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外文会议
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Conference on uncertainty in artificial intelligence
Conference on uncertainty in artificial intelligence
召开年:
2013
召开地:
Bellevue, WA(US)
出版时间:
-
会议文集:
-
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1.
Probabilistic Conditional Preference Networks
机译:
概率条件偏好网络
作者:
Damien Bigot
;
Helene Fargier
;
Jerome Mengin
;
Bruno Zanuttini
会议名称:
《Conference on uncertainty in artificial intelligence》
|
2013年
2.
POMDPs under Probabilistic Semantics
机译:
概率语义下的POMDP
作者:
Krishnendu Chatterjee
;
Martin Chmelik
会议名称:
《Conference on uncertainty in artificial intelligence》
|
2013年
3.
Monte-Carlo Planning: Theoretically Fast Convergence Meets Practical Efficiency
机译:
蒙特卡洛规划:理论上的快速收敛满足实际效率
作者:
Zohar Feldman
;
Carmel Domshlak
会议名称:
《Conference on uncertainty in artificial intelligence》
|
2013年
4.
Gaussian Processes for Big Data
机译:
大数据的高斯过程
作者:
James Hensman
;
Nicolo Fusi
;
Neil D. Lawrence
会议名称:
《Conference on uncertainty in artificial intelligence》
|
2013年
5.
Collective Diffusion Over Networks: Models and Inference
机译:
网络上的集体扩散:模型和推论
作者:
Akshat Kumar
;
Daniel Sheldon
;
Biplav Srivastava
会议名称:
《Conference on uncertainty in artificial intelligence》
|
2013年
6.
Active Sensing as Bayes-Optimal Sequential Decision-Making
机译:
作为贝叶斯最优顺序决策的主动感知
作者:
Sheeraz Ahmad
;
Angela J. Yu
会议名称:
《Conference on uncertainty in artificial intelligence》
|
2013年
7.
Boosting in the presence of label noise
机译:
出现标签噪音时增强效果
作者:
Jakramate Bootkrajang
;
Ata Kaban
会议名称:
《Conference on uncertainty in artificial intelligence》
|
2013年
8.
Parallel Gaussian Process Regression with Low-Rank Covariance Matrix Approximations
机译:
具有低秩协方差矩阵逼近的并行高斯过程回归
作者:
Jie Cheri
;
Nannan Cao
;
Kian Hsiang Low
;
Ruofei Ouyang
;
Colin Keng-Yan Tan
;
Patrick Jaillet
会议名称:
《Conference on uncertainty in artificial intelligence》
|
2013年
9.
Bethe-ADMM for Tree Decomposition based Parallel MAP Inference
机译:
Bethe-ADMM用于基于树分解的并行MAP推理
作者:
Qiang Fu
;
Huahua Wang
;
Arindam Banerjee
会议名称:
《Conference on uncertainty in artificial intelligence》
|
2013年
10.
Inverse Covariance Estimation for High-Dimensional Data in Linear Time and Space: Spectral Methods for Riccati and Sparse Models
机译:
线性时空中高维数据的逆协方差估计:Riccati和稀疏模型的光谱方法
作者:
Jean Honorio
;
Tommi Jaakkola
会议名称:
《Conference on uncertainty in artificial intelligence》
|
2013年
11.
Causal Transportability of Experiments on Controllable Subsets of Variables: z-Transportability
机译:
可控变量子集实验的因果可迁移性:z可迁移性
作者:
Sanghack Lee
;
Vasant Honavar
会议名称:
《Conference on uncertainty in artificial intelligence》
|
2013年
12.
Tighter Linear Program Relaxations for High Order Graphical Models
机译:
高阶图形模型的更严格的线性程序松弛
作者:
Elad Mezuman
;
Daniel Tarlow
;
Amir Globerson
;
Yair Weiss
会议名称:
《Conference on uncertainty in artificial intelligence》
|
2013年
13.
Stochastic Rank Aggregation
机译:
随机排名汇总
作者:
Shuzi Niu
;
Yanyan Lan
;
Jiafeng Guo
;
Xueqi Cheng
会议名称:
《Conference on uncertainty in artificial intelligence》
|
2013年
14.
Determinantal Clustering Process - A Nonparametric Bayesian Approach to Kernel Based Semi-Supervised Clustering
机译:
行列式聚类过程-基于核的半监督聚类的非参数贝叶斯方法
作者:
Amar Shah
;
Zoubin Ghahramani
会议名称:
《Conference on uncertainty in artificial intelligence》
|
2013年
15.
