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二反田 篤史  Nitanda Atsushi

ORCIDORCID連携する *注記
研究者番号 60838811
その他のID
所属 (過去の研究課題情報に基づく) *注記 2021年度 – 2024年度: 九州工業大学, 大学院情報工学研究院, 准教授
2019年度 – 2020年度: 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 助教
審査区分/研究分野
研究代表者
小区分61030:知能情報学関連
キーワード
研究代表者
確率的最適化 / 非凸最適化 / 平均場理論 / ニューラルネットワーク / 深層学習 / 機械学習 / 確率測度最適化 / 平均場最適化 / 平均場ニューラルネットワーク / 超高次元ニューラルネット … もっと見る / 加速分散縮小法 / カーネル法 / 確率的最適化法 / ランジュバンダイナミクス / 確率的勾配降下法 隠す
  • 研究課題

    (2件)
  • 研究成果

    (57件)
  •  確率測度最適化法に基づく適応的機械学習アルゴリズムの研究研究代表者

    • 研究代表者
      二反田 篤史
    • 研究期間 (年度)
      2022 – 2023
    • 研究種目
      基盤研究(B)
    • 審査区分
      小区分61030:知能情報学関連
    • 研究機関
      九州工業大学
  •  超高次元機械学習モデルの学習ダイナミクスの究明と効率的学習法の開発研究代表者

    • 研究代表者
      二反田 篤史
    • 研究期間 (年度)
      2019 – 2021
    • 研究種目
      若手研究
    • 審査区分
      小区分61030:知能情報学関連
    • 研究機関
      九州工業大学
      東京大学

すべて 2023 2022 2021 2020 2019

すべて 雑誌論文 学会発表 図書

  • [図書] 深層学習からマルチモーダル情報処理へ2022

    • 著者名/発表者名
      中山 英樹、二反田 篤史、田村 晃裕、井上 中順、牛久 祥孝
    • 総ページ数
      248
    • 出版者
      サイエンス社
    • ISBN
      9784781915548
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-23K24906
  • [雑誌論文] Uniform-in-time Propagation of Chaos for the Mean Field Gradient Langevin Dynamics2023

    • 著者名/発表者名
      Taiji Suzuki, Atsushi Nitanda, Denny Wu
    • 雑誌名

      The 11th International Conference on Learning Representations (ICLR2023)

      巻: 11

    • 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-PROJECT-23K24906
  • [雑誌論文] Convergence of Mean-field Langevin Dynamics: Time and Space Discretization, Stochastic Gradient, and Variance Reduction2023

    • 著者名/発表者名
      Taiji Suzuki, Denny Wu, Atsushi Nitanda
    • 雑誌名

      In Advances in Neural Information Processing Systems

      巻: 36

    • 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-PROJECT-23K24906
  • [雑誌論文] Tight and Fast Generalization Error Bound of Graph Embedding in Metric Space2023

    • 著者名/発表者名
      Atsushi Suzuki, Atsushi Nitanda, Taiji Suzuki, Jing Wang, Feng Tian, Kenji Yamanishi
    • 雑誌名

      The 40th International Conference on Machine Learning (ICML2023)

      巻: 202

    • 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-PROJECT-23K24906
  • [雑誌論文] Primal and Dual Analysis of Entropic Fictitious Play for Finite-sum Problems2023

    • 著者名/発表者名
      Atsushi Nitanda, Kazusato Oko, Denny Wu, Nobuhito Takenouchi, Taiji Suzuki
    • 雑誌名

      The 40th International Conference on Machine Learning (ICML2023)

      巻: 202

    • 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-PROJECT-23K24906
  • [雑誌論文] Feature Learning via Mean-field Langevin Dynamics: Classifying Sparse Parities and Beyond2023

    • 著者名/発表者名
      Taiji Suzuki, Denny Wu, Kazusato Oko, Atsushi Nitanda
    • 雑誌名

      In Advances in Neural Information Processing Systems

      巻: 36

    • 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-PROJECT-23K24906
  • [雑誌論文] Two-layer neural network on infinite dimensional data: global optimization guarantee in the mean-field regime2022

