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2014年第27届COLT：西班牙巴塞罗那

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玛丽亚·福丽娜·巴尔坎,维塔利·费尔德曼,Csaba Szepesvariá:
第27届学习理论会议论文集，COLT 2014，巴塞罗那，西班牙，2014年6月13-15日。 JMLR研讨会和会议记录35,JMLR.org网站 2014

前言

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前言。 1-2

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瓦伦·卡纳德,贾斯汀·泰勒:
分布式独立可靠学习。 3-24
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沙哈尔·门德尔森:
学习时注意力不集中。 25-39
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马特·乌斯·克莱德斯纳,乌尔里克·冯·卢克斯堡:
顺序嵌入的唯一性。 40-67
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阿迪蒂亚·克里希纳·梅农,罗伯特·威廉姆森:
二分排名的贝叶斯最优得分。 68-106
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萨蒂恩·凯尔:
专家建议有限的多武装匪徒。 107-122
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阿列克·阿加瓦尔,阿南德库玛（Animashere Anandkumar）,Pratek Jain公司,普拉尼斯·内特拉帕利,拉希什·坦登:
学习使用稀疏、过于完整的词典。 123-137
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赛英云,亚历山大·普鲁蒂埃:
通过随机和自适应抽样进行社区检测。 138-175
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皮埃尔·盖拉德,吉尔斯·斯托尔茨,蒂姆·范·埃尔文:
具有超额损失的二阶约束。 176-196
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埃拉·哈赞,托梅尔·科伦,克菲尔·利维:
逻辑回归：随机和在线优化的严格界限。 197-209
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埃亚尔·戈弗:
高阶后悔与转换成本息息相关。 210-243
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阿米特·丹尼尔,Nati Linial公司,沙伊·沙列夫·施瓦茨:
使用广义线性方法学习半空间的复杂性。 244-286
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阿米特·丹尼尔,沙伊·沙列夫·施瓦茨:
多类问题的最佳学习者。 287-316
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苏迪普托·古哈,卡梅什·穆纳加拉:
通过汤普森抽样实现随机后悔最小化。 317-338
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谢·曼诺,维亚尼·珀切特,吉尔斯·斯托尔茨:
未知游戏中的可接近性：在线学习满足多目标优化。 339-355
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埃尔沙南·莫塞尔,乔·内曼,艾伦·斯利:
块模型的信念传播、稳健重建和最优恢复。 356-370
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拉希姆·萨梅,帕维尔·塞穆金,勃廷·杨,桑德拉·齐勒斯:
多标签概念类的示例压缩。 371-393
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卡提基安·钱德拉塞卡兰（Karthekeyan Chandrasekaran）,理查德·卡普:
找到一个投掷次数最少的最偏向的硬币。 394-407
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埃拉·哈赞,佐哈尔·谢·卡宁,拉胡·梅卡:
容积扳手：学习的有效探索基础。 408-422
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凯文·杰米森,马修·马洛伊,罗伯特·D·诺瓦克,塞巴斯蒂安·布贝克:
lil’UCB：一种多武器匪徒的最优搜索算法。 423-439
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安德烈亚斯·莫勒,马西米利亚诺·蓬蒂尔,贝尔纳多·罗梅拉·帕雷德斯:
一个不等式及其在结构化稀疏性和多任务字典学习中的应用。 440-460
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艾米莉·考夫曼,奥利维尔·卡佩,奥雷连·加里维尔:
关于A/B测试的复杂性。 461-481
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英戈·斯坦瓦特,氯帕辛,罗伯特·威廉姆森,张思玉:
属性的引证和识别。 482-526
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谢本·达维德,鲁思·厄纳:
确定性标签下不可知学习的样本复杂性。 527-542
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莫特扎·阿拉姆吉尔,加博尔·卢戈西,乌尔里克·冯·卢克斯堡:
应用于图形降采样的保密度量化。 543-559
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陈玉东,信阳易,君士坦丁·卡拉马尼斯:
具有两个分量的混合回归的凸公式：最小最大最优速率。 560-604
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叶夫根尼·伯纳耶夫,弗拉基米尔·沃夫克:
保角岭回归的效率。 605-622
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刘车宇,塞巴斯蒂安·布贝克:
最相关武器识别。 623-637
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莫里茨·哈德,玛丽·伍特斯:
快速矩阵完成，无需条件编号。 638-678
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维塔利·费尔德曼,Pravesh Kothari公司:
学习报道功能和旁白的私下发布。 679-702
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莫里茨·哈德,拉胡·梅卡,普拉萨德·拉加文德拉,本杰明·韦茨:
矩阵完成的计算极限。 703-725
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  - conf/colt/AgarwalBDSS14
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阿列克·阿加瓦尔,阿什文库马尔·巴达尼迪尤鲁,米罗斯拉夫·杜迪克,罗伯特·夏皮雷,Aleksandrs Slivkins公司:
具有导师反馈的稳健多目标学习。 726-741
