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International Conference on Machine Learning, Optimization, and Data Science
International Conference on Machine Learning, Optimization, and Data Science
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1.
Estimating the F_1 Score for Learning from Positive and Unlabeled Examples
机译:
估算来自正和未标记的例子的学习的F_1分数
作者:
Seyed Amin Tabatabaei
;
Jan Klein
;
Mark Hoogendoorn
会议名称:
《International Conference on Machine Learning, Optimization, and Data Science》
|
2020年
2.
Dynamic Industry-Specific Lexicon Generation for Stock Market Forecast
机译:
特定的动态行业特定的词典股票市场预测
作者:
Salvatore Carta
;
Sergio Consoli
;
Luca Piras
;
Alessandro Sebastian Podda
;
Diego Reforgiato Recupero
会议名称:
《International Conference on Machine Learning, Optimization, and Data Science》
|
2020年
关键词:
Stock market forecast;
Machine learning;
Natural language processing;
Financial technology;
3.
Adjusted Measures for Feature Selection Stability for Data Sets with Similar Features
机译:
具有类似功能的数据集的特征选择稳定性的调整措施
作者:
Andrea Bommert
;
Joerg Rahnenfuehrer
会议名称:
《International Conference on Machine Learning, Optimization, and Data Science》
|
2020年
关键词:
Feature selection stability;
Stability measures;
Similar features;
Correlated features;
4.
Reliable Solution of Multidimensional Stochastic Problems Using Metamodels
机译:
使用元模德的多维随机问题的可靠解决方案
作者:
Marius Bommert
;
Guenter Rudolph
会议名称:
《International Conference on Machine Learning, Optimization, and Data Science》
|
2020年
关键词:
Optimization under uncertainty;
Stochastic black box function;
Metamodel;
5.
Gradient Bias to Solve the Generalization Limit of Genetic Algorithms Through Hybridization with Reinforcement Learning
机译:
通过利用加固学习杂交解决遗传算法概括极限的梯度偏差
作者:
Federico Espositi
;
Andrea Bonarini
会议名称:
《International Conference on Machine Learning, Optimization, and Data Science》
|
2020年
关键词:
Machine Learning;
Genetic Algorithms;
Deep reinforcement learning;
DDPG;
Gradient bias;
Distributed exploration;
6.
Investigating the Compositional Structure of Deep Neural Networks
机译:
研究深神经网络的组成结构
作者:
Francesco Craighero
;
Fabrizio Angaroni
;
Alex Graudenzi
;
Fabio Stella
;
Marco Antoniotti
会议名称:
《International Conference on Machine Learning, Optimization, and Data Science》
|
2020年
关键词:
Deep learning;
Interpretability;
Piecewise-linear functions;
Activation patterns;
7.
Deep 3D Convolution Neural Network for Alzheimer's Detection
机译:
Alzheimer检测的深度3D卷积神经网络
作者:
Charul Giri
;
Morten Goodwin
;
Ketil Oppedal
会议名称:
《International Conference on Machine Learning, Optimization, and Data Science》
|
2020年
关键词:
Convolutional Neural Networks;
Alzheimer's Detection;
Medical Imaging;
Deep Learning;
MRI;
8.
Importance Weighting of Diagnostic Trouble Codes for Anomaly Detection
机译:
异常检测诊断故障代码的重要性
作者:
Diogo R. Ferreira
;
Teresa Scholz
;
Rune Prytz
会议名称:
《International Conference on Machine Learning, Optimization, and Data Science》
|
2020年
关键词:
Automotive industry;
Anomaly detection;
Variational Autoencoders;
Binary cross-entropy;
9.
Privacy Preserving Deep Learning Framework in Fog Computing
机译:
保留雾计算深度学习框架的隐私
作者:
Norma Gutierrez
;
Eva Rodriguez
;
Sergi Mus
;
Beatriz Otero
;
Ramon Canal
会议名称:
《International Conference on Machine Learning, Optimization, and Data Science》
|
2020年
关键词:
Cyber-attacks;
Privacy;
Deep learning;
Machine learning;
Security;
Fog computing;
IoT;
10.
Global Convergence of Sobolev Training for Overparameterized Neural Networks
机译:
过度分辨性神经网络的SoboLev培训的全球融合
作者:
Jorio Cocola
;
Paul Hand
会议名称:
《International Conference on Machine Learning, Optimization, and Data Science》
|
2020年
关键词:
Gradient flow;
Neural networks;
Sobolev training;
11.
XM_HeatForecast: Heating Load Forecasting in Smart District Heating Networks
机译:
XM_HEATFORECAST:智能区供暖网络中的加热负荷预测
作者:
Federico Bianchi
;
Francesco Masillo
;
Alberto Castellini
;
Alessandro Farinelli
会议名称:
《International Conference on Machine Learning, Optimization, and Data Science》
|
2020年
关键词:
Forecasting;
Smart grids;
Predictive modeling;
Interpretability;
12.
Prediction of Spot Prices in Nord Pool's Day-Ahead Market Using Machine Learning and Deep Learning
机译:
利用机器学习和深度学习预测北欧池的日落市场现货价格
作者:
Mika Rantonen
;
Joni Korpihalkola
会议名称:
《International Conference on Machine Learning, Optimization, and Data Science》
|
2020年
关键词:
Machine learning;
Deep learning;
SPOT price prediction;
13.
