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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 |
| PRMU, IBISML (共催) IPSJ-CVIM (連催) [詳細] |
2017-09-15 13:00 |
東京 | 東京大学 本郷キャンパス | 混合ガウスモデルのMDL学習について 宮本耕平・川喜田雅則・○竹内純一（九大） PRMU2017-47 IBISML2017-19 |
本研究の最終的な目標は記述長最小(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る．本... [more] | PRMU2017-47 IBISML2017-19 pp.59-66 |
| 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 |
| SIS | 2016-06-09 15:00 |
北海道 | 釧路市観光国際交流センター | MDL規範に基づくコヒーレント信号数と独立信号数の計数 ○鈴木正清・前田康成（北見工大） SIS2016-7 |
本文では，同一中心周波数の複数のコヒーレントな狭帯域信号について，受信信号数とそれに含まれる独立信号数を求める手法を提案... [more] | SIS2016-7 pp.35-40 |
| IT | 2015-07-13 15:15 |
東京 | 東京工業大学 | 教師付き学習におけるMDL推定量の設計とその収束速度 ○竹内純一・川喜田雅則（九大） IT2015-26 |
Barron and ConverによるMDL推定の性能評価の理論(1991年)は，基本的に教師無し学習に のみ適用さ... [more] |
IT2015-26 pp.53-58 |
| 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 |
| PRMU, IBISML (共催) IPSJ-CVIM (併催) [詳細] |
2012-09-02 10:30 |
東京 | 東京農工大 | 木構造を用いたグラフ分割の構造変化検知 ○佐藤翔一・山西健司（東大） PRMU2012-31 IBISML2012-14 |
本稿では, 重み付き2部グラフの時系列データからグラフ分割構造を推定し, その変化を検知する手法を提案する. グラフ... [more] |
PRMU2012-31 IBISML2012-14 pp.9-16 |
| IBISML | 2012-06-19 - 2012-06-20 |
京都 | 京都キャンパスプラザ | グラフ分割の変化検出について ○佐藤翔一・山西健司（東大） |
本稿では, 重み付き2部グラフの時系列データからグラフの分割構造を推定し, その変化を検知する手法を提案する. 具体的に... [more] | |
| IBISML | 2012-06-20 14:50 |
京都 | 京都キャンパスプラザ | 多次元パラメータを有する区間定常無記憶情報源に対してのMDL原理に基づく変化検出アルゴリズム ○金澤宏紀・山西健司（東大） IBISML2012-9 |
非定常情報源の変化検出は，応用対象が幅広い重要な研究分野である．Kleinberg はテキストマイニングの分野で，時系列... [more] | IBISML2012-9 pp.57-64 |
| IBISML | 2011-11-10 15:45 |
奈良 | 奈良女子大学 | Resetting分布を用いた動的モデル選択 ○櫻井瑛一（産総研）・山西健司（東大） IBISML2011-66 |
データ生成源のモデルが時間とともに変化して発生したときに，その非定常なデータからそのモデルの系列をいかに推定するかという... [more] | IBISML2011-66 pp.163-168 |
| IBISML | 2011-06-20 16:15 |
東京 | 武田ホール | ガウス混合分布の再正規化最尤符号の効率的計算法とクラスタリング ○平井 聡・山西健司（東大） IBISML2011-5 |
本論文ではガウス混合分布に対して再正規化最尤(RNML)符号長を効率的に計算する方法を新しく提案する．モデルに対するデー... [more] | IBISML2011-5 pp.29-35 |
| IT | 2011-05-20 11:25 |
大阪 | 大阪市立大学 | 離散や連続を仮定しないChow-Liuアルゴリズム ～ 例だけが与えられた場合 ～ ○鈴木 譲（阪大） IT2011-2 |
Chow-Liuアルゴリズムで、経験的相互情報量に基づいて、例から木を生成する。 モデルの複雑さを考慮すると、木ではな... [more] |
IT2011-2 pp.7-12 |
| 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 |
| IBISML | 2010-11-05 15:30 |
東京 | 東大生産研 | ［ポスター講演］ガウス混合分布の正規化最尤符号の効率的計算方法とモデル選択 ○平井 聡・山西健司（東大） IBISML2010-103 |
本論文ではガウス混合分布に対して正規化最尤(NML)符号長を効率的に計算する方法を新しく提案する．NML符号長はモデルに... [more] | IBISML2010-103 pp.327-333 |
| IBISML | 2010-06-15 16:45 |
東京 | 東大武田ホール | 逐次的動的モデル選択の線形時間アルゴリズム ○櫻井瑛一・山西健司（東大） IBISML2010-25 |
本稿では時系列データから変化するモデル系列を推定する「動的モデル選択」の問題を考える．従来，データ列が一括に与えられたと... [more] | IBISML2010-25 pp.175-180 |
| IBISML | 2010-06-15 17:15 |
東京 | 東大武田ホール | 正規化最尤符号化に基づくグラフクラスタリング ○平井 聡・冨岡亮太・山西健司（東大） IBISML2010-27 |
本論文では記述長最小化原理に基づく新たなグラフクラスタリングの手法を提案する．グラフクラスタリングとは，グラフが与えられ... [more] | IBISML2010-27 pp.189-195 |
| NC | 2006-03-15 14:30 |
東京 | 玉川大学 | ベイジアンネットワークモデルの構造学習におけるMDL規準の改善提案 ○黒川茂莉・櫻井彰人（慶大）・小野智弘（KDDI研）・本村陽一・麻生英樹（産総研） |
ベイジアンネットワークモデルの構造学習におけるモデル選択規準として，しばしばMDL規準が用いられている．ところが，MDL... [more] | NC2005-122 pp.97-101 |
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