Buchumschlag

Exact Recovery of Sparse Binary Vectors from Generalized Linear Measurements

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Mazumdar, Arya, Sangwan, Neha
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2025
Schlagworte:	Machine Learning Information Theory
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Binary Iterative Hard Thresholding Converges with Optimal Number of Measurements for 1-Bit Compressed Sensing
von: Matsumoto, Namiko, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Agnostic Learning of Mixed Linear Regressions with EM and AM Algorithms
von: Ghosh, Avishek, et al.
Veröffentlicht: (2024)

The Noisy Quantitative Group Testing Problem
von: Li, Tenghao, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Collaborative Compressors in Distributed Mean Estimation with Limited Communication Budget
von: Vardhan, Harsh, et al.
Veröffentlicht: (2026)

On the sample complexity of parameter estimation in logistic regression with normal design
von: Hsu, Daniel, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Optimal Compression of Unit Norm Vectors in the High Distortion Regime
von: Zhu, Heng, et al.
Veröffentlicht: (2023)

On the Theory of Continual Learning with Gradient Descent for Neural Networks
von: Taheri, Hossein, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Sharper Guarantees for Learning Neural Network Classifiers with Gradient Methods
von: Taheri, Hossein, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Learning sparse generalized linear models with binary outcomes via iterative hard thresholding
von: Matsumoto, Namiko, et al.
Veröffentlicht: (2025)

The Price of Sparsity: Sufficient Conditions for Sparse Recovery using Sparse and Sparsified Measurements
von: Chaabouni, Youssef, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Random Subgraph Detection Using Queries
von: Huleihel, Wasim, et al.
Veröffentlicht: (2021)

Learning Partitions with Optimal Query and Round Complexities
von: Black, Hadley, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Exact Recovery in the Data Block Model
von: Asadi, Amir R., et al.
Veröffentlicht: (2026)

Support Recovery in One-bit Compressed Sensing with Near-Optimal Measurements and Sublinear Time
von: Li, Xiaxin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Optimal Graph Reconstruction by Counting Connected Components in Induced Subgraphs
von: Black, Hadley, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Unified Fractional Regularization Framework for Sparse Recovery
von: Zhao, Yinhao, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Harnessing Multiple Correlated Networks for Exact Community Recovery
von: Rácz, Miklós Z., et al.
Veröffentlicht: (2024)

Exact Matching in Correlated Networks with Node Attributes for Improved Community Recovery
von: Yang, Joonhyuk, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Price of Quality: Sufficient Conditions for Sparse Recovery using Mixed-Quality Data
von: Chaabouni, Youssef, et al.
Veröffentlicht: (2026)

When Can Voting Help, Hurt, or Change Course? Exact Structure of Binary Test-Time Aggregation
von: Liu, Yi
Veröffentlicht: (2026)

What Can Be Recovered Under Sparse Adversarial Corruption? Assumption-Free Theory for Linear Measurements
von: Halder, Vishal, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Compressed Sensor Caching and Collaborative Sparse Data Recovery with Anchor Alignment
von: Yang, Yi-Jen, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Noisy Nonadaptive Group Testing with Binary Splitting: New Test Design and Improvement on Price-Scarlett-Tan's Scheme
von: Li, Xiaxin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Conversational Dueling Bandits in Generalized Linear Models
von: Yang, Shuhua, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Action-List Reinforcement Learning Syndrome Decoding for Binary Linear Block Codes
von: Taghipour, Milad, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Detection of Correlated Random Vectors
von: Elimelech, Dor, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Precise Asymptotics for Spectral Methods in Mixed Generalized Linear Models
von: Zhang, Yihan, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Bounds on the Excess Minimum Risk via Generalized Information Divergence Measures
von: Omanwar, Ananya, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Sparse Max-Affine Regression
von: Kanj, Haitham, et al.
Veröffentlicht: (2024)

The Sample Complexity of Simple Binary Hypothesis Testing
von: Pensia, Ankit, et al.
Veröffentlicht: (2024)

On the Sample Complexity of Robust Binary Hypothesis Testing
von: Vallinayagam, Shankar, et al.
Veröffentlicht: (2026)

How Does Attention Help? Insights from Random Matrices on Signal Recovery from Sequence Models
von: Seddik, Mohamed El Amine
Veröffentlicht: (2026)

Restless Linear Bandits
von: Khaleghi, Azadeh
Veröffentlicht: (2024)

Taming Polysemanticity in LLMs: Provable Feature Recovery via Sparse Autoencoders
von: Chen, Siyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Distributed Nonparametric Estimation: from Sparse to Dense Samples per Terminal
von: Yuan, Deheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Decoupled Descent: Exact Test Error Tracking Via Approximate Message Passing
von: Lovig, Max
Veröffentlicht: (2026)

Generating Rectifiable Measures through Neural Networks
von: Riegler, Erwin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Tighter Information-Theoretic Generalization Bounds via a Novel Class of Change of Measure Inequalities
von: Liu, Yanxiao, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Micro-Diffusion Compression - Binary Tree Tweedie Denoising for Online Probability Estimation
von: Tacconelli, Roberto
Veröffentlicht: (2026)

Scaled Gradient Descent for Ill-Conditioned Low-Rank Matrix Recovery with Optimal Sampling Complexity
von: Li, Zhenxuan, et al.
Veröffentlicht: (2026)