机器学习

2025年07月 的作者和标题

[1] arXiv:2507.00260 (交叉列表自 stat.ML) [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： 解耦特征重要性 显示英文标题

标题： Disentangled Feature Importance

Jin-Hong Du, Kathryn Roeder, Larry Wasserman

评论： 26页正文和29页附录

主题： 机器学习 (stat.ML) ; 机器学习 (cs.LG) ; 统计理论 (math.ST) ; 方法论 (stat.ME)

[2] arXiv:2507.00298 (交叉列表自 stat.ML) [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： 增强生成建模中的可解释性：由科学数据集中的生成因素引导的统计解耦潜在空间 显示英文标题

标题： Enhancing Interpretability in Generative Modeling: Statistically Disentangled Latent Spaces Guided by Generative Factors in Scientific Datasets

Arkaprabha Ganguli, Nesar Ramachandra, Julie Bessac, Emil Constantinescu

主题： 机器学习 (stat.ML) ; 机器学习 (cs.LG)

[3] arXiv:2507.00402 (交叉列表自 stat.ML) [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： GRAND：具有保证节点差分隐私的图释放 显示英文标题

标题： GRAND: Graph Release with Assured Node Differential Privacy

Suqing Liu, Xuan Bi, Tianxi Li

主题： 机器学习 (stat.ML) ; 机器学习 (cs.LG) ; 统计理论 (math.ST) ; 方法论 (stat.ME)

[4] arXiv:2507.00640 (交叉列表自 stat.ML) [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： 用于薛定谔桥问题的正向反向核回归 显示英文标题

标题： Forward Reverse Kernel Regression for the Schrödinger bridge problem

Denis Belomestny, John. Schoenmakers

主题： 机器学习 (stat.ML) ; 机器学习 (cs.LG) ; 数值分析 (math.NA)

[5] arXiv:2507.00894 (交叉列表自 stat.ML) [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： 深入探讨Procrustes-Wasserstein距离：属性和重心 显示英文标题

标题： An in depth look at the Procrustes-Wasserstein distance: properties and barycenters

Davide Adamo, Marco Corneli, Manon Vuillien, Emmanuelle Vila

评论： 16页

主题： 机器学习 (stat.ML) ; 机器学习 (cs.LG)

[6] arXiv:2507.01044 (交叉列表自 stat.ML) [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： 宽而浅的神经网络的渐近凸性 显示英文标题

标题： Asymptotic convexity of wide and shallow neural networks

Vivek Borkar, Parthe Pandit

评论： 5页

主题： 机器学习 (stat.ML) ; 机器学习 (cs.LG) ; 概率 (math.PR)

[7] arXiv:2507.01542 (交叉列表自 stat.ML) [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： 具有分段常数特征值轮廓的简约高斯混合模型 显示英文标题

标题： Parsimonious Gaussian mixture models with piecewise-constant eigenvalue profiles

Tom Szwagier, Pierre-Alexandre Mattei, Charles Bouveyron, Xavier Pennec

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

[8] arXiv:2507.01613 (交叉列表自 stat.ML) [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： 当少即是多：二元反馈可以在排名恢复中优于序数比较 显示英文标题

标题： When Less Is More: Binary Feedback Can Outperform Ordinal Comparisons in Ranking Recovery

Shirong Xu, Jingnan Zhang, Junhui Wang

主题： 机器学习 (stat.ML) ; 机器学习 (cs.LG)

[9] arXiv:2507.01687 (交叉列表自 stat.ML) [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： 随机微分方程的生成建模/物理信息神经网络方法 显示英文标题

标题： A generative modeling / Physics-Informed Neural Network approach to random differential equations

Georgios Arampatzis, Stylianos Katsarakis, Charalambos Makridakis

主题： 机器学习 (stat.ML) ; 机器学习 (cs.LG) ; 数值分析 (math.NA)

[10] arXiv:2507.02084 (交叉列表自 stat.ML) [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： 具有中位数绝对偏差的自适应迭代软阈值算法 显示英文标题

标题： Adaptive Iterative Soft-Thresholding Algorithm with the Median Absolute Deviation

Yining Feng, Ivan Selesnick

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

[11] arXiv:2507.02215 (交叉列表自 stat.ML) [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： 从高度噪声数据中学习函数的混合最小二乘法 显示英文标题

标题： Hybrid least squares for learning functions from highly noisy data

Ben Adcock, Bernhard Hientzsch, Akil Narayan, Yiming Xu

评论： 30页

主题： 机器学习 (stat.ML) ; 机器学习 (cs.LG) ; 数值分析 (math.NA)

[12] arXiv:2507.02248 (交叉列表自 stat.ML) [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： 迁移学习用于矩阵补全 显示英文标题

标题： Transfer Learning for Matrix Completion

Dali Liu, Haolei Weng

评论： 37页，1图

主题： 机器学习 (stat.ML) ; 机器学习 (cs.LG)

