Learning domain invariant representations by joint Wasserstein distance minimization 査読 国際共著

Léo Andéol, Yusei Kawakami, Yuichiro Wada, Takafumi Kanamori, Klaus-Robert Müller, Grégoire Montavon

Neural Networks   167   233 - 243   2023年10月

Deep Clustering With a Constraint for Topological Invariance Based on Symmetric InfoNCE. 査読

Yuhui Zhang, Yuichiro Wada, Hiroki Waida, Kaito Goto, Yusaku Hino, Takafumi Kanamori

Neural Computation   35 ( 7 )   1288 - 1339   2023年7月

Denoising Cosine Similarity: A Theory-Driven Approach for Efficient Representation Learning.

Takumi Nakagawa, Yutaro Sanada, Hiroki Waida, Yuhui Zhang, Yuichiro Wada, Kosaku Takanashi, Tomonori Yamada, Takafumi Kanamori

CoRR   abs/2304.09552   2023年

Towards Understanding the Mechanism of Contrastive Learning via Similarity Structure: A Theoretical Analysis.

Hiroki Waida, Yuichiro Wada, Léo Andéol, Takumi Nakagawa, Yuhui Zhang, Takafumi Kanamori

CoRR   abs/2304.00395   2023年

Deep Clustering with a Constraint for Topological Invariance based on Symmetric InfoNCE.

Yuhui Zhang, Yuichiro Wada, Hiroki Waida, Kaito Goto, Yusaku Hino, Takafumi Kanamori

CoRR   abs/2303.03036   2023年

Towards Understanding the Mechanism of Contrastive Learning via Similarity Structure: A Theoretical Analysis. 査読

Hiroki Waida, Yuichiro Wada, Léo Andéol, Takumi Nakagawa, Yuhui Zhang, Takafumi Kanamori

Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases: Research Track - European Conference   709 - 727   2023年

A Convex Framework for Confounding Robust Inference.

Kei Ishikawa, Niao He, Takafumi Kanamori

CoRR   abs/2309.12450   2023年

Deep Self-Supervised Learning of Speech Denoising from Noisy Speeches. 査読

Yutaro Sanada, Takumi Nakagawa, Yuichiro Wada, Kosaku Takanashi, Yuhui Zhang, Kiichi Tokuyama, Takafumi Kanamori, Tomonori Yamada

23rd Annual Conference of the International Speech Communication Association(INTERSPEECH)   1178 - 1182   2022年

Mode estimation on matrix manifolds: Convergence and robustness. 査読

Hiroaki Sasaki, Jun-Ichiro Hirayama, Takafumi Kanamori

International Conference on Artificial Intelligence and Statistics(AISTATS)   8056 - 8079   2022年

Estimating Density Models with Truncation Boundaries using Score Matching. 査読

Song Liu 0002, Takafumi Kanamori, Daniel J. Williams

Journal of Machine Learning Research   23   186 - 38   2022年

Learning Domain Invariant Representations by Joint Wasserstein Distance Minimization.

Léo Andéol, Yusei Kawakami, Yuichiro Wada, Takafumi Kanamori, Klaus-Robert Müller, Grégoire Montavon

CoRR   abs/2106.04923   2021年

Uncertainty propagation for dropout-based Bayesian neural networks. 査読

Yuki Mae, Wataru Kumagai, Takafumi Kanamori

Neural Networks   144   394 - 406   2021年

Robust modal regression with direct gradient approximation of modal regression risk. 査読

Hiroaki Sasaki, Tomoya Sakai, Takafumi Kanamori

Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI),   380 - 389   2020年

A Unified Statistically Efficient Estimation Framework for Unnormalized Models. 査読

Masatoshi Uehara, Takafumi Kanamori, Takashi Takenouchi, Takeru Matsuda

The 23rd International Conference on Artificial Intelligence and Statistics(AISTATS)   809 - 819   2020年

東京工業大学情報理工学院数理・計算科学系―情報の未来を作り出す数理的アプローチを探究する― 査読

金森敬文, 樺島祥介, 高安美佐子, 中野 張, 福田光浩, 三好直人, 山下 真, 渡邊澄夫

オペレーションズ・リサーチ   2019年1月

Robust modal regression with direct log-density derivative estimation.

