ポアインジュン (Yin Jun Phua) - マイポータル

基本情報

所属: 東京科学大学情報理工学院助教

学位: 博士（情報学）(2022年3月総合研究大学院大学)

研究者番号: 20963747
ORCID iD: https://orcid.org/0000-0003-1178-8238
J-GLOBAL ID: 202201016928842589
researchmap会員ID: R000036029

外部リンク: https://yinjunphua.com/ja/

研究キーワード

研究分野

経歴

2024年10月 - 現在

東京科学大学, 情報理工学院, 助教
2022年4月 - 2024年9月

東京工業大学, 情報理工学院, 助教
2021年4月 - 2022年3月

独立行政法人日本学術振興会, 特別研究員 (DC2)
2019年4月 - 2021年3月

国立情報学研究所, 特別RA

学歴

2019年4月 - 2022年3月

総合研究大学院大学, 複合科学研究科, 情報学専攻
2017年4月 - 2019年3月

東京工業大学, 情報理工学院, 情報工学コース
2013年4月 - 2017年3月

東京工業大学, 工学部, 情報工学科

委員歴

2024年 - 現在

International Conference on Neurosymbolic Learning and Reasoning, プログラム委員

受賞

2023年11月

東工大教育賞優秀賞, 手続き型プログラミング, 東京工業大学

大上雅史, 宮藤詩緒, ポアインジュン
2023年10月

Best Paper Award, Class-Incremental Learning using Diffusion Model for Distillation and Replay, 1st Workshop on Visual Continual Learning, ICCV2023

Quentin Jodele, Xin Liu, Yin Jun Phua, Tsuyoshi Murata
2019年11月

Best Student Paper Award, Learning Logic Programs from Noisy State Transition Data, ILP 2019: 29th International Conference on Inductive Logic Programming

Yin Jun Phua, Katsumi Inoue

論文

Pretrain on Small Synthetic Data, Scale Large for Free: Symmetry-Aware Foundation Model for Logic Rule Induction

Yin Jun Phua

20th International Conference on Neurosymbolic Learning and Reasoning 2026年9月筆頭著者
ABLE: Choosing Perturbation Experiments to Recover Gene Logic

Yin Jun Phua, Foo Wei Ten

ICML 2026 AI for Science Workshop 2026年7月査読有り筆頭著者
A Foundation Model for Zero-Shot Logical Rule Induction

Yin Jun Phua

The 35th International Joint Conference on Artificial Intelligence 2026年査読有り筆頭著者
Memory augmented using diffusion model for class-incremental learning.

Quentin Jodelet, Xin Liu 0020, Yin Jun Phua, Tsuyoshi Murata

Image Vis. Comput. 161 105600-105600 2025年査読有り
Future-proofing class-incremental learning.

Quentin Jodelet, Xin Liu 0020, Yin Jun Phua, Tsuyoshi Murata

Machine Vision and Applications 36(1) 16-16 2025年1月査読有り
Variable Assignment Invariant Neural Networks for Learning Logic Programs.

Yin Jun Phua, Katsumi Inoue

NeSy (1) 47-61 2024年査読有り筆頭著者
DEGNN: Dual Experts Graph Neural Network Handling both Edge and Node Feature Noise.

Tai Hasegawa, Sukwon Yun, Xin Liu 0020, Yin Jun Phua, Tsuyoshi Murata

PAKDD (2) 376-389 2024年査読有り
Class-Incremental Learning using Diffusion Model for Distillation and Replay.

Quentin Jodelet, Xin Liu, Yin Jun Phua, Tsuyoshi Murata

ICCV (Workshops) 3417-3425 2023年査読有り
resVAE ensemble: Unsupervised identification of gene sets in multi-modal single-cell sequencing data using deep ensembles.

Foo Wei Ten, Dongsheng Yuan, Nabil Jabareen, Yin Jun Phua, Roland Eils, Sören Lukassen, Christian Conrad

Frontiers in cell and developmental biology 11 1091047-1091047 2023年査読有り
Learning Logic Programs Using Neural Networks by Exploiting Symbolic Invariance.

Yin Jun Phua, Katsumi Inoue

ILP 203-218 2021年査読有り筆頭著者
Learning Logic Programs from Noisy State Transition Data.

