CAREER: AF: Models and Algorithms for Beyond Worst-case Analysis of Learning

职业:AF:超越最坏情况学习分析的模型和算法

基本信息

  • 批准号:
    2047288
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 53.98万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
    Continuing Grant
  • 财政年份:
    2021
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2021-06-01 至 2026-05-31
  • 项目状态:
    未结题

项目摘要

Establishing theoretical guarantees on properties like correctness, convergence rate, robustness, security, privacy, etc. is a central challenge in modern machine learning (ML). Such guarantees are essential for the deployment of machine-learning systems, especially in sensitive domains. While traditional algorithm design strives to obtain guarantees for all instances (worst-case), this is often impossible in ML due to the intrinsic complexity of the underlying problems. This has led researchers to think beyond worst-case analysis, and to study models under which formal guarantees can be obtained. The project aims to make fundamental contributions to this area by considering new problem domains such as the transfer of knowledge across tasks and the leveraging of predictions about inputs in online models of learning. The project also includes activities to help promote undergraduate and graduate research in algorithms design and ML. It also includes outreach activities aimed at students from the local high schools and community colleges.The project will develop new models for going beyond worst-case analysis, with the research having the following main thrusts: (a) designing algorithms for problems of finding latent structure in data, with a focus on topics such as knowledge transfer and finding structure in subsets of data, (b) leveraging "advice" or predictions about the future in online algorithms and developing a theory about what kinds of advice lead to improved performance metrics such as competitive ratio and regret, and (c) developing a theoretical understanding of non-linear graph embeddings, akin to the extensive theoretical work on random walks and spectral embedding. These thrusts share the common theme of requiring the development of new analytical and modeling frameworks, while being motivated by concrete learning applications.This award reflects NSF's statutory mission and has been deemed worthy of support through evaluation using the Foundation's intellectual merit and broader impacts review criteria.
建立正确性、收敛速度、鲁棒性、安全性、隐私性等属性的理论保证是现代机器学习(ML)的核心挑战。这种保证对于机器学习系统的部署至关重要,特别是在敏感领域。虽然传统的算法设计努力为所有实例(最坏情况)获得保证,但由于底层问题的内在复杂性,这在ML中通常是不可能的。这使得研究人员的思考超越了最坏情况的分析,并研究了可以获得正式保证的模型。该项目旨在通过考虑新的问题领域,如跨任务的知识转移和利用在线学习模型中的输入预测,为这一领域做出根本性贡献。该项目还包括帮助促进算法设计和ML的本科生和研究生研究的活动。该项目还包括针对当地高中和社区大学学生的外联活动,该项目将开发超越最坏情况分析的新模式,研究的主要重点如下:(a)为寻找数据中的潜在结构的问题设计算法,重点是知识转移和寻找数据子集中的结构等主题,(B)利用在线算法中的“建议”或对未来的预测,并开发一种关于什么样的建议会导致改进的性能指标(如竞争率和后悔)的理论,以及(c)开发对非线性图嵌入的理论理解,类似于对随机游走和谱嵌入的广泛理论工作。这些目标都有一个共同的主题,即需要开发新的分析和建模框架,同时受到具体学习应用的激励。该奖项反映了NSF的法定使命,并被认为值得通过使用基金会的知识价值和更广泛的影响审查标准进行评估来支持。

项目成果

期刊论文数量(6)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Logarithmic Regret from Sublinear Hints
  • DOI:
  • 发表时间:
    2021-11
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Aditya Bhaskara;Ashok Cutkosky;Ravi Kumar;Manish Purohit
  • 通讯作者:
    Aditya Bhaskara;Ashok Cutkosky;Ravi Kumar;Manish Purohit
Online Learning and Bandits with Queried Hints
  • DOI:
    10.48550/arxiv.2211.02703
  • 发表时间:
    2022-11
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Aditya Bhaskara;Sreenivas Gollapudi;Sungjin Im;Kostas Kollias;Kamesh Munagala
  • 通讯作者:
    Aditya Bhaskara;Sreenivas Gollapudi;Sungjin Im;Kostas Kollias;Kamesh Munagala
Power of Hints for Online Learning with Movement Costs
在线学习提示的力量与移动成本
Structure of Nonlinear Node Embeddings in Stochastic Block Models
  • DOI:
  • 发表时间:
    2023
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    C. Harker;Aditya Bhaskara
  • 通讯作者:
    C. Harker;Aditya Bhaskara
Competing against Adaptive Strategies in Online Learning via Hints
  • DOI:
  • 发表时间:
    2023
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Aditya Bhaskara;Kamesh Munagala
  • 通讯作者:
    Aditya Bhaskara;Kamesh Munagala
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作者:{{ showInfoDetail.author }}

知道了