JMLR第23卷

基于多层高斯图形模型的数据集成问题的联合估计与推理: 乔治·米查利迪斯·苏巴巴拉塔·马朱姆达尔; (1):1−53, 2022.
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高维稀疏部分线性模型的欠量分布式学习: 吕少高、恒联; (2):1−32, 2022.
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从具有未知边缘分布的多个网络中恢复共享结构: 基思·莱文（Keith Levin）、阿萨德·洛迪亚（Asad Lodhia）、伊丽莎维塔·莱维纳（Elizaveta Levina）; (3):1−48, 2022.
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利用高维因子隐马尔可夫模型的局部性: 洛伦佐·里梅拉（Lorenzo Rimella）、尼克·怀特利（Nick Whiteley）; (4):1−34, 2022.
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随机审查下的经验风险最小化: 纪尧姆·奥塞特、斯蒂芬·克莱门松、弗朗索瓦·波特; (5):1−59, 2022.
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XAI超越分类：可解释的神经聚类: 西鹏、李云凡、Ivor W.Tsang、朱宏元、吕建成、周天一; (6):1−28, 2022.
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基于边际潜在矩阵-T过程的贝叶斯多项式Logistic正态模型: 贾斯汀·西尔弗曼（Justin D.Silverman）、金伯利·罗氏（Kimberly Roche）、扎卡里·福尔摩斯（Zachary C.Holmes）、劳伦斯·戴维（Lawrence A.David）、赛扬·穆克吉; (7):1−42, 2022.
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目标空间中的深度学习: Michael Fairbank、Spyridon Samothrakis、Luca Citi; (8):1−46, 2022.
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数据流形维的标度律: 尤特卡什·夏尔马（Utkarsh Sharma）、贾里德·卡普兰（Jared Kaplan）; (9):1−34, 2022.
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高维因子回归中的内插预测: 弗洛伦蒂娜·布内亚、塞思·斯特里马斯·马基、马丁·维坎普; (10):1−60, 2022.
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部分可观测Markov决策过程中有限记忆反馈策略的近最优性: 阿里·卡拉（Ali Kara）、塞尔达尔·尤克塞尔（Serdar Yuksel）; (11):1−46, 2022.
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部分观测系统近似规划和强化学习的近似信息状态: 贾库马尔·苏布拉曼尼亚（Jayakumar Subramanian）、阿米特·辛哈（Amit Sinha）、莱汉·塞拉吉（Raihan Seraj）、阿迪蒂亚·马哈詹（Aditya Mahajan）; (12):1−83, 2022.
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将大规模稀疏主成分分析求解为可证明（近）最优: Dimitris Bertsimas、Ryan Cory Wright、Jean Pauphilet; (13):1−35, 2022.
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基于距离的HDLSS数据分类器的推广: Sarbojit Roy、Soham Sarkar、Subhajit Dutta、Anil K.Ghosh; (14):1−41, 2022.
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插值的随机束方法: 阿拉斯代尔·帕伦、伦纳德·贝拉达、鲁德拉·波德尔、M.巴万·库马尔; (15):1−57, 2022.
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TFPnP：免调谐即插即用近似算法及其在逆成像问题中的应用: 魏凯轩、安吉丽卡·艾维莱斯·里韦罗、梁静伟、傅莹、黄华、卡罗拉·比比安·施林立; (16):1−48, 2022.
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用于大数据贝叶斯回归的空间多元树: 米歇尔·佩鲁齐（Michele Peruzzi）、大卫·B·邓森（David B.Dunson）; (17):1−40, 2022.
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图上的消去框架系统和快速G-框架变换: 郑学斌、周冰心、王玉光、庄晓生; (18):1−68, 2022.
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脱落神经网络的通用逼近: Oxana A.Manita、Mark A.Peletier、Jacobus W.Portegies、Jaron Sanders、Albert Senen-Cerda; (19):1−46, 2022.
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基于中心编码器的监督降维与可视化: Michael Kirby，Tomojit Ghosh; (20):1−34, 2022.
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生成模型的进化变分优化: 雅各布Drefs，Enrico Guiraud，Jörg Lücke; (21):1−51, 2022.
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LSAR：用于大时间序列数据分析的高效杠杆得分抽样算法: Ali Eshragh、Fred Roosta、Asef Nazari、Michael W.Mahoney; (22):1−36, 2022.
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针对模型错误规范的快速稳健秩聚合: 潘元刚、Ivor W.Tsang、陈伟杰、牛刚、杉山正史; (23):1−35, 2022.
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有偏随机梯度估计: 德里克·德里格斯（Derek Driggs）、梁静伟（Jingwei Liang）、卡罗拉·比比安·舍利布（Carola-Bibiane Schönlieb）; (24):1−43, 2022.
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基于ADMM型分裂的无量纲收敛率MCMC高效采样: 马克西姆·沃诺（Maxime Vono）、丹尼尔·保林（Daniel Paulin）、阿诺德·多塞特（Arnaud Doucet）; (25):1−69, 2022.
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MurTree：基于动态规划和搜索的最优决策树: 埃米尔·德米罗维奇、安娜·卢基纳、艾曼纽尔·希伯拉德、杰弗里·陈、詹姆斯·贝利、克里斯托弗·莱基、科塔吉里·拉马莫哈纳罗、彼得·斯图基; (26):1−47, 2022.
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数据驱动的弱通用一致性: Narayana Santhanam、Venkatachalam Anantharam、Wojciech Szpankowski; (27):1−55, 2022.
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线性反问题的一种新的Min-Max格式: Mohammed Rayyan警长Debasish Chatterjee; (28):1−46, 2022.
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多步模型-认知元学习的理论收敛性: Ji Kaiyi、Yang Junjie、Liang Yingbin; (29):1−41, 2022.
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包含多元正态模型的多项式概率模型的一类共轭先验: 奥古斯托·法萨诺（Augusto Fasano）、丹尼尔·杜兰特（Daniele Durante）; (30):1−26, 2022.
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误指定密度估计和Logistic回归中最优超额风险的不恰当估计: 杰瓦德·穆尔塔达（Jaouad Mourtada），圣埃芬·加法斯; (31):1−49, 2022.
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有保证非线性系统辨识的主动学习: Horia Mania、Michael I.Jordan、Benjamin Recht; (32):1−30, 2022.
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模型平均比预测模型选择好: Tri M.Le、Bertrand S.Clarke; (33):1−53, 2022.
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SODEN：基于常微分方程网络的可扩展连续时间生存模型: 汤伟静、马嘉琪、梅巧竹、朱季军; (34):1−29, 2022.
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非凸光滑对策的最优性和稳定性: 张国军、帕斯卡尔·普帕特、余耀良; (35):1−71, 2022.
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从极小到极大优化的零阶和一阶加速动量方法: 黄飞虎、高尚谦、裴健、黄恒; (36):1−70, 2022.
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基于Wasserstein度量的实线分布数据的投影统计方法: 马蒂奥·佩戈拉罗（Matteo Pegoraro）、马里奥·贝拉哈（Mario Beraha）; (37):1−59, 2022.
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无似然推理的分数匹配神经指数族: Lorenzo Pacchiardi、Ritabrata Dutta; (38):1−71, 2022.
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（f，Gamma）-发散：f发散与积分概率度量之间的插值: Jeremiah Birrell、Paul Dupuis、Markos A.Katsoulakis、Yannis Pantazis、Luc Rey-Bellet; (39):1−70, 2022.
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结构自适应流形估计: 尼基塔·普奇金（Nikita Puchkin）、弗拉基米尔·斯波科尼（Vladimir Spokoiny）; (40):1−62, 2022.
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相关辅助缺失数据估计: 蒂莫西·I·坎宁斯（Timothy I.Cannings）、范莹莹（Yingying Fan）; (41):1−49, 2022.
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线性连续时间递归神经网络的逼近与优化理论: 钟莉、韩洁群、渭南E、李倩晓; (42):1−85, 2022.
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Shapley值估计的抽样置换: Rory Mitchell、Joshua Cooper、Eibe Frank、Geoffrey Holmes; (43):1−46, 2022.
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PAC保证和检测新类别的有效算法: Si Liu、Risheek Garrepalli、Dan Hendrycks、Alan Fern、Debashis Mondal、Thomas G.Dietterich; (44):1−47, 2022.
