研究者詳細 - ホーランド・マシュー

2025/05/03 更新

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ホーランド・マシュー

ホーランド・マシュー

Holland, Matthew

所属

ビジネスデータサイエンス学部准教授

外部リンク

学位

博士（工学）（奈良先端科学技術大学院大学）

研究キーワード

統計的学習理論
機械学習

論文

Soft ascent-descent as a stable and flexible alternative to flooding 査読

Matthew J. Holland, Kosuke Nakatani

Advances in Neural Information Processing Systems 37 (NeurIPS 2024) 2024年12月

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掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

DOI： 10.48550/arXiv.2310.10006

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その他リンク： https://arxiv.org/abs/2310.10006
Making Robust Generalizers Less Rigid with Soft Ascent-Descent

Matthew J. Holland, Toma Hamada

arXiv preprint 2024年8月

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DOI： 10.48550/arXiv.2408.03619

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その他リンク： https://arxiv.org/pdf/2408.03619
Criterion Collapse and Loss Distribution Control 査読

Matthew J. Holland

Proceedings of Machine Learning Research (ICML 2024) 235 18547 - 18567 2024年7月

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掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

DOI： 10.48550/arXiv.2402.09802

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その他リンク： https://arxiv.org/abs/2402.09802
Robust variance-regularized risk minimization with concomitant scaling 査読

Matthew J. Holland

Proceedings of Machine Learning Research (AISTATS 2024) 238 1144 - 1152 2024年5月

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掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

DOI： 10.48550/arXiv.2301.11584

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その他リンク： https://arxiv.org/abs/2301.11584
A Survey of Learning Criteria Going Beyond the Usual Risk 査読

Matthew J. Holland, Kazuki Tanabe

Journal of Artificial Intelligence Research 78 781 - 821 2023年11月

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掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.1613/jair.1.15000

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その他リンク： https://arxiv.org/abs/2110.04996
Flexible risk design using bi-directional dispersion 査読

Matthew J. Holland

Proceedings of Machine Learning Research (AISTATS 2023) 206 1586 - 1623 2023年4月

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掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

DOI： 10.48550/arXiv.2203.14434

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その他リンク： https://proceedings.mlr.press/v206/holland23a.html
Learning with risks based on M-location 査読

Matthew J. Holland

Machine Learning 111 4679 - 4718 2022年8月

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掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.1007/s10994-022-06217-5

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Spectral risk-based learning using unbounded losses 査読

Matthew J. Holland, El Mehdi Haress

Proceedings of Machine Learning Research (AISTATS 2022) 151 ( 1 ) 1871 - 1886 2022年3月

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掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

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Anytime Guarantees under Heavy-Tailed Data 査読

Matthew J. Holland

Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI 2022) 36 ( 6 ) 6918 - 6925 2022年2月

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掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

DOI： 10.1609/aaai.v36i6.20649

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その他リンク： https://ojs.aaai.org/index.php/AAAI/article/view/20649/20408
Making learning more transparent using conformalized performance prediction 査読

Matthew J. Holland

ICML 2021, Workshop on Distribution-Free Uncertainty Quantification 2021年7月

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掲載種別：研究論文（研究会，シンポジウム資料等）

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その他リンク： https://arxiv.org/pdf/2007.04486.pdf
Robustness and scalability under heavy tails, without strong convexity 査読

Matthew J. Holland

Proceedings of Machine Learning Research (AISTATS 2021) 130 ( 1 ) 2021年4月

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掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

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その他リンク： https://feedbackward.com/content/roboost_nonsc_long.pdf
Learning with risk-averse feedback under potentially heavy tails 査読

Matthew J. Holland, El Mehdi Haress

Proceedings of Machine Learning Research (AISTATS 2021) 130 ( 1 ) 2021年4月

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掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

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その他リンク： https://feedbackward.com/content/robrisk_long.pdf
Scaling-Up Robust Gradient Descent Techniques 査読

Matthew J. Holland

Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI 2021) 35 ( 9 ) 7694 - 7701 2021年2月

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掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

DOI： 10.1609/aaai.v35i9.16940

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その他リンク： https://ojs.aaai.org/index.php/AAAI/article/view/16940/16747
Better scalability under potentially heavy-tailed feedback

Matthew J. Holland

Archival version 2020年12月

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PAC-Bayes under potentially heavy tails 査読

Matthew J. Holland

Advances in Neural Information Processing Systems 32 (NeurIPS 2019) 2019年12月

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掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

