Jornal Paper

        自己組織化マップによるマルチビュー関係データの包括的可視化
        米田圭佑, 中野貴理博, 堀尾恵一, 古川徹生
        知能と情報, Vol.30, No.2, pp.501-512, 2018

        Hierarchical Tensor SOM Network for Multilevel–Multigroup Analysis
        Hideaki Ishibashi, Tetsuo Furukawa
        Neural Processing Letters, pp.1-15, 2017

        Tensor SOMによる感性の評価者・評価対象・評価語の同時分析
        糸永 恭平, 岩崎 亘, 上村 洋平, 吉田 香, 古川 徹生
        知能と情報, Vol.29, No.6, pp.661-669, 2017

        tensor SOM and tensor GTM: nonlinear tensor analysis by topographic mappings
        Iwasaki, T., Furukawa, T.
        Neural Networks, Vol.77, pp.107-125, 2016

        自己成長型モジュラーネットワークを用いた自律移動ロボットにおけるハイブリッド地図のオンライン構築
        川畑 宣之,徳永 憲洋,古川 徹生
        ISSN, Vol.25-2, pp. 659-675, 2013

        高階SOMによる形状表現マップの自己組織化-トポロジー拘束のない形状空間法-
        大谷 誠, 古川 徹生
        ISSN, Vol.25-2, pp.701-720, 2013

        shape space estimation by higher-rank of SOM
        Yakushiji, S., Furukawa, T.
        Neural Computing and Applications, Vol.22, pp.1267-1277, 2012

        self evolving modular network
        Tokunaga, K., Kawabata, N., Furukawa, T.
        IEICE, Vol.E95-D, No.5, pp.1506-1518, 2012

        高階化SOMによる形状表現マップ
        薬師寺 翔, 古川 徹生
        ISSN, Vol.24, No.2, pp.648-659, 2012

        the self-organizing adaptive controller
        Minatohara, T., Furukawa, T.
        IJICIC, Vol.7, No.4, 2011

        some learning properties of modular network SOMs
        Takeda, M., Ikeda, K., Furukawa, T.
        SICE JCMSI, Vol.3, No.1, pp.15-19.

        building a cognitive map using an SOM2
        Tokunaga, K., Furukawa, T.
        JAMRIS, Vol.4, No.2, pp.39-47.

        modular network SOM
        Tokunaga K., Furukawa, T.
        Neural Networks, Vol.22, pp.82-90, 2009.

        SOM of SOMs
        Furukawa, T.
        Neural Networks, Vol.22, Issue 4, pp.463-478, 2009.

        task segmentation in a mobile robot by mnSOM and clustering with spatio-temporal contiguity
        Aziz Muslim, M., Ishikawa, M., Furukawa, T.
        IJICIC, Vol.5, No.4, pp.865-875, 2009

        RBFxSOM: an efficient algorithm for large-scale multi-system learning
        Ohkubo, T., Tokunaga, K., Furukawa, T.
        IEICE Trans.Inf.& Syst, Vol.E92-D, No.7, pp.1388-1396

        高階自己組織化マップのハードウェア化: 知識表現を自己組織化するハードウェアの開発
        金子 宗司,田向 権,徳永 憲洋,古川 徹生
        ISSN, Vol.21, No.5, pp.870-883, 2009

        a class density approximation neural network for improving the generalization of Fisherface
        Jiang, J., Zhang, L., Furukawa, T.
        Neurocomputing Vol.71, Issues 16-18, pp.3239-3246, 2008

        適応性と汎化性を考慮した自己組織化適応制御器
        湊原 哲也,古川 徹生
        IEICED, Vol.J91-D, No.4, pp.1142-1149, 2008 

        task segmentation in a mobile robot by mnSOM: a new approach to training expert modules
        Aziz Muslim, M., Ishikawa, M., Furukawa, T.
        Neural Computing & Applications, 2007

        水中ロボットにおける自己組織的行動獲得システム -第一報:自己組織化マップを用いた運動制御システムの提案-	 
        西田 周平, 石井 和男, 古川 徹生
        JASNAOE Vol.3, pp.205-213, 2006

        modular network SOM : self-organizing Maps in function space
        Tokunaga, K., Furukawa, T., Yasui, S.
        NIPLR, Vol.9, No.1, pp.15-22, 2005

