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博尔贾·罗德里格斯·加尔维斯

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2024
【b1】
- 看法
  - 电子版@nbn-resolving.org
  - 没有参考文献和引文
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  - 博士/基础搜索/GAlvez24
- 问别人
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  - https://dblp.org/rec/phd/basesearch/GAlvez24
博尔贾·罗德里格斯·加尔维斯:
泛化理论的信息论方法。瑞典斯德哥尔摩皇家理工学院，2024
[j3]
- 看法
  - 电子版@jmlr.org（开放访问）
  - 没有参考文献和引文
- 出口记录
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  - 期刊/jmlr/GalvezTS24
- 问别人
- 股份记录
  持久URL：
  - https://dblp.org/rec/journals/jmlr/GalvezTS24
博尔贾·罗德里格斯·加尔维斯,拉格纳尔·托巴本,米凯尔·斯科格隆德:
更多的PAC-Bayes界限：从有界损失到具有一般尾部行为的损失，再到任何时候的有效性。 J.马赫。学习。物件。 25:110:1-110:43(2024)
[第14条]
- 看法
  - 通过DOI的电子版（开放存取）
  - 参考文献和引文
  权限控制：
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  - 日记账/corr/abs-2403-03361
- 问别人
- 股份记录
  持久URL：
  - https://dblp.org/rec/journals/corr/abs-2403-03361
阿默里·古弗内尔,博尔贾·罗德里格斯·加尔维斯,托比亚斯·欧切林,米凯尔·斯科格隆德:
连锁信息——线性Bandit问题的理论界和紧后悔率。 CoRR公司 abs/2403.03361(2024)
[i13]
- 看法
  - 通过DOI的电子版（开放存取）
  - 参考文献和引文
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  dblp键：
  - 期刊/corr/abs-2403-16681
- 问别人
- 股份记录
  持久URL：
  - https://dblp.org/rec/journals/corr/abs-2403-16681
博尔贾·罗德里格斯·加尔维斯,奥马尔·里瓦斯普拉塔,拉格纳尔·托巴本,米凯尔·斯科格隆德:
关于有限矩损失的推广界的一个注记。 CoRR公司 abs/2403.16681(2024)
[i12]
- 看法
  - 通过DOI的电子版（开放存取）
  - 参考文献和引文
  权限控制：
- 出口记录
  dblp键：
  - 日记账/corr/abs-2407-07664
- 问别人
- 股份记录
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  - https://dblp.org/rec/journals/corr/abs-2407-07664
马丁·林德斯特伦,博尔贾·罗德里格斯·加尔维斯,拉格纳尔·托巴本,米凯尔·斯科格隆德:
超球面原型学习几何的编码理论分析。 CoRR公司 abs/2407.07664(2024)
2023
【c7】
- 看法
  - 电子版@mlr.press（开放存取）
  - 没有参考文献和引文
- 出口记录
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  - conf/alt/哈吉法姆GTS0D23
- 问别人
- 股份记录
  持久URL：
  - https://dblp.org/rec/conf/alt/HaghifamGTS0D23
马赫迪·哈吉法姆,博尔贾·罗德里格斯·加尔维斯,拉格纳尔·托巴本,米凯尔·斯科格隆德,丹尼尔·罗伊,金塔尔·卡罗琳娜·齐尤加特:
随机凸优化中梯度下降法信息论推广界的局限性。中高音 2023:663-706
【c6】
- 看法
  - 电子版@mlr.press（开放存取）
  - 没有参考文献和引文
- 出口记录
  dblp键：
  - conf/icml/GalvezBRGSRBZ23
- 问别人
- 股份记录
  持久URL：
  - https://dblp.org/rec/conf/icml/GalvezBRGSRBZ23
博尔贾·罗德里格斯·加尔维斯,阿诺·布拉斯,保罗·罗德里格斯,亚当·戈林斯基,泽维尔·苏奥,杰森·拉马普拉姆,丹·布斯布里奇,卢卡·扎佩拉:
熵和重构在多视角自我监督学习中的作用。 ICML公司 2023:29143-29160
【c5】
- 看法
  权限控制：
- 出口记录
  dblp键：
  - conf/isit/GouverneurGOS23
- 问别人
- 股份记录
  持久URL：
  - https://dblp.org/rec/conf/isit/GouverneurGOS23
阿默里·古弗内尔,博尔贾·罗德里格斯·加尔维斯,托比亚斯·欧切林,米凯尔·斯科格隆德:
汤普森抽样后悔界限与背景匪徒亚高斯奖励。伊西特 2023:1306-1311
