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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 | |
| NC, IBISML (共催) IPSJ-BIO, IPSJ-MPS (共催) (連催) [詳細] |
2022-06-28 15:50 |
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） |
MDL原理に基づくNML符号長を用いた離散変数の因果探索 ○小林将理・西本洋紀・松島 慎（東大）  NC2022-21 IBISML2022-21 |
有限個の観測データのみから確率変数間の因果構造を推測することは，科学における重要な問題の一つである． 本稿では，離散変... [more] |
NC2022-21 IBISML2022-21 pp.149-155 |
| IT, EMM (共催) |
2020-05-29 11:45 |
ONLINE | オンライン開催 | 汚染されたガウス分布の平均値パラメータのMDL推定について ○宮本耕平・竹内純一（九大） IT2020-10 EMM2020-10 |
二段階符号の総記述長を最小化することによって定義されるMDL 推定量の性能について，二段階符号の冗長度が小さいほど小さい... [more] | IT2020-10 EMM2020-10 pp.55-60 |
| PRMU, IBISML (共催) IPSJ-CVIM (連催) [詳細] |
2018-09-21 10:00 |
福岡 | 福岡工業大学 | 混合型分布族のMDL学習に関する考察 ○宮本耕平・竹内純一（九大） PRMU2018-51 IBISML2018-28 |
記述長最小原理(MDL原理)に基づいたパラメータ推定の方法として，二段階符号によって定義されるMDL推定量がある． M... [more] |
PRMU2018-51 IBISML2018-28 pp.105-112 |
| IT | 2017-09-08 14:50 |
山口 | セントコア山口 | 混合ガウスモデルの二段階符号化について ○宮本耕平・川喜田雅則・竹内純一（九大） IT2017-47 |
本研究の最終的な目標は記述長最小原理(MDL原理)に基づく混合ガウスモデル(GMM) のモデル選択を実現することで あ... [more] |
IT2017-47 pp.49-54 |
| 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 |
| ISEC, IT, WBS (共催) |
2011-03-04 09:50 |
大阪 | 大阪大学 | 一般的なMDL基準のBayesianネットワークの構造推定への応用 ～ 離散と連続な確率変数が混在する場合 ～ ○鈴木 譲（阪大） IT2010-106 ISEC2010-110 WBS2010-85 |
MDL原理に基づいてBayesianネットワークの構造を推定することは、この20年くらいの間に色々研究されてきた。しかし... [more] | IT2010-106 ISEC2010-110 WBS2010-85 pp.249-254 |
| IT | 2010-11-30 14:30 |
長野 | 信州松代ロイヤルホテル | ［招待講演］情報論的学習理論の最近の発展について ～ Latent dynamicsを中心に ～ ○山西健司（東大） IT2010-51 |
本稿では、データが与えられたときにその背景にある潜在的構造の変化を捉える問題を考える。統計学や機械学習では、潜在情報を扱... [more] | IT2010-51 pp.1-8 |
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