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・K.Watanabe, S.Watanabe,
"Stochastic complexity for mixture of exponential families in
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[Invited paper for the special issue on ALT2005]
・K.Watanabe, S.Watanabe,
"Estimating the data region using minimum and maximum values,"
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・K.Watanabe, S.Watanabe,
"Stochastic complexities of general mixture models in variational Bayesian learning,"
Neural Networks, Vol.20, No.2, pp.210-219, 2007. <doi>
[2008年度日本神経回路学会論文賞]
・星野力、渡辺一帆、渡辺澄夫、
"隠れマルコフモデルの変分ベイズ学習における確率的複雑さについて"
電子情報通信学会論文誌DII, Vol.J89-D,No.6, pp.1279-1287,2006. <link>
・K.Watanabe, S.Watanabe,
"Stochastic complexities of Gaussian mixtures in variational Bayesian approximation,"
Journal of Machine Learning Research, Vol.7(Apr), pp.625-644, 2006. <pdf>
・渡辺一帆、渡辺澄夫、"縮小ランク回帰モデルのベイズ汎化誤差について"
電子情報通信学会論文誌Ａ Vol.J86-A, No.3, pp.278-287, 2003. <link>
・渡辺一帆、ビジュアルデータマイニングの基礎理論：機械学習
シミュレーション辞典、コロナ社、2012.
・Kazuho Watanabe,
"Rate-distortion theoretic interpretation of Bayesian learning coefficients"
2020 ITA Workshop, San Diego, USA, Feb. 3, 2020.[Invited]
・渡辺一帆、"レート歪み関数と最適再構成分布" 電子情報通信学会総合大会，企画セッション「情報理論と数理計画の接点」，講演論文集，pp.SS42-SS45, 2019.
・K. Watanabe,
"Rate-distortion dimension and Bayesian learning coefficient,"
Proc. of 2017 Workshop on Information Theoretic Methods in Science and Engineering, pp.34-37, Paris, France, 2017 [Invited].
・K. Watanabe,
"Rate-distortion theoretic views of learning problems,"
Proc. of 2016 Workshop on Information Theoretic Methods in Science and Engineering, pp.41-44, Helsinki, Finland, 2016 [Invited].
・渡辺一帆、"MDLの効率的計算のための事前分布設定" 電子情報通信学会総合大会，企画セッション「記述長最小原理の新展開」，基礎・境界講演論文集，pp.SS5-SS7, 2016.
・K.Watanabe,
"Rate-Distortion Analysis for Kernel-Based Distortion Measures,"
Proceedings of 2015 Workshop on Information Theoretic Methods in Science and Engineering, pp.46-49, Copenhagen, Denmark, 2015 [Invited].
・K.Watanabe,
"Rate-Distortion Analysis for an Epsilon-Insensitive Loss Function,"
Proceedings of 2014 Workshop on Information Theoretic Methods in Science and Engineering, pp.23-26, Honolulu, Hawaii, USA, 2014 [Invited].
・K.Watanabe, T.Roos, P.Myllymäki,
"Achievability of Asymptotic Minimax Optimality in Online and Batch Coding,"
Proceedings of 2013 Workshop on Information Theoretic Methods in Science and Engineering, pp.63-67, Tokyo, Japan, 2013 [Invited].
・K.Watanabe, S.Ikeda
"Convex formulation for nonparametric estimation of mixing distribution,"
Proceedings of 2012 Workshop on Information Theoretic Methods in Science and Engineering, pp.36-39, Amsterdam, Netherlands, 2012 [Invited].
・K.Watanabe,
"Minimum variational stochastic complexity and average generalization error in latent variable models,"
Proceedings of 2011 Workshop on Information Theoretic Methods in Science and Engineering, pp.75-78, Helsinki, Finland, 2011 [Invited].
・K.Watanabe,
"An alternative view of variational Bayes and minimum variational stochastic complexity,"
Proceedings of 2010 Workshop on Information Theoretic Methods in Science and Engineering, Tampere, Finland, 2010 [Invited].
・渡辺一帆、"近似ベイズ推定とその応用例"
第２４回信号処理シンポジウム（チュートリアル講演）．
講演資料：講演論文集，pp.98-103, 2009.