    • 著者名/発表者名
      Naoki Nishikawa, Taiji Suzuki, Atsushi Nitanda, Denny Wu
    • 雑誌名

      Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS2022)

      巻: 35 ページ: 32612-32623

    • 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-PROJECT-23K24906
  • [雑誌論文] Convex Analysis of the Mean Field Langevin Dynamics2022

    • 著者名/発表者名
      Atsushi Nitanda, Denny Wu, Taiji Suzuki
    • 雑誌名

      Proceedings of Machine Learning Research (AISTATS2022)

      巻: 151 ページ: 9741-9757

    • 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-PROJECT-19K20337
  • [雑誌論文] Particle dual averaging: optimization of mean field neural network with global convergence rate analysis*2022

    • 著者名/発表者名
      Nitanda Atsushi、Wu Denny、Suzuki Taiji
    • 雑誌名

      Journal of Statistical Mechanics: Theory and Experiment

      巻: 2022 号: 11 ページ: 114010-114010

    • DOI

      10.1088/1742-5468/ac98a8

    • 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-PROJECT-23K24906
  • [雑誌論文] Particle Stochastic Dual Coordinate Ascent: Exponential convergent algorithm for mean field neural network optimization2022

    • 著者名/発表者名
      Kazusato Oko, Taiji Suzuki, Atsushi Nitanda, Denny Wu
    • 雑誌名

      The 10th International Conference on Learning Representations

      巻: 10

    • 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-PROJECT-23K24906
  • [雑誌論文] Sharp characterization of optimal minibatch size for stochastic finite sum convex optimization2021

    • 著者名/発表者名
      Nitanda Atsushi, Murata Tomoya, Suzuki Taiji
    • 雑誌名

      Knowledge and Information Systems

      巻: 63 号: 9 ページ: 2513-2539

    • DOI

      10.1007/s10115-021-01593-1

    • 査読あり / オープンアクセス
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K20337, KAKENHI-PROJECT-18H03201
  • [雑誌論文] Particle Dual Averaging: Optimization of Mean Field Neural Networks with Global Convergence Rate Analysis2021

    • 著者名/発表者名
      Atsushi Nitanda, Denny Wu, Taiji Suzuki
    • 雑誌名

      Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS2021)

      巻: 34 ページ: 19608-19621

    • 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-PROJECT-19K20337
  • [雑誌論文] Exponential Convergence Rates of Classification Errors on Learning with SGD and Random Features2021

    • 著者名/発表者名
      Shingo Yashima, Atsushi Nitanda, and Taiji Suzuki
    • 雑誌名

      Proceedings of Machine Learning Research (AISTATS2021)

      巻: 130 ページ: 1954-1962

    • 査読あり / オープンアクセス
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K20337
  • [雑誌論文] Deep learning is adaptive to intrinsic dimensionality of model smoothness in anisotropic Besov space2021

    • 著者名/発表者名
      Taiji Suzuki, Atsushi Nitanda
    • 雑誌名

      Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS2021)

      巻: 34 ページ: 3609-3621

    • 査読あり / オープンアクセス
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K20337
  • [雑誌論文] Functional Gradient Boosting for Learning Residual-like Networks with Statistical Guarantees2020

    • 著者名/発表者名
      Atsushi Nitanda and Taiji Suzuki
    • 雑誌名

      Proceedings of Machine Learning Research (AISTATS2020)

      巻: 108 ページ: 2981-2991

    • 査読あり / オープンアクセス
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K20337
  • [雑誌論文] Hyperbolic Ordinal Embedding2019

    • 著者名/発表者名
      Atsushi Suzuki, Jing Wang, Feng Tian, Atsushi Nitanda, and Kenji Yamanishi
    • 雑誌名

      In Proceedings of Machine Learning Research (ACML2019)

      巻: 101 ページ: 1065-1080

    • 査読あり / オープンアクセス
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K20337
  • [雑誌論文] Stochastic Gradient Descent with Exponential Convergence Rates of Expected Classification Errors2019

