Updated on 2022/10/01

写真a

 
AIDA Toshiaki
 
Organization
Faculty of Interdisciplinary Science and Engineering in Health Systems Lecturer
Position
Lecturer
External link

Degree

  • Doctor (Science) ( Tokyo Institute of Technology )

Research Interests

  • Probabilistic Information Processing

  • 統計力学

  • Statistical Mechanics

  • Statistical Inference

  • 統計的推測

  • 確率的情報処理

Research Areas

  • Informatics / Soft computing

  • Informatics / Kansei informatics

Education

  • Tokyo Institute of Technology   大学院理工学研究科   物理学専攻

    1991.4 - 1996.3

      More details

    Country: Japan

    researchmap

  • Tokyo Institute of Technology   理学部   物理学科

    1988.4 - 1991.3

      More details

    Country: Japan

    researchmap

Research History

  • Okayama University   Graduate School of Interdisciplinary Science and Engineering in Health Systems   Lecturer

    2021.4

      More details

  • Okayama University   Graduate School of Interdisciplinary Science and Engineering in Health Systems   Lecturer

    2018.4 - 2021.3

      More details

  • Ritsumeikan University   The Kinugasa Research Organization   Visiting researcher

    2017.6

      More details

  • Okayama University   The Graduate School of Natural Science and Technology   Lecturer

    2004.4 - 2018.3

      More details

    Country:Japan

    researchmap

  • Okayama University   Faculty of Engineering Department of Information Technology   Lecturer

    2002.4 - 2004.3

      More details

  • Aston University   Neural Computing Research Group   Visiting researcher

    2001.5 - 2001.7

      More details

    Country:United Kingdom

    researchmap

▼display all

Professional Memberships

Committee Memberships

  • 2022 7th International Conference on Big Data Analytics (ICBDA 2022)   Technical Program Committee Member  

    2021.7 - 2022.3   

      More details

    Committee type:Academic society

    researchmap

  • 2021 6th International Conference on Big Data Analytics (ICBDA2021)   Technical Committee Member  

    2020.11 - 2021.3   

      More details

    Committee type:Academic society

    researchmap

  • 日本物理学会   運営委員  

    2020.10 - 2021.9   

      More details

    Committee type:Academic society

    researchmap

  • 2020 5th International Conference on Big Data Analytics (ICBDA2020)   Technical Committee Member  

    2019.11 - 2020.3   

      More details

    Committee type:Academic society

    researchmap

  • 2019 4th International Conference on Big Data Analytics (ICBDA2019)   Technical Committee Member  

    2018.11 - 2019.3   

      More details

 

Papers

  • Application of convolutional neural networks for evaluating the depth of invasion of early gastric cancer based on endoscopic images Reviewed International journal

    Kenta Hamada, Yoshiro Kawahara, Takayoshi Tanimoto, Akimitsu Ohto, Akira Toda, Toshiaki Aida, Yasushi Yamasaki, Tatsuhiro Gotoda, Taiji Ogawa, Makoto Abe, Shotaro Okanoue, Kensuke Takei, Satoru Kikuchi, Shinji Kuroda, Toshiyoshi Fujiwara, Hiroyuki Okada

    Journal of Gastroenterology and Hepatology   2021.11

     More details

    Language:English   Publishing type:Research paper (scientific journal)   Publisher:Wiley  

    BACKGROUND AND AIM: Recently, artificial intelligence (AI) has been used in endoscopic examination and is expected to help in endoscopic diagnosis. We evaluated the feasibility of AI using convolutional neural network (CNN) systems for evaluating the depth of invasion of early gastric cancer (EGC), based on endoscopic images. METHODS: This study used a deep CNN model, ResNet152. From patients who underwent treatment for EGC at our hospital between January 2012 and December 2016, we selected 100 consecutive patients with mucosal (M) cancers and 100 consecutive patients with cancers invading the submucosa (SM cancers). A total of 3508 non-magnifying endoscopic images of EGCs, including white-light imaging, linked color imaging, blue laser imaging-bright, and indigo-carmine dye contrast imaging, were included in this study. A total of 2288 images from 132 patients served as the development dataset, and 1220 images from 68 patients served as the testing dataset. Invasion depth was evaluated for each image and lesion. The majority vote was applied to lesion-based evaluation. RESULTS: The sensitivity, specificity, and accuracy for diagnosing M cancer were 84.9% (95% confidence interval [CI] 82.3%-87.5%), 70.7% (95% CI 66.8%-74.6%), and 78.9% (95% CI 76.6%-81.2%), respectively, for image-based evaluation, and 85.3% (95% CI 73.4%-97.2%), 82.4% (95% CI 69.5%-95.2%), and 83.8% (95% CI 75.1%-92.6%), respectively, for lesion-based evaluation. CONCLUSIONS: The application of AI using CNN to evaluate the depth of invasion of EGCs based on endoscopic images is feasible, and it is worth investing more effort to put this new technology into practical use.

    DOI: 10.1111/jgh.15725

    PubMed

    researchmap

    Other Link: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full-xml/10.1111/jgh.15725

  • Bayesian Approach to the Classification of BMI Time Series Data from Babyhood to Junior High School Age of Japanese Children Reviewed

    Proceedings of 2019 4th International Conference on Big Data Analytics (ICBDA2019)   21 - 25   2019.3

     More details

    Authorship:Lead author, Corresponding author   Language:English   Publishing type:Research paper (international conference proceedings)  

    researchmap

  • Covariance Matrix of a Probability Distribution for Image Dictionaries in Compressed Sensing Reviewed

    Toshiaki Aida

    Proceedings of 2018 18th International Conference on Control, Automation and Systems (ICCAS2018)   829 - 832   2018.10

     More details

    Authorship:Corresponding author   Language:English   Publishing type:Research paper (international conference proceedings)  

    researchmap

  • Compressed Sensing for Phase Unwrapping of Interferometric SAR Data Reviewed

    Toshiaki Aida

    Proceedings of 2017 17th International Conference on Control, Automation and Systems (ICCAS2017)   989 - 993   2017.10

     More details

    Authorship:Corresponding author   Language:English   Publishing type:Research paper (international conference proceedings)  

    DOI: 10.23919/ICCAS.2017.8204366

    researchmap

  • Probability Distribution of an Image Dictionary for Compressed Sensing Reviewed

    Yuhei Ashida, Toshiaki Aida

    1377 - 1380   2016.10

     More details

    Authorship:Last author   Language:English   Publishing type:Research paper (international conference proceedings)   Publisher:IEEE  

    Compressed sensing is one of the most effective signal processing methods through the sparse representation of inferred data, in which dictionary matrices play an essential role and they are learned by feature extraction methods such as K-SVD ones. Therefore, in general, it requires a considerable amount of computational cost to construct a dictionary matrix.
    In this paper, we analytically derive the expression of the probability distribution followed by an image dictionary for compressed sensing, assuming that grey scale images are generated by the Gaussian model. This result enables us to directly generate a dictionary matrix for images with no edge, and can be the first step to analytical performance evaluation of image processing by compressed sensing.