DOI： 10.48550/arXiv.1905.07900

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その他リンク： https://arxiv.org/abs/1905.07900
Efficient learning with robust gradient descent 査読

Matthew J. Holland, Kazushi Ikeda

Machine Learning 108 ( 8 ) 1523 - 1560 2019年9月

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掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.1007/s10994-019-05802-5

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Better generalization with less data using robust gradient descent 査読

Matthew J. Holland, Kazushi Ikeda

Proceedings of Machine Learning Research (ICML 2019) 97 2761 - 2770 2019年6月

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掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

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Distribution-robust mean estimation via smoothed random perturbations

Matthew J. Holland

arXiv preprint 2019年6月

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Robust descent using smoothed multiplicative noise 査読

Matthew J. Holland

Proceedings of Machine Learning Research (AISTATS 2019) 89 ( 1 ) 703 - 711 2019年4月

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掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

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Classification using margin pursuit 査読

Matthew J. Holland

Proceedings of Machine Learning Research (AISTATS 2019) 89 ( 1 ) 712 - 720 2019年4月

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掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

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Robust regression using biased objectives 査読

Matthew J. Holland, Kazushi Ikeda

Machine Learning 106 ( 9-10 ) 1643 - 1679 2017年10月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.1007/s10994-017-5653-5

Web of Science

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Minimum Proper Loss Estimators for Parametric Models 査読

Matthew J. Holland, Kazushi Ikeda

IEEE Transactions on Signal Processing 64 ( 3 ) 704 - 713 2016年2月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.1109/TSP.2015.2489608

Web of Science

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Location robust estimation of predictive Weibull parameters in short-term wind speed forecasting 査読

Matthew J. Holland, Kazushi Ikeda

Proceedings of ICASSP 2015 2015年4月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

DOI： 10.1109/ICASSP.2015.7178721

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Forecasting in wind energy applications with site-adaptive Weibull estimation 査読

Matthew J. Holland, Kazushi Ikeda

Proceedings of ICASSP 2014 2014年5月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

DOI： 10.1109/ICASSP.2014.6853986

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MISC

5分で分かる!? 有名論文ナナメ読み：Duchi, J. et al. : Adaptive Subgradient Methods for Online Learning and Stochastic Optimization 招待

マシューホーランド

情報処理学会誌「情報処理」 60 ( 8 ) 780 - 781 2019年7月

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Robust gradient descent via back-propagation: A Chainer-based tutorial

Matthew J. Holland

2019年5月

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その他リンク： https://github.com/feedbackward/chainrob

講演・口頭発表等

データ劣化による分布シフトを想定した学習法の提案

濱田東昌, ホーランドマシュージェームズ

人工知能学会全国大会（第38回） 2024年5月

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会議種別：口頭発表（一般）

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Works(作品等)

addro: learning with concentrated OCE

Matthew J. Holland

2024年7月

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作品分類：ソフトウェア

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collapse: a study of criterion collapse in machine learning

Matthew J. Holland

2024年2月

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作品分類：ソフトウェア

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bdd-flood: links between bi-directional dispersion and flooding

Matthew J. Holland

2023年10月

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作品分類：ソフトウェア

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bdd-mv: mean-variance minimization using bi-directional dispersion functions

Matthew J. Holland

2023年1月

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作品分類：ソフトウェア

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offgen: a visual "explainer" for off-sample generalization metrics

Matthew J. Holland

2022年7月

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作品分類：ソフトウェア

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bdd: bidirectional dispersion and risk function design

Matthew J. Holland

2022年3月

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作品分類：ソフトウェア

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spectral: learning based on spectral risks

Matthew J. Holland

2021年5月

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作品分類：ソフトウェア

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anytime: robust learning anytime

Matthew J. Holland

2021年5月

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作品分類：ソフトウェア

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mrisk: learning with risks based on M-location

Matthew J. Holland

2021年4月

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作品分類：ソフトウェア

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sgd-roboost: robust confidence boosting of SGD sub-processes

Matthew J. Holland

2020年12月

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作品分類：ソフトウェア

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1dim (Python): estimators using smoothed random perturbations

Matthew J. Holland

2019年6月

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作品分類：ソフトウェア

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rgd (Python): Robust gradient descent examples

Matthew J. Holland

2019年5月

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作品分類：ソフトウェア

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catcube (Python): for new margin-based learning algorithms

Matthew J. Holland

2019年4月

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作品分類：ソフトウェア

Routines for computing values of the function linking surrogate risk with the 0-1 risk.

