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第115卷:人工智能中的不确定性,2019年7月22日至25日,以色列特拉维夫
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编辑:Ryan P.Adams,Vibhav Gogate
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第35届人工智能不确定性会议:前言
瑞安·亚当斯(Ryan Adams),Vibhav Gogate;第35届人工智能不确定性会议论文集,PMLR 115:1-17
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用于提取多属性个人数据的个性化同龄人真相血清
Boi Faltings的Naman Goel;第35届人工智能不确定性会议论文集,PMLR 115:18-27
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条件期望传播
Zheng Wang、Shandian Zhe;第35届人工智能不确定性会议论文集,PMLR 115:28-37
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基于稀疏表示的部分乱标线性回归方法
Martin Slawski、Mostafa Rahmani、Ping Li;第35届人工智能不确定性会议论文集,PMLR 115:38-48
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SQRT-Lasso优化近似算法的快速收敛性:不必担心其非光滑损失函数
李新国、蒋浩明、贾维斯·豪普特、拉曼·阿罗拉、刘汉、洪明义、赵拓;第35届人工智能不确定性会议论文集,PMLR 115:49-59
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聚合系统的相关学习
Tanvi Verma,Pradeep Varakantham公司;第35届人工智能不确定性会议论文集,PMLR 115:60-70
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存在循环、潜在混淆和选择偏差的因果演算
Patrick Forré,Joris M.Mooij;第35届人工智能不确定性会议论文集,PMLR 115:71-80
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强化学习的变分回归界
罗纳德·奥尔特纳(Ronald Ortner)、普拉蒂克·加贾尼(Pratik Gajane)、彼得·奥尔(Peter Auer);第35届人工智能不确定性会议论文集,PMLR 115:81-90
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基于自适应复合泊松分解的原始数据推荐
奥利维尔·古弗特、托马斯·奥伯林、塞德里克·费沃特;第35届人工智能不确定性大会论文集,PMLR 115:91-101
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马尔可夫随机场中的单点边际MAP推断
郝雄、郭元珍、杨一波、尼古拉斯·若兹;第35届人工智能不确定性会议论文集,PMLR 115:102-112
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无意识学习因子马尔可夫决策过程
克雷格·因内斯,亚历克斯·拉斯卡里德斯;第35届人工智能不确定性会议论文集,PMLR 115:123-133
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贝叶斯神经网络中的表达先验:核组合和周期函数
Tim Pearce、Russell Tsuchida、Mohamed Zaki、Alexandra Brintrup、Andy Neely;第35届人工智能不确定性会议论文集,PMLR 115:134-144
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倒计时回归:精确和校准的生存预测
Anand Avati、Tony Duan、Sharon Zhou、Kenneth Jung、Nigam H.Shah、Andrew Y.Ng;第35届人工智能不确定性会议论文集,PMLR 115:145-155
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减少对致命强盗死亡武器的探索
Stefano Tracá、Cynthia Rudin、Weiyu Yan;第35届人工智能不确定性会议论文集,PMLR 115:156-163
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两组分混合模型中EM与GD的比较
张国军(Guojun Zhang)、帕斯卡尔·普帕特(Pascal Poupart)、乔治·特里普尼亚斯(George Trimponias);第35届人工智能不确定性会议论文集,PMLR 115:164-174
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基于搜索的高效加权模型集成
Zhe Zeng,Guy Van den Broeck先生;第35届人工智能不确定性大会论文集,PMLR 115:175-185
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基于非线性ICA的一般非线性因果关系发现
Ricardo Pio Monti、Kun Zhang、Aapo Hyvärinen;第35届人工智能不确定性会议论文集,PMLR 115:186-195
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BubbleRank:通过隐式点击反馈重新排名的安全在线学习
Chang Li、Branislav Kveton、Tor Lattimore、Ilya Markov、Maarten de Rijke、Csaba Szepesvari、Masrour Zoghi;第35届人工智能不确定性会议论文集,PMLR 115:196-206
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通过数据驱动预测助理和博弈论协调共享设施的用户
