机器学习

2020年03月 的作者和标题

[301] arXiv:2003.05689 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 超参数优化：算法与应用综述 显示英文标题

标题： Hyper-Parameter Optimization: A Review of Algorithms and Applications

Tong Yu, Hong Zhu

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[302] arXiv:2003.05730 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 图上的对抗学习综述 显示英文标题

标题： A Survey of Adversarial Learning on Graphs

Liang Chen, Jintang Li, Jiaying Peng, Tao Xie, Zengxu Cao, Kun Xu, Xiangnan He, Zibin Zheng, Bingzhe Wu

评论： 预印本；16页，2图

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

[303] arXiv:2003.05731 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： SUOD：加速大规模无监督异构异常检测 显示英文标题

标题： SUOD: Accelerating Large-Scale Unsupervised Heterogeneous Outlier Detection

Yue Zhao, Xiyang Hu, Cheng Cheng, Cong Wang, Changlin Wan, Wen Wang, Jianing Yang, Haoping Bai, Zheng Li, Cao Xiao, Yunlong Wang, Zhi Qiao, Jimeng Sun, Leman Akoglu

评论： 第4届机器学习与系统会议（MLSys）论文集。代码可在http://github.com/yzhao062/SUOD获取。arXiv 编辑注：与arXiv:2002.03222存在文本重叠

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

[304] arXiv:2003.05733 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 面向对抗训练的实用彩票假设 显示英文标题

标题： Towards Practical Lottery Ticket Hypothesis for Adversarial Training

Bai Li, Shiqi Wang, Yunhan Jia, Yantao Lu, Zhenyu Zhong, Lawrence Carin, Suman Jana

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[305] arXiv:2003.05738 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： IG-RL：用于大规模交通信号控制的归纳图强化学习 显示英文标题

标题： IG-RL: Inductive Graph Reinforcement Learning for Massive-Scale Traffic Signal Control

François-Xavier Devailly, Denis Larocque, Laurent Charlin

评论： 11页，10图，1表。IEEE智能交通系统汇刊（2021）

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[306] arXiv:2003.05739 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 技术报告：使用完整协方差矩阵训练混合密度网络 显示英文标题

标题： Technical report: Training Mixture Density Networks with full covariance matrices

Jakob Kruse

主题： 机器学习 (cs.LG)

[307] arXiv:2003.05744 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 使用图神经网络学习代数多重网格 显示英文标题

标题： Learning Algebraic Multigrid Using Graph Neural Networks

Ilay Luz, Meirav Galun, Haggai Maron, Ronen Basri, Irad Yavneh

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[308] arXiv:2003.05747 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 带有锚点正则化的快速局部线性回归 显示英文标题

标题： Fast local linear regression with anchor regularization

Mathis Petrovich, Makoto Yamada

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[309] arXiv:2003.05748 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 解释消除针对神经网络的攻击 显示英文标题

标题： Explaining Away Attacks Against Neural Networks

Sean Saito, Jin Wang

评论： 2页，2图；被接受为MLSys 2020首届安全与弹性自主性研讨会论文

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)

[310] arXiv:2003.05822 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 顶点分类攻击中的拓扑效应 显示英文标题

标题： Topological Effects on Attacks Against Vertex Classification

Benjamin A. Miller, Mustafa Çamurcu, Alexander J. Gomez, Kevin Chan, Tina Eliassi-Rad

评论： 17页，11图

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[311] arXiv:2003.05878 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 没有奖励的情况下流形分析中的选项发现 显示英文标题

标题： Option Discovery in the Absence of Rewards with Manifold Analysis

Amitay Bar, Ronen Talmon, Ron Meir

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 人工智能 (cs.AI) ; 谱理论 (math.SP)

[312] arXiv:2003.05886 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 截断推理用于潜在变量优化问题：应用于鲁棒估计和学习 显示英文标题

标题： Truncated Inference for Latent Variable Optimization Problems: Application to Robust Estimation and Learning

Christopher Zach, Huu Le

评论： 16页

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 计算机视觉与模式识别 (cs.CV)

[313] arXiv:2003.05926 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 使用Geo2DR学习图的分布式表示 显示英文标题

标题： Learning distributed representations of graphs with Geo2DR

Paul Scherer, Pietro Lio

评论： 9页，修订版被ICML 2020 GRL+研讨会接受

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[314] arXiv:2003.05955 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 后估计平滑：利用辅助信息学习的简单基线 显示英文标题

标题： Post-Estimation Smoothing: A Simple Baseline for Learning with Side Information

Esther Rolf, Michael I. Jordan, Benjamin Recht

评论： 将出现在AISTATS 2020上

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[315] arXiv:2003.05988 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 小博弈中超参数分析：自对弈中的迭代次数还是轮次？ 显示英文标题

标题： Analysis of Hyper-Parameters for Small Games: Iterations or Epochs in Self-Play?

