ニュース

安本啓希（博士後期課程）と田中利幸教授の論文"Complexities of feature-based learning systems, with application to reservoir computing"が学術雑誌Neural Networksに採択されました!

機械学習の方法論のひとつとしてリザバー計算が注目を集めていますが，統計的学習理論の観点からのリザバー計算の性質については，現状ではよく理解されているとは言い難いです．この論文では，特徴抽出器と最終の推定器とからなるモデルを総称して「特徴ベース学習システム」と呼び，統計的学習理論の観点からその表現の自由度を議論しています．また，リザバー学習システムを，リザバーを特徴抽出器とする「特徴ベース学習システム」の一例とみなすことで，このような議論によって得られる一般的な結果をリザバー学習システムに適用して，その表現の自由度を議論しています．表現の自由度に関する尺度として，VC次元，擬似次元，ラデマッハ複雑度を取り上げて議論しています．

掲載誌のNeural Networks (IF=6.0, CIteScore=13.9, いずれも2023年) は，アジア太平洋神経回路学会，国際神経回路学会，日本神経回路学会が出版している学術雑誌で，ニューラルネットワーク分野の代表的な雑誌のひとつです．

田中利幸教授が株式会社データグリッドと共同研究を行なった論文"Negative-prompt Inversion: Fast Image Inversion for Editing with Text-guided Diffusion Models"と"Harmonizing Attention: Training-free Texture-aware Geometry Transfer"が国際会議WACV 2025に採択されました!

データグリッドの発表はこちらよりどうぞ.

山﨑遼也（博士後期課程）と田中利幸教授の論文"Convergence Analysis of Mean Shift"が学術雑誌 IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligenceに採択されました!

平均値シフト(MS)アルゴリズムは，データのカーネル密度推定(KDE)を行なってそのモードを求める反復アルゴリズムと解釈でき，データのクラスタリングなどを行う手法として，パターン認識などの応用分野で広く使われています．その一方で，アルゴリズムの収束性などの理論的な性質はよく理解されているとは言えませんでした．我々は以前発表した論文"Properties of Mean Shift"において，KDEにおいて用いるカーネル関数が解析的である場合にMSアルゴリズムが収束することを示しました．今回発表した論文では，カーネル関数がC^1級でかつ「劣解析的」であるという，以前の論文よりも緩い仮定のもとで，MSアルゴリズムが収束することを示しました．さらに，MSアルゴリズムの収束速度についての結果も与えています．Biweightカーネルは，KDEの文脈でいくつかの望ましい性質をもつためよく使われますが，我々の収束性および収束速度に関する結果はbiweightカーネルを使ったMSアルゴリズムに対して適用できるという点でも重要だと考えています．

掲載誌のIEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (IF=20.8, CiteScore=28.4，いずれも2023年)は，パターン認識や人工知能の分野で著名な学術雑誌のひとつです．

上村京也（博士後期課程）と小渕智之准教授と田中利幸教授の論文"Sparse Modeling for Spectrometer Based on Band Measurement"が学術雑誌IEEE Transactions on Signal Processingに採択されました!

分光分析では幅の狭いスリットを使って各スペクトル成分を逐次的に測定していくことで高解像度スペクトルを得るのが一般的ですが，スリット幅を狭めることは測定感度の低下に直結してしまいます．対して本研究では，スリットの幅をあえて広げて測定（帯観測）を行い，得られた低解像度測定信号に対して超解像技術として知られるスパースモデリングを適用することで，元の高解像度スペクトルを復元するという手法を提案しました． この論文では，提案手法の性能を確率伝搬法と密度発展法とに基づく理論解析及び数値シミュレーションによって評価しています．結果として，適当なスリット幅に設定することで提案手法は従来測定法に比べてより高精度，高感度を示すことが明らかとなりました． 本研究成果は測定装置の改変を必要としない分光分析の性能向上技術として学術的・産業的価値が認められ，京都大学から関連技術の特許出願を行なっています（特開2023-032197）．

掲載誌のIEEE Transactions on Signal Processing (IF=4.6, CiteScore=11.2，いずれも2023年)は，信号処理に関する幅広い研究領域をカバーする著名な学術雑誌です．

根本孝裕助教が大阪大学に転出されました．今後のご活躍を期待しております．

根本孝裕助教が着任しました.

上田仁彦助教が山口大学に転出されました．今後のご活躍を期待しております．

電子情報通信学会信号処理研究会において中井彩乃(D3)が信号処理若手奨励賞を受賞しました! (受賞タイトル “センサネットワークを用いた環境モニタリングのための局所近似に基づく分散ガウス過程回帰")

小渕智之准教授が着任しました．

電子情報通信学会無線通信システム研究会において中井彩乃(D2)が奨励賞を受賞しました! (発表タイトル "スパース拡散LMSアルゴリズムのメッセージ伝搬に基づく高速化手法")

第13回日本統計学会春季集会において山﨑遼也(M1)が学生優秀発表賞と統計検定センター長賞を受賞しました! (発表タイトル "カーネル密度推定に基づくモード推定量の漸近平均二乗誤差を最小化するカーネル関数")

電子情報通信学会無線通信システム研究会において中井彩乃(D1)が初年度発表者コンペティション最優秀発表賞を受賞しました! (発表タイトル "スパース拡散LMSアルゴリズムのメッセージ伝搬に基づく高速化手法")

平成30年度京都大学ELCAS体験発表会において, 「データサイエンスの数理」分野（下平研究室と合同で開講）に配属の高校生4名のポスター "多変量解析と言葉遊び" がプレゼンテーション賞を受賞しました. おめでとうございます!

田中佑典（博士後期課程）と田中利幸教授らの論文"Refining Coarse-­grained Spatial Data Using Auxiliary Spatial Data Sets with Various Granularities"が 国際会議 AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI-19)に採択されました! 研究内容は本会議にて口頭発表予定です.

上田仁彦助教が着任しました．

山本詩子特定助教がシステム情報論講座医用工学分野に異動されました．今後のご活躍を期待しております．

ウェブサイトを更新しました．

山本詩子特定助教が着任しました．

大関真之助教が東北大学に転出されました．今後のご活躍を期待しております．

大久保潤講師が埼玉大学へ転出されました．今後のご活躍を期待しております．

大関真之助教とJesper Lykke Jacobsen教授（ENS）らの論文 High-precision phase diagram of spin glasses from duality analysis with real-space renormalization and graph polynomials がIOP selectに選出されました！

田中利幸教授と林和則准教授（システム科学専攻） 永原正章講師（複雑系科学専攻）らの論文 A User's Guide to Compressed Sensing for Communications Systems が 電子情報通信学会通信ソサイエティ Best Tutorial Paper Award を受賞しました！