机器学习每日论文速递[12.06]

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cs.LG 方向，今日共计88篇

【1】 Combining Q-Learning and Search with Amortized Value Estimates
标题：结合Q-学习和搜索与摊销价值估计
作者： Jessica B. Hamrick, Peter W. Battaglia
链接：https://arxiv.org/abs/1912.02807

【2】 Adversarial Risk via Optimal Transport and Optimal Couplings
标题：通过最优运输和最优耦合的对抗性风险
作者： Muni Sreenivas Pydi, Varun Jog
链接：https://arxiv.org/abs/1912.02794

【3】 On the Sample Complexity of Learning Sum-Product Networks
标题：关于学习和积网络的样本复杂性
作者： Ishaq Aden-Ali, Hassan Ashtiani
链接：https://arxiv.org/abs/1912.02765

【4】 Inferring the Optimal Policy using Markov Chain Monte Carlo
标题：用马尔可夫链蒙特卡罗推断最优策略
作者： Brandon Trabucco, Ganeshkumar Ashokavardhanan
链接：https://arxiv.org/abs/1912.02714

【5】 Self-Supervised Contextual Language Representation of Radiology Reports to Improve the Identification of
Communication Urgency
标题：放射学报告的自我监督上下文语言表示，以提高通信紧迫性的识别
作者： Xing Meng, Saeed Hassanpour
备注：Accepted in AMIA 2020 Informatics Summit
链接：https://arxiv.org/abs/1912.02703

【6】 Optimizing Norm-Bounded Weighted Ambiguity Sets for Robust MDPs
标题：鲁棒MDP的范数有界加权模糊集优化
作者： Reazul Hasan Russel, Marek Petrik
备注：arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:1910.10786
链接：https://arxiv.org/abs/1912.02696

【7】 Binarized Canonical Polyadic Decomposition for Knowledge Graph Completion
标题：知识图补全的二值化正则多元分解
作者： Koki Kishimoto, Masashi Shimbo
备注：arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:1902.02970
链接：https://arxiv.org/abs/1912.02686

【8】 Scalable Variational Bayesian Kernel Selection for Sparse Gaussian Process Regression
标题：稀疏高斯过程回归的可伸缩变分贝叶斯核选择
作者： Tong Teng, Kian Hsiang Low
备注：34th AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI 2020), Extended version with derivations, 12 pages
链接：https://arxiv.org/abs/1912.02641

【9】 Trident: Efficient 4PC Framework for Privacy Preserving Machine Learning
标题：Trident：一种高效的4PC隐私保护机器学习框架
作者： Rahul Rachuri, Ajith Suresh
备注：To appear in 26th Annual Network and Distributed System Security Symposium (NDSS) 2020
链接：https://arxiv.org/abs/1912.02631

【10】 A Comprehensive Survey on Machine Learning Techniques and User Authentication Approaches for Credit Card
Fraud Detection
标题：信用卡欺诈检测中的机器学习技术和用户认证方法综述
作者： Niloofar Yousefi, Ivan Garibay
链接：https://arxiv.org/abs/1912.02629

【11】 Fundamental Limitations in Sequential Prediction and Recursive Algorithms: $\mathcal{L}_{p}$ Bounds via
an Entropic Analysis
标题：顺序预测和递归算法的基本限制：通过熵分析确定$ \ mathcal {L} _ {p} $界
作者： Song Fang, Quanyan Zhu
备注：arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:1910.06742
链接：https://arxiv.org/abs/1912.02628

【12】 Learning Efficient Representation for Intrinsic Motivation
标题：学习内在动机的有效表征
作者： Ruihan Zhao, Pieter Abbeel
链接：https://arxiv.org/abs/1912.02624

【13】 Towards Understanding Residual and Dilated Dense Neural Networks via Convolutional Sparse Coding
标题：通过卷积稀疏编码理解残差和膨胀稠密神经网络
作者： Zhiyang Zhang, Shihua Zhang
链接：https://arxiv.org/abs/1912.02605

