Yuma Ichikawa / 市川佑馬

Hukushima Laboratory in Department of Basic Science, The University of Tokyo, Fujitsu Limited/ 東京大学大学院総合文化研究科広域科学専攻相関基礎科学系 福島研究室, 富士通研究所人工知能研究所(Google Scholar, LinkedIn)
*問い合わせは以下のメールアドレスからお願いいたします。
- E-mail(大学関連) : ichikawa-yuma1@g.ecc.u-tokyo.ac.jp
- E-mail(企業関連):ichikawa.yuma@fujitsu.com
Publications / 学術論文
2024
- Yuma Ichikawa, Ryosuke Yano, Large Multimodal AI and Its Application to Disaster Field, Mathematical Sciences Practice Research Letter, LMSR 2024-4.
- Yuichi Ishida, Yuma Ichikawa, Aki Dote, Toshiyuki Miyazawa, Koji Hukushima, Ratio Divergence Learning Using Target Energy in Restricted Boltzmann Machines: Beyond Kullback–Leibler Divergence Learning, arXiv:2409.07679.
- Yuma Ichikawa, Koji Hukushima, Statistical Mechanics of Min-Max Problems, Transactions on Machine Learning Research (TMLR), 2835-8856.
- Yuma Ichikawa, Yamato Arai, Optimization by Parallel Quasi-Quantum Annealing with Gradient-Based Sampling, The Thirteenth International Conference on Learning Representations (ICLR2025).
- Nobuo Namura, Yuma Ichikawa, Training-Free Time-Series Anomaly Detection: Leveraging Image Foundation Models, arXiv:2408.14756
- Yuma Ichikawa, Hiroaki Iwashita, Continuous tensor Relaxation for Finding Diverse Solutions in Combinatorial Optimization Problems, arXiv:240202190
2023
- Yamato Arai, Yuma Ichikawa and Koji Hukushima, Adaptive Flip Graph Algorithm for Matrix Multiplication, International Symposium on Symbolic and Algebraic Computation (ISSAC2024), 関連記事.
- Yuma Ichikawa and Koji Hukushima, Dataset Size Dependence of Rate-Distortion Curve and Threshold of Posterior Collapse in Linear VAE, arXiv:2309.07663.
- Yuma Ichikawa, Controlling Continuous Relaxation for Combinatorial Optimization, Thirty-eighth Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS2024), Conference Page.
- Yuma Ichikawa and Koji Hukushima, Learning Dynamics in Linear VAE: Posterior Collapse Threshold, Superfluous Latent Space Pitfalls, and Speedup with KL Annealing, The 27th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS2024), 関連記事.
2022
- Yuma Ichikawa and Koji Hukushima, Statistical-mechanical Study of Deep Boltzmann Machine Given Weight Parameters after Training by Singular Value Decomposition, Journal of the Physical Society of Japan, 91, 114001 (2022), 関連記事
- Yuma Ichikawa, Akira Nakagawa, Hiromoto Masayuki and Yuhei Umeda, Toward Unlimited Self-Learning MCMC with Parallel Adaptive Annealing, arXiv:2211.14024.
Presentations / 研究発表
International Conferences / 国際会議
*機械学習系のConferenceは学術論文の欄に書いてあります。
2023
- Yuma Ichikawa and Koji Hukushima, Statistical-mechanical analysis of variational autoencoders, 28th International Conference on Statistical Physics (Statphys28), 2023/08/07(Poster)
Domestic Presentation / 国内発表
2024
- Yuma Ichikawa, Controlling Continuous Relaxation for Combinatorial Optimization, 第5回量子ソフトウェアワークショップ: 古典最適化と量子最適化, 2024/12 (Poster)
- Yuma Ichikwa, Koji Hukushima, Statistical-mechanical analysis of variational autoencoders, International Symposium on Physics of Intelligence- Statistical Mechanics and Machine Learning: A Powerful Combination for Data Analysis (ISPI2024), 2024/11 (Poster)
- Yamato Arai, Yuma Ichikawa and Koji Hukushima, Temperature-extended greedy algorithm using symmetry for matrix multiplication problems(対称性を活かした温度拡張貪欲アルゴリズムによる 行列積問題の新規解法), JPS Spring meeting (日本物理学会春季大会), Online, 2024/03(Oral)
- Yuma Ichikawa and Koji Hukushima, Optimal-solution reachability in the learning dynamics of variational autoencoders using replica method (レプリカ法による変分オートエンコーダの学習ダイナミクスおける 最適解への到達可能性), JPS Spring meeting (日本物理学会春季大会), Online, 2024/03(Oral)
- Yamato Arai, Yuma Ichikawa, Koji Hukushima, Informed temperature exchange proposals for replica exchange MCMC(Local Balanced Proposalによるレプリカ交換モンテカルロ法の温度交換), JPS Fall meeting(日本物理学会秋季大会), 2024/09(Oral)
