Unified Theory of Efficient Optimization and Estimation

Informations projet

UTOPEST

N° de convention de subvention: 815464

DOI

10.3030/815464

Projet clôturé

Date de signature de la CE 19 Decembre 2018

Date de début 1 Mars 2019

Date de fin 31 Août 2024

Financé au titre de

• EXCELLENT SCIENCE - European Research Council (ERC)

Coût total

€ 1 993 320,00

Contribution de l’UE

€ 1 993 320,00

Coordonné par

EIDGENOESSISCHE TECHNISCHE HOCHSCHULE ZUERICH
Switzerland

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Publications

Other (2)

Finding Colorings in One-Sided Expanders

Auteurs: Rares-Darius Buhai, Yiding Hua, David Steurer, Andor Vári-Kakas
Publié dans: 2025
Éditeur: arxiv
DOI: 10.48550/arxiv.2508.02825

Low degree conjecture implies sharp computational thresholds in stochastic block model

Auteurs: Jingqiu Ding, Yiding Hua, Lucas Slot, David Steurer
Publié dans: 2025
Éditeur: arxiv
DOI: 10.48550/arxiv.2502.15024

Conference proceedings (32)

Private Graphon Estimation via Sum-of-Squares

Auteurs: Hongjie Chen, Jingqiu Ding, Tommaso D'Orsi, Yiding Hua, Chih-Hung Liu, David Steurer
Publié dans: Proceedings of the 56th Annual ACM Symposium on Theory of Computing, 2025, Page(s) 172-182
Éditeur: ACM
DOI: 10.1145/3618260.3649643

Consistent Estimation for PCA and Sparse Regression with Oblivious Outliers

Auteurs: d'Orsi, Tommaso; Liu, Chih-Hung; Nasser, Rajai; Novikov, Gleb; Steurer, David; Tiegel, Stefan
Publié dans: Advances in Neural Information Processing Systems 34, Numéro 2, 2021
Éditeur: Curran Associates, Inc.
DOI: 10.3929/ethz-b-000516042

Robust Mixture Learning when Outliers Overwhelm Small Groups

Auteurs: Rares-Darius Buhai, Daniil Dmitriev, Gleb Novikov, Amartya Sanyal, David Steurer, Stefan Tiegel, Alexander Wolters, Fanny Yang
Publié dans: Advances in Neural Information Processing Systems 37, 2025, Page(s) 100042-100082
Éditeur: Neural Information Processing Systems Foundation, Inc. (NeurIPS)
DOI: 10.52202/079017-3174

Estimating Rank-One Spikes from Heavy-Tailed Noise via Self-Avoiding Walks

Auteurs: Jingqiu Ding, Samuel B. Hopkins, David Steurer
Publié dans: Advances in Neural Information Processing Systems 33, 2020
Éditeur: Annual Conference on Neural Information Processing Systems 2020, NeurIPS 2020

SoS Certificates for Sparse Singular Values and Their Applications: Robust Statistics, Subspace Distortion, and More

Auteurs: Ilias Diakonikolas, Samuel B. Hopkins, Ankit Pensia, Stefan Tiegel
Publié dans: Proceedings of the 57th Annual ACM Symposium on Theory of Computing, 2025, Page(s) 1701-1709
Éditeur: ACM
DOI: 10.1145/3717823.3718293

Sparse PCA: Algorithms, Adversarial Perturbations and Certificates

Auteurs: Tommaso d'Orsi, Pravesh K. Kothari, Gleb Novikov, David Steurer
Publié dans: FOCS, 2020
Éditeur: {IEEE} Computer Society

Improved Hardness Results for Learning Intersections of Halfspaces

Auteurs: Tiegel, Stefan
Publié dans: Proceedings of Machine Learning Research, 247, Numéro 2, 2024
Éditeur: PMLR
DOI: 10.3929/ethz-b-000713948

SQ Lower Bounds for Random Sparse Planted Vector Problem

Auteurs: Ding, Jingqiu; Hua, Yiding
Publié dans: Proceedings of Machine Learning Research, 201, Numéro 1, 2023
Éditeur: pmlr
DOI: 10.48550/arxiv.2301.11124

Reaching Kesten-Stigum Threshold in the Stochastic Block Model under Node Corruptions

