研究業績

学術論文

  1. Masahiro Kobayashi, Kazuho Watanabe, "Generalized Dirichlet-process-means for f-separable distortion measures," vol. 458, pp.667-689, Neurocomputing, Oct. 2021. <arXiv>
  2. 小林真佐大,渡辺一帆, "ディリクレ過程平均法のレートひずみ理論による解釈,"
    電子情報通信学会論文誌A, vol.J100-A, no.12, pp.475-486, 2017年12月.<機関リポジトリ>
    2017年12月,2018年7月-2019年3月 電子情報通信学会Aダウンロード数第1位(16か月連続Top4入り)

国際会議

  1. Masahiro Kobayashi, Kazuho Watanabe, "Unbiased Estimation Equation under f-Separable Bregman Distortion Measures, " Proc. of the IEEE Information Theory Workshop (ITW2020), Virtual conf. (Riva del Garda, Italy), pp.311-315, Apr. 2021. <arXiv>
  2. Daisuke Kaji, Kazuho Watanabe, Masahiro Kobayashi, "Multi-Decoder RNN Autoencoder Based on Variational Bayes Method," Proc. of International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), Glasgow, United Kingdom, pp.19-24, July 2020. <arXiv>
  3. Masahiro Kobayashi, Kazuho Watanabe, "Unbiased Estimation Equation Under f-Separable Extension of Squared and Itakura-Saito Distances," Data Science, Statistics & Visualisation (DSSV), Doshisha University, Kyoto, Japan, Poster, Aug. 2019.
  4. Masahiro Kobayashi, Kazuho Watanabe, "Generalized Dirichlet-Process-Means for Robust and Maximum Distortion Criteria," Proc. of International Symposium on Information Theory and Its Applications (ISITA), Singapore, pp.45-49, Oct. 2018.

プレプリント

国内会議

  1. 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予稿集, pp.366-371,鹿児島県霧島市,2019年11月27日.
  2. 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, 東京都飯田橋, 2019年7月26日,
    信学技報, vol.119, no.149, IT2019-22, pp.37-42, 2019年7月.
  3. 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予稿集, pp.359-364,福島県いわき市,2018年12月20日.
  4. 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, vol.118, no.284, IBISML2018-50, pp.45-52, 2018年11月.
  5. 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29日.
  6. 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, vol.117, no.293, IBISML2017-36, pp.9-13, 2017年11月.
  7. 小林真佐大,渡辺一帆,"ディリクレ過程平均法における歪み尺度の一般化,"
    第39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,岐阜県高山市,2016年12月15日.
  8. 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, 九州大学,2016年3月16日.

博士論文

  1. 小林真佐大, "f分離可能ブレグマン歪み尺度に基づく機械学習アルゴリズムの拡張と統計的性質の解明,"
    豊橋技術科学大学,2021年6月.

受賞

  1. 小林真佐大, 豊橋技術科学大学,学生表彰,2021年3月1日.
  2. 小林真佐大SITA若手研究者論文賞,2020年8月6日.
  3. 小林真佐大, 電子情報通信学会東海支部,学生研究奨励賞,2018年6月18日.
  4. 小林真佐大, "ディリクレ過程平均法の情報論的解釈と最小化尺度の一般化,"
    豊橋技術科学大学 情報・知能工学専攻 特別研究報告会(修士論文審査会), 最優秀特別研究発表賞,
    2018年2月22日.