纳曼·阿加瓦尔
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2020年–今天
2024 [公元28年] 纳曼·阿加瓦尔 , 詹姆斯·波普 :
GenGradAttack:使用遗传算法和基于梯度的精细调整的高效且稳健的目标对抗攻击。 ICAART(3) 2024 : 202-209 [公元27年] 纳曼·阿加瓦尔 , 萨蒂恩·凯尔 , 卡兰·辛格 , 阿卜拉德普·古哈·塔库塔 :
改进的Differentially Private和Lazy Online凸优化:在没有平滑要求的情况下降低后悔。 ICML公司 2024 [i38] 鲁德拉吉特·达斯 , 纳曼·阿加瓦尔 , 苏杰·桑哈维 , Inderjit S.Dhillon公司 :
亚当预处理效应的量化。 CoRR公司 abs/2402.07114 ( 2024 ) [i37] 纳曼·阿加瓦尔 , Pranjal Awasthi公司 , 萨蒂恩·凯尔 , 据地区经理埃里克·赵 :
叠加为加速梯度下降。 CoRR公司 abs/2403.04978 ( 2024 ) 2023 [公元26年] 纳曼·阿加瓦尔 , 布莱恩·布林斯 , 卡兰·辛格 :
方差减少保守政策迭代。 中高音 2023 : 3-33 [公元25年] 纳曼·阿加瓦尔 , 萨蒂恩·凯尔 , 卡兰·辛格 , 阿卜拉德普·塔库塔 :
不同私有和延迟在线凸优化。 柯尔特 2023 : 4599-4632 [公元24年] Dheeraj Mysore Nagaraj公司 , 苏哈斯·科希克 , 纳曼·阿加瓦尔 , 普拉尼斯·内特拉帕利 , 普拉提克·贾因 :
低等级奖励的多用户强化学习。 ICML公司 2023 : 25627-25659 [c23] 纳曼·阿加瓦尔 , 凯尔·奥基夫 , 理查德·克鲁卡斯 :
在智能手机定位的卡尔曼滤波器中集成GNSS多普勒的替代方法。 IPIN公司 2023 : 1-6 [公元22年] 高塔姆·戈尔 , 纳曼·阿加瓦尔 , 卡兰·辛格 , 埃拉·哈赞 :
在线控制中的两全其美:竞争比率和政策遗憾。 L4DC(L4DC) 2023 : 1345-1356 [公元36年] 乔治·E·达尔 , 弗兰克·施耐德 , 扎卡里·纳多 , 纳曼·阿加瓦尔 , Chandramouli Shama Sastry公司 , 菲利普·亨尼 , Sourabh Medapati公司 , 鲁娜·埃森哈根 , 普里亚·卡西姆贝格 , 丹尼尔·索 , Juhan Bae公司 , 贾斯汀·吉尔默 , 阿贝尔·L·佩尔森 , 比拉尔·汗 , 罗汉·阿尼尔 , 迈克·拉巴特 , 珊卡·克里希南 , 丹尼尔·斯奈德 , 埃桑·阿米德 , 陈孔涛 , 克里斯·麦迪森 , 拉克希思·瓦苏德夫 , 米查尔·巴杜拉 , 安库什·加尔格 , 彼得·马特森 :
基准神经网络训练算法。 CoRR公司 abs/2306.07179 ( 2023 ) [i35] 安基特Jha , 黛布拉塔·帕尔 , 美纳克·辛哈 , 纳曼·阿加瓦尔 , 比普拉克·班纳吉 :
HAVE-Net:具有单峰提示的少快照分类的幻觉视听嵌入。 CoRR公司 abs/2309.13470 ( 2023 ) [i34] 纳曼·阿加瓦尔 , 丹尼尔·索 , 陈信义 , 埃拉·哈赞 :
光谱状态空间模型。 CoRR公司 abs/2312.06837 ( 2023 ) [i33] 纳曼·阿加瓦尔 , 萨蒂恩·凯尔 , 卡兰·辛格 , 阿卜拉德普·古哈·塔库塔 :
