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International Conference on Machine Learning
International Conference on Machine Learning
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1.
Saving Evaluation Time for the Decision Function in Boosting: Representation and Reordering Base Learner
机译:
节省促销决策功能的评估时间:表示和重新排序基础学习者
作者:
Peng Sun
;
Jie Zhou
会议名称:
《International Conference on Machine Learning》
|
2013年
2.
The Most Generative Maximum Margin Bayesian Networks
机译:
最具生成的最大边距贝叶斯网络
作者:
Robert Peharz
;
Sebastian Tschiatschek
;
Franz Pernkopf
会议名称:
《International Conference on Machine Learning》
|
2013年
3.
Multi-View Clustering and Feature Learning via Structured Sparsity
机译:
通过结构稀疏性的多视图聚类和功能学习
作者:
Hua Wang
;
Feiping Nie
;
Heng Huang
会议名称:
《International Conference on Machine Learning》
|
2013年
4.
Efficient Dimensionality Reduction for Canonical Correlation Analysis
机译:
规范相关分析的有效维度降低
作者:
Haim Avron
;
Christos Boutsidis
;
Sivan Toledo
;
Anastasios Zouzias
会议名称:
《International Conference on Machine Learning》
|
2013年
5.
Feature Multi-Selection among Subjective Features
机译:
具有多种选择的主观特征
作者:
Sivan Sabato
;
Adam Kalai
会议名称:
《International Conference on Machine Learning》
|
2013年
6.
Sparse coding for multitask and transfer learning
机译:
多任务和传输学习的稀疏编码
作者:
Andreas Maurer
;
Massimiliano Pontil
;
Bernardino Romera-Paredes
会议名称:
《International Conference on Machine Learning》
|
2013年
7.
Constrained fractional set programs and their application in local clustering and community detection
机译:
约束分数集计划及其在本地聚类和社区检测中的应用程序
作者:
Thomas Buhler
;
Syama Sundar Rangapuram
;
Simon Setzer
;
Matthias Hein
会议名称:
《International Conference on Machine Learning》
|
2013年
8.
Maximum Variance Correction with Application to A~* Search
机译:
应用于a〜*搜索的最大方差校正
作者:
Wenlin Chen
;
Kilian Q. Weinberger
;
Yixin Chen
会议名称:
《International Conference on Machine Learning》
|
2013年
9.
Infinitesimal Annealing for Training Semi-Supervised Support Vector Machines
机译:
用于培训半监督支持向量机的无限退火
作者:
Kohei Ogawa
;
Motoki Imamura
;
Ichiro Takeuchi
;
Masashi Sugiyama
会议名称:
《International Conference on Machine Learning》
|
2013年
10.
Efficient Semi-supervised and Active Learning of Disjunctions
机译:
高效的半监督和积极学习的障碍
作者:
Maria-Florina Balcan
;
Christopher Berlind
;
Steven Ehrlich
;
Yingyu Liang
会议名称:
《International Conference on Machine Learning》
|
2013年
11.
Thompson Sampling for Contextual Bandits with Linear Payoffs
机译:
汤普森采样,用于线性收益的上下文匪徒
作者:
Shipra Agrawal
;
Navin Goyal
会议名称:
《International Conference on Machine Learning》
|
2013年
12.
Monochromatic Bi-Clustering
机译:
单色双聚类
作者:
Sharon Wulff
;
Ruth Urner
;
Shai Ben-David
会议名称:
《International Conference on Machine Learning》
|
2013年
13.
Taming the Curse of Dimensionality: Discrete Integration by Hashing and Optimization
机译:
驯服维度的诅咒:通过散列和优化的离散集成
作者:
Stefano Ermon
;
Carla P. Gomes
;
Ashish Sabharwal
;
Bart Selman
会议名称:
《International Conference on Machine Learning》
|
2013年
14.
Estimating Unknown Sparsity in Compressed Sensing
机译:
压缩传感中的未知稀疏性
作者:
Miles E. Lopes
会议名称:
《International Conference on Machine Learning》
|
2013年
15.
