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《人工智能研究杂志》第61卷

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第61卷，2018年1月

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理查德·埃文斯,爱德华·格雷芬斯特特:
从嘈杂的数据中学习解释性规则。 1-64
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阿尔伯特·盖特,埃米尔·克莱默:
自然语言生成技术现状综述：核心任务、应用和评估。 65-170
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塞尔吉奥·阿布里奥拉,巴勃罗·巴塞洛,迭戈·菲奎拉,圣地亚哥·菲格雷拉:
数据图上的互模拟。 171-213
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乔治·迪米特里·科尼达利斯,莱斯利·帕克·卡尔布林,托马斯·洛扎诺·佩雷斯:
从技能到符号：学习抽象高层规划的符号表示。 215-289
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木村惠,Kazuhisa Makino公司:
线性可满足性保持分配。 291-321
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安德烈·加施勒,罗纳德·佩特里克,乌萨马·哈提卜,阿洛伊斯·克诺尔:
KABouM：知识级动作和边界几何运动规划器。 323-362
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尤努斯·埃姆雷·卡拉,盖伊·根索,奥亚·阿兰,拉勒·阿卡伦:
积极评估人群注释共识。 363-405
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威廉·S·茨威克:
一大类聚合规则中的循环和难处理性。 407-431
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亚历山大·泽诺诺斯,塞巴斯蒂安·斯坦因,尼古拉斯·R·詹宁斯:
在不确定的参与式传感设置中协调测量。 433-474
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丹尼尔·费瑟,安东·科门达:
用于经典规划的事实交替互斥组。 475-521
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马洛斯·马查多,马克·贝勒马尔,埃里克·塔尔维蒂,乔尔·维内斯,马修·霍斯克内克,迈克尔·鲍林:
重温街机学习环境：普通代理的评估协议和开放问题。 523-562
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达里奥·加西亚-加苏拉,费兰·帕雷斯,阿尔曼·维拉尔塔,乔纳森·莫雷诺,爱德华·伊瓜德,杰苏斯·拉巴特,尤利斯·科尔特斯,铃木丰田:
特征提取中卷积网络的行为。 563-592
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尼科拉斯·德伊波利托,娜塔莉亚·罗德里格斯,塞巴斯蒂安·萨迪尼亚:
作为基于假设的反应合成的完全可观测非确定性规划。 593-621
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费迪南多·菲奥雷托,恩里科·蓬泰利,杨致远（William Yeoh）:
分布式约束优化问题及其应用：综述。 623-698
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布斯,亚伦·亨特:
信任是信念修正的先导。 699-722
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西亚兰·麦克里什,帕特里克·普洛瑟,克里斯汀·索尔农,詹姆斯·特林布尔:
当子图同构非常困难时，以及为什么这对图形数据库很重要。 723-759
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尤里·马克西莫夫,马西·雷扎·阿米尼,扎伊德·哈查伊:
惩罚多类半监督算法的Rademacher复杂度界。 761-786
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费德里科·劳厄,安德烈亚斯·丹格尔,托马斯·布鲁埃尔,马库斯·利维基:
缺少元素的多模序列中的符号接地关联。 787-806
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纳迪娅·克里诺,拉伊达·库塔里,奥迪尔·帕皮尼:
命题片段中的信念更新。 807-834
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亚多拉·亚戈布扎德,海克·阿德尔,Hinrich Schütze公司:
公司级细粒度实体类型。 835-862
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阿尔贝托·费尔南德斯,萨尔瓦多·加西亚,弗朗西斯科·埃雷拉,尼特斯·查拉:
SMOTE从不平衡数据中学习：进展与挑战，纪念15周年。 863-905
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Dieuwke-Hupkes公司,萨拉·维尔德霍恩,威廉·H·祖伊特拉:
可视化和“诊断分类器”揭示了递归和递归神经网络如何处理层次结构。 907-926
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拉奎尔·阿勒哈马,威廉·H·祖伊特拉:
预布线和预训练：神经网络需要学习什么样的通用识别规则？ 927-946
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Marta R.Costa-jussá:
从特征到范式：机器翻译中的深度学习。 947-974

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