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Taira Tsuchiya
全分野 · 掲載済みの全期間（2020–2025年）
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対象会議のFull paperを全分野・掲載済み全期間でまとめています。1996～2025年の追加分には、氏名の一致・表記の正規化等に基づき同一人物と推定した対応を含みます。本人確認済みの対応や出版時所属の確認とは区別しています。表示する大学は著者ページの識別用で、過去論文の出版時所属や現在所属を示しません。追加分は大学ランキングやEdition別の件数に含みません。保存済みの1996～2025年の対象資料から確認できた範囲を追加しており、全業績の網羅を保証するものではありません。
著者ページの大学: 京都大学 · Top conference papers: 15
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。
年別内訳
- 2025年 5
- 2024年 5
- 2023年 1
- 2022年 3
- 2020年 1
論文一覧（新しい年順）
- Corrupted Learning Dynamics in Games
著者の全期間ページへの追加分（出版時所属は示していません）
- Instance-Dependent Regret Bounds for Learning Two-Player Zero-Sum Games with Bandit Feedback
著者の全期間ページへの追加分（出版時所属は示していません）
- Adapting to Stochastic and Adversarial Losses in Episodic MDPs with Aggregate Bandit Feedback
著者の全期間ページへの追加分（出版時所属は示していません）
- Bandit and Delayed Feedback in Online Structured Prediction
著者の全期間ページへの追加分（出版時所属は示していません）
- Online Inverse Linear Optimization: Efficient Logarithmic-Regret Algorithm, Robustness to Suboptimality, and Lower Bound
著者の全期間ページへの追加分（出版時所属は示していません）
- Adaptive Learning Rate for Follow-the-Regularized-Leader: Competitive Analysis and Best-of-Both-Worlds
著者の全期間ページへの追加分（出版時所属は示していません）
- Online Structured Prediction with Fenchel–Young Losses and Improved Surrogate Regret for Online Multiclass Classification with Logistic Loss
著者の全期間ページへの追加分（出版時所属は示していません）
- Exploration by Optimization with Hybrid Regularizers: Logarithmic Regret with Adversarial Robustness in Partial Monitoring
著者の全期間ページへの追加分（出版時所属は示していません）
- A Simple and Adaptive Learning Rate for FTRL in Online Learning with Minimax Regret of $\Theta(T^{2/3})$ and its Application to Best-of-Both-Worlds
著者の全期間ページへの追加分（出版時所属は示していません）
- Fast Rates in Stochastic Online Convex Optimization by Exploiting the Curvature of Feasible Sets
著者の全期間ページへの追加分（出版時所属は示していません）
- Stability-penalty-adaptive follow-the-regularized-leader: Sparsity, game-dependency, and best-of-both-worlds
著者の全期間ページへの追加分（出版時所属は示していません）
- Adversarially Robust Multi-Armed Bandit Algorithm with Variance-Dependent Regret Bounds
- Minimax Optimal Algorithms for Fixed-Budget Best Arm Identification
- Nearly Optimal Best-of-Both-Worlds Algorithms for Online Learning with Feedback Graphs
- Analysis and Design of Thompson Sampling for Stochastic Partial Monitoring
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