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* 第4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 ...
このページはしましまが[[第4回電子情報通信学会 情報論的学...
* IBISML: 3月28日(月) 午前 機械学習応用(1)(3F多目的ス...
** 半導体製造データ分析への無限隠れMarkov確率場モデルの応...
○新垣隆生・植野 研・榊原 静(東芝)
- 半導体のウェハーは不良品が隣と独立には出てこない → マル...
- 不良品が集まっているようなクラスタを見つけ出して,詳し...
- 隠れ状態が無限個あるMRFを使った予測モデルで実験
** 位置情報付き個人コンテンツ分類のための線形HMMを用いた...
○大濱 郁(パナソニック)・喜田拓也・有村博紀(北大)・阿...
- 撮影した写真をイベントごとにまとめる
- イベントは空間的なまとまりだけでなく,また,時間的な連...
- 個々のクラスタは線形HMMを用いてモデル化.クラスタ数をBI...
** ガウス過程に基づくモンテカルロ碁 [#s8b2b0fb]
○福永修一・荒井 光(都立産技高専)
- モンテカルロ碁で,手を探索するのにノードの展開をしてい...
- それら展開されたノードから子ノードを展開するときに UCB1...
- 他の展開ノードの評価にガウス過程を使う
* IBISML: 3月28日(月) 午前 機械学習応用(2)(3F多目的ス...
** カーネルk平均法に基づく3Dキャラクターの高品質アニメー...
○廣瀬 慧(九大)・樋口知之(統計数理研)
- いくつかの顔の向きの静止画の違うデータ + 実際にモーショ...
-- 動きデータを使って静止画を補間するのが目標
- その前のステップとしてモーションキャプチャーデータの補...
-- 顔の動きには差があるので,空間的にクラスタリングしてそ...
-- 継ぎ目が不自然にならないような工夫
** MPI/OpenMPハイブリッド並列化による潜在的ディリクレ配分...
○東羅翔太郎・江口浩二(神戸大)
- ギブスサンプリングを使ったLDAの並列化
- 全文書に共通の単語の分布のデータは単純に並列化
* IBISML: 3月28日(月) 午後 IBISML招待講演 (3F多目的スペ...
*[招待講演]論理に基づく確率モデリングのこれまで,これか...
○亀谷由隆(東工大)
確率と論理の融合
- 論理から:複数の解に対する順位付け.不確定性を論理で扱...
- 確率から:説明可能性をとりいれる.命題論理のコンパイル...
AIにおける交差点
- アプリケーションごとにアルゴリズムを考えるのは非効率 → ...
- 命題論理:意味論は真理値で示せる.ZDDなど高度な手法の存在
- 一階述語論理:意味論から議論中
論理+確率の緒論点:意味論
- 論理:論理自体はデフォルトで独立で,それを論理であとか...
- 確率:独立同分布の仮定がなければ,デフォルトでは互いに...
論理+確率の緒論点:独立性
- 独立性を仮定:高速推論が可能→隠れマルコフなど
- 条件付き独立と文脈依存独立性(context-sensitive indepden...
-- CSIのときは,ある変数が特定の値になるとき確率が同じ値...
-- 依存関係を全部考えると破綻するので,CSIを考えた簡略化...
関係DB
- 関係データベースを展開して表にすると巨大になって扱えない
-- relational data-mining 関係DBをそのままで分析する確率...
命題論理に基づく確率推論
- ベイズネットの条件付き確率表には多くの文脈依存性,0確率...
- 命題論理によるベイズネットの符号化:Chavira&Darwiche, S...
-- BDD-EM:BDDで論理を表現し,簡約化したBDDの構造を利用す...
確率モデルの述語論理化
- 統計的関係学習と確率論理学習の二つの流れ → 文法や意味論...
統計的関係学習 (SRL)
- KBMC:知識ベースからベイズネットを構築
- マルコフ論理ネット:一階述語論理式 + マルコフネット → ...
-- 重み付きの論理式の集合の変数を展開しマルコフネットを作る
-- マルコフネットのノードはアトムとし,式に現れるアトムの...
-- ノードの真理値に依存したポテンシャル関数を考える
-- 正規化定数せいで確率の計算が難しい
-- collective classification:分類事例が同じクラスになり...
確率論理学習 (PLL)
- 確率モデリング言語で確率モデルを記述すれば推論がすぐで...
-- 確率モデリングの試行錯誤が容易に
- PRISM:佐藤研の処理系
- 確率モデリング言語の進化
* IBISML: 3月28日(月) 午後 回帰・分類 (3F多目的スペース2...
** 符号化ダイバージェンスを用いたクラス分類のためのオンラ...
○吉岡正志・杉山麿人・山本章博(京大)
- 符号化ダイバージェンス:空間を階層的に分割して0/1で符号...
