論文リスト

外部発表

学術雑誌 (査読付)

  • Peng Siqi, Yang Hongyuan, Yamamoto Akihiro, BERT4FCA: A method for bipartite link prediction using formal concept analysis and BERT, Plos one, 19(6), e0304858. link
  • Akashi Nozomi, Kuniyoshi, Yasuo, Jo Takemoto, Nishida Mitsuhiro, Sakurai Ryo, Wakao Yasumichi, Nakajima Kohei, Embedding bifurcations into pneumatic artificial muscle, Advanced Science, 2304402. link
  • Kota Okamoto, Nozomi Akashi, Ippei Obayashi, Kohei Nakajima, Hiroshi Kokubu, Kei Senda, Kazuo Tsuchiya, Shinya Aoi, Sharp changes in fractal basin of attraction in passive dynamic walking, Nonlinear Dynamics, 111, 21941–21955, 2023. link
  • Siqi Peng, Akihiro Yamamoto, Kimihito Ito, Link prediction on bipartite networks using matrix factorization with negative sample selection, PloS ONE 18(8): e0289658, 2023. link
  • Kei Amii, Masaaki Nishino, Akihiro Yamamoto, On Representing the Set of All Parse Trees with a Decision Diagram, 人工知能学会論文誌, Vol. 34(6), 1-12, 2019.
  • Seishi Ouchi, Tomohiko Okayama, Keisuke Otaki, Ryo Yoshinaka, Akihiro Yamamoto, Learning concepts and their unions from positive data with refinement operators, Annals of Mathematics and Artificial Intelligence, Vol. 79(1-3), 181-203, 2017.
  • Takuro Kutsuna, Akihiro Yamamoto, Outlier detection using binary decision diagrams, Data Mining and Knowledge Discovery, Vol. 31(2), 548-572, 2017.
  • Takuro Kutsuna, Yoshinao Ishii, Akihiro Yamamoto, Abstraction and refinement of mathematical functions toward SMT-based test-case generation, International Journal on Software Tools for Technology Transfer, Vol. 18(1), 109-120, 2016.
  • Yasuaki Kobayashi, Hisao Tamaki, Computing the pathwidth of directed graphs with small vertex cover, Information Processing Letters, Vol. 116(19), 547-549, 2016.
  • Kenta Kitsunai, Yasuaki Kobayashi, Keita Komuro, Hisao Tamaki, Toshihiro Tano, Computing Directed Pathwidth in O(1.89 n) Time, Algorithmica, Vol. 75(1), 138-157, 2016.
  • Tam Le, Marco Cuturi, Adaptive Euclidean Maps for Histograms: Generalized Aitchison Embeddings, Machine Learning Journal (MLJ), Vol. 99, Issue 2, 169-187, 2014.
  • Alexander Clark, Ryo Yoshinaka, Distributional learning of parallel multiple context-free grammars, Machine Learning, 96(1-2), 5-31, 2014.
  • Chihiro Shibata, Ryo Yoshinaka, A comparison of collapsed Bayesian methods for probabilistic finite automata, Machine Learning, 96(1-2), 155-188, 2014.
  • Makoto Kanazawa, Gregory M. Kobele, Jens Michaelis, Sylvain Salvati, Ryo Yoshinaka, The Failure of the Strong Pumping Lemma for Multiple Context-Free Languages, Theory Comput. Syst., 55(1), 250-278, 2014.
  • Takeru Inoue, Keiji Takano, Takayuki Watanabe, Jun Kawahara, Ryo Yoshinaka, Akihiro Kishimoto, Koji Tsuda, Shin-ichi Minato, Yasuhiro Hayashi, Distribution Loss Minimization With Guaranteed Error Bound, IEEE Trans. Smart Grid, 5(1), 102-111, 2014.
  • Tam Le, Yousun Kang, Akihiro Sugimoto, Image Categorization Using Hierarchical Spatial Matching Kernel, Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan, Vol. 42, No. 2, 2013.
  • Sugiyama, M., Hirowatari, E., Tsuiki, H., Yamamoto, A., Learning Figures with the Hausdorff Metric by Fractals – Towards Computable Binary Classification, Machine Learning, (to appear), 2013.
  • Sugiyama, M., Yamamoto, A. Semi-Supervised Learning on Closed Set Lattices, Intelligent Data Analysis, 17(3), 2013.
  • Nguyen Viet Anh, Akihiro Yamamoto, Mining of Closed Frequent Subtrees from Frequently Updated Databases, Intelligent Data Analysis, 16(6), 953-967, 2012.
  • Nguyen Viet Anh, Akihiro Yamamoto, Efficient Mining of Closed Tree Patterns from Large Tree Databases with Subtree Constraint, International Journal on Artificial Intelligence Tools, 21(6), 1250026-1–26, 2012.
  • Ryo Yoshinaka, Jun Kawahara, Shuhei Denzumi, Hiroaki Arimura, Shin-ichi Minato, Counterexamples to the Long-Standing Conjecture on the Complexity of BDD Binary Operations, Information Processing Letters, 112(16), 636-640, 2012.
  • Ryo Yoshinaka, Toshiki Saitoh, Jun Kawahara, Koji Tsuruma, Hiroaki Iwashita, Shin-ichi Minato, Finding All Solutions and Instances of Numberlink and Slitherlink by ZDDs, Algorithms, 5(2), 176-213, 2012.
  • Otaki, K., Sugiyama, M., Yamamoto, A., Privacy Preserving Using Dummy Data for Set Operations in Itemset Mining Implemented with ZDDs, IEICE transactions on information and systems, vol. E95-D No.12, 3017–3025, 2012.
  • Sugiyama, M., Imajo, K., Otaki, K., Yamamoto, A., Semi-Supervised Ligand Finding Using Formal Concept Analysis, IPSJ Transactions on Mathematical Modeling and Its Applications (TOM), 2012.
  • Nguyen Viet Anh, Akihiro Yamamoto, Learning from Graph Data by Putting Graphs on the Lattice, Expert Systems with Applications, 39(12), 11172-11182, 2012.
  • de Brecht, M, Yamamoto, A, Topological properties of concept spaces (full version), Information and Computation, 208(4), 327-340, 2010.
  • de Brecht, M, Yamamoto, A, Mind change complexity of inferring unbounded unions of restricted pattern languages from positive data, Theoretical Computer Science, 411(7-9), 976-985 , 2010.
  • デ・ブレクト マシュー, 徳永浩雄, 山本章博, 代数学・数学基礎論における機械学習, 人工知能学会誌, 24(6), 788-796, 2009.
  • 土井 晃一郎, 山下 哲矢, 田中 孝侑, 山本 章博, 内包カーネル関数, 人工知能学会論文誌, Vol. 23 , No. 3, 185-192, 2008.
  • 小林正典, 徳永浩雄, 山本章博, 人工知能における計算論的学習理論とNoether環, 数学, 59-3, 307-318, 2007.

国際会議論文(査読付)