Hiroaki Sasaki, Tomoya Sakai 0001, Takafumi Kanamori

CoRR   abs/1910.08280   2019年

Unified estimation framework for unnormalized models with statistical efficiency. 査読

Masatoshi Uehara, Takafumi Kanamori, Takashi Takenouchi, Takeru Matsuda

CoRR   abs/1901.07710   2019年

Model Description of Similarity-Based Recommendation Systems. 査読

Takafumi Kanamori, Naoya Osugi

Entropy   21 ( 7 )   702 - 702   2019年

Robust Label Prediction via Label Propagation and Geodesic k-Nearest Neighbor in Online Semi-Supervised Learning. 査読

Yuichiro Wada, Siqiang Su, Wataru Kumagai, Takafumi Kanamori

IEICE Transactions on Information & Systems   102-D ( 8 )   1537 - 1545   2019年

Spectral Embedded Deep Clustering. 査読

Yuichiro Wada, Shugo Miyamoto, Takumi Nakagama, Léo Andéol, Wataru Kumagai, Takafumi Kanamori

Entropy   21 ( 8 )   795 - 795   2019年

Estimating Density Models with Complex Truncation Boundaries.

Song Liu 0002, Takafumi Kanamori

CoRR   abs/1910.03834   2019年

Fisher Efficient Inference of Intractable Models. 査読

Song Liu 0002, Takafumi Kanamori, Wittawat Jitkrittum, Yu Chen

Advances in Neural Information Processing Systems 32: Annual Conference on Neural Information Processing Systems 2019(NeurIPS)   8790 - 8800   2019年

Variable Selection for Nonparametric Learning with Power Series Kernels. 査読

Kota Matsui, Wataru Kumagai, Kenta Kanamori, Mitsuaki Nishikimi, Takafumi Kanamori

Neural Computation   31 ( 8 )   1718 - 1750   2019年

Risk bound of transfer learning using parametric feature mapping and its application to sparse coding. 査読

Wataru Kumagai, Takafumi Kanamori

Machine Learning   108 ( 11 )   1975 - 2008   2019年

Graph-based composite local Bregman divergences on discrete sample spaces 査読

Takafumi Kanamori, Takashi Takenouchi

NEURAL NETWORKS   95   44 - 56   2017年11月

Parallel distributed block coordinate descent methods based on pairwise comparison oracle 査読

Kota Matsui, Wataru Kumagai, Takafumi Kanamori

JOURNAL OF GLOBAL OPTIMIZATION   69 ( 1 )   1 - 21   2017年9月

Breakdown Point of Robust Support Vector Machines. 査読

Takafumi Kanamori, Shuhei Fujiwara, Akiko Takeda

Entropy   19 ( 2 )   83 - 83   2017年

Robustness of Learning Algorithms using Hinge Loss with Outlier Indicators 査読

Kanamori, Takafumi Nagoya University, Fujiwara, Shuhei, TOPGATE Co. Ltd, Takeda, Akiko The, Institute of, Statistical Mathematics

Neural Networks   94   173 - 191   2017年

Statistical Inference with Unnormalized Discrete Models and Localized Homogeneous Divergences 査読

Takashi Takenouchi, Takafumi Kanamori

JOURNAL OF MACHINE LEARNING RESEARCH   18   1 - 26   2017年

DC Algorithm for Extended Robust Support Vector Machine 査読

Fujiwara, Shuhei TOPGATE Co, Takeda, Akiko The, Institute of, Statistical Mathematics, Kanamori, Takafumi Nagoya University

Neural Computation   29 ( 5 )   1406 - 1438   2017年

Mode-Seeking Clustering and Density Ridge Estimation via Direct Estimation of Density-Derivative-Ratios. 査読

Hiroaki Sasaki, Takafumi Kanamori, Aapo Hyvärinen, Gang Niu 0001, Masashi Sugiyama

J. Mach. Learn. Res.   18   180 - 47   2017年

Estimating density ridges by direct estimation of density-derivative-ratios 査読

Hiroaki Sasaki, Takafumi Kanamori, Masashi Sugiyama

Proceedings of the 20th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics, AISTATS 2017   54   204 - 212   2017年

