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下平 英寿

シモダイラ ヒデトシ

情報学研究科 情報学専攻システム構成論講座 教授

下平 英寿
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    Last Updated :2025/01/21

    基本情報

    学部兼担

    • 工学部

    学内兼務

    • 学際融合教育研究推進センター, 人工知能研究ユニット, ユニット長

    所属学協会

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

    学位

    • 修士(工学)(東京大学)
    • 博士(工学)(東京大学)

    経歴

    • 自 2017年04月, 至 現在
      京都大学, 情報学研究科, 教授
    • 自 2016年09月, 至 2022年03月
      理化学研究所 革新知能統合研究センター, チームリーダー
    • 自 2012年04月, 至 2017年03月
      大阪大学, 基礎工学研究科, 教授
    • 自 2007年04月, 至 2012年03月
      東京工業大学, 情報理工学研究科, 准教授
    • 自 2005年05月, 至 2007年03月
      東京工業大学, 情報理工学研究科, 助教授
    • 自 2002年06月, 至 2005年04月
      東京工業大学, 情報理工学研究科, 講師
    • 自 1996年07月, 至 2002年05月
      統計数理研究所, 予測制御研究系, 助手
    • 自 1999年07月, 至 2001年01月
      スタンフォード大学, 統計学科, 客員研究員
    • 自 1995年04月, 至 1996年06月
      東京大学, 工学系研究科, 日本学術振興会特別研究員
    • 自 1995年10月, 至 1996年03月
      ワシントン大学, 遺伝学科, 客員研究員
    • 自 2022年04月, 至 現在
      理化学研究所 革新知能統合研究センター, 客員研究員

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    関連Webサイト

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      Last Updated :2025/01/21

      研究

      研究キーワード

      • 数理統計学
      • 機械学習
      • バイオインフォマティクス
      • 統計科学
      • Bioinformatics
      • Statistics