Tree-Independent Dual-Tree Algorithms
机译:
树立独立的双树算法
作者:
Ryan R. Curtin
;
William B. March
;
Parikshit Ram
;
David V. Anderson
;
Alexander G. Gray
;
Charles L. Isbell Jr.
会议名称:
《International Conference on Machine Learning》
|
2013年
16.
SADA: A General Framework to Support Robust Causation Discovery
机译:
SADA:支持强大因果发现发现的一般框架
作者:
Ruichu Cai
;
Zhenjie Zhang
;
Zhifeng Hao
会议名称:
《International Conference on Machine Learning》
|
2013年
17.
Structure Discovery in Nonparametric Regression through Compositional Kernel Search
机译:
通过组成内核搜索的非参数回归中的结构发现
作者:
David Duvenaud
;
James Robert Lloyd
;
Roger Grosse
;
Joshua B. Tenenbaum
;
Zoubin Ghahramani
会议名称:
《International Conference on Machine Learning》
|
2013年
18.
Two-Sided Exponential Concentration Bounds for Bayes Error Rate and Shannon Entropy
机译:
贝叶斯错误率和香农熵的双面指数集中界
作者:
Jean Honorio
;
Tommi Jaakkola
会议名称:
《International Conference on Machine Learning》
|
2013年
19.
Sequential Bayesian Search
机译:
顺序贝叶斯搜索
作者:
Zheng Wen
;
Branislav Kveton
;
Brian Eriksson
;
Sandilya Bhamidipati
会议名称:
《International Conference on Machine Learning》
|
2013年
20.
Cost-Sensitive Tree of Classifiers
机译:
分类器的成本敏感树
作者:
Zhixiang (Eddie) Xu
;
Matt J. Kusner
;
Kilian Q. Weinberger
;
Minmin Chen
会议名称:
《International Conference on Machine Learning》
|
2013年
21.
Domain Adaptation for Sequence Labeling Tasks with a Probabilistic Language Adaptation Model
机译:
具有概率语言适应模型的序列标记任务的域适应
作者:
Min Xiao
;
Yuhong Guo
会议名称:
《International Conference on Machine Learning》
|
2013年
22.
Approximate Inference in Collective Graphical Models
机译:
集体图形模型中的近似推断
作者:
Daniel Sheldon
;
Tao Sun
;
Akshat Kumar
;
Thomas G. Dietterich
会议名称:
《International Conference on Machine Learning》
|
2013年
23.
Learning Linear Bayesian Networks with Latent Variables
机译:
使用潜在变量学习线性贝叶斯网络
作者:
Animashree Anandkumar
;
Daniel Hsu
;
Adel Javanmard
;
Sham M. Kakade
会议名称:
《International Conference on Machine Learning》
|
2013年
24.
Multiple Identifications in Multi-Armed Bandits
机译:
多武装匪徒的多个识别
作者:
Sebastien Bubeck
;
Tengyao Wang
;
Nitin Viswanathan
会议名称:
《International Conference on Machine Learning》
|
2013年
25.
Fast Probabilistic Optimization from Noisy Gradients
机译:
噪声梯度快速概率优化
作者:
Philipp Hennig
会议名称:
《International Conference on Machine Learning》
|
2013年
26.
Optimization with First-Order Surrogate Functions
机译:
优化一阶代理函数
作者:
Julien Mairal
会议名称:
《International Conference on Machine Learning》
|
2013年
27.
Safe Screening of Non-Support Vectors in Pathwise SVM Computation
机译:
在PathWise SVM计算中安全筛选非支持向量
作者:
Kohei Ogawa
;
Yoshiki Suzuki
;
Ichiro Takeuchi
会议名称:
《International Conference on Machine Learning》
|
2013年
28.
Local Deep Kernel Learning for Efficient Non-linear SVM Prediction
机译:
局部深核学习高效非线性SVM预测
作者:
Cijo Jose
;
Prasoon Goyal
;
Parv Aggrwal
;
Manik Varma
会议名称:
《International Conference on Machine Learning》
|
2013年
29.
Revisiting Frank-Wolfe: Projection-Free Sparse Convex Optimization
机译:
Revisiting Frank-Wolfe:免投影稀疏凸面优化
作者:
Martin Jaggi
会议名称:
《International Conference on Machine Learning》
|
2013年
30.
