ごあいさつ

　当研究室では、コンピュータやデジタル通信のさまざまな問題の数理的なかたちを明らかにすること、 それに基づいて普遍的な解決法を導くことを目指しています。 研究テーマは、学習理論、機械学習、情報理論、情報幾何、通信理論、ネットワーク理論、非線形システム理論などの基礎理論とこれらの応用です。 具体的な応用例としては、インターネットにおけるサイバー攻撃検知、超解像、パターン認識、CDMA通信、超高精細AD変換などがあります。 こうした研究を通じ、変貌を続ける高度情報化社会の基盤技術を担っていける人材を育成しています。



最新情報＆更新情報

2024.4
(4/10)武石啓成助教と竹内純一教授が ISIT2024に投稿していた下記の論文が採択されました．
  • Y. Takeishi, J. Takeuchi, “Risk Bound on MDL Estimator for Simple ReLU Networks”
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