语言生成过程中认知控制的神经过程（不可用）Tara Pirnia，2024年
真实世界面孔感知的神经动力学基础Arish Alreja，2024年
走向更强大的图形表示学习赵凌霄，2024
鲁棒机器学习：分布移位下的检测、评估和自适应Saurabh Garg，2024年
理解、正式描述和稳健处理实际分布变化伊兰·罗森菲尔德（Elan Rosenfeld），2024年
表示时间：面向实用的多变量时间序列建模克里斯蒂安·伊格纳西奥·查尔鲁（Cristian Ignacio Challu），2024年
多感官人工智能基础Paul Pu Liang，2024年
基于模型的强化学习及其在核聚变中的应用伊恩·查尔，2024
匹配的学习模型Jacob Tyo，2024年
改进机器学习管道中的人的集成查维·拉斯托吉（Charvi Rastogi），2024年
用于动态医疗设置的可靠实用的机器学习周海伦，2023
针对神经元群体活动的大规模峰值网络模型的自动定制（不可用）吴胜浩，2023
从分散数据估算BVk函数（不可用）Addison J.Hu，2023年
重新思考计算机视觉中的对象分类（不可用）Jayanth Koushik，2023年
统计基因网络研究进展田锦锦，2023无分布假设的事后校准Chirag Gupta，2023年
噪声、代理和动力学在算法公平性中的作用Nil-Jana Akpinar，2023年
利用孤立数据进行协作学习塞巴斯蒂安·卡尔达斯，2023年
流行病学时间序列建模阿伦·鲁马克（Aaron Rumack），2023年
以人为中心的机器学习：统计和算法视角刘乐奇，2023
分布偏移下的不确定性量化Aleksandr Podkopaev，2023年
概率强化学习：使用数据定义期望的结果，并推断如何实现本杰明·艾森巴赫（Benjamin Eysenbach），2023年
预测分类器和弃权分类器的比较Yo Joong Choe，2023年
使用任务驱动方法发现人类视觉和语义的表示Aria Yuan Wang，2023年
数据驱动决策——异常检测的视角Shubhranshu Shekhar，2023年
未来应用数学Kin G.Olivares，2023年
可解释机器学习的方法与应用Joon Sik Kim，2023年
问题回答的神经推理海地太阳报，2023年
面向社会后果决策的原理机器学习阿曼达·科斯顿（Amanda Coston），2023年
长期脑动力学将认知神经科学扩展到与健康和 生理学Maxwell B.Wang，2023年
长期脑动力学将认知神经科学扩展到与健康和生理相关的时间尺度Darby M.Losey，2023年
基于局部诊断的校准条件密度模型和预测推断David Zhao，2023年
面向基于应用程序的管道以实现可解释性格雷戈里·普拉姆（Gregory Plumb），2022年
可解释机器学习的客观标准Chih-Kuan Yeh，2022年
使科学同行评审科学化Ivan Stelmakh，2022年
高维学习中的规则化方面：交叉验证、风险单调化和模型复杂性Pratik Patil，2022年
使用可编程光幕的主动机器人感知Siddharth Ancha，2022年
黑盒和多目标优化策略Biswajit Paria，2022年
统一国家和政策层面的强化学习解释Nicholay Topin，2022年
面向现代广播的传感器融合框架玛丽亚·贾哈（Maria Jahja），2022年
现代深度学习的均衡方法白绍杰，2022
用概率世界构建实现一般自然语言理解Abulhair Saparov，2022年
点过程建模在尖峰神经元中的应用（不可用）余晨，2021
神经可变性：结构、来源、控制和数据增强阿卡什·乌马坎塔（Akash Umakantha），2021年
学习过程中神经群体活动的结构和时间进程Jay Hennig，2021年
有限监督下的交叉视角学习蔡耀洪，2021
通过记忆进行元强化学习埃米利奥·帕里索托（Emilio Parisoto），2021年
用可分级监督强化学习学习具体化AgentLisa Lee，2021年
学习在分配转移下预测和决策吴一凡，2021
统计博弈论Arun Sai Suggala，2021年
走向知识化人工智能：看、说、行、知的智能体Kenneth Marino，2021年
用快速半定规划和混合方法学习和推理王波伟，2021
机器中的语言与大脑中的语言之间的桥梁玛丽亚·托内娃（Mariya Toneva），2021年
课程学习Otilia Stretcu，2021年
多任务环境下的学习原则：概率论视角Maruan Al-Shedivat，2021年
面向鲁棒和弹性机器学习阿达斯·普拉萨德（Adarsh Prasad），2021年
