niryuu/sni-each-converted huggingface dataset:
The authors propose a RNN-method for time-series classification with missing values, that can make use of potential information in missing values. It is based on a simple linear imputation of missing values with learnable parameters. Furthermore, time-intervals between missing values are computed and used to scale the RNN computation downstream. The authors demonstrate that their method outperforms reasonable baselines on (small to mid-sized) real world datasets. The paper is clearly written. IMO the authors propose a reasonable approach for dealing with missing values for their intended application domain, where data is not abundant and requires smallish models. I’m somewhat sceptical if the benefits would carry over to big datasets, where more general, less handcrafted multi-layer RNNs are an option.
Output: en
-	No existen bases científicas explicitas en este trabajo y su aporte a la práctica es nulo.
Output: es
This paper explores the ability of nonlinear recurrent neural networks to account for neural response properties that have otherwise eluded the ability of other models.  A multilayer rnn is trained to imitate the stimulus-response mapping measured from actual retinal ganglion cells in response to a sequence of natural images.  The rnn performs significantly better, especially in accounting for transient responses, than conventional LN/GLM models.  This work is an important step in understanding the nonlinear response properties of visual neurons.  Recent results have shown that the responses of even retinal ganglion cells in response to natural movies are difficult to explain in terms of standard receptive field models.  So this presents an important challenge to the field.  If we even had *a* model that works, it would be a starting point.  So this work should be seen in that light.  The challenge now of course is to tease apart what the rnn is doing.  Perhaps it could now be pruned and simplified to see what parts are critical to performance.  It would have been nice to see such an analysis.   Nevertheless this result is a good first start and I think important for people to know about.  I am a bit confused about what is being called a "movie."  My understanding is that it is essentially a sequence of unrelated images shown for 1 sec. each.  But then it is stated that the "frame rate" is 1/8.33 ms.  I think this must refer to the refresh rate of the monitor, right?     I would guess that the deviations from the LN model are even stronger when you show actual dynamic natural scenes - i.e., real movies.  Here I would expect the rnn to have an even more profound effect, and potentially be much more informative.
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Overall the paper address an important problem: how to evaluate more appropriately automatic dialogue responses given the fact that current practice to automatically evaluate (BLEU, METEOR, ...) is often insufficient and sometimes misleading. The proposed approach using an LSTM-based encoding of dialogue context, reference response and model response(s) that are then scored in a linearly transformed space. While the overall approach is simple it is also quite intuitiv and allows end-to-end training. As the authors rightly argue simplicity is a feature both for interpretation as well as for speed.   The experimental section reports on quite a range of experiments that seem fine to me and aim to convince the reader about the applicability of the approach. As mentioned also by others more insights from the experiments would have been great. I mentioned an in-depth failure case analysis and I would also suggest to go beyond the current dataset to really show generalizability of the proposed approach. In my opinion the paper is somewhat weaker on that front that it should have been.  Overall I like the ideas put forward and the approach seems sensible though and the paper can thus be accepted.
Output: en
El trabajo presenta una alternativa viable para resolver el problema del cambio de las reglas de negocio.  Se puede mejorar agregando algo más de background al tema de aspectos, dado que se asume un conocimiento previo de este tema, por lo que el paper no es autocontenido.
Output: es
this paper applies an advanced algorithm to gait control, but is seems that more explanations are needed for a clearer understanding and comparison with other traditional algorithms. It depends on two another papers for its complete understanding. The math is very well stated but I was unable to see the advantages or purpose of that math regarding gait control. Also, it is not clear for the reader how fast or slow is the calculation time regarding task time.
Output: en
The paper extends the NTM by a trainable memory addressing scheme. The paper also investigates both continuous/differentiable as well as discrete/non-differentiable addressing mechanisms.  Pros: * Extension to NTM with trainable addressing. * Experiments with discrete addressing. * Experiments on bAbI QA tasks.  Cons: * Big gap to MemN2N and DMN+ in performance. * Code not available. * There could be more experiments on other real-world tasks.
