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    • 総説・解説

      解剖学的構造から見える脳の計算機能

      山川 宏

      日本神経回路学会誌, 28(4), pp. 147–150, 2021. 3

    • 国際会議
      LLM / NLP

      Variational Inference for Learning Representations of Natural Language Edits

      Edison Marrese-Taylor, Machel Reid and Yutaka Matsuo.

      The Thirty-Fifth AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI-21). February 2021.

    • 国内会議

       脳に学んだカノニカル知能機構の構築にむけて ―学習で得た知識を多面的に再利用する仕組みとは―

      山川宏

      認知モデル研究会, オンライン会議(日本標準時)

    • 国際会議
      LLM / NLP

      DORi: Discovering Object Relationships for Moment Localization of a Natural Language Query in a Video

      Cristian Rodriguez-Opazo, Edison Marrese-Taylor, Basura Fernando, Hongdong Li and Stephen Gould

      The IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV). January 2021

    • 招待講演

      深層生成モデルと世界モデル

      第13回汎用人工知能研究会

    • 招待講演

      Pixyz: a framework for developing deep generative models

      Tutorial on Deep Probabilistic Generative Models for Robotics (IROS2020)

    • 論文誌

       Modeling Task Uncertainty for Safe Meta-imitation Learning

      Tatsuya Matsushima, Naruya Kondo, Yusuke Iwasawa, Kaoru Nasuno, Yutaka Matsuo

      Frontiers in Robotics and AI, Vol. 7, pp.189,(2020)

    • 総説・解説

      全脳に学び確率的生成モデルで描く統合的認知アーキテクチャ

      谷口忠大, 山川宏

      新学術領域研究人工知能と脳科学の対照と融合NEWSLETTER, vol.8, 2020.

    • 総説・解説

      Animal-AI Olympics とWBAI の活動

      山川宏, 荒川直哉

      人工知能学会誌 Vol.35 No.3, pp. 317-322, 2020.

    • 総説・解説

      汎用AIが投げかける人間の本質への根源的な問い

      山川 宏

      フロネシス, vol.12, no.1, pp.116-121, 2020.