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Peter L. Bartlett

1991–2026 年に発表

265
論文数
34,279
被引用数
72
h 指数
192
i10 指数

被引用数

Peter L. Bartlett の年別被引用数1905 年: 被引用 1 件1976 年: 被引用 1 件1979 年: 被引用 2 件1981 年: 被引用 1 件1992 年: 被引用 3 件1993 年: 被引用 10 件1994 年: 被引用 9 件1995 年: 被引用 17 件1996 年: 被引用 27 件1997 年: 被引用 48 件1998 年: 被引用 108 件1999 年: 被引用 144 件2000 年: 被引用 174 件2001 年: 被引用 206 件2002 年: 被引用 249 件2003 年: 被引用 268 件2004 年: 被引用 287 件2005 年: 被引用 325 件2006 年: 被引用 382 件2007 年: 被引用 380 件2008 年: 被引用 453 件2009 年: 被引用 431 件2010 年: 被引用 474 件2011 年: 被引用 551 件2012 年: 被引用 585 件2013 年: 被引用 543 件2014 年: 被引用 640 件2015 年: 被引用 593 件2016 年: 被引用 593 件2017 年: 被引用 687 件2018 年: 被引用 877 件2019 年: 被引用 1,298 件2020 年: 被引用 1,562 件2021 年: 被引用 1,735 件2022 年: 被引用 1,212 件2023 年: 被引用 1,044 件2024 年: 被引用 1,097 件2025 年: 被引用 843 件2026 年: 被引用 214 件1906〜1975 年は被引用が無いため表示していません1977〜1978 年は被引用が無いため表示していません1980 年は被引用が無いため表示していません1982〜1991 年は被引用が無いため表示していません

引用元

国・地域

この著者を引用した国・地域の世界地図アメリカ合衆国: 引用元論文 4,912 件、この内訳の 28.2%中国: 引用元論文 2,933 件、この内訳の 16.8%イギリス: 引用元論文 1,044 件、この内訳の 6%ドイツ: 引用元論文 765 件、この内訳の 4.4%フランス: 引用元論文 713 件、この内訳の 4.1%オーストラリア: 引用元論文 614 件、この内訳の 3.5%カナダ: 引用元論文 609 件、この内訳の 3.5%日本: 引用元論文 481 件、この内訳の 2.8%イタリア: 引用元論文 442 件、この内訳の 2.5%イスラエル: 引用元論文 426 件、この内訳の 2.5%インド: 引用元論文 370 件、この内訳の 2.1%香港: 引用元論文 350 件、この内訳の 2%
0%28.2%その他 21.6%

機関

分野

  • Computer Science67.9%
  • Engineering11.1%
  • Decision Sciences6.1%
  • Mathematics4.6%
  • Biochemistry, Genetics and Molecular Biology1.7%
  • Physics and Astronomy1.6%
  • その他7%

トピック

  • Machine Learning and Algorithms5.4%
  • Face and Expression Recognition4.4%
  • Neural Networks and Applications4.2%
  • Reinforcement Learning in Robotics3.3%
  • Machine Learning and Data Classification3.2%
  • Sparse and Compressive Sensing Techniques3.2%
  • その他76.3%

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  1. Proceedings of the 24th International Conference on Neural Information Processing Systems

    著者: John Shawe‐Taylor, Richard S. Zemel, Peter L. Bartlett, Francisco B. Pereira, Kilian Q. Weinberger - 2011 被引用: 1,190

  2. RL^2: Fast Reinforcement Learning via Slow Reinforcement Learning

    著者: Yan Duan, John Schulman, Xi Chen, Peter L. Bartlett, Ilya Sutskever, Pieter Abbeel - arXiv (Cornell University), CoRR 2016 被引用: 767

  3. Trained Transformers Learn Linear Models In-Context

    著者: Ruiqi Zhang, Spencer Frei, Peter L. Bartlett - J. Mach. Learn. Res. 2024 被引用: 167

  4. Rademacher and Gaussian Complexities: Risk Bounds and Structural Results

    著者: Peter L. Bartlett, Shahar Mendelson - Lecture notes in computer science, COLT/EuroCOLT 2001 被引用: 2,132

  5. New Support Vector Algorithms

    著者: Bernhard Schölkopf, Alexander J. Smola, Robert C. Williamson, Peter L. Bartlett - Neural Computation, Neural Comput. 1998 被引用: 2,816

