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近赤外分光画像法で計測された脳活動の時空間解析
星野貴行1, 兼村厚範1,2, 小川剛史2

1産業技術総合研究所

2国際電気通信基礎技術研究所(ATR)

背景! 近赤外分光画像法（NIRS）は非侵襲かつウェアラブルに脳活動を計測できる" 多くのアーチファクトにより、その解釈は困難である" 計測機器由来のノイズや頭皮血流によるノイズ

発表内容! NIRS信号を辞書学習を用いて基底と係数に分離して表現した! 解釈性の高くない従来的な手法と同程度のデコーディング精度を記録した! 時空間的に解釈を行うことができ、安定した解釈が可能になった

強弱のあるパターンを表した辞書基底

一様なパターンを表した辞書基底

運動タスク由来と解釈

アーチファクトと解釈

運動タスク毎の時間変化が大きい

運動タスク毎の時間変化が少ない
学生優秀プレゼンテーション賞対象

脳波データへの深層学習の適用
D2-4
1, 21

1

野沢健人 ，星野貴行 ，福田拓也 ，兼村厚範

1背景❖

❖❖

発表内容

❖

❖

1 産業技術総合研究所
2 筑波大学※学生優秀プレゼンテーション賞対象

深層学習をうまく適用して良い汎化を得るのが困難✦ ノイズが大きい（信号＜ノイズの場合も）✦ 計測には被験者を呼び出した実験が必要なため、大量にデータを準備できない
Bashivan et al. (ICLR 2016)が4値分類で100%近いテスト精度をN＝2670のデータセットに対して報告→ 複数のデータセットで検証
結果は様々だが、最高でも7割程度の精度✦ 場合によってはvalidation精度が全く改善しない✦ 学習部分はBashivanが提供したコード精度が高い・低いケースはどのようなときか調査
タスク: 運動イメージ
モデル: CNN

計測時間: 4 sec
タスク: 空間的注意

モデル: CNN + LSTM
計測時間: 8 sec

[D2-5] Large-Scale Price Optimization via Network Flow伊藤 伸志, 藤巻 遼平（NEC）▌目標: 予測に基づく商品価格の最適化、利益の最大化- 大規模な問題では厳密な最適化は困難（NP-hard）
X 需要商品 XX

商品 Y
Y 需要商品 Z

X 値引きYZ

価格

売上数量

利益

$1.3 Î $1.0

+100+ $200$1.2- 50- $100$1.3- 60- $200

総利益 - $100

計算時間

▌本研究: スケーラブルな価格最適化アルゴリズム- 数千商品 の同時最適化を可能に- キーアイデア:- 代替財性 ⇔ 優モジュラー- 劣モジュラー緩和- 最小カット

M: 商品数

1

2

1

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2

2

3

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SHOGUN!

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blog/staEc/460594182010321104147911/!
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The machine learning
toolbox's focus is onlarge scale kernel
methods andespecially on Support
Vector Machines(SVM)

D2-7: Model-based policy search using
heteroscedastic Gaussian processes
Paavo Parmas, Kenji Doya
Okinawa Institute of Science and Technology Graduate University「学生優秀プレゼンテーション賞対象」
Keywords: reinforcement learning, robotics, control

Promising results on toy
problems, but need to do
more experiments

D2-9 関連度依存型Gamma-Bernoulli分布の提案と無限共クラスタリングへの応⽤
学⽣優秀プレゼンテーション賞対象
⼤濵 郁，喜⽥ 拓也，有村 博紀 (北⼤)関連度依存型共クラスタリング問題
1.00.80.6■主な結果
寄与度に依存した確率でリンクを⽣成する分布(R-GB分布)を提案した

