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J-GLOBAL ID:201301002714669790   Update date: Nov. 25, 2024

TAKEDA Koujin

タケダ コウジン | TAKEDA Koujin
Affiliation and department:
Job title: Associate Professor
Homepage URL  (1): http://takeda.ise.ibaraki.ac.jp/takeda/index.html
Research field  (2): Mathematical physics and basic theory ,  Information theory
Research theme for competitive and other funds  (11):
  • 2023 - 2028 神経活動データ解析手法の数理基盤整備
  • 2020 - 2023 Development of fast and accurate functional cluster/hub cell detection method in brain network
  • 2020 - 2023 クラスタ/ハブダイナミズムの決定剛軟因子
  • 2018 - 2023 ベイズ推定の手法に基づく行列分解問題の研究
  • 2019 - 2022 活超高齢社会の実現に向けた携帯できる散歩促進ロボットの開発
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Papers (73):
  • Kazuaki Nagayama, Miku Ohashi, Hotaka Dangi, Koujin Takeda. Extraction and evaluation of cell nuclei images in label-free phase contrast microscopy enabled by machine learning using a data analysis platform Usiigaci. 2024. 90. 939. 24-00180
  • Yusuke Endo, Koujin Takeda. L1-Regularized ICA: A Novel Method for Analysis of Task-related fMRI Data. Neural Computation. 2024. 36. 11. 2540-2570
  • Yusuke Endo, Koujin Takeda. Performance evaluation of matrix factorization for fMRI data. Neural Computation. 2023. 36. 1. 128-150
  • Shun Kimura, Koujin Takeda. Generalization of generative model for neuronal ensemble inference method. PLoS ONE. 2023. 18. 6. e0287708-e0287708
  • Ryota Kawasumi, Koujin Takeda. Automatic Hyperparameter Tuning in Sparse Matrix Factorization. Neural Computation. 2023. 35. 6. 1086-1099
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MISC (1):
  • 竹田晃人. 情報理論に現れるランダム行列理論. 日本物理学会誌. 2014. 69. 8. 522-530
Patents (2):
  • 信号処理システム及び信号処理方法
  • 信号処理システム及び信号処理方法
Books (1):
  • スパースモデリング
    ジャムハウス 2020 ISBN:9784906768738
Lectures and oral presentations  (183):
  • Effectiveness of automatic hyperparameter tuning algorithm in sparse matrix factorization
    (DAIKIN International Symposium on Physics of Intelligence 2024)
  • 時系列信号同期性に基づいた生成モデルによるクラスタ及び事後分布推定
    (情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2024) 2024)
  • 線形関数近似器を用いたTD学習によるマルチエージェント強化学習における学習曲線予測
    (情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2024) 2024)
  • ベイズ行列分解モデルの平衡解の適用可能条件および分解行列アルゴリズムの収束解との比較
    (日本物理学会年次大会 2024)
  • 動的平均場理論を応用したマルチエージェント強化学習の学習曲線予測に関する考察
    (日本物理学会年次大会 2024)
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Education (2):
  • The University of Tokyo Graduate School, Division of Science Department of Physics
  • The University of Tokyo Faculty of Science Department of Physics
Professional career (1):
  • Doctor of Science (The University of Tokyo)
Committee career (3):
  • 2022/04 - 日本物理学会 Journal of the Physical Society of Japan 編集委員
  • 2021/12 - 電子情報通信学会 和英論文誌A編集委員
  • 2012/10 - 2013/09 日本物理学会 領域11運営委員
Association Membership(s) (1):
日本物理学会
※ Researcher’s information displayed in J-GLOBAL is based on the information registered in researchmap. For details, see here.

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