机器学习每日论文速递[08.07]

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cs.LG 方向，今日共计58篇

【1】 Promoting Coordination through Policy Regularization in Multi-Agent Reinforcement Learning
标题：多Agent强化学习中通过政策正规化促进协调
作者： Paul Barde, Christopher Pal
链接：https://arxiv.org/abs/1908.02269

【2】 BlurNet: Defense by Filtering the Feature Maps
标题：BlurNet：过滤特征图防御
作者： Ravi Raju, Mikko Lipasti
链接：https://arxiv.org/abs/1908.02256

【3】 Classification of Hand Movements from EEG using a Deep Attention-based LSTM Network
标题：基于深度注意的LSTM网络对EEG手部运动的分类
作者： Guangyi Zhang, Ali Etemad
链接：https://arxiv.org/abs/1908.02252

【4】 Bayesian Network Based Label Correlation Analysis For Multi-label Classifier Chain
标题：基于贝叶斯网络的多标签分类器链标签相关性分析
作者： Ran Wang, Sam Kwong
链接：https://arxiv.org/abs/1908.02172

【5】 Robby is Not a Robber (anymore): On the Use of Institutions for Learning Normative Behavior
标题：Robby不是强盗(不再)：关于学习规范行为的机构的使用
作者： Stevan Tomic, Alessandro Saffiotti
链接：https://arxiv.org/abs/1908.02138

【6】 Model inference for Ordinary Differential Equations by parametric polynomial kernel regression
标题：常微分方程的参数多项式核回归模型推断
作者： David K. E. Green, Filip Rindler
备注：23 pages, 7 figures. Submission to 3rd International Conference on Uncertainty Quantification in Computational Sciences and Engineering (UNCECOMP), Crete, Greece, 24-26 June 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1908.02105

【7】 Hermitian matrices for clustering directed graphs: insights and applications
标题：用于聚类有向图的Hermitian矩阵：见解和应用
作者： Mihai Cucuringu, Luca Zanetti
链接：https://arxiv.org/abs/1908.02096

【8】 Sparse hierarchical representation learning on molecular graphs
标题：分子图的稀疏层次表示学习
作者： Matthias Bal, Vid Stojevic
备注：4 pages, 2 figures, accepted as a DLG 2019 workshop paper at KDD 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1908.02065

【9】 Fully-automated patient-level malaria assessment on field-prepared thin blood film microscopy images, including Supplementary Information
标题：全自动对现场准备的薄血膜显微镜图像进行的患者级疟疾评估，包括补充信息
作者： Charles B. Delahunt, Courosh Mehanian
链接：https://arxiv.org/abs/1908.01901

【10】 Learning Stages: Phenomenon, Root Cause, Mechanism Hypothesis, and Implications
标题：学习阶段：现象，根源，机制假设和启示
作者： Kaichao You, Jianmin Wang
链接：https://arxiv.org/abs/1908.01878

【11】 Animal Wildlife Population Estimation Using Social Media Images Collections
标题：利用社交媒体图片集估计动物野生动物数量
作者： Matteo Foglio, Tanya Berger-Wolf
备注：KDD19 Workshop on Data Mining and AI for Conservation, Earth Day (5 August 2019), Anchorage, AL
链接：https://arxiv.org/abs/1908.01875

【12】 Efficient Approximation of Deep ReLU Networks for Functions on Low Dimensional Manifolds
标题：低维流形上函数的Deep Relu网络的有效逼近
作者： Minshuo Chen, Tuo Zhao
链接：https://arxiv.org/abs/1908.01842

【13】 EdgeNet: A novel approach for Arabic numeral classification
标题：EdgeNet：一种新的阿拉伯数字分类方法
作者： S. M. A. Sharif, S. M. Nadim Uddin
链接：https://arxiv.org/abs/1908.02254

【14】 On Convergence of Distributed Approximate Newton Methods: Globalization, Sharper Bounds and Beyond
标题：关于分布近似牛顿方法的收敛性：全球化，Sharper界及超越
作者： Xiao-Tong Yuan, Ping Li
链接：https://arxiv.org/abs/1908.02246

