机器学习研究会议论文集 | 第34届国际机器学习会议论文集在澳大利亚悉尼国际会展中心于2017年8月6日至11日举行由机器学习研究会议论文集于2017年7月17日出版，第70卷。卷编辑：Doina Precup Yee Whye Teh 系列编辑：Neil D. Lawrence Mark Reid

Sercan Ö. Arık, Mike Chrzanowski, Adam Coates, Gregory Diamos, Andrew Gibiansky, Yongguo Kang, Xian Li, John Miller, Andrew Ng, Jonathan Raiman, Shubho Sengupta, Mohammad Shoeybi; 第三十四届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:195-204

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有限和问题中二阶方法的 Oracle 复杂度

Yossi Arjevani, Ohad Shamir; 第三十四届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:205-213

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Wasserstein 生成对抗网络

Martin Arjovsky, Soumith Chintala, Léon Bottou; 第三十四届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:214-223

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生成对抗网络 (GAN) 中的泛化和平衡

Sanjeev Arora, Rong Ge, Yingyu Liang, Tengyu Ma, Yi Zhang; 第三十四届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:224-232

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深度网络中的记忆化研究

Devansh Arpit, Stanisław Jastrzębski, Nicolas Ballas, David Krueger, Emmanuel Bengio, Maxinder S. Kanwal, Tegan Maharaj, Asja Fischer, Aaron Courville, Yoshua Bengio, Simon Lacoste-Julien; 第三十四届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:233-242

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强化学习的替代 Softmax 算子

Kavosh Asadi, Michael L. Littman; 第三十四届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:243-252

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核岭回归的随机傅里叶特征：近似界限和统计保证

Haim Avron, Michael Kapralov, Cameron Musco, Christopher Musco, Ameya Velingker, Amir Zandieh; 第三十四届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:253-262

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强化学习的最小最大遗憾界限

Mohammad Gheshlaghi Azar, Ian Osband, Rémi Munos; 第三十四届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:263-272

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在没有标记数据的情况下学习生成模型的结构

Stephen H. Bach, Bryan He, Alexander Ratner, Christopher Ré; 第三十四届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:273-282

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k-Means 聚类的均匀偏差界限

Olivier Bachem, Mario Lucic, S. Hamed Hassani, Andreas Krause; 第三十四届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:283-291

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k-Means 的分布式且可证明良好的种子

Olivier Bachem, Mario Lucic, Andreas Krause; 第三十四届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:292-300

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主动学习的算法

Philip Bachman, Alessandro Sordoni, Adam Trischler; 第三十四届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:301-310

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改进 Viterbi 很难：更快的运行时间意味着更快的团簇算法

Arturs Backurs, Christos Tzamos; 第三十四届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:311-321

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高维欧几里得空间中差分隐私聚类

Maria-Florina Balcan, Travis Dick, Yingyu Liang, Wenlong Mou, Hongyang Zhang; 第三十四届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:322-331

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具有强类型的智能体保证安全交互

David Balduzzi; 第三十四届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:332-341

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破碎的梯度问题：如果 ResNet 是答案，那么问题是什么？

David Balduzzi, Marcus Frean, Lennox Leary, J. P. Lewis, Kurt Wan-Duo Ma, Brian McWilliams; 第三十四届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:342-350

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神经网络的泰勒逼近：整流网络的收敛性和探索

David Balduzzi, Brian McWilliams, Tony Butler-Yeoman; 第三十四届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:351-360

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有限状态策略下从单个轨迹学习的谱方法

Borja Balle, Odalric-Ambrym Maillard; 第三十四届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:361-370

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Gumbel 技巧的失落亲属

Matej Balog, Nilesh Tripuraneni, Zoubin Ghahramani, Adrian Weller; 第三十四届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:371-379

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动态词嵌入

Robert Bamler, Stephan Mandt; 第三十四届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:380-389

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端到端可微分对抗模仿学习

Nir Baram, Oron Anschel, Itai Caspi, Shie Mannor; 第三十四届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:390-399

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模仿专家：通过在线学习进行逆优化

Andreas Bärmann, Sebastian Pokutta, Oskar Schneider; 第三十四届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:400-410

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深度序分类的单峰概率分布

克里斯托弗·贝克汉姆, 克里斯托弗·帕尔; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:411-419

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全局诱导森林：一种预剪枝压缩方案

让-米歇尔·贝贡, 阿诺德·若利, 皮埃尔·格尔茨; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:420-428

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用于结构化预测能量网络的端到端学习

大卫·贝兰格, 比山·杨, 安德鲁·麦卡伦; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:429-439

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学习发现稀疏图模型

尤金·贝利洛夫斯基, 凯尔·卡斯特纳, 盖尔·瓦罗科, 马修·B·布拉什科; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:440-448

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强化学习的分布视角

马克·G·贝勒马尔, 威尔·达布尼, 雷米·穆诺斯; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:449-458

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使用强化学习进行神经优化器搜索

伊尔万·贝洛, 巴雷特·佐夫, 维杰·瓦苏德文, Quoc V. Le; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:459-468

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使用周期性空间GAN学习纹理流形

乌尔斯·贝格曼, 尼科莱·杰切夫, 罗兰·沃格拉夫; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:469-477

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使用集体图模型进行差分隐私无向图模型学习

加雷特·伯恩斯坦, 瑞安·麦肯纳, 陶·孙, 丹尼尔·谢尔顿, 迈克尔·海, 杰罗姆·米克劳; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:478-487

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高效在线bandit多类学习，具有$\tilde{O}(\sqrt{T})$遗憾

阿丽娜·贝格尔齐默, 弗朗切斯科·奥拉博纳, 奇成·张; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:488-497

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非子模函数贪婪最大化的保证与应用

安德鲁·安·比安, 约阿希姆·M·布曼, 安德烈亚斯·克劳斯, 塞巴斯蒂安·奇亚切克; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:498-507

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鲁棒子模最大化：一种非均匀划分方法

伊利亚·博古诺维奇, 斯洛博丹·米特罗维奇, 乔纳森·斯卡莱特, 沃尔坎·塞夫赫尔; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:508-516

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通过预测噪声进行无监督学习

皮奥特·博亚诺夫斯基, 阿曼德·朱兰; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:517-526

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用于高效推理的自适应神经网络

托尔加·博卢克巴斯, 约瑟夫·王, 奥弗·德凯尔, 文卡特什·萨利格拉马; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:527-536

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使用生成模型进行压缩感知

阿希什·博拉, 阿吉尔·贾拉尔, 埃里克·普莱斯, 亚历山德罗斯·G·迪马基斯; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:537-546

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使用可微分Forth解释器进行编程

马特科·博斯尼亚克, 蒂姆·罗克塔谢尔, 杰森·纳拉多夫斯基, 塞巴斯蒂安·里德尔; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:547-556

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深度学习的实用高斯-牛顿优化

亚历山大·博特夫, 希波利特·里特, 大卫·巴伯; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:557-565

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延迟条件梯度算法

加博尔·布劳恩, 塞巴斯蒂安·波库塔, 丹尼尔·津克; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:566-575

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聚类高维动态数据流

弗拉基米尔·布拉维尔曼, 格雷翁·弗拉林, 哈里·兰格, 克里斯蒂安·索勒, 林·F·杨; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:576-585

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关于核二次积分的采样问题

弗朗索瓦-泽维尔·布里奥尔, 克里斯·J·奥茨, 乔恩·考克恩, 威尔逊·叶·陈, 马克·吉罗拉米; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:586-595

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通过剪枝减少不完全信息游戏中的空间和加速收敛

诺姆·布朗, 图奥马斯·桑德霍尔姆; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:596-604

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具有高斯输入的卷积神经网络的全局最优梯度下降

阿隆·布鲁茨库斯, 阿米尔·格洛伯森; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:605-614

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多核上的深度张量卷积

David Budden, Alexander Matveev, Shibani Santurkar, Shraman Ray Chaudhuri, Nir Shavit; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:615-624

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多目标Bandits：优化广义基尼指数

Róbert Busa-Fekete, Balázs Szörényi, Paul Weng, Shie Mannor; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:625-634

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Priv’IT：隐私且样本高效的身份测试

Bryan Cai, Constantinos Daskalakis, Gautam Kamath; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:635-644

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自适应草图的二阶核在线凸优化

Daniele Calandriello, Alessandro Lazaric, Michal Valko; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:645-653

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“凸直到被证明有误”：非凸函数上梯度下降的无量级加速

Yair Carmon, John C. Duchi, Oliver Hinder, Aaron Sidford; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:654-663