      研究分野

      • 情報通信, 統計科学

      論文

      • Discovering Universal Geometry in Embeddings with ICA
        Hiroaki Yamagiwa; Momose Oyama; Hidetoshi Shimodaira
        EMNLP 2023 - 2023 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, Proceedings, 2023年05月22日
      • 3D Rotation and Translation for Hyperbolic Knowledge Graph Embedding
        Yihua Zhu; Hidetoshi Shimodaira
        EACL 2024 - 18th Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics, Proceedings of the Conference, 2023年05月22日
      • Norm of Word Embedding Encodes Information Gain
        Momose Oyama; Sho Yokoi; Hidetoshi Shimodaira
        EMNLP 2023 - 2023 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, Proceedings, 2022年12月19日
      • Selective inference after feature selection via multiscale bootstrap
        Yoshikazu Terada; Hidetoshi Shimodaira
        2019年05月25日
      • Computing p-values of LiNGAM outputs via Multiscale Bootstrap
        Yusuke Komatsu; Shohei Shimizu; Hidetoshi Shimodaira
        2009年09月16日
      • Improving word mover's distance by leveraging self-attention matrix.
        Hiroaki Yamagiwa; Sho Yokoi; Hidetoshi Shimodaira
        CoRR, 2022年
      • Selective inference after feature selection via multiscale bootstrap
        Terada, Y.; Shimodaira, H.
        Annals of the Institute of Statistical Mathematics, 2023年
      • Improving Nonparametric Classification via Local Radial Regression with an Application to Stock Prediction.
        Ruixing Cao; Akifumi Okuno; Kei Nakagawa; Hidetoshi Shimodaira
        CoRR, 2021年
      • A Hypergraph Approach for Estimating Growth Mechanisms of Complex Networks
        Inoue, M.; Pham, T.; Shimodaira, H.
        IEEE Access, 2022年
      • Revisiting Additive Compositionality: AND, OR and NOT Operations with Word Embeddings.
        Masahiro Naito; Sho Yokoi; Geewook Kim; Hidetoshi Shimodaira
        CoRR, 2021年
      • Non-parametric estimation of the preferential attachment function from one network snapshot
        Pham, T.; Sheridan, P.; Shimodaira, H.
        Journal of Complex Networks, 2021年09月18日
      • Joint estimation of non-parametric transitivity and preferential attachment functions in scientific co-authorship networks
        Inoue, M.; Pham, T.; Shimodaira, H.
        Journal of Informetrics, 2020年08月
      • Hyperlink regression via Bregman divergence
        Okuno, A.; Shimodaira, H.
        Neural Networks, 2020年06月, 査読有り
      • Stochastic Neighbor Embedding of Multimodal Relational Data for Image-Text Simultaneous Visualization.
        Morihiro Mizutani; Akifumi Okuno; Geewook Kim; Hidetoshi Shimodaira
        CoRR, 2020年
      • Extrapolation Towards Imaginary 0-Nearest Neighbour and Its Improved Convergence Rate.
        Akifumi Okuno; Hidetoshi Shimodaira
        CoRR, 2020年
      • 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年
      • 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年
      • Hyperlink regression via Bregman divergence.
        Akifumi Okuno; Hidetoshi Shimodaira
        Neural Networks, 2020年
      • 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年, 査読有り
      • Robust graph embedding with noisy link weights
        Akifumi Okuno; Hidetoshi Shimodaira
        AISTATS 2019 - 22nd International Conference on Artificial Intelligence and Statistics, 2020年, 査読有り
      • 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年, 査読有り
      • 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年, 査読有り
      • An information criterion for auxiliary variable selection in incomplete data analysis
        Imori, S.; Shimodaira, H.
        Entropy, 2019年03月01日, 査読有り
      • More Powerful Selective Kernel Tests for Feature Selection.
        Jen Ning Lim; Makoto Yamada; Wittawat Jitkrittum; Yoshikazu Terada; Shigeyuki Matsui; Hidetoshi Shimodaira
        CoRR, 2019年, 査読有り
