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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, SS
(共催)
2023-01-11
15:50
大阪 大阪市立生涯学習センター
(ハイブリッド開催,主:現地開催,副:オンライン開催)
HSI分類問題における複合SVMの改良
田村明人北村拓也富山高専MSS2022-61 SS2022-46
本報告書では,ハイパースペクトル画像分類問題における複合サポートベクトルマシンの改良手法を提案する.提案手法では,3次元... [more] MSS2022-61 SS2022-46
pp.96-100
PRMU, HIP
(共催)
2012-12-13
15:15
山形 山形大学 SVMを用いたテクスチャ分類における高次モーメントの次数と分類精度について
ファン チュン グエン バオ亀山啓輔筑波大PRMU2012-75 HIP2012-64
テクスチャなどの画像分類における特徴量としては,特徴空間の大きさゆえに従来3次までの局所... [more] PRMU2012-75 HIP2012-64
pp.31-36
MBE, NC
(併催)
2012-03-16
13:45
東京 玉川大学 高次モーメントカーネルを用いた画像の特徴量抽出と類似度評価
亀山啓輔筑波大NC2011-188
高次モーメント(HOM)カーネルを用いることにより,信号や画像の高次モーメント統計量を効率的に利用することができることが... [more] NC2011-188
pp.393-398
PRMU, IBISML
(共催)
IPSJ-CVIM
(連催) [詳細]
2011-09-05
11:30
北海道 はこだて未来大学 一般損失最小化に基づくカーネル識別器の学習
石井雅人佐藤 敦NECPRMU2011-61 IBISML2011-20
本稿では、カーネル識別器の新しい学習手法を提案する。まず、任意の損失や事前確率を扱えるように、ベイズ決定理論に基づいた一... [more] PRMU2011-61 IBISML2011-20
pp.23-30
PRMU, IBISML
(共催)
IPSJ-CVIM
(連催) [詳細]
2011-09-06
14:50
北海道 はこだて未来大学 疎な解を得られるカーネルマシンを用いたMultiple Instance Learning問題の一解法
長島主尚井上真郷早大PRMU2011-77 IBISML2011-36
Multiple Instance Learning問題(MIL)は,大枠ではクラス分類問題の一つである.
一般的なク... [more]
PRMU2011-77 IBISML2011-36
pp.159-163
IBISML 2010-11-04
15:00
東京 東大生産研 [ポスター講演]SVMによるバイパータイトランキング学習を用いたコンピュータ将棋における評価関数の学習
末廣大貴畑埜晃平坂内英夫瀧本英二竹田正幸九大IBISML2010-74
近年,将棋の評価関数の設計においては,機械学習を応用してパラメータの自動調整を行う手法が主流となっている.ただし,評価項... [more] IBISML2010-74
pp.113-118
NLP 2010-10-29
12:20
大阪 大阪大学豊中キャンパス待兼山会館 カーネルの自動調整機能を備えたSVMの特徴空間の圧縮方法
森 耕平・○陵城孝志神戸大NLP2010-98
サポートベクトルマシンにを対象として,分離平面と同時にカーネル行列を学習することにより分離のマージンを広げる手法と,特徴... [more] NLP2010-98
pp.95-98
NC, MBE
(併催)
2008-12-20
14:30
愛知 名古屋工業大学 カーネルマシンにおける勾配方向への2次元パス追跡法
烏山昌幸竹内一郎名工大)・中野良平中部大NC2008-80
カーネルマシンの性能は正則化係数などのハイパーパラメータの設定に影響をうける.
しかしながら,通常ハイパーパラメータの... [more]
NC2008-80
pp.43-48
SP 2008-03-20
15:15
東京 東大 [ポスター講演]A Fast Sequence Kernel for Sequential Data Classification
Makoto YamadaSOKENDAI/Yamaha Corp.)・Tomoko MatsuiInst. of Statistical MathematicsSP2007-199
Sequence kernel based speaker verification systems have been... [more] SP2007-199
pp.75-80
PRMU 2007-12-13
11:40
兵庫 神戸大学 [特別講演]サポートベクトルマシンとファジィシステムの融合方式
阿部重夫神戸大PRMU2007-139
サポートベクトルマシン (SVM) は広い応用分野で高い汎化能力を持つことにより大いに注目されている.しかしながらもとも... [more] PRMU2007-139
p.25
PRMU 2007-03-16
15:15
岡山 岡山大 相関カーネルのテクスチャ画像の識別における性能評価
堀川 洋香川大
サポートベクトルマシンなどのカーネル法において,カーネル関数として自己相関関数の内積を用いた相関カーネルが利用されている... [more] PRMU2006-276
pp.125-130
NC 2007-03-14
10:40
東京 玉川大学 フィードフォワードニューラルネットワークを用いたサポートベクタマシンのカーネル最適化
田村震一デンソー
新しいカーネルのパラメータ決定手法を提案する。フィードフォワードニューラルネッワークが任意の連続関数を実現可能であること... [more] NC2006-137
pp.115-120
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