Benchmarking Deep Learning Models for Driver Distraction Detection
机译:
基准驾驶员分散探测的深层学习模型
作者:
Jimiama Mafeni Mase
;
Peter Chapman
;
Grazziela P. Figueredo
;
Mercedes Torres Torres
会议名称:
《International Conference on Machine Learning, Optimization, and Data Science》
|
2020年
关键词:
Deep learning;
Image classification;
Driving distraction postures;
14.
Exploring Gaps in DeepFool in Search of More Effective Adversarial Perturbations
机译:
在Deepfool中探索差距寻找更有效的对抗扰动
作者:
Jon Vadillo
;
Roberto Santana
;
Jose A. Lozano
会议名称:
《International Conference on Machine Learning, Optimization, and Data Science》
|
2020年
关键词:
Adversarial examples;
DeepFool;
Robust machine learning;
15.
A Double-Dictionary Approach Learns Component Means and Variances for V1 Encoding
机译:
双语方法了解V1编码的组件方法和差异
作者:
S. Hamid Mousavi
;
Jakob Drefs
;
Joerg Luecke
会议名称:
《International Conference on Machine Learning, Optimization, and Data Science》
|
2020年
关键词:
Unsupervised learning;
Maximal causes analysis;
Non-linear sparse coding;
Double dictionary learning;
Variational EM;
16.
A Unified Approach to Anomaly Detection
机译:
异常检测的统一方法
作者:
Richard Ball
;
Hennie Kruger
;
Lynette Drevin
会议名称:
《International Conference on Machine Learning, Optimization, and Data Science》
|
2020年
关键词:
Anomaly detection;
Artificial intelligence;
Decision support systems;
Neural networks;
Evolutionary computations;
17.
State Representation Learning from Demonstration
机译:
国家代表从演示学习
作者:
Astrid Merckling
;
Alexandre Coninx
;
Loic Cressot
;
Stephane Doncieux
;
Nicolas Perrin
会议名称:
《International Conference on Machine Learning, Optimization, and Data Science》
|
2020年
关键词:
State Representation Learning;
Imitation learning from demonstration;
Deep reinforcement learning;
18.
Unsupervisedly Learned Representations - Should the Quest Be Over?
机译:
无传达的学习意见 - 应该结束吗?
作者:
Daniel N. Nissani (Nissensohn)
会议名称:
《International Conference on Machine Learning, Optimization, and Data Science》
|
2020年
关键词:
Unsupervised learning;
Representations learning;
Features learning;
Features extraction;
19.
Sparsity Meets Robustness: Channel Pruning for the Feynman-Kac Formalism Principled Robust Deep Neural Nets
机译:
稀疏符合强大:Feynman-Kac形式主义的渠道修剪原则强大的深层神经网络
作者:
Thu Dinh
;
Bao Wang
;
Andrea Bertozzi
;
Stanley Osher
;
Jack Xin
会议名称:
《International Conference on Machine Learning, Optimization, and Data Science》
|
2020年
20.
Machine Learning Application to Family Business Status Classification
机译:
机器学习应用于家庭业务状态分类
作者:
Giorgio Gnecco
;
Stefano Amato
;
Alessia Patuelli
;
Nicola Lattanzi
会议名称:
《International Conference on Machine Learning, Optimization, and Data Science》
|
2020年
关键词:
Applications of machine learning;
Automatic classification of family business status;
Supervised learning;
Clustering;
21.
The Role of Animal Spirit in Monitoring Location Shifts with SVM: Novelties Versus Outliers
机译:
动物精神在监测位置的作用与SVM转移:Noveltize与异常值
作者:
Iulia Igescu
会议名称:
《International Conference on Machine Learning, Optimization, and Data Science》
|
2020年
关键词:
Location shifts;
Equilibrium change;
Monitoring;
Support vector machines;
Animal spirit;
Novelties;
Outliers;
22.
Semantic Segmentation of Neuronal Bodies in Fluorescence Microscopy Using a 2D+3D CNN Training Strategy with Sparsely Annotated Data
机译:
使用2D + 3D CNN训练策略具有稀疏注释数据的荧光显微镜中神经元体的语义分割
作者:
Filippo M. Castelli
;
Matteo Roffilli
;
Giacomo Mazzamuto
;
Irene Costantini
;
Ludovico Silvestri
;
Francesco S. Pavone
会议名称:
《International Conference on Machine Learning, Optimization, and Data Science》
|
2020年
关键词:
Semantic segmentation;
Neuronal segmentation;
Pseudo-labeling;
23.
Learning More Expressive Joint Distributions in Multimodal Variational Methods
机译:
学习多模式变分方法中更具表现性的关节分布
作者:
Sasho Nedelkoski
;
Mihail Bogojeski
;
Odej Kao
会议名称:
《International Conference on Machine Learning, Optimization, and Data Science》
|
2020年
24.
Understanding Production Process Productivity in the Glass Container Industry: A Big Data Approach
机译:
了解玻璃容器行业的生产过程生产力:大数据方法
作者:
Maria Alexandra Oliveira
;
Luis Guimaraes
;
Jose Luis Borges
会议名称:
《International Conference on Machine Learning, Optimization, and Data Science》
|
2020年
关键词:
Pattern discovery;
Glass container production;
Machine learning;
25.
Random Forest Parameterization for Earthquake Catalog Generation
机译:
地震目录代的随机森林参数化
作者:
David Llacer
;
Beatriz Otero
;
Ruben Tous
;
Marisol Monterrubio-Velasco
;
Jose Carlos Carrasco-Jimenez
;
Otilio Rojas
会议名称:
《International Conference on Machine Learning, Optimization, and Data Science》
|
2020年
关键词:
Earthquakes;
Synthetic catalogs;
Machine learning;
Random forest;
26.
