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Machine Learning

2021 · 1,183 papers

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2021 · ICML
Improved Regret Bound and Experience Replay in Regularized Policy Iteration
Nevena Lazic, Dong Yin, Yasin Abbasi-Yadkori, Csaba Szepesvari
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日本大学: 関与なし（対象大学）
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Improved Regret Bounds of Bilinear Bandits using Action Space Analysis
Kyoungseok Jang, Kwang-Sung Jun, Se-Young Yun, Wanmo Kang
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日本大学: 関与なし（対象大学）
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Improved, Deterministic Smoothing for L_1 Certified Robustness
Alexander J Levine, Soheil Feizi
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Improving Breadth-Wise Backpropagation in Graph Neural Networks Helps Learning Long-Range Dependencies.
Denis Lukovnikov, Asja Fischer
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Improving Generalization in Meta-learning via Task Augmentation
Huaxiu Yao, Long-Kai Huang, Linjun Zhang, Ying Wei, Li Tian, James Zou, Junzhou Huang, Zhenhui () Li
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Improving Gradient Regularization using Complex-Valued Neural Networks
Eric C Yeats, Yiran Chen, Hai Li
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Improving Lossless Compression Rates via Monte Carlo Bits-Back Coding
Yangjun Ruan, Karen Ullrich, Daniel S Severo, James Townsend, Ashish Khisti, Arnaud Doucet, Alireza Makhzani, Chris Maddison
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Improving Molecular Graph Neural Network Explainability with Orthonormalization and Induced Sparsity
Ryan Henderson, Djork-Arné Clevert, Floriane Montanari
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Improving Predictors via Combination Across Diverse Task Categories
Kwang In Kim
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Improving Ultrametrics Embeddings Through Coresets
Vincent Cohen-Addad, Rémi De Joannis De Verclos, Guillaume Lagarde
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In-Database Regression in Input Sparsity Time
Rajesh Jayaram, Alireza Samadian, David Woodruff, Peng Ye
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Incentivized Bandit Learning with Self-Reinforcing User Preferences
Tianchen Zhou, Jia Liu, Chaosheng Dong, Jingyuan Deng
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Incentivizing Compliance with Algorithmic Instruments
Dung Daniel T Ngo, Logan Stapleton, Vasilis Syrgkanis, Steven Wu
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Inference for Network Regression Models with Community Structure
Mengjie Pan, Tyler Mccormick, Bailey Fosdick
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Inferring Latent Dynamics Underlying Neural Population Activity via Neural Differential Equations
Timothy D. Kim, Thomas Z. Luo, Jonathan W. Pillow, Carlos D. Brody
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Inferring serial correlation with dynamic backgrounds
Song Wei, Yao Xie, Dobromir Rahnev
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Infinite-Dimensional Optimization for Zero-Sum Games via Variational Transport
Lewis Liu, Yufeng Zhang, Zhuoran Yang, Reza Babanezhad, Zhaoran Wang
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Information Obfuscation of Graph Neural Networks
Peiyuan Liao, Han Zhao, Keyulu Xu, Tommi Jaakkola, Geoffrey J. Gordon, Stefanie Jegelka, Ruslan Salakhutdinov
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Instabilities of Offline RL with Pre-Trained Neural Representation
Ruosong Wang, Yifan Wu, Ruslan Salakhutdinov, Sham Kakade
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Instance Specific Approximations for Submodular Maximization
Eric Balkanski, Sharon Qian, Yaron Singer
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Instance-Optimal Compressed Sensing via Posterior Sampling
Ajil Jalal, Sushrut Karmalkar, Alex Dimakis, Eric Price
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Integer Programming for Causal Structure Learning in the Presence of Latent Variables
Rui Chen, Sanjeeb Dash, Tian Gao
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Integrated Defense for Resilient Graph Matching
Jiaxiang Ren, Zijie Zhang, Jiayin Jin, Xin Zhao, Sixing Wu, Yang Zhou, Yelong Shen, Tianshi Che, Ruoming Jin, Dejing Dou
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Interaction-Grounded Learning
Tengyang Xie, John Langford, Paul Mineiro, Ida Momennejad
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Interactive Learning from Activity Description
Khanh X Nguyen, Dipendra Misra, Robert Schapire, Miroslav Dudik, Patrick Shafto
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Intermediate Layer Optimization for Inverse Problems using Deep Generative Models
Giannis Daras, Joseph Dean, Ajil Jalal, Alex Dimakis
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Interpretable Stability Bounds for Spectral Graph Filters
Henry Kenlay, Dorina Thanou, Xiaowen Dong
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Interpretable Stein Goodness-of-fit Tests on Riemannian Manifold
Wenkai Xu, Takeru Matsuda
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Interpreting and Disentangling Feature Components of Various Complexity from DNNs
Jie Ren, Mingjie Li, Zexu Liu, Quanshi Zhang
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Inverse Constrained Reinforcement Learning
Shehryar Malik, Usman Anwar, Alireza Aghasi, Ali Ahmed
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Inverse Decision Modeling: Learning Interpretable Representations of Behavior
Daniel Jarrett, Alihan Hüyük, Mihaela Van Der Schaar
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Is Pessimism Provably Efficient for Offline RL?
