一般セッション

[1B3-GS-2] 機械学習：生成モデル

2024年5月28日(火) 13:00 〜 14:40 B会場 (中ホール)

座長：比嘉恭太（NEC）

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13:00 〜 13:20

[1B3-GS-2-01] 大規模言語モデルの Function Calling の構造化機能を活用した情報システム非機能要求の自動分類

〇向田和弘¹、福居誠二²、長岡武志²、北川貴之²、小形真平¹、岡野浩三¹ (1. 信州大学、2. 株式会社東芝)

13:20 〜 13:40

[1B3-GS-2-02] RLHFにおける分布シフトの評価

〇坂本充生¹、森村哲郎¹、陣内佑¹、阿部拳之¹、蟻生開人¹ (1. 株式会社サイバーエージェント)

13:40 〜 14:00

[1B3-GS-2-03] 大規模言語モデルの論理構造の把握能力と予測モデルの生成

〇田中冬馬¹、江本直史¹、弓林司¹ (1. 株式会社ブレインパッド)

14:00 〜 14:20

[1B3-GS-2-04] パケットペイロードを対象とした異常通信検知の原因推定における大規模言語モデルの活用検討

〇高橋知克¹、山中友貴¹ (1. 日本電信電話株式会社　社会情報研究所)

[[オンライン]]

14:20 〜 14:40

[1B3-GS-2-05] プロンプト学習を用いた複数ドメイン適応画像言語モデルの精度向上法

〇高振宇¹、山極綾子¹、後藤正幸¹ (1. 早稲田大学)

一般セッション

[1B4-GS-2] 機械学習：表現学習

2024年5月28日(火) 15:00 〜 16:40 B会場 (中ホール)

座長：大澤正彦（日本大学）

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15:00 〜 15:20

[1B4-GS-2-01] 知識蒸留した代理モデルの対照学習によるモデル性能評価

〇河野慎¹、河村和紀¹ (1. 東京大学)

15:20 〜 15:40

[1B4-GS-2-02] ニューラルネットワークの学習の理論的解釈

〇一色智裕¹ (1. ファイナンシャルテクノロジーシステム株式会社)

15:40 〜 16:00

[1B4-GS-2-03] 宝くじ仮説の観点からの Grokking の理解

〇峰岸剛基¹、岩澤有祐¹、松尾豊¹ (1. 東京大学)

16:00 〜 16:20

[1B4-GS-2-04] 教師のオフラインデータに基づくインタラクティブ模倣学習

〇中口悠輝¹ (1. NEC)

16:20 〜 16:40

[1B4-GS-2-05] 重み付きネットワークにおけるノードの構造的埋め込み表現

〇劉庶¹、鳥海不二夫¹ (1. 東京大学)

一般セッション

[1B5-GS-2] 機械学習：産業応用

2024年5月28日(火) 17:00 〜 18:40 B会場 (中ホール)

座長：金森憲太朗（富士通株式会社）

+全てマイスケジュールに登録

17:00 〜 17:20

[1B5-GS-2-01] 睡眠音に基づくVAE-LSTMによる睡眠良否判別とTimeSHAPによる睡眠個性の分析

〇玉井慎太郎^1,2、沼尾正行^1,3、福井健一^1,3 (1. 大阪大学、2. 大学院情報科学研究科、3. 産業科学研究所)

17:20 〜 17:40

[1B5-GS-2-02] 日常生活時の生体信号を用いたパーソナライズされた感情認識モデルの学習

〇南部優太¹、幸島匡宏¹、岩田具治²、片岡春乃¹、望月理香¹、山本隆二¹ (1. 日本電信電話株式会社 NTT人間情報研究所、2. 日本電信電話株式会社 NTTコミュニケーション科学基礎研究所)

17:40 〜 18:00

[1B5-GS-2-03] マルチモーダル生理信号データを用いた眠気状態の多レベル分類

〇滝健太郎¹、郭傲²、馬建華¹ (1. 法政大学、2. 名古屋大学)

