研究業績

Last Update: September 15, 2023

学術雑誌論文

  1. Kotaro Sakamoto, Hideaki Ishibashi, Rei Sato, Shinichi Shirakawa, Youhei Akimoto, and Hideitsu Hino: ATNAS: Automatic Termination for Neural Architecture Search, Neural Networks, Vol. 166, pp. 446-458, Sep. 2023. [DOI]
  2. Kento Uchida, Genki Sakata, Tetsushi Watari, Yuta Yamakita, and Shinichi Shirakawa: Generation of microscopic structure of solder material with desirable characteristics based on deep learning, Knowledge-Based Systems, Vol. 258, 110017, Dec. 2022. [DOI]
  3. Shoma Shimizu, Kenta Nishihara, Yoshiki Miyauchi, Kouki Wakita, Rin Suyama, Atsuo Maki, and Shinichi Shirakawa: Automatic berthing using supervised learning and reinforcement learning, Ocean Engineering, Vol. 265, 112553, Dec. 2022. [DOI]
  4. Eiichi Asakawa, Naoshi Kaneko, Dai Hasegawa, and Shinichi Shirakawa: Evaluation of text-to-gesture generation model using convolutional neural network, Neural Networks, Elsevier, Vol. 151, pp. 365-375, Jul. 2022. [DOI] [Demo Video] [Code]
  5. Minami Masumoto, Ittetsu Fukuda, Suguru Furihata, Takahiro Arai, Tatsuto Kageyama, Kiyomi Ohmori, Shinichi Shirakawa, and Junji Fukuda: Deep neural network for the determination of transformed foci in Bhas 42 cell transformation assay, Scientific Reports, volume 11, Article number: 23344, Dec. 2021. [DOI]
  6. Kento Uchida, Shinichi Shirakawa, and Youhei Akimoto: Finite-Sample Analysis of Information Geometric Optimization with Isotropic Gaussian Distribution on Convex Quadratic Functions, IEEE Transactions on Evolutionary Computation, Vol. 24, Issue 6, pp. 1035-1049, Dec. 2020. [DOI]
  7. Masanori Suganuma, Masayuki Kobayashi, Shinichi Shirakawa, and Tomoharu Nagao: Evolution of Deep Convolutional Neural Networks Using Cartesian Genetic Programming, Evolutionary Computation, MIT Press, Vol. 28, Issue 1, pp. 141-163, Mar. 2020. [DOI]
  8. Ryotaro Abe, Taichi Takeda, Ryo Shiratori, Shinichi Shirakawa, Shota Saito, and Toshihiko Baba: Optimization of an H0 photonic crystal nanocavity using machine learning, Optics Letters, Vol. 45, Issue 2, pp. 319-322, Jan. 2020. [DOI]
  9. 金子 直史，竹内 健太，長谷川 大，白川 真一，佐久田 博司，鷲見 和彦：Bi-Directional LSTM Networkを用いた発話に伴うジェスチャの自動生成手法，人工知能学会論文誌，Vol. 34, No. 6, pp. C-J41_1-12, Nov. 2019. [DOI]
  10. 長谷川 大，白川 真一，佐久田 博司：Pedagogical Agentの導管メタファ・ジェスチャが学習者の理解に与える効果，情報処理学会論文誌：教育とコンピュータ (TCE)，Vol. 4，No. 1，pp. 83-92, Feb. 2018. [Link]
  11. 長谷川 大，小林 裕，白川 真一，佐久田 博司，安彦 智史，安達 栄治郎，中山 栄純：アバタ媒介型見守りシステムの開発，知能と情報 (日本知能情報ファジイ学会誌), Vol. 28, No. 6, pp. 974-985, Dec. 2016. [DOI]
  12. 菅沼 雅徳，土屋 大樹，白川 真一，長尾 智晴：遺伝的プログラミングを用いた階層的な特徴構築による画像分類，情報処理学会論文誌：数理モデル化と応用 (TOM), Vol. 9, No. 3, pp. 44-53, Dec. 2016. [Link]
  13. Shinichi Shirakawa and Tomoharu Nagao: Bag of local landscape features for fitness landscape analysis, Soft Computing, Springer, Vol. 20, Issue 10, pp. 3787-3802, Feb. 2016. [DOI] [ReadCube]
  14. 塙 俊樹，白川 真一，長谷川 大，塩入 直哉，大原 剛三，佐久田 博司：条件付き確率場を用いた発話テキストに対するジェスチャの推定，電気学会論文誌C，Vol. 136，No. 3, pp. 308-317, Mar. 2016. [DOI]
  15. Shinichi Shirakawa: Multiple Binary Codes for Fast Approximate Similarity Search, IEICE Transactions on Information and Systems, Vol. E98-D, No. 3, pp. 671-680, Mar. 2015. [DOI] [IEICE site]
  16. 中山 惠太，白川 真一，矢田 紀子，長尾 智晴：既存の絵画画像を用いた絵画風画像の進化的生成，進化計算学会論文誌，Vol. 3，No. 2, pp. 12-21, Jun. 2012. [DOI]
  17. 中山 史朗，白川 真一，矢田 紀子，長尾 智晴：弱識別器にGenetic Image Networkを用いたアンサンブル画像分類法，電気学会論文誌C，Vol. 131，No. 5, pp. 958-965, May 2011. [DOI]
  18. 白川 真一，矢田 紀子，長尾 智晴：遺伝的プログラミングによる実数値GAの性能差を強調する探索空間の生成，進化計算学会論文誌，Vol. 1，No. 1, pp. 54-64, Sep. 2010. [DOI]
  19. 白川 真一，中山 史朗，矢田 紀子，長尾 智晴：Genetic Image Networkに基づく画像分類アルゴリズムの自動構築，人工知能学会論文誌，Vol. 25，No. 2, pp. 262-271, Jan. 2010. [DOI]
  20. 白川 真一，長尾 智晴：プログラムサイズを考慮した進化アルゴリズムによるグラフ構造状プログラムの自動生成，電気学会論文誌C，Vol. 130，No. 1，pp. 57-65, Jan. 2010. [DOI]
  21. 田澤 和子，白川 真一，長尾 智晴：FCNによる自律エージェントの行動制御と行動解析 ～タルタロス問題への応用～，知能と情報（日本知能情報ファジィ学会誌），Vol. 20，No. 5，pp. 800-809, Oct. 2008. [DOI]
  22. Shinichi Shirakawa, Shintaro Ogino, and Tomoharu Nagao: Dynamic Ant Programming for Automatic Construction of Programs, IEEJ Transactions on Electrical and Electronic Engineering (TEEE), Vol. 3, Issue 5, pp. 540-548, Sep. 2008. [DOI]
  23. 白川 真一，長尾 智晴：Graph Structured Program Evolutionによるプログラムの自動生成，電気学会論文誌C，Vol. 128，No. 3，pp. 370-380, Mar. 2008. [DOI]
  24. 白川 真一，荻野 慎太郎，長尾 智晴：Genetic Image Network による画像変換の自動構築，情報処理学会論文誌：数理モデル化と応用 (TOM)，Vol. 48，No. SIG 19，pp. 117-126, Dec. 2007. [Link]
  25. 白川 真一，長尾 智晴：RFCNによる連続値空間上での自律エージェントの行動制御，電気学会論文誌C，Vol. 127，No. 5，pp. 762-769, May 2007. [DOI] [Translated version]

国際会議論文

  1. Yohei Watanabe, Kento Uchida, Ryoki Hamano, Shota Saito, Masahiro Nomura, and Shinichi Shirakawa: (1+1)-CMA-ES with Margin for Discrete and Mixed-Integer Problems, Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO 2023), pp. 882-890, Lisbon, Portugal (hybrid), July 15-19, 2023. [DOI] [arXiv] [Code]
  2. Yutaro Yamada, Kento Uchida, Shota Saito, and Shinichi Shirakawa: Surrogate-Assisted (1+1)-CMA-ES with Switching Mechanism of Utility Functions, Applications of Evolutionary Computation (EvoApplications 2023, Part of EvoStar 2023), Vol. 13989 of LNCS, pp. 798-814, Brno, Czech Republic, April 12-14, 2023. [DOI]
  3. Genki Sakata, Naoshi Kaneko, Dai Hasegawa, and Shinichi Shirakawa: Language Agnostic Gesture Generation Model: A Case Study of Japanese Speakers’ Gesture Generation Using English Text-to-Gesture Model, Proceedings of the 18th International Joint Conference on Computer Vision, Imaging and Computer Graphics Theory and Applications - HUCAPP, pp. 47-54, Lisbon, Portugal, February 19-21, 2023. [DOI]