菲利普·盖革(Philipp Geiger)、米歇尔·贝瑟尔(Michel Besserve)、朱斯塔斯·温克尔曼(Justus Winkelmann)、克劳迪乌斯·普莱斯尔(Claudius Proissl)、伯恩哈德·舍尔科夫;第35届人工智能不确定性会议论文集,PMLR 115:207-216
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不完全Rosetta-Stone问题:多视点非线性ICA的可识别性结果
Luigi Gresele、Paul K.Rubenstein、Arash Mehrjou、Francesco Locatello、Bernhard Schölkopf;第35届人工智能不确定性会议论文集,PMLR 115:217-227
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具有局部密度和全局稀疏性的图的随机团覆盖
Sinead A.Williamson,Mauricio Tec公司;第35届人工智能不确定性会议论文集,PMLR 115:228-238
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Fisher判别分析的随机迭代算法
Agniva Chowdhury、Jiasen Yang、Petros Drineas;第35届人工智能不确定性会议论文集,PMLR 115:239-249
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具有计划请求和按需请求的动态出行调度
黄涛、方伯慧、贝晓慧、方飞;第35届人工智能不确定性会议论文集,PMLR 115:250-260
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帝国的衰落:通过内部产品操纵打破拜占庭容忍的SGD
Cong Xie、Oluwasanmi Koyejo、Indranil Gupta;第35届人工智能不确定性会议论文集,PMLR 115:261-270
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用于模型计数的自适应散列
乔纳森·库克(Jonathan Kuck)、特里·道(Tri Dao)、赵胜佳(Shengjia Zhao)、伯拉克·巴坦(Burak Bartan)、阿什什·萨巴瓦尔(Ashish Sabharwal)、斯特凡诺·埃蒙;第35届人工智能不确定性会议论文集,PMLR 115:271-280
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更好地理解和规范GAN训练动力学
Ankit B.Patel,Weili Nie;第35届人工智能不确定性会议论文集,PMLR 115:281-291
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基于多域判别分析的领域泛化
胡寿波、张坤、陈志堂、陈来婉;第35届人工智能不确定性大会论文集,PMLR 115:292-302
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不确定条件下的增量优化有效规划
胡安·卡洛斯·萨博里奥(Juan Carlos Saborío)、约阿希姆·赫茨伯格(Joachim Hertzberg);第35届人工智能不确定性会议论文集,PMLR 115:303-312
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非凸优化的带动量的三次正则化
Zhe Wang、Yi Zhou、Yingbin Liang、Guanghui Lan;第35届人工智能不确定性会议论文集,PMLR 115:313-322
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因果推理线性结构方程模型的稳定性
卡提克·阿比纳夫·桑卡拉拉曼(Karthik Abhinav Sankaraman)、阿南德·路易斯(Anand Louis)、纳文·戈亚尔(Navin Goyal);第35届人工智能不确定性会议论文集,PMLR 115:323-333
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随机和积网络:一种简单有效的概率深度学习方法
Robert Peharz、Antonio Vergari、Karl Stelzner、Alejandro Molina、Xiaoting Shao、Martin Trapp、Kristian Kersting、Zoubin Ghahramani;第35届人工智能不确定性会议论文集,PMLR 115:334-344
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走向稳健的关系因果发现
Vasant Honavar Sanghack Lee;第35届人工智能不确定性会议论文集,PMLR 115:345-355
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记忆在随机优化中的作用
安东尼奥·奥维托、乔纳斯·科勒、奥雷琳·卢奇;第35届人工智能不确定性会议论文集,PMLR 115:356-366
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神经网络结构搜索的随机搜索和再现性
Liam Li、Amee Talwalkar;第35届人工智能不确定性会议论文集,PMLR 115:367-377
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带混淆的联合非参数精度矩阵估计
Sinong Geng、Mladen Kolar、Oluwasanmi Koyejo;第35届人工智能不确定性会议论文集,下午115:378-388
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任意替代实验的一般可辨识性
Sanghack Lee、Juan D.Correa、Elias Bareinboim;第35届人工智能不确定性会议论文集,PMLR 115:389-398
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利用傅里叶切片定理建立科学成像的可微概率模型
Karen Ullrich、Rianne van den Berg、Marcus Brubaker、David Fleet、Max Welling;第35届人工智能不确定性会议论文集,PMLR 115:399-411
