研究者
J-GLOBAL ID：201101073600522284   更新日: 2024年06月23日

前田 新一

Maeda Shin-ichi
所属機関・部署：
株式会社Preferred Networks

株式会社Preferred Networks について


ホームページURL (1件)： https://maeyon.github.io/
研究分野 (2件)： 感性情報学 ,  ソフトコンピューティング
研究キーワード (15件)： 包括脳ネットワーク ,  仮説検定 ,  タンパク質 ,  階層モデル推定 ,  多値判別 ,  バイオインフォマティクス ,  ベイズ推定 ,  統計力学 ,  autoencoder ,  自由エネルギー最小化 ,  contrastive divergence ,  ボルツマンマシン ,  pretraining ,  EMアルゴリズム ,  companding function
競争的資金等の研究課題 (6件)：
  • 2015 - 2017 吸収X線と位相X線の情報を統合した反復型CTアルゴリズムの開発
  • 2010 - 2015 多次元データに基づくメゾ回路のシステム同定法の開発
  • 2010 - 2012 大規模データに適用可能なマルコフ確率場の学習アルゴリズムに関する研究
  • 2009 - 2011 あいまいで変動する環境におけるモジュール型意思決定モデルの研究
  • 2007 - 2009 制約つき最適化による高次元スパースコーディングの学習
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論文 (45件)：
  • Aditya Ganeshan, Alexis Vallet, Yasunori Kudo, Shin-ichi Maeda, Tommi Kerola, Rares Ambrus, Dennis Park, Adrien Gaidon. Warp-Refine Propagation: Semi-Supervised Auto-labeling via Cycle-consistency. CoRR. 2021. abs/2109.13432
  • Hiroaki Mikami, Kenji Fukumizu, Shogo Murai, Shuji Suzuki, Yuta Kikuchi, Taiji Suzuki, Shin-ichi Maeda, Kohei Hayashi. A Scaling Law for Synthetic-to-Real Transfer: A Measure of Pre-Training. CoRR. 2021. abs/2108.11018
  • Shin-ichi Maeda, Hayato Watahiki, Yi Ouyang, Shintarou Okada, Masanori Koyama, Prabhat Nagarajan. Reconnaissance for Reinforcement Learning with Safety Constraints. Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases. Research Track - European Conference. 2021. 567-582
  • Kuniyuki Takahashi, Wilson Ko, Avinash Ummadisingu, Shin-ichi Maeda. Uncertainty-aware Self-supervised Target-mass Grasping of Granular Foods. IEEE International Conference on Robotics and Automation(ICRA). 2021. 2620-2626
  • Shin-ichi Maeda, Toshiki Nakanishi, Masanori Koyama. Meta Learning as Bayes Risk Minimization. CoRR. 2020. abs/2006.01488
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MISC (87件)：
  • Sotetsu Koyamada, Yuta Kikuchi, Atsunori Kanemura, Shin-ichi Maeda, Shin Ishii. Neural Sequence Model Training via α-divergence Minimization. International Conference on Machine Learning (ICML) Workshop on Learning to Generate Natural Language. 2017. abs/1706.10031
  • Takeru Miyato, Daisuke Okanohara, Shin-ichi Maeda, Masanori Koyama. Synthetic Gradient Methods with Virtual Forward-Backward Networks. 5th International Conference on Learning Representations. 2017
  • 矢野泰樹, 前田新一. 混合ガウス分布を用いたサンプルクラスタリングに基づく方策探索. 電子情報通信学会技術研究報告IBISML. 2016. 116. 300. 9-15
  • 宮戸岳, 前田新一, 小山雅典, 中江健, 石井信. Distributional Smoothing with Virtual Adversarial Training. International Conference on Learning Representations. 2016
  • 前田 新一. AI-3-3 事前学習とその周辺(AI-3.ビッグデータの解析と基盤に関わる科学技術の俯瞰と展開,依頼シンポジウム,ソサイエティ企画). 電子情報通信学会基礎・境界ソサイエティ/NOLTAソサイエティ大会講演論文集. 2016. 2016. "SS-34"-"SS-35"
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特許 (3件)：
書籍 (4件)：
  • 速習 強化学習 -アルゴリズムと基礎理論-
    2017
  • これからの強化学習
    森北出版株式会社 2016
  • 深層学習:Deep Learning
    近代科学社 2015
  • 統計的学習の基礎 - データマイニング・推論・予測 -
    共立出版 2014
講演・口頭発表等 (9件)：
  • 統計的学習における学習の限界とは? -深層学習での学習の失敗例とその対策-
    (ELC 計算量理論の秋学校2016 2016)
  • 事前学習とその周辺
    (電子情報通信学会 総合大会 2016)
  • ベイズ推定・ベイズ識別の基礎と認識・計測・最適化への応用事例 〜デモ付〜
    (日本テクノセンター セミナー 2015)
  • ベイズ推定の医用X線CTへの活用
    (X線ナノ集光技術研究会 2015)
  • セミパラメトリック統計学の立場からの方策評価法の解析
    (情報統計力学の最前線 4th YSM-SPIP 2012)
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学歴 (5件)：
  • - 2004 奈良先端科学技術大学院大学 情報科学研究科 情報システム学専攻
  • - 2001 大阪大学
  • - 2001 大阪大学 工学研究科 電子工学
  • - 1999 大阪大学
  • - 1999 大阪大学 工学部 電子工学
学位 (2件)：
  • 修士(工学) (大阪大学)
  • 理学博士 (奈良先端科学技術大学院大学)
経歴 (5件)：
  • 2017/04 - 現在 株式会社Preferred Networks Senior Researcher
  • 2010/04 - 2017/03 京都大学 情報学研究科 助教
  • 2008/05 - 2009/03 京都大学 情報学研究科 特任助教
  • 2007/04 - 2008/04 奈良先端科学技術大学院大学 情報科学研究科 助教
  • 2004/04 - 2007/03 奈良先端科学技術大学院大学 情報科学研究科 助手
受賞 (2件)：
  • 2015 - システム制御情報学会 システム制御情報学会論文賞
  • 2010/09 - 日本神経回路学会 日本神経回路学会論文賞
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