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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 | |
| ET | 2024-03-02 13:00 |
宮崎 | 宮崎大学 (木花キャンパス) | 社会科の学習における生徒間の創発的な対話が促進されるグループ特性の検証 ○徳竹圭太郎（東工大）・佐久間 大（秀明大）・後藤正樹（コードタクト）・室田真男（東工大）  ET2023-57 |
本研究では，社会科の授業における構造図を用いた学習を前提として，対話的な学びにおける創発的な対話が促進されるグループの特... [more] | ET2023-57 pp.25-31 |
| PRMU, IBISML (共催) IPSJ-CVIM (連催) [詳細] |
2023-03-02 10:35 |
北海道 | はこだて未来大学 （ハイブリッド開催，主：現地開催，副：オンライン開催） |
カーボンナノチューブ画像の再学習による超解像度化 ○各務嘉記・丸山隆浩・堀田一弘（名城大） PRMU2022-68 IBISML2022-75 |
本論文ではカーボンナノチューブ画像の超解像を行う．従来のSwinIRよりも高精度な超解像度化を実現するために，より大きな... [more] | PRMU2022-68 IBISML2022-75 pp.54-58 |
| IT | 2022-07-22 15:05 |
岡山 | 岡山理科大学 （ハイブリッド開催，主：現地開催，副：オンライン開催） |
決定木モデルを仮定した分類におけるメタツリー集合のブースティング的構成によるベイズ近似最適アルゴリズムの研究 ○馬庭良太・一條尚希・島田航志・松嶋敏泰（早大） IT2022-28 |
学習データが与えられた下で，新しい説明変数に対応する目的変数を分類予測する手法の一つに決定木が挙げられる．本研究では，決... [more] | IT2022-28 pp.67-72 |
| PRMU, IPSJ-CVIM (連催) |
2020-03-17 16:50 |
京都 | 京都大学 （開催中止，技報発行あり） |
大幾何マージン最小分類誤り学習法のベイズ誤り推定力に関する実験的評価 ○西山育宏（同志社大）・渡辺秀行（ATR）・片桐 滋・大崎美穂（同志社大） PRMU2019-99 |
大幾何マージン最小分類誤り学習法は，標本空間内に学習標本を仮想的に増加させ，最小分類誤り確率，即ちベイズ誤りの推定精度を... [more] | PRMU2019-99 pp.231-236 |
| PRMU, IPSJ-CVIM (連催) |
2020-03-17 17:05 |
京都 | 京都大学 （開催中止，技報発行あり） |
カーネル最小分類誤り学習法のベイズ誤り推定能力に関する実験的評価 ○山田浩嗣（同志社大）・渡辺秀行（ATR）・片桐 滋・大崎美穂（同志社大） PRMU2019-100 |
カーネル最小分類誤り（KMCE: Kernel Minimum Classification Error）学習法によって... [more] | PRMU2019-100 pp.237-242 |
| NC, MBE (併催) |
2020-03-05 10:20 |
東京 | 電気通信大学 （開催中止，技報発行あり） |
H∞学習の深層ニューラルネットワークへの拡張 ○菅原康滉・西山 清（岩手大） NC2019-92 |
近年、深層ニューラルネットワークは注目すべき研究結果を達成している。本研究では、著者の1人が提案したH∞学習を深層ニュー... [more] | NC2019-92 pp.95-100 |
| IT | 2019-07-25 14:50 |
東京 | NATULUCK飯田橋東口 駅前店 | 決定木モデルにおける集団学習法の考えを用いたベイズ最適な分類の近似アルゴリズム ○土橋那央・齋藤翔太・松嶋敏泰（早大） IT2019-17 |
本研究では，離散値をとる説明変数$bm{x}$に対する離散カテゴリ$y$の分類問題を扱う．説明変数$bm{x}$が与えら... [more] | IT2019-17 pp.11-16 |
| IMQ, IE, MVE (共催) CQ (併催) [詳細] |
2019-03-14 13:55 |
鹿児島 | 鹿児島大学 郡元キャンパス | TV正則化法と事例学習法を用いたマルチフレーム超解像拡大法 ○近藤鯛貴・木綱啓人・竹田大将・佐藤裕幸（岩手県立大） IMQ2018-38 IE2018-122 MVE2018-69 |
超解像手法の一つであるTotal Variation(TV)正則化に事例学習法とShockFilterを組み合わせた手法... [more] | IMQ2018-38 IE2018-122 MVE2018-69 pp.91-96 |
| PRMU | 2018-12-14 15:50 |
宮城 | 東北大学 | 大幾何マージン最小分類誤り学習法のためのベイズ境界推定力評価 ○西山育宏（同志社大）・渡辺秀行（ATR）・片桐 滋・大崎美穂（同志社大） PRMU2018-92 |
最近の大幾何マージン最小分類誤り学習法は，用いる平滑分類誤り数損失の平滑性に起因して，標本空間内において学習標本を仮想的... [more] | PRMU2018-92 pp.91-96 |
| PRMU, CNR (共催) |
2017-02-18 11:20 |
北海道 | 北海道大学 | 最小分類誤り基準に基づくサポートベクター再学習による小規模カーネル分類器 ○谷 陵真（同志社大）・渡辺秀行（ATR）・片桐 滋・大崎美穂（同志社大） PRMU2016-159 CNR2016-26 |
