乌里·沙利特
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2020年–今天
2024 [第28条] Eini-Porat酒吧 , 丹尼·伊坦 , 乌里·沙利特 :
以相关性为目标。 CoRR公司 abs/2403.18668 ( 2024 ) [i27] 原始线性 , Guy Tennenholtz先生 , 乌里·沙利特 :
使用有偏见的离线数据和不完善的模拟器进行强化学习的基准。 CoRR公司 abs/2407.00806 ( 2024 ) 2023 [j8] 内塔·拉维德·坦尼鲍姆 , 奥马尔·戈特斯曼 , 阿扎德赫·阿萨迪 , Mjaye Mazwi公司 , 乌里·沙利特 , 丹尼·伊坦 :
iCVS-从床边可用的生理信号推断心血管隐藏状态。 公共科学图书馆计算。 生物。 19 ( 9 ) ( 2023 ) [公元29年] 约夫·沃尔德 , 加尔·尤纳 , 乌里·沙利特 , 耶尔·卡蒙 :
恶性过度拟合:插值和不变性基本上是奇数。 ICLR公司 2023 [公元28年] Miruna Oprescu公司 , 雅各布·多恩 , 玛拉·古马德 , 安德鲁·杰森 , 内森·卡卢斯 , 乌里·沙利特 :
B-Learner:隐藏混淆下异质因果效应的准种族界限。 ICML公司 2023 : 26599-26618 [i26] Miruna Oprescu公司 , 雅各布·多恩 , 玛拉·古马德 , 安德鲁·杰森 , 内森·卡卢斯 , 乌里·沙利特 :
B-Learner:隐藏混淆下异质因果效应的准种族界限。 CoRR公司 abs/2304.10577 ( 2023 ) 2022 [j7] Eini-Porat酒吧 , 奥夫拉·阿米尔 , 丹尼·伊坦 , 乌里·沙利特 :
告诉我一些有趣的事情:机器学习预测模型在ICU中的临床应用。 J.生物识别。 信息学 132 : 104107 ( 2022 ) [j6] 弗雷德里克·约翰逊 , 乌里·沙利特 , 内森·卡卢斯 , 大卫·A·桑塔格 :
估计潜在结果和因果效应的泛化界限和表征学习。 J.马赫。 学习。 物件。 23 : 166:1-166:50 ( 2022 ) [公元27年] 盖伊·坦尼霍尔茨 , 阿萨夫·哈拉克 , 加尔·达拉 , 谢·曼诺 , 加尔·切奇克 , 乌里·沙利特 :
模仿和强化学习中潜在混淆者的协变量转移。 ICLR公司 2022 [公元26年] 安德鲁·杰森 , 阿利森·道格拉斯 , 彼得·曼沙森 , 马利斯·索拉 , 尼古拉·明绍森 , 菲利普·斯蒂尔 , Yarin Gal公司 , 乌里·沙利特 :
连续价值干预因果估计的可扩展敏感性和不确定性分析。 NeurIPS公司 2022 [公元25年] 盖伊·坦尼霍尔茨 , 纳达夫·梅利斯 , 利奥·沙尼 , 谢·曼诺 , 乌里·沙利特 , 加尔·切奇克 , 阿萨夫·哈拉克 , 加尔·达拉 :
与终结者一起强化学习。 NeurIPS公司 2022 [i25] 安德鲁·杰森 , 阿利森·道格拉斯 , 彼得·曼沙森 , 尼古拉·明绍森 , 菲利普·斯蒂尔 , 亚林加尔 , 乌里·沙利特 :
连续价值干预的因果估计的可扩展敏感性和不确定性分析。 CoRR公司 abs/2204.10022 ( 2022 ) 【i24】 盖伊·坦尼霍尔茨 , 纳达夫·梅里斯 , 利奥·沙尼 , 谢·曼诺 , 乌里·沙利特 , 加尔·切奇克 , 阿萨夫·哈拉克 , 加尔·达拉 :
与终结者一起强化学习。 CoRR公司 abs/2205.15376 ( 2022 ) [第23条] 约夫·沃尔德 , 加尔·尤纳 , 乌里·沙利特 , 耶尔·卡蒙 :
