研究者
J-GLOBAL ID:201601010735093699   更新日: 2024年11月14日

藤原 寛太郎

フジワラ カンタロウ | Fujiwara Kantaro
所属機関・部署:
職名: 准教授
その他の所属(所属・部署名・職名) (2件):
  • 東京大学  国際高等研究所ニューロインテリジェンス国際研究機構   准教授
  • 東京大学  大学院情報理工学系研究科   准教授
ホームページURL (1件): https://kaken.nii.ac.jp/d/r/00557704.ja.html
研究分野 (1件): 感性情報学
研究キーワード (1件): 数理工学,理論神経科学
競争的資金等の研究課題 (11件):
  • 2020 - 2025 ブレインモルフィックコンピューティングハードウェア基盤の構築
  • 2020 - 2025 複雑臓器制御系の数理的包括理解と超早期精密医療への挑戦
  • 2021 - 2024 神経伝達物質の非線形ダイナミクスと脳疾患発症の数理構造
  • 2019 - 2024 スパイキングネットによるエッジでのリアルタイム学習基盤
  • 2019 - 2022 オンデマンド膵臓刺激による2型糖尿病のデジタルコントロールの数理
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論文 (82件):
  • Anubhav, Kantaro Fujiwara. Across Trials vs Subjects vs Contexts: A Multi-Reservoir Computing Approach for EEG Variations in Emotion Recognition. International Conference on Multimodel Interaction. 2024. 518-525
  • Ziqiang Li, Kantaro Fujiwara, Gouhei Tanaka. Designing Network Topologies of Multiple Reservoir Echo State Networks: A Genetic Algorithm Based Approach. 2024 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN). 2024. 148. 1-9
  • Shuhan Zheng, Ziqiang Li, Kantaro Fujiwara, Gouhei Tanaka. Diffusion model for relational inference. CoRR. 2024. abs/2401.16755
  • Ziqiang Li, Kantaro Fujiwara, Gouhei Tanaka. Dynamical Graph Echo State Networks with Snapshot Merging for Dissemination Process Classification. Lecture Notes in Computer Science. 2023. abs/2307.01237
  • Taiki Yamada, Kantaro Fujiwara. Topological Inference of State Space as Effective Goal of Dynamics Learning. Proceedings of the 2023 International Symposium on Nonlinear Theory and its Applications. 2023
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MISC (109件):
  • 田村浩人, 藤原寛太郎, 合原一幸, 田中剛平. リザバー状態のマハラノビス距離を用いた高効率時系列分類. 日本神経回路学会全国大会講演論文集. 2023
  • Ziqiang Li, Kantaro Fujiwara, Gouhei Tanaka. Identity Recognition with Bidirectional Echo State Networks from Continuous Blood Pressure Data. 日本神経回路学会全国大会講演論文集. 2023
  • 藤原寛太郎. 未病データベースの基礎設計. 生体の科学. 2023. 74. 2. 158-162
  • 野村亮太, 藤原寛太郎, 池口徹. カオス応答を示すIzhikevichニューロンの発火率を用いた共通入力の再構成. 電子情報通信学会 技術研究報告. 2022. 122. 280. 91-96
  • Hiroto Tamura, Gouhei Tanaka, Kantaro Fujiwara. Memory Saving Time Series Anomaly Detection Using Mahalanobis Distance of Reservoir States. Neuro2022. 2022. 2O09a1-02
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書籍 (2件):
  • 理工系の基礎 情報工学 第IV部 インテリジェントシステム 第13章 脳情報を読み取るための数理
    丸善出版 2018
  • 社会を変える驚きの数学 第3章 数学がかなえる未来 神経の統計学
    ウェッジ選書 2008
講演・口頭発表等 (121件):
  • Dynamical Graph Echo State Networks with Snapshot Merging for Dissemination Process Classification
    (International Conference on Neural Information Processing (ICONIP2023) 2023)
  • Topological Inference of State Space as Effective Goal of Dynamics Learning
    (International Symposium on Nonlinear Theory and its Application 2023)
  • An Echo State Network-Based Method for Identity Recognition with Continuous Blood Pressure Data
    (International Conference on Artificial Neural Networks 2023)
  • リザバー状態のマハラノビス距離を用いた高効率時系列分類
    (日本神経回路学会 2023)
  • Identity Recognition with Bidirectional Echo State Networks from Continuous Blood Pressure Data
    (日本神経回路学会 2023)
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学位 (1件):
  • 博士(情報理工学) (東京大学)
経歴 (5件):
  • 2018 - 現在 東京大学 国際高等研究所 ニューロインテリジェンス国際研究機構 特任准教授
  • 2014 - 2018 東京理科大学 工学部 助教
  • 2011 - 2014 埼玉大学 大学院・理工学研究科 助教
  • 2010 - 2011 ケンブリッジ大学博士研究員
  • 2008 - 2011 日本学術振興会 特別研究員(PD)
受賞 (2件):
  • 2014/12/03 - 電子情報通信学会非線形問題研究会発表奨励賞
  • 2010 - Daiwa Adrian Prize
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