第32届UAI 2016：美国纽约州纽约市
亚历山大·伊勒 , 多米尼克·詹津 :
《第三十二届人工智能不确定性会议论文集》，2016年6月25日至29日，UAI，美国纽约州纽约市。 AUAI出版社 2016 ，国际标准图书编号 978-0-9966431-1-5 阿德里安·韦勒 :
通过禁止签名未成年人来表征LP放松的紧密性。 李双银 , Rong Pan公司 , 张宇 , 强阳（Qiang Yang） :
主题模型中的相关标记学习。 谢鹏涛 , 金圭（Jin Kyu Kim） , 一周 , 何其荣 , 阿比马努·库马尔 , 余耀良 , 埃里克·P·星 :
通过充分因子广播实现更轻通信的分布式机器学习。 Krzysztof Chalupka公司 , 托比亚斯·比肖夫 , 弗雷德里克·埃伯哈特 , 佩特罗·派罗那 :
利用微观气候数据的因果特征学习，在无人监督下发现厄尔尼诺现象。 杜长英 , 常德都 , 郭平龙 , 清河 , 李玉成 :
在线贝叶斯多核二分排序。 何塞·佩尼亚 :
非循环有向混合图的交替马尔可夫和因果性质。 弗朗西斯科·鲁伊斯 , Michalis K.Titsias公司 , 大卫·M·布莱 :
过度分散的黑盒变分推断。 刘波（Bo Liu） , 张卢万（Luwan Zhang） , 吉柳（Ji Liu） :
具有近似最优去噪矩阵的Dantzig选择器及其在稀疏强化学习中的应用。 简·雷克 , 托拉蒂莫尔 , 劳伦特·奥尔索 , 马库斯·赫特 :
汤普森抽样在一般环境下是渐近最优的。 费利克斯·雷布弗里德 , 丹尼尔·布劳恩 :
前馈神经网络中的有界理性决策。 彭阳 , 赵培林 , 镇海 , 刘伟（音译） , 史蒂芬·C·H·海 , 李晓丽 :
图的高效多类选择抽样。 詹姆斯·福兹 , 约瑟夫·格姆莱克 , 马克斯·威林 , 卡玛莉卡·乔杜里 :
隐私保护贝叶斯数据分析的理论与实践。 桑哈克·李 , 瓦桑特·霍纳瓦尔 :
路径语义下关系因果模型的马尔可夫等价类的刻画。 尤德·勒文伯格 , 约拉姆·巴赫拉赫 , 卢卡斯·波尔多 , Pushmet Kohli公司 :
使用概率图形模型估计政治维度。 内博伊萨·朱季奇 , 亚历山德罗·佩里纳 , 金东宇（Dongwoo Kim） :
微观主题网格的分层学习。 拉尔夫·艾格林 , 米科·科维斯托 :
学习节俭上下文树的修剪规则。 李东恩 , 拉斐尔·利马 , 杰西克·崔 :
改进不精确的压缩传感模型。 劳伦特·奥尔索 , 斯图尔特·阿姆斯特朗 :
安全可中断代理。 塔里玛·拉赫曼 , Vibhav戈盖特 
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和积网络的合并策略：从树到图。 朱利安·查尔斯·列夫斯克 , 克里斯蒂安·加涅 , 罗伯特·萨博林 :
集成学习中的贝叶斯超参数优化。 马雷克·佩特里克 , 罗尼·卢斯 :
动态产品推荐的可解释政策。 朱莉·纳蒂尼 , Behrooz Sepehry公司 , 伊萨姆·拉拉吉 , 马克·施密特 , 霍伊特·科普克 , 阿利姆·维拉尼 :
贪婪Kaczmarz算法和使用正交图的随机化Kaczmarz规则的收敛速度。 让·霍诺里奥 , 托米·贾科拉 :
结构化预测：从高斯扰动到线性时间原理算法。 王帝林 , 约翰·费舍尔三世 , 刘强（音） :
基于贝叶斯下限的概率图形模型中的有效观测选择。 胡汉章 , 亚历山大·格拉布 , J.安德鲁·巴格内尔 , 马蒂尔·赫伯特 :
用于任意时间线性预测的高效特征组排序。 简·雷克 , 杰西卡泰勒 , 本雅·法伦斯坦 :
