ICML

2021–2025 確定版

著者一覧 · 国際会議 · 大学ランキング

ICML 公式サイト ↗

Machine Learning

2021 · 1,183 papers

このEditionに反映済みのmain full research papersのみ掲載しています。著者リンクは日本の大学への著者別所属根拠がある場合に限ります。

2021 · ICML
Learning to Generate Noise for Multi-Attack Robustness
Divyam Madaan, Jinwoo Shin, Sung Ju Hwang
Machine Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
2021 · ICML
Learning to Price Against a Moving Target
Renato Paes Leme, Balasubramanian Sivan, Yifeng Teng, Pratik Worah
Machine Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
2021 · ICML
Learning to Rehearse in Long Sequence Memorization
Zhu Zhang, Chang Zhou, Jianxin Ma, Zhijie Lin, Jingren Zhou, Hongxia Yang, Zhou Zhao
Machine Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
2021 · ICML
Learning to Weight Imperfect Demonstrations
Yunke Wang, Chang Xu, Bo Du, Honglak Lee
Machine Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
2021 · ICML
Lenient Regret and Good-Action Identification in Gaussian Process Bandits
Xu Cai, Selwyn Gomes, Jonathan Scarlett
Machine Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
2021 · ICML
Let’s Agree to Degree: Comparing Graph Convolutional Networks in the Message-Passing Framework
Floris Geerts, Filip Mazowiecki, Guillermo Perez
Machine Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
2021 · ICML
Leveraged Weighted Loss for Partial Label Learning
Hongwei Wen, Jingyi Cui, Hanyuan Hang, Jiabin Liu, Yisen Wang, Zhouchen Lin
Machine Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
2021 · ICML
Leveraging Good Representations in Linear Contextual Bandits
Matteo Papini, Andrea Tirinzoni, Marcello Restelli, Alessandro Lazaric, Matteo Pirotta
Machine Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
2021 · ICML
Leveraging Language to Learn Program Abstractions and Search Heuristics
Lionel Wong, Kevin M Ellis, Joshua Tenenbaum, Jacob Andreas
Machine Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
2021 · ICML
Leveraging Non-uniformity in First-order Non-convex Optimization
Jincheng Mei, Yue Gao, Bo Dai, Csaba Szepesvari, Dale Schuurmans
Machine Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
2021 · ICML
Leveraging Public Data for Practical Private Query Release
Terrance Liu, Giuseppe Vietri, Thomas Steinke, Jonathan Ullman, Steven Wu
Machine Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
2021 · ICML
Leveraging Sparse Linear Layers for Debuggable Deep Networks
Eric Wong, Shibani Santurkar, Aleksander Madry
Machine Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
2021 · ICML
LieTransformer: Equivariant Self-Attention for Lie Groups
Michael J Hutchinson, Charline Le Lan, Sheheryar Zaidi, Emilien Dupont, Yee Whye Teh, Hyunjik Kim
Machine Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
2021 · ICML
Light RUMs
Flavio Chierichetti, Ravi Kumar, Andrew Tomkins
Machine Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
2021 · ICML
Linear Transformers Are Secretly Fast Weight Programmers
Imanol Schlag, Kazuki Irie, Jürgen Schmidhuber
Machine Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
2021 · ICML
Link Prediction with Persistent Homology: An Interactive View
Zuoyu Yan, Tengfei Ma, Liangcai Gao, Zhi Tang, Chao Chen
Machine Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
2021 · ICML
Lipschitz normalization for self-attention layers with application to graph neural networks
George Dasoulas, Kevin Scaman, Aladin Virmaux
Machine Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
2021 · ICML
Local Algorithms for Finding Densely Connected Clusters
Peter Macgregor, He Sun
Machine Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
2021 · ICML
Local Correlation Clustering with Asymmetric Classification Errors
Jafar Jafarov, Sanchit Kalhan, Konstantin Makarychev, Yury Makarychev
Machine Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
2021 · ICML
Locally Adaptive Label Smoothing Improves Predictive Churn
Dara Bahri, Heinrich Jiang
Machine Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
2021 · ICML
Locally Persistent Exploration in Continuous Control Tasks with Sparse Rewards
Susan Amin, Maziar Gomrokchi, Hossein Aboutalebi, Harsh Satija, Doina Precup
Machine Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
2021 · ICML
Locally Private k-Means in One Round
Alisa Chang, Badih Ghazi, Ravi Kumar, Pasin Manurangsi
Machine Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
2021 · ICML
LogME: Practical Assessment of Pre-trained Models for Transfer Learning
Kaichao You, Yong Liu, Jianmin Wang, Mingsheng Long
Machine Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
2021 · ICML
Logarithmic Regret for Reinforcement Learning with Linear Function Approximation
Jiafan He, Dongruo Zhou, Quanquan Gu
Machine Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
2021 · ICML
Loss Surface Simplexes for Mode Connecting Volumes and Fast Ensembling
Gregory Benton, Wesley Maddox, Sanae Lotfi, Andrew Gordon Gordon Wilson
Machine Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
2021 · ICML
Lossless Compression of Efficient Private Local Randomizers
Vitaly Feldman, Kunal Talwar
Machine Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
2021 · ICML
Lottery Ticket Preserves Weight Correlation: Is It Desirable or Not?