      • Joint Estimation of the Non-parametric Transitivity and Preferential Attachment Functions in Scientific Co-authorship Networks.
        Masaaki Inoue; Thong Pham; Hidetoshi Shimodaira
        CoRR, 2019年, 査読有り
      • Representation Learning with Weighted Inner Product for Universal Approximation of General Similarities.
        Geewook Kim; Akifumi Okuno; Kazuki Fukui; Hidetoshi Shimodaira
        CoRR, 2019年, 査読有り
      • Robust Graph Embedding with Noisy Link Weights.
        Akifumi Okuno; Hidetoshi Shimodaira
        CoRR, 2019年, 査読有り
      • 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年, 査読有り
      • 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年, 査読有り
      • An information criterion for model selection with missing data via complete-data divergence
        Shimodaira, H.; Maeda, H.
        Annals of the Institute of Statistical Mathematics, 2018年04月, 査読有り
      • 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年, 査読有り
      • Graph Embedding with Shifted Inner Product Similarity and Its Improved Approximation Capability.
        Akifumi Okuno; Geewook Kim; Hidetoshi Shimodaira
        CoRR, 2018年, 査読有り
      • Segmentation-free compositional n-gram embedding.
        Geewook Kim; Kazuki Fukui; Hidetoshi Shimodaira
        CoRR, 2018年, 査読有り
      • On representation power of neural network-based graph embedding and beyond.
        Akifumi Okuno; Hidetoshi Shimodaira
        CoRR, 2018年, 査読有り
      • 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年, 査読有り
      • 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年, 査読有り
      • 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年, 査読有り
      • Joint estimation of preferential attachment and node fitness in growing complex networks
        Pham, T.; Sheridan, P.; Shimodaira, H.
        Scientific Reports, 2016年09月07日, 査読有り
      • 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, 2016年08月03日, 査読有り
      • Cross-validation of matching correlation analysis by resampling matching weights
        Shimodaira, H.
        Neural Networks, 2016年03月01日, 査読有り
      • Cross-validation of matching correlation analysis by resampling matching weights
        Hidetoshi Shimodaira
        Neural Networks, 2016年03月, 査読有り
      • 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年, 査読有り
      • PAFit: A statistical method for measuring preferential attachment in temporal complex networks
        Pham, T.; Sheridan, P.; Shimodaira, H.
        PLoS ONE, 2015年09月17日, 査読有り
      • ESTIMATING SCALE-FREE NETWORKS VIA THE EXPONENTIATION OF MINIMAX CONCAVE PENALTY
        Hirose Kei; Ogura Yukihiro; Shimodaira Hidetoshi
        JOURNAL JAPANESE SOCIETY OF COMPUTATIONAL STATISTICS, 2015年, 査読有り
      • Higher-order accuracy of multiscale-double bootstrap for testing regions
        Shimodaira, H.
        Journal of Multivariate Analysis, 2014年09月, 査読有り
      • 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, 2014年07月25日, 査読有り
      • Special issue on model selection and high dimensional data reduction
        Ahmed, S.E.; Claeskens, G.; Shimodaira, H.; Van Aelst, S.
        Computational Statistics and Data Analysis, 2014年, 査読有り
      • 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年, 査読有り
      • Measuring preferential attachment in growing networks with missing-timelines using Markov chain Monte Carlo
        Sheridan, P.; Yagahara, Y.; Shimodaira, H.
        Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 2012年10月15日, 査読有り
      • Multiscale bagging and its applications
        Shimodaira, H.; Kanamori, T.; Aoki, M.; Mine, K.
        IEICE Transactions on Information and Systems, 2011年10月, 査読有り
      • Frequentist and bayesian measures of confidence via multiscale bootstrap for testing three regions
        Shimodaira, H.