Speedy Model Selection (SMS) for Copula Models
机译:
Copula模型的快速模型选择(SMS)
作者:
Yaniv Tenzer
;
Gal Elidan
会议名称:
《Conference on uncertainty in artificial intelligence》
|
2013年
16.
On MAP inference by MWSS on Perfect Graphs
机译:
关于MWSS在完美图上的MAP推断
作者:
Adrian Weller
;
Tony Jebara
会议名称:
《Conference on uncertainty in artificial intelligence》
|
2013年
17.
Sparse Nested Markov Models with Log-linear Parameters
机译:
对数线性参数的稀疏嵌套马尔可夫模型
作者:
Ilya Shpitser
;
Robin J. Evans
;
Thomas S. Richardson
;
James M. Robins
会议名称:
《Conference on uncertainty in artificial intelligence》
|
2013年
18.
Probabilistic inverse reinforcement learning in unknown environments
机译:
未知环境中的概率逆强化学习
作者:
Aristide C. Y. Tossou
;
Christos Dimitrakakis
会议名称:
《Conference on uncertainty in artificial intelligence》
|
2013年
19.
Integrating Document Clustering and Topic Modeling
机译:
集成文档聚类和主题建模
作者:
Pengtao Xie
;
Eric P. Xing
会议名称:
《Conference on uncertainty in artificial intelligence》
|
2013年
20.
The Breeman Variational Dual-Tree Framework
机译:
布雷曼变分双树框架
作者:
Saeed Arnizadeh
;
Bo Thiesson
;
Milos Hauskrecht
会议名称:
《Conference on uncertainty in artificial intelligence》
|
2013年
21.
Hilbert Space Embeddings of Predictive State Representations
机译:
预测状态表示的希尔伯特空间嵌入
作者:
Byron Boots
;
Arthur Gretton
;
Geoffrey J. Gordon
会议名称:
《Conference on uncertainty in artificial intelligence》
|
2013年
22.
Convex Relaxations of Bregman Divergence Clustering
机译:
Bregman发散聚类的凸松弛
作者:
Hao Cheng
;
Xinhua Zhang
;
Dale Schuurmans
会议名称:
《Conference on uncertainty in artificial intelligence》
|
2013年
23.
Building Bridges: Viewing Active Learning from the Multi-Armed Bandit Lens
机译:
搭建桥梁:从多臂强盗镜头观看主动学习
作者:
Ravi Ganti
;
Alexander G. Gray
会议名称:
《Conference on uncertainty in artificial intelligence》
|
2013年
24.
Discovering Cyclic Causal Models with Latent Variables: A General SAT-Based Procedure
机译:
发现具有潜在变量的循环因果模型:基于SAT的常规过程
作者:
Antti Hyttinen
;
Patrik O. Hoyer
;
Frederick Eberhardt
;
Matti Jarvisalo
会议名称:
《Conference on uncertainty in artificial intelligence》
|
2013年
25.
A Sound and Complete Algorithm for Learning Causal Models from Relational Data
机译:
一种从关系数据中学习因果模型的完善且完善的算法
作者:
Marc Maier
;
Katerina Marazopoulou
;
David Arbour
;
David Jensen
会议名称:
《Conference on uncertainty in artificial intelligence》
|
2013年
26.
Cyclic Causal Discovery from Continuous Equilibrium Data
机译:
从连续均衡数据中发现循环因果关系
作者:
Joris M. Mooij
;
Torn Heskes
会议名称:
《Conference on uncertainty in artificial intelligence》
|
2013年
27.
Pay or Play
机译:
付费或玩
作者:
Sigal Oren
;
Michael Schapira
;
Moshe Tennenholtz
会议名称:
《Conference on uncertainty in artificial intelligence》
|
2013年
28.
Hinge-loss Markov Random Fields: Convex Inference for Structured Prediction
机译:
铰链损耗马尔可夫随机场:结构预测的凸推断。
作者:
Stephen H. Bach
;
Bert Huang
;
Ben London
;
Lise Getoor
会议名称:
《Conference on uncertainty in artificial intelligence》
|
2013年
29.
Scoring and Searching over Bayesian Networks with Causal and Associative Priors
机译:
因果和关联先验的贝叶斯网络评分和搜索
作者:
Giorgos Borboudakis
;
Ioarmis Tsamardirios
会议名称:
《Conference on uncertainty in artificial intelligence》
|
2013年
30.
Learning Sparse Causal Models is not NP-hard
机译:
学习稀疏因果模型并不难
作者:
Tom Claassen
;
Joris M. Mooij
;
Tom Heskes
会议名称:
《Conference on uncertainty in artificial intelligence》
|
2013年
31.
