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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 2021-03-02
10:50
ONLINE オンライン開催 カーネルテンソル分解を用いた教師なし学習による変数選択法 ~ バイオインフォマティクスへの応用 ~
田口善弘中大IBISML2020-36
変数の数に比べてサンプル数が少ないいわゆるtextit{large p small n}問題については,多くの研究が為さ... [more] IBISML2020-36
pp.16-23
SITE 2019-12-06
16:20
神奈川 神奈川大学(横浜キャンパス) [招待講演]バイオインフォマティクスと倫理・社会
田口善弘中大SITE2019-87
いわゆる次世代シーケンサー技術の急速な発展に伴い、個人のゲノムを読むことが簡単になる時代は目前に迫っている。この個人ゲノ... [more] SITE2019-87
pp.47-50
HIP 2019-08-21
11:50
東京 東京女子大学 9101教室 VR環境における到達把持運動の運動学的解析
松村朋花板口典弘静岡大HIP2019-46
実験では,ターゲット物体を掴む課題において,現実世界での通常把持条件(PEhand条件)と2種類の仮想環境条件を比較した... [more] HIP2019-46
pp.63-67
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]テンソル分解を用いた教師無し学習による変数選択のバイオインフォマティクスへの応用
田口善弘中大IBISML2018-90
現在、深層学習を始めとする教師あり学習や、強化学習が大規模データの解析で広範に使用されて大きな成果を上げているが、バイオ... [more] IBISML2018-90
pp.345-352
HIP 2018-08-02
13:55
東京 東京女子大学 連続書字動作に対する運動学的検討 ~ なぜ私たちは書き間違えるのか ~
山田千晴早大)・板口典弘慶大)・福澤一吉早大HIP2018-43
意図していない行為をついおこなってしまうというエラーを,アクション・スリップとよぶ。書き間違いは,我々が最も日常的に経験... [more] HIP2018-43
pp.23-26
HIP 2018-08-02
14:55
東京 東京女子大学 身体と道具の連続性 ~ 運動制御的アプローチを用いた実験的検討 ~
板口典弘慶大HIP2018-45
過去の研究において,到達把持運動においては,身体や道具といった区別よりも,効果器の習熟度の違いが本質的に運動制御に影響す... [more] HIP2018-45
pp.31-34
IBISML 2016-11-16
15:00
京都 京都大学 [ポスター講演]主成分分析を用いた教師なし学習による変数選択法のバイオインフォマティクスへの応用
田口善弘中大IBISML2016-47
近年、教師あり学習に基づいた機械学習・統計学習の研究が盛んに行われている。中でも深層学習の成果には目を見張るものがあるが... [more] IBISML2016-47
pp.17-24
IPSJ-BIO, IPSJ-MPS
(連催)
NC, IBISML
(併催) [詳細]
2015-06-23
09:30
沖縄 沖縄科学技術大学院大学 Principal component analysis-based unsupervised feature extraction applied to in silico drug discovery for posttraumatic stress disorder-mediated heart disease
Y-h. TaguchiMitsuo IwadateHideaki UmeyamaChuo UnivIBISML2015-1
Background Feature extraction (FE) is difficult, particularl... [more] IBISML2015-1
pp.1-8
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