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Este paper presenta problemas importantes en su formulación.  Los papers de experiencias prácticas deben entregar algo más que una simple descripción del sistema desarrollado: deben indicar claramente qué nuevo conocimiento, técnica o solución se obtuvo de dicha experiencia. Consecuentemente, un paper de esta naturaleza debería incluir, al menos, los siguientes elementos esenciales:  - Una introducción que explique claramente el propósito del trabajo: (a) el problema que fue resuelto directa o indirectamente con la experiencia práctica, (b) por qué el problema es importante y no trivial y (c) por qué que esta experiencia entregó información nueva dentro de dicho contexto (no obtenida con experiencias similares). - Marco teórico - La descripción del sistema: no debe ser una mera enumeración de sus componentes y funcionalidades, sino indicar claramente aquellos elementos que, durante su desarrollo, aportaron información relevante al problema del estudio. - Conclusiones: deben estar alineadas con los elementos de la introducción y deben estar soportados por la evidencia entregada en la descripción del sistema.  Analizando el paper bajo esta perspectiva, encontramos problemas importantes:  Primero, la introducción no es clara respecto al propósito del trabajo y. La única parte donde se mencionan los objetivos es en el 5o párrado, donde se indica que el caso de estudio es "para demostrar empíricamente los costos de desarrollo" asociados a las tecnologías mostradas en el paper. Esto, junto con "destacar las principales características y potenciales virtudes de CakePHP y MVC.." parecen ser los elementos centrales del paper.  Segundo, la descripción del sistema no difiere mucho de un manual de sistema; falta evidencia esencial para soportar los elementos de la introducción: costos de desarrollo asociados (tiempo, personas, recursos) que, se supone, deberían ser menores que con otra metodología. Si bien las secciones que describen CakePHP y MVC tienen información relevante para el problema, no aportan valor al trabajo si no están respaldadas por evidencia obtenida directamente de la experiencia de desarrollo con esta tecnología. Por sobre todo, eché de menos una comparación con alguna otra experiencia similar, indicando, claramente qué mejoras al desarrollo introduce CakePHP/MVC.  Por último, las conclusiones del paper no están alineadas con los elementos indicados en la introducción; algunas de ellas entregan información fuera del contexto (conclusiones #5 y #6) o son irrelevantes (conclusión #2); otras carecen de evidencias que las soporten (conclusión #1) o no son explicitas en asociar la evidencia con lo concluido (conclusiones #3 y #4).  Al margen de las observaciones anteriores, el paper también requiere mejoras en la presentación de la información. Por ejemplo, no es explícito el valor que el código SQL de las figuras 10 y 11 entregan al paper. Las Figuras 12-15 no están adecuadamente descritas. Una persona que no comprenda bien el trabajo con línea de comando puede terminar totalmente desorientada y no entenderá los argumentos esgrimidos.  Por todos esos motivos el paper no está en condiciones de ser aceptado para publicación.
Output: es
Interesante propuesta de desarrollo de un vídeo juego para tratar el deterioro cognitivo del adulto mayor. Se ve como una propuesta novedosa, y que abre un nuevo campo de desarrollo de video juegos. Desde este sentido se considera un aporte al congreso.  Sin embargo, lo que el paper presenta es todavía una propuesta en desarrollo, por lo que todavía no se puede validar el enfoque del proyecto, lo cual se presenta como trabajo futuro. Por lo mismo, tampoco queda muy claro como encajaría el uso del video juego dentro de una estrategia mayor del tratamiento del deterioro mental de los adultos mayores, dentro de la cual el juego debería ser una herramienta más.  Por último, hay algunas afirmaciones que no están debidamente respaldadas por evidencias en el paper, tales como: "cuando hay tareas complejas es mucho más difícil para el joven que para el adulto mayor, ya que el adulto mayor tiene la experiencia mientras que el entrenamiento es sólo práctico"
Output: es
- El tema es muy interesante y puede ser de mucha ayuda una guía para incorporar prácticas de seguridad. - La presentación (descripción, etapa y uso) de las 9 prácticas para el desarrollo de software seguro.  - El “estado real del desarrollo de software en Chile” (como lo indica en su paper) no se puede lograr con solamente 22 encuestas de un total de 50. - Presenta nueve tablas que corresponden a las prácticas para el desarrollo de software seguro, pero la guía presenta 10 prácticas. ¿explica por qué? - Sugiero mejorar la guía, el mayor aporte está en la secuencia de incorporación que propone.  Además, no debería explicar la práctica en Observaciones ni diferenciarla con otras prácticas en esa columna, sino que debería dar sugerencias de cómo aplicarla. - En el texto indica “Más adelante, se presentan además tres prácticas extras…” ¿cuáles son o no leí correctamente? - De acuerdo a formato, poner como mínimo 5 palabras clave. - Sugiero mencionar las prácticas antes de mostrar cada tabla. - Algunas referencias están incompletas, por ejemplo, falta año en referencia 17, falta año y tipo de evento en referencia 11, falta editorial en referencia 19 (¿es un libro?) - Algunos títulos llevan una coma dentro de las comillas, ejemplo, referencia 1
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This paper considers the problem of decoding diverge solutions from neural sequence models. It basically adds an additional term to the log-likelihood of standard neural sequence models, and this additional term will encourage the solutions to be diverse. In addition to solve the inference, this paper uses a modified beam search.  On the plus side, there is not much work on producing diverse solutions in RNN/LSTM models. This paper represents one of the few works on this topic. And this paper is well-written and easy to follow.  The novel of this paper is relatively small. There has been a lot of prior work on producing diverse models in the area of probailistic graphical models. Most of them introduce an additional term in the objective function to encourage diversity. From that perspective, the solution proposed in this paper is not that different from previous work. Of course, one can argue that most previous work focues on probabilistic graphical models, while this paper focuses on RNN/LSTM models. But since RNN/LSTM can be simply interpreted as a probabilistic model, I would consider it a small novelty.  The diverse beam search seems to straightforward, i.e. it partitions the beam search space into groups, and does not consider the diversity within group (in order to reduce the search space). To me, this seems to be a simple trick. Note most previous work on diverse solutions in probabilistic graphical models usually involve developing some nontrivial algorithmic solutions, e.g. in order to achieve efficiency. In comparison, the proposed solution in this paper seems to be simplistic for a paper.  The experimental results how improvement over previous methods (Li & Jurafsky, 2015, 2016). But it is hard to say how rigorous the comparisons are, since they are based on the authors' own implementation of (Li & Jurasky, 2015, 2016).  --------------- update: given that the authors made the code available (I do hope the code will remain publicly available), this has alleviated some of my concerns about the rigor of the experiments. I will raise my rate to 6.