        Annals of the Institute of Statistical Mathematics, 2010年02月, 査読有り
      • 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年, 査読有り
      • A Scale-Free Structure Prior for Graphical Models with Applications in Functional Genomics
        Sheridan, P.; Kamimura, T.; Shimodaira, H.
        PLoS ONE, 2010年, 査読有り
      • 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年, 査読有り
      • A preferential attachment model with Poisson growth for scale-free networks
        Sheridan, P.; Yagahara, Y.; Shimodaira, H.
        Annals of the Institute of Statistical Mathematics, 2008年12月, 査読有り
      • Testing regions with nonsmooth boundaries via multiscale bootstrap
        Shimodaira, H.
        Journal of Statistical Planning and Inference, 2008年05月01日, 査読有り
      • Quantitative transcriptional control of ErbB receptor signaling undergoes graded to biphasic response for cell differentiation
        Nagashima, T.; Shimodaira, H.; Ide, K.; Nakakuki, T.; Tani, Y.; Takahashi, K.; Yumoto, N.; Hatakeyama, M.
        Journal of Biological Chemistry, 2007年01月09日, 査読有り
      • Pvclust: An R package for assessing the uncertainty in hierarchical clustering
        Suzuki, R.; Shimodaira, H.
        Bioinformatics, 2006年06月15日, 査読有り
      • 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年, 査読有り
      • Approximately unbiased tests of regions using multistep-multiscale bootstrap resampling
        Shimodaira, H.
        Annals of Statistics, 2004年12月, 査読有り
      • Mitochondrial genome variation in Eastern Asia and the peopling of Japan
        Tanaka, M.; Cabrera, V.M.; Gonz{\'a}lez, 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, 2004年10月, 査読有り
      • Active learning algorithm using the maximum weighted log-likelihood estimator
        Kanamori, T.; Shimodaira, H.
        Journal of Statistical Planning and Inference, 2003年09月01日, 査読有り
      • On the isotonic range statistic for testing against an ordered alternative
        Kuriki, S.; Shimodaira, H.; Hayter, T.
        Journal of Statistical Planning and Inference, 2002年07月01日, 査読有り
      • An approximately unbiased test of phylogenetic tree selection
        Shimodaira, H.
        Systematic Biology, 2002年06月, 査読有り
      • CONSEL: For assessing the confidence of phylogenetic tree selection
        Shimodaira, H.; Hasegawa, M.
        Bioinformatics, 2002年, 査読有り
      • Multiple comparisons of log-likelihoods and combining nonnested models with applications to phylogenetic tree selection
        Shimodaira, H.
        Communications in Statistics - Theory and Methods, 2001年, 査読有り
      • Evaluating hypotheses on the origin and evolution of the New Zealand alpine cicadas (Maoricicada) using multiple-comparison tests of tree topology
        Buckley, T.R.; Simon, C.; Shimodaira, H.; Chambers, G.K.
        Molecular Biology and Evolution, 2001年, 査読有り
      • CONSEL: for assessing the confidence of phylogenetic tree selection
        SHIMODAIRA, H; HASEGAWA, M
        BIOINFORMATICS, 2001年, 査読有り
      • Improving predictive inference under covariate shift by weighting the log-likelihood function
        Shimodaira, H.
        Journal of Statistical Planning and Inference, 2000年10月01日, 査読有り
      • 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, 2000年05月, 査読有り
      • 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年, 査読有り
      • Multiple comparisons of log-likelihoods with applications to phylogenetic inference
        Shimodaira, H.; Hasegawa, M.
        Molecular Biology and Evolution, 1999年08月, 査読有り
      • An application of multiple comparison techniques to model selection
        Shimodaira, H.
        Annals of the Institute of Statistical Mathematics, 1998年, 査読有り
      • Assessing the error probability of the model selection test
        Shimodaira, H.
        Annals of the Institute of Statistical Mathematics, 1997年, 査読有り

