一般セッション

[1G2-GS-2a] 機械学習：強化学習

2021年6月8日(火) 13:20 〜 15:00 G会場 (GS会場 2)

座長：市川嘉裕（奈良工業高等専門学校）

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13:20 〜 13:40

[1G2-GS-2a-01] 最大エントロピー逆強化学習の性能の理論評価

〇中口悠輝¹ (1. NECデータサイエンス研究所)

13:40 〜 14:00

[1G2-GS-2a-02] 比較バンディット問題における認知的満足化探索

〇大用庫智¹、和田拓真²、神谷匠²、高橋達二^2,3 (1. 関西学院大学、2. 東京電機大学、3. 理化学研究所革新知能統合研究センター )

14:00 〜 14:20

[1G2-GS-2a-03] 信頼度を近似推定可能にした認知的満足化方策

〇南朱音¹、吉井佑輝¹、甲野佑²、高橋達二² (1. 東京電機大学大学院、2. 東京電機大学理工学部)

14:20 〜 14:40

[1G2-GS-2a-04] 満足化方策における非満足均衡を用いた確率的方策の検証

〇加藤暦雄¹、甲野佑²、高橋達二² (1. 東京電機大学大学院、2. 東京電機大学理工学部)

14:40 〜 15:00

[1G2-GS-2a-05] 社会的強化学習における大局基準値共有とGRCの効果

〇秋庭拓実¹、高橋達二²、浦上大輔¹ (1. 日本大学、2. 東京電機大学)

一般セッション

[1G3-GS-2b] 機械学習：最適化

2021年6月8日(火) 15:20 〜 17:00 G会場 (GS会場 2)

座長：高野諒（立命館大学）

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15:20 〜 15:40

[1G3-GS-2b-01] Frank-Wolfeアルゴリズムに基づく緩和最適輸送問題のための高速最適化手法の検討

〇福永拓海¹、笠井裕之¹ (1. 早稲田大学)

15:40 〜 16:00

[1G3-GS-2b-02] 質量制御最適輸送によるグラフ構造比較手法

〇方鐘熙¹、黄健明¹、笠井裕之¹ (1. 早稲田大学)

16:00 〜 16:20

[1G3-GS-2b-03] Attentive Knowledge Tracingにおける過去データの忘却最適化

〇関口昌平¹、堤瑛美子¹、植野真臣¹ (1. 電気通信大学)

16:20 〜 16:40

[1G3-GS-2b-04] 深層生成モデルによる弱パレート解集合の近似

〇江戸陽向^1,2、濱田直希^3,2、福地一斗^1,2、佐久間淳^1,2、秋本洋平^1,2 (1. 筑波大学、2. 理研AIP、3. KLab株式会社)

16:40 〜 17:00

[1G3-GS-2b-05] 複数の損失関数を用いた深層生成モデルの訓練と制約付きブラックボックス最適化への適用

〇阪本直気^1,2、佐藤怜^1,2、福地一斗^1,2、佐久間淳^1,2、秋本洋平^1,2 (1. 筑波大学、2. 理研AIP)

一般セッション

[1G4-GS-2c] 機械学習：回帰

2021年6月8日(火) 17:20 〜 19:00 G会場 (GS会場 2)

座長：鈴木雅大（東京大学）

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17:20 〜 17:40

[1G4-GS-2c-01] マルチスケール k-近傍法における回帰関数および損失関数の検討

〇操瑞行^1,3、田中卓磨^1,3、奥野彰文^2,3、下平英寿^1,3 (1. 京都大学、2. 統計数理研究所、3. 理化学研究所革新知能統合研究センター)

17:40 〜 18:00

[1G4-GS-2c-02] 一対比較データによる非結合ガウス過程回帰手法の提案

〇山川将輝¹、鷲尾隆¹ (1. 大阪大学)

18:00 〜 18:20

[1G4-GS-2c-03] 構造正則化学習と独立性基準を用いたマルチタスク非線形特徴選択法

〇小山和輝¹、切通恵介¹、大川内智海¹、泉谷知範¹ (1. NTTコミュニケーションズ株式会社)

