研究紹介

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革新知能統合研究センター

近似ベイズ推論チーム

チームリーダー KHAN Mohammad Emtiyaz (Ph.D.)
KHAN Mohammad Emtiyaz (Ph.D.)

データから学習する原理を理解し、それらを用いて生き物のように学習することができるアルゴリズムの開発を目指しています。現在の狙いは、逐次学習と探査です。近似的推論、深層学習、強化学習、能動学習、オンライン学習、コンピュータビジョンでの推論といった機械学習のいくつかの領域における問題に取り組んでいます。最近の研究では、最適化やベイズ統計、情報幾何学、信号処理、制御システムといった幅広い分野のアイデアを組み合わせています。

研究主分野

コンピューター科学

研究テーマ

  • 機械学習
  • 統計学
  • 人工知能

主要論文

「*」は、理研外のみでの成果です。
  1. A. Miskin, F. Kunstner, D. Nielsen, M. Schmidt, M.E. Khan.:
    “SLANG: Fast Structured Covariance Approximations for Bayesian Deep Learning with Natural Gradient”
    NEURAL INFORMATION PROCESSING (NeurIPS) (2018)
  2. M.E. Khan and D. Nielsen.:
    “Fast yet Simple Natural-Gradient Descent for Variational Inference in Complex Models”
    International Symposium on Information Theory and Its Applications (ISITA) (2018)
  3. M.E. Khan, D. Nielsen, V. Tangkaratt, W. Lin, Y. Gal, and A. Srivastava.:
    “Fast and Scalable Bayesian Deep Learning by Weight-Perturbation in Adam”
    INTERNATIONAL CONFERENCE OF MACHINE LEARNING (ICML) (2018)
  4. W. Lin, N. Hubacher, and M.E. Khan.:
    “Variational Message Passing with Structured Inference Networks”
    International Conference on Learning Representations(ICLR), (2018).
  5. H. Ding, M.E. Khan, I. sato, M. Sugiyama.:
    “Bayesian Nonparametric Poisson-Process Allocation for Time-Sequence Modeling”
    Artificial Intelligence and Statistics(AISTATS), (2018).
  6. M.E. Khan and W. Lin.:
    “Conjugate-Computation Variational Inference.: Converting Variational Inference in Non-Conjugate Models to Inferences in Conjugate Models”
    Artificial Intelligence and Statistics(AISTATS), (2017).
  7. *M.E. KHAN, P. BAQUE, F. FLEURET, P. FUA.:
    “Kullback-Leibler Proximal Variational Inference”
    NEURAL INFORMATION PROCESSING (NIPS), (2015).
  8. *M.E. KHAN , A. ARAVKIN, M. FRIEDLANDER, M. SEEGER.:
    “Fast Dual Variational Inference for Non-Conjugate Latent Gaussian Models”
    INTERNATIONAL CONFERENCE OF MACHINE LEARNING (ICML), (2013).
  9. *M.E. KHAN , S. MOHAMED, K. MURPHY.:
    “Fast Bayesian Inference for Non-Conjugate Gaussian Process Regression”
    NEURAL INFORMATION PROCESSING (NIPS), (2012).
  10. *B. MARLIN, M. E. KHAN, K. MURPHY.:
    “Piecewise Bounds for Estimating Bernoulli-Logistic Latent Gaussian Models”
    INTERNATIONAL CONFERENCE OF MACHINE LEARNING (ICML), (2011).

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