2024/05/21 更新

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フルカワ　テツオ
古川　徹生
FURUKAWA Tetsuo
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所属
大学院生命体工学研究科 人間知能システム工学専攻
職名
教授
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メールアドレス
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093-695-6124
外部リンク

研究キーワード

  • モジュラーネットワーク

  • 脳内モデル

  • 自律行動ロボット

  • 自己組織化マップ

出身大学院

  • 1989年03月   大阪大学   基礎工学研究科   修士課程・博士前期課程   修了   日本国

取得学位

  • 大阪大学  -  博士（工学）   1998年10月

学内職務経歴

  • 2014年04月 - 現在   九州工業大学   大学院生命体工学研究科   人間知能システム工学専攻     教授

  • 2006年04月 - 2014年03月   九州工業大学   大学院生命体工学研究科   脳情報専攻     教授

論文

  • Multi-task manifold learning for small sample size datasets 査読有り 国際誌

    Ishibashi H., Higa K., Furukawa T.

    Neurocomputing   473   138 - 157   2022年02月

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    担当区分：最終著者,　責任著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

    In this study, we develop a method for multi-task manifold learning. The method aims to improve the performance of manifold learning for multiple tasks, particularly when each task has a small number of samples. Furthermore, the method also aims to generate new samples for new tasks, in addition to new samples for existing tasks. In the proposed method, we use two different types of information transfer: instance transfer and model transfer. For instance transfer, datasets are merged among similar tasks, whereas for model transfer, the manifold models are averaged among similar tasks. For this purpose, the proposed method consists of a set of generative manifold models corresponding to the tasks, which are integrated into a general model of a fiber bundle. We applied the proposed method to artificial datasets and face image sets, and the results showed that the method was able to estimate the manifolds, even for a tiny number of samples.

    DOI： 10.1016/j.neucom.2021.11.043

    Kyutacar

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    その他リンク： https://www.scopus.com/inward/record.uri?partnerID=HzOxMe3b&scp=85121311100&origin=inward

  • Visual analytics of set data for knowledge discovery and member selection support 査読有り 国際誌

    RyujiWatanabe, HideakiIshibashi, TetsuoFurukawa

    Decision Support Systems ( Elsevier )   152   in press   2021年07月

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    担当区分：責任著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

    Visual analytics (VA) is a visually assisted exploratory analysis approach in which knowledge discovery is executed interactively between the user and system in a human-centered manner. The purpose of this study is to develop a method for the VA of set data aimed at supporting knowledge discovery and member selection. A typical target application is a visual support system for team analysis and member selection, by which users can analyze past teams and examine candidate lineups for new teams. Because there are several difficulties, such as the combinatorial explosion problem, developing a VA system of set data is challenging. In this study, we first define the requirements that the target system should satisfy and clarify the accompanying challenges. Then we propose a method for the VA of set data, which satisfies the requirements. The key idea is to model the generation process of sets and their outputs using a manifold network model. The proposed method visualizes the relevant factors as a set of topographic maps on which various information is visualized. Furthermore, using the topographic maps as a bidirectional interface, users can indicate their targets of interest in the system on these maps. We demonstrate the proposed method by applying it to basketball teams, and compare with a benchmark system for outcome prediction and lineup reconstruction tasks. Because the method can be adapted to individual application cases by extending the network structure, it can be a general method by which practical systems can be built.

    DOI： 10.1016/j.dss.2021.113635

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    その他リンク： https://www.scopus.com/inward/record.uri?partnerID=HzOxMe3b&scp=85111295128&origin=inward

  • Tensor SOM and tensor GTM: Nonlinear tensor analysis by topographic mappings 査読有り

    Tohru Iwasaki, Tetsuo Furukawa

    Neural Networks   ( 77 )   107 - 125   2016年05月

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    担当区分：責任著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

    In this paper, we propose nonlinear tensor analysis methods: the tensor self-organizing map (TSOM)
    and the tensor generative topographic mapping (TGTM). TSOM is a straightforward extension of the
    self-organizing map from high-dimensional data to tensorial data, and TGTM is an extension of the
    generative topographic map, which provides a theoretical background for TSOM using a probabilistic
    generative model. These methods are useful tools for analyzing and visualizing tensorial data, especially
    multimodal relational data. For given n-mode relational data, TSOM and TGTM can simultaneously
    organize a set of n-topographic maps. Furthermore, they can be used to explore the tensorial data
    space by interactively visualizing the relationships between modes. We present the TSOM algorithm
    and a theoretical description from the viewpoint of TGTM. Various TSOM variations and visualization
    techniques are also described, along with some applications to real relational datasets. Additionally, we attempt to build a comprehensive description of the TSOM family by adapting various data structures.

    DOI： 10.1016/j.neunet.2016.01.013

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    その他リンク： http://www.elsevier.com/locate/neunet

  • Shape space estimation by higher-rank of SOM 査読有り

    Sho Yakushiji and Tetsuo Furukawa

    Neural Computing and Applicationｓ   2012年06月

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    担当区分：最終著者,　責任著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

    The aim of this study is to develop an estimation method for a shape space. In this work, “shape space” means a nonlinear subspace formed by a class of visual shapes, in which the continuous change in shapes is naturally represented. By using the shape space, various operations dealing with shapes, such as identification, classification, recognition, and interpolation can be carried out in the shape space. This paper introduces an algorithm based on a generative model of shapes. A higher-rank of the self-organizing map (SOM2) is used to implement the shape space estimation method. We use this method to estimate the shape space of artificial contours. In addition, we present results from a simulation of omnidirectional camera images taken from mobile robots. Our technique accurately predicts changes in image properties as the robot’s attitude changes. Finally, we consider the addition of local features to our method. We show that the inclusion of local features solves the correspondence problem. These results suggest the potential of our technique in the future.

    DOI： 10.1007/s00521-012-1004-4

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    その他リンク： http://www.springerlink.com/content/p535v60856106u28/?MUD=MP

  • SOM of SOMs 査読有り

    古川　徹生

    Neural Networks   22 ( 4 )   463 - 478   2009年05月

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    担当区分：筆頭著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

  • Modular network SOM 査読有り

    K. Tokunaga,T. Furukawa

    Neural Networks   22   82 - 90   2009年01月

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    担当区分：最終著者,　責任著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）

    主要雑誌

  • Low-rank kernel decomposition for scalable manifold modeling 査読有り 国際誌

    Miyazaki K., Takano S., Tsuno R., Ishibashi H., Furukawa T.

    2022 Joint 12th International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems and 23rd International Symposium on Advanced Intelligent Systems, SCIS and ISIS 2022   1 - 6   2022年11月

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    担当区分：最終著者,　責任著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

    日本   三重県伊勢市   2022年11月29日  -  2022年12月02日

    The purpose of this study is to develop a method for scalable manifold modeling. A popular method using Gaussian process requires a computational cost of the cubic order for data size, which does not afford to apply large-scale datasets. We aim to achieve the linear order in computational cost using unsupervised kernel regression and its sparse approximation instead of using the Gaussian process regression. For this purpose, we introduce two types of sparse approximations; one is the discretization of the latent space by a grid of inducing points, and the other is a sparse matrix decomposition of the local and global kernel matrices. We evaluated the computation time of the proposed method by using an artificial dataset, and the results showed that the proposed method achieved the linear order in computation time.

    DOI： 10.1109/SCISISIS55246.2022.10001865

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    その他リンク： https://www.scopus.com/inward/record.uri?partnerID=HzOxMe3b&scp=85146734984&origin=inward

  • FASHION OUTFIT RETRIEVAL USING HASHTAG SEARCH AND VISUALLY ASSISTED BROWSING ON JOINTED MANIFOLD MODELS 査読有り 国際誌

    Hirowatari S., Ishida T., Iwasaki T., Furukawa T.

    ICIC Express Letters, Part B: Applications ( ICIC International 学会 )   13 ( 5 )   463 - 470   2022年05月

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    担当区分：最終著者,　責任著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

    In the fashion domain, the demand for outfit retrieval on social media and e-commerce sites is increasing. The most popular approach is searching outfits using hashtags, which has several limitations. First, users do not always know the appropriate hashtags for their search intention. Second, the hashtags determined by the posters are typically incomplete and inconsistent. Finally, it is not easy to browse when a large number of outfits share a hashtag. The purpose of this study is to develop a method for visually assisted fashion outfit retrieval. Specifically, the method enables users to search outfits using visually arranged hashtags in two-dimensional space, that is, the tag map, and browse outfits visually arranged in the outfit map. For this purpose, we use an approach in which jointed manifolds in style and hashtag spaces model the outfit data. The quantitative experimental result demonstrated that the proposed method preserves more mutual information between outfits and hashtags than the conventional method, which indicates that the proposed method is suitable for visual exploration.

    DOI： 10.24507/icicelb.13.05.463

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    CiNii Research

    その他リンク： https://www.scopus.com/inward/record.uri?partnerID=HzOxMe3b&scp=85127313112&origin=inward

  • Simultaneous visualization of documents, words and topics by tensor self-organizing map and non-negative matrix factorization 査読有り

    Noguchi K., Ishida T., Furukawa T.

    2020 Joint 11th International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems and 21st International Symposium on Advanced Intelligent Systems, SCIS-ISIS 2020 ( Proc. of SCIS-ISIS )   2020年12月

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    担当区分：責任著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

    © 2020 IEEE. The purpose of this work is to develop a simultaneous visualization method of documents, words, and topics. The task of the proposed method is to map a set of documents to a pair of low-dimensional latent spaces corresponding to documents and words, by which the relations between them are visualized. In addition, the method also decomposes the mapping as the sum of topics, so that the topic distributions are visualized on the latent spaces. To achieve the task, we combined the tensor self-organizing map and the non-negative matrix factorization. We applied the method to NeurIPS data set, and the result shows that the method enables us to understand the tripartite relation between document, words and topics easily.

    DOI： 10.1109/SCISISIS50064.2020.9322683

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    その他リンク： https://www.scopus.com/inward/record.uri?partnerID=HzOxMe3b&scp=85100381003&origin=inward

  • Space-And-Cost-Efficient Neural Control /Sensory Element Using an Analog FPGA 査読有り 国際誌

    Kobayashi F., Furukawa T.

    Proceedings of 2019 International Conference on System Science and Engineering, ICSSE 2019   71 - 74   2019年07月

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    担当区分：最終著者,　責任著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

    © 2019 IEEE. As neural networks are applied to control and sensory, software neuron models cannot sometimes fulfill speed requirement as well as simple add-And-sigmoid is not enough for functionality. This paper proposes a small and inexpensive hardware neuron based on FitzHugh-Nagumo model. By making full use of chip property and maximum circuit packing through placement search, it surpasses the previous implementation by factors of 4 for space and 15 for cost.

    DOI： 10.1109/ICSSE.2019.8823135

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    その他リンク： https://www.scopus.com/inward/record.uri?partnerID=HzOxMe3b&scp=85072926528&origin=inward

  • Tensor self-organizing map for kansei analysis 査読有り

    Itonaga K., Yoshida K., Furukawa T.

    Proceedings of Joint 10th International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems and 19th International Symposium on Advanced Intelligent Systems in conjunction with Intelligent Systems Workshop 2018   796 - 801   2019年05月

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    担当区分：責任著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

    Japan   Toyama   2018年12月05日  -  2018年12月08日

    © 2018 IEEE. In Kansei analysis, impressions of various objects are commonly measured using evaluation words. When using this approach, it is necessary to examine all combinations of three elements: subjects, objects, and evaluation words. However, the exhaustive analysis required is not an easy task because of the enormous number of combinations. Additionally, if it is necessary to reveal the relationship between the impressions and physical features of objects such as colors or shapes, the number of combinations increases enormously and the task becomes unrealistic. In this paper, we introduce a method called the tensor self-organizing map (TSOM) that visualizes the relationships between the elements. We applied the TSOM to Kansei analysis of landscape images and studied how the impressions were dependent on the subjects. We also investigated the relationships between these subject-dependent impressions and the physical features. Through these experiments, we demonstrate that the TSOM can be a useful tool for Kansei analysis.

    DOI： 10.1109/SCIS-ISIS.2018.00132

    Scopus

    その他リンク： https://www.scopus.com/inward/record.uri?partnerID=HzOxMe3b&scp=85067131361&origin=inward

  • SOM コンポーネントプレーンの包含度を利用した多変量データからのルール抽出

    佐々木 将詞, 中野 和久, 田中 良哉, 古川 徹生, 堀尾 恵一

    日本知能情報ファジィ学会 ファジィ システム シンポジウム 講演論文集 ( 日本知能情報ファジィ学会 )   35 ( 0 )   549 - 553   2019年01月

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    記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（研究会，シンポジウム資料等）

    <p> </p>

    DOI： 10.14864/fss.35.0_549

    CiNii Article

    CiNii Research

    その他リンク： https://ci.nii.ac.jp/naid/130007773037

  • Distance metric learning for the self-organizing map using a co-training approach 査読有り

    Yoneda K., Furukawa T.

    Proceeding of ICICIC2018   CD-ROM   2018年12月

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    担当区分：責任著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

    China  

    The aim of this work is to develop a method of distance metric learningfor self-organizing maps. We rst conducted an investigation in a multi-view learningsetting, in which Mahalanobis metrics were determined so that two (or more) viewsreached a consensus in latent variable estimation. We examined two approaches of multi-view learning: co-training and ensemble. Although both approaches worked as expected,our results suggested that the co-training approach performed better. We further extendedthe method to a single-view learning setting by introducing the concept of pseudo multi-view learning.

  • Multi-task manifold learning using hierarchical modeling for insufficient samples 査読有り

    Ishibashi H., Higa K., Furukawa T.

    Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)   11303 LNCS   388 - 398   2018年12月

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    担当区分：責任著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

    Cambodia   Siem Reap   2018年12月13日  -  2018年12月16日

    © Springer Nature Switzerland AG 2018. In this paper, we propose a method for multi-task manifold learning. For a set of tasks of dimensionality reduction, the aim of the method is to model each given dataset as a manifold, and map it to a low-dimensional space. For this purpose, we use a hierarchical manifold modeling approach. Thus, while each data distribution is represented by a manifold model, the obtained models are further modeled by a higher-order manifold in a function space. The higher-order model mediates the information transfer between tasks, and as a result, the performance of each task is improved. The results of simulations show that the proposed method can estimate manifolds approximately, even in cases in which a tiny number of samples are provided for each task.

    DOI： 10.1007/978-3-030-04182-3_34

    Scopus

    その他リンク： https://www.scopus.com/inward/record.uri?partnerID=HzOxMe3b&scp=85059020589&origin=inward

  • Simultaneous analysis of subjective and objective data using coupled tensor self-organizing maps: Wine aroma analysis with sensory and chemical data 査読有り

    Yoneda K., Nakano K., Horio K., Furukawa T.

    International Conference on Neural Information Processing   11306 LNCS   24 - 35   2018年12月

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    担当区分：責任著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

    Cambodia   Siem Reap   2018年12月13日  -  2018年12月16日

    © Springer Nature Switzerland AG 2018. In this paper, we propose a method for simultaneous analysis of subjective and objective data. The method, named coupled tensor self-organizing map (SOM), consists of two tensor SOMs, one of which learns the subjective data while the other learns the objective data. The coupled tensor SOM visualizes the dataset as three maps, namely, one target object map, and two survey item maps corresponding to the subjective and objective data. This method can be further extended to generate extra maps such as a map of attributes. In addition, the coupled tensor SOM also provides an interactive visualization of the relationship between the target objects and the survey items by coloring these three maps. We applied our proposed method to the wine aroma dataset. Our results indicate that this method facilitates an intuitive overview of the dataset.

    DOI： 10.1007/978-3-030-04224-0_3

    Scopus

    その他リンク： https://www.scopus.com/inward/record.uri?partnerID=HzOxMe3b&scp=85059042599&origin=inward

  • Distance metric learning for the self-organizing map using a co-training approach 査読有り

    Yoneda K., Furukawa T.

