今泉允聡 (Masaaki Imaizumi) - マイポータル

基本情報

所属: 東京大学総合文化研究科広域科学専攻相関基礎科学系 / 先進科学研究機構准教授
: 理化学研究所革新知能統合研究センターチームリーダー

学位: 博士(2017年3月東京大学)

連絡先: imaizumig.ecc.u-tokyo.ac.jp
J-GLOBAL ID: 201701018682404601
researchmap会員ID: B000281473

外部リンク: https://sites.google.com/view/mimaizumi/

統計学およびその関連分野の研究者です。機械学習分野への応用を主に行っています。
個人サイト: https://sites.google.com/view/mimaizumi/home_JP
東大の今泉研究室サイト: https://www.imalab.org
理研の今泉チーム: https://www.riken.jp/research/labs/aip/generic_tech/highdim_cause_anl/

研究キーワード

研究分野

経歴

2023年8月 - 現在

特定国立研究開発法人理化学研究所, 革新知能統合研究センター, チームリーダー
2022年4月 - 現在

国立研究開発法人科学技術振興機構, 創発研究者
2021年4月 - 現在

東京大学, 経済学研究科統計学コース, 准教授（兼担）
2020年4月 - 現在

統計数理研究所, 統計的機械学習研究センター, 客員准教授
2020年4月 - 現在

東京大学, 総合文化研究科広域科学専攻相関基礎科学系 / 先進科学研究機構, 准教授
2017年6月 - 2023年7月

特定国立研究開発法人理化学研究所, 革新知能統合研究センター, 客員研究員
2018年10月 - 2022年3月

国立研究開発法人科学技術振興機構, さきがけ研究員
2019年4月 - 2020年3月

総合研究大学院大学, 複合科学研究科統計科学専攻, 助教
2019年4月 - 2020年3月

統計数理研究所, 数理・推論研究系, 助教
2018年4月 - 2019年3月

統計数理研究所, 統計思考院, 助教
2017年4月 - 2018年3月

統計数理研究所, 統計的機械学習研究センター, 学振特別研究員

学歴

2014年4月 - 2017年3月

東京大学, 経済学研究科, 統計学専攻（博士課程）
2011年4月 - 2014年3月

東京大学, 経済学研究科, 現代経済専攻（修士課程）
2009年4月 - 2011年3月

東京大学, 文学部, 歴史文化学科
2007年4月 - 2009年3月

東京大学, 教養学部, 理科I類
2004年4月 - 2007年3月

開成高校

委員歴

2023年10月 - 現在

International Conference on Learning Representations, Area Chair
2022年4月 - 現在

International Conference on Machine Learning, Area Chair
2022年4月 - 現在

電子情報通信学会IBISML研究会, 専門委員
2020年10月 - 現在

Annals of Institute of Statistical Mathematics, 編集委員
2023年4月 - 2024年3月

情報論的学習理論と機械学習 (IBISML) 研究会, プログラム委員
2023年4月 - 2024年3月

Machine Learning Summer School 2024, Program Committee
2022年4月 - 2023年3月

Neural Information Processing Systems, Area Chair
2021年4月 - 2023年3月

日本統計学会, 大会委員
2021年1月 - 2023年3月

統計関連学会連合大会, 実行委員
2021年4月 - 2022年3月

情報論的学習理論と機械学習 (IBISML) 研究会プログラム委員
2020年4月 - 2021年3月

Econometric & Statistics, オーガナイザー
2019年4月 - 2020年3月

情報論的学習理論と機械学習 (IBISML) 研究会, プログラム委員

受賞

2023年4月

科学技術分野の文部科学大臣表彰・若手科学者賞, 文部科学省

今泉允聡
2022年11月

卓越研究員, 東京大学

今泉允聡
2021年7月

細谷賞, 東北大学サービス・データ科学センター

今泉允聡
2021年6月

小川研究奨励賞, 日本統計学会

今泉允聡
2020年7月

TensorFlow Award, Google
2019年12月

ICSA New Researchers 賞, 国際中国統計学会

今泉允聡
2019年9月

ISI東京大会記念奨励賞, 日本統計学会

今泉允聡
2019年7月

若手優秀講演賞, 日本応用数理学会

今泉允聡
2019年3月

優秀発表賞, 日本統計学会

今泉允聡
2018年11月

ベストプレゼンテーション賞, IBIS2018

今泉允聡
2018年4月

ベストペーパー賞, AISTATS2018

今泉允聡
2018年3月

研究奨励賞, 船井情報科学振興財団

今泉允聡
2017年9月

研究会賞ファイナリスト, IBISML

今泉允聡
2017年3月

修了生総代（博士）, 東京大学経済学研究科

今泉允聡
2016年12月

第19回社研森口賞入選, 大阪大学

今泉允聡
2016年11月

最優秀学生報告賞, IBIS2016

今泉允聡
2016年9月

トラベル賞, ICML2016

今泉允聡
2016年9月

優秀報告賞, 日本統計学会連合大会

今泉允聡
2016年3月

優秀報告賞, 日本統計学会春季集会

今泉允聡
2013年11月

優秀論文賞, 応用計量経済カンファレンス

今泉允聡

主要な論文

Fast Convergence on Perfect Classification for Functional Data

Tomoya Wakayama, Masaaki Imaizumi

Statistica Sinica 2024年10月査読有り最終著者責任著者
Effect of Weight Quantization on Learning Models by Typical Case Analysis

