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, 3/22: 電子情報通信学会総合大会（早稲田大学）にて渡辺（ほ）が発表しました。
「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-: 吉田さんの論文と小林さんの論文 が Top 10 Downloads へのランクインを続けています。
(こちらとこちら)

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 Repository)

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: 小林さんが電子情報通信学会東海支部学生研究奨励賞を受賞しました。

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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