18:00 〜 18:20

[1B5-GS-2-04] 養殖魚の体重推定における特徴量エンジニアリングの重要性

養殖魚の体重推定

〇小林純也¹、椿真史²、麻生英樹²、峯下由衣¹、永野一郎¹ (1. 株式会社ニッスイ、2. 国立研究開発法人　産業技術総合研究所)

18:20 〜 18:40

[1B5-GS-2-05] 実運用に即した梱包箱選択法によるEC物流の配送費削減に関する研究

〇深町航太¹、三浦乙利¹、小林尚生¹、田中謙司¹、牟田篤兄²、三井康行²、小池和弘²、西岡聖太² (1. 東京大学、2. アスクル株式会社)

一般セッション

[2B1-GS-2] 機械学習：テキストマイニング

2024年5月29日(水) 09:00 〜 10:40 B会場 (中ホール)

座長：坂地泰紀（北海道大学）

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09:00 〜 09:20

[2B1-GS-2-01] トピックモデルと品質要素分類に基づく単語観点でのユーザレビュー分析手法

〇小笠原のりこ¹、泓亜由乃¹、山極綾子¹、後藤正幸¹ (1. 早稲田大学)

09:20 〜 09:40

[2B1-GS-2-02] 異なる粒度が混在する教師データに適応した階層型マルチラベル分類モデル

〇宮島健悟¹、布目悠人¹、阪井優太¹、後藤正幸¹ (1. 早稲田大学)

09:40 〜 10:00

[2B1-GS-2-03] Knowledge Graph Attention Networkに基づく購買行動の多様性を考慮した顧客分析手法の提案

〇藤原大喜¹、森川卓哉¹、山極綾子¹、後藤正幸¹ (1. 早稲田大学)

10:00 〜 10:20

[2B1-GS-2-04] 一対比較DNNに基づく商品画像評価値推定における評価者の主観差の分析

〇山極綾子¹、後藤正幸¹ (1. 早稲田大学)

10:20 〜 10:40

[2B1-GS-2-05] 車種グループ別モデル構築による中古自動車価格予測精度の改善

〇西山佑典¹、Le Binh Thanh¹、段裕之¹、林雄太郎¹、松下旦²、岩崎敦³ (1. 株式会社オークネット、2. 東京大学、3. 電気通信大学)

[[オンライン]]

一般セッション

[2D1-GS-2] 機械学習：進化計算・ネットワーク

2024年5月29日(水) 09:00 〜 10:40 D会場 (イベントホール仮設2)

座長：高野諒（富山県立大学情報工学部データサイエンス学科）

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09:00 〜 09:20

[2D1-GS-2-01] 進化的学習とブロック編集距離を利用したブロック保存型外平面的グラフパターンの獲得

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

09:20 〜 09:40

[2D1-GS-2-02] GNMinerの拡張：連続属性値に基づく個別性を考慮したルール発見

〇鈴木康浩¹、嶋田香¹ (1. 群馬大学)

09:40 〜 10:00

[2D1-GS-2-03] 遺伝的アルゴリズムと知識蒸留によるコード生成のための大規模言語モデルの学習

〇三輪隆史¹、石川真之介¹ (1. 立教大学大学院人工知能研究科)

10:00 〜 10:20

[2D1-GS-2-04] One Dimensional-CNNとデータ拡張に基づくセンシング点群データからの動作識別モデル

〇鈴木一央¹、水谷美穂¹、山田晃輝¹、山極綾子¹、後藤正幸¹ (1. 早稲田大学)

10:20 〜 10:40

[2D1-GS-2-05] GNNにおける過平滑化問題緩和のためのK-hopの構造類似性の利用に関する検討

〇稲光穂香¹、黄健明¹、笠井裕之¹ (1. 早稲田大学)

