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Kazusato Oko
2022–2026 LIVE
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: 10
印刷日： 全論文
出典：https://topcsuniv.org/japan/authors/4e14fe8543734431dda1/
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
- Learning sum of diverse features: computational hardness and efficient gradient-based training for ridge combinations
日本大学: 東京大学
- Improved statistical and computational complexity of the mean-field Langevin dynamics under structured data
日本大学: 東京大学
- Symmetric Mean-field Langevin Dynamics for Distributional Minimax Problems
日本大学: 東京大学
- Mean Field Langevin Actor-Critic: Faster Convergence and Global Optimality beyond Lazy Learning
日本大学: 東京大学
- SILVER: Single-loop variance reduction and application to federated learning
日本大学: 東京大学
- Nearly Tight Spectral Sparsification of Directed Hypergraphs
日本大学: 東京大学
- Diffusion Models are Minimax Optimal Distribution Estimators
日本大学: 東京大学
- Primal and Dual Analysis of Entropic Fictitious Play for Finite-sum Problems
- Feature learning via mean-field Langevin dynamics: classifying sparse parities and beyond
日本大学: 東京大学
- Particle Stochastic Dual Coordinate Ascent: Exponential convergent algorithm for mean field neural network optimization