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<title>Furukawa Laboratory</title>
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<!-- ここからサンプルレイアウト -->
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<p class="chapter8">2014</p>
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<p class="chapter8">International Conference</p>
<ul class="bgList2">
<pre> Self-Organizing Maps for Multi System and Multi View Datasets<br></pre>
<pre> Hideaki Ishibashi and Tetsuo Furukawa<br></pre>
<pre> SCIS-ISIS, August, 2016<br><br></pre>
<pre> Rating-Scale Questionnaire Survey Analysis Using SOM-Based Nonlinear Tensor Decomposition<br></pre>
<pre> Hideaki Ishibashi, Tohru Iwasaki, Yohsuke Date, and Tetsuo Furukawa<br></pre>
<pre> SCIS-ISIS, August, 2016<br><br></pre>
<pre> Multilevel_Multigroup Analysis Using a Hierarchical Tensor SOM Network<br></pre>
<pre> Hideaki Ishibashi, Ryota Shinriki, Hirohisa Isogai, Tetsuo Furukawa<br></pre>
<pre> ICONIP, Neural Information Processing, Volume 9949, pp 459-466, October, 2016<br><br></pre>
<pre> Research on Multi-System Learning Theory: A Case Study of Brain-Inspired System<br></pre>
<pre> Tetsuo Furukawa, Kiyohisa Natsume, Takashi Ohkubo", SCIS-ISIS, pp.311- 314, November, 2012<br><br></pre>
<pre> Shape Space Estimation by SOM2<br></pre>
<pre> Sho Yakushiji, Tetsuo Furukawa<br></pre>
<pre> ICONIP, Lecture Notes in Computer Science, Vol.7063, pp.618-627, November, 2011<br><br></pre>
<pre> Requirements for the Learning of Multiple Dynamics<br></pre>
<pre> Takashi Ohkubo, Tetsuo Furukawa, Kazuhiro Tokunaga,<br></pre>
<pre> WSOM, Lecture Notes in Computer Science, Vol.6731, pp.101-110, June, 2011<br><br></pre>
<pre> Multi-dynamics learning algorithm based on SOM2<br></pre>
<pre> S. Matsushita, T. Ohkubo, T. Furukawa,<br></pre>
<pre> ICCN, Proc. of ICCN2011, pp.180, June, 2011,<br><br></pre>
</ul>
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<p class="chapter8">Jornal Paper</p>
<ul class="bgList2">
<pre> Tensor SOM and Tensor GTM: Nonlinear Tensor Analysis by Topographic Mappings<br></pre>
<pre> T. Iwasaki, T. Furukawa,<br></pre>
<pre> Neural Networks, vol. 77, pp.107-125, February, 2016<br><br></pre>
<pre> 自己成長型モジュラーネットワークを用いた自律移動ロボットにおけるハイブリッド地図のオンライン構築<br></pre>
<pre> 川畑宣之，徳永憲洋，古川徹生<br></pre>
<pre> 知能と情報（日本知能情報ファジィ学会誌）, Vol.25-2, pp. 659-675, June, 2013<br><br></pre>
<pre> 高階SOMによる形状表現マップの自己組織化-トポロジー拘束のない形状空間法-<br></pre>
<pre> 大谷誠, 古川徹生<br></pre>
<pre> 知能と情報（日本知能情報ファジィ学会誌）, vol.25-2, pp.701-720, June, 2013<br><br></pre>
<pre> Shape space estimation by higher-rank of SOM<br></pre>
<pre> Sho Yakushiji, Tetsuo Furukawa<br></pre>
<pre> Neural Computing and Applications, vol.22, pp.1267-1277, June, 2012<br><br></pre>
<pre> Self Evolving Modular Network<br></pre>
<pre> Kazuhiro Tokunaga, Nobuyuki Kawabata, Tetsuo Furukawa,<br></pre>
<pre> Transaction of IEICE, vol.E95-D, no.5, pp.1506-1518, May, 2012<br><br></pre>
<pre> 高階化SOMによる形状表現マップ<br></pre>
<pre> 薬師寺 翔，古川 徹生<br></pre>
<pre> 知能と情報（日本知能情報ファジィ学会誌）, vol.24, no.2, pp.648-659, April, 2012<br><br></pre>
