哈桑·阿什蒂亚尼
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2020年–今天
2024 [第17条] 穆罕默德·阿夫扎利 , 哈桑·阿什蒂亚尼 , 克里斯托弗·利奥 :
高斯混合可通过多项式样本数进行私人学习。 中高音 2024 : 47-73 [第16条] Alireza Fathollah倾倒 , 哈桑·阿什蒂亚尼 , 沙哈布·阿苏德 :
样本最优局部私有假设选择和交互作用的可证明益处。 COLT公司 2024 : 4240-4275 [i17] 穆罕默德·阿夫扎利 , 哈桑·阿什蒂亚尼 , 克里斯托弗·利奥 :
基于稳定列表解码的不可知私有密度估计。 CoRR公司 abs/2407.04783 ( 2024 ) 2023 [第15条] 哈桑·阿什蒂亚尼 , 维纳亚克·巴沙克 , 鲁思·厄纳 :
具有容忍度的对抗性稳健学习。 中高音 2023 : 115-135 [第14条] 贾米尔·阿尔巴斯 , 哈桑·阿什蒂亚尼 , 克里斯托弗·利奥 :
无界高斯混合模型的多项式时间和私有学习。 ICML公司 2023 : 1018-1040 [第13条] Alireza Fathollah浇 , 哈桑·阿什蒂亚尼 :
噪声在学习递归神经网络样本复杂性中的作用:长序列的指数间隙。 NeurIPS公司 2023 [i16] 贾米尔·阿尔巴斯 , 哈桑·阿什蒂亚尼 , 克里斯托弗·利奥 :
无界高斯混合模型的多项式时间和私有学习。 CoRR公司 abs/2303.04288 ( 2023 ) 【i15】 Alireza Fathollah倾倒 , 哈桑·阿什蒂亚尼 :
噪声在学习递归神经网络样本复杂性中的作用:长序列的指数间隙。 CoRR公司 abs/2305.18423 ( 2023 ) [第14条] 穆罕默德·阿夫扎利 , 哈桑·阿什蒂亚尼 , 克里斯托弗·利奥 :
高斯混合可通过多项式样本数进行私人学习。 CoRR公司 abs/2309.03847 ( 2023 ) [i13] Alireza Fathollah倾倒 , 哈桑·阿什蒂亚尼 , 沙哈布·阿苏德 :
样本最优局部私有假设选择和交互作用的可证明益处。 CoRR公司 abs/2312.05645 ( 2023 ) 2022 [第12条] 哈桑·阿什蒂亚尼 , 克里斯托弗·利奥 :
用于学习高斯和更高阶的私有和多项式时间算法。 COLT公司 2022 : 1075-1076 [c11] Alireza Fathollah倾倒 , 哈桑·阿什蒂亚尼 :
在容量有限的作曲课中使用加性噪音的好处。 NeurIPS公司 2022 [i12] 哈桑·阿什蒂亚尼 , 维纳亚克·帕塔克 , 鲁思·厄纳 :
具有容忍度的对抗性稳健学习。 CoRR公司 abs/2203.00849 ( 2022 ) [i11] Alireza Fathollah倾倒 , 哈桑·阿什蒂亚尼 :
在容量有限的作曲课中使用加性噪音的好处。 CoRR公司 abs/2206.07199 ( 2022 ) 2021 [第10条] Ishaq Aden-Ali公司 , 哈桑·阿什蒂亚尼 , 乔塔姆·卡马特 :
关于私人学习无界高维高斯样本的复杂性。 中高音 2021 : 185-216 【c9】 Ishaq Aden-Ali公司 , 哈桑·阿什蒂亚尼 , 克里斯托弗·利奥 :
私下学习轴对齐高斯的混合。 NeurIPS公司 2021 : 3925-3938 [i10] Ishaq Aden-Ali公司 , 哈桑·阿什蒂亚尼 , 克里斯托弗·利奥 :
私下学习轴对齐高斯的混合。 CoRR公司 abs/2106.02162 ( 2021 ) [第九章] 哈桑·阿什蒂亚尼 , 克里斯托弗·利奥 :