Efficiency Bound of Local Z-Estimators on Discrete Sample Spaces 査読

Takafumi Kanamori

ENTROPY   18 ( 7 )   273 - 273   2016年7月

Robustification of Learning Algorithms using Hinge-loss (情報論的学習理論と機械学習 情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2015))

Kanamori Takafumi, Fujiwara Shuhei, Takeda Akiko

電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報   115 ( 323 )   139 - 146   2015年11月

Robust estimation under heavy contamination using unnormalized models 査読

Takafumi Kanamori, Hironori Fujisawa

BIOMETRIKA   102 ( 3 )   559 - 572   2015年9月

Empirical Localization of Homogeneous Divergences on Discrete Sample Spaces. 査読

Takashi Takenouchi, Takafumi Kanamori

Advances in Neural Information Processing Systems 28: Annual Conference on Neural Information Processing Systems 2015, December 7-12, 2015, Montreal, Quebec, Canada   820 - 828   2015年

Breakdown Point of Robust Support Vector Machine (情報論的学習理論と機械学習 情報論的学習理論ワークショップ)

Kanamori Takafumi, Fujiwara Shuhei, Takeda Akiko

電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報   114 ( 306 )   49 - 56   2014年11月

Extended Robust Support Vector Machine Based on Financial Risk Minimization 査読

Akiko Takeda, Shuhei Fujiwara, Takafumi Kanamori

NEURAL COMPUTATION   26 ( 11 )   2541 - 2569   2014年11月

Affine invariant divergences associated with proper composite scoring rules and their applications 査読

Takafumi Kanamori, Hironori Fujisawa

BERNOULLI   20 ( 4 )   2278 - 2304   2014年11月

Numerical study of learning algorithms on Stiefel manifold 査読

Takafumi Kanamori, Akiko Takeda

Computational Management Science   11 ( 4 )   319 - 340   2014年9月

アフィン不変ダイバージェンスとその応用 (統計多様体の幾何学の新展開)

金森 敬文, 藤澤 洋徳

数理解析研究所講究録   1916   213 - 224   2014年9月

Using financial risk measures for analyzing generalization performance of machine learning models. 査読

Takeda A, Kanamori T

Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society   57   29 - 38   2014年9月

Constrained Least-Squares Density-Difference Estimation 査読

Tuan Duong Nguyen, Marthinus Christoffel Du Plessis, Takafumi Kanamori, Masashi Sugiyama

IEICE TRANSACTIONS ON INFORMATION AND SYSTEMS   E97D ( 7 )   1822 - 1829   2014年7月

Scale-Invariant Divergences for Density Functions 査読

Takafumi Kanamori

ENTROPY   16 ( 5 )   2611 - 2628   2014年5月

Statistical Analysis of Distance Estimators with Density Differences and Density Ratios 査読

Takafumi Kanamori, Masashi Sugiyama

ENTROPY   16 ( 2 )   921 - 942   2014年2月

Parallel Distributed Block Coordinate Descent Methods based on Pairwise Comparison Oracle.

Kota Matsui, Wataru Kumagai, Takafumi Kanamori

CoRR   abs/1409.3912   2014年

Density-Difference Estimation 査読

Masashi Sugiyama, Takafumi Kanamori, Taiji Suzuki, Marthinus Christoffel du Plessis, Song Liu, Ichiro Takeuchi

NEURAL COMPUTATION   25 ( 10 )   2734 - 2775   2013年10月

Conjugate Relation between Loss Functions and Uncertainty Sets in Classification Problems 査読

Takafumi Kanamori, Akiko Takeda, Taiji Suzuki

JOURNAL OF MACHINE LEARNING RESEARCH   14 ( 1 )   1461 - 1504   2013年6月

Semi-supervised learning with density-ratio estimation 査読

Masanori Kawakita, Takafumi Kanamori

MACHINE LEARNING   91 ( 2 )   189 - 209   2013年5月

Statistical models and learning algorithms for ordinal regression problems 査読

Takafumi Kanamori

INFORMATION FUSION   14 ( 2 )   199 - 207   2013年4月

2-A-1 金融リスク指標に基づく外れ値に対して頑健なサポートベクターマシンの拡張(OR一般(2))

