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鈴木 讓

Joe Suzuki

基礎工学研究科 システム創成専攻,教授

keyword 情報セキュリティ,データマイニング

経歴

  • 2017年04月 ~ 継続中,大阪大学 大学院基礎工学研究科 教授
  • 2017年04月01日 ~ 継続中,大阪大学 基礎工学研究科 システム創成専攻,教授
  • 2007年04月01日 ~ 2017年03月31日,大阪大学 理学研究科 数学専攻,准教授
  • 2007年04月 ~ 2016年03月,大阪大学大学院理学研究科准教授
  • 1998年04月01日 ~ 2007年03月31日,大阪大学 理学研究科 数学専攻,助教授
  • 1998年04月 ~ 2007年03月,大阪大学大学院理学研究科助教授
  • 2001年09月 ~ 2002年08月,Yale大学客員助教授
  • 1998年02月 ~ 1998年04月,Brown大学客員科学者
  • 1995年04月 ~ 1998年03月,大阪大学大学院理学研究科講師
  • 1995年09月 ~ 1997年03月,Stanford大学客員講師
  • 1994年04月 ~ 1995年03月,大阪大学理学部講師
  • 1992年04月 ~ 1994年03月,青山学院大学理工学部助手
  • 1989年04月 ~ 1992年03月,早稲田大学理工学部助手
  • 2007年 ~ ,- 大阪大学大学院理学研究科准教授
  • 2007年 ~ ,- Associate Professor, Osaka University

研究内容・専門分野

  • 情報通信,統計科学
  • 情報通信,数理情報学
  • ものづくり技術(機械・電気電子・化学工学),通信工学
  • 自然科学一般,代数学
  • 情報通信,知能情報学

所属学会

  • 日本計算機統計学会
  • 日本統計学会
  • 日本行動計量学会
  • 日本数学会
  • 人工知能学会(Japan Society of Artificial Intelligence)
  • AAAI (American Association for Artificial Intelligence)