  • Thomas G de Jong, Nozomi Akashi, Tomohiro Taniguchi, Hirofumi Notsu, Kohei Nakajima, Virtual reservoir acceleration for CPU and GPU: Case study for coupled spin-torque oscillator reservoir, Thirty-seventh Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2023) Workshop on Machine Learning with New Compute Paradigms (MLNCP), 2023 link
  • Siqi Peng, Akihiro Yamamoto, Shinsuke Mori, Tatsuki Sekino, Event Time Extraction from Japanese News Archives, 2022 IEEE International Conference on Big Data (Big Data) (pp. 2556-2564) 2022. link
  • Hikaru Shindo, Masaaki Nishino, Akihiro Yamamoto, Differentiable Inductive Logic Programming for Structured Examples, 35th AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI 2021). link
  • Siqi Peng, Akihiro Yamamoto, Mining Disjoint Sequential Pattern Pairs from Tourist Trajectory Data, Proceedings of 23rd International Conference of Discovery Science (DS 2020), LNAI 12323, 645-658, 2020.
  • Hikaru Shindo, Masaaki Nishino, Yasuaki Kobayashi, Akihiro Yamamoto, Metric Learning for Ordered Labeled Trees with pq-grams, Proceedings of the 24th European Conference on Artificial Intelligence (ECAI 2020), FAIA 325, 1475-1482, 2020.
  • Tesshu Hanaka, Yasuaki Kobayashi, Taiga Sone, An Optimal Algorithm for Bisection for Bounded-Treewidth Graph, Proceedings of the 14th International Frontiers of Algorithmics Workshop (FAW 2020), LNCS 12340, 25-36, 2020.
  • Yasuaki Kobayashi, Kensuke Kojima, Norihide Matsubara, Taiga Sone, Akihiro Yamamoto, Algorithms and hardness results for the maximum balanced connected subgraph problem, Proceedings of the 13th Annual International Conference on Combinatorial Optimization and Applications (COCOA 2019), LNCS 11949, 303-315, 2019.
  • Yasuaki Kobayashi, Koki Suetsugu, Hideki Tsuiki, Ryuhei Uehara, On the complexity of lattice puzzles, Proceedings of the 30th International Symposium on Algorithms and Computation (ISAAC 2019), LIPICS 149, 32:1-32:12, 2019.
  • Eto Hiroshi, Tesshu Hanaka, Yasuaki Kobayashi, Yusuke Kobayashi, Parameterized Algorithmis for Maximum Cut with Connectivity Constraints, Proceedings of the 14th International Symposium on Parameterized and Exact Computation (IPEC 2019), LIPICS 148, 13:1-13:15, 2019.
  • Yasuaki Kobayashi, Yusuke Kobayashi, Shuichi Miyazaki, Suguru Tamaki, An Improved Fixed-Parameter Algorithm for Max-Cut Parameterized by Crossing Number, Proceedings of the 30th International Workshop on Combinatorial Algorithms (IWOCA 2019), LNCS 11638, 327-338, 2019.
  • Yusuke Shido, Yasuaki Kobayashi, Akihiro Yamamoto, Atsushi Miyamoto, Tadayuki Matsumura, Automatic source code summarization with extended tree-LSTM, Proceedings of the 2019 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN 2019), 1-8, 2019.
  • Hikaru Shindo, Masaaki Nishino, Akihiro Yamamoto, Using Binary Dicision Diagrams to Enumerate Inductive Logic Programming Solutions, Proceedings of the 28th International Conference on Inductive Logic Programming (ILP 2018), 53-67, 2018.
  • Eunpyeong Hong, Yasuaki Kobayashi, Akihiro Yamamoto, Improved Methods for Computing Distances between Unordered Trees Using Integer Programming, Proceedings of the 11th Annual International Conference on Combinatorial Optimization and Applications (COCOA 2017), LNCS 10628, 45-60, 2017.
  • Thi Thanh Thuy Phan, Takenao Ohkawa, Akihiro Yamamoto, Protein-Protein Interaction Extraction from Text by Selecting Linguistic Features, Proceedings of the 17th IEEE International Conference on Bioinformatics and Bioengineering (BIBE 2017), 181-187, 2017.
  • Masaaki Nishino, Kei Amii, Akihiro Yamamoto, On the Sizes of Decision Diagrams Representing the Set of All Parse Trees of a Context-free Grammar, Proceedings of the 3rd Workshop on Advanced Methodologies for Bayesian Networks (AMBN 2017), PMLR 73, 153-164, 2017.
  • Yasuaki Kobayashi, Hisao Tamaki, Treedepth parameterized by vertex cover number, Proceedings of the 11th International Symposium on Parameterized and Exact Computation (IPEC 2016), LIPICS 63, 18:1-18:11, 2016.
  • Antoine Rolet, Marco Cuturi, Gabriel Peyré, Fast Dictionary Learning with a Smoothed Wasserstein Loss, Proceedings of the 19th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics, (AISTATS 2016), 630-638, 2016.
  • Tomoya Yamazaki, Akihiro Yamamoto, Tetsuji Kuboyama, Tree PCA for Extracting Dominant Substructures from Labeled Rooted Trees, Proceedings of the 18th International Conference on Discovery Science (DS2015), LNCS 9356, 316-323, 2015.
  • Keisuke Otaki, Akihiro Yamamoto, Periodical Skeletonization for Partially Periodic Pattern Mining, Proceedings of the 18th International Conference on Discovery Science (DS2015), LNCS 9356, 186-200, 2015.
  • Keisuke Otaki, Akihiro Yamamoto, Edit Operations on Lattices for MDL-based Pattern Summarization, Proceedings of the International Workshop on Formal Concept Analysis and Applications, FCA&A 2015, co-located with 13th International Conference on Formal Concept Analysis (ICFCA 2015), CEUR Workshop Proceedings Vol. 1434, 17-32, 2015.
  • Vivien Seguy, Marco Cuturi, Principal Geodesic Analysis for Probability Measures under the Optimal Transport Metric, Advances in Neural Information Processing Systems 28: Annual Conference on Neural Information Processing Systems 2015 (NIPS 2015), 3312-3320, 2015.
  • Tam Le, Marco Cuturi, Unsupervised Riemannian Metric Learning for Histograms Using Aitchison Transformations, International Conference on Machine Learning (ICML), 2015.
  • Ryo Yoshinaka, Learning Conjunctive Grammars and Contextual Binary Feature Grammars, Proceedings of the 9th International Conference on Language and Automata Theory and Applications, LNCS 8977, 623-635, 2015.
  • Alexander Clark, Ryo Yoshinaka, An Algebraic Approach to Multiple Context-Free Grammars, Proceedings of the 8th International Conference on Logical Aspects of Computational Linguistics, LNCS 8535, 57-69, 2014.
  • Binou, M., Otaki, K., Ikeda, M., Yoshinaka, R., Yamamoto, A., Constructing a Grammar for Infering Common Structure of Two Strings and Its Application to Compression, In Proc. of Workshop on Graph-based Algorithms for Big Data and its Applications (GABA2014), 2014.
  • Sugiyama, M., Otaki, K., Detecting Anomalous Subgraphs on Attributed Graphs Using Graph Cuts, In Proc. of Workshop on Graph-based Algorithms for Big Data and its Applications (GABA2014), 2014.
  • Yamaguchi, S., Ikeda, M., Otaki, K., Yoshinaka, R., Yamamoto, A., Finding All Premises of A Propositional Formula using Binary Decision Diagrams, In Proc. of Workshop on Graph-based Algorithms for Big Data and its Applications (GABA2014), 2014.
  • Nishimura, S., Otaki, K., Ikeda, M., Yoshinaka, R., Yamamoto, A., Uno, T., Updating a Closed Itemset Family Based on Inclusion Relations, In Proc. of Workshop on Graph-based Algorithms for Big Data and its Applications (GABA2014), 2014.
  • Yamazaki, T., Otaki, K., Ikeda, M., Yamamoto, A., Kuboyama, T., Local Similarity between Semi-Ordered Trees by Finding the Constrained Mapping, In Proc. of Workshop on Graph-based Algorithms for Big Data and its Applications (GABA2014), 2014.
  • Keisuke Otaki, Madori Ikeda, Akihiro Yamamoto, Pattern Structures for Understanding Episode Patterns, Proceedings of the 11th International Conference on Concept Lattices and Their Applications, CEUR Workshop Proceedings Vol. 1252, 47-58, 2014.
  • Madori Ikeda, Keisuke Otaki, Akihiro Yamamoto, Formal Concept Analysis for Process Enhancement Based on a Pair of Perspectives, Proceedings of the 11th International Conference on Concept Lattices and Their Applications, CEUR Workshop Proceedings Vol. 1252, 59-70, 2014.
  • Seiichi Kondo, Keisuke Otaki, Madori Ikeda, Akihiro Yamamoto, Fast Computation of The Tree Edit Distance Between Unordered Trees Using IP Solvers, Proceedings of the 17th International Conference on Discovery Science, LNCS 8777, 156-167, 2014.
  • Tomohiko Okayama, Ryo Yoshinaka, Keisuke Otaki, Akihiro Yamamoto, A Sufficient Condition for Learning Unbounded Unions of Languages with Refinement Operators, Proceedings of the International Symposium on Artificial Intelligence and Mathematics, 2014.
  • Chihiro Shibata, Ryo Yoshinaka, PAC Learning of Some Subclasses of Context-Free Grammars with Basic Distributional Properties from Positive Data, Proceedings of the 24th International Conference on Algorithmic Learning Theory, LNCS 8139, 143-157, 2013.
  • Tam Le, Marco Cuturi, Generalized Aitchison Embeddings for Histograms, The 5th Asian Conference for Machine Learning (ACML), JMLR v.29, 2013.
  • Ikeda, M., Yamamoto, A., Classification by Selecting Plausible Formal Concepts in a Concept Lattice, Proceedings of Workshop on Formal Concept Analysis meets Information Retrieval (FCAIR2013), 22-35, 2013.
  • Tamás Horváth, Keisuke Otaki, Jan Ramon, Efficient Frequent Connected Induced Subgraph Mining in Graphs of Bounded Tree-Width, Proceedings of the European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases (ECML PKDD 2013), LNAI 8188, 622-637, 2013.
  • Ryo Yoshinaka, An Attempt Towards Learning Semantics: Distributional Learning of IO Context-Free Tree Grammars, Proceedings of the 11th International Workshop on Tree Adjoining Grammars and Related Formalisms, 90-98, 2012.
  • Chihiro Shibata, Ryo Yoshinaka, Marginalizing Out Transition Probabilities for Several Subclasses of PFAs, Proceedings of the 11th International Conference on Grammatical Inference, JMLR Workshop and Conference Proceedings, Vol. 21, 259-263, 2012.
  • Alexander Clark, Ryo Yoshinaka, Beyond Semilinearity: Distributional Learning of Parallel Multiple Context-free Grammars, Proceedings of the 11th International Conference on Grammatical Inference, JMLR Workshop and Conference Proceedings, Vol. 21, 84-96, 2012.
  • Ryo Yoshinaka, Integration of the Dual Approaches in the Distributional Learning of Context-Free Grammars, Proceedings of the 6th International Conference on Language and Automata Theory and Applications, LNCS 7183, 538-550, 2012.
  • Imajo, K., Otaki, K., Yamamoto, A., Binary Classification Using Fast Gaussian Filtering Algorithm, Proceedings of Third Workshop on Algorithms for Large-Scale Information Processing in Knowledge Discovery (ALSIP 2012), 2012.
  • Otaki, K., Yamamoto, A., Estimation of Generating Processes of Strings Represented with Patterns and Substitutions, Proceedings of the 11th International Conference on Grammatical Inference (ICGI 2012), 21:177-182, 2012.
  • Anna Kasprzik, Ryo Yoshinaka, Distributional Learning of Simple Context-Free Tree Grammars, Proceedings of the 22nd International Conference on Algorithmic Learning Theory, LNAI 6925, 398-412, 2011.
  • Otaki, K., Yamamoto, A., Preserving Privacy with Dummy Data in Set Operations on Itemsets, Proceedings of Second Workshop on Algorithms for Large-Scale Information Processing in Knowledge Discovery (ALSIP 2011), 2011.
  • Sugiyama, M., Yamamoto, A., A Fast and Flexible Clustering Algorithm Using Binary Discretization, Proceedings of the 2011 11th IEEE International Conference on Data Mining (ICDM 2011), 1212-1217, 2011.
  • Sugiyama, M., Yoshioka, T., Yamamoto, A., High-throughput Data Stream Classification on Trees, Proceedings of Second Workshop on Algorithms for Large-Scale Information Processing in Knowledge Discovery (ALSIP 2011), 2011.
  • Sugiyama, M., Yamamoto, A., The Minimum Code Length for Clustering Using the Gray Code, Proceedings of the European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases (ECML PKDD 2011), LNAI 6913, 365-380, 2011.
  • Sugiyama, M., Yamamoto, A., Semi-Supervised Learning for Mixed-Type Data via Formal Concept Analysis, Proceedings of the 19th International Conference on Conceptual Structures (ICCS2011), LNAI 6828, 284-297, 2011.
  • Mahito Sugiyama, Akihiro Yamamoto, Fast Clustering Based on the Gray-Code, Seventh Workshop on Learning with Logics and Logics for Learning (LLLL2011), 2011.
  • Kameda, Y., Yamamoto, A., Mining Closed Weighted Itemsets for Numerical Transaction Databases, Proc. of JSAI-isAI 2011 Workshop ALSIP, 197-210, 2011.
  • Ikeda, M., Nishino, M., Doi, K., Yamamoto, A., Hayashi, S., Semantics of a Graphical Model for Representing Hypotheses and a System Supporting Management of Hypotheses, Proceedings of the Fifth International Conference on Knowledge, Information and Creativity Support Systems (KICSS2010), 159-166, 2010.
  • Ouchi, S., Yamamoto, A., Learning from Positive Data based on the MINL Strategy with Refinement Operators, Revised Selected Papers of LLLL 2009 (Lecture Notes in Artificial Intelligence 6284), 345-357, 2010.
  • Viet Anh Nguyen, Akihiro Yamamoto, Incremental Mining of Closed Frequent Subtrees, Proceedings of the 12th International Conference on Discovery Science (Lecture Notes in Artificial Intelligence 6332), 356-370, 2010.
  • Shin-ya Kuno, Koichiro Doi, Akihiro Yamamoto, Frequent Closed Itemset Mining with Privacy Preserving for Distributed Databases, Proceedings of the 10th ICDM Workshop on Privacy Aspects of Data Mining (PADM 2010), 483-490, 2010.
  • Sugiyama, M., Yamamoto, A., The Coding Divergence for Measuring the Complexity of Separating Two Sets, Proceedings of the 2nd Asian Conference on Machine Learning (ACML2010), JMLR: Workshop and Conference Proceedings 13, 127-143, 2010.
  • Sugiyama, M., Hirowatari, E., Tsuiki, H., Yamamoto, A., Learning Figures with the Hausdorff Metric by Fractals, Proceedings of the 21th International Conference on Algorithmic Learning Theory (ALT 2010), Lecture Notes in Artificial Intelligence 6331, 315-329, 2010.
  • Nguyen, D. A., Doi, K., Yamamoto, A., Discovering the Structures of Open Source Programs from Their Developer Mailing Lists, Proceedings of the 12th International Conference on Discovery Science, (Lecture Notes in Artificial Intelligence 5808), 227-241, 2009.
  • de Brecht, M., Yamamoto, A., Σ 0α-Admissible Representations, the Sixth International Conference on Computability and Complexity in Analysis, 2009.
  • Ouchi, S., Yamamoto, A., Learning from Positive Data based on the MINL Strategy with Refinement Operators, Proc. of LLLL 2009, Kyoto, 88-95, 2009.
  • Sugiyama, M., Hirowatari, E., Tsuiki, H., Yamamoto, A., Learning Figures with the Hausdorff Metric by Self-similar Sets, Proc. of LLLL 2009, Kyoto, 27-34, 2009.
  • Doi, K., Yamamoto, A., Kernel Functions Based on Derivation, New Frontiers in Applied Data Mining, (Lecture Notes in Artificial Intelligence 5433), 111-122, 2009.
  • Takamatsu, I. , Kobayashi, M. , Tokunaga, H. , Yamamoto, A., Computing Characteristic Sets of Bounded Unions of Polynomial Ideals, New Frontiers in Artificial Intelligence, LNAI 4914, 318-329, 2008.
  • Kameda, Y., Tokunaga, H. , Yamamoto,.A, Learning Bounded Unions of Noetherian Closed Set Systems Via Characteristic Sets, Proc. ICGI 2008, LNAI 5278, 98-110, 2008.
  • Murakami, S., Doi, K., Yamamoto, A., Finding Frequent Patterns from Compressed Tree-Structured Data, Proceedings of the 11th International Conference on Discovery Science, (Lecture Notes in Artificial Intelligence 5255), 284-295, 2008.
  • de Brecht, M., Yamamoto A., Topological Properties of Concept Spaces, Proceedings of the 19th International Conference on Algorithmic Learning Theory, (Lecture Notes in Artificial Intelligence 5254), 374-388, 2008.
  • Doi, K., Yamamoto, A., Kernel Functions Based on Derivation, Proceedings of the First International Workshop on Algorithms for Large-Scale Information Processing in Knowledge Discovery (ALSIP2008), 124-134, 2008.
  • Sankoh, H., Doi, K., Yamamoto, A., An Intentional Kernel Function for RNA Classification, Proceedings of the 10th International Conference on Discovery Science, (Lecture Notes in Artificial Intelligence 4755), 281-285, 2007.
  • Doi, K., Yamashita, T., Yamamoto, A., An Efficient Algorithm for Computing Kernel Function Defined with Anti-unification, Post-proceedings of the 16th International Conference of Inductive Logic Programming, (Lecture Notes in Artificial Intelligence 4455), 139-153, 2007.
  • de Brecht, M., Kobayashi, M., Tokunaga, H., Yamamoto, A., Inferability of Closed Set Systems From Positive Data, New Fromtiers in Artificial Intelligence (Lecture Notes in Artificial Intelligence 4384), Springer, 265-275, 2007.
  • de Brecht, M, Yamamoto A., Mind Change Complexity of Inferring Unbounded Unions of Pattern Languages from Positive Data, Proceedings of the 17th International Conference on Algorithmic Learning Theory (Lecture Notes in Artificial Intelligence 4264), Springer, 158-168, 2006.
  • Sugiyama, M., Hirowatari, E., Tsuiki, H., Yamamoto, A., Learning from Real-Valued Data with the Model Inference Mechanism through the Gray-Code Embedding, Proc. of LLLL 2006, JSAI , Tokyo, 31-37, 2006.
  • de Brecht, M., Kobayashi, M., Tokunaga, H., Yamamoto, A., Inferability of Closed Set Systems From Positive Data, Proc. of LLLL 2006, JSAI , Tokyo, 11-17, 2006.

