Accelerating the Nelder–Mead Method with Predictive Parallel Evaluation
Yoshihiko Ozaki(AI Research Center, AIST & GREE, Inc.), Shuhei Watanabe(AI Research Center, AIST & The University of Tokyo), Masaki Onishi(AI Research Center, AIST)
6th ICML Workshop on Automated Machine Learning, Jun 2019.
Evaluation of Optimization for Pedestrian Route Guidance in Real-world Crowded Scene
Shusuke Shigenaka(AI Research Center, AIST), Shunki Takami( University of Tsukuba), Yoshihiko Ozaki(AI Research Center, AIST & GREE, Inc.), Masaki Onishi(AI Research Center, AIST), Tomohisa Yamashita(Hokkaido University), and Itsuki Noda(AI Research Center, AIST)
International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems (AAMAS), pp.2192-2194, May 2019.
Nelder-Mead法の並列化による識別器のハイパパラメータチューニングの高速化
渡邊 修平(産業技術総合研究所人工知能研究センター／東京大学工学部システム創成学科 ), 尾崎 嘉彦(産業技術総合研究所人工知能研究センター／グリー株式会社), 大西 正輝(産業技術総合研究所人工知能研究センター)
研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア（CVIM）, Jan 2019.
Long Short-Term Memoryアンサンブルによる学習曲線の予測
尾崎嘉彦; 大西正輝 (産業技術総合研究所・グリー株式会社; 産業技術総合研究所)
第21回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2018), D2-65, Nov 2018.
リカレントニューラルネットワークにおけるハイパパラメータの最適化と分析
工藤一輝; 尾崎嘉彦; 大西正輝; 一色剛 (東京工業大学; 産業技術総合研究所・グリー株式会社; 産業技術総合研究所; 東京工業大学)
第21回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2018), D1-56, Nov 2018.