【14】 Region-Wise Attack: On Efficient Generation of Robust Physical Adversarial Examples
标题：区域智慧攻击：关于健壮物理对抗实例的有效生成
作者： Bo Luo, Qiang Xu
链接：https://arxiv.org/abs/1912.02598

【15】 Tensor Recovery from Noisy and Multi-Level Quantized Measurements
标题：从噪声和多级量化测量中恢复张量
作者： Ren Wang, Jinjun Xiong
链接：https://arxiv.org/abs/1912.02588

【16】 Collective Learning
标题：集体学习
作者： Francesco Farina
链接：https://arxiv.org/abs/1912.02580

【17】 Dynamic Pricing on E-commerce Platform with Deep Reinforcement Learning
标题：基于深度强化学习的电子商务平台动态定价
作者： Jiaxi Liu, Xingyu Wu
链接：https://arxiv.org/abs/1912.02572

【18】 Screening Data Points in Empirical Risk Minimization via Ellipsoidal Regions and Safe Loss Function
标题：通过椭球区域和安全损失函数筛选经验风险最小化中的数据点
作者： Grégoire Mialon, Julien Mairal
链接：https://arxiv.org/abs/1912.02566

【19】 Iterative Policy-Space Expansion in Reinforcement Learning
标题：强化学习中的迭代策略空间扩展
作者： Jan Malte Lichtenberg, Özgür Şimşek
备注：Workshop on Biological and Artificial Reinforcement Learning at the 33rd Conference on Neural Information
Processing Systems (NeurIPS 2019), Vancouver, Canada
链接：https://arxiv.org/abs/1912.02532

【20】 Hindsight Credit Assignment
标题：后见之明贷方分配
作者： Anna Harutyunyan, Remi Munos
备注：NeurIPS 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1912.02503

【21】 MetalGAN: Multi-Domain Label-Less Image Synthesis Using cGANs and Meta-Learning
标题：MetalGAN：使用cGAN和元学习的多域无标签图像合成
作者： Tomaso Fontanini, Andrea Prati
链接：https://arxiv.org/abs/1912.02494

【22】 Analysis of the Optimization Landscapes for Overcomplete Representation Learning
标题：过完备表征学习的优化环境分析
作者： Qing Qu, Zhihui Zhu
链接：https://arxiv.org/abs/1912.02427

【23】 Clustering Time-Series by a Novel Slope-Based Similarity Measure Considering Particle Swarm Optimization
标题：基于粒子群优化的斜率相似性度量对时间序列进行聚类
作者： Hossein Kamalzadeh, Saeed Mansour
链接：https://arxiv.org/abs/1912.02405

【24】 Covariance Matrix Adaptation for the Rapid Illumination of Behavior Space
标题：行为空间快速照明的协方差矩阵自适应
作者： Matthew C. Fontaine, Amy K. Hoover
链接：https://arxiv.org/abs/1912.02400

【25】 Towards Robust Relational Causal Discovery
标题：走向稳健的关系因果发现
作者： Sanghack Lee, Vasant Honavar
链接：https://arxiv.org/abs/1912.02390

【26】 The Search for Sparse, Robust Neural Networks
标题：稀疏、鲁棒神经网络的搜索
作者： Justin Cosentino, Jun Zhu
备注：The Safety and Robustness in Decision Making Workshop at the 33rd Conference on Neural
InformationProcessing Systems (NeurIPS 2019), Vancouver, Canada
链接：https://arxiv.org/abs/1912.02386

【27】 Large-scale Pretraining for Visual Dialog: A Simple State-of-the-Art Baseline
标题：大规模视觉对话前培训：一种简单的最新基线
作者： Vishvak Murahari, Abhishek Das
链接：https://arxiv.org/abs/1912.02379

【28】 Probabilistically-autoencoded horseshoe-disentangled multidomain item-response theory models
标题：概率自编码马蹄形解缠的多域项目反应理论模型
作者： Joshua C. Chang, Carson C. Chow
备注：Presented as poster at the NeurIPS 2019 Bayesian Deep Learning workshop
链接：https://arxiv.org/abs/1912.02351

