今泉研究室（東京大学・理化学研究所）
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東京大学 先進科学研究機構 今泉研究室 / 理化学研究所 AIPセンター 今泉チームのアカウントです。 数理統計・機械学習・深層学習の理論研究を進めています。 東大・今泉研究室: https://t.co/fzSsXdgNmd 理研・今泉チーム: https://t.co/AKdBLfBBys
東京大学 駒場キャンパス
Joined February 2022
仲北さん(TK)、礒部さん(SPDR)、澤谷さん(D2)、吉田さん(D2)、牟田さん(D1)、酒井さん(D1)西山さん(M2)、稲垣さん(M1)、加悦さん(M1)、原さん(共同研究者・東北大M2)、今泉(JKJ)が、IBIS2025にて研究発表を行います。 https://t.co/PCSkgmMxMk
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磯部さん(理研SPDR)が研究集会「機械学習の数理的研究」で研究発表を行いました。 https://t.co/CAavEeoL2V
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会場： 京都大学数理解析研究所 111号室 開催形式： 対面形式のみ 組織委員： 石渡哲哉（代表）, 園田翔, 田中吉太郎, 中井拳吾,
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礒部さん(理研SPDR)と早川さん(SONY 共同研究者)が、京都大学で行われた数値解析の研究集会で研究発表を行いました。 https://t.co/2Qasfqs80o
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仲北さん(TK)と大田さん(TJK)が、筑波で開催される「大規模複雑データの理論と方法論の深化と展開」シンポジウムで研究発表を行います。 https://t.co/UEdvZgvwRP
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こちらの論文情報が、陳さんの所属していた統合自然科学科からリリースされました。 https://t.co/enhv8OZq8U
こちらの論文が、同じく機械学習の国際学会 Neural Information and Processing Systems に採択されました。
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仲北特任講師の論文が、応用確率論の学術雑誌 Advances in Applied Probability に採択されました。非平滑・非対数凹事後分布のサンプリング問題の計算複雑性評価を、Langevin Monte Carlo (LMC) の観点から行ったものです。
Non-asymptotic analysis of Langevin-type Monte Carlo algorithms
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オランダで開催されたISI国際統計会議において、澤谷さん(D2)が研究発表を行いました。 https://t.co/wuaIo00HK9
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磯部さん(理研SPDR)、酒井さん(D1, 理研JRA)、今泉(JKJ, 理研TD)が理研オータムスクールに参加し、研究発表や講演を行いました。 https://t.co/oKQscxoAxA
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こちらの論文が、数理統計の学術雑誌 Bernoulli に採択されました。
津田さん（Yale大）との共同研究を公開しました。高次元線形モデルの推定量の普遍性（性質がデータのガウス性に依存しないこと）が、データの要素間に一定の相関がある状況でも成立することを証明したものです。一般化されたLindeberg法を使った証明法がキーです。 https://t.co/DotQzqqpMF
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西山さん(M2)の論文を公開しました。対角線形ニューラルネットワークの学習ダイナミクスを理論で系統的に記述し、段階学習やGrokkingなどを再現する統一理論を作るとともに、汎化性能と最適化スピードのトレードオフを発見しました。高次元極限における動的平均場理論(DMFT)を用いた解析がキーです。
Precise Dynamics of Diagonal Linear Networks: A Unifying Analysis by Dynamical Mean-Field Theory.
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機械学習若手の会(YAML) 2025を開催し、澤谷さん(D2)、吉田さん(D2)、酒井さん(D1)、西山さん(M2)が研究発表を行いました。 https://t.co/w0UKdFzgYr
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イベント概要
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磯部さん(理研SPDR)が、日本応用数理学会の年会で研究発表を行いました。 https://t.co/H7MBqegqGi
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仲北さん(特任講師)が、日本数学会の秋季総合分科会で研究発表を行いました。 https://t.co/CIJ5DR9JPY
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今泉(JKJ)が理化学研究所のイベント Workshop on Trustable Data-Driven Science で講演を行いました。 https://t.co/t78ATvm9rv
c5dc59ed978213830355fc8978.doorkeeper.jp
Fri, 19 Sep 2025 13:00 - 16:55 [Description] The Workshop on Trustable Data-Driven Science, organized by the Data-Driven Experimental Design Team at RIKEN AIP, explores cutting-edge approaches in ...
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こちらの論文が、同じく機械学習の国際学会 Neural Information and Processing Systems に採択されました。
陳さん(元卒論生)の論文を公開しました。Transformerによるインコンテキスト強化学習が、非定常性な環境での最適なリグレットを達成できることを証明しました。非定常に適応する時間幅調整器やサブアルゴリズムの再始動機構をTransformerで構成したのが技術的なキーです。 https://t.co/6bLxYR9qoY
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こちらの論文が、機械学習の国際学会 Neural Information and Processing Systems に採択されました。
酒井さん(D1)の論文を公開しました。ニューラルネットにおけるアテンション層の無限幅出力分布を導出したものです。通常設定のアテンション層出力はNNGPのようなガウス分布近似が成立しないため、変数間の積に対応するCLTを導入して非ガウス出力分布を理論的に導出しました。 https://t.co/1UZjarNpdY
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磯部さん(理研SPDR)と阿部さん蟻生さん(CyberAgent)との共同研究が、機械学習の国際会議 Neural Information and Processing Systems に採択されました。マルチエージェント強化学習に用いられる平均場ゲームに対する理論解析を行ったものです。 https://t.co/s6eVo7mdXN
arxiv.org
In the Lasry--Lions framework, Mean-Field Games (MFGs) model interactions among an infinite number of agents. However, existing algorithms either require strict monotonicity or only guarantee the...
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仲北さん(TK)の論文が数理統計の学術雑誌 Bernoulli に採択されました。ロジスティック回帰問題で、汎化ギャップの次元非依存かつ定数が陽な一様集中不等式を導出したものです。証明技法はPAC-Bayes上界と伊藤の補題による2次展開の活用です。 https://t.co/D3cGuvppwl
arxiv.org
We provide a novel dimension-free uniform concentration bound for the empirical risk function of constrained logistic regression. Our bound yields a milder sufficient condition for a uniform law...
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磯部さん（理研SPDR）の研究課題がJST ACT-Xに採択されました。
2025年度の採択結果を公開しました。 各領域の ✓今年度の採択課題 ✓選考についての総括総評 などを公開しています。 ◎プレスリリースはこちらです。 https://t.co/ifI8BCt4nS ◎CREST https://t.co/8m47BwDKUY ◎さきがけ https://t.co/0ro6X1GH6z ◎ACT-X https://t.co/XjsCVDxslN
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