机器学习

2020年03月 的作者和标题

[201] arXiv:2003.03564 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 三元压缩用于高效通信的联邦学习 显示英文标题

标题： Ternary Compression for Communication-Efficient Federated Learning

Jinjin Xu, Wenli Du, Ran Cheng, Wangli He, Yaochu Jin

期刊参考： IEEE 交易神经网络与学习系统。2022 年 3 月；33(3):1162-1176

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 分布式、并行与集群计算 (cs.DC) ; 机器学习 (stat.ML)

[202] arXiv:2003.03572 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 通过饱和坐标下降的高效非负张量分解 显示英文标题

标题： Efficient Nonnegative Tensor Factorization via Saturating Coordinate Descent

Thirunavukarasu Balasubramaniam, Richi Nayak, Chau Yuen

评论： 已接受发表于《ACM知识发现汇刊》

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 分布式、并行与集群计算 (cs.DC) ; 机器学习 (stat.ML)

[203] arXiv:2003.03600 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 强化学习在组合优化中的研究综述 显示英文标题

标题： Reinforcement Learning for Combinatorial Optimization: A Survey

Nina Mazyavkina, Sergey Sviridov, Sergei Ivanov, Evgeny Burnaev

评论： 24页

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

[204] arXiv:2003.03601 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 基于RNN的在线学习：一种具有收敛性保证的一阶优化算法 显示英文标题

标题： RNN-based Online Learning: An Efficient First-Order Optimization Algorithm with a Convergence Guarantee

N. Mert Vural, Selim F. Yilmaz, Fatih Ilhan, Suleyman S. Kozat

评论： 本文是所展示结果的早期草稿。我们已经撰写并发表了一篇另一篇论文（arXiv:2005.08948），在其中我们改进了本文的内容。已发表的论文涵盖了本文中大部分内容。因此，我们将本文从Arxiv上移除，并恳请有兴趣的读者参考arXiv:2005.08948。

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[205] arXiv:2003.03609 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： RCC-Dual-GAN：一种在少量已知异常情况下进行离群点检测的高效方法 显示英文标题

标题： RCC-Dual-GAN: An Efficient Approach for Outlier Detection with Few Identified Anomalies

Zhe Li, Chunhua Sun, Chunli Liu, Xiayu Chen, Meng Wang, Yezheng Liu

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[206] arXiv:2003.03622 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 通过量化知识解释知识蒸馏 显示英文标题

标题： Explaining Knowledge Distillation by Quantifying the Knowledge

Xu Cheng, Zhefan Rao, Yilan Chen, Quanshi Zhang

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)

[207] arXiv:2003.03633 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： AL2：分类神经网络中学习通用表示的渐进激活损失 显示英文标题

标题： AL2: Progressive Activation Loss for Learning General Representations in Classification Neural Networks

Majed El Helou, Frederike Dümbgen, Sabine Süsstrunk

期刊参考： IEEE国际声学、语音与信号处理会议（ICASSP 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)

[208] arXiv:2003.03671 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 基于随机核的时空霍克斯过程建模 显示英文标题

标题： Modeling of Spatio-Temporal Hawkes Processes with Randomized Kernels

Fatih Ilhan, Suleyman Serdar Kozat

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[209] arXiv:2003.03687 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： DNNs决策边界的某些几何和拓扑性质 显示英文标题

标题： Some Geometrical and Topological Properties of DNNs' Decision Boundaries

Bo Liu, Mengya Shen

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[210] arXiv:2003.03689 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 逆特征学习：基于误差表示学习的特征学习 显示英文标题

标题： Inverse Feature Learning: Feature learning based on Representation Learning of Error

Behzad Ghazanfari, Fatemeh Afghah, MohammadTaghi Hajiaghayi

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[211] arXiv:2003.03692 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 用于批量和在线异常检测的隔离蒙德里安森林 显示英文标题

标题： Isolation Mondrian Forest for Batch and Online Anomaly Detection

Haoran Ma, Benyamin Ghojogh, Maria N. Samad, Dongyu Zheng, Mark Crowley

评论： 被接受在IEEE国际系统、人与控制论会议（SMC）2020上发表。前三位作者对该工作有同等贡献。

期刊参考： IEEE系统、人与控制论国际会议（SMC），第3051-3058页，2020

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[212] arXiv:2003.03695 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 神经ODE的渐进增长 显示英文标题

