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2019年PKDD/ECML：德国瓦茨堡

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乌尔夫·布雷菲尔德,埃莉萨·弗罗蒙特,安德烈亚斯·霍托,阿诺·诺布,马洛斯·马塔西斯,塞琳·罗伯德:
数据库中的机器学习和知识发现——欧洲会议，ECML PKDD 2019，德国瓦茨堡，2019年9月16-20日，会议记录，第二部分。计算机科学课堂讲稿11907,施普林格 2020，国际标准图书编号978-3-030-46146-1

监督学习

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迈克·伊兹比基,Evangelos E.Papalexakis公司,瓦西利斯·J·托拉斯:
利用地球的球面几何学对图像进行地理定位。 3-19
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洪T.Nguyen,王学健,莱曼·阿科格鲁:
新兴新子类的连续Rare-Class识别。 20-36
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蒂鲍特·劳格尔,玛丽·珍妮·莱索特,克里斯托夫·马萨拉,泽维尔·雷纳德,马金·德特尼耶基（Marcin Detyniecki）:
机器学习中的不合理分类区域和反事实解释。 37-54
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西奥多·詹姆斯·蒂鲍特继承人,玛丽·利伊斯·阿利基维,米利斯·库尔:
变化发生：调整分类器。 55-70
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杰萨·贝克尔,彼得·罗布雷赫茨,杰西·戴维斯:
超越完全随机选择假设，从正面和未标记数据中学习。 71-85
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里卡多·B·C·普鲁德安西奥:
机器学习中实例硬度的成本敏感性评估。 86-102
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玛丽·利伊斯·阿利基维,米利斯·库尔:
非参数贝叶斯等渗校准：对抗二进制分类中的过度自信。 103-120

多标签学习

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孙凯威,闵子建,金旺:
PP-PLL：部分标记学习的概率传播。 123-137
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杰克·兰坎廷,阿什迪普·塞孔,齐彦军（Yanjun Qi）:
多标签分类的神经信息传递。 138-163
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劳伦斯·A·F·帕克,一国,杰西·里德:
评估多标签数据的多标签性。 164-179
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刘斌（Bin Liu）,格里戈里奥斯·祖马卡斯:
基于局部标记分布的多标签数据的合成过采样。 180-193

大规模学习

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迈克·伊兹比基,克里斯蒂安·谢尔顿:
具有一轮通信的非凸线性模型的分布式学习。 197-212
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丛燮,奥卢瓦桑米·科耶霍,因德拉尼尔·古普塔:
SLSGD：安全高效的分布式设备上机器学习。 213-228
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罗宾·沃格尔,奥雷连·贝莱,圣埃芬·克莱门松,昂斯·杰拉西,纪尧姆·爸爸:
大规模分布式Tuplewise估计和学习中的权衡。 229-245

