基于PAC贝叶斯理论的率效分类器界限

Alhabib Abbas、Yiannis Andreopoulos；第39届国际机器学习会议论文集，PMLR 162:1-9

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Sharp-MAML：感知锐度的模型无关元学习

Momin Abbas、Quan Xiao、Lisha Chen、Pin-Yu Chen、Tianyi Chen；第39届国际机器学习会议论文集，PMLR 162:10-32

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梯度下降学习需要神经网络与目标之间的初始对齐

Emmanuel Abbe、Elisabetta Cornacchia、Jan Hazla、Christopher Marquis；第39届国际机器学习会议论文集，PMLR 162:33-52

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用于最小-最大公平性的主动采样

Jacob D Abernethy、Pranjal Awasthi、Matthäus Kleindessner、Jamie Morgenstern、Chris Russell、Jie Zhang；第39届国际机器学习会议论文集，PMLR 162:53-65

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使用概念反事实解释有意义地调试模型错误

Abubakar Abid、Mert Yuksekgonul、James Zou；第39届国际机器学习会议论文集，PMLR 162:66-88

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批量双人强盗

Arpit Agarwal、Rohan Ghuge、Viswanath Nagarajan；第39届国际机器学习会议论文集，PMLR 162:89-110

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分层收缩：提高基于树模型的准确性和可解释性。

Abhineet Agarwal、Yan Shuo Tan、Omer Ronen、Chandan Singh、Bin Yu；第39届国际机器学习会议论文集，PMLR 162:111-135

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深度平衡网络对初始化统计量敏感

Atish Agarwala、Samuel S Schoenholz；第39届国际机器学习会议论文集，PMLR 162:136-160

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基于聚类的特征重要性学习用于电子健康记录时间序列

Henrique Aguiar、Mauro Santos、Peter Watkinson、Tingting Zhu；第39届国际机器学习会议论文集，PMLR 162:161-179

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参数贝叶斯学习游戏中Shapley值的收敛性

Lucas Agussurja、Xinyi Xu、Bryan Kian Hsiang Low；第39届国际机器学习会议论文集，PMLR 162:180-196

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用于聚类的个体偏好稳定性

Saba Ahmadi、Pranjal Awasthi、Samir Khuller、Matthäus Kleindessner、Jamie Morgenstern、Pattara Sukprasert、Ali Vakilian；第39届国际机器学习会议论文集，PMLR 162:197-246

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理解梯度下降的不稳定收敛

Kwangjun Ahn、Jingzhao Zhang、Suvrit Sra；第39届国际机器学习会议论文集，PMLR 162:247-257

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因果效应识别的最小成本干预设计

Sina Akbari、Jalal Etesami、Negar Kiyavash；第39届国际机器学习会议论文集，PMLR 162:258-289

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你的合成数据有多可靠？评估和审计生成模型的样本级指标

Ahmed Alaa、Boris Van Breugel、Evgeny S. Saveliev、Mihaela van der Schaar；第39届国际机器学习会议论文集，PMLR 162:290-306

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零和马尔可夫博弈的自然Actor-Critic框架

Ahmet Alacaoglu、Luca Viano、Niao He、Volkan Cevher；第39届国际机器学习会议论文集，PMLR 162:307-366

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使用二维全息缩减表示在不可信平台上部署卷积网络

Mohammad Mahmudul Alam、Edward Raff、Tim Oates、James Holt；第39届国际机器学习会议论文集，PMLR 162:367-393

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用于最优策略迁移的乐观线性支持和后继特征

Lucas Nunes Alegre、Ana Bazzan、Bruno C. Da Silva；第39届国际机器学习会议论文集，PMLR 162:394-413

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结构化随机梯度MCMC

Antonios Alexos、Alex J Boyd、Stephan Mandt；第39届国际机器学习会议论文集，PMLR 162:414-434

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用于Transformer的XAI：通过保守传播获得更好的解释

Ameen Ali、Thomas Schnake、Oliver Eberle、Grégoire Montavon、Klaus-Robert Müller、Lior Wolf；第39届国际机器学习会议论文集，PMLR 162:435-451

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来自一对一竞赛的RUM

Matteo Almanza、Flavio Chierichetti、Ravi Kumar、Alessandro Panconesi、Andrew Tomkins；第39届国际机器学习会议论文集，PMLR 162:452-467

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带有自动机增强检索的神经符号语言建模

Uri Alon、Frank Xu、Junxian He、Sudipta Sengupta、Dan Roth、Graham Neubig；第39届国际机器学习会议论文集，PMLR 162:468-485

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概念漂移下的最小成本干预设计，具有多维适应性和性能保证

Verónica Álvarez、Santiago Mazuelas、Jose A Lozano；第39届国际机器学习会议论文集，PMLR 162:486-499

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通过结构化自动微分进行可扩展的一阶贝叶斯优化

Sebastian E Ament, Carla P Gomes; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:500-516

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用于隐私模型训练的公共数据辅助镜像下降法

Ehsan Amid, Arun Ganesh, Rajiv Mathews, Swaroop Ramaswamy, Shuang Song, Thomas Steinke, Thomas Steinke, Vinith M Suriyakumar, Om Thakkar, Abhradeep Thakurta; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:517-535

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关于零和游戏之外的最后一轮收敛

Ioannis Anagnostides, Ioannis Panageas, Gabriele Farina, Tuomas Sandholm; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:536-581

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具有多重预测的在线算法

Keerti Anand, Rong Ge, Amit Kumar, Debmalya Panigrahi; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:582-598

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保证鲁棒性的学习哈希

Alexandr Andoni, Daniel Beaglehole; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:599-618

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基于集合的随机子采样

Bruno Andreis, Seanie Lee, A. Tuan Nguyen, Juho Lee, Eunho Yang, Sung Ju Hwang; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:619-638

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关于锐度感知最小化的理解

Maksym Andriushchenko, Nicolas Flammarion; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:639-668

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用于数据摘要的公平且快速的k-中心聚类

Haris Angelidakis, Adam Kurpisz, Leon Sering, Rico Zenklusen; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:669-702

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具有存在集群约束的交互相关性聚类

Rico Angell, Nicholas Monath, Nishant Yadav, Andrew Mccallum; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:703-716

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具有分布自由不确定性量化和在成像中的应用的图像到图像回归

Anastasios N Angelopoulos, Amit Pal Kohli, Stephen Bates, Michael Jordan, Jitendra Malik, Thayer Alshaabi, Srigokul Upadhyayula, Yaniv Romano; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:717-730

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AdaGrad 避免鞍点

Kimon Antonakopoulos, Panayotis Mertikopoulos, Georgios Piliouras, Xiao Wang; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:731-771

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具有几乎无维收敛率保证的通用黑盒优化方法UnderGrad

Kimon Antonakopoulos, Dong Quan Vu, Volkan Cevher, Kfir Levy, Panayotis Mertikopoulos; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:772-795

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将线性化拉普拉斯模型证据适应于现代深度学习

Javier Antoran, David Janz, James U Allingham, Erik Daxberger, Riccardo Rb Barbano, Eric Nalisnick, Jose Miguel Hernandez-Lobato; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:796-821

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EAT-C：用于高效强化学习的环境对抗子任务课程

Shuang Ao, Tianyi Zhou, Jing Jiang, Guodong Long, Xuan Song, Chengqi Zhang; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:822-843

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在线平衡实验设计

David Arbour, Drew Dimmery, Tung Mai, Anup Rao; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:844-864

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VariGrow：基于贝叶斯新颖性的任务无关持续学习的变分架构增长

Randy Ardywibowo, Zepeng Huo, Zhangyang Wang, Bobak J Mortazavi, Shuai Huang, Xiaoning Qian; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:865-877

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阈值 Lasso Bandit

Kaito Ariu, Kenshi Abe, Alexandre Proutiere; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:878-928

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基于梯度的聚类

Aleksandar Armacki, Dragana Bajovic, Dusan Jakovetic, Soummya Kar; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:929-947

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理解深度学习中稳定性边缘上的梯度下降

Sanjeev Arora, Zhiyuan Li, Abhishek Panigrahi; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:948-1024

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插值范式下的私有优化：更快的速率和困难结果

Hilal Asi, Karan Chadha, Gary Cheng, John Duchi; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:1025-1045

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局部差分隐私下均值估计的最优算法

Hilal Asi, Vitaly Feldman, Kunal Talwar; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:1046-1056

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具有侧面观测的渐近最优高斯 Bandit

Alexia Atsidakou, Orestis Papadigenopoulos, Constantine Caramanis, Sujay Sanghavi, Sanjay Shakkottai; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:1057-1077

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拥塞 Bandit：通过短期重置实现最优路由

Pranjal Awasthi, Kush Bhatia, Sreenivas Gollapudi, Kostas Kollias; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:1078-1100

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在对比学习中，更多的负样本是否必然有害？

Pranjal Awasthi, Nishanth Dikkala, Pritish Kamath; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:1101-1116

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H一致性边界用于替代损失最小化器

Pranjal Awasthi, Anqi Mao, Mehryar Mohri, Yutao Zhong; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:1117-1174

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迭代硬阈值化与自适应正则化：在不牺牲运行时间的情况下获得更稀疏的解

Kyriakos Axiotis, Maxim Sviridenko; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:1175-1197

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使用增量学习和事后经验回放证明定理

Eser Aygün, Ankit Anand, Laurent Orseau, Xavier Glorot, Stephen M Mcaleer, Vlad Firoiu, Lei M Zhang, Doina Precup, Shibl Mourad; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:1198-1210

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具有缺失值的线性模型的近优一致性速率

Alexis Ayme, Claire Boyer, Aymeric Dieuleveut, Erwan Scornet; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:1211-1243

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温度调整如何修复贝叶斯神经网络中的数据增强

Gregor Bachmann, Lorenzo Noci, Thomas Hofmann; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:1244-1260

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ASAP.SGD：异步SGD中基于实例的停滞适应性

Karl Bäckström, Marina Papatriantafilou, Philippas Tsigas; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:1261-1276

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从噪声预测到真实标签：通过生成模型进行噪声预测校准

Heesun Bae, Seungjae Shin, Byeonghu Na, Joonho Jang, Kyungwoo Song, Il-Chul Moon; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:1277-1297

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data2vec：语音、视觉和语言中自监督学习的通用框架

Alexei Baevski, Wei-Ning Hsu, Qiantong Xu, Arun Babu, Jiatao Gu, Michael Auli; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:1298-1312

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用于因果连续处理效应估计的端到端平衡

Taha Bahadori, Eric Tchetgen Tchetgen, David Heckerman; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:1313-1326

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用于无属性图的层次传递对齐图核

Lu Bai, Lixin Cui, Hancock Edwin; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:1327-1336

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具有不完全信息的扩展形式游戏的近优学习

Yu Bai, Chi Jin, Song Mei, Tiancheng Yu; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:1337-1382

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具有对比学习的多标签分类的混合高斯变分自编码器

Junwen Bai, Shufeng Kong, Carla P Gomes; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:1383-1398

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A$^3$T：用于语音合成和编辑的对齐感知声学和文本预训练

He Bai, Renjie Zheng, Junkun Chen, Mingbo Ma, Xintong Li, Liang Huang; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:1399-1411

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指数族朗之万动力学中基于稳定性的泛化界限

Arindam Banerjee, Tiancong Chen, Xinyan Li, Yingxue Zhou; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:1412-1449

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使用随机平滑的认证神经网络水印

Arpit Bansal, Ping-Yeh Chiang, Michael J Curry, Rajiv Jain, Curtis Wigington, Varun Manjunatha, John P Dickerson, Tom Goldstein; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:1450-1465

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NMT中的数据缩放定律：噪声和架构的影响

Yamini Bansal, Behrooz Ghorbani, Ankush Garg, Biao Zhang, Colin Cherry, Behnam Neyshabur, Orhan Firat; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:1466-1482

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通过转移不稳定特征学习稳定的分类器

Yujia Bao, Shiyu Chang, Dr.Regina Barzilay; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:1483-1507

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联邦学习中的快速复合优化和统计恢复

Yajie Bao, Michael Crawshaw, Shan Luo, Mingrui Liu; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:1508-1536

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用于多任务视觉学习的生成建模

Zhipeng Bao, Martial Hebert, Yu-Xiong Wang; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:1537-1554

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扩散概率模型中具有不完美均值的最优协方差估计

Fan Bao, Chongxuan Li, Jiacheng Sun, Jun Zhu, Bo Zhang; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:1555-1584

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对比损失和监督损失之间的替代差距

Han Bao, Yoshihiro Nagano, Kento Nozawa; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:1585-1606

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表示拓扑发散：比较神经网络表示的方法。

Serguei Barannikov, Ilya Trofimov, Nikita Balabin, Evgeny Burnaev; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:1607-1626

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具有保证的稀疏混合线性回归：使用Invex松弛驯服一个难以处理的问题

Adarsh Barik, Jean Honorio; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:1627-1646

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神经Fisher判别分析：多项式时间内最优神经网络嵌入

Burak Bartan, Mert Pilanci; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:1647-1663

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具有不完全信息的相同利益和零和随机游戏中的虚构博弈和最佳响应动态

Lucas Baudin, Rida Laraki; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:1664-1690

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战略学习中的信息差异

雅哈夫·贝查沃德, 查拉·波迪玛塔, 史蒂文·吴, 朱巴·齐亚尼; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:1691-1715

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连续动作空间中策略镜像上升的隐藏偏差

阿姆里特·辛格·贝迪, 索拉迪普·查克拉博蒂, 安贾利·帕拉伊尔, 布赖恩·M·萨德勒, 普拉塔普·托凯卡尔, 亚历克·科佩尔; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:1716-1731

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通过估计演示者的专业知识进行模仿学习

马克·贝利亚夫, 安迪·施, 斯特凡诺·埃尔蒙, 多尔萨·萨迪格, 拉姆丁·佩达尔萨尼; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:1732-1748

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匹配流形上的归一化流和概率路径

海莉·本-哈穆, 塞缪尔·科恩, 乔伊·博斯, 布兰登·阿莫斯, 马克西米利安·尼克尔, 阿迪提亚·格罗弗, 瑞奇·T·Q·陈, 亚龙·利普曼; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:1749-1763

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线性随机传递模型下，随机上下文决斗海盗

维克托·本斯, 阿迪鲁帕·萨哈, 艾克·胡勒迈尔; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:1764-1786

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神经逆运动学

拉斐尔·本萨杜恩, 希尔·古尔, 尼特桑·布劳, 利奥尔·沃尔夫; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:1787-1797

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基于波动率的核和移动平均值，用于高斯过程的准确预测

格雷戈里·本顿, 韦斯利·马多克斯, 安德鲁·戈登·威尔逊; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:1798-1816

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神经元梯度下降及其与近似二阶优化的联系

弗雷德里克·本津; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:1817-1853

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树形顺序决策制定中的安全学习：处理硬约束和软约束

马蒂诺·贝纳斯科尼, 费德里科·卡奇阿马尼, 马泰奥·卡斯蒂格利奥尼, 阿尔贝托·马尔凯西, 尼古拉·加蒂, 弗朗切斯科·特罗沃; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:1854-1873

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皮肤深度取消学习：在黑色素瘤分类的背景下，伪影和工具偏差

彼得·贝文, 阿米尔·阿塔普尔-阿巴尔古伊; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:1874-1892

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带有领域专家循环的近似贝叶斯计算

阿尤什·巴蒂, 路易斯·菲尔斯特罗夫, 塞缪尔·卡斯基; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:1893-1905

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对抗污染下的最小最大M估计

苏贾伊·巴特, 关华·方, 平·李, 根纳迪·萨莫罗德尼茨基; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:1906-1924

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无限方差的近乎最优卡托尼M估计器

苏贾伊·巴特, 关华·方, 平·李, 根纳迪·萨莫罗德尼茨基; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:1925-1944

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个性化改进联邦学习中的隐私-准确性权衡

阿尔贝托·比亚蒂, 陈-宇·魏, 米罗斯拉夫·杜迪克, 约翰·兰格福德, 史蒂文·吴; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:1945-1962

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浅层神经网络的非空泛化界限

菲利克斯·比格斯, 本杰明·格德; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:1963-1981

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结构保持GAN

杰里米亚·比雷尔, 马科斯·卡特苏拉基斯, 卢克·雷-贝莱特, 魏·朱; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:1982-2020

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可扩展的尖峰和板

尼洛伊·比斯瓦斯, 莱斯特·麦基, 肖-李·蒙; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:2021-2040

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分解分布外检测：许多基于分布外训练数据的方法估计相同的核心数量的组合

朱利安·比特沃尔夫, 亚历山大·迈因克, 马克西米利安·奥古斯丁, 马蒂亚斯·海因; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:2041-2074

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寻找反事实的查询最优算法

盖伊·布兰克, 凯莱布·科赫, 简·兰格, 李-杨·谭; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:2075-2090

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流行的决策树算法在可证明上具有抗噪声性

盖伊·布兰克, 简·兰格, 阿里·马利克, 李-杨·谭; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:2091-2106

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使用深度强化学习优化顺序实验设计

汤姆·布劳, 埃德温·V·博尼拉, 伊阿迪内·查德斯, 阿米尔·德兹富利; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:2107-2128

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拉格朗日方法用于Q函数学习（及其在机器翻译中的应用）

黄博俊; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:2129-2159

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Bradley-Terry-Luce模型中MLE存在性和一致性的广义结果

Heejong Bong, Alessandro Rinaldo; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:2160-2177

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无需反向传播训练宽神经网络的方法：输入-权重对齐视角

Akhilan Boopathy, Ila Fiete; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:2178-2205

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通过从数万亿个token中检索来改进语言模型

Sebastian Borgeaud, Arthur Mensch, Jordan Hoffmann, Trevor Cai, Eliza Rutherford, Katie Millican, George Bm Van Den Driessche, Jean-Baptiste Lespiau, Bogdan Damoc, Aidan Clark, Diego De Las Casas, Aurelia Guy, Jacob Menick, Roman Ring, Tom Hennigan, Saffron Huang, Loren Maggiore, Chris Jones, Albin Cassirer, Andy Brock, Michela Paganini, Geoffrey Irving, Oriol Vinyals, Simon Osindero, Karen Simonyan, Jack Rae, Erich Elsen, Laurent Sifre; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:2206-2240

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用于神经PDE求解器的Lie点对称性数据增强

Johannes Brandstetter, Max Welling, Daniel E Worrall; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:2241-2256

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具有最优保证的上下文随机块模型的迭代聚类算法

Guillaume Braun, Hemant Tyagi, Christophe Biernacki; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:2257-2291

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用于重建非线性动力系统的可处理的树突RNN

Manuel Brenner, Florian Hess, Jonas M Mikhaeil, Leonard F Bereska, Zahra Monfared, Po-Chen Kuo, Daniel Durstewitz; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:2292-2320

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使用融合的格罗莫夫-沃瑟斯坦中心预测图

Luc Brogat-Motte, Rémi Flamary, Celine Brouard, Juho Rousu, Florence D’Alché-Buc; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:2321-2335

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使用基于patch的特征高效学习CNN

Alon Brutzkus, Amir Globerson, Eran Malach, Alon Regev Netser, Shai Shalev-Schwartz; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:2336-2356

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基于因果结构的外点根本原因分析

Kailash Budhathoki, Lenon Minorics, Patrick Bloebaum, Dominik Janzing; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:2357-2369

