Conferences · eligible papers
COLT
2021–2025 確定版
2023 · 169 papers
このEditionに反映済みのmain full research papersのみ掲載しています。著者リンクは日本の大学への著者別所属根拠がある場合に限ります。
- $\ell_p$-Regression in the Arbitrary Partition Model of Communication
日本大学: 関与なし（対象大学）
- A Blackbox Approach to Best of Both Worlds in Bandits and Beyond
日本大学: 関与なし（対象大学）
- A High-dimensional Convergence Theorem for U-statistics with Applications to Kernel-based Testing
日本大学: 関与なし（対象大学）
- A Lower Bound for Linear and Kernel Regression with Adaptive Covariates
日本大学: 関与なし（対象大学）
- A Nearly Tight Bound for Fitting an Ellipsoid to Gaussian Random Points
日本大学: 関与なし（対象大学）
- A Pretty Fast Algorithm for Adaptive Private Mean Estimation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- A Second-Order Method for Stochastic Bandit Convex Optimisation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- A Unified Analysis of Nonstochastic Delayed Feedback for Combinatorial Semi-Bandits, Linear Bandits, and MDPs
日本大学: 関与なし（対象大学）
- A new ranking scheme for modern data and its application to two-sample hypothesis testing
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Accelerated Riemannian Optimization: Handling Constraints with a Prox to Bound Geometric Penalties
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Accelerated and Sparse Algorithms for Approximate Personalized PageRank and Beyond
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Active Coverage for PAC Reinforcement Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Algorithmic Aspects of the Log-Laplace Transform and a Non-Euclidean Proximal Sampler
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Algorithmic Gaussianization through Sketching: Converting Data into Sub-gaussian Random Designs
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Algorithmically Effective Differentially Private Synthetic Data
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Allocating Divisible Resources on Arms with Unknown and Random Rewards
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Approximately Stationary Bandits with Knapsacks
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Asymptotic confidence sets for random linear programs
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Backward Feature Correction: How Deep Learning Performs Deep (Hierarchical) Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Bagging is an Optimal PAC Learner
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Bandit Learnability can be Undecidable
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Benign Overfitting in Linear Classifiers and Leaky ReLU Networks from KKT Conditions for Margin Maximization
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Best-of-Three-Worlds Linear Bandit Algorithm with Variance-Adaptive Regret Bounds
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Best-of-three-worlds Analysis for Linear Bandits with Follow-the-regularized-leader Algorithm
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Beyond Parallel Pancakes: Quasi-Polynomial Time Guarantees for Non-Spherical Gaussian Mixtures
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Beyond Uniform Smoothness: A Stopped Analysis of Adaptive SGD
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Breaking the Curse of Multiagency: Provably Efficient Decentralized Multi-Agent RL with Function Approximation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Breaking the Curse of Multiagents in a Large State Space: RL in Markov Games with Independent Linear Function Approximation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Breaking the Lower Bound with (Little) Structure: Acceleration in Non-Convex Stochastic Optimization with Heavy-Tailed Noise
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Bregman Deviations of Generic Exponential Families
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Causal Matrix Completion
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Community Detection in the Hypergraph SBM: Exact Recovery Given the Similarity Matrix
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Complexity of High-Dimensional Identity Testing with Coordinate Conditional Sampling
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Condition-number-independent Convergence Rate of Riemannian Hamiltonian Monte Carlo with Numerical Integrators
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Contexts can be Cheap: Solving Stochastic Contextual Bandits with Linear Bandit Algorithms
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Contextual Bandits with Packing and Covering Constraints: A Modular Lagrangian Approach via Regression
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Convergence of AdaGrad for Non-convex Objectives: Simple Proofs and Relaxed Assumptions
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Curvature and complexity: Better lower bounds for geodesically convex optimization
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Detection-Recovery Gap for Planted Dense Cycles
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Detection-Recovery and Detection-Refutation Gaps via Reductions from Planted Clique
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Deterministic Nonsmooth Nonconvex Optimization
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Differentially Private Algorithms for the Stochastic Saddle Point Problem with Optimal Rates for the Strong Gap
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Differentially Private and Lazy Online Convex Optimization
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Distribution-Independent Regression for Generalized Linear Models with Oblivious Corruptions
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Efficient Algorithms for Sparse Moment Problems without Separation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Efficient median of means estimator
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Empirical Bayes via ERM and Rademacher complexities: the Poisson model
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Entropic characterization of optimal rates for learning Gaussian mixtures
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Exploring Local Norms in Exp-concave Statistical Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Exponential Hardness of Reinforcement Learning with Linear Function Approximation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Fast Algorithms for a New Relaxation of Optimal Transport
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Fast, Sample-Efficient, Affine-Invariant Private Mean and Covariance Estimation for Subgaussian Distributions
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Find a witness or shatter: the landscape of computable PAC learning.