Batch-iFDD for Representation Expansion in Large MDPs
机译:
Batch-iFDD,用于大型MDP中的表示扩展
作者:
Alborz Geramifard
;
Thomas J. Walsh
;
Nicholas Roy
;
Jonathan P. How
会议名称:
《Conference on uncertainty in artificial intelligence》
|
2013年
32.
Warped Mixtures for Nonparametric Cluster Shapes
机译:
非参数簇形状的扭曲混合物
作者:
Tomoharu Iwata
;
David Duvenaud
;
Zoubin Ghahramani
会议名称:
《Conference on uncertainty in artificial intelligence》
|
2013年
33.
Evaluating Anytime Algorithms for Learning Optimal Bayesian Networks
机译:
随时评估学习最佳贝叶斯网络的算法
作者:
Brandon Malone
;
Changhe Yuan
会议名称:
《Conference on uncertainty in artificial intelligence》
|
2013年
34.
From Ordinary Differential Equations to Structural Causal Models: the deterministic case
机译:
从常微分方程到结构因果模型:确定性案例
作者:
Joris M. Mooij
;
Dominik Janzing
;
Bernhard Schoelkopf
会议名称:
《Conference on uncertainty in artificial intelligence》
|
2013年
35.
Evaluating computational models of explanation using human judgments
机译:
使用人类判断力评估解释的计算模型
作者:
Michael Pacer
;
Joseph Williams
;
Xi Chen
;
Tania Lombrozo
;
Thomas L. Griffiths
会议名称:
《Conference on uncertainty in artificial intelligence》
|
2013年
36.
Scalable Matrix-valued Kernel Learning for High-dimensional Nonlinear Multivariate Regression and Granger Causality
机译:
高维非线性多元回归和Granger因果关系的可扩展矩阵值核学习
作者:
Vikas Sindhwani
;
Ha Quang Minh
;
Aurelie C. Lozano
会议名称:
《Conference on uncertainty in artificial intelligence》
|
2013年
37.
Approximate Kalnian Filter Q-Learning for Continuous State-Space MDPs
机译:
连续状态空间MDP的近似Kalnian滤波器Q学习
作者:
Charles Tripp
;
Ross Shachter
会议名称:
《Conference on uncertainty in artificial intelligence》
|
2013年
38.
Active Learning with Expert Advice
机译:
主动学习与专家建议
作者:
Peilin Zhao
;
Steven C.H. Hoi
;
Jinfeng Zhuang
会议名称:
《Conference on uncertainty in artificial intelligence》
|
2013年
39.
Normalized online learning
机译:
标准化在线学习
作者:
Stephane Ross
;
Paul Mineiro
;
John Langford
会议名称:
《Conference on uncertainty in artificial intelligence》
|
2013年
40.
Preface
机译:
前言
作者:
Ann Nicholson
;
Padhraic Smyth
;
Nando De Freitas
;
Max Chickering
会议名称:
《Conference on uncertainty in artificial intelligence》
|
2013年
41.
Preference Elicitation For General Random Utility Models
机译:
通用随机效用模型的偏好启发
作者:
Hossein Azari Soufiani
;
David C. Parkes
;
Lirong Xia
会议名称:
《Conference on uncertainty in artificial intelligence》
|
2013年
42.
Calculation of Entailed Rank Constraints in Partially Non-Linear and Cyclic Models
机译:
部分非线性和循环模型中所需秩约束的计算
作者:
Peter Spirtes
会议名称:
《Conference on uncertainty in artificial intelligence》
|
2013年
43.
Finite-Time Analysis of Kernelised Contextual Bandits
机译:
内核上下文强盗的有限时间分析
作者:
Michal Valko
;
Nathan Korda
;
Remi Munos
;
Ilias Flaounas
;
Nello Cristianini
会议名称:
《Conference on uncertainty in artificial intelligence》
|
2013年
44.
Bennett-type Generalization Bounds: Large-deviation Case and Faster Rate of Convergence
机译:
Bennett型泛化界:大偏差情况和更快的收敛速度
作者:
Chao Zhang
会议名称:
《Conference on uncertainty in artificial intelligence》
|
2013年
45.
Dynamic Blocking and Collapsing for Gibbs Sampling
机译:
Gibbs采样的动态阻塞和折叠
作者:
Deepak Venugopal
;
Vibhav Gogate
会议名称:
《Conference on uncertainty in artificial intelligence》
|
2013年
46.
