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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
PRMU, IBISML
(共催)
IPSJ-CVIM
(連催) [詳細]
2023-03-03
17:10
北海道 はこだて未来大学
(ハイブリッド開催,主:現地開催,副:オンライン開催)
Forest Construction of Gaussian and Discrete Variables based on WBIC
Ashraful IslamJoe SuzukiOsaka Univ.
(ご登録済みです.開催日以降に掲載されます) [more]
IBISML 2022-09-15
15:30
神奈川 慶應義塾大学 矢上キャンパス
(ハイブリッド開催,主:現地開催,副:オンライン開催)
交絡の存在を許容するLiNGAMの一般化 ~ ICAと最短経路問題による定式化 ~
鈴木 讓・○楊 天楽阪大IBISML2022-39
本研究では、交絡の存在を許容するLiNGAMの一般化について検討した。既存のLiNGAMでは、真のモデルにおける$p$個... [more] IBISML2022-39
pp.47-54
NC, IBISML
(共催)
IPSJ-BIO, IPSJ-MPS
(共催)
(連催) [詳細]
2022-06-28
16:15
沖縄 琉球大学50周年記念館
(ハイブリッド開催,主:現地開催,副:オンライン開催)
LiNGAMの関数データへの一般化
楊 天楽鈴木 譲阪大NC2022-22 IBISML2022-22
LiNGAM(Linear Non-Gaussian Model)という確率変数間の因果の方向(原因から結果)を決定する... [more] NC2022-22 IBISML2022-22
pp.156-163
NC, IBISML
(共催)
IPSJ-BIO, IPSJ-MPS
(共催)
(連催) [詳細]
2022-06-28
16:55
沖縄 琉球大学50周年記念館
(ハイブリッド開催,主:現地開催,副:オンライン開催)
HSICを拡張した条件付き独立性検定
張 秉元鈴木 讓阪大NC2022-23 IBISML2022-23
変数Zの各値のもとで変数X,Yが独立になるかという、いわゆる条件付き独立性の検定方法を検討した。
グラフィカルモデルの... [more]
NC2022-23 IBISML2022-23
pp.164-169
IBISML 2020-10-22
14:00
ONLINE オンライン開催 相互情報量最小に基づくLiNGAMの一般化と、離散変数の因果順序推定への応用
鈴木 讓・○稲岡雄介阪大IBISML2020-30
 [more] IBISML2020-30
pp.49-54
IBISML 2020-10-22
15:15
ONLINE オンライン開催 凸クラスタリングのための近接勾配法
新村亮介鈴木 讓阪大IBISML2020-33
凸クラスタリングは最適化問題が凸になっており,K-means クラスタリングなどにある 不安定性がなく最近注目されている... [more] IBISML2020-33
pp.69-74
IPSJ-BIO, IPSJ-MPS
(連催)
NC, IBISML
(併催) [詳細]
2015-06-23
17:25
沖縄 沖縄科学技術大学院大学 ベイズ的な相互情報量の推定と独立性検定への応用
鈴木 譲阪大IBISML2015-17
 [more] IBISML2015-17
pp.109-116
PRMU, IBISML
(共催)
IPSJ-CVIM
(連催) [詳細]
2014-09-02
16:15
茨城 筑波大学 連続データに対するユニバーサルなベイズ測度の収束率について
綾野孝則鈴木 譲阪大PRMU2014-53 IBISML2014-34
データ圧縮では、データ系列の起こる確率を正確に推定することが重要となる。
ユニバーサルなベイズ測度とは、データ系列の起... [more]
PRMU2014-53 IBISML2014-34
pp.143-146
NC, IBISML
(共催)
IPSJ-BIO, IPSJ-MPS
(併催)
(連催) [詳細]
2014-06-25
16:35
沖縄 沖縄科学技術大学院大学 MDL/Bayesを用いたベイジアンネットワークの構造推定 ~ 連続データを含む場合の一致性について ~
鈴木 譲阪大NC2014-2 IBISML2014-2