  4. Shoma Shimizu, Takayuki Nishio, Shota Saito, Yoichi Hirose, Chen Yen-Hsiu, and Shinichi Shirakawa: Neural Architecture Search for Improving Latency-Accuracy Trade-off in Split Computing, 2022 IEEE Globecom Workshops, Edge Learning over 5G Mobile Networks and Beyond, pp. 1864-1870, Rio de Janeiro, Brazil, December 4-8, 2022. [DOI] [arXiv]
  5. Teppei Yamaguchi, Kento Uchida, and Shinichi Shirakawa: Improvement of sep-CMA-ES for Optimization of High-Dimensional Functions with Low Effective Dimensionality, 2022 IEEE Symposium Series On Computational Intelligence (SSCI), pp. 1659-1668, Singapore, December 4-7, 2022. [DOI] [Code]
  6. Yuhei Noda, Shota Saito, and Shinichi Shirakawa: Efficient Search of Multiple Neural Architectures with Different Complexities via Importance Sampling, Proceedings of the 31st International Conference on Artificial Neural Networks (ICANN 2022), Part IV, Vol. 13532 of LNCS, pp. 607–619, Bristol, United Kingdom, September 6-9 2022. [DOI] [arXiv]
  7. Ryoji Tanabe, Youhei Akimoto, Ken Kobayashi, Hiroshi Umeki, Shinichi Shirakawa, and Naoki Hamada: A Two-phase Framework with a Bezier Simplex-based Interpolation Method for Computationally Expensive Multi-objective Optimization, Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO 2022), pp. 601-610, Boston, MA, USA (hybrid), July 9-13, 2022. [DOI] [arXiv]
  8. Ryoki Hamano, Shota Saito, Masahiro Nomura, and Shinichi Shirakawa: CMA-ES with Margin: Lower-Bounding Marginal Probability for Mixed-Integer Black-Box Optimization, Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO 2022), pp. 639-647, Boston, MA, USA (hybrid), July 9-13, 2022 (Best Paper Nomination). [DOI] [arXiv] [Code]
  9. Ryoki Hamano and Shinichi Shirakawa: Reduction of Genetic Drift in Population-Based Incremental Learning via Entropy Regularization, Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion (GECCO 2022, Poster Paper), pp. 491–494, Boston, MA, USA (hybrid), July 9-13, 2022. [DOI]
  10. Ryoki Hamano, Shota Saito, Masahiro Nomura, and Shinichi Shirakawa: Benchmarking CMA-ES with Margin on the bbob-mixint Testbed, Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion (GECCO Workshop on Black-Box Optimization Benchmarking (BBOB 2022)), pp. 1708–1716, Boston, MA, USA (hybrid), July 9-13, 2022. [DOI]
  11. Masayuki Kobayashi, Shinichi Shirakawa, and Tomoharu Nagao: Auxiliary Data Selection in Percolative Learning Method for Improving Neural Network Performance, Proceedings of the 14th International Conference on Agents and Artificial Intelligence (ICAART), Vol. 3, pp. 381-387, Online Streaming, February 3-5, 2022. [DOI]
  12. Yoichi Hirose, Nozomu Yoshinari, and Shinichi Shirakawa: NAS-HPO-Bench-II: A Benchmark Dataset on Joint Optimization of Convolutional Neural Network Architecture and Training Hyperparameters, Proceedings of the 13th Asian Conference on Machine Learning (ACML 2021), Vol. 157 of PMLR, pp. 1349-1364, Virtual Conference, November 17-19, 2021. [Link] [arXiv] [Dataset API]
  13. Satoshi Arai, Shinichi Shirakawa, and Tomoharu Nagao: Non-strict Attentional Region Annotation to Improve Image Classification Accuracy, Proceedings of the 2021 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC 2021), pp. 2375-2380, Melbourne, Australia (Virtual), October 17-20, 2021. [DOI] [Dataset]
  14. Wataru Shibayama and Shinichi Shirakawa: Reinforcement Learning-Based Redirection Controller for Efficient Redirected Walking in Virtual Maze Environment, Proceedings of the 37th Computer Graphics International Conference (CGI 2020), Vol. 12221 of LNCS, pp. 33-45, Geneva, Switzerland (Virtual), October 20-23, 2020. [DOI] [PDF]
  15. Teppei Yamaguchi, Kento Uchida, and Shinichi Shirakawa: Adaptive Stochastic Natural Gradient Method for Optimizing Functions with Low Effective Dimensionality, Proceedings of the 16th International Conference on Parallel Problem Solving from Nature (PPSN XVI), Part I, Vol. 12269 of LNCS, pp. 719-731, Leiden, The Netherlands, September 5-9, 2020. [DOI] [PDF]
  16. Kento Uchida, Shota Saito, Panca Dewi Pamungkasari, Yusei Kawai, Ita Fauzia Hanoum, Filbert Hilman Juwono, and Shinichi Shirakawa: Joint Optimization of Convolutional Neural Network and Image Preprocessing Selection for Embryo Grade Prediction in In Vitro Fertilization, Proceedings of the 14th International Symposium on Visual Computing (ISVC 2019), Part II, Vol. 11845 of LNCS, pp. 14–24, Lake Tahoe, Nevada, USA, October 7-9, 2019. [DOI] [PDF]
  17. Shota Saito and Shinichi Shirakawa: Controlling Model Complexity in Probabilistic Model-Based Dynamic Optimization of Neural Network Structures, Proceedings of the 28th International Conference on Artificial Neural Networks (ICANN 2019), Part II, Vol. 11728 of LNCS, pp. 393–405, Munich, Germany, September 17-19, 2019. (Oral Presentation) [DOI] [arXiv]
  18. Youhei Akimoto, Shinichi Shirakawa, Nozomu Yoshinari, Kento Uchida, Shota Saito, and Kouhei Nishida: Adaptive Stochastic Natural Gradient Method for One-Shot Neural Architecture Search, Proceedings of the 36th International Conference on Machine Learning (ICML 2019), Vol. 97 of PMLR, pp. 171-180, Long Beach, California, USA, June 9-15, 2019. [Link] [arXiv] [Code] [日経Robotics]
