口頭発表

1. （依頼講演）　新田 徹，``複素ニューラルネットワーク''，産業技術連携推進会議，情報通信・エレクトロニクス部会，情報技術分科会，情報通信研究会，於秋田県，2007年5月24〜25日
   
   
2. 浜田 隆史，新田 徹，``複素数を表現する局所神経回路''，日本神経回路学会　第１９回全国大会，東北大学，2009年9月24〜26日
   
   
3. 新田 徹，``複素ニューラルネットワークとSteiner circles''，東北大学電気通信研究所共同プロジェクト研究研究会：「複素ニューラルネットワークの実用化」，東北大学電気通信研究所，2009年12月14〜15日
   
   
4. （依頼講演）　新田 徹，``複素ニューラルネットワークの特性''，計測自動制御学会　ニューラルネットワーク・フォーラム2010，福井大学工学部，2010年1月23日
   
   
5. 新田 徹，``極変数複素ニューロンの学習ダイナミクス''，FAN2010シンポジウム，首都大学東京，2010年9月25〜26日
   
   
6. 新田 徹，``双曲線ニューロンの特性について''，東北大学電気通信研究所共同プロジェクト研究研究会：「複素ニューラルネットワークの実用化」，東北大学電気通信研究所，2010年12月21〜22日
   
   
7. 新田 徹，``高次元信号に対する広域線形推定法''，計測自動制御学会 第１回コンピュテーショナル・インテリジェンス研究会「クリフォードニューロコンピューティングを中心として」，京都工芸繊維大学，2011年9月30日
   
   
8. 新田 徹，``階層構造に基づいた危点を持たないニューラルネットワークの構成''，計測自動制御学会 第２回コンピュテーショナル・インテリジェンス研究会「CIにおける高次元化、高次元表現」，岡山大学，2012年9月28日
   
   
9. 新田 徹，``階層構造に基づいた危点を持たないニューラルネットワーク''，東北大学電気通信研究所共同プロジェクト研究研究会：「高次元ニューラルネットワークの情報処理能力」，東北大学電気通信研究所，2012年12月10〜11日
   
   
10. （依頼講演）　新田 徹，``高次元ニューロコンピューティング''，適応・学習アプローチで挑むシステム制御調査研究会 第１回講義会（計測自動制御学会 制御部門） ，統計数理研究所，2012年12月19日
    
    
11. 新田 徹，``極変数複素ニューロンにおける特異点''，計測自動制御学会 第３回コンピュテーショナル・インテリジェンス研究会，大阪大学，2013年8月30日
    
    
12. 新田 徹，``ニューラルネットワークが階層構造に基づいた危点を持たないための十分条件''，ニューロコンピューティング研究会（玉川大学），電子情報通信学会技術研究報告， NC2012-135，pp.7-12，2013年3月13日
    
    
13. 新田 徹，``極変数複素ニューロンにおけるプラトー''，計測自動制御学会 第４回コンピュテーショナル・インテリジェンス研究会，九州大学，2013年12月4日
    
    
14. 新田 徹，``３層複素ニューラルネットワークの特異点近傍における学習ダイナミックス''，計測自動制御学会 第５回コンピュテーショナル・インテリジェンス研究会，慶応大学，2014年7月2日
    
    
15. （依頼講演）　新田 徹，``高次元ニューラルネットワーク''，ユビキタスコンピューティングを背景とした適応学習制御調査研究会 第2回講義会「コンピュテーショナルインテリジェンスと適応学習制御」（計測自動制御学会 制御部門） ，統計数理研究所，2015年12月7日
    
    
16. 新田 徹，``深層複素ニューラルネットワークの学習特性''，計測自動制御学会 第９回コンピュテーショナル・インテリジェンス研究会講演論文集，pp.42-49, 千葉大学，2016年7月9日
    
    
17. 新田 徹，``複素ニューラルネットワークによるTwo Spirals Problemの求解''，東北大学電気通信研究所共同プロジェクト研究研究会：「高次元ニューラルネットワークにおける情報表現の最適化」，東北大学電気通信研究所，2016年9月12日
    
    
18. 新田 徹，``深層複素ニューラルネットワークの学習特性''，計測自動制御学会 システム・情報部門 学術講演会2016 講演論文集，p.850，滋賀県立体育館，2016年12月7日
    
    
19. Tohru Nitta，``Resolution of Singularities via Deep Complex-Valued Neural Networks''， Empowering Novel Geometric Algebra for Graphics & Engineering Workshop (ENGAGE), Yokohama, June 27, 2017.
    
    
20. 新田 徹，黒江 康明，``階層型双曲ニューラルネットワークの学習特性''， 東北大学電気通信研究所共同プロジェクト研究研究会：「高次元ニューラルネットワークにおける情報表現の最適化」， 東北大学電気通信研究所，2017年12月11日
    
    
21. （依頼講演）新田 徹，``双曲勾配オペレータと階層型双曲ニューラルネットワーク''， 福岡大学情報数理セミナー， 福岡大学理学部応用数学科，2020年1月16日
    
    
22. 新田 徹，Hui Hu GAN，``直交変数可換四元数ニューロンの基本構造''， 東北大学 電気通信研究所 共同プロジェクト研究研究会：「高次元ニューロダイナミクスとそのニューロハードウェア構築への展開」， 東北大学電気通信研究所，オンライン開催，2021年3月2日
    
    
23. 大河 勇斗，新田 徹，``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''， 東北大学 電気通信研究所 共同プロジェクト研究研究会：「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」， 東北大学電気通信研究所，オンライン開催，2022年3月7日
    
    
24. （依頼講演）新田 徹，``高次元ニューラルネットワーク''， 東京女子大学学会 数学部会， 東京女子大学，2022年12月7日
    

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