    DOI: 10.1109/ICCAS.2016.7832490

    Web of Science

    researchmap

  • 22aBT-9 CDMA Multiuser Modulation and Demodulation Robust to the Correlation between Data

    Aida Toshiaki

    Meeting Abstracts of the Physical Society of Japan   71   3097 - 3097   2016

     More details

    Language:Japanese   Publisher:The Physical Society of Japan (JPS)  

    DOI: 10.11316/jpsgaiyo.71.1.0_3097

    CiNii Article

    CiNii Books

    researchmap

  • Sparse Representation Approach to Inverse Halftoning by Means of K-SVD Dictionary Reviewed

    Masahiro Hirao, Toshiaki Aida

    661 - 665   2015.10

     More details

    Authorship:Last author   Language:English   Publishing type:Research paper (international conference proceedings)   Publisher:IEEE  

    We approach to the problem of inverse halftoning within the frameworks of Bayesian inference and compressed sensing, which is one of the most effective signal processing methods through sparse representation.
    In this paper, we adopt the K-SVD dictionary for the sparse representation of an original image to be inferred, and develop our previous work with the DCT dictionary restricted to a small number of the slowest basis vectors. The K-SVD dictionary is known to have higher efficiency for sparse representation than the DCT one. Therefore, we can expect that it helps us overcome a heavily ill-posed property of the problem.
    Numerical analysis confirms the effectiveness of our approach with the K-SVD dictionary, and makes clear the difference between the characteristics of the K-SVD dictionary and those of the restricted DCT one.

    DOI: 10.1109/ICCAS.2015.7365001

    Web of Science

    researchmap

  • Sparse Representation Approach to Inverse Halftoning in Terms of DCT Dictionary Reviewed

    Yuhri Ohta, Toshiaki Aida

    1377 - 1380   2014.10

     More details

    Authorship:Last author   Language:English   Publishing type:Research paper (international conference proceedings)   Publisher:IEEE  

    The problem of inverse halftoning is approached on the basis of compressed sensing, which enables us to make significantly efficient inference through the sparse representation of data to be inferred. For this purpose, we have adopted a DCT dictionary as a basis to represent image patches. In the Bayesian formulation of the problem taking the sparse representation into account, the MAP estimate is found to lead to an inverse halftoning algorithm which can be interpreted as a linear programming problem. Numerical simulations have successfully confirmed the effectiveness of the algorithm, which allows us to conclude that the compressed sensing approach is efficient to the problem of inverse halftoning.

    DOI: 10.1109/ICCAS.2014.6987771

    Web of Science

    researchmap

  • Replica analysis of CDMA multiuser-demodulator for correlated data Reviewed

    Takuya Matsumoto, Toshiaki Aida

    1217 - 1219   2013.10

     More details

    Authorship:Last author   Language:English   Publishing type:Research paper (international conference proceedings)  

    Code Division Multiple Access (CDMA) is one of the key technologies supporting our mobile communications today. In this paper, we analytically evaluate the performance of CDMA multi-user demodulator, when we transmit data correlated with each other. For this purpose, we utilize the replica method of statistical physics. Our analysis makes it clear that the correlation within data enables us to enhance communication efficiency in low redundancy region while the property of spread code sequence most affects the performance in high redundancy one. © 2013 IEEE.

    DOI: 10.1109/ICCAS.2013.6704174

    Scopus

    researchmap

  • 2値化標準画像のパラメータとエントロピーの評価 Reviewed

    岩竹勝平, 筒井雄一郎, 中本弘一, 保田大樹, 常石竜太, 増田修, 相田敏明

    第9回 IEEE 広島支部 学生シンポジウム 論文集   d.情報   B-24   2007.11

     More details

    Authorship:Last author   Language:Japanese  

    researchmap

  • LDPC符号による2値画像の為の符号化と復号 Reviewed

    岩竹勝平, 筒井雄一郎, 中本弘一, 保田大樹, 相田敏明

    第9回 IEEE 広島支部 学生シンポジウム 論文集   d.情報   B25   2007.11

     More details

    Authorship:Last author   Language:Japanese  

    researchmap

  • ランダム疎行列による通信路符号化と情報源符号化 Reviewed

    相田敏明, 荻野洋, 筒井雄一郎, 山本賢一, 岩竹勝平, 中本弘一, 保田大樹

    第8回 IEEE 広島支部 学生シンポジウム 論文集   269 - 272   2006.11

     More details

    Authorship:Last author   Language:Japanese  

    researchmap

  • Renormalization group in bayesian statistical inference

    Toshiaki Aida

    Progress of Theoretical Physics Supplement   157 ( 157 )   296 - 299   2005

     More details

    Language:English   Publishing type:Research paper (international conference proceedings)   Publisher:Yukawa Institute for Theoretical Physics  

    The prediction in Bayesian framework is extended from the point of view of renormalization group. For this purpose, we first make it clear that the advantages of Bayesian statistical inference can be understood by an adaptive property of a long-distance length scale. This suggests a close connection of Bayesian statistical inference to renormalization group. Next, we show that a cumulative entropic error can be rewritten as an effective action, which directly leads to a renormalization group equation in non-parametric Bayesian statistical inference. As a result, we introduce a scaling part to a prior distribution, and determine it so that we can obtain better prediction performance. We discuss how prediction performance improves, taking an example of a density estimation problem.

    DOI: 10.1143/PTPS.157.296

    Scopus

    researchmap

  • ノンパラメトリックモデルとベイズ推定-確率密度関数推定問題を例として-

    相田敏明

    人工知能学会誌   642 - 647   2004

     More details

  • Modified Bayesian statistical inference and renormalization group

    Toshiaki Aida

    Proc. of 2003 Joint Workshop of Hayashibara Foundation and SMAPIP -Physics and Information-   29 - 30   2003

     More details

  • Renormalization Group Equation to Improve the Bayesian Statistical Inference

    Toshiaki Aida

    2003年情報論的学習理論ワークショップ   295 - 298   2003

     More details

  • Scaling of a Length Scale for Regression and Prediction

    Toshiaki Aida

    Neural Networks for Signal Processing XII   179 - 187   2002

  • Reparametrization-covariant theory for on-line learning of probability distributions

    Toshiaki Aida

    Physical Review E - Statistical Physics, Plasmas, Fluids, and Related Interdisciplinary Topics   64 ( 5 )   6   2001

     More details

    Language:English   Publishing type:Research paper (scientific journal)  

    We discuss the on-line learning of probability distributions in a reparametrization covariant formulation. Reparametrization covariance plays an essential role not only to respect an intrinsic property of “information” but also for pattern recognition problems. We can obtain an optimal on-line learning algorithm with reparametrization invariance, where the conformal gauge connects a covariant formulation with a noncovariant one in a natural way. © 2001 The American Physical Society.

