Salvato in:
| Autori principali: | Luo, Zhankun, Hashemi, Abolfazl |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2025
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | https://arxiv.org/abs/2511.04937 |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Unveiling the Cycloid Trajectory of EM Iterations in Mixed Linear Regression
di: Luo, Zhankun, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Luo, Zhankun, et al.
Pubblicazione: (2024)
Characterizing Evolution in Expectation-Maximization Estimates for Overspecified Mixed Linear Regression
di: Luo, Zhankun, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Luo, Zhankun, et al.
Pubblicazione: (2025)
First-Order Softmax Weighted Switching Gradient Method for Distributed Stochastic Minimax Optimization with Stochastic Constraints
di: Luo, Zhankun, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Luo, Zhankun, et al.
Pubblicazione: (2026)
RAMPAGE: RAndomized Mid-Point for debiAsed Gradient Extrapolation
di: Luo, Zhankun, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Luo, Zhankun, et al.
Pubblicazione: (2026)
Unified High-Probability Analysis of Stochastic Variance-Reduced Estimation
di: Luo, Zhankun, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Luo, Zhankun, et al.
Pubblicazione: (2026)
Agnostic Learning of Mixed Linear Regressions with EM and AM Algorithms
di: Ghosh, Avishek, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Ghosh, Avishek, et al.
Pubblicazione: (2024)
Zeroth-Order Non-Log-Concave Sampling with Variance Reduction and Applications to Inverse Problems
di: Sahin, M. Berk, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Sahin, M. Berk, et al.
Pubblicazione: (2026)
Equitable Federated Learning with Activation Clustering
di: Upadhyay, Antesh, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Upadhyay, Antesh, et al.
Pubblicazione: (2024)
A Finite-Iteration Theory for Asynchronous Categorical Distributional Temporal-Difference Learning
di: Kaya, Ege C., et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Kaya, Ege C., et al.
Pubblicazione: (2026)
Optimistic Regret Bounds for Online Learning in Adversarial Markov Decision Processes
di: Moon, Sang Bin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Moon, Sang Bin, et al.
Pubblicazione: (2024)
Asymptotics of Linear Regression with Linearly Dependent Data
di: Moniri, Behrad, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Moniri, Behrad, et al.
Pubblicazione: (2024)
Lower Bounds and Proximally Anchored SGD for Non-Convex Minimization Under Unbounded Variance
di: Fazla, Arda, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Fazla, Arda, et al.
Pubblicazione: (2026)
Localized Distributional Robustness in Submodular Multi-Task Subset Selection
di: Kaya, Ege C., et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Kaya, Ege C., 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)
AdaGossip: Adaptive Consensus Step-size for Decentralized Deep Learning with Communication Compression
di: Aketi, Sai Aparna, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Aketi, Sai Aparna, et al.
Pubblicazione: (2024)
Asymptotic Optimism of Random-Design Linear and Kernel Regression Models
di: Luo, Hengrui, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Luo, Hengrui, et al.
Pubblicazione: (2025)
Non-Asymptotic Analysis of Efficiency in Conformalized Regression
di: Yao, Yunzhen, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Yao, Yunzhen, et al.
Pubblicazione: (2025)
Differentially Private Linear Regression and Synthetic Data Generation with Statistical Guarantees
di: Lin, Shurong, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Lin, Shurong, et al.
Pubblicazione: (2025)
On the Benefits of Inducing Local Lipschitzness for Robust Generative Adversarial Imitation Learning
di: Memarian, Farzan, et al.
Pubblicazione: (2021)
di: Memarian, Farzan, et al.
Pubblicazione: (2021)
Joint MDPs and Reinforcement Learning in Coupled-Dynamics Environments
di: Kaya, Ege C., et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Kaya, Ege C., et al.
Pubblicazione: (2026)
FedSGM: A Unified Framework for Constraint Aware, Bidirectionally Compressed, Multi-Step Federated Optimization
di: Upadhyay, Antesh, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Upadhyay, Antesh, et al.
Pubblicazione: (2026)
Estimation of High-Dimensional Markov-Switching VAR Models with an Approximate EM Algorithm
di: Li, Xiudi, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Li, Xiudi, et al.
