第35届人工智能不确定性会议：前言

Ryan Adams, Vibhav Gogate; 第35届人工智能不确定性会议论文集, PMLR 115:1-17

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用于获取多属性个人数据的个性化同行真相血清

Naman Goel, Boi Faltings; 第35届人工智能不确定性会议论文集, PMLR 115:18-27

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条件期望传播

Zheng Wang, Shandian Zhe; 第35届人工智能不确定性会议论文集, PMLR 115:28-37

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基于稀疏表示的方法用于具有部分打乱标签的线性回归

Martin Slawski, Mostafa Rahmani, Ping Li; 第35届人工智能不确定性会议论文集, PMLR 115:38-48

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关于SQRT-Lasso优化中近端算法的快速收敛：不要担心它的非平滑损失函数

Xinguo Li, Haoming Jiang, Jarvis Haupt, Raman Arora, Han Liu, Mingyi Hong, Tuo Zhao; 第35届人工智能不确定性会议论文集, PMLR 115:49-59

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用于聚合系统的相关学习

Tanvi Verma, Pradeep Varakantham; 第35届人工智能不确定性会议论文集, PMLR 115:60-70

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存在循环、潜在混淆因素和选择偏差时的因果演算

Patrick Forré, Joris M. Mooij; 第35届人工智能不确定性会议论文集, PMLR 115:71-80

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强化学习的变分后悔界限

Ronald Ortner, Pratik Gajane, Peter Auer; 第35届人工智能不确定性会议论文集, PMLR 115:81-90

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使用自适应复合泊松分解从原始数据进行推荐

Olivier Gouvert, Thomas Oberlin, Cédric Févotte; 第35届人工智能不确定性会议论文集, PMLR 115:91-101

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马尔可夫随机场中的一次性边际MAP推断

Hao Xiong, Yuanzhen Guo, Yibo Yang, Nicholas Ruozzi; 第35届人工智能不确定性会议论文集, PMLR 115:102-112

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真正近端的策略优化

Yuhui Wang, Hao He, Xiaoyang Tan; 第35届人工智能不确定性会议论文集, PMLR 115:113-122

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具有无知感的因果马尔可夫决策过程学习

Craig Innes, Alex Lascarides; 第35届人工智能不确定性会议论文集, PMLR 115:123-133

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贝叶斯神经网络中的表达先验：核组合和周期函数

Tim Pearce, Russell Tsuchida, Mohamed Zaki, Alexandra Brintrup, Andy Neely; 第35届人工智能不确定性会议论文集, PMLR 115:134-144

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倒计时回归：尖锐且校准的生存预测

Anand Avati, Tony Duan, Sharon Zhou, Kenneth Jung, Nigam H. Shah, Andrew Y. Ng; 第35届人工智能不确定性会议论文集, PMLR 115:145-155

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减少死亡军备中的探索

Stefano Tracà, Cynthia Rudin, Weiyu Yan; 第35届人工智能不确定性会议论文集, PMLR 115:156-163

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比较两个分量混合模型中EM与GD

Guojun Zhang, Pascal Poupart, George Trimponias; 第35届人工智能不确定性会议论文集, PMLR 115:164-174

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高效搜索基于加权模型集成

Zhe Zeng, Guy Van den Broeck; 第35届人工智能不确定性会议论文集, PMLR 115:175-185

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使用非线性ICA进行具有一般非线性关系的因果发现

Ricardo Pio Monti, Kun Zhang, Aapo Hyvärinen; 第35届人工智能不确定性会议论文集, PMLR 115:186-195

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BubbleRank：通过隐式点击反馈进行安全的在线重排学习

Chang Li, Branislav Kveton, Tor Lattimore, Ilya Markov, Maarten de Rijke, Csaba Szepesvári, Masrour Zoghi; 第35届人工智能不确定性会议论文集，PMLR 115:196-206

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通过数据驱动的预测助手和博弈论协调共享设施的用户

Philipp Geiger, Michel Besserve, Justus Winkelmann, Claudius Proissl, Bernhard Schölkopf; 第35届人工智能不确定性会议论文集，PMLR 115:207-216

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不完全罗塞塔石碑问题：多视图非线性 ICA 的可识别性结果

Luigi Gresele, Paul K. Rubenstein, Arash Mehrjou, Francesco Locatello, Bernhard Schölkopf; 第35届人工智能不确定性会议论文集，PMLR 115:217-227

