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ファイル | 記述 | サイズ | フォーマット | |
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djohk00813.pdf | Dissertation_全文 | 4.2 MB | Adobe PDF | 見る/開く |
yjohk00813.pdf | Abstract_要旨 | 158.21 kB | Adobe PDF | 見る/開く |
タイトル: | Improving Variational Autoencoders on Robustness, Regularization, and Task-Invariance |
その他のタイトル: | ロバスト性,正則化,タスク不変性に関する変分オートエンコーダの改善 |
著者: | Hiroshi, Takahashi |
著者名の別形: | 高橋, 大志 |
キーワード: | Variatinoal Autoencoder Deep Generative Model Unsupervised Learning Representation Learning Deep Learning |
発行日: | 23-Mar-2023 |
出版者: | Kyoto University |
学位授与大学: | 京都大学 |
学位の種類: | 新制・課程博士 |
取得分野: | 博士(情報学) |
報告番号: | 甲第24725号 |
学位記番号: | 情博第813号 |
学位授与年月日: | 2023-03-23 |
請求記号: | 新制||情||137(附属図書館) |
研究科・専攻: | 京都大学大学院情報学研究科知能情報学専攻 |
論文調査委員: | (主査)教授 鹿島 久嗣, 教授 山本 章博, 教授 吉川 正俊 |
学位授与の要件: | 学位規則第4条第1項該当 |
著作権等: | 3章は同著者らによる論文 1.Proceedings of the Twenty-Seventh International Joint Conference on Artificial Intelligence, 2018. と 2. 人工知能学会論文誌, 2021 年 36 巻 3 号 p. A-KA4_1-9. に基づく。Copyright (C) 2018, IJCAI. URL: https://www.ijcai.org/proceedings/2018/374. 4章は同著者らによる論文 1. Proceedings of the 33-rd AAAI Conference on Artificial Intelligence , 2019. に基づく。Copyright (C) 2019, Association for the Advancement of Artificial Intelligence. URL: https://doi.org/10.1609/aaai.v33i01.33015066. 5章は同著者らによる 論文1.Proceedings of the 28-th ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, 2022. に基づく。Copyright (C) 2022 ACM, Inc. URL: https://dl.acm.org/doi/10.1145/3534678.3539291. |
DOI: | 10.14989/doctor.k24725 |
URI: | http://hdl.handle.net/2433/283844 |
出現コレクション: | 140 博士(情報学) |
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