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Yoshihiro Nagano

Research Interests


Neural network model, sampling, generative model, unsupervised learning, attention.

Education


2015.03
B.S. Faculty of Environment and Information Studies, Keio University
2017.03
MSc Graduate School of Frontier Sciences, The University of Tokyo

Awards and Fellowships


  1. Dean's prize, Graduate School of Frontier Sciences, The University of Tokyo, 2017
  2. JSPS Research Fellowship for Young Scientists (DC1), 2017
  3. Yamagishi student grant, Keio University Shonan Fujisawa Campus, 2014
  4. Best Graduation Project, Keio University Shonan Fujisawa Campus, 2014
  5. Young research award, Summer workshop of Comprehensive Brain Science Network, 2013

Publications


  1. Yoshihiro Nagano, Ryo Karakida, Masato Okada. (2017) "Concept Formation and Dynamics of Repeated Inference in Deep Generative Models", arXiv:1712.04195
  2. Yoshihiro Nagano, Ryo Karakida, Norifumi Watanabe, Atsushi Aoyama, Masato Okada. (2016) "Input Response of Neural Network Model with Lognormally Distributed Synaptic Weights", Journal of the Physical Society of Japan, (7), 074001

Conferences


  1. Yoshihiro Nagano, Shoichiro Yamaguchi, Yasuhiro Fujita, Masanori Koyama. (2019) "A Wrapped Normal Distribution on Hyperbolic Space for Gradient-Based Learning", Thirty-sixth International Conference on Machine Learning (ICML'19), California, USA (Jun. 9-15) Proceedings of the 36th International Conference on Machine Learning, 4693-4702
  2. Shiro Takagi, Yoshihiro Nagano, Yuki Yoshida, Masato Okada. (2019) "The effect of learning rates on model-agnostic meta-learning", ACML 2019 Workshop on Statistics & Machine Learning Researchers in Japan, Aichi, Japan (Nov. 17)
  3. Yoshihiro Nagano, Shiro Takagi, Yuki Yoshida, Masato Okada. (2019) "Learning Locally Structured Dataset with Gradient-Based Meta-Learning", ACML 2019 Workshop on Statistics & Machine Learning Researchers in Japan, Aichi, Japan (Nov. 17)
  4. Shiro Takagi, Yoshihiro Nagano, Yuki Yoshida, Masato Okada. (2019) "On the conditions of MAML convergence", 3rd Workshop on Meta-Learning at NeurIPS 2019, Vancouver, Japan (Dec. 13)
  5. Yoshihiro Nagano, Shiro Takagi, Yuki Yoshida, Masato Okada. (2019) "Localized Generations with Self-Supervised Meta-Learning", NeurIPS 2019 workshop on Learning with Rich Experience: Integration of Learning Paradigms, Vancouver, Canada (Dec. 13)
  6. Yoshihiro Nagano, Ryo Karakida, Masato Okada. (2018) "Concept Formation and Dynamics of Repeated Inference in Deep Generative Models", Machine Learning Summer School 2018 (MLSS'18), Buenos Aires, Argentina (Jun. 18-30)
  7. Yunosuke Azuma, Kota Sasaki, Hirotaka Sakamoto, Yoshihiro Nagano, Yonghao Yue, Masato Okada, Izumi Ohzawa. (2018) "Sparse estimation of spatiotemporal receptive fields via Fourier Lasso", The 41st Annual Meeting of the Japan Neuroscience Society, Hyogo, Japan (July 26-29)
  8. Takashi Tsukada, Kota Sasaki, Hirotaka Sakamoto, Yoshihiro Nagano, Yonghao Yue, Masato Okada, Izumi Ohzawa. (2018) "Estimation of functional elements of a V1 complex cell using sparse STC", The 41st Annual Meeting of the Japan Neuroscience Society, Hyogo, Japan (July 26-29)
  9. Yoshihiro Nagano, Norifumi Watanabe, Atsushi Aoyama. (2014) "Analysis of neural circuit for visual attention using lognormally distributed input", The 24th International Conference on Artificial Neural Networks, Hamburg, Germany (Sep. 15-19) Artificial Neural Networks and Machine Learning-ICANN 2014, 467-474

