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研究内容と活動方針

制御理論と最適化理論を主体とする,数理工学的手法に基づいたダイナミカルシステムの解析と設計に関する研究を幅広く展開しています. とくに近年では,機械学習や深層学習におけるアルゴリズムやニューラルネットワークの信頼性,安定性を保証する ための基盤技術の創成に積極的に取り組んでいます. 本研究室では,国内研究機関・企業および海外研究機関との共同研究を積極的に行います. このような取り組みを通して,国際的に活躍できるような研究者・エンジニアの育成を目指します.

重要イベント

最新情報&更新情報

2021年11月 本岡 駿人さん(M1) 優秀発表賞受賞 NEW!!
本岡 駿人さん(M1) が第64回自動制御連合講演会において優秀発表賞を受賞しました. 講演題目は「非負フィルタと共正値計画を用いたL2+誘導ノルムの解析」です.
2021年7月 国際会議論文掲載決定
下記の論文が国際会議 IEEE Conference on Decision and Control 2021 での発表を受理されました.
Y. Ebihara, H. Waki, V. Magron, N. H. A. Mai, D. Peaucelle, and S. Tarbouriech:
Stability Analysis of Recurrent Neural Networks by IQC with Copositive Multipliers
2021年6月 論文掲載決定
国際会議 European Control Conference 2021 での発表を受理されている下記の論文が one of the very best papers at ECC2021 に選出され, The 2021 ECC Special Issue of the European Journal of Control に 掲載を受理されました.
Y. Ebihara, H. Waki, V. Magron, N. H. A. Mai, D. Peaucelle, and S. Tarbouriech:
l2 Induced Norm Analysis of Discrete-Time LTI Systems for Nonnegative Input Signals and Its Application to Stability Analysis of Recurrent Neural Networks
2021年5月 論文掲載決定
本岡 駿人さん(M1)の卒業研究の内容をまとめた下記の論文が,システム制御情報学会論文誌に掲載を受理されました.
本岡 駿人,蛯原 義雄:
非負値入力に対する L2誘導ノルムの解析と再帰型ニューラルネットワークの安定性解析への応用
2021年4月 国際会議論文掲載決定
下記の論文が国際会議 European Control Conference 2021 での発表を受理されました.
Y. Ebihara, H. Waki, V. Magron, N. H. A. Mai, D. Peaucelle, and S. Tarbouriech:
l2 Induced Norm Analysis of Discrete-Time LTI Systems for Nonnegative Input Signals and Its Application to Stability Analysis of Recurrent Neural Networks
2021年4月 研究プロジェクト始動
科学研究費基盤研究B 「錐計画に基づく再帰型ニューラルネットワークの安定性解析と最適設計」の 研究代表者として蛯原が活動を開始しました.
研究分担者は脇隼人准教授(九州大学IMI), 研究協力者はD. Peaucelle, S. Tarbouriech, J. B. Lasserre, V. Magron, N. H. Mai (LAAS-CNRS, France)です.
2020年4月 研究プロジェクト始動
科学研究費基盤研究B 「悪条件錐線形計画問題の理論とアルゴリズム」 (代表者:電気通信大学 村松正和教授)の 研究分担者として蛯原が活動を開始しました.