机器学习研究杂志
机器学习研究杂志（JMLR），成立于2000年，提供了电子和纸质出版物国际论坛机器学习各个领域的高质量学术文章。所有发表的论文都可以在网上免费获得。
JMLR致力于严格而快速的审查。最终版本是以电子方式发布（ISSN 1533-7928）收到后立即。截至2004年底，纸质卷（ISSN1532-4435）每年出版8次，并出售给图书馆和麻省理工学院出版社。纸质卷（ISSN 1532-4435）现在由缩微图书出版.
新闻
最新论文
- 拓扑节点2vec：基于持久同调的增强图嵌入
- 平冈靖国、伊本优介、拉孔贝、米罕、矢村, 2024.
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- 多变量Hawkes过程中基于最小消息长度的Granger因果推理
- 卡特琳娜·拉瓦奇科娃-辛德勒、安娜·梅尔尼科娃、艾琳·塔比卡内克, 2024.
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- 基于流形平坦化和重构的表示学习
- Michael Psenka、Druv Pai、Vishal Raman、Shankar Sastry、Yi Ma, 2024.
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- 袋装提供无假设稳定性
- Jake A.Soloff、Rina Foygel Barber、Rebecca Willett, 2024.
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- 人口均等的多类别分类中的公平性保证
- 克里斯托夫·丹尼斯（Christophe Denis）、罗穆尔·伊利（Romuald Elie）、穆罕默德·希比里（Mohamed Hebiri）、弗朗索瓦·胡（François Hu）, 2024.
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- 多班级主动学习中的无收益机制
- 甘源、赵云凡、Samory Kpotufe, 2024.
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- 学习受阶段性风险控制的最佳动态治疗方案
- 刘莫川、王元佳、傅浩达、曾冬林, 2024.
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- 基于Margin的分类器主动学习
- 马可·布莱桑、尼科尔·塞萨·比安奇、西尔维奥·拉坦齐、安德烈亚·鲍迪斯, 2024.
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- 基于查询的随机子图检测
- Wasim Huleihel、Arya Mazumdar、Soumyabrata Pal, 2024.
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- 基于深度神经网络和Logistic损失的分类
- Zihan Zhang、Lei Shi、Ding Xuan Zhou, 2024.
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- 多元极值的谱学习
- 马可·阿韦拉·麦地那、理查德·戴维斯、根纳迪·萨莫罗德尼茨基, 2024.
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- 表单和集群不会分离附近的球
- Alexander Dunlap，Jean-Christophe Mourrat, 2024.
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- 零阶非光滑非凸随机优化的最优维数相关算法
- 盖伊·科诺夫斯基（Guy Kornowski）、奥哈德·沙米尔（Ohad Shamir）, 2024.
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- 带噪声标签的线性距离度量学习
- Meysam Alishahi、Anna Little、Jeff M.Phillips，2024年。
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- OpenBox：用于广义黑盒优化的Python工具包
- 姜怀军、沈瑜、杨莉、徐北成、杜思贤、张文涛、张策、崔斌, 2024.（机器学习开源软件论文）
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- 生成性对手排名网
- 姚英华、潘元刚、李静、曾荫权、姚欣, 2024.
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- 弱监督下的预测推理
- 马克西姆·考奇斯（Maxime Cauchois）、苏亚什·古普塔（Suyash Gupta）、阿努尔·阿里（Alnur Ali）、约翰·杜奇（John C.Duchi）, 2024.
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- 具有平均平滑度的函数：结构、算法和学习
- Yair Ashlagi、Lee-Ad Gottlieb、Aryeh Kontorovich，2024年。
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- 通过潜在因素模型为混合类型数据发布不同的私有数据
- 张延庆、徐琦、汤念生、屈安妮·奎，2024年。
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- 重叠群套索的非重叠统计逼近
- 齐明宇、李天喜, 2024.
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- 差分私有随机凸优化的更快速度
- 苏金燕、胡丽杰、王迪, 2024.
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- 非凸优化局部条件下随机梯度哈密顿蒙特卡罗的非渐近分析
- O.Deniz Akyildiz，Sotirios Sabanis公司, 2024.
