我々は, 統計的学習理論, データマイニング, データストリーム解析, センサーネット ワークなどを駆使して, 実社会の様々な複雑現象を解析するための基礎研究を行って います。 詳しい研究内容については, こちらをご覧下さい。
ニュース [最新8件]
- Tomoharu Iwata, Yusuke Tanaka, "Symplectic Neural Gaussian Processes for Meta-learning Hamiltonian Dynamics" がIJCAI 2024に採択されました(2024/04/17).
- Tomoharu Iwata, Ryo Nishikimi, Ryohei Shibue, Masahiro Nakano, Kunio Kashino, Hitonobu Tomoike, "Electrocardiographic Classification using Deep Learning with Lead Switching" がIEEE EMBC 2024に採択されました(2024/04/16).
- Jun Muramatsu, "Distributed Source Coding Using Constrained-Random-Number Generators" がIEEE ISIT 2024に採択されました(2024/04/09).
- Takumi Fukami, Tomoya Murata, Kenta Niwa, Iifan Tyou, "DP-Norm: Differential Privacy Primal-Dual Algorithm for Decentralized Federated Learning" がIEEE Transactions on Information Forensics and Securityに採録されました(2024/04/05).
- Tomoharu Iwata, Yoichi Chikahara, "Meta-learning for heterogeneous treatment effect estimation with closed form solvers" がMachine Learningに採録されました(2024/04/04).
- Kenta Niwa, Hiro Ishii, Hiroshi Sawada, Akinori Fujino, Noboru Harada, Rio Yokota, "Natural Gradient Primal-Dual Method for Decentralized Learning" がIEEE Transactions on Signal and Information Processing over Networksに採録されました(2024/03/28).
- Hiroshi Sawada, Kazuo Aoyama, Kohei Ikeda, "Zeroth-Order Optimization of Optical Neural Networks with Linear Combination Natural Gradient and Calibrated Model" がDAC 2024に採択されました(2024/02/27).
- Tomoharu Iwata, Atsutoshi Kumagai, "Meta-learning to Calibrate Gaussian Processes with Deep Kernels for Regression Uncertainty Estimation" がNeurocomputingに採録されました(2024/02/18).
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