18:20 〜 18:40

[1G4-GS-2c-04] 情報量規準の連続最小化による線形回帰の変数選択

〇広瀬俊亮¹、神津友武¹ (1. 有限責任監査法人トーマツ)

18:40 〜 19:00

[1G4-GS-2c-05] ニュースの見出しを活用した株価予測

〇竹中幹¹、浦野昌一¹ (1. 明治大学)

一般セッション

[2G1-GS-2d] 機械学習：シーケンシャルデータの処理

2021年6月9日(水) 09:00 〜 10:40 G会場 (GS会場 2)

座長：林知樹（名古屋大学）

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09:00 〜 09:20

[2G1-GS-2d-01] 最適輸送の要素グループ化によるシーケンスマッチング手法の検討

〇堀江光彦¹、笠井裕之¹ (1. 早稲田大学)

09:20 〜 09:40

[2G1-GS-2d-02] 大域的な順序変更に対応するDTWを用いたシーケンスマッチング手法の検討

〇嘉村雅志¹、笠井裕之¹ (1. 早稲田大学)

09:40 〜 10:00

[2G1-GS-2d-03] ダイナミクスの平衡トレリスの推論

〇岩橋直人¹ (1. 岡山県立大学)

10:00 〜 10:20

[2G1-GS-2d-04] Shapeletの出現順序を用いた時系列データ分類

〇藤岡公平¹、岡部正幸¹ (1. 県立広島大学)

10:20 〜 10:40

[2G1-GS-2d-05] 推定対象ユーザの少量脳波データによるドメイン適応付き感情推定モデル

〇古川翔也¹、佐久間拓人¹、加藤昇平^1,2 (1. 名古屋工業大学、2. 名古屋工業大学　情報科学フロンティア研究院)

一般セッション

[2G3-GS-2e] 機械学習：予測

2021年6月9日(水) 13:20 〜 15:00 G会場 (GS会場 2)

座長：竹岡邦紘（NEC）

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13:20 〜 13:40

[2G3-GS-2e-01] 複数手法を組み合わせた最大電力需要予測における妥当性の検討

〇佐々木秀彰¹、浦野昌一¹ (1. 明治大学)

13:40 〜 14:00

[2G3-GS-2e-02] ユーザの嗜好とネットワーク構造を考慮した行動分析モデルに関するー考察

〇宋林鑫¹、齊藤芙佑¹、山下遥²、後藤正幸¹ (1. 早稲田大学、2. 上智大学)

14:00 〜 14:20

[2G3-GS-2e-03] 行列因子分解を使用した個別患者ごとの疾病予測および医療事象の特徴表現抽出

〇住谷有規¹、松田敦義²、荒木賢二³、中田和秀¹ (1. 東京工業大学、2. 株式会社ログビー、3. 宮崎大学医学部附属病院)

14:20 〜 14:40

[2G3-GS-2e-04] MLOpsを促進する予測ミス要因の自動特定法

〇佐久間啓太¹、坂井智哉^1,2、亀田義男¹ (1. 日本電気株式会社、2. 理化学研究所)

14:40 〜 15:00

[2G3-GS-2e-05] GPT-2を用いた人の動作予測

〇宮澤和貴¹、井上輝也¹、長井隆行^1,2 (1. 大阪大学、2. 電気通信大学)

一般セッション

[2G4-GS-2f] 機械学習：データ分布

2021年6月9日(水) 15:20 〜 17:00 G会場 (GS会場 2)

座長：大塚琢馬（NTT）

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15:20 〜 15:40

[2G4-GS-2f-01] データ発生のアンバランスさを考慮したサポートベクターマシン

〇島田拓哉¹、西垣貴央¹、小野田崇¹ (1. 青山学院大学)

15:40 〜 16:00

[2G4-GS-2f-02] 分散表現を用いたレシピの多様性の分析モデルに関する一考察

〇山下皓太郎¹、伊藤史世¹、蓮本恭輔¹、後藤正幸¹ (1. 早稲田大学)

