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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 | |
| SP, EA, SIP (共催) |
2020-03-03 16:15 |
沖縄 | 沖縄産業支援センター （開催中止，技報発行あり） |
宛先ポート行列の低ランク性を用いたポートスキャン検出法 ○農宗弘貴・山岸昌夫・山田 功（東工大）  EA2019-167 SIP2019-169 SP2019-116 |
ポートスキャンはサイバー攻撃の前兆になるため、その検出法の実現はネットワークセキュリティの重要な課題となっている。ポート... [more] | EA2019-167 SIP2019-169 SP2019-116 pp.385-390 |
| WBS, MICT (共催) |
2019-07-16 12:30 |
茨城 | 茨城大学 水戸キャンパス ライブラリーホール | ［ポスター講演］OFDM-IMにおけるディザ信号を用いるPAPR低減法の性能改善 ○渡邊慎也・宮嶋照行・杉谷栄規（茨城大） WBS2019-10 MICT2019-11 |
本稿では，OFDM-IM におけるディザ信号を用いた PAPR 低減法の性能改善について検討する.ディザ信 号は送信機に... [more] | WBS2019-10 MICT2019-11 pp.1-6 |
| SeMI, RCS, NS, SR, RCC (併催) |
2019-07-10 15:45 |
大阪 | I-Siteなんば（大阪） | 下り電力領域 NOMA伝送のための分数計画法を用いたロバストビームフォーミング設計に関する一検討 ○飯盛寛貴・石橋功至（電通大）・アブレウ ジュゼッペ（JUB） RCC2019-16 NS2019-49 RCS2019-106 SR2019-25 SeMI2019-25 |
本稿では，下り電力領域非直交多元接続(PD-NOMA:Power Domain Non-Orthogonal Mult... [more] | RCC2019-16 NS2019-49 RCS2019-106 SR2019-25 SeMI2019-25 pp.27-32(RCC), pp.37-42(NS), pp.31-36(RCS), pp.37-42(SR), pp.41-46(SeMI) |
| 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 |
| RCS, SR, SRW (併催) |
2018-03-02 15:45 |
神奈川 | YRP 横須賀リサーチパーク | 非線形AWGN下における確率変調変形を用いた相互情報量最大化に関する一検討 ○飯盛寛貴・ジュゼッペ アブレウ（立命館大） RCS2017-401 |
送信機RFチェインによる非線形雑音の信号への影響はよく知られている事実である．これまでの無線通信に関する研究においては，... [more] | RCS2017-401 pp.459-464 |
| US, EA (併催) |
2018-01-23 13:00 |
大阪 | 関西大学 | ［ポスター講演］凸最適化による信号分離を用いたグリッドレス音場分解の性能向上 ○瀧田雄太・小山翔一・植野夏樹・猿渡 洋（東大） EA2017-87 |
内部に音源を含む領域内の音場を再構成する手法を提案する．従来手法は，対象領域を格子点の集合として離散化し，音源の空間的な... [more] | EA2017-87 pp.19-24 |
| IBISML | 2017-11-09 13:00 |
東京 | 東京大学 | 一般化$ell_1$正則化問題に対するオンライン最適化手法 ○中里佳央・福地一斗（筑波大）・佐久間 淳（筑波大/理研/JST） IBISML2017-47 |
構造正則化は事前知識をモデルに導入することで精度を向上させたり、解釈しやすいモデルを作成するために有用である． ま... [more] |
IBISML2017-47 pp.93-100 |
| IE | 2017-06-29 14:15 |
沖縄 | 沖縄セルラー電話 | 混合ノイズにロバストな多重露光画像統合法 ○松岡 諒（香川大）・小野峻佑（東工大）・奥田正浩（北九州市大） IE2017-27 |
高ダイナミックレンジ画像は, 一般に露光を変え撮影した多重露光画像を重み付き統合することで取得できる. しかし暗所撮影で... [more] | IE2017-27 pp.13-18 |
| IPSJ-BIO, IPSJ-MPS (共催) NC, IBISML (併催) (連催) ※学会内は併催 [詳細] |
2017-06-25 10:20 |
沖縄 | 沖縄科学技術大学院大学 | 線形変換されたl0スパース制約下での学習 ○丸茂直貴・岩田具治（NTT） IBISML2017-8 |
線形変換されたスパース制約下での非凸最適化問題を考える． これは，機械学習ので生じる多くの問題を含む問題クラスである．... [more] |
IBISML2017-8 pp.193-199 |
| IBISML | 2017-03-07 10:30 |
東京 | 東京工業大学 | 正則化項付き経験誤差最小化に対する二重加速確率的分散縮小勾配法 ○村田智也・鈴木大慈（東工大） IBISML2016-106 |
We develop a new stochastic gradient method for solving conv... [more] | IBISML2016-106 pp.49-56 |
| PRMU, CNR (共催) |
2017-02-19 11:20 |