- 各クラスを表すような接頭辞の木を覚えておくと分類ができる
** 順位情報に基づいたランキングSVMの適応的重み付けに関す...
○烏山昌幸・長谷川拓矢・松野 司・竹内一郎(名工大)
- ランキング学習で上位のものの正確性をより重視するような...
- ペアが入れ替わったとき NDCG の値がどれだけ変化するかで...
-- この重みは対象の順位に依存し,学習の途中でいろいろ入れ...
- スコアは入れ替わるまで直線的に変化するので,このあたり...
* 回帰大作戦 〜 1次元低い超平面あてはめとしての回帰 〜 [...
○藤木 淳・赤穂昭太郎(産総研)
- 回帰を次元を1個減らす次元削減とみる.
-- 減らす軸の主成分を残す vs 劣成分をけずる,原点を通るか...
- MCAの場合に,最適抽出可能性について検討
* IBISML: 3月28日(月) 午後 離散系と機械学習 (3F多目的ス...
** ZDDを用いた頻出飽和パターンのプライバシー保護マイニン...
○大滝啓介・山本章博(京大)
- プライバシ保護は,集合を0/1で表し,和集合の演算をSFEで...
-- それで絞り込んだあとは ZDD を使って生データを送る(?)
** 頻出パタンマイニングにおけるZDD-VectorとWZDDの比較 [#f...
○岩崎玄弥・湊 真一(北大)
- パターン頻度表:全てのパターンについてその頻度を求めた...
- ZDDで辺に重み情報があるのがWZDD
-- ZDD-Vector では,無いアイテムが少ないようなパターンで...
-- WZDD では少ない種類の頻度の組み合わせで,全体の頻度が...
- 全般的に WZDD が ZDD-Vector よりよいが,まれに指数的に...
** 木構造を利用した自然画像の部分領域検索とフラクタル圧縮...
○福村貴志・杉山麿人・山本章博(京大)
- ある領域に類似した別の場所・大きさの領域を見つける
- 距離計算の打ち切りと,木構造の空間分割をする
** 劣モジュラ性を用いた特徴集合列挙 [#b5adb5e1]
○河原吉伸(阪大)・津田宏治(産総研)・鷲尾 隆(阪大)・...
- 特徴の部分集合を引数とする損失関数を最適化するが,最適...
- 劣モジュラの最大値の上界 + 分枝限定法の組み合わせ
- 残っている解をBDDで表現して保持
終了行:
* 第4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 ...
このページはしましまが[[第4回電子情報通信学会 情報論的学...
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** 半導体製造データ分析への無限隠れMarkov確率場モデルの応...
○新垣隆生・植野 研・榊原 静(東芝)
- 半導体のウェハーは不良品が隣と独立には出てこない → マル...
- 不良品が集まっているようなクラスタを見つけ出して,詳し...
- 隠れ状態が無限個あるMRFを使った予測モデルで実験
** 位置情報付き個人コンテンツ分類のための線形HMMを用いた...
○大濱 郁(パナソニック)・喜田拓也・有村博紀(北大)・阿...
- 撮影した写真をイベントごとにまとめる
- イベントは空間的なまとまりだけでなく,また,時間的な連...
- 個々のクラスタは線形HMMを用いてモデル化.クラスタ数をBI...
** ガウス過程に基づくモンテカルロ碁 [#s8b2b0fb]
○福永修一・荒井 光(都立産技高専)
- モンテカルロ碁で,手を探索するのにノードの展開をしてい...
- それら展開されたノードから子ノードを展開するときに UCB1...
- 他の展開ノードの評価にガウス過程を使う
* IBISML: 3月28日(月) 午前 機械学習応用(2)(3F多目的ス...
** カーネルk平均法に基づく3Dキャラクターの高品質アニメー...
○廣瀬 慧(九大)・樋口知之(統計数理研)
- いくつかの顔の向きの静止画の違うデータ + 実際にモーショ...
-- 動きデータを使って静止画を補間するのが目標
- その前のステップとしてモーションキャプチャーデータの補...
-- 顔の動きには差があるので,空間的にクラスタリングしてそ...
-- 継ぎ目が不自然にならないような工夫
** MPI/OpenMPハイブリッド並列化による潜在的ディリクレ配分...
○東羅翔太郎・江口浩二(神戸大)
- ギブスサンプリングを使ったLDAの並列化
- 全文書に共通の単語の分布のデータは単純に並列化
* IBISML: 3月28日(月) 午後 IBISML招待講演 (3F多目的スペ...
*[招待講演]論理に基づく確率モデリングのこれまで,これか...
○亀谷由隆(東工大)
確率と論理の融合
- 論理から:複数の解に対する順位付け.不確定性を論理で扱...
- 確率から:説明可能性をとりいれる.命題論理のコンパイル...