【29】 RoNGBa: A Robustly Optimized Natural Gradient Boosting Training Approach with Leaf Number Clipping
标题：RoNGBa：一种稳健优化的叶数剪裁自然梯度增压训练方法
作者： Liliang Ren, Jiaman Wu
链接：https://arxiv.org/abs/1912.02338

【30】 HABNet: Machine Learning, Remote Sensing Based Detection and Prediction of Harmful Algal Blooms
标题：HABNet：机器学习，基于遥感探测与赤潮预报
作者： P.R. Hill, D.R. Bull
链接：https://arxiv.org/abs/1912.02305

【31】 Deep Double Descent: Where Bigger Models and More Data Hurt
标题：深度双下降：更大的模型和更多的数据带来的伤害
作者： Preetum Nakkiran, Ilya Sutskever
链接：https://arxiv.org/abs/1912.02292

【32】 Natural Alpha Embeddings
标题：自然Alpha嵌入
作者： Riccardo Volpi, Luigi Malagò
链接：https://arxiv.org/abs/1912.02280

【33】 Angular Visual Hardness
标题：角度视觉硬度
作者： Beidi Chen, Anima Anandkumar
链接：https://arxiv.org/abs/1912.02279

【34】 Enhancing Stratospheric Weather Analyses and Forecasts by Deploying Sensors from a Weather Balloon
标题：通过部署来自天气气球的传感器来增强平流层天气分析和预报
作者： Kiwan Maeng, Ashish Kapoor
备注：NeurIPS 2019 Workshop: Tackling Climate Change with Machine Learning
链接：https://arxiv.org/abs/1912.02276

【35】 Correspondent Banking Networks: Theory and Experiment
标题：代理银行网络：理论与实验
作者： Nima Safaei, Ivan Sergienko
链接：https://arxiv.org/abs/1912.02262

【36】 The effect of task and training on intermediate representations in convolutional neural networks revealed
with modified RV similarity analysis
标题：用改进的RV相似性分析揭示任务和训练对卷积神经网络中间表征的影响
作者： Jessica A.F. Thompson, Marc Schoenwiesner
备注：4 pages, 4 figures, Conference on Cognitive Computational Neuroscience 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1912.02260

【37】 Deep Model Compression via Deep Reinforcement Learning
标题：基于深度强化学习的深度模型压缩
作者： Huixin Zhan, Yongcan Cao
链接：https://arxiv.org/abs/1912.02254

【38】 Large-Scale Semi-Supervised Learning via Graph Structure Learning over High-Dense Points
标题：高密度点上基于图结构学习的大规模半监督学习
作者： Zitong Wang, Tieyong Zeng
链接：https://arxiv.org/abs/1912.02233

【39】 KeyPose: Multi-view 3D Labeling and Keypoint Estimation for Transparent Objects
标题：KeyPose：透明对象的多视图3D标签和关键点估计
作者： Xingyu Liu, Kurt Konolige
链接：https://arxiv.org/abs/1912.02805

【40】 Neural Tangents: Fast and Easy Infinite Neural Networks in Python
标题：神经切线：Python中快速简便的无限神经网络
作者： Roman Novak, Samuel S. Schoenholz
链接：https://arxiv.org/abs/1912.02803

【41】 CLOTH3D: Clothed 3D Humans
标题：CLOTH3D：衣服3D人类
作者： Hugo Bertiche, Sergio Escalera
链接：https://arxiv.org/abs/1912.02792

【42】 Self-Supervised Learning of Video-Induced Visual Invariances
标题：视频诱导视觉不变性的自监督学习
作者： Michael Tschannen, Mario Lucic
链接：https://arxiv.org/abs/1912.02783

【43】 AugMix: A Simple Data Processing Method to Improve Robustness and Uncertainty
标题：AugMix：一种提高鲁棒性和不确定性的简单数据处理方法
作者： Dan Hendrycks, Balaji Lakshminarayanan
链接：https://arxiv.org/abs/1912.02781

