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2022 · 1,233 papers
このEditionに反映済みのmain full research papersのみ掲載しています。著者リンクは日本の大学への著者別所属根拠がある場合に限ります。
- ModLaNets: Learning Generalisable Dynamics via Modularity and Physical Inductive Bias
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Modality Competition: What Makes Joint Training of Multi-modal Network Fail in Deep Learning? (Provably)
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Model Agnostic Sample Reweighting for Out-of-Distribution Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Model Selection in Batch Policy Optimization
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Model soups: averaging weights of multiple fine-tuned models improves accuracy without increasing inference time
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Model-Free Opponent Shaping
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Model-Value Inconsistency as a Signal for Epistemic Uncertainty
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Model-based Meta Reinforcement Learning using Graph Structured Surrogate Models and Amortized Policy Search
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Modeling Adversarial Noise for Adversarial Training
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Modeling Irregular Time Series with Continuous Recurrent Units
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Modeling Strong and Human-Like Gameplay with KL-Regularized Search
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Modeling Structure with Undirected Neural Networks
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Modular Conformal Calibration
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Molecular Representation Learning via Heterogeneous Motif Graph Neural Networks
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Monarch: Expressive Structured Matrices for Efficient and Accurate Training
日本大学: 関与なし（対象大学）
- More Efficient Sampling for Tensor Decomposition With Worst-Case Guarantees
日本大学: 関与なし（対象大学）
- More Than a Toy: Random Matrix Models Predict How Real-World Neural Representations Generalize
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Multi Resolution Analysis (MRA) for Approximate Self-Attention
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Multi-Grained Vision Language Pre-Training: Aligning Texts with Visual Concepts
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Multi-Level Branched Regularization for Federated Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Multi-scale Feature Learning Dynamics: Insights for Double Descent
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Multi-slots Online Matching with High Entropy
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Multiclass learning with margin: exponential rates with no bias-variance trade-off
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Multicoated Supermasks Enhance Hidden Networks
日本大学: 東京科学大学
- Multiple-Play Stochastic Bandits with Shareable Finite-Capacity Arms
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Multirate Training of Neural Networks
日本大学: 関与なし（対象大学）
- N-Penetrate: Active Learning of Neural Collision Handler for Complex 3D Mesh Deformations
日本大学: 関与なし（対象大学）
- NAFS: A Simple yet Tough-to-beat Baseline for Graph Representation Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- NISPA: Neuro-Inspired Stability-Plasticity Adaptation for Continual Learning in Sparse Networks
日本大学: 関与なし（対象大学）
- NLP From Scratch Without Large-Scale Pretraining: A Simple and Efficient Framework
日本大学: 関与なし（対象大学）
- NOMU: Neural Optimization-based Model Uncertainty
日本大学: 関与なし（対象大学）
- NP-Match: When Neural Processes meet Semi-Supervised Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Near-Exact Recovery for Tomographic Inverse Problems via Deep Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Near-Optimal Algorithms for Autonomous Exploration and Multi-Goal Stochastic Shortest Path
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Near-Optimal Learning of Extensive-Form Games with Imperfect Information
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Near-optimal rate of consistency for linear models with missing values
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Nearly Minimax Optimal Reinforcement Learning with Linear Function Approximation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Nearly Optimal Catoni’s M-estimator for Infinite Variance
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Nearly Optimal Policy Optimization with Stable at Any Time Guarantee
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Nested Bandits
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Nesterov Accelerated Shuffling Gradient Method for Convex Optimization
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Neural Fisher Discriminant Analysis: Optimal Neural Network Embeddings in Polynomial Time
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Neural Implicit Dictionary Learning via Mixture-of-Expert Training
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Neural Inverse Kinematic
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Neural Inverse Transform Sampler
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Neural Language Models are not Born Equal to Fit Brain Data, but Training Helps
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Neural Laplace: Learning diverse classes of differential equations in the Laplace domain
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Neural Network Poisson Models for Behavioural and Neural Spike Train Data
