### 回答1：
以下是一些关于自主机器学习的参考文献：
1. Thrun, S., & Mitchell, T. (1995). Lifelong robot learning. Robotics and autonomous systems, 15(1-2), 25-46.
2. Bakker, B., & Heskes, T. (2003). Task clustering and gating for Bayesian multitask learning. Journal of Machine Learning Research, 4(Jun), 83-99.
3. Silver, D., Huang, A., Maddison, C. J., Guez, A., Sifre, L., Van Den Driessche, G., ... & Dieleman, S. (2016). Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search. Nature, 529(7587), 484-489.
4. Sutton, R. S., Precup, D., & Singh, S. (1999). Between MDPs and semi-MDPs: A framework for temporal abstraction in reinforcement learning. Artificial intelligence, 112(1-2), 181-211.
5. Kaelbling, L. P., Littman, M. L., & Moore, A. W. (1996). Reinforcement learning: A survey. Journal of artificial intelligence research, 4, 237-285.
### 回答2：
以下是一些关于自主机器学习的参考文献，可以帮助您深入了解该领域的相关内容：
1. Mitchell, T. M. (1997). Machine Learning. McGraw-Hill Science/Engineering/Math. 这是一本经典的机器学习教材，对机器学习的基本原理和方法进行了全面介绍。
2. Bishop, C. M. (2006). Pattern Recognition and Machine Learning. Springer. 面向统计机器学习的教材，详细介绍了各种模型和算法，包括自主学习的相关内容。
3. Thrun, S., & Pratt, L. (2012). Learning to Learn. Springer. 介绍了自主学习的概念和方法，重点讨论了强化学习和元学习的应用。
4. Schmidhuber, J. (1991). A Possibility for Implementing Curiosity and Boredom in Model-Building Neural Controllers. Proceedings of International Conference on Simulation of Adaptive Behavior. 这篇论文提出了基于好奇心和无聊的自主学习方法，被视为自主学习的奠基之作。
5. Sutton, R. S., & Barto, A. G. (2018). Reinforcement Learning: An Introduction. MIT Press. 这是一本关于强化学习的教材，详细介绍了强化学习的基本原理和算法。
6. Hinton, G. E., & Salakhutdinov, R. R. (2006). Reducing the Dimensionality of Data with Neural Networks. Science, 313(5786), 504-507. 这篇论文介绍了一种自主学习的方法：通过使用自动编码器降低数据的维度，从而提取出数据中的关键特征。
7. Mnih, V., Kavukcuoglu, K., Silver, D., Rusu, A. A., Veness, J., Bellemare, M. G., ... & Petersen, S. (2015). Human-level control through deep reinforcement learning. Nature, 518(7540), 529-533. 这篇论文提出了一种基于深度强化学习的方法，可以在某些任务上实现人类水平的控制能力。
这些参考文献涵盖了自主机器学习的不同方面，从基础的机器学习原理到深度强化学习等高级方法。希望能对您进一步研究自主机器学习领域提供一些参考。
### 回答3：
自主机器学习是人工智能领域的一个重要研究方向，以下是几篇关于自主机器学习的参考文献：
1. Hinton, G. E., & Salakhutdinov, R. R. (2006). Reducing the dimensionality of data with neural networks. Science, 313(5786), 504-507. 这篇文章介绍了通过使用深度神经网络自主学习数据的方法，以减少数据的维度。
2. Bengio, Y. (2009). Learning deep architectures for AI. Foundations and trends in Machine Learning, 2(1), 1-127. 这篇综述文章系统地介绍了深度学习中的自主学习方法，在神经网络领域具有指导意义。
3. LeCun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. (2015). Deep learning. Nature, 521(7553), 436-444. 这篇综述介绍了深度学习的发展历程和应用，在自主机器学习领域具有很高的引用量。
4. Kingma, D. P., & Welling, M. (2013). Auto-encoding variational bayes. arXiv preprint arXiv:1312.6114. 这篇论文提出了变分自编码器（Variational Autoencoder）的方法，通过自主学习潜在空间的表示，实现了高效的数据生成和特征学习。
5. Mnih, V., et al. (2015). Human-level control through deep reinforcement learning. Nature, 518(7540), 529-533. 这篇文章提出了著名的Deep Q-Network（DQN）算法，通过自主学习网络从环境中提取最优策略，实现了人类水平的控制能力。
这些参考文献涵盖了自主机器学习领域的一些重要研究成果，可以作为深入了解和研究该领域的起点。
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