有限模型容量下的选择性动态风格规划

Zaheer Abbas, Samuel Sokota, Erin Talvitie, Martha White; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:1-10

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多目标策略优化中的分布视图

Abbas Abdolmaleki, Sandy Huang, Leonard Hasenclever, Michael Neunert, Francis Song, Martina Zambelli, Murilo Martins, Nicolas Heess, Raia Hadsell, Martin Riedmiller; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:11-22

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通过拉格朗日松弛在线性二次调节器中进行高效的乐观探索

Marc Abeille, Alessandro Lazaric; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:23-31

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自动微分在以最小值定义的函数上的超效率

Pierre Ablin, Gabriel Peyré, Thomas Moreau; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:32-41

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一种通过稀疏投影进行原型分析的几何方法

Vinayak Abrol, Pulkit Sharma; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:42-51

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上下文感知局部差分隐私

Jayadev Acharya, Kallista Bonawitz, Peter Kairouz, Daniel Ramage, Ziteng Sun; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:52-62

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利用潜在变量进行因果发现的高效干预设计

Raghavendra Addanki, Shiva Kasiviswanathan, Andrew Mcgregor, Cameron Musco; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:63-73

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高维神经切线核：三重下降与多尺度泛化理论

Ben Adlam, Jeffrey Pennington; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:74-84

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在对抗性损坏存在下成对比较的排名聚合

Arpit Agarwal, Shivani Agarwal, Sanjeev Khanna, Prathamesh Patil; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:85-95

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用于动态系统控制的Boosting

Naman Agarwal, Nataly Brukhim, Elad Hazan, Zhou Lu; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:96-103

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离线强化学习的乐观视角

Rishabh Agarwal, Dale Schuurmans, Mohammad Norouzi; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:104-114

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f-散度和积分概率度量之间的最优界

Rohit Agrawal, Thibaut Horel; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:115-124

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LazyIter：一种用于计算马尔可夫等效DAGs和设计实验的快速算法

Ali Ahmaditeshnizi, Saber Salehkaleybar, Negar Kiyavash; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:125-133

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为最大独立集学习何时延迟

Sungsoo Ahn, Younggyo Seo, Jinwoo Shin; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:134-144

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不变风险最小化博弈

Kartik Ahuja, Karthikeyan Shanmugam, Kush Varshney, Amit Dhurandhar; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:145-155

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为什么越大不一定越好：论有限和无限神经网络

Laurence Aitchison; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:156-164

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判别式Jackknife：通过高阶影响函数量化深度学习中的不确定性

Ahmed Alaa, Mihaela Van Der Schaar; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:165-174

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通过块式影响函数量化循环神经网络中的频率不确定性

Ahmed Alaa, Mihaela Van Der Schaar; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:175-190

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原始对偶坐标下降的随机外推

Ahmet Alacaoglu, Olivier Fercoq, Volkan Cevher; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:191-201

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Adam型算法的新遗憾分析

Ahmet Alacaoglu, Yura Malitsky, Panayotis Mertikopoulos, Volkan Cevher; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:202-210

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重启式贝叶斯在线变点检测器实现最优检测延迟

Reda Alami, Odalric Maillard, Raphael Feraud; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:211-221

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带偏差校正校准的最大似然在标签偏移适应中难以超越

Amr Alexandari, Anshul Kundaje, Avanti Shrikumar; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:222-232

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最小二乘随机梯度流的隐式正则化

Alnur Ali, Edgar Dobriban, Ryan Tibshirani; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:233-244

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代码的结构化语言模型

Uri Alon, Roy Sadaka, Omer Levy, Eran Yahav; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:245-256

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LowFER：用于链接预测的低秩双线性池化

Saadullah Amin, Stalin Varanasi, Katherine Ann Dunfield, Günter Neumann; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:257-268

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折扣因子作为强化学习中的正则化项

Ron Amit, Ron Meir, Kamil Ciosek; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:269-278

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神经符号视觉推理：解耦“视觉”与“推理”

Saeed Amizadeh, Hamid Palangi, Alex Polozov, Yichen Huang, Kazuhito Koishida; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:279-290

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可微分交叉熵方法

Brandon Amos, Denis Yarats; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:291-302

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为在线算法定制机器学习预测

Keerti Anand, Rong Ge, Debmalya Panigrahi; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:303-313

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用离流清洗剂清洗公平解释

Christopher Anders, Plamen Pasliev, Ann-Kathrin Dombrowski, Klaus-Robert Müller, Pan Kessel; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:314-323

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用于生物序列设计的基于种群的黑盒优化

Christof Angermueller, David Belanger, Andreea Gane, Zelda Mariet, David Dohan, Kevin Murphy, Lucy Colwell, D Sculley; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:324-334

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权重向量的低损耗连接：基于分布的方法

Ivan Anokhin, Dmitry Yarotsky; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:335-344

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带有不可信预测的在线度量算法

Antonios Antoniadis, Christian Coester, Marek Elias, Adam Polak, Bertrand Simon; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:345-355

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NADS：用于不确定性感知的神经网络架构分布搜索

Randy Ardywibowo, Shahin Boluki, Xinyu Gong, Zhangyang Wang, Xiaoning Qian; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:356-366

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通过双层优化实现模仿学习的可证明表示学习

Sanjeev Arora, Simon Du, Sham Kakade, Yuping Luo, Nikunj Saunshi; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:367-376

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量子Boosting

Srinivasan Arunachalam, Reevu Maity; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:377-387

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对抗性扰动下的黑盒认证与学习

Hassan Ashtiani, Vinayak Pathak, Ruth Urner; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:388-398

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用于逆问题的可逆生成模型：缓解表示误差和数据集偏差

Muhammad Asim, Mara Daniels, Oscar Leong, Ali Ahmed, Paul Hand; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:399-409

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Nesterov加速梯度法在随机设置下的收敛性

Mahmoud Assran, Mike Rabbat; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:410-420

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基于视角松弛的L0回归安全筛选规则

Alper Atamturk, Andres Gomez; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:421-430

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线性假设和神经网络的对抗性学习保证

Pranjal Awasthi, Natalie Frank, Mehryar Mohri; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:431-441

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样本放大：即使学习不可能也能增加数据集大小

Brian Axelrod, Shivam Garg, Vatsal Sharan, Gregory Valiant; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:442-451

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通过自适应正则化硬阈值进行稀疏凸优化

Kyriakos Axiotis, Maxim Sviridenko; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:452-462

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基于价值目标回归的模型强化学习

Alex Ayoub, Zeyu Jia, Csaba Szepesvari, Mengdi Wang, Lin Yang; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:463-474

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使用一致的Koopman自动编码器预测序列数据

Omri Azencot, N. Benjamin Erichson, Vanessa Lin, Michael Mahoney; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:475-485

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常曲率图卷积网络

Gregor Bachmann, Gary Becigneul, Octavian Ganea; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:486-496

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最优传输的可扩展最近邻搜索

Arturs Backurs, Yihe Dong, Piotr Indyk, Ilya Razenshteyn, Tal Wagner; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:497-506

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Agent57：超越Atari人类基准

Adrià Puigdomènech Badia, Bilal Piot, Steven Kapturowski, Pablo Sprechmann, Alex Vitvitskyi, Zhaohan Daniel Guo, Charles Blundell; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:507-517

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信托强盗

Gal Bahar, Omer Ben-Porat, Kevin Leyton-Brown, Moshe Tennenholtz; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:518-527

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用偏向表示学习去偏向表示

Hyojin Bahng, Sanghyuk Chun, Sangdoo Yun, Jaegul Choo, Seong Joon Oh; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:528-539

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用于嘈杂标签的深度k-NN

Dara Bahri, Heinrich Jiang, Maya Gupta; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:540-550

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竞争性强化学习的可证明自博弈算法

Yu Bai, Chi Jin; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:551-560

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基于熵范数的稀疏子空间聚类

Liang Bai, Jiye Liang; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:561-568

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有界树宽图中的聚类核心集

Daniel Baker, Vladimir Braverman, Lingxiao Huang, Shaofeng H.-C. Jiang, Robert Krauthgamer, Xuan Wu; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:569-579

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算法配置的精确界限：双类近似的刀锋

Maria-Florina Balcan, Tuomas Sandholm, Ellen Vitercik; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:580-590

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准备好策略一：通过主动学习构建世界

Philip Ball, Jack Parker-Holder, Aldo Pacchiano, Krzysztof Choromanski, Stephen Roberts; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:591-601

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正则化Wasserstein估计器的随机优化

Marin Ballu, Quentin Berthet, Francis Bach; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:602-612

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在线分配问题的对偶镜像下降

Santiago Balseiro, Haihao Lu, Vahab Mirrokni; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:613-628

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异构集群中高效调度中的归纳偏置驱动强化学习

Subho Banerjee, Saurabh Jha, Zbigniew Kalbarczyk, Ravishankar Iyer; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:629-641

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UniLMv2：用于统一语言模型预训练的伪掩码语言模型

Hangbo Bao, Li Dong, Furu Wei, Wenhui Wang, Nan Yang, Xiaodong Liu, Yu Wang, Jianfeng Gao, Songhao Piao, Ming Zhou, Hsiao-Wuen Hon; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:642-652

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通过安全筛选规则快速实现OSCAR和OWL回归

Runxue Bao, Bin Gu, Heng Huang; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:653-663

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在没有奖励的情况下通过流形分析进行选项发现

Amitay Bar, Ronen Talmon, Ron Meir; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:664-674

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学习可变Ising模型的分段常数图结构

Batiste Le Bars, Pierre Humbert, Argyris Kalogeratos, Nicolas Vayatis; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:675-684

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非均匀密度输入神经网络中的频率偏差

Ronen Basri, Meirav Galun, Amnon Geifman, David Jacobs, Yoni Kasten, Shira Kritchman; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:685-694

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公共数据辅助的私有查询发布

Raef Bassily, Albert Cheu, Shay Moran, Aleksandar Nikolov, Jonathan Ullman, Steven Wu; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:695-703

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ECLIPSE：用于Web应用程序的超大规模线性程序求解器

Kinjal Basu, Amol Ghoting, Rahul Mazumder, Yao Pan; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:704-714

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关于黑盒预测的二阶群影响函数

Samyadeep Basu, Xuchen You, Soheil Feizi; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:715-724

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连续体积采样的核插值

Ayoub Belhadji, Rémi Bardenet, Pierre Chainais; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:725-735

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卷积神经网络的解耦贪婪学习

Eugene Belilovsky, Michael Eickenberg, Edouard Oyallon; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:736-745

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Tikhonov正则化器和其他有序平滑器的最优调谐的无成本性质

Pierre Bellec, Dana Yang; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:746-755

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通过多样化方向进行防御

Christopher Bender, Yang Li, Yifeng Shi, Michael K. Reiter, Junier Oliva; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:756-766

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时间差分学习中的干扰与泛化

Emmanuel Bengio, Joelle Pineau, Doina Precup; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:767-777

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预选强盗

Viktor Bengs, Eyke Hüllermeier; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:778-787

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从替代损失分类归约中进行高效策略学习

Andrew Bennett, Nathan Kallus; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:788-798

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通过插值训练神经网络

Leonard Berrada, Andrew Zisserman, M. Pawan Kumar; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:799-809

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用于超参数优化的Lasso型模型的隐式微分

Quentin Bertrand, Quentin Klopfenstein, Mathieu Blondel, Samuel Vaiter, Alexandre Gramfort, Joseph Salmon; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:810-821

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带有不完美提示的在线学习

Aditya Bhaskara, Ashok Cutkosky, Ravi Kumar, Manish Purohit; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:822-831

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非参数方法何时具有鲁棒性？

Robi Bhattacharjee, Kamalika Chaudhuri; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:832-841

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从观测中学习和抽样原子干预

Arnab Bhattacharyya, Sutanu Gayen, Saravanan Kandasamy, Ashwin Maran, Vinodchandran N. Variyam; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:842-853

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学习潜在k-多面体的近最优样本复杂度界限及其在混合物中的应用

Chiranjib Bhattacharyya, Ravindran Kannan; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:854-863

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多头注意力模型中的低秩瓶颈

Srinadh Bhojanapalli, Chulhee Yun, Ankit Singh Rawat, Sashank Reddi, Sanjiv Kumar; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:864-873

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用于图池化的图神经网络谱聚类

Filippo Maria Bianchi, Daniele Grattarola, Cesare Alippi; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:874-883

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时间序列去混淆器：在隐藏混淆因子存在下估计随时间变化的治疗效果

Ioana Bica, Ahmed Alaa, Mihaela Van Der Schaar; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:884-895

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代码的对抗鲁棒性

Pavol Bielik, Martin Vechev; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:896-907

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回旋镖采样器

Joris Bierkens, Sebastiano Grazzi, Kengo Kamatani, Gareth Roberts; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:908-918

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通过自协性获得对数损失下极小化后悔的紧密界限

Blair Bilodeau, Dylan Foster, Daniel Roy; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:919-929

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我的公平强盗：使用多玩家强盗进行Max-Min公平的分布式学习

Ilai Bistritz, Tavor Baharav, Amir Leshem, Nicholas Bambos; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:930-940

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决策树归纳的可证明保证：不可知设置

Guy Blanc, Jane Lange, Li-Yang Tan; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:941-949

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快速可微分排序和排名

Mathieu Blondel, Olivier Teboul, Quentin Berthet, Josip Djolonga; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:950-959

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超越信号传播：特征多样性在深度神经网络初始化中是否必要？

Yaniv Blumenfeld, Dar Gilboa, Daniel Soudry; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:960-969

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贝叶斯优化中的调节替代器

Erik Bodin, Markus Kaiser, Ieva Kazlauskaite, Zhenwen Dai, Neill Campbell, Carl Henrik Ek; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:970-979

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深度协作图

Wendelin Boehmer, Vitaly Kurin, Shimon Whiteson; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:980-991

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粒子物理学的Lorentz群等变神经网络

Alexander Bogatskiy, Brandon Anderson, Jan Offermann, Marwah Roussi, David Miller, Risi Kondor; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:992-1002

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离散数据的高效鲁棒性证书：用于图、图像等稀疏感知随机平滑

Aleksandar Bojchevski, Johannes Gasteiger, Stephan Günnemann; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:1003-1013

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适当的网络可解释性有助于分类中的对抗鲁棒性

Akhilan Boopathy, Sijia Liu, Gaoyuan Zhang, Cynthia Liu, Pin-Yu Chen, Shiyu Chang, Luca Daniel; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:1014-1023

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核回归和宽神经网络中谱依赖学习曲线

Blake Bordelon, Abdulkadir Canatar, Cengiz Pehlevan; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:1024-1034

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小数据，大决策：小数据状态下的模型选择

Jorg Bornschein, Francesco Visin, Simon Osindero; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:1035-1044

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使用双曲线归一化流的潜在变量建模

Joey Bose, Ariella Smofsky, Renjie Liao, Prakash Panangaden, Will Hamilton; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:1045-1055

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收紧上置信度强化学习中的探索

Hippolyte Bourel, Odalric Maillard, Mohammad Sadegh Talebi; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:1056-1066

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带有上下文相关显著特征的偏好建模

Amanda Bower, Laura Balzano; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:1067-1077

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数据集偏差的对抗性滤波器

Ronan Le Bras, Swabha Swayamdipta, Chandra Bhagavatula, Rowan Zellers, Matthew Peters, Ashish Sabharwal, Yejin Choi; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:1078-1088

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语言模型中的校准、熵率和记忆

Mark Braverman, Xinyi Chen, Sham Kakade, Karthik Narasimhan, Cyril Zhang, Yi Zhang; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:1089-1099

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矩阵流中的Schatten范数：你好稀疏性，再见维度

Vladimir Braverman, Robert Krauthgamer, Aditya Krishnan, Roi Sinoff; 机器学习第37届国际会议论文集, PMLR 119:1100-1110

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都在指数族中：热力学变分推断中的Bregman对偶性

Rob Brekelmans, Vaden Masrani, Frank Wood, Greg Ver Steeg, Aram Galstyan; 机器学习第37届国际会议论文集, PMLR 119:1111-1122

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估计非空假设的数量和效应大小

Jennifer Brennan, Ramya Korlakai Vinayak, Kevin Jamieson; 机器学习第37届国际会议论文集, PMLR 119:1123-1133

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子模最大化的FAST算法

Adam Breuer, Eric Balkanski, Yaron Singer; 机器学习第37届国际会议论文集, PMLR 119:1134-1143

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GNN-FiLM：具有特征级线性调制的图神经网络

Marc Brockschmidt; 机器学习第37届国际会议论文集, PMLR 119:1144-1152

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TaskNorm：重新思考元学习中的批归一化

John Bronskill, Jonathan Gordon, James Requeima, Sebastian Nowozin, Richard Turner; 机器学习第37届国际会议论文集, PMLR 119:1153-1164

