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COLT
2021–2025 確定版
2022 · 162 papers
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- Orthogonal Statistical Learning with Self-Concordant Loss
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Parameter-free Mirror Descent
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Policy Optimization for Stochastic Shortest Path
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Private Convex Optimization via Exponential Mechanism
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Private High-Dimensional Hypothesis Testing
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Private Matrix Approximation and Geometry of Unitary Orbits
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Private Robust Estimation by Stabilizing Convex Relaxations
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Private and polynomial time algorithms for learning Gaussians and beyond
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Pushing the Efficiency-Regret Pareto Frontier for Online Learning of Portfolios and Quantum States
日本大学: 関与なし（対象大学）
- ROOT-SGD: Sharp Nonasymptotics and Asymptotic Efficiency in a Single Algorithm
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Random Graph Matching in Geometric Models: the Case of Complete Graphs
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Rate of Convergence of Polynomial Networks to Gaussian Processes
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Rate-Distortion Theoretic Generalization Bounds for Stochastic Learning Algorithms
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Realizable Learning is All You Need
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Return of the bias: Almost minimax optimal high probability bounds for adversarial linear bandits
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Risk bounds for aggregated shallow neural networks using Gaussian priors
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Robust Estimation for Random Graphs
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Robust Sparse Mean Estimation via Sum of Squares
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Robustly-reliable learners under poisoning attacks
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Sample-Efficient Reinforcement Learning in the Presence of Exogenous Information
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Sampling Approximately Low-Rank Ising Models: MCMC meets Variational Methods
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Scale-free Unconstrained Online Learning for Curved Losses
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Self-Consistency of the Fokker Planck Equation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Sharp Constants in Uniformity Testing via the Huber Statistic
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Sharper Rates for Separable Minimax and Finite Sum Optimization via Primal-Dual Extragradient Methods
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Single Trajectory Nonparametric Learning of Nonlinear Dynamics
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Smoothed Online Learning is as Easy as Statistical Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Stability vs Implicit Bias of Gradient Methods on Separable Data and Beyond
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Statistical Estimation and Online Inference via Local SGD
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Statistical and Computational Phase Transitions in Group Testing
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Stochastic Variance Reduction for Variational Inequality Methods
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Stochastic linear optimization never overfits with quadratically-bounded losses on general data
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Strategizing against Learners in Bayesian Games
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Streaming Algorithms for Ellipsoidal Approximation of Convex Polytopes
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Strong Gaussian Approximation for the Sum of Random Vectors
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- Strong Memory Lower Bounds for Learning Natural Models
日本大学: 関与なし（対象大学）
- The Dynamics of Riemannian Robbins-Monro Algorithms
日本大学: 関与なし（対象大学）
- The Implicit Bias of Benign Overfitting
日本大学: 関与なし（対象大学）
- The Pareto Frontier of Instance-Dependent Guarantees in Multi-Player Multi-Armed Bandits with no Communication
日本大学: 関与なし（対象大学）
- The Power of Adaptivity in SGD: Self-Tuning Step Sizes with Unbounded Gradients and Affine Variance
日本大学: 関与なし（対象大学）
- The Price of Tolerance in Distribution Testing
日本大学: 関与なし（対象大学）
- The Query Complexity of Local Search and Brouwer in Rounds
日本大学: 関与なし（対象大学）
- The Role of Interactivity in Structured Estimation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- The Structured Abstain Problem and the Lovász Hinge
日本大学: 関与なし（対象大学）
- The merged-staircase property: a necessary and nearly sufficient condition for SGD learning of sparse functions on two-layer neural networks
日本大学: 関与なし（対象大学）
- The query complexity of sampling from strongly log-concave distributions in one dimension
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Thompson Sampling Achieves $\tilde{O}(\sqrt{T})$ Regret in Linear Quadratic Control
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Tight query complexity bounds for learning graph partitions
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Toward Instance-Optimal State Certification With Incoherent Measurements
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Towards Optimal Algorithms for Multi-Player Bandits without Collision Sensing Information
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Towards a Theory of Non-Log-Concave Sampling:First-Order Stationarity Guarantees for Langevin Monte Carlo
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Trace norm regularization for multi-task learning with scarce data
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Tracking Most Significant Arm Switches in Bandits
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Two-Sided Weak Submodularity for Matroid Constrained Optimization and Regression
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Understanding Riemannian Acceleration via a Proximal Extragradient Framework
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Uniform Stability for First-Order Empirical Risk Minimization
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Universal Online Learning with Bounded Loss: Reduction to Binary Classification
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Universal Online Learning: an Optimistically Universal Learning Rule
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Universality of empirical risk minimization
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Wasserstein GANs with Gradient Penalty Compute Congested Transport
日本大学: 関与なし（対象大学）
- When Is Partially Observable Reinforcement Learning Not Scary?
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Width is Less Important than Depth in ReLU Neural Networks
日本大学: 関与なし（対象大学）