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2023 · 1,828 papers
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- Differentiable Tree Operations Promote Compositional Generalization
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Differentiable and Transportable Structure Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Differential Privacy has Bounded Impact on Fairness in Classification
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Differential Privacy, Linguistic Fairness, and Training Data Influence: Impossibility and Possibility Theorems for Multilingual Language Models
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Differentially Private Distributed Bayesian Linear Regression with MCMC
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Differentially Private Episodic Reinforcement Learning with Heavy-tailed Rewards
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Differentially Private Hierarchical Clustering with Provable Approximation Guarantees
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Differentially Private Optimization on Large Model at Small Cost
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Differentially Private Sharpness-Aware Training
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Differentially Private Stochastic Convex Optimization under a Quantile Loss Function
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Diffusion Based Representation Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Diffusion Models are Minimax Optimal Distribution Estimators
日本大学: 東京大学
- Diffusion Models as Artists: Are we Closing the Gap between Humans and Machines?
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Diffusion Models for Black-Box Optimization
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Dimension-independent Certified Neural Network Watermarks via Mollifier Smoothing
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Dimensionality Reduction for General KDE Mode Finding
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Dink-Net: Neural Clustering on Large Graphs
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Direct Parameterization of Lipschitz-Bounded Deep Networks
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Directed Chain Generative Adversarial Networks
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Dirichlet Diffusion Score Model for Biological Sequence Generation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- DiscoBAX: Discovery of optimal intervention sets in genomic experiment design
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Discover and Cure: Concept-aware Mitigation of Spurious Correlation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Discover-Then-Rank Unlabeled Support Vectors in the Dual Space for Multi-Class Active Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Discovering Object-Centric Generalized Value Functions From Pixels
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Discrete Continuous Optimization Framework for Simultaneous Clustering and Training in Mixture Models
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Discrete Key-Value Bottleneck
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Disentangled Generative Models for Robust Prediction of System Dynamics
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Disentangled Multi-Fidelity Deep Bayesian Active Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Disentangled Multiplex Graph Representation Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Dissecting the Effects of SGD Noise in Distinct Regimes of Deep Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Distance Weighted Supervised Learning for Offline Interaction Data
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Distilling Internet-Scale Vision-Language Models into Embodied Agents
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Distortion and Uncertainty Aware Loss for Panoramic Depth Completion
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Distributed Contextual Linear Bandits with Minimax Optimal Communication Cost
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Distributed Linear Bandits under Communication Constraints
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Distribution Free Domain Generalization
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Distribution Free Prediction Sets for Node Classification
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Distribution-dependent McDiarmid-type Inequalities for Functions of Unbounded Interaction
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Distributional Offline Policy Evaluation with Predictive Error Guarantees
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Diverse and Faithful Knowledge-Grounded Dialogue Generation via Sequential Posterior Inference
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Diversity-enhancing Generative Network for Few-shot Hypothesis Adaptation
日本大学: 東京大学
- Divide and Conquer Dynamic Programming: An Almost Linear Time Change Point Detection Methodology in High Dimensions
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Dividing and Conquering a BlackBox to a Mixture of Interpretable Models: Route, Interpret, Repeat
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Do Embodied Agents Dream of Pixelated Sheep: Embodied Decision Making using Language Guided World Modelling
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Do Machine Learning Models Learn Statistical Rules Inferred from Data?
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Do Not Train It: A Linear Neural Architecture Search of Graph Neural Networks
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Do Perceptually Aligned Gradients Imply Robustness?
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Do You Remember? Overcoming Catastrophic Forgetting for Fake Audio Detection
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Do the Rewards Justify the Means? Measuring Trade-Offs Between Rewards and Ethical Behavior in the Machiavelli Benchmark
日本大学: 関与なし（対象大学）
- DoCoFL: Downlink Compression for Cross-Device Federated Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- DoG is SGD’s Best Friend: A Parameter-Free Dynamic Step Size Schedule
日本大学: 関与なし（対象大学）
- DoMo-AC: Doubly Multi-step Off-policy Actor-Critic Algorithm
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Does Continual Learning Equally Forget All Parameters?
