本文提出了一种联合学习图结构和图卷积网络参数的方法，从而可以在不完整、损坏或无法使用图的场景中应用图卷积网络，并通过实验证明，该方法的性能显著优于相关方法。
Mar, 2019
本文介绍一种新的 “直和” 基础度量方法用于概率简单形式下的混合随机变量，并对混合离散变量模型的表示与采样提出两种策略，通过基于混合随机变量的自动编码器的实现和表现，验证该方法的有效性。
Aug, 2021
本研究比较了使用纯粹外推梯度信息和比较有效解的两种方法，以解决离散优化问题在机器学习应用中的使用，首先概述了这两种方法及其缺点，然后通过实验证明了它们的性能差异。
Feb, 2024
本文提出了在图神经网络中使用连续残差模块来进行图核函数计算的方法，结合普通微分方程（ODE）求解器来应用连续残差层产生输出，并通过实验表明相较于非残差模块，这些残差模块在多层图卷积网络中能够取得更好的结果，并减轻低通滤波效应。最后，我们还探讨了这些残差模块在其他领域的应用潜力，以提供计算过程中更可预测的行为。
Nov, 2019
通过引入随机计算图的形式化方法，该论文描述了如何自动推导损失函数梯度的无偏估计量，提出了一种计算梯度估计器的算法，从而统一了以前工作中推导的估算器和其中的方差减少技术，该算法使得研究人员可以开发涉及随机和确定性操作相结合的复杂模型，包括注意力、记忆和控制动作。
Jun, 2015
本文提出了一种适用于混合数据的图模型，该模型对高维数据来说简单而灵活，采用回归算法和群体套索惩罚法来拟合模型，并将其应用于 CAL500 音乐注释数据集，成功得到了将音频信号的连续特征与流派、情感和用途等分类变量之间关系的稀疏而可解释的图模型。
Apr, 2013
基于活跃推理的混合模型实现动态规划和同步行为，将层次化地表示其他代理和对象，扩展关于控制作为推理的先前工作并提出深度强化学习的替代方向。
本文提出了一种混合模型方法，将连续潜在空间的概率模型与可计算的概率电路相结合，用于密度估计，通过实验证明这种方法在许多标准密度估计基准测试中超越了以往的可计算模型。
Sep, 2022
本文提出了一种使用神经网络模型 对连续动作空间离散化建模的方法，通过预测单个维度的方法对高维空间进行建模，实现了有效解决 高维连续控制问题 的技术，其中利用基于 Q learning 算法的离策略 (off-policy) 方法取得了最先进的结果。
May, 2017
提供了一种用于学习离散因子模型的交互筛选框架，它可以减少使用最小数量的数据，而且我们的界限对于使用该算法的大多数模型都是可验证的。
Feb, 2019