  19. Dai Hasegawa, Naoshi Kaneko, Shinichi Shirakawa, Hiroshi Sakuta, and Kazuhiko Sumi: Evaluation of Speech-to-Gesture Generation Using Bi-Directional LSTM Network, Proceedings of the 18th International Conference on Intelligent Virtual Agents (IVA ‘18), pp. 79-86, Sydney, NSW, Australia, November 5-8, 2018. [DOI]
  20. Kento Uchida, Shinichi Shirakawa, and Youhei Akimoto: Analysis of Information Geometric Optimization with Isotropic Gaussian Distribution Under Finite Samples, Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference 2018 (GECCO 2018), pp. 897-904, Kyoto, Japan, July 15-19, 2018. [DOI] [PDF]
  21. Shota Saito, Shinichi Shirakawa, and Youhei Akimoto: Embedded Feature Selection Using Probabilistic Model-Based Optimization, Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion (Student workshop at GECCO 2018), pp. 1922-1925, Kyoto, Japan, July 15-19, 2018. [DOI] [PDF]
  22. Masanori Suganuma, Shinichi Shirakawa, and Tomoharu Nagao: A Genetic Programming Approach to Designing Convolutional Neural Network Architectures, Proceedings of the Twenty-Seventh International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI-18), Sister Conferences Best Papers Track, pp. 5369-5373, Stockholm, Sweden, July 13-19, 2018. [DOI]
  23. Shinichi Shirakawa, Yasushi Iwata, and Youhei Akimoto: Dynamic Optimization of Neural Network Structures Using Probabilistic Modeling, Proceedings of the Thirty-Second AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI-18), pp. 4074-4082, New Orleans, Louisiana, USA, February 2-7, 2018. [DOI] [arXiv]
  24. Kenta Takeuchi, Dai Hasegawa, Shinichi Shirakawa, Naoshi Kaneko, Hiroshi Sakuta, and Kazuhiko Sumi: Speech-to-Gesture Generation: A Challenge in Deep Learning Approach with Bi-Directional LSTM, Proceedings of the 5th International Conference on Human-Agent Interaction (HAI 2017), Poster and Late-breaking, pp. 365-369, Bielefeld, Germany, October 17-20, 2017. [DOI]
  25. Masanori Suganuma, Shinichi Shirakawa, and Tomoharu Nagao: A Genetic Programming Approach to Designing Convolutional Neural Network Architectures, Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference 2017 (GECCO 2017), pp. 497-504, Berlin, Germany, July 15-19, 2017. (Best Paper Award) [DOI] [arXiv] [Code]
  26. Masanori Suganuma, Daiki Tsuchiya, Shinichi Shirakawa, and Tomoharu Nagao: Hierarchical Feature Construction for Image Classification Using Genetic Programming, Proceedings of the 2016 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC 2016), pp. 1423-1428, Budapest, Hungary, October 9-12, 2016. [DOI] [PDF]
  27. Shinichi Shirakawa: Impact of Invariant Objective for Order Preserving Transformation in Bayesian Optimization, Proceedings of the 2016 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC 2016) (2016 IEEE World Congress on Computational Intelligence (WCCI 2016)), pp. 1432-1437, Vancouver, Canada, July 24-29, 2016. [DOI] [PDF]
  28. Dai Hasegawa, Shinichi Shirakawa, Naoya Shioiri, Toshiki Hanawa, Hiroshi Sakuta, and Kouzou Ohara: The Effect of Metaphoric Gestures on Schematic Understanding of Instruction Performed by a Pedagogical Conversational Agent, Proceedings of the 2nd International Conference on Learning and Collaboration Technologies (LCT 2015), Held as Part of HCI International 2015, Vol. 9192 of LNCS, pp. 361-371, Los Angeles, CA, USA, August 2-7, 2015. [DOI]
  29. Yu Kobayashi, Dai Hasegawa, Shinichi Shirakawa, Hiroshi Sakuta, and Eijun Nakayama: Development of Web-based Platform for Privacy Protective Avatar Mediated Distance-Care, Proceedings of the 5th EAI International Symposium on Pervasive Computing Paradigms for Mental Health (MindCare 2015), Vol. 604 of the series Communications in Computer and Information Science, pp. 131-139, Milan, Italy, July 24-25, 2015. [DOI]
  30. Shinichi Shirakawa, Youhei Akimoto, Kazuki Ouchi, and Kouzou Ohara: Sample Reuse in the Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy Based on Importance Sampling, Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference 2015 (GECCO 2015), pp. 305-312, Madrid, Spain, July 11-15, 2015. [DOI] [PDF]
  31. Shinichi Shirakawa and Tomoharu Nagao: Local Landscape Patterns for Fitness Landscape Analysis, Proceedings of the 10th International Conference on Simulated Evolution and Learning (SEAL 2014), Vol. 8886 of LNCS, pp. 467-478, Dunedin, New Zealand, December 15-18, 2014. [DOI] [PDF]
  32. Youhei Akimoto and Shinichi Shirakawa: Natural Gradient Approach for Linearly Constrained Continuous Optimization, Proceedings of the 13th International Conference on Parallel Problem Solving from Nature (PPSN XIII), Vol. 8672 of LNCS, pp. 252-261, Ljubljana, Slovenia, September 13-17, 2014. [DOI]
  33. Shinichi Shirakawa: Fast Similarity Search Using Multiple Binary Codes, Proceedings of the 22nd International Conference on Pattern Recognition (ICPR), pp. 3714-3719, Stockholm, Sweden, August 24-28, 2014. [DOI]
  34. Yasuaki Horima, Shinichi Shirakawa, Noriko Yata, and Tomoharu Nagao: Construction of Players’ Action for Robocup Soccer Using Graph Structured Program Evolution, Proceedings of SICE Annual Conference 2010, pp. 690-695, Taipei, Taiwan, August 18-21, 2010. [IEEE Xplore] [PDF]
  35. Yuta Nakano, Shinichi Shirakawa, Noriko Yata, and Tomoharu Nagao: Automatic Construction of Image Transformation Algorithms Using Feature Based Genetic Image Network, Proceedings of the 2010 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC 2010) (2010 IEEE World Congress on Computational Intelligence (WCCI 2010)), pp. 1232-1239, Barcelona, Spain, July 18-23, 2010. [DOI] [PDF]
