机器学习每日论文速递[04.23]

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cs.LG 方向，今日共计58篇

【1】 Chip Placement with Deep Reinforcement Learning
标题：带深度强化学习的切屑放置
作者： Azalia Mirhoseini, Jeff Dean
链接：https://arxiv.org/abs/2004.10746

【2】 Deeply Uncertain: Comparing Methods of Uncertainty Quantification in Deep Learning Algorithms
标题：深度不确定性：深度学习算法中不确定性量化方法的比较
作者： João Caldeira, Brian Nord
备注：11 pages, 3 figures; Presented at ICLR 2020 Workshop on Fundamental Science in the era of AI
链接：https://arxiv.org/abs/2004.10710

【3】 ktrain: A Low-Code Library for Augmented Machine Learning
标题：KTrain：一个用于增强机器学习的低代码库
作者： Arun S. Maiya
链接：https://arxiv.org/abs/2004.10703

【4】 CodNN -- Robust Neural Networks From Coded Classification
标题：CodNN-编码分类的鲁棒神经网络
作者： Netanel Raviv, Anxiao (Andrew) Jiang
备注：To appear in ISIT '20
链接：https://arxiv.org/abs/2004.10700

【5】 AutoEG: Automated Experience Grafting for Off-Policy Deep Reinforcement Learning
标题：AutoEG：用于无策略深度强化学习的自动经验嫁接
作者： Keting Lu, Xiaoping Chen
链接：https://arxiv.org/abs/2004.10698

【6】 A Fortran-Keras Deep Learning Bridge for Scientific Computing
标题：科学计算的Fortran-KERAS深度学习桥梁
作者： Jordan Ott, Pierre Baldi
链接：https://arxiv.org/abs/2004.10652

【7】 Discovering Imperfectly Observable Adversarial Actions using Anomaly Detection
标题：使用异常检测发现不完全可观察的对抗性行为
作者： Olga Petrova, Viliam Lisy
备注：9 pages, 3 figures, 3 tables. Extended Abstract of this paper is accepted to AAMAS 2020
链接：https://arxiv.org/abs/2004.10638

【8】 Provably robust deep generative models
标题：可证明的鲁棒深生成模型
作者： Filipe Condessa, Zico Kolter
链接：https://arxiv.org/abs/2004.10608

【9】 Discretized Bottleneck in VAE: Posterior-Collapse-Free Sequence-to-Sequence Learning
标题：VAE中的离散瓶颈：后端无崩溃序列到序列学习
作者： Yang Zhao, Changyou Chen
链接：https://arxiv.org/abs/2004.10603

【10】 Bayesian Optimization with Output-Weighted Importance Sampling
标题：输出加权重要性抽样的贝叶斯优化
作者： Antoine Blanchard, Themistoklis Sapsis
链接：https://arxiv.org/abs/2004.10599

【11】 Up or Down? Adaptive Rounding for Post-Training Quantization
标题：向上还是向下？用于训练后量化的自适应舍入
作者： Markus Nagel, Tijmen Blankevoort
链接：https://arxiv.org/abs/2004.10568

【12】 A New Metric for Lumpy and Intermittent Demand Forecasts: Stock-keeping-oriented Prediction Error Costs
标题：一种新的块状和间歇性需求预测度量：面向库存的预测误差成本
作者： Dominik Martin, Niklas Kühl
备注：Proceedings of the 53rd Annual Hawaii International Conference on System Sciences (HICSS-53), Grand Wailea, Maui, HI, January 7-10, 2020
链接：https://arxiv.org/abs/2004.10537

【13】 Practical calibration of the temperature parameter in Gibbs posteriors
标题：Gibbs后部温度参数的实用标定
作者： Lucie Perrotta
链接：https://arxiv.org/abs/2004.10522

【14】 Stabilizing Training of Generative Adversarial Nets via Langevin Stein Variational Gradient Descent
标题：基于Langevin Stein变分梯度下降的生成性对抗网的稳定训练
作者： Dong Wang, Li Cheng
链接：https://arxiv.org/abs/2004.10495