論文

  • Extending Hilbert-Schmidt Independence Criterion for Testing Conditional Independence.,Bingyuan Zhang,Joe Suzuki,Entropy,Vol. 25,No. 3,p. 425-425,2023年03月,研究論文(学術雑誌)
  • Dropout Drops Double Descent.,Tianle Yang,Joe Suzuki,CoRR,Vol. abs/2305.16179,2023年,研究論文(学術雑誌)
  • Converting ADMM to a proximal gradient for efficient sparse estimation,Ryosuke Shimmura,Joe Suzuki,Japanese Journal of Statistics and Data Science,Vol. 5,No. 2,p. 725-745,2022年12月,研究論文(学術雑誌)
  • The Functional LiNGAM.,Tianle Yang,Joe Suzuki,PGM,p. 25-36,2022年,研究論文(国際会議プロシーディングス)
  • Efficient Proximal Gradient Algorithms for Joint Graphical Lasso.,Jie Chen,Ryosuke Shimmura,Joe Suzuki,Entropy,Vol. 23,No. 12,p. 1623-1623,2021年12月,研究論文(学術雑誌)
  • An Efficient Algorithm for Convex Biclustering,Jie Chen,Joe Suzuki,Mathematics,Vol. 9,No. 23,2021年11月
  • Causal Order Identification to Address Confounding: Binary Variables.,Joe Suzuki,Yusuke Inaoka,Behaviormetrika,Vol. 49,No. 1,p. 5-21,2021年09月,研究論文(学術雑誌)
  • Why BDeu? Regular Bayesian network structure learning with discrete and continuous variables,Joe Suzuki,WILEY INTERDISCIPLINARY REVIEWS-COMPUTATIONAL STATISTICS,WILEY,Vol. 13,No. 4,2021年07月
  • Sparse Estimation with Math and R - 100 Exercises for Building Logic,Joe Suzuki,Springer,p. 1-234,2021年
  • Mutual Information Estimation: Independence Detection and Consistency.,Joe Suzuki,IEEE International Symposium on Information Theory(ISIT),IEEE,p. 2514-2518,2019年,研究論文(国際会議プロシーディングス)
  • Forest Learning from Data and its Universal Coding,Joe Suzuki,IEEE Transactions on Information Theory,Vol. 64,No. 12,2018年12月,研究論文(学術雑誌)
  • Branch and Bound for Continuous Bayesian Network Structure Learning,Joe Suzuki,2018年09月
  • Branch and Bound for Regular Bayesian Network Structure learning,Joe Suzuki,Jun Kawahara,p. 212-221,2017年08月,研究論文(国際会議プロシーディングス)
  • Klein's fundamental 2-form of second kind for the $C_{ab}$ curves,Joe Suzuki,Symmetry Integrability and Geometry Methods and Applications,2017年03月,研究論文(学術雑誌)
  • A Theoretical Analysis of the BDeu Scores in Bayesian Network Structure Learning,Joe Suzuki,Behaviormetrika,Springer,Vol. 1,No. 1,p. 1-20,2017年01月,研究論文(学術雑誌)
  • An Estimator of Mutual Information and its Application to Independence Testing,Joe Suzuki,Entropy,Vol. 16,No. 4,p. 104-104,2016年03月,研究論文(学術雑誌)
  • Forest Learning Based on the Chow-Liu Algorithm and Its Application to Genome Differential Analysis: A Novel Mutual Information Estimation,Joe Suzuki,Lecture Notes on Artificial Intelligence,Springer,Vol. 9505,p. 234-249,2015年11月,研究論文(国際会議プロシーディングス)
  • Efficiently Learning Bayesian Network Structures Based on the B&B Strategy: A Theoretical Analysis,Joe Suzuki,Lecture Notes on Artificial Intelligence,Springer,Vol. 9505,p. 1-14,2015年11月,研究論文(国際会議プロシーディングス)
  • Consistency of Learning Bayesian Network Structures with Continuous Variables: An Information Theoretic Approach,Joe Suzuki,Entropy,Vol. 15,No. 8,p. 5752-5770,2015年08月,研究論文(学術雑誌)
  • Bayes Independence Test,Takanori Ayano,Joe Suzuki,2014年11月
  • Learning Bayesian Network Structures with Discrete and Continuous Variables,Joe Suzuki,2014年11月
