← 東京大学のMachine Learningへ戻る

論文表記の著者名

Wei Wang

東京大学Machine Learning2022–2026 LIVE

対象論文 8 本

著者名は論文に記載された表記をそのまま使用しており、同一人物の名寄せは行っていません。

印刷日: 全論文

出典:https://topcsuniv.org/japan/machine-learning/universities/university-of-tokyo/authors/310d4be9001f3feec357/

論文上の著者表記・公開時所属による集計です。人物の名寄せ・現在所属・全業績を表すものではありません。

対象論文

論文一覧

  1. 2026
    ICLR
    会議の論文一覧
    Accessible, Realistic, and Fair Evaluation of Positive-Unlabeled Learning Algorithms共著者: Dong-Dong Wu, Ming Li, Jingxiong Zhang, Gang Niu, Masashi Sugiyama
  2. 2026
    ICLR
    会議の論文一覧
    Learning from Label Proportions via Proportional Value Classification共著者: Tianhao Ma, Ximing Li, Gang Niu, Masashi Sugiyama
  3. 2026
    ICLR
    会議の論文一覧
    Noisy-Pair Robust Representation Alignment for Positive-Unlabeled Learning共著者: Hengwei Zhao, Zhengzhong Tu, Zhuo Zheng, Junjue Wang, Rusty Feagin, Wenzhe Jiao
  4. 2026
    ICLR
    会議の論文一覧
    Rethinking Consistent Multi-Label Classification Under Inexact Supervision共著者: Tianhao Ma, Ming-Kun Xie, Gang Niu, Masashi Sugiyama
  5. 2026
    ICML
    会議の論文一覧
    Positive-Unlabeled Learning with Extreme Scarcity of Labeled Positives共著者: Yuanchao Dai, Ximing Li, Changchun Li, Gang Niu, Masashi Sugiyama
  6. 2025
    ICLR
    会議の論文一覧
    Realistic Evaluation of Deep Partial-Label Learning Algorithms共著者: Dong-Dong Wu, Jindong Wang, Gang Niu, Min-Ling Zhang, Masashi Sugiyama
  7. 2024
    ICML
    会議の論文一覧
    Learning with Complementary Labels Revisited: The Selected-Completely-at-Random Setting Is More Practical共著者: Takashi Ishida, Yu-Jie Zhang, Gang Niu, Masashi Sugiyama
  8. 2023
    NeurIPS
    会議の論文一覧
    Binary Classification with Confidence Difference共著者: Lei Feng, Yuchen Jiang, Gang Niu, Min-Ling Zhang, Masashi Sugiyama