机器学习

2023年09月 的作者和标题

[1] arXiv:2309.00023 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： 从API流中持续学习 显示英文标题

标题： Continual Learning From a Stream of APIs

Enneng Yang, Zhenyi Wang, Li Shen, Nan Yin, Tongliang Liu, Guibing Guo, Xingwei Wang, Dacheng Tao

主题： 机器学习 (cs.LG)

[2] arXiv:2309.00024 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 基于局部和全局结构保持的高效多视图图聚类 显示英文标题

标题： Efficient Multi-View Graph Clustering with Local and Global Structure Preservation

Yi Wen, Suyuan Liu, Xinhang Wan, Siwei Wang, Ke Liang, Xinwang Liu, Xihong Yang, Pei Zhang

评论： arXiv管理员备注：与arXiv:2308.16541存在文本重叠

主题： 机器学习 (cs.LG)

[3] arXiv:2309.00079 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： 关于Adam的隐式偏差 显示英文标题

标题： On the Implicit Bias of Adam

Matias D. Cattaneo, Jason M. Klusowski, Boris Shigida

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

[4] arXiv:2309.00082 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： RePo：通过正则化后验可预测性实现的弹性基于模型的强化学习 显示英文标题

标题： RePo: Resilient Model-Based Reinforcement Learning by Regularizing Posterior Predictability

Chuning Zhu, Max Simchowitz, Siri Gadipudi, Abhishek Gupta

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 人工智能 (cs.AI) ; 机器人技术 (cs.RO)

[5] arXiv:2309.00088 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 深度半监督异常检测用于期货市场中的欺诈检测 显示英文标题

标题： Deep Semi-Supervised Anomaly Detection for Finding Fraud in the Futures Market

Timothy DeLise

评论： 8页，3图

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 风险管理 (q-fin.RM)

[6] arXiv:2309.00127 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： FTA：联邦学习中具有灵活触发器的隐蔽自适应后门攻击 显示英文标题

标题： FTA: Stealthy and Adaptive Backdoor Attack with Flexible Triggers on Federated Learning

Yanqi Qiao, Dazhuang Liu, Congwen Chen, Rui Wang, Kaitai Liang

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 密码学与安全 (cs.CR)

[7] arXiv:2309.00157 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 生产评估中辅助系统的信息融合 显示英文标题

标题： Information Fusion for Assistance Systems in Production Assessment

Fernando Arévalo, Christian Alison M. Piolo, M. Tahasanul Ibrahim, Andreas Schwung

评论： 21页，10图

主题： 机器学习 (cs.LG)

[8] arXiv:2309.00197 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 基于深度学习的气举采油优化早期修复：监督与弱监督方法 显示英文标题

标题： Deep-learning-based Early Fixing for Gas-lifted Oil Production Optimization: Supervised and Weakly-supervised Approaches

Bruno Machado Pacheco, Laio Oriel Seman, Eduardo Camponogara

评论： 论文被SBAI 2023接收

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 优化与控制 (math.OC)

[9] arXiv:2309.00201 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： 无监督机器学习模型选择中的主观性 显示英文标题

标题： Subjectivity in Unsupervised Machine Learning Model Selection

Wanyi Chen, Mary L. Cummings

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 人工智能 (cs.AI)

[10] arXiv:2309.00203 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： 数据驱动投影在线性规划中的泛化界和学习方法 显示英文标题

标题： Generalization Bound and Learning Methods for Data-Driven Projections in Linear Programming

Shinsaku Sakaue, Taihei Oki

主题： 机器学习 (cs.LG)

[11] arXiv:2309.00236 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 图像劫持：对抗性图像可以在运行时控制生成模型 显示英文标题

标题： Image Hijacks: Adversarial Images can Control Generative Models at Runtime

Luke Bailey, Euan Ong, Stuart Russell, Scott Emmons

评论： 项目页面在 https://image-hijacks.github.io

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 计算与语言 (cs.CL) ; 密码学与安全 (cs.CR)