Ying Jin, Zhuoran Yang, Zhaoran Wang
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Is Space-Time Attention All You Need for Video Understanding?
Gedas Bertasius, Heng Wang, Lorenzo Torresani
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Isometric Gaussian Process Latent Variable Model for Dissimilarity Data
Martin Jørgensen, Soren Hauberg
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Joining datasets via data augmentation in the label space for neural networks
Junbo Zhao, Mingfeng Ou, Linji Xue, Yunkai Cui, Sai Wu, Gang Chen
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Joint Online Learning and Decision-making via Dual Mirror Descent
Alfonso Lobos, Paul Grigas, Zheng Wen
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Just How Toxic is Data Poisoning? A Unified Benchmark for Backdoor and Data Poisoning Attacks
Avi Schwarzschild, Micah Goldblum, Arjun Gupta, John P Dickerson, Tom Goldstein
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Just Train Twice: Improving Group Robustness without Training Group Information
Evan Z Liu, Behzad Haghgoo, Annie S Chen, Aditi Raghunathan, Pang Wei Koh, Shiori Sagawa, Percy Liang, Chelsea Finn
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K-shot NAS: Learnable Weight-Sharing for NAS with K-shot Supernets
Xiu Su, Shan You, Mingkai Zheng, Fei Wang, Chen Qian, Changshui Zhang, Chang Xu
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KD3A: Unsupervised Multi-Source Decentralized Domain Adaptation via Knowledge Distillation
Haozhe Feng, Zhaoyang You, Minghao Chen, Tianye Zhang, Minfeng Zhu, Fei Wu, Chao Wu, Wei Chen
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KNAS: Green Neural Architecture Search
Jingjing Xu, Liang Zhao, Junyang Lin, Rundong Gao, Xu Sun, Hongxia Yang
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KO codes: inventing nonlinear encoding and decoding for reliable wireless communication via deep-learning
Ashok V Makkuva, Xiyang Liu, Mohammad Vahid Jamali, Hessam Mahdavifar, Sewoong Oh, Pramod Viswanath
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Kernel Continual Learning
Mohammad Mahdi Derakhshani, Xiantong Zhen, Ling Shao, Cees Snoek
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Kernel Stein Discrepancy Descent
Anna Korba, Pierre-Cyril Aubin-Frankowski, Szymon Majewski, Pierre Ablin
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Kernel-Based Reinforcement Learning: A Finite-Time Analysis
Omar Darwiche Domingues, Pierre Menard, Matteo Pirotta, Emilie Kaufmann, Michal Valko
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Keyframe-Focused Visual Imitation Learning
Chuan Wen, Jierui Lin, Jianing Qian, Yang Gao, Dinesh Jayaraman
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Knowledge Enhanced Machine Learning Pipeline against Diverse Adversarial Attacks
Nezihe Merve Gürel, Xiangyu Qi, Luka Rimanic, Ce Zhang, Bo Li
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LAMDA: Label Matching Deep Domain Adaptation
Trung Le, Tuan Nguyen, Nhat Ho, Hung Bui, Dinh Phung
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LARNet: Lie Algebra Residual Network for Face Recognition
Xiaolong Yang, Xiaohong Jia, Dihong Gong, Dong-Ming Yan, Zhifeng Li, Wei Liu
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LEGO: Latent Execution-Guided Reasoning for Multi-Hop Question Answering on Knowledge Graphs
Hongyu Ren, Hanjun Dai, Bo Dai, Xinyun Chen, Michihiro Yasunaga, Haitian Sun, Dale Schuurmans, Jure Leskovec, Denny Zhou
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LIME: Learning Inductive Bias for Primitives of Mathematical Reasoning
Yuhuai Wu, Markus N Rabe, Wenda Li, Jimmy Ba, Roger B Grosse, Christian Szegedy
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LTL2Action: Generalizing LTL Instructions for Multi-Task RL
Pashootan Vaezipoor, Andrew C Li, Rodrigo A Toro Icarte, Sheila A. Mcilraith
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Label Distribution Learning Machine
Jing Wang, Xin Geng
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Label Inference Attacks from Log-loss Scores
Abhinav Aggarwal, Shiva Kasiviswanathan, Zekun Xu, Oluwaseyi Feyisetan, Nathanael Teissier
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Label-Only Membership Inference Attacks