    DOI: 10.1103/PhysRevE.64.056128

    Scopus

    researchmap

  • Recognition and Geometrical On-line Learning Algorithm of Probability Distributions

    Toshiaki Aida

    Proceedings of the IEEE-INNS-ENNS International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN2000)   3175 - 3180   2000

     More details

  • Field Theoretical Approach to Time Series Prediction

    Toshiaki Aida

    Proceedings of Workshop on Statistical-Mechanical Approach to Intelligent Information Processing   18 - 18   2000

     More details

  • Field theoretical analysis of on-line learning of probability distributions

    Toshiaki Aida

    Physical Review Letters   83 ( 17 )   3554 - 3557   1999.1

     More details

    Language:English   Publishing type:Research paper (scientific journal)  

    On-line learning of probability distributions is analyzed from the field theoretical point of view. We can obtain an optimal on-line learning algorithm, since a renormalization group enables us to control the number of degrees of freedom of a system according to the number of examples. We do not learn parameters of a model, but probability distributions themselves. Therefore, the algorithm requires no a priori knowledge of a model. © 1999 The American Physical Society.

    DOI: 10.1103/PhysRevLett.83.3554

    Scopus

    researchmap

  • Adaptive On-line Learning of Probability Distributions from Field Theories

    Toshiaki Aida

    Proceedings of 1999 IEEE International Conference on Information, Intelligence and Systems   66 - 71   1999

     More details

  • Field Theoretical Approach to On-line Learning of Probability Distributions

    Toshiaki Aida

    Proceedings of International Workshop on Soft Computing in Industry '99   125 - 129   1999

     More details

  • Two-loop prediction for scaling exponents in (2+epsilon)-dimensional quantum gravity

    T Aida, Y Kitazawa

    NUCLEAR PHYSICS B   491 ( 1-2 )   427 - 458   1997.4

     More details

    Language:English   Publishing type:Research paper (scientific journal)   Publisher:ELSEVIER SCIENCE BV  

    We perform the two-loop level renormalization of quantum gravity in 2 + epsilon dimensions. We work in the background gauge whose manifest covariance enables us to use the short distance expansion of the Green's functions. We explicitly show that the theory is renormalizable to the two-loop level in our formalism. We further make a physical prediction for the scaling relation between the gravitational coupling constant and the cosmological constant which is expected to hold at the short distance fixed point of the renormalization group. It is found that the two-loop level calculation is necessary to determine the scaling exponent to the leading order in epsilon. (C) 1997 Elsevier Science B.V.

    Web of Science

    researchmap

  • Two-loop renormalization in quantum gravity near two dimensions

    Toshiaki Aida, Yoshihisa Kitazawa, Jun Nishimura, Asato Tsuchiya

    Nuclear Physics, Section B   444 ( 1-2 )   353 - 380   1995.6

     More details

    Language:English   Publishing type:Research paper (scientific journal)  

    We study two-loop renormalization in (2 + ε{lunate})-dimensional quantum gravity. As a first step towards the full calculation, we concentrate on the divergences which are proportional to the number of matter fields. We calculate the β functions and show how the nonlocal divergences as well as the infrared divergences cancel among the diagrams. Although the formalism includes a subtlety concerning the general covariance due to the dynamics of the conformal mode, we find that the renormalization group allows the existence of a fixed point which possesses the general covariance. Our results strongly suggest that we can construct a consistent theory of quantum gravity by the ε{lunate} expansion around two dimensions. © 1995.

    DOI: 10.1016/0550-3213(95)00071-Y

    Scopus

    researchmap

  • Quantum gravity with boundaries near two dimensions

    T. Aida, Y. Kitazawa

    Modern Physics Letters   A10 ( 19 )   1351 - 1363   1995

  • CONFORMAL-INVARIANCE AND RENORMALIZATION-GROUP IN QUANTUM-GRAVITY NEAR 2 DIMENSIONS

    T AIDA, Y KITAZAWA, H KAWAI, M NINOMIYA

    NUCLEAR PHYSICS B   427 ( 1-2 )   158 - 180   1994.9

     More details

    Language:English   Publishing type:Research paper (scientific journal)   Publisher:ELSEVIER SCIENCE BV  

    We study quantum gravity in 2 + epsilon dimensions in such a way as to preserve the volume-preserving diffeomorphism invariance. In such a formulation, we prove the following trinity: the general covariance, the conformal invariance and the renormalization group flow to the Einstein theory at long distance. We emphasize that the consistent and macroscopic universes like our own can only exist for a matter central charge 0 < c < 25. We show that the spacetime singularity at the big bang is resolved by the renormalization effect and universes are found to bounce back from the big crunch. Our formulation may be viewed as a Ginzburg-Landau theory which can describe both the broken and the unbroken phase of quantum gravity and the phase transition between them.

    Web of Science

    researchmap

▼display all

MISC

  • 畳み込みニューラルネットワークによる内視鏡画像からの十二指腸腫瘍診断

    新吉 隼人, 相田 敏明, 山崎 泰史, 里見 拓也, 岡田 裕之

    2021年度(第72回)電気・情報関連学会中国支部連合大会 論文集   R21-24-04   2021.10

     More details

    Authorship:Corresponding author   Language:Japanese   Publishing type:Research paper, summary (national, other academic conference)  

    researchmap

  • 深層ニューラルネットワークによる胃癌深達度診断 II

    相田 敏明, 河原 祥朗, 濱田 健太, 岡田 裕之

    日本物理学会 2021年秋季大会 講演概要集   2029 - 2029   2021.9

     More details

    Authorship:Corresponding author   Language:Japanese   Publishing type:Research paper, summary (national, other academic conference)  

    researchmap

  • 疎符号化による画像修復における辞書行列サイズのスケーリング III

    相田 敏明

    日本物理学会 2021年秋季大会 講演概要集   2115 - 2115   2021.9

     More details

    Authorship:Corresponding author   Language:Japanese   Publishing type:Research paper, summary (national, other academic conference)  

    researchmap

  • Classification of face images in the frontispiece paintings of Sutra copies in gold ink on indigo paper by deep convolutional neural networks Reviewed

    Toshiaki Aida, Tomomi Kobayashi, Aiko Aida

    Proceedings of JADH conference   2021   164 - 168   2021.9

     More details

    Authorship:Lead author   Language:English   Publishing type:Research paper, summary (national, other academic conference)  

    researchmap

  • 深層ニューラルネットワークによる胃癌深達度診断

    相田 敏明, 河原 祥朗, 濱田 健太, 岡田 裕之

    日本物理学会 第76回年次大会 講演概要集   2162 - 2162   2021.3

     More details

    Authorship:Corresponding author   Language:Japanese   Publishing type:Research paper, summary (national, other academic conference)  

    researchmap

  • 畳み込みニューラルネットワークによる胃癌深達度診断システム

    相田 敏明, 河原 祥朗, 濱田 健太, 岡田 裕之

    電子情報通信学会 2021年総合大会 情報・システム講演論文集1   49 - 49   2021.3

     More details

    Authorship:Corresponding author   Language:Japanese   Publishing type:Research paper, summary (national, other academic conference)  

    researchmap

  • 局所フラクタル次元と畳み込みニューラルネットワークによる胃癌深達度診断

    芥川 幸平, 相田 敏明, 河原 祥朗, 濱田 健太, 岡田 裕之

    2020年度(第71回)電気・情報関連学会中国支部連合大会 論文集   R20-24-01-02   2020.10

     More details

    Authorship:Corresponding author   Language:Japanese   Publishing type:Research paper, summary (national, other academic conference)  

