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論文表記の著者名

Yujin Song

東京大学Machine Learning2022–2026 LIVE

対象論文 5 本

著者名は論文に記載された表記をそのまま使用しており、同一人物の名寄せは行っていません。

印刷日: 全論文

出典:https://topcsuniv.org/japan/machine-learning/universities/university-of-tokyo/authors/0ccc947060b615908ae4/

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

  1. 2025
    ICML
    会議の論文一覧
    Nonlinear transformers can perform inference-time feature learning共著者: Naoki Nishikawa, Kazusato Oko, Denny Wu, Taiji Suzuki
  2. 2025
    NeurIPS
    会議の論文一覧
    From Shortcut to Induction Head: How Data Diversity Shapes Algorithm Selection in Transformers共著者: Ryotaro Kawata, Alberto Bietti, Naoki Nishikawa, Taiji Suzuki, Samuel Vaiter, Denny Wu
  3. 2025
    NeurIPS
    会議の論文一覧
    How Does Label Noise Gradient Descent Improve Generalization in the Low SNR Regime?共著者: Wei Huang, Andi Han, Yilan Chen, Denny Wu, Difan Zou, Taiji Suzuki
  4. 2024
    COLT
    会議の論文一覧
    Learning sum of diverse features: computational hardness and efficient gradient-based training for ridge combinations共著者: Kazusato Oko, Taiji Suzuki, Denny Wu
  5. 2024
    NeurIPS
    会議の論文一覧
    Pretrained Transformer Efficiently Learns Low-Dimensional Target Functions In-Context共著者: Kazusato Oko, Taiji Suzuki, Denny Wu