  6. Byzantine-Robust Distributed Learning: Towards Optimal Statistical Rates

    著者: Dong Yin, Yudong Chen, Kannan Ramchandran, Peter L. Bartlett - International Conference on Machine Learning, ICML 2018 被引用: 2,286

  7. Convexity, Classification, and Risk Bounds

    著者: Peter L. Bartlett, Michael I. Jordan, Jon McAuliffe - Journal of the American Statistical Association 2006 被引用: 1,056

  8. Fast Best-of-N Decoding via Speculative Rejection

    著者: Hanshi Sun, Momin Haider, Ruiqi Zhang, Huitao Yang, Jiahao Qiu, Ming Yin, Mengdi Wang, Peter L. Bartlett, Andrea Zanette - NeurIPS 2024 被引用: 138

  9. How Many Pretraining Tasks Are Needed for In-Context Learning of Linear Regression?

    著者: Jingfeng Wu, Difan Zou, Zixiang Chen, Vladimir Braverman, Quanquan Gu, Peter L. Bartlett - ICLR 2024 被引用: 102

  10. Infinite-Horizon Policy-Gradient Estimation

    著者: Jonathan Baxter, Peter L. Bartlett - Journal of Artificial Intelligence Research, J. Artif. Intell. Res. 2001 被引用: 539

  11. Sharp Convergence Rates for Langevin Dynamics in the Nonconvex Setting

    著者: Xiang Cheng, Niladri S. Chatterji, Yasin Abbasi-Yadkori, Peter L. Bartlett, Michael I. Jordan - CoRR 2018 被引用: 110

  12. Neural Network Learning - Theoretical Foundations

    著者: Martin Anthony, Peter L. Bartlett - Cambridge University Press eBooks 1999 被引用: 1,365

  13. Benign overfitting in ridge regression

    著者: Alexander Tsigler, Peter L. Bartlett - J. Mach. Learn. Res. 2023 被引用: 105

  14. Local Rademacher Complexities

    著者: Peter L. Bartlett, Olivier Bousquet, Shahar Mendelson - The Annals of Statistics 2002 被引用: 590

  15. Spectrally-normalized margin bounds for neural networks

    著者: Peter L. Bartlett, Dylan J. Foster, Matus Telgarsky - NIPS 2017 被引用: 1,473

  16. Self-Distillation Amplifies Regularization in Hilbert Space

    著者: Hossein Mobahi, Mehrdad Farajtabar, Peter L. Bartlett - Neural Information Processing Systems, NeurIPS 2020 被引用: 286

  17. Scaling Laws in Linear Regression: Compute, Parameters, and Data

    著者: Licong Lin, Jingfeng Wu, Sham M. Kakade, Peter L. Bartlett, Jason D. Lee - Advances in Neural Information Processing Systems 37, NeurIPS 2024 被引用: 51

  18. The Sample Complexity of Pattern Classification with Neural Networks: The Size of the Weights is More Important than the Size of the Network

    著者: Peter L. Bartlett - IEEE Transactions on Information Theory, IEEE Trans. Inf. Theory 1998 被引用: 1,194

  19. Deep learning: a statistical viewpoint

    著者: Peter L. Bartlett, Andrea Montanari, Alexander Rakhlin - Acta Numerica, Acta Numer. 2021 被引用: 70

  20. REGAL: A Regularization based Algorithm for Reinforcement Learning in Weakly Communicating MDPs

    著者: Peter L. Bartlett, Ambuj Tewari - UAI 2009 被引用: 148

  21. Learning in a Large Function Space: Privacy-Preserving Mechanisms for SVM Learning

    著者: Benjamin I. P. Rubinstein, Peter L. Bartlett, Ling Huang, Nina Taft - Journal of Privacy and Confidentiality, J. Priv. Confidentiality 2012 被引用: 250

  22. In-Context Learning of a Linear Transformer Block: Benefits of the MLP Component and One-Step GD Initialization

    著者: Ruiqi Zhang, Jingfeng Wu, Peter L. Bartlett - Advances in Neural Information Processing Systems 37, NeurIPS 2024 被引用: 37

  23. Implicit Bias in Leaky ReLU Networks Trained on High-Dimensional Data

    著者: Spencer Frei, Gal Vardi, Peter L. Bartlett, Nathan Srebro, Wei Hu - ICLR 2023 被引用: 52

  24. Regret Bound Balancing and Elimination for Model Selection in Bandits and RL

    著者: Aldo Pacchiano, Christoph Dann, Claudio Gentile, Peter L. Bartlett - arXiv (Cornell University), CoRR 2020 被引用: 45