ストリームデータからの弱ラベル情報を用いる異常・例外パターンマイニング

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科学研究費補助金 基盤研究(B)(一般) 知能情報学 課題番号18H03290

日本学術振興会 (JSPS)

2018/4/1 - 2021/3/31

研究組織

鈴木英之進

研究代表者,教授

九州大学 大学院システム情報科学研究院 情報学部門

安藤晋

研究分担者,准教授

東京理科大学 経営学部 ビジネスエコノミクス学科

研究概要:


主要成果:
1. Soichiro Oura, Tetsu Matsukawa, Einoshin Suzuki: "Multimodal Deep Neural Network with Image Sequence Features for Video Captioning", Proc. 2018 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN 2018), pp. 3296-3302, Rio de Janeiro, July 2018. DOI ?
2. Kaikai Zhao, Tetsu Matsukawa, Einoshin Suzuki: "Retraining: A Simple Way to Improve the Ensemble Accuracy of Deep Neural Networks for Image Classification", Proc. 25th International Conference on Pattern Recognition (ICPR 2018), pp. ?-?, Beijing, August 2018 (accepted for publication). DOI ?