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鈴木 雅大  suzuki masahiro

ORCIDORCID連携する *注記
研究者番号 30823885
その他のID
所属 (現在) 2025年度: 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 特任助教
所属 (過去の研究課題情報に基づく) *注記 2023年度 – 2025年度: 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 特任助教
2018年度 – 2019年度: 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 特任研究員
審査区分/研究分野
研究代表者
学術変革領域研究区分(Ⅳ) / 1001:情報科学、情報工学およびその関連分野
研究代表者以外
小区分62010:生命、健康および医療情報学関連
キーワード
研究代表者
深層生成モデル / マルチモーダル学習 / 自由エネルギー原理 / 共有表現学習 / 深層学習
研究代表者以外
個別化医療 / AI / 人工知能 / 深層学習 / マルチモーダル
  • 研究課題

    (3件)
  • 研究成果

    (12件)
  • 共同研究者

    (4人)
  •  自由エネルギー原理に基づく深層生成モデルに関する研究研究代表者

    • 研究代表者
      鈴木 雅大
    • 研究期間 (年度)
      2023 – 2027
    • 研究種目
      学術変革領域研究(A)
    • 審査区分
      学術変革領域研究区分(Ⅳ)
    • 研究機関
      東京大学
  •  個別化医療の実現を目指したマルチモーダル汎用モデル開発

    • 研究代表者
      小寺 聡
    • 研究期間 (年度)
      2023 – 2025
    • 研究種目
      基盤研究(B)
    • 審査区分
      小区分62010:生命、健康および医療情報学関連
    • 研究機関
      東京大学
  •  モダリティごとの不確実性を考慮した共有表現学習の研究研究代表者

    • 研究代表者
      鈴木 雅大
    • 研究期間 (年度)
      2018 – 2019
    • 研究種目
      研究活動スタート支援
    • 審査区分
      1001:情報科学、情報工学およびその関連分野
    • 研究機関
      東京大学

すべて 2024 2020 2019 2018

すべて 雑誌論文 学会発表

  • [雑誌論文] Development and analysis of medical instruction-tuning for Japanese large language models2024

    • 著者名/発表者名
      Sukeda Issey、Suzuki Masahiro、Sakaji Hiroki、Kodera Satoshi
    • 雑誌名

      Artificial Intelligence in Health

      巻: 1 号: 2 ページ: 107-107

    • DOI

      10.36922/aih.2695

    • 査読あり / オープンアクセス
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-23K28181
  • [雑誌論文] Neuro-SERKET: Development of Integrative Cognitive System through the Composition of Deep Probabilistic Generative Models2020

    • 著者名/発表者名
      Tadahiro Taniguchi, Tomoaki Nakamura, Masahiro Suzuki, Ryo Kuniyasu, Kaede Hayashi, Akira Taniguchi, Takato Horii, Takayuki Nagai
    • 雑誌名

      New Generation Computing

      巻: 38 号: 1 ページ: 23-48

    • DOI

      10.1007/s00354-019-00084-w

    • 査読あり / オープンアクセス / 国際共著/国際学会である
    • データソース
      KAKENHI-PLANNED-16H06569, KAKENHI-PROJECT-18H03308, KAKENHI-PROJECT-19K21527
  • [雑誌論文] 服の領域を考慮した写真上の人物の自動着せ替えに関する研究2019

    • 著者名/発表者名
      久保静真,岩澤有祐,鈴木雅大,松尾豊
    • 雑誌名

      情報処理学会論文誌

      巻: 60 ページ: 870-879

    • NAID

      170000150210

    • 査読あり
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K21527
  • [雑誌論文] 深層生成モデルを用いた半教師ありマルチモーダル学習2018

    • 著者名/発表者名
      鈴木雅大,松尾豊
    • 雑誌名

      情報処理学会論文誌

      巻: 59 ページ: 2261-2278

    • NAID

      170000149944

    • 査読あり
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K21527
  • [学会発表] 深層生成モデルと世界モデル2019

    • 著者名/発表者名
      鈴木雅大
    • 学会等名
      第4回統計・機械学習若手シンポジウム
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K21527
  • [学会発表] Dual Space Learning with Variational Autoencoders2019

    • 著者名/発表者名
      Hirono Okamoto, Masahiro Suzuki, Itto Higuchi, Shohei Ohsawa, Yutaka Matsuo
    • 学会等名
      ICLR workshop
    • 国際共著/国際学会である
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K21527
  • [学会発表] Pixyz: a framework for developing complex deep generative models2019

    • 著者名/発表者名
      Masahiro Suzuki
    • 学会等名
      Workshop on Deep Probabilistic Generative Models for Cognitive Architecture in Robotics (IROS2019)
    • 招待講演 / 国際共著/国際学会である
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K21527
  • [学会発表] Pixyz:複雑な深層生成モデル開発のためのフレームワーク2019

    • 著者名/発表者名
      鈴木 雅大, 金子 貴輝, 谷口 尚平, 松嶋 達也, 松尾 豊
    • 学会等名
      2019年度人工知能学会全国大会
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K21527
  • [学会発表] Dual Space Learning with Variational Autoencoders2019

    • 著者名/発表者名
      Hirono Okamoto, Masahiro Suzuki, Itto Higuchi, Shohei Ohsawa, Yutaka Matsuo
    • 学会等名
      Workshop on Deep Generative Models for Highly Structured Data, International Conference on Learning Representation
    • 国際共著/国際学会である
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K21527
  • [学会発表] UVTON: UV Mapping to Consider the 3D Structure of a Human in Image-Based Virtual Try-On Network2019

    • 著者名/発表者名
      Shizuma Kubo, Yusuke Iwasawa, Masahiro Suzuki, Yutaka Matsuo
    • 学会等名
      Workshop on Computer Vision for Fashion, Art and Design, The IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV 2019)
    • 国際共著/国際学会である
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K21527
  • [学会発表] 身体の3次元構造を考慮したニューラル仮想試着2019

    • 著者名/発表者名
      久保 静真, 岩澤 有祐, 鈴木 雅大, 松尾 豊
    • 学会等名
      2019年度人工知能学会全国大会
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K21527
  • [学会発表] 半教師ありマルチモーダル深層生成モデルにおける共有表現の有効性と単一モダリティ入力への拡張2018

    • 著者名/発表者名
      鈴木雅大,松尾豊
    • 学会等名
      2018年度人工知能学会全国大会
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K21527
  • 1.  熊谷 亘 (20747167)
    共同の研究課題数: 1件
    共同の研究成果数: 0件
  • 2.  小寺 聡 (80794776)
    共同の研究課題数: 1件
    共同の研究成果数: 1件
  • 3.  関 倫久 (30528873)
    共同の研究課題数: 1件
    共同の研究成果数: 0件
  • 4.  谷口 忠大
    共同の研究課題数: 0件
    共同の研究成果数: 1件

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