研究者
J-GLOBAL ID：201801012711916276   更新日: 2024年05月31日

森岡 博史

モリオカ ヒロシ | Morioka Hiroshi
所属機関・部署：
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

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： 研究員
ホームページURL (1件)： https://sites.google.com/view/hiroshimorioka/
研究分野 (2件)： ソフトコンピューティング ,  知能情報学
競争的資金等の研究課題 (9件)：
  • 2024 - 2026 巡回因果表現学習による脳の予測行動原理の解明
  • 2022 - 2025 非線形因果探索法の開発による脳内情報伝搬の理解
  • 2022 - 2024 非線形階層表現学習による集団ナビゲーション数理構造の解明
  • 2020 - 2024 非線形表現学習による大規模ネットワーク動的機能構造の解明
  • 2019 - 2022 脳・行動融合計測からのヒトの未来状態予測法の開発
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論文 (12件)：
  • Aapo Hyvärinen, Ilyes Khemakhem, Hiroshi Morioka. Nonlinear independent component analysis for principled disentanglement in unsupervised deep learning. Patterns. 2023. 4. 10. 100844-100844
  • Hiroshi Morioka, Aapo Hyvärinen. Connectivity-contrastive learning: Combining causal discovery and representation learning for multimodal data. Proceedings of The 26th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS). 2023. 3399-3426
  • Hiroshi Morioka, Hermanni Hälvä, Aapo Hyvärinen. Independent Innovation Analysis for Nonlinear Vector Autoregressive Process. Proceedings of The 24th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS). 2021. 1549-1557
  • Hiroshi Morioka, Vince Calhoun, Aapo Hyvärinen. Nonlinear ICA of fMRI reveals primitive temporal structures linked to rest, task, and behavioral traits. NeuroImage. 2020. 218. 116989-116989
  • Takashi Nishimoto, Hiroshi Higashi, Hiroshi Morioka, Shin Ishii. EEG-based personal identification method using unsupervised feature extraction and its robustness against intra-subject variability. Journal of Neural Engineering. 2020. 17. 2. 026007-026007
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特許 (1件)：
講演・口頭発表等 (7件)：
  • Connectivity-contrastive learning: Combining causal discovery and representation learning for multimodal data
    (Workshop on Causal Representation Learning 2023)
  • Nonlinear spatial ICA of resting-state fMRI via space-contrastive learning
    (Brainstorming on Primate Connectome 2019 2019)
  • Nonlinear spatial ICA of resting-state fMRI via space-contrastive learning
    (2018 OHBM Annual Meeting 2018)
  • Individual Identification by Resting-State EEG Using Common Dictionary Learning
    (The 26th International Conference on Artificial Neural Networks (ICANN2017) 2017)
  • Unsupervised feature extraction by time-contrastive learning from resting-state MEG data
    (The 20th International Conference on Biomagnetism (BIOMAG2016) 2016)
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学歴 (3件)：
  • 2011 - 2015 京都大学 大学院情報学研究科 システム科学専攻
  • 2009 - 2011 東京工業大学 大学院総合理工学研究科 知能システム科学専攻
  • 2005 - 2009 東京工業大学 工学部 制御システム工学科
学位 (1件)：
  • 博士(情報学) (京都大学)
経歴 (7件)：
  • 2023/04 - 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 研究員
  • 2016/03 - 現在 株式会社国際電気通信基礎技術研究所(ATR) 連携研究員
  • 2019/04 - 2023/03 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 特別研究員
  • 2016/04 - 2019/03 日本学術振興会特別研究員(PD)
  • 2017/01 - 2018/01 University College London (UCL) Visiting Research Fellow
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受賞 (2件)：
  • 2015/02 - 10th AEARU Workshop on Computer Science and Web Technology Best Poster Award
  • 2011/09 - IEEE Robotics and Automation Society Japan Chapter Young Award
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