Yin Jun Phua, Katsumi Inoue

Inductive Logic Programming - 29th International Conference(ILP) 72-80 2019年査読有り筆頭著者
ノイズを含む遷移データからの論理プログラム学習

ポアインジュン, 井上克巳

人工知能学会全国大会論文集 JSAI2019 72-80 2019年筆頭著者
Learning Representation of Relational Dynamics with Delays and Refining with Prior Knowledge.

Yin Jun Phua, Tony Ribeiro, Katsumi Inoue

IfCoLog Journal of Logics and their Applications(FLAP) 6(4) 695-708 2019年査読有り筆頭著者
Learning Logic Program Representation for Delayed Systems With Limited Training Data.

Yin Jun Phua, Tony Ribeiro, Sophie Tourret, Katsumi Inoue

Late Breaking Papers of the 27th International Conference on Inductive Logic Programming 27-37 2017年査読有り筆頭著者

MISC

Can Transformers Learn to Verify During Backtracking Search?

Yin Jun Phua, Tony Ribeiro, Tuan Nguyen, Katsumi Inoue

CoRR abs/2605.22221 2026年5月31日
重み予測を用いたMLPの初期化による少数例からのダイナミクス深層学習

ポアインジュン, 井上克巳

人工知能学会全国大会論文集 JSAI2018 4A101-4A101 2018年
リカレントニューラルネットワークによる遅延を伴う解釈遷移からの論理プログラム表現学習

ポアインジュン, 井上克巳

人工知能学会全国大会論文集 JSAI2017 3O11-3O11 2017年

講演・口頭発表等

A Foundation Model for Learning Propositional Logic Program

Yin Jun Phua

Ninth International Workshop on Symbolic-Neural Learning 2025年10月
Transformers Can Admit Mistakes and Backtrack

Tony Ribeiro, Yin Jun Phua, Tuan Nguyen, Katsumi Inoue

5th International Joint Conference on Learning & Reasoning 2025年9月
ニューロシンボリック AI における記号論理の不変性の応用

ポアインジュン

人工知能学会第133回人工知能基本問題研究会 2025年8月27日招待有り
Variable Assignment Invariant Neural Network for Learning Logic Programs

Yin Jun Phua, Katsumi Inoue

Symbolic-Neural Learning 2024 2024年6月
Learning from Noisy Transition Data

Yin Jun Phua, Katsumi Inoue

Symbolic-Neural Learning 2019 2019年7月

担当経験のある科目(授業)

2023年6月 - 現在

手続き型プログラミング発展

Works(作品等)

NERVEニューロシンボリックによる生物学的エビデンス検証エンジン

ポアインジュン

2025年11月 Web Service

共同研究・競争的資金等の研究課題

信頼されるAIに向けた制約推論

日本学術振興会科学研究費助成事業基盤研究(B)（一般） 2025年4月 - 2029年3月

井上克巳, 清雄一, 鍋島英知, Phua Yin Jun
背景知識と少量のデータから汎用的で解釈可能な知識をデータ駆動で学習するAIの開発

日本学術振興会科学研究費助成事業若手研究 2025年4月 - 2028年3月

Phua Yin・Jun
状態分離型探索制御機構による信頼できる生成AI推論基盤の実現

国立情報学研究所 2026年度国立情報学研究所公募型共同研究 2026年7月 - 2027年3月
知識表現・推論と機械学習の統合によるロバストAIの実現

日本学術振興会科学研究費助成事業基盤研究(A) 2021年4月 - 2025年3月

井上克巳, 坂間千秋, Phua Yin・Jun, Nicolas Schwind, 小島諒介
論理的推論が可能な「信頼できる生成AI」の実現

国立情報学研究所 2024年度国立情報学研究所公募型共同研究 2024年7月 - 2025年3月
記号論理と深層機械学習の統合による新たな知識を発見するAIに関する研究

日本学術振興会科学研究費助成事業研究活動スタート支援研究活動スタート支援 2022年8月 - 2024年3月

Phua Yin・Jun
記号論理機械学習と深層機械学習の融合による理解可能なモデルを構築する研究

日本学術振興会科学研究費助成事業特別研究員奨励費特別研究員奨励費 2021年4月 - 2023年3月

ポアインジュン

ポアインジュン

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研究分野

経歴

学歴

委員歴

受賞

論文

MISC

講演・口頭発表等

担当経験のある科目(授業)

Works(作品等)

共同研究・競争的資金等の研究課題

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