机器学习每日论文速递[08.19]

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cs.LG 方向，今日共计60篇

[cs.LG]：

【1】 NUQSGD: Improved Communication Efficiency for Data-parallel SGD via Nonuniform Quantization
标题：NUQSGD：通过非均匀量化提高数据并行SGD的通信效率
作者： Ali Ramezani-Kebrya, Daniel M. Roy
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06077

【2】 Convex geometry of the Coding problem for error constrained Dictionary Learning
标题：错误约束字典学习编码问题的凸几何
作者： Mohammed Rayyan Sheriff, Debasish Chatterjee
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06065

【3】 Performing Deep Recurrent Double Q-Learning for Atari Games
标题：为Atari游戏执行深度循环双Q-学习
作者： Felipe Moreno-Vera
备注：Accepted paper on LatinxinAI Workshop co-located with the International Conference on Machine Learning (ICML) 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06040

【4】 ScarletNAS: Bridging the Gap Between Scalability and Fairness in Neural Architecture Search
标题：ScarletNAS：在神经架构搜索中弥合可伸缩性和公平性之间的鸿沟
作者： Xiangxiang Chu, Ruijun Xu
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06022

【5】 Double-Coupling Learning for Multi-Task Data Stream Classification
标题：多任务数据流分类的双耦合学习
作者： Yingzhong Shi, Shitong Wang
备注：This work has been accepted conditionally by IEEE Computational Intelligence Magazine in July 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06021

【6】 Model-based Lookahead Reinforcement Learning
标题：基于模型的前瞻强化学习
作者： Zhang-Wei Hong, Jan Peters
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06012

【7】 Variational Fusion for Multimodal Sentiment Analysis
标题：多模态情感分析的变分融合
作者： Navonil Majumder, Alexander Gelbukh
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06008

【8】 Iterative Neural Networks with Bounded Weights
标题：有界权重的迭代神经网络
作者： Tomasz Piotrowski, Krzysztof Rykaczewski
链接：https://arxiv.org/abs/1908.05982

【9】 The Partial Response Network
标题：局部响应网络
作者： Paulo J. G. Lisboa, Ivan Olier
链接：https://arxiv.org/abs/1908.05978

【10】 AI Predicts Independent Construction Safety Outcomes from Universal Attributes
标题：人工智能根据通用属性预测独立的施工安全结果
作者： Henrietta Baker, Antoine J.-P. Tixier
链接：https://arxiv.org/abs/1908.05972

【11】 N2D:(Not Too) Deep clustering via clustering the local manifold of an autoencoded embedding
标题：N2D：(不太)通过对自动编码嵌入的局部流形进行聚类来进行深度聚类
作者： Ryan McConville, Ian Craddock
链接：https://arxiv.org/abs/1908.05968

【12】 Federated Learning with Additional Mechanisms on Clients to Reduce Communication Costs
标题：具有额外客户端机制的联合学习，以降低通信成本
作者： Xin Yao, Lifeng Sun
备注：This is a combination version of our papers in VCIP 2018 and ICIP 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1908.05891

【13】 Generating Random Parameters in Feedforward Neural Networks with Random Hidden Nodes: Drawbacks of the Standard Method and How to Improve It
标题：在具有随机隐节点的前馈神经网络中产生随机参数：标准方法的缺陷及其改进
作者： Grzegorz Dudek
链接：https://arxiv.org/abs/1908.05864

【14】 A deep-learning-based surrogate model for data assimilation in dynamic subsurface flow problems
标题：动态地下流动问题中数据同化的基于深度学习的代理模型
作者： Meng Tang, Louis J. Durlofsky
链接：https://arxiv.org/abs/1908.05823

【15】 Linear Stochastic Bandits Under Safety Constraints
标题：安全约束下的线性随机Bandts
作者： Sanae Amani, Christos Thrampoulidis
链接：https://arxiv.org/abs/1908.05814

【16】 Multitask and Transfer Learning for Autotuning Exascale Applications
标题：用于自动调整Exascale应用程序的多任务和转移学习
作者： Wissam M. Sid-Lakhdar, James W. Demmel
链接：https://arxiv.org/abs/1908.05792

