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竹内 純一(たけうち じゆんいち) データ更新日:2019.06.24

教授 /  システム情報科学研究院 情報学部門 数理情報


主な研究テーマ
情報論的学習理論とその応用
キーワード:機械学習,情報理論,確率的コンプレキシティ,情報幾何,機械学習,超解像,ネットワークセキュリティ,
2006.04.
研究業績
主要著書
1. Jun'ichi Takeuchi, ``An introduction of the minimum description length principle.''
(A chapter of ``A Mathematical Approach to Research Problems of Science and Technology,'' pp. 279-296,
Ryuei Nishii, Shin-ichiro Ei, Miyuki Koiso, Hiroyuki Ochiai, Kanzoh Okada, Shingo Saito, Tomoyuki Shira (editors))
, Springer, 2014.07.
2. 若山正人(編),小西貞則(著),竹内純一(著), 統計的モデリング/情報理論と学習理論, 講談社, 2008.09.
主要原著論文
1. Masanori Kawakita, Jun'ichi Takeuchi, A Note on Model Selection for Small Sample Regression, Machine Learning, 106, 11, 1839-1862, 2017.11.
2. Yoshinari Takeishi, Masanori Kawakita, Jun'ichi Takeuchi, Least Squares Superposition Codes with Bernoulli Dictionary are Still Reliable at Rates up to Capacity, IEEE Transactions on Information Theory, 60, 5, 2737-2750, 2014.05.
3. Masanori Kawakita, Jun'ichi Takeuchi, Safe Semi-supervised Learning Based on Weighted Likelihood, Neural Networks, 53, 146-164, 2014.05.
4. Jun'ichi Takeuchi, Tsutomu Kawabata, Andrew R. Barron, Properties of Jeffreys mixture of Markov Sources, IEEE transactions on Information Theory, 59, 1, 438-457, 2013.01.
5. J. Takeuchi & K. Yamanishi, A Unifying Framework for Detecting Outliers and Change Points from Non-Stationary Time Series Data, IEEE transactions on Knowledge and Data Engineering, Vol. 18, No. 4, pp.482-489, 2006.04.
6. J. Takeuchi & S. Amari, α-Parallel Prior and Its Properties, IEEE transactions on Information Theory, Vol. 51, No. 3, pp. 1011-1023, 2005.03.
7. K. Yamanishi, J. Takeuchi, G. Williamas, & P. Milne, On-line Unsupervised Oultlier Detection Using Finite Mixtures with Discounting Learning Algorithms, Data Mining and Knowleged Discovery Journal, 8 (3): 275-300, 2004.05.
8. J. Takeuchi, N. Abe, & S. Amari, The Lob-Pass problem, Journal of Computer and System Sciences, 2000.03.
9. J. Takeuchi, Characterization of the Bayes estimator and the MDL estimator for exponential families, IEEE transactions on Information Theory, Vol. 43, No. 4, pp. 1165-1174, 1997, 1997.01.
主要総説, 論評, 解説, 書評, 報告書等
主要学会発表等
1. Jun'ichi Takeuchi, Hiroshi Nagaoka, Information Geometry of The Family of Markov Kernels Defined by A Context Tree, 2017 IEEE Information Theory Workshop, 2017.10.
2. Shoma Tanaka, Yuki Kawamura, Masanori Kawakita, Jun'ichi Takeuchi, MDL criterion for NMF with Application to Botnet Detection, the 2016 Data Mining and Cybersecurity Workshop, associated with the 23rd International Conference on Neural Information Processing,, 2016.10.
3. Chan-su Han, Kento Kono, Masanori Kawakita, Jun'ichi Takeuchi, Botnet Detection Using Graphical Lasso with Graph Density, the 2016 Data Mining and Cybersecurity Workshop, associated with the 23rd International Conference on Neural Information Processing,, 2016.10.
4. Yoshinari Takeishi, Jun'ichi Takeuchi, An Improved Upper Bound on Block Error Probability of Least Squares Superposition Codes with Unbiased Bernoulli Dictionary, 2016 IEEE International Symposium on Information Theory, 2016.07.
5. Masanori Kawakita, Jun'ichi Takeuchi, Barron and Cover's Theory in Supervised Learning and Its Application to Lasso, The 33rd International Conference on Machine Learning, 2016.06.
6. Jun'ichi Takeuchi, Andrew R. Barron, Stochastic complexity for tree models, 2014 IEEE Information Theory Workshop, 2014.11.
7. Jun'ichi Takeuchi, Andrew R. Barron, Asymptotically minimax regret for models with hidden variables, 2014 IEEE International Symposium on Information Theory, 2014.07.
8. Jun'ichi Takeuchi, Andrew R. Barron, Asymptotically Minimax Regret by Bayes Mixtures for Non-exponential Families, 2013 IEEE Information Theory Workshop, 2013.09.
