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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 | |
| SIP, IT, RCS (共催) |
2024-01-18 11:45 |
宮城 | 東北大学 青葉記念会館 （ハイブリッド開催，主：現地開催，副：オンライン開催） |
階層型モデルを用いたスパースベイズ学習に基づく大規模MIMO通信路推定に関する一検討 ○古田健悟・高橋拓海・伊藤賢太（阪大）・衣斐信介（同志社大）  IT2023-34 SIP2023-67 RCS2023-209 |
大規模MIMO (Multi-Input Multi-Output) の通信路は，角度 (ビーム) 領域において疑似的な... [more] | IT2023-34 SIP2023-67 RCS2023-209 pp.25-30 |
| NLP, CAS (共催) |
2023-10-07 13:20 |
岐阜 | ワークプラザ岐阜 | 交互方向乗数法に基づく分散lassoアルゴリズムの提案と評価 ○戸田尚希・右田剛史・高橋規一（岡山大） CAS2023-55 NLP2023-54 |
線形回帰モデルの回帰係数のスパース推定法としてlassoが広く知られており，その代表的計算法の1つに交互方向乗数法がある... [more] | CAS2023-55 NLP2023-54 pp.111-116 |
| MVE | 2020-09-09 14:00 |
ONLINE | オンライン開催（国士舘大学から変更） | Neural Style Featureを用いた感性モデルに基づく質感表現 ○寸田菜月・谷 伊織（関西学院大）・飛谷謙介（長崎県立大）・竹本 敦・谿 雄祐・長田典子（関西学院大）・森田修史（クチュールデジタル） MVE2020-18 |
本研究では，細かい模様や粗さといった素材の表面性状（テクスチャ）に対する印象である感性的質感に着目し，所望の感性的質感を... [more] | MVE2020-18 pp.38-43 |
| NC, MBE (併催) |
2020-03-05 16:35 |
東京 | 電気通信大学 （開催中止，技報発行あり） |
１次視覚野神経細胞の抑制性サブユニットのsparse STC推定 ○田中澪士（阪大）・佐々木耕太（阪大/NICT）・坂本浩隆・長野祥大（東大）・楽 詠灝（青学大）・岡田真人（東大/理研）・大澤五住（阪大/NICT） NC2019-102 |
視覚神経細胞の応答を説明する機能モデルをよりよく推定するため，細胞の応答特性を表現するSTC行列をFourier基底によ... [more] | NC2019-102 pp.155-159 |
| MICT, MI (共催) |
2018-11-06 09:40 |
兵庫 | 兵庫県立大学 神戸情報科学キャンパス | 動体追尾放射線治療のための複数周辺臓器の多次元特徴量に基づく膵癌変位推定法 ○岩井泰児・中尾 恵・中村光宏・松田哲也（京大） MICT2018-39 MI2018-39 |
本研究はX線画像上で目視不可能な臓器における動体追尾放射線治療への応用のために，複数臓器の多次元特徴量に基づく腫瘍変位推... [more] | MICT2018-39 MI2018-39 pp.7-12 |
| IBISML | 2018-11-05 15:10 |
北海道 | 北海道民活動センター（かでる2.7） | ［ポスター講演］最大次数が未知の多項式回帰モデルに対するスパース推定に関する一考察 ○井上一磨・清水良太郎・須子統太・後藤正幸（早大） IBISML2018-87 |
最大次数が未知の多項式回帰モデルに対してパラメータのスパース推定を行う学習アルゴリズムは，予め対象問題に対する最大次数を... [more] | IBISML2018-87 pp.321-328 |
| IBISML | 2018-11-05 15:10 |
北海道 | 北海道民活動センター（かでる2.7） | ［ポスター講演］3パラメータGroup Lassoモデルにおける経験ベイズ解の解析 ○吉田 司・渡辺一帆（豊橋技科大） IBISML2018-93 |
スパース推定の方法として Lasso や Group Lasso は応用上しばしば用いられる．これらの回帰モデルの正則化... [more] | IBISML2018-93 pp.367-372 |
| IBISML | 2018-11-05 15:10 |