16:00 〜 16:20

[2G4-GS-2f-03] ラベルなし運用データに対するコンセプトドリフト適応技術に関するサーベイ

〇大川佳寛¹、小林健一¹ (1. 株式会社富士通研究所)

16:20 〜 16:40

[2G4-GS-2f-04] 識別クラスごとに学習した生成モデルに基づく分布外検知に関する一考察

〇松苗亮汰¹、齊藤芙佑¹、山下遥²、後藤正幸¹ (1. 早稲田大学、2. 上智大学)

16:40 〜 17:00

[2G4-GS-2f-05] 変分自己符号化器による分布外検知のための潜在変数分布

〇中作勇介¹、松原崇¹ (1. 大阪大学)

一般セッション

[3G1-GS-2g] 機械学習：分類

2021年6月10日(木) 09:00 〜 10:40 G会場 (GS会場 2)

座長：松井孝太（名古屋大学）

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09:00 〜 09:20

[3G1-GS-2g-01] ノードのマルチラベル分類を可能にするSelf-Attention Networkの拡張モデル

〇飯塚玲夫¹、川上達也¹、楊添翔¹、後藤正幸¹ (1. 早稲田大学)

09:20 〜 09:40

[3G1-GS-2g-02] マルチラベル分類におけるDeep Neural Networkの共有構造の構築法に関する一考察

〇石倉滉大¹、北里礼¹、雲居玄道¹、後藤正幸¹ (1. 早稲田大学)

09:40 〜 10:00

[3G1-GS-2g-03] マルチスケールk-近傍法による画像の Extreme Multi-Label 分類

〇田中卓磨^1,3、奥野彰文^2,3、下平英寿^1,3 (1. 京都大学大学院情報学研究科、2. 統計数理研究所、3. 理化学研究所革新知能統合研究センター)

10:00 〜 10:20

[3G1-GS-2g-04] クラス事前確率を用いたラベル無しデータからの分類器学習の性能解析

〇松本瑞季¹、鷲尾隆¹ (1. 大阪大学)

10:20 〜 10:40

[3G1-GS-2g-05] アンサンブル学習の予測性を保持する単一決定木構築アルゴリズム

〇良川太河¹、山極綾子¹、楊添翔¹、後藤正幸¹ (1. 早稲田大学)

一般セッション

[3G2-GS-2h] 機械学習：推論

2021年6月10日(木) 11:00 〜 12:40 G会場 (GS会場 2)

座長：黒木隆之（VOYAGE GROUP）

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11:00 〜 11:20

[3G2-GS-2h-01] バイアス考慮型分類器の安定性に関する予備調査

〇神嶌敏弘¹、赤穂昭太郎¹、馬場雪乃²、鹿島久嗣³ (1. 産業技術総合研究所、2. 筑波大学、3. 京都大学)

11:20 〜 11:40

[3G2-GS-2h-02] 学習係数による物理モデルの有効自由度評価

〇本武陽一¹、永田賢二² (1. 統計数理研究所、2. 物質・材料研究機構)

11:40 〜 12:00

[3G2-GS-2h-03] 多数の介入候補の下での意思決定のための因果効果評価

〇谷本啓^1,2,3、坂井智哉^1,3、竹之内高志^4,3、鹿島久嗣² (1. NEC、2. 京都大学、3. 理研AIP、4. 公立はこだて未来大学)

12:00 〜 12:20

[3G2-GS-2h-04] Causal Treeに基づく選択バイアスを考慮した条件付き平均処置効果推定手法に関する一考察

〇坪井優樹¹、阪井優太¹、鈴木佐俊¹、後藤正幸¹ (1. 早稲田大学)

12:20 〜 12:40

[3G2-GS-2h-05] 個別介入効果を評価する商品推薦モデルに関する考察

〇今福太一¹、川上達也¹、楊添翔¹、後藤正幸¹ (1. 早稲田大学)

一般セッション

[3G4-GS-2i] 機械学習：応用

2021年6月10日(木) 15:20 〜 17:00 G会場 (GS会場 2)

