新田徹 Nitta Tohru

研究者番号	20357726
その他のID
所属 (現在)	2025年度: 東京女子大学, 現代教養学部, 教授
所属 (過去の研究課題情報に基づく) *注記	2021年度 – 2022年度: 立教大学, 人工知能科学研究科, 特任教授 2020年度: 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 主任研究員 2017年度 – 2019年度: 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 上級主任研究員 2016年度: 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 人間情報研究部門, 上級主任研究員 2004年度: 独立行政法人産業技術総合研究所, 脳神経情報研究部門, 主任研究員 2003年度: 独立行政法人産業技術総合研究所, 脳神経情報部門, 主任研究員 2002年度: 独立行政法人産業技術総合研究所, 脳神経情報研究部門, 主任研究員
審査区分/研究分野	研究代表者ソフトコンピューティング研究代表者以外知能情報学
キーワード	研究代表者アルゴリズム / ソフトコンピューティング / 機械学習 / 人工知能 / 学習 / 危点 / ディープラーニング / 深層学習 / 特異点 / ニューラルネットワーク … もっと見る研究代表者以外 … もっと見るクラスタリング / 順序構造 / 組合せ構造 / 組み合わせ構造 / 特異点 / マルコフチェーンモンテカルロ / グラフィカルモデル / 複素ニューラルネット / 情報幾何 / 学習理論 / 確率モデル隠す

ニューラルネットワークの特異点の解消研究代表者
- 研究代表者
  
  新田徹
- 研究期間 (年度)
  2016 – 2022
- 研究種目
  
  基盤研究(C)
- 研究分野
  
  ソフトコンピューティング
- 研究機関
  立教大学
   国立研究開発法人産業技術総合研究所
組み合せ構造を持つ確率モデル構築のための学習理論
- 研究代表者
  
  高畠一哉
- 研究期間 (年度)
  2002 – 2004
- 研究種目
  
  萌芽研究
- 研究分野
  
  知能情報学
- 研究機関
  独立行政法人産業技術総合研究所

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すべて雑誌論文学会発表

[雑誌論文] Proposal of fully augmented complex-valued neural networks2023
- 著者名/発表者名
  Nitta Tohru
- 雑誌名
  
  Nonlinear Theory and Its Applications, IEICE
  
  巻: 14 号: 2 ページ: 175-192
- DOI
  10.1587/nolta.14.175
- ISSN
  2185-4106
- 言語
  英語
- 査読あり / オープンアクセス
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-16K00347
[雑誌論文] Hypercomplex Widely Linear Estimation Through the Lens of Underpinning Geometry2019
- 著者名/発表者名
  Tohru Nitta, Masaki Kobayashi, Danilo P. Mandic
- 雑誌名
  
  IEEE Transactions on Signal Processing
  
  巻: 67 号: 15 ページ: 3985-3994
- DOI
  10.1109/tsp.2019.2922151
- 査読あり / 国際共著/国際学会である
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-16K00347
[雑誌論文] Hyperbolic Gradient Operator and Hyperbolic Back-Propagation Learning Algorithms2018
- 著者名/発表者名
  Nitta Tohru、Kuroe Yasuaki
- 雑誌名
  
  IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems
  
  巻: 29 号: 5 ページ: 1689-1702
- DOI
  10.1109/tnnls.2017.2677446
- 査読あり
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-16K00347, KAKENHI-PROJECT-18K11483
[雑誌論文] Resolution of Singularities via Deep Complex-Valued Neural Networks2018
- 著者名/発表者名
  Nitta Tohru
- 雑誌名
  
  Mathematical Methods in the Applied Sciences
  
  巻: 41 号: 11 ページ: 4170-4178
- DOI
  10.1002/mma.4434
- 査読あり
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-16K00347
[雑誌論文] Resolution of Singularities Introduced by Hierarchical Structure in Deep Neural Networks2017
- 著者名/発表者名
  新田徹
- 雑誌名
  
