Machine Learning / Deep Learning
Understand patterns from large-scale data.
機械学習・深層学習分野では、近年の計算機技術・通信技術の発達によって、実用に資する技術が生まれてきています。今、機械学習技術によって、現実世界における数多くの重要な課題を解決することが期待されています。PFNが解くべき課題は、異常検知、自動運転、プラントやロボットの制御、創薬など、非常に複雑かつ多岐にわたります。それら課題の解決に向けて、PFNでは、基礎理論から実応用まで機械学習周辺分野における幅広い分野の専門家が集結し、協調して研究に取り組んでいます。そこで得られた成果は、論文発表、オープンソースライブラリの公開、実システムへの適用という形で還元し、広く社会の要請に応えていきます。
Publications
Controlling Posterior Collapse by an Inverse Lipschitz Constraint on the Decoder Network
ICML 2023
By : Yuri Kinoshita, Kenta Oono, Kenji Fukumizu, Yuichi Yoshida, Shin-ichi Maeda
Advanced Robotics 2023
By : Tomoki Ando, Hiroto Iino, Hiroki Mori, Ryota Torishima, Kuniyuki Takahashi, Shoichiro Yamaguchi, Daisuke Okanohara, Tetsuya Ogata
Unsupervised Learning of Equivariant Structure from Sequence
NeurIPS 2022
By : Takeru Miyato, Masanori Koyama, Kenji Fukumizu