国際会議発表

  • Asahi Matsuo, Kota Okamoto, Yuichi Ambe, Nozomi Akashi, Ippei Obayashi, Hiroshi Kokubu, Shinya Aoi, Change in Fractal Basin of Attraction Due to Leg Mass in Passive Dynamic Walking, The 8th International Symposium on Swarm Behavior and Bio-Inspired Robotics 2024, 2024.
  • Yusuke Imai, Shuhong Liu, Nozomi Akashi, Kohei Nakajima, Gradient-based optimization of spintronic devices, Optimization of spin-torque oscillator by gradient descent, International Conference on Applied Magnetism 2024, 2024.
  • Nozomi Akashi, Training Autonomous Dynamics of a Soft Body: Embedding Bifurcation Structures using Physical Reservoir Computing, Fourth Symposium on Machine Learning and Dynamical Systems, 2024.
  • Nozomi Akashi, Yasuo Kuniyoshi, Taketomo Jo, Mitsuhiro Nishida, Ryo Sakurai, Yasumichi Wakao, Kohei Nakajima, Embedding bifurcation structures into a soft robotic actuator, 10th International Congresson Industrial and Applied Mathematics (ICIAM2023), 2023.
  • Kota Okamoto, Nozomi Akashi, Ippei Obayashi, Hiroshi Kokubu, Kohei Nakajima, Kei Senda, Kazuo Tsuchiya, Shinya Aoi, Sudden change in fractality of basin boundary in passive dynamic walking, The 11th International Symposium on Adaptive Motion of Animals and Machines (AMAM2023), 2023.
  • Yasuaki Kobayashi, On Structural Parameterization of Node Kayles, The 21st Japan Conference on Discrete and Computational Geometry, Graphs, and Games (JCDCGGG 2018), 2018.
  • Yasuaki Kobayashi, Koki Suetsugu, Hideki Tsuiki, On the complexity of lattice puzzles, The 21st Japan Conference on Discrete and Computational Geometry, Graphs, and Games (JCDCGGG 2018), 2018.
  • Sugiyama, M., Imajo, K., Otaki, K., Yamamoto, A., Discovering Ligands for TRP Ion Channels Using Formal Concept Analysis, The 21st International Conference on Inductive Logic Programming (ILP 2011), 2011.
  • Yudai Kawai, Mahito Sugiyama, Akihiro Yamamoto, Mining RNA Families with Structure Histograms, The 5th International Workshop on Data-Mining and Statistical Science (DMSS2011), 2011.
  • Masaaki Nishino, Madori Ikeda, Akihiro Yamamoto, Integrating Probabilistic Reasoning and Logic for Expressing Human Inference with Uncertainty, 1st International Workshop on Advanced Methodologies for Bayesian Networks (AMBN 2010), 2010.
  • Nguyen, V. A., Doi, K., Yamamoto, A., Mining Maximal Tree Patterns with Subtree Constraint, The Third International Workshop on Data-Mining and Statistical Science (DMSS2008), 5-8, 2008.

