境外开放课程——按学科专业列表
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Exploiting Physico-Chemical Properties in String-Kernels[利用字符串核物理化学性质]
  Nora Toussaint(艾伯哈特-卡尔斯-图宾根大学)
热度：33

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Approximate Inference Control [近似推理控制]
  Marc Toussaint(柏林工业大学) 近似推理控制（AICO）是求解随机最优控制（SOC）问题的一种方法。一般的想法是把控制看作是一个计算后验超轨迹和控制信号的问题，条件是约束和目标。由于精确推...
热度：33

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Super-Linear Convergence of Dual Augmented Lagrangian Algorithm for Sparse Learning[稀疏学习的对偶增强拉格朗日算法的超线性收敛性]
  Ryota Tomioka(芝加哥丰田技术学院) 分析了一种新提出的稀疏学习算法——双增广拉格朗日算法（DAL）的收敛性。我们从理论上分析了DAL在非渐近全局意义上超线性收敛的条件。在大尺度_1-正则化逻辑回...
热度：45

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On the Convergence of the Convex-Concave Procedure[关于凸凹过程的收敛性]
  Bharath K. Sriperumbudur(圣地亚哥大学) 凹凸程序（CCCP）是一种优化最小化算法，它将D.C（凸函数差）程序作为一系列凸程序来求解。在机器学习中，CCCP被广泛应用于稀疏支持向量机（SVMS）、转导SVMS、...
热度：75

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Direct Maximization of Protein Identifications from Tandem Mass Spectra[从串联质谱鉴定的蛋白质直接最大化]
  Marina Spivak(圣路易斯华盛顿大学)
热度：36

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Parallel Topic Models [平行主题模型]
  Alexander J. Smola(无)
热度：21

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Recreational Activities and Discussion[娱乐活动与讨论]
  John Langford(微软公司) 关于voypal-wabbit算法的非正式教程。
热度：17

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Parallel Online Learning[并行在线学习]
  John Langford(罗切斯特大学) 带宽对训练和预测的速度有一个基本限制：计算机在固定的时间内可以访问的数据量是有限的。令人惊讶的是，我们可以建立一个完全能够达到这个极限的在线学习算法。...
热度：21

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Gaussian Processes and Process Convolutions from a Bayesian Perspective[高斯过程和过程从贝叶斯观点卷积]
  Dave Higdon(洛斯阿拉莫斯国家实验室)
热度：53

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Sparsity in Grammar Induction[语法归纳中的稀疏性]
  Jennifer A. Gillenwater(宾夕法尼亚大学)
热度：30

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Learning to Disambiguate Natural Language Using World Knowledge[学习对自然语言的使用知识]
  Antoine Bordes(脸书公司) 我们提出了一个概念标注任务的一般框架和学习算法：在一个给定的句子中，每个词都必须用它所指的唯一的物理实体（如人、对象或位置）或抽象概念进行标注。我们的...
热度：39

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Large-Scale Graph-based Transductive Inference[基于直推式大型图]
  Jeff A. Bilmes(华盛顿大学) 我们考虑了基于图的半监督学习（SSL）算法的可伸缩性问题。在此背景下，我们提出了一种快速的图节点排序算法，通过对缓存的认知来提高并行空间位置。这种方法允...
热度：28

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Learning to Learn with Compound HD Models[学习与复合高清模型]
  Russ R Salakhutdinov(多伦多大学) 我们介绍了hd（或"；hierarchical deep"；）模型，这是一种新的复合学习体系结构，它将深度学习模型与结构化分层贝叶斯模型集成在一起。具体来说，我们展示了如...
热度：42

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Priors over Recurrent Continuous Time Processes[在反复的连续时间先验的过程]
  Ardavan Saeedi(不列颠哥伦比亚大学) 我们介绍了伽马指数过程（GEP），一个先验的连续时间过程大家族。这种先验模型（hgep；hierarchical gep）的分层版本生成了一个用于分析复杂时间序列的有用模型...
热度：37

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Directed Graph Embedding: an Algorithm based on Continuous Limits of Laplacian-type Operators[有向图的嵌入：基于拉普拉斯型算子的连续极限算法]
  Dominique Perrault-Joncas(华盛顿大学) 本文研究了在欧几里得空间中嵌入有向图同时保留方向信息的问题。我们将观察到的图形建模为一个具有向量场的流形的样本，并设计了一个分离和恢复该过程特征的算法...
热度：50