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Thomas G. Dietterich

1979–2025 年に発表

223
論文数
46,935
被引用数
71
h 指数
145
i10 指数

被引用数

Thomas G. Dietterich の年別被引用数1928 年: 被引用 1 件1965 年: 被引用 3 件1966 年: 被引用 1 件1968 年: 被引用 1 件1973 年: 被引用 1 件1974 年: 被引用 1 件1975 年: 被引用 1 件1979 年: 被引用 1 件1980 年: 被引用 4 件1981 年: 被引用 3 件1982 年: 被引用 9 件1983 年: 被引用 16 件1984 年: 被引用 11 件1985 年: 被引用 14 件1986 年: 被引用 20 件1987 年: 被引用 41 件1988 年: 被引用 34 件1989 年: 被引用 44 件1990 年: 被引用 52 件1991 年: 被引用 87 件1992 年: 被引用 65 件1993 年: 被引用 78 件1994 年: 被引用 95 件1995 年: 被引用 100 件1996 年: 被引用 105 件1997 年: 被引用 151 件1998 年: 被引用 188 件1999 年: 被引用 186 件2000 年: 被引用 252 件2001 年: 被引用 270 件2002 年: 被引用 369 件2003 年: 被引用 448 件2004 年: 被引用 483 件2005 年: 被引用 522 件2006 年: 被引用 595 件2007 年: 被引用 691 件2008 年: 被引用 697 件2009 年: 被引用 866 件2010 年: 被引用 801 件2011 年: 被引用 892 件2012 年: 被引用 870 件2013 年: 被引用 804 件2014 年: 被引用 930 件2015 年: 被引用 918 件2016 年: 被引用 990 件2017 年: 被引用 1,093 件2018 年: 被引用 1,160 件2019 年: 被引用 1,551 件2020 年: 被引用 1,771 件2021 年: 被引用 1,866 件2022 年: 被引用 1,484 件2023 年: 被引用 1,556 件2024 年: 被引用 1,710 件2025 年: 被引用 1,533 件2026 年: 被引用 328 件1929〜1964 年は被引用が無いため表示していません1967 年は被引用が無いため表示していません1969〜1972 年は被引用が無いため表示していません1976〜1978 年は被引用が無いため表示していません

引用元

国・地域

この著者を引用した国・地域の世界地図アメリカ合衆国: 引用元論文 6,672 件、この内訳の 22.2%中国: 引用元論文 4,595 件、この内訳の 15.3%イギリス: 引用元論文 1,816 件、この内訳の 6.1%ドイツ: 引用元論文 1,330 件、この内訳の 4.4%スペイン: 引用元論文 1,131 件、この内訳の 3.8%カナダ: 引用元論文 1,095 件、この内訳の 3.6%オーストラリア: 引用元論文 950 件、この内訳の 3.2%フランス: 引用元論文 942 件、この内訳の 3.1%インド: 引用元論文 926 件、この内訳の 3.1%イタリア: 引用元論文 843 件、この内訳の 2.8%日本: 引用元論文 685 件、この内訳の 2.3%韓国: 引用元論文 567 件、この内訳の 1.9%
0%22.2%その他 28.2%

機関

分野

  • Computer Science69.8%
  • Engineering7.8%
  • Medicine4.2%
  • Biochemistry, Genetics and Molecular Biology3.7%
  • Decision Sciences2.3%
  • Environmental Science2%
  • その他10.2%

トピック

  • Machine Learning and Data Classification3.7%
  • Anomaly Detection Techniques and Applications3.5%
  • Face and Expression Recognition2.8%
  • Neural Networks and Applications2.4%
  • Imbalanced Data Classification Techniques2.4%
  • Image Retrieval and Classification Techniques2%
  • その他83.2%

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  1. Proceedings of the 13th International Conference on Neural Information Processing Systems

    著者: Todd K. Leen, Thomas G. Dietterich, Volker Tresp - 2000 被引用: 2,160

  2. Ensemble Methods in Machine Learning

    著者: Thomas G. Dietterich - Lecture notes in computer science, Multiple Classifier Systems 2000 被引用: 7,862

  3. A Unifying Review of Deep and Shallow Anomaly Detection

    著者: Lukas Ruff, Jacob R. Kauffmann, Robert A. Vandermeulen, Grégoire Montavon, Wojciech Samek, Marius Kloft, Thomas G. Dietterich, Klaus-Robert Müller - IEEE, Proc. IEEE 2021 被引用: 812

  4. Approximate Statistical Tests for Comparing Supervised Classification Learning Algorithms

    著者: Thomas G. Dietterich - Neural Computation, Neural Comput. 1998 被引用: 3,654

  5. Solving the Multiple Instance Problem with Axis-Parallel Rectangles

    著者: Thomas G. Dietterich, Richard H. Lathrop, Tomás Lozano-Pérez - Artificial Intelligence, Artif. Intell. 1997 被引用: 2,886

