人工智能每日论文速递[11.18]

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cs.AI 方向,今日共计17篇

【1】 Non-Monotone Submodular Maximization with Multiple Knapsacks in Static and Dynamic Settings
标题:静态和动态环境下具有多个背包的非单调子模最大化
作者: Vanja Doskoč, Francesco Quinzan
链接:arxiv.org/abs/1911.0679

【2】 A Policy Editor for Semantic Sensor Networks
标题:一种面向语义传感器网络的策略编辑器
作者: Paolo Pareti, Timothy J. Norman
备注:Demo paper presented at the 18th International Semantic Web Conference (ISWC 2019)
链接:arxiv.org/abs/1911.0665

【3】 Reusable neural skill embeddings for vision-guided whole body movement and object manipulation
标题:用于视觉引导的全身运动和对象操纵的可重复使用的神经技能嵌入
作者: Josh Merel, Nicolas Heess
链接:arxiv.org/abs/1911.0663

【4】 Fine-grained Qualitative Spatial Reasoning about Point Positions
标题:关于点位置的细粒度定性空间推理
作者: Sören Schwertfeger
备注:Diploma Thesis of S\"oren Schwertfeger at University of Bremen. August 2005
链接:arxiv.org/abs/1911.0654

【5】 LIBRE: Learning Interpretable Boolean Rule Ensembles
标题:libre:学习可解释的布尔规则集合
作者: Graziano Mita, Pietro Michiardi
链接:arxiv.org/abs/1911.0653

【6】 "How do I fool you?": Manipulating User Trust via Misleading Black Box Explanations
标题:“我怎么骗你?”:通过误导性黑匣子说明操纵用户信任
作者: Himabindu Lakkaraju, Osbert Bastani
链接:arxiv.org/abs/1911.0647

【7】 Towards Personalized Dialog Policies for Conversational Skill Discovery
标题:面向会话技能发现的个性化对话策略
作者: Maryam Fazel-Zarandi, John Peach
链接:arxiv.org/abs/1911.0674

【8】 Performance evaluation of deep neural networks for forecasting time-series with multiple structural breaks and high volatility
标题:深度神经网络预测具有多个结构突变和高波动性的时间序列的性能评价
作者: Shikhar Jain, Tirtharaj Dash
链接:arxiv.org/abs/1911.0670

【9】 Fair Data Adaptation with Quantile Preservation
标题:具有分位数保留的公平数据自适应
作者: Drago Plečko, Nicolai Meinshausen
链接:arxiv.org/abs/1911.0668

【10】 Forgetting to learn logic programs
标题:忘记学习逻辑程序
作者: Andrew Cropper
备注:AAAI20
链接:arxiv.org/abs/1911.0664

【11】 Radically Compositional Cognitive Concepts
标题:根本组成认知概念
作者: Toby B. St Clere Smithe
备注:6 pages, 2 figures; NeurIPS 2019 Context and Compositionality workshop. Work in progress
链接:arxiv.org/abs/1911.0660

【12】 Safe Interactive Model-Based Learning
标题:基于安全交互模型的学习
作者: Marco Gallieri, Faustino Gomez
备注:NeurIPS 2019 workshop on Safety and Robustness in Decision-Making
链接:arxiv.org/abs/1911.0655

【13】 Explicit-Blurred Memory Network for Analyzing Patient Electronic Health Records
标题:显式模糊记忆网络在分析患者电子病历中的应用
作者: Prithwish Chakraborty, Daby Sow
链接:arxiv.org/abs/1911.0647

【14】 ASCAI: Adaptive Sampling for acquiring Compact AI
标题:ASCAI:获取紧凑AI的自适应采样
作者: Mojan Javaheripi, Farinaz Koushanfar
链接:arxiv.org/abs/1911.0647

【15】 CASTER: Predicting Drug Interactions with Chemical Substructure Representation
标题:CASTER:用化学子结构表示预测药物相互作用
作者: Kexin Huang, Jimeng Sun
备注:Accepted by AAAI 2020
链接:arxiv.org/abs/1911.0644

【16】 Gated Variational AutoEncoders: Incorporating Weak Supervision to Encourage Disentanglement
标题:门控变分自动编码器:引入弱监督以鼓励解缠
作者: Matthew J. Vowels, Richard Bowden
链接:arxiv.org/abs/1911.0644

【17】 Auto-encoding a Knowledge Graph Using a Deep Belief Network: A Random Fields Perspective
标题:使用深度信念网络对知识图进行自动编码:随机场视角
作者: Robert A. Murphy
链接:arxiv.org/abs/1911.0632

机器翻译,仅供参考

发布于 2019-11-18

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