Authors · raw publication identity

Atsushi Nitanda

2021–2025 確定版

データの修正を申請Googleログイン後に申請できます。内容を確認してから対応します。

対象会議の検証済み掲載データを、全分野・選択したEditionでまとめています。過去の論文は出版・論文種別・著者との対応を確認できたものから追加しており、全発表論文の網羅を保証するものではありません。著者ページだけへの追加分は大学ランキングの件数に含みません。著者ページは、公開時の所属大学IDと論文上の著者名の完全一致を基に作成しています。本人の業績一覧などで同一人物の論文と個別に確認できた場合は、所属が異なる論文も追加します。氏名だけの自動名寄せは行いません。表示する大学はこのページの識別用で、掲載した全論文の出版時所属や現在所属を示すものではありません。研究者の総合順位を表すものでもありません。

著者ページの大学: 九州工業大学 · Top conference papers: 11

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(新しい年順)

  1. 2023 · ICLR

    Uniform-in-time propagation of chaos for the mean-field gradient Langevin dynamics

    Taiji Suzuki, Atsushi Nitanda, Denny Wu

    Machine Learning

    九州工業大学 / 東京大学

  2. 2023 · ICML

    Primal and Dual Analysis of Entropic Fictitious Play for Finite-sum Problems

    Atsushi Nitanda, Kazusato Oko, Denny Wu, Nobuhito Takenouchi, Taiji Suzuki

    Machine Learning

    九州工業大学 / 東京大学

  3. 2023 · ICML

    Tight and fast generalization error bound of graph embedding in metric space

    Atsushi Suzuki, Atsushi Nitanda, Taiji Suzuki, Jing Wang, Feng Tian, Kenji Yamanishi

    Machine Learning

    九州工業大学 / 東京大学

  4. 2022 · ICLR

    Particle Stochastic Dual Coordinate Ascent: Exponential convergent algorithm for mean field neural network optimization

    Kazusato Oko, Taiji Suzuki, Atsushi Nitanda, Denny Wu

    Machine Learning

    九州工業大学 / 東京大学

  5. 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

  6. 2021 · ICLR

    Optimal Rates for Averaged Stochastic Gradient Descent under Neural Tangent Kernel Regime

    Atsushi Nitanda, Taiji Suzuki

    Machine Learning

    九州工業大学 / 東京大学

  7. 2021 · ICLR

    When does preconditioning help or hurt generalization?

    Shun-ichi Amari, Jimmy Ba, Roger Grosse, Xuechen Li, Atsushi Nitanda, Taiji Suzuki, Denny Wu, Ji Xu

    Machine Learning

    九州工業大学 / 東京大学

  8. 2021 · ICML

    Generalization Error Bound for Hyperbolic Ordinal Embedding

    Atsushi Suzuki, Atsushi Nitanda, Jing Wang, Linchuan Xu, Kenji Yamanishi, Marc Cavazza

    Machine Learning

    九州工業大学 / 東京大学

  9. 2021 · NeurIPS

    Deep learning is adaptive to intrinsic dimensionality of model smoothness in anisotropic Besov space

    Taiji Suzuki, Atsushi Nitanda

    Machine Learning

    九州工業大学 / 東京大学

  10. 2021 · NeurIPS

    Generalization Bounds for Graph Embedding Using Negative Sampling: Linear vs Hyperbolic

    Atsushi Suzuki, Atsushi Nitanda, jing wang, Linchuan Xu, Kenji Yamanishi, Marc Cavazza

    Machine Learning

    九州工業大学 / 東京大学

  11. 2021 · NeurIPS

    Particle Dual Averaging: Optimization of Mean Field Neural Network with Global Convergence Rate Analysis

    Atsushi Nitanda, Denny Wu, Taiji Suzuki

    Machine Learning

    九州工業大学 / 東京大学