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IGLUE：跨模态、任务和语言迁移学习的基准

Emanuele Bugliarello, Fangyu Liu, Jonas Pfeiffer, Siva Reddy, Desmond Elliott, Edoardo Maria Ponti, Ivan Vulić; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:2370-2392

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用于合作游戏的交互式逆强化学习

Thomas Kleine Büning, Anne-Marie George, Christos Dimitrakakis; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:2393-2413

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卷积和残差网络可证明地包含彩票票

Rebekka Burkholz; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:2414-2433

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用于自主探索和多目标随机最短路径的近优算法

Haoyuan Cai, Tengyu Ma, Simon Du; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:2434-2456

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不变图网络的收敛性

Chen Cai, Yusu Wang; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:2457-2484

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部分观测的强化学习：具有可证明样本效率的线性函数逼近

Qi Cai, Zhuoran Yang, Zhaoran Wang; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:2485-2522

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通过多次评估几个唯一的候选者来扩展高斯过程优化

Daniele Calandriello, Luigi Carratino, Alessandro Lazaric, Michal Valko, Lorenzo Rosasco; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:2523-2541

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自适应高斯过程变化点检测

Edoardo Caldarelli, Philippe Wenk, Stefan Bauer, Andreas Krause; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:2542-2571

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使用微分同胚不变性测量差异

Théophile Cantelobre, Carlo Ciliberto, Benjamin Guedj, Alessandro Rudi; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:2572-2596

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基于随机假设子空间采样的模型无关随机学习框架

Yiting Cao, Chao Lan; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:2597-2608

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具有未知超参数的高斯过程统一误差界限，用于安全关键应用

Alexandre Capone, Armin Lederer, Sandra Hirche; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:2609-2624

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突触依赖性可塑性和树突放大支持基于目标的学习和分层模仿学习

Cristiano Capone, Cosimo Lupo, Paolo Muratore, Pier Stanislao Paolucci; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:2625-2637

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对抗团队游戏与双人游戏的结合：实现抽象、无悔学习和子游戏求解

卢卡·卡米纳蒂, 费德里科·卡奇亚马尼, 马可·奇科内, 尼古拉·加蒂; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:2638-2657

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RECAPP：为凸优化打造更高效的催化剂

亚尔·卡蒙, 阿伦·詹布拉帕蒂, 宇佳·金, 亚伦·西德福德; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:2658-2685

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推荐系统中诱导偏好漂移的估计与惩罚

米卡·D·卡罗尔, 安卡·德拉甘, 斯图尔特·罗素, 迪伦·哈德菲尔德-梅内尔; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:2686-2708

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YourTTS：迈向零样本多说话人TTS和面向所有人的零样本语音转换

埃德雷松·卡萨诺瓦, 朱利安·韦伯, 克里斯托弗·D·舒尔比, 阿纳尔多·坎迪多·朱尼奥, 埃伦·格尔格, 莫阿西尔·A·蓬蒂; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:2709-2720

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无限上下文图马尔可夫模型

达尼埃莱·卡斯特拉纳, 费德里科·埃里卡, 达维德·巴丘, 阿莱西奥·米凯利; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:2721-2737

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Compressed-VFL：垂直划分数据下的通信高效学习

蒂莫西·J·卡斯蒂利亚, 阿尼尔班·达斯, 石强·王, 斯泰西·帕特森; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:2738-2766

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背包问题的在线学习：两全其美

马泰奥·卡斯蒂格利奥尼, 安德烈亚·切利, 克里斯蒂安·克罗尔; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:2767-2783

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稳定像素级的离线深度强化学习

埃多阿尔多·切廷, 菲利普·J·鲍尔, 斯蒂芬·罗伯茨, 奥亚·切利克图坦; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:2784-2810

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加速、最优和并行：关于基于模型的随机优化的一些结果

卡兰·查达, 加里·程, 约翰·杜奇; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:2811-2827

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针对环境动力学变化的鲁棒模仿学习

钟晟·chae, 承郁·韩, 辉荣·郑, 明植·赵, 晟浩·崔, 荣哲·宋; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:2828-2852

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具有自适应权重的公平性

俊毅·柴, 晓倩·王; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:2853-2866

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UNIREX：用于语言模型理由提取的统一学习框架

亚伦·陈, 马齐亚尔·桑贾比, 兰伯特·马蒂亚斯, 梁·谭, 少良·聂, 晓畅·彭, 翔仁, 哈梅德·菲鲁兹; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:2867-2889

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重新审视标签平滑和知识蒸馏的兼容性：缺少了什么？

凯希盖扬·钱德拉塞加兰, 玉中·陈, 云庆·赵, 毅民·张; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:2890-2916

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风格均衡：学习可控生成序列模型的结构稀疏彩票

Jen-Hao Rick Chang, Ashish Shrivastava, Hema Koppula, Xiaoshuai Zhang, Oncel Tuzel; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:2917-2937

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学习用于离线策略评估的贝尔曼完全表示

Jonathan Chang, Kaiwen Wang, Nathan Kallus, Wen Sun; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:2938-2971

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样本高效学习与人类互补的预测器

Mohammad-Amin Charusaie, Hussein Mozannar, David Sontag, Samira Samadi; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:2972-3005

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Nyström 核均值嵌入

Antoine Chatalic, Nicolas Schreuder, Lorenzo Rosasco, Alessandro Rudi; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:3006-3024

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粗化粒度：迈向结构稀疏彩票

天龙·陈, 徐熙·陈, 晓龙·马, 彦志·王, 张阳·王; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:3025-3039

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学习具有概率教师的领域自适应目标检测

美林·陈, 伟杰·陈, 士财·杨, 杰·宋, 新超·王, 雷·张, 云峰·严, 东联·齐, 玉婷·庄, 迪·谢, 士良·蒲; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:3040-3055

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差分隐私联邦学习中安全聚合的基本价格

魏宁·陈, 克里斯托弗·A·楚克特·楚, 彼得·凯鲁兹, 阿南达·提尔塔·苏雷什; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:3056-3089

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完美平衡：改进监督对比学习的迁移性和鲁棒性

Mayee Chen, Daniel Y Fu, Avanika Narayan, Michael Zhang, Zhao Song, Kayvon Fatahalian, Christopher Re; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:3090-3122

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具有对数后悔和风险的安全多臂老虎机策略

天瑞·陈, 阿迪提亚·甘格拉德, 文卡特什·萨利格拉马; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:3123-3148

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学习无限视界折扣线性核MDP的样本复杂度

元州·陈, 家凡·何, 泉泉·顾; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:3149-3183

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支持感知直方图的流算法

Justin Chen, Piotr Indyk, Tal Wagner; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:3184-3203

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具有线性MDP的随机最短路径的改进无悔算法

Liyu Chen, Rahul Jain, Haipeng Luo; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:3204-3245

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具有约束的无限视界平均奖励马尔可夫决策过程的学习

Liyu Chen, Rahul Jain, Haipeng Luo; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:3246-3270

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主动多任务表征学习

陈一芳, Kevin Jamieson, Simon Du; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:3271-3298

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关于对抗数据中毒的Bagging集体鲁棒性

陈若鑫, 李泽南, 李杰, 闫俊驰, 吴承涛; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:3299-3319

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在线主动回归

陈诚, 李毅, 孙一鸣; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:3320-3335

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向机器学习者出售数据：通过代价性信号定价

陈俊杰, 李明明, 徐海峰; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:3336-3359

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ME-GAN：学习用于多视角ECG合成的全面心电图表征，并以心脏疾病为条件

陈金泰, 廖宽伦, 魏锟, 应浩超, Danny Z Chen, 吴健; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:3360-3370

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Weisfeiler-Lehman 遇见 Gromov-Wasserstein

Samantha Chen, Sunhyuk Lim, Facundo Memoli, Wan Zhengchao, Wang Yusu; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:3371-3416

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关于深线性网络的非局部收敛性分析

陈锟, 林达超, 张志华; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:3417-3443

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基于流的循环信念状态学习用于POMDP

陈晓宇, Yao Mark Mu, Luo Ping, 李胜博, 陈建宇; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:3444-3468

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用于图表征学习的结构感知Transformer

陈德雄, Leslie O’Bray, Karsten Borgwardt; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:3469-3489

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用于安全聚合的无偏联邦学习的泊松二项式机制

陈伟宁, Aygur Ozgur, Peter Kairouz; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:3490-3506

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学习线性动态系统的混合

陈彦熙, H. Vincent Poor; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:3507-3557

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关于离线策略评估中非参数Q函数估计的适定性和极小极大最优速率

陈晓红, 齐正岭; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:3558-3582

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通过学习的预测加速基本图算法

Justin Chen, Sandeep Silwal, Ali Vakilian, Fred Zhang; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:3583-3602

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使用高通和低通滤波器改进单点零阶优化

陈鑫, 唐宇杰, 李娜; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:3603-3620

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基于深度变分图卷积循环网络的多元时间序列异常检测

陈文超, 田龙, 陈博, 戴亮, 段志斌, 周明远; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:3621-3633

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具有联合任务和数据调度的辅助学习

陈宏, 王鑫, 关朝宇, 刘悦, 朱文武; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:3634-3647

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优化诱导的图隐式非线性扩散

陈琦, 王一飞, 王亦森, 杨建生, 林周辰; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:3648-3661

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具有采样噪声和标签噪声的基于特征值的鲁棒元学习

陈东, 吴灵飞, 唐思亮, 云晓, 龙博, 庄玉婷; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:3662-3678

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马尔可夫决策过程的自适应模型设计

陈思宇, 杨东林, 李嘉扬, 王森淼, 杨卓然, 王兆然; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:3679-3700

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树突棘状态转变改善稀疏脉冲神经网络的学习

陈燕琦, 于兆飞, 方伟, 马正宇, 黄铁军, 田永红; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:3701-3715

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用于多标签分类任务的有效在线ML API选择

陈灵姣, Matei Zaharia, James Zou; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:3716-3746

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来自鲁棒预训练的数据高效双赢彩票

陈天龙, 张震宇, 刘思佳, 张阳, 常世宇, 王张扬; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:3747-3759

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线性嫁接：放松神经元剪枝有助于可认证的鲁棒性

陈天龙, 张欢, 张震宇, 常世宇, 刘思佳, 陈品宇, 王张扬; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:3760-3772

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人机循环：通过通用函数逼近实现高效的基于偏好的强化学习

陈晓宇, 钟瀚, 杨卓然, 王兆然, 王立伟; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:3773-3793

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具有有限时间分析的采样和通信高效的去中心化Actor-Critic算法

陈子毅, 周毅, 陈荣蓉, 邹绍丰; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:3794-3834

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多维数据的任务感知隐私保护

程江楠, 唐骜, Sandeep Chinchali; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:3835-3851

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用于离线强化学习的对抗训练Actor Critic

程景安, 谢腾阳, 江楠, Alekh Agarwal; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:3852-3878

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量子启发算法与随机数值线性代数

Nadiia Chepurko, Kenneth Clarkson, Lior Horesh, 林浩浩, David Woodruff; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:3879-3900

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RieszNet和ForestRiesz：具有神经网络和随机森林的自动去偏机器学习

Victor Chernozhukov, Whitney Newey, Vı́ctor M Quintas-Martı́nez, Vasilis Syrgkanis; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:3901-3914

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用于语音识别的随机投影量化器的自监督学习

邱忠诚, 秦 James, 张宇, 于佳辉, 吴永辉; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:3915-3924

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离散概率逆最优传输

邱伟霆, 王沛, Patrick Shafto; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:3925-3946

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用于高效隐私推断的选择性网络线性化

Cho Minsu, Joshi Ameya, Reagen Brandon, Garg Siddharth, Hegde Chinmay; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:3947-3961

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从块Toeplitz矩阵到图上的微分方程：通往可扩展掩码Transformer的通用理论

Choromanski Krzysztof, Lin Han, 陈浩贤, Zhang Tianyi, Sehanobish Arijit, Likhosherstov Valerii, Parker-Holder Jack, Sarlos Tamas, Weller Adrian, Weingarten Thomas; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:3962-3983

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Shuffle Private线性上下文bandit

Chowdhury Sayak Ray, Zhou Xingyu; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:3984-4009

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DNA：具有多样化神经平均的领域泛化

楚徐, 金宇捷, 朱文武, 王亚沙, 王鑫, 张尚航, 梅红; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:4010-4034

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TPC：点云模型的特定变换平滑

楚文达, 李林毅, Bo Li; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:4035-4056

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路由语言模型的统一缩放定律

Clark Aidan, De Las Casas Diego, Guy Aurelia, Mensch Arthur, Paganini Michela, Hoffmann Jordan, Damoc Bogdan, Hechtman Blake, Cai Trevor, Osindero Simon, Van Den Driessche George Bm, Rutherford Eliza, Hennigan Tom, Johnson Matthew J, Cassirer Albin, Jones Chris, Buchatskaya Elena, Budden David, Sifre Laurent, Vinyals Oriol, Ranzato Marc’Aurelio, Rae Jack, Elsen Erich, Kavukcuoglu Koray, Simonyan Karen; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:4057-4086

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上下文感知漂移检测

Cobb Oliver, Van Looveren Arnaud; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:4087-4111

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CountSketch对自适应输入的鲁棒性

Cohen Edith, Lyu Xin, Nelson Jelani, Sarlos Tamas, Shechner Moshe, Stemmer Uri; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:4112-4140

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扩散桥向量量化变分自编码器

Cohen Max, Quispe Guillaume, Le Corff Sylvain, Ollion Charles, Moulines Eric; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:4141-4156

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在线一致性相关性聚类

Cohen-Addad Vincent, Lattanzi Silvio, Maggiori Andreas, Parotsidis Nikos; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:4157-4179

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大规模并行$k$-Means聚类用于扰动弹性实例

Cohen-Addad Vincent, Mirrokni Vahab, Zhong Peilin; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:4180-4201

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单次遍历多样化采样及其在TB级基因组序列流中的应用

Coleman Benjamin, Geordie Benito, Li Chou, Elworth R. A. Leo, Treangen Todd, Shrivastava Anshumali; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:4202-4218

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转移和边缘化：利用特权信息解释标签噪声

Collier Mark, Jenatton Rodolphe, Kokiopoulou Effrosyni, Berent Jesse; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:4219-4237

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MAML和ANIL可以证明学习表征

Collins Liam, Mokhtari Aryan, Oh Sewoong, Shakkottai Sanjay; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:4238-4310

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熵因果推断：图可识别性

Spencer Compton, Kristjan Greenewald, Dmitriy A Katz, Murat Kocaoglu; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:4311-4343

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使用 von Mises-Fisher 混合模型缓解面部识别中的性别偏见

Jean-Rémy Conti, Nathan Noiry, Stephan Clemencon, Vincent Despiegel, Stéphane Gentric; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:4344-4369

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反事实可迁移性：一种形式化方法

Juan D Correa, Sanghack Lee, Elias Bareinboim; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:4370-4390

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无标签可解释性用于无监督模型

Jonathan Crabbé, Mihaela van der Schaar; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:4391-4420

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评估自适应测试时防御的对抗鲁棒性

Francesco Croce, Sven Gowal, Thomas Brunner, Evan Shelhamer, Matthias Hein, Taylan Cemgil; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:4421-4435

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通过快速微调鲁棒分类器，对抗多个和单个 $l_p$-威胁模型的鲁棒性

Francesco Croce, Matthias Hein; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:4436-4454

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自调节预训练语言模型

Xavier Suau Cuadros, Luca Zappella, Nicholas Apostoloff; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:4455-4473

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仅尾部重要：凸正则化中的平均情况泛化性和鲁棒性

Leonardo Cunha, Gauthier Gidel, Fabian Pedregosa, Damien Scieur, Courtney Paquette; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:4474-4491

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主成分流

Edmond Cunningham, Adam D Cobb, Susmit Jha; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:4492-4519

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用于递归预测的深度符号回归

Stéphane D’Ascoli, Pierre-Alexandre Kamienny, Guillaume Lample, Francois Charton; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:4520-4536

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使用演示的动作量化进行连续控制

Robert Dadashi, Léonard Hussenot, Damien Vincent, Sertan Girgin, Anton Raichuk, Matthieu Geist, Olivier Pietquin; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:4537-4557

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将文档转换为对话

Zhuyun Dai, Arun Tejasvi Chaganty, Vincent Y Zhao, Aida Amini, Qazi Mamunur Rashid, Mike Green, Kelvin Guu; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:4558-4586

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DisPFL：通过去中心化稀疏训练实现通信高效的个性化联邦学习

Rong Dai, Li Shen, Fengxiang He, Xinmei Tian, Dacheng Tao; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:4587-4604

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用于离散集合的边缘分布适应，通过模块导向的散度最小化

Hanjun Dai, Mengjiao Yang, Yuan Xue, Dale Schuurmans, Bo Dai; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:4605-4617

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平衡逆强化学习中的样本效率和次优性

Angelo Damiani, Giorgio Manganini, Alberto Maria Metelli, Marcello Restelli; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:4618-4629

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理解学习正则语言中的鲁棒泛化

Soham Dan, Osbert Bastani, Dan Roth; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:4630-4643

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使用深度潜在粒子进行无监督图像表示学习

Tal Daniel, Aviv Tamar; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:4644-4665

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具有函数逼近的 epsilon-greedy 强化学习的保证

Chris Dann, Yishay Mansour, Mehryar Mohri, Ayush Sekhari, Karthik Sridharan; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:4666-4689

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Monarch：高效准确训练的表达结构化矩阵

Tri Dao, Beidi Chen, Nimit S Sohoni, Arjun Desai, Michael Poli, Jessica Grogan, Alexander Liu, Aniruddh Rao, Atri Rudra, Christopher Re; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:4690-4721

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基于分数的中间层优化：逆问题中快速 Langevin 混合

Giannis Daras, Yuval Dagan, Alex Dimakis, Constantinos Daskalakis; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:4722-4753

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测试时训练可以弥合基于深度学习压缩感知的自然分布偏移性能差距

Mohammad Zalbagi Darestani, Jiayu Liu, Reinhard Heckel; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:4754-4776

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基于子图的案例推理进行知识库问答

Rajarshi Das, Ameya Godbole, Ankita Naik, Elliot Tower, Manzil Zaheer, Hannaneh Hajishirzi, Robin Jia, Andrew Mccallum; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:4777-4793

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用于评估局部解释保真度的框架

Sanjoy Dasgupta, Nave Frost, Michal Moshkovitz; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:4794-4815

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区分学习系统中的规则和基于示例的泛化

Ishita Dasgupta, Erin Grant, Tom Griffiths; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:4816-4830

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具有函数逼近的 epsilon-greedy 强化学习的鲁棒性保证

Samuel Daulton, Sait Cakmak, Maximilian Balandat, Michael A. Osborne, Enlu Zhou, Eytan Bakshy; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:4831-4866

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用于少样本多原型分类的注意力元学习器

Ben J Day, Ramon Viñas Torné, Nikola Simidjievski, Pietro Lió; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:4867-4889

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随机集合的对抗脆弱性

Hassan Dbouk, Naresh Shanbhag; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:4890-4917

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Born-Infeld (BI) for AI: 能量守恒下降法 (ECD) 用于优化

Giuseppe Bruno De Luca, Eva Silverstein; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:4918-4936

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基于误差的输入调制：无需反向传播即可解决信用分配问题

Giorgia Dellaferrera, Gabriel Kreiman; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:4937-4955