    International Journal of Innovative Computing, Information and Control   14 ( 6 )   2343 - 2351   2018年12月

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    担当区分：責任著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

    The aim of this work is to develop a method of distance metric learningfor self-organizing maps. We rst conducted an investigation in a multi-view learningsetting, in which Mahalanobis metrics were determined so that two (or more) viewsreached a consensus in latent variable estimation. We examined two approaches of multi-view learning: co-training and ensemble. Although both approaches worked as expected,our results suggested that the co-training approach performed better. We further extendedthe method to a single-view learning setting by introducing the concept of pseudo multi-view learning.

    DOI： 10.24507/ijicic.14.06.2343

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    その他リンク： https://www.scopus.com/inward/record.uri?partnerID=HzOxMe3b&scp=85055119783&origin=inward

  • Hierarchical tensor manifold modeling for multi-group analysis 査読有り 国際誌

    Hideaki ISHIBASHI, Masayoshi ERA, Tetsuo FURUKAWA

    IEICE Transactions on Fundamentals of Electronics, Communications and Computer Sciences ( 一般社団法人 電子情報通信学会 )   E101A ( 11 )   1745 - 1755   2018年11月

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    担当区分：最終著者,　責任著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

    The aim of this work is to develop a method for the simultaneous analysis of multiple groups and their members based on hierarchical tensor manifold modeling. The method is particularly designed to analyze multiple teams, such as sports teams and business teams. The proposed method represents members' data using a nonlinear manifold for each team, and then these manifolds are further modeled using another nonlinear manifold in the model space. For this purpose, the method estimates the role of each member in the team, and discovers correspondences between members that play similar roles in different teams. The proposed method was applied to basketball league data, and it demonstrated the ability of knowledge discovery from players' statistics. We also demonstrated that the method could be used as a general tool for multi-level multi-group analysis by applying it to marketing data.

    DOI： 10.1587/transfun.E101.A.1745

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    CiNii Article

    CiNii Research

    その他リンク： https://www.scopus.com/inward/record.uri?partnerID=HzOxMe3b&scp=85056122619&origin=inward

  • Hierarchical tensor SOM network for multilevel multigroup analysis 査読有り

    Hideaki Ishibashi, Tetsuo Furukawa

    Proceeding of Neural Processing Letters   47 ( 3 )   1011 - 1025   2018年06月

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    担当区分：責任著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

    The aim of this work is to develop a visualization method for multilevel–multigroup analysis based on a multiway nonlinear dimensionality reduction. The task of the method is to visualize what kinds of members each group is composed and to visualize the similarity between the groups in terms of probability distribution of constituent members. To achieve the task, the proposed method consists of hierarchically coupled tensor self-organizing maps, corresponding to the member/group level. This architecture enables more flexible analysis than ordinary parametric multilevel analysis, as it retains a high level of interpretability supported by strong visualization. We applied the proposed method to one benchmark dataset and two practical datasets: one is the survey data on the football players belonging to different teams and the other is the employee survey data belonging to different departments in a company. Our method successfully visualizes the types of the members that constitute each group as well as visualizes the differences or similarities between the groups.

    DOI： 10.1007/s11063-017-9643-1

  • SOM2およびCCA-SOMを用いた顎顔面骨格形状と嚥下能力との関係性解析 査読有り

    古賀 裕章, 古川 徹生, 升井 一朗, 堀尾 恵一

    知能と情報 ( 日本知能情報ファジィ学会 )   30 ( 2 )   517 - 524   2018年04月

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    担当区分：責任著者   記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

    本論文では，側頭部X線画像より得られた形状データと嚥下機能との関連性を解析する手法を提案した．形状データとの関連性について新たな知見を得るためには形状を情報損失なく比較分類が行いやすいデータとして表現することが必要である．また，同一対象からX線画像と嚥下機能検査という異なる観測方法により得られたデータ集合間の関係性解析手法が必要である．本論文では，SOM2により輪郭線の量子化と対応点の取得を行うことで関係性解析のための形状表現を行い，CCA-SOMにより2種類のデータ集合で共通の潜在空間を持たせることで関係性解析を行った．提案手法により形状データと嚥下機能検査データ間で共通の順番を持つマップを作成することができ，関係性を得ることができた．

    DOI： 10.3156/jsoft.30.2_517

    CiNii Article

    CiNii Research

    その他リンク： https://www.jstage.jst.go.jp/article/jsoft/30/2/30_517/_article/-char/ja/

  • Estimation of Agent's Learning Parameters from Its Learning Process and Methodology for Design of Rewards

    Ippei MORI, FURUKAWA Tetsuo, HORIO Keiichi

    International Journal of Biomedical Soft Computing and Human Sciences: the official journal of the Biomedical Fuzzy Systems Association   23 ( 1 )   1 - 7   2018年03月

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    担当区分：責任著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

    In education for children and/or guidance of sports, it is important to give suitable instruction to children or players, whom we called agents in this paper. It is necessary to understand the ability and characteristic of the agents by observing the learning processes and to change the teaching methods as needed. In this paper, we consider the learning parameter estimation and adequate rewarding method, using simulation which agents learn maze problem. For learning of the maze, we used Q-learning well known in the field of reinforcement learning. And we conducted experiments using multiple agents with different learning parameters. Agents' action data at the early stage of learning is used for learning parameter estimation using self-organizing map. After that, we change rewarding method based on the estimated agents' learning parameters.

    DOI： 10.24466/ijbschs.23.1_1

    CiNii Article

    その他リンク： https://ci.nii.ac.jp/naid/130007518912

  • 自己組織化マップによるマルチビュー関係データの包括的可視化 査読有り

    米田 圭佑, 中野 貴理博, 堀尾 恵一, 古川 徹生

    知能と情報 ( 日本知能情報ファジィ学会 )   30 ( 2 )   525 - 536   2018年01月

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    担当区分：責任著者   記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

    本研究の目的は，マルチビュー関係データの全体像を包括的に可視化するSOMの開発である．これを実現するため，われわれはco-trainingによるメトリック推定法を導入することでSOMをマルチビューデータに拡張し，全ビューに共通する因子の推定を可能にした．これはSOMによる正準相関分析の非線形拡張になっている．さらに開発した学習アルゴリズムをテンソルSOMに組み込み，マルチビュー関係データの全体像を可視化するCCA型テンソルSOMを開発した．CCA型テンソルSOMをワインデータ解析に応用し，アロマデータと香気成分データを融合して可視化を行った．さらにワイン・アロマ・香気成分の三者の関係性を可視化することを通して，その有用性を示した．

    DOI： 10.3156/jsoft.30.2_525

    CiNii Article

    CiNii Research

    その他リンク： https://ci.nii.ac.jp/naid/130006707898

  • 意味情報を伝搬する多層自己組織化マップと形状クラスタリングへの適用

    堀尾 恵一, 水谷 龍希, 古川 徹生

    日本知能情報ファジィ学会 ファジィ システム シンポジウム 講演論文集 ( 日本知能情報ファジィ学会 )   34 ( 0 )   442 - 445   2018年01月

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    担当区分：最終著者   記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（研究会，シンポジウム資料等）

    <p>本稿では，自己組織化マップに階層的に配置した多層自己組織化マップにおいて，意味情報を次層へ伝搬する手法を提案する．これによりクラスタリング結果の解釈が可能となる．</p>

    DOI： 10.14864/fss.34.0_442

    CiNii Article

    CiNii Research

  • 評価値付き入力ベクトルを扱う自己組織化マップを用いたエージェントの学習パラメータに応じた報酬設計手法

    堀尾 恵一, 森 逸平, 古川 徹生

    日本知能情報ファジィ学会 ファジィ システム シンポジウム 講演論文集 ( 日本知能情報ファジィ学会 )   34 ( 0 )   140 - 143   2018年01月

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    担当区分：最終著者   記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（研究会，シンポジウム資料等）

    <p>学習パラメータが異なる様々なエージェントに対し，学習パラメータの推定および適切な報酬を設計するために，評価値付き入力ベクトルを取り扱う自己組織化マップを用いる．</p>

    DOI： 10.14864/fss.34.0_140

    CiNii Article

    CiNii Research

  • Childrens’ Characteristic Analysis in Group Discussion Using Tensor SOM 査読有り

    Yuji Watanabe, Takashi Omori, Tetsuo Furukawa and Keiichi Horio

    Proceedings of International Workshop on Smart Info-Media Systems in Asia   2017年09月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

    日本   大宰府市   2017年09月06日  -  2017年09月08日

  • Multilevel-Multigroup Analysis Discovering Member Correspondence between Groups 査読有り

    Hideaki Ishibashi, Masayoshi Era, Ryota Shinriki, Hirohisa Isogai, Tetsuo Furukawa

    Proceedings of 2017 International Workshop on Smart Info-Media Systems in Asia   2017年09月

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    担当区分：責任著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

    日本   大宰府市   2017年09月06日  -  2017年09月08日

  • Tensor SOMによる感性の評価者・評価対象・評価語の同時分析 査読有り

    糸永 恭平, 岩崎 亘, 上村 洋平, 吉田 香, 古川 徹生

    知能と情報 ( 日本知能情報ファジィ学会 )   29 ( 6 )   661 - 669   2017年01月

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    担当区分：最終著者,　責任著者   記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

    <p>本研究の目的は，感性評価における評価者と評価対象，および評価語の三者の関係を同時分析する解析法の開発である．われわれはTensor SOMを用いて評価者マップ，評価対象マップ，評価語マップの3つを同時生成するとともに，マップを彩色することで三者の関係を可視化した．本手法で風景画像集合を解析したところ，各画像がどのような印象を持つか，また評価者によって印象がどのように変わるかを可視化できた．さらに本手法の産業への実応用をめざして解析ツールを開発し，自動車のインストルメントパネルデザインに関する感性・嗜好解析を行った．</p>

    DOI： 10.3156/jsoft.29.6_661

    CiNii Article

    CiNii Research

    その他リンク： https://ci.nii.ac.jp/naid/130006250681

  • 多層自己組織化マップによる状況分類と自動アノテーションの試み

    水谷 龍希, 古川 徹生, 堀尾 恵一

    日本知能情報ファジィ学会 ファジィ システム シンポジウム 講演論文集 ( 日本知能情報ファジィ学会 )   33 ( 0 )   675 - 678   2017年01月

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    記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（研究会，シンポジウム資料等）

    <p> </p>

    DOI： 10.14864/fss.33.0_675

    CiNii Article

    CiNii Research

  • エージェントの学習過程に基づく学習パラメータの推定及び報酬付与方法に関する考察

    森 逸平, 古川 徹生, 堀尾 恵一

    日本知能情報ファジィ学会 ファジィ システム シンポジウム 講演論文集 ( 日本知能情報ファジィ学会 )   33 ( 0 )   559 - 564   2017年01月

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    記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（研究会，シンポジウム資料等）

    <p> </p>

    DOI： 10.14864/fss.33.0_559

    CiNii Article

    CiNii Research

    その他リンク： https://ci.nii.ac.jp/naid/130007612180

  • 骨格および咽頭の形状と嚥下機能の関係性解析における形状分類手法の検討

    黒岩 将, 古賀 裕章, 升井 一朗, 古川 徹生, 堀尾 恵一

    バイオメディカル・ファジィ・システム学会大会講演論文集 ( バイオメディカル・ファジィ・システム学会 )   30 ( 0 )   76 - 79   2017年01月

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    記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（研究会，シンポジウム資料等）

    <p><i>this study aims to classify the shape of maxillofacial skeleton and find relationships between maxillofacial skeleton and swallowing function</i><tt><i>．</i></tt><i>We used SOM</i><sup><i>2</i></sup><i> for the shape classification and CCA-SOM for search the relationships</i><tt><i>．</i></tt><i>Previously</i><tt><i>，</i></tt><i>We use shape address for CCA-SOM</i><tt><i>．</i></tt><i>But We tried to use SOM</i><sup><i>2</i></sup><i>'s unit for CCA-SOM</i><tt><i>．</i></tt><i>Results show that We cannot find the relationships by using both methods</i><tt><i>．</i></tt><i>Next plan is execute CCA-SOM by using less-dimension maxillofacial skeleton data.</i><i> </i></p>

    DOI： 10.24466/pacbfsa.30.0_76

    CiNii Article

    CiNii Research

    その他リンク： https://ci.nii.ac.jp/naid/130007979941

  • Self-Organizing Maps for Multi-system and Multi-view Datasets 査読有り

    Ishibashi H., Furukawa T.

    Proceedings - 2016 Joint 8th International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems and 2016 17th International Symposium on Advanced Intelligent Systems, SCIS-ISIS 2016   343 - 348   2016年12月

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    担当区分：責任著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

    日本   札幌   2016年08月25日  -  2016年08月28日

    © 2016 IEEE.In this paper, we describe two types of selforganizing maps (SOMs): a self-organizing system map (SOSM) and a self-organizing view map (SOVM). The task of SOSM is to discover meta-knowledge by estimating the latent system parameter from a series of experiments. The SOSM algorithm is almost identical to the 'SOM of SOMs' (SOM2), with a small modification. SOVM aims to discover meta-knowledge by estimating the latent view parameter. SOSM enables higher-order data structures to be estimated, whereas SOVM enables the consideration of heterogeneous datasets. Simulation results show that these algorithms work as expected.

    DOI： 10.1109/SCIS-ISIS.2016.0078

    Scopus

    その他リンク： https://www.scopus.com/inward/record.uri?partnerID=HzOxMe3b&scp=85010366338&origin=inward

  • Rating-Scale Questionnaire Survey Analysis Using SOM-Based Nonlinear Tensor Decomposition 査読有り

    Hideaki Ishibashi, Tohru Iwasaki, Yohsuke Date, and Tetsuo Furukawa

    Proceedings - 2016 Joint 8th International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems and 2016 17th International Symposium on Advanced Intelligent Systems, SCIS-ISIS 2016   2016年12月

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    担当区分：責任著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

    日本   札幌   2016年08月25日  -  2016年08月28日

    その他リンク： https://www.scopus.com/inward/record.uri?partnerID=HzOxMe3b&scp=85010366338&origin=inward

  • Shape Classification of Cephalometric Radiograph Using TFSOMxSOM for Swallowing Function Analysis 査読有り

    Hiroaki Koga, Tetsuo Furukawa, Ichiro Masui, Keiichi Horio

    Proc. of International Workshop on Smart Info-Media Systems in Asia   263 - 268   2016年09月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

    Thailand   Ayutthaya   2016年09月14日  -  2016年09月17日

  • 嚥下機能解析に向けたTFSOM×SOM による顎顔面骨格の形状分類

    古賀 裕章, 古川 徹生, 升井 一朗, 黒岩 将, 堀尾 恵一

    バイオメディカル・ファジィ・システム学会大会講演論文集 ( バイオメディカル・ファジィ・システム学会 )   29 ( 0 )   145 - 148   2016年01月

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    記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（研究会，シンポジウム資料等）

    <p><i>This study aims to classify the shape of maxillofacial skeleton and analyze swallowing function. We used TFSOM×SOM for the shape classification. We used CCA-SOM for the</i> <i>swallowing function analysis. The results show that this method can classify cephalometric radiograph according to some features of the shape, and We obtained swallowing function map.</i></p>

    DOI： 10.24466/pacbfsa.29.0_145

    CiNii Article

    CiNii Research

    その他リンク： https://ci.nii.ac.jp/naid/130007979841

  • Multilevel–multigroup analysis using a hierarchical tensor SOM network 査読有り 国際誌

    Ishibashi H., Shinriki R., Isogai H., Furukawa T.

    Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)   9949 LNCS   459 - 466   2016年01月

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    担当区分：最終著者,　責任著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

    This paper describes a method of multilevel–multigroup analysis based on a nonlinear multiway dimensionality reduction. To analyze a set of groups in terms of the probabilistic distribution of their constituent member data, the proposed method uses a hierarchical pair of tensor self-organizing maps (TSOMs), one for the member analysis and the other for the group analysis. This architecture enables more flexible analysis than ordinary parametric multilevel analysis, as it retains a high level of translatability supported by strong visualization. Furthermore, this architecture provides a consistent and seamless computation method for multilevel–multigroup analysis by integrating two different levels into a hierarchical tensor SOM network. The proposed method is applied to a dataset of football teams in a university league, and successfully visualizes the types of players that constitute each team as well as the differences or similarities between the teams.

