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问别人

2017年第30届COLT：荷兰阿姆斯特丹

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萨蒂恩·凯尔,奥哈德·沙米尔:
2017年7月7日至10日，荷兰阿姆斯特丹，COLT 2017，第30届学习理论会议记录。机器学习研究进展65,PMLR公司 2017

前言

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萨蒂恩·凯尔,奥哈德·沙米尔:
前言：学习理论会议，2017年。 1-3

论文

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阿列克·阿加瓦尔,阿克谢·克里希纳穆尔西（Akshay Krishnamurthy）,习专家约翰·朗福特,罗海鹏,罗伯特·夏皮雷:
公开问题：背景盗贼的一阶后悔界限。 4-7
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本杰明·费什,列夫·雷赞:
开放问题：学习随机自动机的会议时间。 8-11
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阿列克·阿加瓦尔,罗海鹏,贝纳姆·尼沙布尔,罗伯特·夏皮雷:
串连一组Bandit算法。 12-38
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阿比特·阿加瓦尔,希瓦尼·阿加瓦尔,塞珀尔·阿萨迪,桑吉夫·坎纳:
通过有限的适应性学习：抛硬币、多臂匪徒和两两比较排名。 39-75
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希普拉·阿格拉瓦尔,瓦西斯主义者阿瓦达努拉,葡萄藤Goyal,阿萨夫·泽埃维:
MNL Bandit的汤普森采样。 76-78
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阿尼玛·阿南德库玛,袁登,荣格,侯赛因·莫巴希:
张量PCA的同伦分析。 79-104
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亚历山大·安多尼,丹尼尔·J·徐,石凯文（Kevin Shi）,孙晓瑞:
信件检索。 105-126
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Pranjal Awasthi公司,Avrim Blum公司,尼卡·哈塔拉布,伊莎·曼苏尔:
从人群中高效学习PAC。 127-150
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米塔利·巴夫纳,乔纳森·乌尔曼:
差异隐私中的选择价格。 151-168
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西瓦拉曼·巴拉克里希南,西蒙·S·杜,杰里·李,阿尔蒂·辛格:
高维稳健稀疏估计的计算效率。 169-212
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玛丽亚·福丽娜·巴尔坎,瓦希纳夫·纳加拉扬,埃伦·维特西克,科林·怀特:
组合划分问题算法配置的理论基础。 213-274
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埃里克·巴尔干斯基,纱线歌手:
优化凸函数的样本复杂性。 275-301
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Avrim Blum公司,伊莎·曼苏尔:
弱依赖下线性分离器的有效协同训练。 302-318
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尼古拉斯·布罗斯,阿兰·杜尔姆斯,埃里克·穆林斯,马塞洛·佩雷拉:
使用近端Langevin Monte Carlo从具有紧支撑的对数曲线分布中采样。 319-342
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维克多·伊曼纽尔·布鲁内尔,安库·莫伊特拉,菲利普·里戈莱特,约翰·C·乌尔舍尔:
确定性点过程的估计速率。 343-345
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Nader H.Bshouty公司,达娜·德拉赫斯勒-科恩,马丁·T·韦切夫,埃兰·雅哈:
学习谓词的分离。 346-369
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克莱门特·卡农,伊利亚斯·迪亚科尼科拉斯,丹尼尔·凯恩,阿利斯泰尔·斯图尔特:
测试贝叶斯网络。 370-448
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塞巴斯蒂安·卡萨莱纳·马汀,拉斐尔·弗伦吉洛,汤姆·摩根,博·瓦格纳:
多观察启发。 449-464
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  - conf/colt/Cesa-BianchiGG17
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尼科尔·塞萨·比安奇,皮埃尔·盖拉德,克劳迪奥·詹蒂莱,塞巴斯蒂安·格奇诺维茨:
算法链和部分反馈在在线非参数学习中的作用。 465-481
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  - conf/colt/ChenGLQW17
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陈丽杰,阿努帕姆·古普塔,李健,明达桥,王若松:
组合纯搜索的近似最优采样算法。 482-534
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  - conf/colt/ChenLQ17
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陈丽杰,李健,明达桥:
最佳手臂识别的实例最佳界限。 535-592
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  - conf/colt/Cherapanamjeri 2017年
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Yeshwanth Cherapanamjeri公司,Pratek Jain公司,普拉尼斯·内特拉帕利:
基于阈值的异常值鲁棒PCA。 593-628
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  - conf/colt/CohenHK17
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阿隆·科恩,塔米尔·哈赞,托梅尔·科伦:
Bandit组合优化的紧界。 629-642
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  - conf/colt/Cutkosky公司B17
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阿肖克·卡特科斯基,Kwabena Boahen公司:
无事先信息的在线学习。 643-677
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  - conf/colt/达拉扬17
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阿纳克·S·达拉扬:
