革新知能統合研究センター 構造的学習チーム
チームリーダー 河原 吉伸（D.Eng.）
研究概要
機械学習に基づき予測を行う場面では、用いるデータの変数に関する構造的な事前情報を有していることが一般的です。代表的なものとしては、変数間のグループ関係やネットワーク状の依存関係があげられます。また、なんらかの方程式で与えられる場合もあるでしょう。当チームでは、このような構造的な事前情報を用いた学習のための理論構築やアルゴリズム開発を行っています。これにより、精度や効率の著しい向上や、解釈のしやすい予測モデルの獲得が期待できます。また一方、データからこのような構造的情報を抽出する方法の開発も進めています。そして、種々の科学・工学データへ開発したアルゴリズムや手法を適用して応用的研究も進めています。
研究テーマ:
- 構造的事前情報とデータを統合的に用いた学習
- 効率的な学習のための最適化アルゴリズム
- 時空間ダイナミクス解析のための学習
- 種々の科学・工学データへの開発手法の適用
研究主分野
- 情報学
研究関連分野
- 工学
- 数物系科学
- 数理情報学
- 統計科学
- 知能情報学
キーワード
- 機械学習
- データ科学
- 事前情報を用いた学習
- ダイナミクス
- 数理最適化
主要論文
- 1.
Weissenbacher, M., Sinha, S., Garg, A., and Kawahara, Y.:
"Koopman Q-learning: Offline reinforcement learning via symmetries of dynamics"
Proceedings of the 39th International Conference on Machine Learning (ICML'22) (accepted) - 2.
Hashimoto, Y., Ishikawa, I., Ikeda, M., Komura, F., Katsura, T., and Kawahara, Y.:
"Reproducing kernel Hilbert C*-modules and kernel mean embeddings"
Journal of Machine Learning Research, Vol.22, No.267, pp.1-56 (2021) - 3.
Fujii, K., Takeishi, N., Tsutui, K., Fujioka, E., Nishiumi, N., Tanaka, R., Fukushiro, M., Ide, K., Kohno, H., Yoda, K., Takahashi, S., Hiryu, S., and Kawahara, Y.:
"Learning interactions rules from multi-animal trajectories via augmented behavioral models"
Advances in Neural Information Processing Systems 34, pp.11108-11122 (2021) - 4.
Takeishi, N., and Kawahara, Y.:
"Learning dynamics models with stable invariant sets"
Proceedings of the 35th AAAI Conference on Artificial Intelligence, pp.9782-9790 (2021) - 5.
Hashimoto, Y., Ishikawa, I., Ikeda, M., Matsuo, Y. and Kawahara, Y.:
"Krylov subspace method for nonlinear dynamical systems with random noise"
Journal of Machine Learning Research, 21(172): 1-29 (2020) - 6.
Takeishi, N. and Kawahara, Y.:
"Knowledge-based regularization in generative modeling"
Proceedings of the 29th International joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI’20), pp.2390-2396 (2020) - 7.
Takeuchi, N., Yoshida, Y., and Kawahara, Y.:
"Variational inference of penalized regression with submodular functions"
Proceedings of the 35th Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI'19), 443 (2019) - 8.
Fujii, K. and Kawahara, Y.,:
"Dynamic mode decomposition with vector-valued reproducing kernels for extracting dynamical structures among observables"
Neural Networks, 117: 94-103 (2019) - 9.
Ishikawa, I., Fujii, K., Ikeda, M., Hashimoto, Y., and Kawahara, Y.:
"Metric for nonlinear dynamical systems with Koopman operators"
Advances in Neural Information Processing Systems 31, pp.2858-2868 (2018) - 10.
Takeishi, N., Kawahara, Y., and Yairi, T.:
"Learning Koopman invariant subspaces for dynamic mode decomposition"
Advances in Neural Information Processing Systems 30, pp.1130-1140 (2017)
関連リンク
メンバーリスト
主宰者
- 河原 吉伸
- チームリーダー
メンバー
- WEISSENBACHER Matthias
- 研究員
- ガラムカリ 和
- 基礎科学特別研究員
- GANDHI Velmurugan
- 特別研究員
- 坂田 逸志
- 特別研究員
- 西村 能輝
- テクニカルスタッフⅠ
- 藤井 慶輔
- 客員研究員
- 橋本 悠香
- 客員研究員
- 小西 卓哉
- 客員研究員
- 武石 直也
- 客員研究員
- BAI Jingjing
- 研究パートタイマーⅠ
- 田中 亮悟
- 研究パートタイマーⅠ
- 戌井 祐人
- 研究パートタイマーⅡ
- 宮内 優太
- 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（W23337） | ポストが決まり次第 |
お問い合わせ先
〒819-0395 福岡県福岡市西区元岡744番地
Email: yoshinobu.kawahara [at] riken.jp
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