論文リスト

(in English)

Journal Papers, Articles in Books & Reviewed Conference Papers, 解説論文など, Conference Papers, Technical Reports & Others
  1. Nishanth Koganti, Tomoya Tamei, Kazushi Ikeda, Tomohiro Shibata: Bayesian Nonparametric Learning of Cloth Models for Robotic Clothing Assistance, IEEE Trans. Robotics, in press.
  2. Yasutaka Furusho, Takatomi Kubo, Kazushi Ikeda: Roles of Pre-Training in Deep Neural Networks from Information Theoretical Perspective, Neurocomputing, in press.
  3. Satoshi Kozawa, T. Akanuma, Tetsuo Sato, Yasuomi Sato, Kazushi Ikeda, Tom N. Sato: Live-Forecast of Stochastic Individual Cell Behavior in Living Organism, Scientific Reports, 6 (2016), 32962.
  4. Maki Katayama, Takatomi Kubo, Kazutaka Mogi, Kazushi Ikeda, Miho Nagasawa, Takefumi Kikusui: Heart Rate Variability Predicts the Emotional State in Dogs, Behavioural Processes, 128 (2016), 108-112.
  5. Ryunosuke Hamada, Takatomi Kubo, Kazushi Ikeda, Zujie Zhang, Tomohiro Shibata, Takashi Bando, Kentarou Hitomi, Masumi Egawa: Modeling and Prediction of Driving Behaviors Using a Nonparametric Bayesian Method with AR Models, IEEE Trans. Intelligent Vehicles, 1/2, 131-138.
  6. Matthew Holland, Kazushi Ikeda: Minimum Divergence Estimators Based on Proper Loss Functions, IEEE Trans. Signal Processing, 64/3 (2016), 704-713.
  7. Tomoya Tamei, Yasuyuki Orito, Hiroyuki Funaya, Kazushi Ikeda, Yohei Okada, Tomohiro Shibata: Kinect-Based Posturography for In-Home Rehabilitation of Balance Disorders, APSIPA Transactions on Signal and Information Processing, 4 (2015), e17.
  8. Takuya Konishi, Takatomi Kubo, Kazuho Watanabe, Kazushi Ikeda: Variational Bayesian Inference Algorithms for Infinite Relational Model of Network Data, IEEE Trans. on Neural Networks and Learning Systems, 26/9 (2015), 2176-2181.
  9. Yusuke Kubo, Kentarou Baba, Michinori Toriyama, Tadao Sugiura, Satoshi Kozawa, Kazushi Ikeda, Naoyuki Inagaki: Shootin1-Cortactin Interaction Mediates Signal-Force Transduction for Axon Outgrowth, Journal of Cell Biology, 210/4 (2015), 663-676.
  10. Hiroko Katsuno, Michinori Toriyama, Yoichiroh Hosokawa, Kensaku Mizuno, Kazushi Ikeda , Yuichi Sakumura, Naoyuki Inagaki: Actin Migration Driven by Directional Assembly and Disassembly of Membrane Anchored Actin Filaments, Cell Reports, 12/4 (2015), 648-660.
  11. Atsushi Miyamoto, Kazuho Watanabe, Kazushi Ikeda, Masa-aki, Sato: Variational Inference with ARD Prior for NIRS Diffuse Optical Tomography, IEEE Trans. on Neural Networks and Learning Systems, 26/5 (2015), 1109-1114.
  12. Satoshi Kozawa, Yuichi Sakumura, Michinori Toriyama, Naoyuki Inagaki, Kazushi Ikeda: Bayesian Cell Force Estimation Considering Force Directions, Neural Processing Letters, 41/2 (2015), 191-200.
  13. Naoko Koide, Satoshi Nishida, Takatomi Kubo, Tomohiro Shibata, Kazushi Ikeda: Stimulus-Driven Factor in Abstract-Painting Viewing as an Art Speciality, PLoS ONE, 10/2 (2015), e0117696.
  14. Takamitsu Araki, Kazushi Ikeda, Shotaro Akaho: An Efficient Sampling Algorithm with Adaptations for Bayesian Variable Selection, Neural Networks, 61/1 (2015), 22-31.
  15. Yuki Maruno, Kenta Cho, Kazushi Ikeda: Energy-Efficient User-State Recognition Method Using Wavelet Transform and Singular Value Decomposition, SICE Journal of Control, Measurement, and System Integration, 8/1 (2015), 86-92.
  16. Matthew Holland, Kazushi Ikeda: A Probabilistic Forecasting Approach to Wind Turbine Control, SICE Journal of Control, Measurement, and System Integration, 8/1 (2015), 61-66.
  17. 岡田洋平,喜多頼広,中村潤二,柴田智広,船谷浩之,折戸靖幸,爲井智也,池田和司,和田佳郎,形岡博史,上野聡,冷水誠,森岡周,庄本康治: 前屈姿勢と側屈姿勢を合併したパーキンソン病患者に対する直流前提電気刺激ー電極極性が効果に与える影響の検討ー, 運動障害, 24/2 (2014), 印刷中.
  18. Yohei Okada, Tomohiro Shibata, Tomoya Tamei, Yasuyuki Orito, Hiroyuki Funaya, Chihiro Obayashi, Kazushi Ikeda, Makoto Hiyamizu, Shu Morioka: In-Home Posture Evaluation and Visual Feedback Training to Improve Posture with a Kinect-Based System in Parkinson’S disease: A Case Study, Journal of Novel Physiotherapies, 4/5 (2014), 1000232.
  19. Takatomi Kubo, Masaki Yoshida, Takumu Hattori, Kazushi Ikeda: Towards Excluding Redundancy in Electrode Grid for Automatic Speech Recognition Based on Surface EMG, Neurocomputing, 134 (2014), 15-19.
  20. Shigeyuki Ikeda, Tomohiro Shibata, Naoki Nakano, Rieko Okada, Naohiro Tsuyuguchi, Kazushi Ikeda, Amami Kato: Neural Decoding of Vowels during Covert Articulation using Electrocorticography, Frontiers in Human Neuroscience, 10.3389/fnhum.2014.00125.
  21. Satoshi Nishida, Tomohiro Shibata, Kazushi Ikeda: Object-Based Selection Modulates Top-Down Attentional Shifts, Frontiers in Human Neuroscience, 10.3389/fnhum.2014.00090.
  22. Mauricio Burdelis, Kazushi Ikeda: Estimating Passive Dynamics Distributions and State Costs in Linearly Solvable Markov Decision Processes during Z Learning Execution, SICE Journal of Control, Measurement, and System Integration, 7/1 (2014), 48-54.
  23. Takamitsu Araki, Kazushi Ikeda: Adaptive Markov Chain Monte Carlo for Auxiliary Variable Method and Its Application to Parallel Tempering, Neural Networks, 43/1 (2013), 33-40.
  24. Satoshi Nishida, Tomohiro Tanaka, Tomohiro Shibata, Kazushi Ikeda, Tadashi Ogawa: Discharge-Rate Persistence of Baseline Activity during Fixation Reflects Maintenance of Memory-Period Activity in the Macaque Posterior Parietal Cortex, Cerebral Cortex, 10.1093/cercor/bht031 (2013).