【17】 M-BERT: Injecting Multimodal Information in the BERT Structure
标题：M-BERT：在BERT结构中注入多模态信息
作者： Wasifur Rahman, Mohammed Ehsan Hoque
链接：https://arxiv.org/abs/1908.05787

【18】 Examining the Use of Temporal-Difference Incremental Delta-Bar-Delta for Real-World Predictive Knowledge Architectures
标题：检验时间-差异增量-条形-增量用于真实世界预测性知识体系结构的使用
作者： Johannes Günther, Patrick M. Pilarski
链接：https://arxiv.org/abs/1908.05751

【19】 Heuristic Dynamic Programming for Adaptive Virtual Synchronous Generators
标题：自适应虚拟同步发电机的启发式动态规划
作者： Sepehr Saadatmand, Donald C. Wunsch
备注：NAPS 2019 Conference. arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:1908.05191; text overlap with arXiv:1908.05199
链接：https://arxiv.org/abs/1908.05744

【20】 Trustable and Automated Machine Learning Running with Blockchain and Its Applications
标题：块链运行的可信自动机器学习及其应用
作者： Tao Wang, Taiping He
备注：10 pages, KDD 2019 AutoML workshop. arXiv admin note: text overlap with arXiv:1903.08801
链接：https://arxiv.org/abs/1908.05725

【21】 Convergence Behaviour of Some Gradient-Based Methods on Bilinear Games
标题：双线性对策上几种基于梯度的方法的收敛性
作者： Guojun Zhang, Yaoliang Yu
链接：https://arxiv.org/abs/1908.05699

【22】 Effect of Activation Functions on the Training of Overparametrized Neural Nets
标题：激活函数对过参数化神经网络训练的影响
作者： Abhishek Panigrahi, Navin Goyal
链接：https://arxiv.org/abs/1908.05660

【23】 An Exploratory Analysis of the Latent Structure of Process Data via Action Sequence Autoencoder
标题：通过动作序列自动编码器对过程数据潜在结构的探索性分析
作者： Xueying Tang, Zhiliang Ying
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06075

【24】 Adversarial point perturbations on 3D objects
标题：3D物体上的对抗性点扰动
作者： Daniel Liu, Hao Su
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06062

【25】 Recover and Identify: A Generative Dual Model for Cross-Resolution Person Re-Identification
标题：恢复和识别：交叉分辨人员重新识别的生成性对偶模型
作者： Yu-Jhe Li, Yu-Chiang Frank Wang
备注：Accepted to ICCV 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06052

【26】 AutoER: Automated Entity Resolution using Generative Modelling
标题：AutoER：使用生成建模的自动实体解析
作者： Renzhi Wu, Saravanan Thirumuruganathan
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06049

【27】 Few-shot Text Classification with Distributional Signatures
标题：具有分布特征的少镜头文本分类
作者： Yujia Bao, Regina Barzilay
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06039

【28】 Needles in Haystacks: On Classifying Tiny Objects in Large Images
标题：干草堆中的针：大图像中微小物体的分类
作者： Nick Pawlowski, Michal Drozdzal
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06037

【29】 Towards automated symptoms assessment in mental health
标题：走向心理健康中的症状自动评估
作者： Maxim Osipov
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06013

【30】 Safe global optimization of expensive noisy black-box functions in the -Lipschitz framework
标题：-Lipschitz框架中昂贵噪声黑盒函数的安全全局优化
作者： Yaroslav D. Sergeyev (1 and 2), Italy)
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06010

【31】 Bidirectional Context-Aware Hierarchical Attention Network for Document Understanding
标题：用于文档理解的双向上下文感知分层注意网络
作者： Jean-Baptiste Remy, Michalis Vazirgiannis
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06006

【32】 Higher-Order Visualization of Causal Structures in Dynamics Graphs
标题：动力学图中因果结构的高阶可视化
作者： Vincenzo Perri, Ingo Scholtes
链接：https://arxiv.org/abs/1908.05976

