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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
,
MBE
(併催)
2023-03-15
10:30
東京
電気通信大学
(ハイブリッド開催,主:現地開催,副:オンライン開催)
スパース化DenseNetにおけるNode Fusionの提案
○
種田祥吾
・
野口尚馬
・
山内ゆかり
(
日大
)
NC2022-110
Gao HuangらはDenseNetという深層学習モデルを提案した.この深層学習モデルは前層と後続層の連結を行うことで...
[more]
NC2022-110
pp.105-108
MBE
,
NC
(併催)
2022-03-02
11:00
ONLINE
オンライン開催
積層自己符号化器学習における種々のスパース化の適用と有効性評価および情報圧縮機構の解明
○
石川眞澄
(
九工大
)
NC2021-49
深層学習によって得られたモデルがブラックボックス的であり,人が理解できないという深刻な問題点の解消のために,スパースモデ...
[more]
NC2021-49
pp.17-22
NLP
,
MICT
,
MBE
(共催)
NC
(併催)
[詳細]
2022-01-23
12:10
ONLINE
オンライン開催
連続値とカテゴリー値データが混在する深層学習における種々のスパース化とその有効性評価
○
石川眞澄
(
九工大
)
NC2021-45
深層学習によって得られたモデルがブラックボックス的であり,人が理解できないという深刻な問題点の解消のために,スパースモデ...
[more]
NC2021-45
pp.65-70
NC
,
MBE
(併催)
2021-03-03
13:00
ONLINE
オンライン開催
畳み込みニューラルネットワークにおけるハイブリッドスパース化
○
野口尚馬
・
山内ゆかり
(
日大
)
NC2020-46
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は画像分類や物体検出などの分野で高精度を実現している。しかし、大規模なCNNモデ...
[more]
NC2020-46
pp.21-24
IPSJ-MBL
,
IPSJ-UBI
(共催)
SeMI
(連催)
[詳細]
2021-03-02
14:30
ONLINE
オンライン開催
[ポスター講演]スパースモデリングによる無線チャネル同定
○
武山尚生
・
三次 仁
(
慶大
)
SeMI2020-66
適応フィルタによる無線チャネル同定では,スパースモデリングを用いた手法としてこれまでLasso, Group Lasso...
[more]
SeMI2020-66
pp.47-56
SIP
2020-08-28
13:30
ONLINE
オンライン開催
[招待講演]L0勾配正則化に基づく画像平滑化とその応用
○
松岡 諒
(
北九州市大
)
SIP2020-37
本講演では, 勾配領域のスパース性を促進するL0勾配正則化に関してこれまでの研究について概説する. L0勾配は, 画像の...
[more]
SIP2020-37
p.33
NC
,
IBISML
(共催)
IPSJ-BIO
,
IPSJ-MPS
(共催)
(連催)
[詳細]
2020-06-29
13:50
ONLINE
オンライン開催
自己符号化器とスパースPCAの性能比較
○
石川眞澄
(
九工大
)
NC2020-4 IBISML2020-4
主成分分析(PCA)はデータの特性を求めるのに有効な手法であるが,各主成分に殆どすべての変数が含まれるため,主成分の特徴...
[more]
NC2020-4
IBISML2020-4
pp.21-26
NC
,
MBE
(併催)
2020-03-06
16:10
東京
電気通信大学
(開催中止,技報発行あり)
層毎貪欲学習および各種正則化項によるクラス分類深層ネットワークのスパース化
○
石川眞澄
(
九工大
)
NC2019-116
深層ネットワークのナイーブな学習は逆伝播過程の勾配減衰により困難である.クラス分類課題においてはたとえば層毎の貪欲学習に...
[more]
NC2019-116
pp.231-236
NC
,
MBE
(共催)
2019-12-06
15:40
愛知
豊橋技術科学大学
積層自己符号化器における冗長表現およびブラックボックスの抑制
○
石川眞澄
(
九工大
)
MBE2019-56 NC2019-47
深層学習の進展はめざましく,その認識性能は人を凌駕するとも言われている.ただ,獲得される特徴量は明確でなく,深層学習の判...
[more]
MBE2019-56
NC2019-47
pp.67-72
RCS
,
SIP
,
IT
(共催)
2019-01-31
10:15
大阪
大阪大学 中之島センター
スパースチャネル推定を用いたOFDM通信における正則化パラメータの一検討
○
川原健太
・
名取隆廣
(
東京理科大
)・
吉田 嵩
(
都立産技高専
)・
中村 聡
・
伊丹 誠
・
相川直幸
(
東京理科大
)
IT2018-38 SIP2018-68 RCS2018-245
近年,信号のスパース性を用いた逆問題の一解法であるスパース推定が注目されている.OFDM通信におけるスパースチャネル推定...
