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第216卷：人工智能不确定性，2023年8月31日至4日，美国宾夕法尼亚州匹兹堡
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编辑：Robin J. Evans, Ilya Shpitser
[参考文献][引用处理]
SubMix：学习混合图采样启发式算法
Sami Abu-El-Haija, Joshua V. Dillon, Bahare Fatemi, Kyriakos Axiotis, Neslihan Bulut, Johannes Gasteiger, Bryan Perozzi, Mohammadhossein Bateni; 第三十九届人工智能不确定性大会论文集, PMLR 216:1-10
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引导式深度核学习
Idan Achituve, Gal Chechik, Ethan Fetaya; 第三十九届人工智能不确定性大会论文集, PMLR 216:11-21
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组合式强化学习中最优值函数的边界
Jacob Adamczyk, Volodymyr Makarenko, Argenis Arriojas, Stas Tiomkin, Rahul V. Kulkarni; 第三十九届人工智能不确定性大会论文集, PMLR 216:22-32
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解码器足以实现查询自适应变分推断
Sakshi Agarwal, Gabriel Hope, Ali Younis, Erik B. Sudderth; 第三十九届人工智能不确定性大会论文集, PMLR 216:33-44
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FLASH：使用 CASH 自动化联邦学习
Md I. I. Alam, Koushik Kar, Theodoros Salonidis, Horst Samulowitz; 第三十九届人工智能不确定性大会论文集, PMLR 216:45-55
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用于个体治疗效果评估的迁移学习
Ahmed Aloui, Juncheng Dong, Cat P Le, Vahid Tarokh; 第三十九届人工智能不确定性大会论文集, PMLR 216:56-66
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误校准的两个方面：识别网络校准的过度自信和不足自信预测
Shuang Ao, Stefan Rueger, Advaith Siddharthan; 第三十九届人工智能不确定性大会论文集, PMLR 216:77-87
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量化标签噪声下的彩票：准确性、校准和复杂性
Viplove Arora, Daniele Irto, Sebastian Goldt, Guido Sanguinetti; 第三十九届人工智能不确定性大会论文集, PMLR 216:88-98
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随机动态下熵正则化强化学习的贝叶斯推理方法
Argenis Arriojas, Jacob Adamczyk, Stas Tiomkin, Rahul V. Kulkarni; 第三十九届人工智能不确定性大会论文集, PMLR 216:99-109
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初始化时的神经正切核：线性宽度足矣
Arindam Banerjee, Pedro Cisneros-Velarde, Libin Zhu, Mikhail Belkin; 第三十九届人工智能不确定性大会论文集, PMLR 216:110-118
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我们会随着时间变得更聪明吗？论具有分层背景知识的因果等价性
Christine W. Bang, Vanessa Didelez; 第三十九届人工智能不确定性大会论文集, PMLR 216:119-129
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Sample Boosting Algorithm (SamBA) - 一种基于局部专业知识的、可解释的贪婪集成分类器，适用于胖数据
Baptiste Bauvin, Cécile Capponi, Florence Clerc, Pascal Germain, Sokol Koço, Jacques Corbeil; 第三十九届人工智能不确定性大会论文集, PMLR 216:130-140
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使用高斯过程学习选择函数
Alessio Benavoli, Dario Azzimonti, Dario Piga; 第三十九届人工智能不确定性大会论文集, PMLR 216:141-151
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独立级联模型中谣言源的推断
Petra Berenbrink, Max Hahn-Klimroth, Dominik Kaaser, Lena Krieg, Malin Rau; 第三十九届人工智能不确定性大会论文集, PMLR 216:152-162
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稀有事件中的最佳臂识别
Anirban Bhattacharjee, Sushant Vijayan, Sandeep Juneja; 第三十九届人工智能不确定性大会论文集, PMLR 216:163-172
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BeliefPPG：通过信念传播从PPG信号中估计心率的不确定性感知方法
Valentin Bieri, Paul Streli, Berken Utku Demirel, Christian Holz; 第三十九届人工智能不确定性大会论文集, PMLR 216:173-183
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结构化核高斯过程超参数的摊销推断
Matthias Bitzer, Mona Meister, Christoph Zimmer; 第三十九届人工智能不确定性大会论文集, PMLR 216:184-194
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使用特权信息纠正回归中的选择偏差和缺失响应
P Boeken, Noud de Kroon, Mathijs de Jong, Joris M. Mooij, Onno Zoeter; 第三十九届人工智能不确定性大会论文集, PMLR 216:195-205
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高维下极小极大风险分类器的有效学习
Kartheek Bondugula, Santiago Mazuelas, Aritz Pérez; 第三十九届人工智能不确定性大会论文集, PMLR 216:206-215
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通过超模态最小化近似概率解释
Louenas Bounia, Frederic Koriche; 第三十九届人工智能不确定性大会论文集, PMLR 216:216-225
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标记截尾时间点过程的推断
Alex Boyd, Yuxin Chang, Stephan Mandt, Padhraic Smyth; 第三十九届人工智能不确定性大会论文集, PMLR 216:226-236
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通过损失重平衡标签和全局上下文克服视觉问答中的语言先验
Runlin Cao, Zhixin Li; 第三十九届人工智能不确定性大会论文集, PMLR 216:249-259
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概率程序中的可扩展整数运算
William X. Cao, Poorva Garg, Ryan Tjoa, Steven Holtzen, Todd Millstein, Guy Van den Broeck; 第三十九届人工智能不确定性大会论文集, PMLR 216:260-270
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动态速度场的非参数贝叶斯可扩展学习
Sunrit Chakraborty, Aritra Guha, Rayleigh Lei, XuanLong Nguyen; 第三十九届人工智能不确定性大会论文集, PMLR 216:282-292
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在线MDP中的学习：处理通信情况需要付出代价吗？
Gautam Chandrasekaran, Ambuj Tewari; 第三十九届人工智能不确定性大会论文集, PMLR 216:293-302
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针对异策略时间差分学习的修改 Retrace 算法
Xingguo Chen, Xingzhou Ma, Yang Li, Guang Yang, Shangdong Yang, Yang Gao; 第三十九届人工智能不确定性大会论文集, PMLR 216:303-312
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对抗鲁棒线性分类中的良性过拟合
Jinghui Chen, Yuan Cao, Quanquan Gu; 第三十九届人工智能不确定性大会论文集, PMLR 216:313-323
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一种基于深度离线强化学习的有效协商智能体框架
Siqi Chen, Jianing Zhao, Gerhard Weiss, Ran Su, Kaiyou Lei; 第三十九届人工智能不确定性大会论文集, PMLR 216:324-335
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MFA: 用于目标检测的多层特征感知攻击
Wen Chen, Yushan Zhang, Zhiheng Li, Yuehuan Wang; 第三十九届人工智能不确定性大会论文集, PMLR 216:336-346
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协作多智能体规划中的差分隐私
