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革新知能統合研究センター

テンソル学習ユニット

ユニットリーダー ZHAO Qibin (D.Eng.)
ZHAO Qibin (D.Eng.)

我々テンソル学習ユニットはテンソルを基盤とした多様な機械学習の研究をしています。
研究の例としてはテンソル分解、多重線型潜在変数モデル、テンソル回帰と分類、テンソルネットワーク、ベイジアンテンソル学習、また深層テンソル学習が挙げられます。
我々の狙いは高次元のテンソル、または大規模な潜在空間の学習を促進することです。
我々の目標は革新的で拡張性のある効率的なテンソル学習のアルゴリズムを、理論的な原理をもとにして作り出すことです。テンソル学習方法へ新しい見識を付与するために、最新のコンピュータービジョンや脳データ解析の分野への応用も探求します。

研究主分野

コンピューター科学

研究関連分野

工学 / 神経科学 & 行動科学 / 数学

研究テーマ

  • テンソル分解とテンソルネットワーク
  • テンソルベイズ学習
  • 深層テンソル学習

主要論文

  1. G. Zhou, Q. Zhao, Y. Zhang, T. Adali, S. Xie, and A. Cichocki:
    Linked component analysis from matrices to high order tensors: Applications to biomedical data"
    Proceedings of the IEEE (PIEE), 104(2):310-331, (2016).
  2. Q. Zhao, G. Zhou, L. Zhang, A. Cichocki, and S. Amari:
    "Bayesian robust tensor factorization for incomplete multiway data"
    IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems (TNNLS), 27(4):736-748, (2016).
  3. H. Ming, Q. Zhao, B. Chaib-draa, and A. Cichocki:
    "Common and discriminative subspace kernel-based multiblock tensor partial least squares regression"
    Proceedings of the 30th AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI’16), pp. 1673-1679, (2016).
  4. G. Zhou, A. Cichocki, Q. Zhao, and S. Xie:
    "Efficient nonnegative Tucker decompositions: Algorithms and uniqueness"
    IEEE Transaction on Image Processing (TIP), 24(12):4990-5003, (2015).
  5. Q. Zhao, L. Zhang, and A. Cichocki:
    "Bayesian CP factorization of incomplete tensors with automatic rank determination"
    IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI), 37(9):1751-1763, (2015).
  6. C. Li, Q. Zhao, J. Li, A. Cichocki, and L. Guo:
    "Multi-tensor completion with common structures"
    Proceedings of the 29th AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI’15), pp. 2743-2749, (2015).
  7. Q. Zhao, G. Zhou, T. Adali, L. Zhang, and A. Cichocki:
    "Kernerlization of tensor-based models for multiway data analysis"
    IEEE Signal Processing Magazine (SPM), 30(4):137-148, (2013).
  8. Q. Zhao, C.F. Caiafa, D.P. Mandic, Z.C. Chao, Y. Nagasaka, N. Fujii, L. Zhang, and A. Cichocki:
    "Higher-order partial least squares (HOPLS): A generalized multi-linear regression method"
    IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI), 35(7):1660-1673, (2013).
  9. Q. Zhao, L. Zhang, and A. Cichocki:
    "A tensor-variate Gaussian process for classification of multidimensional structured data"
    Proceedings of the 27th AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI’13), pp. 1041-1047, (2013).
  10. Q. Zhao, C. F Caiafa, D. P Mandic, L. Zhang, T. Ball, A. Schulze-Bonhage, and A. Cichocki:
    "Multilinear subspace regression: An orthogonal tensor decomposition approach"
    Advances in Neural Information Processing Systems 24 (NIPS), pp. 1269-1277, (2011).

お問い合わせ先

〒103-0027 東京都中央区日本橋1-4-1 日本橋一丁目三井ビルディング 15階
Tel: 048-467-3626
Fax: 03-3271-7202

qibin.zhao [at] riken.jp
※[at]は@に置き換えてください。

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