niryuu/sni-each-converted huggingface dataset:
The paper describes an idea to learn phrasal representation and facilitate them in RNN-based language models and neural machine translation  -Strengths:  The  idea to incorporate phrasal information into the task is interesting.  - Weaknesses:  - The description is hard to follow. Proof-reading by an English native speaker would benefit the understanding - The evaluation of the approach has several weaknesses  - General discussion  - In Equation 1 and 2 the authors mention a phrase representation give a fix-length word embedding vector. But this is not used in the model. The representation is generated based on an RNN. What the propose of this description? - Why are you using GRU for the Pyramid and LSTM for the sequential part? Is the combination of two architectures a reason for your improvements? - What is the simplified version of the GRU? Why is it performing better? How is it performing on the large data set? - What is the difference between RNNsearch (groundhog) and RNNsearch(baseline) in Table 4? -  What is the motivation for only using the ending phrases and e.g. not using the starting phrases? - Did you use only the pyramid encoder? How is it performing? That would be a more fair comparison since it normally helps to make the model more complex. - Why did you run RNNsearch several times, but PBNMT only once?  - Section 5.2: What is the intent of this section
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Es un estudio del estado del arte de control distribuido multi robot. Lamentablemente estamos ante la presencia preliminar de la investigación, por lo que sus referencias son de acuerdo al avance. El problema es que no se percibe el problema a solucionar de manera específica, si manifiesta la intensión futura de una línea de trabajo, indicando espacios abiertos para investigar.  Se nota falta de preparación del trabajo, se utilizan nemónicos que no se definen previamente.  Se debe evitar escribir en primera persona.  Las referencias están apropiadas, pero con poco análisis, las cuales podrían hacerlo más interesante el trabajo.
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es interesante constatar la preocupación de personas individuales que se preocupen de la seguridad y el mejor servicio que pueda brindar la empresa.   La figura 1 no es auto explicativa en términos de explicar los componentes del sistema, por ejemplo, TVL, que está a bordo de las locomotoras. Los Acrónimos definidos no presentan o representan su origen o fuente. Por ejemplo, VHF, SMS, XML, GPS, PLC, los que carecen de significado. Se dice que la información está disponible en diagramas y herramientas como Google Earth, cómo así.? Acaso, permite visualizar imágenes en 3D, combina imágenes de satélite, mapas y el motor de búsqueda de Google, permitiendo ver imágenes a escala de un lugar específico de la ruta.?.es eso lo que se logró?. Existen una serie de conclusiones, las cuales no son documentadas. Se dice, presentó un alza de 6%, sobre cuánto?. ¿Cómo son o cómo se obtienen los indicadores de eficiencia.? Bibliografía, mal citada.
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The paper introduces a general method for improving NLP tasks using embeddings from language models. Context independent word representations have been very useful, and this paper proposes a nice extension by using context-dependent word representations obtained from the hidden states of neural language models. They show significant improvements in tagging and chunking tasks from including embeddings from large language models. There is also interesting analysis which answers several natural questions.  Overall this is a very good paper, but I have several suggestions: - Too many experiments are carried out on the test set. Please change Tables 5 and 6 to use development data - It would be really nice to see results on some more tasks - NER tagging and chunking don't have many interesting long range dependencies, and the language model might really help in those cases. I'd love to see results on SRL or CCG supertagging. - The paper claims that using a task specific RNN is necessary because a CRF on top of language model embeddings performs poorly. It wasn't clear to me if they were backpropagating into the language model in this experiment - but if not, it certainly seems like there is potential for that to make a task specific RNN unnecessary.
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El artículo se deja leer con facilidad, en especial en su primera mitad. Luego, hay errores de escritura y redacción que van afectando la comprensión de lo realizado (PostgrSQL en vez de PostgresSQL, con tiene en vez de contiene, ...). Adicionalmente se detallan pasos, que caen en detalles irrelevantes, como indicar que debe instalarse tal o cual herramienta, sin entrar en los aspectos realmente importantes, especialmente en la implementación del acoplamiento medio (donde, no se detalla que se implementó a nivel del SABD y que a nivel externo). Lo más criticable es el uso de dos SABD (PostgreSQL para el acoplamiento débil, y Oracle para los acoplamientos medio y fuerte) en la experimentación, esto hace que sea muy discutible la comparación que, ya no sólo tienen la implementación del algoritmo como variable independiente, sino también el SABD a utilizar.  Pse a lo anterior, pienso que el trabajo es digno de ser presentado, de forma de mostrar, en particular, las diferentes alternativas de integración de algoritmos de Minería de Datos con Sistemas Administradores de Bases de Datos.
