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2024 · 2,610 papers
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- On The Statistical Complexity of Offline Decision-Making
日本大学: 関与なし（対象大学）
- On Universally Optimal Algorithms for A/B Testing
日本大学: 関与なし（対象大学）
- On Which Nodes Does GCN Fail? Enhancing GCN From the Node Perspective
日本大学: 関与なし（対象大学）
- On a Combinatorial Problem Arising in Machine Teaching
日本大学: 関与なし（対象大学）
- On a Neural Implementation of Brenier’s Polar Factorization
日本大学: 関与なし（対象大学）
- On dimensionality of feature vectors in MPNNs
日本大学: 関与なし（対象大学）
- On the Asymptotic Distribution of the Minimum Empirical Risk
日本大学: 関与なし（対象大学）
- On the Calibration of Human Pose Estimation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- On the Complexity of Finite-Sum Smooth Optimization under the Polyak–Łojasiewicz Condition
日本大学: 関与なし（対象大学）
- On the Consistency of Kernel Methods with Dependent Observations
日本大学: 関与なし（対象大学）
- On the Convergence of Projected Bures-Wasserstein Gradient Descent under Euclidean Strong Convexity
日本大学: 関与なし（対象大学）
- On the Diminishing Returns of Width for Continual Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- On the Duality Between Sharpness-Aware Minimization and Adversarial Training
日本大学: 関与なし（対象大学）
- On the Effectiveness of Supervision in Asymmetric Non-Contrastive Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- On the Embedding Collapse when Scaling up Recommendation Models
日本大学: 関与なし（対象大学）
- On the Emergence of Cross-Task Linearity in Pretraining-Finetuning Paradigm
日本大学: 関与なし（対象大学）
- On the Error-Propagation of Inexact Hotelling’s Deflation for Principal Component Analysis
日本大学: 関与なし（対象大学）
- On the Expressive Power of Spectral Invariant Graph Neural Networks
日本大学: 関与なし（対象大学）
- On the Feasibility of Single-Pass Full-Capacity Learning in Linear Threshold Neurons with Binary Input Vectors
日本大学: 関与なし（対象大学）
- On the Generalization of Equivariant Graph Neural Networks
日本大学: 関与なし（対象大学）
- On the Hardness of Probabilistic Neurosymbolic Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- On the Identifiability of Switching Dynamical Systems
日本大学: 関与なし（対象大学）
- On the Implicit Bias of Adam
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- On the Independence Assumption in Neurosymbolic Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- On the Last-Iterate Convergence of Shuffling Gradient Methods
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- On the Maximal Local Disparity of Fairness-Aware Classifiers
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- On the Minimal Degree Bias in Generalization on the Unseen for non-Boolean Functions
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- On the Nonlinearity of Layer Normalization
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- On the Origins of Linear Representations in Large Language Models
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- On the Recoverability of Causal Relations from Temporally Aggregated I.I.D. Data
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- On the Role of Edge Dependency in Graph Generative Models
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- On the Second-Order Convergence of Biased Policy Gradient Algorithms
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- On the Tractability of SHAP Explanations under Markovian Distributions
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- On the Trajectory Regularity of ODE-based Diffusion Sampling
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- On the Unexpected Effectiveness of Reinforcement Learning for Sequential Recommendation
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- On the Universality of Volume-Preserving and Coupling-Based Normalizing Flows
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- On the Weight Dynamics of Deep Normalized Networks
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- On the sample complexity of conditional independence testing with Von Mises estimator with application to causal discovery
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- One Meta-tuned Transformer is What You Need for Few-shot Learning
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- One Prompt is not Enough: Automated Construction of a Mixture-of-Expert Prompts
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- One Size Fits All for Semantic Shifts: Adaptive Prompt Tuning for Continual Learning
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- One for All: A Universal Generator for Concept Unlearnability via Multi-Modal Alignment
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- One-Shot Strategic Classification Under Unknown Costs
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- Online Adaptive Anomaly Thresholding with Confidence Sequences
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- Online Algorithms with Uncertainty-Quantified Predictions
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- Online Cascade Learning for Efficient Inference over Streams
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- Online Isolation Forest
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- Online Learning and Information Exponents: The Importance of Batch size & Time/Complexity Tradeoffs
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- Online Learning in Betting Markets: Profit versus Prediction
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- Online Learning in CMDPs: Handling Stochastic and Adversarial Constraints
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- Online Learning under Budget and ROI Constraints via Weak Adaptivity
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- Online Learning with Bounded Recall