  36. Shinichi Shirakawa, Noriko Yata, and Tomoharu Nagao: Evolving Search Spaces to Emphasize the Performance Difference of Real-Coded Crossovers Using Genetic Programming, Proceedings of the 2010 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC 2010) (2010 IEEE World Congress on Computational Intelligence (WCCI 2010)), pp. 2444-2451, Barcelona, Spain, July 18-23, 2010. [DOI] [PDF]
  37. Shiro Nakayama, Shinichi Shirakawa, Noriko Yata, and Tomoharu Nagao: Ensemble Image Classification Method Based on Genetic Image Network, Genetic Programming: Proceedings of the 13th European Conference on Genetic Programming (EuroGP 2010), Vol. 6021 of LNCS, pp. 313-324, Istanbul, Turkey, April 7-9, 2010. [DOI] [PDF]
  38. Shinichi Shirakawa and Tomoharu Nagao: Graph Structured Program Evolution with Automatically Defined Nodes, Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference 2009 (GECCO 2009), pp. 1107-1114, Montreal, Canada, July 8-12, 2009. [DOI] [PDF]
  39. Shinichi Shirakawa and Tomoharu Nagao: Evolutionary Image Segmentation Based on Multiobjective Clustering, Proceedings of the 2009 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC 2009), pp. 2466-2473, Trondheim, Norway, May 18-21, 2009. [DOI] [PDF] [Code]
  40. Shinichi Shirakawa and Tomoharu Nagao: Evolution of Search Algorithms Using Graph Structured Program Evolution, Genetic Programming: Proceedings of the 12th European Conference on Genetic Programming (EuroGP 2009), Vol. 5481 of LNCS, pp. 109-120, Tübingen, Germany, April 15-17, 2009. [DOI] [PDF]
  41. Shinichi Shirakawa, Shiro Nakayama, and Tomoharu Nagao: Genetic Image Network for Image Classification, Applications of Evolutionary Computing: 11th European Workshop on Evolutionary Computation in Image Analysis and Signal Processing (EvoIASP 2009), Vol. 5484 of LNCS, pp. 395-404, Tübingen, Germany, April 15-17, 2009. [DOI] [PDF]
  42. Shinichi Shirakawa and Tomoharu Nagao: Evolutionary Algorithm Considering Program Size: Efficient Program Evolution using GRAPE, Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference 2008 (GECCO 2008), Late-Breaking Papers, pp. 2217-2222, Atlanta, GA, USA, July 11-16, 2008. [DOI] [PDF]
  43. Shinichi Shirakawa and Tomoharu Nagao: Feed Forward Genetic Image Network: Toward Efficient Automatic Construction of Image Processing Algorithm, Advances in Visual Computing: Proceedings of the 3rd International Symposium on Visual Computing (ISVC 2007) Part II, Vol. 4842 of LNCS, pp. 287-297, Lake Tahoe, Nevada, USA, November 26-28 2007. [DOI] [PDF]
  44. Shinichi Shirakawa and Tomoharu Nagao: Evolution of Sorting Algorithm using Graph Structured Program Evolution, Proceedings of the 2007 IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics (SMC 2007), pp. 1256-1261, Montreal, Canada, October 7-10, 2007. [DOI] [PDF]
  45. Shinichi Shirakawa, Shintaro Ogino, and Tomoharu Nagao: Graph Structured Program Evolution, Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference 2007 (GECCO 2007), Vol. 2, pp. 1686-1693, London, England, July 7-11, 2007. [DOI] [PDF]
  46. Shinichi Shirakawa and Tomoharu Nagao: Genetic Image Network (GIN): Automatically Construction of Image Processing Algorithm, Proceedings of the International Workshop on Advanced Image Technology 2007 (IWAIT 2007), P3-34, pp. 643-648, Bangkok, Thailand, January 8-9, 2007. [PDF]

学会発表等

  1. Yuta Suzuki, Yukuto Yasuhiko, Shigeru Yamada, Yasunari Kanda, Keisuke Shima, Junji Fukuda, and Shinichi Shirakawa: Application of machine learning to neurotoxicity assessment using human iPS cell-derived neurons, International Neurotoxicology Association Conference (INA-18), Durham, NC, USA, May 21-25, 2023.
  2. 岸本 泰俊，山西 康太，松田 拓也，白川 真一：特徴選択と特徴間の相互作用を組み込んだNeural Additive Modelsの提案，2023年度 人工知能学会全国大会 (第37回)，4I3-OS-1b-04, 2023.
  3. 広瀬 陽一，白川 真一：ドメイン知識を考慮した特徴量構築の言語モデルによる自動化，2023年度 人工知能学会全国大会 (第37回)，4I3-OS-1b-03, 2023.
  4. 野口 将嗣，白川 真一：ドメインシフト時のオープンセット認識におけるドメイン汎化手法の評価と改良，2023年度 人工知能学会全国大会 (第37回)，4I3-OS-1b-01, 2023.
  5. 秋本 洋平，白川 真一：重み共有を用いたニューラルアーキテクチャ探索における探索空間設計に関する調査，2023年度 人工知能学会全国大会 (第37回)，4I2-OS-1a-04, 2023.
  6. 渡邉 陽平，内田 絢斗，濱野 椋希，斉藤 翔汰，野村 将寛，白川 真一：離散変数最適化および混合整数最適化のためのマージン補正付き(1+1)-CMA-ESの提案，第23回 進化計算学会研究会，P3-5, pp. 104-112, 2023.
  7. 山田 裕太郎，内田 絢斗，斉藤 翔汰，白川 真一：利得関数の適応的切替機構を導入したサロゲートモデルを用いた(1+1)-CMA-ESの提案，進化計算シンポジウム2022，S2-02, pp. 103-111, 2022.
  8. 内田 絢斗，山口 哲平，白川 真一：評価値への影響を持たない次元を含む高次元最適化問題のためのCMA-ESの改良，進化計算シンポジウム2022，S4-09, pp. 335-344, 2022.
  9. 志村 岳流，福田 一徹，大森 清美，白川 真一，福田 淳二，内田 和歌奈，小沼 泰子，紀伊 宏明，宮本 健司：Deep LearningによるBhas 42細胞形質転換試験法の画像判定，第35回 日本動物細胞工学会2022年度大会 (JAACT2022)，P-41, 2022.（優秀ポスター賞）
  10. 白川 真一：強化学習の圧延制御への応用検討，日本鉄鋼協会 第184回秋季講演大会，D5, 2022.
  11. 埜田 夕平，斉藤 翔汰，白川 真一：構造の複雑さを考慮したNeural Architecture Searchにおける複数構造探索の効率化，2022年度 人工知能学会全国大会 (第36回)，3J3-OS-3a-04, 2022.
  12. 吉成 望，白川 真一：Neural Architecture Searchにおける構造評価時の重みの初期化の影響，2022年度 人工知能学会全国大会 (第36回)，3J4-OS-3b-02, 2022.
  13. 坂本 航太郎，石橋 英朗，佐藤 怜，白川 真一，秋本 洋平，日野 英逸：ニューラルアーキテクチャサーチの最適停止，2022年度 人工知能学会全国大会 (第36回)，3J4-OS-3b-01, 2022.
  14. 山田 裕太郎，内田 絢斗，梅木 宏，山口 哲平，斉藤 翔汰，白川 真一：目的関数の単調増加変換に対する不変性をもつサロゲートモデルを用いた(1+1)-CMA-ESの提案，進化計算シンポジウム2021，pp. 32-42, 2021.
  15. 埜田 夕平，斉藤 翔汰，白川 真一：カテゴリカル分布と構造正則化を用いた自然勾配法による畳み込みニューラルネットワークの構造探索，進化計算シンポジウム2021，pp. 94-103, 2021.
