Sachs, S., Hadiji, H., van Erven, T., & Guzmán, C. (2022). Between Stochastic and Adversarial Online Convex Optimization: Improved Regret Bounds via Smoothness. In S. Koyejo, S. Mohamed, A. Agarwal, D. Belgrave, K. Cho, & A. Oh (Eds.), Advances in Neural Information Processing Systems 35 - 36th Conference on Neural Information Processing Systems, NeurIPS 2022 (Advances in Neural Information Processing Systems; Vol. 35). Neural Information Processing Systems Foundation.
2021
van Erven, T., Sachs, S., Koolen, W. M., & Kotłowski, W. (2021). Robust Online Convex Optimization in the Presence of Outliers. Proceedings of Machine Learning Research, 134, 4174-4194. https://proceedings.mlr.press/v134/vanerven21a.html[details]
Hadiji, H., Sachs, S. C., & Guzmán, C. (2024). Tracking solutions of time-varying variational inequalities. (pp. 1).
2023
Hadiji, H., Sachs, S., van Even, T., & Koolen, W. (2023). Towards Characterizing the First-order Query Complexity of Learning (Approximate) Nash Equilibria in Zero-sum Matrix Games. Paper presented at 37th Conference on Neural Information Processing Systems, NeurIPS 2023, New Orleans, United States.
Sachs, S., van Erven, T., Hodgkinson, L., Khanna, R., & Şimşekli, U. (2023). Generalization Guarantees via Algorithm-dependent Rademacher Complexity. 4863-4880. Paper presented at 36th Annual Conference on Learning Theory, COLT 2023, Bangalore, India.
De UvA gebruikt cookies voor het meten, optimaliseren en goed laten functioneren van de website. Ook worden er cookies geplaatst om inhoud van derden te kunnen tonen en voor marketingdoeleinden. Klik op ‘Accepteren’ om akkoord te gaan met het plaatsen van alle cookies. Of kies voor ‘Weigeren’ om alleen functionele en analytische cookies te accepteren. Je kunt je voorkeur op ieder moment wijzigen door op de link ‘Cookie instellingen’ te klikken die je onderaan iedere pagina vindt. Lees ook het UvA Privacy statement.