0.4
0.2
0.0

「理想的なクラスタ構造」と「個体毎のクラスタ構造への寄与度」を同時推定する共クラスタリング問題
寄与度の⾼い⼀部の個体のみを調べればクラスタの意味が理解できる-

R-GBを要素分布とした
無限共クラスタリング
モデルR-IBを提案した
理解の容易なクラスタが通常の共クラスタリングよりも⾼速に得られることを確認した．

ガウシアンカーネルリッジ回帰法を用いた二元化合物のエネルギーバンドギャップ推定D2-10

岩城安浩1, 矢崎俊志2, 土屋英亮1
1 電気通信大学情報基盤センター, 2 一橋大学情報基盤センター[背景]：エネルギーバンドギャップは未知素材の電気・光学的特性を知るための指標[目的]：機械学習手法を基に未知なる材料のエネルギーバンドギャップ推定に挑戦[手法]：原子軌道電子配置数とガウシアンカーネルリッジ回帰から予測[ガウシアンカーネルリッジ回帰]
𝑁𝑦~ ෍ 𝛼𝑖 𝑘 𝒙𝑖 , 𝒙𝑖=1||𝒙𝑖 − 𝒙||𝑘 𝒙𝑖 , 𝒙 = 𝑒𝑥𝑝 −2𝜎 2𝑦 ：エネルギーバンドギャップ

𝒙 ：原子軌道電子配置情報(144次元)
𝑓(𝒙)：回帰関数

𝜎 : 主たる調節パラメータ𝛼 : 重み[学習データ(31個)]
I-VII (NaCl, MgS など), II-VI (CdS, CdTe など)
III-V (GaAs, GaP など), IV-IV (SiC など)[検証データ(3個)]Si, Ge, C

学習データ、検証データともに良い推定結果

D2-11: 動画データからの作業異常検知方式の開発• 工場内に設置したカメラ画像から，作業異常を検知するシステムを開発した．
• 開発システムでは，作業者の軌跡を用いて正常であるか異常であるかを判断している．
• 本発表では，作業者の軌跡に対する異常検知方式を発表する．

いつもの軌跡(正常)

いつもと違う軌跡(作業異常)【問題設定】
曲線データに対する異常検知方式の開発
2016年11月17日（木）（株）日立製作所 CTI 生産イノベーションセンタ
生産システム研究部生産S2ユニット研究員
兼 インダストリソリューションデザイン室員
今沢 慶© Hitachi, Ltd. 2016. All rights reserved.

D2-12：逐次射影法と部分空間反復法に基づく低ランク近似行列計算
水谷友彦（東工大・経営工） 田中未来（理科大・経営工）

大規模行列の低ランク近似を高速に精度良く計算したい
乱択部分空間反復法(Halko et al. など)
我々の手法

ガウス行列 + 部分空間反復法
入力行列の列部分集合 + 部分空間反復法

背景：NMF計算アルゴリズムの性能向上

ハイパースペクトラル画像｛道路，木，屋根，芝生｝

道路
SAD: 0.191

木
SAD: 0.074

屋根
SAD: 0.217

芝生
SAD: 0.045

D2-13Siamese損失関数を用いた識別的ニューラルネットワークによる埋め込み法
Naohiro Tawara (Waseda University)Karen Livescu (TTIC)

Conventional network
Lentropy-loss (x, label)

Proposed networkLentropy-loss (x, label)
Lsiamese-loss(x1,xpos,xneg)

x = cnn(Y)x = cnn(Y)YYY

xpos = cnn(Ypos)

xneg = cnn(Yneg)

PositivesampleNegativesampleYpos

Yneg

1 abilities
2 absolute3 accepts
4 absurd
5 abused
6 accommodate
7 accent• 畳み込みニューラルネットワーク（CNN）による音響単語埋込表現を実現• 単語識別CNNと Triplet Siamese network CNN を組み合わせることで，より識別が容易な単語の埋め込みベクトルが得られることを示した

D2-14: 深層学習による画像特徴抽出の自己位置推定への応用
千葉龍一郎, 鈴木大慈 （東京工業大学）

深層学習を画像によるロボット自己位置推定問題に応用
回帰問題で訓練した畳み込みNNの中間出力を特徴ベクトルとして利用することで既存の特徴量と比較して高精度な推定が可能となった