    • 著者名/発表者名
      Atsushi Nitanda and Taiji Suzuki
    • 雑誌名

      Proceedings of Machine Learning Research (AISTATS2019)

      巻: 89 ページ: 1417-1426

    • 査読あり / オープンアクセス
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K20337
  • [雑誌論文] Data Cleansing for Models Trained with SGD2019

    • 著者名/発表者名
      Satoshi Hara, Atsushi Nitanda, and Takanori Maehara
    • 雑誌名

      Advances in Neural Information Processing Systems

      巻: 32 ページ: 4215-4224

    • 査読あり / オープンアクセス
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K20337
  • [雑誌論文] Sharp Characterization of Optimal Minibatch Size for Stochastic Finite Sum Convex Optimization2019

    • 著者名/発表者名
      Nitanda Atsushi, Murata Tomoya, and Suzuki Taiji
    • 雑誌名

      In Proceedings of IEEE International Conference on Data Mining

      巻: - ページ: 488-497

    • 査読あり / オープンアクセス
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K20337
  • [学会発表] Optimization Theory of Neural Networks under Mean-field Regime2023

    • 著者名/発表者名
      Atsushi Nitanda
    • 学会等名
      Workshop on Optimization and Machine Learning
    • 国際共著/国際学会である
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-23K24906
  • [学会発表] Primal and Dual Analysis of Mean-field Models2023

    • 著者名/発表者名
      Atsushi Nitanda
    • 学会等名
      RIKEN-AIP & PRAIRIE Joint Workshop on Machine Learning and Artificial Intelligence
    • 国際共著/国際学会である
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-23K24906
  • [学会発表] Convergence theory for mean-field optimization methods2023

    • 著者名/発表者名
      Atsushi Nitanda, Denny Wu, Taiji Suzuki
    • 学会等名
      Minisymposium: Recent advances on non-convex optimization in inverse problems, imaging and machine learning. International Council for Industrial and Applied Mathematics (ICIAM)
    • 招待講演 / 国際共著/国際学会である
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-23K24906
  • [学会発表] Primal and Dual Analysis of Mean-field Models2023

    • 著者名/発表者名
      Atsushi Nitanda
    • 学会等名
      EPFL-CIS & RIKEN AIP Joint Workshop on Machine Learning
    • 国際共著/国際学会である
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-23K24906
  • [学会発表] Parameter Averaging for SGD Stabilizes the Implicit Bias towards Flat Regions2022

    • 著者名/発表者名
      Atsushi Nitanda
    • 学会等名
      First A*STAR CFAR - RIKEN AIP Joint Workshop on AI and Machine Learning
    • 国際共著/国際学会である
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-23K24906
  • [学会発表] ニューラルネットワークの平均場解析2022

    • 著者名/発表者名
      二反田篤史
    • 学会等名
      IBISML研究会
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-23K24906
  • [学会発表] Convex Analysis of the Mean Field Langevin Dynamics2022

    • 著者名/発表者名
      Atsushi Nitanda
    • 学会等名
      Workshop on Functional Inference and Machine Intelligence
    • 招待講演 / 国際共著/国際学会である
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K20337
  • [学会発表] 平均化確率的勾配降下法による平坦性を指向する帰納バイアスの強化2022

    • 著者名/発表者名
      菊池竜平,前田修吾,二反田篤史
    • 学会等名
      情報論的学習理論ワークショップ (IBIS)
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-23K24906
  • [学会発表] Convex Analysis of the Mean Field Langevin Dynamics2022

    • 著者名/発表者名
      Atsushi Nitanda, Denny Wu, Taiji Suzuki
    • 学会等名
      Conference on the Mathematical Theory of Deep Neural Networks (DeepMath)
    • 国際共著/国際学会である
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-23K24906
  • [学会発表] Convergence of mean field gradient Langevin dynamics for optimizing two-layer neural networks2022

    • 著者名/発表者名
      Taiji Suzuki, Atsushi Nitanda, Denny Wu, Kazusato Oko
    • 学会等名
      International Conference of the ERCIM WG on Computational and Methodological Statistics (CMStatistics 2022)
    • 国際共著/国際学会である
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-23K24906
  • [学会発表] Particle Dual Averaging: Optimization of Mean Field Neural Networks with Global Convergence Rate Analysis2021

