研究業績

代表的な論文

  1. Kota Sueyoshi and Takashi Matsubara, "Predicated Diffusion: Predicate Logic-Based Attention Guidance for Text-to-Image Diffusion Models," Proc. of The IEEE/CVF Computer Vision and Pattern Recognition Conference 2024 (CVPR2024), Seattle, 19 Jun. 2024. (highlight) arXiv
  2. Takehiro Aoshima and Takashi Matsubara, "Deep Curvilinear Editing: Commutative and Nonlinear Image Manipulation for Pretrained Deep Generative Model," Proc. of The IEEE/CVF Computer Vision and Pattern Recognition Conference 2023 (CVPR2023), Vancouver, Jun. 2023. linkarXiv
  3. Takashi Matsubara and Takaharu Yaguchi, "FINDE: Neural Differential Equations for Finding and Preserving Invariant Quantities," Proc. of The Eleventh International Conference on Learning Representations (ICLR2023), Kigali, May 2023. linkarXiv
  4. Takashi Matsubara, Kazuki Sato, Kenta Hama, Ryosuke Tachibana, and Kuniaki Uehara, "Deep Generative Model using Unregularized Score for Anomaly Detection with Heterogeneous Complexity," IEEE Transactions on Cybernetics, vol. 52, no. 6, pp. 5161-5173, 2022. linkarXiv
  5. Yuhan Chen, Takashi Matsubara, and Takaharu Yaguchi, "KAM Theory Meets Statistical Learning Theory: Hamiltonian Neural Networks with Non-Zero Training Loss," Proc. of The Thirty-Sixth AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI2022), Virtual, Feb. 2022. (oral) linkarXiv
  6. Takashi Matsubara, Yuto Miyatake, and Takaharu Yaguchi, "Symplectic Adjoint Method for Exact Gradient of Neural ODE with Minimal Memory," Advances in Neural Information Processing Systems 34 (NeurIPS2021), Virtual, Dec. 2021. linkarXiv
  7. Yuhan Chen, Takashi Matsubara, and Takaharu Yaguchi, "Neural Symplectic Form: Learning Hamiltonian Equations on General Coordinate Systems," Advances in Neural Information Processing Systems 34 (NeurIPS2021), Virtual, Dec. 2021. (spotlight) link
  8. Takumi Kimura, Takashi Matsubara, and Kuniaki Uehara, "ChartPointFlow for Topology-Aware 3D Point Cloud Generation," Proc. of ACM International Conference on Multimedia (ACMMM2021), Virtual, Oct. 2021. (oral) linkarXiv
  9. Kenta Hama, Takashi Matsubara, Kuniaki Uehara, and Jianfei Cai, "Exploring Uncertainty Measures for Image-Caption Embedding-and-Retrieval Task," ACM Transactions on Multimedia Computing, Communications, and Applications, vol. 17, no. 2, article no. 46, 2021. linkarXiv
  10. Takashi Matsubara, Koki Kusano, Tetsuo Tashiro, Ken'ya Ukai, and Kuniaki Uehara, "Deep Generative Model of Individual Variability in fMRI Images of Psychiatric Patients," IEEE Transactions on Biomedical Engineering, vol. 68, no. 2, pp. 592-605, 2021. link
  11. Takashi Matsubara, Ai Ishikawa, and Takaharu Yaguchi, "Deep Energy-Based Modeling of Discrete-Time Physics," Advances in Neural Information Processing Systems 33 (NeurIPS2020), Virtual, Dec. 2020. (oral) linkarXiv

査読付原著論文

  1. Takahito Yoshida, Takaharu Yaguchi, and Takashi Matsubara, "Loss Function for Deep Learning to Model Dynamical Systems," IEICE Transactions on Information and Systems, vol. E107-D, no. 11, pp. 1458-1462, 2024. link
  2. Takashi Matsubara, Yuto Miyatake, and Takaharu Yaguchi, "The Symplectic Adjoint Method: Memory-Efficient Backpropagation of Neural-Network-Based Differential Equations," IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, vol. 35, no. 8, pp. 10526-10538, 2024. link
  3. Hidetaka Marumo and Takashi Matsubara, "Scale-Equivariant Convolution for Semantic Segmentation of Depth Image," Nonlinear Theory and Its Applications, IEICE, vol. 15, no. 1, pp. 36-53, 2024. link
  4. 森川優, 中西波瑠, 稲村直樹, 近藤伸明, 小渕浩希, 大澤輝夫, 松原崇, 申吉浩, 大島裕明, 上原邦昭, "船舶における全天球画像のデータ収集と雲形・状態・全雲量の自動判定の試み," 日本気象学会機関誌「天気」, vol. 70, no. 12, pp. 577-692, 2023.
  5. Yu Kashihara and Takashi Matsubara, "Inverse Heat Dissipation Model for Medical Image Segmentation," IEICE Transactions on Information and Systems, vol. E106-D, no. 11, pp. 1930-1934, 2023. link
  6. Zheng Chen, Ziwei Yang, Lingwei Zhu, Peng Gao, Takashi Matsubara, Shigehiko Kanaya, and MD Altaf-Ul-Amin, "Learning Vector Quantized Representation for Cancer Subtypes Identification," Computer Methods and Programs in Biomedicine, 107543, 2023. link
  7. Kenta Hama, and Takashi Matsubara, "Multi-Modal Entity Alignment Using Uncertainty Quantification for Modality Importance," IEEE Access, 2023. link
  8. 西井裕亮, 宮崎淳吾, 篠崎教志, 高松哲哉, 松原崇, 平田豊, "次世代モビリティに向けた眼球運動からの集中度推定," 応用数理, インダストリアルマテリアルズ, vol. 32, no.3, pp. 31-35, 2022. link
  9. Takashi Matsubara, Kazuki Sato, Kenta Hama, Ryosuke Tachibana, and Kuniaki Uehara, "Deep Generative Model using Unregularized Score for Anomaly Detection with Heterogeneous Complexity," IEEE Transactions on Cybernetics, vol. 52, no. 6, pp. 5161-5173, 2022. linkarXiv
  10. Takumi Kimura, Takashi Matsubara, and Kuniaki Uehara, "Topology-Aware Flow-Based Point Cloud Generation," IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, vol. 32, no. 11, pp. 7967-7982, 2022. link
  11. Kazuki Sato, Satoshi Nakata, Takashi Matsubara, and Kuniaki Uehara, "Few-shot Anomaly Detection using Deep Generative Models for Grouped Data," IEICE Transactions on Information and Systems, vol.E105-D, no.2, pp.436-440, 2022. link
  12. Rousslan Fernand Julien Dossa, Shengyi Huang, Santiago Ontañón, and Takashi Matsubara, "An Empirical Investigation of Early Stopping Optimizations in Proximal Policy Optimization," IEEE Access, vol. 9, pp. 117981-117992, 2021. link
  13. Kenta Hama, Takashi Matsubara, Kuniaki Uehara, and Jianfei Cai, "Exploring Uncertainty Measures for Image-Caption Embedding-and-Retrieval Task," ACM Transactions on Multimedia Computing, Communications, and Applications, vol. 17, no. 2, article no. 46, 2021. linkarXiv
  14. Takashi Matsubara, Koki Kusano, Tetsuo Tashiro, Ken'ya Ukai, and Kuniaki Uehara, "Deep Generative Model of Individual Variability in fMRI Images of Psychiatric Patients," IEEE Transactions on Biomedical Engineering, vol. 68, no. 2, pp. 592-605, 2021. link
  15. Kohei Nakai, Takashi Matsubara, and Kuniaki Uehara, "Neural Architecture Search for Convolutional Neural Networks with Attention," IEICE Transactions on Information and Systems, vol. E104.D, no. 2, pp. 312-321, 2021. link
  16. Takashi Matsubara, "Target-Oriented Deformation of Visual-Semantic Embedding Space," IEICE Transactions on Information and Systems, vol. E104.D, no. 1, pp. 24-33, 2021. linkarXiv
  17. Rousslan Fernand Julien Dossa, Xinyu Lian, Hirokazu Nomoto, Takashi Matsubara, and Kuniaki Uehara, "Hybrid of Reinforcement and Imitation Learning for Human-Like Agents," IEICE Transactions on Information and Systems, vol. E103.D, no. 9, pp. 1960-1970, 2020. link
  18. Kazuki Kawamura, Takashi Matsubara, and Kuniaki Uehara, "Deep State-Space Model for Noise Tolerant Skeleton-based Action Recognition," IEICE Transactions on Information and Systems, vol. E103.D, no. 6, pp. 1217-1225, 2020. link
  19. Ryo Takahashi, Takashi Matsubara, and Kuniaki Uehara, "Data Augmentation using Random Image Cropping and Patching for Deep CNNs," IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, vol. 30, no. 9, pp. 2917-2931, 2020. linkarXiv
  20. Takashi Matsubara, "Bayesian Deep Learning: A Model-based Interpretable Approach," Nonlinear Theory and Its Applications, IEICE, vol. E11-N, no. 1, pp. 16-35, 2020 (invited). link
  21. Kohei Shimamura, Shogo Fukushima, Akihide Koura, Fuyuki Shimojo, Masaaki Misawa, Rajiv Kalia, Aiichiro Nakano, Priya Vashishta, Takashi Matsubara, and Shigenori Tanaka, "Guidelines for Creating Artificial Neural Network Empirical Interatomic Potential from First-Principles Molecular Dynamics Data under Specific Conditions and Its Application to α-Ag2Se," Journal of Chemical Physics, vol.151, 124303, 2019. link
  22. Makoto Naruse, Takashi Matsubara, Nicolas Chauvet, Kazutaka Kanno, Tianyu Yang, and Atsushi Uchida, "Generative adversarial network based on chaotic time series," Scientific Reports, vol. 9, Article no. 12963, 2019. link
  23. Takashi Matsubara, Tetsuo Tashiro, and Kuniaki Uehara, "Deep Neural Generative Model of Functional MRI Images for Psychiatric Disorder Diagnosis," IEEE Transactions on Biomedical Engineering, vol. 66, no. 10, pp. 2768-2779, 2019. linkarXiv
  24. Ryo Takahashi, Takashi Matsubara, and Kuniaki Uehara, "A Novel Weight-Shared Multi-Stage CNN for Scale Robustness," IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, vol. 29, no. 4, pp. 1090-1101, 2019. linkarXiv
  25. Kenya Ukai, Takashi Matsubara, and Kuniaki Uehara, "Bayesian Estimation and Model Averaging of Convolutional Neural Networks by Hypernetwork," Nonlinear Theory and Its Applications, IEICE, Vol.E10-N, No.1, 2019. link
  26. Takashi Matsubara, Ryo Akita, and Kuniaki Uehara, "Stock Price Prediction by Deep Neural Generative Model of News Articles," IEICE Transactions on Information and Systems, Vol.E101-D, No.4, pp.901-908, 2018. link
  27. Takashi Matsubara and Kuniaki Uehara, "Asynchronous Network of Cellular Automaton-based Neurons for Efficient Implementation of Boltzmann Machines," Nonlinear Theory and Its Applications, IEICE, vol. E9-N, No.1, pp. 24-35, 2018. link
  28. Hiroaki Mano, Gopal Kotecha, Kenji Leibnitz, Takashi Matsubara, Aya Nakae, Nicholas Shenker, Masahiko Shibata, Valerie Voon, Wako Yoshida, Michael Lee, Toshio Yanagida, Mitsuo Kawato, Maria Joao Rosa, and Ben Seymour, "Classification and characterisation of brain network changes in chronic back pain: A multicenter study," Wellcome Open Research, vol. 3, no. 19, 2018. link
  29. Takashi Matsubara, "Conduction Delay Learning Model for Unsupervised and Supervised Classification of Spatio-Temporal Spike Patterns," Frontiers in Computational Neuroscience, 21 Nov. 2017. link
  30. Yusuke Kataoka, Takashi Matsubara, and Kuniaki Uehara, "Deep Manga Colorization with Color Style Extraction by Conditional Adversarially Learned Inference," IEE: Information Engineering Express, vol. 3, no. 4, pp. 55-66, 2017.
  31. Ryosuke Tachibana, Takashi Matsubara, and Kuniaki Uehara, "Auto-encoder with Adversarially Regularized Latent Variables for Semi-Supervised Learning," IEE: Information Engineering Express, vol. 3, no. 3, pp. 11-20, 2017.
  32. Ryo Akita, Akira Yoshihara, Takashi Matsubara, and Kuniaki Uehara, "Deep Learning for Stock Prediction Using Numerical and Textual Information,"_International Journal of Computer & Information Science_, vol. 17, pp. 11-16, 2016.
  33. Takashi Matsubara and Kuniaki Uehara, "Homeostatic Plasticity Achieved by Incorporation of Random Fluctuations and Soft-Bounded Hebbian Plasticity in Excitatory Synapses," Frontiers in Neural Circuits, vol. 10, no. 42, 2016. link
  34. Takashi Matsubara and Hiroyuki Torikai, "An Asynchronous Recurrent Network of Cellular Automaton-based Neurons and its Reproduction of Spiking Neural Network Activities," IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, vol. 27, no. 4, pp.836-852, 2016. link
  35. Takashi Matsubara, Hiroyuki Torikai, Tetsuya Shimokawa, Kenji Leibnitz, and Ferdinand Peper, "A Novel Double Oscillation Model for Prediction of fMRI BOLD Signals without Detrending," IEICE Transactions on Fundamentals of Electronics, Communications and Computer Sciences, vol.E98.A, no.9, pp.1924-1936, 2015. link
  36. Takashi Matsubara and Hiroyuki Torikai, "Asynchronous Cellular Automaton-Based Neuron: Theoretical Analysis and On-FPGA Learning," IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, vol. 24, no. 5, pp. 736-748, 2013. link
  37. Takashi Matsubara and Hiroyuki Torikai, "Bifurcation-based Synthesis of Asynchronous Cellular Automaton Based Neuron," Nonlinear Theory and Its Applications, IEICE, vol. 4, no. 1, pp. 111-126, 2013. link
  38. Takashi Matsubara and Hiroyuki Torikai, "Neuron-Like Responses and Bifurcations of a Generalized Asynchronous Sequential Logic Spiking Neuron Model," IEICE Transactions on Fundamentals of Electronics, Communications and Computer Sciences, vol. E95.A, no. 8, pp. 1317-1328, 2012. link
  39. Takashi Matsubara, Hiroyuki Torikai, and Tetsuya Hishiki, "A Generalized Rotate-and-Fire Digital Spiking Neuron Model and Its On-FPGA Learning," IEEE Transactions on Circuits and Systems II: Express Briefs, vol. 58, no. 10, pp. 677-681, 2011. link

