Search Results 1-20 of 44

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  • A Machine Learning-Based Method for Detecting Malicious JavaScript Using Nested Structure Based on Abstract Syntax Tree  [in Japanese]

    佐野 涼太 , 花田 真樹 , 早稲田 篤志 , 村上 洋一 , 布広 永示 , 折田 彰 , 関口 竜也

    コンピュータセキュリティシンポジウム2019論文集 (2019), 436-442, 2019-10-14

    IPSJ 

  • Evaluation of Overflow Probability of Bayes Code in Moderate Deviation Regime

    SAITO Shota , MATSUSHIMA Toshiyasu

    … We investigate the behavior of the overflow probability of the Bayes code. … Our result clarifies that the behavior of the overflow probability of the Bayes code is similar to that of the optimal non-universal code for i.i.d. …

    IEICE Transactions on Fundamentals of Electronics, Communications and Computer Sciences E100.A(12), 2728-2731, 2017

    J-STAGE 

  • Evaluation of the Bayes Code from Viewpoints of the Distribution of Its Codeword Lengths

    SAITO Shota , MIYA Nozomi , MATSUSHIMA Toshiyasu

    … This paper considers universal lossless variable-length source coding problem and investigates the Bayes code from viewpoints of the distribution of its codeword lengths. … First, we show that the codeword lengths of the Bayes code satisfy the asymptotic normality. … Second, we show that the codeword lengths of the Bayes code satisfy the law of the iterated logarithm. …

    IEICE Transactions on Fundamentals of Electronics, Communications and Computer Sciences E98.A(12), 2407-2414, 2015

    J-STAGE 

  • Fundamentals of Spatial Coupling and its Applications  [in Japanese]

    TAKEUCHI Keigo

    空間結合とは,確率伝播法に基づく反復アルゴリズムの性能をベイズ最適な性能まで高めるためのファクターグラフの結合方法である.本講演では,符号分割多元接続(CDMA)方式と呼ばれる通信システムを例にとって,空間結合の基礎を概説する.過負荷なCDMAシステムと圧縮センシングとの関係についても議論する.

    IEICE technical report. Signal processing 114(191), 27-28, 2014-08-21

  • Non-Achievability of Asymptotic Minimax Regret without Knowledge of the Sample Size

    WATANABE Kazuho , ROOS Teemu , MYLLYMAKI Petri

    正規化最尤(NML)符号は最悪ケースの符号長を最小化するミニマックス最適性を持ち,その符号長によるモデル選択規準が開発されているものの,多くの学習モデルにおいて,その計算は困難である.本研究では,NML分布を近似することを考え,近似がデータ数nに依存しない場合,強い意味での漸近的ミニマックス性が達成されないことを示す.また,多項分布モデルにおいて,nに対する単純な依存性を持つディリクレ事前分布を用 …

    電子情報通信学会技術研究報告 : 信学技報 112(452), 61-67, 2013-03-04

  • OS1428 Evaluation of Ductile Fracture Using GTN Model in Commercial FEA Code  [in Japanese]

    TAKAZAWA Hidekazu , IWAMATSU Fuminori , MIYAZAKI Katsumasa

    … Estimation of ductile fracture behavior using GTN model in commercial FEA code was evaluated. … Material properties of GTN model were calculated from measured and simulated load-displacement curve with inverse analysis based on Bayes' …

    The Proceedings of the Materials and Mechanics Conference 2013(0), _OS1428-1_-_OS1428-3_, 2013

    J-STAGE 

  • Article Structure Construction Support System by Bayes Code  [in Japanese]

    UTO Masaki , UENO Maomi

    … る.具体的には,過去の優良論文100件の論文構成を論文要素カテゴリーの系列データとし,それがm重マルコフ情報源に従うと仮定する.多重度の推定法として,情報論的アプローチでは,ベイズ符号語長(Bayes code length)最小化による推定法が高精度であると知られている.しかし,本論文で扱うようなデータ長の短いデータから学習する場合,多重度の増加に伴いベイズ符号語長が単調減少し,多重度を正しく推 …

    The IEICE transactions on information and systems (Japanese edetion) 94(12), 2069-2081, 2011-12-01

    References (31)

  • On Evaluation of Stochastic Complexity based on Bayes Code and Its Applications to Model Selection  [in Japanese]