Bo Chen, Calvin Hawkins, Mustafa O. Karabag, Cyrus Neary, Matthew Hale, Ufuk Topcu; 第三十九届人工智能不确定性大会论文集, PMLR 216:347-357
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在结果依赖性缺失和自我审查下的因果推断
Jacob M. Chen, Daniel Malinsky, Rohit Bhattacharya; 第三十九届人工智能不确定性大会论文集, PMLR 216:358-368
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具有异构背景动态的 Hawkes 过程中短期时间依赖性的检测
Yu Chen, Fengpei Li, Anderson Schneider, Yuriy Nevmyvaka, Asohan Amarasingham, Henry Lam; 第三十九届人工智能不确定性大会论文集, PMLR 216:369-380
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增强治疗效果估计：一种结合随机实验和外部对照的稳健模型方法，使用双重惩罚积分估计器
Yuwen Cheng, Lili Wu, Shu Yang; 第三十九届人工智能不确定性大会论文集, PMLR 216:381-390
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因果图发现的适应性复杂性
Davin Choo, Kirankumar Shiragur; 第三十九届人工智能不确定性大会论文集, PMLR 216:391-402
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具有专家排名的组合分类老虎机
Sayak Ray Chowdhury, Gaurav Sinha, Nagarajan Natarajan, Amit Sharma; 第三十九届人工智能不确定性大会论文集, PMLR 216:403-412
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奇偶校准
Youngseog Chung, Aaron Rumack, Chirag Gupta; 第三十九届人工智能不确定性大会论文集, PMLR 216:413-423
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线性函数逼近下纳什 Q-学习的有限样本保证
Pedro Cisneros-Velarde, Sanmi Koyejo; 第三十九届人工智能不确定性大会论文集, PMLR 216:424-432
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在循环有向图中建立马尔可夫等价性
Tom Claassen, Joris M. Mooij; 第三十九届人工智能不确定性大会论文集, PMLR 216:433-442
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神经网络校准的期望一致性
Lucas Clarté, Bruno Loureiro, Florent Krzakala, Lenka Zdeborová; 第三十九届人工智能不确定性大会论文集, PMLR 216:443-453
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人机协作混合
Katherine M. Collins, Umang Bhatt, Weiyang Liu, Vihari Piratla, Ilia Sucholutsky, Bradley Love, Adrian Weller; 第三十九届人工智能不确定性大会论文集, PMLR 216:454-464
[摘要][下载PDF][OpenReview][补充PDF]
学习推理上下文知识以进行不确定性下的规划
Cheng Cui, Saeid Amiri, Yan Ding, Xingyue Zhan, Shiqi Zhang; 第三十九届人工智能不确定性大会论文集, PMLR 216:465-475
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单峰函数的黑盒优化
A. Cutkosky, A. Das, W. Kong, C. Lee, R. Sen; 第三十九届人工智能不确定性大会论文集, PMLR 216:476-484
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用于样本高效强化学习的条件抽象树
Mehdi Dadvar, Rashmeet Kaur Nayyar, Siddharth Srivastava; 第三十九届人工智能不确定性大会论文集, PMLR 216:485-495
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多任务学习中可改进的间隙平衡
Yanqi Dai, Nanyi Fei, Zhiwu Lu; 第三十九届人工智能不确定性大会论文集, PMLR 216:496-506
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CrysMMNet: 晶体性质预测的多模态表示
Kishalay Das, Pawan Goyal, Seung-Cheol Lee, Satadeep Bhattacharjee, Niloy Ganguly; 第三十九届人工智能不确定性大会论文集, PMLR 216:507-517
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用于层次连贯概率预测的狄利克雷比例模型
A. Das, W. Kong, B. Paria, R. Sen; 第三十九届人工智能不确定性大会论文集, PMLR 216:518-528
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离散-连续域中的神经概率逻辑编程
Lennert De Smet, Pedro Zuidberg Dos Martires, Robin Manhaeve, Giuseppe Marra, Angelika Kimmig, Luc De Raedt; 第三十九届人工智能不确定性大会论文集, PMLR 216:529-538
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研究 GNN 空间卷积对嵌入空间几何的影响
Claire Donnat, So Won Jeong; 第三十九届人工智能不确定性大会论文集, PMLR 216:539-548
[摘要][下载PDF][OpenReview][补充PDF]
深度高斯混合集成
Yousef El-Laham, Niccolo Dalmasso, Elizabeth Fons, Svitlana Vyetrenko; 第三十九届人工智能不确定性大会论文集, PMLR 216:549-559
[摘要][下载PDF][OpenReview][补充PDF]
用于物品-物品推荐的个性化联邦领域自适应
Ziwei Fan, Hao Ding, Anoop Deoras, Trong Nghia Hoang; 第三十九届人工智能不确定性大会论文集, PMLR 216:560-570
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通过广义测地线插值生成合成数据集
Jiaojiao Fan, David Alvarez-Melis; 第三十九届人工智能不确定性大会论文集, PMLR 216:571-581
[摘要][下载PDF][OpenReview][补充PDF]
基于 Logit 的集成分布蒸馏，用于稳健自回归序列不确定性
Yassir Fathullah, Guoxuan Xia, Mark J. F. Gales; 第三十九届人工智能不确定性大会论文集, PMLR 216:582-591
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模型不确定性在贝叶斯优化中的作用
Jonathan Foldager, Mikkel Jordahn, Lars K. Hansen, Michael R. Andersen; 第三十九届人工智能不确定性大会论文集, PMLR 216:592-601
[摘要][下载PDF][OpenReview][补充PDF]
动量有助于随机优化吗？样本复杂度分析。
Swetha Ganesh, Rohan Deb, Gugan Thoppe, Amarjit Budhiraja; 第三十九届人工智能不确定性大会论文集, PMLR 216:602-612
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面向视频分解和预测的以时间为条件的面向对象表示生成建模
Chengmin Gao, Bin Li; 第三十九届人工智能不确定性大会论文集, PMLR 216:613-623
[摘要][下载PDF][OpenReview][软件][补充PDF]
通过最大化簇间散度进行信息论聚类
Sahil Garg, Mina Dalirrooyfard, Anderson Schneider, Yeshaya Adler, Yuriy Nevmyvaka, Yu Chen, Fengpei Li, Guillermo Cecchi; 第三十九届人工智能不确定性大会论文集, PMLR 216:624-634
[摘要][下载PDF][OpenReview][补充PDF]
通过双散度估计进行域内或域外检测
Sahil Garg, Sanghamitra Dutta, Mina Dalirrooyfard, Anderson Schneider, Yuriy Nevmyvaka; 第三十九届人工智能不确定性大会论文集, PMLR 216:635-646
[摘要][下载PDF][OpenReview][补充PDF]
动态离散选择模型的数据驱动状态聚合方法
Sinong Geng, Houssam Nassif, Carlos A. Manzanares; 第三十九届人工智能不确定性大会论文集, PMLR 216:647-657
[摘要][下载PDF][OpenReview][补充PDF]
通过自回归预测更新实现准贝叶斯非参数密度估计
Sahra Ghalebikesabi, Chris C. Holmes, Edwin Fong, Brieuc Lehmann; 第三十九届人工智能不确定性大会论文集, PMLR 216:658-668
[摘要][下载PDF][OpenReview][补充PDF]
用于依赖性审查的基于 Copula 的深度生存模型
Ali Hossein Foomani Gharari, Michael Cooper, Russell Greiner, Rahul G Krishnan; 第三十九届人工智能不确定性大会论文集, PMLR 216:669-680
[摘要][下载PDF][OpenReview][补充PDF]
概率鲁棒共形预测
Subhankar Ghosh, Yuanjie Shi, Taha Belkhouja, Yan Yan, Jana Doppa, Brian Jones; 第三十九届人工智能不确定性大会论文集, PMLR 216:681-690
[摘要][下载PDF][OpenReview][补充PDF]
快速可扩展的基于分数的核校准测试
