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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：挑战无监督分离式表征的常见假设
论文作者：Francesco Locatello等
参与单位：ETH Zurich, Max Planck Institute等
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。
2. 论文题目：稀疏变分高斯过程回归的收敛速度
论文作者：David R. Burt等
参与单位：University of Cambridge等
论文解读：这篇文章来自英国剑桥大学，证明了稀疏GP回归变分近似到后验变分近似的KL散度的界限，该界限仅依赖于先验核的协方差算子的特征值的衰减。
3. 论文题目：非妄想Q学习和价值迭代
论文作者：Tyler Lu等
参与单位：Google AI
论文解读：本文用函数逼近法确定了Q学习和其他形式的动态规划中误差的根本来源。
4. 论文题目：非光滑凸函数的分布式优化算法
论文作者：Kevin Scaman等
参与单位：Huawei Technologies
论文解读：在本文中，我们考虑使用计算单元网络的非光滑凸函数的分布式优化。
5. 论文题目：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
论文作者：Hassan Ashtiani等
参与单位：McMaster University等
论文解读：本文证明了O(k d^2/ε^2)样本对于学习R^d中k个高斯的混合是充分必要条件。
6. 论文题目：神经常微分方程
论文作者：Tian Qi Chen等
参与单位：University of Toronto
论文解读：本文介绍了一系列新的深度神经网络模型。
7. 论文题目：公正机器学习的滞后影响
论文作者：Lydia T.Liu等
参与单位：University of California, Berkeley
论文解读：本文研究了静态公平性标准如何与暂时的利益指标相互作用。
8. 论文题目：混淆梯度的虚假安全感：对抗样本防御
论文作者：Anish Athalye等
参与单位：MIT等
论文解读：本文探讨了如何抵御对抗样本的攻击。
9. 论文题目：不完全信息博弈的安全嵌套子博弈求解
论文作者：Noam Brown等
参与单位：Carnegie Mellon University
论文解读：本文提出了一种无论在理论上还是在实践上都超越了之前方法的子博弈求解技术。
10. 论文题目：带有凸对象的基于方差的正则化方法
论文作者：Hongseok Namkoong等
参与单位：Stanford University
论文解读：本文研究了一种风险最小化和随机优化的方法。
11. 论文题目：一种线性时间核的拟合优度测试方法
论文作者：Wittawat Jitkrittum等
参与单位：UCL等
论文解读：本文提出了一个全新的拟合优度的适应性测试法。
12. 论文题目：利用影响函数理解黑箱预测
论文作者：Pang Wei Koh等
参与单位：Stanford University
论文解读：本文利用影响函数，通过学习算法跟踪模型的预测。
13. 论文题目：价值迭代网络
论文作者：Aviv Tamar等
参与单位：UC Berkeley
论文解读：本文介绍了一个价值迭代网络：一种完全可微分的神经网络。
14. 论文题目：矩阵填充没有假的局部最小值
论文作者：Rong Ge等
参与单位：Duke University等
论文解读：本文证明了用于矩阵填充的常用非凸目标函数没有假的局部最小值。
15. 论文题目：基于Magenta的即兴音乐交互体验
论文作者：Adam Roberts等
参与单位：Google Brain等
论文解读：作者结合了基于LSTM的循环神经网络和Deep Q-learning建立了实时生成音乐序列。
16. 论文题目：确保异步吉布斯采样的快速混合和低偏差
论文作者：Christopher De Sa等
参与单位：Stanford University
论文解读：本文探讨了异步吉布斯采样的偏差和混合时间问题。
17. 论文题目：像素循环神经网络
论文作者：Aaron van den Oord等
参与单位：Google DeepMind
论文解读：本文展示了一个可以沿二维空间维度依次预测图像中像素的深度神经网络。
18. 论文题目：深度强化学习中的竞争网络架构
论文作者：Ziyu Wang等
参与单位：Google DeepMind
论文解读：本文提出了一个新的用于无模型强化学习的神经网络架构。
19. 论文题目：图结构稀疏性的近似线性时间框架
论文作者：Hegde等
参与单位：MIT
论文解读：本文引入了一个通过图定义的稀疏结构框架。
20. 论文题目：Online Boosting的优化和自适应算法
论文作者：Alina Beygelzimer等
参与单位：Yahoo Labs等
论文解读：本文开发了两种在线增强算法。