検索条件

キーワード
タグ
ツール
開催日
こだわり条件

タグ一覧

JavaScript
PHP
Java
Ruby
Python
Perl
Scala
Haskell
C言語
C言語系
Google言語
デスクトップアプリ
スマートフォンアプリ
プログラミング言語
U/UX
MySQL
RDB
NoSQL
全文検索エンジン
全文検索
Hadoop
Apache Spark
BigQuery
サーバ構成管理
開発サポートツール
テストツール
開発手法
BI
Deep Learning
自然言語処理
BaaS
PaaS
Iaas
Saas
クラウド
AI
Payment
クラウドソフトウェア
仮想化ソフトウェア
OS
サーバ監視
ネットワーク
WEBサーバ
開発ツール
テキストエディタ
CSS
HTML
WEB知識
CMS
WEBマーケティング
グラフィック
グラフィックツール
Drone
AR
マーケット知識
セキュリティ
Shell
IoT
テスト
Block chain
知識

Data-Driven Experimental Design Team Seminar(Talk by MdAshraful ISLAM, Nagoya University).

2026/01/06(火)
05:30〜06:30
Googleカレンダーに追加
参加者

2人/100人

主催:RIKEN AIP Public

【Team】 Data-Driven Experimental Design Team
【Date】2026/January/6(Tuesday) 14:30-15:30(JST)
【Speaker】Talk by MdAshraful ISLAM, Nagoya University

Title: Dependencies in Learning Graphical Models

Abstract:
We introduce two new methodologies that advance mutual information estimation for mixed-type variables and the identification of non-linear causal relationships,addressing key challenges in data analysis and causal inference. First, we develop a mixed-type extension of the Chow–Liu framework that constructs a dependency forest and estimates mutual information via copula-based joint density estimation and WBIC-based free-energy computation, improving upon conventional likelihood-based approaches and enabling applications such as linking gene expression with SNP data. Second, we propose a non-linear causal discovery method that integrates generalized additive models (GAMs) with the Hilbert–Schmidt independence criterion (HSIC), allowing flexible estimation of additive-noise structures without restrictive parametric assumptions. We provide theoretical analysis establishing consistency for causal order identification, and experiments demonstrate improved causal structure recovery compared to existing methods.

Workship