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Junya Honda
全分野 · 掲載済みの全期間（2010–2026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: 京都大学 · Top conference papers: 30
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 4
- 2024年 4
- 2023年 2
- 2022年 3
- 2021年 1
- 2020年 2
- 2019年 5
- 2018年 1
- 2017年 1
- 2016年 1
- 2015年 3
- 2010年 1
論文一覧（新しい年順）
- Adaptive Learning Rates with Surrogate Probability for Follow-the-Perturbed-Leader
- Learning Periodic Strategies in Blocking Bandits Is as Hard as Bandits with Switching Costs
- Geometric Resampling in Nearly Linear Time for Follow-the-Perturbed-Leader with Best-of-Both-Worlds Guarantee in Bandit Problems
- Optimal Estimation of the Best Mean in Multi-Armed Bandits
- Optimal Regret of Bandits under Differential Privacy
- Revisiting Follow-the-Perturbed-Leader with Unbounded Perturbations in Bandit Problems
- Adaptive Learning Rate for Follow-the-Regularized-Leader: Competitive Analysis and Best-of-Both-Worlds
- Follow-the-Perturbed-Leader with Fréchet-type Tail Distributions: Optimality in Adversarial Bandits and Best-of-Both-Worlds
- Exploration by Optimization with Hybrid Regularizers: Logarithmic Regret with Adversarial Robustness in Partial Monitoring
- Learning with Posterior Sampling for Revenue Management under Time-varying Demand
- Optimality of Thompson Sampling with Noninformative Priors for Pareto Bandits
- Stability-penalty-adaptive follow-the-regularized-leader: Sparsity, game-dependency, and best-of-both-worlds
- Adversarially Robust Multi-Armed Bandit Algorithm with Variance-Dependent Regret Bounds
- Minimax Optimal Algorithms for Fixed-Budget Best Arm Identification
- Nearly Optimal Best-of-Both-Worlds Algorithms for Online Learning with Feedback Graphs
- Mediated Uncoupled Learning: Learning Functions without Direct Input-output Correspondences
- Online Dense Subgraph Discovery via Blurred-Graph Feedback
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）
- Analysis and Design of Thompson Sampling for Stochastic Partial Monitoring
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）
- Dueling Bandits with Qualitative Feedback
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）
- Unsupervised Domain Adaptation Based on Source-Guided Discrepancy
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）
- Learning from Positive and Unlabeled Data with a Selection Bias
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）
- On the Calibration of Multiclass Classification with Rejection
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）
- Uncoupled Regression from Pairwise Comparison 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）
- Nonconvex Optimization for Regression with Fairness Constraints
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）
- Position-based Multiple-play Bandit Problem with Unknown Position Bias
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）
- Copeland Dueling Bandit Problem: Regret Lower Bound, Optimal Algorithm, and Computationally Efficient Algorithm
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）
- Regret Lower Bound and Optimal Algorithm in Dueling Bandit Problem
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）
- Optimal Regret Analysis of Thompson Sampling in Stochastic Multi-armed Bandit Problem with Multiple Plays
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）
- Regret Lower Bound and Optimal Algorithm in Finite Stochastic Partial Monitoring
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）
- An Asymptotically Optimal Bandit Algorithm for Bounded Support 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）