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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 2022-03-09
13:30
ONLINE オンライン開催 Is the Performance of My Deep Network Too Good to Be True? -- A Direct Approach to Estimating the Bayes Error in Binary Classification --
Takashi IshidaUTokyo)・Ikko YamaneUniversité Paris Dauphine-PSL/RIKEN)・Nontawat CharoenphakdeeUTokyo)・Gang NiuRIKEN)・Masashi SugiyamaRIKEN/UTokyoIBISML2021-44
 [more] IBISML2021-44
pp.38-45
IBISML 2017-11-09
13:00
東京 東京大学 正例とラベルなしデータからの学習に基づく半教師付きAUC最適化
坂井智哉ニウ ガン東大/理研)・杉山 将理研/東大IBISML2017-40
 [more] IBISML2017-40
pp.39-46
IBISML 2017-11-10
13:00
東京 東京大学 [ポスター講演]Binary Classification from Positive-Confidence Data
Takashi IshidaSMAM/UTokyo/RIKEN)・Gang NiuUTokyo/RIKEN)・Masashi SugiyamaRIKEN/UTokyoIBISML2017-62
機械学習の多くの実問題では、ラベル付きデータの収集コストを下げることが極めて重要である。そこで本論文では、正例度の付いた... [more] IBISML2017-62
pp.207-214
PRMU, IBISML
(共催)
IPSJ-CVIM
(連催) [詳細]
2017-09-16
13:00
東京 東京大学 本郷キャンパス [招待講演]Recent Advances on Positive-Unlabeled (PU) Learning
Gang NiuUTokyo
 [more]
IPSJ-BIO, IPSJ-MPS
(共催)
NC, IBISML
(併催)
(連催) ※学会内は併催 [詳細]
2017-06-24
10:45
沖縄 沖縄科学技術大学院大学 Positive-Unlabeled Learning with Non-Negative Risk Estimator
Ryuichi KiryoUniv. of Tokyo/RIKEN)・Gang NiuUniv. of Tokyo)・Masashi SugiyamaRIKEN/Univ. of TokyoIBISML2017-4
From only emph{positive}~(P) and emph{unlabeled}~(U) data, a... [more] IBISML2017-4
pp.63-70
IPSJ-BIO, IPSJ-MPS
(共催)
NC, IBISML
(併催)
(連催) ※学会内は併催 [詳細]
2017-06-24
11:10
沖縄 沖縄科学技術大学院大学 Learning from Complementary Labels
Takashi IshidaSMAM/Univ. of Tokyo)・Gang NiuUniv. of Tokyo)・Masashi SugiyamaRIKEN/Univ. of TokyoIBISML2017-5
 [more] IBISML2017-5
pp.71-78
IBISML 2016-11-17
14:00
京都 京都大学 正例とラベルなしデータからの分類に基づく半教師付き分類
坂井智哉ドゥ・プレシ マーティヌス・クリストフェルニウ ガン東大)・杉山 将理研/東大IBISML2016-80
 [more] IBISML2016-80
pp.243-250
IBISML 2015-11-26
15:00
茨城 つくば国際会議場 [ポスター講演]Regularized Policy Gradients -- Direct Variance Reduction in Policy Gradient Estimation --
Tingting ZhaoTUST)・○Gang NiuUTokyo)・Ning XieTongji Univ)・Jucheng YangTUST)・Masashi SugiyamaUTokyoIBISML2015-68
 [more] IBISML2015-68
pp.115-122
IBISML 2015-11-27
14:00
茨城 つくば国際会議場 [ポスター講演]Non-Gaussian Component Analysis with Log-Density-Gradient Estimation
Hiroaki SasakiGang NiuMasashi SugiyamaUTokyoIBISML2015-82
 [more] IBISML2015-82
pp.217-224
IBISML 2014-11-18
15:00
愛知 名古屋大学 [ポスター講演]Learning from Positive and Unlabeled Data 1: Classifier Training and Theoretical Analysis
Marthinus Christoffel du PlessisUniv. of Tokyo)・Gang NiuBaidu)・Masashi SugiyamaUniv. of TokyoIBISML2014-65
(事前公開アブストラクト) Learning a classifier from positive and unlabe... [more] IBISML2014-65
pp.227-233
IBISML 2014-11-18
15:00
愛知 名古屋大学 [ポスター講演]Learning from Positive and Unlabeled Data 2: Computationally Efficient Estimation of Class Priors
Marthinus Christoffel du PlessisUniv. of Tokyo)・Gang NiuBaidu)・Masashi SugiyamaUniv. of TokyoIBISML2014-66
(事前公開アブストラクト) We consider the problem of estimating the clas... [more] IBISML2014-66
pp.235-241
IBISML 2012-03-13
16:55
東京 統計数理研究所 Squared-loss Mutual Information Regularization
Gang NiuWittawat JitkrittumHirotaka HachiyaTokyo Inst. of Tech.)・Bo DaiPurdue Univ.)・Masashi SugiyamaTokyo Inst. of Tech.IBISML2011-108
The information maximization principle is a useful alternati... [more] IBISML2011-108
pp.147-153
IBISML 2011-06-20
11:05
東京 武田ホール SERAPH: Semi-supervised Metric Learning Paradigm with Hyper Sparsity
Gang NiuTokyo Inst. of Tech.)・Bo DaiChinese Academy Of Sciences)・Makoto YamadaMasashi SugiyamaTokyo Inst. of Tech.IBISML2011-8
We consider the problem of learning a distance metric from v... [more] IBISML2011-8
pp.51-58
IBISML 2011-06-21
14:15
東京 武田ホール Analysis and Improvement of Policy Gradient Estimation
Tingting ZhaoHirotaka HachiyaGang NiuMasashi SugiyamaTokyo Inst. of Tech.IBISML2011-12
Policy gradient is a useful model-free reinforcement learnin... [more] IBISML2011-12
pp.83-89
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