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基于策略迭代的平稳马尔可夫链最优传输: 凯文·奥康纳、凯文·麦戈夫、安德鲁·诺贝尔; (45):1−52, 2022.
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超越亚高斯噪声：随机梯度下降的尖锐浓度分析: 朱万荣、楼志鹏、吴伟彪; (46):1−22, 2022.
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用于高保真图像生成的级联扩散模型: Jonathan Ho、Chitwan Saharia、William Chan、David J.Fleet、Mohammad Norouzi、Tim Salimans; (47):1−33, 2022.
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Deep ResNet的过度参数化：零损失和平均场分析: 丁志彦、石晨、秦丽、斯蒂芬·赖特; (48):1−65, 2022.
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自动编码器的创新及其在一类异常序列检测中的应用: 王欣怡、郎彤; (49):1−27, 2022.
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贝叶斯神经网络中的解析可追踪隐态推理: Luong-Ha Nguyen，James-A.古利特; (50):1−33, 2022.
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多模式学习工具箱（scikit multimodallearn）: Dominique Benielli、Baptiste Bauvin、Sokol Koço、Riikka Huusari、Cécile Capponi、Hachem Kadri、François Laviolette; (51):1−7, 2022.（机器学习开源软件论文）
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LinCDE：基于Lindsey方法的条件密度估计: 高子军、特雷弗·哈斯蒂; (52):1−55, 2022.
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DoubleML——Python中面向对象的双机器学习实现: 菲利普·巴赫、维克托·切尔诺朱科夫、马尔特·库尔茨、马丁·斯宾德勒; (53):1−6, 2022.（机器学习开源软件论文）
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SMAC3：用于超参数优化的通用贝叶斯优化包: 马吕斯·林道尔（Marius Lindauer）、凯萨琳娜·艾根斯佩格（Katharina Eggensperger）、马蒂亚斯·费勒（Matthias Feurer）、安德烈·比登卡普（AndréBiedenkapp）、迪凡·登（Difan Deng）、卡罗琳·本杰明斯（Carolin Benjamins）、蒂姆·; (54):1−9, 2022.（机器学习开源软件论文）
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渐进差异隐私下的贝叶斯伪后验机制: Terrance D.Savitsky、Matthew R.Williams和Jingchen Hu; (55):1−37, 2022.
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solo-learn:视觉表征学习的自我监督方法库: 维克托·吉尔赫梅·图里西·达科斯塔（Victor Guilherme Turrisi da Costa）、恩里科·菲尼（Enrico Fini）、莫因·纳比（Moin Nabi）、尼库·塞贝（Nicu Sebe）、伊丽莎·里奇; (56):1−6, 2022.（机器学习开源软件论文）
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学习公平陈述的内在权衡: 韩照，杰弗里·戈登; (57):1−26, 2022.
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一种最优主题模型识别的统计方法: Craig M.Lewis，弗朗西斯科·格罗塞蒂; (58):1−20, 2022.
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原因分类：治疗效果评估与结果预测: 卡洛斯·费尔南德斯·洛里亚，福斯特教务长; (59):1−35, 2022.
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求单调算子零点的方差缩减算法的统一框架: 张勋、威廉·哈斯克尔、叶志升; (60):1−44, 2022.
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稀疏加性高斯过程回归: 罗恒瑞、乔瓦尼·纳蒂诺、马修·普拉托拉; (61):1−34, 2022.
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粗数据学习的AIM和EM算法: 曼弗雷德·杰格; (62):1−55, 2022.
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超高维可加非线性分位数回归: 本·舍伍德（Ben Sherwood），亚当·迈德曼（Adam Maidman）; (63):1−47, 2022.
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非平稳和非凸条件下的随机零阶优化: Abhishek Roy、Krishnakumar Balasubramanian、Saeed Ghadimi、Prasant Mohapatra; (64):1−47, 2022.
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多边际最优运输逼近的复杂性: Tianyi Lin、Nhat Ho、Marco Cuturi、Michael I.Jordan; (65):1−43, 2022.
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多元方根套索的新见解: 亚伦·J·莫尔斯塔德; (66):1−52, 2022.
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所有层都是平等的吗？: 张志远、萨米·本吉奥、约拉姆·辛格; (67):1−28, 2022.
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具有分解卷积滤波器的缩放平移等效网络: Wei Zhu、Qiang Qiu、Robert Calderbank、Guillermo Sapiro、Xiuyuan Cheng; (68):1−45, 2022.
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分布式子梯度法的渐近网络独立性和步长: 亚历克斯·奥尔舍夫斯基; (69):1−32, 2022.
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广义稀疏可加模型: 阿萨德·哈里斯、诺亚·西蒙、阿里·肖杰; (70):1−56, 2022.
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高维均值向量的多重分裂投影检验: 刘婉君、于秀凡、李润泽; (71):1−27, 2022.
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神经网络训练的批归一化预处理: 苏珊娜·兰格（Susanna Lange）、凯尔·赫弗里奇（Kyle Helfrich）、强野（Qiang Ye）; (72):1−41, 2022.
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函数数据的核二样本测试: 乔治·怀恩（George Wynne）、安德鲁·邓肯（Andrew B.Duncan）; (73):1−51, 2022.
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你所需要的只是贝叶斯深度学习的良好功能先验: Ba-Hien Tran、Simone Rossi、Dimitrios Milios、Maurizio Filippone; (74):1−56, 2022.
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蒙特卡罗目标的互信息约束以防止后验崩溃，特别是在语言建模中: Gábor Melis、András György、Phil Blunsom; (75):1−36, 2022.
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从矩阵多项式联合推断多图: Madeline Navarro、Yuhao Wang、Antonio G.Marques、Caroline Uhler、Santiago Segarra; (76):1−35, 2022.
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高效的变点检测技术在对付分段静态盗贼中的应用: 莉莲·贝松（Lilian Besson）、艾米莉·考夫曼（Emilie Kaufmann）、奥达里克·安布罗姆·梅拉德（Odarlic-Ambrym Maillard）、朱利安·塞兹涅克（Julien Seznec）; (77):1−40, 2022.
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具有延迟的多智能体在线优化：异步性、自适应性和乐观性: 谢玉冠、伊泽勒、马利克、梅提科普洛斯; (78):1−49, 2022.
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非混合贝叶斯计算的叠加：多模态后验的诅咒与祝福: 姚玉玲、阿基·维塔里、安德鲁·盖尔曼; (79):1−45, 2022.
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升压递阶Dirichlet过程混合物的后验渐近性: 玛尔塔·加泰拉诺、皮耶保罗·德布拉西、安东尼奥·利戈伊、伊戈尔·普伦斯特; (80):1−23, 2022.
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背包约束下聚类与分区系统的相关随机化舍入: David G.Harris、Thomas Pensyl、Aravind Srinivasan、Khoa Trinh; (81):1−41, 2022.
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FuDGE：一种在高维环境下估计函数微分图的方法: Boxin Zhao、Y.Samuel Wang、Mladen Kolar; (82):1−82, 2022.
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先验自适应半监督学习及其在EHR表型分析中的应用: 张一奇、刘莫利、马泰·内科夫、蔡天喜; (83):1−25, 2022.
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基于高斯过程先验的分布式贝叶斯变系数建模: Rajarshi Guhaniyogi、Cheng Li、Terrance D.Savitsky、Sanvesh Srivastava; (84):1−59, 2022.
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无分布条件独立性检验及其在因果发现中的应用: 蔡占瑞、李润泽、张耀武; (85):1−41, 2022.
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通过地标扩散实现稳健且可扩展的流形学习，用于长期医学信号处理: 赵深、林玉亭、吴浩天; (86):1−30, 2022.
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CD-split和HPD-split：高维有效共形区域: 拉斐尔·伊兹比基、吉尔森·清水、拉斐尔·斯特恩; (87):1−32, 2022.
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用于排序集成学习的广义模糊分解: 刘洪志、杜英鹏、吴中海; (88):1−36, 2022.
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图上的机器学习：一个模型和综合分类法: Ines Chami、Sami Abu El Haija、Bryan Perozzi、Christopher Ré、Kevin Murphy; (89):1−64, 2022.
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随机采样加速牛顿法的自适应三次正则化: Xi Chen、Bo Jiang、Tianyi Lin、Shuzhong Zhang; (90):1−38, 2022.