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DreamerPro：无重建模型强化学习与原型表示

Fei Deng, Ingook Jang, Sungjin Ahn; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:4956-4975

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NeuralEF：通过深度神经网络解构核函数

Zhijie Deng, Jiaxin Shi, Jun Zhu; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:4976-4992

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深度因果度量学习

Xiang Deng, Zhongfei Zhang; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:4993-5006

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线性规划中不精确预测-校正方法的收敛性

Gregory Dexter, Agniva Chowdhury, Haim Avron, Petros Drineas; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:5007-5038

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通过回放缓冲区分析随机过程

Shirli Di-Castro, Shie Mannor, Dotan Di Castro; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:5039-5060

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高维鲁棒统计的流算法

Ilias Diakonikolas, Daniel M. Kane, Ankit Pensia, Thanasis Pittas; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:5061-5117

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使用在线梯度下降学习具有对抗标签噪声的通用半空间

Ilias Diakonikolas, Vasilis Kontonis, Christos Tzamos, Nikos Zarifis; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:5118-5141

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变分特征金字塔网络

Panagiotis Dimitrakopoulos, Giorgos Sfikas, Christophoros Nikou; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:5142-5152

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理解双随机聚类

Tianjiao Ding, Derek Lim, Rene Vidal, Benjamin D Haeffele; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:5153-5165

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大规模马尔可夫势博弈的独立策略梯度：更优化的速率、函数逼近和与博弈无关的收敛性

Dongsheng Ding, Chen-Yu Wei, Kaiqing Zhang, Mihailo Jovanovic; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:5166-5220

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面向对象学习中的泛化和鲁棒性影响

Andrea Dittadi, Samuele S Papa, Michele De Vita, Bernhard Schölkopf, Ole Winther, Francesco Locatello; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:5221-5285

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具有凸惩罚的公平广义线性模型

Hyungrok Do, Preston Putzel, Axel S Martin, Padhraic Smyth, Judy Zhong; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:5286-5308

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贝叶斯学习与信息增益可证明地限制了鲁棒对抗防御的风险

Bao Gia Doan, Ehsan M. Abbasnejad, Javen Qinfeng Shi, Damith C. Ranasinghe; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:5309-5323

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因果算法性补救的对抗鲁棒性

Ricardo Dominguez-Olmedo, Amir H Karimi, Bernhard Schölkopf; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:5324-5342

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在深度神经网络中寻找任务最优的低比特子分布

Runpei Dong, Zhanhong Tan, Mengdi Wu, Linfeng Zhang, Kaisheng Ma; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:5343-5359

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PACE：有向无环图的可并行计算编码器

Zehao Dong, Muhan Zhang, Fuhai Li, Yixin Chen; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:5360-5377

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隐私即免费：数据集压缩如何帮助隐私？

Tian Dong, Bo Zhao, Lingjuan Lyu; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:5378-5396

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快速速率的噪声插值需要重新思考归纳偏差的影响

Konstantin Donhauser, Nicolò Ruggeri, Stefan Stojanovic, Fanny Yang; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:5397-5428

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马尔可夫数据的随机优化中适应混合时间

Ron Dorfman, Kfir Yehuda Levy; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:5429-5446

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TACTiS：用于时间序列的Transformer注意力Copulas

Alexandre Drouin, Étienne Marcotte, Nicolas Chapados; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:5447-5493

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分支强化学习

Yihan Du, Wei Chen; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:5494-5530

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用于端到端移动操作的贝叶斯模仿学习

Yuqing Du, Daniel Ho, Alex Alemi, Eric Jang, Mohi Khansari; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:5531-5546

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GLaM：使用混合专家模型高效扩展语言模型

杜楠, 黄燕平, Dai Andrew M, Tong Simon, Lepikhin Dmitry, 徐元忠, Krikun Maxim, 周燕琦, Yu Adams Wei, Firat Orhan, Zoph Barret, Fedus Liam, Bosma Maarten P, 周宗伟, Wang Tao, Wang Emma, Webster Kellie, Pellat Marie, Robinson Kevin, Meier-Hellstern Kathleen, Duke Toju, Dixon Lucas, Zhang Kun, Le Quoc, 吴永辉, 陈志锋, Cui Claire; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:5547-5569

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通过能量最小化学习迭代推理

杜逸伦, 李双, Tenenbaum Joshua, Mordatch Igor; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:5570-5582

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具有完全局部坐标系的SE(3)等变图神经网络

杜伟涛, 张贺, 杜元奇, 孟琦, 陈伟, 郑南宁, 邵斌, 刘铁岩; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:5583-5608

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用于拍卖设计的上下文集成Transformer神经网络

段志健, 唐景武, 尹宇彤, 冯哲, 闫翔, Zaheer Manzil, Deng Xiaotie; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:5609-5626

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用于组合问题的对比学习，增强需谨慎

杜浩楠, Vaezipoor Pashootan, Paulus Max B, Ruan Yangjun, Maddison Chris; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:5627-5642

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具有函数模块化的参数视觉程序归纳

段旭光, 王鑫, 张子伟, 朱文武; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:5643-5658

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贝叶斯深度嵌入主题元学习器

段志斌, 徐奕石, 孙建桥, 陈博, 陈文超, 王超杰, 周明远; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:5659-5670

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关于在Matroid上进行删除鲁棒次模最大化

Duetting Paul, Fusco Federico, Lattanzi Silvio, Norouzi-Fard Ashkan, Zadimoghaddam Morteza; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:5671-5693

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从数据到functa：你的数据点是一个函数，你可以像对待它一样

Dupont Emilien, Kim Hyunjik, Eslami S. M. Ali, Jimenez Rezende Danilo, Rosenbaum Dan; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:5694-5725

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配对离散图模型的有效低秩凸界

Durante Valentin, Katsirelos George, Schiex Thomas; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:5726-5741

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基于树的集成模型的鲁棒反事实解释

Dutta Sanghamitra, Long Jason, Mishra Saumitra, Tilli Cecilia, Magazzeni Daniele; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:5742-5756

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关于防御自监督学习免受模型提取的难度

Dziedzic Adam, Dhawan Nikita, Kaleem Muhammad Ahmad, Guan Jonas, Papernot Nicolas; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:5757-5776

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LIMO：用于目标分子生成的潜在摄入主义

Eckmann Peter, Sun Kunyang, Zhao Bo, Feng Mudong, Gilson Michael, Yu Rose; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:5777-5792

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自注意力机制中的归纳偏差和变量创建

Edelman Benjamin L, Goel Surbhi, Kakade Sham, Zhang Cyril; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:5793-5831

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具有短期记忆的可证明强化学习

Efroni Yonathan, Jin Chi, Krishnamurthy Akshay, Miryoosefi Sobhan; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:5832-5850

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部分可控线性系统中的稀疏性

Efroni Yonathan, Kakade Sham, Krishnamurthy Akshay, Zhang Cyril; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:5851-5860

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FedNew：一种通信高效且保护隐私的联邦学习Newton型方法

Elgabli Anis, Ben Issaid Chaouki, Bedi Amrit Singh, Rajawat Ketan, Bennis Mehdi, Aggarwal Vaneet; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:5861-5877

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pathGCN：从路径学习通用的图空间算子

Eliasof Moshe, Haber Eldad, Treister Eran; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:5878-5891

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通过树结构排列进行离散树流

Elkady Mai, Lim Jim, Inouye David I.; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:5892-5923

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对于对称团队的学习，局部最优解是全局纳什均衡

Emmons Scott, Oesterheld Caspar, Critch Andrew, Conitzer Vincent, Russell Stuart; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:5924-5943

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具有基数约束的单调k-次模最大化的流算法

Ene Alina, Nguyen Huy; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:5944-5967

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通过学习反向传播目标来扩展差异目标传播

Ernoult Maxence M, Normandin Fabrice, Moudgil Abhinav, Spinney Sean, Belilovsky Eugene, Rish Irina, Richards Blake, Bengio Yoshua; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:5968-5987

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使用$\mathcal{V}$-可用信息理解数据集难度

Ethayarajh Kawin, Choi Yejin, Swayamdipta Swabha; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:5988-6008

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Head2Toe：利用中间表示进行更好的迁移学习

Evci Utku, Dumoulin Vincent, Larochelle Hugo, Mozer Michael C; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:6009-6033

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具有学习阈值的变分稀疏编码

Fallah Kion, Rozell Christopher J; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:6034-6058

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通过间隔直通估计器训练离散深度生成模型

范亭汉, 齐达中, Alexander I. Rudnicky, Peter J Ramadge; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:6059-6073

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DRIBO：通过多视角信息瓶颈实现鲁棒的深度强化学习

范嘉萌, 李文超; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:6074-6102

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广义数据分布迭代

范佳俊, 肖长南; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:6103-6184

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变分 Wasserstein 梯度流

范姣姣, 张勤生, Amirhossein Taghvaei, 陈永欣; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:6185-6215

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数据决定对比语言图像预训练 (CLIP) 中的分布稳健性

Alex Fang, Gabriel Ilharco, Mitchell Wortsman, Wan Yuhao, Vaishaal Shankar, Achal Dave, Ludwig Schmidt; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:6216-6234

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贝叶斯连续时间 Tucker 分解

Shikai Fang, Akil Narayan, Robert Kirby, Shandian Zhe; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:6235-6245

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通过动量弹性平均简化拜占庭机器学习

Sadegh Farhadkhani, Rachid Guerraoui, Nirupam Gupta, Rafael Pinot, John Stephan; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:6246-6283

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数据中毒与拜占庭梯度攻击之间的等价性

Sadegh Farhadkhani, Rachid Guerraoui, Lê Nguyên Hoang, Oscar Villemaud; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:6284-6323

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通过控制归一化边际来研究泛化能力

Alexander R Farhang, Jeremy D Bernstein, Kushal Tirumala, Yang Liu, Yisong Yue; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:6324-6336

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0/1-多面体博弈的核化乘法权重：弥合广义博弈和正规博弈学习之间的差距

Gabriele Farina, Chung-Wei Lee, Haipeng Luo, Christian Kroer; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:6337-6357

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Douglas-Rachford 用于线性规划的局部线性收敛：概率分析

Oisin Faust, Hamza Fawzi; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:6358-6372

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用于双学习的匹配结构

Hao Fei, Shengqiong Wu, Yafeng Ren, Meishan Zhang; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:6373-6391

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级联差距：实现风险敏感强化学习的对数遗憾

Yingjie Fei, Ruitu Xu; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:6392-6417

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通过射影几何实现私有频率估计

Vitaly Feldman, Jelani Nelson, Huy Nguyen, Kunal Talwar; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:6418-6433

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地球物理反演的一个有趣性质

Yinan Feng, Yinpeng Chen, Shihang Feng, Peng Jin, Zicheng Liu, Youzuo Lin; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:6434-6446

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使用 GAN 进行原理性知识外推

Ruili Feng, Jie Xiao, Kecheng Zheng, Deli Zhao, Jingren Zhou, Qibin Sun, Zheng-Jun Zha; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:6447-6464

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一种鲁棒的分布式提升算法

Yuval Filmus, Idan Mehalel, Shay Moran; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:6465-6473

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模型值不一致性作为认识不确定性的信号

Angelos Filos, Eszter Vértes, Zita Marinho, Gregory Farquhar, Diana Borsa, Abram Friesen, Feryal Behbahani, Tom Schaul, Andre Barreto, Simon Osindero; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:6474-6498

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协调双重机器学习

Nitai Fingerhut, Matteo Sesia, Yaniv Romano; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:6499-6513

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具有有限假阳性的保形预测集

Adam Fisch, Tal Schuster, Tommi Jaakkola, Dr.Regina Barzilay; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:6514-6532

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单机上的快速基于种群的强化学习

Arthur Flajolet, Claire Bizon Monroc, Karim Beguir, Thomas Pierrot; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:6533-6547

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使用 A* 编码的快速相对熵编码

Gergely Flamich, Stratis Markou, Jose Miguel Hernandez-Lobato; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:6548-6577

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用于反事实推理、数据集成和公平性的对比后验混合

Adam Foster, Arpi Vezer, Craig A. Glastonbury, Paidi Creed, Samer Abujudeh, Aaron Sim; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:6578-6621

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通过非参数回归进行标签排序

Dimitris Fotakis, Alkis Kalavasis, Eleni Psaroudaki; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:6622-6659

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GAN 的神经切线核视角

Jean-Yves Franceschi, Emmanuel De Bézenac, Ibrahim Ayed, Mickael Chen, Sylvain Lamprier, Patrick Gallinari; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:6660-6704

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从丰富的观察中提取具有线性动力学的潜在状态表示

Abraham Frandsen, Rong Ge, Holden Lee; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:6705-6725

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SPDY：具有加速保证的精确剪枝

Elias Frantar, Dan Alistarh; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:6726-6743

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重新审视哈密顿采样器中随机性的影响

Giulio Franzese, Dimitrios Milios, Maurizio Filippone, Pietro Michiardi; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:6744-6778

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Bregman 神经网络

Jordan Frecon, Gilles Gasso, Massimiliano Pontil, Saverio Salzo; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:6779-6792

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(非-)预测编码网络的收敛结果

Simon Frieder, Thomas Lukasiewicz; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:6793-6810

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使用随机化扩展结构化推理

Yao Fu, John Cunningham, Mirella Lapata; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:6811-6828

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在对手不确定时贪婪且保守

Haobo Fu, Ye Tian, Hongxiang Yu, Weiming Liu, Shuang Wu, Jiechao Xiong, Ying Wen, Kai Li, Junliang Xing, Qiang Fu, Wei Yang; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:6829-6848

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DepthShrinker：一种新的压缩范式，旨在提升紧凑神经网络的真实硬件效率

Yonggan Fu, Haichuan Yang, Jiayi Yuan, Meng Li, Cheng Wan, Raghuraman Krishnamoorthi, Vikas Chandra, Yingyan Lin; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:6849-6862

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重新审视合作多智能体强化学习中的一些常见实践

Wei Fu, Chao Yu, Zelai Xu, Jiaqi Yang, Yi Wu; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:6863-6877

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$p$-Laplacian 基于图神经网络

Guoji Fu, Peilin Zhao, Yatao Bian; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:6878-6917

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为什么不信任你，贝尔曼？贝尔曼误差是价值误差的糟糕替代品

Scott Fujimoto, David Meger, Doina Precup, Ofir Nachum, Shixiang Shane Gu; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:6918-6943

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罗宾汉和马修效应：差分隐私对合成数据产生差异影响

Georgi Ganev, Bristena Oprisanu, Emiliano De Cristofaro; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:6944-6959

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当知之甚少时，k-Means 聚类的复杂性

Robert Ganian, Thekla Hamm, Viktoriia Korchemna, Karolina Okrasa, Kirill Simonov; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:6960-6987

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IDYNO：从干预动态数据中学习无参数 DAG

Tian Gao, Debarun Bhattacharjya, Elliot Nelson, Miao Liu, Yue Yu; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:6988-7001

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通过隐式梯度进行领域泛化损失函数学习

Boyan Gao, Henry Gouk, Yongxin Yang, Timothy Hospedales; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:7002-7016

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具有动量的局部随机组合梯度下降的收敛性

Hongchang Gao, Junyi Li, Heng Huang; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:7017-7035

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深度参考先验：预训练模型最好的方法是什么？

Yansong Gao, Rahul Ramesh, Pratik Chaudhari; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:7036-7051

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时序和静态等变图表示之间的等价性

Jianfei Gao, Bruno Ribeiro; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:7052-7076

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用于随机搜索的高斯平滑泛化

Katelyn Gao, Ozan Sener; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:7077-7101

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重新思考图像缩放攻击：机器学习系统中漏洞的相互作用

Yue Gao, Ilia Shumailov, Kassem Fawaz; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:7102-7121

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大型神经网络变量重要性的延迟估计

Yue Gao, Abby Stevens, Garvesh Raskutti, Rebecca Willett; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:7122-7143

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使用最小边缘攻击进行快速可靠的对抗鲁棒性评估

Ruize Gao, Jiongxiao Wang, Kaiwen Zhou, Feng Liu, Binghui Xie, Gang Niu, Bo Han, James Cheng; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:7144-7163

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基于价值函数的双凸算法用于双层超参数选择问题

Lucy L Gao, Jane Ye, Haian Yin, Shangzhi Zeng, Jin Zhang; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:7164-7182

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学习将纹理显著性自适应注意力融入图像卡通化

Xiang Gao, Yuqi Zhang, Yingjie Tian; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:7183-7207

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顶部K校准铰链损失的随机平滑，用于深度不平衡分类

Camille Garcin, Maximilien Servajean, Alexis Joly, Joseph Salmon; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:7208-7222

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PAGE-PG：一种简单且无循环的方差缩减策略梯度方法，具有概率梯度估计

Matilde Gargiani, Andrea Zanelli, Andrea Martinelli, Tyler Summers, John Lygeros; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:7223-7240

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一阶平滑优化对黑盒非平滑问题的力量

Alexander Gasnikov, Anton Novitskii, Vasilii Novitskii, Farshed Abdukhakimov, Dmitry Kamzolov, Aleksandr Beznosikov, Martin Takac, Pavel Dvurechensky, Bin Gu; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:7241-7265

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模型解释的函数信息视角

Itai Gat, Nitay Calderon, Roi Reichart, Tamir Hazan; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:7266-7278

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UniRank：在线排序的单峰 Bandit 算法

Camille-Sovanneary Gauthier, Romaric Gaudel, Elisa Fromont; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:7279-7309

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用于分层模型的局部增强边界的变分推断

Tomas Geffner, Justin Domke; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:7310-7323

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为可解释神经网络诱导因果结构

Atticus Geiger, Zhengxuan Wu, Hanson Lu, Josh Rozner, Elisa Kreiss, Thomas Icard, Noah Goodman, Christopher Potts; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:7324-7338

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基于池的批量主动学习中实现极小极大速率

Claudio Gentile, Zhilei Wang, Tong Zhang; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:7339-7367

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通过深度学习实现断层扫描反问题的近精确恢复

Martin Genzel, Ingo Gühring, Jan Macdonald, Maximilian März; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:7368-7381

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Min Sum 集合覆盖和潘多拉魔盒的在线学习

Evangelia Gergatsouli, Christos Tzamos; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:7382-7403

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球形图像的等变性与增强

Jan Gerken, Oscar Carlsson, Hampus Linander, Fredrik Ohlsson, Christoffer Petersson, Daniel Persson; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:7404-7421

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一种用于多智能体控制的后悔最小化方法

Udaya Ghai, Udari Madhushani, Naomi Leonard, Elad Hazan; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:7422-7434

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积木组装！使用大规模结构化强化学习进行组装学习

Seyed Kamyar Seyed Ghasemipour, Satoshi Kataoka, Byron David, Daniel Freeman, Shixiang Shane Gu, Igor Mordatch; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:7435-7469

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通过演化离散化实现更快的隐私会计

Badih Ghazi, Pritish Kamath, Ravi Kumar, Pasin Manurangsi; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:7470-7483

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即插即用反演：具有数据增强的视觉模型无关反演

Amin Ghiasi, Hamid Kazemi, Steven Reich, Chen Zhu, Micah Goldblum, Tom Goldstein; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:7484-7512

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离线 RL 策略应该被训练为自适应的

Dibya Ghosh, Anurag Ajay, Pulkit Agrawal, Sergey Levine; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:7513-7530

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打破 $\sqrtT$ 障碍：随机上下文线性 Bandit 中的实例无关对数后悔