  • Learning Bayesian network structures when discrete and continous variables are present,Joe Suzuki,2014年09月,研究論文(国際会議プロシーディングス)
  • The Chow-Liu algorithm based on the MLD when discreete and continuous variables are present,Joe Suzuki,2014年09月
  • Causal Discovery in a Binary Exclusive-or Skew Acyclic Model: BExSAM.,Takanori Inazumi,Takashi Washio,Shohei Shimizu,Joe Suzuki,Akihiro Yamamoto,Yoshinobu Kawahara,CoRR,Vol. abs/1401.5636,2014年,研究論文(学術雑誌)
  • The Universal Bayesian Chow-Liu Algorithm,Joe Suzuki,2013年10月,研究論文(国際会議プロシーディングス)
  • Universal Bayesian Measures,Joe Suzuki,2013年07月,研究論文(国際会議プロシーディングス)
  • Network Coding and PolyMatroid (Simple Survey)",Joe Suzuki,2013年05月,研究論文(国際会議プロシーディングス)
  • On d-Asymptotics for High-Dimensional Discriminant Analysis with Different Variance-Covariance Matrices,Takanori Ayano,Joe Suzuki,IEICE Trans. on D,2012年12月,研究論文(学術雑誌)
  • Universal Prediction without assuming either Discrete or Continuous,Joe Suzuki,2012年11月
  • The Hannan-Quinn Proposition for Linear Regression,Joe Suzuki,International Journal of Statistics and Probability,2012年11月,研究論文(学術雑誌)
  • Bayesian Criteria based on Universal Measures,Joe Suzuki,2012年10月,研究論文(国際会議プロシーディングス)
  • The Bayesian Chow-Liu Algorithms,Joe Suzuki,2012年09月,研究論文(国際会議プロシーディングス)
  • Bayesian Network Structure Learning for Discrete and Continuous Variables,Joe Suzuki,2012年08月,研究論文(国際会議プロシーディングス)
  • Bayesian Network Structure Estimation Based on the Bayesian/MDL Criteria when Both Discrete and Continuous Variables are Present,Joe Suzuki,2012年04月,研究論文(国際会議プロシーディングス)
  • MDL/Bayesian Criteria based on UniversalCoding/Measure,Joe Suzuki,2011年11月,研究論文(国際会議プロシーディングス)
  • Discovering causal structuresin binary exclusive-or skew acyclic models,Takanori Inazumi,Takashi Washio,Shohei Shimizu,Joe Suzuki,Akihiro Yamamoto,Yoshinobu Kawahara,Vol. abs/1202.3736,2011年07月,研究論文(国際会議プロシーディングス)
  • The Universal Measure for General Sources and its Application to MDL/Bayesian Criteria",Joe Suzuki,Data Compression Conference,IEEE,2011年03月,研究論文(国際会議プロシーディングス)
  • Discovering causal structures in binary exclusive-or skew acyclic models.,Takanori Inazumi,Takashi Washio,Shohei Shimizu,Joe Suzuki,Akihiro Yamamoto,Yoshinobu Kawahara,UAI 2011, Proceedings of the Twenty-Seventh Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence, Barcelona, Spain, July 14-17, 2011,AUAI Press,p. 373-382,2011年
  • A Markov Chain Analysis on Genetic Algorithms - Large Deviation Principle Approach -,Joe Suzuki,Journal of Applied Probability,Applied Probability Trust,Vol. 47,No. 4,p. 967-975,2010年12月,研究論文(学術雑誌)
  • A Generalization of Nonparametric Estimation and On-Line Prediction for Stationary Ergodic Sources,Joe Suzuki,2010年10月,研究論文(国際会議プロシーディングス)
  • A Generalization of the Chow-Liu Algorithm and its Applications to Artificial Intelligence,Joe Suzuki,2010年07月,研究論文(国際会議プロシーディングス)
  • Chow-Liu Algorithm for Generalized Random Values,Joe Suzuki,2010年04月,研究論文(国際会議プロシーディングス)
  • Miura Conjecture on Affine Curves,Joe Suzuki,Osaka Journal of Mathematics,Vol. 44,No. 1,p. 187-196,2007年03月,研究論文(学術雑誌)
  • On Strong Consistency of Model Selection in Classification,Joe Suzuki,IEEE Trans. on Information Theory,Vol. 52,No. 11,p. 4767-4774,2006年11月,研究論文(学術雑誌)
