统计学

2019年03月 的作者和标题

[501] arXiv:1903.01563 (交叉列表自 eess.SP) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 无线通信环境下的对抗性逃避攻击评估 显示英文标题

标题： Evaluating Adversarial Evasion Attacks in the Context of Wireless Communications

Bryse Flowers, R. Michael Buehrer, William C. Headley

评论： 13页，14幅图，投稿至《IEEE信息系统安全交易》

主题： 信号处理 (eess.SP) ; 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[502] arXiv:1903.01608 (交叉列表自 math.PR) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 生成模型中潜在扩散的采样和推断的理论保证 显示英文标题

标题： Theoretical guarantees for sampling and inference in generative models with latent diffusions

Belinda Tzen, Maxim Raginsky

评论： 将出现在COLT 2019上

主题： 概率 (math.PR) ; 机器学习 (cs.LG) ; 优化与控制 (math.OC) ; 机器学习 (stat.ML)

[503] arXiv:1903.01610 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 对抗样本在图数据上的应用：攻击与防御的深入见解 显示英文标题

标题： Adversarial Examples on Graph Data: Deep Insights into Attack and Defense

Huijun Wu, Chen Wang, Yuriy Tyshetskiy, Andrew Docherty, Kai Lu, Liming Zhu

评论： 将出现在IJCAI'19上

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 密码学与安全 (cs.CR) ; 机器学习 (stat.ML)

[504] arXiv:1903.01611 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 稳定彩票假设 显示英文标题

标题： Stabilizing the Lottery Ticket Hypothesis

Jonathan Frankle, Gintare Karolina Dziugaite, Daniel M. Roy, Michael Carbin

评论： 本文已被“线性模式连通性与彩票假设”(arXiv:1912.05671, ICML 2020)所涵盖。请阅读/引用该文章代替。

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 计算机视觉与模式识别 (cs.CV) ; 机器学习 (stat.ML)

[505] arXiv:1903.01620 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 分类器能期待什么？ 缺失特征下的逻辑回归推理 显示英文标题

标题： What to Expect of Classifiers? Reasoning about Logistic Regression with Missing Features

Pasha Khosravi, Yitao Liang, YooJung Choi, Guy Van den Broeck

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 人工智能 (cs.AI) ; 机器学习 (stat.ML)

[506] arXiv:1903.01666 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 在线数据中毒攻击 显示英文标题

标题： Online Data Poisoning Attack

Xuezhou Zhang, Xiaojin Zhu, Laurent Lessard

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 密码学与安全 (cs.CR) ; 机器学习 (stat.ML)

[507] arXiv:1903.01669 (交叉列表自 cs.RO) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 深度主动定位 显示英文标题

标题： Deep Active Localization

Sai Krishna, Keehong Seo, Dhaivat Bhatt, Vincent Mai, Krishna Murthy, Liam Paull

评论： 10页

主题： 机器人技术 (cs.RO) ; 人工智能 (cs.AI) ; 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[508] arXiv:1903.01672 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 基于独立变化的异质/非平稳数据的因果发现 显示英文标题

标题： Causal Discovery from Heterogeneous/Nonstationary Data with Independent Changes

Biwei Huang, Kun Zhang, Jiji Zhang, Joseph Ramsey, Ruben Sanchez-Romero, Clark Glymour, Bernhard Schölkopf

期刊参考： 机器学习研究杂志 21 (2020) 1-53

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[509] arXiv:1903.01678 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 针对考虑交通量影响的多车道交通速度预测的双流多通道卷积神经网络（TM-CNN） 显示英文标题

标题： Two-Stream Multi-Channel Convolutional Neural Network (TM-CNN) for Multi-Lane Traffic Speed Prediction Considering Traffic Volume Impact

Ruimin Ke, Wan Li, Zhiyong Cui, Yinhai Wang

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[510] arXiv:1903.01689 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 具有非对称松弛分布对齐的领域自适应 显示英文标题

