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Optimizing Sequential Experimental Design with Deep Reinforcement Learning., , , und . ICML, Volume 162 von Proceedings of Machine Learning Research, Seite 2107-2128. PMLR, (2022)Integrated accounts of behavioral and neuroimaging data using flexible recurrent neural network models., , , , und . NeurIPS, Seite 4233-4242. (2018)Mixed-Variable Black-Box Optimisation Using Value Proposal Trees., , , , , und . AAAI, Seite 11506-11514. AAAI Press, (2023)Approximate Nearest Neighbour Search on Dynamic Datasets: An Investigation., , , und . CoRR, (2024)TacticZero: Learning to Prove Theorems from Scratch with Deep Reinforcement Learning., , , und . NeurIPS, Seite 9330-9342. (2021)Disentangled behavioural representations., , , , , und . NeurIPS, Seite 2251-2260. (2019)Neural Network Poisson Models for Behavioural and Neural Spike Train Data., , , , , und . ICML, Volume 162 von Proceedings of Machine Learning Research, Seite 10974-10996. PMLR, (2022)BAIT: Benchmarking (Embedding) Architectures for Interactive Theorem-Proving., , , , und . AAAI, Seite 10607-10615. AAAI Press, (2024)The Contextual Lasso: Sparse Linear Models via Deep Neural Networks., , und . CoRR, (2023)Transformed Distribution Matching for Missing Value Imputation., , , und . ICML, Volume 202 von Proceedings of Machine Learning Research, Seite 42159-42186. PMLR, (2023)