【44】 Label-Consistent Backdoor Attacks
标题：标签一致性后门攻击
作者： Alexander Turner, Aleksander Madry
链接：https://arxiv.org/abs/1912.02771

【45】 Normalizing Flows for Probabilistic Modeling and Inference
标题：概率建模和推理的规范化流程
作者： George Papamakarios, Balaji Lakshminarayanan
链接：https://arxiv.org/abs/1912.02762

【46】 Deep Ensembles: A Loss Landscape Perspective
标题：深层集合：损失景观视角
作者： Stanislav Fort, Balaji Lakshminarayanan
链接：https://arxiv.org/abs/1912.02757

【47】 Toward Filament Segmentation Using Deep Neural Networks
标题：基于深度神经网络的长丝分割
作者： Azim Ahmadzadeh, Shihao Ji
备注：10 pages, 10 figures, 1 table, accepted in IEEE BigData 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1912.02743

【48】 MetaFun: Meta-Learning with Iterative Functional Updates
标题：MetaFun：具有迭代功能更新的元学习
作者： Jin Xu, Yee Whye Teh
链接：https://arxiv.org/abs/1912.02738

【49】 Rademacher complexity and spin glasses: A link between the replica and statistical theories of learning
标题：Rademacher复杂性和自旋眼镜：学习的复制和统计理论之间的联系
作者： Alia Abbara, Lenka Zdeborová
链接：https://arxiv.org/abs/1912.02729

【50】 Causal structure based root cause analysis of outliers
标题：基于因果结构的异常值根本原因分析
作者： Dominik Janzing, Patrick Blöbaum
链接：https://arxiv.org/abs/1912.02724

【51】 Using Machine Learning to Assess Short Term Causal Dependence and Infer Network Links
标题：使用机器学习评估短期因果依赖并推断网络链接
作者： Amitava Banerjee, Edward Ott
链接：https://arxiv.org/abs/1912.02721

【52】 A Novel Hybrid Scheme Using Genetic Algorithms and Deep Learning for the Reconstruction of Portuguese
Tile Panels
标题：一种新的基于遗传算法和深度学习的葡萄牙瓷砖面板重建混合方案
作者： Daniel Rika, Nathan S. Netanyahu
链接：https://arxiv.org/abs/1912.02707

【53】 Audio-Visual Target Speaker Extraction on Multi-Talker Environment using Event-Driven Cameras
标题：基于事件驱动摄像机的多说话者环境下的视听目标说话人提取
作者： Ander Arriandiaga, Chiara Bartolozzi
链接：https://arxiv.org/abs/1912.02671

【54】 Effect of Imbalanced Datasets on Security of Industrial IoT Using Machine Learning
标题：基于机器学习的不平衡数据集对工业物联网安全性的影响
作者： Maede Zolanvari, Raj Jain
备注：arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:1911.05771
链接：https://arxiv.org/abs/1912.02651

【55】 Representing Closed Transformation Paths in Encoded Network Latent Space
标题：在编码网络潜在空间中表示闭合变换路径
作者： Marissa Connor, Christopher Rozell
备注：Accepted at AAAI 2020
链接：https://arxiv.org/abs/1912.02644

【56】 Exploration of Neural Machine Translation in Autoformalization of Mathematics in Mizar
标题：Mizar中数学自动形式化的神经机器翻译探索
作者： Qingxiang Wang, Josef Urban
备注：Submitted to POPL/CPP'2020
链接：https://arxiv.org/abs/1912.02636

【57】 Learning to synthesise the ageing brain without longitudinal data
标题：学习在没有纵向数据的情况下合成老化的大脑
作者： Tian Xia, Sotirios A. Tsaftaris
链接：https://arxiv.org/abs/1912.02620

【58】 Audiovisual Transformer Architectures for Large-Scale Classification and Synchronization of Weakly
Labeled Audio Events
标题：用于弱标记音频事件的大规模分类和同步的视听转换器架构
作者： Wim Boes, Hugo Van hamme
链接：https://arxiv.org/abs/1912.02615