    researchmap

  • 畳み込みニューラルネットワークによる胃癌深達度診断

    中安 弘也, 相田 敏明, 河原 祥朗, 濱田 健太, 岡田 裕之

    2020年度(第71回)電気・情報関連学会中国支部連合大会 論文集   R20-24-01-03   2020.10

     More details

    Authorship:Corresponding author   Language:Japanese   Publishing type:Research paper, summary (national, other academic conference)  

    researchmap

  • 疎符号化による画像修復における辞書行列サイズのスケーリングII

    相田 敏明

    日本物理学会 第75回年次大会 講演概要集   2355 - 2355   2020.3

     More details

    Authorship:Corresponding author   Language:Japanese   Publishing type:Research paper, summary (national, other academic conference)  

    researchmap

  • 胃癌深達度診断のための畳み込みニューラルネットワークの転移学習

    遠矢 剣大, 相田 敏明, 河原 祥朗, 濱田 健太, 岡田 裕之

    令和元年度(第70回)電気・情報関連学会中国支部連合大会 論文集   R19-24-01-02   2019.10

     More details

    Authorship:Corresponding author   Language:Japanese   Publishing type:Research paper, summary (national, other academic conference)  

    researchmap

  • 疎符号化による画像修復における辞書行列サイズのスケーリング

    相田 敏明

    日本物理学会 2019年秋季大会 講演概要集   2720 - 2720   2019.9

     More details

    Language:Japanese   Publishing type:Research paper, summary (national, other academic conference)  

    researchmap

  • Single Image Super Resolution Approach to the Signatures and Symbols Hidden in Buddhist Manuscript Sutras Written in Gold and Silver Inks on Indigo-Dyed Papers Reviewed

    Toshiaki Aida, Aiko Aida

    Book of Abstracts of Digital Humanities 2019 (DH2019)   960 - 960   2019.7

     More details

    Authorship:Lead author   Language:English   Publishing type:Research paper, summary (international conference)  

    researchmap

  • 疎符号化を用いた画像復元の解析的性能評価

    相田 敏明

    日本物理学会 第74回年次大会 講演概要集   2720 - 2720   2019.3

     More details

    Authorship:Corresponding author   Language:Japanese   Publishing type:Research paper, summary (national, other academic conference)  

    researchmap

  • 欠損データに対応可能なPCAによる日本人乳幼児期から中学生期におけるBMI時系列データの解析

    水川 秀一, 相田 敏明, 芳我 ちより

    平成30年度(第69回)電気・情報関連学会中国支部連合大会 論文集   R18-17-03   2018.10

     More details

    Authorship:Last author, Corresponding author   Language:Japanese   Publishing type:Research paper, summary (national, other academic conference)  

    researchmap

  • 変分ベイズPCAによる日本人の乳幼児期から 中学生期におけるBMI時系列データの主成分数の推測

    高見 佳右, 相田 敏明, 芳我 ちより

    平成30年度(第69回)電気・情報関連学会中国支部連合大会 論文集   R18-17-02   2018.10

     More details

    Authorship:Last author, Corresponding author   Language:Japanese   Publishing type:Research paper, summary (national, other academic conference)  

    researchmap

  • 胃癌深達度診断のためのCNN転移学習

    指宿 有哉, 相田 敏明, 河原 祥朗, 岡田 裕之

    平成30年度(第69回)電気・情報関連学会中国支部連合大会 論文集   R18-24-07   2018.10

     More details

    Authorship:Last author, Corresponding author   Publishing type:Research paper, summary (national, other academic conference)  

    researchmap

  • 日本人の乳幼児期から中学生期におけるBMI時系列データのARモデルによる解析

    河原 正貴, 相田 敏明, 芳我 ちより

    平成30年度(第69回)電気・情報関連学会中国支部連合大会 論文集   R18-17-02   2018.10

     More details

    Authorship:Last author, Corresponding author   Language:Japanese   Publishing type:Research paper, summary (national, other academic conference)  

    researchmap

  • 圧縮センシングによる画像復元の解析的性能評価

    相田 敏明

    日本物理学会 2018年秋季大会 講演概要集   2201 - 2201   2018.9

     More details

    Authorship:Corresponding author   Language:Japanese   Publishing type:Research paper, summary (national, other academic conference)  

    researchmap

  • 圧縮センシングのための画像辞書の確率分布III

    相田 敏明

    日本物理学会 第73回年次大会 講演概要集   2625 - 2625   2018.3

     More details

    Authorship:Corresponding author   Language:Japanese   Publishing type:Research paper, summary (national, other academic conference)  

    researchmap

  • Hierarchical Mixture Learning

    Aida Toshiaki, Hata Haruhi, Sasakura Mariko, Watanabe Daiki, Yokoyama Kaoru

    Proceedings of the IEICE General Conference   2015 ( 2 )   183 - 183   2015.2

     More details

    Language:Japanese   Publishing type:Research paper, summary (national, other academic conference)   Publisher:The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers  

    CiNii Article

    CiNii Books

    researchmap

  • 25pRJ-13 Scaling Analysis of Non-parametric Bayesian Statistical Inference

    Aida Toshiaki

    Meeting abstracts of the Physical Society of Japan   63 ( 1 )   307 - 307   2008.2

     More details

    Language:Japanese   Publisher:The Physical Society of Japan (JPS)  

    CiNii Article

    CiNii Books

    researchmap

  • 航空工学科における第1学年の物作り実習

    飯野明, 山田裕一, 諏訪正典, 相田敏明

    平成14年度 工学・工業教育研究講演会講演論文集   359 - 362   2002

     More details

    Language:Japanese   Publishing type:Research paper, summary (national, other academic conference)  

    researchmap

▼display all

Presentations

  • Replica Analysis of the Performance of Compressed Sensing for Image Processing

    Toshiaki Aida

    The 19th International Congress on Mathematical Physics (ICMP2018)  2018.7.24 

     More details

    Event date: 2018.7.23 - 2018.7.28

    Language:English   Presentation type:Oral presentation (general)  

    researchmap

  • ヨーロッパ所在の日本中世古写経データベース構築と機械学習による解析

    相田 敏明, 小林 知美, 相田 愛子

    立命館大学アート・リサーチセンター 文部科学省 国際共同利用・共同研究拠点「日本文化資源デジタル・アーカイブ国際共同研究拠点」2020年度 成果発表会  2021.2.19 

     More details

    Event date: 2021.2.19

    Language:Japanese   Presentation type:Symposium, workshop panel (nominated)  

    researchmap

  • 古写経・聖教・仏教絵画の単一画像超解像による解析とデータベースの構築:立命館大学アート・リサーチセンター所蔵藤井永観文庫を中心として

    相田 敏明, 相田 愛子

    立命館大学アート・リサーチセンター 文部科学省 共同利用・共同研究拠点「日本文化資源デジタル・アーカイブ研究拠点」研究拠点形成支援プログラム 研究プロジェクト 2019年度成果発表会  2020.2.22 

