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 25件中 1~20件目  /  [次ページ]  
研究会 発表日時 開催地 タイトル・著者 抄録 資料番号
PRMU 2022-12-16
16:15
富山 富山国際会議場
(ハイブリッド開催,主:現地開催,副:オンライン開催)
e(m)-divergenceを利用した1次元正規分布のなす空間の分割について
藤木 淳福岡大)・赤穂昭太郎産総研PRMU2022-54
1次元正規分布の集合をダイバージェンスを用いてクラスタリングをしたり判別したりする際には,ダイバージェンスの値によって1... [more] PRMU2022-54
pp.116-121
NLP, MICT, MBE
(共催)
NC
(併催) [詳細]
2022-01-23
11:20
ONLINE オンライン開催 e(m)-PCAを用いた2クラス分類に向けて
藤木 淳福岡大)・赤穂昭太郎産総研NC2021-43
これまでの多くのデータ分析手法は,測定値そのものをデータとして扱い,そのデータを線形もしくは非線形写像によって高次元ユー... [more] NC2021-43
pp.55-58
IBISML 2022-01-17
11:00
ONLINE オンライン開催 情報幾何に基づく量子ボルツマンマシンにおけるクラスター近似法
星川将也小川朋宏電通大IBISML2021-21
ボルツマンマシン(BM)は機械学習モデルの一つであり,確率的に二種類の状態を取る素子が相互に結合されたネットワークである... [more] IBISML2021-21
pp.23-28
NC, IBISML
(共催)
IPSJ-BIO, IPSJ-MPS
(共催)
(連催) [詳細]
2021-06-28
16:50
ONLINE オンライン開催 情報幾何を用いた時系列データの布置
杉浦太樹布施拓馬リクルート)・村田 昇早大NC2021-9 IBISML2021-9
大量かつ高次元のデータからの知見獲得や,データの構造理解を行うにあたって布置は重要な技術である.本稿では複数時刻に渡って... [more] NC2021-9 IBISML2021-9
pp.62-69
IE, ITS
(共催)
ITE-MMS, ITE-ME, ITE-AIT
(共催)
(連催) [詳細]
2021-02-19
13:45
ONLINE オンライン開催 [特別講演]データサイエンス教育人材と数学 ~ 数学系院生からの視点 ~
中島直道北大
北海道大学数理・データサイエンス教育研究センター(以降,MDSセンターと略記)では,文理問わず全ての学生に向けてデータサ... [more]
IBISML 2020-01-09
13:50
東京 統計数理研究所 情報幾何に基づくガウス過程事後分布集合の次元削減法
石橋英朗九工大)・赤穂昭太郎産総研/理研IBISML2019-20
本研究ではガウス過程事後分布の集合を次元削減するための主成分分析を提案する.これにより関数の集合を説明するパラメータ空間... [more] IBISML2019-20
pp.17-24
SIP, EA, SP
(共催)
MI
(併催) [詳細]
2018-03-19
13:40
沖縄 石垣島 ホテルミヤヒラ [ショートペーパー]解剖学的ランドマークの発生に対応可能な時空間統計モデルの提案
新城 葵斉藤 篤東京農工大)・高桑徹也山田重人京大)・松添 博本谷秀堅名工大)・清水昭伸東京農工大MI2017-77
解剖学的ランドマークの統計的形状モデルでは,異なる被検体の間で対応のあるランドマークを対象に,その統計的変動をモデル化す... [more] MI2017-77
pp.41-42
WBS, IT, ISEC
(共催)
2018-03-08
09:25
東京 東京理科大(葛飾キャンパス) ボルツマンマシンにおけるクラスター型模型への近似に関する情報幾何学的考察
豊田健太小川朋宏電通大IT2017-104 ISEC2017-92 WBS2017-85
ボルツマンマシンの学習を行うとき,ボルツマンマシンの平衡確率分布に関する期待値計算を行う必要がある.この計算にかかる時間... [more] IT2017-104 ISEC2017-92 WBS2017-85
pp.7-12
IBISML 2018-03-05
13:25
福岡 九州大学 西新プラザ 最頻値線形回帰の情報幾何
三戸圭史筑波大)・赤穂昭太郎産総研)・村田 昇早大)・日野英逸筑波大IBISML2017-91
MLR(Modal Linear Regression, 最頻値線形回帰)は,出力の最頻値が説明変数の線形予測子で表され... [more] IBISML2017-91
pp.7-14
IBISML 2018-03-05
14:15
福岡 九州大学 西新プラザ Exponential Family of Markov Kernels and Asymptotic Exponential Family of Markov Sources