Avishek Ghosh, Abishek Sankararaman; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:7531-7549

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SCHA-VAE：用于少样本生成的分层上下文聚合

Giorgio Giannone, Ole Winther; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:7550-7569

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用于差异隐私 Top-$k$ 的联合指数机制

Jennifer Gillenwater, Matthew Joseph, Andres Munoz, Monica Ribero Diaz; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:7570-7582

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神经符号分层规则归纳

Claire Glanois, Zhaohui Jiang, Xuening Feng, Paul Weng, Matthieu Zimmer, Dong Li, Wulong Liu, Jianye Hao; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:7583-7615

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这是原始的！使用状态空间模型进行音频生成

Karan Goel, Albert Gu, Chris Donahue, Christopher Re; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:7616-7633

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RankSim：用于深度不平衡回归的排序相似性正则化

Yu Gong, Greg Mori, Fred Tung; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:7634-7649

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如何填充最优集？具有无害多样性的种群梯度下降

Chengyue Gong, Lemeng Wu, Qiang Liu; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:7650-7664

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通过标签影响函数进行部分标签学习

Xiuwen Gong, Dong Yuan, Wei Bao; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:7665-7678

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大规模安全分布式训练

Eduard Gorbunov, Alexander Borzunov, Michael Diskin, Max Ryabinin; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:7679-7739

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检索增强强化学习

Anirudh Goyal, Abram Friesen, Andrea Banino, Theophane Weber, Nan Rosemary Ke, Adrià Puigdomènech Badia, Arthur Guez, Mehdi Mirza, Peter C Humphreys, Ksenia Konyushova, Michal Valko, Simon Osindero, Timothy Lillicrap, Nicolas Heess, Charles Blundell; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:7740-7765

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深度强化学习中的稀疏训练现状

Laura Graesser, Utku Evci, Erich Elsen, Pablo Samuel Castro; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:7766-7792

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通过结构因果边际问题进行因果推断

Luigi Gresele, Julius Von Kügelgen, Jonas Kübler, Elke Kirschbaum, Bernhard Schölkopf, Dominik Janzing; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:7793-7824

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镜像学习：策略优化的统一框架

Jakub Grudzien, Christian A Schroeder De Witt, Jakob Foerster; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:7825-7844

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针对异常值的 k-means 算法的调整

Christoph Grunau, Václav Rozhoň; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:7845-7886

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用于推断细胞基因表达动态的 ODEs 变分混合

Yichen Gu, David T Blaauw, Joshua Welch; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:7887-7901

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用于离线强化学习的基于伪度量的动作表示学习

Pengjie Gu, Mengchen Zhao, Chen Chen, Dong Li, Jianye Hao, Bo An; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:7902-7918

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神经流体：基于粒子驱动的神经辐射场的流体动力学基础

Shanyan Guan, Huayu Deng, Yunbo Wang, Xiaokang Yang; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:7919-7929

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元学习的快速 PAC-贝叶斯泛化界限

Jiechao Guan, Zhiwu Lu; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:7930-7948

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通过技能多样性利用近似符号模型进行强化学习

Lin Guan, Sarath Sreedharan, Subbarao Kambhampati; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:7949-7967

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大规模图神经网络架构搜索

Chaoyu Guan, Xin Wang, Hong Chen, Ziwei Zhang, Wenwu Zhu; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:7968-7981

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领域适应的可识别性条件

Ishaan Gulrajani, Tatsunori Hashimoto; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:7982-7997

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策略优化的近似梯度更新的参数化类

Ramki Gummadi, Saurabh Kumar, Junfeng Wen, Dale Schuurmans; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:7998-8015

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部分可观测马尔可夫决策过程的稳健的离线强化学习

Hongyi Guo, Qi Cai, Yufeng Zhang, Zhuoran Yang, Zhaoran Wang; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:8016-8038

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部分信息拍卖中的无后悔学习

Wenshuo Guo, Michael Jordan, Ellen Vitercik; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:8039-8055

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用于私有（深度）学习的训练数据重建的界限

Chuan Guo, Brian Karrer, Kamalika Chaudhuri, Laurens van der Maaten; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:8056-8071

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对抗训练的神经表征可能已经与相应的生物神经表征一样稳健

Chong Guo, Michael Lee, Guillaume Leclerc, Joel Dapello, Yug Rao, Aleksander Madry, James Dicarlo; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:8072-8081

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类不平衡半监督学习与自适应阈值

Lan-Zhe Guo, Yu-Feng Li; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:8082-8094

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用于 DNA 存储的深度平方欧几里得近似到 Levenshtein 距离

Alan J.X. Guo, Cong Liang, Qing-Hu Hou; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:8095-8108

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通过互信息最大化进行在线持续学习

Yiduo Guo, Bing Liu, Dongyan Zhao; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:8109-8126

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快速稳健决策树和提升

Jun-Qi Guo, Ming-Zhuo Teng, Wei Gao, Zhi-Hua Zhou; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:8127-8144

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理解和改进知识图嵌入用于实体对齐

Lingbing Guo, Qiang Zhang, Zequn Sun, Mingyang Chen, Wei Hu, Huajun Chen; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:8145-8156

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NISPA：用于稀疏网络中持续学习的神经启发式稳定性-可塑性适应

Mustafa B Gurbuz, Constantine Dovrolis; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:8157-8174

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预算内的主动学习：相反的策略适用于高预算和低预算

Guy Hacohen, Avihu Dekel, Daphna Weinshall; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:8175-8195

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你只需剪切一次：通过单次剪切增强数据增强

韩俊林, 方鹏飞, 李伟豪, 洪杰, Mohammad Ali Armin, Ian Reid, Lars Petersson, 李宏东; 第 39 届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:8196-8212

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非对称行列式点过程的可扩展 MCMC 采样

韩仁秀, Mike Gartrell, Elvis Dohmatob, Amin Karbasi; 第 39 届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:8213-8229

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G-Mixup：用于图分类的图数据增强

韩晓天, 江志萌, 刘宁豪, 胡霞; 第 39 届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:8230-8248

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$\ell_p$ 几何中具有高维在线决策应用的私有流式 SCO

韩玉轩, 梁志聪, 梁志鹏, 王洋, 姚远, 张吉恒; 第 39 届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:8249-8279

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具有延迟奖励的离策略强化学习

韩贝宁, 任志周, 吴佐凡, 周元, 彭健; 第 39 届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:8280-8303

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对高斯过程强盗的对抗攻击

Eric Han, Jonathan Scarlett; 第 39 届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:8304-8329

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用于可扩展核方法的随机 Gegenbauer 特征

韩仁秀, Amir Zandieh, Haim Avron; 第 39 届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:8330-8358

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随机重加权梯度下降

Ayoub El Hanchi, David Stephens, Chris Maddison; 第 39 届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:8359-8374

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用于多标签分类的标签特定特征学习的双重视角

韩俊毅, 张敏灵; 第 39 届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:8375-8386

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用于模型预测控制的时间差分学习

Nicklas A Hansen, Hao Su, Xiaolong Wang; 第 39 届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:8387-8406

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双向模拟使目标条件强化学习中的类比成为可能

Philippe Hansen-Estruch, Amy Zhang, Ashvin Nair, Patrick Yin, Sergey Levine; 第 39 届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:8407-8426

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TURF：双因素、通用、鲁棒、快速的分布学习算法

郝毅, Ayush Jain, Alon Orlitsky, Vaishakh Ravindrakumar; 第 39 届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:8427-8445

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上下文信息引导的采样

郝博涛, Tor Lattimore, 秦超; 第 39 届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:8446-8464

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GSmooth：通过广义随机平滑实现对语义变换的认证鲁棒性

郝仲凯, Ying Chengyang, Dong Yinpeng, Su Hang, Song Jian, Zhu Jun; 第 39 届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:8465-8483

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深度张量分解中与多项式增长相关的隐式正则化

Kais Hariz, Hachem Kadri, Stephane Ayache, Maher Moakher, Thierry Artieres; 第 39 届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:8484-8501

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战略工具变量回归：从战略响应中恢复因果关系

Keegan Harris, Dung Daniel T Ngo, Logan Stapleton, Hoda Heidari, Steven Wu; 第 39 届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:8502-8522

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C*-代数网络：将神经网络参数推广到 C*-代数的新方法

Yuka Hashimoto, Zhao Wang, Tomoko Matsui; 第 39 届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:8523-8534

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使用 Perceiver AR 进行通用、长上下文自回归建模

Curtis Hawthorne, Andrew Jaegle, Cătălina Cangea, Sebastian Borgeaud, Charlie Nash, Mateusz Malinowski, Sander Dieleman, Oriol Vinyals, Matthew Botvinick, Ian Simon, Hannah Sheahan, Neil Zeghidour, Jean-Baptiste Alayrac, Joao Carreira, Jesse Engel; 第 39 届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:8535-8558

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基于学习的漏洞检测器中的分布偏移

Jingxuan He, Luca Beurer-Kellner, Martin Vechev; 第 39 届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:8559-8580

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GNNRank：通过定向图神经网络从成对比较中学习全局排名

Yixuan He, Quan Gan, David Wipf, Gesine D Reinert, Junchi Yan, Mihai Cucuringu; 第 39 届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:8581-8612

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探索自监督学习中崩溃特征与白化特征之间的差距

Bobby He, Mete Ozay; 第 39 届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:8613-8634

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稀疏双下降：网络剪枝如何加剧过拟合

Zheng He, Zeke Xie, Quanzhi Zhu, Zengchang Qin; 第 39 届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:8635-8659

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线性上下文强盗下界到估计下界的归约

Jiahao He, Jiheng Zhang, Rachel Q. Zhang; 第 39 届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:8660-8677

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HyperPrompt：基于提示的任务条件化 Transformer

Yun He, Steven Zheng, Yi Tay, Jai Gupta, Yu Du, Vamsi Aribandi, Zhe Zhao, Yaguang Li, Zhao Chen, Donald Metzler, Heng-Tze Cheng, Ed H. Chi; 第 39 届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:8678-8690

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标签描述性模式及其在表征分类错误中的应用

Michael A. Hedderich, Jonas Fischer, Dietrich Klakow, Jilles Vreeken; 第 39 届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:8691-8707

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NOMU：基于优化的模型不确定性

Jakob M Heiss, Jakob Weissteiner, Hanna S Wutte, Sven Seuken, Josef Teichmann; 第 39 届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:8708-8758

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扩展到真实世界的分布外检测

Dan Hendrycks, Steven Basart, Mantas Mazeika, Andy Zou, Joseph Kwon, Mohammadreza Mostajabi, Jacob Steinhardt, Dawn Song; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:8759-8773

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使用随机优化器中下尾指数的泛化界限

Liam Hodgkinson, Umut Simsekli, Rajiv Khanna, Michael Mahoney; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:8774-8795

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使用上下文嵌入偏差的无监督检测及其在意识形态中的应用

Valentin Hofmann, Janet Pierrehumbert, Hinrich Schütze; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:8796-8810

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神经拉普拉斯：在拉普拉斯域中学习微分方程的不同类别

Samuel I Holt, Zhaozhi Qian, Mihaela van der Schaar; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:8811-8832

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Bandits 中的深度层次结构

Joey Hong, Branislav Kveton, Sumeet Katariya, Manzil Zaheer, Mohammad Ghavamzadeh; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:8833-8851

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DAdaQuant：用于通信高效联邦学习的双自适应量化

Robert Hönig, Yiren Zhao, Robert Mullins; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:8852-8866

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3D 分子的等变扩散

Emiel Hoogeboom, Vı́ctor Garcia Satorras, Clément Vignac, Max Welling; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:8867-8887

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带有辅助判别分类器的条件 GAN

Liang Hou, Qi Cao, Huawei Shen, Siyuan Pan, Xiaoshuang Li, Xueqi Cheng; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:8888-8902

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AdAUC：对抗长尾问题的端到端对抗 AUC 优化

Wenzheng Hou, Qianqian Xu, Zhiyong Yang, Shilong Bao, Yuan He, Qingming Huang; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:8903-8925

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宽贝叶斯神经网络具有简单的权重后验：理论和加速采样

Jiri Hron, Roman Novak, Jeffrey Pennington, Jascha Sohl-Dickstein; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:8926-8945

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从数百万个预测结构中学习逆折叠

Chloe Hsu, Robert Verkuil, Jason Liu, Zeming Lin, Brian Hie, Tom Sercu, Adam Lerer, Alexander Rives; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:8946-8970

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具有线性函数逼近的近最优强化学习

Pihe Hu, Yu Chen, Longbo Huang; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:8971-9019

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神经元依赖图：神经网络的因果抽象

Yaojie Hu, Jin Tian; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:9020-9040

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通过测量合作多智能体强化学习中角色多样性来诊断策略

Siyi Hu, Chuanlong Xie, Xiaodan Liang, Xiaojun Chang; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:9041-9071

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关于离线强化学习中折扣因子作用

Hao Hu, Yiqin Yang, Qianchuan Zhao, Chongjie Zhang; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:9072-9098

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线性时间内的 Transformer 质量

Weizhe Hua, Zihang Dai, Hanxiao Liu, Quoc Le; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:9099-9117

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作为零样本规划器的语言模型：为具身智能体提取可操作的知识

Wenlong Huang, Pieter Abbeel, Deepak Pathak, Igor Mordatch; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:9118-9147

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具有核传递算子的生成模型中的前向算子估计

Zhichun Huang, Rudrasis Chakraborty, Vikas Singh; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:9148-9172

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用于重尾多臂老虎机的自适应最佳双重世界算法

Jiatai Huang, Yan Dai, Longbo Huang; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:9173-9200

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令人沮丧的容易迁移性估计

Long-Kai Huang, Junzhou Huang, Yu Rong, Qiang Yang, Ying Wei; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:9201-9225

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模态竞争：是什么导致了深度学习中多模态网络的联合训练失败？（可证明地）

Yu Huang, Junyang Lin, Chang Zhou, Hongxia Yang, Longbo Huang; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:9226-9259

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具有结构约束的控制中动作充分的状态表示学习

Biwei Huang, Chaochao Lu, Liu Leqi, Jose Miguel Hernandez-Lobato, Clark Glymour, Bernhard Schölkopf, Kun Zhang; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:9260-9279

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3DLinker：用于分子连接器设计的 E(3) 等变变分自编码器

Yinan Huang, Xingang Peng, Jianzhu Ma, Muhan Zhang; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:9280-9294

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SDQ：具有混合精度的随机可微量化

Xijie Huang, Zhiqiang Shen, Shichao Li, Zechun Liu, Hu Xianghong, Jeffry Wicaksana, Eric Xing, Kwang-Ting Cheng; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:9295-9309

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解决数据异构性：具有样本诱导拓扑的去中心化 SGD 的新统一框架

Yan Huang, Ying Sun, Zehan Zhu, Changzhi Yan, Jinming Xu; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:9310-9345

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通过自适应上下文池化进行高效表征学习

陈黄, Walter Talbott, Navdeep Jaitly, Joshua M Susskind; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:9346-9355

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关于非自回归Transformer的学习

费黄, 田华陶, 浩周, 雷李, 敏烈黄; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:9356-9376

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深入研究对置换敏感的图神经网络

忠宇黄, 颖恒王, 超卓李, 辉光何; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:9377-9409

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用于非自回归机器翻译的有向无环Transformer

费黄, 浩周, 杨刘, 航李, 敏烈黄; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:9410-9428

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使用Wasserstein奇异向量进行无监督地面度量学习

Geert-Jan Huizing, Laura Cantini, Gabriel Peyré; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:9429-9443

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具有中值均值原理的鲁棒核密度估计

Pierre Humbert, Batiste Le Bars, Ludovic Minvielle; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:9444-9465

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一种用于学习控制计算机的数据驱动方法

Peter C Humphreys, David Raposo, Tobias Pohlen, Gregory Thornton, Rachita Chhaparia, Alistair Muldal, Josh Abramson, Petko Georgiev, Adam Santoro, Timothy Lillicrap; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:9466-9482

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具有凸优化插头的收敛插玩优化器的近端去噪器

Samuel Hurault, Arthur Leclaire, Nicolas Papadakis; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:9483-9505

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逆情境强盗：学习行为随时间演变的方式

Alihan Hüyük, Daniel Jarrett, Mihaela van der Schaar; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:9506-9524

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数据模型：用数据理解预测，用预测理解数据

Andrew Ilyas, Sung Min Park, Logan Engstrom, Guillaume Leclerc, Aleksander Madry; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:9525-9587

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节俭学习增强缓存

Sungjin Im, Ravi Kumar, Aditya Petety, Manish Purohit; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:9588-9601

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用于分布鲁棒机会约束问题的贝叶斯优化

Yu Inatsu, Shion Takeno, Masayuki Karasuyama, Ichiro Takeuchi; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:9602-9621

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LeNSE：学习导航子图嵌入以进行大规模组合优化

David Ireland, Giovanni Montana; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:9622-9638

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神经网络的对偶形式重访：通过注意力聚光灯将测试时预测与训练模式联系起来

Kazuki Irie, Róbert Csordás, Jürgen Schmidhuber; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:9639-9659

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一种现代自引用权重矩阵，可以学习修改自身

Kazuki Irie, Imanol Schlag, Róbert Csordás, Jürgen Schmidhuber; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:9660-9677

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重新审视在线次模最小化：间隙相关后悔界限、两全其美和对抗鲁棒性

Shinji Ito; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:9678-9694

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使用KL正则化搜索进行建模的强大且类似人类的游戏玩法

Athul Paul Jacob, David J Wu, Gabriele Farina, Adam Lerer, Hengyuan Hu, Anton Bakhtin, Jacob Andreas, Noam Brown; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:9695-9728

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一个对时间缩放不变的深度卷积神经网络

Brandon G Jacques, Zoran Tiganj, Aakash Sarkar, Marc Howard, Per Sederberg; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:9729-9738

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输入依赖稀疏高斯过程

Bahram Jafrasteh, Carlos Villacampa-Calvo, Daniel Hernandez-Lobato; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:9739-9759

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具有表现性反馈的后悔最小化

Meena Jagadeesan, Tijana Zrnic, Celestine Mendler-Dünner; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:9760-9785

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使用GFlowNets进行生物序列设计

Moksh Jain, Emmanuel Bengio, Alex Hernandez-Garcia, Jarrid Rector-Brooks, Bonaventure F. P. Dossou, Chanakya Ajit Ekbote, Jie Fu, Tianyu Zhang, Michael Kilgour, Dinghuai Zhang, Lena Simine, Payel Das, Yoshua Bengio; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:9786-9801

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组合不同的特征先验

Saachi Jain, Dimitris Tsipras, Aleksander Madry; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:9802-9832

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用任何掩码更好地训练你的稀疏神经网络

Ajay Kumar Jaiswal, Haoyu Ma, Tianlong Chen, Ying Ding, Zhangyang Wang; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:9833-9844

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使用分类器两样本检验进行顺序协变量漂移检测

Sooyong Jang, Sangdon Park, Insup Lee, Osbert Bastani; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:9845-9880

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变分退火重要性抽样的替代似然

Martin Jankowiak, Du Phan; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:9881-9901

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使用扩散进行规划以实现灵活的行为合成

Michael Janner, Yilun Du, Joshua Tenenbaum, Sergey Levine; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:9902-9915