     More details

    Event date: 2020.2.21 - 2020.2.22

    Language:Japanese   Presentation type:Symposium, workshop panel (nominated)  

    researchmap

  • Replica Analysis of the Performance of Image Processing by Compressed Sensing

    Toshiaki Aida

    Statistical Physics of Complex Systems  2019.5.8 

     More details

    Event date: 2019.5.7 - 2019.5.11

    Language:English   Presentation type:Poster presentation  

    researchmap

  • 古写経・聖教・仏教絵画の単一画像超解像による解析とデータベースの構築:立命館大学アート・リサーチセンター所蔵藤井永観文庫を中心として

    相田 敏明, 相田 愛子

    立命館大学アート・リサーチセンター 文部科学省 共同利用・共同研究拠点「日本文化資源デジタル・アーカイブ研究拠点」研究拠点形成支援プログラム 研究プロジェクト 2018年度成果発表会  2019.2.22 

     More details

    Event date: 2019.2.22 - 2019.2.23

    Language:Japanese   Presentation type:Symposium, workshop panel (nominated)  

    researchmap

  • 金字経の単一画像超解像による解析とデータベースの構築:立命館大学アート・リサーチセンター所蔵藤井永観文庫を中心として

    相田 敏明, 相田 愛子

    立命館大学アート・リサーチセンター 文部科学省 共同利用・共同研究拠点「日本文化資源デジタル・アーカイブ研究拠点」研究拠点形成支援プログラム 研究プロジェクト 2017年度成果発表会  2018.2.23 

     More details

    Event date: 2018.2.23 - 2018.2.24

    Language:Japanese   Presentation type:Symposium, workshop panel (nominated)  

    researchmap

  • Compressed Sensing for Phase Unwrapping of Interferometric SAR Data

    2017 17th International Conference on Control, Automation and Systems  2017 

     More details

  • 圧縮センシングのための画像辞書の確率分布II

    日本物理学会 2017年秋季大会  2017 

     More details

  • 金字経の単一画像超解像による解析とデータベースの構築:立命館大学アート・リサーチセンター所蔵藤井永観文庫を中心として

    ARC Days 2017  2017 

     More details

  • Compressed Sensing for Phase Unwrapping of Interferometric SAR Data

    2017 17th International Conference on Control, Automation and Systems  2017 

     More details

  • 圧縮センシングのための画像辞書の確率分布

    日本物理学会 第72回年次大会  2017 

     More details

  • Probability Distribution of an Image Dictionary for Compressed Sensing

    2016 16th International Conference on Control, Automation and Systems  2016 

     More details

  • Probability Distribution of an Image Dictionary for Compressed Sensing

    2016 16th International Conference on Control, Automation and Systems  2016 

     More details

  • データ間の相関にロバストなCDMAマルチユーザ変調・復調

    日本物理学会 第71回年次大会  2016 

     More details

  • Sparse Representation Approach to Inverse Halftoning by Means of K-SVD Dictionary

    2015 15th International Conference on Control, Automation and Systems  2015 

     More details

  • ガウス通信路による劣化画像修復のための疎表現の最適化

    平成27年度(第66回)電気・情報関連学会中国支部連合大会  2015 

     More details

  • Numerical Study of CDMA Multiuser Modulation and Demodulation Robust to the Correlation between Data

    The 3rd East Asia Joint Seminar on Statistical Physics (EAJSSP) 2015  2015 

     More details

  • 階層的混合分布の学習

    電子情報通信学会 2015年総合大会  2015 

     More details

  • Numerical Study of CDMA Multiuser Modulation and Demodulation Robust to the Correlation between Data

    The 3rd East Asia Joint Seminar on Statistical Physics (EAJSSP) 2015  2015 

     More details

  • Sparse Representation Approach to Inverse Halftoning by Means of K-SVD Dictionary

    2015 15th International Conference on Control, Automation and Systems  2015 

     More details

  • 階層的混合分布の学習

    日本物理学会 第70回年次大会  2015 

     More details

  • 逆ハーフトーン処理への圧縮センシングの応用II

    日本物理学会 2014年秋季大会  2014 

     More details

  • Sparse Representation Approach to Inverse Halftoning in Terms of DCT Dictionary

    2014 14th International Conference on Control, Automation and Systems  2014 

     More details

  • 非線形ノンパラメトリック回帰モデルの応用

    日本物理学会 第69回年次大会  2014 

     More details

  • Sparse Representation Approach to Inverse Halftoning in Terms of DCT Dictionary

    2014 14th International Conference on Control, Automation and Systems  2014 

     More details

  • 非線形ノンパラメトリック回帰モデルにおけるスケーリングⅡ

    日本物理学会 第68回年次大会  2013 

     More details

  • Replica Analysis of CDMA Multiuser-demodulator for Correlated Data

    2013 13th International Conference on Control, Automation and Systems  2013 

     More details

  • Non-linearity and Renormalization in Non-parametric Bayesian Statistical Inference

    ELC International Meeting on ''Inference, Computation, and Spin Glasses'' (ICSG2013)  2013 

     More details

  • 相関データのCDMAマルチユーザ変調・復調

    日本物理学会 第68回年次大会  2013 

     More details

  • CDMA Multiuser Modulation and Demodulation Robust to the Correlation between Data

    The 25th International Conference on Statistical Physics of the International Union for Pure and Applied Physics (Statphys25)  2013 

     More details

  • Non-linearity and Renormalization in Non-parametric Bayesian Statistical Inference

    The 25th International Conference on Statistical Physics of the International Union for Pure and Applied Physics (Statphys25)  2013 

     More details

  • Replica Analysis of CDMA Multiuser-demodulator for Correlated Data

    2013 13th International Conference on Control, Automation and Systems  2013 

     More details

  • 圧縮センシングによる逆ハーフトーン処理の改良

    平成25年度 電気・情報関連学会中国支部第64回連合大会  2013 

     More details

  • CDMA Multiuser Modulation and Demodulation Robust to the Correlation between Data

    The 25th International Conference on Statistical Physics of the International Union for Pure and Applied Physics (Statphys25)  2013 

     More details

  • Non-linearity and Renormalization in Non-parametric Bayesian Statistical Inference

    The 25th International Conference on Statistical Physics of the International Union for Pure and Applied Physics (Statphys25)  2013 

     More details

  • 逆ハーフトーン処理への圧縮センシングの応用

    日本物理学会 2013年秋季大会  2013 

     More details

  • Non-linearity and Renormalization in Non-parametric Bayesian Statistical Inference

    ELC International Meeting on ''Inference, Computation, and Spin Glasses'' (ICSG2013)  2013 

     More details

  • 2値画像の為のLDPC符号化・復号とその改良

    平成24年度 電気・情報関連学会中国支部第63回連合大会  2012 

     More details

  • 結合ガウス・マルコフ確率場モデルによる画像修復の為のサムプロダクト・アルゴリズムとメッセージ近似

    電子情報通信学会 2012年 総合大会  2012 

     More details

  • 非線形ノンパラメトリック回帰モデルにおけるスケーリング

    日本物理学会 2012年秋季大会  2012 

     More details

  • ベイズ的統計的推測における繰り込みとスケーリングⅡ

    日本物理学会 第67回年次大会  2012 

     More details

  • 相関データの CDMA マルチユーザ復調に対する解析的性能評価

    平成24年度 電気・情報関連学会中国支部第63回連合大会  2012 

     More details

  • 非線形回帰モデルの非摂動的性能評価

    日本物理学会 第66回年次大会  2011 

     More details

  • 結合ガウス・マルコフ確率場モデルによる画像修復の為のサムプロダクト・アルゴリズムとメッセージ近似

    平成23年度 電気・情報関連学会中国支部第62回連合大会  2011 

     More details

  • 非線形ノンパラメトリック回帰モデルの非摂動的性能評価

    日本物理学会 2011年秋季大会  2011 

     More details

  • 階調値勾配とライン場との相関を考慮した結合ガウス・マルコフ確率場モデルによる画像修復

    平成22年度 電気・情報関連学会中国支部第61回連合大会  2010 

     More details

  • Non-perturbative effects and Renormalization in Non-parametric Bayesian Statistical Inference