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Does Sparsity Help in Learning Misspecified Linear Bandits?
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Does a Neural Network Really Encode Symbolic Concepts?
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Domain Adaptation for Time Series Under Feature and Label Shifts
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Double-Weighting for Covariate Shift Adaptation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Doubly Adversarial Federated Bandits
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Doubly Optimal No-Regret Learning in Monotone Games
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Dropout Reduces Underfitting
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Drug Discovery under Covariate Shift with Domain-Informed Prior Distributions over Functions
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Dual Focal Loss for Calibration
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Dual Propagation: Accelerating Contrastive Hebbian Learning with Dyadic Neurons
日本大学: 関与なし（対象大学）
- DualHSIC: HSIC-Bottleneck and Alignment for Continual Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Dynamic Constrained Submodular Optimization with Polylogarithmic Update Time
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Dynamic Regularized Sharpness Aware Minimization in Federated Learning: Approaching Global Consistency and Smooth Landscape
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Dynamical Linear Bandits
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Dynamics-inspired Neuromorphic Visual Representation Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- E$(n)$ Equivariant Message Passing Simplicial Networks
日本大学: 関与なし（対象大学）
- ED-Batch: Efficient Automatic Batching of Dynamic Neural Networks via Learned Finite State Machines
日本大学: 関与なし（対象大学）
- EF21-P and Friends: Improved Theoretical Communication Complexity for Distributed Optimization with Bidirectional Compression
日本大学: 関与なし（対象大学）
- ELSA: Efficient Label Shift Adaptation through the Lens of Semiparametric Models
日本大学: 関与なし（対象大学）
- EM-Network: Oracle Guided Self-distillation for Sequence Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- ESC: Exploration with Soft Commonsense Constraints for Zero-shot Object Navigation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Effective Minkowski Dimension of Deep Nonparametric Regression: Function Approximation and Statistical Theories
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Effective Neural Topic Modeling with Embedding Clustering Regularization
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Effective Structured Prompting by Meta-Learning and Representative Verbalizer
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Effective and Efficient Structural Inference with Reservoir Computing
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Effectively Using Public Data in Privacy Preserving Machine Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Efficient Algorithms for Exact Graph Matching on Correlated Stochastic Block Models with Constant Correlation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Efficient Approximations of Complete Interatomic Potentials for Crystal Property Prediction
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Efficient Bound of Lipschitz Constant for Convolutional Layers by Gram Iteration
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Efficient Exploration via Epistemic-Risk-Seeking Policy Optimization
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Efficient Graph Field Integrators Meet Point Clouds
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Efficient Latency-Aware CNN Depth Compression via Two-Stage Dynamic Programming
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Efficient Learning of Mesh-Based Physical Simulation with Bi-Stride Multi-Scale Graph Neural Network
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Efficient List-Decodable Regression using Batches
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Efficient Online Reinforcement Learning with Offline Data
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Efficient Parametric Approximations of Neural Network Function Space Distance
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Efficient Personalized Federated Learning via Sparse Model-Adaptation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Efficient Quantum Algorithms for Quantum Optimal Control
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Efficient RL via Disentangled Environment and Agent Representations
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Efficient Rate Optimal Regret for Adversarial Contextual MDPs Using Online Function Approximation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Efficient Self-supervised Learning with Contextualized Target Representations for Vision, Speech and Language
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Efficient Sequence Transduction by Jointly Predicting Tokens and Durations
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Efficient Training of Language Models using Few-Shot Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Efficient Transformed Gaussian Processes for Non-Stationary Dependent Multi-class Classification
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Efficient and Degree-Guided Graph Generation via Discrete Diffusion Modeling
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Efficient and Equivariant Graph Networks for Predicting Quantum Hamiltonian
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Efficient displacement convex optimization with particle gradient descent
日本大学: 関与なし（対象大学）