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革新知能統合研究センター テンソル学習チーム

チームディレクター ZHAO Qibin(D.Eng.)

研究概要

ZHAO Qibin (D.Eng.)

現代の機械学習技術は、膨大なデータ、大規模なモデル、そして多大な計算資源を必要とすることが多いです、また十分に訓練されたモデルの信頼性や解釈可能性に関する課題も引き起こします。私たちのチームは、効率的で頑健かつ解釈可能な機械学習モデルとアルゴリズムを開発し、それらの理論的解析も行うことを目指しています。機械学習のためのテンソル手法、ロバストで解釈可能な機械学習、量子機械学習など、いくつかの重要な方向性に注力しています。私たちの研究は、自己教師あり学習、教師なし表現学習、マルチモーダル学習、深層生成モデルなど、様々な分野に及んでいます。また、ブレイン・コンピュータ・インターフェイス、医療診断などの実用的な領域での共同研究も模索しています。

研究主分野

  • 情報学

研究関連分野

  • 知能情報学
  • 知覚情報処理

キーワード

  • 機械学習、深層学習
  • テンソル分解とテンソルネットワーク
  • ロバストで解釈可能な機械学習
  • 量子機械学習

主要論文

  • 1. Wang, A., Qiu, Y., Bai, M., Jin, Z., Zhou, G., and Zhao, Q.:
    "Generalized Tensor Decomposition for Understanding Multi-Output Regression under Combinatorial Shifts"
    Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2024)
  • 2. Zeng, J., Li, C., Sun, Z., Zhao, Q., and Zhou, G.:
    "tnGPS: Discovering Unknown Tensor Network Structure Search Algorithms via Large Language Models (LLMs)"
    International Conference on Machine Learning (ICML 2024)
  • 3. Zhou, W., Bai, S., Yu, S., Zhao, Q., and Chen, B.:
    "Jacobian Regularizer-based Neural Granger Causality"
    International Conference on Machine Learning (ICML 2024)
  • 4. Bai, M., Huang, W., Li, T., Wang, A., Gao, J., Caiafa, C.F., and Zhao, Q.:
    "Diffusion Models Demand Contrastive Guidance for Adversarial Purification to Advance"
    International Conference on Machine Learning (ICML 2024)
  • 5. Huang, H., Zhou, G., Zheng, Y., Qiu, Y., Wang, A. and Zhao, Q.:
    "Adversarially Robust Deep Multi-View Clustering: A Novel Attack and Defense Framework"
    International Conference on Machine Learning (ICML 2024)
  • 6. Zheng, Y., Zhao, X., Zeng, J., Li, C., Zhao, Q., Li, H., and Huang, T.:
    "SVDinsTN: A tensor network paradigm for efficient structure search from regularized modeling perspective"
    IEEE / CVF Computer Vision and Pattern Recognition Conference (CVPR 2024)
  • 7. Lin, G., Li, C., Zhang, J., Tanaka, T., and Zhao, Q.:
    "Adversarial training on purification (AToP): Advancing both robustness and generalization"
    International Conference on Learning Representations (ICLR 2024)
  • 8. Qiu, Y., Zhou, G., Wang, A., Huang, Z. and Zhao, Q.:
    "Towards multi-mode outlier robust tensor ring decomposition"
    AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI 2024)
  • 9. Tao, Z., Tanaka, T., and Zhao, Q.:
    "Efficient nonparametric tensor decomposition for binary and count data"
    AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI 2024)
  • 10. Tao, Z., Tanaka, T., and Zhao, Q.:
    "Undirected Probabilistic Model for Tensor Decomposition"
    Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2023)

イベント・シンポジウムなど

関連リンク

メンバーリスト

主宰者

ZHAO Qibin
チームディレクター

メンバー

LI Chao
研究員
QIU Yuning
基礎科学特別研究員
WANG Andong
特別研究員
BAI Mingyuan
特別研究員
TAO Zerui
特別研究員
HUANG Haonan
特別研究員
CAO Jianting
客員主管研究員
CICHOCKI Andrzej
客員主管研究員
田中 聡久
客員研究員
横田 達也
客員研究員
川鍋 一晃
客員研究員
CAIAFA Cesar
客員研究員
LI Tenghui
国際プログラム・アソシエイト
QIU Yichun
国際プログラム・アソシエイト
ZHANG Dongping
国際プログラム・アソシエイト
HUANG Qi
研修生
SUN Yixiao
研修生
DENG Yunsong
研修生
YI Hangjie
研修生
LIN Guang
大学院生リサーチ・アソシエイト
SUI Linfeng
大学院生リサーチ・アソシエイト
NGUYEN Duc Thien
大学院生リサーチ・アソシエイト
JIANG Huidong
研究パートタイマーⅠ
GUJJU Yaswitha
研究パートタイマーⅠ
YANG Peilin
研究パートタイマーⅠ
CHANG Ziqing
研究パートタイマーⅡ
CONG Yuchen
研究パートタイマーⅡ

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

交通アクセス

Email: qibin.zhao@riken.jp

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