鈴木大慈 (Taiji Suzuki) - マイポータル

基本情報

所属: 東京大学大学院情報理工学系研究科教授

研究者番号: 60551372
J-GLOBAL ID: 201601018424833177
researchmap会員ID: 7000018344

研究キーワード

研究分野

情報通信 / 数理情報学 / 機械学習

論文

Neural Network Module Decomposition and Recomposition with Superimposed Masks

Hiroaki Kingetsu, Kenichi Kobayashi, Taiji Suzuki

2023 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN) 2023年6月18日
Differentiable Multiple Shooting Layers.

Stefano Massaroli, Michael Poli, Sho Sonoda, Taiji Suzuki, Jinkyoo Park, Atsushi Yamashita, Hajime Asama

Advances in Neural Information Processing Systems 34: Annual Conference on Neural Information Processing Systems 2021(NeurIPS) 16532-16544 2021年
A reproducing kernel Hilbert space approach to high dimensional partially varying coefficient model

Shaogao Lv, Zengyan Fan, Heng Lian, Taiji Suzuki, Kenji Fukumizu

Computational Statistics and Data Analysis 152 2020年12月1日
SUPPORT CONSISTENCY OF DIRECT SPARSE-CHANGE LEARNING IN MARKOV NETWORKS

Song Liu, Taiji Suzuki, Raissa Relator, Jun Sese, Masashi Sugiyama, Kenji Fukumizu

ANNALS OF STATISTICS 45(3) 959-990 2017年6月査読有り
Trimmed Density Ratio Estimation.

Song Liu, Akiko Takeda, Taiji Suzuki, Kenji Fukumizu

Advances in Neural Information Processing Systems 30: Annual Conference on Neural Information Processing Systems 2017, 4-9 December 2017, Long Beach, CA, USA 4518-4528 2017年査読有り
Direct Learning of Sparse Changes in Markov Networks by Density Ratio Estimation

Song Liu, John A. Quinn, Michael U. Gutmann, Taiji Suzuki, Masashi Sugiyama

NEURAL COMPUTATION 26(6) 1169-1197 2014年6月査読有り
Density-Difference Estimation

Masashi Sugiyama, Takafumi Kanamori, Taiji Suzuki, Marthinus Christoffel du Plessis, Song Liu, Ichiro Takeuchi

NEURAL COMPUTATION 25(10) 2734-2775 2013年10月査読有り
FAST LEARNING RATE OF MULTIPLE KERNEL LEARNING: TRADE-OFF BETWEEN SPARSITY AND SMOOTHNESS

Taiji Suzuki, Masashi Sugiyama

ANNALS OF STATISTICS 41(3) 1381-1405 2013年6月査読有り
Conjugate relation between loss functions and uncertainty sets in classification problems.

Takafumi Kanamori, Akiko Takeda, Taiji Suzuki

Journal of Machine Learning Research 14(1) 1461-1504 2013年6月査読有り
Computational complexity of kernel-based density-ratio estimation: a condition number analysis

Takafumi Kanamori, Taiji Suzuki, Masashi Sugiyama

MACHINE LEARNING 90(3) 431-460 2013年3月査読有り
Convex tensor decomposition via structured Schatten norm regularization

Ryota Tomioka, Taiji Suzuki

Advances in Neural Information Processing Systems 2013年
Relative Density-Ratio Estimation for Robust Distribution Comparison.

