2025/04/20 更新

写真a

ウチザワ　ケイ
内澤　啓
UCHIZAWA Kei
職名
准教授

取得学位

  • 博士（情報科学），東北大学，2008年03月

 

論文

  • Trade-Offs Between Energy and Depth of Neural Networks，NEURAL COMPUTATION，36(8) 1541-1567，2024年07月

    Uchizawa, K; Abe, H

    単著

  • Energy and Output Patterns in Boolean Circuits，Lecture Notes in Computer Science，14637 185-196，2024年05月

    Jayalal Sarma, Kei Uchizawa

    共著（海外含む）

  • Synchronous Boolean Finite Dynamical Systems on Directed Graphs over XOR Functions，THEORY OF COMPUTING SYSTEMS，67(3) 569-591，2023年06月

    Ogihara, M; Uchizawa, K

    共著（海外含む）

  • Exponential Lower Bounds for Threshold Circuits of Sub-Linear Depth and Energy，Proceedings of 48th International Symposium on Mathematical Foundations of Computer Science (MFCS 2023)，- ，2023年

    内沢 啓

    単著

  • An O(n(2))-Time Algorithm for Computing a Max-Min 3-Dispersion on a Point Set in Convex Position，IEICE TRANSACTIONS ON INFORMATION AND SYSTEMS，E105D(3) 503-507，2022年03月

    Kobayashi Yasuaki, Nakano Shin-ichi, Uchizawa Kei, Uno Takeaki, Yamaguchi Yutaro, Yamanaka Katsuhisa

    単著

  • Special Section on Discrete Mathematics and Its Applications FOREWORD，IEICE TRANSACTIONS ON FUNDAMENTALS OF ELECTRONICS COMMUNICATIONS AND COMPUTER SCIENCES，E104A(9) 1093，2021年09月

    Uchizawa Kei

    単著

  • A Generalization of Spatial Monte Carlo Integration.，Neural computation，33(4) 1-26，2021年01月

    Yasuda M, Uchizawa K

    単著

  • Synchronous Boolean Finite Dynamical Systems on Directed Graphs over XOR Functions，Proc. of 45th International Symposium on Mathematical Foundations of Computer Science，2020年

    Mitsunori Ogihara and Kei Uchizawa

    共著（海外含む）

  • Size, Depth and Energy of Threshold Circuits Computing Parity Function，Proc of 31st International Symposium on Algorithms and Computation，2020年

    Kei Uchizawa

    単著

  • Synchronous Boolean Finite Dynamical Systems on Directed Graphs over XOR Functions，Proceedings of 45th International Symposium on Mathematical Foundations of Computer Science，170 ，2020年

    内沢 啓

    単著

  • Size, Depth and Energy of Threshold Circuits Computing Parity Function，Proceedings of 31st International Symposium on Algorithms and Computation，181 ，2020年

    内沢 啓

    単著

  • Energy and Depth of Threshold Circuits Computing Parity Function (Recent Trends in Algorithms and Computation)，数理解析研究所講究録，2132 20-22，2019年10月

    内澤 啓

    単著

全件表示 >>

学術関係受賞

  • LA/EATCS発表論文賞，2019年02月，日本国，LAシンポジウムおよびEATCS Japan Chapter，Kei Uchizawa

  • 情報処理学会東北支部 野口研究奨励賞，2010年05月，日本国，情報処理学会東北支部，内澤　啓

  • 東北大学電気・情報系 優秀賞，2008年03月，日本国，東北大学電気・情報系，内澤　啓

科研費（文科省・学振）獲得実績

  • 基盤研究(C)，2022年04月 ～ 2025年03月，回路計算量理論に基づく視覚探索を実現するニューラルネットワークの計算原理の解明

    情報学基礎論関連

  • 基盤研究(C)，2019年04月 ～ 2022年03月，パラメータの定まったニューラルネットワークの性質を調べるアルゴリズム基盤の構築

    情報学基礎論関連

  • 基盤研究(C)，2016年04月 ～ 2019年03月，機械学習に貢献するしきい値回路の設計とその限界

その他競争的資金獲得実績

  • 回路計算量理論に基づく視覚探索を実現するニューラルネットワークの計算原理の解明，2022年04月 ～ 2025年03月，回路計算量理論に基づく視覚探索を実現するニューラルネットワークの計算原理の解明

    日本学術振興会

  • パラメータの定まったニューラルネットワークの性質を調べるアルゴリズム基盤の構築，2019年04月 ～ 2022年03月，パラメータの定まったニューラルネットワークの性質を調べるアルゴリズム基盤の構築

    機械学習によってパラメータが定まったニューラルネットワークが，予め定められた特定の性質を持つかどうかを計算機を用いて判定する情報処理タスクが，一般に容易に計算できるか，あるいは計算困難となるかについて調査した．様々な性質を対象としてタスクを設定し解析を行った結果，判定したい性質の種類や，段数などのニューラルネットワークの構造によって，タスクの難しさが幅広く変化することを示した．特に，段数が１段のニューラルネットワークと２段のニューラルネットワークについては，その乖離が大きくなることを明らかにした．

    日本学術振興会

  • 機械学習に貢献するしきい値回路の設計とその限界，2016年04月 ～ 2019年03月，機械学習に貢献するしきい値回路の設計とその限界

    本研究では，段数の大きなニューラルネットワークを用いた機械学習の性能がなぜ高いのかを理論的に説明することを目指した．その結果，ニューラルネットワークの一種であるしきい値回路を用いて，ある人工的な情報処理タスクの処理を行う場合，段数を大きくすることによって，ニューラルネットワークの性能が上がることを示唆する結果を得た．特に，その人工的なタスクに対して非常に良い性能を示すしきい値回路の具体的な構造も明らかにした．

    日本学術振興会

 

担当授業科目

全件表示 >>