【15】 Koopman Representations of Dynamic Systems with Control
标题：带控制的动态系统的Koopman表示
作者： Craig Bakker, Kathleen E. Nowak
链接：https://arxiv.org/abs/1908.02233

【16】 MetaAdvDet: Towards Robust Detection of Evolving Adversarial Attacks
标题：MetaAdvDet：朝着稳健检测进化中的对抗性攻击
作者： Chen Ma, Dan Zeng
备注：10 pages, 2 figures, accepted as the conference paper of Proceedings of the 27th ACM International Conference on Multimedia (MM'19)
链接：https://arxiv.org/abs/1908.02199

【17】 An attempt at beating the 3D U-Net
标题：一次击败3DU-NET的尝试
作者： Fabian Isensee, Klaus H. Maier-Hein
链接：https://arxiv.org/abs/1908.02182

【18】 Abnormality Detection in Musculoskeletal Radiographs with Convolutional Neural Networks(Ensembles) and Performance Optimization
标题：基于卷积神经网络(集成)的肌肉骨骼X线片异常检测及性能优化
作者： Dennis Banga, Peter Waiganjo
链接：https://arxiv.org/abs/1908.02170

【19】 Semiparametric Wavelet-based JPEG IV Estimator for endogenously truncated data
标题：基于半参数小波的内生截断数据的JPEG IV估计
作者： Nir Billfeld, Moshe Kim
备注：18 pages
链接：https://arxiv.org/abs/1908.02166

【20】 Deep Self-Learning From Noisy Labels
标题：从噪声标签中进行深度自学习
作者： Jiangfan Han, Xiaogang Wang
备注：Accepted by IEEE International Conference on Computer Vision(ICCV) 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1908.02160

【21】 Knowledge Query Network: How Knowledge Interacts with Skills
标题：知识查询网络：知识与技能的互动
作者： Jinseok Lee, Dit-Yan Yeung
备注：10 pages, Learning Analytics & Knowledge 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1908.02146

【22】 Bayesian Batch Active Learning as Sparse Subset Approximation
标题：基于稀疏子集近似的贝叶斯批量主动学习
作者： Robert Pinsler, José Miguel Hernández-Lobato
链接：https://arxiv.org/abs/1908.02144

【23】 Adapting SQuaRE for Quality Assessment of Artificial Intelligence Systems
标题：人工智能系统质量评价的自适应平方
作者： Hiroshi Kuwajima, Fuyuki Ishikawa
链接：https://arxiv.org/abs/1908.02134

【24】 Deep learning research landscape & roadmap in a nutshell: past, present and future -- Towards deep cortical learning
标题：深度学习研究景观与路线图简而言之：过去，现在和未来-走向深度皮层学习
作者： Aras R. Dargazany
链接：https://arxiv.org/abs/1908.02130

【25】 Aligning Linguistic Words and Visual Semantic Units for Image Captioning
标题：用于图像字幕的语言单词和视觉语义单元的对齐
作者： Longteng Guo, Hanqing Lu
备注：8 pages, 5 figures. Accepted by ACM MM 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1908.02127

【26】 Architecture-aware Network Pruning for Vision Quality Applications
标题：用于视觉质量应用的体系结构感知网络修剪
作者： Wei-Ting Wang, Yi-Min Tsai
备注：Accepted to be Published in the 26th IEEE International Conference on Image Processing (ICIP 2019). Updated to contain the IEEE copyright notice
链接：https://arxiv.org/abs/1908.02125

【27】 Practical Speech Recognition with HTK
标题：基于HTK的实用语音识别
作者： Zulkarnaen Hatala
链接：https://arxiv.org/abs/1908.02119

【28】 AttentionBoost: Learning What to Attend by Boosting Fully Convolutional Networks
标题：AttentionBoost：通过提升完全卷积网络来学习参加什么
作者： Gozde Nur Gunesli, Cigdem Gunduz-Demir
链接：https://arxiv.org/abs/1908.02095

