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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 | |
| MSS, CAS, SIP, VLD (共催) |
2023-07-06 10:40 |
北海道 | 小樽商科大学 3号館 102教室 （ハイブリッド開催，主：現地開催，副：オンライン開催） |
転移学習を用いた自己符号化器による逐次見逃し故障LSI検出 ○髙谷彩乃・新谷道広（京都工繊大）  CAS2023-4 VLD2023-4 SIP2023-20 MSS2023-4 |
近年，深層学習に代表される機械学習を用いた見逃し故障検出は，従来のテスト手法では検出できなかった集積回路（Large-S... [more] | CAS2023-4 VLD2023-4 SIP2023-20 MSS2023-4 pp.16-21 |
| IPSJ-SLDM, IPSJ-ARC (共催) RECONF, VLD, CPSY (共催) (連催) [詳細] |
2019-01-31 11:00 |
神奈川 | 慶応義塾大学 日吉キャンパス 来往舎 | 複数オンライン逐次学習コアによる教師なし異常行動検出の検討 ○伊藤 怜・塚田峰登（慶大）・近藤正章（東大）・松谷宏紀（慶大） VLD2018-85 CPSY2018-95 RECONF2018-59 |
実環境では、正常データの特徴は時々刻々と変化し、その変化は環境ごとに様々である。異常検出問題では、正常データの環境変化に... [more] | VLD2018-85 CPSY2018-95 RECONF2018-59 pp.77-82 |
| PRMU, CNR (共催) |
2017-02-19 10:45 |
北海道 | 北海道大学 | 画像認識器の逐次個人適応 ○堀口翔太・天野宗佑・相澤清晴（東大）・小川 誠（foo.log） PRMU2016-178 CNR2016-45 |
近年の画像認識タスクは固定データセット内でのパフォーマンスを評価するのが一般的である．しかしこの問題設定は，サンプルやク... [more] | PRMU2016-178 CNR2016-45 pp.149-154 |
| IBISML | 2016-11-17 14:00 |
京都 | 京都大学 | Importance Weight Aware Updateによる逐次的自然方策勾配推定 ○岩城 諒（阪大）・横山裕樹（玉川大）・浅田 稔（阪大） IBISML2016-81 |
自然方策勾配法などの強化学習の成功には，適切な学習率の設定が不可欠である．確率的勾配法の適応的学習率として提案された O... [more] | IBISML2016-81 pp.251-257 |
| CS, IE (共催) IPSJ-AVM, ITE-BCT (連催) [詳細] |
2014-12-04 15:40 |
大阪 | 大阪大学 中之島センター | 深層学習と逐次学習の組み合わせによる低品質な空撮画像からの人物検出 ○藤村高之・杉村大輔（東京理科大）・小野文枝・三浦 龍（NICT）・浜本隆之（東京理科大） CS2014-75 IE2014-61 |
無人航空機(UAV)から得られる空撮画像を用いて人物検出を行う．空撮画像のノイズ，ブレ，人物領域の低解像度，非人が多様と... [more] | CS2014-75 IE2014-61 pp.31-34 |
| 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] |
2011-09-06 11:30 |
北海道 | はこだて未来大学 | 欠陥分類のための選択的査定による逐次TFCの効率的学習 ○松尾祥和（北大）・小林尊道（新日鐵）・高氏秀則（室蘭工大）・金子俊一（北大） PRMU2011-75 IBISML2011-34 |
本研究では，ノンパラメトリックなパタン分類器として提案されたテスト特徴法（以下，TFC）の逐次的に与えられる訓練データに... [more] | PRMU2011-75 IBISML2011-34 pp.151-156 |
| PRMU, HIP (共催) |
2010-03-16 15:05 |
鹿児島 | 鹿児島大 | SVMと逐次学習を併用したHOG特徴による手形状認識手法 ○武藤亮介・嶋田和孝・遠藤 勉（九工大） PRMU2009-311 HIP2009-196 |
本稿では，少数のサンプルで学習したSVMと逐次学習により作成される識別器を併用したHOG特徴による手形状認識手法を提案す... [more] | PRMU2009-311 HIP2009-196 pp.459-464 |
| NC | 2010-01-18 15:30 |
北海道 | 北海道大学、百年記念会館 | 好奇心を持つ学習機械 ～ 変動環境下での逐次学習とモデル選択 ～ ○山内康一郎（中部大） NC2009-75 |
機械学習における追記学習では，逐次的に新しいサンプルの学習と運用とを交互 に行う．このように運用と学習とが交互に行われ... [more] |
NC2009-75 pp.25-30 |
| NLP | 2009-11-14 09:35 |
鹿児島 | 屋久島環境文化村センター | 高次元ホップフィールドニューラルネットワークにおける逐次学習スキームの検討 ○礒川悌次郎・西村治彦・松井伸之（兵庫県立大） NLP2009-114 |
本研究では，振幅・位相表現を持つ複素ならびに四元数ホップフィールドニューラルネットワークモデルにおける学習則を提案する．... [more] | NLP2009-114 pp.181-186 |
| IN, NS, CS (併催) |
2009-09-10 10:00 |
宮城 | 東北大学 | 健康支援システムにおける生体情報の効果的な獲得手法の設計 ○小林有佑・和泉 諭・高橋秀幸・菅沼拓夫・木下哲男・白鳥則郎（東北大） IN2009-39 |
本研究では，生体情報のデータストリームをリアルタイムで解析して観測対象者 の健康状態の推測を行い，その結果に基づいて各... [more] |
IN2009-39 pp.1-4 |
| PRMU | 2009-03-14 13:45 |
宮城 | 東北工業大 | 逐次テスト特徴法における成熟度の解析 ○松尾祥和（北大）・小林尊道（新日鐵）・高氏秀則・金子俊一（北大） PRMU2008-274 |
テスト特徴分類器（Test Feature Classifier 以下，TFC）では，逐次的に得られるデータを利用し高性... [more] | PRMU2008-274 pp.229-234 |
| NC, MBE (併催) |
2008-03-12 10:20 |
東京 | 玉川大学 | 逐次学習可能な多層カオスニューラルネットワークを用いた長期記憶の形成 ○江本伸悟・淺間 一・大武美保子（東大） NC2007-113 |
人間の記憶は，メタ記憶や短期-中期-長期記憶，エピソード記憶など様々な側面を持ち，これらの個々の現象に対応する様々なモデ... [more] | NC2007-113 pp.7-12 |
| NC | 2007-03-15 11:40 |
東京 | 玉川大学 | 投機的変数選択法によるオンラインクラス分類問題の高速学習 ○増田真平・蓼内洋平・西田京介・山内康一郎（北大） |
高次元データの多くは不要な変数が多く含まれている．このような変数を含んだまま学習機械に入力すると，高い精度を得るまでに膨... [more] | NC2006-175 pp.129-134 |
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