国際会議

  1. Takashi Matsubara and Takaharu Yaguchi, "Number Theoretic Accelerated Learning of Physics-Informed Neural Networks," Proc. of The Thirty-Ninth AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI2025), Philadelphia, Feb. 2025. arXiv
  2. Kota Sueyoshi and Takashi Matsubara, "Predicated Diffusion: Predicate Logic-Based Attention Guidance for Text-to-Image Diffusion Models," Proc. of The IEEE/CVF Computer Vision and Pattern Recognition Conference 2024 (CVPR2024), Seattle, 19 Jun. 2024. (highlight) arXiv
  3. Takehiro Aoshima and Takashi Matsubara, "Deep Curvilinear Editing: Commutative and Nonlinear Image Manipulation for Pretrained Deep Generative Model," Proc. of The IEEE/CVF Computer Vision and Pattern Recognition Conference 2023 (CVPR2023), Vancouver, Jun. 2023. linkarXiv
  4. Takashi Matsubara and Takaharu Yaguchi, "FINDE: Neural Differential Equations for Finding and Preserving Invariant Quantities," Proc. of The Eleventh International Conference on Learning Representations (ICLR2023), Kigali, May 2023. linkarXiv
  5. Zheng Chen, Lingwei Zhu, Haohui Jia, and Takashi Matsubara, "A Two-View EEG Representation for Brain Cognition by Composite Temporal-Spatial Contrastive Learning," Proc. of SIAM International Conference on Data Mining (SDM23), Minneapolis, Apr. 2023.
  6. Zheng Chen, Lingwei Zhu, Ziwei Yang, and Takashi Matsubara, "Automated Cancer Subtyping via Vector Quantization Mutual Information Maximization," Proc. of the European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases (ECML-PKDD2022), Grenoble, Sep. 2022.
  7. Yuhan Chen, Takashi Matsubara, and Takaharu Yaguchi, "KAM Theory Meets Statistical Learning Theory: Hamiltonian Neural Networks with Non-Zero Training Loss," Proc. of The Thirty-Sixth AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI2022), Virtual, Feb. 2022. (oral) linkarXiv
  8. Takashi Matsubara, Yuto Miyatake, and Takaharu Yaguchi, "Symplectic Adjoint Method for Exact Gradient of Neural ODE with Minimal Memory," Advances in Neural Information Processing Systems 34 (NeurIPS2021), Virtual, Dec. 2021. linkarXiv
  9. Yuhan Chen, Takashi Matsubara, and Takaharu Yaguchi, "Neural Symplectic Form: Learning Hamiltonian Equations on General Coordinate Systems," Advances in Neural Information Processing Systems 34 (NeurIPS2021), Virtual, Dec. 2021. (spotlight) link
  10. Takumi Kimura, Takashi Matsubara, and Kuniaki Uehara, "ChartPointFlow for Topology-Aware 3D Point Cloud Generation," Proc. of ACM International Conference on Multimedia (ACMMM2021), Virtual, Oct. 2021. (oral) linkarXiv
  11. Takashi Matsubara, Ai Ishikawa, and Takaharu Yaguchi, "Deep Energy-Based Modeling of Discrete-Time Physics," Advances in Neural Information Processing Systems 33 (NeurIPS2020), Virtual, Dec. 2020. (oral) linkarXiv
  12. Kohei Nakai, Takashi Matsubara, and Kuniaki Uehara, "Att-DARTS: Differentiable Neural Architecture Search for Attention," Proc. of The 2020 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN2020), Glasgow (Virtual), Jul. 2020. link
  13. Kazuki Sato, Kenta Hama, Takashi Matsubara, and Kuniaki Uehara, "Predictable Uncertainty-Aware Unsupervised Deep Anomaly Segmentation," Proc. of The 2019 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN2019), Budapest, Jul. 2019. link
  14. Koki Kusano, Tetsuo Tashiro, Takashi Matsubara, and Kuniaki Uehara, "Deep Generative State-Space Modeling of FMRI Images for Psychiatric Disorder Diagnosis," Proc. of The 2019 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN2019), Budapest, Jul. 2019. link
  15. Rousslan Fernand Julien Dossa, Xinyu Lian, Hirokazu Nomoto, Takashi Matsubara, and Kuniaki Uehara, "A Human-Like Agent Based on a Hybrid of Reinforcement and Imitation Learning," Proc. of The 2019 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN2019), Budapest, Jul. 2019. link
  16. Ryo Takahashi, Takashi Matsubara, and Kuniaki Uehara, "RICAP: Random Image Cropping and Patching Data Augmentation for Deep CNNs," Proc. of The 10th Asian Conference on Machine Learning (ACML2018), Beijing, Nov. 2018, pp. 786-798. link
  17. Kenya Ukai, Takashi Matsubara, and Kuniaki Uehara, "Hypernetwork-based Implicit Posterior Estimation and Model Averaging of Convolutional Neural Networks," Proc. of The 10th Asian Conference on Machine Learning (ACML2018), Beijing, Nov. 2018, pp. 176-191. link
  18. Takashi Matsubara, Tetsuo Tashiro, and Kuniaki Uehara, "Structured Deep Generative Model of FMRI Signals for Mental Disorder Diagnosis," Proc. of The 21st International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI2018), Granada, Sep. 2018, pp. 258-266. link
  19. Takashi Matsubara, Ryosuke Tachibana, and Kuniaki Uehara, "Anomaly Machine Component Detection by Deep Generative Model with Unregularized Score," Proc. of The 2018 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN2018), Rio de Janeiro, Jul. 2018, pp.4067-4074. link
  20. Ryo Takahashi, Takashi Matsubara, and Kuniaki Uehara, "Scale-Invariant Recognition by Weight-Shared CNNs in Parallel," Proc. of The 9th Asian Conference on Machine Learning (ACML 2017), Seoul, Nov. 2017. link.
  21. Yuusuke Kataoka, Takashi Matsubara, and Kuniaki Uehara, "Automatic Manga Colorization with Color Style by Generative Adversarial Nets," Proc. of The 18th IEEE/ACIS International Conference on Software Engineering, Artificial Intelligence, Networking and Parallel/Distributed Computing (SNPD2017), Kanazawa, Jun. 2017, SS2-08. link
  22. Shohei Miyashita, Xinyu Lian, Xiao Zeng, Takashi Matsubara, and Kuniaki Uehara, "Developing Game AI Agent Behaving Like Human by Mixing Reinforcement Learning and Supervised Learning," Proc. of The 18th IEEE/ACIS International Conference on Software Engineering, Artificial Intelligence, Networking and Parallel/Distributed Computing (SNPD2017), Kanazawa, Jun. 2017, SS2-07. link
  23. Takashi Matsubara, "Spike Timing-Dependent Conduction Delay Learning Model Classifying Spatio-Temporal Spike Patterns," Proc. of The 2017 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN2017), Anchorage, May 2017, 164. link
  24. Takashi Matsubara and Kuniaki Uehara, "A Novel Homeostatic Plasticity Model Realized by Random Fluctuations in Excitatory Synapses," Proc. of The 2016 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN2016), Vancouver, Jul. 2016, N-16352.
  25. Ryo Akita, Akira Yoshihara, Takashi Matsubara, and Kuniaki Uehara, "Deep Learning for Stock Prediction Using Numerical and Textual Information," Proc. of the 15th IEEE/ACIS International Conference on Computer and Information Science (ICIS 2016), Okayama, Jun. 2016, pp. 945-950. link
  26. Ryosuke Tachibana, Takashi Matsubara, and Kuniaki Uehara, "Semi-Supervised Learning Using Adversarial Networks," Proc. of the 15th IEEE/ACIS International Conference on Computer and Information Science (ICIS 2016), Okayama, Jun. 2016, pp. 939-944. link
  27. Yuusuke Kataoka, Takashi Matsubara, and Kuniaki Uehara, "Image Generation Using Generative Adversarial Networks and Attention Mechanism," Proc. of the 15th IEEE/ACIS International Conference on Computer and Information Science (ICIS 2016), Okayama, Jun. 2016, pp. 933-938. link
  28. Takashi Matsubara, Hiroyuki Torikai, Tetsuya Shimokawa, Kenji Leibnitz, and Ferdinand Peper, "A Nonlinear Model of fMRI BOLD Signal Including the Trend Component," Proc. of The 2014 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN2014), Beijing, Jul. 2014, pp. 2579-2586. link
  29. Takashi Matsubara and Hiroyuki Torikai, "A Novel Reservoir Network of Asynchronous Cellular Automaton based Neurons for MIMO Neural System Reproduction," in Proc. of The 2013 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN2013), 1585, Dallas, Aug. 2013, pp. 1563-1569. link
  30. Takashi Matsubara and Hiroyuki Torikai, "A Novel Bifurcation-based Synthesis of Asynchronous Cellular Automaton Based Neuron," in Artificial Neural Networks and Machine Learning - ICANN 2012 (Proc. of International Conference on Artificial Neural Networks), ser. Lecture Notes in Computer Science, vol. 7552, Lausanne, Sep. 2012, pp. 231-238. link
  31. Hiroyuki Torikai and Takashi Matsubara, "Asynchronous Cellular Automaton Based Modeling of Nonlinear Dynamics of Neuron," in International Conference on Theory and Application in Nonlinear Dynamics (ICAND 2012), _ser. Understanding Complex Systems_, Seattle, Aug. 2012, pp. 101-112. link
  32. Takashi Matsubara and Hiroyuki Torikai, "A Generalized Asynchronous Digital Spiking Neuron: Theoretical Analysis and Compartmental Model," in Proc. of The 2012 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN2012), Brisbane, Jun. 2012, pp. 185-192. link
  33. Takashi Matsubara and Hiroyuki Torikai, "Dynamic Response Behaviors of a Generalized Asynchronous Digital Spiking Neuron Model," in Neural Information Processing - 18th International Conference (Proc. of International Conference on Neural Information Processing), ser. Lecture Notes in Computer Science (ICONIP2011), Shanghai, vol. 7064, no. III, Nov. 2011, pp. 395-404. link
  34. Takashi Matsubara and Hiroyuki Torikai, "A Novel Asynchronous Digital Spiking Neuron Model and its Various Neuron-like Bifurcations and Responses," in Proc. of The 2011 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN2011), San Jose, Aug. 2011, pp. 741-748. link

