しましま/IBISML020
をテンプレートにして作成
[
トップ
] [
新規
|
一覧
|
検索
|
最終更新
|
ヘルプ
|
ログイン
]
開始行:
* 第20回 情報論的学習理論と機械学習研究会 [#w1b4d77c]
このページはしましまが [[第20回電子情報通信学会 情報論的...
* 3月5日(木) [#we8e970f]
**[招待講演]ボルツマン機械学習によるカンニング検出技術...
○大関真之(京大)
項目応答理論とボルツマン機械学習との対応関係
- 項目応答理論:1-パラメータロジスティックモデル
Πj exp[ Σi (被験者iの能力 - 項目jの難易度) x_ij=[正解+1...
-- 被験者の能力や項目の難易度は最尤推定で求める
- 被験者間の相関関係を付ける:i と k が協力関係にある
Πj exp[ Σi (被験者iの能力 - 項目jの難易度) x_ij + Σk w_i...
-- w_ik は,カンニングが疎であるとして疎と仮定
- exp の中身をみるとボルツマン機械になっている
-- 分配関数の計算は大変なので,疑似尤度関数を採用(被験者...
- w_ik を正則化 → L1だとパラメータで結果が大きく変わる,...
- デシメーションアルゴリズム (decimation):最尤推定を行っ...
-- 何個の要素 0 にするかというパラメータ調整の問題は,時...
-- サイクルの停止条件の問題:尤度関数が急激に下がったら,...
- 弱点:疑似最尤法はデータが少ないときには弱い,重みの疎...
- 圧縮センシングへの応用
-- L1正則化の代わりにデシメーションアルゴリズムを用いた
-- L1正則化の方が広い範囲で二乗誤差は小さいが,詳細な情報...
** ポアソンモデル及び線形回帰モデルにおける条件付正規化最...
○小島睦月・駒木文保(東大)
- 最尤予測分布:最尤推定したパラメータを使った予測分布,...
-- KLリスクの下では潜在情報事前分布を用いたベイズ予測分布...
- 正規化最尤推定量 (NML):予測分布をちゃんと確率になるよ...
- 条件付き正規化最尤推定量 (CNML):NMLの尤度を条件付き尤...
- 今まで第2のタイプがリグレット最小化でサンプルがある場合...
** 確率的移動マルチエージェントの振る舞いについて [#sf59c...
滝口風人・佐藤直樹・○塩谷 勇(法政大)
- 時間遅れのあるセルオートマトンが同期して動作.自分のセ...
- 3オートマトン3状態で全状態を計算して挙動を調べた.均一...
- 時間遅れが短いと安定した分布にならない
- 自立的なリソース配分などに使える
** Soft-thresholding with scaling for non-parametric orth...
- lasso は推定の縮小と疎性の強化を同じパラメータで調整し...
- 縮小の度合いを調整するパラメータを導入して,もっと疎な...
- soft thresholding:最小2乗推定量の絶対値がθより小さけれ...
** 楽曲構造解析への統計的機械学習法の適応 [#gfd08d9f]
○櫛部義幸・瀧田寿明(筑波大)・浜中雅俊(京大)・矢澤櫻子...
- 楽曲構造解析:Aメロ,サビ,間奏などを自動抽出 → サビだ...
- 楽曲中の時間フレーム間の相似をみて,繰り返し構造を発見 ...
- RBMによる次元削減,教師ありの状況でDBNによる類似性判定...
-- DBNの入力で,該当フレームだけではなく,その前後のデー...
** 標本マハラノビス距離における数値誤差の影響 [#t50d78bd]
○小林靖之(帝京大)
- 標本マハラノビス距離:標本分散と標本平均で標準化した距離
- 共分散行列の条件数 l_max / l_min による距離の数値誤差を...
* 3月6日(金) [#o9c1e0df]
** 人間・機械混在型クラウドソーシングにおける品質管理 [#u...
○渡邉俊大(東大)・井床利生・齋藤 新・小林正朋・髙木啓伸...
- 人間が OCR の結果を見て校正する.元画像と認識結果を両方...
-- ワーカが認識エンジンの出力に影響されて,見逃しや,誤修...
- 真のラベルから認識結果が生じる隠れ変数を Skene モデルに...
-- 元のOCRエラー率のエラー率が大きなときにのみ提案手法は...
** Asymptotic Properties of Area Under the ROC Curve via ...
○Kentaro Nakanishi・Toshiyuki Tanaka(Kyoto Univ.)・Naon...
- AUC を最大にする順位付け関数として,正負のスコアの分布...
- 指数型分布族を仮定したとき,AUCの損失の漸近的な振る舞い...