深度学习

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莫里斯·迪森德鲁克,伊桑·R·埃伦伯格,拉贾特·森,盖伊·W·科尔,桑杰·沙科塔伊,西内德·A·威廉姆森:
重要性加权生成网络。 249-265
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库图纳（Takuro Kutsuna）:
线性约束权重：减少激活移位以加快神经网络训练。 266-282
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朱塞佩·马拉,弗朗西斯科·贾尼尼,米开朗基罗Diligenti,马科·高里:
LYRICS：集成逻辑推理和深度学习的通用接口层。 283-298
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莉娜·贾格尔,西尔维娅·马考夫斯基,保罗·普拉斯,萨沙·利尔,马克西米利安·赛德勒,托比亚斯·谢弗:
深眼识别：利用眼睛的微运动进行生物识别。 299-314
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Kei Akuzawa先生,岩川优介,松本裕隆（Yutaka Matsuo）:
领域泛化中具有精度约束的对抗不变特征学习。 315-331
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艾哈迈德·阿卜杜勒·瓦哈布,尼尔斯·兰德威尔:
分位数层：眼动生物统计学深层神经网络的统计聚合。 332-348
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马可·弗雷斯卡,朱利亚诺·格罗西,乔治·瓦伦蒂尼:
多任务Hopfield Networks。 349-365
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毗湿奴电视,潘卡伊·马尔霍特拉,乔蒂·纳瓦里亚,Lovekesh活力,Gautam Shroff公司:
用于黑盒优化的元学习。 366-381
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沃尔夫冈·罗斯,根特·辛德勒,霍尔格·弗罗宁,弗兰兹·佩恩科普夫:
使用权重分布通过符号激活训练离散值神经网络。 382-398
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马蒂亚斯·基塞尔,克劳斯·迪波尔德:
神经网络黑箱函数回归的近似导数Sobolev训练。 399-414
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尼科·皮亚特科夫斯基:
用深Boltzmann树进行超参数自由生成建模。 415-431
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杨丽,《世豪记》:
L（左）₀-ARM：通过随机二进制优化实现网络稀疏化。 432-448
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莱昂纳德·布利尔,皮埃尔·沃林斯基,亚恩·奥利维尔:
随机学习率学习。 449-464
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阿里·卡纳尔·图尔克曼,王玉阳,亚历山大·斯莫拉:
FastPoint：可扩展的Deep Point进程。 465-480
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迪米特里奥斯·斯塔穆利斯,瑞州鼎,狄王,迪米特里奥斯·林伯罗普洛斯,菩提普里扬塔,刘杰（音译）,戴安娜·马库列斯库:
单路径NAS：在4小时内设计硬件效率高的ConvNets。 481-497

概率模型

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马丁·维斯图巴,安布里什·拉瓦特:
可扩展的大幅度高斯过程分类。 501-516
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  - conf/pkdd/MarraGDG19a
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朱塞佩·马拉,弗朗西斯科·詹尼尼,米开朗基罗·迪利根蒂,马科·高里:
将学习和推理与深层逻辑模型相结合。 517-532
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若西湾,钟明军（Mingjun Zhong）,熊浩毅,Zhanxing Zhu先生:
蒙特卡罗方差减少的神经控制变量。 533-547
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马库斯·凯泽,克莱门斯·奥特,托马斯·伦克勒,卡尔·亨里克·埃克:
高斯过程的数据关联。 548-564
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  - conf/pkdd/ChenLCM19
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陈凯（Kai Chen）,特万·范·拉霍温,陈劲松,埃琳娜·马尔奇奥里:
在高斯过程的谱核中合并相关性。 565-581
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  - conf/pkdd/BlomqvistKH19
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肯尼思·布洛姆奎斯特,塞缪尔·卡斯基,马库斯·海诺宁:
深卷积高斯过程。 582-597
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丹尼尔·施密特,Enes Makalic公司:
广义线性模型的贝叶斯广义马蹄估计。 598-613
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汗·穆罕默德·法拉比,Somdeb Sarkhel公司,Sanorita戴伊,Deepak Venugopal公司:
使用马尔可夫逻辑进行精细解释。 614-629

自然语言处理

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李泰成,Youngja公园:
使用基于文档结构的上下文进行无监督句子嵌入。 633-647
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马可·罗伯蒂,乔瓦尼·博内塔,罗塞拉取消,帕特里克·加里纳里:
基于字符的数据到文本生成的复制机制和定制培训。 648-664
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Shobeir Fakhraei公司,乔尔·马修,何塞·路易斯·安比特:
NSEEN：用于实体规范化的神经语义嵌入。 665-680
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Maarten Grootendorst公司,华金·范肖伦:
超越概念袋：局部聚合概念的向量。 681-696
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科妮莉亚·费纳,斯特凡·韦根基特尔:
一种小数据集上子内容级主题分类的半判别方法。 697-710
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Prashanth Vijayaraghavan公司,德布·罗伊:
使用深度增强模型生成文本分类器的黑盒对手示例。 711-726

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