講演・口頭発表等 - 八谷　大岳

Mark-encoded image-based point process

Sujun Hong, Hirotaka Hachiya

第24回 画像の認識・理解シンポジウム（MIRU2021）  2021年07月  

U-Netを用いた時空間的な降 水量ガイダンス統合

八谷 大岳, 増本悠介, 森 祐貴, 上田 修功

日本気象学会2021年度春季大会  2021年05月  

マルチクラスAUC最大化を用いた台風発達予報

黒良 峻平, 八谷 大岳, 嶋田 宇大, 上田 修功

第23回情報論的学習理論ワークショップ  2020年11月  

Deep Inpaintingと空間分布マッチングの組み合わせによる地震動データの空間補完

永吉 耕太郎, 八谷 大岳, 藤原 広行, 上田 修功, 岩城 麻子, 前田 宜浩

第23回情報論的学習理論ワークショップ  2020年11月  

オートエンコーダを用いた時系列解析のための高自由度な面的点過程モデル

洪 秀俊, 八谷 大岳

第23回情報論的学習理論ワークショップ  2020年11月  

Exchangeable Deep Neural Networks for Set-to-Set Matching and Learning

Yuki Saito, Takuma Nakamura, Hirotaka Hachiya, Kenji Fukumizu

第23回 画像の認識・理解シンポジウム（MIRU2020）  2020年08月  

Label-CycleGANを用いたドメイン適応のためのCG実写変換

永吉耕太郎, 八谷大岳

第23回 画像の認識・理解シンポジウム（MIRU2020）  2020年08月  

マルチクロスヒンジ損失を用いた不均衡多クラス分類

黒良峻平, 八谷大岳, 嶋田宇大, 上田修功

情報論的学習理論と機械学習研究会（IBISML）  2020年03月   電子情報通信学会

機械学習を用いた南海トラフ巨大地震シミュレータの摩擦パラメータ推定

山本友, 平原和朗,八谷大岳, 上田修功

固体地球科学データ同化に関する研究会  2020年02月  

info-cycleGANを用いたドメイン適応のためのCG実写変換

永吉耕太郎, 八谷大岳

第22回情報論的学習理論ワークショップ  2019年11月   電子情報通信学会

ニューラルネットワークを用いた急発達台風予報

黒良峻平、八 谷大岳、嶋田宇大、上田修功

日本気象学会2019年度秋季大会  2019年10月   気象学会

機械学習を用いた異なるパラメータの相対強度マップの統合方法の検討

八谷 大岳, 平原 和朗, 上田 修功

地震学会秋季大会  2019年09月   地震学会

機械学習とアンサンブルカルマンフィルタのハイブリッド手法を用いた南海トラフ巨大地震シミュレータの摩擦パラメータ推定

山本 友, 平原 和朗, 八谷 大岳, 高橋 温志, 上田 修功

地震学会秋季大会  2019年09月   地震学会

Triple GANs with adversarial disturbances for discriminative anomaly detection

Hirotaka Hachiya

情報論的学習理論と機械学習研究会（IBISML2019-4）  2019年06月   電子情報通信学会

埋込み機械学習による 長周期波形からの広帯域地震動合成

岡崎 智久、八谷 大岳、上田 修功、岩城 麻子、前田 宜浩、藤原 広行

日本地球惑星科学連合2019年大会（JpGU2019）  2019年05月  

ニューラルネットを用いた逆埋め込み関数の近似と、その文書データ分布の解釈への応用

溝渕湧也, 八谷大岳

ニューロコンピューティング研究会  2019年03月   電子情報通信学会

信頼度重み付きクラスタリングによる２次元測距センサの距離推定の頑健化

射手矢和真, 八谷大岳, 中村恭之

第19回計測自動制御学会システムインテグレーション部門講演会  2018年12月   計測自動制御学会

2.5D+Orientationアンカーによる物体の距離と向きの推定

佐々木寛史, 八谷大岳

第19回計測自動制御学会システムインテグレーション部門講演会  2018年12月   計測自動制御学会

Training Discriminative Model for Anomaly Detection through Generative Adversarial Network

Hirotaka Hachiya

第21回情報論的学習理論ワークショップ（IBIS2018）  2018年11月   電子情報通信学会

Laser variational autoencoder for map construction and self-localization

Shohei Wakita, Takayuki Nakamura, Hirotaka Hachiya

IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics  2018年10月   IEEE

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In this paper, we propose a novel method ”laserVAE” for learning feature descriptors of scan data from a 2D LIDAR, which are suitable for self-localization of a mobile robot in an environment. Our laserVAE is an enhanced version of variational autoencoder, which is tuned up for managing step-edges in scan data. Through experiments in a real environment, we demonstrate the effectiveness of the proposed method.