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Shimodaira, Hidetoshi

Graduate School of Informatics, Department of Systems Science Professor

Shimodaira, Hidetoshi
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    Last Updated :2022/05/14

    Basic Information

    Faculty

    • 工学部

    Concurrent Affiliation

    • Center for the Promotion of Interdisciplinary Education and Research (C-PiER), 人工知能研究ユニット, ユニット長

    Professional Memberships

    • 応用統計学会
    • 日本統計学会
    • 日本進化学会

    Academic Degree

    • 修士(工学)(東京大学)
    • 博士(工学)(東京大学)

    Research History

    • From Apr. 2017, To Present
      Kyoto University, Graduate School of Informatics, Professor
    • From Sep. 2016, To Mar. 2022
      RIKEN Center for Advanced Intelligence Project, Team Leader
    • From Apr. 2012, To Mar. 2017
      Osaka University, Graduate School of Engineering Science, Professor
    • From Apr. 2007, To Mar. 2012
      Tokyo Institute of Technology, Department of Mathematical and Computing Sciences, Associate Professor
    • From May 2005, To Mar. 2007
      Tokyo Institute of Technology, Department of Mathematical and Computing Sciences, Associate Professor
    • From Jun. 2002, To Apr. 2005
      Tokyo Institute of Technology, Department of Mathematical and Computing Sciences, Senior Lecturer
    • From Jul. 1996, To May 2002
      Institute of Statistical Mathematics, Department of Prediction and Control, Assistant Professor
    • From Jul. 1999, To Jan. 2001
      Stanford University, Department of Statistics, Visiting Scholar
    • From Apr. 1995, To Jun. 1996
      University of Tokyo, Faculty of Engineering, Research Fellow of the Japan Society for the Promotion of Science
    • From Oct. 1995, To Mar. 1996
      University of Washington, Department of Genetics, post-doc at Felsenstein laboratory
    • From Apr. 2022, To Present
      RIKEN Center for Advanced Intelligence Project, Visiting Scientist

    ID,URL

    Website(s) (URL(s))

    researchmap URL

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      Last Updated :2022/05/14

      Research

      Research Interests

      • Mathematical Statistics
      • Machine Learning
      • バイオインフォマティクス
      • 統計科学
      • Bioinformatics
      • Statistics

