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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 2023-12-21
15:00
東京 国立情報学研究所
(ハイブリッド開催,主:現地開催,副:オンライン開催)
階層的空間グラフデータの因果効果推定
竹内 孝京大)・西田 遼産総研)・鹿島久嗣京大)・大西正輝産総研IBISML2023-37
 [more] IBISML2023-37
pp.42-49
PRMU, IBISML
(共催)
IPSJ-CVIM
(連催) [詳細]
2023-03-02
09:00
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)
生成モデルのメタ学習によるニューラルネットワークの正則化
山口真弥NTT/京大)・千々和大輝金井関利熊谷充敏NTT)・鹿島久嗣京大PRMU2022-58 IBISML2022-65
我々は深層学習モデル向け生成的データ拡張の手法について研究している。生成的データ拡張は生成モデルから得られた生成サンプル... [more] PRMU2022-58 IBISML2022-65
pp.1-6
SDM 2023-02-07
15:35
東京 東京大学 武田ホール
(ハイブリッド開催,主:現地開催,副:オンライン開催)
[招待講演]イオン液体中の電気化学反応を用いたIntelligent Connection Deviceにおける情報処理性能の温度依存性
小林正和長瀬産業)・島 久内藤泰久秋永広幸産総研)・佐藤 暖松尾拓真米澤雅陽木下健太郎東京理科大)・伊藤敏幸豊田理研)・野上敏材鳥取大)・折井靖光長瀬産業SDM2022-91
AIの高度化に伴い AIモデルの学習に要する計算量は指数的に増大し これに伴う消費電力の増大
が大きな課題となっている... [more]
SDM2022-91
pp.27-32
ED, IEE-BMS, IEE-MSS
(連催)
2022-08-18
14:55
東京 機械振興会館
(ハイブリッド開催,主:現地開催,副:オンライン開催)
イオン液体供給型物理リザバーデバイスにおける学習精度の雰囲気依存性 ~ イオン液体中の電気化学反応のエッジAI デバイスへの応用 ~
米澤雅陽東京理科大/産総研)・島 久産総研)・松尾拓真東京理科大/産総研)・内藤泰久秋永広幸産総研)・伊藤敏幸豊田理研)・野上敏材鳥取大)・小林正和東京理科大/長瀬産業)・木下健太郎東京理科大ED2022-20
昨今, 情報化社会の著しい発展をさらに加速するための情報処理技術として, エッジコンピューティングが関心を集めている. ... [more] ED2022-20
pp.13-16
IBISML 2020-01-09
14:55
東京 統計数理研究所 グラフニューラルネットワークの組合せ問題に対する近似度
佐藤竜馬山田 誠鹿島久嗣京大IBISML2019-22
 [more] IBISML2019-22
pp.31-38
SDM, ICD
(共催)
ITE-IST
(連催) [詳細]
2018-08-08
09:00
北海道 北海道大学大学院情報科学研究科 M棟M151 [招待講演]酸化物材料を用いた抵抗変化素子の研究動向 ~ 不揮発性メモリとニューロモルフィック素子への応用 ~
島 久高橋 慎内藤泰久秋永広幸産総研SDM2018-36 ICD2018-23
 [more] SDM2018-36 ICD2018-23
pp.59-64
ET 2018-05-19
13:50
神奈川 国立特別支援教育総合研究所 重度肢体不自由児のための文字(言語)学習支援システムの開発
竹島久志小笠原 新児玉雅明遠藤良峻小林拓矢昌浦尭希菊地 悟仙台高専)・佐々木千穂熊本保健科学大ET2018-9
脊髄性筋萎縮症Ⅰ型は生後間もなく発症し,重度肢体不自由を呈すると共に気管切開することにより発声困難となる.そのため,早期... [more] ET2018-9
pp.49-54
ICD 2018-04-19
13:50
東京 機械振興会館 [招待講演]アナログ型抵抗変化ニューロデバイス・システムのソフト・ハード一体型研究開発
秋永広幸島 久内藤泰久産総研)・浅井哲也北大ICD2018-5
我々は、アナログ型抵抗変化デバイス(Resistive Analog Neuro Device; RAND)を用いて、消... [more] ICD2018-5
p.15
DE, IPSJ-DBS, IPSJ-IFAT
(連催)
2017-09-18
14:50
東京 お茶の水女子大学 航空会社における予測失敗時の損失を考慮したNO-SHOW予測手法
堀口裕士馬場雪乃鹿島久嗣京大)・小島 武栢原宏樹前野 純Peach AviationDE2017-17
本研究では、航空会社のデータを用いてフライト出発当日に空港に現れない乗客(NO--SHOW)の人数を予測し、