**[招待講演]第一原理計算に基づいた材料科学における機械...
○世古敦人・田中 功(京大)
- 固体:結晶(原子が格子状)と 非結晶 → 結晶がほとんど
-- 単位胞:結晶の繰り返しパターンの一つ.結晶はこの単位胞...
- 第一原理計算:シュレディンガー方程式を解くと絶対0度での...
-- 元素や構造をいろいろ網羅的に組み合わせてデータ集合を作...
原子間ポテンシャルの構築
- 原子間のポテンシャルは,Lennard-Jonesポテンシャル他の式...
- 機械学習に基づくポテンシャル計算:原子のペア→エネルギー...
-- 原子の入れ換えなどで不変なものがあるので,それらを考慮...
- 特徴自体の関数と原子間の距離に依存するカットオフ関数を...
-- lasso を組み合わせてスパースに
- 実験すると従来よりよい予測モデルができた
AB化合物における物性予測モデル構築
- 化合物Aと化合物Bの二つの元素とそれらの結晶構造の組み合...
- 元素と結晶構造をどう定式化するか
-- 第一原理計算に基づく方法:第一原理計算で物性値をいろい...
-- 第一原理計算に基づかない方法:元素や結晶構造の特徴を個...
- SVRとlasso回帰で予測
** ストリーム学習のための効率的なデータフィルタリング法 [...
○松井孝太・久留美里織・竹内一郎(名工大)
- サイズが有限のバッファに訓練事例を溜めて,モデルを逐次...
- stream oblivious 規準:データの性質を考慮しない基準.確...
- stream aware 規準:データの性質を考慮
- 交差検証したときのエラーが増加するかどうかでデータを保...
- そのエラーの上下限を求めて交差検証の回数を削減する方法...
** 機械学習を用いた一般生活環境下での行動認識手法の検討 [...
○児玉 悠・大羽成征・石井 信(京大)
- BMIを使って生活するための実験家屋.EEGとNIRS + Kinect +...
- キッチンでの行動のKinectのデータセットを使って実験
- 角度の系列をHMMで分類するのと,HMMのクラスの尤度を特徴...
** (L^2_2)正則化凸損失関数最小化問題のための検証誤差近似...
○柴垣篤志・鈴木良規・竹内一郎(名工大)
- 最適な正則化パラメータでの誤差との差がたかだかεであるこ...
- holdoutデータの誤差から,誤差の上下限をその差がεを超え...
終了行:
* 第20回 情報論的学習理論と機械学習研究会 [#w1b4d77c]
このページはしましまが [[第20回電子情報通信学会 情報論的...
* 3月5日(木) [#we8e970f]
**[招待講演]ボルツマン機械学習によるカンニング検出技術...
○大関真之(京大)
項目応答理論とボルツマン機械学習との対応関係
- 項目応答理論:1-パラメータロジスティックモデル
Πj exp[ Σi (被験者iの能力 - 項目jの難易度) x_ij=[正解+1...
-- 被験者の能力や項目の難易度は最尤推定で求める
- 被験者間の相関関係を付ける:i と k が協力関係にある
Πj exp[ Σi (被験者iの能力 - 項目jの難易度) x_ij + Σk w_i...
-- w_ik は,カンニングが疎であるとして疎と仮定
- exp の中身をみるとボルツマン機械になっている
-- 分配関数の計算は大変なので,疑似尤度関数を採用(被験者...
- w_ik を正則化 → L1だとパラメータで結果が大きく変わる,...
- デシメーションアルゴリズム (decimation):最尤推定を行っ...
-- 何個の要素 0 にするかというパラメータ調整の問題は,時...
-- サイクルの停止条件の問題:尤度関数が急激に下がったら,...
- 弱点:疑似最尤法はデータが少ないときには弱い,重みの疎...
- 圧縮センシングへの応用
-- L1正則化の代わりにデシメーションアルゴリズムを用いた
-- L1正則化の方が広い範囲で二乗誤差は小さいが,詳細な情報...
** ポアソンモデル及び線形回帰モデルにおける条件付正規化最...
○小島睦月・駒木文保(東大)
- 最尤予測分布:最尤推定したパラメータを使った予測分布,...
-- KLリスクの下では潜在情報事前分布を用いたベイズ予測分布...
- 正規化最尤推定量 (NML):予測分布をちゃんと確率になるよ...
- 条件付き正規化最尤推定量 (CNML):NMLの尤度を条件付き尤...
- 今まで第2のタイプがリグレット最小化でサンプルがある場合...
** 確率的移動マルチエージェントの振る舞いについて [#sf59c...
滝口風人・佐藤直樹・○塩谷 勇(法政大)
- 時間遅れのあるセルオートマトンが同期して動作.自分のセ...
