Masahiro Suzuki’s Page

  • 名前
    • 鈴木雅大(Masahiro Suzuki)
  • 経歴
    • 2013年3月 北海道大学工学部卒業
    • 2015年3月 北海道大学情報科学研究科卒業
    • 2015年4月~ 東京大学工学系研究科
  • 研究内容
    • 転移学習(ゼロショット学習)・深層生成モデル(VAE)
    • 汎用的なAIの実現に興味があります.
    • 最近は主に次のような研究をしています.
  • 業績
    • 学会誌論文
      • 鈴木雅大・佐藤晴彦・小山聡・栗原正仁・松尾豊, 属性ごとの観測確率を考慮したゼロショット学習,情報処理学会論文誌, Vol. 57, No. 5 , pp. 1-15, 2016.
    • 国際会議論文
      • Masahiro Suzuki, Haruhiko Sato,Satoshi Oyama, Masahito Kurihara, Transfer Learning Based on the Observation Probability of Each Attribute, IEEE SMC 2014, 2014.
      • Keiki  Zen, Masahiro Suzuki, Haruhiko Sato,Satoshi Oyama, Masahito Kurihara, Monophonic Sound Source Separation by Non-negative Sparse Autoencoders, IEEE SMC 2014, 2014.
      • Masahiro Suzuki, Haruhiko Sato,Satoshi Oyama, Masahito Kurihara, Image Classification by Transfer Learning Based on the Predictive Ability of Each Attribute,Proceedings of the International MultiConference of Engineers and Computer Scientists 2014,Vol I, pp.75-78, 2014.
    • 国際会議発表
      • Masahiro Suzuki, Kotaro Nakayama, Yutaka Matsuo, Joint Multimodal Learning with Deep Generative Models, ICLR workshop, 2017.
      • Masatoshi Uehara, Issei Sato, Masahiro Suzuki, Kotaro Nakayama and Yutaka Matsuo, b-GAN: New Framework of Generative Adversarial Networks, NIPS workshop, 2016.
      • Takeshi Itoh, Jumpei Ukita, Ayaka Kato, Takaaki Kaneko, Masahiro Suzuki, Yusuke Iwasawa, Modeling the development of place cells in hippocampus, BICA,  2015.
    • Preprint papers
      • Masahiro Suzuki, Kotaro Nakayama, Yutaka Matsuo, Joint Multimodal Learning with Deep Generative Models, arXiv, 2016.
      • Joji Toyama, Masanori Misono, Masahiro Suzuki, Kotaro Nakayama, Yutaka Matsuo, Neural Machine Translation with Latent Semantic of Image and Text, arXiv, 2016.
      • Masatoshi Uehara, Issei Sato, Masahiro Suzuki, Kotaro Nakayama, Yutaka Matsuo, Generative Adversarial Nets from a Density Ratio Estimation Perspective, arXiv, 2016.
    •  国内会議発表
      • 上原雅俊・佐藤一誠・鈴木雅大・中山浩太郎・松尾豊, b-GAN: 密度比推定の視点から見たGenerative Adversarial Nets, 第19回情報論的学習理論ワークショップ, 2016.
      • 鈴木雅大・松尾豊, 深層生成モデルを用いたマルチモーダル学習,2016 年度人工知能学会全国大会, 2016.
      • 鈴木雅大・佐藤晴彦・小山聡・栗原正仁, 属性ごとの観測確率を考慮した転移学習,2014 年度人工知能学会全国大会, 2014.
      • 数原良彦・鈴木雅大・戸田浩之・鷲崎誠司,少数の正解ラベルを用いた移動履歴からの移動手段判定,2014 年度人工知能学会全国大会, 2014.
      • 鈴木雅大・佐藤晴彦・小山聡・栗原正仁, 属性ごとの予測能力を考慮した属性ベース転移学習, 情報処理北海道シンポジウム 2013 講演論文集, pp. 43-46, 2013.
      • 鈴木雅大・佐藤晴彦・小山聡・栗原正仁, 属性ごとの予測能力に基づく属性ベース転移学習, 第 12 回情報科学技術フォーラム講演論文集, Vol.2, pp. 371-372, 2013.
  • 受賞
    • 2016年度人工知能学会全国大会 学生奨励賞
    • 平成24年度北海道大学工学部 学業優秀賞
  •  講演
    • 鈴木雅大, 機械学習とディープラーニングの理論的枠組み, 第2回「人工知能等が経済に与える影響研究」研究会, 2016.
  • 講義
    • 2016年度Deep Learning基礎講座 技術講師
    • 2016年度先端人工知能論Ⅰ 技術講師
    • 2015年度Deep Learning基礎講座 技術講師
  • メディア取材・出演
    • 朝日新聞GLOBE 取材協力 link
    • ワールドビジネスサテライト(WBS) link
    • Crimson FM Rakutenクラブ デジタル部 ゲスト出演
  • 連絡先
    • masa(at)weblab.t.u-tokyo.ac.jp
  • その他
    • Slideshare:http://www.slideshare.net/masa_s