D1-1

大量生産品の組立工程におけるカメラ画像を用いた作業異常動線クラスタリング
木村 隆介(†)，松井貴元(†) ，今沢 慶(†)(†)㈱日立製作所 生産システム研究部

研究対象 大量生産品の人手組立工程
問題点

教育不足や集中力低下による不良品の発生や生産性の低下

問題に対するアプローチと提案方式
カメラ画像から取得した作業者の動線をクラスタリングし，頻出するクラスタに対して対策を立案する

People

現場知見を用いた特徴量の追加

動線間の距離行列[1]組立 組立
エリア4 エリア3

特徴抽出

ｸﾗｽﾀﾘﾝｸﾞ結果

＋

組立 組立
エリア1 エリア2[1] CC Aggarwal and CK Reddy, Data Clustering : Algorithm and Applications, Chapter 15, 2014

組立ｴﾘｱ別出現頻度
エ
ｸﾗｽﾀ
リﾘﾝｸﾞ
ア
1 2 3 4
1作業ｻｲｸﾙの動線長© Hitachi, Ltd. 2016. All rights reserved.

学生優秀プレゼンテーション賞対象
D1-2
非負値行列分解を用いたWeb上の行動パタン解析
出町彰啓(東大・情報理工)

松島慎(東大・情報理工)

Webアクセスの履歴データ

非負値行列分解
Web行動の特徴パタンを抽出

確率的決定リスト
実際の行動とWeb行動の比較

山西健司(東大・情報理工)
user

サイト名

ログ1

Aさん

Car.com

ログ2

Bさん

House.jp

・・・・・・

車に興味があるuserのパタン家に興味があるuserのパタン・・

車に興味があるWeb行動
関連？
車を購買するD1-3

三次元確率セルオートマトンによるドローン交通流モデル

山崎啓介（産総研），柳澤大地（東大）

D1-4: Saliency Mapを用いたCNNブレーキシーン判別器の解析
嶋田達之介1園田翔1[1] 早稲田大学 大学院先進理工学研究科

村田昇1

加藤真平2

[2] 名古屋大学 大学院情報科学研究科

提案①：車両周辺のデータからブレーキシーン認識をするCNNの学習
提案②：Saliency Map(ネットワークの反応)を用いてCNNの解析を行う
LiDARデータ

Convolutional Neural Network→①
画像データ

→→
Saliency Map→②[学生優秀プレゼンテーション賞対象]

Brake ON!
Brake OFF!

Saliency Map(画像上)D1-5 勾配情報を用いた
ベイズ最適化手法に基づく構造最適化
本多淳也（東大）・世古敦人（京大）• 与えた原子組成に対してポテンシャル最小の結晶構造を探索• 大量の局所解 → ベイズ最適化を適用• 目的関数（ポテンシャル）と同時に勾配（力・応力）が観測可-4-4-2-20022

4466• 勾配情報を事後分布の計算に組み込んでベイズ最適化を実行

微分情報なし微分情報ありD1-6

VAEとGANを活用したファッションアイテムの特徴抽出と検索システムへの応用
後藤亮介, 中村拓磨（株式会社VASILY）

画像に属性情報を付与できる検索システムを実現

「Red」
クエリ画像

属性を使わない画像検索

貢献の属性を付与

属性が反映された検索結果• VAEによる特徴量抽出と近傍探索アルゴリズムの組み合わせで実現• GANに属性予測タスクを課すことによる検索精度の向上• 花柄などの細かなパターンも検索結果に反映

D1-7

混合確率的動的モード分解

武石 直也（東京大学）

Dynamic Mode Decomposition (DMD) [Rowley+09, Schmid10, Tu+14]xt ⇡yt ⇡X'j,t ujjX
jj 'j,t uj

e.g. 流体実験 / シミュレーション

xt , y t 2 Cd : measurement: eigenvalue
j 2C: eigenfunction'j,t 2 C
uj 2 C d= 1.00 + 0.00i= 0.92 + 0.21i: dynamic mode

問題点

• 固有関数全体を線形近似• 単一の吸引流域でのみ有効

̶> ダイナミクスを表すモードへの分解

Mixtures of Probabilistic DMDs0X@p(xt |zt = k) = CN'k,j,t uk,j ,j0X
@p(y t |zt = k) = CNjMPDMD