标题： Domain Adaptation with Asymmetrically-Relaxed Distribution Alignment

Yifan Wu, Ezra Winston, Divyansh Kaushik, Zachary Lipton

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[511] arXiv:1903.01707 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 道德的复杂性：通过道德检查DAGs中的马尔可夫毯一致性 显示英文标题

标题： The Complexity of Morality: Checking Markov Blanket Consistency with DAGs via Morality

Yang Li, Kevin Korb, Lloyd Allison

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 计算复杂性 (cs.CC) ; 离散数学 (cs.DM) ; 机器学习 (stat.ML)

[512] arXiv:1903.01730 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 基于概率建模的新颖性检测及其在欺诈识别中的应用 显示英文标题

标题： Probabilistic Modeling for Novelty Detection with Applications to Fraud Identification

Rémi Domingues

评论： 博士论文；167页，40图，16表

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[513] arXiv:1903.01734 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 一种具有数据自适应能力的OMP基于稀疏子空间聚类的新颖高效方法 显示英文标题

标题： A Novel Efficient Approach with Data-Adaptive Capability for OMP-based Sparse Subspace Clustering

Jiaqiyu Zhan, Zhiqiang Bai, Yuesheng Zhu

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[514] arXiv:1903.01747 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 走向理解中国跳棋的启发式方法、蒙特卡洛树搜索和深度强化学习 显示英文标题

标题： Towards Understanding Chinese Checkers with Heuristics, Monte Carlo Tree Search, and Deep Reinforcement Learning

Ziyu Liu, Meng Zhou, Weiqing Cao, Qiang Qu, Henry Wing Fung Yeung, Vera Yuk Ying Chung

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[515] arXiv:1903.01818 (交叉列表自 math.OC) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 惯性块邻近方法用于非凸非光滑优化 显示英文标题

标题： Inertial Block Proximal Methods for Non-Convex Non-Smooth Optimization

Le Thi Khanh Hien, Nicolas Gillis, Panagiotis Patrinos

主题： 优化与控制 (math.OC) ; 数值分析 (math.NA) ; 机器学习 (stat.ML)

[516] arXiv:1903.01867 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 多核字典学习用于未见过的多变量时间序列的重建与聚类 显示英文标题

标题： Multiple-Kernel Dictionary Learning for Reconstruction and Clustering of Unseen Multivariate Time-series

Babak Hosseini, Barbara Hammer

评论： 6页，ESANN 2019会议

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[517] arXiv:1903.01879 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 复制机器学习分类器 显示英文标题

标题： Copying Machine Learning Classifiers

Irene Unceta, Jordi Nin, Oriol Pujol

评论： 22页，9图，2表

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[518] arXiv:1903.01882 (交叉列表自 cs.CV) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 为卷积神经网络学习一个平滑的核正则化器 显示英文标题

标题： Learning a smooth kernel regularizer for convolutional neural networks

Reuben Feinman, Brenden M. Lake

评论： 提交至CogSci 2019

主题： 计算机视觉与模式识别 (cs.CV) ; 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[519] arXiv:1903.01886 (交叉列表自 cs.NE) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 遗传门控网络用于深度强化学习 显示英文标题

标题： Genetic-Gated Networks for Deep Reinforcement

Simyung Chang, John Yang, Jaeseok Choi, Nojun Kwak

主题： 神经与进化计算 (cs.NE) ; 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[520] arXiv:1903.01888 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 门控图卷积循环神经网络 显示英文标题

标题： Gated Graph Convolutional Recurrent Neural Networks

Luana Ruiz, Fernando Gama, Alejandro Ribeiro

评论： 被EUSIPCO 2019接受

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[521] arXiv:1903.01895 (交叉列表自 cs.NE) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 卷积神经网络的进化构建 显示英文标题

标题： Evolutionary Construction of Convolutional Neural Networks

Marijn van Knippenberg, Vlado Menkovski, Sergio Consoli

期刊参考： Springer 计算机科学讲座笔记 11331 (2018) 293-304

主题： 神经与进化计算 (cs.NE) ; 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[522] arXiv:1903.01930 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 一种基于深度学习的云系统中虚拟机行为识别方法 显示英文标题