  25. 池内 亮太, 池田 和司: スペクトルのシフト不変性と音響経路の周波数特性推定に基づく音楽音響信号の音高・発音時刻推定, 電子情報通信学会論文誌, J95-D/12 (2012), 2124-2132.
  26. 久保 孝富, 戸田 智基, 吉田 正樹, 服部 託夢, 池田 和司: Vowel Recognition Based on Surface Electromyography with Electrode Grid on Submental Region, 生体医工学, 50/1, 38-46.
  27. Mizuki Ihara, Shin-ichi Maeda, Kazushi Ikeda, Shin Ishii: Low-dimensional Feature Representation for Instrument Identification, SICE Journal of Control, Measurement, and System Integration, 5/4, 249-.
  28. Kohei Hayashi, Takashi Takenouchi, Tomohiro Shibata, Yuki Kamiya, Daishi Kato, Kazuo Kunieda, Keiji Yamada, Kazushi Ikeda: Exponential Family Tensor Factorization: An Online Extension and Applications, Knowledge and Information Systems, 33/1 (2012), 57-88.
  29. Hiroyuki Funaya, Yoshihiko Nomura, Kazushi Ikeda: A Support Vector Machine with Forgetting Factor and Its Statistical Properties, Neural Networks, 24/3 (2012), 45-50.
  30. Kazuho Watanabe, Masato Okada, Kazushi Ikeda: Divergence Measures and a General Framework for Local Variational Approximation, Neural Networks, 24/10 (2011), 1002-1009.
  31. 池田 和司, 味間 弘喜, 井上 裕太, 柴田 智広, 深谷 直樹, 人見 謙太郎, 坂東 誉司: 運転状況を推定し学習データを選択する適応的ブレーキ警報システムの開発, システム制御情報学会論文誌, 24/8 (2011), 193-199.
  32. Kazushi Ikeda, Daisuke Komazawa, Hiroyuki Funaya: Information Geometry in Neural Spike Sequences, Frontiers of Electrical and Electronic Engineering in China, 6/1 (2011), 146-150.
  33. Takemasa Yamasaki, Kazushi Ikeda: Statistical Properties of Incremental SVMs Storing Support Vectors, SICE Journal of Control, Measurement, and System Integration, 4/1 (2011), 1-6.
  34. Manabu Takeda, Kazushi Ikeda, Tetsuo Furukawa: Some Learning Properties of Modular Network SOMs, SICE Journal of Control, Measurement, and System Integration, 3/1 (2010), 15-19.
  35. Izumi Kita, Tomohiro Shibata, Y. Kamiya, D. Kato, K. Kunieda, K. Yamada, Kazushi Ikeda: Group Feature Extraction Based on Matrix Factorization from Long-Range Office-Logging Data, Artificial Life and Robotics, 14/3 (2009), 375-378.
  36. Satoshi Nishida, Tomohiro Shibata, Kazushi Ikeda: Prediction of Human Eye Movements in Facial Discrimination Tasks, Artificial Life and Robotics, 14/3 (2009), 348-351.
  37. Megumi Kaneko, Kazunori Hayashi, Peter Popovski, Kazushi Ikeda, Hideaki Sakai, Ramjee Prasad: Amplify-and-Forward Cooperative Diversity Schemes for Multi-Carrier Systems, IEEE Trans. on Wireless Communications, 7/5 (2008), 1845-1850.
  38. Kazushi Ikeda, Takemasa Yamasaki: Incremental Support Vector Machines and Their Geometrical Analyses, Neurocomputing, 70/13-15 (2007), 2528-2533.
  39. Hiroyuki Funaya, Kazushi Ikeda: A Network Analysis of Genetic Algorithms, IEICE Trans. on Information and Systems, E89-D/6 (2007), 124-127.
  40. Kazushi Ikeda: Geometric Properties of Quasi-Additive Learning Algorithms, IEICE Trans. on Fundamentals, E89-A/10 (2006), 2812-2817.
  41. Kazunori Iwata, Kazushi Ikeda, Hideaki Sakai: A Statistical Property of Multi-Agent Learning Based on Markov Decision Process, IEEE Trans. on Neural Networks, 17/4, 829-842.
  42. Kazushi Ikeda: Geometrical Properties of Lifting-Up in the Nu Support Vector Machines, IEICE Trans. on Information and Systems, E89-D/2 (2006), 847-852.
  43. Kazunori Iwata, Kazushi Ikeda, Hideaki Sakai: The Asymptotic Equipartition Property in Reinforcement Learning and its Relation to Return Maximization, Neural Networks, 19/1 (2006), 62-75.
  44. Kazushi Ikeda: Effects of Kernel Function on Nu Support Vector Machines in Extreme Cases, IEEE Trans. on Neural Networks, 17/1 (2006), 1-9.
  45. Kazushi Ikeda: Information Geometry of Interspike Intervals in Spiking Neurons, Neural Computation, 17/12 (2005), 2719-2735.
  46. Kazushi Ikeda, Noboru Murata: Geometrical Properties of Nu Support Vector Machines with Different Norms, Neural Computation, 17/11 (2005), 2508-2529.
  47. Kazushi Ikeda, Tsutomu Aoishi: An Asymptotic Statistical Analysis of Support Vector Machines with Soft Margins, Neural Networks, 18/3 (2005), 251-259.
  48. Kazunori Iwata, Kazushi Ikeda, Hideaki Sakai: On the Effects of Domain Size and Complexity in Empirical Distribution of Reinforcement Learning, IEICE Trans. on Information and Systems, E88-D/1 (2005), 135-142.
  49. Kazushi Ikeda: An Asymptotic Statistical Theory of Polynomial Kernel Methods, Neural Computation, 16/8 (2004), 1705-1719.
  50. Kazunori Iwata, Kazushi Ikeda, Hideaki Sakai: A New Criterion Using Information Gain for Action Selection Strategy in Reinforcement Learning, IEEE Trans. on Neural Networks, 15/4 (2004), 792-799.
  51. Kazushi Ikeda: Geometry and Learning Curves of Kernel Methods with Polynomial Kernels, Systems and Computers in Japan, 35/7 (2004), 41-48.
  52. 河本 孝生, 岩田 一貴, 池田 和司, 林 和則, 酒井 英昭: EM アルゴリズムを用いた確率的通信路に対する適応等化法, システム制御情報学会論文誌, 17/3 (2004), 809-811.
  53. Kazushi Ikeda: Boundedness of Input Space and Effective Dimension of Feature Space in Kernel Methods, IEICE Trans. on Information and Systems, E87-D/1 (2004), 297-299.
  54. 池田 和司, 坂本 涼平: 前処理を用いたステレオエコーキャンセラにおける学習係数と収束速度, システム制御情報学会論文誌, 16/11 (2003), 551-558.
  55. Youhua Wang, Kazushi Ikeda and Kenji Nakayama: A Numerically Stable Fast Newton Type Adaptive Filter Based on Order Recursive Least Squares Algorithm, IEEE Trans. on Signal Processing, 51/9 (2003), 2357-2368.
  56. 池田 和司: 多項式カーネルをもつカーネル法の幾何学と学習曲線, 電子情報通信学会論文誌, J86-D-II/7 (2003), 918-925, 情報論的学習理論特集号招待論文.
  57. Kazushi Ikeda and Ryohei Sakamoto: Convergence Analyses of Stereo Acoustic Echo Canceler with Pre-Processing, IEEE Trans. on Signal Processing, 51/5 (2003), 1324-1334.
