Masaaki Imaizumi 研究室

主宰者：Masaaki Imaizumi
東京大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室では、複雑なデータ構造を扱う統計的機械学習の理論と応用に取り組んでいます。特に、確率分布そのものをデータとして扱う「分布データ」や、軌跡・グラフ・関数型データなど、従来の数値ベクトルでは表現しきれないデータに対する分析手法の開発に注力しています。例えば、分布間の距離を測定するワッサースタイン距離を用いた回帰分析、クラスタリング、統計的推測の理論基盤を整備しています。 また、機械学習モデルの汎化性能と学習メカニズムを理論的に解析することも重要なテーマです。過剰なパラメータ数を持つニューラルネットワークやその他の大規模モデルが実際に良好な性能を発揮する理由を、損失関数の幾何構造や確率的勾配降下法の特性、群構造を考慮した特徴空間などの観点から明らかにしています。これと並行して、高次元ランダム行列の偏差不等式や時系列データの統計理論など、データの依存性や裾の重さに対応した基礎的な統計手法の開発も進めています。 全体を通じ、数学的厳密性と実問題への応用可能性を兼ね備えた理論構築が、この研究室の特徴です。

※ 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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