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Kazusato Oko
全分野 · 掲載済みの全期間（2022–2025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: 東京大学 · 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 3
- 2024年 7
- 2023年 4
- 2022年 1
論文一覧（新しい年順）
- Direct Distributional Optimization for Provable Alignment of Diffusion Models
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）
- Flow matching achieves almost minimax optimal convergence
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）
- Nonlinear transformers can perform inference-time feature learning
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）
- Learning sum of diverse features: computational hardness and efficient gradient-based training for ridge combinations
- Improved statistical and computational complexity of the mean-field Langevin dynamics under structured data
- Symmetric Mean-field Langevin Dynamics for Distributional Minimax Problems
- Mean Field Langevin Actor-Critic: Faster Convergence and Global Optimality beyond Lazy Learning
- SILVER: Single-loop variance reduction and application to federated learning
- Neural network learns low-dimensional polynomials with SGD near the information-theoretic limit
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）
- Pretrained Transformer Efficiently Learns Low-Dimensional Target Functions In-Context
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）
- Nearly Tight Spectral Sparsification of Directed Hypergraphs
- Diffusion Models are Minimax Optimal Distribution Estimators
- Primal and Dual Analysis of Entropic Fictitious Play for Finite-sum Problems
- Feature learning via mean-field Langevin dynamics: classifying sparse parities and beyond
- Particle Stochastic Dual Coordinate Ascent: Exponential convergent algorithm for mean field neural network optimization