  58. Kazushi Ikeda: A Synfire Chain in Layered Coincidence Detectors with Random Synaptic Delays, Neural Networks, 16/1 (2003), 39-46.
  59. Kazushi Ikeda: Convergence Analysis of Block Orthogonal Projection and Affine Projection Algorithms, Signal Processing, 82/3 (2002), 491-496.
  60. Kazushi Ikeda, Shigemitsu Tanaka and Youhua Wang: Convergence Rate Analysis of Fast Predictor-Based Least Squares Algorithm, IEEE Trans. on Circuits and Systems II, 49/1 (2002), 11-15.
  61. Seiji Miyoshi, Kazushi Ikeda and Kenji Nakayama: Geometric Learning Algorithm for Elementary Perceptron and Its Convergence Conditions, Electronics and Communications in Japan: Part 3, 82/9 (1999), 29-38.
  62. Seiji Miyoshi, Kazushi Ikeda and Kenji Nakayama: Convergence Properties of Symmetric Learning Algorithm for Pattern Classification, Electronics and Communications in Japan: Part 3, 82/4 (1999), 18-25.
  63. 三好 誠司, 池田 和司, 中山 謙二: 基本パーセプトロンの等比学習とその収束条件, 電子情報通信学会論文誌, J81-A/5 (1998), 844-853.
  64. 三好 誠司, 池田 和司, 中山 謙二: 対称学習によるパターン分類の収束特性, 電子情報通信学会論文誌, J81-A/3 (1998), 361-368.
  65. 池田 和司: ブロック直交射影アルゴリズムの収束速度解析とブロックサイズの最適化, 応用数理学会論文誌, 7/4 (1997), 403-413.
  66. 池田 和司, 三好 誠司, 中山 謙二: 神経学習における正規化 LMS アルゴリズムの収束条件, 日本神経回路学会誌, 4/4 (1997), 151-156.
  67. Kazushi Ikeda, Youhua Wang and Kenji Nakayama: A Stability Analysis of Predictor-Based Least Squares Algorithm, IEICE Trans. on Fundamentals, E80-A/11 (1997), 2286-2290.
  68. 池田 和司: 追加学習の漸近論的解析, 電子情報通信学会論文誌, J80-D-II/7 (1997), 1913-1918.
  69. Kazushi Ikeda: Convergence Analysis of Multi-Point Noise Controller, IEICE Trans. on Fundamentals, E80-A/5 (1997), 844-848.
  70. 池田 和司: 偽記憶のない連想記憶システム --- ヒステリシスニューロンと一般化逆行列モデル, 日本神経回路学会誌, 3/4 (1996), 141-146.
  71. Kazushi Ikeda and Shun-Ichi Amari: Geometry of Admissible Parameter Region in Neural Learning, IEICE Trans. on Fundamentals, E79-A/6 (1996), 938-943.
  72. Tsunehiro Takeda, Yukio Fukui, Kazushi Ikeda and Takeo Iida: Three-Dimensional Optometer III, Applied Optics-OT, 32/22 (1993), 4155-4168.
  73. 橋本 佳三, 比留間 伸行, 池田 和司, 武田 常弘, 福井 幸男: 3次元視覚刺激装置 (TVS) の制御プログラムと性能, 視覚の科学, 13/3 (1992), 188-192.

Articles in Books & Reviewed Conference Papers

  1. Jehan Jung, Yuka Matsuba, Rammohan Millipeddi, Hiroyuki Funaya, Kazushi Ikeda, Minho Lee: Evolutionary Programming Based Recommendation System for Online Shopping, Proc. APSIPA, Kaohsiung, Taiwan, 2013, in press.
  2. Atsushi Miyamoto, Kazuho Watanabe, Kazushi Ikeda: Packet Loss Rate Estimation with Active and Passive Measurements, Proc. APSIPA, Los Angeles, CA, 2012, in press.
  3. S. Kozawa, Y. Sakumura, M. Toriyama, N. Inagaki, Kazushi Ikeda: An Estimation of Cell Forces with Hierarchical Bayes Approach Considering Cell Morphology, Proc. ICONIP, Doha, Qatar, 2012, in press.
  4. Kazushi Ikeda, Hiroaki Hanzawa, Seiji Miyoshi: Convergence Properties of Perceptron Learning with Noisy Teacher, Proc. IScIDE, Nanjing, China, 2012, in press.
  5. Hiroyuki Funaya, Kazushi Ikeda: A Statistical Analysis of Soft-Margin Support Vector Machines for Non-Separable Problems, Proc. Int'l Joint Conf. Neural Network (IJCNN), Brisbane, Australia, 2012, in press.
  6. Kazushi Ikeda: Spaciotemporal dynamics of brain activity during insight, Proc. NeuroTalk, Beijing, China, 2012, in press.
  7. Yuki Maruno, Kenta Cho, Yuzo Okamoto, Hisao Setoguchi, Kazushi Ikeda: An Online Human Activity Recognizer for Mobile Phones with Accelerometer, Proc. Int'l Conf. Neural Information Processing (ICONIP), Shanghai, China, 2011.
  8. Ryota Ikeuchi et al.: An automatic music transcription based on translation of spectrum and sound path estimation, Proc. Int'l Conf. Neural Information Processing (ICONIP), Shanghai, China, 2011.
  9. Takatomi Kubo, Masaki Yoshida, Takumu Hattori, Kazushi Ikeda: Towards Excluding Redundancy in Electrode Grid for Automatic Speech Recognition Based on Surface EMG, Proc. IScIDE, Xian, China, 2011, in press.
  10. Atsushi Miyamoto, Kazuho Watanabe, Kazushi Ikeda, Masaaki Sato: Phase diagrams of a variational Bayesian approach with ARD prior in NIRS-DOT, Proc. Int'l Joint Conf. Neural Network (IJCNN), San Jose, CA, 2011, 1230-1236.
  11. Mauricio Burdelis, Kazushi Ikeda: Temporal Difference Approach in Linearly Solvable Markov Decision Problems, Proc. Int'l Symp. on Artificial Life and Robotics (AROB), Beppu, Japan, 2011.
  12. Naoki Nakano, Rieko Okada, Kinya Nakanishi, Takuya Uchiyama, Amami Kato, Kazushi Ikeda, Tomohiro Shibata, Jun Ohta, Takashi Tokuda, Sadao Shiosaka, Yoshinobu Hara, Naohiro Tsuyuguchi: The 20Hz Oscillatory Brain Activity Evoked by High-Frequency Stimulation of Subthalamic Nucleusin the Patients with Parkinson's Disease, Int'l Congress of Clinical Neurophysiology (ICNN), Kobe, 2010, P5-22.
  13. Yuta Inoue, Hiroki Mima, Kazushi Ikeda, Tomohiro Shibata, Naoki Fukaya, Kentaro Hitomi, Takashi Bando: A Collision Risk Criterion Based on Imaginary Brakes, Proc. SICE Annual Conf., Taipei, Taiwan, 2010.
  14. Yuta Inoue, Hiroki Mima, Kazushi Ikeda, Tomohiro Shibata, Naoki Fukaya, Kentaro Hitomi, Takashi Bando: A Rear-End Collision Warning System with Online One-Class Support Vector Machine, Proc. FISITA World Congress, Budapest, Hungary, 2010.
