研究業績

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2023年

研究会

  1. 林直輝，澤田好秀．"Concept Bottleneck構造を持つ三層線型神経回路網のベイズ汎化誤差解析とマルチタスク問題との比較"，第37回人工知能学会全国大会（JSAI2023），熊本．(2023/6/8発表)．
  2. 三好大悟，豊岡祥，林直輝，市川拓巳，松木翔太郎，伊藤孝太朗，関口智樹，石川信行．"即時配送と計画配送の実応用にむけた配送最適化アルゴリズム開発"，第37回人工知能学会全国大会（JSAI2023），熊本．(2023/6/7発表)．
  3. 林直輝，澤田好秀．"Partial Concept Bottleneck Modelの実対数閾値とBayes学習への応用"，第26回情報論的学習理論ワークショップ（IBIS2023），北九州．(2023/10/30発表)．

招待講演

  1. Naoki Hayashi. "Singular Learning Theory of Interpretable Parameter Restriction", Developmental Interpretability Conference 2023 Nov., Online. (2023/11/11). Slides

2022年

研究会

  1. 林直輝，澤田好秀．"Concept Bottleneck構造が線型神経回路網におけるBayes汎化誤差に与える影響の理論解析"，第25回情報論的学習理論ワークショップ（IBIS2022），つくば．(2022/11/21発表)．

2021年

論文

  1. Naoki Hayashi. "The Exact Asymptotic Form of Bayesian Generalization Error in Latent Dirichlet Allocation", Neural Networks, Volume 137, March 2021, pp.127-137. doi: 10.1016/j.neunet.2021.01.024.
  2. Akira Endo, Mitsuo Uchida, Naoki Hayashi, Yang Liu, Katherine E. Atkins, Adam J. Kucharski, Sebastian Funk. "Within and between classroom transmission patterns of seasonal influenza among primary school students in Matsumoto city, Japan". Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS), Nov 2021, 118 (46) e2112605118. doi: 10.1073/pnas.2112605118

2020年

論文

  1. Naoki Hayashi, Sumio Watanabe. "Asymptotic Bayesian Generalization Error in Latent Dirichlet Allocation and Stochastic Matrix Factorization", SN Computer Science, Volume 1, 69 (2020), pp.1-22. doi: 10.1007/s42979-020-0071-3. (2019/8/24 submitted. 2020/1/30 accepted. 2020/2/20 published on web).
  2. Naoki Hayashi. "Variational Approximation Error in Non-negative Matrix Factorization", Neural Networks, Volume 126, June 2020, pp.65-75. doi: 10.1016/j.neunet.2020.03.009. (2019/6/18 submitted. 2020/3/9 accepted. 2020/3/20 published on web).
  3. Keita Harada, Naoki Hayashi, Katsushi Kagaya. "Individual behavioral type captured by a Bayesian model comparison of cap making by sponge crabs", PeerJ 8:e9036, pp.1-26.
    doi: 10.7717/peerj.9036. (Hayashi is added as an author in 2020/2/29, 2020/4/1 accepted, 2020/5/14 published).

国際会議（査読あり）

  1. Akira Ito, Masaru Okutsu, Masatoshi Yukishima, Ryosuke Matsushita, Naoki Hayashi, Aiko Furukawa, Gaku Shoji, Takanobu Suzuki. "Trial of damage prediction for telecommunication conduits using machine learning". 17 World Conference on Earthquake Engineering (17 WCEE), Sendai, Miyagi, 2020, pp.1-10, 6a-0011.

国際会議（査読なし）

  1. Naoki Hayashi. "Bayesian Generalization Error and Real Log Canonical Threshold in Non-negative Matrix Factorization and Latent Dirichlet Allocation". Algebraic Statistics 2020, Zoom (virtual mini conference). June. 22 - 26, 2020. (2020/6/25). slideshare.

研究会

  1. 林直輝．"LDAにおける汎化誤差の厳密な漸近形", 第23回情報論的学習理論ワークショップ（IBIS2020），オンライン．(2020/11/26発表）. 発表動画（音声：ボイスロイド２琴葉茜・葵）．
    • 本発表は「優秀発表賞ファイナリスト」として表彰されました：表彰サイト

招待講演

  1. 林直輝．"パラメータ制約付き行列分解のベイズ汎化誤差解析"，第5回統計・機械学習若手シンポジウム（StatsML Symposium'20），オンライン．(2020/12/5発表)．発表動画（音声：ボイスロイド２琴葉茜・葵）

2019年

研究会

  1. 西郷彰, 林直輝, 伊藤孝太朗. "YOLOv3 とドメイン知識を用いたCT画像の病変部位検出", 第33回日本人工知能学会全国大会(JSAI2019), 新潟. (2019/6/5発表).投稿論文原稿

2018年

研究会

  1. 林直輝, 渡邊澄夫. "ハミルトニアンモンテカルロ法を用いた確率行列分解における実対数閾値の実験的考察", ニューロコンピューティング研究会(NC), 東京. 信学技報, vol. 117, no. 508, NC2017-89, pp. 127-131. (2018/3/14発表). slideshare
  2. 林直輝．"非負値行列分解における変分近似精度の理論解析"，第21回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2018), 札幌. 信学技報, vol. 118, no. 284, IBISML2018-51, pp. 53-60. (2018/11/5発表)．

2017年

論文

  1. Naoki Hayashi, Sumio Watanabe. "Upper Bound of Bayesian Generalization Error in Non-Negative Matrix Factorization", Neurocomputing, Volume 266C, 29 November 2017, pp.21-28. doi: 10.1016/j.neucom.2017.04.068. (2016/12/13 submitted. 2017/8/7 published on web).

