白坂将

シラサカショウ | Shirasaka Sho

所属機関・部署：
職名：准教授
その他の所属（所属・部署名・職名） (1件)：

ホームページURL (2件)： https://sites.google.com/site/shoshirasakajp/ , https://sites.google.com/site/shoshirasakaen/

研究分野 (1件)：ソフトコンピューティング

研究キーワード (5件)：作用素論的力学系解析 , リザバーコンピューティング , 同期現象 , 次元縮約 , 非線形ダイナミクス

競争的資金等の研究課題 (8件)：

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論文 (39件)：

Satoshi Oishi, Hideyuki Suzuki, Sho Shirasaka. Attractor reconstruction using diffeomorphic statistics. Proceedings of the 2024 RISP International Workshop on Nonlinear Circuits, Communications and Signal Processing (NCSP'24). 2024. 319-320
Haruto Yokoyama, Naoki Watamura, Hiroshi Yamashita, Hideyuki Suzuki, Sho Shirasaka. Estimation of 3D Data from 2D Cross-Sectional Data Using Physics Informed Neural Networks. Proceedings of the 2024 RISP International Workshop on Nonlinear Circuits, Communications and Signal Processing (NCSP'24). 2024. 482-483
大石悟, 小宮賢士, 鈴木秀幸, 白坂将. 遅延座標系を用いたデータ駆動水害予測. 電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報. 2024. 123. 354. 8-11
Sho Shirasaka. Investigation on Oscillator-Based Ising Machines. Photonic Neural Networks with Spatiotemporal Dynamics: Paradigms of Computing and Implementation. 2023. 175-199
Satoshi Oishi, Hideyuki Suzuki, Sho Shirasaka. Hyperparameter tuning of reservoir computers for attractor reconstruction. Proceedings of the 2023 International Symposium on Nonlinear Theory and its Applications. 2023. 258

MISC (49件)：

白坂将, 鈴木秀幸. レート誘起ティッピング現象のリザバーコンピューティングによる予測. 日本物理学会講演概要集(CD-ROM). 2023. 78. 2
白坂将. 物理現象を用いたコンピューティング技術への取組み. 生産と技術. 2023. 75. 3. 59-61
犬塚平太郎, 白坂将, 鈴木秀幸. 時間遅れを有するSznajdモデルの振舞い. 電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報. 2022. 121. 444. 67-70
吉村光太郎, 白坂将, 鈴木秀幸. リザバーコンピューティングを用いたマルチエージェント環境の深層決定論的方策勾配法. 電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報. 2022. 121. 444. 19-22
Masaya Muramatsu, Sho Shirasaka, Masaki Nakagawa, Hideyuki Suzuki. Prediction of Chaos by Data-Driven Hybrid Reservoir Computing. Proceedings of the 2021 NonLinear Science Workshop. 2021. 35

講演・口頭発表等 (39件)：

Hyperparameter Tuning of Reservoir Computers for Attractor Reconstruction
(Dynamics Days 2023 Kagurazaka 2023)
Multilayer Graph Echo State Networkの開発と応用
(Dynamics Days 2023 Kagurazaka 2023)
A Machine Learning Method for Integrating Chaotic Time Series Prediction and Adaptive Observation Planning
(Dynamics Days 2023 Kagurazaka 2023)
Machine Learning Prediction of Partial R-Tipping Phenomena
(Dynamics Days 2023 Kagurazaka 2023)
(一般化)同期現象と情報処理
(Dynamics Days 2023 Ookayama 2023)

学歴 (2件)：

学位 (1件)：

経歴 (4件)：

所属学会 (2件)：

日本機械学会 , 日本物理学会

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白坂 将