统计学

2019年01月 的作者和标题

[901] arXiv:1901.08680 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 具有多个判别器的生成对抗网络的多目标训练 显示英文标题

标题： Multi-objective training of Generative Adversarial Networks with multiple discriminators

Isabela Albuquerque, João Monteiro, Thang Doan, Breandan Considine, Tiago Falk, Ioannis Mitliagkas

评论： 第一位和第二位作者对这项工作贡献相同

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[902] arXiv:1901.08689 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 不要跳圈套，去掉那些循环：SVRG和Katyusha在外层循环中表现更好 显示英文标题

标题： Don't Jump Through Hoops and Remove Those Loops: SVRG and Katyusha are Better Without the Outer Loop

Dmitry Kovalev, Samuel Horvath, Peter Richtarik

评论： 14页，2个算法，9个引理，2个定理，4个图

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 优化与控制 (math.OC) ; 机器学习 (stat.ML)

[903] arXiv:1901.08708 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 几乎玻尔兹曼探索 显示英文标题

标题： Almost Boltzmann Exploration

Harsh Gupta, Seo Taek Kong, R. Srikant, Weina Wang

评论： 12页，14幅图。修正了一幅图。

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 数据结构与算法 (cs.DS) ; 机器学习 (stat.ML)

[904] arXiv:1901.08710 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 神经网络何时能学习连通决策区域？ 显示英文标题

标题： When Can Neural Networks Learn Connected Decision Regions?

Trung Le, Dinh Phung

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[905] arXiv:1901.08730 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 更好的量化隐私精度：通过重建性对抗网络学习的表示 显示英文标题

标题： Better accuracy with quantified privacy: representations learned via reconstructive adversarial network

Sicong Liu, Anshumali Shrivastava, Junzhao Du, Lin Zhong

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 密码学与安全 (cs.CR) ; 机器学习 (stat.ML)

[906] arXiv:1901.08740 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 基于模型的深度强化学习在动态投资组合优化中的应用 显示英文标题

标题： Model-based Deep Reinforcement Learning for Dynamic Portfolio Optimization

Pengqian Yu, Joon Sern Lee, Ilya Kulyatin, Zekun Shi, Sakyasingha Dasgupta

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 人工智能 (cs.AI) ; 机器学习 (stat.ML)

[907] arXiv:1901.08744 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 问得少——在不打扰客户的情况下扩展市场研究 显示英文标题

标题： Ask less - Scale Market Research without Annoying Your Customers

Venkatesh Umaashankar, Girish Shanmugam S

评论： 已被 AISGSC2019 接收并发表 (http://www.psgtech.edu/aisgsc2019/)

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 计算机与社会 (cs.CY) ; 机器学习 (stat.ML)

[908] arXiv:1901.08753 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 关于对抗性损失的输出激活函数：基于变分散度最小化的理论分析及MNIST分类的实证研究 显示英文标题

标题： On Output Activation Functions for Adversarial Losses: A Theoretical Analysis via Variational Divergence Minimization and An Empirical Study on MNIST Classification

Hao-Wen Dong, Yi-Hsuan Yang

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[909] arXiv:1901.08755 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： SecureBoost：一种无损的联邦学习框架 显示英文标题

标题： SecureBoost: A Lossless Federated Learning Framework

Kewei Cheng, Tao Fan, Yilun Jin, Yang Liu, Tianjian Chen, Dimitrios Papadopoulos, Qiang Yang

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[910] arXiv:1901.08779 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 同时战胜随机和对抗半带宽问题的最优方法 显示英文标题

标题： Beating Stochastic and Adversarial Semi-bandits Optimally and Simultaneously

Julian Zimmert, Haipeng Luo, Chen-Yu Wei

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[911] arXiv:1901.08810 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 使用WaveNet自编码器的无监督语音表示学习 显示英文标题

标题： Unsupervised speech representation learning using WaveNet autoencoders

Jan Chorowski, Ron J. Weiss, Samy Bengio, Aäron van den Oord

评论： 已被IEEE TASLP接受，最终版本可在http://dx.doi.org/10.1109/TASLP.2019.2938863获取。

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 音频与语音处理 (eess.AS) ; 机器学习 (stat.ML)