      MISC

      • 大規模言語モデルにおける幻覚緩和のための単語確率の外挿
        何いん臻; 高瀬侑亮; 石橋陽一; 下平英寿; 下平英寿
        言語処理学会年次大会発表論文集(Web), 2024年
      • 依存関係の大きさは意味の関連性を表す
        大山百々勢; 大山百々勢; 山際宏明; 下平英寿; 下平英寿
        言語処理学会年次大会発表論文集(Web), 2024年
      • 隠れ層の幅が異なるモデル間のMode Connectivityの解析
        高瀬侑亮; 下平英寿; 下平英寿
        電子情報通信学会技術研究報告(Web), 2023年
      • 生物学的パスウェイを用いたBioConceptVecにおけるアナロジータスク
        山際宏明; 橋本竜馬; 荒金究; 村上賢; 大山百々勢; 下平英寿; 下平英寿; 岡田眞里子
        電子情報通信学会技術研究報告(Web), 2023年
      • ランジュバンモンテカルロ法を用いた単語埋め込みのベイズ推論
        橋本竜馬; 下平英寿; 下平英寿
        統計関連学会連合大会講演報告集, 2023年
      • 局所動径回帰を用いた最適なノンパラメトリック分類と株価予測への応用
        奥野彰文; 奥野彰文; 操瑞行; 操瑞行; 中川慧; 下平英寿; 下平英寿
        統計関連学会連合大会講演報告集, 2023年
      • マルチスケールブートストラップ法による系統推定の信頼性評価
        下平英寿
        日本進化学会大会プログラム・講演要旨集(Web), 2003年
      • Self-Attention行列を用いた最適輸送距離に基づく言い換え識別
        山際宏明; 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 (統計関連学会連合大会報告集), 2022年09月
      • 単語分散表現のノルムと意味の強さの情報理論的解釈
        大山百々勢; 大; 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 (統計関連学会連合大会報告集), 2022年09月
      • 単語ベクトルの長さは意味の強さを表す
        大山百々勢; 大山百々勢; 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), 2022年03月
      • マルチスケールk-近傍法における回帰関数および損失関数の検討
        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年
      • マルチスケールk-近傍法による画像のExtreme Multi-Label分類
        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年
      • 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年
      • 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年
      • 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年
      • 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年
      • 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年
      • 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年
      • 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年
      • 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年
      • グラフと近傍グラフの確率的同時埋め込みを用いたマルチモーダル関連性データの可視化
        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年
      • 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年
      • Selective inference for testing trees and edges in phylogenetics
        Shimodaira, H.; Terada, Y.
        Frontiers in Ecology and Evolution, 2019年, 査読有り
      • 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年
      • 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年
      • 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年
      • 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年
      • 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年
      • 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年
      • 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年
      • 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年
      • Selective inference for the problem of regions via multiscale bootstrap
        Yoshikazu Terada; Hidetoshi Shimodaira
        2017年11月03日
      • 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年
      • 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年
      • 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年
      • 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年
      • 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年
      • 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年
      • 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, 2016年07月04日
      • 多ドメインマッチング相関分析のL1正則化法
        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年
      • 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年
      • 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年
      • 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年
      • 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年
      • 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年
      • 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年
      • 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年, 査読有り
      • An information criterion for model selection with missing data via complete-data divergence
        Hidetoshi Shimodaira; Haruyoshi Maeda
        2015年09月10日
      • 高次の正規性多変量線形回帰モデルの一致情報量基準
        柳原宏和; 下平英寿
        統計関連学会連合大会講演報告集, 2015年
      • 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年
      • 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年
      • 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年
      • 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年
      • 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年
      • Cross-validation of matching correlation analysis by resampling matching weights.
        Hidetoshi Shimodaira
        CoRR, 2015年
      • 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年
      • 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年
      • 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年
      • 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年
      • A simple coding for cross-domain matching with dimension reduction via spectral graph embedding.
        Hidetoshi Shimodaira
        CoRR, 2014年
      • 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年
      • Technical details of the multistep-multiscale bootstrap resampling
        Hidetoshi Shimodaira
        2013年12月22日
      • Higher-order accuracy of multiscale-double bootstrap for testing regions
        Hidetoshi Shimodaira
        2013年12月22日
      • 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年
      • 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年
      • 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年
      • 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年
      • 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年
      • 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年
      • 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, 2012年09月12日
      • マルチスケール・ブートストラップの漸近理論
        下平英寿
        日本統計学会誌, 2012年
      • 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年
      • 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年
      • 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年
      • 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年
      • 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年
      • 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年
      • 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年
      • 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年
      • 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年
      • 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年
      • 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年
      • 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年
      • 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年
      • 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, 2009年01月
      • 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年
      • 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年
      • 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年
      • 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 (特集 分子進化と統計科学)
        下平 英寿
        統計数理, 2008年
      • 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年
      • 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年
      • 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; 中田秀基; 下平英寿; 松岡聡; 松岡聡
        情報処理学会シンポジウム論文集, 2005年
      • ユーザのステアリングを許す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; 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年
      • マルチスケールブートストラップ法とその応用
        下平 英寿
        横幹連合コンファレンス予稿集, 2005年
      • 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, 2004年04月01日
      • グリッド技術を用いた進化系統樹推定の並列化
        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), 2004年03月03日
      • グリッド技術を用いた進化系統樹推定の並列化
        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年
      • 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年
      • 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年
      • 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年
      • 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年
      • 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, 2002年12月
      • 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
        下平 英寿
        統計数理 = Proceedings of the Institute of Statistical Mathematics, 2002年06月
      • 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年
      • 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年
      • 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年
      • 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, 2000年11月
      • 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 = Proceedings of the Institute of Statistical Mathematics, 2000年06月
      • 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年
      • 信頼集合と予測分布地図による統計的モデル選択の診断法
        下平 英寿
        計測と制御 = Journal of the Society of Instrument and Control Engineers, 1999年07月10日
      • モデル選択理論の新展開
        下平 英寿
        統計数理 = Proceedings of the Institute of Statistical Mathematics, 1999年06月
      • 重み付き最尤推定量の情報量規準を用いた適応的な能動学習アルゴリズム
        金森敬文; 下平英寿
        電子情報通信学会技術研究報告, 1999年
      • 情報理論・統計手法と学習技術 信頼集合と予測分布地図による統計的モデル選択の診断法
        下平英寿
        計測と制御, 1999年
      • 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年
      • 重み付き最尤法による予測推論とその最適化
        下平英寿
        日本統計学会講演報告集, 1998年
      • モデル選択の信頼性を考慮したモデル信頼集合のグラフィカルな探索的構成法
        下平英寿
        日本統計学会講演報告集, 1996年
      • 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 = Proceedings of the Institute of Statistical Mathematics, 1993年12月
      • (不完全データに基づく)情報量規準とその分散を考慮したモデル選択
        下平英寿
        日本統計学会講演報告集, 1993年
      • 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年
      • 間接観測モデルのための統計モデル選択規準
        下平英寿
        電子情報通信学会技術研究報告, 1992年