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当近似的困难遇到学习的困难时: 埃兰·马拉赫（Eran Malach）、沙伊·沙列夫·施瓦茨（Shai Shalev-Shwartz）; (91):1−24, 2022.
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高斯过程回归的Gauss-Legendre特征: 巴兹·芬克·舒斯廷（Paz Fink Shustin），哈伊姆·艾夫伦（Haim Avron）; (92):1−47, 2022.
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通过硬阈值的正则K-均值: Jakob Raymaekers、Ruben H.Zamar; (93):1−48, 2022.
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非参数隐马尔可夫模型中的多重检验：一种经验贝叶斯方法: 奎库·亚伯拉罕、伊斯马·卡斯蒂略、伊丽莎白·加斯亚特; (94):1−57, 2022.
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邻域嵌入中的吸引-排斥谱: Jan Niklas Böhm、Philipp Berens、Dmitry Kobak; (95):1−32, 2022.
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通过预测有效性反思非线性工具变量模型: 李春晓、辛西娅·鲁丁、泰勒·H·麦考密克; (96):1−55, 2022.
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基于图的半监督学习中无标记数据的帮助：贝叶斯非参数视角: Daniel Sanz-Alonso、Ruiyi Yang; (97):1−28, 2022.
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PECOS：巨大且相关输出空间的预测: 项福玉、凯忠、张炯、张伟成、英迪杰·S·迪伦; (98):1−32, 2022.
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有限高斯混合的分布式学习: 张琼、陈嘉华; (99):1−40, 2022.
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支持向量机和局部支持向量机的总稳定性: 汉内斯·科勒（Hannes Köhler）、安德烈亚斯·克里斯特曼（Andreas Christmann）; (100):1−41, 2022.
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非凸lp球投影的一种有效方法：算法与分析: 杨向玉、王嘉善、王浩; (101):1−31, 2022.
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混合预测回归的充分缩减: Efstathia Bura、Liliana Forzani、Rodrigo Garcia Arancibia、Pamela Llop、Diego Tomassi; (102):1−47, 2022.
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EM算法适用于非平衡对称高斯混合: 尼尔·温伯格（Nir Weinberger），盖·布雷斯勒（Guy Bresler）; (103):1−79, 2022.
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线性和因果充分条件下估计总效应的有效最小二乘法: F.Richard Guo、Emilija Perković; (104):1−41, 2022.
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全局注入ReLU网络: Michael Puthawala、Konik Kothari、Matti Lassas、Ivan Dokmanić、Maarten de Hoop; (105):1−55, 2022.
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Stiefel流形上非光滑优化的黎曼随机近似梯度方法: 王伯坤、马世谦、薛凌州; (106):1−33, 2022.
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IALE：模仿积极的学习者组合: 克里斯托弗·洛夫勒（Christopher Mutschler）; (107):1−29, 2022.
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贝叶斯子集选择和变量重要性在可解释预测和分类中的应用: 丹尼尔·科瓦尔; (108):1−38, 2022.
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基于约束的因果结构学习的条件和假设: Kayvan Sadeghi，Terry Soo; (109):1−34, 2022.
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可伸缩稀疏Kronecker-Sum逆协方差估计的EiGLasso: Jun Ho Yoon、Seyoung Kim; (110):1−39, 2022.
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深度神经网络在超曲面奇异函数估计中的优势: 福美津贤治; (111):1−54, 2022.
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监督学习的排序范围损失之和: 舒虎、Yiming Ying、Xin Wang、Siwei Lyu; (112):1−44, 2022.
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Googol的双面游戏: 何塞·科雷亚、安德烈斯·克里斯蒂、鲍里斯·爱泼斯坦、何塞·索托; (113):1−37, 2022.
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ReduNet：一种基于最大速率缩减原理的白盒深度网络: Kwan Ho Ryan Chan、Yaodong Yu、Chong You、Haozhi Qi、John Wright、Yi Ma; (114):1−103, 2022.
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Cauchy–Schwarz正则化自动编码器: Linh Tran、Maja Pantic、Marc Peter Deisenroth; (115):1−37, 2022.
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生成性对抗网络用于学习分配的误差分析: 黄健、焦玉玲、李震、刘晓霞、王洋、杨云飞; (116):1−43, 2022.
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OVERT：非线性系统神经网络控制策略的安全验证算法: Chelsea Sidrane、Amir Maleki、Ahmed Irfan、Mykel J.Kochenderfer; (117):1−45, 2022.
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非平衡分类的欠平衡最近邻: Hanyuan Hang、Yuchao Cai、Hanfang Yang、Zhouchen Lin; (118):1−63, 2022.
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两层神经网络与线性方法分离的谱分析: 雷武、吉浩龙; (119):1−34, 2022.
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开关变压器：可扩展到具有简单高效稀疏性的万亿参数模型: 威廉·费德斯、巴雷特·佐夫、诺姆·沙泽尔; (120):1−39, 2022.
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在线镜像下降和双重平均：在动态情况下保持速度: 黄芳、尼古拉斯·J·A·哈维、维克多·S·波特拉、迈克尔·P·弗里德兰德; (121):1−38, 2022.
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径向函数以外的深度分离: Luca Venturi、Samy Jelassi、Tristan Ozuch、Joan Bruna; (122):1−56, 2022.
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基于黎曼优化的可证明张量-应变格式张量完备: 蔡建峰、李京阳、董霞; (123):1−77, 2022.
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Darts：面向用户的时间序列现代机器学习: 朱利安·赫尔岑（Julien Herzen）、弗朗西斯科·拉西格（Francesco Lässig）、萨缪尔·朱利亚诺·皮亚泽塔（Samuele Giuliano Piazzetta; (124):1−6, 2022.（机器学习开源软件论文）
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愚蠢的人群支持良性过度肥胖: Niladri S.Chatterji，Philip M.Long; (125):1−12, 2022.
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统计偏差的神经估计: 斯列吉思·斯列库马尔（Sreejith Sreekumar），齐夫·戈德菲尔德（Ziv Goldfeld）; (126):1−75, 2022.
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核数据包：一种具有Matérn相关的高斯过程回归的精确且可扩展的算法: 陈浩元、丁亮、拓睿; (127):1−32, 2022.
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张量PCA的幂迭代: 黄娇阳、黄志强、杨青、光诚; (128):1−47, 2022.
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基于平均场控制（MFC）的协作异构多智能体强化学习（MARL）逼近: 瓦希姆·乌丁·蒙达尔（Washim Uddin Mondal）、米里杜尔·阿加瓦尔（Mridul Agarwal）、瓦尼特·阿加瓦尔、萨蒂什·乌库苏里（Satish V.Ukkusuri）; (129):1−46, 2022.
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宽ReLU网络分段线性解的平均场分析: 亚历山大·舍甫琴科（Alexander Shevchenko）、维亚切斯拉夫·孔古尔采夫（Vyacheslav Kungurtsev）、马可·蒙代利（Marco Mondelli）; (130):1−55, 2022.
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让我们更快地实现块坐标下降收敛：更快的贪婪规则、消息传递、活动集复杂性和超线性收敛: 朱莉·努蒂尼、伊萨姆·拉拉吉、马克·施密特; (131):1−74, 2022.
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贝叶斯规则的优化中心观：变分推理的回顾与推广: Jeremias Knoblauch、Jack Jewson、Theodoros Damoulas; (132):1−109, 2022.
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具有物理意义的流形坐标: Samson J.Koelle、Hanyu Zhang、Marina Meila、Yu-Chia Chen; (133):1−57, 2022.
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基于信息标准的特征选择中的迁移学习: 陈绍汉、尼古拉斯·V·萨希尼迪斯、高传厚; (134):1−105, 2022.
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超现实词典学习中的恢复与泛化: Jeremias Sulam、Chong You、Zhihui Zhu; (135):1−23, 2022.
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具有非凸重叠核范数正则化的低秩张量学习: 姚全明、王亚庆、韩波、郭台铭; (136):1−60, 2022.
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熵正则优化运输算法的效率: 林天一、何恩豪、迈克尔·I·乔丹; (137):1−42, 2022.
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扩散首次退出时间的精确模拟：算法加速: 塞缪尔·赫尔曼（Samuel Herrmann）、克里斯蒂娜·祖卡（Cristina Zucca）; (138):1−20, 2022.