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Este paper, según los revisores, no contempla directamente una contribución científica, sin embargo la experiencia y el tema tratado son interesantes de presentar en el congreso.  A pesar de que no puede ser presentado como paper regular en el congreso, ser recomienda aceptar el artículo para su presentación en el workshop de educación de Infonor 2013.
Output: es
1.	Lo que se propone es interesante como una aplicación pero no es un trabajo científico.  2.	En el resumen no se indica nada respecto a la metodología que se propone por lo cual quizás el título “Desarrollo de una Metodología”…. Debería estar orientado a “Una propuesta para la sistematización del sistema de información del propedéutico…”.  3.	No se propone ninguna metodología es una aplicación “interesante” pero no una metodología.  4.	En la página 3 corregir error de redacción “en la Figura 1, organziados como”.  5.	Falta fundamentar mejor la idea de lo que se propone, es decir, realizar un análisis “claro” de las  ventajas  de por qué es interesante e importante la propuesta. Por ejemplo, se puede hacer una tabla con las ventajas sobre otros modelos. Así como esta no indica una ventaja por sobre otros métodos porque no se analizan otros métodos.
Output: es
El tema de la automatización si bien es de interés, en este artículo tiene un enfoque muy general, sería interesante por ejemplo referirse a los PLC compactos vs. PLC modulares, además podría incorporarse en la comparación a los microcontroladores de gama alta, dado que al proveerlos de una etapa de potencia se pueden lograr resultados muy interesantes de aplicación a bajo costo. El título tiende a confundir dado que se espera la presentación de las últimas tecnologías utilizadas en la automatización industrial y más bien se enfoca en primer lugar en una revisión histórica de los avances del área para luego dedicarse a comparar sólo dos de los tipos de controladores existentes en la industria. El contenido expuesto es frecuentemente encontrado en la literatura referente al área, por lo que no representa a mi parecer una contribución relevante al tema.
Output: es
- Strengths:  * Elaborate evaluation data creation and evaluation scheme.  * Range of compared techniques: baseline/simple/complex  - Weaknesses:  * No in-depth analysis beyond overall evaluation results.  - General Discussion: This paper compares several techniques for robust HPSG parsing.  Since the main contribution of the paper is not a novel parsing technique but the empirical evaluation, I would like to see a more in-depth analysis of the results summarized in Table 1 and 2. It would be nice to show some representative example sentences and sketches of its analyses, on which the compared methods behaved differently.  Please add EDM precision and recall figures to Table 2. The EDM F1 score is a result of a mixed effects of (overall and partial) coverage, parse ranking, efficiency of search, etc. The overall coverage figures in Table 1 are helpful but addition of EDM recall to Table 2 would make the situations clearer.  Minor comment: - Is 'pacnv+ut' in Table 1 and 2 the same as 'pacnv' described in 3.4.3?
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El artículo busca resumir y revisar los algoritmos de filtrado y segmentación de nubes de puntos en visión por computador. En palabras de los autores "El objetivo de este trabajo es realizar una revisión del estado del arte en cuanto al tratamiento de nubes de puntos". En mi opinión no logra este objetivo declarado por ellos. Mis razones son expresadas a continuación. Primero, llama la atención que como artículo que pretendiendo establecer el estado del arte, tenga una bibliografía muy escasa (14 artículos). En ese sentido, sería más apropiado indicar que este trabajo es de tipo preliminar (si es que así lo fuera) ya que de esa forma se justificaría una tan baja cantidad de artículos revisados. Segundo, y que me parece de mayor relevancia, el trabajo no hace un resumen adecuado de la bibliografía, sino que más bien pareciera ser un apunte sobre algunos métodos de filtrado y segmentación. Una revisión del estado del arte, en mi opinión, debería tener un propósito como por ejemplo identificar las principales brechas de la literatura o las oportunidades de investigación. Tercero, aunque una revisión bibliográfica es, en esencia, un resumen, ésta debe ser sistemática. Es decir, debe tener un método que tiene que ser especificado. Por ejemplo, cuál fue la ecuación de búsqueda usada y cuál fue el rango de tiempo y criterios de selección de los artículos revisados o cuáles fueron eliminados y por qué. Por último, aunque no tiene que ver con el contenido ni el objetivo del artículo, hay evidentes  problemas de formato. Por ejemplo, toda la sección de conclusiones está centrada en vez de justificada. Además, hay problemas de redacción que en algunas partes hace difícil el entendimiento del texto. Por ejemplo, el primer párrafo en la subsección "Segmentación" dice "El proceso de generar un modelo de superficie desde una nube de puntos, la segmentación que extrae los bordes y particiones del mundo 3D, los puntos juegan un importante rol en el encaje de las superficies." También hay errores ortográficos como escribir "laser" y "láser" en diferentes partes del documento. En síntesis, el artículo no logra su objetivo de ser una revisión del estado del arte y, además, tiene errores de formato evidente.
