Faculty Profiles - AIDA Toshiaki

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AIDA Toshiaki

Organization

Faculty of Interdisciplinary Science and Engineering in Health Systems Lecturer

Homepage

http://www.cc.okayama-u.ac.jp/sc_lab/

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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

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Country： Japan

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Tokyo Institute of Technology 理学部物理学科

1988.4 - 1991.3

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Country： Japan

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Research History

Okayama University Graduate School of Interdisciplinary Science and Engineering in Health Systems Senior Assistant Professor

2021.4

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Okayama University Graduate School of Interdisciplinary Science and Engineering in Health Systems Senior Assistant Professor

2018.4 - 2021.3

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Ritsumeikan University The Kinugasa Research Organization Visiting researcher

2017.6 - 2022.3

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Okayama University The Graduate School of Natural Science and Technology Senior Assistant Professor

2004.4 - 2018.3

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Country：Japan

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Okayama University Faculty of Engineering Department of Information Technology Senior Assistant Professor

2002.4 - 2004.3

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Aston University Neural Computing Research Group Visiting researcher

2001.5 - 2001.7

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Country：United Kingdom

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Professional Memberships

電子情報通信学会

2001

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日本神経回路学会

2001

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日本物理学会

1992.9

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Committee Memberships

2025 10th International Conference on Big Data Analytics (ICBDA 2025) Technical Program Committee Member

2024.7 - 2025.3

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Committee type：Academic society

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the 31st International Conference on Neural Information Processing ICONIP 2024 Program Committee Member

2024.7 - 2024.12

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日本物理学会2024年春季大会座長

2024.3

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2024 9th International Conference on Big Data Analytics (ICBDA 2024) Technical Program Committee Member

2023.7 - 2024.3

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Committee type：Academic society

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日本物理学会 2023年春季大会座長

2023.3

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Committee type：Academic society

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2022年度（第73回）電気・情報関連学会中国支部連合大会座長

2022.10

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Committee type：Academic society

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2023 8th International Conference on Big Data Analytics (ICBDA 2023) Technical Program Committee Member

2022.7 - 2023.3

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Committee type：Academic society

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日本物理学会第77回年次大会座長

2022.3

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Committee type：Academic society

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

2021.7 - 2022.3

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Committee type：Academic society

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

2020.11 - 2021.3

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Committee type：Academic society

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日本物理学会運営委員

2020.10 - 2021.9

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Committee type：Academic society

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

2019.11 - 2020.3

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Committee type：Academic society

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

2018.11 - 2019.3

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日本物理学会2024年春季大会座長

2014.3

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Committee type：Academic society

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Papers

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

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

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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

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Authorship：Lead author,　Last author Language：Japanese

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

Toshiaki Aida

Physical Review Letters 83 ( 17 ) 3554 - 3557 1999.1

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Authorship：Lead author,　Last author 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

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

T Aida, Y Kitazawa

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

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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

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

T AIDA, Y KITAZAWA, H KAWAI, M NINOMIYA

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

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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

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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

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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

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

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

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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

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

DOI： 10.23919/ICCAS.2017.8204366

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Probability Distribution of an Image Dictionary for Compressed Sensing Reviewed

Yuhei Ashida, Toshiaki Aida

1377 - 1380 2016.10

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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

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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

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

DOI： 10.11316/jpsgaiyo.71.1.0_3097

CiNii Article

CiNii Books

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

Masahiro Hirao, Toshiaki Aida

661 - 665 2015.10

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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

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

Yuhri Ohta, Toshiaki Aida

1377 - 1380 2014.10

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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

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Replica analysis of CDMA multiuser-demodulator for correlated data Reviewed

Takuya Matsumoto, Toshiaki Aida

1217 - 1219 2013.10

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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

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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

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Authorship：Last author Language：Japanese

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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

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Authorship：Last author Language：Japanese

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Renormalization group in bayesian statistical inference

Toshiaki Aida

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

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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

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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

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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

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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

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Scaling of a Length Scale for Regression and Prediction

Toshiaki Aida

Neural Networks for Signal Processing XII 179 - 187 2002

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DOI： 10.1109/NNSP.2002.1030029

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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

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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

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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

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Field Theoretical Approach to Time Series Prediction

Toshiaki Aida

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

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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

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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

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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

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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

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Quantum gravity with boundaries near two dimensions

T. Aida, Y. Kitazawa

Modern Physics Letters A10 ( 19 ) 1351 - 1363 1995

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DOI： 10.1142/S0217732395001472

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MISC

疎符号化に基づく画像処理の解析的性能評価

相田敏明

日本物理学会第79回年次大会講演概要集 2585 - 2585 2024.9

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

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説明可能性を考慮した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

