Chako
Takahashi

研究


Preprints

  1. Muneki Yasuda, Ryosuke Maeno, Chako Takahashi: Dataset-Free Weight-Initialization on Restricted Boltzmann Machine, arXiv:2409.07708, September 2024.

Journal Papers

  1. Seiki Saito, Shingo Sato, Hiroaki Nakamura, Chako Takahashi, Keiji Sawada, Kazuo Hoshino, Masahiro Kobayashi and Masahiro Hasuo: Deep learning model for predicting the spatial distribution of binding energy from atomic configurations, Japanese Journal of Applied Physics, Vol. 63, No. 9, Article No. 09SP03, September 2024.
  2. Kaiji Sekimoto, Chako Takahashi and Muneki Yasuda: Quasi-free energy evaluation of Gaussian-Bernoulli restricted Boltzmann machine for anomaly detection, Nonlinear Theory and its Applications, IEICE, Vol. 15, Issue 2, pp. 273–283, April 2024.
  3. Shingo Yashiki, Chako Takahashi and Koutarou Suzuki: Backdoor attacks on graph neural networks trained with data augmentation, IEICE Transactions on Fundamentals of Electronics, Communications and Computer Sciences, Vol. E107-A, No. 3, pp. 355–358, March 2024.
  4. Ganma Kato, Chako Takahashi and Koutarou Suzuki: Backdoor poisoning attacks against few-shot classifiers based on meta-learning, Nonlinear Theory and Its Applications, IEICE, Vol. 14, Issue 2, pp. 491–499, April 2023.
  5. Muneki Yasuda and Chako Takahashi: Free energy evaluation using marginalized annealed importance sampling, Physical Review E, Vol. 106, No. 2, Article No. 024127, August 2022.
  6. Chako Takahashi, Muneki Yasuda and Kazuyuki Tanaka: Adaptive Thouless-Anderson-Palmer equation for higher-order Markov random fields, Journal of the Physical Society of Japan, Vol. 89, No. 6, Article No. 064007, pp. 1–9, June 2020.
  7. Masayuki Ohzeki, Chako Takahashi, Shuntaro Okada, Masayoshi Terabe, Shinichiro Taguchi and Kazuyuki Tanaka: Quantum annealing: next-generation computation and how to implement it when information is missing, Nonlinear Theory and Its Applications, IEICE, Vol. 9, Issue 4, pp. 392–405, October 2018.
  8. Chako Takahashi, Masayuki Ohzeki, Shuntaro Okada, Masayoshi Terabe, Shinichiro Taguchi and Kazuyuki Tanaka: Statistical-mechanical analysis of compressed sensing for Hamiltonian estimation of Ising spin glass, Journal of the Physical Society of Japan, Vol. 87, No. 7, Article No. 074001, pp. 1–7, June 2018.
  9. Muneki Yasuda, Chako Takahashi and Kazuyuki Tanaka: Perturbative interpretation of Adaptive Thouless-Anderson-Palmer free energy, Journal of the Physical Society of Japan, Vol. 85, No. 7, Article No. 075001, pp. 1 – 2, July 2016.
  10. Chako Takahashi, Muneki Yasuda: Mean-field inference in Gaussian restricted Boltzmann machine, Journal of the Physical Society of Japan, Vol. 85, No. 3, Article No. 034001, pp. 1–6, February 2016.

Conference Papers (peer-reviewed)

