渡辺一帆

ワタナベカズホ | Watanabe Kazuho

所属機関・部署：
職名：准教授
ホームページURL (1件)： http://www.lisl.cs.tut.ac.jp/wkazuho/index.html

研究分野 (1件)：知能情報学

研究キーワード (1件)：統計的学習理論

競争的資金等の研究課題 (10件)：

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論文 (67件)：

Akiharu Omae, Kazuho Watanabe. Approximate Empirical Bayes Estimation of the Regularization Parameter in l1 Trend Filtering. IEEE International Symposium on Information Theory (ISIT). 2022. 462-467
Shigeo Takahashi, Akane Uchita, Kazuho Watanabe, Masatoshi Arikawa. Gaze-driven placement of items for proactive visual exploration. Journal of Visualization. 2021
Masahiro Kobayashi, Kazuho Watanabe. Generalized Dirichlet-process-means for f-separable distortion measures. Neurocomputing. 2021. 458. 667-689
Masato Kikuchi, Kento Kawakami, Kazuho Watanabe, Mitsuo Yoshida, Kyoji Umemura. Unified Likelihood Ratio Estimation for High- to Zero-frequency N-grams. IEICE Transactions on Fundamentals of Electronics, Communications and Computer Sciences. 2021. 105. 8. 1059-1074
Kazuho Watanabe. Statistical Learning of the Insensitive Parameter in Support Vector Models. IEEE International Symposium on Information Theory (ISIT). 2021. 2501-2506

MISC (34件)：

書籍 (1件)：

講演・口頭発表等 (47件)：

Approximate Empirical Bayes Estimation of the Regularization Parameter in l1 Trend Filtering
(IEEE International Symposium on Information Theory (ISIT) 2022)
変分近似による L1 トレンドフィルタリングの超パラメータ推定
(第44回情報理論とその応用シンポジウム 2021)
Statistical Learning of the Insensitive Parameter in Support Vector Models
(2021 IEEE International Symposium on Information Theory 2021)
Unbiased Estimation Equation under f-Separable Bregman Distortion Measures
(IEEE Information Theory Workshop 2021)
Context-Aware Placement of Items with Gaze-Based Interaction
(13th International Symposium on Visual Information Communication and Interaction 2020)

学歴 (1件)：

学位 (1件)：

経歴 (6件)：

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委員歴 (4件)：

受賞 (3件)：

2013/11 - 電子情報通信学会情報理論とその応用サブソサイエティ SITA奨励賞 Rate-distortion function for gamma sources under absolute-log distortion
2010/07 - The German Classification Society Best Paper Method Award Simultaneous Clustering and Dimensionality Reduction Using Variational Bayesian Mixture Model
2008/09 - 日本神経回路学会論文賞 Stochastic complexities of general mixture models in variational Bayesian learning

所属学会 (3件)：

IEEE , 日本神経回路学会 , 電子情報通信学会

※　J-GLOBALの研究者情報は、researchmapの登録情報に基づき表示しています。登録・更新については、こちらをご覧ください。

渡辺 一帆