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革新知能統合研究センター 非凸学習理論チーム

チームリーダー 金森 敬文(Ph.D.)

研究概要

金森 敬文 (Ph.D.)

非凸学習理論チームでは、多様な環境で得られる高次元大規模データに対する機械学習アルゴリズムの開発と、その統計的理論解析を主なテーマとして研究を進めています。特に多ドメイン環境での学習、転送学習、敵対的学習、ダイバージェンスによる推定的統計の理論、情報幾何学、ロバスト統計、不確実最適化などの研究に取り組んでいいます。効率的な学習アルゴリズムを構成するための最適化法についても研究を進めています。さまざまなデータドメインの情報を統合し、柔軟な学習を行うための理論基盤を構築することを目指しています。

研究テーマ:

  • ダイバージェンスによる大規模モデルの統計的推定
  • 敵対的損失による統計的推論の学習理論
  • マルチモーダル情報統合と情報転送学習の展開

研究主分野

  • 情報学

研究関連分野

  • 数物系科学
  • 統計科学
  • 応用数学

キーワード

  • 数理統計学
  • 機械学習

主要論文

  • 1. H. Sasaki, T Sakai, T. Kanamori.:
    "Robust modal regression with direct gradient approximation of modal regression risk"
    The Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI2020). August 2020
  • 2. M. Uehara, T. Kanamori, T. Takenouchi, T. Matsuda.:
    "A Unified Statistically Efficient Estimation Framework for Unnormalized Models."
    The 23rd International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS 2020).
  • 3. S. Liu, T. Kanamori, W. Jitkrittum, Y. Chen.:
    "Fisher Efficient Inference of Intractable Models."
    The Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2019)
  • 4. K. Matsui, W. Kumagai, K. Kanamori, M. Nishikimi, T. Kanamori.:
    "Variable Selection for Nonparametric Learning with Power Series Kernels."
    Neural Computation, 31(8):1718-1750, August 2019.
  • 5. W. Kumagai, T. Kanamori.:
    "Risk Bound of Transfer Learning using Parametric Feature Mapping and Its Application to Sparse Coding."
    Machine learning 108, pp. 1975--2008, May 2019.
  • 6. H. Sasaki, T. Kanamori, A. Hyvarinen, and M. Sugiyama.:
    "Mode-Seeking Clustering and Density Ridge Estimation via Direct Estimation of Density-Derivative-Ratios."
    Journal of Machine Learning Research, Volume 18, Pages, 1--47, April, 2018.
  • 7. T. Takenouchi, T. Kanamori.:
    "Statistical Inference with Unnormalized Discrete Models and Localized Homogeneous Divergences."
    Journal of Machine Learning Research, vol. 18, num. 56, pages 1--26, July 2017.
  • 8. T. Kanamori, T. Takenouchi.:
    "Graph-based Composite Local Bregman Divergences on Discrete Sample Spaces."
    Neural Networks, Volume 95, Pages 44--56, November 2017.
  • 9. T. Kanamori, S. Fujiwara, A. Takeda.:
    "Robustness of Learning Algorithms using Hinge Loss with Outlier Indicators."
    Neural Networks, Volume 94, Pages 173--191, October 2017.
  • 10. K. Matsui, W. Kumagai, T. Kanamori.:
    "Parallel Distributed Block Coordinate Descent Methods based on Pairwise Comparison Oracle."
    Journal of Global Optimization, Volume 69, Issue 1, pp 1--21, September 2017.

関連リンク

メンバーリスト

主宰者

金森 敬文
チームリーダー

メンバー

髙梨 耕作
特別研究員

お問い合わせ先

東京都目黒区大岡山2-12-1 W8-46
東京工業大学 情報理工学院 数理・計算科学系
Email: kanamori [at] c.titech.ac.jp
※[at]は@に置き換えてください。

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