恶意过度拟合:插值可以显著地避免不变性。 CoRR公司 abs/2211.15724 ( 2022 ) 2021 [j5] 阿米尔·费德 , Nadav烤箱 , 乌里·沙利特 , 罗伊·赖查特 :
因果:通过反事实语言模型解释因果模型。 计算。 语言学 47 ( 2 ) : 333-386 ( 2021 ) 【j4】 迈克尔·罗伊米 , 罗姆·古特曼 , 乔纳森·萨默尔 , 阿萨夫·本·阿里 , 伊多·卡尔曼 , 纱棒-拉维 , Udi Gelbshtein公司 , Sigal Liverant-Taub公司 , 阿诺娜·齐夫 , 丹尼·伊坦 , 马尔卡·戈尔芬 , 乌里·沙利特 :
预测新型冠状病毒肺炎患者发病轨迹和医院利用率的机器学习模型的开发和验证:一项全国性研究。 美国医学信息学会。 28 ( 6 ) : 1188-1196 ( 2021 ) [公元24年] 原始线性 , 内塔·拉维德 , 丹尼·伊坦 , 乌里·沙利特 :
具有已知未知项的生成性ODE建模。 CHIL公司 2021 : 79-94 【c23】 汤姆·罗恩 , Omer Ben-Porat公司 , 乌里·沙利特 :
多武装匪徒的企业社会责任。 FAccT公司 2021 : 26-40 [公元22年] 安德鲁·杰森 , 索伦·明德曼 , 亚林加尔 , 乌里·沙利特 :
量化隐藏混淆下个人层面因果估计中的无知。 ICML公司 2021 : 4829-4838 [c21] 君亨公园 , 乌里·沙利特 , 伯恩哈德·舍尔科夫 , 克里卡莫尔·穆安德特 :
核条件均值嵌入和U统计量回归的条件分布处理效应。 ICML公司 2021 : 8401-8412 [公元20年] 约夫·沃尔德 , 阿米尔·费德 , 丹尼尔·格林菲尔德 , 乌里·沙利特 :
关于校准和域外泛化。 NeurIPS公司 2021 : 2215-2227 [第19条] 安德鲁·杰森 , Tigas泛神经炎 , 乔斯特·范·阿默斯福特 , 安德烈亚斯·基尔希 , 乌里·沙利特 , Yarin Gal公司 :
因果BALD:从观察数据推断治疗效果的结果的深度贝叶斯主动学习。 NeurIPS公司 2021 : 30465-30478 [第18条] 盖伊·坦尼霍尔茨 , 乌里·沙利特 , 谢·曼诺 , 约纳森·埃夫罗尼 :
带有部分可观察到的混淆数据的匪徒。 阿拉伯联合酋长国 2021 : 430-439 [i22] 君亨公园 , 乌里·沙利特 , 伯恩哈德·舍尔科夫 , 克里卡莫尔·穆安德特 :
核条件均值嵌入和U统计量回归的条件分布处理效应。 CoRR公司 abs/2102.08208 ( 2021 ) 【i21】 约夫·沃尔德 , 阿米尔·费德 , 丹尼尔·格林菲尔德 , 乌里·沙利特 :
关于校准和域外泛化。 CoRR公司 abs/2102.10395 ( 2021 ) [i20] 安德鲁·杰森 , 索伦·明德曼 , Yarin Gal公司 , 乌里·沙利特 :
量化隐藏混淆下个人层面因果估计中的无知。 CoRR公司 abs/2103.04850 ( 2021 ) [i19] 盖伊·坦尼霍尔茨 , 阿萨夫·哈拉克 , 加尔·达拉 , 谢·曼诺 , 加尔·切奇克 , 乌里·沙利特 :
论模仿和强化学习中潜在困惑者的协变量转移。 CoRR公司 abs/2110.06539 ( 2021 ) [i18] 安德鲁·杰森 , Tigas泛神经炎 , 乔斯特·范·阿默斯福特 , 安德烈亚斯·基尔希 , 乌里·沙利特 , 亚林加尔 :
因果BALD:从观测数据推断治疗效果的深度贝叶斯主动学习。 CoRR公司 abs/2111.02275 ( 2021 ) 2020 [第17条] 盖伊·坦尼霍尔茨 , 乌里·沙利特 , 谢·曼诺 :
部分可观测环境中的非政策评估。 AAAI公司 2020 : 10276-10283 [第16条] 丹尼尔·格林菲尔德 , 乌里·沙利特 :