Akiharu Omae, Kazuho Watanabe, "Approximate Empirical Bayes Estimation of the Regularization Parameter in l1 Trend Filtering,''
Proc. of the 2022 IEEE International Symposium on Information Theory (ISIT2022), pp.462-467, Espoo, Finland, Jun. 26-Jul. 1, 2022.
Kazuho Watanabe, " Statistical Learning of the Insensitive Parameter in Support Vector Models,"
Proc. of the 2021 IEEE International Symposium on Information Theory (ISIT2021), pp.2501-2506, Virtual conf. (Melbourne, Victoria, Australia), Jul. 12-20, 2021.
Masahiro Kobayashi, Kazuho Watanabe,
"Unbiased Estimation Equation under f-Separable Bregman Distortion Measures"
Proc. of the IEEE Information Theory Workshop (ITW2020), pp.311-315, Virtual conf. (Riva del Garda, Italy), Apr. 11-15, 2021.
Shigeo Takahashi, Akane Uchita, Kazuho Watanabe, Masatoshi Arikawa,
"Context-Aware Placement of Items with Gaze-Based Interaction,"
Proc. of the 13th International Symposium on Visual Information Communication and Interaction (VINCI'20), Article no.12, Virtual conf. (Eindhoven, Netherlands), Dec. 8-10, 2020.
Daisuke Kaji, Kazuho Watanabe, Masahiro Kobayashi,
"Multi-Decoder RNN Autoencoder Based on Variational Bayes Method,"
Proc. of 2020 IEEE International Joint Conference on Neural Networks, Virtual conf. (Glasgow, UK), Jul. 19-24, 2020.
K. Watanabe, "Discrete Optimal Reconstruction Distributions for Itakura-Saito Distortion Measure,''
Proc. of the 2020 IEEE International Symposium on Information Theory (ISIT2020), pp.2399-2404, Los Angeles, California, USA, Jun. 21-26, 2020.
K. Konagayoshi, K. Watanabe,
"Minimax Online Prediction of Varying Bernoulli Process under Variational Approximation,"
Proc. of The Eleventh Asian Conference on Machine Learning (ACML2019), PMLR 101, pp.141-156, Nagoya, Japan, Nov. 17-19, 2019.
M. Kobayashi, K. Watanabe,
"Generalized Dirichlet-Process-Means for Robust and Maximum Distortion Criteria"
Proc. of the International Symposium on Information Theory and Its Applications (ISITA2018), pp.45-49, Singapore, 2018.
T. Yoshida, T. Moriya, K. Watanabe, Y. Shinohara, Y. Yamaguchi, Y. Aono,
"Automatic DNN Node Pruning Using Mixture Distribution-based Group Regularization"
Proc. of Interspeech, pp.1269-1273, Hyderabad, India, 2018.
Ryota Konabe, Kazuho Watanabe,
"Sparse regression code with sparse dictionary for absolute error criterion,"
Proc. of the 2018 IEEE International Symposium on Information Theory (ISIT2018), pp.1515-1519, Vail, Colorado, USA, 2018.
・K. Watanabe,
"Rate-distortion tradeoffs under kernel-based distortion measures,"
Proc. of the 2017 IEEE International Symposium on Information Theory (ISIT2017), pp.1928-1932, Aachen, Germany, 2017.
・H-Y. Wu, Y. Niibe, K. Watanabe, S. Takahashi, M. Uemura, and I. Fujishiro,
"Making many-to-many parallel coordinate plots scalable by asymmetric biclustering,"
Proceedings of the 10th IEEE Pacific Visualization Symposium (PacificVis 2017), pp.305-309, Seoul, Korea, 2017.
・K. Watanabe,
"Constant-width rate-distortion bounds for power distortion measures,"
Proceedings of the IEEE Information Theory Workshop (ITW2016), pp.106-110, Cambridge, U.K., 2016.
・L. Xu, M. Nakayama, H-Y. Wu, K. Watanabe, S. Takahashi, M. Uemura, I. Fujishiro,
"TimeTubes: Design of a visualization tool for time-dependent, multivariate blazar datasets,"
Proc. of NICOGRAPH International 2016, 2016.