标题： Progressive Growing of Neural ODEs

Hammad A. Ayyubi, Yi Yao, Ajay Divakaran

期刊参考： 神经网络与微分方程研讨会，2020

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

[213] arXiv:2003.03699 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 消除差分隐私随机梯度下降对模型精度的偏差影响 显示英文标题

标题： Removing Disparate Impact of Differentially Private Stochastic Gradient Descent on Model Accuracy

Depeng Xu, Wei Du, Xintao Wu

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)

[214] arXiv:2003.03709 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 基于神经网络的生成对抗模仿学习：全局最优性与收敛率 显示英文标题

标题： Generative Adversarial Imitation Learning with Neural Networks: Global Optimality and Convergence Rate

Yufeng Zhang, Qi Cai, Zhuoran Yang, Zhaoran Wang

评论： 42页；被ICML接收；初稿于2020年2月提交

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

[215] arXiv:2003.03722 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 关于合作多智能体强化学习的鲁棒性 显示英文标题

标题： On the Robustness of Cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning

Jieyu Lin, Kristina Dzeparoska, Sai Qian Zhang, Alberto Leon-Garcia, Nicolas Papernot

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

[216] arXiv:2003.03777 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 图，卷积和神经网络：从图滤波器到图神经网络 显示英文标题

标题： Graphs, Convolutions, and Neural Networks: From Graph Filters to Graph Neural Networks

Fernando Gama, Elvin Isufi, Geert Leus, Alejandro Ribeiro

评论： 提交至IEEE SPM关于图信号处理的特刊：基础与新兴方向

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 系统与控制 (eess.SY) ; 机器学习 (stat.ML)

[217] arXiv:2003.03778 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 对抗性攻击在概率自回归预测模型上 显示英文标题

标题： Adversarial Attacks on Probabilistic Autoregressive Forecasting Models

Raphaël Dang-Nhu, Gagandeep Singh, Pavol Bielik, Martin Vechev

评论： 15页，6图

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[218] arXiv:2003.03828 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： $Π-$网络：深度多项式神经网络 显示英文标题

标题： $Π-$nets: Deep Polynomial Neural Networks

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

评论： 被CVPR 2020接受

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)

[219] arXiv:2003.03835 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 多变量提升树及其在预测和控制中的应用 显示英文标题

标题： Multivariate Boosted Trees and Applications to Forecasting and Control

Lorenzo Nespoli, Vasco Medici

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[220] arXiv:2003.03862 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 改进噪声结构化标签的训练 显示英文标题

标题： Improving Training on Noisy Stuctured Labels

Abubakar Abid, James Zou

评论： 8页正文，13页总计

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

[221] arXiv:2003.03882 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 分治ERM的理论分析：超越平方损失和RKHS 显示英文标题

标题： Theoretical Analysis of Divide-and-Conquer ERM: Beyond Square Loss and RKHS

Yong Liu, Lizhong Ding, Weiping Wang

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[222] arXiv:2003.03888 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 几乎最优的核K均值聚类风险界限 显示英文标题

标题： Nearly Optimal Clustering Risk Bounds for Kernel K-Means

Yong Liu, Lizhong Ding, Weiping Wang

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[223] arXiv:2003.03892 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： COPT：图草图的协调最优传输 显示英文标题

标题： COPT: Coordinated Optimal Transport for Graph Sketching

Yihe Dong, Will Sawin

期刊参考： 神经信息处理系统大会（NeurIPS）2020

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

[224] arXiv:2003.03893 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 一种用于支持向量回归的工作似然方法，具有数据驱动的不敏感参数 显示英文标题

标题： A working likelihood approach to support vector regression with a data-driven insensitivity parameter

Jinran Wu, You-Gan Wang

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 计算 (stat.CO) ; 机器学习 (stat.ML)

[225] arXiv:2003.03900 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 公式零：通过离线种群合成的分布稳健在线适应 显示英文标题

标题： FormulaZero: Distributionally Robust Online Adaptation via Offline Population Synthesis

Aman Sinha, Matthew O'Kelly, Hongrui Zheng, Rahul Mangharam, John Duchi, Russ Tedrake

