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第5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5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.

Direct Density-Ratio Estimation with Dimensionality Reduction via Hetero-Distributional Subspace Analysis

○Makoto Yamada・Masashi Sugiyama(Tokyo Tech)

最適化に基づくテンソル分解の統計的性能について

○冨岡亮太・鈴木大慈(東大)・林 浩平(奈良先端大)・鹿島久嗣(東大)

Semi-supervised Metric Learning Paradigm with Hyper Sparsity

○Gang Niu(Tokyo Tech)・Bo Dai(CAS)・Makoto Yamada・Masashi Sugiyama(Tokyo Tech)

[招待講演]Privacy Research Meets Machine Learning

○佐久間 淳(筑波大)

PPDM

オンライン予測のPPDM

リンク予測問題

output privacy

differentially private ERM minimization

手持ちのデータからの計算結果が半正定値行列(カーネルとか)になる場合

MLのprivacy researchへの応用可能性

6月20日(月) 午後 構造学習 (14:30〜16:00)

ネットワーク構造変化検出と広告効果測定への応用

○早矢仕 裕・山西健司(東大)

Bayesian Chow-Liu アルゴリズム 〜 最も一般的なケース 〜

○鈴木 譲(阪大)

Estimation of Square-loss Mutual Information from Paired and Unpaired Samples

○Marthinus Christoffel du Plessis・Makoto Yamada・Masashi Sugiyama(Tokyo Tech)

6月20日(月) 午後 符号・圧縮 (16:15〜17:45)

ガウス混合分布の再正規化最尤符号の効率的計算法とクラスタリング

○平井 聡・山西健司(東大)

Efficient Algorithms for Universal Portfolio defined by Markov Models

○Mariko Tsurusaki・Jun'ichi Takeuchi(Kyushu Univ.)

ウェーブレット木によるバイナリコードの高速検索

○田部井靖生(JST)・津田宏治(産総研)

6月21日(火) 午前 物理学的アプローチ

マルチカノニカル法によるレアイベントサンプリングとサロゲートデータ生成への応用

○伊庭幸人(統計数理研)

適応信号処理の統計力学的解析

○三好誠司・梶川嘉延(関西大)

量子アニーリングによる無限混合モデルの並列最適化

○佐藤一誠(東大)・栗原賢一(Google)・田中 宗・宮下精二・中川裕志(東大)

[招待講演]招待講演:みまもり工学への一歩 〜生活センシングデータの処理〜

○森 武俊(東大)

みまもり支援

6月21日(火) 午後 強化学習

Analysis and Improvement of Policy Gradient Estimation

○Tingting Zhao・Hirotaka Hachiya・Gang Niu・Masashi Sugiyama(TokyoTech)

6月21日(火) 午後 潜在変数モデル

論理制約付きトピックモデルのためのディリクレ森事前分布構成法

○小林隼人・若木裕美・山崎智弘・鈴木 優(東芝)

隠れマルコフモデルおけるベイズ状態推定とその精度解析

○山崎啓介(東工大)


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Last-modified: 2011-06-21 (火) 17:49:24