  6. Deep Anomaly Detection with Outlier Exposure

    著者: Dan Hendrycks, Mantas Mazeika, Thomas G. Dietterich - ICLR (Poster) 2019 被引用: 1,789

  7. International AI Safety Report

    著者: Yoshua Bengio, Sören Mindermann, Daniel Privitera, Tamay Besiroglu, Rishi Bommasani, Stephen Casper, Yejin Choi, Philip Fox, Ben Garfinkel, Danielle Goldfarb, Hoda Heidari, Anson Ho, Sayash Kapoor, Leila Khalatbari, Shayne Longpre, Sam Manning, Vasilios Mavroudis, Mantas Mazeika, Julian Michael, Jessica Newman, Kwan Yee Ng, Chinasa T. Okolo, Inioluwa Deborah Raji, Girish Sastry, Elizabeth Seger, Theodora Skeadas, Tobin South, Emma Strubell, Florian Tramèr, Lucia Velasco, Nicole Wheeler, Daron Acemoglu, Olubayo Adekanmbi, David Dalrymple, Thomas G. Dietterich, Edward W. Felten, Pascale Fung, Pierre-Olivier Gourinchas, Fredrik Heintz, Geoffrey E. Hinton, Nick R. Jennings, Andreas Krause, Susan Leavy, Percy Liang, Teresa Ludermir, Vidushi Marda, Helen Z. Margetts, John A. McDermid, Jane Munga, Arvind Narayanan, Alondra Nelson, Clara Neppel, Alice Oh, Gopal Ramchurn, Stuart Russell, Marietje Schaake, Bernhard Schölkopf, Dawn Song, Alvaro Soto, Lee Tiedrich, Gaël Varoquaux, Andrew Yao, Ya-Qin Zhang, Fahad Albalawi, Marwan Alserkal, Olubunmi Ajala, Guillaume Avrin, Christian Busch, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho, Bronwyn Fox, Amandeep Singh Gill, Ahmet Halit Hatip, Juha Heikkilä, Gill Jolly, Ziv Katzir, Hiroaki Kitano, Antonio Krüger, Chris Johnson, Saif M. Khan, Kyoung Mu Lee, Dominic Vincent Ligot, Oleksii Molchanovskyi, Andrea Monti, Nusu Mwamanzi, Mona Nemer, Nuria Oliver, José Ramón López Portillo, Balaraman Ravindran, Raquel Pezoa Rivera, Hammam Riza, Crystal Rugege, Ciarán Seoighe, Jerry Sheehan, Haroon Sheikh, Denise Wong, Yi Zeng - ArXiv.org, CoRR 2025 被引用: 115

  8. Hierarchical Reinforcement Learning with the MAXQ Value Function Decomposition

    著者: Thomas G. Dietterich - Journal of Artificial Intelligence Research, J. Artif. Intell. Res. 2000 被引用: 1,450

  9. Overfitting and Undercomputing in Machine Learning

    著者: Thomas G. Dietterich - ACM Computing Surveys, ACM Comput. Surv. 1995 被引用: 754

  10. An Experimental Comparison of Three Methods for Constructing Ensembles of Decision Trees: Bagging, Boosting, and Randomization

    著者: Thomas G. Dietterich - Machine Learning, Mach. Learn. 1998 被引用: 2,950

  11. Solving Multiclass Learning Problems via Error-Correcting Output Codes

    著者: Thomas G. Dietterich, Ghulum Bakiri - Journal of Artificial Intelligence Research, J. Artif. Intell. Res. 1995 被引用: 2,718

  12. Benchmarking Neural Network Robustness to Common Corruptions and Perturbations

    著者: Dan Hendrycks, Thomas G. Dietterich - ICLR (Poster) 2019 被引用: 4,554

  13. The eBird enterprise: An integrated approach to development and application of citizen science

    著者: Brian L. Sullivan, Jocelyn L. Aycrigg, Jessie H. Barry, Rick Bonney, Nicholas E. Bruns, Caren B. Cooper, Theo Damoulas, André A. Dhondt, Thomas G. Dietterich, Andrew Farnsworth, Daniel Fink, John W. Fitzpatrick, Thomas Fredericks, Jeff Gerbracht, Carla P. Gomes, Wesley M. Hochachka, Marshall J. Iliff, Carl Lagoze, Frank A. La Sorte, Matthew Merrifield, W. F. Morris, Tina Phillips, Mark Reynolds, Amanda D. Rodewald, Kenneth V. Rosenberg, Nancy M. Trautmann, Andrea Wiggins, David W. Winkler, Weng‐Keen Wong, Christopher Wood, Jun Yu, Steve Kelling - Biological Conservation 2013 被引用: 1,146