      Research Areas

      • Informatics, Statistical science

      Papers

      • A Hypergraph Approach for Estimating Growth Mechanisms of Complex Networks
        Masaaki Inoue; Thong Pham; Hidetoshi Shimodaira
        IEEE Access, 2022
      • Revisiting Additive Compositionality: AND, OR and NOT Operations with Word Embeddings.
        Masahiro Naito; Sho Yokoi; Geewook Kim; Hidetoshi Shimodaira
        CoRR, 2021
      • Non-parametric estimation of the preferential attachment function from one network snapshot
        Thong Pham; Paul Sheridan; Hidetoshi Shimodaira; Matjaz Perc
        Journal of Complex Networks, 18 Sep. 2021
      • Joint estimation of non-parametric transitivity and preferential attachment functions in scientific co-authorship networks
        Inoue, M.; Pham, T.; Shimodaira, H.
        Journal of Informetrics, Aug. 2020
      • Hyperlink regression via Bregman divergence
        Okuno, A.; Shimodaira, H.
        Neural Networks, Jun. 2020, Peer-reviewed
      • Stochastic Neighbor Embedding of Multimodal Relational Data for Image-Text Simultaneous Visualization.
        Morihiro Mizutani; Akifumi Okuno; Geewook Kim; Hidetoshi Shimodaira
        CoRR, 2020
      • Extrapolation Towards Imaginary 0-Nearest Neighbour and Its Improved Convergence Rate.
        Akifumi Okuno; Hidetoshi Shimodaira
        CoRR, 2020
      • Extrapolation Towards Imaginary 0-Nearest Neighbour and Its Improved Convergence Rate.
        Akifumi Okuno; Hidetoshi Shimodaira
        Advances in Neural Information Processing Systems 33: Annual Conference on Neural Information Processing Systems 2020(NeurIPS), 2020
      • More Powerful Selective Kernel Tests for Feature Selection.
        Jen Ning Lim; Makoto Yamada; Wittawat Jitkrittum; Yoshikazu Terada; Shigeyuki Matsui; Hidetoshi Shimodaira
        The 23rd International Conference on Artificial Intelligence and Statistics(AISTATS), 2020
      • Hyperlink regression via Bregman divergence.
        Akifumi Okuno; Hidetoshi Shimodaira
        Neural Networks, 2020
      • Spectral graph-based method of multimodal word embedding
        Kazuki Fukui; Takamasa Oshikiri; Hidetoshi Shimodaira
        Proceedings of TextGraphs@ACL 2017: The 11th Workshop on Graph-Based Methods for Natural Language Processing, 2020, Peer-reviewed
      • Robust graph embedding with noisy link weights
        Akifumi Okuno; Hidetoshi Shimodaira
        AISTATS 2019 - 22nd International Conference on Artificial Intelligence and Statistics, 2020, Peer-reviewed
      • Graph embedding with shifted inner product similarity and its improved approximation capability
        Akifumi Okuno; Geewook Kim; Hidetoshi Shimodaira
        AISTATS 2019 - 22nd International Conference on Artificial Intelligence and Statistics, 2020, Peer-reviewed
      • PAFit: An R package for the non-parametric estimation of preferential attachment and node fitness in temporal complex networks
        Pham, T.; Sheridan, P.; Shimodaira, H.
        Journal of Statistical Software, 2020, Peer-reviewed
      • An information criterion for auxiliary variable selection in incomplete data analysis
        Imori, S.; Shimodaira, H.
        Entropy, 01 Mar. 2019, Peer-reviewed
      • More Powerful Selective Kernel Tests for Feature Selection.
        Jen Ning Lim; Makoto Yamada; Wittawat Jitkrittum; Yoshikazu Terada; Shigeyuki Matsui; Hidetoshi Shimodaira
        CoRR, 2019, Peer-reviewed
      • Joint Estimation of the Non-parametric Transitivity and Preferential Attachment Functions in Scientific Co-authorship Networks.
        Masaaki Inoue; Thong Pham; Hidetoshi Shimodaira
        CoRR, 2019, Peer-reviewed
      • Representation Learning with Weighted Inner Product for Universal Approximation of General Similarities.
        Geewook Kim; Akifumi Okuno; Kazuki Fukui; Hidetoshi Shimodaira
        CoRR, 2019, Peer-reviewed
      • Robust Graph Embedding with Noisy Link Weights.
        Akifumi Okuno; Hidetoshi Shimodaira
        CoRR, 2019, Peer-reviewed
      • Segmentation-free compositional n-gram embedding
        Geewook Kim; Kazuki Fukui; Hidetoshi Shimodaira
        NAACL HLT 2019 - 2019 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies - Proceedings of the Conference, 2019, Peer-reviewed
      • Representation learning with weighted inner product for universal approximation of general similarities
        Geewook Kim; Akifumi Okuno; Kazuki Fukui; Hidetoshi Shimodaira
        IJCAI International Joint Conference on Artificial Intelligence, 2019, Peer-reviewed
      • An information criterion for model selection with missing data via complete-data divergence
        Shimodaira, H.; Maeda, H.
        Annals of the Institute of Statistical Mathematics, Apr. 2018, Peer-reviewed
      • Transitivity vs Preferential Attachment: Determining the Driving Force Behind the Evolution of Scientific Co-Authorship Networks
        Masaaki Inoue; Thong Pham; Hidetoshi Shimodaira
        Springer Proceedings in Complexity, 2018, Peer-reviewed
      • Graph Embedding with Shifted Inner Product Similarity and Its Improved Approximation Capability.
        Akifumi Okuno; Geewook Kim; Hidetoshi Shimodaira
        CoRR, 2018, Peer-reviewed
      • Segmentation-free compositional n-gram embedding.
        Geewook Kim; Kazuki Fukui; Hidetoshi Shimodaira
        CoRR, 2018, Peer-reviewed
      • On representation power of neural network-based graph embedding and beyond.
        Akifumi Okuno; Hidetoshi Shimodaira
        CoRR, 2018, Peer-reviewed
      • A Probabilistic framework for multi-view feature learning with many-to-many associations via neural networks
        Akifumi Okuno; Tetsuya Hada; Hidetoshi Shimodaira
        35th International Conference on Machine Learning, ICML 2018, 2018, Peer-reviewed
      • Word-like character n-gram embedding.
        Geewook Kim; Kazuki Fukui; Hidetoshi Shimodaira
        Proceedings of the 4th Workshop on Noisy User-generated Text, NUT@EMNLP 2018, Brussels, Belgium, November 1, 2018, 2018, Peer-reviewed
      • PAFit: An R Package for Modeling and Estimating Preferential Attachment and Node Fitness in Temporal Complex Networks.
        Thong Pham; Paul Sheridan; Hidetoshi Shimodaira
        CoRR, 2017, Peer-reviewed
      • Joint estimation of preferential attachment and node fitness in growing complex networks
        Pham, T.; Sheridan, P.; Shimodaira, H.
        Scientific Reports, 07 Sep. 2016, Peer-reviewed
      • Image and tag retrieval by leveraging image-group links with multi-domain graph embedding
        Kazuki Fukui; Akifumi Okuno; Hidetoshi Shimodaira
        Proceedings - International Conference on Image Processing, ICIP, 03 Aug. 2016, Peer-reviewed
      • Cross-validation of matching correlation analysis by resampling matching weights
        Shimodaira, H.
        Neural Networks, 01 Mar. 2016, Peer-reviewed
      • Cross-validation of matching correlation analysis by resampling matching weights
        Hidetoshi Shimodaira
        Neural Networks, Mar. 2016, Peer-reviewed
      • Cross-lingualword representations via spectral graph embeddings
        Takamasa Oshikiri; Kazuki Fukui; Hidetoshi Shimodaira
        54th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, ACL 2016 - Short Papers, 2016, Peer-reviewed
      • PAFit: A statistical method for measuring preferential attachment in temporal complex networks
