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cs.LG 方向，今日共计72篇
【1】 Causally interpretable multi-step time series forecasting: A new machine learning approach using simulated differential equations
标题：因果可解释的多步时间序列预测：一种新的利用模拟微分方程的机器学习方法
作者： William Schoenberg
链接：https://arxiv.org/abs/1908.10336
【2】 Early Classification for Agricultural Monitoring from Satellite Time Series
标题：基于卫星时间序列的农业监测早期分类
作者： Marc Rußwurm, Marco Körner
备注：Appeared at the International Conference on Machine Learning AI for Social Good Workshop, Long Beach, United States, 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1908.10283
【3】 Learning Algebraic Models of Quantum Entanglement
标题：量子纠缠的学习代数模型
作者： Hamza Jaffali, Luke Oeding
链接：https://arxiv.org/abs/1908.10247
【4】 Multi-Task Gaussian Processes and Dilated Convolutional Networks for Reconstruction of Reproductive Hormonal Dynamics
标题：用于生殖激素动力学重建的多任务高斯过程和扩张卷积网络
作者： Iñigo Urteaga, Noémie Elhadad
备注：Accepted and presented in Machine Learning for Healthcare 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1908.10226
【5】 Learning Continually from Low-shot Data Stream
标题：从低速数据流中不断学习
作者： Canyu Le, Lei Zhang
链接：https://arxiv.org/abs/1908.10223
【6】 Urban flows prediction from spatial-temporal data using machine learning: A survey
标题：利用机器学习从时空数据预测城市流量：一项调查
作者： Peng Xie, Junbo Zhang
链接：https://arxiv.org/abs/1908.10218
【7】 Blended Convolution and Synthesis for Efficient Discrimination of 3D Shapes
标题：用于三维形状识别的混合卷积和合成
作者： Sameera Ramasinghe, Stephen Gould
链接：https://arxiv.org/abs/1908.10209
【8】 The many faces of deep learning
标题：深度学习的许多面孔
作者： Raul Vicente
备注：18 pages
链接：https://arxiv.org/abs/1908.10206
【9】 A Machine Learning Approach for Smartphone-based Sensing of Roads and Driving Style
标题：一种基于智能手机的道路和驾驶风格感知的机器学习方法
作者： M. Ricardo Carlos
链接：https://arxiv.org/abs/1908.10187
【10】 Matrix embedding method in match for session-based recommendation
标题：基于会话的推荐匹配中的矩阵嵌入方法
作者： Qizhi Zhang, Anxiang Zeng
链接：https://arxiv.org/abs/1908.10180
【11】 Key Protected Classification for Collaborative Learning
标题：协作学习的关键保护分类
作者： Mert Bülent Sarıyıldız, Erman Ayday
备注：\c{opyright} 2019. This manuscript version is made available under the CC-BY-NC-ND 4.0 license this http URL
链接：https://arxiv.org/abs/1908.10172
【12】 Incremental Improvement of a Question Answering System by Re-ranking Answer Candidates using Machine Learning
标题：通过使用机器学习重新排序答案候选者对问答系统进行增量改进
作者： Michael Barz, Daniel Sonntag
备注：Accepted for oral presentation at tenth International Workshop on Spoken Dialogue Systems Technology (IWSDS) 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1908.10149
【13】 Automatic Detection of ECG Abnormalities by using an Ensemble of Deep Residual Networks with Attention
标题：利用带注意的深层残差网络集合自动检测ECG异常
作者： Yang Liu, Henggui Zhang
链接：https://arxiv.org/abs/1908.10088
【14】 Finite size corrections for neural network Gaussian processes
标题：神经网络高斯过程的有限尺寸修正
作者： Joseph M. Antognini
备注：Presented at the 2019 ICML Workshop on Theoretical Physics for Deep Learning
