研究者
J-GLOBAL ID：201701019097998365   更新日: 2024年03月29日

杉山 麿人

Sugiyama Mahito
所属機関・部署：
国立情報学研究所 情報学プリンシプル研究系

国立情報学研究所 情報学プリンシプル研究系 について


職名： 准教授
研究分野 (2件)： 知能情報学 ,  知能情報学
競争的資金等の研究課題 (14件)：
  • 2022 - 2028 記号推論に接続する機械学習
  • 2021 - 2025 正則な深層学習モデルの構築とその応用
  • 2022 - 2022 過剰パラメータ化が導く学習原理の再設計
  • 2018 - 2022 多変数間に潜む高次相互作用の探索と分解
  • 2016 - 2020 高次元特徴空間の概念選択と基準創発に基づく知識統合基盤の構築
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論文 (64件)：
  • Profir-Petru Pârțachi, Mahito Sugiyama. Bringing Structure to Naturalness: On the Naturalness of ASTs. Proceedings of 46th International Conference on Software Engineering (ICSE 2024), Posters Track. 2024
  • Ghalamkari, K, Sugiyama, M, Kawahara, Y. Many-body Approximation for Non-negative Tensors. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2023). 2023
  • Yamada, Masatsugu, Sugiyama, Mahito. How Graph Features from Message Passing Affect Graph Classification and Regression?. Intelligent Data Analysis. 2023. 1-19
  • Matsue, K, Sugiyama, M. Unsupervised Tensor Based Feature Extraction from Multivariate Time Series. IEEE Access. 2023. 11. 116277-116295
  • Ryuichi Kanoh, Mahito Sugiyama. Investigating Axis-Aligned Differentiable Trees through Neural Tangent Kernels. ICML 2023 Workshop Differentiable Almost Everything. 2023
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MISC (9件)：
  • Sugiyama, M. Finding Statistically Significant Patterns from Data. CIESM Workshop Monograph. 2017. 49. 53-58
  • Giuliano, L, Dorman, C, Bowler, C, Sugiyama, M, Vezzulli, L, Czerucka, D, Le Roux, F, D'Auria, G, Troussellier, M, Briand, F. Searching for Bacterial Pathogens in the Digital Ocean-Executive Summary. CIESM Workshop Monograph. 2017. 49. 5-25
  • SUGIYAMA MAHITO, IMAJO KENTARO, OTAKI KEISUKE. Semi-Supervised Ligand Finding Using Formal Concept Analysis (数理モデル化と応用 Vol.5 No.2). 情報処理学会論文誌 論文誌トランザクション. 2012. 2012. 1. 39-48
  • Mahito Sugiyama, Kentaro Imajo, Keisuke Otaki, Akihiro Yamamoto. Semi-Supervised Ligand Finding Using Formal Concept Analysis. 研究報告数理モデル化と問題解決(MPS). 2011. 2011. 28. 1-6
  • 吉岡 正志, 杉山 麿人, 山本 章博. 符号化ダイバージェンスを用いたクラス分類のためのオンラインアルゴリズム. 電子情報通信学会技術研究報告. IBISML, 情報論的学習理論と機械学習 = IEICE technical report. IBISML, Information-based induction sciences and machine learning. 2011. 110. 476. 93-100
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書籍 (1件)：
  • 生命科学研究に成功するための統計法ノート
    2009
講演・口頭発表等 (44件)：
  • Are abstract syntax trees natural? On the statistical predictability of source-code ASTs.
    (第26回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2023) 2023)
  • 機械学習におけるパラメータ空間の再考
    (創発的研究支援事業 融合の場2023 深層学習がもたらすブレイクスルーと可能性 2023)
  • グラフの識別や回帰におけるメッセージパッシングが与える影響の解析
    (人工知能学会 第125回人工知能基本問題研究会 2023)
  • 任意の二分木構造に対するTree Neural Tangent Kernel
    (第37回人工知能学会全国大会(JSAI2023) 2023)
  • 非負テンソルの多体モデリング
    (第37回人工知能学会全国大会(JSAI2023) 2023)
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Works (1件)：
  • graphkernels
    Mahito Sugiyama 2017 -
学歴 (2件)：
  • 2006 - 2012 京都大学 情報学研究科
  • 2002 - 2006 京都大学 工学部 情報学科
学位 (1件)：
  • 博士(情報学) (京都大学)
経歴 (10件)：
  • 2017/04 - 現在 国立情報学研究所 准教授
  • 2018/10 - 2022/03 科学技術振興機構 さきがけ研究者(兼任)
  • 2014/10 - 2018/03 科学技術振興機構 さきがけ研究者(兼任)
  • 2014/04 - 2017/03 大阪大学 産業科学研究所 助教
  • 2016/09 - 2016/10 ETH Zürich 客員教員
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委員歴 (88件)：
  • 2023/10 - 現在 Machine Learning Journal Action Editor
  • 2021 - 現在 Data Mining and Knowledge Discovery Journal Editorial Board
  • 2020 - 現在 情報科学の達人 メンター
  • 2020 - 現在 Journal of Machine Learning Research Editorial Board Reviewers
  • 2020 - 現在 人工知能学会 編集委員
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受賞 (11件)：
  • 2023 - 人工知能学会 全国大会優秀賞 任意の二分木構造に対するTree Neural Tangent Kernel
  • 2023 - 人工知能学会 全国大会優秀賞 非負テンソルの多体モデリング
  • 2021 - 人工知能学会 研究会優秀賞 Neural Tangent Kernelを用いた Soft Tree Ensemble の解析
  • 2021 - 人工知能学会 全国大会優秀賞 平均場近似に基づく正テンソルの最良ランク1近似
  • 2020/12 - NeurIPS 2020 Workshop: Deep Learning through Information Geometry Best Paper Award The Volume of Non-Restricted Boltzmann Machines and Their Double Descent Model Complexity
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所属学会 (5件)：
日本メディカルAI学会 ,  SIAM (Society for Industrial and Applied Mathematics) ,  人工知能学会 ,  情報処理学会 ,  IEEE
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