研究者
J-GLOBAL ID:202001003407674346
更新日: 2024年02月01日
吉川 友也
ヨシカワ ユウヤ | Yoshikawa Yuya
所属機関・部署:
職名:
上席研究員
ホームページURL (1件):
https://yuya-y.com
研究キーワード (2件):
動作認識
, 説明可能AI
競争的資金等の研究課題 (3件):
- 2022 - 2025 高精度な予測と解釈のしやすさを両立する自己説明型機械学習の研究
- 2018 - 2021 カーネル平均埋め込みに基づく集合データに対する機械学習フレームワークの構築
- 2013 - 2016 ネットワークのミクロ・マクロ視点における情報拡散モデルの研究
論文 (16件):
-
Yuya Yoshikawa, Yutaro Shigeto, Masashi Shimbo, Akikazu Takeuchi. Action class relation detection and classification across multiple video datasets. Pattern Recognition Letters. 2023. 173. 93-100
-
Yuya Yoshikawa, Tomoharu Iwata. Gaussian Process Regression With Interpretable Sample-Wise Feature Weights. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems. 2023
-
Yuya Yoshikawa, Tomoharu Iwata. Explanation-Based Training with Differentiable Insertion/Deletion Metric-Aware Regularizers. CoRR. 2023. abs/2310.12553
-
Yutaro Shigeto, Masashi Shimbo, Yuya Yoshikawa, Akikazu Takeuchi. Learning Decorrelated Representations Efficiently Using Fast Fourier Transform. CVPR. 2023. 2052-2060
-
Yuya Yoshikawa, Tomoharu Iwata. Neural generators of sparse local linear models for achieving both accuracy and interpretability. Information Fusion. 2022. 81. 116-128
もっと見る
MISC (29件):
-
松林 達史, 吉川 友也, 山本 泰生, 森下 壮一郎. 書評:三末和男:情報可視化入門,pp. 232,森北出版(2021)/ 森下光之助:機械学習を解釈する技術~予測力と説明力を両立する実践テクニック,pp. 256,技術評論社(2021) / 大槻兼資 著,秋葉拓哉 監修:問題解決力を鍛える! アルゴリズムとデータ構造,pp. 368,講談社(2020) /M. クーケルバーク 著,直江清隆 訳者代表,久木田水生,鈴木俊洋,金光秀和,佐藤 駿,菅原宏道 訳:AI の倫理学,pp. 208,丸善出版(2020). 人工知能. 2022. 37. 5. 681-685
-
櫻井 祐子, 平 博順, 東本 崇仁, 吉川 友也. 小特集:「JSAI 2020卒業オーガナイズドセッションの紹介」小特集:「 JSAI 2020卒業オーガナイズドセッションの紹介」にあたって. 人工知能. 2021. 36. 5. 593-593
-
Yutaro Shigeto, Yuya Yoshikawa, Jiaqing Lin, Akikazu Takeuchi. Video Caption Dataset for Describing Human Actions in Japanese. CoRR. 2020. abs/2003.04865
-
吉川 友也, 岩田 具治. スパース局所線形モデルのニューラル生成器. 人工知能学会全国大会論文集. 2020. 2020. 0. 3E5GS201-3E5GS201
-
Yuya Yoshikawa, Tomoharu Iwata. Gaussian Process Regression with Local Explanation. CoRR. 2020. abs/2007.01669
もっと見る
講演・口頭発表等 (5件):
-
メタ動画データセットによる動作認識の現状と可能性
(第74回産総研AIセミナー 2024)
-
説明可能AI:代表的手法と最近の動向
(第21回ディペンダブルシステムワークショップ 2023)
-
説明可能AIのこれまでとこれから
(ステアラボAIセミナー 2023)
-
解釈可能な機械学習 〜説明は人のためか?〜
(2023年度人工知能学会全国大会 (JSAI2023) 2023)
-
説明可能な機械学習入門 〜Feature Attribution法〜
(第14回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム(DEIM2022) 2022)
学位 (1件):
委員歴 (1件):
- 2022/06 - 現在 人工知能学会 シニア編集委員
前のページに戻る