  14. Proceedings of the 14th International Conference on Neural Information Processing Systems: Natural and Synthetic

    著者: Thomas G. Dietterich, Suzanna Becker, Zoubin Ghahramani - 2001 被引用: 165

  15. A Conditional Multinomial Mixture Model for Superset Label Learning

    著者: Li-Ping Liu, Thomas G. Dietterich - http://web.engr.oregonstate.edu/~tgd/publications/liu-dietterich-a-conditional-multinomial-mixture-model-for-superset-label-learning-nips2012.pdf 2012 被引用: 248

  16. Steps Toward Robust Artificial Intelligence

    著者: Thomas G. Dietterich - AI Magazine, AI Mag. 2017 被引用: 141

  17. International Scientific Report on the Safety of Advanced AI (Interim Report)

    著者: Yoshua Bengio, Sören Mindermann, Daniel Privitera, Tamay Besiroglu, Rishi Bommasani, Stephen Casper, Yejin Choi, Danielle Goldfarb, Hoda Heidari, Leila Khalatbari, Shayne Longpre, Vasilios Mavroudis, Mantas Mazeika, Kwan Yee Ng, Chinasa T. Okolo, Inioluwa Deborah Raji, Theodora Skeadas, Florian Tramèr, Bayo Adekanmbi, Paul F. Christiano, David Dalrymple, Thomas G. Dietterich, Edward W. Felten, Pascale Fung, Pierre-Olivier Gourinchas, Nick R. Jennings, Andreas Krause, Percy Liang, Teresa Ludermir, Vidushi Marda, Helen Z. Margetts, John A. McDermid, Arvind Narayanan, Alondra Nelson, Alice Oh, Gopal Ramchurn, Stuart Russell, Marietje Schaake, Dawn Song, Alvaro Soto, Lee Tiedrich, Gaël Varoquaux, Andrew Yao, Ya-Qin Zhang - arXiv (Cornell University), CoRR 2024 被引用: 24

  18. Systematic Construction of Anomaly Detection Benchmarks from Real Data

    著者: Andrew Emmott, Shubhomoy Das, Thomas G. Dietterich, Alan Fern, Weng-Keen Wong - SIGKDD Workshop on Outlier Detection and Description, Proceedings of the ACM SIGKDD Workshop on Outlier Detection and Description 2013 被引用: 145

  19. Incorporating Expert Feedback into Active Anomaly Discovery

    著者: Shubhomoy Das, Weng-Keen Wong, Thomas G. Dietterich, Alan Fern, Andrew Emmott - IEEE 16th International Conference on Data Mining (ICDM) 2016 被引用: 139

  20. Machine Learning for Sequential Data: A Review

    著者: Thomas G. Dietterich - Lecture notes in computer science, SSPR/SPR 2002 被引用: 671

  21. Interacting meaningfully with machine learning systems: Three experiments

    著者: Simone Stumpf, Vidya Rajaram, Lida Li, Weng-Keen Wong, Margaret M. Burnett, Thomas G. Dietterich, Erin Sullivan, Jonathan L. Herlocker - International Journal of Human-Computer Studies, Int. J. Hum. Comput. Stud. 2009 被引用: 185

  22. Cyber SA: Situational Awareness for Cyber Defense

    著者: Paul Barford, Marc Dacier, Thomas G. Dietterich, Matt Fredrikson, Jonathon T. Giffin, Sushil Jajodia, Somesh Jha, Jason H. Li, Peng Liu, Peng Ning, Xinming Ou, Dawn Song, Laura Strater, Vipin Swarup, George P. Tadda, C. Wang, John Yen - Advances in information security, Cyber Situational Awareness 2009 被引用: 133

  23. Toward harnessing user feedback for machine learning

    著者: Simone Stumpf, Vidya Rajaram, Lida Li, Margaret M. Burnett, Thomas G. Dietterich, Erin Sullivan, Russell Drummond, Jonathan L. Herlocker - OSD or Non-Service DoD Agency, IUI 2006 被引用: 130

  24. Computational sustainability: computing for a better world and a sustainable future

    著者: Carla P. Gomes, Thomas G. Dietterich, Christopher B. Barrett, Jon M. Conrad, Bistra Dilkina, Stefano Ermon, Fei Fang, Andrew Farnsworth, Alan Fern, Xiaoli Z. Fern, Daniel Fink, Douglas Fisher, Alexander S. Flecker, Daniel Freund, Angela K. Fuller, John M. Gregoire, John E. Hopcroft, Steve Kelling, J. Zico Kolter, Warren B. Powell, Nicole D. Sintov, J. S. Selker, Bart Selman, Daniel Sheldon, David B. Shmoys, Milind Tambe, Weng‐Keen Wong, Christopher Wood, Xiaojian Wu, Yexiang Xue, Amulya Yadav, Abdul‐Aziz Yakubu, Mary Lou Zeeman - Communications of the ACM, Commun. ACM 2019 被引用: 120