ICML

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Machine Learning

2021 · 1,183 papers

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2021 · ICML
Finding k in Latent $k-$ polytope
Chiranjib Bhattacharyya, Ravindran Kannan, Amit Kumar
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日本大学: 関与なし（対象大学）
2021 · ICML
Finding the Stochastic Shortest Path with Low Regret: the Adversarial Cost and Unknown Transition Case
Liyu Chen, Haipeng Luo
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日本大学: 関与なし（対象大学）
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Finite mixture models do not reliably learn the number of components
Diana Cai, Trevor Campbell, Tamara Broderick
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Finite-Sample Analysis of Off-Policy Natural Actor-Critic Algorithm
Sajad Khodadadian, Zaiwei Chen, Siva Theja Maguluri
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First-Order Methods for Wasserstein Distributionally Robust MDP
Julien Grand Clement, Christian Kroer
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Fixed-Parameter and Approximation Algorithms for PCA with Outliers
Yogesh Dahiya, Fedor Fomin, Fahad Panolan, Kirill Simonov
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Flow-based Attribution in Graphical Models: A Recursive Shapley Approach
Raghav Singal, George Michailidis, Hoiyi Ng
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Fold2Seq: A Joint Sequence(1D)-Fold(3D) Embedding-based Generative Model for Protein Design
Yue Cao, Payel Das, Vijil Chenthamarakshan, Pin-Yu Chen, Igor Melnyk, Yang Shen
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2021 · ICML
Follow-the-Regularized-Leader Routes to Chaos in Routing Games
Jakub Bielawski, Thiparat Chotibut, Fryderyk Falniowski, Grzegorz Kosiorowski, Michał Misiurewicz, Georgios Piliouras
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From Local Structures to Size Generalization in Graph Neural Networks
Gilad Yehudai, Ethan Fetaya, Eli Meirom, Gal Chechik, Haggai Maron
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From Local to Global Norm Emergence: Dissolving Self-reinforcing Substructures with Incremental Social Instruments
Yiwei Liu, Jiamou Liu, Kaibin Wan, Zhan Qin, Zijian Zhang, Bakhadyr Khoussainov, Liehuang Zhu
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From Poincaré Recurrence to Convergence in Imperfect Information Games: Finding Equilibrium via Regularization
Julien Perolat, Remi Munos, Jean-Baptiste Lespiau, Shayegan Omidshafiei, Mark Rowland, Pedro Ortega, Neil Burch, Thomas Anthony, David Balduzzi, Bart De Vylder, Georgios Piliouras, Marc Lanctot, Karl Tuyls
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Function Contrastive Learning of Transferable Meta-Representations
Muhammad Waleed Gondal, Shruti Joshi, Nasim Rahaman, Stefan Bauer, Manuel Wuthrich, Bernhard Schölkopf
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Functional Space Analysis of Local GAN Convergence
Valentin Khrulkov, Artem Babenko, Ivan Oseledets
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Fundamental Tradeoffs in Distributionally Adversarial Training
Mohammad Mehrabi, Adel Javanmard, Ryan A. Rossi, Anup Rao, Tung Mai
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Fused Acoustic and Text Encoding for Multimodal Bilingual Pretraining and Speech Translation
Renjie Zheng, Junkun Chen, Mingbo Ma, Liang Huang
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GANMEX: One-vs-One Attributions using GAN-based Model Explainability
Sheng-Min Shih, Pin-Ju Tien, Zohar Karnin
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GBHT: Gradient Boosting Histogram Transform for Density Estimation
Jingyi Cui, Hanyuan Hang, Yisen Wang, Zhouchen Lin
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GLSearch: Maximum Common Subgraph Detection via Learning to Search
Yunsheng Bai, Derek Xu, Yizhou Sun, Wei Wang
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GMAC: A Distributional Perspective on Actor-Critic Framework
Daniel W Nam, Younghoon Kim, Chan Y Park
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GNNAutoScale: Scalable and Expressive Graph Neural Networks via Historical Embeddings
Matthias Fey, Jan E. Lenssen, Frank Weichert, Jure Leskovec
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GP-Tree: A Gaussian Process Classifier for Few-Shot Incremental Learning
Idan Achituve, Aviv Navon, Yochai Yemini, Gal Chechik, Ethan Fetaya
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GRAD-MATCH: Gradient Matching based Data Subset Selection for Efficient Deep Model Training
Krishnateja Killamsetty, Durga S, Ganesh Ramakrishnan, Abir De, Rishabh Iyer
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日本大学: 関与なし（対象大学）
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GRAND: Graph Neural Diffusion
Ben Chamberlain, James Rowbottom, Maria I Gorinova, Michael Bronstein, Stefan Webb, Emanuele Rossi
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Gaussian Process-Based Real-Time Learning for Safety Critical Applications
