研究室での区分 · 修了生
西山 颯大 Sota Nishiyama
ニューラルネットワークの学習ダイナミクスを統計物理と機械学習理論から研究しています。
所属
- 理化学研究所 AIP 高次元構造理論チーム リサーチ・アソシエイト
- 東京大学大学院総合文化研究科 博士課程
研究・活動の広がり
掲載した成果には、機械学習・データ解析に関する研究が含まれます。
研究成果とあわせて、講演・発表の記録も紹介しています。
論文
大関研究室での活動による業績
| No. | Title | Author | Bibliography | DOI |
|---|---|---|---|---|
| 105 | Solution Space and Storage Capacity of Fully Connected Two-Layer Neural Networks with Generic Activation Functions | Sota Nishiyama, | Journal of the Physical Society of Japan 94 (1) 014802 (2025) | 10.7566/JPSJ.94.014802 |
主な研究成果
会議録から主な成果を紹介します。掲載年：2026年。
研究室での活動に限定せず、これまでの主な成果を紹介します。
- 会議録論文
Precise Dynamics of Diagonal Linear Networks: A Unifying Analysis by Dynamical Mean-Field Theory
Sota Nishiyama, Masaaki Imaizumi
Proceedings of the 29th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics 300 856-864 2026
プレプリント
High-Dimensional Limit of Stochastic Gradient Flow via Dynamical Mean-Field Theory
Sota Nishiyama, Masaaki Imaizumi
arXiv:2602.06320 · 2026-02-06
Dichotomy of Feature Learning and Unlearning: Fast-Slow Analysis on Neural Networks with Stochastic Gradient Descent
Shota Imai, Sota Nishiyama, Masaaki Imaizumi
arXiv:2602.07378 · 2026-02-07
発表記録
発表記録
Sota Nishiyama
発表資料・プログラム ↗発表記録
Sota Nishiyama
発表資料・プログラム ↗発表記録
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発表資料・プログラム ↗発表記録
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発表資料・プログラム ↗Dichotomy of Feature Learning and Unlearning: Fast-Slow Analysis on Neural Networks with Stochastic Gradient Descent
Shota Imai,Sota Nishiyama,Masaaki Imaizumi
ICML 2026 · 2026-07-07 · HALL A #4607
発表資料・プログラム ↗