[12] arXiv:2309.00244 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： NeuroSurgeon：用于子网络分析的工具包 显示英文标题

标题： NeuroSurgeon: A Toolkit for Subnetwork Analysis

Michael A. Lepori, Ellie Pavlick, Thomas Serre

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 计算与语言 (cs.CL)

[13] arXiv:2309.00254 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 为什么通用对抗攻击在大型语言模型上有效？ ：几何学可能是答案 显示英文标题

标题： Why do universal adversarial attacks work on large language models?: Geometry might be the answer

Varshini Subhash, Anna Bialas, Weiwei Pan, Finale Doshi-Velez

评论： 第二届AdvML前沿研讨会于第40届国际机器学习大会，夏威夷檀香山，美国，2023年

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 计算与语言 (cs.CL) ; 密码学与安全 (cs.CR)

[14] arXiv:2309.00255 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： SortedNet：一种可扩展且通用的模块化深度神经网络训练框架 显示英文标题

标题： SortedNet: A Scalable and Generalized Framework for Training Modular Deep Neural Networks

Mojtaba Valipour, Mehdi Rezagholizadeh, Hossein Rajabzadeh, Parsa Kavehzadeh, Marzieh Tahaei, Boxing Chen, Ali Ghodsi

主题： 机器学习 (cs.LG)

[15] arXiv:2309.00257 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 利用学习度量改进联邦学习 显示英文标题

标题： Leveraging Learning Metrics for Improved Federated Learning

Andre Fu

评论： 学士论文

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 人工智能 (cs.AI)

[16] arXiv:2309.00305 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 材料科学模拟的高效代理模型：基于机器学习的微观结构性能预测 显示英文标题

标题： Efficient Surrogate Models for Materials Science Simulations: Machine Learning-based Prediction of Microstructure Properties

Binh Duong Nguyen, Pavlo Potapenko, Aytekin Dermici, Kishan Govind, Sébastien Bompas, Stefan Sandfeld

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 材料科学 (cond-mat.mtrl-sci) ; 计算机视觉与模式识别 (cs.CV)

[17] arXiv:2309.00325 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 多保真度降阶代理建模 显示英文标题

标题： Multi-fidelity reduced-order surrogate modeling

Paolo Conti, Mengwu Guo, Andrea Manzoni, Attilio Frangi, Steven L. Brunton, J. Nathan Kutz

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 数值分析 (math.NA)

[18] arXiv:2309.00330 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 用于冠状动脉CT血管造影患者准确风险分层和下一步预测的多任务深度学习 显示英文标题

标题： Multitask Deep Learning for Accurate Risk Stratification and Prediction of Next Steps for Coronary CT Angiography Patients

Juan Lu, Mohammed Bennamoun, Jonathon Stewart, JasonK.Eshraghian, Yanbin Liu, Benjamin Chow, Frank M.Sanfilippo, Girish Dwivedi

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 神经与进化计算 (cs.NE)

[19] arXiv:2309.00356 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 可解释的主动学习用于偏好获取 显示英文标题

标题： Explainable Active Learning for Preference Elicitation

Furkan Cantürk, Reyhan Aydoğan

评论： 预印本

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 人工智能 (cs.AI) ; 信息检索 (cs.IR)

[20] arXiv:2309.00363 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： FederatedScope-LLM：联邦学习中大型语言模型微调的综合包 显示英文标题

标题： FederatedScope-LLM: A Comprehensive Package for Fine-tuning Large Language Models in Federated Learning

Weirui Kuang, Bingchen Qian, Zitao Li, Daoyuan Chen, Dawei Gao, Xuchen Pan, Yuexiang Xie, Yaliang Li, Bolin Ding, Jingren Zhou

评论： 源代码：https://github.com/alibaba/FederatedScope/tree/llm

主题： 机器学习 (cs.LG)

