過去のお知らせ
ECML PKDD 2022 に論文が採択されました！
当研究室から投稿していたガウス過程潜在変数モデルに関する研究成果が，機械学習・データマイニングのトップレベルのカンファレンスEuropean Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases 2022 (採択率 26%) に採択されました！
- Koshi Watanabe, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa and Miki Haseyama, “Summarizing Data Structures with Gaussian Process and Robust Neighborhood Preservation,” ECML PKDD, 2022. (Accepted)
https://2022.ecmlpkdd.org/