学会発表

Kobayashi, K. and Wynn, H.: Statistical Analysis with Geodesics and Curvature in Data Space, 10th International Congress on Industrial and Applied Mathematics (ICIAM2023), Waseda Univ., 2023.8.23.

Kobayashi, K.: Novel geometric methods for data analysis focusing on curvature and geodesics in data space, Boston-Keio-Tsinghua Wokshop 2023, Boston Univ., 2023.6.30.

Kobayashi, K.: Data analysis focusing on geodesic distance and curvature, Algebraic Statistics 2022, University of Hawai'i at Manoa, Honolulu, 2022.5.16 (keynote speech).

Kamoi, R. and Kobayashi, K.: Out-of-Distribution Detection with Likelihoods Assigned by Deep Generative Models Using Multimodal Prior Distributions, The AAAI’s Workshop on Artificial Intelligence Safety (SafeAI 2020), New York, 2020.2.7(poster)

Kobayashi, K.: Statistical inference and data analysis on length metric spaces, 32nd European Meeting of Statisticians, Palermo, 2019.7.23.

Kobayashi, K. and Wynn, H.: Element-wise shrinkage of positive correlation matrices for increasing sparsity, 2018 IMS Annual Meeting on Probability and Statistics, Vilnius, Lithuania, 2018.07.03 (poster)

Kobayashi, K. and Wynn, H.: A new aspect of geometrical data analysis using curvature of the data space and the empirical graph, Royal Statistical Society Conference 2017, Glasgow, 2017.9.5.(poster)

Kobayashi, K.: Curvatures for data spaces and their empirical graphs, Algebraic and Geometric Methods in Statistics, Institute of Statistical Mathematics, Tachikawa, 2017.3.7.

Kobayashi, K.: Statistical analysis by tuning curvature of data spaces, Boston-Keio Workshop, Boston Univeristy, 2016.8.16.

Kobayashi, K.: Data analysis using curvature of data spaces and their metric cones, The 4th Institute of Mathematical Statistics Asia Pacific Rim Meeting(IMS-APRM2016), The Chinese University of Hong Kong, 2016.6.28.

Kobayashi, K.: Generating statistically efficient estimators via computational algebra, Application of Algebraic Methods to Statistics, RIMS, Kyoto University, 2016.6.23 (invited)

Hara, K., Suzuki, I., Kobayashi, K. and Fukumizu, K. and Radovanovic, M.: Flattening the Density Gradient for Eliminating Spatial Centrality to Reduce Hubness, 30th AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI), Phoenix, USA, 2016.2.15(poster)

Kobayashi, K. and Orita, M.: Geometry of dendrogram space and its application to mental lexicon analysis, 6th International Conference on Applied Physics and Mathematics (ICAPM 2016), Singapore, 2016.1.14.

Hara, K., Suzuki, I., Kobayashi, K. and Fukumizu, K. and Radovanovic, M.: Reducing Hubness for Kernel Regression, SISAP2015, Glasgow, 2015.10.12.(poster)

Shinzato, T., Kaku, I. and Kobayashi, K.: A Discussion on Universality of Makespan in Flow Shop Scheduling Problem, 2015 Asian Conference of Management Science & Applications, Dalian, China, 2015.9.13.

Hara, K., Suzuki, I., Kobayashi, K. and Fukumizu, K.: Reducing Hubness: A Cause of Vulnerability in Recommender Systems, In proceedings of the 38th Annual ACM SIGIR Conference, pp. 815-818, Santiago de Chile,2015.8.11.(poster)

Kobayashi, K. and Wynn, H.: Intrinsic and extrinsic means and curvature of metric cones, Algebraic Statistics 2015, Genoa, 2015.6.9 (poster)

Kobayashi, K.: Geodesic distances on data spaces: their computation and modification, ISI-ISM-ISSAS joint Conference 2015, Tokyo, 2015.4.2

Hara, K., Suzuki, I., Shimbo, M., Kobayashi, K., Fukumizu, K. and Radovanovic, M.: Localized Centering: Reducing Hubness in Large-Sample Data, The Twenty-Ninth AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI-15), Austin, Texias, 2015.1.29.(poster)

Kobayashi, K., Orita, M. and Wynn, H.: Statistical analysis via the curvature of data space, MaxEnt 2014, Amboise, 2014.9.22.