评论： ICML 2020: https://icml.cc/virtual/2020/poster/6277

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 多智能体系统 (cs.MA) ; 机器人技术 (cs.RO) ; 机器学习 (stat.ML)

[226] arXiv:2003.03919 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 基于多关系结构演化的时序属性预测 显示英文标题

标题： Temporal Attribute Prediction via Joint Modeling of Multi-Relational Structure Evolution

Sankalp Garg, Navodita Sharma, Woojeong Jin, Xiang Ren

评论： 在IJCAI 2020会议论文集上。代码可在https://github.com/INK-USC/DArtNet找到。唯一著作权人是IJCAI（国际人工智能联合会议），保留所有权利。原始出版物可在https://www.ijcai.org/Proceedings/2020/386获取。

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[227] arXiv:2003.03924 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： Q* 近似方案用于批量强化学习：理论比较 显示英文标题

标题： Q* Approximation Schemes for Batch Reinforcement Learning: A Theoretical Comparison

Tengyang Xie, Nan Jiang

评论： 发表于UAI 2020

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

[228] arXiv:2003.03934 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 机器学习的因果可解释性 -- 问题、方法与评估 显示英文标题

标题： Causal Interpretability for Machine Learning -- Problems, Methods and Evaluation

Raha Moraffah, Mansooreh Karami, Ruocheng Guo, Adrienne Raglin, Huan Liu

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[229] arXiv:2003.03946 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 从判别特征反馈中稳健学习 显示英文标题

标题： Robust Learning from Discriminative Feature Feedback

Sanjoy Dasgupta, Sivan Sabato

评论： 将出现在AISTATS 2020上

期刊参考： 第23届国际人工智能与统计会议（AISTATS）论文集，973-982页，2020

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[230] arXiv:2003.03960 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 有序标记树的度量学习与pq-gram 显示英文标题

标题： Metric Learning for Ordered Labeled Trees with pq-grams

Hikaru Shindo, Masaaki Nishino, Yasuaki Kobayashi, Akihiro Yamamoto

评论： 被ECAI 2020接收（全文）

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[231] arXiv:2003.03977 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 宽极小值密度假设和探索-利用学习率调度 显示英文标题

标题： Wide-minima Density Hypothesis and the Explore-Exploit Learning Rate Schedule

Nikhil Iyer, V Thejas, Nipun Kwatra, Ramachandran Ramjee, Muthian Sivathanu

评论： 34页

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[232] arXiv:2003.04033 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 矩方法的复兴？ -- GAN 如何学习分布 显示英文标题

标题： Making Method of Moments Great Again? -- How can GANs learn distributions

Yuanzhi Li, Zehao Dou

评论： 50页以上

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[233] arXiv:2003.04046 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 效率和公平都是必要的：一种基于深度强化学习的通用交通信号控制器 显示英文标题

标题： Efficiency and Equity are Both Essential: A Generalized Traffic Signal Controller with Deep Reinforcement Learning

Shengchao Yan, Jingwei Zhang, Daniel Büscher, Wolfram Burgard

评论： 发表于IROS 2020的会议论文

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

[234] arXiv:2003.04063 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 基于图嵌入的监督域适应 显示英文标题

标题： Supervised Domain Adaptation using Graph Embedding

Lukas Hedegaard Morsing, Omar Ali Sheikh-Omar, Alexandros Iosifidis

评论： 7页，3图，3表

期刊参考： 2020年国际模式识别会议（ICPR）

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[235] arXiv:2003.04069 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 度量空间中高效无模型强化学习的缩放方法 显示英文标题

标题： Zooming for Efficient Model-Free Reinforcement Learning in Metric Spaces

Ahmed Touati, Adrien Ali Taiga, Marc G. Bellemare

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[236] arXiv:2003.04078 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 图神经网络的表达能力综述 显示英文标题

标题： A Survey on The Expressive Power of Graph Neural Networks

Ryoma Sato

评论： 42页

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[237] arXiv:2003.04108 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 通过离策略发散正则化实现稳定的策略优化 显示英文标题

标题： Stable Policy Optimization via Off-Policy Divergence Regularization

Ahmed Touati, Amy Zhang, Joelle Pineau, Pascal Vincent

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) ; 机器学习 (stat.ML)

[238] arXiv:2003.04135 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 集合聚类 显示英文标题

