金森敬文 (Takafumi Kanamori) - マイポータル

基本情報

所属: 東京科学大学情報理工学院教授

J-GLOBAL ID: 200901014240345632
researchmap会員ID: 1000326047

研究分野

情報通信 / 統計科学 /

経歴

2024年10月 - 現在

東京科学大学, 情報理工学院数理・計算科学系, 教授
2017年10月 - 2024年9月

東京工業大学, 情報理工学院数理・計算科学系, 教授
2017年4月 - 2017年9月

名古屋大学, 大学院情報学研究科情報システム学専攻計算論, 教授
2016年4月 - 2017年3月

名古屋大学, 大学院情報科学研究科計算機数理科学専攻計算論／工学部, 教授
2007年4月 - 2016年3月

名古屋大学, 大学院情報科学研究科計算機数理科学専攻, 准教授

論文

119

Robust estimation for kernel exponential families with smoothed total variation distances

Takafumi Kanamori, Kodai Yokoyama, Takayuki Kawashima

Information Geometry 2024年7月27日査読有り
Robust VAEs via Generating Process of Noise Augmented Data

Hiroo Irobe, Wataru Aoki, Kimihiro Yamazaki, Yuhui Zhang, Takumi Nakagawa, Hiroki Waida, Yuichiro Wada, Takafumi Kanamori

2024 IEEE International Symposium on Information Theory (ISIT) 587-592 2024年7月7日査読有り
Scaling-based Data Augmentation for Generative Models and its Theoretical Extension.

Yoshitaka Koike, Takumi Nakagawa, Hiroki Waida, Takafumi Kanamori

CoRR abs/2410.20780 2024年
Robust VAEs via Generating Process of Noise Augmented Data.

Hiroo Irobe, Wataru Aoki, Kimihiro Yamazaki, Yuhui Zhang, Takumi Nakagawa, Hiroki Waida, Yuichiro Wada, Takafumi Kanamori

CoRR abs/2407.18632 2024年
Denoising cosine similarity: A theory-driven approach for efficient representation learning.

Takumi Nakagawa, Yutaro Sanada, Hiroki Waida, Yuhui Zhang, Yuichiro Wada, Kosaku Takanashi, Tomonori Yamada, Takafumi Kanamori

Neural Networks 169 226-241 2024年1月査読有り
Learning domain invariant representations by joint Wasserstein distance minimization

Léo Andéol, Yusei Kawakami, Yuichiro Wada, Takafumi Kanamori, Klaus-Robert Müller, Grégoire Montavon

Neural Networks 167 233-243 2023年10月査読有り
Deep Clustering With a Constraint for Topological Invariance Based on Symmetric InfoNCE.

Yuhui Zhang, Yuichiro Wada, Hiroki Waida, Kaito Goto, Yusaku Hino, Takafumi Kanamori

Neural Computation 35(7) 1288-1339 2023年7月査読有り
A Convex Framework for Confounding Robust Inference.

Kei Ishikawa, Niao He, Takafumi Kanamori

CoRR abs/2309.12450 2023年
Denoising Cosine Similarity: A Theory-Driven Approach for Efficient Representation Learning.

Takumi Nakagawa, Yutaro Sanada, Hiroki Waida, Yuhui Zhang, Yuichiro Wada, Kosaku Takanashi, Tomonori Yamada, Takafumi Kanamori

CoRR abs/2304.09552 2023年
Towards Understanding the Mechanism of Contrastive Learning via Similarity Structure: A Theoretical Analysis.

Hiroki Waida, Yuichiro Wada, Léo Andéol, Takumi Nakagawa, Yuhui Zhang, Takafumi Kanamori

CoRR abs/2304.00395 2023年
Deep Clustering with a Constraint for Topological Invariance based on Symmetric InfoNCE.

Yuhui Zhang, Yuichiro Wada, Hiroki Waida, Kaito Goto, Yusaku Hino, Takafumi Kanamori

CoRR abs/2303.03036 2023年
Towards Understanding the Mechanism of Contrastive Learning via Similarity Structure: A Theoretical Analysis.

Hiroki Waida, Yuichiro Wada, Léo Andéol, Takumi Nakagawa, Yuhui Zhang, Takafumi Kanamori

Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases: Research Track - European Conference 709-727 2023年査読有り
Deep Self-Supervised Learning of Speech Denoising from Noisy Speeches.