[i11]
- 看法
  - 通过DOI的电子版（开放存取）
  - 参考文献和引文
  权限控制：
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  - 期刊/corr/abs-2304-13593
- 问别人
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  持久URL：
  - https://dblp.org/rec/journals/corr/abs-2304-13593
阿默里·古弗内尔,博尔贾·罗德里格斯·加尔维斯,托比亚斯·欧切林,米凯尔·斯科格隆德:
汤普森抽样后悔界限与背景匪徒亚高斯奖励。 CoRR公司 abs/2304.13593(2023)
[i10]
- 看法
  - 通过DOI的电子版（开放存取）
  - 参考文献和引文
  权限控制：
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  dblp键：
  - 期刊/corr/abs-2306-12214
- 问别人
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  - https://dblp.org/rec/journals/corr/abs-2306-12214
博尔贾·罗德里格斯·加尔维斯,拉格纳尔·托巴本,米凯尔·斯科格隆德:
更多的PAC-Bayes边界：从有界损失到具有一般尾部行为的损失，再到任何时间有效性。 CoRR公司腹肌/2306.1214(2023)
[第九章]
- 看法
  - 通过DOI的电子版（开放存取）
  - 参考文献和引文
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  dblp键：
  - 期刊/corr/abs-2307-10907
- 问别人
- 股份记录
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  - https://dblp.org/rec/journals/corr/abs-2307-10907
博尔贾·罗德里格斯·加尔维斯,阿诺·布拉斯,保罗·罗德里格斯,亚当·戈林斯基,泽维尔·苏奥,杰森·拉马普拉姆,丹·布斯布里奇,卢卡·扎佩拉:
熵和重构在多视角自我监督学习中的作用。 CoRR公司 abs/2307.10907(2023)
2022
【c4】
- 看法
  权限控制：
- 出口记录
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  - conf/allerton/GuverneurGOS22
- 问别人
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  持久URL：
  - https://dblp.org/rec/conf/allerton/GouverneurGOS22
阿默里·古弗内尔,博尔贾·罗德里格斯·加尔维斯,托比亚斯·欧切林,米凯尔·斯科格隆德:
贝叶斯强化学习的信息论分析。阿勒顿 2022:1-7
[i8]
- 看法
  - 通过DOI的电子版（开放存取）
  - 参考文献和引文
  权限控制：
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  - 日记账/corr/abs-2207-08735
- 问别人
- 股份记录
  持久URL：
  - https://dblp.org/rec/journals/corr/abs-2207-08735
阿默里·古弗内尔,博尔贾·罗德里格斯·加尔维斯,托比亚斯·欧切林,米凯尔·斯科格隆德:
贝叶斯强化学习的信息论分析。 CoRR公司 abs/2207.08735(2022)
[i7]
- 看法
  - 通过DOI的电子版（开放存取）
  - 参考文献和引文
  权限控制：
- 出口记录
  dblp键：
  - 期刊/corr/abs-2212-13556
- 问别人
- 股份记录
  持久URL：
  - https://dblp.org/rec/journals/corr/abs-2212-13556
马赫迪·哈吉法姆,博尔贾·罗德里格斯·加尔维斯,拉格纳尔·托巴本,米凯尔·斯科格隆德,丹尼尔·罗伊,金塔尔·卡罗琳娜·齐尤加特:
随机凸优化中梯度下降法信息论推广界的局限性。 CoRR公司 abs/2212.13556(2022)
2021
[注2]
- 看法
  权限控制：
- 出口记录
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  - 期刊/tit/GalvezBS21
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- 股份记录
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  - https://dblp.org/rec/journals/tit/GalvezBS21
博尔贾·罗德里格斯·加尔维斯,Germanán Bassi先生,米凯尔·斯科格隆德:
离散数据专用算法泛化误差的上限。 IEEE传输。Inf.理论 67(11):7362-7379(2021)
【c3】
- 看法
  权限控制：
- 出口记录
  dblp键：
  - conf/itw/GalvezTS21
- 问别人
- 股份记录
  持久URL：
