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業績

  1. 業績

Published literature

発表文献(論文誌)

Masahro Suzuki, Yutaka Matsuo: A survey of multimodal deep generative models, Advanced Robotics, 2022

山本裕樹, 落合桂一, 鈴木雅大, 松尾豊: LSTMモデルによる金融経済レポートの指数化, 情報処理学会論文誌トランザクションデジタルプラクティス, 2022

松尾 豊:知能の2階建てアーキテクチャ, 認知科学, Vol.29, No.1, 2022

Kei Akuzawa, Yusuke Iwasawa, Yutaka Matsuo. “Information-theoretic regularization for learning global features by sequential VAE”, Machine Learning, Vol 110, No.8 (2021).

保住 純,岩澤 有祐,松尾 豊:行動時刻を考慮した条件付き変分オートエンコーダによる推薦システム,人工知能学会論文誌,Vol. 36,No. 3 (2021)

岡本 弘野, 鈴木 雅大, 松尾 豊: 深層ニューラルネットワークによるクラスと幾何変換の同時分類確率を利用した分布外検知, 情報処理学会論文誌, Vol.62, No.7, (2021)

岡本 弘野, 鈴木 雅大, 松尾 豊: 深層ニューラルネットワークの中間層出力を利用した半教師あり分布外検知, 情報処理学会論文誌, Vol.62, No.4, (2021)

Tatsuya Matsushima, Naruya Kondo, Yusuke Iwasawa, Kaoru Nasuno, Yutaka Matsuo: Modeling Task Uncertainty for Safe Meta-imitation Learning, Frontiers in Robotics and AI, Vol. 7, pp.189, https://www.frontiersin.org/article/10.3389/frobt.2020.606361, 2020

Ikuko Eguchi Yairi, Hiroki Takahashi, Takumi Watanabe, Kouya Nagamine, Yusuke Fukushima, Yutaka Matsuo, Yusuke Iwasawa: Estimating Spatiotemporal Information from Behavioral Sensing Data of Wheelchair Users by Machine Learning Technologies. Information, Vol.10, No.3, 2019

久保静 真, 岩澤 有祐, 鈴木 雅大, 松尾 豊: 服の領域を考慮した写真上の人物の自動着せ替えに関する研究, 情報処理学会論文誌, 2019

落合 桂一, 鳥居 大祐, 深澤 佑介, 松尾 豊: 事前検索を用いた多様性を考慮した高速なTwitter時空間検索, 情報処理学会論文誌, Vol.60, No.2, 2019

鈴木 雅大, 松尾 豊: 深層生成モデルを用いた半教師ありマルチモーダル学習, 情報処理学会論文誌, Vol. 59, No. 12, 2018

中川 大海,那須野 薫,岩澤 有祐,上野山 勝也,松尾 豊:Deep Knowledge Tracingの拡張による擬似知識タグの生成, 人工知能学会論文誌, Vol.33, No.3, pp.1-11, 2018

高橋 宏紀, 長峯 洸弥, 岩澤 有祐, 松尾 豊, 矢入郁子:深層畳み込みニューラルネットを利用した車いすセンシングデータからの路面状態の定量化, 電子情報通信学会論文誌, Vol.J101-D, No.6, pp.1009-1021, 2018

野中 尚輝, 中山 浩太郎, 松尾 豊:Wikipediaの編集履歴から学習したベクトル表現によるコンテンツの人気予測, 電子情報通信学会論文誌, Vol. J101-D, No.4, pp.657-668, 2018

鈴木 雅大, 松尾 豊:異なるモダリティ間の双方向生成のための深層生成モデル, 情報処理学会論文誌, Vol.59, No.3, pp.859-873, 2018

田村 浩一郎,上野山 勝也,飯塚 修平,松尾 豊:深層学習を用いたアンサンブルモデルによる株主価値推定モデルの提案,人工知能学会論文誌,Vol. 33,No. 1, pp.1-11, 2017

野中 尚輝,中山 浩太郎,松尾 豊:オンラインレビューから抽出した消費者の感情に寄与する素性を用いた自動車販売予測, 情報処理学会論文誌データベース(TOD),Vol.10, No.3, pp.16-25, 2017

Naoko Matsuda, Yutaka Matsuo: Impact of MBA on Entrepreneurial Success: Do Entrepreneurs Acquire Capacity through the Program or Does MBA Only Signal Gifted Talent and Experience?, Journal of Entrepreneurship & Organization Management, Vol. 6, No. 1, pp.1-7, 2017

大澤 昇平, 松尾 豊:ソーシャルメディア分析のための検索APIとWikipediaを利用したサンプリング手法, 電子情報通信学会論文誌, Vol.J100-D, No.10, pp.870-881, 2017

長峯 洸弥,岩澤 有祐,松尾 豊,矢入郁子:加速度センサを用いた手動車いす走行時の身体的負担評価手法の提案, 電子情報通信学会論文誌,Vol.J100-D,No.8, pp.773-782, 2017

