Conferences · eligible papers
NeurIPS
2021–2025 確定版
2021 · 2,334 papers
このEditionに反映済みのmain full research papersのみ掲載しています。著者リンクは日本の大学への著者別所属根拠がある場合に限ります。
- $(\textrm{Implicit})^2$: Implicit Layers for Implicit Representations
日本大学: 関与なし（対象大学）
- $\alpha$-IoU: A Family of Power Intersection over Union Losses for Bounding Box Regression
日本大学: 関与なし（対象大学）
- $\texttt{LeadCache}$: Regret-Optimal Caching in Networks
日本大学: 関与なし（対象大学）
- (Almost) Free Incentivized Exploration from Decentralized Learning Agents
日本大学: 関与なし（対象大学）
- 3D Pose Transfer with Correspondence Learning and Mesh Refinement
日本大学: 関与なし（対象大学）
- 3D Siamese Voxel-to-BEV Tracker for Sparse Point Clouds
日本大学: 関与なし（対象大学）
- 3DP3: 3D Scene Perception via Probabilistic Programming
日本大学: 関与なし（対象大学）
- A 3D Generative Model for Structure-Based Drug Design
日本大学: 関与なし（対象大学）
- A Bayesian-Symbolic Approach to Reasoning and Learning in Intuitive Physics
日本大学: 関与なし（対象大学）
- A Bi-Level Framework for Learning to Solve Combinatorial Optimization on Graphs
日本大学: 関与なし（対象大学）
- A Biased Graph Neural Network Sampler with Near-Optimal Regret
日本大学: 関与なし（対象大学）
- A Causal Lens for Controllable Text Generation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- A Central Limit Theorem for Differentially Private Query Answering
日本大学: 関与なし（対象大学）
- A Closer Look at the Worst-case Behavior of Multi-armed Bandit Algorithms
日本大学: 関与なし（対象大学）
- A Compositional Atlas of Tractable Circuit Operations for Probabilistic Inference
日本大学: 関与なし（対象大学）
- A Comprehensively Tight Analysis of Gradient Descent for PCA
日本大学: 関与なし（対象大学）
- A Computationally Efficient Method for Learning Exponential Family Distributions
日本大学: 関与なし（対象大学）
- A Consciousness-Inspired Planning Agent for Model-Based Reinforcement Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- A Constant Approximation Algorithm for Sequential Random-Order No-Substitution k-Median Clustering
日本大学: 関与なし（対象大学）
- A Continuous Mapping For Augmentation Design
日本大学: 関与なし（対象大学）
- A Contrastive Learning Approach for Training Variational Autoencoder Priors
日本大学: 関与なし（対象大学）
- A Convergence Analysis of Gradient Descent on Graph Neural Networks
日本大学: 関与なし（対象大学）
- A Critical Look at the Consistency of Causal Estimation with Deep Latent Variable Models
日本大学: 関与なし（対象大学）
- A Domain-Shrinking based Bayesian Optimization Algorithm with Order-Optimal Regret Performance
日本大学: 関与なし（対象大学）
- A Faster Decentralized Algorithm for Nonconvex Minimax Problems
日本大学: 関与なし（対象大学）
- A Faster Maximum Cardinality Matching Algorithm with Applications in Machine Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- A Framework to Learn with Interpretation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- A Gang of Adversarial Bandits
日本大学: 関与なし（対象大学）
- A Gaussian Process-Bayesian Bernoulli Mixture Model for Multi-Label Active Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- A Geometric Analysis of Neural Collapse with Unconstrained Features
日本大学: 関与なし（対象大学）
- A Geometric Perspective towards Neural Calibration via Sensitivity Decomposition
日本大学: 関与なし（対象大学）
- A Geometric Structure of Acceleration and Its Role in Making Gradients Small Fast
日本大学: 関与なし（対象大学）
- A Gradient Method for Multilevel Optimization
日本大学: 東京大学
- A Hierarchical Reinforcement Learning Based Optimization Framework for Large-scale Dynamic Pickup and Delivery Problems
日本大学: 関与なし（対象大学）
- A Highly-Efficient Group Elastic Net Algorithm with an Application to Function-On-Scalar Regression
日本大学: 関与なし（対象大学）
- A Kernel-based Test of Independence for Cluster-correlated Data
日本大学: 関与なし（対象大学）
- A Law of Iterated Logarithm for Multi-Agent Reinforcement Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- A Little Robustness Goes a Long Way: Leveraging Robust Features for Targeted Transfer Attacks
日本大学: 関与なし（対象大学）
- A Mathematical Framework for Quantifying Transferability in Multi-source Transfer Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- A Max-Min Entropy Framework for Reinforcement Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- A Minimalist Approach to Offline Reinforcement Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- A Multi-Implicit Neural Representation for Fonts
日本大学: 関与なし（対象大学）
- A Near-Optimal Algorithm for Debiasing Trained Machine Learning Models
日本大学: 関与なし（対象大学）
- A Near-Optimal Algorithm for Stochastic Bilevel Optimization via Double-Momentum
日本大学: 関与なし（対象大学）
- A No-go Theorem for Robust Acceleration in the Hyperbolic Plane
日本大学: 関与なし（対象大学）
- A Non-commutative Extension of Lee-Seung's Algorithm for Positive Semidefinite Factorizations
日本大学: 関与なし（対象大学）
- A Normative and Biologically Plausible Algorithm for Independent Component Analysis
日本大学: 関与なし（対象大学）
- A Note on Sparse Generalized Eigenvalue Problem
日本大学: 関与なし（対象大学）
- A PAC-Bayes Analysis of Adversarial Robustness
日本大学: 関与なし（対象大学）
- A Probabilistic State Space Model for Joint Inference from Differential Equations and Data
日本大学: 関与なし（対象大学）