【59】 Singing Voice Conversion with Disentangled Representations of Singer and Vocal Technique Using
Variational Autoencoders
标题：使用可变自动编码器的歌唱者和声乐技术的解缠表示的歌唱声音转换
作者： Yin-Jyun Luo, Dorien Herremans
链接：https://arxiv.org/abs/1912.02613

【60】 Bimodal Speech Emotion Recognition Using Pre-Trained Language Models
标题：使用预先训练的语言模型的双峰语音情感识别
作者： Verena Heusser, Alex Waibel
备注：Life-Long Learning for Spoken Language Systems ASRU 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1912.02610

【61】 Predominant Musical Instrument Classification based on Spectral Features
标题：基于频谱特征的主流乐器分类
作者： Ankit Khairkar, Vineet Kumar
链接：https://arxiv.org/abs/1912.02606

【62】 ASTRA: High Throughput 3PC over Rings with Application to Secure Prediction
标题：ASTRA：环上的高吞吐量3PC及其在安全预测中的应用
作者： Harsh Chaudhari, Ajith Suresh
备注：This article is the full and extended version of an article appeared in ACM CCSW 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1912.02592

【63】 Investigating Deep Neural Transformations for Spectrogram-based Musical Source Separation
标题：基于谱图的音乐源分离的深层神经变换研究
作者： Woosung Choi, Daewon Lee Soonyoung Jung
备注：8 pages 8 tables 9 figures under reviewing of ECAI 2020
链接：https://arxiv.org/abs/1912.02591

【64】 Machine Learning on sWeighted Data
标题：基于sWeighted数据的机器学习
作者： Maxim Borisyak, Nikita Kazeev
备注：Submitted to Journal of Physics: Conference Series (ACAT-2019 proceedings)
链接：https://arxiv.org/abs/1912.02590

【65】 Data-Driven Optimization of Public Transit Schedule
标题：基于数据驱动的公交调度优化
作者： Sanchita Basak, Abhishek Dubey
备注：20 pages, 6 figures, 2 tables
链接：https://arxiv.org/abs/1912.02574

【66】 Warped Input Gaussian Processes for Time Series Forecasting
标题：时间序列预测的扭曲输入高斯过程
作者： David Tolpin
链接：https://arxiv.org/abs/1912.02527

【67】 VoxSRC 2019: The first VoxCeleb Speaker Recognition Challenge
标题：VoxSRC 2019：第一个VoxCeleb说话人识别挑战
作者： Joon Son Chung, Andrew Zisserman
链接：https://arxiv.org/abs/1912.02522

【68】 Ordinal Bayesian Optimisation
标题：序数贝叶斯优化
作者： Victor Picheny, Artem Artemev
链接：https://arxiv.org/abs/1912.02493

【69】 Towards Robust Neural Vocoding for Speech Generation: A Survey
标题：用于语音生成的鲁棒神经声编码：综述
作者： Po-chun Hsu, Hung-yi Lee
备注：Submitted to ICASSP 2020
链接：https://arxiv.org/abs/1912.02461

【70】 Generative Synthesis of Insurance Datasets
标题：保险数据集的生成性合成
作者： Kevin Kuo
链接：https://arxiv.org/abs/1912.02423

【71】 BBN: Bilateral-Branch Network with Cumulative Learning for Long-Tailed Visual Recognition
标题：BBN：用于长尾视觉识别的具有累积学习的双边分支网络
作者： Boyan Zhou, Zhao-Min Chen
备注：Our method won the first place in the iNaturalist 2019 large scale species classification competition, and
our code is open-source and available at \url{this https URL}
链接：https://arxiv.org/abs/1912.02413

【72】 Data-driven sensor scheduling for remote estimation in wireless networks
标题：无线网络中用于远程估计的数据驱动传感器调度
作者： Marcos M. Vasconcelos, Urbashi Mitra
链接：https://arxiv.org/abs/1912.02411

【73】 A sparse negative binomial mixture model for clustering RNA-seq count data
标题：一种用于RNA-序列计数数据聚类的稀疏负二项混合模型
作者： Tanbin Rahman, George Tseng
链接：https://arxiv.org/abs/1912.02399

