心拍変動解析と SVM に基づいた
睡眠時無呼吸症候群
スクリーニングシステムの開発〇仲山千佳夫

京都大学 ヒューマンシステム論分野研究室
R-R Interval

心拍データ

アプリでの解析

D1-31にて実機を用いたデモを行います※学生優秀プレゼンテーション賞対象

Model Selection on Pairwise Hidden Markov
D1-32
Models using Factorized Information Criterion,

1Waseda University, 2AIST-Waseda CBBD OIL

Question - What is the “best” model for biological sequence alignment?

sequence X

C--TAGGGGATCGAATCAAATACG

sequence Y

CATTAGGAAATCGAATC----ACG
Y-insertion

substitution

X-insertion

How? - Maximization of Factorized Information Criterion (FIC)
on Pairwise Hidden Markov Models (PHMM)

Find the best modelconfigurationy-e

1y3o3

N

1yP3ryyosDP3t()

B3fcey eyc3aP3106

[Wang+; JASA’87]
・ネットワークのリンク生成過程をパラメトリックに生成モデルでモデル化
・ネットワークから「静的なコミュニティ構造」が発見可能

・リンク生成過程をノンパラメトリックに判別モデル (SVM) でモデル化・ネットワークから「状況に応じたコミュニティ構造」が発見可能

SVM

SBM
Variational Inference

Quadratic Programming[Zhu+; JMLR’14]

Max-Margin SBM
Variational Inference & Quadratic Programming

1

2345

10.5 0.7 0.7 0.7 0.4

120.3 0.5 0.7 0.4 0.6

230.3 0.3 0.5 0.6 0.6

240.3 0.6 0.4 0.5 0.4

350.6 0.4 0.4 0.6 0.5

2

※学生優秀プレゼンテーション賞対象

D1-36
横井祥*, 持橋大地**, 岡崎直観*, 乾健太郎**東北大 **統数研

コーパスから知識 (e.g., P→Q) を取り出す際 自然言語文に含まれるノイズを取り除く必要がある
自然言語処理でよく見られる問題設定

入力：木 (＝文) のペアの集合
枝刈り
出力：根付き部分木のペアの集合
ペアをペアたらしめている “コア” の部分(＝自己相互情報量の高い部分構造ペア)を取り出したい

カーネルを用いた独立性尺度により高次元空間で確率変数対の従属性を最大化

(((XX

X

have,with Johndinnerbig
at Italianhave
restaurant
lunch
have
troublefalling
asleep,,

fullX

very
fullX
sadX

extremely)))[D1-37] 確率的決定則について
NTT コミュニケーション科学基礎研究所 村松 純
NTT 未来ねっと研究所 三宅茂樹

ベイズ決定則! 観測データ Y からこれと相関のあるラベル X の値を判定する問題を考える.
! 事後確率最大決定則は誤り確率を最小にする.
確率的決定則! 判定を確率的 (ランダム) に行うことを考える.
! 事後確率分布を用いた確率的決定則の誤り確率と事後確率最大決定則の誤り確率の関係を議論する.
! 情報圧縮の復号アルゴリズムへの応用について触れる.
[おことわり] 本ポスターの完全版を来月開催されるの情報理論とその応用シンポジウム(SITA2016) にて発表する予定です (予稿あり).

-‐‑‒

1 -‐‑‒93D/••-‐‑‒  条件付き確率場を用いた自然言語文章からの上位下位関係抽出
平松淳, 若林啓 (筑波大学)

目的
自然言語文章からのD1-40* 学生優秀プレゼンテーション賞対象

isA(富士山, 山)
isA(Ruby, 言語)

上位下位関係の自動抽出

提案手法
上位下位関係抽出を系列ラベリング問題とみなす関連研究
ルールベース [Hearst+, 1992]（精度が低い）頻度ベースの反復学習 [Wu+, 2012]（大規模なコーパスが必要）-> isA (Ruby, 言語)D1 光干渉断層計による網膜層厚※ 本研究はJST-CREST
からの緑内障患者の視野推定について-41の一部として行われた学生優秀プレゼンテーション賞対象〇上坂俊允, 森野佳生, 村田博史, 朝岡亮, 山西健司(東大, CREST)
目的