サポートベクター（Support Vector: SV）を学習標本に固定化する多クラスサポートベクターマシンと異なり，カ... [more] | PRMU2016-159 CNR2016-26 pp.41-46 |
| ET | 2016-09-24 13:10 |
鳥取 | 鳥取環境大学 | eラーニングにおける主体的な学びを促進させる「Vマーク式学習法」の提案 ○富永健斗・森本康彦・丸山浩平・宮寺庸造（学芸大） ET2016-34 |
近年，タブレット端末の普及により再びeラーニングが注目を集めている．しかし，eラーニングによる学習では，自らの学習を調整... [more] | ET2016-34 pp.1-6 |
| PRMU | 2015-12-21 09:30 |
長野 | 信州大学 | 大幾何マージン最小分類誤り学習法におけるプロトタイプ型モデルサイズ自動最適化手法の検討 ○荻野将大（同志社大）・渡辺秀行（NICT）・片桐 滋・大崎美穂（同志社大）・Xugang Lu・河井 恒（NICT） PRMU2015-100 |
高い未知標本耐性をもつ分類器のための過不足ないクラスモデルサイズの選定をめざし，大幾何マージン最小分類誤り学習法において... [more] | PRMU2015-100 pp.1-6 |
| MBE, NC (併催) |
2015-12-19 13:00 |
愛知 | 名古屋工業大学 | 組み込み用神経回路LGRNNのスループットを高める実装法 ○西尾大輔・山内康一郎（中部大） NC2015-46 |
マイクロコンピュータの性能の向上に従い，複雑な計算も組み込み機器上で実行できるようになってきている． しかし，追加学習... [more] |
NC2015-46 pp.1-6 |
| MBE, NC (併催) |
2015-12-19 16:15 |
愛知 | 名古屋工業大学 | SpikePropにおいて余分なスパイクを抑制する学習法 ～ 不要な副結合抑制に関する検討 ～ ○松本 崇・高瀬治彦・川中普晴・鶴岡信治（三重大） NC2015-53 |
Booijらにより提案されたSpikePropは，複数の出力スパイクの時刻を学習できるスパイキングニューラルネットワーク... [more] | NC2015-53 pp.43-48 |
| NS, IN (併催) |
2015-03-02 10:10 |
沖縄 | 沖縄コンベンションセンタ | データセンタの電力削減のための機械学習法を利用した温度分布予測 ○橋本和幸・樽谷優弥・長谷川 剛（阪大）・松田和浩・田村卓三（NTT-AT）・中村 泰・松岡茂登（阪大） NS2014-191 |
本報告では、データセンタの電力削減を目的とした、機械学習法を利用したデータセンタ内の温度分布の予測手法を提案する。提案手... [more] | NS2014-191 pp.87-92 |
| PRMU, MVE (共催) IPSJ-CVIM (連催) [詳細] |
2015-01-23 10:15 |
奈良 | 奈良先端科学技術大学院大学 | 大幾何マージン最小分類誤り学習法におけるデータ分割法と未知標本耐性の関係について ○白石裕之（同志社大）・渡辺秀行（NICT）・片桐 滋（同志社大）・ル シュガン・堀 智織（NICT）・大崎美穂（同志社大） PRMU2014-101 MVE2014-63 |
伝統的に，高い未知標本耐性を持つパターン分類を実現するために，学習用標本と検証用標本を用いた分類器パラメータの学習が行わ... [more] | PRMU2014-101 MVE2014-63 pp.177-182 |
| MBE, NC (併催) |
2014-12-13 13:40 |
愛知 | 名古屋大学 | SpikePropにおいて余分なスパイクを抑制する学習法 ～ 時間遅れに着目した一検討 ～ ○松本 崇・高瀬治彦・川中普晴・鶴岡信治（三重大） NC2014-52 |
Booijらにより提案されたSpikePropは，複数の出力スパイクの時刻を学習できるスパイキングニューラルネットワーク... [more] | NC2014-52 pp.49-53 |
| NC, MBE (併催) |
2014-03-18 15:20 |
東京 | 玉川大学 | 粒子群最適化を用いた動的バイナリニューラルネットワークの学習法 ○長野呂夢・中野秀洋・宮内 新（東京都市大） NC2013-113 |
本稿では，動的バイナリニューラルネットワーク(DBNN)に対する新たな学習法を提案する．提案手法では，粒子群最適化を用い... [more] | NC2013-113 pp.145-149 |
| SP, IPSJ-SLP (併催) |
2013-07-26 14:20 |
宮城 | 壮鳳（遠刈田温泉） | ［招待講演］確率的ディープラーニング入門 ～ リストリクティッド・ボルツマンマシンと事前学習 ～ ○安田宗樹（山形大） SP2013-60 |
深層学習とは多層構造をもった学習モデル上での学習である． 深層学習は画像処理や音声処理の分野で驚異的な成功を収め， ... [more] |
SP2013-60 pp.45-49 |
| SP | 2013-02-28 15:00 |
愛知 | 大同大学 | ［ポスター講演］対話音声合成の自然性とパラ言語情報の可制御性に対する話者正規化学習の効果 ○高橋俊介・森 大毅（宇都宮大） SP2012-121 |
本稿では， HMM を用いた対話音声合成において，複数話者のコーパスを用いた学習による学習データ量の増加および話者正規化... [more] | SP2012-121 pp.25-26 |
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