特拉维斯·迪克
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优化列表
2020年–今天
2024 [j3] 玛丽亚·福丽娜·巴尔坎 , 特拉维斯·迪克 , Tuomas Sandholm公司 , 埃伦·维特西克 :
学习分支:独立于数据的离散化的泛化保证和限制。 美国临床医学杂志 71 ( 2 ) : 13:1-13:73 ( 2024 ) 2023 [注2] CJ凯里 , 特拉维斯·迪克 , 亚历山德罗·埃帕斯托 , 阿德尔·贾文马尔 , 乔什·卡林 , Shankar Kumar公司 , 安德烈斯·穆尼奥斯·麦地那 , 瓦哈卜镜尼 , 加布里埃尔·恩里克·努斯 , 谢尔盖·瓦西尔维茨基 , 钟培林 :
衡量重新识别风险。 程序。 ACM管理。 数据 1 ( 2 ) : 149:1-149:26 ( 2023 ) 【c21】 特拉维斯·迪克 , 亚历克斯·库莱斯扎 , 紫藤太阳 , 阿南达·瑟塔·苏雷什 :
私有估计中基于子集的实例优化。 ICML公司 2023 : 7992-8014 [公元20年] 米哈伊尔·科达克 , 卡里姆·阿明 , 特拉维斯·迪克 , 谢尔盖·瓦西尔维茨基 :
学习用于多分位数发布的增强私有算法。 ICML公司 2023 : 16344-16376 [第19条] 罗贝特·布萨·费科特 , Heejin Choi先生 , 特拉维斯·迪克 , 克劳迪奥·詹蒂莱 , 安德烈斯·穆尼奥斯·麦地那 :
从标签比例轻松学习。 NeurIPS公司 2023 [第18条] 特拉维斯·迪克 , 詹妮弗·吉伦沃特 , 马修·约瑟夫 :
通过更好的私有特征选择实现更好的私有线性回归。 NeurIPS公司 2023 [i19] 罗伯特·伊斯特万·布萨·费科特 , Heejin Choi先生 , 特拉维斯·迪克 , 克劳迪奥·詹蒂莱 , 安德烈斯·穆尼奥斯·麦地那 :
从标签比例轻松学习。 CoRR公司 abs/2302.03115 ( 2023 ) [i18] 特拉维斯·迪克 , 亚历克斯·库莱斯扎 , 紫藤太阳 , 阿南达·瑟塔·苏雷什 :
私有估计中基于子集的实例优化。 CoRR公司 abs/2303.01262 ( 2023 ) [i17] CJ凯里 , 特拉维斯·迪克 , 亚历山德罗·埃帕斯托 , 阿德尔·贾马德 , 乔什·卡林 , Shankar Kumar公司 , 安德烈斯·穆尼奥斯·麦地那 , 瓦哈卜镜尼 , 加布里埃尔·恩里克·努斯 , 谢尔盖·瓦西尔维茨基 , 钟培林 :
衡量重新识别风险。 CoRR公司 abs/2304.07210 ( 2023 ) [i16] 特拉维斯·迪克 , 詹妮弗·吉伦沃特 , 马修·约瑟夫 :
通过更好的私有特征选择实现更好的私有线性回归。 CoRR公司 abs/2306.00920 ( 2023 ) 2022 【i15】 卡里姆·阿明 , 特拉维斯·迪克 , 米哈伊尔·科达克 , 谢尔盖·瓦西尔维茨基 :
带有私有预测的私有算法。 CoRR公司 abs/2210.11222 ( 2022 ) [第14条] 特拉维斯·迪克 , 辛提亚·沃克 , 迈克尔·卡恩斯 , Terrance Liu公司 , 亚伦·罗斯 , 朱塞佩·维特里 , 吴志伟(Steven Wu) :
根据公布的统计数据重建人口普查微观数据的可信度。 CoRR公司 abs/2211.03128 ( 2022 ) 2021 [第17条] 艾米丽·戴安娜 , 特拉维斯·迪克 , 哈迪·埃尔扎恩 , 迈克尔·卡恩斯 , 亚伦·罗斯 , 扎卡里·舒兹曼 , 赛义德·沙里菲·马尔瓦杰迪 , 朱巴·齐亚尼 :
