国立情報学研究所の助教です。
2024年8月下旬から12月下旬までEPFLに滞在しています。受入研究者はVolkan Cevher先生です。
岩田覚先生のご指導のもと、2020年3月に東京大学から博士（情報理工学）を取得しました。
2019年1月半ばから4月半ばまでETH Zurichに滞在していました。受入研究者はAndreas Krause先生でした。
2023年3月より日本OR学会の最適化研究部会RAOTAの幹事を務めています。
Email: fujiik+at+nii.ac.jp
dblp google scholar
研究分野
組合せ最適化と機械学習に関心があります。プレプリント
- Kaito Fujii
Bayes correlated equilibria and no-regret dynamics
ArXiv preprints, 2023.
[slides] - Kaito Fujii
An improved algorithm for the submodular secretary problem with a cardinality constraint
ArXiv preprints, 2019.
査読あり論文
- Kaito Fujii and Yuichi Yoshida (alphabetical order)
The secretary problem with predictions
Mathematics of Operations Research, 49(2), pp. 1241--1262, 2023. - Shinichi Hemmi, Taihei Oki, Shinsaku Sakaue, Kaito Fujii, and Satoru Iwata
Lazy and fast greedy MAP inference for determinantal point process
Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 35, pp. 2776--2789, 2022.
- Thi Ha Ly Dinh, Megumi Kaneko, and Kaito Fujii
Device selection and beamforming optimization in large-scale mmWave IoT networks
IEEE Internet of Things Journal, 9(24), pp. 25395--25408, 2022.
- Tomohiro Nakamura, Shinsaku Sakaue, Kaito Fujii, Yu Harabuchi, Satoshi Maeda, and Satoru Iwata
Selecting molecules with diverse structures and properties by maximizing submodular functions of descriptors learned with graph neural networks
Scientific Reports, 12, 1124, 2022. - Kaito Fujii and Shinsaku Sakaue (alphabetical order)
Algorithmic Bayesian persuasion with combinatorial actions
Proceedings of the 36th AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI), 36(5), pp. 5016--5024, 2022.
[slides] - Kaito Fujii, Tasuku Soma, and Yuichi Yoshida (alphabetical order)
Polynomial-time algorithms for submodular Laplacian systems
Theoretical Computer Science, 892(12), pp. 170--186, 2021. - Kaito Fujii
Approximation guarantees of local search algorithms via localizability of set functions
Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning (ICML), pp. 3327--3336, 2020.
[slides] - Kaito Fujii and Shinsaku Sakaue
Beyond adaptive submodularity: Approximation guarantees of greedy policy with adaptive submodularity ratio
Proceedings of the 36th International Conference on Machine Learning (ICML), pp. 2042--2051, 2019.
[poster] [slides] - Kaito Fujii and Tasuku Soma (alphabetical order)
Fast greedy algorithms for dictionary selection with generalized sparsity constraints
Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 31, pp. 4745--4754, 2018. Spotlight (top 4% submissions).
[poster] [spotlight slides] - Kaito Fujii and Hisashi Kashima
Budgeted stream-based active learning via adaptive submodular maximization
Advances in Neural Information Processing Systems (NIPS), 29, pp. 514--522, 2016. - Kaito Fujii
Faster approximation algorithms for maximizing a monotone submodular function subject to a b-matching constraint
Information Processing Letters, 116(9), pp. 578--584, 2016.
書籍
- 相馬 輔、藤井 海斗、宮内 敦史
『組合せ最適化から機械学習へ 劣モジュラ最適化とグラフマイニング』（AI/データサイエンス ライブラリ “基礎から応用へ” 1）、サイエンス社、2022年。
国内での発表
- Kaito Fujii
Bayes correlated equilibria and no-regret dynamics
International Workshop on Learning in Misspecified Models and Beyond, University of Tokyo, February 2024.