- Yuma Ichikawa, Koji Hukushima, Dynamics of stochastic gradient descent for non-linear variational autoencoder,(非線形変分オートエンコーダの勾配降下法による学習ダイナミクスの解析), JPS Fall meeting(日本物理学会秋季大会), 2024/09(Oral)
- Sota Nishiyama, Yuma Ichikawa, Koji Hukushima, Massaki Imaizumi, Learning dynamics of two-layer neural networks and its reachability to the global minimum(二層ニューラルネットワークの学習ダイナミクスと大域的最適解の到達可能性), JPS Fall meeting(日本物理学会秋季大会), 2024/09(Oral)
- Yuichi Ishida, Yuma Ichikawa, Aki Dote, Shunsuke Miyazawa, Koji Hukushima, Learning method for energy-based models using ratio divergence(尤度比に基づくエネルギーベースモデルの学習方法), JPS Fall meeting(日本物理学会秋季大会), 2024/09(Oral)
2023
- Yuma Ichikawa and Koji Hukushima, Statistical-mechanical analysis of generalization properties of variational autoencoders and their dependence on regularization parameters(変分オートエンコーダの汎化性能の統計力学的解析と正則化パラ メータ依存性), JPS Spring meeting (日本物理学会春季大会), Online, 2023/03(Oral)
- Yuma Ichikawa and Ryosuke Yano, Mathematics of Semantic Space Extraction from Image Space with Multimodal AI 〜Example of Semantic Extraction of Disaster Images〜 (マルチモーダルAIによる画像空間から意味空間抽出の数理〜災害画像の意味抽出を例に〜), Numerical Analysis Symposium 2023; NAS2023(数値解析シンポジウム2023), 2023/07(Oral)
- Yuma Ichikawa and Koji Hukushima, Dynamics of stochastic gradient descent for variational autoencoder(変分オートエンコーダの確率的勾配降下法における学習ダイナミクスの解析), JPS Fall meeting(日本物理学会秋季大会), 2023/09(Oral)
- Yuma Ichikawa and Ryosuke Yano, Mathematics of Semantic Space Extraction from Image Space with Multimodal AI 〜Example of Semantic Extraction of Disaster Images〜(マルチモーダルAIによる画像空間から意味空間抽出の数理〜災害画像の意味抽出を例に〜), 数物フロンティア国際卓越大学院(Wings FMSP)社会数理実践研究成果発表会2023年(n.データ班, 東京海上ディーアール株式会社), 2023/10(Oral)
2022
- Yuma Ichikawa and Koji Hukushima, Statistical-mechanical analysis of adversarial learning(敵対的学習の統計力学), JPS Fall meeting(日本物理学会秋季大会), Tokyo, 2022/9(Oral)
- Yuma Ichikawa and Koji Hukushima, Statistical-mechanical analysis of deep Boltzmann machines in learning process(学習過程の深層ボルツマンマシンの統計力学的解析), JPS Spring meeting(日本物理学会春季大会), Online, 2022/3(Oral)
- Yuma Ichikawa and Koji Hukushima, Statistical-mechanical study of deep Boltzmann machine given weight parameters after training by singular value decomposition(学習を反映した重みパラメータを持つ深層ボルツマンマシンの統計力学的解析), World-leading Innovative Graduate Study for Frontiers of Mathematical Sciences and Physics(数物フロンティア国際卓越大学院), Qualifying Exam, 2022(Poster)
2021
- Yuma Ichikawa and Koji Hukushima, Statistical-mechanical study of phase structure on deep Boltzmann machine given weight parameters by singular value decomposition(重みパラメータを特異値分解で与えた深層ボルツマンマシンの相構造の解析), JPS Fall meeting(日本物理学会秋季大会), Online, 2021/9(Oral)
- Yuma Ichikawa and Koji Hukushima, Statistical-mechanical study of deep Boltzmann machine given weight parameters after training by singular value decomposition(学習後のパラメータを特異値分解で与えたDeep Boltzmann Machineの性質), JPS Spring meeting(日本物理学会春季大会), Online, 2021/3(Oral)
2020
- Yuma Ichikawa and Koji Hukushima, Thermodynamics of Partially Annealed Restricted Boltzmann Machine(Partially Annealed 制限ボルツマンマシンの熱力学的性質), JPS Fall meeting(日本物理学会秋季大会), Online, 2020/9(Oral)
Domestic Lecture / 国内講演
2024
- 市川佑馬, 強化学習を応用した最適化ソルバーの限界と教師なし学習による大規模最適化ソルバーの開発, 富山数理ワークショップ2024, 富山大学, 五福キャンパス, 2024/2.
- 市川佑馬, 変分オートエンコーダの統計力学的解析, 情報統計力学とその周辺, 東京大学, 駒場Iキャンパス, 2024/4.
2023
- 市川佑馬, 機械学習を応用した組み合わせ最適化ソルバーの限界と可能性, 融合の場2023深層学習がもたらすブレイクスルーと可能性(創発的研究支援事業), 早稲田大学西早稲田キャンパス, 2023/9.
Award / 受賞
2024
- 日本物理学会学生優秀発表賞, レプリカ法による変分オートエンコーダの学習ダイナミクスにおける最適解への到達可能性 (Optimal-solution reachability in the learning dynamics of variational autoencoders using replica method), 2024.
2021
- 東京大学大学院総合文化研究科広域科学専攻奨励賞, 学習を反映した重みパラメータを持つ深層ボルツマンマシンの統計力学的解析, 2021/3.
2020
- Best Presentation Award for Graduation Research(卒業研究優秀発表賞), van Hove理論を用いたスピングラス緩和過程の解析, 2020/3.
Article/記事
2024
- 富士通、博士課程進学と同時に雇用 研究しながら働く二刀流人材に, 日経ビジネス, 2024/10.
- 大学院生が会社員としてお給料をもらえる!?富士通の「卓越社会人博士制度」ってなに?, 富士通広報note, 2024/04.
2023
- 学習1回でハイパーパラメータを決定、富士通がVAE向けに新技術, 日経XTECH, 2023/09/08.
Grant
2022
2019
新着記事
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