Christopher A. Choquette-Choo, Florian Tramer, Nicholas Carlini, Nicolas Papernot
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Large Scale Private Learning via Low-rank Reparametrization
Da Yu, Huishuai Zhang, Wei Chen, Jian Yin, Tie-Yan Liu
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Large-Margin Contrastive Learning with Distance Polarization Regularizer
Shuo Chen, Gang Niu, Chen Gong, Jun Li, Jian Yang, Masashi Sugiyama
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日本大学: 東京大学
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Large-Scale Meta-Learning with Continual Trajectory Shifting
Jaewoong Shin, Hae Beom Lee, Boqing Gong, Sung Ju Hwang
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Large-Scale Multi-Agent Deep FBSDEs
Tianrong Chen, Ziyi O Wang, Ioannis Exarchos, Evangelos Theodorou
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Latent Programmer: Discrete Latent Codes for Program Synthesis
Joey Hong, David Dohan, Rishabh Singh, Charles Sutton, Manzil Zaheer
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Latent Space Energy-Based Model of Symbol-Vector Coupling for Text Generation and Classification
Bo Pang, Ying Nian Wu
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Learn-to-Share: A Hardware-friendly Transfer Learning Framework Exploiting Computation and Parameter Sharing
Cheng Fu, Hanxian Huang, Xinyun Chen, Yuandong Tian, Jishen Zhao
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Learn2Hop: Learned Optimization on Rough Landscapes
Amil Merchant, Luke Metz, Samuel S Schoenholz, Ekin D Cubuk
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Learner-Private Convex Optimization
Jiaming Xu, Kuang Xu, Dana Yang
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Learning Binary Decision Trees by Argmin Differentiation
Valentina Zantedeschi, Matt Kusner, Vlad Niculae
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Learning Bounds for Open-Set Learning
Zhen Fang, Jie Lu, Anjin Liu, Feng Liu, Guangquan Zhang
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Learning Curves for Analysis of Deep Networks
Derek Hoiem, Tanmay Gupta, Zhizhong Li, Michal Shlapentokh-Rothman
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Learning Deep Neural Networks under Agnostic Corrupted Supervision
Boyang Liu, Mengying Sun, Ding Wang, Pang-Ning Tan, Jiayu Zhou
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Learning Diverse-Structured Networks for Adversarial Robustness
Xuefeng Du, Jingfeng Zhang, Bo Han, Tongliang Liu, Yu Rong, Gang Niu, Junzhou Huang, Masashi Sugiyama
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日本大学: 東京大学
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Learning Fair Policies in Decentralized Cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning
Matthieu Zimmer, Claire Glanois, Umer Siddique, Paul Weng
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Learning Generalized Intersection Over Union for Dense Pixelwise Prediction
Jiaqian Yu, Jingtao Xu, Yiwei Chen, Weiming Li, Qiang Wang, Byungin Yoo, Jae-Joon Han
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Learning Gradient Fields for Molecular Conformation Generation
Chence Shi, Shitong Luo, Minkai Xu, Jian Tang
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Learning Interaction Kernels for Agent Systems on Riemannian Manifolds
Mauro Maggioni, Jason J Miller, Hongda Qiu, Ming Zhong
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Learning Intra-Batch Connections for Deep Metric Learning
Jenny Denise Seidenschwarz, Ismail Elezi, Laura Leal-Taixé
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Learning Neural Network Subspaces
Mitchell Wortsman, Maxwell C Horton, Carlos Guestrin, Ali Farhadi, Mohammad Rastegari
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Learning Node Representations Using Stationary Flow Prediction on Large Payment and Cash Transaction Networks
Ciwan Ceylan, Salla Franzén, Florian T. Pokorny
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Learning Noise Transition Matrix from Only Noisy Labels via Total Variation Regularization
Yivan Zhang, Gang Niu, Masashi Sugiyama
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日本大学: 東京大学
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Learning Online Algorithms with Distributional Advice