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- 全球非平稳多臂强盗的有限时间分析
- Junpei Komiyama、Edouard Fouché、Junya Honda, 2024.
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- 概率ODE解算器的稳定实现
- 尼古拉斯·克雷默（Nicholas Krämer）、菲利普·亨尼格（Philipp Hennig）, 2024.
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- 更多PAC-Bayes界限：从有界损失到具有一般尾部行为的损失，再到任何时候的有效性
- 博尔贾·罗德里格斯·加尔维斯（Borja Rodríguez-Gálvez）、拉格纳尔·托巴本（Ragnar Thobaben）、米凯尔·斯科格隆德（Mikael Skoglund）, 2024.
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- 神经希尔伯特阶梯：函数空间中的多层神经网络
- 陈正道, 2024.
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- QDax：一个具有硬件加速的质量多样性和基于群体的算法库
- 费利克斯·沙卢缪、布莱恩·利姆、拉斐尔·博伊格、马克西姆·阿拉德、卢卡·格里洛蒂、马农·弗拉盖特、瓦伦汀·麦切、纪尧姆·理查德、亚瑟·弗拉乔莱、托马斯·皮埃罗、安托万·卡利, 2024.（机器学习开源软件论文）
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- 具有随机对象的随机森林加权局部Fréchet回归
- 芮秋、周瑜、朱若青, 2024.
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- PhAST：用于加速催化剂设计的物理感知、可扩展和特定于任务的GNN
- 亚历山大·杜瓦尔、维克托·施密特、圣地亚哥·米雷特、约舒亚·本吉奥、亚历克斯·埃尔南德斯·加西亚、大卫·罗尔尼克, 2024.
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- 现实世界数据的无监督异常检测算法：我们需要多少？
- 罗尔·鲍曼（Roel Bouman）、扎哈拉·布赫什（Zaharah Bukhsh）、汤姆·赫斯克斯（Tom Heskes）, 2024.
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- 具有部分标记数据的多数投票分类器的多类概率界
- 瓦西里·费奥法诺夫（Vasilii Feofanov）、艾米莉·德维伊弗（Emilie Devijver）、马西·雷扎·阿米尼（Massih-Reza Amini）, 2024.
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- 信息处理均衡与信息风险桥梁
- 罗伯特·威廉姆森（Robert C.Williamson），扎克·克兰科（Zac Cranko）, 2024.
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- 三维点云学习中的非参数回归
- 李欣怡、余珊、王月莹、王冠南、王丽、赖明军, 2024.
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- AMLB：AutoML基准
- 彼得·吉斯贝尔斯（Pieter Gijsbers）、马科斯·普·布埃诺（Marcos L.P.Bueno）、斯特凡·库尔斯（Stefan Coors）、艾琳·勒戴尔（Erin LeDell）、塞巴斯蒂安·波里埃（Sébastien Poirier）、珍妮克·托马斯（Janek Thomas）、伯恩德·比施, 2024.
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- 使用Max K-Armed Bandit发现材料
- 大野浩史，信川, 2024.
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- 无插补的分块缺失数据的半监督推理
- 宋珊珊、林元元、周勇, 2024.
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- 自适应与非静态：在线凸优化的问题相关动态后悔
- 赵鹏、张玉杰、张丽君、周志华, 2024.
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- 将语音技术扩展到1000多种语言
- Vineel Pratap、Andros Tjandra、Bowen Shi、Paden Tomasello、Arun Babu、Sayani Kundu、Ali Elkahky、Zhaoheng Ni、Apoorv Vyas、Maryam Fazel-Zarandi、Alexei Baevski、Yossi Adi、Xiaohui Zhang、Wei-Ning Hsu、Alexis Conneau、Michael Auli, 2024.
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- 基于MAP和MLE的教学
- Hans Ulrich Simon、Jan Arne Telle, 2024.
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- 基于内核的测试分析的通用框架
- 塔玛拉·费尔南德斯（Tamara Fernández）、尼科拉·里维拉（Nicolás Rivera）, 2024.
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- 超参数多层神经网络：神经切线核的均匀集中和随机梯度下降的收敛性
- 徐嘉明、朱汉静, 2024.
