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Issei Sato
全分野 · 掲載済みの全期間（2007–2026年）
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対象会議のFull paperを全分野・掲載済み全期間でまとめています。1996～2025年の追加分には、氏名の一致・表記の正規化等に基づき同一人物と推定した対応を含みます。本人確認済みの対応や出版時所属の確認とは区別しています。表示する大学は著者ページの識別用で、過去論文の出版時所属や現在所属を示しません。追加分は大学ランキングやEdition別の件数に含みません。保存済みの1996～2025年の対象資料から確認できた範囲を追加しており、全業績の網羅を保証するものではありません。
著者ページの大学: 東京科学大学 · Top conference papers: 51
分野別内訳
- Machine Learning 35
- AI (General) 5
- Natural Language Processing 4
- Web, Data Mining & Information Retrieval 3
- Computer Graphics 2
- Computer Vision 1
- Databases 1
分野別の本数はcross-listにより重なる場合があります。合計本数は同一論文を1本に数えます。
年別内訳
- 2026年 1
- 2025年 6
- 2024年 5
- 2023年 2
- 2022年 4
- 2021年 4
- 2020年 4
- 2019年 4
- 2018年 3
- 2017年 4
- 2016年 2
- 2015年 3
- 2014年 4
- 2012年 3
- 2010年 1
- 2007年 1
論文一覧（新しい年順）
- Explaining Grokking and Information Bottleneck through Neural Collapse Emergence
- Theoretical Analysis of Hierarchical Language Recognition and Generation by Transformers without Positional Encoding
著者の全期間ページへの追加分（出版時所属は示していません）
- Multiplicative Logit Adjustment Approximates Neural-Collapse-Aware Decision Boundary Adjustment
- On the Optimal Memorization Capacity of Transformers
- Benign Overfitting in Token Selection of Attention Mechanism
著者の全期間ページへの追加分（出版時所属は示していません）
- On Expressive Power of Looped Transformers: Theoretical Analysis and Enhancement via Timestep Encoding
著者の全期間ページへの追加分（出版時所属は示していません）
- Understanding Generalization in Physics Informed Models through Affine Variety Dimensions
著者の全期間ページへの追加分（出版時所属は示していません）
- Are Transformers with One Layer Self-Attention Using Low-Rank Weight Matrices Universal Approximators?
- Exploring Weight Balancing on Long-Tailed Recognition Problem
- Top-Down Bayesian Posterior Sampling for Sum-Product Networks
Web, Data Mining & Information Retrieval
著者の全期間ページへの追加分（出版時所属は示していません）
- Understanding Linear Probing then Fine-tuning Language Models from NTK Perspective
著者の全期間ページへの追加分（出版時所属は示していません）
- Understanding the Expressivity and Trainability of Fourier Neural Operator: A Mean-Field Perspective
著者の全期間ページへの追加分（出版時所属は示していません）
- Neural Lagrangian Schr\"{o}dinger Bridge: Diffusion Modeling for Population Dynamics
- On the Overlooked Pitfalls of Weight Decay and How to Mitigate Them: A Gradient-Norm Perspective
著者の全期間ページへの追加分（出版時所属は示していません）
- Disentanglement Analysis with Partial Information Decomposition
- Adaptive Inertia: Disentangling the Effects of Adaptive Learning Rate and Momentum
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- A Closer Look at Prototype Classifier for Few-shot Image Classification
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- Analyzing Lottery Ticket Hypothesis from PAC-Bayesian Theory Perspective
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- A Diffusion Theory For Deep Learning Dynamics: Stochastic Gradient Descent Exponentially Favors Flat Minima
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- Binary Classification from Multiple Unlabeled Datasets via Surrogate Set Classification
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- Loss function based second-order Jensen inequality and its application to particle variational inference
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- Understanding Negative Samples in Instance Discriminative Self-supervised Representation Learning
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- Accelerating the diffusion-based ensemble sampling by non-reversible dynamics
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- Few-shot Domain Adaptation by Causal Mechanism Transfer
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- Normalized Flat Minima: Exploring Scale Invariant Definition of Flat Minima for Neural Networks Using PAC-Bayesian Analysis
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- Sequential gallery for interactive visual design optimization
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- Bayesian Posterior Approximation via Greedy Particle Optimization
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- Clipped Matrix Completion: A Remedy for Ceiling Effects
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- Unsupervised Domain Adaptation Based on Source-Guided Discrepancy
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- On the Structural Sensitivity of Deep Convolutional Networks to the Directions of Fourier Basis Functions
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- Analysis of Minimax Error Rate for Crowdsourcing and Its Application to Worker Clustering Model
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- Does Distributionally Robust Supervised Learning Give Robust Classifiers?
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- Lipschitz-Margin Training: Scalable Certification of Perturbation Invariance for Deep Neural Networks
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- Evaluating the Variance of Likelihood-Ratio Gradient Estimators
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- Expectation Propagation for t-Exponential Family Using q-Algebra
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- On the Model Shrinkage Effect of Gamma Process Edge Partition Models
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- Sequential line search for efficient visual design optimization by crowds
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- Infinite Plaid Models for Infinite Bi-Clustering
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- Differential Privacy without Sensitivity
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- The Hybrid Nested/Hierarchical Dirichlet Process and its Application to Topic Modeling with Word Differentiation
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- Stochastic Divergence Minimization for Online Collapsed Variational Bayes Zero Inference of Latent Dirichlet Allocation.
Web, Data Mining & Information Retrieval
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- Bayesian Differential Privacy on Correlated Data.
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- Formalizing Word Sampling for Vocabulary Prediction as Graph-based Active Learning
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- Approximation Analysis of Stochastic Gradient Langevin Dynamics by using Fokker-Planck Equation and Ito Process
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- Latent Confusion Analysis by Normalized Gamma Construction
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- Analysis of Variational Bayesian Latent Dirichlet Allocation: Weaker Sparsity Than MAP
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- Reducing Wrong Labels in Distant Supervision for Relation Extraction
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- Rethinking Collapsed Variational Bayes Inference for LDA.
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- Practical collapsed variational bayes inference for hierarchical dirichlet process.
Web, Data Mining & Information Retrieval
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- Deterministic Single-Pass Algorithm for LDA
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- Bayesian Document Generative Model with Explicit Multiple Topics
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