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革新知能統合研究センター 高次元因果解析チーム

チームディレクター 今泉 允聡(Ph.D.)

研究概要

今泉 允聡

高次元因果解析チームは、高次元なデータに含まれる因果などの構造を解析するチームです。データの取得・保存及び解析技術が発展した現代において、データが保有している構造だけでなく、それを解析するためのデータ科学技術も高度に複雑化しています。本チームでは、大自由度・高次元かつ複雑な構造を持つデータとそれを解析する技術の両方を理解し、それに基づく理論体系の構築と拡張を目指します。具体的な方法論として、現代的な高次元統計学や深層学習理論を研究し、それらを用いて因果構造の解析法および統計的推論手法の開発を行います。

研究主分野

  • 情報学

研究関連分野

  • 数物系科学
  • 情報学基礎/統計科学
  • 情報学基礎/数理情報学

キーワード

  • 高次元統計
  • 深層学習理論
  • 統計的学習理論
  • 統計的因果推論

主要論文

  • 1. T.Tsuda, M.Imaizumi.:
    "Benign Overfitting of Non-Sparse High-Dimensional Linear Regression with Correlated Noise"
    Electronic Journal of Statistics, 18(2), (2024).
  • 2. S.Nakakita, P.Alquier, M.Imaizumi.:
    "Dimension-free Bounds for Sum of Dependent Matrices and Operators with Heavy-Tailed Distribution"
    Electronic Journal of Statistics, 18(1), (2024).
  • 3. J.Komiyama, M.Imaizumi.:
    "High-dimensional Contextual Bandit Problem without Sparsity"
    Advances in Neural Information Processing Systems, 36, (2023).
  • 4. R.Zhang, M.Imaizumi, B.Schölkopf, K.Muandet.:
    "Instrumental Variable Regression via Kernel Maximum Moment Loss"
    Journal of Causal Inference, 11(1), (2023).
  • 5. M.Imaizumi, J.Schmidt-Hieber.:
    "On Generalization Bounds for Deep Networks Based on Loss Surface Implicit Regularization"
    IEEE Transaction on Information Theory, 69(2), (2023).
  • 6. M.Imaizumi, K.Fukumizu.:
    "Advantage of Deep Neural Networks for Estimating Functions with Singularity on Hypersurface"
    Journal of Machine Learning Research, 23(111), (2022),
  • 7. R.Nakada, M.Imaizumi.:
    "Adaptive Approximation and Generalization of Deep Neural Network with Intrinsic Dimensionality"
    Journal of Machine Learning Research 21(174), (2020).
  • 8. M.Imaizumi, K.Fukumizu.:
    "Deep Neural Networks Learn Non-Smooth Functions Effectively"
    PMLR: Artificial Intelligence and Statistics, (2019).
  • 9. M.Imaizumi, T.Maehara, Y.Yoshida.:
    "Statistically Efficient Estimation for Non-Smooth Probability Densities"
    PMLR: Artificial Intelligence and Statistics, (2018).
  • 10. M.Imaizumi, T.Maehara, K.Hayashi.:
    "On Tensor Train Rank Minimization: Statistical Efficiency and Scalable Algorithm"
    Advances in Neural Information and Processing Systems 30, (2018).

関連リンク

メンバーリスト

主宰者

今泉 允聡
チームディレクター

メンバー

磯部 伸
基礎科学特別研究員
BRAUN Guillaume
特別研究員
TSERAN Hanna
特別研究員
仲北 祥悟
客員研究員
大田 浩史
客員研究員
岡野 遼
客員研究員
ENGLISH Eshant
研修生
酒井 真菜
大学院生リサーチ・アソシエイト
西山 颯大
研究パートタイマーⅡ

採用情報

募集職種 応募締切
研究員または特別研究員募集(W24003) ポストが決まり次第

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
Email: masaaki.imaizumi@riken.jp

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