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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.)

近似ベイズ推論チームでは、データから学習する基本原理の解明及び生物と同様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、我々は、特に以下の2つの目標に焦点を当てています。

  1. 信頼性を欠く、ノイズの多い、高次元な、不均一な、欠損のある、あるいは莫大なデータといった、“煩雑な”データから学習するベイズモデルの開発。
  2. 正確で高速で大規模データに対応でき、使いやすいアルゴリズムの開発。

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. *M.E. KHAN, R. BABANEZHAD, W. LIN, M. SCHMIDT, M. SUGIYAMA:
    “Faster Stochastic Variational Inference using Proximal-Gradient Methods with General Divergence Functions”
    UNCERTAINTY IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE (UAI), (2016).
  2. *M.E. KHAN, P. BAQUE, F. FLEURET, P. FUA:
    “Kullback-Leibler Proximal Variational Inference”
    NEURAL INFORMATION PROCESSING (NIPS), (2015).
  3. *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).
  4. *M.E. KHAN , S. MOHAMED, K. MURPHY:
    “Fast Bayesian Inference for Non-Conjugate Gaussian Process Regression”
    NEURAL INFORMATION PROCESSING (NIPS), (2012).
  5. *B. MARLIN, M. E. KHAN, K. MURPHY:
    “Piecewise Bounds for Estimating Bernoulli-Logistic Latent Gaussian Models”
    INTERNATIONAL CONFERENCE OF MACHINE LEARNING (ICML), (2011).
  6. *M. E. KHAN, B. MARLIN, G. BOUCHARD, K. MURPHY:
    “Variational Bounds for Mixed-Data Factor Analysis”
    NEURAL INFORMATION PROCESSING (NIPS), (2010).
  7. *B. MOGADDHAM, B. MARLIN, M. E. KHAN, K. MURPHY:
    “Accelerating Bayesian Structural Inference for Non-decomposable Gaussian Graphical Model”
    NEURAL INFORMATION PROCESSING (NIPS), (2009).
  8. *M.E. KHAN AND D. N. DUTT:
    “An Expectation-Maximization Algorithm Based Kalman Smoother Approach for Event-Related Desynchronization (ERD) Estimation from EEG”
    IEEE TRANSACTIONS ON BIOMEDICAL ENGINEERING, (2007).

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