・K. Watanabe, H-Y. Wu, Y. Niibe, S. Takahashi, I. Fujishiro,
"Biclustering Multivariate Data for Correlated Subspace Mining,"
Proceedings of the 8th IEEE Pacific Visualization Symposium (PacificVis 2015), pp.287-294, 2015.
・S. Nakajima, I. Sato, M. Sugiyama, K. Watanabe, H. Kobayashi,
"Analysis of variational Bayesian latent Dirichlet allocation: weaker sparsity than MAP,"
Advances in Neural Information Processing Systems (NIPS2014), pp.1224-1232, December 8-13, Montreal, Canada, 2014.
・K. Nohno, H-Y. Wu, K. Watanabe, S. Takahashi, I. Fujishiro,
"Spectral-based contractible parallel coordinates,"
Proceedings of the 18th International Conference on Information Visualisation (iV2014), July 15-18, 2014, Paris, France, to appear.
・A. R. Barron, T. Roos, K. Watanabe,
"Bayesian Properties of Normalized Maximum Likelihood and its Fast Computation,"
Proceedings of the IEEE International Symposium on Information Theory (ISIT), Honolulu, Hawaii, USA, pp.1667-1671, 2014.
・K. Watanabe, T. Roos, P. Myllymäki,
"Achievability of Asymptotic Minimax Regret in Online and Batch Prediction,"
Proceedings of the 5th Asian Conference on Machine Learning (ACML2013), pp.181-196, Canberra, Australia, 2013.
・K. Watanabe,
"Vector Quantization Using Mixture of Epsilon-Insensitive Components,"
Proceedings of International Conference on Neural Information Processing (ICONIP2013), Part III, LNCS 8228, pp.85-92, Daegu, Korea, 2013.
・K. Watanabe,
"Rate-Distortion Bounds for an Epsilon-Insensitive Distortion Measure,"
Proceedings of the IEEE Information Theory Workshop (ITW), pp.679-683, Sevilla, Spain, 2013.
・K.Watanabe, T.Roos, P.Myllymäki,
"Achievability of Asymptotic Minimax Optimality in Online and Batch Coding,"
Proceedings of 2013 Workshop on Information Theoretic Methods in Science and Engineering (WITMSE13), 2013.
[Invited]
・K. Watanabe, S. Ikeda,
"Rate-Distortion Function for Gamma Sources under Absolute-Log Distortion Measure,"
Proceedings of the 2013 IEEE International Symposium on Information Theory, Istanbul, Turkey, pp. 2557-2561, 2013.
・A.Miyamoto, K.Watanabe, K.Ikeda,
"Packet Loss Rate Estimation with Active and Passive Measurements,"
Asia-Pacific Signal and Information Processing Association Annual Summit and Conference (APSIPA-ASC), Hollywood, California, USA, 2012.
・A.Miyamoto, K.Watanabe, K.Ikeda, M.Sato,
"Phase diagrams of a variational Bayesian approach with ARD prior in NIRS-DOT,"
International Joint Conference on Neural Networks, San Jose, California, USA, pp.1230-1236, 2011.
・K.Watanabe，S.Akaho，S.Omachi, M.Okada,
"Simultaneous Clustering and Dimensionality Reduction Using Variational Bayesian Mixture Model,"
Classification as a Tool for Research,
Studies in Classification, Data Analysis, and Knowledge Organization,
2010, Part 2, 81-89, DOI: 10.1007/978-3-642-10745-0_8,
Proc. of International Federation of Classification Societies 2009 Conference
[Best Paper Method Award 2009 of the GfKl (The German Classification Society)].
・K.Watanabe, M.Okada,
``Firing Rate Estimation Using an Approximate Bayesian Method,''
Proc. of ICONIP 2008, Part I, LNCS 5506, pp.655-662, 2009.
・K.Watanabe，S.Akaho，M.Okada,
"Clustering on a subspace of exponential family using variational Bayes method,"
Proceedings of International Conference on Information Theory and Statistical Learning(ITSL2008),pp.10-16, 2008.