Ning Liu, Geng Yuan, Zhengping Che, Xuan Shen, Xiaolong Ma, Qing Jin, Jian Ren, Jian Tang, Sijia Liu, Yanzhi Wang
Machine Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
2021 · ICML
Low-Precision Reinforcement Learning: Running Soft Actor-Critic in Half Precision
Johan Björck, Xiangyu Chen, Christopher De Sa, Carla P Gomes, Kilian Weinberger
Machine Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
2021 · ICML
Low-Rank Sinkhorn Factorization
Meyer Scetbon, Marco Cuturi, Gabriel Peyré
Machine Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
2021 · ICML
Lower Bounds on Cross-Entropy Loss in the Presence of Test-time Adversaries
Arjun Nitin Bhagoji, Daniel Cullina, Vikash Sehwag, Prateek Mittal
Machine Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
2021 · ICML
Lower-Bounded Proper Losses for Weakly Supervised Classification
Shuhei M Yoshida, Takashi Takenouchi, Masashi Sugiyama
Machine Learning
日本大学: 公立はこだて未来大学 / 東京大学
2021 · ICML
MARINA: Faster Non-Convex Distributed Learning with Compression
Eduard Gorbunov, Konstantin P. Burlachenko, Zhize Li, Peter Richtarik
Machine Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
2021 · ICML
MC-LSTM: Mass-Conserving LSTM
Pieter-Jan Hoedt, Frederik Kratzert, Daniel Klotz, Christina Halmich, Markus Holzleitner, Grey S Nearing, Sepp Hochreiter, Guenter Klambauer
Machine Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
2021 · ICML
MOTS: Minimax Optimal Thompson Sampling
Tianyuan Jin, Pan Xu, Jieming Shi, Xiaokui Xiao, Quanquan Gu
Machine Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
2021 · ICML
MSA Transformer
Roshan M Rao, Jason Liu, Robert Verkuil, Joshua Meier, John Canny, Pieter Abbeel, Tom Sercu, Alexander Rives
Machine Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
2021 · ICML
MURAL: Meta-Learning Uncertainty-Aware Rewards for Outcome-Driven Reinforcement Learning
Kevin Li, Abhishek Gupta, Ashwin Reddy, Vitchyr H Pong, Aurick Zhou, Justin Yu, Sergey Levine
Machine Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
2021 · ICML
Machine Unlearning for Random Forests
Jonathan Brophy, Daniel Lowd
Machine Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
2021 · ICML
Making Paper Reviewing Robust to Bid Manipulation Attacks
Ruihan Wu, Chuan Guo, Felix Wu, Rahul Kidambi, Laurens Van Der Maaten, Kilian Weinberger
Machine Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
2021 · ICML
Making transport more robust and interpretable by moving data through a small number of anchor points
Chi-Heng Lin, Mehdi Azabou, Eva Dyer
Machine Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
2021 · ICML
Mandoline: Model Evaluation under Distribution Shift
Mayee Chen, Karan Goel, Nimit S Sohoni, Fait Poms, Kayvon Fatahalian, Christopher Re
Machine Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
2021 · ICML
Marginal Contribution Feature Importance - an Axiomatic Approach for Explaining Data
Amnon Catav, Boyang Fu, Yazeed Zoabi, Ahuva Libi Weiss Meilik, Noam Shomron, Jason Ernst, Sriram Sankararaman, Ran Gilad-Bachrach
Machine Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
2021 · ICML
Marginalized Stochastic Natural Gradients for Black-Box Variational Inference
Geng Ji, Debora Sujono, Erik B Sudderth
Machine Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
2021 · ICML
Markpainting: Adversarial Machine Learning meets Inpainting
David Khachaturov, Ilia Shumailov, Yiren Zhao, Nicolas Papernot, Ross Anderson
Machine Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
2021 · ICML
Massively Parallel and Asynchronous Tsetlin Machine Architecture Supporting Almost Constant-Time Scaling