基于Hilbert-Schmidt独立性准则的稳健学习。 ICML公司 2020 : 3759-3768 [第15条] 汤姆·比尔 , Eini-Porat酒吧 , 塞巴斯蒂安·古德费罗 , 丹尼·伊坦 , 乌里·沙利特 :
使用深层网络进行生理信号的科学发现。 MLHC公司 2020 : 685-709 [第14条] 尤瓦尔·阿兹蒙 , 费利克斯·克鲁克 , 乌里·沙利特 , 加尔·切奇克 :
成分零射识别的因果观点。 NeurIPS公司 2020 [第13条] 安德鲁·杰森 , 索伦·明德曼 , 乌里·沙利特 , Yarin Gal公司 :
用不确定感知模型识别因果推理失败。 NeurIPS公司 2020 [i17] 弗雷德里克·约翰逊 , 乌里·沙利特 , 内森·卡卢斯 , 大卫·A·桑塔格 :
估计潜在结果和因果效应的泛化界限和表征学习。 CoRR公司 abs/2001.07426 ( 2020 ) [i16] 原始线性 , 丹尼·伊坦 , 乌里·沙利特 :
具有已知未知项的生成ODE建模。 CoRR公司 abs/2003.10775 ( 2020 ) 【i15】 阿米尔·费德 , Nadav烤箱 , 乌里·沙利特 , 罗伊·赖查特 :
因果:通过反事实语言模型解释因果模型。 CoRR公司 abs/2005.13407 ( 2020 ) [第14条] 盖伊·坦尼霍尔茨 , 乌里·沙利特 , 谢·曼诺 , 约纳森·埃夫罗尼 :
具有部分可观测离线数据的匪徒。 CoRR公司 腹肌/2006.06731 ( 2020 ) [i13] 尤瓦尔·阿兹蒙 , 费利克斯·克鲁克 , 乌里·沙利特 , 加尔·切奇克 :
成分零射识别的因果观点。 CoRR公司 abs/2006.14610 ( 2020 ) [i12] 安德鲁·杰森 , 索伦·明德曼 , 乌里·沙利特 , Yarin Gal公司 :
用不确定感知模型识别因果推理失败。 CoRR公司 abs/2007.0163 ( 2020 ) [i11] 汤姆·比尔 , Eini-Porat酒吧 , 塞巴斯蒂安·古德费罗 , 丹尼·伊坦 , 乌里·沙利特 :
利用深层网络科学发现生理信号。 CoRR公司 2008年10月936日 ( 2020 )
2010 – 2019
2019 [c12] 加利亚·诺顿 , 吉迪恩·科伦 , 瓦尔达·沙列夫 , 本尼·基梅尔菲尔德 , 乌里·沙利特 , 基拉·拉丁斯基 :
从医学文献和电子病历构建因果图。 AAAI公司 2019 : 1102-1109 [i10] 亚什·戈亚尔 , 乌里·沙利特 , Been Kim(金) :
用因果概念效应(CaCE)解释分类器。 CoRR公司 abs/1907.07165 ( 2019 ) [第九章] 盖伊·坦尼霍尔茨 , 谢·曼诺 , 乌里·沙利特 :
部分可观测环境中的非政策评估。 CoRR公司 abs/1909.03739 ( 2019 ) [i8] 丹尼尔·格林菲尔德 , 乌里·沙利特 :
Hilbert-Schmidt独立性准则的鲁棒学习。 CoRR公司 abs/1910.00270 ( 2019 ) 2018 [第11条] 内森·卡卢斯 , 阿赫拉·玛纳斯普利 , 乌里·沙利特 :
通过实验接地消除隐藏的混淆。 NeurIPS公司 2018 : 10911-10920 [i7] 内森·卡卢斯 , 阿赫拉·玛纳斯普利 , 乌里·沙利特 :
通过实验根植消除隐藏的困惑。 CoRR公司 abs/1810.11646 ( 2018 ) 2017 [第10条] 拉胡尔·克里希南 , 乌里·沙利特 , 大卫·A·桑塔格 :
