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第12回 情報論的学習理論と機械学習研究会

このページはしましま第12回電子情報通信学会 情報論的学習理論と機械学習研究会 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.

3月4日(月)

バイアス付きPassive-Aggressiveアルゴリズム

○立石大悟・畑埜晃平・瀧本英二(九大)

一般ディリクレ分布を用いた混合正規分布の変分自由エネルギーについて

○中村文士・渡辺澄夫(東工大)

Model-Based Policy Gradients with Parameter-Based Exploration by Least-Squares Conditional Density Estimation

○Syogo Mori・Voot Tangkaratt・Tingting Zhao(Tokyo Tech)・Jun Morimoto(ATR)・Masashi Sugiyama(Tokyo Tech)

機械学習アルゴリズムに特化したタスクグラフの生成

○秋岡明香・村岡洋一・山名早人(早大)

MDL基準の離散混合分布モデル選択への適用

○赤澤靖章・井上真郷(早大)

Dual Averaging and Proximal Gradient Descent for Online Alternating Direction Multiplier Method(双対平均化法および近接勾配法によるオンラインADMMアルゴリズム

○Taiji Suzuki(Univ. Tokyo)

3月5日(火)

プライバシー保護を目的とした線形回帰モデルにおける事後確率最大推定量の分散計算法について

○中井祥人・須子統太・松嶋敏泰(早大)

結託攻撃におけるスペクトル拡散型電子透かしの復号性能の評価

○山内浩史・井上真郷(早大)

Non-Achievability of Asymptotic Minimax Regret without Knowledge of the Sample Size

○Kazuho Watanabe(NAIST)・Teemu Roos・Petri Myllymaki(HIIT)

カーネル法とランダム行列理論によるノイズ変数の除去

○川久保秀子・吉田裕亮(お茶の水女子大)

[招待講演]メタ戦略 〜 問題解決のための実践的解法 〜

○柳浦睦憲(名大)

組み合わせ最適化問題

長方形の詰め込み問題:長方形を箱に詰めていって高さが最小になるようにする

組み合わせ最適化問題:解や順序や割り当てのような組み合わせ的な性質をもつ最適化問題

近似解法

最適解と近似解

近傍の例

探索空間

ペナルティ関数法(実行可能解の生成が容易でない場合の代表的な方法)

解空間とは異なる探索空間を使う例

メタ戦略

改悪解への移動を許す方法

評価関数を変形する方法

多点探索型の手法

メタ戦略:次の手順を繰り返す

他手法との融合

メタ戦略による問題解決

Constrained Least-Squares Density-Difference Estimation

○Nguyen Tuan Duong・Marthinus Christoffel du Plessis(TokyoTech)・Takafumi Kanamori(Nagoya Univ)・Masashi Sugiyama(TokyoTech)

情報理論によるシングルフレーム超解像の限界性能評価

○川喜田雅則・山口耕太郎・高橋規一・竹内純一(九大)

画像領域分割問題に対する階層ディリクレ過程事前分布マルコフ確率場の提案

○岸 悠介・中村拓磨・原田竜弘・松本 隆(早大)

統計的決定理論に基づく階層構造を利用したマルチラベル分類法について

○山本粋士・須子統太・松嶋敏泰(早大)

非サポートベクトルのスクリーニングを用いたSVMのパス計算

○小川晃平・鈴木良規・竹内一郎(名工大)

局所線形近似に基づくラベル伝播のための類似度適合

○烏山昌幸・馬見塚 拓(京大)


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Last-modified: 2013-03-05 (火) 21:20:49