Jun'ichi TakeuchiKyushu Univ.)・Hiroshi NagaokaUECIBISML2017-93
For parametric models of Markov sources, we prove that the n... [more] IBISML2017-93
pp.21-25
MBE, NC
(併催)
2017-11-24
16:50
宮城 東北大学 非負カーネル平滑化による連続潜在変数モデルの試み
石橋英朗九工大)・岩崎 亘カラクル)・渡辺龍二古川徹生九工大NC2017-32
連続潜在変数モデルは次元削減法の一種であり,高次元データから低次元の潜在変数を推定するとともに,データが分布する多様体を... [more] NC2017-32
pp.29-34
PRMU, BioX
(共催)
2017-03-20
10:25
愛知 名城大 指数型分布族とハイゼンベルグ群 ~ 情報幾何的視点から ~
時松 照田中 勝福岡大BioX2016-34 PRMU2016-197
規格化因子を求めることが計算量的に困難な状況においては,最尤推定などにより分布のパラメータを推 定することは非常に困難と... [more] BioX2016-34 PRMU2016-197
pp.7-10
QIT
(第二種研究会)
2016-11-24
13:00
茨城 高エネルギー加速器研究機構 小林ホール [ポスター講演]量子状態トモグラフィーの情報幾何学
山形浩一中大)・藤原彰夫阪大
2準位量子系の量子状態トモグラフィーのデータ処理法について,情報幾何学的視点から考察する.
2準位系の状態を表すSto... [more]

IBISML 2016-11-17
17:00
京都 京都大学 [ポスター講演]ツァリスエントロピーと加法的エントロピー
田中 勝福岡大IBISML2016-99
非加法的エントロピーであるTsallis型エントロピーは,$tau$-情報幾何学においては,規格化のための因子を新たな座... [more] IBISML2016-99
pp.381-386
IBISML 2015-11-26
15:00
茨城 つくば国際会議場 [ポスター講演]ノンパラメトリックe混合の推定
高野 健早大)・日野英逸筑波大)・赤穂昭太郎産総研)・村田 昇早大IBISML2015-59
混合モデルは機械学習の様々な場面で,複雑な確率密度関数の近似や異なる情報源から発生した情... [more] IBISML2015-59
pp.45-52
IBISML 2015-11-26
15:00
茨城 つくば国際会議場 [ポスター講演]$tau$-情報幾何における$q$-正規分布族の扱いについて
田中 勝福岡大IBISML2015-62
測度空間上での平行移動を拡張することで得られる$tau$-情報幾何学は,甘利らにより整理・発展させられた情報幾何学を含ん... [more] IBISML2015-62
pp.69-73
PRMU, IBISML
(共催)
IPSJ-CVIM
(連催) [詳細]
2015-09-14
13:30
愛媛 愛媛大学 正規分布の空間における曲指数分布当てはめ
藤木 淳田中 勝福岡大)・赤穂昭太郎産総研PRMU2015-70 IBISML2015-30
従来,情報幾何で最も単純な e-平坦あるいは m-平坦な部分多様体の当てはめは研究されてきたが,非線形の部分多様体は扱い... [more] PRMU2015-70 IBISML2015-30
pp.19-24
IPSJ-BIO, IPSJ-MPS
(連催)
NC, IBISML
(併催) [詳細]
2015-06-25
10:20
沖縄 沖縄科学技術大学院大学 e-バギング:情報幾何的に双対なバギングの提案とその応用 ~ k-近傍交叉カーネルを用いたNadaraya-Watson回帰への適用 ~
濱田直希樋口博之本間克己富士通研IBISML2015-23
著者らが近年提案した$k$-近傍交叉カーネルは,可変行列バンド幅に相当する大自由度のカーネルである.その柔軟性から従来の... [more] IBISML2015-23
pp.187-194
QIT
(第二種研究会)
2015-05-25
13:20
大阪 大阪大学 [ポスター講演]量子f-ダイバージェンスの一般化とその幾何学的性質
高岡 佑渡辺 優京大
我々は一般化された量子f-ダイバージェンスのクラスを定義した.
それらは非負性,CPTP単調性を満たし,2つの量子状態... [more]

IBISML 2013-11-12
15:45
東京 東京工業大学 蔵前会館 [ポスター講演]Dependency Network対Bayesian Network性能比較
高畠一哉赤穂昭太郎産総研IBISML2013-41
Dependency Networkは個々のノードの完全に局所的かつ単純なアルゴリズムにより学習というタスクを行うことの... [more] IBISML2013-41
pp.39-44
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