中島 伸一,博士(理学)

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所属 : ベルリンビッグデータセンターベルリン工科大学 機械学習グループ
研究テーマ : 統計的学習理論、機械学習、画像解析、データマイニング
Email : 
nakajima(at)tu-berlin.de --- (at)を"@"にかえてください。 



お知らせ 

論文が採択されました。

A. Bauer, S. Nakajima, K.-R. Müller, ''Efficient Exact Inference with Loss Augmented Objective in Structured Learning,''
IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, vol.XX, pp.XX-XX, 2016.

K. Nagata, J. Kitazono, S. Nakajima, S. Eifuku, R. Tamura, M. Okada, ''An Exhaustive Search and Stability of Sparse Estimation for Feature Selection Problem,''
IPSJ Transactions on Mathematical Modeling and Its Applications, vol.8, pp.25-32, 2015.

S. Nakajima, R. Tomioka, M. Sugiyama, S. D. Babacan, ''Condition for Perfect Dimensionality Recovery by Variational Bayesian PCA,''
Journal of Machine Learning Research, vol.16, pp.3757-3811, 2015,  こちらからコードをダウンロードできます.

国際会議に論文が採択されました。

S. Nakajima, I. Sato, M. Sugiyama, K. Watanabe, H. Kobayashi, ''Analysis of Variational Bayesian Latent Dirichlet Allocation: Weaker Sparsity than MAP,''
NIPS2014, (Montreal, Canada, December 8-13, 2014).

S. Nakajima, M. Sugiyama, ''Global Solution and Performance Analysis of Variational Bayesian Learning: A Short Summary,''
NIPS 2014 Workshop on Variational Inference, (Montreal, Canada, December 12-13, 2014).

IBIS2014(2014年11月16〜19日)で発表します。

中島 伸一, 杉山 将, ''経験最尤法および経験部分ベイズ学習法の理論解析,''
情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2014).

中島 伸一, 佐藤 一誠, 杉山 将, 渡辺 一帆, 小林 寛子, ''変分ベイズLDAの漸近解析,''
情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2014).

ランダム行列に関する入門書が出版されました!

渡辺澄夫, 永尾太郎, 樺島祥介, 田中利幸, 中島伸一, ''ランダム行列の数理と科学,''
森北出版, 2014.

論文が採択されました。

S. D. Babacan, S. Nakajima, M. N. Do, ''Bayesian Group-Sparse modeling and Variational Inference,''
IEEE Transactions on Signal Processing, vol.62, pp.2906-2921, 2014.

国際会議に論文が採択されました。

S. Nakajima, M. Sugiyama, ''Analysis of Empirical MAP and Empirical Partially Bayes: Can They be Alternatives to Variational Bayes?''
AISTATS2014, (Reykjavik, Iceland, April 22-25, 2014), 
Selected for Notable Paper Award.

- IBIS2013(2013年11月11〜13日)企画セッションポスターセッション(12日13日)で発表します。

中島 伸一, ''変分ベイズ学習理論の研究動向,''
情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2013), slides.

中島 伸一, 武田 朗子, S. D. Babacan, 杉山 将, 竹内一郎, ''変分ベイズ低ランク部分空間クラスタリングの大域解法,''
情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2013).

竹内 一郎, 本郷 辰哉, 杉山将 , 中島 伸一, ''パラメータ表現されたタスクに共通する特徴の学習,''
情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2013).

永田 賢二, 北園 淳, 中島 伸一, 永福 智志, 田村 了以, 岡田 真人,  ''交換モンテカルロ法を用いた変数選択問題における解の効率的全数探索,''
情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2013).

国際会議に論文が採択されました。

S. Nakajima, A. Takeda, S. D. Babacan, M. Sugiyama, I. Takeuchi, ''Global Solver and Its Efficient Approximation for Variational Bayesian Low-Rank Subspace Clustering,''
NIPS2013, (Lake Tahoe, USA, December 5-10, 2013).

I. Takeuchi, T. Hongo, M. Sugiyama, S. Nakajima, ''Parametric Task Learning,''
NIPS2013, (Lake Tahoe, USA, December 5-10, 2013).


変分ベイズ学習の理論解析に関する最近の結果をまとめてみました。

中島 伸一, 杉山 将, ''変分ベイズ学習理論の最新動向,''
日本応用数理学会論文誌, vol. 23, no. 3, 2013.

Light field acquisitionに関する論文が採択されました。

P. Ruiz, J. Mateos, M. C. Cardenas, S. Nakajima, R. Molina, A. K. Katsaggelos, ''Light Field Acquisition From Blurred Observations Using a Programmable Coded Aperture Camera,''
EUSIPCO2013, (Marrakech, Morocco, September 9-13, 2013).


ロバストPCAを一般化したモデルに関する論文が採択されました。

S. Nakajima, M. Sugiyama, S. D. Babacan, ''Variational Bayesian Sparse Additive Matrix Factorization,''
Machine Learning, vol.92, pp.319-347, DOI:10.1007/s10994-013-5347-6,
(Special Issue of Selected Papers of ACML 2012), 2013.


変分ベイズ学習に関するチュートリアル講演をします

中島 伸一, ''変分ベイズ学習とその応用,''
システム制御情報学会研究発表講演会(SCI'13), (2013年5月15〜17日), 論文.

変分ベイズ行列分解の大域解析解に関する論文が採択されました。

S. Nakajima, M. Sugiyama, S. D. Babacan, R. Tomioka, ''Global Analytic Solution of Fully-observed Variational Bayesian Matrix Factorization,''
Journal of Machine Learning Research, vol.14, pp.1-37, 2013.

変分ベイズ法に関する論文が採択されました。

S. Nakajima, R. Tomioka, M. Sugiyama, S. D. Babacan, '''Perfect Dimensionality Recovery by Variational Bayesian PCA,''
NIPS2012, (Lake Tahoe, USA, December 3-8, 2012).

S. D. Babacan, S. Nakajima, M. Do, ''Probabilistic Low-Rank Subspace Clustering,''
NIPS2012, (Lake Tahoe, USA, December 3-8, 2012).

S. Nakajima, M. Sugiyama, S. D. Babacan, ''Sparse Additive Matrix Factorization for Robust PCA and Its Generalization,''
ACML2012, (Singapore, November 4-6, 2012), slides.

マルチカーネル学習に関する論文が採択されました。

A. Binder, S. Nakajima, M. Kloft, C. Mueller, W. Samek, U. Brefeld, K.-R. Mueller, M. Kawanabe, ''Insights from Classifying Visual Concepts with Multiple Kernel Learning,''
PLoS ONE, 7(8): e38897.doi:10.1371/journal.pone.0038897, 2012. 

- 東京大学で集中講義をさせていただきました。ご推薦いただいた岡田真人先生、スタッフのみなさま、夏休みにもかかわらず受講いただいた学生のみなさま、ありがとうございました。

情報認知特論(1単位) (東京大学新領域創成科学研究科複雑理工学専攻、2012年7月25〜26日)
内容:ベイズ学習の基礎から変分ベイズ法とその性質まで。講義資料(配布用) イントロ, Part1, Part 2, Part 3, Part 4, レポート


研究成果の詳細は英語版をご覧ください。

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