Kazuto Fukuchi 研究室
主宰者:Kazuto Fukuchi
筑波大学
AI 要約(直近 5 年の研究成果)
本研究室は、機械学習システムの安全性と最適化に関する幅広い課題に取り組んでいます。具体的には、深層ニューラルネットワークが悪意のある入力に対してどのように攻撃されるかを理解し、それに対抗する防御方法の開発を進めています。画像検索システムや強化学習エージェントを対象として、敵対的な攻撃に対する堅牢性を数学的に保証する防御手法の構築に力を入れています。同時に、機械学習モデルがどのような理由で特定の判断を下したのかを人間が理解できるような説明可能性の研究も行っています。
また、複雑な最適化問題を効率的に解く手法の研究も重要なテーマです。特に、目的関数が計算コストの高いブラックボックス型の問題や、複数の目的が相反する最小最大最適化問題に対して、進化戦略などの導関数を必要としない最適化アルゴリズムを開発しています。理論的な収束速度の解析から実装まで、多角的にアプローチを進めています。
さらに、プライバシー保護と機械学習の融合にも取り組んでいます。個人情報の保護を保証しながら深層学習モデルを安全に利用するための計算プロトコルの開発や、教育現場でのデータサイエンス学習の効果を実践的に検証する研究なども行っており、学理と応用の両面から学習システムの信頼性を高め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(26 件)
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- DOI: https://doi.org/10.1587/transinf.2023edp7229
- DOI: https://doi.org/10.1145/3638530.3664074
- DOI: https://doi.org/10.24963/ijcai.2023/58
- DOI: https://doi.org/10.1109/eurosp57164.2023.00031
- DOI: https://doi.org/10.1145/3603716
- DOI: https://doi.org/10.1109/tevc.2023.3266955
- DOI: https://doi.org/10.1587/transinf.2022edp7200
- DOI: https://doi.org/10.1109/wacv56688.2023.00454
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- DOI: https://doi.org/10.52202/075280-0378
- DOI: https://doi.org/10.1109/tkde.2022.3208626
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2022.109842
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2022.109048
- DOI: https://doi.org/10.1587/transinf.2021edp7187
- DOI: https://doi.org/10.1109/ijcnn55064.2022.9892704
- DOI: https://doi.org/10.1109/icme52920.2022.9860025
- DOI: https://doi.org/10.1109/ijcnn55064.2022.9892108
- DOI: https://doi.org/10.1109/ijcnn55064.2022.9892464
- DOI: https://doi.org/10.1145/3512290.3528702
- DOI: https://doi.org/10.1609/aaai.v36i9.21195
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2022.3209815
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2022.3219979
- [2022] Max-Min Off-Policy Actor-Critic Method Focusing on Worst-Case Robustness to Model MisspecificationDOI: https://doi.org/10.52202/068431-0505
- DOI: https://doi.org/10.1145/3449639.3459289
- DOI: https://doi.org/10.1145/3449639.3459291
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