[13] arXiv:2507.02275 (交叉列表自 stat.ML) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 难以正常：噪声对结构无关估计的影响 显示英文标题

标题： It's Hard to Be Normal: The Impact of Noise on Structure-agnostic Estimation

Jikai Jin, Lester Mackey, Vasilis Syrgkanis

主题： 机器学习 (stat.ML) ; 机器学习 (cs.LG) ; 计量经济学 (econ.EM) ; 统计理论 (math.ST) ; 方法论 (stat.ME)

[14] arXiv:2507.02377 (交叉列表自 stat.ML) [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： 稀疏高斯过程：结构化近似和功率-EP的重新审视 显示英文标题

标题： Sparse Gaussian Processes: Structured Approximations and Power-EP Revisited

Thang D. Bui, Michalis K. Titsias

主题： 机器学习 (stat.ML) ; 机器学习 (cs.LG)

[15] arXiv:2507.00013 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： ST-MTM：具有季节性趋势分解的掩码时间序列建模用于时间序列预测 显示英文标题

标题： ST-MTM: Masked Time Series Modeling with Seasonal-Trend Decomposition for Time Series Forecasting

Hyunwoo Seo, Chiehyeon Lim

评论： 被KDD 2025研究轨道接受

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

[16] arXiv:2507.00020 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： 用于马尔可夫链蒙特卡洛方法中生成更广谱先验建议的变分自编码器 显示英文标题

标题： Variational Autoencoder for Generating Broader-Spectrum prior Proposals in Markov chain Monte Carlo Methods

Marcio Borges, Felipe Pereira, Michel Tosin

评论： 这项工作的主要贡献是展示使用深度生成模型（如VAE）来提供更灵活和通用先验分布的优势。

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[17] arXiv:2507.00025 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： 通过频域适应推广到新的动态系统 显示英文标题

标题： Generalizing to New Dynamical Systems via Frequency Domain Adaptation

Tiexin Qin, Hong Yan, Haoliang Li

评论： 被TPAMI 2025接受

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

[18] arXiv:2507.00073 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： 分数策略梯度：具有长期记忆的强化学习 显示英文标题

标题： Fractional Policy Gradients: Reinforcement Learning with Long-Term Memory

Urvi Pawar, Kunal Telangi

评论： 提交至《机器学习研究期刊》（JMLR），2025年6月。24页，3张图。正在审稿中。

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[19] arXiv:2507.00195 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 什么使本地更新有效：数据异质性和平滑性的作用 显示英文标题

标题： What Makes Local Updates Effective: The Role of Data Heterogeneity and Smoothness

Kumar Kshitij Patel

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

[20] arXiv:2507.00451 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： 通用游戏博弈中最佳智能体识别 显示英文标题

标题： Best Agent Identification for General Game Playing

Matthew Stephenson, Alex Newcombe, Eric Piette, Dennis Soemers

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 人工智能 (cs.AI) ; 数据结构与算法 (cs.DS) ; 信息论 (cs.IT) ; 机器学习 (stat.ML)

[21] arXiv:2507.00480 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： 潜在空间中的后验推断用于可扩展的约束黑盒优化 显示英文标题

标题： Posterior Inference in Latent Space for Scalable Constrained Black-box Optimization

Kiyoung Om, Kyuil Sim, Taeyoung Yun, Hyeongyu Kang, Jinkyoo Park

评论： 25页，11图，5表。Kiyoung Om、Kyuil Sim和Taeyoung Yun贡献相同。

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[22] arXiv:2507.00651 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： GANs 隐式执行近似贝叶斯模型选择 显示英文标题

标题： GANs Secretly Perform Approximate Bayesian Model Selection

Maurizio Filippone, Marius P. Linhard

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)

[23] arXiv:2507.00671 (交叉列表自 stat.CO) [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： 利用强化学习的力量进行自适应MCMC 显示英文标题

标题： Harnessing the Power of Reinforcement Learning for Adaptive MCMC

Congye Wang, Matthew A. Fisher, Heishiro Kanagawa, Wilson Chen, Chris. J. Oates

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

[24] arXiv:2507.00736 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： 离散等级问题难度估计中的序数性：引入平衡的DRPS和有序LogitNN 显示英文标题

标题： Ordinality in Discrete-level Question Difficulty Estimation: Introducing Balanced DRPS and OrderedLogitNN

Arthur Thuy, Ekaterina Loginova, Dries F. Benoit

评论： 发表于AIED 2025的EvalLAC'25工作坊

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[25] arXiv:2507.01098 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： 完美正多面体表示假设的证明 显示英文标题

标题： Proof of a perfect platonic representation hypothesis

Liu Ziyin, Isaac Chuang

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 无序系统与神经网络 (cond-mat.dis-nn) ; 神经与认知 (q-bio.NC) ; 机器学习 (stat.ML)