训练具有各种经验的人工智能代理：统一的ML形式主义胡志婷，2021
构建智能自主导航代理德文德拉·查普洛特（Devendra Chaplot），2021年
通过移动学习视觉：感知、控制和视觉推理的自我监督3D场景表示小鱼鱼洞，2021
统计天体物理学：从太阳系外行星到宇宙大尺度结构科林政治，2020年
具有复杂数据结构和非标准效应的因果推理Kwhangho Kim，2020年
网络、点过程和点过程网络尼尔·斯宾塞，2020
使用人口记录、网络模型和神经反馈分析神经变异性（不可用）瑞恩·威廉姆森（Ryan Williamson），2020年
预测健康与安全：公共部门决策支持的机器学习论文迪伦·菲茨帕特里克（Dylan Fitzpatrick），2020年
建立统一的学习和推理框架韩照，2020
通过持续优化学习DAG荀政，2020
机器学习和多智能体偏好Ritesh Noothigattu，2020年
从各种形式的信息中学习和决策徐一冲，2020
面向数据高效机器学习谢启哲，2020
改变模型以了解我们的世界和反事实世界William Herlands，2020年
高代价环境下的机器学习：风险与机遇Maria De-Arteaga，2020年
面向约束可视化学习的数据分解卡尔文·默多克，2020年
高维基因组数据学习的结构化稀疏回归方法Micol Marchetti-Bowick，2020年
走向高效的自动化机器学习Liam Li，2020年
学习函数集合Emmanouil Antonios Platanios，2020年
深层网络对抗性示例鲁棒性的可验证、结构化和高效方法黄少祺,2020
重构和挖掘信号：算法和应用Hyun Ah Song，2020年
概率单细胞谱系追踪Chieh Lin，2020年
大脑活动中相位耦合的图形网络建模（不可用）Josue Orellana，2019年
强化学习的战略探索——新算法和学习保证克里斯托夫·丹恩（Christoph Dann），2019年使用转换学习生成模型李春亮，2019
概率分布的估计及其性质Shashank Singh，2019年
可扩展概率建模和序列决策的后推理方法威利·内斯旺格（Willie Neiswanger），2019年
加速计算社会科学中文本作为数据的研究达拉斯卡，2019年
分析和推理的多视图关系埃里克·雷，2019年
基于非平稳多元神经记录的网络信息流娜塔莉·克莱恩（Natalie Klein），2019年
机器学习与数据科学的竞争分析Michael Spece，2019年
人类记忆检索的时间、地点和原因张琼，2019
实现大规模高效学习Adams Wei Yu，2019年
走向识字的人工智能Mrinmaya Sachan，2019年
加速计算社会科学中的文本即数据研究达拉斯卡，2019年
从全基因组数据学习SNP扰动下临床表型的基因网络卡尔文·麦卡特，2019
动力系统的统一模型卡尔顿·唐尼，2019年
随时预测和学习以平衡计算和准确性胡汉章，2019
一些“面向用户”的高维估计方法的统计和计算特性阿努尔·阿里，2019
具有全变差型正则化的非参数方法 Veeranjaneyulu Sadhanala，2019年
稀疏学习、深度网络和对抗学习的新进展：理论与应用 张洪阳，2019
现代机器学习中非凸问题的梯度下降 杜少雷，2019
学习和决策问题中的选择性数据采集王以宁，2019
图和时间序列中的异常检测：算法和应用Bryan Hooi，2019年
人类腹侧视觉通路中的神经动力学和相互作用李远宁，2018
在没有研究生的情况下调整超参数：放大Bandit优化 Kirthevasan Kandasamy，2018年
教学机器从自然语言交互中进行分类 Shashank Srivastava，2018年
几何数据的统计推断Jisu Kim，2018年
表征学习@量表Manzil Zaheer，2018年
促进多元化和大规模医疗机器学习谢鹏涛，2018
分布和直方图（DIsH）学习Junier Oliva，2018年
按键动力学的应力检测刘成宏，2018
高维模型的子线性时间学习与推理 颜恩旭，2018
视觉皮层中的神经群体活动：统计方法和应用 本杰明·考利，2018年
部分可观测环境中预测和控制的有效方法艾哈迈德·赫夫尼，2018
老生常谈魏岱，2018
利用群体SNP和基因表达数据验证转录因子结合功能的统计方法京祥，2017
统计学习和估计中的新范式和最优保证王玉祥，2017
动态问题排序：在减少用户负担的同时获取有用信息 Kirstin Early，2017年
现代机器学习的新优化方法 萨珊克·雷迪，2017
具有复杂动作和奖励的主动搜索 马一飞，2017
为什么机器学习有效 乔治·蒙塔涅斯, 2017
MEG/EEG中的源空间分析及其在人类视觉时空神经动力学研究中的应用杨莹, 2017
