研究課題
若手研究(B)
時系列は現在、ますます複雑化しています。それぞれのデータポイントは、構造化オブジェクト(例えば、画像またはグラフ)または非常に高い次元の特徴ベクトルを記述することが一般である。我々のプロジェクトの目的は、カーネル法と最適化法を介して複雑なデータの時系列を処理するための新しい方法を開発することである。
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すべて 雑誌論文 (4件) (うち査読あり 2件) 学会発表 (9件) (うち招待講演 4件) 備考 (4件)
JMLR W&CP
巻: 28(3) ページ: 271-279
Journal of Machine Learning Research
巻: pending
International Conference on Machine Learning 2013
巻: 2013 Proceedings/Journal
http://www.iip.ist.i.kyoto-u.ac.jp/member/cuturi/GA.html
http://www.iip.ist.i.kyoto-u.ac.jp/member/cuturi/AR.html