    The 24th International Conference on Statistical Physics of the International Union for Pure and Applied Physics (Statphys24)  2010 

     More details

  • Non-perturbative effects and Renormalization in Non-parametric Bayesian Statistical Inference

    The 24th International Conference on Statistical Physics of the International Union for Pure and Applied Physics (Statphys24)  2010 

     More details

  • ベイズ的統計的推測における繰り込みとスケーリング

    日本物理学会 第65回年次大会  2010 

     More details

  • 相関データのCDMAマルチユーザ復調

    平成21年度 電気・情報関連学会中国支部第60回連合大会  2009 

     More details

  • 平均場近似と Sum-Product アルゴリズムを用いた多値画像修復

    平成21年度 電気・情報関連学会中国支部第60回連合大会  2009 

     More details

  • LDPCCの2値画像通信への利用

    平成21年度 電気・情報関連学会中国支部第60回連合大会  2009 

     More details

  • ノンパラメトリックモデルによるベイズ的統計的推測のスケーリング解析Ⅲ

    日本物理学会 2009年秋季大会  2009 

     More details

  • 平均場近似とベーテ近似の結合による多値画像修復

    電子情報通信学会 2009 総合大会  2009 

     More details

  • 平均場近似とベーテ近似の結合による多値画像修復

    日本物理学会 第64回年次大会  2009 

     More details

  • ノンパラメトリックモデルによるベイズ的統計的推測のスケーリング解析Ⅱ

    日本物理学会 第64回年次大会  2009 

     More details

  • 低密度パリティチェック符号による2値画像の為の符号化と復号

    電子情報通信学会 2008 総合大会  2008 

     More details

  • MN符号による2値画像の為の符号化と復号

    平成20年度 電気・情報関連学会中国支部第59回連合大会  2008 

     More details

  • 低密度パリティチェック符号による2値画像データ通信の統計力学的性能評価

    日本物理学会 第63回年次大会  2008 

     More details

  • Scaling Analysis of Non-parametric Bayesian Statistical Inference

    日本物理学会 第63回年次大会  2008 

     More details

  • 平均場近似とベーテ近似の結合による多値画像修復

    平成20年度 電気・情報関連学会中国支部第59回連合大会  2008 

     More details

  • ノンパラメトリックモデルによるベイズ的統計的推測のスケーリング解析

    日本物理学会 2008年秋季大会  2008 

     More details

  • LDPC符号による2値画像の為の符号化と復号

    電気・情報関連学会中国支部 平成19年度 第58回連合大会  2007 

     More details

  • Analysis of Scalings in Non-parametric Bayesian Statistical Inference II

    日本物理学会 2007年秋季大会  2007 

     More details

  • Analysis of Scalings in Non-parametric Bayesian Statistical Inference

    日本物理学会 2007年春季大会  2007 

     More details

  • ランダム疎行列による通信路符号化と情報源符号化の統計力学的性能評価

    日本物理学会中国支部・四国支部 応用物理学会中国四国支部 日本物理教育学会中国四国支部 2007年度支部学術講演会  2007 

     More details

  • Renormalization and Renormalization Group in Non-parametric Bayesian Statistical Inference

    The 23rd International Conference on Statistical Physics of the International Union for Pure and Applied Physics  2007 

     More details

  • Renormalization in Bayesian Statistical Inference

    日本物理学会 2006年秋季大会  2006 

     More details

  • Renormalization and Renormalization Group in Bayesian Statistical Inference Ⅲ

    日本物理学会 第61回年次大会  2006 

     More details

  • Renormalization and Renormalization Group in Bayesian Statistical Inference

    日本物理学会 第60回年次大会  2005 

     More details

  • Renormalization and Renormalization Group in Bayesian Statistical InferenceⅡ

    日本物理学会 2005年秋季大会  2005 

     More details

  • Non-parametric Bayesian Statistical Inference and Renormalization Group

    日本物理学会2004年秋期大会  2004 

     More details

  • Renormalization Group in Bayesian Statistical Inference

    International Conference on Statistical Physics of Disordered Systems and Its Applications (SPDSA2004)  2004 

     More details

  • Non-parametric Bayesian Statistical Inference and Renormalization Group

    日本物理学会2004年秋期大会  2004 

     More details

  • Extended Bayesian Statistical Inference and Renormalization Group

    Neural Information Processing Systems Workshop "Nonparametric Bayesian Methods and Infinite Models"  2003 

     More details

  • Extended Bayesian Statistical Inference and Renormalization Group

    Neural Information Processing Systems Workshop "Nonparametric Bayesian Methods and Infinite Models"  2003 

     More details

  • Extended Bayesian Statistical Inference and Renormalization Group

    日本物理学会2003年秋期大会  2003 

     More details

  • Renormalization Group Approach to On-line Information Processings

    日本物理学会2003年年次大会  2003 

     More details

  • Scaling for Regression and Prediction of General Differentiable Functions

    日本物理学会 2002年秋季大会  2002 

     More details

  • Field Theoretical Approach to Time Series Prediction II

    日本物理学会 第 56 回年次大会  2001 

     More details

  • Scaling Analysis of Regression Problems

    日本物理学会 2001年秋季大会  2001 

     More details

  • Recognition and Geometrical On-line Learning Algorithm of Probability Distributions

    The IEEE-INNS-ENNS International Joint Conference on Neural Networks  2000 

     More details

  • Field Theoretical Approach to Time Series Prediction

    科研費研究会 "知識情報処理への統計力学的アプローチ" "Workshop on Statistical-mechanical Approach to Intelligent Information Processing"  2000 

     More details

  • Reparameterization Invariant Algorithm for On-line Learning of Probability Distributions

    日本物理学会 2000年春の分科会  2000 

     More details

  • Recognition and Geometrical On-line Learning Algorithm of Probability Distributions

