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J-GLOBAL ID：200901063694786600   Update date: Apr. 17, 2024

Suzuki Joe

スズキ ジョウ | Suzuki Joe
Affiliation and department：
Osaka University

About Osaka University


Research field  (5)： Statistical science ,  Mathematical informatics ,  Communication and network engineering ,  Algebra ,  Intelligent informatics
Research keywords  (2)： 情報セキュリティ ,  データマイニング
Research theme for competitive and other funds  (31)：
  • 2022 - 2026 Generalization of LiNGAM for confounding
  • 2018 - 2023 連続変量を含む相互情報量の推定と、グラフィカルモデルの構築への応用
  • 2012 - ベイジアンネットワークの構造学習で、離散と連続の属性が混在する場合
  • 2009 - ベイジアンネットワークの構造学習の一致性に関する研究
  • 2006 - モンテカルロ法における安全な疑似乱数の研究
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Papers (99)：
  • Bingyuan Zhang, Joe Suzuki. Extending Hilbert-Schmidt Independence Criterion for Testing Conditional Independence. Entropy. 2023. 25. 3. 425-425
  • Tianle Yang, Joe Suzuki. Dropout Drops Double Descent. CoRR. 2023. abs/2305.16179
  • Ryosuke Shimmura, Joe Suzuki. Converting ADMM to a proximal gradient for efficient sparse estimation. Japanese Journal of Statistics and Data Science. 2022. 5. 2. 725-745
  • Tianle Yang, Joe Suzuki. The Functional LiNGAM. PGM. 2022. 25-36
  • Jie Chen, Ryosuke Shimmura, Joe Suzuki. Efficient Proximal Gradient Algorithms for Joint Graphical Lasso. Entropy. 2021. 23. 12. 1623-1623
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MISC (5)：
  • Suzuki Joe. Efficient Bayesian Network Structure Learning for Maximizing the Posterior Probability (特集 「命題論理の充足可能性問題SATと応用技術」および一般). 人工知能基本問題研究会. 2016. 100. 74-79
  • 鈴木譲. ベイジアンネットワークにおける代数幾何. 人工知能学会誌. 2010. Vol. 25, No. 6
  • 鈴木譲. 田中和之「ベイジアンネットワークの統計的推論の数理」. 数理科学. 2010. No. 566
  • 鈴木 譲. ベイジアンネットワーク入門. 培風館. 2009
  • Joe Suzuki. Mathematics of Information and Coding. AMS. 2001
Patents (1)：
  • 代数曲線公開鍵暗号化法
Books (17)：
  • Kernel methods for machine learning with Math and Python : 100 exercises for building logic
    Springer 2022 ISBN:9789811904004
  • Kernel methods for machine learning with Math and R : 100 exercises for building logic
    Springer 2022 ISBN:9789811903977
  • 機械学習のためのカーネル100問with Python
    共立出版 2021 ISBN:9784320125131
  • 機械学習のためのカーネル100問with R
    共立出版 2021 ISBN:9784320125124
  • スパース推定100問with Python
    共立出版 2021 ISBN:9784320125094
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Lectures and oral presentations  (9)：
  • E-learning Design and Development for Data Science in Osaka University
    (2017)
  • Conditional Mutual Information Estimation and its application to Conditional Independence Detection
    (2017)
  • Structure Learning of Bayesian Networks with p Nodes from n Samples when n<<p
    (2016)
  • 確率的グラフィカルモデルにおける構造学習
    (2015)
  • The MDL principle for arbitrary data:either discrete or continuous or none of them
    (2013)
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Works (18)：
  • R言語 パッケージ BNSL
    鈴木譲 川原純 2017 -
  • ベイジアンネットワークの構造学習の一致性に関する研究
    2009 -
  • 代数曲線暗号に対するGHSアタックから安全性を確保する
    2006 -
  • モンテカルロ法における安全な疑似乱数の研究
    2005 -
  • 確率と論理に関するワークショップ的研究
    2004 -
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Professional career (1)：
  • (BLANK)
Work history (15)：
  • 2017/04 - 現在 大阪大学 大学院基礎工学研究科 教授
  • 2017/04/01 - 現在 Osaka University Graduate School of Engineering Science Department of Systems Innovation Professor
  • 2007/04/01 - 2017/03/31 Osaka University Graduate School of Science Department of Mathematics Associate Professor
  • 2007/04 - 2016/03 Associate Professor, Osaka University
  • 1998/04/01 - 2007/03/31 Osaka University Graduate School of Science Department of Mathematics Associate Professor
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Committee career (2)：
  • 2004 - 人工知能学会基本問題研究会 幹事
  • 1998 - 情報理論とその応用学会 理事
Awards (2)：
  • 2023/08 - 日本行動計量学会 杉山明子賞(出版賞)
  • 2019/08 - 日本行動計量学会 林知己夫賞(優秀賞)
Association Membership(s) (6)：
日本計算機統計学会 ,  日本数学会 ,  人工知能学会(Japan Society of Artificial Intelligence) ,  AAAI (American Association for Artificial Intelligence) ,  日本統計学会 ,  日本行動計量学会
※ Researcher’s information displayed in J-GLOBAL is based on the information registered in researchmap. For details, see here.

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