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
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
- International workshop on Tensor Models for Machine Learning: Empowering Efficiency, lnterpretability, and Reliability (IEEE CAI conference)（英語）
- The second workshop on Quantum Tensor Networks in Machine Learning (NeurIPS 2021 conference)（英語）
- The first workshop on Quantum Tensor Networks in Machine Learning (NeurIPS 2020 conference)（英語）
- International Workshop on Tensor Network Representations in Machine Learning（英語）
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
- CAIAFA Cesar
- 客員研究員
- LI Tenghui
- 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
- DENG Yunsong
- 研修生
- YI Hangjie
- 研修生
- LU Wenjing
- 研修生
- YANG Peilin
- 研修生
- LIN Guang
- 大学院生リサーチ・アソシエイト
- GUJJU Yaswitha
- 研究パートタイマーⅠ
- CONG Yuchen
- 研究パートタイマーⅡ
- LI Shanglin
- 研究パートタイマーⅡ