The Group R2D2 Shrinkage Prior for Sparse Linear Models with Grouped Covariates Eric Yanchenko, Kaoru Irie & Shonosuke Sugasawa link.springer.com/article/10.100…

実家だと猫撫でで数時間経つから 生産性が0.7倍になってまずい

M2の小川さんと論文を書きました!! ガウス過程を使って異質因果効果を推定するモデルで、傾向スコアによって層別したグループごとにガウス過程を適用して、傾向スコア上で滑らかになるように繋ぎ合わせる (patchwork) することで、高速かつ柔軟な推定ができる方法です。 arxiv.org/abs/2512.23467

M1の林田さんと論文を書きました!! 混合回帰モデルで、同じような回帰係数を持つグループが出ないように、お互いに反発 (repulsive) するような事前分布を提案しています。説明変数の相関構造を反映するためにg-prior的な構造を使っているのがミソです。 arxiv.org/abs/2512.16276

特集号の記事のひとつ / 最適輸送と情報幾何 jstage.jst.go.jp/article/jnns/3…

中川智之先生、菅澤翔之助先生との共同研究をarXivに公開しました。 一対比較データに循環構造 (例 : じゃんけん型の非推移性) が含まれる場合にも対応可能な、Bradley-Terry model のベイズ推論による拡張手法を提案しています。 arxiv.org/abs/2601.07158

／ 世界各国のAI研究者が集うAI分野で権威ある国際会議「AAAI」に論文採択されました❗️ ＼ AI分野の難関国際会議「AAAI」に論文採択 docomo.ne.jp/binary/pdf/inf… ドコモと慶応義塾大学で執筆した論文が、各国のAI研究者や実務者が集うAI分野で権威ある国際会議で採択されました✨ 【論文タイトル】Causal

菅澤先生Shonosuke Sugasawaと実施していた閾値操作下での因果推論に関する主著論文が #AAAI2026 に採択されました！会社でプレスリリースも出してもらいましたので、ご覧いただけると幸いです！docomo.ne.jp/binary/pdf/inf…

Scalability of Metropolis-within-Gibbs schemes for high-dimensional Bayesian models Filippo Ascolani , Gareth O Roberts , Giacomo Zanella academic.oup.com/jrsssb/advance…

大学院に入って，視力が半分くらいになった．．．

Global-local shrinkage priors for modeling random effects in multivariate spatial small area estimation Shushi Nishina, Takahiro Onizuka, Shintaro Hashimoto arxiv.org/abs/2601.14752

この時期に引っ越しするしかなかったのだけど， 流石にタイミングが悪すぎた．

Unifying Summary Statistic Selection for Approximate Bayesian Computation link.springer.com/article/10.100…

染まりやすい性格だからか ロンドンに行ってから紅茶ばっか飲むようになり 大量に買ったコーヒー豆が全く消費できない．．．

自分の舌にあったハンドドリップのレシピ作ってから 若干モチベが下がってるのもある

Normal People vs PhD

Amortized Simulation-Based Inference in Generalized Bayes via Neural Posterior Estimation Shiyi Sun, Geoff K. Nicholls, Jeong Eun Lee arxiv.org/abs/2601.22367

一般化ベイズって実はベイズじゃなくない？って論文を書きました。結論としては(サベッジ的な)意思決定理論としてみるのは間違えで、それゆえ一般化ベイズで信念とかエビデンスとか使うのはダメだよってことを書いてます。 arxiv.org/abs/2602.01573

来年度開催予定の勉強会参加者を募集します。 学生・社会人問わず参加可能です。 【募集テーマ（複数選択可）】 ・「The Principles of Diffusion Models」輪読 ・金融 × 機械学習 論文紹介 ・NeurIPS 2025 論文紹介 ・「データ駆動形回帰分析：計量経済学と機械学習の融合」輪読 ・「強化学習」輪読