    DOI： 10.1007/978-3-319-46675-0_50

    Kyutacar

    Scopus

    その他リンク： https://www.scopus.com/inward/record.uri?partnerID=HzOxMe3b&scp=84992745797&origin=inward

  • Tensor SOMによるMovieLens datasetの解析 (ニューロコンピューティング)

    伊達 洋祐, 脇田 靖弘, 岩崎 亘, 古川 徹生

    電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報 ( 一般社団法人電子情報通信学会 )   113 ( 500 )   63 - 68   2014年03月

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    記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（研究会，シンポジウム資料等）

    Tensor SOMは自己組織化マップ(Self-Organizing Map:SOM)をテンソルデータに拡張したものであり,関係データの多面的同時解析を可能にする.本研究の目的は,推薦システムのベンチマークとして用いられるMovieLens datasetにTensor SOMを応用することである.MovieLens datasetはさまざまな映画タイトルに対する回答者の評価スコアの表であり,映画ジャンルおよび回答者に関する属性情報が付加されている.ただし評価スコアの大半は欠損している.属性情報と欠損データを扱えるように拡張したTensor SOMを用い,映画タイトルマップと回答者マップの2つの自己組織化マップとして同時可現化を行った.また欠損データを補間推定することにより,推薦システムとしても利用できることを示した.

    CiNii Article

    その他リンク： https://ci.nii.ac.jp/naid/110009862335

  • Simultaneous acquisitions of forward and inverse models using a self-evolving adaptive controller 査読有り

    Minatohara T., Furukawa T.

    ICIC Express Letters   8 ( 3 )   901 - 906   2014年02月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

    Humans have high flexibility in responding to changes in the environment, and show appropriate behaviors in such circumstances. This paper presents a novel adaptive controller called the self-evolving adaptive controller (SEAC). This SEAC has modular architecture in which each module has a pair, a predictor and a controller. It is a variation of the self-organizing adaptive controller (SOAC) previously proposed by the authors. The main difference between these controllers is the back born algorithm. The SEAC is based on the evolving self-organizing map (ESOM), whereas the SOAC is based on the self-organizing map. By adopting an evolving algorithm, there is no need to decide the number of modules in advance. In addition, the ESOM is suitable for online learning. Thus, the SEAC can realize on-line learning of the controller and has greater generality. This paper presents the architecture, the algorithm, and a simulation experiment. © 2014 ICIC International.

    Scopus

    その他リンク： https://www.scopus.com/inward/record.uri?partnerID=HzOxMe3b&scp=84893176343&origin=inward

  • 自己成長型モジュラーネットワークを用いた自律移動ロボットにおけるハイブリッド地図のオンライン構築 査読有り

    川畑宣之，徳永憲洋，古川徹生

    知能と情報（日本知能情報ファジィ学会誌）   25 ( 2 )   659 - 675   2013年06月

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    記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

    本研究は自律移動ロボットにおけるハイブリッド地図の自律的構築に自己成長型モジュラーネットワーク（Self－Evolving Modular Network : SEEM）を用いた手法を提案する．SEEMはグラフ構造を持つモジュラーネットワークであり，学習時にモジュールとパスが自己組織的に生成される．本手法は SEEM を用いることにより，ロボットが移動しながらオンラインでハイブリッド地図を構築することが可能である．本研究では SEEM を用いたハイブリッド地図の自律的構築システムの開発を目的とし，目的に対して次の二つの研究を行った．（1）ハイブリッド地図の構築に適した SEEM のバックボーンアルゴリズムの選定，（2）SEEM を用いたハイブリッド地図構築システムの設計．（1）において，我々は SEEM のバックボーンアルゴリズムとして Growing Cell Structure（GCS），Growing Neural Gas（GNG），Evolving Self-Organiz-ing Map（ESOM）の三種類の成長型ニューラルネットワークのアルゴリズムを挙げ，地図構築の課題で比較実験を行った．その結果 SEEM のバックボーンアルゴリズムは ESOM が適していると示唆された．また（2）において，ESOM のアルゴリズムをベースに SEEM のアルゴリズムを設計し，SEEM による地図構築の実験を行った．その結果，提案手法は視覚情報のみからハイブリッド地図の構築が可能であると示唆された．

    DOI： 10.3156/jsoft.25.659

    CiNii Article

  • 高階SOM による形状表現マップの自己組織化－トポロジー拘束のない形状空間法－ 査読有り

    大谷誠，古川徹生

    知能と情報（日本知能情報ファジィ学会誌）   25 ( 2 )   701 - 720   2013年06月

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    記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

    本研究の目的は，形状集合を取り扱う形状空間法を理論的に確立し，さらに形状のトポロジーに関する事前知識がない場合でも形状空間が推定可能なアルゴリズムを開発することである．この目的を実現するため，まず形状集合の確率的生成モデルを多様体を用いて構築した．次にトポロジー制約のない自己組織化マップTFSOM を開発し，これを高階SOM に組み込んだTFSOM × SOM を作った．さらに形状の非均一な伸縮にも対応できるようにアルゴリズムを拡張した．提案手法を手書き数字識別に応用したところ，10人分の手書き数字を学習させるだけで1000人分の手書き数字を95％の精度で識別できた．本手法は線画に特化したものではないため，フォルムのデザイン分析などさまざまな形状に応用が可能である．本提案手法は形状集合を扱う汎用的な手法を提供する．

    DOI： 10.3156/jsoft.25.701

    CiNii Article

  • Research on multi-system learning theory: A case study of Brain-Inspired System research 査読有り

    Furukawa T., Natsume K., Ohkubo T.

    6th International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems, and 13th International Symposium on Advanced Intelligence Systems, SCIS/ISIS 2012   311 - 314   2012年12月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

    This paper explains how multi-system learning theory has been established, as an example of Brain-IS research. Here the term 'Brain-IS' means 'Brain-Inspired Systems', which are expected to be developed as a result of inspiration from the brain science field. To establish Brain-IS as a new research field, we need not only the concept and philosophy of Brain-IS but also a methodology to accomplish the aim. The work on multi-system learning presented here provides an example of the methodology for Brain-IS research. © 2012 IEEE.

    DOI： 10.1109/SCIS-ISIS.2012.6505252

    Scopus

    その他リンク： https://www.scopus.com/inward/record.uri?partnerID=HzOxMe3b&scp=84877826789&origin=inward

  • Self Evolving Modular Network 査読有り

    Kazuhiro Tokunaga, Nobuyuki Kawabata, Tetsuo Furukawa

    Transaction of IEICE   E95-D ( 5 )   1506 - 1518   2012年05月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

    We propose a novel modular network called the Self-Evolving Modular Network (SEEM). The SEEM has a modular network architecture with a graph structure and these following advantages: (1) new modules are added incrementally to allow the network to adapt in a self-organizing manner, and (2) graph's paths are formed based on the relationships between the models represented by modules. The SEEM is expected to be applicable to evolving functions of an autonomous robot in a self-organizing manner through interaction with the robot's environment and categorizing large-scale information. This paper presents the architecture and an algorithm for the SEEM. Moreover, performance characteristic and effectiveness of the network are shown by simulations using cubic functions and a set of 3D-objects.

    DOI： 10.1587/transinf.E95.D.1506

    Scopus

    CiNii Article

  • 高階化SOMによる形状表現マップ 査読有り

    薬師寺 翔，古川 徹生

    知能と情報（日本知能情報ファジィ学会誌）   24 ( 2 )   648 - 659   2012年04月

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    記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

  • Shape Space Estimation by SOM2 査読有り

    Sho Yakushiji, Tetsuo Furukawa

    Proceedings of 2011 International Conference on Neural Information Processing   7063   618 - 627   2011年11月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）

    Japan   Hokkaido   2011年11月14日  -  2011年11月17日

    DOI： 10.1007/978-3-642-24958-7_72

    Scopus

  • Multi- dynamics learning algorithm based on SOM2 査読有り

    S. Matsushita, T. Ohkubo, T. Furukawa

    Proceedings of the 3rd International Conference on Congnitive Neurodynamics   180 - 180   2011年06月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）

    Japan   Hokkaido   2011年06月09日  -  2011年06月13日

  • Requirements for the Learning of Multiple Dynamics 査読有り

    Takashi Ohkubo, Tetsuo Furukawa, Kazuhiro Tokunaga

    Proceedings of 8th International Workshop on Self-Organizing Maps   6731   101 - 110   2011年06月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）

    Finland   Espoo   2011年06月13日  -  2011年06月15日

    DOI： 10.1007/978-3-642-21566-7_10

    Scopus

  • The self-organizing adaptive controller 査読有り

    Minatohara T., Furukawa T.

    International Journal of Innovative Computing, Information and Control   7 ( 4 )   1933 - 1947   2011年04月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

    Humans have high flexibility in responding to changes in the environment, and show appropriate behavior in these circumstances. This paper presents a novel adaptive controller, called the Self-Organizing Adaptive Controller (SOAC), which is characterized by being highly adaptive as well as having a high generalization ability. The scheme proposed herein consists of a modular architecture, in which each module has a predictor/controller pair, and the competition between each module is undertaken in a self-organizing manner. Thus, the SOAC also has the ability to create a self-organizing map reflecting the differences between systems. Our simulation study has confirmed the effectiveness of the method using the SOAC compared with conventional ones. In particular, our method performs well, even when dealing with unknown objects that are not used in the learning. In addition, the present SOAC method has successfully been applied to stabilizing and controlling an inverted pendulum. Furthermore, visualization is made possible in terms of the relevant physical parameters. ICIC International © 2011.

    Scopus

    その他リンク： https://www.scopus.com/inward/record.uri?partnerID=HzOxMe3b&scp=79952560919&origin=inward

  • The self-organizing adaptive controller 査読有り

    T. Minatohara,T. Furukawa

    International Journal of Innovative Computing, Information and Control   7 ( 4 )   2011年04月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）

  • Building a cognitive map using an SOM2 査読有り

    K. Tokunaga,T. Furukawa

    Mobile Robotics & Intelligent Systems (JAMRIS)   4 ( 2 )   39 - 47   2010年03月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

    主要雑誌

  • An Adaptive Controller System Using mnSOM (2nd Report: Implementation into an Autonomous Underwater Robot) 査読有り

    Y.Takemura,M.Ishitsuka,S.Nishida,K.Ishii,T.Furukawa

    Studies in Computational Intelligence   266   91 - 96   2010年03月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）

    主要雑誌

  • Some Learning Properties of Modular Network SOMs 査読有り

    Manabu Takeda,Kazushi Ikeda,Tetsuo Furukawa

    SICE Journal of Control, Measurement, and System Integration   3 ( 1 )   15 - 19   2010年01月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）

    主要雑誌

    CiNii Article

  • The introduction of the brain-inspired systems 査読有り

    Kiyohisa Natsume,Tetsuo Furukawa

    The proceedings of NOLTA'09   CD-ROM   195 - 197   2009年10月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

    札幌市   2009年10月18日  -  2009年10月21日

    主要論文集（会議）

  • 高階自己組織化マップのハードウェア化～知識表現を自己組織化するハードウェアの開発～ 査読有り

    金子宗司，田向権，徳永憲洋，古川徹生

    知能と情報（日本知能情報ファジィ学会誌）   21 ( 5 )   870 - 883   2009年10月

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    記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

    主要雑誌

  • RBFxSOM: An efficient algorithm for large-scale multi-system learning 査読有り

    T. Ohkubo,K. Tokunaga,T. Furukawa

    IEICE Transactions on Information and Systems   E92-D ( 7 )   1388 - 1396   2009年07月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

    主要雑誌

  • Line image classification by NGxSOM : Application to handwritten character recognition 査読有り

    M. Otani,K. Gunya,T. Furukawa

    Lecture Notes in Computer Science   5629   219 - 227   2009年06月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

    主要雑誌

  • Task segmentation in a mobile robot by mnSOM and clustering with spatio-temporal contiguity 査読有り

    M. Aziz Muslim ,Masumi Ishikawa,Tetsuo Furukawa

    International Journal of Innovative Computing, Information and Control (IJICIC)   15 ( 4 )   865 - 875   2009年04月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

    主要雑誌

  • A class density approximation neural network for improving the generalization of Fisherface 査読有り

    Jiayan Jianga,Liming Zhanga,Corresponding,Tetsuo Furukawa

    Neurocomputing   71 ( Issues 16-18 )   3239 - 3246   2008年10月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）

    主要雑誌

  • 適応性と汎化性を考慮した自己組織化適応制御 査読有り

    湊原哲也,古川徹生

    電子情報通信学会和文論文誌   91-D ( 4 )   1142 - 1149   2008年04月

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    記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

    主要雑誌

  • Generalized SOM as a Foundation of Brain-like Intelligence 査読有り

    古川　徹生

    The 4th International Conference on Brain-Inspired Information Technology (BrainIT2007)   2007年11月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

    Kitakyushu   2007年11月14日  -  2007年11月16日

  • Task segmentation in a mobile robot by mnSOM and clustering with spatio-temporal contiguity 査読有り

    M. Aziz Muslim,Masumi Ishikawa,Tetsuo Furukawa

    14th International Conference on Neural Information Processing (ICONIP2007)   Revised Selected Papers Part II"   1075 - 1084   2007年11月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

    北九州市   2007年11月13日  -  2007年11月16日

    主要論文集（会議）

  • RoboCity: An Experimental Environment for Mobile Robots 査読有り

    K. Ishii,T. Miki,T. Furukawa

    The 4th International Conference on Brain-Inspired Information Technology (BrainIT2007)   2007年11月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

    Kitakyushu   2007年11月14日  -  2007年11月16日

  • An adaptive controller system using mnSOM(2nd report: Implementation into an autonomous underwater robot) 査読有り

    Y. Takemura,M. Ishikawa,S. Nishida,K. Ishii,T. Furukawa

    The 4th International Conference on Brain-Inspired Information Technology (BrainIT2007)   2007年11月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

    Kitakyushu   2007年11月14日  -  2007年11月16日

  • Task segmentation in a mobile robot by mnSOM: a new approach to training expert modules 査読有り

    M. Aziz Muslim,M. Ishikawa,T. Furukawa

    Neural Computing & Applications   16 ( 6 )   571 - 580   2007年10月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）

  • Modular Network SOM and Self-Organizing Homotopy Network as a Foundation for Brain-like Intelligence 査読有り

    古川　徹生

    6th Int. Workshop on Self-Organizing Maps (WSOM 2007)   2007年09月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

    Bielefeld/Germany   2007年09月03日  -  2007年09月06日

  • Task Segmentation in a Mobile Robot by mnSOM and Hierarchical Clustering 査読有り

    Muhammad Aziz Muslim,Masumi Ishikawa,Tetsuo Furukawa

    6th Int. Workshop on Self-Organizing Maps (WSOM 2007)   2007年09月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

    Bielefeld/Germany   2007年09月03日  -  2007年09月06日

  • Self-Organizing Homotopy Network 査読有り

    古川　徹生

    6th Int. Workshop on Self-Organizing Maps (WSOM 2007)   2007年09月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

    Bielefeld/Germany   2007年09月03日  -  2007年09月06日

  • Adaptability of mnSOM-based control system to changing dynamic property 査読有り

    S. Nishida,K. Ishii,T. Furukawa

    International Congress Series   1301   197 - 200   2007年07月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

    主要雑誌

  • Self Organizing homotopy networks: Comparisons among modlar networks SOM. SOM of SOMs and parametric bias method 査読有り

    T. Ohkubo,K. Tokunaga,T. Furukawa

    International Congress Series   1301   168 - 171   2007年07月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）

  • Brain-inspired emergence of behaviors in mobile robots 査読有り

    M. Ishikawa,K. Ishii,T. Yamakawa,M. Nagamatsu,H. Nakagawa,H. Zhang,T. Furukawa

    International Congress Series   1301   48 - 51   2007年07月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

    主要雑誌

  • An on-line algorithm for generation of stable mapping in a generalized modular network SOM 査読有り

    K. Tokunaga,T. Furukawa

    International Congress Series   1301   164 - 167   2007年07月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

  • Modular network self-organization map: Can it be an artificial coetex? 査読有り

    T. Furukawa,K. Tokunaga,S. Yasui,H. Tamukoh,K. Ishii,K. Horio,K. Natsume

    International Congress Series   1301   43 - 47   2007年07月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

