稲津 佑 (イナツ ユウ)

INATSU Yu

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所属学科・専攻等

情報工学教育類 / 知能情報分野
情報工学専攻 / 知能情報分野
若手研究イノベータ養成センター

職名

助教

 

論文

  • Mean-Variance Analysis in Bayesian Optimization under Uncertainty.

    Shogo Iwazaki, Yu Inatsu, Ichiro Takeuchi

    The 24th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics.     2021年04月  [査読有り]

    研究論文(国際会議プロシーディングス)   共著

  • Active learning for level set estimation under input uncertainty and its extensions

    Yu Inatsu, Masayuki Karasuyama, Keiichi Inoue, Ichiro Takeuchi

    Neural Computation   32 ( 12 )   2020年12月  [査読有り]

    研究論文(学術雑誌)   共著

  • Bayesian Experimental Design for Finding Reliable Level Set under Input Uncertainty

    Shogo Iwazaki, Yu Inatsu, Ichiro Takeuchi

    IEEE Access   8   203982 - 203993   2020年11月  [査読有り]

    研究論文(学術雑誌)   共著

  • Post-selection Inference for Spatio-temporal Trajectory Segmentation

    Hiroki Toda, Yu Inatsu, Ichiro Takeuchi

    研究集会「Recent Progress in Spatial and/or Spatio-temporal Data Analysis」予稿集     2020年10月

    研究論文(研究会,シンポジウム資料等)   共著

  • Active Learning of Bayesian Linear Models with High-Dimensional Binary Features by Parameter Confidence-Region Estimation

    Yu Inatsu, Masayuki Karasuyama, Keiichi Inoue, Hideki Kandori, Ichiro Takeuchi

    Neural Computation   32 ( 10 ) 1998 - 2031   2020年10月  [査読有り]

    研究論文(学術雑誌)   共著

  • Active learning for enumerating local minima based on Gaussian process derivatives

    Yu Inatsu, Daisuke Sugita, Kazuaki Toyoura, Ichiro Takeuchi

    Neural Computation   32 ( 10 ) 2032 - 2068   2020年10月  [査読有り]

    研究論文(学術雑誌)   共著

  • Computing Valid P-Values for Image Segmentation by Selective Inference

    Kosuke Tanizaki, Noriaki Hashimoto, Yu Inatsu, Hidekata Hontani, Ichiro Takeuchi

    IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)     2020年06月  [査読有り]

    研究論文(国際会議プロシーディングス)   共著

  • A Cp type criterion for model selection in the GEE method when both scale and correlation parameters are unknown

    Tomoharu Sato, Yu Inatsu

    Hiroshima Mathematical Journal   50 ( 1 ) 85 - 115   2020年03月  [査読有り]

    研究論文(学術雑誌)   共著

  • コストに基づく入力不確実性がある下でのレベルセット推定のための能動学習

    稲津 佑, 竹内 一郎

    2019年度統計関連学会連合大会     2019年09月

    研究論文(研究会,シンポジウム資料等)   共著

  • 入力がコストに応じたランダム性を持つ場合のレベルセット推定のための能動学習

    稲津 佑, 竹内 一郎

    研究集会「統計学と機械学習の数理と展開」予稿集     2019年

    研究論文(研究会,シンポジウム資料等)   共著

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研究発表

  • Active learning for distributionally robust level set estimation

    稲津佑, 岩崎省吾, 竹内一郎

    研究集会「機械学習・統計学・最適化の数理とAI技術への展開」  2020年12月  -  2020年12月 

  • Bayesian experimental design for optimizing black-box functions under uncertainty

    Yu Inatsu

    5th AIP Open Seminar  2020年12月  -  2020年12月 

  • Post-selection Inference for Spatio-temporal Trajectory Segmentation

    Hiroki Toda, Yu Inatsu, Ichiro Takeuchi

    研究集会「Recent Progress in Spatial and/or Spatio-temporal Data Analysis」  (オンライン開催)  2020年10月  -  2020年10月  松田 安昌

  • 入力がコストに依存した不確実性を持つ場合のレベルセット推定のための能動学習

    稲津 佑, 烏山 昌幸, 井上 圭一, 竹内 一郎

    第22回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2019)  2019年11月  -  2019年11月 

  • 高次元ベイズ最適化のためのBlock coordinate descent

    椙田 大輔, 佐藤 嵩晟, 渥美 太瑠斗, 稲津 佑, 松井 孝太, 中山 将伸, 竹内 一郎

    第22回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2019)  2019年11月  -  2019年11月 

  • 入力が不確実な状況下でのReliable Level Setの同定

    岩崎 省吾,稲津 佑, 竹内 一郎

    第22回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2019)  2019年11月  -  2019年11月 

  • Active learning for level set estimation under input uncertainty

    Yu Inatsu,Shogo Iwazaki, Ichiro Takeuchi

    NIMS WEEK 2019  2019年10月  -  2019年10月 

  • Black-box 関数に対するガウス過程を用いたレベルセット推定のための能動学習について

    稲津 佑

    広島統計グループ金曜セミナー  2019年10月  -  2019年10月 

  • 入力がコストに応じたランダム性を持つ場合のレベルセット推定のための能動学習

    稲津 佑, 竹内 一郎

    研究集会「統計学と機械学習の数理と展開」  2019年09月  -  2019年09月 

  • コストに基づく入力不確実性がある下でのレベルセット推定のための能動学習

    稲津 佑, 竹内 一郎

    2019年度統計関連学会連合大会  2019年09月  -  2019年09月 

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