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具有局部密度和全局稀疏性的图的随机团簇覆盖

Sinead A. Williamson, Mauricio Tec; 第35届人工智能不确定性会议论文集，PMLR 115:228-238

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Fisher 判别分析的随机迭代算法

Agniva Chowdhury, Jiasen Yang, Petros Drineas; 第35届人工智能不确定性会议论文集，PMLR 115:239-249

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具有计划和按需请求的动态行程车辆调度

Taoan Huang, Bohui Fang, Xiaohui Bei, Fei Fang; 第35届人工智能不确定性会议论文集，PMLR 115:250-260

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帝国的陨落：通过内积操作破坏拜占庭容错 SGD

Cong Xie, Oluwasanmi Koyejo, Indranil Gupta; 第35届人工智能不确定性会议论文集，PMLR 115:261-270

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模型计数的高效哈希

Jonathan Kuck, Tri Dao, Shengjia Zhao, Burak Bartan, Ashish Sabharwal, Stefano Ermon; 第35届人工智能不确定性会议论文集，PMLR 115:271-280

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迈向更好理解和正则化 GAN 训练动态

Weili Nie, Ankit B. Patel; 第35届人工智能不确定性会议论文集，PMLR 115:281-291

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通过多域判别分析进行领域泛化

Shoubo Hu, Kun Zhang, Zhitang Chen, Laiwan Chan; 第35届人工智能不确定性会议论文集，PMLR 115:292-302

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具有增量细化的不确定性下的高效规划

Juan Carlos Saborío, Joachim Hertzberg; 第35届人工智能不确定性会议论文集，PMLR 115:303-312

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具有动量的非凸优化的三次正则化

Zhe Wang, Yi Zhou, Yingbin Liang, Guanghui Lan; 第35届人工智能不确定性会议论文集，PMLR 115:313-322

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线性结构方程模型的稳定性与因果推断

Karthik Abhinav Sankararaman, Anand Louis, Navin Goyal; 第35届人工智能不确定性会议论文集，PMLR 115:323-333

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随机和积网络：一种简单有效的概率深度学习方法

Robert Peharz, Antonio Vergari, Karl Stelzner, Alejandro Molina, Xiaoting Shao, Martin Trapp, Kristian Kersting, Zoubin Ghahramani; 第35届人工智能不确定性会议论文集，PMLR 115:334-344

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迈向稳健的关系因果发现

Sanghack Lee, Vasant Honavar; 第35届人工智能不确定性会议论文集，PMLR 115:345-355

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随机优化中的记忆作用

Antonio Orvieto, Jonas Kohler, Aurelien Lucchi; 第35届人工智能不确定性会议论文集，PMLR 115:356-366

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用于神经网络搜索的随机搜索和可重复性

Liam Li, Ameet Talwalkar; 第35届人工智能不确定性会议论文集，PMLR 115:367-377

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具有混淆的联合非参数精度矩阵估计

Sinong Geng, Mladen Kolar, Oluwasanmi Koyejo; 第35届人工智能不确定性会议论文集，PMLR 115:378-388

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具有任意替代实验的一般可识别性

Sanghack Lee, Juan D. Correa, Elias Bareinboim; 第35届人工智能不确定性会议论文集，PMLR 115:389-398

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具有傅里叶切片定理的科学成像的微分概率模型

Karen Ullrich, Rianne van den Berg, Marcus Brubaker, David Fleet, Max Welling; 第35届人工智能不确定性会议论文集，PMLR 115:399-411

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具有噪声分类观察的结构化实例的近似推断

Alireza Heidari, Ihab F. Ilyas, Theodoros Rekatsinas; Proceedings of The 35th Uncertainty in Artificial Intelligence Conference, PMLR 115:412-421

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通过乘性归一化流的随机值函数

Ahmed Touati, Harsh Satija, Joshua Romoff, Joelle Pineau, Pascal Vincent; Proceedings of The 35th Uncertainty in Artificial Intelligence Conference, PMLR 115:422-432

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计算精确 Wasserstein 距离的快速近端点方法

Yujia Xie, Xiangfeng Wang, Ruijia Wang, Hongyuan Zha; Proceedings of The 35th Uncertainty in Artificial Intelligence Conference, PMLR 115:433-453

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通过高斯过程循环神经网络发现神经动力学

Qi She, Anqi Wu; Proceedings of The 35th Uncertainty in Artificial Intelligence Conference, PMLR 115:454-464