Auteurs: Ding, Jingqiu; d'Orsi, Tommaso; Hua, Yiding; Steurer, David
Publié dans: COLT 2023, Numéro 5, 2023
Éditeur: pmlr
DOI: 10.48550/arxiv.2305.10227

Optimal SQ Lower Bounds for Learning Halfspaces with Massart Noise

Auteurs: Nasser, Rajai; Tiegel, Stefan
Publié dans: Proceedings of Thirty Fifth Conference on Learning Theory, Numéro 1, 2022
Éditeur: pmlr
DOI: 10.48550/arxiv.2201.09818

SoS Certifiability of Subgaussian Distributions and Its Algorithmic Applications

Auteurs: Ilias Diakonikolas, Samuel B. Hopkins, Ankit Pensia, Stefan Tiegel
Publié dans: Proceedings of the 57th Annual ACM Symposium on Theory of Computing, 2025, Page(s) 1689-1700
Éditeur: ACM
DOI: 10.1145/3717823.3718183

Robust recovery for stochastic block models

Auteurs: Jingqiu Ding, Tommaso d'Orsi, Rajai Nasser, David Steurer
Publié dans: FOCS, Numéro 2021, 2021
Éditeur: IEEE

Testably Learning Polynomial Threshold Functions

Auteurs: Lucas Slot, Stefan Tiegel, Manuel Wiedmer
Publié dans: Advances in Neural Information Processing Systems 37, 2025, Page(s) 3781-3831
Éditeur: Neural Information Processing Systems Foundation, Inc. (NeurIPS)
DOI: 10.52202/079017-0124

Robust Mean Estimation Without a Mean: Dimension-Independent Error in Polynomial Time for Symmetric Distributions

Auteurs: Novikov, Gleb; Steurer, David; Tiegel, Stefan
Publié dans: neurips 2023, Numéro 1, 2023
Éditeur: pmlr
DOI: 10.48550/arxiv.2302.10844

Sample-Optimal Private Regression in Polynomial Time

Auteurs: Prashanti Anderson, Ainesh Bakshi, Mahbod Majid, Stefan Tiegel
Publié dans: Proceedings of the 57th Annual ACM Symposium on Theory of Computing, 2025, Page(s) 2341-2349
Éditeur: ACM
DOI: 10.1145/3717823.3718218

Private estimation algorithms for stochastic block models and mixture models

Auteurs: Chen, Hongjie; Cohen-Addad, Vincent; d'Orsi, Tommaso; Epasto, Alessandro; Imola, Jacob; Steurer, David; Tiegel, Stefan
Publié dans: neurips 2023, Numéro 5, 2023
Éditeur: neurips
DOI: 10.48550/arxiv.2301.04822

Robust recovery for stochastic block models

Auteurs: Jingqiu Ding; Tommaso D'Orsi; Rajai Nasser; David Steurer
Publié dans: 2021 IEEE 62nd Annual Symposium on Foundations of Computer Science (FOCS), Numéro 1, 2021
Éditeur: ieee
DOI: 10.1109/focs52979.2021.00046

Algorithms Approaching the Threshold for Semi-random Planted Clique

Auteurs: Rares-Darius Buhai; Pravesh K. Kothari; David Steurer
Publié dans: STOC 2023: Proceedings of the 55th Annual ACM Symposium on Theory of Computing, Numéro 5, 2023
Éditeur: acm
DOI: 10.1145/3564246.3585184

Fast algorithm for overcomplete order-3 tensor decomposition

Auteurs: Ding, Jingqiu; d'Orsi, Tommaso; Liu, Chih-Hung; Tiegel, Stefan; Steurer, David
Publié dans: Proceedings of Thirty Fifth Conference on Learning Theory, Numéro 1, 2022
Éditeur: pmlr
DOI: 10.48550/arxiv.2202.06442

Higher degree sum-of-squares relaxations robust against oblivious outliers

Auteurs: Tommaso d'Orsi; Rajai Nasser; Gleb Novikov; David Steurer
Publié dans: Proceedings of the 2023 Annual ACM-SIAM Symposium on Discrete Algorithms (SODA), Numéro 4, 2023
Éditeur: acm siam
DOI: 10.1137/1.9781611977554.ch134

SoS Degree Reduction with Applications to Clustering and Robust Moment Estimation