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具有时滞的敌方强盗无加权学习: Ilai Bistritz、Zhou Zhengyuan、Xi Chen、Nicholas Bambos、Jose Blanchet; (139):1−43, 2022.
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非线性动力系统的非症状精确学习: 叶海亚·萨塔尔（Samet Oymak）; (140):1−49, 2022.
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相关性的重要性：依赖性在多网络联合谱推断中的含义: Konstantinos Pantazis、Avanti Athreya、Jesus Arroyo、William N Frost、Evan S Hill、Vince Lyzinski; (141):1−77, 2022.
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基于扰动的核近似框架: 罗伊·米茨，约尔·什科尔尼斯基; (142):1−26, 2022.
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任意张量网络格式的逆模式微分：及其在监督学习中的应用: Alex A.Gorodetsky、Cosmin Safta、John D.Jakeman; (143):1−29, 2022.
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一种矩量化的自适应双平均梯度法: 萨米·杰拉西（Samy Jelassi），亚伦·德法齐奥（Aaron Defazio）; (144):1−34, 2022.
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强化学习中非策略值估计的广义投影Bellman误差: 安德鲁·帕特森、亚当·怀特、玛莎·怀特; (145):1−61, 2022.
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高斯过程的对抗鲁棒性保证: 安德烈亚·帕塔尼、阿诺·布拉斯、卢卡·劳伦蒂、卢卡·卡德利、斯蒂芬·罗伯茨、玛塔·奎亚特科夫斯卡; (146):1−55, 2022.
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关于α-后验函数及其变分逼近对误指定的鲁棒性: 马可·阿韦拉·麦地那、何塞·路易斯·蒙蒂尔·奥莱亚、辛西娅·拉什、阿米尔卡尔·贝莱斯; (147):1−51, 2022.
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马尔可夫数据的在线非负CP-字典学习: Hanbaek Lyu、Christopher Strohmeier、Deanna Needell; (148):1−50, 2022.
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非光滑凸学习中快速超参数选择的隐式微分法: 昆汀·贝特朗、昆汀·克洛芬斯坦、马图林·马西亚斯、马修·布隆德尔、塞缪尔·维特、亚历山大·格兰福特、约瑟夫·萨尔蒙; (149):1−43, 2022.
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EV-GAN：用ReLU神经网络模拟极端事件: 米夏·阿洛奇（Michaöl Allouche）、圣埃芬·吉拉德（Stéphane Girard）、艾曼纽尔·戈贝（Emmanuel Gobet）; (150):1−39, 2022.
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集合上函数的通用逼近: 爱德华·瓦格斯塔夫（Edward Wagstaff）、费边·B·富克斯（Fabian B.Fuchs）、马丁·恩格尔克（Martin Engelcke）、迈克尔·奥斯本（Michael A.Osborne）、英格马尔·波斯纳（Ingmar Posner; (151):1−56, 2022.
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自动课程学习的内在动机目标探索过程: 塞巴斯蒂安·福雷斯蒂尔（Sébastien Forestier）、雷米·波特拉斯（Rémy Portelas）、尤恩·莫拉德（Yoan Mollard）、皮埃尔·伊夫斯·奥德耶（Pierre-Yves Oudeyer）; (152):1−41, 2022.
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预测与控制的截断强调时间差分方法: 张尚通、西蒙·怀特森; (153):1−59, 2022.
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连续时空中的政策评估和时差学习：鞅方法: 贾燕伟、周迅; (154):1−55, 2022.
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超参数线性模型中的主成分偏差及其在深度神经网络中的表现: 盖伊·哈科恩（Guy Hacohen）、达夫娜·温夏尔（Daphna Weinshall）; (155):1−46, 2022.
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用于分类的函数部分线性支持向量机的统计收敛速度: 张莹莹、赵燕勇、恒联; (156):1−24, 2022.
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具有普遍单调错误的普遍一致学习规则: 弗拉基米尔·佩斯托夫; (157):1−27, 2022.
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ktrain：用于增强机器学习的低代码库: Arun S.Maiya公司; (158):1−6, 2022.（机器学习开源软件论文）
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有向树的结构学习: Martin E.Jakobsen、Rajen D.Shah、Peter Bühlmann、Jonas Peters; (159):1−97, 2022.
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公平意识PAC从损坏的数据中学习: 尼古拉·康斯坦丁诺夫（Nikola Konstantinov）、克里斯托夫·兰佩特（Christoph H.Lampert）; (160):1−60, 2022.
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流形上的拓扑惩罚回归: 奥林匹奥·哈卡尔、克里希纳库马尔·巴拉苏布拉曼尼亚、吉勒斯·布兰查德、克莱门特·勒夫拉德、沃尔夫冈·波罗尼克; (161):1−39, 2022.
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贪婪与随机拟Newton方法的显式收敛速度: 林大钊、叶海山、张志华; (162):1−40, 2022.
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尺度和可尺度性：基于不完全测量的可证明非凸低秩张量估计: 田彤、丛马、阿什利·普雷特·本内特、艾琳·特里普、池月杰; (163):1−77, 2022.
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求解L1正则SVM及相关线性规划：重新审视列和约束生成的有效性: Antoine Dedieu、Rahul Mazumder、Haoyue Wang; (164):1−41, 2022.
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改进了本地化SVM的分类率: Ingrid Blaschzyk、Ingo Steinwart; (165):1−59, 2022.
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估计潜在结果和因果效应的泛化界和表示学习: 弗雷德里克·约翰逊、乌里·沙利特、内森·卡卢斯、大卫·桑塔格; (166):1−50, 2022.
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随机设计回归的无偏估计: MichałDereziánski、Manfred K.Warmuth、Daniel Hsu; (167):1−46, 2022.
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校准标签排序多标签分类法的最坏情况分析: 卢卡斯·恩里克·索萨·梅洛（Lucas Henrique Sousa Mello）、弗拉维奥·米格尔·瓦雷乔（Flávio Miguel Varejáo）、亚历山大·卢雷罗斯（Alexandre Loureiros Rodrigues）; (168):1−30, 2022.
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D-GCCA：基于分解的多维高维数据广义典型相关分析: 海曙、哲曲、朱宏图; (169):1−64, 2022.
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随机森林的可扩展有效假设检验: 蒂姆·科尔曼、魏鹏、卢卡斯·曼奇; (170):1−35, 2022.
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联锁反向传播：改进深度模型平行性: 艾丹·戈麦斯（Aidan N.Gomez）、奥斯卡·基（Oscar Key）、库巴·佩林（Kuba Perlin）、斯蒂芬·郭台铭（Stephen Gou）、尼克·弗罗斯特（Nick Frosst）、杰夫·迪恩（Jeff Dean）、; (171):1−28, 2022.
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具有次线性通信复杂性的无投影分布式在线学习: Wan Yuan、Wang Guanghui、Tu Wei-Wei、Zhang Lijun; (172):1−53, 2022.
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学习率与批量的函数关系：神经网络训练的随机矩阵理论方法: Diego Granziol、Stefan Zohren、Stephen Roberts; (173):1−65, 2022.
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基于强化学习和生成模型的深度政策培训与评估: Ali Ghadirzadeh、Petra Poklukar、Karol Arndt、Chelsea Finn、Ville Kyrki、Danica Kragic、Marten Björkman; (174):1−37, 2022.
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对抗稳健学习的改进泛化界: Idan Attias、Aryeh Kontorovich、Yishay Mansour; (175):1−31, 2022.
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表征随机过程规律的特征矩: 伊利亚·切维列夫（Ilya Chevyrev），哈拉尔德·奥伯豪塞（Harald Oberhauser）; (176):1−42, 2022.
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随机数值线性代数算法抽样估计的渐近分析: 马平（Ping Ma）、陈永凯（Yongkai Chen）、张新莲（Xinlian Zhang）、邢欣（Xin Xing）、马靖一（Jingyi Ma）和迈克尔·马奥尼（Michael W.Mahoney）; (177):1−45, 2022.
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有限时间范围内连续线性二次强化学习的对数后悔: Matteo Basei、Xin Guo、胡安然、张玉飞; (178):1−34, 2022.
