Daisuke Kaji

Department of Computational Intelligence and Systems Science, Tokyo Institute of Technology, Ph.D.

 Belonging to..

R&D Center, Denso Corporation(~2016.10)

DP Mobility IoT Technology and Business Development Dept. 

 Research areas

Machine learning ,Optimization,Simulation

[List]

Paper

Daisuke Kaji, Sumio Watanabe, ``Two Design Methods of Hyperparameters in Variational Bayes Learning for Bernoulli Mixtures", Neurocomputing, Vol.74, pp.2002-2007, 2011.

Daisuke Kaji, ``Phase Transition in Variational Bayes Learning and Optimal Design of Prior Distribution", doctoral dissertation, 2011.

Daisuke Kaji, Kazuho Watanabe, Sumio Watanabe, "Phase transition of variational Bayes learning in Bernoulli mixture," Australian Journal of Intelligent Information Processing Systems, vol. 11, no. 4, pp. 35-40, 2010.

 

Keisuke Yamazaki, Daisuke Kaji"Comparing two Bayes methods based on the free energy functions in Bernoulli mixtures.”、Neural Networks Vol.44, pp.36-43, 2013

 

International conference

Daisuke Kaji, Chieko Sato, Akiko Kano, Hisanori Tsuchino , ``A New Frequency Processing Algorithm based on Multiresolution Analysis,Society of Photo-Optical Instrumentation Engineers, Medical Imaging 2003, February 16-18, 2008, San Diego, California, USA.

Daisuke Kaji, Sumio Watanabe, ``Model Selection Method for AdaBoost Using Formal Information Criteria,International Conference on Neural Information Processing, November 25-28, 2008, Auckland, New Zealand.

Daisuke Kaji, Sumio Watanabe, ``Optimal Hyperparameters for Generalized Learning and Knowledge Discovery in Variational Bayes ", International Conference on Neural Information Processing, Bangkok, Thailand, December 1-5, 2009

Daisuke Kaji, Sumio Watanabe, ``Phase Transition of Variational Bayes Learning in Bernoulli Mixture ,International Conference on Neural Information Processing, November 22-25, 2010SydneyAustralia.