  16. 濱野 椋希，白川 真一：Genetic Driftの抑制を目的とするエントロピー正則化を導入したPBILの提案，進化計算シンポジウム2021，pp. 277-287, 2021.
  17. 巣⼭ 凜，牧 敦⽣，宮内 新喜，⽩川 真⼀：遺伝的プログラミングを⽤いた船体運動モデル同定における⼊⼒端⼦の影響について，令和3年 日本船舶海洋工学会 秋季講演会, 2021.
  18. 清水 彰馬，白川 真一，牧 敦生：教師あり学習と強化学習による着桟制御則の獲得，令和3年 日本船舶海洋工学会 春季講演会, 2021.
  19. 西川 慎太郎，熊崎 美枝子，白川 真一，三角 隆太，大塚 輝人：CFDデータを利用した機械学習による早期異常検知手法の検討，第53回 安全工学研究発表会, 2020.
  20. 川上 浩平，福田 淳二，大森 清美，白川 真一，新井 高廣：ディープニューラルネットワークを用いた非遺伝毒性発がん試験の細胞画像判定，日本動物実験代替法学会 第33回大会，P-55, 2020.
  21. 増本 美波，大森 清美，福田 一徹，降旗 優，新井 高廣，白川 真一，福田 淳二：Deep learningを用いたBhas 42細胞形質転換試験法におけるフォーカス判定の改善，日本動物実験代替法学会 第33回大会，P-54, 2020.
  22. 白川 真一：確率的自然勾配法に基づくOne-shot Neural Architecture Search，第32回RAMP数理最適化シンポジウム（RAMP 2020）論文集，pp. 159-169, 2020.
  23. 岡田 凱，清水 彰馬，白川 真一，牧 敦生：階層型強化学習による着桟制御則の獲得，日本船舶海洋工学会講演会論文集，第30号，2020S-OS1-5, pp. 27-32, 2020.
  24. 下地 冬芽，牧 敦生，Dimas M. Rachman，梅田 直哉，白川 真一：遺伝的プログラミングによる低速操縦運動に関する動的システム同定手法の基礎的研究（第一報），日本船舶海洋工学会講演会論文集，第30号，2020S-OS1-3, pp. 17-22, 2020.
  25. 濱野 椋希，内田 絢斗，白川 真一：カテゴリカル分布を用いた Information Geometric Optimization における Runtime の理論解析，進化計算シンポジウム2019，pp. 254-263, 2019.
  26. 西川 慎太郎，白川 真一，三角 隆太，今井 俊之介，大塚 輝人，熊崎 美枝子：CFDデータを利用した機械学習による早期異常検知手法の検討，第52回 安全工学研究発表会, 2019.
  27. 日和 航大，長谷川 大，金子 直史，白川 真一，荒木 健治：ジェスチャ自動生成に向けたLSTMを用いたレストフェーズの判定，情報処理学会研究報告（HCI），Vol. 2019-HCI-184, No. 1, pp. 1-6, 2019.
  28. 西川 慎太郎，熊崎 美枝子，大塚 輝人，白川 真一，出雲 充生：機械学習を用いたホットスポット予測手法の検討，安全工学シンポジウム2019, 2019.
  29. 清水 彰馬，岡田 凱，白川 真一，牧 敦生，梅田 直哉：Adversarial Inverse Reinforcement Learningによる着桟制御則の獲得に関する研究，日本船舶海洋工学会講演会論文集，第28号，2019S-GS23-4, pp. 567-572, 2019.
  30. 白鳥 遼，阿部 遼太郎，武田 太一，中田 雅也，白川 真一，斉藤 翔汰，馬場俊彦：粒子群最適化を用いたSiフォトニック結晶光偏向器の最適化，応用物理学会春季学術講演会，10a-W321-5, 2019.
  31. 武田 太一，阿部 遼太郎，白鳥 遼，白川 真一，斎藤 翔太，馬場 俊彦：機械学習を用いたフォトニック結晶ナノレーザのQ値向上，応用物理学会春季学術講演会，10a-W321-6, 2019.
  32. 阿部 遼太郎，武田 太一，白鳥 遼，白川 真一，斉藤 翔汰，馬場 俊彦：ニューラルネットワークを用いたフォトニック結晶ナノレーザの構造最適化，応用物理学会春季学術講演会，11p-W631-15, 2019.
  33. 吉成 望，内田 絢斗，斉藤 翔汰，白川 真一，秋本 洋平：カテゴリカル分布を用いた確率的自然勾配法による畳み込みニューラルネットワークの動的構造探索，第15回 進化計算学会研究会，P1-4, pp. 14-21, 2019.
  34. 新井 高廣，川合 悠生，白川 真一：確率モデルベース最適化法による畳み込みニューラルネットワークと前処理フィルタ列の同時最適化の検討，第15回 進化計算学会研究会，P1-5, pp. 22-26, 2019.
  35. 内田 絢斗，白川 真一，秋本 洋平：凸二次関数におけるCovariance Matrix Adaptation Evolution Strategyの有限サンプル解析，進化計算シンポジウム2018，pp. 209-216, 2018.
  36. 塩本 龍昇，白川 真一，内田 秀継，松濤 智明，名田 元，安部 登樹：確率的表現を用いたバイナリハッシュによる近似近傍探索の高精度化と生体認証への応用，第8回バイオメトリクスと認識・認証シンポジウム（SBRA2018），pp. 87-88, 2018.
  37. 柴山 航，白川 真一，江崎 健司：VRトレーニングの繰り返しによる心拍データ変化の解析，第28回インテリジェント・システム・シンポジウム（FAN 2018），ST-18-90, pp. 27-32, 2018.
  38. 白川 真一：強化学習の考え方と最近の動向，日本鉄鋼協会 第176回秋季講演大会，D10, 2018.
  39. Shota Saito and Shinichi Shirakawa: Introducing a Penalty Term to Control Structure Complexity in Dynamic Optimization of Neural Network Structures, 2018 JPNSEC International Workshop on Evolutionary Computation, pp. 45-48, Shenzhen, China, August 31 - September 1, 2018.
  40. Yusei Kawai and Shinichi Shirakawa: Dynamic Selection of Image Processing Filters for Convolutional Neural Networks, 2018 JPNSEC International Workshop on Evolutionary Computation, pp. 56-59, Shenzhen, China, August 31 - September 1, 2018.
  41. Kento Uchida, Youhei Akimoto, and Shinichi Shirakawa: Analysis of Information Geometric Optimization with Isotropic Gaussian Distribution: Toward Finite-Sample Analysis on Convex Quadratic Functions, 2018 JPNSEC International Workshop on Evolutionary Computation, pp. 102-106, Shenzhen, China, August 31 - September 1, 2018.
  42. Hirokazu Kobayashi, Shota Saito, and Shinichi Shirakawa: Dynamic Feature Construction for Neural Networks Using Probabilistic Model-Based Genetic Programming, 2018 JPNSEC International Workshop on Evolutionary Computation, pp. 113-117, Shenzhen, China, August 31 - September 1, 2018.
  43. 春日 悠，長尾 智晴，白川 真一：間取り図面の自動生成に基づくリノベーション支援に関する研究，情報処理学会第80回全国大会，1S-09, 2018.