用于学习高斯和更高阶的私有和多项式时间算法。 CoRR公司 abs/2111.11320 ( 2021 ) 2020 [j1] 哈桑·阿什蒂亚尼 , 谢本·达维德 , 尼古拉斯·J·A·哈维 , 克里斯托弗·利奥 , 阿巴斯·梅拉比安(Abbas Mehrabian) , 亚尼夫计划 :
通过压缩方案稳健学习高斯混合的近最优样本复杂度边界。 美国临床医学杂志 67 ( 6 ) : 32:1-32:42 ( 2020 ) 【c8】 Ishaq Aden-Ali公司 , 哈桑·阿什蒂亚尼 :
关于学习和积网络的样本复杂性。 AISTATS公司 2020 : 4508-4518 【c7】 哈桑·阿什蒂亚尼 , 维纳亚克·巴沙克 , 鲁思·厄纳 :
对手干扰下的黑匣子认证和学习。 ICML公司 2020 : 388-398 [i8] 哈桑·阿什蒂亚尼 , 维纳亚克·巴沙克 , 鲁思·厄纳 :
对手干扰下的黑匣子认证和学习。 CoRR公司 abs/2006.16520 ( 2020 ) [i7] Ishaq Aden-Ali公司 , 哈桑·阿什蒂亚尼 , 乔塔姆·卡马特 :
关于私人学习无界高维高斯样本的复杂性。 CoRR公司 abs/2010.09929 ( 2020 )
2010 – 2019
2019 【c6】 阿米尔·德兹福利 , 哈桑·阿什蒂亚尼 , 奥马尔·加塔斯 , 理查德·诺克 , 彼得·达扬 , 郑顺翁(Cheng Soon Ong) :
错综复杂的行为表征。 NeurIPS公司 2019 : 2251-2260 [i6] Ishaq Aden-Ali公司 , 哈桑·阿什蒂亚尼 :
关于学习和积网络的样本复杂性。 CoRR公司 abs/1912.02765 ( 2019 ) 2018 【c5】 哈桑·阿什蒂亚尼 , 谢本·达维德 , 阿巴斯·梅拉比安(Abbas Mehrabian) :
混合样本的高效学习。 AAAI公司 2018 : 2679-2686 【c4】 哈桑·阿什蒂亚尼 , 谢本·达维德 , 尼古拉斯·J·A·哈维 , 克里斯托弗·利奥 , 阿巴斯·梅拉比安(Abbas Mehrabian) , 亚尼夫计划 :
通过样本压缩方案学习高斯混合样本的近似紧样本复杂度边界。 NeurIPS公司 2018 : 3416-3425 [i5] 哈桑·阿什蒂亚尼 , 阿巴斯·梅拉比安(Abbas Mehrabian) :
密度估计中的一些技术。 CoRR公司 abs/1801.04003 ( 2018 ) 2017 [i4] 哈桑·阿什蒂亚尼 , 谢本·达维德 , 阿巴斯·梅拉比安(Abbas Mehrabian) :
混合样本的高效学习。 CoRR公司 abs/1706.01596 ( 2017 ) [i3] 哈桑·阿什蒂亚尼 , 谢本·达维德 , 阿巴斯·梅拉比安(Abbas Mehrabian) :
通过压缩进行不可知分布学习。 CoRR公司 腹肌/1710.05209 ( 2017 ) 2016 【c3】 哈桑·阿什蒂亚尼 , Shrinu Kushagra先生 , 谢本·达维德 :
使用相同集群查询进行集群。 NIPS公司 2016 : 3216-3224 [i2] 哈桑·阿什蒂亚尼 , Shrinu Kushagra先生 , 谢本·达维德 :
使用相同集群查询进行集群。 CoRR公司 abs/1606.02404 ( 2016 ) 2015 【c2】 哈桑·阿什蒂亚尼 , 阿里·古德西 :
核监督主成分分析的一个与维数无关的推广界。 FE@接头 2015 : 19-29 【c1】 哈桑·阿什蒂亚尼 , 谢本·达维德 :
聚类的表征学习:一个统计框架。 阿联酋 2015 : 82-91 [i1] 哈桑·阿什蒂亚尼 , 谢本·达维德 :
聚类的表征学习:一个统计框架。 CoRR公司 abs/1506.05900 ( 2015 )