Auteurs: David Steurer, Stefan Tiegel
Publié dans: Proceedings of the 2021 ACM-SIAM Symposium on Discrete Algorithms (SODA), 2021, Page(s) 374-393, ISBN 978-1-61197-646-5
Éditeur: Society for Industrial and Applied Mathematics
DOI: 10.1137/1.9781611976465.24

Beyond Parallel Pancakes: Quasi-Polynomial Time Guarantees for Non-Spherical Gaussian Mixtures

Auteurs: Buhai, Rares-Darius; Steurer, David
Publié dans: COLT 2023, 2023
Éditeur: Proceedings of Machine Learning Research
DOI: 10.48550/arxiv.2112.05445

Private Edge Density Estimation for Random Graphs: Optimal, Efficient and Robust

Auteurs: Hongjie Chen, Jingqiu Ding, Yiding Hua, David Steurer
Publié dans: Advances in Neural Information Processing Systems 37, 2025, Page(s) 90771-90817
Éditeur: Neural Information Processing Systems Foundation, Inc. (NeurIPS)
DOI: 10.52202/079017-2882

Hardness of Agnostically Learning Halfspaces from Worst-Case Lattice Problems

Auteurs: Tiegel, Stefan
Publié dans: 36th COLT 2023, 2023
Éditeur: PMLR
DOI: 10.48550/arxiv.2207.14030

Semirandom Planted Clique and the Restricted Isometry Property

Auteurs: Jarosław Błasiok, Rares-Darius Buhai, Pravesh K. Kothari, David Steurer
Publié dans: 2024 IEEE 65th Annual Symposium on Foundations of Computer Science (FOCS), 2024, Page(s) 959-969
Éditeur: IEEE
DOI: 10.1109/focs61266.2024.00064

Consistent regression when oblivious outliers overwhelm

Auteurs: d'Orsi, Tommaso; Novikov, Gleb; Steurer, David
Publié dans: Proceedings of Machine Learning Research, 139, Numéro 5, 2020
Éditeur: icmlr
DOI: 10.48550/arxiv.2009.14774

Consistent regression when oblivious outliers overwhelm

Auteurs: d'Orsi, Tommaso; Novikov, Gleb; Steurer, David
Publié dans: Proceedings of Machine Learning Research, 139, Numéro 1, 2021
Éditeur: PMLR

Sparse PCA Beyond Covariance Thresholding

Auteurs: Novikov, Gleb
Publié dans: colt 2023, Numéro 1, 2023
Éditeur: pmlr
DOI: 10.48550/arxiv.2302.10158

The Complexity of Sparse Tensor PCA

Auteurs: Choo, Davin; d'Orsi, Tommaso
Publié dans: Advances in Neural Information Processing Systems 34, Numéro 1, 2021
Éditeur: Curran Associates, Inc.
DOI: 10.3929/ethz-b-000520768

A Ihara-Bass Formula for Non-Boolean Matrices and Strong Refutations of Random CSPs

Auteurs: d'Orsi, Tommaso; Trevisan, Luca
Publié dans: 38th Computational Complexity Conference, CCC 2023, Numéro 5, 2023
Éditeur: Dagstuhl - Leibniz-Zentrum für Informatik
DOI: 10.48550/arxiv.2204.10881

On the well-spread property and its relation to linear regression

Auteurs: Chen, Hongjie; d'Orsi, Tommaso
Publié dans: Proceedings of Thirty Fifth Conference on Learning Theory, Numéro 5, 2022
Éditeur: PMLR
DOI: 10.3929/ethz-b-000584641

Consistent Estimation for PCA and Sparse Regression with Oblivious Outliers

Auteurs: Tommaso d'Orsi, Chih-Hung Liu, Rajai Nasser, Gleb Novikov, David Steurer, Stefan Tiegel
Publié dans: 2021
Éditeur: Curran Associates, Inc.

Book chapters (1)

Outlier-robust Mean Estimation near the Breakdown Point via Sum-of-Squares

Auteurs: Hongjie Chen, Deepak Narayanan Sridharan, David Steurer
Publié dans: Proceedings of the 2025 Annual ACM-SIAM Symposium on Discrete Algorithms (SODA), 2025, Page(s) 3277-3309
Éditeur: Society for Industrial and Applied Mathematics
DOI: 10.1137/1.9781611978322.105