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1
Differentiable Ranks and Sorting using Optimal Transport
基于优化运输的可微排序
论文作者:
Marco Cuturi, Olivier Teboul, Jean-Philippe Vert(谷歌)
论文地址:
https://www.aminer.cn/pub/5de799899e795e7758069304/
技术领域:
机器学习理论
2
A Simple Baseline for Bayesian Uncertainty in Deep Learning
深度学习中贝叶斯不确定性的简单基准
论文作者:
Wesley Maddox, Timur Garipov, Pavel Izmailov, Dmitry Vetrov, Andrew Gordon Wilson(纽约大学,莫斯科三星人工智能中心,俄罗斯高等经济研究大学)
论文地址:
https://www.aminer.cn/pub/5db92a0a47c8f766461feab6/
技术领域:
机器学习,计算机视觉,模式识别
3
AGEM: Solving Linear Inverse Problems via Deep Priors and Sampling
AGEM:通过深度先验和采样解决线性逆问题
论文作者:
Bichuan Guo, Yuxing Han, Jiangtao Wen(清华大学,华南农业大学)
论文地址:
https://www.aminer.cn/pub/5db92a2547c8f766462013e5/
技术领域:
机器学习
4
Can you trust your model‘s uncertainty?Evaluating predictive uncertainty under dataset shift
可以相信模型的不确定性吗?在数据集偏移下评估预测不确定性
论文作者:
Jasper Snoek, Yaniv Ovadia, Emily Fertig, Balaji Lakshminarayanan, Sebastian Nowozin, D. Sculley, Joshua Dillon, Jie Ren, Zachary Nado(谷歌)
论文地址:
https://www.aminer.cn/pub/5db929c047c8f766461fad18/
技术领域:
机器学习
5
Implicit Regularization in Deep Matrix Factorization
深度矩阵分解中的隐式正则化
论文作者:
Sanjeev Arora, Nadav Cohen, Wei Hu, Yuping Luo(普林斯顿大学)
论文地址:
https://www.aminer.cn/pub/5d04e910da56295d08de0f0c/
技术领域:
机器学习,神经与演化计算
6
From deep learning to mechanistic understanding in neuroscience: the structure of retinal prediction
从深度学习到神经科学中的机械理解:视网膜预测的结构
论文作者:
Hidenori Tanaka, Aran Nayebi, Niru Maheswaranathan, Lane McIntosh, Stephen Baccus, Surya Ganguli(斯坦福大学)
论文地址:
https://www.aminer.cn/pub/5db92a0447c8f766461fe0dc/
技术领域:
机器学习
7
Practical Deep Learning with Bayesian Principles
贝叶斯原理的深度学习实践
论文作者:
Kazuki Osawa, Siddharth Swaroop, Anirudh Jain, Runa Eschenhagen, Richard E. Turner, Rio Yokota, Mohammad Emtiyaz Khan(东京工业大学,剑桥大学,印度理工学院,卡尔加里大学,瑞肯人工智能项目中心)
论文地址:
https://www.aminer.cn/pub/5db929c047c8f766461fad84/
技术领域:
机器学习
8
Single-Model Uncertainties for Deep Learning
深度学习的单一模型不确定性
论文作者:
Natasa Tagasovska, David Lopez-Paz(洛桑信息系统部,Facebook)
论文地址:
https://www.aminer.cn/pub/5db92a1247c8f766461ff9b9/
技术领域:
机器学习
9
On Exact Computation with an Infinitely Wide Neural Net
关于无限宽神经网络的精确计算
论文作者:
Sanjeev Arora, Simon S. Du, Wei Hu, Zhiyuan Li, Ruslan Salakhutdinov, Ruosong Wang(普林斯顿大学,卡内基梅隆大学)
论文地址:
https://www.aminer.cn/pub/5ce3adb8ced107d4c65bf22a/
技术领域:
机器学习,计算机视觉及模式识别,神经及演化计算
参考文献:
Arthur Jacot, Franck Gabriel, and Clément Hongler. Neural tangent kernel: Convergence and generalization in neural networks. arXiv preprint arXiv:1806.07572, 2018.
10
Towards Understanding the Importance of Shortcut Connections in Residual Networks
理解残差网络中快捷连接的重要性
论文作者:
Tianyi Liu, Minshuo Chen, Mo Zhou, Simon S. Du, Enlu Zhou, Tuo Zhao(佐治亚理工学院,杜克大学,北京大学,卡内基梅隆大学)
论文地址:
https://www.aminer.cn/pub/5db9298447c8f766461f893a/
技术领域:
机器学习,优化及控制
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