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Fine-Grained Distribution-Dependent Learning Curves
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Finite-Sample Symmetric Mean Estimation with Fisher Information Rate
日本大学: 関与なし（対象大学）
- From Pseudorandomness to Multi-Group Fairness and Back
日本大学: 関与なし（対象大学）
- From high-dimensional & mean-field dynamics to dimensionless ODEs: A unifying approach to SGD in two-layers networks
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Generalization Error Bounds for Noisy, Iterative Algorithms via Maximal Leakage
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Generalization Guarantees via Algorithm-dependent Rademacher Complexity
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Geodesically convex $M$-estimation in metric spaces
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Geometric Barriers for Stable and Online Algorithms for Discrepancy Minimization
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Hardness of Agnostically Learning Halfspaces from Worst-Case Lattice Problems
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Implicit Balancing and Regularization: Generalization and Convergence Guarantees for Overparameterized Asymmetric Matrix Sensing
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Improper Multiclass Boosting
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Improved Bounds for Multi-task Learning with Trace Norm Regularization
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Improved Discretization Analysis for Underdamped Langevin Monte Carlo
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Improved Dynamic Regret for Online Frank-Wolfe
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Improved dimension dependence of a proximal algorithm for sampling
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Inference on Strongly Identified Functionals of Weakly Identified Functions
日本大学: 関与なし（対象大学）
- InfoNCE Loss Provably Learns Cluster-Preserving Representations
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Information-Computation Tradeoffs for Learning Margin Halfspaces with Random Classification Noise
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Information-Directed Selection for Top-Two Algorithms
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Instance-Optimality in Interactive Decision Making: Toward a Non-Asymptotic Theory
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Intrinsic dimensionality and generalization properties of the R-norm inductive bias
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Is Planted Coloring Easier than Planted Clique?
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Kernelized Diffusion Maps
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Law of Large Numbers for Bayesian two-layer Neural Network trained with Variational Inference
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Learning Hidden Markov Models Using Conditional Samples
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Learning Narrow One-Hidden-Layer ReLU Networks
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Learning and Testing Latent-Tree Ising Models Efficiently
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Limits of Model Selection under Transfer Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Linearization Algorithms for Fully Composite Optimization
日本大学: 関与なし（対象大学）
- List Online Classification
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Local Glivenko-Cantelli
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Local Risk Bounds for Statistical Aggregation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Lower Bounds for the Convergence of Tensor Power Iteration on Random Overcomplete Models
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Minimax Instrumental Variable Regression and $L_2$ Convergence Guarantees without Identification or Closedness
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Minimax optimal testing by classification
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Minimizing Dynamic Regret on Geodesic Metric Spaces
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Moments, Random Walks, and Limits for Spectrum Approximation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Multiclass Online Learning and Uniform Convergence
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Multitask Learning via Shared Features: Algorithms and Hardness
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Near Optimal Heteroscedastic Regression with Symbiotic Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Near-optimal fitting of ellipsoids to random points
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Non-asymptotic convergence bounds for Sinkhorn iterates and their gradients: a coupling approach.
日本大学: 関与なし（対象大学）
- On Classification-Calibration of Gamma-Phi Losses
日本大学: 関与なし（対象大学）
- On Testing and Learning Quantum Junta Channels
日本大学: 関与なし（対象大学）
- On a Class of Gibbs Sampling over Networks
日本大学: 関与なし（対象大学）
- On the Complexity of Multi-Agent Decision Making: From Learning in Games to Partial Monitoring
日本大学: 関与なし（対象大学）
- On the Existence of a Complexity in Fixed Budget Bandit Identification
日本大学: 関与なし（対象大学）