国際ワークショップ

  1. Razmik Arman Khosrovian, Takaharu Yaguchi, and Takashi Matsubara, "Port-Hamiltonian Neural Networks for Learning Coupled Systems and Their Interactions," NeurIPS 2024 Workshop on Machine Learning and the Physical Sciences, Vancouver, 15 Dec. 2024
  2. Yosuke Nishimoto and Takashi Matsubara, "Transformer-based Imagination with Slot Attention," NeurIPS 2024 Workshop on Compositional Learning, Vancouver, 15 Dec. 2024
  3. Keigo Tsutsui, Phuoc Thanh Tran-Ngoc, Hirotaka Sato, and Takashi Matsubara, "Deep Dynamics Modeling of Interactions in Collective Behaviors of Insects," Proc. of 2024 International Symposium on Nonlinear Theory and Its Applications (NOLTA2024), Ha Long, 3 Dec. 2024. (Student Paper Award)
  4. Razmik Arman Khosrovian, Takaharu Yaguchi, and Takashi Matsubara, "Learning Coupled Systems and their Connectivity Using Port-Hamiltonian Neural Networks," Proc. of CAI2024 Workshop on Scientific Machine Learning and Its Industrial Applications (SMLIA2024), Singapore, 25 Jun. 2024.link
  5. Keigo Tsutsui, Phuoc Thanh Tran-Ngoc, Hirotaka Sato, and Takashi Matsubara, "Deep Dynamics Modeling of Interactions in Insect Group Behavior," Proc. of CAI2024 Workshop on Scientific Machine Learning and Its Industrial Applications (SMLIA2024), Singapore, 25 Jun. 2024.link
  6. Keigo Tsutsui, Phuoc Thanh Tran-Ngoc, Hirotaka Sato, and Takashi Matsubara, "Deep-Learning-Based Time-Series Analysis of Insect Behavior," Proc. of 2023 International Symposium on Nonlinear Theory and Its Applications (NOLTA2023), Catania, Sep. 2023.
  7. Hidetaka Marumo and Takashi Matsubara, "Scale-Equivariant Convolution for Projection-based Point Cloud Segmentation," Proc. of 2023 International Symposium on Nonlinear Theory and Its Applications (NOLTA2023), Catania, Sep. 2023.
  8. Kota Sueyoshi and Takashi Matsubara, "Concept Composition by Energy-Based Model using Order Embedding," Proc. of 2023 International Symposium on Nonlinear Theory and Its Applications (NOLTA2023), Catania, Sep. 2023.
  9. Baige Xu, Takashi Matsubara, and Takaharu Yaguchi, "Application of the neural operator for physical simulations of GENERIC systems," Proc. of 2023 International Symposium on Nonlinear Theory and Its Applications (NOLTA2023), Catania, Sep. 2023.
  10. Yuhan Chen, Takashi Matsubara, and Takaharu Yaguchi, "Super-resolution of numerical solutions of nonlinear elliptic equations by DeepONet," Proc. of 2023 International Symposium on Nonlinear Theory and Its Applications (NOLTA2023), Catania, Sep. 2023.
  11. Noa Ogawa, Yuhan Chen, Takashi Matsubara, and Takaharu Yaguchi, "Generalization Error Analysis of Discrete Hamiltonian Neural Networks," Proc. of 2023 International Symposium on Nonlinear Theory and Its Applications (NOLTA2023), Catania, Sep. 2023.
  12. Takashi Matsubara and Takaharu Yaguchi, "Good Lattice Accelerates Physics-Informed Neural Networks," Proc. of ICML2023 Workshop on the Synergy of Scientific and Machine Learning Modeling (SynS and ML), Honolulu, Jun. 2023.
  13. Baige Xu, Yuhan Chen, Takashi Matsubara, Takaharu Yaguchi, "Equivalence Class Learning for GENERIC Systems," Proc. of ICML2023 Workshop on New Frontiers in Learning, Control, and Dynamical Systems (Frontiers4LCD), Honolulu, Jun. 2023.
  14. Yuhan Chen, Baige Xu, Takashi Matsubara, Takaharu Yaguchi, "Variational Principle and Variational Integrators for Neural Symplectic Forms," Proc. of ICML2023 Workshop on New Frontiers in Learning, Control, and Dynamical Systems (Frontiers4LCD), Honolulu, Jun. 2023.
  15. Takahito Yoshida, Takaharu Yaguchi, and Takashi Matsubara, "On Loss Function for Deep Learning of Physical Systems," RISP International Workshop on Nonlinear Circuits, Communications and Signal Processing (NCSP2023), Honolulu, Feb. 2023.
  16. Yu Kashihara and Takashi Matsubara, "Inverse Heat Dissipation Model for Image Segmentation," RISP International Workshop on Nonlinear Circuits, Communications and Signal Processing (NCSP2023), Honolulu, Feb. 2023.
  17. Takehiro Aoshima and Takashi Matsubara, "Learning Attribute Curvilinear Coordinates for Pretrained Deep Generative Model," RISP International Workshop on Nonlinear Circuits, Communications and Signal Processing (NCSP2023), Honolulu, Feb. 2023.
  18. Takehiro Aoshima and Takashi Matsubara, "Nonlinear and Commutative Editing in Pretrained GAN Latent Space," NeurIPS 2022 Workshop on NeurReps, New Orleans, Nov. 2022.
  19. Yuhan Chen, Takashi Matsubara, and Takaharu Yaguchi, "Variational Integrator for Hamiltonian Neural Networks," Proc. of 2022 International Symposium on Nonlinear Theory and Its Applications (NOLTA2022), Online, Dec. 2022, A2L-D-02. (Student Paper Award)
  20. Baige Xu, Yuhan Chen, Takashi Matsubara, and Takaharu Yaguchi, "Learning Generic Systems Using Neural Symplectic Forms," Proc. of 2022 International Symposium on Nonlinear Theory and Its Applications (NOLTA2022), Online, Dec. 2022, A2L-D-03.
  21. Yu Kashihara, and Takashi Matsubara, "Application of Denoising Image Restoration to Anomaly Detection," Proc. of 2022 International Symposium on Nonlinear Theory and Its Applications (NOLTA2022), Online, Dec. 2022, B2L-B-01.
  22. Kenta Hama, and Takashi Matsubara, "Common Space Learning with Gaussian Embedding for Multi-Modal Entity Alignment," Proc. of 2022 International Symposium on Nonlinear Theory and Its Applications (NOLTA2022), Online, Dec. 2022, B3L-E-02. (Student Paper Award)
  23. Rousslan Fernand Julien Dossa, Takashi Matsubara, "Toward Human Cognition-inspired High-Level Decision Making For Hierarchical Reinforcement Learning Agents, " ICML2022 Workshop on the Decision Awareness in Reinforcement Learning, Virtual/Maryland, Jul. 2022.
  24. Takahito Yoshida, Takaharu Yaguchi, and Takashi Matsubara, "Imbalance-Aware Learning for Deep Physics Modeling," ICLR2022 Workshop on AI for Earth and Space Science (ai4earth), Virtual, Apr. 2022. link
  25. Rousslan Fernand Julien Dossa and Takashi Matsubara, "Toward Human Cognition-inspired High-Level Decision Making For Hierarchical Reinforcement Learning Agents," The 2021 Nonlinear Science Workshop (NLSW2021), Virtual, Dec. 2021.
  26. Takehiro Aoshima, Takashi Matsubara, and Takaharu Yaguchi, "Deep Discrete-Time Lagrangian Mechanics," ICLR2021 Workshop on Deep Learning for Simulation (SimDL), Virtual, May, 2021. link
  27. Shunpei Terakawa, Takashi Matsubara, and Takaharu Yaguchi, "The Error Analysis of Numerical Integrators for Deep Neural Network Modeling of Differential Equations," NeurIPS2020 Workshop on Machine Learning and the Physical Sciences (ML4PS), Virtual, Dec. 2020. link
  28. Boqian Zhou, Hirokazu Nomoto, Takashi Matsubara, and Kuniaki Uehara, "Training Pedestrians' Detector Based on Hybrid Loss with Weak Annotations," Proc. of The 8th Korea-Japan Joint Workshop on Complex Communication Sciences (KJCCS), Hiroshima, Jan. 2020.
  29. Kenta Hama, Takashi Matsubara, and Kuniaki Uehara, "Image-Caption Retrieval with Evaluating Uncertainties," Proc. of The 7th Japan-Korea Joint Workshop on Complex Communication Sciences (JKCCS), Pyengonchang, Jan. 2019. (Best Paper Award)
  30. Xiao Zeng, Takashi Matsubara, and Kuniaki Uehara, "Episode-efficient Exploration for Safe Reinforcement Learning," Proc. of The 2018 International Symposium on Nonlinear Theory and its Applications (NOLTA2018), Tarragona, Sep. 2018.
  31. Tetsuo Tashiro, Takashi Matsubara, and Kuniaki Uehara, "Deep Neural Generative Model for fMRI Image Based Diagnosis of Mental Disorder," Proc. of The 2017 International Symposium on Nonlinear Theory and its Applications (NOLTA2017), Cancun, Dec. 2017, pp. 700-703, 5169.
  32. Ryo Takahashi, Takashi Matsubara, and Kuniaki Uehara, "Multi-Stage Convolutional Neural Networks for Robustness to Scale Transformation," Proc. of The 2017 International Symposium on Nonlinear Theory and its Applications (NOLTA2017), Cancun, Dec. 2017, pp. 692-695, 5056.
  33. Takashi Matsubara and Kuniaki Uehara, "Efficient Implementation of Boltzmann Machine using Asynchronous Network of Cellular Automaton-based Neurons," Proc. of The 2016 International Symposium on Nonlinear Theory and its Applications (NOLTA2016), Yugawara, Nov. 2016, pp. 634-637.
  34. Takashi Matsubara and Kuniaki Uehara, "The STDP with Fluctuations Agrees with the Changes and the Distributions of the Synaptic Weights," in Proc. of The 2015 International Symposium on Nonlinear Theory and its Applications (NOLTA2015), Hong Kong, Dec. 2015, pp. 217-220.
  35. Takashi Matsubara and Hiroyuki Torikai, "Long-Term Spine Volume Dynamics Corresponds Partially With Multiplicative STDP," in Proc. of The 2014 International Symposium on Nonlinear Theory and its Applications (NOLTA2014), Luzern, Sep. 2014, pp. 699-702.
  36. Takashi Matsubara, Hiroyuki Torikai, Tetsuya Shimokawa, Kenji Leibnitz, and Ferdinand Peper, "A Nonlinear Circuit Network Toward Brain Voxel Modeling," in Proc. of The 2013 International Symposium on Nonlinear Theory and its Applications (NOLTA2013), Santa Fe, Sep. 2013, pp. 421-424.
  37. Takashi Matsubara and Hiroyuki Torikai, "Basic Analysis of Generalized Asynchronous Digital Spiking Neuron Model," in Proc. of The 2011 International Symposium on Nonlinear Theory and its Applications (NOLTA2011), Kobe, Sep. 2011, pp. 60-63.

