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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 | |
| SIP, IT, RCS (共催) |
2024-01-18 16:10 |
宮城 | 東北大学 青葉記念会館 （ハイブリッド開催，主：現地開催，副：オンライン開催） |
MIMO通信路における繰り返し信号検出のための自己符号化器に関する一検討 ○市橋義紀・衣斐信介（同志社大）・高橋拓海（阪大）・岩井誠人（同志社大）  IT2023-52 SIP2023-85 RCS2023-227 |
本稿では，PDA (Probabilistic Data Association) 検出に対して深層展開 (DU: De... [more] | IT2023-52 SIP2023-85 RCS2023-227 pp.115-120 |
| MICT, MI (共催) |
2020-11-04 10:40 |
ONLINE | オンライン開催 | CNNを用いた次世代DNAシーケンサ向け塩基識別モデル ○林 大介・横山 徹・小原清弘（日立） MICT2020-10 MI2020-36 |
次世代DNAシーケンサは，がん診断や個別化医療など，医療現場での応用が広がり，市場の伸びが期待されている．従来のモデルで... [more] | MICT2020-10 MI2020-36 pp.15-20 |
| NLP | 2018-08-08 15:00 |
香川 | 香川大学 幸町キャンパス | 局所適応最近傍補間を用いた反復逆投影法による超解像再構成 ○鵜飼隆也・水谷涼平・河合悠輝・内田照喜・戸田英治（中京大）・大竹 敢・佐藤雅俊（玉川大）・青森 久（中京大） NLP2018-58 |
表示デバイスの画素密度向上により，画質を決定づける指標として解像度の重要性が増している．近年，超解像の際に事前学習を必要... [more] | NLP2018-58 pp.31-34 |
| IBISML | 2014-11-18 15:00 |
愛知 | 名古屋大学 | ［ポスター講演］対数線形モデル高速学習のための基底関数 ○高畠一哉・赤穂昭太郎（産総研） IBISML2014-76 |
離散変数対数線形モデルに対して以下の優れた特徴を持つ基底関数の組とそれを用いた高速学習アルゴリズムを提案する． 1) ... [more] |
IBISML2014-76 pp.307-312 |
| NC, MBE (併催) |
2013-07-19 09:30 |
徳島 | 徳島大学 | 繰り返し学習方式によるカクテルパーティ効果を伴う脳記憶系のニューロン科学的解釈 ～ アナログ.ディジタル的動作特性を持つニューロン.ネットワークのHebb学習モデル ～ ○清野躬行（清野情報システム） NC2013-15 |
私たちの脳は、何故に、一回の学習で記憶できないのでしょう？ 生存上、有利な理由があるはずです。また、雑音だらけの立食パー... [more] | NC2013-15 pp.1-6 |
| NC, MBE (共催) [詳細] |
2010-12-19 14:55 |
愛知 | 名古屋大学 | 逆ダイナミクスモデルを用いた運動指令誤差の推定と運動適応 ○大谷将司・田地宏一・宇野洋二（名大） MBE2010-75 NC2010-86 |
人の脳内には内部モデルと呼ばれるフィードフォワード制御を担う機構があると考えられている．しかし，個々の動作に対し固有の内... [more] | MBE2010-75 NC2010-86 pp.115-120 |
| ITE-MMS, MRIS (連催) |
2010-10-15 10:00 |
秋田 | 秋田県産業技術総合研究センター 高度技術研究所 | LDPC符号化・繰り返し復号化方式のためのニューラルネットワーク等化 大沢 寿・○河江政幸・岡本好弘・仲村泰明（愛媛大）・村岡裕明（東北大） MR2010-30 |
垂直磁気記録再生系におけるLDPC符号化・繰り返し復号化方式のためのニューラルネットワーク等化について検討している. ... [more] |
MR2010-30 pp.51-57 |
| NLP | 2009-11-14 09:35 |
鹿児島 | 屋久島環境文化村センター | 高次元ホップフィールドニューラルネットワークにおける逐次学習スキームの検討 ○礒川悌次郎・西村治彦・松井伸之（兵庫県立大） NLP2009-114 |
本研究では，振幅・位相表現を持つ複素ならびに四元数ホップフィールドニューラルネットワークモデルにおける学習則を提案する．... [more] | NLP2009-114 pp.181-186 |
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