التكيف الحركة من المتوسط - الكفاءة نسبة

هل المتوسطات المتحركة التكيفية تؤدي إلى نتائج أفضل المتوسطات المتحركة هي أداة مفضلة للتجار النشطين. ومع ذلك، عندما تعزز الأسواق، هذا المؤشر يؤدي إلى العديد من الصفقات السائبة، مما أدى إلى سلسلة محبطة من انتصارات وخسائر صغيرة. وقد أمضى المحللون عقودا في محاولة لتحسين المتوسط ​​المتحرك البسيط. في هذه المقالة، ننظر إلى هذه الجهود ونجد أن بحثهم أدى إلى أدوات تداول مفيدة. (للحصول على قراءة خلفية عن المتوسطات المتحركة البسيطة، تحقق من المتوسطات المتحركة البسيطة جعل الاتجاهات الوقوف.) إيجابيات وسلبيات المتوسطات المتحركة تم تلخيص مزايا وعيوب المتوسطات المتحركة من قبل روبرت إدواردز وجون ماجي في الطبعة الأولى من التحليل الفني من اتجاهات الأسهم. عندما قالوا، وظهرت في عام 1941 أننا سعداء الاكتشاف (على الرغم من العديد من الآخرين قد جعلت من قبل) أنه عن طريق المتوسط ​​للبيانات لعدد محدد من دايسون يمكن أن تستمد نوعا من خط الاتجاه الآلي الذي من شأنه أن يفسر بالتأكيد تغييرات ترينديت يبدو تقريبا جيدة جدا ليكون صحيحا. والواقع أنه من الجيد جدا أن يكون صحيحا. مع عيوب تفوق المزايا، إدواردز و ماجي بسرعة التخلي عن حلمهم من التداول من طابق واحد الشاطئ. ولكن بعد 60 عاما من كتابة تلك الكلمات، لا يزال آخرون يحاولون إيجاد أداة بسيطة من شأنها أن تساهم في توفير ثروات الأسواق دون عناء. المتوسطات المتحركة البسيطة لحساب متوسط ​​متحرك بسيط. إضافة أسعار الفترة الزمنية المطلوبة وتقسيم حسب عدد الفترات المحددة. وسيتطلب إيجاد متوسط ​​متحرك لمدة خمسة أيام تلخيص أسعار الإقفال الخمسة الأخيرة وتقسيمها إلى خمسة. إذا كان الإقفال الأخير فوق المتوسط ​​المتحرك، فسيعتبر السهم في اتجاه صاعد. يتم تحديد الاتجاه الهبوطي من خلال تداول الأسعار تحت المتوسط ​​المتحرك. (للمزيد من المعلومات، انظر البرنامج التعليمي للمتوسطات المتحركة). هذه الخاصية التي تحدد الاتجاه تجعل من الممكن تحريك المتوسطات لتوليد إشارات التداول. في أبسط تطبيقاته، يشتري المتداولون عندما تتحرك الأسعار فوق المتوسط ​​المتحرك وتبيع عندما تعبر الأسعار تحت هذا الخط. ويضمن نهج مثل هذا لوضع التاجر على الجانب الأيمن من كل التجارة الهامة. لسوء الحظ، في حين تمهيد البيانات، فإن المتوسطات المتحركة سوف تتخلف عن عمل السوق وسيعطي التاجر دائما تقريبا جزءا كبيرا من أرباحه حتى في أكبر الصفقات الفائزة. المتوسطات المتحركة الأسية يبدو أن المحللين يحبون فكرة المتوسط ​​المتحرك وقد أمضوا سنوات في محاولة للحد من المشاكل المرتبطة بهذا الفارق الزمني. واحد من هذه الابتكارات هو المتوسط ​​المتحرك الأسي (إما). ويعطي هذا النهج ترجيح أعلى نسبيا للبيانات الحديثة، ونتيجة لذلك فإنه يبقى أقرب إلى حركة السعر من المتوسط ​​المتحرك البسيط. الصيغة المستخدمة لحساب المتوسط ​​المتحرك الأسي هي: إما (الوزن إغلاق) ((الوزن 1) إيمي) حيث: الوزن هو ثابت التمهيد المحدد من قبل المحلل إيمي هو المتوسط ​​المتحرك الأسي من أمس قيمة الترجيح الشائعة هي 0.181، والتي بالقرب من المتوسط ​​المتحرك البسيط لمدة 20 يوما. آخر هو 0.10، وهو ما يقرب من المتوسط ​​المتحرك لمدة 10 أيام. على الرغم من أنه يقلل من التأخر، فإن المتوسط ​​المتحرك الأسي فشل في معالجة مشكلة أخرى مع المتوسطات المتحركة، وهو أن استخدامها لإشارات التداول سيؤدي إلى عدد كبير من الصفقات الخاسرة. في مفاهيم جديدة في أنظمة التداول التقنية. ويقدر ويلس وايلدر أن الأسواق فقط الاتجاه ربع الوقت. وينحصر ما يصل إلى 75 من إجراءات التداول في نطاقات ضيقة، عندما تتولد إشارات متوسطية للشراء والبيع بشكل متكرر مع تحرك الأسعار بسرعة فوق المتوسط ​​المتحرك وتحته. لمعالجة هذه المشكلة، اقترح العديد من المحللين تغيير عامل الترجيح لحساب إما. (لمزيد من المعلومات، انظر كيف تتحرك المتوسطات المستخدمة في التداول) تكييف المتوسطات المتحركة لإجراءات السوق طريقة واحدة لمعالجة مساوئ المتوسطات المتحركة هي ضرب عامل الترجيح من خلال نسبة التذبذب. وهذا يعني أن المتوسط ​​المتحرك سيكون أكثر من السعر الحالي في الأسواق المتقلبة. وهذا من شأنه أن يسمح للفائزين لتشغيل. كما يأتي الاتجاه إلى نهايته وتدعيم الأسعار. فإن المتوسط ​​المتحرك سوف يقترب من إجراءات السوق الحالية، ومن الناحية النظرية، السماح للتاجر للحفاظ على معظم المكاسب التي تم التقاطها خلال هذا الاتجاه. في الممارسة العملية، يمكن أن تكون نسبة التقلب مؤشرا مثل عرض النطاق الترددي بولينجر، الذي يقيس المسافة بين البولنجر باند المعروفة. (لمزيد من المعلومات حول هذا المؤشر، انظر أساسيات بولينجر باندز). اقترح بيري كوفمان استبدال متغير الوزن في صيغة إما مع ثابت على أساس نسبة الكفاءة في كتابه، نظم التداول الجديدة وطرق. تم تصميم هذا المؤشر لقياس قوة الاتجاه، المعرفة ضمن نطاق من -1.0 إلى 1.0. يتم حسابها بصيغة بسيطة: إير (تغير السعر الإجمالي للفترة) (مجموع تغيرات الأسعار المطلقة لكل شريط) النظر في المخزون الذي يحتوي على مجموعة من خمس نقاط كل يوم، وفي نهاية خمسة أيام اكتسبت المجموع من 15 نقطة. وهذا من شأنه أن يؤدي إلى إير من 0.67 (15 نقطة في الاتجاه التصاعدي مقسوما على مجموع مجموعة 25 نقطة). إذا انخفض هذا السهم 15 نقطة، فإن إير سيكون -0.67. (لمزيد من المشورة التجارية من بيري كوفمان، اقرأ لوسينغ تو وين الذي يحدد استراتيجيات للتعامل مع الخسائر التجارية). ويستند مبدأ كفاءة الاتجاهات على مدى حركة الاتجاه (أو الاتجاه) تحصل على وحدة من حركة السعر على مدى فترة زمنية محددة. وتشير النتيجة المتوقعة من 1.0 إلى أن السهم في الاتجاه الصعودي المثالي -1.0 يمثل الاتجاه الهبوطي المثالي. ومن الناحیة العملیة، نادرا ما یتم الوصول إلی الحالات المتطرفة. لتطبيق هذا المؤشر للعثور على المتوسط ​​المتحرك التكيفي (أما)، سوف يحتاج التجار لحساب الوزن مع الصيغة التالية، المعقدة نوعا ما: C (إير (سف سس)) سس 2 حيث: سف هو ثابت الأسي لأسرع سما المسموح به (عادة 2) سس هو ثابت أسي لأبطأ إما المسموح به (غالبا 30) إير هو نسبة الكفاءة التي لوحظت أعلاه يتم استخدام القيمة ل C في صيغة إما بدلا من متغير الوزن الأبسط. على الرغم من صعوبة حساب باليد، يتم تضمين المتوسط ​​المتحرك التكيفي كخيار في جميع حزم البرامج التجارية تقريبا. (لمزيد من المعلومات عن المتوسط ​​المتحرك المتوسط، اقرأ قراءة المتوسط ​​المتحرك المتحرك أضعافا مضاعفة). ويبين الشكل 1 أمثلة على المتوسط ​​المتحرك البسيط (الخط الأحمر)، والمتوسط ​​المتحرك الأسي (الخط الأزرق)، والمتوسط ​​المتحرك التكيفي (الخط الأخضر). الشكل 1: أما في اللون الأخضر ويظهر أكبر درجة من تسطيح في العمل مجموعة محددة ينظر إليها على الجانب الأيمن من هذا المخطط. في معظم الحالات، يكون المتوسط ​​المتحرك الأسي الموضح بالخط الأزرق أقرب إلى إجراء السعر. يظهر المتوسط ​​المتحرك البسيط كخط أحمر. المتوسطات المتحركة الثلاثة المبينة في الشكل هي كلها عرضة للاتجار بالمنشار في أوقات مختلفة. وقد أصبح من المستحيل إزالة هذا العيب إلى المتوسطات المتحركة. الخلاصة قام روبرت كولبي باختبار مئات أدوات التحليل الفني في موسوعة مؤشرات السوق الفنية. واختتم قائلا: "على الرغم من أن المتوسط ​​المتحرك التكيفي هو فكرة جديدة مثيرة للاهتمام مع نداء فكري كبير، فشلت اختباراتنا الأولية في إظهار أي ميزة عملية حقيقية لهذا الأسلوب أكثر تعقيدا اتجاه التمهيد. وهذا لا يعني أن التجار يجب أن يتجاهلوا الفكرة. ويمكن الجمع بين هذا المؤشر ومؤشرات أخرى لتطوير نظام تجاري مربح. (لمزيد من المعلومات حول هذا الموضوع، اقرأ استكشاف قنوات كيلتنر ومذبذب تشايكين). يمكن استخدام إير كمؤشر اتجاه مستقل لتحديد الفرص التجارية الأكثر ربحية. وكمثال على ذلك، فإن النسب فوق 0.30 تشير إلى اتجاهات صعودية قوية وتمثل عمليات شراء محتملة. وبدلا من ذلك، وبما أن التقلب يتحرك في دورات، فإن الأسهم ذات أدنى نسبة كفاءة يمكن أن ينظر إليها على أنها فرص اختراق. إجمالي القيمة السوقية للدولار لكل من أسهم الشركة المعلقة. يتم احتساب القيمة السوقية عن طريق الضرب. فريكسيت قصيرة ل كوتشيفيش إكسيتكوت هو الفرنسية سبينوف من بريكسيت المدى، التي برزت عندما صوتت المملكة المتحدة ل. أمر وضعها مع وسيط يجمع بين ملامح وقف النظام مع تلك من أجل الحد. أمر وقف الحد سوف. جولة من التمويل حيث المستثمرين شراء الأسهم من شركة في تقييم أقل من التقييم وضعت على. نظرية اقتصادية للإنفاق الكلي في الاقتصاد وآثاره على الإنتاج والتضخم. وقد تم تطوير الاقتصاد الكينزي. حيازة أصل في محفظة. ويتم استثمار الحافظة مع توقع تحقيق عائد عليها. (كاما) Kaufman039s المتوسط ​​المتحرك التكيفي (كاما) مقدمة تم تطويرها من قبل بيري كوفمان، Kaufman039s المتوسط ​​المتحرك التكيفي (كاما) هو المتوسط ​​المتحرك المصمم لحساب ضجيج السوق أو تقلبه. سوف تتبع كاما عن كثب الأسعار عندما تكون تقلبات الأسعار صغيرة نسبيا والضوضاء منخفضة. سوف كاما ضبط عندما يتأرجح السعر اتساع ومتابعة الأسعار من مسافة أكبر. ويمكن استخدام هذا المؤشر التالي للاتجاه لتحديد الاتجاه العام، ونقطة تحول الوقت، وتحركات أسعار الترشيح. حساب هناك العديد من الخطوات المطلوبة لحساب Kaufman039s المتوسط ​​المتحرك التكيفي. Let039s تبدأ أولا مع الإعدادات التي أوصت بها بيري كوفمان، والتي هي كاما (10،2،30). 10 هو عدد الفترات لنسبة الكفاءة (إير). 2 هو عدد الفترات لأسرع ثابت إما. 30 هو عدد الفترات لأبطأ ثابت إما. قبل حساب كاما، نحن بحاجة لحساب نسبة الكفاءة (إير) والتلطيف ثابت (سك). كسر الصيغة إلى شذرات حجم لدغة يجعل من الاسهل لفهم المنهجية وراء المؤشر. لاحظ أن عبس لتقف على القيمة المطلقة. نسبة الكفاءة) إير (هو معدل التغير في األسعار الذي تم تعديله من أجل التقلبات اليومية. من الناحية الإحصائية، فإن نسبة الكفاءة تخبرنا عن الكفاءة الفركتلية لتغيرات الأسعار. تتقلب إير بين 1 و 0، ولكن هذه الحالات المتطرفة هي الاستثناء وليس القاعدة. وستكون النتيجة المتوقعة 1 إذا ارتفعت الأسعار 10 فترات متتالية أو انخفضت 10 فترات متتالية. إير ستكون صفر إذا كان السعر دون تغيير على مدى 10 فترات. تمهيد ثابت (سك) ثابت التمهيد يستخدم إير واثنين من الثوابت تمهيد على أساس المتوسط ​​المتحرك الأسي. كما كنت قد لاحظت، ثابت تمهيد يستخدم ثوابت تمهيد لمتوسط ​​متحرك أسي في صيغته. (2301) هو ثابت التجانس لمدة إما 30 فترة. أسرع سك هو ثابت التمهيد لأقصر إما (2 فترات). أبطأ سك هو ثابت تمهيد لأبطأ إما (30 فترات). لاحظ أن 2 في النهاية هو أن يساوي المعادلة. مع نسبة الكفاءة (إير) وتمهيد ثابت (سك)، ونحن الآن على استعداد لحساب Kaufman039s المتوسط ​​المتحرك التكيف (كاما). وبما أننا بحاجة إلى قيمة أولية لبدء الحساب، فإن كاما الأول هو مجرد متوسط ​​متحرك بسيط. تستند الحسابات التالية إلى الصيغة أدناه. حساب إكسامبلشارت تظهر الصور أدناه لقطة شاشة من جدول بيانات إكسيل يستخدم لحساب كاما و كق المقابلة. الاستخدام والإشارات يمكن للمخططين استخدام كاما مثل أي مؤشر الاتجاه التالي، مثل المتوسط ​​المتحرك. يمكن للشارتيين البحث عن تقاطعات الأسعار، والتغيرات الاتجاهية والإشارات المصفاة. أولا، يشير المؤشر فوق أو أسفل كاما إلى التغيرات الاتجاهية في الأسعار. وكما هو الحال مع أي متوسط ​​متحرك، فإن نظام كروس بسيط سيولد الكثير من الإشارات والكثير من الرسوم المتحركة. يمكن ل تشارتيستس تقليل الرسوم البيانية من خلال تطبيق فلتر السعر أو الوقت لعمليات الانتقال. يمكن للمرء أن يتطلب السعر لعقد الصليب لعدد محدد من الأيام أو تتطلب الصليب تتجاوز كاما بنسبة مئوية. ثانيا، يمكن للمخططين استخدام اتجاه كاما لتحديد الاتجاه العام للأمن. قد يتطلب هذا تعديل المعلمة لتسهيل المؤشر أكثر من ذلك. يمكن تشارتيستس تغيير المعلمة الوسطى، وهو أسرع ثابت إما، لتسهيل كاما والبحث عن تغييرات الاتجاه. هذا الاتجاه هبوطي طالما أن كاما في الانخفاض وتزوير أدنى مستوياته. هذا الاتجاه صاعد طالما أن كاما آخذة في الارتفاع وتزداد قمم أعلى. يظهر نموذج كروجر أدناه كاما (10،5،30) مع اتجاه صاعد حاد من ديسمبر إلى مارس و اتجاه صعودي أقل حدة من مايو إلى أغسطس. وأخيرا، يمكن للمخططين الجمع بين الإشارات والتقنيات. يمكن لل تشارتيستس استخدام كاما على المدى الطويل لتحديد الاتجاه الأكبر و كاما على المدى القصير لإشارات التداول. على سبيل المثال، يمكن استخدام كاما (10،5،30) كمرشح للاتجاه ويعتبر صاعدا عند الارتفاع. مرة واحدة صعودية، يمكن للمخططين ثم البحث عن الصلبان الصاعد عندما يتحرك السعر فوق كاما (10،2،30). يظهر المثال أدناه م مع ارتفاع كاما على المدى الطويل والصليبي الصعودي في ديسمبر كانون الثاني ويناير وفبراير. وقد تراجع مؤشر كاما على المدى الطويل في شهر أبريل، وكانت هناك تقاطعات هبوطية في مايو ويونيو ويوليو. يمكن العثور على شاربشارتس كاما كتراكب مؤشر في منضدة شاربشارتس. ستظهر الإعدادات الافتراضية تلقائيا في مربع المعلمة بمجرد تحديدها ويمكن أن يقوم المخططون بتغيير هذه المعلمات لتلائم احتياجاتهم التحليلية. المعلمة الأولى هي لنسبة الكفاءة، وينبغي أن يمتنع المخططون عن زيادة هذا العدد. بدلا من ذلك، يمكن للمخططين تقليله لزيادة الحساسية. تشارتيستس تتطلع إلى نحو سلس كاما لتحليل الاتجاه على المدى الطويل يمكن أن تزيد من المعلمة الوسطى تدريجيا. على الرغم من أن الفرق هو 3 فقط، كاما (10،5،30) هو أكثر سلاسة بكثير من كاما (10،2،30). مزيد من الدراسة من الخالق، يقدم الكتاب أدناه معلومات مفصلة عن المؤشرات والبرامج والخوارزميات والأنظمة، بما في ذلك تفاصيل عن كاما وأنظمة المتوسط ​​المتحرك الأخرى. نظم التداول وطرقه بيري كوفمانكرودسورسينغ هو وسيلة شعبية جدا للحصول على كميات كبيرة من البيانات وصفت أن أساليب التعلم الآلي الحديثة تتطلب. على الرغم من أن رخيصة وسريعة للحصول على التسميات كرودسورسد تعاني من كميات كبيرة من الخطأ، وبالتالي تدهور أداء مهام التعلم آلة المصب. بهدف تحسين جودة البيانات المسمى، ونحن نسعى إلى التخفيف من العديد من الأخطاء التي تحدث بسبب أخطاء سخيفة أو أخطاء غير مقصودة من قبل التعهيد الجماعي العمال. نقترح وضع مرحلتين للتعهيد الجماعي حيث يجيب العامل على الأسئلة أولا، ثم يسمح له بتغيير إجاباته بعد النظر في الإجابة المرجعية (الصاخبة). نحن بصیاغة ھذه الریاضیات من خلال الریاضیات ووضع آلیات لتحفیز العمال علی التصرف بشکل مناسب. وتبين ضماناتنا الرياضية أن آليتنا تحفز العمال على الإجابة بصدق في كلتا المرحلتين، والامتناع عن الإجابة عشوائيا في المرحلة الأولى أو ببساطة النسخ في الثانية. التجارب العددية تكشف عن دفعة كبيرة في الأداء الذي 8220self التصحيح 8221 يمكن أن توفر عند استخدام التعهيد الجماعي لتدريب خوارزميات تعلم الآلة. هناك العديد من النماذج البارامترية لتحليل بيانات المقارنة الزوجية، بما في ذلك نماذج