包含 特定助教が着任しました
集合知システム分野に、包含 特定助教が着任しました
yamada のすべての投稿
AISTATS 2022に2本の論文が採択されました
機械学習分野の国際会議AISTATSに2本の論文が採択されました：
- Yuki Takezawa, Ryoma Sato, Zornitsa Kozareva, Sujith Ravi, Makoto Yamada
Fixed Support Tree-Sliced Wasserstein Barycenter
In Proceedings of the 25th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS 2022)
# 超高速なBarycenter推定手法の提案 - Benjamin Poignard, Peter Naylor, Héctor Climente, Makoto Yamada
Feature Screening with Kernel Knockoff
In Proceedings of the 25th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS 2022)
# カーネル法とKnockoff filterに基づいた選択的推論の提案
NeurIPS 2021に２本の論文が採択されました
機械学習の国際会議 NeurIPS (Advances in Neural Information Processing Systems) 2021に2本の論文が採択されました：
- Hiroaki Yamada, Makoto Yamada.
Dynamic Sasvi: Strong Safe Screening for Norm-Regularized Least Squares
Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 2021 - Tam Le, Truyen Nguyen, Makoto Yamada, Jose Blanchet, Viet Anh Nguyen.
Adversarial Regression with Doubly Non-negative Weighting Matrices
Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 2021
ICML 2021 に3本の論文が採択されました
機械学習分野の国際会議 International Conference on Machine Learning (ICML) に3本の論文が採択されました。
- Yuki Takezawa, Ryoma Sato, Makoto Yamada
Supervised Tree-Wasserstein Distance.
In Proceedings of the 38th International Conference on Machine Learning (ICML), 2021.
# 教師あり木構造Wasserstein 距離 - Tobias Freidling, Benjamin Poignard, Héctor Climente-González, Makoto Yamada
Post-selection inference with HSIC-Lasso.
In Proceedings of the 38th International Conference on Machine Learning (ICML), 2021.
# HSIC Lassoのための選択的推論アルゴリズム - Vu Nguyen, Tam Le, Makoto Yamada, Michael A Osborne
Optimal Transport Kernels for Sequential and Parallel Neural Architecture Search.
In Proceedings of the 38th International Conference on Machine Learning (ICML), 2021.
# 木構造Wasserstein距離を用いたNASの提案
NeurIPS 2020に２本論文が採択されました
機械学習の難関国際会議NeurIPS 2020に以下の２本の論文が採録されました。
- Ryoma Sato, Makoto Yamada, Hisashi Kashima.
Fast Unbalanced Optimal Transport on a Tree.
Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2020). - Yao-Hung Hubert Tsai, Han Zhao, Makoto Yamada, Louis-Philippe Morency, Ruslan Salakhutdinov.
Neural Methods for Point-wise Dependency Estimation
Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2020).
CVPR 2020に論文が採択されました
鹿島・山田研から以下の論文がコンピュータビジョンのトップ国際会議CVPR2020に採択されました！
- Yanbin Liu, Linchao Zhu, Makoto Yamada, Yi Yang.
Semantic Correspondence as an Optimal Transport Problem
IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2020
ECAI 2020に論文が採択されました
鹿島・山田研から以下の論文が人工知能の難関国際会議ECAI2020に採択されました！
- Tatsuya Shiraishi, Tam Le, Hisashi Kashima, Makoto Yamada
Topological Bayesian Optimization with Persistence Diagrams.
In Proceedings of the 24th European Conference on Artificial Intelligence (ECAI), 2020.
AISTATS 2020に２本論文が採択されました
鹿島・山田研から以下の２本の論文が機械学習の難関国際会議AISTATS2020に採択されました！
- Benjamin Poignard, Makoto Yamada
Sparse Hilbert-Schmidt Independence Criterion Regression.
In Proceedings of the 23rd International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS 2020) - Jenning Lim, Makoto Yamada, Wittawat Jitkrittum, Yoshikazu Terada, Shigeyuki Matsui, Hidetoshi Shimodaira
More Powerful Selective Kernel Tests for Feature Selection
In Proceedings of the 23rd International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS 2020)
人工知能学会全国大会学生奨励賞の受賞
白石さんが、人工知能学会全国大会において学生奨励賞を受賞されました (URL)！ おめでとうございます！！！
白石 竜也, パーシステント図に対するカーネルを用いたベイズ最適化
IBIS 2019 学生プレゼンテーション賞受賞!
林さんと佐藤さんがIBIS2019において学生プレゼンテーション賞を受賞されました (URL)！ おめでとうございます！！！
林勝悟, 条件付き確率に従うクエリを用いたベイズ最適化
学生優秀プレゼンテーション賞
佐藤竜馬, グラフニューラルネットワークの組合せ問題に対する近似度
学生最優秀プレゼンテーション賞
AAAIに論文が採択されました
鹿島・山田研から以下の論文が人工知能の難関国際会議AAAI2020に採択されました。
- Qiang Huang, TingYu Xia, HuiYan Sun, Makoto Yamada, Yi Chang.
Unsupervised Nonlinear Feature Selection from High-dimensional Signed Networks
In Proceedings of the 34th AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI), 2020.
NeurIPS 2019に5本論文が採択されました
鹿島・山田研から以下の5本の論文が機械学習の難関国際会議NeurIPS 2019に採択されました。
- Ryoma Sato, Makoto Yamada, Hisashi Kashima.
Approximation Ratios of Graph Neural Networks for Combinatorial Problems.
Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2019).
#Graph Neural Network と Distributed Local Algorithm の関係性を理論的に示し、より強力なGNNを提案. - Yasutoshi Ida, Yasuhiro Fujiwara, Hisashi Kashima.
Fast Sparse Group Lasso.
Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2019).
# 枝刈りによるGroup Lassoの高速化 - Tam Le, Makoto Yamada, Kenji Fukumizu, Marco Cuturi.
Tree-Sliced Variants of Wasserstein Distances.
Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2019).
#木構造データ間のWasserstein距離を高速に求める方法を提案. - Jenning Lim, Makoto Yamada, Bernhard Schoelkopf, Wittawat Jitkrittum
Kernel Stein Tests for Multiple Model Comparison.
Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2019).
#Selective Inferenceを用いたGoodness-of-fitテスト - Rafael Pinot, Laurent Meunier, Alexandre Araujo, Hisashi Kashima, Florian Yger, Cédric Gouy-Pailler, Jamal Atif.
Theoretical Evidence for Adversarial Robustness Through Randomization.
Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2019).
# モデルへの攻撃に対するランダム化による対策についての理論的考察