[image 03234] 【10/30(火) 早稲田大学】 確率場と深層学習に関する第2回CRESTシンポジウムのご案内

[ISHIKAWA Hiroshi]

（重複して受け取られた方はご容赦ください。）

イメージメーリングリストの皆様

早稲田大学の石川と申します。
下記のように「確率場と深層学習に関する第2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。

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確率場と深層学習に関する第2回CRESTシンポジウム
http://randomfield.cs.waseda.ac.jp/index.php/symposium2

参加費無料ですが、人数把握のため、参加希望の方は上記ページより
*ご登録をお願い致します。*

日時：2018年10月30日(火)

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・ラーニングはビジョンなどの高次元データ解析における必須技術として定着しました。
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。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、「歴史的」には多層ニ
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- 9:55  イントロダクション
  9:55-10:55  飯塚里志（筑波大）        ディープラーニングによる画像編集技術の発展
10:55-11:55  北村嘉郎（富士フイルム）  （題目未定）
11:55-13:45   (休憩)
13:45-14:45  金崎朝子（産総研）        深層学習を用いた三次元物体認識
14:45-15:45  岡谷貴之（東北大）        深層学習のこれまでと今後：正規化手法を中心とした議論
15:45-16:15   (休憩)
16:15-17:15  山下隆義（中部大）        複数タスクを同時に対応するディープラーニングの研究動向


交流会
シンポジウム終了後に交流会を予定しています。参加希望の方は上記ページよりご登録ください。
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