一般セッション

[2D4-GS-2] 機械学習：画像認識

2024年5月29日(水) 13:30 〜 15:10 D会場 (イベントホール仮設2)

座長：山口真弥（日本電信電話株式会社）

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13:30 〜 13:50

[2D4-GS-2-01] データ劣化による分布シフトを想定した学習法の提案

〇濱田東昌¹、Holland Matthew¹ (1. 大阪大学)

13:50 〜 14:10

[2D4-GS-2-02] ニューラル・セル・オートマトンによる手書き文字認識と画像分類について

〇中井湖太郎¹、坂間千秋¹ (1. 和歌山大学システム工学部)

14:10 〜 14:30

[2D4-GS-2-03] Skip Connection の導入に基づく tdgaCNN の拡張手法の提案

〇平智隆¹、森直樹²、岡田真² (1. 大阪府立大学、2. 大阪公立大学)

14:30 〜 14:50

[2D4-GS-2-04] 大規模画像言語モデルを用いた領域埋め込みによる画像分類手法に関する一考察

〇櫻井洸介¹、石井達也¹、清水良太郎¹、宋林鑫¹、後藤正幸¹ (1. 早稲田大学)

14:50 〜 15:10

[2D4-GS-2-05] 自己教師あり学習による物体検知の精度向上手法の検討

〇臼見太佑¹、車谷駿介¹、江田毅晴¹ (1. NTTソフトウェアイノベーションセンタ)

一般セッション

[2B5-GS-2] 機械学習：強化学習

2024年5月29日(水) 15:30 〜 17:10 B会場 (中ホール)

座長：谷口忠大（京都大学）

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15:30 〜 15:50

[2B5-GS-2-01] Random Network Distillation を用いた目的志向探索

坪谷朱音¹、高橋達二¹、〇甲野佑¹ (1. 東京電機大学)

15:50 〜 16:10

[2B5-GS-2-02] 不完全情報ゲームにおける目的に特化した状態空間の縮約

〇高橋春輝¹、深井朋樹²、酒井裕³、竹川高志¹ (1. 工学院大学、2. 沖縄科学技術大学院大学、3. 玉川大学)

16:10 〜 16:30

[2B5-GS-2-03] 物体中心表現を用いたTransformerベースの世界モデル

〇西本遥裕¹、松原崇¹ (1. 大阪大学)

16:30 〜 16:50

[2B5-GS-2-04] 行動軌跡を用いた報酬関数の逐次改善による強化学習の性能向上

〇蓑島康太¹、荒井幸代¹ (1. 千葉大学)

16:50 〜 17:10

[2B5-GS-2-05] 平均場近似を用いた車両群と交通信号の相互最適化

〇齋木匠¹、荒井幸代¹ (1. 千葉大学)

一般セッション

[2D5-GS-2] 機械学習：統計的学習

2024年5月29日(水) 15:30 〜 17:10 D会場 (イベントホール仮設2)

座長：高橋大志（日本電信電話株式会社）

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15:30 〜 15:50

[2D5-GS-2-01] f-ダイバージェンスに基づく分布処置効果の直接的推定とその解釈性

〇八代康希¹、竹内孝¹、鹿島久嗣¹ (1. 京都大学)

15:50 〜 16:10

[2D5-GS-2-02] 特徴量の特徴量による特徴量の動的選択

〇高橋克望¹、竹内孝¹、鹿島久嗣¹ (1. 京都大学)

16:10 〜 16:30

[2D5-GS-2-03] 更新方向の異常性を考慮した確率的勾配降下法のロバスト化

〇中谷光佑¹、ホーランドマシュー¹ (1. 大阪大学　)

16:30 〜 16:50

[2D5-GS-2-04] 敵対的局外パラメタを用いた因果推論

〇谷本啓¹ (1. NEC)

16:50 〜 17:10

[2D5-GS-2-05] 条件付き分位点介入効果の同時推定

〇宇野光亮¹、竹内孝¹、鹿島久嗣¹ (1. 京都大学)