标题： Sets Clustering

Ibrahim Jubran, Murad Tukan, Alaa Maalouf, Dan Feldman

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[239] arXiv:2003.04173 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 基于梯度的对抗攻击通过遍历嵌入世界对分类序列模型的攻击 显示英文标题

标题： Gradient-based adversarial attacks on categorical sequence models via traversing an embedded world

Ivan Fursov, Alexey Zaytsev, Nikita Kluchnikov, Andrey Kravchenko, Evgeny Burnaev

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[240] arXiv:2003.04180 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 近似足够好：维度和边缘复杂性的概率变体 显示英文标题

标题： Approximate is Good Enough: Probabilistic Variants of Dimensional and Margin Complexity

Pritish Kamath, Omar Montasser, Nathan Srebro

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[241] arXiv:2003.04203 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 人类人工智能交互循环训练：交互式强化学习的新方法 显示英文标题

标题： Human AI interaction loop training: New approach for interactive reinforcement learning

Neda Navidi

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

[242] arXiv:2003.04227 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 面向模块化算法归纳 显示英文标题

标题： Towards Modular Algorithm Induction

Daniel A. Abolafia, Rishabh Singh, Manzil Zaheer, Charles Sutton

评论： 10页，4图，2表

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 人工智能 (cs.AI)

[243] arXiv:2003.04261 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 半监督聚类与分类的协同学习用于标记未校准的数据 显示英文标题

标题： Collaborative Learning of Semi-Supervised Clustering and Classification for Labeling Uncurated Data

Sara Mousavi, Dylan Lee, Tatianna Griffin, Dawnie Steadman, Audris Mockus

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[244] arXiv:2003.04273 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 查找ReLU神经网络输出属性的输入表征 显示英文标题

标题： Finding Input Characterizations for Output Properties in ReLU Neural Networks

Saket Dingliwal, Divyansh Pareek, Jatin Arora

评论： 5页

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

[245] arXiv:2003.04276 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 如何训练你的超级网络：对权重共享NAS中训练启发式方法的分析 显示英文标题

标题： How to Train Your Super-Net: An Analysis of Training Heuristics in Weight-Sharing NAS

Kaicheng Yu, Rene Ranftl, Mathieu Salzmann

评论： 更新了NASBench-101的最新结果，现在我们在该空间上实现了0.48的稀疏Kendall-Tau值

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)

[246] arXiv:2003.04285 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 深度逆特征学习：误差的表示学习 显示英文标题

标题： Deep Inverse Feature Learning: A Representation Learning of Error

Behzad Ghazanfari, Fatemeh Afghah

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 计算机视觉与模式识别 (cs.CV) ; 神经与进化计算 (cs.NE) ; 机器学习 (stat.ML)

[247] arXiv:2003.04292 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 深度概率典型相关分析的变分推断 显示英文标题

标题： Variational Inference for Deep Probabilistic Canonical Correlation Analysis

Mahdi Karami, Dale Schuurmans

评论： 13页，4图

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[248] arXiv:2003.04295 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 复杂损失函数的自动微分方案 显示英文标题

标题： A scheme for automatic differentiation of complex loss functions

Chu Guo, Dario Poletti

评论： 6页，1图，1表

期刊参考： 物理评论E 103, 013309 (2021)

主题： 机器学习 (cs.LG)

[249] arXiv:2003.04296 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 传播渐近估计梯度的低比特量化神经网络 显示英文标题

标题： Propagating Asymptotic-Estimated Gradients for Low Bitwidth Quantized Neural Networks

Jun Chen, Yong Liu, Hao Zhang, Shengnan Hou, Jian Yang

评论： 本文已被接受发表于IEEE信号处理选定主题期刊

期刊参考： IEEE 信号处理选定专题期刊 2020

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 计算机视觉与模式识别 (cs.CV)

[250] arXiv:2003.04300 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 使用深度变分推断学习离散状态抽象 显示英文标题

标题： Learning Discrete State Abstractions With Deep Variational Inference

Ondrej Biza, Robert Platt, Jan-Willem van de Meent, Lawson L. S. Wong

评论： 15页，7图

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[251] arXiv:2003.04339 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 重新审视逐渐加权平均的SGD：优化和泛化视角 显示英文标题

