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 39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
IA, ICSS
(共催)
2022-06-24
10:25
長崎 長崎県立大学シーボルト校
(ハイブリッド開催,主:現地開催,副:オンライン開催)
敵対的サンプルを用いた心電図に対する物理攻撃手法の評価
小野大河早大)・菅原 健電通大)・佐久間 淳筑波大/理研)・森 達哉早大/理研/NICTIA2022-11 ICSS2022-11
本研究は深層学習を用いた自動医療診断システムに対する敵対的攻撃の概念実証を狙いとする.
具体的には心電図を入力値として... [more]
IA2022-11 ICSS2022-11
pp.61-66
IBISML 2022-01-17
11:20
ONLINE オンライン開催 特定クラスのリコール改善のための加法的角度マージン損失による分類器学習
西山大輝筑波大)・福地一斗秋本洋平佐久間 淳筑波大/理研IBISML2021-22
多クラス分類モデルの実世界応用では誤判定が重大な損失に繋がるクラスのRecallをより高くしたいニーズがある。本研究では... [more] IBISML2021-22
pp.29-36
IBISML 2022-01-18
11:15
ONLINE オンライン開催 [招待講演]AIによる信頼できる医療画像診断に向けて
佐久間 淳筑波大/理研
深層画像認識モデルを用いた医療画像診断において、説明可能性は必要とされる重要な要素の一つである。講演では、説明可能モデル... [more]
IBISML 2022-01-18
13:20
ONLINE オンライン開催 分類器の説明に有効な因果コンセプトの自動発見
チャン クァン ティエン福地一斗秋本洋平佐久間 淳筑波大/理研IBISML2021-24
我々は「データXはクラスYと識別されたのは、Xが概念A,概念Bを持って、かつ概念Cを持たないから」のような形式でブラック... [more] IBISML2021-24
pp.45-53
IBISML 2020-10-22
11:55
ONLINE オンライン開催 [招待講演]深層学習モデルの脆弱性とその克服に向けて
佐久間 淳筑波大/理研
 [more]
IBISML 2020-10-22
14:50
ONLINE オンライン開催 深層学習における不適切なコンセプトによる説明の抑制
宗政友洋筑波大)・福地一斗秋本洋平佐久間 淳筑波大/理研IBISML2020-32
人間が直感的に理解できる概念 (concept) を用いた説明法である TCAV は,concept に基づく post... [more] IBISML2020-32
pp.61-68
IBISML 2018-11-05
15:10
北海道 北海道民活動センター(かでる2.7) [ポスター講演]パラメータの指数的重み付けによる深層学習モデルへの電子透かし埋め込み
南波涼太筑波大)・佐久間 淳筑波大/理研IBISML2018-63
深層学習は物体認識や音声認識などのタスクにおいて非常に高い性能を達成している. その一方で, 深層学習モデルの学習には膨... [more] IBISML2018-63
pp.143-150
IBISML 2018-11-05
15:10
北海道 北海道民活動センター(かでる2.7) [ポスター講演]尤度比検定における差分プライバシーの保証
蓜島 嵐筑波大)・佐久間 淳筑波大/理研IBISML2018-86
ロジスティック回帰において, 交絡因子の影響を差し引いた上でなお, データのある属性が別の属性に有意に影響している
か... [more]
IBISML2018-86
pp.313-320
HWS, ISEC, SITE, ICSS, EMM
(共催)
IPSJ-CSEC, IPSJ-SPT
(共催)
(連催) [詳細]
2018-07-25
16:40
北海道 札幌コンベンションセンター まぜるな危険準同型暗号を用いた医療データに対するχ^2独立性検定
江村恵太林 卓也NICT/JST)・陸 文傑筑波大/JST)・盛合志帆NICT/JST)・佐久間 淳筑波大/JST/理研)・山田芳司三重大/JSTISEC2018-31 SITE2018-23 HWS2018-28 ICSS2018-34 EMM2018-30
 [more] ISEC2018-31 SITE2018-23 HWS2018-28 ICSS2018-34 EMM2018-30
pp.171-176
IBISML 2017-11-09
13:00
東京 東京大学 結果的公平な文脈付きバンディット学習
福地一斗筑波大)・佐久間 淳筑波大/JST/理研IBISML2017-53
機械学習における公平性が,重要な分野として認識されてきている.公平であるとは,機械学習によって行われた意思決定が個人のセ... [more] IBISML2017-53