[more]
IT2018-38
SIP2018-68
RCS2018-245
pp.19-24
NLC
,
IPSJ-DC
(連催)
2018-09-06
17:20
東京
成蹊大学
スパース構造学習に基づく語の潜在的共起グラフ抽出 ~ 転職サイト会員アンケートを題材としてトピックモデルと分散表現の比較 ~
○
窪野哲光
・
日吉のぞみ
・
明石大樹
(
パーソルキャリア
)
NLC2018-19
人材サービス会社パーソルキャリアが運営する転職サイトDODAの会員アンケートから顧客インサイトを抽出するために,トピック...
[more]
NLC2018-19
pp.51-56
PRMU
,
MI
,
IE
,
SIP
(共催)
2018-05-17
15:15
岐阜
岐阜大学
階層的スパース正則化とハード制約を利用したOCTボリュームデータ復元の検討
○
村松正吾
・
長山知司
・
崔 森悦
(
新潟大
)・
小野峻佑
(
東工大
)・
太田 岳
・
任 書晃
・
日比野 浩
(
新潟大
)
SIP2018-3 IE2018-3 PRMU2018-3 MI2018-3
本稿では,光干渉断層撮影(OCT)データのための新たな復元モデルを提案する.OCTは,近赤外レーザーを利用して数$mu$...
[more]
SIP2018-3
IE2018-3
PRMU2018-3
MI2018-3
pp.7-12
IBISML
2018-03-06
13:35
福岡
九州大学 西新プラザ
高速デシメーションアルゴリズムの開発 ~ スパース2パラメータボルツマンマシンをベンチマーク関数として ~
○
元木大介
・
渡部昌平
・
二国徹郎
(
東京理科大
)
IBISML2017-103
スパースモデリングにおける逆問題の最適化アルゴリズムとして, パラメータの数を機械学習のエポック毎に逐次削減するデシメー...
[more]
IBISML2017-103
pp.91-95
IBISML
2017-03-06
14:30
東京
東京工業大学
劣モジュラ正則化の自由度
○
南 賢太郎
・
駒木文保
(
東大
)
IBISML2016-102
本論文では,劣モジュラ関数に関係する凸正則化 (劣モジュラ正則化) について考える.近年,回帰の問題における幅広い構造的...
[more]
IBISML2016-102
pp.17-24
IT
,
SIP
,
RCS
(共催)
2017-01-20
10:50
大阪
大阪市立大学(杉本キャンパス)
スパースさと滑らかさを調整できる非負値行列因子分解の新しい反復計算法と大域収束性
○
木村 匠
・
高橋規一
(
岡山大
)
IT2016-93 SIP2016-131 RCS2016-283
非負値行列因子分解(Nonnegative Matrix Factorization:NMF)は与えられた非負値行列を二...
[more]
IT2016-93
SIP2016-131
RCS2016-283
pp.273-278
IBISML
2016-11-16
15:00
京都
京都大学
近接平均を用いた加速近接勾配法の適応的リスタート
○
中里佳央
・
福地一斗
・
佐久間 淳
(
筑波大
)
IBISML2016-55
複数のスパース正則化項を含む目的関数を最適化する際にその近接写像を求めるためには非常に多くの計算量が必要であり,劣勾配法...
[more]
IBISML2016-55
pp.65-71
IBISML
2016-11-16
15:00
京都
京都大学
マルチタスクグレンジャー因果推定のための大域的疎構造を維持する加法的モデル分解
○
安部斉志
・
佐久間 淳
(
筑波大
)
IBISML2016-56
因果推定は,時系列データの分析における重要な問題の1つである.
グレンジャー因果は,時系列データの因果の定式化として広...
[more]
IBISML2016-56
pp.73-79
IPSJ-BIO
,
IPSJ-MPS
(共催)
NC
,
IBISML
(併催)
(連催)
※学会内は併催
[詳細]
2016-07-06
14:55
沖縄
沖縄科学技術大学院大学
L0ノルム最適化手法に基づく高次元データの判別分析
○
伊藤紀基
・
佐藤 匡
(
電通大
)・
樺島祥介
(
東工大
)・
宮脇陽一
(
電通大
)
NC2016-14
計測技術の発達により,比較的容易に高次元データを得ることが可能になってきた.一方で,データが持つ高い次元に対して,データ...
[more]
NC2016-14
pp.223-228
IBISML
2015-11-26
15:00
茨城
つくば国際会議場
[ポスター講演]L1正則化付きフルスパン対数線形モデルとその性能
○
高畠一哉
・
赤穂昭太郎
(
産総研
)
IBISML2015-73
Full-span log-linearモデルとは十分な数の基底を持ち全てのGibbs分布が表現可能なlog-linea...
[more]
IBISML2015-73
pp.153-157
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
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