第24回 情報論的学習理論ワークショップ (IBIS 2021)

このページはしましまIBIS2021 に参加してとったメモです.私の主観や勘違いが含まれていたり,私が全く分かってなかったりしていますので,その点を注意してご覧ください.誤りがあれば,指摘してください.

11月10日(月)

ソフトウェア検証と機械学習

オーガナイザ:蓮尾 一郎(NII)

論理的推論と統計的推論の融合

卜部 夏木(国立情報学研究所)

機械学習によるループ不変条件の発見

関山 太朗(国立情報学研究所・総合研究大学院大学)

回帰型ニューラルネットワークの圏論的分析

勝股 審也(国立情報学研究所)

Scaling Optimal Transport for High dimensional Learning

Gabriel Peyré (CNRS and Ecole Normale Supérieure)

11月11日(火)

新型コロナウイルス感染症のデータサイエンス

オーガナイザ:伊藤 公人(北大)

集団遺伝学による新型コロナウイルス変異株の流行予測

伊藤 公人(北海道大学人獣共通感染症国際共同研究所)

行動変容と感染症の再帰的流行の数理モデリング

國谷 紀良(神戸大学大学院システム情報学研究科)

COVID-19の疫学モデル

西浦 博 京都大学大学院医学研究科

Some Recent Insights on Transfer and Multitask Learning

Samory Kpotufe (Columbia University)

11月12日(水)

因果推論

オーガナイザ:清水 昌平(滋賀大)

On the Causal Foundations of AI

Elias Bareinboim (Columbia University)

原因の確率-必要性,十分性,必要十分性とその定量的評価-

黒木 学(横浜国立大学)

“バンドメンバー”としての統計的因果推論を考える

林 岳彦(国立環境研究所)

量子計算と機械学習 2021/11/12 13:30–15:30

オーガナイザ:津田 宏治(東大)

量子機械学習:理論・実践・現状・展望

藤井 啓祐 (大阪大学)

量子計算

量子機械学習

ニューラルネットワーク波動関数を用いた量子化学計算法

柳井 毅(名古屋大学)

量子アニーリングと機械学習の交差点

門脇 正史 (デンソー)


11月13日(木)

因果推論の入門と機械学習

安井 翔太(サイバーエージェント)

因果推論の考え方

選択バイアス

A/Bテスト

実験研究ができない場合

回帰分析

傾向スコア

差分の差分法

回帰不連続デザイン

機械学習との関連

最適輸送入門

佐藤 竜馬(京大)

最適輸送の定義と求め方

Sinkhornアルゴリズム

Wasserstein GAN

量子計算・量子機械学習入門

御手洗 光祐(阪大)

量子コンピュータとは

量子アルゴリズム

量子アルゴリズムによる機械学習の加速

量子インスパイアアルゴリズム

転移学習:基礎から最近の展開まで

松井 孝太(名大)

深層学習:ドメイン共通の表現学習

深層学習:事前学習済みモデルの利用


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Last-modified: 2021-11-13 (土) 17:55:45