国内学会・研究会論文

  • MA JIALI, 瀧川 一学, 山本 章博, Algorithmic Recourse for Graph Neural Networks via Customizable Edge Masks, 第129回 人工知能学会基本問題研究会, (P. 02-07), 2024.
  • 下田直樹, 山本章博, 知識グラフを利用した多肢選択問題での解答選択手法 第129回人工知能学会基本問題研究会, (p. 39-45), 2024.
  • Jiali Ma, Akihiro Yamamoto, Non-subgraph Counterfactual Explanation for Node Classification Graph Neural Networks, 人工知能学会研究会 第128回人工知能基本問題研究会(SIG-FPAI), (p.28), 2024.
  • Siqi Peng, Akihiro Yamamoto, Concept Lattice Reduction Using Integer Programming, 人工知能学会 第123回知識ベースシステム研究会 (SIG-KBS), (p. 07), 2021.
  • Siqi Peng, Akihiro Yamamoto, Applying ZBDD for Triadic Concept Analysis, 人工知能学会 第116回人工知能基本問題研究会(SIG-FPAI), (p. 03), 2021.
  • 日野 遼人,山本章博, 消失イデアルのGröbner基底を計算するFarr-Gao のアルゴリズムの機械学習としての性質, 第115回人工知能基本問題研究会, SIG-FPAI-C003-01, 2-7, 2021.
  • 河村 和紀,山本章博, Bidirectional Tree-LSTMを用いたHTML形式の表構造からの情報抽出, 第115回人工知能基本問題研究会, SIG-FPAI-C003-01, 8-13, 2021.
  • Siqi Peng, Akihiro Yamamoto, Improvement of Sequential Pattern Mining Based on (k, l)-Frequency and Generative Probability, 人工知能学会 第111回人工知能基本問題研究会(SIG-FPAI), (p. 09), 2020.
  • 久保田稜,小島健介,小林靖明,山本章博, 可換マッチング問題の固定パラメーター容易性に関する研究, 第112回人工知能基本問題研究会 (COVID-19の流行により予稿のみ), SIG-FPAI-B903-11, 61-66, 2020.
  • 小林靖明,曽根大雅,土中哲秀, グラフの2等分割問題に対するアルゴリズムと計算複雑性, 第175回アルゴリズム研究会, 2019-AL-175, 9, 1-6, 2019.
  • Yasuaki Kobayashi, Kensuke Kojima, Norihide Matsubara, Taiga Sone, Akihiro Yamamoto, Algorithms and hardness results for the maximum balanced connected subgraph problem, コンピューテーション研究会, pp. 63 – 70, 2019.
  • 新藤光,西野正彬,小林靖明,山本章博, pq-gramを用いた木構造間の距離の学習, 第110回人工知能基本問題研究会, 13 – 18, 2019.
  • 小林靖明,中畑裕, 線形枝幅を計算する厳密アルゴリズムとフロンティア法への応用, 第110回人工知能基本問題研究会, 19 – 24, 2019.
  • 松田浩幸,紫藤佑介,小林靖明,山本章博,宮本篤志,松村忠幸, コンテキストと構文の情報を用いたニューラルネットによる変数名予測, 第202回ソフトウェア工学研究発表会, 2019-SE-202, 11, 1 – 8, 2019.
  • 里見琢聞,小林靖明,山本章博, 文字列データの線形最小汎化問題に対するアルゴリズム, 第109回人工知能基本問題研究会, 78 – 82, 2019.
  • 久保田稜,小林靖明,山本章博, 定数次数の木に対する高速な最適アラインメント計算について, 第108回人工知能基本問題研究会, 39 – 44, 2019.
  • 小島 健介,呉 可天, 二部グラフにおける(k,l)-Plexのための形式概念解析の拡張, 第108回人工知能基本問題研究会, SIG-FPAI-B802, 45 – 49, 2019.
  • 向井達郎,小林靖明,紫藤佑介,山本章博,宮本篤志,松村忠幸,嶺竜治, トークンのN-gramによるプログラム表現を用いたコードクローン検出手法, 第199回ソフトウェア工学研究発表会, 2018-SE-199, 14, 1 – 7, 2018.
  • 久保田稜,小林靖明,山本章博, 整数計画法による木構造データ間のアラインメント距離の計算, 第106回人工知能基本問題研究会, SIG-FPAI-B509, 82 – 87, 2018.
  • 江良 佳朗, 山本 章博, 熊田 孝恒, ドライブデータからの運転手間の相違を表す属性のDTWによる発見, 第106回人工知能基本問題研究会, SIG-FPAI-B509, 76 – 81, 2018.
  • 新藤 光, 西野 正彬, 山本 章博, 二分決定グラフを用いた帰納論理プログラミングの解の列挙, 第106回人工知能基本問題研究会, SIG-FPAI-B509, 4 – 9, 2018.
  • 小島 健介, ブール関数と組合せ集合の圏論的性質に基づくBDDとZDDの比較, 第106回人工知能基本問題研究会, SIG-FPAI-B509, 57 – 62, 2018.
  • 紫藤 佑介,山本 章博,小林 靖明,久保山 哲二, モジュラリティを基準とした関係データに対する特徴選択, 第103回人工知能基本問題研究会, SIG-FPAI-B506, 89 – 94, 2017.
  • 洪 恩平,小林 靖明,山本 章博, 整数計画法による期間距離の計算を高速化するための新しい定式化, 第103回人工知能基本問題研究会, SIG-FPAI-B506, 78 – 83, 2017.
  • 山浦 智佳子,小林 靖明,山本 章博,久保山 哲二, クラスタ構造を仮定した場合の双クラスタリングアルゴリズムの解析, 第103回人工知能基本問題研究会, SIG-FPAI-B506, 67 – 72, 2017.
  • Thi Thanh Thuy Phan, Takenao Ohkawa, Akihiro Yamamoto, Protein-protein interaction extraction from literature with evaluation of cross-corpus learning, 第101回人工知能基本問題研究会, SIG-FPAI-B504, 54 – 61, 2016.
  • 網井 圭, DTW距離の平滑化による時系列データの因子分析, 第25回情報論的学習理論と機械学習研究会, IEICE-IBISML2016, 231 – 238, 2016.
  • 尾納 宗仁, 吉仲 亮, 山本 章博, テキストから生成されるタプルを用いた大学入試センター試験日本史問題の自動解答, 第99回人工知能基本問題研究会, SIG-FPAI-B502, 33 – 38, 2016.
  • 尾納 宗仁, 吉仲 亮, 山本 章博, テキストから生成されるタプルを用いた大学入試センター試験日本史問題の自動解答, 第99回人工知能基本問題研究会, SIG-FPAI-B502, 33 – 38, 2016.
  • 宮近 充裕, 吉仲 亮, 山本 章博, Levenshteinオートマトンのトライへの拡張を元にした近似文字列マッチング, 第99回人工知能基本問題研究会, 11–16, 2016.
  • 山口 慧, 吉仲 亮, 山本 章博, 確率論理プログラムを用いた確率文法のパラメータ推定, 第93回人工知能基本問題研究会, SIG-FPAI-98-07, 81 – 86, 2016.
  • 山崎朋哉, 山本 章博, 久保山 哲二, Tree PCAによる任意形状の木構造を抽出するアルゴリズム, 第99回人工知能基本問題研究会, SIG-FPAI-98-04 , 63 – 68, 2016.
  • Keisuke Otaki, Akihiro Yamamoto, Periodic Pattern Mining with Periodical Co-occurrences of Symbols, 第105回数理モデル化と問題解決研究発表会, IPSJ SIG Technical Report, vol.2015-MPS-105, no.7, 2015.
  • 山崎朋哉, 山本章博, 久保山哲二, 木構造データからの主成分抽出, 2015年度人工知能学会全国大会, 2015.
  • 狩山 和亮, Marco Cuturi, 山本 章博, 久保山 哲二, 福元 健太郎, 密度優先探索に基づくコミュニティ抽出と入札データ分析への応用, 第97回人工知能基本問題研究会, SIG-FPAI-B404, 19 – 24, 2015.
  • 大滝 啓介, 山本 章博, スケルトン化を用いた周期パターン発見に関する一考察, 情報処理学会 第77回全国大会 講演論文集, 1, 447 – 448, 2015.
  • 池田 真土里, 山本 章博, プロセス改善のためのイベントとリソースの関係に基づく形式概念解析による手法, 情報処理学会 第77回全国大会 講演論文集, 1, 243 – 244, 2015.
  • 山口 慧, 吉仲 亮, 山本 章博, 二分決定グラフを用いた命題論理式の前提の列挙, 第93回人工知能基本問題研究会, SIG-FPAI-B304, 2014.
  • 西村翔一, 吉仲亮, 山本章博, 宇野毅明, アイテム集合間の包含関係に基づく飽和アイテム集合族の更新手法, 第93回人工知能基本問題研究会, SIG-FPAI-B304, 81-86, 2014.
  • 尾納 宗仁, 吉仲 亮, 山本 章博, 二つの文字列に共通する構造を表現する文法の構成とそれを用いた文字列圧縮, 第93回人工知能基本問題研究会, SIG-FPAI-B304, 105-110, 2014.
  • 山崎朋哉, 吉仲亮, 山本章博, 久保山哲二, 二つの前順序木からの制約マッピングに基づく類似局所構造の抽出, 第93回人工知能基本問題研究会, SIG-FPAI-B304, 127-133, 2014.
  • 畠山 貴行, 池田 真土里, 吉仲 亮, 山本 章博, 新聞記事に出現する語彙を利用した株価変動におけるフェーズの同定手法, 第93回人工知能基本問題研究会, SIG-FPAI-B304, 93-98, 2014.
  • 狩山 和亮, 吉仲 亮, 山本 章博, 文字列パターンとMathMLによる構造を利用した数学問題文の検索, 2013年度人工知能学会全国大会(第27回), 2013.
  • Baba, J., Yamamoto, A., Text Localization in Scene Images by Using Character Energy and Maximally Stable Extremal Regions, 2013年度人工知能学会全国大会(第27回), 2013.
  • 池田 真土里, 山本 章博, クラス分類問題における形式概念解析を用いた近傍決定手法, 2013年度人工知能学会全国大会(第27回), 2013.
  • 金 涛, Cuturi Marco, 山本 章博, A Distance Between Text Documents based on Topic Models and Ground Metric Learning, 2012年度人工知能学会全国大会(第26回), 2012.