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- 再生核Banach空间中学习的稀疏表示定理
- 王瑞、徐月生、闫明松, 2024.
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- 成对数据高斯图形模型搜索空间的探讨
- Alberto Roverato，Dung Ngoc Nguyen，2024年。
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- 数据增强的好的、坏的和丑陋的一面：隐式谱正则化的观点
- Chi-Heng Lin、Chiraag Kaushik、Eva L.Dyer、Vidya Muthukumar，2024年。
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- 决策相关分布的随机逼近：渐近正态性和最优性
- Joshua Cutler、Mateo Díaz、Dmitriy Drusvyatskiy, 2024.
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- 高维随机镶嵌森林的最小最大速率
- 伊丽莎·奥莱利（Eliza O'Reilly），Ngoc Mai Tran, 2024.
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- 深度ReQU神经网络非交叉分位数回归过程的非参数估计
- 沈国浩、焦玉玲、林元元、乔尔·霍洛维茨、黄健, 2024.
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- 一般贝叶斯多元模型的空间网格划分
- 米歇尔·佩鲁齐（Michele Peruzzi）、大卫·B·邓森（David B.Dunson）, 2024.
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- 使用仪器变量对个体化剂量反应函数的半参数估计
- 魏洛、朱业英、张学奎、林林, 2024.
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- 利用Hessian分数和三角迁移学习非高斯图形模型
- 里卡多·巴普蒂斯塔（Ricardo Baptista）、丽贝卡·莫里森（Rebecca Morrison）、奥利维尔·扎姆（Olivier Zahm）、优素福·马尔佐克（Youssef Marzouk）, 2024.
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- 论分布外检测的可学习性
- 甄芳、李一轩、刘峰、韩波、陆杰, 2024.
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- 获胜：重量-衰变集成Nesterov加速，加快网络训练
- Pan Zhou、Xingyu Xie、Zhouchen Lin、Kim Chuan Toh、Yan水城, 2024.
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- 定义在一般域上的一类神经网络相关核函数的特征值衰减率
- 李一成、于子雄、陈古翰、钱林, 2024.
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- 幂律谱条件下优化问题的紧收敛速度界
- 马克西姆·维利卡诺夫（Maksim Velikanov），德米特里·雅罗斯基（Dmitry Yarotsky）, 2024.
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- ptwt-PyTorch小波工具箱
- 莫里茨·沃尔特（Moritz Wolter）、费利克斯·布兰克（Felix Blanke）、乔森·加克（Jochen Garcke）、查尔斯·塔普利·霍伊特（Charles Tapley Hoyt）, 2024.（机器学习开源软件论文）
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- 在LDA模型中选择主题数——选择标准的蒙特卡罗比较
- Victor Bystrov、Viktoria Naboka Krell、Anna Staszewska Bystrova、Peter Winker, 2024.
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- 函数有向非循环图
- 李光耀、李乐新、李兵, 2024.
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- 无标记主成分分析与矩阵补全
- 姚云珍、彭良祖、马诺利斯·C·察基里斯, 2024.
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- 半监督广义线性模型的分布估计
- 屠济源、刘卫东、毛晓军, 2024.
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- 机器翻译的可解释评价指标
- Christoph Leiter、Piyawat Lertvittayakumjorn、Marina Fomicheva、Wei Zhao、Yang Gao、Steffen Eger, 2024.
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- 线性回归中管理模型不确定性的不同私有方法
- Víctor Peña，Andrés F.Barrientos, 2024.
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- 基于双层优化的数据汇总
- 扎兰·博索斯（Zalán Borsos）、莫杰米尔·穆滕（Mojmír Mutn）、马可·塔利亚萨奇（Marco Tagliasacchi）、安德烈亚斯·克劳斯（Andreas Krause）, 2024.
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- 帕累托平滑重要性抽样
- 阿基·维塔里、丹尼尔·辛普森、安德鲁·盖尔曼、姚玉玲、乔纳·加布里, 2024.