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Fisher-Bures 对抗图卷积网络

Ke Sun, Piotr Koniusz, Zhen Wang; Proceedings of The 35th Uncertainty in Artificial Intelligence Conference, PMLR 115:465-475

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Epsilon-BMC：一种用于无模型强化学习中 Epsilon-Greedy 探索的贝叶斯集成方法

Michael Gimelfarb, Scott Sanner, Chi-Guhn Lee; Proceedings of The 35th Uncertainty in Artificial Intelligence Conference, PMLR 115:476-485

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通过浅嵌入的周期性核逼近

Anthony Tompkins, Fabio Ramos; Proceedings of The 35th Uncertainty in Artificial Intelligence Conference, PMLR 115:486-496

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具有精确性特征的有效神经网络验证

Krishnamurthy (Dj) Dvijotham, Robert Stanforth, Sven Gowal, Chongli Qin, Soham De, Pushmeet Kohli; Proceedings of The 35th Uncertainty in Artificial Intelligence Conference, PMLR 115:497-507

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增强和调整知识图嵌入

Robert Bamler, Farnood Salehi, Stephan Mandt; Proceedings of The 35th Uncertainty in Artificial Intelligence Conference, PMLR 115:508-518

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随机化策略迭代的更严格分析

Meet Taraviya, Shivaram Kalyanakrishnan; Proceedings of The 35th Uncertainty in Artificial Intelligence Conference, PMLR 115:519-529

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随机线性强盗中的扰动历史探索

Branislav Kveton, Csaba Szepesvári, Mohammad Ghavamzadeh, Craig Boutilier; Proceedings of The 35th Uncertainty in Artificial Intelligence Conference, PMLR 115:530-540

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随机方差缩减策略梯度的改进收敛分析

Pan Xu, Felicia Gao, Quanquan Gu; Proceedings of The 35th Uncertainty in Artificial Intelligence Conference, PMLR 115:541-551

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通过浅嵌入的深度专家混合

Xin Wang, Fisher Yu, Lisa Dunlap, Yi-An Ma, Ruth Wang, Azalia Mirhoseini, Trevor Darrell, Joseph E. Gonzalez; Proceedings of The 35th Uncertainty in Artificial Intelligence Conference, PMLR 115:552-562

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通过方差反向传播的贝叶斯神经网络无采样变分推断

Manuel Haußmann, Fred A. Hamprecht, Melih Kandemir; Proceedings of The 35th Uncertainty in Artificial Intelligence Conference, PMLR 115:563-573

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切片得分匹配：一种可扩展的密度和得分估计方法

Yang Song, Sahaj Garg, Jiaxin Shi, Stefano Ermon; Proceedings of The 35th Uncertainty in Artificial Intelligence Conference, PMLR 115:574-584

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超越结构因果模型：因果约束模型

Tineke Blom, Stephan Bongers, Joris M. Mooij; Proceedings of The 35th Uncertainty in Artificial Intelligence Conference, PMLR 115:585-594

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贪婪：色数如何与图强盗中的遗憾最小化相遇

Shreyas S, Aadirupa Saha, Chiranjib Bhattacharyya; Proceedings of The 35th Uncertainty in Artificial Intelligence Conference, PMLR 115:595-605

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近似因果抽象

Sander Beckers, Frederick Eberhardt, Joseph Y. Halpern; Proceedings of The 35th Uncertainty in Artificial Intelligence Conference, PMLR 115:606-615

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反事实公平性对未测量混淆因素的敏感性

Niki Kilbertus, Philip J. Ball, Matt J. Kusner, Adrian Weller, Ricardo Silva; Proceedings of The 35th Uncertainty in Artificial Intelligence Conference, PMLR 115:616-626

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信念传播：准确的边缘还是准确的分区函数——区别在哪里？

Christian Knoll, Franz Pernkopf; Proceedings of The 35th Uncertainty in Artificial Intelligence Conference, PMLR 115:627-636

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以线性时间找到最小的 d 分离符及其应用

Benito van der Zander, Maciej Liśkiewicz; Proceedings of The 35th Uncertainty in Artificial Intelligence Conference, PMLR 115:637-647

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一种用于鲁棒强化学习的贝叶斯方法

Esther Derman, Daniel Mankowitz, Timothy Mann, Shie Mannor; Proceedings of The 35th Uncertainty in Artificial Intelligence Conference, PMLR 115:648-658