改进的Differentially Private和Lazy Online凸优化。 CoRR公司 腹肌/2312.11534 ( 2023 ) 2022 【c21】 纳曼·阿加瓦尔 , 萨蒂恩·凯尔 , 朱利安·齐默特 :
在线多类Logistic回归的有效方法。 中高音 2022 : 3-33 [公元20年] 朱利安·齐默特 , 纳曼·阿加瓦尔 , 萨蒂恩·凯尔 :
推动投资组合和量子态在线学习的效率——远离帕累托边界。 柯尔特 2022 : 182-226 [第19条] 纳曼·阿加瓦尔 , Syomantak Chaudhuri公司 , 普拉提克·贾因 , Dheeraj Mysore Nagaraj公司 , 普拉尼斯·内特拉帕利 :
在线目标Q-学习与反向经验重播:有效找到线性MDP的最优策略。 ICLR公司 2022 [i32] 朱利安·齐默特 , 纳曼·阿加瓦尔 , 萨蒂恩·凯尔 :
推动投资组合和量子态在线学习的效率——远离帕累托边界。 CoRR公司 abs/2202.02765 ( 2022 ) [i31] 杰里米·科恩 , 贝尔鲁兹·古尔巴尼 , 珊卡·克里希南 , 纳曼·阿加瓦尔 , Sourabh Medapati公司 , 米查尔·巴杜拉 , 丹尼尔·索 , 大卫·卡多兹 , 扎卡里·纳多 , 乔治·E·达尔 , 贾斯汀·吉尔默 :
稳定性边缘的自适应梯度方法。 CoRR公司 abs/2207.14484 ( 2022 ) [i30] 纳曼·阿加瓦尔 , 普拉提克·贾因 , 苏哈斯·科希克 , Dheeraj Nagaraj公司 , 普拉尼斯·内特拉帕利 :
低等级奖励的多用户强化学习。 CoRR公司 abs/2210.05355 ( 2022 ) [i29] 高塔姆·戈尔 , 纳曼·阿加瓦尔 , 卡兰·辛格 , 埃拉·哈赞 :
在线控制中的两全其美:竞争比率和政策遗憾。 CoRR公司 abs/2211.11219 ( 2022 ) [第28条] 纳曼·阿加瓦尔 , 布莱恩·布林斯 , 卡兰·辛格 :
方差减少保守政策迭代。 CoRR公司 abs/2212.06283 ( 2022 ) 2021 [j5] 纳曼·阿加瓦尔 , 尼古拉斯·博马尔 , 布莱恩·布林斯 , Coralia Cartis公司 :
流形上具有立方的自适应正则化。 数学。 程序。 188 ( 1 ) : 85-134 ( 2021 ) [第18条] 纳曼·阿加瓦尔 , Pranjal Awasthi公司 , 萨蒂恩·凯尔 :
神经网络的深度调节处理。 中高音 2021 : 249-305 [第17条] 纳曼·阿加瓦尔 , 苏比·戈尔 , 西里尔·张 :
通过分形学习速率计划加速。 ICML公司 2021 : 87-99 [第16条] 纳曼·阿加瓦尔 , 埃拉·哈赞 , 阿尼鲁达·马朱姆达尔 , 卡兰·辛格 :
迭代学习控制的遗憾最小化方法。 ICML公司 2021 : 100-109 [第15条] 纳曼·阿加瓦尔 , 彼得·凯鲁兹 , 刘子玉 :
不同私人联合学习的Skellam机制。 NeurIPS公司 2021 : 5052-5064 [i27] 丹尼尔·索 , 西里尔·张 , 保拉·格拉杜 , 乌达亚·盖 , 陈信义 , 埃德加·米纳相 , 纳曼·阿加瓦尔 , 卡兰·辛格 , 朱丽安·拉钱斯 , 汤姆·扎德尔 , 曼纽尔·肖特多夫 , 丹尼尔·科恩 , 埃拉·哈赞 :
