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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 | |
| IBISML | 2017-11-10 13:00 |
東京 | 東京大学 | ［ポスター講演］対数線形モデルの学習におけるL1正則化後の最尤推定の効果 ○高畠一哉・赤穂昭太郎（産総研）  IBISML2017-86 |
$L_1$正則化には2つの機能がある．1つはパラメータ削減による構造学習，もう1つは残ったパラメータを観測データに合わせ... [more] | IBISML2017-86 pp.369-375 |
| 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 |
| 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 |
| 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 |
| IBISML | 2012-11-08 15:00 |
東京 | 筑波大学 東京キャンパス文京校舎 | 新グラフィカルモデル「発火過程ネットワーク」 ～ 学習が簡単な新モデル ～ ○高畠一哉・赤穂昭太郎（産総研） IBISML2012-78 |
本論文ではデータからの学習が簡単な汎用の多変数確率モデルを提案する． 従来のグラフィカルモデルでは構造学習もしくはパラ... [more] |
IBISML2012-78 pp.311-318 |
| NC | 2007-03-14 13:40 |
東京 | 玉川大学 | Progressive contrastive divergence法 ○高畠一哉・赤穂昭太郎（産総研） |
[more] | NC2006-143 pp.151-154 |
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