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Rio Yokota*
全分野 · 掲載済みの全期間（2019–2025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: 19
分野別内訳
- Computer Vision 9
- Machine Learning 6
- Computer Architecture & HPC 2
- Robotics 1
- Web, Data Mining & Information Retrieval 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
- 2025年 5
- 2024年 4
- 2023年 3
- 2022年 3
- 2021年 1
- 2020年 1
- 2019年 2
論文一覧（新しい年順）
- Drop-Upcycling: Training Sparse Mixture of Experts with Partial Re-initialization
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）
- Local Loss Optimization in the Infinite Width: Stable Parameterization of Predictive Coding Networks and Target Propagation
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）
- Scaling Large-scale GNN Training to Thousands of Processors on CPU-based Supercomputers
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）
- Masked Gated Linear Unit
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）
- Variational Learning Finds Flatter Solutions at the Edge of Stability
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）
- Formula-Supervised Visual-Geometric Pre-training
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）
- Rethinking Image Super Resolution from Training Data Perspectives
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）
- Scaling Backwards: Minimal Synthetic Pre-training?
- Variational Learning is Effective for Large Deep Networks
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）
- Visual Atoms: Pre-Training Vision Transformers With Sinusoidal Waves
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）
- Pre-training Vision Transformers with Very Limited Synthesized Images
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）
- SegRCDB: Semantic Segmentation via Formula-Driven Supervised Learning
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）
- Replacing Labeled Real-Image Datasets With Auto-Generated Contours
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）
- OPIRL: Sample Efficient Off-Policy Inverse Reinforcement Learning via Distribution Matching
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）
- Scalable Linear Time Dense Direct Solver for 3-D Problems without Trailing Sub-Matrix Dependencies
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）
- RePOSE: Fast 6D Object Pose Refinement via Deep Texture Rendering
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）
- Rich Information is Affordable: A Systematic Performance Analysis of Second-order Optimization Using K-FAC
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）
- Large-Scale Distributed Second-Order Optimization Using Kronecker-Factored Approximate Curvature for Deep Convolutional Neural Networks
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）
- Practical Deep Learning with Bayesian Principles
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）