标题： Revisiting SGD with Increasingly Weighted Averaging: Optimization and Generalization Perspectives

Zhishuai Guo, Yan Yan, Tianbao Yang

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[252] arXiv:2003.04382 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 带有变分领域无关特征重放的连续域适应 显示英文标题

标题： Continuous Domain Adaptation with Variational Domain-Agnostic Feature Replay

Qicheng Lao, Xiang Jiang, Mohammad Havaei, Yoshua Bengio

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)

[253] arXiv:2003.04422 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 相关初始化用于相关数据 显示英文标题

标题： Correlated Initialization for Correlated Data

Johannes Schneider

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[254] arXiv:2003.04427 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 在未观察到的上下文信息下的迁移强化学习 显示英文标题

标题： Transfer Reinforcement Learning under Unobserved Contextual Information

Yan Zhang, Michael M. Zavlanos

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

[255] arXiv:2003.04448 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 更好的关系推理集表示 显示英文标题

标题： Better Set Representations For Relational Reasoning

Qian Huang, Horace He, Abhay Singh, Yan Zhang, Ser-Nam Lim, Austin Benson

评论： 预印本，17页

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)

[256] arXiv:2003.04475 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 基于条件分布匹配和广义标签偏移的领域自适应 显示英文标题

标题： Domain Adaptation with Conditional Distribution Matching and Generalized Label Shift

Remi Tachet, Han Zhao, Yu-Xiang Wang, Geoff Gordon

评论： 出现在NeurIPS 2020上

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

[257] arXiv:2003.04497 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 基于张量的在线学习用于多方式数据 显示英文标题

标题： Online Tensor-Based Learning for Multi-Way Data

Ali Anaissi, Basem Suleiman, Seid Miad Zandavi

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[258] arXiv:2003.04508 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 通过自适应图学习的无监督图嵌入 显示英文标题

标题： Unsupervised Graph Embedding via Adaptive Graph Learning

Rui Zhang, Yunxing Zhang, Xuelong Li

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[259] arXiv:2003.04509 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 私有分类和在线预测的闭包性质 显示英文标题

标题： Closure Properties for Private Classification and Online Prediction

Noga Alon, Amos Beimel, Shay Moran, Uri Stemmer

评论： 改进了与Littlestone维数相关的某些上界。最重要的是，我们去掉了关于一般组合的两个指数（现在只有一个指数，而不是三个指数）。添加了一张图。其他

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[260] arXiv:2003.04514 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 在模型集成中诱导多样性的信息瓶颈 显示英文标题

标题： Diversity inducing Information Bottleneck in Model Ensembles

Samarth Sinha, Homanga Bharadhwaj, Anirudh Goyal, Hugo Larochelle, Animesh Garg, Florian Shkurti

评论： AAAI 2021。Samarth Sinha* 和 Homanga Bharadhwaj* 对本研究的贡献相同

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) ; 机器学习 (stat.ML)

[261] arXiv:2003.04521 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 学习成为全局优化器 显示英文标题

标题： Learning to be Global Optimizer

Haotian Zhang, Jianyong Sun, Zongben Xu

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)

[262] arXiv:2003.04549 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 切片调谐器：一种用于准确和公平机器学习模型的选定数据采集框架 显示英文标题

标题： Slice Tuner: A Selective Data Acquisition Framework for Accurate and Fair Machine Learning Models

Ki Hyun Tae, Steven Euijong Whang

评论： 15页，11图，11表

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[263] arXiv:2003.04560 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 神经网络中输入非均匀密度的频率偏差 显示英文标题

标题： Frequency Bias in Neural Networks for Input of Non-Uniform Density

Ronen Basri, Meirav Galun, Amnon Geifman, David Jacobs, Yoni Kasten, Shira Kritchman

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[264] arXiv:2003.04575 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： GPCA：高斯过程嵌入通道注意力的概率框架 显示英文标题

标题： GPCA: A Probabilistic Framework for Gaussian Process Embedded Channel Attention

Jiyang Xie, Dongliang Chang, Zhanyu Ma, Guoqiang Zhang, Jun Guo

评论： 被IEEE TPAMI接收，2021

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[265] arXiv:2003.04576 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 使用深度循环自编码器的蜂巢异常检测 显示英文标题

