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