Learning Periodic Human Behaviour Models from Sparse Data for Crowdsourcing Aid Delivery in Developing Countries
机译:
从稀疏数据中学习周期性人类行为模型,以在发展中国家进行众包援助
作者:
James Mclnerney
;
Alex Rogers
;
Nicholas R. Jennings
会议名称:
《Conference on uncertainty in artificial intelligence》
|
2013年
47.
Learning Max-Margin Tree Predictors
机译:
学习最大边距树预测器
作者:
Ofer Meshi
;
Elad Eban
;
Gal Elidan
;
Amir Globerson
会议名称:
《Conference on uncertainty in artificial intelligence》
|
2013年
48.
Beyond Log-Supermodularity: Lower Bounds and the Bethe Partition Function
机译:
超越对数超模量:下界和Bethe分区函数
作者:
Nicholas Ruozzi
会议名称:
《Conference on uncertainty in artificial intelligence》
|
2013年
49.
Identifying Finite Mixtures of Nonparametric Product Distributions and Causal Inference of Confounders
机译:
识别非参数产品分布的有限混合和混杂因素的因果推论
作者:
Eleni Sgouritsa
;
Dominik Janzing
;
Jonas Peters
;
Bernhard Schoelkopf
会议名称:
《Conference on uncertainty in artificial intelligence》
|
2013年
50.
The Lovasz-Bregman Divergence and connections to rank aggregation, clustering, and web ranking
机译:
Lovasz-Bregman发散度和用于排名聚合,聚类和Web排名的连接
作者:
Rishabh Iyer
;
Jeff Bilmes
会议名称:
《Conference on uncertainty in artificial intelligence》
|
2013年
51.
Bounded Approximate Symbolic Dynamic Programming for Hybrid MDPs
机译:
混合MDP的有界近似符号动态规划
作者:
Luis Gustavo Rocha Vianna
;
Scott Sanner
;
Leliane Nunes de Barros
会议名称:
《Conference on uncertainty in artificial intelligence》
|
2013年
52.
On the Complexity of Strong and Epistemic Credal Networks
机译:
论强认知网络的复杂性
作者:
Denis D. Maua
;
Cassio P. de Campos
;
Alessio Benavoli
;
Alessandro Antonucci
会议名称:
《Conference on uncertainty in artificial intelligence》
|
2013年
53.
Structured Convex Optimization under Submodular Constraints
机译:
次模约束下的结构化凸优化
作者:
Kiyohito Nagano
;
Yoshinobu Kawahara
会议名称:
《Conference on uncertainty in artificial intelligence》
|
2013年
54.
Multiple Instance Learning by Discriminative Training of Markov Networks
机译:
马尔可夫网络判别训练的多实例学习
作者:
Hossein Hajimirsadeghi
;
Jinling Li
;
Greg Mori
;
Mohamed Zaki
;
Tarek Sayed
会议名称:
《Conference on uncertainty in artificial intelligence》
|
2013年
55.
Unsupervised Learning of Noisy-Or Bayesian Networks
机译:
噪声或贝叶斯网络的无监督学习
作者:
Yoni Halpern
;
David Sontag
会议名称:
《Conference on uncertainty in artificial intelligence》
|
2013年
56.
Treedy: A Heuristic for Counting and Sampling Subsets
机译:
Treedy:用于计数和采样子集的启发式方法
作者:
Teppo Niinimaeki
;
Mikko Koivisto
会议名称:
《Conference on uncertainty in artificial intelligence》
|
2013年
57.
One-Class Support Measure Machines for Group Anomaly Detection
机译:
一类支持组异常检测的支持测量机
作者:
Krikamol Muandet
;
Bernhard Schoelkopf
会议名称:
《Conference on uncertainty in artificial intelligence》
|
2013年
58.
Solving Limited-Memory Influence Diagrams Using Branch-and-Bound Search
机译:
使用分支边界搜索解决有限内存影响图
作者:
Arindam Khaled
;
Eric A. Hansen
;
Changhe Yuan
会议名称:
《Conference on uncertainty in artificial intelligence》
|
2013年
59.
Sample Complexity of Multi-task Reinforcement Learning
机译:
多任务强化学习的样本复杂性
作者:
Emma Brunskill
;
Lihong Li
会议名称:
《Conference on uncertainty in artificial intelligence》
|
2013年
60.
High-dimensional Joint Sparsity Random Effects Model for Multi-task Learning
机译:
多任务学习的高维联合稀疏随机效应模型
作者:
Krishnakumar Balasubramanian
;
Kai Yu
;
Tong Zhang
会议名称:
《Conference on uncertainty in artificial intelligence》
|
2013年
61.
