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问别人

2013年UAI 29日：美国华盛顿州贝尔维尤

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安·尼科尔森,帕德拉克·斯迈思:
《第二十届人工智能不确定性会议论文集》，UAI 2013，美国华盛顿州贝尔维尤，2013年8月11日至15日。 AUAI出版社 2013
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马克·迈尔,卡特琳娜·马拉佐波卢,大卫·阿尔布尔,大卫·D·延森:
一种从关系数据中学习因果模型的完善算法。
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赵培林,史蒂芬·C·H·海,金凤庄:
通过专家建议积极学习。
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希拉兹·艾哈迈德,安吉拉·J·余:
主动感知作为贝叶斯最优顺序决策。
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詹姆斯·库森,马克·巴特利特:
使用整数规划的贝叶斯网络学习的进展。
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查尔斯·特利普,罗斯·D·沙赫特:
连续状态空间MDP的近似卡尔曼滤波Q学习。
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帕特里斯·佩尼,保罗·翁,朱迪·戈德史密斯,约西亚·汉纳:
多目标马尔可夫决策过程中洛伦兹最优解的逼近。
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鸿步（Hung Bui）,Tuyen N.Huynh公司,塞巴斯蒂安·里德尔:
图形模型的自同构群和提升的变分推理。
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阿尔博兹·杰拉米法德,托马斯·沃尔什,尼古拉斯·罗伊,乔纳森·P·霍:
Batch-iFDD用于大型MDP中的表示扩展。
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张超:
Bennett型推广界：大偏差情况和更快的收敛速度。
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强夫,王华华,阿林达姆·巴纳吉:
Bethe-ADMM用于基于树分解的并行MAP推断。
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尼古拉斯·鲁齐:
超越对数超模块：下限和Bethe配分函数。
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Jakramate Bootkrajang公司,阿塔·卡班:
在标签噪音存在时增强。
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路易斯·古斯塔沃·维亚纳,斯科特·桑纳,Leliane Nunes de Barros（巴罗斯修女）:
混合MDP的有界近似符号动态规划。
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拉维·甘蒂,亚历山大·格雷:
搭建桥梁：从多臂强盗镜头看主动学习。
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彼得·斯皮特斯:
部分非线性和循环模型中隐含秩约束的计算。
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桑哈克·李,瓦桑特·霍纳瓦尔:
可控变量子集实验的因果可运输性：z-可运输性。
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阿克沙特·库马尔,丹尼尔·谢尔顿,比普拉夫·斯利瓦斯塔瓦:
网络上的集体扩散：模型和推断。
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奥卢瓦桑米·科耶霍,乔伊迪普·戈什:
低秩多任务学习中的约束贝叶斯推理。
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郝成,张新华,戴尔·舒尔曼斯:
Bregman散度聚类的凸松弛。
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乔里斯·M·穆伊,汤姆·海斯克斯:
从连续平衡数据中发现循环因果关系。
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阿马尔·沙阿,邹宾·加拉马尼:
决定性聚类过程——基于核的半监督聚类的非参数贝叶斯方法。
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安蒂·海蒂宁,帕特里克·O·霍耶,弗雷德里克·埃伯哈特,马蒂·贾维萨洛:
发现具有潜在变量的循环因果模型：基于SAT的通用程序。
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Deepak Venugopal公司,Vibhav戈盖特:
吉布斯采样的动态阻塞和折叠。
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布兰登·M·马龙,昌河苑:
评估学习最优贝叶斯网络的任意时间算法。
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迈克尔·帕克,约瑟夫·杰·威廉姆斯,席晨,塔妮娅·隆布罗佐,托马斯·格里菲斯:
使用人类判断评估解释的计算模型。
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米查尔·瓦尔科,纳撒尼尔·科尔达,雷米·穆诺斯,伊利亚斯·弗劳纳斯,克里斯蒂亚尼尼:
核心化上下文强盗的有限时间分析。
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乔里斯·M·穆伊,多米尼克·詹津,伯恩哈德·舍尔科夫:
从常微分方程到结构因果模型：确定性案例。
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詹姆斯·亨斯曼,尼科洛·福西,尼尔·D·劳伦斯:
大数据的高斯过程。
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塔米姆·阿德尔,本·史密斯,鲁思·厄纳,丹尼尔·斯塔舒克（Daniel W.Stashuk）,丹尼尔·利佐特:
用于定量肌电图的生成多实例学习模型。
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  - conf/uai/BalasubramanianY013
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Krishnakumar Balasubramanian语,余凯（Kai Yu）,张彤（音译）:
多任务学习的高维联合稀疏随机效应模型。
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  - 配置文件/uai/BootsGG13
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拜伦·布茨,杰弗里·戈登,亚瑟·格雷顿:
预测状态表示的希尔伯特空间嵌入。
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  - conf/uai/BachHLG13
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斯蒂芬·H·巴赫,伯特·黄,本·伦敦,莉斯·盖托:
铰链损失马尔可夫随机场：结构化预测的凸推断。
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  - conf/uai/SgouritsaJPS13
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  - https://dblp.org/rec/conf/uai/SgouritsaJPS13
埃利尼·斯古里萨,多米尼克·詹津,乔纳斯·彼得斯,伯恩哈德·舍尔科夫:
识别非参数乘积分布的有限混合和混淆器的因果推断。
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  - conf/uai/XieX13
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谢鹏涛,埃里克·P·星:
集成文档聚类和主题建模。
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让·霍诺里奥,托米·贾科拉:
