| 詳細情報 |   |
|---|---|
| 関連リンク |  |
| 探す |  |
所属機関・部署：
職名： センター長
その他の所属（所属・部署名・職名） (1件)：
ホームページURL (2件)： http://www.ms.k.u-tokyo.ac.jp/sugi/index-jp.html
, http://www.ms.k.u-tokyo.ac.jp/sugi/
競争的資金等の研究課題 (16件)：
論文 (636件)：
MISC (256件)：
書籍 (14件)：
学位 (1件)：
経歴 (2件)：
前のページに戻る
特定国立研究開発法人理化学研究所 革新知能統合研究センター
特定国立研究開発法人理化学研究所 革新知能統合研究センター について
職名： センター長
その他の所属（所属・部署名・職名） (1件)：
- 東京大学 大学院新領域創成科学研究科 複雑理工学専攻 教授
競争的資金等の研究課題 (16件)：
- 2020 - 2023 認識機構のファイバー束による統一的表現理論の構築とその機械学習への応用
- 2017 - 2022 統計的強化学習の深化と応用
- 2017 - 2020 作用素多様体理論の構築とパターン認識への応用
- 2014 - 2017 距離構造に着目した多様体信号理論の構築と生体信号処理への応用
- 2013 - 2017 情報量に基づく新しい機械学習理論とその応用
全件表示
- Jia-Hao Xiao, Ming-Kun Xie, Heng-Bo Fan, Gang Niu, Masashi Sugiyama, Sheng-Jun Huang. Dual-Decoupling Learning and Metric-Adaptive Thresholding for Semi-supervised Multi-label Learning. 2025
- Wenshui Luo, Shuo Chen, Tongliang Liu, Bo Han, Gang Niu, Masashi Sugiyama, Dacheng Tao, Chen Gong. Estimating Per-Class Statistics for Label Noise Learning. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 2025
- Satoshi Takahashi, Yusuke Sakaguchi, Nobuji Kouno, Ken Takasawa, Kenichi Ishizu, Yu Akagi, Rina Aoyama, Naoki Teraya, Amina Bolatkan, Norio Shinkai, et al. Comparison of Vision Transformers and Convolutional Neural Networks in Medical Image Analysis: A Systematic Review. Journal of Medical Systems. 2024. 48. 1. 84-84
- Tingting Zhao, Guixi Li, Tuo Zhao, Yarui Chen, Ning Xie, Gang Niu, Masashi Sugiyama. Learning explainable task-relevant state representation for model-free deep reinforcement learning. Neural Networks. 2024
- Yinghua Gao, Dongxian Wu, Jingfeng Zhang, Guanhao Gan, Shu-Tao Xia, Gang Niu 0001, Masashi Sugiyama. On the Effectiveness of Adversarial Training Against Backdoor Attacks. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems. 2024. 35. 10. 14878-14888
- Motoya Ohnishi, Gennaro Notomista, Masashi Sugiyama, Magnus Egerstedt. Constraint learning for control tasks with limited duration barrier functions. Automatica. 2021. 127. 109504-109504
- Takuya Shimada, Han Bao, Issei Sato, Masashi Sugiyama. Classification from Pairwise Similarities/Dissimilarities and Unlabeled Data via Empirical Risk Minimization. Neural computation. 2021. 33. 5. 1-35
- 江間 有沙, 木谷 強, 石黒 浩, 杉山 将, 西野 恒, 田丸 健三郎, Papaspyridis Alexandros. パネルディスカッション AIの社会実装とAI人材の育成に向けて必要なこと : 大学とAIエコシステム (特集 AI活用ができる人材育成に必要な大学変革と役割) -- (AIアカデミックフォーラム2020). 大学マネジメント = University & college management. 2020. 15. 12. 29-33
- 杉山 将. 世界をリードするAI研究と人材育成への挑戦 (特集 AI活用ができる人材育成に必要な大学変革と役割) -- (AIアカデミックフォーラム2020). 大学マネジメント = University & college management. 2020. 15. 12. 19-24
- 大坪 洋介, 大谷 直也, 近末 恵美, 杉山 将. 生産工程における不良要因検知. 人工知能学会全国大会論文集. 2020. 2020. 0. 2I4GS204-2I4GS204
- ディープラーニングG検定ジェネラリスト問題集
インプレス 2019 ISBN:9784295005667 - Variational Bayesian learning theory
Cambridge University Press 2019 ISBN:9781107076150 - ベイズ推論による機械学習入門 = Introduction to machine learning by Bayesian inference
講談社 2017 ISBN:9784061538320 - 異常検知と変化検知 = Anomaly detection and change detection
講談社 2015 ISBN:9784061529083 - 機械学習のための確率と統計 = Probability and statistics for machine learning
講談社 2015 ISBN:9784061529014
- 博士(工学) (東京工業大学)
- 2016/07 - 現在 特定国立研究開発法人理化学研究所 革新知能統合研究センター センター長
- 2014/10 - 現在 東京大学 大学院新領域創成科学研究科 教授
※ J-GLOBALの研究者情報は、researchmapの登録情報に基づき表示しています。 登録・更新については、こちらをご覧ください。
前のページに戻る
