千々和 大輝

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自己紹介

2019 年より NTT (コンピュータ&データサイエンス研究所) の研究員として、人工知能および深層学習の研究に従事しています。NTT 入社以前は大学・大学院にて数学を専攻し、複素代数幾何学・ホッジ理論を専門として研究していました。現在の研究興味は、ニューラルネットワークおよび深層学習の原理解明・少量データ学習のためのメタ学習・統計的学習理論にあります。また、コンピュータサイエンスにおける現代数学の応用全般にも興味を持っています。

略歴

出版物

プレプリント

  1. M. Yamada, T. Yamashita, S. Yamaguchi, D. Chijiwa, Revisiting Permutation Symmetry for Merging Models between Different Datasets, arXiv:2306.05641
  2. D. Chijiwa, Transferring Learning Trajectories of Neural Networks [animation], arXiv:2305.14122
  3. S. Yamaguchi, S. Kanai, A. Kumagai, D. Chijiwa, H. Kashima, Transfer Learning with Pre-trained Conditional Generative Models, arXiv:2204.12833

論文誌・国際会議

  1. S. Yamaguchi, D. Chijiwa, S. Kanai, A. Kumagai, H. Kashima, Regularizing Neural Networks with Meta-Learning Generative Models, Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 2023
  2. D. Chijiwa, S. Yamaguchi, A. Kumagai, Y. Ida, Meta-ticket: Finding optimal subnetworks for few-shot learning within randomly initialized neural networks, Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 2022
  3. D. Chijiwa, S. Yamaguchi, Y. Ida, K. Umakoshi, T. Inoue, Pruning randomly initialized neural networks with iterative randomization, Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS, selected as Spotlight), 2021

査読なし会議

  1. 藤野知之, 千々和大輝, 税所修, 柏木啓一郎, 高次元データ多クラス識別問題におけるGBDTライブラリの実装と改善, 第28回マルチメディア通信と分散処理ワークショップ論文集
  2. 千々和大輝, 馬越健治, 井上知洋, 機械学習ソフトウェア時代のバージョン管理システムの提案, 情報処理学会 第82回全国大会講演論文集

Non-archival Workshops

  1. S. Yamaguchi, D. Chijiwa, S. Kanai, A. Kumagai, H. Kashima, Regularizing Neural Networks with Meta-Learning Generative Models, Data-centric Machine Learning Research (DMLR) Workshop (ICML 2023, Honolulu, Hawaii)
  2. D. Chijiwa, On the Problem of Transferring Learning Trajectories Between Neural Networks, Workshop on High-dimensional Learning Dynamics (ICML 2023, Honolulu, Hawaii)

修士論文

  1. D. Chijiwa, On certain algebraic cycles on abelian varieties of Fermat type, 2019.

その他