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通过偏好进行快速贝叶斯奖励推断的安全模仿学习

Daniel Brown, Russell Coleman, Ravi Srinivasan, Scott Niekum; 机器学习第37届国际会议论文集, PMLR 119:1165-1177

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一种保持社区的k-中心聚类的成对公平方法

Brian Brubach, Darshan Chakrabarti, John Dickerson, Samir Khuller, Aravind Srinivasan, Leonidas Tsepenekas; 机器学习第37届国际会议论文集, PMLR 119:1178-1189

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多输出高斯过程中的可伸缩精确推断

Wessel Bruinsma, Eric Perim, William Tebbutt, Scott Hosking, Arno Solin, Richard Turner; 机器学习第37届国际会议论文集, PMLR 119:1190-1201

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离线数据下的在线定价：相变和反平方定律

Jinzhi Bu, David Simchi-Levi, Yunzong Xu; 机器学习第37届国际会议论文集, PMLR 119:1202-1210

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学习潜在变量模型中过度参数化的好处的实证研究

Rares-Darius Buhai, Yoni Halpern, Yoon Kim, Andrej Risteski, David Sontag; 机器学习第37届国际会议论文集, PMLR 119:1211-1219

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DeBayes：一种用于去偏网络嵌入的贝叶斯方法

Maarten Buyl, Tijl De Bie; 机器学习第37届国际会议论文集, PMLR 119:1220-1229

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使用下确界损失进行部分标注的结构化预测

Vivien Cabannnes, Alessandro Rudi, Francis Bach; 机器学习第37届国际会议论文集, PMLR 119:1230-1239

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具有自适应量化模块的在线持续压缩学习

Lucas Caccia, Eugene Belilovsky, Massimo Caccia, Joelle Pineau; 机器学习第37届国际会议论文集, PMLR 119:1240-1250

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用于回归的增强直方图变换

Yuchao Cai, Hanyuan Hang, Hanfang Yang, Zhouchen Lin; 机器学习第37届国际会议论文集, PMLR 119:1251-1261

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应用于医疗保健研究的最佳决策规则的验证和规划

Hengrui Cai, Wenbin Lu, Rui Song; 机器学习第37届国际会议论文集, PMLR 119:1262-1270

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非凸张量补全的不确定性量化：置信区间、异方差性和最优性

Changxiao Cai, H. Vincent Poor, Yuxin Chen; 机器学习第37届国际会议论文集, PMLR 119:1271-1282

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策略优化中可证明的有效探索

Qi Cai, Zhuoran Yang, Chi Jin, Zhaoran Wang; 机器学习第37届国际会议论文集, PMLR 119:1283-1294

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具有自适应批处理和稀疏化的近线性时间高斯过程优化

Daniele Calandriello, Luigi Carratino, Alessandro Lazaric, Michal Valko, Lorenzo Rosasco; 机器学习第37届国际会议论文集, PMLR 119:1295-1305

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泊松学习：极低标签率下基于图的半监督学习

Jeff Calder, Brendan Cook, Matthew Thorpe, Dejan Slepcev; 机器学习第37届国际会议论文集, PMLR 119:1306-1316

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探索、发现和学习：状态覆盖技能的无监督发现

Victor Campos, Alexander Trott, Caiming Xiong, Richard Socher, Xavier Giro-I-Nieto, Jordi Torres; 机器学习第37届国际会议论文集, PMLR 119:1317-1327

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高效学习线性二次调节器的对数遗憾

Asaf Cassel, Alon Cohen, Tomer Koren; 机器学习第37届国际会议论文集, PMLR 119:1328-1337

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完全并行超参数搜索：重塑空间填充

Marie-Liesse Cauwet, Camille Couprie, Julien Dehos, Pauline Luc, Jeremy Rapin, Morgane Riviere, Fabien Teytaud, Olivier Teytaud, Nicolas Usunier; 机器学习第37届国际会议论文集, PMLR 119:1338-1348

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基于最大熵的数据预处理以减轻偏差

L. Elisa Celis, Vijay Keswani, Nisheeth Vishnoi; 机器学习第37届国际会议论文集, PMLR 119:1349-1359

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随机线性多臂赌博机的元学习

Leonardo Cella, Alessandro Lazaric, Massimiliano Pontil; 机器学习第37届国际会议论文集, PMLR 119:1360-1370

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基于描述的强化学习文本分类

Duo Chai, Wei Wu, Qinghong Han, Fei Wu, Jiwei Li; 机器学习第37届国际会议论文集, PMLR 119:1371-1382

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使用对抗训练对神经网络进行简洁解释

Prasad Chalasani, Jiefeng Chen, Amrita Roy Chowdhury, Xi Wu, Somesh Jha; 机器学习第37届国际会议论文集, PMLR 119:1383-1391

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未标注数据在协变量偏移下改进贝叶斯不确定性校准

Alex Chan, Ahmed Alaa, Zhaozhi Qian, Mihaela Van Der Schaar; 机器学习第37届国际会议论文集, PMLR 119:1392-1402

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Imputer：通过插值和动态规划进行序列建模

William Chan, Chitwan Saharia, Geoffrey Hinton, Mohammad Norouzi, Navdeep Jaitly; 机器学习第37届国际会议论文集, PMLR 119:1403-1413

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非平稳马尔可夫决策过程中的未来优化

Yash Chandak, Georgios Theocharous, Shiv Shankar, Martha White, Sridhar Mahadevan, Philip Thomas; 机器学习第37届国际会议论文集, PMLR 119:1414-1425

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结构工程的仿真与设计学习

Kai-Hung Chang, Chin-Yi Cheng; 机器学习第37届国际会议论文集, PMLR 119:1426-1436

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去中心化强化学习：通过局部经济交易实现全局决策

Michael Chang, Sid Kaushik, S. Matthew Weinberg, Tom Griffiths, Sergey Levine; 机器学习第37届国际会议论文集, PMLR 119:1437-1447

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不变合理化

Shiyu Chang, Yang Zhang, Mo Yu, Tommi Jaakkola; 机器学习第37届国际会议论文集, PMLR 119:1448-1458

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基于电路的检测过拟合的内在方法

Satrajit Chatterjee, Alan Mishchenko; 机器学习第37届国际会议论文集, PMLR 119:1459-1468

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通过动力系统视角改善神经网络的深度-宽度权衡

Vaggos Chatziafratis, Sai Ganesh Nagarajan, Ioannis Panageas; 机器学习第37届国际会议论文集, PMLR 119:1469-1478

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可解释的、结合语篇主题的神经语言理解

Yatin Chaudhary, Hinrich Schuetze, Pankaj Gupta; 机器学习第37届国际会议论文集, PMLR 119:1479-1488

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用于量化投资的不确定性感知前瞻因子模型

Lakshay Chauhan, John Alberg, Zachary Lipton; 机器学习第37届国际会议论文集, PMLR 119:1489-1499

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具有约束推理的无监督模式解混深度推理网络

Di Chen, Yiwei Bai, Wenting Zhao, Sebastian Ament, John Gregoire, Carla Gomes; 机器学习第37届国际会议论文集, PMLR 119:1500-1509

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Self-PU：自增强和校准的正未标注训练

Xuxi Chen, Wuyang Chen, Tianlong Chen, Ye Yuan, Chen Gong, Kewei Chen, Zhangyang Wang; 机器学习第37届国际会议论文集, PMLR 119:1510-1519

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在学习预测的同时学习停止

Xinshi Chen, Hanjun Dai, Yu Li, Xin Gao, Le Song; 机器学习第37届国际会议论文集, PMLR 119:1520-1530

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决斗赌博机的组合纯探索

Wei Chen, Yihan Du, Longbo Huang, Haoyu Zhao; 机器学习第37届国际会议论文集, PMLR 119:1531-1541

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用于跨域对齐的图最优传输

Liqun Chen, Zhe Gan, Yu Cheng, Linjie Li, Lawrence Carin, Jingjing Liu; 机器学习第37届国际会议论文集, PMLR 119:1542-1553

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通过基于扰动的正则化稳定可微分架构搜索

Xiangning Chen, Cho-Jui Hsieh; 机器学习第37届国际会议论文集, PMLR 119:1554-1565

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使用结构化神经表示将自然语言问题映射到形式语言解决方案

Kezhen Chen, Qiuyuan Huang, Hamid Palangi, Paul Smolensky, Ken Forbus, Jianfeng Gao; 机器学习第37届国际会议论文集, PMLR 119:1566-1575

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图结构数据的卷积核网络

Dexiong Chen, Laurent Jacob, Julien Mairal; 机器学习第37届国际会议论文集, PMLR 119:1576-1586

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用VAE学习平面潜在流形

Nutan Chen, Alexej Klushyn, Francesco Ferroni, Justin Bayer, Patrick Van Der Smagt; 机器学习第37届国际会议论文集, PMLR 119:1587-1596

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视觉表示对比学习的简单框架

Ting Chen, Simon Kornblith, Mohammad Norouzi, Geoffrey Hinton; 机器学习第37届国际会议论文集, PMLR 119:1597-1607

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Retro*：利用神经引导的A*搜索学习逆合成规划

Binghong Chen, Chengtao Li, Hanjun Dai, Le Song; 机器学习第37届国际会议论文集, PMLR 119:1608-1616

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用于端到端嵌入压缩的可微乘积量化

Ting Chen, Lala Li, Yizhou Sun; 机器学习第37届国际会议论文集, PMLR 119:1617-1626

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关于检查点的有效构建

Yu Chen, Zhenming Liu, Bin Ren, Xin Jin; 机器学习第37届国际会议论文集, PMLR 119:1627-1636

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角度视觉硬度

Beidi Chen, Weiyang Liu, Zhiding Yu, Jan Kautz, Anshumali Shrivastava, Animesh Garg, Animashree Anandkumar; 机器学习第37届国际会议论文集, PMLR 119:1637-1648

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估计随机牛顿方法的误差：一种自举方法

Jessie X.T. Chen, Miles Lopes; 机器学习第37届国际会议论文集, PMLR 119:1649-1659

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VFlow：具有变分数据增强的更具表现力的生成流

Jianfei Chen, Cheng Lu, Biqi Chenli, Jun Zhu, Tian Tian; 机器学习第37届国际会议论文集, PMLR 119:1660-1669

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更多数据可能扩大对抗性鲁棒模型与标准模型之间的泛化差距

Lin Chen, Yifei Min, Mingrui Zhang, Amin Karbasi; 机器学习第37届国际会议论文集, PMLR 119:1670-1680

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用于有限和凸函数的加速DFO算法

Yuwen Chen, Antonio Orvieto, Aurelien Lucchi; 机器学习第37届国际会议论文集, PMLR 119:1681-1690

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从像素生成预训练

Mark Chen, Alec Radford, Rewon Child, Jeffrey Wu, Heewoo Jun, David Luan, Ilya Sutskever; 机器学习第37届国际会议论文集, PMLR 119:1691-1703

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半监督学习中的负采样

John Chen, Vatsal Shah, Anastasios Kyrillidis; 机器学习第37届国际会议论文集, PMLR 119:1704-1714

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覆盖函数的结构化样本优化

Wei Chen, Xiaoming Sun, Jialin Zhang, Zhijie Zhang; 机器学习第37届国际会议论文集, PMLR 119:1715-1724

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简单而深层的图卷积网络

Ming Chen, Zhewei Wei, Zengfeng Huang, Bolin Ding, Yaliang Li; 机器学习第37届国际会议论文集, PMLR 119:1725-1735

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关于打破基于深度生成模型的防御及超越

Yanzhi Chen, Renjie Xie, Zhanxing Zhu; 机器学习第37届国际会议论文集, PMLR 119:1736-1745

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自动化合成到真实泛化

Wuyang Chen, Zhiding Yu, Zhangyang Wang, Animashree Anandkumar; 机器学习第37届国际会议论文集, PMLR 119:1746-1756

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（局部）差分隐私组合半赌博机

Xiaoyu Chen, Kai Zheng, Zixin Zhou, Yunchang Yang, Wei Chen, Liwei Wang; 机器学习第37届国际会议论文集, PMLR 119:1757-1767

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通过梯度下降进行高维鲁棒均值估计

Yu Cheng, Ilias Diakonikolas, Rong Ge, Mahdi Soltanolkotabi; 机器学习第37届国际会议论文集, PMLR 119:1768-1778

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CLUB：互信息的对比对数比上限

Pengyu Cheng, Weituo Hao, Shuyang Dai, Jiachang Liu, Zhe Gan, Lawrence Carin; 机器学习第37届国际会议论文集, PMLR 119:1779-1788

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在有界实例和依赖标签的标签噪声下学习

Jiacheng Cheng, Tongliang Liu, Kotagiri Ramamohanarao, Dacheng Tao; 机器学习第37届国际会议论文集, PMLR 119:1789-1799

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大规模数据的相互迁移学习

Ching-Wei Cheng, Xingye Qiao, Guang Cheng; 机器学习第37届国际会议论文集, PMLR 119:1800-1809

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随机梯度和朗之万过程

Xiang Cheng, Dong Yin, Peter Bartlett, Michael Jordan; 机器学习第37届国际会议论文集, PMLR 119:1810-1819

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通过对抗性对比最优传输学习表示

Anoop Cherian, Shuchin Aeron; 机器学习第37届国际会议论文集, PMLR 119:1820-1830

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稀疏深度学习中变分推断的收敛速度

Badr-Eddine Chérief-Abdellatif; 机器学习第37届国际会议论文集, PMLR 119:1831-1842

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非平稳马尔可夫决策过程的强化学习：(更多)乐观的祝福

Wang Chi Cheung, David Simchi-Levi, Ruihao Zhu; 机器学习第37届国际会议论文集, PMLR 119:1843-1854

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对称张量分解的流式核集

Rachit Chhaya, Jayesh Choudhari, Anirban Dasgupta, Supratim Shit; 机器学习第37届国际会议论文集, PMLR 119:1855-1865

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关于正则化回归的核集

Rachit Chhaya, Anirban Dasgupta, Supratim Shit; 机器学习第37届国际会议论文集, PMLR 119:1866-1876

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如何在海量数据模型中解决公平k-中心问题

Ashish Chiplunkar, Sagar Kale, Sivaramakrishnan Natarajan Ramamoorthy; 机器学习第37届国际会议论文集, PMLR 119:1877-1886

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通过弱监督进行公平生成建模

Kristy Choi, Aditya Grover, Trisha Singh, Rui Shu, Stefano Ermon; 机器学习第37届国际会议论文集, PMLR 119:1887-1898

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使用Transformer自编码器编码音乐风格

Kristy Choi, Curtis Hawthorne, Ian Simon, Monica Dinculescu, Jesse Engel; 机器学习第37届国际会议论文集, PMLR 119:1899-1908

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k-means++：再多几步就能得到常数近似

Davin Choo, Christoph Grunau, Julian Portmann, Vaclav Rozhon; 机器学习第37届国际会议论文集, PMLR 119:1909-1917

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正交群上的随机流和几何优化

Krzysztof Choromanski, David Cheikhi, Jared Davis, Valerii Likhosherstov, Achille Nazaret, Achraf Bahamou, Xingyou Song, Mrugank Akarte, Jack Parker-Holder, Jacob Bergquist, Yuan Gao, Aldo Pacchiano, Tamas Sarlos, Adrian Weller, Vikas Sindhwani; 机器学习第37届国际会议论文集, PMLR 119:1918-1928

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无偏风险估计器可能误导：以互补标签学习为例

Yu-Ting Chou, Gang Niu, Hsuan-Tien Lin, Masashi Sugiyama; 机器学习第37届国际会议论文集, PMLR 119:1929-1938

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有向图模型的依赖数据差分隐私参数学习

Amrita Roy Chowdhury, Theodoros Rekatsinas, Somesh Jha; 机器学习第37届国际会议论文集, PMLR 119:1939-1951

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来自不平衡数据的在线持续学习

Aristotelis Chrysakis, Marie-Francine Moens; 机器学习第37届国际会议论文集, PMLR 119:1952-1961

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具有联合表示多样化的距离度量学习

Xu Chu, Yang Lin, Yasha Wang, Xiting Wang, Hailong Yu, Xin Gao, Qi Tong; 机器学习第37届国际会议论文集, PMLR 119:1962-1973

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用于高效投影到 $\ell_1, ∞$-范数球的半光滑牛顿算法

Dejun Chu, Changshui Zhang, Shiliang Sun, Qing Tao; 机器学习第37届国际会议论文集, PMLR 119:1974-1983

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通过域不变表示估计分布偏移下的泛化

Ching-Yao Chuang, Antonio Torralba, Stefanie Jegelka; 机器学习第37届国际会议论文集, PMLR 119:1984-1994

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无需特征的可伸缩高效基于比较搜索

Daniyar Chumbalov, Lucas Maystre, Matthias Grossglauser; 机器学习第37届国际会议论文集, PMLR 119:1995-2005

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特征图级在线对抗性知识蒸馏

Inseop Chung, Seonguk Park, Jangho Kim, Nojun Kwak; 机器学习第37届国际会议论文集, PMLR 119:2006-2015

