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UAI是人工智能领域智能不确定性研究方向最权威的国际会议。最新组委会公布了一系列最佳论文。其中墨尔本理工大学获得最佳论文，UMass大学等获最佳短论文。
人工智能不确定性会议(UAI)是研究不确定性下的知识表示、学习和推理的主要国际会议之一。UAI得到人工智能不确定性协会(AUAI)的支持。自1985年以来，大会每年举行一次。第38届世界杯将在荷兰埃因霍温理工大学举行。
多类神经网络是现代无监督域自适应的常用工具，但自适应文献中对其非均匀样本复杂度缺乏适当的理论描述。为填补这一空白，本文提出了第一个多类别学习器的PAC-贝叶斯自适应界限。我们通过对我们考虑的多类分布散度提出一阶近似技术来促进我们边界的实际应用。对于依赖于Gibbs预测器的散度，我们提出了额外的pac -贝叶斯适应界，从而消除了低效的蒙特卡罗估计的需要。在经验上，我们测试了我们提出的近似技术的有效性，以及一些新的设计概念，我们包括在我们的边界。最后，我们运用我们的边界分析了一种常见的使用神经网络的自适应算法。
论文题目：PAC-Bayesian Domain Adaptation Bounds for Multiclass Learners
详细解读：https://www.aminer.cn/research_report/62f121bb7cb68b460ffe9027
https://www.aminer.cn/research_report/62f121bb7cb68b460ffe9027
AMiner链接：https://www.aminer.cn/?f=cs
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