一般セッション

[2D6-GS-2] 機械学習：ベイス推定

2024年5月29日(水) 17:30 〜 19:10 D会場 (イベントホール仮設2)

座長：岡田雅司（パナソニックホールディングス株式会社）

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17:30 〜 17:50

[2D6-GS-2-01] 整数計画法によるベイジアンネットワーク分類機の学習

〇植野真臣¹、稲村健太郎¹、加藤弘也¹、菅原聖太¹ (1. 電気通信大学)

17:50 〜 18:10

[2D6-GS-2-02] 一万を超える変数を持つ大規模ベイジアンネットワーク学習法

〇加藤弘也¹、植野真臣¹ (1. 電気通信大学)

18:10 〜 18:30

[2D6-GS-2-03] Variational Bayesian Logistic Factorization Machines

〇北原洋一¹ (1. 株式会社リブセンス)

18:30 〜 18:50

[2D6-GS-2-04] モンテカルロ獲得関数を用いたリスク回避異分散ベイズ最適化

〇佐野雄大¹、仲川和真¹、池内崇² (1. 株式会社SCREENアドバンストシステムソリューションズ、2. 株式会社SCREENホールディングス)

18:50 〜 19:10

[2D6-GS-2-05] ベイズ最適化を用いた段ボール箱サイズ設計による配送コスト削減手法の提案

〇牟田篤兄¹、西岡聖太¹、三井康行¹、小池和弘¹、深町航太²、三浦乙利²、小林尚生²、田中謙司² (1. アスクル株式会社、2. 東京大学)

一般セッション

[2B6-GS-2] 機械学習：基礎・理論

2024年5月29日(水) 17:30 〜 19:10 B会場 (中ホール)

座長：中口悠輝（NEC）

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17:30 〜 17:50

[2B6-GS-2-01] 時間点過程からの潜在イベント種と微分方程式の同時推定

〇宮澤脩一^1,2、持橋大地^1,3 (1. 総合研究大学院大学、2. AGC株式会社、3. 統計数理研究所)

17:50 〜 18:10

[2B6-GS-2-02] Tweedie's formulaによるデノイジング・オートエンコーダの表現とその解析

〇相島祐太¹、池田和司¹ (1. 奈良先端科学技術大学院大学)

18:10 〜 18:30

[2B6-GS-2-03] 大規模マルチラベル学習に対する単純かつ強力な閉形式解モデル

〇大西雄真¹、林克彦¹ (1. 北海道大学)

18:30 〜 18:50

[2B6-GS-2-04] スライスワッサースタイン距離を用いた高速なStealthily Biased Sampling

〇山本雄大¹、原聡¹ (1. 大阪大学)

18:50 〜 19:10

[2B6-GS-2-05] Few-shotによるText-to-Image Diffusion Modelsからの概念消去

〇渕雅音¹、高木友博¹ (1. 明治大学大学院)

一般セッション

[3D1-GS-2] 機械学習：画像認識

2024年5月30日(木) 09:00 〜 10:40 D会場 (イベントホール仮設2)

座長：金井関利（日本電信電話株式会社）

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09:00 〜 09:20

[3D1-GS-2-01] 特徴量の統計量およびクラスタリングを併用した画像異常検知

〇中田仁人¹、堀田克哉²、中澤航平¹、余俊³、張潮¹ (1. 福井大学、2. 岩手大学、3. 新潟大学)

09:20 〜 09:40

[3D1-GS-2-02] 外観検査での異常検知におけるノイズを含む学習データに対するデータ選別方法

〇国定恭史¹、河野晃光¹、古川雄一¹、齋藤輝昭¹ (1. 沖電気工業株式会社)

09:40 〜 10:00

[3D1-GS-2-03] 部分空間構造に基づいた特徴量選択による異常検知

〇齋藤航暉¹、堀田克哉¹、萩原義裕¹ (1. 岩手大学)