        Pham, T.; Sheridan, P.; Shimodaira, H.
        PLoS ONE, 17 Sep. 2015, Peer-reviewed
      • ESTIMATING SCALE-FREE NETWORKS VIA THE EXPONENTIATION OF MINIMAX CONCAVE PENALTY
        Hirose Kei; Ogura Yukihiro; Shimodaira Hidetoshi
        JOURNAL JAPANESE SOCIETY OF COMPUTATIONAL STATISTICS, 2015, Peer-reviewed
      • Higher-order accuracy of multiscale-double bootstrap for testing regions
        Shimodaira, Hidetoshi
        Journal of Multivariate Analysis, Sep. 2014, Peer-reviewed
      • Erratum: Quantitative transcriptional control of ErbB receptor signaling undergoes graded to biphasic response for cell differentiation (Journal of Biological Chemistry (2014) 289:30 (20491))
        Nagashima, T.; Shimodaira, H.; Ide, K.; Nakakuki, T.; Tani, Y.; Takahashi, K.; Yumoto, N.; Hatakeyama, M.
        Journal of Biological Chemistry, 25 Jul. 2014, Peer-reviewed
      • Special issue on Model Selection and High Dimensional Data Reduction
        Ahmed, S. Ejaz; Claeskens, Gerda; Shimodaira, Hidetoshi; Van Aelst, Stefan
        Computational Statistics & Data Analysis, 2014, Peer-reviewed
      • Quantitative transcriptional control of ErbB receptor signaling undergoes graded to biphasic response for cell differentiation (vol 282, pg 4045, 2007)
        Nagashima, Takeshi; Shimodaira, Hidetoshi; Ide, Kaori; Nakakuki, Takashi; Tani, Yukitaka; Takahashi, Kaoru; Yumoto, Noriko; Hatakeyama, Mariko
        Journal of Biological Chemistry, 2014, Peer-reviewed
      • Measuring preferential attachment in growing networks with missing-timelines using Markov chain Monte Carlo
        Sheridan, Paul; Yagahara, Yuichi; Shimodaira, Hidetoshi
        Physica a-Statistical Mechanics and Its Applications, 15 Oct. 2012, Peer-reviewed
      • Multiscale Bagging and Its Applications
        Shimodaira, Hidetoshi; Kanamori, Takafumi; Aoki, Masayoshi; Mine, Kouta
        Ieice Transactions on Information and Systems, Oct. 2011, Peer-reviewed
      • Frequentist and Bayesian measures of confidence via multiscale bootstrap for testing three regions
        Shimodaira, H
        Annals of the Institute of Statistical Mathematics, Feb. 2010, Peer-reviewed
      • Assessing statistical reliability of LiNGAM via multiscale bootstrap
        Komatsu, Y.; Shimizu, S.; Shimodaira, H.
        Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), 2010, Peer-reviewed
      • A Scale-Free Structure Prior for Graphical Models with Applications in Functional Genomics
        Sheridan, P.; Kamimura, T.; Shimodaira, H.
        PLoS ONE, 2010, Peer-reviewed
      • On scale-free prior distributions and their applicability in large-scale network inference with Gaussian graphical models
        Sheridan, P.; Kamimura, T.; Shimodaira, H.
        Lecture Notes of the Institute for Computer Sciences, Social-Informatics and Telecommunications Engineering, 2009, Peer-reviewed
      • A preferential attachment model with Poisson growth for scale-free networks
        SHERIDAN, P; YAGAHARA, Y; SHIMODAIRA, H
        ANNALS OF THE INSTITUTE OF STATISTICAL MATHEMATICS, Dec. 2008, Peer-reviewed
      • Testing regions with nonsmooth boundaries via multiscale bootstrap
        SHIMODAIRA, H
        JOURNAL OF STATISTICAL PLANNING AND INFERENCE, 01 May 2008, Peer-reviewed
      • Quantitative transcriptional control of ErbB receptor signaling undergoes graded to biphasic response for cell differentiation
        NAGASHIMA, T; SHIMODAIRA, H; IDE, K; et al.
        JOURNAL OF BIOLOGICAL CHEMISTRY, 09 Jan. 2007, Peer-reviewed
      • Pvclust: an R package for assessing the uncertainty in hierarchical clustering
        SUZUKI, R; SHIMODAIRA, H
        BIOINFORMATICS, 15 Jun. 2006, Peer-reviewed
      • Parallelization of phylogenetic tree inference using grid technologies
        Yo Yamamoto; Hidemoto Nakada; Hidetoshi Shimodaira; Satoshi Matsuoka
        Lecture Notes in Bioinformatics (Subseries of Lecture Notes in Computer Science), 2005, Peer-reviewed
      • Approximately unbiased tests of regions using multistep-multiscale bootstrap resampling
        SHIMODAIRA, H
        ANNALS OF STATISTICS, Dec. 2004, Peer-reviewed
      • Mitochondrial genome variation in Eastern Asia and the peopling of Japan
        Tanaka, M.; Cabrera, V.M.; González, A.M.; Larruga, J.M.; Takeyasu, T.; Fuku, N.; Guo, L.-J.; Hirose, R.; Fujita, Y.; Kurata, M.; Shinoda, K.-I.; Umetsu, K.; Yamada, Y.; Oshida, Y.; Sato, Y.; Hattori, N.; Mizuno, Y.; Arai, Y.; Hirose, N.; Ohta, S.; Ogawa, O.; Tanaka, Y.; Kawamori, R.; Shamoto-Nagai, M.; Maruyama, W.; Shimokata, H.; Suzuki, R.; Shimodaira, H.
        Genome Research, Oct. 2004, Peer-reviewed
      • Active learning algorithm using the maximum weighted log-likelihood estimator
        Kanamori, T.; Shimodaira, H.
        Journal of Statistical Planning and Inference, 01 Sep. 2003, Peer-reviewed
      • On the isotonic range statistic for testing against an ordered alternative
        KURIKI, S; SHIMODAIRA, H; HAYTER, T
        JOURNAL OF STATISTICAL PLANNING AND INFERENCE, 01 Jul. 2002, Peer-reviewed
      • An approximately unbiased test of phylogenetic tree selection
        SHIMODAIRA, H
        SYSTEMATIC BIOLOGY, Jun. 2002, Peer-reviewed
      • CONSEL: For assessing the confidence of phylogenetic tree selection
        Shimodaira, H.; Hasegawa, M.
        Bioinformatics, 2002, Peer-reviewed
      • Multiple comparisons of log-likelihoods and combining nonnested models with applications to phylogenetic tree selection
        SHIMODAIRA, H
        COMMUNICATIONS IN STATISTICS-THEORY AND METHODS, 2001, Peer-reviewed
      • Evaluating hypotheses on the origin and evolution of the New Zealand alpine cicadas (maoricicada) using multiple-comparison tests of tree topology
        BUCKLEY, TR; SIMON, C; SHIMODAIRA, H; et al.
        MOLECULAR BIOLOGY AND EVOLUTION, 2001, Peer-reviewed
      • CONSEL: for assessing the confidence of phylogenetic tree selection
        SHIMODAIRA, H; HASEGAWA, M
        BIOINFORMATICS, 2001, Peer-reviewed
      • Improving predictive inference under covariate shift by weighting the log-likelihood function
        Shimodaira, H.
        Journal of Statistical Planning and Inference, 01 Oct. 2000, Peer-reviewed
      • Appropriate likelihood ratio tests and marginal distributions for evolutionary tree models with constraints on parameters
        Ota, R.; Waddell, P.J.; Hasegawa, M.; Shimodaira, H.; Kishino, H.
        Molecular Biology and Evolution, May 2000, Peer-reviewed
      • Consistency of SINE insertion topology and flanking sequence tree: Quantifying relationships among Cetartiodactyls
        Lum, J.K.; Nikaido, M.; Shimamura, M.; Shimodaira, H.; Shedlock, A.M.; Okada, N.; Hasegawa, M.
        Molecular Biology and Evolution, 2000, Peer-reviewed
      • Multiple comparisons of log-likelihoods with applications to phylogenetic inference
        Shimodaira, H.; Hasegawa, M.
        Molecular Biology and Evolution, Aug. 1999, Peer-reviewed
      • An application of multiple comparison techniques to model selection
        Shimodaira, H.
        Annals of the Institute of Statistical Mathematics, 1998, Peer-reviewed
      • Assessing the error probability of the model selection test
        Shimodaira, H.
        Annals of the Institute of Statistical Mathematics, 1997, Peer-reviewed

