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News:
・2022年10月17日:今年もTop 2% 研究者にランクインしました。
September 2022 data-update for "Updated science-wide author databases of standardized citation indicators" - Elsevier BV
https://elsevier.digitalcommonsdata.com/datasets/btchxktzyw

・2022年8月21日:国際会議(NOLTA2022)に論文がacceptされました: Fully Augmented Complex-Valued Neural Networks.

・2022年7月14日:国際会議(EMBC2022)で発表しました: Sequential Learning on sEMGs in Short- and Long-term Situations via Self-Training Semi-Supervised Support Vector Machine (D1の大河氏、 叶賀氏@産総研、星野氏@産総研との共著)。

・2022年5月20日:arXivにpreprintを掲載しました: Spurious Local Minima of Deep ReLU Neural Networks in the Neural Tangent Kernel Regime.

・2022年3月25日:大河勇斗氏の修士論文「表面筋電図ベースの時系列データに対する半教師あり逐次学習」が人工知能科学研究科 優秀賞を受賞しました。

・2022年3月7日:東北大学 電気通信研究所 共同プロジェクト研究会「高次元・時空間ニューロダイナミクスとそれに基づくシステム構築への展開」で発表しました: 双対数を用いたニューラルネットワークとその学習特性 (修士2年の大河氏との共著)。

・2021年12月:国際会議(APSIPA2021)で発表しました: Learning Properties of Feedforward Neural Networks Using Dual Numbers (修士2年の大河氏との共著)。

・2021年3月:東北大学 電気通信研究所 共同プロジェクト研究会「高次元ニューロダイナミクスとそのニューロハードウエア構築への展開」で発表しました: 直交変数可換四元数ニューロンの基本構造 (H. H. GANさんとの共著)。

・2020年12月:国際会議で発表しました: Fundamental Structure of Orthogonal Variable Commutative Quaternion Neurons (H. H. GANさん(Malaysia-Japan International Institute of Technology)との共著)。

・2020年4月1日:立教大学大学院 人工知能科学研究科 に着任しました。


立教大学大学院 人工知能科学研究科 特任教授
〒171-8501 東京都豊島区西池袋 3-34-1
メールアドレス: tnitta@rikkyo.ac.jp



研究分野
ニューラルネットワークなどの計算モデルの理論的側面,特に
複素ニューラルネットワークといった高次元ニューラルネットワークに興味を持っています。複素ニューラルネットワークは1990年から研究を始めました。

過去の研究テーマ達


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