鈴木大慈

スズキタイジ | Suzuki Taiji

所属機関・部署：
職名：教授

研究分野 (1件)：数理情報学

研究キーワード (5件)：統計的学習理論 , 高次元統計 , カーネル法 , 確率的最適化 , ベイズ統計

競争的資金等の研究課題 (10件)：

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論文 (26件)：

Hiroaki Kingetsu, Kenichi Kobayashi, Taiji Suzuki. Neural Network Module Decomposition and Recomposition with Superimposed Masks. 2023 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN). 2023
Stefano Massaroli, Michael Poli, Sho Sonoda, Taiji Suzuki, Jinkyoo Park, Atsushi Yamashita, Hajime Asama. Differentiable Multiple Shooting Layers. Advances in Neural Information Processing Systems 34: Annual Conference on Neural Information Processing Systems 2021(NeurIPS). 2021. 16532-16544
Song Liu, Taiji Suzuki, Raissa Relator, Jun Sese, Masashi Sugiyama, Kenji Fukumizu. SUPPORT CONSISTENCY OF DIRECT SPARSE-CHANGE LEARNING IN MARKOV NETWORKS. ANNALS OF STATISTICS. 2017. 45. 3. 959-990
Song Liu, Akiko Takeda, Taiji Suzuki, Kenji Fukumizu. Trimmed Density Ratio Estimation. Advances in Neural Information Processing Systems 30: Annual Conference on Neural Information Processing Systems 2017, 4-9 December 2017, Long Beach, CA, USA. 2017. 4518-4528
Song Liu, John A. Quinn, Michael U. Gutmann, Taiji Suzuki, Masashi Sugiyama. Direct Learning of Sparse Changes in Markov Networks by Density Ratio Estimation. NEURAL COMPUTATION. 2014. 26. 6. 1169-1197

MISC (14件)：

Hiroaki Kingetsu, Kenichi Kobayashi 0001, Taiji Suzuki. Neural Network Module Decomposition and Recomposition. CoRR. 2021. abs/2112.13208
Song Liu, Taiji Suzuki, Masashi Sugiyama, Kenji Fukumizu. Structure learning of partitioned Markov networks. 33rd International Conference on Machine Learning, ICML 2016. 2016. 1. 657-671
金川平志郎, 鈴木大慈. Non-parametric tensor learning with Gaussian process prior and its application to multi-task learning (情報論的学習理論と機械学習情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2015)). 電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報. 2015. 115. 323. 273-280
杉山将, 鈴木大慈. いまさら聞けない! コンピュータの数学:3. 機械学習のための数学. 情報処理. 2015. 56. 5. 442-447
冨岡亮太, 鈴木大慈, 林浩平. 凸最適化に基づくテンソル分解. 応用数理. 2014. 24. 4. 160-167

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鈴木 大慈