Bayesianネットワークで、連続データと離散データが混在している場合の構造推定をおこなう。変数集合の各部分集合に、B... [more] NC2014-2 IBISML2014-2
pp.25-32
IBISML 2014-03-07
11:35
奈良 奈良女子大学 Bayesian Test of Independence
Takanori AyanoJoe SuzukiOsaka Univ.IBISML2013-77
 [more] IBISML2013-77
pp.79-86
IBISML 2013-07-18
09:45
東京 早稲田大学 西早稲田キャンパス ユニバーサルなベイズ測度
鈴木 譲阪大IBISML2013-1
 [more] IBISML2013-1
pp.1-6
IT 2012-12-11
17:00
大分 大分県 別府湾ロイヤルホテル [招待講演]Cover先生の研究室で思い出に残っているテーマ ~ 定常エルゴードな系列に対してのユニバーサルな予測 ~
鈴木 譲阪大IT2012-48
 [more] IT2012-48
pp.21-25
IBISML 2012-03-12
10:25
東京 統計数理研究所 離散と連続の変数が混在する場合のBayesianネットワークの構造学習
鈴木 譲阪大IBISML2011-88
Bayesianネットワークの構造推定で、離散と連速の変数が混在している場合について検討している。従来は、連続変数を離散... [more] IBISML2011-88
pp.9-14
IBISML 2011-11-10
15:45
奈良 奈良女子大学 分割表の独立性に基づく二値データ生成過程の推定法
稲積孝紀鷲尾 隆清水昌平鈴木 譲阪大)・山本章博京大)・河原吉伸阪大IBISML2011-65
我々は先行研究として,すべての観測変数が二値を取るデータセットからそのデータ生成過程を一意に同定する推定法を提案した.し... [more] IBISML2011-65
pp.155-162
IBISML 2011-11-10
15:45
奈良 奈良女子大学 離散データの因果の同定 ~ 2値から、多値への一般化について ~
鈴木 譲清水昌平鷲尾 隆阪大IBISML2011-72
 [more] IBISML2011-72
pp.207-212
IBISML 2011-06-20
15:00
東京 武田ホール Bayesian Chow-Liuアルゴリズム ~ 最も一般的なケース ~
鈴木 譲阪大IBISML2011-13
(事前公開アブストラクト) 有限個の例から、相互情報量の推定をBayes的に行い、大域的にBayes的な判定を行うCho... [more] IBISML2011-13
pp.91-96
IT 2011-05-20
11:25
大阪 大阪市立大学 離散や連続を仮定しないChow-Liuアルゴリズム ~ 例だけが与えられた場合 ~
鈴木 譲阪大IT2011-2
Chow-Liuアルゴリズムで、経験的相互情報量に基づいて、例から木を生成する。
モデルの複雑さを考慮すると、木ではな... [more]
IT2011-2
pp.7-12
ISEC, IT, WBS
(共催)
2011-03-04
09:50
大阪 大阪大学 一般的なMDL基準のBayesianネットワークの構造推定への応用 ~ 離散と連続な確率変数が混在する場合 ~
鈴木 譲阪大IT2010-106 ISEC2010-110 WBS2010-85
MDL原理に基づいてBayesianネットワークの構造を推定することは、この20年くらいの間に色々研究されてきた。しかし... [more] IT2010-106 ISEC2010-110 WBS2010-85
pp.249-254
IBISML, PRMU
(共催)
IPSJ-CVIM
(連催) [詳細]
2010-09-06
11:40
福岡 福岡大学 margin assumptionの下での分類器の誤り率の評価について
綾野孝則鈴木 譲阪大PRMU2010-82 IBISML2010-54
統計的学習理論において、分類器の誤り率がサンプル数$n$に応じてどのくらいの速さで最適なものに近づくかを理論的に評価する... [more] PRMU2010-82 IBISML2010-54
pp.193-199
IT 2010-05-21
16:10
徳島 徳島大学 離散や連続を仮定しないユニバーサル符号化と一般的なShannon-MacMillan-Breiman定理
鈴木 譲阪大IT2010-9
 [more] IT2010-9
pp.45-50
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