国際会議発表 (査読有り)

• Masashi Sugiyama, K Ogawa. Infinitesimal annealing for training semi-supervised support vector machines, ICML2013,JMLR Workshop and Conference, In S.Dasgupta and D.Mcallester(Eds), pp. 897-905, 2013.

国内会議発表 (査読なし・不明)

• 鈴村 真矢, 小川 晃平, 竹内 一郎, 杉山 将. ホモトピー法を用いたロバストサポートベクターマシンの最適化法, IBISML2013-16, 電子情報通信学会技術研究報告, pp. 19-24, Sept. 2013.
• 竹内 一郎, 小川 晃平, 杉山 将. 機械学習における非凸最適化問題に対するパラメトリック計画法を用いたアプローチ, 最適化手法の理論と応用の繋がり、ＲＩＭＳ研究会, 最適化手法の理論と応用の繋がり、ＲＩＭＳ研究会報告集, no. 1829, pp. 23-38, 2013.
• Ogawa, K., Takeuchi, I., & Sugiyama, M.. A homotopy approach for nonconvex disjunctive programs in machine learning, OPT2012, 2013.
• Ogawa, K., Takeuchi, I., & Sugiyama, M.. A study on an optimization algorithm for semi-supervised SVM using parametric programing, IBISML2012-1, IEICE Technical Report, pp. 1-8, June 2012.
• Takeuchi, I., Ogawa, K., & Sugiyama, M.. Homotopy methods for non-convex optimization in machine learning, Annual Conference on the Japan Society for Industrial and Applied Mathematics, pp. 169-170, 2012.
• Takeuchi, I., Ogawa, K., &Sugiyama, M.. Parametric programming approach for non-convex problems in machine learning, Research Institute for Mathematical Sciences, no. 1829, pp. 23-38, 2012.

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