学会誌論文 Edit

  1. S. Suzugamine, T. Aoki, K. Takadama, and H. Sato, ``Self-Structured Cortical Learning Algorithm by Dynamically Adjusting Columns and Cells," Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics (JACIII), Volume 24, Issue 2, pp. 185--198, 2020.
  2. T. Aoki, K. Takadama, and H. Sato, ``Adaptive Synapse Arrangement in Cortical Learning Algorithm," Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics (JACIII), Vol. 25, No. 4, 2021. (to appear)

国際会議 Edit

  1. Takeru Aoki, Keiki Takadama, and Hiroyuki Sato, ``A Study on Synapse Update of Inactive Cells in Cortical Learning Algorithm," The 2017 International Symposium on Nonlinear Theory and Its Applications (NOLTA2017),pp. 391--394, 2017.
  2. Sotetsu Suzugamine, Takeru Aoki, Keiki Takadama, and Hiroyuki Sato, ``A Study on a Cortical Learning Algorithm Dynamically Adjusting Columns and Cells," Proc. of Joint 10th International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems and 19th International Symposium on Advanced Intelligent Systems (SCIS&ISIS2018), pp.478--484, 2018.
  3. Takeru Aoki, Keiki Takadama and Hiroyuki Sato, ``Column-Based Decoder of Internal Prediction Representation in Cortical Learning Algorithms," Joint 11th International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems and 21st International Symposium on Advanced Intelligent Systems (SCIS&ISIS2020), 2020. (to appear)
  4. Takeru Aoki, Keiki Takadama, and Hiroyuki Sato, ``A preliminary study on a multi-layered cortical learning algorithm," The 7th UEC Seminar in ASEAN, 2020 and The 2nd ASEAN-UEC Workshop on Energy and AI, 2020.
  5. Akihiko Nagashima, Takeru Aoki, Keiki Takadama, and Hiroyuki Sato, `` A Study on Multivariate CLA Complementing Missing Time-series Data," The 7th UEC Seminar in ASEAN, 2020 and The 2nd ASEAN-UEC Workshop on Energy and AI, 2020.

国内学会発表 Edit

  1. 青木健,高玉圭樹,佐藤寛之,``不活性セルのシナプス更新による大脳新皮質アルゴリズムの予測精度向上に関する一検討",第44回 知能システムシンポジウム,計測自動制御学会,in CD-ROM,SY0004/17/A3-1,6 pages,2017.
  2. 青木 健,高玉 圭樹,佐藤 寛之, ``大脳新皮質アルゴリズムの簡素化と予測精度向上に関する検討", 計測自動制御学会 システム・情報部門 学術講演会 2017,pp. 135--140, 2017.
  3. 鈴ヶ嶺 聡哲,青木 健,高玉 圭樹,佐藤 寛之, ``大脳新皮質学習におけるカラムとセルの動的構成に関する検討", 第117回数理モデル化と問題解決(MPS)研究会報告, 情報処理学会,Vol. 2018-MPS-117, No. 24, pp. 1--2, 2018.
  4. 鈴ヶ嶺 聡哲,青木 健,高玉 圭樹,佐藤 寛之, ``自己構成型の大脳新皮質学習アルゴリズムに関する検討", 計測自動制御学会(SICE),システム・情報部門,第13回コンピューテーショナル・インテリジェンス研究会, pp.51--58,2018.
  5. 青木 健,鈴ヶ嶺 聡哲,高玉 圭樹,佐藤 寛之, ``大脳新皮質学習におけるシナプスの動的再配置に関する検討", 計測自動制御学会 システム・情報部門 学術講演会 2018,in USB memory, 2018.
  6. 鈴ヶ嶺 聡哲,青木 健,高玉 圭樹,佐藤 寛之, ``大脳新皮質学習におけるカラムとセルの自己構成法の動作解析", 計測自動制御学会 システム・情報部門 学術講演会 2018,in USB memory, 2018.
  7. 鈴ヶ嶺 聡哲,青木 健,高玉 圭樹,佐藤 寛之, ``自己構成型大脳新皮質学習における時間遅れシナプスの検討", 計測自動制御学会 第46回 知能システムシンポジウム,in CD-ROM, 6 pages, 2019.
  8. 青木 健,鈴ヶ嶺 聡哲,高玉 圭樹,佐藤 寛之, ``大脳新皮質学習における適応型シナプス配置法の検討", 計測自動制御学会 第46回 知能システムシンポジウム,in CD-ROM, 6 pages, 2019.
  9. 長島晶彦,青木 健,高玉 圭樹,佐藤 寛之, ``大脳新皮質学習における異なる時系列データの複合予測に関する基礎検討", 計測自動制御学会(SICE),システム・情報部門,第15回コンピューテーショナル・インテリジェンス研究会, 2019.
  10. 青木健,高玉圭樹,佐藤寛之,``大脳新皮質学習におけるカラムに基づく予測表現デコーダに関する検討", 計測自動制御学会 システム・情報部門 学術講演会 2020,2020.
  11. 長島晶彦,青木健,高玉圭樹,佐藤寛之,``多変量大脳新皮質学習によるデータの連続欠損に対する予測持続に関する検討", 計測自動制御学会 システム・情報部門 学術講演会 2020,2020.

受賞 Edit

  1. SSI優秀論文賞,計測自動制御学会 システム・情報部門 学術講演会 2017.
  2. 平成29年度 電気通信大学 学生表彰 (2018/3/23)
  3. Best Paper Award, The Joint 10th International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems and 19th International Symposium on Advanced Intelligent Systems (SCIS&ISIS2018), Dec. 7, 2018.
  4. 平成30年度 目黒会賞 (2019/3/25)
  5. Young Researcher Encouragement Award, The 2nd ASEAN-UEC Workshop on Energy and AI, 21th Nov., 2020.

助成 Edit

  1. 電気通信大学創立80周年記念学術基金(電気通信大学基金)による学生等海外派遣助成 (2017/10/10)

指導 Edit

  1. 平成29年度 ティーチングアシスタント(情報領域演習第二)
  2. 平成30年度 ティーチングアシスタント(情報領域演習第二)
  3. 平成30年度 外国人留学生(院生)チューター
  4. 平成31年度 ティーチングアシスタント(情報領域演習第二)
トップ   編集 凍結 差分 バックアップ 添付 複製 名前変更 リロード   新規 一覧 単語検索 最終更新   ヘルプ   最終更新のRSS
Last-modified: 2021-05-10 (月) 22:57:13 (1d)