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2024 · 4,034 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。
- HairFastGAN: Realistic and Robust Hair Transfer with a Fast Encoder-Based Approach
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Hallo3D: Multi-Modal Hallucination Detection and Mitigation for Consistent 3D Content Generation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- HaloScope: Harnessing Unlabeled LLM Generations for Hallucination Detection
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Hamba: Single-view 3D Hand Reconstruction with Graph-guided Bi-Scanning Mamba
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Hamiltonian Monte Carlo Inference of Marginalized Linear Mixed-Effects Models
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Hamiltonian Monte Carlo on ReLU Neural Networks is Inefficient
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Hamiltonian Score Matching and Generative Flows
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Handling Learnwares from Heterogeneous Feature Spaces with Explicit Label Exploitation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Happy: A Debiased Learning Framework for Continual Generalized Category Discovery
日本大学: 関与なし（対象大学）
- HardCore Generation: Generating Hard UNSAT Problems for Data Augmentation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Hardness of Learning Neural Networks under the Manifold Hypothesis
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Harmonizing Stochasticity and Determinism: Scene-responsive Diverse Human Motion Prediction
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Harmonizing Visual Text Comprehension and Generation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Harnessing Multiple Correlated Networks for Exact Community Recovery
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Harnessing small projectors and multiple views for efficient vision pretraining
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Heavy-Tailed Class Imbalance and Why Adam Outperforms Gradient Descent on Language Models
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Heterogeneity-Guided Client Sampling: Towards Fast and Efficient Non-IID Federated Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- HiCo: Hierarchical Controllable Diffusion Model for Layout-to-image Generation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- HiCoM: Hierarchical Coherent Motion for Dynamic Streamable Scenes with 3D Gaussian Splatting
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Hierarchical Federated Learning with Multi-Timescale Gradient Correction
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Hierarchical Hybrid Sliced Wasserstein: A Scalable Metric for Heterogeneous Joint Distributions
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Hierarchical Object-Aware Dual-Level Contrastive Learning for Domain Generalized Stereo Matching
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Hierarchical Programmatic Option Framework
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Hierarchical Selective Classification
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Hierarchical Uncertainty Exploration via Feedforward Posterior Trees
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Hierarchical Visual Feature Aggregation for OCR-Free Document Understanding
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Hierarchical and Density-based Causal Clustering
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Hierarchy-Agnostic Unsupervised Segmentation: Parsing Semantic Image Structure
日本大学: 関与なし（対象大学）
- High Rank Path Development: an approach to learning the filtration of stochastic processes
日本大学: 関与なし（対象大学）
- High-Resolution Image Harmonization with Adaptive-Interval Color Transformation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- High-dimensional (Group) Adversarial Training in Linear Regression
日本大学: 関与なし（対象大学）
- High-probability complexity bounds for stochastic non-convex minimax optimization
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Higher-Order Causal Message Passing for Experimentation with Complex Interference
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Higher-Rank Irreducible Cartesian Tensors for Equivariant Message Passing
日本大学: 関与なし（対象大学）
- HippoRAG: Neurobiologically Inspired Long-Term Memory for Large Language Models
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Historical Test-time Prompt Tuning for Vision Foundation Models
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Hollowed Net for On-Device Personalization of Text-to-Image Diffusion Models
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Homology Consistency Constrained Efficient Tuning for Vision-Language Models
日本大学: 関与なし（対象大学）
- HonestLLM: Toward an Honest and Helpful Large Language Model
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Honor Among Bandits: No-Regret Learning for Online Fair Division
日本大学: 関与なし（対象大学）
- How Control Information Influences Multilingual Text Image Generation and Editing?
日本大学: 関与なし（対象大学）
- How Diffusion Models Learn to Factorize and Compose
日本大学: 関与なし（対象大学）
- How Do Large Language Models Acquire Factual Knowledge During Pretraining?
日本大学: 関与なし（対象大学）
- How Does Black-Box Impact the Learning Guarantee of Stochastic Compositional Optimization?
日本大学: 関与なし（対象大学）
- How Does Message Passing Improve Collaborative Filtering?
日本大学: 関与なし（対象大学）
- How Does Variance Shape the Regret in Contextual Bandits?
日本大学: 関与なし（対象大学）
- How Far Can Transformers Reason? The Globality Barrier and Inductive Scratchpad
日本大学: 関与なし（対象大学）
- How JEPA Avoids Noisy Features: The Implicit Bias of Deep Linear Self Distillation Networks
日本大学: 関与なし（対象大学）
- How Molecules Impact Cells: Unlocking Contrastive PhenoMolecular Retrieval
日本大学: 関与なし（対象大学）
- How Sparse Can We Prune A Deep Network: A Fundamental Limit Perspective
日本大学: 関与なし（対象大学）
- How Transformers Utilize Multi-Head Attention in In-Context Learning? A Case Study on Sparse Linear Regression
日本大学: 関与なし（対象大学）
- How do Large Language Models Handle Multilingualism?