・K.Katahira, K.Watanabe, M.Okada,
"Deterministic Annealing Variant of Variational Bayes Method,"
Proceedings of International Workshop on Statistical-Mechanical Informatics (IW-SMI2007), Kyoto, Japan, pp.65-73, 2007.
・K.Watanabe, M.Shiga, S.Watanabe,
"Upper bounds for variational stochastic complexities of Bayesian networks,"
Proceedings of International Conference on Intelligent Data Engineering and Automated Learning(IDEAL2006),
Burgos, Spain, pp.139-146, 2006.
・T.Hosino, K.Watanabe, S.Watanabe
"Free energy of stochastic context free grammar on variational Bayes,"
Proceedings of International Conference on Neural Information Processing (ICONIP2006), Hong Kong, China, pp.407-416, 2006.
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・K.Watanabe, S.Watanabe, "Variational Bayesian algorithm and stochastic complexity for mixture models,"
Proceedings of International Conference on Neural Information Processing (ICONIP2005), Taipei, Taiwan, pp.338-342, 2005.
・K.Watanabe, S.Watanabe, "On variational Bayes algorithms for exponential family mixtures,"
Proceedings of International Symposium on Nonlinear Theory and its Applications (NOLTA2005), Bruges, Belgium, pp.393-396, 2005.
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・T.Hosino, K. Watanabe, S.Watanabe, "Stochastic complexity of variational Bayesian hidden Markov models,"
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・K.Watanabe, S.Watanabe, ''Lower bounds of stochastic complexities in variational Bayes learning of Gaussian mixture models,''
Proceedings of IEEE conference on Cybernetics and Intelligent Systems (CIS04), pp.99-104, 2004.
・K.Watanabe, S.Watanabe, "Estimation of the data region using extreme-value distributions,"
Proceedings of the 15th International Conference on Algorithmic Learning Theory (ALT2004), Padova, Italy, pp.206-220, 2004.
・K.Watanabe, S.Watanabe, "Learning method of the data region based on extreme-value theory,"
Proceedings of International Symposium on Information Theory and its Applications (ISITA2004), Parma, Italy, pp.87-92, 2004.
大前昭晴，渡辺一帆,
``変分近似による L1 トレンドフィルタリングの超パラメータ推定,''
第44回情報理論とその応用シンポジウム，pp.162-167, 兵庫県西宮市，2021年12月9日.
・渡辺一帆,``Discreteness of Optimal Reconstruction Distributions in Lossy Compression under Itakura-Saito Distortion,''
第42回情報理論とその応用シンポジウム, pp.295-300，鹿児島県霧島市，2019年11月26日-29日.
・小林真佐大，渡辺一帆,
``f分離可能ブレグマン歪み尺度に基づくロバストな非負値行列分解,''
第42回情報理論とその応用シンポジウム，pp.366-371, 鹿児島県霧島市，2019年11月28日.
・沖本卓也，渡辺一帆, ``ε不感応損失関数におけるεパラメータの推定量とその性質,''
電気・電子・情報関係学会東海支部連合大会講演論文集, G4-1，大同大学，2019年9月10日.
・小林真佐大，渡辺一帆，
``f分離可能Bregman歪み尺度における推定方程式の不偏性と推定量の性質,''
(英題："Unbiased Estimation Equation for f-Separable Bregman Distortion Measures and the Properties of Its Estimators,")
電子情報通信学会情報理論研究会, 信学技報, vol.119, no.149, IT2019-22, pp.37-42, 東京都千代田区, 2019年7月26日.
・吉田司，渡辺一帆,
``Group Lasso正則化付き平均推定モデルにおける周辺尤度と経験ベイズ解,''
第41回情報理論とその応用シンポジウム，ポスターセッション，福島県いわき市，2018年12月20日.
・小林真佐大，渡辺一帆,
``ディリクレ過程平均法のf分離可能ひずみ尺度への拡張とロバスト性の解析,''
第41回情報理論とその応用シンポジウム，pp.359-364, 福島県いわき市，2018年12月20日.