  • A new development of self-organizing maps realized through a marriage with modular-networks 査読有り

    T. Furukawa,K. Tokunaga

    Proceedings of the 2007 IEEE Symposium on Foundations of Computational Intelligence (FOCI 2007)   637 - 644   2007年04月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

    Hawaii, U.S.A   2007年04月01日  -  2007年04月05日

  • mnSOMを利用した自己組織的並列計算手法の開発

    林田誠也,徳永憲洋,古川徹生

    電子情報通信学会技術報告, 北海道   NC2006-107   41 - 46   2007年03月

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    記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

  • Training expert modules for a mobile robot using mnSOM 査読有り

    M.A.Muslim,T.Furukawa

    International Congress Series   1301   172 - 175   2007年01月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

  • Training Expert Modules for a Mobile Robot using mnSOM 査読有り

    M. Aziz,M. Ishikawa,T. Furukawa

    Abstracts of The Third International Conference on Brain-Inspired Information Technology   73 - 73   2006年11月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）

    2006年11月11日  -  2006年11月11日

  • An Online Adaptation Control System Using mnSOM 査読有り

    S. Nishida,K. Ishii,T. Furukawa

    Lecture Notes in Computer Science   4232   935 - 942   2006年11月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）

  • Generalization of the self-organizing map: From artificial neural networks to artificial cortexes, 査読有り

    T. Furukawa,K. Tokunaga

    Lecture Notes in Computer Science(Edited book of 13th International Conference of Neural Information Processing (ICONIP2006))   4232   943 - 949   2006年10月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

    China   Hong Kong   2006年10月03日  -  2006年10月06日

    主要論文集（会議）

  • Improving the Generalization of Fisherface by Training Class Selection Using SOM2 査読有り

    J. Jiang,L. Zhang,T. Furukawa

    Lecture Notes in Computer Science(Edited book of 13th International Conference of Neural Information Processing (ICONIP2006))   4233   278 - 285   2006年10月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

    China   Hong Kong   2006年10月03日  -  2006年10月06日

    主要論文集（会議）

  • Modular network SOM: Theory, algorithm and applications, 査読有り

    K. Tokunaga,T. Furukawa

    Lecture Notes in Computer Science(Edited book of 13th International Conference of Neural Information Processing (ICONIP2006))   4232   pp.958 - 967   2006年10月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

    China   Hong Kong   2006年10月03日  -  2006年10月06日

    主要論文集（会議）

  • An Online Adaptation Control System Using mnSOM 査読有り

    S. Nishida,K. Ishii,T. Furukawa

    Lecture Notes in Computer Science(Edited book of 13th International Conference of Neural Information Processing (ICONIP2006))   4232   935 - 942   2006年10月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

    China   Hong Kong   2006年10月03日  -  2006年10月06日

    主要論文集（会議）

  • SOM of SOMs : An Extension of SOM from ‘Map’ to ‘Homotopy’ 査読有り

    古川　徹生

    Lecture Notes in Computer Science(Edited book of 13th International Conference of Neural Information Processing (ICONIP2006))   4232   950 - 957   2006年10月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

    China   Hong Kong   2006年10月03日  -  2006年10月06日

    主要論文集（会議）

  • Modular Network Self-Organizing Map: -Can it be an artificial cortex?- PDF 査読有り

    T. Furukawa,K. Tokunaga,S. Yasui,H. Tamukoh,K. Ishii,M. Ishikawa,K. Horio,K. Natsume

    Abstracts of The Third International Conference on Brain-Inspired Information Technology   34 - 34   2006年09月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

    Kitakyushu   2006年09月27日  -  2006年09月29日

  • Adaptability of mnSOM Based Control System to Changing Dynamic Property Changes. 査読有り

    S. Nishida,K. Ishii ,T. Furukawa

    Abstracts of The Third International Conference on Brain-Inspired Information Technology   81 - 81   2006年09月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

    Kitakyushu   2006年09月27日  -  2006年09月29日

  • The online algorithm for generation of stability mapping in generalized modular network 査読有り

    K. Tokunaga,T. Furukawa

    Abstracts of The Third International Conference on Brain-Inspired Information Technology   70 - 70   2006年09月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

    Kitakyushu   2006年09月27日  -  2006年09月29日

  • Self-Organizing Homotopy Networks: Comparisons Between Modular Network SOM, SOM of SOMs, and Parametric Bias Method. 査読有り

    T. Ohkubo,K. Tokunaga,T. Furukawa

    Abstracts of The Third International Conference on Brain-Inspired Information Technology   72 - 72   2006年09月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

    Kitakyushu   2006年09月27日  -  2006年09月29日

  • Self-Organizing Map of Neural Gas Networks for Shape Classification : Application to Handwritten Character Recognition, 査読有り

    M. Otani,T. Furukawa

    Abstracts of The Third International Conference on Brain-Inspired Information Technology   71 - 71   2006年09月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

    Kitakyushu   2006年09月27日  -  2006年09月29日

  • Development of a Control System for Autonomous Underwater Vehicles using mnSOM 査読有り

    S. Nishida,K. Ishii,T. Furukawa

    Proceedings of Joint 3rd International Conference on Soft Conputing and Intelligent Systems and 7th International Symposium on advanced Intelligent Systems(SCIS&ISIS06)(CD-ROM),2006   587 - 592   2006年09月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

    東京   2006年09月  -  2006年09月

  • Manifold Classification by the Modular Network Self-Organizing Maps 査読有り

    T. Furukawa,K. Tokunaga,M. Otani

    Proceedings of International Symposium on Artificial Brain with Emotion and Learning   151 - 151   2006年08月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

    Krea   Soul   2006年08月24日  -  2006年08月25日

  • Synaptic plasticity and 4-aminopyridineinduced epileptic discharges in rat hippocampal slices 査読有り

    Otani. M,Furukawa. T,Natsume. K

    NEUROSCIENCE RESEARCH, Neurosci2006   55 (Supl. 1)   S137-PS1P-J177   2006年07月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

    京都   2006年07月19日  -  2006年07月21日

    主要論文集（会議）

  • A New Approach to Task Segmentation in Mobile Robots by mnSOM 査読有り

    Muhammad Aziz Muslim,Masumi Ishikawa,Tetsuo Furukawa

    IEEE World Congress on Computational Intelligence   6542 - 6549   2006年07月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

    2006年07月  -  2006年07月

    主要論文集（会議）

  • An adaptive controller system using mnSOM 査読有り

    S. Nishida,K. Ishii,T. Furukawa

    International Congress Series   1291   181 - 184   2006年06月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

  • Nonlinear adaptive subspace SOM implemented by a modular network SOM 査読有り

    K. Tokunaga,T. Furukawa

    International Congress Series(Edited book of Brain-Inspired IT Ⅱ Decision and Behavioral Choice Organized by Natural and Artificial Brains)   1291   173 - 176   2006年06月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

    Kitakyushu   2006年06月  -  2006年06月

  • An Adaptive Neural Network Control System using mnSOM 査読有り

    S. Nishida,K. Ishii,T. Furukawa

    Proceedings of IEEE Oceans Asia Pacific '06 (CD-ROM)   1 - 6   2006年05月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

    2006年05月  -  2006年05月

  • 水中ロボットにおける自己組織的行動獲得システム -第一報:自己組織化マップを用いた運動制御システムの提案- 査読有り

    西田周平,石井和男,古川徹生

    日本船舶海洋工学会論文集 第3号   ( 3 )   205 - 213   2006年04月

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    記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

  • 一般化自己組織化マップ　～ 教師あり学習と教師なし学習の融合 ～

    徳永憲洋,古川徹生

    電子情報通信学会技術報告, 沖縄   NC2006-35   75 - 80   2006年04月

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    記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）

  • 自己組織化マップ集合の自己組織化マップ　～ 「束学習」をめざして ～

    古川徹生

    電子情報通信学会技術報告, 沖縄   NC2006-34   69 - 74   2006年04月

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    記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

  • Modular Network SOM: Self-Organizing Maps in Function Space 査読有り

    K. Tokunaga,T. Furukawa,S. Yasui

    Neural Information Processing - Letters and Reviews   9 ( 1 )   15 - 22   2005年10月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

    主要雑誌

  • Realizing the nonlinear adaptive subspace SOM (NL-ASSOM) 査読有り

    K. Tokunaga,T. Furukawa

    2nd International Conference on Brain-inspired Information Technology (BrainIT2005)   76 - 76   2005年10月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

    2005年10月  -  2005年10月

  • A proposal of self-organizing adaptive controller (SOAC) 査読有り

    T. Minatohara,T. Furukawa

    2nd International Conference on Brain-inspired Information Technology (BrainIT2005)   56 - 56   2005年10月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

    2005年10月  -  2005年10月

  • An adaptive controller system using mnSOM 査読有り

    S. Nishida,K. Ishii,T. Furukawa

    2nd International Conference on Brain-inspired Information Technology (BrainIT2005)   85 - 85   2005年10月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

    2005年10月  -  2005年10月

  • SOM of SOMs: Self-Organizing Map Which Maps a Group of Self-Organizing Maps 査読有り

    古川　徹生

    Lecture Notes in Computer Science   3696   391 - 396   2005年09月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）

  • SOM2 as "SOM of SOMs" 査読有り

    古川　徹生

    5th Workshop on Self-Organizing Maps (WSOM05)   545 - 552   2005年09月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

    France   Paris   2005年09月  -  2005年09月

  • Self-organizing adaptive controllers: Application to the inverted pendulum 査読有り

    T. Minatohara,T. Furukawa

    5th Workshop on Self-Organizing Maps (WSOM05)   537 - 544   2005年09月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

    France   Paris   2005年09月  -  2005年09月

  • Batch Learning Algorithm of SOM with Attractive and Repulsive Data 査読有り

    T. Furukawa,S. Sonoh,K. Horio,T. Yamakawa

    5th Workshop on Self-Organizing Maps (WSOM05)   413 - 420   2005年09月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

    France   Paris   2005年09月  -  2005年09月

  • Nonlinear ASSOM constituted of autoassociative neural modules 査読有り

    K. Tokunaga,T. Furukawa

    5th Workshop on Self-Organizing Maps (WSOM05)   637 - 644   2005年09月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

    France   Paris   2005年09月  -  2005年09月

  • Modular Network SOM: The Architecture, the Algorithm and pplications to Nonlinear Dynamical Systems 査読有り

    S. Kaneko,K. Tokunaga,T. Furukawa

    5th Workshop on Self-Organizing Maps (WSOM05)   537 - 544   2005年09月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

    France   Paris   2005年09月  -  2005年09月

  • Modular network SOM (mnSOM): From vector space to function space 査読有り

    T. Furukawa,K. Tokunaga,K. Morishita,S. Yasui

    International Joint Conference on Neural Networks 2005　(IJCNN2005)   2005年08月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

    Canada   2005年07月31日  -  2005年08月04日

    主要論文集（会議）

  • modular network SOMによる自己組織化適応制御器: 倒立振子への応用

    湊原哲也,古川徹生

    電子情報通信学会技術報告（ニューロコンピューティング）   NC2005-16   49 - 54   2005年06月

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    記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

  • 関数空間型SOM 査読有り

    徳永憲洋,肝付謙二,安井湘三,古川徹生

    日本神経回路学会誌   12 ( 1 )   39 - 51   2005年04月

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    記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

  • モジュラーネットワークSOMによる音階のマッピング

    森山健一郎,徳永憲洋,安井湘三,古川徹生

    電子情報通信学会技術研究報告   MBE2004-81   33 - 36   2005年01月

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    記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

  • Generalized self-organizing maps (mnSOM) for dealing with dynamical systems 査読有り

    T. Furukawa,K. Tokunaga,S. Kaneko,K. Kimotsuki,S. Yasui

    2004 International Symposium on Nonlinear Theory and its Applications (NOLTA2004)   231 - 234   2004年12月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

    Fukuoka   2004年11月29日  -  2004年12月03日

    主要論文集（会議）

  • モジュラー型自己組織化マップ(mnSOM)によるBVP神経モデルの分岐構造マッピング

    金子宗司,安井湘三,古川徹生

    電子情報通信学会技術研究報告   NLP2004-72 NC2004-88   29 - 34   2004年11月

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    記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）

  • 網膜Transient型アマクリン細胞の光応答特性とメカニズム

    古川徹生,安井湘三

    電子情報通信学会技術研究報告   MBE99-128   23 - 30   2004年04月

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    記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

  • モジュラーネットワーク型ＳＯＭによる３次元物体集合の自己組織化マップ

    森下健司,徳永憲洋,安井湘三,古川徹生

    電子情報通信学会技術研究報告   NC2004   2004年03月

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    記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）

  • モジュラーネットワーク型SOM: 動的システム群の自己組織化マップ

    肝付謙二,徳永憲洋,古川徹生,安井湘三

    電子情報通信学会技術研究報告   NC2003-141   35 - 40   2004年03月

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    記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

  • Asymmetric temporal properties in the receptive field of retinal transient amacrine cells 査読有り

    K. Djupsund,T. Furukawa,S. Yasui,M. Yamada

    J. Gen. Physiol.   122   2003年10月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

  • モジュラーネット型SOM: 関数空間におけるシステム群の自己組織化マップ

    徳永憲洋,古川徹生,安井湘三

    電子情報通信学会技術研究報告   NC2003-17   31 - 36   2003年06月

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    記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

  • Modular network SOM: Extension of SOM to the realm of function space 査読有り

    K. Tokunaga,T. Furukawa,S. Yasui

    Workshop on Self-Organizing Maps 2003   173 - 178   2003年04月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

    2003年04月  -  2003年04月

  • SOM型モジュラーネットワーク

    徳永憲洋,古川徹生,安井湘三

    電子情報通信学会技術研究報告   NC2002-130   79 - 83   2003年02月

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    記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）

  • 競合型モジュラーネットワークによる気象データ分類とモデル推定

    齊藤光俊,古川徹生,安井湘三

    電子情報通信学会技術研究報告：ニューロコンピューティング   ( 130 )   85 - 89   2003年02月

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    記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）

  • Nitric oxide controls the light adaptive chromatic difference in receptive field size of H1 horizontal cell network in carp retina 査読有り

    T. Furukawa,R. Petruv,S. Yasui,M. Yamada,M.B. Djamgoz

    Experimental Brain Research   147 ( 3 )   296 - 304   2002年12月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）

    代表的研究業績

  • Picture blind source separation by auto-encoder identity mapping with structural pruning 査読有り

    S. Yasui,S. Takahashi,T. FURUKAWA

    9th International Conference on Neural Information Processing   1393 - 1397   2002年11月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）

    Singapore   2002年11月18日  -  2002年11月22日

  • Asymmetric temporal properties in the receptive field of transient amacrine cells in carp retina

    M. Yamada,M. Iwasaki,T. Furukawa,S. Yasui,K. Djupsund

    The Keio Journal of Medecine   51   59 - 59   2002年09月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）

  • データのクラス振分けとクラス別モデルの同時推定法 査読有り

    古川　徹生

    日本神経回路学会誌   9 ( 2 )   92 - 102   2002年06月

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    記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）

    主要雑誌 代表的研究業績

  • Demand for information supporting people with Down syndrome: Access activity of the Down Syndrome Data Library on the Internet

    T. Furukawa,J. Tatsumi,E. Momotani,I. Fukunaga,Y. Kuroki,H. Takebe

    Congenital Anomalies   41 ( 3 )   252 - 252   2001年09月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）

  • A support model for people with congenital hadicaps by the Japan Down Syndrome Network (JDSN)

    E. Momotani,J. Tatsumi,T. Furukawa,I. Fukunaga,H. Numabe,H. Ohashi,Y. Miyanomae,H. Takebe

    Congenital Anomalies   41 ( 3 )   252 - 252   2001年09月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）

  • ボルツマンマシンによるモデル選択: 確率的動作と期待値動作

    古川　徹生

    電子情報通信学会技術研究報告   NC2001-30   57 - 64   2001年06月

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    記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）

  • インターネットにおけるダウン症データライブラリの運営と展開 査読有り

    古川徹生,巽純子,百渓英一,溝口佳寛,武部啓

    医療情報学   21 ( 1 )   41 - 46   2001年04月

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    記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）

