Affiliation：Faculty of Information Sciance and Technology, Hokkaido University

Abstract：データが持つ対称性などの幾何学的構造を保存する深層学習である幾何学的深層学習を開発し，物理シミュレーションとコンピュータビジョンに応用する．これによって，ニューラルネットワークを基底とした有限要素法の効率的な学習法の開発，連成学系の深層学習によるモデル化と構造の同定，データ空間の幾何学的構造の同定などを行う．

Publication related to your research:
（Journal paper）

• Takashi Matsubara, Takehiro Aoshima, Ai Ishikawa, and Takaharu Yaguchi, "Deep Energy-Based Discrete-Time Physical Model for Reproducing Energetic Behavior", IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2025
• Takahito Yoshida, Takaharu Yaguchi, and Takashi Matsubara, "Loss Function for Deep Learning to Model Dynamical Systems", IEICE Transactions on Information and Systems, vol. E107-D, no. 11, pp. 1458-1462, 2024
• Takashi Matsubara, Yuto Miyatake, and Takaharu Yaguchi, "The Symplectic Adjoint Method: Memory-Efficient Backpropagation of Neural-Network-Based Differential Equations", IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, vol. 35, no. 8, pp. 10526-10538, 2024

（International conference paper）

• Razmik Arman Khosrovian, Takaharu Yaguchi, Hiroaki Yoshimura, and Takashi Matsubara, "Poisson-Dirac Neural Networks for Modeling Coupled Dynamical Systems across Domains", The Thirteenth International Conference on Learning Representations (ICLR2025), Apr. 2025
• Takashi Matsubara and Takaharu Yaguchi, "Number Theoretic Accelerated Learning of Physics-Informed Neural Networks", The Thirty-Ninth AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI2025), Feb. 2025

• Shinnosuke Saito and Takashi Matsubara, "Image Interpolation with Score-based Riemannian Metrics of Diffusion Models", ICLR 2025 Workshop on Deep Generative Model in Machine Learning: Theory, Principle and Efficacy (DeLTa), Apr. 2025
• Razmik Khosrovian, Takaharu Yaguchi, Hiroaki Yoshimura, and Takashi Matsubara, "Modeling Coupled Systems by Neural Networks with Poisson Structures and Ports", International Conference on Scientific Computing and Machine Learning 2025 (SCML2025), Mar. 2025
• Razmik Arman Khosrovian, Takaharu Yaguchi, and Takashi Matsubara, "Port-Hamiltonian Neural Networks for Learning Coupled Systems and Their Interactions", NeurIPS 2024 Workshop on Machine Learning and the Physical Sciences, Dec. 2024
• Yosuke Nishimoto and Takashi Matsubara, "Transformer-based Imagination with Slot Attention", NeurIPS 2024 Workshop on Compositional Learning, Dec. 2024
• Keigo Tsutsui, Phuoc Thanh Tran-Ngoc, Hirotaka Sato, and Takashi Matsubara, "Deep Dynamics Modeling of Interactions in Collective Behaviors of Insects", 2024 International Symposium on Nonlinear Theory and Its Applications (NOLTA2024), Dec. 2024
• Razmik Arman Khosrovian, Takaharu Yaguchi, and Takashi Matsubara, "Learning Coupled Systems and their Connectivity Using Port-Hamiltonian Neural Networks", CAI2024 Workshop on Scientific Machine Learning and Its Industrial Applications (SMLIA2024), Jun. 2024
• Keigo Tsutsui, Phuoc Thanh Tran-Ngoc, Hirotaka Sato, and Takashi Matsubara, "Deep Dynamics Modeling of Interactions in Insect Group Behavior", CAI2024 Workshop on Scientific Machine Learning and Its Industrial Applications (SMLIA2024), Jun. 2024

（Domestic conference/wokrshop）

• コスロービアン ラズミックアルマン, 谷口 隆晴, 吉村浩明, 松原 崇, "深層学習による連成系のモデル化と相互作用の学習", 第27回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2024), 11月, 2024
• 吉岡朋哉, 松原崇, "深層学習による画像ベースのダイナミクス同定と最適制御", 第27回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2024), 11月, 2024
• 西本遥裕, 松原崇, "強化学習のための物体中心表現を用いた世界モデル", 第27回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2024), 11月, 2024
• コスロービアン ラズミックアルマン, 谷口隆晴, 松原崇, "Port-Hamiltonian Neural Network を用いた連成系のモデル化", 2023年度 第37回 人工知能学会全国大会 (JSAI2023), 5月, 2024
• 吉岡朋哉, 賈昊暉, 松原崇, "ポート・ハミルトン系の深層学習によるモデル化と制御", 2023年度 第37回 人工知能学会全国大会 (JSAI2023), 5月, 2024
• 西本遥裕, 松原崇, "物体中心表現を用いたTransformerベースの世界モデル", 2023年度 第37回 人工知能学会全国大会 (JSAI2023), 5月, 2024
• 末吉耕大, 松原崇, "テキストと述語論理を用いた拡散モデル", 2023年度 第37回 人工知能学会全国大会 (JSAI2023), 5月, 2024
• 筒井奎剛, Phuoc Thanh Tran-Ngoc, 佐藤裕崇, 松原崇, "深層学習による昆虫の行動モデリング", 2023年度 第37回 人工知能学会全国大会 (JSAI2023), 5月, 2024