标题： A Deep Learning based approach to VM behavior identification in cloud systems

Matteo Stefanini, Riccardo Lancellotti, Lorenzo Baraldi, Simone Calderara

评论： 被CLOSER2019接受

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 人工智能 (cs.AI) ; 分布式、并行与集群计算 (cs.DC) ; 机器学习 (stat.ML)

[523] arXiv:1903.01939 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 深度神经网络对排列不变/等变函数的通用逼近 显示英文标题

标题： Universal approximations of permutation invariant/equivariant functions by deep neural networks

Akiyoshi Sannai, Yuuki Takai, Matthieu Cordonnier

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[524] arXiv:1903.01944 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 生成对抗网络用于稳健散射估计：一个适当的评分规则视角 显示英文标题

标题： Generative Adversarial Nets for Robust Scatter Estimation: A Proper Scoring Rule Perspective

Chao Gao, Yuan Yao, Weizhi Zhu

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 统计理论 (math.ST) ; 机器学习 (stat.ML)

[525] arXiv:1903.01969 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： PDP：一种用于学习约束满足求解器的通用神经框架 显示英文标题

标题： PDP: A General Neural Framework for Learning Constraint Satisfaction Solvers

Saeed Amizadeh, Sergiy Matusevych, Markus Weimer

评论： 神经符号方法，神经组合优化，几何深度学习

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 计算机科学中的逻辑 (cs.LO) ; 神经与进化计算 (cs.NE) ; 机器学习 (stat.ML)

[526] arXiv:1903.01980 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 贝叶斯神经网络鲁棒性的统计保证 显示英文标题

标题： Statistical Guarantees for the Robustness of Bayesian Neural Networks

Luca Cardelli, Marta Kwiatkowska, Luca Laurenti, Nicola Paoletti, Andrea Patane, Matthew Wicker

评论： 9页，6图

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 计算机视觉与模式识别 (cs.CV) ; 机器学习 (stat.ML)

[527] arXiv:1903.01997 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 过度参数化神经网络中的隐式正则化 显示英文标题

标题： Implicit Regularization in Over-parameterized Neural Networks

Masayoshi Kubo, Ryotaro Banno, Hidetaka Manabe, Masataka Minoji

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[528] arXiv:1903.01998 (交叉列表自 gr-qc) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 基于统计信息的深度学习在引力波参数估计中的应用 显示英文标题

标题： Statistically-informed deep learning for gravitational wave parameter estimation

Hongyu Shen, E. A. Huerta, Eamonn O'Shea, Prayush Kumar, Zhizhen Zhao

评论： v4: 13页，6幅图，首次将神经网络应用于多个事件的引力波参数后验估计，并通过一次训练完成

期刊参考： 《机器学习：科学与技术》，第3卷，第1号，2022年

主题： 广义相对论与量子宇宙学 (gr-qc) ; 高能天体物理现象 (astro-ph.HE) ; 人工智能 (cs.AI) ; 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[529] arXiv:1903.02013 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： PROPS：黑盒序列模型的概率个性化 显示英文标题

标题： PROPS: Probabilistic personalization of black-box sequence models

Michael Thomas Wojnowicz, Xuan Zhao

期刊参考： 2018 IEEE国际大数据会议（Big Data），4768-4774

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[530] arXiv:1903.02020 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 使用自然语言进行强化学习中的奖励塑造 显示英文标题

标题： Using Natural Language for Reward Shaping in Reinforcement Learning

Prasoon Goyal, Scott Niekum, Raymond J. Mooney

评论： IJCAI 2019

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 人工智能 (cs.AI) ; 机器学习 (stat.ML)

[531] arXiv:1903.02048 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 面向网络物理系统的细胞神经网络量化 显示英文标题

标题： On the Quantization of Cellular Neural Networks for Cyber-Physical Systems

Xiaowei Xu

评论： 14页，10图

期刊参考： TC-CCPS简报，2018

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[532] arXiv:1903.02050 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 重新评估不确定性估计及其在探索模型复杂性-不确定性权衡中的应用 显示英文标题

