Zobrazeno 1 - 8
of 8
pro vyhledávání: '"Medina, Marco Avella"'
In this work we first show that the classical Thompson sampling algorithm for multi-arm bandits is differentially private as-is, without any modification. We provide per-round privacy guarantees as a function of problem parameters and show compositio
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2407.14879
Publikováno v:
2023 59th Annual Allerton Conference on Communication, Control, and Computing (Allerton), Monticello, IL, USA, 2023, pp. 1-8
Power posteriors "robustify" standard Bayesian inference by raising the likelihood to a constant fractional power, effectively downweighting its influence in the calculation of the posterior. Power posteriors have been shown to be more robust to mode
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2310.07900
We propose a spectral clustering algorithm for analyzing the dependence structure of multivariate extremes. More specifically, we focus on the asymptotic dependence of multivariate extremes characterized by the angular or spectral measure in extreme
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2111.07799
$\alpha$-posteriors and their variational approximations distort standard posterior inference by downweighting the likelihood and introducing variational approximation errors. We show that such distortions, if tuned appropriately, reduce the Kullback
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2104.08324
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Medina, Marco Avella1 MARCO.AVELLA@COLUMBIA.EDU, Olea, José Luis Montiel2 JM4474@COLUMBIA.EDU, Rush, Cynthia1 CYNTHIA.RUSH@COLUMBIA.EDU, Velez, Amilcar3 AMILCARE@U.NORTHWESTERN.EDU
Publikováno v:
Journal of Machine Learning Research. 2022, Vol. 23, p1-51. 51p.
