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第1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 / 第1回 Latent Dynamicsワークショップ

このページはしましま第1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 + 第1回 Latent Dynamicsワークショップ 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.

6月14日(月)

特別セッション1

招待講演:複合ソート法による高速な全ペア類似度検索

津田 宏治

全ペア類似度検索

ハミング距離の場合

コサイン距離

k 近隣の計算

編集距離の場合も

招待講演:変数間因果関係に 関するリレーショナルデータマイニングへの取り組み

鷲尾 隆

グラフマイニング

非ガウス性に基づく変数間依存性マイニング

テンソル分解によるランキング予測

リレーショナルデータマイニング

特別セッション2

招待講演:代数幾何と学習理論への入門と新展開

渡辺 澄夫

学習理論

主定理

招待講演:大規模文字列解 析の理論と実践

岡野原 大輔

文字列データのための構造

文書集合の統計量

機械学習応用

一般講演(学習の理論)

2次損失サポートベクトルマシンの非線形正則化パスに関する一考察

○烏山 昌幸・竹内 一郎(名工大)

階層Pitman-Yorトピックモデル

○佐藤 一誠・中川 裕志(東大)

直交化と閾値化に基づくノンパラメトリック回帰の方法について

○萩原 克幸(三重大)

一般講演(モデルとデータの統合)

オンライン予測におけるプライバシ保護

○佐久間 淳・荒井ひろみ(筑波大)

階層ベイズモデルによる協調フィルタリング

○麻生 英樹(産総研)

カスタム価格設定推薦システム 〜簡単な実装と予備実験〜

○神嶌 敏弘・赤穂 昭太郎(産総研)・佐久間 淳(筑波大)

質問

生存時間研究における調整型ランダムフォーレスト法

○下川 敏雄(山梨大)・辻 光宏(関西大)

影響伝播モデルIDMによる多面的データマイニング

○松村 真宏(阪大)

6月15日(火)

特別セッション3

招待講演:ノンパラメトリッ クベイズに基づく統計的機械学習

牧野 貴樹

ベイズHMM

ノンパラメトリックベイズ

無限状態HMM(ノンパラベイズHMM)

招待講演:超多重検定によっ て分かること

大羽 成征

経験ベイズ検定

招待講演:一般物体認識にお ける機械学習の利用

柳井 啓司

2000年以降の一般物体認識の発展

招待講演:マルコフ連鎖モン テカルロ法の新展開

福島 孝治

マルコフ連鎖モンテカルロ

交換モンテカルロ法

マルチカノニカル法

応用

一般講演(物理現象と学習)

交換モンテカルロ法による反射スペクトルにおける複合吸収帯の推定

○永田 賢二・杉田 精司・岡田 真人(東大)

データ変換による位相応答曲線の効率的推定

○中江 健(総研大)

一般講演(強化学習

一般化TD学習 〜 セミパラメトリック統計からのTD学習お一般化 〜

○植野 剛・前田 新一(京大)・川鍋 一晃(フランフォーファ)・石井 信(京大)

New Feature Selection Method for Reinforcement Learning -- Conditional Mutual Information Reveals Implicit State-Reward Dependency --

○Hirotaka Hachiya・Masashi Sugiyama

一般講演 (構造学習・ベイジアンネット・確率推論)

Dependence Minimizing Regression with Model Selection for Non-Linear Causal Inference under Non-Gaussian Noise

○Makoto Yamada・Masashi Sugiyama(Tokyo Tech)

命題論理に基づく確率モデルのための二部決定グラフと順序符号化を用いた効率的なEMアルゴリズム

○石畠 正和・亀谷 由隆・佐藤 泰介(東工大)・湊 真一(北大)

2重潜在クラスモデルベイジアンネットを結合した小売サービスにおける顧客購買行動モデリング

○石垣 司・竹中 毅・本村陽一(産総研)

一般講演(符号化・モデル選択

逐次的動的モデル選択の線形時間アルゴリズム

○櫻井 瑛一・山西 健司(東大)

符号化ダイバージェンスによる2つの集合の異なり具合の定量化

○杉山 麿人・山本 章博(京大)

正規化最尤符号化に基づくグラフクラスタリング

○平井 聡・冨岡 亮太・山西 健司(東大)

モデルアルゴリズム選択によって起こる誤分類率へのバイアスと真の誤分類率の推定

○倉橋 一成 ・大橋 靖雄(東大)

6月16日(水) Latent Dynamics ワークショップ

セッション1(潜在ダイナミクスのモデリング)

Tracking Latent Dynamics ─ 潜在的構造変化検出の情報論的学習理論

山西健司(東京大学)

潜在構造を扱うモデル

潜在空間の構造的変化検出

Latent Dynamicsの推定

動的モデル選択

データマイニング応用

階層ベイズモデリングによる時系列からの再構成

石井信(京都大学)

遮蔽物を除去しながらのベイズ解像法

ブラインド信号分離

ベイズフィルタによる脳における信念形成機構の解明

非線形次元削減と動的システムの学習について

矢入健久(東京大学)

動機

機械学習分野の動向

システム同定分野の動向

セッション2(テキストの世界の潜在変数

潜在トピックモデルを用いたデータマイニング

岩田具治(NTTコミュニケーション科学基礎研究所)

トピックモデル

時間変化の導入

Decoding in Latent Conditional Models: A Practically Fast Solution for a NP-hard Problem

Xu Sun (東京大学)

潜在構造

Latent-dynamic conditional random fields

潜在パーセプトロン

セッション3(人間行動と潜在世界)

潜在ダイナミクスとしての「都合」

大澤幸生(東京大学)

チャンス発見

KeyGraph:可視化

KDDプロセスの前に

都合 (I,P,D)

トラブルの経験と情報としての活用技術

宮野廣(法政大学、日本保全学会 特別顧問)

セッション4(潜在世界の揺らぎ)

揺らぎと偏りから読み解く潜在構造

前野義晴(Social Design Group)

発見とは?

拡散 (diffusion)

感染症の広がり

プロファイリング

ノード発見

潜在的グラフ構造からの異常検知

井手剛(IBM東京基礎研究所)

動機

グラフィカル・ガウシアン・モデル


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Last-modified: 2010-06-18 (金) 00:09:31