Salvato in:
| Autori principali: | Pardeshi, Kanad, Wilder, Bryan, Singh, Aarti |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2025
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | https://arxiv.org/abs/2510.22744 |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Online Social Welfare Function-based Resource Allocation
di: Pardeshi, Kanad, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Pardeshi, Kanad, et al.
Pubblicazione: (2026)
Learning Social Welfare Functions
di: Pardeshi, Kanad Shrikar, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Pardeshi, Kanad Shrikar, et al.
Pubblicazione: (2024)
Online Decision Making with Generative Action Sets
di: Xu, Jianyu, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Xu, Jianyu, et al.
Pubblicazione: (2025)
Enhanced Federated Optimization: Adaptive Unbiased Client Sampling with Reduced Variance
di: Zeng, Dun, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Zeng, Dun, et al.
Pubblicazione: (2023)
Comparing Targeting Strategies for Maximizing Social Welfare with Limited Resources
di: Sharma, Vibhhu, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Sharma, Vibhhu, et al.
Pubblicazione: (2024)
Logarithmic Neyman Regret for Adaptive Estimation of the Average Treatment Effect
di: Neopane, Ojash, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Neopane, Ojash, et al.
Pubblicazione: (2024)
Accounting for Missing Covariates in Heterogeneous Treatment Estimation
di: Yamin, Khurram, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yamin, Khurram, et al.
Pubblicazione: (2024)
Optimistic Algorithms for Adaptive Estimation of the Average Treatment Effect
di: Neopane, Ojash, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Neopane, Ojash, et al.
Pubblicazione: (2025)
Learning treatment effects while treating those in need
di: Wilder, Bryan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wilder, Bryan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Fostering the Ecosystem of AI for Social Impact Requires Expanding and Strengthening Evaluation Standards
di: Wilder, Bryan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wilder, Bryan, et al.
Pubblicazione: (2025)
PLUMAGE: Probabilistic Low rank Unbiased Min Variance Gradient Estimator for Efficient Large Model Training
di: Haroush, Matan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Haroush, Matan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Unbiased and Biased Variance-Reduced Forward-Reflected-Backward Splitting Methods for Stochastic Composite Inclusions
di: Tran-Dinh, Quoc, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Tran-Dinh, Quoc, et al.
Pubblicazione: (2026)
Minimum Variance Unbiased N:M Sparsity for the Neural Gradients
di: Chmiel, Brian, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Chmiel, Brian, et al.
Pubblicazione: (2022)
Stock Market Price Prediction: A Hybrid LSTM and Sequential Self-Attention based Approach
di: Pardeshi, Karan, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Pardeshi, Karan, et al.
Pubblicazione: (2023)
Unified High-Probability Analysis of Stochastic Variance-Reduced Estimation
di: Luo, Zhankun, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Luo, Zhankun, et al.
Pubblicazione: (2026)
Explaining Concept Shift with Interpretable Feature Attribution
di: Lyu, Ruiqi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Lyu, Ruiqi, et al.
Pubblicazione: (2025)
Dependent Randomized Rounding for Budget Constrained Experimental Design
di: Yamin, Khurram, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Yamin, Khurram, et al.
Pubblicazione: (2025)
Combining digital data streams and epidemic networks for real time outbreak detection
di: Lyu, Ruiqi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Lyu, Ruiqi, et al.
Pubblicazione: (2025)
Distributionally Robust Feature Selection
di: Swaroop, Maitreyi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Swaroop, Maitreyi, et al.
Pubblicazione: (2025)
Decision-Focused Evaluation of Worst-Case Distribution Shift
di: Ren, Kevin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Ren, Kevin, et al.
Pubblicazione: (2024)
Multivariate Density Estimation via Variance-Reduced Sketching
di: Peng, Yifan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Peng, Yifan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Projection Optimization: A General Framework for Multi-Objective and Multi-Group RLHF
di: Xiong, Nuoya, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Xiong, Nuoya, et al.
