Authors · raw publication identity
Naoki Nishikawa
2021–2025 確定版
日本の大学への公開時点の所属を確認できた著者表記を掲載しています。大学IDと完全一致の著者名でまとめており、人物の名寄せはしていません。同名別人や表記違いの可能性があり、現在所属・全業績・研究者の総合順位を表すものではありません。
公開時所属: 東京大学 · Top conference papers: 7
印刷日： 全論文
出典：https://topcsuniv.org/japan/2021-2025/authors/b6d95dc015c0f644b1be/
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。
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。
論文一覧
- State Space Models are Provably Comparable to Transformers in Dynamic Token Selection
日本大学: 東京大学
- Mixture of Experts Provably Detect and Learn the Latent Cluster Structure in Gradient-Based Learning
日本大学: 東京大学
- Nonlinear transformers can perform inference-time feature learning
日本大学: 東京大学
- Degrees of Freedom for Linear Attention: Distilling Softmax Attention with Optimal Feature Efficiency
日本大学: 東京大学
- From Shortcut to Induction Head: How Data Diversity Shapes Algorithm Selection in Transformers
日本大学: 東京大学
- Adaptive Topological Feature via Persistent Homology: Filtration Learning for Point Clouds
- Two-layer neural network on infinite dimensional data: global optimization guarantee in the mean-field regime