统计学

2020年06月 的作者和标题

[2301] arXiv:2006.13016 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 旋转等变神经网络用于隐私保护 显示英文标题

标题： Rotation-Equivariant Neural Networks for Privacy Protection

Hao Zhang, Yiting Chen, Haotian Ma, Xu Cheng, Qihan Ren, Liyao Xiang, Jie Shi, Quanshi Zhang

评论： arXiv管理员备注：与arXiv:2003.08365存在文本重叠

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 密码学与安全 (cs.CR) ; 计算机视觉与模式识别 (cs.CV) ; 机器学习 (stat.ML)

[2302] arXiv:2006.13018 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 高维低样本量数据的分类 显示英文标题

标题： The classification for High-dimension low-sample size data

Liran Shen, Meng Joo Er, Qingbo Yin

评论： arXiv管理员注释：与arXiv:1901.01377文本重叠

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[2303] arXiv:2006.13022 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 开放集领域自适应的理论界限与深度算法之间的桥梁 显示英文标题

标题： Bridging the Theoretical Bound and Deep Algorithms for Open Set Domain Adaptation

Li Zhong, Zhen Fang, Feng Liu, Bo Yuan, Guangquan Zhang, Jie Lu

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)

[2304] arXiv:2006.13025 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 公平主动学习 显示英文标题

标题： Fair Active Learning

Hadis Anahideh, Abolfazl Asudeh, Saravanan Thirumuruganathan

评论： 这是作为对arXiv:2001.01796的替换，请查看那里的更新版本

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[2305] arXiv:2006.13026 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 深度多项式神经网络 显示英文标题

标题： Deep Polynomial Neural Networks

Grigorios Chrysos, Stylianos Moschoglou, Giorgos Bouritsas, Jiankang Deng, Yannis Panagakis, Stefanos Zafeiriou

评论： 发表于IEEE模式分析与机器智能汇刊（T-PAMI）。代码：https://github.com/grigorisg9gr/polynomial_nets。arXiv管理员注释：与arXiv:2003.03828有大量文字重叠。

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)

[2306] arXiv:2006.13044 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 基于NOMA的MEC中联邦学习的调度策略与功率分配 显示英文标题

标题： Scheduling Policy and Power Allocation for Federated Learning in NOMA Based MEC

Xiang Ma, Haijian Sun, Rose Qingyang Hu

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 信号处理 (eess.SP) ; 机器学习 (stat.ML)

[2307] arXiv:2006.13054 (交叉列表自 eess.SP) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 基于相位同步的多软件传感器无监督集成：一种用于心电图衍生呼吸的鲁棒方法 显示英文标题

标题： Unsupervised Ensembling of Multiple Software Sensors with Phase Synchronization: A Robust Approach For Electrocardiogram-derived Respiration

Jacob McErlean, John Malik, Yu-Ting Lin, Ronen Talmon, Hau-Tieng Wu

主题： 信号处理 (eess.SP) ; 数据分析、统计与概率 (physics.data-an) ; 应用 (stat.AP)

[2308] arXiv:2006.13063 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 基于混合会话的新闻推荐方法使用循环神经网络 显示英文标题

标题： Hybrid Session-based News Recommendation using Recurrent Neural Networks

Gabriel de Souza P. Moreira, Dietmar Jannach, Adilson Marques da Cunha

评论： 来自ICML 2020拉丁裔在人工智能研究（LXAI）的论文集。 arXiv管理员注释：与arXiv:1904.10367存在文本重叠。

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

[2309] arXiv:2006.13072 (交叉列表自 cs.CE) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 小波增强回归分析（WARP）：利用循环拥堵改进旅行时间序列的长期估计 显示英文标题

标题： Wavelet Augmented Regression Profiling (WARP): improved long-term estimation of travel time series with recurrent congestion

Alvaro Cabrejas Egea, Colm Connaughton

评论： 12页，10张图。会议论文被第23届IEEE智能交通系统国际会议（ITSC2020）接收

主题： 计算工程、金融与科学 (cs.CE) ; 应用 (stat.AP)