・吉田司，渡辺一帆，
``3パラメータGroup Lassoモデルにおける経験ベイズ解の解析,''
(英題：``Analysis of Empirical Bayes Estimation for Three Parameter Group Lasso,'')
電子情報通信学会情報論的学習理論と機械学習研究会, 北海道札幌市, 2018年11月5日,
信学技報，IBISML2018-93, pp.367-372, 2018.
・小永吉健太，渡辺一帆，
``ミニマックス戦略による変動ベルヌーイ過程のオンライン予測,''
(英題：``Online Prediction for Varying Bernoulli Processes by Minimax Strategy,'')
電子情報通信学会情報論的学習理論と機械学習研究会, 北海道札幌市, 2018年11月5日,
信学技報，IBISML2018-61, pp.127-134, 2018.
・小林真佐大，渡辺一帆，
``f平均によるディリクレ過程平均法の一般化と影響関数の解析,''
(英題：``Generalized Dirichlet-Process-Means with f-Mean and Analysis of Influence Function,'')
電子情報通信学会情報論的学習理論と機械学習研究会, 北海道札幌市, 2018年11月5日,
信学技報，IBISML2018-50, pp.45-52, 2018.
・森谷崇史，吉田司，渡辺一帆，篠原雄介，山口義和，青野裕司，
``混合分布に基づく正則化による DNN 音響モデルのサイズ削減,''
(英題：``Automatic DNN-based Acoustic Model Size Reduction Using Mixture Distribution-based Group Regularization,'')
日本音響学会2018年秋季研究発表会，大分大学，2018年9月12-14日．
小林真佐大，渡辺一帆，``ディリクレ過程平均法の最大歪みを含む一般化尺度への拡張,''
第４０回情報理論とその応用シンポジウム予稿集, pp.31-36，新潟県新発田市，2017年11月.
小鍋涼太，渡辺一帆，``レート歪み理論に基づいた絶対誤差基準のためのスパース回帰符号,''
第４０回情報理論とその応用シンポジウム予稿集, pp.125-130，新潟県新発田市，2017年11月.
・梶大介，小林真佐大，渡辺一帆，
``オンライン型t-SNEによる分布構造変化の抽出,''
(英題：``Extraction of Distribtion Changes using On-line t-SNE,'')
電子情報通信学会情報論的学習理論と機械学習研究会, 東京大学, 2017年11月9日,
信学技報，IBISML2017-36, pp.9-13, 2017.
・吉田智晴, 渡辺一帆, 梅村恭司,
``角転送行列繰り込み群法を用いた格子状マルコフ確率場の計算手法の提案,''
(英題：``Calculation method for grid-structured markov random field using corner transfer matrix renormalization group,'')
電子情報通信学会情報論的学習理論と機械学習研究会, 東京大学, 2017年11月9日,
信学技報，IBISML2017-37, pp.15-12, 2017.
・吉田智晴, 渡辺一帆, 梅村恭司,
``角転送行列を用いた格子状マルコフ確率場の厳密計算,''
(英題：``Exact calculation of grid-structured Markov random field model by corner
transfer matrix method,'')
電子情報通信学会情報論的学習理論と機械学習研究会, 東京工業大学, 2017年3月6日,
信学技報，IBISML2016-101, pp.9-16, 2017.
・渡辺一帆，``レート歪み理論と一般化事後分布,''
科研費シンポジウム：統計的モデリングと計算アルゴリズムの数理と展開予稿集，名古屋大学，2017年2月19日．
・梶大介，渡辺一帆，
``変分ベイズ法を用いたクラスタ構造変化の抽出,''
(英題：``Extraction of Cluster Structural Changes using Variational Bayes,'')
電子情報通信学会情報論的学習理論と機械学習研究会, 京都大学, 2016年11月17日,
信学技報，IBISML2016-78, pp.229-233, 2016.
・小林真佐大，渡辺一帆，
``レート歪み理論によるディリクレ過程平均法の閾値パラメータ解釈 ,''
電子情報通信学会総合大会情報・システムソサイエティ特別企画，学生ポスターセッション予稿集, p.187, 2016.
