高橋 治久 | 電気通信大学情報通信工学科
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概要
関連著者
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高橋 治久
電気通信大学電気通信学部情報通信工学科
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高橋 治久
電気通信大学情報通信工学科
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堀田 一弘
電気通信大学電気通信学部情報通信工学科
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堀田 一弘
埼玉大学
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富田 悦次
電気通信大学
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野ヶ山 尊秀
電気通信大学大学院 電気通信学研究科
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野々山 尊秀
電気通信大学大学院 電気通信学研究科
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富田 悦次
電気通信大学|中央大学研究開発機構
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富田 悦次
電気通信大学先進アルゴリズム研究ステーション
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村松 正和
電気通信大学
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関口 涼平
電気通信大学大学院情報通信工学専攻
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向山 学
電気通信大学大学院電気通信学研究科
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村松 正和
電気通信大学大学院情報理工学研究科
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村松 正和
電気通信大学電気通信学部
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顧 漢忠
電気通信大学電子情報学科
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村松 正和
電気通信大学大学院情報理工学研究科情報・通信工学専攻
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鈴山 有紀
電気通信大学電気通信学部情報通信工学科
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内山 徹
富士通株式会社 情報処理事業推進本部
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富田 悦次
電気通信大学先進アルゴリズム研究ステーション・中央大学研究開発機構
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岸本 貴之
電気通信大学大学院電気通信学研究科情報通信工学専攻
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富田 悦次
Department Of Commucations And Systems Engineering The University Of Electro-communications
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塚本 直樹
電気通信大学電子情報学科
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関 友和
電気通信大学大学院電気通信学研究科電子情報学専攻
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山田 義朗
NTT交換システム研究所
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内山 徹
電気通信大学 電子情報学科
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石原 隆
電気通信大学
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森口 慶崇
電気通信大学
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吉村 功二
電気通信大学
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久場 日暖
電気通信大学
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野本 敦夫
電気通信大学
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山田 義朗
電気通信大学電気通信学部電子情報学科(NTT交換システム研究所)
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柳谷 尚寿
電気通信大学電子情報学科
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向山 学
電気通信大学電子情報学科
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関 友和
電気通信大学大学院 電気通信学研究科
著作論文
- 文脈情報に基づく対象が存在する事前確率の推定
- CRFによる係り受け解析の結果を反映させた日本語形態素解析(形態素・係り受け解析・感情)
- リカレントニューラル予測モデルを用いた不特定話者単語音声認識
- リカレントニューラル予測モデルによる数字音声認識
- カーネル判別分析を利用した多クラス識別のためのパラメータ自動決定法
- D-12-8 色に基づく文脈情報を用いた対象位置の推定(D-12.パターン認識・メディア理解A(パターンメディアの認識・理解・生成),一般セッション)
- CRFによる係り受け解析の結果を反映させた日本語形態素解析(形態素・係り受け解析・感情)
- H-050 条件付確率場を用いた顕微鏡画像からのアスベスト検出(画像認識・メディア理解,一般論文)
- H-049 文脈情報を用いた対象検出のための事前確率の推定(画像認識・メディア理解,一般論文)
- H-023 局所特徴の相対位置情報を用いたカテゴリ分類(画像認識・メディア理解,一般論文)
- カーネル主成分分析を用いた学習機械のパラメータ自動決定法
- D-12-120 One-Class SVMを用いた顕微鏡画像からの粒子検出と計数(D-12. パターン認識・メディア理解,一般セッション)
- D-12-119 色と形状のカーネルの和を用いた顕微鏡画像からのアスベスト検出(D-12. パターン認識・メディア理解,一般セッション)
- カーネル主成分分析を用いた学習機械のパラメタ自動決定法(Session 1)
- 幾何学的学習アルゴリズムによる最大マージン識別法(パターン認識)
- 幾何学的学習アルゴリズムによる最大マージン識別法(「脳・認知科学」及び一般)
- 位相ニューラルネットと平均場近似(一般)(ニューロインフォーマティックスとは何か)
- 位相ニューラルネットと平均場近似
- 最大クリーク抽出に基づく向きの変化に依存しない人物の顔検出法
- カーネル主成分分析の一般化及びパラメタ自動決定手法の提案
- カーネル主成分分析の一般化及びパラメタ自動決定手法の提案(NC一般セッション(3))(認識と学習,模倣学習)
- 最大クリーク抽出に基づく画像からの対象検出(クリーク問題と応用)
- カーネル主成分分析の一般化及びパラメタ自動決定手法の提案(NC一般セッション(3))(認識と学習,模倣学習)
- D-2-7 マルチクラスサポートベクトルマシンの実現
- 近似最大クリークを抽出する確率アルゴリズムとその実験的評価
- 構造化学習とサポートベクターマシンの性能比較
- D-2-8 サポートベクトルマシンとラグランジュ法との性能比較
- 自己平均性とサンプル計算量
- 最悪学習曲線の上限 : 実用的評価を目指して
- 概念学習における学習曲線の評価
- リカレントネットワークを用いた連続音声認識