竹中太一郎, 相田敏明, 河原祥朗, 濱田健太

2024年電子情報通信学会総合大会情報・システム講演論文集 D-16-04 2024.3

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

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疎符号化による画像修復におけるレプリカ対称性の安定性条件III

相田敏明

日本物理学会 2024年春季大会講演概要集 1854 - 1854 2024.3

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

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説明可能性を考慮した畳み込みニューラルネットワークによる十二指腸腫瘍診断

松田真次郎, 相田敏明, 河原祥朗, 濱田健太

2024年電子情報通信学会総合大会情報・システム講演論文集 D-16-03 2024.3

　More details

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

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Analytical Performance Evaluation of Image Restoration via Sparse Coding

Toshiaki Aida

International conference on MACHINE LEARNING PHYSICS Y206-2 2023.11

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

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CNNを用いた見返し絵内の顔貌による紺紙金字経の制作時代の分類とその根拠の同定

蓑田佳樹, 相田敏明, 小林知美, 相田愛子

2023年度(第74回)電気・情報関連学会中国支部連合大会論文集 R22-24-13 2023.10

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

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疎符号化による画像修復におけるレプリカ対称性の安定性条件II

相田敏明

日本物理学会第78回年次大会講演概要集 1826 - 1826 2023.9

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

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Replica Analysis of the Performance of Image Restoration via Sparse Coding

Toshiaki Aida

28th International Conference on Statistical Physics(Statphys28) PSb-128 2023.8

　More details

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

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深層ニューラルネットワークによる胃癌深達度診断III

相田敏明, 河原祥朗, 濱田健太

日本物理学会 2023年春季大会講演概要集 1984 - 1984 2023.3

　More details

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

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疎符号化による画像修復におけるレプリカ対称性の安定性条件

相田敏明

日本物理学会 2023年春季大会講演概要集 1956 - 1956 2023.3

　More details

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

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内視鏡画像のマルチフラクタルスペクトルによる十二指腸腫瘍診断

三福優也, 相田敏明, 山崎泰史, 里見拓也, 河原祥朗

2022年度(第73回)電気・情報関連学会中国支部連合大会論文集 R22-22-05 2022.10

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

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尿管鏡画像に基づく尿管癌異型度診断

福井透矢, 相田敏明, 関戸崇了, 荒木元朗

2022年度(第73回)電気・情報関連学会中国支部連合大会論文集 R22-24-05 2022.10

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

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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 IV

相田敏明

日本物理学会第77回年次大会講演概要集 1932 - 1932 2022.3

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

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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)

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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

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

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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

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

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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)

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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

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

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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

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

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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

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

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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

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

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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

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

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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

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

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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

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

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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

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

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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

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

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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

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

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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

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

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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

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

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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

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

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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

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

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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

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

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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

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

CiNii Article

CiNii Books

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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

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

CiNii Article

CiNii Books

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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

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

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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

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Event date： 2018.7.23 - 2018.7.28

Language：English Presentation type：Oral presentation (general)

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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

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」2021年度成果発表会 2022.2.25

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Event date： 2022.2.25

Presentation type：Symposium, workshop panel (nominated)

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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

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Event date： 2021.2.19

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

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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

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Event date： 2020.2.21 - 2020.2.22

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

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Replica Analysis of the Performance of Image Processing by Compressed Sensing

Toshiaki Aida

Statistical Physics of Complex Systems 2019.5.8

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Event date： 2019.5.7 - 2019.5.11

Language：English Presentation type：Poster presentation

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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

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Event date： 2019.2.22 - 2019.2.23

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

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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

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Event date： 2018.2.23 - 2018.2.24

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

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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

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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

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Compressed Sensing for Phase Unwrapping of Interferometric SAR Data

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

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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

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Compressed Sensing for Phase Unwrapping of Interferometric SAR Data

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

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Probability Distribution of an Image Dictionary for Compressed Sensing

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

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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

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Probability Distribution of an Image Dictionary for Compressed Sensing

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

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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

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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

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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

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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

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

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

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階層的混合分布の学習

日本物理学会第70回年次大会 2015

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

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

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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

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Sparse Representation Approach to Inverse Halftoning in Terms of DCT Dictionary

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

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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

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Sparse Representation Approach to Inverse Halftoning in Terms of DCT Dictionary

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

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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

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Replica Analysis of CDMA Multiuser-demodulator for Correlated Data

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

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

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

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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

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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

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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

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Replica Analysis of CDMA Multiuser-demodulator for Correlated Data

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

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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

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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

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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

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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

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

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

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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Scaling Analysis of Non-parametric Bayesian Statistical Inference

日本物理学会第63回年次大会 2008

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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

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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

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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

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Analysis of Scalings in Non-parametric Bayesian Statistical Inference II