Kobayashi, K. and Wynn, H.: The empirical geodesic graphs and their deformation for data analysis, ASC-IMS 2014, Australian Technology Park, Sydney, 2014.7.9.

Kobayashi, K.: Curvature of empirical metrics on a data space and its deformation, Workshop on Mathematical Approaches to Large-Dimensional Data Analysis, ISM, Tokyo, 2014.3.14.

Kobayashi, K.: Hypothesis Testing for the Difference of Dendrograms, ISI-ISM-ISSAS Joint Conference 2014, ISI, Delhi, 2014.2.20.

Kobayashi, K. and Wynn, H.: The empirical geodesic graphs and a deformation of their metric, Computational Algebraic Statistics, Theories and Applications (CASTA 2014), Kyoto, 2014.1.23.

Kobayashi, K. and Wynn, H.: Asymptotically Efficient Estimators for Algebraic Statistical Manifolds, First International Conference on Geometric Science of Information 2013, Ecole des Mines de Paris, 2013.8.28.

Kobayashi, K.: An algebraic computation method for asymptotically efficient estimators, Joint Meeting of the IASC Satellite Conference and the 8th Conference of the Asian Regional Section of the IASC, Seoul, 2013.8.23 (invited Talk).

Kobayashi, K.: The best upper bound on total variation distance by DeRobertis separation, 8th World Congress in Probability and Statistics, Istanbul, 2013.7.9.

Kobayashi, K.: DeRobertis Separation, Its Application to Bayesian Analysis and Generalization, ISI-ISM-ISSAS Joint Conference, Academia Sinica, Taipei, 2013.2.1.

Kobayashi, K. and Wynn, H.: Asymptotic estimation theory via algebraic　computation, The 2nd Institute of Mathematical Statistics Aisa Pacific Rim Meeting (IMS-APRM), Tsukuba, 2012.7.3.

Orita, M. and Kobayashi, K.: Semantically Equivalent Lexical Items between L1 and L2 Mental Lexicons, 22nd Vocabulary Acquisition Research Group Network Conference, Swansea Univ., 2012.3.16.

Kobayashi, K.: Asymptotic efficiency of statistical estimators via algebraic computation and information geometry, ISM-ISI-ISSAS Joint Conference, ISM, Tokyo, 2012.2.3.

Kobayashi, K. and Wynn, H.: Algebraic computations for asymptotically efficient estimators via information geometry, Workshop on Geometric and Algebraic Statistics 3, University of Warwick, 2011.4.7.

Orita, M. and Kobayashi, K.: Semantic Clustering of High Frequency Nouns in L1 and L2 Mental Lexicons, Learners and Networks Conference 2011, Swansea University, 2011.3.18.

Kobayashi, K. and Orita, M.: Difference in mental lexicon between native and non-native English speakers, 73rd Annual Meeting of the Institute of Mathematical Statistics, Gothenburg, 2010.8.13.

Kobayashi, K. and Wynn, H.: Using algebraic method in information geometry, Information Geometry and its Applications III, Leipzig, 2010.8.2-5.

Orita, M. and Kobayashi, K.: Effects of intra-lexical Features on the completion time of sorting tasks, 20th Vocabulary Acquisition Research Group Network Conference, Gregynog, 2010.3.17-20.

Orita, M. and Kobayashi, K.: Predictors of L1 and L2 differences in lexical organisation, The 6th Vocabulary Acquisition Research Group Conference, Tokyo, 2009.12.5.

Kobayashi, K.: Shrinkage Bayesian prediction and its application to regression problems, Statistics Seminar, Queen Mary Univ. of London, 2009.3.4

Kobayashi, K. and Komaki, F.: Minimaxity of Stein-type Bayesian prediction for normal regression problem, 7th World Congress in Probability and Statistics, Singapore, 2008.7.17.

Kobayashi, K.: A Bayesian prediction for the Normal distributions with changeable covariances, Joint Meeting of ISI, ISM and ISSAS, Taipei, 2008.6.20.

