文件名称：colt18_yomi:阅读COLT2018接受的所有论文
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更新时间：2024-05-20 08:39:39
COLT2018所有阅读环节 目的 阅读在COLT 2018（机器学习理论的*会议）上接受的所有论文（我并不是说我会全部阅读）。 目的是掌握*会议的论文并了解研究主题和趋势。 方法 在问题中撰写摘要。 编写公式，以便可由在GitHub上呈现MathJax的读取。假定没有其他读数。 获得概述后，请检查以下列表 接受论文（26/91） 积极避免生成模型中的废话 Gibbs分区函数的一种更快的近似算法 随机梯度法测试误差的指数收敛 神经网络的尺寸无关样本复杂度 阻尼不足的Langevin MCMC：非渐近分析 在线减少方差以进行随机优化 具有异方差噪声的信息定向采样和强盗 从单个轨迹测试对称马尔可夫链 高维尖峰矩形模型中的检测限 不混合学习：对线性系统识别进行清晰分析 主动容忍测试 非高斯分量分析的多项式时间和样本复杂度：光谱方法 在自适应数据分析中将噪声校正为方差
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