  1. Chako Takahashi, Kaiji Sekimoto and Muneki Yasuda: Free energy evaluation based on Bethe free energy on slim deep Boltzmann machines, 2024 International Symposium on Nonlinear Theory and Its Applications (NOLTA2024), accepted, 2024 (Venue: Saigon-Halong Hotel, Ha long Bay, Vietnam, December 3–6, 2024).
  2. Shingo Sato, Seiki Saito, Toshioh Fujibuchi, Hiroyuki Arakawa, Yoshihisa Fujita, Chako Takahashi: Prediction of spatial distribution of X-rays by deep learning for medical applications, The 43rd JSST Annual International Conference on Simulation Technology & The 23rd Asia Simulation Conference (JSST2024&AsiaSim2024), Vol.Oral, pp. 108–112, 2024 (Venue: University of Hyogo and Konan University, Kobe, Japan, September 17–20, 2024).
  3. Chako Takahashi and Toki Sato: Pool-based active classification based on expected error reduction with uncertainty subsampling, Methods and Applications for Modeling and Simulation of Complex Systems (AsiaSim 2024), Communications in Computer and Information Science, Vol. 2170, pp. 244–255, Springer, 2024 (To be presented at The 43rd JSST Annual International Conference on Simulation Technology & The 23rd Asia Simulation Conference (JSST2024&AsiaSim2024), Venue: University of Hyogo and Konan University, Kobe, Japan, September 17–20, 2024).
  4. Kaiji Sekimoto, Chako Takahashi and Muneki Yasuda: Quasi-free energy evaluation of restricted Boltzmann machine for anomaly detection, 2023 International Symposium on Nonlinear Theory and Its Applications (NOLTA2023), IEICE Proceeding Series, Vol. 76, Article No. A3L-44, pp. 142–145, 2023 (Venue: University of Catania, Catania, Italy, September 26–29, 2023).
  5. Shingo Sato, Miyuki Yajima, Hiroaki Nakamura, Chako Takahashi, Keisuke Takeuchi and Seiki Saito: Simulation of hydrogen atoms in tungsten material, Conference proceedings of The 42nd JSST Annual International Conference on Simulation Technology (JSST2023), Vol. Oral, pp. 132–135, 2023 (Venue: Niigata University, Niigata, Japan, August 29–31, 2023).
  6. Ganma Kato, Chako Takahashi and Koutarou Suzuki: Backdoor poisoning attacks on meta-learning-based few-shot classifiers, 2022 International Symposium on Nonlinear Theory and Its Applications (NOLTA2022), IEICE Proceeding Series, Vol. 71, Article No. A3L-B-02, pp. 57–60, 2022 (Venue: online, December 12–15, 2022).
  7. Chako Takahashi: Weight parameter estimation from compressed data on Boltzmann machines via L2-norm minimisation, The 41st JSST Annual International Conference on Simulation Technology (JSST2022), Vol. Oral, pp.62–65, 2022 (Venue: online, August 31–September 2, 2022).
  8. Shingo Yashiki, Chako Takahashi and Koutarou Suzuki: Targeted universal adversarial examples via single node injection on graph convolutional networks, 2021 8th International Conference on Advanced Informatics: Concepts, Theory and Applications (ICAICTA2021), pp.1–6, 2021 (Venue: online, September 29–30, 2021).

著書

  1. （分担執筆）安田宗樹，高橋茶子：統計的機械学習と異常検知（第1章 異常検知に必要な機械学習・ディープラーニングの基礎知識とポイント - 第9節），機械学習・ディープラーニングによる " 異常検知 " 技術と活用事例集，技術情報協会，ISBN: 978-4861049132，2022年12月27日発売．

訳書

  1. Maria Schuld and Francesco Petruccione（監訳：大関真之，訳：荒井俊太，篠島匠人，高橋茶子，御手洗光祐，山城悠）：『量子コンピュータによる機械学習』，共立出版，ISBN: 978-4320124622，2020年8月28日発売． （原書は Maria Schuld and Francesco Petruccione: “Supervised Learning with Quantum Computers”, Springer, 2018.）
  2. Irina Rish and Genady Ya. Grabarnik（訳：竹澤邦夫，大関真之，高橋茶子，竹田晃人，徳田悟，藤本晃司，安田宗樹）：『スパースモデリング — 理論，アルゴリズム，応用』，ジャムハウス，ISBN: 978-4906768738，2019年12月27日発売． （原書は Irina Rish and Genady Ya. Grabarnik: “Sparse Modeling: Theory, Algorithms, and Applications”, Chapman & Hall/CRC, 2014.）