Makoto Yamada, Taiji Suzuki, Takafumi Kanamori, Hirotaka Hachiya, Masashi Sugiyama

Neural Computation 25(5) 1324-1370 2013年査読有り
Density-ratio matching under the Bregman divergence: a unified framework of density-ratio estimation

Masashi Sugiyama, Taiji Suzuki, Takafumi Kanamori

ANNALS OF THE INSTITUTE OF STATISTICAL MATHEMATICS 64(5) 1009-1044 2012年10月査読有り
Statistical analysis of kernel-based least-squares density-ratio estimation

Takafumi Kanamori, Taiji Suzuki, Masashi Sugiyama

MACHINE LEARNING 86(3) 335-367 2012年3月査読有り
f-Divergence Estimation and Two-Sample Homogeneity Test Under Semiparametric Density-Ratio Models

Takafumi Kanamori, Taiji Suzuki, Masashi Sugiyama

IEEE TRANSACTIONS ON INFORMATION THEORY 58(2) 708-720 2012年2月査読有り
A Conjugate Property between Loss Functions and Uncertainty Sets in Classification Problems

Takafumi Kanamori, Akiko Takeda, Taiji Suzuki

CoRR abs/1204.6583 2012年
Density-difference estimation

Masashi Sugiyama, Takafumi Kanamori, Taiji Suzuki, Marthinus Christoffel Du Plessis, Song Liu, Ichiro Takeuchi

Advances in Neural Information Processing Systems 1 683-691 2012年査読有り
Density ratio estimation in machine learning

Masashi Sugiyama, Taiji Suzuki, Takafumi Kanamori

Density Ratio Estimation in Machine Learning 9780521190176 1-329 2012年1月1日査読有り
A Conjugate Property between Loss Functions and Uncertainty Sets in Classification Problems.

Takafumi Kanamori, Akiko Takeda, Taiji Suzuki

COLT 2012 - The 25th Annual Conference on Learning Theory, June 25-27, 2012, Edinburgh, Scotland 29.1-29.23 2012年査読有り
Least-squares two-sample test

Masashi Sugiyama, Taiji Suzuki, Yuta Itoh, Takafumi Kanamori, Manabu Kimura

NEURAL NETWORKS 24(7) 735-751 2011年9月査読有り

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MISC

Neural Network Module Decomposition and Recomposition.

Hiroaki Kingetsu, Kenichi Kobayashi 0001, Taiji Suzuki

CoRR abs/2112.13208 2021年
Learning sparse structural changes in high-dimensional Markov networks: A review on methodologies and theories

Song Liu, Kenji Fukumizu, Taiji Suzuki

Behaviormetrika 44(1) 265-286 2017年1月1日
Structure learning of partitioned Markov networks

Song Liu, Taiji Suzuki, Masashi Sugiyama, Kenji Fukumizu

33rd International Conference on Machine Learning, ICML 2016 1 657-671 2016年査読有り
Non-parametric tensor learning with Gaussian process prior and its application to multi-task learning (情報論的学習理論と機械学習情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2015))

金川平志郎, 鈴木大慈

電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報 115(323) 273-280 2015年11月26日
いまさら聞けない! コンピュータの数学：3. 機械学習のための数学

杉山将, 鈴木大慈

情報処理 56(5) 442-447 2015年4月15日
凸最適化に基づくテンソル分解

冨岡亮太, 鈴木大慈, 林浩平

応用数理 24(4) 160-167 2014年12月
Support Consistency of Direct Sparse-Change Learning in Markov Networks (情報論的学習理論と機械学習情報論的学習理論ワークショップ)

LIU Song, SUZUKI Taiji, SUGIYAMA Masashi

電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報 114(306) 263-269 2014年11月17日
交互方向乗数法を用いた確率的双対座標降下法 (情報論的学習理論と機械学習)

鈴木大慈

電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報 113(286) 205-212 2013年11月12日
Convergence Analysis and Adaptively Weighted Regularization for Multiple Kernel Learning (次世代計算科学の基盤技術とその展開 : RIMS研究集会報告集)

鈴木大慈

数理解析研究所講究録 1848 61-76 2013年8月
Direct Divergence Approximation between Probability Distributions and Its Applications in Machine Learning

Masashi Sugiyama, Song Liu, Marthinus Christoffel Du Plessis, Masao Yamanaka, Makoto Yamada, Taiji Suzuki, Takafumi Kanamori