链接：https://arxiv.org/abs/1908.10030
【15】 Real-world Conversational AI for Hotel Bookings
标题：酒店预订的现实世界对话人工智能
作者： Bai Li, Hussein Fazal
备注：Accepted to IEEE AI4I 2019 (International Conference on Artificial Intelligence for Industries)
链接：https://arxiv.org/abs/1908.10001
【16】 Automated Fashion Size Normalization
标题：服装尺寸自动归一化
作者： Eddie S.J. Du, David H. Wayne
链接：https://arxiv.org/abs/1908.09980
【17】 DeepHoyer: Learning Sparser Neural Network with Differentiable Scale-Invariant Sparsity Measures
标题：DeepHoyer：具有可微尺度不变稀疏测度的学习稀疏神经网络
作者： Huanrui Yang, Hai Li
链接：https://arxiv.org/abs/1908.09979
【18】 Private Stochastic Convex Optimization with Optimal Rates
标题：具有最优率的私有随机凸优化
作者： Raef Bassily, Abhradeep Thakurta
链接：https://arxiv.org/abs/1908.09970
【19】 Theory and Evaluation Metrics for Learning Disentangled Representations
标题：学习解缠表示的理论和评价指标
作者： Kien Do, Truyen Tran
链接：https://arxiv.org/abs/1908.09961
【20】 An empirical comparison between stochastic and deterministic centroid initialisation for K-Means variations
标题：K均值变化的随机质心初始化和确定性质心初始化的经验比较
作者： Avgoustinos Vouros (1), (2) Numerical Algorithms Group (NAG))
链接：https://arxiv.org/abs/1908.09946
【21】 On the Bounds of Function Approximations
标题：关于函数逼近的界
作者： Adrian de Wynter
备注：Accepted as a full paper at ICANN 2019. The final, authenticated publication will be available at this https URL
链接：https://arxiv.org/abs/1908.09942
【22】 Stochastic Optimization for Non-convex Inf-Projection Problems
标题：非凸inf投影问题的随机优化
作者： Yan Yan, Tianbao Yang
链接：https://arxiv.org/abs/1908.09941
【23】 Leveraging External Knowledge for Out-Of-Vocabulary Entity Labeling
标题：利用外部知识进行词汇外实体标注
作者： Adrian de Wynter, Lambert Mathias
链接：https://arxiv.org/abs/1908.09936
【24】 Multi-stage Deep Classifier Cascades for Open World Recognition
标题：用于开放世界识别的多级深度分类器级联
作者： Xiaojie Guo, Liang Zhao
备注：This paper has been accepted by CIKM 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1908.09931
【25】 Complementary-Similarity Learning using Quadruplet Network
标题：基于四元组网络的互补相似学习
作者： Mansi Ranjit Mane, Kannan Achan
链接：https://arxiv.org/abs/1908.09928
【26】 SynGAN: Towards Generating Synthetic Network Attacks using GANs
标题：SynGAN：利用GANS生成合成网络攻击
作者： Jeremy Charlier, Henning Schulzrinne
链接：https://arxiv.org/abs/1908.09899
【27】 Privacy-Preserving Tensor Factorization for Collaborative Health Data Analysis
标题：协同健康数据分析中隐私保护的张量分解
作者： Jing Ma, Xiaoqian Jiang
链接：https://arxiv.org/abs/1908.09888
【28】 Dimension independent bounds for general shallow networks
标题：一般浅网络的维数无关界
作者： Hrushikesh N. Mhaskar
链接：https://arxiv.org/abs/1908.09880
【29】 Bottom-up Higher-Resolution Networks for Multi-Person Pose Estimation
标题：用于多人姿态估计的自底向上高分辨率网络
作者： Bowen Cheng, Lei Zhang
链接：https://arxiv.org/abs/1908.10357
【30】 LiDARTag: A Real-Time Fiducial Tag using Point Clouds
标题：LiDARTag：一种使用点云的实时基准标签
作者： Jiunn-Kai Huang, Jessy W. Grizzle
链接：https://arxiv.org/abs/1908.10349
【31】 A novel active learning-based Gaussian process metamodelling strategy for estimating the full probability distribution in forward UQ analysis