【74】 SemEval-2015 Task 10: Sentiment Analysis in Twitter
标题：SemEval-2015任务10：Twitter中的情感分析
作者： Sara Rosenthal, Veselin Stoyanov
链接：https://arxiv.org/abs/1912.02387

【75】 Modeling and Prediction of Iran's Steel Consumption Based on Economic Activity Using Support Vector
Machines
标题：基于经济活动的伊朗钢铁消费支持向量机建模与预测
作者： Hossein Kamalzadeh, Amin Gharehyakheh
链接：https://arxiv.org/abs/1912.02373

【76】 Lower Bounds for Non-Convex Stochastic Optimization
标题：非凸随机优化的下界
作者： Yossi Arjevani, Blake Woodworth
链接：https://arxiv.org/abs/1912.02365

【77】 3D Objectness Estimation via Bottom-up Regret Grouping
标题：通过自下而上后悔分组3D对象性估计
作者： Zelin Ye, Cewu Lu
链接：https://arxiv.org/abs/1912.02332

【78】 Perseus: Characterizing Performance and Cost of Multi-Tenant Serving for CNN Models
标题：Perseus：为CNN模型服务的多租户的性能和成本特征
作者： Matthew LeMay, Tian Guo
链接：https://arxiv.org/abs/1912.02322

【79】 Computational Mirrors: Blind Inverse Light Transport by Deep Matrix Factorization
标题：计算反射镜：通过深度矩阵分解实现盲逆光传输
作者： Miika Aittala, Fredo Durand
备注：14 pages, 5 figures, Advances in Neural Information Processing Systems 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1912.02314

【80】 Indian Buffet Neural Networks for Continual Learning
标题：用于持续学习的印度巴菲特神经网络
作者： Samuel Kessler, Stephen Roberts
链接：https://arxiv.org/abs/1912.02290

【81】 Sub-linear RACE Sketches for Approximate Kernel Density Estimation on Streaming Data
标题：用于流数据近似核密度估计的亚线性竞赛图
作者： Benjamin Coleman, Anshumali Shrivastava
链接：https://arxiv.org/abs/1912.02283

【82】 A Unified Switching System Perspective and O.D.E. Analysis of Q-Learning Algorithms
标题：统一交换系统透视和Q学习算法的ODE分析
作者： Donghwan Lee, Niao He
链接：https://arxiv.org/abs/1912.02270

【83】 Evaluation Metrics for Item Recommendation under Sampling
标题：抽样条件下项目推荐的评价指标
作者： Steffen Rendle
链接：https://arxiv.org/abs/1912.02263

【84】 A Survey of Game Theoretic Approaches for Adversarial Machine Learning in Cybersecurity Tasks
标题：网络安全任务中对抗性机器学习的博弈论方法综述
作者： Prithviraj Dasgupta, Joseph B. Collins
链接：https://arxiv.org/abs/1912.02258

【85】 Learning from Interventions using Hierarchical Policies for Safe Learning
标题：采用分层策略进行安全学习，从学习干预
作者： Jing Bi, Chenliang Xu
备注：Accepted for publication at the Thirty-Fourth AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI-20)
链接：https://arxiv.org/abs/1912.02241

【86】 Streaming Classification of Variable Stars
标题：变星的流式分类
作者： Lukas Zorich, Pavlos Protopapas
链接：https://arxiv.org/abs/1912.02235

【87】 Reinforcement learning for bandwidth estimation and congestion control in real-time communications
标题：用于实时通信中带宽估计和拥塞控制的强化学习
作者： Joyce Fang, Johannes Gehrke
备注：Workshop on ML for Systems at NeurIPS 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1912.02222

【88】 Towards better social crisis data with HERMES: Hybrid sensing for EmeRgency ManagEment System
标题：使用Hermes获得更好的社会危机数据：用于应急管理系统的混合传感
作者： Marco Avvenuti, Maurizio Tesconi
链接：https://arxiv.org/abs/1912.02182

机器翻译，仅供参考