Output: es
Novedosa propuesta. Bien estructurada. Correctamente escrita. Sólo sugiero: Explicar con más detalle la función trapezoidal de la página 2. Redactar nuevamente  el  párrafo  anterior a la función trapezoidal A(x). Agrandar el esquema de la figura 1. Explicar la arquitectura propuesta mostrada en la figura 2. Revisar referencia de Feng et al. que es la referencia 2 y en un párrafo de la columna 2 página 1 está marcada como referencia 1.  Artículo no está en el formato pedido por Infonor, por favor cambiar a éste formato.
Output: es
De forma: •	Se recomienda cambiar la palabra “catastros” del título •	Problemas de ortografía. Ejemplo: agiles (primer párrafo de la introducción), ingles (sección criterios de inclusión y exclusión) •	Se recomienda siempre redactar en tercera persona para textos en español. •	Las páginas 6 y 8 del artículo están en blanco.  De fondo: •	El artículo es claro en su estructura y de fácil lectura. •	Se muestra de forma inicial el proceso seguido para el mapeo sistemático y luego de forma ordenada se muestran los resultados al ejecutar cada paso. •	Se recomienda cambiar la figura 2 al idioma español, para los casos en que sea posible. •	Se aborda un tema interesante y relevante para la comunidad científica y empresarial, y el alcance logrado está acorde con el tipo de productos solicitados para el evento INFONOR.
Output: es
El artículo presenta una aproximación por Algoritmos Genéticos (AG) para resolver ecuaciones de difusión de luz en medios turbios.  Se indica que una de las principales ventajas del AG sobre métodos tradicionales es la eliminación del ruido de las imágenes resultantes. Sin embargo no queda muy claro a qué se debe esto ni es evidente que se haya utilizado un método cuantitativo para determinar la ausencia de ruido. Es imperativo que los autores resuelvan este problema para darle suficiente solidez al artículo.
Output: es
The paper describes a method to evaluate generative models such as VAE, GAN and GMMN. This is very much needed in our community where we still eyeball generated images to judge the quality of a model. However, the technical increment over the NIPS 16 paper: “Measuring the reliability of MCMC inference with bidirectional Monte Carlo” is very small, or nonexistent (but please correct me if I am wrong!).  (Grosse et al). The relative contribution of this paper is the application of this method to generative models.  In section 2.3 the authors seem to make a mistake. They write E[p’(x)] <= p(x) but I think they mean: E[log p’(x)] <= log E[p’(x)] = log p(x). Also,  for what value of x? If p(x) is normalized it can’t be true for all values of x. Anyways, I think there are typos here and there and the equations could be more precise. On page 5 top of the page it is said that the AIS procedure can be initialized with q(z|x) instead of p(z). However, it is unclear what value of x is then picked? Is it perhaps Ep(x)[q(z|x)] ? I am confused with the use of the term overfitting (p8 bottom). Does a model A overfit relative to a another model B if the test accuracy of A is higher than that of B even though the gap between train and test accuracy is also higher for B than for A. I think not. Perhaps the last sentence on page 8 should say that VAE-50 underfits less than GMMN-50? The experimental results are interesting in that it exposes the fact that GANs and GMMNs seem to have much lover test accuracy than VAE despite the fact that their samples look great.
Output: en
RESUMEN. El trabajo propone un modelo para evaluar la calidad de un software orientado a agentes. Básicamente, el modelo considera tres propiedades para evaluar su calidad: habilidad social, autonomía y pro-actividad.  Para evaluar estas propiedades, el autor descompone estas propiedades en varias sub-propiedades medibles. El autor evalúa este modelo a través de un caso estudio: un sistema bancario.  Comentarios Generales: De manera notaría, la estructura del documento tiene los aspectos necesarios para ser considerado un artículo científico. La contribución del artículo pareciese ser relevante.  Dicho esto, este trabajo carece de algunos puntos que (para mí) es importante abordar:  * El autor menciona que no hay modelo para evaluar la calidad del software de agente, y el propone uno. Su propuesta es una adaptación de ISO/IEC, sin embargo, el autor no justifica por qué es la apropiada.  * Con respecto al punto anterior, el párrafo 1 de la introducción dice que no hay modelo de que mida la calidad del software. Luego, el párrafo 2 menciona que hay algunos trabajos acerca de esto. El autor debería clarificar su contribución.  * El autor menciona que se desarrolló un software para este trabajo, sin embargo, este trabajo aparece como otra publicación más (y de otro autor). Si es el software mencionado no es parte de las contribuciones del trabajo, por favor, eliminar estas frases.  Otros comentarios:  * En la sección del caso de estudio no es tan fácil entenderla. Por ejemplo, figuras 2, 5 y 7 no se entiende a que se refiere sus siglas (ej. AMS). Supongo que corresponden a los sub-propiedades.  * Se recomienda intercambiar la sección 3 por la sección 2. Es decir, primero explicar que es un agente y luego hablar del trabajo relacionado.  * No me queda claro si es "agente software" o "agente de software". Incluso, el autor también confunde esta terminología (primera oración de la sección 4).