线性时间和空间中高维数据的逆协方差估计：Riccati和稀疏模型的谱方法。
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Ofer Meshi公司,伊拉德·伊班,Gal Elidan公司,埃米尔·格洛普森（Amir Globerson）:
学习最大值树预测器。
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  - conf/uai/McInerneyRJ13
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詹姆斯·麦金纳尼,亚历克斯·罗杰斯,尼古拉斯·R·詹宁斯:
从发展中国家众包援助提供的稀疏数据中学习周期性人类行为模型。
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汤姆·克拉森,乔里斯·M·穆伊,汤姆·海斯克斯:
学习稀疏因果模型不是NP-hard。
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保罗·比姆,杰里·李,苏迪帕·罗伊,丹素秋（Dan Suciu）:
精确模型计数的下界及其在概率数据库中的应用。
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尼提什·斯利瓦斯塔瓦,鲁斯兰·萨拉库丁诺夫,杰弗里·欣顿:
使用深度玻尔兹曼机对文档进行建模。
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佐哈尔·费尔德曼,卡梅尔·多姆什拉克:
蒙特卡罗规划：理论上的快速收敛符合实际效率。
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侯赛因·哈吉米拉德吉,李金陵,格雷格·莫里,穆罕默德·扎基,塔里克说:
基于马尔可夫网络判别训练的多实例学习。
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斯特凡·罗斯,保罗·米内罗,习专家约翰·朗福特:
规范化在线学习。
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阿德里安·韦勒,托尼·杰巴拉:
关于MWSS在完美图上的MAP推理。
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Denis Deratani Mauá,凯西奥·波尔波·德·坎波斯,阿莱西奥·本纳沃利,亚历山德罗·安东努奇:
论强认知信念网络的复杂性。
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克里卡莫尔·穆安德特,伯恩哈德·舍尔科夫:
用于组异常检测的一类支持测量机。
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斯特凡诺·埃蒙,卡拉·戈麦斯,阿什什·萨巴瓦尔,巴特·塞尔曼:
奇偶约束优化：从二进制代码到离散积分。
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陈杰（音译）,南南曹,Kian Xiang Low公司,若菲欧阳,Colin Keng-Yan Tan先生,帕特里克·贾利特:
采用低秩协方差矩阵近似的并行高斯过程回归。
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西格尔·奥伦,迈克尔·夏皮拉,莫西·坦尼霍尔茨:
付费或游戏。
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克里希南德·查特吉,马丁·克梅利克:
概率语义学下的POMDP。
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侯赛因·阿扎里·苏菲亚尼,大卫·C·帕克斯,李荣霞:
一般随机效用模型的偏好启发。
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达米安·比戈,布鲁诺·扎努蒂尼,赫莱娜·法吉尔,杰罗姆·门根:
概率条件偏好网络。
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阿里斯蒂德·C·Y·托索,克里斯托斯·迪米特拉卡基斯:
未知环境下的概率逆强化学习。
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尼古拉斯·杜鲁加德,佛罗伦特·泰克泰尔·科尼斯布赫（Florent Teichteil-Königsbuch）,Jean-Loup Farges公司,迪迪埃·杜布瓦:
定性可能的混合可观察MDP。
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瓦夏克·贝勒,赫克托·J·列夫斯克:
使用目标回归推理动态系统中的概率。
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艾玛·布伦斯基,李洪丽:
多任务强化学习的复杂性示例。
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维卡斯·辛德瓦尼,哈广明,奥雷利·C·洛扎诺:
高维非线性多元回归和Granger因果关系的可伸缩矩阵值核学习。
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乔尔戈斯·博尔布达基斯,Ioannis Tsamardinos公司:
基于因果和关联先验的贝叶斯网络评分和搜索。
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马雷克·佩特里克,Dharmashankar Subramanian公司,Janusz Marecki公司:
连续概率调制约束马尔可夫决策过程的求解方法。
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Arindam狭河道,埃里克·汉森,昌河苑:
使用分支定界搜索求解有限内存影响图。
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伊利亚·施皮策,罗宾·J·埃文斯,托马斯·理查森,詹姆斯·罗宾斯:
具有对数线性参数的稀疏嵌套马尔可夫模型。
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艾略特·布伦纳,大卫·A·桑塔格:
SparsityBoost：一种新的贝叶斯网络结构学习评分函数。
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亚尼夫·坦泽尔,Gal Elidan公司:
Copula模型的快速模型选择（SMS）。
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树子牛,燕燕兰,郭家峰,程雪琪:
随机等级聚合。
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永野清彦,川原幸男:
子模约束下的结构凸优化。
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Vibhav戈盖特,佩德罗·多明戈斯:
结构化消息传递。
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赛义德·阿米扎德,博·蒂森,米洛斯·奥斯克雷希特:
Bregman变分对偶树框架。
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里沙布·伊耶,杰夫·比尔姆斯:
Lovasz-Bregman分歧以及与排名聚合、聚类和网络排名的联系。
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诺维·夸迪安托,维克托里亚·沙曼斯卡,大卫·A·诺尔斯,邹宾·加拉马尼:
受监督的IBP：保持邻域的无限潜在特征模型。
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埃拉·梅祖曼,丹尼尔·塔洛,埃米尔·格洛普森（Amir Globerson）,耶尔·韦斯:
用于高阶图形模型的更严格的线性程序松弛。
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日本铁锅,米科·科维斯托:
Treedy：计算和采样子集的启发式方法。
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约纳坦·哈尔珀,大卫·A·桑塔格:
噪声或贝叶斯网络的无监督学习。
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岩田聪,大卫·杜维诺,邹宾·加拉马尼:
非参数簇形状的扭曲混合。

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