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关于学习者行为有限信息下的教学

Ferdinando Cicalese, Sergio Filho, Eduardo Laber, Marco Molinaro; 机器学习第37届国际会议论文集, PMLR 119:2016-2026

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深度发散学习

Hatice Kubra Cilingir, Rachel Manzelli, Brian Kulis; 机器学习第37届国际会议论文集, PMLR 119:2027-2037

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具有Kullback-Leibler散度的模型融合

Sebastian Claici, Mikhail Yurochkin, Soumya Ghosh, Justin Solomon; 机器学习第37届国际会议论文集, PMLR 119:2038-2047

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利用程序生成来评估强化学习基准

Karl Cobbe、Chris Hesse、Jacob Hilton、John Schulman；机器学习国际会议第37届论文集，PMLR 119:2048-2056

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频率函数的可组合草图：超越最坏情况

Edith Cohen、Ofir Geri、Rasmus Pagh；机器学习国际会议第37届论文集，PMLR 119:2057-2067

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高斯过程专家产品的修复

Samuel Cohen、Rendani Mbuvha、Tshilidzi Marwala、Marc Deisenroth；机器学习国际会议第37届论文集，PMLR 119:2068-2077

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高效低失真超度量嵌入研究

Vincent Cohen-Addad、Karthik C. S.、Guillaume Lagarde；机器学习国际会议第37届论文集，PMLR 119:2078-2088

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流数据上近邻搜索的亚线性内存草图

Benjamin Coleman、Richard Baraniuk、Anshumali Shrivastava；机器学习国际会议第37届论文集，PMLR 119:2089-2099

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使用字母到单词编码器的单词级语音识别

Ronan Collobert、Awni Hannun、Gabriel Synnaeve；机器学习国际会议第37届论文集，PMLR 119:2100-2110

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通过梯度追踪提升Frank-Wolfe算法

Cyrille Combettes、Sebastian Pokutta；机器学习国际会议第37届论文集，PMLR 119:2111-2121

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社交网络中的意见学习

Vincent Conitzer、Debmalya Panigrahi、Hanrui Zhang；机器学习国际会议第37届论文集，PMLR 119:2122-2132

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通过连续索引归一化流放宽双射约束

Rob Cornish、Anthony Caterini、George Deligiannidis、Arnaud Doucet；机器学习国际会议第37届论文集，PMLR 119:2133-2143

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基于区域的自适应主动学习

Corinna Cortes、Giulia Desalvo、Claudio Gentile、Mehryar Mohri、Ningshan Zhang；机器学习国际会议第37届论文集，PMLR 119:2144-2153

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具有依赖随机反馈图的在线学习

Corinna Cortes、Giulia Desalvo、Claudio Gentile、Mehryar Mohri、Ningshan Zhang；机器学习国际会议第37届论文集，PMLR 119:2154-2163

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时间序列的可学习群变换

Romain Cosentino、Behnaam Aazhang；机器学习国际会议第37届论文集，PMLR 119:2164-2173

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DINO：分布式牛顿型优化方法

Rixon Crane、Fred Roosta；机器学习国际会议第37届论文集，PMLR 119:2174-2184

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动态系统中公平性的因果建模

Elliot Creager、David Madras、Toniann Pitassi、Richard Zemel；机器学习国际会议第37届论文集，PMLR 119:2185-2195

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用快速自适应边界攻击最小化失真对抗性样本

Francesco Croce、Matthias Hein；机器学习国际会议第37届论文集，PMLR 119:2196-2205

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通过多样化无参数攻击集合可靠评估对抗性鲁棒性

Francesco Croce、Matthias Hein；机器学习国际会议第37届论文集，PMLR 119:2206-2216

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拍卖中在线学习的实时优化

Lorenzo Croissant、Marc Abeille、Clement Calauzenes；机器学习国际会议第37届论文集，PMLR 119:2217-2226

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私密检测未知分布中的变化

Rachel Cummings、Sara Krehbiel、Yuliia Lut、Wanrong Zhang；机器学习国际会议第37届论文集，PMLR 119:2227-2237

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通过好奇探索实现灵活高效的长期规划

Aidan Curtis、Minjian Xin、Dilip Arumugam、Kevin Feigelis、Daniel Yamins；机器学习国际会议第37届论文集，PMLR 119:2238-2249

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无参数、动态且强自适应的在线学习

Ashok Cutkosky；机器学习国际会议第37届论文集，PMLR 119:2250-2259

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动量改进归一化SGD

Ashok Cutkosky、Harsh Mehta；机器学习国际会议第37届论文集，PMLR 119:2260-2268

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用于低秩矩阵分解的监督分位数归一化

Marco Cuturi、Olivier Teboul、Jonathan Niles-Weed、Jean-Philippe Vert；机器学习国际会议第37届论文集，PMLR 119:2269-2279

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双下降中的双重麻烦：懒惰状态下的偏差和方差

Stéphane D’Ascoli、Maria Refinetti、Giulio Biroli、Florent Krzakala；机器学习国际会议第37届论文集，PMLR 119:2280-2290

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R2-B2：基于递归推理的贝叶斯优化，用于博弈中的无遗憾学习

Zhongxiang Dai、Yizhou Chen、Bryan Kian Hsiang Low、Patrick Jaillet、Teck-Hua Ho；机器学习国际会议第37届论文集，PMLR 119:2291-2301

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稀疏图的可扩展深度生成模型

Hanjun Dai、Azade Nazi、Yujia Li、Bo Dai、Dale Schuurmans；机器学习国际会议第37届论文集，PMLR 119:2302-2312

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常见嫌疑犯？重新评估VAE后验崩溃的责任

Bin Dai、Ziyu Wang、David Wipf；机器学习国际会议第37届论文集，PMLR 119:2313-2322

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无似然推断设置中的置信区间和假设检验

Niccolo Dalmasso、Rafael Izbicki、Ann Lee；机器学习国际会议第37届论文集，PMLR 119:2323-2334

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非均匀随机图的拟合优度检验

Soham Dan、Bhaswar B. Bhattacharya；机器学习国际会议第37届论文集，PMLR 119:2335-2344

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对抗性鲁棒高斯分类的精确统计保证

Chen Dan、Yuting Wei、Pradeep Ravikumar；机器学习国际会议第37届论文集，PMLR 119:2345-2355

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概率自回归预测模型上的对抗性攻击

Raphaël Dang-Nhu、Gagandeep Singh、Pavol Bielik、Martin Vechev；机器学习国际会议第37届论文集，PMLR 119:2356-2365

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子空间拟合与回归：监督和正交约束对泛化误差双下降的影响

Yehuda Dar、Paul Mayer、Lorenzo Luzi、Richard Baraniuk；机器学习国际会议第37届论文集，PMLR 119:2366-2375

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通过问答探索预测代理中的涌现语义

Abhishek Das、Federico Carnevale、Hamza Merzic、Laura Rimell、Rosalia Schneider、Josh Abramson、Alden Hung、Arun Ahuja、Stephen Clark、Greg Wayne、Felix Hill；机器学习国际会议第37届论文集，PMLR 119:2376-2391

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扩展形式博弈的低方差和零方差基线

Trevor Davis、Martin Schmid、Michael Bowling；机器学习国际会议第37届论文集，PMLR 119:2392-2401

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结合可微偏微分方程求解器和图神经网络进行流体流动预测

Filipe De Avila Belbute-Peres、Thomas Economon、Zico Kolter；机器学习国际会议第37届论文集，PMLR 119:2402-2411

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使用复数加权多集自动机表示无序数据

Justin DeBenedetto、David Chiang；机器学习国际会议第37届论文集，PMLR 119:2412-2420

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使用谱算法的端到端差分隐私潜在狄利克雷分配

Chris Decarolis、Mukul Ram、Seyed Esmaeili、Yu-Xiang Wang、Furong Huang；机器学习国际会议第37届论文集，PMLR 119:2421-2431

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线性赌博机纯探索的博弈化

Rémy Degenne、Pierre Menard、Xuedong Shang、Michal Valko；机器学习国际会议第37届论文集，PMLR 119:2432-2442

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随机赌博机的结构自适应算法

Rémy Degenne、Han Shao、Wouter Koolen；机器学习国际会议第37届论文集，PMLR 119:2443-2452

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用于回归的随机投影加性高斯过程

Ian Delbridge、David Bindel、Andrew Gordon Wilson；机器学习国际会议第37届论文集，PMLR 119:2453-2463

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通过对抗性影响函数解释鲁棒优化

Zhun Deng、Cynthia Dwork、Jialiang Wang、Linjun Zhang；机器学习国际会议第37届论文集，PMLR 119:2464-2473

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通过副本交换随机梯度MCMC进行非凸学习

Wei Deng、Qi Feng、Liyao Gao、Faming Liang、Guang Lin；机器学习国际会议第37届论文集，PMLR 119:2474-2483

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理解一阶对抗者的动态

Zhun Deng、Hangfeng He、Jiaoyang Huang、Weijie Su；机器学习国际会议第37届论文集，PMLR 119:2484-2493

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动态机制设计中的鲁棒定价

Yuan Deng、Sebastien Lahaie、Vahab Mirrokni；机器学习国际会议第37届论文集，PMLR 119:2494-2503

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用于极小极大最优传输的瑞士军刀

Sofien Dhouib、Ievgen Redko、Tanguy Kerdoncuff、Rémi Emonet、Marc Sebban；机器学习国际会议第37届论文集，PMLR 119:2504-2513

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具有最优传输的边缘感知对抗领域适应

Sofien Dhouib、Ievgen Redko、Carole Lartizien；机器学习国际会议第37届论文集，PMLR 119:2514-2524

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通过利用它们已知的信息来增强简单模型

Amit Dhurandhar、Karthikeyan Shanmugam、Ronny Luss；机器学习国际会议第37届论文集，PMLR 119:2525-2534

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谱Frank-Wolfe算法：严格互补性和线性收敛

Lijun Ding、Yingjie Fei、Qiantong Xu、Chengrun Yang；机器学习国际会议第37届论文集，PMLR 119:2535-2544

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具有熵最优特征的稀疏核近似的泛化保证

Liang Ding、Rui Tuo、Shahin Shahrampour；机器学习国际会议第37届论文集，PMLR 119:2545-2555

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用于鲁棒优化问题的分层采样

Hu Ding、Zixiu Wang；机器学习国际会议第37届论文集，PMLR 119:2556-2566

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增长自适应多超平面机器

Nemanja Djuric、Zhuang Wang、Slobodan Vucetic；机器学习国际会议第37届论文集，PMLR 119:2567-2576

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具有动态精度的不精确张量方法

Nikita Doikov、Yurii Nesterov；机器学习国际会议第37届论文集，PMLR 119:2577-2586

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黑盒变分推断的可证明平滑度保证

Justin Domke；机器学习国际会议第37届论文集，PMLR 119:2587-2596

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指数机制的最优差分隐私组合

Jinshuo Dong、David Durfee、Ryan Rogers；机器学习国际会议第37届论文集，PMLR 119:2597-2606

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低切换成本的多项式Logit赌博机

Kefan Dong、Yingkai Li、Qin Zhang、Yuan Zhou；机器学习国际会议第37届论文集，PMLR 119:2607-2615

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走向自适应残差网络训练：神经ODE视角

Chengyu Dong、Liyuan Liu、Zichao Li、Jingbo Shang；机器学习国际会议第37届论文集，PMLR 119:2616-2626

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深度强化学习中神经网络的表达能力

Kefan Dong、Yuping Luo、Tianhe Yu、Chelsea Finn、Tengyu Ma；机器学习国际会议第37届论文集，PMLR 119:2627-2637

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切换非线性动态系统的折叠摊销变分推断

Zhe Dong、Bryan Seybold、Kevin Murphy、Hung Bui；机器学习国际会议第37届论文集，PMLR 119:2638-2647

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通过广义逆多目标优化进行专家学习：模型、见解和算法

Chaosheng Dong、Bo Zeng；机器学习国际会议第37届论文集，PMLR 119:2648-2657

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随机梯度下降法寻找驻点的复杂性

Yoel Drori、Ohad Shamir；机器学习国际会议第37届论文集，PMLR 119:2658-2667

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具有战略买家的重复上下文拍卖中的最优非参数学习

Alexey Drutsa；机器学习国际会议第37届论文集，PMLR 119:2668-2677

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具有战略竞标者的重复第二次价格拍卖中的底价定价

Alexey Drutsa；机器学习国际会议第37届论文集，PMLR 119:2678-2689

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NGBoost：用于概率预测的自然梯度提升

Tony Duan、Avati Anand、Daisy Yi Ding、Khanh K. Thai、Sanjay Basu、Andrew Ng、Alejandro Schuler；机器学习国际会议第37届论文集，PMLR 119:2690-2700

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具有线性函数近似的极小极大离策略评估

Yaqi Duan、Zeyu Jia、Mengdi Wang；机器学习国际会议第37届论文集，PMLR 119:2701-2709

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基于在线贝叶斯矩匹配的SAT求解器启发式算法

Haonan Duan、Saeed Nejati、George Trimponias、Pascal Poupart、Vijay Ganesh；机器学习国际会议第37届论文集，PMLR 119:2710-2719

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通过交互式解掩码控制族错误率

Boyan Duan、Aaditya Ramdas、Larry Wasserman；机器学习国际会议第37届论文集，PMLR 119:2720-2729

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具有重尾的协作多智能体赌博机

Abhimanyu Dubey、Alex ‘Sandy’ Pentland；机器学习国际会议第37届论文集，PMLR 119:2730-2739

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协作多智能体上下文赌博机的核方法

Abhimanyu Dubey、Alex ‘Sandy’ Pentland；机器学习国际会议第37届论文集，PMLR 119:2740-2750

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用归一化层训练ReLU神经网络的优化理论

Yonatan Dukler、Quanquan Gu、Guido Montufar；机器学习国际会议第37届论文集，PMLR 119:2751-2760

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等变神经渲染

Emilien Dupont、Miguel Bautista Martin、Alex Colburn、Aditya Sankar、Josh Susskind、Qi Shan；机器学习国际会议第37届论文集，PMLR 119:2761-2770

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关于无似然推断的对比学习

Conor Durkan、Iain Murray、George Papamakarios；机器学习国际会议第37届论文集，PMLR 119:2771-2781

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具有秩1因子的高效可扩展贝叶斯神经网络

Michael Dusenberry、Ghassen Jerfel、Yeming Wen、Yian Ma、Jasper Snoek、Katherine Heller、Balaji Lakshminarayanan、Dustin Tran；机器学习国际会议第37届论文集，PMLR 119:2782-2792

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具有球面谐波特征的稀疏高斯过程

Vincent Dutordoir、Nicolas Durrande、James Hensman；机器学习国际会议第37届论文集，PMLR 119:2793-2802

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公平性与准确性之间是否存在权衡？一个使用不匹配假设检验的视角

Sanghamitra Dutta、Dennis Wei、Hazar Yueksel、Pin-Yu Chen、Sijia Liu、Kush Varshney；机器学习国际会议第37届论文集，PMLR 119:2803-2813

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Frank-Wolfe算法的自协变分析

Pavel Dvurechensky、Petr Ostroukhov、Kamil Safin、Shimrit Shtern、Mathias Staudigl；机器学习国际会议第37届论文集，PMLR 119:2814-2824

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用深度确定性动态梯度估计Q(s,s’)

Ashley Edwards、Himanshu Sahni、Rosanne Liu、Jane Hung、Ankit Jain、Rui Wang、Adrien Ecoffet、Thomas Miconi、Charles Isbell、Jason Yosinski；机器学习国际会议第37届论文集，PMLR 119:2825-2835

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训练线性神经网络：非局部收敛和复杂性结果

Armin Eftekhari；机器学习国际会议第37届论文集，PMLR 119:2836-2847

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通过强化学习进行师生课程学习：预测医院住院入院地点

Rasheed El-Bouri、David Eyre、Peter Watkinson、Tingting Zhu、David Clifton；机器学习国际会议第37届论文集，PMLR 119:2848-2857

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预测-优化框架下决策的决策树

Adam N. Elmachtoub、Jason Cheuk Nam Liang、Ryan Mcnellis；机器学习国际会议第37届论文集，PMLR 119:2858-2867

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用低秩局部连接重访空间不变性

Gamaleldin Elsayed、Prajit Ramachandran、Jonathon Shlens、Simon Kornblith；机器学习国际会议第37届论文集，PMLR 119:2868-2879

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分而治之：利用中间特征表示进行神经网络的量化训练

Ahmed Taha Elthakeb、Prannoy Pilligundla、Fatemeh Mireshghallah、Alexander Cloninger、Hadi Esmaeilzadeh；机器学习国际会议第37届论文集，PMLR 119:2880-2891

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高维广义线性模型的泛化误差

Melikasadat Emami、Mojtaba Sahraee-Ardakan、Parthe Pandit、Sundeep Rangan、Alyson Fletcher；机器学习国际会议第37届论文集，PMLR 119:2892-2901

