TOYOTA SHOJI
Organization
Faculty of Information Science and Electrical Engineering Department of Advanced Information Technology Assistant Professor
School of Engineering Department of Electrical Engineering and Computer Science（Concurrent）
Graduate School of Information Science and Electrical Engineering Department of Information Science and Technology（Concurrent）
Title
Assistant Professor
Research Areas
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Informatics / Statistical science
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Informatics / Mathematical informatics
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Natural Science / Applied mathematics and statistics
Degree
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博士 （ 2023.3 The Graduate University for Advanced Studies ）
Research History
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Kyushu University Faculty of Information Science and Electrical Engineering Assistant Professor
2024.4 - Present
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The Institute of Statistical Mathematics Research Center for Statistical Machine Learning Project Researcher
2023.4 - 2024.3
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Japan Society for the Promotion of Science 特別研究員 (DC1)
2020.4 - 2023.3
Education
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The Graduate University for Advanced Studies School of Multidisciplinary Sciences Department of Statistical Science
2020.4 - 2023.3
Awards
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優秀学生賞
2023.3 統計数理研究所
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複合科学研究科長賞
2023.3 総合研究大学院大学
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優秀報告賞
2022.8 統計関連学会連合大会
Papers
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Compositional simulation-based inference for time series Reviewed
Manuel Gloeckler, Shoji Toyota, Kenji Fukumizu, Jakob H. Macke
The Thirteenth International Conference on Learning Representations (ICLR 2025) 2025.5
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A Practical Guide to Sample-based Statistical Distances for Evaluating Generative Models in Science Reviewed
Sebastian Bischoff, Alana Darcher, Michael Deistler, Richard Gao, Franziska Gerken, Manuel Gloeckler, Lisa Haxel, Jaivardhan Kapoor, Janne K Lappalainen, Jakob H Macke, Guy Moss, Matthijs Pals, Felix Pei, Rachel Rapp, A Erdem Sağtekin, Cornelius Schröder, Auguste Schulz, Zinovia Stefanidi, Shoji Toyota, Linda Ulmer, Julius Vetter
Transactions on Machine Learning Research 2024.8
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Out-of-Distribution Optimality of Invariant Risk Minimization Reviewed
Shoji Toyota, Kenji Fukumizu
Transactions on Machine Learning Research 2024.2
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Invariance Learning based on Label Hierarchy Reviewed
Shoji Toyota, Kenji Fukumizu
Thirty-Sixth Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2022) 2022.11
Research Projects
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多様な出力データに対応可能な不変学習のパラメータ選択法の構築
Grant number：24K20750 2024.4 - 2028.3
Grants-in-Aid for Scientific Research Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
豊田 祥史
Grant type：Scientific research funding
深層学習によるデータからの学習法の急速な発展により, 高性能な人工知能の実現が可能となっている. しかし, 深層学習により学習された人工知能は, 学習データを生起した分布とは異なる分布から生起されたデータに対しては正しい推論ができないことが知られている. この問題の有力な解決法として,不変学習という方法論が近年注目を集めているが, 学習時に定めるべき恣意性のあるパラメータの選択が非常に困難であることがボトルネックとなり, その性能は十分な水準に達していない現状である. 本研究では, 連続, 時系列, 関数データなど多様な出力データを対象とした不変学習のパラメータ選択法の確立を目指す.
Class subject
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プログラミング演習(P)
2025.6 - 2025.8 Summer quarter