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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
SeMI
,
RCS
,
NS
,
SR
,
RCC
(併催)
2019-07-10
16:45
大阪
I-Siteなんば(大阪)
[招待講演]強化学習のアルゴリズムと応用の現状
○
前田新一
(
PFN
)
RCC2019-18 NS2019-51 RCS2019-108 SR2019-27 SeMI2019-27
強化学習は、報酬最大化の基準のもと、行動系列を最適化する枠組みである。本講演では、強化学習の代表的なアルゴリズムの理論的...
[more]
RCC2019-18
NS2019-51
RCS2019-108
SR2019-27
SeMI2019-27
p.39(RCC), p.49(NS), p.43(RCS), p.49(SR), p.53(SeMI)
IBISML
2016-11-16
15:00
京都
京都大学
混合ガウス分布を用いたサンプルクラスタリングに基づく方策探索
○
矢野泰樹
・
前田新一
(
京大
)
IBISML2016-46
EM-based Policy Hyper Parameter Exploration (EPHE)(Wang et a...
[more]
IBISML2016-46
pp.9-15
IBISML
2016-03-17
16:10
東京
統計数理研究所
ベイズ的なモンテカルロ木探索法による線形制約付き非線形制御の提案
○
大月 龍
・
前田新一
・
石井 信
(
京大
)
IBISML2015-98
入力に応じて非線形に状態が変化する非線形ダイナミクスにおいて, 最適な入力を求める問題は一般に解析解が得られない. しば...
[more]
IBISML2015-98
pp.31-38
IBISML
2015-11-27
14:00
茨城
つくば国際会議場
[ポスター講演]分布の局所平滑化による正則化の提案
○
宮戸 岳
・
前田新一
・
小山雅典
・
中江 健
・
石井 信
(
京大
)
IBISML2015-87
分類や回帰において過学習は避けられない問題である。本研究では、過学習を防ぐために、訓練サンプル点周辺のモデル分布の滑らか...
[more]
IBISML2015-87
pp.257-264
IBISML
2015-11-27
14:00
茨城
つくば国際会議場
[ポスター講演]ベイジアンマスキングを用いたスパース特徴選択
○
近藤洋平
(
京大
)・
林 浩平
(
NII
)・
前田新一
(
京大
)
IBISML2015-88
線形モデルのパラメータ推定において、L2やL1といった正則化項を導入することでタスクに無関係な特徴量に対する重みを小さく...
[more]
IBISML2015-88
pp.265-272
NC
,
MBE
(併催)
2014-03-18
14:00
東京
玉川大学
遮蔽識別付きベイズ追跡器を用いたカラー画像と深度画像からの複数特徴量の統合
○
メシギ クロシ
・
前田新一
・
大羽成征
・
石井 信
(
京大
)
NC2013-110
[more]
NC2013-110
pp.127-132
NC
,
MBE
(併催)
2014-03-18
14:20
東京
玉川大学
チェビシェフ多項式近似を用いた変分ベイズ法による顕微鏡画像の三次元超解像
○
井本康宏
・
前田新一
・
石井 信
(
京大
)
NC2013-111
細胞の形態変化やそれに伴う機能の変化をより良く理解するためにin vivoで計測可能な光学顕微鏡が活用される.光学顕微鏡...
[more]
NC2013-111
pp.133-138
NC
,
MBE
(併催)
2014-03-18
13:00
東京
玉川大学
不完全情報ゲームに対する階層化したモンテカルロ探索とそのぷよぷよへの適用
○
大月 龍
・
前田新一
・
石井 信
(
京大
)
NC2013-136
近年、囲碁をプレイする人工知能エージェントにおいてUCT探索に基づく先読みアルゴリズムの有効性が示され、注目を集めている...
[more]
NC2013-136
pp.275-280
NC
,
MBE
(併催)
2014-03-18
15:00
東京
玉川大学
構造化階層的隠れマルコフモデルとスケルトンデータを用いた行動認識
○
澤田智治
・
前田新一
・
石井 信
(
京大
)
NC2013-141
画像処理に基づく行動認識技術を日常生活支援に利用することを考えた場合、日常生活中に起こりうる多
種多様な行動を認識する...
[more]
NC2013-141
pp.305-310
PRMU
,
IBISML
(共催)
IPSJ-CVIM
(連催)
[詳細]
2013-09-02
17:30
鳥取
鳥取大学
Enhancing Probabilistic Appearance-Based Object Tracking with Depth Information -- Object Tracking under Occlusion --
○
Kourosh Meshgi
・
Yu-zhe Li
・
Shigeyuki Oba
・
Shin-ichi Maeda
・
Shin Ishii
(
Kyoto Univ.