Output: es
El artículo presenta el desarrollo de una aplicación móvil, no incluye ningún elemento de investigación asociada a dicho desarrollo. Simplemente se centra en la aplicación del proceso RUP para el desarrollo. No se referencian los textos o artículos utilizados para definiciones o aseveraciones realizadas, por ejemplo, sobre RUP "....es enfocada hacia "diagramas de los casos de uso, y manejo de los riesgos y el manejo de la arquitectura" como tal "   Si está entre cremillas, supongo será una copia textual de alguna parte que no se indica No se presenta un análisis profundo de la estrategia de solución ¿cuál es la lógica detrás de la aplicación móvil? Se observan algunos problemas en la redacción en el texto, por ejemplo, "...su objetivo es asegurar la producción de software de alta y mayor calidad...." La estructura del artículo tiene algunas deficiencias La figura 1 no aporta información al trabajo realizado, no es necesaria. La figura 2 no se distingue bien, además está tomada del libro de UML de Larman y no aparece la referencia en el texto. Las conclusiones del trabajo son extremadamente básicas
Output: es
El trabajo presenta una metodología para abordar al complejidad de implementar reglas de negocios sin realizar cambios en la funcionalidad base de un sistema.  Propone una metodología clara basada en documentación mediante plantillas para manejar y analizar el impacto de realizar la implementación de una regla de negocio vía orientación al aspecto.  Las razones presentadas para indicar que el enfoque OA para encapsular la conexión entre las reglas de negocio y la funcionalidad base no es una tarea trivial, son generales y deberían ser abordadas con mayor profundidad.  No presenta evidencias formales de que la utilización de las plantillas propuestas resuelvan de forma concreta un problema.  Se sugiere presentar un problema resuelto por medio de la herramienta que se encuentra en desarrollo que maneje automáticamente las plantillas. En su defecto, demostrar la aplicación a un problema específico.
Output: es
Presenta una búsqueda de respuesta a partir de una solicitud en un call center.  El trabajo está bien presentado, pero muy largo, y eso no permite ver bien lo que quieren aportar los autores.
Output: es
This paper shows:    1. Easy, constructive proofs to derive e-error upper-bounds on neural networks with O(log 1/e) layers and O(log 1/e) ReLU units.   2. Extensions of the previous results to more general function classes, such as smooth or vector-valued functions.   3. Lower bounds on the neural network size, as a function of its number of layers. The lower bound reveals the need of exponentially many more units to approximate functions using shallow architectures.  The paper is well written and easy to follow. The technical content, including the proofs in the Appendix, look correct. Although the proof techniques are simple (and are sometimes modifications of arguments by Gil, Telgarsky, or Dasgupta), they are brought together in a coherent manner to produce sharp results. Therefore, I am leaning toward acceptance.
Output: en
This paper proposes to use RNN and reinforcement learning for solving combinatorial optimization problems. The use of pointer network is interesting as it enables generalization to arbitrary input size. The proposed method also "fintunes" on test examples with active search to achieve better performance.  The proposed method is theoretically interesting as it shows that RNN and RL can be combined to solve combinatorial optimization problems and achieve comparable performance to traditional heuristic based algorithms.  However, the lack of complexity comparison against baselines make it impossible to tell whether the proposed method has any practical value. The matter is further complicated by the fact that the proposed method runs on GPU while baselines run on CPU: it is hard to even come up with a meaningful unit of complexity. Money spent on hardware and electricity per instance may be a viable option.  Further more, the performance comparisons should be taken with a grain of salt as traditional heuristic based algorithms can often give better performance if allowed more computation, which is not controlled across algorithms.
Output: en
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.
Output: en
El trabajo es interesante. Se nota que se invirtió bastante tiempo en la revisión bibliográfica del tema. El aporte es que permite revisar las técnicas de extracción de información para bases de datos noSQL. Una vez que se apliquen las técnicas se encontraran nuevos desafíos que se pueden "ver" sólo al momento de la implementación. Por otro lado el riesgo está en cuantos investigadores están trabajando en el tema en distintas partes. Esto debido a que es un tema de línea principal. ¿Qué hay implementado al respecto? ¿Vale la pena aplicar las técnicas? Una mirada a estos aspectos es importante para no encontrar sorpresas en la implementación.  El trabajo está bien presentado y es claro.  Hay algunos errores: - Los números de páginas no están correlativos. Después de la página 5 vuelve a la página 3. - El esquema de la figura 2 indica que la " selección de fuentes" y " procesamiento:calidad de datos" son actividades de " 1. Determinación de objetivos". Sin embargo en la redacción están asociadas a "2. Preparación de datos" ¿A qué actividad están asociadas 1 o 2?
