東京大学連携ユニット

駒木

  駒木 文保, Ph.D.
(こまき ふみやす)
E-mailkomaki@brain.riken.jp
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パートタイマー

松田 孟留

研究内容

脳が情報をあつかう仕組みに,統計科学の立場から迫る研究を行います.

統計科学は,確率・統計的なモデルを用いてデータをとり扱う方法の科学です.

具体的には,ニューロンのスパイク列などの不確実性をともなうデータに含まれる情報について,点過程モデル・状態空間モデル・ベイジアンネットワークなどの,統計的モデリングの手法とモデル選択の考え方を用いて調べます.

また,脳における情報処理システムの,ベイズ統計の考え方に基づくモデルの構築とその応用の研究を行います.


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ベイズモデリングの情報幾何学

研究課題

・ニューロンのスパイク列の統計的モデリング

・脳の情報処理のベイズモデリング

主要論文

Komaki, F. (2011). Bayesian predictive densities based on latent information priors, Journal of
Statistical Planning and Inference, vol. 141, pp. 3705–3715.

Komaki, F. (2009). Bayesian predictive densities based on superharmonic priors for the 2-dimensional Wishart model, Journal of Multivariate Analysis, vol. 100, pp. 2137-2154.

Komaki, F. (2006). Shrinkage priors for Bayesian prediction, Annals of Statistics, vol. 34, pp. 808-819.

Kobayashi, K., and Komaki, F. (2006). Information criteria for kernel machines,  IEEE Transactions on Neural Networks, vol. 17, pp. 571-577.

Komaki, F. (2004) Simultaneous prediction of independent Poisson observables, Annals of Statistics, vol. 32, pp. 1744-1769.