  44. 竹内 健太，長谷川 大，白川 真一，金子 直史，佐久田 博司，鷲見 和彦：Bi-directional LSTMを用いた発話に伴うジェスチャの自動生成手法の検討，HAIシンポジウム2017，P34, 2017.
  45. 尾花 謙伍，長谷川 大，白川 真一，金子 直史，佐久田 博司，鷲見 和彦：アバタ媒介型見守りシステムにおけるKinectの姿勢推定エラー補正，HAIシンポジウム2017，P26, 2017.
  46. 斉藤 翔汰，白川 真一：Information Geometric Optimizationを用いた埋め込み型特徴選択，進化計算シンポジウム2017，pp. 77-84, 2017.
  47. 内田 絢斗，白川 真一，秋本 洋平：等方性ガウス分布を用いたInformation Geometric Optimizationの有限サンプル解析，進化計算シンポジウム2017，pp. 195-202, 2017.
  48. 浅川 栄一，白川 真一，長谷川 大：ニューラルネットワークを用いた発話テキストに対応するジェスチャの自動生成，計測自動制御学会システム・情報部門学術講演会2017（SSI 2017），GS01-14, pp. 52-56, 2017.
  49. 白川 真一，岩田 康志，秋本 洋平：確率的モデリングに基づくNeural Networkの動的構造最適化，計測自動制御学会システム・情報部門学術講演会2017（SSI 2017），SS03-7, pp. 474-479, 2017.
  50. 菅沼 雅徳，白川 真一，長尾 智晴：畳み込みニューラルネットワークの構造最適化手法の調査と遺伝的プログラミングによるアプローチ，平成29年電気学会電子・情報・システム部門大会，TC2-3, 2017.
  51. 岩田 康志，白川 真一：Information Geometric Optimizationに基づくDeep Learningの動的モデル学習，計測自動制御学会第56回システム工学部会研究会，pp. 33-38, 2017.
  52. 斉藤 翔汰，白川 真一：適応的ノイズ分布を導入したDeep Neural Networkのための学習法，計測自動制御学会第56回システム工学部会研究会，pp. 26-32, 2017.
  53. 長谷川 大，小林 裕，白川 真一，佐久田 博司，安彦 智史，中山 栄純：アバタ媒介型見守りシステムの提案と通信性能評価，ヒューマンインタフェースシンポジウム2016，D-05, pp. 741-744, 2016.
  54. 菅沼 雅徳，土屋 大樹，白川 真一，長尾 智晴：遺伝的プログラミングを用いた階層的な特徴構築による画像分類，情報処理学会研究報告 第108回 数理モデル化と問題解決（MPS）研究会，Vol. 2016-MPS-108, No. 4, pp. 1-6, 2016.
  55. 大野 淳也，白川 真一，大原 剛三，豊田 哲也：Deep Learningによる主観的輪郭線の抽出，人工知能学会第108回知識ベースシステム研究会，pp. 12-17, 2016.
  56. 大多和 達，豊田 哲也，白川 真一，大原 剛三：多様な観点に基づく書籍検索結果可視化システム，電子情報通信学会総合大会ISS特別企画学生ポスターセッション，ISS-SP-237, 2016.
  57. 大内 一季，白川 真一，大原 剛三，豊田 哲也：重点サンプリングを用いた並列探索型Information Geometric Optimizationの提案，第10回 進化計算学会研究会，P1-6, pp. 28-35, 2016.
  58. 白川 真一，鈴木 創，大原 剛三：切断正規分布に基づく非負値行列分解，第18回情報論的学習理論ワークショップ（IBIS 2015），D-68, 2015.
  59. 白川 真一：Bayesian Optimizationにおける目的関数の単調増加変換に対する不変性の実現と効果，計測自動制御学会システム・情報部門学術講演会2015（SSI 2015），SS19-12, pp. 1260-1263, 2015.
  60. 井田 有香，白川 真一，大原 剛三，豊田 哲也：小袖屏風画像を利用した模様画像の合成，第14回情報科学技術フォーラム（FIT 2015），I-002, 2015.
  61. 白川 真一，高木 亮輔，大原 剛三：切断正規分布に基づく行列分解を用いた推薦システム，平成27年電気学会電子・情報・システム部門大会，TC12-4, pp. 327-332, 2015.
  62. 大原 剛三，小田切 亮祐，白川 真一：トピックを考慮した情報拡散現象のモデル化について，人工知能学会第105回知識ベースシステム研究会資料，SIG-KBS-B5, pp. 13-17, 2015.
  63. 澁谷 海渡，白川 真一，大原 剛三，豊田 哲也：部分構造を考慮した数式理解支援システムの提案，人工知能学会第105回知識ベースシステム研究会資料，SIG-KBS-B5, pp. 1-6, 2015.
  64. 塙 俊樹，塩入 直哉，白川 真一，長谷川 大，大原 剛三，佐久田 博司：条件付き確率場を用いた発話テキストに対するジェスチャの自動生成，電気学会システム研究会，ST-15-009, pp. 43-48, 2015.
  65. 大内 一季，白川 真一，秋本 洋平，大原 剛三：サンプルを再利用するCMA-ESに関する検討，進化計算シンポジウム2014，pp. 84-91, 2014.
  66. 大内 一季，白川 真一，秋本 洋平，大原 剛三：Information Geometric Optimizationにおけるサンプルの再利用，計測自動制御学会システム・情報部門学術講演会2014（SSI 2014），SS11-3, pp. 752-757, 2014.
  67. 白川 真一，井田 有香，杉山 美乃，大原 剛三：小袖屏風画像を用いたテクスチャ合成に関する検討，平成26年電気学会電子・情報・システム部門大会，OS12-3, pp. 1157-1160, 2014.
  68. 志村 海，白川 真一，大原 剛三：リンク予測における時間減衰の効果について，人工知能学会第102回知識ベースシステム研究会資料，SIG-KBS-B401, pp. 19-25, 2014.
  69. 大野 淳也，白川 真一，大原 剛三：ニューラルネットワークを用いた主観的輪郭線知覚モデルの学習，人工知能学会第102回知識ベースシステム研究会資料，SIG-KBS-B401, pp. 1-7, 2014.
  70. 塩入 直哉，塙 俊樹，長谷川 大，白川 真一，佐久田 博司，大原 剛三：擬人化エージェントの暗喩的ジェスチャ自動生成および教育教材への応用，信学技報，vol. 114, no. 82, ET2014-17, pp. 51-56, 2014.
  71. 長谷川 大，白川 真一，佐久田 博司，安達 栄治郎：プライバシ・プロテクティブなアバタ媒介型監視，第17回人間情報学会講演会ポスターセッション予稿集，p. 12, 2014.
  72. 水澤 千尋，白川 真一，大原 剛三：ニュース記事に対するツイートの可視化システムの提案，電子情報通信学会総合大会ISS特別企画学生ポスターセッション，ISS-P-228, 2014.
  73. 前田 優，白川 真一，大原 剛三： 推薦システムのための潜在的嗜好推定方法について，電子情報通信学会総合大会ISS特別企画学生ポスターセッション，ISS-P-229, 2014.