      Misc.

      • A Study on Regression and Loss Functions for Multiscale k-Nearest Neighbour
        CAO Ruixing; CAO Ruixing; 田中卓磨; 田中卓磨; 奥野彰文; 奥野彰文; 下平英寿; 下平英寿
        人工知能学会全国大会(Web), 2021
      • Extreme Multi-Label Classification of Images via Multiscale k-Nearest Neighbour
        田中卓磨; 奥野彰文; 奥野彰文; 下平英寿; 下平英寿
        人工知能学会全国大会(Web), 2021
      • マルチスケールk-近傍法における外挿モデルの検討
        操瑞行; 操瑞行; 田中卓磨; 田中卓磨; 奥野彰文; 奥野彰文; 下平英寿; 下平英寿
        統計関連学会連合大会講演報告集, 2021
      • 単語埋め込みの加法構成性の精緻化と論理演算
        内藤雅博; 内藤雅博; 横井祥; 横井祥; 下平英寿; 下平英寿
        統計関連学会連合大会講演報告集, 2021
      • 任意のノード特徴量による成長機構をもつハイパーグラフモデル
        井上雅章; 井上雅章; THONG Pham; 下平英寿; 下平英寿
        統計関連学会連合大会講演報告集, 2021
      • 複雑ネットワークの成長過程を観測できない時の優先的選択関数の推定方法
        THONG Pham; PAUL Sheridan; 下平英寿; 下平英寿
        統計関連学会連合大会講演報告集, 2021
      • 単語埋め込みによる論理演算
        内藤雅博; 内藤雅博; 横井祥; 横井祥; 下平英寿; 下平英寿
        言語処理学会年次大会発表論文集(Web), 2021
      • 単語埋め込みの確率的等方化
        横井祥; 横井祥; 下平英寿; 下平英寿
        言語処理学会年次大会発表論文集(Web), 2021
      • 単語埋め込みの二種類の加法構成性
        KIM Geewook; KIM Geewook; 横井祥; 横井祥; 下平英寿; 下平英寿
        言語処理学会年次大会発表論文集(Web), 2020
      • 統計的思考法のすすめ 選択的推測
        寺田吉壱; 寺田吉壱; 下平英寿; 下平英寿
        数理科学, 2020
      • Visualization for Multimodal Relational Data using t-Stochastic Graph and Neighbor Graph Joint Embedding
        水谷守裕; 奥野彰文; 福井一輝; 福井一輝; KIM Geewook; KIM Geewook; 下平英寿; 下平英寿
        人工知能学会全国大会(Web), 2020
      • マルチスケール・ブートストラップ法による選択的推測とその応用
        寺田吉壱; 寺田吉壱; 下平英寿; 下平英寿
        電子情報通信学会技術研究報告(Web), 2020
      • Selective inference for testing trees and edges in phylogenetics
        Shimodaira, H.; Terada, Y.
        Frontiers in Ecology and Evolution, 2019, Peer-reviewed
      • ニューラルネットワークを用いたグラフ埋め込みの表現能力とその拡張
        奥野彰文; KIM Geewook; KIM Geewook; 下平英寿; 下平英寿
        統計関連学会連合大会講演報告集, 2019
      • ハイパーグラフ成長モデルにおける優先的選択関数の推定
        井上雅章; 井上雅章; THONG Pham; 下平英寿; 下平英寿
        統計関連学会連合大会講演報告集, 2019
      • 擬ユークリッド空間への単語埋め込み
        KIM Geewook; KIM Geewook; 奥野彰文; 奥野彰文; 下平英寿; 下平英寿
        言語処理学会年次大会発表論文集(Web), 2019
      • 単語らしい文字n‐gramの埋め込みによる単語の分散表現
        KIM Geewook; KIM Geewook; 福井一輝; 福井一輝; 羽田哲也; 羽田哲也; 下平英寿; 下平英寿
        言語処理学会年次大会発表論文集(Web), 2018
      • マルチスケール・ブートストラップによるモデル選択後のselective inference
        寺田吉壱; 寺田吉壱; 下平英寿; 下平英寿
        統計関連学会連合大会講演報告集, 2018
      • 回帰モデルにおける補助変数を活用した推定精度の向上
        前田篤刀; 伊森晋平; 伊森晋平; 下平英寿; 下平英寿
        統計関連学会連合大会講演報告集, 2018
      • 複雑ネットワーク成長メカニズムにおける優先的選択性と推移性のノンパラメトリック同時推定
        井上雅章; 井上雅章; THONG Pham; 下平英寿; 下平英寿
        統計関連学会連合大会講演報告集, 2018
      • ニューラルネットワークを用いた異種データのグラフ埋め込み
        奥野彰文; 奥野彰文; 下平英寿; 下平英寿
        統計関連学会連合大会講演報告集, 2018
      • Selective inference for the problem of regions via multiscale bootstrap
        Yoshikazu Terada; Hidetoshi Shimodaira
        03 Nov. 2017
      • 単語分割を経由しない単語埋め込み
        押切孝将; 下平英寿
        言語処理学会年次大会発表論文集(Web), 2017
      • データベクトルのマッチングに関する情報統合の多変量解析とそのマルチモーダル分散表現への応用
        下平英寿; 下平英寿
        応用統計学会年会講演予稿集, 2017
      • 補助変数のスクリーニング法について
        伊森晋平; 伊森晋平; 寺田吉壱; 寺田吉壱; 下平英寿; 下平英寿
        統計関連学会連合大会講演報告集, 2017
      • クロスドメインマッチング相関分析による画像情報を反映した単語埋め込み
        福井一輝; 福井一輝; 押切孝将; 押切孝将; 下平英寿; 下平英寿
        統計関連学会連合大会講演報告集, 2017
      • 共変量シフトにおける補助変数を用いた予測と情報量規準
        井戸貴大; 伊森晋平; 伊森晋平; 下平英寿; 下平英寿
        統計関連学会連合大会講演報告集, 2017
      • マルチスケール・ブートストラップによる近似的に不偏なselective inference
        寺田吉壱; 下平英寿; 下平英寿
        統計関連学会連合大会講演報告集, 2017
      • 多ドメインマッチング相関分析のL₁正則化法 (情報論的学習理論と機械学習)
        小嶋 啓右; 廣瀬 慧; 下平 英寿
        電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報, 04 Jul. 2016
      • Sparse cross-domain matching correlation analysis via L1 regularization
        小嶋啓右; 廣瀬慧; 下平英寿
        電子情報通信学会技術研究報告, 2016
      • マッチング相関分析を用いた画像‐マルチタグ間の相互検索
        福井一輝; 奥野彰文; 下平英寿
        電子情報通信学会論文誌 D(Web), 2016
      • マッチング相関分析を用いた多言語単語埋め込み
        押切孝将; 福井一輝; 下平英寿
        統計関連学会連合大会講演報告集, 2016
      • データベクトルのマッチングに関する情報統合の多変量解析とその最尤推定
        下平英寿
        統計関連学会連合大会講演報告集, 2016
      • グラフ構造のブートストラップ法とモジュラリティに関する漸近評価
        永田晴久; 下平英寿
        統計関連学会連合大会講演報告集, 2016
      • 多ドメインマッチング相関分析の深層ニューラルネットによる非線形化
        羽田哲也; 下平英寿
        統計関連学会連合大会講演報告集, 2016
      • 多対多対応を利用したマッチング相関分析の一致性について
        奥野彰文; 下平英寿
        統計関連学会連合大会講演報告集, 2016
      • Nonparametric estimation of the preferential attachment function in complex networks: Evidence of deviations from log linearity
        Pham, T.; Sheridan, P.; Shimodaira, H.