  • On the Stationary Distribution of GAs with Positive Crossover Probability,Chandi DeSilva,Suzuki, J,GECCO,Vol. 257-264,2005年06月,研究論文(学術雑誌)
  • Combinatorial Source Coding with Costs,Joe Suzuki,Boris Ryabko,``Combinatorial Source Coding with Costs'' IEEE Trans. on Information Theory,Vol. 50,No. 5,p. 925-928,2004年05月,研究論文(学術雑誌)
  • ユニバーサル予測とユニバーサル符号化,鈴木譲,電子情報通信学会論文誌D,電子情報通信学会,Vol. 85,No. 5,p. 735-746,2002年05月,研究論文(学術雑誌)
  • ユニバーサルな符号化とユニバーサルな予測,電子情報通信学会論文誌,Vol. DII,2002年05月
  • Performance of data compression in terms of Hausdorff dimension,K Hojo,BY Ryabko,J Suzuki,IEICE TRANSACTIONS ON FUNDAMENTALS OF ELECTRONICS COMMUNICATIONS AND COMPUTER SCIENCES,IEICE-INST ELECTRONICS INFORMATION COMMUNICATIONS ENG,Vol. E84A,No. 7,p. 1761-1764,2001年07月,研究論文(学術雑誌)
  • Comparing the Multilevel Pattern Matching Code and the Lempel-Ziv Codes,Boris Ryabko,Joe Suzuki,2001年06月,研究論文(学術雑誌)
  • Jacobian Group Arithmetic for Cryptography,Ryuichi Harasawa,Joe Suzuki,IEICE Trans. on Foundamentals,電子情報通信学会,2001年01月,研究論文(学術雑誌)
  • A fast Jacobian group arithmetic scheme for algebraic curve cryptography,R Harasawi,J Suzuki,IEICE TRANSACTIONS ON FUNDAMENTALS OF ELECTRONICS COMMUNICATIONS AND COMPUTER SCIENCES,IEICE-INST ELECTRONICS INFORMATION COMMUNICATIONS ENG,Vol. E84A,No. 1,p. 130-139,2001年01月,研究論文(学術雑誌)
  • Combinatorial Source Coding with Costs,Joe Suzuki,Boris Ryabko,Proceedings on ISITA-2000,p. 235-239,2000年11月,研究論文(学術雑誌)
  • Fast Jacobian Group Arithmetic on Cab Curves,Ryuichi Harasawa,Joe Suzuki,Lecture Note on Computer Science,Springer-Verlag,p. 359-376,2000年07月,研究論文(学術雑誌)
  • Realizing the Menezes-Okamoto-Vanstone(MOV)Reduction Efficiently for Ordinary Elliptic Curves,J. Shikata,Y. Zheng,J. Suzuki,H. Imai,IEICE Trans. on Foundamentals.,IEICE Trans.on FoundamentalsVol E83-A,Vol. 83,No. 4,p. 756-763,2000年04月,研究論文(学術雑誌)
  • Optimizing the Menezes-Okamoto-Vanstone Algorithm for Non-Supersingular Elliptic Curves,J. Shikata,Y. Zheng,J. Suzuki,H. Imai,Lecture Note on Computer Science,Springer Verlag,1999年12月,研究論文(学術雑誌)
  • Learning Bayesian Belief Networks based on the Minimum Descripion length Principle : Basic Properties,Joe Suzuki,IEICE Trans. on Foundamentals,Vol. E82-A, No. 2,電子情報通信学会,Vol. E82A,No. 10,p. 2237-2245,1999年10月,研究論文(学術雑誌)
  • 楕円曲線暗号におけるMOV帰着とFR帰着の比較について,原澤隆一,四方順司,鈴木讓,今井秀樹,電子情報通信学会論文誌A「代数曲線とその応用特集号」,電子情報通信学会,p. 1278-1290,1999年08月,研究論文(学術雑誌)
  • Hausdorff Dimension as a New Dimension in Source Coding and Prediction,Boris Ryabko,Joe Suzuki,Flemming Topose,IEEE Information Theory Workshop, Johannesburg, South Africa,p. 66-68,1999年06月,研究論文(学術雑誌)
  • Comparing the MOV and FR Reductions in Elliptic Curve Cryptography,R. Harasawa,J. Shikata,J. Suzuki,H. Imai,Lecture Note on Computer Science,Springer Verlag,Vol. 82,No. 8,p. 1278-1290,1999年05月,研究論文(学術雑誌)
  • Learning Bayesian Belief Networks Based on the MLD Principle : An Efficient Algorithm Using the Branch and Bound Technique,Joe Suzuki,IEICE Trans. on FoundamentalsVol E82-D, No. 2,電子情報通信学会,Vol. E82D,No. 2,p. 356-367,1999年02月,研究論文(学術雑誌)
