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Machine Learning

2021 · 860 papers

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2021 · ICLR
SEED: Self-supervised Distillation For Visual Representation
Zhiyuan Fang, Jianfeng Wang, Lijuan Wang, Lei Zhang, 'YZ' Yezhou Yang, Zicheng Liu
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日本大学: 関与なし（対象大学）
2021 · ICLR
SMiRL: Surprise Minimizing Reinforcement Learning in Unstable Environments
Glen Berseth, Daniel Geng, Coline M Devin, Nicholas Rhinehart, Chelsea Finn, Dinesh Jayaraman, Sergey Levine
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日本大学: 関与なし（対象大学）
2021 · ICLR
SOLAR: Sparse Orthogonal Learned and Random Embeddings
Tharun Kumar Reddy Medini, Beidi Chen, Anshumali Shrivastava
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日本大学: 関与なし（対象大学）
2021 · ICLR
SSD: A Unified Framework for Self-Supervised Outlier Detection
Vikash Sehwag, Mung Chiang, Prateek Mittal
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日本大学: 関与なし（対象大学）
2021 · ICLR
Saliency is a Possible Red Herring When Diagnosing Poor Generalization
Joseph Viviano, Becks Simpson, Francis Dutil, Yoshua Bengio, Joseph Paul Cohen
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日本大学: 関与なし（対象大学）
2021 · ICLR
SaliencyMix: A Saliency Guided Data Augmentation Strategy for Better Regularization
A F M Shahab Uddin, Mst. Sirazam Monira, Wheemyung Shin, TaeChoong Chung, Sung-Ho Bae
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2021 · ICLR
Sample-Efficient Automated Deep Reinforcement Learning
Jörg Franke, Gregor Koehler, André Biedenkapp, Frank Hutter
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2021 · ICLR
Scalable Bayesian Inverse Reinforcement Learning
Alex Chan, Mihaela van der Schaar
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Scalable Learning and MAP Inference for Nonsymmetric Determinantal Point Processes
Mike Gartrell, Insu Han, Elvis Dohmatob, Jennifer Gillenwater, Victor-Emmanuel Brunel
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Scalable Transfer Learning with Expert Models
Joan Puigcerver i Perez, Carlos Riquelme, Basil Mustafa, Cedric Renggli, André Susano Pinto, Sylvain Gelly, Daniel Keysers, Neil Houlsby
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Scaling Symbolic Methods using Gradients for Neural Model Explanation
Subham Sahoo, Subhashini Venugopalan, Li Li, Rishabh Singh, Patrick Riley
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Scaling the Convex Barrier with Active Sets
Alessandro De Palma, Harkirat Singh Behl, Rudy R Bunel, Philip Torr, M. Pawan Kumar
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Score-Based Generative Modeling through Stochastic Differential Equations
Yang Song, Jascha Sohl-Dickstein, Durk Kingma, Abhishek Kumar, Stefano Ermon, Ben Poole
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Selective Classification Can Magnify Disparities Across Groups
Erik Jones, Shiori Sagawa, Pang Wei Koh, Ananya Kumar, Percy Liang
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Selectivity considered harmful: evaluating the causal impact of class selectivity in DNNs
Matthew Leavitt, Ari Morcos
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Self-Supervised Learning of Compressed Video Representations
Youngjae Yu, Sangho Lee, Gunhee Kim, Yale Song
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Self-Supervised Policy Adaptation during Deployment
Nicklas Hansen, Rishabh Jangir, Yu Sun, Guillem Alenyà, Pieter Abbeel, Alexei Efros, Lerrel Pinto, Xiaolong Wang
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2021 · ICLR
Self-supervised Adversarial Robustness for the Low-label, High-data Regime
Sven Gowal, Po-Sen Huang, Aaron v den, Timothy A Mann, Pushmeet Kohli
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2021 · ICLR
Self-supervised Learning from a Multi-view Perspective
Yao-Hung Hubert Tsai, Yue Wu, Ruslan Salakhutdinov, Louis-Philippe Morency
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Self-supervised Representation Learning with Relative Predictive Coding
Yao-Hung Hubert Tsai, Martin Q Ma, Muqiao Yang, Han Zhao, Louis-Philippe Morency, Ruslan Salakhutdinov
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Self-supervised Visual Reinforcement Learning with Object-centric Representations
Andrii Zadaianchuk, Maximilian Seitzer, Georg Martius
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Self-training For Few-shot Transfer Across Extreme Task Differences
Cheng Perng Phoo, Bharath Hariharan
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Semantic Re-tuning with Contrastive Tension