采样和优化之间更进一步、更强的类比：朗之万蒙特卡罗和梯度下降。 678-689
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  - conf/colt/Daniely公司17
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  - https://dblp.org/rec/conf/colt/Daniely17
阿米特·丹尼尔:
神经网络的深度分离。 690-696
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  - conf/colt/Daskalakis第17页
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  - https://dblp.org/rec/conf/colt/DaskalakisP17
君士坦丁诺·达斯卡拉基斯,潘沁轩:
贝叶斯网络的平方Hellinger亚可加性及其在身份测试中的应用。 697-703
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  - conf/colt/DaskalakisTZ17
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君士坦丁诺·达斯卡拉基斯,克里斯托斯·萨莫斯,Manolis Zampetakis公司:
两个高斯混合的EM充分性的十步。 704-710
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  - conf/colt/DiakonikolasKS17
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伊利亚斯·迪亚科尼科拉斯,丹尼尔·凯恩,阿利斯泰尔·斯图尔特:
学习多元对数曲线分布。 711-727
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  - conf/colt/FeldmanS17号机组
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维塔利·费尔德曼,托马斯·斯坦克:
基于稳定中位数的自适应选择估计的推广。 728-757
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  - conf/colt/Feldman香港17
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  - https://dblp.org/rec/conf/colt/Feldman香港17
莫兰·费尔德曼,克里斯托弗·哈肖,阿明·卡巴西:
贪婪是好的：通过贪婪优化实现近最优子模块最大化。 758-784
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  - conf/colt/Feldman17公司
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  - https://dblp.org/rec/conf/colt/Feldman 17网址
维塔利·费尔德曼:
统计查询复杂性的一般特征。 785-830
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  - conf/colt/FlamarionB17
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尼古拉斯·弗拉马里恩,弗朗西斯·巴赫:
收敛速度为$O（1/n）$的随机复合最小二乘回归。 831-875
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  - conf/colt/Foster公司RS17
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迪伦·福斯特,亚历山大·拉赫林,卡西克·斯里德哈兰:
ZigZag：自适应在线学习的新方法。 876-924
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  - conf/colt/FrongilloN17
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拉斐尔·弗伦吉洛,安德鲁·B·诺贝尔:
不同损失的无记忆序列。 925-939
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  - conf/colt/GamarnikLZ17
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大卫·加马尼克,全莉（Quan Li）,张宏毅:
线性时间中$O（n）$样本的矩阵完成。 940-947
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大卫·加马尼克,伊利亚斯·扎迪克:
二元系数高维回归。估计平方误差和相位交叉。 948-953
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  - conf/colt/Ghoshdastidar GC17号机组
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Debarghya Ghoshdastidar公司,毛里利奥·古泽特,亚历山德拉·卡彭提尔,乌尔里克·冯·卢克斯堡:
使用网络统计对大型随机图进行两个样本测试。 954-977
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埃米尔·格洛普森（Amir Globerson）,罗伊·利夫尼,沙伊·沙列夫·施瓦茨:
流形上的有效半监督学习。 978-1003
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  - conf/colt/GoelKKT17公司
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苏比·戈尔,瓦伦·卡纳德,亚当·克莱文斯,贾斯汀·泰勒:
在多项式时间内可靠地学习ReLU。 1004-1042
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  - conf/colt/GonenS17号机组
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阿隆·戈恩,沙伊·沙列夫·施瓦茨:
严格鞍问题经验风险最小化的快速率。 1043-1063
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尼克·哈维,克里斯托弗·利奥,阿巴斯·梅拉比安（Abbas Mehrabian）:
分段线性神经网络的近紧VC-维数界。 1064-1068
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阿维纳坦·哈西迪姆,纱线歌手:
噪声下的子模块优化。 1069-1122
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大卫·P·赫尔姆博尔德,菲利普·M·龙:
深度网络中辍学的惊人特性。 1123-1146
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  - conf/colt/HuWLW17
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胡伦嘉,吴瑞翰（Ruihan Wu）,李天鸿,王立伟:
有限VC类递归教学维的二次上界。 1147-1156
