著者

田中 直樹 清水 昌平 鷲尾 隆

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 第27回 (2013)

巻号頁・発行日

pp.3D15, 2013 (Released:2018-07-30)

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近年様々な分野で大量の観測データが蓄積されており,因果分析法に対するニーズは高まっている。最近の研究により,データの非ガウス性を利用することで変数間の因果的順序を同定できる場合があることがわかっている。本研究では未観測交絡変数がある場合にその値を離散化してベイズ推定を行い,二変数間の因果順序を同定する手法を提案する。これにより,潜在交絡変数が存在しても頑健な推定することが可能となる。

著者

鷲尾 隆

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能 (ISSN:21882266)

巻号頁・発行日

vol.23, no.3, pp.362-366, 2008-05-01 (Released:2020-09-29)

著者

鷲尾 隆 元田 浩

出版者

日本知能情報ファジィ学会

雑誌

日本ファジィ学会誌 (ISSN:0915647X)

巻号頁・発行日

vol.10, no.3, pp.401-413, 1998-06-05 (Released:2018-01-07)

参考文献数

21

被引用文献数

1 1

著者

鷲尾 隆 Takashi Washio 大阪大学産業科学研究所知能システム科学研究部門 The Institute for Scientific and Industrial Research Osaka University

雑誌

人工知能学会誌 = Journal of Japanese Society for Artificial Intelligence (ISSN:09128085)

巻号頁・発行日

vol.23, no.3, pp.362-366, 2008-05-01

著者

吉田 剛 鷲尾 隆 大城 敬人 谷口 正輝

出版者

人工知能学会

雑誌

2018年度人工知能学会全国大会(第32回)

巻号頁・発行日

2018-04-12

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急速に発展している先端計測技術の膨大な出力は複雑でノイズが多く,計測対象の高精度推定やノイズ除去のために機械学習技術を適用する必要性が高まっている.ところが既存の標準的機械学習は対象の母集団分布が変わらないことを前提とするベイズ推定を基にしている.そのため例えば,統計的に非定常な計測ノイズを除去するには,対象分布に依存しない最尤推定原理に基づいた新しい手法が必要となる.本研究では計測ノイズ除去のために,最尤推定原理に基づき多数のラベルなし事例と少数の正例からPU分類器(Positive and Unlabeled Classification)を学習する原理の検討を行った.そしてこの検討PUC手法を,現実の計測ノイズ除去問題に適用し,高精度・高ロバストな性能を得た.

著者

鷲尾 隆 Takashi Washio 大阪大学産業科学研究所知能システム科学研究部門 The Institute for Scientific and Industrial Research Osaka University

出版者

人工知能学会

雑誌

人工知能学会誌 = Journal of Japanese Society for Artificial Intelligence (ISSN:09128085)

巻号頁・発行日

vol.23, no.3, pp.362-366, 2008-05-01

参考文献数

2

著者

門脇 健人 清水 昌平 鷲尾 隆

出版者

人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 (ISSN:13479881)

巻号頁・発行日

vol.27, 2013

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近年,膨大な観測データに潜む因果構造を推定するための統計的手法が必要とされている.本研究では経時データと呼ばれる,時間の推移とともに観測されたデータを用いた因果構造の推定法を提案する.経時データの性質とデータの非ガウス性を利用することで、従来よりも緩い仮定の下で因果構造推定が可能である.更に推定された因果構造に対して時間の経過とともに有意な変化をしている部分を統計的に検出する方法も提案する.

著者

鷲尾 隆

出版者

公益社団法人 日本化学会・情報化学部会

雑誌

日本化学会情報化学部会誌 (ISSN:09133747)

巻号頁・発行日

vol.21, no.2, pp.37, 2003 (Released:2003-04-19)

参考文献数

13

被引用文献数

1

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著者

猪口 明博 鷲尾 隆 元田 浩

出版者

人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 = Proceedings of the Annual Conference of JSAI (ISSN:09144293)

巻号頁・発行日

vol.13, pp.397-400, 1999-06-15

著者

鷲尾 隆 元田 浩

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能 (ISSN:21882266)

巻号頁・発行日

vol.15, no.4, pp.681-692, 2000-07-01 (Released:2020-09-29)

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A novel and generic theory is formulated to characterize the structure of a scientific law/model equation. Based on the theory, an efficient algorithm is developed to discover scientific law/model equations governing an objective process under experimental environments, and the algorithm is implemented to the "Smart Discovery System(SDS)"program. SDS derives the quantitative equations reflecting the scientific first principles underlying the objective process. The power of the proposed approach comes from the use of "scale-type constraints" to limit the mathematically admissible relations among the measurement quantities representing the states of the objective process. These constraints well specify the admissible formulae of the scientific law/model equations, and provide a measure to efficiently reduce the search space of the equation formulae. In this paper, the theoretical foundation to discover the scientific law/model equations and the algorithm of SDS are presented, and its efficiency and practicality are demonstrated and discussed with complex working examples. Since the conventional equation discovery systems could not sufficiently guarantee the mathematical admissibility of the discovered equations, this work is expected to open up a new research field on the scientific equation discovery.