      書籍等出版物

      • 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年, 査読無し
      • Geometry of covariate shift with applications to active learning
        分担執筆
        MIT Press, 2009年, 査読無し
      • 書籍 21世紀の統計科学3
        分担執筆, 第8章 ブートストラップ
        東京大学出版会, 2008年, 査読無し
      • Dataset Shift in Machine Learning (Neural Information Processing series)
        分担執筆, Chapter 6
        MIT Press, 2008年, 査読無し
      • 赤池情報量規準AIC ―モデリング・予測・知識発見
        分担執筆, 4章
        共立出版, 2007年, 査読無し
      • 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年, 査読無し
      • Statistical Methods in Molecular Evolution
        分担執筆, Chapter 17
        Springer, 2005年, 査読無し
      • 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
        分担執筆, 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年, 査読無し
      • 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年, 査読無し
      • A new criterion for selecting models from partially observed data
        分担執筆
        Lecture Notes in Statistics, Springer-Verlag, 1994年, 査読無し

      外部資金:科学研究費補助金

      • 高次元小標本データのための非線形選択的推論アルゴリズムの研究開発
        基盤研究(B)
        小区分61030:知能情報学関連
        沖縄科学技術大学院大学;京都大学
        山田 誠
        自 2020年04月01日, 至 2024年03月31日, 交付
        選択的推論;カーネル法;木構造最適輸送距離;特徴選択;統計的推論;機械学習
      • 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
        基盤研究(B)
        小区分60030:統計科学関連
        京都大学
        下平 英寿
        自 2020年04月01日, 至 2023年03月31日, 完了
        多変量解析;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;パターン認識
      • データベクトル間の関連を考慮した多ドメインデータの多変量解析
        基盤研究(B)
        京都大学;大阪大学
        下平 英寿
        自 2016年04月01日, 至 2020年03月31日, 完了
        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
        新学術領域研究(研究領域提案型)
        複合領域
        京都大学;大阪大学
        下平 英寿
        自 2016年04月01日, 至 2018年03月31日, 完了
        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
        新学術領域研究(研究領域提案型)
        複合領域
        大阪大学
        下平 英寿
        自 2014年04月01日, 至 2016年03月31日, 完了
        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
      • 高次元データにおける多数の仮説の信頼度計算
        基盤研究(B)
        大阪大学
        下平 英寿
        自 2012年04月01日, 至 2016年03月31日, 完了
        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
      • ベイズ的なマルチスケール・ブートストラップ法の理論とその応用
        基盤研究(C)
        東京工業大学
        下平 英寿
        自 2008年04月01日, 至 2011年03月31日, 完了
        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
        若手研究(B)
        東京工業大学
        下平 英寿
        自 2005年04月01日, 至 2008年03月31日, 完了
        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
        若手研究(A)
        東京工業大学
        下平 英寿
        自 2002年04月01日, 至 2005年03月31日, 完了
        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
        奨励研究(A)
        統計数理研究所
        下平 英寿
        自 2000年04月01日, 至 2002年03月31日, 完了
        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
      • 階層構造をもつ時系列モデルを利用した知識発見支援システムの開発
        基盤研究(B)
        文部科学省統計数理研究所
        樋口 知之
        自 2000年04月01日, 至 2004年03月31日, 完了
        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
      • 分子系統学のためのソフトウェアの開発
        基盤研究(B)
        統計数理研究所
        長谷川 政美
        自 2000年04月01日, 至 2003年03月31日, 完了
        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
        奨励研究(A)
        統計数理研究所
        下平 英寿
        自 1998年04月01日, 至 2000年03月31日, 完了
        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
      • 意識現象の時刻測定と脳-意識相互作用の時系列解析
        基盤研究(B)
        統計数理研究所
        石黒 真木夫
        自 1998年04月01日, 至 2001年03月31日, 完了
        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
      • ダイナミクスの確率的記述と推論により拓く新しいデータ科学
        学術変革領域研究(A)
        学術変革領域研究区分(Ⅱ)
        統計数理研究所
        福水 健次
        自 2022年06月16日, 至 2027年03月31日, 交付
        人工知能;ダイナミクス;統計科学;時系列解析
      • 事前分布を活用する頻度論的推論
        基盤研究(B)
        小区分60030:統計科学関連
        京都大学
        下平 英寿
        自 2023年04月01日, 至 2026年03月31日, 交付
        ベイズ統計学;事前分布;仮説検定;MCMC法;サンプリング
      • 事前分布を活用する頻度論的推論
        基盤研究(B)
        小区分60030:統計科学関連
        京都大学
        下平 英寿
        自 2023年04月01日, 至 2026年03月31日, 交付
        多変量解析;パターン認識;次元削減;分散表現;表現学習;ベイズ統計学;事前分布;仮説検定;MCMC法;サンプリング
      list
        Last Updated :2025/01/21