Fredrik Carlsson, Amaru C Gyllensten, Evangelia Gogoulou, Erik Y Hellqvist, Magnus Sahlgren
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Semi-supervised Keypoint Localization
Olga Moskvyak, Frederic Maire, Feras Dayoub, Mahsa Baktashmotlagh
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SenSeI: Sensitive Set Invariance for Enforcing Individual Fairness
Mikhail Yurochkin, Yuekai Sun
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Separation and Concentration in Deep Networks
John Zarka, Florentin Guth, Stéphane Mallat
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Seq2Tens: An Efficient Representation of Sequences by Low-Rank Tensor Projections
Csaba Toth, Patric Bonnier, Harald Oberhauser
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Sequential Density Ratio Estimation for Simultaneous Optimization of Speed and Accuracy
Akinori Ebihara, Taiki Miyagawa, Kazuyuki Sakurai, Hitoshi Imaoka
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Set Prediction without Imposing Structure as Conditional Density Estimation
David W Zhang, Gertjan J Burghouts, Cees G Snoek
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Shape or Texture: Understanding Discriminative Features in CNNs
Md Amirul Islam, Matthew Kowal, Patrick Esser, Sen Jia, Björn Ommer, Kosta Derpanis, Neil Bruce
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Shape-Texture Debiased Neural Network Training
Yinigwei Li, Qihang Yu, Mingxing Tan, Jieru Mei, Peng Tang, Wei Shen, Alan Yuille, Cihang Xie
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Shapley Explanation Networks
Rui Wang, Xiaoqian Wang, David Inouye
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Shapley explainability on the data manifold
Christopher Frye, Damien De Mijolla, Tom Begley, Laurence Cowton, Megan Stanley, Ilya Feige
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Share or Not? Learning to Schedule Language-Specific Capacity for Multilingual Translation
Biao Zhang, Ankur Bapna, Rico Sennrich, Orhan Firat
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Sharper Generalization Bounds for Learning with Gradient-dominated Objective Functions
Yunwen Lei, Yiming Ying
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Sharpness-aware Minimization for Efficiently Improving Generalization
Pierre Foret, Ariel Kleiner, Hossein Mobahi, Behnam Neyshabur
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Signatory: differentiable computations of the signature and logsignature transforms, on both CPU and GPU
Patrick Kidger, Terry Lyons
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Simple Augmentation Goes a Long Way: ADRL for DNN Quantization
Lin Ning, Guoyang Chen, Weifeng Zhang, Xipeng Shen
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Simple Spectral Graph Convolution
Hao Zhu, Piotr Koniusz
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Single-Photon Image Classification
Thomas Fischbacher, Luciano Sbaiz
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Single-Timescale Actor-Critic Provably Finds Globally Optimal Policy
Zuyue Fu, Zhuoran Yang, Zhaoran Wang
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SkipW: Resource Adaptable RNN with Strict Upper Computational Limit
Tsiry MAYET, Anne Lambert, Pascal Le Guyadec, Francoise Le Bolzer, François Schnitzler
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Sliced Kernelized Stein Discrepancy
Wenbo Gong, Yingzhen Li, José Miguel Hernández Lobato
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Solving Compositional Reinforcement Learning Problems via Task Reduction
Yunfei Li, Yilin Wu, Huazhe Xu, Xiaolong Wang, Yi Wu
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Sparse Quantized Spectral Clustering
Zhenyu Liao, Romain Couillet, Michael W Mahoney
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Sparse encoding for more-interpretable feature-selecting representations in probabilistic matrix factorization
Joshua Chang, Patrick A Fletcher, Jungmin Han, Ted Chang, Shashaank Vattikuti, Bart Desmet, Ayah Zirikly, Carson Chow
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Spatial Dependency Networks: Neural Layers for Improved Generative Image Modeling
Đorđe Miladinović, Aleksandar Stanić, Stefan Bauer, Jürgen Schmidhuber, Joachim M Buhmann
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Spatially Structured Recurrent Modules
Nasim Rahaman, Anirudh Goyal, Muhammad Waleed Gondal, Manuel Wuthrich, Stefan Bauer, Yash Sharma, Yoshua Bengio, Bernhard Schoelkopf
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Spatio-Temporal Graph Scattering Transform
Chao Pan, Siheng Chen, Antonio Ortega