藤原 秀平, 武田 朗子, 金森 敬文

日本オペレーションズ・リサーチ学会春季研究発表会アブストラクト集   2013   122 - 123   2013年3月

A Unified Classification Model Based on Robust Optimization 査読

Akiko Takeda, Hiroyuki Mitsugi, Takafumi Kanamori

NEURAL COMPUTATION   25 ( 3 )   759 - 804   2013年3月

Computational complexity of kernel-based density-ratio estimation: a condition number analysis 査読

Takafumi Kanamori, Taiji Suzuki, Masashi Sugiyama

MACHINE LEARNING   90 ( 3 )   431 - 460   2013年3月

A Bregman Extension of quasi-Newton updates I: An Information Geometrical framework 査読

T. Kanamori, A. Ohara

Optimization Methods and Software   28 ( 1 )   96-123 - 123   2013年2月

Improving Logitboost with prior knowledge 査読

Takafumi Kanamori, Takashi Takenouchi

Information Fusion   14 ( 2 )   208 - 219   2013年

Relative Density-Ratio Estimation for Robust Distribution Comparison. 査読

Makoto Yamada, Taiji Suzuki, Takafumi Kanamori, Hirotaka Hachiya, Masashi Sugiyama

Neural Computation   25 ( 5 )   1324 - 1370   2013年

Direct divergence approximation between probability distributions and its applications in machine learning 査読

Masashi Sugiyama, Song Liu, Marthinus Christoffel du Plessis, Masao Yamanaka, Makoto Yamada, Taiji Suzuki, Takafumi Kanamori

Journal of Computing Science and Engineering   7 ( 2 )   99 - 111   2013年

A Bregman extension of quasi-Newton updates II: Analysis of robustness properties 査読

Takafumi Kanamori, Atsumi Ohara

Journal of Computational and Applied Mathematics   253   104 - 122   2013年

Density-ratio matching under the Bregman divergence: a unified framework of density-ratio estimation 査読

Masashi Sugiyama, Taiji Suzuki, Takafumi Kanamori

ANNALS OF THE INSTITUTE OF STATISTICAL MATHEMATICS   64 ( 5 )   1009 - 1044   2012年10月

A Unified Robust Classification Model 査読

Takeda, A, Mitsugi, H, Kanamori, T

29th International Conference on Machine Learning   abs/1206.4599   2012年6月

A Conjugate Property between Loss Functions and Uncertainty Sets in Classification Problems 査読

Kanamori, T, Takeda, A, Suzuki, T

25th International Conference on Learning Theory   abs/1204.6583   29.1-29.23 - 23   2012年6月

Pooling design and bias correction in DNA library screening 査読

Takafumi Kanamori, Hiroaki Uehara, Masakazu Jimbo

Journal of Statistical Theory and Practice   6 ( 1 )   220 - 238   2012年3月

Statistical analysis of kernel-based least-squares density-ratio estimation 査読

Takafumi Kanamori, Taiji Suzuki, Masashi Sugiyama

MACHINE LEARNING   86 ( 3 )   335 - 367   2012年3月

f-Divergence Estimation and Two-Sample Homogeneity Test Under Semiparametric Density-Ratio Models 査読

Takafumi Kanamori, Taiji Suzuki, Masashi Sugiyama

IEEE TRANSACTIONS ON INFORMATION THEORY   58 ( 2 )   708 - 720   2012年2月

Density ratio estimation in machine learning

Masashi Sugiyama, Taiji Suzuki, Takafumi Kanamori

Density Ratio Estimation in Machine Learning   9780521190176   1 - 329   2012年1月

Worst-Case Violation of Sampled Convex Programs for Optimization with Uncertainty 査読

Takafumi Kanamori, Akiko Takeda

JOURNAL OF OPTIMIZATION THEORY AND APPLICATIONS   152 ( 1 )   171 - 197   2012年1月

Density-Difference Estimation

Masashi Sugiyama, Takafumi Kanamori, Taiji Suzuki, Marthinus Christoffel du Plessis, Song Liu 0002, Ichiro Takeuchi

CoRR   abs/1207.0099   2012年

Density-difference estimation 査読

Masashi Sugiyama, Takafumi Kanamori, Taiji Suzuki, Marthinus Christoffel Du Plessis, Song Liu, Ichiro Takeuchi

Advances in Neural Information Processing Systems   1   683 - 691   2012年

Non-convex Optimization on Stiefel Manifold and Applications to Machine Learning 査読