Output: es
Thank you for an interesting read.  I found this paper very interesting. Since I don't think (deterministic) approximate inference is separated from the modelling procedure (cf. exact inference), it is important to allow the users to select the inference method to suit their needs and constraints. I'm not an expert of PPL, but to my knowledge this is the first package that I've seen which put more focus on compositional inference. Leveraging tensorflow is also a plus, which allows flexible computation graph design as well as parallel computation using GPUs.  The only question I have is about the design of flexible objective functions to learn hyper-parameters (or in the paper those variables associated with delta q distributions). It seems hyper-parameter learning is also specified as inference, which makes sense if using MAP. However the authors also demonstrated other objective functions such as Renyi divergences, does that mean the user need to define a new class of inference method whenever they want to test an alternative loss function?
Output: en
This paper proposed COCONET, which is a neural autoregressive model with convolution, to do music composition task. This paper also proposed to use blocked Gibbs sampling instead of the ancestral sampling of the original NADE model to generate better pieces of music. The experimental results showed that the NLL of COCONET is better than the other baselines and the human evaluation task by Amazon’s Mechanical Turk illustrated that the model can generate compelling music.  In general, I think the paper is good. Using NADE based model with convolution operations on music generation tasks and using blocked Gibbs sampling contains some kind of novelty. However, the novelty of the paper is incremental, since the blocked Gibbs sampling for NADE model is already proposed by Yao et al., (2014) and the using NADE based model for music modeling has also been proposed by Boulanger-Lewandowski  et al., (2012).
Output: en
El artículo es interesante, abarca en profundidad muchos términos. Algunas observaciones son: - Deben ser entre 5 y 10 palabras clave. - Cambiar palabra "entonro" - Quitar acento a "éste modo" - No usar color según instrucciones de papers Infonor - Cambiar palabra "Dendrograma" -  Revisar "realizar un paneo"
Output: es
This work proposes to use visualization of gradients to further understand the importance of features (i.e. pixels) for visual classification. Overall, this presented visualizations are interesting, however, the approach is very ad hoc. The authors do not explain why visualizing regular gradients isn't correlated with the importance of features relevant to the given visual category and proceed to the interior gradient approach.   One particular question with regular gradients at features that form the spatial support of the visual class. Is it the case that the gradients of the features that are confident of the prediction remain low, while those with high uncertainty will have strong gradients?  With regards to the interior gradients, it is unclear how the scaling parameter \alpha affects the feature importance and how it is related to attention.  Finally, does this model use batch normalization?
Output: en
This paper proposed the group sparse auto-encoder for feature extraction. The author then stack the group sparse auto-encoders on top of CNNs to extract better question sentence representation for QA tasks.   Pros:  - group-sparse auto-encoder seems new to me. - extensive experiments on QA tasks.   Cons: - The idea is somewhat incremental. - Writing need to be improved.  - Lack of ablation studies to show the effectiveness of the proposed approach.   Moreover, I am not convinced by the author's answer regarding the baseline. A separate training stages of CNN+SGL for comparison is fine. The purpose is to validate and analyze why the proposed SGA is preferred rather than group lasso, e.g. joint training could improve, or the proposed group-sparse regularization outperforms l_21 norm, etc. However, we can't see it from the current experiments.
Output: en
El artículo presenta un estudio de caso sobre el desarrollo de una aplicación móvil de realidad aumentada. La aplicación tiene como objetivo brindar información multimedia sensible al contexto (ubicación) y permite realizar tours  sobre distintos puntos de interés.  Si bien el tema (Realidad Aumentada) es muy interesante desde el punto de vista de la investigación, los objetivos del estudio de caso deben ser presentados explícitamente. El objetivo del prototipo puede ser la experimentación con tecnologías de desarrollo disponible para RA, el desarrollo de un software funcional para ser puesto en producción o ambos.  En la sección central del artículo (Solución Propuesta) hay múltiples secciones donde se mezclan conceptos: selección de herramientas, diseño de la arquitectura de la aplicación, lista de funcionalidades (que debe ser revisara para ser una extensión de los requerimientos de la sección III). Sugiero separar y seleccionar solo uno de estos aspectos para tratar en mayor profundidad. Por ejemplo, la selección y justificación de herramientas está dispersa en varios puntos del artículo.  Existe la oportunidad de explicar las lecciones aprendidas del desarrollo de una aplicación de RA con mayor detalle. La lista de beneficios y la discusión de resultados solo trata de aspectos generales.  Sugiero incluir más referencias a la literatura sobre RA: definiciones, investigación reciente, casos de desarrollos similares.