        教育

        担当科目

        • 自 2024年04月01日, 至 2025年03月31日
          確率と統計
          9028, 前期, 工学部, 2
        • 自 2024年04月01日, 至 2025年03月31日
          データ科学セミナー
          4714, 後期, 情報学研究科, 2
        • 自 2024年04月01日, 至 2025年03月31日
          システム科学通論 I
          3542, 前期, 情報学研究科, 2
        • 自 2024年04月01日, 至 2025年03月31日
          統計的システム論
          3536, 前期, 情報学研究科, 2
        • 自 2024年04月01日, 至 2025年03月31日
          システム科学通論 II
          3512, 後期, 情報学研究科, 2
        • 自 2024年04月01日, 至 2025年03月31日
          統計的システム論
          M310, 前期, 国際高等教育院, 2
        • 自 2023年04月01日, 至 2024年03月31日
          数理工学概論
          9114, 前期, 工学部, 2
        • 自 2023年04月01日, 至 2024年03月31日
          確率と統計
          9028, 前期, 工学部, 2
        • 自 2023年04月01日, 至 2024年03月31日
          統計的システム論
          3536, 前期, 情報学研究科, 2
        • 自 2023年04月01日, 至 2024年03月31日
          システム科学通論 II
          3512, 後期, 情報学研究科, 2
        • 自 2023年04月01日, 至 2024年03月31日
          データ科学セミナー
          4714, 後期, 情報学研究科, 2
        • 自 2023年04月01日, 至 2024年03月31日
          システム科学通論 I
          3542, 前期, 情報学研究科, 2
        • 自 2023年04月01日, 至 2024年03月31日
          統計的システム論
          M310, 前期, 国際高等教育院, 2
        • 自 2022年04月01日, 至 2023年03月31日
          数理工学概論
          9114, 前期, 工学部, 2
        • 自 2022年04月01日, 至 2023年03月31日
          システム科学通論 II
          3512, 後期, 情報学研究科, 2
        • 自 2022年04月01日, 至 2023年03月31日
          統計的システム論
          M310, 前期, 国際高等教育院, 2
        • 自 2022年04月01日, 至 2023年03月31日
          統計的システム論
          3536, 前期, 情報学研究科, 2
        • 自 2022年04月01日, 至 2023年03月31日
          システム科学通論 I
          3542, 前期, 情報学研究科, 2
        • 自 2022年04月01日, 至 2023年03月31日
          確率と統計
          9028, 前期, 工学部, 2
        • 自 2017年04月, 至 2018年03月
          確率と統計
          前期, 工学部
        • 自 2017年04月, 至 2018年03月
          システム科学特殊研究1
          通年, 情報学研究科
        • 自 2017年04月, 至 2018年03月
          システム科学特殊研究2
          通年, 情報学研究科
        • 自 2017年04月, 至 2018年03月
          統計的システム論
          前期, 情報学研究科

