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Yuma Ichikawa / 市川佑馬

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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

  1. Yuma Ichikawa, Ryosuke Yano, Large Multimodal AI and Its Application to Disaster Field, Mathematical Sciences Practice Research Letter, LMSR 2024-4.
  2. 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.
  3. Yuma Ichikawa, Koji Hukushima, Statistical Mechanics of Min-Max Problems, Transactions on Machine Learning Research (TMLR), 2835-8856.
  4. Yuma Ichikawa, Yamato Arai, Optimization by Parallel Quasi-Quantum Annealing with Gradient-Based Sampling, The Thirteenth International Conference on Learning Representations (ICLR2025).
  5. Nobuo Namura, Yuma Ichikawa, Training-Free Time-Series Anomaly Detection: Leveraging Image Foundation Models, arXiv:2408.14756
  6. Yuma Ichikawa, Hiroaki Iwashita, Continuous tensor Relaxation for Finding Diverse Solutions in Combinatorial Optimization Problems, arXiv:240202190

2023

  1. 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.
  2. Yuma Ichikawa and Koji Hukushima, Dataset Size Dependence of Rate-Distortion Curve and Threshold of Posterior Collapse in Linear VAE, arXiv:2309.07663.
  3. Yuma Ichikawa, Controlling Continuous Relaxation for Combinatorial Optimization, Thirty-eighth Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS2024), Conference Page.
  4. 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

  1. 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
  2. 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

  1. 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

  1. 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)
  2. 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)
  3. 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)
  4. 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)
  5. 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)
  6. 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)
  7. 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)
  8. 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

  1. 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)
  2. 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)
  3. 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)
  4. 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

  1. 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)
  2. 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)
  3. 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

  1. 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)
  2. 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

  1. 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

  1. 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.
  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

  1. 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

  1. 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

  1. 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

  1. 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

  1. 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.
  2. 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

  1. 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

  1. 東京大学情報理工領域知識創成教育研究プログラム 基礎課程取得
  2. 東京大学情報理工領域知識創成教育研究プログラム 応用課程取得

2019

  1. 東京大学国際卓越大学院数物フロンティア国際卓越大学院

 

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