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具有噪声类别观测的结构化实例中的近似推理
Alireza Heidari、Ihab F.Ilyas、Theodoros Rekatsinas;第35届人工智能不确定性会议论文集,PMLR 115:412-421
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基于乘法归一化流的随机值函数
Ahmed Touati、Harsh Satija、Joshua Romoff、Joelle Pineau、Pascal Vincent;第35届人工智能不确定性大会论文集,PMLR 115:422-432
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计算精确Wasserstein距离的快速近似点法
谢玉佳、王祥峰、王瑞佳、翟宏源;第35届人工智能不确定性会议论文集,PMLR 115:433-453
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基于高斯过程递归神经网络的神经动力学发现
戚舍、吴安琪;第35届人工智能不确定性会议论文集,PMLR 115:454-464
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Fisher-Bures对手图卷积网络
Ke Sun、Piotr Koniusz、Zhen Wang;第35届人工智能不确定性会议论文集,PMLR 115:465-475
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Epsilon-BMC:无模型强化学习中Epsilon贪婪探索的贝叶斯集成方法
Michael Gimelfarb、Scott Sanner、Chi-Guhn Lee;第35届人工智能不确定性会议论文集,PMLR 115:476-485
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基于指数集傅里叶级数特征的周期核逼近
安东尼·汤普金斯、法比奥·拉莫斯;第35届人工智能不确定性会议论文集,PMLR 115:486-496
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具有精确性特征的高效神经网络验证
Krishnamurthy(Dj)Dvijotham、Robert Stanforth、Sven Gowal、Qin Chongli、Soham De、Pushmet Kohli;第35届人工智能不确定性会议论文集,PMLR 115:497-507
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扩充和调整知识图嵌入
Robert Bamler、Farnood Salehi、Stephan Mandt;第35届人工智能不确定性会议论文集,下午:115:508-518
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随机策略迭代的更严密分析
认识塔拉维娅,希瓦拉姆·卡利亚纳克里希南;第35届人工智能不确定性会议论文集,PMLR 115:519-529
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随机线性强盗的扰动历史探索
Branislav Kveton、Csaba Szepesvari、Mohammad Ghavamzadeh、Craig Boutiler;第35届人工智能不确定性会议论文集、PMLR 115:530-540
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随机方差缩减政策梯度的一种改进收敛性分析
潘旭、Felicia Gao、Gu Quanquan;第35届人工智能不确定性会议论文集,PMLR 115:541-551
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浅埋深混专家
王欣(Xin Wang)、俞敏洪(Fisher Yu)、丽莎·邓拉普(Lisa Dunlap)、马毅安(Yi-An Ma)、王鲁思(Ruth Wang),阿扎利亚·米罗塞尼(Azalia Mirhoseini)、特雷弗·达雷尔(Trevor Darrell)、约瑟夫;第35届人工智能不确定性会议论文集,PMLR 115:552-562
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基于方差反向传播的贝叶斯神经网络无采样变分推理
Manuel Haußmann、Fred A.Hamprecht、Melih Kandimer;第35届人工智能不确定性会议论文集,PMLR 115:563-573
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分段分数匹配:密度和分数估计的可缩放方法
杨松、莎哈杰·加格、贾辛·施、斯特凡诺·埃蒙;第35届人工智能不确定性会议论文集,PMLR 115:574-584
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超越结构因果模型:因果约束模型
Tineke Blom、Stephan Bongers、Joris M.Mooij;第35届人工智能不确定性会议论文集、PMLR 115:585-594
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贪婪:色数如何满足图Bandits中的后悔最小化
Shreyas S、Aadirupa Saha、Chiranjib Bhattacharyya;第35届人工智能不确定性会议论文集,下午115:595-605
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近似因果抽象
Sander Beckers、Frederick Eberhardt、Joseph Y.Halpern;第35届人工智能不确定性会议论文集,PMLR 115:606-615
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反事实公平对未经衡量的混淆的敏感性
Niki Kilbertus、Philip J.Ball、Matt J.Kusner、Adrian Weller、Ricardo Silva;第35届人工智能不确定性会议论文集,PMLR 115:616-626
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信念传播:精确的边缘或精确的分配函数——区别在哪里?