[21] arXiv:2309.00367 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 哪里去了？ 重新评估长距离图基准 显示英文标题

标题： Where Did the Gap Go? Reassessing the Long-Range Graph Benchmark

Jan Tönshoff, Martin Ritzert, Eran Rosenbluth, Martin Grohe

主题： 机器学习 (cs.LG)

[22] arXiv:2309.00379 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 基于风险估计器的半监督分类异常检测 显示英文标题

标题： Anomaly detection with semi-supervised classification based on risk estimators

Le Thi Khanh Hien, Sukanya Patra, Souhaib Ben Taieb

主题： 机器学习 (cs.LG)

[23] arXiv:2309.00416 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 推进个性化联邦学习：群体隐私、公平性及更多 显示英文标题

标题： Advancing Personalized Federated Learning: Group Privacy, Fairness, and Beyond

Filippo Galli, Kangsoo Jung, Sayan Biswas, Catuscia Palamidessi, Tommaso Cucinotta

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 密码学与安全 (cs.CR) ; 计算机与社会 (cs.CY) ; 机器学习 (stat.ML)

[24] arXiv:2309.00417 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 基于面积归一化的条件生存预测COBRA 显示英文标题

标题： Area-norm COBRA on Conditional Survival Prediction

Rahul Goswami, Arabin Kr. Dey

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 人工智能 (cs.AI) ; 定量方法 (q-bio.QM) ; 计算 (stat.CO) ; 机器学习 (stat.ML)

[25] arXiv:2309.00462 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 持续学习者的新型度量标准 显示英文标题

标题： New metrics for analyzing continual learners

Nicolas Michel, Giovanni Chierchia, Romain Negrel, Jean-François Bercher, Toshihiko Yamasaki

评论： 6页，发表于MIRU 2023

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 人工智能 (cs.AI)

[26] arXiv:2309.00483 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 几何感知线图变换器预训练用于分子属性预测 显示英文标题

标题： Geometry-aware Line Graph Transformer Pre-training for Molecular Property Prediction

Peizhen Bai, Xianyuan Liu, Haiping Lu

评论： 9页，5图

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 生物大分子 (q-bio.BM)

[27] arXiv:2309.00498 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 深度学习方法在电力系统监测与优化中的应用 显示英文标题

标题： Application of Deep Learning Methods in Monitoring and Optimization of Electric Power Systems

Ognjen Kundacina

评论： 博士论文

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 系统与控制 (eess.SY)

[28] arXiv:2309.00508 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： 几何与过度参数化下两层神经网络全局最小值的局部恢复 显示英文标题

标题： Geometry and Local Recovery of Global Minima of Two-layer Neural Networks at Overparameterization

Leyang Zhang, Yaoyu Zhang, Tao Luo

评论： 一些关于分离输入的拼写错误已修复

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 动力系统 (math.DS)

[29] arXiv:2309.00543 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 为学习型医疗信息物理系统构建自然对抗性数据集 显示英文标题

标题： Curating Naturally Adversarial Datasets for Learning-Enabled Medical Cyber-Physical Systems

Sydney Pugh, Ivan Ruchkin, Insup Lee, James Weimer

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 人工智能 (cs.AI)

[30] arXiv:2309.00578 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： Lloyd算法在扰动下的一致性 显示英文标题

标题： Consistency of Lloyd's Algorithm Under Perturbations

Dhruv Patel, Hui Shen, Shankar Bhamidi, Yufeng Liu, Vladas Pipiras

评论： 预印本版本 1

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 统计理论 (math.ST)

[31] arXiv:2309.00583 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 几何感知神经算子用于大规模三维偏微分方程 显示英文标题

标题： Geometry-Informed Neural Operator for Large-Scale 3D PDEs

Zongyi Li, Nikola Borislavov Kovachki, Chris Choy, Boyi Li, Jean Kossaifi, Shourya Prakash Otta, Mohammad Amin Nabian, Maximilian Stadler, Christian Hundt, Kamyar Azizzadenesheli, Anima Anandkumar