Convolutional Neural Network and Stochastic Variational Gaussian Process for Heating Load Forecasting
机译:
加热负荷预测的卷积神经网络与随机变分高斯工艺
作者:
Federico Bianchi
;
Pietro Tarocco
;
Alberto Castellini
;
Alessandro Farinelli
会议名称:
《International Conference on Machine Learning, Optimization, and Data Science》
|
2020年
关键词:
Heating load forecasting;
Smart grids;
Convolutional Neural Networks;
Stochastic variational Gaussian processes;
Model interpretability;
27.
Explainable AI as a Social Microscope: A Case Study on Academic Performance
机译:
可解释为社会显微镜的AI:学术表现的案例研究
作者:
Anahit Sargsyan
;
Areg Karapetyan
;
Wei Lee Woon
;
Aamena Alshamsi
会议名称:
《International Conference on Machine Learning, Optimization, and Data Science》
|
2020年
关键词:
Explainable AI;
LIME;
Data science;
Machine learning;
Computational social science;
Academic performance;
GPA prediction;
28.
Policy Feedback in Deep Reinforcement Learning to Exploit Expert Knowledge
机译:
深度加强学习的政策反馈利用专家知识
作者:
Federico Espositi
;
Andrea Bonarini
会议名称:
《International Conference on Machine Learning, Optimization, and Data Science》
|
2020年
关键词:
Machine learning;
Deep Reinforcement Learning;
DDPG;
Exploitation;
Policy feedback;
29.
Relational Bayesian Model Averaging for Sentiment Analysis in Social Networks
机译:
社交网络中情感分析的关系贝叶斯模型平均
作者:
Mauro Maria Baldi
;
Elisabetta Fersini
;
Enza Messina
会议名称:
《International Conference on Machine Learning, Optimization, and Data Science》
|
2020年
关键词:
Ensemble learning;
Relational classifiers;
Sentiment analysis;
30.
GPU Accelerated Data Preparation for Limit Order Book Modeling
机译:
GPU加速数据准备限制票据造型
作者:
Viktor Burjan
;
Balint Gyires-Toth
会议名称:
《International Conference on Machine Learning, Optimization, and Data Science》
|
2020年
关键词:
Financial modeling;
Limit order book;
Deep learning;
Massively parallel;
31.
Structural and Functional Representativity of GANs for Data Generation in Sequential Decision Making
机译:
顺序决策中数据生成的GAN的结构和功能代表性
作者:
Ali el Hassouni
;
Mark Hoogendoorn
;
A. E. Eiben
;
Vesa Muhonen
会议名称:
《International Conference on Machine Learning, Optimization, and Data Science》
|
2020年
32.
On the Reliability of Dynamical Stochastic Binary Systems
机译:
关于动态随机二元系统的可靠性
作者:
Guido Lagos
;
Pablo Romero
会议名称:
《International Conference on Machine Learning, Optimization, and Data Science》
|
2020年
关键词:
Network optimization;
Computational complexity;
Reliability;
Samaniego signature;
Crude Monte Carlo;
33.
The Intellectual Structure of Business Analytics: 2002-2019
机译:
业务分析的智力结构:2002-2019
作者:
Hyaejung Lim
;
Chang-Kyo Suh
会议名称:
《International Conference on Machine Learning, Optimization, and Data Science》
|
2020年
关键词:
Business analytics;
Intellectual structure;
CiteSpace;
Document co-citation analysis;
Author co-citation analysis;
34.
Parameterized Structured Pruning for Deep Neural Networks
机译:
深神经网络的参数化结构修剪
作者:
Guenther Schindler
;
Wolfgang Roth
;
Franz Pernkopf
;
Holger Froening
会议名称:
《International Conference on Machine Learning, Optimization, and Data Science》
|
2020年
35.
Sparse Perturbations for Improved Convergence in Stochastic Zeroth-Order Optimization
机译:
随机零顺序优化中改善收敛的稀疏扰动
作者:
Mayumi Ohta
;
Nathaniel Berger
;
Artem Sokolov
;
Stefan Riezler
会议名称:
《International Conference on Machine Learning, Optimization, and Data Science》
|
2020年
关键词:
Nonconvex optimization;
Gradient-free optimization;
Zeroth-order optimization;
36.
A Comparison of Machine Learning and Classical Demand Forecasting Methods: A Case Study of Ecuadorian Textile Industry
机译:
机器学习与古典需求预测方法的比较 - 以厄瓜多尔纺织工业为例
作者:
Leandro L. Lorente-Leyva
;
M. M. E. Alemany
;
Diego H. Peluffo-Ordonez
;
Israel D. Herrera-Granda
会议名称:
《International Conference on Machine Learning, Optimization, and Data Science》
|
2020年
关键词:
Demand forecasting methods;
Textile industry;
Machine learning;
Classical methods;
Forecast error;
37.
Heuristic Search in LegalTech: Dynamic Allocation of Legal Cases to Legal Staff
机译:
LegalTech的启发式搜索:法律员工的动态分配法律案件
作者:
Mayowa Ayodele
;
Richard Allmendinger
;
K. Nadia Papamichail
会议名称:
《International Conference on Machine Learning, Optimization, and Data Science》
|
2020年
关键词:
Genetic Algorithm;
Heuristic search;
LegalTech;
Resource allocation;
MRCPSP;
Scheduling;
38.