岩澤 有祐,矢入 郁子,松尾 豊:ユーザ敵対的ニューラルネットワーク,人工知能学会論文誌,Vol. 32,No. 4,pp.1-12, 2017

岩澤 有祐,矢入 郁子,松尾 豊:半教師あり蒸留による深層学習に基づく行動認識モデルのユーザ適応,人工知能学会論文誌, Vol. 32, No. 3, pp.1-11, 2017

関 喜史, 福島 良典, 吉田 宏司, 松尾 豊:多様性の導入による推薦システムにおけるユーザ体験向上の試み, 自然言語処理, Vol.24, No.1, pp.95-115, 2017

Naoko Matsuda, Yutaka Matsuo: Governing Board Interlocks as an Indicator of IPO, Corporate Board: Role, Duties and Composition, Vol.12, Issue 3, pp.14-24, 2016

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.1499-1513, 2016

Yusuke Iwasawa, Ikuko Yairi, Yutaka Matsuo: Combining Human Action Sensing of Wheelchair Users and Machine Learning for Autonomous Accessibility Data Collection, IEICE Transactions, Vol.99-D, No.4, pp.1153-1161, 2016

中山 浩太郎, 松尾 豊: GeSdA - GPU上でのAutoencoder処理並列化による高速Deep Learningの実装, 情報処理学会論文誌データベース(TOD), Vol.9, No.2, pp.46-54, 2016

落合 桂一, 山田 渉, 深澤 佑介, 菊地 悠, 松尾 豊: Twitter投稿文章とプロフィール情報を用いたPOI公式アカウント分類手法, 情報処理学会論文誌データベース(TOD), Vol.9, No.2, pp.11-22, 2016

大澤 昇平, 松尾 豊:OSSコミュニティおよびクラウドソーシングの統合によるソフトウェア開発者の評価値予測, 人工知能学会論文誌, Vol.31, No.2, pp.1-10, 2016

Commentary

総説・解説

松尾 豊:深層学習と人工知能, 認知科学, Vol.28, No.2, 2021

松尾 豊:人工知能関連技術の歴史と技術動向, 電子情報通信学会誌, Vol.103, No.5, 2020

松尾 豊:人工知能の現状・今後とハードウェアへの期待,応用物理(応用物理学会誌),2019

岩澤 有祐,矢入 郁子,松尾 豊:深層学習の進歩とインタフェース,ヒューマンインタフェース学会論文誌,2017

松尾 豊:サービスに対するディープラーニングの可能性,サービソロジー,Vol.4, No.1, pp.10-15, 2017

松尾 豊:人工知能から見たロボット界への期待, 日本ロボット学会誌, Vol.35, No.3, pp.174-179, 2017

松尾 豊:人工知能と倫理, 情報処理学会誌, Vol.57, No.10, pp.985-987, 2016

松尾 豊, 西田 豊明, 堀 浩一, 武田英明, 長谷敏司, 塩野 誠, 服部 宏充, 江間 有沙, 長倉 克枝:人工知能と倫理, 人工知能学会誌, Vol.31, No.5, pp.635-641, 2016

松尾 豊:ディープラーニング活用の可能性, 建築雑誌(日本建築学会誌), Vol.131, No.1685, pp.20-21, 2016

松尾 豊:ディープラーニングと人工知能の難問, システム制御情報学会誌, Vol.60, No.3, pp.92-98, 2016

International conference

国際会議

Hiroki Furuta, Yutaka Matsuo, and Shixiang Shane Gu. “Generalized Decision Transformer for Offline Hindsight Infomation Matching”, International Conference on Learning Representations 2022 (ICLR2022, Spotlight). April 2022.

Shizuma Kazutoshi Shinoda, Yuki Takezawa, Masahiro Suzuki, Yusuke Iwasawa, Yutaka Matsuo, Improving the Robustness to Variations of Objects and Instructions with a Neuro-Symbolic Approach for Interactive Instruction Following , Workshop on Novel Ideas in Learning-to-Learn through Interaction, EMNLP 2021, 2021.

Hiroki Furuta, Yutaka Matsuo, and Shixiang Shane Gu. “Generalized Decision Transformer for Offline Hindsight Infomation Matching”, Deep Reinforcement Learning Workshop in Neural Information Processing Systems 2021 (NeurIPS2021). December 2021.

Yusuke Iwasawa, and Yutaka Matsuo. “Test-Time Classifier Adjustment Module for Model-Agnostic Domain Generalization”, Advances in Neural Information Processing Systems 2021 (NeurIPS2021, Spotlight). December 2021.

Hiroki Furuta, Tadashi Kozuno, Tatsuya Matsushima, Yutaka Matsuo, and Shixiang Shane Gu. “Co-Adaptation of Algorithmic and Implementational Innovations in Inference-based Deep Reinforcement Learning”, Advances in Neural Information Processing Systems 2021 (NeurIPS2021). December 2021.