برادلي-تيري-لوسي (بتل) و ثورستون، ولكن اعتمادها على افتراضات بارامترية قوية يحد. في هذا العمل، نحن ندرس نموذجا مرنا للمقارنات الزوجية، التي تتطلب احتمالات النتائج فقط لتلبية شكل طبيعي من الانتقالية العشوائية. وتشمل هذه الفئة نماذج بارامترية بما في ذلك نماذج بتل و ثورستون كحالات خاصة، ولكن أكثر عمومية بشكل كبير. نحن نقدم أمثلة مختلفة من النماذج في هذه الطبقة عابرة انتقالي أوسع التي نماذج حدودي الكلاسيكية توفر الفقراء تناسبها. وعلى الرغم من هذه المرونة الكبيرة، فإننا نبين أن مصفوفة الاحتمالات يمكن تقديرها بنفس المعدل كما هو الحال في النماذج القياسية البارامترية. من ناحية أخرى، خلافا في نماذج بتل و ثورستون، حساب المقدر مينيماكس الأمثل في نموذج متعدية عشوائيا هو غير تافهة، ونحن نستكشف مختلف بدائل قابلة للحساب تراكتابل. وتبين لنا أن خوارزمية عتبة القيمة المفردة البسيطة ثابتة إحصائيا ولكنها لا تحقق معدل مينيماكس. ثم نقترح ودراسة الخوارزميات التي تحقق معدل مينيماكس على فئات فرعية مثيرة للاهتمام من الطبقة متعدية انتقائية بالكامل. ونحن نكمل نتائجنا النظرية مع محاكاة عددية شاملة. وتبين لنا كيف يمكن اقتلاع أي نموذج ثنائي ازدواجي إلى نموذج متماثل تماما، حيث يتم تحويل إمكانات سينغلتون الأصلية إلى إمكانيات على حواف لمتغير المضافة، ثم إعادة توجيه إلى نموذج جديد على العدد الأصلي للمتغيرات. النموذج الجديد يعادل أساسا للنموذج الأصلي، مع نفس وظيفة التقسيم والسماح باسترداد الهامش الأصلي أو كونفورم ماب، ولكن قد يكون لها خصائص حسابية مختلفة جدا تسمح الاستدلال أكثر كفاءة. هذا النهج الفوقي يعمق فهمنا، ويمكن تطبيقها على أي خوارزمية موجودة لإعطاء أساليب محسنة في الممارسة العملية، ويعمم النتائج النظرية في وقت سابق، ويكشف عن تفسير ملحوظ من البوليتوب متسقة الثلاثي. وتبين لنا كيف يمكن تطبيق أساليب التعلم العميق في سياق التعهيد الجماعي والتعلم الفرقة غير الخاضعة للرقابة. أولا، نحن نثبت أن النموذج الشعبي من داود وسكين، الذي يفترض أن جميع المصنفات مستقلة مشروط، هو إلى آلة بولتزمان مقيدة (ربم) مع عقدة خفية واحدة. وبالتالي، في إطار هذا النموذج، يمكن تقدير الاحتمالات الخلفية للعلامات الحقيقية بدلا من ذلك عن طريق الإدارة المدرة للنتائج المدربة. بعد ذلك، لمعالجة الحالة الأكثر عمومية، حيث قد ينتهك المصنفون بشدة افتراض الاستقلالية المشروطة، نقترح تطبيق الشبكة العصبية العميقة المستندة إلى النتائج (دن). وتظهر النتائج التجريبية على مختلف مجموعات البيانات المحاكاة والعالم الحقيقي أن نهجنا المقترح دن يتفوق على غيرها من الأساليب للدولة من بين الفن، لا سيما عندما تنتهك البيانات الافتراض الاستقلالية المشروطة. إعادة النظر في التعلم شبه إشراف مع الرسوم البيانية مزخرفة زيلين يانغ جامعة كارنيجي ميلون. ويليام كوهين كمو. رسلان سالاخودينوف U. أوف تورونتو بابر أبستراكت نقدم إطار التعلم شبه إشراف على أساس الرسوم البيانية. وبالنظر إلى رسم بياني بين الحالات، نقوم بتدريب التضمين لكل مثيل للتنبؤ معا بتصنيف الفئة وسياق الحي في الرسم البياني. نحن نطور كل من المتغيرات الاستقرائية والاستقرائية من أسلوبنا. في المتغير الانتقالي لطريقة لدينا، يتم تحديد تسميات الطبقة من قبل كل من المتعلمات المتعلمات وناقلات ميزة الإدخال، بينما في البديل الاستقرائي، وتعرف التضمينات باعتبارها وظيفة بارامترية من ناقلات العناصر، لذلك يمكن إجراء تنبؤات على حالات لا شوهد، إبان، تراينينغ على مجموعة كبيرة ومتنوعة من المهام القياسية، بما في ذلك تصنيف النص، واستخراج الكيانات التي تخضع لإشراف بعيد، وتصنيف الكيان، نعرض أداء محسن على العديد من النماذج الموجودة. يمكن للتعلم التعزيز اكتساب السلوكيات المعقدة من مواصفات عالية المستوى. ومع ذلك، وتحديد وظيفة التكلفة التي يمكن أن تكون الأمثل بشكل فعال وترميز المهمة الصحيحة تحديا في الممارسة العملية. نحن نستكشف كيف عكسية التحكم الأمثل (أوك) يمكن استخدامها لتعلم السلوكيات من المظاهرات، مع تطبيقات للسيطرة على عزم الدوران من النظم الروبوتية عالية الأبعاد. أسلوبنا يعالج اثنين من التحديات الرئيسية في عكسية السيطرة المثلى: أولا، والحاجة إلى ميزات إعلامية وفعالة تنظيم لفرض هيكل على التكلفة، وثانيا، صعوبة تعلم وظيفة التكلفة في ظل ديناميات مجهولة لأنظمة مستمرة عالية الأبعاد. لمعالجة التحدي السابق، نقدم خوارزمية قادرة على تعلم وظائف التكلفة غير الخطية التعسفية، مثل الشبكات العصبية، دون هندسة ميزة دقيقة. ولمعالجة هذا التحدي الأخير، نقوم بصياغة تقريب فعال يستند إلى العينات ل ماكسنت أوك. نقوم بتقييم أسلوبنا على سلسلة من المهام محاكاة ومشاكل التلاعب الروبوتية في العالم الحقيقي، مما يدل على تحسن كبير على الطرق السابقة سواء من حيث تعقيد المهام وكفاءة العينة. في تعلم نماذج متغيرة الكامنة (لفمس)، من المهم أن التقاط فعال أنماط نادرة وتقلص حجم النموذج دون التضحية قوة النمذجة. وقد أجريت دراسات مختلفة ل 8220diversify8221 لفم، والتي تهدف إلى معرفة مجموعة متنوعة من المكونات الكامنة في لفمس. وتندرج معظم الدراسات القائمة في إطار تنظيمي على غرار التكرار، حيث يتم تعلم المكونات عن طريق تقدير النقاط. في هذه الورقة، نحن نحقق في كيفية 8220diversify8221 لفمس في نموذج التعلم بايزي، والتي لديها مزايا مكملة لتقدير نقطة، مثل تخفيف الإفراط في الكتابة عن طريق المتوسط ​​المتوسط ​​وتحديد عدم اليقين. ونقترح نهجين لهما مزايا تكميلية. الأول هو تعريف بريور الزاوي المتبادل تعزيز التنوع التي تكلف كثافة أكبر للمكونات مع زوايا المتبادلة أكبر على أساس شبكة بايزي وتوزيع فون ميسس-فيشر واستخدام هذه بريورس للتأثير على الخلفي عن طريق قاعدة بايس. ونحن نطور اثنين فعالة تقريبية الخوارزميات الاستدلال الخلفي على أساس الاستدلال التباين وسلسلة ماركوف عينة مونت كارلو. والنهج الآخر هو فرض تنظيم منظم على التنوع مباشرة بعد توزيع المكونات بعد البيانات. يتم تطبيق هاتين الطريقتين إلى خليط بايزي من الخبراء نموذج لتشجيع 8220experts8221 لتكون نتائج متنوعة والتجريبية تثبت فعالية وكفاءة أساليبنا. الانحدار غير اللامعقدي الأبعاد هو مشكلة صعبة بطبيعتها مع حدود أقل المعروفة اعتمادا أضعافا مضاعفة في البعد. وكانت استراتيجية شعبية للتخفيف من هذه لعنة الأبعاد هو استخدام نماذج إضافية من إمف، الذي نموذج وظيفة الانحدار كمجموعة من وظائف مستقلة على كل بعد. وعلى الرغم من أن هذه النماذج مفيدة في التحكم في تباين التقدير، فإنها غالبا ما تكون مقيدة للغاية في البيئات العملية. بين النماذج غير المضافة التي غالبا ما يكون التباين الكبير والنماذج المضافة من الدرجة الأولى التي لديها تحيز كبير، كان هناك القليل من العمل لاستغلال المفاضلة في الوسط عن طريق نماذج إضافية من النظام الوسيط. في هذا العمل، نقترح السالسا، الذي سد هذه الفجوة من خلال السماح التفاعلات بين المتغيرات، ولكن الضوابط نموذج القدرة عن طريق الحد من ترتيب التفاعلات. السالساس يقلل من المبلغ المتبقي من المربعات مع التربيعية رخس العقوبات القياسية. خوارزمية، يمكن أن ينظر إليه على أنه نواة ريدج الانحدار مع النواة المضافة. عندما تكون وظيفة الانحدار مضافة، فإن الخطر الزائد هو متعدد الحدود فقط في البعد. باستخدام الصيغ جيرار نيوتن، ونحن مجموع كفاءة على عدد كومبيناتوريال من المصطلحات في التوسع المضافة. من خلال المقارنة على 15 مجموعة البيانات الحقيقية، وتبين لنا أن لدينا طريقة تنافسية ضد 21 بدائل أخرى. نقترح تمديدا لعمليات هوكس من خلال معالجة مستويات الإثارة الذاتية كمعادلة تفاضلية عشوائية. تسمح عملية النقطة الجديدة لدينا تقريب أفضل في مجالات التطبيق حيث الأحداث والشدة تسريع بعضها البعض مع مستويات مترابطة من العدوى. نحن تعميم خوارزمية الأخيرة لمحاكاة رسم من عمليات هوكس مستويات الإثارة هي العمليات العشوائية، واقتراح سلسلة ماركوف الهجين مونتي كارلو نهج لنموذج المناسب. لدينا إجراءات أخذ العينات جداول خطيا مع عدد من الأحداث المطلوبة ولا يتطلب ستراتاريتي من عملية نقطة. يتم وضع إجراءات الاستدلال وحدات تتألف من مزيج بين جيبس ​​ومتروبوليس هاستينغز الخطوات إلى الأمام. نستعيد تعظيم التوقعات كحالة خاصة. ويوضح نهجنا العام للعدوى التالية الحركة البنيانية الهندسية والدينامية لانجيفين الأسية. وتجمع نظم التجميع الرتبية التفضيالت الترتيبية من األفراد إلنتاج ترتيب عاملي ميثل التفضيل االجتامعي. للحد من التعقيد الحسابي لتعلم الترتيب العالمي، والممارسة الشائعة هي استخدام رتبة كسر. يتم تقسيم تفضيلات الأفراد إلى مقارنات زوجية ومن ثم تطبيقها على خوارزميات فعالة مصممة خصيصا لمقارنات زوجية مستقلة. ومع ذلك، وبسبب التبعيات المتجاهلة، يمكن أن تؤدي النهج الساذجة لتحطيم الرتب إلى تقديرات غير متناسقة. الفكرة الرئيسية لإنتاج تقديرات غير منحازة ودقيقة هي علاج مقارنات المقترنة النتائج بشكل غير متكافئ، اعتمادا على طوبولوجيا البيانات التي تم جمعها. في هذه الورقة، ونحن نقدم المقدر الأمثل كسر رتبة، الذي يحقق ليس فقط الاتساق ولكن أيضا يحقق أفضل خطأ ملزمة. هذا يسمح لنا لتوصيف المقايضة الأساسية بين الدقة والتعقيد في بعض السيناريوهات الأساسية. وعلاوة على ذلك، فإننا نحدد كيف تعتمد دقة على الفجوة الطيفية للرسم البياني مقارنة المقابلة. التقطير التقطير صموئيل روتا بول فك. لورينزو بورزي فك. بيتر كونتسشيدر ميكروسوفت ريزارتش كامبريدج بابر أبستراكتدروبوت هو تقنية ستوشاستيك تنظيم شعبية للشبكات العصبية العميقة التي تعمل عن طريق إسقاط عشوائيا (أي الصفر) وحدات من الشبكة أثناء التدريب. وتتيح عملية التوزيع العشوائي هذه ضمنا ضمنا مجموعة من الشبكات الكثيرة التي تتشارك في نفس البارامترية، التي ينبغي أن تكون متوسطة في وقت الاختبار لتقديم التنبؤ النهائي. الحل النموذجي لهذه العملية متوسط ​​الاستعصاء يتكون في توسيع الطبقات التي تمر العشوائية التسرب. هذه القاعدة بسيطة تسمى 8216 ستاندارد قطرة 8217 كفاءة، ولكن قد تتحلل دقة التنبؤ. في هذا العمل نحن نقدم نهجا جديدا، صاغ 8216 دروبيلاتيون التقطير 8217، الذي يسمح لنا لتدريب متنبأ بطريقة لتقريب أفضل عملية المتوسط، مستحيلة، ولكن الأفضل، مع الحفاظ تحت سيطرتها الكفاءة الحسابية. وبالتالي، فإننا قادرون على بناء النماذج التي تتسم بالكفاءة مثل التسرب القياسي، أو حتى أكثر كفاءة، في حين أن أكثر دقة. وتظهر التجارب على مجموعات البيانات المرجعية القياسية صحة أسلوبنا، مما يسفر عن تحسينات متسقة على التسرب التقليدي. البيانات الوصفية واعية الرسائل المجهولة جوليا فانتي إيوك. بيتر كيروز إيوك. سيوونغ يا إيوك. كنان رامشاندران أوك بيركلي. برامود فيسواناث إيوك بابر أبستراكتانيموس منصات الرسائل مثل الهمس وييك ياك تسمح للمستخدمين بنشر الرسائل عبر شبكة (على سبيل المثال شبكة اجتماعية) دون الكشف عن تأليف رسالة للمستخدمين الآخرين. ويمكن نمذجة انتشار الرسائل على هذه المنصات من خلال عملية نشر على الرسم البياني. وقد كشفت التطورات الأخيرة في تحليل الشبكة أن عمليات الانتشار هذه معرضة لتجاهل المؤلفين من قبل الخصوم الذين لديهم إمكانية الوصول إلى البيانات الشرحية، مثل معلومات التوقيت. في هذا العمل، نطرح السؤال الأساسي حول كيفية نشر رسائل مجهولة الهوية على رسم بياني يجعل من الصعب على الخصوم استنتاج المصدر. وعلی وجھ الخصوص، فإننا ندرس أداء بروتوکول نشر الرسائل الذي یطلق علیھ نشر التکیف الذي أدخل في (فانتي وآخرون 2015). ونحن نثبت أنه عندما يتمكن الخصم من الوصول إلى البيانات الشرحية في جزء صغير من العقد الرسومية الفاسدة، يحقق الانتشار التكيفي أفضل مصدر للاختباء بشكل غير متكافئ ويفوق أداء المعيار بشكل ملحوظ. كما نوضح بشكل تجريبي أن الانتشار التكيفي يخفي المصدر بشكل فعال على الشبكات الاجتماعية الحقيقية. البعد التعليمي للمتعلمين الخطية جي ليو جامعة روتشستر. جامعة زياوجين تشو ويسكونسن. هراغ أوهانيسيان ونيفرزيتي أوف ويسكونسين-ماديسون بابر أبستراكت البعد بعد التعلم هو كمية نظرية التعلم التي تحدد الحد الأدنى للتدريب حجم مجموعة لتعليم نموذج الهدف للمتعلم. ركزت الدراسات السابقة على البعد التعليمي على المتعلمين في الفضاء الإصدار التي تحافظ على جميع الفرضيات بما يتفق مع بيانات التدريب، ولا يمكن تطبيقها على المتعلمين آلة الحديثة التي تختار فرضية محددة عن طريق التحسين. تقدم هذه الورقة أول بعد تدريس معروف للتراجع التلال، وآلات ناقلات الدعم، والانحدار اللوجستي. كما نعرض مجموعات التدريب المثلى التي تطابق هذه الأبعاد التعليمية. نهجنا تعميم على المتعلمين الخطية الأخرى. المخلصين أحادية المتغيرين الصادقين إيونيس كاراجيانيس ونيفرزيتي أوف باتراس. جامعة أرييل بروكاتشيا جامعة كارنيجي ميلون. نيزارغ شاه كارنيجي ميلون ونيفرزيتي بابر أبستراكت نعيد النظر في المشكلة الكلاسيكية لتقدير المتوسط ​​السكاني لتوزيع مجهول الأبعاد أحادي البعد من العينات، مع الأخذ بنظرية اللعبة النظرية. في وضعنا، يتم توفير العينات من قبل وكلاء استراتيجيين، الذين يرغبون في سحب تقدير أقرب ما يمكن لقيمتها الخاصة. في هذا الإطار، يؤدي متوسط ​​العينة إلى فرص التلاعب، في حين أن متوسط ​​العينة لا. سؤالنا الرئيسي هو ما إذا كان متوسط ​​العينة هو الأفضل (من حيث متوسط ​​الخطأ التربيعي) تقدير صادقة لمتوسط ​​السكان. وتبين لنا أنه عندما يكون التوزيع الأساسي متماثلا، فهناك مقدرات صادقة تهيمن على الوسيط. نتيجتنا الرئيسية هي توصيف أسوأ الحالات المقدرين الصادقة المثلى، والتي تفوق بشكل ملموس المتوسط، للتوزيعات غير المتماثلة ربما مع دعم محدود. لماذا انتظام التشفير التلقائي تعلم التمثيل متفرق ديفانش أربيت سوني الجاموس. ينغبو تشو سوني الجاموس. هانغ نجو جامعة نيويورك الجاموس. فينيو غوفينداراجو سوني الجاموس ورقة أبستراكتسبارسير توزيع توزيع هو المفتاح لتعلم الميزات المفيدة في خوارزميات التعلم العميق، لأنه ليس فقط هو وضع فعال لتمثيل البيانات، ولكن أيضا 8212 الأهم 8212 أنه يلتقط عملية توليد معظم البيانات العالم الحقيقي. في حين أن عددا من التشفير التلقائي منظم (إ) فرض متفرق صراحة في تمثيلهم المستفادة وغيرهم دون 8217t، كان هناك القليل من التحليل الرسمي على ما يشجع متفرق في هذه النماذج بشكل عام. هدفنا هو دراسة هذه المشكلة العامة رسميا لترميز السيارات التلقائي. نحن نقدم الظروف الكافية على كل من وظائف التنظيم والتنشيط التي تشجع متفرق. وتبين لنا أن النماذج الشائعة المتعددة (فك التشفير والتشفير التعاقدي التلقائي، على سبيل المثال) والتفعيلات (الخطية الصحيحة والسيني، على سبيل المثال) تفي بهذه الشروط، وبالتالي فإن شروطنا تساعد على تفسير المتناثرة في تمثيلها المستخلص. وهكذا، فإن تحليلنا النظري والتجريبي يسلط الضوء معا على خصائص التنظيم المنتظم التي تكون موصلة للنثر وتوحيد عدد من نماذج التشفير التلقائي ووظائف التنشيط في نفس الإطار التحليلي. k-فاريتس: