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2025 · 181 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。
- A Distributional-Lifting Theorem for PAC Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- A Fine-grained Characterization of PAC Learnability
日本大学: 関与なし（対象大学）
- A Gap Between the Gaussian RKHS and Neural Networks: An Infinite-Center Asymptotic Analysis
日本大学: 関与なし（対象大学）
- A Polynomial-time Algorithm for Online Sparse Linear Regression with Improved Regret Bound under Weaker Conditions
日本大学: 関与なし（対象大学）
- A Proof of The Changepoint Detection Threshold Conjecture in Preferential Attachment Models
日本大学: 関与なし（対象大学）
- A Theory of Learning with Autoregressive Chain of Thought
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Accelerating Proximal Gradient Descent via Silver Stepsizes
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Agnostic Learning of Arbitrary ReLU Activation under Gaussian Marginals
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Algorithms for Sparse LPN and LSPN Against Low-noise (extended abstract)
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Alternating Regret for Online Convex Optimization
日本大学: 関与なし（対象大学）
- An uncertainty principle for Linear Recurrent Neural Networks
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Anytime Acceleration of Gradient Descent
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Approximating the total variation distance between spin systems
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Are all models wrong? Fundamental limits in distribution-free empirical model falsification
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Bayes correlated equilibria, no-regret dynamics in Bayesian games, and the price of anarchy
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Better Private Distribution Testing by Leveraging Unverified Auxiliary Data
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Beyond Worst-Case Online Classification: VC-Based Regret Bounds for Relaxed Benchmarks
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Beyond propagation of chaos: A stochastic algorithm for mean field optimization
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Black-Box Reductions for Decentralized Online Convex Optimization in Changing Environments
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Blackwell’s Approachability with Approximation Algorithms
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Can a calibration metric be both testable and actionable?
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Capacity-Constrained Online Learning with Delays: Scheduling Frameworks and Regret Trade-offs
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Characterizing Dependence of Samples along the Langevin Dynamics and Algorithms via Contraction of $Φ$-Mutual Information (Extended Abstract)
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Community detection with the Bethe-Hessian
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Complexity of Injectivity and Verification of ReLU Neural Networks (Extended Abstract)
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Compression Barriers in Autoregressive Transformers
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Computable learning of natural hypothesis classes
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Computational Equivalence of Spiked Covariance and Spiked Wigner Models via Gram-Schmidt Perturbation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Computational Intractability of Strategizing against Online Learners
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Computational-Statistical Tradeoffs at the Next-Token Prediction Barrier: Autoregressive and Imitation Learning under Misspecification (extended abstract)
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Computing High-dimensional Confidence Sets for Arbitrary Distributions
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Computing Optimal Regularizers for Online Linear Optimization
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Corrupted Learning Dynamics in Games
日本大学: 東京大学
- Data Selection for ERMs
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Data-dependent Bounds with $T$-Optimal Best-of-Both-Worlds Guarantees in Multi-Armed Bandits using Stability-Penalty Matching
日本大学: 東京大学
- Decision Making in Changing Environments: Robustness, Query-Based Learning, and Differential Privacy
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Decision Making in Hybrid Environments: A Model Aggregation Approach
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Depth Separations in Neural Networks: Separating the Dimension from the Accuracy
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Detecting Arbitrary Planted Subgraphs in Random Graphs
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Deterministic Apple Tasting
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Differentially Private Synthetic Graphs Preserving Triangle-Motif Cuts
日本大学: 関与なし（対象大学）
- DiscQuant: A Quantization Method for Neural Networks Inspired by Discrepancy Theory
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Efficient Near-Optimal Algorithm for Online Shortest Paths in Directed Acyclic Graphs with Bandit Feedback Against Adaptive Adversaries
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Efficiently learning and sampling multimodal distributions with data-based initialization
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Estimating stationary mass, frequency by frequency
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Existence of Adversarial Examples for Random Convolutional Networks via Isoperimetric Inequalities on $\mathbb{SO}(d)$
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Experimental Design for Semiparametric Bandits
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Exploring Facets of Language Generation in the Limit
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Fast and Furious Symmetric Learning in Zero-Sum Games: Gradient Descent as Fictitious Play
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Fast and Multiphase Rates for Nearest Neighbor Classifiers