【15】 SoQal: Selective Oracle Questioning in Active Learning
标题：SOQAL：主动学习中的选择性甲骨文提问
作者： Dani Kiyasseh, David A. Clifton
链接：https://arxiv.org/abs/2004.10468

【16】 Policy Gradient from Demonstration and Curiosity
标题：政策梯度：示范和好奇心
作者： Jie Chen, Wenjun Xu
链接：https://arxiv.org/abs/2004.10430

【17】 Synthetic vs. Real Reference Strings for Citation Parsing, and the Importance of Re-training and Out-Of-Sample Data for Meaningful Evaluations: Experiments with GROBID, GIANT and Cora
标题：用于引文分析的合成与真实引用字符串，以及重新训练和样本外数据对于有意义的评估的重要性：GROBID，GOGER和CORA的实验
作者： Mark Grennan, Joeran Beel
链接：https://arxiv.org/abs/2004.10410

【18】 Sequential Anomaly Detection using Inverse Reinforcement Learning
标题：基于逆强化学习的序贯异常检测
作者： Min-hwan Oh, Garud Iyengar
备注：Published in KDD 2019 (Oral in Research Paper Track)
链接：https://arxiv.org/abs/2004.10398

【19】 A Framework for Evaluating Gradient Leakage Attacks in Federated Learning
标题：一种评估联邦学习中梯度泄漏攻击的框架
作者： Wenqi Wei, Yanzhao Wu
链接：https://arxiv.org/abs/2004.10397

【20】 Representation Bayesian Risk Decompositions and Multi-Source Domain Adaptation
标题：表示贝叶斯风险分解与多源域自适应
作者： Xi Wu, Prasad Chalasani
链接：https://arxiv.org/abs/2004.10390

【21】 Hierarchically Fair Federated Learning
标题：层次公平的联邦学习
作者： Jingfeng Zhang, Mohan Kankanhalli
链接：https://arxiv.org/abs/2004.10386

【22】 Quantifying With Only Positive Training Data
标题：随着量化唯一积极的训练数据
作者： Denis dos Reis, Gustavo Batista
链接：https://arxiv.org/abs/2004.10356

【23】 Federated Learning with Only Positive Labels
标题：只有积极标签的联合学习
作者： Felix X. Yu, Sanjiv Kumar
链接：https://arxiv.org/abs/2004.10342

【24】 Probabilistic Safety for Bayesian Neural Networks
标题：贝叶斯神经网络的概率安全性
作者： Matthew Wicker, Marta Kwiatkowska
链接：https://arxiv.org/abs/2004.10281

【25】 Decomposed Adversarial Learned Inference
标题：分解对抗性学习推理
作者： Alexander Hanbo Li, Jing Gao
链接：https://arxiv.org/abs/2004.10267

【26】 Certifying Joint Adversarial Robustness for Model Ensembles
标题：验证模型集成的联合对抗鲁棒性
作者： Mainuddin Ahmad Jonas, David Evans
链接：https://arxiv.org/abs/2004.10250

【27】 On-the-Fly Joint Feature Selection and Classification
标题：动态关节特征选择和分类
作者： Yasitha Warahena Liyanage, Charalampos Chelmis
链接：https://arxiv.org/abs/2004.10245

【28】 Neural forecasting: Introduction and literature overview
标题：神经预测：介绍和概述文献
作者： Konstantinos Benidis, Tim Januschowski
链接：https://arxiv.org/abs/2004.10240

【29】 Red-GAN: Attacking class imbalance via conditioned generation. Yet another medical imaging perspective
标题：红干：通过条件世代攻击职业失衡。另一种医学影像视角
作者： Ahmad B Qasim, Bjoern Menze
链接：https://arxiv.org/abs/2004.10734

【30】 Eigendecomposition of Q in Equally Constrained Quadratic Programming
标题：等约束二次规划中Q的本征复合
作者： Shi Yu
链接：https://arxiv.org/abs/2004.10723

