ランダム復号化に基づくオンライン構造予測を提案し時間に対して定数リグレットを達成した論文が、学習理論に関する国際会議 Annual Conference on Learning Theory (COLT) に採択されました：

Shinsaku Sakaue, Han Bao, Taira Tsuchiya, Taihei Oki. Online Structured Prediction with Fenchel–Young Losses and Improved Surrogate Regret for Online Multiclass Classification with Logistic Loss. In Proceedings of the 37th Annual Conference on Learning Theory (COLT), 2024.

Transformer の query-key パラメータ行列の固有値分布が集中すると注意機構の分布も集中することを示した論文が、学習理論に関する国際会議 International Conference on Machine Learning (ICML) に採択されました：

Han Bao, Ryuichiro Hataya, Ryo Karakida. Self-attention Networks Localize When QK-eigenspectrum Concentrates. In Proceedings of the 41st International Conference on Machine Learning (ICML), 2024.

新たな施設の開業が旅行需要をどのように変化させるか予測する論文が、Web関連技術に関する国際会議 The Web Conference (WWW) に採択されました：

Yohei Kodama, Yuki Akeyama, Yusuke Miyazaki, Koh Takeuchi.
Travel Demand Prediction with Application to Commuter Demand Estimation on Urban Railways.
In Proceedings of the 2024 ACM Web Conference), 2024.

自然言語処理タスクにおける説明手法の自動評価指標と人間の評価を比較した論文が、自然言語処理分野の国際会議 LREC-COLING 2024 に採択されました：

Xiaotian Lu, Jiyi Li, Zhen Wan, Xiaofeng Lin, Koh Takeuchi, Hisashi Kashima.
Evaluating Saliency Explanations in NLP by Crowdsourcing.
In Proceedings of the 2024 Joint International Conference on Computational Linguistics, Language Resources and Evaluation (LREC-COLING), 2024.

データマイニング分野の国際会議 PAKDD 2024（28th Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining） に2本の論文が採択されました

Yuki Wakai, Koh Takeuchi, Hisashi Kashima.
Recovering Population Dynamics from a Single Point Cloud Snapshot.
# 点群の一時点でのスナップショットのみから、その動きを推定する問題と解法を提案

Lin Xiaofeng, Hisashi Kashima.
Treatment Effect Estimation Under Unknown Interference.
# 対象の集団への介入がお互いに（未知の）干渉をする場合の介入効果推定法を提案

グループ特徴選択を伴う木構造ワッサースタイン距離を提案した論文が、自然言語処理分野の国際会議 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP) に採択されました：

Sho Otao, Makoto Yamada.
A linear time approximation of Wasserstein distance with word embedding selection.
In Proceedings of the Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP), 2023.

機械学習分野の国際会議 NeurIPS 2023 に、以下の2本の論文が採択されました：

Yuki Takezawa, Ryoma Sato, Han Bao, Kenta Niwa, Makoto Yamada
Beyond Exponential Graph: Communication-Efficient Topologies for Decentralized Learning via Finite-time Convergence.
In Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 2023.

Shin'ya Yamaguchi, Daiki Chijiwa, Sekitoshi Kanai, Atsutoshi Kumagai, Hisashi Kashima.
Regularizing Neural Networks with Meta-Learning Generative Models.
In Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 2023.

機械学習分野の論文誌に以下の論文が採択されました：

Yuki Takezawa, Han Bao, Kenta Niwa, Ryoma Sato, Makoto Yamada.
Momentum Tracking: Momentum Acceleration for Decentralized Deep Learning on Heterogeneous Data.
Transactions on Machine Learning Research, 2023.

生成モデルをメタ最適化することで合成サンプルを分類器の学習の状況に応じて生成し特徴抽出器の学習に用いるニューラルネットワークの正則化手法を提案した論文が機械学習分野の国際会議Asian Conference on Machine Learning に採択されました：

Shin'ya Yamaguchi.
Generative Semi-supervised Learning with Meta-Optimized Synthetic Samples.
In Proceedings of the 15th Asian Conference on Machine Learning (ACML), 2023.

複数の種類の関係を表現したグラフ上での介入効果推定の方法を提案した論文が機械学習・データマイニング分野の国際会議 ECML PKDD 2023 に採択されました：

Xiaofeng Lin, Guoxi Zhang, Xiaotian Lu, Han Bao, Koh Takeuchi, Hisashi Kashima.
Estimating Treatment Effects Under Heterogeneous Interference.
In Proceedings of the European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases (ECML PKDD), 2023.