【29】 Age of Information-Aware Radio Resource Management in Vehicular Networks: A Proactive Deep Reinforcement Learning Perspective
标题：车载网络信息感知无线资源管理时代：主动深度强化学习视角
作者： Xianfu Chen, Mehdi Bennis
链接：https://arxiv.org/abs/1908.02047

【30】 Batch Recurrent Q-Learning for Backchannel Generation Towards Engaging Agents
标题：面向参与主体的反向通道生成的批量递归Q-学习
作者： Nusrah Hussain, Yucel Yemez
备注：8 pages, 4 figures. arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:1908.01618
链接：https://arxiv.org/abs/1908.02037

【31】 Full-Stack Filters to Build Minimum Viable CNNs
标题：构建最小可行CNN的全堆栈过滤器
作者： Kai Han, Chang Xu
链接：https://arxiv.org/abs/1908.02023

【32】 Multi-view Deep Subspace Clustering Networks
标题：多视图深子空间聚类网络
作者： Pengfei Zhu, Qinghua Hu
链接：https://arxiv.org/abs/1908.01978

【33】 Self-Balanced Dropout
标题：自平衡掉线
作者： Shen Li, Zhengdong Lu
链接：https://arxiv.org/abs/1908.01968

【34】 Dialog State Tracking: A Neural Reading Comprehension Approach
标题：对话状态跟踪：一种神经阅读理解方法
作者： Shuyang Gao, Dilek Hakkani-Tur
备注：10 pages, to appear in Special Interest Group on Discourse and Dialogue (SIGDIAL) 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1908.01946

【35】 Policy Evaluation with Latent Confounders via Optimal Balance
标题：通过最优平衡进行具有潜在混淆者的策略评估
作者： Andrew Bennett, Nathan Kallus
链接：https://arxiv.org/abs/1908.01920

【36】 DoorGym: A Scalable Door Opening Environment And Baseline Agent
标题：DoorGym：一个可扩展的开门环境和基线代理
作者： Yusuke Urakami, Pieter Abbeel
链接：https://arxiv.org/abs/1908.01887

【37】 Backronym
标题：回缩
作者： Arip Asadulaev
链接：https://arxiv.org/abs/1908.01874

【38】 Attention Control with Metric Learning Alignment for Image Set-based Recognition
标题：基于图像集识别的基于度量学习对齐的注意控制
作者： Xiaofeng Liu, B.V.K Vijaya Kumar
备注：Accepted to IEEE T-IFS (Extension of ECCV 2018 paper: Dependency-aware Attention Control for Unconstrained Face Recognition with Image Sets). arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:1907.03030; text overlap with arXiv:1707.00130 by other authors
链接：https://arxiv.org/abs/1908.01872

【39】 Unsupervised Representations of Pollen in Bright-Field Microscopy
标题：明场显微镜中花粉的无监督表示
作者： Peter He, Alexis Gkantiragas
备注：Accepted at the Workshop on Computational Biology at the International Conference on Machine Learning (ICML) in Long Beach, CA, USA on June 14, 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1908.01866

【40】 DELTA: A DEep learning based Language Technology plAtform
标题：Delta：一个基于深度学习的语言技术平台
作者： Kun Han, Xiangang Li
链接：https://arxiv.org/abs/1908.01853

【41】 Self-Knowledge Distillation in Natural Language Processing
标题：自然语言处理中的自我知识提取
作者： Sangchul Hahn, Heeyoul Choi
链接：https://arxiv.org/abs/1908.01851

【42】 GEAR: Graph-based Evidence Aggregating and Reasoning for Fact Verification
标题：Gear：基于图的事实验证证据聚合与推理
作者： Jie Zhou, Maosong Sun
备注：Accepted by ACL 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1908.01843

【43】 Multi-turn Dialogue Response Generation with Autoregressive Transformer Models
标题：基于自回归变压器模型的多匝对话响应生成
作者： Oluwatobi Olabiyi, Erik T. Mueller
链接：https://arxiv.org/abs/1908.01841