  • 橋谷 祐司, 山本 章博, 節論理における導出原理に基づく確率推論, 第85回人工知能基本問題研究会, SIG-FPAI-B104, 87-94, 2012.
  • 北野貴之, 山本章博, 述語項構造から生成されるタプル集合の比較による歴史事件の説明文書評価, 信学技報 (AI2011-47), 111(474), 25-30, 2012.
  • 近藤 誠一, 山本 章博, SATソルバーを用いた帰納論理プログラミング, 第85回人工知能基本問題研究会, SIG-FPAI-B104, 75-80, 2012.
  • 大滝啓介, 山本章博, パターンと精密化を用いた文字列生成過程のモデル化と推定, 第2回 データ指向構成マイニングとシミュレーション研究会, SIG-DOCMAS-B1020-3, 2012.
  • 舩戸 一将, 吉仲 亮 , 山本 章博, 昔話の構成を表現する機能列の推定手法とその評価, 第2回データ指向構成マイニングとシミュレーション研究会, SIG-DOCMAS-B1020-1, 2012.
  • 池田真土里, 山本章博, 言明を表す論理式間への順序関係付与における形式概念解析の利用, 第84回人工知能基本問題研究会資料, SIG-FPAI-B103, 11-18, 2011.
  • Sugiyama, M., Imajo, K., Otaki, K., Yamamoto, A., Semi-Supervised Ligand Finding Using Formal Concept Analysis, 第86回MPS・第27回BIO合同研究発表会, IPSJ SIG Technical Report, vol.2011-MPS-86, no.28, 2011.
  • 大滝 啓介, 山本 章博, 分散データベースからのプライバシー保護頻出飽和パターンマイニング, 2011年度人工知能学会全国大会(第25回), 2011.
  • 橋谷 祐司, 山本 章博, 節論理における推論の明示を目指したグラフィカルモデル, 2011年度人工知能学会全国大会(第25回), 2011.
  • 杉山麿人, 山本章博, 2進符号化を活用した高速かつ柔軟なクラスタリング, 2011年度人工知能学会全国大会(第25回), 2011.
  • 秦 亮一, 池田真土里, 杉山麿人, 山本章博, 質問学習とメタアルゴリズムの組合せによる文字列画像検索, 信学技報 (IBISML2010-120), 110(476), 115-122, 2011.
  • 吉岡正志, 杉山麿人, 山本章博, 符号化ダイバージェンスを用いたクラス分類のためのオンラインアルゴリズム, 信学技報 (IBISML2010-117), 110(476), 93-100, 2011.
  • 福村貴志, 杉山麿人, 山本章博, 木構造を利用した自然画像の部分領域検索とフラクタル圧縮・マイニングへの応用, 信学技報(IBISML2010-112), 110(476), 55-62, 2011.
  • 大滝啓介, 山本章博, ZDDを用いた頻出飽和パターンのプライバシー保護マイニング, 信学技報 (IBISML2010-111), 110(476), 49-54, 2011.
  • 本間毅史, 山本章博, モデル検査法における詳細化概念の導入によるソフトウェア信頼性担保手法, 第82回 情報処理学会プログラミング研究会, 2011.
  • 杉山 麿人, 山本 章博, 離散量と連続量が混在するデータに対する形式概念分析を用いた半教師あり学習, 第80回人工知能基本問題研究会資料, SIG-FPAI-B003-02, 7-14, 2010.
  • 杉山 麿人, 山本 章博, グレイ符号化ダイバージェンスによる連続データからの計算論的知識発見, 第78回人工知能基本問題研究会資料, SIG-FPAI-B001-03, 17-24, 2010.
  • 杉山 麿人, 山本 章博, 符号化ダイバージェンスによる2つの集合の異なり具合の定量化, 第1回情報論的学習理論と機械学習研究会(IBISML), 信学技報, vol. 110, no. 76, 181-187, 2010.
  • Nguyen, V. A. , Yamamoto, A, Incremental Mining of Closed Frequent Subtrees, 第12回 データマイニングと統計数理研究会資料, SIG-DMSM, 2010.
  • 杉山 麿人, 山本 章博, 計算論的学習理論に基づく統計的仮説検定の代替手法, 第77回人工知能基本問題研究会資料, SIG-FPAI-A904, 43-48, 2010.
  • 久野 慎弥, 土井 晃一郎, 山本 章博, 分散データベースからの頻出飽和アイテム集合の発見, 第77回人工知能基本問題研究会資料, SIG-FPAI-A904, 13-18, 2010.
  • 池田 真土里, 土井 晃一郎, 山本 章博, 林 晋, グラフ表現された仮説の管理支援手法とその実装, 第77回人工知能基本問題研究会資料, SIG-FPAI-A904, 79-86, 2010.
  • Nguyen, V. A. , Yamamoto, A, Incremental Mining of Closed Frequent Subtrees, 第12回 データマイニングと統計数理研究会資料, SIG-DMSM, 2010.
  • Nguyen, D. A., Doi, K., Yamamoto, A., Discovering Structures of Open Source Programs from Relationship between Emails and Source Codes, 日本ソフトウェア科学会第26回大会, 2009.
  • 本間 毅史, 山本 章博, 仕様の説明と検証用データを付加したソースコード公開のための枠組みの提案, 日本ソフトウェア科学会第26回大会, (ポスター・デモ発表), 2009.
  • de Brecht, M., Yamamoto, A., Interpreting Learners as Realizers for Σ 02-Measurable Functions, 第74回人工知能基本問題研究会資料, SIG-FPAI-A901, 39-44, 2009.
  • 杉山 麿人, 廣渡 栄寿, 立木 秀樹, 山本 章博, ハウスドルフ距離を用いたフラクタルによる図形の学習, 第74回人工知能基本問題研究会資料, SIG-FPAI-A901, 31-38, 2009.
  • Nguyen Viet Anh, 土井 晃一郎, 山本 章博, 部分木制約付き頻出飽和木パターン発見, 2009年度人工知能学会全国大会, 2009.
  • 村上 征嗣, 土井 晃一郎, 山本 章博, 圧縮された半構造化文書からの頻出木パターン発見, 2009年度人工知能学会全国大会, 2009.
  • グェン ディン アン, 土井 晃一郎, 山本 章博, メーリングリストに基づいた共同開発ソフトウェアの構造抽出, 第73回人工知能基本問題研究会資料, SIG-FPAI-A804, 81-88, 2009.
  • 池田 真土里, 土井 晃一郎, 山本 章博, 林 晋, 仮説をグラフ表現するReasoning Webモデルの再検討, 第73回人工知能基本問題研究会資料, SIG-FPAI-A804, 69-76, 2009.
  • 木村 誠, 土井 晃一郎, 山本 章博, 構造を持つ楽曲データを対象とした質問学習にもとづく楽曲生成, 情報処理学会研究報告, 2008-MUS-77, 27-32, 2008.
  • デ・ブレクト マシュー, 山本 章博, 概念空間の位相的性質, 第71回人工知能基本問題研究会資料, SIG-FPAI-A802, 33-40, 2008.
  • 久野 慎弥, 土井 晃一郎, 山本 章博, MusicXMLデータからの頻出フレーズパターンの発見, 第70回人工知能基本問題研究会資料, SIG-FPAI-A801, 37-42, 2008.
  • 大内 聖紫, 山本 章博, 正データからの極限同定における極小言語戦略への精密化の適用, 信学技報, AI2007-64, 121-126, 2008.
  • 西野 正彬, 山本 章博, 林 晋, 妥当な推測を表すためのグラフモデルとそれに基づく仮説構築支援システム, 信学技報, AI2007-44, 1-6, 2008.
  • 澤田石 翔太, 三功 浩嗣, 土井 晃一郎, 山本 章博, 内包カーネルと配列分割法を用いたRNA識別, 情報処理学会研究報告, 2008-BIO-12, 71-78, 2008.
  • 三功 浩嗣, 土井 晃一郎, 山本 章博, RNA識別における内包カーネルの性質, 第68回人工知能基本問題研究会資料, SIG-FPAI-A703, 33-40, 2008.
  • 三功 浩嗣, 土井 晃一郎, 山本 章博, RNA配列を識別するための内包カーネル関数の設計, 第66回人工知能基本問題研究会資料, SIG-FPAI-A701, 59-64, 2007.
  • 村上 征嗣, 土井 晃一郎, 山本 章博, 木文法により圧縮された複数の半構造化文書からの共通頻出木パターンの発見, 信学技報, Vol.107, No. 78 (AI 2007-8), 39-44, 2007.
  • 藤井 崇介, 土井 晃一郎, 山本 章博, 区間構造を利用した物語構造の抽出と物語の再生, 第65回人工知能基本問題研究会資料, SIG-FPAI-A603, 35-40, 2007.
  • 藤井 崇介, 土井 晃一郎, 山本 章博, 単語の出現区間推定を利用した物語構造の抽出, 信学技報, Vol.106, No.473(KBSE2006-62), 43-48, 2007.
  • 土井 晃一郎, 小沼 潤, 山本 章博, 木文法により圧縮された半構造化文書の反単一化, データマイニングと統計数理ワークショップ, 札幌, 2006.
  • 藤井 崇介, 土井 晃一郎, 山本 章博, 単語の出現区間推定によるキーワードの抽出, データマイニングと統計数理ワークショップ, 札幌, 2006.
  • 小沼 潤, 土井 晃一郎, 山本 章博, 木文法を用いた半構造化文書の圧縮と反単一化, 信学技報, Vol.106, No. 38 (AI 2006-9), 45-50, 2006.
  • de Brecht, M., 小林 正典, 徳永 浩雄, 山本 章博, 普遍代数における閉集合族と正データからの帰納推論, 京都大学数理解析研究所講究録, No.1489, 256-260, 2006.
  • 山下 哲矢, 土井 晃一郎, 山本 章博, 包摂関係を利用したカーネル関数を計算するアルゴリズム, 第62回人工知能基本問題研究会資料, SIG-FPAI-A504, 55-61, 2006.
  • 杉山 麿人, 廣渡 栄寿, 立木 秀樹, 山本 章博, グレイコードとモデル推論を利用した実数値関数の学習, 第62回人工知能基本問題研究会資料, SIG-FPAI-A504, 47-54, 2006.
  • デ・ブレクト マシュー, 小林 正典, 徳永 浩雄, 山本 章博, 多項式環イデアルの正データからの帰納推論, 2005年度冬のLAシンポジウム, 41-1 — 41-5, 2005.
  • デ・ブレクト マシュー, 山本 章博, 有限の弾力性を含む証明の分析 –有限の弾力性の手続き化に向けて–, 第61回人工知能基本問題研究会資料, SIG-FPAI-A503, 93-98, 2005.
  • 山本 章博, 田中 孝侑, 項データを対象とした反単一化に基づくカーネル関数, 第61回人工知能基本問題研究会資料, SIG-FPAI-A503, 75-79, 2005.
  • 津江 遼子, 山本 章博, 極大頻出集合の探索を基礎とする帰納論理プログラミング, 第60回人工知能基本問題研究会資料, SIG-FPAI-A502, 35-40, 2005.
  • 藤原 翔一朗, 山本 章博, 仮説の動的な更新における近傍探索, 2005年度人工知能学会全国大会講演論文集, CD-ROM, 2005.

