Theoretical Understanding of Classic Learning Algorithms

Projektinformationen

TUCLA

ID Finanzhilfevereinbarung: 101125203

DOI

10.3030/101125203

EK-Unterschriftsdatum 15 Dezember 2023

Startdatum 1 August 2024

Enddatum 31 Juli 2029

Finanziert unter

• European Research Council (ERC)

Gesamtkosten

€ 1 999 288,00

EU-Beitrag

€ 1 999 288,00

Koordiniert durch

AARHUS UNIVERSITET
Denmark

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Veröffentlichungen

Conference proceedings (20)

Derandomizing Multi-Distribution Learning

Autoren: Kasper Green Larsen, Omar Montasser, Nikita Zhivotovskiy
Veröffentlicht in: Advances in Neural Information Processing Systems 37, 2024
Herausgeber: Neural Information Processing Systems Foundation, Inc. (NeurIPS)
DOI: 10.52202/079017-2989

Tight Margin-Based Generalization Bounds for Voting Classifiers over Finite Hypothesis Sets

Autoren: Kasper Green Larsen, Natascha Schalburg
Veröffentlicht in: ICML 2026, 2026
Herausgeber: PMLR
DOI: 10.48550/ARXIV.2511.20407

Revisiting Agnostic Boosting

Autoren: Arthur da Cunha, Mikael Møller Høgsgaard, Andrea Paudice, Yuxin Sun
Veröffentlicht in: Advances in Neural Information Processing Systems 38, 2026
Herausgeber: Neural Information Processing Systems Foundation, Inc. (NeurIPS)
DOI: 10.52202/085713-4698

Optimal Parallelization of Boosting

Autoren: Arthur Da Cunha, Mikael Møller Høgsgaard, Kasper Green Larsen
Veröffentlicht in: Advances in Neural Information Processing Systems 37, 2024
Herausgeber: Neural Information Processing Systems Foundation, Inc. (NeurIPS)
DOI: 10.52202/079017-0464

Learning with Monotone Adversarial Corruptions

Autoren: Kasper Green Larsen, Chirag Pabbaraju, Abhishek Shetty
Veröffentlicht in: 2026
Herausgeber: PMLR

Actively Learning Halfspaces without Synthetic Data

Autoren: Hadley Black, Kasper Green Larsen, Arya Mazumdar, Barna Saha, Geelon So
Veröffentlicht in: 2026
Herausgeber: PMLR

A New Lower Bound for Multicolor Discrepancy with Applications to Fair Division

Autoren: Ioannis Caragiannis, Kasper Green Larsen, Sudarshan Shyam
Veröffentlicht in: Lecture Notes in Computer Science, Algorithmic Game Theory, 2025
Herausgeber: Springer Nature Switzerland
DOI: 10.1007/978-3-032-03639-1_13

An Exponential Separation Between Quantum and Quantum-Inspired Classical Algorithms for Linear Systems

Autoren: Allan Grønlund, Kasper Green Larsen
Veröffentlicht in: ICML 2026, 2026
Herausgeber: PMLR
DOI: 10.48550/ARXIV.2411.02087

The Sample Complexity of Replicable Realizable PAC Learning

Autoren: Kasper Green Larsen, Markus Engelund Mathiasen, Chirag Pabbaraju, Clement Svendsen
Veröffentlicht in: Proceedings of the 58th Annual ACM Symposium on Theory of Computing, 2026
Herausgeber: ACM
DOI: 10.1145/3798129.3800910

Boosting, Voting Classifiers and Randomized Sample Compression Schemes

Autoren: Arthur da Cunha, Kasper Green Larsen, Martin Ritzert
Veröffentlicht in: 2025
Herausgeber: PMLR

On Agnostic PAC Learning in the Small Error Regime

Autoren: Julian Asilis, Mikael Møller Høgsgaard, Grigoris Velegkas
Veröffentlicht in: Advances in Neural Information Processing Systems 38, 2026
Herausgeber: Neural Information Processing Systems Foundation, Inc. (NeurIPS)
DOI: 10.52202/085713-4112

A Fine-Grained Understanding of Uniform Convergence for Halfspaces

Autoren: Aryeh Kontorovich, Kasper Green Larsen
Veröffentlicht in: ICML 2026, 2026
Herausgeber: PMLR
DOI: 10.48550/ARXIV.2605.06004

Revisiting Agnostic PAC Learning

Autoren: Steve Hanneke, Kasper Green Larsen, Nikita Zhivotovskiy
Veröffentlicht in: 2024 IEEE 65th Annual Symposium on Foundations of Computer Science (FOCS), 2024
Herausgeber: IEEE
DOI: 10.1109/FOCS61266.2024.00118

Improved Margin Generalization Bounds for Voting Classifiers

Autoren: Mikael Møller Høgsgaard, Kasper Green Larsen
Veröffentlicht in: Proceedings of Thirty Eighth Conference on Learning Theory (series: Proceedings of Machine Learning Research), 2025
Herausgeber: PMLR

The Interplay Between Interpolation and Aggregation in Regression: Optimal Sample Complexity

Autoren: Mikael Møller Høgsgaard, Kasper Green Larsen, Liang-Yu Zou
Veröffentlicht in: ICML 2026, 2026
Herausgeber: PMLR
DOI: 10.48550/ARXIV.2605.29819

The Optimal Sample Complexity of Linear Contracts

Autoren: Mikael Møller Høgsgaard
Veröffentlicht in: ICML 2026, 2026
Herausgeber: PMLR
DOI: 10.48550/ARXIV.2601.01496

The Many Faces of Optimal Weak-to-Strong Learning

Autoren: Mikael Møller Høgsgaard, Kasper Green Larsen, Markus Engelund Mathiasen
Veröffentlicht in: Advances in Neural Information Processing Systems 37, 2024
Herausgeber: Neural Information Processing Systems Foundation, Inc. (NeurIPS)
DOI: 10.52202/079017-1644

Sample-Near-Optimal Agnostic Boosting with Improved Running Time

Autoren: Arthur da Cunha, Mikael Møller Høgsgaard, Andrea Paudice
Veröffentlicht in: Proceedings of The 37th International Conference on Algorithmic Learning Theory, 2026
Herausgeber: PMLR

Improved Replicable Boosting with Majority-of-Majorities

Autoren: Kasper Green Larsen, Markus Engelund Mathiasen, Clement Svendsen
Veröffentlicht in: 2026
Herausgeber: PMLR

Tight Generalization Bounds for Large-Margin Halfspaces

Autoren: Kasper Green Larsen, Natascha Schalburg
Veröffentlicht in: Advances in Neural Information Processing Systems 38, 2026
Herausgeber: Neural Information Processing Systems Foundation, Inc. (NeurIPS)
DOI: 10.52202/085713-1531

Peer reviewed articles (1)

Fourth-moment theorems for sums of multiple integrals

Autoren: Andreas Basse-O’Connor, David Kramer-Bang, Clement Svendsen
Veröffentlicht in: Proceedings of the American Mathematical Society, Ausgabe 154, 2026, ISSN 1088-6826
Herausgeber: American Mathematical Society (AMS)
DOI: 10.1090/PROC/17808