Shuhei Kashiwamura, Ayaka Sakata, Masaaki Imaizumi

IEEE International Symposium on Information Theory 2024年7月査読有り最終著者責任著者
SAN: Inducing Metrizability of GAN with Discriminative Normalized Linear Layer

Yuhta Takida, Masaaki Imaizumi, Takashi Shibuya, Chieh-Hsin Lai, Toshimitsu Uesaka, Naoki Murata, Yuki Mitsufuji

International Conference on Learning Representations 2024年5月査読有り
Augmented Projection Wasserstein Distances: Multi-Dimensional Projection with Neural Surface

Miyu Sugimoto, Ryo Okano, Masaaki Imaizumi

Journal of Statistical Planning and Inference 2024年4月査読有り最終著者責任著者
Inference for Projection-Based Wasserstein Distances on Finite Spaces

Ryo Okano, Masaaki Imaizumi

Statistica Sinica 2024年4月査読有り最終著者責任著者
Minimax Analysis for Inverse Risk in Nonparametric Planer Invertible Regression

Akifumi Okuno, Masaaki Imaizumi

Electronic Journal of Statistics 18(1) 2024年2月2日査読有り最終著者責任著者
Uniform confidence band for optimal transport map on one-dimensional data

Donlapark Ponnoprat, Ryo Okano, Masaaki Imaizumi

Electronic Journal of Statistics 18(1) 2024年1月1日査読有り最終著者責任著者
Dimension-free bounds for sums of dependent matrices and operators with heavy-tailed distributions

Shogo Nakakita, Pierre Alquier, Masaaki Imaizumi

Electronic Journal of Statistics 18(1) 2024年1月1日査読有り最終著者責任著者
High-dimensional Contextual Bandit Problem without Sparsity

Junpei Komiyama, Masaaki Imaizumi

Advances in Neural Information Processing Systems 2023年11月査読有り最終著者
Unified Perspective on Probability Divergence via the Density-Ratio Likelihood: Bridging KL-Divergence and Integral Probability Metrics

Masahiro Kato, Masaaki Imaizumi, Kentaro Minami

Artificial Intelligence and Statistics PMLR 206 5271-5298 2023年4月査読有り
On Generalization Bounds for Deep Networks Based on Loss Surface Implicit Regularization

Masaaki Imaizumi, Johannes Schmidt-Hieber

IEEE Transactions on Information Theory 69(2) 1203-1223 2023年2月査読有り筆頭著者
Instrumental variable regression via kernel maximum moment loss

Rui Zhang, Masaaki Imaizumi, Bernhard Schölkopf, Krikamol Muandet

Journal of Causal Inference 11(1) 2023年1月1日査読有り
超曲面上に特異性を持つ関数推定における深層ニューラルネットワークの優位性

今泉允聡

日本統計学会誌 50(1) 33-51 2022年9月査読有り招待有り筆頭著者最終著者責任著者
Hypothesis Test and Confidence Analysis With Wasserstein Distance on General Dimension

Masaaki Imaizumi, Hirofumi Ota, Takuo Hamaguchi

Neural Computation 34(6) 1448-1487 2022年5月19日査読有り筆頭著者責任著者
Advantage of Deep Neural Networks for Estimating Functions with Singularity on Hypersurfaces

Masaaki Imaizumi, Kenji Fukumizu

Journal of Machine Learning Research 23(111) 1-54 2022年2月査読有り筆頭著者
Learning Causal Models from Conditional Moment Restrictions by Importance Weighting

Masahiro Kato, Masaaki Imaizumi, Kenichiro McAlinn, Shota Yasui, Haruo Kakehi

International Conference on Learning Representations 2022年2月査読有り
Fréchet Kernel for Trajectory Data Analysis

