電気通信大学 · データ教育センター · 特任助教

研究キーワードdeep neural networks・representation sets・skip connections・ReLU piecewise linearity・mathematical analysis of neural networks・primary aldosteronism prediction

ここは公開データのプレビューです。個別の適合理由、連絡角度、保存機能はログイン後に利用できます。

• Machine learning-based prediction of primary aldosteronism subtype using comprehensive clinical features Yosuke Mizutani; Kazutoshi Miyashita; Toshifumi Nakamura; Jumpei Nagase; Masato Nishihara; Keiko Homma; Terumichi Nakagawa; Hiromichi Matsushita; Kenichiro Kinouchi; Hiroshi Itoh; Kaori Hayashi Scientific Reports, Springer Science and Business Media LLC, 16巻, 1号, 出版日 2026年02月20日 研究論文（学術雑誌）, 英語 URL URL 2 DOI URL2026 · 論文
• 深層ニューラルネットモデルにおけるReLU関数と$k$区分線型関数の互換性について 長瀬 准平; 石渡 哲哉 筆頭著者, 情報処理学会論文誌, 64巻, 6号, 掲載ページ A104, 出版日 2023年06月, 査読付 日本語2023 · 論文
• Mathematical analysis of finite parameter deep neural network models with skip connections from the viewpoint of representation sets Jumpei Nagase 筆頭著者, Japan Journal of Industrial and Applied Mathematics, Springer Science and Business Media LLC, 39巻, 3号, 掲載ページ 1075-1093, 出版日 2022年09月25日, 査読付 研究論文（学術雑誌）, 英語 URL URL 2 DOI URL2022 · 論文
• 残差スキップ接続をもつ深層ニューラルネットの表現力に基づく数理解析と設計 長瀬 准平; 石渡 哲哉 筆頭著者, 日本応用数理学会論文誌, 30巻, 1号, 掲載ページ 45-70, 出版日 2019年, 査読付 日本語2019 · 論文

• 階層的集合マッチングおよびファッションデータ数理にかかる研究 石渡 哲哉; 長瀬 准平 株式会社ZOZO NEXT, 芝浦工業大学（現象数理研究室）, 研究分担者 研究期間 2022年06月 - 2023年05月2022 · 共同研究・競争的資金等の研究課題
• 深層学習モデルの非線形構造についての表現能力に基づいた数理解析 長瀬 准平 日本学術振興会, 日本学術振興会特別研究員DC2特別研究員奨励費, 芝浦工業大学, 応用数学および統計数学関連, 21J12812 研究期間 2021年04月 - 2023年03月2021 · 共同研究・競争的資金等の研究課題
• 階層的集合マッチングおよびファッションデータ数理にかかる研究
• 深層学習モデルの非線形構造についての表現能力に基づいた数理解析

• 公式プロフィール