公平投资组合设计的算法和学习。 欧盟委员会 2021 : 371-389 [第16条] 玛丽亚·福丽娜·巴尔坎 , 丹·德布拉西奥 , 特拉维斯·迪克 , 卡尔·金斯福德 , Tuomas Sandholm公司 , 埃伦·维特西克 :
多少数据足以学习高性能算法? 数据驱动算法设计的泛化保证。 STOC公司 2021 : 919-932 2020 [j1] Avrim Blum公司 , 特拉维斯·迪克 , 纳伦·马诺伊 , 张洪扬 :
随机平滑可能无法证明高维图像的L∞鲁棒性。 J.马赫。 学习。 物件。 21 : 211:1-211:21 ( 2020 ) [第15条] 德拉文斯·夏尔马 , 玛丽亚·福丽娜·巴尔坎 , 特拉维斯·迪克 :
在不断变化的环境中学习分段Lipschitz函数。 AISTATS公司 2020 : 3567-3577 [第14条] 玛丽亚·弗洛里娜·巴尔坎 , 特拉维斯·迪克 , 曼努埃尔·朗 :
学习链接。 ICLR公司 2020 [第13条] 特拉维斯·迪克 , 韦斯利·佩格登 , 玛丽亚·福丽娜·巴尔坎 :
分散设置中的半频带优化。 阿拉伯联合酋长国 2020 : 909-918 [i13] Avrim Blum公司 , 特拉维斯·迪克 , 纳伦·马诺伊 , 张洪扬 :
随机平滑可能无法证明𝓁 ∞ 高维图像的鲁棒性。 CoRR公司 abs/2002.03517 ( 2020 ) [i12] 艾米丽·戴安娜 , 特拉维斯·迪克 , 哈迪·埃尔扎恩 , 迈克尔·J·卡恩斯 , 亚伦·罗斯 , 扎卡里·舒兹曼 , 赛义德·沙里菲·马尔瓦杰迪 , 朱巴·齐亚尼 :
公平投资组合设计的算法和学习。 CoRR公司 abs/2006.07281 ( 2020 ) [i11] 王凯文 , 特拉维斯·迪克 , 玛丽亚·弗洛里娜·巴尔坎 :
不同私有分布式决策树学习的可扩展且可证明精确的算法。 CoRR公司 abs/2012.10602 ( 2020 )
2010 – 2019
2019 [第12条] 玛丽亚·福丽娜·巴尔坎 , 特拉维斯·迪克 , Ritesh Noothigattu公司 , Ariel D.Procaccia公司 :
无嫉妒分类。 NeurIPS公司 2019 : 1238-1248 [第11条] 卡里姆·阿明 , 特拉维斯·迪克 , 亚历克斯·库莱斯扎 , 安德烈斯·穆尼奥斯·麦地那 , 谢尔盖·瓦西尔维茨基 :
差异私有协方差估计。 NeurIPS公司 2019 : 14190-14199 [i10] 玛丽亚·福丽娜·巴尔坎 , 特拉维斯·迪克 , 韦斯利·佩格登 :
分散设置中的半频带优化。 CoRR公司 abs/1904.09014 ( 2019 ) [第九章] 玛丽亚·福丽娜·巴尔坎 , 特拉维斯·迪克 , 曼纽尔·朗 :
学习链接。 CoRR公司 abs/1907.00533 ( 2019 ) [i8] 玛丽亚·福丽娜·巴尔坎 , 特拉维斯·迪克 , 德拉文斯·夏尔马 :
变化环境下分段Lipschitz函数的在线优化。 CoRR公司 abs/1907.09137 ( 2019 ) [i7] 玛丽亚·弗洛里娜·巴尔坎 , 丹·德布拉西奥 , 特拉维斯·迪克 , 卡尔·金斯福德 , Tuomas Sandholm公司 , 埃伦·维特西克 :
多少数据足以学习高性能算法? CoRR公司 abs/1908.02894 ( 2019 ) 2018 [第10条] 玛丽亚·福丽娜·巴尔坎 , 特拉维斯·迪克 , 埃伦·维特西克 :