Pierre Glaser, David Widmann, Fredrik Lindsten, Arthur Gretton; 第三十九届人工智能不确定性大会论文集, PMLR 216:691-700
[摘要][下载PDF][OpenReview][补充PDF]
用于紧凑潜在表示中异常值无监督检测的空洞
Misha Glazunov, Apostolis Zarras; 第三十九届人工智能不确定性大会论文集, PMLR 216:701-711
[摘要][下载PDF][OpenReview][补充PDF]
用于贝叶斯神经网络的分段确定性马尔可夫过程
Ethan Goan, Dimitri Perrin, Kerrie Mengersen, Clinton Fookes; 第三十九届人工智能不确定性大会论文集, PMLR 216:712-722
[摘要][下载PDF][OpenReview][软件][补充PDF]
一种可扩展的 Walsh-Hadamard 正则化器，以克服神经网络的低度光谱偏差
Ali Gorji, Andisheh Amrollahi, Andreas Krause; 第三十九届人工智能不确定性大会论文集, PMLR 216:723-733
[摘要][下载PDF][OpenReview][补充PDF]
具有重尾奖励的随机图式赌博机
Yutian Gou, Jinfeng Yi, Lijun Zhang; 第三十九届人工智能不确定性大会论文集, PMLR 216:734-744
[摘要][下载PDF][OpenReview][补充PDF]
通过基于能量的归一化流进行语义分割的并发误分类和分布外检测
Denis Gudovskiy, Tomoyuki Okuno, Yohei Nakata; 第三十九届人工智能不确定性大会论文集, PMLR 216:745-755
[摘要][下载PDF][OpenReview][软件][补充PDF]
功能因果贝叶斯优化
Limor Gultchin, Virginia Aglietti, Alexis Bellot, Silvia Chiappa; 第三十九届人工智能不确定性大会论文集, PMLR 216:756-765
[摘要][下载PDF][OpenReview][补充PDF]
具有潜在上下文的多个数据集时间序列的因果发现
Wiebke Günther, Urmi Ninad, Jakob Runge; 第三十九届人工智能不确定性大会论文集, PMLR 216:766-776
[摘要][下载PDF][OpenReview][软件][补充PDF]
缺失非随机机制下的充分识别条件和半参数估计
Anna Guo, Jiwei Zhao, Razieh Nabi; 第三十九届人工智能不确定性大会论文集, PMLR 216:777-787
[摘要][下载PDF][OpenReview][软件][补充PDF]
机器学习模型的可解释性差异分析
Swagatam Haldar, Diptikalyan Saha, Dennis Wei, Rahul Nair, Elizabeth M. Daly; 第三十九届人工智能不确定性大会论文集, PMLR 216:788-797
[摘要][下载PDF][OpenReview][软件][补充PDF]
可微分用户模型
Alex Hämäläinen, Mustafa Mert Çelikok, Samuel Kaski; 第三十九届人工智能不确定性大会论文集, PMLR 216:798-808
[摘要][下载PDF][OpenReview][补充PDF]
适应性方法在持续学习中的收敛性研究
Seungyub Han, Yeongmo Kim, Taehyun Cho, Jungwoo Lee; 第三十九届人工智能不确定性大会论文集, PMLR 216:809-818
[摘要][下载PDF][OpenReview][补充PDF]
重新审视小顶点覆盖的贝叶斯网络学习
Juha Harviainen, Mikko Koivisto; 第三十九届人工智能不确定性大会论文集, PMLR 216:819-828
[摘要][下载PDF][OpenReview]
关于概率生成电路的推断和学习
Juha Harviainen, Vaidyanathan Peruvemba Ramaswamy, Mikko Koivisto; 第三十九届人工智能不确定性大会论文集, PMLR 216:829-838
[摘要][下载PDF][OpenReview]
扩散偏移下的点过程推断和采样
Ali Hasan, Yu Chen, Yuting Ng, Mohamed Abdelghani, Anderson Schneider, Vahid Tarokh; 第三十九届人工智能不确定性大会论文集, PMLR 216:839-848
[摘要][下载PDF][OpenReview][补充PDF]
松散一致的强调时间差分学习
Jiamin He, Fengdi Che, Yi Wan, A. Rupam Mahmood; 第三十九届人工智能不确定性大会论文集, PMLR 216:849-859
[摘要][下载PDF][OpenReview][软件][补充PDF]
大规模数据的可扩展和鲁棒张量环分解
Yicong He, George K. Atia; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:860-869
[摘要][下载PDF][OpenReview][补充PDF]
大规模并行重加权唤醒-睡眠
Thomas Heap, Gavin Leech, Laurence Aitchison; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:870-878
[摘要][下载PDF][OpenReview][补充PDF]
增加随机向量之间成对条件独立性检验的效应量
Tom Hochsprung, Jonas Wahl, Andreas Gerhardus, Urmi Ninad, Jakob Runge; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:879-889
[摘要][下载PDF][OpenReview][补充PDF]
基于乐观汤普森采样的情景强化学习算法
Bingshan Hu, Tianyue H. Zhang, Nidhi Hegde, Mark Schmidt; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:890-899
[摘要][下载PDF][OpenReview][补充PDF]
ASTRA: 理解鲁棒性对概率程序实际影响的框架
Zixin Huang, Saikat Dutta, Sasa Misailovic; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:900-910
[摘要][下载PDF][OpenReview][软件][补充PDF]
未知总和博弈中多智能体匪徒的近最优高概率交换后悔上界
Zhiming Huang, Jianping Pan; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:911-921
[摘要][下载PDF][OpenReview][补充PDF]
基于后验采样的随机最短路径模型在线学习
Mehdi Jafarnia-Jahromi, Liyu Chen, Rahul Jain, Haipeng Luo; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:922-931
[摘要][下载PDF][OpenReview][补充PDF]
研究概率实质蕴涵和贝叶斯条件语句的推广
Michael Jahn, Matthias Scheutz; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:932-940
[摘要][下载PDF][OpenReview]
具有局部测量尺度变化的随机变量的鲁棒统计比较
Christoph Jansen, Georg Schollmeyer, Hannah Blocher, Julian Rodemann, Thomas Augustin; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:941-952
[摘要][下载PDF][OpenReview][补充PDF]
用于有效高效图像混淆的噪声对抗表示学习
Jonghu Jeong, Minyong Cho, Philipp Benz, Tae-hoon Kim; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:953-962
[摘要][下载PDF][OpenReview][补充PDF]
在保留差分隐私的同时激励扩散
Fengjuan. Jia, Mengxiao. Zhang, Jiamou. Liu, Bakh Khoussainov; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:963-972
[摘要][下载PDF][OpenReview][补充PDF]
网络披露博弈中社会福利的内容共享设计
Feiran Jia, Chenxi Qiu, Sarah Rajtmajer, Anna Squicciarini; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:973-983
[摘要][下载PDF][OpenReview][补充PDF]
用于解决车辆路径问题的多视图图对比学习
Yuan Jiang, Zhiguang Cao, Yaoxin Wu, Jie Zhang; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:984-994
[摘要][下载PDF][OpenReview][补充PDF]
顶点-串联-并行偏序的贝叶斯推断
Chuxuan Jiang, Geoff K. Nicholls, Jeong Eun Lee; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:995-1004
[摘要][下载PDF][OpenReview][补充PDF]
Nyström $M$-Hilbert-Schmidt 独立准则
Florian Kalinke, Zoltán Szabó; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:1005-1015
[摘要][下载PDF][OpenReview][补充PDF]
利用算法马尔可夫条件进行因果发现和隐藏混淆变量
David Kaltenpoth, Jilles Vreeken; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:1016-1026
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Huber 回归的重尾线性多臂赌博机
Minhyun Kang, Gi-Soo Kim; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:1027-1036
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Fed-LAMB：分层和分维度局部自适应联邦学习
Belhal Karimi, Ping Li, Xiaoyun Li; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:1037-1046
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评估语境推断误差和部分可观测性对即时自适应干预 RL 方法的影响