Armin Lederer, Alejandro J Ordóñez Conejo, Korbinian A Maier, Wenxin Xiao, Jonas Umlauft, Sandra Hirche
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Generalised Lipschitz Regularisation Equals Distributional Robustness
Zac Cranko, Zhan Shi, Xinhua Zhang, Richard Nock, Simon Kornblith
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Generalizable Episodic Memory for Deep Reinforcement Learning
Hao Hu, Jianing Ye, Guangxiang Zhu, Zhizhou Ren, Chongjie Zhang
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Generalization Bounds in the Presence of Outliers: a Median-of-Means Study
Pierre Laforgue, Guillaume Staerman, Stephan Clémençon
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Generalization Error Bound for Hyperbolic Ordinal Embedding
Atsushi Suzuki, Atsushi Nitanda, Jing Wang, Linchuan Xu, Kenji Yamanishi, Marc Cavazza
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日本大学: 九州工業大学 / 東京大学
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Generalization Guarantees for Neural Architecture Search with Train-Validation Split
Samet Oymak, Mingchen Li, Mahdi Soltanolkotabi
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Generalized Doubly Reparameterized Gradient Estimators
Matthias Bauer, Andriy Mnih
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Generating images with sparse representations
Charlie Nash, Jacob Menick, Sander Dieleman, Peter Battaglia
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Generative Adversarial Networks for Markovian Temporal Dynamics: Stochastic Continuous Data Generation
Sung Woo Park, Dong Wook Shu, Junseok Kwon
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Generative Adversarial Transformers
Drew A Hudson, Larry Zitnick
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Generative Causal Explanations for Graph Neural Networks
Wanyu Lin, Hao Lan, Baochun Li
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Generative Particle Variational Inference via Estimation of Functional Gradients
Neale Ratzlaff, Qinxun Bai, Li Fuxin, Wei Xu
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Generative Video Transformer: Can Objects be the Words?
Yi-Fu Wu, Jaesik Yoon, Sungjin Ahn
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GeomCA: Geometric Evaluation of Data Representations
Petra Poklukar, Anastasiia Varava, Danica Kragic
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Geometric convergence of elliptical slice sampling
Viacheslav Natarovskii, Daniel Rudolf, Björn Sprungk
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Geometry of the Loss Landscape in Overparameterized Neural Networks: Symmetries and Invariances
Berfin Simsek, François Ged, Arthur Jacot, Francesco Spadaro, Clement Hongler, Wulfram Gerstner, Johanni Brea
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Global Convergence of Policy Gradient for Linear-Quadratic Mean-Field Control/Game in Continuous Time
Weichen Wang, Jiequn Han, Zhuoran Yang, Zhaoran Wang
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Global Optimality Beyond Two Layers: Training Deep ReLU Networks via Convex Programs
Tolga Ergen, Mert Pilanci
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Global Prosody Style Transfer Without Text Transcriptions
Kaizhi Qian, Yang Zhang, Shiyu Chang, Jinjun Xiong, Chuang Gan, David Cox, Mark Hasegawa-Johnson
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Global inducing point variational posteriors for Bayesian neural networks and deep Gaussian processes
Sebastian W Ober, Laurence Aitchison
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Globally-Robust Neural Networks
Klas Leino, Zifan Wang, Matt Fredrikson
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Goal-Conditioned Reinforcement Learning with Imagined Subgoals
Elliot Chane-Sane, Cordelia Schmid, Ivan Laptev
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Grad-TTS: A Diffusion Probabilistic Model for Text-to-Speech
Vadim Popov, Ivan Vovk, Vladimir Gogoryan, Tasnima Sadekova, Mikhail Kudinov
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Gradient Disaggregation: Breaking Privacy in Federated Learning by Reconstructing the User Participant Matrix
Maximilian Lam, Gu-Yeon Wei, David Brooks, Vijay Janapa Reddi, Michael Mitzenmacher
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Graph Contrastive Learning Automated
Yuning You, Tianlong Chen, Yang Shen, Zhangyang Wang
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Graph Convolution for Semi-Supervised Classification: Improved Linear Separability and Out-of-Distribution Generalization
Aseem Baranwal, Kimon Fountoulakis, Aukosh Jagannath
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Graph Cuts Always Find a Global Optimum for Potts Models (With a Catch)
Hunter Lang, David Sontag, Aravindan Vijayaraghavan
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Graph Mixture Density Networks
Federico Errica, Davide Bacciu, Alessio Micheli
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Graph Neural Networks Inspired by Classical Iterative Algorithms