标题： Revisiting the Evaluation of Uncertainty Estimation and Its Application to Explore Model Complexity-Uncertainty Trade-Off

Yukun Ding, Jinglan Liu, Jinjun Xiong, Yiyu Shi

评论： CVPR 2020 - 公平、数据高效且可信赖的计算机视觉研讨会

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[533] arXiv:1903.02075 (交叉列表自 math.NA) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 贝叶斯推断和不确定性量化用于泊松数据的图像重建 显示英文标题

标题： Bayesian inference and uncertainty quantification for image reconstruction with Poisson data

Qingping Zhou, Tengchao Yu, Xiaoqun Zhang, Jinglai Li

主题： 数值分析 (math.NA) ; 计算 (stat.CO)

[534] arXiv:1903.02079 (交叉列表自 cs.NE) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 使用萤火虫算法优化软件努力估算模型 显示英文标题

标题： Optimizing Software Effort Estimation Models Using Firefly Algorithm

Nazeeh Ghatasheh, Hossam Faris, Ibrahim Aljarah, Rizik M. H. Al-Sayyed

评论： 9页

期刊参考： 软件工程与应用杂志，8，133-142（2018）

主题： 神经与进化计算 (cs.NE) ; 人工智能 (cs.AI) ; 机器学习 (cs.LG) ; 软件工程 (cs.SE) ; 机器学习 (stat.ML)

[535] arXiv:1903.02080 (交叉列表自 cs.NE) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 探索深度脉冲神经网络在自动驾驶应用中的使用 显示英文标题

标题： Exploring Deep Spiking Neural Networks for Automated Driving Applications

Sambit Mohapatra, Heinrich Gotzig, Senthil Yogamani, Stefan Milz, Raoul Zollner

评论： 被接受为2019年VISAPP的口头报告

主题： 神经与进化计算 (cs.NE) ; 计算机视觉与模式识别 (cs.CV) ; 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[536] arXiv:1903.02081 (交叉列表自 cs.NE) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 基于遗传算法的脑电信号特征选择分类评估：在脑机接口系统中的应用 显示英文标题

标题： A GA-based feature selection of the EEG signals by classification evaluation: Application in BCI systems

Samira Vafay Eslahi, Nader Jafarnia Dabanloo, Keivan Maghooli

评论： 12页，4图，1表

主题： 神经与进化计算 (cs.NE) ; 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[537] arXiv:1903.02082 (交叉列表自 cs.NE) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： DA-LSTM：一种适应于序列数据中非均匀信息流的深度长短期记忆网络 显示英文标题

标题： DA-LSTM: A Long Short-Term Memory with Depth Adaptive to Non-uniform Information Flow in Sequential Data

Yifeng Zhang, Ka-Ho Chow, S.-H. Gary Chan

主题： 神经与进化计算 (cs.NE) ; 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[538] arXiv:1903.02083 (交叉列表自 cs.NE) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 直接反馈对齐与稀疏连接用于局部学习 显示英文标题

标题： Direct Feedback Alignment with Sparse Connections for Local Learning

Brian Crafton, Abhinav Parihar, Evan Gebhardt, Arijit Raychowdhury

评论： 15页，8图

主题： 神经与进化计算 (cs.NE) ; 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[539] arXiv:1903.02124 (交叉列表自 math.OC) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 平衡中的实验 显示英文标题

标题： Experimenting in Equilibrium

Stefan Wager, Kuang Xu

评论： 即将发表于《管理科学》

主题： 优化与控制 (math.OC) ; 计量经济学 (econ.EM) ; 方法论 (stat.ME)

[540] arXiv:1903.02140 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 为什么大规模神经网络的学习行为类似于凸优化 显示英文标题

标题： Why Learning of Large-Scale Neural Networks Behaves Like Convex Optimization

Hui Jiang

评论： 10页

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 人工智能 (cs.AI) ; 神经与进化计算 (cs.NE) ; 机器学习 (stat.ML)