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自适应性和最优性：在线凸优化的一种通用算法

Guanghui Wang, Shiyin Lu, Lijun Zhang; Proceedings of The 35th Uncertainty in Artificial Intelligence Conference, PMLR 115:659-668

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疏散还是不疏散？在飓风疏散区中个人决策的 POMDP 模型

Adithya Raam Sankar, Prashant Doshi, Adam Goodie; 第三十五届人工智能不确定性会议论文集, PMLR 115:669-678

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使用延迟采样的活跃粒子滤波器的进化生灭模型的概率编程

Jan Kudlicka, Lawrence M. Murray, Fredrik Ronquist, Thomas B. Schön; 第三十五届人工智能不确定性会议论文集, PMLR 115:679-689

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变分稀疏编码

Francesco Tonolini, Bjørn Sand Jensen, Roderick Murray-Smith; 第三十五届人工智能不确定性会议论文集, PMLR 115:690-700

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使用 SGD 进行带有非凸截断损失的学习

Yi Xu, Shenghuo Zhu, Sen Yang, Chi Zhang, Rong Jin, Tianbao Yang; 第三十五届人工智能不确定性会议论文集, PMLR 115:701-711

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主动多信息源贝叶斯求积

Alexandra Gessner, Javier Gonzalez, Maren Mahsereci; 第三十五届人工智能不确定性会议论文集, PMLR 115:712-721

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级联线性子模海盗：在在线学习排序中考虑位置偏差和多样性

Gaurush Hiranandani, Harvineet Singh, Prakhar Gupta, Iftikhar Ahamath Burhanuddin, Zheng Wen, Branislav Kveton; 第三十五届人工智能不确定性会议论文集, PMLR 115:722-732

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Sinkhorn 自编码器

Giorgio Patrini, Rianne van den Berg, Patrick Forré, Marcello Carioni, Samarth Bhargav, Max Welling, Tim Genewein, Frank Nielsen; 第三十五届人工智能不确定性会议论文集, PMLR 115:733-743

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如何在解决加权模型集成问题时利用结构

Samuel Kolb, Pedro Zuidberg Dos Martires, Luc De Raedt; 第三十五届人工智能不确定性会议论文集, PMLR 115:744-754

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多类高斯过程分类的保证性共轭：通过数据增强进行高效推理

Théo Galy-Fajou, Florian Wenzel, Christian Donner, Manfred Opper; 第三十五届人工智能不确定性会议论文集, PMLR 115:755-765

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使用随机标量化进行多目标贝叶斯优化的灵活框架

Biswajit Paria, Kirthevasan Kandasamy, Barnabás Póczos; 第三十五届人工智能不确定性会议论文集, PMLR 115:766-776

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高效的多任务特征和关系学习

Han Zhao, Otilia Stretcu, Alexander J. Smola, Geoffrey J. Gordon; 第三十五届人工智能不确定性会议论文集, PMLR 115:777-787

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用于超参数调整的实用多保真贝叶斯优化

Jian Wu, Saul Toscano-Palmerin, Peter I. Frazier, Andrew Gordon Wilson; 第三十五届人工智能不确定性会议论文集, PMLR 115:788-798

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自适应截断时间反向传播以控制梯度偏差

Christopher Aicher, Nicholas J. Foti, Emily B. Fox; 第三十五届人工智能不确定性会议论文集, PMLR 115:799-808

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门控循环单元的不需要采样的不确定性估计，及其在神经影像规范建模中的应用

Seong Jae Hwang, Ronak R. Mehta, Hyunwoo J. Kim, Sterling C. Johnson, Vikas Singh; 第三十五届人工智能不确定性会议论文集, PMLR 115:809-819

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通过随机游走进行复杂网络在线分解和划分

Lin Yang, Zheng Yu, Vladimir Braverman, Tuo Zhao, Mengdi Wang; 第三十五届人工智能不确定性会议论文集, PMLR 115:820-830

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关于 Minwise 哈希的致密化

Tung Mai, Anup Rao, Matt Kapilevich, Ryan Rossi, Yasin Abbasi-Yadkori, Ritwik Sinha; 第三十五届人工智能不确定性会议论文集, PMLR 115:831-840

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N-GCN：多尺度图卷积用于半监督节点分类

Sami Abu-El-Haija, Amol Kapoor, Bryan Perozzi, Joonseok Lee; 第三十五届人工智能不确定性会议论文集, PMLR 115:841-851

