澤田好秀

先端AIラボラトリー

澤田　好秀
Principal Investigator

■ 略歴
2009年4月　オムロン株式会社
2011年4月　日本学術振興会　特別研究員(DC2)
2013年3月　名古屋工業大学大学院情報工学専攻　博士後期課程修了
2013年4月　パナソニック株式会社
2018年11月　モントリオール大学/Mila 客員研究員
2020年7月　株式会社アイシン(旧アイシン精機株式会社)

■ 研究分野
機械学習、コンピュータビジョン

■ 学会発表
学会名：画像の認識・理解シンポジウムMIRU2021
タイトル：正規化とPre-Activation モジュールを用いた深層スパイキングニューラルネットワーク
著者：池川慎一、齊院龍二、澤田好秀、名取直毅

学会名：画像の認識・理解シンポジウムMIRU2021
タイトル：Many-legged GAN:画像内バイアスの低減とData Augmentationへの応用
著者：戸部田雅一、澤田好秀、高椋佐和、田村拓也、伊丹栄二、名取直毅

■ Preprints (arXiv)
タイトル：S2NN: Time Step Reduction of Spiking Surrogate Gradients for Training Energy Efficient Single-Step Neural Networks
著者：Kazuma Suetake, Shin-ichi Ikegawa, Ryuji Saiin, Yoshihide Sawada
URL：https://arxiv.org/abs/2201.10879

タイトル：Concept Bottleneck Model with Additional Unsupervised Concepts
著者：Yoshihide Sawada, Keigo Nakmaura
URL：https://arxiv.org/abs/2202.01459

タイトル：Rethinking the role of normalization and residual blocks for spiking neural networks
著者：Shin-ichi Ikegawa, Ryuji Saiin, Yoshihide Sawada, Naotake Natori
URL：https://arxiv.org/abs/2203.01544

■ 受賞
2021年7月　MIRU2021優秀賞

■ インタビュー記事
媒体：Nature portfolio
タイトル：Making artificial intelligence more transparent
URL：https://www.nature.com/articles/d42473-021-00332-y