[image 01580] 【1/13(水) 早稲田大学】 確率場と深層学習に関する第1回CRESTシンポジウムのご案内

[Hiroshi Ishikawa]

イメージメーリングリストの皆様

「確率場と深層学習に関する第1回CRESTシンポジウム」を早稲田大学にて開催いたします。
多くのご参加をお待ちしております。

早稲田大学理工学術院　石川 博
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確率場と深層学習に関する第1回CRESTシンポジウム
http://randomfield.cs.waseda.ac.jp/index.php/symposium1

参加費無料ですが、人数把握のため、参加希望の方は次のフォーム: https://goo.gl/G52mCW
より*登録をお願い致します。*

日時：2016年1月13日(水)

場所：早稲田大学西早稲田キャンパス　55号館1F大会議室
地下鉄副都心線西早稲田駅下車。次の図中55と書いてある建物1階北側
http://www.waseda.jp/top/assets/uploads/2014/10/nishi-waseda-campus-map.pdf
Googleマップ : https://goo.gl/maps/vZMXm

主催：プロジェクト「認識の数理モデルと高階・多層確率場による高次元実データ解析」
　　　科学技術振興機構 (JST) 戦略的創造研究推進事業 (CREST)
　　　研究領域「現代の数理科学と連携するモデリング手法の構築」平成26年度採択研究課題

概要

ディープ・ラーニング・ブームといってよい状況がしばらく続いていますが、深層学習は
今後もビジョンなどの高次元データ解析における必須技術になるのは間違いありません。
しかし、どうしてそれがここまで使えるのかという理解は未だ難しく、その改良は試行錯誤
の域を出ません。一方、高次元確率モデルとしての理論的見通しがより明確な確率場は、
多層ニューラルネットの学習を可能にした学習アルゴリズムの元であるとともに、ニュー
ラルネットで直接学習しにくい確率モデルを組み込むため、それと組み合わせて使われて
います。本シンポジウムでは、それら最新の技術を第一線で研究している研究者の方に
お集まりいただき、最新の動向についての講演と気軽な議論を通じて、多くの断片的な
知見の交換から今後の統合的理解をめざす場を提供します。


プログラム
 9:15 	 (受付開始) 	
 9:45-10:45 岡谷貴之（東北大）ディープニューラルネットの理解へ向けて：畳込みネットを中心とした議論
10:45-11:45 牛久祥孝（NTT)    画像キャプションの自動生成
11:45-13:00  (休憩)
13:00-14:00 谷合竜典（東大）  画像領域・対応点推定問題へのグラフカットの適用
14:00-15:00 櫻田 健 （東工大）シーンモデリングにおける畳み込みニューラルネットワークの応用とその課題
15:00-15:30  (休憩) 	
15:30-16:30 齋藤真樹（東北大）TBA
16:30-17:30 中山英樹（東大）  深層学習と機械知覚


交流会
シンポジウム終了後に交流会を予定しています。参加希望の方は上のフォームより登録してください。
定員に達し次第締め切らせていただきます。

場所：早稲田大学56号館地階カフェテリア（予定）
費用：1000円