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非单调DR-次模最大化并行算法

Alina Ene、Huy Nguyen；机器学习国际会议第37届论文集，PMLR 119:2902-2911

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带时钟的连续时间贝叶斯网络

Nicolai Engelmann、Dominik Linzner、Heinz Koeppl；机器学习国际会议第37届论文集，PMLR 119:2912-2921

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数据集复制中统计偏差的识别

Logan Engstrom、Andrew Ilyas、Shibani Santurkar、Dimitris Tsipras、Jacob Steinhardt、Aleksander Madry；机器学习国际会议第37届论文集，PMLR 119:2922-2932

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具有任意批次镜像下降的异构网络分布式在线优化

Nima Eshraghi, Ben Liang; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:2933-2942

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操纵彩票：让所有彩票都中奖

Utku Evci, Trevor Gale, Jacob Menick, Pablo Samuel Castro, Erich Elsen; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:2943-2952

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通过粗化加速图嵌入

Matthew Fahrbach, Gramoz Goranci, Richard Peng, Sushant Sachdeva, Chi Wang; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:2953-2963

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隐式伯努利自编码器

Jiri Fajtl, Vasileios Argyriou, Dorothy Monekosso, Paolo Remagnino; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:2964-2974

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最优序列最大化：一次面试就够了！

Moein Falahatgar, Alon Orlitsky, Venkatadheeraj Pichapati; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:2975-2984

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谱图匹配和正则化二次松弛：算法与理论

Zhou Fan, Cheng Mao, Yihong Wu, Jiaming Xu; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:2985-2995

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关于通用聚类问题中的超参数调优

Xinjie Fan, Yuguang Yue, Purnamrita Sarkar, Y. X. Rachel Wang; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:2996-3007

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在线镜像下降和对偶平均：在动态情况中保持步调

Huang Fang, Nick Harvey, Victor Portella, Michael Friedlander; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:3008-3017

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扩展形式博弈中的随机遗憾最小化

Gabriele Farina, Christian Kroer, Tuomas Sandholm; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:3018-3028

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GANs总是存在纳什均衡吗？

Farzan Farnia, Asuman Ozdaglar; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:3029-3039

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不断增长的行动空间

Gregory Farquhar, Laura Gustafson, Zeming Lin, Shimon Whiteson, Nicolas Usunier, Gabriel Synnaeve; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:3040-3051

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改进的Logistic多臂老虎机乐观算法

Louis Faury, Marc Abeille, Clement Calauzenes, Olivier Fercoq; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:3052-3060

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重温经验回放的基本原理

William Fedus, Prajit Ramachandran, Rishabh Agarwal, Yoshua Bengio, Hugo Larochelle, Mark Rowland, Will Dabney; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:3061-3071

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多重互补标签学习

Lei Feng, Takuo Kaneko, Bo Han, Gang Niu, Bo An, Masashi Sugiyama; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:3072-3081

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一类动态离散选择模型中的全局凹性和优化

Yiding Feng, Ekaterina Khmelnitskaya, Denis Nekipelov; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:3082-3091

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随机多臂老虎机对策略操纵的内在鲁棒性

Zhe Feng, David Parkes, Haifeng Xu; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:3092-3101

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基于核贝尔曼统计的可解释离策略评估

Yihao Feng, Tongzheng Ren, Ziyang Tang, Qiang Liu; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:3102-3111

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基于核Stein散度的事件时间数据拟合优度检验

Tamara Fernandez, Nicolas Rivera, Wenkai Xu, Arthur Gretton; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:3112-3122

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为什么学习索引如此有效？

Paolo Ferragina, Fabrizio Lillo, Giorgio Vinciguerra; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:3123-3132

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斯塔克尔伯格博弈中的隐式学习动态：均衡表征、收敛性分析和实证研究

Tanner Fiez, Benjamin Chasnov, Lillian Ratliff; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:3133-3144

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自动驾驶汽车能否识别、恢复和适应分布变化？

Angelos Filos, Panagiotis Tigkas, Rowan Mcallister, Nicholas Rhinehart, Sergey Levine, Yarin Gal; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:3145-3153

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如何训练您的神经ODE：雅可比和动量正则化的世界

Chris Finlay, Joern-Henrik Jacobsen, Levon Nurbekyan, Adam Oberman; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:3154-3164

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泛化卷积神经网络以实现任意连续数据上李群的等变性

Marc Finzi, Samuel Stanton, Pavel Izmailov, Andrew Gordon Wilson; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:3165-3176

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信息粒子滤波树：一种基于置信奖励的连续域POMDP在线算法

Johannes Fischer, Ömer Sahin Tas; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:3177-3187

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基于全依赖混合的主题建模

Dan Fisher, Mark Kozdoba, Shie Mannor; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:3188-3198

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超越UCB：利用回归预言机的最优高效上下文老虎机

Dylan Foster, Alexander Rakhlin; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:3199-3210

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对抗性在线控制的对数遗憾

Dylan Foster, Max Simchowitz; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:3211-3221

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p范数流扩散用于局部图聚类

Kimon Fountoulakis, Di Wang, Shenghao Yang; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:3222-3232

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随机潜在残差视频预测

Jean-Yves Franceschi, Edouard Delasalles, Mickael Chen, Sylvain Lamprier, Patrick Gallinari; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:3233-3246

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利用频率分析进行深度伪造图像识别

Joel Frank, Thorsten Eisenhofer, Lea Schönherr, Asja Fischer, Dorothea Kolossa, Thorsten Holz; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:3247-3258

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线性模式连接和彩票假说

Jonathan Frankle, Gintare Karolina Dziugaite, Daniel Roy, Michael Carbin; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:3259-3269

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无遗憾和激励兼容的在线学习

Rupert Freeman, David Pennock, Chara Podimata, Jennifer Wortman Vaughan; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:3270-3279

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快速且三思：用三元组方法加速弱监督

Daniel Fu, Mayee Chen, Frederic Sala, Sarah Hooper, Kayvon Fatahalian, Christopher Re; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:3280-3291

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AutoGAN-Distiller：搜索压缩生成对抗网络

Yonggan Fu, Wuyang Chen, Haotao Wang, Haoran Li, Yingyan Lin, Zhangyang Wang; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:3292-3303

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别浪费你的比特！通过TinyScript挤压深度神经网络的激活和梯度

Fangcheng Fu, Yuzheng Hu, Yihan He, Jiawei Jiang, Yingxia Shao, Ce Zhang, Bin Cui; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:3304-3314

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DessiLBI：通过微分包含路径探索深度网络的结构稀疏性

Yanwei Fu, Chen Liu, Donghao Li, Xinwei Sun, Jinshan Zeng, Yuan Yao; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:3315-3326

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局部搜索算法通过集合函数局部化的近似保证

Kaito Fujii; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:3327-3336

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通过不可逆动态加速基于扩散的集成采样

Futoshi Futami, Issei Sato, Masashi Sugiyama; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:3337-3347

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具有臂依赖延迟的随机多臂老虎机

Manegueu Anne Gael, Claire Vernade, Alexandra Carpentier, Michal Valko; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:3348-3356

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抽象机制预测深度神经网络的泛化能力

Alex Gain, Hava Siegelmann; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:3357-3366

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表示学习的自由能原理

Yansong Gao, Pratik Chaudhari; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:3367-3376

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随机零阶Frank-Wolfe方法对非凸问题能否更快收敛？

Hongchang Gao, Heng Huang; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:3377-3386

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随机排序模型中的在线凸优化

Dan Garber, Gal Korcia, Kfir Levy; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:3387-3396

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符号网络：关系MDP的广义神经策略

Sankalp Garg, Aniket Bajpai, Mausam ; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:3397-3407

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预测审议结果

Vikas Garg, Tommi Jaakkola; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:3408-3418

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图神经网络的泛化和表示限制

Vikas Garg, Stefanie Jegelka, Tommi Jaakkola; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:3419-3430

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Deep PQR：使用锚点动作解决逆强化学习

Sinong Geng, Houssam Nassif, Carlos Manzanares, Max Reppen, Ronnie Sircar; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:3431-3441

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多线性潜在条件作用用于生成未见属性组合

Markos Georgopoulos, Grigorios Chrysos, Maja Pantic, Yannis Panagakis; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:3442-3451

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随机特征和隐式流形模型学习中的泛化误差

Federica Gerace, Bruno Loureiro, Florent Krzakala, Marc Mezard, Lenka Zdeborova; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:3452-3462

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恢复单调性的黑盒方法

Evangelia Gergatsouli, Brendan Lucier, Christos Tzamos; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:3463-3473

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具有图结构反馈的在线多核学习

Pouya M Ghari, Yanning Shen; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:3474-3483

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在语义部分已知的环境中面向任务的主动感知和规划

Mahsa Ghasemi, Erdem Bulgur, Ufuk Topcu; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:3484-3493

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循环和非循环有向图的分布等价性与结构学习表征

Amiremad Ghassami, Alan Yang, Negar Kiyavash, Kun Zhang; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:3494-3504

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匿名消息的隐私计数：近乎最优的准确性与可忽略的通信开销

Badih Ghazi, Ravi Kumar, Pasin Manurangsi, Rasmus Pagh; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:3505-3514

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用于非自回归机器翻译的对齐交叉熵

Marjan Ghazvininejad, Vladimir Karpukhin, Luke Zettlemoyer, Omer Levy; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:3515-3523

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带有正则化修正的梯度时序差分学习

Sina Ghiassian, Andrew Patterson, Shivam Garg, Dhawal Gupta, Adam White, Martha White; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:3524-3534

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数据估值的分布框架

Amirata Ghorbani, Michael Kim, James Zou; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:3535-3544

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分形高斯网络：一种基于高斯乘法混沌的稀疏随机图模型

Subhroshekhar Ghosh, Krishna Balasubramanian, Xiaochuan Yang; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:3545-3555

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稳定离策略强化学习的表示

Dibya Ghosh, Marc G. Bellemare; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:3556-3565

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自适应素描用于快速收敛的正则化规范张量分解

Alex Gittens, Kareem Aggour, Bülent Yener; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:3566-3575

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一体适用：我们能否为所有噪声级别训练一个去噪器？

Abhiram Gnanasambandam, Stanley Chan; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:3576-3586

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使用梯度下降学习单层神经网络的超多项式下界

Surbhi Goel, Aravind Gollakota, Zhihan Jin, Sushrut Karmalkar, Adam Klivans; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:3587-3596

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SimGANs：基于模拟器的生成对抗网络，用于ECG合成以改进深度ECG分类

Tomer Golany, Kira Radinsky, Daniel Freedman; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:3597-3606

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揭示元学习：理解少样本任务的特征表示

Micah Goldblum, Steven Reich, Liam Fowl, Renkun Ni, Valeriia Cherepanova, Tom Goldstein; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:3607-3616

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关于神经分类器无限宽度限制的通用理论

Eugene Golikov; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:3617-3626

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差分隐私集合并集

Sivakanth Gopi, Pankaj Gulhane, Janardhan Kulkarni, Judy Hanwen Shen, Milad Shokouhi, Sergey Yekhanin; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:3627-3636

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连续分类：一种新颖的单纯形值指数族

Elliott Gordon-Rodriguez, Gabriel Loaiza-Ganem, John Cunningham; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:3637-3647

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概率程序的自动重新参数化

Maria Gorinova, Dave Moore, Matthew Hoffman; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:3648-3657

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通过突出有影响力的转换，解释强化学习中的离策略评估

Omer Gottesman, Joseph Futoma, Yao Liu, Sonali Parbhoo, Leo Celi, Emma Brunskill, Finale Doshi-Velez; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:3658-3667

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利用强化学习探索合成可访问化学空间

Sai Krishna Gottipati, Boris Sattarov, Sufeng Niu, Yashaswi Pathak, Haoran Wei, Shengchao Liu, Shengchao Liu, Simon Blackburn, Karam Thomas, Connor Coley, Jian Tang, Sarath Chandar, Yoshua Bengio; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:3668-3679

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用于推荐的序数非负矩阵分解

Olivier Gouvert, Thomas Oberlin, Cédric Févotte; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:3680-3689

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PoWER-BERT：通过渐进式词向量消除加速BERT推理

Saurabh Goyal, Anamitra Roy Choudhury, Saurabh Raje, Venkatesan Chakaravarthy, Yogish Sabharwal, Ashish Verma; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:3690-3699

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PackIt：用于几何规划的虚拟环境

Ankit Goyal, Jia Deng; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:3700-3710

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DROCC：深度鲁棒单类分类

Sachin Goyal, Aditi Raghunathan, Moksh Jain, Harsha Vardhan Simhadri, Prateek Jain; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:3711-3721

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具有非平稳相核的可扩展高斯过程分离

Jan Graßhoff, Alexandra Jankowski, Philipp Rostalski; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:3722-3731

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学习Stein差异以在不采样的情况下训练和评估基于能量的模型

Will Grathwohl, Kuan-Chieh Wang, Joern-Henrik Jacobsen, David Duvenaud, Richard Zemel; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:3732-3747

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超梯度计算的迭代复杂度

Riccardo Grazzi, Luca Franceschi, Massimiliano Pontil, Saverio Salzo; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:3748-3758

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基于Hilbert-Schmidt独立准则的鲁棒学习

Daniel Greenfeld, Uri Shalit; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:3759-3768

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蒙特卡洛树搜索作为正则化策略优化

Jean-Bastien Grill, Florent Altché, Yunhao Tang, Thomas Hubert, Michal Valko, Ioannis Antonoglou, Remi Munos; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:3769-3778

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支持向量机的近乎紧密基于裕度的泛化界限

Allan Grønlund, Lior Kamma, Kasper Green Larsen; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:3779-3788

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学习形状的隐式几何正则化

Amos Gropp, Lior Yariv, Niv Haim, Matan Atzmon, Yaron Lipman; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:3789-3799

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改进循环神经网络的门控机制

Albert Gu, Caglar Gulcehre, Thomas Paine, Matt Hoffman, Razvan Pascanu; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:3800-3809

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循环分层主题引导RNN用于语言生成

Dandan Guo, Bo Chen, Ruiying Lu, Mingyuan Zhou; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:3810-3821

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打破空间爆炸的诅咒：通过课程搜索实现高效NAS

Yong Guo, Yaofo Chen, Yin Zheng, Peilin Zhao, Jian Chen, Junzhou Huang, Mingkui Tan; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:3822-3831

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机器学习模型中的认证数据删除

Chuan Guo, Tom Goldstein, Awni Hannun, Laurens Van Der Maaten; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:3832-3842

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LTF：用于校正标签偏移的标签转换框架

Jiaxian Guo, Mingming Gong, Tongliang Liu, Kun Zhang, Dacheng Tao; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:3843-3853

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为多任务学习学习分支

Pengsheng Guo, Chen-Yu Lee, Daniel Ulbricht; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:3854-3863

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带有深度神经网络的通信高效分布式随机AUC最大化

Zhishuai Guo, Mingrui Liu, Zhuoning Yuan, Li Shen, Wei Liu, Tianbao Yang; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:3864-3874

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用于多任务强化学习的Bootstrap潜在预测表示

Zhaohan Daniel Guo, Bernardo Avila Pires, Bilal Piot, Jean-Bastien Grill, Florent Altché, Remi Munos, Mohammad Gheshlaghi Azar; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:3875-3886

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各向异性向量量化加速大规模推理

Ruiqi Guo, Philip Sun, Erik Lindgren, Quan Geng, David Simcha, Felix Chern, Sanjiv Kumar; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:3887-3896

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用于未见类无标签数据的安全深度半监督学习

Lan-Zhe Guo, Zhen-Yu Zhang, Yuan Jiang, Yu-Feng Li, Zhi-Hua Zhou; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:3897-3906

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基于持续终身学习的神经主题建模

Pankaj Gupta, Yatin Chaudhary, Thomas Runkler, Hinrich Schuetze; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:3907-3917

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多维形状约束

Maya Gupta, Erez Louidor, Oleksandr Mangylov, Nobu Morioka, Taman Narayan, Sen Zhao; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:3918-3928

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检索增强语言模型预训练

Kelvin Guu, Kenton Lee, Zora Tung, Panupong Pasupat, Mingwei Chang; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:3929-3938

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k-集系统约束下的流式次模最大化

Ran Haba, Ehsan Kazemi, Moran Feldman, Amin Karbasi; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:3939-3949

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让我们达成共识：神经网络在真实数据集上共享分类顺序

Guy Hacohen, Leshem Choshen, Daphna Weinshall; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:3950-3960

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无约束非次模最小化的最优近似

Marwa El Halabi, Stefanie Jegelka; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:3961-3972

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FedBoost：一种联邦学习的通信高效算法

Jenny Hamer, Mehryar Mohri, Ananda Theertha Suresh; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:3973-3983