10:00 〜 10:20

[3D1-GS-2-04] 画像構成内容の意味的解釈を反映した特徴ベクトルによる「かわいい」画像の分類方式

〇古宮大暉¹、秋吉政徳¹ (1. 神奈川大学)

10:20 〜 10:40

[3D1-GS-2-05] 状態空間モデルを用いたメモリ効率的な動画生成拡散モデル

〇大島佑太¹、谷口尚平¹、鈴木雅大¹、松尾豊¹ (1. 東京大学大学院)

一般セッション

[3D5-GS-2] 機械学習：時系列

2024年5月30日(木) 15:30 〜 17:10 D会場 (イベントホール仮設2)

座長：吉田周平（NEC）[[オンライン]]

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15:30 〜 15:50

[3D5-GS-2-01] 潜在空間の対称性を利用した時系列予測

〇鄭晟徹¹、後藤有輝^2,4、塚本慧¹、河野慎¹、三内顕義³、松尾豊¹、熊谷亘^1,4 (1. 東京大学、2. 慶應義塾大学、3. 京都大学、4. 理研AIP)

15:50 〜 16:10

[3D5-GS-2-02] テクニカル指標を用いた時系列クラスタリング手法の評価と比較

〇松井藤五郎¹、中川善暉²、森山甲一²、島孔介²、武藤敦子²、犬塚信博² (1. 中部大学、2. 名古屋工業大学)

16:10 〜 16:30

[3D5-GS-2-03] ROCKET 法による時系列データ分類モデルは各推論においてどの時間帯に着目しているか？

〇大場拓慈¹、塩澤暁広¹ (1. 株式会社NTTデータ数理システム)

16:30 〜 16:50

発表者追加情報

[3D5-GS-2-04] 階層型ネットワークの階層構造推定と異常検知への応用

金融時系列データの階層構造分析より金融市場異常検知とその原因分析

〇劉乃嘉¹、大澤幸生¹、関口海良¹、吉野貴晶²、杉江利章²、中田喜之²、夷藤翔² (1. 東京大学、2. ニッセイアセットマネジメント株式会社)

16:50 〜 17:10

[3D5-GS-2-05] 主成分等価法による残差リターン抽出

〇今城健太郎¹、中川慧²、的矢知樹¹、平野正徳¹、青木雅奈²、今長谷拓² (1. 株式会社Preferred Networks、2. 野村アセットマネージメント株式会社)

一般セッション

[4D1-GS-2] 機械学習：不確実性・情報可視化

2024年5月31日(金) 09:00 〜 10:40 D会場 (イベントホール仮設2)

座長：山田　聡（NEC）

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09:00 〜 09:20

[4D1-GS-2-01] 入力と出力の対応が失われた不完全なデータを用いた深層回帰

〇幸島匡宏¹ (1. NTT)

09:20 〜 09:40

[4D1-GS-2-02] Twin-G NeuMF：ノイズに頑健なNeural Matrix Factorizationの改良モデル

〇長命祥吾¹、松岡龍汰¹、清水成¹、楊添翔²、後藤正幸¹ (1. 早稲田大学、2. 慶応義塾大学)

09:40 〜 10:00

[4D1-GS-2-03] 不確実性が高い事象の確率的予測と解釈を可能とするGaussian-SAINTの提案

〇更家崚介¹、磯村時将¹、清水良太郎¹、後藤正幸¹ (1. 早稲田大学)

10:00 〜 10:20

[4D1-GS-2-04] Instance AttributionとFeature Attributionの一貫性制約を満たす集合関数の局所説明法

〇吉川友也¹、木村正成²、清水良太郎²、斎藤侑輝² (1. 千葉工業大学、2. ZOZO研究所)

10:20 〜 10:40

[4D1-GS-2-05] MLOpsを促進する予測モデルの運用時分類精度の推定誤差の改善

〇松野竜太¹、佐久間啓太¹、廣川暢一¹、亀田義男¹ (1. 日本電気株式会社)