Yongyi Yang, Tang Liu, Yangkun Wang, Jinjing Zhou, Quan Gan, Zhewei Wei, Zheng Zhang, Zengfeng Huang, David Wipf
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GraphDF: A Discrete Flow Model for Molecular Graph Generation
Youzhi Luo, Keqiang Yan, Shuiwang Ji
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GraphNorm: A Principled Approach to Accelerating Graph Neural Network Training
Tianle Cai, Shengjie Luo, Keyulu Xu, Di He, Tie-Yan Liu, Liwei Wang
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Grey-box Extraction of Natural Language Models
Santiago Zanella-Beguelin, Shruti Tople, Andrew Paverd, Boris Köpf
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Grid-Functioned Neural Networks
Javier Dehesa, Andrew Vidler, Julian Padget, Christof Lutteroth
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Grounding Language to Entities and Dynamics for Generalization in Reinforcement Learning
Austin W. Hanjie, Victor Y Zhong, Karthik Narasimhan
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Group Fisher Pruning for Practical Network Compression
Liyang Liu, Shilong Zhang, Zhanghui Kuang, Aojun Zhou, Jing-Hao Xue, Xinjiang Wang, Yimin Chen, Wenming Yang, Qingmin Liao, Wayne Zhang
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Group-Sparse Matrix Factorization for Transfer Learning of Word Embeddings
Kan Xu, Xuanyi Zhao, Hamsa Bastani, Osbert Bastani
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Guarantees for Tuning the Step Size using a Learning-to-Learn Approach
Xiang Wang, Shuai Yuan, Chenwei Wu, Rong Ge
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Guided Exploration with Proximal Policy Optimization using a Single Demonstration
Gabriele Libardi, Gianni De Fabritiis, Sebastian Dittert
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HAWQ-V3: Dyadic Neural Network Quantization
Zhewei Yao, Zhen Dong, Zhangcheng Zheng, Amir Gholami, Jiali Yu, Eric Tan, Leyuan Wang, Qijing Huang, Yida Wang, Michael Mahoney, Kurt Keutzer
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HEMET: A Homomorphic-Encryption-Friendly Privacy-Preserving Mobile Neural Network Architecture
Qian Lou, Lei Jiang
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HardCoRe-NAS: Hard Constrained diffeRentiable Neural Architecture Search
Niv Nayman, Yonathan Aflalo, Asaf Noy, Lihi Zelnik
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Heterogeneity for the Win: One-Shot Federated Clustering
Don Kurian Dennis, Tian Li, Virginia Smith
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Heterogeneous Risk Minimization
Jiashuo Liu, Zheyuan Hu, Peng Cui, Bo Li, Zheyan Shen
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Hierarchical Agglomerative Graph Clustering in Nearly-Linear Time
Laxman Dhulipala, David Eisenstat, Jakub Łącki, Vahab Mirrokni, Jessica Shi
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Hierarchical Clustering of Data Streams: Scalable Algorithms and Approximation Guarantees
Anand Rajagopalan, Fabio Vitale, Danny Vainstein, Gui Citovsky, Cecilia M Procopiuc, Claudio Gentile
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Hierarchical VAEs Know What They Don’t Know
Jakob D. Havtorn, Jes Frellsen, Søren Hauberg, Lars Maaløe
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High Confidence Generalization for Reinforcement Learning
James Kostas, Yash Chandak, Scott M Jordan, Georgios Theocharous, Philip Thomas
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High-Dimensional Gaussian Process Inference with Derivatives
Filip de Roos, Alexandra Gessner, Philipp Hennig
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High-Performance Large-Scale Image Recognition Without Normalization
Andy Brock, Soham De, Samuel L Smith, Karen Simonyan
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High-dimensional Experimental Design and Kernel Bandits
Romain Camilleri, Kevin Jamieson, Julian Katz-Samuels
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Homomorphic Sensing: Sparsity and Noise
Liangzu Peng, Boshi Wang, Manolis Tsakiris
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HoroPCA: Hyperbolic Dimensionality Reduction via Horospherical Projections
Ines Chami, Albert Gu, Dat P Nguyen, Christopher Re
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Householder Sketch for Accurate and Accelerated Least-Mean-Squares Solvers
Jyotikrishna Dass, Rabi Mahapatra
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How Do Adam and Training Strategies Help BNNs Optimization
Zechun Liu, Zhiqiang Shen, Shichao Li, Koen Helwegen, Dong Huang, Kwang-Ting Cheng
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How Does Loss Function Affect Generalization Performance of Deep Learning? Application to Human Age Estimation
Ali Akbari, Muhammad Awais, Manijeh Bashar, Josef Kittler
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How Framelets Enhance Graph Neural Networks
Xuebin Zheng, Bingxin Zhou, Junbin Gao, Yuguang Wang, Pietro Lió, Ming Li, Guido Montufar
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How Important is the Train-Validation Split in Meta-Learning?