        Springer Proceedings in Complexity, 2016, Peer-reviewed
      • An information criterion for model selection with missing data via complete-data divergence
        Hidetoshi Shimodaira; Haruyoshi Maeda
        10 Sep. 2015
      • Consistent Information Criterion for Normal Multivariate Linear Regression Model under High-dimensionality
        柳原宏和; 下平英寿
        統計関連学会連合大会講演報告集, 2015
      • 不完全観測における完全データの情報量規準
        前田晴義; 伊森晋平; 下平英寿
        統計関連学会連合大会講演報告集, 2015
      • 複雑ネットワークの成長機構とタイムラインのベイズ同時推定
        THONG Pham; SHERIDAN Paul; 下平英寿
        統計関連学会連合大会講演報告集, 2015
      • データベクトル間マッチングの多変量解析とそのクロスバリデーション
        下平英寿
        統計関連学会連合大会講演報告集, 2015
      • グラフ構造のブートストラップ法とクラスター係数についての漸近評価
        永田晴久; 下平英寿
        統計関連学会連合大会講演報告集, 2015
      • 多ドメインでのマッチング相関分析のロバスト化とその応用
        奥野彰文; 福井一輝; 下平英寿
        統計関連学会連合大会講演報告集, 2015
      • Cross-validation of matching correlation analysis by resampling matching weights.
        Hidetoshi Shimodaira
        CoRR, 2015
      • ランダムグラフにおけるグラフ構造のブートストラップの性質
        永田晴久; 下平英寿
        統計関連学会連合大会講演報告集, 2014
      • ネットワーク成長モデルにおける優先的選択関数と適応度の同時推定
        THONG Pham The; SHERIDAN Paul; 下平英寿
        統計関連学会連合大会講演報告集, 2014
      • Density Power Divergenceを用いたロバストな情報量規準の提案とその応用
        奥野彰文; 下平英寿
        統計関連学会連合大会講演報告集, 2014
      • ネットワーク成長モデルにおける辺を出す能力と辺を獲得する能力の統計的な同時推定
        PHAM Thong; SHERIDAN Paul; 下平英寿
        日本計算機統計学会シンポジウム論文集, 2014
      • A simple coding for cross-domain matching with dimension reduction via spectral graph embedding.
        Hidetoshi Shimodaira
        CoRR, 2014
      • ネットワーク成長モデルにおける辺を出す能力と辺を獲得する能力の統計的な同時推定(セッション1B 学生研究発表セッション)
        Pham Thong; Sheridan Paul; 下平 英寿
        日本計算機統計学会シンポジウム論文集, 2014
      • Technical details of the multistep-multiscale bootstrap resampling
        Hidetoshi Shimodaira
        22 Dec. 2013
      • Higher-order accuracy of multiscale-double bootstrap for testing regions
        Hidetoshi Shimodaira
        22 Dec. 2013
      • 不完全データにおける情報量規準の打ち切りデータへの応用
        前田晴義; 廣瀬慧; 下平英寿
        統計関連学会連合大会講演報告集, 2013
      • 複雑ネットワークの生成モデルにおける優先的選択関数のノンパラメトリック推定
        THONG Pham The; SHERIDAN Paul; 下平英寿
        統計関連学会連合大会講演報告集, 2013
      • 階層型クラスタリングにおけるブートストラップ法のGPGPU化とCPU/GPU負荷分散
        永田晴久; 下平英寿
        統計関連学会連合大会講演報告集, 2013
      • マルチスケール・ダブルブートストラップ法による領域の検定
        下平英寿
        統計関連学会連合大会講演報告集, 2013
      • ガウシアングラフィカルモデルのスパース推定における正則化項の検討
        小倉幸弘; 廣瀬慧; 下平英寿
        日本計算機統計学会シンポジウム論文集, 2013
      • ガウシアングラフィカルモデルのスパース推定における正則化項の検討(セッション7B 一般セッション)
        小倉 幸弘; 廣瀬 慧; 下平 英寿
        日本計算機統計学会シンポジウム論文集, 2013
      • 2-C-10 センサーネットワークモデルにおける重み付けによる数値精度向上について(連続最適化(2))
        金城 憲長; 山下 真; 福田 光浩; 下平 英寿
        日本オペレーションズ・リサーチ学会秋季研究発表会アブストラクト集, 12 Sep. 2012
      • Asymptotic Theories of Multiscale Bootstrap
        下平英寿
        日本統計学会誌, 2012
      • 個別化ページランクにもとづく無向グラフの可視化の試み
        下平英寿; 永田晴久
        統計関連学会連合大会講演報告集, 2012
      • GPGPUを用いた階層型クラスタリングの信頼度計算
        永田晴久; 下平英寿
        統計関連学会連合大会講演報告集, 2012
      • センサーネットワークモデルにおける重み付けによる数値精度向上について
        金城憲長; 山下真; 福田光浩; 下平英寿
        日本オペレーションズ・リサーチ学会秋季研究発表会アブストラクト集, 2012
      • モデル選択を検定してもいいのか?
        下平英寿
        統計関連学会連合大会講演報告集, 2011
      • グラフ構造のリサンプリングを行うブートストラップ法
        永田晴久; 下平英寿
        統計関連学会連合大会講演報告集, 2011
      • 不完全データの一部に興味がある場合の情報量規準
        原照雅; 下平英寿
        統計関連学会連合大会講演報告集, 2011
      • 系統樹推定におけるブートストラップ法
        下平英寿
        日本進化学会大会プログラム・講演要旨集(Web), 2010
      • マルチスケール・ブートストラップ法を用いたQuery by Baggingの改良
        三根宏太; 下平英寿; 金森敬史
        統計関連学会連合大会講演報告集, 2010
      • ブートストラップ確率の計算誤差を修正するためのマルチスケール・ブートストラップ法:LiNGAM因果構造推定の場合
        小松勇介; 下平英寿; 清水昌平
        統計関連学会連合大会講演報告集, 2010
      • 不完全データにおける情報量規準の状態空間モデルへの応用
        青井遥; 河原吉伸; 下平英寿
        統計関連学会連合大会講演報告集, 2010
      • マルチスケール・バギングによる判別分析の信頼性評価
        青木正良; 金森敬文; 下平英寿
        統計関連学会連合大会講演報告集, 2009
      • マルチスケール・ブートストラップを用いた信頼度計算:LiNGAMによる因果モデル探索の場合
        小松勇介; 清水昌平; 下平英寿
        統計関連学会連合大会講演報告集, 2009
      • 多数の片側検定に関するFalse Discovery Rateのマルチスケール計算
        下平英寿
        統計関連学会連合大会講演報告集, 2009
      • マルチスケール・ブートストラップ法による頻度論的およびベイズ的な信頼度計算とFDR (統計的推測へのベイズ的アプローチとそれに関連する話題--RIMS共同研究報告集)
        下平 英寿
        数理解析研究所講究録, Jan. 2009
      • 滑らかでない境界をもつ領域のためのマルチスケール・ブートストラップ法の理論と実装
        下平英寿
        統計数理, 2008
      • Rを用いたブートストラップ法の大規模並列計算
        下平英寿
        統計関連学会連合大会講演報告集, 2008