标题：一种新的基于主动学习的高斯过程元建模策略用于估计正向UQ分析中的全概率分布
作者： Ziqi Wang, Marco Broccardo
链接：https://arxiv.org/abs/1908.10341
【32】 Physics-Based Rendering for Improving Robustness to Rain
标题：基于物理的绘制提高对雨的鲁棒性
作者： Shirsendu Sukanta Halder, Raoul de Charette
备注：ICCV 2019. Supplementary pdf / videos available on project page
链接：https://arxiv.org/abs/1908.10335
【33】 Deep Reinforcement Learning for Chatbots Using Clustered Actions and Human-Likeness Rewards
标题：利用集群动作和类人奖励的聊天机器人深度强化学习
作者： Heriberto Cuayáhuitl, Jihie Kim
备注：In International Joint Conference of Neural Networks (IJCNN), 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1908.10331
【34】 On the Minimax Optimality of Estimating the Wasserstein Metric
标题：Wasserstein度量估计的Minimax最优性
作者： Tengyuan Liang
链接：https://arxiv.org/abs/1908.10324
【35】 Bridging the Gap for Tokenizer-Free Language Models
标题：为无令牌器语言模型架起桥梁
作者： Dokook Choe, Noah Constant
链接：https://arxiv.org/abs/1908.10322
【36】 Physics Informed Data Driven model for Flood Prediction: Application of Deep Learning in prediction of urban flood development
标题：洪水预测的物理信息数据驱动模型：深度学习在城市洪水发展预测中的应用
作者： Kun Qian, Christian Claudel
链接：https://arxiv.org/abs/1908.10312
【37】 A Framework for Model Search Across Multiple Machine Learning Implementations
标题：一种跨多个机器学习实现的模型搜索框架
作者： Yoshiki Takahashi, Kazuyuki Shudo
备注：Proc. 15h Int'l eScience Conference (eScience 2019), September 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1908.10310
【38】 On the Risk of Minimum-Norm Interpolants and Restricted Lower Isometry of Kernels
标题：关于最小范数插值的风险和核的限制下等距
作者： Tengyuan Liang, Xiyu Zhai
链接：https://arxiv.org/abs/1908.10292
【39】 A Deep Reinforcement Learning Approach to Multi-component Job Scheduling in Edge Computing
标题：边缘计算中多部件作业调度的深度强化学习方法
作者： Zhi Cao, Benyuan Liu
链接：https://arxiv.org/abs/1908.10290
【40】 Statistical and Computational Trade-Offs in Kernel K-Means
标题：核K-均值中的统计和计算权衡
作者： Daniele Calandriello, Lorenzo Rosasco
链接：https://arxiv.org/abs/1908.10284
【41】 TEST: an End-to-End Network Traffic Examination and Identification Framework Based on Spatio-Temporal Features Extraction
标题：TEST：一种基于时空特征提取的端到端网络流量检测与识别框架
作者： Yi Zeng, Han Qiu
链接：https://arxiv.org/abs/1908.10271
【42】 Model Selection With Graphical Neighbour Information
标题：具有图形化邻域信息的模型选择
作者： Robert O'Shea
链接：https://arxiv.org/abs/1908.10243
【43】 3D Convolutional Neural Networks Image Registration Based on Efficient Supervised Learning from Artificial Deformations
标题：基于人工变形有效监督学习的三维卷积神经网络图像配准
作者： Hessam Sokooti, Marius Staring
链接：https://arxiv.org/abs/1908.10235
【44】 A hybrid deep learning framework for integrated segmentation and registration: evaluation on longitudinal white matter tract changes
标题：一种用于集成分割和配准的混合深度学习框架：评估纵向白质束变化
作者： Bo Li, Esther Bron
备注：MICCAI 2019 (oral presentation)
链接：https://arxiv.org/abs/1908.10221
【45】 Reproducible White Matter Tract Segmentation Using 3D U-Net on a Large-scale DTI Dataset
标题：在大规模DTI数据集上使用3DU-Net的可重复性白质束分割