<pre> The self-organizing adaptive controller<br></pre>
<pre> T. Minatohara, T. Furukawa<br></pre>
<pre> International Journal of Innovative Computing, Information and Contro", Vol.7, No.4., April, 2011<br><br></pre>
</ul>
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<p class="chapter8">Other</p>
<ul class="bgList2">
<pre> 多視点データの潜在視点推定法<br></pre>
<pre> 石橋英朗，神力亮太，磯貝浩久，古川徹生,<br></pre>
<pre> ニューロコンピューティング研究会, 信学技報, pp.37-41, January, 2017<br><br></pre>
<pre> Tensor SOM Networkによる複合テンソルデータの可視化と情報伝播<br></pre>
<pre> 戸島悠貴，米田圭佑，古川徹生,<br></pre>
<pre> ニューロコンピューティング研究会, 信学技報, pp.83-88, January, 2017<br><br></pre>
<pre> Wing 結合型SOMによるマルチモダリティ解析<br></pre>
<pre> 米田圭佑, 中野貴理博, 堀尾恵一,<br></pre>
<pre> FIT2016, 第15回情報科学技術フォーラム講演論文集, G-006, pp.291-296, September, 2016<br><br></pre>
<pre> Multi-task Manifold Learning Using Higher-Order Self-Organizing Map<br></pre>
<pre> Kazushi HIGA, Takuro ISHIDA, Tetsuo FURUKAWA,<br></pre>
<pre> PostechKyutech, August, 2016,<br><br></pre>
<pre> Tensor SOMを用いた電子メールのトピックと人間関係の同時可視化<br></pre>
<pre> 波田野 創，古川 徹生<br></pre>
<pre> ニューロコンピューティング研究会, 信学技報, vol.115, No.426, pp.61-66, January, 2016<br><br></pre>
<pre> Tensor SOMによるe-mailデータのトピック・ロールの同時可視化<br></pre>
<pre> 波田野創、古川徹生<br></pre>
<pre> 情報論的学習理論ワークショップ2015, なし, D-86, November, 2015<br><br></pre>
<pre> テンソルSOMによる企業内チーム分析<br></pre>
<pre> 岩崎 亘，伊達 洋祐，古川 徹生<br></pre>
<pre> FAN2015, B302, September, 2015<br><br></pre>
<pre> データに潜在する観測視点の推定法-観測依存・非依存成分への分解-<br></pre>
<pre> 石橋英朗，古川徹生<br></pre>
<pre> 日本神経回路学会2015, The Proceedings of the 25th Annual Conference of the Japanese Neural Network Society pp.62, 63, September, 2015<br><br></pre>
<pre> テンソルSOMによる自家用車インパネの印象評価<br></pre>
<pre> 伊達洋祐，岩崎亘，古川徹生<br></pre>
<pre> FSS2015, CD-ROM, TC1-3, September, 2015<br><br></pre>
<pre> テンソルSOMによる関係データの可視化<br></pre>
<pre> 岩崎亘，古川徹生,<br></pre>
<pre> FSS2015, CD-ROM, TC1-2, September, 2015<br><br></pre>
<pre> マルチ潜在空間GTMによるテンソルデータの可視化<br></pre>
<pre> 比嘉一志，古川徹生<br></pre>
<pre> ニューロコンピューティング研究会沖縄, 信学技報, vol. 115, no. 112, 情報論的学習理論ワークショップML2015-6, pp. 33-38, June, 2015<br><br></pre>
<pre> 欠損データに対するTensor SOMのロバスト性<br></pre>
<pre> 脇田靖弘，岩崎 亘，古川徹生<br></pre>
<pre> ニューロコンピューティング研究会九工大, 信学技報, 信学技報, vol. 114, no. 437, NC2014-61, pp. 21-26, January, 2015<br><br></pre>
<pre> 高階SOMの形式ニューロン実装：興奮伝播場による記憶の転送と統合<br></pre>
<pre> 佐保雄太，夏目季代久，古川徹生<br></pre>
<pre> ニューロコンピューティング研究会九工大, 信学技報, 信学技報, vol. 114, no. 437, NC2014-62, pp. 27-32, January, 2015<br><br></pre>
<pre> Nonlinear Tensor Decomposition using Generative Topographic Mapping<br></pre>
<pre> K. Higa, T.Iwasaki, T. Furukawa<br></pre>
<pre> 情報論的学習理論ワークショップ名古屋, D-16, November, 2014<br><br></pre>
<pre> Tensor SOM による MovieLens dataset の解析<br></pre>
<pre> 伊達洋祐, 脇田靖弘, 岩崎亘, 古川徹生<br></pre>
<pre> ニューロコンピューティング研究会玉川, 信学技報, vol. 113, no. 500, pp63-68, March, 2014<br><br></pre>
<pre> クラス推定型高階SOMによるライフパターンの可視化 〜 ユーザの環境を考慮した解析手法 〜<br></pre>
<pre> 石橋英朗, 岩崎亘, 堀尾恵一, 難波秀行, 古川徹生<br></pre>
<pre> ニューロコンピューティング研究会徳島, 信学技報, vol. 113, no. 148, NC2013-20, pp. 29-34, July, 2013<br><br></pre>
