小林 学 (コバヤシ マナブ)

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所属

附属機関・学校 データ科学センター

職名

教授

兼担 【 表示 / 非表示

  • 附属機関・学校   グローバルエデュケーションセンター

学歴 【 表示 / 非表示

  • 1996年04月
    -
    1999年03月

    早稲田大学   理工学研究科   機械工学専攻経営システム工学専門分野博士後期課程  

  • 1994年04月
    -
    1996年03月

    早稲田大学   理工学研究科   機械工学専攻経営システム工学専門分野博士前期課程  

  • 1990年04月
    -
    1994年03月

    早稲田大学   理工学部   工業経営学科  

学位 【 表示 / 非表示

  • 早稲田大学   博士(工学)

経歴 【 表示 / 非表示

  • 2018年04月
    -
    継続中

    早稲田大学   データ科学総合研究教育センター   教授

  • 2014年04月
    -
    2018年03月

    湘南工科大学   工学部   教授

  • 2008年04月
    -
    2014年03月

    湘南工科大学   工学部   准教授

  • 2002年04月
    -
    2008年03月

    湘南工科大学   工学部   講師

  • 2001年04月
    -
    2002年03月

    早稲田大学   理工学総合研究センター   研究員

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所属学協会 【 表示 / 非表示

  •  
     
     

    情報処理学会

  •  
     
     

    電子情報通信学会

  •  
     
     

    IEEE

 

研究分野 【 表示 / 非表示

  • 知能情報学

  • 統計科学

  • 情報学基礎論   数理情報学

  • 通信工学

研究キーワード 【 表示 / 非表示

  • データマイニング

  • 機械学習

  • 情報理論

  • 符号理論

論文 【 表示 / 非表示

  • An Estimation Model of Life Change Point by Energy Consumption

    S. Suzuki, M. Kobayashi, M. Goto

    The 20th Asia Pacific Industrial Engineering And Management Systems   ID-309  2019年12月  [査読有り]

  • System Evaluation of Ternary Error-Correcting Output Codes for Multiclass Classification Problems*

    Shigeichi Hirasawa, Gendo Kumoi, Hideki Yagi, Manabu Kobayashi, Masayuki Goto, Tetsuya Sakai, Hiroshige Inazumi

    2019 IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics (SMC)    2019年10月  [査読有り]

    DOI

  • Distributed Stochastic Gradient Descent Using LDGM Codes

    堀井俊佑, 吉田隆弘, 小林学, 松嶋敏泰

    Proceedings of 2019 IEEE International Symposium on Information Theory (ISIT2019)     1417 - 1421  2019年07月  [査読有り]

    DOI

  • Exponential Error Bounds and Decoding Complexity for Block Codes Constructed by Unit Memory Trellis Codes of Branch Length Two

    Shigeichi Hirasawa, Hideki Yagi, Manabu Kobayashi, Masao Kasahara

    2019 53rd Annual Conference on Information Sciences and Systems (CISS)    2019年03月  [査読有り]

    DOI

  • Proposal for an l_1 Regularized Factorization Machine

    K. Mikawa, M. Kobayashi, M. Goto, S. Hirasawa

    Proceedings of the Asia Pacific Industrial Engineering & Management Systems Conference 2018    2018年12月  [査読有り]

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書籍等出版物 【 表示 / 非表示

  • 入門パターン認識と機械学習

    後藤正幸, 小林 学( 担当: 共著,  担当範囲: 72-108,121-177頁)

    コロナ社  2014年04月

  • IT Text 確率統計学

    須子統太, 鈴木 誠, 浮田善文, 小林 学, 後藤正幸( 担当: 共著,  担当範囲: 119-164頁)

    オーム社  2010年09月

  • IT Text インターネットプロトコル

    阪田史郎, 甲藤二郎, 佐藤文明, 小林 学, 塩田茂雄( 担当: 共著,  担当範囲: 191-220頁)

