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Atsushi Nitanda
全分野 · 掲載済みの全期間（2014–2025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: 九州工業大学 · Top conference papers: 24
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 4
- 2024年 4
- 2023年 5
- 2022年 2
- 2021年 6
- 2019年 1
- 2018年 1
- 2014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）
- Propagation of Chaos for Mean-Field Langevin Dynamics and its Application to Model Ensemble
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）
- Provable In-Context Vector Arithmetic via Retrieving Task Concepts
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）
- Statistical Analysis of the Sinkhorn Iterations for Two-Sample Schr\"{o}dinger Bridge Estimation
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）
- Improved statistical and computational complexity of the mean-field Langevin dynamics under structured data
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）
- Koopman-based generalization bound: New aspect for full-rank weights
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）
- Improved Particle Approximation Error for Mean Field Neural Networks
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）
- Provably Transformers Harness Multi-Concept Word Semantics for Efficient In-Context 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）
- Uniform-in-time propagation of chaos for the mean-field gradient Langevin dynamics
- Primal and Dual Analysis of Entropic Fictitious Play for Finite-sum Problems
- Tight and fast generalization error bound of graph embedding in metric space
- Convergence of mean-field Langevin dynamics: time-space discretization, stochastic gradient, and variance reduction
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）
- Feature learning via mean-field Langevin dynamics: classifying sparse parities and beyond
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）
- Particle Stochastic Dual Coordinate Ascent: Exponential convergent algorithm for mean field neural network optimization
- Two-layer neural network on infinite dimensional data: global optimization guarantee in the mean-field regime
- Optimal Rates for Averaged Stochastic Gradient Descent under Neural Tangent Kernel Regime
- When does preconditioning help or hurt generalization?
- Generalization Error Bound for Hyperbolic Ordinal Embedding
- Deep learning is adaptive to intrinsic dimensionality of model smoothness in anisotropic Besov space
- Generalization Bounds for Graph Embedding Using Negative Sampling: Linear vs Hyperbolic
- Particle Dual Averaging: Optimization of Mean Field Neural Network with Global Convergence Rate Analysis
- Data Cleansing for Models Trained with SGD
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）
- Functional Gradient Boosting based on Residual Network Perception
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）
- Stochastic Proximal Gradient Descent with Acceleration Techniques
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）