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Los autores presentan una aproximación para resolver problemas de programación de proyectos con recursos limitados (RCPSP) a través de un algoritmo de colonia artificial de abejas (ABC).  La idea parece relevante para el problema enfrentado. Sin embargo es importante hacer las siguientes mejoras al documento:  - Establecer claramente que la aplicación de ABC en RCPSP es algo que no se ha realizado antes. De no ser así, agregar un análisis comparativo de la solución propuesta frente a otras similares.  - El enlace [Link] está roto. Reemplazar por un enlace que no lo esté.  - En las tablas no es claro qué es el Makespan. Es la duración del schedule "canónico" para ese problema? Es la duración del schedule teórico óptimo? Es la duración del schedule del mejor algoritmo para es problema? Es la duración obtenida por el algoritmo ABC-RCPSP? Explicar esto con precisión  - Sería recomendable tener una descripción cuantitativa breve del desempeño del algoritmo en términos de tiempo vs tamaño del problema.
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This is a developed application to support information with sounds. Although it is a particular situation to aid with the use of sounds, it does not presents new knowledge in any areas or has any type of empirical validation; one from the user point of view might add some value.
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Es un proyecto de alta envergadura que necesita ser conocido por la comunidad académica  Colocará en la presentación los valores del proyecto
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This paper explores the topic of intrinsic motivation in the context of deep RL. It proposes a couple of variants derived from an auxiliary model-learning process (prediction error, surprise and learning progress), and shows that those can help exploration on a number of continuous control tasks (and the Atari game “venture”, maybe).  Novelty: none of the proposed types of intrinsic motivation are novel, and it’s arguable whether the application to deep RL is novel (see e.g. Kompella et al 2012).  Potential: the idea of seeking out states where a transition model is uncertain is sensible, but also limited -- I would encourage the authors to also discuss the limitations. For example in a game like Go the transition model is trivially learned, so this approach would revert to random exploration. So other forms of learning progress or surprise derived from the agent’s competence instead might be more promising in the long run? See also Srivastava et al 2012 for further thoughts.  Computation time: I find the paper’s claimed superiority over VIME to be overblown: the gain seems to stem almost exclusively from a faster initialization, but have very similar per-step cost? So given that VIME is also performing very competitively, what arguments can you advance for your own method(s)?
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This paper presents a system approach to combine multiple modalities to perform classification in a practical scenario (e-commerce).  In general, I find the proposed approach in the paper sound and solid, but do not see novelty in the paper: feature fusion and decision time fusion are both standard practices in multi-modal analysis, and the rest of the paper offers no surprise in implementing such approaches. This seems to be a better fit for venues that focus more on production systems, and seems to be a bad fit for ICLR where the focus is more on research of novel algorithms and theories.
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El artículo presenta un experimento que compara distintas arquitecturas de navegación para un robot móvil. Se describen las arquitecturas (algoritmos, enfoques) utilizados, así como las métricas definidas para evaluar la performance en la navegación. Los resultados son analizados estadísticamente utilizando análisis de varianza.  El artículo está bien escrito y el experimento se presenta en forma clara. Las referencias bibliográficas parecen son adecuadas. En la introducción se justifica correctamente los objetivos de comparación y se describen en forma general los enfoques posibles para la navegación de un robot.  La selección de métricas está justificada e intenta ir más allá de una combinación de mediciones simples. El experimento está bien descrito, aunque se podría explicar por qué no se incluyeron otras configuraciones de obstáculos en la observación. Los métodos estadísticos (análisis de varianza) están aplicados correctamente, aunque se podría incluir un análisis de la normalidad en la distribución.  Uno de los puntos débiles del trabajo es que hace falta una discusión más profunda de los resultados. Más allá de indicar que uno de las arquitecturas tiene mejor rendimiento, se debería discutir las razones y realizar nuevas conjeturas.  La generalización de los resultados y la discusión de amenazas a la validez debe ser parte de la discusión. Por ejemplo: ¿En qué tipo de obstáculos funciona mejora cada algoritmo? ¿Cuál es el esfuerzo de programación de cada uno de las arquitecturas? ¿Cuáles son los objetivos de navegación de alto nivel del robot (comportamiento deliberativo)?
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El artículo está muy bien escrito y se lee con facilidad, teniendo básicamente características de un artículo de divulgación.  Se discuten aspectos centrados esencialmente en los problemas de recuperación de información ante el crecimiento exponencial de los datos. La propuesta realizada al final del artículo es interesante, aunque, desde mi punto de vista la inclusión del tema Big Data está dado con cierta liviandad y requiere un análisis más detallado de lo que se describe.
