2026年9月17日(木)・18日(金)
こちらの人工知能学会参加申込フォームより参加申込を行ってください。
当研究会の聴講は無料です．
ハイブリッド開催
オンライン会場はZoom、現地会場は 岐阜県高山市 高山市民文化会館 4F 4-9会議室 を予定しています。
JR高山駅から徒歩３分です。
特集「テンソル分解」および一般
今回の研究会では「テンソル分解」をテーマに、理論から応用まで幅広く研究発表を募集します。データ科学、最適化、理論計算機科学の交差点として、テンソル分解の新たな可能性と工学的価値を模索します。また、これに限らず、人工知能の基本問題に関する理論・応用の研究発表も幅広く募集します。
テンソル分解を活用した逆問題ためのPlug-and-Play型アルゴリズム
低ランクテンソル補完やロバストPCAなどテンソル分解を活用した逆問題を解くため，これまでの研究では勾配に基づく最適化やADMMなどさまざまなアルゴリズムが開発されてきた。しかし，これらの研究はテンソル分解の種類，観測モデル，ノイズモデルなどの個別の組み合わせに対して1つのアルゴリズムを提案するものであった。しかし，このようなアルゴリズムの全組み合わせは一般に指数関数的に増えるため，コストが高い。本研究では多様な組み合わせの逆問題を1つの枠組みで解決するための汎用的アプローチとしてPlug-and-Play型アルゴリズムを提案しその有効性について検証する。
テンソル分解を用いた論理関数表現
論理関数を圧縮する手段として、これまではAND/ORによって関数を再帰的に分解する手法が主に研究されてきた。しかし、これらの手法は未だスケーラビリティの面で課題を持つ、すなわち問題規模の増加に応じて表現サイズや演算時間が肥大化する。そこで本研究では本来テンソルを圧縮する手法であるテンソル分解を利用して論理関数を圧縮する手法を提案する。また理論的な解析として、提案法が従来法と比較して指数的に圧縮効率が高く、かつ圧縮表現上で様々な論理演算が多項式時間で可能であることを明らかにする。
発表時間の目安は、一般発表は25分（20分発表+5分質疑）、招待講演は60分（50分発表+10分質疑）です。
オープニング (11：00 - 11：05)
拡張並列分散処理 母語音素による神経・免疫ネットワークのタグ付け
〇得丸 公明（デジタル言語学者）
現代の産業革命：AIは仕事を奪わず、NIは付加価値と雇用を拡張する
〇木下 祐一（個人）
（昼休み 11:55 - 13:00）
局所Rank-one部分テンソル推定のための代数統計的アプローチ
〇前田 晃弘（東京大学）, 日髙 昇平（北陸先端科学技術大学院大学）
アンサンブル近似木：アンサンブル分類器の教師情報を用いた深さ制約付き決定木の高精度学習
〇中川 海智（兵庫県立大学）, 照山 順一（兵庫県立大学）, 梅谷 俊治（株式会社リクルート）, 東川 雄哉（兵庫県立大学）
（15分休憩 13:50 - 14:05）
テンソル分解を活用した逆問題ためのPlug-and-Play型アルゴリズム
〇横田 達也（名古屋工業大学/理研AIP）
（15分休憩 15:05 - 15:20）
GNNにおけるOver-squashingの再考
〇中田 健太朗（総合研究大学院大学 / 国立情報学研究所）, 杉山 麿人（総合研究大学院大学 / 国立情報学研究所）
逆合成プランニングのための中間推論付きツリー生成
〇佐川 達也（京都大学 / 理化学研究所）, 小島 諒介（京都大学 / 理化学研究所）
（15分休憩 16:10 - 16:25）
代表値集約に基づくGraph-Language Modelにおける重要部分グラフの特定手法
〇下田 直樹（京都大学）, 山本 章博（京都大学）
私的情報を開示しないアルゴリズム的償還のパーソナライズ化
〇馬 嘉利（京都大学 / 東京大学）, 瀧川 一学（東京大学 / 理化学研究所 / 北海道大学）, 山本 章博（京都大学）
LLMにより生成されたテストケースの信頼性に関する考察
〇趙 振江（電気通信大学）
最小数独サイズの形式検証のための不可避集合列挙に基づくアプローチ
〇松尾 涼誠（電気通信大学）, 戸田 貴久（電気通信大学）
反鎖符号化による ZDD 上の色付き厳密被覆問題の求解
〇松本 吏司（高知工科大学）, 原田 崇司（高知工科大学）
単調な CNF 式からの二分決定図構築のための逆探索
伝住 周平（関西大学）, 堀山 貴史（北海道大学）, 〇栗田 和宏（岡山大学）, 湊 真一（京都大学）
（15分休憩 10:15 - 10:30）
テンソル分解を用いた論理関数表現
〇大中 亮磨（NTTコミュニケーション科学基礎研究所）
（15分休憩 11:30 - 11:45）
確率的セミバンディット設定における最小最長パスk経路選択
〇青木 俊輔（北海道大学）, 中村 篤祥（北海道大学）
低次元空間での木構築による近似最適輸送距離の高精度化
〇成見 太朗（電気通信大学）, 古賀 久志（電気通信大学）
クロージング (12：35 - 12：40)
研究会資料は発表の有無に関わらず stores にて電子版を購入頂けます。
なお、人工知能学会の学生会員は無料です。
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主査: 西野 正彬
幹事: 戸田 貴久、原田 崇司、金森 憲太朗、明石 望洋、塩田 拓海
担当幹事: 戸田 貴久
連絡先アドレス：fpai_kanji[at]sig-fpai.org
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(※１)研究会資料ID付与規則の変更(2021年4月）
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