松井,科塔;瓦塔鲁库马盖;肯塔州卡纳莫里;Mitsuaki Nishikimi;高福美·卡纳莫里 幂级数核的非参数学习变量选择。 (英语) Zbl 1435.62136号 神经计算。 31,第8期,1718-1750(2019).MSC公司:62G07年 68T05型 62J07型 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{K.Matsui}等人,《神经计算》。31,第8号,1718-1750(2019;Zbl 1435.62136) 全文: 内政部 arXiv公司
瓦塔鲁库马盖;高福美·卡纳莫里 使用参数特征映射的传递学习的风险界及其在稀疏编码中的应用。 (英语) 兹比尔1440.68221 机器。学习。 108,第11号,1975-2008(2019).MSC公司:68T05型 10层62层 62J07型 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{W.Kumagai}和\textit{T.Kanamori},马赫。学习。108,第11号,1975年--2008年(2019年;Zbl 1440.68221) 全文: 内政部
佐佐木弘;高福美·卡纳莫里;阿波省Hyvärinen;牛、刚;杉山正史 通过直接估计密度导数比进行模式搜索聚类和密度岭估计。 (英语) Zbl 1468.68168号 J.马赫。学习。物件。 18(2017-2018),论文编号180,47 p.(2018).MSC公司:68T05型 62G07年 62H30型 62J07型 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{H.Sasaki}等人,J.Mach。学习。第18号决议,第180号文件,第47页(2018年;兹bl 1468.68168) 全文: arXiv公司 链接
高福美·卡纳莫里;Takashi Takeouchi 离散样本空间上基于图的复合局部Bregman发散。 (英语) Zbl 1439.62095号 神经网络。 95, 44-56 (2017).MSC公司:62G05型 62M45型 62G35型 05C90年 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{T.Kanamori}和\textit{T.Takenouchi},神经网络。95,44-56(2017年;兹比尔1439.62095) 全文: 内政部 arXiv公司
高福美·卡纳莫里;藤原、树黑;秋子武田 使用带有离群指标的铰链损失的学习算法的鲁棒性。 (英语) Zbl 1429.68220号 神经网络。 94, 173-191 (2017).MSC公司:68T05型 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{T.Kanamori}等人,神经网络。94、173--191(2017年;Zbl 1429.68220) 全文: 内政部
藤原、树黑;秋子武田;高福美·卡纳莫里 扩展鲁棒支持向量机的DC算法。 (英语) Zbl 1474.68251号 神经计算。 29,第5期,1406-1438(2017).MSC公司:68T05型 90C26型 90 C59 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{S.Fujiwara}等人,《神经计算》。29,第5号,1406--1438(2017;Zbl 1474.68251) 全文: 内政部
秋子武田;藤原、树黑;高福美·卡纳莫里 基于金融风险最小化的扩展鲁棒支持向量机。 (英语) Zbl 1415.68180号 神经计算。 26,第11号,2541-2569(2014).MSC公司:68T05型 91G80型 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{A.武田}等人,《神经计算》。26,第11号,2541--2569(2014;Zbl 1415.68180) 全文: 内政部
秋子武田;高福美·卡纳莫里 使用财务风险度量来分析机器学习模型的泛化性能。 (英语) Zbl 1325.68199号 神经网络。 第57页,第29-38页(2014年).MSC公司:68T05型 91克70 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{A.Takeda}和\textit{T.Kanamori},神经网络。57、29-38(2014年;Zbl 1325.68199) 全文: 内政部
高福美·卡纳莫里;秋子武田 Stiefel流形上学习算法的数值研究。 (英语) Zbl 1331.68184号 计算。管理。科学。 11,第4期,319-340(2014).MSC公司:68T05型 90C25型 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{T.Kanamori}和\textit{A.Takeda},计算。管理。科学。11,第4号,319--340(2014;Zbl 1331.68184) 全文: 内政部
高福美·卡纳莫里;Hironori藤泽 与适当的复合评分规则相关的仿射不变发散及其应用。 (英语) Zbl 1457.62093号 伯努利 20,第4期,2278-2304(2014).MSC公司:62层35 62J02型 62B10型 62M20型 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{T.Kanamori}和\textit{H.Fujisawa},Bernoulli 20,No.4,2278--2304(2014;Zbl 1457.62093) 全文: 内政部 arXiv公司 欧几里得
杉山正史;高福美·卡纳莫里;铃木、太极;马丁努斯·克里斯托费尔·杜普莱西斯;刘、宋;一郎武内 密度差估计。 (英语) 兹伯利1418.62147 神经计算。 25,第10号,2734-2775(2013).MSC公司:62G07年 62G35型 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{M.Sugiyama}等人,《神经计算》。25,编号102734-2775(2013年;兹bl 1418.62147) 全文: 内政部 arXiv公司
山田真本;铃木、太极;高福美·卡纳莫里;广田浩弥;杉山正史 用于鲁棒分布比较的相对密度比估计。 (英语) Zbl 1414.62115号 神经计算。 25,第5期,1324-1370(2013).MSC公司:62G05型 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{M.Yamada}等人,《神经计算》。25,第5号,1324--1370(2013;Zbl 1414.62115) 全文: 内政部 arXiv公司