  74. 塩入 直哉，塙 俊樹，長谷川 大，白川 真一，佐久田 博司，大原 剛三：講義映像における暗喩的ジェスチャーと品詞及び統語的情報の関連性，情報処理学会第76回全国大会，5P-10, 2014.
  75. Youhei Akimoto and Shinichi Shirakawa: Natural Gradient Approach for Constrained Continuous Optimization, 進化計算シンポジウム2013，pp. 255-262, 2013.
  76. 白川 真一：複数のバイナリコードを利用した高速な類似探索法の検討，電気学会システム研究会，ST-13-119, pp. 19-24, 2013.
  77. 白川 真一，長尾 智晴：局所的な適応度パターンを利用した適応度景観解析に関する一考察，計測自動制御学会システム・情報部門学術講演会2013（SSI 2013），O3-1 (SS11-5), pp. 338-342, 2013.
  78. 中村 史，白川 真一，大原 剛三：Natural Evolution Strategiesを用いたバイナリハッシュ関数の学習とその類似画像検索への応用，人工知能学会第100回知識ベースシステム研究会資料，SIG-KBS-B302, pp. 1-6, 2013.
  79. 白川 真一，長尾 智晴：局所的な景観に着目した探索空間の特徴量について，第5回 進化計算学会研究会，P2-5, pp. 94-99, 2013.
  80. 前田 優，白川 真一，大原 剛三：推薦システムにおける意外性向上のための潜在的嗜好の抽出，第12回情報科学技術フォーラム（FIT 2013），F-015, 2013.
  81. 佐藤 優駿，藤本 悠，白川 真一，大原 剛三：γ-divergenceを利用したサクラ攻撃に頑健な推薦システムの提案，電子情報通信学会総合大会ISS特別企画学生ポスターセッション，ISS-SP-394, 2013.
  82. 加藤 雄大，大原 剛三，白川 真一：Ripple Down Rules法を用いたハイブリッド型推薦システムの開発，第40回知能システムシンポジウム，pp. 335-338, 2013.
  83. 塙 俊樹，白川 真一，大原 剛三：対話型GAに基づく作曲支援のためのユーザインタフェース構築，第40回知能システムシンポジウム，pp. 351-356, 2013.
  84. 白川 真一：高速な類似探索のためのバイナリハッシュ関数の学習に関するサーベイ，計測自動制御学会システム・情報部門学術講演会2012（SSI 2012）講演論文集，1B2-2, pp. 62-66, 2012.
  85. 森田 雄介，藤本 悠，大原 剛三，白川 真一：タグクラウドによる評判情報の可視化，人工知能学会第97回知識ベースシステム研究会資料，SIG-KBS-B202, pp. 1-6, 2012.
  86. 白川 真一：複数の探索分布と自然勾配を利用した探索アルゴリズムの検討，第3回 進化計算学会研究会，P2-5, pp. 107-112, 2012.
  87. 白川 真一，此島 真喜子，新崎 卓：100万人規模のデータから個人を特定する生体認証システムの開発，電気学会システム研究会，ST-11-023, pp. 43-44, 2011.
  88. 中山 惠太，白川 真一，矢田 紀子，長尾 智晴：既存の絵画画像を用いたEvolutionary Artの改良 ~描画操作の拡張,改良による検討~，人工知能学会第4回進化計算フロンティア研究会（SIG-ECF）資料集，p2-1, pp. 67-72, 2010.
  89. 白川 真一，矢田 紀子，長尾 智晴：遺伝的プログラミングによる世代交代モデルの差異を利用した探索空間の生成，第37回知能システムシンポジウム，pp. 155-160, 2010.
  90. 中山 惠太，白川 真一，矢田 紀子，長尾 智晴：既存の画像を用いたEvolutionary Artの創作手法の提案，第37回知能システムシンポジウム，pp. 145-150, 2010.
  91. 中山 惠太，白川 真一，矢田 紀子，長尾 智晴：既存の絵画画像を用いたEvolutionary Artによるアート画像の自動創作，電子情報通信学会総合大会，D-11-82, 2010.
  92. 堀間 康章，白川 真一，矢田 紀子，長尾 智晴：グラフ構造のプログラム自動生成手法を用いたサッカーエージェントの行動最適化，電子情報通信学会総合大会ISS特別企画学生ポスターセッション，ISS-P-230, 2010.
  93. 白川 真一，矢田 紀子，長尾 智晴：遺伝的プログラミングにおける関数セットの選択に関する一考察，人工知能学会第3回進化計算フロンティア研究会（SIG-ECF）資料集，p-6, pp. 53-58, 2010.
  94. 中山 史朗，白川 真一，矢田 紀子，長尾 智晴：弱識別器にGenetic Image Networkを用いたアンサンブル画像分類法，情報処理学会研究報告 第77回 数理モデル化と問題解決（MPS）研究会，Vol. 2010-MPS-77, No. 2, pp. 1-6, 2010.
  95. 白川 真一，矢田 紀子，長尾 智晴：遺伝的プログラミングによる実数値交叉の性能差を強調する探索空間の生成，進化計算シンポジウム2009 講演論文集，pp. 55-62, 2009.
  96. 白川 真一，矢田 紀子，長尾 智晴：Graph Structured Program Evolutionを用いた探索アルゴリズムの進化的構築，人工知能学会第2回進化計算フロンティア研究会（SIG-ECF）資料集，o3-2, pp. 152-163, 2009.
  97. 中山 史朗，白川 真一，矢田 紀子，長尾 智晴：Genetic Image Networkに基づくアンサンブル画像分類法，人工知能学会第2回進化計算フロンティア研究会（SIG-ECF）資料集，p1-1, pp. 21-26, 2009.
  98. 白川 真一，長尾 智晴：Graph Structured Program Evolutionによる動的な探索空間に対する探索アルゴリズムの獲得，情報処理学会研究報告 第75回 数理モデル化と問題解決（MPS）研究会，Vol. 2009-MPS-75, No. 13, pp. 1-7, 2009.
  99. 石堂 眞大，白川 真一，長尾 智晴：グラフ構造のプログラム自動生成手法のための子個体生成方法の提案，第8回情報科学技術フォーラム（FIT 2009），A-001, 2009.
  100. 白川 真一，長尾 智晴：グラフ構造プログラムの進化的自動生成～複雑なプログラムの自動生成を目指して～，第10回AI若手の集い（MYCOM 2009），pp. 21-24, 2009.
  101. 石堂 眞大，白川 真一，長尾 智晴：グラフ構造のプログラム自動生成手法へのADFの導入，電子情報通信学会総合大会，D-8-8, 2009.
  102. 白川 真一，長尾 智晴：多目的クラスタリングに基づく画像領域分割とその解選択の検討，第36回知能システムシンポジウム，pp. 237-242, 2009.
  103. 中山 史朗，白川 真一，長尾 智晴：弱識別器にGenetic Image Networkを用いた画像分類法，第36回知能システムシンポジウム，pp. 1-6, 2009.
  104. 白川 真一，長尾 智晴：Graph Structured Program Evolutionへの自動関数定義の導入とその評価，進化計算シンポジウム2008 講演論文集，pp. 162-166, 2008.