  • Comparing the MOV and FR reductions in elliptic curve cryptography,R Harasawa,J Shikata,J Suzuki,H Imai,ADVANCES IN CRYPTOLOGY - EUROCRYPT'99,SPRINGER-VERLAG BERLIN,Vol. 1592,p. 190-205,1999年,研究論文(学術雑誌)
  • It is not enough to use stationary ergodic source for analyzing universal Coding,Joe Suzuki,Boris Ryabko,Proc ISITA-98,SITA,Vol. Vol. E84-A, No.1,1998年11月,研究論文(学術雑誌)
  • A Relationship between Context Tree Weighting and General Model Weighting Techniques for Tree Sources,Joe Suzuki,IEICE Trans. on Foundamentals.,電子情報通信学会,Vol. E81A,No. 11,p. 2412-2417,1998年10月,研究論文(学術雑誌)
  • Elliptic Curve Discrete Logarithms and the Index Calculus,鈴木讓,Lecture Note on Computer Science, Asia crypt '98 Springer-Verlag, Oct.,Vol. 1514,p. 110-125,1998年,研究論文(学術雑誌)
  • Universal Coding and Universal Prediction,鈴木讓,IMPRM-98, Novosivirsk, Russia,1998年,研究論文(学術雑誌)
  • A Further Result on the Markov Chain Model of GAs and Their Application to SA-like Strategy,鈴木讓,28/1PartB,IEEE Trans. on Systems, Man, and Cybernetics,p. 57-72,1998年,研究論文(学術雑誌)
  • A further result on the Markov chain model of genetic algorithms and its application to a simulated annealing-like strategy,Joe Suzuki,IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part B: Cybernetics,Vol. 28,No. 1,p. 95-102,1998年,研究論文(学術雑誌)
  • On the Error Probability of Model Selection for Classification,鈴木讓,/,513-520,AIS-97, Fort Lauderdale, FL,p. 513-520,1997年,研究論文(学術雑誌)
  • Universal Prediction and Universal Coding,鈴木讓,IEEE ISIT-97, Ulm, Germany,1997年,研究論文(学術雑誌)
  • Learning Bayesian Belief Networks Based on the Minimum Description Length Principle : an Efficient Algorithm using B & B Technique,鈴木讓,Proceedings of the International Conference on Machine Learning, 1996,ICML-96, Bari, Italy,1996年,研究論文(学術雑誌)
  • A CTW Scheme for Non-tree Sources,鈴木讓,/,454,IEEE DCC-96, Snowbird, Utah,p. 454-454,1996年,研究論文(学術雑誌)
  • A Markov Chain Analysis on Simple Genetic Algorithms,鈴木讓,IEEE Trans. on Systems, Man, and Cybernetics,Vol. 25,No. 4,p. 655-659,1995年,研究論文(学術雑誌)
  • An Extension 'An Extension on Learning Bayesian Bayesian Belief Networks Basedon MDL Principle',鈴木讓,IEEE ISIT-95,p. 232-232,1995年,研究論文(学術雑誌)
  • A CTW Scheme for Some FMS Models,鈴木讓,IEEE ISIT-95,p. 389-389,1995年,研究論文(学術雑誌)
  • Some Notes on Universal Noiseless Coding,鈴木讓,E78-A/12,IEICE Trans. on Fundamentals of Electronics, Communications and Computer Science,Vol. 78,No. 12,p. 1840-1847,1995年,研究論文(学術雑誌)
  • A PAC Learning Theoretical Analysis on Software Testing,鈴木讓,/,98-101,the IEEE International Workshop on Information Theory,p. 98-101,1994年,研究論文(学術雑誌)
  • Tighter Bounds on Universal Noiseless Coding for Finite Sequences,鈴木讓,/,338,the IEEE ISIT-94,1994年,研究論文(学術雑誌)
  • On a Generalized Context Tree Weighting Scheme,鈴木讓,電子情報通信学会技術研究報告. IT, 情報理論,the Fourhe Benelux-Japan Workshop of Information Theory,Vol. 94,No. 171,p. 19-24,1994年,研究論文(学術雑誌)
  • A Universal Coding Scheme Based on Minimizing Minimax Redundancy for Sources with Unknown Model,鈴木讓,/,1234-1239,IEICE Trans. on Fundamentals of Electronics, Communications and Computer science,Vol. E76A,No. 7,p. 1234-1239,1993年,研究論文(学術雑誌)
