Qibin Zhao 研究室
主宰者:Qibin Zhao
理化学研究所・RIKEN Center for Advanced Intelligence Project
AI 要約(直近 5 年の研究成果)
Qibin Zhao研究室は、**多次元データの効率的な処理と表現学習**を中心に研究を展開しています。特にテンソル(3次元以上の多次元配列)の分解・補完技術に注力し、画像・動画・脳信号など様々なデータから低次元構造を抽出する手法を開発しています。テンソル分解は従来の行列分解よりも多くの相互関係を保持できるため、実際のデータが持つ複雑な構造をより忠実に捉えられることが特徴です。
同時に、機械学習モデルの**堅牢性と安全性の向上**にも取り組んでいます。非負値行列因数分解や生成モデル、グラフニューラルネットワークに対する攻撃手法の分析と防御方法の研究を行い、敵対的な摂動に強い学習システムの構築を目指しています。また、拡散モデルなどの生成モデルをMRI画像処理やテキスト・画像の多モーダル解析に活用する研究も進めています。
さらに、**フェデレーション学習による分散学習**や、脳信号と視覚情報の統合処理、多属性データの教師なし学習など、現実的な応用を想定した課題に取り組んでいます。これらの研究は、IoT・6G環境でのプライバシー保護、医療診断支援、感情認識といった社会的に重要な問題の解決に貢献することを目指しています。
※ AI(Claude)が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。
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研究成果(101 件)
- DOI: https://doi.org/10.1109/tsmc.2026.3695898
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.inffus.2025.103790
- DOI: https://doi.org/10.1109/taffc.2025.3607025
- DOI: https://doi.org/10.1109/tetci.2025.3634722
- [2025] EpilepsyLLM: Fine-tuning large language models for Japanese epilepsy knowledge representationDOI: https://doi.org/10.36922/aih025180042
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2025.112377
- DOI: https://doi.org/10.1109/jiot.2025.3589607
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.neunet.2025.107705
- DOI: https://doi.org/10.1109/tcss.2025.3575623
- DOI: https://doi.org/10.1109/cvpr52734.2025.01182
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.knosys.2025.113801
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41524-025-01652-z
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.neunet.2025.107500
- DOI: https://doi.org/10.1162/neco_a_01756
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.neunet.2025.107417
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.neunet.2025.108423
- DOI: https://doi.org/10.1109/cvpr52734.2025.02667
- DOI: https://doi.org/10.1145/3722558
- DOI: https://doi.org/10.2523/iptc-24776-ms
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.neunet.2025.108344
- DOI: https://doi.org/10.1103/physreva.111.022603
- DOI: https://doi.org/10.2463/mrms.mp.2024-0206
- DOI: https://doi.org/10.1109/jiot.2025.3596082
- DOI: https://doi.org/10.2139/ssrn.5452074
- DOI: https://doi.org/10.1631/fitee.2300392
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ecoenv.2024.117607
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.neunet.2024.106901
- DOI: https://doi.org/10.2118/223028-ms
- DOI: https://doi.org/10.1109/peeec63877.2024.00068
- DOI: https://doi.org/10.1109/tetci.2024.3412999
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ymssp.2024.111628
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11760-024-03315-w
- DOI: https://doi.org/10.1088/1741-2552/ad5761
- DOI: https://doi.org/10.1109/tnnls.2024.3373384
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.neunet.2024.106290
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.neunet.2024.106282
- DOI: https://doi.org/10.1609/aaai.v38i13.29389
- DOI: https://doi.org/10.1609/aaai.v38i14.29456
- DOI: https://doi.org/10.1109/icassp48485.2024.10448076
- DOI: https://doi.org/10.52202/079017-1508
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijfatigue.2024.108265
- DOI: https://doi.org/10.3390/en17050995
- DOI: https://doi.org/10.1109/tnnls.2024.3356228
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2024.e25142
- DOI: https://doi.org/10.3390/e26020105
- DOI: https://doi.org/10.1109/tim.2024.3480232
- DOI: https://doi.org/10.1109/jstars.2023.3281808
- [2023] Temperature Field Study of Offshore Heavy Oil Wellbore with Coiled Tubing Gas Lift-Assisted LiftingDOI: https://doi.org/10.1155/2023/8936092
- DOI: https://doi.org/10.1109/lgrs.2023.3343366