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低秩矩阵的元素级函数的多项式张量草图

Insu Han, Haim Avron, Jinwoo Shin; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:3984-3993

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DRWR：一种无需渲染的可微分渲染器，用于从轮廓图像中学习无监督3D结构

Zhizhong Han, Chao Chen, Yu-Shen Liu, Matthias Zwicker; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:3994-4005

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SIGUA：遗忘可能使噪声标签学习更鲁棒

Bo Han, Gang Niu, Xingrui Yu, Quanming Yao, Miao Xu, Ivor Tsang, Masashi Sugiyama; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:4006-4016

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通过噪声监督学习训练二值神经网络

Kai Han, Yunhe Wang, Yixing Xu, Chunjing Xu, Enhua Wu, Chang Xu; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:4017-4026

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随机子空间立方牛顿法

Filip Hanzely, Nikita Doikov, Yurii Nesterov, Peter Richtarik; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:4027-4038

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加速方差缩减坐标下降：应用于有限和问题的新方法及惊人应用

Filip Hanzely, Dmitry Kovalev, Peter Richtarik; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:4039-4048

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数据扩增：实例最优属性估计

Yi Hao, Alon Orlitsky; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:4049-4059

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动态背包优化，实现高效的多渠道序列广告

Xiaotian Hao, Zhaoqing Peng, Yi Ma, Guan Wang, Junqi Jin, Jianye Hao, Shan Chen, Rongquan Bai, Mingzhou Xie, Miao Xu, Zhenzhe Zheng, Chuan Yu, Han Li, Jian Xu, Kun Gai; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:4060-4070

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通过控制神经网络权重中的标签噪声信息来提高泛化能力

Hrayr Harutyunyan, Kyle Reing, Greg Ver Steeg, Aram Galstyan; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:4071-4081

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一个自然的彩票赢家：用普通神经回路进行强化学习

Ramin Hasani, Mathias Lechner, Alexander Amini, Daniela Rus, Radu Grosu; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:4082-4093

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具有自适应连接采样的贝叶斯图神经网络

Arman Hasanzadeh, Ehsan Hajiramezanali, Shahin Boluki, Mingyuan Zhou, Nick Duffield, Krishna Narayanan, Xiaoning Qian; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:4094-4104

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CoMic：用于可重用技能的互补任务学习与模仿

Leonard Hasenclever, Fabio Pardo, Raia Hadsell, Nicolas Heess, Josh Merel; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:4105-4115

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图上的对比多视图表示学习

Kaveh Hassani, Amir Hosein Khasahmadi; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:4116-4126

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关系数据表示的嵌套子空间排列

Nozomi Hata, Shizuo Kaji, Akihiro Yoshida, Katsuki Fujisawa; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:4127-4137

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树集成层：可微分性与条件计算的结合

Hussein Hazimeh, Natalia Ponomareva, Petros Mol, Zhenyu Tan, Rahul Mazumder; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:4138-4148

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未训练神经网络的压缩感知：梯度下降找到平滑近似

Reinhard Heckel, Mahdi Soltanolkotabi; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:4149-4158

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形态迁移的分层解耦模仿

Donald Hejna, Lerrel Pinto, Pieter Abbeel; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:4159-4171

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延迟奖励连续博弈中的无梯度在线学习

Amélie Héliou, Panayotis Mertikopoulos, Zhengyuan Zhou; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:4172-4181

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利用对比预测编码进行数据高效图像识别

Olivier Henaff; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:4182-4192

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BTL模型中成对比较学习的极小极大率

Julien Hendrickx, Alex Olshevsky, Venkatesh Saligrama; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:4193-4202

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用于分布式优化的统计预处理加速梯度方法

Hadrien Hendrikx, Lin Xiao, Sebastien Bubeck, Francis Bach, Laurent Massoulie; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:4203-4227

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基于神经注意力过程的经济型交互式注意力学习

Jay Heo, Junhyeon Park, Hyewon Jeong, Kwang Joon Kim, Juho Lee, Eunho Yang, Sung Ju Hwang; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:4228-4238

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基于分摊近似比率估计器的无似然MCMC

Joeri Hermans, Volodimir Begy, Gilles Louppe; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:4239-4248

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通过动态自适应窗口独立性漂移检测（DAWIDD）实现非参数漂移检测

Fabian Hinder, André Artelt, Barbara Hammer; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:4249-4259

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推荐系统pAp@k指标的优化与分析

Gaurush Hiranandani, Warut Vijitbenjaronk, Sanmi Koyejo, Prateek Jain; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:4260-4270

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用贝叶斯生成搜索优化动态结构

Minh Hoang, Carleton Kingsford; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:4271-4281

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用于多任务模型融合的黑盒专家任务无关嵌入学习

Nghia Hoang, Thanh Lam, Bryan Kian Hsiang Low, Patrick Jaillet; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:4282-4292

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参数化率失真随机编码器

Quan Hoang, Trung Le, Dinh Phung; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:4293-4303

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拓扑致密化分布

Christoph Hofer, Florian Graf, Marc Niethammer, Roland Kwitt; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:4304-4313

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图过滤学习

Christoph Hofer, Florian Graf, Bastian Rieck, Marc Niethammer, Roland Kwitt; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:4314-4323

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黑盒变分推断作为朗之万动力学的参数近似

Matthew Hoffman, Yian Ma; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:4324-4341

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从流行病级联中学习图的混合

Jessica Hoffmann, Soumya Basu, Surbhi Goel, Constantine Caramanis; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:4342-4352

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时间序列的集合函数

Max Horn, Michael Moor, Christian Bock, Bastian Rieck, Karsten Borgwardt; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:4353-4363

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多目标跟踪中的提升不相交路径及其应用

Andrea Hornakova, Roberto Henschel, Bodo Rosenhahn, Paul Swoboda; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:4364-4375

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无限注意力：深度注意力网络的NNGP和NTK

Jiri Hron, Yasaman Bahri, Jascha Sohl-Dickstein, Roman Novak; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:4376-4386

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去中心化机器学习的非独立同分布数据泥潭

Kevin Hsieh, Amar Phanishayee, Onur Mutlu, Phillip Gibbons; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:4387-4398

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用于零样本协调的“其他玩家”

Hengyuan Hu, Adam Lerer, Alex Peysakhovich, Jakob Foerster; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:4399-4410

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XTREME：一个用于评估跨语言泛化能力的大规模多语言多任务基准

Junjie Hu, Sebastian Ruder, Aditya Siddhant, Graham Neubig, Orhan Firat, Melvin Johnson; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:4411-4421

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基于动量的策略梯度方法

Feihu Huang, Shangqian Gao, Jian Pei, Heng Huang; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:4422-4433

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从重要性采样到双重鲁棒策略梯度

Jiawei Huang, Nan Jiang; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:4434-4443

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评估深度生成模型的有损压缩率

Sicong Huang, Alireza Makhzani, Yanshuai Cao, Roger Grosse; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:4444-4454

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一项政策掌控一切：用于代理无关控制的共享模块化政策

Wenlong Huang, Igor Mordatch, Deepak Pathak; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:4455-4464

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通过黎曼优化实现通信高效的分布式主成分分析

Long-Kai Huang, Sinno Pan; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:4465-4474

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通过更好的初始化改进Transformer优化

Xiao Shi Huang, Felipe Perez, Jimmy Ba, Maksims Volkovs; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:4475-4483

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更多信息监督概率深度人脸嵌入学习

Ying Huang, Shangfeng Qiu, Wenwei Zhang, Xianghui Luo, Jinzhuo Wang; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:4484-4494

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通过程序合成生成程序化指称表达式

Jiani Huang, Calvin Smith, Osbert Bastani, Rishabh Singh, Aws Albarghouthi, Mayur Naik; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:4495-4506

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InstaHide：用于私有分布式学习的实例隐藏方案

Yangsibo Huang, Zhao Song, Kai Li, Sanjeev Arora; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:4507-4518

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加速随机无梯度和无投影方法

Feihu Huang, Lue Tao, Songcan Chen; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:4519-4530

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用于基于关系推理的语音识别的深度图随机过程

Hengguan Huang, Fuzhao Xue, Hao Wang, Ye Wang; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:4531-4541

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深度神经网络的动力学与神经切线层次

Jiaoyang Huang, Horng-Tzer Yau; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:4542-4551

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深度神经网络中曲率校正的学习动力学

Dongsung Huh; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:4552-4560

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多网格神经记忆

Tri Huynh, Michael Maire, Matthew Walter; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:4561-4571

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共享摊还变分推断的元学习

Ekaterina Iakovleva, Jakob Verbeek, Karteek Alahari; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:4572-4582

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可微分博弈的线性下界和条件

Adam Ibrahim, Waı̈ss Azizian, Gauthier Gidel, Ioannis Mitliagkas; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:4583-4593

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快速确定性CUR矩阵分解与精度保证

Yasutoshi Ida, Sekitoshi Kanai, Yasuhiro Fujiwara, Tomoharu Iwata, Koh Takeuchi, Hisashi Kashima; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:4594-4603

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在达到零训练误差后，我们还需要零训练损失吗？

Takashi Ishida, Ikko Yamane, Tomoya Sakai, Gang Niu, Masashi Sugiyama; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:4604-4614

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带有归一化流的半监督学习

Pavel Izmailov, Polina Kirichenko, Marc Finzi, Andrew Gordon Wilson; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:4615-4630

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随机特征模型的隐式正则化

Arthur Jacot, Berfin Simsek, Francesco Spadaro, Clement Hongler, Franck Gabriel; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:4631-4640

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具有非对称分类误差的关联聚类

Jafar Jafarov, Sanchit Kalhan, Konstantin Makarychev, Yury Makarychev; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:4641-4650

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从批次中学习离散分布的最优鲁棒性

Ayush Jain, Alon Orlitsky; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:4651-4660

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强化学习中新动作的泛化

Ayush Jain, Andrew Szot, Joseph Lim; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:4661-4672

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Lipschitz三角流的尾部

Priyank Jaini, Ivan Kobyzev, Yaoliang Yu, Marcus Brubaker; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:4673-4681

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学习用于高级规划的可移植表示

Steven James, Benjamin Rosman, George Konidaris; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:4682-4691

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去偏Sinkhorn重心

Hicham Janati, Marco Cuturi, Alexandre Gramfort; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:4692-4701

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参数化高斯过程回归器

Martin Jankowiak, Geoff Pleiss, Jacob Gardner; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:4702-4712

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逆主动感知：建模和理解及时决策

Daniel Jarrett, Mihaela Van Der Schaar; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:4713-4723

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深度生成先验的源分离

Vivek Jayaram, John Thickstun; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:4724-4735

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具有玩家采样的额外梯度，实现N玩家博弈的更快收敛

Samy Jelassi, Carles Domingo-Enrich, Damien Scieur, Arthur Mensch, Joan Bruna; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:4736-4745

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T-GD：可迁移的GAN生成图像检测框架

Hyeonseong Jeon, Young Oh Bang, Junyaup Kim, Simon Woo; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:4746-4761

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历史梯度辅助的方差缩减算法批量大小自适应

Kaiyi Ji, Zhe Wang, Bowen Weng, Yi Zhou, Wei Zhang, Yingbin Liang; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:4762-4772

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信息论局部极小值表征与正则化

Zhiwei Jia, Hao Su; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:4773-4783

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使用自适应代理优化黑盒度量

Qijia Jiang, Olaoluwa Adigun, Harikrishna Narasimhan, Mahdi Milani Fard, Maya Gupta; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:4784-4793

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用于高效、非近视顺序实验设计的BINOCULARS

Shali Jiang, Henry Chai, Javier Gonzalez, Roman Garnett; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:4794-4803

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超越合成噪声：在受控噪声标签上进行深度学习

Lu Jiang, Di Huang, Mason Liu, Weilong Yang; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:4804-4815

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无监督域适应的隐式类条件域对齐

Xiang Jiang, Qicheng Lao, Stan Matwin, Mohammad Havaei; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:4816-4827

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迭代超参数S型自编码器中的联想记忆

Yibo Jiang, Cengiz Pehlevan; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:4828-4838

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利用结构基序的分子图分层生成

Wengong Jin, Dr.Regina Barzilay, Tommi Jaakkola; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:4839-4848

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使用可解释子结构的多目标分子生成

Wengong Jin, Dr.Regina Barzilay, Tommi Jaakkola; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:4849-4859

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用Bandit反馈和未知转移学习对抗马尔可夫决策过程

Chi Jin, Tiancheng Jin, Haipeng Luo, Suvrit Sra, Tiancheng Yu; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:4860-4869

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强化学习的无奖励探索

Chi Jin, Akshay Krishnamurthy, Max Simchowitz, Tiancheng Yu; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:4870-4879

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非凸非凹极小极大优化中的局部最优性是什么？

Chi Jin, Praneeth Netrapalli, Michael Jordan; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:4880-4889

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用随机镜像下降法高效解决MDPs

Yujia Jin, Aaron Sidford; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:4890-4900

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伊辛模型组合结构推断的计算和统计权衡

Ying Jin, Zhaoran Wang, Junwei Lu; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:4901-4910

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AdaScale SGD：一种用户友好的分布式训练算法

Tyler Johnson, Pulkit Agrawal, Haijie Gu, Carlos Guestrin; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:4911-4920

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通过连续函数梯度优化引导非凸模型学习

Rie Johnson, Tong Zhang; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:4921-4930

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关于相对f-散度

Alexia Jolicoeur-Martineau; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:4931-4939

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通过最大匹配实现公平k-中心

Matthew Jones, Huy Nguyen, Thy Nguyen; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:4940-4949

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关于分类概率的贝叶斯方法

Taejong Joo, Uijung Chung, Min-Gwan Seo; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:4950-4961

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评估强化学习算法的性能

Scott Jordan, Yash Chandak, Daniel Cohen, Mengxue Zhang, Philip Thomas; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:4962-4973

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带有变分Wishart扩散的随机微分方程

Martin Jørgensen, Marc Deisenroth, Hugh Salimbeni; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:4974-4983

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加速优化的更简单方法：迭代平均与乐观主义相结合

Pooria Joulani, Anant Raj, Andras Gyorgy, Csaba Szepesvari; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:4984-4993

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集合聚类

Ibrahim Jubran, Murad Tukan, Alaa Maalouf, Dan Feldman; 第37届国际机器学习大会论文集, PMLR 119:4994-5005

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生成建模的分布增强

Heewoo Jun, Rewon Child, Mark Chen, John Schulman, Aditya Ramesh, Alec Radford, Ilya Sutskever; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:5006-5019

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子目标树：基于目标的强化学习框架

Tom Jurgenson, Or Avner, Edward Groshev, Aviv Tamar; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:5020-5030

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部分迹回归与低秩Kraus分解

Hachem Kadri, Stephane Ayache, Riikka Huusari, Alain Rakotomamonjy, Ralaivola Liva; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:5031-5041

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多项选择题的策略性均值估计

Anson Kahng, Gregory Kehne, Ariel Procaccia; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:5042-5052

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具有黎曼布朗运动先验的变分自编码器

Dimitrios Kalatzis, David Eklund, Georgios Arvanitidis, Soren Hauberg; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:5053-5066

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DeepMatch：使用对抗训练平衡因果推理的深度协变量表示

Nathan Kallus; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:5067-5077

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用于高效且稳健离策略评估的双重强化学习

Nathan Kallus, Masatoshi Uehara; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:5078-5088

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统计高效的离策略策略梯度

Nathan Kallus, Masatoshi Uehara; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:5089-5100

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生成模型压缩感知的力量

Akshay Kamath, Eric Price, Sushrut Karmalkar; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:5101-5109

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源代码上下文嵌入的学习与评估

Aditya Kanade, Petros Maniatis, Gogul Balakrishnan, Kensen Shi; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:5110-5121

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使用可微掩码的操作感知软通道剪枝

Minsoo Kang, Bohyung Han; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:5122-5131

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SCAFFOLD: 联邦学习的随机受控平均

Sai Praneeth Karimireddy, Satyen Kale, Mehryar Mohri, Sashank Reddi, Sebastian Stich, Ananda Theertha Suresh; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:5132-5143

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解耦上下文Transformer的非自回归机器翻译

Jungo Kasai, James Cross, Marjan Ghazvininejad, Jiatao Gu; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:5144-5155

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Transformers即RNN：具有线性注意力的快速自回归Transformer

Angelos Katharopoulos, Apoorv Vyas, Nikolaos Pappas, François Fleuret; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:5156-5165

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速率失真优化引导的自编码器用于欧几里得潜在空间中的等距嵌入

Keizo Kato, Jing Zhou, Tomotake Sasaki, Akira Nakagawa; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:5166-5176

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使用多项式近似的脉冲计数数据的高效非共轭高斯过程因子模型

Stephen Keeley, David Zoltowski, Yiyi Yu, Spencer Smith, Jonathan Pillow; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:5177-5186

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高斯混合模型的量子期望最大化

Iordanis Kerenidis, Alessandro Luongo, Anupam Prakash; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:5187-5197