・K. Watanabe,
``Rate-Distortion Bounds for Distortion Measures with Kernel Feature Mapping,''
Proc. of SITA2015 (情報理論とその応用シンポジウム), pp. 73-77, 2015.
・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,''
(英題：``Asymptotic Analysis of Variational Bayesian Latent Dirichlet Allocation,'')
電子情報通信学会情報論的学習理論と機械学習研究会, 名古屋大学
信学技報，IBISML2014-64, pp.219-226, 2014.
・能野 琴，Wu Hsiang-Yun，渡辺一帆，高橋成雄，藤代一成,
``相関に基づくクラスタリングを用いた軸縮約可能な平行座標系''
情報処理学会第76回全国大会講演論文集
・新部祐輔，Wu Hsiang-Yun，渡辺一帆，高橋成雄，藤代一成,
``スパースモデリングを目的とした平行座標系表示の拡張''
情報処理学会第76回全国大会講演論文集
・渡辺一帆，テームルース，ペトリミリマキ，
``漸近的ミニマックス性とデータ数の知識の関係について''
電子情報通信学会情報論的学習理論と機械学習研究会, 名古屋工業大学
信学技報，IBISML2012-101, pp.61-67, 2013.
・K. Watanabe, S. Ikeda,
``Rate-distortion function for gamma sources under absolute-log distortion,''
Proc. of SITA2012 (情報理論とその応用シンポジウム), pp. 425-430, 2012.
・山崎 啓介，渡辺一帆，梶 大介
``自由エネルギーによる潜在変数推定精度の計算法,''
電子情報通信学会情報論的学習理論と機械学習研究会, 統計数理研究所
信学技報，IBISML2012-44, pp.75-81, 2012.
・宮本敦史, 渡辺一帆, 池田和司
``アクティブ計測とパッシブ計測を用いたパケットロス率推定法,''
電子情報通信学会情報論的学習理論と機械学習研究会, 統計数理研究所
信学技報，IBISML2011-104, pp.117-121, 2012.
・渡辺一帆，池田思朗
``混合分布のノンパラメトリック推定と最小ダイバージェンス法''
電子情報通信学会情報論的学習理論と機械学習研究会, 奈良女子大学.
信学技報，IBISML2011-78, pp.243-249, 2011.
・宮本敦史, 渡辺一帆, 池田和司
``付加的計測を用いたネットワークトモグラフィ''
電子情報通信学会ソサイエティ大会，北海道大学，page. 122, 2011.
・渡辺一帆，岡田真人，池田和司
``ブレグマン情報量を用いたベイズ学習の局所変分近似''
電子情報通信学会ニューロコンピューティング研究会,神戸大学
信学技報, vol.111, no.157, pp.25-30, 2011.
・宮本敦史，渡辺一帆，池田和司，佐藤雅昭,
``NIRS-DOT のための変分ベイズによる逆問題解法''
第５５回システム制御情報学会研究発表講演会,大阪大学,
講演論文集，pp.617-618, 2011.
・渡辺一帆,``潜在変数モデルにおける変分自由エネルギーの漸近形と平均汎化誤差''
電子情報通信学会情報論的学習理論と機械学習研究会, 大阪大学中之島センター.
信学技報，IBISML2010-108, pp.29-36, 2010.
・張祖杰，渡辺一帆，池田和司，
``Convergence Analysis of Stereo Acoustic Echo Canceller with Pre-Processing in Both Channels''
第25回信号処理シンポジウム，奈良女子大学，pp.7-11, 2010．
・梶大介, 渡辺一帆, 渡辺澄夫,
``混合ベルヌーイ分布による変分ベイズ学習の相転移構造''
電子情報通信学会情報論的学習理論と機械学習研究会, 東京大学.
信学技報，IBISML2010-63, pp.27-31, 2010.
[Honorable Mention for poster presentation]
・宮本敦史，渡辺一帆，池田和司，佐藤雅昭
``NIRS-DOT 逆問題のための階層変分ベイズ法とそのスパースネス''
電子情報通信学会ニューロコンピューティング研究会,京都大学
信学技報, NC2010-38, pp.51-56, 2010.