Takafumi Kanamori, Akiko Takeda

NEURAL INFORMATION PROCESSING, ICONIP 2012, PT I   7663   109 - 116   2012年

Multiscale Bagging and Its Applications 査読

Hidetoshi Shimodaira, Takafumi Kanamori, Masayoshi Aoki, Kouta Mine

IEICE TRANSACTIONS ON INFORMATION AND SYSTEMS   E94D ( 10 )   1924 - 1932   2011年10月

Least-squares two-sample test 査読

Masashi Sugiyama, Taiji Suzuki, Yuta Itoh, Takafumi Kanamori, Manabu Kimura

NEURAL NETWORKS   24 ( 7 )   735 - 751   2011年9月

Direct density-ratio estimation with dimensionality reduction via least-squares hetero-distributional subspace search 査読

Masashi Sugiyama, Makoto Yamada, Paul von Buenau, Taiji Suzuki, Takafumi Kanamori, Motoaki Kawanabe

NEURAL NETWORKS   24 ( 2 )   183 - 198   2011年3月

Statistical outlier detection using direct density ratio estimation 査読

Shohei Hido, Yuta Tsuboi, Hisashi Kashima, Masashi Sugiyama, Takafumi Kanamori

KNOWLEDGE AND INFORMATION SYSTEMS   26 ( 2 )   309 - 336   2011年2月

Relative Density-Ratio Estimation for Robust Distribution Comparison.

Makoto Yamada, Taiji Suzuki, Takafumi Kanamori, Hirotaka Hachiya, Masashi Sugiyama

Advances in Neural Information Processing Systems 24: 25th Annual Conference on Neural Information Processing Systems 2011. Proceedings of a meeting held 12-14 December 2011(NIPS)   594 - 602   2011年

Deformation of log-likelihood loss function for multiclass boosting 査読

Takafumi Kanamori

NEURAL NETWORKS   23 ( 7 )   843 - 864   2010年9月

A Bregman extension of quasi-Newton updates

Kanamori T, Ohara Atsumi

Proceedings of the third conference on Information Geometry and its Applications   IGAIA2010   30   2010年8月

Density ratio estimation: a comprehensive review (Statistical experiment and its related topics--RIMS共同研究報告集)

杉山 将, 鈴木 大慈, 金森 敬文

数理解析研究所講究録   ( 1703 )   10 - 31   2010年8月

Theoretical Analysis of Density Ratio Estimation 査読

Takafumi Kanamori, Taiji Suzuki, Masashi Sugiyama

IEICE TRANSACTIONS ON FUNDAMENTALS OF ELECTRONICS COMMUNICATIONS AND COMPUTER SCIENCES   E93A ( 4 )   787 - 798   2010年4月

Least-Squares Conditional Density Estimation 査読

Masashi Sugiyama, Ichiro Takeuchi, Taiji Suzuki, Takafumi Kanamori, Hirotaka Hachiya, Daisuke Okanohara

IEICE TRANSACTIONS ON INFORMATION AND SYSTEMS   E93D ( 3 )   583 - 594   2010年3月

Direct density ratio estimation with dimensionality reduction 査読

Masashi Sugiyama, Satoshi Hara, Paul Von Bünau, Taiji Suzuki, Takafumi Kanamori, Motoaki Kawanabe

Proceedings of the 10th SIAM International Conference on Data Mining, SDM 2010   SIAM International Conference   595 - 606   2010年

Conditional density estimation via least-squares density ratio estimation 査読

Masashi Sugiyama, Ichiro Takeuchi, Taiji Suzuki, Takafumi Kanamori, Hirotaka Hachiya, Daisuke Okanohara

Journal of Machine Learning Research   9   781 - 788   2010年

A robust approach based on conditional value-at-risk measure to statistical learning problems 査読

Akiko Takeda, Takafumi Kanamori

EUROPEAN JOURNAL OF OPERATIONAL RESEARCH   198 ( 1 )   287 - 296   2009年10月

A Least-squares Approach to Direct Importance Estimation 査読

Takafumi Kanamori, Shohei Hido, Masashi Sugiyama

JOURNAL OF MACHINE LEARNING RESEARCH   10   1391 - 1445   2009年7月

Condition Number Analysis of Kernel-based Density Ratio Estimation 査読

T. Kanamori, T. Suzuki, M. Sugiyama

ICML workshop on Numerical Mathematics in Machine Learning   ICML workshop 2009   2009年6月