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Stabilized Medical Image Attacks
Gege Qi, Lijun GONG, Yibing Song, Kai Ma, Yefeng Zheng
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Statistical inference for individual fairness
Subha Maity, Songkai Xue, Mikhail Yurochkin, Yuekai Sun
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Stochastic Security: Adversarial Defense Using Long-Run Dynamics of Energy-Based Models
Mitchell Hill, Jonathan Mitchell, Song-Chun Zhu
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Structured Prediction as Translation between Augmented Natural Languages
Giovanni Paolini, Ben Athiwaratkun, Jason Krone, Jie Ma, Alessandro Achille, RISHITA ANUBHAI, Cicero Nogueira dos Santos, Bing Xiang, Stefano Soatto
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Supervised Contrastive Learning for Pre-trained Language Model Fine-tuning
Beliz Gunel, Jingfei Du, Alexis Conneau, Veselin Stoyanov
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Support-set bottlenecks for video-text representation learning
Mandela Patrick, Po-Yao Huang, Yuki Asano, Florian Metze, Alexander G Hauptmann, Joao F. Henriques, Andrea Vedaldi
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Symmetry-Aware Actor-Critic for 3D Molecular Design
Gregor Simm, Robert Pinsler, Gábor Csányi, José Miguel Hernández Lobato
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Systematic generalisation with group invariant predictions
Faruk Ahmed, Yoshua Bengio, Harm van Seijen, Aaron Courville
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Taking Notes on the Fly Helps Language Pre-Training
Qiyu Wu, Chen Xing, Yatao Li, Guolin Ke, Di He, Tie-Yan Liu
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Taming GANs with Lookahead-Minmax
Tatjana Chavdarova, Matteo Pagliardini, Sebastian Stich, François Fleuret, Martin Jaggi
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Targeted Attack against Deep Neural Networks via Flipping Limited Weight Bits
Jiawang Bai, Baoyuan Wu, Yong Zhang, Yiming Li, Zhifeng Li, Shu-Tao Xia
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Task-Agnostic Morphology Evolution
Donald Hejna III, Pieter Abbeel, Lerrel Pinto
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Teaching Temporal Logics to Neural Networks
Christopher Hahn, Frederik Schmitt, Jens Kreber, Markus Rabe, Bernd Finkbeiner
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Teaching with Commentaries
Aniruddh Raghu, Maithra Raghu, Simon Kornblith, David Duvenaud, Geoffrey Hinton
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Temporally-Extended ε-Greedy Exploration
Will Dabney, Georg Ostrovski, Andre Barreto
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Tent: Fully Test-Time Adaptation by Entropy Minimization
Dequan Wang, Evan Shelhamer, Shaoteng Liu, Bruno Olshausen, trevor darrell
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Text Generation by Learning from Demonstrations
Richard Yuanzhe Pang, He He
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The Deep Bootstrap Framework: Good Online Learners are Good Offline Generalizers
Preetum Nakkiran, Behnam Neyshabur, Hanie Sedghi
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The Importance of Pessimism in Fixed-Dataset Policy Optimization
Jacob Buckman, Carles Gelada, Marc G Bellemare
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The Intrinsic Dimension of Images and Its Impact on Learning
Phil Pope, Chen Zhu, Ahmed Abdelkader, Micah Goldblum, Tom Goldstein
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The Recurrent Neural Tangent Kernel
Sina Alemohammad, Jack Wang, Randall Balestriero, Richard Baraniuk
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The Risks of Invariant Risk Minimization
Elan Rosenfeld, Pradeep K Ravikumar, Andrej Risteski
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The Role of Momentum Parameters in the Optimal Convergence of Adaptive Polyak's Heavy-ball Methods
Wei Tao, sheng long, Gaowei Wu, Qing Tao
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The Traveling Observer Model: Multi-task Learning Through Spatial Variable Embeddings
Elliot Meyerson, Risto Miikkulainen
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The Unreasonable Effectiveness of Patches in Deep Convolutional Kernels Methods
Louis THIRY, Michael Arbel, Eugene Belilovsky, Edouard Oyallon
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The geometry of integration in text classification RNNs
Kyle Aitken, Vinay Ramasesh, Ankush Garg, Yuan Cao, David Sussillo, Niru Maheswaranathan
