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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
NLP 2015-07-22
11:00
北海道 ピパの湯 ゆ~りん館(北海道美唄市) 遺伝的アルゴリズムによる汎化能力の最適化 ~ 関数近似とパターン認識への応用 ~
佐藤仁樹公立はこだて未来大)・葛西大介とかち財団)・佐藤雅子インテリジェントセンサーテクノロジーNLP2015-78
遺伝的アルゴリズム(GA)を用いて基底関数を選択し,その評価に交差検証を導入することにより,汎化能力を考慮した関数近似を... [more] NLP2015-78
pp.57-62
NLP 2013-10-28
13:45
香川 サンポートホール高松 遺伝的アルゴリズムに基づく非線形スパース最適化 ~ 食材・配合量最適化問題の解法 ~
佐藤仁樹公立はこだて未来大)・佐藤雅子インテリジェントセンサーテクノロジーNLP2013-78
高次元非線形最適化問題に対する複数のスパースな近似解を,遺伝的アルゴリズムを用いて導出した.まず,状態変数の番号を遺伝子... [more] NLP2013-78
pp.47-52
PRMU 2013-02-22
15:00
大阪 大阪府立大 非線形時系列予測のための基底関数構築
塚田将太佐藤仁樹公立はこだて未来大PRMU2012-173
 [more] PRMU2012-173
pp.203-208
NC, NLP
(共催)
2011-01-25
14:35
北海道 北大 百年記念館 報酬を考慮した主成分分析を用いた雑音環境下での波形認識
長島健史佐藤仁樹公立はこだて未来大NLP2010-150 NC2010-114
報酬を考慮した主成分分析(RWPCA)を用いて,雑音を除去し冗長な情報を圧縮する線形フィルタを設計した.
RWPCAは... [more]
NLP2010-150 NC2010-114
pp.147-151
NC, NLP
(共催)
2011-01-26
12:10
北海道 北大 百年記念館 モーメントベクトル方程式の固有値解析に基づく大域結合写像の構造解析
佐藤仁樹公立はこだて未来大NLP2010-162 NC2010-126
大域結合写像(GCM)や非線形結合振動子のように,複数の要素が結合し,要素の分布がシステムのダイナミックスに影響を及ぼす... [more] NLP2010-162 NC2010-126
pp.211-216
NLP 2010-07-12
11:55
石川 石川県文教会館 モーメントベクトル空間における空間埋め込み方程式を用いた高次元非線形システムの解析
佐藤仁樹公立はこだて未来大NLP2010-33
高次元非線形システムを低次元の空間埋め込み方程式(SEE)で近似し,SEEのモーメントベクトル方程式(MVE)を用いて,... [more] NLP2010-33
pp.23-28
NLP 2009-12-21
13:00
岩手 つなぎ温泉 清温荘 非線形最適化に関するシュレディンガー型方程式と大域的最適化への応用
佐藤仁樹公立はこだて未来大NLP2009-130
非線形目的関数の大域的最適化問題を近似的に解く方法を提案する.まず,目的関数を線形の波動係数方程式で近似し,最適化問題を... [more] NLP2009-130
pp.21-26
NLP 2009-12-21
14:25
岩手 つなぎ温泉 清温荘 強化学習を用いた高次元非線形時系列予測
高岩 麦佐藤仁樹公立はこだて未来大NLP2009-133
複数の非線形時系列から有効な情報を抽出し,強化学習を利用することにより非線形時系列の予測精度を改善した.まず,報酬を考慮... [more] NLP2009-133
pp.37-42
NLP 2009-11-14
10:45
鹿児島 屋久島環境文化村センター モーメントベクトル方程式に基づく多粒子系の解析
佐藤仁樹公立はこだて未来大NLP2009-117
非線形振動する要素の結合系をモーメントベクトル方程式で近似し,その確率密度関数を解析した.まず,システムのモーメントベク... [more] NLP2009-117
pp.197-202
NLP 2008-11-06
14:15
愛知 名古屋大学 高次元行動空間における強化学習 ~ 主成分分析による行動空間圧縮 ~
佐藤仁樹公立はこだて未来大NLP2008-64
予備制御器から得られた行動の主成分分析に基づき,高次元行動空間を圧縮する方法を提案する.まず,適当な予備制御器を用いて環... [more] NLP2008-64
pp.37-42
NC, NLP
(共催)
2008-06-27
10:30
沖縄 琉球大学 Approximate Global Optimization Based on Wave Coefficient Equation for Wave Function
Hideki SatohFuture Univ.-HakodateNLP2008-8
複数の局所最適解を持つ目的関数の大域的最適化問題を近似的に解く方法を提案する.目的関数を線形の波動係数方程式で近似する.... [more] NLP2008-8
pp.1-6
NLP 2006-12-14
11:20
北海道 北海道 湯の川温泉 KKRはこだて 強化学習に基づく非線形アプローチによるロバストルーチング
佐藤仁樹公立はこだて未来大
 [more] NLP2006-106
pp.21-26
NLP 2006-07-04
13:35
石川 金沢大学大学院自然科学研究科 関数近似のための特徴空間の構築と強化学習への応用
佐藤仁樹公立はこだて未来大
関数近似のための特徴空間構築方式を提案し,多次元連続状態の強化学習に適用した.提案手法では,非線形関数を基底関数の要素の... [more] NLP2006-41
pp.43-48
NLP 2006-01-24
10:40
徳島 四国大学 大規模システムのための強化学習 ~ 多変量解析に基づく状態空間の圧縮 ~
佐藤仁樹公立はこだて未来大
本報告では,多変量解析を用いて状態空間を圧縮する方法を提案し,これを高次元連続環境における強化学習に適用する.まず,重回... [more] NLP2005-99
pp.7-12
NLP 2005-07-25
15:50
北海道 公立はこだて未来大学 確率的連続行動の強化学習 ~ 直交関数展開による確率密度関数の近似 ~
佐藤仁樹公立はこだて未来大
本報告では,連続行動連続状態のMarkov決定過程により記述された環境において,強化学習の一手法であるactor-cri... [more] NLP2005-35
pp.39-44
NLP 2005-05-17
13:00
山形 山形大学工学部 モーメントベクトル方程式に基づく非線形方程式の近似と解析
佐藤仁樹公立はこだて未来大
本報告では,多次元非線形方程式の近似として,モーメントベクトル方程式(MVE)を提案する.また,MVEを用いて,非線形方... [more] NLP2005-1
pp.1-6
NLP 2004-06-17
15:50
鳥取 鳥取県立生涯学習センター 線形ベクトル空間におけるロジスティック写像の統計解析
佐藤仁樹公立はこだて未来大
 [more] NLP2004-20
pp.35-40
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