学生優秀プレゼンテーション賞対象

D2-15 VR/AR音響のための機械学習

金子昌賢、末永司、関根聡 (ヤマハ株式会社 研究開発統括部)
VR/AR空間の音のリアルな再現のためには、ユーザ個人の耳形状に依存する、個々人の耳の音響特性の考慮が重要
耳立体形状の統計的モデル化とCNNを用いた非線形回帰により、ユーザ個人の耳写真からユーザ個人の耳立体形状を推定する手法を提案

本人耳との形状誤差

D2-1606vzr{t}qx{JI@mL] gknD,":h)-G
QN(~P81U/1=4 $ 9~1=4 5*~P81U

B#

%+(Sl 2015) (REwuy MARwuy)>&hTcMARwuyhAChannel V μV

D,pa`/3|3f47
ZMilobWn)-Z0^bju}sp;<3g 2_n`ig)-GpFX+h!'" )-hfWTZHMARwuygknG

Time!'+K?O:)-)-hGdMARwuyhAh@mL]gkm! )-hfW TZf[bjG CTimeeh".cje\Yg)-Z

G]`u}scMARwuyhA'Channel V μV

Channel V μV

/T@mL]Time!" = $ %& !"*& + ,"&()

]`MARwuygknGD2-17C (context)..
.

V (vocabulary)
..
.
wt..
.

wt ’s context..
.
AC

Xvis (visual data)

AVAvis300 ~ 1000-dim“wombat”

“wallaby” “marmot” "mongoose"D2-18: 経験ベイズ木

関野正志

masashi_sekino@so-netmedia.jp

ノードの出力を確率分布でモデル化して、ベイズ推定で統一的に扱う決定木を提案します。

ベイズ推定
決定木の良さを活かしつつ決定木
ノードの出力（扱う課題）

分割の規準

分割の停止
ノードをまたいで汎化性能を向上させる仕組み•二値／カテゴリカル•

連続値

••

交差エントロピー
Ｇｉｎｉ指数（分散）（二値／多クラス分類木）（二乗誤差に基づく回帰木）

経験ベイズ木タスクに応じた確率分布任意の分布に一般化！

ベルヌーイ分布、正規分布、ポアソン分布、指数分布・・

パラメータフリー化！

周辺尤度
ルールなし

事前分布

高精度化！

D2-19: 個人に紐づくメディア情報を用いた感情解析プラットフォームの開発
内橋 堅志*¹, 高濱 隆輔*¹, 寺田 凛太郎*¹, 宮戸 岳*² (学生優秀プレゼンテーション賞対象)*¹京都大学, *²Preferred networks

人間が会話の際に用いている情報は何か？
ll
動画＋音声＋記憶↓
これらから心情変化の解析を行い人に紐付けて保存する

会話相手

撮影

画像・音声

要約情報

会話

認識結果

個人情報

自分サーバ

DB

本プロジェクトは 2016年度 未踏IT人材発掘・育成事業 に採択され、独立行政法人 情報処理推進機構 (IPA) の支援を受けて開発しています。

学生優秀プレゼンテーション賞対象
D2-20
SV回帰を用いた結晶初期配置からの粒界エネルギー予測

小田尋美, 清原慎, 溝口照康（東京大学生産技術研究所）
結晶粒界手法バーチャルスクリーニング

材料工学

多数の候補構造を評価し安定に存在する粒界構造を発見
材料

SV回帰（Support Vector Regression）

バルク：規則的な原子構造

粒界：乱れた原子構造

1つの粒界に数万～数十万の候補構造が存在

目的
粒界構造を効率的に決定する手法の開発

説明変数
目的変数
候補構造の粒界エネルギー
幾何的な記述子
対象：鉄(Fe)の対称傾角粒界 粒界
学習データ
粒界種
変位量スクリーニング
説明変数
10, 17, 54, 72 種