    オーム社  2005年10月

Misc 【 表示 / 非表示

  • 一般化ラベルノイズの下での分類に関する漸近評価

    安田豪毅, 須子統太, 小林学, 松嶋敏泰

    電子情報通信学会 信学技報 IBISML    2018年11月

  • パラメータ未知の一般化ラベルノイズモデルにおける分類法について

    須子統太, 安田豪毅, 堀井俊佑, 小林学

    電子情報通信学会 信学技報 IBISML    2018年11月

  • MineCraftを用いたDQNによる構造物の自動構築の検討

    畠山一輝, 三川健太, 小林学

    電子情報通信学会ソサイエティ大会予稿集   A-10-1  2018年09月

  • 人工データによる2値判別器を用いた多値分類システムの評価

    平澤茂一, 雲居玄道, 小林学, 後藤正幸, 稲積宏誠

    経営情報学会全国大会予稿集     75 - 78  2018年06月

  • グループ分け反転授業の実授業への適用

    梅澤克之, 小林学, 石田崇, 中澤真, 平澤茂一

    電子情報通信学会 第9回教育工学研究会   117 ( 469 ) 199 - 204  2018年03月

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受賞 【 表示 / 非表示

  • 功績賞

    2017年03月   電子情報通信学会   I-Scoverシステム開発に関する長年の貢献  

    受賞者: 小林 学

  • 第74回情報処理学会全国大会 大会優秀賞

    2012年03月   情報処理学会   マルコフモデルによる自動分類に対する分類誤り確率の推定  

    受賞者: 小林 学

共同研究・競争的資金等の研究課題 【 表示 / 非表示

  • 高性能な誤り訂正符号の符号化・復号方式の開発

  • Development of Efficient Encoding and Decoding Method for Error Correcting Codes

特定課題研究 【 表示 / 非表示

  • 複数属性を考慮可能な統計的協調フィルタリング

    2020年  

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    ビジネスアナリティクス分野において協調フィルタリングはユーザと商品やサービスの関係を解析する上で非常に重要なツールである.協調フィルタリングにおいて,ユーザの商品に対する消費行動がデータとなる.本研究では従来扱うことが難しかったユーザ情報や商品情報等を合わせて取り扱う統計的手法の開発を行なった.具体的にはユーザと商品に対する消費行動を統計的モデルとする他,ユーザ情報や商品情報の生成も潜在構造として取り込む確率的生成モデルを提案した.さらに与えられたデータからそれらの潜在構造モデル及びパラメータを推定する変分ベイズ手法の開発を行い,モデル及び推定手法の評価を行ない,その有効性を示した.

  • 潜在クラスモデルによるベイズ的協調フィルタリング

    2019年  

     概要を見る

    ビジネスアナリティクス分野において,協調フィルタリングはユーザと商品やサービスの関係を解析する上で非常に重要なツールである.通常の協調フィルタリングにおいては,ユーザの商品に対する消費行動がデータとなる.本研究ではユーザの属性情報や商品そのものの情報を合わせてベイズ的に取り扱う手法の開発を行った. 具体的には各ユーザ及び商品にディリクレ分布から発生する潜在クラスを仮定するとともに,ユーザと商品の各属性にもディリクレ分布から発生する潜在クラスを仮定する.これらの潜在クラスの組み合わせにより,消費行動が多項分布で生起する確率モデルの検討を行った.このモデルに対して,平均場近似の手法を用いることにより,精度高く真のパラメータを推定可能であることが分かった.

  • 機械学習における統計的手段と数理最適化モデルの融合に関する研究

    2018年  

     概要を見る

     本研究では顧客と商品に潜在クラスを仮定し,それらの潜在クラスの下で消費活動が行われる協調フィルタリング問題を対象とした.このとき潜在クラスがある期間で遷移する数理モデルの検討を行った.具体的にはパラメータの事前確率をディリクレ分布,消費活動の確率を多項分布とし,潜在クラスは一定期間ごとに隠れマルコフモデルに従って遷移するモデルを提案した.結果的にこのモデルの事後確率を最大化するパラメータは,平均場近似を用いることにより,効率的に解くことが可能となった.また数値シミュレーションによって仮定したパラメータと推定パラメータの評価を行ったところ,その誤差はごくごく小さくなることが確認できた.