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KL-UCB-Switch：从分布相关和无分布的观点看随机带组的最优回归界: 奥雷连·加里维尔（Aurélien Garivier）、赫迪·哈迪吉（Hédi Hadiji）、皮埃尔·梅纳德（Pierre Ménard）、吉尔斯·斯托尔茨（Gilles Stoltz）; (179):1−66, 2022.
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具有协变量信息和信息任务的矩阵完备性: 金华清、马燕元、蒋飞; (180):1−62, 2022.
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梯度下降训练二层ReLU网络不一致: David Holzmüller、Ingo Steinwart; (181):1−82, 2022.
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约束优化近距离法的推广: 阿方索·兰德罗斯（Alfonso Landeros）、奥斯卡·埃尔南（Oscar Hernan）、马德里（Madrid Padilla）、华州（Hua Zhou）、肯尼斯·兰格（Kenneth Lange）; (182):1−45, 2022.
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大道：正则化随机梯度增强树及其极限分布: 周一晨，贾尔斯·胡克; (183):1−44, 2022.
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Logit模型中切线变换算法的统计最优性和稳定性: Indrajit Ghosh、Anirban Bhattacharya、Debdeep Pati; (184):1−42, 2022.
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神经算术逻辑模块入门: 普米卡·米斯特里、卡塔温·法拉希、乔纳森·黑尔; (185):1−58, 2022.
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基于分数匹配的截断边界密度模型估计: Song Liu、Takafumi Kanamori、Daniel J.Williams; (186):1−38, 2022.
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对手分类：必要条件和几何流: 尼科拉斯·加西亚·特里洛斯（Nicolás García Trillos）、瑞安·穆雷（Ryan Murray）; (187):1−38, 2022.
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贝叶斯网络在观测环境中的主动结构学习: 西万·萨巴托，诺亚·本·达维德; (188):1−38, 2022.
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学习优化：入门和基准: 陈天龙、陈晓翰、陈五阳、霍华德·希顿、刘佳林、王章扬、尹沃涛; (189):1−59, 2022.
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基于半定规划和不动点迭代的聚类: 佩德罗·费尔岑斯瓦尔布、卡罗琳·克利文斯、爱丽丝·保罗; (190):1−23, 2022.
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神经网络的深度极限和一种截断现象: 本尼·艾夫林（Benny Avelin）、安德斯·卡尔森（Anders Karlsson）; (191):1−29, 2022.
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稀疏神经网络的Bregman学习框架: 莱昂·邦格特（Leon Bungert）、蒂姆·罗思（Tim Roith）、丹尼尔·滕布林克（Daniel Tenbrinck）、马丁·伯格（Martin Burger）; (192):1−43, 2022.
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高斯过程回归：最优性、稳健性以及与核岭回归的关系: 王文佳、景冰一; (193):1−67, 2022.
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泊松点过程的一致反褶积: 安娜·邦内（Anna Bonnet）、克莱尔·拉科尔（Claire Lacour）、弗兰克·皮卡德（Franck Picard）、文森特·里沃拉德（Vincent Rivoirard）; (194):1−36, 2022.
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高维同步推理的分布式Bootstrap: 杨瑜、赵世康、广成; (195):1−77, 2022.
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可微几何深度学习的通用逼近定理: Anastas Kratsios，莱奥尼·帕彭; (196):1−73, 2022.
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InterpretDL:解释PaddlePaddle中的深层模型: 李旭红、熊浩毅、李行健、吴宣宇、陈泽瑜、窦德静; (197):1−6, 2022.（机器学习开源软件论文）
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异质数据的元分析：高维综合稀疏回归: Subha Maity、Yuekai Sun、Moulinath Banerjee; (198):1−50, 2022.
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二进制分类中一种充分降维的正向方法: Jongkyeong Kang、Seung Jun Shin; (199):1−31, 2022.
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结构化动态协方差恢复的非凸框架: 凯瑟琳·蔡（Katherine Tsai）、姆拉登·科拉尔（Mladen Kolar）、奥卢瓦桑米·科耶霍（Oluwasanmi Koyejo）; (200):1−91, 2022.
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依赖框架中U统计量的三种收敛或分离速度: 昆汀·杜奇宁、约汉·德·卡斯特罗、克莱尔·拉库尔; (201):1−59, 2022.
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abess：Python和R中的快速最佳子集选择库: 朱金、王雪芹、胡丽媛、黄俊浩、姜康康、张延航、林士云、朱俊贤; (202):1−7, 2022.（机器学习开源软件论文）
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测试学习程序是否经过校准: Jon Cockayne、Matthew M.Graham、Chris J.Oates、T.J.Sullivan、Onur Teymur; (203):1−36, 2022.
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具有无效仪器变量的平均治疗效果的选择性机器学习: 孙宝洛、崔一凡、埃里克·切特根·切特根; (204):1−40, 2022.
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高斯过程回归中稀疏变分逼近的收缩率: 丹尼斯·尼曼（Dennis Nieman）、博顿·萨博（Botond Szabo）、哈里·范赞顿（Harry van Zanten）; (205):1−26, 2022.
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方差减少的随机DCA及其在机器学习中的应用: Hoai An Le Thi、Hoang Phuc Hau Luu、Hoai Minh Le、Tao Pham Dinh; (206):1−44, 2022.
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具有线性参数化因子的非凸矩阵完备化: 纪晨、李晓东、马宗明; (207):1−35, 2022.
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tntorch：使用PyTorch进行Tensor网络学习: Mikhail Usvyatsov、Rafael Ballester-Ripoll、Konrad Schindler; (208):1−6, 2022.
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排序和调整预训练模型：开发模型中心的新范式: You Kaichao、Liu Yong、Zhiyang Zhang、Wang Jianmin、Michael I.Jordan、Mingsheng Long; (209):1−47, 2022.
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排名和分数的统一统计学习模型及其在拨款小组审查中的应用: 迈克尔·皮尔斯（Michael Pearce）、埃琳娜·埃洛舍娃（Elena A.Erosheva）; (210):1−33, 2022.
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神经种群动态柔性交互的有效推理: 周峰、孔曲玉、邓志杰、坎继超、张一轩、程峰、朱军; (211):1−49, 2022.
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通信受限的多智能体多武装匪徒: Mridul Agarwal、Vaneet Aggarwal、Kamyar Azizzadenesheli; (212):1−24, 2022.
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利用Shapley值和变分自动编码器解释具有相关混合特征的预测模型: Lars H.B.Olsen、Ingrid K.Glad、Martin Jullum、Kjersti Aas; (213):1−51, 2022.
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Langevin算法的收敛时间何时与维数无关？复合优化观点: Yoav Freund、Yi-An Ma、Tong Zhang; (214):1−32, 2022.
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结合注意力学习操作员: 乔治·基萨斯（Georgios Kissas）、雅各布·塞德曼（Jacob H.Seidman）、莱昂纳多·费雷拉·吉约托（Leonardo Ferreira Guilhoto）、维克多·普雷西亚多（Victor M.Preciado）、乔治·帕帕斯（George J; (215):1−63, 2022.
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核偏相关系数——条件依赖性的度量: 黄震、德布、森菩萨; (216):1−58, 2022.
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缺失像素背景/前景分离的平滑鲁棒张量补全算法：一种新的收敛保证算法: 沈波、谢伟军、孔振宇; (217):1−40, 2022.
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学习与含时偏微分方程相关的格林函数: Nicolas Boullé、Seick Kim、史天一、Alex Townsend; (218):1−34, 2022.
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结构不可知建模：因果图的对抗学习: Diviyan Kalainathan、Olivier Goudet、Isabelle Guyon、David Lopez-Paz、Michèle Sebag; (219):1−62, 2022.
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多智能体网络的鲁棒分布式加速随机梯度方法: Alireza Fallah、Mert Gürbüzbalaban、Asuman Ozdaglar、Umutöimšekli、Lingjiong Zhu; (220):1−96, 2022.
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有效强化学习的行为先验: 德鲁瓦·蒂鲁马拉、亚历山大·加拉肖夫、孝武·诺、伦纳德·哈森克韦尔、拉兹万·帕斯卡努、乔纳森·施瓦兹、纪尧姆·德斯贾丁斯、沃西奇·玛丽安·沙内基、阿伦·阿胡贾、叶维德、尼古拉斯·海斯; (221):1−68, 2022.
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强凸分散优化的方差缩减EXTRA和DIGing及其最优加速: 李欢、林周晨、方永春; (222):1−41, 2022.