Journal of Computing Science and Engineering 7(2) 99-111 2013年6月査読有り
Dual Averaging and Proximal Gradient Descent for Online Alternating Direction Multiplier Method (情報論的学習理論と機械学習)

鈴木大慈

電子情報通信学会技術研究報告 : 信学技報 112(452) 39-46 2013年3月4日
疎でないマルチプルカーネル学習の速い収束レートおよび最適な正則化に関して (情報論的学習理論と機械学習)

鈴木大慈

電子情報通信学会技術研究報告 : 信学技報 111(275) 147-154 2011年11月9日
Least-Squares Conditional Density Estimation

Masashi Sugiyama, Ichiro Takeuchi, Taiji Suzuki, Takafumi Kanamori, Hirotaka hachiya, Daisuke Okanohara

IEICE Transactions on Information and Systems 93-D(3) 583-594 2010年査読有り
A Density-ratio Framework for Statistical Data Processing.

Masashi Sugiyama, Takafumi Kanamori, Taiji Suzuki, Shohei Hido, Jun Sese, Ichiro Takeuchi, Liwei Wang

IPSJ Computer Vision and Application1 1 183-208 2009年査読有り
A least-squares approach to mutual information estimation with application in variable selection

Taiji Suzuki, Masashi Sugiyama, Jun Sese, Takafumi Kanamori

Proceedings of Workshop on New Challenges for Feature Selection in Data Mining and Knowledge Discoverty FSDM2008 362-367 2008年査読有り

共同研究・競争的資金等の研究課題

大規模複雑データの理論と方法論の革新的展開

日本学術振興会科学研究費助成事業基盤研究(A) 2020年4月 - 2025年3月

青嶋誠, 矢田和善, 松田安昌, 星野伸明, 田畑耕治, 片山翔太, 鈴木大慈, 中山優吾, 植木優夫, 蛭川潤一, 小森理, 石井晶, 金森敬文, 松井秀俊
深層機械学習理論の深化とその構造解析への応用

日本学術振興会科学研究費助成事業基盤研究(B) 2018年4月 - 2022年3月

鈴木大慈
深層学習の理論的究明による人工知能技術の革新

日本学術振興会科学研究費助成事業挑戦的研究(萌芽) 2018年6月 - 2021年3月

福水健次, 鈴木大慈, 今泉允聡
生命病態システムの数理モデリングとその個別化医療への応用のための数理的基盤の確立

日本学術振興会科学研究費助成事業基盤研究(S) 2015年5月 - 2020年3月

合原一幸, 宮野悟, 鈴木大慈, 奥牧人, 藤原寛太郎, 中岡慎治, 森野佳生, 梶田真司
大規模複雑データの理論と方法論の総合的研究

日本学術振興会科学研究費助成事業基盤研究(A) 2015年4月 - 2020年3月

青嶋誠, 宇野力, 金森敬文, 蛭川潤一, 矢田和善, 廣瀬慧, 星野伸明, 柳原宏和, 小森理, 竹之内高志, 松井秀俊, 植木優夫, 井元清哉, 鈴木大慈
内在的構造を持つ大規模高次元データ解析の理論と方法

日本学術振興会科学研究費助成事業基盤研究(B) 2014年4月 - 2019年3月

福水健次, 鈴木大慈, 小林景
セミパラメトリックベイズ推論アプローチによるスパースモデリングの深化と応用

日本学術振興会科学研究費助成事業新学術領域研究(研究領域提案型) 2013年6月 - 2018年3月

福水健次, 鈴木大慈, 西山悠, 冨岡亮太, 西山悠, 柳松
大規模データにおける構造的推定手法の理論と応用

日本学術振興会科学研究費助成事業若手研究(B) 2013年4月 - 2018年3月

鈴木大慈
データ横断的機械学習手法の理論と応用

日本学術振興会科学研究費助成事業若手研究(B) 2010年 - 2012年

鈴木大慈
学習理論の研究と知能情報処理への応用

日本学術振興会科学研究費助成事業特別研究員奨励費 2006年 - 2009年

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