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“无似然”动力学系统快速反演的可微似然

Hans Kersting, Nicholas Krämer, Martin Schiegg, Christian Daniel, Michael Tiemann, Philipp Hennig; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:5198-5208

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特征噪声导致组间损失差异

Fereshte Khani, Percy Liang; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:5209-5219

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涌现语言中的熵最小化

Eugene Kharitonov, Rahma Chaabouni, Diane Bouchacourt, Marco Baroni; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:5220-5230

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私人外包贝叶斯优化

Dmitrii Kharkovskii, Zhongxiang Dai, Bryan Kian Hsiang Low; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:5231-5242

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我能在这里做什么？强化学习中的可供性理论

Khimya Khetarpal, Zafarali Ahmed, Gheorghe Comanici, David Abel, Doina Precup; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:5243-5253

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排序加权学习的均匀收敛性

Justin Khim, Liu Leqi, Adarsh Prasad, Pradeep Ravikumar; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:5254-5263

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FACT: 一种群体公平性权衡的诊断工具

Joon Sik Kim, Jiahao Chen, Ameet Talwalkar; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:5264-5274

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Puzzle Mix: 利用显著性和局部统计量进行最优Mixup

Jang-Hyun Kim, Wonho Choo, Hyun Oh Song; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:5275-5285

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领域自适应模仿学习

Kuno Kim, Yihong Gu, Jiaming Song, Shengjia Zhao, Stefano Ermon; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:5286-5295

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使用未来似然估计的顺序数据变分推断

Geon-Hyeong Kim, Youngsoo Jang, Hongseok Yang, Kee-Eung Kim; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:5296-5305

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通过进度好奇心学习活跃世界模型

Kuno Kim, Megumi Sano, Julian De Freitas, Nick Haber, Daniel Yamins; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:5306-5315

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通过互信息神经估计的隐式模型贝叶斯实验设计

Steven Kleinegesse, Michael U. Gutmann; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:5316-5326

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最优持续学习具有完美记忆且是NP难的

Jeremias Knoblauch, Hisham Husain, Tom Diethe; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:5327-5337

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概念瓶颈模型

Pang Wei Koh, Thao Nguyen, Yew Siang Tang, Stephen Mussmann, Emma Pierson, Been Kim, Percy Liang; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:5338-5348

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数值模拟的相似性度量学习

Georg Kohl, Kiwon Um, Nils Thuerey; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:5349-5360

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等变流：对称密度精确似然生成学习

Jonas Köhler, Leon Klein, Frank Noe; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:5361-5370

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主动缓存同步的在线学习

Andrey Kolobov, Sebastien Bubeck, Julian Zimmert; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:5371-5380

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具有不断变化的拓扑和局部更新的去中心化SGD统一理论

Anastasia Koloskova, Nicolas Loizou, Sadra Boreiri, Martin Jaggi, Sebastian Stich; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:5381-5393

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混合线性回归的元学习

Weihao Kong, Raghav Somani, Zhao Song, Sham Kakade, Sewoong Oh; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:5394-5404

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SDE-Net：为深度神经网络配备不确定性估计

Lingkai Kong, Jimeng Sun, Chao Zhang; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:5405-5415

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对抗性多源PAC学习的样本复杂度

Nikola Konstantinov, Elias Frantar, Dan Alistarh, Christoph Lampert; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:5416-5425

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异步合作代理网络

James Kostas, Chris Nota, Philip Thomas; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:5426-5435

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做贝叶斯，哪怕只是一点点，也能修复ReLU网络的过度自信

Agustinus Kristiadi, Matthias Hein, Philipp Hennig; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:5436-5446

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一种用于提高声音事件识别泛化能力的顺序自学习方法

Anurag Kumar, Vamsi Ithapu; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:5447-5457

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可认证鲁棒性随机平滑的维度灾难

Aounon Kumar, Alexander Levine, Tom Goldstein, Soheil Feizi; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:5458-5467

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理解用于渐进式域适应的自训练

Ananya Kumar, Tengyu Ma, Percy Liang; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:5468-5479

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关于$\beta$-VAEs中的隐式正则化

Abhishek Kumar, Ben Poole; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:5480-5490

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基于Shapley值的解释作为特征重要性度量的问题

I. Elizabeth Kumar, Suresh Venkatasubramanian, Carlos Scheidegger, Sorelle Friedler; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:5491-5500

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辅助切集线性结构因果模型中的高效识别

Daniel Kumor, Carlos Cinelli, Elias Bareinboim; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:5501-5510

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无需权重对称性的可扩展信用分配的两种途径

Daniel Kunin, Aran Nayebi, Javier Sagastuy-Brena, Surya Ganguli, Jonathan Bloom, Daniel Yamins; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:5511-5521

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通过模糊图反馈的在线稠密子图发现

Yuko Kuroki, Atsushi Miyauchi, Junya Honda, Masashi Sugiyama; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:5522-5532

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诱导和利用激活稀疏性以实现深度神经网络的快速推理

Mark Kurtz, Justin Kopinsky, Rati Gelashvili, Alexander Matveev, John Carr, Michael Goin, William Leiserson, Sage Moore, Nir Shavit, Dan Alistarh; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:5533-5543

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可学习稀疏度的软阈值权重重参数化

Aditya Kusupati, Vivek Ramanujan, Raghav Somani, Mitchell Wortsman, Prateek Jain, Sham Kakade, Ali Farhadi; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:5544-5555

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通过截断的连续分布分位数批评器混合来控制过高估计偏差

Arsenii Kuznetsov, Pavel Shvechikov, Alexander Grishin, Dmitry Vetrov; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:5556-5566

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具有局部扰动的Wasserstein分布鲁棒优化的基本学习方法

Yongchan Kwon, Wonyoung Kim, Joong-Ho Won, Myunghee Cho Paik; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:5567-5576

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CVaR估计的集中界限：轻尾和重尾分布的情况

Prashanth L.A., Krishna Jagannathan, Ravi Kolla; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:5577-5586

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最小二乘问题的最优随机一阶方法

Jonathan Lacotte, Mert Pilanci; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:5587-5597

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无限维输出RKHS中的对偶性：在鲁棒损失中的应用

Pierre Laforgue, Alex Lambert, Luc Brogat-Motte, Florence D’Alché-Buc; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:5598-5607

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Recht-Re非交换算术几何平均猜想是错误的

Zehua Lai, Lek-Heng Lim; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:5608-5617

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双向基于模型策略优化

Hang Lai, Jian Shen, Weinan Zhang, Yong Yu; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:5618-5627

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鲁棒稳定的黑盒解释

Himabindu Lakkaraju, Nino Arsov, Osbert Bastani; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:5628-5638

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CURL：用于强化学习的对比无监督表示

Michael Laskin, Aravind Srinivas, Pieter Abbeel; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:5639-5650

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浅层网络1-path-norm的高效近端映射

Fabian Latorre, Paul Rolland, Nadav Hallak, Volkan Cevher; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:5651-5661

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在匪徒问题和具有生成模型的强化学习中学习良好的特征表示

Tor Lattimore, Csaba Szepesvari, Gellert Weisz; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:5662-5670

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非凸非光滑优化的惯性块近端方法

Hien Le, Nicolas Gillis, Panagiotis Patrinos; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:5671-5681

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自注意力关联记忆

Hung Le, Truyen Tran, Svetha Venkatesh; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:5682-5691

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部分可观测下的因果效应可识别性

Sanghack Lee, Elias Bareinboim; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:5692-5701

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稀疏信息形式神经网络模型不确定性估计

Jongseok Lee, Matthias Humt, Jianxiang Feng, Rudolph Triebel; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:5702-5713

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通过输入变换进行自监督标签增强

Hankook Lee, Sung Ju Hwang, Jinwoo Shin; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:5714-5724

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带超参数梯度的批强化学习

Byungjun Lee, Jongmin Lee, Peter Vrancx, Dongho Kim, Kee-Eung Kim; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:5725-5735

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熵正则化MAP推断的加速消息传递

Jonathan Lee, Aldo Pacchiano, Peter Bartlett, Michael Jordan; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:5736-5746

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通过模仿和自监督学习在没有任务特定知识的情况下学习复合任务

Sang-Hyun Lee, Seung-Woo Seo; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:5747-5756

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基于模型的强化学习中用于泛化的上下文感知动力学模型

Kimin Lee, Younggyo Seo, Seunghyun Lee, Honglak Lee, Jinwoo Shin; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:5757-5766

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利用疾病进展的深度预测聚类进行时间表型分析

Changhee Lee, Mihaela Van Der Schaar; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:5767-5777

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基于序数观测的张量去噪与补全

Chanwoo Lee, Miaoyan Wang; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:5778-5788

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解析行进：深度隐式曲面网络的解析网格解决方案

Jiabao Lei, Kui Jia; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:5789-5798

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SGD在WGAN中学习单层网络

Qi Lei, Jason Lee, Alex Dimakis, Constantinos Daskalakis; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:5799-5808

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随机梯度下降的稳定性与泛化细粒度分析

Yunwen Lei, Yiming Ying; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:5809-5819

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网络上的二次博弈学习

Yan Leng, Xiaowen Dong, Junfeng Wu, Alex Pentland; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:5820-5830

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ACFlow：任意条件似然的流模型

Yang Li, Shoaib Akbar, Junier Oliva; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:5831-5841

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流形识别，实现最终通信高效的分布式优化

Yu-Sheng Li, Wei-Lin Chiang, Ching-Pei Lee; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:5842-5852

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代理验证损失景观中的神经架构搜索

Yanxi Li, Minjing Dong, Yunhe Wang, Chang Xu; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:5853-5862

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PENNI：用于高效CNN推理的剪枝核共享

Shiyu Li, Edward Hanson, Hai Li, Yiran Chen; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:5863-5873

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隐式欧拉跳跃连接：通过数值稳定性增强对抗鲁棒性

Mingjie Li, Lingshen He, Zhouchen Lin; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:5874-5883

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通过整合神经感知、语法解析和符号推理的闭环神经符号学习

Qing Li, Siyuan Huang, Yining Hong, Yixin Chen, Ying Nian Wu, Song-Chun Zhu; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:5884-5894

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分布式和联邦优化中压缩梯度下降的加速

Zhize Li, Dmitry Kovalev, Xun Qian, Peter Richtarik; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:5895-5904

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文本生成中质量-多样性评估与分布拟合目标的关系

Jianing Li, Yanyan Lan, Jiafeng Guo, Xueqi Cheng; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:5905-5915

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通过矩阵子空间投影进行潜在空间因子分解和操作

Xiao Li, Chenghua Lin, Ruizhe Li, Chaozheng Wang, Frank Guerin; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:5916-5926

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学习物理模型的可视化接地

Yunzhu Li, Toru Lin, Kexin Yi, Daniel Bear, Daniel Yamins, Jiajun Wu, Joshua Tenenbaum, Antonio Torralba; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:5927-5936

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从不规则采样时间序列中学习：缺失数据视角

Steven Cheng-Xian Li, Benjamin Marlin; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:5937-5946

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张量网络分解的进化拓扑搜索

Chao Li, Zhun Sun; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:5947-5957

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大模型训练，然后压缩：重新思考Transformer高效训练和推理的模型大小

Zhuohan Li, Eric Wallace, Sheng Shen, Kevin Lin, Kurt Keutzer, Dan Klein, Joey Gonzalez; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:5958-5968

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几乎免调的方差约减

Bingcong Li, Lingda Wang, Georgios B. Giannakis; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:5969-5978

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分位数回归的近线性行采样算法

Yi Li, Ruosong Wang, Lin Yang, Hanrui Zhang; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:5979-5989

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时态逻辑点过程

Shuang Li, Lu Wang, Ruizhi Zhang, Xiaofu Chang, Xuqin Liu, Yao Xie, Yuan Qi, Le Song; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:5990-6000

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Schatten范数中输入稀疏低秩近似

Yi Li, David Woodruff; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:6001-6009

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RIFLE：通过重新初始化全连接层实现深度迁移学习中的深度反向传播

Xingjian Li, Haoyi Xiong, Haozhe An, Cheng-Zhong Xu, Dejing Dou; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:6010-6019

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关于用于分布相等双样本检验的投影集成方法

Zhimei Li, Yaowu Zhang; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:6020-6027

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我们真的需要访问源数据吗？用于无监督领域适应的源假设迁移

Jian Liang, Dapeng Hu, Jiashi Feng; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:6028-6039

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自回归范围密度估计的变量跳过

Eric Liang, Zongheng Yang, Ion Stoica, Pieter Abbeel, Yan Duan, Peter Chen; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:6040-6049

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使用深度强化学习的数字微流控生物芯片中的自适应液滴路由

Tung-Che Liang, Zhanwei Zhong, Yaas Bigdeli, Tsung-Yi Ho, Krishnendu Chakrabarty, Richard Fair; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:6050-6060

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AR-DAE：迈向无偏神经熵梯度估计

Jae Hyun Lim, Aaron Courville, Christopher Pal, Chin-Wei Huang; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:6061-6071

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对抗鲁棒性的分层验证

Cong Han Lim, Raquel Urtasun, Ersin Yumer; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:6072-6082

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非凸-凹极小极大问题的梯度下降上升

Tianyi Lin, Chi Jin, Michael Jordan; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:6083-6093

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深度学习中大批量训练的外推法

Tao Lin, Lingjing Kong, Sebastian Stich, Martin Jaggi; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:6094-6104

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网络Jackknife的理论性质

Qiaohui Lin, Robert Lunde, Purnamrita Sarkar; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:6105-6115

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处理贝叶斯学习规则中的正定约束

Wu Lin, Mark Schmidt, Mohammad Emtiyaz Khan; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:6116-6126

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InfoGAN-CR和ModelCentrality：用于解耦GAN的自监督模型训练和选择

Zinan Lin, Kiran Thekumparampil, Giulia Fanti, Sewoong Oh; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:6127-6139

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改进以对象为中心的世界模型中的生成想象

Zhixuan Lin, Yi-Fu Wu, Skand Peri, Bofeng Fu, Jindong Jiang, Sungjin Ahn; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:6140-6149

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广义可伸缩的最优稀疏决策树

Jimmy Lin, Chudi Zhong, Diane Hu, Cynthia Rudin, Margo Seltzer; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:6150-6160

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博弈中多智能体学习的有限时间最后迭代收敛

Tianyi Lin, Zhengyuan Zhou, Panayotis Mertikopoulos, Michael Jordan; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:6161-6171

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时间感知大核卷积

Vasileios Lioutas, Yuhong Guo; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:6172-6183

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通过条件重要性采样理解异策略评估中的Horizon诅咒

Yao Liu, Pierre-Luc Bacon, Emma Brunskill; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:6184-6193

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稀疏收缩加性模型

Guodong Liu, Hong Chen, Heng Huang; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:6194-6204

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利用双模块推理提高深度神经网络效率

Liu Liu, Lei Deng, Zhaodong Chen, Yuke Wang, Shuangchen Li, Jingwei Zhang, Yihua Yang, Zhenyu Gu, Yufei Ding, Yuan Xie; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:6205-6215

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具有生成先验的1比特压缩感知和二值稳定嵌入的样本复杂度界限

Zhaoqiang Liu, Selwyn Gomes, Avtansh Tiwari, Jonathan Scarlett; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:6216-6225

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对等损失函数：在不知道噪声率的情况下从噪声标签学习

Yang Liu, Hongyi Guo; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:6226-6236

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用于缓存替换的模仿学习方法

Evan Liu, Milad Hashemi, Kevin Swersky, Parthasarathy Ranganathan, Junwhan Ahn; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:6237-6247

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通过奖励偏差进行探索：随机多臂老虎机的奖励偏差最大似然估计

Xi Liu, Ping-Chun Hsieh, Yu Heng Hung, Anirban Bhattacharya, P. Kumar; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:6248-6258

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用于零样本视觉规划的幻觉拓扑记忆

Kara Liu, Thanard Kurutach, Christine Tung, Pieter Abbeel, Aviv Tamar; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:6259-6270

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序列优化的机会约束生成框架

Xianggen Liu, Qiang Liu, Sen Song, Jian Peng; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:6271-6281

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无梯度的极小极大优化：收敛性和在黑盒规避和中毒攻击中的应用

Sijia Liu, Songtao Lu, Xiangyi Chen, Yao Feng, Kaidi Xu, Abdullah Al-Dujaili, Mingyi Hong, Una-May O’Reilly; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:6282-6293

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中值矩阵补全：从尴尬到最优

Weidong Liu, Xiaojun Mao, Raymond K. W. Wong; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:6294-6304

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超越下层单例的双层规划通用一阶算法框架

Risheng Liu, Pan Mu, Xiaoming Yuan, Shangzhi Zeng, Jin Zhang; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:6305-6315

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学习用于非参数双样本检验的深度核

Feng Liu, Wenkai Xu, Jie Lu, Guangquan Zhang, Arthur Gretton, Danica J. Sutherland; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:6316-6326