Automorphism Groups of Graphical Models and Lifted Variational Inference
机译:
图形模型的自同构群和提升的变分推理
作者:
Hung Hai Bui
;
Tuyen N. Huynh
;
Sebastian Riedel
会议名称:
《Conference on uncertainty in artificial intelligence》
|
2013年
62.
Sparsity Boost: A New Scoring Function for Learning Bayesian Network Structure
机译:
稀疏增强:学习贝叶斯网络结构的新计分功能
作者:
Eliot Brenner
;
David Sontag
会议名称:
《Conference on uncertainty in artificial intelligence》
|
2013年
63.
Constrained Bayesian Inference for Low Rank Multitask Learning
机译:
低秩多任务学习的约束贝叶斯推理
作者:
Oluwasanmi Koyejo
;
Joydeep Ghosh
会议名称:
《Conference on uncertainty in artificial intelligence》
|
2013年
64.
Generative Multiple-Instance Learning Models For Quantitative Electromyography
机译:
定量肌电图生成多实例学习模型
作者:
Tameem Adel
;
Ruth Urner
;
Benn Smith
;
Daniel Stashuk
;
Daniel J. Lizotte
会议名称:
《Conference on uncertainty in artificial intelligence》
|
2013年
65.
Lower Bounds for Exact Model Counting and Applications in Probabilistic Databases
机译:
精确模型计数的下界及其在概率数据库中的应用
作者:
Paul Beame
;
Jerry Li
;
Sudeepa Roy
;
Dan Suciu
会议名称:
《Conference on uncertainty in artificial intelligence》
|
2013年
66.
Reasoning about Probabilities in Dynamic Systems using Goal Regression
机译:
基于目标回归的动态系统中的概率推理
作者:
Vaishak Belle
;
Hector J. Levesque
会议名称:
《Conference on uncertainty in artificial intelligence》
|
2013年
67.
Solution Methods for Constrained Markov Decision Process with Continuous Probability Modulation
机译:
连续概率调制约束马尔可夫决策过程的求解方法
作者:
Janusz Marecki
;
Marek Petrik
;
Dharmashankar Subramanian
会议名称:
《Conference on uncertainty in artificial intelligence》
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2013年
68.
Advances in Bayesian Network Learning using Integer Programming
机译:
使用整数编程的贝叶斯网络学习的进展
作者:
Mark Barlett
;
James Cussens
会议名称:
《Conference on uncertainty in artificial intelligence》
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2013年
69.
Approximation of Lorenz-Optimal Solutions in Multiobjective Markov Decision Processes
机译:
多目标马尔可夫决策过程中的Lorenz最优解的逼近
作者:
Patrice Perny
;
Paul Weng
;
Judy Goldsmith
;
Josiah P. Hanna
会议名称:
《Conference on uncertainty in artificial intelligence》
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2013年
70.
Qualitative Possibilistic Mixed-Observable MDPs
机译:
定性可能混合可观测MDP
作者:
Nicolas Drougard
;
Jean-Loup Farges
;
Didier Dubois
;
Florent Teichteil-Koenigsbuch
会议名称:
《Conference on uncertainty in artificial intelligence》
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2013年
71.
Optimization With Parity Constraints: From Binary Codes to Discrete Integration
机译:
具有奇偶校验约束的优化:从二进制代码到离散集成
作者:
Stefano Ermon
;
Carla P. Gomes
;
Ashish Sabharwal
;
Bart Selman
会议名称:
《Conference on uncertainty in artificial intelligence》
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2013年
72.
Structured Message Passing
机译:
结构化消息传递
作者:
Vibhav Gogate
;
Pedro Domingos
会议名称:
《Conference on uncertainty in artificial intelligence》
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2013年
73.
The Supervised IBP: Neighbourhood Preserving Infinite Latent Feature Models
机译:
有监督的IBP:邻域保留无限潜在特征模型
作者:
Novi Quadrianto
;
David A. Knowles
;
Viktoriia Sharmanska
;
Zoubin Ghahramani
会议名称:
《Conference on uncertainty in artificial intelligence》
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2013年
74.
Modeling Documents with a Deep Boltzmann Machine
机译:
使用Deep Boltzmann机器对文档建模
作者:
Nitish Srivastava
;
Ruslan Salakhutdinov
;
Geoffrey Hinton
会议名称:
《Conference on uncertainty in artificial intelligence》
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2013年
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