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Takashi Matsubara
全分野 · 掲載済みの全期間（2020–2026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: 北海道大学 · Top conference papers: 13
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
- 2026年 4
- 2025年 2
- 2024年 1
- 2023年 2
- 2022年 1
- 2021年 2
- 2020年 1
論文一覧（新しい年順）
- Object-Centric World Models for Causality-Aware Reinforcement Learning
- Be Tangential to Manifold: Discovering Riemannian Metric for Diffusion Models
- ODEBrain: Continuous-Time EEG Graph for Modeling Dynamic Brain Networks
- PHyCLIP: $\ell_1$-Product of Hyperbolic Factors Unifies Hierarchy and Compositionality in Vision-Language Representation Learning
- Number Theoretic Accelerated Learning of Physics-Informed Neural Networks
- Poisson-Dirac Neural Networks for Modeling Coupled Dynamical Systems across Domains
- Predicated Diffusion: Predicate Logic-Based Attention Guidance for Text-to-Image Diffusion Models
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- Deep Curvilinear Editing: Commutative and Nonlinear Image Manipulation for Pretrained Deep Generative Model
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）
- FINDE: Neural Differential Equations for Finding and Preserving Invariant Quantities
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- KAM Theory Meets Statistical Learning Theory: Hamiltonian Neural Networks with Non-zero Training Loss
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- Neural Symplectic Form: Learning Hamiltonian Equations on General Coordinate Systems
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）
- Symplectic Adjoint Method for Exact Gradient of Neural ODE with Minimal Memory
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- Deep Energy-based Modeling of Discrete-Time Physics
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