卡瓦基塔,马萨诺里;高福美·卡纳莫里 利用密度比估计进行半监督学习。 (英语) Zbl 1273.68300号 机器。学习。 91,第2期,189-209(2013).MSC公司:68T05型 62H30型 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{M.Kawakita}和\textit{T.Kanamori},马赫。学习。91,第2号,189--209(2013;Zbl 1273.68300) 全文: 内政部 arXiv公司
秋子武田;Hiroyuki Mitsugi;高福美·卡纳莫里 基于稳健优化的统一分类模型。 (英语) Zbl 1269.68085号 神经计算。 25,第3期,759-804(2013).MSC公司:68T05型 62H30型 90C26型 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{A.武田}等人,《神经计算》。25,第3号,759--804(2013;Zbl 1269.68085) 全文: 内政部
高福美·卡纳莫里;铃木、太极;杉山正史 基于核的密度比估计的计算复杂性:条件数分析。 (英语) Zbl 1260.68334号 机器。学习。 90,第3期,431-460(2013).MSC公司:68T05型 62小时12分 65年第68季度 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{T.Kanamori}等人,马赫。学习。90,第3号,431--460(2013;Zbl 1260.68334) 全文: 内政部 arXiv公司
杉山正史;铃木、太极;高福美·卡纳莫里 Bregman散度下的密度比匹配:密度比估计的统一框架。 (英语) Zbl 1440.62111号 Ann.Inst.Stat.数学。 64,第5期,1009-1044(2012).MSC公司:62G05型 62B10型 62G07年 62克20 62J12型 68T05型 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{M.Sugiyama}等人,《Ann.Inst.Stat.Math》。64,第5号,1009--1044(2012;Zbl 1440.62111) 全文: 内政部
高福美·卡纳莫里;铃木、太极;杉山正史 基于核的最小二乘密度比估计的统计分析。 (英语) Zbl 1246.68182号 机器。学习。 86,第3期,335-367(2012). 审核人:涂东生(金斯敦) MSC公司:68T05型 62G05型 62G07年 62克20 62H30型 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{T.Kanamori}等人,马赫。学习。86,第3号,335--367(2012;Zbl 1246.68182) 全文: 内政部
杉山正史;铃木、太极;伊藤,尤塔;高福美·卡纳莫里;马纳布木村 最小二乘双样本检验。 (英语) Zbl 1414.62311号 神经网络。 24,第7期,735-751(2011).MSC公司:62J05型 62D05型 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{M.Sugiyama}等人,神经网络。24,第7号,735--751(2011;Zbl 1414.62311) 全文: 内政部
杉山正史;山田真本;保罗·冯·布瑙;铃木、太极;高福美·卡纳莫里;Motoaki Kawanabe公司 通过最小二乘异分布子空间搜索进行降维的直接密度比估计。 (英语) Zbl 1217.68188号 神经网络。 24,第2期,183-198(2011).MSC公司:68T05型 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{M.Sugiyama}等人,神经网络。24,第2号,183--198(2011;Zbl 1217.68188) 全文: 内政部
高福美·卡纳莫里 多级增压对数损失函数的变形。 (英语) 兹比尔1401.62096 神经网络。 23,第7期,843-864(2010).MSC公司:62H30型 68T05型 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{T.Kanamori},神经网络。23,第7号,843--864(2010;Zbl 1401.62096) 全文: 内政部
秋子武田;高福美·卡纳莫里 基于条件值风险度量的统计学习问题稳健方法。 (英语) Zbl 1163.90686号 欧洲药典。物件。 198,第1期,287-296(2009).MSC公司:90立方厘米 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{A.Takeda}和\textit{T.Kanamori},欧洲期刊Oper。第198号决议,第1号,287--296(2009年;Zbl 1163.90686) 全文: 内政部
Takashi Takeouchi;神道江口;Noboru村田;高福美·卡纳莫里 针对多类问题中标签错误的鲁棒boosting算法。 (英语) Zbl 1140.68481号 神经计算。 20,第6号,1596-1630(2008).MSC公司:68吨10 68T05型 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{T.Takeouchi}等人,《神经计算》。20,第6号,1596--1630(2008;Zbl 1140.68481) 全文: 内政部
高福美·卡纳莫里 类概率收缩估计的多类提升算法。 (英语) Zbl 1142.68396号 Hutter,Marcus(编辑)等人,《算法学习理论》。第18届国际会议,ALT 2007,日本仙台,2007年10月1-4日。诉讼程序。柏林:施普林格出版社(ISBN 978-3-540-75224-0/pbk)。计算机科学课堂讲稿4754。《人工智能讲义》,358-372(2007)。MSC公司:68问题32 68T05型 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{T.Kanamori},莱克特。注释计算。科学。4754,358--372(2007;Zbl 1142.68396) 全文: 内政部
高福美·卡纳莫里;Takashi Takeouchi;神道江口;Noboru村田 用于升压的鲁棒损失函数。 (英语) Zbl 1143.68544号 神经计算。 19,第8期,2183-2244(2007).MSC公司:68T05型 68T20型 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{T.Kanamori}等人,《神经计算》。19,第8号,2183--2244(2007;Zbl 1143.68544) 全文: 内政部