研究者
J-GLOBAL ID:201701012796384084
更新日: 2024年03月06日
陣内 佑
ジンナイ ユウ | Jinnai Yuu
所属機関・部署:
職名:
Researcher
ホームページURL (1件):
https://jinnaiyuu.github.io/
研究キーワード (8件):
言語生成
, 機械学習
, 深層学習
, 強化学習
, 探索
, プランニング
, 並列アルゴリズム
, 人工知能
競争的資金等の研究課題 (2件):
- 2022 - 2022 TSUBAME共同利用(産業利用)
- 2016 - 2016 萌芽型共同研究課題
論文 (15件):
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Erwan Lecarpentier, David Abel, Kavosh Asadi, Yuu Jinnai, Emmanuel Rachelson, Michael L. Littman. Lipschitz Lifelong Reinforcement Learning. Thirty-Fifth AAAI Conference on Artificial Intelligence(AAAI). 2021. 8270-8278
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Yuu Jinnai, Jee Won Park, Marlos C. Machado, George Dimitri Konidaris. Exploration in Reinforcement Learning with Deep Covering Options. 8th International Conference on Learning Representations(ICLR). 2020
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Linnan Wang, Yiyang Zhao, Yuu Jinnai, Yuandong Tian, Rodrigo Fonseca. Neural Architecture Search Using Deep Neural Networks and Monte Carlo Tree Search. The Thirty-Fourth AAAI Conference on Artificial Intelligence(AAAI). 2020. 9983-9991
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Yuu Jinnai, Jee Won Park, David Abel, George Dimitri Konidaris. Discovering Options for Exploration by Minimizing Cover Time. Proceedings of the 36th International Conference on Machine Learning(ICML). 2019. 3130-3139
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Yuu Jinnai, David Abel, David Ellis Hershkowitz, Michael L. Littman, George Dimitri Konidaris. Finding Options that Minimize Planning Time. Proceedings of the 36th International Conference on Machine Learning(ICML). 2019. 3120-3129
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MISC (14件):
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Yuu Jinnai, Ukyo Honda, Tetsuro Morimura, Peinan Zhang. Generating Diverse and High-Quality Texts by Minimum Bayes Risk Decoding. 2024
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Yuu Jinnai, Kaito Ariu. Hyperparameter-Free Approach for Faster Minimum Bayes Risk Decoding. 2024
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Yuu Jinnai, Tetsuro Morimura, Ukyo Honda, Kaito Ariu, Kenshi Abe. Model-Based Minimum Bayes Risk Decoding. 2023
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Yuu Jinnai, Tetsuro Morimura, Ukyo Honda. On the Depth between Beam Search and Exhaustive Search for Text Generation. 2023
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Takumi Noda, Yuu Jinnai, Naoki Tomii, Takashi Azuma. Blind Signal Separation for Fast Ultrasound Computed Tomography. 2023
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特許 (5件):
書籍 (2件):
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強化学習
森北出版 2022 ISBN:9784627826625
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みんなのデータ構造
ラムダノート 2018 ISBN:9784908686061
学歴 (3件):
- 2017 - 2020 Brown University Department of Computer Science
- 2015 - 2017 東京大学大学院 総合文化研究科
- 2011 - 2015 東京大学 教養学部
学位 (1件):
経歴 (4件):
- 2023 - 現在 株式会社サイバーエージェント AI Lab リサーチサイエンティスト
- 2020 - 2023 株式会社Lily MedTech
- 2019 - 2019 Microsoft Research Lab Cambridge インターン
- 2017 - 2017 理化学研究所 革新知能統合研究センター テクニカルスタッフ
受賞 (5件):
- 2017 - 日本学生支援機構 特に優れた業績による奨学金返還免除
- 2017 - 東京大学大学院総合文化研究科広域科学専攻 国際研究集会出席者資金助成
- 2017 - 東京大学大学院総合文化研究科 一高記念賞
- 2016 - 東京大学大学院総合文化研究科広域科学専攻 国際研究集会出席者資金助成
- 2016 - 公益法人 NEC C&C 財団 国際会議論文発表者助成事業
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