非线性状态空间模型的结构化推理网络。 AAAI公司 2017 : 2101-2109 【c9】 乌里·沙利特 , 弗雷德里克·约翰逊 , 大卫·A·桑塔格 :
估计个体治疗效果:泛化界限和算法。 ICML公司 2017 : 3076-3085 【c8】 克里斯托斯·路易斯 , 乌里·沙利特 , 乔里斯·穆伊吉(Joris M.Mooij) , 大卫·A·桑塔格 , 理查德·S·泽梅尔 , 马克斯·威林 :
深层潜在变量模型的因果推断。 NIPS公司 2017 : 6446-6456 [i6] 克里斯托斯·路易斯 , 乌里·沙利特 , 乔里斯·穆伊吉(Joris M.Mooij) , 大卫·A·桑塔格 , 理查德·泽梅尔 , 马克斯·威林 :
深层潜在变量模型的因果推断。 CoRR公司 abs/1705.08821 ( 2017 ) 2016 【c7】 弗雷德里克·约翰逊 , 乌里·沙利特 , 大卫·A·桑塔格 :
反事实推理的学习表征。 ICML公司 2016 : 3020-3029 [i5] 弗雷德里克·约翰逊 , 乌里·沙利特 , 大卫·A·桑塔格 :
反事实推理的学习表征。 CoRR公司 abs/1605.03661 ( 2016 ) [i4] 乌里·沙利特 , 弗雷德里克·约翰逊 , 大卫·A·桑塔格 :
限制和最小化反事实错误。 CoRR公司 腹肌/1606.03976 ( 2016 ) [i3] 拉胡尔·克里希南 , 乌里·沙利特 , 大卫·A·桑塔格 :
非线性状态空间模型的结构化推理网络。 CoRR公司 abs/1609.09869 ( 2016 ) 2015 【b1】 乌里·沙利特 :
二元关系的可扩展流式学习。 以色列耶路撒冷希伯来语大学, 2015 【c6】 尤瓦尔·阿兹蒙 , 乌里·沙利特 , 加尔·切奇克 :
学习稀疏指标,一次一个特征。 FE@接头 2015 : 30-48 [i2] 拉胡尔·克里希南 , 乌里·沙利特 , 大卫·A·桑塔格 :
深度卡尔曼滤波器。 CoRR公司 abs/1511.05121 ( 2015 ) 2014 【c5】 乌里·沙利特 , 加尔·切奇克 :
通过Givens旋转学习正交矩阵的坐标渐变。 ICML公司 2014 : 548-556 2013 [j3] 诺亚·里斯科维奇 , 乌里·沙利特 , 加尔·切奇克 :
FuncISH:学习神经ISH图像的功能表示。 生物信息。 29 ( 13 ) : 36-43 ( 2013 ) 【c4】 乌里·沙利特 , 达夫娜·温夏尔 , 加尔·切奇克 :
用主题模型模拟音乐影响。 ICML(2) 2013 : 244-252 [i1] 乌里·沙利特 , 加尔·切奇克 :
通过Givens旋转实现正交矩阵的有效坐标衰减。 CoRR公司 abs/1312.0624 ( 2013 ) 2012 [注2] 乌里·沙利特 , 达夫娜·温夏尔 , 加尔·切奇克 :
嵌入式低秩矩阵流形中的在线学习。 J.马赫。 学习。 物件。 13 : 429-458 ( 2012 ) 2010 [j1] 加尔·切奇克 , 瓦伦·夏尔马 , 乌里·沙利特 , 萨米·本吉奥 :
通过排名实现图像相似性的大规模在线学习。 J.马赫。 学习。 物件。 11 : 1109-1135 ( 2010 ) 【c3】 乌里·沙利特 , 达夫娜·温夏尔 , 加尔·切奇克 :
低秩矩阵流形中的在线学习。 NIPS公司 2010 : 2128-2136
2000 – 2009
2009 【c2】 加尔·切奇克 , 瓦伦·夏尔马 , 乌里·沙利特 , 萨米·本吉奥 :
通过排名大规模在线学习图像相似性。 IbPRIA公司 2009 : 11-14 【c1】 加尔·切奇克 , 乌里·沙利特 , 瓦伦·夏尔马 , 萨米·本吉奥 :
大规模图像相似性在线学习算法。 NIPS公司 2009 : 306-314