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cs.AI 方向，今日共计24篇
【1】 RNNbow: Visualizing Learning via Backpropagation Gradients in Recurrent Neural Networks
标题：RNNbow：通过递归神经网络中的反向传播梯度可视化学习
作者： Dylan Cashman, Remco Chang
链接：https://arxiv.org/abs/1907.12545
【2】 A Syntactic Operator for Forgetting that Satisfies Strong Persistence
标题：满足强持久性的遗忘句法算子
作者： Matti Berthold, João Leite
备注：Paper presented at the 35th International Conference on Logic Programming (ICLP 2019), Las Cruces, New Mexico, USA, 20-25 September 2019, 16 pages
链接：https://arxiv.org/abs/1907.12501
【3】 Precomputing Datalog evaluation plans in large-scale scenarios
标题：大规模场景中数据日志评估计划的预计算
作者： Alessio Fiorentino, Jessica Zangari
备注：Paper presented at the 35th International Conference on Logic Programming (ICLP 2019), Las Cruces, New Mexico, USA, 20-25 September 2019, 16 pages
链接：https://arxiv.org/abs/1907.12495
【4】 Learning abstract perceptual notions: the example of space
标题：学习抽象的感性概念：空间的例子
作者： Alexander V. Terekhov, J. Kevin O'Regan
链接：https://arxiv.org/abs/1907.12430
【5】 A Distributed Approach to LARS Stream Reasoning (System paper)
标题：LARS流推理的分布式方法(系统论文)
作者： Thomas Eiter, Konstantin Schekotihin
链接：https://arxiv.org/abs/1907.12344
【6】 Towards Optimizing Reiter's HS-Tree for Sequential Diagnosis
标题：面向序贯诊断的优化Reiter HS-Tree
作者： Patrick Rodler
链接：https://arxiv.org/abs/1907.12130
【7】 A difficulty ranking approach to personalization in E-learning
标题：一种E-learning个性化难度排序方法
作者： Avi Segal, Bracha Shapira
链接：https://arxiv.org/abs/1907.12047
【8】 Towards Model-based Reinforcement Learning for Industry-near Environments
标题：面向行业近环境的基于模型的强化学习
作者： Per-Arne Andersen, Ole-Christoffer Granmo
链接：https://arxiv.org/abs/1907.11971
【9】 Learning to design from humans: Imitating human designers through deep learning
标题：向人类学习设计：通过深度学习模仿人类设计师
作者： Ayush Raina, Jonathan Cagan
链接：https://arxiv.org/abs/1907.11813
【10】 von Neumann-Morgenstern and Savage Theorems for Causal Decision Making
标题：关于因果决策的von Neumann-Morgenstein和Savage定理
作者： Mauricio Gonzalez-Soto, Hugo J. Escalante
备注：Submitted to NeurIPS 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1907.11752
【11】 Hindsight Trust Region Policy Optimization
标题：后见之明信任区策略优化
作者： Hanbo Zhang, Nanning Zheng
链接：https://arxiv.org/abs/1907.12439
【12】 Modelling the Safety and Surveillance of the AI Race
标题：AI比赛的安全和监控建模
作者： The Anh Han, Tom Lenaerts
链接：https://arxiv.org/abs/1907.12393
【13】 A Unified Bellman Optimality Principle Combining Reward Maximization and Empowerment
标题：一种结合报酬最大化和授权的统一Bellman优化原则
作者： Felix Leibfried, Jordi Grau-Moya
链接：https://arxiv.org/abs/1907.12392
【14】 Topic Modeling with Wasserstein Autoencoders
标题：使用Wasserstein自动编码器的主题建模
作者： Feng Nan, Bing Xiang
备注：to appear at ACL 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1907.12374
【15】 A Mathematical Model for Linguistic Universals
标题：语言共性的数学模型
作者： Weinan E, Yajun Zhou
备注：Main text (9 pages, 6 figures); Materials and Methods (iii+275 pages, 20 figures, 5 tables)
链接：https://arxiv.org/abs/1907.12293
【16】 What Should I Ask? Using Conversationally Informative Rewards for Goal-Oriented Visual Dialog
标题：我该问什么？为面向目标的可视对话使用会话信息性奖励
作者： Pushkar Shukla, William Yang Wang
备注：Accepted to ACL 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1907.12021
【17】 Mindful Active Learning
标题：专心主动学习
作者： Zhila Esna Ashari, Hassan Ghasemzadeh
链接：https://arxiv.org/abs/1907.12003
【18】 Towards Understanding and Modeling Empathy for Use in Motivational Design Thinking
标题：向理解和建模同理心用于动机设计思维
作者： Gloria Washington, Rouzbeh Shirvani
链接：https://arxiv.org/abs/1907.12001
【19】 DynWalks: Global Topology and Recent Changes Awareness Dynamic Network Embedding
标题：DynWalks：全局拓扑和最近变化意识动态网络嵌入
作者： Chengbin Hou, Shan He
链接：https://arxiv.org/abs/1907.11968
【20】 Is BERT Really Robust? Natural Language Attack on Text Classification and Entailment
标题：伯特真的很强壮吗？自然语言对文本分类和蕴涵的攻击
作者： Di Jin, Peter Szolovits
链接：https://arxiv.org/abs/1907.11932
【21】 Towards Effective Rebuttal: Listening Comprehension using Corpus-Wide Claim Mining
标题：走向有效反驳：使用语料库范围内的权利要求挖掘的听力理解
作者： Tamar Lavee, Noam Slonim
备注：6th Argument Mining Workshop @ ACL 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1907.11889
【22】 Analyzing Linguistic Complexity and Scientific Impact
标题：分析语言复杂性和科学影响
作者： Chao Lu, Chengzhi Zhang
链接：https://arxiv.org/abs/1907.11843
【23】 Deep Learning for CSI Feedback Based on Superimposed Coding
标题：基于叠加编码的CSI反馈深度学习
作者： Chaojin Qing, Chuan Huang
链接：https://arxiv.org/abs/1907.11836
【24】 Environment Probing Interaction Policies
标题：环境探测交互策略
作者： Wenxuan Zhou, Abhinav Gupta
备注：Published as a conference paper at ICLR 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1907.11740
翻译：腾讯翻译君