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機械学習(樋口)研究室
樋口研究室では機械学習を中心とする研究を行っ ております。時系列解析、データ同化を含むベイジアンモデリング、深層学習に関する研究も盛んに行われています。樋口研究室専用のNVIDIA GPUサーバーが設置されており、それらの研究を最新の計算技術が支援します。
樋口研究室オープンキャンパス2024スライド
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「非侵入型在宅推定に対するDANNsと疑似ラベリングをもとにした季節間および世帯間の教師なしドメイン適応手法」 人工知能学会論文誌に採択
2024年7月11日
「非侵入型在宅推定に対するDANNsと疑似ラベリングをもとにした季節間および世帯間の教師なしドメイン適応手法（大島, 石曽根, 樋口）」が人工知能学会論文誌に採択。Domain Adversarial Neural Networks(DANNs)と疑似ラベリングをもとにして2次元の分布シフトに対処する教師なしドメイン適応手法を提案。非侵入型在宅推定の公開データとシミュレーションデータで有効性を実証。https://www.jstage.jst.go.jp/article/tjsai/39/5/39_39-5_E-O41/_article/-char/ja/
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