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持久图的切片Wasserstein核

Mathieu Carrière, Marco Cuturi, Steve Oudot; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:664-673

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来自多个不确定专家的多视角聚类

Yale Chang, Junxiang Chen, Michael H. Cho, Peter J. Castaldi, Edwin K. Silverman, Jennifer G. Dy; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:674-683

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高维Granger因果推断中的不确定性评估和假发现率控制

Aditya Chaudhry, Pan Xu, Quanquan Gu; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:684-693

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主动异方差回归

Kamalika Chaudhuri, Prateek Jain, Nagarajan Natarajan; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:694-702

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结合基于模型和无模型更新的轨迹中心强化学习

Yevgen Chebotar, Karol Hausman, Marvin Zhang, Gaurav Sukhatme, Stefan Schaal, Sergey Levine; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:703-711

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具有单指标模型的鲁棒结构化估计

Sheng Chen, Arindam Banerjee; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:712-721

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自适应多臂识别

Jiecao Chen, Xi Chen, Qin Zhang, Yuan Zhou; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:722-730

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具有弱遗憾的双人Bandits

Bangrui Chen, Peter I. Frazier; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:731-739

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具有凹惩罚函数的稀疏优化问题的强NP-难解性

Yichen Chen, Dongdong Ge, Mengdi Wang, Zizhuo Wang, Yinyu Ye, Hao Yin; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:740-747

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通过梯度下降学习无需梯度下降的学习

Yutian Chen, Matthew W. Hoffman, Sergio Gómez Colmenarejo, Misha Denil, Timothy P. Lillicrap, Matt Botvinick, Nando Freitas; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:748-756

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使用辅助变量进行线性结构方程模型的识别和模型测试

Bryant Chen, Daniel Kumor, Elias Bareinboim; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:757-766

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压缩数据上高效且准确的协方差矩阵估计

Xixian Chen, Michael R. Lyu, Irwin King; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:767-776

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在线偏最小二乘优化：放弃凸性以获得更好的效率和可扩展性

Zhehui Chen, Lin F. Yang, Chris Junchi Li, Tuo Zhao; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:777-786

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通过最大化分离宽度学习聚合序标签

Guangyong Chen, Shengyu Zhang, Di Lin, Hui Huang, Pheng Ann Heng; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:787-796

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近乎最优的鲁棒矩阵补全

Yeshwanth Cherapanamjeri, Kartik Gupta, Prateek Jain; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:797-805

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$\ell_p$低秩逼近的算法

Flavio Chierichetti, Sreenivas Gollapudi, Ravi Kumar, Silvio Lattanzi, Rina Panigrahy, David P. Woodruff; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:806-814

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MEC：内存高效卷积用于深度神经网络

Minsik Cho, Daniel Brand; 第34届国际机器学习会议论文集，PMLR 70:815-824

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关于算术电路中确定性的放松

Arthur Choi, Adnan Darwiche; 第34届国际机器学习会议论文集，PMLR 70:825-833

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使用Beta分布改进连续控制中的随机策略梯度和深度强化学习

Po-Wei Chou, Daniel Maturana, Sebastian Scherer; 第34届国际机器学习会议论文集，PMLR 70:834-843

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关于核多臂老虎机

Sayak Ray Chowdhury, Aditya Gopalan; 第34届国际机器学习会议论文集，PMLR 70:844-853

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Parseval网络：提高对抗样本的鲁棒性

Moustapha Cisse, Piotr Bojanowski, Edouard Grave, Yann Dauphin, Nicolas Usunier; 第34届国际机器学习会议论文集，PMLR 70:854-863

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具有主题层自适应随机梯度Riemann MCMC的深度潜在狄利克雷分配

Yulai Cong, Bo Chen, Hongwei Liu, Mingyuan Zhou; 第34届国际机器学习会议论文集，PMLR 70:864-873

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AdaNet：人工神经网络的自适应结构学习

Corinna Cortes, Xavier Gonzalvo, Vitaly Kuznetsov, Mehryar Mohri, Scott Yang; 第34届国际机器学习会议论文集，PMLR 70:874-883

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深度高斯过程的随机特征扩展

Kurt Cutajar, Edwin V. Bonilla, Pietro Michiardi, Maurizio Filippone; 第34届国际机器学习会议论文集，PMLR 70:884-893

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Soft-DTW：用于时间序列的可微分损失函数

Marco Cuturi, Mathieu Blondel; 第34届国际机器学习会议论文集，PMLR 70:894-903

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理解合成梯度和解耦神经接口

Wojciech Marian Czarnecki, Grzegorz Świrszcz, Max Jaderberg, Simon Osindero, Oriol Vinyals, Koray Kavukcuoglu; 第34届国际机器学习会议论文集，PMLR 70:904-912

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随机生成哈希

Bo Dai, Ruiqi Guo, Sanjiv Kumar, Niao He, Le Song; 第34届国际机器学习会议论文集，PMLR 70:913-922

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对一投票的对数时间

Hal Daumé III, Nikos Karampatziakis, John Langford, Paul Mineiro; 第34届国际机器学习会议论文集，PMLR 70:923-932

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使用门控卷积网络进行语言建模

Yann N. Dauphin, Angela Fan, Michael Auli, David Grangier; 第34届国际机器学习会议论文集，PMLR 70:933-941

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具有相似性偏差转移的无限隐马尔可夫模型

Colin Reimer Dawson, Chaofan Huang, Clayton T. Morrison; 第34届国际机器学习会议论文集，PMLR 70:942-950

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分布式批量高斯过程优化

Erik A. Daxberger, Bryan Kian Hsiang Low; 第34届国际机器学习会议论文集，PMLR 70:951-960

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一致性分析用于二元分类的重新审视

Krzysztof Dembczyński, Wojciech Kotłowski, Oluwasanmi Koyejo, Nagarajan Natarajan; 第34届国际机器学习会议论文集，PMLR 70:961-969

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iSurvive：一种可解释的、事件时间预测模型，用于mHealth

Walter H. Dempsey, Alexander Moreno, Christy K. Scott, Michael L. Dennis, David H. Gustafson, Susan A. Murphy, James M. Rehg; 第34届国际机器学习会议论文集，PMLR 70:970-979

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图像到标记的生成与粗到细注意力

Yuntian Deng, Anssi Kanervisto, Jeffrey Ling, Alexander M. Rush; 第34届国际机器学习会议论文集，PMLR 70:980-989

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RobustFill：具有噪声I/O的神经程序学习

Jacob Devlin, Jonathan Uesato, Surya Bhupatiraju, Rishabh Singh, Abdel-rahman Mohamed, Pushmeet Kohli; 第34届国际机器学习会议论文集，PMLR 70:990-998

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在较高维度上保持鲁棒性是可行的

Ilias Diakonikolas, Gautam Kamath, Daniel M. Kane, Jerry Li, Ankur Moitra, Alistair Stewart; 第34届国际机器学习会议论文集，PMLR 70:999-1008

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概率路径哈密顿蒙特卡洛

Vu Dinh, Arman Bilge, Cheng Zhang, Frederick A. Matsen IV; 第34届国际机器学习会议论文集，PMLR 70:1009-1018

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尖锐最小值可以泛化深度网络

Laurent Dinh, Razvan Pascanu, Samy Bengio, Yoshua Bengio; 第34届国际机器学习会议论文集，PMLR 70:1019-1028

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MCMC和变分推断混合的分散性界限及其在Langevin动力学和SGVI中的应用

Justin Domke; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:1029-1038

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Dance Dance Convolution

Chris Donahue, Zachary C. Lipton, Julian McAuley; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:1039-1048

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用于策略评估的随机方差缩减方法

Simon S. Du, Jianshu Chen, Lihong Li, Lin Xiao, Dengyong Zhou; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:1049-1058

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基于列生成的矩形最大一致性惩罚回归规则增强

Jonathan Eckstein, Noam Goldberg, Ai Kagawa; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:1059-1067

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使用WaveNet自编码器进行音乐音符的神经音频合成

Jesse Engel, Cinjon Resnick, Adam Roberts, Sander Dieleman, Mohammad Norouzi, Douglas Eck, Karen Simonyan; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:1068-1077

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不完全排序数据的统计推断：等级依赖性粗化的情况

Mohsen Ahmadi Fahandar, Eyke Hüllermeier, Inés Couso; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:1078-1087

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在嘈杂比较下的最大选择和排序

Moein Falahatgar, Alon Orlitsky, Venkatadheeraj Pichapati, Ananda Theertha Suresh; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:1088-1096

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基于点过程干预的虚假新闻缓解

Mehrdad Farajtabar, Jiachen Yang, Xiaojing Ye, Huan Xu, Rakshit Trivedi, Elias Khalil, Shuang Li, Le Song, Hongyuan Zha; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:1097-1106

