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第27卷：2011年7月2日，美国华盛顿州贝尔维尤举行的ICML无监督和迁移学习研讨会论文集
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编辑：Isabelle Guyon， Gideon Dror， Vincent Lemaire， Graham Taylor， Daniel Silver
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引言
ICML2011无监督和迁移学习研讨会
David L. Silver， Isabelle Guyon， Graham Taylor， Gideon Dror， Vincent Lemaire; ICML无监督和迁移学习研讨会论文集, PMLR 27:1-15
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基础与理论
用于无监督和迁移学习的表示的深度学习
Yoshua Bengio; ICML无监督和迁移学习研讨会论文集, PMLR 27:17-36
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自编码器、无监督学习和深度架构
Pierre Baldi; ICML无监督和迁移学习研讨会论文集, PMLR 27:37-49
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用于模式分析的信息理论模型选择
Joachim M. Buhmann， Morteza H. Chehreghani， Mario Frank， Andreas P. Streich; ICML无监督和迁移学习研讨会论文集, PMLR 27:51-64
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聚类：科学还是艺术？
Ulrike von Luxburg， Robert C. Williamson， Isabelle Guyon; ICML无监督和迁移学习研讨会论文集, PMLR 27:65-79
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挑战赛贡献
基于核元学习的迁移学习
Fabio Aiolli; ICML无监督和迁移学习研讨会论文集, PMLR 27:81-95
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无监督和迁移学习挑战：一种深度学习方法
Grégoire Mesnil， Yann Dauphin， Xavier Glorot， Salah Rifai， Yoshua Bengio， Ian Goodfellow， Erick Lavoie， Xavier Muller， Guillaume Desjardins， David Warde-Farley， Pascal Vincent， Aaron Courville， James Bergstra; ICML无监督和迁移学习研讨会论文集, PMLR 27:97-110
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无标签数据上的随机无监督学习
Chuanren Liu， Jianjun Xie， Yong Ge， Hui Xiong; ICML无监督和迁移学习研讨会论文集, PMLR 27:111-122
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迁移学习进展
使用聚类集成进行迁移学习
Ayan Acharya， Eduardo R. Hruschka， Joydeep Ghosh， Sreangsu Acharyya; ICML无监督和迁移学习研讨会论文集, PMLR 27:123-132
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分割和迁移：探索分段迁移以检测维基百科破坏
Si-Chi Chin， W. Nick Street; ICML无监督和迁移学习研讨会论文集, PMLR 27:133-144
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用于多任务高斯过程的自测量相似度
Kohei Hayashi， Takashi Takenouchi， Ryota Tomioka， Hisashi Kashima; ICML无监督和迁移学习研讨会论文集, PMLR 27:145-153
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用于流式细胞术数据自动门控的迁移学习
Gyemin Lee， Lloyd Stoolman， Clayton Scott; ICML无监督和迁移学习研讨会论文集, PMLR 27:155-165
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用于贝叶斯网络结构学习的归纳迁移
Alexandru Niculescu-Mizil， Rich Caruana; ICML无监督和迁移学习研讨会论文集, PMLR 27:167-180
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通过基于梯度的矩阵分解进行无监督降维，具有两个自适应学习率
Vladimir Nikulin， Tian-Hsiang Huang; ICML无监督和迁移学习研讨会论文集, PMLR 27:181-194
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具有分层非参数贝叶斯模型的单次学习
Ruslan Salakhutdinov， Joshua Tenenbaum， Antonio Torralba; ICML无监督和迁移学习研讨会论文集, PMLR 27:195-206
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计算生物学中的多任务学习
Christian Widmer， Gunnar Rätsch; ICML无监督和迁移学习研讨会论文集, PMLR 27:207-216
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序列决策问题中的迁移学习：一种分层贝叶斯方法
Aaron Wilson， Alan Fern， Prasad Tadepalli; ICML无监督和迁移学习研讨会论文集, PMLR 27:217-227
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机器学习研究会议论文集