作者： Bo Li, Esther Bron
备注：Machine Learning in Medical Imaging (MLMI), 2018
链接：https://arxiv.org/abs/1908.10219
【46】 Cross-modality Knowledge Transfer for Prostate Segmentation from CT Scans
标题：用于CT扫描前列腺分割的跨模态知识转移
作者： Yucheng Liu, Sachin Jambawalikar
备注：9 pages, 3 figures, 2019 MICCAI-DART workshop
链接：https://arxiv.org/abs/1908.10208
【47】 Robust Tensor Recovery with Fiber Outliers for Traffic Events
标题：基于光纤异常值的交通事件鲁棒张量恢复
作者： Yue Hu, Dan Work
链接：https://arxiv.org/abs/1908.10198
【48】 Large Scale Landmark Recognition via Deep Metric Learning
标题：基于深度度量学习的大规模地标识别
作者： Andrei Boiarov, Eduard Tyantov
备注：Accepted at CIKM 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1908.10192
【49】 SAERMA: Stacked Autoencoder Rule Mining Algorithm for the Interpretation of Epistatic Interactions in GWAS for Extreme Obesity
标题：SAERMA：用于解释GWAS中极端肥胖的上位性相互作用的堆叠自动编码器规则挖掘算法
作者： Casimiro Aday Curbelo Montañez, Francesco Falciani
链接：https://arxiv.org/abs/1908.10166
【50】 A hybrid parametric-deep learning approach for sound event localization and detection
标题：一种用于声音事件定位和检测的混合参数深度学习方法
作者： Andres Perez-Lopez, Xavier Serra
备注：5 pages, 5 figures, submitted to DCASE2019 Workshop
链接：https://arxiv.org/abs/1908.10133
【51】 Learning-Based Video Game Development in MLP@UoM: An Overview
标题：基于学习的MLP@UOM视频游戏开发综述
作者： Ke Chen
备注：8 pages, 15 figures Invited paper presented as a keynote speech, ICEEIE'19 in Bali, Indonesia
链接：https://arxiv.org/abs/1908.10127
【52】 Proactive Intention Recognition for Joint Human-Robot Search and Rescue Missions through Monte-Carlo Planning in POMDP Environments
标题：POMDP环境下基于蒙特卡罗规划的人-机器人联合搜索救援任务的主动意图识别
作者： Dimitri Ognibene, Letizia Marchegiani
链接：https://arxiv.org/abs/1908.10125
【53】 Multi-Layer Softmaxing during Training Neural Machine Translation for Flexible Decoding with Fewer Layers
标题：多层Softmaxing训练神经机器翻译用于少层灵活解码
作者： Raj Dabre, Atsushi Fujita
链接：https://arxiv.org/abs/1908.10118
【54】 VAE-based Domain Adaptation for Speaker Verification
标题：基于VAE的说话人验证领域适配
作者： Xueyi Wang, Dong Wang
链接：https://arxiv.org/abs/1908.10092
【55】 FinBERT: Financial Sentiment Analysis with Pre-trained Language Models
标题：FinBERT：使用预先训练的语言模型进行金融情绪分析
作者： Dogu Araci
备注：This thesis is submitted in partial fulfillment for the degree of Master of Science in Information Studies: Data Science, University of Amsterdam. June 25, 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1908.10063
【56】 Tiny but Accurate: A Pruned, Quantized and Optimized Memristor Crossbar Framework for Ultra Efficient DNN Implementation
标题：微小但精确：用于超高效DNN实现的修剪、量化和优化的记忆电阻交叉开关框架
作者： Xiaolong Ma, Yanzhi Wang
链接：https://arxiv.org/abs/1908.10017
【57】 Unsupervised Deep Feature Transfer for Low Resolution Image Classification
标题：用于低分辨率图像分类的无监督深度特征转移
作者： Yuanwei Wu, Guanghui Wang
备注：4 pages, accepted to ICCV19 Workshop and Challenge on Real-World Recognition from Low-Quality Images and Videos
链接：https://arxiv.org/abs/1908.10012
【58】 Research on Autonomous Maneuvering Decision of UCAV based on Approximate Dynamic Programming
