柳松 Liu Song

研究者番号	80760579
所属 (過去の研究課題情報に基づく) *注記	2016年度 – 2017年度: 統計数理研究所, 統計的機械学習研究センター, 特任助教 2015年度: 統計数理研究所, その他部局等, 研究員
審査区分/研究分野	研究代表者統計科学研究代表者以外複合領域
キーワード	研究代表者 Supervised Learning / Posterior Ratio / 人工知能 / 統計数学 / Machine Learning / Artificial Intelligence / Graphical Model / Markov Network / Transfer Learning / Density Ratio Estimation … もっと見る研究代表者以外 … もっと見るアルゴリズム / 最適化 / ベイズ推論 / セミパラメトリック / スパースモデリング隠す

Onsite Transfer Learning （現地の転移学習）研究代表者
- 研究代表者
  
  柳松
- 研究期間 (年度)
  2015 – 2016
- 研究種目
  
  研究活動スタート支援
- 研究分野
  
  統計科学
- 研究機関
  統計数理研究所
セミパラメトリックベイズ推論アプローチによるスパースモデリングの深化と応用
- 研究代表者
  
  福水健次
- 研究期間 (年度)
  2013 – 2017
- 研究種目
  
  新学術領域研究(研究領域提案型)
- 審査区分
  
  複合領域
- 研究機関
  統計数理研究所

すべて 2017 2016 2015 2014

すべて雑誌論文学会発表

[雑誌論文] Trimmed Density Ratio Estimation2017
- 著者名/発表者名
  Liu, S., Takeda, A., Suzuki, T. and Fukumizu, K.
- 雑誌名
  
  Advances in Neural Information Processing Systems (NIPS 2017)
  
  巻: 30
- 査読あり / オープンアクセス
- データソース
  KAKENHI-PLANNED-25120012
[雑誌論文] Learning sparse structural changes in high-dimensional Markov networks2017
- 著者名/発表者名
  Song Liu, Kenji Fukumizu, and Taiji Suzuki
- 雑誌名
  
  Behaviormetrika
  
  巻: 44(1) 号: 1 ページ: 265-286
- DOI
  10.1007/s41237-017-0014-z
- 査読あり / 謝辞記載あり / オープンアクセス / 国際共著/国際学会である
- データソース
  KAKENHI-PLANNED-25120012, KAKENHI-PROJECT-15H06823, KAKENHI-PROJECT-25730013
[雑誌論文] Structure Learning of Partitioned Markov Networks2016
- 著者名/発表者名
  Liu, S. Suzuki, T., Sugiyama, M. Fukumizu K.
- 雑誌名
  
  In the Proceedings of International Conference on Machine Learning 2016
  
  巻: なし
- 査読あり / 謝辞記載あり / 国際共著/国際学会である
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-15H06823
[雑誌論文] Support Consistency of Direct Sparse-Change Learning in Markov Networks2016
- 著者名/発表者名
  Song Liu, Suzuki Taiji, Raissa Relator, Jun Sese, Masashi Sugiyama, and Kenji Fukumizu
- 雑誌名
  
  Annals of Statistics
  
  巻: 2016 ページ: 34-34
- NAID
  110009971454
- 査読あり / 謝辞記載あり
- データソース
  KAKENHI-PLANNED-25120012
[雑誌論文] Structure Learning of Partitioned Markov Networks2016
- 著者名/発表者名
  Song Liu, Taiji Suzuki, Masashi Sugiyama, and Kenji Fukumizu
- 雑誌名
  
  Proc. 33rd International Conference on Machine Learning
  
  巻: 1 ページ: 1-9
- 査読あり / 謝辞記載あり / オープンアクセス
- データソース
  KAKENHI-PLANNED-25120012
[雑誌論文] Structure Learning of Partitioned Markov Networks2016
- 著者名/発表者名
  Song Liu, Taiji Suzuki , Masashi Sugiyama, Kenji Fukumizu
- 雑誌名
  
  Proceedings of The 33rd International Conference on Machine Learning
  
  巻: - ページ: 439-448
- 査読あり / 謝辞記載あり / オープンアクセス
- データソース
  KAKENHI-PLANNED-25120012
[雑誌論文] Support consistency of direct sparse-change learning in Markov networks.2016
- 著者名/発表者名
  Liu, S., Suzuki, T., Relator R., Sese J., Sugiyama, M., Fukumizu, K.
- 雑誌名
  
  Annals of Statistics
  
  巻: なし
- 査読あり / 謝辞記載あり / 国際共著/国際学会である
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-15H06823
[雑誌論文] Estimating Posterior Ratio for Classification: Transfer Learning from Probabilistic Perspective2016
- 著者名/発表者名
  Liu, S., Fukumizu K.
- 雑誌名
  
  In the Proceedings of SIAM International Conference on Data Minin, 2016
  
  巻: なし
- 査読あり / 謝辞記載あり / 国際共著/国際学会である
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-15H06823
[雑誌論文] Support Consistency of Direct Sparse-Change Learning in Markov Networks2014
- 著者名/発表者名
  Song Liu, Taiji Suzuki, and Masashi Sugiyama
- 雑誌名
  
  The Twenty-Ninth AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI2015)
  