国際シンポジウム(査読なし)

  1. Razmik Arman Khosrovian, Takaharu Yaguchi, and Takashi Matsubara, "Learning the Dynamics and Connectivity of Coupled Systems via Port-Hamiltonian Neural Networks," REMODEL-DSC Workshop on Machine Learning and Physics, Sapporo, 31 Aug. 2024. link
  2. Baige Xu, Yusuke Tanaka, Takashi Matsubara, Takaharu Yaguchi, "Operator Learning of Hamiltonian Density for Modeling Nonlinear Waves," International Conference on Scientific Computation and Differential Equations (SciCADE), Singapore, 18 Jul. 2024.
  3. Takashi Matsubara, Takaharu Yaguchi, "An error bound of PINNs for solving differential equations," International Conference on Scientific Computation and Differential Equations (SciCADE), Singapore, 15 Jul. 2024.
  4. Yuhan Chen, Takashi Matsubara, and Takaharu Yaguchi, "Geometric Integrators for Neural Symplectic Forms," 10th International Congress on Industrial and Applied Mathematics (ICIAM2023), Tokyo, Aug. 2023.
  5. Baige Xu, Yuhan Chen, Takashi Matsubara, Takaharu Yaguchi, "Structure-Preserving Learning for GENERIC systems," 10th International Congress on Industrial and Applied Mathematics (ICIAM2023), Tokyo, Aug. 2023.
  6. Taisei Ueda, Takashi Matsubara, Takaharu Yaguchi, "Application of the Kernel Method to Learning Hamiltonian Equations," 10th International Congress on Industrial and Applied Mathematics (ICIAM2023), Tokyo, Aug. 2023.
  7. Baige Xu, Yuhan Chen, Takashi Matsubara, Takaharu Yaguchi, "Learning GENERIC Systems Using Neural Symplectic Forms," International Conference on Scientific Computation and Differential Equations (SciCADE), Reykjavík, Jul. 2022.
  8. Yuhan Chen, Takashi Matsubara, Takaharu Yaguchi, "Theoretical analysis of approximation properties of Hamiltonian neural networks," International Conference on Scientific Computation and Differential Equations (SciCADE), Reykjavík, Jul. 2022.
  9. Yuhan Chen, Takashi Matsubara, Takaharu Yaguchi, "Neural symplectic form and coordinate-free learning of Hamiltonian dynamics," International Conference on Scientific Computation and Differential Equations (SciCADE), Reykjavík, Jul. 2022.
  10. Kimiaki Shirahama, Takumi. Sato, Norihiro Yamawaki, Takashi Matsubara, and Kuniaki Uehara, "Kindai University and Osaka Gakuin University and Osaka University at TRECVID 2021 AVS Tasks," Proc. of TREC Video Retrieval Evaluation (TRECVID), Virtual, Nov. 2021.
  11. Daiki Mukai, Ryosuke Utsunomiya, Shunsuke Utsuki, Kimiaki Shirahama, Takashi Matsubara, and Kuniaki Uehara, "Kindai University and Osaka Gakuin University at TRECVID 2020 AVS and ActEV Tasks," Proc. of TREC Video Retrieval Evaluation (TRECVID), Virtual, Nov. 2020.
  12. Kimiaki Shirahama, Daichi Sakurai, Takashi Matsubara, and Kuniaki Uehara, "Kindai University and Kobe University at TRECVID 2019 AVS Task," Proc. of TREC Video Retrieval Evaluation (TRECVID), Gaithersburg, Nov. 2019.
  13. Takashi Matsubara "Neural Generative Model of Small Dataset for Leveraging Our Knowledge," in The 2nd NTU-Kobe U Joint Workshop 2018, Data Science and Artificial Intelligence, Singapore, Mar. 2018.
  14. Takashi Matsubara "Artificial Neural Networks with Domain-Knowledge," in The 7th Kobe University Brussels European Center Symposium, Brussels, Nov. 2016.
  15. Takashi Matsubara and Hiroyuki Torikai, "Asynchronous Cellular Automaton Based Neuron and its Reproduction Capability of Neuron-like Responses," in Kyoto Workshop on NOLTA, Kyoto, Nov. 2011, NP07.

解説論文

  1. Takehiro Aoshima and Takashi Matsubara, "Semantic Images Editing by Operations on Latent Space of Deep Generative Models," 日本画像学会誌, vol. 62, no. 6, pp.579-587, 2023. link
  2. 松原崇, 陳鈺涵, 谷口隆晴, "幾何学的深層学習による力学系のグレーボックスモデル化," 人工知能, vol. 38, no. 3, pp. 308-317, 2023. link
  3. 松原崇, 陳鈺涵, 谷口隆晴, "幾何学的深層科学技術計算 深層学習による物理モデリング・シミュレーション," 応用物理, vol. 91, no. 10, pp. 629-633, 2022. link 英語版
  4. 松原崇, "ニューラルネットワークが近似する関数の性質と応用," 日本神経回路学会誌, vol. 25, no. 4, pp. 175-180, 2018. link
  5. 松原崇, "敵対的生成ネットワークとその応用," 映像情報メディア学会誌, 9月号, 2018.
  6. 松原崇, "深層学習は何をどのように"学習"するのか," 科学哲学, vol. 50 (合併号), 2017. link
  7. 松原崇, "fMRIで計測されたBOLD信号の線形・非線形モデル," 日本神経回路学会誌, vol. 21, no. 2, pp. 87-92, 2014. link

著書

  1. 松原崇, "ニューラル常微分方程式とその周辺," in 数理科学 2024年4月号 No.730 データサイエンスと数理モデル , サイエンス社, 2024. link
  2. 青嶋雄大, 松原崇, "潜在空間で画像編集―大きさ・色・形，思いどおりに画像を編集！," in コンピュータビジョン最前線 Winter 2023, 共立出版, 2023. link
  3. 松原崇, "データの持つ複雑さに堅牢な異常検知技術," in データ分析の進め方及びAI・機械学習導入の指南 ～データ収集・前処理・分析・評価結果の実務レベル対応～, 情報機構, 2020. link
  4. Takashi Matsubara and Hiroyuki Torikai, "Hardware-oriented neuron modeling approach by reconfigurable asynchronous cellular automaton", in Mathematical Approaches to Biological Systems: Networks, Oscillations and Collective Motions, Springer (ed. T. Ohira), 2015, pp. 55-75. link

