|
髙邉賢史 研究業績一覧 (29件)
論文
-
Ryo Hagiwara,
Satoshi Takabe.
Convergence Acceleration of Markov Chain Monte Carlo-Based Gradient Descent by Deep Unfolding,
Journal of Physics Society of Japan,
Vol. 93,
p. 063801,
May 2024.
-
Satoshi Takabe,
Takashi Abe.
Hubbard–Stratonovich Detector for Simple Trainable MIMO Signal Detection,
IEEE Wireless Communications Letters,
Dec. 2023.
-
T. Wadayama,
Satoshi Takabe.
Proximal Decoding for LDPC Codes,
IEICE Transactions on Fundamentals of Electronics, Communications and Computer Sciences,
Vol. E106-A,
No. 3,
pp. 359-367,
Mar. 2023.
-
Satoshi Takabe,
Wadayama, T..
Convergence Acceleration via Chebyshev Step: Plausible Interpretation of Deep-Unfolded Gradient Descent,
IEICE Transactions on Fundamentals of Electronics, Communications and Computer Sciences,
Vol. E105A,
No. 8,
pp. 1110-1120,
2022.
公式リンク
-
TADASHI WADAYAMA,
Satoshi Takabe.
Chebyshev Periodical Successive Over-Relaxation for Accelerating Fixed-Point Iterations,
IEEE Signal Processing Letters,
Vol. 28,
pp. 907-911,
Apr. 2021.
-
Satoshi Takabe,
Yuki Yamauchi,
Tadashi Wadayama.
Deep-Unfolded Sparse CDMA: Multiuser Detector and Sparse Signature Design,
IEEE Access,
pp. 1-1,
2021.
公式リンク
-
Satoshi Takabe,
Tadashi Wadayama,
Masahito Hayashi.
Asymptotic Behavior of Spatial Coupling LDPC Coding for Compute-and-Forward Two-Way Relaying,
IEEE Transactions on Communications,
pp. 1-1,
July 2020.
公式リンク
-
Daisuke Ito,
Satoshi Takabe,
Tadashi Wadayama.
Trainable ISTA for Sparse Signal Recovery,
IEEE Transactions on Signal Processing,
Vol. 67,
No. 12,
pp. 3113-3125,
June 2019.
公式リンク
-
Satoshi Takabe,
Koji Hukushima.
Typical performance of approximation algorithms for NP-hard problems,
Journal of Statistical Mechanics: Theory and Experiment,
Vol. 2016,
No. 11,
pp. 113401,
Nov. 2016.
-
Takabe, S.,
Hukushima, K..
Typical behavior of the linear programming method for combinatorial optimization problems: A statistical-mechanical perspective,
Journal of the Physical Society of Japan,
Vol. 83,
No. 4,
2014.
公式リンク
国際会議発表 (査読有り)
-
Kazuya Nagasato,
Satoshi Takabe,
Kazuyuki Shudo.
Hypergraph Embedding Based on Random Walk with Adjusted Transition Probabilities,
The 25th International Conference on Big Data Analytics and Knowledge Discovery (DAWAK 2023),
Aug. 2023.
-
Wadayama, T.,
Satoshi Takabe.
Asymptotic Mean Squared Error of Noisy Periodical Successive Over-Relaxation,
IEEE International Symposium on Information Theory - Proceedings,
Vol. 2022-June,
pp. 2273-2278,
2022.
公式リンク
-
TADASHI WADAYAMA,
Satoshi Takabe.
MSE-Optimaized Linear Transform for Noisy Fronthaul Channels in Distributed MIMO C-RAN,
2021 IEEE Global Communications Conference (GLOBECOM),
Dec. 2021.
-
Satoshi Takabe,
TADASHI WADAYAMA,
Masahito Hayashi.
Refined Density Evolution Analysis of LDPC Codes for Successive Interference Cancellation,
2021 IEEE Global Communications Conference (GLOBECOM),
Dec. 2021.
-
TADASHI WADAYAMA,
Satoshi Takabe.
Proximal Decoding for LDPC-coded Massive MIMO Channels,
2021 IEEE International Symposium on Information Theory (ISIT),
July 2021.
国内会議発表 (査読なし・不明)
-
荒井俊太,
髙邉賢史.
深層展開を用いた半古典量子アニーリングの加速,
日本物理学会年次大会,
Sept. 2024.
-
萩原涼,
荒井俊太,
髙邉賢史.
量子アニーラーを用いた深層展開型組合せ最適化ソルバーのための転移学習,
日本物理学会年次大会,
Sept. 2024.
-
萩原涼,
荒井俊太,
髙邉賢史.
量子アニーラーを用いた深層展開型組合せ最適化ソルバーのための転移学習,
電子情報通信学会信号処理研究会,
Aug. 2024.
-
萩原涼,
髙邉賢史.
モンテカルロ法に基づく勾配降下法の深層展開による収束加速,
日本物理学会,
Mar. 2024.
-
髙邉賢史.
シミュレーティッド分岐マシンを利用した深層展開型MIMO信号検出器,
情報理論とその応用シンポジウム(SITA2023),
Nov. 2023.
-
阿部傑,
髙邉賢史.
大規模MIMOにおける低計算量な学習可能多値QAM信号検出器,
情報理論とその応用シンポジウム(SITA2023),
Nov. 2023.
-
河村祐弥,
髙邉賢史.
粒子型変分推論における深層展開と性能向上,
IBIS2023,
Oct. 2023.
-
髙邉賢史.
学習型シミュレーティッド分岐マシンを用いたMIMO信号検出,
日本物理学会年次大会,
Sept. 2023.
-
河村祐弥,
髙邉賢史.
深層展開による粒子型変分推定の収束加速,
電子情報通信学会信号処理研究会,
July 2023.
-
髙邉 賢史.
低計算量な学習可能MIMO信号検出器に関する一検討,
2023年電子情報通信学会総合大会,
Mar. 2023.
-
永里和哉,
髙邉賢史,
首藤一幸.
遷移確率を調整したランダムウォークに基づくハイパーグラフ埋め込み,
第15回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム ,
Mar. 2023.
-
永里和哉,
髙邉賢史,
首藤一幸.
ランダムウォークを用いたハイパーグラフの埋め込み手法,
ネットワーク科学研究会2022 ,
Aug. 2022.
-
髙邉 賢史.
アドホックネットワークのランダムノード故障―連結性の理論解析―,
ネットワーク科学研究会2022 ,
Aug. 2022.
-
髙邉賢史,
和田山正,
水谷 将成.
TopK演算子を利用した深層展開型疎信号復元アルゴリズム,
信号処理研究会,
Jan. 2022.
[ BibTeX 形式で保存 ]
[ 論文・著書をCSV形式で保存
]
[ 特許をCSV形式で保存
]
|