مزيد من الإيجابيات في k - يعني ريتشارد نوك نيكتا 038 أنو. رفائيل كانياس إكول بوليتشنيك و ذي تشنيون. روكسانا بوريلي Data61. فرانك نيلسن إكول بوليتشنيك وسوني كس لابس Inc. ورقة أبستراكت-يعني البذر أصبح معيارا واقعيا لخوارزميات تجميع الصعب. في هذه الورقة، فإن مساهمتنا الأولى هي تعميم ثنائي الاتجاه لهذه البذرة، k - تتغير، التي تشمل أخذ عينات من الكثافات العامة بدلا من مجرد مجموعة منفصلة من الكثافات ديراك التي ترسو في مواقع نقطة، تكستيت تعميم من معروفة آرثر-فاسيلفيتسكي (أف) ضمان تقريب، في شكل تقريب تكستيت ملزمة من تكستيت الأمثل. هذا التقريب يظهر تبعية أقل على مكون 8220noise8221 فيما يتعلق الإمكانات المثلى 8212 تقترب فعلا من الحد الأدنى الإحصائية. وتبين لنا أن k - تتغير تكستيت لخوارزميات تجميع فعالة (متحيزة البذر) مصممة خصيصا لأطر محددة وتشمل توزيع، وتدفق والتجميع على الخط، مع نتائج تقريب النص لهذه الخوارزميات. وأخيرا، نقدم تطبيق رواية من k - يتغير إلى الخصوصية التفاضلية. وبالنسبة لأي من الأطر المحددة التي تم النظر فيها هنا أو من أجل إعداد الخصوصية التفاضلية، لا توجد نتائج مسبقة أو معدومة على التطبيق المباشر لل k-مينس وتقريبها التقريبي يبدو أن 8212 من المتنافسين من ذوي الخبرة الفنية أكثر تعقيدا أو عرضا أقل مواتية (تقريب) الخصائص. ونحن نؤكد أن خوارزمياتنا لا يزال من الممكن تشغيلها في الحالات التي يكون فيها النص شكل حل مغلقة للنص الحد الأدنى للسكان. ونحن نبرهن على تطبيق تحليلنا عن طريق التقييم التجريبي على العديد من المجالات والإعدادات، وعرض الأداء التنافسي مقابل الدولة من الفن. لاعب متعدد الطرق اللصوص 8212 كرسي الموسيقية نهج جوناثان روزنسكي معهد ويزمان للعلوم. أوهاد شامير معهد وايزمان للعلوم. ليران سلاك معهد ويزمان للعلوم ورقة أبستراكتننظر في البديل من المشكلة العشوائية متعددة الأسلحة قطاع الطرق، حيث العديد من اللاعبين في وقت واحد اختيار من نفس مجموعة من الأسلحة، وربما تصطدم، وتلقي أي مكافأة. وقد كان الدافع وراء هذا الإعداد المشاكل الناشئة في الشبكات الراديوية الإدراكية، وتحديا بشكل خاص في ظل افتراض واقعي أن التواصل بين اللاعبين محدود. ونحن نقدم خوارزمية خالية من الاتصالات (الكراسي الموسيقية) الذي يبلغ الأسف المستمر مع احتمال كبير، فضلا عن خاطئة نخالة، وخالية من الاتصالات الخوارزمية (الكراسي الموسيقية الديناميكية) لوضع أكثر صعوبة من اللاعبين دخول حيوي وترك طوال المباراة . وعلاوة على ذلك، كلا خوارزميات لا تتطلب معرفة مسبقة من عدد من اللاعبين. على حد علمنا، وهذه هي أول خوارزميات خالية من الاتصالات مع هذه الأنواع من الضمانات الرسمية. معهد غربال المعلومات جريج فير ستيغ المعلومات. آرام غالستيان معهد علوم المعلومات ورقة أبستراكت نحن نقدم إطارا جديدا للتعلم غير الخاضع للرقابة من التمثيل على أساس تحلل هرمي جديد للمعلومات. بشكل حدسي، يتم تمرير البيانات من خلال سلسلة من المناخل غرامة الحبيبات تدريجيا. كل طبقة من المنخل يسترد عامل كامن واحد هو أقصى قدر من المعلومات حول التبعية متعددة المتغيرات في البيانات. يتم تحويل البيانات بعد كل تمرير بحيث المعلومات غير المبررة المتبقية تتعثر وصولا الى الطبقة التالية. في نهاية المطاف، نحن تركنا مع مجموعة من العوامل الكامنة شرح كل الاعتماد في البيانات الأصلية والمعلومات المتبقية تتكون من الضوضاء المستقلة. نقدم تنفيذ عملي لهذا الإطار للمتغيرات المنفصلة وتطبيقه على مجموعة متنوعة من المهام الأساسية في التعلم غير الخاضع للرقابة بما في ذلك تحليل عنصر مستقل، وفقدان وخسارة ضياع، والتنبؤ القيم المفقودة في البيانات. خطاب عميق 2. نهاية إلى نهاية التعرف على الكلام في اللغة الإنجليزية وماندرين داريو أمودي. ريشيتا أنوبهاي. إريك باتنبرغ. كارل. جاريد كاسبر. بريان كاتانزارو. جينغدونغ تشن. مايك تشرزانوسكي بايدو أوسا، Inc. آدم كوتس. غريغ دياموس بايدو أوسا، Inc. إريش إلسن بايدو أوسا، Inc. جيسي إنجل. لينكسي مروحة. كريستوفر فوغنر. أوني هانون بايدو أوسا، Inc. بيلي يونيو. توني هان. باتريك ليغريسلي. شيانغانغ لي بايدو. ليبي لين. شاران نارانغ. أندرو نغ. شيرجيل أوزاير. ريان برنغر. شنغ تشيان بايدو. جوناثان ريمان. سانجيف ساتيش بايدو سفايل. ديفيد سيتابون. شوبهو سينغوبتا. تشونغ وانغ. يي وانغ. زيكيان وانغ. بو شياو. يان شيه بايدو. داني يوغاتاما. جون زان. زينياو تشو بابر أبستراكت نعرض أن نهج التعلم العميق من طرف إلى آخر يمكن أن تستخدم للاعتراف إما الإنجليزية أو لغة الماندرين الصينية كلام مختلف اللغات إلى حد كبير. لأنه يحل محل خطوط أنابيب كاملة من المكونات هندسيا مع الشبكات العصبية، والتعلم من النهاية إلى النهاية يسمح لنا للتعامل مع مجموعة متنوعة متنوعة من الكلام بما في ذلك البيئات الصاخبة، لهجات ولغات مختلفة. مفتاح نهجنا هو تطبيقنا للتقنيات ه، مما مكن التجارب التي استغرقت سابقا أسابيع لتشغيل الآن في أيام. وهذا يسمح لنا أن يتكرر بسرعة أكبر لتحديد أبنية متفوقة والخوارزميات. ونتيجة لذلك، في العديد من الحالات، نظامنا تنافسية مع النسخ من العمال البشري عند قياسها على مجموعات البيانات القياسية. وأخيرا، وباستخدام تقنية تسمى باتش ديسباتش مع وحدات معالجة الرسومات في مركز البيانات، نبين أن نظامنا يمكن نشره بشكل رخيص في إعداد عبر الإنترنت، مما يوفر وقت استجابة منخفض عند خدمة المستخدمين على نطاق واسع. سؤال مهم في اختيار الميزة هو ما إذا كانت استراتيجية اختيار يسترد مجموعة 8220true8221 من الميزات، نظرا البيانات الكافية. نحن ندرس هذا السؤال في سياق شعبية أقل المطلق انكماش واختيار المشغل (لاسو) استراتيجية اختيار ميزة. على وجه الخصوص، فإننا نعتبر السيناريو عندما يكون النموذج غير محدد بحيث يكون النموذج المستخلص خطيا في حين أن الهدف الحقيقي الكامن هو غير خطية. والمثير للدهشة أننا نثبت أنه في ظل ظروف معينة، لا يزال لاسو قادرا على استعادة الميزات الصحيحة في هذه الحالة. ونقوم أيضا بإجراء دراسات عددية للتحقق التجريبي من النتائج النظرية واستكشاف ضرورة الشروط التي تحتفظ بها الأدلة. نقترح الحد الأدنى الأسف البحث (مرس)، وظيفة اكتساب رواية لتحسين بايزي. مرس تحمل أوجه الشبه مع نهج المعلومات النظري مثل البحث الكون (إس). ومع ذلك، في حين يهدف إس في كل استعلام في تعظيم مكاسب المعلومات فيما يتعلق الحد الأقصى العالمي، يهدف مرس إلى التقليل من الأسف البسيط المتوقع للتوصية النهائية للحصول على الأمثل. في حين أن إس تجريبيا و مرس أداء مماثل في معظم الحالات، مرس تنتج أقل القيم المتطرفة مع أسف بسيط بسيط من إس. ونحن نقدم نتائج تجريبية على حد سواء لمشكلة الأمثل الاصطناعية مهمة واحدة وكذلك لمحاكاة متعددة المهام مشكلة التحكم الروبوتية. كريبتونيتس: تطبيق الشبكات العصبية على البيانات المشفرة مع الإنتاجية العالية والدقة ران جيلاد-باشراتش بحوث مايكروسوفت. ناثان دولين برينستون. كيم لين مايكروسوفت البحوث. كريستين لوتر بحوث مايكروسوفت. مايكل نيهريغ بحوث مايكروسوفت. جون ويرنينغ ورقة بحث ميكروسوفت أبستراكت تطبيق تعلم الآلة لمشكلة التي تنطوي على أنواع طبية أو مالية أو غيرها من البيانات الحساسة، يتطلب ليس فقط التنبؤات دقيقة ولكن أيضا اهتماما دقيقا للحفاظ على خصوصية البيانات والأمن. قد تمنع المتطلبات القانونية والأخلاقية استخدام حلول التعلم الآلي المستندة إلى السحابة لمثل هذه المهام. في هذا العمل، سوف نقدم طريقة لتحويل الشبكات العصبية المستفادة إلى كريبتونيتس، الشبكات العصبية التي يمكن تطبيقها على البيانات المشفرة. وهذا يسمح لمالك البيانات بإرسال بياناتهم في نموذج مشفر إلى خدمة سحابة تستضيف الشبكة. ويضمن التشفير أن تبقى البيانات سرية نظرا لأن السحابة لا يمكنها الوصول إلى المفاتيح اللازمة لفك تشفيرها. ومع ذلك، سوف نبين أن الخدمة السحابية قادرة على تطبيق الشبكة العصبية على البيانات المشفرة لجعل التنبؤات المشفرة، وأيضا إعادتها في شكل مشفر. هذه التنبؤات المشفرة يمكن إرسالها مرة أخرى إلى صاحب المفتاح السري الذي يمكن فك تشفير لهم. ولذلك، فإن الخدمة السحابية لا تحصل على أي معلومات حول البيانات الخام ولا عن التنبؤ الذي قدمه. علينا أن نظهر كريبتونيتس على منيست المهام التعرف على الحروف الضوئية. كريبتونيتس تحقيق 99 دقة ويمكن أن تجعل حوالي 59000 التنبؤات في الساعة على جهاز كمبيوتر واحد. ولذلك، فإنها تسمح عالية الإنتاجية، ودقيقة، والتنبؤات الخاصة. تتطلب الطرق الطيفية لخفض الأبعاد والتكتل حل مشكلة إيجينبروبلم تحددها مصفوفة تقارب متفرق. عندما تكون هذه المصفوفة كبيرة، يسعى المرء إلى حل تقريبي. والطريقة المعيارية للقيام بذلك هي طريقة نيستروم، التي تحل أولا مشكلة إيجنبروم صغيرة تأخذ في الاعتبار مجموعة فرعية فقط من النقاط التاريخية، ثم تطبق صيغة خارج العينة لاستكمال الحل لمجموعة البيانات بأكملها. نبين أنه من خلال تقييد المشكلة الأصلية لتلبية صيغة نيستروم، نحصل على تقريب بسيط حسابيا وفعال، ولكنه يحقق خطأ تقريبي أقل باستخدام عدد أقل من المعالم ووقت تشغيل أقل. كما ندرس دور التطبيع في التكلفة الحسابية ونوعية الحل الناتج. كما تفعيل غير الخطية على نطاق واسع، وحدة الخطية المعدل (ريلو) يفصل الضوضاء والإشارة في خريطة ميزة عن طريق تعلم عتبة أو التحيز. ومع ذلك، فإننا نرى أن تصنيف الضوضاء والإشارة لا يتوقف فقط على حجم الاستجابات، بل أيضا على السياق الذي ستستخدم فيه استجابات المعالم للكشف عن أنماط أكثر تجريدا في الطبقات العليا. من أجل إنتاج خرائط استجابة متعددة مع حجم في نطاقات مختلفة لنمط بصري معين، يجب على الشبكات القائمة توظيف ريلو ومتغيراتها أن تتعلم عددا كبيرا من المرشحات زائدة عن الحاجة. في هذه الورقة، نقترح تحيز متعدد الطبقات غير الخطية تفعيل (مبا) طبقة لاستكشاف المعلومات الخفية في حجم الردود. يتم وضعه بعد طبقة الالتفاف لفصل الردود على نواة التفاف في خرائط متعددة من خلال مقادير متعددة الدرس، وبالتالي توليد المزيد من الأنماط في مساحة الميزة بتكلفة حسابية منخفضة. أنه يوفر مرونة كبيرة في اختيار الردود على أنماط بصرية مختلفة في نطاق مختلف يتراوح لتشكيل التمثيل الغني في الطبقات العليا. مثل هذا النظام بسيطة وفعالة حتى يحقق الأداء للدولة من بين الفن على العديد من المعايير. نقترح طريقة جديدة متعددة المهام التعلم التي يمكن أن تقلل من تأثير النقل السلبي من خلال السماح نقل غير المتماثلة بين المهام على أساس الصلة المهمة فضلا عن كمية من الخسائر المهمة الفردية، والتي نشير إلى التعلم غير المتماثل متعدد المهام (أمتل ). لمعالجة هذه المشكلة، نقوم بازدواجية المهام المتعددة من خلال رسم بياني منظم متناثر موجه، يفرض كل معلمة مهمة يتم إعادة بنائها كمجموعة متفرقة من المهام الأخرى التي يتم اختيارها بناء على فقدان المهمة. نقدم خوارزميتين مختلفتين لحل هذا التعلم المشترك من التنبؤات المهمة والرسم البياني تسوية. خوارزمية الأولى يحل لهدف التعلم الأصلي باستخدام الأمثل الأمثل، والخوارزمية الثانية يحل تقريب منه باستخدام استراتيجية التعلم المناهج الدراسية، أن يتعلم مهمة واحدة في وقت واحد. نحن إجراء تجارب على مجموعات بيانات متعددة للتصنيف والانحدار، والتي نحصل على تحسينات كبيرة في الأداء على التعلم مهمة واحدة وخطوط أساس التعلم متناظرة المهام المتعددة. وتوضح هذه الورقة نهجا جديدا لتقدير خطأ التعميم في مصنفات شجرة القرارات. وضعنا دراسة أخطاء شجرة القرارات في سياق نظرية تحليل الاتساق، والتي أثبتت أن خطأ بايز لا يمكن أن يتحقق إلا إذا كان عدد من عينات البيانات القيت في كل عقدة ورقة يذهب إلى ما لا نهاية. أما بالنسبة للحالة األكثر تحديا والعملية حيث يكون حجم العينة محدودا أو صغيرا، يتم إدخال مصطلح خطأ جديد في أخذ العينات في هذه الورقة للتعامل مع مشكلة العينة الصغيرة بفعالية وكفاءة. وتبين النتائج التجريبية الواسعة أن تقدير الخطأ المقترح يتفوق على أساليب التحقق من K - فولد المعروفة جيدا من حيث المتانة والدقة. وعلاوة على ذلك هو أوامر من مقادير أكثر كفاءة من الطرق التحقق من صحة الصليب. نحن ندرس خصائص التقارب للخوارزمية فر-يكا التي قدمها الاستشهاد لحساب سريع من ناقلات فريدة من نوعها الرائدة. نثبت العديد من النتائج الجديدة، بما في ذلك تحليل رسمي لإصدار كتلة من الخوارزمية، والتقارب من التهيئة العشوائية. نحن أيضا جعل بعض الملاحظات من مصلحة مستقلة، مثل كيف قبل التهيئة مع مجرد التكرار السلطة واحدة بالضبط يمكن أن تحسن بشكل كبير من التحليل، وما هي خصائص محدبة وغير محدبة لمشكلة الأمثل الكامنة. ونعتبر مشكلة تحليل العنصر الرئيسي (يكا) في بيئة عشوائية متدفقة، حيث هدفنا هو إيجاد اتجاه التباين الأقصى التقريبي، استنادا إلى تيار من i. i.d. نقاط البيانات في ريالسد. خوارزمية بسيطة وحسابية رخيصة لهذا هو الانحدار التدرج العشوائي (سغد)، الذي يقوم بتحديث تقديراته بشكل متزايد استنادا إلى كل نقطة بيانات جديدة. غير أنه نظرا للطبيعة غير المحدبة للمشكلة، فإن تحليل أدائها يشكل تحديا. وعلى وجه الخصوص، تعتمد الضمانات القائمة على افتراض إيجينغاب غير تافهة على مصفوفة التباين المشترك، وهو أمر لا لزوم له بالضرورة. في هذه الورقة، ونحن نقدم (إلى حد علمنا) أول إيجناب التقارب ضمانات ضمان ل سغد في سياق يكا. هذا أيضا يحل جزئيا مشكلة مفتوحة طرحت في الاستشهاد. وعلاوة على ذلك، في ظل افتراض إيجنغاب، وتبين لنا أن نفس التقنيات تؤدي إلى ضمانات جديدة سغد التقارب مع الاعتماد بشكل أفضل على إيجنجاب. ديلبريكر: نموذج متغير غير متغاير الكامنة للبيانات التعليمية أندرو لان رايس ونيفرزيتي. جامعة توم غولدشتاين في ماريلاند. ريتشارد بارانيوك جامعة رايس. Christoph Studer Cornell University Paper AbstractStatistical models of student responses on assessment questions, such as those in homeworks and exams, enable educators and computer-based personalized learning systems to gain insights into students knowledge using machine learning. Popular student-response models, including the Rasch model and item response theory models, represent the probability of a student answering a question correctly using an affine function of latent factors. While such models can accurately predict student responses, their ability to interpret the underlying knowledge structure (which is certainly nonlinear) is limited. In response, we develop a new, nonlinear latent variable model that we call the dealbreaker model, in which a students success probability is determined by their weakest concept mastery. We develop efficient parameter inference algorithms for this model using novel methods for nonconvex optimization. We show that the dealbreaker model achieves comparable or better prediction performance as compared