Pubblicazione: (2025)
Cooperative Multi-agent RL with Communication Constraints
di: Xiong, Nuoya, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Xiong, Nuoya, et al.
Pubblicazione: (2026)
Can LLMs Reconcile Knowledge Conflicts in Counterfactual Reasoning
di: Yamin, Khurram, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Yamin, Khurram, et al.
Pubblicazione: (2025)
Efficient and Unbiased Sampling from Boltzmann Distributions via Variance-Tuned Diffusion Models
di: Zhang, Fengzhe, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhang, Fengzhe, et al.
Pubblicazione: (2025)
Can Revealed Preferences Clarify LLM Alignment and Steering?
di: Yamin, Khurram, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Yamin, Khurram, et al.
Pubblicazione: (2026)
Variance-Reducing Couplings for Random Features
di: Reid, Isaac, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Reid, Isaac, et al.
Pubblicazione: (2024)
Improving constraint-based discovery with robust propagation and reliable LLM priors
di: Lyu, Ruiqi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Lyu, Ruiqi, et al.
Pubblicazione: (2025)
Hybrid Reinforcement Learning from Offline Observation Alone
di: Song, Yuda, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Song, Yuda, et al.
Pubblicazione: (2024)
Leaving the Nest: Going Beyond Local Loss Functions for Predict-Then-Optimize
di: Shah, Sanket, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Shah, Sanket, et al.
Pubblicazione: (2023)
Learning Treatment Effects during Resource Allocation via Priority-Queue Randomization
di: Lee, JungHo, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Lee, JungHo, et al.
Pubblicazione: (2026)
Reinforcement learning with combinatorial actions for coupled restless bandits
di: Xu, Lily, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Xu, Lily, et al.
Pubblicazione: (2025)
Pixels to Prose: Understanding the art of Image Captioning
di: Singh, Hrishikesh, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Singh, Hrishikesh, et al.
Pubblicazione: (2024)
Averaging $n$-step Returns Reduces Variance in Reinforcement Learning
di: Daley, Brett, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Daley, Brett, et al.
Pubblicazione: (2024)
Truncated Variance Reduced Value Iteration
di: Jin, Yujia, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Jin, Yujia, et al.
Pubblicazione: (2024)
To Distill or Decide? Understanding the Algorithmic Trade-off in Partially Observable Reinforcement Learning
di: Song, Yuda, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Song, Yuda, et al.
Pubblicazione: (2025)
HyperNQ: A Hypergraph Neural Network Decoder for Quantum LDPC Codes
di: Bhave, Ameya S., et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Bhave, Ameya S., et al.
Pubblicazione: (2025)
An Unbiased Risk Estimator for Partial Label Learning with Augmented Classes
di: Hu, Jiayu, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Hu, Jiayu, et al.
Pubblicazione: (2024)
Beyond Bounded Variance: Variance-Reduced Normalized Methods for Nonconvex Optimization under Blum-Gladyshev Noise
di: Upadhyay, Antesh, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Upadhyay, Antesh, et al.
Pubblicazione: (2026)
Reducing Variance in Meta-Learning via Laplace Approximation for Regression Tasks
di: Reichlin, Alfredo, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Reichlin, Alfredo, et al.
Pubblicazione: (2024)
Documenti analoghi
-
Online Social Welfare Function-based Resource Allocation
di: Pardeshi, Kanad, et al.
Pubblicazione: (2026) -
Learning Social Welfare Functions
di: Pardeshi, Kanad Shrikar, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Online Decision Making with Generative Action Sets
di: Xu, Jianyu, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Enhanced Federated Optimization: Adaptive Unbiased Client Sampling with Reduced Variance
di: Zeng, Dun, et al.
Pubblicazione: (2023) -
Comparing Targeting Strategies for Maximizing Social Welfare with Limited Resources
di: Sharma, Vibhhu, et al.
Pubblicazione: (2024)