研究課題
若手研究(B)
機械学習の主要な手法の一つとして，カーネル法と呼ばれる手法がある．その効果はカーネル関数の種類とそのパラメタに大きく依存する．変換される確率変数の分布に着目してカーネル関数を最適化する手法の開発を目的とし，以下の３つの成果を得た．特定の判別器を用いた時に最適な判別性能が得られるように，特徴空間のデータ分布最適化の観点からカーネル関数を設計する方法を提案した．次に，データの有する情報量の観点から既存データと新規観測データの類似性の評価尺度を提案し，それに基づくデータの分類手法や外れ値検出手法を提案した．応用として，話者認識やジェスチャ認識，タンパク質の構造判別，変化点検知等の問題に取り組んだ．
すべて 2016 2015 2014 2013
すべて 雑誌論文 (16件) (うち査読あり 16件、 謝辞記載あり 9件、 オープンアクセス 2件) 学会発表 (12件) (うち国際学会 1件、 招待講演 2件)
IEICE Transactions on Information and Systems
巻: E99.D 号: 3 ページ: 714-723
10.1587/transinf.2015EDP7294
130005131822
The R Journal
巻: 7
IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering
巻: 27 号: 10 ページ: 2632-2644
10.1109/tkde.2015.2426693
120007136176
Computational Statistics and Data Analysis
巻: 89 ページ: 72-84
10.1016/j.csda.2015.03.011
Journal of Signal Processing Systems
巻: 79(2) 号: 2 ページ: 201-210
10.1007/s11265-014-0899-7
Neural Computation
巻: 26 号: 7 ページ: 1455-1483
10.1162/neco_a_00603
巻: 26(9) 号: 9 ページ: 2074-2101
10.1162/neco_a_00628
Lecture Notes in Computer Science (Neural Information Processing)
巻: 8835 ページ: 26-34
10.1007/978-3-319-12640-1_4
24th International Conference on Artificial Neural Networks, Hamburg, Germany, September 15-19, 2014. Proceedings
巻: 8681 ページ: 113-120
10.1007/978-3-319-11179-7_15
Lecture Notes in Computer Science (Artificial Neural Networks and Machine Learning)
巻: 8681 ページ: 145-152
10.1007/978-3-319-11179-7_19
Neural Networks
巻: 46 ページ: 260-275
10.1016/j.neunet.2013.06.005
120007136808
Lecture Notes in Computer Science
巻: 8048 ページ: 250-257
10.1007/978-3-642-40246-3_31
In Proceedings of Machine Learning for Signal Processing (MLSP), 2013 IEEE International Workshop on
巻: 1 ページ: 1-6
10.1109/mlsp.2013.6661956
10.1109/mlsp.2013.6661942
In Proceedings of Pattern Recognition (ACPR), 2013 2nd IAPR Asian Conference on
巻: 1 ページ: 562-566
10.1109/acpr.2013.42
巻: 1 ページ: 440-445
10.1109/acpr.2013.139