to affine models with real-world educational datasets. We further demonstrate that the parameters learned by the dealbreaker model are interpretablethey provide key insights into which concepts are critical (i. e. the dealbreaker) to answering a question correctly. We conclude by reporting preliminary results for a movie-rating dataset, which illustrate the broader applicability of the dealbreaker model. We derive a new discrepancy statistic for measuring differences between two probability distributions based on combining Stein8217s identity and the reproducing kernel Hilbert space theory. We apply our result to test how well a probabilistic model fits a set of observations, and derive a new class of powerful goodness-of-fit tests that are widely applicable for complex and high dimensional distributions, even for those with computationally intractable normalization constants. Both theoretical and empirical properties of our methods are studied thoroughly. Variable Elimination in the Fourier Domain Yexiang Xue Cornell University . Stefano Ermon . Ronan Le Bras Cornell University . Carla . Bart Paper AbstractThe ability to represent complex high dimensional probability distributions in a compact form is one of the key insights in the field of graphical models. Factored representations are ubiquitous in machine learning and lead to major computational advantages. We explore a different type of compact representation based on discrete Fourier representations, complementing the classical approach based on conditional independencies. We show that a large class of probabilistic graphical models have a compact Fourier representation. This theoretical result opens up an entirely new way of approximating a probability distribution. We demonstrate the significance of this approach by applying it to the variable elimination algorithm. Compared with the traditional bucket representation and other approximate inference algorithms, we obtain significant improvements. Low-rank matrix approximation has been widely adopted in machine learning applications with sparse data, such as recommender systems. However, the sparsity of the data, incomplete and noisy, introduces challenges to the algorithm stability 8212 small changes in the training data may significantly change the models. As a result, existing low-rank matrix approximation solutions yield low generalization performance, exhibiting high error variance on the training dataset, and minimizing the training error may not guarantee error reduction on the testing dataset. In this paper, we investigate the algorithm stability problem of low-rank matrix approximations. We present a new algorithm design framework, which (1) introduces new optimization objectives to guide stable matrix approximation algorithm design, and (2) solves the optimization problem to obtain stable low-rank approximation solutions with good generalization performance. Experimental results on real-world datasets demonstrate that the proposed work can achieve better prediction accuracy compared with both state-of-the-art low-rank matrix approximation methods and ensemble methods in recommendation task. Given samples from two densities p and q, density ratio estimation (DRE) is the problem of estimating the ratio pq. Two popular discriminative approaches to DRE are KL importance estimation (KLIEP), and least squares importance fitting (LSIF). In this paper, we show that KLIEP and LSIF both employ class-probability estimation (CPE) losses. Motivated by this, we formally relate DRE and CPE, and demonstrate the viability of using existing losses from one problem for the other. For the DRE problem, we show that essentially any CPE loss (eg logistic, exponential) can be used, as this equivalently minimises a Bregman divergence to the true density ratio. We show how different losses focus on accurately modelling different ranges of the density ratio, and use this to design new CPE losses for DRE. For the CPE problem, we argue that the LSIF loss is useful in the regime where one wishes to rank instances with maximal accuracy at the head of the ranking. In the course of our analysis, we establish a Bregman divergence identity that may be of independent interest. We study nonconvex finite-sum problems and analyze stochastic variance reduced gradient (SVRG) methods for them. SVRG and related methods have recently surged into prominence for convex optimization given their edge over stochastic gradient descent (SGD) but their theoretical analysis almost exclusively assumes convexity. In contrast, we prove non-asymptotic rates of convergence (to stationary points) of SVRG for nonconvex optimization, and show that it is provably faster than SGD and gradient descent. We also analyze a subclass of nonconvex problems on which SVRG attains linear convergence to the global optimum. We extend our analysis to mini-batch variants of SVRG, showing (theoretical) linear speedup due to minibatching in parallel settings. Hierarchical Variational Models Rajesh Ranganath . Dustin Tran Columbia University . Blei David Columbia Paper AbstractBlack box variational inference allows researchers to easily prototype and evaluate an array of models. Recent advances allow such algorithms to scale to high dimensions. However, a central question remains: How to specify an expressive variational distribution that maintains efficient computation To address this, we develop hierarchical variational models (HVMs). HVMs augment a variational approximation with a prior on its parameters, which allows it to capture complex structure for both discrete and continuous latent variables. The algorithm we develop is black box, can be used for any HVM, and has the same computational efficiency as the original approximation. We study HVMs on a variety of deep discrete latent variable models. HVMs generalize other expressive variational distributions and maintains higher fidelity to the posterior. The field of mobile health (mHealth) has the potential to yield new insights into health and behavior through the analysis of continuously recorded data from wearable health and activity sensors. In this paper, we present a hierarchical span-based conditional random field model for the key problem of jointly detecting discrete events in such sensor data streams and segmenting these events into high-level activity sessions. Our model includes higher-order cardinality factors and inter-event duration factors to capture domain-specific structure in the label space. We show that our model supports exact MAP inference in quadratic time via dynamic programming, which we leverage to perform learning in the structured support vector machine framework. We apply the model to the problems of smoking and eating detection using four real data sets. Our results show statistically significant improvements in segmentation performance relative to a hierarchical pairwise CRF. Binary embeddings with structured hashed projections Anna Choromanska Courant Institute, NYU . Krzysztof Choromanski Google Research NYC . Mariusz Bojarski NVIDIA . Tony Jebara Columbia . Sanjiv Kumar . Yann Paper AbstractWe consider the hashing mechanism for constructing binary embeddings, that involves pseudo-random projections followed by nonlinear (sign function) mappings. The pseudorandom projection is described by a matrix, where not all entries are independent random variables but instead a fixed budget of randomness is distributed across the matrix. Such matrices can be efficiently stored in sub-quadratic or even linear space, provide reduction in randomness usage (i. e. number of required random values), and very often lead to computational speed ups. We prove several theoretical results showing that projections via various structured matrices followed by nonlinear mappings accurately preserve the angular distance between input high-dimensional vectors. To the best of our knowledge, these results are the first that give theoretical ground for the use of general structured matrices in the nonlinear setting. In particular, they generalize previous extensions of the Johnson - Lindenstrauss lemma and prove the plausibility of the approach that was so far only heuristically confirmed for some special structured matrices. Consequently, we show that many structured matrices can be used as an efficient information compression mechanism. Our findings build a better understanding of certain deep architectures, which contain randomly weighted and untrained layers, and yet achieve high performance on different learning tasks. We empirically verify our theoretical findings and show the dependence of learning via structured hashed projections on the performance of neural network as well as nearest neighbor classifier. A Variational Analysis of Stochastic Gradient Algorithms Stephan Mandt Columbia University . Matthew Hoffman Adobe Research . Blei David Columbia Paper AbstractStochastic Gradient Descent (SGD) is an important algorithm in machine learning. With constant learning rates, it is a stochastic process that, after an initial phase of convergence, generates samples from a stationary distribution. We show that SGD with constant rates can be effectively used as an approximate posterior inference algorithm for probabilistic modeling. Specifically, we show how to adjust the tuning parameters of SGD such as to match the resulting stationary distribution to the posterior. This analysis rests on interpreting SGD as a continuous-time stochastic process and then minimizing the Kullback-Leibler divergence between its stationary distribution and the target posterior. (This is in the spirit of variational inference.) In more detail, we model SGD as a multivariate Ornstein-Uhlenbeck process and then use properties of this process to derive the optimal parameters. This theoretical framework also connects SGD to modern scalable inference algorithms we analyze the recently proposed stochastic gradient Fisher scoring under this perspective. We demonstrate that SGD with properly chosen constant rates gives a new way to optimize hyperparameters in probabilistic models. This paper proposes a new mechanism for sampling training instances for stochastic gradient descent (SGD) methods by exploiting any side-information associated with the instances (for e. g. class-labels) to improve convergence. Previous methods have either relied on sampling from a distribution defined over training instances or from a static distribution that fixed before training. This results in two problems a) any distribution that is set apriori is independent of how the optimization progresses and b) maintaining a distribution over individual instances could be infeasible in large-scale scenarios. In this paper, we exploit the side information associated with the instances to tackle both problems. More specifically, we maintain a distribution over classes (instead of individual instances) that is adaptively estimated during the course of optimization to give the maximum reduction in the variance of the gradient. Intuitively, we sample more from those regions in space that have a textit gradient contribution. Our experiments on highly multiclass datasets show that our proposal converge significantly faster than existing techniques. Tensor regression has shown to be advantageous in learning tasks with multi-directional relatedness. Given massive multiway data, traditional methods are often too slow to operate on or suffer from memory bottleneck. In this paper, we introduce subsampled tensor projected gradient to solve the problem. Our algorithm is impressively simple and efficient. It is built upon projected gradient method with fast tensor power iterations, leveraging randomized sketching for further acceleration. Theoretical analysis shows that our algorithm converges to the correct solution in fixed number of iterations. The memory requirement grows linearly with the size of the problem. We demonstrate superior empirical performance on both multi-linear multi-task learning and spatio-temporal applications. This paper presents a novel distributed variational inference framework that unifies many parallel sparse Gaussian process regression (SGPR) models for scalable hyperparameter learning with big data. To achieve this, our framework exploits a structure of correlated noise process model that represents the observation noises as a finite realization of a high-order Gaussian Markov random process. By varying the Markov order and covariance