口頭発表

  • Kuei-Jan Chu、Nozomi Akashi、Akihiro Yamamoto, Physics-Guided Clustered Echo State Network for Prediction of Large Spatiotemporally Chaotic Dynamics, 第85回 応用物理学会秋季学術講演会, 2024.
  • 東青空、明石望洋、山本章博, 多次元入力リカレントニューラルネットワークにおける記憶容量, 第85回 応用物理学会秋季学術講演会, 2024.
  • 松尾朝日, 岡本耕太, 安部祐一, 明石望洋, 大林一平, 國府寛司, 青井伸也, 受動歩行の脚質量に応じたフラクタルな吸引領域の変化 , 日本応用数理学会2024年度年会, 2024.
  • 明石望洋,  ロボットの身体に現れる複雑ダイナミクスの情報処理への活用, 第71回 自律分散システム部会研究会, 2024.
  • 松尾朝日, 岡本耕太, 安部祐一, 明石望洋, 大林一平, 國府寛司, 青井伸也,受動歩行における脚の質量に応じたフラクタルな吸引領域の変化とそのメカニズム,第68回 システム制御情報学会,2024.
  • 石倉 優資,山本 章博, 大規模言語モデルによるプログラム自動修正の摂動を用いた信頼性検証, 第26回プログラミングおよびプログラミング言語ワークショップ(PPL 2024)プログラム, 2024.
  • 明石望洋, やわらかさによる計算:ソフトロボットと機械学習と数理の連関, ロボティクス・メカトロニクス講演会2023 シンポジウム『 “いいかげん”を科学して未来を創るソフトロボット学4』, 2023.
  • Siqi Peng, Akihiro Yamamoto, Introduction of Triadic Concept Analysis and Its Possible Improvement, 第114回人工知能基本問題研究会, 2020.
  • 小林靖明,曽根大雅,土中哲秀, グラフの2等分割問題に対するアルゴリズムと計算複雑性, 基盤(S)離散構造処理系プロジェクト「2019年度 秋のワークショップ」, 2019.
  • 久保田稜,小島健介,小林靖明,山本章博, 可換な単一化の固定パラメーター容易性の検討, 2019年夏のLAシンポジウム, 2019.
  • 小林靖明,曽根大雅,松原徳秀,山本章博, 最大Balanced Connected Subgraphに対するアルゴリズム, 基盤(S)離散構造処理系プロジェクト「2019年度 初夏のワークショップ」, 2019.
  • 小林靖明, フロンティア法による半順序集合の線形拡張の列挙, 基盤(S)離散構造処理系プロジェクト「2019年度 初夏のワークショップ」, 2019.
  • 新藤光,小林靖明,山本章博, p,q-gramを用いた木構造間の距離の学習の検討, 基盤(S)離散構造処理系プロジェクト「2019年度 初夏のワークショップ」, 2019.
  • 小林靖明, 頂点Kaylesに対するモジュラ幅FPTアルゴリズム, 組合せゲーム・パズルプロジェクト,第14回研究集会, 2019.
  • 小林靖明, 半順序集合の次元を求める固定パラメータアルゴリズム, 基盤(S)離散構造処理系プロジェクト「2018年度 秋のワークショップ」, 2018.
  • 紫藤佑介,小林靖明,山本章博,宮本篤志,松村忠幸,嶺竜治, Tree-LSTMの拡張による抽象構文木のより良い分散表現獲得に向けて, 第21回情報論的学習理論ワークショップ, 2018.
  • Keisuke Otaki, Pattern Structure Analysis of Episodes for Sequence Analysis via Extracting Pattern Concepts, 計算理論とビッグデータワークショップ, 2015.
  • Keisuke Otaki, Akihiro Yamamoto, Probabilistic Models Based on Regular Pattern Languages and Their Learning Problems, Work in Progress Track, Proceedings of the 12th International Conference on Grammatical Inference (ICGI 2014), 2014.
  • Ikeda, M., Yamamoto, A., Classification by Formal Concept Analysis, Workshop on Data Discretization and Segmentation for Knowledge Discovery (DDS2013), 2013.
  • 杉山 麿人, Learning Figures with the Hausdorff Metric by Self-similar Sets, SLACS 2009, 2009.
  • de Brecht, M., Yamamoto, A., Mind Change Complexity More Than ω ω in Inductive Inference from Positive Data, SLACS 2007, 2007.
  • de Brecht, M., 小林 正典, 徳永 浩雄, 山本 章博, 多項式環におけるイデアルの正データからの帰納推論, SLACS 2007, 2007.