Solving Continuous POMDPs: Value Iteration with Incremental Learning of an Efficient Space Representation
机译:
解决连续POMDPS:具有高效空间表示的增量学习的价值迭代
作者:
Sebastian Brechtel
;
Tobias Gindele
;
Rudiger Dillmann
会议名称:
《International Conference on Machine Learning》
|
2013年
31.
Margins, Shrinkage, and Boosting
机译:
边缘,收缩和提升
作者:
Matus Telgarsky
会议名称:
《International Conference on Machine Learning》
|
2013年
32.
Learning and Selecting Features Jointly with Point-wise Gated Boltzmann Machines
机译:
使用Point-Wise Gated Boltzmann Machines联合学习和选择功能
作者:
Kihyuk Sohn
;
Guanyu Zhou
;
Chansoo Lee
;
Honglak Lee
会议名称:
《International Conference on Machine Learning》
|
2013年
33.
Learning Multiple Behaviors from Unlabeled Demonstrations in a Latent Controller Space
机译:
在潜在控制器空间中的未标记示范中学习多种行为
作者:
Javier Almingol
;
Luis Montesano
;
Manuel Lopes
会议名称:
《International Conference on Machine Learning》
|
2013年
34.
Learning Policies for Contextual Submodular Prediction
机译:
学习语境子图中预测的政策
作者:
Stephane Ross
;
Jiaji Zhou
;
Yisong Yue
;
Debadeepta Dey
;
J. Andrew Bagnell
会议名称:
《International Conference on Machine Learning》
|
2013年
35.
MILEAGE: Multiple Instance LEArning with Global Embedding
机译:
里程:全局嵌入的多实例学习
作者:
Dan Zhang
;
Jingrui He
;
Luo Si
;
Richard D. Lawrence
会议名称:
《International Conference on Machine Learning》
|
2013年
36.
An Adaptive Learning Rate for Stochastic Variational Inference
机译:
随机变分推理的自适应学习率
作者:
Rajesh Ranganath
;
Chong Wang
;
David M. Blei
;
Eric P. Xing
会议名称:
《International Conference on Machine Learning》
|
2013年
37.
Computation-Risk Tradeoffs for Covariance-Thresholded Regression
机译:
计算 - 适用于协方差 - 阈值回归的风险权衡
作者:
Dinah Shender
;
John Lafferty
会议名称:
《International Conference on Machine Learning》
|
2013年
38.
Algebraic classifiers: a generic approach to fast cross-validation, online training, and parallel training
机译:
代数分类器:快速交叉验证,在线培训和并行培训的通用方法
作者:
Michael Izbicki
会议名称:
《International Conference on Machine Learning》
|
2013年
39.
On Compact Codes for Spatially Pooled Features
机译:
关于空间汇总功能的紧凑码
作者:
Yangqing Jia
;
Oriol Vinyals
;
Trevor Darrell
会议名称:
《International Conference on Machine Learning》
|
2013年
40.
Stochastic Gradient Descent for Non-smooth Optimization: Convergence Results and Optimal Averaging Schemes
机译:
用于非平滑优化的随机梯度下降:收敛结果和最佳平均方案
作者:
Ohad Shamir
;
Tong Zhang
会议名称:
《International Conference on Machine Learning》
|
2013年
41.
Robust Structural Metric Learning
机译:
强大的结构度量学习
作者:
Daryl K. H. Lim
;
Brian McFee
;
Gert Lanckriet
会议名称:
《International Conference on Machine Learning》
|
2013年
42.
Quickly Boosting Decision Trees - Pruning Underachieving Features Early
机译:
快速提升决策树 - 提前修剪劣势
作者:
Ron Appel
;
Thomas Fuchs
;
Piotr Dollar
;
Pietro Perona
会议名称:
《International Conference on Machine Learning》
|
2013年
43.
Strict Monotonicity of Sum of Squares Error and Normalized Cut in the Lattice of Clusterings
机译:
严格的平方和误差和群集格式的误差的单调性
作者:
Nicola Rebagliati
会议名称:
《International Conference on Machine Learning》
|
2013年
44.
