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Constructeur de cohorte

4 299 418 travaux, canadiens par l’une de quatre routes.

Chaque état de filtre est une URL; l’URL est la requête; la requête est citable via /q/⟨hash⟩. La page, l’API et l’export analysent les mêmes paramètres.

La cohorte courante, diffusée en continu depuis la base de données : toutes les colonnes des travaux, les étiquettes machine, les scores provisoires et l'état de validation de chaque rangée. Les exportations sont plafonnées à 100 000 rangées. Crée un lien /q/ permanent pour cette requête exacte. Les mêmes filtres produisent toujours le même lien, qui que soit le demandeur.

Terme de recherche
Auteur ou autrice
Période
Ordre
Langue
Type
Domaine
Revue
Neural Information Processing Systems
Sujet
Rétractation
Résumé
Source des données probantes
Devis d'étude
Accord des étiquettes
État des étiquettes

Les étiquettes directes de Codex et Gemma sont non validées et clairsemées. Les prédictions distillées couvrent la base complète et sont elles aussi non validées. Choisissez explicitement la source; l'absence d'une étiquette directe n'est jamais une étiquette négative.

affaffiliation
fundbailleur
venuerevue
aboutsujet

Les quatre voies se composent : exigez la voie du financement et excluez l'affiliation pour obtenir la strate financée-seulement qu'aucune base fondée sur l'affiliation ne voit jamais.

208 résultats · 1 filtre actif ·
Résultats par année
20002021
Date de publication
Catégories
Étiquettes machine · couverture clairsemée
Preuves
Langue
Type
Citations
Un travail non étiqueté est inconnu, pas un négatif. La couverture est rapportée à chaque requête.
208 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 3 sur 5

Les étiquettes couvrent 0 des 208 travaux de cette cohorte. Les autres sont non étiquetés, ce qui n'est pas une étiquette négative : la table des étiquettes est clairsemée aujourd'hui et s'enrichit au fil des rondes d'étiquetage.

Les prédictions distillées couvrent 208 des 208 travaux de cette cohorte. Ces prédictions portent le statut machine_predicted_unvalidated. Le mode candidate est l'union; le consensus est l'intersection.