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带噪声干扰梯度和近似近似映射的凸组合极小化加速: 周强、潘嘉林; (223):1−59, 2022.
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从糟糕中变好：强化打包和一个不同重要性的警示故事: 卢卡斯·曼奇（Lucas Mentch）、周思玉（Siyu Zhou）; (224):1−32, 2022.
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排序偏好数据的双样本检验和建模假设的作用: Charvi Rastogi、Sivaraman Balakrishnan、Nihar B.Shah、Aarti Singh; (225):1−48, 2022.
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规格不足对现代机器学习中的可信度提出了挑战: 亚历山大·达穆尔（Alexander D'Mour）、凯瑟琳·海勒（Katherine Heller）、丹·摩尔多瓦（Dan Moldovan）、本·阿德拉姆（Ben Adlam）、巴巴克·阿里帕纳希（Babak Alipanahi）、亚历克斯·贝特尔（Alex Beutel）、克里斯蒂娜·陈（Christina Chen）、乔纳森·迪顿（Jonathan Deaton）、雅各布·艾森斯坦（Jacob Eisenstein）、马修·霍夫曼（Matthew D.Hoffman）、法哈德·霍尔莫兹迪亚里（Farhad Hormozdiari，维维克·纳塔拉詹、克里斯托弗·尼尔森、托马斯·奥斯本、拉吉夫·拉曼、金·拉马萨米、罗里·塞尔斯、杰西卡·施鲁夫、马丁·塞内维拉特内、香农·塞奎拉、哈里尼·苏雷什、维克多·维奇、马克斯·弗拉迪米罗夫、王学智、凯利·韦伯斯特、史蒂夫·亚德洛斯基、泰东云、翟小华、D.斯库利; (226):1−61, 2022.
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基于Mini-batch随机梯度下降的高斯过程参数估计：收敛保证和经验效益: 郝晨、郑丽丽、雷德·科塔尔、加维什·拉斯库蒂; (227):1−59, 2022.
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非凸景观中随机自适应算法的渐近性研究: 塞巴斯蒂安·加达特（Sébastien Gadat）、艾奥娜·加夫拉（Ioana Gavra）; (228):1−54, 2022.
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走向实用亚当：非凸性、收敛理论和小批量加速: 陈从良、李深、邹方玉、刘伟; (229):1−47, 2022.
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多任务动态系统: 亚历克斯·伯德、克里斯托弗·威廉姆斯、克里斯托弗·霍桑; (230):1−52, 2022.
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基于稳健密度比估计的MI、非线性ICA和非线性子空间最大化的表示学习: Hiroaki Sasaki、Takashi Takeouchi; (231):1−55, 2022.
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高斯过程增强: 法比奥·西格里斯特; (232):1−46, 2022.
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一种有效的非光滑复合势采样算法: Mou Wenlong、Nicolas Flammarion、Martin J.Wainwright、Peter L.Bartlett; (233):1−50, 2022.
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相关动态非参数随机点积图的变点定位: 奥斯卡·埃尔南（Oscar Hernan）、马德里·帕迪拉（Madrid Padilla）、Yi Yu、凯里·普里贝（Carey E.Priebe）; (234):1−59, 2022.
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非强对数凹面目标离散化Langevin算法误差的界: Arnak S.Dalalyan、Avetik Karagulyan、Lionel Riou-Durand; (235):1−38, 2022.
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KoPA：自动Kronecker乘积近似: 蔡晨成、陈荣、韩晓; (236):1−44, 2022.
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非参数主子空间回归: 杨舟、马克·库德斯塔尔、于登登、孔德汉、方耀; (237):1−28, 2022.
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经验风险估计集中度的Wasserstein距离法: Prashanth L.A.，Sanjay P.Bhat; (238):1−61, 2022.
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非光滑非凸优化的简单最优随机梯度方法: 李志泽、李健; (239):1−61, 2022.
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MALTS：学会伸展后的匹配: Harsh Parikh、Cynthia Rudin、Alexander Volfovsky; (240):1−42, 2022.
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弱监督离散生成因果表征学习: 沈新伟、刘福瑞、董汉泽、青莲、陈志堂、张彤; (241):1−55, 2022.
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变结构贝叶斯协变相关高斯图形模型: 杨妮、弗朗西斯科·斯廷戈、维拉巴德兰·巴拉丹达尤塔帕尼; (242):1−29, 2022.
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稀疏图形模型中基于树的节点聚合: 伊内斯·威尔姆斯、雅各布·比恩; (243):1−36, 2022.
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减轻不可识别性对具有潜在变量的贝叶斯神经网络推理的影响: 亚尼夫·亚科比、潘伟伟、芬兰特·多西·维莱兹; (244):1−54, 2022.
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边际概率的映射及其在统计物理模型中的应用: Mehdi Molkaraie公司; (245):1−36, 2022.
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多元增强树及其在预测和控制中的应用: 洛伦佐·内斯波里（Lorenzo Nespoli），瓦斯科·梅迪奇（Vasco Medici）; (246):1−47, 2022.
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ReLU网络的分位数回归：估计量和极小极大率: 奥斯卡·赫尔南（Oscar Hernan）、马德里（Madrid Padilla）、韦斯利·坦西（Wesley Tansey）、陈燕珍（Yanzhen Chen）; (247):1−42, 2022.
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结构加权的双峰Dirichlet先验: 林慧明、李萌; (248):1−28, 2022.
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投影鲁棒PCA及其在平滑图像恢复中的应用: 龙凤、王俊辉; (249):1−41, 2022.
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序贯规则适应性试验中个体化治疗规则的非症状特性: 高代奇、刘玉凤、曾东林; (250):1−42, 2022.
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利用主动查询推断图动力系统的对称节点函数: Abhijin Adiga、Chris J.Kuhlman、Madhav V.Marathe、S.S.Ravi、Daniel J.Rosenkrantz、Richard E.Stearns; (251):1−43, 2022.
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流形平滑的嵌入传播研究: Diego Velazquez、Pau Rodriguez、Josep M.Gonfaus、F.Xavier Roca、Jordi Gonzalez; (252):1−27, 2022.
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用于政策优化的Greedification算子：研究正向和反向KL分歧: Alan Chan、Hugo Silva、Sungsu Lim、Tadashi Kozuno、A.Rupam Mahmood、Martha White; (253):1−79, 2022.
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核条件密度估计中的自适应贪婪算法: Minh-Lien Jeanne Nguyen、Claire Lacour、Vincent Rivoirard; (254):1−74, 2022.
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简单Agent，复杂环境：基于Agent状态的高效强化学习: 施东、本杰明·范罗伊、周正源; (255):1−54, 2022.
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关于一阶优化中的约束：从非光滑动力系统的角度看: 迈克尔·穆勒巴赫（Michael Muehlebach）、迈克尔·乔丹（Michael I.Jordan）; (256):1−47, 2022.
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稀疏连续分布与Fenchel-Young损失: 安德烈·F·T·马丁斯（AndréF.T.Martins）、马科斯·特雷维索（Marcos Treviso）、安东尼奥·法利尼亚斯（António Farinhas）、佩德罗·M·Q·阿奎尔（Pedro M.Q.Aguiar）、马里奥·A·T·菲格雷多（Mário A.T; (257):1−74, 2022.
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基于树的相关数据模型: 阿萨夫·拉比诺维奇（Assaf Rabinowicz），萨哈隆·罗塞特（Saharon Rosset）; (258):1−31, 2022.
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利用广义时空高斯过程模型学习空间相关性的时间演化: Shiwei Lan公司; (259):1−53, 2022.
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分段线性目标函数ReLU激活神经网络训练中随机初始化梯度下降优化方法的收敛性证明: 阿诺夫·詹岑（Arnulf Jentzen），阿德里安·里克特（Adrian Riekert）; (260):1−50, 2022.
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Auto-Sklearn 2.0：通过元学习实现免提AutoML: 马蒂亚斯·费勒（Matthias Feurer）、凯瑟琳娜·艾根斯佩格（Katharina Eggensperger）、斯特凡·福克纳（Stefan Falkner）、马吕斯·林道尔（Marius Lindauer）、弗兰克·赫特（Frank Hutter）; (261):1−61, 2022.