数据驱动算法设计、在线学习和私有优化的分散。 光纤通信系统 2018 : 603-614 【c9】 玛丽亚·福丽娜·巴尔坎 , 特拉维斯·迪克 , Tuomas Sandholm公司 , 埃伦·维特西克 :
学会分叉。 ICML公司 2018 : 353-362 【c8】 玛丽亚·弗洛里娜·巴尔坎 , 特拉维斯·迪克 , 科林·怀特 :
通过参数化劳埃德家族进行数据驱动聚类。 NeurIPS公司 2018 : 10664-10674 [i6] 玛丽亚·福丽娜·巴尔坎 , 特拉维斯·迪克 , Tuomas Sandholm公司 , 埃伦·维特西克 :
学习分支。 CoRR公司 abs/1803.10150 ( 2018 ) [i5] 玛丽亚·福丽娜·巴尔坎 , 特拉维斯·迪克 , 科林·怀特 :
通过参数化劳埃德家族进行数据驱动聚类。 CoRR公司 abs/1809.06987 ( 2018 ) [i4] 玛丽亚·福丽娜·巴尔坎 , 特拉维斯·迪克 , Ritesh Noothigattu公司 , Ariel D.Procaccia公司 :
无嫉妒分类。 CoRR公司 腹肌/1809.08700 ( 2018 ) 2017 【c7】 玛丽亚·福丽娜·巴尔坎 , 特拉维斯·迪克 , 伊莎·曼苏尔 :
通过利用多类输出代码标记高效学习。 啊啊啊 2017 : 1735-1741 【c6】 特拉维斯·迪克 , 穆丽 , 文卡塔·克里希纳·皮卢特拉 , 科林·怀特 , 玛丽亚·福丽娜·巴尔坎 , 亚历山大·斯莫拉 :
分布式学习中的数据驱动资源分配。 AAAI研讨会 2017 【c5】 特拉维斯·迪克 , 穆丽 , 文卡塔·克里希纳·皮卢特拉 , 科林·怀特 , 尼娜·巴尔坎 , 亚历山大·斯莫拉 :
分布式学习的数据驱动资源分配。 AISTATS公司 2017 : 662-671 【c4】 玛丽亚·福丽娜·巴尔坎 , 特拉维斯·迪克 , 梁英玉 , 牟文龙 , 张洪扬 :
高维欧氏空间中的差异私有聚类。 ICML公司 2017 : 322至331 [i3] 玛丽亚·福丽娜·巴尔坎 , 特拉维斯·迪克 , 埃伦·维特西克 :
分段Lipschitz函数的私有和在线优化。 CoRR公司 abs/1711.03091 ( 2017 ) 2015 [i2] 玛丽亚·福丽娜·巴尔坎 , 特拉维斯·迪克 , 伊莎·曼苏尔 :
关于输出-代码多类学习的几何。 CoRR公司 abs/1511.03225 ( 2015 ) [i1] 特拉维斯·迪克 , 穆丽 , 文卡塔·克里希纳·皮卢特拉 , 科林·怀特 , 玛丽亚·福丽娜·巴尔坎 , 亚历山大·斯莫拉 :
分布式学习中的数据驱动资源分配。 CoRR公司 abs/1512.04848 ( 2015 ) 2014 【c3】 特拉维斯·迪克 , 安德烈斯·吉尔吉 , Csaba Szepesvariá :
成本序列变化的马尔可夫决策过程中的在线学习。 ICML公司 2014 : 512-520 2013 【c2】 卡米洛·佩雷斯·金特罗 , 罗密奥·塔萨姆本·福梅纳 , 阿扎德影子侠 , 尼娜·沃勒布 , 特拉维斯·迪克 , 马丁·杰桑 :
SEPO:通过指向进行选择,作为直观的人机命令界面。 ICRA公司 2013 : 1166-1171年 【c1】 特拉维斯·迪克 , 卡米洛·佩雷斯·金特罗 , 马丁·贾格桑德 , 阿扎德影子侠 :
通过近似最近邻搜索进行基于注册的实时跟踪。 机器人学:科学与系统 2013