    代表的研究業績

  • コイ網膜アマクリン細胞における一過性光応答の時空間特性

    冨田圭,古川徹生,山田雅弘,安井湘三

    電子情報通信学会技術研究報告   MBE2000-148   15 - 22   2001年03月

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    記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）

  • Effects of nitric oxide, light adaptation and APB on special characteristics of H1 horizontal cells 査読有り

    M.Yamada(Electrotechnical Lab),S.P.Fraser(London Univ),T.Furukawa,H.Hirasawa,K.Kaneko,M.B.A.Djamgoz(London Univ),S.Yasui

    Neuroscience Research   35 ( 4 )   309 - 319   1999年04月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）

  • Modulation of chromatic difference in receptive field size of H1 horizontal cells in the carp retina: Dopamine- and APB-sensitive mechanism 査読有り

    M.B.A.Djamgoz(Imperial College),R. Petruv(Imperial College),T.Furukawa,S.Yasui,M.Yamada

    Neuroscience Research   30 ( 0 )   13 - 24   1998年04月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

  • Nitric oxide, 2-amino-4-phosphonobutyric acid and light/dark adaptation modulate short-wavelength-sensitive synaptic transmission to retinal horizontal cells 査読有り

    T. Furukawa,M. Yamada,R. Petruv,M.B.A. Djamgoz,S. Yasui

    Neuroscience Research   27   65 - 74   1997年04月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

    代表的研究業績

  • 視覚画像中の運動検出学習により発現する線形時空間フィルタの機能と構造 査読有り

    古川徹生,安井湘三

    電子情報通信学会論文誌   J80-D-II ( 10 )   2671 - 2683   1997年04月

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    記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

    主要雑誌

  • Control of receptive field size in retinal horizontal cells: Direct modulation of gap junctional conductance and plasticity of photoreceptor synaptic input 査読有り

    M. Yamada,S. Yasui,T. Furukawa,R. Petruv,M.B.A. Djamgoz

    Progress in Cell Research   4   269 - 272   1995年04月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

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口頭発表・ポスター発表等

  • Simultaneous Meta- modeling of Dynamics and Kinematics based on the Hierarchical Manifold Modeling

    Daiki Tanka, Hideaki Ishibashi and Tetsuo Furukawa

    第3回ニューロモルフィックAIハードウェア国際シンポジウム  2022年03月  ニューロモルフィックAIハードウェア研究センター

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    開催期間： 2022年03月18日 - 2022年03月19日   記述言語：英語   開催地：〒801-8503 福岡県北九州市門司区港町9番11   国名：日本国  

  • Meta-modeling of manifold models for dynamical systems through biased optimal transport distance minimization

    Seitaro Nakashima, Hideaki Ishibashi, andTetsuoFurukawa

    第3回ニューロモルフィックAIハードウェア国際シンポジウム  2022年03月  ニューロモルフィックAIハードウェア研究センター

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    開催期間： 2022年03月18日 - 2022年03月19日   記述言語：英語   開催地：〒801-8503 福岡県北九州市門司区港町9番11   国名：日本国  

  • Sparse approximation of unsupervised kernel regressionfor large scale relational data

    KazukiMiyazaki and Hideaki Ishibashi and Tetsuo Furukawa

    第3回ニューロモルフィックAIハードウェア国際シンポジウム  2022年03月  ニューロモルフィックAIハードウェア研究センター

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    開催期間： 2022年03月18日 - 2022年03月19日   記述言語：英語   開催地：〒801-8503 福岡県北九州市門司区港町9番11   国名：日本国  

  • Scalable manifold modeling by Nadaraya-Watson kernel regression

    Kazuki Miyazaki, Shuhei Takano, Ryo Tsuno, Hideaki Ishibashi, Tetsuo Furukawa

    The 15th International Conference on Innovative Computing, Information and Control 

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    開催期間： 2021年09月15日 - 2021年09月16日   記述言語：英語   開催地：online  

    The purpose of this study is to develop a method for scalable manifold modeling. A popular method using Gaussian process regression requires a computational cost of the cubic order for data size, which does not afford to apply large-scale datasets. We aim to achieve the linear order in computational cost using Nadaraya-Watson kernel regression and its sparse approximation instead of using the Gaussian process regression. The proposed method also enables us to leverage mini-batch or parallel processing for further acceleration. In this report, we introduce the proposed method and show some experimental results.

  • Fashion outfit retrieval via hashtag search and visually-assisted browsing on jointed manifold models

    Shuri Hirowatari, Takuro Ishida, Tohru Iwasaki, Tetsuo Furukawa

    The 15th International Conference on Innovative Computing, Information and Control 

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    開催期間： 2021年09月15日 - 2021年09月16日   記述言語：英語   開催地：online  

    In the fashion domain, the demand for outfit retrieval on social media and e-commerce sites is increasing. The most popular approach to this is searching outfits by hashtags, which has several limitations. First, users do not always know appropriate hashtags for their search intention. Second, the hashtags given by posters are usually incomplete and inconsistent. Finally, it is not easy to browse when a large number of outfits share a hashtag. The purpose of this study is to develop a method for visually-assisted fashion outfit retrieval. Specifically, the method enables users to search outfits via visually arranged hashtags in the two-dimensional space, namely, the tag map, and browse outfits visually arranged in the outfit map. For this purpose, we use an approach where jointed manifolds in style and hashtag spaces model the outfit data. In this report, we introduce the proposed method and some demonstrations of the developed system.

  • マルチタスク多様体モデリングの解くべき問題はなにか ～ 最尤推定と最適輸送距離のアプローチ比較 ～

    津野龍, 石橋英朗, 古川徹生

    ニューロコンピューティング研究会  電子情報通信学会

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    開催期間： 2021年03月03日 - 2021年03月05日   記述言語：英語   開催地：オンライン開催  

  • Unsupervised Kernel Regression with Landmarks for Large Relational Data ～ Toward Visual Analytics Method for Complex Relational Data ～

    高野修平, 津野龍, 野口科瑞稀, 宮崎一希, 古川徹生

    ニューロコンピューティング研究会  電子情報通信学会

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    開催期間： 2021年01月21日 - 2021年01月22日   記述言語：英語   開催地：オンライン開催  

    本研究の目的は，大規模関係データの非線形モデリングおよび視覚的解析の手法を開発することである．関係データでは小規模の解析対象であってもデータが大規模化しやすいため，高速かつ効率の良い計算手法が不可欠である．本研究では教師なしカーネル回帰を関係データに拡張するとともに，潜在空間にランドマークを導入してスパース近似を行った．これにより，データ数に対し線形な計算オーダーが実現できた．われわれの目的は大規模な複合関係データを対話的・視覚的に解析する汎用的なvisual analyticsの手法を開発することであり，本提案法はその基盤となるものである．

  • 文書・単語の同時分布モデル化による両者の関係性可視化

    石田琢朗, 米田圭佑, 波田野創, 古川徹生

    ニューロコンピューティング研究会  電子情報通信学会

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    開催期間： 2020年01月23日 - 2020年01月25日   記述言語：日本語   開催地：宮古島マリンターミナル  

    本研究の目的は, 文書と単語のマップをそれぞれの潜在空間へ埋め込み，かつ両者の関係を可視化すること で文書集合の全体像を可視化する手法の開発である.具体的には，文書と単語の同時分布を潜在変数の同時分布に変 換することで実現する.本研究では NeurIPS2015 に採択された論文データを用いて論文の全体像と各論文の関連性を 可視化した.

  • Tensor SOMを用いたグループディスカッションにおける幼児間のインタラクションの可視化

    楠元啓介, 堀尾恵一, 古川徹生

    ニューロコンピューティング研究会  電子情報通信学会

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    開催期間： 2020年01月23日 - 2020年01月25日   記述言語：日本語   開催地：宮古島マリンターミナル  

    われわれの目標は幼稚園・保育園における園児の人間関係および社会性の発達状況を可視化することである．本研究ではグループディスカッションにおける園児の行動計測から園児間インタラクションの可視化を試みた．われわれは同型的行動に着目し，同型的行動の先行－追従の頻度をテンソル自己組織化マップで可視化することで園児間インタラクションの可視化を試みた．

  • Optimal Transport based Autoencoder for class and style Disentanglement

    Florian Tambon, Tetsuo Furukawa

    ニューロコンピューティング研究会  電子情報通信学会

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    開催期間： 2020年01月23日 - 2020年01月25日   記述言語：英語   開催地：宮古島マリンターミナル  

    The Sinkhorn autoencoder is a novel generative model using optimal transport to model the aggregated posterior from samples, hence discarding traditional reparametrization trick from classical Variational Autoencoder (VAE) and allowing better flexibility of metrics spaces and priors. Yet, one of the down side of all latent space modelling methods is the lack of interpretability and the potential entanglement problem. The aim of this work is to extend the Sinkhorn Autoencoder to better disentangle the latent space by focusing on the class/style separation approach while providing better interpretability and generative capability. Thus, our method would help further expand knowledge regarding optimal transport based generative model.

  • Multi-Level SOMによるメンバー構成に対するチームパフォーマンスの可視化

    瀨野浦貫太, 石橋英朗, 古川徹生

    ニューロコンピューティング研究会  電子情報通信学会

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    開催期間： 2020年01月23日 - 2020年01月25日   記述言語：日本語   開催地：宮古島マリンターミナル  

    本研究の目的はメンバー構成に対するチームパフォーマンスを可視化する手法の開発である．提案手法ではMulti-Level Self-Organizing Map (SOM) を用いてメンバーレベル，チームレベルの同時解析を行い，チームがどのようなメンバーで構成されているのかを可視化すると同時に，推定したチームの潜在変数を入力とする回帰分析によってメンバー構成とパフォーマンスの関係をモデル化する．本研究ではNational Basketball Association (NBA) が公開している選手データ，試合データの解析・可視化を行うことでその有用性を示す．

  • 関係データの直積空間への埋め込みによる可視化

    宮崎一希, 渡辺龍二, 古川徹生

    ニューロコンピューティング研究会  電子情報通信学会

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    開催期間： 2020年01月23日 - 2020年01月25日   記述言語：日本語   開催地：宮古島マリンターミナル  

    本研究の目的は関係データのモデリングおよび可視化を行う手法の開発である．関係データは複数ドメインのオブジェクト組から観測されたデータである．ドメインごとに対応する潜在空間へオブジェクトを埋め込む，すなわち潜在空間の直積空間へデータを埋め込むことが提案手法の目的である．本稿ではカーネル平滑化を用いたノンパラメトリックな多様体モデリングを提案する．

  • Tensor SOMによるKWMデータの可視化―教師による授業改善と学生の状態把握を目的として―

    岩武澄, 古川徹生

    第143回CE研究発表会  情報処理学会

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    開催期間： 2018年02月17日 - 2018年02月18日   記述言語：日本語   開催地：武庫川女子大学  

    Key Words Meeting (KWM) は教育現場における情報伝達の計測 ・ 評価を通して授業支援を行う ICT システムである．本研究の目的は KWM で収集したデータの可視化手法の開発である．本研究では，情報伝達における教師側の要因と生徒側の要因を切り分けて可視化する．前者は講義キーワードの伝達状態を表すキーワードマップとして可視化され，授業改善に役立てられる．後者は生徒のキーワード把握状態や受講状況を表した生徒マップとして可視化され，生徒の状態把握に役立てられる．さらに生徒の時系列的な状態変化も可視化することができた．

  • SOMによるマルチタスク学習の実現

    比嘉一志

    ニューロコンピューティング研究会（NC）  電子情報通信学会

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    開催期間： 2018年01月26日 - 2018年01月27日   記述言語：日本語   開催地：九州工業大学  

  • Tensor SOMの階層化によるマルチグループ解析

    江良昌祥

    ニューロコンピューティング研究会（NC）  電子情報通信学会

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    開催期間： 2018年01月26日 - 2018年01月27日   記述言語：日本語   開催地：九州工業大学  

    本研究の目的はTensor SOMをマルチグループ解析へ拡張することである．すなわち複数グループから得られたテンソルデータに対し，グループごとにテンソル解析するとともに，グループ間の解析も行う手法の開発である．本研究ではテンソルSOMと高階SOMを組み合わせることでマルチグループテンソル解析を実現した．さらに提案手法を実データに応用し，異なる属性を持つグループ間の類似関係を可視化するとともに，異なるグループ間で共通する因子を持つメンバーの発見が可能になることを示した．

  • 評価値付き入力ベクトルを扱う自己組織化マップを用いたエージェントの学習パラメータに応じた報酬設計手法

    堀尾 恵一, 森 逸平, 古川 徹生

    日本知能情報ファジィ学会 ファジィ システム シンポジウム 講演論文集 

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    開催期間： 2018年01月   記述言語：日本語  

    <p>学習パラメータが異なる様々なエージェントに対し，学習パラメータの推定および適切な報酬を設計するために，評価値付き入力ベクトルを取り扱う自己組織化マップを用いる．</p>

    CiNii Article

  • 意味情報を伝搬する多層自己組織化マップと形状クラスタリングへの適用

    堀尾 恵一, 水谷 龍希, 古川 徹生

    日本知能情報ファジィ学会 ファジィ システム シンポジウム 講演論文集  日本知能情報ファジィ学会

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    開催期間： 2018年01月   記述言語：日本語  

    <p>本稿では，自己組織化マップに階層的に配置した多層自己組織化マップにおいて，意味情報を次層へ伝搬する手法を提案する．これによりクラスタリング結果の解釈が可能となる．</p>

    CiNii Article

  • 非負カーネル平滑化による連続潜在変数モデルの試み

    石橋英明

    ニューロコンピューティング研究会（NC）  電子情報通信学会

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    開催期間： 2017年11月24日 - 2017年11月25日   記述言語：日本語   開催地：東北大学  

    連続潜在変数モデルは次元削減法の一種であり，高次元データから低次元の潜在変数を推定するとともに，データが分布する多様体を同時推定する．本研究の目的は (1) 連続潜在変数モデルをユークリッド空間から確率モデル空間に一般化することを通して，(2) 連続潜在線数モデルの理論を構築するとともに，(3) 理論に基づいた新たなアルゴリズムを開発することである．本研究では潜在変数の事後分布のガウス性を多様体の滑らかさの指標にすることで，確率モデルを扱ういくつかの困難を解決した．その結果，非負カーネルによる確率的カーネル平滑化の理論を導出できた．本稿ではそのアイデアと構築した理論を紹介するとともに，開発中のアルゴリズムについて報告する．

  • 事後分布推定されたガウス過程間のKLダイバージェンスは有限次元の正規分布間のKLダイバージェンスで評価できる

    石橋英明

    第20回情報論的学習理論ワークショップ  電子情報通信学会 情報論的学習理論と機械学習研究会

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    開催期間： 2017年11月08日 - 2017年11月11日   記述言語：日本語   開催地：東京大学  

    ガウス過程を用いた回帰や次元削減のタスクはガウス過程の事後分布推定として解かれる．本研究ではそのように事後分布推定されたガウス過程間のKLダイバージェンスが有限次元のガウス分布間のKLダイバージェンスで評価できることを示す．この結果から回帰や次元削減をガウス過程を用いて推定したときの結果の類似性を評価できるようになるため，マルチタスク学習などへの利用が期待できる．本研究では一例として，実際にこの結果を用いてガウス過程集合を主成分分析するアルゴリズムを開発した．

  • Visualization of multi-relational data by combined Tensor SOM

    K. Yoneda

    第27回日本神経回路学会全国大会  日本神経回路学会

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    開催期間： 2017年09月20日 - 2017年09月22日   記述言語：英語   開催地：北九州国際会議場  

  • Continuous latent variable model by non - negative kernel smoother

    H. Ishibashi

    第27回日本神経回路学会全国大会  日本神経回路学会

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    開催期間： 2017年09月20日 - 2017年09月22日   記述言語：英語   開催地：北九州国際会議場  

  • エージェントの学習過程に基づく学習パラメータの推定及び報酬付与方法に関する考察

    森逸平

    第33回ファジィシステムシンポジウム  日本知能情報ファジィ学会

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    開催期間： 2017年09月13日 - 2017年09月15日   記述言語：日本語   開催地：山形大学米沢キャンパス  

