トヨタ シヨウジ
豊田 祥史
TOYOTA SHOJI
所属
システム情報科学研究院 情報知能工学部門 助教
工学部 電気情報工学科（併任）
システム情報科学府 情報理工学専攻（併任）
職名
助教
研究分野
-
情報通信 / 統計科学
-
情報通信 / 数理情報学
-
自然科学一般 / 応用数学、統計数学
学位
-
博士 （ 2023年3月 総合研究大学院大学 ）
経歴
-
九州大学 大学院システム情報科学研究院 助教
2024年4月 - 現在
-
統計数理研究所 統計的機械学習研究センター 特任研究員
2023年4月 - 2024年3月
-
独立行政法人日本学術振興会 特別研究員 (DC1)
2020年4月 - 2023年3月
学歴
-
総合研究大学院大学 複合科学研究科 統計科学専攻
2020年4月 - 2023年3月
受賞
-
優秀学生賞
2023年3月 統計数理研究所
-
複合科学研究科長賞
2023年3月 総合研究大学院大学
-
優秀報告賞
2022年8月 統計関連学会連合大会
論文
-
Compositional simulation-based inference for time series 査読
Manuel Gloeckler, Shoji Toyota, Kenji Fukumizu, Jakob H. Macke
The Thirteenth International Conference on Learning Representations (ICLR 2025) 2025年5月
-
A Practical Guide to Sample-based Statistical Distances for Evaluating Generative Models in Science 査読
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年8月
-
Out-of-Distribution Optimality of Invariant Risk Minimization 査読
Shoji Toyota, Kenji Fukumizu
Transactions on Machine Learning Research 2024年2月
-
Invariance Learning based on Label Hierarchy 査読
Shoji Toyota, Kenji Fukumizu
Thirty-Sixth Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2022) 2022年11月
共同研究・競争的資金等の研究課題
-
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
研究課題/領域番号：24K20750 2024年4月 - 2028年3月
科学研究費助成事業 若手研究
豊田 祥史
資金種別：科研費
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.
担当授業科目
-
プログラミング演習(P)
2025年6月 - 2025年8月 夏学期