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The authors propose a Gated Muiltimodal Unit to combine multi-modal information (visual and textual). They also collect a large dataset of movie summers and posters. Overall, the reviewers were quite positive, while AR4 points to related models and feels that the contribution in the current version is too weak for ICLR. The AC read the paper and the authors responses but tends to agree with AR4. The authors are encouraged to strengthen their work and resubmit to a future conference.
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-	El tema es de relevancia científica. -	En el trabajo se desarrolló un análisis de la literatura sobre calidad de datos en las aplicaciones de e-government municipal. -	Metodológicamente existen tres limitaciones importantes a superar. Primero, no se ha considerado el factor de impacto de la publicaciones, con lo cual se ha desestimado el desarrollo asociado a este tipo de revisiones, mezclando trabajos de alto impacto (ejemplo, artículos de revistas ISIs factor de impacto >2, como MISQ) con trabajos sin una revisión de calidad (ejemplo, lo que Scholar "lanza" sólo por coincidir en la búsqueda). Segundo, se dice que se tomarán referencias del 2008 en adelante prioritariamente, pero muchas de sus referencias  son de antes de esa fecha, y eso no es raro, pues entre 2001 y 2004 hay una explosión de trabajos en este ámbito específico. Tercero, no se han incluido explícitamente trabajos de conferencias del área de alto impacto en la comunidad científica como AMCIS o ECIS (la primera tiene una base de datos privada, no accesible por google y la segunda es libre). -	Las limitaciones antes expuestas restringen los alcances de los interesantes  resultados expuestos en el trabajo. -	Finalmente, se sugiere avanzar en las escalas de medida de dimensiones seleccionadas  antes de desarrollar caso de estudio indicado en las conclusiones.
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Strengths -- An interesting proposal for a smaller CNN architecture designed for embedded CNN applications.  -- Balanced exploration of CNN macroarchitecture and microarchitecture with fire modules. -- x50 less memory usage than AlexNet, keeping similar accuracy  -- strong experimental results  Weaknesses --Would be nice to test Sqeezenet on multiple tasks  --lack of insights and rigorous analysis into what factors are responsible for the success of SqueezeNet. For example, how are ResNet and GoogleNet connected to the current architecture? Another old paper (Analysis of correlation structure for a neural predictive model with application to speech recognition, Neural Networks, 1994) also showed that the “by-pass” architecture by mixing linear and nonlinear prediction terms improves long term dependency in NN based on rigorous perturbation analysis. Can the current work be placed more rigorously on theoretical analysis?
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The paper proposes a model that aims at learning to label nodes of graph in a semi-supervised setting. The idea of the model is based on the use of the graph structure to regularize the representations learned at the node levels. Experimental results are provided on different tasks  The underlying idea of this paper (graph regularization) has been already explored in different papers – e.g 'Learning latent representations of nodes for classifying in heterogeneous social networks' [Jacob et al. 2014],   [Weston et al 2012] where a real graph structure is used instead of a built one. The experiments lack of strong comparisons with other graph models (e.g Iterative Classification, 'Learning from labeled and unlabeled data on a directed graph', ...). So the novelty of the paper and the experimental protocol are not strong enough to accpet the paper.  Pros: * Learning over graph is an important topic  Cons: * Many existing approaches have already exploited the same types of ideas, resulting in very close models * Lack of comparison w.r.t existing models
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This paper develops a differentiable interpreter for the Forth programming language. This enables writing a program "sketch" (a program with parts left out), with a hole to be filled in based upon learning from input-output examples. The main technical development is to start with an abstract machine for the Forth language, and then to make all of the operations differentiable. The technique for making operations differentiable is analogous to what is done in models like Neural Turing Machine and Stack RNN. Special syntax is developed for specifying holes, which gives the pattern about what data should be read when filling in the hole, which data should be written, and what the rough structure of the model that fills the hole should be. Motivation for why one should want to do this is that it enables composing program sketches with other differentiable models like standard neural networks, but the experiments focus on sorting and addition tasks with relatively small degrees of freedom for how to fill in the holes.  Experimentally, result show that sorting and addition can be learned given strong sketches.  The aim of this paper is very ambitious: convert a full programming language to be differentiable, and I admire this ambition. The idea is provocative and I think will inspire people in the ICLR community.  The main weakness is that the experiments are somewhat trivial and there are no baselines. I believe that simply enumerating possible values to fill in the holes would work better, and if that is possible, then it's not clear to me what is practically gained from this formulation. (The authors argue that the point is to compose differentiable Forth sketches with neural networks sitting below, but if the holes can be filled by brute force, then could the underlying neural network not be separately trained to maximize the probability assigned to any filling of the hole that produces the correct input-output behavior?)  Related, one thing that is missing, in my opinion, is a more nuanced outlook of where the authors believe this work is going. Based on the small scale of the experiments and from reading other related papers in the area, I sense that it is hard to scale up differentiable forth to large real-world problems. It would be nice to have more discussion about this, and perhaps even an experiment that demonstrates a failure case. Is there a problem that is somewhat more complex than the ones that appear in the paper where the approach does not work? What has been tried to make it work? What are the failure modes? What are the challenges that the authors believe need to be overcome to make this work.  Overall, I think this paper deserves consideration for being provocative. However, I'm hesitant to strongly recommend acceptance because the experiments are weak.
