研究業績

2018

研究会

  1. 林直輝, 渡邊澄夫. "ハミルトニアンモンテカルロ法を用いた確率行列分解における実対数閾値の実験的考察", ニューロコンピューティング研究会(NC), 東京. 信学技報, vol. 117, no. 508, NC2017-89, pp. 127-131. (2018/3/14発表).slideshare
  2. 林直輝."非負値行列分解における変分近似精度の理論解析",第21回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2018), 札幌. 信学技報, vol. 118, no. 284, IBISML2018-51, pp. 53-60. (2018/11/5発表).

2017

論文

  1. Naoki Hayashi, Sumio Watanabe. "Upper Bound of Bayesian Generalization Error in Non-Negative Matrix Factorization", Neurocomputing, Volume 266C, 29 November 2017, pp.21-28. doi: 10.1016/j.neucom.2017.04.068. (2016/12/13 submitted. 2017/8/7 published on web).

国際会議

  1. Naoki Hayashi, Sumio Watanabe."Tighter Upper Bound of Real Log Canonical Threshold of Non-negative Matrix Factorization and its Application to Bayesian Inference." 2017 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence (IEEE SSCI 2017), Honolulu, Hawaii, USA. Nov. 27 - Dec 1, 2017. (2017/11/28). Slides.slideshare.

研究会

  1. 林直輝, 渡邊澄夫. "非負値行列分解における実対数閾値の実験的考察", ニューロコンピューティング研究会(NC), 信学技報, Vol.116, No.521, pp.85-90. (2017/3/13発表).slideshare
  2. 林直輝, 中村文士. "特異Bayes情報量規準による混合正規分布のモデル選択における変分Bayes法の実験的考察", 情報論的学習理論と機械学習(IBISML), 信学技報, Vol.117, No.211, pp.19-26. (2017/9/15発表).slideshare
  3. 林直輝, 渡邊澄夫. "確率行列分解の実対数閾値とBayes学習への応用", 第20回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2017), 信学技報, Vol.117, No.293, pp.23-30. (2017/11/9発表).

2016年

研究会

  1. 林直輝, 渡邊澄夫. "非負値行列分解の実対数閾値とBayes学習への応用", 第19回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2016), 信学技報, Vol.116, No.300, pp.215-220. (2016/11/17発表).

正誤表報告

2017

Papers

  1. 正誤表 in Discussion 5.2 of 2017/Paper/1; doi: 10.1016/j.neucom.2017.04.068.

その他発表

2018

修士論文

  1. 林直輝."非負値行列分解の漸近的Bayes汎化誤差".東京工業大学.2017年度.(2018/1/10 提出,2018/2/1 発表).発表資料はこちら

arXiv Preprint

  1. Naoki Hayashi. "Variational Approximation Accuracy in Bayesian Non-negative Matrix Factorization", pp.1-13. (relueased on 2018/9/9).

2017

arXiv Preprint

  1. Naoki Hayashi, Sumio Watanabe. "Asymptotic Bayesian Generalization Error in a General Stochastic Matrix Factorization for Markov Chain and Bayesian Network", pp.1-36. (released on 2017/9/13, submitted to JMLR on 2017/12/4).

学術会議以外の講演

  1. 林直輝. TokyoTech LT#2, 「統計的学習理論のすすめ」. 東京都目黒区大岡山, 東京工業大学. (2017/7/19).