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dosha-mesh (Python): 土砂災害警戒情報の処理方法

Matthew J. Holland

2018年8月

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作品分類：ソフトウェア

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受賞

Expert Reviewer Recognition (2024)

2024年8月 Transactions on Machine Learning Research (TMLR)

Matthew J. Holland

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受賞区分：学会誌・学術雑誌による顕彰

See also the following URL: https://www.jmlr.org/tmlr/expert-reviewers.html

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Expert Reviewer Recognition (2023)

2023年7月 Transactions on Machine Learning Research (TMLR)

Matthew J. Holland

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受賞区分：学会誌・学術雑誌による顕彰

See also the following URL: https://www.jmlr.org/tmlr/expert-reviewers.html

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優秀発表賞（NEURO2022）

2022年7月日本神経回路学会

マシュージェームズホーランド

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受賞された研究発表のタイトル：
「モデルと学習則の設計に起因する報酬分布の変容」

授与機関：日本神経科学会、日本神経化学会、日本神経回路学会

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若手研究発表賞（JNNS2021）

2021年9月日本神経回路学会

マシュージェームズホーランド

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受賞された研究発表のタイトル：
「学習システムにおける汎化指標の設計と可能性」

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受賞ファイナリスト (IBIS 2019)

2019年11月電子情報通信学会情報論的学習理論と機械学習研究会 (IBISML)

マシュージェームズホーランド

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IBIS2019: 第22回情報論的学習理論ワークショップ
受賞ファイナリストとされた研究発表のタイトル：
「学習可能性の再考」

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NAIST最優秀学生賞（博士後期課程）

2018年3月 NAIST支援財団

マシュージェームズホーランド

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学生研究奨励賞

2017年2月 IEEE関西支部

マシュージェームズホーランド

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NAIST最優秀学生賞（博士前期課程）

2015年3月 NAIST支援財団

マシュージェームズホーランド

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共同研究・競争的資金等の研究課題

汎化指標デザインに基づく革新的学習アルゴリズムの探求と開発

研究課題/領域番号：23K24902 2022年4月 - 2026年3月

日本学術振興会基盤研究（B）

マシュージェームズホーランド

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担当区分：研究代表者資金種別：競争的資金

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フィードバック形成の改新による学習則の多様化と解析

2022年1月 - 2022年12月

日本神経回路学会 30周年記念研究助成金

マシュージェームズホーランド

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担当区分：研究代表者

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学習過程における価値観の多様化と性能保証の両立

研究課題/領域番号：JPMJPR21C6 2021年10月 - 2026年3月

科学技術振興機構さきがけ「信頼されるAIの基盤技術」

マシュージェームズホーランド

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担当区分：研究代表者資金種別：競争的資金

2025年度末までの1年間の延長と400万円の研究費の増額が認められた。

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柔軟な価値観を持つ機械学習のアルゴリズム開発と性能保証

研究課題/領域番号：JPMJAX200O 2020年11月 - 2022年3月

科学技術振興機構 ACT-X「数理・情報のフロンティア」

マシュージェームズホーランド

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担当区分：研究代表者資金種別：競争的資金

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識別マージンの強い分布的統制による頑健化と効率化の研究

研究課題/領域番号：19K20342 2019年4月 - 2022年3月

日本学術振興会若手研究

マシュージェームズホーランド

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担当区分：研究代表者資金種別：競争的資金

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マージン分布制御による機械学習の安定化および信頼性向上の研究

2019年1月 - 2020年12月

栢森情報科学振興財団研究助成

マシュージェームズホーランド

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担当区分：研究代表者資金種別：競争的資金

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識別マージンの強い分布的統制による頑健化と効率化の研究

研究課題/領域番号：18H06477 2018年8月 - 2019年3月

日本学術振興会研究活動スタート支援

マシュージェームズホーランド

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担当区分：研究代表者資金種別：競争的資金

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安全なAIこそ効率的：ロバスト学習による汎化性能向上の研究

研究課題/領域番号：JPMJPR17UO 2017年10月 - 2019年3月

科学技術振興機構 ACT-I「情報と未来」

マシュージェームズホーランド

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担当区分：研究代表者資金種別：競争的資金

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ロス関数の自動選択アルゴリズムと時系列データへの拡張の解析

研究課題/領域番号：16J06659 2016年4月 - 2017年12月

日本学術振興会特別研究員奨励費

マシュージェームズホーランド

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担当区分：研究代表者資金種別：競争的資金

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