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Rio Yokota

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著者ページの大学: 東京科学大学 · Top conference papers: 18

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(新しい年順)

  1. 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)

    東京科学大学

  2. 2026 · CVPR

    PowerCLIP: Powerset Alignment for Contrastive Pre-Training

    Masaki Kawamura, Nakamasa Inoue, Rintaro Yanagi, Hirokatsu Kataoka, Rio Yokota

    Computer Vision

    東京科学大学

  3. 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

    東京科学大学 / 東北大学

  4. 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

    東京科学大学

  5. 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

    東京科学大学 / 東北大学

  6. 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

    東京科学大学

  7. 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

    東京科学大学

  8. 2025 · NeurIPS

    Masked Gated Linear Unit

    Yukito Tajima, Nakamasa Inoue, Yusuke Sekikawa, Ikuro Sato, Rio Yokota

    Machine Learning

    東京科学大学

  9. 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

    東京科学大学

  10. 2024 · ECCV

    Formula-Supervised Visual-Geometric Pre-training

    Ryosuke Yamada*, Kensho Hara*, Hirokatsu Kataoka, Koshi Makihara, Nakamasa Inoue, Rio Yokota, Yutaka Satoh

    Computer Vision

    東京科学大学 / 筑波大学

  11. 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

    東京科学大学 / 慶應義塾大学 / 筑波大学

  12. 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

    東京科学大学

  13. 2023 · CVPR

    Visual Atoms: Pre-Training Vision Transformers With Sinusoidal Waves

    Sora Takashima, Ryo Hayamizu, Nakamasa Inoue, Hirokatsu Kataoka, Rio Yokota

    Computer Vision

    東京科学大学

  14. 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

    東京科学大学

  15. 2023 · ICCV

    SegRCDB: Semantic Segmentation via Formula-Driven Supervised Learning

    Risa Shinoda, Ryo Hayamizu, Kodai Nakashima, Nakamasa Inoue, Rio Yokota, Hirokatsu Kataoka

    Computer Vision

    東京科学大学

  16. 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

    東京科学大学

  17. 2022 · ICRA

    OPIRL: Sample Efficient Off-Policy Inverse Reinforcement Learning via Distribution Matching

    Hana Hoshino, Kei Ota, Asako Kanezaki, Rio Yokota

    Robotics

    東京科学大学

  18. 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

    東京科学大学