Shintaro Nakamura's Website

Me.

私の関心は、マルチエージェント環境におけるオンライン意思決定理論です. 社会実装に耐えうる応用性の高いアルゴリズムを構築しています.

現在、杉山・横矢・石田研究室で博士課程の学生をやっています。理研AIPの空間情報学ユニットで研究員をやっています. English site is available here.

以下のようなトピックに興味があります。

Combinatorial Multi-Armed Bandits (組み合せ多腕バンディット問題)
Multi-Agent Multi-Armed Reinforcement Learning (マルチエージェント深層強化学習)
Optimal Transport in Machine Learning (最適輸送問題)

また、株式会社 EfficiNet Xという会社をやっています. マルチエージェントAIを社会に普及させる、というのが我々のミッションです.

国際学会発表

Shintaro Nakamura, Han Bao, Masashi Sugiyama. Robust computation of optimal transport by β-potential regularization. Asian Conference on Machine Learning (ACML), 2022.( arXiv link )

Shintaro Nakamura and Masashi Sugiyama. Thompson Sampling for Real-Valued Combinatorial Pure Exploration of Multi-Armed Bandit. AAAI, 2024.

Shintaro Nakamura and Masashi Sugiyama. Fixed-Budget Real-Valued Combinatorial Pure Exploration of Multi-Armed Bandit. AISTATS, 2024.

論文誌

Shintaro Nakamura and Masashi Sugiyama. A Fast Algorithm for the Real-Valued Combinatorial Pure Exploration of Multi-Armed Bandit. Neural Computation.

国内学会

口頭発表

Shintaro Nakamura, Han Bao, Masashi Sugiyama. Robust computation of optimal transport by β-potential regularization. Technical Committee on Infomation-Based Induction Sciences and Machine Learning (IBISML), March 8th, 2022.

(Domestic Conference) 発表タイトル「実数値組合せ多腕バンディット問題における固定予算純粋探索」 FIT2024 Top Conference Session

Machine Learning Summer School (沖縄)

発表タイトル: Thompson Sampling for Real-Valued Combinatorial Pure Exploration of Multi-Armed Bandit..

ワークショップ

Shintaro Nakamura and Masashi Sugiyama. Thompson Sampling for Real-Valued Combinatorial Pure Exploration of Multi-Armed Bandit. The 26th Infomation-Based Induction Sciences Workshop, October 31st, 2023.

アカデミア活動

論文誌査読

Machine Learning (2024)

国債学会査読

ICML (2024, 2025), ICLR (2025)

奨学金・フェローシップ

SPRING GX(4/2022~3/2025)
Microsoft Research Asia D-CORE program (Mentor:Wei Chen, 4/2022~3/2023)