境外开放课程——最近更新(30天)

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Learning and inference in the presence of corrupted inputs[在存在损坏输入的情况下进行学习和推理]
   Yishay Mansour() 我们考虑一个模型，其中给定一个未损坏的输入，攻击者可以将其损坏为$m$损坏输入中的一个。我们将分类和推理问题建模为学习者（最小化预期误差）和对手（最大化...
更新时间：2025-04-27 09:21:48

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Laplacian Matrices of Graphs: Algorithms and Applications[图的拉普拉斯矩阵：算法和应用]
  Daniel A. Spielman() 图的拉普拉斯矩阵出现在许多领域，包括机器学习，计算机视觉，优化，计算科学，当然还有网络分析。我们将解释这些矩阵是什么以及为什么它们出现在如此多的应用中...
更新时间：2025-04-27 09:21:35

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Label optimal regret bounds for online local learning[标记在线本地学习的最佳后悔界限]
  Andrej Risteski() 我们解决了Christiano （2014b）在COLT ' 14中提出的关于在线局部学习可实现的后悔对标签集大小的最优依赖的开放性问题。在这个框架中，算法在每一步中显示一对...
更新时间：2025-04-27 09:21:26

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Learning Overcomplete Latent Variable Models through Tensor Methods[用张量法学习过完备潜变量模型]
  Animashree Anandkumar() 我们为学习潜在变量模型提供了保证，强调了潜在空间的维数超过观测维数的过完备状态。特别地，我们考虑了多视图混合、ICA和稀疏编码模型。我们的主要工具是一种...
更新时间：2025-04-27 09:21:18

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Learning Quantum Circuits with Queries[用查询学习量子电路]
  Jeremy Kun() 我们提出了一个开放的问题，即使用值注入查询学习量子电路行为的复杂性。我们定义了量子电路的学习模型，并给出了初步结果。使用Angluin等人（2009a）的测试路径...
更新时间：2025-04-27 09:21:11

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Max vs Min: Tensor Decomposition and ICA with nearly Linear Sample Complexity[最大与最小：张量分解和ICA与近线性样本复杂度]
  Rasmus J. Kyng() 我们提出了一种简单、通用的技术，用于降低矩阵和张量分解算法应用于分布的样本复杂性。我们使用该技术给出了一个多项式时间的标准ICA算法，该算法的样本复杂度...
更新时间：2025-04-27 09:17:54

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Minimax Fixed-Design Linear Regression[最小最大固定设计线性回归]
  Alan Malek() 我们考虑一个线性回归博弈，其中协变量是事先已知的：在每一轮中，学习器预测一个实值，对手显示一个标签，学习器产生平方误差损失。其目的是将线性预测的遗憾最...
更新时间：2025-04-27 09:17:34

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Low Rank Matrix Completion with Exponential Family Noise[具有指数族噪声的低秩矩阵补全]
  Jean Lafond() 矩阵补全问题包括从带有噪声的观察到的条目样本中重建一个矩阵。一类流行的估计器，被称为核范数惩罚估计器，是基于最小化数据拟合项和核范数惩罚的总和。在这里...
更新时间：2025-04-27 09:17:25

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Learning with Square Loss: Localization through Offset Rademacher Complexity[利用平方损失学习：通过偏移Rademacher复杂度进行定位]
  Tengyuan Liang() 我们考虑具有平方损失的回归和不带有界假设的一般函数类。我们引入了偏移Rademacher复杂度的概念，它提供了一种透明的方法来研究期望和高概率的定位。对于任何（...
更新时间：2025-04-27 09:17:07

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Learning through Exploration[探索学习]
  Alina Beygelzimer ;John Langford() 本教程是关于通过探索来学习。目标是学习如何在部分反馈设置中做出决策，在这种设置中，代理反复观察一些信息，选择一个行动，然后学习这个行动如何获得回报（但...
更新时间：2025-04-27 09:16:15