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Akiko Takeda

全分野 · 掲載済みの全期間(2008–2026年)

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著者ページの大学: 東京大学 · 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。

年別内訳

論文一覧(新しい年順)

  1. 2026 · ICLR

    Fast Frank–Wolfe Algorithms with Adaptive Bregman Step-Size for Weakly Convex Functions

    Shota Takahashi, Sebastian Pokutta, Akiko Takeda

    Machine Learning

    東京大学

  2. 2025 · AAAI

    Zeroth-Order Methods for Nonconvex Stochastic Problems with Decision-Dependent Distributions

    Yuya Hikima, Akiko Takeda

    AI (General)

    東京大学

  3. 2025 · ICLR

    Improving Convergence Guarantees of Random Subspace Second-order Algorithm for Nonconvex Optimization

    Rei Higuchi [神戸大学] [東京大学], Pierre-Louis Poirion, Akiko Takeda

    Machine Learning

    東京大学

  4. 2025 · ICML

    Efficient Optimization with Orthogonality Constraint: a Randomized Riemannian Submanifold Method

    Andi Han, Pierre-Louis Poirion, Akiko Takeda

    Machine Learning

    東京大学

  5. 2025 · ICML

    Modified K-means Algorithm with Local Optimality Guarantees

    Mingyi Li, Michael R. Metel, Akiko Takeda

    Machine Learning

    東京大学

  6. 2025 · ICML

    On the Role of Label Noise in the Feature Learning Process

    Andi Han, Wei Huang, Zhanpeng Zhou, Gang Niu, Wuyang Chen, Junchi Yan, Akiko Takeda, Taiji Suzuki

    Machine Learning

    東京大学

  7. 2024 · NeurIPS

    A Framework for Bilevel Optimization on Riemannian Manifolds

    Andi Han, Bamdev Mishra, Pratik Jawanpuria, Akiko Takeda

    Machine Learning

    東京大学

  8. 2024 · NeurIPS

    SLTrain: a sparse plus low rank approach for parameter and memory efficient pretraining

    Andi Han, Jiaxiang Li, Wei Huang, Mingyi Hong, Akiko Takeda, Pratik Jawanpuria, Bamdev Mishra

    Machine Learning

    東京大学

  9. 2022 · NeurIPS

    Single Loop Gaussian Homotopy Method for Non-convex Optimization

    Hidenori Iwakiri, Yuhang Wang, Shinji Ito, Akiko Takeda

    Machine Learning

    東京大学

  10. 2021 · NeurIPS

    A Gradient Method for Multilevel Optimization

    Ryo Sato, Mirai Tanaka, Akiko Takeda

    Machine Learning

    東京大学

  11. 2019 · ICML

    Simple Stochastic Gradient Methods for Non-Smooth Non-Convex Regularized Optimization

    Michael Metel, Akiko Takeda

    Machine Learning

    著者ページの大学: 東京大学

  12. 2018 · ICML

    Nonconvex Optimization for Regression with Fairness Constraints

    Junpei Komiyama, Akiko Takeda, Junya Honda, Hajime Shimao

    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)

  13. 2017 · NeurIPS

    Position-based Multiple-play Bandit Problem with Unknown Position Bias

    Junpei Komiyama, Junya Honda, Akiko Takeda

    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)

  14. 2017 · NeurIPS

    Trimmed Density Ratio Estimation

    Song Liu, Akiko Takeda, Taiji Suzuki, Kenji Fukumizu

    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)

  15. 2013 · NeurIPS

    Global Solver and Its Efficient Approximation for Variational Bayesian Low-rank Subspace Clustering

    Shinichi Nakajima, Akiko Takeda, S. Derin Babacan, Masashi Sugiyama, Ichiro Takeuchi [名古屋工業大学] [名古屋大学]

    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)

  16. 2012 · COLT

    A Conjugate Property between Loss Functions and Uncertainty Sets in Classification Problems

    Takafumi Kanamori, Akiko Takeda, Taiji Suzuki

    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)

  17. 2012 · ICML

    A Unified Robust Classification Model.

    Akiko Takeda, Hiroyuki Mitsugi, Takafumi Kanamori

    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)

  18. 2008 · ICML

    ν-Support Vector Machine as Conditional Value-at-Risk Minimization

    Akiko Takeda, Masashi Sugiyama

    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)