武石直也

タケイシナオヤ | Takeishi Naoya

所属機関・部署：
職名：講師
ホームページURL (2件)： https://ntake.jp/ja , https://ntake.jp

研究分野 (1件)：知能情報学

研究キーワード (2件)：機械学習 , 力学系

競争的資金等の研究課題 (3件)：

論文 (37件)：

João A. Candido Ramos, Lionel Blondé, Naoya Takeishi, Alexandros Kalousis. Mimicking Better by Matching the Approximate Action Distribution. Proceedings of the 41st International Conference on Machine Learning. 2024
Keisuke Fujii, Naoya Takeishi, Yoshinobu Kawahara, Kazuya Takeda. Decentralized policy learning with partial observation and mechanical constraints for multiperson modeling. Neural Networks. 2024. 171. 40-52
Keisuke Fujii, Koh Takeuchi, Atsushi Kuribayashi, Naoya Takeishi, Yoshinobu Kawahara, Kazuya Takeda. Estimating Counterfactual Treatment Outcomes Over Time in Complex Multiagent Scenarios. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems. 2024. 1-15
Keisuke Fujii, Kazushi Tsutsui, Atom Sco, Hiroshi Nakahara, Naoya Takeishi, Yoshinobu Kawahara. Adaptive Action Supervision in Reinforcement Learning from Real-World Multi-Agent Demonstrations. Proceedings of the 16th International Conference on Agents and Artificial Intelligence. 2024. 27-39
Maciej Falkiewicz, Naoya Takeishi, Imahn Shekhzadeh, Antoine Wehenkel, Arnaud Delaunoy, Gilles Louppe, Alexandros Kalousis. Calibrating Neural Simulation-Based Inference with Differentiable Coverage Probability. Advances in Neural Information Processing Systems 36. 2023. 1082-1099

講演・口頭発表等 (41件)：

機械学習と科学モデルの融合
(第46回日本神経科学大会 2023)
力学系の機械学習における事前知識活用の方法
(第25回情報論的学習理論ワークショップ 2022)
混合密度ネットワークを用いた消費電力量予測手法の開発
(令和4年電気学会電力・エネルギー部門大会 2022)
Variational Autoencoder with Differentiable Physics Engine for Human Gait Analysis and Synthesis
(Deep Generative Models and Downstream Applications Workshop 2021)
生物集団の軌跡から相互作用の規則を学習するための拡張行動モデル
(第24回情報論的学習理論ワークショップ 2021)

学歴 (3件)：

経歴 (5件)：

委員歴 (1件)：

所属学会 (1件)：

人工知能学会

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武石 直也