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英文名：

附中文名：

有理對抗訓練證明的分佈魯棒性
論亞當與外在的融合
通過訓練遞迴神經網路來執行空間定位的類網格表示的出現
用於資源有效影象分類的多尺度密集網路
用混合張量分解推廣擴張卷積網路
Wasserstein自動編碼器
i-RevNet：深度可逆網路
學習用圖表來表示程式
在非平穩和競爭的環境中通過元學習的連續適應
用預測方法穩定對抗網路
DIRT-T的無監督域適應方法
遞迴神經網路的交替多位量化
球形CNN | OpenReview
用於學習大群體最優行為策略的深度均值場博弈
FusionNet：通過注意力的融合和應用到機器理解
 分散式優先體驗重播
用於神經網路的光譜歸一化邊界的PAC-貝葉斯方法
無監督機器翻譯僅使用單語語料庫
因果GAN：學習與敵對訓練的因果隱式生成模型
通過交叉漸進式訓練將各個區域進行廣義化
通過Skim-RNN進行神經速度讀取
學習差異性私人迴圈語言模型
合成與自然噪聲破解神經機器翻譯
用景觀設計學習單隱層神經網路

用於條件程式生成的神經素描學習
統一視覺環境下的模組化持續學習
AmbientGAN：來自有損測量的生成模型
深度自動編碼高斯混合模型無監督異常檢測
基於決策的敵對攻擊：對黑盒機器學習模型的可靠攻擊
跳過連線消除奇點
通過深層次的繼承表徵來發現特徵選擇
學習如何解釋神經網路：模式網路和模式歸因
生成對抗網路的譜歸一化
掌握地下城：機械Turker下降基礎的語言學習
PixelNN：基於例項的影象合成
通過深度合成程式碼學習壓縮Word嵌入
變分網路量化
學習深度聲音識別的課堂練習
深入學習物理過程：結合以前的科學知識
關於一般化的單一方向的重要性
培訓RNN像CNN一樣快
變分影象壓縮與規模hyperprior
作為混合凸組合優化問題的深度學習
空間變換敵對的例子
攻擊二值化神經網路
視覺地面想象的生成模型
政策梯度方法與行動相關基線的方差減少
高效的稀疏Winograd卷積神經網路
用樂觀的方式培訓GAN
無監督深度域自適應的最小熵相關校準
N2N學習：通過策略梯度強化學習的網路到網路壓縮
用神經網路模擬動作動力學
素描圖的神經表示
對抗案例的認證防禦

終身學習與動態擴充套件網路
Sobolev GAN | OpenReview
反向傳播通過虛空：優化控制變數的黑盒梯度估計
聯合學習句法和詞彙的神經語言建模
用Gumbel-Sinkhorn網路學習潛在排列
零射擊視覺模仿
內在動機與自動課程的不對稱性
規範和優化LSTM語言模型
主動神經定位
學習教學
用STEIN控制變數進行樣本有效的政策優化
哈密​​爾頓型蒙特卡羅神經網路的推廣
時間差分在深度強化學習中的作用分析
神經網路的可伸縮拉普拉斯逼近
超引數優化：一種光譜方法
抽象概括的深層次增強模型
DCN +：混合的目標和深刻的解決問題的答案
學習Wasserstein嵌入
深度學習與記錄的強盜反饋
GraphVAE：使用變分自動編碼器來生成小圖
在Adam中確定權重衰減正則化
論深度學習重疊式建築的表現力
理解隨機元優化中的短視場偏差
關係神經期望最大化
利用區域性固有維數表徵對抗子空間
卷積濾波器什麼時候易於學習？
來自動態系統檢視的多級剩餘網路
神經對映：深度強化學習的結構化記憶