Theoretical Understanding of Classic Learning Algorithms

Informations projet

TUCLA

N° de convention de subvention: 101125203

DOI

10.3030/101125203

Date de signature de la CE 15 Decembre 2023

Date de début 1 Août 2024

Date de fin 31 Juillet 2029

Financé au titre de

• European Research Council (ERC)

Coût total

€ 1 999 288,00

Contribution de l’UE

€ 1 999 288,00

Coordonné par

AARHUS UNIVERSITET
Denmark

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Les liens vers les livrables et les publications des projets du 7e PC, ainsi que les liens vers certains types de résultats spécifiques tels que les jeux de données et les logiciels, sont récupérés dynamiquement sur OpenAIRE .

Publications

Conference proceedings (20)

Derandomizing Multi-Distribution Learning

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

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

Auteurs: Kasper Green Larsen, Natascha Schalburg
Publié dans: ICML 2026, 2026
Éditeur: PMLR
DOI: 10.48550/ARXIV.2511.20407

Revisiting Agnostic Boosting

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

Optimal Parallelization of Boosting

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

Learning with Monotone Adversarial Corruptions

Auteurs: Kasper Green Larsen, Chirag Pabbaraju, Abhishek Shetty
Publié dans: 2026
Éditeur: PMLR

Actively Learning Halfspaces without Synthetic Data

Auteurs: Hadley Black, Kasper Green Larsen, Arya Mazumdar, Barna Saha, Geelon So
Publié dans: 2026
Éditeur: PMLR

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

Auteurs: Ioannis Caragiannis, Kasper Green Larsen, Sudarshan Shyam
Publié dans: Lecture Notes in Computer Science, Algorithmic Game Theory, 2025
Éditeur: 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

Auteurs: Allan Grønlund, Kasper Green Larsen
Publié dans: ICML 2026, 2026
Éditeur: PMLR
DOI: 10.48550/ARXIV.2411.02087

The Sample Complexity of Replicable Realizable PAC Learning

Auteurs: Kasper Green Larsen, Markus Engelund Mathiasen, Chirag Pabbaraju, Clement Svendsen
Publié dans: Proceedings of the 58th Annual ACM Symposium on Theory of Computing, 2026
Éditeur: ACM
DOI: 10.1145/3798129.3800910

Boosting, Voting Classifiers and Randomized Sample Compression Schemes

Auteurs: Arthur da Cunha, Kasper Green Larsen, Martin Ritzert
Publié dans: 2025
Éditeur: PMLR

On Agnostic PAC Learning in the Small Error Regime

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

A Fine-Grained Understanding of Uniform Convergence for Halfspaces

Auteurs: Aryeh Kontorovich, Kasper Green Larsen
Publié dans: ICML 2026, 2026
Éditeur: PMLR
DOI: 10.48550/ARXIV.2605.06004

Revisiting Agnostic PAC Learning

Auteurs: Steve Hanneke, Kasper Green Larsen, Nikita Zhivotovskiy
Publié dans: 2024 IEEE 65th Annual Symposium on Foundations of Computer Science (FOCS), 2024
Éditeur: IEEE
DOI: 10.1109/FOCS61266.2024.00118

Improved Margin Generalization Bounds for Voting Classifiers

Auteurs: Mikael Møller Høgsgaard, Kasper Green Larsen
Publié dans: Proceedings of Thirty Eighth Conference on Learning Theory (series: Proceedings of Machine Learning Research), 2025
Éditeur: PMLR

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

Auteurs: Mikael Møller Høgsgaard, Kasper Green Larsen, Liang-Yu Zou
Publié dans: ICML 2026, 2026
Éditeur: PMLR
DOI: 10.48550/ARXIV.2605.29819

The Optimal Sample Complexity of Linear Contracts

Auteurs: Mikael Møller Høgsgaard
Publié dans: ICML 2026, 2026
Éditeur: PMLR
DOI: 10.48550/ARXIV.2601.01496

The Many Faces of Optimal Weak-to-Strong Learning

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

Sample-Near-Optimal Agnostic Boosting with Improved Running Time

Auteurs: Arthur da Cunha, Mikael Møller Høgsgaard, Andrea Paudice
Publié dans: Proceedings of The 37th International Conference on Algorithmic Learning Theory, 2026
Éditeur: PMLR

Improved Replicable Boosting with Majority-of-Majorities

Auteurs: Kasper Green Larsen, Markus Engelund Mathiasen, Clement Svendsen
Publié dans: 2026
Éditeur: PMLR

Tight Generalization Bounds for Large-Margin Halfspaces

Auteurs: Kasper Green Larsen, Natascha Schalburg
Publié dans: Advances in Neural Information Processing Systems 38, 2026
Éditeur: Neural Information Processing Systems Foundation, Inc. (NeurIPS)
DOI: 10.52202/085713-1531

Peer reviewed articles (1)

Fourth-moment theorems for sums of multiple integrals

Auteurs: Andreas Basse-O’Connor, David Kramer-Bang, Clement Svendsen
Publié dans: Proceedings of the American Mathematical Society, Numéro 154, 2026, ISSN 1088-6826
Éditeur: American Mathematical Society (AMS)
DOI: 10.1090/PROC/17808