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  - conf/colt/BhaskaraCV14
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阿迪蒂亚·巴斯卡拉,摩西·查里卡尔,阿拉文丹·维贾亚拉加万:
张量分解的唯一性及其在多项式可辨识性中的应用。 742-778
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  - conf/colt/AroraGM14
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桑吉弗·阿罗拉,荣格,安库·莫伊特拉:
学习不连贯和过完备词典的新算法。 779-806
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  - conf/colt/AbernethyLST14
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雅各布·D·阿伯内西,Chansoo Lee（李香洙）,阿比纳夫·辛哈,安布吉·特瓦里:
通过平滑进行在线线性优化。 807-823
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  - conf/colt/0002O14
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Pratek Jain公司,Sewoong哦:
使用谱分解学习离散产品分布的混合。 824-856
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  - conf/colt/TolstikhinBK14
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伊利亚·托尔斯蒂金,布兰卡德,马吕斯·克劳特:
针对传导性学习的局部复杂性。 857-884
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哈里什·G·拉马斯瓦米,Balaji Srinivasan巴布,希瓦尼·阿加瓦尔,罗伯特·威廉姆森:
多类学习问题中基于输出代码的学习算法的一致性。 885-902
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徐嘉明,劳伦特·马苏利,马克·勒拉格:
广义随机块模型中的边标记推断：从谱理论到不可能结果。 903-920
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张雨晨,马丁·温赖特,迈克尔·乔丹:
稀疏线性回归多项式时间算法性能的下限。 921-948
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蒂姆·范·埃尔文,沃伊西奇·科特洛夫斯基:
带着辍学困扰跟随领导者。 949-974
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斯特凡·马古拉努,理查德·库姆斯,亚历山大·普鲁蒂埃:
利普希茨强盗：后悔下限和优化算法。 975-999
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维塔利·费尔德曼,大卫·肖:
通过沟通复杂性进行不同私人学习的复杂性界限示例。 1000-1019
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H.Brendan McMahan先生,弗朗西斯科·奥拉博纳:
希尔伯特空间中的无约束在线线性学习：极小极大算法和正规逼近。 1020-1039
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拉维·坎南,桑托什S.万帕拉,大卫·P·伍德拉夫:
分布式数据的主成分分析和高相关性。 1040-1057
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  - conf/colt/0001Z014
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李萍,张存辉,张彤（音译）:
压缩计数符合压缩传感。 1058-1077
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罗伯特·威廉姆森:
损失的几何结构。 1078-1108
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阿什文库马尔·巴达尼迪尤鲁,习专家约翰·朗福特,Aleksandrs Slivkins公司:
资源丰富的上下文强盗。 1109-1134
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约瑟夫·安德森,米哈伊尔·贝尔金,纳文·戈亚尔,路易斯·拉德马赫,詹姆斯·沃斯:
更多，美林：学习大型高斯混合的维数祝福。 1135-1164
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尼克·哈维,萨米拉·萨马迪:
近最优放牧。 1165-1182
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君士坦丁诺·达斯卡拉基斯,乔塔姆·卡马特:
Gaussian适当学习混合的快速样本近最优算法。 1183-1213
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及谈判代表迪克尔,建鼎,托梅尔·科伦,尤瓦尔·佩雷斯:
使用复合损失函数进行在线学习。 1214-1231
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亚历山大·拉赫林,卡西克·斯里德哈兰:
在线非参数回归。 1232-1264

未决问题

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阿方索·班德拉,Yuehaw Khoo先生,阿米特·辛格:
开放问题：极大似然半定松弛的紧性。 1265-1267
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巴拉兹·凯格尔:
开放问题：AdaBoost的（缺少）boosting类型收敛结果。MH与因子化多类分类器。 1268-1275
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曼努埃尔·戈梅兹·罗德里格斯,乐松,伯恩哈德·舍尔科夫:
开放问题：为网络推理问题找到好的级联采样过程。 1276-1279
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阿迪蒂亚·巴斯卡拉,摩西·查里卡尔,安库尔·莫伊特拉,阿拉文丹·维贾亚拉加万:
开放问题：张量分解：达到唯一阈值的算法？ 1280-1282
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维塔利·费尔德曼:
开放问题：学习稀疏半空间的统计查询复杂性。 1283-1289
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保罗·F·克里斯蒂亚诺:
开放问题：在线本地学习。 1290-1294
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曼弗雷德·K·沃穆特,沃特·科伦:
公开问题：在简单数据上转移专家。 1295-1298
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萨蒂恩·凯尔:
公开问题：有效的在线稀疏回归。 1299-1301

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