function for the noise process model, different variational SGPR models result. This consequently allows the correlation structure of the noise process model to be characterized for which a particular variational SGPR model is optimal. We empirically evaluate the predictive performance and scalability of the distributed variational SGPR models unified by our framework on two real-world datasets. Online Stochastic Linear Optimization under One-bit Feedback Lijun Zhang Nanjing University . Tianbao Yang University of Iowa . Rong Jin Alibaba Group . Yichi Xiao Nanjing University . Zhi-hua Zhou Paper AbstractIn this paper, we study a special bandit setting of online stochastic linear optimization, where only one-bit of information is revealed to the learner at each round. This problem has found many applications including online advertisement and online recommendation. We assume the binary feedback is a random variable generated from the logit model, and aim to minimize the regret defined by the unknown linear function. Although the existing method for generalized linear bandit can be applied to our problem, the high computational cost makes it impractical for real-world applications. To address this challenge, we develop an efficient online learning algorithm by exploiting particular structures of the observation model. Specifically, we adopt online Newton step to estimate the unknown parameter and derive a tight confidence region based on the exponential concavity of the logistic loss. Our analysis shows that the proposed algorithm achieves a regret bound of O(dsqrt ), which matches the optimal result of stochastic linear bandits. We present an adaptive online gradient descent algorithm to solve online convex optimization problems with long-term constraints, which are constraints that need to be satisfied when accumulated over a finite number of rounds T, but can be violated in intermediate rounds. For some user-defined trade-off parameter beta in (0, 1), the proposed algorithm achieves cumulative regret bounds of O(Tmax ) and O(T ), respectively for the loss and the constraint violations. Our results hold for convex losses, can handle arbitrary convex constraints and rely on a single computationally efficient algorithm. Our contributions improve over the best known cumulative regret bounds of Mahdavi et al. (2012), which are respectively O(T12) and O(T34) for general convex domains, and respectively O(T23) and O(T23) when the domain is further restricted to be a polyhedral set. We supplement the analysis with experiments validating the performance of our algorithm in practice. Motivated by an application of eliciting users8217 preferences, we investigate the problem of learning hemimetrics, i. e. pairwise distances among a set of n items that satisfy triangle inequalities and non-negativity constraints. In our application, the (asymmetric) distances quantify private costs a user incurs when substituting one item by another. We aim to learn these distances (costs) by asking the users whether they are willing to switch from one item to another for a given incentive offer. Without exploiting structural constraints of the hemimetric polytope, learning the distances between each pair of items requires Theta(n2) queries. We propose an active learning algorithm that substantially reduces this sample complexity by exploiting the structural constraints on the version space of hemimetrics. Our proposed algorithm achieves provably-optimal sample complexity for various instances of the task. For example, when the items are embedded into K tight clusters, the sample complexity of our algorithm reduces to O(n K). Extensive experiments on a restaurant recommendation data set support the conclusions of our theoretical analysis. We present an approach for learning simple algorithms such as copying, multi-digit addition and single digit multiplication directly from examples. Our framework consists of a set of interfaces, accessed by a controller. Typical interfaces are 1-D tapes or 2-D grids that hold the input and output data. For the controller, we explore a range of neural network-based models which vary in their ability to abstract the underlying algorithm from training instances and generalize to test examples with many thousands of digits. The controller is trained using Q-learning with several enhancements and we show that the bottleneck is in the capabilities of the controller rather than in the search incurred by Q-learning. Learning Physical Intuition of Block Towers by Example Adam Lerer Facebook AI Research . Sam Gross Facebook AI Research . Rob Fergus Facebook AI Research Paper AbstractWooden blocks are a common toy for infants, allowing them to develop motor skills and gain intuition about the physical behavior of the world. In this paper, we explore the ability of deep feed-forward models to learn such intuitive physics. Using a 3D game engine, we create small towers of wooden blocks whose stability is randomized and render them collapsing (or remaining upright). This data allows us to train large convolutional network models which can accurately predict the outcome, as well as estimating the trajectories of the blocks. The models are also able to generalize in two important ways: (i) to new physical scenarios, e. g. towers with an additional block and (ii) to images of real wooden blocks, where it obtains a performance comparable to human subjects. Structure Learning of Partitioned Markov Networks Song Liu The Inst. of Stats. Math. . Taiji Suzuki . Masashi Sugiyama University of Tokyo . Kenji Fukumizu The Institute of Statistical Mathematics Paper AbstractWe learn the structure of a Markov Network between two groups of random variables from joint observations. Since modelling and learning the full MN structure may be hard, learning the links between two groups directly may be a preferable option. We introduce a novel concept called the emph whose factorization directly associates with the Markovian properties of random variables across two groups. A simple one-shot convex optimization procedure is proposed for learning the emph factorizations of the partitioned ratio and it is theoretically guaranteed to recover the correct inter-group structure under mild conditions. The performance of the proposed method is experimentally compared with the state of the art MN structure learning methods using ROC curves. Real applications on analyzing bipartisanship in US congress and pairwise DNAtime-series alignments are also reported. This work focuses on dynamic regret of online convex optimization that compares the performance of online learning to a clairvoyant who knows the sequence of loss functions in advance and hence selects the minimizer of the loss function at each step. By assuming that the clairvoyant moves slowly (i. e. the minimizers change slowly), we present several improved variation-based upper bounds of the dynamic regret under the true and noisy gradient feedback, which are in light of the presented lower bounds. The key to our analysis is to explore a regularity metric that measures the temporal changes in the clairvoyant8217s minimizers, to which we refer as path variation. Firstly, we present a general lower bound in terms of the path variation, and then show that under full information or gradient feedback we are able to achieve an optimal dynamic regret. Secondly, we present a lower bound with noisy gradient feedback and then show that we can achieve optimal dynamic regrets under a stochastic gradient feedback and two-point bandit feedback. Moreover, for a sequence of smooth loss functions that admit a small variation in the gradients, our dynamic regret under the two-point bandit feedback matches that is achieved with full information. Beyond CCA: Moment Matching for Multi-View Models Anastasia Podosinnikova INRIA 8211 ENS . Francis Bach Inria . Simon Lacoste-Julien INRIA Paper AbstractWe introduce three novel semi-parametric extensions of probabilistic canonical correlation analysis with identifiability guarantees. We consider moment matching techniques for estimation in these models. For that, by drawing explicit links between the new models and a discrete version of independent component analysis (DICA), we first extend the DICA cumulant tensors to the new discrete version of CCA. By further using a close connection with independent component analysis, we introduce generalized covariance matrices, which can replace the cumulant tensors in the moment matching framework, and, therefore, improve sample complexity and simplify derivations and algorithms significantly. As the tensor power method or orthogonal joint diagonalization are not applicable in the new setting, we use non-orthogonal joint diagonalization techniques for matching the cumulants. We demonstrate performance of the proposed models and estimation techniques on experiments with both synthetic and real datasets. We present two computationally inexpensive techniques for estimating the numerical rank of a matrix, combining powerful tools from computational linear algebra. These techniques exploit three key ingredients. The first is to approximate the projector on the non-null invariant subspace of the matrix by using a polynomial filter. Two types of filters are discussed, one based on Hermite interpolation and the other based on Chebyshev expansions. The second ingredient employs stochastic trace estimators to compute the rank of this wanted eigen-projector, which yields the desired rank of the matrix. In order to obtain a good filter, it is necessary to detect a gap between the eigenvalues that correspond to noise and the relevant eigenvalues that correspond to the non-null invariant subspace. The third ingredient of the proposed approaches exploits the idea of spectral density, popular in physics, and the Lanczos spectroscopic method to locate this gap. Unsupervised Deep Embedding for Clustering Analysis Junyuan Xie University of Washington . Ross Girshick Facebook . Ali Farhadi University of Washington Paper AbstractClustering is central to many data-driven application domains and has been studied extensively in terms of distance functions and grouping algorithms. Relatively little work has focused on learning representations for clustering. In this paper, we propose Deep Embedded Clustering (DEC), a method that simultaneously learns feature representations and cluster assignments using deep neural networks. DEC learns a mapping from the data space to a lower-dimensional feature space in which it iteratively optimizes a clustering objective. Our experimental evaluations on image and text corpora show significant improvement over state-of-the-art methods. Dimensionality reduction is a popular approach for dealing with high dimensional data that leads to substantial computational savings. Random projections are a simple and effective method for universal dimensionality reduction with rigorous theoretical guarantees. In this paper, we theoretically study the problem of differentially private empirical risk minimization in the projected subspace (compressed domain). Empirical risk minimization (ERM) is a fundamental technique in statistical machine learning that forms the basis for various learning algorithms. Starting from the results of Chaudhuri et al. (NIPS 2009, JMLR 2011), there is a long line of work in designing differentially private algorithms for empirical risk minimization problems that operate in the original data space. We ask: is it possible to design differentially private algorithms with small excess risk given access to only projected data In this paper, we answer this question in affirmative, by showing that for the class of generalized linear functions, we can obtain excess risk bounds of O(w(Theta) n ) under eps-differential privacy, and O((w(Theta)n) ) under (eps, delta)-differential privacy, given only the projected data and the projection matrix. Here n is the sample size and w(Theta) is the Gaussian width of the parameter space that we optimize over. Our strategy is based on adding noise for privacy in the projected subspace and then lifting the solution to original space by using high-dimensional estimation techniques. A simple consequence of these results is that, for a large class of ERM problems, in the traditional setting (i. e. with access to the original data), under eps-differential privacy, we improve the worst-case risk bounds of Bassily et al. (FOCS 2014). We consider the