阿久澤圭

自己紹介

深層学習とその応用を専門とするリサーチサイエンティストで，現在株式会社ACESで働いています．

2022 東京大学大学院工学系研究科技術経営戦略学専攻博士課程卒業（松尾研究室）
2019 東京大学大学院工学系研究科技術経営戦略学専攻修士課程卒業
2017 東京大学経済学部経済学科卒業

Preprint

Kei Akuzawa, Yusuke Iwasawa, Yutaka Matsuo. Multimodal Sequential Generative Models for Semi-Supervised Language Instruction Following. arXiv preprint.

国際会議論文

Kei Akuzawa, Kotaro Onishi, Keisuke Takiguchi, Kohki Mametani, Koichiro Mori. Conditional Deep Hierarchical Variational Autoencoder for Voice Conversion. APSIPA ASC, December, 2021.
Kei Akuzawa, Yusuke Iwasawa, Yutaka Matsuo. Information-theoretic regularization for learning global features by sequential VAE. In Proc. of the European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases, online, September, 2021.
Kei Akuzawa, Yusuke Iwasawa, Yutaka Matsuo. Estimating Disentangled Belief about Hidden State and Hidden Task for Meta-Reinforcement Learning. In Proc. of the Third Learning for Dynamics and Control (L4DC) Conference, online, 2021. [arxiv]
Yusuke Iwasawa, Kei Akuzawa, Yutaka Matsuo. Stabilizing Adversarial Invariance Induction from Divergence Minimization Perspective. In Proceedings of the Twenty-Ninth International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI), 2020.
Kei Akuzawa, Yusuke Iwasawa, Yutaka Matsuo. Adversarial Invariant Feature Learning with Accuracy Constraint for Domain Generalization. European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases, 論文番号278, Würzburg, Germany, September, 2019（口頭とポスター，査読あり） [arxiv(preprint), code]
Kei Akuzawa, Yusuke Iwasawa, Yutaka Matsuo, Expressive speech synthesis via modeling expressions by variational autoencoder, in Proc. Interspeech2018, 論文番号なし, Hyderabard，India, September, 2018（口頭，査読あり） [arxiv, Demo]

ジャーナル論文

Kei Akuzawa, Yusuke Iwasawa, Yutaka Matsuo. Information-theoretic regularization for learning global features by sequential VAE, Mach Learn (2021). https://doi.org/10.1007/s10994-021-06032-4
Yuki Saito, Kei Akuzawa, and Kentaro Tachibana, “Joint adversarial training of speech recognition and synthesis models for many-to-one voice conversion using phonetic posteriorgrams,” IEICE Transactions on Information and Systems, Vol. 103-D, No. 9, pp. xxx–xxx, Sep. 2020. (ACCEPTED)

ワークショップ論文

Kei Akuzawa, Yusuke Iwasawa, Yutaka Matsuo. Adversarial Feature Learning under Accuracy Constraint for Domain Generalization. 7th International Conference of Learning Representation (ICLR19) Limited Label Data Workshop, 論文番号なし, New Orleans, the USA, May, 2019 （ポスター，査読あり） [openreview]
Yusuke Iwasawa, Kei Akuzawa, Yutaka Matsuo. Invariant Feature Learning by Attribute Perception Matching. 7th International Conference of Learning Representation (ICLR19) Limited Label Data Workshop, 論文番号なし, New Orleans, the USA, May, 2019 （ポスター，査読あり） [openreview]

国内会議論文(査読なし)

阿久澤圭，岩澤有祐，松尾豊．ナビゲーション課題における視覚と言語の対応づけのための軌道の大域表現の半教師あり学習．人工知能学会全国大会（第35回），口頭発表番号4G2-GS-2k-02，Online，6月，2021年（口頭，査読なし） [pdf]
阿久澤圭，岩澤有祐，松尾豊，Posterior Collapseの情報識別可能性による解釈と条件付き相互情報量最大化を用いた対策，人工知能学会全国大会(第34回)，口頭発表番号2D4-OS-18a-05，Online，6月，2020年（口頭，査読なし） [pdf]
阿久澤圭，岩澤有祐，松尾豊，大域的な潜在変数を持つ系列変分自己符号化器による状態遷移モデルのメタ学習，第22回情報論的学習理論ワークショップ，ポスター発表番号2-063，愛知，11月，2019年（ポスター，査読なし）
阿久澤圭，岩澤有祐，松尾豊，分類性能による制約を考慮した敵対的不変表現学習によるドメイン汎化，人工知能学会全国大会(第33回)，口頭発表番号1Q4-J-2-03，新潟，6月，2019年（口頭，査読なし） [pdf]
岩澤有祐，阿久澤圭，松尾豊，ペアワイズニューラルネット距離による不変表現学習，人工知能学会全国大会(第33回)，口頭発表番号1I4-J-2-02，新潟，6月，2019年（口頭，査読なし） [pdf]
阿久澤圭，岩澤有祐，松尾豊，変分自己符号化器を用いた表現の多様性のモデル化による表現豊かな音声合成，人工知能学会全国大会(第32回)，口頭発表番号2N1-01，鹿児島，6月，2018年（口頭，査読なし） [pdf]

講義

2020年度．東京大学大学院工学系研究科授業「深層学習」．講師（第二回講義）

受賞歴等

トヨタ・ドワンゴ高度人工知能人材奨学金．2020年
特別研究員-DC2．2020年4月(-2022年3月)
トヨタ・ドワンゴ高度人工知能人材奨学金．2019年
人工知能学会全国大会(第32回)学生奨励賞．2018年
東京大学グローバル消費インテリジェンス寄附講座（GCI4期）優秀修了生．2018年
株式会社SIGNATE「オプトレコメンドエンジン作成コンテスト」7位 / 90チーム．2018年
東京大学経済学部卒業論文特選論文賞．2017年

学術雑誌等又は商業誌における解説、総説

阿久澤圭．学習データ不足への対処へ　ドメイン適応を用いた知識の転移. 日経XTREND．2018年10月18日． [リンク]
阿久澤圭．「ロボットに声で家事を指示するには？」深層・強化学習の最前線．日経XTREND．2021年01月21日．[リンク]
阿久澤圭．双方向の“対話”でタスクをこなす　人と協働するロボットの研究．2021年11月30日．[リンク]

その他

論文読み会発表資料