【44】 A Translate-Edit Model for Natural Language Question to SQL Query Generation on Multi-relational Healthcare Data
标题：多关系医疗数据自然语言问题到SQL查询生成的翻译编辑模型
作者： Ping Wang, Chandan K. Reddy
链接：https://arxiv.org/abs/1908.01839

【45】 Structured Knowledge Discovery from Massive Text Corpus
标题：海量文本语料库中的结构化知识发现
作者： Chenwei Zhang
备注：PhD Thesis, University of Illinois at Chicago, July 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1908.01837

【46】 Word Sense Disambiguation using Diffusion Kernel PCA
标题：基于扩散核PCA的词义消歧
作者： Bilge Sipal, Nurullah Demirci
链接：https://arxiv.org/abs/1908.01832

【47】 Dialogue Act Classification in Group Chats with DAG-LSTMs
标题：DAG-LSTM群聊中的对话行为分类
作者： Ozan İrsoy, Camilo Ortiz
备注：Appeared in SIGIR 2019 Workshop on Conversational Interaction Systems
链接：https://arxiv.org/abs/1908.01821

【48】 An Unsupervised Character-Aware Neural Approach to Word and Context Representation Learning
标题：一种无监督的字符感知神经方法在单词和上下文表征学习中的应用
作者： Giuseppe Marra, Marco Maggini
链接：https://arxiv.org/abs/1908.01819

【49】 Sparsity Emerges Naturally in Neural Language Models
标题：稀疏性在神经语言模型中自然出现
作者： Naomi Saphra, Adam Lopez
备注：Published in the ICML 2019 Workshop on Identifying and Understanding Deep Learning Phenomena: this https URL
链接：https://arxiv.org/abs/1908.01817

【50】 MacNet: Transferring Knowledge from Machine Comprehension to Sequence-to-Sequence Models
标题：MacNet：将知识从机器理解转移到序列模型
作者： Boyuan Pan, Xiaofei He
备注：Accepted In NeurIPS 2018
链接：https://arxiv.org/abs/1908.01816

【51】 Pars-ABSA: An Aspect-based Sentiment Analysis Dataset in Persian
标题：PARS-ABSA：波斯语基于方面的情感分析数据集
作者： Taha Shangipour Ataei, Sauleh Eetemadi
链接：https://arxiv.org/abs/1908.01815

【52】 Answering Questions about Data Visualizations using Efficient Bimodal Fusion
标题：使用有效的双峰融合回答有关数据可视化的问题
作者： Kushal Kafle, Christopher Kanan
链接：https://arxiv.org/abs/1908.01801

【53】 Some Developments in Clustering Analysis on Stochastic Processes
标题：随机过程聚类分析的若干进展
作者： Qidi Peng, Ran Zhao
链接：https://arxiv.org/abs/1908.01794

【54】 Attribute-Guided Coupled GAN for Cross-Resolution Face Recognition
标题：用于交叉分辨率人脸识别的属性引导耦合GaN
作者： Veeru Talreja, Nasser M Nasrabadi
链接：https://arxiv.org/abs/1908.01790

【55】 Stochastic data-driven model predictive control using Gaussian processes
标题：基于高斯过程的随机数据驱动模型预测控制
作者： Eric Bradford, Ehecatl Antonio del Rio Chanona
链接：https://arxiv.org/abs/1908.01786

【56】 Stress-Plus-X (SPX) Graph Layout
标题：Stress-Plus-X(SPX)图形布局
作者： Sabin Devkota, Stephen Kobourov
备注：25 pages, 12 figures, accepted in the 27th International Symposium on Graph Drawing and Network Visualization (GD 2019)
链接：https://arxiv.org/abs/1908.01769

【57】 Probabilistic Permutation Invariant Training for Speech Separation
标题：用于语音分离的概率置换不变训练
作者： Midia Yousefi, John H.L. Hansen
备注：Interspeech 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1908.01768

【58】 Exploring Neural Net Augmentation to BERT for Question Answering on SQUAD 2.0
标题：探索神经网络增强到BERT在班级2.0答疑中的应用
作者： Suhas Gupta, Eric Hulburd
链接：https://arxiv.org/abs/1908.01767

翻译：腾讯翻译君

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