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HyperImpute：具有自动模型选择的广义迭代插补

Daniel Jarrett, Bogdan C Cebere, Tennison Liu, Alicia Curth, Mihaela van der Schaar; 第39届国际机器学习会议论文集，PMLR 162:9916-9937

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通过不偏优化缓解多模态 VAE 中的模态崩溃

Adrian Javaloy, Maryam Meghdadi, Isabel Valera; 第39届国际机器学习会议论文集，PMLR 162:9938-9964

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关于动量如何改进深度学习中泛化的理解

Samy Jelassi, Yuanzhi Li; 第39届国际机器学习会议论文集，PMLR 162:9965-10040

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MASER：基于经验回放缓冲区生成的子目标的多智能体强化学习

Jeewon Jeon, Woojun Kim, Whiyoung Jung, Youngchul Sung; 第39届国际机器学习会议论文集，PMLR 162:10041-10052

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线性 Smart Predict+Optimize 到混合整数线性规划的精确符号简化

Jihwan Jeong, Parth Jaggi, Andrew Butler, Scott Sanner; 第39届国际机器学习会议论文集，PMLR 162:10053-10067

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通过逻辑损失实现半空间的无偏可学习性

Ziwei Ji, Kwangjun Ahn, Pranjal Awasthi, Satyen Kale, Stefani Karp; 第39届国际机器学习会议论文集，PMLR 162:10068-10103

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使用泛化专家学习改进策略优化

Zhiwei Jia, Xuanlin Li, Zhan Ling, Shuang Liu, Yiran Wu, Hao Su; 第39届国际机器学习会议论文集，PMLR 162:10104-10119

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Translatotron 2：具有语音保留的高质量直接语音到语音翻译

Ye Jia, Michelle Tadmor Ramanovich, Tal Remez, Roi Pomerantz; 第39届国际机器学习会议论文集，PMLR 162:10120-10134

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具有可重用资源的在线学习和定价：具有亚指数奖励的线性 Bandit

Huiwen Jia, Cong Shi, Siqian Shen; 第39届国际机器学习会议论文集，PMLR 162:10135-10160

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去混淆在元学习中的作用

Yinjie Jiang, Zhengyu Chen, Kun Kuang, Luotian Yuan, Xinhai Ye, Zhihua Wang, Fei Wu, Ying Wei; 第39届国际机器学习会议论文集，PMLR 162:10161-10176

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用于有效元学习的子空间学习

Weisen Jiang, James Kwok, Yu Zhang; 第39届国际机器学习会议论文集，PMLR 162:10177-10194

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随机多层组合优化的最优算法

Wei Jiang, Bokun Wang, Yibo Wang, Lijun Zhang, Tianbao Yang; 第39届国际机器学习会议论文集，PMLR 162:10195-10216

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基于分层结构细化的抗体-抗原对接与设计

Wengong Jin, Dr.Regina Barzilay, Tommi Jaakkola; 第39届国际机器学习会议论文集，PMLR 162:10217-10227

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改进的准牛顿方法：更快的超线性速率和更大的局部收敛邻域

Qiujiang Jin, Alec Koppel, Ketan Rajawat, Aryan Mokhtari; 第39届国际机器学习会议论文集，PMLR 162:10228-10250

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利用者的力量：大型状态空间中可证明的多智能体 RL

Chi Jin, Qinghua Liu, Tiancheng Yu; 第39届国际机器学习会议论文集，PMLR 162:10251-10279

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通过注意力共享进行时间序列预测的领域自适应

Xiaoyong Jin, Youngsuk Park, Danielle Maddix, Hao Wang, Yuyang Wang; 第39届国际机器学习会议论文集，PMLR 162:10280-10297

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具有解耦自适应优化的加速联邦学习

Jiayin Jin, Jiaxiang Ren, Yang Zhou, Lingjuan Lyu, Ji Liu, Dejing Dou; 第39届国际机器学习会议论文集，PMLR 162:10298-10322

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监督离线排序

Yue Jin, Yue Zhang, Tao Qin, Xudong Zhang, Jian Yuan, Houqiang Li, Tie-Yan Liu; 第39届国际机器学习会议论文集，PMLR 162:10323-10339

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通过高斯参数平滑实现输入无关的认证组公平性

Jiayin Jin, Zeru Zhang, Yang Zhou, Lingfei Wu; 第39届国际机器学习会议论文集，PMLR 162:10340-10361

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通过随机微分方程系统对图进行基于分数的生成建模

Jaehyeong Jo, Seul Lee, Sung Ju Hwang; 第39届国际机器学习会议论文集，PMLR 162:10362-10383

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在线性 Bandit 中选择 epsilon-最佳答案

Marc Jourdan, Rémy Degenne; 第39届国际机器学习会议论文集，PMLR 162:10384-10430

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基于 Hessian 的泛化保证的鲁棒深度神经网络微调

Haotian Ju, Dongyue Li, Hongyang R Zhang; 第39届国际机器学习会议论文集，PMLR 162:10431-10461

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通过无监督领域自适应对神经群体活动记录进行鲁棒的跨会话对齐

Justin Jude, Matthew Perich, Lee Miller, Matthias Hennig; 第39届国际机器学习会议论文集，PMLR 162:10462-10475

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通过 do-干预测量因果贡献

Yonghan Jung, Shiva Kasiviswanathan, Jin Tian, Dominik Janzing, Patrick Bloebaum, Elias Bareinboim; 第39届国际机器学习会议论文集，PMLR 162:10476-10501

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频率域中平稳核的有效近似推断

Yohan Jung, Kyungwoo Song, Jinkyoo Park; 第39届国际机器学习会议论文集，PMLR 162:10502-10538

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脊回归的草图算法和下界

Praneeth Kacham, David Woodruff; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:10539-10556

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Flashlight：赋能机器学习工具的创新

Jacob D Kahn, Vineel Pratap, Tatiana Likhomanenko, Qiantong Xu, Awni Hannun, Jeff Cai, Paden Tomasello, Ann Lee, Edouard Grave, Gilad Avidov, Benoit Steiner, Vitaliy Liptchinsky, Gabriel Synnaeve, Ronan Collobert; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:10557-10574

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在无真实世界训练的情况下，基于学习的偏观测粒子加速器优化

Jan Kaiser, Oliver Stein, Annika Eichler; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:10575-10585

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用于模型无关元学习的线性竞争单元的随机深度网络

Konstantinos Kalais, Sotirios Chatzis; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:10586-10597

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分布稳健的离策略评估和学习的双重稳健性

Nathan Kallus, Xiaojie Mao, Kaiwen Wang, Zhengyuan Zhou; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:10598-10632

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具有重尾数据的差分隐私随机凸优化改进速率

Gautam Kamath, Xingtu Liu, Huanyu Zhang; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:10633-10660

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知识图谱表示学习中负采样综合分析

Hidetaka Kamigaito, Katsuhiko Hayashi; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:10661-10675

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将学习到的因果效应与领域先验匹配

Sai Srinivas Kancheti, Abbavaram Gowtham Reddy, Vineeth N Balasubramanian, Amit Sharma; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:10676-10696

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去除训练数据中的重复项可以减轻语言模型中的隐私风险

Nikhil Kandpal, Eric Wallace, Colin Raffel; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:10697-10707

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Lyapunov 密度模型：约束学习基础控制中的分布偏移

Katie Kang, Paula Gradu, Jason J Choi, Michael Janner, Claire Tomlin, Sergey Levine; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:10708-10733

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具有获胜子网络的无遗忘持续学习

Haeyong Kang, Rusty John Lloyd Mina, Sultan Rizky Hikmawan Madjid, Jaehong Yoon, Mark Hasegawa-Johnson, Sung Ju Hwang, Chang D. Yoo; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:10734-10750

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差分隐私近似分位数

Haim Kaplan, Shachar Schnapp, Uri Stemmer; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:10751-10761

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同时图信号聚类和图学习

Abdullah Karaaslanli, Selin Aviyente; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:10762-10772

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使用物理感知神经网络组合偏微分方程

Matthias Karlbauer, Timothy Praditia, Sebastian Otte, Sergey Oladyshkin, Wolfgang Nowak, Martin V. Butz; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:10773-10801

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用于顺序决策的元学习假设空间

Parnian Kassraie, Jonas Rothfuss, Andreas Krause; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:10802-10824

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FOCUS：常见和不常见的场景中的熟悉对象

Priyatham Kattakinda, Soheil Feizi; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:10825-10847

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在自然栖息地中训练 OOD 检测器

Julian Katz-Samuels, Julia B Nakhleh, Robert Nowak, Yixuan Li; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:10848-10865

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稳健性意味着通过数据依赖泛化界限进行泛化

Kenji Kawaguchi, Zhun Deng, Kyle Luh, Jiaoyang Huang; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:10866-10894

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生成分布对抗样本以规避统计检测器

Yigitcan Kaya, Muhammad Bilal Zafar, Sergul Aydore, Nathalie Rauschmayr, Krishnaram Kenthapadi; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:10895-10911

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深度学习的安全量化训练

Marcel Keller, Ke Sun; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:10912-10938

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收敛且与维度无关的最小-最大优化算法

Vijay Keswani, Oren Mangoubi, Sushant Sachdeva, Nisheeth K. Vishnoi; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:10939-10973

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用于行为和神经脉冲列数据的神经网络泊松模型

Moein Khajehnejad, Forough Habibollahi, Richard Nock, Ehsan Arabzadeh, Peter Dayan, Amir Dezfouli; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:10974-10996

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联邦强化学习：马尔可夫采样下的线性加速

Sajad Khodadadian, Pranay Sharma, Gauri Joshi, Siva Theja Maguluri; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:10997-11057

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用于联邦学习的多层分支正则化

Jinkyu Kim, Geeho Kim, Bohyung Han; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:11058-11073

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使用参数积分概率度量学习公平表示

Dongha Kim, Kunwoong Kim, Insung Kong, Ilsang Ohn, Yongdai Kim; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:11074-11101

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通过高效合成数据参数化进行数据集压缩

Jang-Hyun Kim, Jinuk Kim, Seong Joon Oh, Sangdoo Yun, Hwanjun Song, Joonhyun Jeong, Jung-Woo Ha, Hyun Oh Song; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:11102-11118

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Guided-TTS：通过分类器引导的文本到语音扩散模型

Heeseung Kim, Sungwon Kim, Sungroh Yoon; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:11119-11133

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基于变化的动态个性化

Jangho Kim, Jun-Tae Lee, Simyung Chang, Nojun Kwak; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:11134-11147

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Fisher SAM：信息几何和锐化感知最小化

Minyoung Kim, Da Li, Shell X Hu, Timothy Hospedales; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:11148-11161

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ViT-NeT：具有神经树解码器的可解释视觉Transformer

Sangwon Kim, Jaeyeal Nam, Byoung Chul Ko; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:11162-11172

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用于显著性方法的理智模拟

Joon Sik Kim, Gregory Plumb, Ameet Talwalkar; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:11173-11200

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软截断：基于分数的扩散模型的高精度分数估计的通用训练技术

Dongjun Kim, Seungjae Shin, Kyungwoo Song, Wanmo Kang, Il-Chul Moon; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:11201-11228

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腐烂的无限多臂赌博问题

Jung-Hun Kim, Milan Vojnovic, Se-Young Yun; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:11229-11254

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用于测地凸优化加速梯度方法：易处理的算法和收敛分析

Jungbin Kim, Insoon Yang; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:11255-11282

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通过上下文感知动力学模型泛化到新的物理系统

Matthieu Kirchmeyer, Yuan Yin, Jeremie Dona, Nicolas Baskiotis, Alain Rakotomamonjy, Patrick Gallinari; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:11283-11301

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SoQal：用于基于一致性的心脏信号主动学习的选择性预言机提问

Dani Kiyasseh, Tingting Zhu, David A Clifton; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:11302-11340

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通过约束最优传输进行课程强化学习

Pascal Klink, Haoyi Yang, Carlo D’Eramo, Jan Peters, Joni Pajarinen; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:11341-11358

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利用冗余：李群上的可分离组卷积网络

David M. Knigge, David W Romero, Erik J Bekkers; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:11359-11386

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通过邻域成分分析重审对比学习：一个集成框架

Ching-Yun Ko, Jeet Mohapatra, Sijia Liu, Pin-Yu Chen, Luca Daniel, Lily Weng; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:11387-11412

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差分隐私混合模型中的迁移学习

Refael Kohen, Or Sheffet; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:11413-11429

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连续时间切换动态系统的马尔可夫链蒙特卡洛方法

Lukas Köhs, Bastian Alt, Heinz Koeppl; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:11430-11454

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用于领域自适应的部分解纠缠

Lingjing Kong, Shaoan Xie, Weiran Yao, Yujia Zheng, Guangyi Chen, Petar Stojanov, Victor Akinwande, Kun Zhang; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:11455-11472

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同时学习具有通用图反馈的随机和对抗性赌博问题

Fang Kong, Yichi Zhou, Shuai Li; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:11473-11482

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具有相关观测的自适应数据分析

Aryeh Kontorovich, Menachem Sadigurschi, Uri Stemmer; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:11483-11498

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控制条件语言模型而不会发生灾难性遗忘

Tomasz Korbak, Hady Elsahar, German Kruszewski, Marc Dymetman; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:11499-11528

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基于Greenkhorn算法的熵正则化多边最优传输：线性收敛速率和迭代复杂度

Vladimir R. Kostic, Saverio Salzo, Massimiliano Pontil; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:11529-11558

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受限支持集下的认证对抗鲁棒性

Yiwen Kou, Qinyuan Zheng, Yisen Wang; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:11559-11597

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精确学习偏好结构：单峰偏好及以上

Sonja Kraiczy, Edith Elkind; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:11598-11612

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从多模态时间序列重建非线性动力系统

Daniel Kramer, Philine L Bommer, Carlo Tombolini, Georgia Koppe, Daniel Durstewitz; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:11613-11633

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百万维度的概率ODE解

Nicholas Krämer, Nathanael Bosch, Jonathan Schmidt, Philipp Hennig; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:11634-11649

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通过Delaunay细化进行主动最近邻回归

Alexander Kravberg, Giovanni Luca Marchetti, Vladislav Polianskii, Anastasiia Varava, Florian T. Pokorny, Danica Kragic; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:11650-11664

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条件矩限制的函数广义经验似然估计

Heiner Kremer, Jia-Jie Zhu, Krikamol Muandet, Bernhard Schölkopf; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:11665-11682

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通过密度估计校准和锐化深度学习中的不确定性

Volodymyr Kuleshov, Shachi Deshpande; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:11683-11693

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ActiveHedge：Hedge与主动学习的结合

Bhuvesh Kumar, Jacob D Abernethy, Venkatesh Saligrama; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:11694-11709

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平衡判别性和可迁移性以实现无源域适应

Jogendra Nath Kundu, Akshay R Kulkarni, Suvaansh Bhambri, Deepesh Mehta, Shreyas Anand Kulkarni, Varun Jampani, Venkatesh Babu Radhakrishnan; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:11710-11728

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展示你的离线强化学习工作：在线评估预算很重要

Vladislav Kurenkov, Sergey Kolesnikov; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:11729-11752

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具有未知方向的压缩感知的等变先验

Anna Kuzina, Kumar Pratik, Fabio Valerio Massoli, Arash Behboodi; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:11753-11771

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针对情境Bandits的协同攻击：基本限制和防御机制

Jeongyeol Kwon, Yonathan Efroni, Constantine Caramanis, Shie Mannor; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:11772-11789

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大批量经验回放

Thibault Lahire, Matthieu Geist, Emmanuel Rachelson; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:11790-11813

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FedScale：大规模联邦学习的模型和系统性能基准测试

Fan Lai, Yinwei Dai, Sanjay Singapuram, Jiachen Liu, Xiangfeng Zhu, Harsha Madhyastha, Mosharaf Chowdhury; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:11814-11827

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用于不平衡半监督学习的平滑自适应加权：提高对未知分布数据的可靠性

Zhengfeng Lai, Chao Wang, Henrry Gunawan, Sen-Ching S Cheung, Chen-Nee Chuah; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:11828-11843

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具有Infimal卷积的函数输出回归：探索Huber和$ε$-不敏感损失

Alex Lambert, Dimitri Bouche, Zoltan Szabo, Florence D’Alché-Buc; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:11844-11867

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告诉我为什么！解释支持学习关系和因果结构

Andrew K Lampinen, Nicholas Roy, Ishita Dasgupta, Stephanie Cy Chan, Allison Tam, James Mcclelland, Chen Yan, Adam Santoro, Neil C Rabinowitz, Jane Wang, Felix Hill; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:11868-11890

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用于自然语言生成的生成协同网络

Sylvain Lamprier, Thomas Scialom, Antoine Chaffin, Vincent Claveau, Ewa Kijak, Jacopo Staiano, Benjamin Piwowarski; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:11891-11905

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DSTAGNN：用于交通流量预测的动态时空感知图神经网络

Shiyong Lan, Yitong Ma, Weikang Huang, Wenwu Wang, Hongyu Yang, Pyang Li; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:11906-11917

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随机和对抗性MDP中的协同在线学习

Tal Lancewicki, Aviv Rosenberg, Yishay Mansour; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:11918-11968

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PINs：用于多尺度神经表示的渐进式隐式网络

Zoe Landgraf, Alexander Sorkine Hornung, Ricardo S Cabral; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:11969-11984

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基于提示的学习的协同训练改进

Hunter Lang, Monica N Agrawal, Yoon Kim, David Sontag; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:11985-12003

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深度强化学习中的目标误泛化

Lauro Langosco Di Langosco, Jack Koch, Lee D Sharkey, Jacob Pfau, David Krueger; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:12004-12019

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边际尾自适应归一化流

Mike Laszkiewicz, Johannes Lederer, Asja Fischer; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:12020-12048

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通过Bregman-Moreau包络的Bregman近端Langevin Monte Carlo

Tim Tsz-Kit Lau, Han Liu; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:12049-12077

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可扩展的深度强化学习算法用于均场博弈

Mathieu Lauriere, Sarah Perrin, Sertan Girgin, Paul Muller, Ayush Jain, Theophile Cabannes, Georgios Piliouras, Julien Perolat, Romuald Elie, Olivier Pietquin, Matthieu Geist; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:12078-12095

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线性等变网络的隐式偏差

Hannah Lawrence, Kristian Georgiev, Andrew Dienes, Bobak T. Kiani; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:12096-12125

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差分隐私最大信息系数

John Lazarsfeld, Aaron Johnson, Emmanuel Adeniran; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:12126-12163

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高斯分布之间的熵格罗莫夫-沃瑟斯坦距离

Khang Le, Dung Q Le, Huy Nguyen, Dat Do, Tung Pham, Nhat Ho; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:12164-12203

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Neurocoder：使用存储的神经网络程序进行通用计算

Hung Le, Svetha Venkatesh; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:12204-12221

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具有神经网络逼近的熵正则化 MDP 的策略梯度收敛性，在平均场框架下

James-Michael Leahy, Bekzhan Kerimkulov, David Siska, Lukasz Szpruch; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:12222-12252

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数据流聚类的随机矩阵分析：应对有限内存资源

Hugo Lebeau, Romain Couillet, Florent Chatelain; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:12253-12281

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深度窄神经网络的神经切线核分析

Jongmin Lee, Joo Young Choi, Ernest K Ryu, Albert No; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:12282-12351

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使用对比信号的数据集压缩

Saehyung Lee, Sanghyuk Chun, Sangwon Jung, Sangdoo Yun, Sungroh Yoon; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:12352-12364