Hui Wang, Michael Emmerich, Mike Preuss, Aske Plaat

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 人工智能 (cs.AI) ; 神经与进化计算 (cs.NE)

[316] arXiv:2003.05989 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 多准则方法在流形上进行快速且异常值感知的代表性选择 显示英文标题

标题： A Multi-criteria Approach for Fast and Outlier-aware Representative Selection from Manifolds

Mahlagha Sedghi, George Atia, Michael Georgiopoulos

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

[317] arXiv:2003.05991 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 自编码器 显示英文标题

标题： Autoencoders

Dor Bank, Noam Koenigstein, Raja Giryes

评论： 书章节

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)

[318] arXiv:2003.05996 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 基于元学习的GNN初始化用于低资源分子属性预测 显示英文标题

标题： Meta-Learning GNN Initializations for Low-Resource Molecular Property Prediction

Cuong Q. Nguyen, Constantine Kreatsoulas, Kim M. Branson

评论： ICML 2020 图表示学习与超越研讨会（GRL+）

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 化学物理 (physics.chem-ph) ; 机器学习 (stat.ML)

[319] arXiv:2003.05997 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 基于路由变压器的高效基于内容的稀疏注意力 显示英文标题

标题： Efficient Content-Based Sparse Attention with Routing Transformers

Aurko Roy, Mohammad Saffar, Ashish Vaswani, David Grangier

评论： TACL 2020；出版前的MIT出版社版本；v5包含一个随机注意力基线

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

[320] arXiv:2003.05999 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 自适应控制与线性二次高斯（LQG）设置中的后悔最小化 显示英文标题

标题： Adaptive Control and Regret Minimization in Linear Quadratic Gaussian (LQG) Setting

Sahin Lale, Kamyar Azizzadenesheli, Babak Hassibi, Anima Anandkumar

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

[321] arXiv:2003.06005 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 模型无关的多级解释 显示英文标题

标题： Model Agnostic Multilevel Explanations

Karthikeyan Natesan Ramamurthy, Bhanukiran Vinzamuri, Yunfeng Zhang, Amit Dhurandhar

评论： 21页，9图，1表

期刊参考： 神经信息处理系统大会 2020

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

[322] arXiv:2003.06016 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 块MDPs的不变因果预测 显示英文标题

标题： Invariant Causal Prediction for Block MDPs

Amy Zhang, Clare Lyle, Shagun Sodhani, Angelos Filos, Marta Kwiatkowska, Joelle Pineau, Yarin Gal, Doina Precup

评论： 被ICML 2020接收。16页，8图

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

[323] arXiv:2003.06048 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 基于Wasserstein的图对齐 显示英文标题

标题： Wasserstein-based Graph Alignment

Hermina Petric Maretic, Mireille El Gheche, Matthias Minder, Giovanni Chierchia, Pascal Frossard

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[324] arXiv:2003.06050 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 基于强化学习的知识图谱异构关系推理 显示英文标题

标题： Heterogeneous Relational Reasoning in Knowledge Graphs with Reinforcement Learning

Mandana Saebi, Steven Krieg, Chuxu Zhang, Meng Jiang, Nitesh Chawla

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

[325] arXiv:2003.06060 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 你的GAN实际上是基于能量的模型，你应该使用判别器驱动的潜在采样 显示英文标题

标题： Your GAN is Secretly an Energy-based Model and You Should use Discriminator Driven Latent Sampling

Tong Che, Ruixiang Zhang, Jascha Sohl-Dickstein, Hugo Larochelle, Liam Paull, Yuan Cao, Yoshua Bengio

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

[326] arXiv:2003.06066 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 通过在Minecraft中从示范中学习实现高效的强化学习 显示英文标题

标题： Sample Efficient Reinforcement Learning through Learning from Demonstrations in Minecraft

Christian Scheller, Yanick Schraner, Manfred Vogel

评论： 10页，2图

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[327] arXiv:2003.06069 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 一种学习平均场博弈的一般框架 显示英文标题