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带有反馈图的在线学习的关于一阶界限、方差和间隙相关界限

Bingshan Hu, Nishant A. Mehta, Jianping Pan; 第三十五届人工智能不确定性会议论文集, PMLR 115:852-861

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Wasserstein 公平分类

Ray Jiang, Aldo Pacchiano, Tom Stepleton, Heinrich Jiang, Silvia Chiappa; 第三十五届人工智能不确定性会议论文集, PMLR 115:862-872

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大规模噪声 OR 贝叶斯网络变分训练

Geng Ji, Dehua Cheng, Huazhong Ning, Changhe Yuan, Hanning Zhou, Liang Xiong, Erik B. Sudderth; 第三十五届人工智能不确定性会议论文集, PMLR 115:873-882

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保证可扩展的潜在树模型学习

Furong Huang, Niranjan Uma Naresh, Ioakeim Perros, Robert Chen, Jimeng Sun, Anima Anandkumar; 第三十五届人工智能不确定性会议论文集, PMLR 115:883-893

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关于对抗海盗的一阶界限、方差和间隙相关界限

Roman Pogodin, Tor Lattimore; 第三十五届人工智能不确定性会议论文集, PMLR 115:894-904

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用于函数不确定性的噪声对比先验

Danijar Hafner, Dustin Tran, Timothy Lillicrap, Alex Irpan, James Davidson; 第35届人工智能不确定性会议论文集, PMLR 115:905-914

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假装直到你成功：与学习兼容的性能支持

Jonathan Bragg, Emma Brunskill; 第35届人工智能不确定性会议论文集, PMLR 115:915-924

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字面还是教学型人类？分析客观学习中人类模型的不规范性

Smitha Milli, Anca D. Dragan; 第35届人工智能不确定性会议论文集, PMLR 115:925-934

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连续游戏中基于梯度的学习的收敛性分析

Benjamin Chasnov, Lillian Ratliff, Eric Mazumdar, Samuel Burden; 第35届人工智能不确定性会议论文集, PMLR 115:935-944

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配对生物医学观察的深度概率CCA的端到端训练

Gregory Gundersen, Bianca Dumitrascu, Jordan T. Ash, Barbara E. Engelhardt; 第35届人工智能不确定性会议论文集, PMLR 115:945-955

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平均奖励连续状态MDP的近似相对值学习

Hiteshi Sharma, Mehdi Jafarnia-Jahromi, Rahul Jain; 第35届人工智能不确定性会议论文集, PMLR 115:956-964

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从模块化分布中精确采样有向无环图

Topi Talvitie, Aleksis Vuoksenmaa, Mikko Koivisto; 第35届人工智能不确定性会议论文集, PMLR 115:965-974

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干预网络关系

Eli Sherman, Ilya Shpitser; 第35届人工智能不确定性会议论文集, PMLR 115:975-984

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用于提升概率推理的轨道生成和采样

Steven Holtzen, Todd Millstein, Guy Van den Broeck; 第35届人工智能不确定性会议论文集, PMLR 115:985-994

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使用结构空间点过程进行实时机器人搜索

Olov Andersson, Per Sidén, Johan Dahlin, Patrick Doherty, Mattias Villani; 第35届人工智能不确定性会议论文集, PMLR 115:995-1005

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社交强化学习以对抗虚假新闻传播

Mahak Goindani, Jennifer Neville; 第35届人工智能不确定性会议论文集, PMLR 115:1006-1016

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P3O：策略-关闭策略优化

Rasool Fakoor, Pratik Chaudhari, Alexander J. Smola; 第35届人工智能不确定性会议论文集, PMLR 115:1017-1027

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干扰和网络不确定性下的因果推断

Rohit Bhattacharya, Daniel Malinsky, Ilya Shpitser; 第35届人工智能不确定性会议论文集, PMLR 115:1028-1038

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重新审视具有随机控制流的模型中的加权唤醒-睡眠

Tuan Anh Le, Adam R. Kosiorek, N. Siddharth, Yee Whye Teh, Frank Wood; 第35届人工智能不确定性会议论文集, PMLR 115:1039-1049

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信息瓶颈的可学习性

Tailin Wu, Ian Fischer, Isaac L. Chuang, Max Tegmark; 第35届人工智能不确定性会议论文集, PMLR 115:1050-1060