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行为约束零和博弈中的遗憾最小化

Gabriele Farina, Christian Kroer, Tuomas Sandholm; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:1107-1116

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用于向量摘要的核心集，及其在网络图中的应用

Dan Feldman, Sedat Ozer, Daniela Rus; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:1117-1125

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用于快速适应深度网络的模型无关元学习

Chelsea Finn, Pieter Abbeel, Sergey Levine; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:1126-1135

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输入切换仿射网络：专为可解释性设计的RNN架构

Jakob N. Foerster, Justin Gilmer, Jascha Sohl-Dickstein, Jan Chorowski, David Sussillo; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:1136-1145

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用于深度多智能体强化学习的经验回放的稳定化

Jakob Foerster, Nantas Nardelli, Gregory Farquhar, Triantafyllos Afouras, Philip H. S. Torr, Pushmeet Kohli, Shimon Whiteson; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:1146-1155

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用于在线强化学习者的反事实数据融合

Andrew Forney, Judea Pearl, Elias Bareinboim; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:1156-1164

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前向和反向梯度驱动的超参数优化

Luca Franceschi, Michele Donini, Paolo Frasconi, Massimiliano Pontil; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:1165-1173

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使用多任务高斯过程RNN分类器学习检测败血症

Joseph Futoma, Sanjay Hariharan, Katherine Heller; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:1174-1182

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带有图像数据的深度贝叶斯主动学习

Yarin Gal, Riashat Islam, Zoubin Ghahramani; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:1183-1192

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局部到全局贝叶斯网络结构学习

Tian Gao, Kshitij Fadnis, Murray Campbell; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:1193-1202

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用于分布式随机主成分分析的通信高效算法

Dan Garber, Ohad Shamir, Nathan Srebro; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:1203-1212

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带有神经库的可微分程序

Alexander L. Gaunt, Marc Brockschmidt, Nate Kushman, Daniel Tarlow; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:1213-1222

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用于高效采样投影DPP的Zonotope Hit-and-run

Guillaume Gautier, Rémi Bardenet, Michal Valko; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:1223-1232

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非凸低秩问题中不存在虚假局部最小值：统一的几何分析

葛荣, 金驰, 郑毅; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:1233-1242

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卷积序列到序列学习

Jonas Gehring, Michael Auli, David Grangier, Denis Yarats, Yann N. Dauphin; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:1243-1252

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关于带有上下文依赖的强盗聚类

Claudio Gentile, Shuai Li, Purushottam Kar, Alexandros Karatzoglou, Giovanni Zappella, Evans Etrue; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:1253-1262

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用于量子化学的神经消息传递

Justin Gilmer, Samuel S. Schoenholz, Patrick F. Riley, Oriol Vinyals, George E. Dahl; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:1263-1272

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通过PhaseMax进行无提升的凸相位恢复

Tom Goldstein, Christoph Studer; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:1273-1281

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偏好贝叶斯优化

Javier González, Zhenwen Dai, Andreas Damianou, Neil D. Lawrence; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:1282-1291

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使用核测量样本质量

Jackson Gorham, Lester Mackey; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:1292-1301

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GPU的有效softmax近似

Grave, Armand Joulin, Moustapha Cissé, David Grangier, Hervé Jégou; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:1302-1310

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用于神经网络的自动课程学习

Alex Graves, Marc G. Bellemare, Jacob Menick, Rémi Munos, Koray Kavukcuoglu; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:1311-1320

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关于现代神经网络的校准

Chuan Guo, Geoff Pleiss, Yu Sun, Kilian Q. Weinberger; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:1321-1330

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ProtoNN：用于资源匮乏设备的压缩和精确的kNN

Chirag Gupta, Arun Sai Suggala, Ankit Goyal, Harsha Vardhan Simhadri, Bhargavi Paranjape, Ashish Kumar, Saurabh Goyal, Raghavendra Udupa, Manik Varma, Prateek Jain; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:1331-1340

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深度价值网络学习评估和迭代细化结构化输出

Michael Gygli, Mohammad Norouzi, Anelia Angelova; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:1341-1351

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使用深度能量基策略的强化学习

Tuomas Haarnoja, Haoran Tang, Pieter Abbeel, Sergey Levine; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:1352-1361

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DeepBach：用于巴赫合唱曲生成的 steerable 模型

Gaëtan Hadjeres, François Pachet, Frank Nielsen; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:1362-1371

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一致的在线离线策略评估

Assaf Hallak, Shie Mannor; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:1372-1383

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确定性点过程的更快贪婪MAP推断

Insu Han, Prabhanjan Kambadur, Kyoungsoo Park, Jinwoo Shin; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:1384-1393

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通过行为策略搜索进行数据高效的策略评估

Josiah P. Hanna, Philip S. Thomas, Peter Stone, Scott Niekum; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:1394-1403

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联合降维和度量学习：一种几何方法

Mehrtash Harandi, Mathieu Salzmann, Richard Hartley; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:1404-1413

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Deep IV：用于反事实预测的灵活方法

Jason Hartford, Greg Lewis, Kevin Leyton-Brown, Matt Taddy; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:1414-1423

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随机贪婪算法的鲁棒保证

Avinatan Hassidim, Yaron Singer; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:1424-1432

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非凸博弈中的高效后悔最小化

Elad Hazan, Karan Singh, Cyril Zhang; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:1433-1441

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核支持张量机

Lifang He, Chun-Ta Lu, Guixiang Ma, Shen Wang, Linlin Shen, Philip S. Yu, Ann B. Ragin; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:1442-1451

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在线单类协同过滤的样本复杂度

Reinhard Heckel, Kannan Ramchandran; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:1452-1460

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扭曲卷积：空间变换的高效不变性

João F. Henriques, Andrea Vedaldi; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:1461-1469

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用于大规模加速化学空间探索的并行分布式汤普森采样

José Miguel Hernández-Lobato, James Requeima, Edward O. Pyzer-Knapp, Alán Aspuru-Guzik; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:1470-1479

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DARLA：改进强化学习中的零样本迁移

Irina Higgins, Arka Pal, Andrei Rusu, Loic Matthey, Christopher Burgess, Alexander Pritzel, Matthew Botvinick, Charles Blundell, Alexander Lerchner; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:1480-1490

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SPLICE：具有池化的完全可追踪的ICA分层扩展

Jun-ichiro Hirayama, Aapo Hyvärinen, Motoaki Kawanabe; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:1491-1500

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通过Wasserstein均值进行多层次聚类

Nhat Ho, XuanLong Nguyen, Mikhail Yurochkin, Hung Hai Bui, Viet Huynh, Dinh Phung; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:1501-1509

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使用马尔可夫链蒙特卡洛学习深度潜在高斯模型

Matthew D. Hoffman; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:1510-1519

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最小化信任泄露以实现鲁棒的Sybil检测

János Höner, Shinichi Nakajima, Alexander Bauer, Klaus-Robert Müller, Nico Görnitz; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:1520-1528

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Prox-PDA：用于快速分布式非凸优化和网络学习的近端原始对偶算法

Mingyi Hong, Davood Hajinezhad, Ming-Min Zhao; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:1529-1538

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通过提升多切片优化图分解的分析

Andrea Horňáková, Jan-Hendrik Lange, Bjoern Andres; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:1539-1548

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Nesterov加速方法的耗散理论

Bin Hu, Laurent Lessard; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:1549-1557

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通过信息最大化自增强训练学习离散表示

Weihua Hu, Takeru Miyato, Seiya Tokui, Eiichi Matsumoto, Masashi Sugiyama; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:1558-1567

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状态-频率记忆循环神经网络

Hao Hu, Guo-Jun Qi; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:1568-1577

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具有侧信息的具有多标签数据的深度生成模型

Changwei Hu, Piyush Rai, Lawrence Carin; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:1578-1586

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面向受控文本生成

Zhiting Hu, Zichao Yang, Xiaodan Liang, Ruslan Salakhutdinov, Eric P. Xing; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:1587-1596

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具有平滑性的张量分解

Masaaki Imaizumi, Kohei Hayashi; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:1597-1606

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稀疏无向模型的变分推断

John Ingraham, Debora Marks; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:1607-1616

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强化学习中的公平性

Shahin Jabbari, Matthew Joseph, Michael Kearns, Jamie Morgenstern, Aaron Roth; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:1617-1626

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使用合成梯度解耦神经网络接口

Max Jaderberg, Wojciech Marian Czarnecki, Simon Osindero, Oriol Vinyals, Alex Graves, David Silver, Koray Kavukcuoglu; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:1627-1635