标题： A General Framework for Learning Mean-Field Games

Xin Guo, Anran Hu, Renyuan Xu, Junzi Zhang

评论： 发表于《运筹学数学》

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

[328] arXiv:2003.06080 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 基于深胶囊的血管内光学相干断层成像冠状动脉分割 显示英文标题

标题： Coronary Artery Segmentation from Intravascular Optical Coherence Tomography Using Deep Capsules

Arjun Balaji, Lachlan Kelsey, Kamran Majeed, Carl Schultz, Barry Doyle

评论： 这个版本已被《医学人工智能》接受。主论文：28页，9个图，4个表格。补充材料：3页，3个图。

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 图像与视频处理 (eess.IV) ; 机器学习 (stat.ML)

[329] arXiv:2003.06100 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 通过采样和压缩学习：在极少量标注下的高效图表示学习 显示英文标题

标题： Learning by Sampling and Compressing: Efficient Graph Representation Learning with Extremely Limited Annotations

Xiaoming Liu, Qirui Li, Chao Shen, Xi Peng, Yadong Zhou, Xiaohong Guan

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

[330] arXiv:2003.06112 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 一种用于短而嘈杂文本流的图卷积主题模型 显示英文标题

标题： A Graph Convolutional Topic Model for Short and Noisy Text Streams

Ngo Van Linh, Tran Xuan Bach, Khoat Than

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[331] arXiv:2003.06113 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 超高效跨被试者脑电分类的元更新迁移学习 显示英文标题

标题： Ultra Efficient Transfer Learning with Meta Update for Cross Subject EEG Classification

Tiehang Duan, Mihir Chauhan, Mohammad Abuzar Shaikh, Jun Chu, Sargur Srihari

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

[332] arXiv:2003.06121 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 非参数方法何时具有稳健性？ 显示英文标题

标题： When are Non-Parametric Methods Robust?

Robi Bhattacharjee, Kamalika Chaudhuri

评论： 被ICML 2020接受

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[333] arXiv:2003.06123 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 动态先验知识到贝叶斯模型的数据流转换 显示英文标题

标题： Dynamic transformation of prior knowledge into Bayesian models for data streams

Tran Xuan Bach, Nguyen Duc Anh, Ngo Van Linh, Khoat Than

评论： 将出现在IEEE TKDE上

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[334] arXiv:2003.06152 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 隐式偏差能解释泛化吗？ 随机凸优化作为案例研究 显示英文标题

标题： Can Implicit Bias Explain Generalization? Stochastic Convex Optimization as a Case Study

Assaf Dauber, Meir Feder, Tomer Koren, Roi Livni

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[335] arXiv:2003.06205 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 卷积自编码器在基于图像的个性化推荐系统中的有效性 显示英文标题

标题： On the effectiveness of convolutional autoencoders on image-based personalized recommender systems

E. Blanco-Mallo, B. Remeseiro, V. Bolón-Canedo, A. Alonso-Betanzos

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

[336] arXiv:2003.06213 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 能源收集中的学习与公平性：一种最大最小多臂老虎机方法 显示英文标题

标题： Learning and Fairness in Energy Harvesting: A Maximin Multi-Armed Bandits Approach

Debamita Ghosh, Arun Verma, Manjesh K. Hanawal

评论： 将要在2020年SPCOM上发表

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[337] arXiv:2003.06254 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： ResNet压缩了什么信息？ 显示英文标题

标题： What Information Does a ResNet Compress?

Luke Nicholas Darlow, Amos Storkey

评论： 10页+附录；提交至ICLR 2019

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)

[338] arXiv:2003.06259 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 泰勒展开策略优化 显示英文标题

标题： Taylor Expansion Policy Optimization

Yunhao Tang, Michal Valko, Rémi Munos

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[339] arXiv:2003.06308 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 在FPGAs上使用HLS4ML将深度神经网络压缩为二进制和三进制精度 显示英文标题

标题： Compressing deep neural networks on FPGAs to binary and ternary precision with HLS4ML

Giuseppe Di Guglielmo, Javier Duarte, Philip Harris, Duc Hoang, Sergo Jindariani, Edward Kreinar, Mia Liu, Vladimir Loncar, Jennifer Ngadiuba, Kevin Pedro, Maurizio Pierini, Dylan Rankin, Sheila Sagear, Sioni Summers, Nhan Tran, Zhenbin Wu

