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J-GLOBAL ID:200901016271972000   Update date: Nov. 28, 2024

FUKUMIZU Kenji

フクミズ ケンジ | FUKUMIZU Kenji
Affiliation and department:
Job title: Professor
Other affiliations (1):
  • Research Center for Statistical Machine Learning  Director
Homepage URL  (1): http://www.ism.ac.jp/~fukumizu/
Research field  (2): Statistical science ,  Intelligent informatics
Research keywords  (4): machine learning ,  Deep Learning ,  Kernel method ,  Topological Data Analysis
Research theme for competitive and other funds  (30):
  • 2022 - 2027 データ記述科学の戦略決定、拠点形成、および支援活動
  • 2022 - 2027 Fronteers of Data Science by Probabilistic Description and Inference of Dynamics
  • 2024 - 2025 医療基盤モデル構築のためのモデル融合進化技術の開発
  • 2020 - 2025 数理知能表現による深層構造学習モデルの革新
  • 2018 - 2022 深層確率コンピューティング技術の研究開発
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Papers (133):
  • Yoh-ichi Mototake, Masaichiro Mizumaki, Kazue Kudo, Kenji Fukumizu. Procedure to reveal the mechanism of pattern formation process by topological data analysis. Physica D: Nonlinear Phenomena. 2024. 470. 134359-134359
  • Shunya Minami, Yoshihiro Hayashi, Stephen Wu, Kenji Fukumizu, Hiroki Sugisawa, Masashi Ishii, Isao Kuwajima, Kazuya Shiratori, Ryo Yoshida. Scaling Law of Sim2Real Transfer Learning in Expanding Computational Materials Databases for Real-World Predictions. arXiv. 2024. 2408.04042
  • Siddharth Vishwanath, Kenji Fukumizu, Satoshi Kuriki, Bharath K. Sriperumbudur. On the limits of topological data analysis for statistical inference. Foundations of Data Science. 2024
  • Shimizu Eiki, Fukumizu Kenji, Sejdinovic Dino. Neural-Kernel Conditional Mean Embeddings. Proceedings of the 41 st International Conference on Machine Learning, PMLR. 2024. 235
  • Masanori Koyama, Fukumizu Kenji, Hayashi Kohei, Miyato Takeru. Neural Fourier Transform: A General Approach to Equivariant Representation Learning. The Twelfth International Conference on Learning Representations. 2024
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MISC (34):
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Books (6):
  • 位相的データ解析法による材料構造形成過程の分析
    2022
  • カーネル法入門 - 正定値カーネルによるデータ解析 -
    2010
  • 21世紀の統計科学II 自然・生物・健康の統計科学
    2008
  • Generalization error of linear neural networks in unidentifiable cases
    Lecture Notes in Artificial Intelligence 1720, Algorithmic Learning Theory 1999
  • Probabilistic design (共著)
    NEURAL NETWORK SYSTEMS TECHNIQUES AND APPLICATIONS Series 1997
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Lectures and oral presentations  (186):
  • Generalized Sobolev Transport for Probability Measures on a Graph
    (ICML 2024 2024)
  • Neural-Kernel Conditional Mean Embeddings
    (ICML 2024 2024)
  • 潜在的な群作用による系列データからの表現学習
    (研究集会 「データ同化における深層学習の活用」 2024)
  • Neural Fourier Transform: A General Approach to Equivariant Representation Learning
    (ICLR 2024 2024)
  • Optimal Transport for Measures with Noisy Tree Metric
    (AISTATS 2024 2024)
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Education (2):
  • - 1989 Kyoto University Faculty of Science
  • - 1989 Kyoto University Faculty of Science
Committee career (14):
  • 2024/05 - 現在 JST CREST 予測・制御のための数理科学的基盤の創出 領域アドバイザー
  • 2023/08 - 現在 JST創発的研究支援事業後藤パネル 創発アドバイザー
  • 2021 - 現在 Society for Artificial Intelligence & Statistics Board Member
  • 2020 - 現在 JST CREST「信頼されるAIシステムを支える基盤技術」 領域アドバイザー
  • 2019 - 現在 JSTさきがけ「数学と情報科学で解き明かす多様な対象の数理構造と活用」 領域アドバイザー
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Awards (4):
  • 2018/11 - 電子情報通信学会 情報論的学習理論と機械学習研究会 べストプレゼンテーション賞 汎化誤差評価によるGANの原理解析
  • 2017/12 - Neural Information Processing Systems NIPS 2017 Best paper awards A Linear-Time Kernel Goodness-of-Fit Test
  • 1998 - 日本神経回路学会奨励賞
  • 1997 - 日本神経回路学会研究賞
Association Membership(s) (4):
The Institute of Mathematical Statistics ,  電子情報通信学会 ,  日本神経回路学会 ,  応用統計学会
※ Researcher’s information displayed in J-GLOBAL is based on the information registered in researchmap. For details, see here.

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