  15. Hiroki Mima, Kazushi Ikeda, Tomohiro Shibata, Naoki Fukaya, Kentaro Hitomi, Takashi Bando: Estimation of Driving Phase by Modeling Brake Pressure Signals, Proc. Int'l Conf. Neural Information Processing (ICONIP), Bangkok, Thailand, LNCS 5863, Springer, 2009, 468-475.
  16. Hiroki Mima, Kazushi Ikeda, Tomohiro Shibata, Naoki Fukaya, Kentaro Hitomi, Takashi Bando: A Rear-End Collision Warning System for Drivers with Support Vector Machines, Proc. IEEE Workshop on Statistical Signal Processing (SSP), Cardiff, Wales, UK, 2009, 650-653.
  17. Izumi Kita, Tomohiro Shibata, Y. Kamiya, D. Kato, K. Kunieda, K. Yamada, Kazushi Ikeda: Group Feature Extraction Based on Matrix Factorization from Long-Range Office-Logging Data, Proc. Int'l Symp. on Artificial Life and Robotics (AROB), Beppu, Japan, 2009.
  18. Satoshi Nishida, Tomohiro Shibata, Kazushi Ikeda: Prediction of Human Eye Movements in Face Discrimination Tasks, Proc. Int'l Symp. on Artificial Life and Robotics (AROB), Beppu, Japan, 2009.
  19. Hiroyuki Funaya, Yoshihiko Nomura, Kazushi Ikeda: A Support Vector Machine with Forgetting Factor and Its Statistical Properties, Proc. Int'l Conf. Neural Information Processing (ICONIP), Auckland, New Zealand, LNCS 5506, Springer, 2008, 926-933.
  20. Daisuke Komazawa, Kazushi Ikeda, Hiroyuki Funaya: Information Geometry of Interspike Intervals in Spiking Neurons with Refractories, Proc. Int'l Conf. Neural Information Processing (ICONIP), Auckland, New Zealand, LNCS 5506, Springer, 2008, 730-735.
  21. Manabu Takeda, Kazushi Ikeda, Tetsuo Furukawa: Learning Properties of Modular Network SOMs, Proc. SICE Annual Conf., Chofu, Japan, 2008, 2461-2464.
  22. Kazushi Ikeda, Kazunori Iwata: Information Geometry and Information Theory in Machine Learning, Proc. Int'l Conf. Neural Information Processing (ICONIP) Part II, Kitakyushu, Japan, LNCS 4985, Springer, 2007, 295-304.
  23. Takemasa Yamasaki, Kazushi Ikeda, Yoshihiko Nomura: An Approach to the Learning Curves of an Incremental Support Vector Machines, Proc. Int'l Symp. on Foundation of Computational Intelligence (FOCI), Honolulu, HI, 2007, 466-469.
  24. Kazushi Ikeda, Kentaro Narita: Learning Properties of Recurrent Neural Network with Parametric Biases, Proc. Int'l Symp. on Artificial Life and Robotics (AROB), Beppu, Japan, 2007, GS20-1.
  25. Hiroyuki Funaya, Kazushi Ikeda: A Network Analysis of Simple Genetic Algorithms, Proc. Int'l Symp. on Artificial Life and Robotics (AROB), Beppu, Japan, 2007, GS12-5.
  26. Yoshihiko Nomura, Takemasa Yamasaki, Kazushi Ikeda: An Experimental Study on Geometric Support Vector Machines, Proc. Int'l Symp. on Artificial Life and Robotics (AROB), Beppu, Japan, 2007, GS8-3.
  27. Takemasa Yamasaki, Kazushi Ikeda: An Approach to the Learning Curves of an Incremental SVM, Proc. Int'l Symp. on Artificial Life and Robotics (AROB), Beppu, Japan, 2007, GS8-2.
  28. Hiroyuki Funaya, Kazushi Ikeda: On Properties of Genetic Operators from a Network Analytical Viewpoint, Proc. Int'l Conf. Neural Information Processing (ICONIP), Hong Kong, China, 2006, Part III, 746-753.
  29. Kazushi Ikeda: A Dually Flat Structure of Quasi-Additive Algorithms, Proc. Int'l Symp. on Mathematical Theory of Networks and Systems (MTNS), Kyoto, Japan, 2006, 907-910.
  30. Kazushi Ikeda: On Geometric Structure of Quasi-Additive Learning Algorithms, Proc. Int'l Joint Conf. Neural Networks (IJCNN), Vancouver, Canada, 2006, 2102-2106.
  31. Kazushi Ikeda: Relationship between Properties of Kernel Function and Nu-SVM Solutions, Proc. Int'l Conf. Neural Information Processing (ICONIP), Taipei, Taiwan, 2005, 773-778.
  32. Takemasa Yamasaki, Kazushi Ikeda: Geometrical Analysis of Incremental SVM Methods, Proc. Int'l Conf. Neural Networks and Brain (ICNNB), Beijing, China, 2005, 1734-1738.
  33. Kazushi Ikeda: Learning Curves of Support Vector Machines, Proc. Int'l Conf. Neural Networks and Brain (ICNNB), Beijing, China, 2005, 1708-1713.
  34. Kazunori Iwata, Hideaki Sakai, Kazushi Ikeda: Stochastic Processes for Return Maximization in Reinforcement Learning, Proc. Int'l Conf. Artificial Neural Networks (ICANN) Part II, Warsaw, Poland, LNCS 3697, Springer, 2005, 209-214.
  35. Kazushi Ikeda: An Information Geometrical Analysis of Neural Spike Sequences, Proc. Int'l Conf. Artificial Neural Networks (ICANN) Part I, Warsaw, Poland, LNCS 3696, Springer, 2005, 133-138.
  36. Kazushi Ikeda, Noboru Murata: Effects of Norms on Learning Properties of Support Vector Machines, Proc. Int'l Conf. Acoustic, Speech and Signal Processing (ICASSP), Philadelphia, PA, 2005, V241-244.
  37. Kazunori Iwata, Hideaki Sakai, Kazushi Ikeda: Return Maximization in General Decision Processes of Reinforcement Learning, Proc. Int'l Symp. on the Art of Statistical Metaware, ISM Report on Research and Education, 2005, 314-315.
  38. Kazushi Ikeda, Takao Komoto, Kazunori Iwata: Asymptotic Properties of the New Support Vector Machines, Proc. Int'l Symp. on the Art of Statistical Metaware, ISM Report on Research and Education, 2005, 310-311.
  39. Kazushi Ikeda and Tsutomu Aoishi: Effects of Soft Margins on Learning Curves of Support Vector Machines, Proc. Brain Inspired Cognitive Systems (BICS), Stirling, UK, 2004, NC 2-3.
  40. Kazunori Iwata, Kazushi Ikeda and Hideaki Sakai: Stochastic Complexity of Reinforcement Learning, Proc. Brain Inspired Cognitive Systems (BICS), Stirling, UK, 2004, NC 1-3.
  41. Kazushi Ikeda: Learning Curves of Polynomial Kernel Classifiers, Proc. SICE Annual Conf., Sapporo, Japan, 2004, 268-272.
  42. Kazushi Ikeda and Noboru Murata: Learning Properties of Support Vector Machines with p-Norm, Proc. IEEE Int'l Midwest Symp. on Circuits and Systems (MWSCAS), Hiroshima, Japan, 2004, II.73-76.