评论： 更新到MLST期刊版本

期刊参考： 机器学习：科学与技术 2，015001 (2020)

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 信号处理 (eess.SP) ; 高能物理 - 实验 (hep-ex)

[340] arXiv:2003.06321 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 微监督扰动学习：表示概率分布的视角 显示英文标题

标题： Micro-supervised Disturbance Learning: A Perspective of Representation Probability Distribution

Jielei Chu, Jing Liu, Hongjun Wang, Meng Hua, Zhiguo Gong, Tianrui Li

评论： 14页

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[341] arXiv:2003.06340 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 深度线性神经网络中的对齐问题 显示英文标题

标题： On Alignment in Deep Linear Neural Networks

Adityanarayanan Radhakrishnan, Eshaan Nichani, Daniel Bernstein, Caroline Uhler

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[342] arXiv:2003.06350 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 时间差分学习中的干扰与泛化 显示英文标题

标题： Interference and Generalization in Temporal Difference Learning

Emmanuel Bengio, Joelle Pineau, Doina Precup

评论： 提交至ICML 2020。20页，14图

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[343] arXiv:2003.06417 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 稀疏图形记忆用于鲁棒规划 显示英文标题

标题： Sparse Graphical Memory for Robust Planning

Scott Emmons, Ajay Jain, Michael Laskin, Thanard Kurutach, Pieter Abbeel, Deepak Pathak

评论： 已接受于NeurIPS 2020。视频和代码见 https://mishalaskin.github.io/sgm/

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)

[344] arXiv:2003.06441 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 稀疏局部线性模型的神经生成器以实现准确性和可解释性 显示英文标题

标题： Neural Generators of Sparse Local Linear Models for Achieving both Accuracy and Interpretability

Yuya Yoshikawa, Tomoharu Iwata

评论： 11页

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[345] arXiv:2003.06474 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 优化重症监护中脓毒症的医疗治疗：从强化学习到试验前评估 显示英文标题

标题： Optimizing Medical Treatment for Sepsis in Intensive Care: from Reinforcement Learning to Pre-Trial Evaluation

Luchen Li, Ignacio Albert-Smet, Aldo A. Faisal

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 人工智能 (cs.AI)

[346] arXiv:2003.06508 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 漂移表面：概念漂移下的风险竞争学习算法 显示英文标题

标题： DriftSurf: A Risk-competitive Learning Algorithm under Concept Drift

Ashraf Tahmasbi, Ellango Jothimurugesan, Srikanta Tirthapura, Phillip B. Gibbons

评论： 32页，12张图。提交至NeurIPS 2020。更新以包含引理2的修订和额外的实验结果

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[347] arXiv:2003.06513 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 一种面向隐私保护的DNN剪枝与移动加速框架 显示英文标题

标题： A Privacy-Preserving-Oriented DNN Pruning and Mobile Acceleration Framework

Yifan Gong, Zheng Zhan, Zhengang Li, Wei Niu, Xiaolong Ma, Wenhao Wang, Bin Ren, Caiwen Ding, Xue Lin, Xiaolin Xu, Yanzhi Wang

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) ; 神经与进化计算 (cs.NE) ; 机器学习 (stat.ML)

[348] arXiv:2003.06559 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： KNN和基于KNN模型的最小范数对抗样本 显示英文标题

标题： Minimum-Norm Adversarial Examples on KNN and KNN-Based Models

Chawin Sitawarin, David Wagner

评论： 第三届深度学习与安全研讨会（与第41届IEEE安全与隐私研讨会同期举行）

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

[349] arXiv:2003.06560 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 评估图神经网络中的逻辑泛化 显示英文标题

标题： Evaluating Logical Generalization in Graph Neural Networks

Koustuv Sinha, Shagun Sodhani, Joelle Pineau, William L. Hamilton

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[350] arXiv:2003.06566 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 在潜在空间中定义邻近分布的优势 显示英文标题

标题： On the benefits of defining vicinal distributions in latent space

Puneet Mangla, Vedant Singh, Shreyas Jayant Havaldar, Vineeth N Balasubramanian

评论： 被Elsevier模式识别字母接受（2021年），在CVPR 2021年对抗性机器学习在现实世界计算机视觉研讨会（AML-CV）中获得最佳论文奖，同时被ICLR 2021年稳健可靠机器学习研讨会（口头报告）和超越训练分布的泛化研讨会（摘要）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)