Output: es
- Strengths:  Improves over the state-of-the-art. Method might be applicable for other domains.  - Weaknesses:  Not much novelty in method.  Not quite clear if data set is general enough for other domains.  - General Discussion:  This paper describes a rule-based method for generating additional weakly labeled data for event extraction.  The method has three main stages.  First, it uses Freebase to find important slot fillers for matching sentences in Wikipedia (using all slot fillers is too stringent resulting in too few matches).  Next, it uses FrameNet to to improve reliability of labeling trigger verbs and to find nominal triggers.  Lastly, it uses a multi-instance learning to deal with the noisily generated training data.  What I like about this paper is that it improves over the state-of-the-art on a non-trival benchmark.  The rules involved don't seem too obfuscated, so I think it might be useful for the practitioner who is interested to improve IE systems for other domains.  On the other hand, some some manual effort is still needed, for example for mapping Freebase event types to ACE event types (as written in Section 5.3 line 578).  This also makes it difficult for future work to calibrate apple-to-apple against this paper.              Apart from this, the method also doesn't seem too novel.  Other comments:  - I'm also concern with the generalizability of this method to other   domains.  Section 2 line 262 says that 21 event types are selected   from Freebase.  How are they selected?  What is the coverage on the 33 event types in the ACE data.  - The paper is generally well-written although I have some   suggestions for improvement.              Section 3.1 line 316 uses "arguments liked time, location...".  If you mean roles or arguments, or maybe you want to use actual realizations of time and location as examples.  There are minor typos, for e.g. line 357 is missing a "that", but this is not a major concern I have for this paper.
Output: en
Resumen: Este trabajo describe una experiencia del uso de un lenguaje "gráfico" en una escuela.  Evaluación: El tópico del trabajo es interesante, sin embargo, a) la descripción del trabajo es débil y b) los resultados parecen no repetibles.  Por ejemplo para a), la descripción no muestra ninguna imagen de cómo funciona el lenguaje (recordar que es un lenguaje gráfico). Un ejemplo de scratch es fuertemente recomendable para introducir el lenguaje.  Por ejemplo para b), no hay una clara descripción de la configuración de los experimentos, los resultados que se quieren medir y tabla para apreciar fácilmente los resultados obtenidos.  Detalles menores: a) El comienzo del abstract es súper complejo de entender b) Un excesivo uso de "esto es" c) algunas faltas de ortografía como "preunta" d) Oraciones muy largas.
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In this paper, the authors explicitly design geometrical structure into a CNN by combining it with a Scattering network. This aids stability and limited-data performance. The paper is well written, the contribution of combining Scattering and CNNs is novel and the results seem promising. I feel that such work was a missing piece in the Scattering literature to make it useful for practical applications.  I wish the authors would have investigated the effect of the stable bottom layers with respect to adversarial examples. This can be done in a relatively straightforward way with software like cleverhans [1] or deep fool [2]. It would be very interesting if the first layer's stability in the hybrid architectures increases robustness significantly, as this would tell us that these fooling images are related to low-level geometry. Finding that this is not the case, would be very interesting as well.  Further, the proposed architecture is not evaluated on real limited data problems. This would further strengthen the improved generalization claim. However, I admit that the Cifar-100 / Cifar-10 difference already seems like a promising indicator in this regard.  If one of the two points above will be addressed in an additional experiment, I would be happy to raise my score from 6 to 7.  Summary:   + An interesting approach is presented that might be useful for real-world limited data scenarios. + Limited data results look promising. - Adversarial examples are not investigated in the experimental section. - No realistic small-data problem is addressed.  Minor: - The authors should add a SOTA ResNet to Table 3, as NiN is indeed out of fashion these days. - Some typos: tacke, developping, learni.  [1]
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Summary of the paper  The paper studies the invertiblity of convolutional neural network in the random model. A reconstruction algorithm similar to IHT is proposed for layer-wise inversion of the network.    Clarity:  - The paper is confusing wrt to standard notations in deep learning.  Comments:  The paper makes two simplifications in the analysis of a CNN, that makes it map to a model based compressive sensing framework:  1-  The non linearity (RELU) is dropped. This is a big simplification, for random gaussian weights for instance we know by JL that we can preserve L_2 distance, when RELU is applied the metric changes (see for instance the kernel for n=1 in
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Me parece un artículo interesante de ser considerado, aunque el objetivo final del mismo es algo oscuro: "medir la posición de robot en un campo de futbol". En particular, no es claro si el trabajo se orienta a un objetivo posterior más ambicioso (múltiples robots, movimiento del equipo en tiempo real, y que hacer finalmente con estos datos???).  Por lo que puede deducirse, aunque no es explícitamente dicho, se hicieron mediciones de "un" robot "ubicándolo" en diferentes posiciones del campo, pero no con este moviéndose en tiempo real. Se presentan así resultados, que podrían haberse obtenido con otra configuración más clásica del área de visión computacional (el aporte del robot y el campo de futbol, al menos hasta ahora no tienen una relevancia fundamental en el trabajo desarrollado).  Finalmente, no me parece que los resultados obtenidos sean estrictamente novedosos, pero aun así puede ser una experiencia atractiva de ser conocida.
