電子情報通信学会
--情報論的学習理論小特集号(和文論文誌A)論文募集--
情報論的学習理論小特集号編集委員会
趣旨
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情報理論や統計学の分野では、ユニバーサル符号化や記述長最小(MDL)原理、
統計的モデル選択など、未知の情報源の出力系列から情報源モデルを推測
するための方法論が発展しています。一方、人工知能における「機械学習」
やデータマイニングの分野でも、事例データから情報源に関する知識を
推測する問題を扱うことから、情報源符号化や統計学における「情報源モデル
推定」と密接な関係があることが明らかになってきました。近年では、機械
学習における知識表現形や具体的学習アルゴリズム等が情報理論や統計学に
逆に新しい刺激を与えつつあり、統計物理学や計算量理論とも強く結び付いて
きています。またこれらの成果を、現実の画像処理や、自然言語処理、遺伝子
情報処理等へ応用する試みも盛んになってきております。
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このように、情報理論、
統計学，統計物理学等に基づいて「学習」を総合的に捉え直す情報処理の分野が
急速に発展しており、本企画は「情報論的学習理論」という名のもとで、この分野の
更なる発展を目的としております。多数の方々の積極的な御投稿を期待いたします。
尚、本テーマに関するワークショップ(1999 Workshop on Information-Based
Induction Sciences: IBIS'99, 平成11年8月開催予定)を計画中です。ここで発表
される論文からも是非、御投稿をお願い致します。
対象分野
- 知識情報処理における統計的モデル選択、情報量規準(AIC, MDL, TIC, など)
- 確率的コンプレキシティ、 ユニバーサルデータ圧縮と学習
- オンライン学習、逐次的予測アルゴリズム、予測符号化
- ベイズ学習、最適事前分布学習、ベイズ符号化
- 各種知識表現系(ニューロ、SVM、ベイジアンネット、決定木 等)、近似理論
- 統計力学的学習、アニーリング、幾何学的学習、平均場理論
- 計算論的統計学、マルコフ連鎖モンテカルロ法、ランダム化アルゴリズム
- 独立成分解析、主成分解析
- Kolmogorovコンプレキシティ理論、計算論的情報理論
- 学習理論の応用分野(画像処理、理解、パタン認識、自然言語処理、 データマイニング、複雑系等)
論文の執筆と取扱い
- 通常の和文論文と同一とし、刷り上がり８ページ、レターは刷り上がり２ページを基準とします。
- 執筆の詳細は和文論文誌の毎号に掲載されている「和文誌への投稿について」
を御参照下さい。
- 投稿時には封筒と論文原稿の表紙に「情報論的学習理論特集号」と朱記して下さい。
- 査読後の再提出期限(通常６０日)を短縮する場合があります。
論文投稿締切日
- 平成11年10月15日(金) 必着
原稿送付先
〒105-0011 港区芝公園3-6-22 ジェーシービル内
(社)電子情報通信学会出版事業部ソサイエティ誌出版課
問い合せ先
- 山西 健司 〒216-8555 川崎市宮前区宮崎4-1-1 NEC C&Cメディア研究所
- tel: [電話番号削除] fax: [FAX番号削除] email: [メールアドレス削除]
小特集編集委員会
- 委員長：山西健司 (NEC)
- 幹事： 松嶋敏泰 (早大)
- 委員： 麻生英樹 (電総研), 樺島祥介 (東工大), 北川 源四郎(統数研)
鈴木 譲 (阪大), 竹内純一 (NEC), 村田 昇 (理研), 山本博資 (東大),
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