  • Evaluations for Estimation of Information Source Based on State Decomposition,鈴木讓,/,1240-1251,IEICE Trans. on Fundamentals of Electronics, Communications and Communications and Computer Science,Vol. E76A,No. 7,p. 1240-1251,1993年,研究論文(学術雑誌)
  • A Markov Chain Analysis on a Genetic Algorithm,鈴木讓,/,146-153,the Fifth International Conference on Genetic Algorithms,p. 146-153,1993年,研究論文(学術雑誌)
  • A Construction of Bayesian Networks from Databases on an MDL Principle,鈴木讓,/,266-273,the Ninth Congerence on Uncertainty in Artificial Intelligence,p. 266-273,1993年,研究論文(学術雑誌)
  • 記延長最小規準と状態分割の立場から見た確率モデルの選択方法について,鈴木讓,Vol.33/No.11,1281-1289,情報処理学会論文誌,Vol. Vol.33,No. No.11,p. 1281-1289,1992年,研究論文(学術雑誌)
  • 記延長最小規準と状態分割の立場から見た確率的規則の学習,鈴木讓,Vol.J75-A/No.8,1412-1421,IEICE Trans. on Fundamentals of Electronics, Communications and Communications and Computer Science,Vol. Vol.J75-A,No. No.8,p. 1412-1421,1992年,研究論文(学術雑誌)
  • The Optimal Estimation of an Information Source in an Extended Neyman-Pearson Sense,鈴木讓,/,585-588,International Conference on Economics / Managemant and Information Technology,p. 585-588,1992年,研究論文(学術雑誌)
  • Toshiyasu Matsushima, Joe Suzuki, Hiroshige Inazumi, Shigeichi Hirasawa, ``Inductive Inference Scheme at a Finite Stage of Process from a Viewpoint of Source Coding'',IEICE Trans. on Fundamentals.,Vol. Vol. E73, No. 5, pages 644-652/,,1990年05月
  • An efficient user interface based on maximizing shared information,Joe Suzuki,Toshiyasu Matsushima,Shigeichi Hirsawa,Hiroshige Inazumi,Electronics and Communications in Japan (Part III: Fundamental Electronic Science),Vol. 73,No. 5,p. 40-49,1990年,研究論文(学術雑誌)
  • 情報による不確実な知識の表現法と推論に関する考察(共著),鈴木讓,/第131号,38-51,早稲田大学理工学研究所報告,1990年,研究論文(大学,研究機関等紀要)
  • Inductive Inference Scheme at a Finite Stage of Process from a Viewpoint of Source Coding (共著),鈴木讓,Vol.E73/No.5,644-652,IEICE Trans,1990年,研究論文(学術雑誌)
  • Generalization of the Learning Method for Classifying Rules with Consistency Irrespective of the Classified Patterns and the Representation Form,鈴木讓,/,495-498,ISITA-90,p. 495-498,1990年,研究論文(学術雑誌)
  • On the Optimal Inductive Inference Scheme from the Viewpoint of Source Coding(共著),鈴木讓,IEEE ISIT-90,1990年,研究論文(学術雑誌)
  • Design Method of User Interface for Minimizing the Number of Questions and Answers (共著),鈴木讓,/No.53,85-101,早稲田大学理工学部紀要,No. No.53,p. 85-101,1990年,研究論文(大学,研究機関等紀要)
  • Stopping rules based on a posteriori probability for every pattern and every stage,Joe Suzuki,Toshiyasu Matsushima,Shigeichi Hirasawa,Hiroshige Inazumi,Electronics and Communications in Japan (Part III: Fundamental Electronic Science),Vol. 72,No. 8,p. 71-82,1989年,研究論文(学術雑誌)
  • 質問応答回数最小をねらいとした知的インタフェイスの設計(共著),鈴木讓,vol.8/Autumn,41-48,早稲田大学情報科学教育研究センター紀要,1989年,研究論文(大学,研究機関等紀要)
  • 相互情報量最小最大に基準をおくユーザーインタフェイスの効率化(共著),鈴木讓,Vol.J72-A/No.3,517-524,電子情報通信学会論文誌A,Vol. Vol.J72-A,No. No.3,p. 517-524,1989年,研究論文(学術雑誌)
  • パターンごとステージごとに事後確率のしきい値をおくストッピングルール(共著),鈴木讓,Vol.J71-A/No.6,1299-1308,電子情報通信会学会論文誌 A,Vol. Vol.J71-A,No. No.6,p. 1299-1308,1988年,研究論文(学術雑誌)
  • On Uncertain Logic Based Upon Information Theory (共著),鈴木讓,/,133,IEEE ISIT-88,1988年,研究論文(学術雑誌)
  • Feature Ordering and Stopping Rule Based on Maximizing Mutual Imformation (共著),鈴木讓,/,12,IEEE ISIT-88,1988年,研究論文(学術雑誌)

