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| 研究会 | 発表日時 | 開催地 | タイトル・著者 | 抄録 | 資料番号 | |
| IPSJ-AVM, ITE-3DMT (共催) SIS (連催) [詳細] |
2019-06-13 16:25 |
長崎 | 福江文化会館 | ［招待講演］スパース・低ランクモデリングに基づく画像処理 ○京地清介（北九州市大）  SIS2019-10 |
本稿では，近年盛んに研究されている凸最適化を用いた画像復元について，その基本事項と著者グループ の関連研究をいくつか紹... [more] |
SIS2019-10 pp.55-60 |
| SIS | 2019-03-06 15:10 |
東京 | 東京理科大学葛飾キャンパス | スパース辞書学習の秘匿演算 ○仲地孝之・坂東幸浩（NTT）・貴家仁志（首都大東京） SIS2018-43 |
ビックデータ時代の到来とともに、あらゆるデジタルコンテンツが質量ともに増え続けている。その中でスパースモデリングは大量の... [more] | SIS2018-43 pp.35-40 |
| NC, MBE (併催) |
2019-03-05 15:25 |
東京 | 電気通信大学 | 急峻な特性変動を含む交流雑音の適応フィルタによる除去 ○亀井健吾・戸田尚宏（愛知県立大）・萩原克幸（三重大） MBE2018-100 |
網膜電位などの微小な生体電気信号を測定する際には，商用交流電源由来の交流雑音が大きな障害となる．これに対して適応フィルタ... [more] | MBE2018-100 pp.71-76 |
| MICT, MI (共催) |
2018-11-06 14:50 |
兵庫 | 兵庫県立大学 神戸情報科学キャンパス | スパースモデリングによる断続性ラ音の特徴抽出の改善効果について ○西辻皐勢・酒井智弥・福満俊和・尾長谷 靖（長崎大）・宮原末治（BIPS） MICT2018-48 MI2018-48 |
電子聴診器で記録した肺音には，病態と関連すると考えられて定義された特徴量がある．しかし，実際の聴診音は呼吸音とラ音が混合... [more] | MICT2018-48 MI2018-48 pp.45-48 |
| ICSS, IA (共催) |
2018-06-26 09:50 |
愛媛 | 愛媛大学 南加記念ホール | スパースモデリングによる媒介中心性推定手法の提案 ○松尾涼太郎・中村 遼・大崎博之（関西学院大） IA2018-10 ICSS2018-10 |
近年、スパースモデリングと呼ばれる、モデルの特徴量が有するスパース性を利用することで、少数の観測値からモデルの未知の特徴... [more] | IA2018-10 ICSS2018-10 pp.61-66 |
| MBE, NC (併催) |
2018-03-14 11:15 |
東京 | 機械振興会館 | L0ノルム最適化に基づくスパース判別アルゴリズムを用いた特徴量選択精度の評価 ○石橋直樹・伊藤紀基・佐藤 匡（電通大）・樺島祥介（東工大）・宮脇陽一（電通大/JSTさきがけ） NC2017-91 |
小サンプルサイズかつ高次元データを学習データとする判別モデルでは，オーバーフィッティングによる汎化誤差の増加の問題が生じ... [more] | NC2017-91 pp.139-144 |
| IBISML | 2018-03-06 13:35 |
福岡 | 九州大学 西新プラザ | 高速デシメーションアルゴリズムの開発 ～ スパース2パラメータボルツマンマシンをベンチマーク関数として ～ ○元木大介・渡部昌平・二国徹郎（東京理科大） IBISML2017-103 |
スパースモデリングにおける逆問題の最適化アルゴリズムとして, パラメータの数を機械学習のエポック毎に逐次削減するデシメー... [more] | IBISML2017-103 pp.91-95 |
| NLC, IPSJ-NL (連催) SP, IPSJ-SLP (連催) (併催) [詳細] |
2017-12-22 11:20 |
東京 | 早稲田大学グリーン・コンピューティング・システム研究開発センター | 距離画像センサから得た話者位置に基づくウェーブレット解析を用いた複数人同時発話音声認識のための音源分離手法 ○上原信洋・池城和夫・今村弘樹（創価大） SP2017-63 |
近年，駅構内や市役所内で一人でのみの利用を前提とした音声情報案内システムが実運用されている．本研究では，このようなシステ... [more] | SP2017-63 pp.79-83 |
| IBISML | 2017-11-09 13:00 |
東京 | 東京大学 | 少数データに対する転移学習技術の提案と公開データによる評価 ○福島亜梨花・矢野 亨・今原修一郎・愛須英之（東芝） IBISML2017-41 |
機械学習において予測や推定のための汎化性能の高いモデルを構築するためには数百から数千の訓練データを必要とするため，訓練デ... [more] | IBISML2017-41 pp.47-53 |
| IBISML | 2017-11-10 13:00 |
東京 | 東京大学 | 複数の画像事前分布の組み合わせにBayes最適化を用いた圧縮センシングによるCT画像再構成 ○菅 智徳・井上真郷（早大） IBISML2017-73 |
X線CTでは発がんリスクを高める被ばく線量を抑えるため，X線の投影回数を減らした少数の投影データから圧縮センシング技術を... [more] | IBISML2017-73 pp.283-288 |
| VLD, DC, IPSJ-SLDM, IPSJ-EMB (連催) CPSY, IPSJ-ARC (連催) CPM, ICD, IE (共催) RECONF (併催) [詳細] |
2017-11-07 17:00 |
