Rio Yokota

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公開時所属: 東京科学大学 · Top conference papers: 18

印刷日：（JavaScript有効時に印刷日を記録）全論文

出典：https://topcsuniv.org/japan/authors/bb5460633d3916e8db5b/

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分野別内訳

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。

論文一覧

2026 · AAAI
FedPM: Federated Learning Using Second-order Optimization with Preconditioned Mixing of Local Parameters
Hiro Ishii, Kenta Niwa, Hiroshi Sawada, Akinori Fujino, Noboru Harada, Rio Yokota
AI (General)
日本大学: 東京科学大学
2026 · CVPR
PowerCLIP: Powerset Alignment for Contrastive Pre-Training
Masaki Kawamura, Nakamasa Inoue, Rintaro Yanagi, Hirokatsu Kataoka, Rio Yokota
Computer Vision
日本大学: 東京科学大学
2026 · ICLR
Optimal Sparsity of Mixture-of-Experts Language Models for Reasoning Tasks
Taishi Nakamura, Satoki Ishikawa, Masaki Kawamura, Okamoto, Daisuke Nohara, Jun Suzuki, Rio Yokota
Machine Learning
日本大学: 東京科学大学 / 東北大学
2026 · ICLR
Rewriting Pre-Training Data Boosts LLM Performance in Math and Code
Kazuki Fujii, Yukito Tajima, Sakae Mizuki, Masaki Kawamura, Hinari Shimada, Taihei Shiotani, Koshiro Saito, Masanari Oi, Taishi Nakamura, Okamoto, Shigeki Ishida, Kakeru Hattori, Youmi Ma, Hiroya Takamura, Rio Yokota, Jun Sakuma, Naoaki Okazaki
Machine Learning
日本大学: 東京科学大学
2025 · ICLR
Drop-Upcycling: Training Sparse Mixture of Experts with Partial Re-initialization
Taishi Nakamura, Takuya Akiba, Kazuki Fujii, Yusuke Oda, Rio Yokota, Jun Suzuki
Machine Learning
日本大学: 東京科学大学 / 東北大学
2025 · ICLR
Local Loss Optimization in the Infinite Width: Stable Parameterization of Predictive Coding Networks and Target Propagation
Satoki Ishikawa, Rio Yokota, Ryo Karakida
Machine Learning
日本大学: 東京科学大学
2025 · ICS
Scaling Large-scale GNN Training to Thousands of Processors on CPU-based Supercomputers
Chen Zhuang, Lingqi Zhang, Du Wu, Peng Chen, Jiajun Huang, Xin Liu, Rio Yokota, Nikoli Dryden, Toshio Endo, Satoshi Matsuoka, Mohamed Wahib
Computer Architecture & HPC
日本大学: 東京科学大学
2025 · NeurIPS
Masked Gated Linear Unit
Yukito Tajima, Nakamasa Inoue, Yusuke Sekikawa, Ikuro Sato, Rio Yokota
Machine Learning
日本大学: 東京科学大学
2025 · NeurIPS
Variational Learning Finds Flatter Solutions at the Edge of Stability
Avrajit Ghosh, Bai Cong, Rio Yokota, Saiprasad Ravishankar, Rongrong Wang, Molei Tao, Mohammad Emtiyaz Khan, Thomas Möllenhoff
Machine Learning
日本大学: 東京科学大学
2024 · ECCV
Formula-Supervised Visual-Geometric Pre-training
Ryosuke Yamada*, Kensho Hara*, Hirokatsu Kataoka, Koshi Makihara, Nakamasa Inoue, Rio Yokota, Yutaka Satoh
Computer Vision
日本大学: 東京科学大学 / 筑波大学
2024 · ECCV
Rethinking Image Super Resolution from Training Data Perspectives
Go Ohtani*, Ryu Tadokoro, Ryosuke Yamada, Yuki M Asano, Iro Laina, Christian Rupprecht, Nakamasa Inoue, Rio Yokota, Hirokatsu Kataoka, Yoshimitsu Aoki
Computer Vision
日本大学: 東京科学大学 / 慶應義塾大学 / 筑波大学
2024 · ICML
Variational Learning is Effective for Large Deep Networks
Yuesong Shen, Nico Daheim, Bai Cong, Peter Nickl, Gian Maria Marconi, Bazan Clement Emile Marcel Raoul, Rio Yokota, Iryna Gurevych, Daniel Cremers, Mohammad Emtiyaz Khan, Thomas Möllenhoff
Machine Learning
日本大学: 東京科学大学
2023 · CVPR
Visual Atoms: Pre-Training Vision Transformers With Sinusoidal Waves
Sora Takashima, Ryo Hayamizu, Nakamasa Inoue, Hirokatsu Kataoka, Rio Yokota
Computer Vision
日本大学: 東京科学大学
2023 · ICCV
Pre-training Vision Transformers with Very Limited Synthesized Images
Ryo Nakamura, Hirokatsu Kataoka, Sora Takashima, Edgar Josafat Martinez Noriega, Rio Yokota, Nakamasa Inoue
Computer Vision
日本大学: 東京科学大学
2023 · ICCV
SegRCDB: Semantic Segmentation via Formula-Driven Supervised Learning
Risa Shinoda, Ryo Hayamizu, Kodai Nakashima, Nakamasa Inoue, Rio Yokota, Hirokatsu Kataoka
Computer Vision
日本大学: 東京科学大学
2022 · CVPR
Replacing Labeled Real-Image Datasets With Auto-Generated Contours
Hirokatsu Kataoka, Ryo Hayamizu, Ryosuke Yamada, Kodai Nakashima, Sora Takashima, Xinyu Zhang, Edgar Josafat Martinez-Noriega, Nakamasa Inoue, Rio Yokota
Computer Vision
日本大学: 東京科学大学
2022 · ICRA
OPIRL: Sample Efficient Off-Policy Inverse Reinforcement Learning via Distribution Matching
Hana Hoshino, Kei Ota, Asako Kanezaki, Rio Yokota
Robotics
日本大学: 東京科学大学
2022 · SC
Scalable Linear Time Dense Direct Solver for 3-D Problems without Trailing Sub-Matrix Dependencies
Qianxiang Ma, Sameer Deshmukh, Rio Yokota
Computer Architecture & HPC
日本大学: 東京科学大学