Research
研究
研究業績
カテゴリー
研究領域
年
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Langevin Autoencoders for Learning Deep Latent Variable Models
Shohei Taniguchi, Yusuke Iwasawa, Wataru Kumagai, Yutaka Matsuo
Advances in Neural Information Processing Systems 35 (NeurIPS 2022).
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A survey of multimodal deep generative models
Masahiro Suzuki, Yutaka Matsuo
Advanced Robotics.(2022)
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複雑な環境における階層再帰型状態空間モデルの学習
原田憲旺, 鈴木雅大, 松尾豊
人工知能学会全国大会2021
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Transformerを用いた深層生成モデルによる教師なし物体認識手法の提案
小林由弥, 鈴木雅大, 松尾豊
人工知能学会全国大会2021
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Estimating Disentangled Belief about Hidden State and Hidden Task for Meta-Reinforcement Learning
Kei Akuzawa, Yusuke Iwasawa, Yutaka Matsuo
Learning for Dynamics and Control (L4DC)
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Group Equivariant Conditional Neural Processes
Makoto Kawano, Wataru Kumagai, Akiyoshi Sannai, Yusuke Iwasawa, and Yutaka Matsuo.
International Conference on Learning Representations 2021 (ICLR2021).
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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
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Pixyz: a framework for developing deep generative models
Tutorial on Deep Probabilistic Generative Models for Robotics (IROS2020)
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Neuro-SERKET:Development of Integrative Cognitive System Through the Composition of Deep Probabilistic Generative Models
Tadahiro Taniguchi, Tomoaki Nakamura, Masahiro Suzuki, Ryo Kuniyasu, Kaede Hayashi, Akira Taniguchi, Takato Horii & Takayuki Nagai, Neuro-SERKET
New Generation Computing, (2020)
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深層生成モデルと世界モデル，深層生成モデルライブラリPixyzについて
第1回TensorFlow User Group(TFUG)ベイズ分科会