招待講演

  1. 松原崇, "物理法則を発見・保証する深層科学技術計算," 産応協対話交流会セミナー, 大阪, 6月, 2024. link
  2. Takashi Matsubara, "Deep Learning Meets Geometric Mechanics," CAI 2024 Workshop on Scientific Machine Learning and Its Industrial Applications (SMLIA2024), Singapore, Jun. 2024. link
  3. Takashi Matsubara, "Deep Geometric Mechanics: From Hamiltonian Neural Networks to Discrete-Time Physics and Beyond," International Conference on Scientific Computing and Machine Learning (SCML), Kyoto, Mar. 2024. link
  4. 松原崇, "異常検知のための深層生成AI ～知っていると知らないを区別する～," 日本鉄鋼協会 講演大会 計測・制御・システム工学部会 シンポジウム「生成AIの産業応用における期待と課題」, 東京, 3月, 2024. link
  5. 松原崇, "微分方程式の数値解法に学ぶ・使う・代わる深層学習," 数値解析セミナー(UTNAS), 東京, 1月, 2024. link
  6. 松原崇, "計算機シミュレーションのための幾何学的深層学習," STEシミュレーション研究会：計算科学とデータ科学の融合に向けて, 神戸, Dec. 2023. link
  7. Takashi Matsubara, "Geometric Deep Learning for Modeling Dynamical Systems and Incorporating Laws of Physics," Tutorial 02 New Trends in Machine Learning for Science and Engineering at 2023 SICE Annual Conference (SICE), Tsu, Sep. 2023. link
  8. Takehiro Aoshima and Takashi Matsubara, "Deep Curvilinear Editing: Commutative and Nonlinear Image Manipulation for Pretrained Deep Generative Model," 第26回 画像の認識・理解シンポジウム (MIRU2023), 浜松, 7月, 2023.
  9. Takashi Matsubara, "Geometric and Bayesian Deep Learning for Incorporating Our Needs," Japanese-Canadian Frontiers of Science (JCFoS) Symposium, Mar. 2023. link
  10. 松原崇, "物理法則に忠実なシミュレーションを行う人工知能 ～幾何学的深層学習でエネルギー保存・減衰など様々な現象を再現する～," 第83回 関西CAE懇話会, オンライン, 10月, 2022.
  11. 松原崇, "専門家の知識を活かし深層学習の柔軟性を持つモデル化に向けて," 東京大学地震研究所特定共同研究 固体地球科学とデータ同化, 大阪, 8月, 2022.
  12. Takashi Matsubara, Yuhan Chen, Takaharu Yaguchi (speaker), "Geometric Deep Energy-Based Models for Physics", Workshop on Functional Inference and Machine Intelligence (FIMI2022), Mar. 2022.
  13. 松原崇, "データの性質や物理法則を保証する幾何学的深層学習," 電子情報通信学会 情報論的学習理論と機械学習研究会 (IBISML), オンライン, 3月, 2022. link
  14. 松原崇, "階層的深層学習による異環境データ統合技術," ICTイノベーションフォーラム2021, オンライン, 2月, 2022. link
  15. 松原崇, "数理モデル化手法としての幾何学的深層学習," 情報処理学会関西支部定期講演会, オンライン, 12月, 2021.
  16. 松原崇, "エネルギー保存則など望ましい性質を持つ深層学習の設計について," Deep learning and Physics 2020, オンライン, 3月, 2021.
  17. 佐藤一輝 (講演者), 松原崇, 上原邦昭, "画像データを対象とした異常検知の動向と今後の展望," 電子情報通信学会技術研究報告 複雑コミュニケーションサイエンス研究会 (CCS), vol. 120, no. 124, CCS2020-12, pp. 1-4, オンライン, 8月, 2020.
  18. Takashi Matsubara, "Deep Learning Regularized by Structure and Hierarchy," Proc. of The 7th Japan-Korea Joint Workshop on Complex Communication Sciences (JKCCS), Pyengonchang, Jan. 2019.
  19. 松原崇, "深層学習は何をどのように"学習"するのか," 日本科学哲学会第49回大会ワークショップ 『人工知能の哲学：知能の理解と実現に挑む工学と哲学の対話』, 松本, 11 月 2016.

