西尔维娅·齐亚帕
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2020年–今天
2024 [c23] 利莫·古尔钦 , 郭思源 , 阿兰·马利克 , 西尔维娅·齐亚帕 , 里卡多·席尔瓦 :
务实公平:制定控制结果差异的政策。 CLeaR公司 2024 : 243-264 [i22] 弗吉尼亚·阿格里蒂 , 伊拉·克特纳 , 杰西卡·施鲁夫 , 埃利尼·斯古里萨 , 弗朗西斯科·鲁伊斯 , 阿兰·马利克 , 亚历克西斯·贝洛特 , 西尔维娅·齐亚帕 :
FunBO:使用FunSearch发现贝叶斯优化的捕获函数。 CoRR公司 abs/2406.04824 ( 2024 ) 【i21】 杰西卡·施鲁夫 , 亚历克西斯·贝洛特 , 阿马尔·兰尼·特里基 , 阿兰·马利克 , 伊莎贝拉·阿尔伯克基 , 亚瑟·格雷顿 , 亚历山大·德阿莫尔 , 西尔维娅·齐亚帕 :
在平衡数据以实现公平性或稳健性时,请注意图表。 CoRR公司 abs/2406.17433 ( 2024 ) 2023 [公元22年] 南·罗斯玛丽·科 , 西尔维娅·齐亚帕 , 简·X·王 , Jörg Bornschein先生 , 阿尼鲁德·戈亚尔 , 梅兰妮·雷伊 , 西奥芬妮·韦伯 , 马修·博特维尼克 , 迈克尔·柯蒂斯·莫泽 , 丹尼尔·希梅内斯·雷泽德 :
学习归纳因果结构。 ICLR公司 2023 【c21】 弗吉尼亚·阿格里蒂 , 阿兰·马利克 , 伊拉·克特纳 , 西尔维娅·齐亚帕 :
约束因果贝叶斯优化。 ICML公司 2023 : 304-321 [公元20年] 阿兰·马利克 , 弗吉尼亚·阿格里蒂 , 西尔维娅·齐亚帕 :
图未知的加性因果匪徒。 ICML公司 2023 : 23574-23589 [第19条] 亚历克西斯·贝洛特 , 阿兰·马利克 , 西尔维娅·齐亚帕 :
来自不同环境的数据对盗贼的可传输性。 NeurIPS公司 2023 [第18条] 利莫·古尔钦 , 弗吉尼亚·阿格里蒂 , 亚历克西斯·贝洛特 , 西尔维娅·齐亚帕 :
函数因果贝叶斯优化。 阿联酋 2023 : 756-765 [i20] 利莫·古尔钦 , 郭思源 , 阿兰·马利克 , 西尔维娅·齐亚帕 , 里卡多·席尔瓦 :
务实公平:制定控制结果差异的政策。 CoRR公司 abs/2301.12278 ( 2023 ) [i19] 南·罗斯玛丽·科 , 萨拉·简·邓恩 , Jörg Bornschein先生 , 西尔维娅·齐亚帕 , 梅兰妮·雷伊 , Jean-Baptiste Lespiau女士 , 阿尔宾·卡西尔 , 简·X·王 , 西奥芬妮·韦伯 , 大卫·G·T·巴雷特 , 马修·博特维尼克 , 阿尼鲁德·戈亚尔 , 迈克尔·莫泽 , 丹尼尔·雷泽德 :
DiscGen:学习发现基因调控网络。 CoRR公司 abs/2304.05823 ( 2023 ) [i18] 弗吉尼亚·阿格里蒂 , 阿兰·马利克 , 伊拉·克特纳 , 西尔维娅·齐亚帕 :
约束因果贝叶斯优化。 CoRR公司 abs/2305.20011 ( 2023 ) [i17] 利莫·古尔钦 , 弗吉尼亚·阿格里蒂 , 亚历克西斯·贝洛特 , 西尔维娅·齐亚帕 :
函数因果贝叶斯优化。 CoRR公司 腹肌/2306.06409 ( 2023 ) [i16] 阿兰·马利克 , 弗吉尼亚·阿格里蒂 , 西尔维娅·齐亚帕 :
图未知的加性因果匪徒。 CoRR公司 abs/2306.07858 ( 2023 ) 2022 [第17条] 卡罗琳·阿什赫斯特 , 瑞恩·凯里 , 西尔维娅·齐亚帕 , 汤姆·艾唯瑞特 :
为什么公平标签可以产生不公平预测:引入不公平的图形条件。 AAAI公司 2022 : 9494-9503 [第16条] 杰西卡·施鲁夫 , 纳塔利·哈里斯 , 桑米·科耶霍 , 易卜拉欣·M·阿拉巴杜尔莫辛 , 伊娃·施奈德 , 克里斯塔·奥普萨尔·昂 , 亚历山大·布朗 , 苏格拉吉特·罗伊 , 戴安娜·明库 , 克里斯蒂娜·陈 , 阿瓦迪昂 , 袁刘(音) , 维维克·纳塔拉扬 , 阿兰·卡提凯萨林加姆 , 凯瑟琳·海勒 , 西尔维娅·齐亚帕 , 亚历山大·达穆尔 :