  巻: 1 ページ: 2785-2791
- NAID
  110009971454
- 査読あり / オープンアクセス
- データソース
  KAKENHI-PLANNED-25120012
[学会発表] Developments on Learning Changes between Graphical Models2017
- 著者名/発表者名
  Song Liu
- 学会等名
  2017 Probabilistic Graphical Model Workshop: Structure, Sparsity and High-dimensionality
- 発表場所
  東京
- 年月日
  2017-02-22
- 国際共著/国際学会である
- データソース
  KAKENHI-PLANNED-25120012
[学会発表] Recent Developments on Learning Changes between Graphical Models2017
- 著者名/発表者名
  Song Liu
- 学会等名
  2017 Probabilistic Graphical Model Workshop at ISM
- 発表場所
  The Institute of Statistical Mathematics
- 招待講演
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-15H06823
[学会発表] Structure learning of partitioned Markov networks2016
- 著者名/発表者名
  Song Liu
- 学会等名
  ERATO感謝祭, National Institute of Informatics
- 発表場所
  National Institute of Informatics, Tokyo
- 招待講演
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-15H06823
[学会発表] Structure learning of partitioned Markov networks2016
- 著者名/発表者名
  Song Liu
- 学会等名
  MIRU2016-The 19th Meeting on Image Recognition and Understanding
- 発表場所
  Hamamatsu
- 招待講演
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-15H06823
[学会発表] Structure Learning of Partitioned Markov Networks2016
- 著者名/発表者名
  Song Liu, Taiji Suzuki, Masashi Sugiyama, and Kenji Fukumizu
- 学会等名
  33rd International Conference on Machine Learning
- 発表場所
  New York
- 年月日
  2016-06-19
- 国際共著/国際学会である
- データソース
  KAKENHI-PLANNED-25120012
[学会発表] Estimating Posterior Ratio for Classification: Transfer Learning from Probabilistic Perspective2016
- 著者名/発表者名
  Song Liu
- 学会等名
  SIAM Internatioanal Conference on Data Mining
- 発表場所
  Hilton Downtoan, Miami, US
- 年月日
  2016-05-07
- 国際共著/国際学会である
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-15H06823
[学会発表] Structure Learning of Partitioned Markov Networks2016
- 著者名/発表者名
  Song Liu
- 学会等名
  International Conference on Machine Learning
- 発表場所
  Marriott Marquis hotel, NYC, US
- 年月日
  2016-06-18
- 国際共著/国際学会である
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-15H06823
[学会発表] Partitioned Markov Networks2016
- 著者名/発表者名
  Song Liu, Taiji Suzuki , Masashi Sugiyama, Kenji Fukumizu
- 学会等名
  MIRU2016 第19回画像の認識・理解シンポジウム
- 発表場所
  浜松
- 招待講演
- データソース
  KAKENHI-PLANNED-25120012
[学会発表] Structure Learning of Partitioned Markov Networks2016
- 著者名/発表者名
  Song Liu, Taiji Suzuki , Masashi Sugiyama, Kenji Fukumizu
- 学会等名
  The 33rd International Conference on Machine Learning
- 発表場所
  New York
- 年月日
  2016-06-20
- 国際共著/国際学会である
- データソース
  KAKENHI-PLANNED-25120012
[学会発表] Estimating Posterior Ratio for Classification: Transfer Learning from Probabilistic Perspective2015
- 著者名/発表者名
  Song Liu
- 学会等名
  NIPS workshop: Transfer and Multi-Task Learning: Trends and New Perspectives
- 発表場所
  Palais des Congress de Montreal, Canada
- 年月日
  2015-12-12
- 国際共著/国際学会である
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-15H06823

1. 西山悠 (60586395)

共同の研究課題数: 2件

共同の研究成果数: 0件
2. 福水健次 (60311362)

共同の研究課題数: 1件

共同の研究成果数: 8件
3. 鈴木大慈 (60551372)

共同の研究課題数: 1件

共同の研究成果数: 9件
4. 冨岡亮太 (70518282)

共同の研究課題数: 1件

共同の研究成果数: 0件

柳 松 Liu Song

研究課題

研究成果

共同研究者

Onsite Transfer Learning （現地の転移学習）研究代表者

研究代表者

研究期間 (年度)

研究種目

研究分野

研究機関

セミパラメトリックベイズ推論アプローチによるスパースモデリングの深化と応用

研究代表者

研究期間 (年度)

研究種目

審査区分

研究機関

[雑誌論文] Trimmed Density Ratio Estimation2017

著者名/発表者名

雑誌名

データソース

[雑誌論文] Learning sparse structural changes in high-dimensional Markov networks2017

著者名/発表者名

雑誌名

DOI

データソース

[雑誌論文] Structure Learning of Partitioned Markov Networks2016

著者名/発表者名

雑誌名

データソース

[雑誌論文] Support Consistency of Direct Sparse-Change Learning in Markov Networks2016

著者名/発表者名

雑誌名

NAID

データソース

[雑誌論文] Structure Learning of Partitioned Markov Networks2016

著者名/発表者名

雑誌名

データソース

[雑誌論文] Structure Learning of Partitioned Markov Networks2016

著者名/発表者名

雑誌名

データソース

[雑誌論文] Support consistency of direct sparse-change learning in Markov networks.2016

著者名/発表者名

雑誌名

データソース

[雑誌論文] Estimating Posterior Ratio for Classification: Transfer Learning from Probabilistic Perspective2016

著者名/発表者名

雑誌名

データソース

[雑誌論文] Support Consistency of Direct Sparse-Change Learning in Markov Networks2014

著者名/発表者名

雑誌名

NAID

データソース

[学会発表] Developments on Learning Changes between Graphical Models2017

著者名/発表者名

学会等名

発表場所

年月日

データソース

[学会発表] Recent Developments on Learning Changes between Graphical Models2017

著者名/発表者名

学会等名

発表場所

データソース

[学会発表] Structure learning of partitioned Markov networks2016

著者名/発表者名

学会等名

発表場所

データソース

[学会発表] Structure learning of partitioned Markov networks2016

著者名/発表者名

学会等名

発表場所

データソース

[学会発表] Structure Learning of Partitioned Markov Networks2016

著者名/発表者名

学会等名

発表場所

柳松 Liu Song