机械通风控制的机器学习。 CoRR公司 abs/2102.06779 ( 2021 ) [i26] 保拉·格拉杜 , 约翰·霍尔曼 , 丹尼尔·索 , 亚历克斯·于 , 纳曼·阿加瓦尔 , 乌达亚·盖 , 卡兰·辛格 , 西里尔·张 , 阿尼鲁达·马朱姆达尔 , 埃拉·哈赞 :
Deluca-一个不同的控制库:环境、方法和基准。 CoRR公司 abs/2102.09968 ( 2021 ) [i25] 纳曼·阿加瓦尔 , 埃拉·哈赞 , 阿尼鲁达·马朱姆达尔 , 卡兰·辛格 :
迭代学习控制的遗憾最小化方法。 CoRR公司 abs/2102.13478 ( 2021 ) 【i24】 纳曼·阿加瓦尔 , 苏比·戈尔 , 西里尔·张 :
通过分形学习速率计划加速。 CoRR公司 abs/2103.01338 ( 2021 ) [第23条] 纳曼·阿加瓦尔 , 萨蒂恩·凯尔 , 朱利安·齐默特 :
在线多类Logistic回归的有效方法。 CoRR公司 abs/2110.03020 ( 2021 ) [i22] 纳曼·阿加瓦尔 , 彼得·凯鲁兹 , 刘子玉 :
不同私人联合学习的Skellam机制。 CoRR公司 abs/2110.04995 ( 2021 ) 【i21】 纳曼·阿加瓦尔 , Syomantak Chaudhuri公司 , 普拉提克·贾因 , Dheeraj Nagaraj公司 , 普拉尼斯·内特拉帕利 :
在线目标Q-学习与反向经验重播:有效找到线性MDP的最优策略。 CoRR公司 abs/2110.08440 ( 2021 ) [i20] 丹尼尔·索 , 西里尔·张 , 保拉·格拉杜 , 乌达亚·盖 , 陈信义 , 埃德加·米纳西安 , 纳曼·阿加瓦尔 , 卡兰·辛格 , 朱丽安·拉钱斯 , 汤姆·扎德尔 , 曼纽尔·肖特多夫 , 丹尼尔·科恩 , 埃拉·哈赞 :
机械通风控制的机器学习(扩展摘要)。 CoRR公司 腹肌/2111.10434 ( 2021 ) 2020 【j4】 马姆塔·朱内加 , 沙斯瓦特·辛格 , 纳曼·阿加瓦尔 , Shivank巴厘岛 , 舒巴姆·古普塔 , 尼哈里卡·塔库尔 , Prashant Jindal公司 :
使用深度学习卷积网络(G-net)自动检测青光眼。 Multim公司。 工具应用程序。 79 ( 21-22 ) : 15531-15553 ( 2020 ) [第14条] 纳曼·阿加瓦尔 , 沙姆·M·卡卡德 , 拉胡尔·基达姆比 , 尹达礼 , 普拉尼斯·内特拉帕利 , 亚伦·西德福德 :
利用分数抽样实现更快的加速回归和企业风险管理。 中高音 2020 : 22-47 [第13条] 陈信义 , 纳曼·阿加瓦尔 , 埃拉·哈赞 , 西里尔·张 , 张毅(音) :
低内存预处理的极度紧张。 ICLR公司 2020 [第12条] 纳曼·阿加瓦尔 , 纳塔利·布鲁金 , 埃拉·哈赞 , 周璐 :
动力系统控制的增压。 ICML公司 2020 : 96-103 [第11条] 纳曼·阿加瓦尔 , 罗汉·阿尼尔 , 托梅尔·科伦 , 库纳尔·塔瓦尔 , 西里尔·张 :
滞后数据管道的随机优化。 NeurIPS公司 2020 [i19] 纳曼·阿加瓦尔 , Pranjal Awasthi公司 , 萨蒂恩·凯尔 :
神经网络的深度调节处理。 CoRR公司 abs/2002.01523 ( 2020 ) [i18] 纳曼·阿加瓦尔 , 罗汉·阿尼尔 , 埃拉·哈赞 , 托梅尔·科伦 , 西里尔·张 :
从学习速率中分离自适应梯度方法。 CoRR公司 abs/2002.11803 ( 2020 ) [i17] 纳曼·阿加瓦尔 , 罗汉·阿尼尔 , 托梅尔·科伦 , 库纳尔·塔瓦尔 , 西里尔·张 :
