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,サイバーセキュリティ,磁気共鳴画像法
2006.04.
竹内 純一(たけうち じゆんいち) | データ更新日:2023.11.27 |
主な研究テーマ
研究業績
主要著書
主要原著論文
1. | Yoshinari Takeishi, Masazumi Iida, Junichi Takeuchi, Approximate Spectral Decomposition of Fisher Information Matrix for Simple ReLU Networks, Neural Networks, 164, 691-706, 2023.07, [URL]. |
2. | T. He, C. Han, R. Isawa, T. Takahashi, S. Kijima, J. Takeuchi, Scalable and Fast Algorithm for Constructing Phylogenetic Trees with Application to IoT Malware Clustering, IEEE Access, 11, 8240-8253, 2023.01. |
3. | Chansu HAN, Jumpei SHIMAMURA, Takeshi TAKAHASHI, Daisuke INOUE, Jun'ichi TAKEUCHI, Koji NAKAO, Real-time Detection of Global Cyberthreat Based on Darknet by Estimating Anomalous Synchronization Using Graphical Lasso, IEICE Transactions, Vol.E103-D, No.10, 2020.10. |
4. | Masanori Kawakita, Jun'ichi Takeuchi, Minimum Description Length Principle in Supervised Learning With Application to Lasso, IEEE Transactions on Information Theory, 10.1109/TIT.2020.2998577, 66, 7, 4245-4269 , 2020.07, [URL]. |
5. | Yoshinari Takeishi, Jun'ichi Takeuchi, An Improved Analysis of Least Squares Superposition Codes with Bernoulli Dictionary, Japanese Journal of Statistics and Data Science, Vol. 2, Issue 2, 2019.12, [URL]. |
6. | Masanori Kawakita, Jun'ichi Takeuchi, A Note on Model Selection for Small Sample Regression, Machine Learning, 106, 11, 1839-1862, 2017.11. |
7. | 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. |
8. | Masanori Kawakita, Jun'ichi Takeuchi, Safe Semi-supervised Learning Based on Weighted Likelihood, Neural Networks, 53, 146-164, 2014.05. |
9. | 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. |
10. | 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. |
11. | J. Takeuchi & S. Amari, α-Parallel Prior and Its Properties, IEEE transactions on Information Theory, Vol. 51, No. 3, pp. 1011-1023, 2005.03. |
12. | 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. |
13. | J. Takeuchi, N. Abe, & S. Amari, The Lob-Pass problem, Journal of Computer and System Sciences, 2000.03. |
14. | 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. |
主要学会発表等
学会活動
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
2019.05, International Journal of Mathematics for Industry, 国際, 編集委員.
2014.05~2019.04, 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
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)
2023年度~2027年度, 基盤研究(S), 代表, Fisher情報行列と記述長最小原理に基づく深層学習の理論と実践.
2022年度~2024年度, 基盤研究(C), 分担, 冠動脈静止期間自動抽出技術と超解像技術による高精細冠動脈MRA撮像技術の研究.
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.
2007年度~2010年度, 基盤研究(B), 代表, 情報量概念を基盤とした学習理論の展開.
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