Karine Karine, Predrag Klasnja, Susan A. Murphy, Benjamin M. Marlin; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:1047-1057
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如何在带有批归一化的残差网络上正确使用 Dropout
Bum Jun Kim, Hyeyeon Choi, Hyeonah Jang, Donggeon Lee, Sang Woo Kim; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:1058-1067
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相移对抗训练
Yeachan Kim, Seongyeon Kim, Ihyeok Seo, Bonggun Shin; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:1068-1077
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关于条件因果效应的可识别性
Yaroslav Kivva, Jalal Etesami, Negar Kiyavash; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:1078-1086
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通过矩阵加权线性估计器从观测数据和干预数据中估计因果效应
Klaus-Rudolf Kladny, Julius von Kügelgen, Bernhard Schölkopf, Michael Muehlebach; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:1087-1097
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具有新型拉普拉斯扰动的通用图对比学习
Taewook Ko, Yoonhyuk Choi, Chong-Kwon Kim; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:1098-1108
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通过潜在空间能量基建模和逐渐分布偏移进行分子设计
Deqian Kong, Bo Pang, Tian Han, Ying Nian Wu; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:1109-1120
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重尾任务分布的风险感知课程生成
Cevahir Koprulu, Thiago D. Simão, Nils Jansen, Ufuk Topcu; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:1132-1142
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使用 KD 树的差分隐私合成数据
Eleonora Kreačić, Navid Nouri, Vamsi K. Potluru, Tucker Balch, Manuela Veloso; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:1143-1153
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众包图标签的最优预算分配
Adithya Kulkarni, Mohna Chakraborty, Sihong Xie, Qi Li; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:1154-1163
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具有异构奖励方差的固定预算最佳臂识别
Anusha Lalitha Lalitha, Kousha Kalantari, Yifei Ma, Anoop Deoras, Branislav Kveton; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:1164-1173
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用于因果推断的变量重要性匹配
Quinn Lanners, Harsh Parikh, Alexander Volfovsky, Cynthia Rudin, David Page; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:1174-1184
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通过扩散模型实现更好的认证分割
Othmane Laousy, Alexandre Araujo, Guillaume Chassagnon, Marie-Pierre Revel, Siddharth Garg, Farshad Khorrami, Maria Vakalopoulou; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:1185-1195
[摘要][下载PDF][OpenReview]
通过因果结构高效寻找不变预测因子
Kenneth Lee, Md Musfiqur Rahman, Murat Kocaoglu; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:1196-1206
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后验概念解释何时可识别？
Tobias Leemann, Michael Kirchhof, Yao Rong, Enkelejda Kasneci, Gjergji Kasneci; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:1207-1218
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无监督异常检测的记忆机制
Jiahao Li, Yiqiang Chen, Yunbing Xing; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:1219-1229
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非凸随机缩放梯度下降和广义特征向量问题
Chris Junchi Li, Michael I Jordan; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:1230-1240
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神经网络的高斯过程替代模型
Michael Y. Li, Erin Grant, Thomas L. Griffiths; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:1241-1252
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CUE：一个基于预训练语言模型的文本分类器不确定性解释框架
Jiazheng Li, Zhaoyue Sun, Bin Liang, Lin Gui, Yulan He; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:1253-1262
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BISCUIT：从二元交互中学习因果表示
Phillip Lippe, Sara Magliacane, Sindy Löwe, Yuki M Asano, Taco Cohen, Efstratios Gavves; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:1263-1273
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量子计算加速投票
Ao Liu, Qishen Han, Lirong Xia, Nengkun Yu; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:1274-1283
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物理信息神经网络的残差误差界
Shuheng Liu, Xiyue Huang, Pavlos Protopapas; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:1284-1293
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超越可实现性的无后悔线性赌博机
Chong Liu, Ming Yin, Yu-Xiang Wang; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:1294-1303
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高斯过程安全探索中的单调性优势
Arpan Losalka, Jonathan Scarlett; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:1304-1314
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通过秘密共享实现实用隐私保护高斯过程回归
Jinglong Luo, Yehong Zhang, Jiaqi Zhang, Shuang Qin, Hui Wang, Yue Yu, Zenglin Xu; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:1315-1325
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DeepGD3：用于 PCB 焊接检测的未知感知深度生成/判别混合缺陷检测器
Ching-Wen Ma, Yanwei Liu; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:1326-1335
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基于共识图对不同特征预训练模型的联邦学习
Tengfei Ma, Trong Nghia Hoang, Jie Chen; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:1336-1346
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方差缩减随机重排：新分析和更优速率
