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数理工学及び情報回路研究室
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機械学習やデジタル通信の問題を数理の立場から探る研究室。
AboutAbout the lab
コンピュータと通信の問題の、数理的なかたちを明らかにする。
数理工学及び情報回路研究室は、
研究テーマは、
応用の
研究室の
Key terms
- MDL原理
- 記述長が
最も 短くなる 規則を 選ぶことが 適切な 学習に つながる、と いう 考え方。 記述長最小原理とも いう - 確率的コンプレキシティ
- 与えられた
データを どこまで 圧縮できるかの 限界を 示す量 - ボットネット
- ボットと
呼ばれる 悪性 プログラムが 作る ネットワーク - 超解像
- デバイスの
性能以上に 画質を 向上させる 技術
NewsLab news
博士課程の
学生の 論文が、 IEEE VTC2026-fall に 採択 博士課程の
学生が、 若手研 究者の 集い 2026 で 優秀発表賞を 受賞 博士課程の
学生と 實松豊教授の 論文が、 IEEE Wireless Communications Letters に 採録決定 博士課程の
学生と 實松豊教授の 論文が、 IEEE VTC2026-Spring に 採択 博士課程の
学生と 實松豊教授の 論文が、 IEEE ICASSP2026 に 採択
ResearchResearch themes
この
*Illustrative imageMDL原理と機械学習
データ圧縮と
*Illustrative image誤り訂正符号の研究
通信路容量を
*Illustrative imageサイバーアタックの検知
深刻化している
*Illustrative image画像解析への機械学習の応用
機械学習を
MembersFaculty
数理工学及び情報回路研究室の
- Professor竹内 純一
- Professor實松 豊
- Associate Professor土中 哲秀
- Assistant Professor武石 啓成
VoicesStudent voices
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- Top image: “Communication theory” JuanOF9 / CC BY-SA 4.0 (cropped)
- MDL原理と
機械学習: “Unraveling AI Complexity - A Comparative View of AI, Machine Learning, Deep Learning, and Generative AI” PopovaZhuhadar / CC BY-SA 4.0 (cropped) - 誤り訂正符号の
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