博士課程学生の山口真弥さんが2022年度PRMU研究奨励賞を受賞しました：

生成モデルのメタ学習によるニューラルネットワークの正則化
山口真弥・千々和大輝・金井関利・熊谷充敏・鹿島久嗣
信学技報, vol. 122, no. 404, PRMU2022-58, pp. 1-6, 2023年3月.

データマイニング分野の国際会議The 29th SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD)に研究室から2本の論文が採択されました。

Koh Takeuchi, Ryo Nishida, Hisashi Kashima, Masaki Onishi.
Causal Effect Estimation on Hierarchical Spatial Graph Data.
In Proceedings of the 29th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD), 2023.
# 階層的な空間グラフデータから因果効果を推定するSpatial Intervention Neural Network (SINet) を提案した。

Ryu Shirakami, Toshiya Kitahara, Koh Takeuchi, Hisashi Kashima.
QTNet: Theory-based Queue Length Prediction for Urban Traffic. 
In Proceedings of the 29th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD), 2023.
# 交通工学理論に基づくQueueing-theory-based Neural Network (QT-Net)を提案し、東京都交通網における渋滞長予測を高精度化した。

分類等で一般的に用いられる proper loss の収束率が一般化エントロピー関数の凸度（modulus of convexity）で支配されることを示した論文が、Conference on Learning Theory (COLT)に採択されました。

Han Bao.
Proper Losses, Moduli of Convexity, and Surrogate Regret Bounds.
In Proceedings of the 36th Conference on Learning Theory (COLT), 2023.

対応なし単語組が多発する単一言語内フレーズアライメントにおいて不均衡最適輸送の振る舞いを評価した論文が、Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL)に採択されました。

Yuki Arase, Han Bao, Sho Yokoi.
Unbalanced Optimal Transport for Unbalanced Word Alignment.
In Proceedings of the 61st Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL), 2023.

属性の偏った集団において、公平な意見統合を行う手法を提案した論文が、AIの倫理や社会的影響についての国際会議 AAAI/ACM Conference on AI, Ethics, and Society (AIES 2023) に採択されました：

Ryosuke Ueda, Koh Takeuchi, Hisashi Kashima.
Fair Opinion Aggregation for Voter Attribute Bias.
In Proceedings of 6th AAAI/ACM Conference on AI, Ethics, and Society (AIES), 2023.

Ryoma Sato. Graph Neural Networks can Recover the Hidden Features Solely from the Graph Structure. In Proceedings of the 40th International Conference on Machine Learning (ICML), 2023.

Web関連技術に関する国際会議 The Web Conference (WWW) に、研究室から2本の論文が採択されました。

Xiaotian Lu, Jiyi Li, Koh Takeuchi, Hisashi Kashima.
Multiview Representation Learning from Crowdsourced Triplet Comparisons.
In Proceedings of the Web Conference (WWW), 2023.
# クラウドソーシングで収集した類似度比較データから様々な視点での表現を獲得する手法を提案

Ryoma Sato.
Active Learning from the Web.
In Proceedings of the Web Conference (WWW), 2023.
# ウェブ上のデータを能動学習の巨大なプールとみなしてモデル訓練に有益なデータを取得する手法を提案

複数の異なるポリシーから得られた混合振舞いエピソードデータから、オフライン深層強化学習手法を行う手法を提案した論文が、AI分野のトップカンファレンスAAAI2023に採択されました。

Guoxi Zhang, Hisashi Kashima.
Behavior Estimation from Multi-Source Data for Offline Reinforcement Learning.
In Proceedings of the 37th AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI), 2022.

因子分解マシンの変分推論手法の提案と、その推薦システムへの応用についての論文がIEEE BigData 2022に採択されました。

Jill-Jênn Vie, Tomas Rigaux, Hisashi Kashima.
Variational Factorization Machines for Preference Elicitation in Large-Scale Recommender Systems.
In Proceedings of the 2022 IEEE International Conference on Big Data (BigData), 2022.

30th ACM SIGSPATIAL International Conference on Advances in Geographic Information Systems (ACM SIGSPATIAL 2022) で発表された、「Estimating counterfactual treatment outcomes over time in multi-vehicle simulation」の論文が、Best Poster Awardを受賞しました。

Keisuke Fujii (Nagoya University), Koh Takeuchi (Kyoto University), Atsushi Kuribayashi (Nagoya University), Naoya Takeishi (HES-SO), Yoshinobu Kawahara (Kyushu University), Kazuya Takeda (Nagoya University)
「Estimating counterfactual treatment outcomes over time in multi-vehicle simulation」
(Paper, Video)

30th ACM SIGSPATIAL International Conference on Advances in Geographic Information Systems (ACM SIGSPATIAL 2022)
Tuesday November 1 – Friday November 4, 2022 Seattle, Washington, USA.