真理粒问题的形式化解决方案。 穆罕默德·盖什拉希·阿扎尔 , 伊娃·L·戴尔 , 康拉德·P·科林 :
凸松弛回归：通过学习光滑函数的凸包络对其进行黑盒优化。 雨果·吉尔伯特 , 布鲁诺·扎努蒂尼 , 保罗·翁 , 保罗·维亚皮亚尼 , 埃丝特·尼卡特 :
使用斜对称双线性实用程序的无模型强化学习。 世宗 , 郝妮 , 肯尼·宋 , 南·罗斯玛丽·科 , 郑文 , 布拉尼斯拉夫·克韦顿 :
大规模推荐问题的级联带宽。 亚历克斯·冈特 , 戴安娜·博萨 , 约拉姆·巴赫拉赫 :
训练神经网络以聚合众包响应。 天帆付 , 罗罗 , 张志华 :
准纽顿哈密顿蒙特卡罗。 李春良 , 巴纳巴斯·波佐斯（Barnabás Póczos） :
利用旧坐标：核方法的更快双随机梯度。 陈祥丽 , 马修·蒙福特 , 布莱恩·齐巴特 , 彼得·卡尔 :
一般模拟学习损失和体现转移的对抗逆最优控制。 Trung Le公司 , Phuong Duong公司 , 米丁 , 涂丁阮 , 纳古延 , 丁庆芳（Dinh Q.Phung） :
预算半监督支持向量机。 Frédéric Koriche :
在线森林密度估算。 阿马尔·沙阿 , Zoubin Ghahramani公司 :
时间演化字典学习的马尔可夫贝塔过程。 西滩 , 赛义德·A·Z·纳格维 , 袁琦（Alan Qi） , 凯瑟琳·海勒 , 维纳亚克·拉奥 :
使用霍克斯和高斯过程的基于内容的互惠关系建模。 陆天 , 潘旭 , 顾泉泉 :
快速多任务学习的前向-后向贪婪算法。 文森（Wen Sun） , 罗伯托·卡波比安科 , 杰弗里·戈登 , J.安德鲁·巴格内尔 , 拜伦·布茨 :
学习使用双向预测状态推理机进行平滑处理。 华裔杨亦周 , Mehryar Mohri公司 :
Bandit凸优化的自适应算法和数据相关保证。 塞斯·弗拉克斯曼 , 迪诺·塞季诺维奇 , 约翰·坎宁安 , 莎拉·菲利皮 :
内核嵌入的贝叶斯学习。 陈俊祥 , 詹妮弗·戴伊 :
聚类的生成块对角线模型。 弗朗索瓦·法根 , 贾拉伊·班达里 , 约翰·坎宁安 :
带期望传播的椭圆切片采样。 约瑟夫·福托马 , 马克·森达克 , 布雷克·卡梅隆 , 凯瑟琳·A·海勒 :
纵向和点过程数据的可扩展联合建模，用于疾病轨迹预测和改善慢性肾脏疾病的管理。 阿尔托·克拉米 , 阿迪蒂亚·吉塔 :
概率大小约束微簇。 汉斯·科斯廷 , 菲利普·亨尼 :
贝叶斯ODE解算器中的主动不确定性校准。 卡里姆·阿明 , 迈克尔·P·韦尔曼 , 萨汀德·辛格 :
Stackelberg游戏的梯度方法。 陈建辉 , 杨天宝 , 林启航 , 张丽君 , 宜昌 :
具有对数投影数的最优随机强凸优化。 大卫·P·威普夫 , 粤东 , 博欣 :
使用扭曲进行子空间聚类。 大卫·M·彭诺克 , 瓦西里斯Syrgkanis , 詹妮弗·沃特曼·沃恩 :
工资机制中的有限理性。 拉古拉曼·戈帕兰 :
使用视觉和多媒体应用程序的并行传输桥接异构域。 Harikrishna Narasimhan公司 , 大卫·C·帕克斯 :
设计防策略分配机制的通用统计框架。 陈静慧 , 顾泉泉 :
稀疏约束非凸优化的加速随机块坐标梯度下降算法。 帕特里斯·佩尼 , 保罗·维亚皮亚尼 , 阿卜杜拉·布哈泰姆 :
基于秩相关效用模型的风险决策增量偏好诱导。 Tomás Kocák , Gergely Neu公司 , 米查尔·瓦尔科 :
使用Erdos-Renyi侧边观察图进行在线学习。 伦纳德·J·舒尔曼 , 皮尤什·斯利瓦斯塔瓦 :
因果推理的稳定性。 大卫·阿尔布尔 , 卡特琳娜·马拉佐波卢 , 大卫·D·延森 :
