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北海道大学
Machine Learning / 2021–2025 確定版
掲載論文 11 本
論文一覧
11 本
このEditionのランキングに掲載している論文です。同じ大学の複数著者による共著は1本にまとめています。
ランキングの対象論文 11 本と一致しています。
2025年
- NExT-Mol: 3D Diffusion Meets 1D Language Modeling for 3D Molecule Generation
掲載ID:
iclr:2025:3fb6c52aeb11e09053c16eabee74dd7b - Poisson-Dirac Neural Networks for Modeling Coupled Dynamical Systems across Domains
掲載ID:
iclr:2025:3a5b75ce6cbd3aaaa32d6e935ffc4cff - Hyperbolic Dataset Distillation
掲載ID:
neurips:2025:615ce9f03a2b0174d21ee1ffa272fadd - Online Inverse Linear Optimization: Efficient Logarithmic-Regret Algorithm, Robustness to Suboptimality, and Lower Bound
掲載ID:
neurips:2025:7af69384b59897a2377a0d46d67a5de2 - SHF: Symmetrical Hierarchical Forest with Pretrained Vision Transformer Encoder for High-Resolution Medical Segmentation
掲載ID:
neurips:2025:cc44bf651235b9cd61c4143ae3bbb0de
2024年
- Generalization Bound and Learning Methods for Data-Driven Projections in Linear Programming
掲載ID:
neurips:2024:1780db9272f81961459f4906036ebc6f - No-Regret M${}^{\natural}$-Concave Function Maximization: Stochastic Bandit Algorithms and NP-Hardness of Adversarial Full-Information Setting
掲載ID:
neurips:2024:698cfaf72a208aef2e78bcac55b74328 - On Softmax Direct Preference Optimization for Recommendation
掲載ID:
neurips:2024:30732ddb12d9faf7180f5d0e8b5b5da7
2023年
- Gromov-Wasserstein Autoencoders
掲載ID:
openreview:sbs10bctc7 - Rethinking Tokenizer and Decoder in Masked Graph Modeling for Molecules
掲載ID:
neurips:2023:51fd9a7d1706023cb9f8210cc6ac357c
2022年
- Comprehensive Analysis of Negative Sampling in Knowledge Graph Representation Learning
掲載ID:
pmlr:v162:kamigaito22a
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