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具有缺失标签的多标签学习的可扩展生成模型

Vikas Jain, Nirbhay Modhe, Piyush Rai; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:1636-1644

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序列导师：使用KL控制的序列生成模型的保守微调

Natasha Jaques, Shixiang Gu, Dzmitry Bahdanau, José Miguel Hernández-Lobato, Richard E. Turner, Douglas Eck; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:1645-1654

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具有树形结构依赖关系的贝叶斯优化

Rodolphe Jenatton, Cedric Archambeau, Javier González, Matthias Seeger; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:1655-1664

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同时学习树和表示用于极端分类和密度估计

Yacine Jernite, Anna Choromanska, David Sontag; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:1665-1674

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从补丁到图像：一种非参数生成模型

Geng Ji, Michael C. Hughes, Erik B. Sudderth; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:1675-1683

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流形上使用DBSCAN进行密度水平集估计

Heinrich Jiang; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:1684-1693

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核密度估计的统一收敛速率

Heinrich Jiang; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:1694-1703

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具有低贝尔曼秩的上下文决策过程是PAC可学习的

Nan Jiang, Akshay Krishnamurthy, Alekh Agarwal, John Langford, Robert E. Schapire; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:1704-1713

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高效的非目光短视主动搜索

Shali Jiang, Gustavo Malkomes, Geoff Converse, Alyssa Shofner, Benjamin Moseley, Roman Garnett; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:1714-1723

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如何高效地逃离鞍点

Chi Jin, Rong Ge, Praneeth Netrapalli, Sham M. Kakade, Michael I. Jordan; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:1724-1732

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可调谐高效酉神经网络 (EUNN) 及其在RNN中的应用

Li Jing, Yichen Shen, Tena Dubcek, John Peurifoy, Scott Skirlo, Yann LeCun, Max Tegmark, Marin Soljačić; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:1733-1741

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使用分析核嵌入的自适应独立性检验

Wittawat Jitkrittum, Zoltán Szabó, Arthur Gretton; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:1742-1751

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StingyCD：在坐标下降中安全地避免浪费更新

Tyler B. Johnson, Carlos Guestrin; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:1752-1760

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使用单位圆机制进行差分隐私卡方检验

Kazuya Kakizaki, Kazuto Fukuchi, Jun Sakuma; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:1761-1770

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视频像素网络

Nal Kalchbrenner, Aäron Oord, Karen Simonyan, Ivo Danihelka, Oriol Vinyals, Alex Graves, Koray Kavukcuoglu; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:1771-1779

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自适应特征选择：具有RIP的计算高效在线稀疏线性回归

Satyen Kale, Zohar Karnin, Tengyuan Liang, Dávid Pál; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:1780-1788

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使用观测数据进行个性化递归划分

Nathan Kallus; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:1789-1798

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具有连续逼近的多保真贝叶斯优化

Kirthevasan Kandasamy, Gautam Dasarathy, Jeff Schneider, Barnabás Póczos; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:1799-1808

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模式网络：具有生成因果模型的直观物理零样本迁移

Ken Kansky, Tom Silver, David A. Mély, Mohamed Eldawy, Miguel Lázaro-Gredilla, Xinghua Lou, Nimrod Dorfman, Szymon Sidor, Scott Phoenix, Dileep George; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:1809-1818

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使用蒙特卡洛树搜索进行POMDP中的学习

Sammie Katt, Frans A. Oliehoek, Christopher Amato; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:1819-1827

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跨人群选择的精英公平性

Michael Kearns, Aaron Roth, Zhiwei Steven Wu; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:1828-1836

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关于贪婪低秩优化的近似保证

Rajiv Khanna, Ethan R. Elenberg, Alexandros G. Dimakis, Joydeep Ghosh, Sahand Negahban; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:1837-1846

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基于图的等距不变表示学习

Renata Khasanova, Pascal Frossard; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:1847-1856

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使用生成对抗网络学习发现跨领域关系

Taeksoo Kim, Moonsu Cha, Hyunsoo Kim, Jung Kwon Lee, Jiwon Kim; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:1857-1865

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SplitNet：学习语义分割深度网络以减少参数和模型并行化

金柱勇, 朴玉坤, 金健熙, 黄圣柱; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:1866-1874

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因果图的成本最优学习

穆拉特·科卡奥卢, 亚历克斯·迪马基斯, 斯里拉姆·维斯瓦纳特; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:1875-1884

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通过影响函数理解黑盒预测

科·邦伟, 珀西·梁; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:1885-1894

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非凸优化的次采样三次正则化

约纳斯·莫里茨·科勒, 奥雷利安·卢奇; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:1895-1904

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具有辅助变量的PixelCNN模型用于自然图像建模

亚历山大·科列斯尼科夫, 克里斯托夫·H·兰伯特; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:1905-1914

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用于成本敏感分类的积极学习

阿克谢·克里希纳穆提, 阿莱克·阿加瓦尔, 周子廓, 哈尔·多梅三世, 约翰·兰福德; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:1915-1924

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使用后验离散指数评估贝叶斯模型

阿尔普·库库尔比尔, 易鑫·王, 大卫·M·布莱; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:1925-1934

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物联网资源高效机器学习

阿希什·库马尔, 索拉布·戈亚尔, 马尼克·瓦尔马; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:1935-1944

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语法变分自编码器

马特·J·库斯纳, 布鲁克斯·佩奇, 何塞·米格尔·埃尔南德斯-洛巴托; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:1945-1954

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通过最优传输进行协同聚类

夏洛特·拉克劳, 伊夫根·雷德科, 巴萨拉布·马泰, 尤内斯·本纳尼, 文森特·布劳特; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:1955-1964

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条件加速懒惰随机梯度下降

广辉·兰, 塞巴斯蒂安·波库塔, 易周, 丹尼尔·津克; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:1965-1974

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一致的 k 聚类

西尔维奥·拉坦齐, 谢尔盖·瓦西利维茨基; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:1975-1984

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深度谱聚类学习

马克·T·劳, 拉奎尔·乌塔桑, 理查德·S·泽梅尔; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:1985-1994

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协调的多智能体模仿学习

黄明乐, 岳益松, 彼得·卡尔, 帕特里克·卢西; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:1995-2003

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具有幂律度分布的随机简单图上的贝叶斯推断

朱浩·李, 克雷顿·海库拉尼, 祖宾·加拉马尼, 兰塞洛特·F·詹姆斯, 承镇·崔; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:2004-2013

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置信多项选择学习

李敏, 黄昌浩, 朴庆洙, 申镇宇; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:2014-2023

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从序列和图核推导神经网络架构

陶磊, 金文功, 雷吉娜·巴尔齐莱, 托米·雅科拉; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:2024-2033

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用于稀疏经验风险最小化的双贪婪对偶坐标下降

齐磊, 伊恩·恩-休·延, 吴超远, 英德吉特·S·迪隆, 普拉迪普·拉维库马尔; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:2034-2042

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学习将源代码与编译后的目标代码对齐

多尔·列维, 利奥尔·沃尔夫; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:2043-2051

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具有 Alpha 分散度的贝叶斯神经网络中的 Dropout 推断

英珍·李, 亚林·加尔; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:2052-2061

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具有强相关性的非负矩阵分解的证明性交替梯度下降

元志·李, 梁颖宇; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:2062-2070

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广义线性上下文强盗的证明性最优算法

李丽红, 陆宇, 周登勇; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:2071-2080

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通过优先DCI进行快速k-最近邻搜索

李科, 吉特拉·马利克; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:2081-2090

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具有通用损失和鲁棒森林的森林型回归

李汉博, 安德鲁·马丁; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:2091-2100

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随机修正方程与自适应随机梯度算法

李谦晓, 泰程, 魏南·E; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:2101-2110

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具有动量的非凸优化问题的近端梯度收敛性分析

李群伟, 周毅, 梁英斌, 普拉莫德·K·瓦尔什尼; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:2111-2119

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通过避免分数顶点进行精确MAP推断

埃里克·M·林德格伦, 亚历山大·G·迪马基斯, 亚当·克利万斯; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:2120-2129

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利用子空间联合结构改进约束聚类

约翰·利波尔, 劳拉·巴尔扎诺; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:2130-2139

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零膨胀指数族嵌入

刘丽萍, 大卫·M·布莱; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:2140-2148

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迭代机器教学

刘伟阳, 戴博, Ahmad Humayun, Charlene Tay, 陈宇, 琳达·B·史密斯, 詹姆斯·M·雷格, 乐松; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:2149-2158

