第22回 情報論的学習理論ワークショップ (IBIS 2019)

このページはしましまIBIS2019 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20日(水):ワークショップ1日目

企画セッション1: 機械学習と離散数学

グラフ文法を用いたグラフ生成

梶野洸(IBM)

回帰による再帰型ニューラルネットワークからの重み付きオートマトンの抽出

関山太朗(NII)

隣接代数と双対平坦構造を用いた学習

杉山麿人(NII)

招待講演1:Data-Efficient Reinforcement Learning of Mechanical Control Systems

Marc Deisenroth (Imperial College London)

Stacked Capsule Auto-encoders

Geoffrey Hinton

11月21日(木):ワークショップ2日目

企画セッション2:データ駆動科学と機械学習

サンプリングによるデータ駆動科学

福島孝治(東大)

データ駆動科学の立場からみた物質科学と情報科学の接点

安藤康伸(産総研)

集団運動におけるデータ駆動科学

藤井慶輔(名大)

招待講演2:空間視聴触覚技術の社会実装

落合陽一(筑波大)

11月22日(金):ワークショップ3日目

企画セッション 3: 深層学習の理論

深層学習の汎化誤差のための近似性能と複雑性解析

今泉允聡(統計数理研究所 / 理化学研究所 / JST)

学習アルゴリズムの大域収束性と帰納的バイアス

二反田篤史(東京大学 / 理化学研究所 / JST)

群対称性を用いた深層学習

三内顕義(理化学研究所 / 慶應大学 )

企画セッション4: 機械学習工学

機械学習に対するソフトウェア工学の技術動向

石川 冬樹(国立情報学研究所) @fyufyu

機械学習と知財・契約

柿沼 太一(STORIA法律事務所)

継続的改善をし続けるための機械学習基盤の課題

有賀 康顕( Arm Treasure Data )

招待講演3: 日本におけるデータサイエンスの現状と今後

竹村彰通(滋賀大)


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Last-modified: 2019-11-22 (金) 18:39:27