- 藤井 海斗
ベイズ相関均衡とno-regret dynamics
電子情報通信学会2023年総合大会 シンポジウムセッション COMP-AFSA学生シンポジウム、芝浦工業大学 大宮キャンパス、2023年3月。
- 藤井 海斗
ベイズ相関均衡とno-regret dynamics
日本オペレーションズ・リサーチ学会 2023年春季研究発表会、中央大学 後楽園キャンパス、2023年3月。
- 藤井 海斗
ベイズ相関均衡とno-regret dynamics
第25回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2022)、つくば国際会議場、2022年11月。
- 藤井 海斗
近似的劣モジュラ性を用いた局所探索法の近似保証
日本オペレーションズ・リサーチ学会 研究部会 最適化とその応用 (OPTA) 第 14 回研究会、オンライン、2021年1月。
[slides] - 藤井 海斗
集合関数のlocalizabilityを用いた局所探索法の近似保証
第23回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2020)、オンライン、2020年11月。
[slides] - 藤井 海斗、坂上晋作
適応的劣モジュラ比による貪欲方策の近似保証
JCCA-2019・離散数学とその応用研究集会2019・スペクトラルグラフ理論および周辺領域 第8回研究集会、都城高専、2019年8月。 - Kaito Fujii
An improved algorithm for the submodular secretary problem with a cardinality constraint
The 11th Hungarian-Japanese Symposium on Discrete Mathematics and Its Applications, University of Tokyo, May 2019. - 藤井 海斗
貪欲法によるマルチタスク特徴選択
第21回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2018)、かでる2.7、2018年11月。 - 藤井 海斗、相馬 輔
辞書選択のための高速な貪欲アルゴリズム
日本オペレーションズ・リサーチ学会 研究部会 最適化とその応用 (OPTA) 未来を担う若手研究者の集い、筑波大学、2018年6月。
[slides] -
藤井 海斗
劣モジュラ秘書問題のアルゴリズムと拡張について
日本オペレーションズ･リサーチ学会 研究部会「離散アルゴリズムの応用と理論」 第10回研究会、京都大学 数理解析研究所、2018年2月。 - 藤井 海斗、鹿島 久嗣
適応的劣モジュラ最大化によるストリーム型能動学習
第20回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2017) 国際会議採択論文セッション、東京大学、2017年11月。
[slides] - 藤井 海斗、鹿島 久嗣
適応的劣モジュラ最大化によるストリーム型能動学習
ERATO感謝祭 Season IV、2017年8月。
[slides] [video] - 藤井 海斗、鹿島 久嗣
適応的劣モジュラ最大化によるストリーム型能動学習
第19回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2016)、京都大学、2016年11月。 - 藤井 海斗、羽田野 真由美、西田 京介、戸田 浩之、澤田 宏、鹿島 久嗣
歩行者クラウドセンシングによる路面状態の推定
第8回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム (DEIM 2016)、ヒルトン福岡シーホーク、2016年2-3月。 - 藤井 海斗、森本 尚之、宮崎 修一、岡部 寿男
割当制約つき複数ナップサック問題に対する近似アルゴリズムの実験的評価
2015年度 情報処理学会関西支部 支部大会、大阪大学 中之島センター、2015年9月。 - 藤井 海斗
b-マッチング制約つき単調劣モジュラ関数最大化
応用数理学会 2015年 研究部会連合発表会、明治大学 中野キャンパス、2015年3月。
アウトリーチ活動
- 組合せ最適化でAIの学習を効率化〜社会問題解決を目指したアルゴリズム、国立情報学研究所 NII研究100連発 [video]
- よい組合せの見つけ方：食べたいものから順に食べた方がいい理由、国立情報学研究所 2022年度 市民講座 「情報学最前線」[video]
- 劣モジュラ最適化入門、情報オリンピック 夏季セミナー 2020
受賞
- ROISクロストーク2022 ベストポスター賞、2022年。
- IBIS2022 優秀プレゼンテーション賞ファイナリスト、2022年。
- 日本オペレーションズ・リサーチ学会研究部会 最適化とその応用 (OPTA) 未来を担う若手研究者の集い 最優秀発表賞、2018年。
- IBISML研究会賞ファイナリスト、2017年。
- 日本学生支援機構 第一種奨学金 特に優れた業績による全額返還免除、2017年。
- 日本オペレーションズ・リサーチ学会 学生論文賞、2015年。