affnon étiqueté
Semiparametric Differential Graph Models
Pan Xu, Quanquan Gu
2016· article· en· Neural Information Processing Systems· Mathematics
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
15
citations
affnon étiqueté
Adaptive Gradient Quantization for Data-Parallel SGD
Fartash Faghri, Iman Tabrizian, Ilia Markov, Dan Alistarh, Daniel M. Roy, Ali Ramezani-Kebrya
2020· article· en· Neural Information Processing Systems· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
14
citations
affnon étiqueté
Wormholes Improve Contrastive Divergence
Max Welling, Andriy Mnih, Geoffrey E. Hinton
2003· article· en· Neural Information Processing Systems· Computer Science
prédiction distillée:candidate · scholarly_communicationconsensus · aucune
13
citations
affsans résuménon étiqueté
Escaping the Gravitational Pull of Softmax
Jincheng Mei, Chenjun Xiao, Bo Dai, Lihong Li, Csaba Szepesvári, Dale Schuurmans
2020· article· en· Neural Information Processing Systems· Physics and Astronomy
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
13
citations
affnon étiqueté
Dualing GANs
Yujia Li, Alexander G. Schwing, Kuan-Chieh Wang, Richard S. Zemel
2017· article· en· Neural Information Processing Systems· Physics and Astronomy
prédiction distillée:candidate · scholarly_communicationconsensus · aucune
13
citations
affnon étiqueté
Gradient Estimation with Stochastic Softmax Tricks
Max B. Paulus, Dami Choi, Daniel Tarlow, Andreas Krause, Chris J. Maddison
2020· article· en· Neural Information Processing Systems· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
12
citations
affnon étiqueté
Maximum Entropy Monte-Carlo Planning
Chenjun Xiao, Ruitong Huang, Jincheng Mei, Dale Schuurmans, Martin Müller
2019· article· en· Neural Information Processing Systems· Computer Science
prédiction distillée:candidate · scholarly_communicationconsensus · aucune
12
citations
affsans résuménon étiqueté
Differentiable Meta-Learning of Bandit Policies.
Craig Boutilier, Chih‐Wei Hsu, Branislav Kveton, Martin Mladenov, Csaba Szepesvári, Manzil Zaheer
2020· article· en· Neural Information Processing Systems· Decision Sciences
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
12
citations
affnon étiqueté
The Forget-me-not Process
Kieran Milan, Joel Veness, James E. Kirkpatrick, Michael Bowling, Anna Koop, Demis Hassabis
2016· article· en· Neural Information Processing Systems· Decision Sciences
prédiction distillée:candidate · scholarly_communicationconsensus · aucune
12
citations
affnon étiqueté
Embedding inference for structured multilabel prediction
Farzaneh Mirzazadeh, Siamak Ravanbakhsh, Nan Ding, Dale Schuurmans
2015· article· en· Neural Information Processing Systems· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
11
citations
affnon étiqueté
Unsupervised Text Generation by Learning from Search
Jingjing Li, Zichao Li, Lili Mou, Xin Jiang, Michael R. Lyu, Irwin King
2020· article· en· Neural Information Processing Systems· Computer Science
prédiction distillée:candidate · scholarly_communicationconsensus · aucune
10
citations
affnon étiqueté
Universal Boosting Variational Inference
Trevor Campbell, Xinglong Li
2019· article· en· Neural Information Processing Systems· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
8
citations
affsans résuménon étiqueté
Adversarial Example Games
Joey Bose, Gauthier Gidel, Hugo Berard, Andre Cianflone, Pascal Vincent, Simon Lacoste-Julien +1 autres
2020· article· en· Neural Information Processing Systems· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
8
citations
affnon étiqueté
On the Expressive Power of Restricted Boltzmann Machines.
James Martens, Arkadev Chattopadhyay, Toniann Pitassi, Richard S. Zemel
2013· article· en· Neural Information Processing Systems· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
8
citations
affnon étiqueté
Multitask Spectral Learning of Weighted Automata
Guillaume Rabusseau, Borja Balle, Joëlle Pineau
2017· article· en· Neural Information Processing Systems· Computer Science
prédiction distillée:candidate · scholarly_communicationconsensus · aucune
7
citations
affnon étiqueté
A PAC-Bayes approach to the Set Covering Machine
François Laviolette, Mario Marchand, Mohak Shah
2005· article· en· Neural Information Processing Systems· Computer Science
prédiction distillée:candidate · scholarly_communicationconsensus · aucune
6
citations
affnon étiqueté
Off-policy Learning with Options and Recognizers
Doina Precup, Cosmin Păduraru, Anna Koop, Richard S. Sutton, Satinder Singh
2005· article· en· Neural Information Processing Systems· Computer Science
prédiction distillée:candidate · scholarly_communicationconsensus · aucune
6
citations
affnon étiqueté
Value-driven Hindsight Modelling
Arthur Guez, Fabio Viola, Théophane Weber, Lars Buesing, Steven Kapturowski, Doina Precup +2 autres
2020· article· en· Neural Information Processing Systems· Computer Science
prédiction distillée:candidate · scholarly_communicationconsensus · aucune
5
citations
affnon étiqueté
Natural Value Approximators: Learning when to Trust Past Estimates
Zhongwen Xu, Joseph Modayil, Hado P. van Hasselt, André Sales Barreto, David Silver, Tom Schaul
2017· article· en· Neural Information Processing Systems· Computer Science
prédiction distillée:candidate · sts+scholarly_communicationconsensus · aucune
5
citations
affnon étiqueté
GumBolt: Extending Gumbel trick to Boltzmann priors
Amir H. Khoshaman, M. H. S. Amin
2018· article· en· Neural Information Processing Systems· Computer Science
prédiction distillée:candidate · scholarly_communicationconsensus · aucune
5
citations

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