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扩散世界模型
丁子汉、张艾米、田远东、，郑庆庆
[纸张]
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生成建模和决策的引导流
郑庆庆马特·勒、内塔·绍尔、亚伦·利普曼、阿迪蒂亚·格罗弗、Ricky T.Q.Chen
[纸张]
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双重RL：强化与模仿学习的统一与新方法
ICLR 2024年
（聚光灯）
哈拉希·西科奇，郑庆庆、艾米·张、斯科特·尼库姆
[纸张]
[代码]
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无动作轨迹的半监督离线强化学习
郑庆庆米凯尔·赫纳夫、布兰登·阿莫斯、阿迪蒂亚·格罗弗
ICML 2023年
[纸张]
[代码]
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用于可靠离线强化学习的连续加权行为克隆
董阮，郑庆庆阿迪蒂亚·格罗弗
[纸张]
[代码]
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潜在状态边缘化作为改进勘探的低成本方法
张定怀、阿伦·库维尔、约舒亚·本吉奥、，秦青郑、Amy Zhang、Ricky T.Q.Chen
ICLR 2023年
[纸张]
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在线决策变压器
郑钦清、Amy Zhang、Aditya Grover
ICML 2022年
（长篇口头报告）
[纸张]
[代码]
[海报]
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有界随机变量的近最优置信序列
Arun Kumar Kuchibhotla*，郑庆庆*（*同等出资）
ICML 2021年
（聚光灯）
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[代码]
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个性化联合学习的替代性定理陈树晓，郑庆庆、齐龙、苏伟杰
提交。
[纸张]
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联邦\（f\）-差异隐私
郑庆庆陈树晓、齐龙、苏伟杰
AISTATS 2021年
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[代码]
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基于Edgeworth展开的高斯差分隐私的尖锐合成边界
郑庆庆、董金硕、齐龙、苏伟杰
ICML 2020年
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[代码]
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ShadowSync:在后台执行同步以实现高度可扩展的分布式训练
郑庆庆、Bor-Ying Su、Jiyan Yang、Alisson Azzolini、Qiang Wu、Ou Jin、Shri Karandikar、Hagay Lupesko、Liang Xiong、Eric Zhou
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基于Burr-Monteiro分解和梯度下降的矩形矩阵完备化收敛性分析
郑庆庆约翰·拉弗蒂
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随机线性测量中秩最小化和半定规划的收敛梯度下降算法
郑庆庆，约翰·拉弗蒂
NeurIPS 2015
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[海报]
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利用子空间范数插值凸和非凸张量分解
郑庆庆、Ryota Tomioka
NeurIPS 2015
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[代码]
[海报]
