武石直也

タケイシナオヤ | Takeishi Naoya

所属機関・部署：
職名：講師
その他の所属（所属・部署名・職名） (2件)：

ホームページURL (2件)： https://ntake.jp/ja , https://ntake.jp

研究分野 (1件)：知能情報学

研究キーワード (2件)：機械学習 , 力学系

競争的資金等の研究課題 (3件)：

論文 (37件)：

João A. Candido Ramos, Lionel Blondé, Naoya Takeishi, Alexandros Kalousis. Mimicking Better by Matching the Approximate Action Distribution. Proceedings of the 41st International Conference on Machine Learning. 2024
Keisuke Fujii, Naoya Takeishi, Yoshinobu Kawahara, Kazuya Takeda. Decentralized policy learning with partial observation and mechanical constraints for multiperson modeling. Neural Networks. 2024. 171. 40-52
Keisuke Fujii, Koh Takeuchi, Atsushi Kuribayashi, Naoya Takeishi, Yoshinobu Kawahara, Kazuya Takeda. Estimating Counterfactual Treatment Outcomes Over Time in Complex Multiagent Scenarios. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems. 2024. 1-15
Keisuke Fujii, Kazushi Tsutsui, Atom Sco, Hiroshi Nakahara, Naoya Takeishi, Yoshinobu Kawahara. Adaptive Action Supervision in Reinforcement Learning from Real-World Multi-Agent Demonstrations. Proceedings of the 16th International Conference on Agents and Artificial Intelligence. 2024. 27-39
Maciej Falkiewicz, Naoya Takeishi, Imahn Shekhzadeh, Antoine Wehenkel, Arnaud Delaunoy, Gilles Louppe, Alexandros Kalousis. Calibrating Neural Simulation-Based Inference with Differentiable Coverage Probability. Advances in Neural Information Processing Systems 36. 2023. 1082-1099

特許 (2件)：

講演・口頭発表等 (45件)：

データと物理モデルを融合した確率的モデリングとその時空間データへの適用
(第38回人工知能学会全国大会 2024)
機械学習と科学モデル
(第38回人工知能学会全国大会 2024)
実世界マルチエージェントの手本を用いた強化学習における適応的な行動の活用
(第38回人工知能学会全国大会 2024)
Toward Bayesian Deep Grey-box Modeling
(International Conference on Scientific Computing and Machine Learning 2024)
機械学習と科学モデルの融合
(第46回日本神経科学大会 2023)

学歴 (3件)：

学位 (1件)：

経歴 (5件)：

委員歴 (1件)：

所属学会 (1件)：

人工知能学会

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武石 直也