Domestic Conferences


  1. 長野祥大, 高木志郎, 吉田雄紀, 岡田真人. (2019) "メタ学習を利用した深層ニューラルネットワークによる局所的生成", 第22回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS 2019), 愛知, 日本 (11月20日-23日)
  2. 高木志郎, 長野祥大, 吉田雄紀, 岡田真人. (2019) "Model-agnostic meta-learningの収束と学習率の関係", 第22回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS 2019), 愛知, 日本 (11月20日-23日)
  3. 高尾俊輔, 坂本浩隆, 長野祥大, 楽詠灝, 佐々木耕太, 大澤五住, 岡田真人. (2019) "ベイズ的スペクトル分解を用いたV1複雑型細胞の受容野推定", 日本物理学会第74回年次大会, 福岡, 日本 (3月14日-17日)
  4. 薬袋洸慈, 長野祥大, 五十嵐康彦, 中嶋恭久, 成瀬康, 岡田真人. (2019) "レプリカ交換モンテカルロ法による確率分布推定に基づいた位相アンラッピング", 日本物理学会第74回年次大会, 福岡, 日本 (3月14日-17日)
  5. 坂田逸志, 長野祥大, 五十嵐康彦, 村田伸, 溝口幸司, 赤井一郎, 岡田真人. (2019) "動的モード分解とBayesian LARS-OLSによるコヒーレントフォノンの固有振動モード選択", 日本物理学会第74回年次大会, 福岡, 日本 (3月14日-17日)
  6. 坂田逸志, 長野祥大, 五十嵐康彦, 村田伸, 溝口幸司, 赤井一郎, 岡田真人. (2018) "Bayesian LARS-OLSによるコヒーレントフォノンの固有振動モード選択", 第21回 情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2018), 北海道, 日本 (11月4日-7日) 電子情報通信学会技術研究報告, IBISML2018-78, 255-262
  7. 長野祥大, 唐木田亮, 岡田真人. (2018) "深層生成モデルにおける認識-生成ループのダイナミクスと内部表現", 日本物理学会 第73回年次大会, 千葉, 日本 (3月22日-25日)
  8. 長野祥大, 唐木田亮, 岡田真人. (2017) "深層生成モデルにおける概念形成の数値的検証", 日本物理学会 第72回年次大会, 大阪, 日本 (3月17日-20日)
  9. 長野祥大, 唐木田亮, 岡田真人. (2017) "深層生成モデルのサンプリングダイナミクスが実現する概念への引き込み", 第31回 人工知能学会全国大会, 愛知, 日本 (5月23日-26日)
  10. 長野祥大, 唐木田亮, 渡邊紀文, 青山敦, 岡田真人. (2016) "発火不規則性と集団振動現象を両立する神経回路モデルとその機能的意義", 第30回 人工知能学会全国大会, 福岡, 日本 (6月6日-9日) 2016年度 人工知能学会全国大会(第30回)論文集, 1G5-OS-11b-3in1
  11. 長野祥大, 唐木田亮, 渡邊紀文, 青山敦, 岡田真人. (2016) "対数正規重みを持つ自発発火回路モデルの外部入力応答", 日本物理学会 第71回年次大会, 宮城, 日本 (3月19日-22日)
  12. 長野祥大, 唐木田亮, 渡邊紀文, 青山敦, 岡田真人. (2016) "不規則自発発火活動を示す神経回路モデルの外部入力応答", ニューロコンピューティング研究会, 東京, 日本 (3月22日-23日) 電子情報通信学会技術研究報告, NC2015-85, 89-94
  13. 長野祥大, 唐木田亮, 渡邊紀文, 青山敦, 岡田真人. (2015) "不規則自発発火回路が示す入力駆動の集団振動", 第25回 日本神経回路学会 全国大会, 東京, 日本 (9月2日-4日) 第25回 日本神経回路学会 全国大会, 22-23
  14. 長野祥大, 渡邊紀文, 青山敦. (2015) "視覚的注意時の神経活動を誘起するトップダウンモジュレーションの計算論的検証", 日本生体医工学会専門別研究会 第12回マルチモーダル脳情報研究会, 東京, 日本 (1月27日)
  15. 長野祥大, 渡邊紀文, 青山敦. (2015) "スパイク発火の位相限局を用いたMT野注意制御モデルのノイズ相関分析", 脳と心のメカニズム 第15回冬のワークショップ, 北海道, 日本 (1月7日-9日)
  16. 長野祥大, 渡邊紀文, 青山敦. (2014) "視覚的注意の変化に対応する発火頻度分布入力時の自発発火回路の分析", 脳と心のメカニズム 第14回冬のワークショップ, 北海道, 日本 (1月8日-10日)
  17. 長野祥大, 渡邊紀文, 青山敦. (2014) "視覚的注意を実現する神経回路モデルの構築", 湘南藤沢学会 第12回研究発表大会, 東京, 日本 (11月21-22日)
  18. 長野祥大, 渡邊紀文, 青山敦. (2014) "視覚的注意課題における対数正規分布を用いた入力と神経回路の分析", ニューロコンピューティング研究会, 東京, 日本 (3月17日-18日) 電子情報通信学会技術研究報告, NC2013-146, 47-52
  19. 長野祥大, 渡邊紀文, 武藤佳恭. (2013) "自発発火神経回路モデルを用いた注意下の神経回路の構築", 包括脳ネットワーク 夏のワークショップ, 愛知, 日本 (8月29日-9月1日)

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Graduate School of Frontier Sciences,
The University of Tokyo
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