北海道 | 北海道大学 | ［ポスター講演］4D-MRIの圧縮センシング ～ 画像再構成アルゴリズムの高速化 ～ ○望月浩平・酒井智弥（長崎大）・北上侑乃丞・羽石秀昭（千葉大） PRMU2016-181 CNR2016-48 |
本研究は3次元医用動画像（4D-MR画像）の撮像時間を短縮する圧縮センシングにおける画像再構成の高速化を目的とする．4D... [more] | PRMU2016-181 CNR2016-48 pp.159-160 |
| IBISML | 2016-11-16 15:00 |
京都 | 京都大学 | 近接平均を用いた加速近接勾配法の適応的リスタート ○中里佳央・福地一斗・佐久間 淳（筑波大） IBISML2016-55 |
複数のスパース正則化項を含む目的関数を最適化する際にその近接写像を求めるためには非常に多くの計算量が必要であり，劣勾配法... [more] | IBISML2016-55 pp.65-71 |
| PRMU, IBISML (共催) IPSJ-CVIM (連催) [詳細] |
2016-09-05 15:45 |
富山 | 富山大学 | パターンマイニング問題におけるセーフパターンプルーニングを用いたスパースモデルの学習 ○中川和也・鈴村真矢・烏山昌幸（名工大）・津田宏治（東大）・竹内一郎（名工大） PRMU2016-70 IBISML2016-25 |
本論文では, パターンマイニング問題におけるスパースな予測モデルの学習を考える. 予測モデルの学習において我々が提案する... [more] | PRMU2016-70 IBISML2016-25 pp.127-134 |
| PRMU, IE, MI, SIP (共催) |
2016-05-19 15:10 |
愛知 | 名古屋大学 | SDMMに基づくCS-MRIのための高精度再構成アルゴリズム ○柴田 基・稲室憲人・井尻 敬・平林 晃（立命館大） SIP2016-12 IE2016-12 PRMU2016-12 MI2016-12 |
圧縮センシング MR 画像法(CS-MRI)のための高精度再構成アルゴリズムを提案する.CS-MRI は Lustig ... [more] | SIP2016-12 IE2016-12 PRMU2016-12 MI2016-12 pp.59-64 |
| RCS, IT, SIP (共催) |
2016-01-19 11:25 |
大阪 | 関西学院大学(大阪梅田) | 物理層における秘匿性向上のためのロバストビームフォーミング ○Zou Jingbo・大野修一（広島大） IT2015-92 SIP2015-106 RCS2015-324 |
本稿では，複数アンテナを利用する盗聴者を妨害するため，複数送信アンテナから送信する秘密信号と干渉信号を設計する方法を考察... [more] | IT2015-92 SIP2015-106 RCS2015-324 pp.243-246 |
| IBISML | 2015-11-27 14:00 |
茨城 | つくば国際会議場 | ［ポスター講演］準同型暗号を用いた経験損失最小化のための秘密精度保証 ○高田敏行・花田博幸（名工大）・佐久間 淳（筑波大）・竹内一郎（名工大） IBISML2015-86 |
機械学習において，プライバシを考慮すべき事例は増加してきている．本研究では訓練データが複数のパーティに分散されていて，各... [more] | IBISML2015-86 pp.249-256 |
| IBISML | 2015-03-06 15:45 |
京都 | 京都大学 | (L^2_2)正則化凸損失関数最小化問題のための検証誤差近似保証付きモデル選択 ○柴垣篤志・鈴木良規・竹内一郎（名工大） IBISML2014-96 |
正則化パラメータの選択は汎化性能に多大な影響を与えるため，多くの機械学習のタスクにおいて注意深く正則化パラメータを選択す... [more] | IBISML2014-96 pp.79-86 |
| IBISML | 2014-11-17 17:00 |
愛知 | 名古屋大学 | ［ポスター講演］二次正則化分類学習のためのLeave-one-out cross-validationの高速化 ○奥村翔太・鈴木良規・小川晃平・新村祐紀・竹内一郎（名工大） IBISML2014-44 |
Leave-one-out cross-validation (LOOCV) は様々な機械学習アルゴリズムの汎化性能の... [more] |
IBISML2014-44 pp.73-80 |
| RCC, ASN, NS, RCS, SR (併催) |
2014-07-30 17:00 |
京都 | 京都テルサ | スパース最適制御の数値計算について ○池田卓矢・永原正章（京大） RCC2014-25 |
本稿では，状態のL2正則化項を考慮したスパース最適制御を考察する.まず，この問題の最適解が，制御問題の正規性の仮定の下で... [more] | RCC2014-25 pp.19-22 |
| PRMU, CNR (共催) |
2014-02-14 10:40 |
福岡 | 福岡大学 | ［特別講演］画像解析・処理のための凸最適化 ～ 核ノルムの応用事例を中心として ～ ○小野峻佑・山岸昌夫・山田 功（東工大） PRMU2013-158 CNR2013-66 |
凸最適化は近年めまぐるしい発展を遂げ，新世代のアルゴリズムによって，$ell_1$ノルムや核ノルムのように必ずしも微分可... [more] | PRMU2013-158 CNR2013-66 p.147 |
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