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チュートリアル

 

グラフ信号処理〜基礎から応用まで〜

講師:
田中 雄一(東京農工大学大学院 / JSTさきがけ)

概要:
グラフ信号処理は,定義域をグラフの頂点上に持つ信号ーーネットワーク上のデーターーをスパースに表現するために盛んに研究が行われている信号処理の一分野であり,信号処理や画像処理だけではなく制御,機械学習,医用・生体情報処理などでも注目を集めている.また,例えば適応的画像処理やグラフ深層学習で利用される
graph convolutionなどの手法は,グラフ周波数領域での振る舞いを考えることで,通常の時間・空間領域における信号処理技術の拡張であることが自然に理解できる.本チュートリアルでは,グラフフーリエ変換やgraph convolution の基礎の解説と同時に,近年の周辺分野での研究動向の紹介も行う.

 

近似最近傍探索の最前線

講師:
松井 勇佑(東京大学生産技術研究所)

概要:
ベクトルの集合を前にして新たにクエリベクトルが与えられたとき、そのクエリに最も似ているベクトルを高速に探す処理を近似最近傍探索という。近似最近傍探索は画像検索をはじめ様々な文脈で用いられる基本的な操作であり、速度・メモリ使用量・精度のトレードオフの中で様々な手法が提案されている。本チュートリアルでは、アプローチや対象とするデータの規模に応じて近年の手法を分類し、その概観を示す。また、各手法に対応するライブラリを紹介し、大規模データに対する探索を行いたい場合にどのように手法を選択すべきかの道筋を示す。

 

(未定)

講師:
金子 卓弘(NTTコミュニケーション科学基礎研究所)

概要:

 

(未定)

講師:
浅田 稔(大阪大学大学院工学研究科)

概要:

 



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