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算法稳定性与假设复杂度

刘群伟, Gábor Lugosi, Gergely Neu, Dacheng Tao; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:2159-2167

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用于多关系嵌入的类比推理

刘汉霄, 吴跃鑫, 杨一鸣; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:2168-2178

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双重迭代硬阈值：从非凸稀疏最小化到非光滑凹最大化

刘博, 袁晓彤, 王乐姿, 刘青山, Dimitris N. Metaxas; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:2179-2187

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用于序列标注的Gram-CTC：自动单元选择和目标分解

刘海荣, 朱震瑶, 李翔岗, Sanjeev Satheesh; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:2188-2197

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无需核技巧的学习深度架构

Roi Livni, Daniel Carmon, Amir Globerson; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:2198-2207

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具有联合自适应网络的深度迁移学习

龙明生, 朱涵, 王建民, Michael I. Jordan; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:2208-2217

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变分贝叶斯神经网络的乘法归一化流

Christos Louizos, Max Welling; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:2218-2227

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样本协方差矩阵和实际协方差矩阵的特征向量有多接近？

Andreas Loukas; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:2228-2237

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通过广义白化神经网络学习深度架构

Luo Ping; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:2238-2246

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学习梯度下降：更好的泛化和更长的视野

吕凯峰, 蒋顺华, 李健; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:2247-2255

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用于核近似的球面结构特征图

Lyu Yueming; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:2256-2264

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用于隐马尔可夫模型的随机梯度MCMC方法

Ma Yi-An, Nicholas J. Foti, Emily B. Fox; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:2265-2274

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自定步共训练

Ma Fan, 孟德宇, 谢琦, 李zina, Dong Xuanyi; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:2275-2284

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来自策略依赖的人工反馈的交互式学习

James MacGlashan, Mark K. Ho, Robert Loftin, Bei Peng, Guan Wang, David L. Roberts, Matthew E. Taylor, Michael L. Littman; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:2285-2294

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用于强化学习的拉普拉斯框架选项发现

Marlos C. Machado, Marc G. Bellemare, Michael Bowling; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:2295-2304

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基于框架的数据分解

Sebastian Mair, Ahcène Boubekki, Ulf Brefeld; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:2305-2313

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Lipschitz函数的全局优化

Cédric Malherbe, Nicolas Vayatis; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:2314-2323

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关于混合成员和对称非负矩阵分解

Xueyu Mao, Purnamrita Sarkar, Deepayan Chakrabarti; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:2324-2333

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具有分层幂先验的数据流贝叶斯模型

Andrés Masegosa, Thomas D. Nielsen, Helge Langseth, Darı́o Ramos-López, Antonio Salmerón, Anders L. Madsen; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:2334-2343

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只需排序！一种简单有效的积极偏好学习方法

Lucas Maystre, Matthias Grossglauser; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:2344-2353

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ChoiceRank：识别网络中节点流量中的偏好

Lucas Maystre, Matthias Grossglauser; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:2354-2362

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决定如何决定：人工神经网络中的动态路由

Mason McGill, Pietro Perona; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:2363-2372

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具有和不具有微调的表示转移的风险界限

Daniel McNamara, Maria-Florina Balcan; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:2373-2381

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用于从少量时间聚合中恢复时间序列的非负矩阵分解

Jiali Mei, Yohann De Castro, Yannig Goude, Georges Hébrail; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:2382-2390

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对抗变分贝叶斯：统一变分自编码器和生成对抗网络

Lars Mescheder, Sebastian Nowozin, Andreas Geiger; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:2391-2400

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使用豪斯霍尔德反射高效正交参数化循环神经网络

Zakaria Mhammedi, Andrew Hellicar, Ashfaqur Rahman, James Bailey; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:2401-2409

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使用神经变分推断发现离散潜在主题

Yishu Miao, Edward Grefenstette, Phil Blunsom; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:2410-2419

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变分提升：迭代细化后验近似

Andrew C. Miller, Nicholas J. Foti, Ryan P. Adams; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:2420-2429

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使用强化学习进行设备放置优化

Azalia Mirhoseini, Hieu Pham, Quoc V. Le, Benoit Steiner, Rasmus Larsen, Yuefeng Zhou, Naveen Kumar, Mohammad Norouzi, Samy Bengio, Jeff Dean; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:2430-2439

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紧界用于近似卡拉西奥多及其扩展

Vahab Mirrokni, Renato Paes Leme, Adrian Vladu, Sam Chiu-wai Wong; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:2440-2448

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删除鲁棒次模最大化：具有“被遗忘权”的数据摘要

Baharan Mirzasoleiman, Amin Karbasi, Andreas Krause; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:2449-2458

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具有时间片段模型的预测和控制

Nikhil Mishra, Pieter Abbeel, Igor Mordatch; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:2459-2468

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使用DoGS改进吉布斯采样器扫描质量

Ioannis Mitliagkas, Lester Mackey; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:2469-2477

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差分隐私次模最大化：伪装中的数据摘要

Marko Mitrovic, Mark Bun, Andreas Krause, Amin Karbasi; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:2478-2487

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用于从嘈杂比较中进行Top-$K$ 秩聚合的积极学习

Soheil Mohajer, Changho Suh, Adel Elmahdy; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:2488-2497

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变分dropout稀疏化深度神经网络

Dmitry Molchanov, Arsenii Ashukha, Dmitry Vetrov; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:2498-2507

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使用特征侧信息的非线性模型正则化

Amina Mollaysa, Pablo Strasser, Alexandros Kalousis; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:2508-2517

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耦合分布式和符号执行以用于自然语言查询

Lili Mou, Zhengdong Lu, Hang Li, Zhi Jin; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:2518-2526

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McGan：均值和协方差特征匹配GAN

Youssef Mroueh, Tom Sercu, Vaibhava Goel; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:2527-2535

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序列到更好的序列：组合结构的连续修正

Jonas Mueller, David Gifford, Tommi Jaakkola; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:2536-2544

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RMSProp和Adagrad的变体与对数遗憾界限

Mahesh Chandra Mukkamala, Matthias Hein; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:2545-2553

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元网络

Tsendsuren Munkhdalai, Hong Yu; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:2554-2563

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理解多层感知器的表示和计算：语音识别案例研究

Tasha Nagamine, Nima Mesgarani; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:2564-2573

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非平滑优化自适应采样概率

Hongseok Namkoong, Aman Sinha, Steve Yadlowsky, John C. Duchi; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:2574-2583

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用于优化循环神经网络计算的Delta网络

Daniel Neil, Jun Haeng Lee, Tobi Delbruck, Shih-Chii Liu; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:2584-2593

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推理后先验交换

Willie Neiswanger, Eric Xing; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:2594-2602

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深度和宽神经网络的损失曲面

Quynh Nguyen, Matthias Hein; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:2603-2612

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SARAH：使用随机递归梯度的机器学习问题的全新方法

Lam M. Nguyen, Jie Liu, Katya Scheinberg, Martin Takáč; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:2613-2621

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使用持久同调特征聚类混合类型数据的树图模型组合

Xiuyan Ni, Novi Quadrianto, Yusu Wang, Chao Chen; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:2622-2631

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多通道端到端语音识别

Tsubasa Ochiai, Shinji Watanabe, Takaaki Hori, John R. Hershey; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:2632-2641

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带有辅助分类器GAN的条件图像合成

Augustus Odena, Christopher Olah, Jonathon Shlens; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:2642-2651

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使用核K-means++样本作为地标的Nyström方法

Dino Oglic, Thomas Gärtner; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:2652-2660

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使用随机递归梯度进行零样本任务泛化

Junhyuk Oh, Satinder Singh, Honglak Lee, Pushmeet Kohli; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:2661-2670

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统计循环单元

Junier B. Oliva, Barnabás Póczos, Jeff Schneider; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:2671-2680

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部分可观察性下深度去中心化多任务多智能体强化学习

Shayegan Omidshafiei, Jason Pazis, Christopher Amato, Jonathan P. How, John Vian; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:2681-2690

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用于高秩矩阵补全的代数簇模型

Greg Ongie, Rebecca Willett, Robert D. Nowak, Laura Balzano; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:2691-2700

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为什么后验采样比强化学习中的乐观方法更好？

Ian Osband, Benjamin Van Roy; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:2701-2710

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具有隐藏单元的时间序列模型的双向学习

小曽我み隆, 梶野弘, 関山太郎; 第34回国際機械学習会議论文集, PMLR 70:2711-2720

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基于神经密度模型的计数探索

Georg Ostrovski, Marc G. Bellemare, Aäron Oord, Rémi Munos; 第34回国際機械学習会議论文集, PMLR 70:2721-2730