MISC

  • Efficient Bayesian Network Structure Learning for Maximizing the Posterior Probability (特集 「命題論理の充足可能性問題SATと応用技術」および一般),Suzuki Joe,人工知能基本問題研究会,人工知能学会,Vol. 100,p. 74-79,2016年03月27日
  • ベイジアンネットワークにおける代数幾何,鈴木譲,人工知能学会誌,オーム社,Vol. Vol. 25, No. 6,2010年11月
  • 田中和之「ベイジアンネットワークの統計的推論の数理」,鈴木譲,数理科学,オーム社,Vol. No. 566,2010年08月
  • ベイジアンネットワーク入門,鈴木 譲,培風館,2009年07月
  • Mathematics of Information and Coding,Joe Suzuki,AMS,2001年

著書

  • Kernel methods for machine learning with Math and Python : 100 exercises for building logic,Joe, Suzuki,Springer,ISBN:9789811904004,2022年
  • Kernel methods for machine learning with Math and R : 100 exercises for building logic,鈴木, 譲,Springer,ISBN:9789811903977,2022年
  • 機械学習のためのカーネル100問with Python,鈴木, 譲,共立出版,ISBN:9784320125131,2021年12月
  • 機械学習のためのカーネル100問with R,鈴木, 譲,共立出版,ISBN:9784320125124,2021年11月
  • スパース推定100問with Python,鈴木, 譲,共立出版,ISBN:9784320125094,2021年01月
  • Sparse estimation with math and R : 100 exercises for building logic,鈴木, 譲,Springer,ISBN:9789811614453,2021年
  • Statistical learning with math and Python : 100 exercises for building logic,鈴木, 譲,Springer,ISBN:9789811578762,2021年
  • Sparse estimation with math and Python : 100 exercises for building logic,鈴木, 譲,Springer,ISBN:9789811614378,2021年
  • スパース推定100問with R,鈴木, 譲,共立出版,ISBN:9784320125087,2020年10月
  • 統計的機械学習の数理100問with R,鈴木, 譲,共立出版,ISBN:9784320125063,2020年04月
  • 統計的機械学習の数理100問with Python,鈴木, 譲,共立出版,ISBN:9784320125070,2020年04月
  • Statistical learning with math and R : 100 exercises for building logic,鈴木, 譲,Springer,ISBN:9789811575679,2020年
  • Lecture Notes on Computer Science 9505: Advanced Methodologies for Bayesian Networks,Joe Suzuki,Maomi Ueno,Springer,2016年11月
  • 確率的グラフィカルモデル,鈴木, 譲,植野, 真臣,黒木, 学(工学),清水, 昌平,湊, 真一,石畠, 正和,樺島, 祥介,田中, 和之,本村, 陽一,玉田, 嘉紀,共立出版,ISBN:9784320111394,2016年07月
  • ベイジアンネットワーク入門 : 確率的知識情報処理の基礎,鈴木, 譲,培風館,ISBN:9784563015756,2009年07月
  • 学術書,ベイジアンネットワーク入門,鈴木譲,培風館,2009年07月
  • 学術書,Mathematics of Information and Coding,Han Te Sun,Kingo Kobayashi,Joe Suzuki,ranslation,AMS,2001年11月

特許・実用新案・意匠

  • 代数曲線公開鍵暗号化法,鈴木譲,原澤隆一,2000-215120,出願日:2000年07月

作品

  • R言語 パッケージ BNSL,鈴木譲 川原純,CRAN,2017年03月 ~
  • ベイジアンネットワークの構造学習の一致性に関する研究,2009年 ~
  • 代数曲線暗号に対するGHSアタックから安全性を確保する,2006年 ~
  • モンテカルロ法における安全な疑似乱数の研究,2005年 ~
  • モンテカルロ法における安全な疑似乱数の研究,2005年 ~
  • 確率と論理に関するワークショップ的研究,2004年 ~
  • 国立情報学研究所共同研究「推論と確率に関するワークショップ的研究」,2004年 ~
  • データマイニングとベイジアンネットワークの手法を用いたウイルスチェックおよびスパムフィルタ,2003年 ~
  • 代数曲線における離散対数問題と情報セキュリティ,2003年 ~
  • 代数曲線における離散対数問題と情報セキュリティ,2002年 ~
  • 代数曲線における離散対数問題と情報セキュリティ,2001年 ~
  • Hausdorff 次元を用いたユニバーサルデータ圧縮の評価,2001年 ~
  • 代数曲線暗号の評価に関する研究,2000年 ~
  • Hausdorff 次元を用いたユニバーサルデータ圧縮の評価,2000年 ~
  • 事前知識を考慮したベイジアンネットワークの効率的学習,1998年 ~
  • 事前知識を考慮したベイジアンネットワークの効率的学習,1997年 ~
  • MDL原理に基づくベイジアンネットワークの学習,1994年 ~
  • ネットワークルーティングに関する研究,1993年 ~
  • ネットワークルーティングに関する研究,1992年 ~

受賞

  • 杉山明子賞(出版賞),日本行動計量学会,2023年08月
  • 林知己夫賞(優秀賞),日本行動計量学会,2019年08月

講演・口頭発表等

  • E-learning Design and Development for Data Science in Osaka University,Joe Suzuki,2017年11月
  • Conditional Mutual Information Estimation and its application to Conditional Independence Detection,Joe Suzuki,2017年09月
  • Structure Learning of Bayesian Networks with p Nodes from n Samples when n<<p,Joe Suzuki,2016年03月
  • 確率的グラフィカルモデルにおける構造学習,鈴木譲,2015年03月
  • The MDL principle for arbitrary data:either discrete or continuous or none of them,Joe Suzuki,2013年08月
  • "It is not enough to use stationary ergodic source for analyzing universal Coding",ISITA '98, Mexico City, Mexico,1998年
  • "On the Error Probability of Model Selection for Classification",IEEE ISIT-97, Ulm, Germany,1997年
  • "Minimizing Minimax Redundancy for Sources with Unknown Model,IEEE ISIT-93,1993年
  • "A Universal Coding Scheme Based on Minimizing Minimax Redundancy for Sources with Unknown Model,ISITA-92,1992年