Kobayashi, K. and Komaki, F.: “Shrinkage prediction for the Normal regression problem with Kullback-Leibler loss function”, Proceedings of the Second International Symposium on Information Geometry and its Applications, pp. 237-244, University of Tokyo, 2005.12.15

Kobayashi, K. and Komaki, F.: “Risk sensitive decision networks, Second Latin American Congress on Bayesian Statistics, San Jose del Cabo, 2005.2.9

Kei Kobayashi and Fumiyasu Komaki: “A Bayesian feature selection for Kernel Machines”, East Asian Symposium on Statistics, Seoul, 2002.12.3

Kei Kobayashi and Kokichi Sugihara: “Crystal Voronoi Diagram and Its Applications to Collision-Free Paths”, International Conference on Computational Science (1) , San Francisco, 2001.5.28

奥土康太，小林景 (2024), αサブ指数分布における二値分類問題の良性過適合バウンドと学習率の条件, 第27回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2024), 2024.11.5.

小林景 (2024), データ空間の幾何学的構造に着目した解析手法の紹介, 幾何と数値解析2024, 2024.10.27.

奥土康太，小林景 (2024), 良性過適合バウンドの裾の重い分布への緩和, 2024年度統計関連学会連合大会, 2024.9.3.

風呂井啓人，小林景 (2023), 欠測データに対する機械学習モデルの判断根拠可視化, 第26回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2023), 2023.10.31.

鴨志田陸，小林景 (2023), 行列式点過程によるグラフサンプリング, 第26回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2023), 2023.10.31.

海老澤優，小林景 (2023), DDPMにおけるノイズ分布についての考察, 第26回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2023), 2023.10.30.

小林景 (2023), データ空間の幾何学的特徴に着目した新しい解析手法, 日本経済政策学会第80回全国大会, 2023.05.20. （招待講演）

服部航大，小林景 (2023), データ空間の計量に着目した多様体学習の評価, 第17回統計学会春季集会, 2023.03.04.

山下亮，小林景 (2023), ロバストダイバージェンスに基づく事後分布構成法の改良, 第17回統計学会春季集会, 2023.03.04.

折田 充, 村里 泰昭, 小林 景, 吉井 誠, Richard Lavin, 神本 忠光, 相澤 一美 (2022), 熟達度の異なる大学生の英語心内辞書における名詞群の階層構造, 第50回九州英語教育学会佐賀研究大会, 2022.12.04.

折田 充, 小林 景, 村里 泰昭, 吉井 誠, Richard Lavin, 相澤 一美 (2022), 英語心内辞書の再構築・変容を促進する語彙学習プログラム ―ネイティブ度診断テスト導入の効果, 全国英語教育学会第47回北海道研究大会, 2022.08.06.

田保健士郎, 小林景 (2022), QAにおける評価用データセットの役割と日本語QAデータセットの必要性についての考察, 言語処理学会第28回年次大会ワークショップJED2022，2022.03.18.

保母将希，小林景 (2022), CFRによる不完全情報繰り返しゲームに対する近似的な均衡戦略，第16回統計学会春季集会，2022.03.05.

小林景 (2021)，Schoenbergの理論とその相関行列変換への応用, 統計関連学会連合大会, 2021.09.09.

折田 充, 村里 泰昭, 小林 景, 神本 忠光, 相澤 一美, 吉井 誠, Richard Lavin (2021), 英語心内辞書における名詞の結びつき ?再構築・変容、精緻化?, 全国英語教育学会第46回長野研究大会, 2021.08.08.

折田 充, 村里 泰昭, 小林 景, Richard Lavin, 吉井 誠, 相澤 一美, 神本 忠光 (2019), 語彙サイズの異なる英語学習者の心内辞書構造の相違, 第48回九州英語教育学会宮崎研究大会, 2019.12.07.

小林景 (2019), A new aspect of positive definiteness for correlation matrices, 統計関連学会連合大会, 滋賀大学，2019.09.10.

夏悠寧，小林景 (2019)，MHアルゴリズムによる分散共分散行列のグラフ推定とその応用，統計学会春季集会，日本大学，2019.03.10.

童祺俊，小林景 (2018)，2次元アニメーション制作における中割り自動化のためのベクタ形式画像の対応づけ，統計関連学会連合大会，中央大学，2018.09.13.

