阿克谢·巴尔苏布拉马尼
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2020年–今天
2022 [j1] 雅各布·M·施赖伯 , 苏拉格·奈尔 , 阿克沙伊·巴尔苏布拉马尼 , 安舒尔·昆达杰 :
加速 生物信息学 利用压缩传感进行饱和突变。 生物信息。 38 ( 14 ) : 3557-3564 ( 2022 ) 2021 [第11条] 庞伟高 , 佐川贤治 , 亨利克·马克隆德 , 桑迈克尔·谢 , 马文·张 , 阿克谢·巴尔苏布拉马尼 , 胡伟华 , Michihiro Yasunaga先生 , 理查德·拉纳斯·菲利普斯 , 艾伦娜·高 , 托尼李 , 艾蒂安·戴维 , 伊恩·斯塔夫内斯 , 魏国 , 伯顿·恩肖 , 伊姆兰·哈克 , 萨拉·M·比里 , 朱尔·莱斯科维奇 , 安舒尔·昆达杰 , 艾玛·皮尔森 , 谢尔盖·莱文 , 切尔西-芬兰人 , 珀西·梁 :
野生动物:野生动物分布变化的基准。 ICML公司 2021 : 5637-5664 2020 [第10条] 刘瑞山 , 阿克谢·巴尔苏布拉马尼 , 詹姆斯·邹 :
从子集通信中学习运输成本。 ICLR公司 2020 [i18] 阿克谢·巴尔苏布拉马尼 :
自变量的尖锐有限样本大偏差界。 CoRR公司 abs/2008.13293 ( 2020 ) [i17] 庞伟高 , 佐川贤治 , 亨利克·马克隆德 , Sang Michael Xie(桑·迈克尔·谢) , 张马文 , 阿克谢·巴尔苏布拉马尼 , 胡伟华 , Michihiro Yasunaga先生 , 理查德·拉纳斯·菲利普斯 , 萨拉·比里 , 朱尔·莱斯科维奇 , 安舒尔·昆达杰 , 艾玛·皮尔森 , 谢尔盖·莱文 , 切尔西-芬兰人 , 梁佩西 :
野生动物:野生动物分布变化的基准。 CoRR公司 abs/2012.07421 ( 2020 )
2010 – 2019
2019 【c9】 阿克谢·巴尔苏布拉马尼 , 桑乔伊·达斯古普塔 , 尤夫·弗伦德 , 谢·莫兰(Shay Moran) :
用于分类的自适应最近邻规则。 NeurIPS公司 2019 : 7577-7586 [i16] 阿克谢·巴尔苏布拉马尼 , 桑乔伊·达斯古普塔 , 尤夫·弗伦德 , 谢·莫兰(Shay Moran) :
用于分类的自适应最近邻规则。 CoRR公司 abs/1905.12717 ( 2019 ) 【i15】 刘瑞山 , 阿克谢·巴尔苏布拉马尼 , 詹姆斯·邹 :
从子集通信中学习运输成本。 CoRR公司 abs/1909.13203 ( 2019 ) 2018 【c8】 克里斯·多纳休 , 扎卡里·利普顿 , 阿克谢·巴尔苏布拉马尼 , 朱利安·麦考利 :
生成性对抗网络潜在空间的语义分解。 ICLR(海报) 2018 2017 【c7】 阿克谢·巴尔苏布拉马尼 :
具有成对相关的最佳二进制自动编码。 ICLR(海报) 2017 [第14条] 克里斯·多纳休 , 阿克谢·巴尔苏布拉马尼 , 朱利安·麦考利 , 扎卡里·利普顿 :
生成对抗性网络潜在空间的语义分解。 CoRR公司 abs/1705.07904 ( 2017 ) [i13] 阿克谢·巴尔苏布拉马尼 :
将生成性对抗学习和二元分类联系起来。 CoRR公司 abs/1709.01509 ( 2017 ) 2016 【b1】 阿克谢·巴尔苏布拉马尼 :
玩游戏减少学习中的监督。 美国圣地亚哥加利福尼亚大学, 2016 【c6】 阿克谢·巴尔苏布拉马尼 , 佐哈尔·卡宁 , 罗伯特·夏皮雷 , 马斯鲁尔·佐吉 :
决斗强盗的实例依赖性遗憾界限。 COLT公司 2016 : 336-360 [c5] 阿克谢·巴尔苏布拉马尼 , 尤夫·弗伦德 :
一般损失的最优二进制分类器聚合。 NIPS公司 2016 : 5033-5040 【c4】 阿克谢·巴尔苏布拉马尼 , 阿迪蒂亚·拉姆达斯 :
迭代对数律的序贯非参数检验。 阿拉伯联合酋长国 2016 [i12] 阿克谢·巴尔苏布拉马尼 :
学会避免二元预测。 CoRR公司 abs/1602.08151 ( 2016 ) [i11] 阿克谢·巴尔苏布拉马尼 , 尤夫·弗伦德 :
封闭式半监督学习。 CoRR公司 abs/1605.08833 ( 2016 ) [i10] 阿克谢·巴尔苏布拉马尼 :
具有成对相关的最佳二进制自动编码。 CoRR公司 abs/1611.02268 ( 2016 ) 2015 【c3】 阿克谢·巴尔苏布拉马尼 , 尤夫·弗伦德 :
使用未标记数据优化组合分类器。 COLT公司 2015 : 211-225 【c2】 阿克谢·巴尔苏布拉马尼 , 尤夫·弗伦德 :
分类器的可伸缩半监督聚合。 NIPS公司 2015 : 1351-1359 [第九章] 阿克谢·巴尔苏布拉马尼 , 桑乔伊·达斯古普塔 , 尤夫·弗伦德 :
增量PCA的快速收敛性。 CoRR公司 abs/1501.03796 ( 2015 ) [i8] 阿克沙伊·巴尔苏布拉马尼 , 尤夫·弗伦德 :
PAC-Bayes与Minimax一起用于置信度评估转导。 CoRR公司 abs/1501.03838 ( 2015 ) [i7] 阿克谢·巴尔苏布拉马尼 , 尤夫·弗伦德 :
使用未标记数据优化组合分类器。 CoRR公司 abs/1503.01811 ( 2015 ) [i6] 阿迪蒂亚·拉姆达斯 , 阿克谢·巴尔苏布拉马尼 :
迭代对数律的序贯非参数检验。 CoRR公司 abs/1506.03486 ( 2015 ) [i5] 阿克谢·巴尔苏布拉马尼 , 尤夫·弗伦德 :
可扩展半监督分类器聚合。 CoRR公司 abs/1506.05790 ( 2015 ) [i4] 阿克谢·巴尔苏布拉马尼 :
鞅混合的PAC-Bayes迭代对数界。 CoRR公司 腹肌/1506.06573 ( 2015 ) [i3] 阿克谢·巴尔苏布拉马尼 , 尤夫·弗伦德 :
具有一般损失的Minimax二进制分类器聚合。 CoRR公司 abs/1510.00452 ( 2015 ) [i2] 阿克谢·巴尔苏布拉马尼 :
二元分类中弃权的效用。 CoRR公司 abs/1512.08133 ( 2015 ) 2014 [i1] 阿克谢·巴尔苏布拉马尼 :
尖锐一致鞅集中界。 CoRR公司 abs/1405.2639 ( 2014 ) 2013 【c1】 阿克沙伊·巴尔苏布拉马尼 , 桑乔伊·达斯古普塔 , 尤夫·弗伦德 :
增量PCA的快速收敛性。 NIPS公司 2013 : 3174-3182