<pre> 形状空間法を用いた火星航空機翼型の分析<br></pre>
<pre> 糸永恭平, 薬師寺 翔, 大山 聖, 古川徹生<br></pre>
<pre> ニューロコンピューティング研究会沖縄, 信学技報, vol. 113, no. 111, NC2013-3, pp. 35-40, June, 2013<br><br></pre>
<pre> テンソル分解型自己組織化写像によるソーシャルネットワーク解析<br></pre>
<pre> 橋本晃二, 岩崎亘, 古川徹生, ニューロコンピューティング研究会札幌<br></pre>
<pre> 電子情報通信学会技術研究報告, 112, 389(NLP2012 104-143), pp.37-42, January, 2013<br><br></pre>
<pre> 解の多重度を考慮した混合分布モデルはより良い解をもたらす<br></pre>
<pre> 情報論的学習理論ワークショップ, 電子情報通信学会技術研究報告, 信学技報 112(279), 395-402, November, 2012<br><br></pre>
<pre> テンソル分解型自己組織化マップの応用 〜 欠損データ補間方法の提案 〜<br></pre>
<pre> 岩崎亘, 古川徹生<br></pre>
<pre> ニューロコンピューティング研究会九州, 電子情報通信学会技術研究報告, 信学技報 112(227), 55-60, October, 2012<br><br></pre>
<pre> 非線形テンソル分解による隠れダイナミカルシステム空間推定<br></pre>
<pre> Latent Dynamics研究会, pp.12-13, September, 2012<br><br></pre>
<pre> 変分近似を見直すとSOMとGTMは一元的に理解できる<br></pre>
<pre> 松下 聡史，古川 徹生<br></pre>
<pre> ニューロコンピューティング研究会, Vol.111, No.483, pp.257-262, March, 2012<br><br></pre>
<pre> 潜在変数分布で評価する高階自己組織化マップ 〜 ヘテロなデータ集合体の可視化ツール 〜<br></pre>
<pre> 石橋 英朗，古川 徹生<br></pre>
<pre> ニューロコンピューティング研究会, Vol.111, No.483, pp.93-98, March, 2012<br><br></pre>
<pre> テンソル分解型自己組織化マップの開発 〜 非線形テンソル分解の実現 〜<br></pre>
<pre> 岩崎 亘，和田 沙織，古川 徹生<br></pre>
<pre> ニューロコンピューティング研究会, Vol.111, No.419, pp.101-106, January, 2012<br><br></pre>
<pre> 隠れマルチダイナミカルシステムの学習理論とアルゴリズム 〜 高階位相写像による実現 〜<br></pre>
<pre> 古川 徹生，大久保 貴之<br></pre>
<pre> ニューロコンピューティング研究会, Vol.111, No.419, pp.59-64, January, 2012<br><br></pre>
<pre> Bayesian optimization makes GTM resemble to SOM<br></pre>
<pre> Satoshi Matsushita and Tetsuo Furukawa<br></pre>
<pre> 日本神経回路学会, pp.182-183, December, 2011<br><br></pre>
<pre> Som Canonica: Establishing A Standard Algorithm of Self-Organizing Maps<br></pre>
<pre> Masahide Nakano, Takashi Ohkubo and Tetsuo Furukawa<br></pre>
<pre> 日本神経回路学会, pp.178-179, December, 2011<br><br></pre>
<pre> Another-SOM2 for Metrics Map: A Self-Referable Neural Network<br></pre>
<pre> Hideaki Ishibashi, Keisuke Yoneda and Tetsuo Furukawa<br></pre>
<pre> 日本神経回路学会, pp.180-181, December, 2011<br><br></pre>
<pre> What is Required for a Multi-Dynamical System Learning Task?<br></pre>
<pre> Takashi Ohkubo and Tetsuo Furukawa<br></pre>
<pre> 日本神経回路学会, pp.114-115, December, 2011<br><br></pre>
<pre> トポロジー分類のための高階処理の開発<br></pre>
<pre> 東 祐介，古川 徹生, SOFT, pp.59-60, December, 2011<br></pre>
<pre> 混合ガウスモデルと自己組織化マップによる階層情報処理<br></pre>
<pre> 一ノ瀬 裕介，古川 徹生<br></pre>
<pre> SOFT, pp.55-58, December, 2011<br><br></pre>
<pre> 教師ありSOMによるメトリクス学習<br></pre>
<pre> 渡邉 隆之，古川 徹生<br></pre>
<pre> SOFT, pp.53-54, December, 2011<br><br></pre>
<pre> 確率的生成モデルによる位相保存写像のアルゴリズム導出<br></pre>
<pre> 松下 聡史，中野 将秀，古川 徹生<br></pre>
<pre> 情報論的学習理論ワークショップ, November, 2011<br><br></pre>
<pre> 位相保存写像を用いた関係データの非線形テンソル分解<br></pre>
<pre> 岩崎 亘，和田 沙織，古川 徹生<br></pre>
<pre> 情報論的学習理論ワークショップ, November, 2011<br><br></pre>
<pre> 位相保存写像の標準理論確立の試み<br></pre>
<pre> 古川 徹生<br></pre>
<pre> ニューロコンピューティング研究会, Vol.111, No.241, pp.101-106, October, 2011<br></pre>
</ul>
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