Kuruge Darshana Abeyrathna, Bimal Bhattarai, Morten Goodwin, Saeed Rahimi Gorji, Ole-Christoffer Granmo, Lei Jiao, Rupsa Saha, Rohan K. Yadav
Machine Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
2021 · ICML
Matrix Completion with Model-free Weighting
Jiayi Wang, Raymond K. W. Wong, Xiaojun Mao, Kwun Chuen Gary Chan
Machine Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
2021 · ICML
Matrix Sketching for Secure Collaborative Machine Learning
Mengjiao Zhang, Shusen Wang
Machine Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
2021 · ICML
Maximum Mean Discrepancy Test is Aware of Adversarial Attacks
Ruize Gao, Feng Liu, Jingfeng Zhang, Bo Han, Tongliang Liu, Gang Niu, Masashi Sugiyama
Machine Learning
日本大学: 東京大学
2021 · ICML
Measuring Robustness in Deep Learning Based Compressive Sensing
Mohammad Zalbagi Darestani, Akshay S Chaudhari, Reinhard Heckel
Machine Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
2021 · ICML
Mediated Uncoupled Learning: Learning Functions without Direct Input-output Correspondences
Ikko Yamane, Junya Honda, Florian Yger, Masashi Sugiyama
Machine Learning
日本大学: 京都大学 / 東京大学
2021 · ICML
Megaverse: Simulating Embodied Agents at One Million Experiences per Second
Aleksei Petrenko, Erik Wijmans, Brennan Shacklett, Vladlen Koltun
Machine Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
2021 · ICML
Memory Efficient Online Meta Learning
Durmus Alp Emre Acar, Ruizhao Zhu, Venkatesh Saligrama
Machine Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
2021 · ICML
Memory-Efficient Pipeline-Parallel DNN Training
Deepak Narayanan, Amar Phanishayee, Kaiyu Shi, Xie Chen, Matei Zaharia
Machine Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
2021 · ICML
Message Passing Adaptive Resonance Theory for Online Active Semi-supervised Learning
Taehyeong Kim, Injune Hwang, Hyundo Lee, Hyunseo Kim, Won-Seok Choi, Joseph J Lim, Byoung-Tak Zhang
Machine Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
2021 · ICML
Meta Learning for Support Recovery in High-dimensional Precision Matrix Estimation
Qian Zhang, Yilin Zheng, Jean Honorio
Machine Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
2021 · ICML
Meta-Cal: Well-controlled Post-hoc Calibration by Ranking
Xingchen Ma, Matthew B. Blaschko
Machine Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
2021 · ICML
Meta-Learning Bidirectional Update Rules
Mark Sandler, Max Vladymyrov, Andrey Zhmoginov, Nolan Miller, Tom Madams, Andrew Jackson, Blaise Agüera Y Arcas
Machine Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
2021 · ICML
Meta-StyleSpeech : Multi-Speaker Adaptive Text-to-Speech Generation
Dongchan Min, Dong Bok Lee, Eunho Yang, Sung Ju Hwang
Machine Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
2021 · ICML
Meta-Thompson Sampling
Branislav Kveton, Mikhail Konobeev, Manzil Zaheer, Chih-Wei Hsu, Martin Mladenov, Craig Boutilier, Csaba Szepesvari
Machine Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
2021 · ICML
Meta-learning Hyperparameter Performance Prediction with Neural Processes
Ying Wei, Peilin Zhao, Junzhou Huang
Machine Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
2021 · ICML
MetaCURE: Meta Reinforcement Learning with Empowerment-Driven Exploration
Jin Zhang, Jianhao Wang, Hao Hu, Tong Chen, Yingfeng Chen, Changjie Fan, Chongjie Zhang
Machine Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
2021 · ICML
Mind the Box: $l_1$-APGD for Sparse Adversarial Attacks on Image Classifiers
Francesco Croce, Matthias Hein
Machine Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
2021 · ICML
Mixed Cross Entropy Loss for Neural Machine Translation
Haoran Li, Wei Lu