用于识别和分析神经元群体活动的计算工具周鹏程，2016
通过机器学习实现富有表现力的协作音乐表演Gus（Guangyu）Xia，2016年
学习视觉表现的超越手动注释的监督Carl Doersch，2016年
跨噪声-偏压谱探索弱标记数据Robert W.H.Fisher，2016年
优化优化：带邻近算子的可伸缩凸规划Matt Wytock，2016年
组合神经群体记录：理论与应用威廉·毕晓普，2015
通过数据分区发现紧凑的信息结构Madalina Fiterau-Brostean，2015年
时空中的机器学习Seth R.Flaxman，2015年
大脑中自然阅读过程的时间和位置Leila Wehbe，2015年
高维形状约束估计徐敏，2015
谱概率建模及其在自然语言处理中的应用Ankur Parikh，2015年测试和学习中的计算和统计进展Aaditya Kumar Ramdas，2015年
语料库与认知：人脑中形容词和名词的语义构成阿隆娜·费舍（Alona Fyshe），2015年
学习场景图像的统计特征 Wooyoung Lee，2014年
图像和视频的可缩放分析赵斌，2014
社会科学统计文本分析 Brendan T.O'Connor，2014年
在上下文中建模大型社交网络 何其荣，2014
智能网格代理中的半协作学习Prashant P.Reddy，2013年
从集体数据中学习梁雄，2013
动态模型学习中非序列数据的开发黄子国，2013
与甲骨文相互作用的数学理论刘洋，2013
短视概率规划 Felipe W.Trevizan，2013年
研究手和手指运动学及其神经机制的统计模型和算法 露西娅·卡斯特拉诺斯（Lucia Castellanos），2013年
聚类和学习的近似算法和新模型 Pranjal Awasthi，2013年
揭示高维结构：网络和多任务学习问题Mladen Kolar，2013年
稀疏学习：结构、优化和应用Xi Chen，2013年
GraphLab：用于大规模机器学习的分布式抽象2013年禹城低
图结构正规方法推理James Sharpnack，2013年（联合统计学和ML博士）
用于收集、分析和建模表达式数据的概率模型Hai-Son Phuoc Le，2013年
学习大尺度条件随机场Joseph K.Bradley，2013年
差异隐私的新统计应用Rob Hall，2013年 （联合统计学和ML博士）
用于概率推理的并行和分布式系统约瑟夫·冈萨雷斯（Joseph Gonzalez），2012年
学习预测表征的谱方法拜伦·布茨，2012年
基于人机联合计算的属性学习 伊迪丝·L·M·劳，2012年
研究群体遗传变异的统计方法 Suyash Shringarpure，2012年
数据挖掘遇到HCI：理解大图形Duen Hong（Polo）Chau，2012年
通过输入和输出编码在有限监督下学习Yi Zhang，2012年
目标序列聚类Benjamin Shih，2011年
高维非参数学习Han Liu，2010（联合统计学与医学博士）
大型网络的结构分析：观测与应用Mary McGlohon，2010年
用最大因果熵原理建模有目的的适应性行为Brian D.Ziebart，2010年
大图上邻近搜索的可追踪算法Purnamrita Sarkar，2010年
稀有类别分析何景瑞，2010
耦合半监督学习安德鲁·卡尔森（Andrew Carlson），2010年
查询和挖掘大型图的快速算法航航通，2009
关系学习的有效矩阵模型Ajit Paul Singh，2009年
利用领域和任务规则进行鲁棒命名实体识别Andrew O.Arnold，2009年
主动学习的理论基础Steve Hanneke，2009年
广义学习因素分析：用机器学习改进认知模型郝岑，2009
异常的检测模式2009年考斯塔夫·达斯
大型网络动力学Jurij Leskovec，2008年
基因调控动力学分析和建模的计算方法杰森·恩斯特（Jason Ernst），2008年
堆叠式图形学习镇镇口，2007
积极学习特定函数特性并应用于统计推断 Brent Bryan，2007年
马尔可夫随机场中的近似推理、结构学习和特征估计 Pradeep Ravikumar，2007年
社交网络的可缩放图形模型 Anna Goldenberg，2007年
强混合过程浓度的测量及其应用 Leonid Kontorovich，2007年
图形挖掘工具Deepayan Chakrabarti，2005年
潜在变量模型的自动发现 里卡多·席尔瓦，2005年
机器学习部 卡内基梅隆大学 福布斯大道5000号，盖茨希尔曼中心，8楼 匹兹堡,宾夕法尼亚 15213. 不适用 (412) 268-2000