Grigory Malinovsky, Alibek Sailanbayev, Peter Richtárik; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:1347-1357
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收缩-解耦权衡：变分推断的分解高斯近似分析
Charles C. Margossian, Lawrence K. Saul; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:1358-1367
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隐藏混淆变量下剂量反应的部分识别
Myrl G. Marmarelis, Elizabeth Haddad, Andrew Jesson, Neda Jahanshad, Aram Galstyan, Greg Ver Steeg; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:1368-1379
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切分集网络的知识密集型学习
Saurabh Mathur, Vibhav Gogate, Sriraam Natarajan; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:1380-1389
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TCE：一种基于测试的校准误差测量方法
Takuo Matsubara, Niek Tax, Richard Mudd, Ido Guy; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:1390-1400
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因果信息分裂：为分布偏移的鲁棒性设计代理特征
Bijan Mazaheri, Atalanti Mastakouri, Dominik Janzing, Michaela Hardt; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:1401-1411
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KrADagrad：克罗内克近似-支配梯度预处理随机优化
Jonathan Mei, Alexander Moreno, Luke Walters; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:1412-1422
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关于策略改进与离线最小方差策略评估的关系
Alberto Maria Metelli, Samuele Meta, Marcello Restelli; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:1423-1433
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关于最小化数据集偏移对可操作解释的影响
Anna P. Meyer, Dan Ley, Suraj Srinivas, Himabindu Lakkaraju; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:1434-1444
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自适应条件分位数神经网络过程
Peiman Mohseni, Nick Duffield, Bani Mallick, Arman Hasanzadeh; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:1445-1455
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构建高效鲁棒的策略选择测试
Dustin Morrill, Thomas J. Walsh, Daniel Hernandez, Peter R. Wurman, Peter Stone; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:1456-1466
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关于缺失数据模型中的可测试性和拟合优度检验
Razieh Nabi, Rohit Bhattacharya; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:1467-1477
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利用相似性查询的主动度量学习和分类
Namrata Nadagouda, Austin Xu, Mark A. Davenport; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:1478-1488
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安全博弈中的两阶段攻击
Andrzej Nagorko, Pawel Ciosmak, Tomasz Michalak; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:1489-1498
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霍克斯过程的保持活跃缓存
Sushirdeep Narayana, Ian A. Kash; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:1499-1509
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回归任务的简单可迁移性估计
Cuong N. Nguyen, Phong Tran, Lam Si Tung Ho, Vu Dinh, Anh T. Tran, Tal Hassner, Cuong V. Nguyen; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:1510-1521
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概率多维分类
Vu-Linh Nguyen, Yang Yang, Cassio De Campos; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:1522-1533
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预测算法的高效故障模式识别
Bao Nguyen, Viet Anh Nguyen; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:1534-1544
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近线性时间内的尺寸受限 k-次模最大化
Guanyu Nie, Yanhui Zhu, Yididiya Y. Nadew, Samik Basu, A. Pavan, Christopher John Quinn; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:1545-1554
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深度 Wishart 过程的改进变分近似后验
Sebastian W. Ober, Ben Anson, Edward Milsom, Laurence Aitchison; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:1555-1563
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通过适当评分规则激励诚实的表现性预测
Caspar Oesterheld, Johannes Treutlein, Emery Cooper, Rubi Hudson; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:1564-1574
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基于谱特征的图分类高斯过程
Felix L. Opolka, Yin-Cong Zhi, Pietro Liò, Xiaowen Dong; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:1575-1585
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通过认知神经网络进行的近似汤普森采样
Ian Osband, Zheng Wen, Seyed Mohammad Asghari, Vikranth Dwaracherla, Morteza Ibrahimi, Xiuyuan Lu, Benjamin Van Roy; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:1586-1595
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图分类的结构感知鲁棒性证明
Pierre Osselin, Henry Kenlay, Xiaowen Dong; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:1596-1605
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用神经网络进行贝叶斯数值积分
Katharina Ott, Michael Tiemann, Philipp Hennig, François-Xavier Briol; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:1606-1617
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次模约束下的次模函数最大化
Madhavan R. Padmanabhan, Yanhui Zhu, Samik Basu, A. Pavan, Christopher John Quinn; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:1618-1627
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随机生成流网络
Ling Pan, Dinghuai Zhang, Moksh Jain, Longbo Huang, Yoshua Bengio; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:1628-1638