  - https://dblp.org/rec/conf/itw/GalvezTS21
博尔贾·罗德里格斯·加尔维斯,拉格纳尔·托巴本,米凯尔·斯科格隆德:
隐私与公平的变通方法。 ITW公司 2021:1-6
【c2】
- 看法
  - 电子版@neurips.cc（开放存取）
  - 没有参考文献和引文
- 出口记录
  dblp键：
  - conf/nips/GalvezBTS21型
- 问别人
- 股份记录
  持久URL：
  - https://dblp.org/rec/conf/nips/GalvezBTS21
博尔贾·罗德里格斯·加尔维斯,Germanán Bassi先生,拉格纳尔·托巴本,米凯尔·斯科格隆德:
通过Wasserstein距离缩小预期泛化误差范围。 NeurIPS公司 2021:19109-19121
[i6]
- 看法
  - 电子版@arxiv.org（开放访问）
  - 参考文献和引文
- 出口记录
  dblp键：
  - 日记账/corr/abs-2101-09315
- 问别人
- 股份记录
  持久URL：
  - https://dblp.org/rec/journals/corr/abs-2101-09315
博尔贾·罗德里格斯·加尔维斯,Germanán Bassi先生,拉格纳尔·托巴本,米凯尔·斯科格隆德:
通过Wasserstein距离缩小预期泛化误差范围。 CoRR公司 abs/2101.09315(2021)
[i5]
- 看法
  - 电子版@arxiv.org（开放访问）
  - 参考文献和引文
- 出口记录
  dblp键：
  - 日记账/corr/abs-2109-08604
- 问别人
- 股份记录
  持久URL：
  - https://dblp.org/rec/journals/corr/abs-2109-08604
博尔贾·罗德里格斯·加尔维斯,菲利普·格兰奎斯特,罗杰尔·范·达伦,马特·塞格尔:
通过改进的差分乘数方法在私有联合学习中加强公平性。 CoRR公司 abs/2109.08604(2021)
2020
[j1]
- 看法
  - 通过DOI的电子版（开放存取）
  - 参考文献和引文
  权限控制：
- 出口记录
  dblp键：
  - 期刊/熵/GalvezTS20
- 问别人
- 股份记录
  持久URL：
  - https://dblp.org/rec/journals/entropy/GalvezTS20
博尔贾·罗德里格斯·加尔维斯,拉格纳尔·托巴本,米凯尔·斯科格隆德:
凸信息瓶颈拉格朗日。熵 22(1):98(2020)
【c1】
- 看法
  权限控制：
- 出口记录
  dblp键：
  - conf/itw/GalvezBTS20
- 问别人
- 股份记录
  持久URL：
  - https://dblp.org/rec/conf/itw/GalvezBTS20
博尔贾·罗德里格斯·加尔维斯,Germanán Bassi先生,拉格纳尔·托巴本,米凯尔·斯科格隆德:
随机子集泛化误差界与随机梯度Langevin动力学算法。 ITW公司 2020:1-5
[i4]
- 看法
  - 电子版@arxiv.org（开放访问）
  - 参考文献和引文
- 出口记录
  dblp键：
  - 期刊/corr/abs-2005-05889
- 问别人
- 股份记录
  持久URL：
  - https://dblp.org/rec/journals/corr/abs-2005-05889
博尔贾·罗德里格斯·加尔维斯,Germanán Bassi先生,米凯尔·斯科格隆德:
私有算法泛化误差的上限。 CoRR公司 2005年5月889日(2020)
[i3]
- 看法
  - 电子版@arxiv.org（开放访问）
  - 参考文献和引文
- 出口记录
  dblp键：
  - 期刊/corr/abs-2006-06332
- 问别人
- 股份记录
  持久URL：
  - https://dblp.org/rec/journals/corr/abs-2006-06332
博尔贾·罗德里格斯·加尔维斯,拉格纳尔·托巴本,米凯尔·斯科格隆德:
隐私与公平的变通方法。 CoRR公司 abs/2006.06332(2020)
[i2]
- 看法
  - 电子版@arxiv.org（开放访问）
  - 参考文献和引文
- 出口记录
  dblp键：
  - 期刊/corr/abs-2010-10994
- 问别人
- 股份记录
  持久URL：
  - https://dblp.org/rec/journals/corr/abs-2010-100994
博尔贾·罗德里格斯·加尔维斯,Germanán Bassi先生,拉格纳尔·托巴本,米凯尔·斯科格隆德:
随机子集泛化误差界与随机梯度Langevin动力学算法。 CoRR公司 abs/2010.10994(2020)

2010 – 2019

请参阅常见问题解答

出版物列表中的颜色是什么意思？

2019
[i1]
- 看法
  - 电子版@arxiv.org（开放访问）
  - 参考文献和引文
- 出口记录
  dblp键：
  - 期刊/corr/abs-1911-11000
- 问别人
- 股份记录
  持久URL：
  - https://dblp.org/rec/journals/corr/abs-1911-11000
博尔贾·罗德里格斯·加尔维斯,拉格纳尔·托巴本,米凯尔·斯科格隆德:
凸信息瓶颈拉格朗日。 CoRR公司 abs/1911.11000(2019)

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