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Naoki Nishikawa

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著者ページの大学: 東京大学 · Top conference papers: 9

分野別内訳

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論文一覧(新しい年順)

  1. 2026 · ICML

    Dataset Distillation Efficiently Encodes Low-Dimensional Representations from Gradient-Based Learning of Non-Linear Tasks

    Yuri Kinoshita, Naoki Nishikawa, Taro Toyoizumi

    Machine Learning

    東京大学

  2. 2026 · ICML

    Inference-time Alignment with Rewards in Besov Spaces: Provable Advantages of Feature Learning and Multi-Step Policy Updates

    Naoki Nishikawa, Taiji Suzuki

    Machine Learning

    東京大学

  3. 2025 · ICLR

    State Space Models are Provably Comparable to Transformers in Dynamic Token Selection

    Naoki Nishikawa, Taiji Suzuki

    Machine Learning

    東京大学

  4. 2025 · ICML

    Mixture of Experts Provably Detect and Learn the Latent Cluster Structure in Gradient-Based Learning

    Ryotaro Kawata, Kohsei Matsutani, Yuri Kinoshita, Naoki Nishikawa, Taiji Suzuki

    Machine Learning

    東京大学

  5. 2025 · ICML

    Nonlinear transformers can perform inference-time feature learning

    Naoki Nishikawa, Yujin Song, Kazusato Oko, Denny Wu, Taiji Suzuki

    Machine Learning

    東京大学

  6. 2025 · NeurIPS

    Degrees of Freedom for Linear Attention: Distilling Softmax Attention with Optimal Feature Efficiency

    Naoki Nishikawa, Rei Higuchi, Taiji Suzuki

    Machine Learning

    東京大学

  7. 2025 · NeurIPS

    From Shortcut to Induction Head: How Data Diversity Shapes Algorithm Selection in Transformers

    Ryotaro Kawata, Yujin Song, Alberto Bietti, Naoki Nishikawa, Taiji Suzuki, Samuel Vaiter, Denny Wu

    Machine Learning

    東京大学

  8. 2023 · NeurIPS

    Adaptive Topological Feature via Persistent Homology: Filtration Learning for Point Clouds

    Naoki Nishikawa, Yuichi Ike, Kenji Yamanishi

    Machine Learning

    九州大学 / 東京大学

  9. 2022 · NeurIPS

    Two-layer neural network on infinite dimensional data: global optimization guarantee in the mean-field regime

    Naoki Nishikawa, Taiji Suzuki, Atsushi Nitanda, Denny Wu

    Machine Learning

    九州工業大学 / 東京大学