Faculty Profiles - FURUKAWA Tetsuo

Conference Prsentations (Oral, Poster) -

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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 2022.03 ニューロモルフィックAIハードウェア研究センター

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 2022.03 ニューロモルフィックAIハードウェア研究センター

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 2022.03 ニューロモルフィックAIハードウェア研究センター

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

Event date： 2021.09.15 - 2021.09.16 Language：English

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

Event date： 2021.09.15 - 2021.09.16 Language：English

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.

What is the true objective of multi-task manifold modeling? -- Comparison of maximum likelihood and optimal transport approaches --

Ryo Tsuno, Hideaki Ishibashi, Tetsuo Furukawa

Technical Committee on Neurocomputing

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

Event date： 2021.01.21 - 2021.01.22 Language：English

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．

Visualization of document-word relation by modeling their joint probability on latent spaces

Takuro Ishida, Keisuke Yoneda, Hajime Hatano, Tetsuo Furukawa

Event date： 2020.01.23 - 2020.01.25 Language：Japanese

The aim of this work is to visualize the relation of documents and words by embedding them to the product space of latent spaces. To achieve the task, the proposed method models the simultaneous probability of documents and words as the one on the product latent spaces. We applied the method to visualize the conference papers of NeurIPS and showed how it visualize the document set.

Visualization of children's interactions in the group discussion by Tensor SOM

Keisuke Kusumoto, Keiichi Horio, Tetsuo Furukawa

Optimal Transport based Autoencoder for class and style Disentanglement

Florian Tambon, Tetsuo Furukawa

Visualization tool for basketball team performance by multi-level SOM

Kanta Senoura, Hideaki Ishibashi, Tetsuo Furukawa

Event date： 2020.01.23 - 2020.01.25 Language：Japanese

The purpose of this work is to develop a method to visualize the relation between the team performance and the member composition. The proposed method employs Multi-Level Self-Organizing Map (SOM) to analyze both at the member level and at the team level, and then their relation is modeled by regression. The proposed method was applied to the game data of National Basketball Association.

Visualization of Relational data by Embedding to Direct Product Space

Kazuki Miyazaki, Ryuji Watanabe, Tetsuo Furukawa

Event date： 2020.01.23 - 2020.01.25 Language：Japanese

The aim of this work is to develop a modeling method of relational data. Relational data is a dataset observed obtained from object pairs belonging to several domains. The task of the proposed method is to embed the objects into the direct product latent spaces, each of which is corresponding to the domain. In this work, we employed the kernel soother to represent the product manifold, and it estimates the latent variables by a non-parametric unsupervised manner.

Visualization of KWM Data by Tensor SOM

Tohru Iwatake, Tetsuo Furukawa

Information Processing Society of Japan

A Multi-task Learning Algorithm using SOM

Technical Committee on Neurocomputing

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

Event date： 2018.01.26 - 2018.01.27 Language：Japanese

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．

Reward Design Method Adapting to Agents' Learning Ability based on Self-Organizing Map with Evaluation Value

Proceedings of the Fuzzy System Symposium

Multi Layered Self-Organizing Map Propagating Semantic Information and its Application to Shape Clustering

Proceedings of the Fuzzy System Symposium

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

Event date： 2017.11.24 - 2017.11.25 Language：Japanese

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

Event date： 2017.11.08 - 2017.11.11 Language：Japanese

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

Japan Neural Network Society

Continuous latent variable model by non - negative kernel smoother

Japan Neural Network Society

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

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

Kansei analysis of landscape images by Tensor SOM

Technical Committee on Neurocomputing

Nonlinear Canonical Correlation Analysis of Multi-view Data by Metric Learning between SOMs

Complex tensor data analysis by tensor SOM network and information propagation in the network

Technical Committee on Neurocomputing (NC)

intrinsic viewpoint estimation of multiple survey dataset

Technical Committee on Neurocomputing (NC)

Scene Classification and Automatic Annotation Based on Multi-layered Self-Organization Map

MIZUTANI Ryuki, FURUKAWA Tetsuo, HORIO Keiichi

Proceedings of the Fuzzy System Symposium

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

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

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

POSTECH-KYUTECH Joint Workshop 2016

Simultaneous visualization of topics and human relations from e-mail dataset by Tensor SOM.

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)

Event date： 2016.01.01 Language：English

© 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

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

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

Impression analysis of instrument panels by Tensor SOM

FSS2015 - Fuzzy System Symposium in Tokyo

Relational data visualization by Tensor SOM

FSS2015 - Fuzzy System Symposium in Tokyo

Machine Learning Approach to Biodata Mining, and General

Robustness of Tensor SOM for Missing Data

Implementation of the higher-rank of SOM using formal neurons

Robustness of Tensor SOM for Missing Data

WAKITA Yasuhiro, IWASAKI Tohru, FURUKAWA Tetsuo

IEICE technical report. Neurocomputing

Implementation of the higher-rank of SOM using formal neurons

SAHO Yuta, NATSUME Kiyohisa, FURUKAWA Tetsuo

IEICE technical report. Neurocomputing

Relational data visualization by Tensor SOM

Iwasaki Tohru, Furukawa Tetsuo

Proceedings of the Fuzzy System Symposium

Impression analysis of instrument panels by Tensor SOM

Date Yousuke, Iwasaki Tohru, Furukawa Tetsuo

Proceedings of the Fuzzy System Symposium

Nonlinear Tensor Decomposition using Generative Topographic Mapping

The 17th Information-Based Induction Sciences Workshop

Analysis of the MovieLens dataset using Tensor SOM

Individual visualization of lifestyle pattern by SOM^2 with class estimation

The wing shape analysis of Mars aircraft by SOM-based shape space method

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

Tetsuo Furukawa

SCIS-ISIS 2012

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

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

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

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

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

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

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

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

Bayesian optimization makes GTM resemble to SOM

The 21st Annual Conference of the Japanese Neural Network Society

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

The 21st Annual Conference of the Japanese Neural Network Society

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

The 21st Annual Conference of the Japanese Neural Network Society

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

The 21st Annual Conference of the Japanese Neural Network Society

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

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

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

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

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

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）

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

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）

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）

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）

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）

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

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）

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

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

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

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）

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

SOM2: SOM-module mnSOM

5th Postech-Kyutech Joint Workshop 2005

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

5th Postech-Kyutech Joint Workshop

An adaptive controller based on modular network SOM

5th Postech-Kyutech Joint Workshop 2005

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

4th Postech-Kyutech Joint Workshop 2004

Self-organizing map of a dynamical system with mnSOM

4th Postech-Kyutech Joint Workshop 2004

Self-organizing map in function space rather than vector space

3rd Postec-Kyutech Joint Workshop

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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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