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。
2026 · AAAI
FedPM: Federated Learning Using Second-order Optimization with Preconditioned Mixing of Local ParametersHiro Ishii, Kenta Niwa, Hiroshi Sawada, Akinori Fujino, Noboru Harada, Rio Yokota
AI (General)
東京科学大学
2026 · CVPR
PowerCLIP: Powerset Alignment for Contrastive Pre-TrainingMasaki Kawamura, Nakamasa Inoue, Rintaro Yanagi, Hirokatsu Kataoka, Rio Yokota
Computer Vision
東京科学大学
2026 · ICLR
Optimal Sparsity of Mixture-of-Experts Language Models for Reasoning TasksTaishi Nakamura, Satoki Ishikawa, Masaki Kawamura, Okamoto, Daisuke Nohara, Jun Suzuki, Rio Yokota
Machine Learning
東京科学大学 / 東北大学
2026 · ICLR
Rewriting Pre-Training Data Boosts LLM Performance in Math and CodeKazuki 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
2025 · ICLR
Drop-Upcycling: Training Sparse Mixture of Experts with Partial Re-initializationTaishi Nakamura, Takuya Akiba, Kazuki Fujii, Yusuke Oda [東北大学] [奈良先端科学技術大学院大学], Rio Yokota [東京科学大学] [東京科学大学], Jun Suzuki
Machine Learning
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 PropagationSatoki Ishikawa, Rio Yokota [東京科学大学] [東京科学大学], Ryo Karakida
Machine Learning
東京科学大学
2025 · ICS
Scaling Large-scale GNN Training to Thousands of Processors on CPU-based SupercomputersChen Zhuang, Lingqi Zhang, Du Wu, Peng Chen, Jiajun Huang, Xin Liu, Rio Yokota [東京科学大学] [東京科学大学], Nikoli Dryden, Toshio Endo, Satoshi Matsuoka, Mohamed Wahib
Computer Architecture & HPC
東京科学大学
2025 · NeurIPS
Masked Gated Linear UnitYukito Tajima, Nakamasa Inoue [東京科学大学] [東京科学大学], Yusuke Sekikawa, Ikuro Sato, Rio Yokota [東京科学大学] [東京科学大学]
Machine Learning
東京科学大学
2025 · NeurIPS
Variational Learning Finds Flatter Solutions at the Edge of StabilityAvrajit Ghosh, Bai Cong, Rio Yokota [東京科学大学] [東京科学大学], Saiprasad Ravishankar, Rongrong Wang, Molei Tao, Mohammad Emtiyaz Khan, Thomas Möllenhoff
Machine Learning
東京科学大学
2024 · ECCV
Formula-Supervised Visual-Geometric Pre-trainingRyosuke Yamada* [筑波大学] [筑波大学], Kensho Hara*, Hirokatsu Kataoka, Koshi Makihara, Nakamasa Inoue [東京科学大学] [東京科学大学], Rio Yokota [東京科学大学] [東京科学大学], Yutaka Satoh
Computer Vision
東京科学大学 / 筑波大学
2024 · ECCV
Rethinking Image Super Resolution from Training Data PerspectivesGo Ohtani*, Ryu Tadokoro, Ryosuke Yamada [筑波大学] [筑波大学], Yuki M Asano, Iro Laina, Christian Rupprecht, Nakamasa Inoue [東京科学大学] [東京科学大学], Rio Yokota [東京科学大学] [東京科学大学], Hirokatsu Kataoka, Yoshimitsu Aoki
Computer Vision
東京科学大学 / 慶應義塾大学 / 筑波大学
2024 · ECCV
Scaling Backwards: Minimal Synthetic Pre-training?Ryo Nakamura*, Ryu Tadokoro*, Ryosuke Yamada* [筑波大学] [筑波大学], Yuki M Asano*, Iro Laina*, Christian Rupprecht*, Nakamasa Inoue* [東京科学大学] [東京科学大学], Rio Yokota* [東京科学大学] [東京科学大学], Hirokatsu Kataoka*
Computer Vision
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）
