机器学习研究会议论文集 | 第10届概率图模型国际会议论文集丹麦Skørping，Comwell Rebild Bakker酒店，2020年9月23-25日由机器学习研究会议论文集于2020年2月2日出版，第138卷。卷编辑：Manfred Jaeger Thomas Dyhre Nielsen 系列编辑：Neil D. Lawrence Mark Reid

Anders L. Madsen, Kristian G. Olesen, Heidi Lynge Løvschall, Nicolaj Søndberg-Jeppesen, Frank Jensen, Morten Lindblad, Mads Lause Mogensen, Trine Søby Christensen; 第10届概率图模型国际会议论文集, PMLR 138:281-292

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和积网络中最大后验推断的两种重构方法

Denis Deratani Mauá, Heitor Ribeiro Reis, Gustavo Perez Katague, Alessandro Antonucci; 第10届概率图模型国际会议论文集, PMLR 138:293-304

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基于观测数据的、具有已知方向的空间系统中因果关系发现

Konrad P Mielke, Tom Claassen, J Huijbregts, Aafke M Schipper, Tom M Heskes; 第10届概率图模型国际会议论文集, PMLR 138:305-316

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通过粗化学习可分解模型

George Orfanides, Aritz Pérez; 第10届概率图模型国际会议论文集, PMLR 138:317-328

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MRF中近似变分推断的关联均衡

Luis E. Ortiz, Boshen Wang, Ze Gong; 第10届概率图模型国际会议论文集, PMLR 138:329-340

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和积-变换网络：利用可逆变换利用对称性

Tomáš Pevný, Václav Smídl, Martin Trapp, Ondřej Poláček, Tomáš Oberhuber; 第10届概率图模型国际会议论文集, PMLR 138:341-352

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算术电路的判别非参数学习

Nandini Ramanan, Mayukh Das, Kristian Kersting, Sriraam Natarajan; 第10届概率图模型国际会议论文集, PMLR 138:353-364

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从干预数据中学习最优循环因果图

Kari Rantanen, Antti Hyttinen, Matti Järvisalo; 第10届概率图模型国际会议论文集, PMLR 138:365-376

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学习马尔可夫等价类的知识迁移

Verónica Rodríguez-López, Luis Enrique Sucar; 第10届概率图模型国际会议论文集, PMLR 138:377-388

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贝叶斯网络分类器的可微分TAN结构学习

Wolfgang Roth, Franz Pernkopf; 第10届概率图模型国际会议论文集, PMLR 138:389-400

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条件和积网络：在深度概率架构上施加结构

Xiaoting Shao, Alejandro Molina, Antonio Vergari, Karl Stelzner, Robert Peharz, Thomas Liebig, Kristian Kersting; 第10届概率图模型国际会议论文集, PMLR 138:401-412

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学习具有噪声-OR关系的贝叶斯网络的得分和搜索方法

Charupriya Sharma, Zhenyu A. Liao, James Cussens, Peter Beek; 第10届概率图模型国际会议论文集, PMLR 138:413-424

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学习上下文特定独立性的新视角

Yujia Shen, Arthur Choi, Adnan Darwiche; 第10届概率图模型国际会议论文集, PMLR 138:425-436

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从分阶段树构造链事件图

Aditi Shenvi, Jim Q Smith; 第10届概率图模型国际会议论文集, PMLR 138:437-448

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弦图猜想的对偶形式

Milan Studeny, James Cussens, Vaclav Kratochvil; 第10届概率图模型国际会议论文集, PMLR 138:449-460

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通过子抽样对贝叶斯网络模型平均分类器

Shouta Sugahara, Itsuki Aomi, Maomi Ueno; 第10届概率图模型国际会议论文集, PMLR 138:461-472

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使用警察和强盗学习贝叶斯网络

Topi Talvitie, Pekka Parviainen; 第10届概率图模型国际会议论文集, PMLR 138:473-484

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Bean Machine：一种用于高效可编程推断的声明式概率编程语言