  105. 白川 真一，長尾 智晴：Graph Structured Program Evolutionによる探索アルゴリズムの進化，第18回インテリジェント・システム・シンポジウム（FAN 2008），D1-1, pp. 209-214, 2008.
  106. 白川 真一，中山 史朗，長尾 智晴：Genetic Image Networkに基づく画像分類法の提案，情報処理学会研究報告 第71回 数理モデル化と問題解決（MPS）研究会，Vol. 2008, No. 85, 2008-MPS-71, pp. 9-12, 2008.
  107. 白川 真一，長尾 智晴：Graph Structured Program Evolutionを用いた自律エージェントの行動制御，電子情報通信学会総合大会，D-8-16, 2008.
  108. 矢田 紀子，白川 真一，長尾 智晴，内川 惠二：FFFCNを用いた色覚異常者のカテゴリカル色知覚モデル，電子情報通信学会総合大会，D-2-13, 2008.
  109. 中野 雄太，白川 真一，長尾 智晴：特徴考慮型GINによる画像処理の自動構築，電子情報通信学会総合大会，D-11-29, 2008.
  110. 白川 真一，長尾 智晴：プログラムサイズを考慮した自動プログラミングのための進化アルゴリズムの提案，情報処理学会研究報告 第68回 数理モデル化と問題解決（MPS）研究会，Vol. 2008, No. 17, 2008-MPS-68, pp. 17-20, 2008.
  111. 矢田 紀子，白川 真一，長尾 智晴，内川 惠二：色覚異常者のカテゴリカル色知覚モデルの構築，情報処理学会研究報告 第68回 数理モデル化と問題解決（MPS）研究会，Vol. 2008, No. 17, 2008-MPS-68, pp. 13-16, 2008.
  112. 白川 真一，長尾 智晴：多目的クラスタリングに基づく進化的画像領域分割法，進化計算シンポジウム2007 講演論文集，pp. 59-62, 2007.
  113. 白川 真一，長尾 智晴：Graph Structured Program Evolutionによる複雑なプログラムの自動生成とその解析，情報処理学会研究報告 第66回 数理モデル化と問題解決（MPS）研究会，Vol. 2007, No. 86, 2007-MPS-66, pp. 21-24, 2007.
  114. 白川 真一，長尾 智晴：Genetic Image Network による複数出力画像変換の自動構築，電子情報通信学会総合大会，D-8-2, 2007.
  115. 白川 真一，荻野 慎太郎，長尾 智晴：Genetic Image Networkによる画像変換の自動構築，情報処理学会研究報告 第63回 数理モデル化と問題解決（MPS）研究会，Vol. 2007, No. 19, 2007-MPS-63, pp. 93-96, 2007.
  116. 白川 真一，長尾 智晴：ネットワーク構造状画像変換の自動構築，第5回情報科学技術フォーラム（FIT 2006），F-016, 2006.
  117. 白川 真一，長尾 智晴：連続値空間上での進化型神経回路網による自律エージェントの行動制御，平成17年電気学会電子・情報・システム部門大会，GS15-6, pp. 1045-1049, 2005.
  118. 白川 真一，長尾 智晴：進化型ニューラルネットワークによる連続値環境下でのエージェントの行動制御，電子情報通信学会総合大会ISS特別企画学生ポスターセッション，D-SP-67, 2005.

書籍

  1. Panca Dewi Pamungkasari, Kento Uchida, Shota Saito, Filbert H. Juwono, Ita Fauzia Hanoum, and Shinichi Shirakawa: Embryo Grade Prediction for In-Vitro Fertilization, In U. Kose, O. Deperlioglu, D. J. Hemanth (eds), Deep Learning for Biomedical Applications, chapter 2, pp. 21-40, CRC Press, July 2021. [DOI]
  2. Masanori Suganuma, Shinichi Shirakawa, and Tomoharu Nagao: Designing Convolutional Neural Network Architectures Using Cartesian Genetic Programming, In H. Iba and N. Noman (eds), Deep Neural Evolution –Deep Learning with Evolutionary Computation, chapter 7, pp. 185-208, Springer, May 2020. [DOI]
  3. 牧野 貴樹，澁谷 長史，白川 真一（編）：これからの強化学習，森北出版, 2016年10月. [Amazon]
  4. 白川 真一，原 章，長尾 智晴：進化的手法によるエージェントの行動プログラムの自動生成，電気学会 進化技術応用調査専門委員会編，進化技術ハンドブック 第II巻 応用編，23.5節，pp. 471-478，近代科学社, 2011年11月. [Amazon]
  5. Shinichi Shirakawa, Shintaro Ogino, and Tomoharu Nagao: Automatic Construction of Programs Using Dynamic Ant Programming, Ant Colony Optimization - Methods and Applications, edited by Avi Ostfeld, chapter 6, pp. 75-88, IN-TECH, Feb. 2011. [DOI]
  6. Shinichi Shirakawa and Tomoharu Nagao: Graph Structured Program Evolution: Evolution of Loop Structures, In Rick L. Riolo and Una-May O’Reilly and Trent McConaghy editors, Genetic Programming Theory and Practice VII, chapter 11, pp. 177-194, Springer, Oct. 2009. [DOI]

その他

  1. 白川 真一：確率的自然勾配法に基づくOne-Shot Neural Architecture Search, オペレーションズ・リサーチ, Vol. 66, No. 6, pp. 381-386, 2021. [Link]
  2. 白川 真一，井田 有香，大原 剛三，豊田 哲也：小袖屏風画像を利用した模様画像の合成，国立歴史民俗博物館研究報告，第220集，pp. 169-185, 2020. [Link]
  3. 内田 絢斗，秋本 洋平，白川 真一，吉成 望，斉藤 翔汰，西田 昂平：高速、高性能、高ロバストなニューラルネットワーク構造の自動設計手法「ASNG-NAS」，画像ラボ，Vol. 31, No. 4, pp. 28-34, 2020. [Link]
  4. 白川 真一，小野 智司，吉川 大弘，大山 聖：「進化計算シンポジウム2015」特集号の企画にあたって，進化計算学会論文誌，Vol. 7, No. 2, p. 12, 2016. [DOI]
  5. 白川 真一：ある研究者の関連論文管理術（コーヒーブレイク），画像電子学会誌，Vol. 45, No. 1, pp. 32-33, 2016.
  6. 白川 真一，渡邉 真也，折登 由希子，串田 淳一，吉川 大弘：「進化計算シンポジウム2014」特集号の企画にあたって，進化計算学会論文誌，Vol. 6, No. 2, pp. 53-54, 2015. [DOI]
  7. 牧野 貴樹，澁谷 長史，白川 真一：強化学習の最近の発展（第17回）パネルディスカッション : 強化学習@2025 A. D. ―10年後の強化学習が目指すもの―，計測と制御，Vol. 52, No. 12, pp. 1136-1143, 2013. [DOI]
  8. 白川 真一：文献紹介：Liu, W., Wang, J., Ji, R., Jiang, Y. G., and Chang, S. F.: Supervised hashing with kernels（カーネルベースの教師付きバイナリハッシュ関数の学習），人工知能学会誌，Vol. 27, No. 6, pp. 715-718, 2012. [DOI]