[摘要][下载PDF][OpenReview][软件][补充PDF]
具有共享和独立来源的多视图独立分量分析
Teodora Pandeva, Patrick Forré; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:1639-1650
[摘要][下载PDF][OpenReview][补充PDF]
基于连接函数的实例级特征选择与排序
Hanyu Peng, Guanhua Fang, Ping Li; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:1651-1661
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提升 AND/OR 计算蛋白质设计：动态启发式和可泛化 UFO
Bobak Pezeshki, Radu Marinescu, Alexander Ihler, Rina Dechter; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:1662-1672
[摘要][下载PDF][OpenReview]
ReLU 分类器边界分片的精确计数：迈向分类的正确复杂度度量
Paweł Piwek, Adam Klukowski, Tianyang Hu; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:1673-1683
[摘要][下载PDF][OpenReview][补充PDF]
分裂、计数和共享：一种差分隐私集交集基数估计算法
Michael Purcell, Yang Li, Kee Siong Ng; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:1684-1694
[摘要][下载PDF][OpenReview]
Jana：复杂贝叶斯模型的联合摊销神经近似
Stefan T. Radev, Marvin Schmitt, Valentin Pratz, Umberto Picchini, Ullrich Köthe, Paul-Christian Bürkner; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:1695-1706
[摘要][下载PDF][OpenReview][软件][补充PDF]
USIM-DAL: 基于不确定性感知的统计图像建模的超分辨率密集主动学习
Vikrant Rangnekar, Uddeshya Upadhyay, Zeynep Akata, Biplab Banerjee; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:1707-1717
[摘要][下载PDF][OpenReview]
用于监督图匹配的对比学习
Gathika Ratnayaka, Qing Wang, Yang Li; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:1718-1729
[摘要][下载PDF][OpenReview][补充PDF]
通过差异传播验证复合系统
David Reeb, Kanil Patel, Karim Said Barsim, Martin Schiegg, Sebastian Gerwinn; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:1730-1740
[摘要][下载PDF][OpenReview][补充PDF]
概率依赖图的推理
Oliver E. Richardson, Joseph Y. Halpern, Christopher De Sa; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:1741-1751
[摘要][下载PDF][OpenReview][补充PDF]
过去很重要：高斯过程模型轨迹预测中后续状态的相关性
Steffen Ridderbusch, Sina Ober-Blöbaum, Paul Goulart; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:1752-1761
[摘要][下载PDF][OpenReview][软件]
近似贝叶斯最优伪标签选择
Julian Rodemann, Jann Goschenhofer, Emilio Dorigatti, Thomas Nagler, Thomas Augustin; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:1762-1773
[摘要][下载PDF][OpenReview][补充PDF]
用于保守离线策略评估的幻觉对抗控制
Jonas Rothfuss, Bhavya Sukhija, Tobias Birchler, Parnian Kassraie, Andreas Krause; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:1774-1784
[摘要][下载PDF][OpenReview][补充PDF]
偏微分算子和动态流的半监督学习
Michael Rotman, Amit Dekel, Ran Ilan Ber, Lior Wolf, Yaron Oz; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:1785-1794
[摘要][下载PDF][OpenReview]
信任集的体积是衡量认知不确定性的好指标吗？
Yusuf Sale, Michele Caprio, Eyke Hüllermeier; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:1795-1804
[摘要][下载PDF][OpenReview][补充PDF]
使用分布式摄像头网络的异方差地理空间跟踪
Colin Samplawski, Shiwei Fang, Ziqi Wang, Deepak Ganesan, Mani Srivastava, Benjamin M. Marlin; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:1805-1814
[摘要][下载PDF][OpenReview][补充PDF]
在线重尾变化点检测
Abishek Sankararaman, Balakrishnan Narayanaswamy; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:1815-1826
[摘要][下载PDF][OpenReview][补充PDF]
通过覆盖学习因果图中的良好干预措施
Ayush Sawarni, Rahul Madhavan, Gaurav Sinha, Siddharth Barman; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:1827-1836
[摘要][下载PDF][OpenReview][补充PDF]
受挫系统上的局部消息传递
Luca Schmid, Joshua Brenk, Laurent Schmalen; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:1837-1846
[摘要][下载PDF][OpenReview]
终身赌博优化：无先验，无遗憾
Felix Schur, Parnian Kassraie, Jonas Rothfuss, Andreas Krause; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:1847-1857
[摘要][下载PDF][OpenReview][补充PDF]
低秩张量数据学习：随机张量理论视角
Mohamed El Amine Seddik, Malik Tiomoko, Alexis Decurninge, Maxim Panov, Maxime Gauillaud; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:1858-1867
[摘要][下载PDF][OpenReview][补充PDF]
MDPose：基于混合密度模型实时多人姿态估计
Seunghyeon Seo, Jaeyoung Yoo, Jihye Hwang, Nojun Kwak; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:1868-1878
[摘要][下载PDF][OpenReview][补充PDF]
记忆者：定位记忆训练样本的模型参数
Ali Shahin Shamsabadi, Jamie Hayes, Borja Balle, Adrian Weller; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:1879-1888
[摘要][下载PDF][OpenReview]
高效学习用于半监督学习的图
Dravyansh Sharma, Maxwell Jones; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:1900-1910
[摘要][下载PDF][OpenReview][补充PDF]
计数背景知识一致的马尔可夫等效有向无环图
Vidya Sagar Sharma; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:1911-1920
[摘要][下载PDF][OpenReview][补充PDF]
SymNet 3.0：利用远距离影响学习关系MDP的广义神经策略
Vishal Sharma, Daman Arora, Mausam , Parag Singla; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:1921-1931
[摘要][下载PDF][OpenReview][补充PDF]
通过不带替换的加权抽样进行风险限制性财务审计
Shubhanshu Shekhar, Ziyu Xu, Zachary Lipton, Pierre Liang, Aaditya Ramdas; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:1932-1941
[摘要][下载PDF][OpenReview][补充PDF]
具有切换成本的贝叶斯土匪在线优化方法
Zai Shi, Jian Tan, Feifei Li; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:1953-1963
[摘要][下载PDF][OpenReview][补充PDF]
概率流电路：迈向可处理概率推理的统一深度模型
Sahil Sidheekh, Kristian Kersting, Sriraam Natarajan; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:1964-1973
[摘要][下载PDF][OpenReview][软件][补充PDF]
马尔可夫奖励在表达多目标、风险敏感和模态任务方面的局限性
Joar Skalse, Alessandro Abate; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:1974-1984
[摘要][下载PDF][OpenReview][补充PDF]
对齐扩散薛定谔桥
