PAKDD 2024に論文が採択され発表しました

修了生の岸本さん,山西さん,松田さんの論文が国際会議 Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (PAKDD 2024) に採択され発表を行いました.この論文では,解釈性の高い機械学習モデルであるNeural Additive ModelsおよびNeural Basis Modelsに特徴選択機構を導入し,高次元データへの適用を可能にしています.

  • Yasutoshi Kishimoto, Kota Yamanishi, Takuya Matsuda, and Shinichi Shirakawa: Neural Additive and Basis Models with Feature Selection and Interactions, 28th Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (PAKDD 2024), Taipei, Taiwan, May 7–10, 2024. [DOI]

メンバーページの更新

4月に新メンバーが配属されました.メンバーページを更新しました. 2024年度は博士課程後期学生が8名,博士課程前期学生が14名,卒業研究生が6名でスタートしました.

Knowledge-Based Systemsに論文が採択されました

松田さん(修了生)らの研究成果であるテーブルデータの画像化に関する論文が Knowledge-Based Systems に掲載されました.

  • Takuya Matsuda, Kento Uchida, Shota Saito, and Shinichi Shirakawa: HACNet: End-to-end learning of interpretable table-to-image converter and convolutional neural network, Knowledge-Based Systems, Vol. 284, 111293, Jan. 2024. [DOI]

IEEE CIS Japan Chapter Young Researcher Award の受賞

特任教員の内田助教が「IEEE Computational Intelligence Society Japan Chapter Young Researcher Award」を受賞しました. この賞は12月21日〜23日に小田原で開催された 進化計算シンポジウム2023 での発表に対して与えられたものです. 受賞対象の発表は「Safe OptimizationのためのCMA-ESの提案(内田 絢斗,濱野 椋希,野村 将寛,斉藤 翔汰,白川 真一)」です.

IEEE YRA 2023

進化計算シンポジウム2023で研究発表しました

進化計算シンポジウム2023(12月21日〜23日,神奈川 小田原)で,関野さん(B4),山田さん(B4),内田助教が研究発表を行いました.

  • 内田 絢斗,濱野 椋希,野村 将寛,斉藤 翔汰,白川 真一:Safe OptimizationのためのCMA-ESの提案
  • 山田 裕太郎,内田 絢斗,白川 真一:目的関数の単調増加変換に不変性を与える多目的最適化フレームワークの提案
  • 関野 裕太,内田 絢斗,白川 真一:文脈付き最適化問題のためのCMA-ESのWarm Startingの提案

ACM Transactions on Evolutionary Learning and Optimizationに論文が採択されました

ACM Transactions on Evolutionary Learning and Optimization に濱野さん(D),斉藤さん(D)らの論文が採択されました.この論文では混合整数ブラックボックス最適化手法のCMA-ES with Marginの提案と単目的・多目的最適化の問題で評価を行っています.また,本論文はサイバーエージェントの野村さんとの共同研究成果です.

  • Ryoki Hamano, Shota Saito, Masahiro Nomura, and Shinichi Shirakawa: Marginal Probability-Based Integer Handling for CMA-ES Tackling Single-and Multi-Objective Mixed-Integer Black-Box Optimization, ACM Transactions on Evolutionary Learning and Optimization. [DOI] [arXiv]

Neural Networksに論文が採択されました

統計数理学研究所の日野先生らとの共同研究成果である Neural Architecture Search の自動停止に関する論文が,Neural Networks に採択されました.

  • 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]

人工知能学会全国大会で研究発表しました

2023年度 人工知能学会全国大会 (第37回)(2023年6月6日~9日,熊本城ホール)で下記の研究発表を行いました.当研究室からは野口君(昨年度修士修了生),広瀬君(D),岸本君(M2)が発表しました.

  • 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
  • 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
  • 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
  • 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

INA-18で研究発表しました

International Neurotoxicology Association Conference (INA-18)(2023年5月21日~25日, Durham, NC, USA)で鈴木君(M2)が機械学習の神経毒性評価への応用に関する研究発表を行いました.本研究は国立医薬品食品衛生研究所との共同研究です.

  • 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.