中原悠太 (早稲田大学 データ科学センター)
研究内容
誤り訂正符号,無歪み画像圧縮
略歴
2014年3月 早稲田大学基幹理工学部応用数理学科 卒業
2016年3月 早稲田大学基幹理工学研究科数学応用数理専攻 修士課程修了
2019年3月 早稲田大学基幹理工学研究科数学応用数理専攻 博士後期課程修了
2019年4月~現在 早稲田大学データ科学総合研究教育センター 講師
業績
≪論文誌≫
Yuta Nakahara,A Stochastic Model for Block Segmentation of Images Based on the Quadtree and the Bayes Code for It,Entropy,vol. 23, no. 8, p.991,2021
Nao Dobashi,Meta-Tree Random Forest: Probabilistic Data-Generative Model and Bayes Optimal Prediction,Entropy,vol. 23, no. 6, 768,2021
Yuta Nakahara,Analysis of Decoding Error Probability of Spatially ``Mt. Fuji'' Coupled LDPC Codes in Waterfall Region of the BEC,IEICE Transactions on Fundamentals of Electronics, Communications and Computer Sciences,Vol.E103-A,No.12,2020
Yuta Nakahara,A Note on Weight Distributions of Spatially "Mt. Fuji" Coupled LDPC Codes.,IEICE Transactions,vol. 101-A, no. 12, pp. 2194-2198,2018
Yuta Nakahara,Spatially ``Mt. Fuji'' Coupled LDPC Codes,IEICE Transactions on Fundamentals of Electronics, Communications and Computer Sciences,vol.E100-A, no.12, pp.2594-2606,2017
≪国際学会≫
Esaki Yasushi,Theoretical Analysis of the Advantage of Deepening Neural Networks,Proceeding of 19th IEEE International Conference on Machine Learning and Applications (ICMLA),pp.479--484,2020
Yuta Nakahara,Autoregressive Image Generative Models with Normal and t-distributed Noise and the Bayes Codes for Them,Proceeding of International Symposium on Information Theory and Its Applications (ISITA),pp.81--85,2020
Yuta Nakahara,A Stochastic Model of Block Segmentation Based on the Quadtree and the Bayes Code for It,Proceeding of 2020 Data Compression Conference (DCC2020),pp.293--302,2020
Yuta Nakahara,Bayes Code for 2-dimensional Auto-regressive Hidden Markov Model and Its Application to Lossless Image Compression,Proceedings of 2020 International Workshop on Advanced Image Technology (IWAIT 2020),,2020
Yuta Nakahara,Covariance Evolution for Spatially ``Mt. Fuji'' Coupled LDPC Codes,Proceedings of 2019 IEEE Information Theory Workshop (ITW),,2019
Yuta Nakahara,Expected Graph Evolution for Spatially “Mt. Fuji” Coupled LDPC Codes,2018 International Symposium on Information Theory and Its Applications (ISITA2018),p. 511,2018
Yuta Nakahara,Spatially “Mt. Fuji” Coupled LDPC Codes,Proceedings of the 2016 International Symposium on Information Theory and Its Applications,pp.201-205,2016
≪国内学会≫
江崎泰志,ニューラルネットワークの深層化の利点の理論解析: 回帰関数の表現力と勾配法の学習効率を区別した評価基準,2020年度統計関連学会連合大会,,2020
村山 春香,線形回帰モデルの混合の統一的なフレームワークにおけるベイズ最適な予測とその近似アルゴリズム,2020年度統計関連学会連合大会,,2020
Nao Dobashi,Probabilistic Data Generating Process on Tree Structure Model: Bayes Optimal Prediction and Sub-Optimal Algorithm,2020年度統計関連学会連合大会,,2020
中原悠太,自己回帰型の画像生成確率モデルとそれに対するベイズ符号,信学技報,vol. 120, no. 43, IT2020-4, pp. 19-24,2020
Yuta Nakahara,Spatially Coupled Uneven LDPC Codes,第42回情報理論とその応用シンポジウム(SITA2019)予稿集,,2019
本多拓哉,脳腫瘍セグメンテーションのための階層的な隠れマルコフモデルの構築,信学技報,vol. 120, no. 39, IE2020-13, pp. 61-66,2020
江崎泰志,関数類似度の提案と基準関数との類似度が高い深層ネットワークの存在比率の近似計算,第42回情報理論とその応用シンポジウム(ポスター発表),,2019
一條尚希,マルコフ決定過程問題における学習期間の行動のベイズ決定理論に基づく最適化,電子情報通信学会技術研究報告,vol. 120, no. 268, IT2020-31, pp. 38-43,2020
高野将大,周辺画素によって異なる自己回帰係数を有する画像生成確率モデルとそのベイズ符号,電子情報通信学会技術研究報告,vol. 120, no. 320, IT2020-108, pp. 253-258,2021
中原悠太,対数型空間結合符号とその閾値の密度発展法による数値解析,第8回誤り訂正符号のワークショップ,2019年9月
村山春香,クラスター説明変数と回帰説明変数により表現された線形回帰モデルにおけるベイズ最適な予測の近似手法,信学技報,vol. 119, no. 149, IT2019-16, pp. 5-10,2019
西川史織,メロディの生成数理モデルを仮定した自動作曲,第41回情報理論とその応用シンポジウム予稿集,,2018
中原悠太,富士山型空間結合符号に対するCovariance Evolution,第41回情報理論とその応用シンポジウム予稿集,,2018
中原悠太,Concatenated Spatially Coupled LDPC Codes for Joint Source-Channel Coding(最新論文紹介セッション),第7回誤り訂正符号のワークショップ,,2018
中原悠太,陽に記述された画像生成モデルに対するベイズ基準のもと最適な可逆符号化,データ科学総合研究教育センター第3回シンポジウム,2018年7月
中原悠太,陽に記述された画像生成モデルに対するベイズ基準のもと最適な可逆符号化,映像情報メディア学会2017年冬季大会講演予稿集,13A-3,2017
中原悠太,富士山型空間結合符号の重み分布に関する一考察,第40回情報理論とその応用シンポジウム予稿集,pp.517-522,2017
中原悠太,富士山型空間結合符号の重み分布,第6回誤り訂正符号のワークショップ,2017年9月
中原悠太,情報理論に基づく無歪み圧縮のための画像の数理モデル化,第2回WIRPワークショップ,2017年4月
中原悠太,小板橋和也,統計的決定理論に基づく2次元ウェーブレットパケットを用いた画像修復,第2回WIRPワークショップ,2017年4月
中原悠太,BP復号における局所サイクル分布に基づく復号順序制御に関する一考察,第39回情報理論とその応用シンポジウム予稿集,pp. 13-18,2016
中原悠太,富士山型空間結合符号,第5回誤り訂正符号のワークショップ,,2016
中原悠太,メッセージ伝搬にもとづく疎な2部グラフ上のショートサイクル数え上げ法に関する研究,電子情報通信学会技術研究報告,vol.115, no.395, IT2015-50, pp.13-18,2016
中原悠太,消失中継通信路上でのDecode - and - Forward 型通信におけるパンクチャされた空間結合LDPC符号のユニバーサル性,第37回情報理論とその応用シンポジウム予稿集,pp.319-324,2014
≪修士論文≫
グラフの局所構造を生かした最適化手法の改良のためのグラフ構造の解析や設計に関する研究
≪博士論文≫
空間結合符号の一般化に関する研究