  43. Kazunori Iwata, Kazushi Ikeda and Hideaki Sakai: Asymptotic Equipartition Property on Empirical Sequence in Reinforcement Learning, Proc. IASTED Int'l Conf. on Neural Networks and Computational Intelligence (NCI), Grindelwald, Switzerland, 2004, 90-95.
  44. Kazushi Ikeda and Tsutomu Aoishi: Learning Curves of Support Vector Machines with Soft Margins, Proc. SOFSEM 2004: Theory and Practice of Computer Science, Merin, Czech Republic, 2004, 85-92.
  45. 池田 和司: 無限次元特徴空間を持つカーネル法の汎化能力, 情報技術レターズ, 2003, 121-122.
  46. Kazushi Ikeda: Generalization Error Analysis for Polynomial Kernel Methods --- Algebraic Geometrical Approach, Artificial Neural Networks and Neural Information Processing --- ICANN/ICONIP 2003 (O. Kaynak et al. eds.), LNCS 2714, Springer, 2003, 201-208.
  47. Kazunori Iwata and Kazushi Ikeda: Temporal Difference Coding in Reinforcement Learning, Proc. Int'l Conf. Intelligent Data Engineering and Automated Learning (IDEAL) (J. Liu et al. eds.), LNCS 2690, Springer, 2003, 218-227.
  48. Kazushi Ikeda: Convergence Theorem for Kernel Perceptron, Proc. Int'l Conf. on Neural Information Processing (ICONIP), Singapore, 2002, 163-166.
  49. 岩田 一貴, 池田 和司: 強化学習における収益の情報源符号化とその行動選択への応用, 情報技術レターズ, 2002, 111-112.
  50. Kazushi Ikeda and Masashi Kitamura: Synfire Chain in Coincidence Detector Networks, Proc. Int'l Symp. on Nonlinear Theory and Its Applications (NOLTA), Miyagi, Japan, 2001, 259-262.
  51. Kazushi Ikeda and Masashi Kitamura: Dynamics of Pulse Packet in Coincidence Detector Networks, Proc. Int'l Joint Conf. Neural Networks (IJCNN), Washington, DC, 2001, 648-653.
  52. Kazushi Ikeda and Masashi Kitamura: Synfire Chain in Coincidence Detectors, Proc. Int'l Workshop on Dynamical Neural Networks and Applications (DYNN), Bielefeld, Germany, 2000, 81-82.
  53. Kazushi Ikeda, Shigemitsu Tanaka and Youhua Wang: Convergence Rate Analysis of the Fast Prediction-Based Least Squares Algorithm, Proc. Int'l Symp. Stochastic Systems Theory and Its Applications (SSS), Tottori, Japan, 2000, 259--264.
  54. Kazushi Ikeda: Statistical Analysis of Pulse-Packet Propagation in Layered Coincidence-Detector Networks, Proc. Int'l Symp. on Nonlinear Theory and Its Applications (NOLTA), Dresden, Germany, 2000, 145-148.
  55. Kazushi Ikeda, Hideaki Sakai and Shigemitsu Tanaka: Convergence Properties of the Fast PLS Algorithm, Proc. Int'l Symp. Stochastic Systems Theory and Its Applications (SSS), Yokohama, Japan, 1999, 169-173.
  56. Kazushi Ikeda and Hideaki Sakai: Convergence Properties of the Block Orthogonal Projection Algorithm, Proc. Int'l Conf. Acoustic, Speech and Signal Processing (ICASSP), Phoenix, AZ, 1999, 1665-1668.
  57. Kazushi Ikeda, Seiji Miyoshi and Kenji Nakayama: Block-Size Optimization of Block Orthogonal Projection Algorithm for Linear Dichotomies, Proc. Int'l Conf. on Neural Information Processing (ICONIP), Kitakyushu, Japan, 1998, 1215-1218.
  58. Kazushi Ikeda, Seiji Miyoshi and Kenji Nakayama: Block-Size Optimization of Block Orthogonal Projection Algorithm for Linear Dichotomies, Proc. Int'l Symp. on Nonlinear Theory and Its Applications (NOLTA), Crans-Montana, Switzerland, 1998, 359-362.
  59. Youhua Wang, Kazushi Ikeda and Kenji Nakayama: A Numerically Stable Fast Newton Type Adaptive Filter Based on Order Update Fast Least Squares Algorithm, Proc. Int'l Conf. Acoustic, Speech and Signal Processing (ICASSP), 1998, Seattle, WA, 1713-1716.
  60. Seiji Miyoshi, Kazushi Ikeda and Kenji Nakayama: Convergence Properties of Symmetric Learning Algorithm for Pattern Classification, Proc. Int'l Joint Conf. Neural Networks (IJCNN), Anchorage, AK, 1998, 2340-2345.
  61. Kazushi Ikeda, Seiji Miyoshi and Kenji Nakayama: Conditions for Convergence of the Normalized LMS Algorithm in Neural Learning, Proc. Int'l Symp. on Nonlinear Theory and Its Applications (NOLTA), Hawaii, HI, 1997, 743-746.
  62. Youhua Wang, Kazushi Ikeda and Kenji Nakayama: Stabilizing Fast Newton Filters by Using Order-Update Fast Least Squares Algorithm, Proc. Int'l Conf. on Signal Processing Applications and Technology (ICSPAT), 1997, San Diego, CA, 123-127.
  63. Youhua Wang, Kazushi Ikeda and Kenji Nakayama: Computational Complexity Reduction of Predictor Based Least Squares Algorithm and Its Numerical Property, Proc. 1st Int'l Conf. on Information, Communications and Signal Processing (ICICS), Beijing, China, 1997, 1203-1207.
  64. Kazushi Ikeda, Youhua Wang and Kenji Nakayama: Numerical Robustness of Predictor-Based Least Squares Algorithm, Proc. Int'l Tech. Conf. Circuits/Systems, Computers and Communications (ITC-CSCC), Okinawa, Japan, 1997, 311-314.
  65. Kazushi Ikeda, Akihiro Suzuki and Kenji Nakayama: The Effects of Quantization on the Backpropagation Learning, Proc. Int'l Conf. Neural Networks (ICNN), Houston, TX, 1997, 1896-1900.
  66. Hideki Kobori, Kazushi Ikeda and Kenji Nakayama: A Model of Dynamic Associative Memory, Proc. Int'l Conf. Neural Networks (ICNN), Washington, DC, 1996, 804-809.
  67. Kazushi Ikeda and Lei Xu: The Probability Distribution of Parameters Learned with the EM Algorithm, Proc. Int'l Conf. Neural Networks (ICNN), Washington, DC, 1996, 306-310.
  68. Kazuhiro Minamimoto, Kazushi Ikeda and Kenji Nakayama: Data Topology Analysis Using Self-Organizing Feature Map, Proc. Int'l Conf. Neural Networks (ICNN), Perth, Australia, 1995, 789-794.
  69. Kazushi Ikeda and Shun-Ichi Amari: Geometry of Admissible Parameter Region in Neural Learning, Neural Networks: The Statistical Mechanics Perspective, World Scientific, 1995, 85-93.