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 数值分析 (math.NA)

[32] arXiv:2309.00585 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： PolyGET：通过等变变压器实现准确且可推广的力场加速聚合物模拟 显示英文标题

标题： PolyGET: Accelerating Polymer Simulations by Accurate and Generalizable Forcefield with Equivariant Transformer

Rui Feng, Huan Tran, Aubrey Toland, Binghong Chen, Qi Zhu, Rampi Ramprasad, Chao Zhang

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 软凝聚态物理 (cond-mat.soft)

[33] arXiv:2309.00591 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： 快速且无遗憾的最佳臂识别：基本极限和低复杂度算法 显示英文标题

标题： Fast and Regret Optimal Best Arm Identification: Fundamental Limits and Low-Complexity Algorithms

Qining Zhang, Lei Ying

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[34] arXiv:2309.00614 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 对抗对齐语言模型的基线防御措施 显示英文标题

标题： Baseline Defenses for Adversarial Attacks Against Aligned Language Models

Neel Jain, Avi Schwarzschild, Yuxin Wen, Gowthami Somepalli, John Kirchenbauer, Ping-yeh Chiang, Micah Goldblum, Aniruddha Saha, Jonas Geiping, Tom Goldstein

评论： 12页

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 计算与语言 (cs.CL) ; 密码学与安全 (cs.CR)

[35] arXiv:2309.00637 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 基于碳纤维有机片材的电池外壳抗冲击设计的有限元分析与机器学习引导设计 显示英文标题

标题： Finite Element Analysis and Machine Learning Guided Design of Carbon Fiber Organosheet-based Battery Enclosures for Crashworthiness

Shadab Anwar Shaikh, M.F.N. Taufique, Kranthi, Balusu, Shank S. Kulkarni, Forrest Hale, Jonathan Oleson, Ram Devanathan, Ayoub Soulami

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 信号处理 (eess.SP)

[36] arXiv:2309.00652 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 使用合成数据训练人工智能模型：对可持续发展的机遇与风险 显示英文标题

标题： The Use of Synthetic Data to Train AI Models: Opportunities and Risks for Sustainable Development

Tshilidzi Marwala, Eleonore Fournier-Tombs, Serge Stinckwich

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 人工智能 (cs.AI)

[37] arXiv:2309.00663 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 基于多项式模型的黑箱目标优化 显示英文标题

标题： Polynomial-Model-Based Optimization for Blackbox Objectives

Janina Schreiber, Damar Wicaksono, Michael Hecht

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 数值分析 (math.NA)

[38] arXiv:2309.00664 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： ICDARTS：提高循环DARTS的稳定性和性能 显示英文标题

标题： ICDARTS: Improving the Stability and Performance of Cyclic DARTS

Emily Herron, Derek Rose, Steven Young

评论： 注意：这是之前发表的会议论文的扩展版本。本文包括对每个算法变化重要性的扩展研究，对每个层选择重要性的消融研究，对不同层选择影响的研究，以及在动态搜索空间上执行ICDARTS NAS的研究。

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 人工智能 (cs.AI)

[39] arXiv:2309.00688 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 动态学习中客户端漂移与灾难性遗忘的联合探索 显示英文标题

标题： Jointly Exploring Client Drift and Catastrophic Forgetting in Dynamic Learning

Niklas Babendererde, Moritz Fuchs, Camila Gonzalez, Yuri Tolkach, Anirban Mukhopadhyay

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 人工智能 (cs.AI)

[40] arXiv:2309.00699 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 基于温度的图神经网络几何深度学习分析 显示英文标题

标题： Geometric Deep Learning: a Temperature Based Analysis of Graph Neural Networks