maximum likelihood parameter estimation problem for a generalized Thurstone choice model, where choices are from comparison sets of two or more items. We provide tight characterizations of the mean square error, as well as necessary and sufficient conditions for correct classification when each item belongs to one of two classes. These results provide insights into how the estimation accuracy depends on the choice of a generalized Thurstone choice model and the structure of comparison sets. We find that for a priori unbiased structures of comparisons, e. g. when comparison sets are drawn independently and uniformly at random, the number of observations needed to achieve a prescribed estimation accuracy depends on the choice of a generalized Thurstone choice model. For a broad set of generalized Thurstone choice models, which includes all popular instances used in practice, the estimation error is shown to be largely insensitive to the cardinality of comparison sets. On the other hand, we found that there exist generalized Thurstone choice models for which the estimation error decreases much faster with the cardinality of comparison sets. Large-Margin Softmax Loss for Convolutional Neural Networks Weiyang Liu Peking University . Yandong Wen South China University of Technology . Zhiding Yu Carnegie Mellon University . Meng Yang Shenzhen University Paper AbstractCross-entropy loss together with softmax is arguably one of the most common used supervision components in convolutional neural networks (CNNs). Despite its simplicity, popularity and excellent performance, the component does not explicitly encourage discriminative learning of features. In this paper, we propose a generalized large-margin softmax (L-Softmax) loss which explicitly encourages intra-class compactness and inter-class separability between learned features. Moreover, L-Softmax not only can adjust the desired margin but also can avoid overfitting. We also show that the L-Softmax loss can be optimized by typical stochastic gradient descent. Extensive experiments on four benchmark datasets demonstrate that the deeply-learned features with L-softmax loss become more discriminative, hence significantly boosting the performance on a variety of visual classification and verification tasks. A Random Matrix Approach to Echo-State Neural Networks Romain Couillet CentraleSupelec . Gilles Wainrib ENS Ulm, Paris, France . Hafiz Tiomoko Ali CentraleSupelec, Gif-sur-Yvette, France . Harry Sevi ENS Lyon, Lyon, Paris Paper AbstractRecurrent neural networks, especially in their linear version, have provided many qualitative insights on their performance under different configurations. This article provides, through a novel random matrix framework, the quantitative counterpart of these performance results, specifically in the case of echo-state networks. Beyond mere insights, our approach conveys a deeper understanding on the core mechanism under play for both training and testing. One-hot CNN (convolutional neural network) has been shown to be effective for text categorization (Johnson 038 Zhang, 2015). We view it as a special case of a general framework which jointly trains a linear model with a non-linear feature generator consisting of text region embedding pooling8217. Under this framework, we explore a more sophisticated region embedding method using Long Short-Term Memory (LSTM). LSTM can embed text regions of variable (and possibly large) sizes, whereas the region size needs to be fixed in a CNN. We seek effective and efficient use of LSTM for this purpose in the supervised and semi-supervised settings. The best results were obtained by combining region embeddings in the form of LSTM and convolution layers trained on unlabeled data. The results indicate that on this task, embeddings of text regions, which can convey complex concepts, are more useful than embeddings of single words in isolation. We report performances exceeding the previous best results on four benchmark datasets. Crowdsourcing systems are popular for solving large-scale labelling tasks with low-paid (or even non-paid) workers. We study the problem of recovering the true labels from noisy crowdsourced labels under the popular Dawid-Skene model. To address this inference problem, several algorithms have recently been proposed, but the best known guarantee is still significantly larger than the fundamental limit. We close this gap under a simple but canonical scenario where each worker is assigned at most two tasks. In particular, we introduce a tighter lower bound on the fundamental limit and prove that Belief Propagation (BP) exactly matches this lower bound. The guaranteed optimality of BP is the strongest in the sense that it is information-theoretically impossible for any other algorithm to correctly la - bel a larger fraction of the tasks. In the general setting, when more than two tasks are assigned to each worker, we establish the dominance result on BP that it outperforms other existing algorithms with known provable guarantees. Experimental results suggest that BP is close to optimal for all regimes considered, while existing state-of-the-art algorithms exhibit suboptimal performances. Learning control has become an appealing alternative to the derivation of control laws based on classic control theory. However, a major shortcoming of learning control is the lack of performance guarantees which prevents its application in many real-world scenarios. As a step in this direction, we provide a stability analysis tool for controllers acting on dynamics represented by Gaussian processes (GPs). We consider arbitrary Markovian control policies and system dynamics given as (i) the mean of a GP, and (ii) the full GP distribution. For the first case, our tool finds a state space region, where the closed-loop system is provably stable. In the second case, it is well known that infinite horizon stability guarantees cannot exist. Instead, our tool analyzes finite time stability. Empirical evaluations on simulated benchmark problems support our theoretical results. Learning a classifier from private data distributed across multiple parties is an important problem that has many potential applications. How can we build an accurate and differentially private global classifier by combining locally-trained classifiers from different parties, without access to any partys private data We propose to transfer the knowledge of the local classifier ensemble by first creating labeled data from auxiliary unlabeled data, and then train a global differentially private classifier. We show that majority voting is too sensitive and therefore propose a new risk weighted by class probabilities estimated from the ensemble. Relative to a non-private solution, our private solution has a generalization error bounded by O(epsilon M ). This allows strong privacy without performance loss when the number of participating parties M is large, such as in crowdsensing applications. We demonstrate the performance of our framework with realistic tasks of activity recognition, network intrusion detection, and malicious URL detection. Network Morphism Tao Wei University at Buffalo . Changhu Wang Microsoft Research . Yong Rui Microsoft Research . Chang Wen Chen Paper AbstractWe present a systematic study on how to morph a well-trained neural network to a new one so that its network function can be completely preserved. We define this as network morphism in this research. After morphing a parent network, the child network is expected to inherit the knowledge from its parent network and also has the potential to continue growing into a more powerful one with much shortened training time. The first requirement for this network morphism is its ability to handle diverse morphing types of networks, including changes of depth, width, kernel size, and even subnet. To meet this requirement, we first introduce the network morphism equations, and then develop novel morphing algorithms for all these morphing types for both classic and convolutional neural networks. The second requirement is its ability to deal with non-linearity in a network. We propose a family of parametric-activation functions to facilitate the morphing of any continuous non-linear activation neurons. Experimental results on benchmark datasets and typical neural networks demonstrate the effectiveness of the proposed network morphism scheme. Second-order optimization methods such as natural gradient descent have the potential to speed up training of neural networks by correcting for the curvature of the loss function. Unfortunately, the exact natural gradient is impractical to compute for large models, and most approximations either require an expensive iterative procedure or make crude approximations to the curvature. We present Kronecker Factors for Convolution (KFC), a tractable approximation to the Fisher matrix for convolutional networks based on a structured probabilistic model for the distribution over backpropagated derivatives. Similarly to the recently proposed Kronecker-Factored Approximate Curvature (K-FAC), each block of the approximate Fisher matrix decomposes as the Kronecker product of small matrices, allowing for efficient inversion. KFC captures important curvature information while still yielding comparably efficient updates to stochastic gradient descent (SGD). We show that the updates are invariant to commonly used reparameterizations, such as centering of the activations. In our experiments, approximate natural gradient descent with KFC was able to train convolutional networks several times faster than carefully tuned SGD. Furthermore, it was able to train the networks in 10-20 times fewer iterations than SGD, suggesting its potential applicability in a distributed setting. Budget constrained optimal design of experiments is a classical problem in statistics. Although the optimal design literature is very mature, few efficient strategies are available when these design problems appear in the context of sparse linear models commonly encountered in high dimensional machine learning and statistics. In this work, we study experimental design for the setting where the underlying regression model is characterized by a ell1-regularized linear function. We propose two novel strategies: the first is motivated geometrically whereas the second is algebraic in nature. We obtain tractable algorithms for this problem and also hold for a more general class of sparse linear models. We perform an extensive set of experiments, on benchmarks and a large multi-site neuroscience study, showing that the proposed models are effective in practice. The latter experiment suggests that these ideas may play a small role in informing enrollment strategies for similar scientific studies in the short-to-medium term future. Minding the Gaps for Block Frank-Wolfe Optimization of Structured SVMs Anton Osokin . Jean-Baptiste Alayrac ENS . Isabella Lukasewitz INRIA . Puneet Dokania INRIA and Ecole Centrale Paris . Simon Lacoste-Julien INRIA Paper AbstractIn this paper, we propose several improvements on the block-coordinate Frank-Wolfe (BCFW) algorithm from Lacoste-Julien et al. (2013) recently used to optimize the structured support vector machine (SSVM) objective in the context of structured prediction, though it has wider applications. The key intuition behind our improvements is that the estimates of block gaps maintained by BCFW reveal the block suboptimality that can be used as an adaptive criterion. First, we sample objects at each iteration of BCFW in an adaptive non-uniform way via gap-based sampling. Second, we incorporate pairwise and away-step variants of Frank-Wolfe into the block-coordinate setting. Third, we cache oracle calls with a cache-hit criterion based on the block gaps. Fourth, we provide the first method to compute an approximate regularization path for SSVM. Finally, we provide an exhaustive empirical evaluation of all our methods on four structured prediction datasets. Exact Exponent in Optimal Rates for Crowdsourcing Chao Gao Yale University . Yu Lu Yale University . Dengyong Zhou Microsoft Research Paper AbstractCrowdsourcing has become a popular tool for labeling large datasets. This paper studies the optimal error rate for aggregating crowdsourced labels provided by a collection of amateur workers. Under the Dawid-Skene probabilistic model, we establish matching upper and lower bounds with an exact exponent mI(pi), where m is the number