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COLT
2021–2025 確定版
2024 · 169 papers
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- (ε, u)-Adaptive Regret Minimization in Heavy-Tailed Bandits
日本大学: 関与なし（対象大学）
- A Non-Adaptive Algorithm for the Quantitative Group Testing Problem
日本大学: 関与なし（対象大学）
- A Theory of Interpretable Approximations
日本大学: 関与なし（対象大学）
- A Unified Characterization of Private Learnability via Graph Theory
日本大学: 関与なし（対象大学）
- A faster and simpler algorithm for learning shallow networks
日本大学: 関与なし（対象大学）
- A non-backtracking method for long matrix and tensor completion
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Accelerated Parameter-Free Stochastic Optimization
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Active Learning with Simple Questions
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Adaptive Learning Rate for Follow-the-Regularized-Leader: Competitive Analysis and Best-of-Both-Worlds
- Adversarial Online Learning with Temporal Feedback Graphs
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Adversarially-Robust Inference on Trees via Belief Propagation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Agnostic Active Learning of Single Index Models with Linear Sample Complexity
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Algorithms for mean-field variational inference via polyhedral optimization in the Wasserstein space
日本大学: 関与なし（対象大学）
- An information-theoretic lower bound in time-uniform estimation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Apple Tasting: Combinatorial Dimensions and Minimax Rates
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Autobidders with Budget and ROI Constraints: Efficiency, Regret, and Pacing Dynamics
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Better-than-KL PAC-Bayes Bounds
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Beyond Catoni: Sharper Rates for Heavy-Tailed and Robust Mean Estimation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Black-Box k-to-1-PCA Reductions: Theory and Applications
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Bridging the Gap: Rademacher Complexity in Robust and Standard Generalization
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Choosing the p in Lp Loss: Adaptive Rates for Symmetric Mean Estimation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Closing the Computational-Query Depth Gap in Parallel Stochastic Convex Optimization
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Community detection in the hypergraph stochastic block model and reconstruction on hypertrees
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Computation-information gap in high-dimensional clustering
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Computational-Statistical Gaps for Improper Learning in Sparse Linear Regression
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Computational-Statistical Gaps in Gaussian Single-Index Models (Extended Abstract)
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Contraction of Markovian Operators in Orlicz Spaces and Error Bounds for Markov Chain Monte Carlo (Extended Abstract)
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Convergence of Gradient Descent with Small Initialization for Unregularized Matrix Completion
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Convergence of Kinetic Langevin Monte Carlo on Lie groups
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Correlated Binomial Process
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Counting Stars is Constant-Degree Optimal For Detecting Any Planted Subgraph: Extended Abstract
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Depth Separation in Norm-Bounded Infinite-Width Neural Networks
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Detection of $L_∞$ Geometry in Random Geometric Graphs: Suboptimality of Triangles and Cluster Expansion
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Dimension-free Structured Covariance Estimation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Dual VC Dimension Obstructs Sample Compression by Embeddings
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Efficient Algorithms for Attributed Graph Alignment with Vanishing Edge Correlation Extended Abstract
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Efficient Algorithms for Learning Monophonic Halfspaces in Graphs
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Efficiently Learning One-Hidden-Layer ReLU Networks via SchurPolynomials
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Errors are Robustly Tamed in Cumulative Knowledge Processes
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Exact Mean Square Linear Stability Analysis for SGD
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Fast parallel sampling under isoperimetry
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Fast sampling from constrained spaces using the Metropolis-adjusted Mirror Langevin algorithm
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Fast two-time-scale stochastic gradient method with applications in reinforcement learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Fast, blind, and accurate: Tuning-free sparse regression with global linear convergence
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Faster Sampling without Isoperimetry via Diffusion-based Monte Carlo
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Faster Spectral Density Estimation and Sparsification in the Nuclear Norm (Extended Abstract)
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Finding Super-spreaders in Network Cascades
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Fit Like You Sample: Sample-Efficient Generalized Score Matching from Fast Mixing Diffusions
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Follow-the-Perturbed-Leader with Fréchet-type Tail Distributions: Optimality in Adversarial Bandits and Best-of-Both-Worlds
- Fundamental Limits of Non-Linear Low-Rank Matrix Estimation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Gap-Free Clustering: Sensitivity and Robustness of SDP
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Gaussian Cooling and Dikin Walks: The Interior-Point Method for Logconcave Sampling
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Harmonics of Learning: Universal Fourier Features Emerge in Invariant Networks
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Identification of mixtures of discrete product distributions in near-optimal sample and time complexity
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Improved Hardness Results for Learning Intersections of Halfspaces
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Improved High-Probability Bounds for the Temporal Difference Learning Algorithm via Exponential Stability
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Information-Theoretic Thresholds for the Alignments of Partially Correlated Graphs
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Information-theoretic generalization bounds for learning from quantum data
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Inherent limitations of dimensions for characterizing learnability of distribution classes
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Insufficient Statistics Perturbation: Stable Estimators for Private Least Squares Extended Abstract
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Is Efficient PAC Learning Possible with an Oracle That Responds "Yes" or "No"?
