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Naoki Nishikawa
全分野 · 掲載済みの全期間（2022–2026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: 東京大学 · Top conference papers: 9
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 2
- 2025年 5
- 2023年 1
- 2022年 1
論文一覧（新しい年順）
- Dataset Distillation Efficiently Encodes Low-Dimensional Representations from Gradient-Based Learning of Non-Linear Tasks
- Inference-time Alignment with Rewards in Besov Spaces: Provable Advantages of Feature Learning and Multi-Step Policy Updates
- State Space Models are Provably Comparable to Transformers in Dynamic Token Selection
- Mixture of Experts Provably Detect and Learn the Latent Cluster Structure in Gradient-Based Learning
- Nonlinear transformers can perform inference-time feature learning
- Degrees of Freedom for Linear Attention: Distilling Softmax Attention with Optimal Feature Efficiency
- From Shortcut to Induction Head: How Data Diversity Shapes Algorithm Selection in Transformers
- Adaptive Topological Feature via Persistent Homology: Filtration Learning for Point Clouds
- Two-layer neural network on infinite dimensional data: global optimization guarantee in the mean-field regime