研究者
J-GLOBAL ID:201801010438043202   更新日: 2024年06月13日

包 含

ツツミ フクム | Bao Han
所属機関・部署:
職名: 特定助教
ホームページURL (1件): https://hermite.jp/
研究分野 (1件): 統計科学
研究キーワード (2件): machine learning ,  機械学習
競争的資金等の研究課題 (2件):
  • 2019 - 2022 限られた教師情報に基づく機械学習手法の開発
  • 2018 - 2019 弱い教師データに基づく低分散なリスク推定方法の開発
論文 (31件):
  • Guoxi Zhang, Han Bao 0002, Hisashi Kashima. Online Policy Learning from Offline Preferences. CoRR. 2024. abs/2403.10160
  • Shinsaku Sakaue, Han Bao 0002, Taira Tsuchiya, Taihei Oki. Online Structured Prediction with Fenchel-Young Losses and Improved Surrogate Regret for Online Multiclass Classification with Logistic Loss. CoRR. 2024. abs/2402.08180
  • Han Bao 0002, Ryuichiro Hataya, Ryo Karakida. Self-attention Networks Localize When QK-eigenspectrum Concentrates. CoRR. 2024. abs/2402.02098
  • Guillaume Houry, Han Bao 0002, Han Zhao 0002, Makoto Yamada. Fast 1-Wasserstein distance approximations using greedy strategies. AISTATS. 2024. 325-333
  • Ryoma Sato, Yuki Takezawa, Han Bao 0002, Kenta Niwa, Makoto Yamada. Embarrassingly Simple Text Watermarks. CoRR. 2023. abs/2310.08920
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MISC (2件):
  • Yueh Hua Wu, Nontawat Charoenphakdee, Han Bao, Voot Tangkaratt, Masashi Sugiyama. Imitation learning from imperfect demonstration. 36th International Conference on Machine Learning, ICML 2019. 2019. 2019-June. 11826-11844
  • Han Bao, Gang Niu, Masashi Sugiyama. Classification from Pairwise Similarity and Unlabeled Data. 35th International Conference on Machine Learning, ICML 2018. 2018. 2. 763-781
書籍 (1件):
  • Machine learning from weak supervision : an empirical risk minimization approach
    The MIT Press 2022 ISBN:9780262047074
学位 (1件):
  • 博士(情報理工学) (東京大学)
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