AIにおける交差点
- アプリケーションごとにアルゴリズムを考えるのは非効率 → ...
- 命題論理:意味論は真理値で示せる.ZDDなど高度な手法の存在
- 一階述語論理:意味論から議論中
論理+確率の緒論点:意味論
- 論理:論理自体はデフォルトで独立で,それを論理であとか...
- 確率:独立同分布の仮定がなければ,デフォルトでは互いに...
論理+確率の緒論点:独立性
- 独立性を仮定:高速推論が可能→隠れマルコフなど
- 条件付き独立と文脈依存独立性(context-sensitive indepden...
-- CSIのときは,ある変数が特定の値になるとき確率が同じ値...
-- 依存関係を全部考えると破綻するので,CSIを考えた簡略化...
関係DB
- 関係データベースを展開して表にすると巨大になって扱えない
-- relational data-mining 関係DBをそのままで分析する確率...
命題論理に基づく確率推論
- ベイズネットの条件付き確率表には多くの文脈依存性,0確率...
- 命題論理によるベイズネットの符号化:Chavira&Darwiche, S...
-- BDD-EM:BDDで論理を表現し,簡約化したBDDの構造を利用す...
確率モデルの述語論理化
- 統計的関係学習と確率論理学習の二つの流れ → 文法や意味論...
統計的関係学習 (SRL)
- KBMC:知識ベースからベイズネットを構築
- マルコフ論理ネット:一階述語論理式 + マルコフネット → ...
-- 重み付きの論理式の集合の変数を展開しマルコフネットを作る
-- マルコフネットのノードはアトムとし,式に現れるアトムの...
-- ノードの真理値に依存したポテンシャル関数を考える
-- 正規化定数せいで確率の計算が難しい
-- collective classification:分類事例が同じクラスになり...
確率論理学習 (PLL)
- 確率モデリング言語で確率モデルを記述すれば推論がすぐで...
-- 確率モデリングの試行錯誤が容易に
- PRISM:佐藤研の処理系
- 確率モデリング言語の進化
* IBISML: 3月28日(月) 午後 回帰・分類 (3F多目的スペース2...
** 符号化ダイバージェンスを用いたクラス分類のためのオンラ...
○吉岡正志・杉山麿人・山本章博(京大)
- 符号化ダイバージェンス:空間を階層的に分割して0/1で符号...
- 各クラスを表すような接頭辞の木を覚えておくと分類ができる
** 順位情報に基づいたランキングSVMの適応的重み付けに関す...
○烏山昌幸・長谷川拓矢・松野 司・竹内一郎(名工大)
- ランキング学習で上位のものの正確性をより重視するような...
- ペアが入れ替わったとき NDCG の値がどれだけ変化するかで...
-- この重みは対象の順位に依存し,学習の途中でいろいろ入れ...
- スコアは入れ替わるまで直線的に変化するので,このあたり...
* 回帰大作戦 〜 1次元低い超平面あてはめとしての回帰 〜 [...
○藤木 淳・赤穂昭太郎(産総研)
- 回帰を次元を1個減らす次元削減とみる.
-- 減らす軸の主成分を残す vs 劣成分をけずる,原点を通るか...
- MCAの場合に,最適抽出可能性について検討
* IBISML: 3月28日(月) 午後 離散系と機械学習 (3F多目的ス...
** ZDDを用いた頻出飽和パターンのプライバシー保護マイニン...
○大滝啓介・山本章博(京大)
- プライバシ保護は,集合を0/1で表し,和集合の演算をSFEで...
-- それで絞り込んだあとは ZDD を使って生データを送る(?)
** 頻出パタンマイニングにおけるZDD-VectorとWZDDの比較 [#f...
○岩崎玄弥・湊 真一(北大)
- パターン頻度表:全てのパターンについてその頻度を求めた...
- ZDDで辺に重み情報があるのがWZDD
-- ZDD-Vector では,無いアイテムが少ないようなパターンで...
-- WZDD では少ない種類の頻度の組み合わせで,全体の頻度が...
- 全般的に WZDD が ZDD-Vector よりよいが,まれに指数的に...
** 木構造を利用した自然画像の部分領域検索とフラクタル圧縮...
○福村貴志・杉山麿人・山本章博(京大)
- ある領域に類似した別の場所・大きさの領域を見つける
- 距離計算の打ち切りと,木構造の空間分割をする
** 劣モジュラ性を用いた特徴集合列挙 [#b5adb5e1]
○河原吉伸(阪大)・津田宏治(産総研)・鷲尾 隆(阪大)・...
- 特徴の部分集合を引数とする損失関数を最適化するが,最適...
- 劣モジュラの最大値の上界 + 分枝限定法の組み合わせ
- 残っている解をBDDで表現して保持
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