国内発表

  1. 徐 百歌, 田中 佑典, 松原 崇, 谷口 隆晴, "波動方程式のハミルトニアン密度のDeepONetによる作用素学習," 第27回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2024), 2-R-109, さいたま, 11月4日, 2024.
  2. コスロービアン ラズミックアルマン, 谷口 隆晴, 吉村浩明, 松原 崇, "深層学習による連成系のモデル化と相互作用の学習," 第27回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2024), 1-R-080, さいたま, 11月4日, 2024.
  3. 吉岡朋哉, 松原崇, "深層学習による画像ベースのダイナミクス同定と最適制御," 第27回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2024), 1-R-078, さいたま, 11月4日, 2024.
  4. 西本遥裕, 松原崇, "強化学習のための物体中心表現を用いた世界モデル," 第27回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2024), 1-R-070, さいたま, 11月4日, 2024.
  5. 徐百歌, 松原崇, ⾕⼝隆晴, "PINNによってエネルギー保存則・エントロピー増⼤則を保つGENERIC系の作⽤素学習," 第29回 計算工学講演会, D-05-03, 神戸, 6月10日, 2024.
  6. 松原崇, ⾕⼝隆晴, "Physics-Informed Neural Networksの誤差解析について," 第29回 計算工学講演会, D-05-02, 神戸, 6月10日, 2024.
  7. コスロービアン ラズミックアルマン, 谷口隆晴, 松原崇, "Port-Hamiltonian Neural Network を用いた連成系のモデル化," 2023年度 第37回 人工知能学会全国大会 (JSAI2023), 4D3-GS-2-03, 浜松， 5月31日, 2024.
  8. 赤木稜, 松原崇, "NeRFに適した数値積分法の検討," 2023年度 第37回 人工知能学会全国大会 (JSAI2023), 4I1-GS-7-05, 浜松， 5月31日, 2024.
  9. 橋野真, 松原崇, "拡散モデルの初期値最適化による画像編集," 2023年度 第37回 人工知能学会全国大会 (JSAI2023), 4I1-GS-7-04, 浜松， 5月31日, 2024.
  10. 吉岡朋哉, 賈昊暉, 松原崇, "ポート・ハミルトン系の深層学習によるモデル化と制御," 2023年度 第37回 人工知能学会全国大会 (JSAI2023), 2E6-GS-8-01, 浜松， 5月29日, 2024.
  11. 西本遥裕, 松原崇, "物体中心表現を用いたTransformerベースの世界モデル," 2023年度 第37回 人工知能学会全国大会 (JSAI2023), 2B5-GS-2-03, 浜松， 5月29日, 2024.
  12. 末吉耕大, 松原崇, "テキストと述語論理を用いた拡散モデル," 2023年度 第37回 人工知能学会全国大会 (JSAI2023), 2C1-GS-7-04, 浜松， 5月29日, 2024.
  13. 筒井奎剛, Phuoc Thanh Tran-Ngoc, 佐藤裕崇, 松原崇, "深層学習による昆虫の行動モデリング," 2023年度 第37回 人工知能学会全国大会 (JSAI2023), 1D4-GS-10-03, 浜松， 5月28日, 2024.
  14. 末吉耕大, 松原崇, "述語論理を用いた拡散モデルによるテキストに忠実な画像生成," 電子情報通信学会 情報論的学習理論と機械学習研究会(IBISML), vol. 123, no. 410, IBISML2023-41, pp. 6-13, 東広島, 3月, 2024.
  15. 丸茂英敬, 松原崇, "2次元投射を用いたLiDAR点群のセグメンテーションのためのスケール同変畳み込み," 第26回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2023), 2-046, 福岡, 10月, 2023.
  16. 筒井奎剛, Phuoc Thanh Tran-Ngoc, 佐藤裕崇, 松原崇, "深層学習を用いた昆虫行動の時系列解析," 第26回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2023), 1-049, 福岡, 10月, 2023.
  17. 吉田崇人, 谷口隆晴, 松原崇, "物理システムにおける深層学習のための損失関数," 2023年度 第37回 人工知能学会全国大会 (JSAI2023), 2M6-GS-10-06, 熊本, 6月, 2023.
  18. 青嶋雄大, 松原崇, "深層生成モデルのための可換かつ非線形な画像編集," 2023年度 第37回 人工知能学会全国大会 (JSAI2023), 1O4-GS-7-02, 熊本, 6月, 2023. (人工知能学会 全国大会優秀賞 受賞)
  19. 末吉耕大, 松原崇, "順序埋めこみを用いたエネルギーベースモデルによる概念合成," 2023年度 第37回 人工知能学会全国大会 (JSAI2023), 1O4-GS-7-01, 熊本, 6月, 2023.
  20. 松原崇, "数学的構造を保存する深層学習の圏論的解釈について," 2023年度 第37回 人工知能学会全国大会 (JSAI2023), 1G3-GS-1-04, 熊本, 6月, 2023.
  21. 植⽥⼤晴, 松原崇, ⾕⼝隆晴, "カーネル法によるハミルトン系の学習と乱択化による⾼速化," 第28回 計算工学講演会, F-07-04, つくば, 5月, 2023.
  22. 松原崇, "圏としての幾何学的深層学習による構造保存," 第67回 システム制御情報学会 研究発表講演会 (SCI'23), 京都, 5月, 2023.
  23. 筒井奎剛, 松原崇, "データ駆動型降水量予測のための評価関数の設計," 第67回 システム制御情報学会 研究発表講演会 (SCI'23), 京都, 5月, 2023.
  24. 丸茂英敬, 松原崇, "距離情報を含む画像のセグメンテーションのための距離同変畳み込み," 第67回 システム制御情報学会 研究発表講演会 (SCI'23), 京都, 5月, 2023.
  25. 柏原悠, 松原崇, "逆熱拡散モデルによる医療画像セグメンテーション," 電子情報通信学会技術研究報告 複雑コミュニケーションサイエンス研究会 (CCS), vol. 122, no. 453, CCS2022-82, pp. 107-112, 留寿都, 3月, 2023.
  26. 青嶋雄大, 松原崇, "深層生成モデルの潜在空間における可換な属性ベクトル場の学習," 電子情報通信学会技術研究報告 複雑コミュニケーションサイエンス研究会 (CCS), vol. 122, no. 453, CCS2022-83, pp. 113-116, 留寿都, 3月, 2023.
  27. 延安歩美, 安田諒子, 松原崇, 谷口隆晴, "潜在変数をもつハミルトニアンニューラルネットワークのハミルトン構造をもたないデータへの適用について," 環瀬戸内応用数理研究部会 第26回シンポジウム, 松山, 12月, 2022.
  28. 植田大晴, 松原崇, 谷口隆晴, "可分なハミルトン系に対するカーネル法によるモデリング," 環瀬戸内応用数理研究部会 第26回シンポジウム, 松山, 12月, 2022.
  29. 青嶋雄大, 松原崇, "GANの潜在空間における非線形な属性座標系の学習," 第25回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2022), 1-090, つくば, 11月, 2022.
  30. 濱健太, 松原崇, "補足情報の重要性を考慮したマルチモーダル知識グラフ埋め込み," 第25回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2022), 2-022, つくば, 11月, 2022.
  31. 熊田翔, 稲垣和也, 小西圭睦, 松原崇, "ニューラルネットワークを用いたダイカスト装置の故障要因可視化技術の検討," 自動車技術会 秋季大会, 91-035, 大阪, 10月, 2022.
  32. 安田諒子, 松原崇, 谷口隆晴, "神経ネットワーク動画像からのモデリングの試み," 日本数学会 2022年度秋季総合分科会, V会場 51, 札幌, 9月, 2022.
  33. 徐百歌, 陳鈺涵, 松原崇, 谷口隆晴, "一般化Dissipative SymODENのGENERIC形式," 日本数学会 2022年度秋季総合分科会, V会場 50, 札幌, 9月, 2022.
  34. 陳鈺涵, 松原崇, 谷口隆晴, "ニューラルシンプレクティック形式と変分原理の両立性について," 日本数学会 2022年度秋季総合分科会, V会場 49, 札幌, 9月, 2022.
  35. 徐百歌, 陳鈺涵, 松原崇, 谷口隆晴, "GENERICシステムに対する構造保存型深層物理モデル," 日本応用数理学会 2022年度年会, C1-5-4, 札幌, 9月, 2022.
  36. 松原崇, 谷口隆晴, "深層学習を用いてデータから力学系の第一積分を発見し保存するモデル化法," 日本応用数理学会 2022年度年会, C1-5-3, 札幌, 9月, 2022.
  37. 青嶋雄大, 松原崇, "GANの意味空間における属性ベクトル場の学習," 電子情報通信学会 情報論的学習理論と機械学習研究会(IBISML), vol. 122, no. 90, IBISML2022-12, pp. 94-99, 沖縄, 6月, 2022.
  38. 松原崇, 谷口隆晴, "射影法を用いて系の第一積分を発見し保存するNeural ODE," 電子情報通信学会 情報論的学習理論と機械学習研究会(IBISML), vol. 122, no. 90, IBISML2022-5, pp. 47-5, 沖縄, 6月, 2022.
  39. 丸茂英敬, 松原崇, "LiDAR点群のセグメンテーションのための距離同変畳み込み, " 2022年度 第36回人工知能学会全国大会 (JSAI2022), 4C1-GS-7-01, 京都, 6月, 2022.
  40. 濱健太, 松原崇, "確率分布を用いたマルチモーダル知識グラフの共通空間学習, " 2022年度 第36回人工知能学会全国大会 (JSAI2022), 2E6-GS-3-05, 京都, 6月, 2022.
  41. 吉田崇人, 谷口隆晴, 松原崇, "アンバランスを考慮した深層学習による物理系の学習, " 2022年度 第36回人工知能学会全国大会 (JSAI2022), 2D5-GS-2, 京都, 6月, 2022.
  42. 柏原悠, 松原崇, "拡散モデルによる拡散を使用しない異常検知, " 2022年度 第36回人工知能学会全国大会 (JSAI2022), 1F5-GS-10-01, 京都, 6月, 2022.
  43. 柏原悠, 松原崇, "拡散を使用しない拡散モデルによる異常検知," 電子情報通信学会 NOLTAソサイエティ大会, B-16, 豊中, 6月, 2022.
  44. 吉田崇人, 谷口隆晴, 松原崇, "Imbalance-aware lossを用いた深層学習による物理系の学習," 電子情報通信学会 NOLTAソサイエティ大会, B-13, 豊中, 6月, 2022.
  45. 丸茂英敬, 松原崇, "球面投射されたLiDAR点群のための距離同変畳み込み," 電子情報通信学会 NOLTAソサイエティ大会, B-3, 豊中, 6月, 2022.
  46. 徐百歌, 陳鈺涵, 松原崇, ⾕⼝隆晴, "Neural Symplectic 形式によるGENERICシステムの学習," 第27回 計算工学講演会, B-13-05, 秋田, 6月, 2022.
  47. Hidetaka Marumo, Takashi Matsubara, "Range-Equivariant Convolution for Spherical Projection-based Segmentation of LiDAR Point Clouds," 電子情報通信学会技術研究報告 複雑コミュニケーションサイエンス研究会 (CCS), vol. 121, no. 442, CCS2021-49, pp. 78-83, 留寿都, 3月, 2022.
  48. Yu Kashihara, Takashi Matsuba, "Evaluation of Industrial Anomaly Detection using Diffusion Model," 電子情報通信学会技術研究報告 複雑コミュニケーションサイエンス研究会 (CCS), vol. 121, no. 442, CCS2021-48, pp. 72-77, 留寿都, 3月, 2022.
  49. Takahito Yoshida, Takaharu Yaguchi, Takashi Matsubara, "Learning Physical Systems with Imbalance-Aware Deep Learning," 電子情報通信学会技術研究報告 複雑コミュニケーションサイエンス研究会 (CCS), vol. 121, no. 442, CCS2021-47, pp. 66-71, 留寿都, 3月, 2022.
  50. 松原崇, "物理法則などデータの幾何学的性質を保証する深層学習," 数学と諸分野の連携にむけた若手数学者交流会 2022, 3月, 2022.
  51. 陳鈺涵, 徐百歌, 松原崇, 谷口隆晴, "ニューラルシンプレクティック形式とその応⽤," 日本応用数理学会 第18回研究部会連合発表会, D1-4-3, オンライン, 3月, 2022.