在现实医疗环境中,诊断跨分销转移的公平转移失败。 NeurIPS公司 2022 【i15】 杰西卡·施鲁夫 , 纳塔利·哈里斯 , 奥卢瓦桑米·科耶霍 , 易卜拉欣·阿拉卜杜尔莫欣 , 伊娃·施奈德 , 克里斯塔·奥普萨尔·昂 , 亚历山大·布朗 , 苏格拉吉特·罗伊 , 戴安娜·明库 , 克里斯蒂娜·陈 , 阿瓦迪昂 , 袁刘(音) , 维维克·纳塔拉扬 , Alan Karthikesalingam公司 , 凯瑟琳·海勒 , 西尔维娅·齐亚帕 , 亚历山大·达穆尔 :
保持分布转移的公平性:我们有适用于实际应用程序的可行解决方案吗? CoRR公司 abs/2202.01034 ( 2022 ) [第14条] 卡罗琳·阿什赫斯特 , 瑞恩·凯里 , 西尔维娅·齐亚帕 , 汤姆·艾唯瑞特 :
为什么公平标签可以产生不公平预测:引入不公平的图形条件。 CoRR公司 abs/2202.10816 ( 2022 ) [i13] 南·罗斯玛丽·科 , 西尔维娅·齐亚帕 , 简·王 , Jörg Bornschein先生 , 西奥芬妮·韦伯 , 阿尼鲁德·戈亚尔 , 马修·博特维尼克 , 迈克尔·莫泽 , 丹尼尔·希梅内斯·雷泽德 :
学习归纳因果结构。 CoRR公司 abs/2204.04875 ( 2022 ) 2021 [第15条] 阿兰·马利克 , 西尔维娅·齐亚帕 :
多武装匪徒的渐近最佳因果识别。 NeurIPS公司 2021 : 21960-21971 [i12] 西尔维娅·齐亚帕 , 阿尔多·帕奇亚诺 :
连续最优运输的公平性。 CoRR公司 abs/2101.02084 ( 2021 ) [i11] Jörg Bornschein先生 , 西尔维娅·齐亚帕 , 阿兰·马利克 , 南·罗斯玛丽·科 :
神经网络因果结构学习的前向MDL。 CoRR公司 abs/2107.05481 ( 2021 ) [i10] 埃德加·杜涅兹·古斯曼 , 凯文·麦基 , 毛伊然 , 本·科宾 , 西尔维娅·齐亚帕 , 亚历山大·萨沙·维日涅瓦茨 , 米歇尔·巴克尔 , 约拉姆·巴赫拉赫 , 苏珊娜·萨迪丁 , 艾萨克 , 卡尔·图尔斯 , 乔尔·雷波 :
学习代理中的统计歧视。 CoRR公司 abs/2110.11404 ( 2021 ) 2020 [第14条] 西尔维娅·齐亚帕 , 雷·江 , 汤姆·斯特普顿 , 阿尔多·帕奇亚诺 , 蒋海因里希(Heinrich Jiang) , 约翰·阿斯兰尼德斯 :
用最优运输实现公平的一般方法。 AAAI公司 2020 : 3633-3640 [电子1] 西尔维娅·齐亚帕 , 罗伯托·卡兰德拉 :
第23届国际人工智能与统计会议,AISTATS 2020,2020年8月26日至28日,在线[意大利西西里岛巴勒莫]。 机器学习研究进展 108, PMLR公司 2020 [目录] [第九章] 卢卡·奥内托 , 西尔维娅·齐亚帕 :
机器学习中的公平性。 CoRR公司 腹肌/2012.15816 ( 2020 )
2010 – 2019
2019 [第13条] 西尔维娅·齐亚帕 :
路径特定的反事实公平。 AAAI公司 2019 : 7801-7808 [第12条] 雷·江 , 西尔维娅·齐亚帕 , 托拉蒂莫尔 , 安德烈斯·吉尔吉 , Pushmet Kohli公司 :
推荐系统中的退化反馈环。 AIES公司 2019 : 383-390 [第11条] 卢卡·奥内托 , 西尔维娅·齐亚帕 :
机器学习中的公平性。 INNSBDDL(教程) 2019 : 155-196 [c10] 雷·江 , 阿尔多·帕奇亚诺 , 汤姆·斯特普顿 , 海因里希·江 , 西尔维娅·齐亚帕 :
Wasserstein公平分类。 阿联酋 2019 : 862-872 [i8] Ishita Dasgupta公司 , 简·X·王 , 西尔维娅·齐亚帕 , 约瓦娜·米特罗维奇 , 佩德罗·奥尔特加 , 大卫·拉波索 , 爱德华·休斯 , 彼得·巴塔利亚 , 马修·博特维尼克 , 泽布·库思·内尔森 :
