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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
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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 4 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
Learning Linear Programs from Optimal Decisions
Yingcong Tan, Daria Terekhov, Andrew Delong
2020· article· en· Neural Information Processing Systems· Computer Science
prédiction distillée:candidate · scholarly_communicationconsensus · aucune
4
citations
affsans résuménon étiqueté
Learning Agent Representations for Ice Hockey
Guiliang Liu, Oliver Schulte, Pascal Poupart, Mike Rudd, Mehrsan Javan
2020· article· en· Neural Information Processing Systems· Computer Science
prédiction distillée:candidate · scholarly_communicationconsensus · aucune
4
citations
affsans résuménon étiqueté
Training Linear Finite-State Machines.
Arash Ardakani, Amir Ardakani, Warren J. Gross
2020· article· en· Neural Information Processing Systems· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
4
citations
affnon étiqueté
Min-Max Propagation
Christopher Srinivasa, Inmar E. Givoni, Siamak Ravanbakhsh, Brendan J. Frey
2017· article· en· Neural Information Processing Systems· Computer Science
prédiction distillée:candidate · scholarly_communicationconsensus · aucune
3
citations
affsans résuménon étiqueté
Equivariant Networks for Hierarchical Structures
Renhao Wang, Marjan Albooyeh, Siamak Ravanbakhsh
2020· article· en· Neural Information Processing Systems· Engineering
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
3
citations
affnon étiqueté
GibbsNet: Iterative Adversarial Inference for Deep Graphical Models
Alex Lamb, Devon Hjelm, Yaroslav Ganin, Joseph Cohen, Aaron Courville, Yoshua Bengio
2017· article· en· Neural Information Processing Systems· Computer Science
prédiction distillée:candidate · sts+scholarly_communicationconsensus · scholarly_communication
3
citations
affnon étiqueté
Graph Policy Network for Transferable Active Learning on Graphs
Shengding Hu, Zheng Xiong, Meng Qu, Xingdi Yuan, Marc-Alexandre Côté, Zhiyuan Liu +1 autres
2020· article· en· Neural Information Processing Systems· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
3
citations
affsans résuménon étiqueté
Artsheets for Art Datasets
R. Srinivasan, Emily Denton, Jordan Famularo, Negar Rostamzadeh, Fernando Díaz, Beth Coleman
2021· article· en· Neural Information Processing Systems· Neuroscience
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
2
citations
affnon étiqueté
Convex Two-Layer Modeling with Latent Structure
Vignesh Ganapathiraman, Xinhua Zhang, Yaoliang Yu, Junfeng Wen
2016· article· en· Neural Information Processing Systems· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
2
citations
affsans résuménon étiqueté
Higgs boson discovery with boosted trees
Tong He
2014· article· en· Neural Information Processing Systems· Arts and Humanities
prédiction distillée:candidate · scholarly_communicationconsensus · aucune
2
citations
affsans résuménon étiqueté
Bayesian Optimisation for Machine Translation
Phil Blunsom, Yishu Miao, Ziyu Wang
2014· article· en· Neural Information Processing Systems· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
citations
affnon étiqueté
Learning One Representation to Optimize All Rewards
Abdelaziz Touati, Yann Ollivier
2021· article· en· Neural Information Processing Systems· Computer Science
prédiction distillée:candidate · scholarly_communicationconsensus · aucune
1
citations
affnon étiqueté
Iterative Teaching by Label Synthesis
Weiyang Liu, Zhen Liu, Hanchen Wang, Liam Paull, Bernhard Schölkopf, Adrian Weller
2021· article· en· Neural Information Processing Systems· Computer Science
prédiction distillée:candidate · scholarly_communicationconsensus · aucune
1
citations
affsans résuménon étiqueté
A Semantic Loss Function for Deep Learning Under Weak Supervision
Jingyi Xu, Zilu Zhang, Tal Friedman, Yitao Liang, Guy Van den Broeck
2017· article· en· Neural Information Processing Systems· Computer Science
prédiction distillée:candidate · sts+scholarly_communicationconsensus · aucune
1
citations
affnon étiqueté
Regime Switching Bandits
Xiang Zhou, Yi Xiong, Ningyuan Chen, Xuefeng Gao
2021· article· en· Neural Information Processing Systems· Decision Sciences
prédiction distillée:candidate · scholarly_communication+insufficient_payloadconsensus · aucune
1
citations
affnon étiqueté
ATISS: Autoregressive Transformers for Indoor Scene Synthesis
Despoina Paschalidou, Amlan Kar, Maria Shugrina, Karsten Kreis, Andreas Geiger, Sanja Fidler
2021· article· en· Neural Information Processing Systems· Earth and Planetary Sciences
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
affnon étiqueté
Dynamic Inference with Neural Interpreters
Nasim Rahaman, Muhammad Waleed Gondal, Shruti Joshi, Peter Gehler, Yoshua Bengio, Francesco Locatello +1 autres
2021· article· en· Neural Information Processing Systems· Computer Science
prédiction distillée:candidate · scholarly_communicationconsensus · aucune
0
citations
affnon étiqueté
Techniques for Symbol Grounding with SATNet
Sever Topan, David Rolnick, Xujie Si
2021· article· en· Neural Information Processing Systems· Computer Science
prédiction distillée:candidate · scholarly_communicationconsensus · aucune
0
citations
affsans résuménon étiqueté
Self-Instantiated Recurrent Units with Dynamic Soft Recursion
Aston Zhang, Yi Wei Daniel Tay, Yikang Shen, Alvin Chan Guo Wei, Shuai Zhang
2021· article· en· Neural Information Processing Systems· Engineering
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
affnon étiqueté
Local Hyper-Flow Diffusion
Kimon Fountoulakis, Pan Li, Shenghao Yang
2021· article· en· Neural Information Processing Systems· Physics and Astronomy
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
affnon étiqueté
On Numerosity of Deep Neural Networks
Xi Zhang, Xiaolin Wu
2020· article· en· Neural Information Processing Systems· Mathematics
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
affnon étiqueté
Probability matching via deterministic neural networks
Milad Kharratzadeh, Thomas R. Shultz
2015· article· en· Neural Information Processing Systems· Computer Science
prédiction distillée:candidate · scholarly_communicationconsensus · aucune
0
citations
affsans résuménon étiqueté
Entropic Desired Dynamics for Intrinsic Control
Steven Hansen, Guillaume Desjardins, Kate Baumli, David Warde-Farley, Nicolas Heess, Simon Osindero +1 autres
2021· article· en· Neural Information Processing Systems· Mathematics
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations

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