Adaptive Hamiltonian and Riemann Manifold Monte Carlo Samplers
机译:
自适应Hamiltonian和Riemann Dimonold Monte Carlo采样器
作者:
Ziyu Wang
;
Shakir Mohamed
;
Nando de Freitas
会议名称:
《International Conference on Machine Learning》
|
2013年
45.
Better Mixing via Deep Representations
机译:
通过深度表示更好地混合
作者:
Yoshua Bengio
;
Gregoire Mesnil
;
Yann Dauphin
;
Salah Rifai
会议名称:
《International Conference on Machine Learning》
|
2013年
46.
Characterizing the Representer Theorem
机译:
表征代表定理
作者:
Yao-Liang Yu
;
Hao Cheng
;
Dale Schuurmans
;
Csaba Szepesvari
会议名称:
《International Conference on Machine Learning》
|
2013年
47.
Approximation properties of DBNs with binary hidden units and real-valued visible units
机译:
DBN与二进制隐藏单元和真实值可见单元的近似属性
作者:
Oswin Krause
;
Asja Fischer
;
Tobias Glasmachers
;
Christian Igel
会议名称:
《International Conference on Machine Learning》
|
2013年
48.
A Fast and Exact Energy Minimization Algorithm for Cycle MRFs
机译:
循环MRFS的快速精确能量最小化算法
作者:
Huayan Wang
;
Daphne Koller
会议名称:
《International Conference on Machine Learning》
|
2013年
49.
Near-Optimal Bounds for Cross-Validation via Loss Stability
机译:
通过损耗稳定性交叉验证的近乎最佳界限
作者:
Ravi Kumar
;
Daniel Lokshtanov
;
Sergei Vassilvitskii
;
Andrea Vattani
会议名称:
《International Conference on Machine Learning》
|
2013年
50.
Learning Hash Functions Using Column Generation
机译:
使用列生成学习哈希函数
作者:
Xi Li
;
Guosheng Lin
;
Chunhua Shen
;
Anton van den Hengel
;
Anthony Dick
会议名称:
《International Conference on Machine Learning》
|
2013年
51.
Dynamic Probabilistic Models for Latent Feature Propagation in Social Networks
机译:
社交网络中潜在特征传播的动态概率模型
作者:
Creighton Heaukulani
;
Zoubin Ghahramani
会议名称:
《International Conference on Machine Learning》
|
2013年
52.
Simple Sparsification Improves Sparse Denoising Autoencoders in Denoising Highly Noisy Images
机译:
简单的稀疏改善了稀疏的去噪自身额落在去噪高度嘈杂的图像中
作者:
KyungHyun Cho
会议名称:
《International Conference on Machine Learning》
|
2013年
53.
Breaking the Small Cluster Barrier of Graph Clustering
机译:
打破图形聚类的小集群屏障
作者:
Nir Ailon
;
Yudong Chen
;
Huan Xu
会议名称:
《International Conference on Machine Learning》
|
2013年
54.
A proximal Newton framework for composite minimization: Graph learning without Cholesky decompositions and matrix inversions
机译:
用于复合最小化的近端牛顿框架:图表学习而没有Cholesky分解和矩阵逆势
作者:
Quoc Tran Dinh
;
Anastasios Kyrillidis
;
Volkan Cevher
会议名称:
《International Conference on Machine Learning》
|
2013年
55.
Coco-Q: Learning in Stochastic Games with Side Payments
机译:
Coco-Q:使用副本付款的随机游戏学习
作者:
Eric Sodomka
;
Elizabeth M. Hilliard
;
Michael L. Littman
;
Amy Greenwald
会议名称:
《International Conference on Machine Learning》
|
2013年
56.
Bayesian Games for Adversarial Regression Problems
机译:
贝叶斯游戏进行对抗性回归问题
作者:
Michael Grosshans
;
Christoph Sawade
;
Michael Bruckner
;
Tobias Scheffer
会议名称:
《International Conference on Machine Learning》
|
2013年
57.
Adaptive Sparsity in Gaussian Graphical Models
机译:
高斯图形模型的自适应稀疏性
作者:
Eleanor Wong
;
Suyash P. Awate
;
P. Thomas Fletcher
会议名称:
《International Conference on Machine Learning》
|
2013年
58.