Machel Reid, Junjie Hu, Graham Neubig and Yutaka Matsuo. “AfroMT: Pretraining Strategies and Reproducible Benchmarks for Translation of 8 African Languages”, The 2021 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP 2021). November 2021. Association for Computational Linguistics.

Machel Reid, Edison Marrese-Taylor and Yutaka Matsuo. “Subformer: Exploring Weight Sharing for Parameter Efficiency in Generative Transformers”, Findings of The 2021 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (Findings of EMNLP 2021). November 2021. Association for Computational Linguistics.

Hiroki Furuta, Tatsuya Matsushima, Tadashi Kozuno, Yutaka Matsuo, Sergey Levine, Ofir Nachum, and Shixiang Shane Gu. “Policy Information Capacity: Information-Theoretic Measure for Task Complexity in Deep Reinforcement Learning”, International Conference on Machine Learning 2021 (ICML2021). July 2021.

Machel Reid and Victor Zhong. “LEWIS: Levenshtein Editing for Unsupervised Text Style Transfer”, Findings of the Association for Computational Linguistics: The Joint Conference of the 59th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics and the 11th International Joint Conference on Natural Language Processing (ACL-IJCNLP 2021). August 2021.

Hiroki Furuta, Tatsuya Matsushima, Tadashi Kozuno, Yutaka Matsuo, Sergey Levine, Ofir Nachum, and Shixiang Shane Gu. “Policy Information Capacity: Information-Theoretic Measure for Task Complexity in Deep Reinforcement Learning”, NERL 2021 Workshop on A Roadmap to Never-Ending Reinforcement Learning at International Conference on Learning Representations 2021 (ICLR2021) (Contributed Talk). May 2021.

literary work

著書

ヤン・ルカン (著), 小川浩一 (翻訳), 松尾豊(監訳), 「ディープラーニング 学習する機械 ヤン・ルカン、人工知能を語る」, 講談社, 2021

Martin Ford (著), 松尾 豊 (監修), 水原 文 (翻訳), 「人工知能のアーキテクトたち ―AIを築き上げた人々が語るその真実」, オライリー・ジャパン, 2020

浅川 伸一, 江間 有沙, 工藤 郁子, 巣籠 悠輔, 瀬谷 啓介, 松井 孝之, 松尾 豊, 一般社団法人日本ディープラーニング協会 (監修),「深層学習教科書 ディープラーニング G検定(ジェネラリスト) 公式テキスト」,翔泳社,2018

岩澤 有祐, 鈴木 雅大, 中山 浩太郎, 松尾 豊 (監訳)、(Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville(著))、「深層学習」、角川、2018

「ディープラーニングと人間拡張」,松尾 豊(分担執筆),オーグメンテッド・ヒューマン Augmented Human―AIと人体科学の融合による人機一体,究極のIFが創る未来,暦本 純一 他著,エヌ・ティー・エス,2018

松尾 豊, 中島 秀之, 西田 豊明, 溝口 理一郎, 長尾 真, 堀 浩一, 浅田 稔, 松原 仁, 武田 英明, 池上 高志, 山口 高平, 山川 宏, 栗原 聡, 「人工知能とは」, 松尾 豊 編, 近代科学社, 2016

「研究という営みを自省する」,松尾 豊(分担執筆),一人称研究のすすめ,諏訪 正樹・堀 浩一 編,3章,近代科学社,2015

「人工知能は人間を超えるか – ディープラーニングの先にあるもの」, 松尾 豊, 角川, 2015

“Ranking Learning Entities on the Web by Integrating Network-Based Features”, Yingzi Jin, Yutaka Matsuo, Mitsuru Ishizuka, Mining and Analyzing Social Networks, Studies in Computational Intelligence, I-Hsien Ting, Hui-Ju Wu, Tien-Hwa Ho (Eds.), pp 107-123, 2010

Yutaka Matsuo, Junichiro Mori, Mitsuru Ishizuka: “Social Network Mining from the Web”, Data Mining Patterns: New Methods and Applications, Florent Masseglia ed., Idea Group Inc., 2007

"Word Weighting based on User's Browsing History",Yutaka Matsuo, Adaptable And Adaptive Hypermedia Systems, Sherry Chen and George D. Magoulas (Ed.), chap. 10, Idea Group Publishing, 2005

"Prediction, Forecasting, and Chance Discovery", Yutaka Matsuo, Chance Discovery, Peter McBurney and Yukio Ohsawa (Ed.), chap. 3, Springer, 2003

「Small World:予兆発見を支援するネットワーク構造」,松尾 豊(分担執筆),チャンス発見の情報技術,大澤 幸生編,10章,東京電機出版,2003

「予測,予兆発見,そしてチャンス発見」,松尾 豊(分担執筆),チャンス発見の情報技術,大澤 幸生編,2章,東京電機出版,2003

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