日本物理学会 2007年秋季大会 2007

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Analysis of Scalings in Non-parametric Bayesian Statistical Inference

日本物理学会 2007年春季大会 2007

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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

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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

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Renormalization in Bayesian Statistical Inference

日本物理学会 2006年秋季大会 2006

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Renormalization and Renormalization Group in Bayesian Statistical Inference Ⅲ

日本物理学会第61回年次大会 2006

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Renormalization and Renormalization Group in Bayesian Statistical InferenceⅡ

日本物理学会 2005年秋季大会 2005

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Renormalization and Renormalization Group in Bayesian Statistical Inference

日本物理学会第60回年次大会 2005

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Non-parametric Bayesian Statistical Inference and Renormalization Group

日本物理学会2004年秋期大会 2004

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Renormalization Group in Bayesian Statistical Inference

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

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Renormalization Group Approach to On-line Information Processings

日本物理学会2003年年次大会 2003

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Extended Bayesian Statistical Inference and Renormalization Group

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

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Extended Bayesian Statistical Inference and Renormalization Group

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

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Extended Bayesian Statistical Inference and Renormalization Group

日本物理学会2003年秋期大会 2003

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Scaling for Regression and Prediction of General Differentiable Functions

日本物理学会 2002年秋季大会 2002

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Scaling Analysis of Regression Problems

日本物理学会 2001年秋季大会 2001

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Field Theoretical Approach to Time Series Prediction II

日本物理学会第 56 回年次大会 2001

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Recognition and Geometrical On-line Learning Algorithm of Probability Distributions

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

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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

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Reparameterization Invariant Algorithm for On-line Learning of Probability Distributions

日本物理学会 2000年春の分科会 2000

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Recognition and Geometrical On-line Learning Algorithm of Probability Distributions

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

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Field Theoretical Approach to Time Series Prediction

日本物理学会第 55 回年次大会 2000

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Field Theory for On-line Learning of Probability Distributions

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

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

日本物理学会第 54 回年会 1999

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Field Theory and Adaptive On-line Learning of Probability Distributions

日本物理学会 1999年秋の分科会 1999

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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

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Authorship：Coinvestigator(s)

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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

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Authorship：Principal investigator

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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

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Authorship：Coinvestigator(s)

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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

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Authorship：Principal investigator

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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

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

本研究の主たるテーマは超解像であるが，その基礎として，相関を有するデータに対する圧縮センシングの解明が必要である．圧縮センシングとは，対象について多数の特徴を事前に用意することにより，少数のデータからの推測を可能にするもので，原理的に最も高性能な統計的推測手法である．しかし，圧縮センシングを実問題へ応用するに当たり本質的役割を果たす，辞書行列については不明な点が多い．例えば，情報内の相関の強さと縦横比の最適な関係等について，定性的にはその性質を理解できるものの，定量的にはそれらが明らかにされていない．
そこで，画像処理への応用に必要な画像辞書を例に，画像辞書サイズの従う最適なスケーリング則の解析的評価の研究に今年度も取り組んだ．具体的には，統計物理学のレプリカ法を応用して，「劣化画像の復元問題」の解の，大自由度極限における典型的な振る舞いを解析的に評価することが課題である．そこで，上記問題の解の典型的な振る舞いを記述する非線形連立方程式を導出し，2次までの摂動近似により解析することを試みた．しかし，摂動展開の基点となる解が複数存在することや，また，真の展開パラメータが何か不明瞭だという困難さのため，なかなか適切な解を得ることが出来なかった．昨年度までの研究成果である，適切な摂動展開の基点となる解と展開パラメータの同定に引き続き，今年度は，システムを記述するパラメータが従う，非線形連立方程式の解をほぼ完全に解析することが可能になった．それにより，(1)パラメータ間の最適な関係，(2)情報内に相関が存在するとき，ある最大値以下の疎性を課さなければならない，といった性質が定量的に明らかになった．
本研究の本来の課題である超解像では，辞書行列は低解像度画像と高解像度画像の両方に対応する部分から構成されるので，上述の研究成果を直接的に応用することを計画している．

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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

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Authorship：Coinvestigator(s)

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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

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Authorship：Principal investigator

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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

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Authorship：Principal investigator

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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)

Haga Chiyori

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

Lifestyle-related diseases are a global health issue, but effective remedies have not been established. We worked on this research subject in order to build evidence of the approach strategy by the life course approach. The task is divided into three goals: Goal 1: Construction of a system for big data collection, Goal 2: Improvement of accuracy of pattern classification of physique transition in childhood and physique prediction after adolescence by adiposity rebound (AR) Examination of ability, goal 3. It was a study of domestic and foreign guidelines for an approach starting from the embryonic period. As a result, the physique of Japanese children can be classified into 4 boys and 3 girls, and the AR period is 3 to 7 years old, and AR under 6 years old may significantly increase the risk of developing obesity in early adolescence. Indicated.

