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J-GLOBAL ID:202101002013532369   Update date: Aug. 15, 2024

Matsuki Toshitaka

マツキ トシタカ | Matsuki Toshitaka
Affiliation and department:
Job title: Assistant professor
Research field  (3): Soft computing ,  Intelligent informatics ,  Intelligent informatics
Research keywords  (4): chaos based reinforcement learning ,  autonomous learning system ,  Neural Network ,  Reinforcement Learning
Research theme for competitive and other funds  (9):
  • 2022 - 2026 International Joint Research for the Construction of the Foundation of Critical Computational Systems as Non-Autonomous Dynamical Systems
  • 2022 - 2026 深層強化学習技術の導入によるカオスベース強化学習の性能向上
  • 2022 - 2024 Development of a new topological data analysis by integration with computational vison theory
  • 2021 - 2022 深層強化学習による時系列処理学習~リザバを使った新しい経験リプレイの提案~
  • 2020 - 2021 深層強化学習による適応的制御~並列RNの導入による多様な時間スケールへの適応~
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Papers (14):
  • Toshitaka Matsuki, Yusuke Sakemi, Kazuyuki Aihara. Chaos-based reinforcement learning with TD3. arvix. 2024. 1-25
  • Toshitaka Matsuki, Makoto Akamine, Masayoshi Hara, Masanori Takahashi. Determination of Parameters for Sliding Mode Control using TD3. IEEJ Transactions on Electronics, Information and Systems. 2024. 144. 5. 504-511
  • Masanori Takahashi, Masayoshi Hara, Toshitaka Matsuki. An Event-triggered Control System to Detect Network Disconnection. 2024. 60. 3. 176-181
  • Toshitaka Matsuki, Taisei Indou, Yuto Wada, Masayoshi Hara, Masanori Takahashi. Design of Auxiliary Signals to Improve Performance of Self-repairing PID Control. IEEJ Transactions on Electronics, Information and Systems. 2024. 144. 3. 140-147
  • Yusuke Sakemi, Sou Nobukawa, Toshitaka Matsuki, Takashi Morie, Kazuyuki Aihara. Learning reservoir dynamics with temporal self-modulation. Communications Physics. 2024. 7. 1
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MISC (5):
  • Toshitaka Matsuki. adaptive control with deep reinforcement learning -adaptation to various time scales by introducing parallel RNs -. 2021. 14. 75-76
  • Toshitaka Matsuki. non-linear control with deep reinforcement learning -Introducing input compression using auto encoder-. 2020. 2020. 13. 68-69
  • 松木 俊貴. 科学研究費助成事業(奨励研究) 深層強化学習で非線形な制御が学習できるか : 物理演算ゲームの学習を通じた検証. 技術部報告書. 2019. 12. 64-66
  • 松木 俊貴. 聴覚障害者福祉の向上を目指したDeep Learning手話認識システムの開発. 技術部報告書. 2017. 10. 62-64
  • 松木俊貴. 実験・実習技術研究会in西京 山口大学 技術報告「ものづくり実習の試行」. 大分大学工学部技術部報告書. 2016. 9
Lectures and oral presentations  (9):
  • イベントトリガLQI制御系における通信の異常検知
    (第10回計測自動制御学会制御部門マルチシンポジウム 2023)
  • 深層強化学習を用いたスライディングモード制御のパラメータ決定
    (電気学会 制御研究会「スマートシステムと制御技術シンポジウム 2023」 2023)
  • 自己修復PID制御の性能改善
    (電気学会 制御研究会「スマートシステムと制御技術シンポジウム 2023」 2023)
  • ボール・ビーム系のイベントトリガ PD 制御
    (第41回計測自動制御学会九州支部 学術講演会 2022)
  • センサ故障をもつボール・ビーム系の自己修復 PID 制御
    (2022 年電気学会電子・情報・システム部門大会 2022)
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Education (2):
  • 2017 - 2021 Oita University Graduate School of Engineering
  • 2007 - 2012 Kumamoto University Faculty of Engineering Department of Computer Science and Electrical Engineering
Work history (2):
  • 2023/04 - 現在 National Defense Academy of Japan Department of Computer Science Assistant professor
  • 2014/04 - 2023/03 Oita University Faculty of Science and Technology Technical Staff
Awards (3):
  • 2024/08 - 電気学会 電子・情報・システム部門 技術委員会奨励賞
  • 2021/09 - Japanese Neural Network Society Best paper award Adaptive balancing of exploration and exploitation around the edge of chaos in internal-chaos-based learning
  • 2019/03 - 総合技術研究会2019九州大学 優秀ポスター賞
Association Membership(s) (3):
電気学会 ,  電子情報通信学会 ,  Japanese Neural Network Society
※ Researcher’s information displayed in J-GLOBAL is based on the information registered in researchmap. For details, see here.

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