International Conferences (Except for ML Conference Papers)

2025

  1. Yuma Ichikawa and Koji Hukushima, Statistical Mechanics of Min-Max Problems,  29th International Conference on Statistical Physics (Statphys29), 2023/08/07（Poster）, 2025/07/15（Poster）

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 Presentations

2025

  1. Takumi Oshima, Yuma Ichikawa, Koji Hukushima, Applying Population Annealing with Tensor Networks to 2D Spin Glasses（2次元スピングラス系へのテンソルネットワークを用いたポピュレーションアニーリングの応用）, JPS Fall meeting（日本物理学会秋季大会）, 2025/09（Oral）
  2. Yuma Ichikawa, Shuhei Kashiwamura, Ayaka Sakata, Learning Dynamics of Quantized Models Trained with Straight-Through Estimator（Straight-Through Estimatorによる量子化モデルの学習ダイナミクス）, JPS Fall meeting（日本物理学会秋季大会）, 2025/09（Oral）
  3. Yamato Arai, Yuma Ichikawa and Koji Hukushima, Gradient-Based MCMC for Multi-Class Discrete Distribution using Continuous Relaxation（連続緩和を用いた勾配型MCMCの多クラス離散サンプリングへの拡張）JPS Fall meeting（日本物理学会秋季大会）, 2025/09（Oral）
  4. Yamato Arai, Yuma Ichikawa and Koji Hukushima,  Gradient-Based MCMC for Discrete Distribution using Continuous Relaxation（離散分布に対する連続緩和を用いた勾配ベースのマルコフ連鎖モンテカルロ法）, JPS Spring meeting （日本物理学会春季大会）, Online, 2025/03（Oral）
  5. Sota Nishiyama, Yuma Ichikawa, Koji Hukushima, Massaki Imaizumi, Effect of Feature Learning on the SGD Dynamics of Two Layer Neural Networks（2層ニューラルネットワークのSGDダイナミクスにおける特徴学習の効果）, JPS Spring meeting（日本物理学会秋季大会）, 2025/03（Oral）
  6. Takumi Oshima, Yuma Ichikawa, Koji Hukushima, Population Annealing with Tensor Networks（テンソルネットワークを用いたポピュレーションアニーリング）, 2025/03（Oral）
  7. Yuma Ichikawa, Combinatorial Optimization by Machine Learning with Annealing for Continuous Relaxation（連続緩和に対するアニーリングを用いた機械学習による組み合わせ最適化）, 2025/03（Oral）

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, 2022/09（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, 2022/03（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, 2021/09（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, 2021/03（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, 2020/09（Oral）