M. Lapenna, F. Faglioni, F. Zanchetta, R. Fioresi

评论： 发表于GSI 2023会议论文集

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 人工智能 (cs.AI)

[41] arXiv:2309.00711 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 从多任务演示中学习共享的安全约束 显示英文标题

标题： Learning Shared Safety Constraints from Multi-task Demonstrations

Konwoo Kim, Gokul Swamy, Zuxin Liu, Ding Zhao, Sanjiban Choudhury, Zhiwei Steven Wu

主题： 机器学习 (cs.LG)

[42] arXiv:2309.00738 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 重新思考图规范在图表示学习中的稳定性力量 显示英文标题

标题： Rethinking the Power of Graph Canonization in Graph Representation Learning with Stability

Zehao Dong, Muhan Zhang, Philip R.O. Payne, Michael A Province, Carlos Cruchaga, Tianyu Zhao, Fuhai Li, Yixin Chen

主题： 机器学习 (cs.LG)

[43] arXiv:2309.00754 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 高效RLHF：降低PPO的内存使用量 显示英文标题

标题： Efficient RLHF: Reducing the Memory Usage of PPO

Michael Santacroce, Yadong Lu, Han Yu, Yuanzhi Li, Yelong Shen

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 人工智能 (cs.AI) ; 计算与语言 (cs.CL)

[44] arXiv:2309.00781 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： 结构化径向基函数网络：用于多假设预测的建模多样性 显示英文标题

标题： Structured Radial Basis Function Network: Modelling Diversity for Multiple Hypotheses Prediction

Alejandro Rodriguez Dominguez, Muhammad Shahzad, Xia Hong

评论： 被接受的论文用于AI-2024 第四十四届SGAI国际人工智能会议 伦敦剑桥 2024年12月17日至19日

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[45] arXiv:2309.00783 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 基于领域条件先验引导的扩散模型用于加速MRI和qMRI重建 显示英文标题

标题： Diffusion Modeling with Domain-conditioned Prior Guidance for Accelerated MRI and qMRI Reconstruction

Wanyu Bian, Albert Jang, Fang Liu

主题： 机器学习 (cs.LG)

[46] arXiv:2309.00802 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 深度学习与反问题 显示英文标题

标题： Deep Learning and Inverse Problems

Ali Mohammad-Djafari, Ning Chu, Li Wang, Liang Yu

评论： arXiv管理员注释：与arXiv:2308.15492存在文本重叠

主题： 机器学习 (cs.LG)

[47] arXiv:2309.00814 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 绕过模拟器：接近最优的对抗性线性上下文多臂老虎机 显示英文标题

标题： Bypassing the Simulator: Near-Optimal Adversarial Linear Contextual Bandits

Haolin Liu, Chen-Yu Wei, Julian Zimmert

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

[48] arXiv:2309.00837 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 基于示范引导的强化学习自主软组织牵开 显示英文标题

标题： Autonomous Soft Tissue Retraction Using Demonstration-Guided Reinforcement Learning

Amritpal Singh, Wenqi Shi, May D Wang

评论： 10页，5图，MICCAI 2023会议（AECAI研讨会）

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 机器人技术 (cs.RO)

[49] arXiv:2309.00855 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： DoRA：基于领域的自监督学习框架用于低资源房地产评估 显示英文标题

标题： DoRA: Domain-Based Self-Supervised Learning Framework for Low-Resource Real Estate Appraisal

Wei-Wei Du, Wei-Yao Wang, Wen-Chih Peng

评论： 被CIKM 2023接受

主题： 机器学习 (cs.LG)

[50] arXiv:2309.00864 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： Equitable-FL：资源受限环境下的稀疏联邦学习 显示英文标题

标题： Equitable-FL: Federated Learning with Sparsity for Resource-Constrained Environment

Indrajeet Kumar Sinha, Shekhar Verma, Krishna Pratap Singh

评论： 12页，7图

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) ; 分布式、并行与集群计算 (cs.DC)