日本大学: 関与なし（対象大学）
- How does Architecture Influence the Base Capabilities of Pre-trained Language Models? A Case Study Based on FFN-Wider and MoE Transformers
日本大学: 関与なし（対象大学）
- How does Gradient Descent Learn Features --- A Local Analysis for Regularized Two-Layer Neural Networks
日本大学: 関与なし（対象大学）
- How does Inverse RL Scale to Large State Spaces? A Provably Efficient Approach
日本大学: 関与なし（対象大学）
- How does PDE order affect the convergence of PINNs?
日本大学: 関与なし（対象大学）
- How many classifiers do we need?
日本大学: 関与なし（対象大学）
- How to Boost Any Loss Function
日本大学: 関与なし（対象大学）
- How to Continually Adapt Text-to-Image Diffusion Models for Flexible Customization?
日本大学: 関与なし（対象大学）
- How to Solve Contextual Goal-Oriented Problems with Offline Datasets?
日本大学: 関与なし（対象大学）
- How to Use Diffusion Priors under Sparse Views?
日本大学: 関与なし（対象大学）
- HuRef: HUman-REadable Fingerprint for Large Language Models
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Human Expertise in Algorithmic Prediction
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Human-3Diffusion: Realistic Avatar Creation via Explicit 3D Consistent Diffusion Models
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Human-Object Interaction Detection Collaborated with Large Relation-driven Diffusion Models
日本大学: 関与なし（対象大学）
- HumanSplat: Generalizable Single-Image Human Gaussian Splatting with Structure Priors
日本大学: 関与なし（対象大学）
- HumanVLA: Towards Vision-Language Directed Object Rearrangement by Physical Humanoid
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Humanoid Locomotion as Next Token Prediction
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Hybrid Generative AI for De Novo Design of Co-Crystals with Enhanced Tabletability
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Hybrid Mamba for Few-Shot Segmentation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Hybrid Reinforcement Learning Breaks Sample Size Barriers In Linear MDPs
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Hybrid Top-Down Global Causal Discovery with Local Search for Linear and Nonlinear Additive Noise Models
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Hydra: Bidirectional State Space Models Through Generalized Matrix Mixers
日本大学: 関与なし（対象大学）
- HydraLoRA: An Asymmetric LoRA Architecture for Efficient Fine-Tuning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- HydraViT: Stacking Heads for a Scalable ViT
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Hyper-SD: Trajectory Segmented Consistency Model for Efficient Image Synthesis
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Hyper-opinion Evidential Deep Learning for Out-of-Distribution Detection
日本大学: 関与なし（対象大学）
- HyperLogic: Enhancing Diversity and Accuracy in Rule Learning with HyperNets
日本大学: 関与なし（対象大学）
- HyperPrism: An Adaptive Non-linear Aggregation Framework for Distributed Machine Learning over Non-IID Data and Time-varying Communication Links
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Hyperbolic Embeddings of Supervised Models
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Hypothesis Testing the Circuit Hypothesis in LLMs
日本大学: 関与なし（対象大学）
- I Don't Know: Explicit Modeling of Uncertainty with an [IDK] Token
日本大学: 関与なし（対象大学）
- I2EBench: A Comprehensive Benchmark for Instruction-based Image Editing
日本大学: 関与なし（対象大学）
- ID-to-3D: Expressive ID-guided 3D Heads via Score Distillation Sampling
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- IDGen: Item Discrimination Induced Prompt Generation for LLM Evaluation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- IF-Font: Ideographic Description Sequence-Following Font Generation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- IMAGPose: A Unified Conditional Framework for Pose-Guided Person Generation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- INDICT: Code Generation with Internal Dialogues of Critiques for Both Security and Helpfulness
日本大学: 関与なし（対象大学）
- IODA: Instance-Guided One-shot Domain Adaptation for Super-Resolution
日本大学: 関与なし（対象大学）
- IPM-LSTM: A Learning-Based Interior Point Method for Solving Nonlinear Programs
日本大学: 関与なし（対象大学）
- IPO: Interpretable Prompt Optimization for Vision-Language Models
日本大学: 関与なし（対象大学）
- IQA-EVAL: Automatic Evaluation of Human-Model Interactive Question Answering
日本大学: 関与なし（対象大学）
- IR-CM: The Fast and General-purpose Image Restoration Method Based on Consistency Model
日本大学: 関与なし（対象大学）
- IRCAN: Mitigating Knowledge Conflicts in LLM Generation via Identifying and Reweighting Context-Aware Neurons
日本大学: 関与なし（対象大学）
- IWBVT: Instance Weighting-based Bias-Variance Trade-off for Crowdsourcing
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Identifiability Analysis of Linear ODE Systems with Hidden Confounders
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Identifiability Guarantees for Causal Disentanglement from Purely Observational Data
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Identifiable Object-Centric Representation Learning via Probabilistic Slot Attention
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Identifiable Shared Component Analysis of Unpaired Multimodal Mixtures
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Identification and Estimation of the Bi-Directional MR with Some Invalid Instruments
日本大学: 関与なし（対象大学）