[912] arXiv:1901.08817 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 状态正则化循环神经网络 显示英文标题

标题： State-Regularized Recurrent Neural Networks

Cheng Wang, Mathias Niepert

评论： 将在ICML2019上发表，20页

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[913] arXiv:1901.08827 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 多标签分类任务中的贝叶斯元分类器和软混淆矩阵分类器 显示英文标题

标题： Bayes metaclassifier and Soft-confusion-matrix classifier in the task of multi-label classification

Pawel Trajdos, Marcin Majak

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[914] arXiv:1901.08846 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 通过促进集成多样性提升对抗鲁棒性 显示英文标题

标题： Improving Adversarial Robustness via Promoting Ensemble Diversity

Tianyu Pang, Kun Xu, Chao Du, Ning Chen, Jun Zhu

评论： 国际机器学习会议 2019 (International Conference on Machine Learning 2019)

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[915] arXiv:1901.08898 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 动态仿真器基础回归问题中的贝叶斯替代学习 显示英文标题

标题： Bayesian surrogate learning in dynamic simulator-based regression problems

Xi Chen, Mike Hobson

评论： 已提交

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[916] arXiv:1901.08907 (交叉列表自 cs.IR) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 知识图增强推荐的多任务特征学习 显示英文标题

标题： Multi-Task Feature Learning for Knowledge Graph Enhanced Recommendation

Hongwei Wang, Fuzheng Zhang, Miao Zhao, Wenjie Li, Xing Xie, Minyi Guo

评论： 在2019年网络会议（WWW 2019） proceedings 中

主题： 信息检索 (cs.IR) ; 机器学习 (stat.ML)

[917] arXiv:1901.08910 (交叉列表自 cs.IR) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 通过分形扩展的可扩展现实推荐数据集 显示英文标题

标题： Scalable Realistic Recommendation Datasets through Fractal Expansions

Francois Belletti, Karthik Lakshmanan, Walid Krichene, Yi-Fan Chen, John Anderson

主题： 信息检索 (cs.IR) ; 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[918] arXiv:1901.08925 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 斗地主的组合Q学习 显示英文标题

标题： Combinational Q-Learning for Dou Di Zhu

Yang You, Liangwei Li, Baisong Guo, Weiming Wang, Cewu Lu

评论： 8页

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 人工智能 (cs.AI) ; 机器学习 (stat.ML)

[919] arXiv:1901.08930 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： 基于树的集成方法在异常发现中的有效性：洞察、批量和流式主动学习 显示英文标题

标题： Effectiveness of Tree-based Ensembles for Anomaly Discovery: Insights, Batch and Streaming Active Learning

Shubhomoy Das, Md Rakibul Islam, Nitthilan Kannappan Jayakodi, Janardhan Rao Doppa

评论： 接受发表于《人工智能研究期刊》。共46页；代码可在https://github.com/shubhomoydas/ad_examples 获取。arXiv管理员注：与arXiv:1809.06477有大量文本重叠。

期刊参考： 《人工智能研究期刊》80卷（2024年）127-172页

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[920] arXiv:1901.08933 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 自监督泛化与元辅助学习 显示英文标题

标题： Self-Supervised Generalisation with Meta Auxiliary Learning

Shikun Liu, Andrew J. Davison, Edward Johns

评论： 发表于2019年神经信息处理系统大会

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 计算机视觉与模式识别 (cs.CV) ; 机器学习 (stat.ML)

[921] arXiv:1901.08941 (交叉列表自 cs.SI) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 社交媒体上用户行为的计算景观 显示英文标题

标题： Computational landscape of user behavior on social media

David Darmon, William Rand, Michelle Girvan

期刊参考： 物理评论E 98.6 (2018): 062306

主题： 社会与信息网络 (cs.SI) ; 物理与社会 (physics.soc-ph) ; 应用 (stat.AP)

[922] arXiv:1901.08949 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 子空间鲁棒沃尔斯坦因距离 显示英文标题

