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瀧 雅人  Taki Masato

ORCIDORCID連携する *注記
研究者番号 70548221
その他のID
所属 (現在) 2025年度: 立教大学, 人工知能科学研究科, 准教授
所属 (過去の研究課題情報に基づく) *注記 2022年度 – 2024年度: 立教大学, 人工知能科学研究科, 准教授
2017年度 – 2019年度: 国立研究開発法人理化学研究所, 数理創造プログラム, 上級研究員
審査区分/研究分野
研究代表者
情報科学、情報工学およびその関連分野
研究代表者以外
学術変革領域研究区分(Ⅱ)
キーワード
研究代表者
深層学習 / 数理工学 / 数理物理 / 機械学習
研究代表者以外
機械学習 / 深層学習
  • 研究課題

    (2件)
  • 研究成果

    (5件)
  • 共同研究者

    (2人)
  •  深層学習の数理と応用

    • 研究代表者
      田中 章詞
    • 研究期間 (年度)
      2022 – 2026
    • 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(Ⅱ)
    • 研究機関
      国立研究開発法人理化学研究所
  •  ランダム行列の数理によるディープラーニングの有効性の解明研究代表者

    • 研究代表者
      瀧 雅人
    • 研究期間 (年度)
      2017 – 2019
    • 研究種目
      挑戦的研究(萌芽)
    • 研究分野
      情報科学、情報工学およびその関連分野
    • 研究機関
      国立研究開発法人理化学研究所

すべて 2022 2019 2017 その他

すべて 雑誌論文 学会発表 図書 その他

  • [図書] これならわかる深層学習入門2017

    • 著者名/発表者名
      瀧雅人
    • 総ページ数
      352
    • 出版者
      講談社サイエンティフィック
    • ISBN
      4061538284
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-17K19989
  • [雑誌論文] Sequencer: Deep LSTM for Image Classification2022

    • 著者名/発表者名
      Yuki Tatsunami, Masato Taki
    • 雑誌名

      Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2022)

      巻: なし ページ: 1-14

    • 査読あり / オープンアクセス
    • データソース
      KAKENHI-PLANNED-22H05116
  • [学会発表] Sequencer: Deep LSTM for Image Classification2022

    • 著者名/発表者名
      Yuki, Tatsunami and Masato, Taki
    • 学会等名
      Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2022)
    • 国際共著/国際学会である
    • データソース
      KAKENHI-PLANNED-22H05116
  • [学会発表] 深層学習の応用二例:腫瘍組織画像と脳神経活動の解析について2019

    • 著者名/発表者名
      瀧雅人
    • 学会等名
      医学と数学の接するところ
    • 招待講演
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-17K19989
  • []

  • 1.  田中 章詞 (20791924)
    共同の研究課題数: 1件
    共同の研究成果数: 0件
  • 2.  唐木田 亮 (30803902)
    共同の研究課題数: 1件
    共同の研究成果数: 0件

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