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Machine Learning

2021 · 860 papers

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2021 · ICLR
Unbiased Teacher for Semi-Supervised Object Detection
Yen-Cheng Liu, Chih-Yao Ma, Zijian He, Chia-Wen Kuo, Kan Chen, Peizhao Zhang, Bichen Wu, Zsolt Kira, Peter Vajda
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日本大学: 関与なし（対象大学）
2021 · ICLR
Uncertainty Estimation and Calibration with Finite-State Probabilistic RNNs
Cheng Wang, Carolin Lawrence, Mathias Niepert
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Uncertainty Estimation in Autoregressive Structured Prediction
Andrey Malinin, Mark Gales
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Uncertainty Sets for Image Classifiers using Conformal Prediction
Anastasios Angelopoulos, Stephen Bates, Michael Jordan, Jitendra Malik
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Uncertainty in Gradient Boosting via Ensembles
Andrey Malinin, Liudmila Prokhorenkova, Aleksei Ustimenko
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Uncertainty-aware Active Learning for Optimal Bayesian Classifier
Guang Zhao, Edward Dougherty, Byung-Jun Yoon, Francis Alexander, Xiaoning Qian
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Understanding Over-parameterization in Generative Adversarial Networks
Yogesh Balaji, Mohammadmahdi Sajedi, Neha Kalibhat, Mucong Ding, Dominik Stöger, Mahdi Soltanolkotabi, Soheil Feizi
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Understanding and Improving Encoder Layer Fusion in Sequence-to-Sequence Learning
Xuebo Liu, Longyue Wang, Derek Wong, Liang Ding, Lidia Chao, Zhaopeng Tu
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Understanding and Improving Lexical Choice in Non-Autoregressive Translation
Liang Ding, Longyue Wang, Xuebo Liu, Derek Wong, Dacheng Tao, Zhaopeng Tu
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Understanding the effects of data parallelism and sparsity on neural network training
Namhoon Lee, Thalaiyasingam Ajanthan, Philip Torr, Martin Jaggi
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Understanding the failure modes of out-of-distribution generalization
Vaishnavh Nagarajan, Anders J Andreassen, Behnam Neyshabur
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Understanding the role of importance weighting for deep learning
Da Xu, Yuting Ye, Chuanwei Ruan
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Undistillable: Making A Nasty Teacher That CANNOT teach students
Haoyu Ma, Tianlong Chen, Ting-Kuei Hu, Chenyu You, Xiaohui Xie, Zhangyang Wang
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Universal Weakly Supervised Segmentation by Pixel-to-Segment Contrastive Learning
Tsung-Wei Ke, Jyh-Jing Hwang, Stella Yu
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Universal approximation power of deep residual neural networks via nonlinear control theory
Paulo Tabuada, Bahman Gharesifard
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Unlearnable Examples: Making Personal Data Unexploitable
Hanxun Huang, Xingjun Ma, Sarah Erfani, James Bailey, Yisen Wang
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Unsupervised Audiovisual Synthesis via Exemplar Autoencoders
Kangle Deng, Aayush Bansal, Deva Ramanan
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Unsupervised Discovery of 3D Physical Objects
Yilun Du, Kevin A Smith, Tomer Ullman, Joshua B Tenenbaum, Jiajun Wu
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Unsupervised Meta-Learning through Latent-Space Interpolation in Generative Models
Siavash Khodadadeh, Sharare Zehtabian, Saeed Vahidian, Weijia Wang, Bill Lin, Ladislau Boloni
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Unsupervised Object Keypoint Learning using Local Spatial Predictability
Anand Gopalakrishnan, Sjoerd van Steenkiste, Jürgen Schmidhuber
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Unsupervised Representation Learning for Time Series with Temporal Neighborhood Coding
Sana Tonekaboni, Danny Eytan, Anna Goldenberg
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Usable Information and Evolution of Optimal Representations During Training
Michael Kleinman, Alessandro Achille, Daksh Idnani, Jonathan Kao
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Using latent space regression to analyze and leverage compositionality in GANs
Lucy Chai, Jonas Wulff, Phillip Isola
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VA-RED$^2$: Video Adaptive Redundancy Reduction
Bowen Pan, Rameswar Panda, Camilo L Fosco, Chung-Ching Lin, Alex J Andonian, Yue Meng, Kate Saenko, Aude Oliva, Rogerio Feris
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VAEBM: A Symbiosis between Variational Autoencoders and Energy-based Models
Zhisheng Xiao, Karsten Kreis, Jan Kautz, Arash Vahdat
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VCNet and Functional Targeted Regularization For Learning Causal Effects of Continuous Treatments
Lizhen Nie, Mao Ye, Qiang Liu, Dan Nicolae
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VTNet: Visual Transformer Network for Object Goal Navigation
Heming Du, Xin Yu, Liang Zheng
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Variational Information Bottleneck for Effective Low-Resource Fine-Tuning
Rabeeh Karimi Mahabadi, Yonatan Belinkov, James Henderson
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Variational Intrinsic Control Revisited
Taehwan Kwon
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Variational State-Space Models for Localisation and Dense 3D Mapping in 6 DoF
Atanas Mirchev, Baris Kayalibay, Patrick van der Smagt, Justin Bayer
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Vector-output ReLU Neural Network Problems are Copositive Programs: Convex Analysis of Two Layer Networks and Polynomial-time Algorithms
