革新知能統合研究センター 構造的学習チーム
チームディレクター 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機械学習
- 複雑なダイナミクスの解析・予測・制御のための機械学習
- 種々の科学・工学ドメイン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
- 動的システム
- 事前知識を用いた学習
- 非線形動力学
主要論文
- 1.
Weissenbacher, Agarwal, R., and Kawahara, Y.:
"SiT: Symmetry-Invariant Transformers for Generalisation in Reinforcement Learning"
Proceedings of the 41st International Conference on Machine Learning, pp.52695-52719 (2024). - 2.
Fujii, K., Takeuchi, K., Kuribayashi, A., Takeishi, N., Kawahara, Y., and Takeda, K.:
"Estimating Counterfactual Treatment Outcomes Over Time in Complex Multiagent Scenarios"
IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems (2024). - 3.
Ohnishi, M., Ishikawa, I., Lowrey, K., Ikeda, M., Kakade, S., and Kawahara, Y.:
"Koopman Spectrum Nonlinear Regulators and Efficient On-line Learning"
Transactions on Machine Learning Research (2024). - 4.
Konishi, T. and Kawahara, Y.:
"Stable invariant models via Koopman spectra"
Neural Networks 165, pp.393-405 (2023). - 5.
Iwata, T. and Kawahara, Y.:
"Neural dynamic mode decomposition for end-to-end modeling of nonlinear dynamics"
Journal of Computational Dynamics 10(2), pp.268-280 (2023). - 6.
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, pp.23645-23667 (2022). - 7.
Ikeda, S., Kawano, K., Watanabe, S., Yamashita, O., and Kawahara, Y.:
"Predicting behavior through dynamic modes in resting-state fMRI data"
NeuroImage 247, 118801 (2022). - 8.
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). - 9.
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). - 10.
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).
関連リンク
メンバーリスト
主宰者
- 河原 吉伸
- チームディレクター
メンバー
- THANASUTIVES Pongpisit
- 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
- 野口 聖史
- 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
- 藤澤 将広
- 客員研究員
- 堀江 正信
- 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
〒565-0871 大阪府吹田市山田丘1-5
大阪大学吹田キャンパス 情報科学研究科A棟
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