  70. Shun-Ichi Amari, Noboru Murata and Kazushi Ikeda: Statistical Theory of Learning Curves, Neural Networks: The Statistical Mechanics Perspective, World Scientific, 1995, 3-17.
  71. Kazushi Ikeda, Noboru Murata and Shun-Ichi Amari: Prediction Error of Stochastic Learning Machine, Proc. Int'l Conf. Neural Networks (ICNN), Orlando, FL, 1994, 1159-1162.
  72. Shun-Ichi Amari, Noboru Murata and Kazushi Ikeda: Universal Properties of Learning Curves, Cognitive Processing for Vision and Voice, SIAM, 1994, 77-87.
  73. Kazushi Ikeda, Shun-Ichi Amari and Shuji Yoshizawa: Prediction Error and Consistent Parameter Area in Neural Learning, Proc. Int'l Joint Conf. Neural Networks (IJCNN), Nagoya, Japan, 1993, 1633-1636.
  74. Tsunehiro Takeda, Keizo Hashimoto, Kazushi Ikeda and Nobuyuki Hiruma: Accommodation Induced by Line of Sight, Proc. Work with Display Units (WWDU), Berlin, Germany, 1992, B11-B12.
  75. Tsunehiro Takeda, Yukio Fukui, Kazushi Ikeda and Takeo Iida: Three-Dimensional Optometer (TDO) and Assessment of 3-D Image Technology, Proc. Three Dimensional Image Technology and Arts, 1992, 147-154.

招待講演・本・解説論文など

  1. 池田 和司 (分筆): 数理工学事典, 朝倉書店, 2011, 印刷中.
  2. Kazushi Ikeda: Quasi-Additive Learning, Encyclopedia of the Sciences of Learning, Springer, 2012, ISBN 978-1-4419-1427-9.
  3. Kazushi Ikeda: Data Mining with Matrix Factorization and Its Extensions, FAN Symposium, Invited Talk, 2010.
  4. Kazushi Ikeda: Information Geometry in Neural Spike Sequences, International Workshop on Intelligent Sciences and Intelligent Data Engineering, Invited Talk, 2010.
  5. 池田 和司: 情報幾何学 --- 双対平坦空間とその応用, 制御理論シンポジウム 特別招待講演, 2009.
  6. Kazushi Ikeda: Information Geometry and Its Applications, ソフィアシンポジウム 招待講演, 2007.
  7. 池田 和司: サポートベクトルマシンとその性質, 東北大学数学教室セミナー, 2007.
  8. 池田 和司: サポートベクトルマシンの学習曲線, 解説論文, システム/制御/情報, 51/5 (2007), 209-215.
  9. 池田 和司: サポートベクトルマシンの学習曲線, 計測自動制御学会 中部支部講演会, 2006.
  10. 池田 和司: サポートベクトルマシンの学習曲線, システム制御情報学会 産学連携セミナー, 2006.
  11. 池田 和司: サポートベクトルマシンの学習曲線, チュートリアル講演, 第49回システム制御情報学会研究発表講演会 (SCI) 論文集, 2005, (1)-(8).
  12. 池田 和司: 直線をランダムに引くと何角形ができる?, 数理工学のすすめ 改訂版, 現代数学社, 2005, 106-110.
  13. 池田 和司: 前処理を用いたステレオエコーキャンセラの収束速度解析, シンポジウム講演, 電気関係学会関西支部連合大会 (KJCIEE) 講演論文集, 2004, S-40.
  14. 池田 和司: サポートベクトルマシンの平均汎化誤差, 第2回 NN フォーラム, 計測自動制御学会システム・情報部門.
  15. 池田 和司: サポートベクトルマシンの学習曲線, 招待講演, 神経回路学会第14回全国大会 (JNNS) 講演論文集, 2004, 6-11.
  16. 池田 和司: 神経回路網への展開 --- サポートベクトルマシンの学習曲線, 統計科学の最前線 --- 新しい情報科学への技術と手法, 数理科学, 489 (2004), 8-14.
  17. 池田 和司: 勉強のしすぎはよくない?, アイ・サイ問答教室, システム/制御/情報, 44/3 (2000), 158-159.
  18. 池田 和司: パーセプトロンの学習曲線, 数理工学のすすめ, 現代数学社, 1999, 108-112.

Conference Papers & Technical Reports

  1. N. Nakano, R. Okada, K. Nakanishi, T. Uchiyama, A. Kato, K. Ikeda, T. Shibata, J Ohta, T. Tokuda, S. Shiosaka, Y. Hara, N. Tsuyuguchi (2010): The 20-Hz oscillatory brain activity evoked by high-frequency stimulation of subthalamic nucleus in the patients with Parkinson’s disease, 29th International Congress on Clinical Neurophysiology (ICCN), in press.
  2. N. Nakano, R. Okada, K. Nakanishi, T. Uchiyama, A. Kato, K. Ikeda, T. Shibata, J Ohta, T. Tokuda, S. Shiosaka, Y. Hara, N. Tsuyuguchi (2010): 5th International Workshop on Statistical Analysis of Neuronal Data (SAND5), in press.
  3. K. Watanabe, M. Okada, K. Ikeda (2010): Information Divergences in Local Variational Approximation of Bayesian Posterior Distribution, 電子情報通信学会技術研究報告, NC 2009-??.
  4. 宮本 敦史, 渡辺 一帆, 池田 和司, 佐藤 雅昭 (2010): 階層変分ベイズ法によるNIRS-DOTの逆問題解法, 電子情報通信学会技術研究報告, NC 2009-??.
  5. 中村 政義, 竹之内 高志, 池田 和司 (2010): 行列因子化の混合モデルへの拡張と映画レーティング予測への応用, 電子情報通信学会技術研究報告, NC 2009-??.
  6. 井原 瑞希, 池田 和司, 前田 新一 (2010): 判別分析の幾何的解釈と楽器特徴抽出法の考察, 電子情報通信学会技術研究報告, SIP 2009-??.
  7. 井原 瑞希, 池田 和司, 前田 新一 (2010): 局所フィッシャー判別分析の幾何的解釈と音高に依存しない楽器特徴抽出への応用, 第84回音楽情報科学研究会 研究報告.
  8. 武田 学, 池田 和司, 竹之内 高志, 吉田 悠来 (2010): 経験尤度を用いた統計量推定法とその性質, 電子情報通信学会技術研究報告, NC 2009-??.
  9. 味間 弘喜, 池田 和司, 柴田 智広, 深谷 直樹, 人見 謙太郎, 坂東 誉司 (2009): TTC2nd と OCSVM を用いたドライバの運転状況判別, 自動車技術会秋季大会, 2009.
  10. 味間 弘喜, 池田 和司, 柴田 智広, 深谷 直樹, 人見 謙太郎, 坂東 誉司 (2009): ブレーキ時系列モデリングによるドライバの運転状況推定, 電子情報通信学会技術研究報告, NC 2009-??.
  11. 西田 知史, 柴田 智広, 池田 和司 (2009): 空間的注意の広がりとしての同オブジェクト効果の解釈, 電子情報通信学会技術研究報告, NC 2009-??.
  12. 矢野 有美, 柴田 智広, 池田 和司 (2009): 競争パラダイムにおける物体注意切り替え, 電子情報通信学会総合大会 (IEICE) 講演論文集, D2-5.