12 AkIk,j 'k,j,t uk,j ,43
2
1

12 AkI

0-1-20.5-30-4-3-2-10

1

23-0.5※ 学生優秀プレゼンテーション賞対象

D1:8 Heterogeneous*Transfer*Learning*

Based*on*Sparse*Coding**(	Source'Domain'),*Projec?on

PS

*(),*

Common' Projec?on
PT
Space''*()

Target'Domain'Dic?onary*********&*Sparse*Representa?on
DA• Source' 'Target'•'Domain''''''• P'''''','''''''',''''''S PT D'Heterogeneous'()''(Instance'Transfer),''''D1-9 集計データに基づく人流グラフ推定技術の検討
田中佑典, 岩田具治, 倉島健, 戸田浩之, 上田修功 （日本電信電話株式会社）

観測点が空間的に疎な状況における集計データに基づいて動線抽出問題１：観測点が少ない！

問題２：個人を追跡できない！

工夫点：移動時間を考慮できるようモデルを拡張
 利点：プライバシーを保護しつつ動線抽出が可能Support Transfer Machines: Preserving Error Margin
D1-10
Classification
Error Margin

Regression
Error Margin

Song Liu, The Institute of Statistical Mathematics

Two main assumptions in Transfer Learning:• Parametric Similarity• Sample Similarity✓ Natural, easy to encode in algorithms✖ Requires same parametric/sample domain
Transfer Error Margin• Parametric Invariant!
• Sample Invariant!
Error margin is just a unit-less scalar.

Support Transfer Machines• Convex optimization• Can be mixed with Parametric/Sample transfer

16/11/16

D1-1119, 2016.11.16

19,

○HSMM

1
12a a
S1c c c cS3b b
S2dS4eS5timeaa b bc c c cd eS1 S6 S2S3S4 S5time

２段階転移学習を用いた
DCNNによるびまん性肺疾患の識別鈴木 藍雅†a, 鈴木 聡志†b, 木戸 尚治§, 庄野 逸†b† 電気通信大学 a 情報理工学部, b 情報理工学研究科,(D1-12)§ 山口大学大学院 医学系研究科

転移学習 (transfer learning)

目的とは異なるデータで学習した結果を転用し、識別器の性能向上を図る学習テクニック
２段階の転移学習を行い、本来大量のデータが必要なDCNNによる識別手法を少数データ(≃ 𝟏𝟎𝟎𝟎𝟎)に適用
特徴表現を可視化
転移学習によってDCNNが有効な特徴表現を獲得

入力画像

転移学習なし 2段階転移学習
学生優秀プレゼンテーション賞対象r

D1-132E••mM0ei
lrbiM
0ai

M

01

1i

D1-14: サンプル間類似度の推定によるニューラルネットの新しい解釈法の提案
小山田創哲（リクルートテクノロジーズ/産総研/京大），石井信（京大）

ニューラルネットワークを用いたモデルは，様々なタスクにおいて高性能を示している
一方で，実用上においてはその解釈性の乏しさが問題となる．本研究では，ニューラルネットワークの学習時の挙動から，サンプル間のモデルにおける類似度を推定することによる新しい解釈法を提案する．また提案手法について，系列予測タスクでの有効性を評価した．
誤った文This will , if not already , caused problems as there are very limited spaces for us .

修正された文NNベースの誤り訂正？

ぜなThis will , if not already , cause problems as there is very limited space for us .

