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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

河原 吉伸 (D.Eng.)

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。

研究主分野

  • コンピューター科学

研究関連分野

  • 物理学
  • 工学
  • 数学

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

主要論文

「*」は、理研外のみでの成果です。

  • 1.Fujii, K., Kawasaki, T., Inaba, Y., and Kawahara, Y.:
    "Prediction and classification in equation-free collective motion dynamics"
    PLOS Computational Biology, Vol.14, No.11, e1006545 (2018).
  • 2.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).
  • 3.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).
  • 4.Takeishi, N., Kawahara, Y., Tabei, Y., and Yairi, T.:
    "Bayesian dynamic mode decomposition"
    Proceedings of the 26th International Conference on Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI'17), pp.2814-2821 (2017).
  • 5.Wang, H., Kawahara, Y., Weng, C., and Yuan, J.:
    "Representative selection with structured sparsity"
    Pattern Recognition, Vol.63, pp.268-278 (2017).
  • 6.Kawahara, Y.:
    "Dynamic mode decomposition with reproducing kernels for Koopman spectral analysis"
    Advances in Neural Information Processing Systems 29, pp.911-919 (2016).
  • 7.*Xin, B., Kawahara, Y., Wang, Y., Hu, L., and Gao, W.:
    "Efficient generalized fused Lasso and its applications"
    ACM Trans. on Intelligent Systems and Technology (TIST), Vol.7, No.4, pp.60:1-60:22 (2016).
  • 8.*Kawahara, Y., and Sugiyama, M.:
    "Sequential change-point detection based on direct density-ratio estimation"
    Statistical Analysis and Data Mining, Vol.5, No.2, pp.114-127 (2012).
  • 9.*Kawahara, Y., and Washio, T.:
    "Prismatic algorithm for discrete D.C. programming problem"
    Advances in Neural Information Processing Systems 24, pp.2106-2114 (2011).
  • 10.*Kawahara, Y., Nagano, K., Tsuda, K., and Bilmes, J.A.:
    "Submodularity cuts and applications"
    Advances in Neural Information Processing Systems 22, pp.916-924 (2009).

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

HAQ Israr Ul
特別研究員
武石 直也
特別研究員
西村 能輝
テクニカルスタッフⅠ

お問い合わせ先

大阪府吹田市古江台6-2-3

交通アクセス

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

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