  • 誤り訂正符号における最ゆう復号法の効率化に関する研究

    2000年  

     概要を見る

     本研究は携帯電話や衛星通信等の情報通信において、雑音の影響を取り除く誤り訂正符号に対する復号法を対象としている。中でも最ゆう復号法は復号誤り確率を最小とするが、最もゆう度の高い符号語を探索する必要があるため、多くの計算量を要するという欠点をあわせ持つ。本研究はこの最ゆう復号法の計算量を従来手法よりさらに低減することを目的としている。従来効率的な最ゆう復号法として、誤り訂正符号の符号化を利用する復号法が知られている。これは通信路から受信した系列の信頼度の高い位置を情報シンボルとみなし、この情報シンボルを緩やかに変化させながら複数回符号化を行うことにより候補符号語を出力し、ゆう度が最大となる最ゆう符号語を探索する復号法である。これにより復号に必要となる平均計算量の大幅な低減が実現されている。 本研究では、従来独立に複数回繰り返していた符号化に対し、以前候補符号語として出力された符号語を利用することにより、次に出力すべき候補符号語を非常に効率良く求める手法を提案した。また従来符号化を行い、候補符号語を生成してからその符号語のゆう度(事後確率に比例する)を独立に求めていたのに対し、複数符号語のゆう度を同時に計算することによりさらなる計算量低減を実現した。これらの技術をAIの探索手法であるA*アルゴリズムを用いる最ゆう復号法に応用し、結果的に符号化する回数が低減され、かつ符号化1回に必要となる計算量も減少することにより、復号全体に必要となる計算量を大幅に低減した。 またゆう度を求めるためには候補符号語に対し実数上の演算が必要となるが、0、1のシンボル情報のみから、得られた符号語が最ゆうとはなりえないことを判定する十分条件を導き、これを符号語が得られるたびに判定することにより、数多くの不必要なゆう度計算のための実数演算量を低減した。 本研究により、従来計算量が問題となっている最ゆう復号法に対し、その効率化を実現することができた。これらの提案は、復号誤り確率の多少の劣化を許しても、更なる大幅な計算量の提言を実現する準最ゆう復号法へ応用することも容易に可能である。計算量低減の度合いの理論的保証が重要な今後の課題である。

  • 誤り訂正符号の軟判定復号法に関する研究

    1999年  

     概要を見る

     インターネット・携帯電話・衛星通信・DVD などに代表されるように、マルチメディア社会において情報通信の高信頼化を実現する誤り訂正符号化技術は必要不可欠な基礎技術となっている。誤り訂正符号に対する復号法は、通信路情報を有効に利用する軟判定復号法と、通信路情報を0,1としか扱わない硬判定復号法に大別される。 前者の中でも、硬判定復号法の一種であり計算量の少ない限界距離復号法を、複数回用いる軟判定復号法は数多く提案されており、Chase復号法、TK復号法、KNH復号法はその代表的な手法である。これらの復号法の多くは漸近的に、最も復号誤り確率の小さい最ゆう復号法を達成するが、多くの計算量を要するという欠点をあわせ持つ。一方、限界距離復号法では通常訂正不可能となるある種の誤りを、効果的に訂正する硬判定復号法(限界距離を超える復号法と呼ぶ)が従来提案されている。私はこの復号法を効率化する手法を提案し、さらにその優れた特性を利用してこれを軟判定復号法へ効果的に応用した。その結果上で述べた従来の軟判定復号法より復号誤り確率・計算量を大幅に低減することができることを示した。この研究成果は電子情報通信学会論文誌(A)に採録されている。 また、厳密な最ゆう復号法を実現するアルゴリズムの中でもいくつかの著名な手法として誤り訂正符号の符号化を利用する復号法が研究されている。これは通信路から受信した系列の信頼度の高い位置を情報とみなし、この情報を少しづつ変化させながら複数回符号化を行うことにより候補符号語を出力し、ゆう度が最大となる最ゆう符号語を推定する復号法である。これにより復号に必要となる平均計算量の大幅な低減が従来実現されている。このような最ゆう復号法では、すべて複数回繰り返す符号化は毎回独立に行われる。従って復号法全体で必要な計算量は符号化の計算量に比例してしまう。また符号化を行い候補符号語を求めてから、その符号語のゆう度(事後確率に比例する)を独立に求めている。そこで本研究では(1)変化させる情報系列同士の非常に強い関連を用いて、以前候補符号語として出力された符号語を利用することにより次に出力すべき候補符号語を効率良く求めるアルゴリズムの導出、(2)ゆう度を出力するパターンを集合として分割し、この集合ごとにゆう度を求めることにより複数符号語のゆう度を同時に計算する手法の提案を行った。(結果的に(1)により1回あたりの符号化に必要となるビット演算はO(n2)からO(n)に減少した。また(2)によりさらに1/3程度実数値の加減算を低減することに成功している。ここで、nは符号長を表す。)これらの成果は情報理論とその応用学会において発表を行った。今後これらの提案復号法の計算量の理論的評価を行うことが必要である。またテスト誤りパターンの出力順序を提案アルゴリズムと適するように選択することにより、より計算量を低減することができる手法を開発することは今後の課題である。

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現在担当している科目 【 表示 / 非表示

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委員歴 【 表示 / 非表示

  • 2010年04月
    -
    継続中

    電子情報通信学会  東京支部学生会顧問

  • 2017年04月
    -
    2019年03月

    電子情報通信学会  英文論文誌特集号編集幹事

  • 2016年04月
    -
    2018年03月

    電子情報通信学会  SITA2017 プログラム委員幹事

  • 2015年04月
    -
    2017年03月

    電子情報通信学会  ISITA2016 実行委員

  • 2014年04月
    -
    2017年03月

    電子情報通信学会  ESS 特別委員

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