[541] arXiv:1903.02152 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 受保护的动态标签回归用于广义噪声监督 显示英文标题

标题： Safeguarded Dynamic Label Regression for Generalized Noisy Supervision

Jiangchao Yao, Ya Zhang, Ivor W. Tsang, Jun Sun

评论： 新的完整扩展版本将在未来更新

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 计算机视觉与模式识别 (cs.CV) ; 机器学习 (stat.ML)

[542] arXiv:1903.02154 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 残差网络的总体风险先验估计 显示英文标题

标题： A Priori Estimates of the Population Risk for Residual Networks

Weinan E, Chao Ma, Qingcan Wang

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[543] arXiv:1903.02164 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 基于原型随机游走的半监督小样本学习 显示英文标题

标题： Semi-Supervised Few-Shot Learning with Prototypical Random Walks

Ahmed Ayyad, Yuchen Li, Nassir Navab, Shadi Albarqouni, Mohamed Elhoseiny

评论： 被AAAI 2021研讨会（口头报告）接受

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[544] arXiv:1903.02173 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 代表性任务自选择用于灵活的聚类终身学习 显示英文标题

标题： Representative Task Self-selection for Flexible Clustered Lifelong Learning

Gan Sun, Yang Cong, Qianqian Wang, Bineng Zhong, Yun Fu

评论： 15页，33图

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 人工智能 (cs.AI) ; 机器学习 (stat.ML)

[545] arXiv:1903.02183 (交叉列表自 cs.AI) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 使用知识、动态仿真和深度强化学习合成化工厂操作规程 显示英文标题

标题： Synthesizing Chemical Plant Operation Procedures using Knowledge, Dynamic Simulation and Deep Reinforcement Learning

Shumpei Kubosawa, Takashi Onishi, Yoshimasa Tsuruoka

评论： 2018年SICE年会论文集（第1376-1379页）

主题： 人工智能 (cs.AI) ; 机器学习 (stat.ML)

[546] arXiv:1903.02228 (交叉列表自 q-fin.CP) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 学习技术交易策略的动力学 显示英文标题

标题： Learning the dynamics of technical trading strategies

Nicholas Murphy, Tim Gebbie

评论： 35页，7图

期刊参考： 量化金融（2021）

主题： 计算金融 (q-fin.CP) ; 交易与市场微观结构 (q-fin.TR) ; 机器学习 (stat.ML)

[547] arXiv:1903.02237 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： ReLU神经网络的正比例不变平坦性 显示英文标题

标题： Positively Scale-Invariant Flatness of ReLU Neural Networks

Mingyang Yi, Qi Meng, Wei Chen, Zhi-ming Ma, Tie-Yan Liu

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[548] arXiv:1903.02250 (交叉列表自 cs.SY) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 非线性输入设计作为哈密顿系统的最优控制 显示英文标题

标题： Nonlinear input design as optimal control of a Hamiltonian system

Jack Umenberger, Thomas B. Schön

主题： 系统与控制 (eess.SY) ; 优化与控制 (math.OC) ; 机器学习 (stat.ML)

[549] arXiv:1903.02271 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 高保真图像生成更少的标签 显示英文标题

标题： High-Fidelity Image Generation With Fewer Labels

Mario Lucic, Michael Tschannen, Marvin Ritter, Xiaohua Zhai, Olivier Bachem, Sylvain Gelly

评论： 马里奥·卢西奇、迈克尔·茨汉嫩和马文·里特对本研究做出了同等贡献。ICML 2019 审稿版本。代码可在 https://github.com/google/compare_gan 获取。

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 计算机视觉与模式识别 (cs.CV) ; 机器学习 (stat.ML)

[550] arXiv:1903.02313 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 从高层特征可视化中学习 显示英文标题

标题： Learning from Higher-Layer Feature Visualizations

Konstantinos Nikolaidis, Stein Kristiansen, Vera Goebel, Thomas Plagemann

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)