アプローチ

網膜層厚からの各点視野感度推定

非教師データをも用いて各ドメインで特徴量を抽出

背景・視野感度の測定は臨床現場にとって負担
緑内障病状のヘテロ性を・網膜情報を用いた視野上考慮した教師データの選別
各点感度推定法がまだ無い・視野のみ, 網膜のみを計測した非教師データの存在

視野感度

網膜層厚

特徴量

異なるドメインの特徴量をつなぐ潜在変数モデル学習

共通因子
網膜層厚
特徴量

視野特徴量
予測対象(欠損)

特徴量から視野データ復元
各視野点上の予測を実現

傾向の似た眼を選別アンサンブル木モデル解釈のためのモデル簡略化法
eonIeTNT• s• rfgbB

9Gaibhnd

/:
tH/

u4

D-DDDDD-2D

D1-43!"#$%&'()'*)+,-./012
チームスポーツフォーメーション特徴量の⾃動抽出!" #$, %& '(, )* +, -./012! 目的︓チームスポーツに対するフォーメーション解析の⾼度化! ⽅法︓非負制約付きスパースコーディングによる特徴量の⾃動抽出!"! 変換フェーズ︓3456789:
選⼿密度情報を算出

./

,-

1.4
1.2
1.0
0.8
0.6
0.4
0.2
0.0

345612

選⼿密度12"#$%&'()*(+*,-./

基底選⼿密度!/0（特徴量）

0 .0 0 3 00 .0 0 2 50 .0 0 2 00 .0 0 1 0

0 .0 0 1 5,-0 .0 0 0 5

1 算出フェーズ︓得られた辞書を⽤いた特徴量-;<2=>?

!"#$%&'()"#*+./

0 .0 0 0 0

基底選⼿密度!"#$%&'(')*+,-.

!"#$%&'("#$%)特徴量*)2+,%

0 学習フェーズ︓
選⼿密度情報を⽤いた辞書学習

644000644100644200644300644400644500644600f_idT[-1, 1]!"#$%&!"#$3456789:-;)<=->?@A%&'(!!"#$%&'$()'$(*(+,-./01234解釈可能な統計モデルをスケーラブルに学習させるためのデータ圧縮法 Poster id : D1-44
田部井靖生(東工大・JST-PRESTO) Joint work with西郷浩人, 山西芳裕 (九大), Simon, J. Puglisi (ヘルシンキ大)KDD’16 Research TrackXDyNNO(ND)

>>

DO(N)

O(D)

• データ行列のメモリに比べてラベル列と学習アルゴリズムのメモリは圧倒的に小さい• 圧縮された行列上で学習アルゴリズムを動作できれば、ス
ケーラブルにモデル学習可能• 文法圧縮されたデータ行列上でPLS回帰モデル学習アルゴリ
ズムを実装 (例 : 125GBのデータを4GBに圧縮可能)

D1-46 パラメータの漸近予測によるニューラルネットワーク学習の高速化
学生優秀プレゼンテーション賞対象

高瀬朝海・栗原正仁・小山聡 （北海道大学 情報科学研究科）

重みの値

予測値

終了

×
開始

時間0
事前学習 t1

学習を省略 t2

本学習

各重みの時系列データを曲線で近似し、予測値を計算
学習を部分的に省略することで、学習時間を短縮

[D1-47] Riemannian stochastic variance reduced gradient
Hiroyuki KasaiHiroyuki SatoBamdev Mishra(The University of Electro-Communications)(Tokyo University of Science)(Amazon Development Centre India)! Propose Riemannian SVRG (R-SVRG), and!

Extend SVRG in the Euclidean into Riemannian manifolds.

! Give two analyses;!
!

Global convergence analysis, andLocal convergence rate analysis.

! For two settings;!
!

Exponential mapping and parallel translation, andRetraction and vector transport.

Scalable Clustered Multi-task Learning[D1-49]
⾕本 啓，本橋 洋介 (NEC)p=2© NEC Corporation 2016

D1-50:ラベルなしデータを活用した最新の分類器学習法
熊谷充敏（NTT），岩田具治（NTT）
NTT Confidential

背景：• 多くのドメインで分類器の性能は経時劣化してしまう• 主要な要因は、新たな特徴量の増加とデータ分布の変化

事前に得られたラベルありデータに加え、最新時刻に得られたラベルなし
データを用いて、両問題を解決する分類器学習法を提案する
キーワード：欠損値補完、密度比推定、半教師あり学習、転移学習
Copyright©2016 NTT corp. All Rights Reserved.