9. Yoshinari Takeishi, Masanori Kawakita, Jun'ichi Takeuchi, Least Squares Superposition Codes with Bernoulli Dictionary are Still Reliable at Rates up to Capacity, 2013 IEEE International Symposium on Information Theory, 2013.07.
10. Sayaka Yamauchi, Masanori Kawakita, Jun'ichi Takeuchi, Botnet Detection based on Non-negative Matrix Factorization and the MDL Principle, the 19th International Conference on Neural Information Processing, 2012.11.
11. Kotaro Yamaguchi, Masanori Kawakita, Norikazu Takahashi, Jun'ichi Takeuchi, Information Theoretic Limit of Single Frame Superresolution, The Third International Conference on Emerging Security Technologies, 2012.09.
12. Jun'ichi Takeuchi, Yoshinari Takeishi, Sparse Superposition Codes with Discrete Dictionary, The 5th Workshop on Information Theoretic Methods in Science and Engineering, 2012.08.
13. Mariko Tsurusaki, Jun'ichi Takeuchi, Constant Markov Portfolio and Its Application to Universal Portfolio with Side Information, 2012 IEEE International Symposium on Information Theory, 2012.07.
14. Mariko Tsurusaki, Jun'ichi Takeuchi, Stochastic Interpretation of Universal Portfolio and Generalized Target Classes, 2011 IEEE International Symposium on Information Theory, 2011.08.
15. Jun'ichi Takeuchi, Stochastic Complexity and Exponential Curvature, The Fourth Workshop on Information Theoretic Methods in Science and Engineering, 2011.08.
16. Jun'ichi Takeuchi, Mariko Tsurusaki, Universal Prediction and Universal Portfolio, The 5th International IMBIC Conference MSAST 2010, 2011.12.
17. Jun'ichi Takeuchi, Botnet Detection Using Graphical Model Learning, The 4th International IMBIC Conference MSAST 2010, 2010.12.
18. Jun'ichi Takeuchi, Marko Tsurusaki, Universal portfolio and universal source coding, 統計数理研究所・研究集会「エルゴード理論、情報理論、計算機科学とその周辺」, 2011.03.
19. 清田佳孝、奥村大輔、川喜田雅則、高橋規一、竹内純一, ベイズ超解像におけるSIFTを用いたパラメタ推定手法の提案, 電子情報通信学会技術研究報告 IE2010-168, 2011.03.
20. 村上慎太郎、川喜田雅則、竹内純一, γダイバージェンスに基づく異常検知手法の提案とシステムコール発行履歴への適用, 電子情報通信学会技術研究報告 ISEC2010-72, 2011.03.
21. 濱崎浩輝、川喜田雅則、竹内純一、井上大介、衛藤将史、中尾康二, スパース構造学習を用いたボットネット検知法の提案とダークネットデータへの適用, 2011年暗号と情報セキュリティシンポジウム, 2011.01.
22. 鶴崎真理子,竹内純一, ポートフォリオのFisher情報量について, 第33回情報理論とその応用シンポジウム, 2010.11.
23. Takeuchi, Fisher Information Determinant and Stochastic complexity for Markov Models, 2009 IEEE International Symposium on Information Theory, 2009.07.
24. Takeuchi, Kawabata, Exponential Curvature of Markov Sources, 2007 IEEE International Symposium on Information Theory, 2007.06.
学会活動
所属学会名
IEEE (Information Theory Society)
電子情報通信学会
情報処理学会
日本応用数理学会
学協会役員等への就任
2013.05~2014.05, 電子情報通信学会情報理論研究専門委員会, 専門委員長.
2010.05~2012.05, 情報理論とその応用学会, 評議員.
2008.05~2010.05, 情報理論とその応用学会, 理事.
2010.05~2012.05, 電子情報通信学会情報論的学習理論と機械学習研究専門委員会, 専門委員.
2009.05~2010.03, 電子情報通信学会情報論的学習理論時限研究専門委員会, 委員長.
2008.05~2010.05, 情報理論とその応用学会, 編集理事.
2007.05~2009.05, 電子情報通信学会情報論的学習理論時限研究専門委員会, 副委員長.
2005.05~2006.05, 電子情報通信学会情報論的学習理論時限研究専門委員会, 幹事.
学会大会・会議・シンポジウム等における役割
2013.08.30~2013.08.30, Workshop on Modern Error Correcting Codes , Organizer.
2013.08.26~2013.08.29, The Sixth Workshop on Information Theoritic Methods in Science and Engineering (WITMSE2013), Local Co-Chair.
2012.12.11~2012.12.14, 第35回情報理論とその応用シンポジウム, 実行委員長.
2009.10~2009.10, 第12回情報論的学習理論ワークショップ, 実行委員長.
2007.11~2007.11, 第10回情報論的学習理論ワークショップ, プログラム委員長.
学会誌・雑誌・著書の編集への参加状況
2014.05, Pacific Journal of Mathematics for Industry, 国際, 編集委員.
2005.05~2008.05, 電子情報通信学会和文論文誌(A), 国内, 編集委員.
その他の研究活動
海外渡航状況, 海外での教育研究歴
Yale University, UnitedStatesofAmerica, 1996.09~1997.09.
受賞
SITA奨励賞, 情報理論とその応用学会, 1998.01.
先端技術大賞フジサンケイビジネスアイ賞, 2005.05.
研究資金
科学研究費補助金の採択状況(文部科学省、日本学術振興会)
2018年度~2020年度, 基盤研究(B), 代表, 記述長最小原理の深化と応用.
2016年度~2018年度, 挑戦的萌芽研究, 分担, 圧縮センシングのダンピング付き反復再構成法の解析と応用.
2012年度~2014年度, 基盤研究(C), 代表, 記述長最小原理の数理と学習理論.
競争的資金(受託研究を含む)の採択状況
2008年度~2012年度, 研究拠点形成費補助金(グローバルCOE) (文部科学省), 分担, マス・フォア・インダストリ.

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