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2022–2026 LIVE
2026 · 191 papers
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- A Characterization of List Language Identification in the Limit
日本大学: 関与なし（対象大学）
- A Complexity Measure for Active Learning in Multi-group Mean Estimation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- A Depth Hierarchy for Computing the Maximum in ReLU Networks via Extremal Graph Theory
日本大学: 関与なし（対象大学）
- A Distribution Testing Approach to Clustering Distributions
日本大学: 関与なし（対象大学）
- A Perfectly Truthful Calibration Measure
日本大学: 関与なし（対象大学）
- A Quasi-Polynomial Time Mean Estimator Under Mean-Shift Contamination with Unknown Covariance
日本大学: 関与なし（対象大学）
- A Single Stepsize Suffices for Unprojected Linear TD(0): Simultaneous Robust and Fast Rates via Polyak–Ruppert Averaging
日本大学: 関与なし（対象大学）
- A Tight Lower Bound for Non-stochastic Multi-armed Bandits with Expert Advice
日本大学: 東京大学
- A Unified Lower Bound on the Noisy Query Complexity of Boolean Functions
日本大学: 関与なし（対象大学）
- A simple, optimal and efficient algorithm for online exp-concave optimization
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Accelerated Convex Optimization via Hamiltonian Dynamics with Deterministic Integration Time
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Active Learning on Adversarially Corrupted Graphs
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Actively Learning Halfspaces without Synthetic Data
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Adaptive Learning Rates with Surrogate Probability for Follow-the-Perturbed-Leader
- Adaptive Matrix Online Learning through Smoothing with Guarantees for Nonsmooth Nonconvex Optimization
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Adaptive Weighted Averaging
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Adversarial Learning in Games with Bandit Feedback: Logarithmic Pure-Strategy Maximin Regret
日本大学: 東京大学
- Algorithmic Thinking Theory
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Almost Linear Convergence under Minimal Score Assumptions: Quantized Transition Diffusion
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Almost sure null bankruptcy of testing-by-betting strategies
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Ambiguous Online Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- An Empirical Bayes Perspective on Heteroskedastic Mean Estimation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- An Exponential Lower Bound for Spectral Density Estimation on Unweighted Graphs
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Avoiding exp($k^*$) Scaling for Thompson Sampling in Combinatorial Semi-Bandits: From Multiple Seeds to a Single Seed
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Blackwell Approachability and Gradient Equilibrium are Equivalent
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Boosting with List-Decodable Codes
日本大学: 関与なし（対象大学）
- CONVERGENCE RATES FOR DISTRIBUTION MATCHING WITH SLICED OPTIMAL TRANSPORT
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Calibeating Made Simple
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Can SGD Select Good Fishermen? Local Convergence under Self-Selection Biases (Extended Abstract)
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Characterizing Online and Private Learnability under Distributional Constraints via Generalized Smoothness
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Clipping the Price of Adaptivity at the Tail
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Cloning is as Hard as Learning for Stabilizer States
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Compact Geometric Representations of Hierarchies
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Computing Lewis weights to high precision using local relative smoothness
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Continuous time policy evaluation is easier with noisy dynamics
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Convergence of Continual Learning in Homogeneous Deep Networks
日本大学: 関与なし（対象大学）
- DDPM Score Matching and Distribution Learning (Extended Abstract)
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Data Augmentation: A Fourier Analysis Perspective
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Deep Q-Learning on Hölder Spaces
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Defensive Generation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Density estimation for Hellinger via minimum-distance estimators: mixtures of Gaussians, log-concave, and more
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Differentially Private Language Generation and Identification in the Limit (Extended Abstract)
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Diffusion-Network Alignment: An Efficient Algorithm and Explicit Probability Bounds
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Dimension Reduction via Sum-of-Squares and Improved Clustering Algorithms for Non-Spherical Mixtures
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Distribution-Free Sequential Prediction with Abstentions
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Efficient Learning and Symmetry Discovery under Exact Invariances
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Efficient Sampling with Discrete Diffusion Models: Sharp and Adaptive Guarantees
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Efficient Swap Multicalibration of Elicitable Properties
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Eigen-Spike Emergence and Quadratic Equivalents for Conjugate Kernels on Nonlinearly Separable Data
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Equivalence of Coarse and Fine-Grained Models for Learning with Distribution Shift
