セッション詳細
[4M4-GS-2e]機械学習：ニューラルネットワークと学習
2026年6月11日(木) 13:30 〜 15:00
M会場(中会議室302A)
[4M4-GS-2e-01]Neural network - additive GPR hybrid with optimized redundant features for robust and insightful MLSuppression of overfitting, simplicity, and possibility to obviate deep NNs in certain applications
〇Sergei Manzhos1, Manabu Ihara1 (1. Institute of Science Tokyo)
[4M4-GS-2e-02]統計的クラスタリングを内包したニューラル分類器と動的特徴選択
〇上原 宏1,3、持橋 大地2,3 (1. 共愛学園大学 デジタル共創学部、2. 統計数理研究所、3. 総合研究大学院大学)
[4M4-GS-2e-03]振動するリカレントニューラルネットワークのためのカーネル占有読み出し
〇戌井 祐人1、池田 正弘1,2、小西 卓哉1,2、河原 吉伸1,2 (1. 大阪大学、2. 理化学研究所)
[4M4-GS-2e-04]問題テキストの特徴量を補助情報として正誤反応と所要時間を同時に予測するMulti-Task Deep-IRT
〇石山 創一郎1、渕本 壱真2、植野 真臣1 (1. 電気通信大学、2. 大学入試センター)
[4M4-GS-2e-05]損失関数の平坦さを利用したハイブリッドモデルの学習
〇武石 直也1 (1. 東京大学)
[4M4-GS-2e-06]アルゴリズム的系列学習におけるメモリ拡張ニューラルネットワーク設計の体系的検証
〇海野 智行1、瀧川 一学1 (1. 東京大学)