[2310] arXiv:2006.13090 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 图卷积网络的数据增强观点及蒙特卡洛图学习的提出 显示英文标题

标题： Data Augmentation View on Graph Convolutional Network and the Proposal of Monte Carlo Graph Learning

Hande Dong, Zhaolin Ding, Xiangnan He, Fuli Feng, Shuxian Bi

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[2311] arXiv:2006.13092 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 基于互信息最大化的多类不确定性校准 显示英文标题

标题： Multi-Class Uncertainty Calibration via Mutual Information Maximization-based Binning

Kanil Patel, William Beluch, Bin Yang, Michael Pfeiffer, Dan Zhang

评论： 已被国际表示学习会议，ICLR 2021接受。Openreview链接：https://openreview.net/forum?id=AICNpd8ke-m

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[2312] arXiv:2006.13105 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 可微分的序列分割 显示英文标题

标题： Differentiable Segmentation of Sequences

Erik Scharwächter, Jonathan Lennartz, Emmanuel Müller

评论： 源代码可在 https://github.com/diozaka/diffseg 获取

期刊参考： 国际表示学习会议（ICLR）2021

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 应用 (stat.AP) ; 方法论 (stat.ME) ; 机器学习 (stat.ML)

[2313] arXiv:2006.13114 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 通过对抗性重新加权学习实现无人口统计信息的公平性 显示英文标题

标题： Fairness without Demographics through Adversarially Reweighted Learning

Preethi Lahoti, Alex Beutel, Jilin Chen, Kang Lee, Flavien Prost, Nithum Thain, Xuezhi Wang, Ed H. Chi

评论： 将于第34届神经信息处理系统大会（NeurIPS 2020）上发表，加拿大温哥华

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[2314] arXiv:2006.13120 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 离散少样本学习用于全面隐私 显示英文标题

标题： Discrete Few-Shot Learning for Pan Privacy

Roei Gelbhart, Benjamin I. P. Rubinstein

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[2315] arXiv:2006.13131 (交叉列表自 q-bio.PE) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 癌症进化的多类型分支过程计算建模 显示英文标题

标题： Computational modelling of cancer evolution by multi-type branching processes

Maroussia Slavtchova-Bojkova, Kaloyan Vitanov

评论： 7页，4图，第62届国际统计学会世界统计大会

主题： 种群与进化 (q-bio.PE) ; 计算 (stat.CO)

[2316] arXiv:2006.13132 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 关于预测多重性下的反事实解释 显示英文标题

标题： On Counterfactual Explanations under Predictive Multiplicity

Martin Pawelczyk, Klaus Broelemann, Gjergji Kasneci

期刊参考： 第36届人工智能不确定性会议论文集（UAI），PMLR第124卷，2020年

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

[2317] arXiv:2006.13154 (交叉列表自 math.DS) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 通过瞬态动力学和扰动推断动态系统的因果网络 显示英文标题

标题： Inferring Causal Networks of Dynamical Systems through Transient Dynamics and Perturbation

George Stepaniants, Bingni W. Brunton, J. Nathan Kutz

评论： 11页，9图

期刊参考： 物理评论E 102, 042309 (2020)

主题： 动力系统 (math.DS) ; 适应性与自组织系统 (nlin.AO) ; 应用 (stat.AP)

[2318] arXiv:2006.13158 (交叉列表自 q-bio.NC) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 生物和机器适应性的原理 II：贝叶斯大脑的热力学 显示英文标题

标题： The principles of adaptation in organisms and machines II: Thermodynamics of the Bayesian brain

Hideaki Shimazaki

评论： 29页，10图

主题： 神经与认知 (q-bio.NC) ; 机器学习 (stat.ML)

[2319] arXiv:2006.13160 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 基于状态抽象的强化学习环境塑造 显示英文标题

标题： Environment Shaping in Reinforcement Learning using State Abstraction

Parameswaran Kamalaruban, Rati Devidze, Volkan Cevher, Adish Singla

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[2320] arXiv:2006.13165 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 可证明高效的折扣MDPs强化学习与特征映射 显示英文标题