Nonparametric Conditional Density Estimation Using Piecewise-Linear Solution Path of Kernel Quantile Regression 査読

Ichiro Takeuchi, Kaname Nomura, Takafumi Kanamori

NEURAL COMPUTATION   21 ( 2 )   533 - 559   2009年2月

Mutual information estimation reveals global associations between stimuli and biological processes 査読

Taiji Suzuki, Masashi Sugiyama, Takafumi Kanamori, Jun Sese

BMC BIOINFORMATICS   10 ( 1 )   S52   2009年1月

A density-ratio framework for statistical data processing 査読

Masashi Sugiyama, Takafumi Kanamori, Taiji Suzuki, Shohei Hido, Jun Sese, Ichiro Takeuchi, Liwei Wang

IPSJ Transactions on Computer Vision and Applications   1   183 - 208   2009年

A Density-ratio Framework for Statistical Data Processing

Sugiyama Masashi, Kanamori Takafumi, Suzuki Taiji, Hido Shohei, Sese Jun, Takeuchi Ichiro, Wang Liwei

Information and Media Technologies   4 ( 4 )   962 - 987   2009年

Efficient direct density ratio estimation for non-stationarity adaptation and outlier detection 査読

Takafumi Kanamori, Shohei Hido, Masashi Sugiyama

Advances in Neural Information Processing Systems 21 - Proceedings of the 2008 Conference   NIPS2008   809 - 816   2009年

Robust boosting algorithm against mislabeling in multiclass problems 査読

Takashi Takenouchi, Shinto Eguchi, Noboru Murata, Takafumi Kanamori

NEURAL COMPUTATION   20 ( 6 )   1596 - 1630   2008年6月

Approximating mutual information by maximum likelihood density ratio estimation 査読

Suzuki Taiji, Sugiyama Masashi, Sese Jun, Kanamori Takafumi

New challenges for feature selection in data mining and knowledge discovery   5 - 20   2008年

Inlier-based Outlier Detection via Direct Density Ratio Estimation 査読

Shohei Hido, Yuta Tsuboi, Hisashi Kashima, Masashi Sugiyama, Takafumi Kanamori

ICDM 2008: EIGHTH IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON DATA MINING, PROCEEDINGS   ICDM2008   223 - 232   2008年

A least-squares approach to mutual information estimation with application in variable selection 査読

Taiji Suzuki, Masashi Sugiyama, Jun Sese, Takafumi Kanamori

Proceedings of Workshop on New Challenges for Feature Selection in Data Mining and Knowledge Discoverty   FSDM2008   362-367   2008年

Pool-based active learning with optimal sampling distribution and its information geometrical interpretation 査読

Takafumi Kanamori

NEUROCOMPUTING   71 ( 1-3 )   353 - 362   2007年12月

Multiclass boosting algorithms for shrinkage estimators of class probability 査読

Takafumi Kanamori

IEICE TRANSACTIONS ON INFORMATION AND SYSTEMS   E90D ( 12 )   2033 - 2042   2007年12月

Robust loss functions for boosting 査読

Takafumi Kanamori, Takashi Takenouchi, Shinto Eguchi, Noboru Murata

NEURAL COMPUTATION   19 ( 8 )   2183 - 2244   2007年8月

Multiclass boosting algorithms for shrinkage estimators of class probability 査読

Takafumi Kanamori

Algorithmic Learning Theory, Proceedings   4754   358 - 372   2007年

Tutorial series on brain-inspired computing Part 6: Geometrical structure of boosting algorithm 招待 査読

Takafumi Kanamori, Takashi Takenouchi, Noboru Murata

NEW GENERATION COMPUTING   25 ( 1 )   117 - 141   2007年

2-E-3 ロバスト最適化問題に対する確率的解法の精度評価(非線形最適化)

武田 朗子, 金森 敬文, 田口 俊介, 田中 努

日本オペレーションズ・リサーチ学会秋季研究発表会アブストラクト集   2006   254 - 255   2006年9月

Conditional mean estimation under asymmetric and heteroscedastic error by linear combination of quantile regressions 査読