Online Kernel Learning with a Near Optimal Sparsity Bound
机译:
在线内核学习与近最佳稀疏性约束
作者:
Lijun Zhang
;
Jinfeng Yi
;
Rong Jin
;
Ming Lin
;
Xiaofei He
会议名称:
《International Conference on Machine Learning》
|
2013年
59.
Large-Scale Learning with Less RAM via Randomization
机译:
通过随机化的RAM较少的大规模学习
作者:
Daniel Golovin
;
D. Sculley
;
H. Brendan McMahan
;
Michael Young
会议名称:
《International Conference on Machine Learning》
|
2013年
60.
That was fast! Speeding up NN search of high dimensional distributions
机译:
那很快!加快NN搜索高维分布
作者:
Emanuele Coviello
;
Adeel Mumtaz
;
Antoni B. Chan
;
Gert R. G. Lanckriet
会议名称:
《International Conference on Machine Learning》
|
2013年
61.
Stochastic k-Neighborhood Selection for Supervised and Unsupervised Learning
机译:
用于监督和无监督学习的随机k邻居选择
作者:
Daniel Tarlow
;
Kevin Swersky
;
Laurent Charlin
;
Ilya Sutskever
;
Richard S. Zemel
会议名称:
《International Conference on Machine Learning》
|
2013年
62.
Thurstonian Boltzmann Machines: Learning from Multiple Inequalities
机译:
Thurstonian Boltzmann Machines:从多种不等式中学习
作者:
Truyen Tran
;
Dinh Phung
;
Svetha Venkatesh
会议名称:
《International Conference on Machine Learning》
|
2013年
63.
A Spectral Learning Approach to Range-Only SLAM
机译:
仅限范围的光谱学习方法
作者:
Byron Boots
;
Geoffrey J. Gordon
会议名称:
《International Conference on Machine Learning》
|
2013年
64.
A non-IID Framework for Collaborative Filtering with Restricted Boltzmann Machines
机译:
具有受限制的Boltzmann机器的协同过滤的非IID框架
作者:
Kostadin Georgiev
;
Preslav Nakov
会议名称:
《International Conference on Machine Learning》
|
2013年
65.
Collective Stability in Structured Prediction: Generalization from One Example
机译:
结构预测中的集体稳定性:一个例子的概括
作者:
Ben London
;
Bert Huang
;
Ben Taskar
;
Lise Getoor
会议名称:
《International Conference on Machine Learning》
|
2013年
66.
Stable Coactive Learning via Perturbation
机译:
通过扰动稳定的积极学习
作者:
Karthik Raman
;
Thorsten Joachims
;
Pannaga Shivaswamy
;
Tobias Schnabel
会议名称:
《International Conference on Machine Learning》
|
2013年
67.
Smooth Sparse Coding via Marginal Regression for Learning Sparse Representations
机译:
通过边际回归来学习稀疏表示的光滑稀疏编码
作者:
Krishnakumar Balasubramanian
;
Kai Yu
;
Guy Lebanon
会议名称:
《International Conference on Machine Learning》
|
2013年
68.
Ellipsoidal Multiple Instance Learning
机译:
椭圆体多实例学习
作者:
Gabriel Krummenacher
;
Cheng Soon Ong
;
Joachim M. Buhmann
会议名称:
《International Conference on Machine Learning》
|
2013年
69.
Learning Sparse Penalties for Change-Point Detection using Max Margin Interval Regression
机译:
使用最大边距间隔回归学习改变点检测的稀疏惩罚
作者:
Guillem Rigaill
;
Toby Dylan Hocking
;
Francis Bach
;
Jean-Philippe Vert
会议名称:
《International Conference on Machine Learning》
|
2013年
70.
One-bit Compressed Sensing: Provable Support and Vector Recovery
机译:
单位压缩传感:可提供的支持和向量恢复
作者:
Sivakant Gopi
;
Praneeth Netrapalli
;
Prateek Jain
;
Aditya Nori
会议名称:
《International Conference on Machine Learning》
|
2013年
71.
