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Kenji Yamanishi
全分野 · 掲載済みの全期間（1996–2026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: 15
分野別内訳
- Machine Learning 9
- AI (General) 3
- Natural Language Processing 2
- Web, Data Mining & Information Retrieval 1
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 1
- 2025年 1
- 2023年 2
- 2021年 2
- 2020年 1
- 2019年 1
- 2018年 1
- 2012年 1
- 2000年 1
- 1998年 1
- 1997年 2
- 1996年 1
論文一覧（新しい年順）
- Data- and Variance-dependent Regret Bounds for Online Tabular MDPs
- Bandit and Delayed Feedback in Online Structured Prediction
- Tight and fast generalization error bound of graph embedding in metric space
- Adaptive Topological Feature via Persistent Homology: Filtration Learning for Point Clouds
- Generalization Error Bound for Hyperbolic Ordinal Embedding
- Generalization Bounds for Graph Embedding Using Negative Sampling: Linear vs Hyperbolic
- Discovering Latent Class Labels for Multi-Label 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）
- Orderly Subspace Clustering
著者ページの大学: 東京大学
- Ranking Preserving Nonnegative Matrix Factorization
著者ページの大学: 東京大学
- Detecting changes of clustering structures using normalized maximum likelihood coding.
Web, Data Mining & Information Retrieval
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）
- Topic Analysis Using a Finite Mixture 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）
- Minimax Relative Loss Analysis for Sequential Prediction Algorithms Using Parametric Hypotheses.
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）
- Document Classification Using a Finite Mixture 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）
- Distributed Cooperative Bayesian Learning Strategies.
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）
- A Randomized Approximation of the MDL for Stochastic Models with Hidden Variables.
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）