Seguir
Tinashe Handina
Tinashe Handina
California Institute of Technology
Dirección de correo verificada de caltech.edu
Título
Citado por
Citado por
Año
Robust learning meets generative models: Can proxy distributions improve adversarial robustness?
V Sehwag, S Mahloujifar, T Handina, S Dai, C Xiang, M Chiang, P Mittal
arXiv preprint arXiv:2104.09425, 2021
1142021
Improving adversarial robustness using proxy distributions
V Sehwag, S Mahloujifar, T Handina, S Dai, C Xiang, M Chiang, P Mittal
arXiv preprint arXiv:2104.09425 1, 2021
312021
Chasing convex bodies and functions with black-box advice
N Christianson, T Handina, A Wierman
Conference on Learning Theory, 867-908, 2022
212022
Rethinking Scaling Laws for Learning in Strategic Environments
T Handina, E Mazumdar
arXiv preprint arXiv:2402.07588, 2024
2024
A Random walk in Extensive Form Games: An Investigation into information, strategy-proofness and Credibility
T Handina
2021
El sistema no puede realizar la operación en estos momentos. Inténtalo de nuevo más tarde.
Artículos 1–5