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This paper proposes a character-aware attention residual network for sentence embedding. Several text classification tasks are used to evaluate the effectiveness of the proposed model. On two of the three tasks, the residual network outforms a few baselines, but couldn't beat the simple TFIDF-SVM on the last one.  This work is not novel enough. Character information has been applied in many previously published work, as cited by the authors. Residual network is also not new.  Why not testing the model on a few more widely used datasets for short text classification, such as TREC? More competitive baselines can be compared to. Also, it's not clear how the "Question" dataset was created and which domain it is.  Last, it is surprising that the format of citations throughout the paper is all wrong.   For example: like Word2Vec Mikolov et al. (2013) -> like Word2Vec (Mikolov et al., 2013)  The citations can't just mix with the normal text. Please refer to other published papers.
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This paper shows that a deep RL approach augmented with auxiliary tasks improves performance on navigation in complex environments. Specifically, A3C is used for the RL problem, and the agent is simultaneously trained on an unsupervised depth prediction task and a self-supervised loop closure classification task. While the use of auxiliary tasks to improve training of models including RL agents is not new, the main contribution here is the use of tasks that encourage learning an intrinsic representation of space and movement that enables significant improvements on maze navigation tasks.  The paper is well written, experiments are convincing, and the value of the auxiliary tasks for the problem are clear. However, the contribution is relatively incremental given previous work on RL for navigation and on auxiliary tasks. The work could become of greater interest provided broader analysis and insights on either optimal combinations of tasks for visual navigation (e.g. the value of other visual / geometry-based tasks), or on auxiliary tasks with RL in general.  As it is, it is a useful demonstration of the benefit of geometry-based auxiliary tasks for navigation, but of relatively narrow interest.
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Correcciones a artículo: “Manejo de información, un continuo reto de la tecnología”. Evaluación general  El trabajo es interesante pero falta algo de implementación, pues en general es una buena revisión a la literatura existente. Al leer el artículo da la impresión que falta algo (la implementación). Se debería haber planteado un esquema con el modelo que se propone y eso dejaría más claro la buena intención de la investigación que se hará a futuro. El trabajo actualmente es una revisión a la literatura con la presentación de una intención de investigación. Un mejor título habría sido una revisión al estado del arte en……ABC o indicar propuesta de modelo XYZ   Correcciones de Formato Verificar el orden que pide  revista Ingeniare, en cuanto a las referencias.
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Los autores han diseñado una metodología para desarrollar software de apoyo a proyectos de investigación científica. Identifican con bastante precisión las diferencias entre el desarrollo de software de investigación y software con fines comerciales. Asimismo, proponen una metodología siguiendo un enfoque de métodos ágiles de desarrollo de software.  La propuesta se encuentra en una fase de diseño, ha sido elaborada a partir de entrevistas a potenciales usuarios y es susceptible de ser probada en investigaciones futuras.  En mi opinión, en el artículo hace falta un apartado que dé cuenta de la metodología que los autores siguieron para llegar a la propuesta. Se hace referencia a entrevistas a: "participantes en este tipo de proyectos", no obstante, no se informa  cuántas personas fueron consultadas, cómo se seleccionó a los entrevistados, qué instrumentos se aplicaron y cómo se analizaron los datos.
Output: es
This is an 18 page paper plus appendix which presents a mathematical derivation for infomax for an actual neural population with noise.  The original Bell & Sejnowski infomax framework only considered the no noise case.  Results are shown for natural image patches and the mnist dataset, which qualitatively resemble results obtained with other methods.  This seems like an interesting and potentially more general approach to unsupervised learning.  However the paper is quite long and it was difficult for me to follow all the twists and turns.  For example the introduction of the hierarchical model was confusing and it took several iterations to understand where this was going.  'Hierarchical' is probably not the right terminology here because it's not like a deep net hierarchy, it's just decomposing the tuning curve function into different parts.  I would recommend that the authors try to condense the paper so that the central message and important steps are conveyed in short order, and then put the more complete mathematical development into a supplementary document.  Also, the authors should look at the work of Karklin & Simoncelli 2011 which is highly related.  They also use an infomax framework for a noisy neural population to derive on and off cells in the retina, and they show the conditions under which orientation selectivity emerges.