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基于稀疏分布断层扫描的字典学习

Pedram Pad, Farnood Salehi, Elisa Celis, Patrick Thiran, Michael Unser; 第34回国際機械学習会議论文集, PMLR 70:2731-2740

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随机弹跳粒子采样器

Ari Pakman, Dar Gilboa, David Carlson, Liam Paninski; 第34回国際機械学習会議论文集, PMLR 70:2741-2750

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特征分配的出生-死亡过程

Konstantina Palla, David Knowles, Zoubin Ghahramani; 第34回国際機械学習会議论文集, PMLR 70:2751-2759

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稀疏谱高斯过程中的不确定性预测，及其在滤波和控制中的应用

Yunpeng Pan, Xinyan Yan, Evangelos A. Theodorou, Byron Boots; 第34回国際機械学習会議论文集, PMLR 70:2760-2768

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基于范数和的聚类：随机增量算法、收敛性和聚类恢复

Ashkan Panahi, Devdatt Dubhashi, Fredrik D. Johansson, Chiranjib Bhattacharyya; 第34回国際機械学習会議论文集, PMLR 70:2769-2777

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基于自监督预测的好奇心驱动的探索

Deepak Pathak, Pulkit Agrawal, Alexei A. Efros, Trevor Darrell; 第34回国際機械学習会議论文集, PMLR 70:2778-2787

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用于回归的异步分布式变分高斯过程

Hao Peng, Shandian Zhe, Xiao Zhang, Yuan Qi; 第34回国際機械学習会議论文集, PMLR 70:2788-2797

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通过随机矩阵理论研究神经网络损失表面的几何

Jeffrey Pennington, Yasaman Bahri; 第34回国際機械学習会議论文集, PMLR 70:2798-2806

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带有标记和未标记任务的多任务学习

Anastasia Pentina, Christoph H. Lampert; 第34回国際機械学習会議论文集, PMLR 70:2807-2816

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鲁棒对抗强化学习

Lerrel Pinto, James Davidson, Rahul Sukthankar, Abhinav Gupta; 第34回国際機械学習会議论文集, PMLR 70:2817-2826

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神经情景控制

Alexander Pritzel, Benigno Uria, Sriram Srinivasan, Adrià Puigdomènech Badia, Oriol Vinyals, Demis Hassabis, Daan Wierstra, Charles Blundell; 第34回国際機械学習会議论文集, PMLR 70:2827-2836

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通过强制单调对齐实现在线和线性时间注意力

Colin Raffel, Minh-Thang Luong, Peter J. Liu, Ron J. Weiss, Douglas Eck; 第34回国際機械学習会議论文集, PMLR 70:2837-2846

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深度神经网络的表达能力

Maithra Raghu, Ben Poole, Jon Kleinberg, Surya Ganguli, Jascha Sohl-Dickstein; 第34回国際機械学習会議论文集, PMLR 70:2847-2854

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从多个群体中估计未见数据

Aditi Raghunathan, Gregory Valiant, James Zou; 第34回国際機械学習会議论文集, PMLR 70:2855-2863

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相干追逐：快速、简单和鲁棒的子空间恢复

Mostafa Rahmani, George Atia; 第34回国際機械学習会議论文集, PMLR 70:2864-2873

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创新追逐：一种新的子空间聚类方法

Mostafa Rahmani, George Atia; 第34回国際機械学習会議论文集, PMLR 70:2874-2882

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具有弹性高斯过程的高维贝叶斯优化

Santu Rana, Cheng Li, Sunil Gupta, Vu Nguyen, Svetha Venkatesh; 第34回国際機械学習会議论文集, PMLR 70:2883-2891

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通过参数共享实现等变性

Siamak Ravanbakhsh, Jeff Schneider, Barnabás Póczos; 第34回国際機械学習会議论文集, PMLR 70:2892-2901

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大规模图像分类器的进化

Esteban Real, Sherry Moore, Andrew Selle, Saurabh Saxena, Yutaka Leon Suematsu, Jie Tan, Quoc V. Le, Alexey Kurakin; 第34回国際機械学習会議论文集, PMLR 70:2902-2911

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并行多尺度自回归密度估计

Scott Reed, Aäron Oord, Nal Kalchbrenner, Sergio Gómez Colmenarejo, Ziyu Wang, Yutian Chen, Dan Belov, Nando Freitas; 第34回国際機械学習会議论文集, PMLR 70:2912-2921

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实时自适应图像压缩

Oren Rippel，Lubomir Bourdev; 第34届国际机器学习会议论文集，PMLR 70:2922-2930

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用于准确估计线性模型的活跃学习

Carlos Riquelme，Mohammad Ghavamzadeh，Alessandro Lazaric; 第34届国际机器学习会议论文集，PMLR 70:2931-2939

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用于深度神经网络的认知心理学：形状偏差案例研究

Samuel Ritter，David G. T. Barrett，Adam Santoro，Matt M. Botvinick; 第34届国际机器学习会议论文集，PMLR 70:2940-2949

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具有灵敏度采样的无痛随机差分隐私

Benjamin I. P. Rubinstein，Francesco Aldà; 第34届国际机器学习会议论文集，PMLR 70:2950-2959

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枚举不同的决策树

Salvatore Ruggieri; 第34届国际机器学习会议论文集，PMLR 70:2960-2968

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贝叶斯布尔矩阵分解

Tammo Rukat，Chris C. Holmes，Michalis K. Titsias，Christopher Yau; 第34届国际机器学习会议论文集，PMLR 70:2969-2978

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逼近自然函数时神经网络的深度宽度权衡

Itay Safran，Ohad Shamir; 第34届国际机器学习会议论文集，PMLR 70:2979-2987

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用于无监督领域自适应的非对称三训练

Kuniaki Saito，Yoshitaka Ushiku，Tatsuya Harada; 第34届国际机器学习会议论文集，PMLR 70:2988-2997

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基于正样本和未标记数据的分类的半监督分类

Tomoya Sakai，Marthinus Christoffel Plessis，Gang Niu，Masashi Sugiyama; 第34届国际机器学习会议论文集，PMLR 70:2998-3006

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深度神经网络数值精度的分析保证

Charbel Sakr，Yongjune Kim，Naresh Shanbhag; 第34届国际机器学习会议论文集，PMLR 70:3007-3016

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使用多任务LMDP进行组合的层次结构

Andrew M. Saxe，Adam C. Earle，Benjamin Rosman; 第34届国际机器学习会议论文集，PMLR 70:3017-3026

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网络中平滑且强凸分布式优化的最优算法

Kevin Scaman，Francis Bach，Sébastien Bubeck，Yin Tat Lee，Laurent Massoulié; 第34届国际机器学习会议论文集，PMLR 70:3027-3036

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使用子模最大化在线调整核表示

Matthew Schlegel，Yangchen Pan，Jiecao Chen，Martha White; 第34届国际机器学习会议论文集，PMLR 70:3037-3046

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使用形式化数学开发无bug机器学习系统

Daniel Selsam，Percy Liang，David L. Dill; 第34届国际机器学习会议论文集，PMLR 70:3047-3056

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通过在线重要性采样识别最佳干预

Rajat Sen，Karthikeyan Shanmugam，Alexandros G. Dimakis，Sanjay Shakkottai; 第34届国际机器学习会议论文集，PMLR 70:3057-3066

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基于梯度的深度学习的失败

Shai Shalev-Shwartz，Ohad Shamir，Shaked Shammah; 第34届国际机器学习会议论文集，PMLR 70:3067-3075

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估计个体治疗效应：泛化界限和算法

Uri Shalit，Fredrik D. Johansson，David Sontag; 第34届国际机器学习会议论文集，PMLR 70:3076-3085

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具有局部排列和延迟反馈的在线学习

Ohad Shamir，Liran Szlak; 第34届国际机器学习会议论文集，PMLR 70:3086-3094

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正交化ALS：一种理论上原则的张量分解算法，用于实际应用

Vatsal Sharan，Gregory Valiant; 第34届国际机器学习会议论文集，PMLR 70:3095-3104

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差分隐私普通最小二乘法

Or Sheffet; 第34届国际机器学习会议论文集，PMLR 70:3105-3114

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关于通过硬阈值追踪进行支持恢复的迭代复杂度

沈杰, 李平; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:3115-3124

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GSOS：用于多项非平滑凸复合优化的高斯-赛德尔算子分裂算法

沈丽, 刘伟, 袁 Ganzhao, 马世乾; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:3125-3134

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比特世界：一个面向Web的智能体开放域平台

史天林, Andrej Karpathy, 范林溪, Jonathan Hernandez, Percy Liang; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:3135-3144

