1. |
Unrolled Neural Adaptive Alternating Gradient Descent for NMF
(査読有り)
Toshimitsu Aritake
Artificial Neural Networks and Machine Learning – ICANN 2025 2025年9月
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2. |
A machine learning approach to designing and understanding tough, degradable polyamides
(査読有り)
Yoshifumi Amamoto, Chie Koganemaru, Ken Kojio, Atsushi Takahara, Sayoko Yamamoto, Kazuki Okazawa, Yuta Tsuji, Toshimitsu Aritake, Kei Terayama
NPJ COMPUTATIONAL MATERIALS 11巻1号 2025年7月
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3. |
Hawkes process modeling quantifies complicated firing behaviors of cortical neurons during sleep and wakefulness
Takeshi Kanda, Toshimitsu Aritake, Kaoru Ohyama, Kaspar E Vogt, Yuichi Makino, Thomas McHugh, Hideitsu Hino, Shotaro Akaho, Noboru Murata
2023年7月
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4. |
Unsupervised Domain Adaptation for Extra Features in the Target Domain Using Optimal Transport
Aritake, Toshimitsu, Hino, Hideitsu
2022年9月
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5. |
Domain Adaptation with Optimal Transport for Extended Variable Space
(査読有り)
Toshimitsu Aritake, Hideitsu Hino
2022 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN) 2022年7月
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6. |
Detecting cell assemblies by NMF-based clustering from calcium imaging data
Mizuo Nagayama, Toshimitsu Aritake, Hideitsu Hino, Takeshi Kanda, Takehiro Miyazaki, Masashi Yanagisawa, Shotaro Akaho, Noboru Murata
Neural Networks 149巻29-39頁 2022年5月
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7. |
Single-Molecule Localization by Voxel-Wise Regression Using Convolutional Neural Network
Toshimitsu Aritake, Hideitsu Hino, Shigeyuki Namiki, Daisuke Asanuma, Kenzo Hirose, Noboru Murata
Results in Optics 1巻100019頁 2020年11月
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8. |
Fast and robust multiplane single molecule localization microscopy using deep neural network
Toshimitsu Aritake
Neurocomputing 451巻279-289頁 2020年1月
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9. |
Learning Scale and Shift-Invariant Dictionary for Sparse Representation
Toshimitsu Aritake
Machine Learning, Optimization, and Data Science 11943 LNCS巻 2019年
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10. |
Sleep State Analysis Using Calcium Imaging Data by Non-negative Matrix Factorization
Toshimitsu Aritake
Artificial Neural Networks and Machine Learning – ICANN 2019: Theoretical Neural Computation 11727 LNCS巻 2019年
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11. |
Learning Ancestral Atom via Sparse Coding
T. Aritake, H. Hino, N. Murata
IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing 7巻4号 2013年
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No.
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会議名
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開催・発表年月日
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開催地
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1. |
最適化1ステップの学習による非負値行列因子分解のUnrolling(情報論的学習理論と機械学習研究会(IBISML))
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開催年月日:
2024年12月20日
~ 2024年12月21日
発表年月日:
2024年12月21日 |
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2. |
グラフ上の距離を用いたFused Gromov-Wasserstein最適輸送による変数の拡張に対するドメイン適応(2024年度 人工知能学会全国大会)
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開催年月日:
2024年5月28日
~ 2024年5月31日
発表年月日:
2024年05月29日 |
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3. |
グラフ上の距離を用いたFused Gromov-Wasserstein最適輸送による変数の拡張に対するドメイン適応(第26回情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2023))
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開催年月日:
2023年10月29日
~ 2023年11月1日
発表年月日:
2023年10月31日 |
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4. |
Transformerを用いたフラクトグラフィ(第26回情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2023))
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開催年月日:
2023年10月29日
~ 2023年11月1日
発表年月日:
2023年10月30日 |
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