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用于POMDP中模仿学习的信念表示学习

Tanmay Gangwani, Joel Lehman, Qiang Liu, Jian Peng; 第35届人工智能不确定性会议论文集, PMLR 115:1061-1071

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用于因果推断的对象条件

David Jensen, Javier Burroni, Matthew Rattigan; 第35届人工智能不确定性会议论文集, PMLR 115:1072-1082

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CCMI：基于分类器的条件互信息估计

Sudipto Mukherjee, Himanshu Asnani, Sreeram Kannan; 第35届人工智能不确定性会议论文集, PMLR 115:1083-1093

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经验机制设计：从数据设计机制

Enrique Areyan Viqueira, Cyrus Cousins, Yasser Mohammad, Amy Greenwald; 第35届人工智能不确定性会议论文集, PMLR 115:1094-1104

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可满足性与马尔可夫决策过程之间的关系

Ricardo Salmon, Pascal Poupart; 第35届人工智能不确定性会议论文集, PMLR 115:1105-1115

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使用工具变量的可解释的几乎完全匹配

M. Usaid Awan, Yameng Liu, Marco Morucci, Sudeepa Roy, Cynthia Rudin, Alexander Volfovsky; 第35届人工智能不确定性会议论文集, PMLR 115:1116-1126

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低频对抗扰动

Chuan Guo, Jared S. Frank, Kilian Q. Weinberger; 第35届人工智能不确定性会议论文集, PMLR 115:1127-1137

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基于MCAR假设的知识库补全的马尔可夫逻辑网络理论分析

Ondřej Kuželka, Jesse Davis; 第35届人工智能不确定性会议论文集, PMLR 115:1138-1148

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在由有向无环图表示的缺失数据模型中进行识别

Rohit Bhattacharya, Razieh Nabi, Ilya Shpitser, James M. Robins; 第35届人工智能不确定性会议论文集, PMLR 115:1149-1158

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求解影响图的加权迷你桶界限

Junkyu Lee, Radu Marinescu, Alexander Ihler, Rina Dechter; 第35届人工智能不确定性会议论文集, PMLR 115:1159-1168

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贝叶斯深度学习的子空间推断

Pavel Izmailov, Wesley J. Maddox, Polina Kirichenko, Timur Garipov, Dmitry Vetrov, Andrew Gordon Wilson; 第35届人工智能不确定性会议论文集, PMLR 115:1169-1179

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具有平稳分布校正的离策略策略梯度

Yao Liu, Adith Swaminathan, Alekh Agarwal, Emma Brunskill; 第35届人工智能不确定性会议论文集, PMLR 115:1180-1190

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用于策略学习的协同训练

Jialin Song, Ravi Lanka, Yisong Yue, Masahiro Ono; 第35届人工智能不确定性会议论文集, PMLR 115:1191-1201

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具有子模函数惩罚的回归的变分推断

Koh Takeuchi, Yuichi Yoshida, Yoshinobu Kawahara; 第35届人工智能不确定性会议论文集, PMLR 115:1202-1211

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概率蒸馏：一个警告和替代方案

Chin-Wei Huang, Faruk Ahmed, Kundan Kumar, Alexandre Lacoste, Aaron Courville; 第35届人工智能不确定性会议论文集, PMLR 115:1212-1221

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具有二元辅助信息的贝叶斯优化

Yehong Zhang, Zhongxiang Dai, Bryan Kian Hsiang Low; 第35届人工智能不确定性会议论文集, PMLR 115:1222-1232

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关于开放宇宙因果推理

Duligur Ibeling, Thomas Icard; 第35届人工智能不确定性会议论文集, PMLR 115:1233-1243

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使用深度可逆变换的令人尴尬地并行MCMC

Diego Mesquita, Paul Blomstedt, Samuel Kaski; 第35届人工智能不确定性会议论文集, PMLR 115:1244-1252

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一类非凸且非光滑稀疏学习问题的快速近端梯度下降

Yingzhen Yang, Jiahui Yu; 第35届人工智能不确定性会议论文集, PMLR 115:1253-1262

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块神经自回归流

Nicola De Cao, Wilker Aziz, Ivan Titov; 第35届人工智能不确定性会议论文集, PMLR 115:1263-1273

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排他图方法用于工具变量不等式

Davide Poderini, Rafael Chaves, Iris Agresti, Gonzalo Carvacho, Fabio Sciarrino; 第35届人工智能不确定性会议论文集, PMLR 115:1274-1283

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