国際学会・ワークショップ・シンポジウム
1. Kawashima. T and Fujisawa. H，Stochastic Gradient Descent for Doubly-Nonconvex Composite Optimization，2019 Joint Conference ISI-ISM-ISSAS，Academia Sinica，January 2019
2. Kawashima. T and Fujisawa. H，Robust and Sparse Regression in Generalized Linear Model by Stochastic Optimization，IMS-APRM 2018，National University of Singapore，June 2018
3. Kawashima. T and Fujisawa. H，On Difference between Two Types of Gamma-Divergence in Robust Regression Modeling，IMS-APRM 2018，National University of Singapore，June 2018
4. Kawashima. T and Fujisawa. H，Robust and Sparse Generalized Linear Model，2017 Joint Conference ISI-ISM-ISSAS，ISM，November 2017
5. Kawashima. T and Fujisawa. H，Robust sparse regression，2016 Joint Conference ISI-ISM-ISSAS，Academia Sinica，January 2016
6. Kawashima. T, Ogawa. T and Haseyama. M, A Rating Prediction Method for E-Commerce application Using Ordinal Regression based on LDA with Multi-modal Features, 2013 IEEE 2nd Global Conference on Consumer Electronics (GCCE), pp. 260-261 (2013)
国内学会・ワークショップ・シンポジウム
1. 川島孝行，藤澤洋徳，確率的勾配降下法の収束性について，第21回情報論的学習理論ワークショップ（IBIS2018），北海道大学，2018年11月
2. 川島孝行，藤澤洋徳，非凸な目的関数に対する確率的最適化，2018年度 統計関連学会連合大会，中央大学，2018年9月 [abst]
3. 川島孝行，藤澤洋徳，Robust and Sparse Online GLM，第20回情報論的学習理論ワークショップ（IBIS2017），東京大学，2017年11月[poster preview]
4. 川島孝行，藤澤洋徳，一般化線形回帰のロバスト化およびスパース化，統計学，機械学習の数理とその応用，はこだて未来大学，2017年9月
5. 川島孝行，藤澤洋徳，ガンマ・ダイバージェンスに基づくロバストかつスパースな一般化線形回帰，2017年度 統計関連学会連合大会，南山大学，2017年9月 [abst]
6. 川島孝行，藤澤洋徳，多量のミスラベルデータに対するスパースなロジスティック回帰，応用統計学会年会，中央大学，2017年3月 優秀ポスター発表賞受賞
7. 川島孝行，藤澤洋徳，gamreg:ロバストかつスパースな線形回帰，第19回情報論的学習理論ワークショップ（IBIS2016），京都大学，2016年11月[poster preview]
8. 川島孝行，藤澤洋徳，ガンマ・ダイバージェンスに基づくロバストかつスパースな回帰モデリング，大規模統計モデリングと計算統計Ⅲ，東京大学，2016年9月 [abst]
9. 川島孝行，藤澤洋徳，ガンマ・ダイバージェンスに基づくロバストかつスパースな回帰，2016年度 統計関連学会連合大会，金沢大学，2016年9月
10. 川島孝行，藤澤洋徳，ロバスト性とスパース性を併せもつ回帰モデリング，第10回日本統計学会春季集会，東北大学，2016年3月 優秀発表賞受賞
11. 川島孝行，藤澤洋徳，ロバストなスパース回帰 バッチおよびオンライン学習，第18回情報論的学習理論ワークショップ（IBIS2015），つくば国際会議場，2015年11月 [poster preview]
12. 川島孝行，藤澤洋徳，ロバストなemアルゴリズム，2015年度 統計関連学会連合大会，岡山大学，2015年9月 [abst]