标题： Provably Efficient Reinforcement Learning for Discounted MDPs with Feature Mapping

Dongruo Zhou, Jiafan He, Quanquan Gu

评论： 31页，1图

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

[2321] arXiv:2006.13182 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 关于模型无关元学习的全局最优性 显示英文标题

标题： On the Global Optimality of Model-Agnostic Meta-Learning

Lingxiao Wang, Qi Cai, Zhuoran Yang, Zhaoran Wang

评论： 41页；被ICML接收；初稿于2020年2月提交

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[2322] arXiv:2006.13189 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 专家监督的强化学习用于离线策略学习与评估 显示英文标题

标题： Expert-Supervised Reinforcement Learning for Offline Policy Learning and Evaluation

Aaron Sonabend-W, Junwei Lu, Leo A. Celi, Tianxi Cai, Peter Szolovits

评论： 将发表于NeurIPS 2020

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

[2323] arXiv:2006.13202 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 简单有效的校准解码器变分自编码器训练 显示英文标题

标题： Simple and Effective VAE Training with Calibrated Decoders

Oleh Rybkin, Kostas Daniilidis, Sergey Levine

评论： 国际机器学习会议（ICML），2021年。项目网站位于 https://orybkin.github.io/sigma-vae/

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 计算机视觉与模式识别 (cs.CV) ; 图像与视频处理 (eess.IV) ; 机器学习 (stat.ML)

[2324] arXiv:2006.13205 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 长时域视觉规划与目标条件分层预测器 显示英文标题

标题： Long-Horizon Visual Planning with Goal-Conditioned Hierarchical Predictors

Karl Pertsch, Oleh Rybkin, Frederik Ebert, Chelsea Finn, Dinesh Jayaraman, Sergey Levine

评论： 项目页面：orybkin.github.io/video-gcp。KP和OR贡献相同

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 人工智能 (cs.AI) ; 计算机视觉与模式识别 (cs.CV) ; 机器人技术 (cs.RO) ; 机器学习 (stat.ML)

[2325] arXiv:2006.13208 (交叉列表自 cs.RO) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 特征扩展奖励学习：重新思考人类输入 显示英文标题

标题： Feature Expansive Reward Learning: Rethinking Human Input

Andreea Bobu, Marius Wiggert, Claire Tomlin, Anca D. Dragan

评论： 13页，14图

主题： 机器人技术 (cs.RO) ; 人工智能 (cs.AI) ; 人机交互 (cs.HC) ; 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[2326] arXiv:2006.13257 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 注意力图卷积网络在异构视图中的MOOC知识概念推荐 显示英文标题

标题： Attentional Graph Convolutional Networks for Knowledge Concept Recommendation in MOOCs in a Heterogeneous View

Shen Wang, Jibing Gong, Jinlong Wang, Wenzheng Feng, Hao Peng, Jie Tang, Philip S. Yu

评论： 10页

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

[2327] arXiv:2006.13258 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 对抗性软优势拟合：无需策略优化的模仿学习 显示英文标题

标题： Adversarial Soft Advantage Fitting: Imitation Learning without Policy Optimization

Paul Barde, Julien Roy, Wonseok Jeon, Joelle Pineau, Christopher Pal, Derek Nowrouzezahrai

期刊参考： 神经信息处理系统大会第33届（2020）

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

[2328] arXiv:2006.13297 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 使用深度神经网络学习量子系统的势能 显示英文标题

标题： Learning Potentials of Quantum Systems using Deep Neural Networks

Arijit Sehanobish, Hector H. Corzo, Onur Kara, David van Dijk

评论： 新密度到势能的实验，论文结构大幅调整，处于评审阶段，欢迎评论。

期刊参考： CEUR Workshop Proceedings 2021

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 计算物理 (physics.comp-ph) ; 量子物理 (quant-ph) ; 机器学习 (stat.ML)

[2329] arXiv:2006.13298 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 非凸结构化相位检索 显示英文标题

标题： Non-Convex Structured Phase Retrieval

Namrata Vaswani (Iowa State University)