克里斯蒂安·诺尔(Christian Knoll)、弗兰兹·彭科普夫(Franz Pernkopf);第35届人工智能不确定性会议论文集,PMLR 115:627-636
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线性时间中最小d-分隔符的求法及其应用
贝尼托·范德赞德、马西耶·李希基维奇;第35届人工智能不确定性大会论文集,PMLR 115:637-647
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稳健强化学习的贝叶斯方法
Esther Derman、Daniel Mankowitz、Timothy Mann、Shie Mannor;第35届人工智能不确定性会议论文集,PMLR 115:648-658
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自适应与最优性:在线凸优化的通用算法
王广辉、陆世音、张丽君;第35届人工智能不确定性会议论文集,PMLR 115:659-668
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是否撤离?飓风疏散区人员决策的POMDP模型
Adithya Raam Sankar、Prashant Doshi、Adam Goodie;第35届人工智能不确定性会议论文集,PMLR 115:669-678
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延迟采样活粒子滤波器用于进化生死模型的概率规划
简·库德利卡(Jan Kudlicka)、劳伦斯·默里(Lawrence M.Murray)、弗雷德里克·伦奎斯特(Fredrik Ronquist)、托马斯·施恩(Thomas B.Schön);第35届人工智能不确定性会议论文集,PMLR 115:679-689
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变分稀疏编码
弗朗西斯科·托诺里尼、比约恩·桑德·詹森、罗德里克·穆雷·史密斯;第35届人工智能不确定性会议论文集,PMLR 115:690-700
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SGD在非凸截断损失情况下的学习
Yi Xu、Shenghuo Zhu、Sen Yang、Chi Zhang、Rong Jin、Tianbao Yang;第35届人工智能不确定性会议论文集,PMLR 115:701-711
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主动多信息源贝叶斯求积
亚历山德拉·盖斯纳、哈维尔·冈萨雷斯、马伦·马塞雷西;第35届人工智能不确定性大会论文集,PMLR 115:712-721
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级联线性子模块乐队:在线学习排名中位置偏差和差异的解释
高鲁什·平南达尼(Gaurush Hiranandani)、哈维尼特·辛格(Harvineet Singh)、普拉哈尔·古普塔(Prakhar Gupta)、伊夫蒂哈尔·阿哈马特·布哈努丁(Iftikhar Ahamath Burhanuddin)、郑雯(Zheng Wen)、;第35届人工智能不确定性会议论文集,PMLR 115:722-732
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Sinkhorn自动编码器
乔治·帕特里尼(Giorgio Patrini)、瑞安·范登伯格(Rianne van den Berg)、帕特里克·福雷(Patrick Forré;第35届人工智能不确定性会议论文集,电话:115:733-743
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在解决加权模型集成问题时如何利用结构
Samuel Kolb、Pedro Zuidberg Dos Martires、Luc De Raedt;第35届人工智能不确定性会议论文集,PMLR 115:744-754
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多类高斯过程分类共轭:基于数据增强的高效推理
Théo Galy-Fajou、Florian Wenzel、Christian Donner、Manfred Opper;第35届人工智能不确定性会议论文集,PMLR 115:755-765
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使用随机标量的多目标贝叶斯优化的灵活框架
Biswajit Paria、Kirthevasan Kandasamy、Barnabás Póczos;第35届人工智能不确定性会议论文集,PMLR 115:766-776
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高效的多任务特征与关系学习
韩照、奥蒂莉亚·斯特雷特库、亚历山大·斯莫拉、杰弗里·戈登;第35届人工智能不确定性会议论文集,PMLR 115:777-787
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实用的超参数多精度贝叶斯优化
吴健、索尔·托斯卡诺-帕尔梅林、彼得·弗雷泽、安德鲁·戈登·威尔逊;第35届人工智能不确定性会议论文集,PMLR 115:788-798
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通过时间自适应截断反向传播以控制梯度偏移
Christopher Aicher、Nicholas J.Foti、Emily B.Fox;第35届人工智能不确定性大会论文集,PMLR 115:799-808
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门控递归单元的无采样不确定性估计及其在神经成像规范化建模中的应用
Seong Jae Hwang、Ronak R.Mehta、Hyunwoo J.Kim、Sterling C.Johnson、Vikas Singh;第35届人工智能不确定性会议论文集,PMLR 115:809-819
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复杂网络的在线因子分解和随机游动划分
林阳、郑宇、弗拉基米尔·布拉弗曼、赵拓、王梦迪;第35届人工智能不确定性会议论文集,PMLR 115:820-830
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关于Minwise散列的加密
董迈、阿努普·拉奥、马特·卡皮列维奇、瑞安·罗西、亚辛·阿巴斯·亚德科里、里特维克·辛哈;第35届人工智能不确定性会议论文集,PMLR 115:831-840
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N-GCN:半监督节点分类的多尺度图卷积