标题： Subspace Robust Wasserstein Distances

François-Pierre Paty, Marco Cuturi

期刊参考： 2019年第36届国际机器学习会议 proceedings, PMLR 第97卷, 5072-5081 页

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[923] arXiv:1901.08958 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 扰动近似下降法逃离非凸非光滑目标函数的鞍点 显示英文标题

标题： Perturbed Proximal Descent to Escape Saddle Points for Non-convex and Non-smooth Objective Functions

Zhishen Huang, Stephen Becker

评论： arXiv管理员注：文本与其他作者的arXiv:1703.00887有重叠。

期刊参考： INNS大数据与深度学习2019（意大利热那亚塞斯特里莱凡特，2019年4月16日至18日）

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 优化与控制 (math.OC) ; 机器学习 (stat.ML)

[924] arXiv:1901.08969 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 基于超过程模型的深拉伸过程零样本学习应用 显示英文标题

标题： A Zero-Shot Learning application in Deep Drawing process using Hyper-Process Model

João Reis, Gil Gonçalves

评论： 25页，8个图，2个表，已提交至ACM《智能系统与技术交易》。arXiv管理员备注：文本与arXiv:1810.10330存在重叠。

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[925] arXiv:1901.08987 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 动态正交性和LSTMs和GRUs的平均场理论 显示英文标题

标题： Dynamical Isometry and a Mean Field Theory of LSTMs and GRUs

Dar Gilboa, Bo Chang, Minmin Chen, Greg Yang, Samuel S. Schoenholz, Ed H. Chi, Jeffrey Pennington

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[926] arXiv:1901.08991 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 扩散变分自编码器 显示英文标题

标题： Diffusion Variational Autoencoders

Luis A. Pérez Rey, Vlado Menkovski, Jacobus W. Portegies

评论： **重要:** 10页，8个图。添加了一个关于任意黎曼流形上热核的KL散度渐近展开推导的附录，以及一个关于二值化MNIST数据集新实验的附录。在热核的渐近展开中补充了一个之前遗漏的因素，并修正了KL散度渐近展开中的一个系数；此外还进行了若干小修改。

期刊参考： 国际人工智能联合会议（IJCAI）2020

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[927] arXiv:1901.09006 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 关于表示集合函数的局限性 显示英文标题

标题： On the Limitations of Representing Functions on Sets

Edward Wagstaff, Fabian B. Fuchs, Martin Engelcke, Ingmar Posner, Michael Osborne

评论： 发表于国际机器学习会议（2019）

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 人工智能 (cs.AI) ; 神经与进化计算 (cs.NE) ; 机器人技术 (cs.RO) ; 机器学习 (stat.ML)

[928] arXiv:1901.09018 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 通过潜在状态解码的丰富观测高效可证明的强化学习 显示英文标题

标题： Provably efficient RL with Rich Observations via Latent State Decoding

Simon S. Du, Akshay Krishnamurthy, Nan Jiang, Alekh Agarwal, Miroslav Dudík, John Langford

评论： ICML 2019版本在定理4.1中省略了关于$\epsilon$的第二个约束条件。我们感谢Yonathan Efroni指出了这一点。

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[929] arXiv:1901.09024 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 多样性敏感的条件生成对抗网络 显示英文标题

标题： Diversity-Sensitive Conditional Generative Adversarial Networks

Dingdong Yang, Seunghoon Hong, Yunseok Jang, Tianchen Zhao, Honglak Lee

评论： accepted为ICLR 2019会议论文

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[930] arXiv:1901.09035 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 利用对抗样本的可解释深度神经网络研究 显示英文标题

标题： Towards Interpretable Deep Neural Networks by Leveraging Adversarial Examples

Yinpeng Dong, Fan Bao, Hang Su, Jun Zhu

评论： AAAI-19深度学习网络可解释性研讨会

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[931] arXiv:1901.09047 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 内存更小的加速提升 显示英文标题

标题： Faster Boosting with Smaller Memory

Julaiti Alafate, Yoav Freund

评论： 神经信息处理系统大会 2019

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[932] arXiv:1901.09054 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 使用余弦损失在小数据集上无需预训练的深度学习 显示英文标题

