Authors · raw publication identity
Junya Honda
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: 京都大学 · Top conference papers: 13
印刷日： 全論文
出典：https://topcsuniv.org/japan/2021-2025/authors/eb2a567b1c93b02722c9/
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
- Geometric Resampling in Nearly Linear Time for Follow-the-Perturbed-Leader with Best-of-Both-Worlds Guarantee in Bandit Problems
日本大学: 京都大学
- Optimal Estimation of the Best Mean in Multi-Armed Bandits
日本大学: 京都大学
- Optimal Regret of Bandits under Differential Privacy
- Revisiting Follow-the-Perturbed-Leader with Unbounded Perturbations in Bandit Problems
- Adaptive Learning Rate for Follow-the-Regularized-Leader: Competitive Analysis and Best-of-Both-Worlds
- Follow-the-Perturbed-Leader with Fréchet-type Tail Distributions: Optimality in Adversarial Bandits and Best-of-Both-Worlds
- Exploration by Optimization with Hybrid Regularizers: Logarithmic Regret with Adversarial Robustness in Partial Monitoring
- Optimality of Thompson Sampling with Noninformative Priors for Pareto Bandits
- Stability-penalty-adaptive follow-the-regularized-leader: Sparsity, game-dependency, and best-of-both-worlds
- Adversarially Robust Multi-Armed Bandit Algorithm with Variance-Dependent Regret Bounds
日本大学: 京都大学
- Minimax Optimal Algorithms for Fixed-Budget Best Arm Identification
日本大学: 京都大学
- Nearly Optimal Best-of-Both-Worlds Algorithms for Online Learning with Feedback Graphs
日本大学: 京都大学
- Mediated Uncoupled Learning: Learning Functions without Direct Input-output Correspondences