马克斯·保卢斯
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2020年–今天
2023 【b1】 马克斯·保卢斯 :
学习离散优化。 苏黎世理工大学、瑞士苏黎世, 2023 [j1] Iris A.M.Huijben女士 , 沃特·科尔 , 马克斯·保卢斯 , 路德·范·斯隆 :
机器学习中离散随机性的Gumbel-max技巧及其扩展综述。 IEEE传输。 模式分析。 机器。 智力。 45 ( 2 ) : 1353-1371 ( 2023 ) 【c8】 拉斐尔·斯特辛格 , Jan波兰 , 马克斯·保卢斯 , 迪迪埃·切特拉特 :
学习预测大规模单位承诺问题的安全约束。 ISGT欧洲 2023 : 1-5 【c7】 李思瑞 , 欧阳文斌 , 马克斯·保卢斯 , 胡家惠 :
学习在Branch and Cut中配置分隔符。 NeurIPS公司 2023 【c6】 马克斯·B·保卢斯 , 安德烈亚斯·克劳斯 :
学会跳入树枝和束缚。 NeurIPS公司 2023 [第九章] 马克斯·保卢斯 , 安德烈亚斯·克劳斯 :
学会跳入树枝和束缚。 CoRR公司 abs/2301.09943 ( 2023 ) [i8] 李思瑞 , 欧阳文斌 , 马克斯·保卢斯 , 胡家惠 :
学习在Branch and Cut中配置分隔符。 CoRR公司 abs/2311.05650 ( 2023 ) 2022 【c5】 段浩南 , Pashotan Vaezipoor公司 , 马克斯·保卢斯 , 杨俊阮 , 克里斯·麦迪森 :
小心增强:组合问题的对比学习。 ICML公司 2022 : 5627-5642 【c4】 马克斯·保卢斯 , 朱利亚·扎佩隆 , 安德烈亚斯·克劳斯 , 劳伦特·查林 , 克里斯·麦迪森 :
通过前瞻学习切割:通过模仿学习切割平面。 ICML公司 2022 : 17584-17600 【c3】 乔杰·米拉迪诺维奇 , 库马尔·施里达尔 , 库沙尔·贾因 , 马克斯·保卢斯 , 约阿希姆·M·布曼 , 卡尔·艾伦 :
学习辍学:训练序列VAE的对抗方法。 NeurIPS公司 2022 [i7] 罗密奥·瓦伦丁 , 克劳迪奥·费拉里 , 杰雷米·舍勒 , 安迪谢·阿姆罗拉希 , 克里斯·温德勒 , 马克斯·保卢斯 :
图神经网络的实例化算法配置。 CoRR公司 abs/2202.04910 ( 2022 ) [i6] 段浩南 , Pashotan Vaezipoor公司 , 马克斯·保卢斯 , 杨俊阮 , 克里斯·麦迪森 :
小心增强:布尔可满足性问题的对比学习。 CoRR公司 abs/2202.08396 ( 2022 ) [i5] 马克斯·保卢斯 , 朱利娅·扎佩隆 , 安德烈亚斯·克劳斯 , 劳伦特·查林 , 克里斯·麦迪森 :
通过前瞻学习切割:通过模仿学习切割平面选择。 CoRR公司 abs/2206.13414 ( 2022 ) [i4] Ð或ðe Miladinovic , 库马尔·施里达尔 , 库沙尔·贾因 , 马克斯·保卢斯 , 约阿希姆·M·布曼 , 卡尔·艾伦 :
学习辍学:训练序列VAE的对抗方法。 CoRR公司 abs/2209.12590 ( 2022 ) 2021 【c2】 马克斯·保卢斯 , 克里斯·麦迪森 , 安德烈亚斯·克劳斯 :
Rao-Blackwelling的直通Gumbel-Softmax梯度估计器。 ICLR公司 2021 [i3] Iris A.M.Huijben女士 , 沃特·科尔 , 马克斯·保卢斯 , 路德·范·斯隆 :
机器学习中离散随机性的Gumbel-max技巧及其扩展综述。 CoRR公司 abs/2110.01515 ( 2021 ) 2020 【c1】 马克斯·保卢斯 , 达米·崔 , 丹尼尔·塔洛 , 安德烈亚斯·克劳斯 , 克里斯·麦迪森 :
使用随机Softmax技巧进行梯度估计。 NeurIPS公司 2020 [i2] 马克斯·保卢斯 , 达米·崔 , 丹尼尔·塔洛 , 安德烈亚斯·克劳斯 , 克里斯·麦迪森 :
使用随机Softmax技巧进行梯度估计。 CoRR公司 abs/2006.08063 ( 2020 ) [i1] 马克斯·B·保卢斯 , 克里斯·麦迪森 , 安德烈亚斯·克劳斯 :
Rao-Blackwelling的直通Gumbel-Softmax梯度估计器。 CoRR公司 abs/2010.04838 ( 2020 )
合著者索引
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