竹原大翼，小林景 (2018)，無限隠れマルコフモデルによるバスケットボールの戦術分析，統計関連学会連合大会，中央大学，2018.09.12.

小林景 (2018)，Monotone shrinkage of correlation matrices for sparsity，統計関連学会連合大会，中央大学，2018.09.11.

折田充, 村里泰昭, 小林景, 神本忠光, 吉井誠, Lavin, R., 相澤一美 (2017) 英語心内辞書の再構築・変容−「動詞クラスター」学習プログラムの効果, 第43回全国英語教育学会島根研究大会，島根大学，2017.8.19.

小林景，新里隆 (2017) パーコレーション理論を用いた総加工時間の確率的解析，日本オヘ゜レーションス゛・リサーチ学会 2017年春季研究発表会，那覇，2017.3.17.

新里隆，小林景 (2017) 数値実験を用いた総加工時間の普遍性についての考察，日本オヘ゜レーションス゛・リサーチ学会 2017年春季研究発表会，那覇，2017.3.17.

小林景 (2016) データの持つ幾何学的特徴を活かした統計解析, 応用数理ものづくり研究会第１５回セミナー，早稲田大学，2016.12.22.

折田充, 村里泰昭, 小林景, 神本忠光, 吉井誠, Lavin, R., 相澤一美 (2016) 習得したご位置式のクラスター構造は保持されるか−英語心内辞書の変容促進のための自学学習の効果検証−, 第45回九州英語教育学会福岡研究大会，福岡工業大学，2016.12.10.

小林景 (2016) データ空間の距離グラフ近似手法の改良, 研究集会「大規模統計モデリングと計算統計III」，東大駒場，2016.09.27.

小林景 (2016) 計量錐の測地距離を用いたデータ解析，統計関連学会連合大会，金沢大学，2016.09.06.

小林景 (2016) 多様体学習とデータ空間の幾何学, RIMS共同研究「統計的モデリングと予測理論のための統合的数理研究」，数理解析研究所，2016.08.08.

小林景 (2015) 高次元データにおける近傍構造の指標と統計的解析，統計関連学会連合大会，岡山大学，2015.09.07.

折田充, 村里泰昭, 小林景, 相澤一美, 神本忠光, 吉井誠, Lavin, R. (2015) 英語心内辞書の変容を目指し単語学習プログラムの効果, 第41回全国英語教育学会熊本研究大会，熊本学園大学，2015.08.22.

小林景 (2015) データ空間の測地距離と曲率の計算統計, 大規模統計モデリングと計算統計,東大駒場，2015.02.06.

折田充, 小林景, 村里泰昭, 神本忠光, 吉井誠, Lavin, R., 相澤一美 (2014) 自律的語彙学習が英語心内辞書構造に与える影響, 第43回九州英語教育学会大分研究大会，大分，2014.12.06.

小林景 (2014) データ空間の曲率を用いた統計解析手法の改良, 京都大学数理解析研究所共同研究　統計多様体の諸分野への応用，京大数理解析研究所，2014.11.20.

小林景, Wynn, H. (2014) データ空間の曲率と距離変形を用いた解析手法, 統計関連学会連合大会，東京大学，2014.09.14.

折田充, 小林景, 村里泰昭, 神本忠光, 吉井誠, Lavin, R., 相澤一美 (2014) 日本人大学生の英語心内辞書の変容, 全国英語教育学会　第４０回　徳島研究大会，徳島，2014.08.09.

小林景, 折田充 (2013) 木構造およびクラスター構造をもつデータの測地的解析手法, p.313, 統計関連学会連合大会, 大阪大学, 2013.9.11.

折田充, 小林景, 村里泰昭, 相澤一美, 吉井誠, Lavin, R. (2013) 英語熟達度と心内辞書内の意味的クラスタリング構造の関係, 第39回全国英語教育学会北海道研究大会，北星学園大学, 2013.8.11.

折田充, 小林景, 村里泰昭, 神本忠光, 吉井誠, Lavin, R. (2012) 語彙サイズと心内辞書内の意味的クラスタリング構造の関係, 九州英語教育学会.