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This paper introduces a maximum total correlation procedure, adds a target and then adds noise perturbations.  Technical issues:  The move from (1) to (2) is problematic. Yes it is a lower bound, but by igoring H(Z), equation (2) ignores the fact that H(Z) will potentially vary more significantly that H(Z|Y). As a result of removing H(Z), the objective (2) encourages Z that are low entropy as the H(Z) term is ignored, doubly so as low entropy Z results in low entropy Z|Y. Yes the -H(X|Z) mitigates against a complete entropy collapse for H(Z), but it still neglects critical terms. In fact one might wonder if this is the reason that semantic noise addition needs to be done anyway, just to push up the entropy of Z to stop it reducing too much.  In (3) arbitrary balancing paramters lamda_1 and lambda_2 are introduced ex-nihilo - they were not there in (2). This is not ever justified.  Then in (5), a further choice is made by simply adding L_{NLL} to the objective. But in the supervised case, the targets are known and so turn up in H(Z|Y). Hence now H(Z|Y) should be conditioned on the targets. However instead another objective is added again without justification, and the conditional entropy of Z is left disconnected from the data it is to be conditioned on. One might argue the C(X,Y,Z) simply acts as a prior on the networks (and hence implicitly on the weights) that we consider, which is then combined with a likelihood term, but this case is not made. In fact there is no explicit probabilistic or information theoretic motivation for the chosen objective.  Given these issues, it is then not too surprising that some further things need to be done, such as semantic noise addition to actually get things working properly. It may be the form of noise addition is a good idea, but given the troublesome objective being used in the first place, it is very hard to draw conclusions.  In summary, substantially better theoretical justification of the chosen model is needed, before any reasonable conclusion on the semantic noise modelling can be made.
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This paper provides a new perspective to understanding the ResNet and Highway net. The new perspective assumes that the blocks inside the networks with residual or skip-connection are groups of successive layers with the same hidden size, which performs to iteratively refine their estimates of the same feature instead of generate new representations. Under this perspective, some contradictories with the traditional representation view induced by ResNet and Highway network and other paper can be well explained.  The pros of the paper are: 1. A novel perspective to understand the recent progress of neural network is proposed. 2. The paper provides a quantitatively experimentals to compare ResNet and Highway net, and shows contradict results with several claims from previous work. The authors also give discussions and explanations about the contradictories, which provides a good insight of the disadvantages and advantages between these two kind of networks.  The main cons of the paper is that the experiments are not sufficient. For example, since the main contribution of the paper is to propose the “unrolled iterative estimation" and the stage 4 of Figure 3 seems not follow the assumption of "unrolled iterative estimation" and the authors says: "We note that stage four (with three blocks) appears to be underestimating the representation values, indicating a probable weak link in the architecture.". Thus, it would be much better to do experiments to show that under some condition, the performance of stage 4 can follow the assumption.   Moreover, the paper should provide more experiments to show the evidence of "unrolled iterative estimation", not comparing ResNet with Highway Net. The lack of experiments on this point is the main concern from myself.
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The paper propose to find an optimal decoder for binary data using a min-max decoder on the binary hypercube given a linear constraint on the correlation between the encoder and the  data.  The paper gives finally that the optimal decoder as logistic of the lagragian W multiplying the encoding e.   Given the weights of the ‘min-max’decoder W the paper finds the best encoding for the data distribution considered, by minimizing that error as a function of the encoding.  The paper then alternates that optimization between the encoding and the min-max decoding, starting from random weights W.   clarity:  -The paper would be easier to follow if the real data (x in section 3 ) is differentiated from the worst case data played by the model (x in section 2).    significance  Overall I like the paper, however I have some doubts on what the alternating optimization optimum ends up being.  The paper ends up implementing a single layer network. The correlation constraints while convenient in the derivation, is  a bit intriguing. Since linear relation between the encoding and the data  seems to be weak modeling constraint and might be not different from what PCA would implement.  - what is the performance of PCA on those tasks? one could you use a simple sign function to decode. This is related to one bit compressive sensing.  - what happens if you initialize W in algorithm one with PCA weights? or weighted pca weights?  - Have you tried on more complex datasets such as cifar?
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Este artículo presenta una comparación, en base a una lista de criterios, de dos enfoques de bases de datos: relacional vs. temporal.  El artículo en general tiene un orden lógico y es legible. No obstante, la comparativa presenta al menos dos inconvenientes:  1) falta mucha información de cómo se obtuvieron los resultados de las tablas 3 y 4. Debe existir una descripción suficientemente detallada para luego poder replicar el trabajo.  2) El caso de estudio que se presenta forma la base de la comparación. Una real comparación debe sustentarse en una variedad de casos y dominios, para poder luego concluir con una base más amplia.  Sugiero abordar estos dos aspectos primero para sustentar mejor los resultados y conclusiones.
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