・渡辺一帆，岡田真人，池田和司
``局所変分法を用いた近似ベイズ学習における分布間の情報量''
第５４回システム制御情報学会研究発表講演会,京都リサーチパーク,
講演論文集，pp.157-158, 2010.
・渡辺一帆，岡田真人，池田和司
``事後分布の局所変分近似における分布間の情報量について''
電子情報通信学会ニューロコンピューティング研究会,玉川大学
信学技報, NC2009-138, pp.297-302, 2010.
・宮本敦史，渡辺一帆，池田和司，佐藤雅昭
``階層変分ベイズ法によるNIRS-DOTの逆問題解法''
電子情報通信学会ニューロコンピューティング研究会,玉川大学
信学技報, NC2009-137, pp.291-296, 2010.
・渡辺一帆，岡田真人,
``近似ベイズ推論を用いた発火率推定''
日本神経回路学会第18回全国大会，産業技術総合研究所
講演論文集，pp.216-217, 2008.
・久保智洋，渡辺一帆，岡田真人,
``ガウス事前分布を用いたスパイク発火率のMAP推定アルゴリズム''
日本神経回路学会第18回全国大会，産業技術総合研究所
講演論文集，pp.214-215, 2008.
・渡辺一帆，赤穂昭太郎，大町真一郎，岡田真人,
``非ガウスデータに関する次元圧縮とクラスタリングの同時最適化と工学的パターン認識への応用''
日本神経回路学会第18回全国大会，産業技術総合研究所
講演論文集，pp.92-93, 2008.
・田中浩之，三浦佳二，渡辺一帆，岡田真人，
``転送行列法を用いた発火率推定''
電子情報通信学会ニューロコンピューティング研究会,北海道大学
信学技報, NC2007-96,pp.55-60, 2008.
・渡辺一帆，赤穂昭太郎，岡田真人,
``指数型分布族の部分空間上での変分ベイズ的クラスタリング''
情報論的学習理論(IBIS)，東京工業大学
IBIS2007予稿集，vol.10,pp.27-34, 2007.
・渡辺一帆，赤穂昭太郎，岡田真人,
"変分ベイズ法による混合指数型分布を用いたクラスタリング法"
電子情報通信学会ニューロコンピューティング研究会,東北大学
信学技報, NC2007-35,pp.13-17, 2007.
・片平健太郎，渡辺一帆，岡田真人,
"変分ベイズ法における確定的アニーリング"
電子情報通信学会ニューロコンピューティング研究会,玉川大学
信学技報, NC2006-183,pp.177-182, 2007.
・渡辺一帆、渡辺澄夫, "情報量の測り方による近似事後分布の性質の相違について"
電子情報通信学会ニューロコンピューティング研究会,玉川大学
信学技報 NC2006-134,pp.97-102,2007.
・渡辺一帆、渡辺澄夫, "混合分布における変分ベイズ学習の理論と実験の比較"
情報論的学習理論(IBIS)，早稲田大学
IBIS2005予稿集 vol.8,pp.93-98, 2005.
・渡辺澄夫, 渡辺一帆, 中島伸一, 星野力, "変分ベイズ学習理論入門"
情報論的学習理論(IBIS)，早稲田大学
IBIS2005予稿集 vol.8,pp.275-280, 2005.
・星野力、渡辺一帆、渡辺澄夫, "確率的文脈自由文法の変分ベイズ学習における確率的複雑さについて"
電子情報通信学会ニューロコンピューティング研究会,ATR
信学技報 NC2005-50, pp,25-30, 2005.
・渡辺一帆、渡辺澄夫, "混合指数型分布の変分ベイズ学習における確率的複雑さ"
電子情報通信学会ニューロコンピューティング研究会,玉川大学
信学技報 NC2004-211,pp.105-110,2005.
・星野力、渡辺一帆、渡辺澄夫, "隠れマルコフモデルの変分ベイズ推定における確率的複雑さについて"
電子情報通信学会ニューロコンピューティング研究会,玉川大学
信学技報 NC2004-225,pp.189-194,2005.