【33】 Multi-Domain Adaptation in Brain MRI through Paired Consistency and Adversarial Learning
标题：通过成对一致性和对抗性学习实现脑MRI中的多域适应
作者： Mauricio Orbes-Arteaga, M. Jorge Cardos
备注：DART MICCAI whorshop 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1908.05959

【34】 FSGAN: Subject Agnostic Face Swapping and Reenactment
标题：FSGAN：主体不可知性面孔交换和重现
作者： Yuval Nirkin, Tal Hassner
备注：2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)
链接：https://arxiv.org/abs/1908.05932

【35】 Attending to Future Tokens For Bidirectional Sequence Generation
标题：关注双向序列生成的未来令牌
作者： Carolin Lawrence, Mathias Niepert
备注：Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP), 2019, Hong Kong, China
链接：https://arxiv.org/abs/1908.05915

【36】 MFA is a Waste of Time! Understanding Negative Connotation Towards MFA Applications via User Generated Content
标题：MFA是浪费时间！通过用户生成的内容了解MFA应用的负面内涵
作者： Sanchari Das, L. Jean Camp
备注：Proceedings of the Thirteenth International Symposium on Human Aspects of Information Security & Assurance (HAISA 2019)
链接：https://arxiv.org/abs/1908.05902

【37】 Distilling On-Device Intelligence at the Network Edge
标题：在网络边缘提取设备上智能
作者： Jihong Park, Mehdi Bennis
链接：https://arxiv.org/abs/1908.05895

【38】 Regression on imperfect class labels derived by unsupervised clustering
标题：基于无监督聚类的不完美类标签回归
作者： Rasmus Froberg Brøndum, Martin Bøgsted
链接：https://arxiv.org/abs/1908.05885

【39】 Incorporating human and learned domain knowledge into training deep neural networks: A differentiable dose volume histogram and adversarial inspired framework for generating Pareto optimal dose distributions in radiation therapy
标题：将人类和学习的领域知识结合到训练深度神经网络中：可微分的剂量体积直方图和对抗性启发的框架，用于生成放射治疗中的Pareto最优剂量分布
作者： Dan Nguyen, Steve Jiang
链接：https://arxiv.org/abs/1908.05874

【40】 Differentiable Learning-to-Group Channels viaGroupable Convolutional Neural Networks
标题：通过可分组卷积神经网络的可区分的学习到组的通道
作者： Zhaoyang Zhang, Ping Luo
备注：accepted by ICCV 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1908.05867

【41】 Sub-Spectrogram Segmentation for Environmental Sound Classification via Convolutional Recurrent Neural Network and Score Level Fusion
标题：基于卷积递归神经网络和分数级融合的环境声分类的子谱图分割
作者： Tianhao Qiao, Shugong Xu
备注：accepted in the 2019 IEEE International Workshop on Signal Processing Systems (SiPS2019)
链接：https://arxiv.org/abs/1908.05863

【42】 Recurrent U-net: Deep learning to predict daily summertime ozone in the United States
标题：经常性U-NET：深入学习预测美国每日夏季臭氧
作者： Tai-Long He, John R. Worden
链接：https://arxiv.org/abs/1908.05841

【43】 Tag2Pix: Line Art Colorization Using Text Tag With SECat and Changing Loss
标题：Tag2Pix：使用带有SECAT和更改损失的文本标签进行线条艺术着色
作者： Hyunsu Kim, Sungjoo Yoo
备注：Accepted to ICCV 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1908.05840

【44】 A Cooperative Autoencoder for Population-BasedRegularization of CNN Image Registration
标题：一种基于群体的协同自动编码器CNN图像配准规则
作者： Riddhish Bhalodia, Ross T. Whitaker
备注：To appear in MICCAI 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1908.05825

【45】 Kernel Sketching yields Kernel JL
标题：内核草图生成内核JL
作者： Samory Kpotufe, Bharath K. Sriperumbudur
链接：https://arxiv.org/abs/1908.05818

【46】 Using Wasserstein-2 regularization to ensure fair decisions with Neural-Network classifiers
标题：使用Wasserstein-2正则化确保神经网络分类器的公平决策
作者： Laurent Risser, Jean-Michel Loubes
链接：https://arxiv.org/abs/1908.05783