  13. 味間 弘喜, 柴田 智広, 深谷 直樹, 人見 謙太郎, 坂東 誉司, 池田 和司 (2009): 漫然運転防止のためのドライバのブレーキ予測, 電子情報通信学会総合大会 (IEICE) 講演論文集, ADS1-6.
  14. 喜多 いずみ, 柴田 智広, 神谷 祐樹, 加藤 大志, 國枝 和雄, 山田 敬嗣, 池田 和司 (2009): 長期の動線データを用いた集団活動の特徴抽出, 電子情報通信学会総合大会 (IEICE) 講演論文集, ADS1-5.
  15. 矢野 有美, 柴田 智広, 池田 和司 (2009): 運動する複数物体に対するゴール指向の顕在的注意制御, 電子情報通信学会技術研究報告, NC 2008-??.
  16. 船谷 浩之, 池田 和司 (2008): 遺伝的アルゴリズムにおける平均最短距離の導出, 数理解析研究所考究録, 1616, 137-144.
  17. 池田 和司 (2008): 統計的手法を用いた学習機械の解析, 数理解析研究所考究録, 1616, 1-15.
  18. 金子 めぐみ, 林 和則, ポポフスキ ペーター, 池田 和司, 酒井 英昭, プラサド ラムジー (2008): マルチキャリア変調のための AF 協調ダイバーシチ法とアウテージ解析, 電子情報通信学会技術研究報告, NC 2008-5.
  19. 野村 佳彦, 船谷 浩之, 池田 和司 (2008): 忘却係数を持つサポートベクトルマシンの統計的解析, 第52回システム制御情報学会研究発表講演会 (SCI) 論文集, 783-784.
  20. 野村 佳彦, 船谷 浩之, 池田 和司 (2008): 忘却係数を持つサポートベクトルマシンの統計的解析, 電子情報通信学会技術研究報告, NC 2007-168.
  21. 船谷 浩之, 池田 和司 (2007): 遺伝的アルゴリズムのネットワークとしての性質, 電子情報通信学会技術研究報告, NC 2007-30.
  22. 岩田 一貴, 池田 和司, 酒井 英昭 (2006): 強化学習における漸近的性質と確率的な行動選択戦略との関係, 自動制御連合講演会, SU 9-3-1.
  23. 岩田 一貴, 池田 和司, 酒井 英昭 (2006): マルコフ決定過程に基づくマルチエージェントシステムの漸近的性質, 第5回情報科学技術フォーラム (FIT) 予稿集, 341-342.
  24. 船谷 浩之, 池田 和司 (2006) 遺伝的アルゴリズムのネットワーク学的解析, 第2回ネットワーク生態学シンポジウム.
  25. 古市 卓也, 池田 和司 (2006): 情報幾何学の観点からみた準加法的アルゴリズム, 自律分散システム・シンポジウム (DAS) 講演論文集, 321-326.
  26. 岩田 一貴, 酒井 英昭, 池田 和司 (2005): 強化学習の枠組みの一般化とその条件, 情報論的学習理論ワークショップ (IBIS) 予稿集, 219-224.
  27. 山崎 雄幹, 池田 和司 (2005): 追加学習型 SVM とその幾何学的解析, インテリジェント・システム・シンポジウム (FAN) 講演論文集, 255-260.
  28. 池田 和司 (2005): カーネル関数の性質とν-SVM 解の関係, 電子情報通信学会技術研究報告, NC 2005-30.
  29. 池田 和司 (2005): サポートベクトルマシンにおけるリフトアップの幾何学, 第49回システム制御情報学会研究発表講演会 (SCI) 論文集, 105-106.
  30. 岩田 一貴, 酒井 英昭, 池田 和司 (2005): 強化学習の収益最大化における漸近等分割性の役割, 電子情報通信学会技術研究報告, NC 2004-188.
  31. 池田 和司 (2004): スパイクニューロンにおけるインタースパイクインタバルの情報幾何, 電子情報通信学会技術研究報告, NC 2004-109.
  32. 池田 和司 (2004): SVM のソフトマージンと汎化能力, 計測自動制御学会システム・情報部門学術講演会論文集, 37-40.
  33. 岩田 一貴, 池田 和司, 酒井 英昭 (2004): マルチエージェント強化学習におけるエージェント間の制約の影響について, 電子情報通信学会技術研究報告, NC 2004-47.
  34. 池田 和司 (2004): サポートベクトルマシンの学習曲線, KES 国際会議日本支部主催講演会論文集.
  35. 岩田 一貴, 池田 和司, 酒井 英昭 (2004): 強化学習における行動選択戦略のパラメータと収益最大化の関係について, 第48回システム制御情報学会研究発表講演会 (SCI) 論文集, 455-456.
  36. 大西 隆治, 池田 和司, 村田 昇 (2004): SVM の学習特性におけるノルムの影響, 第48回システム制御情報学会研究発表講演会 (SCI) 論文集, 425-426.
  37. 池田 和司, 村田 昇, 大西 隆治, 青石 勉 (2004): Lp ノルムを用いたサポート・ベクトル・マシンの学習特性, 電子情報通信学会総合大会 (IEICE) 講演論文集, D2-1.
  38. 池田 和司, 青石 勉 (2004): ソフトマージンを持つサポートベクトルマシンの漸近的統計的解析, 電子情報通信学会技術研究報告, NC 2003-221.
  39. 岩田 一貴, 池田 和司, 酒井 英昭 (2004): 典型系列を使った強化学習の解析, 電子情報通信学会技術研究報告, NC 2003-202.
  40. 岩田 一貴, 池田 和司, 酒井 英昭 (2003): 強化学習における漸近等分割性について, 第26回情報理論とその応用シンポジウム (SITA) 予稿集, 699-702.
  41. 岩田 一貴, 池田 和司, 酒井 英昭 (2003): 強化学習における確率的複雑さについて, 情報論的学習理論ワークショップ (IBIS) 予稿集, 161-166.
  42. 岩田 一貴, 池田 和司, 酒井 英昭 (2003): 強化学習における典型系列について, 電子情報通信学会技術研究報告, PRMU 2003-123 (NC 2003-54).
  43. 青石 勉, 池田 和司 (2003): SVM におけるソフトマージンと学習曲線, 第2回情報科学技術フォーラム (FIT) 予稿集, 345-346.
  44. 岩田 一貴, 池田 和司, 酒井 英昭 (2003): Lempel-Ziv Coding for Measuring Complexity in Reinforcement Learning, 電子情報通信学会技術研究報告, NC 2003-43.
  45. 池田 和司, 篠原 流 (2003): サポート・ベクターを記憶する追加的 SVM 学習法, 第47回システム制御情報学会研究発表講演会 (SCI) 論文集, 649-650.
  46. 岩田 一貴, 池田 和司 (2003): Temporal Difference による予測符号化, 第47回システム制御情報学会研究発表講演会 (SCI) 論文集, 609-610.
  47. 河本 孝生, 岩田 一貴, 池田 和司, 林 和則, 酒井 英昭 (2003): EM アルゴリズムを用いた確率的通信路に対する適応等価法, 第47回システム制御情報学会研究発表講演会 (SCI) 論文集, 265-266.
  48. 池田 和司 (2003): カーネル法における入力空間と特徴空間, 電子情報通信学会総合大会 (IEICE) 講演論文集, D2-2.