Learning Objective Boundaries for Constraint Optimization Problems
机译:
学习限制优化问题的客观边界
作者:
Helge Spieker
;
Arnaud Gotlieb
会议名称:
《International Conference on Machine Learning, Optimization, and Data Science》
|
2020年
关键词:
Machine learning;
Constraint Optimization;
Objective boundaries;
39.
Hierarchical Representation and Graph Convolutional Networks for the Prediction of Protein-Protein Interaction Sites
机译:
用于预测蛋白质 - 蛋白质相互作用位点的分层表示和图形卷积网络
作者:
Michela Quadrini
;
Sebastian Daberdaku
;
Carlo Ferrari
会议名称:
《International Conference on Machine Learning, Optimization, and Data Science》
|
2020年
关键词:
Protein-protein interaction;
Spatial neighboring;
Sequential neighboring;
Protein hierarchical structure;
Graph convolutional networks;
40.
PlattForm: Parallel Spoken Corpus of Middle West German Dialects with Web-Based Interface
机译:
Plattform:基于Web的界面的中西德语方言的并行语音
作者:
Aynalem Tesfaye Misganaw
;
Sabine Roller
会议名称:
《International Conference on Machine Learning, Optimization, and Data Science》
|
2020年
关键词:
Audio parallel corpus;
Endangered languages;
Dialect;
Less-resourced languages;
41.
An Error-Based Addressing Architecture for Dynamic Model Learning
机译:
一种基于错误的动态模型学习寻址架构
作者:
Nicolas Bach
;
Andrew Melnik
;
Federico Rosetto
;
Helge Flitter
会议名称:
《International Conference on Machine Learning, Optimization, and Data Science》
|
2020年
42.
Multi-parameter Regression of Photovoltaic Systems using Selection of Variables with the Method: Recursive Feature Elimination for Ridge, Lasso and Bayes
机译:
使用该方法的变量选择的光伏系统多参数回归:RIDGE,套索和贝叶斯的递归功能消除
作者:
Jose Cruz
;
Wilson Mamani
;
Christian Romero
;
Ferdinand Pineda
会议名称:
《International Conference on Machine Learning, Optimization, and Data Science》
|
2020年
关键词:
Regularizacion shrinkage;
Lasso;
Ridge;
Bayesian Ridge;
RFE;
Subset selection;
Linear regression;
Homoscedasticity;
Auto correlation;
43.
Lottery Ticket Hypothesis: Placing the k-orrect Bets
机译:
彩票假设:放置正确的赌注
作者:
Abhinav Raj
;
Subhankar Mishra
会议名称:
《International Conference on Machine Learning, Optimization, and Data Science》
|
2020年
关键词:
Pruning;
Lottery ticket;
Machine learning;
Neural networks;
44.
Skin Lesion Diagnosis with Imbalanced ECOC Ensembles
机译:
皮肤病变诊断使用不平衡的ecoc ensembles
作者:
Sara Atito Ali Ahmed
;
Berrin Yanikoglu
;
Cemre Zor
;
Muhammad Awais
;
Josef Kittler
会议名称:
《International Conference on Machine Learning, Optimization, and Data Science》
|
2020年
关键词:
Deep learning;
Classification;
Skin cancer;
ECOC;
Ensemble;
Imbalanced dataset;
Data augmentation;
45.
A Deep Learning Based Fault Detection Method for Rocket Launcher Electrical System
机译:
火箭发射器电气系统的深层学习故障检测方法
作者:
Huanghua Li
;
Zhidong Deng
;
Jianxin Zhang
;
Zhen Zhang
;
Xiaozhao Wang
;
Yongbao Li
;
Feng Li
;
Lizhong Xie
会议名称:
《International Conference on Machine Learning, Optimization, and Data Science》
|
2020年
关键词:
Rocket launcher;
Fault detection;
Deep learning;
Electrical system;
46.
Quantifying Local Energy Demand Through Pollution Analysis
机译:
通过污染分析量化局部能源需求
作者:
Cole Smith
;
Andrii Dobroshynskyi
;
Suzanne McIntosh
会议名称:
《International Conference on Machine Learning, Optimization, and Data Science》
|
2020年
关键词:
Air quality;
Oil and gas;
Apache spark;
Time series;
47.
Learn to Move Through a Combination of Policy Gradient Algorithms: DDPG, D4PG, and TD3
机译:
学会通过策略梯度算法的组合来移动:DDPG,D4PG和TD3
作者:
Nicolas Bach
;
Andrew Melnik
;
Malte Schilling
;
Timo Korthals
;
Helge Ritter
会议名称:
《International Conference on Machine Learning, Optimization, and Data Science》
|
2020年
48.
Machine Learning and Statistical Models for the Prevalence of Multiple Sclerosis
机译:
机器学习与多发性硬化症患病率的统计模型
作者:
Nicholas Mandarano
;
Rommel G. Regis
;
Elizabeth Bloom
会议名称:
《International Conference on Machine Learning, Optimization, and Data Science》
|
2020年
关键词:
Multiple sclerosis;
Multiple regression;
Random forest;
Neural network;
Support vector regression;
Geographic population center;
Constrained optimization;
49.
ℓ_1 Regularized Robust and Sparse Linear Modeling Using Discrete Optimization
机译:
ℓ_1使用离散优化的正则化鲁棒和稀疏线性建模
作者:
Mahdi Jammal
;
Stephane Canu
;
Maher Abdallah
会议名称:
《International Conference on Machine Learning, Optimization, and Data Science》
|
2020年
关键词:
Discrete first order algorithms;
Regularization;
Mixed integer programming;
50.