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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

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Authorship：Principal investigator

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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

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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．

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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

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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.

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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

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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。

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Class subject in charge

Advanced Internship for Interdisciplinary Medical Sciences and Engineering （2024academic year） Year-round - その他
Technical English for Interdisciplinary Medical Sciences and Engineering （2024academic year） Late - その他
Research Works for Interdisciplinary Medical Sciences and Engineering （2024academic year） Year-round - その他
Research Works for Interdisciplinary Medical Sciences and Engineering （2024academic year） Year-round - その他
Introduction to Medical Devices and Materials （2024academic year） Prophase - 水1～2
Learning Theory for Information （2024academic year） Prophase - 火3～4
Information Technology Experiments A (Computer Hardware) （2024academic year） 1st semester - 月3～7,木3～7
Information Technology Experiments A (Computer Hardware) （2024academic year） 1st semester - 月3～7,木3～7
Mathematics and Physics for Information （2024academic year） Prophase - その他
Information Theory （2024academic year） Fourth semester - 月3～4,木7～8
Information Theory （2024academic year） Fourth semester - 月3～4,木7～8
Technical Writing and Presentation （2024academic year） Fourth semester - 水3～4
Technical Writing and Presentation （2024academic year） Fourth semester - 水3～4
Technical Writing and Presentation （2024academic year） Fourth semester - 水3～4
Technical Writing and Presentation （2024academic year） Late - その他
Basic Mathematical and Data Sciences （2024academic year） Third semester - 木5～6
Logic Circuits （2024academic year） Second semester - 月1～2
Logic Circuits （2024academic year） Second semester - 月1～2
Advanced Internship for Interdisciplinary Medical Sciences and Engineering （2023academic year） Year-round - その他
Technical English for Interdisciplinary Medical Sciences and Engineering （2023academic year） Late - その他
Research Works for Interdisciplinary Medical Sciences and Engineering （2023academic year） Year-round - その他
Research Works for Interdisciplinary Medical Sciences and Engineering （2023academic year） Year-round - その他
Advanced Hospital Practice （2023academic year） Prophase - その他
Introduction to Medical Devices and Materials （2023academic year） Prophase - 水1～2
Learning Theory for Information （2023academic year） Prophase - 火3～4
Information Technology Experiments A (Computer Hardware) （2023academic year） 1st semester - 月3～7,木3～7
Information Technology Experiments A (Computer Hardware) （2023academic year） 1st semester - 月3～7,木3～7
Mathematics and Physics for Information （2023academic year） Prophase - その他
Information Theory （2023academic year） Fourth semester - 月3～4,木7～8
Information Theory （2023academic year） Fourth semester - 月3～4,木7～8
Information Theory （2023academic year） Fourth semester - 月3～4,木7～8
Information Theory （2023academic year） Fourth semester - 月3～4,木7～8
Technical Writing and Presentation （2023academic year） Fourth semester - 水3～4
Technical Writing and Presentation （2023academic year） Fourth semester - 水3～4
Technical Writing and Presentation （2023academic year） Fourth semester - 水3～4
Technical Writing and Presentation （2023academic year） Late - その他
Basic Mathematical and Data Sciences （2023academic year） Third semester - 木5～6
Logic Circuits （2023academic year） Fourth semester - 木3～4
Logic Circuits （2023academic year） Fourth semester - 木3～4
Fundamental Computer Science 2 （2022academic year） Second semester - その他
Technical English for Interdisciplinary Medical Sciences and Engineering （2022academic year） Late - その他
Research Works for Interdisciplinary Medical Sciences and Engineering （2022academic year） Year-round - その他
先進病院実習（2022academic year）前期
Introduction to Medical Devices and Materials （2022academic year） Prophase - 水1～2
Learning Theory for Information （2022academic year） Prophase - 火3～4
Information Technology Experiments A (Computer Hardware) （2022academic year） 1st semester - 月3～7,木3～7
Mathematics and Physics for Information （2022academic year） Prophase - その他
Information Theory （2022academic year） Fourth semester - 水1～2,金5～6
Information Theory （2022academic year） Fourth semester - 水1～2,金5～6
Technical Writing and Presentation （2022academic year） Third semester - 月3～4,金3～4
Technical Writing and Presentation （2022academic year） Third semester - 月3～4,金3～4
Technical Writing and Presentation （2022academic year） Late - その他
Technical Writing and Presentation （2022academic year） Late - その他
Basic Mathematical and Data Sciences （2022academic year） Third semester - 木5～6
Logic Circuits （2022academic year） Fourth semester - 木5～6
Logic Circuits （2022academic year） Fourth semester - 木5～6
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

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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

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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

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