その結果... [more]
DE2017-17
pp.57-62
IBISML 2016-11-17
14:00
京都 京都大学 適応的劣モジュラ最大化によるストリーム型能動学習
藤井海斗鹿島久嗣京大IBISML2016-74
プール型能動学習に対して、適応的劣モジュラ最大化によるアプローチが近年盛んに研究されており、多数のアルゴリズムが提案され... [more] IBISML2016-74
pp.199-206
IPSJ-BIO, IPSJ-MPS
(連催)
NC, IBISML
(併催) [詳細]
2015-06-23
16:10
沖縄 沖縄科学技術大学院大学 比較バンディット問題における最適なアルゴリズム ~ ランキング手法比較や選好情報学習を目的として ~
小宮山純平本多淳也東大)・鹿島久嗣京大)・中川裕志東大IBISML2015-14
バンディット問題(multi-armed bandit problem)は、情報の活用と探索の間のトレードオフをモデル化... [more] IBISML2015-14
pp.87-94
IBISML 2015-03-06
10:30
京都 京都大学 人間・機械混在型クラウドソーシングにおける品質管理
渡邉俊大東大)・井床利生齋藤 新小林正朋髙木啓伸日本IBM)・鹿島久嗣京大IBISML2014-91
身体に困難を抱える人でも簡単に利用できるコンテンツの製作では画像認識等の認識エンジンによって効率化が図られることが多いが... [more] IBISML2014-91
pp.47-54
AI, SC
(共催)
2014-08-20
14:00
東京 国立情報学研究所 クラウドソーシングを用いたレガシーオープンデータの機械可読化
小山 聡北大)・馬場雪乃大向一輝NII)・堂腰裕明北大)・鹿島久嗣京大AI2014-11 SC2014-8
 [more] AI2014-11 SC2014-8
pp.1-6
IBISML 2014-03-06
13:25
奈良 奈良女子大学 マルチタスク学習を用いた複数物性値の同時予測
岩瀬智亮東大)・世古敦人京大)・鹿島久嗣東大IBISML2013-68
有用な材料を新規に発見することは材料科学分野における主要課題のひとつであるが、この課題に対する計算機科学的アプローチのひ... [more] IBISML2013-68
pp.9-13
IBISML 2014-03-06
15:20
奈良 奈良女子大学 集中型テンソル補完 ~ 3階テンソルデータの特定のスライスに着目して補完する転移学習法 ~
赤間健人馬場雪乃鹿島久嗣東大IBISML2013-72
 [more] IBISML2013-72
pp.39-46
IBISML 2014-03-07
09:40
奈良 奈良女子大学 クラウドソーシングによるラベル付けにおける多数派の少数ワーカー近似:ラベル補完アプローチ
渡邉俊大鹿島久嗣東大IBISML2013-73
クラウドソーシングによるラベル付けタスクでは,不特定多数のワーカーからラベルを集めるという性質上ラベルの品質にばらつきが... [more] IBISML2013-73
pp.47-53
NC, MBE
(併催)
2013-07-19
15:35
徳島 徳島大学 認知・想起時のEEGからの提示画像の推定 ~ 正準判別分析を用いて ~
山ノ井高洋田中良典北海学園大)・豊島 恒ジャパンテクニカルソフトウェア)・山崎敏正九工大)・大槻美佳北大MBE2013-30
 [more] MBE2013-30
pp.23-26
IBISML 2013-07-18
13:25
東京 早稲田大学 西早稲田キャンパス 複数の関係データの関連を考慮した同時補完法
家入 豊鹿島久嗣東大IBISML2013-6
主体の集合とその2項関係を表すデータがあり,
関係が明らかである主体の組がごく一部である場合に,
残りの主体の組につ... [more]
IBISML2013-6
pp.35-41
IBISML 2012-03-13
14:40
東京 統計数理研究所 上位カテゴリにおける観測データが与えられる場合の行列およびテンソル分解法
相本佳史鹿島久嗣東大IBISML2011-103
行列やテンソルとして表現されるデータの解析には,通常これらの低ランク性を仮定した分解が利用される.しかし,データが各々の... [more] IBISML2011-103
pp.109-116
IBISML 2011-11-10
15:45
奈良 奈良女子大学 クラウドソーシングを用いた教師付き学習の凸最適化による定式化
梶野 洸鹿島久嗣東大IBISML2011-76
近年クラウドソーシングを用いて教師データを作る試みが注目を浴びている.クラウドソーシングを用いることで大量のデータを安価... [more] IBISML2011-76
pp.231-236
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