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通过传播激活差异学习重要特征

Avanti Shrikumar, Peyton Greenside, Anshul Kundaje; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:3145-3153

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用于快速准确的Minwise哈希的最优致密化

Anshumali Shrivastava; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:3154-3163

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瓶颈条件密度估计

舒锐, Hung H. Bui, Mohammad Ghavamzadeh; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:3164-3172

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注意型循环比较器

Pranav Shyam, Shubham Gupta, Ambedkar Dukkipati; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:3173-3181

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用于高维稀疏输出的梯度提升决策树

Si Si, 张欢, S. Sathiya Keerthi, Dhruv Mahajan, Inderjit S. Dhillon, Cho-Jui Hsieh; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:3182-3190

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预测器：端到端学习与规划

David Silver, Hado Hasselt, Matteo Hessel, Tom Schaul, Arthur Guez, Tim Harley, Gabriel Dulac-Arnold, David Reichert, Neil Rabinowitz, Andre Barreto, Thomas Degris; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:3191-3199

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用于马尔可夫链蒙特卡洛的Fractional Langevin Monte Carlo：探索Levy驱动的随机微分方程

Umut Şimşekli; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:3200-3209

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非参数信息估计

Shashank Singh, Barnabás Póczos; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:3210-3219

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高维结构化分位数回归

Vidyashankar Sivakumar, Arindam Banerjee; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:3220-3229

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通过连续次模函数进行鲁棒预算分配

Matthew Staib, Stefanie Jegelka; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:3230-3240

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亚线性时间内概率次模最大化

Serban Stan, Morteza Zadimoghaddam, Andreas Krause, Amin Karbasi; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:3241-3250

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近似最陡坐标下降

Sebastian U. Stich, Anant Raj, Martin Jaggi; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:3251-3259

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序数图模型：两种方法的叙述

Arun Sai Suggala, Eunho Yang, Pradeep Ravikumar; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:3260-3269

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统计流形上的张量平衡

Mahito Sugiyama, Hiroyuki Nakahara, Koji Tsuda; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:3270-3279

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面向对抗上下文bandit的安全感知算法

Wen Sun, Debadeepta Dey, Ashish Kapoor; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:3280-3288

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相对Fisher信息和用于学习大型模块化模型的自然梯度

Ke Sun, Frank Nielsen; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:3289-3298

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meProp：用于加速深度学习和减少过拟合的稀疏化反向传播

Xu Sun, 徐ancen Cheng Ren, Shuming Ma, 侯风 Wang; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:3299-3308

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深度聚合VaTeD：用于序列预测的可微分模仿学习

Wen Sun, Arun Venkatraman, Geoffrey J. Gordon, Byron Boots, J. Andrew Bagnell; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:3309-3318

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深度网络的公理归因

Mukund Sundararajan, Ankur Taly, Qiqi Yan; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:3319-3328

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有限通信的分布式均值估计

Ananda Theertha Suresh, Felix X. Yu, Sanjiv Kumar, H. Brendan McMahan; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:3329-3337

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用于稀疏高阶交互模型的选择性推断

Shinya Suzumura, Kazuya Nakagawa, Yuta Umezu, Koji Tsuda, Ichiro Takeuchi; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:3338-3347

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分层时间序列的相干概率预测

Souhaib Ben Taieb, James W. Taylor, Rob J. Hyndman; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:3348-3357

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用于学习混合成员模型的分区张量分解

Zilong Tan, Sayan Mukherjee; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:3358-3367

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分布式学习中避免滞后者的梯度编码

Rashish Tandon, Qi Lei, Alexandros G. Dimakis, Nikos Karampatziakis; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:3368-3376

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用于大规模约束最小二乘的梯度投影迭代草图

Junqi Tang, Mohammad Golbabaee, Mike E. Davies; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:3377-3386

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神经网络与有理函数

Matus Telgarsky; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:3387-3393

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用于大规模非凸函数问题和分类中组变量选择的随机 DCA

Hoai An Le Thi, Hoai Minh Le, Duy Nhat Phan, Bach Tran; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:3394-3403

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两层 ReLU 网络的总体梯度分析公式及其在收敛性和临界点分析中的应用

Yuandong Tian; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:3404-3413

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似然比梯度估计量的方差评估

Seiya Tokui, Issei Sato; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:3414-3423

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使用卷积网络加速欧拉流体模拟

Jonathan Tompson, Kristofer Schlachter, Pablo Sprechmann, Ken Perlin; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:3424-3433

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增强型拟合 Q 迭代

Samuele Tosatto, Matteo Pirotta, Carlo D’Eramo, Marcello Restelli; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:3434-3443

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基于直径的积极学习

Christopher Tosh, Sanjoy Dasgupta; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:3444-3452

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磁性哈密顿蒙特卡洛

Nilesh Tripuraneni, Mark Rowland, Zoubin Ghahramani, Richard Turner; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:3453-3461

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Know-Evolve：用于分层知识图的深度时间推理

Rakshit Trivedi, Hanjun Dai, Yichen Wang, Le Song; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:3462-3471

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基于双主成分追踪的高超平面聚类

Manolis C. Tsakiris, René Vidal; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:3472-3481

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打破局部性加速块高斯-赛德尔

Stephen Tu, Shivaram Venkataraman, Ashia C. Wilson, Alex Gittens, Michael I. Jordan, Benjamin Recht; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:3482-3491

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使用群测试和编码的多标签分类

Shashanka Ubaru, Arya Mazumdar; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:3492-3501

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学习稳定的随机非线性动态系统

Jonas Umlauft, Sandra Hirche; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:3502-3510

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使用矩和循环学习行列式点过程

John Urschel, Victor-Emmanuel Brunel, Ankur Moitra, Philippe Rigollet; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:3511-3520

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数据集变量统计类型的自动发现

Isabel Valera, Zoubin Ghahramani; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:3521-3529

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用于影响力最大化的模型无关在线学习

Sharan Vaswani, Branislav Kveton, Zheng Wen, Mohammad Ghavamzadeh, Laks V. S. Lakshmanan, Mark Schmidt; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:3530-3539

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用于分层强化学习的 FeUdal 网络

Alexander Sasha Vezhnevets, Simon Osindero, Tom Schaul, Nicolas Heess, Max Jaderberg, David Silver, Koray Kavukcuoglu; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:3540-3549

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使用期望传播的可扩展多类别高斯过程分类

Carlos Villacampa-Calvo, Daniel Hernández-Lobato; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:3550-3559

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通过分层预测学习长期未来

Ruben Villegas, Jimei Yang, Yuliang Zou, Sungryull Sohn, Xunyu Lin, Honglak Lee; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:3560-3569

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关于正交性和学习具有长期依赖性的循环网络

Eugene Vorontsov, Chiheb Trabelsi, Samuel Kadoury, Chris Pal; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:3570-3578

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Permanental 过程的快速贝叶斯强度估计

Christian J. Walder, Adrian N. Bishop; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:3579-3588

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上下文强盗问题中的最优和自适应离线评估

Yu-Xiang Wang, Alekh Agarwal, Miroslav Dudı́k; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:3589-3597

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用于速度和局部性的扩散释放容量

Di Wang, Kimon Fountoulakis, Monika Henzinger, Michael W. Mahoney, Satish Rao; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:3598-3607

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草图岭回归：优化视角、统计视角和模型平均

Shusen Wang, Alex Gittens, Michael W. Mahoney; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:3608-3616

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具有任意损坏的鲁棒高斯图模型估计

Lingxiao Wang, Quanquan Gu; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:3617-3626

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用于高效贝叶斯优化的最大值熵搜索

Zi Wang, Stefanie Jegelka; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:3627-3635

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具有稀疏性的高效分布式学习

Jialei Wang, Mladen Kolar, Nathan Srebro, Tong Zhang; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:3636-3645

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使用贝叶斯数据重加权的鲁棒概率建模

Yixin Wang, Alp Kucukelbir, David M. Blei; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:3646-3655

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通过结构化核学习进行批量高维贝叶斯优化

Zi Wang, Chengtao Li, Stefanie Jegelka, Pushmeet Kohli; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:3656-3664

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通过同步幂迭代进行张量分解

Po-An Wang, Chi-Jen Lu; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:3665-3673

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通过分段建模序列

Chong Wang, Yining Wang, Po-Sen Huang, Abdelrahman Mohamed, Dengyong Zhou, Li Deng; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:3674-3683

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用于指导点过程的变分策略

Yichen Wang, Grady Williams, Evangelos Theodorou, Le Song; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:3684-3693

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利用数据中的强凸性进行一阶原始对偶算法

Jialei Wang, Lin Xiao; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:3694-3702