- 3オートマトン3状態で全状態を計算して挙動を調べた.均一...
- 時間遅れが短いと安定した分布にならない
- 自立的なリソース配分などに使える
** Soft-thresholding with scaling for non-parametric orth...
- lasso は推定の縮小と疎性の強化を同じパラメータで調整し...
- 縮小の度合いを調整するパラメータを導入して,もっと疎な...
- soft thresholding:最小2乗推定量の絶対値がθより小さけれ...
** 楽曲構造解析への統計的機械学習法の適応 [#gfd08d9f]
○櫛部義幸・瀧田寿明(筑波大)・浜中雅俊(京大)・矢澤櫻子...
- 楽曲構造解析:Aメロ,サビ,間奏などを自動抽出 → サビだ...
- 楽曲中の時間フレーム間の相似をみて,繰り返し構造を発見 ...
- RBMによる次元削減,教師ありの状況でDBNによる類似性判定...
-- DBNの入力で,該当フレームだけではなく,その前後のデー...
** 標本マハラノビス距離における数値誤差の影響 [#t50d78bd]
○小林靖之(帝京大)
- 標本マハラノビス距離:標本分散と標本平均で標準化した距離
- 共分散行列の条件数 l_max / l_min による距離の数値誤差を...
* 3月6日(金) [#o9c1e0df]
** 人間・機械混在型クラウドソーシングにおける品質管理 [#u...
○渡邉俊大(東大)・井床利生・齋藤 新・小林正朋・髙木啓伸...
- 人間が OCR の結果を見て校正する.元画像と認識結果を両方...
-- ワーカが認識エンジンの出力に影響されて,見逃しや,誤修...
- 真のラベルから認識結果が生じる隠れ変数を Skene モデルに...
-- 元のOCRエラー率のエラー率が大きなときにのみ提案手法は...
** Asymptotic Properties of Area Under the ROC Curve via ...
○Kentaro Nakanishi・Toshiyuki Tanaka(Kyoto Univ.)・Naon...
- AUC を最大にする順位付け関数として,正負のスコアの分布...
- 指数型分布族を仮定したとき,AUCの損失の漸近的な振る舞い...
**[招待講演]第一原理計算に基づいた材料科学における機械...
○世古敦人・田中 功(京大)
- 固体:結晶(原子が格子状)と 非結晶 → 結晶がほとんど
-- 単位胞:結晶の繰り返しパターンの一つ.結晶はこの単位胞...
- 第一原理計算:シュレディンガー方程式を解くと絶対0度での...
-- 元素や構造をいろいろ網羅的に組み合わせてデータ集合を作...
原子間ポテンシャルの構築
- 原子間のポテンシャルは,Lennard-Jonesポテンシャル他の式...
- 機械学習に基づくポテンシャル計算:原子のペア→エネルギー...
-- 原子の入れ換えなどで不変なものがあるので,それらを考慮...
- 特徴自体の関数と原子間の距離に依存するカットオフ関数を...
-- lasso を組み合わせてスパースに
- 実験すると従来よりよい予測モデルができた
AB化合物における物性予測モデル構築
- 化合物Aと化合物Bの二つの元素とそれらの結晶構造の組み合...
- 元素と結晶構造をどう定式化するか
-- 第一原理計算に基づく方法:第一原理計算で物性値をいろい...
-- 第一原理計算に基づかない方法:元素や結晶構造の特徴を個...
- SVRとlasso回帰で予測
** ストリーム学習のための効率的なデータフィルタリング法 [...
○松井孝太・久留美里織・竹内一郎(名工大)
- サイズが有限のバッファに訓練事例を溜めて,モデルを逐次...
- stream oblivious 規準:データの性質を考慮しない基準.確...
- stream aware 規準:データの性質を考慮
- 交差検証したときのエラーが増加するかどうかでデータを保...
- そのエラーの上下限を求めて交差検証の回数を削減する方法...
** 機械学習を用いた一般生活環境下での行動認識手法の検討 [...
○児玉 悠・大羽成征・石井 信(京大)
- BMIを使って生活するための実験家屋.EEGとNIRS + Kinect +...
- キッチンでの行動のKinectのデータセットを使って実験
- 角度の系列をHMMで分類するのと,HMMのクラスの尤度を特徴...
** (L^2_2)正則化凸損失関数最小化問題のための検証誤差近似...
○柴垣篤志・鈴木良規・竹内一郎(名工大)
- 最適な正則化パラメータでの誤差との差がたかだかεであるこ...
- holdoutデータの誤差から,誤差の上下限をその差がεを超え...
ページ名: