学習推論システム研究室(渡辺研究室)へようこそ

学習推論システム研究室は平成26年4月に発足しました。多数のデータから学習、推論を行うシステムはパターン認識、ロボット制御などに幅広く応用されています。 当研究室では学習・推論システムに関する基礎研究を行っています。


最新情報&更新情報

2019, 3/21-22: 電子情報通信学会総合大会(早稲田大学)にて渡辺(ほ)が発表します。(オーガナイザも務めます。)
「レート歪み関数と最適再構成分布」 チュートリアルセッション:情報理論と数理計画の接点

2019, 3/20: 小永吉さんがIEEE名古屋支部TUT優秀学生賞を受賞しました。大学の記事はこちら

2019, 3/15: 高専生の皆さんが見学に来てくださいました。大学広報

2019, 2/20,21: 修士論文審査会がありました。
小鍋涼太:「スパース回帰符号の絶対誤差への拡張と近似的メッセージ伝播法による実装」
渡辺一:「情報論的尺度を用いたカーネル選択に関する実験的解析」

2019, 1/8-: 吉田さんの論文小林さんの論文 が Top 10 Downloads へのランクインを続けています。
(こちらこちら)

2018, 12/20: 卒業研究発表会がありました。
沖本卓也:「ε不感応対数cosh損失関数におけるεパラメータの推定」
小永吉健太:「ミニマックス法に基づく変動ベルヌーイ過程のオンライン予測」

2018, 12/18-21: 情報理論とその応用シンポジウム(SITA2018)にて、小林さんと吉田さんが発表しました。
小林真佐大,渡辺一帆:ディリクレ過程平均法のf分離可能ひずみ尺度への拡張とロバスト性の解析
吉田司,渡辺一帆:Group Lasso正則化付き平均推定モデルにおける周辺尤度と経験ベイズ解(ポスター)

2018, 12/1: 吉田さんの論文が電子情報通信学会英文誌Aに掲載されました。
Tsukasa Yoshida, Kazuho Watanabe,
"Empirical Bayes Estimation for L_1 Regularization: A Detailed Analysis in the One-Parameter Lasso Model,"
IEICE Trans. on Fundamentals, Vol.E101-A, No.12, pp.2184-2191, Dec. 2018.
(TUTレポジトリ)

2018, 11/4-7: 情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2018)にて、小林さん、吉田さん、小永吉さんが発表しました。
小林真佐大,渡辺一帆:f平均によるディリクレ過程平均法の一般化と影響関数の解析
吉田司,渡辺一帆:3パラメータGroup Lassoモデルにおける経験ベイズ解の解析
小永吉健太,渡辺一帆:ミニマックス戦略による変動ベルヌーイ過程のオンライン予測

2018, 10/12: 榛原高校の皆さんが見学に来てくださいました。

2018, 10/10: 先端データサイエンス実践コースにて渡辺(ほ)が講師を務めました。

2018, 8/25: オープンキャンパスがありました。 昨年のクラスタリングゲームに加え勾配降下法ゲーム(小鍋さん、吉田さん制作)が追加され、多くの方々に体験してもらいました。ご来場ありがとうございます。

2018, 8/1: 吉田さんの論文が電子情報通信学会英文誌Aに採択されました。12月号のSITA(情報理論とその応用)特集に掲載予定です。
Tsukasa Yoshida, Kazuho Watanabe, "Empirical Bayes Estimation for L_1 Regularization: A Detailed Analysis in the One-Parameter Lasso Model,"
IEICE Transactions on Fundamentals, Special Section on Information Theory and Its Applications, Vol.E101-A, No.12, Dec. 2018.

2018, 7/6: 小林さんの論文が国際会議ISITA2018に採択されました。
Masahiro Kobayashi, Kazuho Watanabe, "Generalized Dirichlet-Process-Means for Robust and Maximum Distortion Criteria"

2018, 6/18: 小林さん電子情報通信学会東海支部学生研究奨励賞受賞しました。

2018, 6/4: 吉田さんと森谷さん(NTTメディアインテリジェンス研究所)の論文が国際会議INTERSPEECHに採択されました。 ディープニューラルネットのノード削減に関する研究です。
Tsukasa Yoshida, Takafumi Moriya, Kazuho Watanabe, Yusuke Shinohara, Yoshikazu Yamaguchi and Yushi Aono
"Automatic DNN Node Pruning Using Mixture Distribution-based Group Regularization"

2018, 4/9: 新メンバーが加わりました。

2018, 4/4: 吉田さんの受賞情報が掲載されています(こちら)。

2018, 4/1: 小林さんの論文がダウンロード数Top10入りの記録更新中です。(15か月連続Top4入り)
小林真佐大,渡辺一帆,"ディリクレ過程平均法のレートひずみ理論による解釈"

2018, 3/31: 小鍋さんの論文が国際会議ISIT2018に採択されました。 絶対損失基準での有歪圧縮のためのスパース回帰符号に関する論文です。
Ryota Konabe, Kazuho Watanabe, "Sparse Regression Code with Sparse Dictionary for Absolute Error Criterion"

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