Ilias Diakonikolas, Vasilis Kontonis, Christos Tzamos, Ali Vakilian, Nikos Zarifis
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Learning Optimal Auctions with Correlated Valuations from Samples
Chunxue Yang, Xiaohui Bei
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Learning Queueing Policies for Organ Transplantation Allocation using Interpretable Counterfactual Survival Analysis
Jeroen Berrevoets, Ahmed Alaa, Zhaozhi Qian, James Jordon, Alexander E. S. Gimson, Mihaela van der Schaar
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Learning Randomly Perturbed Structured Predictors for Direct Loss Minimization
Hedda Cohen Indelman, Tamir Hazan
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Learning Representations by Humans, for Humans
Sophie Hilgard, Nir Rosenfeld, Mahzarin R Banaji, Jack Cao, David Parkes
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Learning Routines for Effective Off-Policy Reinforcement Learning
Edoardo Cetin, Oya Celiktutan
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Learning Self-Modulating Attention in Continuous Time Space with Applications to Sequential Recommendation
Chao Chen, Haoyu Geng, Nianzu Yang, Junchi Yan, Daiyue Xue, Jianping Yu, Xiaokang Yang
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Learning Stochastic Behaviour from Aggregate Data
Shaojun Ma, Shu Liu, Hongyuan Zha, Haomin Zhou
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Learning Task Informed Abstractions
Xiang Fu, Ge Yang, Pulkit Agrawal, Tommi Jaakkola
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Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision
Alec Radford, Jong Wook Kim, Chris Hallacy, Aditya Ramesh, Gabriel Goh, Sandhini Agarwal, Girish Sastry, Amanda Askell, Pamela Mishkin, Jack Clark, Gretchen Krueger, Ilya Sutskever
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Learning While Playing in Mean-Field Games: Convergence and Optimality
Qiaomin Xie, Zhuoran Yang, Zhaoran Wang, Andreea Minca
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Learning a Universal Template for Few-shot Dataset Generalization
Eleni Triantafillou, Hugo Larochelle, Richard Zemel, Vincent Dumoulin
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Learning and Planning in Average-Reward Markov Decision Processes
Yi Wan, Abhishek Naik, Richard S Sutton
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Learning and Planning in Complex Action Spaces
Thomas Hubert, Julian Schrittwieser, Ioannis Antonoglou, Mohammadamin Barekatain, Simon Schmitt, David Silver
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Learning by Turning: Neural Architecture Aware Optimisation
Yang Liu, Jeremy Bernstein, Markus Meister, Yisong Yue
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Learning de-identified representations of prosody from raw audio
Jack Weston, Raphael Lenain, Udeepa Meepegama, Emil Fristed
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Learning disentangled representations via product manifold projection
Marco Fumero, Luca Cosmo, Simone Melzi, Emanuele Rodola
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Learning from Biased Data: A Semi-Parametric Approach
Patrice Bertail, Stephan Clémençon, Yannick Guyonvarch, Nathan Noiry
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Learning from History for Byzantine Robust Optimization
Sai Praneeth Karimireddy, Lie He, Martin Jaggi
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Learning from Nested Data with Ornstein Auto-Encoders
Youngwon Choi, Sungdong Lee, Joong-Ho Won
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Learning from Noisy Labels with No Change to the Training Process
Mingyuan Zhang, Jane Lee, Shivani Agarwal
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Learning from Similarity-Confidence Data
Yuzhou Cao, Lei Feng, Yitian Xu, Bo An, Gang Niu, Masashi Sugiyama
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日本大学: 東京大学
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Learning in Nonzero-Sum Stochastic Games with Potentials
David H Mguni, Yutong Wu, Yali Du, Yaodong Yang, Ziyi Wang, Minne Li, Ying Wen, Joel Jennings, Jun Wang
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日本大学: 関与なし（対象大学）