评论： 将刊登在《IEEE信号处理杂志》（非凸优化在信号处理和机器学习特刊）上

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 信息论 (cs.IT) ; 信号处理 (eess.SP) ; 机器学习 (stat.ML)

[2330] arXiv:2006.13304 (交叉列表自 physics.geo-ph) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 基于连接性信息的深度卷积生成对抗网络 drainage 网络生成 显示英文标题

标题： Connectivity-informed Drainage Network Generation using Deep Convolution Generative Adversarial Networks

Sung Eun Kim, Yongwon Seo, Junshik Hwang, Hongkyu Yoon, Jonghyun Lee

评论： 16页；9个图；本文使用的Python和Matlab脚本可以在https://github.com/saint-kim/RiverDCGANs找到

主题： 地球物理 (physics.geo-ph) ; 机器学习 (cs.LG) ; 信号处理 (eess.SP) ; 机器学习 (stat.ML)

[2331] arXiv:2006.13305 (交叉列表自 physics.geo-ph) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 基于理论引导的生成对抗网络的动态地下流动深度学习 显示英文标题

标题： Deep Learning of Dynamic Subsurface Flow via Theory-guided Generative Adversarial Network

Tianhao He, Dongxiao Zhang

评论： 35页，19幅图，7个表格

期刊参考： 《水文学杂志》，601卷（2021年），126626

主题： 地球物理 (physics.geo-ph) ; 机器学习 (cs.LG) ; 图像与视频处理 (eess.IV) ; 机器学习 (stat.ML)

[2332] arXiv:2006.13307 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： LALR：回归和神经网络中 Lipschitz 自适应学习率的理论和实验验证 显示英文标题

标题： LALR: Theoretical and Experimental validation of Lipschitz Adaptive Learning Rate in Regression and Neural Networks

Snehanshu Saha, Tejas Prashanth, Suraj Aralihalli, Sumedh Basarkod, T.S.B Sudarshan, Soma S Dhavala

评论： 被IJCNN 2020接收

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[2333] arXiv:2006.13309 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 快速深度高斯过程专家混合 显示英文标题

标题： Fast Deep Mixtures of Gaussian Process Experts

Clement Etienam, Kody Law, Sara Wade, Vitaly Zankin

评论： 22页，28张图表，将发表在《机器学习》期刊上

期刊参考： 机器学习（2024）

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[2334] arXiv:2006.13312 (交叉列表自 cs.DS) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 几乎矩阵乘法时间内的鲁棒高斯协方差估计 显示英文标题

标题： Robust Gaussian Covariance Estimation in Nearly-Matrix Multiplication Time

Jerry Li, Guanghao Ye

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

[2335] arXiv:2006.13318 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 关于图神经网络过平滑现象的一篇注记 显示英文标题

标题： A Note on Over-Smoothing for Graph Neural Networks

Chen Cai, Yusu Wang

评论： 出现在ICML 2020图表示学习研讨会。 https://grlplus.github.io/cfp/

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[2336] arXiv:2006.13319 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 基于类别标签归一化召回率和选择性的不平衡数据分类性能指标 显示英文标题

标题： Classification Performance Metric for Imbalance Data Based on Recall and Selectivity Normalized in Class Labels

Robert Burduk

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[2337] arXiv:2006.13326 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 不确定目标和约束下的安全学习 显示英文标题

标题： Safe Learning under Uncertain Objectives and Constraints

Mohammad Fereydounian, Zebang Shen, Aryan Mokhtari, Amin Karbasi, Hamed Hassani

评论： 42页，2图

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

[2338] arXiv:2006.13329 (交叉列表自 cs.SD) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 巴赫还是模仿？ 一种用于J.S.风格合唱的评分函数巴赫 显示英文标题

标题： Bach or Mock? A Grading Function for Chorales in the Style of J.S. Bach

Alexander Fang, Alisa Liu, Prem Seetharaman, Bryan Pardo

评论： 2页，3个图，ICML 2020媒体发现机器学习（ML4MD）研讨会

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)