        関数空間型SOM
        徳永 憲洋, 肝付 謙二, 安井 湘三, 古川 徹生
        JNNS, Vol.12, No.1, pp.39-51, 2005

        asymmetric temporal properties in the receptive field of retinal transient amacrine cells
        Djupsund, K., Furukawa, T., Yasui, S., Yamada, M.
        J.Gen.Physiol., Vol.122, 2003

        nitric oxide controls the light adaptive chromatic difference in receptive field size of H1 horizontal cell network in carp retina
        Furukawa, T., Petruv, R., Yasui, S., Yamada, M., Djamgoz, M.B.
        Experimental Brain Reserch, 147, 3, pp.296-304, 2002

        データのクラス振り分けとクラス別モデルの同時推定法
        古川 徹生
        JNNS, 9, 2, pp.92-102, 2002

        effects of nitric oxide, light adaptation and APB on spectral characteristics of H1 horizontal cells in carp retina
        Yamada, M., Fraser, SP., Furukawa, T., Hirasawa, H., Katano, K., Djamgoz, M., Yasui, S.
        Neuroscience Research, Vol.35, Issue 4, pp.309-319, 1999

        nitric oxide, 2-amino-4-phosphonobutyric acid and light/dark adaptation modulate short-wavelength-sensitive synaptic transmission to retinal
        Furukawa, T., Yamada, M., Petruv, R., Djamgoz, MB., Yasui, S.
        Neuroscience Research, Vol.27, Issue 1, pp.65-74, 1997

        plasticity of center-surround opponent receptive fields in real and artificial neural systems of vision
        Yasui, S., Furukawa, T., Yamada, M., Saito, T.
        NIPS, Vol.8, pp.159-165, 1995

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International Conference

        Multilevel-Multigroup Analysis Discovering Member Correspondence between Groups
        Hideaki Ishibashi, Masayoshi Era, Ryota Shinriki, Hirohisa Isogai, Tetsuo Furukawa
        SISA2017, 2017

        self-organizing maps for multi system and multi view datasets
        Ishibashi, H., Furukawa, .
        SCIS-ISIS2016, 2016

        rating-scale questionnaire survey analysis using SOM-based nonlinear tensor decomposition
        Ishibashi, H., Iwasaki, T., Date, Y., Furukawa, T.
        SCIS-ISIS2016, 2016

        multilevel-multigroup analysis using a hierarchical tensor SOM network
        Ishibashi, H., Shinriki, R., Isogai, H., Furukawa, T.
        ICONIP2016, Neural Information Processing, Vol.9949, pp 459-466, 2016

        research on multi-system learning theory: a case study of brain-inspired system
        Furukawa, T., Natsume, K., Ohkubo, T.
        SCIS-ISIS2012, pp.311-314, 2012

        shape space estimation by SOM2
        Yakushiji, S., Furukawa, T.
        ICONIP2011, LNCS, Vol.7063, pp.618-627, 2011

        requirements for the learning of multiple dynamics
        Ohkubo, T., Furukawa, T., Tokunaga, K.
        WSOM2011, LNCS, Vol.6731, pp.101-110, 2011

        multi-dynamics learning algorithm based on SOM2
        Matsushita, S., Ohkubo, T., Furukawa, T.
        ICCN2011, pp.180, 2011, br>
        an adaptive controller system using mnSOM (2nd report: implementation into an autonomous underwater robot)	
        Takemura, Y., Ishitsuka, M., Nishida, S., Ishii, K., Furukawa, T.
        BraiIT2010, Studies in Computational Intelligence, Vol.266, pp.91-96, 2010

        line image classification by NGxSOM : application to handwritten character recognition
        Otani, M., Gunya, K., Furukawa, T.
        WSOM2009, LNCS Vol.5629, pp.219-227, 2009.

        an online adaptation control system using mnSOM 
        Nishida, S., Ishii, K., Furukawa, T. 
        ICONIP2006, LNCS, Vol.4232, pp.935-942, 2006

        generalization of the self-organizing map: from artificial neural networks to artificial cortexes,
        Furukawa, T., Tokunaga, K. 
        ICONIP2006, LNCS, Vol.4232, pp.943-949, 2006

        SOM of SOMs : an extension of SOM from ‘Map’ to ‘Homotopy’,
        Furukawa, T. 
        ICONIP2006, LNCS, Vol.4232, pp.950-957, 2006

        modular network SOM: theory, algorithm and applications,
        Tokunaga, K., Furukawa, T.
        ICONIP2006, LNCS, Vol.4232, pp.958-967, 2006

        improving the generalization of fisherface by training class selection using SOM2,
        Jiang, J., Zhang, L., Furukawa, T.
        ICONIP2006, LNCS, Vol.4233, pp.278-285, 2006