of workers and I(pi) is the average Chernoff information that characterizes the workers8217 collective ability. Such an exact characterization of the error exponent allows us to state a precise sample size requirement m ge frac logfrac in order to achieve an epsilon misclassification error. In addition, our results imply optimality of various forms of EM algorithms given accurate initializers of the model parameters. Unsupervised learning and supervised learning are key research topics in deep learning. However, as high-capacity supervised neural networks trained with a large amount of labels have achieved remarkable success in many computer vision tasks, the availability of large-scale labeled images reduced the significance of unsupervised learning. Inspired by the recent trend toward revisiting the importance of unsupervised learning, we investigate joint supervised and unsupervised learning in a large-scale setting by augmenting existing neural networks with decoding pathways for reconstruction. First, we demonstrate that the intermediate activations of pretrained large-scale classification networks preserve almost all the information of input images except a portion of local spatial details. Then, by end-to-end training of the entire augmented architecture with the reconstructive objective, we show improvement of the network performance for supervised tasks. We evaluate several variants of autoencoders, including the recently proposed 8220what-where8221 autoencoder that uses the encoder pooling switches, to study the importance of the architecture design. Taking the 16-layer VGGNet trained under the ImageNet ILSVRC 2012 protocol as a strong baseline for image classification, our methods improve the validation-set accuracy by a noticeable margin. (LRR) has been a significant method for segmenting data that are generated from a union of subspaces. It is also known that solving LRR is challenging in terms of time complexity and memory footprint, in that the size of the nuclear norm regularized matrix is n-by-n (where n is the number of samples). In this paper, we thereby develop a novel online implementation of LRR that reduces the memory cost from O(n2) to O(pd), with p being the ambient dimension and d being some estimated rank (d 20 reduction in the model size without any loss in accuracy on CIFAR-10 benchmark. We also demonstrate that fine-tuning can further enhance the accuracy of fixed point DCNs beyond that of the original floating point model. In doing so, we report a new state-of-the-art fixed point performance of 6.78 error-rate on CIFAR-10 benchmark. Provable Algorithms for Inference in Topic Models Sanjeev Arora Princeton University . Rong Ge . Frederic Koehler Princeton University . Tengyu Ma Princeton University . Ankur Moitra Paper AbstractRecently, there has been considerable progress on designing algorithms with provable guarantees 8212typically using linear algebraic methods8212for parameter learning in latent variable models. Designing provable algorithms for inference has proved more difficult. Here we tak e a first step towards provable inference in topic models. We leverage a property of topic models that enables us to construct simple linear estimators for the unknown topic proportions that have small variance, and consequently can work with short documents. Our estimators also correspond to finding an estimate around which the posterior is well-concentrated. We show lower bounds that for shorter documents it can be information theoretically impossible to find the hidden topics. Finally, we give empirical results that demonstrate that our algorithm works on realistic topic models. It yields good solutions on synthetic data and runs in time comparable to a single iteration of Gibbs sampling. This paper develops an approach for efficiently solving general convex optimization problems specified as disciplined convex programs (DCP), a common general-purpose modeling framework. Specifically we develop an algorithm based upon fast epigraph projections, projections onto the epigraph of a convex function, an approach closely linked to proximal operator methods. We show that by using these operators, we can solve any disciplined convex program without transforming the problem to a standard cone form, as is done by current DCP libraries. We then develop a large library of efficient epigraph projection operators, mirroring and extending work on fast proximal algorithms, for many common convex functions. Finally, we evaluate the performance of the algorithm, and show it often achieves order of magnitude speedups over existing general-purpose optimization solvers. We study the fixed design segmented regression problem: Given noisy samples from a piecewise linear function f, we want to recover f up to a desired accuracy in mean-squared error. Previous rigorous approaches for this problem rely on dynamic programming (DP) and, while sample efficient, have running time quadratic in the sample size. As our main contribution, we provide new sample near-linear time algorithms for the problem that 8211 while not being minimax optimal 8211 achieve a significantly better sample-time tradeoff on large datasets compared to the DP approach. Our experimental evaluation shows that, compared with the DP approach, our algorithms provide a convergence rate that is only off by a factor of 2 to 4, while achieving speedups of three orders of magnitude. Energetic Natural Gradient Descent Philip Thomas CMU . Bruno Castro da Silva . Christoph Dann Carnegie Mellon University . Emma Paper AbstractWe propose a new class of algorithms for minimizing or maximizing functions of parametric probabilistic models. These new algorithms are natural gradient algorithms that leverage more information than prior methods by using a new metric tensor in place of the commonly used Fisher information matrix. This new metric tensor is derived by computing directions of steepest ascent where the distance between distributions is measured using an approximation of energy distance (as opposed to Kullback-Leibler divergence, which produces the Fisher information matrix), and so we refer to our new ascent direction as the energetic natural gradient. Partition Functions from Rao-Blackwellized Tempered Sampling David Carlson Columbia University . Patrick Stinson Columbia University . Ari Pakman Columbia University . Liam Paper AbstractPartition functions of probability distributions are important quantities for model evaluation and comparisons. We present a new method to compute partition functions of complex and multimodal distributions. Such distributions are often sampled using simulated tempering, which augments the target space with an auxiliary inverse temperature variable. Our method exploits the multinomial probability law of the inverse temperatures, and provides estimates of the partition function in terms of a simple quotient of Rao-Blackwellized marginal inverse temperature probability estimates, which are updated while sampling. We show that the method has interesting connections with several alternative popular methods, and offers some significant advantages. In particular, we empirically find that the new method provides more accurate estimates than Annealed Importance Sampling when calculating partition functions of large Restricted Boltzmann Machines (RBM) moreover, the method is sufficiently accurate to track training and validation log-likelihoods during learning of RBMs, at minimal computational cost. In this paper we address the identifiability and efficient learning problems of finite mixtures of Plackett-Luce models for rank data. We prove that for any kgeq 2, the mixture of k Plackett-Luce models for no more than 2k-1 alternatives is non-identifiable and this bound is tight for k2. For generic identifiability, we prove that the mixture of k Plackett-Luce models over m alternatives is if kleqlfloorfrac 2rfloor. We also propose an efficient generalized method of moments (GMM) algorithm to learn the mixture of two Plackett-Luce models and show that the algorithm is consistent. Our experiments show that our GMM algorithm is significantly faster than the EMM algorithm by Gormley 038 Murphy (2008), while achieving competitive statistical efficiency. The combinatorial explosion that plagues planning and reinforcement learning (RL) algorithms can be moderated using state abstraction. Prohibitively large task representations can be condensed such that essential information is preserved, and consequently, solutions are tractably computable. However, exact abstractions, which treat only fully-identical situations as equivalent, fail to present opportunities for abstraction in environments where no two situations are exactly alike. In this work, we investigate approximate state abstractions, which treat nearly-identical situations as equivalent. We present theoretical guarantees of the quality of behaviors derived from four types of approximate abstractions. Additionally, we empirically demonstrate that approximate abstractions lead to reduction in task complexity and bounded loss of optimality of behavior in a variety of environments. Power of Ordered Hypothesis Testing Lihua Lei Lihua . William Fithian UC Berkeley, Department of Statistics Paper AbstractOrdered testing procedures are multiple testing procedures that exploit a pre-specified ordering of the null hypotheses, from most to least promising. We analyze and compare the power of several recent proposals using the asymptotic framework of Li 038 Barber (2015). While accumulation tests including ForwardStop can be quite powerful when the ordering is very informative, they are asymptotically powerless when the ordering is weaker. By contrast, Selective SeqStep, proposed by Barber 038 Candes (2015), is much less sensitive to the quality of the ordering. We compare the power of these procedures in different regimes, concluding that Selective SeqStep dominates accumulation tests if either the ordering is weak or non-null hypotheses are sparse or weak. Motivated by our asymptotic analysis, we derive an improved version of Selective SeqStep which we call Adaptive SeqStep, analogous to Storeys improvement on the Benjamini-Hochberg proce - dure. We compare these methods using the GEO-Query data set analyzed by (Li 038 Barber, 2015) and find Adaptive SeqStep has favorable performance for both good and bad prior orderings. PHOG: Probabilistic Model for Code Pavol Bielik ETH Zurich . Veselin Raychev ETH Zurich . Martin Vechev ETH Zurich Paper AbstractWe introduce a new generative model for code called probabilistic higher order grammar (PHOG). PHOG generalizes probabilistic context free grammars (PCFGs) by allowing conditioning of a production rule beyond the parent non-terminal, thus capturing rich contexts relevant to programs. Even though PHOG is more powerful than a PCFG, it can be learned from data just as efficiently. We trained a PHOG model on a large JavaScript code corpus and show that it is more precise than existing models, while similarly fast. As a result, PHOG can immediately benefit existing programming tools based on probabilistic models of code. We consider the problem of online prediction in changing environments. In this framework the performance of a predictor is evaluated as the loss relative to an arbitrarily changing predictor, whose individual components come from a base class of predictors. Typical results in the literature consider different base classes (experts, linear predictors on the simplex, etc.) separately. Introducing an arbitrary mapping inside the mirror decent algorithm, we provide a framework that unifies and extends existing results. As an example, we prove new shifting regret bounds for matrix prediction problems. Hyperparameter selection generally relies on running multiple full training trials, with selection based on validation set performance. We propose a gradient-based approach for locally adjusting hyperparameters during training of the model. Hyperparameters are adjusted so as to make the model parameter gradients, and hence updates, more advantageous for the validation cost. We explore the approach for tuning regularization hyperparameters and find that in experiments on MNIST, SVHN and CIFAR-10, the resulting regularization levels are within the optimal regions. The additional computational cost depends on how frequently the hyperparameters are trained, but the tested scheme adds only 30 computational overhead regardless