Sami Abu El Haija、Amol Kapoor、Bryan Perozzi、Joonseok Lee;第35届人工智能不确定性会议论文集,PMLR 115:841-851
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基于反馈图的在线学习问题相关后悔界
胡冰山、Nishant A.Mehta、潘建平;第35届人工智能不确定性会议论文集,PMLR 115:852-861
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Wasserstein Fair分类
Ray Jiang、Aldo Pacchiano、Tom Stepleton、Heinrich Jiang和Silvia Chiappa;第35届人工智能不确定性会议论文集,PMLR 115:862-872
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大尺度噪声或贝叶斯网络的变分训练
耿吉、郑德华、华中宁、袁昌和、周汉宁、梁雄、埃里克·B·萨德思;第35届人工智能不确定性会议论文集,PMLR 115:873-882
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潜在树模型的保证可伸缩学习
黄芙蓉(Furong Huang)、尼兰詹·乌玛·纳雷什(Niranjan Uma Naresh)、艾奥基姆·佩洛斯(Ioakeim Perros)、罗伯特·陈(Robert Chen)、孙继萌(Jimeng Sun)、阿尼玛·阿南德库玛;第35届人工智能不确定性会议论文集,PMLR 115:883-893
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敌方强盗的一阶界、方差和间隙相关界
罗曼·波戈丁(Roman Pogodin),托尔·拉蒂莫尔(Tor Lattimore);第35届人工智能不确定性会议论文集,PMLR 115:894-904型
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函数不确定性的噪声对比先验
Danijar Hafner、Dustin Tran、Timothy Lillicrap、Alex Irpan、James Davidson;第35届人工智能不确定性会议论文集,PMLR 115:905-914型
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假装直到成功:学习兼容性能支持
乔纳森·布拉格(Jonathan Bragg)、艾玛·布伦斯基(Emma Brunskill);第35届人工智能不确定性大会论文集,PMLR 115:915-924型
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文学人还是教育人?客观学习中的人体模型错误描述分析
斯米莎·米莉,安卡·德拉甘;第35届人工智能不确定性会议论文集,PMLR 115:925-934型
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连续博弈中基于梯度学习的收敛性分析
本杰明·查斯诺夫(Benjamin Chasnov)、莉莉安·拉特利夫(Lillian Ratliff)、埃里克·马祖姆达尔(Eric Mazumdar)、塞缪尔·伯登(Samuel Burden);第35届人工智能不确定性大会论文集,PMLR 115:935-944型
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成对生物医学观测深概率CCA的端到端训练
Gregory Gundersen、Bianca Dumitrascu、Jordan T.Ash、Barbara E.Engelhardt;第35届人工智能不确定性会议论文集,PMLR 115:945-955
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平均报酬连续状态MDP的近似相对值学习
Hiteshi Sharma、Mehdi Jafarnia-Jahroi、Rahul Jain;第35届人工智能不确定性会议论文集,PMLR 115:956-964
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模分布中有向非循环图的精确采样
Topi Talvitie、Aleksis Vuoksenmaa、Mikko Koivisto;第35届人工智能不确定性会议论文集,PMLR 115:965-974
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干预网络连接
伊莱·谢尔曼(Eli Sherman)、伊利亚·施皮策(Ilya Shpitser);第35届人工智能不确定性会议论文集,PMLR 115:975-984
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提升概率推理的轨道生成与采样
Steven Holtzen、Todd Millstein、Guy Van den Broeck;第35届人工智能不确定性会议论文集,PMLR 115:985-994
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基于结构空间点过程的实时机器人搜索
Olov Andersson、Per Sidén、Johan Dahlin、Patrick Doherty、Mattias Villani;第35届人工智能不确定性会议论文集,PMLR 115:995-1005
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社会强化学习打击虚假新闻传播
詹妮弗·内维尔·马哈克·戈因达尼;第35届人工智能不确定性会议论文集,下午:115:1006-1016
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P3O:政策上政策下政策优化
Rasool Fakoor、Pratik Chaudhari、Alexander J.Smola;第35届人工智能不确定性会议论文集,PMLR 115:1017-1027
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干扰和网络不确定性下的因果推理
罗希特·巴塔查里亚(Rohit Bhattacharya)、丹尼尔·马林斯基(Daniel Malinsky)、伊利亚·施皮策(Ilya Shpitser);第35届人工智能不确定性会议论文集,PMLR 115:1028-1038
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随机控制流模型的重加权唤醒睡眠修正
Tuan Anh Le、Adam R.Kosiorek、N。Siddharth、Yee Whye Teh、Frank Wood;第35届人工智能不确定性会议论文集,PMLR 115:1039-1049
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信息瓶颈的可学习性