Koh Takeuchi, Masaaki Imaizumi, Shunsuke Kanda, Yasuo Tabei, Keisuke Fujii, Ken Yoda, Masakazu Ishihata, Takuya Maekawa

Geographic Information Systems 221-224 2021年11月2日査読有り
Improved generalization bounds of group invariant / equivariant deep networks via quotient feature spaces

Akiyoshi Sannai, Masaaki Imaizumi, Makoto Kawano

Uncertainty on Artificial Intelligence PMLR 161 771-790 2021年6月査読有り
深層学習の原理解析：汎化誤差の側面から

今泉允聡

日本統計学会誌 50(2) 257-283 2021年3月査読有り招待有り筆頭著者最終著者責任著者
Adaptive Approximation and Generalization of Deep Neural Network with Intrinsic Dimensionality

Ryumei Nakada, Masaaki Imaizumi

Journal of Machine Learning Research 21 1-38 2020年9月査読有り最終著者責任著者
On Random Subsampling of Gaussian Process Regression: A Graphon-Based Analysis

Kohei Hayashi, Masaaki Imaizumi, Yuichi Yoshida

Artificial Intelligence and Statistics PMLR 108 2055-2065 2020年8月査読有り
Deep Neural Networks Learn Non-Smooth Functions Effectively

Masaaki Imaizumi, Kenji Fukumizu

Artificial Intelligence and Statistics PMLR 89 869-878 2019年4月査読有り筆頭著者
A simple method to construct confidence bands in functional linear regression

Masaaki Imaizumi, Kengo Kato

Statistica Sinica 29 2055-2081 2019年査読有り筆頭著者
Statistically Efficient Estimation for Non-Smooth Probability Densities

Masaaki Imaizumi, Takanori Maehara, Yuichi Yoshida

Artificial Intelligence and Statistics PMLR 84 978-987 2018年4月査読有り筆頭著者
PCA-based estimation for functional linear regression with functional responses

Masaaki Imaizumi, Kengo Kato

Journal of Multivariate Analysis 163 15-36 2018年1月査読有り筆頭著者
On Tensor Train Rank Minimization : Statistical Efficiency and Scalable Algorithm

Masaaki Imaizumi, Takanori Maehara, Kohei Hayashi

Advances in Neural Information Processing Systems 30 2017年11月査読有り筆頭著者
Tensor Decomposition with Smoothness

Masaaki Imaizumi, Kohei Hayashi

International Conference on Machine Learning PMLR 70 1597-1606 2017年8月査読有り筆頭著者
Factorized Asymptotic Bayesian Policy Search for POMDPs

Masaaki Imaizumi, Ryohei Fujimaki

International Joint Conference on Artificial Intelligence 4346-4352 2017年8月査読有り筆頭著者
Doubly Decomposing Nonparametric Tensor Regression

Masaaki Imaizumi, Kohei Hayashi

International Conference on Machine Learning PMLR 48 727-736 2016年6月査読有り筆頭著者

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MISC

フィルターが小さい深層CNNの最適近似レート

佐藤佑真, 今泉允聡

信学技報 122(405) 129-133 2023年2月最終著者責任著者
High-Dimensional Asymptotics of Semiparametric Generalized Linear Models via Approximate Message Passing

澤谷一磨, 植松良公, 今泉允聡

統計関連学会連合大会講演報告集 2022年9月最終著者責任著者
操作変数による非スパース高次元な線形回帰モデルの良性過適合

津田俊樹, 今泉允聡

統計関連学会連合大会講演報告集 2022年9月最終著者責任著者
多変量ガウス分布間回帰

岡野遼, 今泉允聡

統計関連学会連合大会講演報告集 2022年9月最終著者責任著者
補正付敵対的訓練による深層ニューラルネットワーク推定量のSupノルム収束

今泉允聡

統計関連学会連合大会講演報告集 2022年9月筆頭著者最終著者責任著者
Benign-Overfitting of Overparameterized Bayesian Linear Regression

若山智哉, 今泉允聡

統計関連学会連合大会講演報告集 2022年9月最終著者責任著者
線形時系列モデルにおける良性過適合

仲北祥悟, 今泉允聡

統計関連学会連合大会講演報告集 2022年9月最終著者責任著者
メカニズムとの学際的統合による新しい分散学習理論基盤の構築

今泉允聡

信学技報 121(419) 31-31 2022年3月招待有り
深層学習の原理を明らかにする理論の試み

今泉允聡

統計関連学会連合大会講演報告集 2021年9月筆頭著者最終著者責任著者
最大射影型Wasserstein距離に対する推定と信頼区間の構成

岡野遼, 今泉允聡

統計関連学会連合大会講演報告集 2021年9月最終著者責任著者
関数データの分類問題における完全分類条件と収束レート解析

若山智哉, 今泉允聡

統計関連学会連合大会講演報告集 2021年9月最終著者責任著者
Asymptotic risk of overparameterized likelihood models: double descent theory for deep neural networks

