山西教授編集「AI/データサイエンスライブラリー基礎から応用へー」の第五巻
梶野、宮口、恐神、岩城、和地:「強化学習から信頼できる意思決定へ」
が刊行されました。
2024/02/14
山西教授がIEICE(電子情報通信学会)からフェローの称号を授与されることが決定しました。
貢献内容は、「情報論的学習理論の創始とデータサイエンスへの応用」です。
贈呈式は3月5日の電子情報通信学会の全国大会にて行われます。
2023/12/13
2023/10/01
山西教授の以下の図書がSpringer/Natureより出版されました。
Kenji Yamanishi:
”Learning with the Minimum Description Length Principle” Springer/Nature 2023.
DOI https://doi.org/10.1007/978-981-99-1790-7
2023/09/29
位相的データ解析に関する以下の論文がNeurlips2023に受理されました。
N. Nishikawa, Y. Ike, and K. Yamanishi: "Adaptive Topological Features via Persistent Homology Filetering Learning for Point Clouds”, accepted for presentation at Neurlips 2023.
2023/09/28
IEEE International Conference on Data Mining (ICDM 2023)に以下の3本の論文が採択されました。
Y. Li, L. Xu, and K. Yamanishi: "GMMDA: Gaussian Mixture Modeling of Graph in Latent Space for Graph Data Augmentation”(regular).
S.Fukushima and K. Yamanishi: ""Balancing Summarization and Change Detection in Graph Streams" (short).
R.Yuki, A.Suzuki, and K. Yamanishi: "Dimensionality and Curvature Selection of Graph Embedding using DNML Code-Length" (short).
2023/09/04
山西教授編集AI/データサイエンスライブラリー基礎から応用へー(サイエンス社)の第四巻
池、エスカラ、大林、鍛冶:「位相的データ解析から構造発見へーパーシステントホモロジーを中心に」
が刊行されました。
2023/09/04
双曲空間へのグラフ埋め込み次元選択の論文がKnowledge and Information Systems(KAIS)誌に受理されました。/
R.Yuki, Y.Ike, K.Yamanishi: Dimensionality selection for hyperbolic embedding using decomposed normalized maximum likelihood code-length.
2023/07/15
Descriptive Dimension(記述次元)に基づく連続モデル選択に関する以下の論文が Applied Intelligence (Springer/Nature)誌に採択されました。
K. Yamanishi and S. Hirai: Detecting Signs of Model Change with Continuous Model Selection Based on Descriptive Dimension.
2023/06/12
7/7に第二回DSSシンポジウムが開催されます。
また、これとリンクして、山西研OB/OG会が開催されます。
2023/06/12