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源无关的无监督领域自适应的置信度评分

Jonghyun Lee, Dahuin Jung, Junho Yim, Sungroh Yoon; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:12365-12377

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点云数据的统计流形框架

Yonghyeon Lee, Seungyeon Kim, Jinwon Choi, Frank Park; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:12378-12402

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使用多路并行卷积的完全同态加密上的低复杂度深度卷积神经网络

Eunsang Lee, Joon-Woo Lee, Junghyun Lee, Young-Sik Kim, Yongjune Kim, Jong-Seon No, Woosuk Choi; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:12403-12422

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使用隐式 SGD 的统计推断：近端 Robbins-Monro 与 Polyak-Ruppert

Yoonhyung Lee, Sungdong Lee, Joong-Ho Won; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:12423-12454

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灾难性遗忘中的马斯洛锤：节点重用与节点激活

Sebastian Lee, Stefano Sarao Mannelli, Claudia Clopath, Sebastian Goldt, Andrew Saxe; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:12455-12477

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使用贝叶斯优化的离散顺序数据的查询高效且可扩展的黑盒对抗攻击

Deokjae Lee, Seungyong Moon, Junhyeok Lee, Hyun Oh Song; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:12478-12497

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使用具有异方差误差的草图数据的最小二乘估计

Sokbae Lee, Serena Ng; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:12498-12520

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为什么强者更强？关于随机划分模型的平衡性

Changwoo J Lee, Huiyan Sang; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:12521-12541

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批量策略优化中的模型选择

Jonathan Lee, George Tucker, Ofir Nachum, Bo Dai; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:12542-12569

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具有一般风险泛函的监督学习

Liu Leqi, Audrey Huang, Zachary Lipton, Kamyar Azizzadenesheli; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:12570-12592

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具有对齐激励的广义战略分类

Sagi Levanon, Nir Rosenfeld; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:12593-12618

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高维 Bandit 问题的简单统一框架

Wenjie Li, Adarsh Barik, Jean Honorio; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:12619-12655

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使用比例不变架构对神经网络进行鲁棒训练

Zhiyuan Li, Srinadh Bhojanapalli, Manzil Zaheer, Sashank Reddi, Sanjiv Kumar; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:12656-12684

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用于视觉 MLP 的空间通道 Token 蒸馏

Yanxi Li, Xinghao Chen, Minjing Dong, Yehui Tang, Yunhe Wang, Chang Xu; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:12685-12695

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一般策略优化的分析更新规则

Hepeng Li, Nicholas Clavette, Haibo He; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:12696-12716

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关于梯度上升收敛性的紧局部分析

Haochuan Li, Farzan Farnia, Subhro Das, Ali Jadbabaie; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:12717-12740

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知识梯度算法的有限时间性能

Yanwen Li, Siyang Gao; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:12741-12764

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用于稀疏奖励目标条件强化学习的阶段性自我模仿减少

Yunfei Li, Tian Gao, Jiaqi Yang, Huazhe Xu, Yi Wu; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:12765-12781

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G$^2$CN：具有集中图滤波器图高斯卷积网络

李明杰, 郭晓军, 王一飞, 王亦森, 林周辰; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:12782-12796

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通过潜在常微分方程分解时序高阶交互

李世博, Robert Kirby, Zhe Shandian; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:12797-12812

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神经逆变换采样器

Henry Li, Yuval Kluger; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:12813-12825

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PLATINUM：使用子模互信息进行半监督模型无关元学习

李昌斌, Suraj Kothawade, 陈峰, Rishabh Iyer; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:12826-12842

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用于多智能体强化学习的去混淆值分解

李嘉辉, 匡坤, 王宝祥, 刘馥瑞, 陈龙, 范昌杰, 吴飞, 肖军; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:12843-12856

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C-MinHash：使用循环置换改进Minwise Hashing

李晓云, 李平; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:12857-12887

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BLIP：用于统一视觉-语言理解和生成的语言-图像预训练的自举方法

李俊南, 李东旭, 熊才明, Steven Hoi; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:12888-12900

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重启非凸加速梯度下降：$O(ε^-7/4)$ 复杂度中不再有对数因子

李欢, 林周辰; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:12901-12916

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通过影响进行数据重加权，实现无实用成本的公平性

李沛钊, 刘宏福; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:12917-12930

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具有重尾的非凸随机梯度下降的高概率保证

李少杰, 刘勇; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:12931-12963

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MetAug：通过元特征增强的对比学习

李江萌, 齐文文, 郑昌文, 苏兵, 熊辉; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:12964-12978

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PMIC：使用渐进互信息协作改进多智能体强化学习

李鹏毅, 唐鸿耀, 杨天培, 郝晓天, Sang Tong, 郑燕, 郝建业, Matthew E. Taylor, 陶文远, 王震; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:12979-12997

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CerDEQ：可认证深度平衡模型

李明杰, 王亦森, 林周辰; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:12998-13013

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使用图拓扑采样训练图卷积网络的泛化保证

李鸿康, 王萌, 刘思佳, Pin-Yu Chen, 熊金军; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:13014-13051

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让不变理性发现启发图对比学习

李思航, 王翔, 张安, 吴英鑫, He Xiangnan, Chua Tat-Seng; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:13052-13065

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用于多智能体策略梯度的差分优势估计

李岳恒, 谢广明, 陆宗庆; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:13066-13085

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具有旁信息的私有自适应优化

李天, Manzil Zaheer, Sashank Reddi, Virginia Smith; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:13086-13105

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通过局部采样进行张量网络结构置换搜索

李超, 曾俊华, 陶泽瑞, 赵启滨; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:13106-13124

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无Hessian的高分辨率Nesterov加速采样

李瑞林, Zha Hongyuan, Tao Molei; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:13125-13162

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双采样随机平滑

李林毅, 张嘉伟, 谢涛, Bo Li; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:13163-13208

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HousE：使用Householder参数化的知识图嵌入

李锐, 赵佳楠, 李超卓, Di He, 王毅奇, 刘玉明, 孙浩, Wang Senzhang, 邓伟伟, 沈燕明, 谢兴, 张奇; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:13209-13224

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用于序列生成的多尺度Transformer模型

李贝, 郑童, 景毅, 焦程博, 肖童, 朱静博; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:13225-13241

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在遇到异质性时，寻找图神经网络中的全局同质性

李翔, 朱仁宇, 程瑶, Shan Caihua, Luo Siqiang, 李东盛, 钱伟宁; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:13242-13256

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具有各向异性尾自适应流的重尾变分推断

Liang Feynman, Mahoney Michael, Hodgkinson Liam; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:13257-13270

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探索和利用枢纽先验，以获得高质量的GAN潜在采样

Liang Yuanbang, Wu Jing, Lai Yu-Kun, Qin Yipeng; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:13271-13284

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使用深度网络的集成减少时序差异价值估计的方差

梁立田, 徐耀胜, Stephen Mcaleer, 胡大林, Alexander Ihler, Pieter Abbeel, Roy Fox; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:13285-13301

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TSPipe：通过管道更快地从教师处学习

林辉俊, 金艺灿, 尹锡敏, 申镇宇, 韩东秀; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:13302-13312

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最优传输中的顺序约束

林宇钦 Fabian Lim, Laura Wynter, 林秀红; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:13313-13333

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流引导的稀疏Transformer用于视频去模糊

林静, 蔡远浩, 胡晓婉, 王浩谦, 闫友梁, 邹雪毅, 丁恒辉, 张郁伦, Radu Timofte, Luc Van Gool; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:13334-13343

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联邦学习与正样本和未标记数据

林欣扬, 陈涵婷, 徐益兴, 徐超, 归晓林, 邓亦平, 王云鹤; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:13344-13355

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网络系统中分布式在线凸优化

林益恒, Judy Gan, Qu Guannan, Yash Kanoria, Adam Wierman; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:13356-13393

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用于视频恢复的无监督流对齐序列到序列学习

林静, 胡晓婉, 蔡远浩, 王浩谦, 闫友梁, 邹雪毅, 张郁伦, Luc Van Gool; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:13394-13404

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约束梯度下降：对抗神经网络的强大且原则性的规避攻击

林伟然, Keane Lucas, Lujo Bauer, Michael K. Reiter, Mahmood Sharif; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:13405-13430

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学习增强的二叉搜索树

林鸿浩, Luo Tian, David Woodruff; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:13431-13440

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具有延迟成本的在线非子模最小化：从完全信息到强盗反馈

林天毅, Aldo Pacchiano, Yu Yaodong, Michael Jordan; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:13441-13467

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通过随机实验测量训练数据对深度学习预测的影响

林劲坤, 张安琪, Mathias Lécuyer, 李金阳, Aurojit Panda, Siddhartha Sen; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:13468-13504

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在线线性强盗问题中交互式学习偏好约束

David Lindner, Sebastian Tschiatschek, Katja Hofmann, Andreas Krause; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:13505-13527

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通过模仿的延迟强化学习

Pierre Liotet, Davide Maran, Lorenzo Bisi, Marcello Restelli; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:13528-13556

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CITRIS：基于时间干预序列的因果可识别性

Phillip Lippe, Sara Magliacane, Sindy Löwe, Yuki M Asano, Taco Cohen, Stratis Gavves; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:13557-13603

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StreamingQA：问答模型中随时间适应新知识的基准

Adam Liska, Tomas Kocisky, Elena Gribovskaya, Tayfun Terzi, Eren Sezener, Devang Agrawal, Cyprien De Masson D’Autume, Tim Scholtes, Manzil Zaheer, Susannah Young, Ellen Gilsenan-Mcmahon, Sophia Austin, Phil Blunsom, Angeliki Lazaridou; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:13604-13622

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分布鲁棒的$Q$-学习

Zijian Liu, Qinxun Bai, Jose Blanchet, Perry Dong, Wei Xu, Zhengqing Zhou, Zhengyuan Zhou; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:13623-13643

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用于安全强化学习的约束变分策略优化

Zuxin Liu, Zhepeng Cen, Vladislav Isenbaev, Wei Liu, Steven Wu, Bo Li, Ding Zhao; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:13644-13668

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过参数化卷积残差网络的优势：平滑约束下的函数逼近

Hao Liu, Minshuo Chen, Siawpeng Er, Wenjing Liao, Tong Zhang, Tuo Zhao; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:13669-13703

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使用虚拟节点增强图结构学习

Xin Liu, Cheng Jiayang, Song Yangqiu, Xin Jiang; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:13704-13716

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反事实遗憾最小化与在线镜像下降之间的等价性分析

Weiming Liu, Huacong Jiang, Bin Li, Houqiang Li; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:13717-13745

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深度概率估计

Sheng Liu, Aakash Kaku, Weicheng Zhu, Matan Leibovich, Sreyas Mohan, Boyang Yu, Haoxiang Huang, Laure Zanna, Narges Razavian, Jonathan Niles-Weed, Carlos Fernandez-Granda; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:13746-13781

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门控Dropout：用于稀疏激活Transformer的通信高效正则化

Rui Liu, Young Jin Kim, Alexandre Muzio, Hany Hassan; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:13782-13792

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单纯形神经群体学习：对称零和博弈中的任何混合贝叶斯最优性

刘思奇, Marc Lanctot, Luke Marris, Nicolas Heess; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:13793-13806

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通过保真度违规测试重新思考注意力模型的可解释性

刘艺兵, 李浩良, 郭洋洋, 孔晨奇, 李静, 王诗琪; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:13807-13824

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基于优化的学习，以及训练和超训练的基本收敛性分析

刘 Risheng, 刘 Xuan, 曾 Shangzhi, 张 Jin, 张 Yixuan; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:13825-13856

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通过图匹配进行深度神经网络融合，应用于模型集成和联邦学习

刘昌, Lou Chenfei, 王 Runzhong, Xi Alan Yuhan, 李 Li, 闫 Junchi; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:13857-13869

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竞争均衡中的福利最大化：马尔可夫交换经济的强化学习

刘 Zhihan, 陆 Miao, 王 Zhaoran, Michael Jordan, 杨 Zhuoran; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:13870-13911

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生成用于靶蛋白结合的3D分子

刘 Meng, 罗 Youzhi, Uchino Kanji, Maruhashi Koji, Ji Shuiwang; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:13912-13924

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用于大批量优化的通信高效分布式学习

刘 Rui, Barzan Mozafari; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:13925-13946

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具有方差缩减的自适应加速（Extra-）梯度方法

刘 Zijian, Nguyen Ta Duy, Ene Alina, Nguyen Huy; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:13947-13994

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REvolveR：用于机器人到机器人策略迁移的连续进化模型

刘 Xingyu, Pathak Deepak, Kitani Kris; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:13995-14007

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一石二鸟：通过直接加速的SVRG与双重补偿和快照，消除非强凸优化中的收敛差距

刘 Yuanyuan, Shang Fanhua, An Weixin, 刘 Hongying, 林 Zhouchen; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:14008-14035

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在重复博弈中与自适应对手合作学习的不可行性

刘 Qinghua, 王 Yuanhao, Jin Chi; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:14036-14053

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图神经网络的局部增强

刘 Songtao, Ying Rex, Dong Hanze, 李 Lanqing, 徐 Tingyang, Yu Rong, 赵 Peilin, 黄 Junzhou, 吴 Dinghao; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:14054-14072

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请求知识（AFK）：训练使用语言查询外部知识的强化学习智能体

刘 Iou-Jen, Yuan Xingdi, Côté Marc-Alexandre, Oudeyer Pierre-Yves, Schwing Alexander; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:14073-14093

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从演示中学习：具有线性函数逼近的对抗策略模仿的provably高效算法

刘 Zhihan, 张 Yufeng, Fu Zuyue, 杨 Zhuoran, 王 Zhaoran; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:14094-14138

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GACT：用于通用网络架构的激活压缩训练

刘 Xiaoxuan, Zheng Lianmin, Wang Dequan, Cen Yukuo, Chen Weize, Han Xu, Chen Jianfei, 刘 Zhiyuan, Tang Jie, Gonzalez Joey, Mahoney Michael, Cheung Alvin; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:14139-14152

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在标签噪声下鲁棒训练，通过过参数化

刘 Sheng, Zhu Zhihui, Qu Qing, You Chong; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:14153-14172

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计划你的目标并学习你的技能：通过解耦策略优化实现可迁移的仅状态模仿学习

刘 Minghuan, Zhu Zhengbang, Zhuang Yuzheng, Zhang Weinan, Hao Jianye, Yu Yong, Wang Jun; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:14173-14196

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在重复博弈中与自适应对手合作学习的不可能性

Loftin Robert, Oliehoek Frans A; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:14197-14209

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AutoIP：将物理集成到高斯过程中的统一框架

Long Da, Wang Zheng, Krishnapriyan Aditi, Kirby Robert, Zhe Shandian, Mahoney Michael; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:14210-14222

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贝叶斯模型选择、边际似然和泛化

Lotfi Sanae, Izmailov Pavel, Benton Gregory, Goldblum Micah, Wilson Andrew Gordon; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:14223-14247

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深度神经网络中的特征学习和信号传播

Lou Yizhang, Mingard Chris E, Hayou Soufiane; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:14248-14282

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高维凸损失中的波动、偏差、方差和学习器集成：精确渐近分析

Loureiro Bruno, Gerbelot Cedric, Refinetti Maria, Sicuro Gabriele, Krzakala Florent; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:14283-14314

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用于非凸函数约束优化的单循环梯度下降和扰动上升算法

Lu Songtao; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:14315-14357

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重访加性高斯过程

陆晓宇， Alexis Boukouvalas， James Hensman; 第39届国际机器学习会议论文集，PMLR 162:14358-14383

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ModLaNets：通过模块化和物理归纳偏置学习可泛化的动力学

陆宇普， 林世杰， 陈冠奇， 潘佳; 第39届国际机器学习会议论文集，PMLR 162:14384-14397

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无模型对手塑造

Christopher Lu， Timon Willi， Christian A Schroeder De Witt， Jakob Foerster; 第39届国际机器学习会议论文集，PMLR 162:14398-14411

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高熵多槽在线匹配

陆星宇， 吴沁童， 钟文亮; 第39届国际机器学习会议论文集，PMLR 162:14412-14428

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基于高阶去噪分数匹配的基于分数的扩散ODE的最大似然训练

陆程， 郑凯文， 鲍凡， 陈建飞， 李崇轩， 朱俊; 第39届国际机器学习会议论文集，PMLR 162:14429-14460

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Orchestra：通过全局一致聚类进行无监督联邦学习

Ekdeep Lubana， Chi Ian Tang， Fahim Kawsar， Robert Dick， Akhil Mathur; 第39届国际机器学习会议论文集，PMLR 162:14461-14484

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集成梯度方法及其扩展到内部神经元归因的严格研究

Daniel D Lundstrom， Tianjian Huang， Meisam Razaviyayn; 第39届国际机器学习会议论文集，PMLR 162:14485-14508

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BAMDT：用于非参数回归的贝叶斯加性半多变量决策树

罗肇唐， 桑慧燕， Bani Mallick; 第39届国际机器学习会议论文集，PMLR 162:14509-14526

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通过不变聚合和多样性转移解决属性偏斜的解耦联邦学习

罗正泉， 王云龙， 王子雷， 孙振南， 谭天秋; 第39届国际机器学习会议论文集，PMLR 162:14527-14541

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通道重要性在少样本图像分类中的作用

罗徐， 徐静， 徐增林; 第39届国际机器学习会议论文集，PMLR 162:14542-14559

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深度强化学习中的动态和泛化学习

Clare Lyle， Mark Rowland， Will Dabney， Marta Kwiatkowska， Yarin Gal; 第39届国际机器学习会议论文集，PMLR 162:14560-14581

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对比学习基于非线性独立成分分析的有限样本可识别性分析

Qi Lyu， Xiao Fu; 第39届国际机器学习会议论文集，PMLR 162:14582-14600

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悲观主义与VCG相遇：通过离线强化学习学习动态机制设计

Boxiang Lyu， Zhaoran Wang， Mladen Kolar， Zhuoran Yang; 第39届国际机器学习会议论文集，PMLR 162:14601-14638

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通过正则化状态占用匹配和多样性转移进行多功能的离线模仿学习

马业程， Andrew Shen， Dinesh Jayaraman， Osbert Bastani; 第39届国际机器学习会议论文集，PMLR 162:14639-14663

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层级和像素级信息丢弃的量化和分析

马浩天， 张浩， 周帆， 张银庆， 张泉石; 第39届国际机器学习会议论文集，PMLR 162:14664-14698

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具有Frank-Wolfe的可解释神经网络：稀疏相关图和相关性排序

Jan Macdonald， Mathieu E. Besançon， Sebastian Pokutta; 第39届国际机器学习会议论文集，PMLR 162:14699-14716

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谱聚类的更严格分析，以及超越

Peter Macgregor， He Sun; 第39届国际机器学习会议论文集，PMLR 162:14717-14742

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通过接地自然语言进行零样本奖励规范

Parsa Mahmoudieh， Deepak Pathak， Trevor Darrell; 第39届国际机器学习会议论文集，PMLR 162:14743-14752

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使用e值的特征选择

Subhabrata Majumdar， Snigdhansu Chatterjee; 第39届国际机器学习会议论文集，PMLR 162:14753-14773

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基于知识的自我合理化，通过提取和自然语言解释

Bodhisattwa Prasad Majumder， Oana Camburu， Thomas Lukasiewicz， Julian Mcauley; 第39届国际机器学习会议论文集，PMLR 162:14786-14801