0頻出パタンマイニングに基づく
線形予測基底の選択

D1-51 李 太斗，松島 慎，山西 健司（東大，CREST）
知識発見
••

予測精度

単純なモデル
解釈性••

複雑なモデル信頼性

提案手法

単純な基底関数を組合わせ，解釈性と複雑さを両立
交通リスクマイニング

教師付き
学 頻出パタンマイニング 基

習
データ

基底関数の有用性をp値で判断・全列挙するアルゴリズムを提案

学生優秀プレゼンテーション賞対象

知L1-正則化学習
底識
関発
解釈性の高い数見学習器群

本研究はJST-CRESTの一部として行われた学生優秀プレゼンテーション賞対象

D1-52

機械学習を用いた表情判定のためのAction Unit最適化
大澤 愛喜，宇都 雅輝，植野 真臣

顔表情認識のアプローチ（電気通信大学）

AUから表情の推定

1. 顔の特徴量（Action Unit: AU）を抽出

既存手法

恣意的に選択したAUに基づき推定推定精度が最適化される保証はない
2. 推定されたAUに基づき表情を判定
AU6+

AU12,AU25

判定

喜び

本研究の目的機械学習手法を用いて、予測を最適化するAUを選択

D1-53

検索キーワードの検索頻度を考慮した商品検索のランキングモデルの構築
齋藤 祐樹 (ヤフー株式会社)••

 %7/1:FK=K? %=LJLD8 %,9+7IK?BLH6;4•%8 .EAD><G8$
08$ 7460:%,

-'

EAD><G!

•&7%,725*;)3:
*8:• CL@;".5!8;#(BLH><G%><GD1-54: 単語の分散表現の逐次的学習鍜治伸裕 小林隼人（ヤフー株式会社）• 既存の単語の分散表現学習は逐次学習が困難•

ツイートなどの増加し続けるデータからの学習は非効率• Skip-gram model with Negative Sampling （SGNS）をオンライン学習アルゴリズムに拡張•

単語の分散表現学習としては初のオンラインアルゴリズム

効率的な実装: weighted reservoir sampling による実時間処理
オンライン最適解がバッチ最適解に確率収束する理論的な解析:
ことを証明

大規模な実験: 理論検証、バッチSGNSとの比較

TV-priorを用いた圧縮センシングによるSparse-view X線CT画像再構成の性能検討

D1-55

菅 智徳,鄭 黎褞,
井上 真郷（早稲田大学）

提案手法

Sparse-view X線CT

複数のTV-priorを組み合わせる

Ｘ線をまびいて投影する

1. anisotropic-TV
𝑓 𝑎𝑛𝑖𝑠𝑜𝑇𝑉 = ෍ 𝛻𝑥 𝑓 𝑖,𝑗 + 𝛻𝑦 𝑓𝑖,𝑗𝑖,𝑗

少ない投影データからCT画像の再構成を目指す

2. Pseudo-TV

圧縮センシング𝑓መ = argmin ||𝑔 − 𝐶𝑓||22 + 𝜆𝑡𝑣 ||𝑇𝑉 𝑋 ||1𝑖, 𝑗

𝜽𝑔=

投影データ

C
変換行列

結果

𝑓
CT画像

画像によって、よく効くTV-priorが異なる※学生優秀プレゼンテーション賞対象

D1-56
畳み込み半非負値行列因子分解と，記述長最小原理に基づく基底数推定法
学生優秀プレゼンテーション賞対象 ○鈴木 惇1, 山西 健司1,2 1: 東京大学 2: CREST

Given: 多次元時系列データ

Get: 時間連続な特徴

時刻

基底1

・パラメータ推定アルゴリズムの提案
・基底数推定法の提案

基底2

Experiments ‒Transfer Learning
3D! !  "• 9d UY) ! U S % Me % D? R[ RMM P MR P UbU S= a
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4$',&
Experiments
Learning• 9dUY!