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Large Stepsize Gradient Descent for Logistic Loss: Non-Monotonicity of the Loss Improves Optimization Efficiency
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Lasso with Latents: Efficient Estimation, Covariate Rescaling, and Computational-Statistical Gaps
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Learnability Gaps of Strategic Classification
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Learning Intersections of Halfspaces with Distribution Shift: Improved Algorithms and SQ Lower Bounds
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Learning Neural Networks with Sparse Activations
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Learning sum of diverse features: computational hardness and efficient gradient-based training for ridge combinations
日本大学: 東京大学
- Limits of Approximating the Median Treatment Effect
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Linear Bellman Completeness Suffices for Efficient Online Reinforcement Learning with Few Actions
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Linear bandits with polylogarithmic minimax regret
日本大学: 関与なし（対象大学）
- List Sample Compression and Uniform Convergence
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Low-degree phase transitions for detecting a planted clique in sublinear time
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Lower Bounds for Differential Privacy Under Continual Observation and Online Threshold Queries
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Majority-of-Three: The Simplest Optimal Learner?
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Metalearning with Very Few Samples Per Task
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Metric Clustering and MST with Strong and Weak Distance Oracles
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Minimax Linear Regression under the Quantile Risk
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Minimax-optimal reward-agnostic exploration in reinforcement learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Mirror Descent Algorithms with Nearly Dimension-Independent Rates for Differentially-Private Stochastic Saddle-Point Problems extended abstract
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Mitigating Covariate Shift in Misspecified Regression with Applications to Reinforcement Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Mode Estimation with Partial Feedback
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Multiple-output composite quantile regression through an optimal transport lens
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Near-Optimal Learning and Planning in Separated Latent MDPs
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Nearly Optimal Regret for Decentralized Online Convex Optimization
日本大学: 関与なし（対象大学）
- New Lower Bounds for Testing Monotonicity and Log Concavity of Distributions
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Non-Clashing Teaching Maps for Balls in Graphs
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Nonlinear spiked covariance matrices and signal propagation in deep neural networks
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Offline Reinforcement Learning: Role of State Aggregation and Trajectory Data
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Omnipredictors for regression and the approximate rank of convex functions
日本大学: 関与なし（対象大学）
- On Computationally Efficient Multi-Class Calibration
日本大学: 関与なし（対象大学）
- On Convex Optimization with Semi-Sensitive Features
日本大学: 関与なし（対象大学）
- On Finding Small Hyper-Gradients in Bilevel Optimization: Hardness Results and Improved Analysis
日本大学: 関与なし（対象大学）
- On sampling diluted Spin-Glasses using Glauber Dynamics
日本大学: 関与なし（対象大学）
- On the Computability of Robust PAC Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- On the Distance from Calibration in Sequential Prediction
日本大学: 関与なし（対象大学）
- On the Growth of Mistakes in Differentially Private Online Learning: A Lower Bound Perspective
日本大学: 関与なし（対象大学）
- On the Performance of Empirical Risk Minimization with Smoothed Data
日本大学: 関与なし（対象大学）
- On the sample complexity of parameter estimation in logistic regression with normal design
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Online Learning with Set-valued Feedback
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Online Newton Method for Bandit Convex Optimisation Extended Abstract
日本大学: 関与なし（対象大学）