国際会議

  1. Naoki Hayashi, Sumio Watanabe."Tighter Upper Bound of Real Log Canonical Threshold of Non-negative Matrix Factorization and its Application to Bayesian Inference". 2017 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence (IEEE SSCI 2017), Honolulu, Hawaii, USA. Nov. 27 - Dec 1, 2017. pp.1-8, doi: 10.1109/SSCI.2017.8280811. (2017/11/28). Slides.slideshare.

研究会

  1. 林直輝, 渡邊澄夫. "非負値行列分解における実対数閾値の実験的考察", ニューロコンピューティング研究会(NC), 信学技報, Vol.116, No.521, pp.85-90. (2017/3/13発表).slideshare
  2. 林直輝, 中村文士. "特異Bayes情報量規準による混合正規分布のモデル選択における変分Bayes法の実験的考察", 情報論的学習理論と機械学習（IBISML）, 信学技報, Vol.117, No.211, pp.19-26. (2017/9/15発表).slideshare
  3. 林直輝, 渡邊澄夫. "確率行列分解の実対数閾値とBayes学習への応用", 第20回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2017), 信学技報, Vol.117, No.293, pp.23-30. (2017/11/9発表).

2016年

研究会

  1. 林直輝, 渡邊澄夫. "非負値行列分解の実対数閾値とBayes学習への応用", 第19回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2016), 信学技報, Vol.116, No.300, pp.215-220. (2016/11/17発表).

プレプリント（採択済みと重複を含む）

arXiv Preprint

  1. Naoki Hayashi, Yoshihide Sawada. "Upper Bound of Bayesian Generalization Error in Partial Concept Bottleneck Model (CBM): Partial CBM outperforms naive CBM". arXiv: 2403.09206
  2. Naoki Hayashi, Yoshihide Sawada. "Bayesian Generalization Error in Linear Neural Networks with Concept Bottleneck Structure and Multitask Formulation". arXiv: 2303.09154
  3. Naoki Hayashi. "The Exact Asymptotic Form of Bayesian Generalization Error in Latent Dirichlet Allocation". arXiv: 2008.01304
  4. Naoki Hayashi. "Variational Approximation Error in Bayesian Non-negative Matrix Factorization". arXiv: 1809.02963
  5. Naoki Hayashi, Sumio Watanabe. "Asymptotic Bayesian Generalization Error in Latent Dirichlet Allocation and Stochastic Matrix Factorization". arXiv: 1709.04212
  6. Naoki Hayashi, Sumio Watanabe. "Upper Bound of Bayesian Generalization Error in Non-negative Matrix Factorization". arXiv: 1612.04112

bioRxiv preprint

  1. Keita Harada, Naoki Hayashi, Katsushi Kagaya. "Individual behavioral type captured by a Bayesian model comparison of cap making by sponge crabs". doi: 10.1101/330787

medRxiv preprint

  1. Akira Endo, Mitsuo Uchida, Naoki Hayashi, Yang Liu, Katherine E. Atkins, Adam J. Kucharski, Sebastian Funk. "Within and between classroom transmission patterns of seasonal influenza among primary school students in Matsumoto city, Japan". doi: 10.1101/2021.07.08.21259917

その他発表

2023

書籍

  1. 小野義之，北村章，阪井尚樹，佐藤雅哉，鈴木聖一，野守耕爾，本村陽一，安松健，株式会社NTTデータ数理システム．『BayoLinkSで実践するベイジアンネットワーク』．(2023/7/18)．但し，株式会社NTTデータ数理システムの一員（執筆当時）として．

2022

プレスリリース

  1. 林直輝．「数理モデルを用いたインフルエンザ感染過程分析『米国科学アカデミー紀要 (PNAS)』論文紹介」．リンクはこちら．

2021

博士論文

  1. Naoki Hayashi. "Statistical Learning Theory of Parameter-Restricted Singular Models" (パラメータ制約付き特異モデルの統計的学習理論). Tokyo Institute of Technology. 2021FY. (2021/4/22 final defence，2021/6/30 completion)．発表資料はこちら．博士論文はこちら．

2019

学術会議以外の講演

  1. 林直輝. 数理・計算科学チュートリアル実践第一, 「ベイズ統計学の概論的紹介」. 東京都目黒区大岡山, 東京工業大学. (2019/8/6). 発表資料はこちら.

2018

修士論文

  1. 林直輝．"非負値行列分解の漸近的Bayes汎化誤差"．東京工業大学．2017年度．(2018/1/10 提出，2018/2/1 発表)．発表資料はこちら. 修士論文はこちら.

2017

学術会議以外の講演

  1. 林直輝. TokyoTech LT#2, 「統計的学習理論のすすめ」. 東京都目黒区大岡山, 東京工業大学. (2017/7/19).