国際会議発表（査読なし）

  1. Chako Takahashi, Masayuki Ohzeki and Kazuyuki Tanaka: Statistical-mechanical analysis of restricted Boltzmann machine with transverse field, Adiabatic Quantum Computing Conference 2019 (AQC-19), Universität Innsbruck, Innsbruck, Austria, June 24–28, 2019.
  2. Chako Takahashi, Muneki Yasuda and Kazuyuki Tanaka: Learning restricted Boltzmann machine via the adaptive Thouless-Anderson-Palmer mean-field approximation, Statistical Physics of Disordered Systems and Its Applications (SPDSA2018), Akiu Resort Hotel Sakan, Miyagi, Japan, November 7–8, 2018.
  3. Chako Takahashi, Masayuki Ohzeki, Shuntaro Okada, Masayoshi Terabe, Shinichiro Taguchi and Kazuyuki Tanaka: Statistical mechanical analysis of Hamiltonian estimation of Ising spin glass based on the framework of statistical query learning, Adiabatic Quantum Computing Conference 2018 (AQC-18), NASA Conference Center, California, USA, June 25–28, 2018.
  4. Chako Takahashi, Masayuki Ohzeki, Shuntaro Okada, Masayoshi Terabe, Shinichiro Taguchi and Kazuyuki Tanaka: Statistical mechanical analysis of Hamiltonian estimation of Ising spin glass based on the framework of statistical query learning, Quantum Machine Learning & Biomimetic Quantum Technologies, University of the Basque Country, Leioa, Spain, March 19–23, 2018.
  5. Chako Takahashi, Masayuki Ohzeki, Shuntaro Okada, Masayoshi Terabe, Shinichiro Taguchi and Kazuyuki Tanaka: Statictical mechanics analysis of compressed sensing for Hamiltonian estimation of the Ising spin glass, International Meeting on “High-Dimensional Data Driven Science” (HD3-2017), No.8, Mielparque Kyoto, Kyoto, Japan, September 10–13, 2017.
  6. Chako Takahashi and Muneki Yasuda: Mean-field approach to Gaussian-Bernoulli restricted Boltzmann machine, “Workshop on Statistical Physics, Learning, Inference and Networks”, No.12, École de Physique des Houches, Les Houches, France, February 26–March 3, 2017.
  7. Chako Takahashi and Muneki Yasuda: Inference and learning algorithms in Gaussian restricted Boltzmann machine based on mean-field approximations, The 2nd International Workshop on Innovative Algorithms for Big Data 2016 (IABD2016), Kansai University, Osaka, Japan, October 29, 2016.
  8. Chako Takahashi and Muneki Yasuda: Mean-Field Approximation for Gaussian-Bernoulli Restricted Boltzmann Machine, International Meeting on “High-Dimensional Data Driven Science” (HD3-2015), No.31, Mielparque Kyoto, Kyoto, Japan, December 14–17, 2015.

国内発表（査読なし）

  1. 梅村恭司，廣中詩織，高本綺架，高橋茶子：ルールマイニングにおける教師なしパラメータバリデーション，2023年度 人工知能学会全国大会（第37回），講演番号 2F1-GS-1-05，現地・オンラインハイブリッド開催（現地開催会場：熊本城ホール），2023年6月6日–9日．
  2. 高橋茶子，吉田光男，安田宗樹：多次元混合ガウス分布を用いたTwitterユーザ集団の偏り測定，2023年度 人工知能学会全国大会（第37回），講演番号 3N5-GS-11-03，現地・オンラインハイブリッド開催（現地開催会場：熊本城ホール），2023年6月6日–9日．
  3. 川口和久，豊永憲治，高橋茶子，中井雄士，鈴木幸太郎：グラフスペクトルを用いたグラフに対するステガノグラフィ，RCC・ISEC・IT・WBS合同研究会，講演番号 ISEC7(D22)-50，現地・オンラインハイブリッド開催（現地開催会場：山口大学常盤キャンパス），2023年3月14日–15日．
  4. 川口和久，豊永憲治，高橋茶子，中井雄士，鈴木幸太郎：グラフスペクトルのステガノグラフィへの応用，日本応用数理学会第19回研究部会連合発表会，講演番号 B2-3-2，現地・オンラインハイブリッド開催（現地開催会場：岡山理科大学岡山キャンパス），2023年3月8日–10日．
  5. 屋敷真吾，高橋茶子，鈴木幸太郎：データ拡張を用いた GNN に対するバックドア攻撃，2023年 暗号と情報セキュリティシンポジウム (SCIS2023)，講演番号 1F2-3，現地・オンラインハイブリッド開催（現地開催会場：リーガロイヤルホテル小倉），2023年1月24日–27日．
  6. 安田宗樹，高橋茶子：周辺化 annealed importance sampling による自由エネルギー評価，日本物理学会第77回年次大会，講演番号 17aB19-3，オンライン開催，2022年3月15日–19日．
  7. 加藤頑馬，高橋茶子，鈴木幸太郎：メタ学習に基づく Few-Shot 分類に対するバックドアポイズニング攻撃，情報処理学会第190回マルチメディア通信と分散処理・第96回コンピュータセキュリティ合同研究発表会 (DPS190/CSEC96)，Session 1B-8，オンライン開催，2022年3月10日–11日．
  8. 高橋茶子，安田宗樹，田中和之：適応 Thouless-Anderson-Palmer 近似による勾配法を用いた制限ボルツマンマシンの学習，情報系 Winter Festa Episode 4，一橋講堂，2018年12月25日–26日．
  9. 高橋茶子，安田宗樹，田中和之：適応 Thouless-Anderson-Palmer 近似による勾配法を用いた制限ボルツマンマシンの学習，第21回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2018)，講演種別 テクニカルトラック（第35回IBISML研究会），かでる2・7（北海道立道民活動センター），2018年11月4日–7日．
  10. 高橋茶子，安田宗樹：統計的機械学習への発展的な平均場近似の応用，第30回 RAMP シンポジウム (RAMP2018)，広島国際会議場，2018年10月10日–11日．【招待講演】
  11. 高橋茶子，安田宗樹，田中和之：Improved susceptibility propagation による適応 Thouless-Anderson-Palmer 方程式の導出，情報処理学会第80回全国大会，講演番号 6A-05，早稲田大学，2018年3月13日–15日．
  12. 高橋茶子，大関真之，岡田俊太郎，寺部雅能，田口慎一郎，田中和之：圧縮センシングによるイジング相互作用の推定，日本物理学会2017年秋季大会，講演番号 22pK10-6，岩手大学，2017年9月21日–24日．
  13. 高橋茶子，安田宗樹：深層ボルツマンマシンに対する高性能な平均場近似アルゴリズム，情報処理学会第79回全国大会，講演番号 5J-04，名古屋大学，2017年3月16日–18日．【受賞：学生奨励賞】
  14. 高橋茶子，安田宗樹：Mean-field approach to Gaussian-Bernoulli restricted Boltzmann machine，情報系 Winter Festa Episode 2，講演番号 26，一橋講堂，2016年12月22日–23日．
  15. 高橋茶子，安田宗樹：適応 TAP 近似を用いたガウス型制限ボルツマンマシンの学習，情報処理学会第78回全国大会，講演番号 2K-02，慶應義塾大学，2016年3月10日–12日．【受賞：学生奨励賞】
  16. 高橋茶子，安田宗樹：平均場近似を用いた Gaussian-Bernoulli restricted Boltzmann machine の推定アルゴリズム，日本物理学会第71回年次大会，講演番号 22aBT-10，東北学院大学，2016年3月19日–22日．
  17. 高橋茶子，安田宗樹：Gaussian-Bernoulli restricted Boltzmann machine に対する平均場近似，第14回情報科学技術フォーラム，講演番号 F-024，愛媛大学，2015年9月15日–17日．