Top-down particle filtering for Bayesian decision trees
机译:
贝叶斯决策树的自上而下的粒子过滤
作者:
Balaji Lakshminarayanan
;
Daniel M. Roy
;
Yee Whye Teh
会议名称:
《International Conference on Machine Learning》
|
2013年
72.
Learning invariant features by harnessing the aperture problem
机译:
通过利用光圈问题来学习不变的功能
作者:
Roland Memisevic
;
Georgios Exarchakis
会议名称:
《International Conference on Machine Learning》
|
2013年
73.
Learning Heteroscedastic Models by Convex Programming under Group Sparsity
机译:
通过群落稀疏度进行凸编程学习异源模型
作者:
Arnak S. Dalalyan
;
Mohamed Hebiri
;
Katia Meziani
;
Joseph Salmon
会议名称:
《International Conference on Machine Learning》
|
2013年
74.
Iterative Learning and Denoising in Convolutional Neural Associative Memories
机译:
卷积神经关联记忆中的迭代学习与去噪
作者:
Amin Karbasi
;
Amir Hesam Salavati
;
Amin Shokrollahi
会议名称:
《International Conference on Machine Learning》
|
2013年
75.
Fast Image Tagging
机译:
快速图像标记
作者:
Minmin Chen
;
Alice Zheng
;
Kilian Q. Weinberger
会议名称:
《International Conference on Machine Learning》
|
2013年
76.
Bayesian Learning of Recursively Factored Environments
机译:
递归绝对环境的贝叶斯学习
作者:
Marc Bellemare
;
Joel Veness
;
Michael Bowling
会议名称:
《International Conference on Machine Learning》
|
2013年
77.
Deep Canonical Correlation Analysis
机译:
深度规范相关分析
作者:
Galen Andrew
;
Raman Arora
;
Jeff Bilmes
;
Karen Livescu
会议名称:
《International Conference on Machine Learning》
|
2013年
78.
Optimizing the F-Measure in Multi-Label Classification: Plug-in Rule Approach versus Structured Loss Minimization
机译:
优化多标签分类中的F测量:插件规则方法与结构化损耗最小化
作者:
Krzysztof Dembczynski
;
Arkadiusz Jachnik
;
Wojciech Kotlowski
;
Willem Waegeman
;
Eyke Hullermeier
会议名称:
《International Conference on Machine Learning》
|
2013年
79.
Differentially Private Learning with Kernels
机译:
用仁差异私人学习
作者:
Prateek Jain
;
Abhradeep Thakurta
会议名称:
《International Conference on Machine Learning》
|
2013年
80.
Mean Reversion with a Variance Threshold
机译:
平均逆转阈值
作者:
Marco Cuturi
;
Alexandre dAspremont
会议名称:
《International Conference on Machine Learning》
|
2013年
81.
Activized Learning with Uniform Classification Noise
机译:
以统一的分类噪声激活学习
作者:
Liu Yang
;
Steve Hanneke
会议名称:
《International Conference on Machine Learning》
|
2013年
82.
Learning with Marginalized Corrupted Features
机译:
学习边缘化腐败的功能
作者:
Laurens van der Maaten
;
Minmin Chen
;
Stephen Tyree
;
Kilian Q. Weinberger
会议名称:
《International Conference on Machine Learning》
|
2013年
83.
Selective sampling algorithms for cost-sensitive multiclass prediction
机译:
用于成本敏感的多种子预测的选择性采样算法
作者:
Alekh Agarwal
会议名称:
《International Conference on Machine Learning》
|
2013年
84.
Efficient Active Learning of Halfspaces: an Aggressive Approach
机译:
高效的半次数学习:一种积极的方法
作者:
Alon Gonen
;
Sivan Sabato
;
Shai Shalev-Shwartz
会议名称:
《International Conference on Machine Learning》
|
2013年
85.
Spectral Learning of Hidden Markov Models from Dynamic and Static Data
机译:
来自动态和静态数据的隐马尔可夫模型的光谱学习
作者:
Tzu-Kuo Huang
;
Jeff Schneider
会议名称:
《International Conference on Machine Learning》
|
2013年
86.