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- 对称和状态抽象下的策略梯度方法
- Prakash Panangaden、Sahand Rezaei-Shoshtari、Rosie Zhao、David Meger、Doina Precup，2024年。
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- 缩放教学-微调语言模型
- Hyung Won Chung、Le Hou、Shayne Longpre、Barret Zoph、Yi Tay、William Fedus、Yunxuan Li、Xuezhi Wang、Mostafa Dehghani、Siddhartha Brahma、Albert Webson、Shixiang Shane Gu、Zhuyun Dai、Mirac Suzgun、Xinun Chen、Aakansha Chowdhery、Alex Castro-Ros、Marie Pellat、Kevin Robinson、Dasha Valter、Sharan Narang、Gaurav Mishra、Adams Yu、Vince，黄燕萍、戴安杰、于洪坤、斯拉夫·彼得罗夫、埃德·池文浩、杰夫·迪恩、雅各布·德夫林、亚当·罗伯茨、周丹尼、郭文乐、杰森·韦, 2024.
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- 切向Wasserstein投影
- Florian Gunsilius、Meng Hsuan Xieh、Myung Jin Lee, 2024.
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- 线性Port-Hamilton系统的可学习性
- Juan-Pablo Ortega，尹黛英, 2024.
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- 多智能体强化学习中的非政策行为预测
- Ariyan Bighashdel、Daan de Geus、Pavol Jancura、Gijs Dubbelman，2024年。
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- 部分观测扩散的无偏估计
- Jeremy Heng、Jeremie Houssineau、Ajay Jasra，2024年。（机器学习开源软件论文）
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- 通过学习激活函数改进Lipschitz约束神经网络
- Stanislas Ducotterd、Alexis Goujon、Pakshal Bohra、Dimitris Perdios、Sebastian Neumayer、Michael Unser, 2024.
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- 在线社交媒体审计的数学框架
- Wasim Huleihel、Yehonathan Refael, 2024.
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- 一致多面体代理设计与分析的嵌入框架
- 杰西·菲诺奇亚罗（Jessie Finocchiaro）、拉斐尔·弗伦吉洛（Rafael M.Frongillo）、博·瓦格纳（Bo Waggoner）, 2024.
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- 拉普拉斯方法的低秩变分贝叶斯修正
- 哈瓦德街Janet van Niekerk, 2024.
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- 用稀疏对偶算法缩放凸屏障
- 亚历山德罗·德·帕尔马（Alessandro De Palma）、哈基拉特·辛格·贝尔（Harkirat Singh Behl）、鲁迪·本内尔（Rudy Bunel）、菲利普·托尔（Philip H.S.Torr）、巴万·库马尔（M.Pawan, 2024.
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- 因果学习：Python中的因果发现
- 郑宇嘉、黄碧薇、陈伟、约瑟夫·拉姆齐、龚明明、蔡瑞初、清水秀、彼得·斯皮特斯、张坤, 2024.（机器学习开源软件论文）
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- 用于学习神经动力学潜在成分的分解线性动力学系统（dLDS）
- Noga Mudrik、Yenho Chen、Eva Yezerets、Christopher J.Rozell、Adam S.Charles, 2024.
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- 二元分类中对手替代风险的存在性和极小极大定理
- Natalie S.Frank、Jonathan Niles-Weed, 2024.
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- 卷积闭分布的数据细化
- Anna Neufeld、Ameer Dharamshi、Lucy L.Gao、Daniela Witten, 2024.
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- 一类具有强逼近正则性的非凸组合程序的投影半光滑牛顿法
- 姜虎、邓康康、吴嘉元、李全正, 2024.
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- 混合模型上绘制算子的RIP保证
- 雷米·格里波瓦尔（Rémi Gribonval），阿尤布·贝尔哈吉（Ayoub Belhadji），2024年。
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- 正则化风险最小化下分布转移下的单调风险关系
- Daniel LeJeune、Jiayu Liu、Reinhard Heckel，2024年。
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- 多边形未调整Langevin算法：为神经网络创建稳定高效的自适应算法
- Sotirios Sabanis的Dong Young Lim, 2024.
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- 结构因果模型中的公理效应传播
- 拉加夫·辛格尔（Raghav Singal）、乔治·米查利迪斯（George Michailidis）, 2024.