A Generalized Quadratic Loss for SVM and Deep Neural Networks
机译:
SVM和深神经网络的广义二次损失
作者:
Filippo Portera
会议名称:
《International Conference on Machine Learning, Optimization, and Data Science》
|
2020年
关键词:
SVM;
Multiple kernel learning;
Deep neural networks;
Binary classification and regression;
Generalized quadratic loss;
51.
Long-Term Prediction of Physical Interactions: A Challenge for Deep Generative Models
机译:
长期预测物理互动:深度生成模型的挑战
作者:
Alberto Cenzato
;
Alberto Testolin
;
Marco Zorzi
会议名称:
《International Conference on Machine Learning, Optimization, and Data Science》
|
2020年
关键词:
Unsupervised deep learning;
Recurrent networks;
Generative models;
Video prediction;
Visual perception;
Intuitive physics;
52.
Novel Reconstruction Errors for Saliency Detection in Hyperspectral Images
机译:
高光谱图像显着性检测的新型重建误差
作者:
Antonella Falini
;
Cristiano Tamborrino
;
Graziano Castellano
;
Francesca Mazzia
;
Rosa Maria Mininni
;
Annalisa Appice
;
Donato Malerba
会议名称:
《International Conference on Machine Learning, Optimization, and Data Science》
|
2020年
关键词:
Error measures;
Hyperspectral images;
Saliency detection;
53.
Using the GDELT Dataset to Analyse the Italian Sovereign Bond Market
机译:
使用GDELT DataSet分析意大利主权债券市场
作者:
Sergio Consoli
;
Luca Tiozzo Pezzoli
;
Elisa Tosetti
会议名称:
《International Conference on Machine Learning, Optimization, and Data Science》
|
2020年
关键词:
Government yield spread;
Machine learning;
Big data management;
Quantile regression;
Feature Engineering;
GDELT;
54.
Can Big Data Help to Predict Conditional Stock Market Volatility? An Application to Brexit
机译:
大数据可以有助于预测条件股票市场波动吗? 申请Brexit
作者:
Vittorio Bellini
;
Massimo Guidolin
;
Manuela Pedio
会议名称:
《International Conference on Machine Learning, Optimization, and Data Science》
|
2020年
关键词:
Big data;
Sentiment analysis;
Conditional variance;
GARCH models;
Forecasting;
Brexit;
55.
Identifying Key miRNA - mRNA Regulatory Modules in Cancer Using Sparse Multivariate Factor Regression
机译:
使用稀疏多变量因子回归鉴定癌症中的关键miRNA调节模块
作者:
Milad Mokhtaridoost
;
Mehmet Goenen
会议名称:
《International Conference on Machine Learning, Optimization, and Data Science》
|
2020年
关键词:
Cancer biology;
Machine learning;
MicroRNAs;
Messenger RNAs;
Optimization;
Regulatory modules;
56.
Automatic Setting of DNN Hyper-Parameters by Mixing Bayesian Optimization and Tuning Rules
机译:
通过混合贝叶斯优化和调整规则自动设置DNN超参数
作者:
Michele Fraccaroli
;
Evelina Lamma
;
Fabrizio Riguzzi
会议名称:
《International Conference on Machine Learning, Optimization, and Data Science》
|
2020年
57.
Caching Suggestions Using Reinforcement Learning
机译:
使用加强学习缓存建议
作者:
Mirco Tracolli
;
Marco Baioletti
;
Valentina Poggioni
;
Daniele Spiga
会议名称:
《International Conference on Machine Learning, Optimization, and Data Science》
|
2020年
关键词:
Cache;
Optimization;
Intelligent system;
Big data;
Data science workflow;
Reinforcement learning;
Addition policy;
58.
A Learning-Based Mathematical Programming Formulation for the Automatic Configuration of Optimization Solvers
机译:
基于学习的数学编程配方,用于自动配置优化求解器
作者:
Gabriele Iommazzo
;
Claudia DAmbrosio
;
Antonio Frangioni
;
Leo Liberti
会议名称:
《International Conference on Machine Learning, Optimization, and Data Science》
|
2020年
关键词:
Automatic algorithm configuration;
Mathematical programming;
Machine learning;
Optimization solver configuration;
Hydro unit committment;
59.
Discovering Travelers' Purchasing Behavior from Public Transport Data
机译:
从公共交通数据中发现旅行者的购买行为
作者:
Francesco Branda
;
Fabrizio Marozzo
;
Domenico Talia
会议名称:
《International Conference on Machine Learning, Optimization, and Data Science》
|
2020年
关键词:
Public transport;
Bus;
Travelers' buying behaviour;
Ticketing platform;
Machine learning;
Dynamic pricing;
60.
Preface
机译:
前言
作者:
Giuseppe Nicosia
;
Varun Ojha
;
Emanuele La Malfa
;
Giorgio Jansen
;
Vincenzo Sciacca
;
Panos Pardalos
;
Giovanni Giuffrida
;
Renato Umeton
会议名称:
《International Conference on Machine Learning, Optimization, and Data Science》
|
2020年
61.
Multi-kernel Covariance Terms in Multi-output Support Vector Machines
机译:
多输出支持向量机中的多内核协方差术语
作者:
Elisa Marcelli
;
Renato De Leone
会议名称:
《International Conference on Machine Learning, Optimization, and Data Science》
|
2020年
关键词:
Support vector machine;
Multi task learning;
Gaussian processes;
Kernel learning;
62.