学術貢献

  • Behaviormetrika, Springer(Coordinate Editor),2016年04月 ~ 継続中
  • 電子情報通信学会情報論的学習理論研究専門委員会(研究専門委員長),2005年05月 ~ 継続中
  • 人工知能学会基本問題研究会(幹事),2004年04月 ~ 継続中
  • 電子情報通信学会(和文DII 小特集「情報論的学習理論」(2004年12月発行) 編集委員),2004年03月 ~ 継続中
  • 電子情報通信学会(情報システムソサイエティ誌 編集委員(2003年5月から)),2003年05月 ~ 継続中
  • 電子情報通信学会(和文A 論文誌編集委員),2001年05月 ~ 継続中
  • Journal of Applied & Computational Mathematics(Executive Editor),2011年04月 ~ 2016年12月
  • 電子情報通信学会(英文誌A 小特集 "Special Issue on Information Theory and its Applications" (2003年9 月発行) 編集委員),2002年11月 ~ 2003年09月
  • 電子情報通信学会(和文DII 情報論的学習理論特集号編集委員(2003年5月発行) 幹事),2001年08月 ~ 2002年02月
  • 人工知能学会(情報論的学習理論ワークショップ特集号 幹事),2000年08月 ~ 2001年02月
  • Advanced Methodologies for Bayesian Networks 2017,京都大学数理解析研究所、産業技術総合研究所人工知能研究センター,2017年09月 ~
  • Uncertainty in Artificial Intelligence 2017,Association of Uncertainty in Artificial Intelligence,2017年08月 ~
  • Artificial Intelligence and Statistics 2017,Artificial Intelligence and Statistics,2017年05月 ~
  • 数学協働プログラム「確率的グラフィカルモデルの産業界への応用」,文部科学省,2016年11月 ~
  • Uncertainty in Artificial Intelligence 2016,Association of Uncertainty in Artificial Intelligence,2016年07月 ~
  • Artificial Intelligence and Statistics 2016,Artificial Intelligence and Statistics,2016年05月 ~
  • Advanced Methodologies for Bayesian Networks 2015,人工知能学会、産業秘術総合研究所人工知能研究センター,2015年11月 ~
  • Uncertainty in Artificial Intelligence 2015,Association of Uncertainty in Artificial Intelligence,2015年07月 ~
  • Artificial Intelligence and Statistics 2015,Artificial Intelligence and Statistics,2015年05月 ~
  • 数学協働プログラム「確率的グラフィカルモデル」,文部科学省,2015年03月 ~
  • Neural Information Processing Systems Conference and Workshops 2014,Neural Information Processing Systems Foundation,2014年12月 ~
  • Uncertainty in Artificial Intelligence 2014,Association of Uncertainty in Artificial Intelligence,2014年07月 ~
  • Artificial Intelligence and Statistics 2014,Artificial Intelligence and Statistics,2014年04月 ~
  • Uncertainty in Artificial Intelligence 2013,Association of Uncertainty in Artificial Intelligence,2013年06月 ~
  • Uncertainty in Artificial Intelligence 2012,Association of Uncertainty in Artificial Intelligence,2012年06月 ~
  • 情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2006),電子情報通信学会情報論的学習理論研究専門委員会,2006年10月 ~
  • 情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2005),電子情報通信学会情報論的学習理論研究専門委員会,2005年11月 ~
  • 2003年ベイジアンネットワークセミナー(BN2003),人工知能学会基礎論研究会,2003年11月 ~
  • 2002年ベイジアンネットワークセミナー(BN2002),人工知能学会,2002年09月 ~
  • 2001年ベイジアンネットワーク・ワークショップ(BN2001),人工知能学会基礎論研究会,2001年07月 ~
  • 2001年情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2001),電子情報通信学会,2001年07月 ~
  • 大阪府産学協同事業展示会,大阪府,2001年03月 ~
  • 代数曲線とその符号暗号への応用ワークショップ,情報理論とその応用学会,2001年01月 ~
  • 2000年情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2000),電子情報通信学会,2000年07月 ~

委員歴

  • 学協会,人工知能学会基本問題研究会,幹事,2004年 ~
  • 学協会,情報理論とその応用学会,理事,1998年 ~