  52. 陳鈺涵, 松原崇, 谷口隆晴, "シンプレクティック形式の学習による一般座標系での深層物理モデル," 日本応用数理学会 環瀬戸内応用数理研究部会 第25回シンポジウム, 岡山, 12月, 2021.
  53. 松原崇, 宮武勇登, 谷口隆晴, "シンプレクティック随伴変数法に基づく省メモリなNeural ODEの学習," 電子情報通信学会技術研究報告 複雑コミュニケーションサイエンス研究会 (CCS), vol. 121, no. 253, CCS2021-23, pp. 31-36, 大阪, 11月, 2021.
  54. Rousslan Fernand Julien Dossa, Takashi Matsubara, "Toward Human Cognition-inspired High-Level Decision Making For Hierarchical Reinforcement Learning Agents," 電子情報通信学会技術研究報告 複雑コミュニケーションサイエンス研究会 (CCS), vol. 121, no. 253, CCS2021-28, pp. 61-66, 大阪, 11月, 2021.
  55. 木村匠, 松原崇, 上原邦昭, "幾何学的構造を考慮した3次元点群のための深層生成モデル," 第24回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2021), 119, オンライン, 11月, 2021. (情報論的学習理論ワークショップ 最優秀発表賞 受賞)
  56. 陳鈺涵, 松原崇, 谷口隆晴, "ハミルトニアンニューラルネットワークの理論評価とKAM理論への応用," 第24回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2021), 112, オンライン, 11月, 2021.
  57. 陳鈺涵, 松原崇, 谷口隆晴, "ニューラルシンプレクティック形式とそれによる一般座標系でのハミルトン方程式の学習," 第24回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2021), 111, オンライン, 11月, 2021.
  58. 松原崇, 宮武勇登, 谷口隆晴, "シンプレクティック随伴変数法による高速省メモリなNeural ODEの勾配計算," 第24回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2021), 58, オンライン, 11月, 2021.
  59. 松原崇, 宮武勇登, 谷口隆晴, "シンプレクティック数値積分法を用いたNeural ODEの学習," 電子情報通信学会 情報論的学習理論と機械学習研究会(IBISML), vol. 121, no. 80, IBISML2021-2, pp. 9-14, オンライン, 6月, 2021.
  60. 木村匠, 松原崇, 上原邦昭, "幾何学的構造を考慮した深層学習による3次元点群生成," 2021年度 第35回人工知能学会全国大会 (JSAI2021), オンライン, 6月, 2021.
  61. 中作勇介, 松原崇, "変分自己符号化器による分布外検知のための潜在変数分布," 2021年度 第35回人工知能学会全国大会 (JSAI2021), オンライン, 6月, 2021.
  62. 青嶋雄大, 松原崇, 谷口隆晴, "離散時間ラグランジュ力学のニューラルネットワークによるモデル化," 2021年度 第35回人工知能学会全国大会 (JSAI2021), オンライン, 6月, 2021.
  63. 松原崇, 青嶋雄大, 石川歩惟, 谷口隆晴, "物理現象のエネルギー挙動を離散時間で保証する深層学習シミュレーション," 2021年度 第35回人工知能学会全国大会 (JSAI2021), オンライン, 6月, 2021.
  64. 陳鈺涵, 松原崇, 谷口隆晴, "一般座標系におけるエネルギーベース物理モデル," 第26回 計算工学講演会, オンライン, 5月, 2021.
  65. 草野航希, 松原崇, 上原邦昭, "属性情報を分離したfMRI画像の深層状態空間モデル," 電子情報通信学会 医用画像研究会(MI), vol. 120, no. 431, MI2020-59, pp. 56-61, オンライン, 3月, 2021.
  66. 藤岡和暉, 松原崇, 上原邦昭, "ペア入力を用いた敵対的学習による医用画像スタイル変換," 電子情報通信学会 医用画像研究会(MI), vol. 120, no. 431, MI2020-96, pp. 212-217, オンライン, 3月, 2021.
  67. 木村匠, 松原崇, 上原邦昭, "トポロジーを考慮した3次元点群深層生成モデル," 情報処理学会 コンピュータビジョンとイメージメディア研究会(CVIM), vol. 2021-CVIM-225, no. 28, オンライン, 3月, 2021. (情報処理学会 コンピュータビジョンとイメージメディア研究会 奨励賞 受賞)
  68. Koki Wataoka, Takashi Matsubara, Kuniaki Uehara, "Counterfactual Image Generation using GAN for Fairness," 情報処理学会 コンピュータビジョンとイメージメディア研究会(CVIM), vol. 2021-CVIM-225, no. 4, オンライン, 3月, 2021.
  69. 松原崇, 谷口隆晴, "深層フェーズフィールドモデリング," 応用数学合同研究集会, A12-4, オンライン, 12月, 2020.
  70. 松原崇, 石川歩惟, 谷口隆晴, "エネルギー保存則・散逸則を保証する深層物理シミュレーション," 第23回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2020), オンライン, 11月, 2020. (情報論的学習理論ワークショップ 優秀発表賞 受賞)
  71. 佐藤一輝, 中田智史, 松原崇, 上原邦昭, "集合データの共通特徴抽出を利用したFew-shot異常検知," 電子情報通信学会 情報論的学習理論と機械学習研究会(IBISML), vol. 120, no. 195, IBISML2020-9, pp. 8-13, オンライン, 10月, 2020.
  72. 寺川峻平, 松原崇, 谷口隆晴, "常微分方程式モデルの学習における離散化手法の影響について," 日本応用数理学会 2020年度 年会, オンライン, 9月, 2020.
  73. 稲村直樹, 藤原宏太, 天方貴久, 釣文男, 中西波瑠, 小渕浩希, 大澤輝夫, 松原崇, 上原邦昭, "全天球画像と日射量データによる太陽光発電量予測," 2020年度 第34回人工知能学会全国大会 (JSAI2020), 熊本, 6月, 2020.
  74. 綿岡晃輝, 松原崇, 上原邦昭, "公平性により生じる敵対的攻撃に対する脆弱性," 2020年度 第34回人工知能学会全国大会 (JSAI2020), 熊本, 6月, 2020.
  75. 中井康平, 松原崇, 上原邦昭, "注意機構を持った深層ニューラルネットワークの勾配探索," 2020年度 第34回人工知能学会全国大会 (JSAI2020), 熊本, 6月, 2020.
  76. 濱健太, 松原崇, 上原邦昭, "知識グラフ上の経路クエリの横断評価モデル," 2020年度 第34回人工知能学会全国大会 (JSAI2020), 熊本, 6月, 2020. (人工知能学会 全国大会優秀賞 受賞)
  77. 木村匠, 松原崇, 上原邦昭, "Neural ODEを用いた超解像ニューラルネットワークの高精度化," 電子情報通信学会総合大会講演論文集, N-1-26, 広島, 3月, 2020.
  78. 吉田和輝, 松原崇, 上原邦昭, "深層学習におけるモデルの信頼性評価指標の検討," 電子情報通信学会総合大会講演論文集, N-1-27, 広島, 3月, 2020.
  79. 綿岡晃輝, 松原崇, 上原邦昭, "敵対的攻撃に対する公平な分類器の脆弱性," 電子情報通信学会総合大会講演論文集, D-12-7, 広島, 3月, 2020.
  80. 綿岡晃輝, 松原崇, 上原邦昭, "公平性が引き起こす敵対的攻撃に対する脆弱性," 電子情報通信学会 情報論的学習理論と機械学習研究会(IBISML), vol. 119, no. 476, IBISML2019-48, pp .101-105, 京都, 3月, 2020.
  81. 濱健太, 松原崇, 上原邦昭, "遷移関数とスコア関数の分離による知識グラフの補完," 電子情報通信学会 情報論的学習理論と機械学習研究会(IBISML), vol. 119, no. 476, IBISML2019-48, pp. 59-62, 京都, 3月, 2020.
  82. 草野航希, 田代哲生, 松原崇, 上原邦昭, "属性を考慮した深層生成モデルによるfMRI画像に基づく精神疾患診断," 電子情報通信学会技術研究報告 複雑コミュニケーションサイエンス研究会 (CCS), vol. 119, no. 289, CCS2019-33, pp. 41-44, 神戸, 11月, 2019.
  83. 佐藤一輝, 濱健太, 松原崇, 上原邦昭, "偶然的不確実性に頑健な深層教師なし欠陥領域セグメンテーション," 電子情報通信学会技術研究報告 複雑コミュニケーションサイエンス研究会 (CCS), vol. 119, no. 289, CCS2019-32, pp. 37-40, 神戸, 11月, 2019. (電子情報通信学会複雑コミュニケーションサイエンス研究会 CCS奨励賞 受賞)
  84. 松原崇, "画像テキスト間検索のための埋め込み空間の変形," 電子情報通信学会技術研究報告 複雑コミュニケーションサイエンス研究会 (CCS), vol. 119, no. 289, CCS2019-31, pp. 33-36, 神戸, 11月, 2019.
  85. 吉田和輝, 松原崇, 上原邦昭, "データセットシフト下における深層学習の確信度の較正," 電子情報通信学会技術研究報告 複雑コミュニケーションサイエンス研究会 (CCS), vol. 119, no. 289, CCS2019-25, pp. 5-8, 神戸, 11月, 2019.
  86. Rousslan Fernand Julien Dossa, Xinyu Lian, Hirokazu Nomoto, Takashi Matsubara and Kuniaki Uehara, "Hybrid Reinforcement and Imitation Learning for Human-Like Agents," 電子情報通信学会 ニューロコンピューティング研究会(NC), vol. 119, no. 88, NC2019-16, pp. 69-74, 沖縄, 6月, 2019.
  87. 草野航希, 田代哲生, 松原崇, 上原邦昭, "深層特権属性モデルによるfMRI画像に基づく精神疾患診断," 電子情報通信学会 ニューロコンピューティング研究会(NC), vol. 119, no. 88, NC2019-12, pp. 45-50, 沖縄, 6月, 2019.
  88. 佐藤一輝, 濱健太, 松原崇, 上原邦昭, "深層教師なし異常部分検知のための偶然的不確実さを考慮した異常度," 電子情報通信学会 情報論的学習理論と機械学習研究会(IBISML), vol. 119, no. 89, IBISML2019-3, pp. 15-20, 沖縄, 6月, 2019.
  89. 藤岡和暉, 松原崇, 上原邦昭, "自動運転向け物体検出システムのための敵対的昼夜変換," 電子情報通信学会 情報論的学習理論と機械学習研究会(IBISML), vol. 119, no. 89, IBISML2019-2, pp. 9-14, 沖縄, 6月, 2019.
  90. 濱健太, 松原崇, 上原邦昭, "ベイズ的深層学習を用いた画像テキスト検索における信頼性評価," 電子情報通信学会 情報論的学習理論と機械学習研究会(IBISML), vol. 119, no. 89, IBISML2019-1, pp. 1-8, 沖縄, 6月, 2019.
  91. ドッサ ルスラン フェルナン ジュリアン, 連欣瑜, 野本洋一, 松原崇, 上原邦昭, "強化学習と模倣学習の融合による人間らしいエージェント," 2019年度 第33回人工知能学会全国大会 (JSAI2019), 新潟, 6月, 2019.
  92. 佐藤一輝, 濱健太, 松原崇, 上原邦昭, "不確実性を考慮した深層教師なし異常部分検知," 2019年度 第33回人工知能学会全国大会 (JSAI2019), 新潟, 6月, 2019.
  93. 草野航希, 田代哲生, 松原崇, 上原邦昭, "深層状態空間モデルによるfMRI 画像を用いた精神疾患診断," 2019年度 第33回人工知能学会全国大会 (JSAI2019), 新潟, 6月, 2019.
  94. 濱健太, 松原崇, 上原邦昭, "画像テキスト検索における不確かさの評価," 2019年度 第33回人工知能学会全国大会 (JSAI2019), 新潟, 6月, 2019.
  95. 鵜飼健矢, 松原崇, 上原邦昭, "ハイパーネットによる畳み込みニューラルネットワークの暗黙的事後分布推定," 電子情報通信学会技術研究報告 複雑コミュニケーションサイエンス研究会 (CCS), vol. 118, no. 316, CCS2018-45, pp. 67-72, 神戸, 11月, 2018.
  96. Lian Xinyu, Rousslan Fernand Julien Dossa, Hirokazu Nomoto, Takashi Matsubara, Kuniaki Uehara, "A Human-Like Agent Based on a Hybrid of Reinforcement and Imitation Learning," 電子情報通信学会技術研究報告 複雑コミュニケーションサイエンス研究会 (CCS), vol. 118, no. 316, CCS2018-41, pp. 45-50, 神戸, 11月, 2018.
