村田 昇 (ムラタ ノボル)

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所属

理工学術院 先進理工学部

職名

教授

ホームページ

https://www.murata.eb.waseda.ac.jp

兼担 【 表示 / 非表示

  • 理工学術院   大学院先進理工学研究科

学内研究所等 【 表示 / 非表示

  • 2020年
    -
    2022年

    理工学術院総合研究所   兼任研究員

学位 【 表示 / 非表示

  • 東京大学   博士(工学)

所属学協会 【 表示 / 非表示

  •  
     
     

    日本鉄鋼協会

  •  
     
     

    計測自動制御学会

  •  
     
     

    電子情報通信学会

 

研究キーワード 【 表示 / 非表示

  • 数理工学

論文 【 表示 / 非表示

  • Information Geometry of Modal Linear Regression

    Keishi Sando, Shotaro Akaho, Noboru Murata, Hideitsu Hino

    Information Geometry    2019年07月  [査読有り]

    DOI

  • 非負値行列因子分解を用いたカルシウムイメージングデータからの睡眠状態解析

    永山瑞生, 有竹俊光, 日野英逸, 上田壮志, 宮崎峻弘, 柳沢正史, 赤穂昭太郎, 村田昇

    情報論的学習理論と機械学習研究会 (IBISML)    2019年06月

  • Transport Analysis of Infinitely Deep Neural Network

    園田 翔, 村田 昇

    Journal of Machine Learning Research   20 ( 2 ) 1 - 52  2019年  [査読有り]

  • Sleep State Analysis using Calcium Imaging Data by Non-negative Matrix Factorization.

    Nagayama, Mizuo, Aritake, Toshimitsu, Hino, Hideitsu, Kanda, Takeshi, Miyazaki, Takehiro, Yanagisawa, Masashi, Akaho, Shotaro, Murata, Noboru

    Artificial Neural Networks and Machine Learning – ICANN 2019: Theoretical Neural Computation.   11727   102 - 113  2019年  [査読有り]

    DOI

  • EEG dipole source localization with information criteria for multiple particle filters.

    Sho Sonoda, Keita Nakamura, Yuki Kaneda, Hideitsu Hino, Shotaro Akaho, Noboru Murata, Eri Miyauchi, Masahiro Kawasaki

    Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society   108   68 - 82  2018年12月  [査読有り]  [国際誌]

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    Electroencephalography (EEG) is a non-invasive brain imaging technique that describes neural electrical activation with good temporal resolution. Source localization is required for clinical and functional interpretations of EEG signals, and most commonly is achieved via the dipole model; however, the number of dipoles in the brain should be determined for a reasonably accurate interpretation. In this paper, we propose a dipole source localization (DSL) method that adaptively estimates the dipole number by using a novel information criterion. Since the particle filtering process is nonparametric, it is not clear whether conventional information criteria such as Akaike's information criterion (AIC) and Bayesian information criterion (BIC) can be applied. In the proposed method, multiple particle filters run in parallel, each of which respectively estimates the dipole locations and moments, with the assumption that the dipole number is known and fixed; at every time step, the most predictive particle filter is selected by using an information criterion tailored for particle filters. We tested the proposed information criterion first through experiments on artificial datasets; these experiments supported the hypothesis that the proposed information criterion would outperform both AIC and BIC. We then analyzed real human EEG datasets collected during an auditory short-term memory task using the proposed method. We found that the alpha-band dipoles were localized to the right and left auditory areas during the auditory short-term memory task, which is consistent with previous physiological findings. These analyses suggest the proposed information criterion can work well in both model and real-world situations.

    DOI PubMed

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書籍等出版物 【 表示 / 非表示

  • パターン認識と機械学習 : ベイズ理論による統計的予測 上

    Bishop Christopher M, 元田 浩, 栗田 多喜夫, 樋口 知之, 松本 裕治, 村田 昇

    丸善出版  2012年 ISBN: 9784621061220

  • 電気・電子・情報のための基礎数学

    村田 純一, 村田 昇

    オーム社  2011年 ISBN: 9784274210877

  • パターン認識

    金森 敬文, 竹之内 高志, 村田 昇

    共立出版  2009年 ISBN: 9784320019256

  • パターン認識と機械学習 : ベイズ理論による統計的予測 上

    Bishop Christopher M, 元田 浩, 栗田 多喜夫, 樋口 知之, 松本 裕治, 村田 昇

    シュプリンガー・ジャパン  2007年 ISBN: 9784431100133

  • 確率と統計 : 情報学への架橋

    渡辺 澄夫, 村田 昇

    コロナ社  2005年 ISBN: 9784339060775

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Misc 【 表示 / 非表示

  • The global optimum of shallow neural network is attained by ridgelet transform

    Sho Sonoda, Isao Ishikawa, Masahiro Ikeda, Kei Hagihara, Yoshihiro Sawano, Takuo Matsubara, Noboru Murata

