机器学习每日论文速递[08.26]

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cs.LG 方向，今日共计49篇

[cs.LG]：

【1】 Belief Propagation as Fully Factorized Approximation
标题：置信传播为全因式近似
作者： Dong Liu, Saikat Chatterjee
备注：GlobalSIP 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1908.08906

【2】 Fairness in Deep Learning: A Computational Perspective
标题：深度学习中的公平性：计算的视角
作者： Mengnan Du, Xia Hu
链接：https://arxiv.org/abs/1908.08843

【3】 Reinforcement Learning in Healthcare: A Survey
标题：强化学习在医疗保健中的应用综述
作者： Chao Yu, Shamim Nemati
链接：https://arxiv.org/abs/1908.08796

【4】 Opponent Aware Reinforcement Learning
标题：对手感知强化学习
作者： Victor Gallego, David Gomez-Ullate Oteiza
备注：Substantially extends the previous work: this https URL arXiv admin note: text overlap with arXiv:1809.01560
链接：https://arxiv.org/abs/1908.08773

【5】 Bayesian Receiver Operating Characteristic Metric for Linear Classifiers
标题：线性分类器的贝叶斯接收机工作特性度量
作者： Syeda Sakira Hassan, Jussi Tohka
链接：https://arxiv.org/abs/1908.08771

【6】 Lukthung Classification Using Neural Networks on Lyrics and Audios
标题：基于神经网络的Lukthung歌词和音频分类
作者： Kawisorn Kamtue, Naruemon Pratanwanich
备注：ICSEC 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1908.08769

【7】 Interpretable Cognitive Diagnosis with Neural Network for Intelligent Educational Systems
标题：智能教育系统的神经网络可解释认知诊断
作者： Fei Wang, Zhenya Huang
链接：https://arxiv.org/abs/1908.08733

【8】 QuicK-means: Acceleration of K-means by learning a fast transform
标题：Quick-Means：通过学习快速变换加速K-Means
作者： Luc Giffon, Hachem Kadri
链接：https://arxiv.org/abs/1908.08713

【9】 Mish: A Self Regularized Non-Monotonic Neural Activation Function
标题：MISH：一种自正则的非单调神经激活函数
作者： Diganta Misra
链接：https://arxiv.org/abs/1908.08681

【10】 MTCNET: Multi-task Learning Paradigm for Crowd Count Estimation
标题：MTCNET：人群计数估计的多任务学习范式
作者： Abhay Kumar, Kamal Krishna
备注：5 pages, 3 figures, Accepted in IEEE AVSS 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1908.08652

【11】 Efficient Task-Specific Data Valuation for Nearest Neighbor Algorithms
标题：针对最近邻算法的高效任务特定数据评估
作者： Ruoxi Jia, Dawn Song
链接：https://arxiv.org/abs/1908.08619

【12】 Quadratic Surface Support Vector Machine with L1 Norm Regularization
标题：具有L1范数正则化的二次曲面支持向量机
作者： Seyedahmad Mousavi, Alvin Lim
链接：https://arxiv.org/abs/1908.08616

【13】 Tiered Graph Autoencoders with PyTorch Geometric for Molecular Graphs
标题：分子图的PyTorch几何分层图自动编码器
作者： Daniel T. Chang
链接：https://arxiv.org/abs/1908.08612

【14】 Viability of machine learning to reduce workload in systematic review screenings in the health sciences: a working paper
标题：减少健康科学系统审查筛选中工作量的机器学习的可行性：一篇工作论文
作者： Muhammad Maaz (Faculty of Health Sciences, McMaster University)
链接：https://arxiv.org/abs/1908.08610

【15】 Online Inference for Advertising Auctions
标题：广告拍卖的在线推理
作者： Caio Waisman, Nan Xu
链接：https://arxiv.org/abs/1908.08600

【16】 Feedbackward Decoding for Semantic Segmentation
标题：用于语义分割的反馈解码
作者： Beinan Wang, Georgi N. Gaydadjiev
链接：https://arxiv.org/abs/1908.08584

【17】 On Convergence Rate of Adaptive Multiscale Value Function Approximation For Reinforcement Learning
标题：强化学习中自适应多尺度值函数逼近的收敛速度
作者： Tao Li, Quanyan Zhu
备注：submitted to 2019 IEEE International Workshop MLSP
链接：https://arxiv.org/abs/1908.08578

