松田 孟留

松田 孟留, Ph.D.

統計数理研究ユニット ユニットリーダー
takeru.matsuda [at] riken.jp

研究内容

近年の実験技術の進歩によって、大規模かつ多様な脳神経データが得られるようになりました。当研究ユニットでは、脳神経データの特性に応じて適切な統計モデルを構築することで、より多くの知見をもたらす統計解析手法を開発していきます。数値解析や最適化などの応用数学の技術も取り入れることで、大規模データにも適用可能な効率的な手法を目指します。また、データ解析の基盤である統計学の理論の研究にも取り組んでいきます。

研究主分野

情報学

研究関連分野

総合理工 / 数物系科学 / 統計科学 / 数理情報学

キーワード

主要論文

  1. Uehara, M., Matsuda, T. and Kim, J. K.
    Imputation estimators for unnormalized models with missing data
    23rd International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS 2020).
  2. Xu, W. and Matsuda, T.
    A Stein goodness-of-fit test for directional distributions
    23rd International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS 2020).
  3. Matsuda, T. and Hyvarinen, A.
    Estimation of non-normalized mixture models
    22nd International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS 2019).
  4. Matsuda, T. and Strawderman, W. E.
    Improved loss estimation for a normal mean matrix
    Journal of Multivariate Analysis 169, 300--311, 2019.
  5. Matsuda, T. and Komaki, F.
    Empirical Bayes matrix completion
    Computational Statistics & Data Analysis 137, 195--210, 2019.
  6. Maruyama, Y., Matsuda, T. and Ohnishi, T.
    Harmonic Bayesian prediction under alpha-divergence
    IEEE Transactions on Information Theory 65, 5352-5366, 2019.
  7. Matsuda, T. and Komaki, F.
    Multivariate time series decomposition into oscillation components
    Neural Computation 29, 2055--2075, 2017.
  8. Matsuda, T. and Komaki, F.
    Time series decomposition into oscillation components and phase estimation
    Neural Computation 29, 332--367, 2017.
  9. Matsuda, T., Kitajo, K., Yamaguchi, Y. and Komaki, F.
    A point process modeling approach for investigating the effect of online brain activity on perceptual switching
    NeuroImage 152, 50--59, 2017.
  10. Matsuda, T. and Komaki, F.
    Singular value shrinkage priors for Bayesian prediction
    Biometrika 102, 843--854, 2015.

メンバーリスト

主宰者

松田 孟留
ユニットリーダー