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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 | |
| IBISML | 2022-12-22 15:10 |
京都 | 京都大学 （ハイブリッド開催，主：現地開催，副：オンライン開催） |
データ生成分布が学習モデルの特異点の近傍にあるときの事前分布の影響について ○槇 望・渡辺澄夫（東工大）  IBISML2022-46 |
深層学習や混合正規分布のように階層構造を持ち潜在変数を含む学習モデルはパラメータ空間に特異点を含むたため正則なモデルとは... [more] | IBISML2022-46 pp.18-23 |
| 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］非負値行列分解における変分近似精度の理論解析 ○林 直輝（NTTデータ数理システム） IBISML2018-51 |
非負値行列分解の変分自由エネルギーの漸近挙動が解 明されているが，その変分近似がBayes推測に対し てどれだけ良い... [more] |
IBISML2018-51 pp.53-60 |
| WBS, IT, ISEC (共催) |
2018-03-08 09:50 |
東京 | 東京理科大（葛飾キャンパス） | 事前分布の推定に基づく無歪情報源符号の冗長度解析 ～ エルゴード性に関する仮定の緩和 ～ ○五十嵐椋介・川端 勉（電通大） IT2017-105 ISEC2017-93 WBS2017-86 |
離散ではない事前分布を持つ無記憶情報源に対するベイズ符号の漸近的な冗長度の第一項は，(パラメータ空間の次元)×1/2 l... [more] | IT2017-105 ISEC2017-93 WBS2017-86 pp.13-18 |
| IT, ISEC, WBS (共催) |
2016-03-10 10:40 |
東京 | 電気通信大学 | マルコフ・フラクタル事前分布をもつ情報源に対するユニバーサル符号の冗長度解析 ○松上直矢・川端 勉（電通大） IT2015-103 ISEC2015-62 WBS2015-86 |
ベイズ符号はユニバーサル無歪み情報源符号化の標準的方法として知られている．連続事前分布をもつ無記憶情報源におけるベイズ符... [more] | IT2015-103 ISEC2015-62 WBS2015-86 pp.13-17 |
| NC | 2007-07-25 10:30 |
京都 | 京都大学 | 重み付け特異点解消による学習係数の算出方法 ○松田 健・渡辺澄夫（東工大） NC2007-31 |
統計的漸近理論が成立しない学習モデルは特異モデルと呼ばれる。ベイズ学習は特異モデルに対して有効であることが知られている。... [more] | NC2007-31 pp.23-27 |
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