中田⻯明, 今泉允聡

統計関連学会連合大会講演報告集 2021年9月最終著者責任著者
大規模モデルの複雑性尺度と情報量規準

今泉允聡

統計関連学会連合大会講演報告集 2020年9月筆頭著者最終著者責任著者
損失形状に基づく深層学習の汎化誤差解析

今泉允聡

統計関連学会連合大会講演報告集 2020年9月筆頭著者最終著者責任著者
データの固有次元に基づいた深層ニューラルネットワークの汎化誤差解析

中田⻯明, 今泉允聡

統計関連学会連合大会講演報告集 2019年9月最終著者責任著者
統計理論に基づく深層学習の原理解析

今泉允聡

数理解析研究所講究録 2107 177-186 2019年4月筆頭著者最終著者責任著者
Deep Neural Networks Learn Non-Smooth Functions Effectively

今泉允聡, 福水健次

統計関連学会連合大会講演報告集 2018年9月筆頭著者
Nonparametric Manifold Regression via Embedding Distance

今泉允聡, 矢野恵佑

統計関連学会連合大会講演報告集 2017年9月筆頭著者
多分野にわたる研究インパクトの評価法の検討

村岡恒輝, 山内雄太, 野中尚輝, 早矢仕晃章, 今泉允聡, 金善右, 松並研作, Lee H.W, 鎗目雅

信学技報 116(460) 13-17 2017年2月
滑らかなテンソル分解

今泉允聡, 林浩平

116(300) 345-352 2016年11月筆頭著者

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書籍等出版物

人工知能とどうつきあうか: 哲学から考える

勁草書房 2023年7月18日 (ISBN: 4326103248)
応用基礎としてのデータサイエンス AI×データ活用の実践 (データサイエンス入門シリーズ)

赤穂昭太郎, 今泉允聡, 内田誠一, 清智也, 高野渉, 辻真吾, 原尚幸, 久野遼平, 松原仁, 宮地充子, 森畑明昌, 宿久洋

講談社 2023年2月16日 (ISBN: 4065307899)
ニューラルネットワークとディープラーニング

Charu C. Aggarwal (著), 竹村彰通, 今泉允聡 (監修), 李鍾賛, 今井貴史, 今井徹, 今泉允聡, 紅林亘, 齋藤邦彦, 健山智子, 寺田裕, 西出俊, 西出亮(翻訳) (原著:Charu C. Aggarwal)

学術図書出版社 2022年3月30日 (ISBN: 4780607140)
深層学習の原理に迫る : 数学の挑戦

今泉允聡

岩波書店 2021年4月 (ISBN: 9784000297035)

担当経験のある科目(授業)

2022年10月 - 現在

複雑系理論「深層学習の現代的数学」 (東京大学)
2020年10月 - 現在

数理科学ゼミナール (東京大学)
2020年10月 - 現在

数理科学入門（オムニバス） (東京大学)
2020年4月 - 現在

情報α「深層学習とその数理」 (東京大学)
2021年4月 - 2022年3月

数理特論（オムニバス） (大阪大学)
2020年4月 - 2021年3月

数理特論「機械学習のための数理統計学」 (大阪大学)
2018年4月 - 2019年3月

経済データ分析 (東京理科大学)
2017年4月 - 2019年3月

統計学演習 (千葉大学)
2017年4月 - 2018年3月

経済統計学「時系列解析」 (千葉大学)