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非参数内卷式马尔可夫链蒙特卡洛

Carol Mak， Fabian Zaiser， Luke Ong; 第39届国际机器学习会议论文集，PMLR 162:14802-14859

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与架构无关的神经网络联邦学习

Disha Makhija， Xing Han， Nhat Ho， Joydeep Ghosh; 第39届国际机器学习会议论文集，PMLR 162:14860-14870

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多目标子模优化中的鲁棒性：分位数方法

Cedric Malherbe， Kevin Scaman; 第39届国际机器学习会议论文集，PMLR 162:14871-14886

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具有最坏情况保证的张量分解更有效的采样

Osman Asif Malik; 第39届国际机器学习会议论文集，PMLR 162:14887-14917

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用于野生环境自动音乐转录的不对齐监督

Ben Maman, Amit H Bermano; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:14918-14934

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以学习排序为视角的决策聚焦学习

Jayanta Mandi, Vı́ctor Bucarey, Maxime Mulamba Ke Tchomba, Tias Guns; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:14935-14947

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复合经验风险最小化的差分隐私坐标下降法

Paul Mangold, Aurélien Bellet, Joseph Salmon, Marc Tommasi; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:14948-14978

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有限混合模型下最大似然估计的改进收敛率

Tudor Manole, Nhat Ho; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:14979-15006

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改进去中心化多智能体强化学习的模型无关算法

Weichao Mao, Lin Yang, Kaiqing Zhang, Tamer Basar; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:15007-15049

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人工数据修改的影响

Antonia Marcu, Adam Prugel-Bennett; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:15050-15069

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通过本地记忆实现个性化联邦学习

Othmane Marfoq, Giovanni Neglia, Richard Vidal, Laetitia Kameni; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:15070-15092

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嵌套赌博机

Matthieu Martin, Panayotis Mertikopoulos, Thibaud Rahier, Houssam Zenati; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:15093-15121

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用于时间序列对齐的封闭形式微分同胚变换

Iñigo Martinez, Elisabeth Viles, Igor G. Olaizola; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:15122-15158

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SPECTRE：谱条件有助于克服单次图生成器的表达能力限制

Karolis Martinkus, Andreas Loukas, Nathanaël Perraudin, Roger Wattenhofer; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:15159-15179

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模块化保形校准

Charles Marx, Shengjia Zhao, Willie Neiswanger, Stefano Ermon; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:15180-15195

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连续退火流动传输蒙特卡洛

Alex Matthews, Michael Arbel, Danilo Jimenez Rezende, Arnaud Doucet; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:15196-15219

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如何利用不确定性估计避免噪声电视，同时保持好奇心

Augustine Mavor-Parker, Kimberly Young, Caswell Barry, Lewis Griffin; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:15220-15240

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如何引导你的对手：使用梯度重定向的针对性和高效的模型盗窃防御

Mantas Mazeika, Bo Li, David Forsyth; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:15241-15254

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用于具有连续特征的最优决策树的可扩展分支定界法

Rahul Mazumder, Xiang Meng, Haoyue Wang; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:15255-15277

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使用强化学习优化张量网络收缩

Eli Meirom, Haggai Maron, Shie Mannor, Gal Chechik; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:15278-15292

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用于估计反事实结果的因果变换器

Valentyn Melnychuk, Dennis Frauen, Stefan Feuerriegel; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:15293-15329

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可操纵的3D球形神经元

Pavlo Melnyk, Michael Felsberg, Mårten Wadenbäck; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:15330-15339

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变换器是元强化学习器

Luckeciano C Melo; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:15340-15359

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ButterflyFlow：使用蝴蝶矩阵构建可逆层

Chenlin Meng, Linqi Zhou, Kristy Choi, Tri Dao, Stefano Ermon; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:15360-15375

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对用于神经排序的双编码器的辩护

Aditya Menon, Sadeep Jayasumana, Ankit Singh Rawat, Seungyeon Kim, Sashank Reddi, Sanjiv Kumar; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:15376-15400

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等变量子图电路

Peter Mernyei, Konstantinos Meichanetzidis, Ismail Ilkan Ceylan; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:15401-15420

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随机上升赌博机

Alberto Maria Metelli, Francesco Trovò, Matteo Pirola, Marcello Restelli; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:15421-15457

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具有强反馈的信用分配的控制最小化

Alexander Meulemans, Matilde Tristany Farinha, Maria R. Cervera, João Sacramento, Benjamin F. Grewe; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:15458-15483

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Lipschitz 神经网络的动力系统视角

Laurent Meunier, Blaise J Delattre, Alexandre Araujo, Alexandre Allauzen; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:15484-15500

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使用切片 Wasserstein 核的分布回归

Dimitri Meunier, Massimiliano Pontil, Carlo Ciliberto; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:15501-15523

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通过随机注意力机制进行可解释和泛化的图学习

Siqi Miao, Mia Liu, Pan Li; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:15524-15543

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使用无向神经网络建模结构

Tsvetomila Mihaylova, Vlad Niculae, Andre Martins; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:15544-15560

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通用 Hopfield 网络：单次关联记忆模型的通用框架

Beren Millidge, Tommaso Salvatori, Yuhang Song, Thomas Lukasiewicz, Rafal Bogacz; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:15561-15583

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使用线性函数逼近学习随机最短路径

Yifei Min, Jiafan He, Tianhao Wang, Quanquan Gu; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:15584-15629

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对可学习、值得学习且尚未学习的点进行优先训练

Sören Mindermann, Jan M Brauner, Muhammed T Razzak, Mrinank Sharma, Andreas Kirsch, Winnie Xu, Benedikt Höltgen, Aidan N Gomez, Adrien Morisot, Sebastian Farquhar, Yarin Gal; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:15630-15649

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POEM：使用后验抽样的分布外检测

Yifei Ming, Ying Fan, Yixuan Li; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:15650-15665

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约束强化学习的简单无奖励方法

Sobhan Miryoosefi, Chi Jin; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:15666-15698

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宽神经网络遗忘的灾难性更小

Seyed Iman Mirzadeh, Arslan Chaudhry, Dong Yin, Huiyi Hu, Razvan Pascanu, Dilan Gorur, Mehrdad Farajtabar; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:15699-15717

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近端和联邦随机重组

Konstantin Mishchenko, Ahmed Khaled, Peter Richtarik; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:15718-15749

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ProxSkip：是的！局部梯度步可以证明地加速通信！终于！

Konstantin Mishchenko, Grigory Malinovsky, Sebastian Stich, Peter Richtarik; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:15750-15769

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两层 ReLU 网络的快速凸优化：等效模型类和锥分解

Aaron Mishkin, Arda Sahiner, Mert Pilanci; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:15770-15816

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基于记忆的模型编辑（大规模）

Eric Mitchell, Charles Lin, Antoine Bosselut, Christopher D Manning, Chelsea Finn; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:15817-15831

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不变祖先搜索

Phillip B Mogensen, Nikolaj Thams, Jonas Peters; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:15832-15857

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随机块模型中差分隐私社区检测

Mohamed S Mohamed, Dung Nguyen, Anil Vullikanti, Ravi Tandon; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:15858-15894

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由帕累托平稳性诱导的多目标/多任务学习框架

Michinari Momma, Chaosheng Dong, Jia Liu; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:15895-15907

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EqR：用于数据高效强化学习的等变表示

Arnab Kumar Mondal, Vineet Jain, Kaleem Siddiqi, Siamak Ravanbakhsh; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:15908-15926

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随机线性海盗问题中的特征和参数选择

Ahmadreza Moradipari, Berkay Turan, Yasin Abbasi-Yadkori, Mahnoosh Alizadeh, Mohammad Ghavamzadeh; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:15927-15958

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SGD 的幂律逃逸率

Takashi Mori, Liu Ziyin, Kangqiao Liu, Masahito Ueda; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:15959-15975

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重新思考集成学习中的 Fano 不等式

Terufumi Morishita, Gaku Morio, Shota Horiguchi, Hiroaki Ozaki, Nobuo Nukaga; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:15976-16016

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SpeqNets：稀疏感知排列等变图神经网络

Christopher Morris, Gaurav Rattan, Sandra Kiefer, Siamak Ravanbakhsh; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:16017-16042

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CtrlFormer：通过 Transformer 学习可迁移状态表示以进行视觉控制

Yao Mark Mu, Shoufa Chen, Mingyu Ding, Jianyu Chen, Runjian Chen, Ping Luo; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:16043-16061

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用于合作式人工智能的广义信念

达里乌斯·穆格利希, 路易莎·M·津特格拉夫, 克里斯蒂安·A·施罗德·德·维特, 希蒙·怀特森, 雅各布·福斯特; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:16062-16082

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通过耦合初始化约束神经网络的宽度——最坏情况分析

亚历山大·蒙特努, 西蒙·奥姆洛尔, 赵松, 大卫·伍德拉夫; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:16083-16122

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常数很重要：主动学习的性能提升

斯蒂芬·O·穆斯曼, 桑乔伊·达斯古普塔; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:16123-16173

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对抗学习的泛化分析

瓦利德·穆斯塔法, 云文·雷, 马里乌斯·克洛夫特; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:16174-16196

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线性上下文强盗问题中模型选择的通用且数据自适应算法

维迪亚·K·穆图库马尔, 阿克谢·克里希纳穆提; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:16197-16222

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最大状态熵探索中非马尔可夫性的重要性

米尔科·穆蒂, 里卡多·德·圣蒂, 马塞洛·雷斯泰利; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:16223-16239

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PAC-Net：一种用于归纳迁移学习的模型剪枝方法

桑勋·明, 殷赫, 沃尼克·张, 宰明·崔, 智秀·柳, 大信·金, 基英·金, 昌沃克·郑; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:16240-16252

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AutoSNN：迈向节能脉冲神经网络

秉国·Na, 智秀·Mok, 圣植·Park, 东镇·Lee, 赫俊·Choe, 成罗·Yoon; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:16253-16269

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线性对角神经网络中步长的隐式偏差

莫·施皮格尔·纳克森, 卡维亚·拉维昌德兰, 内森·斯雷布罗, 丹尼尔·索德里; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:16270-16295

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DNNR：差分最近邻回归

优素福·纳德尔, 莱昂·西克斯特, 蒂姆·兰德格拉夫; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:16296-16317

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克服量化感知训练中的振荡

马库斯·纳格尔, 马里奥斯·福尔纳卡基斯, 叶利赛·邦达连科, 蒂耶门·布兰克沃特; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:16318-16330

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战略表征

维尼特·奈尔, 加内什·加尔梅, 因巴尔·塔尔加姆-科恩, 尼尔·罗森菲尔德; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:16331-16352

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通过加权平均和多样化扰动改进集成蒸馏

基雄·南, 赫基·李, 秉浩·许, 周浩·李; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:16353-16367

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通过共享不变性测量神经网络的表示稳健性

维丹特·南达, 蒂尔·施佩切尔, 卡米拉·科林, 约翰·P·迪克森, 克里希纳·古马迪, 艾德里安·韦勒; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:16368-16382

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具有少量用户的紧密且稳健的差分私有均值估计

夏姆·纳拉亚南, 瓦哈布·米罗克尼, 侯赛因·埃斯凡迪亚里; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:16383-16412

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基于可微分投影动力学和神经网络流体动力学模型的快速水生游泳者优化

埃尔维斯·纳瓦, 约翰·Z·张, 迈克·扬·米歇利斯, 陶·杜, 平川·马, 本杰明·F·格雷韦, 沃伊切赫·马图西克, 罗伯特·凯文·卡茨施曼; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:16413-16427

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多任务学习作为一种讨价还价游戏

阿维夫·纳文, 阿维夫·香姆西安, 伊丹·阿奇图韦, 哈盖·马隆, 健二·川口, 加尔·切奇克, 伊桑·费塔亚; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:16428-16446

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无限深度神经网络的变分推断

阿希尔·纳扎雷特, 大卫·布莱; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:16447-16461

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稳定的保形预测集

尤金·恩迪亚耶; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:16462-16479

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通过基于图的积极奖励学习发现可泛化的空间目标表征

阿维夫·内塔尼亚胡, 天敏·舒, 约书亚·特南鲍姆, 普尔基特·阿格拉瓦尔; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:16480-16495

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有符号图的次线性时间聚类预言机

斯特凡·诺伊曼, 潘·彭; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:16496-16528

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线性MDP中差分隐私探索的改进后悔

邓·丹尼尔·T·吴, 朱塞佩·维埃特里, 史蒂文·吴; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:16529-16552

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一种学习从人类那里请求丰富且有上下文信息的框架

可汗·X·阮, 约纳坦·比斯克, 哈尔·杜梅三世; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:16553-16568

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基于序列建模的不确定性感知元学习的Transformer神经网络过程

通·阮, 阿迪提亚·格罗弗; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:16569-16594

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通过概率注意力键改进Transformer

谭明·阮, 谭明·阮, 邓·D·D·乐,  Duy Khuong Nguyen, Viet-Anh Tran, 理查德·巴拉尼克, 纳特·霍, 斯坦利·奥舍; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:16595-16621

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关于小批量传输：一种分层方法

Khai Nguyen, Dang Nguyen, Quoc Dinh Nguyen, Tung Pham, Hung Bui, Dinh Phung, Trung Le, Nhat Ho; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:16622-16655

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通过部分运输改进小批量最优传输

Khai Nguyen, Dang Nguyen, The-Anh Vu-Le, Tung Pham, Nhat Ho; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:16656-16690

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循环模型无关强化学习可以成为许多POMDPs的一个强大基线

Tianwei Ni, Benjamin Eysenbach, Ruslan Salakhutdinov; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:16691-16723

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通过双拟合迭代优化策略梯度估计

Chengzhuo Ni, Ruiqi Zhang, Xiang Ji, Xuezhou Zhang, Mengdi Wang; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:16724-16783

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GLIDE：基于文本引导的扩散模型实现逼真的图像生成和编辑

Alexander Quinn Nichol, Prafulla Dhariwal, Aditya Ramesh, Pranav Shyam, Pamela Mishkin, Bob Mcgrew, Ilya Sutskever, Mark Chen; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:16784-16804

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用于对抗净化的扩散模型

Weili Nie, Brandon Guo, Yujia Huang, Chaowei Xiao, Arash Vahdat, Animashree Anandkumar; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:16805-16827

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深度强化学习中的首要偏差

Evgenii Nikishin, Max Schwarzer, Pierluca D’Oro, Pierre-Luc Bacon, Aaron Courville; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:16828-16847

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公平性的因果概念及其后果

Hamed Nilforoshan, Johann D Gaebler, Ravi Shroff, Sharad Goel; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:16848-16887

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高效的测试时模型自适应，无需遗忘

Shuaicheng Niu, Jiaxiang Wu, Yifan Zhang, Yaofo Chen, Shijian Zheng, Peilin Zhao, Mingkui Tan; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:16888-16905

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生成树：对抗和模仿

Richard Nock, Mathieu Guillame-Bert; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:16906-16951

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路径感知和结构保持的合成可访问分子生成

Juhwan Noh, Dae-Woong Jeong, Kiyoung Kim, Sehui Han, Moontae Lee, Honglak Lee, Yousung Jung; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:16952-16968

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利用专家特征进行时间序列表示的对比学习

Manuel T Nonnenmacher, Lukas Oldenburg, Ingo Steinwart, David Reeb; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:16969-16989

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Tranception：具有自回归Transformer和推理时检索的蛋白质适应度预测

Pascal Notin, Mafalda Dias, Jonathan Frazer, Javier Marchena-Hurtado, Aidan N Gomez, Debora Marks, Yarin Gal; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:16990-17017

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快速有限宽度神经切线核

Roman Novak, Jascha Sohl-Dickstein, Samuel S Schoenholz; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:17018-17044

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多涂层超掩码增强隐藏网络

Yasuyuki Okoshi, Ángel López Garcı́a-Arias, Kazutoshi Hirose, Kota Ando, Kazushi Kawamura, Thiem Van Chu, Masato Motomura, Jaehoon Yu; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:17045-17055

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广义杠杆分数的几何解释及其应用

Bruno Ordozgoiti, Antonis Matakos, Aristides Gionis; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:17056-17070

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混合和重叠图聚类的实用性近线性时间近似算法

Lorenzo Orecchia, Konstantinos Ameranis, Charalampos Tsourakakis, Kunal Talwar; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:17071-17093

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用于改进泛化的抗相关噪声注入

Antonio Orvieto, Hans Kersting, Frank Proske, Francis Bach, Aurelien Lucchi; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:17094-17116

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可扩展的深度高斯马尔可夫随机场用于通用图

Joel Oskarsson, Per Sidén, Fredrik Lindsten; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:17117-17137

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使用预训练模型进行零样本AutoML

Ekrem Öztürk, Fabio Ferreira, Hadi Jomaa, Lars Schmidt-Thieme, Josif Grabocka, Frank Hutter; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:17138-17155

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通过语言模型进行历史压缩的强化学习

Fabian Paischer, Thomas Adler, Vihang Patil, Angela Bitto-Nemling, Markus Holzleitner, Sebastian Lehner, Hamid Eghbal-Zadeh, Sepp Hochreiter; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:17156-17185

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对中奖彩票的拉马努金图属性的研究

Bithika Pal, Arindam Biswas, Sudeshna Kolay, Pabitra Mitra, Biswajit Basu; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:17186-17201

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在不可实现设置中学习线性回归混合

Soumyabrata Pal, Arya Mazumdar, Rajat Sen, Avishek Ghosh; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:17202-17220

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在保守主义中更好地规划：具有参与者校正的离线多智能体强化学习

Ling Pan, Longbo Huang, Tengyu Ma, Huazhe Xu; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:17221-17237

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张量卷积神经网络的统一权重初始化范式

于盼, 苏泽勇, 刘骜, 王景泉, 李楠楠, 徐增林; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:17238-17257

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鲁棒性和准确性可以通过（适当的）定义来调和

庞天宇, 林敏, 杨晓, 朱俊, 严水澄; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:17258-17277

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面向叙事生成中实体的一致且连贯的使用

Pinelopi Papalampidi, Kris Cao, Tomas Kocisky; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:17278-17294

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使用混合整数规划进行约束离散黑盒优化

Theodore P Papalexopoulos, Christian Tjandraatmadja, Ross Anderson, Juan Pablo Vielma, David Belanger; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:17295-17322

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图神经网络扩展的理论比较

Pál András Papp, Roger Wattenhofer; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:17323-17345

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因果推断方法的验证

Harsh Parikh, Carlos Varjao, Louise Xu, Eric Tchetgen Tchetgen; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:17346-17358

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预训练视觉模型对控制的令人惊讶的有效性

Simone Parisi, Aravind Rajeswaran, Senthil Purushwalkam, Abhinav Gupta; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:17359-17371

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学习用于等变世界模型的对称嵌入

Jung Yeon Park, Ondrej Biza, Linfeng Zhao, Jan-Willem Van De Meent, Robin Walters; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:17372-17389

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模糊行为像集成：空间平滑以提高准确性、不确定性和鲁棒性

Namuk Park, Songkuk Kim; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:17390-17419

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固定点迭代的精确最优加速复杂度

Jisun Park, Ernest K Ryu; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:17420-17457

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用于具有许多零的径向变换组合数据的核方法

Junyoung Park, Changwon Yoon, Cheolwoo Park, Jeongyoun Ahn; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:17458-17472