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通过连续动力学模型学习 Transformer 的位置编码

Xuanqing Liu, Hsiang-Fu Yu, Inderjit Dhillon, Cho-Jui Hsieh; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:6327-6335

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通过神经正切转移寻找可训练的稀疏网络

Tianlin Liu, Friedemann Zenke; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:6336-6347

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无妥协的弱监督解耦

Francesco Locatello, Ben Poole, Gunnar Raetsch, Bernhard Schölkopf, Olivier Bachem, Michael Tschannen; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:6348-6359

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过于宽松而无法实现公平

Michael Lohaus, Michael Perrot, Ulrike Von Luxburg; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:6360-6369

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平滑博弈的随机哈密顿梯度方法

Nicolas Loizou, Hugo Berard, Alexia Jolicoeur-Martineau, Pascal Vincent, Simon Lacoste-Julien, Ioannis Mitliagkas; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:6370-6381

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通过Bootstrap估算简略SVD的误差

Miles Lopes, N. Benjamin Erichson, Michael Mahoney; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:6382-6392

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通过Fréchet均值进行微分

Aaron Lou, Isay Katsman, Qingxuan Jiang, Serge Belongie, Ser-Nam Lim, Christopher De Sa; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:6393-6403

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工作记忆图

Ricky Loynd, Roland Fernandez, Asli Celikyilmaz, Adith Swaminathan, Matthew Hausknecht; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:6404-6414

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Moniqua：去中心化SGD中的模量量化通信

Yucheng Lu, Christopher De Sa; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:6415-6425

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深度ResNet及更高层的均值场分析：从深度过度参数化到可证明的优化

Yiping Lu, Chao Ma, Yulong Lu, Jianfeng Lu, Lexing Ying; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:6426-6436

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用种子迭代学习对抗语言漂移

Yuchen Lu, Soumye Singhal, Florian Strub, Aaron Courville, Olivier Pietquin; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:6437-6447

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标签平滑能缓解标签噪声吗？

Michal Lukasik, Srinadh Bhojanapalli, Aditya Menon, Sanjiv Kumar; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:6448-6458

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分布式PageRank计算中通信成本的改进——理论研究

Siqiang Luo; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:6459-6467

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用于开放集域适应的渐进式图学习

Yadan Luo, Zijian Wang, Zi Huang, Mahsa Baktashmotlagh; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:6468-6478

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对抗性非负矩阵分解

Lei Luo, Yanfu Zhang, Heng Huang; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:6479-6488

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使用图神经网络学习代数多重网格

Ilay Luz, Meirav Galun, Haggai Maron, Ronen Basri, Irad Yavneh; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:6489-6499

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部分标签学习的真实标签渐进式识别

Jiaqi Lv, Miao Xu, Lei Feng, Gang Niu, Xin Geng, Masashi Sugiyama; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:6500-6510

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具有对抗性缩放的Bandits

Thodoris Lykouris, Vahab Mirrokni, Renato Paes Leme; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:6511-6521

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多任务学习中帕累托连续探索的高效方法

Pingchuan Ma, Tao Du, Wojciech Matusik; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:6522-6531

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半内积空间中广义不变性的凸表示学习

Yingyi Ma, Vignesh Ganapathiraman, Yaoliang Yu, Xinhua Zhang; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:6532-6542

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带噪声标签的深度学习归一化损失函数

Xingjun Ma, Hanxun Huang, Yisen Wang, Simone Romano, Sarah Erfani, James Bailey; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:6543-6553

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带弱凸约束的弱凸优化二次正则化次梯度方法

Runchao Ma, Qihang Lin, Tianbao Yang; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:6554-6564

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理解模型不一致性对随机重排增量SGD收敛性的影响

Shaocong Ma, Yi Zhou; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:6565-6574

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具有潜在脆弱性抑制的对抗性神经剪枝

Divyam Madaan, Jinwoo Shin, Sung Ju Hwang; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:6575-6585

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k-聚类的个体公平性

Sepideh Mahabadi, Ali Vakilian; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:6586-6596

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带用户偏好的多任务学习：帕累托优化中带控制上升的梯度下降

Debabrata Mahapatra, Vaibhav Rajan; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:6597-6607

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循环网络如何在情感分析中实现上下文处理

Niru Maheswaranathan, David Sussillo; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:6608-6619

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近端梯度方法的Anderson加速

Vien Mai, Mikael Johansson; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:6620-6629

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带动量的随机梯度方法在非光滑非凸优化中的收敛性

Vien Mai, Mikael Johansson; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:6630-6639

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对抗多种扰动模型联合的鲁棒性

Pratyush Maini, Eric Wong, Zico Kolter; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:6640-6650

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用于样本高效多智能体协调的进化强化学习

Somdeb Majumdar, Shauharda Khadka, Santiago Miret, Stephen Mcaleer, Kagan Tumer; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:6651-6660

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决策的潜在结果界限估计

Maggie Makar, Fredrik Johansson, John Guttag, David Sontag; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:6661-6671

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通过输入凸神经网络实现最优传输映射

Ashok Makkuva, Amirhossein Taghvaei, Sewoong Oh, Jason Lee; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:6672-6681

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证明彩票假设：剪枝是你所需要的一切

Eran Malach, Gilad Yehudai, Shai Shalev-Schwartz, Ohad Shamir; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:6682-6691

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从局部SGD到联邦学习的局部不动点方法

Grigory Malinovskiy, Dmitry Kovalev, Elnur Gasanov, Laurent Condat, Peter Richtarik; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:6692-6701

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无下降的自适应梯度下降

Yura Malitsky, Konstantin Mishchenko; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:6702-6712

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深度语言表示中可分离流形的出现

Jonathan Mamou, Hang Le, Miguel Del Rio, Cory Stephenson, Hanlin Tang, Yoon Kim, Sueyeon Chung; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:6713-6723

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自适应对抗性多任务表示学习

Yuren Mao, Weiwei Liu, Xuemin Lin; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:6724-6733

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关于对称元素集的学习

Haggai Maron, Or Litany, Gal Chechik, Ethan Fetaya; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:6734-6744

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随机主导分布强化学习

John Martin, Michal Lyskawinski, Xiaohu Li, Brendan Englot; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:6745-6754

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极小极大帕累托公平性：多目标视角

Natalia Martinez, Martin Bertran, Guillermo Sapiro; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:6755-6764

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分类中的预测多样性

Charles Marx, Flavio Calmon, Berk Ustun; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:6765-6774

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在低数据制度下，添加看似无信息量的标签有助于提高性能

Christos Matsoukas, Albert Bou Hernandez, Yue Liu, Karin Dembrower, Gisele Miranda, Emir Konuk, Johan Fredin Haslum, Athanasios Zouzos, Peter Lindholm, Fredrik Strand, Kevin Smith; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:6775-6784

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通过结合非连续相关性，快速一致地学习隐马尔可夫模型

Robert Mattila, Cristian Rojas, Eric Moulines, Vikram Krishnamurthy, Bo Wahlberg; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:6785-6796

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Langevin算法近似Thompson采样的研究

Eric Mazumdar, Aldo Pacchiano, Yian Ma, Michael Jordan, Peter Bartlett; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:6797-6807

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随时间变化的神经Datalog：通过逻辑规范实现知情的时间建模

Hongyuan Mei, Guanghui Qin, Minjie Xu, Jason Eisner; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:6808-6819

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Softmax策略梯度方法的全局收敛速度

Jincheng Mei, Chenjun Xiao, Csaba Szepesvari, Dale Schuurmans; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:6820-6829

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确定性等价EM可扩展识别部分观测系统

Kunal Menda, Jean De Becdelievre, Jayesh Gupta, Ilan Kroo, Mykel Kochenderfer, Zachary Manchester; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:6830-6840

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并行学习的随机块对角预处理

Celestine Mendler-Dünner, Aurelien Lucchi; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:6841-6851

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使用贝叶斯学习规则训练二值神经网络

Xiangming Meng, Roman Bachmann, Mohammad Emtiyaz Khan; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:6852-6861

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批处理强化学习中通过动作持久性实现控制频率自适应

Alberto Maria Metelli, Flavio Mazzolini, Lorenzo Bisi, Luca Sabbioni, Marcello Restelli; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:6862-6873

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正则化在高维噪声高斯混合分类中的作用

Francesca Mignacco, Florent Krzakala, Yue Lu, Pierfrancesco Urbani, Lenka Zdeborova; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:6874-6883

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投影偏好贝叶斯优化

Petrus Mikkola, Milica Todorović, Jari Järvi, Patrick Rinke, Samuel Kaski; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:6884-6892

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VideoOneNet：具有可训练数据步骤的双向卷积循环OneNet用于视频处理

Zoltán Milacski, Barnabas Poczos, Andras Lorincz; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:6893-6904

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自然分布偏移对问答模型的影响

John Miller, Karl Krauth, Benjamin Recht, Ludwig Schmidt; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:6905-6916

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策略分类是伪装的因果建模

John Miller, Smitha Milli, Moritz Hardt; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:6917-6926

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自监督表示学习的自动捷径移除

Matthias Minderer, Olivier Bachem, Neil Houlsby, Michael Tschannen; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:6927-6937

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在端到端可微分证明中学习推理策略

Pasquale Minervini, Sebastian Riedel, Pontus Stenetorp, Edward Grefenstette, Tim Rocktäschel; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:6938-6949

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用于机器学习模型数据高效训练的核心集

Baharan Mirzasoleiman, Jeff Bilmes, Jure Leskovec; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:6950-6960

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运动状态抽象和可证明高效的富观测强化学习

Dipendra Misra, Mikael Henaff, Akshay Krishnamurthy, John Langford; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:6961-6971

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学习在带模块注意力的循环神经网络中结合自顶向下和自底向上信号

Sarthak Mittal, Alex Lamb, Anirudh Goyal, Vikram Voleti, Murray Shanahan, Guillaume Lajoie, Michael Mozer, Yoshua Bengio; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:6972-6986

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推荐系统中优化长期社会福利：一种受限匹配方法

Martin Mladenov, Elliot Creager, Omer Ben-Porat, Kevin Swersky, Richard Zemel, Craig Boutilier; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:6987-6998

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基于ReLU的循环神经网络从离散时间到连续时间的转换

Zahra Monfared, Daniel Durstewitz; Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:6999-7009

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高效地学习带噪声的对抗性鲁棒半空间

Omar Montasser, Surbhi Goel, Ilias Diakonikolas, Nathan Srebro; 机器学习国际会议论文集第37届, PMLR 119:7010-7021

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验证问题的端到端方法：学习正确的距离

Joao Monteiro, Isabela Albuquerque, Jahangir Alam, R Devon Hjelm, Tiago Falk; 机器学习国际会议论文集第37届, PMLR 119:7022-7033

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深度神经网络的置信度感知学习

Jooyoung Moon, Jihyo Kim, Younghak Shin, Sangheum Hwang; 机器学习国际会议论文集第37届, PMLR 119:7034-7044

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拓扑自编码器

Michael Moor, Max Horn, Bastian Rieck, Karsten Borgwardt; 机器学习国际会议论文集第37届, PMLR 119:7045-7054

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可解释的k-Means和k-Medians聚类

Michal Moshkovitz, Sanjoy Dasgupta, Cyrus Rashtchian, Nave Frost; 机器学习国际会议论文集第37届, PMLR 119:7055-7065

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使用私有人口数据的公平学习

Hussein Mozannar, Mesrob Ohannessian, Nathan Srebro; 机器学习国际会议论文集第37届, PMLR 119:7066-7075

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用于学习委托给专家的连贯估计器

Hussein Mozannar, David Sontag; 机器学习国际会议论文集第37届, PMLR 119:7076-7087

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基于梯度算法的连续时间下界

Michael Muehlebach, Michael Jordan; 机器学习国际会议论文集第37届, PMLR 119:7088-7096

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从数据中学习个体公平性指标的两种简单方法

Debarghya Mukherjee, Mikhail Yurochkin, Moulinath Banerjee, Yuekai Sun; 机器学习国际会议论文集第37届, PMLR 119:7097-7107

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深度网络中平坦最小值的独特属性

Rotem Mulayoff, Tomer Michaeli; 机器学习国际会议论文集第37届, PMLR 119:7108-7118

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在不完美信息游戏中快速计算纳什均衡

Remi Munos, Julien Perolat, Jean-Baptiste Lespiau, Mark Rowland, Bart De Vylder, Marc Lanctot, Finbarr Timbers, Daniel Hennes, Shayegan Omidshafiei, Audrunas Gruslys, Mohammad Gheshlaghi Azar, Edward Lockhart, Karl Tuyls; 机器学习国际会议论文集第37届, PMLR 119:7119-7129

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使用最优传输的缺失数据插补

Boris Muzellec, Julie Josse, Claire Boyer, Marco Cuturi; 机器学习国际会议论文集第37届, PMLR 119:7130-7140

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具有可证明保证的半参数非线性二分图表示学习

Sen Na, Yuwei Luo, Zhuoran Yang, Zhaoran Wang, Mladen Kolar; 机器学习国际会议论文集第37届, PMLR 119:7141-7152

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缺失数据图形模型中的完全定律识别：完整性结果

Razieh Nabi, Rohit Bhattacharya, Ilya Shpitser; 机器学习国际会议论文集第37届, PMLR 119:7153-7163

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未知说话者数量的多说话者语音分离

Eliya Nachmani, Yossi Adi, Lior Wolf; 机器学习国际会议论文集第37届, PMLR 119:7164-7175

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生成模型的可靠保真度和多样性指标

Muhammad Ferjad Naeem, Seong Joon Oh, Youngjung Uh, Yunjey Choi, Jaejun Yoo; 机器学习国际会议论文集第37届, PMLR 119:7176-7185

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从混沌到秩序：博弈动力学中的对称性和守恒律

Sai Ganesh Nagarajan, David Balduzzi, Georgios Piliouras; 机器学习国际会议论文集第37届, PMLR 119:7186-7196

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向上还是向下？训练后量化的自适应舍入

Markus Nagel, Rana Ali Amjad, Mart Van Baalen, Christos Louizos, Tijmen Blankevoort; 机器学习国际会议论文集第37届, PMLR 119:7197-7206

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目标感知预测：学习建模重要内容

Suraj Nair, Silvio Savarese, Chelsea Finn; 机器学习国际会议论文集第37届, PMLR 119:7207-7219

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PolyGen：三维网格的自回归生成模型

Charlie Nash, Yaroslav Ganin, S. M. Ali Eslami, Peter Battaglia; 机器学习国际会议论文集第37届, PMLR 119:7220-7229

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深度C值网络的贝叶斯稀疏化

Ivan Nazarov, Evgeny Burnaev; 机器学习国际会议论文集第37届, PMLR 119:7230-7242

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Oracle高效的私有非凸优化

Seth Neel, Aaron Roth, Giuseppe Vietri, Steven Wu; 机器学习国际会议论文集第37届, PMLR 119:7243-7252

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用于约束有限和最小化的随机Frank-Wolfe

Geoffrey Negiar, Gideon Dresdner, Alicia Tsai, Laurent El Ghaoui, Francesco Locatello, Robert Freund, Fabian Pedregosa; 机器学习国际会议论文集第37届, PMLR 119:7253-7262

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为一致收敛辩护：通过去随机化进行泛化及其在插值预测器上的应用

Jeffrey Negrea, Gintare Karolina Dziugaite, Daniel Roy; 机器学习国际会议论文集第37届, PMLR 119:7263-7272

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对合马尔可夫链蒙特卡洛：一个统一框架

Kirill Neklyudov, Max Welling, Evgenii Egorov, Dmitry Vetrov; 机器学习国际会议论文集第37届, PMLR 119:7273-7282

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多重克隆聚合

Tuan-Binh Nguyen, Jerome-Alexis Chevalier, Bertrand Thirion, Sylvain Arlot; 机器学习国际会议论文集第37届, PMLR 119:7283-7293

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LEEP：评估学习表示可转移性的新度量

Cuong Nguyen, Tal Hassner, Matthias Seeger, Cedric Archambeau; 机器学习国际会议论文集第37届, PMLR 119:7294-7305

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图同态卷积

Hoang Nguyen, Takanori Maehara; 机器学习国际会议论文集第37届, PMLR 119:7306-7316

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在贝叶斯优化中知其然不知其所以然

Vu Nguyen, Michael A. Osborne; 机器学习国际会议论文集第37届, PMLR 119:7317-7326

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使用乐观分数比的鲁棒贝叶斯分类

Viet Anh Nguyen, Nian Si, Jose Blanchet; 机器学习国际会议论文集第37届, PMLR 119:7327-7337

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噪声下的流式k-子模最大化，受限于大小约束

Lan Nguyen, My T. Thai; 机器学习国际会议论文集第37届, PMLR 119:7338-7347

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LP-SparseMAP：用于稀疏结构化预测的可微分松弛优化