Yutaro Sanada, Takumi Nakagawa, Yuichiro Wada, Kosaku Takanashi, Yuhui Zhang, Kiichi Tokuyama, Takafumi Kanamori, Tomonori Yamada

23rd Annual Conference of the International Speech Communication Association(INTERSPEECH) 1178-1182 2022年査読有り
Mode estimation on matrix manifolds: Convergence and robustness.

Hiroaki Sasaki, Jun-Ichiro Hirayama, Takafumi Kanamori

International Conference on Artificial Intelligence and Statistics(AISTATS) 8056-8079 2022年査読有り
Estimating Density Models with Truncation Boundaries using Score Matching.

Song Liu 0002, Takafumi Kanamori, Daniel J. Williams

Journal of Machine Learning Research 23 186-38 2022年査読有り
Learning Domain Invariant Representations by Joint Wasserstein Distance Minimization.

Léo Andéol, Yusei Kawakami, Yuichiro Wada, Takafumi Kanamori, Klaus-Robert Müller, Grégoire Montavon

CoRR abs/2106.04923 2021年
Uncertainty propagation for dropout-based Bayesian neural networks.

Yuki Mae, Wataru Kumagai, Takafumi Kanamori

Neural Networks 144 394-406 2021年査読有り
A Unified Statistically Efficient Estimation Framework for Unnormalized Models.

Masatoshi Uehara, Takafumi Kanamori, Takashi Takenouchi, Takeru Matsuda

The 23rd International Conference on Artificial Intelligence and Statistics(AISTATS) 809-819 2020年査読有り
Robust modal regression with direct gradient approximation of modal regression risk.

Hiroaki Sasaki, Tomoya Sakai, Takafumi Kanamori

Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI), 380-389 2020年査読有り
Robust modal regression with direct log-density derivative estimation.

Hiroaki Sasaki, Tomoya Sakai 0001, Takafumi Kanamori

CoRR abs/1910.08280 2019年

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書籍等出版物

データサイエンスと機械学習理論からPythonによる実装まで

2022年12月
Pythonで学ぶ統計的機械学習

金森敬文

オーム社 2018年11月
Rによる機械学習入門

金森敬文

オーム社 2017年11月
機械学習のための連続最適化

金森敬文, 鈴木大慈, 竹内一郎, 佐藤一誠 (担当:共著)

講談社 2016年12月7日
モデリングの諸相

室田一雄, 池上敦子, 土谷隆, 山下浩, 蒲地政文, 畔上秀幸, 斉藤努, 枇々木規雄, 滝根哲哉, 金森敬文 (担当:共著)

近代科学社 2016年9月9日
統計的学習理論

金森敬文

講談社 2015年4月
モンテカルロ法ハンドブック

伏見正則 (担当:共著)

朝倉書店 2014年10月31日
統計的学習の基礎 ―データマイニング・推論・予測―

Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman, 杉山将, 井手剛, 神嶌敏弘, 栗田多喜夫, 前田英作, 井尻善久, 岩田具治, 金森敬文, 兼村厚範, 烏山昌幸, 河原吉伸, 木村昭悟, 小西嘉典, 酒井智弥, 鈴木大慈, 竹内一郎, 玉木徹, 出口大輔, 冨岡亮太, 波部斉, 前田新一, 持橋大地, 山田誠 (担当:共著)

共立出版 2014年6月25日
応用数理ハンドブック

薩摩順吉, 大石進一, 杉原正顕 (担当:共著)

朝倉書店 2013年11月15日
Density Ratio Estimation in Machine Learning

Masashi Sugiyama, Taiji Suzuki, Takafumi Kanamori (担当:共著)

Cambridge University Press 2012年3月
数理工学辞典

茨木俊秀, 片山徹, 藤重悟 (担当:共著)

朝倉出版 2011年11月15日
パターン認識 (Rで学ぶデータサイエンス 5)

金森敬文, 竹之内高志, 村田昇 (担当:共著)

共立出版 2009年10月
Geometry of Covariate Shift with Applications to Active Learning,

T. Kanamori, H. Shimodaira (担当:共著)

MIT Press 2008年
ブースティング --- 学習アルゴリズムの設計技法

金森敬文, 畑埜晃平, 渡辺治 (担当:共著)