Yu Bai, Minshuo Chen, Pan Zhou, Tuo Zhao, Jason Lee, Sham Kakade, Huan Wang, Caiming Xiong
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How and Why to Use Experimental Data to Evaluate Methods for Observational Causal Inference
Amanda M Gentzel, Purva Pruthi, David Jensen
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How could Neural Networks understand Programs?
Dinglan Peng, Shuxin Zheng, Yatao Li, Guolin Ke, Di He, Tie-Yan Liu
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How rotational invariance of common kernels prevents generalization in high dimensions
Konstantin Donhauser, Mingqi Wu, Fanny Yang
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How to Learn when Data Reacts to Your Model: Performative Gradient Descent
Zachary Izzo, Lexing Ying, James Zou
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HyperHyperNetwork for the Design of Antenna Arrays
Shahar Lutati, Lior Wolf
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Hyperparameter Selection for Imitation Learning
Léonard Hussenot, Marcin Andrychowicz, Damien Vincent, Robert Dadashi, Anton Raichuk, Sabela Ramos, Nikola Momchev, Sertan Girgin, Raphael Marinier, Lukasz Stafiniak, Manu Orsini, Olivier Bachem, Matthieu Geist, Olivier Pietquin
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I-BERT: Integer-only BERT Quantization
Sehoon Kim, Amir Gholami, Zhewei Yao, Michael W. Mahoney, Kurt Keutzer
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Image-Level or Object-Level? A Tale of Two Resampling Strategies for Long-Tailed Detection
Nadine Chang, Zhiding Yu, Yu-Xiong Wang, Animashree Anandkumar, Sanja Fidler, Jose M Alvarez
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Imitation by Predicting Observations
Andrew Jaegle, Yury Sulsky, Arun Ahuja, Jake Bruce, Rob Fergus, Greg Wayne
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Implicit Bias of Linear RNNs
Melikasadat Emami, Mojtaba Sahraee-Ardakan, Parthe Pandit, Sundeep Rangan, Alyson K Fletcher
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Implicit Regularization in Tensor Factorization
Noam Razin, Asaf Maman, Nadav Cohen
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Implicit rate-constrained optimization of non-decomposable objectives
Abhishek Kumar, Harikrishna Narasimhan, Andrew Cotter
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Implicit-PDF: Non-Parametric Representation of Probability Distributions on the Rotation Manifold
Kieran A Murphy, Carlos Esteves, Varun Jampani, Srikumar Ramalingam, Ameesh Makadia
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Improved Algorithms for Agnostic Pool-based Active Classification
Julian Katz-Samuels, Jifan Zhang, Lalit Jain, Kevin Jamieson
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Improved Confidence Bounds for the Linear Logistic Model and Applications to Bandits
Kwang-Sung Jun, Lalit Jain, Blake Mason, Houssam Nassif
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Improved Contrastive Divergence Training of Energy-Based Models
Yilun Du, Shuang Li, Joshua Tenenbaum, Igor Mordatch
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Improved Corruption Robust Algorithms for Episodic Reinforcement Learning
Yifang Chen, Simon Du, Kevin Jamieson
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Improved Denoising Diffusion Probabilistic Models
Alexander Quinn Nichol, Prafulla Dhariwal
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Improved OOD Generalization via Adversarial Training and Pretraing
Mingyang Yi, Lu Hou, Jiacheng Sun, Lifeng Shang, Xin Jiang, Qun Liu, Zhiming Ma
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