候補構造の例

D2-22: ม‫ܗ‬ϒϨάϚϯٖ‫ͦͱ཭ڑ‬ͷԠ༻஛೭಺ߴࢤ (͸ͩͯ͜ະདྷେֶ, ཧԽֶ‫৽ֵ ॴڀݚ‬஌ೳ౷߹‫ڀݚ‬ηϯλʔ)Ϟνϕʔγϣϯ཭ࢄ֬཰Ϟσϧͷύϥϝʔλʔਪఆ⇒ ਖ਼‫ن‬Խ߲ͷ‫͕ࢉܭ‬େมͳ͜ͱ͕ଟ͍
ྫ: ӅΕม਺Λ࣋ͭϘϧπϚϯϚγϯ

" T#1 Texp
θ
x+x
θ
x
21xh
2x = (xo , xh ) ∈ {+1, −1}d+h , q̄θ (x) =Zθ
"#!
Zθ = x exp θ T1 x + 12 xT θ 2 x : ਖ਼‫ن‬Խ߲!

ఏҊ๏(ม‫ܗ‬ϒϨάϚϯٖ‫)཭ڑ‬+(‫ݧܦ‬෼෍ʹΑΔ‫ॴہ‬Խ)⇒ ਖ਼‫ن‬Խ߲ͷ‫ࢉܭ‬Λճආ & ઴ۙ༗ޮͳύϥϝʔλʔਪఆྔTakenouchi (FUN & API)2016.11

1/1

学生優秀プレゼンテーション賞対象

b-GAN: 密度比推定の視点から見たGANs
上原雅俊、佐藤一誠、鈴木雅大、中山浩太郎、松尾豊・密度比推定・Unnormalized model・Class probability estimation・ロバスト統計
・Two sample test
D2-24

D2-27:
GRU 学習時の勾配爆発の抑制方法の提案
金井 関利，藤原 靖宏，岩村 相哲（NTTソフトウェアイノベーションセンタ）• 勾配に基づく RNN の学習は勾配が爆発的に増加→学習が破綻する
勾配にしたがってパラメータ𝜽を反復更新
しかし勾配が急増しパラメータが飛んでいく• 本発表では 勾配爆発の原因である状態のダイナミクスに着目して勾配爆発を防ぐ学習法を提案
RNNの状態のダイナミクスℎ𝑡𝒉𝑡 = 𝒇(𝒉𝑡−1 , 𝒙𝑡 , 𝜽)

状態ℎ𝑡 の時間変化

𝒉𝑡 :状態
𝒙𝑡 :入力GRU（RNNの一種） の状態の時間変化が安定となるように制約して学習
Copyright©2016 NTT Corp. All Rights Reserved.
1

D2#28:&Convergence&guarantees&for&kernel#
based&quadrature&rules&in&misspeciﬁed&se=ngs
,P'#Q,!B.!Sriperumbudur!(Penn!State),!$P'#Q

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D2-29 連続緩和に基づく変数選択規準
Relaxed Stochastic Complexity の提案
宮口航平†，松島慎†，山西健司† （†:東京大学, CREST）

問題：データから真の変数集合を推定Naïveなモデル選択には指数的な計算時間を要する

提案：目的関数を連続緩和

lassoのハイパーパラメタ選択規準として解釈可能

Model selection!= 2!=#)1-regularization! = 1,2!= 1

Stochastic complexity' = 1,1' = 0,0' = 0,1

Relaxed SC(学生優秀プレゼンテーション賞対象)

D2-30Weight Normalizationに基づく自然勾配法の実現
唐木田 亮 (東大), 岡田 真人 (東大), 甘利 俊一 (理研)

Weight Normalization [Salimans & Kingma, NIPS2016]
ニューラルネットワークの結合ベクトル𝐰 を動径長 𝑟 と方向ベクトル𝐯に分解して学習
最急勾配
経験的には学習が高速化•

高速化のメカニズムを解析

結合𝐰の座標系へ戻す

計量行列(𝑇)が学習率の自動調整と勾配のスケール不変性を実現•

動径長𝒓を使った自然勾配法を提案 さらに学習が高速化