社会科学高等研究院
山﨑　遼也（ヤマサキ　リョウヤ）

論文

1. Convergence Analysis of Mean Shift （査読有り）
Ryoya Yamasaki, Toshiyuki Tanaka
IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 46巻10号6688-6698頁 2024年10月
doi その他のサイト その他のサイト
2. Optimal Threshold Labeling for Ordinal Regression Methods （査読有り）
Ryoya Yamasaki
Transactions on Machine Learning Research 2023年3月
3. Unimodal Likelihood Models for Ordinal Data （査読有り）
Ryoya Yamasaki
Transactions on Machine Learning Research 2022年10月
その他のサイト その他のサイト
4. Kernel Selection for Modal Linear Regression: Optimal Kernel and IRLS Algorithm （査読有り）
Ryoya Yamasaki, Toshiyuki Tanaka
2019 18th IEEE International Conference On Machine Learning And Applications (ICMLA) 2019年12月
doi その他のサイト
5. Properties of Mean Shift （査読有り）
Ryoya Yamasaki
IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 42巻9号2273-2286頁 2019年
doi

MISC

1. Remarks on Loss Function of Threshold Method for Ordinal Regression Problem
Ryoya Yamasaki, Toshiyuki Tanaka
2024年5月
その他のサイト その他のサイト
2. Parallel Algorithm for Optimal Threshold Labeling of Ordinal Regression Methods
Ryoya Yamasaki, Toshiyuki Tanaka
2024年5月
その他のサイト その他のサイト
3. Convergence Analysis of Blurring Mean Shift
Ryoya Yamasaki, Toshiyuki Tanaka
2024年2月
その他のサイト その他のサイト
4. Label Smoothing is Robustification against Model Misspecification
Ryoya Yamasaki, Toshiyuki Tanaka
2023年5月
その他のサイト その他のサイト
5. Optimal Kernel for Kernel-Based Modal Statistical Methods
Ryoya Yamasaki, Toshiyuki Tanaka
2023年4月
その他のサイト その他のサイト
6. Optimal Kernel for Mode Estimation via Kernel Density Estimation
Ryoya Yamasaki, Toshiyuki Tanaka
IEICE Technical Report; IEICE Tech. Rep. 118巻472号59-64頁 2019年2月
7. Regularized Modal Regression via Iteratively Reweighted Least-Squares
Ryoya Yamasaki, Toshiyuki Tanaka
IEICE Technical Report; IEICE Tech. Rep. 118巻284号329-335頁 2018年10月
8. Efficient modal regression using gradient ascent and descent method
Ryoya Yamasaki, Toshiyuki Tanaka
IEICE Technical Report; IEICE Tech. Rep. 117巻293号169-176頁 2017年11月

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講演・口頭発表等

No. 会議名 開催・発表年月日 開催地
1. 順序データのための近似的単峰尤度モデルの提案（第27回情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2024)）
 開催年月日：
発表年月日： 2024年11月06日
2. モデルフリーLasso型正則化学習法の提案（第27回情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2024)）
 開催年月日：
発表年月日： 2024年11月05日
3. 特徴冗長性仮定の下での非線形回帰モデルの新たな学習法（第18回日本統計学会春季大会）
 開催年月日：
発表年月日： 2024年03月09日
4. 冗長な特徴が存在する場合の非線形回帰モデルの学習法の提案（2024年電子情報通信学会総合大会）
 開催年月日：
発表年月日： 2024年03月07日
5. Blurring mean shiftアルゴリズムの収束性解析（第26回情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2023)）
 開催年月日：
発表年月日： 2023年10月31日
6. 順序回帰のための単峰尤度モデル（第17回ICTイノベーション）
 開催年月日：
発表年月日： 2023年02月22日
7. 修正ラベル平滑化の提案（第25回情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2022)）
 開催年月日：
発表年月日： 2022年11月22日
8. 順序回帰のための表現力の高い単峰尤度モデル（第25回情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2022)）
 開催年月日：
発表年月日： 2022年11月21日
9. 順序回帰のための単峰尤度モデル（2022年度統計関連学会連合大会）
 開催年月日：
発表年月日： 2022年09月07日
10. 順序回帰のための閾値法の閾値パラメータ決定法（第16回日本統計学会春季大会）
 開催年月日：
発表年月日： 2022年03月05日
11. 閾値法における閾値パラメータの決定法について（第24回情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2021)）
 開催年月日：
発表年月日： 2021年11月11日
12. 条件付き確率分布の単峰性を活用するための補助タスクを用いたマルチタスク順序回帰手法（第15回日本統計学会春季大会）
 開催年月日：
発表年月日： 2021年03月13日
13. 順序回帰への新たなアプローチと分類と回帰のマルチタスク学習に基づく順序回帰モデル（第23回情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2020)）
 開催年月日：
発表年月日： 2020年11月25日
14. 分類と回帰のマルチタスク学習に基づく順序回帰へのアプローチ（2020年度統計関連学会連合大会）
 開催年月日：
発表年月日： 2020年09月11日
15. Kernel Selection for Modal Linear Regression: Optimal Kernel and IRLS Algorithm（2019 18th IEEE International Conference on Machine Learning and Applications (ICMLA)）
 開催年月日：
発表年月日： 2019年12月17日
16. モード統計手法に対する漸近最適なカーネル関数（第22回情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2019)）
 開催年月日：
発表年月日： 2019年11月20日
17. カーネルモード推定における最適カーネルの設計（2019年度統計関連学会連合大会）
 開催年月日：
発表年月日： 2019年09月09日
18. カーネル密度推定に基づくモード推定量の漸近平均二乗誤差を最小化するカーネル関数（第13回日本統計学会春季大会）
 開催年月日：
発表年月日： 2019年03月10日
19. カーネル密度推定に基づくモード推定に対する最適カーネル（第36回情報論的学習理論と機械学習(IBISML)研究会）
 開催年月日：
発表年月日： 2019年03月06日
20. 平均値シフトの性質の解析と課題（第21回情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2018)）
 開催年月日：
発表年月日： 2018年11月06日
21. 反復再重み付け最小二乗法による正則化モード回帰（第21回情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2018)）
 開催年月日：
発表年月日： 2018年11月05日
22. 平均値シフトの性質（2018年度統計関連学会連合大会）
 開催年月日：
発表年月日： 2018年09月10日
23. 勾配上昇降下法を用いた効率的なモード回帰（第20回情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2017)）
 開催年月日：
発表年月日： 2017年11月09日

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受賞

No. 賞名 受賞年月
1. 第15回日本統計学会春季集会 優秀発表賞及び統計検定センター長賞 2021年3月
2. 第13回日本統計学会春季集会 学生優秀発表賞及び統計検定センター長賞 2019年3月

共同研究・競争的資金等の研究課題

No. 研究題目 研究種目（提供機関・制度） 研究期間
1. 単峰性仮説の下での順序回帰手法の開発とその応用
研究活動スタート支援
（ 提供機関： 日本学術振興会 制度： 科学研究費助成事業 ） 		2024年7月 ～ 2026年3月
2. モードを活用する統計手法の解析及び開発
特別研究員奨励費
（ 提供機関： 日本学術振興会 制度： 科学研究費助成事業 ） 		2020年4月 ～ 2023年3月
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