Nazanin Tehrani, Nimar S. Arora, Yucen Lily Li, Kinjal Divesh Shah, David Noursi, Michael Tingley, Narjes Torabi, Sepehr = 485-496, Eric Lippert, Erik Meijer; 第10届概率图模型国际会议论文集, PMLR 138:485-496

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高斯图模型的多重联合推断中的缺失值

Veronica Tozzo, Davide Garbarino, Annalisa Barla; 第10届概率图模型国际会议论文集, PMLR 138:497-508

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通过递归展开构建因果交互模型

L. C. van der Gaag, S. Renooij, A. Facchini; 第10届概率图模型国际会议论文集, PMLR 138:509-520

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基本三元组集合的格表示

L. C. van der Gaag, J. H. Bolt; 第10届概率图模型国际会议论文集, PMLR 138:521-532

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深度广义卷积和积网络

Jos Wolfshaar, Andrzej Pronobis; 第10届概率图模型国际会议论文集, PMLR 138:533-544

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残差和积网络

Fabrizio Ventola, Karl Stelzner, Alejandro Molina, Kristian Kersting; 第10届概率图模型国际会议论文集, PMLR 138:545-556

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具有噪声-OR关系的贝叶斯网络学习的分数和搜索方法

Cen Wan, Alex Freitas; 第10届概率图模型国际会议论文集, PMLR 138:557-568

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霍克斯图事件模型

Xiufan Yu, Karthikeyan Shanmugam, Debarun Bhattacharjya, Tian Gao, Dharmashankar Subramanian, Lingzhou Xue; 第10届概率图模型国际会议论文集, PMLR 138:569-580

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结构因果模型是（可由）可信网络求解的

Marco Zaffalon, Alessandro Antonucci, Rafael Cabañas; 第10届概率图模型国际会议论文集, PMLR 138:581-592

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软件演示

aGrUM/pyAgrum：一个用于在 Python 中构建概率图模型及其算法的工具箱

Gaspard Ducamp， Christophe Gonzales， Pierre-Henri Wuillemin； 第 10 届概率图模型国际会议论文集，PMLR 138：

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BayesSuites：用于可视化大规模贝叶斯网络的一个开放的 Web 框架

Nikolas Bernaola， Mario Michiels， Concha Bielza， Pedro Larrañaga； 第 10 届概率图模型国际会议论文集，PMLR 138:593-596

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CREDICI：一个用于基于可信网络的因果推断的 Java 库

Rafael Cabañas， Alessandro Antonucci， David Huber， Marco Zaffalon； 第 10 届概率图模型国际会议论文集，PMLR 138:597-600

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InferPy 中的概率图模型与神经网络

Rafael Cabañas， Javier Cózar， Antonio Salmerón， Andrés R. Masegosa； 第 10 届概率图模型国际会议论文集，PMLR 138:601-604

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GOBNILP：使用整数规划学习贝叶斯网络结构

James Cussens； 第 10 届概率图模型国际会议论文集，PMLR 138:605-608

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CREMA：一个用于可信网络推断的 Java 库

David Huber， Rafael Cabañas， Alessandro Antonucci， Marco Zaffalon； 第 10 届概率图模型国际会议论文集，PMLR 138:613-616

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奥尔堡大学医院急诊科患者流量预测软件系统

Anders L. Madsen， Kristian G. Olesen， Jørn Munkhof Møller， Nicolaj Søndberg-Jeppesen， Frank Jensen， Thomas Mulvad Larsen， Per Henriksen， Morten Lindblad， Trine Søby Christensen； 第 10 届概率图模型国际会议论文集，PMLR 138:617-620

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MeDIL：一个用于因果建模的 Python 包

Alex Markham， Aditya Chivukula， Moritz Grosse-Wentrup； 第 10 届概率图模型国际会议论文集，PMLR 138:621-624

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PGM_PyLib：一个用于 Python 中概率图模型的工具包

Jonathan Serrano-Pérez， L. Enrique Sucar； 第 10 届概率图模型国际会议论文集，PMLR 138:625-628

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