  IEEE Trans. Neural Networks and Learning Systems
  
  巻: 印刷中号: 10 ページ: 2282-2293
- DOI
  10.1109/tnnls.2016.2580741
- 査読あり / 謝辞記載あり
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-16K00347
[雑誌論文] Reducibility of the complex-valued neural network2004
- 著者名/発表者名
  T.Nitta
- 雑誌名
  
  Neural information processing - letters and reviews Vol.2,No.4
  
  ページ: 53-66
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-14658106
[学会発表] Sequential Learning on sEMGs in Short- and Long-term Situations via Self-Training Semi-Supervised Support Vector Machine2022
- 著者名/発表者名
  Y. Okawa, S. Kanoga, T. Hoshino and T. Nitta
- 学会等名
  Proceedings of the 44th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC2022), Glasgow, UK, July 11-15, pp.3232-3235
- 国際共著/国際学会である
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-16K00347
[学会発表] Fully Augmented Complex-Valued Neural Networks2022
- 著者名/発表者名
  T. Nitta
- 学会等名
  Proceedings of the 2022 International Symposium on Nonlinear Theory and its Applications (NOLTA2022) (Full-Online), Dec. 12-15, pp.248-251
- 国際共著/国際学会である
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-16K00347
[学会発表] 高次元ニューラルネットワーク2022
- 著者名/発表者名
  新田徹
- 学会等名
  東京女子大学学会
- 招待講演
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-16K00347
[学会発表] 双対数を用いたニューラルネットワークとその学習特性2022
- 著者名/発表者名
  大河勇斗、新田徹
- 学会等名
  東北大学電気通信研究所共同プロジェクト研究研究会：「高次元・時空間ニューロダイナミクスとそれに基づくシステム構築への展開」
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-16K00347
[学会発表] Learning Properties of Feedforward Neural Networks Using Dual Numbers2021
- 著者名/発表者名
  Yuto Okawa, Tohru Nitta
- 学会等名
  13th Asia Pacific Signal and Information Processing Association Annual Summit and Conference (APSIPA ASC)
- 国際共著/国際学会である
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-16K00347
[学会発表] 直交変数可換四元数ニューロンの基本構造2021
- 著者名/発表者名
  新田徹，Hui Hu GAN
- 学会等名
  東北大学電気通信研究所共同プロジェクト研究研究会：「高次元ニューロダイナミクスとそのニューロハードウェア構築への展開」
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-16K00347
[学会発表] Fundamental Structure of Orthogonal Variable Commutative Quaternion Neurons2020
- 著者名/発表者名
  Tohru Nitta, Hui Hu GAN
- 学会等名
  Joint 11th International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems and 21st International Symposium on Advanced Intelligent Systems, SCIS & ISIS2020
- 国際共著/国際学会である
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-16K00347
[学会発表] 双曲勾配オペレータと階層型双曲ニューラルネットワーク2019
- 著者名/発表者名
  新田徹
- 学会等名
  福岡大学情報数理セミナー
- 招待講演
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-16K00347
[学会発表] On the Equivalence between Hypercomplex Widely Linear Estimation and its Real Vector Counterpart2018
- 著者名/発表者名
  新田徹、小林正樹、Danilo, P. Mandic
- 学会等名
  東北大学電気通信研究所共同プロジェクト研究研究会「高次元ニューロダイナミクスとそのニューロハードウエア構築への展開」
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-16K00347
[学会発表] Resolution of Singularities via Deep Complex-Valued Neural Networks2017
- 著者名/発表者名
  新田徹
- 学会等名
  Empowering Novel Geometric Algebra for Graphics & Engineering Workshop
- 国際共著/国際学会である
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-16K00347
[学会発表] 階層型双曲ニューラルネットワークの学習特性2017
- 著者名/発表者名
  新田徹、黒江康明
- 学会等名
  東北大学電気通信研究所共同プロジェクト研究研究会「高次元ニューラルネットワークにおける情報表現の最適化」
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-16K00347
[学会発表] 深層複素ニューラルネットワークの学習特性2016
- 著者名/発表者名
  新田徹
- 学会等名
  計測自動制御学会第９回コンピュテーショナル・インテリジェンス研究会
- 発表場所
  千葉大学（千葉県千葉市）
- 年月日
  2016-07-08
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-16K00347
[学会発表] On the Singularity in Deep Neural Networks2016
- 著者名/発表者名
  新田徹
- 学会等名
  The 23rd International Conference on Neural Information Processing
- 発表場所
  京都大学（京都府京都市）
- 年月日
  2016-10-16
- 国際共著/国際学会である
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-16K00347
[学会発表] 深層複素ニューラルネットワークの学習特性2016
- 著者名/発表者名
  新田徹
- 学会等名
  計測自動制御学会システム・情報部門学術講演会
- 発表場所
  滋賀県立体育館（滋賀県大津市）
- 年月日
  2016-12-06
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-16K00347
[学会発表] 複素ニューラルネットワークによるTwo Spirals Problemの求解2016
- 著者名/発表者名
  新田徹
- 学会等名
  東北大学電気通信研究所共同プロジェクト研究研究会「高次元ニューラルネットワークにおける情報表現の最適化」
- 発表場所
  東北大学電気通信研究所（宮城県仙台市）
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-16K00347