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- 作为不等式函数的最优一阶算法
- 欧内斯特·K·琉·尚宇公园, 2024.
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- 嵌入式系统中的资源高效神经网络
- 沃尔夫冈·罗斯（Wolfgang Roth）、格恩特·辛德勒（Günther Schindler）、伯恩哈德·克莱恩（Bernhard Klein）、罗伯特·佩哈兹（Robert Peharz）、塞巴斯蒂安·奇亚切克（Sebastian Tschiatschek）、霍尔格·弗罗宁（Holger Fröning）、弗兰兹·潘科夫（, 2024.
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- 受过训练的变形金刚在上下文中学习线性模型
- 张瑞琪（Ruiqi Zhang）、弗雷（Spencer Frei）、巴特利特（Peter L.Bartlett）, 2024.
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- 具有收敛保证的非光滑优化的Adam族方法
- 肖纳川、胡晓音、刘欣、金传多, 2024.
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- 多模态学习中的有效模态选择
- 何一飞、程润祥、加吉·巴拉萨布拉曼尼亚姆、蔡耀洪、韩照, 2024.
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- 一种用于近似最近邻搜索的多标签分类框架
- Ville Hyvönen、Elias Jääsaari、Teemu Roos, 2024.
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- 基于评分规则最小化的生成网络概率预测
- Lorenzo Pacchiardi、Rilwan A.Adewoin、Peter Dueben、Ritabrata Dutta, 2024.
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- 多重随机特征模型中的多重下降
- 孟旭然、姚建峰、袁操, 2024.
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- 重尾抽样离散Itó扩散的均方分析
- Ye He、Tyler Farghly、Krishnakumar Balasubramanian、Murat A.Erdogdu, 2024.
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- 不变和等变雷诺网络
- 三奈明吉、川野诚、熊谷Wataru, 2024.（机器学习开源软件论文）
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- 个性化PCA：解耦共享和独特功能
- Raed Al Kontar，Naichen Shi, 2024.
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- 生存核：可扩展和可解释的具有准确性保证的深核生存分析
- 乔治·H·陈, 2024.
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- 连续控制下重尾策略搜索的样本复杂性和元稳定性
- Amrit Singh Bedi、Anjaly Parayil、Junyu Zhang、Mengdi Wang、Alec Koppel, 2024.
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- 非凸ADMM的收敛性及其在CT成像中的应用
- 里娜·福伊格尔·巴伯（Rina Foygel Barber）、埃米尔·西德基（Emil Y.Sidky）, 2024.
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- 通信约束下的分布式高斯平均估计：最优速率和通信效率算法
- T.Tony Cai、Hongji Wei, 2024.
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- 具有原型正则化的稀疏NMF：计算和稳健性特性
- 卡汉·贝丁（Kayhan Behdin，Rahul Mazumder）, 2024.
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- 深度网络逼近：超越ReLU到多样激活函数
- 张世军、陆建峰、赵洪凯, 2024.
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- 政策概括的有效非变异机制
- Sorawit Saengkyongam、Niklas Pfister、Predrag Klasnja、Susan Murphy、Jonas Peters, 2024.
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- Pygmtools:Python图形匹配工具包
- 王润忠、郭自超、潘文政、马家乐、张艺凯、杨楠、刘淇、魏龙轩、张汉雪、刘畅、蒋泽田、杨晓康、闫俊驰, 2024.（机器学习开源软件论文）
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- 异构Agent强化学习
- 钟一凡、库巴、冯锡东、胡思怡、季嘉明、杨耀东, 2024.
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- 有效样本的对抗性模仿学习
- 大亨·荣格、李显裕、孙高义, 2024.
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- 随机修正流、平均场极限和随机梯度下降动力学
- 本杰明·盖斯（Benjamin Gess）、塞巴斯蒂安·卡辛（Sebastian Kassing）、维塔利·科纳罗夫斯基（Vitalii Konarovskyi），2024年。
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- 生成性对抗网络密度估计的收敛速度
- Nikita Puchkin、Sergey Samsonov、Denis Belomestny、Eric Moulines、Alexey Naumov，2024年。
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- 一般状态空间模型后向变分推理中的加性平滑误差
- Mathis Chagneux、Elisabeth Gassiat、Pierre Gloaguen、Sylvain Le Corff, 2024.