      • マルチスケール・ブートストラップ法による頻度論的およびベイズ的な信頼度計算
        下平英寿
        統計関連学会連合大会講演報告集, 2008
      • Theory and implementation of multiscale bootstrap for regions with nonsmooth boundaries
        下平 英寿
        Proceedings of the Institute of Statistical Mathematics, 2008
      • マルチスケール・ブートストラップ法による有界な深さをもつ領域の検定
        下平英寿
        統計関連学会連合大会講演報告集, 2007
      • 特異曲面でも近似的に不偏なマルチスケール・ブートストラップ法
        下平英寿
        統計関連学会連合大会講演報告集, 2006
      • インタラクティブなジョブスケジューリングシステム
        飯野彰子; 中田秀基; 下平英寿; 松岡聡
        情報処理学会シンポジウム論文集, 2005
      • An Interactive Job Scheduling System that Allows Job Steering by Users
        飯野彰子; 中田秀基; 中田秀基; 下平英寿; 松岡聡; 松岡聡
        情報処理学会研究報告, 2005
      • Multiscale Bootstrap Method and Its Applications
        Shimodaira Hidetoshi
        Proceedings of the Conference of Transdisciplinary Federation of Science and Technology, 2005
      • 第15回RAMPシンポジウムルポ
        中田 和秀; 下平 英寿; 武田 朗子; 小林 和博
        オペレーションズ・リサーチ : 経営の科学 = [O]perations research as a management science [r]esearch, 01 Apr. 2004
      • Parallelization of phylogenetic tree inference using Grid technology
        山本 洋; 中田 秀基; 下平 英寿; 松岡 聡
        情報処理学会研究報告ハイパフォーマンスコンピューティング(HPC), 03 Mar. 2004
      • Parallelization of phylogenetic tree inference using Grid technology.
        山本洋; 中田秀基; 下平英寿; 松岡聡
        情報処理学会研究報告, 2004
      • マイクロアレイデータに対するクラスタ分析のバラツキの評価―Multiscale bootstrap法のSASマクロの作成―
        田中紀子; 下平英寿
        SAS Forumユーザー会学術総会論文集, 2004
      • 遺伝子発現プロファイルに基づいた軟部肉腫の分子生物学的新分類の構築
        長山聡; 井元清哉; 片桐豊雅; 中山富貴; 下平英寿; JAN LAURENS D H M; 宮野悟; 戸口田淳也; 中村祐輔
        日本癌学会総会記事, 2004
      • マルチスケール・ブートストラップ法による近似的に不偏な検定
        下平英寿
        統計関連学会連合大会講演報告集, 2004
      • マルチスケール・ブートストラップ法のマイクロアレイ解析への応用
        鈴木了太; 上村健; 下平英寿
        統計関連学会連合大会講演報告集, 2004
      • データからの「発見」と新しいブートストラップ法 (特集 数理工学の地平--現代における新展開)
        下平 英寿
        数理科学, Dec. 2002
      • Assessing the Uncertainty of the Cluster Analysis Using the Bootstrap Resampling
        下平 英寿
        統計数理 = Proceedings of the Institute of Statistical Mathematics, Jun. 2002
      • 数理工学の地平 データからの「発見」と新しいブートストラップ法
        下平英寿
        数理科学, 2002
      • ブートストラップ法によるクラスタ分析のバラツキ評価 (特集 DNA配列の統計解析)
        下平 英寿
        統計数理, 2002
      • マルチスケール・ブートストラップ法による系統樹選択の不確実性の評価 (<一般セッション>コンピュータ集約型統計手法(1))
        下平 英寿
        日本計算機統計学会シンポジウム論文集, 2001
      • 統計数理はいま…(17)ゲノムの統計解析(5)モデル選択のバラツキを評価する
        下平 英寿
        エストレ-ラ, Nov. 2000
      • An Active Learning Algorithm Using an Information Criterion for the Maximum Weighted Log-likelihood Estimator
        金森 敬文; 下平 英寿
        統計数理 = Proceedings of the Institute of Statistical Mathematics, Jun. 2000
      • 重み付き最尤推定量の情報量規準を用いた能動学習アルゴリズムの提案
        金森 敬文; 下平 英寿
        統計数理, 2000
      • Diagnostics for Statistical Model Selection Using the Confidence Set and Predictive Density Map
        SHIMODAIRA Hidetoshi
        Journal of the Society of Instrument and Control Engineers, 10 Jul. 1999
      • Recent Developments in Model Selection Theory
        下平 英寿
        統計数理 = Proceedings of the Institute of Statistical Mathematics, Jun. 1999
      • Adaptive algorithm for active learning using an information criterion for the maximum weighted log-likelihood estimator.
        金森敬文; 下平英寿
        電子情報通信学会技術研究報告, 1999
      • Information Theory, Statistics, and Machine Learning. Diagnostics for Statistical Model Selection Using the Confidence Set and Predictive Density Map.
        下平英寿
        計測と制御, 1999
      • モデル選択理論の新展開 (特集 統計基礎理論)
        下平 英寿
        統計数理, 1999
      • Prediction reasoning by the weighted maximum likelihood method and the optimization.
        下平英寿
        日本統計学会講演報告集, 1998
      • Graphical and inquiring constitution method of a model reliance cluster considering the reliability of the model selection.
        下平英寿
        日本統計学会講演報告集, 1996
      • A Model Search Technique Based on Confidence Set and Map of Models
        下平 英寿
        統計数理 = Proceedings of the Institute of Statistical Mathematics, Dec. 1993
      • Information quantity standard (based on imperfect data) and model selection considering its variance.
        下平英寿
        日本統計学会講演報告集, 1993
      • モデルの信頼集合と地図によるモデル探索
        下平 英寿
        統計数理, 1993
      • A Statistical Model Selection Criterion for Indirect Observation Models.
        下平英寿
        電子情報通信学会技術研究報告, 1992