1. 高畠一哉 (10344128)

共同の研究課題数: 1件

共同の研究成果数: 0件
2. 赤穂昭太郎 (40356340)

共同の研究課題数: 1件

共同の研究成果数: 0件
3. 神嶌敏弘 (50356820)

共同の研究課題数: 1件

共同の研究成果数: 0件
4. 西森康則 (00357724)

共同の研究課題数: 1件

共同の研究成果数: 0件
5. 藤木淳 (10357907)

共同の研究課題数: 1件

共同の研究成果数: 0件

新田 徹 Nitta Tohru

研究課題

研究成果

共同研究者

ニューラルネットワークの特異点の解消研究代表者

研究代表者

研究期間 (年度)

研究種目

研究分野

研究機関

組み合せ構造を持つ確率モデル構築のための学習理論

研究代表者

研究期間 (年度)

研究種目

研究分野

研究機関

[雑誌論文] Proposal of fully augmented complex-valued neural networks2023

著者名/発表者名

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データソース

[雑誌論文] Hypercomplex Widely Linear Estimation Through the Lens of Underpinning Geometry2019

著者名/発表者名

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[雑誌論文] Hyperbolic Gradient Operator and Hyperbolic Back-Propagation Learning Algorithms2018

著者名/発表者名

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[雑誌論文] Resolution of Singularities via Deep Complex-Valued Neural Networks2018

著者名/発表者名

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[雑誌論文] Resolution of Singularities Introduced by Hierarchical Structure in Deep Neural Networks2017

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[雑誌論文] Reducibility of the complex-valued neural network2004

著者名/発表者名

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[学会発表] Sequential Learning on sEMGs in Short- and Long-term Situations via Self-Training Semi-Supervised Support Vector Machine2022

著者名/発表者名

学会等名

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[学会発表] Fully Augmented Complex-Valued Neural Networks2022

著者名/発表者名

学会等名

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[学会発表] 高次元ニューラルネットワーク2022

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[学会発表] 双対数を用いたニューラルネットワークとその学習特性2022

著者名/発表者名

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[学会発表] Learning Properties of Feedforward Neural Networks Using Dual Numbers2021

著者名/発表者名

学会等名

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[学会発表] 直交変数可換四元数ニューロンの基本構造2021

著者名/発表者名

学会等名

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[学会発表] Fundamental Structure of Orthogonal Variable Commutative Quaternion Neurons2020

著者名/発表者名

学会等名

データソース

[学会発表] 双曲勾配オペレータと階層型双曲ニューラルネットワーク2019

著者名/発表者名

学会等名

データソース

[学会発表] On the Equivalence between Hypercomplex Widely Linear Estimation and its Real Vector Counterpart2018

新田徹 Nitta Tohru