9/4～9/6に広島で開催された第23回情報科学技術フォーラム（FIT2024）に参加し，次の発表を行いました．
1. ユーザの関心度を考慮した多変量ホークス過程に基づく音楽推薦手法
山田 航平・原川 良介・岩橋 政宏
2. 誤ラベルを伴うクロスモーダル検索のための記憶効果に基づくネットワーク予測を用いたラベル修正法
原川 良介
2.は，トップコンファレンスセッションにおいて，次の論文の紹介を行ったものです．
D. Okamura, R. Harakawa, and M. Iwahashi, “LCNME: Label Correction Using Network Prediction Based on Memorization Effects for Cross-Modal Retrieval with Noisy Labels,” IEEE Trans. Circuits and Systems for Video Technology (TCSVT), pp. 1-14, 2023. (IF:8.4) [paper]
研究紹介はこちらからご覧いただけます．
