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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 | |
| RCC, ISEC, IT, WBS (共催) |
2024-03-13 15:05 |
大阪 | 大阪大学吹田キャンパス | 継続学習型連合学習モデルにおける効率的なリプレイデータの選択 ○北野優斗（神戸大）・王 立華（NICT）・小澤誠一（神戸大）  IT2023-96 ISEC2023-95 WBS2023-84 RCC2023-78 |
本研究では，複数組織で日々生成される分散データを継続的に学習して高性能を維持することができる，継続学習型連合学習について... [more] | IT2023-96 ISEC2023-95 WBS2023-84 RCC2023-78 pp.135-141 |
| SIP, SP, EA (共催) IPSJ-SLP (連催) [詳細] |
2024-03-01 10:40 |
沖縄 | 沖縄産業支援センター （ハイブリッド開催，主：現地開催，副：オンライン開催） |
音声認識器の継続学習のためのモデルアベレージング手法における重み設定方法に関する検討 ○品山健太朗・佐藤 宏・岩田具治・森 岳至・浅見太一（NTT） EA2023-105 SIP2023-152 SP2023-87 |
近年，音声認識AIの適用範囲が広がり，日々様々なデータが取得可能になっている．実用上，一つの音声認識モデルを逐次手に入る... [more] | EA2023-105 SIP2023-152 SP2023-87 pp.262-267 |
| ITS, IE (共催) ITE-MMS, ITE-ME, ITE-AIT (共催) (連催) [詳細] |
2024-02-19 11:00 |
北海道 | 北海道大学 | 継続学習における敵対的頑健性の向上 ○向井皇喜・熊野創一郎（東大）・Nicolas Michel（UGE/CNRS/LIGM）・Ling Xiao・山崎俊彦（東大） ITS2023-48 IE2023-37 |
継続的に新しいタスクを学習していく継続学習では破滅的忘却を防ぐことが重要であるが，画像分類において脅威となっている敵対的... [more] | ITS2023-48 IE2023-37 pp.13-18 |
| PRMU, IBISML (共催) IPSJ-CVIM (連催) [詳細] |
2023-03-03 17:00 |
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） |
ReplayとParameter isolationを組み合わせた継続学習法 ○足立亮太・和田俊和（和歌山大） PRMU2022-121 IBISML2022-128 |
Deep Neural Network(DNN)は画像識別などの様々なタスクで用いられているが，学習済みのDNNに新たな... [more] | PRMU2022-121 IBISML2022-128 pp.335-340 |
| RCS, SR, SRW (併催) |
2023-03-01 10:00 |
東京 | 東京工業大学＋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） |
FDD Massive MIMO における継続学習と転移学習に基づくCSIフィードバック ○井上真悠子・大槻知明（慶大） RCS2022-251 |
周波数分割複信（FDD）方式の大規模多入力多出力（MIMO）において、基地局（BS）で下り通信路のCSIを得るために、深... [more] | RCS2022-251 pp.25-30 |
| NS, ICM, CQ, NV (併催) |
2022-11-25 13:00 |
福岡 | 福岡大学文系センター棟 + 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） |
［招待講演］プライバシー保護やデータ漏洩防止のための選択的忘却が可能な継続深層学習 ～ 安全・安心・公平な情報通信サービスへの貢献を目指して ～ ○柴田剛志（NTT） NS2022-123 CQ2022-56 ICM2022-26 |
継続学習は、以前のタスクに関する知識をすべて保持したまま、新しいタスクのために表現力の高いモデルを学習させることを目的と... [more] | NS2022-123 CQ2022-56 ICM2022-26 pp.131-132(NS), pp.52-53(CQ), pp.25-26(ICM) |
| NC, IBISML (共催) IPSJ-BIO, IPSJ-MPS (共催) (連催) [詳細] |
2022-06-27 14:50 |
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） |
モデルパラメータの重要度に基づくAIの知識忘却に関する研究 ○山下智也・山田真徳（NTT） NC2022-3 IBISML2022-3 |
コンピュータ技術や Deep Learning 技術の進展により Deep Learning の精度は大きく向上した.そ... [more] | NC2022-3 IBISML2022-3 pp.14-19 |
| NC, IBISML (共催) IPSJ-BIO, IPSJ-MPS (共催) (連催) [詳細] |
2022-06-28 09:40 |
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） |
表現空間における分類容易性の評価に基づく継続学習分析手法の提案 ○村田健悟・伊東聖矢・大原剛三（青学大） NC2022-11 IBISML2022-11 |
近年，実世界での画像分類モデルの運用のため，時間の経過とともに分類対象クラスが増加する継続学習シナリオについて，深層学習... [more] | NC2022-11 IBISML2022-11 pp.86-93 |
| MI | 2022-01-26 11:31 |
ONLINE | オンライン開催 | 医用画像読影支援システムに対する導入後学習の検討 ○村松千左子（滋賀大）・西尾瑞穂（神戸大）・八上全弘（京大）・久保 武（天理よろづ相談所病院）・大岩幹直（名古屋医療センター）・藤田広志（岐阜大） MI2021-58 |
画像診断支援システムが臨床応用される際は，異なる撮影機器や施設で得られた画像に対して同等の精度が得られるロバストなシステ... [more] | MI2021-58 pp.55-58 |
| PRMU | 2020-12-17 16:20 |
ONLINE | オンライン開催 | ［ショートペーパー］変分自己符号化器との統合によるFew-Shot継続学習 ○髙山啓太・宇都有昭・篠田浩一（東工大） PRMU2020-48 |
深層学習において識別クラス数を増やすときに，増やす前のモデルを初期モデルとして，新しいクラスのデータのみを用いてオンライ... [more] | PRMU2020-48 pp.58-62 |
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