  97. 高橋良, 松原崇, 上原邦昭, "画像パッチワークによる新しいdata augmentationの提案," 電子情報通信学会技術研究報告 情報論的学習理論と機械学習研究会(IBISML), vol. 118, no. 220, IBISML2018-20, pp. 47-54, 福岡, 9月, 2018.
  98. 濱健太, 松原崇, 上原邦昭, "ガウス分布を用いた埋め込みによる画像テキスト間検索," 電子情報通信学会技術研究報告 情報論的学習理論と機械学習研究会(IBISML), vol. 118, no. 220, IBISML2018-15, pp. 17-20, 福岡, 9月, 2018.
  99. 田代哲生, 松原崇, 上原邦昭, "深層生成モデルの構造化によるfMRI画像からの特徴抽出," 電子情報通信学会技術研究報告 複雑コミュニケーションサイエンス研究会 (CCS), vol. 118, no. 168, CCS2018-32, pp. 29-32, 北海道, 8月, 2018.
  100. 周伯乾, 山内渉平, 松原崇, 上原邦昭, "監視カメラ映像に写った歩行者の行動解析," 2018年度 電子情報通信学会NOLTAソサイエティ大会, A-18, 京都, 6月, 2018.
  101. 田代哲生, 松原崇, 上原邦昭, "構造化深層生成モデルによるfMRI画像を用いた精神疾患診断," 2018年度 第32回人工知能学会全国大会 (JSAI2018), 2J4-03, 鹿児島, 6月, 2018.
  102. 立花亮介, 松原崇, 上原邦昭, "深層生成モデルによる非正則化異常度を用いた工業製品の異常検知," 2018年度 第32回人工知能学会全国大会 (JSAI2018), 2A1-03, 鹿児島, 6月, 2018.
  103. 益田慎太, 松原崇, 上原邦昭, "多様な仮想空間を構築するための画像モダリティ変換," 2018年度 第32回人工知能学会全国大会 (JSAI2018), 4M1-04, 鹿児島, 6月, 2018.
  104. 鵜飼健矢, 松原崇, 上原邦昭, "ハイパーネットによる識別モデルのベイズ推定とモデル平均化," 2018年度 第32回人工知能学会全国大会 (JSAI2018), 1Z1-05, 鹿児島, 6月, 2018.
  105. 濱健太, 松原崇, 上原邦昭, "確率分布を用いた画像テキストデータの埋め込みと検索," 2018年度 第32回人工知能学会全国大会 (JSAI2018), 3L2-05, 鹿児島, 6月, 2018.
  106. 森川優, 中西波瑠, 稲村直樹, 近藤伸明, 小渕浩希, 大澤輝夫, 松原崇, 上原邦昭, "全天球画像のデータ収集と雲形と状態判定," 2018年度 第32回人工知能学会全国大会 (JSAI2018), 2A4-01, 鹿児島, 6月, 2018.
  107. 立花亮介, 松原崇, 上原邦昭, "非正規化異常度を用いた深層生成モデルによる工業製品の異常検知," 電子情報通信学会総合大会講演論文集, N-2-4, 東京, 3月, 2018.
  108. 鵜飼健矢, 松原崇, 上原邦昭, "CNN のフィルタを生成するサブネットワークによるサイズ可変なCNN," 電子情報通信学会総合大会講演論文集, N-2-5, 東京, 3月, 2018.
  109. 松原崇, 田代哲生, 上原邦昭, "深層生成モデルによるfMRIデータの患者個人特徴量抽出とそれを用いた精神疾患診断," 第5回 JAMI医用知能情報学研究会-JSAI医用人工知能研究会 合同研究会, 神奈川, 3月, 2018, SIG-AIMED-005-02.
  110. 松原崇, "Feedback Alignmentに基づく自己符号化器のヘブ則様学習アルゴリズムの検討," 電子情報通信学会技術研究報告 複雑コミュニケーションサイエンス研究会 (CCS), vol. 117, no. 288, CCS2017-24, pp. 21-24, 大阪, 11月, 2017.
  111. 田代哲生, 松原崇, 上原邦昭, "脳機能画像解析のための深層生成モデル," 2017年度 第30回人工知能学会全国大会 (JSAI2017), 名古屋, 5月, 2017. (人工知能学会全国大会 学生奨励賞 受賞)
  112. 高橋良, 松原崇, 上原邦昭, "幾何学的不変性獲得のための多段CNNの提案," 2017年度 第30回人工知能学会全国大会 (JSAI2017), 名古屋, 5月, 2017.
  113. 松原崇, "スパイク時刻依存遅延学習モデルによるスパイク列の学習," 電子情報通信学会総合大会講演論文集, N-1-6, 名古屋, 3月, 2017.
  114. 片岡裕介, 松原崇, 上原邦昭, "深層学習における敵対的ネットワークを用いた漫画画像の自動カラー化," 情報処理学会 コンピュータビジョンとイメージメディア研究会(CVIM), 東京, 3 月, 2017.
  115. 松原崇, "スパイク時刻依存遅延学習モデルによる教師なし学習," 電子情報通信学会技術研究報告 複雑コミュニケーションサイエンス研究会 (CCS), vol. 116, no. 285, CCS2016-32, pp. 13-16, 京都, 11月, 2016. (電子情報通信学会複雑コミュニケーションサイエンス研究会 CCS奨励賞 受賞)
  116. Long Niu, Seiji Sakakibara, Seiki Tokunaga, Sachio Saiki, Takashi Matsubara, Masahide Nakamura, Kuniaki Uehara, "Reasoning daily activities of single life using environment sensing and indoor location," 電子情報通信学会技術研究報告 情報ネットワーク研究会, vol. 116, no. 251, IN2016-49, pp. 7-8, 大阪, 10月, 2016.
  117. Takashi Matsubara, Kenji Leibnitz, Hiroaki Mano, Takashi Shinozaki, Tetsuya Shimokawa, and Ben Seymour, "Analyzing Functional Brain Big Data: Opportunities for AI!," The 6th CiNet General Conference, Minabe, Oct. 2016, 27.
  118. Takashi Matsubara, Hiromasa Takemura, and Ferdinand Peper, "What can AI Learn from White Matter Plasticity," The 6th CiNet General Conference, Minabe, Oct. 2016, 25.
  119. 小西創, 松原崇, 上原邦昭, "神経パルス信号と高次可塑性を用いた深層学習システムの構築," 2016年度 第30回人工知能学会全国大会 (JSAI2016), 小倉, 6月, 2016.
  120. 片岡裕介, 松原崇, 上原邦昭, "深層学習における敵対的ネットワークと注視を用いた画像生成の試み," 2016年度 第30回人工知能学会全国大会 (JSAI2016), 小倉, 6月, 2016.(人工知能学会全国大会 学生奨励賞 受賞)
  121. 立花亮介, 松原崇, 上原邦昭, "深層学習における敵対的ネットワークによるラベル推定と半教師あり学習," 2016年度 第30回人工知能学会全国大会 (JSAI2016), 小倉, 6月, 2016.
  122. 松原崇, 上原邦昭, "非同期セルオートマトン神経系モデルによるボルツマンマシンの実装," 電子情報通信学会技術研究報告 非線形問題研究会(NLP), vol. 115, no. 515, NLP2015-143, pp. 7-10, 京都, 3月, 2016.
  123. 水川徳之, 松原崇, 上原邦昭, "深層学習による文字列データ処理のメカニズムについて," 電子情報通信学会総合大会講演論文集, N-2-6, 博多, 3月, 2016.
  124. 松原崇, 上原邦昭, "シナプス結合のゆらぎによる神経活動の恒常性への影響の数理解析," 電子情報通信学会総合大会講演論文集, N-1-5, 博多, 3月, 2016.
  125. 水川徳之, 松原崇, 上原邦昭, "再帰を用いた深層学習による時系列データの学習," 情報処理学会関西支部 支部大会 講演論文集, C-01, 大阪, 9月, 2015.
  126. 立花亮介, 松原崇, 上原邦昭, "深層学習における教師なし特徴抽出手法の比較," 情報処理学会関西支部 支部大会 講演論文集, C-02, 大阪, 9月, 2015.
  127. 小西創, 松原崇, 上原邦昭, "スパイキングニューロンの深層学習への応用," 情報処理学会関西支部 支部大会 講演論文集, C-03, 大阪, 9月, 2015.
  128. 松原崇, 鳥飼弘幸, "STDPに摂動を加えるとシナプス荷重の分布を説明できる," 電子情報通信学会総合大会講演論文集, A-2-43, 草津, 3月, 2015.
  129. 松原崇, 鳥飼弘幸, "閾下変動のあるSTDPは生体神経系の様々な特徴を説明できる," 電子情報通信学会技術研究報告 非線形問題研究会(NLP), vol. 114, no. 348, NLP2014-107, pp. 47-49, 東京, 12月, 2014.
  130. 松原崇, 鳥飼弘幸, "シナプスの新生と消失を考慮したスパイキングニューラルネットワーク," 電子情報通信学会技術研究報告 複雑コミュニケーションサイエンス研究会 (CCS), 大阪, 5月, 2014.
  131. 鳥飼弘幸, 松原崇, 島田直季, 伊澤真人, "非同期分岐プロセッサを用いたニューロハードウェアの設計," 電子情報通信学会技術研究報告 複雑コミュニケーションサイエンス研究会 (CCS), 大阪, 5月, 2014.
  132. 松原崇, 鳥飼弘幸, 下川哲也, "トレンド成分のあるBOLD信号の非線形モデル," 電子情報通信学会総合大会講演論文集, 新潟, 3月, 2014, A-2-13.
  133. 松原崇, 鳥飼弘幸, 下川哲也, "トレンド成分の除去を必要としないBOLD信号の非線形モデル," 電子情報通信学会技術研究報告 非線形問題研究会(NLP), vol. 113, no. 383, pp. 9-12, ニセコ, 1月, 2014, NLP2013-152.
  134. 松原崇, 鳥飼弘幸, 下川哲也, ライプニッツ賢治, ペパーフェルディナンド,"視覚刺激に対するBOLD信号応答の非線形モデル化," 電子情報通信学会技術研究報告 非線形問題研究会(NLP), vol. 113, no. 271, NLP2013-152, pp. 123-126, 高松, 10月, 2013.
  135. 松原崇, 鳥飼弘幸, "非同期セルオートマトンを用いた神経系モデルとそのFPGA実装," 電子情報通信学会技術研究報告 複雑コミュニケーションサイエンス研究会 (CCS), CCS-2013-019, 草津, 6月 2013.
  136. 松原崇, 鳥飼弘幸, "非同期セルオートマトンによる神経細胞応答特性の再現," 電子情報通信学会総合大会講演論文集, A-2-2, 岐阜, 3月 2013. (電子情報通信学会 学術奨励賞 (基礎・境界ソサイエティ) )
  137. Hiroyuki Torikai, Takashi Matsubara, and Takuya Noguchi, "Asynchronous Sequential Logic Neuron Models: Concepts, Proofs of Concepts, and Potential Applications," Proc. of The 2012 IEEE Workshop on Nonlinear Circuit Networks, pp. 76-78, Tokushima, Dec. 2012.
  138. Takashi Matsubara and Hiroyuki Torikai, "Asynchronous Cellular Automaton Based Neuron and its Reproduction Ability," Proc. of The 2012 IEEE Workshop on Nonlinear Circuit Networks, pp. 31-32, Tokushima, Dec. 2012.
  139. Takashi Matsubara and Hiroyuki Torikai, "Responses of Asynchronous Cellular Automaton Based Neuron Model -Toward realization of an FPGA Hippocampus-," 電子情報通信学会技術研究報告 複雑コミュニケーションサイエンス研究会 (CCS), CCS-2011-042, pp. 205-210, 東京, 3月 2012.
  140. Takashi Matsubara and Hiroyuki Torikai, "Artificial Neuron Model by using Self-Reconfigurable Asynchronous Sequential Logic," 電子情報通信学会技術研究報告 複雑コミュニケーションサイエンス研究会 (CCS), CCS-2011-031, pp. 62--67, 沖縄, 11月 2011.
  141. 松原崇, 鳥飼弘幸, "一般化非同期デジタルスパイクニューロンモデルの興奮特性 - Field programmable neuron arrayの構築に向けて," 電子情報通信学会技術研究報告 ニューロコンピューティング研究会(NC), vol. 110, no. 38, pp. 129-134, 札幌, 1月 2011.