标题： Deep Learning on Small Datasets without Pre-Training using Cosine Loss

Björn Barz, Joachim Denzler

评论： 发表于WACV 2020

期刊参考： 2020 IEEE 冬季计算机视觉应用会议 (WACV)，美国科罗拉多州雪马村

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 计算机视觉与模式识别 (cs.CV) ; 机器学习 (stat.ML)

[933] arXiv:1901.09068 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 随机非凸优化中步长在线学习的代理损失 显示英文标题

标题： Surrogate Losses for Online Learning of Stepsizes in Stochastic Non-Convex Optimization

Zhenxun Zhuang, Ashok Cutkosky, Francesco Orabona

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 优化与控制 (math.OC) ; 机器学习 (stat.ML)

[934] arXiv:1901.09069 (交叉列表自 cs.CL) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 词嵌入：综述 显示英文标题

标题： Word Embeddings: A Survey

Felipe Almeida, Geraldo Xexéo

评论： 10页，2个表格，1张图片。此版本修正了第3.1节前的一个拼写错误。

主题： 计算与语言 (cs.CL) ; 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[935] arXiv:1901.09078 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 利用神经网络寻找原型空间 显示英文标题

标题： Finding Archetypal Spaces Using Neural Networks

David van Dijk, Daniel Burkhardt, Matthew Amodio, Alex Tong, Guy Wolf, Smita Krishnaswamy

评论： 9页，10幅图，将于2019年IEEE大数据会议发表

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[936] arXiv:1901.09082 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 基于卡尔曼滤波启发式优化的分区数据聚类 显示英文标题

标题： A Kalman filtering induced heuristic optimization based partitional data clustering

Arjun Pakrashi, Bidyut B. Chaudhuri

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[937] arXiv:1901.09087 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 最优性意味着核和分类器在统计上是有效的 显示英文标题

标题： Optimality Implies Kernel Sum Classifiers are Statistically Efficient

Raphael Arkady Meyer, Jean Honorio

期刊参考： 国际机器学习会议（ICML）2019

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[938] arXiv:1901.09097 (交叉列表自 cs.CV) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 基于卷积神经网络集成的驾驶员分心识别 显示英文标题

标题： Driver Distraction Identification with an Ensemble of Convolutional Neural Networks

Hesham M. Eraqi, Yehya Abouelnaga, Mohamed H. Saad, Mohamed N. Moustafa

评论： arXiv管理员备注：与arXiv:1706.09498有大量文本重叠。

期刊参考： 《先进交通杂志》，2019年运输中的机器学习（MLT）专刊

主题： 计算机视觉与模式识别 (cs.CV) ; 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[939] arXiv:1901.09100 (交叉列表自 cs.IT) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 估计相关性的通信复杂性 显示英文标题

标题： Communication Complexity of Estimating Correlations

Uri Hadar, Jingbo Liu, Yury Polyanskiy, Ofer Shayevitz

主题： 信息论 (cs.IT) ; 机器学习 (cs.LG) ; 统计理论 (math.ST) ; 机器学习 (stat.ML)

[940] arXiv:1901.09109 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： DADAM：一种基于一致性的分布式自适应梯度在线优化方法 显示英文标题

标题： DADAM: A Consensus-based Distributed Adaptive Gradient Method for Online Optimization

Parvin Nazari, Davoud Ataee Tarzanagh, George Michailidis

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 优化与控制 (math.OC) ; 机器学习 (stat.ML)

[941] arXiv:1901.09113 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 针对有限训练数据的黑盒API攻击的生成对抗网络 显示英文标题

标题： Generative Adversarial Networks for Black-Box API Attacks with Limited Training Data

Yi Shi, Yalin E. Sagduyu, Kemal Davaslioglu, Jason H. Li

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 密码学与安全 (cs.CR) ; 机器学习 (stat.ML)

[942] arXiv:1901.09118 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 基于预测的F度量变化停止主动学习用于文本分类 显示英文标题