座長：欅惇志（(株)デンソーアイティーラボラトリ）

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15:20 〜 15:40

[3G4-GS-2i-01] ランダムカットフォレスト法を用いたライトカーブの突発現象検知

〇鈴木健太¹、山本泰生¹ (1. 静岡大学)

15:40 〜 16:00

[3G4-GS-2i-02] オブジェクト自動生成による魚用インスタンスセグメンテーションのデータ拡張手法

〇田中基貴¹、近藤和真²、増田花乃²、長谷川達人² (1. 福井大学、2. 福井大学大学院)

16:00 〜 16:20

[3G4-GS-2i-03] 出品履歴データを学習したRobust Variational Autoencoderの潜在表現による店舗分析

〇大久保亮吾¹、上原諒介¹、雲居玄道¹、後藤正幸¹、吉開朋弘² (1. 早稲田大学、2. 日本気象協会)

16:20 〜 16:40

[3G4-GS-2i-04] Sequential Variational Autoencoderを用いたAngry Birdsのステージ生成

〇田邊拓実^1,2、福地一斗^1,2、佐久間淳^1,2、秋本洋平^1,2 (1. 筑波大学、2. 特定国立研究開発法人理化学研究所革新知能統合研究センター (AIP))

16:40 〜 17:00

[3G4-GS-2i-05] 大規模苗字データを用いた民族の分類とその応用

〇全珠美¹、水野貴之^2,1 (1. 総合研究大学院大学、2. 国立情報学研究所)

一般セッション

[4G1-GS-2j] 機械学習：要素技術

2021年6月11日(金) 09:00 〜 10:40 G会場 (GS会場 2)

座長：杉山麿人 (国立情報学研究所）

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09:00 〜 09:20

[4G1-GS-2j-01] 合成波の原理を利用した多次元データ次元削減法の提案

〇蛭田興明¹、高屋英知¹、栗原聡² (1. 慶應義塾大学大学院理工学研究科、2. 慶應義塾大学理工学部)

09:20 〜 09:40

[4G1-GS-2j-02] マルチエージェント強化学習問題への好奇心探索の適用

〇岩科亨¹、森山甲一¹、松井藤五郎²、武藤敦子¹、犬塚信博¹ (1. 名古屋工業大学大学院工学研究科工学専攻、2. 中部大学生命健康科学部臨床工学科)

09:40 〜 10:00

[4G1-GS-2j-03] コミュニティ集団内での価値基準の相互作用モデル

〇松本駿¹、竹川高志¹ (1. 工学院大学)

10:00 〜 10:20

[4G1-GS-2j-04] 視線情報の傾向分析による特徴抽出

〇酒井泰地¹、浦野昌一¹ (1. 明治大学)

講演取消

10:20 〜 10:40

[4G1-GS-2j-05] フィーチャに基づく深層学習モデル設計方法の提案と評価

〇太田龍之介¹、青山幹雄¹ (1. 南山大学)

一般セッション

[4G2-GS-2k] 機械学習：基礎理論

2021年6月11日(金) 11:00 〜 12:40 G会場 (GS会場 2)

座長：谷口忠大（立命館大学）

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11:00 〜 11:20

[4G2-GS-2k-01] Support Vector Machine のカーネルを利用したニューラルネットワークの構築

〇坂川翔祐¹、森直樹¹ (1. 大阪府立大学)

11:20 〜 11:40

[4G2-GS-2k-02] ナビゲーション課題における視覚と言語の対応づけのための軌道の大域表現の半教師あり学習

〇阿久澤圭¹、岩澤有祐¹、松尾豊¹ (1. 東京大学)

11:40 〜 12:00

[4G2-GS-2k-03] Refined Consistencyによる知識蒸留を用いた半教師あり学習

〇村本佳隆¹、岡本直樹¹、平川翼¹、山下隆義¹、藤吉弘亘¹ (1. 中部大学)