pp.139-146
IBISML 2017-11-09
13:00
東京 東京大学 二分決定図を用いた区間値公開時のプライバシ安全性下限の高速計算
竹内聖悟東大)・草野光亮佐久間 淳筑波大)・津田宏治東大IBISML2017-60
個人情報を入力値として予測値を提供するようなサービスにおいて,第三者が予測値を得た場合に個人情報である入力値を推定される... [more] IBISML2017-60
pp.193-200
IBISML 2017-11-10
13:00
東京 東京大学 Generative Adversarial Networksを用いた確率的識別モデルから訓練データ生成分布の推定
草野光亮佐久間 淳筑波大IBISML2017-76
機械学習を利用したサービスにおいて,オフライン環境で予測を行う場合など,モデルを第三者に公開しなければならない場合が存在... [more] IBISML2017-76
pp.301-308
IBISML 2016-11-16
15:00
京都 京都大学 近接平均を用いた加速近接勾配法の適応的リスタート
中里佳央福地一斗佐久間 淳筑波大IBISML2016-55
複数のスパース正則化項を含む目的関数を最適化する際にその近接写像を求めるためには非常に多くの計算量が必要であり,劣勾配法... [more] IBISML2016-55
pp.65-71
IBISML 2016-11-17
14:00
京都 京都大学 離散分布の加法分解可能なスカラー汎関数におけるミニマックス最適推定量
福地一斗佐久間 淳筑波大IBISML2016-82
離散分布$P=(p_1,...,p_k)$において,単一の連続関数$phi$によって加法分解可能なスカラー汎関数$the... [more] IBISML2016-82
pp.259-265
IBISML 2016-11-17
14:00
京都 京都大学 区間データに対する経験損失最小化とそのプライバシー保護への応用
花田博幸高田敏行柴垣篤志名工大)・佐久間 淳筑波大)・竹内一郎名工大IBISML2016-89
本研究では機械学習において,訓練データの値が区間として与えられる場合を考え,それによる学習結果が取りうる範囲を求めること... [more] IBISML2016-89
pp.305-312
PRMU, IBISML
(共催)
IPSJ-CVIM
(連催) [詳細]
2016-09-06
10:45
富山 富山大学 経験損失最小化問題における高速感度分析に関する一提案
花田博幸柴垣篤志名工大)・佐久間 淳筑波大)・竹内一郎名工大PRMU2016-80 IBISML2016-35
各事例が$d$次元ベクトルからなる$n$事例の訓練データを用いて,正則化経験損失最小化により学習を行うことを考える.この... [more] PRMU2016-80 IBISML2016-35
pp.203-210
IBISML 2015-11-26
15:00
茨城 つくば国際会議場 [ポスター講演]自己情報コントロール設定における線形分類学習の理論的脆弱性評価
小林星平筑波大)・奥村翔太竹内一郎名工大)・佐久間 淳筑波大IBISML2015-64
データ提供者自身によるプライバシコントロールのために, データ提供者が提供した後の自身のデータにアクセス・操作できること... [more] IBISML2015-64
pp.83-90
IBISML 2015-11-27
14:00
茨城 つくば国際会議場 [ポスター講演]準同型暗号を用いた経験損失最小化のための秘密精度保証
高田敏行花田博幸名工大)・佐久間 淳筑波大)・竹内一郎名工大IBISML2015-86
機械学習において,プライバシを考慮すべき事例は増加してきている.本研究では訓練データが複数のパーティに分散されていて,各... [more] IBISML2015-86
pp.249-256
IPSJ-BIO, IPSJ-MPS
(連催)
NC, IBISML
(併催) [詳細]
2015-06-23
13:25
沖縄 沖縄科学技術大学院大学 多重仮説検定の差分プライバシー
柿崎和也佐久間 淳筑波大IBISML2015-8
仮説検定において検定統計量を個人データから算出し公開したときに, その検定統計量から個人に関する機微な情報 (e.g.,... [more] IBISML2015-8
pp.47-54
IBISML 2014-11-17
17:00
愛知 名古屋大学 [ポスター講演]クラウドセンシングにおける差分プライバシーを保証した線形回帰モデル学習
チャン クワン カイ福地一斗佐久間 淳筑波大IBISML2014-47
クラウドセンシングにおける重要な課題の一つに, 群衆から収集されたデータを用いた統計モデルの学習がある.クラウドセンシン... [more] IBISML2014-47
pp.95-102
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