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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
IN, NS
(併催)
2023-03-02
14:50
沖縄 沖縄コンベンションセンター + オンライン開催
(ハイブリッド開催,主:現地開催,副:オンライン開催)
k-means++による転送確率低下のためのエッジサーバ初期配置決定法
小川晃平宮田純子芝浦工大IN2022-85
ネットワークトラヒック負荷の増大への対策として,モバイルエッジコンピューティングが注目されている.モバイルエッジコンピュ... [more] IN2022-85
pp.115-120
CCS 2022-11-18
16:50
三重 シンフォニアテクノロジー響ホール伊勢 (伊勢市観光文化会館)
(ハイブリッド開催,主:現地開催,副:オンライン開催)
異種エッジサーバ間の転送確率を考慮したジョブ集中回避法
小川晃平宮田純子芝浦工大CCS2022-62
モバイルエッジコンピューティングでは,従来一つであったサーバを分散させ,ユーザとサーバ間の距離を縮めるため,それによって... [more] CCS2022-62
pp.97-102
US 2019-09-25
14:55
宮城 東北大学 光音響イメージング技術を用いた関節炎定量評価のための基礎的検討
小川晃平浪田 健近藤健悟山川 誠椎名 毅京大US2019-53
関節炎は関節の炎症をともなう疾病であり,関節の硬直,むくみ,痛みといった局所的な症状あるいは発熱,倦怠感といった全身的な... [more] US2019-53
pp.35-40
IBISML 2014-11-17
17:00
愛知 名古屋大学 [ポスター講演]二次正則化分類学習のためのLeave-one-out cross-validationの高速化
奥村翔太鈴木良規小川晃平新村祐紀竹内一郎名工大IBISML2014-44
Leave-one-out cross-validation (LOOCV)
は様々な機械学習アルゴリズムの汎化性能の... [more]
IBISML2014-44
pp.73-80
IBISML 2013-11-12
15:45
東京 東京工業大学 蔵前会館 [ポスター講演]ヒンジ損失最小化におけるセーフサンプルスクリーニングルール
小川晃平川本大和鈴木良規竹内一郎名工大IBISML2013-39
本論文ではサポートベクトルマシン(SVM) などのヒンジ損失関数最小化問題を学習する際に不要であるインスタンスを学習前に... [more] IBISML2013-39
pp.23-30
IBISML 2013-11-13
15:45
東京 東京工業大学 蔵前会館 [ポスター講演]逐次学習のためのスクリーニングルール
鈴木良規奥村翔太小川晃平竹内一郎名工大IBISML2013-64
オンライン学習などでは逐次的にデータが得られるたびにモデルの最適化を繰り返す必要があるので効率的なアルゴリズムが必要であ... [more] IBISML2013-64
pp.213-218
PRMU, IBISML
(共催)
IPSJ-CVIM
(連催) [詳細]
2013-09-02
09:30
鳥取 鳥取大学 ホモトピー法を用いたロバストサポートベクターマシンの最適化法
鈴村真矢小川晃平竹内一郎名工大)・杉山 将東工大PRMU2013-36 IBISML2013-16
本稿では外れ値に対して頑健性を有するロバストSVMの最適化法を提案する.ロバストSVMを実用化する際には,どのインスタン... [more] PRMU2013-36 IBISML2013-16
pp.19-24
IBISML 2013-03-05
16:05
愛知 名古屋工業大学 非サポートベクトルのスクリーニングを用いたSVMのパス計算
小川晃平鈴木良規竹内一郎名工大IBISML2012-108
本論文ではサポートベクトルマシン(SVM)のパス計算を行う際, 分類境界に与えない非サポートベクトル(非SV)を学習前に... [more] IBISML2012-108
pp.107-114
IBISML 2012-11-08
15:00
東京 筑波大学 東京キャンパス文京校舎 パラメトリック計画法を用いたSVMブートストラップ計算の高速化
鈴木良規小川晃平竹内一郎名工大IBISML2012-73
本稿ではブートストラップ法を用いてサポートベクトルマシン(SVM)の統計的バラツキを推定するタスクを考察する.
数千... [more]
IBISML2012-73
pp.277-282
IBISML 2012-06-19
10:00
京都 京都キャンパスプラザ パラメトリック計画法を用いたS3VMの最適化手法に関する一考察
小川晃平竹内一郎名工大)・杉山 将東工大IBISML2012-1
半教師有り学習の目的はラベル無しインスンタンスを利用してラベル有りインスタンスのみを用いた場合よりも汎化性能のよい分類器... [more] IBISML2012-1
pp.1-8
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