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論文表記の著者名

Yuri Kinoshita

東京大学Machine Learning2022–2026 LIVE

対象論文 5 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/7f82846ee97dea5ca345/

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
    ICML
    会議の論文一覧
    Dataset Distillation Efficiently Encodes Low-Dimensional Representations from Gradient-Based Learning of Non-Linear Tasks共著者: Naoki Nishikawa, Taro Toyoizumi
  2. 2025
    ICML
    会議の論文一覧
    Mixture of Experts Provably Detect and Learn the Latent Cluster Structure in Gradient-Based Learning共著者: Ryotaro Kawata, Kohsei Matsutani, Naoki Nishikawa, Taiji Suzuki
  3. 2024
    NeurIPS
    会議の論文一覧
    A provable control of sensitivity of neural networks through a direct parameterization of the overall bi-Lipschitzness共著者: Taro Toyoizumi
  4. 2023
    ICML
    会議の論文一覧
    Controlling Posterior Collapse by an Inverse Lipschitz Constraint on the Decoder Network共著者: Kenta Oono, Kenji Fukumizu, Yuichi Yoshida, Shin-Ichi Maeda
  5. 2022
    NeurIPS
    会議の論文一覧
    Improved Convergence Rate of Stochastic Gradient Langevin Dynamics with Variance Reduction and its Application to Optimization共著者: Taiji Suzuki