人工智能每日论文速递[11.01]

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cs.AI 方向，今日共计16篇

【1】 How can AI Automate End-to-End Data Science?
标题：AI如何实现端到端数据科学的自动化？
作者： Charu Aggarwal, Alexander Gray
链接：https://arxiv.org/abs/1910.14436

【2】 Towards A Logical Account of Epistemic Causality
标题：关于认识因果关系的逻辑解释
作者： Shakil M. Khan (Ryerson University), Mikhail Soutchanski (Ryerson University)
备注：In Proceedings CREST 2019, arXiv:1910.13641
链接：https://arxiv.org/abs/1910.14217

【3】 Lexical Learning as an Online Optimal Experiment: Building Efficient Search Engines through Human-Machine Collaboration
标题：作为在线优化实验的词汇学习：通过人机协作建立高效的搜索引擎
作者： Jacopo Tagliabue, Reuben Cohn-Gordon
链接：https://arxiv.org/abs/1910.14164

【4】 FutureMapping 2: Gaussian Belief Propagation for Spatial AI
标题：FutureMapping 2：空间AI的高斯信念传播
作者： Andrew J. Davison, Joseph Ortiz
链接：https://arxiv.org/abs/1910.14139

【5】 Bayesian causal inference via probabilistic program synthesis
标题：基于概率程序综合的贝叶斯因果推理
作者： Sam Witty, Vikash Mansinghka
链接：https://arxiv.org/abs/1910.14124

【6】 Continual Unsupervised Representation Learning
标题：连续无监督表示学习
作者： Dushyant Rao, Raia Hadsell
备注：NeurIPS 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1910.14481

【7】 Learning Fairness in Multi-Agent Systems
标题：多Agent系统中的学习公平性
作者： Jiechuan Jiang, Zongqing Lu
备注：NeurIPS'19
链接：https://arxiv.org/abs/1910.14472

【8】 What Question Answering can Learn from Trivia Nerds
标题：问答可以从琐事书呆子中学到什么？
作者： Jordan Boyd-Graber
链接：https://arxiv.org/abs/1910.14464

【9】 Interactive Gibson: A Benchmark for Interactive Navigation in Cluttered Environments
标题：Interactive Gibson：杂乱环境中交互式导航的基准
作者： Fei Xia, Silvio Savarese
链接：https://arxiv.org/abs/1910.14442

【10】 Quantifying (Hyper) Parameter Leakage in Machine Learning
标题：机器学习中的量化(超)参数泄漏
作者： Vasisht Duddu, D. Vijay Rao
链接：https://arxiv.org/abs/1910.14409

【11】 Object-oriented state editing for HRL
标题：面向对象的HRL状态编辑
作者： Victor Bapst, Jessica B. Hamrick
备注：8 pages; accepted to the Perception as Generative Reasoning workshop of the 33rd Conference on Neural InformationProcessing Systems (NeurIPS 2019)
链接：https://arxiv.org/abs/1910.14361

【12】 The importance of evaluating the complete automated knowledge-based planning pipeline
标题：评估完全自动化的基于知识的规划管道的重要性
作者： Aaron Babier, Timothy C. Y. Chan
链接：https://arxiv.org/abs/1910.14257

【13】 Cascaded LSTMs based Deep Reinforcement Learning for Goal-driven Dialogue
标题：基于级联LSTMs的目标驱动对话深度强化学习
作者： Yue Ma, Hong Chen
备注：12 pages, 3 figures, appear in NLPCC 2017
链接：https://arxiv.org/abs/1910.14229

【14】 Belief revision and 3-valued logics: Characterization of 19,683 belief change operators
标题：信念修正与三值逻辑：19，683个信念改变算子的特征
作者： Nerio Borges, Ramón Pino Pérez
链接：https://arxiv.org/abs/1910.14138

【15】 Plan Arithmetic: Compositional Plan Vectors for Multi-Task Control
标题：计划算法：用于多任务控制的组合计划向量
作者： Coline Devin, Sergey Levine
备注：In NeurIPS 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1910.14033

【16】 Multi Modal Semantic Segmentation using Synthetic Data
标题：使用合成数据的多模态语义分割
作者： Kartik Srivastava, Guruprasad M. Hegde
备注：Accepted in 3rd Edition of Deep Learning for Automated Driving (DLAD) workshop, IEEE International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC'19) [see this https URL]
链接：https://arxiv.org/abs/1910.13676

机器翻译，仅供参考