著者

吉田 剛 大城 敬人 鷹合 孝之 谷口 正輝 鷲尾 隆

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 第31回全国大会(2017)

巻号頁・発行日

pp.2I3OS10a3, 2017 (Released:2018-07-30)

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一分子計測技術に期待が高まっている.ただし計測には常にノイズ混入という問題がつきまとい,これはナノスケールにおいて非常に顕著となる.我々はPU Classificationを用いてノイズのみデータを学習することで,実測データからノイズのみを除去し試料データを適切に取得することを試みた.特に研究開発中の一分子DNAシーケンサに応用した.このノイズ除去効果の有無による識別精度の差異について報告する.

著者

杉本 和正 河原 吉伸 鷲尾 隆

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 第26回全国大会(2012)

巻号頁・発行日

pp.3B1R27, 2012 (Released:2018-07-30)

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特徴選択は,学習プロセスにおける前処理や,データ・モデルの解析において,重要となるタスクの一つである.本研究では,ランダムに生成した複数の候補解を用いて理論的保証を持つ近似解を計算する枠組みである,乱択アルゴリズムを特徴選択へ適用する方法に関して議論する.そして,人工データや実データを用いてその経験的性能について調べる.

著者

原 聡 小野 貴史 岡本 亮 鷲尾 隆 竹内 繁樹

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 第31回全国大会(2017)

巻号頁・発行日

pp.2I3OS10a4, 2017 (Released:2018-07-30)

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量子情報処理における量子ビット列の状態は密度行列により記述される。本研究では複数の実験で得られた密度行列の集合から異常な行列を検知する問題を扱う。密度行列はその量子的な性質のために揺らぎを内包しており、異常を検知するには異常と揺らぎとを識別する必要がある。従来技術では行列要素の絶対値の変化しか検知できなかったが、本研究では機械学習のスパース正則化を用いて位相変化をも検知できる手法を提案する。

著者

原 聡 小野 貴史 岡本 亮 鷲尾 隆 竹内 繁樹

出版者

人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 (ISSN:13479881)

巻号頁・発行日

vol.30, 2016

著者

長谷川 博 鷲尾 隆 石宮 由香里

出版者

物性研究刊行会

雑誌

物性研究 (ISSN:07272997)

巻号頁・発行日

vol.77, no.5, pp.843-847, 2002-02-20

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この論文は国立情報学研究所の電子図書館事業により電子化されました。

著者

河原 吉伸 津田 宏治 鷲尾 隆 武田 朗子 湊 真一

出版者

一般社団法人電子情報通信学会

雑誌

電子情報通信学会技術研究報告. IBISML, 情報論的学習理論と機械学習 (ISSN:09135685)

巻号頁・発行日

vol.110, no.476, pp.63-68, 2011-03-21

参考文献数

14

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特徴選択は,所与の特徴(パラメータや属性,関数などの集合)の中から問題解決に有効なその一部を取り出すタスクであり,機械学習や統計科学,データマイニングなどにおける最も重要な課題の一つである.この問題は近年,解釈性や計算効率の有用性から,疎な解を誘導しやすいノルムを用いた正則化損失関数最小化の枠組みで議論される場合が多い.損失関数の多くは集合関数として見た場合,劣モジュラ性を有するため,本稿では,特徴選択を劣モジュラ関数最適化として定式化する.これは,最も疎な解を誘導しやすいl_0ノルムを用いた正則化損失関数最小化を直接扱っている事に相当する.著者らは,2分決定図(Binary Decision Diagram; BDD)を用いた解空間の表現,及び,特徴を選択する評価関数の劣モジュラ性を用いた効率的な探索により,厳密解を含む最適性の高い解を列挙する方法を提案する.さらに,提案手法の有用性に関する検証例を示す.

著者

鷲尾 隆

出版者

公益社団法人日本オペレーションズ・リサーチ学会

雑誌

シンポジウム

巻号頁・発行日

no.55, pp.1-12, 2006-03-13