    • 著者名/発表者名
      Atsushi Nitanda, Denny Wu, Taiji Suzuki
    • 学会等名
      Neural Information Processing Systems (NeurIPS2021)
    • 国際共著/国際学会である
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K20337
  • [学会発表] Particle Stochastic Dual Coordinate Ascent: Exponential Convergent Algorithm for Mean Field Neural Network Optimization2021

    • 著者名/発表者名
      大古一聡, 鈴木大慈, 二反田篤史, Denny Wu.
    • 学会等名
      情報論的学習理論ワークショップ (IBIS)
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K20337
  • [学会発表] 平均場ニューラルネットワークの最適化法2021

    • 著者名/発表者名
      二反田篤史
    • 学会等名
      日本オペレーションズ・リサーチ学会九州支部 2021年度第1回講演会・研究会
    • 招待講演
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K20337
  • [学会発表] Fast learning rates of averaged stochastic gradient descent for over-parameterized neural networks2021

    • 著者名/発表者名
      Atsushi Nitanda, Taiji Suzuki
    • 学会等名
      International Conference on Econometrics and Statistics (EcoSta)
    • 国際共著/国際学会である
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K20337
  • [学会発表] 平均場ニューラルネットワークの収束率保証付き最適化2021

    • 著者名/発表者名
      二反田篤史
    • 学会等名
      日本応用数理学会年会
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K20337
  • [学会発表] Deep learning is adaptive to intrinsic dimensionality of model smoothness in anisotropic Besov space2021

    • 著者名/発表者名
      Taiji Suzuki, Atsushi Nitanda
    • 学会等名
      Neural Information Processing Systems (NeurIPS2021)
    • 国際共著/国際学会である
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K20337
  • [学会発表] Optimality and superiority of deep learning for estimating functions in variants of Besov spaces2021

    • 著者名/発表者名
      Taiji Suzuki, Atsushi Nitanda, Kazuma Tsuji
    • 学会等名
      International Conference on Econometrics and Statistics (EcoSta)
    • 国際共著/国際学会である
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K20337
  • [学会発表] Convex Analysis of the Mean Field Langevin Dynamics2021

    • 著者名/発表者名
      Atsushi Nitanda, Denny Wu, Taiji Suzuki
    • 学会等名
      International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS2022)
    • 国際共著/国際学会である
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K20337
  • [学会発表] 平均場ニューラルネットワークの効率的最適化法2021

    • 著者名/発表者名
      二反田篤史,大古一聡,Denny Wu,鈴木大慈
    • 学会等名
      統計関連学会連合大会
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K20337
  • [学会発表] 二層ニューラルネットワークの最適化理論2021

    • 著者名/発表者名
      二反田篤史
    • 学会等名
      第2回若手数学者交流会
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K20337
  • [学会発表] When Does Preconditioning Help or Hurt Generalization?2020

    • 著者名/発表者名
      Shun-ichi Amari, Jimmy Ba, Roger Grosse, Xuechen Li, Atsushi Nitanda, Taiji Suzuki, Denny Wu, and Ji Xu
    • 学会等名
      International Conference on Learning Representation (ICLR2021)
    • 国際共著/国際学会である
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K20337
  • [学会発表] 二段階最適化によるモデル抽出攻撃に対する防御2020

    • 著者名/発表者名
      森雄人, 二反田篤史, 武田朗子
    • 学会等名
      情報論的学習理論ワークショップ (IBIS)
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K20337
  • [学会発表] Optimal Rates for Averaged Stochastic Gradient Descent under Neural Tangent Kernel Regime2020

    • 著者名/発表者名
      Atsushi Nitanda and Taiji Suzuki
    • 学会等名
      International Conference on Learning Representation (ICLR2021)
    • 国際共著/国際学会である
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K20337
  • [学会発表] 確率的勾配降下法のNTK理論による最適収束率2020

