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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: 東京大学 · Top conference papers: 52
分野別内訳
- Machine Learning 36
- 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 2
- 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
- A Formal Comparison Between Chain of Thought and Latent Thought
- Theoretical Analysis of Hierarchical Language Recognition and Generation by Transformers without Positional Encoding
- 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
- On Expressive Power of Looped Transformers: Theoretical Analysis and Enhancement via Timestep Encoding
- Understanding Generalization in Physics Informed Models through Affine Variety Dimensions
- 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
- Understanding Linear Probing then Fine-tuning Language Models from NTK Perspective
- Understanding the Expressivity and Trainability of Fourier Neural Operator: A Mean-Field Perspective
- 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
- Disentanglement Analysis with Partial Information Decomposition
- Adaptive Inertia: Disentangling the Effects of Adaptive Learning Rate and Momentum
- A Closer Look at Prototype Classifier for Few-shot Image Classification
- Analyzing Lottery Ticket Hypothesis from PAC-Bayesian Theory Perspective
- A Diffusion Theory For Deep Learning Dynamics: Stochastic Gradient Descent Exponentially Favors Flat Minima
- Binary Classification from Multiple Unlabeled Datasets via Surrogate Set Classification
- Loss function based second-order Jensen inequality and its application to particle variational inference
- Understanding Negative Samples in Instance Discriminative Self-supervised Representation Learning
- Accelerating the diffusion-based ensemble sampling by non-reversible dynamics
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）
- Few-shot Domain Adaptation by Causal Mechanism Transfer
著者ページの大学: 東京大学
- Normalized Flat Minima: Exploring Scale Invariant Definition of Flat Minima for Neural Networks Using PAC-Bayesian Analysis
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）
- Sequential gallery for interactive visual design optimization
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）
- Bayesian Posterior Approximation via Greedy Particle Optimization
著者ページの大学: 東京大学
- Clipped Matrix Completion: A Remedy for Ceiling Effects
著者ページの大学: 東京大学
- Unsupervised Domain Adaptation Based on Source-Guided Discrepancy
著者ページの大学: 東京大学
- On the Structural Sensitivity of Deep Convolutional Networks to the Directions of Fourier Basis Functions
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）
- Analysis of Minimax Error Rate for Crowdsourcing and Its Application to Worker Clustering Model
著者ページの大学: 東京大学
- Does Distributionally Robust Supervised Learning Give Robust Classifiers?
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）
- Lipschitz-Margin Training: Scalable Certification of Perturbation Invariance for Deep Neural Networks
著者ページの大学: 東京大学
- Evaluating the Variance of Likelihood-Ratio Gradient Estimators
著者ページの大学: 東京大学
- Expectation Propagation for t-Exponential Family Using q-Algebra
著者ページの大学: 東京大学
- On the Model Shrinkage Effect of Gamma Process Edge Partition Models
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）
- Sequential line search for efficient visual design optimization by crowds
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）
- Infinite Plaid Models for Infinite Bi-Clustering
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）
- Differential Privacy without Sensitivity
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）
- The Hybrid Nested/Hierarchical Dirichlet Process and its Application to Topic Modeling with Word Differentiation
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）
- Stochastic Divergence Minimization for Online Collapsed Variational Bayes Zero Inference of Latent Dirichlet Allocation.
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）
- Bayesian Differential Privacy on Correlated Data.
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）
- Formalizing Word Sampling for Vocabulary Prediction as Graph-based Active 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）
- Approximation Analysis of Stochastic Gradient Langevin Dynamics by using Fokker-Planck Equation and Ito Process
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）
- Latent Confusion Analysis by Normalized Gamma Construction
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）
- Analysis of Variational Bayesian Latent Dirichlet Allocation: Weaker Sparsity Than MAP
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）
- Reducing Wrong Labels in Distant Supervision for Relation Extraction
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 Collapsed Variational Bayes Inference for LDA.
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 collapsed variational bayes inference for hierarchical dirichlet process.
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）
- Deterministic Single-Pass Algorithm for LDA
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）
- Bayesian Document Generative Model with Explicit Multiple Topics
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）