Vlad Niculae, Andre Martins; 机器学习国际会议论文集第37届, PMLR 119:7348-7359

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用于解缠结学习的半监督StyleGAN

Weili Nie, Tero Karras, Animesh Garg, Shoubhik Debnath, Anjul Patney, Ankit Patel, Animashree Anandkumar; 机器学习国际会议论文集第37届, PMLR 119:7360-7369

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监督学习：无损失无哭泣

Richard Nock, Aditya Menon; 机器学习国际会议论文集第37届, PMLR 119:7370-7380

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基于Max-Min边缘马尔可夫网络的一致结构化预测

Alex Nowak, Francis Bach, Alessandro Rudi; 机器学习国际会议论文集第37届, PMLR 119:7381-7391

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T-Basis：神经网络的紧凑表示

Anton Obukhov, Maxim Rakhuba, Stamatios Georgoulis, Menelaos Kanakis, Dengxin Dai, Luc Van Gool; 机器学习国际会议论文集第37届, PMLR 119:7392-7404

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消除线性自编码器损失景观上的不变性

Reza Oftadeh, Jiayi Shen, Zhangyang Wang, Dylan Shell; 机器学习国际会议论文集第37届, PMLR 119:7405-7413

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关于行列式点过程乘积归一化常数计算的(不可)处理性

Naoto Ohsaka, Tatsuya Matsuoka; 机器学习国际会议论文集第37届, PMLR 119:7414-7423

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增加输入维度能否改善深度强化学习？

Kei Ota, Tomoaki Oiki, Devesh Jha, Toshisada Mariyama, Daniel Nikovski; 机器学习国际会议论文集第37届, PMLR 119:7424-7433

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干涉图变换：一种深度无监督图表示

Edouard Oyallon; 机器学习国际会议论文集第37届, PMLR 119:7434-7444

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学习行为评分以进行引导策略优化

Aldo Pacchiano, Jack Parker-Holder, Yunhao Tang, Krzysztof Choromanski, Anna Choromanska, Michael Jordan; 机器学习国际会议论文集第37届, PMLR 119:7445-7454

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神经聚类过程

Ari Pakman, Yueqi Wang, Catalin Mitelut, Jinhyung Lee, Liam Paninski; 机器学习国际会议论文集第37届, PMLR 119:7455-7465

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从线性样本混合中恢复稀疏信号

Soumyabrata Pal, Arya Mazumdar; 机器学习国际会议论文集第37届, PMLR 119:7466-7475

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文本生成的对抗性互信息

Boyuan Pan, Yazheng Yang, Kaizhao Liang, Bhavya Kailkhura, Zhongming Jin, Xian-Sheng Hua, Deng Cai, Bo Li; 机器学习国际会议论文集第37届, PMLR 119:7476-7486

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用于强化学习的稳定Transformer

Emilio Parisotto, Francis Song, Jack Rae, Razvan Pascanu, Caglar Gulcehre, Siddhant Jayakumar, Max Jaderberg, Raphaël Lopez Kaufman, Aidan Clark, Seb Noury, Matthew Botvinick, Nicolas Heess, Raia Hadsell; 机器学习国际会议论文集第37届, PMLR 119:7487-7498

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用于高效可解释空间分析的多分辨率张量学习

Jung Yeon Park, Kenneth Carr, Stephan Zheng, Yisong Yue, Rose Yu; 机器学习国际会议论文集第37届, PMLR 119:7499-7509

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元方差转移：从他人中学习增强

Seong-Jin Park, Seungju Han, Ji-Won Baek, Insoo Kim, Juhwan Song, Hae Beom Lee, Jae-Joon Han, Sung Ju Hwang; 机器学习国际会议论文集第37届, PMLR 119:7510-7520

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线性二次调节器的结构化策略迭代

Youngsuk Park, Ryan Rossi, Zheng Wen, Gang Wu, Handong Zhao; 机器学习国际会议论文集第37届, PMLR 119:7521-7531

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正则化最优传输是基础成本对抗性的

François-Pierre Paty, Marco Cuturi; 机器学习国际会议论文集第37届, PMLR 119:7532-7542

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减少批量时间差分学习中的采样误差

Brahma Pavse, Ishan Durugkar, Josiah Hanna, Peter Stone; 机器学习国际会议论文集第37届, PMLR 119:7543-7552

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通过谱密度估计加速

Fabian Pedregosa, Damien Scieur; 机器学习国际会议论文集第37届, PMLR 119:7553-7562

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爱因斯坦求和网络：可追踪概率电路的快速可扩展学习

Robert Peharz, Steven Lang, Antonio Vergari, Karl Stelzner, Alejandro Molina, Martin Trapp, Guy Van Den Broeck, Kristian Kersting, Zoubin Ghahramani; 机器学习国际会议论文集第37届, PMLR 119:7563-7574

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Buchberger算法中选择策略的学习

Dylan Peifer, Michael Stillman, Daniel Halpern-Leistner; 机器学习国际会议论文集第37届, PMLR 119:7575-7585

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非自回归神经文本到语音

Kainan Peng, Wei Ping, Zhao Song, Kexin Zhao; 机器学习国际会议论文集第37届, PMLR 119:7586-7598

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执行性预测

Juan Perdomo, Tijana Zrnic, Celestine Mendler-Dünner, Moritz Hardt; 机器学习国际会议论文集第37届, PMLR 119:7599-7609

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通过深度ReLU网络构建通用高维分布生成

Dmytro Perekrestenko, Stephan Müller, Helmut Bölcskei; 机器学习国际会议论文集第37届, PMLR 119:7610-7619

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预算在线影响力最大化

Pierre Perrault, Jennifer Healey, Zheng Wen, Michal Valko; 机器学习国际会议论文集第37届, PMLR 119:7620-7631

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布尔随机网络的低偏差低方差梯度估计

Adeel Pervez, Taco Cohen, Efstratios Gavves; 机器学习国际会议论文集第37届, PMLR 119:7632-7640

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基于收敛诊断的随机梯度下降步长

Scott Pesme, Aymeric Dieuleveut, Nicolas Flammarion; 机器学习国际会议论文集第37届, PMLR 119:7641-7651

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Sample Factory：以100000 FPS异步强化学习从像素进行自我中心3D控制

Aleksei Petrenko, Zhehui Huang, Tushar Kumar, Gaurav Sukhatme, Vladlen Koltun; 机器学习国际会议论文集第37届, PMLR 119:7652-7662

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IPBoost – 通过整数规划进行非凸提升

Marc Pfetsch, Sebastian Pokutta; 机器学习国际会议论文集第37届, PMLR 119:7663-7672

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关于非平衡最优传输：Sinkhorn算法的分析

Khiem Pham, Khang Le, Nhat Ho, Tung Pham, Hung Bui; 机器学习国际会议论文集第37届, PMLR 119:7673-7682

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对抗性学习中具有认证鲁棒性的可扩展差分隐私

Hai Phan, My T. Thai, Han Hu, Ruoming Jin, Tong Sun, Dejing Dou; 机器学习国际会议论文集第37届, PMLR 119:7683-7694

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神经网络是凸正则化器：两层网络的精确多项式时间凸优化公式

Mert Pilanci, Tolga Ergen; 机器学习国际会议论文集第37届, PMLR 119:7695-7705

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WaveFlow：用于原始音频的紧凑流式模型

Wei Ping, Kainan Peng, Kexin Zhao, Zhao Song; 机器学习国际会议论文集第37届, PMLR 119:7706-7716

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随机化很重要 如何防御强大的对抗性攻击

Rafael Pinot, Raphael Ettedgui, Geovani Rizk, Yann Chevaleyre, Jamal Atif; 机器学习国际会议论文集第37届, PMLR 119:7717-7727

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通过通用-特定低秩分解实现高效的领域泛化

Vihari Piratla, Praneeth Netrapalli, Sunita Sarawagi; 机器学习国际会议论文集第37届, PMLR 119:7728-7738

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基于平均场近似的非空泛化界限分析

Konstantinos Pitas; 机器学习国际会议论文集第37届, PMLR 119:7739-7749

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用于长周期多目标强化学习的最大熵增益探索

Silviu Pitis, Harris Chan, Stephen Zhao, Bradly Stadie, Jimmy Ba; 机器学习国际会议论文集第37届, PMLR 119:7750-7761

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低维表示中点组的解释

Gregory Plumb, Jonathan Terhorst, Sriram Sankararaman, Ameet Talwalkar; 机器学习国际会议论文集第37届, PMLR 119:7762-7771

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贪婪算法的非凡效率：贪婪算法适应锐度

Sebastian Pokutta, Mohit Singh, Alfredo Torrico; 机器学习国际会议论文集第37届, PMLR 119:7772-7782

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Skew-Fit：状态覆盖自监督强化学习

Vitchyr Pong, Murtaza Dalal, Steven Lin, Ashvin Nair, Shikhar Bahl, Sergey Levine; 机器学习国际会议论文集第37届, PMLR 119:7783-7792

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SoftSort：argsort运算符的连续松弛

Sebastian Prillo, Julian Eisenschlos; 机器学习国际会议论文集第37届, PMLR 119:7793-7802

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基于图的最近邻搜索：从实践到理论

Liudmila Prokhorenkova, Aleksandr Shekhovtsov; 机器学习国际会议论文集第37届, PMLR 119:7803-7813

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通过最优传输和最优耦合的对抗风险

Muni Sreenivas Pydi, Varun Jog; 机器学习国际会议论文集第37届, PMLR 119:7814-7823

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用于视觉识别的深度等距学习

Haozhi Qi, Chong You, Xiaolong Wang, Yi Ma, Jitendra Malik; 机器学习国际会议论文集第37届, PMLR 119:7824-7835

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通过三重信息瓶颈进行无监督语音分解

Kaizhi Qian, Yang Zhang, Shiyu Chang, Mark Hasegawa-Johnson, David Cox; 机器学习国际会议论文集第37届, PMLR 119:7836-7846

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用于学习和控制的可扩展可微分物理

Yi-Ling Qiao, Junbang Liang, Vladlen Koltun, Ming Lin; 机器学习国际会议论文集第37届, PMLR 119:7847-7856

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通过ReLU生成网络的鲁棒一比特恢复：近最优统计速率和全局景观分析

Shuang Qiu, Xiaohan Wei, Zhuoran Yang; 机器学习国际会议论文集第37届, PMLR 119:7857-7866

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基于关系图的贝叶斯元学习进行少样本关系抽取

Meng Qu, Tianyu Gao, Louis-Pascal Xhonneux, Jian Tang; 机器学习国际会议论文集第37届, PMLR 119:7867-7876

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DeepCoDA：用于组合健康数据的个性化可解释性

Thomas Quinn, Dang Nguyen, Santu Rana, Sunil Gupta, Svetha Venkatesh; 机器学习国际会议论文集第37届, PMLR 119:7877-7886

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带有拟阵约束的快速私有子模和k-子模函数最大化

Akbar Rafiey, Yuichi Yoshida; 机器学习国际会议论文集第37届, PMLR 119:7887-7897

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通过模型无关的线性竞争者促进透明度

Hassan Rafique, Tong Wang, Qihang Lin, Arshia Singhani; 机器学习国际会议论文集第37届, PMLR 119:7898-7908

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理解和缓解鲁棒性与准确性之间的权衡

Aditi Raghunathan, Sang Michael Xie, Fanny Yang, John Duchi, Percy Liang; 机器学习国际会议论文集第37届, PMLR 119:7909-7919

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通过策略-动力学值函数快速适应新环境

Roberta Raileanu, Max Goldstein, Arthur Szlam, Rob Fergus; 机器学习国际会议论文集第37届, PMLR 119:7920-7931

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提高基于深度学习的图像重建的鲁棒性

Ankit Raj, Yoram Bresler, Bo Li; 机器学习国际会议论文集第37届, PMLR 119:7932-7942

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多精度策略强制训练（MuPPET）：用于CNN量化定点训练的精度切换策略

Aditya Rajagopal, Diederik Vink, Stylianos Venieris, Christos-Savvas Bouganis; 机器学习国际会议论文集第37届, PMLR 119:7943-7952

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基于模型的强化学习的博弈论框架

Aravind Rajeswaran, Igor Mordatch, Vikash Kumar; 机器学习国际会议论文集第37届, PMLR 119:7953-7963

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弥合无替换SGD的收敛差距

Shashank Rajput, Anant Gupta, Dimitris Papailiopoulos; 机器学习国际会议论文集第37届, PMLR 119:7964-7973

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通过环境投毒进行策略教学：对抗性强化学习的训练时攻击

Amin Rakhsha, Goran Radanovic, Rati Devidze, Xiaojin Zhu, Adish Singla; 机器学习国际会议论文集第37届, PMLR 119:7974-7984

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用于高效探索的隐式生成建模

Neale Ratzlaff, Qinxun Bai, Li Fuxin, Wei Xu; 机器学习国际会议论文集第37届, PMLR 119:7985-7995

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通用等变多层感知器

Siamak Ravanbakhsh; 机器学习国际会议论文集第37届, PMLR 119:7996-8006

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AutoML-Zero：从零开始进化机器学习算法

Esteban Real, Chen Liang, David So, Quoc Le; 机器学习国际会议论文集第37届, PMLR 119:8007-8019

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通过评估假设行为学习人类目标

Siddharth Reddy, Anca Dragan, Sergey Levine, Shane Legg, Jan Leike; 机器学习国际会议论文集第37届, PMLR 119:8020-8029

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多输出学习的乐观界限

Henry Reeve, Ata Kaban; 机器学习国际会议论文集第37届, PMLR 119:8030-8040

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基于图识别逻辑回归和抢先查询生成的属性图主动学习

Florence Regol,  Soumyasundar Pal,  Yingxue Zhang,  Mark Coates; 国际机器学习大会第37届会议论文集, PMLR 119:8041-8050

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成对比较中最佳-k项选择的样本复杂性

Wenbo Ren,  Jia Liu,  Ness Shroff; 国际机器学习大会第37届会议论文集, PMLR 119:8051-8072

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没有GAN的NetGAN：从随机游走到低秩近似

Luca Rendsburg,  Holger Heidrich,  Ulrike Von Luxburg; 国际机器学习大会第37届会议论文集, PMLR 119:8073-8082

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环面和球面的归一化流

Danilo Jimenez Rezende,  George Papamakarios,  Sebastien Racaniere,  Michael Albergo,  Gurtej Kanwar,  Phiala Shanahan,  Kyle Cranmer; 国际机器学习大会第37届会议论文集, PMLR 119:8083-8092

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对抗性鲁棒深度学习中的过拟合

Leslie Rice,  Eric Wong,  Zico Kolter; 国际机器学习大会第37届会议论文集, PMLR 119:8093-8104

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基于随机特征和分布式梯度下降的去中心化学习

Dominic Richards,  Patrick Rebeschini,  Lorenzo Rosasco; 国际机器学习大会第37届会议论文集, PMLR 119:8105-8115

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解释是有用的：惩罚解释以使神经网络与先验知识对齐

Laura Rieger,  Chandan Singh,  William Murdoch,  Bin Yu; 国际机器学习大会第37届会议论文集, PMLR 119:8116-8126

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化弱为强：利用弱监督进行快速学习

Joshua Robinson,  Stefanie Jegelka,  Suvrit Sra; 国际机器学习大会第37届会议论文集, PMLR 119:8127-8136

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关于BART的半参数推断

Veronika Rockova; 国际机器学习大会第37届会议论文集, PMLR 119:8137-8146

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FR-Train：一种基于互信息的方法实现公平和鲁棒的训练

Yuji Roh,  Kangwook Lee,  Steven Whang,  Changho Suh; 国际机器学习大会第37届会议论文集, PMLR 119:8147-8157

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平衡有噪声数据下的竞争目标：面向福利感知机器学习的基于分数的分类器

Esther Rolf,  Max Simchowitz,  Sarah Dean,  Lydia T. Liu,  Daniel Bjorkegren,  Moritz Hardt,  Joshua Blumenstock; 国际机器学习大会第37届会议论文集, PMLR 119:8158-8168

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双循环未调整朗之万算法

Paul Rolland,  Armin Eftekhari,  Ali Kavis,  Volkan Cevher; 国际机器学习大会第37届会议论文集, PMLR 119:8169-8177

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逆向工程深度ReLU网络

David Rolnick,  Konrad Kording; 国际机器学习大会第37届会议论文集, PMLR 119:8178-8187

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注意力组等变卷积网络

David Romero,  Erik Bekkers,  Jakub Tomczak,  Mark Hoogendoorn; 国际机器学习大会第37届会议论文集, PMLR 119:8188-8199

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连续时间优化中的有限时间收敛

Orlando Romero,  Mouhacine Benosman; 国际机器学习大会第37届会议论文集, PMLR 119:8200-8209

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随机最短路径的近乎最优后悔界

Aviv Rosenberg,  Alon Cohen,  Yishay Mansour,  Haim Kaplan; 国际机器学习大会第37届会议论文集, PMLR 119:8210-8219