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Estimating Ising Models in Total Variation Distance
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Fast Score-Based Sampling via Log-Concave Reductions
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Fast algorithms for learning a Gaussian under halfspace truncation with optimal sample complexity
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Fast and Large-Scale Unbalanced Optimal Transport via its Semi-Dual and Adaptive Gradient Methods
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Fast, Parallel, Query-Efficient Binary Classification
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Faster Newton Methods for Convex and Nonconvex Optimization in Gradient Complexity
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Finite Sample Bounds for Learning with Score Matching
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Fixed-Parameter Tractability of Private Synthetic Data Generation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Functional Stochastic Localization
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Gradient-Variation Regret Bounds for Unconstrained Online Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Graph neural networks extrapolate out-of-distribution for shortest paths
日本大学: 関与なし（対象大学）
- High Probability Convergence Guarantees of Stochastic Gradient Descent Ascent in Structured Nonconvex Min-Max Games
日本大学: 関与なし（対象大学）
- High-Accuracy Log-Concave Sampling with Stochastic Queries
日本大学: 関与なし（対象大学）
- High-Dimensional Gaussian Mean Estimation under Realizable Contamination
日本大学: 関与なし（対象大学）
- How Does the ReLU Activation Affect the Implicit Bias of Gradient Descent on High-dimensional Neural Network Regression?
日本大学: 関与なし（対象大学）
- How Many Features Can a Language Model Store Under the Linear Representation Hypothesis?
日本大学: 関与なし（対象大学）
- How fast can you find a good hypothesis?
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Information-Theoretic Thresholds for Bipartite Latent-Space Graphs Under Noisy Observations
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Information-computation gaps in quantum learning via low-degree likelihood
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Instance-optimal high-precision shadow tomography with few-copy measurements: A metrological approach
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Is Memorization Helpful or Harmful? Prior Information Sets the Threshold
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Is Multi-Distribution Learning as Easy as PAC Learning: Sharp Rates with Bounded Label Noise
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Language Generation with Infinite Contamination
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Language Identification with Succinct Machine-Independent Traces
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Last-Iterate Convergence of Randomized Kaczmarz and SGD with Greedy Step Size
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Learning Conditional Averages
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Learning Decision-Sufficient Representations for Linear Optimization
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Learning Ising Models from Evolutions (Extended Abstract)
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Learning Periodic Strategies in Blocking Bandits Is as Hard as Bandits with Switching Costs
日本大学: 京都大学
- Learning depth-3 circuits via quantum agnostic boosting
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Learning from Biased and Costly Data Sources: Minimax-optimal Data Collection under a Budget (extended abstract)
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Learning from Equivalence Queries, Revisited
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Learning to Reason with Curriculum I: Provable Benefits of Autocurriculum
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Learning with Simulators: No Regret in a Computationally Bounded World
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Leveraging Similarities in Multi-Armed Bandits
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Limitations of SGD for Multi-Index Models Beyond Statistical Queries
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Linear Regression under Missing or Corrupted Coordinates
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Low-Degree Method Fails to Predict Robust Subspace Recovery
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Lyapunov-Based Sample Complexity Analysis for Weakly-Coupled MDPs (extended abstract)
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Margin in Abstract Spaces
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Minimax Limits of $k$-Fold Cross-Validation via Majority
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Minimax optimal differentially private synthetic data for smooth queries
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Model Agreement via Anchoring
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Near-Optimal Regret for Distributed Adversarial Bandits: A Black-Box Approach
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Near-optimal Swap Regret Minimization for Convex Losses
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Nearly Linear-Time User-Level DP-SCO with Optimal Rates
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Omniprediction with Long-Term Constraints
日本大学: 関与なし（対象大学）
- On Randomized Algorithms in Online Strategic Classification
日本大学: 関与なし（対象大学）
- On The Complexity of Best-Arm Identification in Non-Stationary Linear Bandits
日本大学: 関与なし（対象大学）
- On efficient robust regression with subquadratic samples
日本大学: 関与なし（対象大学）