所属学協会

2023年10月 - 現在

日本物理学会
2022年3月 - 現在

電子情報通信学会
2014年9月 - 現在

日本統計学会

共同研究・競争的資金等の研究課題

機械学習的宇宙構造論: 構造形成から銀河進化へ

日本学術振興会科学研究費助成事業基盤研究(A) 2024年4月 - 2029年3月

竹内努, 矢野恵佑, 本武陽一, 今泉允聡
深層科学技術計算:数理科学を基盤とする物理構造と深層学習の融合

日本科学技術振興機構先端国際共同研究推進事業 (ASPIRE) 次世代のためのASPIRE 2024年1月 - 2029年3月

谷口隆晴, 松原崇, 今泉允聡, 田中佑典
大自由度モデルの統計的理解と活用に向けた非スパース高次元統計学の理論開発

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

今泉允聡, 植松良公, 仲北祥悟, 矢田和善
新たな複雑系データのための関数データ解析手法の開発と適用

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 - 2027年3月

荒木由布子, 尾畑伸明, 今泉允聡, 岩田欧介, 川野秀一, 山本倫生
D3-AI: 多様性と環境変化に寄り添う分散機械学習基盤の創出

科学技術振興機構 CREST 2021年5月 - 2027年3月

高前田伸也, 今泉允聡, 高瀬英希, 木谷友哉, 吉岡健太郎
深層学習の原理記述に向けた構造汎化理論スキームの開発

科学技術振興機構創発的研究支援事業 2022年4月 - 2026年3月

今泉允聡
人工知能と自然知能の対話・協働による地震研究の新展開

文部科学省情報科学を活用した地震調査研究プロジェクト 2021年7月 - 2026年3月

長尾大道小原一成加藤愛太郎鶴岡弘中川茂樹伊藤伸一徳田智磯福島孝治今泉允聡森川耕輔寺田吉壱内田雅之
深層統計モデルによる科学的仮説検証のための非漸近推測理論の開発

日本学術振興会科研費（基盤C） 2021年4月 - 2024年3月

今泉允聡
「観測ビッグデータ同化」による大地震時のリアルタイム避難者分布推定技術の開発

日本学術振興会科研費（基盤C）基盤研究(C) 2019年4月 - 2023年3月

沖拓弥, 小川芳樹, 今泉允聡, 大山雄己, 大佛俊泰
深層学習の高速化にむけた適応ネットワークの数学的発見と学習法開発

科学技術振興機構さきがけ 2018年10月 - 2022年3月

今泉允聡
深層学習の原理究明に向けた関数推定理論の開発

日本学術振興会科研費（若手研究） 2018年4月 - 2022年3月

今泉允聡
深層学習の理論的究明による人工知能技術の革新

日本学術振興会科研費：挑戦的研究（萌芽） 2018年10月 - 2021年3月

福水健次
柔軟な構造モデルのためのカーネル法を用いたベイズ推定

日本学術振興会特別研究員奨励費 2017年4月 - 2020年3月

今泉允聡
多次元な動的離散選択モデルの近似解法の研究

日本学術振興会特別研究員奨励費 2015年4月 - 2017年3月

今泉允聡

メディア報道

AI と科学

東京化学同人現代化学 2023年6月新聞・雑誌
AI に人間らしさをもたらした大規模言語モデル

日経サイエンス社日経サイエンス 2023年4月新聞・雑誌
謎だらけのAI、深層学習の賢さ説明できず人の意図超す

日本経済新聞 2023年4月新聞・雑誌
Neural networks stagnate: The University of Tokyo proposes new theory on why deep learning does not lead to overfitting

Science Japan 2023年3月新聞・雑誌
深層学習の原理を説明する新理論――ニューラルネットワークのエネルギー曲面上の滞留現象

東京大学PRESS RELEASE 2023年1月インターネットメディア
深層学習が優位性を発揮する特異データ空間の存在を証明

日本の研究.com 2022年6月インターネットメディア
深層学習とは

東京化学同人現代化学 2022年4月新聞・雑誌
ガウス等価性による大規模統計モデルの確率的記述

日本評論社数学セミナー 2021年7月新聞・雑誌
深層学習によるデータ固有のフラクタル構造などへの適応を証明

東京大学ARTICLES 2021年3月インターネットメディア
深層学習はなぜ賢いのか?

RAD-IT21 2020年10月インターネットメディア
深層学習の数理近似と汎化

サイエンス社数理科学 2020年9月新聞・雑誌
機械学習は「説明」できるのか?:解釈性

日本評論社経済セミナー 2019年12月新聞・雑誌
5 分で分かる!? 有名論文ナナメ読み Schmidt-Hieber, J. : Nonparametric Regression Using Deep Neural Networks with ReLU Activation Function : Annals of Statistics To appear (2019)

情報処理 : 情報処理学会誌 : IPSJ magazine 2019年11月インターネットメディア
人間が深層学習の AI を理解できないのには、理由がある

朝日新聞別冊 GLOBE+ 2019年11月インターネットメディア
データから低次元構造を発見する

日本評論社経済セミナー 2018年11月新聞・雑誌
統計・学習手法の”性能評価”再考

日本評論社経済セミナー 2018年5月新聞・雑誌
推定量はたまに非凸!

日本評論社経済セミナー 2017年10月新聞・雑誌
ほどよく過去を振り返る関数データ回帰分析

日本評論社経済セミナー 2017年5月新聞・雑誌
ノンパラ回帰の中のノンパラ回帰

日本評論社経済セミナー 2016年11月新聞・雑誌

今泉允聡