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- Online Linear Regression in Dynamic Environments via Discounting
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- Online Matching with Stochastic Rewards: Provable Better Bound via Adversarial Reinforcement Learning
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- Online Matrix Completion: A Collaborative Approach with Hott Items
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- Online Resource Allocation with Non-Stationary Customers
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- Online Speculative Decoding
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- Online Variational Sequential Monte Carlo
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- Online bipartite matching with imperfect advice
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- Online conformal prediction with decaying step sizes
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- Open Ad Hoc Teamwork with Cooperative Game Theory
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- Open-Domain Text Evaluation via Contrastive Distribution Methods
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- Open-Vocabulary Calibration for Fine-tuned CLIP
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- OpenMoE: An Early Effort on Open Mixture-of-Experts Language Models
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- Operator SVD with Neural Networks via Nested Low-Rank Approximation
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- OptiMUS: Scalable Optimization Modeling with (MI)LP Solvers and Large Language Models
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- Optimal Acceleration for Minimax and Fixed-Point Problems is Not Unique
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- Optimal Batched Linear Bandits
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- Optimal Coresets for Low-Dimensional Geometric Median
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- Optimal Differentially Private Model Training with Public Data
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- Optimal Exact Recovery in Semi-Supervised Learning: A Study of Spectral Methods and Graph Convolutional Networks
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- Optimal Eye Surgeon: Finding image priors through sparse generators at initialization
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- Optimal Hessian/Jacobian-Free Nonconvex-PL Bilevel Optimization
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- Optimal Kernel Choice for Score Function-based Causal Discovery
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- Optimal Kernel Quantile Learning with Random Features
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- Optimal Recurrent Network Topologies for Dynamical Systems Reconstruction
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- Optimal Ridge Regularization for Out-of-Distribution Prediction
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- Optimal Transport for Structure Learning Under Missing Data
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- Optimal bounds for $\ell_p$ sensitivity sampling via $\ell_2$ augmentation
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- Optimally Improving Cooperative Learning in a Social Setting
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- Optimistic Multi-Agent Policy Gradient
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- Optimization without Retraction on the Random Generalized Stiefel Manifold
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- Optimizing Watermarks for Large Language Models
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- Orthogonal Bootstrap: Efficient Simulation of Input Uncertainty
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- Out of the Ordinary: Spectrally Adapting Regression for Covariate Shift
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- Out-of-Distribution Detection via Deep Multi-Comprehension Ensemble
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- Out-of-Domain Generalization in Dynamical Systems Reconstruction
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- Outlier Weighed Layerwise Sparsity (OWL): A Missing Secret Sauce for Pruning LLMs to High Sparsity
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Outlier-Efficient Hopfield Layers for Large Transformer-Based Models
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- Outlier-aware Slicing for Post-Training Quantization in Vision Transformer
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Outlier-robust Kalman Filtering through Generalised Bayes
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- Overcoming Data and Model heterogeneities in Decentralized Federated Learning via Synthetic Anchors
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Overcoming Saturation in Density Ratio Estimation by Iterated Regularization
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Overcoming the Optimizer’s Curse: Obtaining Realistic Prescriptions from Neural Networks
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- Overestimation, Overfitting, and Plasticity in Actor-Critic: the Bitter Lesson of Reinforcement Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- OxyGenerator: Reconstructing Global Ocean Deoxygenation Over a Century with Deep Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- PAC-Bayesian Error Bound, via Rényi Divergence, for a Class of Linear Time-Invariant State-Space Models
日本大学: 関与なし（対象大学）
- PAC-Bayesian Generalization Bounds for Knowledge Graph Representation Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- PAGER: Accurate Failure Characterization in Deep Regression Models
日本大学: 関与なし（対象大学）
- PANDA: Expanded Width-Aware Message Passing Beyond Rewiring
日本大学: 関与なし（対象大学）