    • 著者名/発表者名
      二反田篤史,鈴木大慈
    • 学会等名
      統計関連学会連合大会
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K20337
  • [学会発表] 確率的最適化法の収束解析2020

    • 著者名/発表者名
      二反田篤史
    • 学会等名
      RAMP数理最適化シンポジウム
    • 招待講演
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K20337
  • [学会発表] When Does Preconditioning Help or Hurt Generalization?2020

    • 著者名/発表者名
      Shun-ichi Amari, Jimmy Ba, Roger Grosse, Xuechen Li, Atsushi Nitanda, Taiji Suzuki, Denny Wu, and Ji Xu
    • 学会等名
      The 12th OPT Workshop on Optimization for Machine Learning
    • 国際共著/国際学会である
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K20337
  • [学会発表] 粒子双対平均化法:平均場ニューラルネットワークの大域的収束保証付最適化法2020

    • 著者名/発表者名
      二反田篤史,Denny Wu, 鈴木大慈
    • 学会等名
      情報論的学習理論ワークショップ (IBIS)
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K20337
  • [学会発表] カーネル法におけるrandom featureを用いた確率的勾配法の期待識別誤差の線形収束性2019

    • 著者名/発表者名
      八嶋晋吾,二反田篤史,鈴木大慈
    • 学会等名
      統計関連学会連合大会
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K20337
  • [学会発表] Random Featureを用いた確率的勾配法の期待識別誤差の収束解析2019

    • 著者名/発表者名
      八嶋晋吾,二反田篤史,鈴木大慈
    • 学会等名
      情報論的学習理論ワークショップ(IBIS)
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K20337
  • [学会発表] 学習アルゴリズムの大域収束性と帰納的バイアス2019

    • 著者名/発表者名
      二反田篤史
    • 学会等名
      情報論的学習理論ワークショップ (IBIS)
    • 招待講演
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K20337
  • [学会発表] 識別問題に対する高次元二層ニューラルネットの大域収束性と汎化性能解析2019

    • 著者名/発表者名
      二反田篤史
    • 学会等名
      情報系 WINTER FESTA Episode 5
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K20337
  • [学会発表] SGDの挙動解析に基づくデータクレンジング2019

    • 著者名/発表者名
      原聡,二反田篤史,前原貴憲
    • 学会等名
      情報論的学習理論ワークショップ(IBIS)
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K20337
  • [学会発表] 高次元二層ニューラルネットに対する勾配降下法による識別誤差の大域収束性と汎化性能解析2019

    • 著者名/発表者名
      二反田篤史,鈴木大慈
    • 学会等名
      情報論的学習理論ワークショップ(IBIS)
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K20337
  • [学会発表] Stochastic Gradient Descent with Exponential Convergence Rates for Classification Problems2019

    • 著者名/発表者名
      Atsushi Nitanda
    • 学会等名
      Summer School 2019 on Transfer Learning
    • 招待講演 / 国際共著/国際学会である
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K20337
  • [学会発表] 識別問題に対する高次元ニューラルネットの勾配降下法の大域収束性と汎化性能解析2019

    • 著者名/発表者名
      二反田篤史,鈴木大慈
    • 学会等名
      日本応用数理学会年会
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K20337
  • [学会発表] Exponential convergence of stochastic gradient descent for binary classification problems2019

    • 著者名/発表者名
      Atsushi Nitanda, Taiji Suzuki
    • 学会等名
      The Conference of Data Science, Statistics & Visualisation (DSSV)
    • 国際共著/国際学会である
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K20337
  • [学会発表] 高次元ニューラルネットに対する勾配法の大域収束性と汎化性能解析2019

    • 著者名/発表者名
      二反田篤史
    • 学会等名
      日本オペレーションズ・リサーチ学会 研究部会 最適化とその応用 (OPTA)
    • 招待講演
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K20337
  • [学会発表] 識別問題に対する高次元二層ニューラルネットの勾配法による汎化性能解析2019

    • 著者名/発表者名
      二反田篤史,鈴木大慈
    • 学会等名
      統計関連学会連合大会
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K20337

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