保護中: グラフィカルモデルの構造学習
ベイジアンネットワークやマルコフ確率場でグラフ構造をデータから学習する方法について(Max-Min Hill Climbming(MMHC)、Chow-Liuのアルゴリズム、スコア関数を最大化する方法、PC(Peter Spirtes and Clark Clymoir)アルゴリズム、GS(Grow-Shrink)アルゴリズム、SGS(Spietes Glymour and Scheines)アルゴリズム、スパース正則化、独立性条件)
グラフ理論
保護中: 格子状補助点配置に基づくガウス過程の計算方法
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)に活用される確率的生成モデルの応用であるガウス過程モデルにおける格子状補助点配置に基づくガウス過程法計算(クロネッカー法、テブリッツ法、局所的カーネル補間、KISS-GP法)
保護中: 機械翻訳の現在と将来- 自然言語のさまざまな機械学習アプローチ
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用される機械翻訳の現在と将来- 自然言語のさまざまな機械学習アプローチ(注意型ニューラルネットに基づく機械翻訳、符号化・逆符号化に基づく機械翻訳、リカレントニューラルネット、ニューラルネットとニューラルモデル、ニューラルネットに基づく翻訳、tree-to-strong翻訳、事前並べ替え、構文木・構文解析、単語の対応づけ、フレーズベース翻訳)
保護中: 離散状態のグラフィカルモデルのMAP推定の為の線形和による方法とメッセージ伝搬アルゴリズム
確率的生成モデルでの離散状態のグラフィカルモデルでの線形計画法を用いたMAP推定(max-sum diffusion(MSD)アルゴリズム、Generalized MPLP、MPLPアルゴリズム、緩和問題の双対的解法、双対分解、メッセージ伝搬による解法、分離アルゴリズム、サイクル不等式、MAP推定問題の線形計画問題としての定式化)
保護中: ガウス過程の計算法(2)変分ベイズ法と確率的勾配法
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用される確率的生成モデルの応用であるガウス過程モデルの変分ベイズ法と確率的勾配法を用いた計算(カルバックライブラー情報量、イエンセンの不等式、エビデンス下界関数、ミニバッチ法、エビデンス下界、変分事後分布、エビデンス変分下界)
保護中: グラフィカルモデルのMAP割り当ての計算の為の最大伝搬法
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用される確率的生成モデルで最大伝搬法で確率値の最大化状態(MAP割り当て)を推定する(TRW最大伝搬法、STA条件、サイクルののある因子グラフ上の最大伝搬法、木のグラフ上での最大伝搬法、メッセージ伝搬によるMAP推定)
保護中: ノンパラメトリックベイズの理論の為の測度論の基礎
ノンパラメトリックベイズの理論の為の測度論の基礎(ランダム測度の独立性、ラプラス汎関数における単調収束定理、確率1で成り立つ命題、確率分布のラプラス変換、確率分布による期待値計算、確率分布、単調収束定理、単関数による近似定理、単関数、ボレル集合族を用いた可測関数、ボレル集合、σ-有限測度、σ-加法族、ルーベグ測度、ルーベク積分)
保護中: ガウス過程の計算法(1)補助変数法による計算
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用される確率的生成モデルの応用であるガウス過程モデルの部分データ法と補助変数法による近似計算
確率と論理を融合したモデリング(2) PLL(確率論理的学習)
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用される確率と論理の融合モデリング(PLL(確率論理的学習)、ILP、PRISM)
保護中: レプリカ交換モンテカルロ法とマルチカノニカル法
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用されるマルコフ連鎖モンテカルロ法での局所解に陥らないためのアルゴリズムであるレプリカ交換モンテカルロ法とマルチカノニカル法について