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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）

＊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, 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, arXiv:2312.16960
  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, arXiv:2309.16965.
  4. Yuma Ichikawa and Koji Hukushima, Learning Dynamics in Linear VAE: Posterior Collapse Threshold, Superfluous Latent Space Pitfalls, and Speedup with KL Annealing, arXiv:2310.15440.

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), https://journals.jps.jp/doi/10.7566/JPSJ.91.114001（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

2023

  1. Yuma Ichikawa and Koji Hukushima, Statistical-mechanical analysis of variational autoencoders, 28th International Conference on Statistical Physics, Statphys28, 2023/08/07

 

Domestic Presentation / 国内発表

2024

  1. 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, 2023/03/18（Oral）
  2. 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, 2023/03/20（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, 2023/03/22（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）, 2023/07/14（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）, 2023/09/19（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）, 2023/10/28（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, 2022/9/14（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, 2022/3/15（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, 2021/9/22（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, 2021/3/15（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, 2020/9/10（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, 2024/2/20
  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, 2024/4/5

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, 2023/9/5

 

Award / 受賞

 

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, 2020/3/17

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

 

Article/記事

 

note（ノート）
 
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...
https://note.com/fujitsu_pr/n/ne1b54940e858
こんにちは！富士通広報note編集部です。 今、人口100万人当たりの博士号取得者数が、主要国の中で日本のみ減少傾向にあるという「博士離れ」が問題になっています(注1)。理由としては経済的な理由を挙げる声が多く、相応の給与を貰いながら学位を取得できる欧米の大学院に比べて、日本の大学院生は近年支援制度が充実しつつあるとはいえ無給が基本であり、特に民間企業の採用意欲が旺盛な分野では、「博士離れ」が進む原因になっています。このことは日本の大学から才能や活力にあふれる若手大学院生が減少する原因となり、研究力が...

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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