一般セッション

[4D3-GS-2] 機械学習：基礎・理論

2024年5月31日(金) 14:00 〜 15:40 D会場 (イベントホール仮設2)

座長：伊東邦大（日本電気株式会社）

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14:00 〜 14:20

[4D3-GS-2-01] ADOPT: ハイパーパラメータに依存せずに最適レートで収束する適応的最適化アルゴリズムの提案

〇谷口尚平¹、原田憲旺¹、峰岸剛基¹、大島佑太¹、鄭晟徹¹、長原豪¹、飯山燈¹、鈴木雅大¹、岩澤有祐¹、松尾豊¹ (1. 東京大学)

14:20 〜 14:40

[4D3-GS-2-02] 一般和確率ゲームにおける定常Stackelberg均衡のための方策反復法

Stackelberg均衡の観点でのパレート最適方策の提案と方策改善による反復的解法の収束保証

〇工藤ミコト^1,2、秋本洋平^1,2 (1. 筑波大学、2. 理化学研究所革新知能統合研究センター)

14:40 〜 15:00

[4D3-GS-2-03] Port-Hamiltonian Neural Network を用いた連成系のモデル化

〇コスロービアンラズミックアルマン¹、谷口隆晴²、松原崇¹ (1. 大阪大学、2. 神戸大学)

15:00 〜 15:20

[4D3-GS-2-04] 決定木と信頼上界を用いた文脈付きバンディットアルゴリズム手法の提案

〇大岩将¹、阿部太一¹、木村恵悟¹、鈴木佐俊¹、後藤正幸¹ (1. 早稲田大学)

15:20 〜 15:40

[4D3-GS-2-05] 物理計算代替モデルのための相対誤差指標への動的補正項の導入

〇佐々木俊也¹、髙木洋和¹、森田克明¹ (1. 三菱重工業株式会社)

一般セッション

[4G3-GS-2] 機械学習：一般

2024年5月31日(金) 14:00 〜 15:40 G会場 (22+23会議室)

座長：森　隼基（NEC）

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14:00 〜 14:20

[4G3-GS-2-01] 残差モデルに基づく未知メカニズムに関わる説明変数の推定

〇東大介¹、鷲尾隆¹ (1. 大阪大学)

14:20 〜 14:40

[4G3-GS-2-02] PCGRLを用いたカフェの机・椅子配置の自動生成

〇三宅陽一郎¹、安藤颯汰¹、福地昂大¹ (1. 立教大学人工知能科学研究科)

14:40 〜 15:00

[4G3-GS-2-03] 構文解析を用いた質問回答文の因子得点の推定

〇横山友也¹ (1. 東京都立産業技術大学院大学)

[[オンライン]]

15:00 〜 15:20

[4G3-GS-2-04] RAGとSelf-Refineを用いたクイズ生成

〇和田幸志郎¹ (1. 明治大学)

15:20 〜 15:40

[4G3-GS-2-05] LLM マルチエージェントを用いたアイディエーション応用とアイデア評価手法に関する研究

〇田中孝明¹、大坪舜²、伊藤孝太朗²、畠山卓也¹、安齋佑司¹、長坂知明¹、松井崇¹、石川信行¹ (1. 株式会社博報堂テクノロジーズ、2. 株式会社NTTデータ数理システム)

セッション一覧

一般セッション » GS-2 機械学習

[1B3-GS-2] 機械学習：生成モデル

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養殖魚の体重推定

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[3D5-GS-2] 機械学習：時系列

金融時系列データの階層構造分析より金融市場異常検知とその原因分析

[4D1-GS-2] 機械学習：不確実性・情報可視化

[4D3-GS-2] 機械学習：基礎・理論

Stackelberg均衡の観点でのパレート最適方策の提案と方策改善による反復的解法の収束保証

[4G3-GS-2] 機械学習：一般

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