Talin Wu、Ian Fischer、Isaac L.Chuang、Max Tegmark;第35届人工智能不确定性会议论文集,PMLR 115:1050-1060
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POMDP中模仿学习的学习信念表征
Tanmay Gangwani、Joel Lehman、Qiang Liu、Jian Peng;第35届人工智能不确定性会议论文集,PMLR 115:1061-1071
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因果推理的对象条件
David Jensen、Javier Burroni、Matthew Rattigan;第35届人工智能不确定性会议论文集,PMLR 115:1072-1082
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CCMI:基于分类器的条件互信息估计
Sudipto Mukherjee、Himanshu Asnani、Sreeram Kannan;第35届人工智能不确定性会议论文集,PMLR 115:1083-1093
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实证机制设计:从数据设计机制
Enrique Areyan Viqueira、Cyrus Cousins、Yasser Mohammad、Amy Greenwald;第35届人工智能不确定性大会论文集,PMLR 115:1094-1104
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可满足性与马尔可夫决策过程的关系
里卡多·三文鱼、帕斯卡·普帕特;第35届人工智能不确定性会议论文集,PMLR 115:1105-1115
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可解释的几乎与工具变量完全匹配
M.Usaid Awan、Yameng Liu、Marco Morucci、Sudeepa Roy、Cynthia Rudin、Alexander Volfovsky;第35届人工智能不确定性会议论文集,PMLR 115:1116-1126
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低频对抗扰动
郭川、杰瑞德·S·弗兰克、基里安·Q·温伯格;第35届人工智能不确定性会议论文集,PMLR 115:1127-1137
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用于知识库完成的马尔可夫逻辑网络:MCAR假设下的理论分析
Ondřej Kuželka,杰西·戴维斯;第35届人工智能不确定性会议论文集,PMLR 115:1138-1148
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有向非循环图表示的缺失数据模型的识别
罗希特·巴塔查里亚(Rohit Bhattacharya)、拉齐埃·纳比(Razieh Nabi)、伊利亚·施皮策(Ilya Shpitser)、詹姆斯·罗宾斯(James M.Robins);第35届人工智能不确定性会议论文集,PMLR 115:1149-1158
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求解影响图的加权袖珍界
Junkyu Lee、Radu Marinescu、Alexander Ihler、Rina Dechter;第35届人工智能不确定性会议论文集,PMLR 115:1159-1168
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贝叶斯深度学习的子空间推理
帕维尔·伊兹梅洛夫、韦斯利·马多克斯、波琳娜·基里琴科、蒂穆尔·加里波夫、德米特里·维特罗夫、安德鲁·戈登·威尔逊;第35届人工智能不确定性会议论文集,PMLR 115:1169-1179
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具有平稳分布修正的非政策政策梯度
姚刘、阿迪思·斯瓦米纳坦、阿列克·阿加瓦尔、艾玛·布伦斯基;第35届人工智能不确定性会议论文集,PMLR 115:1180-1190
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政策学习协同培训
宋嘉林、兰卡拉维、岳义松、小野正弘;第35届人工智能不确定性会议论文集,PMLR 115:1191-1201
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子模函数惩罚回归的变分推理
高竹内、吉田裕一、川原义信;第35届人工智能不确定性会议论文集,PMLR 115:1202-1211
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概率蒸馏:注意事项和替代方案
Chin-Wei Huang、Faruk Ahmed、Kundan Kumar、Alexandre Lacoste、Aaron Courville;第35届人工智能不确定性会议论文集,下午:115:1212-1221
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基于二进制辅助信息的贝叶斯优化
张叶红、戴忠祥、李建祥;第35届人工智能不确定性会议论文集,PMLR 115:1222-1232
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论开放式因果推理
托马斯·伊卡德·杜利古尔·伊贝林;第35届人工智能不确定性会议论文集,PMLR 115:1233-1243
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使用深度可逆变换的令人尴尬的并行MCMC
Diego Mesquita、Paul Blomstedt、Samuel Kaski;第35届人工智能不确定性会议论文集,PMLR 115:1244-1252
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一类非凸非光滑稀疏学习问题的快速近似梯度下降
杨英珍、俞佳慧;第35届人工智能不确定性会议论文集,PMLR 115:1253-1262
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块神经自回归流
尼古拉·德曹、威尔克·阿齐兹、伊万·蒂托夫;第35届人工智能不确定性会议论文集,PMLR 115:1263-1273
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工具不等式的排他性图方法
戴维德·波德里尼、拉斐尔·查维斯、艾里斯·阿格雷斯蒂、冈萨洛·卡瓦乔、法比奥·西亚里诺;第35届人工智能不确定性会议论文集,PMLR 115:1274-1283
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