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基于后悔的环境设计的进化课程

Jack Parker-Holder, Minqi Jiang, Michael Dennis, Mikayel Samvelyan, Jakob Foerster, Edward Grefenstette, Tim Rocktäschel; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:17473-17498

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神经网络并非天生就适合拟合大脑数据，但训练有所帮助

Alexandre Pasquiou, Yair Lakretz, John T Hale, Bertrand Thirion, Christophe Pallier; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:17499-17516

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用于协变量漂移的新相似性度量，及其在非参数回归中的应用

Reese Pathak, Cong Ma, Martin Wainwright; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:17517-17530

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Align-RUDDER：通过奖励再分配从少量演示中学习

Vihang Patil, Markus Hofmarcher, Marius-Constantin Dinu, Matthias Dorfer, Patrick M Blies, Johannes Brandstetter, José Arjona-Medina, Sepp Hochreiter; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:17531-17572

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POET：使用集成重材料化和分页在微型设备上训练神经网络

Shishir G. Patil, Paras Jain, Prabal Dutta, Ion Stoica, Joseph Gonzalez; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:17573-17583

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学习提前剪切：通过模仿学习进行剪切平面选择

Max B Paulus, Giulia Zarpellon, Andreas Krause, Laurent Charlin, Chris Maddison; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:17584-17600

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神经网络修剪去噪特征，并在视觉任务中产生局部连接

Franco Pellegrini, Giulio Biroli; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:17601-17626

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Branchformer：并行 MLP-Attention 架构以捕获语音识别和理解的局部和全局上下文

Yifan Peng, Siddharth Dalmia, Ian Lane, Shinji Watanabe; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:17627-17643

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Pocket2Mol：基于 3D 蛋白口袋的有效分子采样

Xingang Peng, Shitong Luo, Jiaqi Guan, Qi Xie, Jian Peng, Jianzhu Ma; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:17644-17655

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可微分 Top-k 分类学习

Felix Petersen, Hilde Kuehne, Christian Borgelt, Oliver Deussen; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:17656-17668

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多尺度特征学习动态：对双下降的见解

Mohammad Pezeshki, Amartya Mitra, Yoshua Bengio, Guillaume Lajoie; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:17669-17690

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用于训练神经网络的微分熵估计器

Georg Pichler, Pierre Jean A. Colombo, Malik Boudiaf, Günther Koliander, Pablo Piantanida; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:17691-17715

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具有部分模型个性化的联邦学习

Krishna Pillutla, Kshitiz Malik, Abdel-Rahman Mohamed, Mike Rabbat, Maziar Sanjabi, Lin Xiao; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:17716-17758

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环面上的深度网络：消除对称性揭示了景观几何中平坦区域的结构

Fabrizio Pittorino, Antonio Ferraro, Gabriele Perugini, Christoph Feinauer, Carlo Baldassi, Riccardo Zecchina; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:17759-17781

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几何多模态对比表示学习

Petra Poklukar, Miguel Vasco, Hang Yin, Francisco S. Melo, Ana Paiva, Danica Kragic; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:17782-17800

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受约束的离线策略优化

Nicholas Polosky, Bruno C. Da Silva, Madalina Fiterau, Jithin Jagannath; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:17801-17810

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具有在线自监督的离线元强化学习

Vitchyr H Pong, Ashvin V Nair, Laura M Smith, Catherine Huang, Sergey Levine; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:17811-17829

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去偏见者注意：正则化传输映射的陷阱

Aram-Alexandre Pooladian, Marco Cuturi, Jonathan Niles-Weed; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:17830-17847

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用于数据高效机器学习的自适应二阶核心集

Omead Pooladzandi, David Davini, Baharan Mirzasoleiman; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:17848-17869

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确定性表观不确定性的实用性

Janis Postels, Mattia Segù, Tao Sun, Luca Daniel Sieber, Luc Van Gool, Fisher Yu, Federico Tombari; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:17870-17909

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学习优化器的简单保护

Isabeau Prémont-Schwarz, Jaroslav Vı́tků, Jan Feyereisl; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:17910-17925

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鲁棒和稀疏优化的困难与算法

Eric Price, Sandeep Silwal, Samson Zhou; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:17926-17944

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超图上的非线性特征扩散

Konstantin Prokopchik, Austin R Benson, Francesco Tudisco; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:17945-17958

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由简单注入流近似流形和密度的通用联合逼近

Michael Puthawala, Matti Lassas, Ivan Dokmanic, Maarten De Hoop; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:17959-17983

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正则化核学习者的教学维度

Hong Qian, Xu-Hui Liu, Chen-Xi Su, Aimin Zhou, Yang Yu; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:17984-18002

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ContentVec：通过解耦说话者改进的自监督语音表示

Kaizhi Qian, Yang Zhang, Heting Gao, Junrui Ni, Cheng-I Lai, David Cox, Mark Hasegawa-Johnson, Shiyu Chang; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:18003-18017

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具有元语义正则器的干预对比学习

Wenwen Qiang, Jiangmeng Li, Changwen Zheng, Bing Su, Hui Xiong; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:18018-18030

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具有loglog(T)切换成本的样本高效强化学习

Dan Qiao, Ming Yin, Ming Min, Yu-Xiang Wang; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:18031-18061

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具有潜在结构感知序列自动编码器的泛化到演化领域

Tiexin Qin, Shiqi Wang, Haoliang Li; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:18062-18082

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在分布偏移下的图神经网络架构搜索

Yijian Qin, Xin Wang, Ziwei Zhang, Pengtao Xie, Wenwu Zhu; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:18083-18095

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用于输入不确定性下优化鲁棒性度量的谱表示

Jixiang Qing, Tom Dhaene, Ivo Couckuyt; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:18096-18121

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具有可证明收敛性的用于深度学习的NDCG替代品的规模化随机优化

Zi-Hao Qiu, Quanqi Hu, Yongjian Zhong, Lijun Zhang, Tianbao Yang; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:18122-18152

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具有潜在异常暴露的用于异常检测的对比学习

Chen Qiu, Aodong Li, Marius Kloft, Maja Rudolph, Stephan Mandt; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:18153-18167

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对比UCB：在线强化学习中可证明高效的对比自监督学习

Shuang Qiu, Lingxiao Wang, Chenjia Bai, Zhuoran Yang, Zhaoran Wang; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:18168-18210

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快速且可证明的非凸张量RPCA

Haiquan Qiu, Yao Wang, Shaojie Tang, Deyu Meng, Quanming Yao; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:18211-18249

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通过锐度感知最小化进行泛化联邦学习

屈哲, 李星宇, 段睿, 刘垚, 唐博, 陆卓; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:18250-18280

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用于喷流标记的粒子Transformer

屈慧琳, 李丛桥, 钱思甜; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:18281-18292

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提前赢得彩票：高效的早期网络剪枝

John Rachwan, Daniel Zügner, Bertrand Charpentier, Simon Geisler, Morgane Ayle, Stephan Günnemann; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:18293-18309

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主动学习中不确定性采样的收敛性

Anant Raj, Francis Bach; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:18310-18331

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DeepSpeed-MoE：推进混合专家推理和训练，以支持下一代AI规模

Samyam Rajbhandari, Conglong Li, Zhewei Yao, Minjia Zhang, Reza Yazdani Aminabadi, Ammar Ahmad Awan, Jeff Rasley, Yuxiong He; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:18332-18346

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Fishr：用于泛化到分布外数据的不变梯度方差

Alexandre Rame, Corentin Dancette, Matthieu Cord; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:18347-18377

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对领域对抗训练中的平滑性更深入的观察

Harsh Rangwani, Sumukh K Aithal, Mayank Mishra, Arihant Jain, Venkatesh Babu Radhakrishnan; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:18378-18399

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线性对抗概念擦除

Shauli Ravfogel, Michael Twiton, Yoav Goldberg, Ryan D Cotterell; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:18400-18421

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分层张量分解和深度卷积神经网络中的隐式正则化

Noam Razin, Asaf Maman, Nadav Cohen; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:18422-18462

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非对称行列式点过程的最大后验概率推断的一步算法

Aravind Reddy, Ryan A. Rossi, Zhao Song, Anup Rao, Tung Mai, Nedim Lipka, Gang Wu, Eunyee Koh, Nesreen Ahmed; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:18463-18482

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获胜彩票的普遍性：重整化群视角

William T Redman, Tianlong Chen, Zhangyang Wang, Akshunna S. Dogra; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:18483-18498

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浅非线性自动编码器中表征学习的动态

Maria Refinetti, Sebastian Goldt; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:18499-18519

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用于模型引导蛋白序列设计的近端探索

Zhizhou Ren, Jiahan Li, Fan Ding, Yuan Zhou, Jianzhu Ma, Jian Peng; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:18520-18536

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ReLU DNNs的变换复杂度的理论分析

Jie Ren, Mingjie Li, Meng Zhou, Shih-Han Chan, Quanshi Zhang; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:18537-18558

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点云分类在损坏情况下的基准测试和分析

Jiawei Ren, Liang Pan, Ziwei Liu; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:18559-18575

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元学习的PAC-Bayes界限的统一视角

Arezou Rezazadeh; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:18576-18595

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3PC：用于通信高效分布式训练和更好的延迟聚合理论的三点压缩器

Peter Richtarik, Igor Sokolov, Elnur Gasanov, Ilyas Fatkhullin, Zhize Li, Eduard Gorbunov; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:18596-18648

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基于SDE的鲁棒变分公式，用于通过深度学习求解线性PDE

Lorenz Richter, Julius Berner; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:18649-18666

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概率鲁棒学习：平衡平均和最坏情况性能

Alexander Robey, Luiz Chamon, George J. Pappas, Hamed Hassani; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:18667-18686

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LyaNet：用于训练神经ODE的Lyapunov框架

Ivan Dario Jimenez Rodriguez, Aaron Ames, Yisong Yue; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:18687-18703

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短期可塑性神经元学习学习和遗忘

Hector Garcia Rodriguez, Qinghai Guo, Timoleon Moraitis; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:18704-18722

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函数空间推理与稀疏隐式过程

Simon Rodrı́guez-Santana, Bryan Zaldivar, Daniel Hernandez-Lobato; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:18723-18740

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得分匹配能够发现非线性加性噪声模型的因果关系

Paul Rolland, Volkan Cevher, Matthäus Kleindessner, Chris Russell, Dominik Janzing, Bernhard Schölkopf, Francesco Locatello; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:18741-18753

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医学图像中一致性注意力的凸优化层双分解

Tom Ron, Tamir Hazan; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:18754-18769

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归因方法的一致且高效的评估策略

Yao Rong, Tobias Leemann, Vadim Borisov, Gjergji Kasneci, Enkelejda Kasneci; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:18770-18795

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通过主动查询高效学习网络动力系统的拓扑和行为

Daniel J Rosenkrantz, Abhijin Adiga, Madhav Marathe, Zirou Qiu, S S Ravi, Richard Stearns, Anil Vullikanti; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:18796-18808

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学习网络博弈的结构

Emanuele Rossi, Federico Monti, Yan Leng, Michael Bronstein, Xiaowen Dong; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:18809-18827

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通过约束强化学习进行直接行为规范

Julien Roy, Roger Girgis, Joshua Romoff, Pierre-Luc Bacon, Chris J Pal; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:18828-18843

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基于约束的图网络模拟器

Yulia Rubanova, Alvaro Sanchez-Gonzalez, Tobias Pfaff, Peter Battaglia; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:18844-18870

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通过顺序函数空间变分推断进行持续学习

Tim G. J. Rudner, Freddie Bickford Smith, Qixuan Feng, Yee Whye Teh, Yarin Gal; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:18871-18887

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图耦合振荡器网络

T. Konstantin Rusch, Ben Chamberlain, James Rowbottom, Siddhartha Mishra, Michael Bronstein; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:18888-18909

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使用隐式神经表示阻碍对抗攻击

Andrei A Rusu, Dan Andrei Calian, Sven Gowal, Raia Hadsell; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:18910-18934

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利用独立工具：识别和分布泛化

Sorawit Saengkyongam, Leonard Henckel, Niklas Pfister, Jonas Peters; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:18935-18958

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FedNL：使牛顿型方法适用于联邦学习

Mher Safaryan, Rustem Islamov, Xun Qian, Peter Richtarik; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:18959-19010

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多功能双人强盗：用于从相对偏好中学习的最佳分析

Aadirupa Saha, Pierre Gaillard; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:19011-19026

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非平稳双人强盗的优化和高效动态遗憾算法

Aadirupa Saha, Shubham Gupta; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:19027-19049

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通过凸对偶性解开注意力：分析和解释视觉Transformer

Arda Sahiner, Tolga Ergen, Batu Ozturkler, John Pauly, Morteza Mardani, Mert Pilanci; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:19050-19088

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用于大型动作空间的离策略评估通过嵌入

Yuta Saito, Thorsten Joachims; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:19089-19122

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用于改进量化感知训练的最佳剪切和幅度感知微分

Charbel Sakr, Steve Dai, Rangha Venkatesan, Brian Zimmer, William Dally, Brucek Khailany; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:19123-19138

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在Talagrand不等式T1下，SVGD在总体极限下的收敛理论

Adil Salim, Lukang Sun, Peter Richtarik; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:19139-19152

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FITNESS：（在新样本和相似样本上进行微调）以检测具有漂移和异常值的流中的异常

Abishek Sankararaman, Balakrishnan Narayanaswamy, Vikramank Y Singh, Zhao Song; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:19153-19177

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图度量中的代数路径问题

Enrique Fita Sanmartı́n, Sebastian Damrich, Fred Hamprecht; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:19178-19204

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LSB：离散空间中的局部自平衡MCMC

Emanuele Sansone; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:19205-19220

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PoF：用于提高泛化能力的特征提取器的后训练

Ikuro Sato, Yamada Ryota, Masayuki Tanaka, Nakamasa Inoue, Rei Kawakami; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:19221-19230

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重新评估词移动距离

Ryoma Sato, Makoto Yamada, Hisashi Kashima; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:19231-19249

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理解对比学习需要结合归纳偏差

Nikunj Saunshi, Jordan Ash, Surbhi Goel, Dipendra Misra, Cyril Zhang, Sanjeev Arora, Sham Kakade, Akshay Krishnamurthy; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:19250-19286

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神经种族减少：门控网络中抽象的动力学

Andrew Saxe, Shagun Sodhani, Sam Jay Lewallen; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:19287-19309

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非凸随机梯度下降在Talagrand不等式T1下的收敛率

Kevin Scaman, Cedric Malherbe, Ludovic Dos Santos; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:19310-19327

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使用分析核嵌入的条件独立性的渐近检验

Meyer Scetbon, Laurent Meunier, Yaniv Romano; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:19328-19346

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使用低秩耦合和成本的线性时间格罗莫夫沃瑟斯坦距离

Meyer Scetbon, Gabriel Peyré, Marco Cuturi; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:19347-19365

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无限特征模型的流式推理

Rylan Schaeffer, Yilun Du, Gabrielle K Liu, Ila Fiete; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:19366-19387

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使用连续循环单元对不规则时间序列建模

Mona Schirmer, Mazin Eltayeb, Stefan Lessmann, Maja Rudolph; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:19388-19405

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结构保持神经网络：玻尔兹曼方程熵闭包的案例研究

Steffen Schotthöfer, Tianbai Xiao, Martin Frank, Cory Hauck; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:19406-19433

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通过决策区域量化提高对真实世界和最坏情况分布偏移的鲁棒性

Leo Schwinn, Leon Bungert, An Nguyen, René Raab, Falk Pulsmeyer, Doina Precup, Bjoern Eskofier, Dario Zanca; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:19434-19449

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对称机器思维理论

Melanie Sclar, Graham Neubig, Yonatan Bisk; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:19450-19466

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Data-SUITE：基于数据的反分布不一致示例识别

Nabeel Seedat, Jonathan Crabbé, Mihaela van der Schaar; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:19467-19496

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使用神经控制微分方程的连续时间反事实结果建模

Nabeel Seedat, Fergus Imrie, Alexis Bellot, Zhaozhi Qian, Mihaela van der Schaar; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:19497-19521

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神经正切核超越无限宽度极限：深度和初始化的影响

Mariia Seleznova, Gitta Kutyniok; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:19522-19560

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使用视频进行无动作预训练的强化学习

Younggyo Seo, Kimin Lee, Stephen L James, Pieter Abbeel; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:19561-19579

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通过乐观均衡计算进行高效的多智能体强化学习

Pier Giuseppe Sessa, Maryam Kamgarpour, Andreas Krause; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:19580-19597

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在公平性标准下的选择性回归

Abhin Shah, Yuheng Bu, Joshua K Lee, Subhro Das, Rameswar Panda, Prasanna Sattigeri, Gregory W Wornell; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:19598-19615

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序列决策的效用理论

Mehran Shakerinava, Siamak Ravanbakhsh; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:19616-19625

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翻译机器人技能：学习跨机器的无监督技能对应关系

Tanmay Shankar, Yixin Lin, Aravind Rajeswaran, Vikash Kumar, Stuart Anderson, Jean Oh; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:19626-19644

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一种基于状态分布匹配的非情节强化学习方法

Archit Sharma, Rehaan Ahmad, Chelsea Finn; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:19645-19657

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基于固定支架的异联想内容寻址存储器，避免灾难性遗忘

Sugandha Sharma, Sarthak Chandra, Ila Fiete; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:19658-19682

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联邦最小最大优化：改进的收敛分析和算法

Pranay Sharma, Rohan Panda, Gauri Joshi, Pramod Varshney; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:19683-19730

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DNS：基于行列式点过程的神经网络采样器，用于集成强化学习

Hassam Sheikh, Kizza Frisbee, Mariano Phielipp; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:19731-19746

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核化bandit的实例依赖后悔分析

Shubhanshu Shekhar, Tara Javidi; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:19747-19772

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数据增强作为特征操作

Ruoqi Shen, Sebastien Bubeck, Suriya Gunasekar; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:19773-19808

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度量公平主动学习

Jie Shen, Nan Cui, Jing Wang; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:19809-19826

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PDO-s3DCNN：基于偏微分算子的可操纵3D CNN

Zhengyang Shen, Tao Hong, Qi She, Jinwen Ma, Zhouchen Lin; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:19827-19846

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连接，而非崩溃：解释无监督领域自适应的对比学习

Kendrick Shen, Robbie M Jones, Ananya Kumar, Sang Michael Xie, Jeff Z. Haochen, Tengyu Ma, Percy Liang; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:19847-19878

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用于有效NLP后门防御的约束优化和动态边界缩放

Guangyu Shen, Yingqi Liu, Guanhong Tao, Qiuling Xu, Zhuo Zhang, Shengwei An, Shiqing Ma, Xiangyu Zhang; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:19879-19892

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Transformer语言模型的阶梯式训练

Sheng Shen, Pete Walsh, Kurt Keutzer, Jesse Dodge, Matthew Peters, Iz Beltagy; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:19893-19908

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深度网络近似的内在参数

Zuowei Shen, Haizhao Yang, Shijun Zhang; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:19909-19934

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用于高度约束非凸优化的无梯度方法

Wanli Shi, Hongchang Gao, Bin Gu; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:19935-19955

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K-中心聚类的全局优化

Mingfei Shi, Kaixun Hua, Jiayang Ren, Yankai Cao; 第39届国际机器学习会议论文集, PMLR 162:19956-19966