机器学习每日论文速递[08.12]

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cs.LG 方向，今日共计25篇

[cs.LG]：

【1】 On the Adversarial Robustness of Neural Networks without Weight Transport
标题：无权传递神经网络的对抗鲁棒性
作者： Mohamed Akrout
链接：https://arxiv.org/abs/1908.03560

【2】 Deep Kernel Learning for Clustering
标题：用于聚类的深度核学习
作者： Chieh Wu, Jennifer Dy
链接：https://arxiv.org/abs/1908.03515

【3】 Bayesian Inference for Large Scale Image Classification
标题：贝叶斯推理在大尺度图像分类中的应用
作者： Jonathan Heek, Nal Kalchbrenner
链接：https://arxiv.org/abs/1908.03491

【4】 Probabilistic Models with Deep Neural Networks
标题：具有深度神经网络的概率模型
作者： Andrés R. Masegosa, Antonio Salmerón
链接：https://arxiv.org/abs/1908.03442

【5】 TEASER: Early and Accurate Time Series Classification
标题：挑逗：早期准确的时间序列分类
作者： P. Schäfer, U. Leser
链接：https://arxiv.org/abs/1908.03405

【6】 Gradient Boosting Survival Tree with Applications in Credit Scoring
标题：梯度提升生存树及其在信用评分中的应用
作者： Miaojun Bai, Yun Shen
链接：https://arxiv.org/abs/1908.03385

【7】 Fully Convolutional Search Heuristic Learning for Rapid Path Planners
标题：快速路径规划器的完全卷积搜索启发式学习
作者： Yuka Ariki, Takuya Narihira
链接：https://arxiv.org/abs/1908.03343

【8】 Uncheatable Machine Learning Inference
标题：不可欺骗的机器学习推理
作者： Mustafa Canim, Josh Payne
链接：https://arxiv.org/abs/1908.03270

【9】 On the Variance of the Adaptive Learning Rate and Beyond
标题：论自适应学习率的方差及超越
作者： Liyuan Liu, Jiawei Han
链接：https://arxiv.org/abs/1908.03265

【10】 Trajectory-wise Control Variates for Variance Reduction in Policy Gradient Methods
标题：用于策略梯度方法中方差减小的轨迹控制变量
作者： Ching-An Cheng, Byron Boots
链接：https://arxiv.org/abs/1908.03263

【11】 Random Sum-Product Forests with Residual Links
标题：带剩余链的随机和积林
作者： Fabrizio Ventola, Kristian Kersting
链接：https://arxiv.org/abs/1908.03250

【12】 VisualBERT: A Simple and Performant Baseline for Vision and Language
标题：VisualBERT：视觉和语言的简单而高效的基线
作者： Liunian Harold Li, Kai-Wei Chang
链接：https://arxiv.org/abs/1908.03557

【13】 BERT-based Ranking for Biomedical Entity Normalization
标题：基于BERT的生物医学实体归一化排序
作者： Zongcheng Ji, Hua Xu
链接：https://arxiv.org/abs/1908.03548

【14】 Reconstructing commuters network using machine learning and urban indicators
标题：利用机器学习和城市指标重建通勤者网络
作者： Gabriel Spadon, Luiz G. A. Alves
链接：https://arxiv.org/abs/1908.03512

【15】 Zero-shot Feature Selection via Exploiting Semantic Knowledge
标题：利用语义知识进行零炮特征选择
作者： Zheng Wang (1), Tsinghua University)
链接：https://arxiv.org/abs/1908.03464

【16】 Group Pruning using a Bounded-Lp norm for Group Gating and Regularization
标题：使用有界Lp范数的群剪枝用于群门控和正则化
作者： Chaithanya Kumar Mummadi, Volker Fischer
备注：German Conference on Pattern Recognition (GCPR) 2019, 12 main pages, 3 pages of appendix, 4 figures, 2 tables
链接：https://arxiv.org/abs/1908.03463

【17】 Learn to Allocate Resources in Vehicular Networks
标题：学会在车辆网络中分配资源
作者： Liang Wang, Geoffrey Ye Li
链接：https://arxiv.org/abs/1908.03447

【18】 Tracking Temporal Evolution of Network Activity for Botnet Detection
标题：跟踪僵尸网络检测网络活动的时间演化
作者： Kapil Sinha, Julian Bunn
链接：https://arxiv.org/abs/1908.03443

【19】 Learning to Grasp from 2.5D images: a Deep Reinforcement Learning Approach
标题：从2.5D图像中学习掌握：一种深度强化学习方法
作者： Alessia Bertugli, Paolo Galeone
链接：https://arxiv.org/abs/1908.03440

【20】 Transferable Representation Learning in Vision-and-Language Navigation
标题：视觉与语言导航中的可转移表征学习
作者： Haoshuo Huang, Eugene Ie
备注：To appear in ICCV 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1908.03409

【21】 Multivariate Convolutional Sparse Coding with Low Rank Tensor
标题：具有低秩张量的多元卷积稀疏编码
作者： Pierre Humbert (CMLA), Nicolas Vayatis (CMLA)
链接：https://arxiv.org/abs/1908.03367

【22】 Hyper Vision Net: Kidney Tumor Segmentation Using Coordinate Convolutional Layer and Attention Unit
标题：超视觉网：基于坐标卷积层和注意单元的肾脏肿瘤分割
作者： D.Sabarinathan, S.M.Md.Mansoor Roomi
备注：9 pages, 3 figures, KiTs19 challenge
链接：https://arxiv.org/abs/1908.03339

【23】 Automatic Calibration of Dynamic and Heterogeneous Parameters in Agent-based Model
标题：基于Agent的模型中动态和异构参数的自动标定
作者： Dongjun Kim, Il-Chul Moon
链接：https://arxiv.org/abs/1908.03309

【24】 ToyADMOS: A Dataset of Miniature-Machine Operating Sounds for Anomalous Sound Detection
标题：TOYADMOS：用于异常声音检测的微型机器操作声音数据集
作者： Yuma Koizumi, Keisuke Imoto
备注：5 pages, to appear in IEEE WASPAA 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1908.03299

【25】 Identification of Effective Connectivity Subregions
标题：有效连接子区域的识别
作者： Ruben Sanchez-Romero, Clark Glymour
链接：https://arxiv.org/abs/1908.03264

翻译：腾讯翻译君