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 (38件)：

吉川譲二, 滝本憲弘, 武石直也, 河原吉伸, 船津陽平. 蓄電池におけるグラフ深層学習による異常検知及び要因推定. 電気学会論文誌C(電子・情報・システム部門誌). 2024. 144. 10. 997-1004
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. 5513-5532
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

特許 (2件)：

講演・口頭発表等 (47件)：

機械学習と数理モデル:順問題と逆問題のデータ駆動型解法
(日本地震学会2024年度秋季大会 2024)
Learning Neural Observables for Koopman Operators
(Workshop on Koopman Operators in Robotics, Robotics: Science and Systems 2024 2024)
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)

学歴 (3件)：

学位 (1件)：

経歴 (5件)：

委員歴 (2件)：

所属学会 (1件)：

人工知能学会

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武石 直也