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].

Q: Strengths  - interesting to explore the connection between ReLU DNN and simplified SFNN - small task (MNIST)  is used to demonstrate the usefulness of the proposed training methods experimentally - the proposed, multi-stage training methods are simple to implement (despite lacking theoretical rigor)   Weaknesses  -no results are reported on real tasks with large training set  -not clear exploration on the scalability of the learning methods when training data becomes larger  -when the hidden layers become stochastic, the model shares uncertainty representation with deep Bayes networks or deep generative models (Deep Discriminative and Generative Models for Pattern Recognition , book chapter in “Pattern Recognition and Computer Vision”, November 2015, Download PDF). Such connections should be discussed, especially wrt the use of uncertainty representation to benefit pattern recognition (i.e. supervised learning via Bayes rule) and to benefit the use of domain knowledge such as “explaining away”.  -would like to see connections with variational autoencoder models and training, which is also stochastic with hidden layers

A: en
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Q: Este trabajo se enmarca en el área de la arquitectura del negocio y propone un interesante modelo de automatización de reglas de negocio para mejorar la flexibilidad de los sistemas de información aplicado a entidades financieras. El modelo propuesto  se orienta a desacoplar la lógica de negocio de  las reglas de negocio.  La problemática que aborda el artículo está sustentada adecuadamente en las dificultades mencionadas en el ámbito de los proyectos de software y en el mundo financiero.  El autor podría profundizar un poco más en las experiencias de desarrollo de proyectos en otros ámbitos y la relevancia de las reglas de negocios en el desarrollo de sistemas de información eficientes en la empresa.  El objetivo declarado por el autor  es proponer una metodología que permita flexibilizar la operatoria de los sistemas de información en las entidades financieras  el que en general se explicita  en forma adecuada.  La revisión bibliográfica es pertinente a los temas que se abordan y las teorías y modelos considerados son  adecuados al objetivo que se ha planteado. Los análisis asociados al concepto de reglas de negocios y arquitectura del sistema son atingentes al tema. El autor debería especificar como se establece la relación entre el modelado de procesos y el diseño y caracterización de las reglas de negocio. Se menciona que utilizan las tablas de puntos de decisión, pero estas no se mencionan en detalle ni visualmente. El autor debería sustentar de mejor manera la elección de “Pipes and Filter”  como modelo de arquitectura del sistema. Sería importante destacar también si existen trabajos similares realizados en otros ámbitos  ( ya que el autor  no lo menciona)  El aspecto metodológico del trabajo se  enfoca a describir el proceso a través del cual se llega a la definición de la arquitectura de software para automatizar las reglas de negocios y las herramientas que se utilizaron en su desarrollo. Este enfoque metodológico es adecuado y se asocia claramente a una aplicación de estudio de caso. El aporte importante en este aspecto es la descripción detallada del proceso desde el levantamiento de las reglas hasta el diseño y desarrollo de la arquitectura de aplicación propuesta.  El autor  debería hacer un cuadro resumen en el que se represente este proceso en forma resumida.   Es claro que los resultados de este trabajo tienen la validez deseada, ya que se sustenta en la utilización de modelos y herramientas ya validados en el ámbito del diseño de plataformas de negocios basadas en reglas.  La contribución del trabajo es importante ya que sistematiza un proceso que es de amplia utilización en el desarrollo de sistemas de información que sean flexibles y adaptables al entorno cambiante. Sin embargo en las conclusiones no está reflejado con toda claridad estas contribuciones por lo cual se sugiere a los autores mejorar las conclusiones incluyendo los aportes significativos en términos metodológicos y de aporte a la disciplina en la que se enmarca el artículo.  Los aspectos formales del trabajo son satisfactorios para el congreso. Hay detalles menores  en la gramática como en el primer párrafo de la introducción que falta la letra U.  Se sugiere aceptar el artículo con modificaciones menores

A: es
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Q: UPDATE: I have read the authors' rebuttal and also the other comments in this paper's thread. My thoughts have not changed.  The authors propose using a mixture prior rather than a uni-modal prior for variational auto-encoders. They argue that the simple uni-modal prior "hinders the overall expressivity of the learned model as it cannot possibly capture more complex aspects of the data distribution."  I find the motivation of the paper suspicious because while the prior may be uni-modal, the posterior distribution is certainly not. Furthermore, a uni-modal distribution on the latent variable space can certainly still lead to the capturing of complex, multi-modal data distributions. (As the most trivial case, take the latent variable space to be a uniform distribution; take the likelihood to be a point mass given by applying the true data distribution's inverse CDF to the uniform. Such a model can capture any distribution.)  In addition, multi-modality is arguably an overfocused concept in the literature, where the (latent variable) space is hardly anymore worth capturing from a mixture of simple distributions when it is often a complex nonlinear space. It is unclear from the experiments how much the influence of the prior's multimodality influences the posterior to capture more complex phenomena, and whether this is any better than considering a more complex (but still reparameterizable) distribution on the latent space.  I recommend that this paper be rejected, and encourage the authors to more extensively study the effect of different priors.  I'd also like to make two additional comments:  While there is no length restriction at ICLR, the 14 page document can be significantly condensed without loss of describing their innovation or clarity. I recommend the authors do so.  Finally, I think it's important to note the controversy in this paper. It was submitted with many significant incomplete details (e.g., no experiments, many missing citations, a figure placed inside that was pencilled in by hand, and several missing paragraphs). These details were not completed until roughly a week(?) later. I recommend the chairs discuss this in light of what should be allowed next year.

A:
en
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