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2018 International Conference on Signal Processing and Machine Learning (SPML2018)において、理工学研究科情報工学専攻のDavid HaさんがBest Presentation Awardを受賞しました

'18年12月7日 更新
 米国に本拠を置き、コンピュータ科学分野で国際的に最も大きな影響力を持つ学会の一つ、ACM(Association for Computing Machinery)のSingapore Chapterが中国・上海で開催した2018 International Conference on Signal Processing and Machine Learning (SPML2018)において、理工学研究科情報工学専攻のDavid HaさんがBest Presentation Awardを受賞しました。
 受賞した論文では、パターン認識における理想状態である「ベイズ誤り状態」をもたらすパターン認識システムを、利用可能な学習用データの分割も学習・検証の繰り返しも必要とすることなく正確に推定し得る手法を提案しました。本手法は、これまでほとんど着目されてこなかったベイズ誤り状態が持つクラス境界の特性を効果的に利用するものであり、パターン認識研究に新しい方向性を示すものでもあります。


論文題目
Optimality Analysis of Boundary-Uncertainty-Based Classifier Selection Method
発表者
David Ha (理工学研究科 博士課程(後期課程)情報工学専攻国際科学技術コース 3年次生)
著者
David Ha (理工学研究科 博士課程(後期課程)情報工学専攻国際科学技術コース 3年次生)
渡辺 秀行 (株)国際電気通信基礎技術研究所 連携研究員
友利宥也 (理工学研究科 博士課程(前期課程)情報工学専攻 2年次生)
Emilie Delattre(理工学研究科 博士課程(前期課程)特別学生、Universite ́ de Mons・Faculte ́ Polytechnique 博士課程(前期課程))
片桐 滋 理工学部 教授
※所属等は論文掲載時のものです。

論文掲載会議録
Proceedings of 2018 International Conference on Signal Processing and Machine Learning (SPML2018)
 米国に本拠を置き、コンピュータ科学分野で国際的に最も大きな影響力を持つ学会の一つ、ACM(Association for Computing Machinery)のSingapore Chapterが中国・上海で開催した2018 International Conference on Signal Processing and Machine Learning (SPML2018)において、理工学研究科情報工学専攻のDavid HaさんがBest Presentation Awardを受賞しました。
 受賞した論文では、パターン認識における理想状態である「ベイズ誤り状態」をもたらすパターン認識システムを、利用可能な学習用データの分割も学習・検証の繰り返しも必要とすることなく正確に推定し得る手法を提案しました。本手法は、これまでほとんど着目されてこなかったベイズ誤り状態が持つクラス境界の特性を効果的に利用するものであり、パターン認識研究に新しい方向性を示すものでもあります。


論文題目
Optimality Analysis of Boundary-Uncertainty-Based Classifier Selection Method
発表者
David Ha (理工学研究科 博士課程(後期課程)情報工学専攻国際科学技術コース 3年次生)
著者
David Ha (理工学研究科 博士課程(後期課程)情報工学専攻国際科学技術コース 3年次生)
渡辺 秀行 (株)国際電気通信基礎技術研究所 連携研究員
友利宥也 (理工学研究科 博士課程(前期課程)情報工学専攻 2年次生)
Emilie Delattre(理工学研究科 博士課程(前期課程)特別学生、Universite ́ de Mons・Faculte ́ Polytechnique 博士課程(前期課程))
片桐 滋 理工学部 教授
※所属等は論文掲載時のものです。

論文掲載会議録
Proceedings of 2018 International Conference on Signal Processing and Machine Learning (SPML2018)