白川真一

シラカワシンイチ | Shirakawa Shinichi

所属機関・部署：
職名：准教授
ホームページURL (2件)： http://shiralab.ynu.ac.jp/shirakawa/ , http://shiralab.ynu.ac.jp/en/shirakawa/

研究分野 (3件)：知能情報学 , ソフトコンピューティング , 知覚情報処理

研究キーワード (4件)：人工知能 , 進化計算 , 機械学習 , 画像認識

競争的資金等の研究課題 (12件)：

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論文 (58件)：

Eiichi Asakawa, Naoshi Kaneko, Dai Hasegawa, Shinichi Shirakawa. Evaluation of text-to-gesture generation model using convolutional neural network. Neural Networks. 2022. 151. 365-375
Ryoji Tanabe, Youhei Akimoto, Ken Kobayashi, Hiroshi Umeki, Shinichi Shirakawa, Naoki Hamada. A Two-phase Framework with a Bezier Simplex-based Interpolation Method for Computationally Expensive Multi-objective Optimization. Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO 2022). 2022
Ryoki Hamano, Shota Saito, Masahiro Nomura, Shinichi Shirakawa. CMA-ES with Margin: Lower-Bounding Marginal Probability for Mixed-Integer Black-Box Optimization. Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO 2022). 2022
Ryoki Hamano, Shinichi Shirakawa. Reduction of Genetic Drift in Population-Based Incremental Learning via Entropy Regularization. Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion (GECCO 2022 Poster Paper). 2022
Ryoki Hamano, Shota Saito, Masahiro Nomura, Shinichi Shirakawa. Benchmarking CMA-ES with Margin on the bbob-mixint Testbed. Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion (GECCO Workshop on Black-Box Optimization Benchmarking (BBOB 2022)). 2022

MISC (18件)：

白川真一. 確率的自然勾配法に基づくOne-Shot Neural Architecture Search. オペレーションズ・リサーチ. 2021. 66. 6. 381-386
内田絢斗, 秋本洋平, 白川真一, 吉成望, 斉藤翔汰, 西田昂平. 画像処理高速、高性能、高ロバストなニューラルネットワーク構造の自動設計手法「ASNG-NAS」-ASNG-NAS : Fast, Effective and Robust Method for Automatic Architecture Design of Deep Neural Networks. 画像ラボ / 画像ラボ編集委員会編. 2020. 31. 4. 28-34
内田絢斗, 秋本洋平, 白川真一, 吉成望, 斉藤翔汰, 西田昂平. 高速、高性能、高ロバストなニューラルネットワーク構造の自動設計手法「ASNG-NAS」. 画像ラボ. 2020
菅沼雅徳, 土屋大樹, 白川真一, 長尾智晴. 遺伝的プログラミングを用いた階層的な特徴構築による画像分類 (ニューロコンピューティング). 電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報. 2016. 116. 120. 25-30
菅沼雅徳, 土屋大樹, 白川真一, 長尾智晴. 遺伝的プログラミングを用いた階層的な特徴構築による画像分類 (情報論的学習理論と機械学習). 電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報. 2016. 116. 121. 25-30

特許 (2件)：

書籍 (6件)：

Deep Learning for Biomedical Applications (U. Kose, O. Deperlioglu, D. J. Hemanth (eds))
CRC Press 2021 ISBN:0367422506
Deep Neural Evolution --Deep Learning with Evolutionary Computation (H. Iba and N. Noman (eds))
Springer, Singapore 2020 ISBN:9789811536847
これからの強化学習
森北出版 2016 ISBN:4627880316
進化技術ハンドブック第II巻応用編(23.5節進化的手法によるエージェントの行動プログラムの自動生成)
近代科学社 2011 ISBN:9784764904187
Ant Colony Optimization - Methods and Applications
IN-TECH 2011 ISBN:9789533071572

講演・口頭発表等 (20件)：

学歴 (3件)：

学位 (2件)：

経歴 (9件)：

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委員歴 (19件)：

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受賞 (7件)：

2022/03 - 横浜国立大学令和3年度横浜国立大学優秀研究者賞奨励賞
2017/07 - ACM SIGEVO Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO) 2017 Best Paper Award A Genetic Programming Approach to Designing Convolutional Neural Network Architectures
2016/09 - 電気学会電子・情報・システム部門電気学会平成27年電子・情報・システム部門大会奨励賞切断正規分布に基づく行列分解を用いた推薦システム
2014/11 - 計測自動制御学会システム・情報部門計測自動制御学会システム・情報部門学術講演会 (SSI 2014) 最優秀論文賞 Information Geometric Optimizationにおけるサンプルの再利用
2014/01 - 電気学会電子・情報・システム部門電気学会平成25年電子・情報・システム部門技術委員会奨励賞複数のバイナリコードを利用した高速な類似探索法の検討

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所属学会 (11件)：

日本鉄鋼協会 , AAAI , ACM , 画像電子学会 , 電気学会 , 計測自動制御学会 , 進化計算学会 , IEEE , 人工知能学会 , 情報処理学会 , 電子情報通信学会

※　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。

白川 真一