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The inductive bias of ReLU networks on orthogonally separable data
Mary Phuong, Christoph H Lampert
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The role of Disentanglement in Generalisation
Milton Montero, Casimir JH Ludwig, Rui Ponte Costa, Gaurav Malhotra, Jeffrey Bowers
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Theoretical Analysis of Self-Training with Deep Networks on Unlabeled Data
Colin Wei, Kendrick Shen, Yining Chen, Tengyu Ma
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Theoretical bounds on estimation error for meta-learning
James Lucas, Mengye Ren, Irene Raissa KAMENI KAMENI, Toniann Pitassi, Richard Zemel
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Tilted Empirical Risk Minimization
Tian Li, Ahmad Beirami, Maziar Sanjabi, Virginia Smith
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Tomographic Auto-Encoder: Unsupervised Bayesian Recovery of Corrupted Data
Francesco Tonolini, Pablo Garcia Moreno, Andreas Damianou, Roderick Murray-Smith
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Topology-Aware Segmentation Using Discrete Morse Theory
Xiaoling Hu, Yusu Wang, Li Fuxin, Dimitris Samaras, Chao Chen
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Towards Faster and Stabilized GAN Training for High-fidelity Few-shot Image Synthesis
Bingchen Liu, Yizhe Zhu, Kunpeng Song, Ahmed Elgammal
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Towards Impartial Multi-task Learning
Liyang Liu, Yi Li, Zhanghui Kuang, Jing-Hao Xue, Yimin Chen, Wenming Yang, Qingmin Liao, Wei Zhang
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Towards Nonlinear Disentanglement in Natural Data with Temporal Sparse Coding
David Klindt, Lukas Schott, Yash Sharma, Ivan Ustyuzhaninov, Wieland Brendel, Matthias Bethge, Dylan Paiton
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Towards Resolving the Implicit Bias of Gradient Descent for Matrix Factorization: Greedy Low-Rank Learning
Zhiyuan Li, Yuping Luo, Kaifeng Lyu
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Towards Robust Neural Networks via Close-loop Control
Zhuotong Chen, Qianxiao Li, Zheng Zhang
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Towards Robustness Against Natural Language Word Substitutions
Xinshuai Dong, Anh Tuan Luu, Rongrong Ji, Hong Liu
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Tradeoffs in Data Augmentation: An Empirical Study
Raphael Gontijo Lopes, Sylvia Smullin, Ekin Cubuk, Ethan Dyer
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Training BatchNorm and Only BatchNorm: On the Expressive Power of Random Features in CNNs
Jonathan Frankle, David J Schwab, Ari Morcos
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Training GANs with Stronger Augmentations via Contrastive Discriminator
Jongheon Jeong, Jinwoo Shin
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Training independent subnetworks for robust prediction
Marton Havasi, Rodolphe Jenatton, Stanislav Fort, Jeremiah Zhe Liu, Jasper Snoek, Balaji Lakshminarayanan, Andrew Dai, Dustin Tran
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Training with Quantization Noise for Extreme Model Compression
Pierre Stock, Angela Fan, Benjamin Graham, Edouard Grave, Rémi Gribonval, Hervé Jégou, Armand Joulin
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Trajectory Prediction using Equivariant Continuous Convolution
Robin Walters, Jinxi Li, Rose Yu
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Transformer protein language models are unsupervised structure learners
Roshan Rao, Joshua Meier, Tom Sercu, Sergey Ovchinnikov, Alexander Rives
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Transient Non-stationarity and Generalisation in Deep Reinforcement Learning
Maximilian Igl, Gregory Farquhar, Jelena Luketina, Wendelin Boehmer, Shimon Whiteson
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TropEx: An Algorithm for Extracting Linear Terms in Deep Neural Networks
Martin Trimmel, Henning Petzka, Cristian Sminchisescu
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Trusted Multi-View Classification
Zongbo Han, Changqing Zhang, Huazhu FU, Joey T Zhou
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UMEC: Unified model and embedding compression for efficient recommendation systems
Jiayi Shen, Haotao Wang, Shupeng Gui, Jianchao Tan, Zhangyang Wang, Ji Liu
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UPDeT: Universal Multi-agent RL via Policy Decoupling with Transformers
Siyi Hu, Fengda Zhu, Xiaojun Chang, Xiaodan Liang
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