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二見　太
Futami Futoshi
二見　太
Futami Futoshi
基礎工学研究科　システム創成専攻，講師

keyword 変分ベイズ，モンテカルロ法，ベイズ推論，統計的学習理論，機械学習

経歴 2

  1. 2022年10月 ～ 継続中
    大阪大学　大学院基礎工学研究科　講師

  2. 2020年4月 ～ 2022年10月
    日本電信電話株式会社　コミュニケーション科学基礎研究所　研究員

学歴 1

  1. 東京大学大学院　新領域創成科学研究科　複雑理工学専攻

    ～ 2020年3月

委員歴 1

  1. 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　学協会

    2022年6月 ～ 継続中

所属学会 2

  1. 日本統計学会

  2. 電子通信情報学会

研究内容・専門分野 1

  1. 情報通信 / 統計科学 /

論文 14

  1. Information-theoretic Generalization Analysis for Expected Calibration Error.

    Futoshi Futami, Masahiro Fujisawa

    NeurIPS　2024年　研究論文（国際会議プロシーディングス）

  2. Information-theoretic Analysis of Bayesian Test Data Sensitivity.

    Futoshi Futami, Tomoharu Iwata

    AISTATS　p. 1099-1107　2024年　研究論文（国際会議プロシーディングス）

    出版者・発行元：PMLR

  3. Time-Independent Information-Theoretic Generalization Bounds for SGLD.

    Futoshi Futami, Masahiro Fujisawa

    NeurIPS　2023年　研究論文（国際会議プロシーディングス）

  4. Predictive variational Bayesian inference as risk-seeking optimization.

    Futoshi Futami, Tomoharu Iwata, Naonori Ueda, Issei Sato, Masashi Sugiyama

    International Conference on Artificial Intelligence and Statistics(AISTATS)　p. 5051-5083　2022年3月　研究論文（国際会議プロシーディングス）

    出版者・発行元：PMLR

  5. Excess risk analysis for epistemic uncertainty with application to variational inference.

    Futoshi Futami, Tomoharu Iwata, Naonori Ueda, Issei Sato, Masashi Sugiyama

    CoRR　Vol. abs/2206.01606　2022年　研究論文（学術雑誌）

  6. Loss function based second-order Jensen inequality and its application to particle variational inference.

    Futoshi Futami, Tomoharu Iwata, Naonori Ueda, Issei Sato, Masashi Sugiyama

    Advances in Neural Information Processing Systems 34: Annual Conference on Neural Information Processing Systems 2021(NeurIPS)　p. 6803-6815　2021年12月　研究論文（国際会議プロシーディングス）

  7. Scalable gradient matching based on state space Gaussian Processes.

    Futoshi Futami

    Asian Conference on Machine Learning(ACML)　p. 769-784　2021年11月　研究論文（国際会議プロシーディングス）

    出版者・発行元：PMLR

  8. Skew-symmetrically perturbed gradient flow for convex optimization.

    Futoshi Futami, Tomoharu Iwata, Naonori Ueda, Ikko Yamane

    Asian Conference on Machine Learning(ACML)　p. 721-736　2021年11月　研究論文（国際会議プロシーディングス）

    出版者・発行元：PMLR

  9. Accelerated Diffusion-Based Sampling by the Non-Reversible Dynamics with Skew-Symmetric Matrices.

    Futoshi Futami, Tomoharu Iwata, Naonori Ueda, Issei Sato

    Entropy　Vol. 23　No. 8　p. 993-993　2021年7月　研究論文（学術雑誌）

  10. Accelerating the diffusion-based ensemble sampling by non-reversible dynamics.

    Futoshi Futami, Issei Sato, Masashi Sugiyama

    Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning(ICML)　p. 3337-3347　2020年7月　研究論文（国際会議プロシーディングス）

    出版者・発行元：PMLR

  11. Time-varying Gaussian Process Bandit Optimization with Non-constant Evaluation Time.

    Hideaki Imamura, Nontawat Charoenphakdee, Futoshi Futami, Issei Sato, Junya Honda, Masashi Sugiyama

    CoRR　Vol. abs/2003.04691　2020年　研究論文（学術雑誌）

  12. Bayesian Posterior Approximation via Greedy Particle Optimization.

    Futoshi Futami, Zhenghang Cui, Issei Sato, Masashi Sugiyama

    The Thirty-Third AAAI Conference on Artificial Intelligence(AAAI)　p. 3606-3613　2019年1月　研究論文（国際会議プロシーディングス）

    出版者・発行元：AAAI Press

  13. Variational Inference based on Robust Divergences.

    Futoshi Futami, Issei Sato, Masashi Sugiyama

    International Conference on Artificial Intelligence and Statistics(AISTATS)　p. 813-822　2018年4月　研究論文（国際会議プロシーディングス）

    出版者・発行元：PMLR

  14. Expectation Propagation for t-Exponential Family Using q-Algebra.

    Futoshi Futami, Issei Sato, Masashi Sugiyama

    Advances in Neural Information Processing Systems 30: Annual Conference on Neural Information Processing Systems 2017(NIPS)　p. 2245-2254　2017年12月　研究論文（国際会議プロシーディングス）