  • 多層自己組織化マップによる状況分類と自動アノテーションの試み

    水谷龍希

    第33回ファジィシステムシンポジウム  日本知能情報ファジィ学会

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    開催期間： 2017年09月13日 - 2017年09月15日   記述言語：日本語   開催地：山形大学米沢キャンパス  

  • Tensor SOMによる風景画像の感性評価解析 ～ 評価者・評価対象・評価語の同時分析 ～

    糸永恭平

    ニューロコンピューティング研究会  ニューロコンピューティング研究会

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    開催期間： 2017年06月23日 - 2017年06月25日   記述言語：日本語   開催地：沖縄科学技術大学院大学  

    感性評価の分野において，さまざまな評価者がさまざまな評価対象に対してどのような印象を持つか評価語を用いた調査，分析が行われている．しかし，評価者，評価対象，評価語の三者の組み合わせは膨大になり，網羅的な解析は容易ではない．本論文でわれわれは三者の関係性を同時に解析する手法を提案する．Tensor SOMにより，評価者，評価対象，評価語に対応する三つのマップをそれぞれ同時生成することで関係の可視化を行った．さらにTensor SOMでは三者の関係を色付けで可視化することができる．本研究では風景画像の集合を解析することにより，各画像が評価者ごとにどのような印象を与えるかを可視化することができた．

  • 自己組織化マップ間のメトリック学習によるマルチビューデータの非線形正準相関分析

    米田圭佑

    ニューロコンピューティング研究会  電子情報通信学会

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    開催期間： 2017年05月26日   記述言語：日本語   開催地：富山県立大学  

  • 多視点データの潜在視点推定法

    石橋英朗

    ニューロコンピューティング研究会（NC）  ニューロコンピューティング研究会

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    開催期間： 2017年01月26日 - 2017年01月27日   記述言語：日本語   開催地：北九州学術研究都市 産学連携センター  

    コンピュータビジョンの分野では複数の静止画から撮影した物体の3次元形状と
    カメラの視点を推定する3次元復元法の技術が発展している．本研究では3次元復
    元法を応用しデータマイニングのための可視化アルゴリズムを提案する．具体的
    には，1つの調査データを1つの静止画とみなし，調査対象の性質を3次元空間上
    で可視化すると同時に各調査の視点も推定する．これにより，複数の調査データ
    を包括的に可視化しつつ個々の調査方法の視点も可視化できるようにすることが
    本研究の狙いである．本研究ではサッカーにおける選手の心理をさまざまな心理
    尺度で調査した結果を提案手法で可視化し，有効性を示す．

  • Tensor SOM Networkによる複合テンソルデータの可視化と情報伝播

    戸島悠貴

    ニューロコンピューティング研究会（NC）  ニューロコンピューティング研究会

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    開催期間： 2017年01月26日 - 2017年01月27日   記述言語：日本語   開催地：北九州学術研究都市 産学連携センター  

    マルチモードデータ（関係データ）は一般にテンソルとして表現される．テンソルデータの解析では，個々のモードについての解析のみならず，モード間の関係性も解析する必要がある．実際のデータ解析では，複数のテンソルデータが一部のモードを共有結合することでより大きなデータ複合体を形成することがしばしば生じる．この場合は複数のテンソルデータを跨いだモード間解析も必要となり，解析がさらに困難になる．本研究の目的は複合テンソルデータの全体像を把握する可視化法の開発である．本研究では複数のTensor SOMを結合したTensor SOM Networkを構築し，さらにTensor SOM間の情報伝播法を開発することで複合テンソルデータの可視化を実現した．

  • 多層自己組織化マップによる状況分類と自動アノテーションの試み

    水谷 龍希, 古川 徹生, 堀尾 恵一

    日本知能情報ファジィ学会 ファジィ システム シンポジウム 講演論文集 

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    開催期間： 2017年01月   記述言語：日本語  

    <p> </p>

    CiNii Article

  • 嚥下機能解析に向けたTFSOM×SOMによる顎顔面骨格の形状分類

    古賀裕章

    バイオメディカル・ファジィ・システム学会大29回年次大会  バイオメディカル・ファジィ・システム学会

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    開催期間： 2016年11月26日 - 2016年11月27日   記述言語：日本語   開催地：高知工科大学　永国寺キャンパス  

  • Wing 結合型SOMによるマルチモダリティ解析

    米田圭佑

    第15回情報科学フォーラム  電子情報通信学会, 情報処理学会

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    開催期間： 2016年09月07日 - 2016年09月09日   記述言語：英語   開催地：富山大学  

  • Multi-task Manifold Learning Using Higher-Order Self-Organizing Map

    比嘉一志

    POSTECH-KYUTECH Joint Workshop 2016  浦項工科大学, 九州工業大学

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    開催期間： 2016年08月22日 - 2016年08月24日   記述言語：英語   開催地：浦項工科大学  

  • Tensor SOMを用いた電子メールのトピックと人間関係の同時可視化

    波田野創

    ニューロコンピューティング（NC）研究会  電子情報通信学会

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    開催期間： 2016年01月28日 - 2016年01月29日   記述言語：日本語   開催地：九州工業大学若松キャンパス  

  • Multilevel–multigroup analysis using a hierarchical tensor SOM network

    Ishibashi H., Shinriki R., Isogai H., Furukawa T.

    Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics) 

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    開催期間： 2016年01月01日   記述言語：英語  

    © Springer International Publishing AG 2016. This paper describes a method of multilevel–multigroup analysis based on a nonlinear multiway dimensionality reduction. To analyze a set of groups in terms of the probabilistic distribution of their constituent member data, the proposed method uses a hierarchical pair of tensor self-organizing maps (TSOMs), one for the member analysis and the other for the group analysis. This architecture enables more flexible analysis than ordinary parametric multilevel analysis, as it retains a high level of translatability supported by strong visualization. Furthermore, this architecture provides a consistent and seamless computation method for multilevel–multigroup analysis by integrating two different levels into a hierarchical tensor SOM network. The proposed method is applied to a dataset of football teams in a university league, and successfully visualizes the types of players that constitute each team as well as the differences or similarities between the teams.

  • Tensor SOMによるe-mailデータのトピック・ロールの同時可視化

    波田野創

    第18回情報論的学習理論ワークショップ  電子情報通信学会 情報論的学習理論と機械学習(IBISML)研究会　統計数理研究所

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    開催期間： 2015年11月25日 - 2015年11月28日   記述言語：日本語   開催地：つくば国際会議場（エポカルつくば）  

    Tensor SOMは自己組織化マップの拡張であり，テンソルデータからモードごとの潜在変数を推定する．本研究ではe-mailデータをメッセージ，単語，送信者，受信者の４モードテンソルデータとみなし，Tensor SOMでモデル化し可視化を行った．

  • テンソルSOMによる企業内チーム分析

    古川徹生

    第 25回 インテリジェント・システム・シンポジウム  計測自動制御学会 システム・情報部門

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    開催期間： 2015年09月24日 - 2015年09月25日   記述言語：日本語   開催地：東北大学  

  • データに潜在する観測視点の推定法-観測依存・非依存成分への分解-

    石橋英朗

    第25回 日本神経回路学会 全国大会  日本神経回路学会

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    開催期間： 2015年09月02日 - 2015年09月04日   記述言語：日本語   開催地：電気通信大学  

  • テンソルSOMによる自家用車インパネの印象評価

    伊達洋祐

    第31回ファジィシステムシンポジウム  日本知能情報ファジィ学会 (SOFT), 日本神経回路学会 (JNNS)

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    開催期間： 2015年09月02日 - 2015年09月04日   記述言語：日本語   開催地：電気通信大学  

  • テンソルSOMによる関係データの可視化

    岩崎亘

    第31回ファジィシステムシンポジウム  日本知能情報ファジィ学会 (SOFT), 日本神経回路学会 (JNNS)

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    開催期間： 2015年09月02日 - 2015年09月04日   記述言語：日本語   開催地：電気通信大学  

  • マルチ潜在空間GTMによるテンソルデータの可視化

    比嘉一志

    ニューロコンピューティング（NC）研究会  電子情報通信学会

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    開催期間： 2015年06月23日 - 2015年06月25日   記述言語：日本語   開催地：沖縄科学技術大学院大学  

    Generative Topographic Map (GTM) は連続潜在空間モデルの一種であり，ベクトルデータを低次元の潜在空間へ写像することで高次元のデータ分布を可視化できる．本研究の目的は複数の潜在空間を持つようにGTMを拡張すること，すなわちMultiple Latent Space GTM (MLS-GTM) の開発である．MLS-GTMを用いれば関係データをモードごとに可視化できるばかりでなく，各モード間の関係も可視化することができる．われわれは変分法を用いてMLS-GTMのアルゴリズムを得るとともに，モード間の関係を可視化するためのインタラクティブな可視化ツールも開発したので報告する．

  • 欠損データに対するTensor SOMのロバスト性

    脇田 靖弘

    ニューロコンピューティング（NC）研究会  電子情報通信学会

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    開催期間： 2015年01月29日 - 2015年01月30日   記述言語：日本語   開催地：九州工業大学  

    Tensor SOMは自己組織化マップ (Self-Organizing Map: SOM) の拡張であり，関係データの可視化を行う．典型的な応用例は顧客‐商品評価データ (user-item rating data) である．このような関係データは欠損を伴うことが多く，時にはデータの大半が欠損することも生じる．そこで欠損を含む関係データに対するTensor SOMのロバスト性を検証するとともに，Tensor SOMのアルゴリズムを見直し，ロバストかつ高い欠損値推定のアルゴリズムを開発することが本研究の目的である．本研究では２つの異なるアプローチから導出したTensor SOMのアルゴリズムを比較した．第１のアプローチは，存在しないデータは欠損していると考える見方である．このアプローチでは欠損補完が学習プロセスにも必要とみなされる．第２のアプローチは，観測されたデータがすべてであって，そこには欠損は存在しないという見方である．このアプローチでは，存在しないデータは単なる未観測データにすぎず，学習中に補完する必要はない．両者を比較した結果，後者のアルゴリズムの方が良好な結果を示した．

  • 高階SOMの形式ニューロン実装：興奮伝播場による記憶の転送と統合

    佐保 雄太

    ニューロコンピューティング（NC）研究会  電子情報通信学会

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    開催期間： 2015年01月29日 - 2015年01月30日   記述言語：日本語   開催地：九州工業大学  

    本研究の目的は，形式ニューロンによる神経回路モデルを用いてメタモデル学習を実現することである．ここで言うメタモデル学習とは，モデル集合から法則性やコツなどを表現する普遍的な高次モデルを獲得することを指す．すなわち法則性やコツなどの普遍的知識やスキルの獲得能力である．メタモデル学習を行うには，低次学習器が獲得したモデルの情報を高次学習器に転送する必要がある．その情報転送を神経回路モデルでどうすれば実装できるかが本研究の中心テーマである．本稿ではモデル情報の転送方法について検討するとともに，そのひとつとして興奮伝播場による情報転送法を提案する．またメタモデル学習法の一種である高階SOMを興奮伝播場による神経回路モデルで実装を行った．

  • 欠損データに対するTensor SOMのロバスト性 (ニューロコンピューティング)

    脇田 靖弘, 岩崎 亘, 古川 徹生

    電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報 

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    開催期間： 2015年01月29日   記述言語：日本語  

    Tensor SOMは自己組織化マップ(Self-Organizing Map:SOM)の拡張であり,関係データの可視化を行う.典型的な応用例は顧客-商品評価データ(user-item rating data)である.このような関係データは欠損を伴うことが多く,時にはデータの大半が欠損することも生じる.そこで欠損を含む関係データに対するTensor SOMのロバスト性を検証するとともに,Tensor SOMのアルゴリズムを見直し,ロバストかつ高い欠損値推定のアルゴリズムを開発することが本研究の目的である.本研究では2つの異なるアプローチから導出したTensor SOMのアルゴリズムを比較した.第1のアプローチは,存在しないデータは欠損していると考える見方である.このアプローチでは欠損補完が学習プロセスにも必要とみなされる.第2のアプローチは,観測されたデータがすべてであって,そこには欠損は存在しないという見方である.このアプローチでは,存在しないデータは単なる未観測データにすぎず,学習中に補完する必要はない.両者を比較した結果,後者のアルゴリズムの方が良好な結果を示した.

    CiNii Article

  • 高階SOMの形式ニューロン実装 : 興奮伝播場による記憶の転送と統合 (ニューロコンピューティング)

    佐保 雄太, 夏目 季代久, 古川 徹生

    電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報 

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    開催期間： 2015年01月29日   記述言語：日本語  

    本研究の目的は,形式ニューロンによる神経回路モデルを用いてメタモデル学習を実現することである.ここで言うメタモデル学習とは,モデル集合から法則性やコツなどを表現する普遍的な高次モデルを獲得することを指す.すなわち法則性やコツなどの普遍的知識やスキルの獲得能力である.メタモデル学習を行うには,低次学習器が獲得したモデルの情報を高次学習器に転送する必要がある.その情報転送を神経回路モデルでどうすれば実装できるかが本研究の中心テーマである.本稿ではモデル情報の転送方法について検討するとともに,そのひとつとして興奮伝播場による情報転送法を提案する.またメタモデル学習法の一種である高階SOMを興奮伝播場による神経回路モデルで実装を行った.

    CiNii Article

  • テンソルSOMによる自家用車インパネの印象評価

    伊達 洋祐, 岩崎 亘, 古川 徹生

    日本知能情報ファジィ学会 ファジィ システム シンポジウム 講演論文集 

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    開催期間： 2015年01月   記述言語：日本語  

    本研究は自家用車のインストルメント・パネル（計器盤）に対する印象評価データをテンソルSOMを用いて行ったものである．テンソルSOMを用いることで印象評価，車種評価，ユーザー評価を同時分析することが可能になる．複雑な構造を持つ高次データの可視化と解析に対するテンソルSOMの有効性を報告する．

    CiNii Article

  • テンソルSOMによる関係データの可視化

    岩崎 亘, 古川 徹生

    日本知能情報ファジィ学会 ファジィ システム シンポジウム 講演論文集 

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    開催期間： 2015年01月   記述言語：日本語  

    テンソルSOMは関係データから複数のマップを同時に生成する．テンソルSOMを用いることにより，高次データを可視化することができる．本発表ではテンソルSOMのアルゴリズムを述べ，テンソルSOMによる可視化手法を紹介する．

    CiNii Article

  • Nonlinear Tensor Decomposition using　Generative Topographic Mapping

    比嘉 一志

    第17回情報論的学習理論ワークショップ 

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    開催期間： 2014年11月16日 - 2014年11月19日   記述言語：日本語   開催地：名古屋工業大学御器所キャンパス、名古屋大学東山キャンパス  

  • Tensor SOM による MovieLens dataset の解析

    伊達　洋祐

    ニューロコンピューティング（NC）研究会  電子情報通信学会

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    開催期間： 2014年03月17日 - 2014年03月18日   記述言語：日本語   開催地：玉川大学  

    Tensor SOMは自己組織化マップ(Self-Organizing Map:SOM)をテンソルデータに拡張したものであり,関係データの多面的同時解析を可能にする.本研究の目的は,推薦システムのベンチマークとして用いられるMovieLens datasetにTensor SOMを応用することである.MovieLens datasetはさまざまな映画タイトルに対する回答者の評価スコアの表であり,映画ジャンルおよび回答者に関する属性情報が付加されている.ただし評価スコアの大半は欠損している.属性情報と欠損データを扱えるように拡張したTensor SOMを用い,映画タイトルマップと回答者マップの2つの自己組織化マップとして同時可現化を行った.また欠損データを補間推定することにより,推薦システムとしても利用できることを示した.

    Tensor SOM is an extension of Self-Organizing Map (SOM) from vectorial data to tensorial ones. The aim of this paper is to apply Tensor SOM to the MovieLens dataset, which is a popular benchmark of recommendation systems. The MovieLens dataset consists of rating data of movie titles scored by respondents, with their attribution information. By applying Tensor SOM, the dataset was visualized by a pair of maps, i.e., the maps of the movies and the respondents, as well as visualizing the relation between them. It was also succeeded to estimate missing scores, suggesting that the Tensor SOM can be used as a recommendation system.