Machine Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
2021 · ICML
Mixed Nash Equilibria in the Adversarial Examples Game
Laurent Meunier, Meyer Scetbon, Rafael B Pinot, Jamal Atif, Yann Chevaleyre
Machine Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
2021 · ICML
Model Distillation for Revenue Optimization: Interpretable Personalized Pricing
Max Biggs, Wei Sun, Markus Ettl
Machine Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
2021 · ICML
Model Fusion for Personalized Learning
Thanh Chi Lam, Nghia Hoang, Bryan Kian Hsiang Low, Patrick Jaillet
Machine Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
2021 · ICML
Model Performance Scaling with Multiple Data Sources
Tatsunori Hashimoto
Machine Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
2021 · ICML
Model-Based Reinforcement Learning via Latent-Space Collocation
Oleh Rybkin, Chuning Zhu, Anusha Nagabandi, Kostas Daniilidis, Igor Mordatch, Sergey Levine
Machine Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
2021 · ICML
Model-Free Reinforcement Learning: from Clipped Pseudo-Regret to Sample Complexity
Zihan Zhang, Yuan Zhou, Xiangyang Ji
Machine Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
2021 · ICML
Model-Free and Model-Based Policy Evaluation when Causality is Uncertain
David A Bruns-Smith
Machine Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
2021 · ICML
Model-Targeted Poisoning Attacks with Provable Convergence
Fnu Suya, Saeed Mahloujifar, Anshuman Suri, David Evans, Yuan Tian
Machine Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
2021 · ICML
Model-based Reinforcement Learning for Continuous Control with Posterior Sampling
Ying Fan, Yifei Ming
Machine Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
2021 · ICML
Modeling Hierarchical Structures with Continuous Recursive Neural Networks
Jishnu Ray Chowdhury, Cornelia Caragea
Machine Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
2021 · ICML
Modelling Behavioural Diversity for Learning in Open-Ended Games
Nicolas Perez-Nieves, Yaodong Yang, Oliver Slumbers, David H Mguni, Ying Wen, Jun Wang
Machine Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
2021 · ICML
Modularity in Reinforcement Learning via Algorithmic Independence in Credit Assignment
Michael Chang, Sid Kaushik, Sergey Levine, Tom Griffiths
Machine Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
2021 · ICML
Momentum Residual Neural Networks
Michael E. Sander, Pierre Ablin, Mathieu Blondel, Gabriel Peyré
Machine Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
2021 · ICML
Monotonic Robust Policy Optimization with Model Discrepancy
Yuankun Jiang, Chenglin Li, Wenrui Dai, Junni Zou, Hongkai Xiong
Machine Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
2021 · ICML
Monte Carlo Variational Auto-Encoders
Achille Thin, Nikita Kotelevskii, Arnaud Doucet, Alain Durmus, Eric Moulines, Maxim Panov
Machine Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
2021 · ICML
More Powerful and General Selective Inference for Stepwise Feature Selection using Homotopy Method
Kazuya Sugiyama, Vo Nguyen Le Duy, Ichiro Takeuchi
Machine Learning
日本大学: 名古屋工業大学
2021 · ICML
Moreau-Yosida $f$-divergences
Dávid Terjék
Machine Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
2021 · ICML
MorphVAE: Generating Neural Morphologies from 3D-Walks using a Variational Autoencoder with Spherical Latent Space
Sophie C. Laturnus, Philipp Berens
Machine Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
2021 · ICML
Muesli: Combining Improvements in Policy Optimization
Matteo Hessel, Ivo Danihelka, Fabio Viola, Arthur Guez, Simon Schmitt, Laurent Sifre, Theophane Weber, David Silver, Hado Van Hasselt