熊本 | くまもと県民交流館パレア | ［基調講演］動的スパースモデリングの理論と応用 ○永原正章（北九州市大） VLD2017-54 CPM2017-87 ICD2017-46 IE2017-72 CPSY2017-43 DC2017-60 RECONF2017-49 |
動的スパースモデリングは，講演者らによって近年，世界に先駆けて提唱された新しい制御手法である．動的スパースモデリングで議... [more] | VLD2017-54 CPM2017-87 ICD2017-46 IE2017-72 CPSY2017-43 DC2017-60 RECONF2017-49 pp.169-170(VLD), pp.43-44(CPM), pp.43-44(ICD), pp.43-44(IE), pp.21-22(CPSY), pp.169-170(DC), pp.73-74(RECONF) |
| IA, ICSS (共催) |
2017-06-09 09:55 |
高知 | 高知工科大学 永国寺キャンパス | スパースモデリングによる最小リンクフロー問題の一解法 ○松尾涼太郎・中村 遼・大崎博之（関西学院大） IA2017-10 ICSS2017-10 |
近年、スパースモデリングと呼ばれる、モデルの特徴量が有するスパース性を利用することで、少数の観測値からモデルの未知の特徴... [more] | IA2017-10 ICSS2017-10 pp.53-58 |
| PRMU, CNR (共催) |
2017-02-19 11:20 |
北海道 | 北海道大学 | ［ポスター講演］オンラインロバスト主成分分析に基づく肺音の表現と分離 ○西辻皐勢・志波瞬平・酒井智弥（長崎大） PRMU2016-180 CNR2016-47 |
医師の聴診を支援するシステムとして，本研究は肺音を聴取しながら異常音を抽出可能なオンライン信号処理を目指している．肺聴診... [more] | PRMU2016-180 CNR2016-47 pp.157-158 |
| MI | 2017-01-18 16:47 |
沖縄 | 那覇市ぶんかテンブス館（那覇市） | 腓骨片を用いた下顎骨再建におけるスパース形状モデリング ○川崎李穂・中尾 恵（京大）・今井裕一郎（洛和会音羽病院）・上田順宏・畠中利英・芝 真央・桐田忠昭（奈良県立医科大）・松田哲也（京大） MI2016-120 |
腓骨移植による下顎骨再建では，腓骨片の正確な配置計画が必要である．しかし，対話型の計画システムでは客観性の維持が難しく，... [more] | MI2016-120 pp.195-200 |
| IBISML | 2016-11-16 15:00 |
京都 | 京都大学 | ［ポスター講演］アンサンブル学習を用いたMR画像再構成 ○笠原勇布・井上真郷（早大）・富樫かおり（京大） IBISML2016-58 |
MRIでは撮像時間を短縮するために，少数のサンプリングデータからの画像再構 成手法が多数提案されている．しかしながら，... [more] |
IBISML2016-58 pp.87-91 |
| IBISML | 2016-11-17 14:00 |
京都 | 京都大学 | ［ポスター講演］Wavelet木構造を用いた複数コイルMR画像のMAP推定 ○笠原勇布・井上真郷（早大）・富樫かおり（京大） IBISML2016-84 |
MRIは医療において重要であるが撮像に時間がかかるという問題がある． スパースモデリングにより少ない観測データから画像... [more] |
IBISML2016-84 pp.275-278 |
| IPSJ-BIO, IPSJ-MPS (共催) NC, IBISML (併催) (連催) ※学会内は併催 [詳細] |
2016-07-05 13:00 |
沖縄 | 沖縄科学技術大学院大学 | 非線形埋込み型特徴量選択のための単結合ニューラルネットワークの提案 ○須藤明人（東大）・樋口知之・中野慎也・斎藤正也（統計数理研）・矢部貴大・関本義秀（東大） IBISML2016-1 |
特徴量選択手法は、選択の基準によってラッパー法、フィルター法、埋込み法に分類できるが、埋込み法はいわゆるスパースモデリン... [more] | IBISML2016-1 pp.127-131 |
| IPSJ-BIO, IPSJ-MPS (共催) NC, IBISML (併催) (連催) ※学会内は併催 [詳細] |
2016-07-06 14:55 |
沖縄 | 沖縄科学技術大学院大学 | L0ノルム最適化手法に基づく高次元データの判別分析 ○伊藤紀基・佐藤 匡（電通大）・樺島祥介（東工大）・宮脇陽一（電通大） NC2016-14 |
計測技術の発達により，比較的容易に高次元データを得ることが可能になってきた．一方で，データが持つ高い次元に対して，データ... [more] | NC2016-14 pp.223-228 |
| MBE, NC (併催) |
2016-03-22 17:00 |
東京 | 玉川大学 | ［招待講演］連想記憶モデルからスパースモデリングと脳型人工知能へ ○岡田真人（東大） NC2015-79 |
あらまし 本講演ではまず，情報統計力学の紹介をする．情報統計力学は，Hopfieldによる連想記憶モデルとランダムピン系... [more] | NC2015-79 p.57 |
| IBISML | 2015-11-26 15:00 |
茨城 | つくば国際会議場 | ［ポスター講演］L1正則化付きフルスパン対数線形モデルとその性能 ○高畠一哉・赤穂昭太郎（産総研） IBISML2015-73 |
Full-span log-linearモデルとは十分な数の基底を持ち全てのGibbs分布が表現可能なlog-linea... [more] | IBISML2015-73 pp.153-157 |
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