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NEC R&D Members

十河 泰弘

NEC中央研究所
データサイエンス研究所
データマイニング・テクノロジーグループ

所在地:〒211-8666 神奈川県川崎市中原区下沼部1753

研究分野

  • 機械学習・統計学習全般
  • データマイニングプロセス設計と実データへの応用
  • 因果推論・能動学習

国際学術雑誌

  • Y. Sogawa, T. Ueno, Y. Kawahara, & T. Washio, Active learning for noisy oracle via density power divergence, Neural Networks, 46: 133-143, 2013.
  • S. Shimizu, T. Inazumi, Y. Sogawa, A. Hyvarinen, Y. Kawahara, T. Washio, P. O. Hoyer & K. Bollen, DirectLiNGAM: A direct method for learning a linear non-Gaussian structural equation model, Journal of Machine Learning Research, 12(Apr): 1225-1248, 2011.
  • Y. Sogawa, S. Shimizu, T. Shimamura, A. Hyvarinen, T. Washio, & S. Imoto, Estimating Exogenous Variables in Data with More Variables than Observations, Neural Networks, 24: 875-880, 2011 (Special Issue: ICANN2010).

国内学術雑誌

  • 十河 泰弘, 植野 剛, 河原 吉伸, & 鷲尾 隆, Density Power Divergenceを用いたロバスト能動回帰学習, 人工知能学会論文誌, Vol.28, No.1: 13-21, 2013.

国際会議

  • Y. Sogawa, Tsuyoshi Ueno, Yoshinobu Kawahara & Takashi Washio, Robust Active Learning for Linear Regression via Density Power Divergence in Proc. International Conference on Neural Information Processing (ICONIP2012), pp.594-602, Doha, Qatar, November, 2012. (In press)
  • R. Fujimaki, Y. Sogawa & S. Morinaga, Online Heterogeneous Mixture Modeling with Marginal and Copula Selection, In Proc. the 17th annual ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD2011), pp.645-653, San Diego, California, USA, August, 2011.
  • Y. Sogawa, S. Shimizu, A. Hyvarinen, T. Washio, S. Teppei & S. Imoto, Discovery of Exogenous Variables in Data with More Variables than Observations, in Proc. International Conference on Artificial Neural Networks (ICANN2010), pp.67-76, Thessaloniki, Greece, September, 2010.
  • Y. Sogawa, S. Shimizu, Y. Kawahara & T. Washio, An experimental comparison of linear non-Gaussian causal discovery methods and their variants, in Proc. International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN2010), pp.768-775, Barcelona, Spain, July, 2010.

国内会議

  • 十河 泰弘, 植野 剛, 河原 吉伸 & 鷲尾 隆, Density power divergenceを用いたロバスト能動学習, 2012年度人工知能学会全国大会, 山口, 2012年6月.
  • 稲積 孝紀, 十河 泰弘, 清水 昌平, 河原吉伸 & 鷲尾 隆, データの非正規性を活用する因果構造探索法と事前情報の利用, 2010年度人工知能学会全国大会, 長崎, 2010年6月.
  • 十河 泰弘, 清水 昌平, 鷲尾 隆 & 井元 清哉, 独立成分分析を用いた外生的発現遺伝子同定解析, 2009年度人工知能学会全国大会, 高松, 2009年6月.

略歴

  • 2005年3月広島大学附属福山高等学校 卒業
  • 2013年3月大阪大学大学院 工学研究科 電気電子情報工学専攻 博士後期課程 修了(工学博士)
  • 2013年4月日本電気株式会社 情報ナレッジ研究所 配属
  • 2015年4月日本電気株式会社 価値共創センター 配属

所属学会

  • 人工知能学会

受賞歴

  • 2010.9 Student Travel Award, Int. Conf. on Artificial Neural Networks(ICANN2010), Thessaloniki, Greece, September, 2010.

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