助教

ルイス ヘンリ バルボサ モルミレ

LUIZ HENRIQUE BARBOSA MORMILLE

Profile

専門分野

人工知能 (AI)

研究テーマ

深層学習 (Deep Learning)

研究内容

自己教師あり学習でより良い一般化につながる効果的な帰納的バイアスを導入するために、新たな正則化手法の開発と適用を目的としています。 コンピュータービジョンと自然言語処理の両分野で、この方法を探究しています。

担当科目

プログラミング演習I(春)
ソフトウェア演習B(秋)
ネットワーク実験 (秋)

主な経歴・職歴・学歴

学歴:
1)Universidade P. Mackenzie (マッケンジー大学) 卒業
2)Universidade de São Paulo (サンパウロ大学) 大学院修了
3)創価大学 – 大学院理工学研究科博士後期課程修了
職歴:
1)2014 - 2017 - Serasa Experian (サンパウロ・ブラジル)
2)2017 – 2018 - M2Sys Tecnologia e Serviços S/A (サンパウロ・ブラジル)
3)2018 – 2023 - Editora Brasil Seikyo ブラジル聖教 (リモート)

所属学会・団体

-情報処理学会 (IPSJ)
-人工知能学会 (The Japanese Society for Artificial Intelligence)

主な論文・著書

学術論文:

  1.  L. H. Mormille, C. Broni-Bediako, and M. Atsumi, “Regularizing self-attention on vision transformers with 2D spatial distance loss,” Artificial Life and Robotics, vol. 27, pp. 586–593, Aug. 2022.
    Original paper available at: https://rdcu.be/cRWwe
  2. L. H. Mormille, C. Broni-Bediako, and M. Atsumi, “Introducing inductive bias on Vision Transformers through Gram matrix similarity-based regularization,” Artificial Life and Robotics, vol. 28, pp. 106–116, Jan. 2023.
    Original paper available at: https://rdcu.be/c2Rvn
  3. C. Broni-Bediako, Y. Murata, L. H. B. Mormille and M. Atsumi, “Searching for CNN architectures for remote sensing scene classification”, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, pp. 1–13, 2021.
  4. C. Broni-Bediako, Y. Murata, L. H. B. Mormille and M. Atsumi, “Evolutionary NAS for Aerial Image Segmentation with Gene Expression Programming of Cellular Encoding”, Neural Computing and Applications, 2021.

学会発表:

  1. L. H. Mormille, C. Broni-Bediako, and M. Atsumi, “Introducing inductive bias on Vision Transformers through Gram matrix similarity based regularization,” AROB-ISBC-SWARM 2023, January 2023, Beppu, Japan.
  2. L. H. Mormille, C. Broni-Bediako, and M. Atsumi, “Regularizing self-attention on vision transformers with 2D spatial distance loss,” AROB-ISBC-SWARM 2022, January 2022, Beppu, Japan.
  3. L. H. Mormille, F, G. Cozman, “Learning Probabilistic Relational Models: A Novel Approach,” 情報処理学会第81回全国⼤会, March 2019, Fukuoka, Japan.
  4. L. H. Mormille, F, G. Cozman, “Learning probabilistic relational models: A simplified framework, a case study, and a package,” KDMiLe 2017 – Symposium on Knowledge Discovery, Mining and Learning, October 2017, Uberlândia, Brazil.
  5. C. Broni-Bediako, Y. Murata, L. H. B. Mormille, and M. Atsumi, “Evolutionary NAS with gene expression programming of cellular encoding”. 2020 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence (SSCI). Canberra, Australia, December 1–4, 2020. In Proceedings of 2020 IEEE SSCI, pp. 2670–2676, 2020.