Generative Fourier-Based Auto-encoders: Preliminary Results
机译:
基于生成的傅里叶的自动编码器:初步结果
作者:
Alessandro Zonta
;
Ali El Hassouni
;
David W. Romero
;
Jakub M. Tomczak
会议名称:
《International Conference on Machine Learning, Optimization, and Data Science》
|
2020年
关键词:
Auto-encoders;
Generative modelling;
Fourier Transform;
63.
FoodViz: Visualization of Food Entities Linked Across Different Standards
机译:
Foodviz:以不同标准相关联的食品实体可视化
作者:
Riste Stojanov
;
Gorjan Popovski
;
Nasi Jofce
;
Dimitar Trajanov
;
Barbara Korousic Seljak
;
Tome Eftimov
会议名称:
《International Conference on Machine Learning, Optimization, and Data Science》
|
2020年
关键词:
Visualization;
Food named-entity recognition;
Big data on food and nutrition;
64.
Effects of Random Seeds on the Accuracy of Convolutional Neural Networks
机译:
随机种子对卷积神经网络准确性的影响
作者:
Christofer Fellicious
;
Thomas Weissgerber
;
Michael Granitzer
会议名称:
《International Conference on Machine Learning, Optimization, and Data Science》
|
2020年
关键词:
Neural networks;
Random seeds;
65.
Automatic Curriculum Recommendation for Employees
机译:
员工自动课程建议
作者:
Abhay Harpale
会议名称:
《International Conference on Machine Learning, Optimization, and Data Science》
|
2020年
66.
Safer Reinforcement Learning for Agents in Industrial Grid-Warehousing
机译:
在工业网格仓库中的代理人更安全的加强学习
作者:
Per-Arne Andersen
;
Morten Goodwin
;
Ole-Christoffer Granmo
会议名称:
《International Conference on Machine Learning, Optimization, and Data Science》
|
2020年
关键词:
Deep reinforcement learning;
Model-based reinforcement learning;
Neural networks;
Variational autoencoder;
Markov Decision Processes;
Exploration;
67.
High-Dimensional Constrained Discrete Multi-objective Optimization Using Surrogates
机译:
使用代理的高维约束离散多目标优化
作者:
Rommel G. Regis
会议名称:
《International Conference on Machine Learning, Optimization, and Data Science》
|
2020年
关键词:
Multi-objective optimization;
Discrete variables;
Constrained optimization;
High-dimensional optimization;
Surrogate models;
Radial basis functions;
68.
Black Box Algorithm Selection by Convolutional Neural Network
机译:
卷积神经网络的黑匣子算法选择
作者:
Yaodong He
;
Shiu Yin
会议名称:
《International Conference on Machine Learning, Optimization, and Data Science》
|
2020年
关键词:
Black box optimization;
Algorithm selection;
Optimization problems;
Deep learning;
Convolutional neural network;
69.
Bayesian Optimization with Local Search
机译:
贝叶斯优化与本地搜索
作者:
Yuzhou Gao
;
Tengchao Yu
;
Jinglai Li
会议名称:
《International Conference on Machine Learning, Optimization, and Data Science》
|
2020年
关键词:
Bayesian optimisation;
Global optimisation;
Multistart method;
70.
Limits of Transfer Learning
机译:
转移学习的限制
作者:
Jake Williams
;
Abel Tadesse
;
Tyler Sam
;
Huey Sun
;
George D. Montanez
会议名称:
《International Conference on Machine Learning, Optimization, and Data Science》
|
2020年
关键词:
Transfer learning;
Algorithmic search framework;
Affinity;
71.
Automatic Classification of Low-Angle Fuze-Quick Craters Using Deep Learning
机译:
深度学习的低角度迎膜快速陨石坑的自动分类
作者:
Sani Aji
;
Poom Kumam
;
Punnarai Siricharoen
;
Ali Maina Bukar
会议名称:
《International Conference on Machine Learning, Optimization, and Data Science》
|
2020年
关键词:
Artillery craters;
Classification;
Deep learning;
Residual networks;
SVM;
Transfer learning;
72.
Efficient Text Processing via Context Triggered Piecewise Hashing Algorithm for Spam Detection
机译:
通过上下文触发的分段散列算法进行高效文本处理,用于垃圾邮件检测
作者:
Alexey Marchenko
;
Alexey Utki-Otki
;
Dmitry Golubev
会议名称:
《International Conference on Machine Learning, Optimization, and Data Science》
|
2020年
关键词:
Spam detection;
Hashing;
Clustering;
Algorithms and programming techniques;
CTPH;
DBSCAN;
73.
Machine Learning for Big Data Analysis in Drug Design
机译:
药物设计中大数据分析的机器学习
作者:
Galina Samigulina
;
Zarina Samigulina
会议名称:
《International Conference on Machine Learning, Optimization, and Data Science》
|
2020年
关键词:
Big data;
Machine learning and statistical methods;
Drag design;
Descriptors;
Modified immune network algorithm;
74.
Pareto-Weighted-Sum-Tuning: Learning-to-Rank for Pareto Optimization Problems
机译:
帕累托 - 加权 - 调整:帕累托优化问题的学习 - 排名
作者:
Harry Wang
;
Brian T. Denton
会议名称:
《International Conference on Machine Learning, Optimization, and Data Science》
|
2020年
关键词:
Machine learning;
Multi-objective optimization;
Information retrieval;
Online learning;
75.
On Bayesian Search for the Feasible Space Under Computationally Expensive Constraints
机译:
在计算昂贵的限制下,贝叶斯搜索可行的空间
作者:
Alma Rahat
;
Michael Wood
会议名称:
《International Conference on Machine Learning, Optimization, and Data Science》
|
2020年
关键词:
Active learning;
Feasible region;
Feasible design exploration;
Gaussian processes;
Constrained problems;
76.