    TAKEISHI Yoshinari , KAWAKITA Masanori , TAKEUCHI Jun'ichi

    混合ガウス分布に関する確率的コンプレキシティをベイズ符号の符号長により評価し,モデル選択の実験を行った.混合ガウス分布はデータのクラスタリングなど,機械学習のモデルとしてよく用いられる分布の一つである.混合ガウス分布におけるベイズ符号の符号長は一般に計算困難であるが,本論文ではラプラス近似とモンテカルロ法を用いることにより,実用的な計算時間で比較的精度の良い近似を行う方法を提案する.また,この方法 …

    IEICE technical report 111(193), 9-14, 2011-08-29

    References (17)

  • On Evaluation of Stochastic Complexity based on Bayes Code and Its Applications to Model Selection  [in Japanese]

    TAKEISHI Yoshinari , KAWAKITA Masanori , TAKEUCHI Jun'ichi

    混合ガウス分布に関する確率的コンプレキシティをベイズ符号の符号長により評価し,モデル選択の実験を行った.混合ガウス分布はデータのクラスタリングなど,機械学習のモデルとしてよく用いられる分布の一つである.混合ガウス分布におけるベイズ符号の符号長は一般に計算困難であるが,本論文ではラプラス近似とモンテカルロ法を用いることにより,実用的な計算時間で比較的精度の良い近似を行う方法を提案する.また,この方法 …

    IEICE technical report 111(194), 9-14, 2011-08-29

    References (17)

  • On Evaluation of Stochastic Complexity based on Bayes Code and Its Applications to Model Selection  [in Japanese]

    武石 啓成 , 川喜田 雅則 , 竹内 純一

    … ある.混合ガウス分布におけるベイズ符号の符号長は一般に計算困難であるが,本論文ではラプラス近似とモンテカルロ法を用いることにより,実用的な計算時間で比較的精度の良い近似を行う方法を提案する.また,この方法で求めた値をモデル選択に応用し,その性能を他の手法を用いた場合と比較する.We evaluate stochastic complexity of Gaussian mixture by Bayes code length, and apply it to the model selection …

    研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア(CVIM) 2011-CVIM-178(2), 1-6, 2011-08-29

  • Automatic DPC Code Selection from Discharge Summaries Using Several Machine Learning Methods  [in Japanese]

    OKAMOTO Kazuya , UCHIYAMA Toshio , TAKEMURA Tadamasa , ADACHI Takayuki , KUME Naoto , KURODA Tomohiro , UCHIYAMA Tadasu , YOSHIHARA Hiroyuki

    … A DPC code expresses a primary disease, a complication, and procedures, etc. … Since, in the hospitals, the medical fee of each case is calculated based on one DPC code, each case must be classified into one DPC code. … Therefore, automatic DPC code selections using machine learning are being studied. … evaluated automatic DPC code selections from discharge summaries using a vector space method. …

    Transactions of Japanese Society for Medical and Biological Engineering 49(1), 40-47, 2011

    J-STAGE  Ichushi Web 

  • Flexible SAR Prediction System using KNIME

    Takada Naoto , Kitajima Daisuke , Okada Takashi

    本研究では,KNIMEを用いて,各種の変更に対応できる柔軟な構成の構造活性相関予測システムの構築を目的としている。KNIMEの視覚的な計算処理ワーク・フロー作成機能を用い,JPythonのノードを利用することで,フラグメント生成や記述子選択といった構造活性相関予測に必要な段階を柔軟に改良することができた。予測のためのいくつかのモジュールを変更した予測結果を紹介する。

    Proceedings of the Symposium on Chemoinformatics 2010(0), JP02-JP02, 2010

    J-STAGE 

  • An Optimum Decision Algorithm for MIMO Channel Enhancement

    John F An , Justin Wu

    IEICE Proceeding Series (51), 1266-1269, 2009

    DOI 

  • Text Data Compression by Bayes Coding Algorithm  [in Japanese]

    NAKANO Akira , KOIZUMI Daiki , MATSUSHIMA Toshiyasu

    ベイズ符号は,情報源の確率分布のクラスは既知であり,そのパラメータは未知である場合のユニバーサル情報源符号化法で,ベイズ基準の下で冗長度を最小にする符号である.Context Tree情報源に対してベイズ符号を実現する手法として,逐次型ベイズ符号化アルゴリズムがあり,その必要メモリ量を削減したアルゴリズムとして改良型ベイズ符号化アルゴリズムがある.これらを用いてテキストデータを圧縮した際,モデルや …