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D cM P
Ba [R T MOW k -1
Ba [R T MOW k -1
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9b e ,((! MOW ( [ ((! MOW 0k mean speed+Bb MW T [ [kmeanspeed!l( g9 bU [ Y9 bU [ Y
7[Y M U [ [RF NM
7[Y M U [ [R!l( %g MU U S Ne 85SS
MOW ( MU P ).
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IU T[a%F MU
U S(IU T% MU U S
UY) ! U S % Me % D? R[ RM

Appendix

rewards• 9d
UYCNN

-(! R% Me % D? R[MOU S NM

D cM P
Ba [R T MOW k -1
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D1-59

Daniel Andrade, Graduate University of Advanced Studies (SOKENDAI)*B
Kenji Fukumizu, The Institute of Statistical Mathematics.
* The first author is also a member of NEC Data Science Research Laboratories

ラベル伝播法はいつ失敗するか？ネットワーク生成モデルとしての解釈.+H

E5/9(,B/9(-'J=AC"G< FI<$%71-'K=AC 2@ 4&FI<3)<1-'K

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D1-61: 教師なし異常検知器に対する誤検知情報のフィードバック手法
山中 友貴, 山田 真徳 (NTTセキュアプラットフォーム研究所)

NTT Confidential

 VAE等の再構成誤差に基づいた教師なし異常検知
正常状態正常状態にまぎれた異常検知漏れ！

正常状態にまぎれた異常状態の誤検知を防止したい 少数の異常データを用いて異常状態の学習を阻害する方法を提案
損失関数を改変し学習を阻害

Copyright©2016 NTT Corp. All Rights Reserved.

0奈良先端大 自然言語処理学研究室 D3 椿真史

D1-62

進化情報と物理情報を用いたタンパク質の立体構造予測と立体構造情報からのタンパク質生成

入力：タンパク質（任意長のアミノ酸配列）

出力：構造ラベルGLSAAQRQVIA・・・ISGLQS
入力：タンパク質中の全アミノ酸ペア

GL

5Å20Å

SA A …

出力：全アミノ酸間の距離8Å

EM R…

入力：3次元内部座標系列（Z-matrix）

・・・

L

Q

S
出力：アミノ酸配列

GLSAAQRQVIA・・・ISGLQS

タンパク質の進化情報、螺旋構造とシート構造が形成する物理的制約、アミノ酸の間接的な相互作用を考慮しモデル化したニューラルネットワークを提案
学生優秀プレゼンテーション賞対象

第19回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2016)

D1-63: 時系列データの周期成分分解と位相推定
松田 孟留（東京大・情報理工），駒木 文保（東京大・情報理工&理研・脳センター）

提案手法

時系列データの背後にある振動子を取り出す手法を開発
神経電位データ・黒点データなどに適用
学生優秀プレゼンテーション賞対象

ニュース・動画サービス間のクロスドメイン推薦における課題
1

2

D1-64

2

2

1

金川 平志郎 ，小林 隼人 ，清水 伸幸 ，田頭 幸浩 ，鈴木 大慈
1東京工業大学

ユーザ

ヤフー株式会社

２

閲覧履歴（学生優秀プレゼンテーション賞対象）

分類

…

…

・・・

動画 1
動画 K

ニュースは使うが，動画を見たことのないユーザへ推薦

アプローチ：ニュース履歴の動画への分類•

ドメイン適応＋ NN (Domain-Adversarial NN, ICML2015)•共通のユーザが不要D1-65: Stochastic Primal Dual Coordinate Method
における適応的サンプリング柴垣 篤志, 竹内 一郎 (名工大)目的: SPDC, Doubly SPDC の高速化

Elastic net + Smoothed hinge loss

手法:

一様ではなく適応的に確率分布を変更

e.g.,! 各座標の最適性条件の違反度に応じた分布

学生優秀プレゼンテーション賞対象

1/1

心拍変動解析と統計的プロセス管理に基づいたてんかん発作予知アルゴリズム○藤原幸一，加納学（京都大学）， 宮島美穂(東京医科歯科大学),山川俊貴(熊本大学)

心拍センサ

心拍データ

アプリでの解析

D1-66 にて実機を用いたデモを行いますD1-67

PLS&$%RRI"# ! *,  *,,.(/*0'-/

Just-In-TimeModelingy*

**, *, **Data missing

Weight

RRI : +0)

PLS
LW-PLS
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