标题：基于近似动态规划的UCAV自主机动决策研究
作者： Zhencai Hu, Fei Wang
链接：https://arxiv.org/abs/1908.10010
【59】 Learning Reinforced Attentional Representation for End-to-End Visual Tracking
标题：用于端到端视觉跟踪的学习增强注意表示
作者： Peng Gao, Fei Wang
链接：https://arxiv.org/abs/1908.10009
【60】 Deep Learning-Based Strategy for Macromolecules Classification with Imbalanced Data from Cellular Electron Cryotomography
标题：基于深度学习的细胞电子冷断层扫描不平衡数据大分子分类策略
作者： Ziqian Luo, Min Xu
链接：https://arxiv.org/abs/1908.09993
【61】 Locally Optimized Random Forests
标题：局部优化随机森林
作者： Tim Coleman, Lucas Mentch
链接：https://arxiv.org/abs/1908.09967
【62】 PixelVAE++: Improved PixelVAE with Discrete Prior
标题：PixelVAE+：具有离散优先级的改进PixelVAE
作者： Hossein Sadeghi, Mohammad H. Amin
链接：https://arxiv.org/abs/1908.09948
【63】 Fashion Image Retrieval with Capsule Networks
标题：基于胶囊网络的服装图像检索
作者： Furkan Kınlı, Furkan Kıraç
备注：Accepted to the International Conference on Computer Vision, ICCV 2019, Workshop on Computer Vision for Fashion, Art and Design
链接：https://arxiv.org/abs/1908.09943
【64】 Gender Prediction from Tweets: Improving Neural Representations with Hand-Crafted Features
标题：来自推文的性别预测：用手工制作的特征改进神经表征
作者： Erhan Sezerer, Selma Tekir
链接：https://arxiv.org/abs/1908.09919
【65】 Convex Programming for Estimation in Nonlinear Recurrent Models
标题：非线性递归模型估计的凸规划
作者： Sohail Bahmani, Justin Romberg
备注：18 pages
链接：https://arxiv.org/abs/1908.09915
【66】 A Weakly Supervised Method for Instance Segmentation of Biological Cells
标题：一种弱监督的生物细胞分割方法
作者： Fidel A. Guerrero-Peña, Alexandre Cunha
备注：Accepted at MICCAI Worshop 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1908.09891
【67】 Multi-Granularity Representations of Dialog
标题：对话框的多粒度表示
作者： Shikib Mehri, Maxine Eskenazi
备注：Accepted as a long paper at EMNLP 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1908.09890
【68】 BULNER: BUg Localization with word embeddings and NEtwork Regularization
标题：Bulner：使用Word嵌入和网络规则化的Bug本地化
作者： Jacson Rodrigues Barbosa, Marcio E. Delamaro
备注：VII Workshop on Software Visualization, Evolution and Maintenance (VEM '19)
链接：https://arxiv.org/abs/1908.09876
【69】 Sufficient Representations for Categorical Variables
标题：范畴变量的充分表示
作者： Jonathan Johannemann, Stefan Wager
链接：https://arxiv.org/abs/1908.09874
【70】 End-to-End Conditional GAN-based Architectures for Image Colourisation
标题：用于图像着色的端到端条件GaN基结构
作者： Marc Górriz, Noel E. O'Connor
备注：IEEE 21st International Workshop on Multimedia Signal Processing, 27-29 Sept 2019, Kuala Lumpur, Malaysia
链接：https://arxiv.org/abs/1908.09873
【71】 Machine learning algorithms to infer trait matching and predict species interactions in ecological networks
标题：用于推断特征匹配和预测生态网络中物种相互作用的机器学习算法
作者： Maximilian Pichler, Florian Hartig
链接：https://arxiv.org/abs/1908.09853
【72】 Architecture Search by Estimation of Network Structure Distributions
标题：基于网络结构分布估计的体系结构搜索
作者： Anton Muravev, Moncef Gabbouj
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06886
机器翻译，仅供参考
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