書籍

  • Shinichi Hirai, Hiromi Mochiyama, Kohei Nakajima, Nozomi Akashi, Modeling and Control of Continuum Body, The Science of Soft Robots: Design, Materials and Information Processing, Springer Singapore, 279-318, 2023.
  • Kohei Nakajima, Hideyuki Sawada, Nozomi Akashi, Information Processing Using Soft Body Dynamics, The Science of Soft Robots: Design, Materials and Information Processing, Springer Singapore, 357-392, 2023.

受賞

  • Siqi Peng, Akihiro Yamamoto, Specially Selected Paper FY2023, Information Processing Society of Japan, Z-tca: Fast algorithm for triadic concept analysis using zero-suppressed decision diagrams. Journal of Information Processing31, 722-733. link

学位論文

博士論文

2018年度

  • Vivien Pierre François Seguy, Measure Transport Approaches for Data Visualization and Learning(データの可視化と機械学習に対する測度変換によるアプローチ)

2015年度

  • Takuro KUTSUNA (沓名 拓郎), Enhancing System Reliability using Abstraction and Efficient Logical Computation(抽象化技術と高速な論理演算を利用したシステムの高信頼化)
  • Tam Le, Geometry-Aware Learning Algorithms for Histogram Data Using Adaptive Metric Embeddings and Kernel Functions(距離の適応埋込みとカーネル関数を用いたヒストグラムデータからの幾何認識 学習アルゴリズム)
  • Keisuke OTAKI (大滝 啓介), Algorithmic Approaches to Pattern Mining from Structured Data(構造データからのパターン発見におけるアルゴリズム論的アプローチ)

2014年度

  • Masaaki NISHINO (西野 正彬), Numerical Optimization Methods based on Discrete Structure for Text Summarization and Relational Learning (文書要約と関係学習のための離散構造に基づいた数値最適化法)

2012年度

  • Nguyen Viet Anh, Studies on Efficient Methods to Learn from Structured Data(構造データを対象とした学習のための効率的手法に関する研究)

2011年度

  • Mahito SUGIYAMA (杉山 麿人), Studies on Computational Learning via Discretization(離散化に基づく計算論的学習に関する研究)

2009年度

  • Matthew de Brecht, Topological and Algebraic Aspects of Algorithmic Learning Theory(計算理論的学習理論の位相的及び代数的な性質)

修士論文

2023年度

  • 石倉 優資, 大規模言語モデルによるプログラム自動修正の摂動を用いた信頼性検証
  • 藤永 淳太, DFA を用いた非マルコフ強化学習における反例解析と SAT による補完
  • MA JIALI, Non-subgraph Counterfactual Explanation for Node Classification Graph Neural Networks

2022年度

  • 友成 光, 数理最適化を用いたテキスト分類モデルの頑健性検証と敵対的学習への応用
  • 植松 温大, 知識グラフを用いた多肢選択問題に対する選択肢と根拠の生成方法
  • 松原 徳秀, 類似度指標のラベル付き有向グラフへの拡張

2021年度

  • See Woo Lee, Finding Diverse Solutions in Combinatorial Problems: A Theoretical and Empirical Study

2020年度

  • Siqi Peng, Improvement of Sequential Pattern Mining Based Trajectory Data Mining to Make the Outputs More Comprehensible
  • 河村 和紀, Tree-LSTMを応用したHTMLデータにおける表構造からの情報抽出
  • 日野 遼人, Farr-Gaoのアルゴリズムを用いた非線形データに対する学習の評価

2019年度

  • 久保田 稜, 可換マッチング問題の固定パラメーター容易性に関する研究
  • Hikaru Shindo, Metric Learning for Ordered Labeled Trees with pq-grams

2018年度

  • Ketian Wu, An Extension of Frequent Closed Itemsets and their Enumeration
  • 紫藤 佑介, Tree-LSTMの拡張を用いたソースコード要約

2017年度

  • Kei Amii (網井 圭), Representing the Set of Parse Trees with a Dicision Diagram (決定グラフを用いた構文木の集合の表現)
  • 越智 朋子, 一貫性指標に基づく特徴選択のための貪欲法が求める解の性質
  • 森 光太郎, 部分木制約下での頻出飽和属性木の列挙手法

2016年度

  • Chikako YAMAURA (山浦 智佳子), Analysis of Biclustering Algorithms Assuming Several Types of Cluster Structure (クラスタ構造を仮定した場合の双クラスタリングアルゴリズムの解析)

2015年度

  • Atsuhiro MIYACHIKA (宮近 充裕), Approximate Dictionary Searching Based on Extending Levenshtein Automata for Tries (Levenshteinオートマトンのトライへの拡張を基にした近似的な辞書検索)
  • Shoichi NISHIMURA (西村 翔一), An Efficient Algorithm to Recalculate Graph Polishing for Change of Threshold (グラフ研磨の閾値の変化に対する高速な再計算手法)
  • Hasanov Vagif, Activation based regulation of co-adaptation between neurons in deep neural networks (アクティベーションによるディープニューラルネットワーク内ニューロン間の共適応の調整)
  • Munehito BINOU (尾納 宗仁), Answering Questions on Japanese History for the National Center Test for University Admissions by Comparing Tuples Generated From Texts
  • Satoru YAMAGUCHI (山口 慧), Parameter Estimation of Stochastic Grammars with Probabilistic Logic Programs (確率論理プログラムを用いた確率文法のパラメータ推定)
  • Tomoya YAMAZAKI (山崎 朋哉), Tree PCA for Extracting Dominant Substructures from Labeled Rooted Trees (ラベル付き根付き木から特徴的な構造を抽出するためのTree PCA)

2014年度

  • Kazuaki KARIYAMA (狩山 和亮), Biclustering Binary Matrices Based on Density-first Search for Extracting Communities

2013年度

  • Tomohiko OKAYAMA (岡山 智彦), A Sufficient Condition for Learning Unbounded Unions of Languages with Refinement Operators
  • Jun BABA (馬場惇), Detecting Texts in Natural Images: An Approach Applicable to Various Writing Systems and Text Orientations
  • Yushiro ONO (小野 祐志朗), Identifying How Difficult to Play the Piano from Original Sheet Music Based on Optimal Fingering Movement
  • Seiichi KONDO (近藤 誠一), Computing Edit Distances between Unordered Trees Using an Integer Programming Solver

2012年度

  • Kentaro IMAJO (今城 健太郎), A Fast Approximation Algorithm for the Gaussian Filter and Its Application
  • Keisuke OTAKI (大滝 啓介), Estimation of Generating Processes Represented with Patterns and Substitutions for String Data
  • Tao JIN (金 涛), Text Classification based on Transportation Distance with Topic Models and Ground Metric Learning