从关系数据推断因果方向。 穆罕默德·埃米提亚兹·汗 , 雷萨·巴巴内沙德 , 吴琳 , 马克·施密特 , 杉山正树 :
使用具有一般发散函数的近似梯度方法进行更快的随机变分推断。 罗伊·福克斯 , 阿里·帕克曼 , 纳夫塔利·蒂什比 :
通过软更新控制强化学习中的噪音。 穆斯塔法·阿尼尔·科萨克 , 丹尼斯·沙沙 , 埃尔扎·埃尔基普 :
在线二进制分类的共轭保角预测。 德米特里·马利奥托夫 , 阿比谢克·库马尔 , Ian En-Hsu Yen先生 :
基于结构化相似矩阵的大尺度子模块贪婪样本选择。 Amran Siddiqui先生 , 艾伦·芬 , 托马斯·迪特里奇 , Shubhomoy Das公司 :
罕见模式异常检测的有限样本复杂性。 赵兰 , 王建新 , 君欢 :
集体矩阵分解中负迁移的理论理解。 刘强（音） :
分布式贝叶斯推断的重要性加权一致性蒙特卡罗方法。 安·T·阮 , 拜伦·C·华莱士 , 马修租约 :
分组、不平衡和多任务数据的相关工作者模型。 马特杰·巴洛格 , 巴拉吉·拉克什米纳拉亚南 , Zoubin Ghahramani公司 , 丹尼尔·罗伊 , 叶惠德 :
蒙德里安内核。 贾拉尔·埃特萨米 , 内加尔·基亚瓦什 , Kun Zhang（张坤） , 库沙格拉·辛哈尔 :
多元霍克斯过程学习网络：时间序列方法。 李荣霞 :
贝叶斯估计作为投票规则。 Craig Boutiler公司 , 泰勒·卢 :
使用弱耦合、约束马尔可夫决策过程的预算分配。 保罗·鲁宾斯坦 , 卡普尔·奇瓦尔科夫斯基 , 亚瑟·格雷顿 :
随机过程三变量相互作用的核测试。 安东尼奥·苏特拉 , 吉尔斯·卢佩 , 瓦安·胡恩·图 , 路易斯·韦亨克尔（Louis Wehenkel） , 皮埃尔·盖尔斯 :
随机森林的上下文相关特征分析。 丹尼尔·卡兰德里洛 , 亚历山德罗·拉扎里奇 , 米查尔·瓦尔科 :
使用连续岭杠杆得分分析Nyström方法。 天香高 , 弗拉基米尔·乔伊奇 :
深度神经网络中的自由度。 越南Huynh , 丁庆芳（Dinh Q.Phung） , 斯维萨·文卡泰什 , 阮宣龙 , 马修·霍夫曼 , 鸿海步 :
可扩展的非参数贝叶斯多级聚类。 李淳（Chune Li） , 毛永一 , 张Richong , 金鹏怀 :
经验贝叶斯中的超参数估计：对麦凯算法的再认识。 Morteza Haghir Chehreghani公司 , Mostafa Haghir Chehreghani :
复杂网络中的传递性建模。 米切尔·麦金泰尔 , 丹尼尔·拉特纳 , 斯特凡诺·埃蒙 :
贝叶斯优化的稀疏高斯过程。 阿克谢·巴尔苏布拉马尼 , 阿迪蒂亚·拉姆达斯 :
迭代对数律的序贯非参数检验。 伊夫·劳伦特·科姆·萨莫 , 亚历山大·维尔武特 :
随机投资组合理论：机器学习方法。 穆图库马兰·钱德拉塞卡兰 , 亚当·埃克 , Prashant Doshi公司 , Leenkiat Soh酒店 :
开放式和类型化代理系统中的个人规划。 布鲁克斯·佩奇 , 迪诺·塞季诺维奇 , 弗兰克·D·伍德 :
使用储液罐进行超级取样。 南荣 , 约瑟夫·哈珀（Joseph Y.Halpern） , 阿舒托什·萨克塞纳 :
机器人学中无意识的MDP。 Kun Zhang（张坤） , 张纪吉 , 黄碧薇 , 伯恩哈德·舍尔科夫 , 克拉克·格雷摩尔 :
结果依赖选择下功能因果模型的可识别性和估计。 Deepak Venugopal公司 , Somdeb Sarkhel公司 , 凯尔·切里 :
MLN中可伸缩Gibbs采样的非参数域近似。 DJ频闪 , 大卫·J·施瓦布 :
确定性信息瓶颈。