标题： Stopping Active Learning based on Predicted Change of F Measure for Text Classification

Michael Altschuler, Michael Bloodgood

评论： 8页，12张表格；发表于2019年IEEE第13届国际语义计算会议（ICSC） proceedings，美国加利福尼亚州纽波特海滩，第47-54页，2019年1月。

期刊参考： 《2019年IEEE第13届语义计算国际会议（ICSC） proceedings》，第47-54页，美国加利福尼亚州纽波特比奇，2019年1月，IEEE出版社。

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 计算与语言 (cs.CL) ; 信息检索 (cs.IR) ; 机器学习 (stat.ML)

[943] arXiv:1901.09126 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 无标签数据与有标签数据在文本分类主动学习停止中的使用 显示英文标题

标题： The Use of Unlabeled Data versus Labeled Data for Stopping Active Learning for Text Classification

Garrett Beatty, Ethan Kochis, Michael Bloodgood

评论： 8页，4个图，3个表格；发表于《IEEE 第13届语义计算国际会议录》(ICSC)，美国加利福尼亚州纽波特海滩，第287-294页，2019年1月

期刊参考： 《2019年IEEE第13届语义计算国际会议（ICSC） proceedings》，第287-294页，美国加利福尼亚州纽波特比奇，2019年1月。IEEE出版社。

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 计算与语言 (cs.CL) ; 信息检索 (cs.IR) ; 机器学习 (stat.ML)

[944] arXiv:1901.09134 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 堆叠与稳定性 显示英文标题

标题： Stacking and stability

Nino Arsov, Martin Pavlovski, Ljupco Kocarev

评论： 15页，1幅图

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[945] arXiv:1901.09136 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 基于图模型的差分隐私估计和推断 显示英文标题

标题： Graphical-model based estimation and inference for differential privacy

Ryan McKenna, Daniel Sheldon, Gerome Miklau

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 密码学与安全 (cs.CR) ; 机器学习 (stat.ML)

[946] arXiv:1901.09146 (交叉列表自 cs.SD) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 端到端多任务去噪用于联合SDR和PESQ优化 显示英文标题

标题： End-to-End Multi-Task Denoising for joint SDR and PESQ Optimization

Jaeyoung Kim, Mostafa El-Khamy, Jungwon Lee

主题： 声音 (cs.SD) ; 机器学习 (cs.LG) ; 音频与语音处理 (eess.AS) ; 机器学习 (stat.ML)

[947] arXiv:1901.09149 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 用自适应梯度方法逃离鞍点 显示英文标题

标题： Escaping Saddle Points with Adaptive Gradient Methods

Matthew Staib, Sashank J. Reddi, Satyen Kale, Sanjiv Kumar, Suvrit Sra

评论： 更新定理4.1及其证明以使用鞅集中界，即矩阵 Freedman 不等式。

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 优化与控制 (math.OC) ; 机器学习 (stat.ML)

[948] arXiv:1901.09178 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 基于平面的聚类通用模型与损失函数 显示英文标题

标题： A general model for plane-based clustering with loss function

Zhen Wang, Yuan-Hai Shao, Lan Bai, Chun-Na Li, Li-Ming Liu

评论： 13页，43幅图

期刊参考： 《IEEE神经网络与学习系统汇刊》，2020年

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[949] arXiv:1901.09181 (交叉列表自 cs.NE) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 商品硬件上拥有超过一百万个 Artificial 神经元的稀疏进化深度学习 显示英文标题

标题： Sparse evolutionary Deep Learning with over one million artificial neurons on commodity hardware

Shiwei Liu, Decebal Constantin Mocanu, Amarsagar Reddy Ramapuram Matavalam, Yulong Pei, Mykola Pechenizkiy

评论： 16页

主题： 神经与进化计算 (cs.NE) ; 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[950] arXiv:1901.09184 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 动作鲁棒强化学习及其在连续控制中的应用 显示英文标题

标题： Action Robust Reinforcement Learning and Applications in Continuous Control

Chen Tessler, Yonathan Efroni, Shie Mannor

评论： 录用为ICML 2019

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)