名取和樹

Natori Kazuki

研究分野 (2件)：知能情報学 , 数理情報学

論文 (5件)：

菊谷成慎, 菅原聖太, 名取和樹, 植野真臣. Augmented Naive Bayesを用いた大規模ベイジアンネットワーク分類器学習. 電子情報通信学会論文誌. 2021. J104-D. 104
本田和雅, 名取和樹, 菅原聖太, 磯崎隆司, 植野真臣. 推移性を利用した大規模ベイジアンネットワーク構造学習. 電子情報通信学会. 2019. D. 12. 796-811
名取和樹, 宇都雅輝, 植野真臣. Bayes factorを用いたRAIアルゴリズムによる大規模ベイジアンネットワーク学習. 電子情報通信学会. 2018. D. 5. 754-768
Consistent Learning Bayesian Networks with Thousands of Variables. Proc. of The 3rd International Workshop on Advanced Methodologies for Bayesian Networks, PMLR. 2017. 73. 57-68
Kazuki Natori, Masaki Uto, Yu Nishiyama, Shuichi Kawano, Maomi Ueno. Constraint-based learning Bayesian networks using Bayes factor. Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics). 2015. 9505. 15-31

講演・口頭発表等 (7件)：

厳密V-Structure同定手法を組み込んだRAIアルゴリズムによる大規模ベイジアンネットワーク学習
(行動計量学会第47回大会 2019)
大規模ベイジアンネットワーク学習
(行動計量学会第47回大会 2019)
Bayes factorを用いた制約ベースアプローチに基づく大規模ベイジアンネットワーク学習
(日本行動計量学会第46回大会 2018)
Bayes factorに基づくRAIアルゴリズムを用いた大規模ベイジアンネットワーク学習
(第20回情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2017) 2017)
漸近一致性を有する大規模ベイジアンネットワーク学習
(第31回人工知能学会全国大会 2017)

学歴 (4件)：

学位 (1件)：

受賞 (2件)：

2017/07 - 2017年度人工知能学会全国大会(第31回) 学生奨励賞漸近一致性を有する大規模ベイジアンネットワーク学習
2016/03 - 電気通信大学電気通信大学目黒会目黒会賞 Constraint-based learning Bayesian networks using Bayes factor

所属学会 (2件)：

電子情報通信学会 , 人工知能学会

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