Vignesh Ram Somnath, Matteo Pariset, Ya-Ping Hsieh, Maria Rodriguez Martinez, Andreas Krause, Charlotte Bunne; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:1985-1995
[摘要][下载PDF][OpenReview][补充PDF]
ViBid：具有双向归一化的线性视觉 Transformer
Jeonggeun Song, Heung-Chang Lee; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:1996-2005
[摘要][下载PDF][OpenReview][补充PDF]
基于混合客户端选择的快速异构联邦学习
Duanxiao Song, Guangyuan Shen, Dehong Gao, Libin Yang, Xukai Zhou, Shirui Pan, Wei Lou, Fang Zhou; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:2006-2015
[摘要][下载PDF][OpenReview][补充PDF]
（非）欧几里得空间中差分隐私随机凸优化再探
Jinyan Su, Changhong Zhao, Di Wang; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:2026-2035
[摘要][下载PDF][OpenReview][补充PDF]
监督信号的信息量
Ilia Sucholutsky, Ruairidh M. Battleday, Katherine M. Collins, Raja Marjieh, Joshua Peterson, Pulkit Singh, Umang Bhatt, Nori Jacoby, Adrian Weller, Thomas L. Griffiths; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:2036-2046
[摘要][下载PDF][OpenReview][补充PDF]
元学习控制变量：有限数据下的方差缩减
Zhuo Sun, Chris J Oates, François-Xavier Briol; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:2047-2057
[摘要][下载PDF][OpenReview][补充PDF]
（灵活的）代议制民主中的迎合
Xiaolin Sun, Jacob Masur, Ben Abramowitz, Nicholas Mattei, Zizhan Zheng; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:2058-2068
[摘要][下载PDF][OpenReview]
通过快速近端梯度下降进行局部正则化稀疏图
Dongfang Sun, Yingzhen Yang; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:2069-2077
[摘要][下载PDF][OpenReview][补充PDF]
为什么分布外检测实验不可靠——微妙的实验细节混淆了OOD检测器排名
Kamil Szyc, Tomasz Walkowiak, Henryk Maciejewski; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:2078-2088
[摘要][下载PDF][OpenReview][软件][补充PDF]
利用神经网络过程中的推理结构
Dharmesh Tailor, Mohammad Emtiyaz Khan, Eric Nalisnick; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:2089-2098
[摘要][下载PDF][OpenReview][补充PDF]
未知对应关系的低秩矩阵恢复
Zhiwei Tang, Tsung-Hui Chang, Xiaojing Ye, Hongyuan Zha; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:2111-2122
[摘要][下载PDF][OpenReview][补充PDF]
多子组上公平感知的类别不平衡学习
Davoud Ataee Tarzanagh, Bojian Hou, Boning Tong, Qi Long, Li Shen; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:2123-2133
[摘要][下载PDF][OpenReview][补充PDF]
SPDF：大型语言模型的稀疏预训练和密集微调
Vithursan Thangarasa, Abhay Gupta, William Marshall, Tianda Li, Kevin Leong, Dennis DeCoste, Sean Lie, Shreyas Saxena; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:2134-2146
[摘要][下载PDF][OpenReview][补充PDF]
奖励观测代价高昂的赌博机
Aaron D. Tucker, Caleb Biddulph, Claire Wang, Thorsten Joachims; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:2147-2156
[摘要][下载PDF][OpenReview][补充PDF]
知其所以然的概率电路
Fabrizio Ventola, Steven Braun, Zhongjie Yu, Martin Mundt, Kristian Kersting; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:2157-2167
[摘要][下载PDF][OpenReview][补充PDF]
用于光滑风险度量优化的策略梯度方法
Nithia Vijayan, L. A. Prashanth; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:2168-2178
[摘要][下载PDF][OpenReview][补充PDF]
奇特的鸟类：保证分布外（OOD）新类别检测
Yoav Wald, Suchi Saria; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:2179-2191
[摘要][下载PDF][OpenReview][补充PDF]
自由探索：奖励异质性如何改善协作多智能体老虎机的遗憾？
Xuchuang Wang, Lin Yang, Yu-zhen Janice Chen, Xutong Liu, Mohammad Hajiesmaili, Don Towsley, John C.S. Lui; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:2192-2202
[摘要][下载PDF][OpenReview][补充PDF]
高效的隐私保护随机非凸优化
Lingxiao Wang, Bargav Jayaraman, David Evans, Quanquan Gu; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:2203-2213
[摘要][下载PDF][OpenReview][补充PDF]
多样性增强的概率集成用于不确定性估计
Hanjing Wang, Qiang Ji; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:2214-2225
[摘要][下载PDF][OpenReview][补充PDF]
一条轨迹胜过三句话：用于离线强化学习的多模态 Transformer
Yiqi Wang, Mengdi Xu, Laixi Shi, Yuejie Chi; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:2226-2236
[摘要][下载PDF][OpenReview][软件][补充PDF]
最差类别性能的鲁棒蒸馏：教师和学生目标之间的相互作用
Serena Wang, Harikrishna Narasimhan, Yichen Zhou, Sara Hooker, Michal Lukasik, Aditya Krishna Menon; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:2237-2247
[摘要][下载PDF][OpenReview][补充PDF]
一种受限贝叶斯方法用于分布外预测
Ziyu Wang, Binjie Yuan, Jiaxun Lu, Bowen Ding, Yunfeng Shao, Qibin Wu, Jun Zhu; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:2248-2258
[摘要][下载PDF][OpenReview][补充PDF]
泛化在对抗样本可迁移性中的作用
Yilin Wang, Farzan Farnia; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:2259-2270
[摘要][下载PDF][OpenReview][补充PDF]
双向注意力作为连续词专家混合
Kevin C. Wibisono, Yixin Wang; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:2271-2281
[摘要][下载PDF][OpenReview][补充PDF]
量化机器学习中的偶然性和认知不确定性：条件熵和互信息是合适的度量吗？
Lisa Wimmer, Yusuf Sale, Paul Hofman, Bernd Bischl, Eyke Hüllermeier; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:2282-2292
[摘要][下载PDF][OpenReview][补充PDF]
学习反转：联邦学习中梯度反演的简单自适应攻击
Ruihan Wu, Xiangyu Chen, Chuan Guo, Kilian Q. Weinberger; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:2293-2303
[摘要][下载PDF][OpenReview][补充PDF]
具有有界 Eluder 维度的基于模型的 RL 的统一 PAC 保证
Yue Wu, Jiafan He, Quanquan Gu; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:2304-2313
[摘要][下载PDF][OpenReview][补充PDF]
未归一化模型的鲁棒快速变化检测
Suya Wu, Enmao Diao, Jie Ding, Taposh Banerjee, Vahid Tarokh; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:2314-2323
[摘要][下载PDF][OpenReview][补充PDF]
非凸随机复合优化的一种单样本去中心化近端算法