  • クラス推定型高階SOMによるライフパターンの可視化　～ ユーザの環境を考慮した解析手法 ～

    石橋 英朗

    ニューロコンピューティング（NC）研究会  電子情報通信学会

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    開催期間： 2013年07月19日 - 2013年07月20日   記述言語：日本語   開催地：徳島大学  



    生活習慣病を予防し健康な生活を送るには,睡眠や運動などのライフパターンを各自が把握し,主体的に改善することが望ましい.そのためにはライフパターンの状態を可視化しフィードバックすることが有効と考えられる.本研究は,ライフパターン可視化のためのSOMアルゴリズム開発を目的とする.本研究のポイントは,ユーザーの意志で変えられる可変因子と,容易には変えられない制約因子に分け,ユーザーに合わせた可視化を行うという点である.このアイデアを実現するため,高階SOMを応用したクラス推定型高階SOMを開発した.さらにメトリクス学習を導入し,可変因子に合わせた制約因子のメトリクス推定も行った.

    To decrease the risk of lifestyle-related deseases, it is important to recognize the life pattern such as exercise and sleep, and to improve it by oneself. For the purpose, life pattern visualization of each person is expected to be effective way to feedback. The aim of this work is to develop an SOM-based algorithm visualizaing the individual life pattern condition. With focused on the relation between the controllable factors an the constraint factors, we developed a higher-rank of SOM with class estimation. Furthermore we introduced a metrics learning to the SOM, so that the metrices of both factors become closer.

  • 形状空間法を用いた火星航空機翼型の分析

    糸永 恭平

    ニューロコンピューティング（NC）研究会  電子情報通信学会

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    開催期間： 2013年06月27日 - 2013年06月28日   記述言語：日本語   開催地：沖縄科学技術大学院大学  

    本研究の目的は，火星探査用の航空機翼型を高階SOM による形状空間法を用いて分析することである．翼型の設計は複数の評価項目を同時に最適化する必要があり，多目的形状最適化問題となっている．本研究では高階SOM を用いてパレート解の翼形状空間を求めた．またメトリクス学習を導入し，評価ベクトル空間におけるパレート多様体と形状空間におけるパレート多様体のメトリクスが一致するように学習を行った．

  • Research on Multi-System Learning Theory: A Case Study of Brain-Inspired System

    Tetsuo Furukawa

    SCIS-ISIS 2012 

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    開催期間： 2012年11月20日 - 2012年11月24日   記述言語：英語   開催地：Kobe Convention Center  

  • 解の多重度を考慮した混合分布モデルはより良い解をもたらす

    古川徹生

    第15回情報論的学習理論ワークショップ  電子情報通信学会 情報論的学習理論と機械学習 研究専門委員会

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    開催期間： 2012年11月07日 - 2012年11月09日   記述言語：日本語   開催地：筑波大学 東京キャンパス文京校舎  

  • テンソル分解型自己組織化マップの応用 ~ 欠損データ補完方法の提案 ~

    岩崎亘

    ニューロコンピューティング研究会  電子情報通信学会

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    開催期間： 2012年10月04日 - 2012年10月05日   記述言語：日本語   開催地：九州工業大学 生命体工学研究科  

  • 非線形テンソル分解による隠れダイナミ カルシステム空間推定

    古川徹生

    Latent Dynamics 研究会 

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    開催期間： 2012年09月24日   記述言語：日本語   開催地：東京大学工学部  

  • 潜在変数分布で評価する高階自己組織化マップ　～ ヘテロなデータ集合体の可視化ツール ～

    石橋英朗

    ニューロコンピューティング研究会  電子情報通信学会

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    開催期間： 2012年03月14日 - 2012年03月16日   記述言語：日本語   開催地：玉川大学  

  • 変分近似を見直すとSOMとGTMは一元的に理解できる

    松下聡史

    ニューロコンピューティング研究会  電子情報通信学会

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    開催期間： 2012年03月14日 - 2012年03月16日   記述言語：日本語   開催地：玉川大学  

  • 隠れマルチダイナミカルシステムの学習理論とアルゴリズム　～ 高階位相写像による実現 ～

    古川徹生

    ニューロコンピューティング研究会  電子情報通信学会

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    開催期間： 2012年01月26日 - 2012年01月27日   記述言語：日本語   開催地：公立はこだて未来大学  

  • テンソル分解型自己組織化マップの開発　～ 非線形テンソル分解の実現 ～

    岩崎亘

    ニューロコンピューティング研究会  電子情報通信学会

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    開催期間： 2012年01月26日 - 2012年01月27日   記述言語：日本語   開催地：公立はこだて未来大学  

  • テンソル分解型自己組織化写像によるソーシャルネットワーク解析

    橋本晃二

    ニューロコンピューティング研究会  電子情報通信学会

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    開催期間： 2012年01月24日 - 2012年01月25日   記述言語：日本語   開催地：北海道大学百年記念会館 大会議室  

  • Bayesian optimization makes GTM resemble to SOM

    松下聡史

    日本神経回路学会 第21回全国大会 

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    開催期間： 2011年12月15日 - 2011年12月17日   記述言語：英語   開催地：沖縄県恩納村  

  • Another-SOM2 for Metrics Map: A Self-Referable Neural Network

    石橋英朗, 米田圭佑

    日本神経回路学会 第21回全国大会 

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    開催期間： 2011年12月15日 - 2011年12月17日   記述言語：英語   開催地：沖縄県恩納村  

  • Som Canonica: Establishing A Standard Algorithm of Self-Organizing Maps

    中野将秀

    日本神経回路学会 第21回全国大会 

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    開催期間： 2011年12月15日 - 2011年12月17日   記述言語：英語   開催地：沖縄県恩納村  

  • What is Required for a Multi-Dynamical System Learning Task?

    古川徹生

    日本神経回路学会 第21回全国大会 

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    開催期間： 2011年12月15日 - 2011年12月17日   記述言語：英語   開催地：沖縄県恩納村  

  • 確率的生成モデルによる位相保存写像のアルゴリズム導出

    松下 聡史, 中野 将秀

    第14回情報論的学習理論ワークショップ 

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    開催期間： 2011年11月09日 - 2011年11月11日   記述言語：日本語   開催地：日本 奈良  

  • 位相保存写像を用いた関係データの非線形テンソル分解

    岩崎 亘, 和田 沙織

    第14回情報論的学習理論ワークショップ 

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    開催期間： 2011年11月09日 - 2011年11月11日   記述言語：日本語   開催地：日本 奈良  

  • 高階SOMにおける観測変換不変な距離測度の導入

    薬師寺翔

    第26回ファジィシステムシンポジウム 

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    開催期間： 2010年09月   記述言語：日本語   開催地：日本 広島  

  • SOM2と因子分解による普遍モデルと個性の分離

    荒川博史

    第26回ファジィシステムシンポジウム 

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    開催期間： 2010年09月   記述言語：日本語   開催地：日本 広島  

  • NG+SOM と NGxSOM: 特徴ベクトル集合を扱うパターン分類法の比較

    大久保貴之

    第26回ファジィシステムシンポジウム 

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    開催期間： 2010年09月   記述言語：日本語   開催地：日本 広島  

  • SOM Canonicaへの試み　～ 多様なモデル集合を扱う学習基盤を目指して ～

    大久保貴之

    ニューロコンピューティング研究会（NC） 

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    開催期間： 2010年06月   記述言語：日本語   開催地：日本 沖縄  

  • 移動ロボットにおける自己進化型グラフネットワークを用いた環境モデルの構築

    徳永憲洋

    SCI'10 

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    開催期間： 2010年05月19日   記述言語：日本語   開催地：日本 京都  

  • SIFT特徴量と高階自己組織化マップによる一般画像分類

    本人

    ニューロコンピューティング研究会（NC） 

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    開催期間： 2010年03月09日 - 2010年03月11日   記述言語：日本語   開催地：日本 東京都町田市  

  • ロボットの知能発達システムの基盤となる成長型アルゴリズムの検証～ 成長型アルゴリズムを用いた移動ロボットにおける環境モデル構築 ～

    本人

    ニューロコンピューティング研究会（NC） 

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    開催期間： 2010年03月09日 - 2010年03月11日   記述言語：日本語   開催地：日本 東京都町田市  

  • 形状トポロジーに依存しない線画の自己組織的分類

    本人

    ニューロコンピューティング研究会（NC） 

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    開催期間： 2010年03月09日 - 2010年03月11日   記述言語：日本語   開催地：日本 東京都町田市  

  • 高階SOMによる自然な形状群表現　～ アフィン不変な距離測度の導入 ～

    本人

    ニューロコンピューティング研究会（NC） 

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    開催期間： 2010年01月18日 - 2010年01月19日   記述言語：日本語   開催地：日本 北海道札幌市  

  • 進化型自己組織化マップによる視覚付き移動ロボットのトポロジカル地図構築

    本人

    第25回ファジィシステムシンポジウム 

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    開催期間： 2009年07月14日 - 2009年07月16日   記述言語：日本語   開催地：日本 茨城県つくば市  

  • 力学系群の自己組織化アルゴリズム：Parametric Bias 法 と mnSOM によるアプローチ

    本人

    ニューロコンピューティング研究会（NC） 

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    開催期間： 2009年03月11日 - 2009年03月13日   記述言語：日本語   開催地：日本 東京都町田市  

  • ESOMを用いた自律ロボットにおける実時間グラフベース地図の構築

    本人

    第10回自己組織化マップ研究会2009 

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    開催期間： 2009年03月10日   記述言語：日本語   開催地：日本 愛知県名古屋市  

  • 高階自己組織化マップを利用したロボットにおける知的情報処理システムの実現にむけて

    本人

    第10回自己組織化マップ研究会2009 

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    開催期間： 2009年03月10日   記述言語：日本語   開催地：日本 愛知県名古屋市  

  • 力学系群を連続表現する自己組織化アルゴリズム

    本人

    第10回自己組織化マップ研究会2009 

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    開催期間： 2009年03月10日   記述言語：日本語   開催地：日本 愛知県名古屋市  

  • NG×SOMによる手書き文字認識

    本人

    ニューロコンピューティング研究会（NC） 

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    開催期間： 2009年01月19日 - 2009年01月20日   記述言語：日本語   開催地：日本 北海道札幌市  

  • 自己進化型モジュラーネットワークによる環境地図の自己組織的獲得

    本人

    日本神経回路学会第１８回全国大会講演論文集 

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    開催期間： 2008年09月25日   記述言語：日本語   開催地：日本 茨木県つくば市  

  • 自己組織化適応制御器(SOAC)の学習と制御性能に関する検討：多重順逆対モデル(MPFIM)との比較

    津山高専,湊原哲也

    日本神経回路学会第１８回全国大会講演論文集 

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    開催期間： 2008年09月25日   記述言語：日本語   開催地：日本 茨木県つくば市  

  • 高階自己組織化マップのハードウェア化：SOM2のFPGA化

    金子宗司

    電子情報通信学会総合大会 2008年総合大会講演論文集 

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    開催期間： 2008年03月20日   記述言語：日本語   開催地：日本 北九州市  

  • SOM2：高階SOM による画像分類

    森雅則

    電子情報通信学会総合大会 2008年総合大会講演論文集 

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    開催期間： 2008年03月20日   記述言語：日本語   開催地：日本 北九州市  

  • ロボットにおけるトポロジカル地図の自己組織的構築方法の提案

    徳永憲洋

    電子情報通信学会総合大会 2008年総合大会講演論文集 

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    開催期間： 2008年03月20日   記述言語：日本語   開催地：日本 北九州市  

  • 自己進化型モジュラーネットワークの提案

    川畑宣之

    電子情報通信学会総合大会 2008年総合大会講演論文集 

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    開催期間： 2008年03月20日   記述言語：日本語   開催地：日本 北九州市  

  • 自己進化する新しいモジュラーネットワークの提案

    川畑宣之

    ニューロコンピューティング研究会信学技報 

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    開催期間： 2008年01月06日   記述言語：日本語   開催地：札幌市  

  • SOM2による移動ロボットのための環境内部モデル獲得

    増岡孝紀

    ニューロコンピューティング研究会信学技報 

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    開催期間： 2008年01月06日   記述言語：日本語   開催地：札幌市  

  • SOM2のFPGA実装　～ システムへの組込みを目指したアルゴリズム開発 ～

    小埜貴之

    ニューロコンピューティング研究会信学技報 

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    開催期間： 2008年01月06日   記述言語：日本語   開催地：札幌市  

  • SOM2によるトポロジカルな環境地図の獲得

    生命体工学研究科 脳情報専攻 増岡孝紀

    第23回　ファジィシステムシンポジウム論文集 

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    開催期間： 2007年08月29日 - 2007年08月31日   記述言語：日本語   開催地：日本 愛知県　名古屋  

  • 隠れ変数を有するダイナミカルシステム集合の自己組織化マップ

    生命体工学研究科 脳情報専攻 辻純一

    第23回　ファジィシステムシンポジウム論文集 

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    開催期間： 2007年08月29日 - 2007年08月31日   記述言語：日本語   開催地：日本 愛知県　名古屋  

  • 多様体集合をマップする自己組織化マップ：顔画像分類への応用

    生命体工学研究科 脳情報専攻 亀井祐太

    第23回　ファジィシステムシンポジウム論文集 

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    開催期間： 2007年08月29日 - 2007年08月31日   記述言語：日本語   開催地：日本 愛知県　名古屋  

  • 自己組織化マップをもとにした新しい脳型ハードウェアの開発：SOM2のFPGA化

    生命体工学研究科　脳情報専攻　金子宗司

    第20回　回路とシステム軽井沢ワークショップ論文集 

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    開催期間： 2007年04月22日 - 2007年04月24日   記述言語：日本語   開催地：日本 長野県　軽井沢  

  • 新しい脳型自己組織アーキテクチャの開発と応用

    生命体工学研究科　脳情報専攻　金子宗司,

    第三回人工頭脳工学シンポジウム講演論文集, 佐賀大学 

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    開催期間： 2007年03月   記述言語：日本語   開催地：日本 佐賀市  

  • SOM2のFPGA化:ハードウェア化に適したアルゴリズムの実装と検証

    生命体工学研究科　脳情報専攻　田中利康

    第８回自己組織化マップ研究会講演論文集 

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    開催期間： 2007年03月   記述言語：日本語   開催地：日本 姫路市  

  • モジュラーネットワークSOM：教師あり学習と教師なし学習の融合

    生命体工学研究科　脳情報専攻　徳永憲洋

    第22回ファジィシステムシンポジウム講演論文集, 札幌, 2006 

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    開催期間： 2006年09月06日   記述言語：日本語   開催地：日本 札幌市  

  • SOM集合をマップするSOM：自己組織化マップから自己組織化ホモトピーへ

    本人

    第22回ファジィシステムシンポジウム講演論文集, 札幌, 2006 

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    開催期間： 2006年09月06日   記述言語：日本語   開催地：日本 札幌市  

  • 自己組織化ニューラルガスによる形状認識：手書き文字認識への応用

    生命体工学研究科　脳情報専攻　大谷誠

    日本神経回路学会第１６回全国大会講演論文集, 名古屋大学, 2006 

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    開催期間： 2006年04月   記述言語：日本語   開催地：日本 名古屋市  

  • mnSOMを用いた適応制御システムの水中ロボットへの適用

    ロボティクスシンポジア講演論文集 

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    開催期間： 2006年04月   記述言語：日本語   開催地：日本  

  • モジュラーネットワーク型自己組織化マップを用いた水中ロボットのシステム同定

    ロボティクス・メカトロニクス講演会2006講演論文集 

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    開催期間： 2006年04月   記述言語：日本語  

  • モジュラーネットワーク型自己組織化マップを用いた水中ロボットの運動制御システム

    第24回日本ロボット学会学術講演会講演論文集 

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    開催期間： 2006年04月   記述言語：日本語  

  • モジュラーネットワークSOMの一般化：隠れ変数を考慮する事の必要性

    生命体工学研究科　脳情報専攻　大久保貴之

    日本神経回路学会第１６回全国大会講演論文集, 名古屋大学, 2006 

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    開催期間： 2006年04月   記述言語：日本語   開催地：日本 名古屋市  

