Kei Hiroshima

機械学習モデルの認識，機械学習と最適化の融合に広く関心を持っています．博士課程後期では，機械学習モデルにおける継続的な効率のよい学習や，LLMを活用してブラックボックス最適化問題の自動化を目指して研究しています．具体的な研究テーマは，継続学習におけるユーザ嗜好に対応した動的なモデルマージアルゴリズムの開発と，LLMを用いたブラックボックス最適化の自動定式化・アルゴリズム選択の2つです．前者では逐次タスクにわたる知識保持（破滅的忘却の回避）を，後者では自然言語記述のみから最適化問題の探索空間を同定しアルゴリズムを選択することを主な課題としています．

2028年3月修了予定．機械学習・最適化に関わる研究開発職を志望しており，現在求職中です．

ニュース

18 4月 2026	論文 “Tunable MAGMAX: Preference-Aware Model Merging for Continual Learning” が第28回国際パターン認識会議 (ICPR 2026)（フランス・リヨン，2026年8月17日〜22日）に採択されました。

02 6月 2026	ポートフォリオを開設しました

主要論文

ICPR

Tunable MAGMAX: Preference-Aware Model Merging for Continual Learning

K. Hiroshima, K. Uchida, および S. Shirakawa

In Proceedings of the International Conference on Pattern Recognition (ICPR)to appear , 2026

Bib

@inproceedings{hiroshima2026tunable,
  title = {Tunable {MAGMAX}: Preference-Aware Model Merging for Continual Learning},
  author = {Hiroshima, K. and Uchida, K. and Shirakawa, S.},
  booktitle = {Proceedings of the International Conference on Pattern Recognition (ICPR)},
  address = {Lyon, France},
  year = {2026},
}

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