Machine Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
2021 · ICML
Multi-Agent Training beyond Zero-Sum with Correlated Equilibrium Meta-Solvers
Luke Marris, Paul Muller, Marc Lanctot, Karl Tuyls, Thore Graepel
Machine Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
2021 · ICML
Multi-Dimensional Classification via Sparse Label Encoding
Bin-Bin Jia, Min-Ling Zhang
Machine Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
2021 · ICML
Multi-Receiver Online Bayesian Persuasion
Matteo Castiglioni, Alberto Marchesi, Andrea Celli, Nicola Gatti
Machine Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
2021 · ICML
Multi-Task Reinforcement Learning with Context-based Representations
Shagun Sodhani, Amy Zhang, Joelle Pineau
Machine Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
2021 · ICML
Multi-group Agnostic PAC Learnability
Guy N Rothblum, Gal Yona
Machine Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
2021 · ICML
Multi-layered Network Exploration via Random Walks: From Offline Optimization to Online Learning
Xutong Liu, Jinhang Zuo, Xiaowei Chen, Wei Chen, John C. S. Lui
Machine Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
2021 · ICML
Multidimensional Scaling: Approximation and Complexity
Erik Demaine, Adam Hesterberg, Frederic Koehler, Jayson Lynch, John Urschel
Machine Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
2021 · ICML
Multiplicative Noise and Heavy Tails in Stochastic Optimization
Liam Hodgkinson, Michael Mahoney
Machine Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
2021 · ICML
Multiplying Matrices Without Multiplying
Davis Blalock, John Guttag
Machine Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
2021 · ICML
Multiscale Invertible Generative Networks for High-Dimensional Bayesian Inference
Shumao Zhang, Pengchuan Zhang, Thomas Y Hou
Machine Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
2021 · ICML
Narrow Margins: Classification, Margins and Fat Tails
Francois Buet-Golfouse
Machine Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
2021 · ICML
Navigation Turing Test (NTT): Learning to Evaluate Human-Like Navigation
Sam Devlin, Raluca Georgescu, Ida Momennejad, Jaroslaw Rzepecki, Evelyn Zuniga, Gavin Costello, Guy Leroy, Ali Shaw, Katja Hofmann
Machine Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
2021 · ICML
NeRF-VAE: A Geometry Aware 3D Scene Generative Model
Adam R Kosiorek, Heiko Strathmann, Daniel Zoran, Pol Moreno, Rosalia Schneider, Sona Mokra, Danilo Jimenez Rezende
Machine Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
2021 · ICML
Near Optimal Reward-Free Reinforcement Learning
Zihan Zhang, Simon Du, Xiangyang Ji
Machine Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
2021 · ICML
Near-Optimal Algorithms for Explainable k-Medians and k-Means
Konstantin Makarychev, Liren Shan
Machine Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
2021 · ICML
Near-Optimal Confidence Sequences for Bounded Random Variables
Arun K Kuchibhotla, Qinqing Zheng
Machine Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
2021 · ICML
Near-Optimal Entrywise Anomaly Detection for Low-Rank Matrices with Sub-Exponential Noise
Vivek Farias, Andrew A Li, Tianyi Peng
Machine Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
2021 · ICML
Near-Optimal Linear Regression under Distribution Shift
Qi Lei, Wei Hu, Jason Lee
Machine Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
2021 · ICML
Near-Optimal Model-Free Reinforcement Learning in Non-Stationary Episodic MDPs
Weichao Mao, Kaiqing Zhang, Ruihao Zhu, David Simchi-Levi, Tamer Basar
Machine Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）