- DOI: https://doi.org/10.1109/tcds.2023.3343469
- DOI: https://doi.org/10.1109/tnnls.2023.3338696
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2023.122572
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-023-46443-y
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.neunet.2023.10.031
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.knosys.2023.111020
- [2023] Effect of microstructural characteristics on the impact fracture behavior of cryogenic 9Ni steelDOI: https://doi.org/10.1088/2053-1591/acffa9
- DOI: https://doi.org/10.1109/tnnls.2023.3304626
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.istruc.2023.105146
- DOI: https://doi.org/10.23919/ccc58697.2023.10240883
- [2023] CO2 Injection for Enhanced Gas Recovery and Geo-Storage in Complex Tight Sandstone Gas ReservoirsDOI: https://doi.org/10.3390/pr11072059
- DOI: https://doi.org/10.1609/aaai.v37i9.26329
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.compmedimag.2023.102234
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.enconman.2023.116970
- DOI: https://doi.org/10.3390/systems11010044
- DOI: https://doi.org/10.1109/tcsvt.2022.3218018
- [2022] Diverse Deep Matrix Factorization with Hypergraph Regularization for Multi-View Data RepresentationDOI: https://doi.org/10.1109/jas.2022.105980
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.neunet.2022.08.023
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.knosys.2022.109694
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11571-022-09857-4
- DOI: https://doi.org/10.1109/ijcnn55064.2022.9892933
- DOI: https://doi.org/10.3389/fphy.2022.885402
- DOI: https://doi.org/10.24963/ijcai.2022/480
- DOI: https://doi.org/10.1109/tnnls.2022.3181378
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11431-021-1957-3
- DOI: https://doi.org/10.1007/s10915-022-01841-8
- DOI: https://doi.org/10.1109/icassp43922.2022.9747857
- DOI: https://doi.org/10.1109/icassp43922.2022.9747861
- [2022] Graph-Regularized Non-Negative Tensor-Ring Decomposition for Multiway Representation LearningDOI: https://doi.org/10.1109/tcyb.2022.3157133
- DOI: https://doi.org/10.1007/s42979-022-01119-8
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11431-021-1976-2
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2022.108811
- [2022] Fast hypergraph regularized nonnegative tensor ring decomposition based on low-rank approximationDOI: https://doi.org/10.1007/s10489-022-03346-1
- DOI: https://doi.org/10.1109/lsp.2022.3143721
- DOI: https://doi.org/10.1088/1741-2552/ac9c94
- DOI: https://doi.org/10.1109/cac53003.2021.9727642
- DOI: https://doi.org/10.1109/cac53003.2021.9728014
- DOI: https://doi.org/10.3390/rs13183671
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2021.08.119
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2021.108280
- DOI: https://doi.org/10.1109/ijcnn52387.2021.9533737
- [2021] PrefaceDOI: https://doi.org/10.1007/s11431-021-1909-4
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11431-020-1824-4
- DOI: https://doi.org/10.1109/ijcnn52387.2021.9533771
- [2021] Learning from Incomplete Features by Simultaneous Training of Neural Networks and Sparse CodingDOI: https://doi.org/10.1109/cvprw53098.2021.00296
- [2021] Fully-Connected Tensor Network Decomposition and Its Application to Higher-Order Tensor CompletionDOI: https://doi.org/10.1609/aaai.v35i12.17321
- DOI: https://doi.org/10.1109/icassp39728.2021.9413637
- DOI: https://doi.org/10.1109/icassp39728.2021.9413357
- DOI: https://doi.org/10.1155/2021/6644365
- DOI: https://doi.org/10.1109/jstsp.2021.3058763
- DOI: https://doi.org/10.18653/v1/2021.acl-long.412
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