of the model size. Since the method is significantly less computationally demanding compared to similar gradient-based approaches to hyperparameter optimization, and consistently finds good hyperparameter values, it can be a useful tool for training neural network models. Many of the recent Trajectory Optimization algorithms alternate between local approximation of the dynamics and conservative policy update. However, linearly approximating the dynamics in order to derive the new policy can bias the update and prevent convergence to the optimal policy. In this article, we propose a new model-free algorithm that backpropagates a local quadratic time-dependent Q-Function, allowing the derivation of the policy update in closed form. Our policy update ensures exact KL-constraint satisfaction without simplifying assumptions on the system dynamics demonstrating improved performance in comparison to related Trajectory Optimization algorithms linearizing the dynamics. Due to its numerous applications, rank aggregation has become a problem of major interest across many fields of the computer science literature. In the vast majority of situations, Kemeny consensus(es) are considered as the ideal solutions. It is however well known that their computation is NP-hard. Many contributions have thus established various results to apprehend this complexity. In this paper we introduce a practical method to predict, for a ranking and a dataset, how close the Kemeny consensus(es) are to this ranking. A major strength of this method is its generality: it does not require any assumption on the dataset nor the ranking. Furthermore, it relies on a new geometric interpretation of Kemeny aggregation that, we believe, could lead to many other results. Horizontally Scalable Submodular Maximization Mario Lucic ETH Zurich . Olivier Bachem ETH Zurich . Morteza Zadimoghaddam Google Research . Andreas Krause Paper AbstractA variety of large-scale machine learning problems can be cast as instances of constrained submodular maximization. Existing approaches for distributed submodular maximization have a critical drawback: The capacity 8211 number of instances that can fit in memory 8211 must grow with the data set size. In practice, while one can provision many machines, the capacity of each machine is limited by physical constraints. We propose a truly scalable approach for distributed submodular maximization under fixed capacity. The proposed framework applies to a broad class of algorithms and constraints and provides theoretical guarantees on the approximation factor for any available capacity. We empirically evaluate the proposed algorithm on a variety of data sets and demonstrate that it achieves performance competitive with the centralized greedy solution. Group Equivariant Convolutional Networks Taco Cohen University of Amsterdam . Max Welling University of Amsterdam CIFAR Paper AbstractWe introduce Group equivariant Convolutional Neural Networks (G-CNNs), a natural generalization of convolutional neural networks that reduces sample complexity by exploiting symmetries. G-CNNs use G-convolutions, a new type of layer that enjoys a substantially higher degree of weight sharing than regular convolution layers. G-convolutions increase the expressive capacity of the network without increasing the number of parameters. Group convolution layers are easy to use and can be implemented with negligible computational overhead for discrete groups generated by translations, reflections and rotations. G-CNNs achieve state of the art results on CIFAR10 and rotated MNIST. The partition function is fundamental for probabilistic graphical models8212it is required for inference, parameter estimation, and model selection. Evaluating this function corresponds to discrete integration, namely a weighted sum over an exponentially large set. This task quickly becomes intractable as the dimensionality of the problem increases. We propose an approximation scheme that, for any discrete graphical model whose parameter vector has bounded norm, estimates the partition function with arbitrarily small error. Our algorithm relies on a near minimax optimal polynomial approximation to the potential function and a Clenshaw-Curtis style quadrature. Furthermore, we show that this algorithm can be randomized to split the computation into a high-complexity part and a low-complexity part, where the latter may be carried out on small computational devices. Experiments confirm that the new randomized algorithm is highly accurate if the parameter norm is small, and is otherwise comparable to methods with unbounded error. Correcting Forecasts with Multifactor Neural Attention Matthew Riemer IBM . Aditya Vempaty IBM . Flavio Calmon IBM . Fenno Heath IBM . Richard Hull IBM . Elham Khabiri IBM Paper AbstractAutomatic forecasting of time series data is a challenging problem in many industries. Current forecast models adopted by businesses do not provide adequate means for including data representing external factors that may have a significant impact on the time series, such as weather, national events, local events, social media trends, promotions, etc. This paper introduces a novel neural network attention mechanism that naturally incorporates data from multiple external sources without the feature engineering needed to get other techniques to work. We demonstrate empirically that the proposed model achieves superior performance for predicting the demand of 20 commodities across 107 stores of one of America8217s largest retailers when compared to other baseline models, including neural networks, linear models, certain kernel methods, Bayesian regression, and decision trees. Our method ultimately accounts for a 23.9 relative improvement as a result of the incorporation of external data sources, and provides an unprecedented level of descriptive ability for a neural network forecasting model. Observational studies are rising in importance due to the widespread accumulation of data in fields such as healthcare, education, employment and ecology. We consider the task of answering counterfactual questions such as, 8220Would this patient have lower blood sugar had she received a different medication8221. We propose a new algorithmic framework for counterfactual inference which brings together ideas from domain adaptation and representation learning. In addition to a theoretical justification, we perform an empirical comparison with previous approaches to causal inference from observational data. Our deep learning algorithm significantly outperforms the previous state-of-the-art. Gaussian Processes (GPs) provide a general and analytically tractable way of modeling complex time-varying, nonparametric functions. The Automatic Bayesian Covariance Discovery (ABCD) system constructs natural-language description of time-series data by treating unknown time-series data nonparametrically using GP with a composite covariance kernel function. Unfortunately, learning a composite covariance kernel with a single time-series data set often results in less informative kernel that may not give qualitative, distinctive descriptions of data. We address this challenge by proposing two relational kernel learning methods which can model multiple time-series data sets by finding common, shared causes of changes. We show that the relational kernel learning methods find more accurate models for regression problems on several real-world data sets US stock data, US house price index data and currency exchange rate data. We introduce a new approach for amortizing inference in directed graphical models by learning heuristic approximations to stochastic inverses, designed specifically for use as proposal distributions in sequential Monte Carlo methods. We describe a procedure for constructing and learning a structured neural network which represents an inverse factorization of the graphical model, resulting in a conditional density estimator that takes as input particular values of the observed random variables, and returns an approximation to the distribution of the latent variables. This recognition model can be learned offline, independent from any particular dataset, prior to performing inference. The output of these networks can be used as automatically-learned high-quality proposal distributions to accelerate sequential Monte Carlo across a diverse range of problem settings. Slice Sampling on Hamiltonian Trajectories Benjamin Bloem-Reddy Columbia University . John Cunningham Columbia University Paper AbstractHamiltonian Monte Carlo and slice sampling are amongst the most widely used and studied classes of Markov Chain Monte Carlo samplers. We connect these two methods and present Hamiltonian slice sampling, which allows slice sampling to be carried out along Hamiltonian trajectories, or transformations thereof. Hamiltonian slice sampling clarifies a class of model priors that induce closed-form slice samplers. More pragmatically, inheriting properties of slice samplers, it offers advantages over Hamiltonian Monte Carlo, in that it has fewer tunable hyperparameters and does not require gradient information. We demonstrate the utility of Hamiltonian slice sampling out of the box on problems ranging from Gaussian process regression to Pitman-Yor based mixture models. Noisy Activation Functions Caglar Glehre . Marcin Moczulski . Misha Denil . Yoshua Bengio U. of Montreal Paper AbstractCommon nonlinear activation functions used in neural networks can cause training difficulties due to the saturation behavior of the activation function, which may hide dependencies that are not visible to vanilla-SGD (using first order gradients only). Gating mechanisms that use softly saturating activation functions to emulate the discrete switching of digital logic circuits are good examples of this. We propose to exploit the injection of appropriate noise so that the gradients may flow easily, even if the noiseless application of the activation function would yield zero gradients. Large noise will dominate the noise-free gradient and allow stochastic gradient descent to explore more. By adding noise only to the problematic parts of the activation function, we allow the optimization procedure to explore the boundary between the degenerate saturating) and the well-behaved parts of the activation function. We also establish connections to simulated annealing, when the amount of noise is annealed down, making it easier to optimize hard objective functions. We find experimentally that replacing such saturating activation functions by noisy variants helps optimization in many contexts, yielding state-of-the-art or competitive results on different datasets and task, especially when training seems to be the most difficult, e. g. when curriculum learning is necessary to obtain good results. PD-Sparse. A Primal and Dual Sparse Approach to Extreme Multiclass and Multilabel Classification Ian En-Hsu Yen University of Texas at Austin . Xiangru Huang UTaustin . Pradeep Ravikumar UT Austin . Kai Zhong ICES department, University of Texas at Austin . Inderjit Paper AbstractWe consider Multiclass and Multilabel classification with extremely large number of classes, of which only few are labeled to each instance. In such setting, standard methods that have training, prediction cost linear to the number of classes become intractable. State-of-the-art methods thus aim to reduce the complexity by exploiting correlation between labels under assumption that the similarity between labels can be captured by structures such as low-rank matrix or balanced tree. However, as the diversity of labels increases in the feature space, structural assumption can be easily violated, which leads to degrade in the testing performance. In this work, we show that a margin-maximizing loss with l1 penalty, in case of Extreme Classification, yields extremely sparse solution both in primal and in dual without sacrificing the expressive power of predictor. We thus propose a Fully-Corrective Block-Coordinate Frank-Wolfe (FC-BCFW) algorithm that exploits both primal and dual sparsity to achieve a complexity sublinear to the number of primal and dual variables. A bi-stochastic search method is proposed to further improve the efficiency. In our experiments on both Multiclass and Multilabel problems, the proposed method achieves significant higher accuracy than existing approaches of Extreme Classification with very competitive training and prediction time.