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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
International Conference on Artificial Intelligence and Statistics
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.

69 résultats · 1 filtre actif ·
Résultats par année
20052021
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.
69 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 1 sur 2

Les étiquettes couvrent 0 des 69 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 69 des 69 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
HOP-MAP: Efficient Message Passing with High Order Potentials
Daniel Tarlow, Inmar E. Givoni, Richard S. Zemel
2010· article· en· International Conference on Artificial Intelligence and Statistics· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
119
citations
affnon étiqueté
A Spike and Slab Restricted Boltzmann Machine
Aaron Courville, James Bergstra, Yoshua Bengio
2011· article· en· International Conference on Artificial Intelligence and Statistics· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
77
citations
affsans résuménon étiqueté
Discovering and Exploiting Additive Structure for Bayesian Optimization
Jacob R. Gardner, Chuan Guo, Kilian Q. Weinberger, Roman Garnett, Roger Grosse
2017· article· en· International Conference on Artificial Intelligence and Statistics· Computer Science
prédiction distillée:candidate · scholarly_communicationconsensus · aucune
60
citations
affnon étiqueté
Scalable Gradients for Stochastic Differential Equations
Xuechen Li, Ting‐Kam Leonard Wong, Ricky T. Q. Chen, David Duvenaud
2020· article· en· International Conference on Artificial Intelligence and Statistics· Physics and Astronomy
prédiction distillée:candidate · insufficient_payloadconsensus · aucune
37
citations
affsans résuménon étiqueté
Accelerated Stochastic Power Iteration
Peng Xu, Bryan He, Christopher De, Ioannis Mitliagkas, Christopher Ré
2018· article· en· International Conference on Artificial Intelligence and Statistics· Engineering
prédiction distillée:candidate · insufficient_payloadconsensus · insufficient_payload
30
citations
affnon étiqueté
Learning from Weak Teachers
Ruth Urner, Shai Ben-David, Ohad Shamir
2012· article· en· International Conference on Artificial Intelligence and Statistics· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
28
citations
affnon étiqueté
{PAC-Bayesian Theory for Transductive Learning}
Luc Bégin, Pascal Germain, François Laviolette, Jean-Francis Roy
2014· article· en· International Conference on Artificial Intelligence and Statistics· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
25
citations
affnon étiqueté
{Near-optimal max-affine estimators for convex regression}
G. Gy. Balázs, András György, Csaba Szepesvári
2015· article· en· International Conference on Artificial Intelligence and Statistics· Engineering
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
22
citations
affsans résuménon étiqueté
Value Preserving State-Action Abstractions
David Abel, Nate Umbanhowar, Khimya Khetarpal, Dilip Arumugam, Doina Precup, Michael L. Littman
2020· article· en· International Conference on Artificial Intelligence and Statistics· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
18
citations
affsans résuménon étiqueté
Sequential Inference for Deep Gaussian Process
Yali Wang, Marcus A. Brubaker, Brahim Chaib-draa, Raquel Urtasun
2016· article· en· International Conference on Artificial Intelligence and Statistics· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
15
citations
affsans résuménon étiqueté
Scalable and Sound Low-Rank Tensor Learning
Hao Cheng, Yaoliang Yu, Zhang Xin-hua, Eric P. Xing, Dale Schuurmans
2016· article· en· International Conference on Artificial Intelligence and Statistics· Mathematics
prédiction distillée:candidate · insufficient_payloadconsensus · aucune
12
citations
affsans résuménon étiqueté
On the role of data in PAC-Bayes
Gintare Karolina Dziugaite, Kyle Hsu, Waseem Gharbieh, Gabriel Arpino, Daniel M. Roy
2021· article· en· International Conference on Artificial Intelligence and Statistics· Engineering
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
11
citations
affnon étiqueté