・渡辺一帆、渡辺澄夫, "混合正規分布の変分ベイズ学習における確率的複雑さについて"
情報論的学習理論(IBIS)，早稲田大学
IBIS2004予稿集 vol.7,pp.259-265,2004.
・渡辺一帆、渡辺澄夫, "変分ベイズ法による混合正規分布モデルの学習における確率的複雑さについて"
電子情報通信学会ニューロコンピューティング研究会,けいはんなプラザ
信学技報 NC2004-78,pp.57-62,2004.
・渡辺一帆, 渡辺澄夫,``極値統計量を用いたデータ領域の推定法について''
情報論的学習理論(IBIS)，京都
IBIS2003予稿集, vol.6,pp.59-64,2003.
・渡辺一帆、渡辺澄夫 "極値統計量を用いたデータ発生領域の学習法"
電子情報通信学会ニューロコンピューティング研究会,東京工業大学
信学技報 NC2003-30,pp.49-54, 2003.
・渡辺一帆、渡辺澄夫 "縮小ランク回帰モデルの学習曲線の解析"
情報論的学習理論（IBIS）,富士吉田
IBIS2002 予稿集,pp.77-82,2002.
・渡辺一帆、渡辺澄夫 "ランク縮小写像のベイズ汎化誤差の解析"
電子情報通信学会ニューロコンピューティング研究会,玉川大学
NC2001-149,pp.127-134,2002.
・Masahiro Kobayashi, Kazuho Watanabe,
"Unbiased Estimation Equation Under f-separable Extension of Squared and Itakura-Saito Distances,"
Data Science, Statistics and Visualization (DSSV), p.58, 13th, August, 2019 (poster).
・Yusuke Niibe, Hsiang-Yun Wu, Kazuho Watanabe, Shigeo Takahashi, Issei Fujishiro,
"Making many-to-many parallel coordinate plots scalable by asymmetric biclustering"
International Meeting on High-Dimensional Data-Driven Science (HD3-2015), Kyoto, Japan, 2015 (poster).
・Kazuho Watanabe, "Nonparametric estimation of latent distributions in mixture models",
HIIT Seminar, Helsinki Institute for Information Technology, 5th, Oct, 2012.
・Kazuho Watanabe, "Approximate Bayesian learning using Bregman divergence",
IMS Asia Pacific Rim Meetings (IMS-APRM), 4th, Jul, 2012.
・渡辺一帆、"ベクトル量子化における再構成分布について"
研究会：確率測度の最適化と通信路容量、統計数理研究所．
・渡辺一帆、"混合分布のノンパラメトリック推定と最小ダイバージェンス法"
第6回統計的機械学習セミナー、統計数理研究所．
・宮本敦史, 渡辺一帆, 池田和司
``アクティブ計測とパッシブ計測を用いたネットワークトモグラフィ''
情報論的学習理論と機械学習研究会，ディスカッショントラック，奈良女子大学，2011.
[Honorable Mention for poster presentation]
・Atsushi Miyamoto, Kazuho Watanabe, Kazushi Ikeda, Masa-aki Sato,
"Variational Bayes method for NIRS-DOT inverse problem and its phase transition",
the 20th Annual Meeting of Japanese Neural Network Society, Neuro2010, Kobe, 2010(poster).
・渡辺一帆、"変分ベイズ法の局所近似としての解釈と最小変分自由エネルギーについて"
研究会：確率測度の最適化と通信路容量、統計数理研究所．
・Kazuho Watanabe, "Local Variational Approximation and Spike Rate Estimation"
Workshop on the state-space analysis,
Yukawa Institute for Theoretical Physics, Kyoto University,
8-9th, Apr, 2010.
・渡辺一帆、"変分ベイズ推定の漸近理論"
研究集会：統計モデルの数理と実際、統計数理研究所．
・渡辺一帆、"変分ベイズ法の統計的学習理論"
統計数理研究所セミナー講演, 2006年4月．
・渡辺一帆、"確率的複雑さと変分法の数理"
第３回東工大数理科学フォーラム, 2005年3月．
・K.Watanabe, S.Watanabe, "stochastic complexity of Gaussian mixture in
variational Bayes,"
2005 IEEE Tokyo Student Workshop(ポスター発表).