    IPSJ SIG Notes 110, 15-22, 2007-01-23

    References (8)

  • Naive Mean Field Approximation for Sourlas Error Correcting Code

    TAKATA Masami , SHOUNO Hayaru , OKADA Masato

    … Solving the error correcting code is an important goal with regard to communication theory. … To reveal the error correcting code characteristics, several researchers have applied a statistical-mechanical approach to this problem. … In our research, we have treated the error correcting code as a Bayes inference framework. …

    IEICE transactions on information and systems 89(8), 2439-2447, 2006-08-01

    References (13)

  • A Study of Bayes Coding for i.i.d. Sources with Consideration of the Generating Patterns of the Symbols in the Source Alphabet  [in Japanese]

    NANMO Ryunosuke , KOIZUMI Daiki , MATSUSHIMA Toshiyasu

    情報源の確率分布のクラスのみを仮定し,パラメータが未知である場合を扱うユニバーサル符号の中で,ベイズ符号は冗長度をベイズ基準の下で最小にする符号である.従来のユニバーサル符号の研究の多くは,アルファベットの中の記号が全て出現する情報源を考えているが,現実のデータでは情報源から全ての記号が出現するとは限らない.そこで,記号の出現パターンが未知の場合の符号化を考える必要がある.このような観点から,記号 …

    IEICE technical report 106(184), 25-30, 2006-07-20

    References (6) Cited by (1)

  • Redundancy of Bayes Codes for Nonstationary Sources with Piecewise Constant Parameters  [in Japanese]

    SUKO Tota , MATSUSHIMA Toshiyasu , HIRASAWA Shigeichi

    情報理論とその応用シンポジウム予稿集 = The proceedings of the Symposium on Information Theory and Its Applications 27(2), 523-526, 2005-12-14

    References (12)

  • An Algorithm of Bayes Coding for FSMX Sources to Reduce Required Memory Size  [in Japanese]

    NAKANO Akira , KOBAYASHI Naoto , MATSUSHIMA Toshiyasu

    ベイズ符号は, 情報源の確率分布のクラスは既知であり, そのパラメータは未知である場合のユニバーサル情報源符号化法で, ベイズ基準のもとで冗長度を最小にする符号である.FSMX情報源に対してベイズ符号を構成するアルゴリズムとして, 松嶋らのアルゴリズムが提案されている.このアルゴリズムでは文脈木を用いて符号化確率を計算するが, 長さnの系列を符号化する際に必要なメモリ量は理論的にO(n)で与えられ …

    IEICE technical report. Information theory 105(191), 47-52, 2005-07-15

    References (4) Cited by (1)

  • Redundancy of Bayes Coding for Nonstationary Sources with Piecewise Constant Parameters  [in Japanese]

    SUKO Tota , MATSUSHIMA Toshiyasu , HIRASAWA Shigeichi

    本研究では,情報源の分布のクラスのみ仮定し,パラメータについては未知である場合のユニバーサル情報源符号化について扱う.その中でもベイズ符号は,ベイズ基準のもとで冗長度を最小にする符号として知られている.近年,非定常な情報源に対するベイズ符号の研究が数多く行われている.その一つに,一定区間では定常なパラメータを持つが,ある時点でパラメータの値が突然変化する情報源に対する研究がある.この情報源は個々の …

    IEICE technical report. Information theory 104(229), 23-28, 2004-07-22

    References (13)

  • A Study on Context Tree Weighting Method for Non-Stationary Source  [in Japanese]

    HISATOMI Tatsuya , KURIHARA Masazumi , YAMAGUCHI Kazuhiko , KOBAYASHI Kingo

    情報源の分布のクラスのみを仮定し,そのパラメータは未知である場合にベイズ符号は冗長度を最小にする符号である.文脈木重みづけ法[1]は文脈木を用いてベイズ符号を構成するアルゴリズムであり,文脈木を動的に作成することによって任意の深さのFSMX情報源に対してベイズ符号を構成することができる.しかし,非定常な情報源に対して文脈木重みづけ法を適用するためには文脈木にある過去の情報源のデータを消去しなければ …

    Technical report of IEICE. ISEC 103(713), 1-5, 2004-03-09

    References (8)

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