滞后数据管道的随机优化。 CoRR公司 abs/2010.13639 ( 2020 )
2010 – 2019
2019 [j3] 纳曼·阿加瓦尔 , Karthekeyan Chandrasekaran公司 , 亚历山德拉·科拉 , 维维克·马丹 :
论团体举重的拓展。 SIAM J.谨慎。 数学。 33 ( 三 ) : 1338-1373 ( 2019 ) [c10] 纳曼·阿加瓦尔 , 阿隆·戈恩 , 埃拉·哈赞 :
使用优化Oracle在非凸性游戏中学习。 柯尔特 2019 : 18-29 【c9】 纳曼·阿加瓦尔 , 布莱恩·布林斯 , 陈信义 , 埃拉·哈赞 , 卡兰·辛格 , 西里尔·张 , 张毅(音) :
高效的全矩阵自适应正则化。 ICML公司 2019 : 102-110 【c8】 纳曼·阿加瓦尔 , 布莱恩·布林斯 , 埃拉·哈赞 , 沙姆·M·卡卡德 , 卡兰·辛格 :
具有对抗性干扰的在线控制。 ICML公司 2019 : 111-119 【c7】 纳曼·阿加瓦尔 , 埃拉·哈赞 , 卡兰·辛格 :
在线控制的对数遗憾。 NeurIPS公司 2019 : 10175-10184 [i16] 陈信义 , 纳曼·阿加瓦尔 , 埃拉·哈赞 , 西里尔·张 , 张毅(音) :
低内存预处理的极度紧张。 CoRR公司 abs/1902.04620 ( 2019 ) 【i15】 纳曼·阿加瓦尔 , 布莱恩·布林斯 , 埃拉·哈赞 , 沙姆·M·卡卡德 , 卡兰·辛格 :
对抗干扰的在线控制。 CoRR公司 abs/1902.08721 ( 2019 ) [第14条] 阿卡什耆那教 , 的曼尼施·库马 , Rithvik Patibandla公司 , 巴拉穆鲁甘R , 纳文·钱德拉(Naveen Chandra R) , 阿比纳夫·阿罗拉 , 阿卡什·K·辛格 , 瓦伦·帕瓦尔 , 阿迪蒂亚·雷 , 梅达·阿加瓦尔 , 普兰克·普拉萨德 , Vandit Sanadhya公司 , Inshu Namdev公司 , 尼莱·沙阿 , 萨沙姆·米塔尔 , 阿尤什·古普塔 , 纳曼·阿加瓦尔 , 曼加尔·科塔里 :
水下机器人的设计与开发:ANAHITA。 CoRR公司 abs/1903.00494 ( 2019 ) [i13] 纳曼·阿加瓦尔 , 纳塔利·布鲁金 , 埃拉·哈赞 , 周璐 :
动力系统增压。 CoRR公司 abs/1906.08720 ( 2019 ) [i12] 纳曼·阿加瓦尔 , 埃拉·哈赞 , 卡兰·辛格 :
在线控制的对数遗憾。 CoRR公司 abs/1909.05062 ( 2019 ) 2018 【b1】 纳曼·阿加瓦尔 :
机器学习的二阶优化方法。 美国普林斯顿大学, 2018 【c6】 纳曼·阿加瓦尔 , 埃拉·哈赞 :
高阶凸优化的下限。 柯尔特 2018 : 774-792 【c5】 纳曼·阿加瓦尔 , 阿南达·瑟塔·苏雷什 , 费利克斯·X·余 , 桑吉夫·库马尔 , 布伦丹·麦克马汉 :
cpSGD:通信效率高、差异化的私有分布式SGD。 NeurIPS公司 2018 : 7575-7586 [i11] 纳曼·阿加瓦尔 , 阿隆·戈恩 :
显凹优化的有效尺寸。 CoRR公司 abs/1805.08268 ( 2018 ) [i10] 纳曼·阿加瓦尔 , 阿南达·瑟塔·苏雷什 , 费利克斯·X·余 , 桑吉夫·库马尔 , H.Brendan McMahan先生 :