【18】 Mobility-aware Content Preference Learning in Decentralized Caching Networks
标题：分布式缓存网络中的移动性感知内容偏好学习
作者： Yu Ye, Mikael Skoglund
链接：https://arxiv.org/abs/1908.08576

【19】 RNNs Evolving in Equilibrium: A Solution to the Vanishing and Exploding Gradients
标题：在平衡中进化的RNN：消失和爆炸梯度的一种解决方案
作者： Anil Kag, Venkatesh Saligrama
链接：https://arxiv.org/abs/1908.08574

【20】 Applications of Nature-Inspired Algorithms for Dimension Reduction: Enabling Efficient Data Analytics
标题：自然启发的降维算法的应用：实现高效的数据分析
作者： Farid Ghareh Mohammadi, Hamid R. Arabnia
备注：18 pages, 5 figures
链接：https://arxiv.org/abs/1908.08563

【21】 Tracking Behavioral Patterns among Students in an Online Educational System
标题：在线教育系统中学生行为模式的跟踪
作者： Stephan Lorenzen, Stephen Alstrup
链接：https://arxiv.org/abs/1908.08937

【22】 A Contextual Bandit Algorithm for Ad Creative under Ad Fatigue
标题：广告疲劳下广告创意的上下文Bandit算法
作者： Daisuke Moriwaki, Takahiro Hoshino
链接：https://arxiv.org/abs/1908.08936

【23】 Sparse Generative Adversarial Network
标题：稀疏生成对抗网络
作者： Shahin Mahdizadehaghdam, Hamid Krim
链接：https://arxiv.org/abs/1908.08930

【24】 In-bed Pressure-based Pose Estimation using Image Space Representation Learning
标题：基于图像空间表示学习的床内压力位姿估计
作者： Vandad Davoodnia, Ali Etemad
链接：https://arxiv.org/abs/1908.08919

【25】 Incremental Binarization On Recurrent Neural Networks For Single-Channel Source Separation
标题：基于递归神经网络的单通道信源分离增量式二值化
作者： Sunwoo Kim, Minje Kim
备注：5 pages, 1 figure, 2019 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP 2019)
链接：https://arxiv.org/abs/1908.08898

【26】 Predicting knee osteoarthritis severity: comparative modeling based on patient's data and plain X-ray images
标题：预测膝关节骨关节炎严重程度：基于患者数据和普通X线图像的对比建模
作者： Jaynal Abedin, John Newell
备注：Published in Nature Scientific Reports, 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1908.08873

【27】 Topology-preserving augmentation for CNN-based segmentation of congenital heart defects from 3D paediatric CMR
标题：基于CNN的三维儿科CMR先天性心脏病分割的拓扑保持增强
作者： Nick Byrne, Andrew P. King
备注：To be published at MICCAI PIPPI 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1908.08870

【28】 Assessing Knee OA Severity with CNN attention-based end-to-end architectures
标题：使用CNN基于注意力的端到端架构评估膝关节OA严重程度
作者： Marc Górriz, Noel E. O'Connor
链接：https://arxiv.org/abs/1908.08856

【29】 A Robust Regression Approach for Robot Model Learning
标题：机器人模型学习的稳健回归方法
作者： Francesco Cursi, Guang-Zhong Yang
备注：5 pages; 4 figures; to be presented at IROS 2019, Nov 4-8
链接：https://arxiv.org/abs/1908.08855

【30】 A Review of Point Cloud Semantic Segmentation
标题：点云语义分割研究综述
作者： Yuxing Xie, Xiao Xiang Zhu
链接：https://arxiv.org/abs/1908.08854

【31】 Generating High-Resolution Fashion Model Images Wearing Custom Outfits
标题：穿着定制服装生成高分辨率时装模特图像
作者： Gökhan Yildirim, Urs Bergmann
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/1908.08847

【32】 Feature Learning to Automatically Assess Radiographic Knee Osteoarthritis Severity
标题：自动评估X线膝关节骨关节炎严重程度的特征学习
作者： Joseph Antony, Noel E O' Connor
链接：https://arxiv.org/abs/1908.08840