    The IEEE-INNS-ENNS International Joint Conference on Neural Networks  2000 

     More details

  • Field Theoretical Approach to Time Series Prediction

    日本物理学会 第 55 回年次大会  2000 

     More details

  • Field Theory for On-line Learning of Probability Distributions

    Tokyo '99: Toward a Science of Consciousness-Fundamental Approaches  1999 

     More details

  • Field Theoretical Approach to On-line Learning of Probability Distributions II

    日本物理学会 第 54 回年会  1999 

     More details

  • Field Theory and Adaptive On-line Learning of Probability Distributions

    日本物理学会 1999年秋の分科会  1999 

     More details

▼display all

Research Projects

  • 人工知能による早期胃癌の深達度診断

    2021.06 - 2022.04

    株式会社 両備システムズ 

    相田敏明, 戸田晃, 大戸彰三, 谷本太郁由

      More details

    Authorship:Coinvestigator(s) 

    researchmap

  • ヨーロッパ所在の日本古写経データベース構築と機械学習による解析

    2021.06 - 2022.03

    立命館大学アートリサーチセンター 

    相田 敏明, 小林 知美, 相田 愛子

      More details

    Authorship:Principal investigator 

    researchmap

  • 人工知能による早期胃癌の深達度診断

    2020.08 - 2021.03

    株式会社 両備システムズ 

    相田敏明, 戸田晃, 大戸彰三, 谷本太郁由

      More details

    Authorship:Coinvestigator(s) 

    researchmap

  • ヨーロッパ所在の日本中世古写経データベース構築と機械学習による解析

    2020.06 - 2021.03

    立命館大学アートリサーチセンター 

    相田 敏明, 小林 知美, 相田 愛子

      More details

    Authorship:Principal investigator 

    researchmap

  • 圧縮センシングによる超解像の統計力学的解析と拡散方程式逆問題への応用

    Grant number:20K11990  2020.04 - 2023.03

    日本学術振興会  科学研究費助成事業 基盤研究(C)  基盤研究(C)

    相田 敏明

      More details

    Grant amount:\2730000 ( Direct expense: \2100000 、 Indirect expense:\630000 )

    researchmap

  • 人工知能による早期胃癌の深達度診断

    2019.07 - 2020.02

    株式会社 両備システムズ 

    相田敏明, 戸田晃, 大戸彰三, 谷本太郁由

      More details

    Authorship:Coinvestigator(s) 

    researchmap

  • 古写経の単一画像超解像による解析とデータベース構築 ――ARC所蔵藤井永観文庫を中心として――

    2019.06 - 2020.03

    立命館大学アートリサーチセンター 

    相田 敏明, 横内 裕人, 小林 知美, 相田 愛子

      More details

    Authorship:Principal investigator 

    researchmap

  • 古写経・聖教・仏教絵画の単一画像超解像による解析とデータベースの構築:立命館大学アート・リサーチセンター所蔵藤井永観文庫を中心として

    2018.06 - 2019.03

    立命館大学アートリサーチセンター 

    相田 敏明, 横内 裕人, 小林 知美, 相田 愛子

      More details

    Authorship:Principal investigator 

    researchmap

  • Development of an alternative growth curve which is concerned with the prevention of lifestyle diseases through deep learning

    Grant number:18K11021  2018.04 - 2021.03

    Japan Society for the Promotion of Science  Grants-in-Aid for Scientific Research Grant-in-Aid for Scientific Research (C)  Grant-in-Aid for Scientific Research (C)

    芳我 ちより, 相田 敏明, 珠玖 隆行

      More details

    Grant amount:\4290000 ( Direct expense: \3300000 、 Indirect expense:\990000 )

    本研究は,成人期の体格および生活習慣病の発症を予測することのできる新たな成長曲線の開発を目指し、小児期から成人期までの体格推移を明らかにすることを目的としている。1年目は小児期の肥満ややせといった体格と関連する生活習慣や親の認識を探索し、睡眠習慣や親の養育態度を生活習慣因子として検討する必要性を明らかにした。
    2年目である2019年度は、その継続および入手した幼児期から高齢期(最高年齢80歳)までのコホートデータの活用について検討した。その理由は、当該コホートデータは、データ登録日が多様であり、登録開始から終了期間までも一致しておらず、いわゆる欠損値の多いデータとなり非常に扱いが難しいためである。それに対し、昨年度は、これに対応可能な主成分分析を新たに検討して解析を試みたが、その結果は小児期において多様な体格を検出するものではなかった。今年度は、k-means法によりmodel-based cluster 分析を行った。過学習を抑制するためLASSO(Least Absolute Shrinkage Statistical Operator)により正則化を行った。その結果、男児は4つに、女児は3つに体格推移グループを分けることができた。また、肥満は男児で5歳、女児で4歳に決まる可能性も明らかにした。今年度の最大の成果は、機械学習を用いて、これまでできなかったハードクラスタリングにより小児の体格推移を分類したことである。この方法を用いて、成人期までのデータを使用し、ヒトの体格推移のモデル化しているところである。次年度の最終年度に向け、小児期のデータで成人期の体格を予測することができるように、小児期から成人期までの体格推移を表す数式を明らかにする予定である。

    researchmap

  • 金字経の単一画像超解像による解析とデータベースの構築;立命館大学アート・リサーチセンター所蔵藤井永観文庫を中心として

    2017.07 - 2018.03

    立命館大学アートリサーチセンター 

    相田敏明, 相田愛子

      More details

    Authorship:Principal investigator 

    researchmap

  • Probability Distribution Approach to Image Dictionaries for Compressed Sensing

    Grant number:17K00340  2017.04 - 2021.03

    Japan Society for the Promotion of Science  Grants-in-Aid for Scientific Research Grant-in-Aid for Scientific Research (C)  Grant-in-Aid for Scientific Research (C)

    相田 敏明

      More details

    Grant amount:\2470000 ( Direct expense: \1900000 、 Indirect expense:\570000 )

    本研究の中心的テーマである圧縮センシングとは,画像や音声などの内部に相関を有する冗長情報を,事前に圧縮して表現することを通して,従来成し得なかった効果的な推測を可能にする技術である.これは,決して特殊な技術では無く,様々な高性能な情報処理技術に共通する原理の一つである.私達は特に,冗長情報として画像を例として,その推測に不可欠なの辞書行列(画像辞書)の従う確率分布の表式を明らかにした.それを応用して,普遍的かつ実用上重要な“画像の複雑さ等に対する画像辞書サイズのスケーリング則”を導出すると共に,画像辞書を高速に生成可能にすることを目的としている.
    具体的には,今年度は特に“確率分布からの画像辞書の高速生成”というテーマの研究を計画していた.しかし,昨年度から継続中の“画像辞書サイズの従うスケーリング則の解析的評価”という,より重要な課題が十分に解決していないため解析を継続した.
    今年度も,画像生成モデルとして“最近接近傍相互作用を有するガウスモデル”を仮定し,統計物理学のレプリカ法を応用した解析的性能評価を実行した.画像サイズと画像辞書内の基底ベクトル数の比を一定に固定して,両者が共に非常に大きい漸近的な状況の下で,画像処理性能を決定するパラメータ群を同定した.また,それらの満たす非線形連立方程式を導出した.今年度は特に,昨年度得られた解析解の導出法を見直し,受信信号にノイズが含まれない場合の完全復元解に,連続的に接続可能な解を見いだすことに成功した.
    上記の研究成果は,物理学会の秋季大会と年次大会,および,国際会議Statistical Physics of Complex Systemsを中心に発表した.

    researchmap

  • ノンパラメトリック・モデルに於けるオンライン知識情報処理の最適化

    Grant number:15700191  2003 - 2004

    日本学術振興会  科学研究費助成事業 若手研究(B)  若手研究(B)

    相田 敏明

      More details

    Grant amount:\2000000 ( Direct expense: \2000000 )