Multitask Metric Learning: Theory and Algorithm
Boyu Wang, Hejia Zhang, Peng Liu, Zebang Shen, Joëlle Pineau
2019· article· en· International Conference on Artificial Intelligence and Statistics· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
11
citations
affnon étiqueté
Accelerating Smooth Games by Manipulating Spectral Shapes.
Waïss Azizian, Damien Scieur, Ioannis Mitliagkas, Simon Lacoste-Julien, Gauthier Gidel
2020· article· en· International Conference on Artificial Intelligence and Statistics· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
11
citations
affnon étiqueté
Frank-Wolfe Splitting via Augmented Lagrangian Method
Gauthier Gidel, Fabián Pedregosa, Simon Lacoste-Julien
2018· article· en· International Conference on Artificial Intelligence and Statistics· Engineering
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
10
citations
affnon étiqueté
Asynchronous Gibbs Sampling.
Alexander Terenin, Daniel Simpson, David Draper
2020· article· en· International Conference on Artificial Intelligence and Statistics· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
9
citations
affsans résuménon étiqueté
Unsupervised Sequential Sensor Acquisition
Manjesh K. Hanawal, Csaba Szepesvári, Venkatesh Saligrama
2017· article· en· International Conference on Artificial Intelligence and Statistics· Computer Science
prédiction distillée:candidate · scholarly_communicationconsensus · aucune
9
citations
affnon étiqueté
Vine copula structure learning via Monte Carlo tree search
Bo Chang, Shenyi Pan, Harry Joe
2019· article· en· International Conference on Artificial Intelligence and Statistics· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrow+insufficient_payloadconsensus · insufficient_payload
8
citations
affnon étiqueté
Does Invariant Risk Minimization Capture Invariance
Pritish Kamath, Akilesh Tangella, Danica J. Sutherland, Nathan Srebro
2021· article· en· International Conference on Artificial Intelligence and Statistics· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
6
citations
affnon étiqueté
Benefits from Superposed Hawkes Processes
Hongteng Xu, Dixin Luo, Xu Chen, Lawrence Carin
2017· article· en· International Conference on Artificial Intelligence and Statistics· Mathematics
prédiction distillée:candidate · insufficient_payloadconsensus · aucune
6
citations
affsans résuménon étiqueté
On Minimax Optimality of GANs for Robust Mean Estimation.
Kaiwen Wu, Gavin Weiguang Ding, Ruitong Huang, Yaoliang Yu
2020· article· en· International Conference on Artificial Intelligence and Statistics· Engineering
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
6
citations
affnon étiqueté
Online Sparse Reinforcement Learning
Botao Hao, Tor Lattimore, Csaba Szepesvári, Mengdi Wang
2021· article· en· International Conference on Artificial Intelligence and Statistics· Decision Sciences
prédiction distillée:candidate · metaresearch+insufficient_payloadconsensus · aucune
6
citations
affnon étiqueté
Implicit Regularization via Neural Feature Alignment
Aristide Baratin, Thomas George, César Laurent, R Devon Hjelm, Guillaume Lajoie, Pascal Vincent +1 autres
2021· article· en· International Conference on Artificial Intelligence and Statistics· Engineering
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
6
citations
affsans résuménon étiqueté
Survey Propagation beyond Constraint Satisfaction Problems.
Christopher Srinivasa, Siamak Ravanbakhsh, Brendan J. Frey
2016· article· en· International Conference on Artificial Intelligence and Statistics· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
6
citations
affsans résuménon étiqueté
Nonlinear Weighted Finite Automata
Tianyu Li, Guillaume Rabusseau, Doina Precup
2018· article· en· International Conference on Artificial Intelligence and Statistics· Computer Science
prédiction distillée:candidate · insufficient_payloadconsensus · aucune
5
citations
affnon étiqueté
CLAR: Contrastive Learning of Auditory Representations
Haider Al-Tahan, Yalda Mohsenzadeh
2021· article· en· International Conference on Artificial Intelligence and Statistics· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
5
citations

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