Arda Sahiner, Tolga Ergen, John M Pauly, Mert Pilanci
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Very Deep VAEs Generalize Autoregressive Models and Can Outperform Them on Images
Rewon Child
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Viewmaker Networks: Learning Views for Unsupervised Representation Learning
Alex Tamkin, Mike Wu, Noah Goodman
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Vulnerability-Aware Poisoning Mechanism for Online RL with Unknown Dynamics
Yanchao Sun, Da Huo, Furong Huang
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WaNet - Imperceptible Warping-based Backdoor Attack
Tuan Anh Nguyen, Anh T Tran
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Wandering within a world: Online contextualized few-shot learning
Mengye Ren, Michael L Iuzzolino, Michael Mozer, Richard Zemel
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Wasserstein Embedding for Graph Learning
Soheil Kolouri, Navid Naderializadeh, Gustavo K Rohde, Heiko Hoffmann
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Wasserstein-2 Generative Networks
Alexander Korotin, Vage Egiazarian, Arip Asadulaev, Alexander Safin, Evgeny Burnaev
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Watch-And-Help: A Challenge for Social Perception and Human-AI Collaboration
Xavier Puig, Tianmin Shu, Shuang Li, Zilin Wang, Yuan-Hong Liao, Joshua B Tenenbaum, Sanja Fidler, Antonio Torralba
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WaveGrad: Estimating Gradients for Waveform Generation
Nanxin Chen, Yu Zhang, Heiga Zen, Ron Weiss, Mohammad Norouzi, William Chan
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What Can You Learn From Your Muscles? Learning Visual Representation from Human Interactions
Kiana Ehsani, Daniel Gordon, Thomas H Nguyen, Roozbeh Mottaghi, Ali Farhadi
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What Makes Instance Discrimination Good for Transfer Learning?
Nanxuan Zhao, Zhirong Wu, Rynson W Lau, Stephen Lin
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What Matters for On-Policy Deep Actor-Critic Methods? A Large-Scale Study
Marcin Andrychowicz, Anton Raichuk, Piotr Stanczyk, Manu Orsini, Sertan Girgin, Raphaël Marinier, Léonard Hussenot-Desenonges, Matthieu Geist, Olivier Pietquin, Marcin Michalski, Sylvain Gelly, Olivier Bachem
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What Should Not Be Contrastive in Contrastive Learning
Tete Xiao, Xiaolong Wang, Alexei Efros, trevor darrell
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What are the Statistical Limits of Offline RL with Linear Function Approximation?
Ruosong Wang, Dean Foster, Sham M Kakade
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What they do when in doubt: a study of inductive biases in seq2seq learners
Kharitonov Eugene, Rahma Chaabouni
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When Do Curricula Work?
Xiaoxia (Shirley) Wu, Ethan Dyer, Behnam Neyshabur
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When Optimizing $f$-Divergence is Robust with Label Noise
Jiaheng Wei, Yang Liu
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When does preconditioning help or hurt generalization?
Shun-ichi Amari, Jimmy Ba, Roger Grosse, Xuechen Li, Atsushi Nitanda, Taiji Suzuki, Denny Wu, Ji Xu
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日本大学: 九州工業大学 / 東京大学
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Why Are Convolutional Nets More Sample-Efficient than Fully-Connected Nets?
Zhiyuan Li, Yi Zhang, Sanjeev Arora
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Why resampling outperforms reweighting for correcting sampling bias with stochastic gradients
Jing An, Lexing Ying, Yuhua Zhu
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Winning the L2RPN Challenge: Power Grid Management via Semi-Markov Afterstate Actor-Critic
Deunsol Yoon, Sunghoon Hong, Byung-Jun Lee, Kee-Eung Kim
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Witches' Brew: Industrial Scale Data Poisoning via Gradient Matching
Jonas Geiping, Liam H Fowl, Ronny Huang, Wojciech Czaja, Gavin Taylor, Michael Moeller, Tom Goldstein
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2021 · ICLR
WrapNet: Neural Net Inference with Ultra-Low-Precision Arithmetic
Renkun Ni, Hong-Min Chu, Oscar Castaneda, Ping-yeh Chiang, Christoph Studer, Tom Goldstein
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2021 · ICLR
X2T: Training an X-to-Text Typing Interface with Online Learning from User Feedback
Jensen Gao, Siddharth Reddy, Glen Berseth, Nick Hardy, Nikhilesh Natraj, Karunesh Ganguly, Anca Dragan, Sergey Levine
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You Only Need Adversarial Supervision for Semantic Image Synthesis
Edgar Schoenfeld, Vadim Sushko, Dan Zhang, Juergen Gall, Bernt Schiele, Anna Khoreva
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Zero-Cost Proxies for Lightweight NAS
Mohamed Abdelfattah, Abhinav Mehrotra, Łukasz Dudziak, Nicholas Lane
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Zero-shot Synthesis with Group-Supervised Learning
Yunhao Ge, Sami Abu-El-Haija, Gan Xin, Laurent Itti
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2021 · ICLR
gradSim: Differentiable simulation for system identification and visuomotor control
Krishna Murthy Jatavallabhula, Miles Macklin, Florian Golemo, Vikram Voleti, Linda Petrini, Martin Weiss, Breandan Considine, Jérôme Parent-Lévesque, Kevin Xie, Kenny Erleben, Liam Paull, Florian Shkurti, Derek Nowrouzezahrai, Sanja Fidler
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2021 · ICLR
not-MIWAE: Deep Generative Modelling with Missing not at Random Data
Niels Ipsen, Pierre-Alexandre Mattei, Jes Frellsen
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