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革新知能統合研究センター 深層学習理論チーム

チームリーダー 鈴木 大慈(Ph.D.)

研究概要

鈴木 大慈 (Ph.D.)

深層学習を含む様々な学習機構について理論的側面から研究を進めています。より少ないデータでより精度良く学習するにはどうすればよいか。学習理論を通じて各種学習手法の汎化性能や学習アルゴリズムの収束性能を解明し複雑な学習過程の本質への理解を深め、さらに理論をもとに新しい機械学習手法の構築や応用への還元を行っています。特に、機械学習では高次元かつ複雑なデータを用いた学習が要求されますが、それを解決する方法として深層学習や構造的スパース推定の方法論を研究しています。また、確率的最適化などの方法により大規模かつ複雑な機械学習問題を効率的に解く手法の開発も行っています。

研究主分野

  • コンピューター科学

研究関連分野

  • 数学

研究テーマ

  • 深層学習を含む広い学習機構の統計的学習理論
  • 大規模データにおける効率的最適化アルゴリズム
  • 高次元統計学

主要論文

「*」は、理研外のみでの成果です。

  • 1.*Suzuki, T., Kanagawa, H., Kobayashi, H., Shimizu, N., and Tagami, Y.:
    "Minimax Optimal Alternating Minimization for Kernel Nonparametric Tensor Learning"
    The 30th Annual Conference on Neural Information Processing Systems (NIPS2016), pp. 3783-3791, (2016).
  • 2.*Kanagawa, H., Suzuki, T., Kobayashi, H., Shimizu, N., and Tagami, Y.:
    "Gaussian process nonparametric tensor estimator and its minimax optimality"
    The 33rd International Conference on Machine Learning (ICML2016), pp. 1632–1641, (2016).
  • 3.*Suzuki, T.:
    "Convergence rate of Bayesian tensor estimator and its minimax optimality"
    The 32nd International Conference on Machine Learning (ICML2015), pp. 1273-1282, (2015).
  • 4.*Suzuki, T.:
    "Stochastic Dual Coordinate Ascent with Alternating Direction Method of Multipliers" International Conference on Machine Learning (ICML2014), pp. 736--744, (2014).
  • 5.*Tomioka, R., and Suzuki, T.:
    "Convex Tensor Decomposition via Structured Schatten Norm Regularization"
    Advances in Neural Information Processing Systems (NIPS2013), pp. 1331-1339, (2013).
  • 6.*Suzuki, T.:
    Dual Averaging and Proximal Gradient Descent for Online Alternating Direction Multiplier Method.
    International Conference on Machine Learning (ICML2013), pp. 392-400, (2013).
  • 7.*Suzuki, T.:
    "PAC-Bayesian Bound for Gaussian Process Regression and Multiple Kernel Additive Model" Conference on Learning Theory (COLT2012), JMLR Workshop and Conference Proceedings 23: 8.1--8.20, (2012).
  • 8.*Suzuki, T., and Sugiyama, M.:
    "Fast learning rate of multiple kernel learning: trade-off between sparsity and smoothness"
    The Annals of Statistics, vol. 41, number 3, pp. 1381-1405, (2013).

関連リンク

メンバーリスト

主宰者

鈴木 大慈
チームリーダー

メンバー

園田 翔
特別研究員

お問い合わせ先

東京都文京区本郷 7-3-1
東京大学大学院 情報理工学系研究科 数理情報学専攻
Email: taiji [at] mist.i.u-tokyo.ac.jp
※[at]は@に置き換えてください。

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