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- 浅ReLU网络的最优凹凸函数：权重衰减、深度分离、维数校正
- 斯蒂芬·沃伊托维奇, 2024.
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- 基于覆盖树最小分离的数值稳定稀疏高斯过程
- Alexander Terenin、David R.Burt、Artem Artemev、Seth Flaxman、Mark van der Wilk、Carl Edward Rasmussen、Hong Ge, 2024.
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- 损失函数分布的尾部衰减率估计
- 马可·洛伦齐（Marco Lorenzi）·埃特里特·哈克斯霍利（Etrit Haxholli）, 2024.
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- 无穷维空间间算子的深度非参数估计
- 刘浩、杨海照、陈敏硕、赵拓、廖文静, 2024.
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- 常微分方程的正则化后置信带
- 戴晓武、李乐信, 2024.
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- 关于动量随机梯度下降的推广
- Ali Ramezani-Kebrya、Kimon Antonakopoulos、Volkan Cevher、Ashish Khisti、Ben Liang, 2024.
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- 网络套索簇结构的追求：恢复条件和非凸扩展
- 佐田雅吉，Jun-ya Gotoh, 2024.
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- 寻找最佳测试误差的迭代平均法
- Diego Granziol、Nicholas P.Baskerville、Xingchen Wan、Samuel Albanie、Stephen Roberts, 2024.
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- B比特量化下的非参数推断
- 李克轩、刘瑞琪、徐刚、尚左凤, 2024.
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- 具有确定性目标的黑箱变分推理：更快、更准确、甚至更黑箱
- Ryan Giordano、Martin Ingram、Tamara Broderick, 2024.
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- 关于充分的图形模型
- 李兵，金敬文, 2024.
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- 本地化借记机器学习：有效推断分位数处理效果及其以外
- Nathan Kallus、Xiaojie Mao、Masatoshi Uehara, 2024.
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- 关于初始化的影响：二层神经网络的缩放路径
- 塞巴斯蒂安·纽梅耶、莱纳伊克·奇扎特、迈克尔·昂瑟, 2024.
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- 用元学习优化改进物理信息神经网络
- 亚历克斯·比略, 2024.
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- 连续时间近似与随机梯度下降的比较
- Stefan Ankirchner、Stefan Perko, 2024.
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- 神经网络验证技术现状的批判性评估
- Matthias König、Annelot W.Bosman、Holger H.Hoos、Jan N.van Rijn, 2024.
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- 被动设计下回归函数最小值和最小值的估计
- Arya Akhavan、Davit Gogolashvili、Alexandre B.Tsybakov, 2024.
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- 具有异质互惠性的随机网络建模
- Daniel Cirkovic，王田东, 2024.
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- 勘探、开发和交战遗弃的多武器匪徒
- 杨紫仙、刘欣、雷英，2024年。
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- 混合模型中非参数极大似然估计的高效可扩展计算
- 张杨静、崔莹、森菩萨、金传多, 2024.
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- 去相关变量重要性
- 伊莎贝拉·威尔迪内利（Isabella Verdinelli），拉里·瓦瑟曼（Larry Wasserman）, 2024.
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- 低库MDP中的无模型表示学习与探索
- Aditya Modi、Jinglin Chen、Akshay Krishnamurthy、Nan Jiang、Alekh Agarwal, 2024.
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- 基于投影幂法的相关高斯-维格纳模型种子图匹配
- Ernesto Araya、Guillaume Braun、Hemant Tyagi, 2024.
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- 具有熵正则化的竞争博弈的快速策略外梯度方法
- 岑世聪、魏玉婷、池跃杰, 2024.
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- 仿冒的力量：排名算法、增强设计和对称统计的影响
- 郑特蕾西·柯、刘军、马育聪, 2024.
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- 有限和优化问题的复杂度下限：结果和构造
- 韩玉泽、谢光增、张志华, 2024.
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- 监督分类中的真实性问题
- 乔纳森·K·苏, 2024.
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