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すべての研究会開催スケジュール (検索条件: すべての年度)
| 研究会 | 発表日時 | 開催地 | タイトル・著者 | 抄録 | 資料番号 | |
| SR | 2024-05-21 10:30 |
鹿児島 | 勤労者交流センター(鹿児島) （ハイブリッド開催，主：現地開催，副：オンライン開催） |
［ショートペーパー］過学習抑制のための情報源・通信路深層結合符号を用いた分散型学習 ○松村一冴・須藤克弥（電通大） |
(ご登録済みです．開催日以降に掲載されます) [more] | |
| PRMU, IBISML, IPSJ-CVIM (連催) ※学会内は併催 |
2024-03-04 11:16 |
広島 | 広島大学 東広島キャンパス （ハイブリッド開催，主：現地開催，副：オンライン開催） |
GrokkingへのFlooding適用時の挙動分析 ○伊藤大透・森 稔（神奈川工科大）  PRMU2023-73 |
近年，過学習後も学習を進めることで急激に汎化するGrokkingが報告されている．また，誤差が0にならないよう学習するこ... [more] | PRMU2023-73 pp.128-133 |
| SIS | 2023-03-03 11:10 |
千葉 | 千葉工業大学 （ハイブリッド開催，主：現地開催，副：オンライン開催） |
音声強調性能改善に向けたデータ拡張手法導入の検討 ○春日玲人・杉浦陽介・安井希子・島村徹也（埼玉大） SIS2022-52 |
音声強調の分野は世界中で幅広く研究が行われており，多くの音声強調手法が提案されている．一方で，高性能な音声強調ネットワー... [more] | SIS2022-52 pp.64-69 |
| IE, ITS (共催) ITE-MMS, ITE-ME, ITE-AIT (共催) (連催) [詳細] |
2023-02-22 09:15 |
北海道 | 北海道大学 | データ内の難易度差と汎化性能への影響 ○川口 碧（東大）・計良宥志（千葉大）・山崎俊彦（東大） ITS2022-57 IE2022-74 |
深層ニューラルネットワークは、訓練データよりも学習パラメータの方が多いover-parametrization下で訓練を... [more] | ITS2022-57 IE2022-74 pp.83-88 |
| PN | 2022-08-29 09:55 |
北海道 | ハイランドふらの （ハイブリッド開催，主：現地開催，副：オンライン開催） |
ニューラルネットワークとボルテラフィルタを用いた非線形イコライザの繰り返しランダムビットパターンに対する過学習特性の比較検討 ○生田 海・中村迅也・茂田井大輔・中村守里也（明大） PN2022-9 |
光ファイバ伝送における非線形波形歪み補償に用いるニューラルネットワーク（ANN）とボルテラフィルタ（VSTF）による非線... [more] | PN2022-9 pp.5-9 |
| NC, IBISML (共催) IPSJ-BIO, IPSJ-MPS (共催) (連催) [詳細] |
2022-06-27 14:25 |
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） |
ニューラルアーキテクチャ探索におけるガウス過程回帰の精度向上のためのバギング手法 ○羽田遼音・置田真生・伊野文彦（阪大） NC2022-2 IBISML2022-2 |
本研究の目的は，ガウス過程回帰によるベイズ最適化を用いたNAS（Neural Architecture Search）に... [more] | NC2022-2 IBISML2022-2 pp.6-13 |
| CPSY, DC (共催) IPSJ-SLDM, IPSJ-EMB, IPSJ-ARC (共催) (連催) [詳細] |
2020-02-27 14:50 |
鹿児島 | 与論町中央公民館 | CNNを用いたLSIレイアウト画像の分類手法の検討 ○村川 魁・藤田 樹・永村美一・福本 聡（首都大東京） CPSY2019-99 DC2019-105 |
現在，半導体集積回路 (以下，LSI) は種々の工業製品や社会インフラの構成に不可欠であり，その信頼性 を確保することは... [more] | CPSY2019-99 DC2019-105 pp.69-74 |
| RISING (第二種研究会) |
2019-11-26 14:10 |
東京 | 東京大学本郷キャンパス 福武ラーニングシアター | ［ポスター講演］PRBSデータに対するニューラルネットワーク及びボルテラフィルタの過学習の比較 ○生田 海・大塚優太・中村守里也（明大） |
我々は、ニューラルネットワーク(ANN)を用いた光ファイバ通信における非線形歪み補償について検討を行っている。ANNは従... [more] | |
| MIKA (第二種研究会) |
2019-10-03 11:15 |