森北出版 2006年9月

講演・口頭発表等

ダイバージェンスによる統計的推論

金森敬文, 藤澤洋徳

統計関連学会連合大会 2016年9月4日招待有り
離散空間上のグラフ構造に基づく局所ブレグマンダイバージェンス

金森敬文, 竹之内高志

統計関連学会連合大会 2016年9月4日
Robust regression using unnormalized model under heterogeneous contamination

Hironori Fujisawa, Takafumi Kanamori

International Conference of the ERCIM WG on Computational and Methodological Statistics 2015年12月12日
Empirical Localization of Homogeneous Divergences on Discrete Sample Spaces

Takashi Takenouchi, Takafumi Kanamori

The Neural Information Processing Systems 2015年12月7日
Legendre Transformation in Machine Learning

T. Kanamori

Workshop: Information Geometry for Machine Learning 2014年12月3日
Affine Invariant Divergences and their Applications

T. Kanamori, H. Fujisawa

The 3rd Institute of Mathematical Statistics, Asia Pacific Rim Meeting 2014年6月29日
ヘルダー不等式とスケール不変ダイバージェンス

金森敬文

京都大学数理解析研究所短期共同研究統計多様体の幾何学の新展開 2014年2月19日
アファイン不変な統計的ダイバージェンスとその応用

金森敬文, 藤澤洋徳

統計関連学会連合大会 2013年9月8日
Semi-Supervised learning with Density-Ratio Estimation

金森敬文

シグマ統計コロキウム 2013年3月26日
アファイン不変な統計的ダイバージェンスとその応用

金森敬文

統計数理研究所共同利用「確率測度の最適化と通信路容量」 2013年3月21日
Random Fuzzy Multiobjective Linear Programming Through Probability Maximization

Hitoshi Yano, Kota Matsui

International MultiConference of Engineers and Computer Scientists 2013, 2013年3月13日
アファイン不変なダイバージェンスとその応用

金森敬文

情報幾何と関連分野小研究集会 2013年3月6日
Constrained Least-Squares Density-Difference Estimation

Nguyen Tuan Duong, Marthinus Christoffel du Plessis, Takafumi Kanamori, Masashi Sugiyama

情報論的学習理論と機械学習研究会 2013年3月4日
アファイン不変なダイバージェンスとそのロバスト統計への応用

金森敬文

ミニワークショップ統計多様体の幾何学とその周辺 (4) 2013年3月2日
Affine Invariant Divergences for Robust Statistical Inference

金森敬文, 藤澤洋徳

第35回情報理論とその応用シンポジウム 2012年12月11日
Density-Difference Estimation.

Sugiyama M, Kanamori T, Suzuki T, Plessis M, Liu S, Takeuchi I

The Neural Information Processing Systems 2012年12月3日
Non-Convex Optimization on Stiefel Manifold and Applications to Machine Learning

Kanamori T, Takeda A

The 19th International Conference on Neural Information Processing 2012年11月12日
２値判別における損失関数と不確実性集合の共役性

金森敬文, 武田朗子, 鈴木大慈

統計関連学会連合大会 2012年9月9日
Robust optimization-based classification method.

Takeda A, Kanamori T, Mitsugi H

The 21st International Symposium on Mathematical Programming 2012年8月19日
f-divergence estimation and two-sample test under semi-parametric density ratio models.

Kanamori T, Suzuki, T, Sugiyama, M

The 2nd Institute of Mathematical Statistics, Asia Pacific Rim Meeting 2012年7月2日

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所属学協会

共同研究・競争的資金等の研究課題

幾何学的データ解析手法の開発と位相的データ解析への展開

日本学術振興会科学研究費助成事業基盤研究(B) 2023年4月 - 2028年3月

佐々木博昭, 金森敬文, 本武陽一
構造化されたデータ表現の獲得と多様な機械学習タスクへの適用に関する統計理論

日本学術振興会科学研究費助成事業基盤研究(C) 2024年4月 - 2027年3月

金森敬文
機械学習と最適化理論の横断的研究

科学研究費助成事業若手研究(B)，課題番号：20700251 2008年4月 - 2012年3月

金森敬文