      Books and Other Publications

      • モデル選択 : 予測・検定・推定の交差点
        下平 英寿; 伊藤 秀一; 久保川 達也; 竹内 啓; 甘利 俊一
        岩波書店, 2018, Not refereed
      • Geometry of covariate shift with applications to active learning
        Contributor
        MIT Press, 2009, Not refereed
      • 書籍 21世紀の統計科学3
        Contributor, 第8章 ブートストラップ
        東京大学出版会, 2008, Not refereed
      • Dataset Shift in Machine Learning (Neural Information Processing series)
        Contributor, Chapter 6
        MIT Press, 2008, Not refereed
      • 赤池情報量規準AIC ―モデリング・予測・知識発見
        Contributor, 4章
        共立出版, 2007, Not refereed
      • 赤池情報量規準AIC : モデリング・予測・知識発見
        赤池 弘次; 甘利 俊一; 北川 源四郎; 樺島 祥介; 下平 英寿; 室田 一雄; 土谷 隆
        共立出版, 2007, Not refereed
      • Statistical Methods in Molecular Evolution
        Contributor, Chapter 17
        Springer, 2005, Not refereed
      • モデル選択 ─ 予測・検定・推定の交差点, 統計科学のフロンティア 3
        Contributor, 1章 情報量規準によるモデル選択とその信頼性評価
        岩波書店, 2004, Not refereed
      • モデル選択 : 予測・検定・推定の交差点
        下平 英寿; 伊藤 秀一; 久保川 達也; 竹内 啓; 甘利 俊一
        岩波書店, 2004, Not refereed
      • A new criterion for selecting models from partially observed data
        Contributor
        Lecture Notes in Statistics, Springer-Verlag, 1994, Not refereed