2011年度

  • 北野 貴之, 述語項構造から生成されるタプル集合の比較による歴史事件の説明文書評価
  • 橋谷 祐司, 節論理における不確実性を表す確率モデルと帰結発見のための確率推論
  • 舩戸 一将, 昔話の構成を表現する機能列の推定手法とその評価

2010年度

  • 秦 亮一, 仮想クエリを用いた質問学習による文字列画像検索
  • 福村 貴志, 木構造を利用した自然画像の部分領域検索とフラクタル圧縮・マイニングへの応用
  • 川合 雄大, RNA配列の二次構造候補の列挙アルゴリズムの改善とその応用
  • 本間 毅史, モデル検査法への詳細化概念の導入に基づくソフトウェア信頼性担保手法

2009年度

  • Nguyen Anh Dinh, Extracting the Structures of Open Source Programs from Their Developer Mailing Lists
  • 池田 真土里, グラフ表現された仮説の管理支援手法とその実装
  • 久野 慎弥, 分散データベースからの頻出飽和アイテム集合の発見

2008年度

  • 木村 誠, 構造を持つ楽曲データを対象とした質問を用いた学習
  • 村上 征嗣, 木文法により圧縮された木構造データからの頻出木パターンの発見

2007年度

  • 大内 聖紫, 正データからの極限同定における極小言語戦略への精密化の適用
  • 三功 浩嗣, RNA 配列を識別する内包カーネルの設計
  • 西野 正彬, 妥当な推測を表すためのグラフモデルとそれに基づく仮説構築支援システム

2006年度

  • 津江 遼子, 頻度付き反単一化による仮説生成と分散情報源への応用
  • Matthew de Brecht, 正データからの帰納推論と閉包演算
  • 藤井 崇介, 区間クラスタリングによる物語構造の抽出

4回生特別研究 (卒業研究)

2023年度

  • 下田 直樹, 知識グラフを利用した多肢選択問題での解答選択手法
  • 筒井 智哉, 大規模言語モデルを活用した推理小説読み解きのための知識獲得と含意論理式の生成
  • 論田 康平, 形式概念分析におけるオブジェクトの修正に伴う概念束の更新手法

2022年度

  • 向後 拓真, ディープラーニングと自由エネルギーを用いたシュードノットを含むRNAの二次構造予測
  • 林 健吾, 埋め込み理論を用いた新型コロナウイルス新規陽性者数のモデル化

2021年度

  • 田中 大翔, 推理小説と辞書における単語の共起を用いた含意論理式の生成
  • 奥村 光貴, モルフォロジー変換による前処理を用いた染めの型紙データへの自動タグ付け
  • 長野 駿介, 最短非分離パス問題のパラメータ化計算複雑度に関する研究

2020年度

  • 吉村 仁志, 多段階頂点被覆集合問題とその一般化に対する固定パラメータ容易性の研究
  • 窪田 一誠, WordNetを用いたデータ拡張による知識グラフに対する質問応答精度の向上

2019年度

  • 馬越 雅人, 抽象構文木の関係に基づく条件付き確率場を用いた変数名予測
  • 曽根 大雅, 最大平衡連結部分グラフ問題に対するアルゴリズムと計算複雑性
  • 松原 徳秀, 出現頻度に対する定義を緩和した飽和アイテム集合とその列挙アルゴリズム

2018年度

  • 里見 琢聞, 動的計画法による文字列データの線形最小汎化問題の求解アルゴリズム
  • 松田 浩幸, 前後のトークン列と抽象構文木のパスからの学習による変数名の復元
  • Woo Jeongwoo, Bottom-up距離を用いる木構造データ集合からの特徴抽出
  • 白川 祐成, 染めの型紙データへの自動タグ付けに対する画像切り出しにより前処理

2017年度

  • 新藤 光, 二分決定グラフを用いた帰納論理プログラミングの解の列挙
  • 増田 秀斗, 双クラスタリングに置ける目的関数としての符号化コストの改良
  • 江良 佳朗, ドライブデータからの運転手間相違を表す属性のDTWによる発見
  • 向井 達郎, トークンのN-gramによるプログラムの表現を用いたコードクローン検出手法
  • 久保田 稜, 整数計画法による木構造データ間のアラインメント距離の計算
  • 神谷 元太, 畳み込みニューラルネットワークを用いた型紙データの分類

2016年度

  • 飯塚 義徳, 主成分分析と強化学習を用いた離散値データに対する半教師ありクラスタリング
  • 佐藤 壮磨, 共同開発プログラムに対してメールを用いて生成されたクラスタへのラベル付け
  • 紫藤 佑介, モジュラ性を基準とした関係データに対する特徴選択
  • Eunpyeong Hong, 整数計画法による木間距離の計算の高速化

2015年度

  • 網井 圭, DTW距離の平滑化による時系列データの因子分析
  • 越智 朋子, 非交叉パターン言語の多項式時間帰納推論の拡張と順序木パターンへの一般化
  • 前川 政司, 単語ベクトルを用いた文書におけるトピック検出

2014年度

  • 各務 将士, 対象の属性を考慮した構造的行列因子分解による推薦システム
  • 森 光太朗, バンディットアルゴリズムを用いた近似的最大共通部分木の計算
  • 安達 弘憲, 最適輸送距離を用いた古典和歌集における母音列の頻度分布の変化点検出

2013年度

  • 西村 翔一, アイテム集合間の包含関係に基づく飽和アイテム集合族の更新手法
  • 尾納 宗仁, 二つの文字列に共通する構造を表現する文法の構成とそれを用いた文字列圧縮
  • 畠山 貴行, 新聞記事に出現する語彙を利用した株価変動におけるフェーズの同定手法
  • 山崎 朋哉, 二つの前順序木からの制約マッピングに基づく類似局所構造の抽出
  • 山口 慧, 二分決定グラフを用いた命題論理式の前提の列挙

2012年度

  • 宮近 充裕, クラスタリングと文字列比較を用いた文書画像検索
  • 狩山 和亮, 文字列パターンとMathMLによる構造を利用した数学問題文の検索
  • 小浜翔太郎, 述語項構造の包摂関係に基づいたテキスト間の含意関係の認識
  • 圡井 雅人, 食材混合順序に着目した複数レシピ間の共通構造の抽出

2011年度

  • 小野 祐志朗, シーケンシャルマイニングを利用した楽譜の特徴抽出と分類
  • 近藤 誠一, SATソルバーを用いた帰納論理プログラミング
  • 西浦 祐弥, 開発者メーリングリストのシーケンシャルマイニングによるソフトウェアの特徴抽出

2010年度

  • 大滝 啓介, 分散データベースからのプライバシー保護頻出飽和パターン発見手法の提案
  • 吉岡 正志, 符号化ダイバージェンスを用いたクラス分類のためのオンラインアルゴリズム
  • 吉田 康平, 係り受け構造を用いた応答発話規則の帰納的学習

2009年度

  • 國見 武史, 内包カーネル関数に基づいたRNA配列中のシュードノット構造の識別手法
  • 西崎 錬平, 単旋律の記号列的扱いに基づいた作曲家の特徴抽出
  • 舩戸 一将, 形式概念分析を利用した短編小説の文脈可視化
  • 牧垣 秀一朗, 文字列データマイニング手法を用いた文献画像からの知識発見手法

2008年度

  • 川合 雄大, RNA配列が持ち得る二次構造の候補の列挙
  • 石田 保輝, 形式概念解析と決定木の組合せとそのネットワーク攻撃検知への適用
  • 本間 毅史, 仕様の説明と検証用データを付加したソースコード公開のための枠組みの提案

2007年度

  • 久野 慎弥, MusicXMLデータを対象とした頻出フレーズパターンの発見
  • 澤田石 翔太, RNA構造予測を目的としたカーネルの選択と配列分割法

2006年度

  • 木村 誠, 機械学習システムにおける精密化を表現するための言語
  • Nguyen Anh Dinh, BDIフレームワーク への履歴の導入とマルコフモデルによる解の選択
  • 村上 征嗣, 木文法により圧縮された複数の半構造化文書からの共通頻出木パターンの発見

2005年度

  • 小沼 潤, 木文法を用いた圧縮法によって圧縮された半構造化文書に対する反単一化
  • 杉山 麿人, 実数のグレイコード表現とモデル推論を利用した実数値関数の学習
  • 谷口 雄基, ベイジアンネットワークを表現する制約論理プログラムの帰納論理を用いた導出
  • 山下 哲矢, 包摂関係を利用したカーネル関数を計算するアルゴリズムの設計と項データへの適用

2004年度

  • 岩佐 賢一, 精密化を変更可能な質問学習システム
  • 田中 孝侑, サポートベクトルマシンを利用した論理的汎化
  • 津江 遼子, 充足関係の拡張による推論
  • 藤原 翔一朗, 仮説の動的な更新における近傍探索の提案