instruction:
In this task, you are given a paper review. Based on the review, your job is to identify language and generate "en" if the review is in English or generate "es" if the review is in Spanish. Note that URLs in the text have been replaced with [Link].
question:
Variational auto-encoders, adversarial networks, and kernel scoring rules like MMD have recently gained popularity as methods for learning directed generative models and for other applications like domain adaptation. This paper gives an additional method along the scoring rules direction that uses the matching of central moments to match two probability distributions. The technique is simple, and in the case of domain adaptation, highly effective.  CMD seems like a very nice and straightforward solution to the domain adaptation problem. The method is computationally straightforward to implement, and seems quite stable with respect to the tuning parameters when compared to MMD. I was skeptical reading through this, especially given the fact that you only use K=5 in your experiments, but the results seem quite good. The natural question that I have now is: how will this method do in training generative models? This is beyond the scope of this paper, but it’s the lowest hanging fruit.  Below I give more detailed feedback.  One way to speed up MMD is to use a random Fourier basis as was done in “Fastmmd: Ensemble of circular discrepancy for efficient two-sample test” by Zhao and Meng, 2015. There are also linear time estimators, e.g., in “A Kernel Two-Sample Test“ by Gretton et al., 2012. I don’t think you need to compare against these approaches since you compare to the full MMD, but they should be cited.  The paper “Generative Models and Model Criticism via Optimized Maximum Mean Discrepancy” by Sutherland et al. submitted to ICLR 2017 as well, discusses techniques for optimizing the kernel used in MMD and is worth citing in section 3.  How limiting is the assumption that the distribution has independent marginals?  The sample complexity of MMD depends heavily on the dimensionality of the input space - do you have any intuitions about the sample complexity of CMD? It seems like it's relatively insensitive based on the results in Figure 4, but I would be surprised if this were the case with 10,000 hidden units. I mainly ask this because with generative models, the output space can be quite high-dimensional.  I’m concerned that the central moments won’t be numerically stable at higher orders when backpropagating. This doesn’t seem to be a problem in the experimental results, but perhaps the authors could comment a bit on this? I’m referring to the fact that ck(X) can be very large for k >= 3. Proposition 1 alleviates my concerns that the overall objective is unstable, I’m referring specifically to the individual terms within.  Figure 3 is rather cluttered, and aside from the mouse class it’s not clear to me from the visualization that the CMD regularizer is actually helping. It would be useful to remove some of the classes for the purpose of visualization.  I would like some clarification about the natural geometric interpretations of K=5. Do you mean that the moments up to K=5 have been well-studied? Do you have any references for this? Why does K >= 6 not have a natural geometric interpretation?  Figure 4 should have a legend
answer:
en


question:
El trabajo presenta la propuesta para un modelo de calidad para software de banca por Internet.  El trabajo presenta varias debilidades: - El objetivo del trabajo no está claramente especificado, y aparece descrito en forma diferente en varias secciones. - La metodología de investigación no está clara. --> Los elementos constitutivos de la propuesta (Dromey, ISO 25010, MOSCA...). No se describe la motivación de por qué fueron seleccionados. Ni se describe el sesgo que esta selección puede tener en el modelo. --> Se describe el uso de una metodología de Investigación/Acción, pero no se describe el fenómeno que se ha estudiado para consolidar el modelo.  --> La Secciones de marco teórico, también parecen estar sesgadas, y no se describe las fuentes que dieron lugar a la selección de referencias.  Otros comentarios menores: - La traducción del abstract a inglés debe ser revisada. - La bibliográfica de calidad de software, sale de libros de texto, y puede ser actualizada. - El alcance hacia a tributos de calidad, es a la vez, introducido como parte del marco metodológico, y expuesto como conclusiones. No puede ser las dos. Al orientar la investigación hacia owasp, el constructo se orienta hacia atributos de seguridad, por tanto la conclusión: "En el mismo sentido se establece que la calidad de un sistema para Banca por Internet debe considerar la seguridad como punto obligatorio, además de la funcionalidad" Es resultado del diseño de su investigación, y no puede extraerse del trabajo.  - La referencia 6 y la 11 es la misma.
answer:
es


question:
El artículo presenta el diseño de un Datamart para el registro de diagnósticos médicos. Además, presenta resultados "genéricos" de lo realizado.  No se visualiza una nueva propuesta, sino una experiencia práctica, que utiliza registros médicos de Practice Fusion, una comunidad de historial clínico electrónico. Presenta el artículo indicando que es muy común usar los métodos del paper en empresas de rubro comercial, y ahora la "propuesta" sería aplicarlos al área de salud. Sin embargo, lo más probable es que para el área de salud ya se haya considerado un trabajo similar.  Tampoco considera una situación real, para ver el resultado de su aplicación, lo cual podría haber sido más interesante.  Las Referencias 7 a la 11 no son usadas en el texto.  Otras observaciones menores: - Cambiar "Palabras Claves" por "Palabras Clave" - Hace referencia a "indicadores clave" e "indicadores claves" (la primera es la correcta) - No hace referencia a figuras en el texto. - Corregir "a al peso", "restringen a base", "indicadores plateados", "donde existente" - Cambiar "REFERENCES" por "REFERENCIAS".
answer:

es