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COLT
2021–2025 確定版
2024 · 169 papers
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- Online Policy Optimization in Unknown Nonlinear Systems
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Online Stackelberg Optimization via Nonlinear Control
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Online Structured Prediction with Fenchel–Young Losses and Improved Surrogate Regret for Online Multiclass Classification with Logistic Loss
- Open Problem: Anytime Convergence Rate of Gradient Descent
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Open Problem: Black-Box Reductions and Adaptive Gradient Methods for Nonconvex Optimization
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Open Problem: Can Local Regularization Learn All Multiclass Problems?
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Open Problem: Optimal Rates for Stochastic Decision-Theoretic Online Learning Under Differentially Privacy
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Open Problem: Order Optimal Regret Bounds for Kernel-Based Reinforcement Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Open Problem: Tight Characterization of Instance-Optimal Identity Testing
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Open Problem: What is the Complexity of Joint Differential Privacy in Linear Contextual Bandits?
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Open problem: Convergence of single-timescale mean-field Langevin descent-ascent for two-player zero-sum games
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Open problem: Direct Sums in Learning Theory
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Optimal Multi-Distribution Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Optimal score estimation via empirical Bayes smoothing
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Optimistic Information Directed Sampling
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Optimistic Rates for Learning from Label Proportions
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Oracle-Efficient Hybrid Online Learning with Unknown Distribution
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Physics-informed machine learning as a kernel method
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Prediction from compression for models with infinite memory, with applications to hidden Markov and renewal processes
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Principal eigenstate classical shadows
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Projection by Convolution: Optimal Sample Complexity for Reinforcement Learning in Continuous-Space MDPs
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Provable Advantage in Quantum PAC Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Pruning is Optimal for Learning Sparse Features in High-Dimensions
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Reconstructing the Geometry of Random Geometric Graphs (Extended Abstract)
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Refined Sample Complexity for Markov Games with Independent Linear Function Approximation (Extended Abstract)
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Regularization and Optimal Multiclass Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Risk-Sensitive Online Algorithms (Extended Abstract)
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Robust Distribution Learning with Local and Global Adversarial Corruptions (extended abstract)
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Safe Linear Bandits over Unknown Polytopes
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Sample-Optimal Locally Private Hypothesis Selection and the Provable Benefits of Interactivity
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Sampling Polytopes with Riemannian HMC: Faster Mixing via the Lewis Weights Barrier
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Sampling from the Mean-Field Stationary Distribution
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Scale-free Adversarial Reinforcement Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Second Order Methods for Bandit Optimization and Control
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- Settling the sample complexity of online reinforcement learning
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- Simple online learning with consistent oracle
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Smaller Confidence Intervals From IPW Estimators via Data-Dependent Coarsening (Extended Abstract)
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Smooth Lower Bounds for Differentially Private Algorithms via Padding-and-Permuting Fingerprinting Codes
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Smoothed Analysis for Learning Concepts with Low Intrinsic Dimension
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Some Constructions of Private, Efficient, and Optimal $K$-Norm and Elliptic Gaussian Noise
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Spatial properties of Bayesian unsupervised trees
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Spectral Estimators for Structured Generalized Linear Models via Approximate Message Passing (Extended Abstract)
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Statistical Query Lower Bounds for Learning Truncated Gaussians
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- Statistical curriculum learning: An elimination algorithm achieving an oracle risk
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- Stochastic Constrained Contextual Bandits via Lyapunov Optimization Based Estimation to Decision Framework
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Superconstant Inapproximability of Decision Tree Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Testable Learning of General Halfspaces with Adversarial Label Noise
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Testable Learning with Distribution Shift
日本大学: 関与なし（対象大学）
- The Best Arm Evades: Near-optimal Multi-pass Streaming Lower Bounds for Pure Exploration in Multi-armed Bandits
日本大学: 関与なし（対象大学）
- The Limits and Potentials of Local SGD for Distributed Heterogeneous Learning with Intermittent Communication
日本大学: 関与なし（対象大学）
- The Predicted-Updates Dynamic Model: Offline, Incremental, and Decremental to Fully Dynamic Transformations
日本大学: 関与なし（対象大学）
- The Price of Adaptivity in Stochastic Convex Optimization
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- The Real Price of Bandit Information in Multiclass Classification
日本大学: 関与なし（対象大学）
- The SMART approach to instance-optimal online learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- The Sample Complexity of Simple Binary Hypothesis Testing
日本大学: 関与なし（対象大学）
- The Star Number and Eluder Dimension: Elementary Observations About the Dimensions of Disagreement
日本大学: 関与なし（対象大学）
- The complexity of approximate (coarse) correlated equilibrium for incomplete information games
日本大学: 関与なし（対象大学）
- The power of an adversary in Glauber dynamics
日本大学: 関与なし（対象大学）
- The role of randomness in quantum state certification with unentangled measurements
日本大学: 関与なし（対象大学）
- The sample complexity of multi-distribution learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Thresholds for Reconstruction of Random Hypergraphs From Graph Projections
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Top-$K$ ranking with a monotone adversary
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Topological Expressivity of ReLU Neural Networks
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Training Dynamics of Multi-Head Softmax Attention for In-Context Learning: Emergence, Convergence, and Optimality (extended abstract)
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Two fundamental limits for uncertainty quantification in predictive inference
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Undetectable Watermarks for Language Models
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Universal Lower Bounds and Optimal Rates: Achieving Minimax Clustering Error in Sub-Exponential Mixture Models
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Universal Rates for Regression: Separations between Cut-Off and Absolute Loss
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Universally Instance-Optimal Mechanisms for Private Statistical Estimation
日本大学: 関与なし（対象大学）