【31】 A Committee of Convolutional Neural Networks for Image Classication in the Concurrent Presence of Feature and Label Noise
标题：用于同时存在特征和标签噪声的图像分类的卷积神经网络委员会
作者： Stanisław Kaźmierczak, Jacek Mańdziuk
链接：https://arxiv.org/abs/2004.10705

【32】 Disjoint principal component analysis by constrained binary particle swarm optimization
标题：基于约束二进制粒子群算法的不相交主成分分析
作者： John Ramírez-Figueroa, Purificación Galindo-Villardón
链接：https://arxiv.org/abs/2004.10701

【33】 Spectrally Consistent UNet for High Fidelity Image Transformations
标题：用于高保真图像变换的光谱一致性UNET
作者： Demetris Marnerides, Kurt Debattista
链接：https://arxiv.org/abs/2004.10696

【34】 DyNet: Dynamic Convolution for Accelerating Convolutional Neural Networks
标题：DyNet：加速卷积神经网络的动态卷积
作者： Yikang Zhang, Zhao Zhong
链接：https://arxiv.org/abs/2004.10694

【35】 Simple Dataset for Proof Method Recommendation in Isabelle/HOL (Dataset Description)
标题：Isabelle/HOL中用于证明方法推荐的简单数据集(数据集描述)
作者： Yutaka Nagashima
链接：https://arxiv.org/abs/2004.10667

【36】 A review: Deep learning for medical image segmentation using multi-modality fusion
标题：多模态融合用于医学图像分割的深度学习综述
作者： Tongxue Zhou, Stéphane Canu
链接：https://arxiv.org/abs/2004.10664

【37】 Typilus: Neural Type Hints
标题：Typilus：神经类型提示
作者： Miltiadis Allamanis, Zheng Gao
备注：Accepted to PLDI 2020
链接：https://arxiv.org/abs/2004.10657

【38】 Amortized Bayesian model comparison with evidential deep learning
标题：证据深度学习与分期贝叶斯模型的比较
作者： Stefan T. Radev, Ullrich Köthe
链接：https://arxiv.org/abs/2004.10629

【39】 Moment-Based Domain Adaptation: Learning Bounds and Algorithms
标题：基于矩的领域自适应：学习界和算法
作者： Werner Zellinger
链接：https://arxiv.org/abs/2004.10618

【40】 Self-Supervised Representation Learning on Document Images
标题：文档图像的自监督表示学习
作者： Adrian Cosma, Marius Popescu
备注：15 pages, 5 figures. Accepted at DAS 2020: IAPR International Workshop on Document Analysis Systems
链接：https://arxiv.org/abs/2004.10605

【41】 Gaussian Process Manifold Interpolation for Probabilistic Atrial Activation Maps and Uncertain Conduction Velocity
标题：概率心房激活图和不确定传导速度的高斯过程流形插值
作者： Sam Coveney, Richard D Wilkinson
链接：https://arxiv.org/abs/2004.10586

【42】 Learning Sampling and Model-Based Signal Recovery for Compressed Sensing MRI
标题：用于压缩传感MRI的学习采样和基于模型的信号恢复
作者： Iris A.M. Huijben, Ruud J.G. van Sloun
链接：https://arxiv.org/abs/2004.10536

【43】 Energy Disaggregation with Semi-supervised Sparse Coding
标题：能源与解聚半监督稀疏编码
作者： Mengheng Xue, David K. A. Mordecai
链接：https://arxiv.org/abs/2004.10529

【44】 Deep Learning for Screening COVID-19 using Chest X-Ray Images
标题：使用胸部X射线图像筛选COVID-19的深度学习
作者： Sanhita Basu, Sushmita Mitra
链接：https://arxiv.org/abs/2004.10507