12:00 〜 12:20

[4G2-GS-2k-04] Human-in-the-loopによる設計空間の絞り込み法を導入した知識転移グラフの探索

〇岩田幸¹、南蒼馬¹、平川翼¹、山下隆義¹、藤吉弘亘¹ (1. 中部大学)

12:20 〜 12:40

[4G2-GS-2k-05] 斉次応答性活性化関数Yamatani Activationと単一画像超解像への応用

〇吉村拓馬¹ (1. 株式会社ポコアポコネットワークス)

一般セッション

[4G3-GS-2l] 機械学習：学習方略(1/2)

2021年6月11日(金) 13:40 〜 15:20 G会場 (GS会場 2)

座長：内部英治（ATR）

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13:40 〜 14:00

[4G3-GS-2l-01] TTSPグラフのクラスタリングによる複合的なワイルドカード付きTTSPグラフパターンの進化的獲得

〇川﨑有馬¹、宮原哲浩¹、久保山哲二²、鈴木祐介¹、内田智之¹ (1. 広島市立大学、2. 学習院大学)

14:00 〜 14:20

[4G3-GS-2l-02] ラベル情報を利用した進化的学習によるワイルドカードを持つ頂点ラベル付きタグ木パターンの獲得

横山駿介¹、〇宮原哲浩¹、鈴木祐介¹、内田智之¹、久保山哲二² (1. 広島市立大学、2. 学習院大学)

14:20 〜 14:40

[4G3-GS-2l-03] 慎重に学習するオフポリシー・アクター・クリティック法の提案

〇北村俊徳¹、Zhu Lingwei¹、松原祟充¹ (1. 奈良先端科学技術大学院大学)

14:40 〜 15:00

[4G3-GS-2l-04] 組合せ最適化におけるベイジアン最適化アルゴリズムを組み込んだ遺伝的アルゴリズムの提案

〇平沼智之¹、安田翔也¹、藤堂健世¹、谷口茉帆¹、山村雅幸¹ (1. 東京工業大学)

15:00 〜 15:20

[4G3-GS-2l-05] モーダル反復誤差修正法を用いた関数同定

〇鈴木琢也¹ (1. 竹中工務店)

一般セッション

[4G4-GS-2m] 機械学習：学習方略(2/2)

2021年6月11日(金) 15:40 〜 17:20 G会場 (GS会場 2)

座長：谷本啓（NEC）

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15:40 〜 16:00

[4G4-GS-2m-01] 複雑な環境における階層再帰型状態空間モデルの学習

〇原田憲旺¹、鈴木雅大¹、松尾豊¹ (1. 東京大学)

16:00 〜 16:20

[4G4-GS-2m-02] Transformerを用いた深層生成モデルによる教師なし物体認識手法の提案

〇小林由弥¹、鈴木雅大¹、松尾豊¹ (1. 東京大学工学系研究科)

16:20 〜 16:40

[4G4-GS-2m-03] GANベースの1クラス分類器に対する敵対的サンプルの有効性について

〇小関義博¹ (1. 三菱電機株式会社)

16:40 〜 17:00

[4G4-GS-2m-04] 敵対的生成ネットワークのためのヤコビ行列に基づく影響推定

〇寺下直行¹、大橋洋輝¹ (1. 日立製作所)

17:00 〜 17:20

[4G4-GS-2m-05] 畳み込みを含む活性化関数を用いたドメイン適応手法

〇大西凌矢¹、吉岡理文¹、井上勝文¹ (1. 大阪府立大学)

セッション一覧

一般セッション » GS-2 機械学習

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[1G3-GS-2b] 機械学習：最適化

[1G4-GS-2c] 機械学習：回帰

[2G1-GS-2d] 機械学習：シーケンシャルデータの処理

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[2G4-GS-2f] 機械学習：データ分布

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[3G2-GS-2h] 機械学習：推論

[3G4-GS-2i] 機械学習：応用

[4G1-GS-2j] 機械学習：要素技術

[4G2-GS-2k] 機械学習：基礎理論

[4G3-GS-2l] 機械学習：学習方略(1/2)

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