T Kanamori, Takeuchi, I

COMPUTATIONAL STATISTICS & DATA ANALYSIS   50 ( 12 )   3605 - 3618   2006年8月

The entire solution path of kernel-based nonparametric conditional quantile estimator 査読

Ichiro Takeuchi, Kaname Nomura, Takafumi Kanamori

2006 IEEE INTERNATIONAL JOINT CONFERENCE ON NEURAL NETWORK PROCEEDINGS, VOLS 1-10   IJCNN2006   153 - +   2006年

Integrability of weak learner on boosting

T. Kanamori

Proceedings of the 2nd International Symposium on Information Geometry and its Applications   IGAIA 2005   2005年

ロバストなブースティングと損失関数

金森 敬文, 竹之内 高志, 江口 真透, 村田 昇

電子情報通信学会技術研究報告. NC, ニューロコンピューティング   104 ( 225 )   1 - 6   2004年7月

Information geometry of U-Boost and Bregman divergence 査読

N Murata, T Takenouchi, T Kanamori, S Eguchi

NEURAL COMPUTATION   16 ( 7 )   1437 - 1481   2004年7月

The most robust loss function for boosting 査読

T Kanamori, T Takenouchi, S Eguchi, N Murata

NEURAL INFORMATION PROCESSING   3316   496 - 501   2004年

ブースティングとそのロバスト化

金森 敬文, 村田 昇

電子情報通信学会誌   86 ( 10 )   769 - 772   2003年10月

Active learning algorithm using the maximum weighted log-likelihood estimator 査読

T Kanamori, H Shimodaira

JOURNAL OF STATISTICAL PLANNING AND INFERENCE   116 ( 1 )   149 - 162   2003年9月

Robust regression with asymmetric heavy-tail noise distributions 査読

Takeuchi, I, Y Bengio, T Kanamori

NEURAL COMPUTATION   14 ( 10 )   2469 - 2496   2002年10月

Statistical asymptotic theory of active learning 査読

T Kanamori

ANNALS OF THE INSTITUTE OF STATISTICAL MATHEMATICS   54 ( 3 )   459 - 475   2002年9月

A new sequential algorithm for regression problems by using mixture distribution 査読

T Kanamori

ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS - ICANN 2002   2415   535 - 540   2002年

An Active Learning Algorithm Using an Information Criterion for the Maximum Weighted Log-likelihood Estimator. 査読

T. Kanamori, H. Shimodaira

Proceedings of the Institute of Statistical Mathematics   48 ( 1 )   197-212   2000年

重み付き最尤推定量の情報量規準を用いた能動学習アルゴリズムの提案

金森 敬文, 下平 英寿

統計数理   48 ( 1 )   197 - 212   2000年

重み付き最尤推定量の情報量規準を用いた適応的な能動学習アルゴリズム

金森敬文, 下平英寿

電子情報通信学会技術研究報告   99 ( 131(NC99 11-28) )   1999年

Active Learning Algorithm using Maximum Weighted Likelihood Estimator. 査読

T. Kanamori

Bulletin of the Computational Statistics in Japan   11 ( 2 )   65-75   1998年

統計的学習理論

金森敬文（ 担当： 単著）

講談社  2015年4月 

モンテカルロ法ハンドブック

伏見正則（ 担当： 共著）

朝倉書店  2014年10月 

統計的学習の基礎 ―データマイニング・推論・予測―

Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman, 杉山 将, 井手 剛, 神嶌 敏弘, 栗田 多喜夫, 前田 英作, 井尻 善久, 岩田 具治, 金森 敬文, 兼村 厚範, 烏山 昌幸, 河原 吉伸, 木村 昭悟, 小西 嘉典, 酒井 智弥, 鈴木 大慈, 竹内 一郎, 玉木 徹, 出口 大輔, 冨岡 亮太, 波部 斉, 前田 新一, 持橋 大地, 山田 誠（ 担当： 共著）

共立出版  2014年6月 

応用数理ハンドブック

薩摩順吉, 大石進一, 杉原正顕（ 担当： 共著）

朝倉書店  2013年11月 

Density Ratio Estimation in Machine Learning

Masashi Sugiyama, Taiji Suzuki, Takafumi Kanamori（ 担当： 共著）

Cambridge University Press  2012年3月 

数理工学辞典

茨木俊秀, 片山徹, 藤重悟（ 担当： 共著）

朝倉出版  2011年11月 

パターン認識 (Rで学ぶデータサイエンス 5)

