IBIS2017 第20回情報論的学習理論ワークショップで発表

2017年11月9日と10日、東京大学本郷キャンパスにおいて開催された第20回情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2017)で、計算知能・マルチメディア研究室の南君と今井君が発表してきました。最近の人工知能ブームのためか、IBIS2017も非常に人気で、発表会場も満員電車並みの混み具合、移動も一苦労という感じでした。南君と今井君のポスタにも、たくさんの方々がいらしてくださいました。ありがとうございます!

南直人, 延原 肇, 単体複体の増大列を利用したマルチスケールk近傍法と多クラス点群データの幾何学的構造分析への応用

今井俊輔, 延原 肇, Bi-Module PathNet: ネットワーク構造の汎用性と学習の計算量の改善に向けた転移学習アルゴリズム

共同研究先

拙著紹介

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