:: Library Catalog

Copertina

Salvato in:

Dettagli Bibliografici
Autori principali:	Hanashiro, Rafael, Shetty, Abhishek, Jaillet, Patrick
Natura:	Preprint
Pubblicazione:	2026
Soggetti:	Machine Learning
Accesso online:	https://arxiv.org/abs/2602.21039
Tags:	Aggiungi Tag Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!

Documenti analoghi

Distribution-Dependent Rates for Multi-Distribution Learning
di: Hanashiro, Rafael, et al.
Pubblicazione: (2023)

Multi-Timescale Primal Dual Hybrid Gradient with Application to Distributed Optimization
di: Zhang, Junhui, et al.
Pubblicazione: (2025)

Small Loss Bounds for Online Learning Separated Function Classes: A Gaussian Process Perspective
di: Block, Adam, et al.
Pubblicazione: (2025)

A Universal Class of Sharpness-Aware Minimization Algorithms
di: Tahmasebi, Behrooz, et al.
Pubblicazione: (2024)

Efficient PAC Learning of Halfspaces with Constant Malicious Noise Rate
di: Shen, Jie
Pubblicazione: (2024)

Attribute-Efficient PAC Learning of Sparse Halfspaces with Constant Malicious Noise Rate
di: Zeng, Shiwei, et al.
Pubblicazione: (2025)

Partition Function Estimation under Bounded f-Divergence
di: Block, Adam, et al.
Pubblicazione: (2026)

Choice-Model-Assisted Q-learning for Delayed-Feedback Revenue Management
di: Shen, Owen, et al.
Pubblicazione: (2026)

Online Resource Allocation with Convex-set Machine-Learned Advice
di: Golrezaei, Negin, et al.
Pubblicazione: (2023)

Learning with Exact Invariances in Polynomial Time
di: Soleymani, Ashkan, et al.
Pubblicazione: (2025)

Inaccurate Label Distribution Learning with Dependency Noise
di: Kou, Zhiqiang, et al.
Pubblicazione: (2024)

Beyond Worst-Case Online Classification: VC-Based Regret Bounds for Relaxed Benchmarks
di: Montasser, Omar, et al.
Pubblicazione: (2025)

Efficient and Noise-Tolerant PAC Learning of Multiclass Linear Classifiers
di: Adhikari, Rita, et al.
Pubblicazione: (2026)

Double Machine Learning Based Structure Identification from Temporal Data
di: Angelis, Emmanouil, et al.
Pubblicazione: (2023)

A Single-Sample Polylogarithmic Regret Bound for Nonstationary Online Linear Programming
di: Xu, Haoran, et al.
Pubblicazione: (2026)

NCSAM Noise-Compensated Sharpness-Aware Minimization for Noisy Label Learning
di: Xu, Jiayu, et al.
Pubblicazione: (2026)

PAC Learning with Bandit Feedback: Sharp Sample Complexity in the Realizable Setting
di: Hanneke, Steve, et al.
Pubblicazione: (2026)

Characterizing Online and Private Learnability under Distributional Constraints via Generalized Smoothness
di: Blanchard, Moïse, et al.
Pubblicazione: (2026)

Multi-View Majority Vote Learning Algorithms: Direct Minimization of PAC-Bayesian Bounds
di: Hennequin, Mehdi, et al.
Pubblicazione: (2024)

Enhancing Sample Selection Against Label Noise by Cutting Mislabeled Easy Examples
di: Yuan, Suqin, et al.
Pubblicazione: (2025)

PAC-Bayes Bounds for Gibbs Posteriors via Singular Learning Theory
di: Wang, Chenyang, et al.
Pubblicazione: (2026)

PAC-Bayesian Generalization Bounds for Knowledge Graph Representation Learning
di: Lee, Jaejun, et al.
Pubblicazione: (2024)

Learning with Monotone Adversarial Corruptions
di: Larsen, Kasper Green, et al.
Pubblicazione: (2026)

Do PAC-Learners Learn the Marginal Distribution?
di: Hopkins, Max, et al.
Pubblicazione: (2023)

Label Distribution Learning with Biased Annotations by Learning Multi-Label Representation
di: Kou, Zhiqiang, et al.
Pubblicazione: (2025)

Noise-Resistant Label Reconstruction Feature Selection for Partial Multi-Label Learning
di: Gao, Wanfu, et al.
Pubblicazione: (2025)

Scalable Label Distribution Learning for Multi-Label Classification
di: Zhao, Xingyu, et al.
Pubblicazione: (2023)

Sharp Bounds for Poly-GNNs and the Effect of Graph Noise
di: Vinas, Luciano, et al.
Pubblicazione: (2024)

PAC-Bayesian Domain Adaptation Bounds for Multi-view learning
di: Hennequin, Mehdi, et al.
Pubblicazione: (2024)

Incentive-Aware Dynamic Resource Allocation under Long-Term Cost Constraints
di: Dai, Yan, et al.
Pubblicazione: (2025)

Autoregressive Learning in Joint KL: Sharp Oracle Bounds and Lower Bounds
di: Xu, Yunbei, et al.
Pubblicazione: (2026)

Leveraging PAC-Bayes Theory and Gibbs Distributions for Generalization Bounds with Complexity Measures
di: Viallard, Paul, et al.
Pubblicazione: (2024)

A Distributional-Lifting Theorem for PAC Learning
di: Blanc, Guy, et al.
Pubblicazione: (2025)

Sharp Bounds for Sequential Federated Learning on Heterogeneous Data
di: Li, Yipeng, et al.
Pubblicazione: (2024)

The Space Complexity of Learning-Unlearning Algorithms
di: Cherapanamjeri, Yeshwanth, et al.
Pubblicazione: (2025)

Provably Learning from Modern Language Models via Low Logit Rank
di: Golowich, Noah, et al.
Pubblicazione: (2025)

On the Computability of Robust PAC Learning
di: Gourdeau, Pascale, et al.
Pubblicazione: (2024)

Efficient Optimal PAC Learning
di: Høgsgaard, Mikael Møller
Pubblicazione: (2025)

Symmetries in PAC-Bayesian Learning
di: Beck, Armin, et al.
Pubblicazione: (2025)

On the Computability of Multiclass PAC Learning
di: Gourdeau, Pascale, et al.
Pubblicazione: (2025)