      External funds: Kakenhi

      • Research and development of nonlinear Selective Inference for high-dimensional and small number of samples data
        Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
        Basic Section 61030:Intelligent informatics-related
        Kyoto University
        山田 誠
        From 01 Apr. 2020, To 31 Mar. 2024, Granted
        選択的推論;カーネル法;統計的推論;機械学習;特徴選択
      • 多ドメイン関連性データのグラフ埋め込みによる表現学習
        Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
        Basic Section 60030:Statistical science-related
        Kyoto University
        下平 英寿
        From 01 Apr. 2020, To 31 Mar. 2023, Granted
        多変量解析;パターン認識;次元削減;分散表現;表現学習;グラフ埋め込み;自然言語処理;ニューラルネットワーク;加法構成性
      • Multivariate analysis of multi-domain data considering the association between data vectors
        Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
        Kyoto University;Osaka University
        Hidetoshi Shimodaira
        From 01 Apr. 2016, To 31 Mar. 2020, Project Closed
        多変量解析;パターン認識;グラフ埋め込み;次元削減;分散表現;ニューラルネットワーク;マルチモーダル;自然言語処理;漸近理論;画像検索
      • ネットワーク構造のスパースモデリングとリサンプリングによる統計的推測
        Grant-in-Aid for Scientific Research on Innovative Areas (Research in a proposed research area)
        Complex systems
        Kyoto University;Osaka University
        下平 英寿
        From 01 Apr. 2016, To 31 Mar. 2018, Project Closed
        複雑ネットワーク;スケールフリー;成長ネットワーク;優先的選択関数;ノンパラメトリック;ベイズ統計学;リサンプリング;仮説検定
      • ネットワーク構造のスパースモデリングの探求
        Grant-in-Aid for Scientific Research on Innovative Areas (Research in a proposed research area)
        Complex systems
        Osaka University
        下平 英寿
        From 01 Apr. 2014, To 31 Mar. 2016, Project Closed
        複雑ネットワーク;スケールフリー;成長ネットワーク;優先的選択関数;ベイズ統計学;ノンパラメトリック;スパース正則化;グラフィカルモデル
      • Computing confidence levels of many hypotheses for high-dimensional data
        Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
        Osaka University
        Hidetoshi Shimodaira
        From 01 Apr. 2012, To 31 Mar. 2016, Project Closed
        ブートストラップ;リサンプリング;スケーリング則;仮説検定;モデル選択;情報幾何;高次漸近理論;多変量解析;クロスバリデーション;因果推論;ダイバージェンス;統計的推測;GPGPU;ブートストラップ・リサンプリング;ベイズ統計;マルチスケール;分子系統学
      • Theory of Bayesian Multiscale Bootstrap and its Applications
        Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
        Tokyo Institute of Technology
        Hidetoshi SHIMODAIRA
        Project Closed
        リサンプリング;マルチスケール;スケーリング則;仮説検定;信頼度;機械学習;バイオインフォマティクス;モデル選択;ブートストラップ;アルゴリズム;統計数学;系統進化;統計的仮説検定;ランダムネス
      • 特異点を考慮した高精度リサンプリング法の開発とその応用
        Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
        Tokyo Institute of Technology
        下平 英寿
        Project Closed
        ブートストラップ;アルゴリズム;系統進化;マイクロアレイ;特異点;統計的仮説検;バイオインフォマティクス;スケール変換;統計的仮設検定;統計的仮説検定
      • 多重リサンプリングを用いたモデル信頼集合の構成法の開発とその応用
        Grant-in-Aid for Young Scientists (A)
        Tokyo Institute of Technology
        下平 英寿
        Project Closed
        統計的モデル選択;情報量規準;モデル信頼集合;多重比較法;多重リサンプリング;マルチスケールブートストラップ;統計的仮説検定;バイオインフォマティクス
      • リサンプリングによるモデル信頼集合の構成法とその応用
        Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)
        The Institute of Statistical Mathematics
        下平 英寿
        Project Closed
        モデル選択;赤池情報量基準AIC;モデル信頼集合;ブートストラップ;多重比較;バイオインフォマティクス;スケール変換;分子系統樹;赤池情報量規準;バイアス補正
      • Development of Knowledge Discovery Systems by using the Hierarchical Bayesian Time Series Models
        Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
        The Institute of Statistical Mathematics
        Tomoyuki HIGUCHI
        Project Closed
        階層ベイズ;自己組織化;一般状態空間モデル;粒子フィルタ;ハイパーパラメータ;カウントデータ;モンテカルロ;モデル統合;モデル結合;状態空間表現;自己組織型モデル;モンテカルロフィルタ;ベイズ推定;並列計算;PCクラスター;物理乱数, Hierarchical Bayesian model;Self-organizing;Generalized state space model;Particle filter;Hyperparameter;Count data;Monte Carlo method;Model averaging
      • Developing Softwares for Molecular Phylogenetics
        Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
        The Institute of Statistical Mathematics
        Masami HASEGAWA
        Project Closed
        分子系統樹;最尤法;推定の偏り;モデルのミススペシフィケーション;真獣類;分岐時間;適応的分子進化;分子系統樹推定法;多重比較;分子進化速度;階層モデル;共進化;集団サイズ;遺伝子構造予測;SINE法;SINE-flanking配列;分子時計;進化速度の変動;分岐時間推定, molecular phylogenetics;model misspecification;phylogenetic inference;tree selection;divergence time;molecular clock;adaptive evolution;eutherian mammal
      • 情報量規準の分散を考慮したモデル信頼集合の構成とその応用
        Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)
        The Institute of Statistical Mathematics
        下平 英寿
        Project Closed
        統計的モデル選択;赤池情報量基準;AIC;多重比較;モデル信頼集合;予測分布地図;モデル地図;分子系統樹
      • Time Series Analysis of Physical/Mental process in Human Brain
        Grant-in-Aid for Scientific Research (B).
        The Institute of Statistical Mathematics
        Makio ISHIGURO
        Project Closed
        ガンマ帯域オシレーション;異種感覚統合;てんかん脳波;弱電気魚の脳;じゃんけん行動;画像解析;時系列解析;実験パラダイム;脳波;脳磁気;側頭葉内側部;大脳辺縁系;大脳基底核;感覚統合;時系列モデル解析;非線形ダイナミックス;視覚情報処理;感覚;認知;時系列モデル;情報量基準, Gamma Band Oscillaltion;Multimodal Stimuli;Enllepsy EEG;Electric Fish Brain;Janken;Picture Analysis;Time Series Analysis;Experiment Paradigim
      list
        Last Updated :2022/05/14

        Education

        Teaching subject(s)

        • From Apr. 2017, To Mar. 2018
          Probability and Statistics
          Spring, 工学部
        • From Apr. 2017, To Mar. 2018
          Advanced Study in Systems Science 1
          Year-long, 情報学研究科
        • From Apr. 2017, To Mar. 2018
          Advanced Study in Systems Science 2
          Year-long, 情報学研究科
        • From Apr. 2017, To Mar. 2018
          Statistical Systems Theory
          Spring, 情報学研究科
        list
          Last Updated :2022/05/14

          Administration

          School management (title, position)

          • From 01 Apr. 2019, To 31 Mar. 2020
            図書館協議会 協議員
          • From 01 Apr. 2019, To 31 Mar. 2020
            図書館協議会認証システム監理特別委員会 委員長
          • From 01 Apr. 2020, To 31 Mar. 2022
            図書館協議会 協議員
          • From 01 Apr. 2020, To 31 Mar. 2021
            図書館協議会認証システム監理特別委員会 委員長
          • From 01 Apr. 2021, To 31 Mar. 2022
            情報学科長
          • From 01 Jan. 2021, To 31 Dec. 2021
            オープンキャンパス委員会 委員

          Faculty management (title, position)

          • From 01 Apr. 2017, To 31 Mar. 2018
            評価・広報委員会副委員長
          • From 01 Apr. 2018, To 31 Mar. 2019
            情報セキュリティ委員会委員
          • From 01 Apr. 2018, To 31 Mar. 2019
            専攻長
          • From 01 Apr. 2018, To 31 Mar. 2019
            制規委員会委員
          • From 01 Apr. 2019, To 31 Mar. 2020
            基盤整備委員会委員長
          • From 01 Apr. 2020, To 31 Mar. 2021
            基盤整備委員会副委員長
          • From 01 Apr. 2020, To 31 Mar. 2021
            図書WG委員長
          • From 01 Apr. 2021, To 31 Mar. 2022
            教務委員会委員

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