  • SOM2: SOM-module mnSOM

    M. Ohtani, 脳情報専攻

    5th Postech-Kyutech Joint Workshop 2005 

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    開催期間： 2005年08月   記述言語：英語  

  • Modular network SOM (mnSOM): An overview as a generalization of SOM

    本人

    5th Postech-Kyutech Joint Workshop 

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    開催期間： 2005年08月   記述言語：英語  

  • An adaptive controller based on modular network SOM

    T. Minatohara, 脳情報専攻

    5th Postech-Kyutech Joint Workshop 2005 

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    開催期間： 2005年08月   記述言語：英語  

  • mnSOM: Extension of self-organizing map for mapping functions, systems and classes

    本人

    4th Postech-Kyutech Joint Workshop 2004 

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    開催期間： 2005年04月   記述言語：英語  

  • Self-organizing map of a dynamical system with mnSOM

    K. Tokunaga

    4th Postech-Kyutech Joint Workshop 2004 

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    開催期間： 2005年04月   記述言語：英語  

  • Self-organizing map in function space rather than vector space

    K. Tokunaga, 脳情報

    3rd Postec-Kyutech Joint Workshop 

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    開催期間： 2005年04月   記述言語：英語  

  • モジュラーネットワーク型自己組織化マップ(mnSOM)によるテクスチャ分類

    田口真也, 脳情報専攻

    日本神経回路学会第１５回全国大会 

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    開催期間： 2005年04月   記述言語：日本語  

  • モジュラーネットワーク型自己組織化マップ(mnSOM)

    本人

    第１回人工頭脳工学シンポジウム 

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    開催期間： 2005年03月   記述言語：日本語   開催地：佐賀  

  • モジュラーネットワーク型SOM(mnSOM)による非線形適応部分空間マップ

    脳情報専攻

    第６回自己組織化マップ研究会2005 

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    開催期間： 2005年03月   記述言語：日本語   開催地：日本 金沢  

  • モジュラーネットワーク型自己組織化マップ(mnSOM)の理論と応用

    本人

    第６回自己組織化マップ研究会 

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    開催期間： 2005年03月   記述言語：日本語   開催地：日本 金沢  

  • ３層砂時計型ネットワークによる入力欠損の補完

    脳情報専攻

    日本神経回路学会第１４回全国大会 

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    開催期間： 2004年09月   記述言語：日本語   開催地：日本 京都市  

  • 関数空間SOMによる動的システムの自己組織化マップ

    脳情報専攻

    日本神経回路学会第１４回全国大会 

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    開催期間： 2004年09月   記述言語：日本語   開催地：日本 京都市  

  • SOM集合をマップ表現するSOM: 2次元投影像を元にした3次元物体の復元と分類

    本人

    日本神経回路学会第１４回全国大会 

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    開催期間： 2004年09月   記述言語：日本語   開催地：日本 京都市  

  • 競合型モジュラーネットによる国土気象の分類とモデル推定

    脳情報専攻

    日本神経回路学会第１３回全国大会 

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    開催期間： 2003年04月   記述言語：日本語   開催地：日本 東京都  

  • ベクトル空間でなく関数空間における自己組織化マップ

    脳情報専攻

    日本神経回路学会第１３回全国大会 

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    開催期間： 2003年04月   記述言語：日本語  

  • 構造刈り込み付き恒等写像ネットを用いた独立信号分離抽出

    脳情報専攻

    日本神経回路学会第１３回全国大会 

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    開催期間： 2003年04月   記述言語：日本語   開催地：日本 東京都  

  • モジュラーネットワークによるモデル群の自己組織化マップ

    第４回自己組織化マップ研究会2003 

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    開催期間： 2003年03月20日   記述言語：日本語   開催地：東京大学  

  • ダウン症データライブラリの利用者別ニーズの分析

    第22回医療情報学連合大会 

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    開催期間： 2002年11月14日   記述言語：日本語   開催地： 福岡市  

  • 障害者支援文書による仮想図書館管理インターフェース開発の試み

    第22回医療情報学連合大会 

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    開催期間： 2002年11月14日   記述言語：日本語   開催地： 福岡市  

  • ダウン症告知の実態調査と受容支援ネットワーク作りに関する試み

    第9回遺伝性疾患に関する出生前診断研究会 

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    開催期間： 2002年11月02日   記述言語：日本語   開催地：鹿児島市  

  • 刈り込み付きオートエンコーダを用いた独立信号分離抽出の適応性とロバスト性

    日本神経回路学会第12回全国大会 

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    開催期間： 2002年09月19日   記述言語：日本語   開催地： 鳥取市  

  • モジュール競合学習による自己組織化マップ

    日本神経回路学会第12回全国大会 

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    開催期間： 2002年09月19日   記述言語：日本語   開催地： 鳥取市  

  • 構造刈り込み付ニューラル・オートエンコーダによる混合画像の分離

    日本神経回路学会第12回全国大会 

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    開催期間： 2002年09月19日   記述言語：日本語   開催地： 鳥取市  

  • データクラス分類とクラス別モデルの同時推定法

    日本神経回路学会第11回全国大会 

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    開催期間： 2001年09月27日 - 2001年09月29日   記述言語：日本語   開催地： 奈良市  

  • Transient型アマクリン細胞の時空間的光応答特性: 光応答の空間的伝播と伝播速度の異方性

    視覚科学フォーラム第5回研究会 

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    開催期間： 2001年07月24日 - 2001年07月25日   記述言語：日本語   開催地：北九州市  

  • ダウン症データライブラリの利用実態から見た情報ニーズ

    第41回日本先天異常学会学術集会 

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    開催期間： 2001年07月03日 - 2001年07月05日   記述言語：日本語   開催地： 横浜  

  • 日本ダウン症ネットワークによる先天障害者支援モデルの試み

    第41回日本先天異常学会学術集会 

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    開催期間： 2001年07月03日   記述言語：日本語   開催地： 横浜市  

  • ボルツマンマシンによるモデル選択: 確率的動作と期待値動作

    電子情報通信学会技術研究報告, ニューロコンピューティング 

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    開催期間： 2001年06月28日 - 2001年06月29日   記述言語：日本語   開催地：沖縄  

  • ボルツマンマシンによるモデル選択: 確率的動作と期待値動作

    電子情報通信学会ニューロコンピューティング研究会 

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    開催期間： 2001年06月20日   記述言語：日本語   開催地：沖縄  

  • インターネットにおけるダウン症データライブラリの運営と展開

    医療情報学シンポジウム2001 

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    開催期間： 2001年06月01日   記述言語：日本語   開催地： 名古屋市  

  • 網膜アマクリン細胞の光応答特性

    第23回北九州医工学術者会議 

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    開催期間： 2001年05月25日   記述言語：日本語   開催地：北九州市  

  • 一酸化窒素(NO): 網膜順応メッセンジャーとしての機能

    北九州医工学術者協会誌 Vol.11, No.1 

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    開催期間： 2000年05月26日   記述言語：日本語   開催地：北九州市  

  • Transient型アマクリン細胞の光応答特性と機能

    第77回日本生理学会全会 

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    開催期間： 2000年03月27日 - 2000年03月29日   記述言語：日本語   開催地：慶應義塾大学  

  • 網膜Transient型アマクリン細胞の光応答特性とメカニズム

    電子情報通信学会技術研究報告MBE99-125～134 

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    開催期間： 2000年01月28日   記述言語：日本語   開催地：九州大学  

  • Transient型アマクリン細胞の非フラッシュ刺激に対する光応答特性

    視覚科学フォーラム 

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    開催期間： 1999年08月04日 - 1999年08月06日   記述言語：日本語   開催地：つくば市工業技術院  

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報道関係

  • 未来開拓力培う博士教育　九工大大学院注目集める「出稽古教育システム」

    古川徹生,夏目季代久

    西日本新聞  2008年03月30日

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    魅力ある大学院教育イニシアティブ, 大学院ＧＰ, 出稽古, 道場, 教育制度

学術関係受賞

  • Student Presentation Award

    ニューロモルフィックAIハードウェア研究センター   Simultaneous Meta-modeling of Dynamics and Kinematics based on the Hierarchical Manifold Modeling   2022年03月19日

    Daiki Tanka, Hideaki Ishibashi and Tetsuo Furukawa

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    受賞国：日本国

  • IEEE Computational Intelligence Society　Japan Chapter Young Researcher Award (YRA)

    IEEE Computational Intelligence Society Japan Chapter (IEEE CISJ)   マルチタスク多様体モデリングの解くべき問題はなにか ～ 最尤推定と最適輸 送距離のアプローチ比較 ～   2022年03月03日

    津野龍,石橋英朗,古川徹生

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    受賞国：日本国

  • Best Presentation Award

    ICICIC2021   Scalable Manifold Modeling by Nadaraya-Watson Kernel Regression   2021年09月16日

    Kazuki Miyazaki, Shuhei Takano, Ryo Tsuno, Hideaki Ishibashi and Tetsuo Furukawa

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    受賞国：日本国

  • 2019年度日本知能情報ファジィ学会論文賞

    日本知能情報ファジィ学会   自己組織化マップによるマルチビュー関係データの包括的可視化   2019年12月

    米田圭佑, 中野貴理博, 堀尾恵一, 古川徹生

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    受賞国：日本国

    本研究の目的は，マルチビュー関係データの全体像を包括的に可視化するSOMの開発である．これを実現するため，われわれはco-trainingによるメトリック推定法を導入することでSOMをマルチビューデータに拡張し，全ビューに共通する因子の推定を可能にした．これはSOMによる正準相関分析の非線形拡張になっている．さらに開発した学習アルゴリズムをテンソルSOMに組み込み，マルチビュー関係データの全体像を可視化するCCA型テンソルSOMを開発した．CCA型テンソルSOMをワインデータ解析に応用し，アロマデータと香気成分データを融合して可視化を行った．さらにワイン・アロマ・香気成分の三者の関係性を可視化することを通して，その有用性を示した．

  • SCIS&ISIS2018 with ISWS2018 Poster Session Award

    SCIS&ISIS2018   2018年12月12日

    Kaido Iwamoto, Tohru Iwasaki, Tetsuo Furukawa

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    受賞国：日本国

  • IEEE Young Researcher Award

    IEEE Computational Intelligence Society   2016年09月01日

    岩崎亘， 古川徹生

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    受賞国：日本国

  • IEEE Computational Intelligence Society Japan Chapter Young Researcher Award

    IEEE CISJ   Tensor SOM Networkによる複合テンソルデータの可視化と情報伝播   2015年03月16日

    戸島悠貴, 古川徹生

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    受賞国：日本国

    マルチモードデータ（関係データ）は一般にテンソルとして表現される．テンソルデータの解析では，個々のモードについての解析のみならず，モード間の関係性も解析する必要がある．実際のデータ解析では，複数のテンソルデータが一部のモードを共有結合することでより大きなデータ複合体を形成することがしばしば生じる．この場合は複数のテンソルデータを跨いだモード間解析も必要となり，解析がさらに困難になる．本研究の目的は複合テンソルデータの全体像を把握する可視化法の開発である．本研究では複数のTensor SOMを結合したTensor SOM Networkを構築し，さらにTensor SOM間の情報伝播法を開発することで複合テンソルデータの可視化を実現した．

  • The 14th POSTECH-KYUTECH Joint Workshop on Neuroinformatics Best Poster Award

    Postech-Kyutech   2014年08月23日

    Yuta Saho,　Kiyohisa Natsume, Tetsuo Furukawa

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    受賞国：日本国

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科研費獲得実績

  • 多様なダイナミクスを学び，理解し，生み出す学習理論の新展開

    研究課題番号：24120711  2012年04月 - 2014年03月   新学術領域研究

  • 経験から高次知識を自己組織化する学習理論

    研究課題番号：23500280  2011年04月 - 2014年03月   基盤研究(C)

  • 多様なダイナミクスを学び、理解し、生み出すための学習理論

    研究課題番号：22120510  2010年04月 - 2012年03月   新学術領域研究

  • マルチメディア教材を用いた英語リズム学習過程における脳内変化と学習ロボットの開発

    研究課題番号：17300270  2005年04月 - 2008年03月   基盤研究(B)

  • 自己組織化マップの一般化理論とその応用:理論の確立から実用化まで

    研究課題番号：17500193  2005年04月 - 2008年03月   基盤研究(C)

  • 高次ホメオスタシス機能の化学環境依存性の解析

    研究課題番号：16209006  2004年04月 - 2007年03月   基盤研究(A)

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担当授業科目（学内）

  • 2023年度   数学基礎A

  • 2023年度   国内インターンシップ２

  • 2023年度   国内インターンシップ１

  • 2022年度   数学基礎A

  • 2021年度   数学基礎A

  • 2020年度   数学基礎A

  • 2019年度   数学基礎A

  • 2019年度   機械学習基礎1B

  • 2019年度   機械学習基礎1A

  • 2018年度   数学基礎１

  • 2018年度   機械学習基礎1A

  • 2018年度   機械学習基礎1B

  • 2018年度   数学基礎演習

  • 2016年度   パターン認識と学習理論

  • 2016年度   数学基礎１

  • 2015年度   線形代数Ｉ

  • 2015年度   数学基礎１

  • 2015年度   パターン認識と学習理論

  • 2014年度   数学基礎１

  • 2014年度   パターン認識と学習理論

  • 2014年度   線形代数Ｉ

  • 2013年度   脳型システム設計演習

  • 2013年度   脳型パターン認識

  • 2013年度   数学基礎２

  • 2013年度   線形代数Ｉ

  • 2012年度   数学基礎２

  • 2012年度   脳型パターン認識

  • 2012年度   脳情報工学演習

  • 2012年度   脳型システム

  • 2012年度   線形代数Ⅰ

  • 2011年度   数学基礎２

  • 2011年度   脳型パターン認識

  • 2011年度   脳型システム

  • 2011年度   脳型システム設計演習

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教育活動に関する受賞・指導学生の受賞など

  • 2019年度日本知能情報ファジィ学会論文賞

    日本知能情報ファジィ学会  

    2019年12月

    米田圭佑（指導学生）, 中野貴理博, 堀尾恵一, 古川徹生

  • SCIS&ISIS2018 with ISWS2018 Poster Session Award

    SCIS&ISIS2018  

    2018年12月18日

    Kaido Iwamoto, Tohru Iwasaki, Tetsuo Furukawa

  • 日本神経回路学会論文賞

    日本神経回路学会  

    2017年09月17日

    Tohru Iwasaki, Tetsuo Furukawa

  • 日本知能情報ファジィ学会・論文賞

    IEEE CISJ  

    2014年09月14日

    大谷 誠， 古川 徹生

  • ISABEL2006-3 Best Poster Paper Award

    Rhee-Man Kil  

    2006年08月06日

    Tetsuo Furukawa, Kazuhiro Tokunaga, Makoto Otani

社会貢献活動（講演会・出前講義等）

  • 人工知能は「こころの目」を持てるか

    役割：講師

    九州工業大学  佐賀県立佐賀西高等学校  2023年10月27日

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    対象： 高校生

    種別：出前授業

  • 人工知能は「こころの目」を持てるか

    役割：講師

    九州工業大学  山口県立下関中等教育学校  2022年11月08日

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    対象： 中学生,　高校生

    種別：出前授業

  • 人工知能は「こころの目」を持てるか

    役割：講師

    九州工業大学  佐賀県立佐賀西高等学校  2022年10月28日

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    対象： 高校生

    種別：出前授業

  • 人工知能は「こころの目」を持てるか

    役割：講師

    九州工業大学  福岡県立小倉西高等学校  2022年08月02日

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    対象： 高校生

    種別：出前授業

  • 人工知能は「こころの目」を持てるか

    役割：講師

    九州工業大学  福岡県立ひびき高等学校  2022年07月15日

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    対象： 高校生

    種別：出前授業

  • 人工知能は「こころの目」を持てるか

    役割：講師

    九州工業大学  鹿児島県立鹿屋高等学校  2022年06月24日

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    対象： 高校生

    種別：出前授業

  • 人工知能は「こころの目」を持てるか

    役割：講師

    九州工業大学  熊本県立鹿本高等学校  2021年07月15日

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    対象： 高校生

    種別：出前授業

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