标题： Anomaly Detection in Beehives using Deep Recurrent Autoencoders

Padraig Davidson, Michael Steininger, Florian Lautenschlager, Konstantin Kobs, Anna Krause, Andreas Hotho

期刊参考： 第九届国际传感器网络会议论文集 (SENSORNETS 2020)，2020，142-149

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

[266] arXiv:2003.04630 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 拉格朗日神经网络 显示英文标题

标题： Lagrangian Neural Networks

Miles Cranmer, Sam Greydanus, Stephan Hoyer, Peter Battaglia, David Spergel, Shirley Ho

评论： 7页（+2个附录）。发表于ICLR 2020深度微分方程研讨会。代码在github.com/MilesCranmer/lagrangian_nns

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 动力系统 (math.DS) ; 计算物理 (physics.comp-ph) ; 数据分析、统计与概率 (physics.data-an) ; 机器学习 (stat.ML)

[267] arXiv:2003.04664 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 自动课程学习在深度强化学习中的简要综述 显示英文标题

标题： Automatic Curriculum Learning For Deep RL: A Short Survey

Rémy Portelas, Cédric Colas, Lilian Weng, Katja Hofmann, Pierre-Yves Oudeyer

评论： 已被IJCAI2020接受

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

[268] arXiv:2003.04675 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 面向可解释的人工神经网络：多类多变量决策树的精确转换 显示英文标题

标题： Towards Interpretable ANNs: An Exact Transformation to Multi-Class Multivariate Decision Trees

Duy T. Nguyen, Kathryn E. Kasmarik, Hussein A. Abbass

评论： 57页

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[269] arXiv:2003.04686 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 高效通信的方差减少随机梯度下降 显示英文标题

标题： Communication-efficient Variance-reduced Stochastic Gradient Descent

Hossein S. Ghadikolaei, Sindri Magnusson

评论： IFAC世界大会2020

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 分布式、并行与集群计算 (cs.DC)

[270] arXiv:2003.04726 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 枚举双聚类算法的新进展与在线分块 显示英文标题

标题： New advances in enumerative biclustering algorithms with online partitioning

Rosana Veroneze, Fernando J. Von Zuben

评论： 这份报告综合了两份先前报告（“在混合属性数据集中高效挖掘最大双聚类”和“RIn-Close_CVC2：一种更高效的数值数据双聚类枚举算法”）的建议，并且也带来了一些新的创新。arXiv 管理员注释：与 arXiv:1810.07725 有大量文本重叠。

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[271] arXiv:2003.04793 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 储层记忆机器 显示英文标题

标题： Reservoir memory machines

Benjamin Paassen, Alexander Schulz

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[272] arXiv:2003.04794 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 在数据驱动决策中解决群体公平性的多个度量问题 显示英文标题

标题： Addressing multiple metrics of group fairness in data-driven decision making

Marius Miron, Songül Tolan, Emilia Gómez, Carlos Castillo

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

[273] arXiv:2003.04819 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： Karate Club：面向API的开源Python框架，用于图上的无监督学习 显示英文标题

标题： Karate Club: An API Oriented Open-source Python Framework for Unsupervised Learning on Graphs

Benedek Rozemberczki, Oliver Kiss, Rik Sarkar

评论： 该框架可在以下地址获取：https://github.com/benedekrozemberczki/karateclub

期刊参考： 发表于CIKM 2020的资源轨道论文

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

[274] arXiv:2003.04884 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 密码分析提取神经网络模型 显示英文标题

标题： Cryptanalytic Extraction of Neural Network Models

Nicholas Carlini, Matthew Jagielski, Ilya Mironov

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 密码学与安全 (cs.CR)

[275] arXiv:2003.04887 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： ReZero是您所需的一切：深度大的快速收敛 显示英文标题

标题： ReZero is All You Need: Fast Convergence at Large Depth

Thomas Bachlechner, Bodhisattwa Prasad Majumder, Huanru Henry Mao, Garrison W. Cottrell, Julian McAuley

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

[276] arXiv:2003.04960 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 强化学习领域中的课程学习：一种框架和综述 显示英文标题

标题： Curriculum Learning for Reinforcement Learning Domains: A Framework and Survey

Sanmit Narvekar, Bei Peng, Matteo Leonetti, Jivko Sinapov, Matthew E. Taylor, Peter Stone