【33】 Automated Generation of Test Models from Semi-Structured Requirements
标题：从半结构化需求自动生成测试模型
作者： Jannik Fischbach, Dietmar Freudenstein
链接：https://arxiv.org/abs/1908.08810

【34】 An encoding framework with brain inner state for natural image identification
标题：一种用于自然图像识别的具有大脑内部状态的编码框架
作者： Hao Wu, Badong Chen
链接：https://arxiv.org/abs/1908.08807

【35】 NetSyn: Neural Evolutionary Technique to Synthesize Programs
标题：NetSyn：合成程序的神经进化技术
作者： Shantanu Mandal, Abdullah Muzahid
链接：https://arxiv.org/abs/1908.08783

【36】 Increasing the Generalisaton Capacity of Conditional VAEs
标题：增加条件VAE的泛化能力
作者： Alexej Klushyn, Patrick van der Smagt
链接：https://arxiv.org/abs/1908.08750

【37】 Interactive Collaborative Exploration using Incomplete Contexts
标题：使用不完全上下文的交互式协作探索
作者： Maximilian Felde, Gerd Stumme
链接：https://arxiv.org/abs/1908.08740

【38】 Automated Fitting of Neural Network Potentials at Coupled Cluster Accuracy: Protonated Water Clusters as Testing Ground
标题：耦合簇精度下神经网络势的自动拟合：质子化水簇作为试验场
作者： Christoph Schran, Dominik Marx
链接：https://arxiv.org/abs/1908.08734

【39】 Wasserstein Distributionally Robust Optimization: Theory and Applications in Machine Learning
标题：Wasserstein分布鲁棒优化：机器学习中的理论与应用
作者： Daniel Kuhn, Soroosh Shafieezadeh-Abadeh
链接：https://arxiv.org/abs/1908.08729

【40】 Sequential Adversarial Learning for Self-Supervised Deep Visual Odometry
标题：自监督深度视觉里程计的序贯对抗性学习
作者： Shunkai Li, Hongbin Zha
备注：Accept to ICCV 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1908.08704

【41】 A BLSTM Network for Printed Bengali OCR System with High Accuracy
标题：一种用于高精度印刷孟加拉OCR系统的BLSTM网络
作者： Debabrata Paul, Bidyut Baran Chaudhuri
链接：https://arxiv.org/abs/1908.08674

【42】 A Comparison of Action Spaces for Learning Manipulation Tasks
标题：操作任务学习中动作空间的比较
作者： Patrick Varin, Scott Kuindersma
备注：Accepted as a conference paper at IROS 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1908.08659

【43】 Spiking Neural Predictive Coding for Continual Learning from Data Streams
标题：用于数据流连续学习的尖峰神经预测编码
作者： Alexander Ororbia
链接：https://arxiv.org/abs/1908.08655

【44】 Adversary-resilient Inference and Machine Learning: From Distributed to Decentralized
标题：对抗弹性推理与机器学习：从分布式到分散
作者： Zhixiong Yang, Waheed U. Bajwa
备注：20 pages, 6 figures, 2 tables; currently in review for journal publication
链接：https://arxiv.org/abs/1908.08649

【45】 Exact inference under the perfect phylogeny model
标题：完美系统发育模型下的精确推理
作者： Surjyendu Ray, José Bento
链接：https://arxiv.org/abs/1908.08623

【46】 Song Hit Prediction: Predicting Billboard Hits Using Spotify Data
标题：歌曲热门预测：使用Spotify数据预测公告牌热门歌曲
作者： Kai Middlebrook, Kian Sheik
链接：https://arxiv.org/abs/1908.08609

【47】 Revealing the Dark Secrets of BERT
标题：揭露伯特的黑暗秘密
作者： Olga Kovaleva, Anna Rumshisky
备注：Accepted to EMNLP 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1908.08593

【48】 From Community to Role-based Graph Embeddings
标题：从社区到基于角色的图嵌入
作者： Ryan A. Rossi, John Boaz Lee
链接：https://arxiv.org/abs/1908.08572

【49】 Intent term selection and refinement in e-commerce queries
标题：电子商务查询中的意图词选择和精化
作者： Saurav Manchanda, George Karypis
备注：Extended version of paper "Intent term weighing in e-commerce queries" to appear in CIKM'19
链接：https://arxiv.org/abs/1908.08564

翻译：腾讯翻译君