必读论文|机器学习必读论文20篇_传统机器学习论文

机器学习Topic必读论文

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核心速递

1. 挑战无监督分离式表征的常见假设

2. 稀疏变分高斯过程回归的收敛速度

3. 非妄想Q学习和价值迭代

4. 非光滑凸函数的分布式优化算法

5. 通过样本压缩方案学习混合高斯模型的近乎紧密的样本复杂性边界

6. 神经常微分方程

7. 公正机器学习的滞后影响

8. 混淆梯度的虚假安全感：对抗样本防御

9. 不完全信息博弈的安全嵌套子博弈求解

10. 带有凸对象的基于方差的正则化方法

11. 一种线性时间核的拟合优度测试方法

12. 利用影响函数理解黑箱预测

13. 价值迭代网络

14. 矩阵填充没有假的局部最小值

15. 基于Magenta的即兴音乐交互体验

16. 确保异步吉布斯采样的快速混合和低偏差

17. 像素循环神经网络

18. 深度强化学习中的竞争网络架构

19. 图结构稀疏性的近似线性时间框架

20. Online Boosting的优化和自适应算法

具体解读：

1.论文题目：Challenging Common Assumptions in the Unsupervised Learning of Disentangled Representations

中文题目：挑战无监督分离式表征的常见假设

论文作者：Francesco Locatello, Stefan Bauer, Mario Lucic, Gunnar Rätsch, Sylvain Gelly, Bernhard Schölkopf, Olivier Bachem

参与单位：ETH Zurich, Department for Computer Science; MaxPlanck Institute for Intelligent Systems; Google Research Brain Team

论文解读：文章主要从理论和实践两方面对这一领域中的一些基本假设提出了挑战。文章从理论上证明，如果没有对所考虑的学习方法和数据集产生归纳偏置，那么解耦表示的无监督学习基本上是不可能的。文章还采用了完善的无监督解耦学习实验方案，进行了一个超级大规模的实验研究。最后还发布了disentanglement_lib，这是一个用于训练和评估解耦表示的新库。由于复制这个结果需要大量的计算工作，论文还发布了超过10000个预训练的模型，可以作为未来研究的基线方法。

 

2.论文题目：