金森敬文, 竹之内高志, 村田昇（ 担当： 共著）

共立出版  2009年10月 

Geometry of Covariate Shift with Applications to Active Learning,

T. Kanamori, H. Shimodaira（ 担当： 共著）

MIT Press  2008年 

ブースティング --- 学習アルゴリズムの設計技法

金森 敬文, 畑埜 晃平, 渡辺 治（ 担当： 共著）

森北出版  2006年9月 

Integrability of weak learner on boosting

Takafumi Kanamori

The 2nd International Symposium on Information Geometry and its Applications  2005年12月 

A Unified Robust Classification Model

Takeda, A, Mitsugi, H, Kanamori, T

29th International Conference on Machine Learning  2012年6月 

A Conjugate Property between Loss Functions and Uncertainty Sets in Classification Problems

Kanamori, T, Takeda, A, Suzuki, T

25th International Conference on Learning Theory  2012年6月 

Condition Number Analysis of Kernel-based Density Ratio Estimation

T. Kanamori, T. Suzuki, M. Sugiyama

ICML workshop on Numerical Mathematics in Machine Learning  2009年6月 

Non-Convex Optimization on Stiefel Manifold and Applications to Machine Learning

Kanamori T, Takeda A

The 19th International Conference on Neural Information Processing  2012年11月 

２値判別における損失関数と不確実性集合の共役性 国際会議

金森敬文, 武田朗子, 鈴木大慈

統計関連学会連合大会  2012年9月 

Robust optimization-based classification method.

Takeda A, Kanamori T, Mitsugi H

The 21st International Symposium on Mathematical Programming  2012年8月 

f-divergence estimation and two-sample test under semi-parametric density ratio models.

Kanamori T, Suzuki, T, Sugiyama, M

The 2nd Institute of Mathematical Statistics, Asia Pacific Rim Meeting  2012年7月 

アファイン不変なダイバージェンスとそのロバスト統計への応用 国際会議

金森敬文

ミニワークショップ 統計多様体の幾何学とその周辺 (4)  2013年3月 

Affine Invariant Divergences for Robust Statistical Inference 国際会議

金森敬文, 藤澤洋徳

第35回情報理論とその応用シンポジウム  2012年12月 

Density-Difference Estimation.

Sugiyama M, Kanamori T, Suzuki T, Plessis M, Liu S, Takeuchi I

The Neural Information Processing Systems  2012年12月 

アファイン不変な統計的ダイバージェンスとその応用 国際会議

金森敬文

統計数理研究所 共同利用「確率測度の最適化と通信路容量」  2013年3月 

Random Fuzzy Multiobjective Linear Programming Through Probability Maximization

Hitoshi Yano, Kota Matsui

International MultiConference of Engineers and Computer Scientists 2013,  2013年3月 

アファイン不変なダイバージェンスとその応用 国際会議

金森敬文

情報幾何と関連分野 小研究集会  2013年3月 

Constrained Least-Squares Density-Difference Estimation

Nguyen Tuan Duong, Marthinus Christoffel du Plessis, Takafumi Kanamori, Masashi Sugiyama

情報論的学習理論と機械学習研究会  2013年3月 

Affine Invariant Divergences and their Applications

T. Kanamori, H. Fujisawa

The 3rd Institute of Mathematical Statistics, Asia Pacific Rim Meeting  2014年6月 

ヘルダー不等式とスケール不変ダイバージェンス 国際会議

金森敬文

京都大学数理解析研究所短期共同研究 統計多様体の幾何学の新展開  2014年2月 

アファイン不変な統計的ダイバージェンスとその応用 国際会議

金森敬文, 藤澤洋徳

統計関連学会連合大会  2013年9月 

Semi-Supervised learning with Density-Ratio Estimation 国際会議

金森敬文

シグマ統計コロキウム  2013年3月 

Empirical Localization of Homogeneous Divergences on Discrete Sample Spaces

Takashi Takenouchi, Takafumi Kanamori

The Neural Information Processing Systems  2015年12月