cpSGD:通信效率高、差异化的私有分布式SGD。 CoRR公司 abs/1805.10559 ( 2018 ) [第九章] 纳曼·阿加瓦尔 , 布莱恩·布林斯 , 陈信义 , 埃拉·哈赞 , 卡兰·辛格 , Cyril Zhang(西里尔·张) , 张毅(音) :
全矩阵自适应正则化案例。 CoRR公司 abs/1806.02958 ( 2018 ) 2017 [注2] 纳曼·阿加瓦尔 , 布莱恩·布林斯 , 埃拉·哈赞 :
线性时间下机器学习的二阶随机优化。 J.马赫。 学习。 物件。 18 : 116:1-116:40 ( 2017 ) 【c4】 纳曼·阿加瓦尔 , 卡提基安·钱德拉塞卡兰(Karthekeyan Chandrasekaran) , 亚历山德拉·科拉 , 维维克·马丹 :
论团体举重的拓展。 近似距离 2017 : 24:1-24:13 【c3】 纳曼·阿加瓦尔 , 卡兰·辛格 :
在线学习的差异隐私价格。 ICML公司 2017 : 32-40 【c2】 纳曼·阿加瓦尔 , 泽源艾伦·朱 , 布莱恩·布林斯 , 埃拉·哈赞 , 马腾宇(Tengyu Ma) :
比梯度下降更快地找到近似的局部极小值。 STOC公司 2017 : 1195-1199 [i8] 纳曼·阿加瓦尔 , 卡兰·辛格 :
在线学习的差异隐私价格。 CoRR公司 abs/1701.07953 ( 2017 ) [i7] 纳曼·阿加瓦尔 , 埃拉·哈赞 :
高阶凸优化的下限。 CoRR公司 abs/1710.10329 ( 2017 ) [i6] 纳曼·阿加瓦尔 , 沙姆·M·卡卡德 , 拉胡尔·基达姆比 , 尹达利 , 普拉尼斯·内特拉帕利 , 亚伦·西福德 :
利用分数抽样实现更快的加速回归和企业风险管理。 CoRR公司 abs/1711.08426 ( 2017 ) 2016 [i5] 纳曼·阿加瓦尔 , 布莱恩·布林斯 , 埃拉·哈赞 :
线性时间二阶随机优化。 CoRR公司 腹肌/1602.03943 ( 2016 ) [i4] 纳曼·阿加瓦尔 , 泽源艾伦·朱 , 布莱恩·布林斯 , 埃拉·哈赞 , 马腾宇(Tengyu Ma) :
求线性时间非凸优化的近似局部极小值。 CoRR公司 abs/1611.01146 ( 2016 ) 2015 [j1] 纳曼·阿加瓦尔 , 盖伊·金德勒 , 亚历山德拉·科拉 , 卢卡·特雷维森 :
Hypercube上的独特游戏。 别致。 J.西奥。 计算。 科学。 2015 ( 2015 ) [i3] 纳曼·阿加瓦尔 , 阿方索·班德拉 , Konstantinos Koiliaris公司 , 亚历山德拉·科拉 :
使用半定规划的随机块模型中的多段。 CoRR公司 abs/1507.02323 ( 2015 ) 2014 [i2] 纳曼·阿加瓦尔 , 盖伊·金德勒 , 亚历山德拉·科拉 , 卢卡·特雷维森 :
Hypercube上的独特游戏。 CoRR公司 abs/1405.1374 ( 2014 ) 2013 [i1] 纳曼·阿加瓦尔 , 亚历山德拉·科拉 , 维维克·马丹 :
膨胀机图形的小提升正在膨胀。 CoRR公司 abs/1311.3268 ( 2013 )
2000 – 2009
2007 【c1】 安基特·夏尔马 , Yatendra Kumar Singhal公司 , Dhawal Makhija公司 , 阿努杰·库马尔·戈亚尔 , 纳曼·阿加瓦尔 , 阿蒂·巴赫什 :
影响电子跟踪网站有效性的因素:印度的观点。 ICIW公司 2007 : 41