Takashi　Sano

Researcher Information

Degree

• PhD（2012/03 University of Tokyo）

URL

https://sano-t.github.io/

J-Global ID

• 201501010927933170

Research Interests

• neural network   machine learning   computational neuroscience   Probabilistic graphical model   belief propagation   ランダム行列理論   

Research Areas

• Natural sciences / Mathematical physics and basic theory
• Life sciences / Basic brain sciences / computational neuroscience
• Natural sciences / Mathematical physics and basic theory / Statistical physics
• Informatics / Intelligent informatics
• Natural sciences / Theoretical studies related to particle-, nuclear-, cosmic ray and astro-physics

Academic & Professional Experience

• 2023/04 - Today  Toyo University情報連携学部 情報連携学科准教授
• 2020/04 - 2023/03  Toyo University情報連携学部 情報連携学科講師
• 2018/04 - 2020/03  Seikei UniversityFaculty of Science and Technology Department of Computer and Information Science助教
• 2015/04 - 2018/03  National Institute of Advanced Industrial Science and Technology
• 2013/04 - 2015/03  国立研究開発法人理化学研究所 基礎科学特別研究員
• 2012/04 - 2013/03  日本学術振興会 特別研究員 (PD)
• 2011/04 - 2012/03  日本学術振興会 特別研究員 (DC2)

Education

• 2007/04 - 2012/03  東京大学大学院  理学系研究科  物理学専攻
• 2005/04 - 2007/03  The University of Tokyo  Faculty of Science  Department of Physics
• 2003/04 - 2005/03  The University of Tokyo  College of Arts and Sciences  Natural Sciences I

Association Memberships

• Association for Computing Machinery   THE JAPANESE SOCIETY FOR ARTIFICIAL INTELLIGENCE   JAPANESE NEURAL NETWORK SOCIETY   THE PHYSICAL SOCIETY OF JAPAN   Asia Pacific Neural Network Society   

Published Papers

• 動画拡散モデルを用いた少数データによる新規視点画像生成

  柳黎史; 中村周吾; 本多泰理; 佐野崇

  情報処理学会 第87回全国大会 2025/03
• LLMを用いたプレイヤーを楽しませるためのMinecraftエージェント

  吉野 巧実; 中村 周吾; 本多 泰理; 佐野 崇

  HAIシンポジウム 2025 2025/02
• Investigation of Frame Differences as Motion Cues for Video Object Segmentation

  S. Kawamura; H. Honda; S. Nakamura; T. Sano

  The 9th International Conference on Machine Learning and Soft Computing (ICMLSC 2025) 2025/01 [Refereed]
  
• 複雑な知能を生み出す極限まで簡素化された環境の設計

  一杉裕志; 高橋直人; 竹内泉; 佐野崇; 中田秀基

  第28回 人工知能学会 汎用人工知能研究会 (SIG-AGI) 2024/12
• プログラム合成対象言語 Pro5Lang における知識表現形式

  一杉裕志; 高橋直人; 竹内泉; 佐野崇; 中田秀基

  第27回 人工知能学会 汎用人工知能研究会(SIG-AGI) 2024/08
• フレーム間差分を用いた動画セグメンテーションモデルの開発と評価

  河村聡太; 本多泰理; 中村周吾; 佐野 崇

  パターン認識・メディア理解研究会 (PRMU) 2024/05
• モンテカルロ版 RGoal アルゴリズムの改良

  一杉 裕志; 中田 秀基; 高橋 直人; 竹内 泉; 佐野 崇

  第26回 人工知能学会 汎用人工知能研究会 2024/03
• From Coupled Oscillators to Graph Neural Networks: Reducing Over-smoothing via a Kuramoto Model-based Approach

  Tuan Nguyen; Hirotada Honda; Takashi Sano; Vinh Nguyen; Shugo Nakamura; Tan M. Nguyen

  Proceedings of Machine Learning Research 238 2710 - 2718 2024 [Refereed]
  
• Understanding Neural ODE prediction decision using SHAP

  Phuong Dinh; Deddy Jobson; Takashi Sano; Hirotada Honda; Shugo Nakamura

  Proceedings of the 5th Northern Lights Deep Learning Conference ({NLDL}), PMLR 233:53-58, 2024. 233 53 - 58 2024/01 [Refereed]
  
• 再帰的な階層型強化学習 RGoal へのサブルーチン例外終了機能の導入

  一杉 裕志; 中田 秀基; 高橋 直人; 竹内 泉; 佐野 崇

  第25回 人工知能学会 汎用人工知能研究会 2023/11
• Detecting Fraudulent Cryptocurrencies Using Natural Language Processing Techniques