)
PRMU2013-42 IBISML2013-22
[more]
PRMU2013-42
IBISML2013-22
pp.85-91
NC
,
NLP
(共催)
2013-01-24
10:30
北海道
北海道大学百年記念会館
経路積分強化学習による猫ひねり運動の制御
○
中野太智
・
前田新一
・
石井 信
(
京大
)
NLP2012-107 NC2012-97
猫ひねり運動は,落下中のネコが外力なしに行う姿勢制御運動であり,その制御法は,宇宙ロボットの制御にも応用可能なものとして...
[more]
NLP2012-107
NC2012-97
pp.19-24
NC
,
NLP
(共催)
2013-01-24
10:50
北海道
北海道大学百年記念会館
協調行動学習のための非定常性の重要性
○
田和明洋
・
前田新一
・
石井 信
(
京大
)
NLP2012-108 NC2012-98
マルチエージェント系における協調行動の発現機構の理解は重要である.その発現は主に進化ダイナミクスの文脈で説明がされてきた...
[more]
NLP2012-108
NC2012-98
pp.25-30
NC
,
NLP
(共催)
2013-01-24
11:10
北海道
北海道大学百年記念会館
ベイズ推定による顕微鏡画像の深さ推定
○
井本康宏
・
前田新一
・
石井 信
(
京大
)
NLP2012-109 NC2012-99
細胞生物学において,細胞の三次元形状を知ることは細胞の機能を知るために重要である.しかし,現実の顕微鏡では,細胞の三次元...
[more]
NLP2012-109
NC2012-99
pp.31-36
MI
2010-11-15
13:25
京都
島津製作所
医用X線CTのためのベイズモデルの提案
○
前田新一
(
京大
)・
兼村厚範
(
ATR
)・
石井 信
(
京大
)
MI2010-73
X 線CT においては,できるだけ低被曝量で高精度なCT 画像を得ることが求められるという相反する要請(トレードオフ)が...
[more]
MI2010-73
pp.39-44
IBISML
2010-06-15
15:10
東京
東大武田ホール
セミパラメトリック統計学の観点からのTD学習の一般化
○
植野 剛
・
前田新一
(
京大
)・
川鍋一晃
(
フランフォーファ
)・
石井 信
(
京大
)
IBISML2010-20
(事前公開アブストラクト) In this study, we extend the framework of semi...
[more]
IBISML2010-20
pp.131-138
NC
,
MBE
(併催)
2010-03-10
11:05
東京
玉川大学
混合事前分布を用いたベイズX線CT
○
福田 航
・
前田新一
・
兼村厚範
・
石井 信
(
京大
)
NC2009-133
[more]
NC2009-133
pp.267-272
NC
,
MBE
(併催)
2010-03-11
11:05
東京
玉川大学
オンライン適応自然勾配法による囲碁の盤面評価の学習
○
富澤弘貴
・
前田新一
・
石井 信
(
京大
)
NC2009-164
囲碁は、黒石と白石の2種類の石のみを使うシンプルなルールをもつゲームであるが、$19\times19$の広い盤面を用いる...
[more]
NC2009-164
pp.449-454
SIP
,
CAS
,
CS
(共催)
2010-03-02
13:45
沖縄
宮古島 ブリーズベイマリーナ
[ポスター講演]判別分析の幾何的解釈と楽器特徴抽出法の考察
○
井原瑞希
・
池田和司
(
奈良先端大
)・
前田新一
(
京大
)
CAS2009-123 SIP2009-168 CS2009-118
簡潔かつ判別精度の高い楽器特徴の抽出は音楽情報検索において重要な課題である.本論文では,判別分析を幾何的に解釈することで...
[more]
CAS2009-123
SIP2009-168
CS2009-118
pp.243-244
NC
,
MBE
(併催)
2009-03-11
16:35
東京
玉川大学
平均場近似を用いたHelmholtz Machineの学習
○
青木佑紀
(
奈良先端大
)・
前田新一
・
石井 信
(
京大
)
NC2008-113
高次元データから特徴抽出を行って低次元データや二値化するなどコンパクトな表現に置き換えることがしばしば行われる。コンパク...
[more]
NC2008-113
pp.57-62
NC
,
MBE
(併催)
2009-03-12
15:15
東京
玉川大学
セミパラメトリック統計学に基づく価値関数推定
○
植野 剛
(
京大
)・
川鍋一晃
(
Fraunhofer First
)・
森 健
・
前田新一
・
石井 信
(
京大
)
NC2008-146
Least squares temporal difference (LSTD)に基づく価値関数推定法が開発され,実問題...
[more]
NC2008-146
pp.255-260
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