Who Accepts Information Measures?
机译:
谁接受了信息措施?
作者:
Gail Gilboa-Freedman
;
Yair Amichai Hamburger
;
Dotan Castro
会议名称:
《International Conference on Machine Learning, Optimization, and Data Science》
|
2020年
关键词:
Information gain;
Kullback-Leibler divergence;
Decision making;
Axiomatic approach;
Internal powerful others;
Locus of control;
77.
Using Hessians as a Regularization Technique
机译:
使用Hessians作为正则化技术
作者:
Adel Rahimi
;
Tetiana Kodliuk
;
Othman Benchekroun
会议名称:
《International Conference on Machine Learning, Optimization, and Data Science》
|
2020年
78.
Scaling Up Quasi-newton Algorithms: Communication Efficient Distributed SR1
机译:
缩放Quasi-Newton算法:通信高效分布式SR1
作者:
Majid Jahani
;
Mohammadreza Nazari
;
Sergey Rusakov
;
Albert S. Berahas
;
Martin Takac
会议名称:
《International Conference on Machine Learning, Optimization, and Data Science》
|
2020年
关键词:
SRI;
Distributed optimization;
Deep learning;
79.
Should Simplicity Be Always Preferred to Complexity in Supervised Machine Learning?
机译:
应该简单地始终是监督机器学习的复杂性吗?
作者:
Falco Bargagli-Stoffi
;
Gustavo Cevolani
;
Giorgio Gnecco
会议名称:
《International Conference on Machine Learning, Optimization, and Data Science》
|
2020年
关键词:
Simplicity versus complexity;
Occam's razor;
Statistical Learning Theory;
Vapnik-Chervonenkis bound;
Sample size;
80.
Methods for Hyperparameters Optimization in Learning Approaches: An Overview
机译:
学习方法中的超参数优化方法:概述
作者:
Nicoletta Del Buono
;
Flavia Esposito
;
Laura Selicato
会议名称:
《International Conference on Machine Learning, Optimization, and Data Science》
|
2020年
关键词:
Hyperparameter optimization;
Gradient-based optimization;
81.
Sparse Consensus Classification for Discovering Novel Biomarkers in Rheumatoid Arthritis
机译:
用于在类风湿性关节炎中发现新型生物标志物的稀疏共识分类
作者:
Claudia Constantino
;
Alexandra M. Carvalho
;
Susana Vinga
会议名称:
《International Conference on Machine Learning, Optimization, and Data Science》
|
2020年
关键词:
Regularized optimization;
Bayesian networks;
Protein-protein interaction networks;
82.
Variance Loss in Variational Autoencoders
机译:
变形自身差异方差损失
作者:
Andrea Asperti
会议名称:
《International Conference on Machine Learning, Optimization, and Data Science》
|
2020年
83.
A Krill Herd Algorithm for the Multiobjective Energy Reduction Multi-Depot Vehicle Routing Problem
机译:
一种用于多目标能量减少多仓车道路由问题的磷虾群算法
作者:
Emmanouela Rapanaki
;
Iraklis - Dimitrios Psychas
;
Magdalene Marinaki
;
Nikolaos Matsatsinis
;
Yannis Marinakis
会议名称:
《International Conference on Machine Learning, Optimization, and Data Science》
|
2020年
关键词:
Vehicle routing problem;
Krill Herd;
NSGA Ⅱ;
DE;
PSO;
ABC;
VNS;
84.
Optimal Broadcast Strategy in Homogeneous Point-to-Point Networks
机译:
同质点对点网络中的最佳广播策略
作者:
Franco Robledo
;
Pablo Rodriguez-Bocca
;
Pablo Romero
会议名称:
《International Conference on Machine Learning, Optimization, and Data Science》
|
2020年
关键词:
Communication system;
Forwarding;
Waiting time;
Makespan;
85.
Evaluating the Impact of Training Loss on MR to Synthetic CT Conversion
机译:
评估培训损失对综合CT转换的影响
作者:
Moiz Khan Sherwani
;
Paolo Zaffino
;
Pierangela Bruno
;
Maria Francesca Spadea
;
Francesco Calimeri
会议名称:
《International Conference on Machine Learning, Optimization, and Data Science》
|
2020年
关键词:
Synthetic CT;
Radiotherapy;
Medical imaging;
Deep learning;
86.
A Location-Routing Based Solution Approach for Reorganizing Postal Collection Operations in Rural Areas
机译:
基于地点路由的农村邮政编程运作的解决方法
作者:
Maurizio Boccia
;
Antonio Diglio
;
Adriano Masone
;
Claudio Sterle
会议名称:
《International Conference on Machine Learning, Optimization, and Data Science》
|
2020年
关键词:
Postal service;
Location-routing;
Equity;
87.
Reinforcement Learning for Playing WrapSlide
机译:
钢筋混蛋学习
作者:
J. E. Knoll
;
T. Schmidt-Dumont
会议名称:
《International Conference on Machine Learning, Optimization, and Data Science》
|
2020年
关键词:
Reinforcement learning;
Combinatorial optimisation;
Games;
88.
Preface
机译:
前言
作者:
Giuseppe Nicosia
;
Varun Ojha
;
Emanuele La Malfa
;
Giorgio Jansen
;
Vincenzo Sciacca
;
Panos Pardalos
;
Giovanni Giuffrida
;
Renato Umeton
会议名称:
《International Conference on Machine Learning, Optimization, and Data Science》
|
2020年
89.
