研究者
J-GLOBAL ID:201701008049737949   更新日: 2020年12月30日

マシュー ホーランド

マシュー ホーランド | Holland Matthew J.
所属機関・部署:
職名: 助教
研究キーワード (2件): 統計的学習理論 ,  機械学習
競争的資金等の研究課題 (6件):
  • 2020 - 2023 柔軟な価値観を持つ機械学習のアルゴリズム開発と性能保証
  • 2019 - 2022 識別マージンの強い分布的統制による頑健化と効率化の研究
  • 2019 - 2020 マージン分布制御による機械学習の安定化および信頼性向上の研究
  • 2018 - 2019 識別マージンの強い分布的統制による頑健化と効率化の研究
  • 2017 - 2019 安全なAIこそ効率的:ロバスト学習による汎化性能向上の研究
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論文 (15件):
  • Matthew J. Holland. Scaling-Up Robust Gradient Descent Techniques. AAAI 2021, to appear. 2021
  • Matthew J. Holland. Non-monotone risk functions for learning. arXiv:2012.02424 (preprint). 2020
  • Matthew J. Holland. Better scalability under potentially heavy-tailed feedback. arXiv:2012.07346 (archival version). 2020
  • Matthew J. Holland. Making learning more transparent using conformalized performance prediction. arXiv:2007.04486 (preprint). 2020
  • Matthew J. Holland, El Mehdi Haress. Learning with CVaR-based feedback under potentially heavy tails. arXiv:2006.02001 (preprint). 2020
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MISC (2件):
  • マシュー ホーランド. 5分で分かる!? 有名論文ナナメ読み:Duchi, J. et al. : Adaptive Subgradient Methods for Online Learning and Stochastic Optimization. 情報処理学会誌「情報処理」. 2019. 60. 8. 780-781
  • Matthew J. Holland. Robust gradient descent via back-propagation: A Chainer-based tutorial. 2019
Works (5件):
  • sgd-roboost: robust confidence boosting of SGD sub-processes
    Matthew J. Holland 2020 -
  • 1dim (Python): estimators using smoothed random perturbations
    Matthew J. Holland 2019 -
  • rgd (Python): Robust gradient descent examples
    Matthew J. Holland 2019 -
  • catcube (Python): for new margin-based learning algorithms
    Matthew J. Holland 2019 -
  • dosha-mesh (Python): 土砂災害警戒情報の処理方法
    Matthew J. Holland 2018 -
学位 (1件):
  • 博士 (奈良先端科学技術大学院大学)
受賞 (3件):
  • 2018/03 - NAIST支援財団 NAIST最優秀学生賞(博士後期課程)
  • 2017/02 - IEEE関西支部 学生研究奨励賞
  • 2015/03 - NAIST支援財団 NAIST最優秀学生賞(博士前期課程)
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