折田充, 小林景 (2012) 母語の心内辞書と第二言語の心内辞書（３）―日英 語間で訳語関係にある高頻度形容詞群の意味的クラスタリング構造, 第38回全国英語教育学会愛知研究大会.

小林景 (2012) 事後分布間のDeRobertis分離度の応用と拡張, 科研費研究集会「数理統計学の沃野」, 2012.11.23

小林景, 折田充 (2012) 英語心内辞書の木構造データ解析の新手法, 日本行動計量学会, pp.101-104, 新潟県立大学, 2012.9.14.

小林景 (2012) DeRobertis分離度を用いた全変動距離の上界の改良, 統計関連学会連合大会, p.261, 北海道大学, 2012.9.11.

小林景 (2012) 計算機代数を用いた情報幾何学と漸近的推定理論, 情報論的学習理論と機械学習研究会（IBISML), ISM, Tokyo, 2012.3.13.(招待講演)

小林景 (2012) 計算機代数を用いた代数的統計モデルの推定理論，研究集会「数理統計学と代数統計の新たな展開」, つくば，2012.1.20．

折田充, 小林景 (2011) 母語の心内辞書と第二言語の心内辞書, 第40回九州英語教育学会, 宮崎県立看護大学, 2011.12.10.

折田充, 小林景 (2011) 心内辞書内の意味的クラスタリング構造（３）−高頻度英語動詞における英語母語話者と日本人英語話者の相違, 第37回全国英語教育学会山形研究大会, 山形大学, 2011.8.21.

小林景 (2011), 計算機代数学を用いた漸近有効推定量の構成, 統計関連学会連合大会, p.78, 九州大学，2011.9.5.

折田充，小林景 (2010) 心内辞書内の意味的クラスタリング―母語話者と第二言語話者の相違，第39回九州英語教育学会，鹿児島大学，2010.12.12

折田充，小林景 (2010) 心内辞書内のネットワーク構造―Sorting tasksを用いた母語話者と第二言語話者の違いの解明，第54回熊本大学英文学会，熊本大学，2010.11.20

小林景, 折田充 (2009) 日本人と英語母語話者との心内辞書構造の相違の統計的解析, 統計関連学会連合大会, p.293, 同志社大学, 京田辺, 2009.9.9.

小林景 (2008) 大規模行列固有値を用いたNystrom近似法の改良, 統計関連学会連合大会, p.160, 慶応義塾大学, 2008.9.9.

小林景 (2007) A review on the empirical spectral distribution of a random matrix, 科研費研究集会「計算代数統計学の展開」，豊橋，2007.10.27．

小林景 (2007) 大規模ランダム行列とモデル選択，統計関連学会連合大会，p.140, 神戸大学，2007.9.8.

小林景，駒木文保 (2005) K-Lダイバージェンスを用いた回帰分析の縮小ベイズ予測, 統計関連学界連合大会, p.230, 広島，2005.9.14．

小林景，駒木文保 (2005) グラフィカルモデルによるリスク感受的な決定理論，統計関連学会連合大会，p.34, 富士大学，2004.9.4．

小林景，駒木文保 (2003) Risk sensitive mixed discrete-Gaussian networks，情報論的学習理論ワークショップ（６），京都，2003.

小林景 (2003) Least square support vector machineの解析, 統計関連学会連合大会, p.521, 名城大学，2003.9.5．

小林景，駒木文保 (2002) 新しい多値判別Support Vector Machineと統計的学習理論，日本神経回路学会（１２），p.77, 鳥取, 2002.9.21.

小林景，駒木文保 (2002) Bayes統計モデルとしてのSupport Vector Machine, 統計関連学会連合大会, p.3, 明星大学, 2002.9.8．

小林景，駒木文保 (2002) 多値判別の統計的学習理論, 統計関連学会連合大会, p.1, 明星大学, 2002.9.8．

小林景，駒木文保 (2002) 情報量規準を用いたサポートベクトルマシーンのパラメータ選択及びカーネル選択，応用統計学会シンポジウム，京都，2002.

中原 裕之, 甘利 俊一, 龍野 正実, 姜 時友, 小林 景 (2001) 情報幾何学によるスパイク統計解析， 第24回日本神経科学・第44回日本神経化学合同大会 (Neuro2001), 京都，2001.9.26-28．

その他