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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):
  • 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
  • Satoshi Takabe, Takashi Abe. Hubbard-Stratonovich Detector for Simple Trainable MIMO Signal Detection. IEEE Wireless Communications Letters. 2024. 13. 3. 701-705
  • 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
  • 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
  • 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):
  • 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
  • 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
  • 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)
  • 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
  • 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):
  • 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)
  • 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)
  • 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)
  • 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)
  • 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
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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
※ Researcher’s information displayed in J-GLOBAL is based on the information registered in researchmap. For details, see here.

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