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胡斌（Bin Hu）,彼得·塞勒,安德斯·兰泽:
使用跳跃系统理论和二次约束对随机优化方法进行统一分析。 1157-1189
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  - conf/colt/KannanV17
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拉文德兰·坎南,桑托什S.万帕拉:
隐藏中心问题。 1190-1213
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  - conf/colt/KearnsW17
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迈克尔·卡恩斯,吴志伟（Steven Wu）:
使用分布进行预测。 1214-1241
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托梅尔·科伦,罗伊·利夫尼,伊莎·曼苏尔:
具有移动成本和自适应定价的强盗。 1242-1268
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俊权（Joon Kwon）,维亚尼·珀切特,克莱尔·沃纳德:
稀疏随机匪徒。 1269-1270
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霍尔登·李,荣歌,马腾宇（Tengyu Ma）,安德烈·里斯特斯基,桑吉弗·阿罗拉:
关于神经网络表达分布的能力。 1271-1296
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马克·勒拉格,莱奥·米奥兰:
对称低秩矩阵估计的基本极限。 1297-1301
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杰里·李,路德维希·施密特:
通过多项式不等式组对高斯混合函数进行稳健和正确的学习。 1302-1382
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  - conf/colt/AndreaS17公司
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安德烈亚·罗泰利,亚历山德拉·卡彭提尔,萨默里·科波图夫:
非参数主动学习中对噪声参数的适应性。 1383-1416
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沙查尔·洛维特,张嘉鹏:
从未知噪声中恢复噪声种群。 1417-1431
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Pasin Manurangsi公司,阿维亚德·鲁宾斯坦:
VC维和Littlestone维的不近似性。 1432-1460
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安德烈亚斯·莫勒:
稳定性和泛化的二阶研究。 1461-1475
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宋梅,西奥多·米西亚基维奇,安德里亚·蒙塔纳里,罗伯托·伊姆布泽罗·奥利维拉:
通过Grothendieck不等式求解同步和MaxCut问题的SDP。 1476-1515
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达娜·莫什科维茨,米查尔·莫什科维茨:
混合意味着空间限制学习的下限。 1516-1566
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Gergely Neu公司,维森·戈麦斯:
线性可解马尔可夫决策过程中在线学习的快速率。 1567-1588
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尤里·波利安斯基,阿南达·瑟塔·苏雷什,吴一红:
种群恢复的样本复杂性。 1589-1618
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亚伦·波提钦,大卫·斯特勒:
具有平方和的精确张量补全。 1619-1673
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马克西姆·拉金斯基,亚历山大·拉赫林,马图斯·特尔加斯基:
通过随机梯度Langevin动力学的非凸学习：非共鸣分析。 1674-1703
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亚历山大·拉赫林,卡西克·斯里德哈兰:
鞅尾界与确定性后悔不等式的等价性。 1704-1722
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乔纳森·斯佳丽,伊利亚·博古诺维奇,沃尔坎·塞弗尔:
噪声高斯过程带宽优化的后悔下限。 1723-1742
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叶夫根尼·塞尔丁,加博尔·卢戈西:
随机和对抗强盗EXP3++算法的改进参数化和分析。 1743-1759
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泽利尔·施拉姆,大卫·斯特勒:
快速稳健的张量分解及其在字典学习中的应用。 1760-1793
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  - conf/colt/SimchowitzJR17会议
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马克斯·辛乔维茨,凯文·杰米森,本杰明·雷奇特:
模拟器：了解中等置信度下的自适应采样。 1794-1834
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萨利尔·瓦丹:
学习与拒绝。 1835-1848
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  - conf/colt/VainscherMX17公司
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丹尼尔·文森彻,谢·曼诺,欢旭:
忽略是一种幸福：通过重加权最小化在大噪音中学习。 1849-1881
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王佳蕾,王伟然,内森·斯雷布罗:
基于小批量Prox的内存和通信高效分布式随机优化。 1882-1919
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布莱克·伍德沃思,苏里亚·古纳塞卡尔,梅斯罗布·奥哈内西（Mesrob I.Ohannessian）,内森·斯雷布罗:
学习非歧视性预测因素。 1920-1953
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张丽君,杨天宝,荣进:
随机凸优化的经验风险最小化：$O（1/n）$-和$O（1/2）$-类型的风险边界。 1954-1979
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张雨晨,珀西·梁,摩西·查里卡尔:
随机梯度Langevin动力学的击中时间分析。 1980-2022
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尼基塔·日沃托夫斯基:
通过局部熵和样本压缩实现最优学习。 2023-2065

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