Pubblicazione: (2022)
Learning to Localize Leakage of Cryptographic Sensitive Variables
di: Gammell, Jimmy, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Gammell, Jimmy, et al.
Pubblicazione: (2025)
Asymptotics of Random Feature Regression Beyond the Linear Scaling Regime
di: Hu, Hong, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Hu, Hong, et al.
Pubblicazione: (2024)
$H$-Consistency Guarantees for Regression
di: Mao, Anqi, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Mao, Anqi, et al.
Pubblicazione: (2024)
Decentralized Sparse Linear Regression via Gradient-Tracking: Linear Convergence and Statistical Guarantees
di: Maros, Marie, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Maros, Marie, et al.
Pubblicazione: (2022)
Geometry-Aware Approaches for Balancing Performance and Theoretical Guarantees in Linear Bandits
di: Luo, Yuwei, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Luo, Yuwei, et al.
Pubblicazione: (2023)
Quotient-Categorical Representations for Bellman-Compatible Average-Reward Distributional Reinforcement Learning
di: Kaya, Ege C., et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Kaya, Ege C., et al.
Pubblicazione: (2026)
Unveiling Privacy, Memorization, and Input Curvature Links
di: Ravikumar, Deepak, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Ravikumar, Deepak, et al.
Pubblicazione: (2024)
Any-Time Regret-Guaranteed Algorithm for Control of Linear Quadratic Systems
di: Chekan, Jafar Abbaszadeh, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chekan, Jafar Abbaszadeh, et al.
Pubblicazione: (2024)
Learning to Optimize for Mixed-Integer Non-linear Programming with Feasibility Guarantees
di: Tang, Bo, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Tang, Bo, et al.
Pubblicazione: (2024)
EM Approaches to Nonparametric Estimation for Mixture of Linear Regressions
di: Welbaum, Andrew, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Welbaum, Andrew, et al.
Pubblicazione: (2025)
Precise Asymptotics for Spectral Methods in Mixed Generalized Linear Models
di: Zhang, Yihan, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Zhang, Yihan, et al.
Pubblicazione: (2022)
Dynamics of Transient Structure in In-Context Linear Regression Transformers
di: Carroll, Liam, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Carroll, Liam, et al.
Pubblicazione: (2025)
Designing Adaptive Algorithms Based on Reinforcement Learning for Dynamic Optimization of Sliding Window Size in Multi-Dimensional Data Streams
di: Zarghani, Abolfazl, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zarghani, Abolfazl, et al.
Pubblicazione: (2025)
Optimal Algorithms in Linear Regression under Covariate Shift: On the Importance of Precondition
di: Liu, Yuanshi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Liu, Yuanshi, et al.
Pubblicazione: (2025)
Asymptotic Optimism for Tensor Regression Models with Applications to Neural Network Compression
di: Shi, Haoming, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Shi, Haoming, et al.
Pubblicazione: (2026)
High-Dimensional Private Linear Regression with Optimal Rates
di: Bombari, Simone, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Bombari, Simone, et al.
Pubblicazione: (2025)
Guaranteed Coverage Prediction Intervals with Gaussian Process Regression
di: Papadopoulos, Harris
Pubblicazione: (2023)
di: Papadopoulos, Harris
Pubblicazione: (2023)
FedNMUT -- Federated Noisy Model Update Tracking Convergence Analysis
di: Chellapandi, Vishnu Pandi, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chellapandi, Vishnu Pandi, et al.
Pubblicazione: (2024)
Documenti analoghi
-
Unveiling the Cycloid Trajectory of EM Iterations in Mixed Linear Regression
di: Luo, Zhankun, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Characterizing Evolution in Expectation-Maximization Estimates for Overspecified Mixed Linear Regression
di: Luo, Zhankun, et al.
Pubblicazione: (2025) -
First-Order Softmax Weighted Switching Gradient Method for Distributed Stochastic Minimax Optimization with Stochastic Constraints
di: Luo, Zhankun, et al.
Pubblicazione: (2026) -
RAMPAGE: RAndomized Mid-Point for debiAsed Gradient Extrapolation
di: Luo, Zhankun, et al.
Pubblicazione: (2026) -
Unified High-Probability Analysis of Stochastic Variance-Reduced Estimation
di: Luo, Zhankun, et al.
Pubblicazione: (2026)