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J-GLOBAL ID:201701013367640591
Update date: Oct. 07, 2024
Takabe Satoshi
Takabe Satoshi
Affiliation and department:
Job title:
Associate Professor
Homepage URL (1):
https://isp.c.titech.ac.jp/
Research field (2):
Mathematical physics and basic theory
, Soft computing
Research theme for competitive and other funds (5):
- 2022 - 2026 Application of deep unfolding to stochastic information processing algorithms
- 2022 - 2025 深層展開に基づく信号処理アルゴリズム構築論の深化と展開
- 2019 - 2023 Mean-field theory for random geometric graph and its application to mathematical models
- 2017 - 2019 Statistical-mechanical approach for nonconvex compressed sensing and sparse modeling for correlated signals
- 2016 - 2019 Novel Development of Nonlinear Sparse Recovery
Papers (36):
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Ryo Hagiwara, Satoshi Takabe. Convergence Acceleration of Markov Chain Monte Carlo-Based Gradient Descent by Deep Unfolding. Journal of the Physical Society of Japan. 2024. 93. 6
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Satoshi Takabe, Takashi Abe. Hubbard-Stratonovich Detector for Simple Trainable MIMO Signal Detection. IEEE Wireless Communications Letters. 2024. 13. 3. 701-705
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Tadashi WADAYAMA, Satoshi TAKABE. Proximal Decoding for LDPC Codes. IEICE Transactions on Fundamentals of Electronics, Communications and Computer Sciences. 2023. E106.A. 3. 359-367
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Satoshi TAKABE, Tadashi WADAYAMA. Convergence Acceleration via Chebyshev Step: Plausible Interpretation of Deep-Unfolded Gradient Descent. IEICE Transactions on Fundamentals of Electronics, Communications and Computer Sciences. 2022. E105.A. 8. 1110-1120
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Tadashi Wadayama, Satoshi Takabe. Proximal Decoding for LDPC-coded Massive MIMO Channels. IEEE International Symposium on Information Theory - Proceedings. 2021. 2021-. 232-237
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MISC (26):
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萩原涼, 高邉賢史. Convergence Acceleration of MCMC-based Gradient Descent by Deep Unfolding. 日本物理学会講演概要集(CD-ROM). 2024. 79. 1
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高邉賢史. A Study on Trainable MIMO Detector with Low Computational Complexity. 電子情報通信学会大会講演論文集(CD-ROM). 2023. 2023
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河村祐弥, 高邉賢史. Convergence Acceleration of Particle-based Variational Inference by Deep Unfolding. 電子情報通信学会技術研究報告(Web). 2023. 123. 97(CAS2023 1-29)
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高邉賢史. MIMO Signal Detection by Trainable Simulated Bifurcation Machine. 日本物理学会講演概要集(CD-ROM). 2023. 78. 2
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阿部傑, 高邉賢史. Low-complexity Trainable M-QAM Signal Detector in Massive MIMO System. 情報理論とその応用シンポジウム予稿集(CD-ROM). 2023. 46th
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Lectures and oral presentations (45):
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深層展開型勾配法の収束加速現象の解析と応用
(第23回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2020) 2020)
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一般化ランダム幾何グラフにおける次数相関の解析
(日本物理学会秋季大会 2020)
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固定点反復の収束を加速するためのチェビシェフPSOR法
(電子情報通信学会情報理論研究会 2020)
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深層学習技術を利用した複素領域スパースCDMA検出に関する検討
(電子情報通信学会情報理論研究会 2020)
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Proximal Decoding for LDPC-Coded Massive MIMO Channels
(誤り訂正符号のワークショップ 2020)
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Work history (3):
- 2021/09 - 現在 Tokyo Institute of Technology School of Computing Associate professor
- 2017/04 - 2021/08 Nagoya Institute of Technology Graduate School of Engineering Nagare College Assistant Professor
- 2017/10/01 - 2020/11 理化学研究所 革新知能統合研究センター離散最適化ユニット 客員研究員
Committee career (1):
- 2020/06 - 現在 電子情報通信学会 信号処理研究会 研究専門委員
Awards (6):
- 2023/06 - Paper Award Proximal Decoding for LDPC Codes
- 2021/08 - 電子情報通信学会信号処理研究会 信号処理研究会賞
- 2019/03 - 電子情報通信学会信号処理研究会 信号処理研究会賞
- 2018/10 - IEEE Information Theory Society IEEE Information Theory Society Japan Chapter Young Researcher Best Paper Award
- 2017/11 - 電子情報通信学会情報理論とその応用サブソサイエティ 情報理論とその応用シンポジウム若手論文賞
- 2014/03 - 東京大学 広域科学専攻奨励賞
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Association Membership(s) (4):
日本オペレーションズ・リサーチ学会
, 電子情報通信学会
, IEEE
, 日本物理学会
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