        SOM of SOMs : self-organizing map which maps a group of self-organizing maps
        Furukawa, T. 
        LNCS2005, Vol.3696, pp.391-396, 2005

        modular network SOM(mnSOM): from vector space to function space
        Furukawa, T., Tokunaga, K., Moroshita, K., Yasui, S.
        IJCNN2005, pp.1581-1586, Canada, 2005.8

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Boooks

        「自己組織化マップとその応用」(編・徳高平蔵, 大北正昭, 藤村喜久郎)
            第6章 mnSOM: パーツ交換可能なモジュール構造型SOM	
        古川徹生
        p.69-84, シュプリンガー・ジャパン, 2007

        「感覚情報処理」(編・安井湘三)
        第2章 視覚
        古川徹生, 八木哲也
        pp.13-62, コロナ社, 2004.3

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Others

        Tensor SOMによるKWMデータの可視化 -教師による授業改善と生徒の状態把握を目的として-
        岩武 澄, 古川 徹生
        情報処理学会, 研究報告コンピュータと教育(CE), 2018-CE-143 12号 pp.1-7, 2018

        SOMによるマルチタスク学習の実現
        比嘉 一志, 古川 徹生
        NC, 信学技報, Vol.117, No.417, NC2017-55, pp.29-33, 2018

        Tensor SOMの階層化によるマルチグループ解析
        江良 昌祥,石橋 英朗,古川 徹生
        NC, 信学技報, Vol.117, No.417, NC2017-54, pp.23-28, 2018

        非負カーネル平滑化による連続潜在変数モデルの試み
        石橋 英朗, 岩崎 亘, 渡辺 龍二, 古川 徹生
        NC, 信学技報, Vol.117, No.325, NC2017-32, pp. 29-34, 2018

        事後分布推定されたガウス過程間のKLダイバージェンスは有限次元の正規分布間のKLダイバージェンスで評価できる
        石橋 英朗, 古川 徹生, 赤穂 昭太郎
        IBIS2017, 信学技報117, 55-160, 017

        Continuous latent variable model by non-negative kernel smoother
        Ishibashi, H., Watanabe, R., Iwasaki, T., Furukawa, T.
        JNNS2017, P-07, 2017

        Visualization of multi-relational data by combined Tensor SOM
        Yoneda, K., Furukawa, T.
        JNNS2017, P-04, 2017

        Tensor SOMによる風景画像の感性評価解析 〜評価者・評価対象・評価語の同時分析〜
        糸永 恭平, 岩崎 亘, 吉田 香, 古川 徹生
        NC, 信学技報, Vol.117, No.109, NC2017-12, pp. 45-50

        自己組織化マップ間のメトリック学習によるマルチビューデータの非線形正準相関分析
        米田 圭佑, 中野 貴理博, 堀尾恵一, 古川 徹生
        NC, 信学技報, Vol.117, No.64, NC2017-1, pp. 1-6

        多視点データの潜在視点推定法
        石橋 英朗, 神力 亮太, 磯貝 浩久, 古川 徹生
        NC, 信学技報, pp.37-41, 2017

        tensor SOM networkによる複合テンソルデータの可視化と情報伝播
        戸島 悠貴, 米田 圭佑, 古川 徹生
        NC, 信学技報, pp.83-88, 2017

        wing 結合型SOMによるマルチモダリティ解析
        米田 圭佑, 中野 貴理博, 堀尾 恵一
        FIT2016, 第15回情報科学技術フォーラム講演論文集, G-006, pp.291-296, 2016

        tensor SOMを用いた電子メールのトピックと人間関係の同時可視化
        波田野 創, 古川 徹生
        NC, 信学技報, Vol.115, No.426, pp.61-66, January, 2016

        tensor SOMによるe-mailデータのトピック・ロールの同時可視化
        波田野 創, 古川 徹生
        IBIS2015, なし, D-86, November, 2015

        テンソルSOMによる企業内チーム分析
        岩崎 亘, 伊達 洋祐, 古川 徹生
        FAN2015, B302, September, 2015

        データに潜在する観測視点の推定法-観測依存・非依存成分への分解-
        石橋 英朗, 古川 徹生
        JNNS2015, pp.62, 63, September, 2015

        テンソルSOMによる自家用車インパネの印象評価
        伊達 洋祐, 岩崎 亘, 古川 徹生
        FSS2015, TC1-3, 2015

        テンソルSOMによる関係データの可視化
        岩崎 亘, 古川 徹生,
        FSS2015, TC1-2, 2015

        マルチ潜在空間GTMによるテンソルデータの可視化
        比嘉 一志, 古川 徹生
        NC, 信学技報, Vol.115, No.112, pp. 33-38, 2015