Gated Autoencoders with Tied Input Weights
机译:
具有绑定输入权重的门控Autoencoders
作者:
Droniou Alain
;
Sigaud Olivier
会议名称:
《International Conference on Machine Learning》
|
2013年
87.
Exploring the Mind: Integrating Questionnaires and fMRI
机译:
探索思想:整合问卷和FMRI
作者:
Esther Salazar
;
Ryan Bogdan
;
Adam Gorka
;
Ahmad R. Hariri
;
Lawrence Carin
会议名称:
《International Conference on Machine Learning》
|
2013年
88.
Sparsity-Based Generalization Bounds for Predictive Sparse Coding
机译:
基于稀疏性的泛化界限,用于预测稀疏编码
作者:
Nishant A. Mehta
;
Alexander G. Gray
会议名称:
《International Conference on Machine Learning》
|
2013年
89.
Active Learning for Multi-Objective Optimization
机译:
用于多目标优化的主动学习
作者:
Marcela Zuluaga
;
Andreas Krause
;
Guillaume Sergent
;
Markus Puschel
会议名称:
《International Conference on Machine Learning》
|
2013年
90.
The lasso, persistence, and cross-validation
机译:
套索,持久性和交叉验证
作者:
Darren Homrighausen
;
Daniel J. McDonald
会议名称:
《International Conference on Machine Learning》
|
2013年
91.
Precision-recall space to correct external indices for biclustering
机译:
精密召回空间以纠正双板的外部索引
作者:
Blaise Hanczar
;
Mohamed Nadif
会议名称:
《International Conference on Machine Learning》
|
2013年
92.
Tensor Analyzers
机译:
张量分析仪
作者:
Yichuan Tang
;
Ruslan Salakhutdinov
;
Geoffrey Hinton
会议名称:
《International Conference on Machine Learning》
|
2013年
93.
MAD-Bayes: MAP-based Asymptotic Derivations from Bayes
机译:
Mad-Bayes:贝叶斯的基于地图的渐近衍生物
作者:
Tamara Broderick
;
Brian Kulis
;
Michael I. Jordan
会议名称:
《International Conference on Machine Learning》
|
2013年
94.
Stochastic Alternating Direction Method of Multipliers
机译:
乘法器的随机交替方向方法
作者:
Hua Ouyang
;
Niao He
;
Long Q. Tran
;
Alexander Gray
会议名称:
《International Conference on Machine Learning》
|
2013年
95.
Squared-loss Mutual Information Regularization: A Novel Information-theoretic Approach to Semi-supervised Learning
机译:
平方损失相互信息正则化:半监督学习的新型信息 - 理论方法
作者:
Gang Niu
;
Wittawat Jitkrittum
;
Bo Dai
;
Hirotaka Hachiya
;
Masashi Sugiyama
会议名称:
《International Conference on Machine Learning》
|
2013年
96.
Principal Component Analysis on non-Gaussian Dependent Data
机译:
非高斯依赖数据的主成分分析
作者:
Fang Han
;
Han Liu
会议名称:
《International Conference on Machine Learning》
|
2013年
97.
Fast Max-Margin Matrix Factorization with Data Augmentation
机译:
具有数据增强的快速MAX-RAMIN矩阵分解
作者:
Minjie Xu
;
Jun Zhu
;
Bo Zhang
会议名称:
《International Conference on Machine Learning》
|
2013年
98.
Multi-Task Learning with Gaussian Matrix Generalized Inverse Gaussian Model
机译:
高斯矩阵广义逆高斯模型的多任务学习
作者:
Ming Yang
;
Yingming Li
;
Zhongfei (Mark) Zhang
会议名称:
《International Conference on Machine Learning》
|
2013年
99.
Message passing with l_1 penalized KL minimization
机译:
通过L_1的消息通过L_1惩罚KL最小化
作者:
Yuan Qi
;
Yandong Guo
会议名称:
《International Conference on Machine Learning》
|
2013年
100.
Multi-Class Classification with Maximum Margin Multiple Kernel
机译:
具有最大边距多核的多级分类
作者:
Corinna Cortes
;
Mehryar Mohri
;
Afshin Rostamizadeh
会议名称:
《International Conference on Machine Learning》
|
2013年
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