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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
IBISML 2020-01-09
16:45
東京 統計数理研究所 テンソル分解を用いた教師無し学習による変数選択法の一細胞RNA-seq解析への応用
田口善弘中大IBISML2019-26
$x_{ij} in mathbb{R}^{N times M}$を要素にもつ行列と$x_{ik} in mathbb{... [more] IBISML2019-26
pp.55-59
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
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
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
IBISML 2014-11-17
17:00
愛知 名古屋大学 [ポスター講演]Heuristic principal component analysis based unsupervised feature extraction and its application to bioinformatics
Y-h. TaguchiChuo UnivIBISML2014-46
(事前公開アブストラクト) Feature extraction (FE) is a difficult task wh... [more] IBISML2014-46
pp.87-94
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