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用于可移植深度模型的超越滤波器：紧凑特征图

Yunhe Wang, Chang Xu, Chao Xu, Dacheng Tao; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:3703-3711

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基于统一方差减少框架的非凸低秩矩阵恢复

Lingxiao Wang, Xiao Zhang, Quanquan Gu; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:3712-3721

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多源转移高斯过程回归的源目标相似性建模

Pengfei Wei, Ramon Sagarna, Yiping Ke, Yew-Soon Ong, Chi-Keong Goh; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:3722-3731

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潜在意图对话模型

Tsung-Hsien Wen, Yishu Miao, Phil Blunsom, Steve Young; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:3732-3741

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强化学习中的统一任务规范

Martha White; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:3742-3750

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可扩展和泛化的学习优化器

Olga Wichrowska, Niru Maheswaranathan, Matthew W. Hoffman, Sergio Gómez Colmenarejo, Misha Denil, Nando Freitas, Jascha Sohl-Dickstein; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:3751-3760

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整数隐变量模型的精确推断

凯文·温纳, 黛博拉·苏乔诺, 丹·谢尔顿; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:3761-3770

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张量信念传播

安德鲁·威格利, 李伟孙, 叶楠; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:3771-3779

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多标签性能度量的一个统一视角

吴希竹, 周志华; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:3780-3788

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双重监督学习

夏英策, 秦涛, 陈伟, 边江, 于念海, 刘铁岩; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:3789-3798

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具有角度约束的隐空间模型学习

谢鹏涛, 邓云天, 周毅, 阿比曼努·库马尔, 于耀良, 詹姆斯·周, 埃里克·P·辛格; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:3799-3810

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不相关性和均匀性：一种新的促进多样性的正则化器

谢鹏涛, 阿蒂·辛格, 埃里克·P·辛格; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:3811-3820

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随机凸优化：更快的局部增长意味着更快的全局收敛

徐毅, 林启航, 杨天宝; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:3821-3830

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从短双重删失事件序列中学习霍克斯过程

徐鸿腾, 罗迪鑫, 查宏远; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:3831-3840

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用于分布式优化的自适应共识ADMM

徐峥, 盖文·泰勒, 李浩, 马里奥·A·T·菲格雷多, 袁晓明, 汤姆·戈德斯坦; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:3841-3850

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高维非高斯单指标模型通过阈值化得分函数估计

杨卓然, 巴拉斯布拉马尼安·克里希纳库马尔, 刘汉; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:3851-3860

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朝向K-means友好的空间：同时深度学习和聚类

杨博, 傅晓, 尼古拉斯·D·西迪罗普洛斯, 洪明义; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:3861-3870

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关于三视图基数约束集的投影算子

杨海川, 归树鹏, 柯楚阳, 丹尼尔·斯特凡科维奇, 藤卷良平, 刘吉; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:3871-3880

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使用扩张卷积改进文本建模的变分自编码器

杨子超, 胡志挺, 鲁斯兰·萨拉胡丁诺夫, 泰勒·伯格-柯克帕特里克; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:3881-3890

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用于视频分类的张量训练循环神经网络

杨银冲, 丹尼斯·克罗姆帕斯, 沃尔克·特雷斯普; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:3891-3900

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具有减少投影和改进速率的凸约束优化更丰富的理论

杨天宝, 林启航, 张立军; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:3901-3910

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稀疏+组稀疏脏模型：无需不合理条件和支持非凸性的统计保证

杨恩浩, 奥雷利·C·洛萨诺; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:3911-3920

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可扩展贝叶斯规则列表

杨宏宇, 辛西娅·鲁丁, 玛戈·塞尔泽; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:3921-3930

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近似牛顿方法及其局部收敛性

叶海山, 罗洛, 张志华; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:3931-3939

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基于模拟退火的不精确预言机用于Wasserstein损失最小化

叶建波, 王志 James, 李佳; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:3940-3948

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潜在特征 Lasso

颜恩 Hsu 彦, 李伟程, 张颂恩, 苏加拉·阿伦, 林守德, 拉维库马尔·普拉迪普; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:3949-3957

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组合组和排他稀疏性用于深度神经网络

尹在洪, 黄颂柱; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:3958-3966

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潜在LSTM分配：序列数据的联合聚类和非线性动态建模

扎希尔·曼齐尔, 艾姆尔·艾哈迈德, 亚历山大·J·斯莫拉; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:3967-3976

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使用覆盖树的 Canopy 快速采样

扎希尔·曼齐尔, 萨特维克·科图尔, 艾姆尔·艾哈迈德, 若泽·莫拉, 亚历克斯·斯莫拉; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:3977-3986

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通过突触智能的持续学习

弗里德曼·岑克, 本·普尔, 苏里亚·冈古利; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:3987-3995

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随机梯度单项伽马采样器

易哲·张, 昌友·陈, 哲·甘, 里卡多·埃纳奥, 劳伦斯·卡林; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:3996-4005

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用于文本生成的对抗特征匹配

易哲·张, 哲·甘, 凯·范, 志·陈, 里卡多·埃纳奥, 丁汉·申, 劳伦斯·卡林; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:4006-4015

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通过同时特征和样本减少扩展稀疏支持向量机

伟忠·张, 斌·洪, 伟·刘, 杰平·叶, 登凯, 晓飞·何, 杰·王; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:4016-4025

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重新审视超图上的学习：置信区间和次梯度方法

陈子·张, 树光·胡, 志浩·加文·唐, T-H. 赫伯特·陈; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:4026-4034

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ZipML：使用端到端低精度训练线性模型，以及一点深度学习

汉天·张, 杰里·李, 卡恩·卡拉, 丹·阿利斯塔, 吉·刘, 策·张; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:4035-4043

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卷积神经网络的凸化

雨辰·张, 珀西·梁, 马丁·J. 韦恩赖特; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:4044-4053

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网络中无投影分布式在线学习

文朋·张, 培林·赵, 文武·朱, 史蒂文·C.H. 霍伊, 同·张; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:4054-4062

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多类最优边际分布机

腾·张, 志华·周; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:4063-4071

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利用节点属性进行不完整关系数据

贺·赵, 兰·杜, 雷·邦廷; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:4072-4081

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具有低位移秩权重矩阵的神经网络的理论属性

梁·赵, 思宇·廖, 彦志·王, 哲·李, 健·唐, 博·袁; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:4082-4090

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从深度生成模型中学习分层特征

盛佳·赵, 嘉明·宋, 斯特凡诺·埃蒙; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:4091-4099

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从无线电信号中学习睡眠阶段：条件对抗架构

鸣敏·赵, 世超·岳, 迪娜·卡塔比, 汤米·S. 雅科拉, 马特·T. 比安奇; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:4100-4109

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深度学习中的跟随移动领导者

帅·郑, 詹姆斯·T. 郭克; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:4110-4119

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具有延迟补偿的异步随机梯度下降

书鑫·郑, 琦·孟, 太峰·王, 伟·陈, 念海·于, 志明·马, 铁燕·刘; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:4120-4129

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一次收集，有效使用：使非交互式局部隐私学习成为可能

凯·郑, 文龙·牟, 立伟·王; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:4130-4139

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单隐藏层神经网络的恢复保证

凯·钟, 赵·宋, 普拉蒂克·贾因, 彼得·L. 巴特利特, 英德吉特·S. 迪隆; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:4140-4149

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最小化期望值的随机自适应准牛顿方法

朝旭·周, 文博·高, 唐纳德·戈德法布; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:4150-4159

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识别具有随机收益的静态博弈中的纳什均衡

一驰·周, 嘉莲·李, 俊·朱; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:4160-4169

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何时可以池化多站点数据集进行回归？假设检验、$\ell_2$-一致性和神经科学应用

浩·亨利·周, 一林·张, 凡斯·K. 伊塔普, 斯特林·C. 约翰逊, 格蕾丝·瓦巴, 维卡斯·辛格; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:4170-4179

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高维方差降低随机梯度期望最大化算法

荣达·朱, 灵霄·王, 程翔·翟, 泉泉·顾; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:4180-4188

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循环高速公路网络

朱利安·格奥尔格·齐利, 鲁佩什·库马尔·斯里瓦斯塔瓦, 扬·考特尼克, 尤尔根·施密德胡伯; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:4189-4198

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用于随机点击模型排序的在线学习

马斯鲁·佐吉, 托马斯·图尼斯, 穆罕默德·格瓦姆扎德, 布拉尼斯拉夫·克韦顿, Csaba Szepesvari, 郑·文; 第34届国际机器学习会议论文集, PMLR 70:4199-4208

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