【47】 Experimental performance of graph neural networks on random instances of max-cut
标题：图神经网络在最大割随机实例上的实验性能
作者： Weichi Yao, Soledad Villar
链接：https://arxiv.org/abs/1908.05767

【48】 Learning Sub-Sampling and Signal Recovery with Applications in Ultrasound Imaging
标题：学习子采样和信号恢复在超声成像中的应用
作者： Iris A.M. Huijben, Ruud J.G. van Sloun
链接：https://arxiv.org/abs/1908.05764

【49】 On the Robustness of Projection Neural Networks For Efficient Text Representation: An Empirical Study
标题：投影神经网络用于高效文本表示的稳健性：一项实证研究
作者： Chinnadhurai Sankar, Zornitsa Kozareva
链接：https://arxiv.org/abs/1908.05763

【50】 Entity-aware ELMo: Learning Contextual Entity Representation for Entity Disambiguation
标题：实体感知ELMO：学习上下文实体表示以消除实体歧义
作者： Hamed Shahbazi, Prasad Tadepalli
链接：https://arxiv.org/abs/1908.05762

【51】 Similarity-based Android Malware Detection Using Hamming Distance of Static Binary Features
标题：基于静态二值特征汉明距离的Android恶意软件检测
作者： Rahim Taheri, Mauro Conti
备注：18 pages, 8 figures, 8 tables, FGCS Elsevier journal
链接：https://arxiv.org/abs/1908.05759

【52】 DeepHuMS: Deep Human Motion Signature for 3D Skeletal Sequences
标题：DeepHuMS：3D骨骼序列的深层人体运动特征
作者： Neeraj Battan, Avinash Sharma
链接：https://arxiv.org/abs/1908.05750

【53】 Skin Lesion Segmentation and Classification for ISIC 2018 by Combining Deep CNN and Handcrafted Features
标题：结合深度CNN和手工特征的ISIC 2018皮肤病变分割和分类
作者： Redha Ali, Temesguen Messay Kebede
链接：https://arxiv.org/abs/1908.05730

【54】 Video Compression With Rate-Distortion Autoencoders
标题：利用率失真自动编码器进行视频压缩
作者： Amirhossein Habibian, Taco S. Cohen
备注：Accepted to ICCV 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1908.05717

【55】 Automated classification of plasma regions using 3D particle energy distribution
标题：使用3D粒子能量分布的等离子体区域的自动分类
作者： Vyacheslav Olshevsky, Stefano Markidis
链接：https://arxiv.org/abs/1908.05715

【56】 Transformer-based Automatic Post-Editing with a Context-Aware Encoding Approach for Multi-Source Inputs
标题：基于变压器的多源输入的上下文感知编码方法的自动后期编辑
作者： WonKee Lee, Jong-Hyeok Lee
链接：https://arxiv.org/abs/1908.05679

【57】 Bypass Enhancement RGB Stream Model for Pedestrian Action Recognition of Autonomous Vehicles
标题：用于自主车辆行人行为识别的旁路增强RGB流模型
作者： Dong Cao, Lisha Xu
备注：Submitted to ACPR 2019 - Workshop on Computer Vision for Modern Vehicles
链接：https://arxiv.org/abs/1908.05674

【58】 Towards Making the Most of BERT in Neural Machine Translation
标题：在神经机器翻译中最大限度地利用BERT
作者： Jiacheng Yang, Lei Li
链接：https://arxiv.org/abs/1908.05672

【59】 Resolvable Designs for Speeding up Distributed Computing
标题：用于加速分布式计算的可解析设计
作者： Konstantinos Konstantinidis, Aditya Ramamoorthy
备注：14 pages, 3 figures, full paper for IEEE TON submission. arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:1802.03049, arXiv:1901.07418
链接：https://arxiv.org/abs/1908.05666

【60】 Automatic detection and diagnosis of sacroiliitis in CT scans as incidental findings
标题：CT扫描中作为偶然发现的骶髂关节炎的自动检测和诊断
作者： Yigal Shenkman, Iris Eshed
链接：https://arxiv.org/abs/1908.05663

翻译：腾讯翻译君