       2018年05月

    機関テクニカルレポート,技術報告書,プレプリント等  

     概要を見る

    We prove that the global minimum of the backpropagation (BP) training problem<br />
    of neural networks with an arbitrary nonlinear activation is given by the<br />
    ridgelet transform. A series of computational experiments show that there<br />
    exists an interesting similarity between the scatter plot of hidden parameters<br />
    in a shallow neural network after the BP training and the spectrum of the<br />
    ridgelet transform. By introducing a continuous model of neural networks, we<br />
    reduce the training problem to a convex optimization in an infinite dimensional<br />
    Hilbert space, and obtain the explicit expression of the global optimizer via<br />
    the ridgelet transform.

  • グレーボックスモデルとブートストラップフィルタによる不確定な製鋼プロセスの溶鋼温度予測

    AHMAD Iftikhar, 加納学, 長谷部伸治, 北田宏, 村田昇

    化学工学会秋季大会研究発表講演要旨集(CD-ROM)   47th   ROMBUNNO.N214  2015年09月

    J-GLOBAL

  • 時間推移する定常分布の潜在構造モデル化

    千葉 智暁, 日野 英逸, 赤穂 昭太郎, 村田 昇

    研究報告数理モデル化と問題解決(MPS)   2014 ( 6 ) 1 - 6  2014年12月

     概要を見る

    購買者が限定されているマーケットでの製品の売上や株式市場などをモデル化するには,有限な資源を複数の関係者が奪い合うような条件を想定することが必要となる.本稿では,この条件下で存在しうる,資源の移動経路の動的な潜在構造と,関係者が持つ資源の量の変動に着目することで,潜在構造と時系列の関係性を非斉時マルコフ連鎖の遷移確率行列とこれによる分布の遷移でモデル化し,この表現に基づき時間変化する潜在構造を多変量時系列から推定する手法を提案する.

    CiNii

  • 溶鋼温度推定を目的としたグレイボックスモデルの比較

    AHMAD Iftikhar, 加納学, 長谷部伸治, 北田宏, 村田昇

    材料とプロセス(CD-ROM)   26 ( 1 ) ROMBUNNO.TO17  2013年03月

    J-GLOBAL

  • ランダムウォークに基づいたグラフ構造モデリング

    野田淳史, 石田諒, 日野英逸, 龍野正実, 赤穂昭太郎, 村田昇

    研究報告バイオ情報学(BIO)   2012 ( 21 ) 1 - 6  2012年11月

     概要を見る

    グラフ構造とは,データの変数間の関係を表す構造であり,鉄道路線,インターネット,神経回路網などが代表例として挙げられる.これらのグラフの変数間の依存関係が得られた際に,変数間の繋がりの強度を推定する問題は実用上重要であるが,ある変数間の依存関係には複数の変数から受けた影響が含まれているため,直接的な繋がりは分かりにくい.そこで本稿では.繋がりの有無のみを表現した行列でグラフを簡潔に表現し,そのグラフ上で情報が遷移する様子をモデル化することで,変数間の依存関係を近似する.モデルには,遷移の回数を表すパラメータとグラフ構造を表すパラメータが含まれており,それらを推定するアルゴリズムを提案する.最後に,提案手法の優位性を実験的に示す.

    CiNii

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共同研究・競争的資金等の研究課題 【 表示 / 非表示

  • 統計的因果推論と非正規性

    基盤研究(C)

  • 逐次周辺尤度オンライン変化検出:粒子フィルタ的接近

    基盤研究(C)

  • 情報量に基づく重み付きデータ縮約

    挑戦的萌芽研究

  • 統計的正則化理論と神経生理学:脳科学との接点

    挑戦的萌芽研究

  • 神経回路モデルに基づく学習情報処理機構の研究

    一般研究(C)

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現在担当している科目 【 表示 / 非表示

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