第16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16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6日 (木)

機械学習における各種データ構造上の前向きおよび前向き後ろ向きアルゴリズムに対する包括的枠組み

○東 藍・松本裕治(奈良先端大)

マルチタスク学習を用いた複数物性値の同時予測

○岩瀬智亮(東大)・世古敦人(京大)・鹿島久嗣(東大)

ガウシアン・グラフィカル・モデルにおけるスケール・フリー・ネットワークのサンプリングによる推定

○敷田翔太・丸山 修(九大)

標本マハラノビス距離における過学習現象の考察

○小林靖之(帝京大)

Consideration of Correlation between Users' Evaluating Values and Their Dropouts in Missing Value Prediction

○Kenta Nishimura・Toshiyuki Tanaka(Kyoto Univ.)

集中型テンソル補完 〜 3階テンソルデータの特定のスライスに着目して補完する転移学習法 〜

○赤間健人・馬場雪乃・鹿島久嗣(東大)

3月7日(金)

クラウドソーシングにおける多数派の少数ワーカーによる近似:ラベル補完アプローチ ○渡邉俊大・鹿島久嗣(東大)

Online Prediction With Bradley-Terry Models and Logistic Models

○Issei Matsumoto・Kohei Hatano・Eiji Takimoto(Kyushu Univ)

Online Matrix Prediction with Log-Determinant Regularizer

○Kenichiro Moridomi・Kohei Hatano・Eiji Takimoto(Kyushu Univ.)・Koji Tsuda(AIST)

Blind Separation of Sparse and Smooth Signals via Approximate Message Passing Algorithm

○Shigeki Yokoyama・Toshiyuki Tanaka(Kyoto Univ.)

Bayesian Test of Independence

○綾野孝則・鈴木 譲(阪大)

招待講演]劣モジュラ性を用いた機械学習:入門と最近の話題

○河原吉伸(阪大)

ユーザ評価データを用いたアイテム選好度の推定

○望月駿一・藤本 悠・村田 昇(早大)

人行動認識に有効な特徴点検出とクラスタリングに関する研究

○相原和明・青木輝勝(東北大)

Automatic Binary Logistic Estimationモデルの生存時間解析への拡張

○下川敏雄(山梨大)

劣勾配法に基づく2値型Principal Pointsとその応用

○山下 遥(慶大)・河原吉伸(阪大)

勝率の確率モデルによるレーティングとキャラクターの同時推定

○中許義之・田中利幸(京大)


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Last-modified: 2014-03-07 (金) 16:59:46