学生優秀プレゼンテーション賞対象

D1-15

学生優秀プレゼンテーション賞対象

L0ノルム最適化に基づく判別分析法の開発と高次元データへの適用

伊藤紀基（電通大），佐藤匡（電通大/学振），樺島祥介（東工大），宮脇陽一（電通大）

・高次元データにおける問題
オーバーフィッティング
特徴量選択法・提案手法

L0ノルム最適化手法

IHTｃ（Iterative hard thresholding for classification）

・シミュレーション結果

D1-16: 確率的ブロックモデルの尤度への補正とグラフクラスタリング
茨城大学

押野怜依

竹田晃人

目的：確率的ブロックモデルを利用したグラフクラスタリング

モデルによる単純な推定では適切なクラスタリングを行えない場合がある
提案法：確率的ブロックモデルの尤度への補正補正によるクラスタリング結果への影響を確認する• より適切なクラスタリングを行えるか• クラスタ数を自動的に決定できるか
学生優秀プレゼンテーション賞対象

D1-17

第19回情報論的学習理論ワークショップ

SPOTLIGHT
 Propose a unified video data modelingframework using nonparametric topicmodels.
 Incorporate a time-dependency mechanism
into nonparametric topic models formodeling neighboring video frames.
 Develop a more flexible symmetriccorrespondence method to handle video
multimodal data enriched with image dataand speech data within nonparametric
topic models.

?a{mvZ>YTOK
Bag$of$Wordsj{hUNZUls{uvmikD"18•  | :' 08zgok_`^";26fyh{}• . )|NTTdqslc{ety4326 }a{mvZ>YTOKBoWj{hUA
1C&[Yoshikawa+&2014]:&BoWj{h-UrjvQ+8I9F&:&7T%BIHH\&&ls{uvmikx{b|GWn{fpkwy}

A
1:&<@$*Q7I ,/TQJ\&:&BoWj{h-Uls{uvmikVEX[SF#&*?a{mvZ>YTOKBoWj{h-Uls{uvmik••

BoWj{hTLPD(=!*R5HM]U+8&<@$*Q7I ,/TQJ\

D1-20: 自然勾配近似法としてのバッチ正規化
東京大学•

情報理工学研究科
2.3

木脇太一

現在までの研究

バッチ正則化（BN）という
DNN学習効率化手法(Ioffe&Szegdy, ICML15)と自然勾配法(Amari, Neur. Comp.,98)との関係性を定性的・定量的に議論

図 2: log10 |mk,k+1| のラスター図．上段が BN をjı̂使った結果，下段が BN を利用しない結果．ラスターの縦軸が j に横軸が ı̂ に対応．

Fisher 計量によりパラメータ更新方向を補正する NG化させる影響を取り除く方法だと言える．以上の考

D1-21•r

•

ruesv
F

•

Post-Selection Inference ,val)feature1 = 1)feature2 > 0.5)530v

(feature3 > 1()(feature4 < 520)

10Ts(30

/D1-220 #>C9E<F7BE) (5D8=A4E?;:E6+3213& ," *-!

 '%$ 78<@ $.

m-“flight”“animal”“tiger”“flight”“animal”“tiger”“flight”“tiger”“animal”

at“flight”“tiger”“animal”onD1-23 ノルム制約付き行列分解に基づいた
行列補完問題に対する汎化誤差の導出
森富賢一郎・畑埜 晃平・瀧本英二（九州大学）

行列補完問題

𝑋

1

23

4

5

0.7

0.2

0.9

0.8

0.7

0.7?

0.9

0.1

0.3

0.5

0.2

0.90.3?

0.5

0.7

00.3

0.73?

0.90.8?

0.1?

0.5?

0.7

0

提案手法

𝒳=

1

254𝑋

• ユーザーの振舞いは少数の典型ユーザの線形結合• ノルム制約付きの行列分解でモデル化

𝑋＝

𝑈

典型ユーザーの結合係数×

𝑉T

典型ユーザーの振舞い

主結果• 仮設クラス 𝒳 を用いた場合の汎化誤差の導出• 協調ランキング問題への応用
学生優秀プレゼンテーション賞対象

D1-24(Diﬀerence of Convex functions)

スパース正則化問題に対する加速近接DCアルゴリズム
東野 克哉 (東京大学)・武田 朗子 (統計数理研究所)・後藤 順哉 (中央大学)

スパース正則化問題

minimizex Rnf (x) + g(x)損失関数 正則化項

B•

f (x) ：滑らか (二乗損失, ロジスティック損失, ...)

•g(x) ：非凸, 滑らかでない (capped-L1, MCP, ...)