        博士学位審査

        • Convergence Analysis of Mean Shift Type Algorithms(平均値シフト型アルゴリズムの収束解析)
          山﨑 遼也, 情報学研究科, 副査
          2024年03月25日
        • User-side Realization(利用者自主実現)
          佐藤 竜馬, 情報学研究科, 副査
          2024年03月25日
        • Convergence Formulas for the Level-increment Truncation Approximation of M/G/1-type Markov Chains(M/G/1型マルコフ連鎖のレベル増分切断近似に対する収束公式)
          大内 克久, 情報学研究科, 副査
          2023年11月24日
        • Treatment Effect Estimation from Small Observational Data(小規模観察データからの介入効果推定)
          原田 将之介, 情報学研究科, 副査
          2023年03月23日
        • Causal Inference for Scientific Discoveries and Fairness-Aware Machine Learning(科学的発見と公平な機械学習を志向した因果推論)
          近原 鷹一, 情報学研究科, 副査
          2022年09月26日
        • Modeling and Statistical Inference of Preferential Attachment in Complex Networks: Underlying Formation of Local Community Structures (複雑ネットワークにおける優先的選択のモデリングと統計的推測:局所的コミュニティ構造の形成)
          井上 雅章, 情報学研究科, 主査
          2022年03月23日
        • Gray-box modeling and model-based control of Czochralski process producing 300 mm diameter Silicon ingots (直径300mmのシリコンインゴットを製造するチョクラルスキープロセスのグレーボックスモデリング及びグレーボックスモデルに基づく予測制御)
          加藤 祥太, 情報学研究科, 副査
          2022年03月23日
        • Development of practical soft sensors for water content monitoring in fluidized bed granulation considering pharmaceutical lifecycle (医薬品ライフサイクルに応じた流動層造粒中水分含量モニタリングのための実用的なソフトセンサーの開発)
          栁沼 啓太, 情報学研究科, 副査
          2022年03月23日
        • Goal-oriented Modeling for Data-driven Decision Making (データ駆動型意思決定のための目的指向モデリング)
          谷本 啓, 情報学研究科, 副査
          2021年09月24日
        • Scalable Estimation on Linear and Nonlinear Regression Models via Decentralized Processing: Adaptive LMS Filter and Gaussian Process Regression (分散処理による線形・非線形回帰モデルでのスケーラブルな推定:適応LMSフィルタとガウス過程回帰)
          中井 彩乃, 情報学研究科, 副査
          2021年11月24日
        list
          Last Updated :2025/01/21

          大学運営

          全学運営(役職等)

          • 自 2019年04月01日, 至 2020年03月31日
            図書館協議会 協議員
          • 自 2019年04月01日, 至 2020年03月31日
            図書館協議会認証システム監理特別委員会 委員長
          • 自 2020年04月01日, 至 2022年03月31日
            図書館協議会 協議員
          • 自 2020年04月01日, 至 2021年03月31日
            図書館協議会認証システム監理特別委員会 委員長
          • 自 2021年04月01日, 至 2022年03月31日
            情報学科長
          • 自 2021年01月01日, 至 2021年12月31日
            オープンキャンパス委員会 委員

          部局運営(役職等)

          • 自 2024年04月01日, 至 2025年03月31日
            データ科学コース長
          • 自 2023年04月01日, 至 2025年03月31日
            企画委員会委員
          • 自 2017年04月01日, 至 2018年03月31日
            評価・広報委員会副委員長
          • 自 2018年04月01日, 至 2019年03月31日
            情報セキュリティ委員会委員
          • 自 2018年04月01日, 至 2019年03月31日
            専攻長
          • 自 2018年04月01日, 至 2019年03月31日
            制規委員会委員
          • 自 2019年04月01日, 至 2020年03月31日
            基盤整備委員会委員長
          • 自 2020年04月01日, 至 2021年03月31日
            基盤整備委員会副委員長
          • 自 2020年04月01日, 至 2021年03月31日
            図書WG委員長
          • 自 2021年04月01日, 至 2023年03月31日
            教務委員会委員

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