  Mitsuaki Ueno; Takashi Sano; Hirotada Honda; Shugo Nakamura

  Transactions of the Japanese Society for Artificial Intelligence Japanese Society for Artificial Intelligence 38 (5) E - N34_1 1346-0714 2023/09 [Refereed]
  
• 報酬最大化を目的とする行動計画・実行・対話・推論の統一的制御機構

  一杉 裕志; 中田 秀基; 高橋 直人; 竹内 泉; 佐野 崇

  2023年度 人工知能学会全国大会 2023/06
• フレーム間差分を用いた画像セグメンテーション改善法の検討

  河村聡太; 本多泰理; 中村周吾; 佐野 崇

  情報処理学会 第85回全国大会 2023/03
• An ODE-based neural network with Bayesian optimization

  Hirotada Honda; Takashi Sano; Shugo Nakamura; Mitsuaki Ueno; Hiroki Hanazawa; Nguyen Manh Duc Tuan

  JSIAM Letters The Japan Society for Industrial and Applied Mathematics 15 101 - 104 1883-0609 2023 [Refereed]
  
• プログラム合成対象言語 Pro5Lang のための行動価値関数圧縮アルゴリズム

  一杉 裕志; 中田 秀基; 高橋 直人; 竹内 泉; 佐野 崇

  第22回 人工知能学会 汎用人工知能研究会 2022/11
• 報酬最大化ＡＧＩのための意思疎通機構の設計とプロトタイプ実装

  一杉裕志; 中田秀基; 高橋直人; 竹内泉; 佐野崇

  第21回 人工知能学会 汎用人工知能研究会 2022/07
• A noniterative solution to the inverse Ising problem using a convex upper bound on the partition function

  Takashi Sano

  Journal of Statistical Mechanics: Theory and Experiment IOP Publishing 2022 (2) 023406 - 023406 2022/02 [Refereed]
  
• Stochastic Neural Variational Learning of Noisy-OR Bayesian Networks for Images

  Takashi Sano; Yuuji Ichisugi

  2021 the 5th International Conference on Advances in Artificial Intelligence (ICAAI 2021) 2021 [Refereed]
  
• Noisy-OR, Noisy-AND ゲートによる位置不変性の変分学習

  佐野崇; 一杉裕志

  第16回 人工知能学会 汎用人工知能研究会(SIG-AGI) 2020/11
• 物体操作に適したワーキングメモリを持つ汎用人工知能アーキテクチャの検討

  一杉裕志; 中田秀基; 高橋直人; 佐野崇

  第16回 人工知能学会 汎用人工知能研究会(SIG-AGI) 2020/11
• 脳の自律的プログラム合成機構のモデルに向けて：２層ベイジアンネットによる記号処理命令の獲得・実行機構

  一杉裕志; 中田秀基; 高橋直人; 佐野崇

  第15回 人工知能学会 汎用人工知能研究会(SIG-AGI) 2020/08
• 推論規則の価値を階層型強化学習 RGoal を用いて学習する手法の提案

  一杉裕志; 中田秀基; 高橋直人; 佐野崇

  第14回 人工知能学会 汎用人工知能研究会(SIG-AGI) 2020/02
• Introducing a Call Stack into the RGoal Hierarchical Reinforcement Learning Architecture

  一杉裕志; 高橋直人; 中田秀基; 佐野崇

  人工知能学会全国大会(Web) 33rd 2019
• ニューラルネットワーク最適化によるNoisy-ORベイジアンネットワークの変分ベイズ学習

  佐野崇; 一杉裕志

  日本神経回路学会全国大会講演論文集 29th 2019
• Hierarchical Reinforcement Learning with Unlimited Recursive Subroutine Calls

  Y. Ichisugi; N. Takahashi; H. Nakada; T. Sano

  28th International Conference on Artificial Neural Networks (ICANN) 11728 LNCS 103 - 114 0302-9743 2019 [Refereed]
  
• RGoal Architecture: 再帰的にサブゴールを設定できる階層型強化学習アーキテクチャ

  一杉裕志; 高橋直人; 中田秀基; 佐野崇

  第9回 人工知能学会 汎用人工知能研究会 2018
• Noisy-OR, ANDゲートを用いたベイジアンネットワークにおける特徴のプーリング

  佐野 崇; 一杉裕志

  第9回 人工知能学会 汎用人工知能研究会 2018
• An Analytic Solution to the Inverse Ising Problem in the Tree-reweighted Approximation

  SANO, Takashi

  The International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN) 2018 [Refereed]
  
