論文表記の著者名
Naoki Nishikawa
東京大学Machine Learning2021–2025 確定版
対象論文 7 本
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論文上の著者表記・公開時所属による集計です。人物の名寄せ・現在所属・全業績を表すものではありません。
対象論文
論文一覧
- State Space Models are Provably Comparable to Transformers in Dynamic Token Selection
- Mixture of Experts Provably Detect and Learn the Latent Cluster Structure in Gradient-Based Learning
- Nonlinear transformers can perform inference-time feature learning
- Degrees of Freedom for Linear Attention: Distilling Softmax Attention with Optimal Feature Efficiency
- From Shortcut to Induction Head: How Data Diversity Shapes Algorithm Selection in Transformers
- Adaptive Topological Feature via Persistent Homology: Filtration Learning for Point Clouds
- Two-layer neural network on infinite dimensional data: global optimization guarantee in the mean-field regime