停留点を効率的に求める解法の提案
提案手法：加速近接DCアルゴリズム (効率的 & 非凸な場合も適用可)＝DCアルゴリズム [Pham Dinh 86]+•(非効率的)あ加速近接勾配法 [Beck & Teboulle 09](凸な場合のみ)あ(学生優秀プレゼンテーション賞対象)

D1-25:word2vec を用いた商品レビューの評価値予測の改良

本間明紀（茨城大学）， 竹田晃人（ 茨城大学）
$& '"(%'目的• 楽天市場のレビュー文から評価値をクラスタリング

手法
word2vecCNN
ニューラルネット

#(!:  #(!
  , 

D1-26: Robust Quadratic Programming for Price Optimization
Akihiro Yabe, Shinji Ito, Ryohei Fujimaki (NEC)
Day

1

2

3…

Product 1¥100 * 10¥90 * 15¥110 * 7…

Product 2¥100 * 10¥100 * 8¥100 * 11…

Product 3¥100 * 10¥100 * 8¥100 * 11…

Revenue

¥3000

¥2950

¥2970

…

Goal: Maximize revenue with best pricing strategy
Pricing strategy: 𝑥 ∈ 𝗥𝑛
True Sales quantity : 𝑦 = 𝐴∗ 𝑥 + 𝑏 ∗ ∈ 𝗥𝑛
True Revenue maximization: max 𝑥 ⊤ 𝑦 = 𝑥 ⊤ 𝐴∗ 𝑥 + 𝑏 ∗ ⊤ 𝑥𝑥->Quadratic Programming (QP)
Issue: How to avoid risky strategy caused by 𝐴∗ ← 𝐴
Contribution: Robust formulation and Robust QP algorithm[D1-27]

変分推論のための確率勾配リスケーリング
大塚 琢馬 (NTT), 石黒 勝彦 (みらい翻訳)• 変分推論: 確率的勾配法で最適化
min 𝔼𝑞 𝑧;𝜆𝜆𝑞 𝑧; 𝜆ln𝑝 𝑥, 𝑧

• 手法
パラメータ空間の幾何 (自然勾配)
確率勾配リスケーリング (AdaGrad, Adam, AdaDelta etc.)• 実験: SVI, black box VI, VAE

非負値行列分解における変分自由エネルギーの観測行列数に関する漸近挙動について

D128幸島 匡宏, 渡辺 澄夫(東京工業大学)

因子行列Bのハイパーパラメタ本研究では, 非負値行列分解の変分ベイズ学習における変分自由エネルギーの漸近挙動の解析を行いました.
ハイパーパラメタの設定値によって学習結果が大きく変わる相転移現象の存在とその構造を明らかにしました.
IB？

変分自由エネルギー

学習結果の変わる
境界線
冗長因子残存解

主要項

冗長因子除去解？

IA

エントロピー

観測行列数（左図境界線より上の領域）（左図境界線より下の領域）

因子行列Aのハイパーパラメタ

結果の詳細はポスター番号D1-28まで！

ALTERNATIVE TARGETS FOR
BUILDING BETTER LEARNERS
Matthew J. Holland, Kazushi Ikeda (NAIST)

D1-29
学生優秀プレゼン賞
対象

00.20
0.15
0.05

50.10

3530
20
1015

Frequency

1510

新しい位置パラ：
裾に敏感過ぎず

510000

15000

20000

25000

Velocity (km/s)

30000

35000

2.0

2.5

3.0

3.5

4.0

0.00

0

Frequency？

2520？

0.25

状況： 事前知識なし。sub-Gaussian か heavy-tailed か定かならず

Sepal width (cm)

0∗

24810

∗

|!
xn − Eµ x| ≤ | !
xn − θ | + | θ − Eµ x| .
" #$ % " #$ %
頑健？

6択
選ル
モデ
今回：統計的性質の解析 + 数値実験で優位性を確認
回避
バイアス微小？

D1-30

Selective Inferenceによる異常標本を考慮した2標本検定

井上 茂乗, 梅津 佑太, 中川 和也, 竹内 一郎 (名古屋工業大学)

正常群

異常群

異常標本
• データに基づく異常標本の検出• 正常群 vs. 異常標本のSelective Inference
学生優秀プレゼンテーション賞対象