  49. 池田 和司 (2003): 多項式カーネル法における入力多様体と汎化誤差, 電子情報通信学会技術研究報告, NC 2002-194.
  50. Kazushi Ikeda (2003): Asymptotic Statistical Theory of Polynomial Kernel Methods, Proc. Chinese Academy of Sciences-Kyoto University-Peking University Joint Symp. on Informatics, Mathematics, Management and System Sciences, 90-101.
  51. Kazunori Iwata and Kazushi Ikeda (2003): On the Distribution of Empirical Sequence in Reinforcement Learning, 第14回東海ファジィ研究会講演論文集.
  52. Ryu Shinohara and Kazushi Ikeda (2003): An Incremental SVM Learning Method Storing Support Vectors, 第14回東海ファジィ研究会講演論文集.
  53. 池田 和司 (2002): 多項式カーネル法の汎化誤差解析 --- 代数幾何的アプローチ, 電子情報通信学会技術研究報告, PRMU 2002-98 (NC 2002-51).
  54. 池田 和司, 青石 勉 (2002): 誤差を許容するパーセプトロン学習, 第1回情報科学技術フォーラム (FIT) 予稿集, H-9.
  55. 岩田 一貴, 池田 和司 (2002): 強化学習における経験系列の Lempel-Ziv 符号化とその応用, 情報論的学習理論ワークショップ (IBIS) 予稿集, 65-70.
  56. 池田 和司 (2002): 多項式カーネルを持つカーネル法の学習曲線, 情報論的学習理論ワークショップ (IBIS) 予稿集, 25-30.
  57. 池田 和司, 坂本 涼平 (2002): 前処理を用いたステレオエコーキャンセラの収束速度, 電子情報通信学会技術研究報告, DSP 2002-95.
  58. 池田 和司, 青石 勉 (2002): カーネル・パーセプトロンの学習特性についての一考察, 第46回システム制御情報学会研究発表講演会 (SCI) 論文集, 535-536.
  59. 池田 和司, 坂本 涼平 (2002): 前処理を用いたステレオエコーキャンセラの収束条件, 電子情報通信学会総合大会 (IEICE) 講演論文集, A4-63.
  60. 池田 和司, 北村 匡史 (2001): コインシデンス・ディテクタ・ネットワークにおける synfire chain, 電子情報通信学会技術研究報告, NC 2001-3.
  61. 池田 和司 (2001): BOP アルゴリズムのブロックサイズと収束速度, 第45回システム制御情報学会研究発表講演会論文集, 123-124.
  62. 池田 和司 (2000): コインシデンス・ディテクタ・ネットワークの統計的性質, 第44回システム制御情報学会研究発表講演会論文集, 465-466.
  63. 池田 和司 (2000): ブロック直交射影アルゴリズムの収束速度, ASP シンポジウム講演論文集, 25-28.
  64. 酒井 英昭, 池田 和司, 山崎 涼 (1999): QR 法に基づく適応フィルタの高速アルゴリズムに関する一考察, 第43回システム制御情報学会研究発表講演会 (SCI) 論文集, 11-12.
  65. 池田 和司, 三好 誠司, 中山 謙二 (1998): ブロック直交射影学習の収束速度, 情報論的学習理論ワークショップ (IBIS) 予稿集.
  66. 池田 和司, 三好 誠司, 中山 謙二 (1998): ブロック直交射影アルゴリズムのブロックサイズ最適化, 電子情報通信学会技術研究報告, NC 98-2.
  67. 池田 和司, 甘利 俊一 (1998): 積分幾何学による線形二分機械の予測誤差の解析, 京都大学基礎物理学研究所研究会.
  68. 三好 誠司, 中山 謙二, 池田 和司 (1997): 基本パーセプトロンの等比学習とその収束条件及び雑音特性, 電子情報通信学会技術研究報告, NC 97-5.
  69. 池田 和司, 王 幼華, 中山 謙二 (1997): 予測に基づく最小二乗アルゴリズムの安定性解析, 電子情報通信学会技術研究報告, DSP 97-12.
  70. 池田 和司 (1997): ブロック直交射影アルゴリズムの収束速度, 電子情報通信学会総合大会, 基礎・境界, A4-48.
  71. 大崎 敦志, 池田 和司, 中山 謙二 (1996): 偽記憶のない連想システムの解析と改良, 電子情報通信学会技術研究報告, NC 96-41.
  72. 蜷川 貴康, 中山 謙二, 池田 和司 (1996): 階層形NNにおける疑似データを用いる追加学習法によるパターン分類, 電子情報通信学会ソサエティ大会, D-26.
  73. 大崎 敦志, 池田 和司, 中山 謙二 (1996): 偽記憶のない連想記憶システムのアニーリングによる改良, 電子情報通信学会ソサエティ大会, D-31.
  74. 池田 和司, 大崎 敦志, 中山 謙二 (1996): 偽記憶のない連想記憶システム, 神経回路学会第7回全国大会講演論文集, 249-250.
  75. 池田 和司, 鈴木 章宏, 中山 謙二 (1996): 確率降下法における量子化の影響, 神経回路学会第7回全国大会講演論文集, 92-93.
  76. 池田 和司 (1996): 追加学習の漸近論的解析, 神経回路学会第7回全国大会講演論文集, 74-75.
  77. 池田 和司 (1996): 偽記憶のない連想記憶システム, 第7回非線形理論とその応用学術ワークショップ論文集, 2, 16-21.
  78. 池田 和司 (1996): 偽メモリのない連想記憶 --- ヒステリシスニューロンと一般化逆行列モデル, 電子情報通信学会技術研究報告, NC 96-26.
  79. 蜷川 貴康, 中山 謙二, 池田 和司 (1996): 階層形ニューラルネットワークにおける疑似データを用いる追加学習法, 電子情報通信学会技術研究報告, NC 96-2.
  80. 池田 和司, 鈴木 章宏, 中山 謙二 (1996): 階層型神経回路網における重み精度と出力誤差の関係, 電子情報通信学会技術研究報告, NC 96-1.
  81. 小堀 英樹, 池田 和司, 中山 謙二 (1995): 動的連想記憶の一モデルとその解析, 電子情報通信学会技術研究報告, NLP.
  82. 大崎 敦志, 池田 和司, 中山 謙二 (1995): リミットサイクルを記憶した相互結合形神経回路における ヒステリシスニューロンによるスプリアスリミットサイクルの抑制, 電子情報通信学会技術研究報告, NC 95-7.
  83. 池田 和司, 甘利 俊一, 吉澤 修治 (1993): 神経学習における許容領域の特性と予測誤差, 神経回路学会第4回全国大会講演論文集, 113-114.
  84. 池田 和司, 甘利 俊一 (1992): ランダム点群の作る半球面上の凸包 --- 学習曲線の漸近特性, 第5回応用数理学会年会研究発表予稿集, 273-274.
  85. 橋本 佳三, 比留間 伸行, 池田 和司, 武田 常弘, 福井 幸男 (1992): 3次元指標提示装置 (TVS) による眼の調節・輻輳の同時計測, 日本人間工学会.
  86. 池田 和司, 吉澤 修治, 武田 常広 (1990): 空間認識による眼球制御への影響, 第5回生体・生理工学シンポジウム論文集, 149-152.

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論理生命学講座
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
奈良先端科学技術大学院大学

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