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1
Differentiable Ranks and Sorting using Optimal Transport
基于优化运输的可微排序
论文作者：
Marco Cuturi, Olivier Teboul, Jean-Philippe Vert（谷歌）
论文地址：
https://www.aminer.cn/pub/5de799899e795e7758069304/
技术领域：
机器学习理论
2
A Simple Baseline for Bayesian Uncertainty in Deep Learning
深度学习中贝叶斯不确定性的简单基准
论文作者：
Wesley Maddox, Timur Garipov, Pavel Izmailov, Dmitry Vetrov, Andrew Gordon Wilson（纽约大学，莫斯科三星人工智能中心，俄罗斯高等经济研究大学）
论文地址：
https://www.aminer.cn/pub/5db92a0a47c8f766461feab6/
技术领域：
机器学习，计算机视觉，模式识别
3
AGEM: Solving Linear Inverse Problems via Deep Priors and Sampling
AGEM：通过深度先验和采样解决线性逆问题
论文作者：
Bichuan Guo, Yuxing Han, Jiangtao Wen（清华大学，华南农业大学）
论文地址：
https://www.aminer.cn/pub/5db92a2547c8f766462013e5/
技术领域：
机器学习
4
Can you trust your model‘s uncertainty？Evaluating predictive uncertainty under dataset shift
可以相信模型的不确定性吗？在数据集偏移下评估预测不确定性
论文作者：
Jasper Snoek, Yaniv Ovadia, Emily Fertig, Balaji Lakshminarayanan, Sebastian Nowozin, D. Sculley, Joshua Dillon, Jie Ren, Zachary Nado（谷歌）
论文地址：
https://www.aminer.cn/pub/5db929c047c8f766461fad18/
技术领域：
机器学习
5
Implicit Regularization in Deep Matrix Factorization
深度矩阵分解中的隐式正则化
论文作者：
Sanjeev Arora, Nadav Cohen, Wei Hu, Yuping Luo（普林斯顿大学）
论文地址：
https://www.aminer.cn/pub/5d04e910da56295d08de0f0c/
技术领域：
机器学习，神经与演化计算
6
From deep learning to mechanistic understanding in neuroscience: the structure of retinal prediction
从深度学习到神经科学中的机械理解：视网膜预测的结构
论文作者：
Hidenori Tanaka, Aran Nayebi, Niru Maheswaranathan, Lane McIntosh, Stephen Baccus, Surya Ganguli（斯坦福大学）
论文地址：
https://www.aminer.cn/pub/5db92a0447c8f766461fe0dc/
技术领域：
机器学习
7
Practical Deep Learning with Bayesian Principles
贝叶斯原理的深度学习实践
论文作者：
Kazuki Osawa, Siddharth Swaroop, Anirudh Jain, Runa Eschenhagen, Richard E. Turner, Rio Yokota, Mohammad Emtiyaz Khan（东京工业大学，剑桥大学，印度理工学院，卡尔加里大学，瑞肯人工智能项目中心）
论文地址：
https://www.aminer.cn/pub/5db929c047c8f766461fad84/
技术领域：
机器学习
8
Single-Model Uncertainties for Deep Learning
深度学习的单一模型不确定性
论文作者：
Natasa Tagasovska, David Lopez-Paz（洛桑信息系统部，Facebook）
论文地址：
https://www.aminer.cn/pub/5db92a1247c8f766461ff9b9/
技术领域：
机器学习
9
On Exact Computation with an Infinitely Wide Neural Net
关于无限宽神经网络的精确计算
论文作者：
Sanjeev Arora, Simon S. Du, Wei Hu, Zhiyuan Li, Ruslan Salakhutdinov, Ruosong Wang（普林斯顿大学，卡内基梅隆大学）
论文地址：
https://www.aminer.cn/pub/5ce3adb8ced107d4c65bf22a/
技术领域：
机器学习，计算机视觉及模式识别，神经及演化计算
参考文献：
Arthur Jacot, Franck Gabriel, and Clément Hongler. Neural tangent kernel: Convergence and generalization in neural networks. arXiv preprint arXiv:1806.07572, 2018.
10
Towards Understanding the Importance of Shortcut Connections in Residual Networks
理解残差网络中快捷连接的重要性
论文作者：
Tianyi Liu, Minshuo Chen, Mo Zhou, Simon S. Du, Enlu Zhou, Tuo Zhao（佐治亚理工学院，杜克大学，北京大学，卡内基梅隆大学）
论文地址：
https://www.aminer.cn/pub/5db9298447c8f766461f893a/
技术领域：
机器学习，优化及控制
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