        欠損データに対するTensor SOMのロバスト性
        脇田 靖弘, 岩崎 亘, 古川 徹生
        NC, 信学技報, Vol.114, No.437, NC2014-61, pp. 21-26, 2015

        高階SOMの形式ニューロン実装:興奮伝播場による記憶の転送と統合
        佐保 雄太, 夏目 季代久, 古川 徹生
        NC, 信学技報, Vol.114, No.437, NC2014-62, pp. 27-32, 2015

        nonlinear tensor decomposition using generative topographic mapping
        Higa, K., Iwasaki, T., Furukawa, T. 
        IBIS2014, D-16, 2014

        tensor SOM による movieLens dataset の解析
        伊達 洋祐, 脇田 靖弘, 岩崎 亘, 古川 徹生
        NC, 信学技報, Vol.113, No.500, pp63-68, 2014

        クラス推定型高階SOMによるライフパターンの可視化: ユーザの環境を考慮した解析手法 
        石橋 英朗, 岩崎 亘, 堀尾 恵一, 難波 秀行, 古川 徹生
        NC, 信学技報, Vol.113, No.148, NC2013-20, pp. 29-34, 2013

        形状空間法を用いた火星航空機翼型の分析
        糸永恭平, 薬師寺 翔, 大山 聖, 古川 徹生
        NC, 信学技報, Vol.113, No.111, NC2013-3, pp. 35-40, 2013

        テンソル分解型自己組織化写像によるソーシャルネットワーク解析
        橋本 晃二, 岩崎 亘, 古川 徹生
        NC, 信学技報, 112, 389(NLP2012 104-143), pp.37-42, 2013

        解の多重度を考慮した混合分布モデルはより良い解をもたらす
        IBIS, 信学技報 112(279), 395-402, 2012

        テンソル分解型自己組織化マップの応用: 欠損データ補間方法の提案 
        岩崎 亘, 古川 徹生
        NC, 電子情報通信学会技術研究報告, 信学技報 112(227), 55-60, 2012

        非線形テンソル分解による隠れダイナミカルシステム空間推定
        Latent Dynamics研究会, pp.12-13, 2012

        変分近似を見直すとSOMとGTMは一元的に理解できる
        松下 聡史, 古川 徹生
        NC, Vol.111, No.483, pp.257-262, 2012

        潜在変数分布で評価する高階自己組織化マップ: ヘテロなデータ集合体の可視化ツール
        石橋 英朗, 古川 徹生
        NC, Vol.111, No.483, pp.93-98, 2012

        テンソル分解型自己組織化マップの開発: 非線形テンソル分解の実現 
        岩崎 亘, 和田 沙織, 古川 徹生
        NC, Vol.111, No.419, pp.101-106, 2012

        隠れマルチダイナミカルシステムの学習理論とアルゴリズム: 高階位相写像による実現 
        古川 徹生, 大久保 貴之
        NC, Vol.111, No.419, pp.59-64, 2012

        bayesian optimization makes GTM resemble to SOM
        Matsushita, S., Furukawa, T.
        JNNS2011, pp.182-183, 2011

        SOM canonica: establishing a standard algorithm of self-organizing maps
        Nakano, M., Ohkubo, T., Furukawa, T.
        JNNS2011, pp.178-179, 2011

        another-SOM2 for metrics map: a self-referable neural network
        Ishibashi, H., Yoneda, K., Furukawa, T.
        JNNS2011, pp.180-181, 2011

        what is required for a multi-dynamical system learning task?
        Ohkubo, T., Furukawa, T.
        JNNS2011, pp.114-115, 2011

        トポロジー分類のための高階処理の開発
        東 祐介, 古川 徹生
        SOFT, pp.59-60, 2011

        混合ガウスモデルと自己組織化マップによる階層情報処理
        一ノ瀬 裕介, 古川 徹生
        SOFT, pp.55-58, 2011

        教師ありSOMによるメトリクス学習
        渡邉 隆之, 古川 徹生
        SOFT, pp.53-54, 2011

        確率的生成モデルによる位相保存写像のアルゴリズム導出
        松下 聡史, 中野 将秀, 古川 徹生
        IBIS2011, 2011

        位相保存写像を用いた関係データの非線形テンソル分解
        岩崎 亘, 和田 沙織, 古川 徹生
        IBIS2011, 2011

        位相保存写像の標準理論確立の試み
        古川 徹生
        NC, Vol.111, No.241, pp.101-106, 2011

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