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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
PRMU
,
IPSJ-CVIM
(連催)
2023-05-19
15:40
愛知
名古屋工業大学
(ハイブリッド開催,主:現地開催,副:オンライン開催)
Attention機構を用いた物体中心表現学習
○
中田秀基
・
麻生英樹
(
産総研
)
PRMU2023-13
動画像を用いた表現学習では、個々の物体をマスクで分離した上で個別に物体表現を教師なしで学習する手法が広く用いられている。...
[more]
PRMU2023-13
pp.68-73
PRMU
2020-09-02
16:30
ONLINE
オンライン開催
動画像予測と対比学習による表現学習
○
中田秀基
・
麻生英樹
(
産総研
)
PRMU2020-17
近年ラベルを用いない教師なし学習手法が発展し、
わずかな量のラベルを用いた下流タスクへの転移学習によって、
...
[more]
PRMU2020-17
pp.59-64
IBISML
2020-03-11
11:35
京都
京都大学
(開催中止,技報発行あり)
動画像予測を用いた動作分類タスクの事前学習
○
中田秀基
・
麻生英樹
(
産総研
)
IBISML2019-45
動画像は強い相関を持つ画像の集合であり、明示的なラベルなしでも利用できる有用な情報を含んでいる。われわれは、動画像の情報...
[more]
IBISML2019-45
pp.85-90
PRMU
,
BioX
(共催)
2019-03-17
15:15
東京
電気通信大学
ニューラルネットワークを用いた任意人物・姿勢画像の生成
○
中田秀基
・
麻生英樹
(
産総研
)
BioX2018-41 PRMU2018-145
ニューラルネットワークによる描画品質は向上を続けており、実物写真と見分けのつかない画像を得るこ とは可能となっているが...
[more]
BioX2018-41
PRMU2018-145
pp.73-78
SWIM
2018-05-19
13:05
東京
機械振興会館
[基調講演]実世界に埋め込まれる人工知能 ~ 人工知能の発展と実社会への影響 ~
○
麻生英樹
(
産総研
)
SWIM2018-1
[more]
SWIM2018-1
p.1
PRMU
,
BioX
(共催)
2018-03-18
16:10
東京
青山学院大学 青山キャンパス
Toward image inbetweening using Latent Model
○
Paulino Cristovao
(
Univ. of Tsukuba
)・
Yusuke Tanimura
・
Hidemoto Nakada
・
Hideki Asoh
(
AIST
)
BioX2017-49 PRMU2017-185
Image interpolation is a well known problem in computer visi...
[more]
BioX2017-49
PRMU2017-185
pp.79-84
PRMU
,
BioX
(共催)
2018-03-18
17:10
東京
青山学院大学 青山キャンパス
Variational Autoencoderを用いた画像スタイル変換
○
中田秀基
・
麻生英樹
(
産総研
)
BioX2017-56 PRMU2017-192
画像スタイル変換は、コンテント画像に対してスタイル画像から抽出した
スタイルを適用することで、任意のコンテントを任...
[more]
BioX2017-56
PRMU2017-192
pp.121-126
PRMU
,
IBISML
(共催)
IPSJ-CVIM
(連催)
[詳細]
2014-09-01
17:00
茨城
筑波大学
公正配慮型分類器の公正性に関する分析
○
神嶌敏弘
・
赤穂昭太郎
・
麻生英樹
(
産総研
)・
佐久間 淳
(
筑波大
)
PRMU2014-47 IBISML2014-28
特定の情報の影響を排除するという公正性を保つ公正配慮型分類器において,非常に高い公正性を達成できるCaldersとVer...
[more]
PRMU2014-47
IBISML2014-28
pp.85-92
NC
,
MBE
(併催)
2013-11-22
14:15
宮城
東北大学
連想記憶モデルを用いた確率的潜在構造抽出アルゴリズムの有効性の検証
○
若杉健介
(
東大
)・
桑谷 立
(
東北大
)・
永田賢二
(
東大
)・
麻生英樹
(
産総研
)・
岡田真人
(
東大/理研
)
NC2013-49
高次元データの解析手法は数多くあるが,多くの場合,データの潜在構造の種類を仮定した上で解析を行う.それらの仮定を置かずに...
[more]
NC2013-49
pp.17-22
IBISML
2013-07-18
13:50
東京
早稲田大学 西早稲田キャンパス
情報中立推薦での中立性項の改良
○
神嶌敏弘
・
赤穂昭太郎
・
麻生英樹
(
産総研
)・
佐久間 淳
(
筑波大
)
IBISML2013-7
情報中立推薦とは,ある与えられた視点に関して中立性を保証した推薦である.これは,個人化技術により提供される情報が偏るとい...