Revisiting Clustering as Matrix Factorisation on the Stiefel Manifold
机译:
将聚类作为Stiefel歧管上的矩阵分解为矩阵分子
作者:
Stephane Chretien
;
Benjamin Guedj
会议名称:
《International Conference on Machine Learning, Optimization, and Data Science》
|
2020年
关键词:
Clustering;
Concentration inequalities;
Non-negative matrix factorisation;
Gaussian mixtures;
PAC-Bayes;
Optimisation on manifolds;
90.
An Application of Machine Learning to Study Utilities Expenses in the Brazilian Navy
机译:
机器学习在巴西海军学习公用事业开支的应用
作者:
Stefan Silva
;
Jose Crispim
会议名称:
《International Conference on Machine Learning, Optimization, and Data Science》
|
2020年
关键词:
Military expenditures;
Machine learning;
Decision-making;
Data-driven organization;
91.
A Stochastic Optimization Model for Frequency Control and Energy Management in a Microgrid
机译:
微电网中频率控制和能量管理的随机优化模型
作者:
Dhekra Bousnina
;
Welington de Oliveira
;
Peter Pflaum
会议名称:
《International Conference on Machine Learning, Optimization, and Data Science》
|
2020年
关键词:
MPC;
Frequency control;
Stochastic optimization;
92.
Wasserstein Embeddings for Nonnegative Matrix Factorization
机译:
Wassersein嵌入非负矩阵分解
作者:
Mickael Febrissy
;
Mohamed Nadif
会议名称:
《International Conference on Machine Learning, Optimization, and Data Science》
|
2020年
93.
Optimal Scenario-Tree Selection for Multistage Stochastic Programming
机译:
多级随机编程的最佳场景树选择
作者:
Bruno G. Galuzzi
;
Enza Messina
;
Antonio Candelieri
;
Francesco Archetti
会议名称:
《International Conference on Machine Learning, Optimization, and Data Science》
|
2020年
关键词:
Multistage stochastic programming;
Scenario-tree generation;
Supervised learning;
94.
Combinatorial Reliability-Based Optimization of Nonlinear Finite Element Model Using an Artificial Neural Network-Based Approximation
机译:
基于组合可靠性的非线性有限元模型的基于人工神经网络近似的优化
作者:
Ondrej Slowik
;
David Lehky
;
Drahomir Novak
会议名称:
《International Conference on Machine Learning, Optimization, and Data Science》
|
2020年
关键词:
Reliability-based optimization;
Combinatorial optimization;
Heuristic optimization;
Artificial neural network;
Double-loop reliability-based optimization;
Prestressed concrete girder optimization;
Stochastic analysis;
95.
CMAC: Clustering Class Association Rules to Form a Compact and Meaningful Associative Classifier
机译:
CMAC:群集类关联规则,形成一个紧凑且有意义的关联分类器
作者:
Jamolbek Mattiev
;
Branko Kavsek
会议名称:
《International Conference on Machine Learning, Optimization, and Data Science》
|
2020年
关键词:
Frequent itemsets;
Class association rules;
Associative classification;
Agglomerative hierarchical clustering;
96.
Driving Subscriptions Through User Behavior Modeling and Prediction at Bloomberg Media
机译:
通过彭博媒体的用户行为建模和预测推动订阅
作者:
Rishab Gupta
;
Rohit Parimi
;
Zachary Weed
;
Pranav Kundra
;
Pramod Koneru
;
Pratap Koritala
会议名称:
《International Conference on Machine Learning, Optimization, and Data Science》
|
2020年
关键词:
Machine learning;
Data science;
User behavior modeling and prediction;
Subscription propensity;
Elastic paywall;
A/B testing;
97.
A General Approach for Risk Controlled Trading Based on Machine Learning and Statistical Arbitrage
机译:
基于机器学习和统计套利风险控制交易的一般方法
作者:
Salvatore Carta
;
Diego Reforgiato Recupero
;
Roberto Saia
;
Maria Madalina Stanciu
会议名称:
《International Conference on Machine Learning, Optimization, and Data Science》
|
2020年
关键词:
Stock market forecast;
Machine learning;
Statistical arbitrage;
Ensemble learning;
98.
A Fast Genetic Algorithm for the Max Cut-Clique Problem
机译:
一种快速遗传算法,用于最大切割集团问题
作者:
Giovanna Fortez
;
Franco Robledo
;
Pablo Romero
;
Omar Viera
会议名称:
《International Conference on Machine Learning, Optimization, and Data Science》
|
2020年
关键词:
Marketing;
Combinatorial optimization problem;
Max cut-clique;
Metaheuristics;
99.
A New Approach to Early Warning Systems for Small European Banks
机译:
小型欧洲银行预警系统的新方法
作者:
Michael Braeuning
;
Despo Malikkidou
;
Stefano Scalone
;
Giorgio Scricco
会议名称:
《International Conference on Machine Learning, Optimization, and Data Science》
|
2020年
关键词:
Machine learning;
Bank distress;
Decision tree;
Logit model;
100.
Injective Domain Knowledge in Neural Networks for Transprecision Computing
机译:
用于中专程计算的神经网络中的注射域知识
作者:
Andrea Borghesi
;
Federico Baldo
;
Michele Lombardi
;
Michela Milano
会议名称:
《International Conference on Machine Learning, Optimization, and Data Science》
|
2020年
关键词:
Machine learning;
Domain knowledge;
Transprecision computing;
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