2024 · ICML
Variational Learning is Effective for Large Deep NetworksYuesong Shen, Nico Daheim, Bai Cong, Peter Nickl, Gian Maria Marconi, Bazan Clement Emile Marcel Raoul, Rio Yokota [東京科学大学] [東京科学大学], Iryna Gurevych, Daniel Cremers, Mohammad Emtiyaz Khan, Thomas Möllenhoff
Machine Learning
東京科学大学
2023 · CVPR
Visual Atoms: Pre-Training Vision Transformers With Sinusoidal WavesSora Takashima, Ryo Hayamizu, Nakamasa Inoue [東京科学大学] [東京科学大学], Hirokatsu Kataoka, Rio Yokota [東京科学大学] [東京科学大学]
Computer Vision
東京科学大学
2023 · ICCV
Pre-training Vision Transformers with Very Limited Synthesized ImagesRyo Nakamura, Hirokatsu Kataoka, Sora Takashima, Edgar Josafat Martinez Noriega, Rio Yokota [東京科学大学] [東京科学大学], Nakamasa Inoue [東京科学大学] [東京科学大学]
Computer Vision
東京科学大学
2023 · ICCV
SegRCDB: Semantic Segmentation via Formula-Driven Supervised LearningRisa Shinoda [東京大学] [大阪大学] [京都大学] [京都大学], Ryo Hayamizu, Kodai Nakashima, Nakamasa Inoue [東京科学大学] [東京科学大学], Rio Yokota [東京科学大学] [東京科学大学], Hirokatsu Kataoka
Computer Vision
東京科学大学
2022 · CVPR
Replacing Labeled Real-Image Datasets With Auto-Generated ContoursHirokatsu Kataoka, Ryo Hayamizu, Ryosuke Yamada [筑波大学] [筑波大学], Kodai Nakashima, Sora Takashima, Xinyu Zhang, Edgar Josafat Martinez-Noriega, Nakamasa Inoue [東京科学大学] [東京科学大学], Rio Yokota [東京科学大学] [東京科学大学]
Computer Vision
東京科学大学
2022 · ICRA
OPIRL: Sample Efficient Off-Policy Inverse Reinforcement Learning via Distribution MatchingHana Hoshino, Kei Ota, Asako Kanezaki [東京科学大学] [東北大学], Rio Yokota [東京科学大学] [東京科学大学]
Robotics
東京科学大学
2022 · SC
Scalable Linear Time Dense Direct Solver for 3-D Problems without Trailing Sub-Matrix DependenciesQianxiang Ma, Sameer Deshmukh, Rio Yokota [東京科学大学] [東京科学大学]
Computer Architecture & HPC
東京科学大学
2021 · ICCV
RePOSE: Fast 6D Object Pose Refinement via Deep Texture RenderingShun Iwase, Xingyu Liu, Rawal Khirodkar, Rio Yokota [東京科学大学] [東京科学大学], Kris M. Kitani
Computer Vision
東京科学大学
2020 · KDD
Rich Information is Affordable: A Systematic Performance Analysis of Second-order Optimization Using K-FACYuichiro Ueno, Kazuki Osawa, Yohei Tsuji, Akira Naruse, Rio Yokota [東京科学大学] [東京科学大学]
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）
2019 · CVPR
Large-Scale Distributed Second-Order Optimization Using Kronecker-Factored Approximate Curvature for Deep Convolutional Neural NetworksKazuki Osawa, Yohei Tsuji, Yuichiro Ueno, Akira Naruse, Rio Yokota [東京科学大学] [東京科学大学], Satoshi Matsuoka
Computer Vision
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）
2019 · NeurIPS
Practical Deep Learning with Bayesian PrinciplesKazuki Osawa, Siddharth Swaroop, Mohammad Emtiyaz Khan, Anirudh Jain, Runa Eschenhagen, Richard E Turner, Rio Yokota [東京科学大学] [東京科学大学]
Machine 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）