Tesi Xiao, Xuxing Chen, Krishnakumar Balasubramanian, Saeed Ghadimi; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:2324-2334
[摘要][下载PDF][OpenReview][软件][补充PDF]
图像分类的两阶段整体和对比解释
Weiyan Xie, Xiao-Hui Li, Zhi Lin, Leonard K. M. Poon, Caleb Chen Cao, Nevin L. Zhang; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:2335-2345
[摘要][下载PDF][OpenReview][软件][补充PDF]
序数分类的共形风险控制
Yunpeng Xu, Wenge Guo, Zhi Wei; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:2346-2355
[摘要][下载PDF][OpenReview][补充PDF]
$E(2)$-等变视觉 Transformer
Renjun Xu, Kaifan Yang, Ke Liu, Fengxiang He; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:2356-2366
[摘要][下载PDF][OpenReview][补充PDF]
未知转换下可证明高效的对抗模仿学习
Tian Xu, Ziniu Li, Yang Yu, Zhi-Quan Luo; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:2367-2378
[摘要][下载PDF][OpenReview][软件][补充PDF]
离线深度强化学习的悲观模型选择
Chao-Han Huck Yang, Zhengling Qi, Yifan Cui, Pin-Yu Chen; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:2379-2389
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用于欧式期权定价的正态流混合
Yongxin Yang, Timothy M. Hospedales; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:2390-2399
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多模态可微分无监督特征选择
Junchen Yang, Ofir Lindenbaum, Yuval Kluger, Ariel Jaffe; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:2400-2410
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MMEL：多提及实体链接的联合学习框架
Chengmei Yang, Bowei He, Yimeng Wu, Chao Xing, Lianghua He, Chen Ma; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:2411-2421
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通过 Lipschitz 正则化减轻 Transformer 过度自信
Wenqian Ye, Yunsheng Ma, Xu Cao, Kun Tang; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:2422-2432
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迈向物理可靠的分子表征学习
Seunghoon Yi, Youngwoo Cho, Jinhwan Sul, Seung Woo Ko, Soo Kyung Kim, Jaegul Choo, Hongkee Yoon, Joonseok Lee; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:2433-2443
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Dec-POMDPs 中均衡的蒙特卡洛搜索
Yang You, Vincent Thomas, Francis Colas, Olivier Buffet; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:2444-2453
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不完全数据下相似度矩阵的在线估计
Fangchen Yu, Yicheng Zeng, Jianfeng Mao, Wenye Li; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:2454-2464
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突发策略变化下的快速队友适应
Ziqian Zhang, Lei Yuan, Lihe Li, Ke Xue, Chengxing Jia, Cong Guan, Chao Qian, Yang Yu; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:2465-2476
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部分可观测强化学习的基于能量的预测表示
Tianjun Zhang, Tongzheng Ren, Chenjun Xiao, Wenli Xiao, Joseph E. Gonzalez, Dale Schuurmans, Bo Dai; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:2477-2487
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低秩马尔可夫决策过程中可证明高效的表示选择：从在线RL到离线RL
W. Zhang, J. He, D. Zhou, Q. Gu, A. Zhang; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:2488-2497
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通过邻近分布最小化进行图自监督学习
Tianyi Zhang, Zhenwei Dai, Zhaozhuo Xu, Anshumali Shrivastava; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:2498-2508
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贪婪是好的：无标签线性回归的对应关系恢复
Hang Zhang, Ping Li; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:2509-2518
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用于个体归因的条件反事实因果效应
Ruiqi Zhao, Lei Zhang, Shengyu Zhu, Zitong Lu, Zhenhua Dong, Chaoliang Zhang, Jun Xu, Zhi Geng, Yangbo He; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:2519-2528
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合作深度多智能体强化学习中有条件的乐观探索
Xutong Zhao, Yangchen Pan, Chenjun Xiao, Sarath Chandar, Janarthanan Rajendran; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:2529-2540
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RDM-DC：具有鲁棒分布匹配的抗毒数据集凝结
Tianhang Zheng, Baochun Li; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:2541-2550
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通过奖励序列预测学习带有干扰的强化学习的鲁棒表示
Qi Zhou, Jie Wang, Qiyuan Liu, Yufei Kuang, Wengang Zhou, Houqiang Li; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:2551-2562
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网络马尔可夫势博弈中局部 Actor-Critic 的收敛速度
Zhaoyi Zhou, Zaiwei Chen, Yiheng Lin, Adam Wierman; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:2563-2573
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不平衡终身学习中的 AUC 最大化
Xiangyu Zhu, Jie Hao, Yunhui Guo, Mingrui Liu; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:2574-2585
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隐私预测反击！带有个体 Rényi 滤波器的私有核化最近邻
Yuqing Zhu, Xuandong Zhao, Chuan Guo, Yu-Xiang Wang; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:2586-2596
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MixupE：从方向导数角度理解和改进 Mixup
Yingtian Zou, Vikas Verma, Sarthak Mittal, Wai Hoh Tang, Hieu Pham, Juho Kannala, Yoshua Bengio, Arno Solin, Kenji Kawaguchi; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:2597-2607
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正则化在线DR-次模优化
Pengyu Zuo, Yao Wang, Shaojie Tang; 人工智能不确定性第三十九届会议论文集, PMLR 216:2608-2617
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