- A Prototype-Oriented Framework for Unsupervised Domain Adaptation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- A Provably Efficient Model-Free Posterior Sampling Method for Episodic Reinforcement Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- A Provably Efficient Sample Collection Strategy for Reinforcement Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- A Regression Approach to Learning-Augmented Online Algorithms
日本大学: 関与なし（対象大学）
- A Separation Result Between Data-oblivious and Data-aware Poisoning Attacks
日本大学: 関与なし（対象大学）
- A Shading-Guided Generative Implicit Model for Shape-Accurate 3D-Aware Image Synthesis
日本大学: 関与なし（対象大学）
- A Stochastic Newton Algorithm for Distributed Convex Optimization
日本大学: 関与なし（対象大学）
- A Surrogate Objective Framework for Prediction+Programming with Soft Constraints
日本大学: 関与なし（対象大学）
- A Theoretical Analysis of Fine-tuning with Linear Teachers
日本大学: 関与なし（対象大学）
- A Theory of the Distortion-Perception Tradeoff in Wasserstein Space
日本大学: 関与なし（対象大学）
- A Theory-Driven Self-Labeling Refinement Method for Contrastive Representation Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- A Topological Perspective on Causal Inference
日本大学: 関与なし（対象大学）
- A Trainable Spectral-Spatial Sparse Coding Model for Hyperspectral Image Restoration
日本大学: 関与なし（対象大学）
- A Unified Approach to Fair Online Learning via Blackwell Approachability
日本大学: 関与なし（対象大学）
- A Unified View of cGANs with and without Classifiers
日本大学: 関与なし（対象大学）
- A Universal Law of Robustness via Isoperimetry
日本大学: 関与なし（対象大学）
- A Variational Perspective on Diffusion-Based Generative Models and Score Matching
日本大学: 関与なし（対象大学）
- A Winning Hand: Compressing Deep Networks Can Improve Out-of-Distribution Robustness
日本大学: 関与なし（対象大学）
- A first-order primal-dual method with adaptivity to local smoothness
日本大学: 関与なし（対象大学）
- A flow-based latent state generative model of neural population responses to natural images
日本大学: 関与なし（対象大学）
- A generative nonparametric Bayesian model for whole genomes
日本大学: 関与なし（対象大学）
- A mechanistic multi-area recurrent network model of decision-making
日本大学: 関与なし（対象大学）
- A nonparametric method for gradual change problems with statistical guarantees
日本大学: 関与なし（対象大学）
- A novel notion of barycenter for probability distributions based on optimal weak mass transport
日本大学: 関与なし（対象大学）
- A sampling-based circuit for optimal decision making
日本大学: 関与なし（対象大学）
- A self consistent theory of Gaussian Processes captures feature learning effects in finite CNNs
日本大学: 関与なし（対象大学）
- A single gradient step finds adversarial examples on random two-layers neural networks
日本大学: 関与なし（対象大学）
- A unified framework for bandit multiple testing
日本大学: 関与なし（対象大学）
- A universal probabilistic spike count model reveals ongoing modulation of neural variability
日本大学: 関与なし（対象大学）
- A variational approximate posterior for the deep Wishart process
日本大学: 関与なし（対象大学）
- A$^2$-Net: Learning Attribute-Aware Hash Codes for Large-Scale Fine-Grained Image Retrieval
日本大学: 関与なし（対象大学）
- A-NeRF: Articulated Neural Radiance Fields for Learning Human Shape, Appearance, and Pose
日本大学: 関与なし（対象大学）
- A/B Testing for Recommender Systems in a Two-sided Marketplace
日本大学: 関与なし（対象大学）
- A/B/n Testing with Control in the Presence of Subpopulations
日本大学: 関与なし（対象大学）
- ABC: Auxiliary Balanced Classifier for Class-imbalanced Semi-supervised Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- AC-GC: Lossy Activation Compression with Guaranteed Convergence
日本大学: 関与なし（対象大学）
- AC/DC: Alternating Compressed/DeCompressed Training of Deep Neural Networks
日本大学: 関与なし（対象大学）
- AFEC: Active Forgetting of Negative Transfer in Continual Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- ASSANet: An Anisotropic Separable Set Abstraction for Efficient Point Cloud Representation Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- ATISS: Autoregressive Transformers for Indoor Scene Synthesis
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Absolute Neighbour Difference based Correlation Test for Detecting Heteroscedastic Relationships
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Accelerated Sparse Neural Training: A Provable and Efficient Method to Find N:M Transposable Masks
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Accelerating Quadratic Optimization with Reinforcement Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Accelerating Robotic Reinforcement Learning via Parameterized Action Primitives
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Accommodating Picky Customers: Regret Bound and Exploration Complexity for Multi-Objective Reinforcement Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Accumulative Poisoning Attacks on Real-time Data
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Accurate Point Cloud Registration with Robust Optimal Transport
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Accurately Solving Rod Dynamics with Graph Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Achieving Forgetting Prevention and Knowledge Transfer in Continual Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Achieving Rotational Invariance with Bessel-Convolutional Neural Networks
日本大学: 関与なし（対象大学）