[2339] arXiv:2006.13331 (交叉列表自 cs.SD) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 在音乐生成的连续数据集增强中融入音乐知识 显示英文标题

标题： Incorporating Music Knowledge in Continual Dataset Augmentation for Music Generation

Alisa Liu, Alexander Fang, Gaëtan Hadjeres, Prem Seetharaman, Bryan Pardo

评论： 2页，2个图，ICML 2020媒体发现机器学习（ML4MD）研讨会

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)

[2340] arXiv:2006.13332 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 丘脑皮层运动回路对复杂序列更稳健的分层控制的见解 显示英文标题

标题： Thalamocortical motor circuit insights for more robust hierarchical control of complex sequences

Laureline Logiaco, G. Sean Escola

评论： 14页，5张图。提交至NeurIPS 2020

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 神经与进化计算 (cs.NE) ; 神经与认知 (q-bio.NC) ; 机器学习 (stat.ML)

[2341] arXiv:2006.13346 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 学习梯度提升多标签分类规则 显示英文标题

标题： Learning Gradient Boosted Multi-label Classification Rules

Michael Rapp, Eneldo Loza Mencía, Johannes Fürnkranz, Vu-Linh Nguyen, Eyke Hüllermeier

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[2342] arXiv:2006.13347 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 主成分网络：训练早期的参数缩减 显示英文标题

标题： Principal Component Networks: Parameter Reduction Early in Training

Roger Waleffe, Theodoros Rekatsinas

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

[2343] arXiv:2006.13350 (交叉列表自 eess.AS) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 通过协调采样和训练的具身自监督学习 显示英文标题

标题： Embodied Self-supervised Learning by Coordinated Sampling and Training

Yifan Sun, Xihong Wu

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

[2344] arXiv:2006.13365 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 将光明带入黑暗：在统一框架下对知识图谱嵌入模型的大规模评估 显示英文标题

标题： Bringing Light Into the Dark: A Large-scale Evaluation of Knowledge Graph Embedding Models Under a Unified Framework

Mehdi Ali, Max Berrendorf, Charles Tapley Hoyt, Laurent Vermue, Mikhail Galkin, Sahand Sharifzadeh, Asja Fischer, Volker Tresp, Jens Lehmann

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

[2345] arXiv:2006.13382 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 球面透视下的归一化层学习 显示英文标题

标题： Spherical Perspective on Learning with Normalization Layers

Simon Roburin, Yann de Mont-Marin, Andrei Bursuc, Renaud Marlet, Patrick Pérez, Mathieu Aubry

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[2346] arXiv:2006.13391 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 带有缺失数据的视频解耦表示学习 显示英文标题

标题： Learning Disentangled Representations of Video with Missing Data

Armand Comas-Massagué, Chi Zhang, Zlatan Feric, Octavia Camps, Rose Yu

评论： 发表于NeurIPS 2020

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)

[2347] arXiv:2006.13401 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 理解具有推理层的深度架构 显示英文标题

标题： Understanding Deep Architectures with Reasoning Layer

Xinshi Chen, Yufei Zhang, Christoph Reisinger, Le Song

评论： 第34届神经信息处理系统大会（NeurIPS 2020）

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[2348] arXiv:2006.13405 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 面向因子马尔可夫决策过程的最小最大最优强化学习 显示英文标题

标题： Towards Minimax Optimal Reinforcement Learning in Factored Markov Decision Processes

Yi Tian, Jian Qian, Suvrit Sra

评论： 54页

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

[2349] arXiv:2006.13408 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 基于模型的强化学习的控制感知表示 显示英文标题

标题： Control-Aware Representations for Model-based Reinforcement Learning

Brandon Cui, Yinlam Chow, Mohammad Ghavamzadeh

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

[2350] arXiv:2006.13411 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 在线竞争性影响力最大化 显示英文标题

标题： Online Competitive Influence Maximization

Jinhang Zuo, Xutong Liu, Carlee Joe-Wong, John C.S. Lui, Wei Chen

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 社会与信息网络 (cs.SI) ; 机器学习 (stat.ML)