The Minimum Description Length Principle and Learning Theory

最小描述长度原则和学习理论

基本信息

  • 批准号:
    24500018
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 3.41万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
  • 财政年份:
    2012
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    2012-04-01 至 2015-03-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

项目成果

期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
非負値行列因子分解におけるMDL原理について
关于非负矩阵分解中的MDL原理
  • DOI:
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    J. Takeuchi;T. Kawabata & A. R. Barron;豊暉原侑心,川喜田雅則,竹内純一;向井 脩,川村勇気,川喜田雅則,竹内純一;向井 脩,川村勇気,川喜田雅則,竹内純一;川村勇気,川喜田雅則,村田昇,竹内純一
  • 通讯作者:
    川村勇気,川喜田雅則,村田昇,竹内純一
圧縮センシングによる超解像におけるAMPアルゴリズムの振る舞いについて
使用压缩感知的超分辨率中的 AMP 算法的行为
  • DOI:
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    J. Takeuchi;T. Kawabata & A. R. Barron;豊暉原侑心,川喜田雅則,竹内純一;向井 脩,川村勇気,川喜田雅則,竹内純一;向井 脩,川村勇気,川喜田雅則,竹内純一;川村勇気,川喜田雅則,村田昇,竹内純一;竹内純一;高木美里,三村和史,川喜田雅則,竹内純一
  • 通讯作者:
    高木美里,三村和史,川喜田雅則,竹内純一
When is a Tree Model an Exponential Family?
树模型什么时候是指数族?
  • DOI:
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    N. Takahashi;J. Katayama;& J. Takeuchi;J. Takeuchi;J. Takeuchi
  • 通讯作者:
    J. Takeuchi
L1罰則付き線形回帰のMDLによる推定誤差上界について
关于 L1 惩罚线性回归的 MDL 估计误差上限
  • DOI:
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    竹内純一;川喜田雅則;川喜田雅則,豊暉原侑心,竹内純一;豊暉原侑心,川喜田雅則,竹内純一
  • 通讯作者:
    豊暉原侑心,川喜田雅則,竹内純一
Safe semi-supervised learning based on weighted likelihood
  • DOI:
    10.1016/j.neunet.2014.01.016
  • 发表时间:
    2014-05-01
  • 期刊:
  • 影响因子:
    7.8
  • 作者:
    Kawakita, Masanori;Takeuchi, Jun'ichi
  • 通讯作者:
    Takeuchi, Jun'ichi
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TAKEUCHI Junichi其他文献

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    $ 3.41万
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  • 财政年份:
    2013
  • 资助金额:
    $ 3.41万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
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