[more]
IBISML2013-7
pp.43-50
NC
,
NLP
(共催)
2013-01-24
10:10
北海道
北海道大学百年記念会館
逆強化学習による医療臨床データの分析
○
麻生英樹
・
城 真範
・
神嶌敏弘
・
赤穂昭太郎
(
産総研
)・
興梠貴英
(
東大医学部附属病院
)
NLP2012-106 NC2012-96
近年電子的に蓄積されるようになっている大量の医療臨床情報を活用し,治療過程の質の向上につなげることは重要な課題である.我...
[more]
NLP2012-106
NC2012-96
pp.13-17
NC
2012-01-27
13:30
北海道
公立はこだて未来大学
報酬と行動決定を伴う時系列データの強化学習を用いたオフライン分析
○
麻生英樹
・
城 真範
・
神嶌敏弘
・
赤穂昭太郎
(
産総研
)・
興梠貴英
(
東大
)
NC2011-115
強化学習は環境中で動作するエージェントのオンライン行動最適化学習のモデルとして用いられることが多いが,マルコフ決定過程や...
[more]
NC2011-115
pp.107-112
IBISML
2010-06-14
16:40
東京
東大武田ホール
階層ベイズモデルによる協調フィルタリング
○
麻生英樹
(
産総研
)
IBISML2010-10
(事前公開アブストラクト) 階層ベイズモデルを用いることで、類似した複数の系のパラメータを少ないデータから効率よく頑健に...
[more]
IBISML2010-10
pp.57-62
NC
2010-01-19
13:55
北海道
北海道大学、百年記念会館
想定状況と現実状況における食事メニュー嗜好の差異の分析
○
麻生英樹
・
本村陽一
(
産総研
)・
小野智弘
(
KDDI研
)
NC2009-85
ユーザの嗜好をモデル化することは,個人化されたサービスの提供のために重要な課題である,嗜好の状況依存性を考慮したユーザの...
[more]
NC2009-85
pp.83-88
EA
2009-06-26
16:30
北海道
北海道医療大学
ヒューマノイドロボットにおける音響シミュレーションの検討
○
山本 潔
・
浅野 太
・
松坂要佐
・
原 功
・
麻生英樹
(
産総研
)・
大谷 真
・
岩谷幸雄
(
東北大
)
EA2009-35
音声インタフェースを実環境で評価する事は重要である.しかし,多様な環境を実際に用意する事は困難である.本稿では,境界要素...
[more]
EA2009-35
pp.103-108
NC
2009-01-20
15:30
北海道
北海道大学
嗜好のモデル化におけるモデル適応について
○
麻生英樹
・
本村陽一
(
産総研
)・
小野智弘
(
KDDI研
)
NC2008-100
ユーザの嗜好にあったサービスを提供するために,嗜好の確率統計的なモデル化が行われている.状況依存な嗜好をモデル化する際に...
[more]
NC2008-100
pp.101-106
NC
2006-10-11
16:05
奈良
奈良先端大
協調フィルタリングと属性ベースフィルタリングの統合について
○
麻生英樹
(
産総研
)・
小野智弘
(
KDDI研
)・
本村陽一
(
産総研
)・
黒川茂莉
・
櫻井彰人
(
慶大
)
[more]
NC2006-54
pp.55-59
PRMU
2006-03-16
09:30
福岡
九大(福岡市東区)
ベイジアンモデル選択に基づく知覚特徴量を用いた抽象的語意の学習
○
岩橋直人
(
ATR
)・
佐藤 健
(
NII
)・
麻生英樹
(
産総研
)
[more]
PRMU2005-234
pp.7-12
NC
2006-03-15
14:30
東京
玉川大学
ベイジアンネットワークモデルの構造学習におけるMDL規準の改善提案
○
黒川茂莉
・
櫻井彰人
(
慶大
)・
小野智弘
(
KDDI研
)・
本村陽一
・
麻生英樹
(
産総研
)
ベイジアンネットワークモデルの構造学習におけるモデル選択規準として,しばしばMDL規準が用いられている.ところが,MDL...
[more]
NC2005-122
pp.97-101
NC
2005-10-17
- 2005-10-18
京都
ATR
[チュートリアル招待講演]パーティクルフィルタを用いたベイズ推論のユーザインタフェースへの応用
○
麻生英樹
(
産総研
)
[more]
NC2005-51
pp.31-36
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