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Neural Network Pruning Denoises the Features and Makes Local Connectivity Emerge in Visual Tasks
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Neural Network Weights Do Not Converge to Stationary Points: An Invariant Measure Perspective
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Neural Tangent Kernel Analysis of Deep Narrow Neural Networks
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Neural Tangent Kernel Beyond the Infinite-Width Limit: Effects of Depth and Initialization
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Neural Tangent Kernel Empowered Federated Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Neural-Symbolic Models for Logical Queries on Knowledge Graphs
日本大学: 関与なし（対象大学）
- NeuralEF: Deconstructing Kernels by Deep Neural Networks
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Neuro-Symbolic Hierarchical Rule Induction
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Neuro-Symbolic Language Modeling with Automaton-augmented Retrieval
日本大学: 関与なし（対象大学）
- NeuroFluid: Fluid Dynamics Grounding with Particle-Driven Neural Radiance Fields
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Neurocoder: General-Purpose Computation Using Stored Neural Programs
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Neuron Dependency Graphs: A Causal Abstraction of Neural Networks
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Neurotoxin: Durable Backdoors in Federated Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- No-Regret Learning in Partially-Informed Auctions
日本大学: 関与なし（対象大学）
- No-Regret Learning in Time-Varying Zero-Sum Games
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Non-Vacuous Generalisation Bounds for Shallow Neural Networks
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Nonlinear Feature Diffusion on Hypergraphs
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Nonparametric Embeddings of Sparse High-Order Interaction Events
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Nonparametric Factor Trajectory Learning for Dynamic Tensor Decomposition
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Nonparametric Involutive Markov Chain Monte Carlo
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Nonparametric Sparse Tensor Factorization with Hierarchical Gamma Processes
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Not All Poisons are Created Equal: Robust Training against Data Poisoning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- NysADMM: faster composite convex optimization via low-rank approximation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Nyström Kernel Mean Embeddings
日本大学: 関与なし（対象大学）
- OFA: Unifying Architectures, Tasks, and Modalities Through a Simple Sequence-to-Sequence Learning Framework
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Object Permanence Emerges in a Random Walk along Memory
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Off-Policy Evaluation for Large Action Spaces via Embeddings
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Off-Policy Fitted Q-Evaluation with Differentiable Function Approximators: Z-Estimation and Inference Theory
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Off-Policy Reinforcement Learning with Delayed Rewards
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Offline Meta-Reinforcement Learning with Online Self-Supervision
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Offline RL Policies Should Be Trained to be Adaptive
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Omni-Granular Ego-Semantic Propagation for Self-Supervised Graph Representation Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- On Collective Robustness of Bagging Against Data Poisoning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- On Convergence of Gradient Descent Ascent: A Tight Local Analysis
日本大学: 関与なし（対象大学）
- On Distribution Shift in Learning-based Bug Detectors
日本大学: 関与なし（対象大学）
- On Finite-Sample Identifiability of Contrastive Learning-Based Nonlinear Independent Component Analysis
日本大学: 関与なし（対象大学）
- On Implicit Bias in Overparameterized Bilevel Optimization
日本大学: 関与なし（対象大学）
- On Improving Model-Free Algorithms for Decentralized Multi-Agent Reinforcement Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- On Last-Iterate Convergence Beyond Zero-Sum Games
日本大学: 関与なし（対象大学）
- On Learning Mixture of Linear Regressions in the Non-Realizable Setting
日本大学: 関与なし（対象大学）
- On Measuring Causal Contributions via do-interventions
日本大学: 関与なし（対象大学）
- On Non-local Convergence Analysis of Deep Linear Networks
日本大学: 関与なし（対象大学）
- On Numerical Integration in Neural Ordinary Differential Equations
日本大学: 関与なし（対象大学）
- On Transportation of Mini-batches: A Hierarchical Approach
日本大学: 関与なし（対象大学）
- On Well-posedness and Minimax Optimal Rates of Nonparametric Q-function Estimation in Off-policy Evaluation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- On the Adversarial Robustness of Causal Algorithmic Recourse
日本大学: 関与なし（対象大学）
- On the Convergence of Inexact Predictor-Corrector Methods for Linear Programming
日本大学: 関与なし（対象大学）
- On the Convergence of Local Stochastic Compositional Gradient Descent with Momentum
日本大学: 関与なし（対象大学）
- On the Convergence of the Shapley Value in Parametric Bayesian Learning Games
日本大学: 関与なし（対象大学）
- On the Difficulty of Defending Self-Supervised Learning against Model Extraction
日本大学: 関与なし（対象大学）
- On the Effects of Artificial Data Modification
日本大学: 関与なし（対象大学）