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Toward Moderate Overparameterization: Global Convergence Guarantees for Training Shallow Neural Networks., und . IEEE J. Sel. Areas Inf. Theory, 1 (1): 84-105 (2020)Phase Retrieval via Wirtinger Flow: Theory and Algorithms., , und . IEEE Trans. Inf. Theory, 61 (4): 1985-2007 (2015)Neural Networks can Learn Representations with Gradient Descent., , und . COLT, Volume 178 von Proceedings of Machine Learning Research, Seite 5413-5452. PMLR, (2022)Minimax Lower Bounds for Transfer Learning with Linear and One-hidden Layer Neural Networks., , , und . NeurIPS, (2020)Small random initialization is akin to spectral learning: Optimization and generalization guarantees for overparameterized low-rank matrix reconstruction., und . NeurIPS, Seite 23831-23843. (2021)Data augmentation for deep learning based accelerated MRI reconstruction with limited data., , und . ICML, Volume 139 von Proceedings of Machine Learning Research, Seite 3057-3067. PMLR, (2021)Generalization Guarantees for Neural Architecture Search with Train-Validation Split., , und . ICML, Volume 139 von Proceedings of Machine Learning Research, Seite 8291-8301. PMLR, (2021)Precise Tradeoffs in Adversarial Training for Linear Regression., , und . COLT, Volume 125 von Proceedings of Machine Learning Research, Seite 2034-2078. PMLR, (2020)Errorless Codes for Over-Loaded CDMA with Active User Detection., , , , und . ICC, Seite 1-6. IEEE, (2009)Convergence and Sample Complexity of Gradient Methods for the Model-Free Linear-Quadratic Regulator Problem., , , und . IEEE Trans. Autom. Control., 67 (5): 2435-2450 (2022)