    平成16年度の新たな研究成果:
    平成15年度に得られた研究成果を"(非線型なパラメータ化を行った)確率密度関数推定モデル"に対して,実験的にも有効性を確認した.しかし,"回帰問題"や"(線型なパラメータ化を行った)確率密度関数推定モデル"に対しては,有効性が実験的に確認できない事が判明した.
    そこで,これらの原因を解明する為の研究を開始し,次の研究成果が得られた.
    (1)累積的な相互情報量の導出による,事前分布変更効果の非摂動的解析
    前年度までは,データを逐次処理する時刻毎の解析を行っていたが,これらを累積させた非摂動的な解析を行った.それにより,事前分布の変更に起因する新しい効果が発見され,"(線型な)回帰問題の精度向上に必要な(関数に依存しない誤差項に対する)相殺項"は,事前分布の変更では供給できないことが判明した.
    (2)モデルの安定性を損なわない事前分布の変更
    "(線型なパラメータ化を行った)確率密度関数推定モデル"に対しては,推定精度向上に必要な事前分布の変更が,本来のモデルの安定性を損なってしまうことが判明した.
    (1),(2)により,事前分布変更理論の適用範囲は,ある種の条件を満たす非線型モデルであることが結論づけられた.この事は,従来の繰り込み理論の適用対象が,非線型モデルであることとも一致している.その種のモデルには計量テンソルの推測モデルが含まれるので,上述の2つの線型モデルに対しても,この推測モデルとの結合による推測性能向上の可能性が明らかになった.
    (3)任意の非線型モデルに適用可能な,一般的なバッチ・アルゴリズムの導出
    新たに導入されるパラメータ決定のための数値解法を,任意の非線型モデルに適用可能な形で導出した.これにより従来,緩和法以外では困難であった(ノンパラメトリックな)非線型モデルの数値解析が,(緩和法とは異なり)空間にメッシュを導入することなく可能になった.

    researchmap

  • ニューラルネットワークによるオンライン学習の最適化

    Grant number:10750056  1999 - 2000

    日本学術振興会  科学研究費助成事業 奨励研究(A)  奨励研究(A)

    相田 敏明

      More details

    Grant amount:\1800000 ( Direct expense: \1800000 )

    1. 一般的なD次元空間に於ける、任意の確率分布のオンライン学習(学習用の例題が順次与えられる学習)の最適化を、場の理論的な観点から解明した。確率分布の学習は、ニューラル・ネットワークによる教師あり学習,教師なし学習を含む、最も一般的で重要な問題である。私は、学習用の例題数Nを観測の運動量スケールと見なす事により、繰り込み群の手法を用いて、学習アルゴリズムを導出した。また、そのアルゴリズムの最適性の証明に成功した。最適な学習アルゴリズムを導く為には、例題数Nに応じて系の自由度をコントロールする事が重要であるが、確率分布のオンライン学習では、データを観測する空間解像度を例題数Nの(-D)分の1乗に比例させて変化させれば良いという重要な結果を導いた。
    2. 対象である確率分布が、平行,回転移動や連続的な変形をした場合にも、互いに同一であると認識可能な学習アルゴリズムを導出した。これは第一の研究結果に、"一般共変性"という対称性を取り入れる事により実現され、アルゴリズムの最適性は同様に証明される。この成果は、テンポの変化した音声データや、連続変形した画像データの認識を可能にする、非常に一般的なものである。またこれは、座標系など確率分布の記述法に依存しない、"情報"の持つ本来の性質を尊重した学習アルゴリズムである。
    3. 学習対象である確率分布が、ある時刻に突然変化しても対応可能な、最適なオンライン学習アルゴリズムを導出した。ここでは、確率分布相互の関数空間内での距離を、逐次観測する方法を用い、大きな揺らぎのある観測量から、確率関数の変化を抽出する事に成功した。また数値シミュレーションにより、1次元空間に於けるアルゴリズムの有効性を確認した。

    researchmap

▼display all

 

Class subject in charge

  • Fundamental Computer Science 2 (2021academic year) Second semester  - その他

  • Technical English for Interdisciplinary Medical Sciences and Engineering (2021academic year) Late  - その他

  • Research Works for Interdisciplinary Medical Sciences and Engineering (2021academic year) Year-round  - その他

  • Introduction to Medical Devices and Materials (2021academic year) Prophase  - 水1~2

  • Learning Theory for Information (2021academic year) Prophase  - 火3~4

  • Information Technology Experiments A (Computer Hardware) (2021academic year) 1st semester  - 月3,月4,月5,月6,月7,木3,木4,木5,木6,木7

  • Mathematics and Physics for Information (2021academic year) Prophase  - その他

  • Information Theory (2021academic year) Second semester  - 月1,月2,木1,木2

  • Information Theory (2021academic year) Second semester  - 月1,月2,木1,木2

  • Technical Writing and Presentation (2021academic year) Third semester  - 月3,月4,金3,金4

  • Technical Writing and Presentation (2021academic year) Third semester  - 月3~4,金3~4

  • Technical Writing and Presentation (2021academic year) Late  - その他

  • Technical Writing and Presentation (2021academic year) Late  - その他

  • Basic Mathematical and Data Sciences (2021academic year) Third semester  - 木5~6

  • Logic Circuits (2021academic year) Fourth semester  - 水1,水2

  • Logic Circuits (2021academic year) Fourth semester  - 水1,水2

  • Logic Circuits (2021academic year) Fourth semester  - 水1,水2

  • Fundamental Computer Science 1 (2020academic year) 1st semester  - 金3,金4

  • Fundamental Computer Science 2 (2020academic year) Second semester  - 金3,金4

  • Technical English for Interdisciplinary Medical Sciences and Engineering (2020academic year) Late  - その他

  • Research Works for Interdisciplinary Medical Sciences and Engineering (2020academic year) Year-round  - その他

  • Learning Theory for Information (2020academic year) Late  - 火5,火6

  • Information Technology Experiments A (Computer Hardware) (2020academic year) 1st semester  - 月3,月4,月5,月6,木3,木4,木5,木6

  • Laboratory Work on Information Technology I (2020academic year) 1st semester  - 月3,月4,月5,月6,木3,木4,木5,木6

  • Mathematics and Physics for Information (2020academic year) Prophase  - その他

  • Information Theory (2020academic year) Second semester  - 月1,月2,木1,木2

  • Information Theory (2020academic year) Second semester  - 月1,月2,木1,木2

  • Technical Writing and Presentation (2020academic year) Late  - その他

  • Basic Mathematical and Data Sciences (2020academic year) Third semester  - 木5,木6

  • Logic Circuits (2020academic year) Fourth semester  - 水1,水2

  • Logic Circuits (2020academic year) Fourth semester  - 水1,水2

  • Logic Circuits (2020academic year) Fourth semester  - 水1,水2

▼display all

 

Media Coverage

  • 早期胃がん AIが診断 岡大など Newspaper, magazine

    読売新聞  地域>岡山>ニュース  2021.11.28

     More details

    Author:Other 

    researchmap

  • AIで早期胃がんの進行度を診断 岡山大大学院・河原教授ら開発 Newspaper, magazine

    山陽新聞社  山陽新聞  2019.5.25

     More details

    Author:Other 

    researchmap