北海道 | 北海道民活動センター（かでる2.7） | ［ポスター講演］Selective Inferenceに基づくスパース線形回帰モデルにおける能動学習 ○梅津佑太（名工大）・竹内一郎（名工大/物質・材料研究機構/理研） IBISML2018-95 |
興味のあるパラメータを効率よく推定するために, 適当な最適性の基準を定めることで, あらかじめサンプリングするデータにつ... [more] | IBISML2018-95 pp.381-388 |
| NC, NLP (併催) |
2017-01-26 16:00 |
福岡 | 北九州学術研究都市 産学連携センター | LASSOを用いたスパースなフーリエ表現を持つ受容野の高速推定 ○谷田 健・坂本浩隆・五十嵐康彦・出利葉 健・徳田 悟（東大）・佐々木耕太・大澤五住（阪大）・岡田真人（東大/理研） NC2016-52 |
本研究では，視覚神経細胞の受容野を高速に推定する手法を提案する．神経細胞の持つ応答特性は，受容 野と呼ばれる時空間フィ... [more] |
NC2016-52 pp.25-30 |
| IBISML | 2016-11-17 14:00 |
京都 | 京都大学 | 全状態探索による線形回帰のスパース変数選択 ○五十嵐康彦・竹中 光・中西 (大野)義典（東大）・植村 誠（広島大）・池田思朗（統計数理研）・岡田真人（東大） IBISML2016-90 |
本研究では線形回帰におけるスパース変数選択を行うため， 最適な説明変数の組合せが$K$-スパースであると仮定し， そ... [more] |
IBISML2016-90 pp.313-320 |
| IBISML | 2015-11-27 14:00 |
茨城 | つくば国際会議場 | ［ポスター講演］ベイジアンマスキングを用いたスパース特徴選択 ○近藤洋平（京大）・林 浩平（NII）・前田新一（京大） IBISML2015-88 |
線形モデルのパラメータ推定において、L2やL1といった正則化項を導入することでタスクに無関係な特徴量に対する重みを小さく... [more] | IBISML2015-88 pp.265-272 |
| IPSJ-BIO, IPSJ-MPS (連催) NC, IBISML (併催) [詳細] |
2015-06-23 17:00 |
沖縄 | 沖縄科学技術大学院大学 | MDL理論によるlassoのリスク上界 ○川喜田雅則・豊暉原侑心・竹内純一（九大） IBISML2015-16 |
無作為計画線形回帰問題におけるlassoの情報理論的リスク上界を導出する．罰則 付き最尤推定は二段階符号化の手続きと解... [more] |
IBISML2015-16 pp.101-107 |
| NC, MBE (共催) |
2015-03-17 13:50 |
東京 | 玉川大学 | 情報量規準WAICを用いたLASSO学習の最適化と都市データ解析への応用 ○宮崎 大・渡辺澄夫（東工大） MBE2014-175 NC2014-126 |
LASSO(Least Absolute Shrinkage and Selection Operator) 回帰は，二... [more] | MBE2014-175 NC2014-126 pp.331-336 |
| ISEC, IT, WBS (共催) |
2015-03-03 10:30 |
福岡 | 北九州市立大学 ひびきのキャンパス | L1罰則付き線形回帰のMDLによる推定誤差上界について ○豊暉原侑心・川喜田雅則・竹内純一（九大） IT2014-93 ISEC2014-106 WBS2014-85 |
1991 年に，Barron and Cover は，MDL 推定の推定誤差に関して，誤差の上界がMDL 推定量に対応す... [more] | IT2014-93 ISEC2014-106 WBS2014-85 pp.199-204 |
| IBISML | 2014-11-18 15:00 |
愛知 | 名古屋大学 | ［ポスター講演］情報量規準WAICを用いたLASSOハイパーパラメータの最適化法 ○宮崎 大・渡辺澄夫（東工大） IBISML2014-63 |
LASSO(Least Absolute Shrinkage and Selection Operator) 回帰は回帰... [more] | IBISML2014-63 pp.213-218 |
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