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用分离和合并去相关分数估计和推断观察数据中的高维个体化治疗规则: 梁木轩、崔永根、杨宁、莫林·A·史密斯、赵英琪; (262):1−65, 2022.
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二层线性网络中隐式偏差与良性过拟合的相互作用: Niladri S.Chatterji、Philip M.Long、Peter L.Bartlett; (263):1−48, 2022.
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随机张量的随机矩阵透视: 何塞·恩里克·德·古拉特（JoséHenrique de M.Goulart）、罗曼·库伊莱特（Romain Couillet）、皮埃尔·科蒙（Pierre Comon）; (264):1−36, 2022.
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函数约束组合凸优化的随机次梯度: 尼特斯·库马尔·辛格（Nitesh Kumar Singh）; (265):1−35, 2022.
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具有混合预测因子的函数线性回归: Daren Wang、Zifeng Zhao、Yi Yu、Rebecca Willett; (266):1−94, 2022.
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天寿：高度模块化的深度强化学习图书馆: 翁嘉义、陈华宇、董燕、尤开超、亚历克西斯·杜伯奇、张明浩、苏毅、苏杭、朱军; (267):1−6, 2022.（机器学习开源软件论文）
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持久图向量表示的一种计算效率框架: Kit C Chan、Omar Islambekov、Alexey Luchinsky、Rebecca Sanders; (268):1−33, 2022.
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具有发散节点数的线性非高斯有向无环图的学习: 赵瑞轩、何欣、王俊晖; (269):1−34, 2022.
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对数凹面采样的都会调整Langevin算法的最小最大混合时间: Keru Wu、Scott Schmidler、Yuansi Chen; (270):1−63, 2022.
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快速分段稀疏因子回归: 陈坤、董瑞鹏、徐婉晚、郑泽民; (271):1−45, 2022.
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具有最优统计保证的通信约束分布式分位数回归: Kean Ming Tan、Heather Battey、Wen-Xin Zhou; (272):1−61, 2022.
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加权广义协方差测度: 西里尔·谢德格尔（Cyrill Scheidger）、朱莉娅·霍尔曼（Julia Hörrmann）、彼得·鲍尔曼（Peter Bühlmann）; (273):1−68, 2022.
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CleanRL：深层强化学习算法的高质量单文件实现: Shengyi Huang、Rousslan Fernand Julien Dossa、Chang Ye、Jeff Braga、Dipam Chakraborty、Kinal Mehta、Joáo G.M.AraúJo; (274):1−18, 2022.（机器学习开源软件论文）
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连续时空中的政策梯度与行为人批判学习：理论与算法: 贾燕伟、周迅; (275):1−50, 2022.
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深度网络逼近：用固定数量的神经元实现任意精度: 张世军、沈左伟、杨海钊; (276):1−60, 2022.
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具有复合匿名反馈的非随机强盗: 尼科尔·塞萨·比安奇、托马索·塞萨里、罗伯托·科伦博尼、克劳迪奥·金蒂莱、伊莎伊·曼苏尔; (277):1−24, 2022.
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分段连续回归函数估计的跳高斯过程模型: Chiwoo公园; (278):1−37, 2022.
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优良期估计量的收敛性保证: 阿米猜·潘斯基; (279):1−37, 2022.
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分类误差估计的广义重代换: 帕里萨·加内（Parisa Ghane）、乌里塞斯·布拉加·内托（Ulisses Braga-Neto）; (280):1−30, 2022.
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非参数自适应控制与预测：理论与随机算法: Nicholas M.Boffi、Stephen Tu、Jean-Jacques E.Slotine; (281):1−46, 2022.
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关于政策梯度方法的收敛速度: 林晓; (282):1−36, 2022.
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去序列蒙特卡罗：一种并行时间粒子平滑器: 阿德里安·科伦夫洛斯（Adrien Corenflos）、尼古拉斯·肖邦（Nicolas Chopin）、西蒙·塞尔卡（Simo Särkkä）; (283):1−39, 2022.
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一种新的凸张量锥松弛高阶模型的精确划分: 柯楚扬，让·霍诺里奥; (284):1−28, 2022.
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深度检查：用于测试和验证机器学习模型和数据的库: Shir Chorev、Philip Tannor、Dan Ben Israel、Noam Bressler、Itay Gabbay、Nir Hutnik、Jonatan Liberman、Matan Perlmutter、Yurii Romanyshyn、Lior Rokach; (285):1−6, 2022.（机器学习开源软件论文）
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用于离散化非变异学习的集成自动编码器网络: 王勇正、沈左伟、杨海钊; (286):1−45, 2022.
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迭代半监督学习泛化误差的信息论表征: 何海云、严寒树、谭永福; (287):1−52, 2022.
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油藏计算.jl：一个高效的油藏计算模型模块库: 弗朗西斯科·马丁努齐（Francesco Martinuzzi）、克里斯·拉卡库卡斯（Chris Rackauckas）、阿纳斯·阿卜杜勒雷欣（Anas Abdelrehim）、米格尔·D·马赫查（Miguel D.Mahecha）、卡琳·莫拉; (288):1−8, 2022.（机器学习开源软件论文）
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用贝叶斯广义倾向评分估计网络干扰下的因果效应: Laura Forastiere、Fabrizia Mealli、Albert Wu、Edoardo M.Airoldi; (289):1−61, 2022.
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异构数据的正则光滑双核张量因子分解: 达沃德·阿泰埃·塔扎纳（Davoud Ataee Tarzanagh），乔治·米查利迪斯（George Michailidis）; (290):1−49, 2022.
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广义矩阵分解：将广义线性潜变量模型拟合到大数据阵列的有效算法: Lukasz Kidzinski、Francis K.C.Hui、David I.Warton、Trevor J.Hastie; (291):1−29, 2022.
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双模网络：与参与者一样多的参数推断和差异隐私: 王秋萍、严婷、姜斌彦、冷晨雷; (292):1−38, 2022.
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最优臂唯一时期望后悔和伪后悔等价: 达伦·安德森（Daron Anderson）、道格拉斯·莱思（Douglas J.Leith）; (293):1−12, 2022.
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多吸引子动力系统的拉普拉斯特征映射线性化与辨识: 贝尔纳多·菲切拉，奥德·比拉德; (294):1−35, 2022.
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具有隐藏变量的图形模型中因果效应的半参数推断: 罗希特·巴塔查里亚（Rohit Bhattacharya）、拉齐耶·纳比（Razieh Nabi）、伊利亚·施皮策（Ilya Shpitser）; (295):1−76, 2022.
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稳定分类: 迪米特里斯·贝尔齐马斯、杰克·邓恩、伊万·帕斯科夫; (296):1−53, 2022.
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RKHS中硬仿射SDP形状约束的处理: Pierre-Cyrl Aubin-Frankowski，佐尔坦·萨博; (297):1−54, 2022.
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JsonGrinder.jl：用于嵌入任意JSON数据的自动可微神经体系结构: 西蒙·曼德利克（Šimon Mandlík）、马特·拉金斯克（Matěj Račinsk଑）、维利亚姆·利斯（Viliam Lisĝ）和托马斯·佩文; (298):1−5, 2022.（机器学习开源软件论文）
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基于谱包络和最优尺度的分类时间序列的可解释分类: Zeda Li、Scott A.Bruce、Tian Cai; (299):1−31, 2022.
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基于参数规划的广义拉索条件选择推理: Vo Nguyen Le Duy，一郎武内; (300):1−37, 2022.
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t-SNE用于高维聚类数据可视化的理论基础: T.Tony Cai、Rong Ma; (301):1−54, 2022.
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基于工具变量回归的深度离线政策评估: 陈玉田、徐丽媛、凯格拉·古尔塞雷、汤姆·勒佩恩、阿瑟·格雷顿、南多·德·弗雷塔斯、阿诺德·杜塞特; (302):1−40, 2022.
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基于强化学习和图神经网络的图划分和稀疏矩阵排序: Alice Gatti、Zhixing Hu、Tess Smidt、Esmond G.Ng、Pieter Ghysels; (303):1−28, 2022.
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高维线性回归中的变分推断: 苏米特·穆克吉; (304):1−56, 2022.
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树值：回归树的选择性推断: Anna C.Neufeld、Lucy L.Gao、Daniela M.Witten; (305):1−43, 2022.