期刊参考： 机器学习研究杂志 21(181):1-50, 2020

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

[277] arXiv:2003.05012 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 2019 MineRL竞赛的回顾分析：样本高效的强化学习 显示英文标题

标题： Retrospective Analysis of the 2019 MineRL Competition on Sample Efficient Reinforcement Learning

Stephanie Milani, Nicholay Topin, Brandon Houghton, William H. Guss, Sharada P. Mohanty, Keisuke Nakata, Oriol Vinyals, Noboru Sean Kuno

评论： 将出现在《机器学习研究会议论文集：NeurIPS 2019 竞赛与展示轨道后 proceedings》中。12页，2幅图。

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

[278] arXiv:2003.05063 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 基于知识的上下文感知非线性和神经注意模型用于成绩预测 显示英文标题

标题： Context-aware Non-linear and Neural Attentive Knowledge-based Models for Grade Prediction

Sara Morsy, George Karypis

评论： arXiv管理员注释：与arXiv:1904.11858有大量文本重叠

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

[279] arXiv:2003.05070 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 多目标变分自编码器：智能基础设施维护的应用 显示英文标题

标题： Multi-Objective Variational Autoencoder: an Application for Smart Infrastructure Maintenance

Ali Anaissi, Seid Miad Zandavi

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[280] arXiv:2003.05101 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 张量化随机投影 显示英文标题

标题： Tensorized Random Projections

Beheshteh T. Rakhshan, Guillaume Rabusseau

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

[281] arXiv:2003.05107 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 基于学习的可信置信界用于网络物理系统 显示英文标题

标题： Trusted Confidence Bounds for Learning Enabled Cyber-Physical Systems

Dimitrios Boursinos, Xenofon Koutsoukos

评论： 已被IEEE安全与隐私研讨会的可信自主系统研讨会接收2020年

期刊参考： IEEE安全与隐私研讨会（SPW），2020年，第228-233页

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[282] arXiv:2003.05148 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 核量化用于高效网络压缩 显示英文标题

标题： Kernel Quantization for Efficient Network Compression

Zhongzhi Yu, Yemin Shi, Tiejun Huang, Yizhou Yu

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[283] arXiv:2003.05155 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 面向CRISP-ML(Q)：一种具有质量保证方法的机器学习过程模型 显示英文标题

标题： Towards CRISP-ML(Q): A Machine Learning Process Model with Quality Assurance Methodology

Stefan Studer, Thanh Binh Bui, Christian Drescher, Alexander Hanuschkin, Ludwig Winkler, Steven Peters, Klaus-Robert Mueller

评论： 机器学习应用，质量保证方法论，过程模型，机器学习应用的最佳实践，汽车工业和学术界，最佳实践，指南

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 软件工程 (cs.SE) ; 机器学习 (stat.ML)

[284] arXiv:2003.05164 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 通过在小批量数据上使用后果主义权重更新改进反向传播算法 显示英文标题

标题： Improving the Backpropagation Algorithm with Consequentialism Weight Updates over Mini-Batches

Naeem Paeedeh, Kamaledin Ghiasi-Shirazi

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[285] arXiv:2003.05169 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 高维小样本设置下的高斯图模型探索与选择 显示英文标题

标题： Gaussian Graphical Model exploration and selection in high dimension low sample size setting

Thomas Lartigue (ARAMIS, CMAP), Simona Bottani (ARAMIS), Stephanie Baron (HEGP), Olivier Colliot (ARAMIS), Stanley Durrleman (ARAMIS), Stéphanie Allassonnière (CRC (UMR\_S\_1138 / U1138))

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[286] arXiv:2003.05174 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 延迟自适应学习在广义线性上下文老虎机中 显示英文标题

标题： Delay-Adaptive Learning in Generalized Linear Contextual Bandits

Jose Blanchet, Renyuan Xu, Zhengyuan Zhou

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[287] arXiv:2003.05198 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 工业规模的隐私保护深度神经网络 显示英文标题

标题： Industrial Scale Privacy Preserving Deep Neural Network

Longfei Zheng, Chaochao Chen, Yingting Liu, Bingzhe Wu, Xibin Wu, Li Wang, Lei Wang, Jun Zhou, Shuang Yang

