下平研究室

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下平研究室:統計学と機械学習

下平研究室では,さまざまなデータの分析に必要となる統計的手法の研究を行っています.情報量規準や L_1 正則化などの数理的基礎研究から,ネットワーク解析や量子力学などの最先端の応用まで,幅広い分野を研究テーマとしていますが,どの分野でも「実際に使って役立つ方法論」の開発を目標にしています.

純粋に理論的興味を追求する地道な数学の研究が結果として応用上重要な統計手法に結びつくこともあります.一方で現実の統計解析における要請が新たな理論研究のヒントになることもあります.「おもしろい」という感覚をもって数理的な基礎研究から現実の応用まで幅広く体験できればよいと思います.

最近の状況

研究室のトピック

  • 適切な確率モデルを選ぶためのモデル選択法,情報量規準,L1正則化法
  • 画像検索,自然言語処理に関連した機械学習,数理統計理論,およびその応用
  • 様々な情報源から得られるベクトルの関連を考慮して情報統合する多変量解析
  • ニューラルネットワークの深層学習に関する統計理論
  • 確率シミュレーションで信頼度計算するブートストストラップリサンプリング
  • ベイズ統計学や確率分布の空間の幾何学(情報幾何学)
  • 複雑ネットワークの統計解析
  • 量子統計やバイオインフォマティクス
  • GPGPUによるクラスタリングの超並列実装

研究紹介のリンク

研究業績と論文引用数

最近の論文

古いエッセイ

古いテクニカルレポート

2012年3月31日までの旧所属(東京工業大学)

阪大基礎工における統計グループの情報は下記をご覧ください.

阪大基礎工における大学院入試の情報は下記をご覧ください.

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