元强化学习中的因果推理。 CoRR公司 abs/1901.08162 ( 2019 ) [i7] 雷·江 , 西尔维娅·齐亚帕 , 托拉蒂莫尔 , 安德烈斯·吉尔吉 , Pushmet Kohli公司 :
推荐系统中的退化反馈回路。 CoRR公司 abs/1902.10730 ( 2019 ) [i6] 佩德罗·奥尔特加 , 简·X·王 , 马克·罗兰 , 蒂姆·吉纳温 , 泽布·库思·内尔森 , 拉兹万·帕斯卡努 , 尼古拉斯·希斯 , 乔尔·维内斯 , 亚历山大·普里策 , 巴勃罗·斯普雷希曼 , Siddhant M.贾亚库马尔 , 汤姆·麦格拉思 , 凯文·米勒 , 穆罕默德·盖什拉希·阿扎尔 , 伊恩·奥斯班德 , 尼尔·C·拉比诺维茨 , 安德烈斯·吉尔吉 , 西尔维娅·齐亚帕 , 西蒙·奥斯宾多 , 叶惠德 , 哈多·范·哈塞尔特 , 南多·德·弗雷塔斯 , 马修·博特维尼克 , 谢恩·莱格 :
序列策略的元学习。 CoRR公司 abs/1905.03030 ( 2019 ) [i5] 西尔维娅·齐亚帕 , 威廉·S·艾萨克 :
因果贝叶斯网络公平观。 CoRR公司 abs/1907.06430 ( 2019 ) [i4] 雷·江 , 阿尔多·帕奇亚诺 , 汤姆·斯特普顿 , 蒋海因里希(Heinrich Jiang) , 西尔维娅·齐亚帕 :
Wasserstein公平分类。 CoRR公司 abs/1907.12059 ( 2019 ) [i3] 西尔维娅·齐亚帕 , 乌尔里希·帕奎特 :
动态与像素的无监督分离。 CoRR公司 abs/1907.12906 ( 2019 ) [i2] 西尔维娅·齐亚帕 :
显式马尔可夫切换模型。 CoRR公司 abs/1909.05800 ( 2019 ) 2018 【c9】 西尔维娅·齐亚帕 , 威廉·艾萨克 :
因果贝叶斯网络公平观。 隐私和身份管理 2018 : 3-20 2017 【c8】 西尔维娅·齐亚帕 , 塞巴斯蒂安·拉卡尼埃 , Daan Wierstra公司 , 夏基尔·穆罕默德 :
循环环境模拟器。 ICLR(海报) 2017 [i1] 西尔维娅·齐亚帕 , 塞巴斯蒂安·拉卡尼埃 , Daan Wierstra公司 , 夏基尔·穆罕默德 :
循环环境模拟器。 CoRR公司 abs/1704.02254 ( 2017 ) 2014 [j3] 西尔维娅·齐亚帕 :
显式马尔可夫切换模型。 已找到。 趋势马赫数。 学习。 7 ( 6 ) : 803-886 ( 2014 ) 2010 【c7】 西尔维娅·齐亚帕 , 简·彼得斯 :
通过检测动态切换和重复来提取运动。 NIPS公司 2010 : 388-396
2000 – 2009
2009 【c6】 西尔维娅·齐亚帕 , Hiroto Saigo先生 , Koji Tsuda公司 :
基于相关子图选择的图形回归的贝叶斯方法。 传感和诊断模块 2009 : 295-304 2008 【c5】 西尔维娅·齐亚帕 :
用于无监督时间序列分割的切换线性高斯状态空间模型的贝叶斯方法。 ICMLA公司 2008 : 3-9 【c4】 西尔维娅·齐亚帕 , 延斯·科伯 , 简·彼得斯 :
将贝叶斯动力学系统用于运动模板库。 NIPS公司 2008 : 297-304 2007 [注2] 西尔维娅·齐亚帕 , 戴维·巴伯 :
生物信号分解的贝叶斯因子线性高斯状态空间模型。 IEEE信号处理。 莱特。 14 ( 4 ) : 267-270 ( 2007 ) 2006 [j1] 西尔维娅·齐亚帕 , 戴维·巴伯 :
使用生成独立成分分析进行EEG分类。 神经计算 69 ( 7-9 ) : 769-777 ( 2006 ) 【c3】 戴维·巴伯 , 西尔维娅·齐亚帕 :
变分贝叶斯线性高斯状态空间模型的统一推理。 NIPS公司 2006 : 81-88 2005 【c2】 西尔维娅·齐亚帕 , 戴维·巴伯 :
用于EEG分类的生成独立成分分析。 ESANN公司 2005 : 297-302 2004 【c1】 西尔维娅·齐亚帕 , 尼古拉斯·唐克斯 , 萨米·本吉奥 , 弗雷德里克·弗林斯 :
异步BCI系统脑电节律的HMM和IOHMM建模。 ESANN公司 2004 : 193-204