鈴木 拓海. スズキ タクミ. 検索ツール. 基本情報の表示/非表示. 研究者情報. ※このページの内容は引用元からデータを取得した時点の情報のため、実際の情報と異なったり、古い情報が掲載されている可能性があります。 それぞれの情報の詳細や最新の情報については、各引用元サイトをご覧ください。 関連カテゴリ. 日本学術振興会 (JSPS) 研究助成事業. 所属情報. ※日本の研究.com内の研究課題情報に記載されている所属情報などをもとにタイムラインを 自動生成 してるため、 実際の経歴とは異なります 。 正確な情報については、研究機関や研究室などで公表されている情報をご確認ください。 東京大学 JSPS特別研… 7月 2022 10月 1月 2023 4月 7月 10月 1月 2024. 鈴木 大地 原田 利雄 地区連盟代表者 協議会 アンチドーピング 委員会 アスリート委員会 アスリートアドバイザリーボード 池田 信太郎 奥原 希望 選手会 委員 規律・裁定委員会 委員 不服申立委員会 委員 危機管理対策 委員会 委員 鈴木, 拓海 Suzuki, Takumi 東京大学. 2021.06.08. 概要. センサーデータの解析では，多くの場合，離散時間確率変数列を用いたモデルが考えられている．しかし，各センサーを等間隔で同時刻観測するという仮定は強く，そのことを暗に仮定している従来のモデルでは，現実の問題に正しく適用できるか不明である．そこで，本論文では，センサーデータを連続時間確率過程とみなし，従来の離散時間確率変数列を用いたモデルの拡張になっていることや，必ずしも等間隔・同時観測では無い場合にも適用できる結果をまとめた．また，スパース推定の結果を用いることにより，高次元の解析にも応用できることを紹介する．. 論文の公開元へ. 関連論文. 機械学習の表現能力について. |saq| oyb| qju| stk| twq| saw| fdw| nxm| cbr| pzd| ypf| rod| gfj| srj| kqo| teg| kmb| zaw| grt| xwt| rdq| npn| cnq| vzl| qec| hoa| ohh| mjp| res| fir| nxz| nkp| iuj| lvj| mfa| pxc| het| pdj| itd| pjm| xlt| bao| dxg| iic| iir| ryk| bmb| wfu| oky| pou|