セミナー，アウトリーチ活動，その他

  1. 高橋茶子：能動学習によるモデリングの効率化，日本シミュレーション学会核融合深層学習研究委員会 2023年度機械学習講習会，オンライン開催，2024年3月21日．
  2. 高橋茶子：AIデザイン教育研究推進センターにおける教育・研究への取り組み，令和5年度山形大学工学部技術職員研修，山形大学工学部11号館未来ホール，2024年3月5日．
  3. 高橋茶子：特集「AI セキュリティの研究動向」にあたって—担当編集委員より—，人工知能， Vol. 38, No. 2, pp. 180, Online ISSN: 2435-8614, Print ISSN: 2188-2266, 2023年3月2日公開．
  4. 高橋茶子：機械学習の基礎と活用，建築環境，日髙研究室（山形大学工学部　建築・デザイン学科，建築・デザイン・マネジメント専攻），2022年10月31日．
  5. 高橋茶子：AIの進化を支える「機械学習」，令和4年度米沢興譲館高等学校Diversity-KOJO講座，山形県立米沢興譲館高等学校大多目的教室，2022年7月25日．
  6. Naoki Katoh and Chako Takahashi: Foundations of innovative algorithms for big data, DATAIA-JST International Symposium on Data Science and AI, Ministére de l'Enseignement Supérieur, de la Recherche et de l'Innovation, Paris, France, July 10 – 12, 2018.
  7. 高橋茶子：逆問題への2つの統計力学的アプローチ，田中・大関研究室情報数物研究会，情報科学研究科棟2階大講義室，2018年5月24日．
  8. 高橋茶子：Improved susceptibility propagation による適応 Thouless-Anderson-Palmer 方程式の導出，JST-CREST “ビッグデータ時代に向けた革新的アルゴリズム基盤” 全体会議，ホテル三泉閣会議室，2018年3月28日．
  9. 荒井俊太，岡田俊太郎，高橋茶子：機械学習と最適化技術が拓く知的情報処理（研究室での取り組み紹介），東北大学電気・情報東京フォーラム2017「イノベーションを生む新たな産学官連携」ランチョンポスターセッション，学術総合センター，2017年10月31日．
  10. 高橋茶子：圧縮センシングによる量子アニーリングマシン有効利用へのアプローチ，JST-CREST “ビッグデータ時代に向けた革新的アルゴリズム基盤” 第13回全体会議，TKP東京駅前カンファレンスセンター，2017年9月30日．