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Faster Acceleration for Steepest Descent
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Faster Algorithms for Agnostically Learning Disjunctions and their Implications
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Faster Low-Rank Approximation and Kernel Ridge Regression via the Block-Nyström Method
日本大学: 関与なし（対象大学）
- From Fairness to Infinity: Outcome-Indistinguishable (Omni)Prediction in Evolving Graphs
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Fundamental Limits of Matrix Sensing: Exact Asymptotics, Universality, and Applications
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Generalization error bound for denoising score matching under relaxed manifold assumption
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Generation through the lens of learning theory
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Gradient Methods with Online Scaling
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Heavy-tailed Estimation is Easier than Adversarial Contamination
日本大学: 関与なし（対象大学）
- How to safely discard features based on aggregate SHAP values
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Identifiability and Estimation in High-Dimensional Nonparametric Latent Structure Models
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Improved Algorithms for Effective Resistance Computation on Graphs
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Improved Margin Generalization Bounds for Voting Classifiers
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Improved Offline Contextual Bandits with Second-Order Bounds: Betting and Freezing
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Improved algorithms for learning quantum Hamiltonians, via flat polynomials
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Improved sample upper and lower bounds for trace estimation of quantum state powers
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Information-theoretic reduction of deep neural networks to linear models in the overparametrized proportional regime
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Instance-Dependent Regret Bounds for Learning Two-Player Zero-Sum Games with Bandit Feedback
日本大学: 東京大学
- Is a Good Foundation Necessary for Efficient Reinforcement Learning? The Computational Role of the Base Model in Exploration
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Learning Algorithms in the Limit
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Learning Augmented Graph $k$-Clustering
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Learning Compositional Functions with Transformers from Easy-to-Hard Data
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Learning Constant-Depth Circuits in Malicious Noise Models
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Learning DNF through Generalized Fourier Representations
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Learning Intersections of Two Margin Halfspaces under Factorizable Distributions
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Learning Mixtures of Gaussians Using Diffusion Models
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Learning Partitions with Optimal Query and Round Complexities
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Learning general Gaussian mixtures with efficient score matching
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Learning shallow quantum circuits with many-qubit gates
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Learning sparse generalized linear models with binary outcomes via iterative hard thresholding
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Linear Bandits on Ellipsoids: Minimax Optimal Algorithms
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Linear Convergence of Diffusion Models Under the Manifold Hypothesis
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Local Regularizers Are Not Transductive Learners
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Logarithmic Width Suffices for Robust Memorization
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Logarithmic regret of exploration in average reward Markov decision processes
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Low coordinate degree algorithms II: Categorical signals and generalized stochastic block models
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Low-dimensional Functions are Efficiently Learnable under Randomly Biased Distributions
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Low-dimensional adaptation of diffusion models: Convergence in total variation (extended abstract)
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Low-rank fine-tuning lies between lazy training and feature learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Lower Bounds for Greedy Teaching Set Constructions
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Lower Bounds for Private Estimation of Gaussian Covariance Matrices under All Reasonable Parameter Regimes
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Market Making without Regret
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Mean-field analysis of polynomial-width two-layer neural network beyond finite time horizon
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Metric Clustering and Graph Optimization Problems using Weak Comparison Oracles
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Metric Embeddings Beyond Bi-Lipschitz Distortion via Sherali-Adams
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Mixing Time of the Proximal Sampler in Relative Fisher Information via Strong Data Processing Inequality (Extended Abstract)
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Model predictive control is almost optimal for restless bandits
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Multi-Pass Memory Lower Bounds for Learning Problems
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Necessary and Sufficient Oracles: Toward a Computational Taxonomy for Reinforcement Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- New Lower Bounds for Non-Convex Stochastic Optimization through Divergence Decomposition
日本大学: 関与なし（対象大学）