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

[288] arXiv:2003.05285 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 一种用于填补智能卡数据中缺失上车站点的监督机器学习模型 显示英文标题

标题： A Supervised Machine Learning Model For Imputing Missing Boarding Stops In Smart Card Data

Nadav Shalit, Michael Fire, Eran Ben-Elia

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[289] arXiv:2003.05311 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 一种用于利用深度神经网络的关键系统安全框架 显示英文标题

标题： A Safety Framework for Critical Systems Utilising Deep Neural Networks

Xingyu Zhao, Alec Banks, James Sharp, Valentin Robu, David Flynn, Michael Fisher, Xiaowei Huang

评论： 被SafeComp2020接受

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 人工智能 (cs.AI)

[290] arXiv:2003.05325 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 元学习好奇心算法 显示英文标题

标题： Meta-learning curiosity algorithms

Ferran Alet, Martin F. Schneider, Tomas Lozano-Perez, Leslie Pack Kaelbling

评论： 发表于ICLR 2020

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[291] arXiv:2003.05330 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 通过可解释性和对抗性SHAP学习实现公平性 显示英文标题

标题： Fairness by Explicability and Adversarial SHAP Learning

James M. Hickey, Pietro G. Di Stefano, Vlasios Vasileiou

评论： 17页，2图

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[292] arXiv:2003.05334 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 在线元批评者学习用于非策略演员-批评者方法 显示英文标题

标题： Online Meta-Critic Learning for Off-Policy Actor-Critic Methods

Wei Zhou, Yiying Li, Yongxin Yang, Huaimin Wang, Timothy M. Hospedales

评论： 神经信息处理系统大会 2020

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[293] arXiv:2003.05425 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 规范等变网格CNN：几何图上的各向异性卷积 显示英文标题

标题： Gauge Equivariant Mesh CNNs: Anisotropic convolutions on geometric graphs

Pim de Haan, Maurice Weiler, Taco Cohen, Max Welling

评论： 发表于ICLR 2021

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)

[294] arXiv:2003.05431 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 构建和解释深度相似性模型 显示英文标题

标题： Building and Interpreting Deep Similarity Models

Oliver Eberle, Jochen Büttner, Florian Kräutli, Klaus-Robert Müller, Matteo Valleriani, Grégoire Montavon

评论： 12页，10图

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[295] arXiv:2003.05436 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 使用对比估计为可变形物体学习预测表示 显示英文标题

标题： Learning Predictive Representations for Deformable Objects Using Contrastive Estimation

Wilson Yan, Ashwin Vangipuram, Pieter Abbeel, Lerrel Pinto

评论： 项目网站：https://sites.google.com/view/contrastive-predictive-model

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 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)

[296] arXiv:2003.05602 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： PyODDS：一个具有自动化机器学习的端到端异常检测系统 显示英文标题

标题： PyODDS: An End-to-end Outlier Detection System with Automated Machine Learning

Yuening Li, Daochen Zha, Praveen Kumar Venugopal, Na Zou, Xia Hu

评论： 《2020年网络会议配套论文集》（WWW 20）

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

[297] arXiv:2003.05610 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 基于去中心化矩阵分解的隐私保护兴趣点推荐 显示英文标题

标题： Privacy Preserving Point-of-interest Recommendation Using Decentralized Matrix Factorization

Chaochao Chen, Ziqi Liu, Peilin Zhao, Jun Zhou, Xiaolong Li

评论： 被AAAI'18接受

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

[298] arXiv:2003.05636 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 费舍尔深度域适应 显示英文标题

标题： Fisher Deep Domain Adaptation

Yinghua Zhang, Yu Zhang, Ying Wei, Kun Bai, Yangqiu Song, Qiang Yang

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[299] arXiv:2003.05649 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 在易失性实例上的机器学习 显示英文标题

标题： Machine Learning on Volatile Instances

Xiaoxi Zhang, Jianyu Wang, Gauri Joshi, Carlee Joe-Wong

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 分布式、并行与集群计算 (cs.DC) ; 机器学习 (stat.ML)

[300] arXiv:2003.05672 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 基于LSTM网络的时间序列预测：一种符号方法 显示英文标题

标题： Time Series Forecasting Using LSTM Networks: A Symbolic Approach

Steven Elsworth, Stefan Güttel

评论： 12页，17图

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)