【45】 Graph Convolutional Subspace Clustering: A Robust Subspace Clustering Framework for Hyperspectral Image
标题：图卷积子空间聚类：一种稳健的高光谱图像子空间聚类框架
作者： Yaoming Cai, Qin Yan
链接：https://arxiv.org/abs/2004.10476

【46】 A Study of Non-autoregressive Model for Sequence Generation
标题：序列生成的非自回归模型研究
作者： Yi Ren, Tie-Yan Liu
备注：Accepted by ACL 2020
链接：https://arxiv.org/abs/2004.10454

【47】 Tactical Decision-Making in Autonomous Driving by Reinforcement Learning with Uncertainty Estimation
标题：基于不确定性估计的强化学习自主驾驶战术决策
作者： Carl-Johan Hoel, Leo Laine
链接：https://arxiv.org/abs/2004.10439

【48】 OL4EL: Online Learning for Edge-cloud Collaborative Learning on Heterogeneous Edges with Resource Constraints
标题：OL4EL：基于资源约束的异构边缘云协同学习在线学习
作者： Qing Han, Xinyu Yang
链接：https://arxiv.org/abs/2004.10387

【49】 DRMap: A Generic DRAM Data Mapping Policy for Energy-Efficient Processing of Convolutional Neural Networks
标题：DRMap：一种用于卷积神经网络节能处理的通用DRAM数据映射策略
作者： Rachmad Vidya Wicaksana Putra, Muhammad Shafique
备注：To appear at the 57th Design Automation Conference (DAC), July 2020, San Francisco, CA, USA
链接：https://arxiv.org/abs/2004.10341

【50】 Structured Mechanical Models for Robot Learning and Control
标题：用于机器人学习和控制的结构化力学模型
作者： Jayesh K. Gupta, Mykel J. Kochenderfer
备注：First two authors contributed equally. Accepted at L4DC2020. Source code and videos at this https URL
链接：https://arxiv.org/abs/2004.10301

【51】 ParkPredict: Motion and Intent Prediction of Vehicles in Parking Lots
标题：ParkPredict：停车场内车辆的运动和意图预测
作者： Xu Shen, Francesco Borrelli
备注：* Indicates equal contribution. Accepted at IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV) 2020
链接：https://arxiv.org/abs/2004.10293

【52】 M-LVC: Multiple Frames Prediction for Learned Video Compression
标题：M-LVC：用于学习视频压缩的多帧预测
作者： Jianping Lin, Feng Wu
备注：Accepted to appear in CVPR2020; camera-ready
链接：https://arxiv.org/abs/2004.10290

【53】 How to Train your DNN: The Network Operator Edition
标题：如何培训您的DNN：网络运营商版
作者： Michael Alan Chang, Scott Shenker
链接：https://arxiv.org/abs/2004.10275

【54】 Normalizing Flow Regression
标题：归一化流量回归
作者： Yonatan Woodbridge, Ami Wiesel
链接：https://arxiv.org/abs/2004.10255

【55】 Music Generation with Temporal Structure Augmentation
标题：具有时间结构增强的音乐生成
作者： Shakeel Raja
链接：https://arxiv.org/abs/2004.10246

【56】 Partial Volume Segmentation of Brain MRI Scans of any Resolution and Contrast
标题：任意分辨率和对比度的脑MRI扫描的部分体积分割
作者： Benjamin Billot, Juan Eugenio Iglesias
链接：https://arxiv.org/abs/2004.10221

【57】 MT-Clinical BERT: Scaling Clinical Information Extraction with Multitask Learning
标题：MT-临床BERT：通过多任务学习缩放临床信息提取
作者： Andriy Mulyar, Bridget T. McInnes
链接：https://arxiv.org/abs/2004.10220

【58】 Domain-Guided Task Decomposition with Self-Training for Detecting Personal Events in Social Media
标题：用于检测社交媒体中个人事件的具有自我训练的领域引导任务分解
作者： Payam Karisani, Eugene Agichtein
备注：WWW 2020
链接：https://arxiv.org/abs/2004.10201

机器翻译，仅供参考