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探路者：并行准牛顿变分推理: Lu Zhang、Bob Carpenter、Andrew Gelman、Aki Vehtari; (306):1−49, 2022.
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从有噪声的成对相似性和未标记数据中学习: 吴松华、刘铜梁、韩波、于军、牛刚、杉山正树; (307):1−34, 2022.
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正则平方回归问题：分布稳健解释与快速计算: Hong T.M.Chu、Kim-Chuan Toh、Yangjing Zhang; (308):1−39, 2022.
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随机神经网络的分离能力: Sjoerd Dirksen、Martin Genzel、Laurent Jacques、Alexander Stollenwerk; (309):1−47, 2022.
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网络形成模型中潜在社区的检测: 马淑杰、苏良军、张一冲; (310):1−61, 2022.
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从Volterra卷积的角度理解卷积神经网络: 李腾辉、周国旭、邱云宁、赵启斌; (311):1−50, 2022.
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时间序列预测的Nystrom正则化: 孙子瑞、戴明伟、王尧、林绍波; (312):1−42, 2022.
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基于Wasserstein距离的内禀维数估计: Adam Block、Zeyu Jia、Yury Polyanskiy、Alexander Rakhlin; (313):1−37, 2022.
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非光滑非凸优化中的Oracle复杂性: 盖伊·科诺夫斯基（Guy Kornowski）、奥哈德·沙米尔（Ohad Shamir）; (314):1−44, 2022.
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d3rlpy:一个离线深度强化学习库: Takuma Seno、Michita Imai; (315):1−20, 2022.（机器学习开源软件论文）
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WarpDrive：基于GPU的快速端到端深度多代理强化学习: 田兰、苏尼尔·斯里尼瓦萨、王欢、郑斯捷芬; (316):1−6, 2022.（机器学习开源软件论文）
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图形模型中的非参数邻域选择: 郝东、王跃东; (317):1−36, 2022.
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图上的Hamilton-Jacobi方程及其在半监督学习和数据深度中的应用: Jeff Calder，Mahmood Ettehad; (318):1−62, 2022.
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基于闭环控制的自修复鲁棒神经网络: 陈卓通、李倩晓、张正; (319):1−54, 2022.
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图拉普拉斯网络回归: 周一东，Hans-Georg Müller; (320):1−41, 2022.
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一般抽样分布下的低秩跟踪回归: 尼玛·哈米迪（Nima Hamidi），莫森·巴亚提（Mohsen Bayati）; (321):1−49, 2022.
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稀疏潜在空间模型中的社区检测: 高凤南、马宗明、袁红松; (322):1−50, 2022.
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专家高斯混合的收敛速度: Nhat Ho、Chiao Yu Yang、Michael I.Jordan; (323):1−81, 2022.
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存在测量误差时贝叶斯网络结构学习的改进: 杨柳、安东尼·康斯坦蒂诺、郭志高; (324):1−28, 2022.
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关于混合正则化: Luigi Carratino、Moustapha Cissé、Rodolphe Jenatton、Jean-Philippe Vert; (325):1−31, 2022.
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投影与遗忘：解决大规模度量约束问题: 安娜·吉尔伯特（Anna C.Gilbert），里希·索塔利亚（Rishi Sonthalia）; (326):1−54, 2022.
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平稳过程的核自协方差算子：估计与收敛: 马特斯·莫伦豪尔（Mattes Mollenhauer）、斯特凡·克鲁斯（Stefan Klus）、克里斯托夫·舒特（Christof Schütte）、佩特·科尔泰（Péter Koltai）; (327):1−34, 2022.
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分布式随机梯度下降：非凸性、非光滑性和收敛到局部极小值: Brian Swenson、Ryan Murray、H.Vincent Poor、Soumya Kar; (328):1−62, 2022.
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基于子模块的联合连续和离散模型选择: 保罗·塔布阿达·乔纳森·邦顿; (329):1−42, 2022.
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ALMA：聚类混合多层网络的交替最小化算法: 邢凡、玛丽安娜·彭斯基、冯宇、滕张; (330):1−46, 2022.
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惩罚估计中唯一性、稀疏性和聚类的几何: 乌尔里克·施奈德（Ulrike Schneider）、帕特里克·塔迪维尔（Patrick Tardivel）; (331):1−36, 2022.
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信息子采样的最大采样条件似然: 王海英，金在光; (332):1−50, 2022.
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分布随机森林：异质性调整和多元分布回归: Domagoj Cevid、Loris Michel、Jeffrey Näf、Peter Bühlmann、Nicolai Meinshausen; (333):1−79, 2022.
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全通用在线模拟学习: 迈克尔·科恩（Michael K.Cohen）、马库斯·赫特（Marcus Hutter）、内尔·南达（Neel Nanda）; (334):1−30, 2022.
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因果聚合：基于约束的数据融合对因果效应的估计和推断: 詹姆·罗奎罗·吉梅内斯（Jaime Roquero Gimenez）、多米尼克·罗森哈乌斯勒（Dominik Rothenhäusler）; (335):1−60, 2022.
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高/宽线性规划的快速随机内点方法: Agniva Chowdhury、Gregory Dexter、Palma London、Haim Avron、Petros Drineas; (336):1−48, 2022.
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Nystrom核PCA的统计最优性和计算效率: 尼古拉斯·斯特奇，Bharath K.Sriperumbudur; (337):1−32, 2022.
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间隔感应Hawkes过程: 玛丽安·安德烈·里佐乌（Marian Andrei Rizoiu）、亚历山大·索恩（Alexander Soen）、李世迪（Shidi Li）、皮奥·卡尔德龙（Pio Calderon）、Leanne J.Dong、阿迪蒂亚·克里希纳·梅农（Aditya Krishna Menon）、谢乐兴（Lexing Xie）; (338):1−84, 2022.
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具有一般损失函数的迭代正则化的提前停止: Ting Hu、Yunwen Lei; (339):1−36, 2022.
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不变表示学习中的基本极限与折衷: 韩昭、陈丹、布莱恩·阿拉加姆、托米·贾科拉、杰弗里·戈登、普拉迪普·拉维库玛; (340):1−49, 2022.
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信息论分类准确性：指导多类分类中模糊结果标签数据驱动组合的标准: 张志浩、陈依玲、张世华、李静怡; (341):1−65, 2022.
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带坐标采样的SGD：理论与实践: 雷米·勒吕克，弗朗索瓦·波蒂尔; (342):1−47, 2022.
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状态分布失配下Softmax非政策行为批评者的全局最优性和有限样本分析: 张尚彤（Shangtong Zhang）、雷米·塔切特·德·库姆斯（Remi Tachet des Combes）、罗曼·拉罗什（Romain Laroche）; (343):1−91, 2022.
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输出正则性假设下的向量值最小二乘回归: Luc Brogat-Motte、Alessandro Rudi、Céline Brouard、Juho Rousu、Florence d’Alché-Buc; (344):1−50, 2022.
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约束推理嵌入式结构化预测: Nan Jiang、Maosen Zhang、Willem-Jan van Hoeve、Yexiang Xue; (345):1−40, 2022.
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非参数环境下标签移位问题的极大极小优化方法: Subha Maity、Yuekai Sun、Moulinath Banerjee; (346):1−45, 2022.
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正交卷积神经网络的存在性、稳定性和可伸缩性: El Mehdi Achour、François Malgouyres、Franck Mamalet; (347):1−56, 2022.
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使用Vecchia近似的可缩放高斯过程回归和变量选择: Jian Cao、Joseph Guinness、Marc G.Genton、Matthias Katzfuss; (348):1−30, 2022.
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OMLT：优化与机器学习工具包: 弗朗西斯科·塞肯（Francesco Ceccon）、乔丹·加林（Jordan Javing）、约书亚·哈达德（Joshua Haddad）、亚历山大·塞贝尔特（Alexander Thebelt）、卡尔文·蔡（Calvin Tsay）、卡尔·D·莱尔德（Car; (349):1−8, 2022.（机器学习开源软件论文）
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基于分类的近似贝叶斯计算: Yuexi Wang、Tetsuya Kaji、Veronika Rockova; (350):1−49, 2022.
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概率预测的校准指标: 伊马诺尔·阿里埃塔·伊巴拉、帕曼·古杰拉尔、乔纳森·坦宁、马克·泰格特、切丽·徐; (351):1−54, 2022.
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