今泉研究室（東京大学・理化学研究所）

東京大学 先進科学研究機構 今泉研究室 / 理化学研究所 AIPセンター 今泉チームのアカウントです。
数理統計・機械学習・深層学習の理論研究を進めています。

東大・今泉研究室:

[今泉研究室（東京大学・理化学研究所） @imalab_org]

理化学研究所AIPセンターの今泉チームに、早瀬友裕さんが研究員として着任しました。
https://t.co/aOnfa6KcX6

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今泉(JKJ)が、日本地球惑星科学のJpGU-AGU Joint Meeting 2026で講演を行いました。
https://t.co/XvkZvlDgZn

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今泉（JKJ）がフィンランドで開催された研究集会で講演を行いました。
https://t.co/ENBlzApkRf

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こちらの論文が機械学習の国際学会 International Conference on Machine Learning に採択されました。

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今井さん(M2)の論文を公開しました。ニューラルネットが学んだ特徴を学習中に忘れる"特徴反学習"を理論的に特徴づけました。層ごとにパラメータ更新のタイムスケールが違うfast-slowな現象を発見し、マクロ変数の空間上の臨界多様体が特徴反学習を起こすことを示しました。
https://t.co/gQFN56S9kl

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こちらの論文が機械学習の国際学会 International Conference on Machine Learning に採択されました。

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Braun研究員(理研)の論文を公開しました。Muonなどのスペクトル勾配降下法の利点を理論的に示した論文です。データが非等方スパイク構造を持つとき、GDは学習序盤でスパイクに引っ張られて学習が遅くなりますが、スペクトル勾配降下法はスパイクに支配されずシグナルを速く学習することを示しました。

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早川さんたちSONYグループとの共同研究が、機械学習の学術雑誌 Transaction on Machine Learning Research に採択されました(注目論文認定付き)。
拡散モデルで使われるMaskGIT法の温度サンプリング構造を発見し、それに基づきモーメントサンプリング手法を提案したものです。
https://t.co/IFL7Lnjo64

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今泉（JKJ）がイタリア・ミラノで開催された研究集会で講演を行いました。
https://t.co/6rIYs293JR

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今泉(JKJ)が機械学習とニューラルネット理論の研究集会LemanTh 2026で講演を行いました。
https://t.co/Ghx2z04idB

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西山さん(D1)が日本物理学会 学生優秀発表賞を受賞しました。

[今泉研究室（東京大学・理化学研究所） @imalab_org]

4月18日の午後に、今泉研の所属する東京大学 相関基礎科学系の入試説明会が実施されます。興味のある方はぜひご参加ください。
https://t.co/iCT5JodUhz

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今泉(JKJ)のコメント原稿が統計学の雑誌 Journal of the Royal Statistical Society Series B に掲載されました。
https://t.co/IMqf9GHcd4

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原さん(東北大D1)達との共同研究が、自然言語処理の国際会議 Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics の本会議に採択されました。

[Tomomasa Hara @tomomasa_hara]

初めての研究が #ACL2026 本会議に採択されました!

💡一見粗く思える平均プーリングでも、なぜ最近のテキスト埋め込みモデルはうまく動くのかを調べました。

初めての採択でとても嬉しいです!
共著の皆様、@tohoku_nlpの皆様、#IBIS2025 や #NLP2026 で議論してくださった皆様に改めて感謝します!

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理化学研究所の今泉チームに、西山颯大さんがリサーチアソシエイト（兼博士学生）として着任しました。
https://t.co/wSD7C7Hv6W

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東京大学の今泉研究室に、佐藤広大さんが特任助教として着任しました。
https://t.co/SFmfpfgheV

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特任講師の仲北祥悟さんが、大阪大学大学院基礎工学研究科の講師に栄転しました。おめでとうございます。
https://t.co/Vi1fPwgvt0

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Braunさん(理研PD)と今泉(JKJ)が、国際研究集会 MyJP-SIM²で研究発表を行います。
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大田さん(TJK)が論文を公開しました。コーシー結合検定という未知の従属を持つP値を組み合わせる検定法で、固定された有意水準のもとで第一種の過誤をコントロールするシャープな条件および相転移と、その条件を緩和しうる補正を導出しました。従属P値合成で通常の有意水準を扱う基盤を出しています。

[arXiv math.ST Statistics Theory @mathSTb]

Hirofumi Ota: Fixed-level calibration of the Cauchy combination test https://t.co/XEA6gGw34F https://t.co/nehDtBSW5e https://t.co/usyHC7F8X2

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西山さん(M2)が日本物理学会春季大会で研究発表を行います。
https://t.co/OYyML7XDvg

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今泉（JKJ）が、理研AIPセンターのAI for Scienceセミナーシリーズで講演を行いました。
https://t.co/0UgcFeGvFQ

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永田先生（甲南大）との共同研究が、言語処理学会 #NLP2026 で委員特別賞を受賞しました。