• Tree-reweighted近似によるIsing逆問題の解

  佐野 崇

  信学技報 IBISML2017 2017
• Translation-invariant neural responses as variational messages in a bayesian network model

  Takashi Sano; Yuuji Ichisugi

  Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics) Springer Verlag 10613 163 - 170 1611-3349 2017 [Refereed]
  
• メッセージ伝播型アルゴリズムによる近似 MAP 推定 の大規模化の検討

  佐野 崇; 一杉 裕志

  信学技報 116 (300) 81 - 86 0913-5685 2016
• Regularization Methods for the Restricted Bayesian Network BESOM

  Yuuji Ichisugi; Takashi Sano

  NEURAL INFORMATION PROCESSING, ICONIP 2016, PT I SPRINGER INT PUBLISHING AG 9947 (4447) 290 - 299 0302-9743 2016 [Refereed]
  
• Random matrix model for chiral and color-flavor locking condensates

  T. Sano; K. Yamazaki

  PHYSICAL REVIEW D AMER PHYSICAL SOC 85 (9) 1550-7998 2012/05 [Refereed]
  
• Random matrix model at nonzero chemical potentials with anomaly effects

  H. Fujii; T. Sano

  PHYSICAL REVIEW D AMER PHYSICAL SOC 83 (1) 1550-7998 2011/01 [Refereed]
  
• Phase diagram of a chiral random matrix model with 2+1 flavors

  Hirotsugu Fujii; Takashi Sano

  Proceedings of Science 091 2010/06 [Refereed]
  
• Chiral phase transition in a random matrix model with three flavors

  Hirotsugu Fujii; Munehisa Ohtani; Takashi Sano

  PoS(LAT2009)222 2010/06 [Refereed]
  
• Chiral random matrix model with 2+1 flavors at finite temperature and density

  H. Fujii; T. Sano

  Physical Review D - Particles, Fields, Gravitation and Cosmology 81 (3) 1550-7998 2010/02 [Refereed]
  
• UA(1) breaking and phase transition in chiral random matrix model

  T. Sano; H. Fujii; M. Ohtani

  Physical Review D - Particles, Fields, Gravitation and Cosmology 80 (3) 1550-7998 2009/08 [Refereed]
  

Books etc

• Quantum Fields at Finite Temperature "from tera to nano Kelvin"

  Jean-Paul Blaizot (Others)Jean-Paul Blaizot 2011

MISC

• 18aSF-9 3 flavor random matrix model for chiral and diquark condensates

  Sano Takashi; Yamazaki Kanako  Meeting abstracts of the Physical Society of Japan  66-  (2)  47  -47  2011/08
• 28aGM-9 On Complex Langevin Method in Random Matrix Model at Finite Density

  Sano Takashi; Fujii Hirotsugu  Meeting abstracts of the Physical Society of Japan  66-  (1)  65  -65  2011/03
• 21pBD-12 QCD phase structure at finite temperature and density in chiral random matrix models

  Sano Takashi; Fujii Hirotsugu  Meeting abstracts of the Physical Society of Japan  65-  (1)  56  -56  2010/03
• 30aZC-12 N_f dependence and finite temperature phase transition in chiral random matrix models

  Sano Takashi; Fujii Hirotsugu; Ohtani Munehisa  Meeting abstracts of the Physical Society of Japan  64-  (1)  59  -59  2009/03

Awards & Honors

• 2017 第20回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2017) 優秀プレゼンテーション賞
   Tree-reweighted近似による Ising逆問題の解 

  受賞者: 佐野 崇
• 2010 京都大学基研研究会 熱場の量子論とその応用 ポスター賞
   ランダム行列模型による有限密度QCD相構造 

  受賞者: 佐野 崇

Research Grants & Projects

• 再帰的強化学習を用いた言語理解・発話計画機構の開発

  日本学術振興会：科学研究費助成事業

  Date (from‐to) : 2022/04 -2025/03 

  Author : 一杉 裕志; 佐野 崇; 中田 秀基; 高橋 直人; 竹内 泉
• 確率伝搬法を用いた深層学習実現方式の開発

  日本学術振興会：科研費(基盤C)

  Date (from‐to) : 2018/04 -2022/03 

  Author : 一杉裕志
• 確率勾配変分ベイズ法を用いた時系列モデリング

  日本学術振興会：科研費(若手)

  Date (from‐to) : 2018/04 -2022/03 

  Author : 佐野 崇

Teaching Experience

Statistics and Data Analysis
Toyo University
Deep Learning
Toyo University
Big Data Analysis
Toyo University

Other link

researchmap

https://researchmap.jp/tsano