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研究を行っています。

最新情報＆更新情報

2021, 2/5: 卒業研究発表会がありました。
大前昭晴：「トレンドフィルタリングのための近似ベイズ推定」

2020, 12/22: 小林さんの論文がITW2020に採択されました。
Unbiased Estimation Equation under f-Separable Bregman Distortion Measures

2020, 12/21: 菊地さん（梅村先生研究室）の論文がIEICE Trans. on Fundamentalsに採択されました。
Masato Kikuchi, Kento Kawakami, Kazuho Watanabe, Mitsuo Yoshida, Kyoji Umemura
Unified Likelihood Ratio Estimation for High- to Zero-frequency N-grams

2020, 12/11: 渡辺（ほ）が2020年度系長賞を受賞しました。ありがとうございます。

2020, 12/9: 高橋成雄先生（会津大学）がVINCI2020(virtual conf.)にて発表されました。
Shigeo Takahashi, Akane Uchita, Kazuho Watanabe, Masatoshi Arikawa
Context-Aware Placement of Items with Gaze-Based Interaction

2020, 8/6: 小林さんがSITA若手研究者論文賞を受賞しました。
小林真佐大：f分離可能ブレグマン歪み尺度に基づくロバストな非負値行列分解

2020, 7/19-24: 梶さん（Denso）がIJCNN2020(virtual conf.)にて発表しました。
Daisuke Kaji, Kazuho Watanabe, Masahiro Kobayashi
Multi-Decoder RNN Autoencoder Based on Variational Bayes Method

2020, 6/21-26: ISIT2020(virtual conf.)にて渡辺（ほ）が発表しました。
Discrete Optimal Reconstruction Distributions for Itakura-Saito Distortion Measure

2020, 4/10: 新メンバーが加わりました。

2020, 3/25: 小林さんの論文がNeurocomputing誌に掲載されます。
Masahiro Kobayashi, Kazuho Watanabe
Generalized Dirichlet-process-means for f-separable distortion measures
Neurocomputing, Special Issue on Advanced Methods in Optimization and Machine Learning for Heterogeneous Data Analytics

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