研究

国際学術論文 (査読あり)

  1. Muneki Yasuda and Kaiji Sekimoto: Gaussian-Discrete restricted Boltzmann machine with Sparse-Regularized Hidden Layer, Behaviormetrika, 2024.
  2. Kaiji Sekimoto, Chako Takahashi, and Muneki Yasuda: Quasi-free Energy Evaluation of Gaussian-Bernoulli Restricted Boltzmann Machine for Anomaly Detection, Nonlinear Theory and its Applications (NOLTA), IEICE, Vol. 15, No. 2, pp. 273-283, 2024.
  3. Kaiji Sekimoto and Muneki Yasuda: Effective learning algorithm for restricted Boltzmann machines via spatial Monte Carlo integration, Nonlinear Theory and its Applications (NOLTA), IEICE, Vol. 14, No. 2, pp. 228-241, 2023.
  4. Kaiji Sekimoto and Muneki Yasuda: Composite Spatial Monte Carlo Integration Based on Generalized Least Squares, Journal of the Physical Society of Japan, Vol. 91, No. 11, Article ID. 114003, 2022.
  5. Muneki Yasuda and Kaiji Sekimoto: Spatial Monte Carlo integration with annealed importance sampling, Physical Review E, Vol. 103, No. 5, Article No. 052118, 2021.

国際会議 (査読あり)

  1. Kaiji Sekimoto, Chako Takahashi, and Muneki Yasuda: Quasi-Free Energy Evaluation of Restricted Boltzmann Machine for Anomaly Detection, Proceedings of the 2023 International Symposium on Nonlinear Theory and its Applications (NOLTA2023), pp. 142-145, 2023.
  2. Kaiji Sekimoto and Muneki Yasuda: Spatial Monte Carlo Integration for Learning Restricted Boltzmann Machine, Proceedings of the 2022 International Symposium on Nonlinear Theory and its Applications (NOLTA2022), pp. 9-12, 2022. [Student Paper Award]

国内学会 (査読なし)

  1. 石岡龍佑，関本快士，安田宗樹：階層ベイズ学習に基づく組み合わせ最適化問題の統計的分析，情報処理学会第86回全国大会，講演番号4L-06，神奈川大学（ハイブリット開催），2024年3月16日．
  2. 芳賀友紀，関本快士，安田宗樹：TV正則化型相互作用をもつマルコフ確率場モデルの提案，情報処理学会第86回全国大会，講演番号2L-09，神奈川大学（ハイブリット開催），2024年3月15日．
  3. 関本快士，安田宗樹：制限ボルツマンマシンを用いた欠損のあるデータ集合の学習，情報処理学会第85回全国大会，講演番号4M-01，電気通信大学（ハイブリット開催），2023年3月3日． [学生奨励賞]
  4. 関本快士，安田宗樹：一般化最小二乗法による合成空間モンテカルロ積分法，日本物理学会 第77回年次大会，講演番号 15aB14-12，オンライン開催，2022年3月5日．
  5. 関本快士，安田宗樹：一般化最小二乗法による合成空間モンテカルロ積分法，情報処理学会第84回全国大会，講演番号 7M-04，愛媛大学（ハイブリット開催），2022年3月5日． [学生奨励賞]
  6. 関本快士，安田宗樹：空間モンテカルロ積分法と焼なまし重点サンプリングを組み合わせた高性能サンプリング近似法，情報処理学会第83回全国大会，講演番号1J-01，オンライン開催，2021年3月18日． [学生奨励賞]