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Papers
| 1. | Convergence Analysis of Mean Shift (Peer-reviewed) Ryoya Yamasaki, Toshiyuki Tanaka IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence Vol.46,No.10,pp.6688-6698 2024.10 
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|---|---|
| 2. | Optimal Threshold Labeling for Ordinal Regression Methods (Peer-reviewed) Ryoya Yamasaki Transactions on Machine Learning Research 2023.3 |
| 3. | Unimodal Likelihood Models for Ordinal Data (Peer-reviewed) Ryoya Yamasaki Transactions on Machine Learning Research 2022.10
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| 4. | Kernel Selection for Modal Linear Regression: Optimal Kernel and IRLS Algorithm (Peer-reviewed) Ryoya Yamasaki, Toshiyuki Tanaka 2019 18th IEEE International Conference On Machine Learning And Applications (ICMLA) 2019.12
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| 5. | Properties of Mean Shift (Peer-reviewed) Ryoya Yamasaki IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence Vol.42,No.9,pp.2273-2286 2019
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Misc.
| 1. | Remarks on Loss Function of Threshold Method for Ordinal Regression Problem
Ryoya Yamasaki, Toshiyuki Tanaka 2024.5
|
|---|---|
| 2. | Parallel Algorithm for Optimal Threshold Labeling of Ordinal Regression Methods
Ryoya Yamasaki, Toshiyuki Tanaka 2024.5
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| 3. | Convergence Analysis of Blurring Mean Shift
Ryoya Yamasaki, Toshiyuki Tanaka 2024.2
|
| 4. | Label Smoothing is Robustification against Model Misspecification
Ryoya Yamasaki, Toshiyuki Tanaka 2023.5
|
| 5. | Optimal Kernel for Kernel-Based Modal Statistical Methods
Ryoya Yamasaki, Toshiyuki Tanaka 2023.4
|
| 6. | Optimal Kernel for Mode Estimation via Kernel Density Estimation
Ryoya Yamasaki, Toshiyuki Tanaka IEICE Technical Report; IEICE Tech. Rep. Vol.118,No.472,pp.59-64 2019.2 |
| 7. | Regularized Modal Regression via Iteratively Reweighted Least-Squares
Ryoya Yamasaki, Toshiyuki Tanaka IEICE Technical Report; IEICE Tech. Rep. Vol.118,No.284,pp.329-335 2018.10 |
| 8. | Efficient modal regression using gradient ascent and descent method
Ryoya Yamasaki, Toshiyuki Tanaka IEICE Technical Report; IEICE Tech. Rep. Vol.117,No.293,pp.169-176 2017.11 |
Presentations
| No. | Name of subject/Conference Name | Year | Site |
|---|---|---|---|
| 1. | 順序データのための近似的単峰尤度モデルの提案(第27回情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2024)) |
Holding date :
Presentation date : 2024.11.6 |
|
| 2. | モデルフリーLasso型正則化学習法の提案(第27回情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2024)) |
Holding date :
Presentation date : 2024.11.5 |
|
| 3. | 特徴冗長性仮定の下での非線形回帰モデルの新たな学習法(第18回日本統計学会春季大会) |
Holding date :
Presentation date : 2024.3.9 |
|
| 4. | 冗長な特徴が存在する場合の非線形回帰モデルの学習法の提案(2024年電子情報通信学会総合大会) |
Holding date :
Presentation date : 2024.3.7 |
|
| 5. | Blurring mean shiftアルゴリズムの収束性解析(第26回情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2023)) |
Holding date :
Presentation date : 2023.10.31 |
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| 6. | 順序回帰のための単峰尤度モデル(第17回ICTイノベーション) |
Holding date :
Presentation date : 2023.2.22 |
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| 7. | 修正ラベル平滑化の提案(第25回情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2022)) |
Holding date :
Presentation date : 2022.11.22 |
|
| 8. | 順序回帰のための表現力の高い単峰尤度モデル(第25回情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2022)) |
Holding date :
Presentation date : 2022.11.21 |
|
| 9. | 順序回帰のための単峰尤度モデル(2022年度統計関連学会連合大会) |
Holding date :
Presentation date : 2022.9.7 |
|
| 10. | 順序回帰のための閾値法の閾値パラメータ決定法(第16回日本統計学会春季大会) |
Holding date :
Presentation date : 2022.3.5 |
|
| 11. | 閾値法における閾値パラメータの決定法について(第24回情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2021)) |
Holding date :
Presentation date : 2021.11.11 |
|
| 12. | 条件付き確率分布の単峰性を活用するための補助タスクを用いたマルチタスク順序回帰手法(第15回日本統計学会春季大会) |
Holding date :
Presentation date : 2021.3.13 |
|
| 13. | 順序回帰への新たなアプローチと分類と回帰のマルチタスク学習に基づく順序回帰モデル(第23回情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2020)) |
Holding date :
Presentation date : 2020.11.25 |
|
| 14. | 分類と回帰のマルチタスク学習に基づく順序回帰へのアプローチ(2020年度統計関連学会連合大会) |
Holding date :
Presentation date : 2020.9.11 |
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| 15. | Kernel Selection for Modal Linear Regression: Optimal Kernel and IRLS Algorithm(2019 18th IEEE International Conference on Machine Learning and Applications (ICMLA)) |
Holding date :
Presentation date : 2019.12.17 |
|
| 16. | モード統計手法に対する漸近最適なカーネル関数(第22回情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2019)) |
Holding date :
Presentation date : 2019.11.20 |
|
| 17. | カーネルモード推定における最適カーネルの設計(2019年度統計関連学会連合大会) |
Holding date :
Presentation date : 2019.9.9 |
|
| 18. | カーネル密度推定に基づくモード推定量の漸近平均二乗誤差を最小化するカーネル関数(第13回日本統計学会春季大会) |
Holding date :
Presentation date : 2019.3.10 |
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| 19. | カーネル密度推定に基づくモード推定に対する最適カーネル(第36回情報論的学習理論と機械学習(IBISML)研究会) |
Holding date :
Presentation date : 2019.3.6 |
|
| 20. | 平均値シフトの性質の解析と課題(第21回情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2018)) |
Holding date :
Presentation date : 2018.11.6 |
|
| 21. | 反復再重み付け最小二乗法による正則化モード回帰(第21回情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2018)) |
Holding date :
Presentation date : 2018.11.5 |
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| 22. | 平均値シフトの性質(2018年度統計関連学会連合大会) |
Holding date :
Presentation date : 2018.9.10 |
|
| 23. | 勾配上昇降下法を用いた効率的なモード回帰(第20回情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2017)) |
Holding date :
Presentation date : 2017.11.9 |
Awards
| No. | Award name | Year |
|---|---|---|
| 1. | 第15回日本統計学会春季集会 優秀発表賞及び統計検定センター長賞 | 2021.3 |
| 2. | 第13回日本統計学会春季集会 学生優秀発表賞及び統計検定センター長賞 | 2019.3 |
Research Projects
| No. | Research subject | Research item(Awarding organization, System name) | Year |
|---|---|---|---|
| 1. | Development and Application of Ordinal Regression Methods under Unimodality Hypothesis
|
Grant-in-Aid for Research Activity Start-up
( Awarding organization: Japan Society for the Promotion of Science System name: Grants-in-Aid for Scientific Research ) |
2024.7 - 2026.3 |
| 2. | モードを活用する統計手法の解析及び開発
|
特別研究員奨励費
( Awarding organization: 日本学術振興会 System name: 科学研究費助成事業 ) |
2020.4 - 2023.3 |