北海道 | 北海道大学 | ［ポスター講演］深層強化学習を用いた無線LANチャネル制御 ～ 学習性能向上のためのリプレイバッファ格納手法の検討 ～ ○中島功太・神矢翔太郎・大津一樹・山本高至・西尾理志・守倉正博（京大） |
無線LANでは各アクセスポイント（AP : access point）が使用するチャネルを適切に制御することでシステムス... [more] | |
| OCS, PN, NS (併催) |
2019-06-20 13:00 |
岩手 | MALIOS（盛岡） | PRBSを用いた信号品質評価におけるニューラルネットワーク及びボルテラフィルタの過学習の比較 ○生田 海・大塚優太・福本悠太・中村守里也（明大） OCS2019-13 |
光ファイバ伝送の非線形補償に用いるボルテラフィルタ(VSTF)とニューラルネットワーク(ANN)について、PRBSを用い... [more] | OCS2019-13 pp.17-20 |
| IBISML | 2019-03-06 10:30 |
東京 | 理研AIP | ニューラルネットワークの隠れ層のユニット数とReLU関数が汎化能力に与える影響の理論解析 ○古庄泰隆・池田和司（奈良先端大） IBISML2018-111 |
一般的に大きすぎる学習モデルは訓練データに過学習するが,驚くべきことに活性化関数にReLU関数を持つニューラルネットワー... [more] | IBISML2018-111 pp.45-50 |
| PRMU | 2018-12-14 15:50 |
宮城 | 東北大学 | 大幾何マージン最小分類誤り学習法のためのベイズ境界推定力評価 ○西山育宏（同志社大）・渡辺秀行（ATR）・片桐 滋・大崎美穂（同志社大） PRMU2018-92 |
最近の大幾何マージン最小分類誤り学習法は，用いる平滑分類誤り数損失の平滑性に起因して，標本空間内において学習標本を仮想的... [more] | PRMU2018-92 pp.91-96 |
| LOIS, IE, EMM (共催) IEE-CMN, ITE-ME (連催) [詳細] |
2015-09-11 13:55 |
愛知 | 名古屋大学東山キャンパス | 音情報とニューラルネットワークを用いた高齢者見守りにおける出力値の統計的性質 ○西 宏之・金 金・木村義政・柿木稔男（崇城大） LOIS2015-28 IE2015-60 EMM2015-43 |
少子高齢化の進展とともに，独居高齢者の孤独死が大きな社会問題となっている．従来の高齢者見守りサービスには，高齢者のプライ... [more] | LOIS2015-28 IE2015-60 EMM2015-43 pp.73-77 |
| IBISML | 2014-03-06 14:30 |
奈良 | 奈良女子大学 | 標本マハラノビス距離における過学習現象の考察 ○小林靖之（帝京大） IBISML2013-70 |
学習サンプル数nが次元数pに近い少数学習サンプルの場合の標本マハラノビス距離において，学習サンプル自身の距離D_i^2が... [more] | IBISML2013-70 pp.23-30 |
| NC | 2011-10-20 09:30 |
福岡 | 九州大学大橋キャンパス | 形状と色類似特徴の共起による人物検出における空間的制限の導入 ○松井大徳・花沢明俊（九工大） NC2011-59 |
本稿では，特徴量の共起アルゴリズムに空間的制限を導入した人物検出手法を提案する．学習手法のAdaBoostは，誤識別した... [more] | NC2011-59 pp.83-88 |
| SP | 2011-07-21 15:00 |
北海道 | 定山渓グランドホテル瑞苑 | クラスタリングに基づくGMM学習法による話者モデルの構築 ○御船正樹・鈴木基之・任 福継・北 研二（徳島大） SP2011-42 |
話者識別において話者モデルとしてガウス混合分布(GMM)が広く用いられている． これはGMMが複雑な話者の特徴を確率分... [more] |
SP2011-42 pp.7-10 |
| NC | 2007-05-21 10:25 |
神奈川 | 東工大(すずかけ台キャンパス) | 不偏尤度逆伝播学習 ○関野正志・新田克己（東工大） NC2007-1 |
ニューラルネットワークの学習法として誤差逆伝搬法が知られている．ニューラルネットワークを誤差逆伝搬法により学習すると，学... [more] | NC2007-1 pp.1-6 |
| NC | 2007-03-14 10:10 |
東京 | 玉川大学 | 不偏尤度に基づく階層モデルの統計的学習 ○関野正志・新田克己（東工大） |
カーネル回帰モデル，ニューラルネットワーク，混合分布モデルといった階層モデルに，最尤推定，事後確率最大化推定，ベイズ推定... [more] | NC2006-136 pp.109-114 |
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