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El artículo describe los conceptos de data warehouse y minería de datos, luego plantea unos pasos para describir un proceso simple de reposición de stock para un caso de empresa distribuidora de gas licuado. Solo se queda en el discurso y no plantea algo concreto. No es un trabajo que genere un aporte científico y no es relevante para el congreso
Output: es
El trabajo presenta una propuesta interesante para evaluar el paradigma de desarrollo de software orientado a agentes y aunque es un trabajo en curso tiene buenas bases.  Se sugiere volver a redactar el Resumen de manera que sea más comprensible, utilizando de nuevo los sustantivos cuando sea necesario y con una estructura menos rígida.
Output: es
El artículo presenta un caso de estudio de aplicación de una plantilla para medir calidad según la norma ISO 9126. Si bien es cierto se ajusta a los alcances del evento y su propuesta puede ser de interés para los ingenieros de software que deseen tener algún instrumento práctico para aplicar en sus sistemas de calidad, el trabajo tiene serias deficiencias que deben ser mejorados para ser publicado.  La presentación técnica del documento tiene falencias que no cumplen las normas establecidas para escribir el artículo. En particular, podemos mencionar algunas:  - El formato no es uniforme como puede verse en el abstract que tiene ajustes diferentes en su extensión. También hay diferencias en el espacio después de cada párrafo. A veces existe y a veces no. Las viñetas tienen diferentes sangrías. Las referencias bibliográficas tienen diferentes sangrías.  - Lo más grave es la ortografía y redacción. El documento requiere una profunda revisión de edición. En sólo los dos primeros párrafos de la introducción he encontrado más de 5 faltas.  Respecto a su estructura creo que debe ser reorganizada para mejorar su presentación. Creo que los objetivos deben ir dentro de la introducción. La presentación de los criterios de la ISO deben ser resumidos en una tabla descriptiva. Es latosamente extensa y creo que puede ser referenciada para ver detalles. Por otro lado, creo que debería aclararse si la plantilla es preexistente o es una propuesta del trabajo, en cuyo caso debería ser resaltado ya que sería la contribución principal del artículo. Su presentación es desafortunada. Creo que debe ser resumida en una tabla y estipular claramente lo que puede responderse. La mayoría ni siquiera están presentadas como preguntas. Insisto en que si la plantilla es la contribución debería facilitarse su uso por otros ingenieros. Su presentación no ayuda a esto. (por ejemplo la primera, " Al interactuar con el sistema, identifique lo predecible que resulta ser": que respondo?) El instrumento debe ser autocontenido de manera que claramente contenga  una guía para su aplicación. Más aún, no ofrece claridad para saber cómo combino las respuestas a las consultas para obtener una métrica de calidad. Creo que queda demasiado trabajo al lector.  Los resultados no son presentados de una forma legible. Creo que una tabla ayudaría. Incluso, menciona varias veces la tabulación de los resultados pero esto no aparece. Como es un caso de estudio me gustaría ver en esa tabla las respuestas que se obtuvieron y cómo se calcularon los porcentajes que miden calidad.
Output: es
El artículo presenta una introducción  a la investigación del efecto del Outsourcing TI en la minería de la segunda región, pero no muestra resultados concretos. En el mismo artículo se  indica que la investigación no se encuentra finalizada. Sería interesante contar con la totalidad del análisis de los resultados.
Output: es
This work is an extension of previous works on pointer models, that mixes its outputs with standard softmax outputs.  The idea is appealing in general for context biasing and the specific approach appears quite simple.  The idea is novel to some extent, as previous paper had already tried to combine pointer-based and standard models, but not as a mixture model, as in this paper.  The paper is clearly written and the results seem promising. The new dataset the authors created (WikiText) also seems of high interest.   A comment regarding notation: The symbol p_ptr is used in two different ways in eq. 3 and eq. 5. : p_ptr(w) vs. p_ptr(y_i|x_i)  This is confusing as these are two different domains: for eq 3. the domain is a *set* of words and for eq. 5 the domain is a *list* of context words. It would be helpful to use different symbol for the two objects.
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El trabajo presenta el desarrollo un web framework para la transmisión con capacidad de análisis de imágenes de cámaras IP.  La bibliografía presentada son páginas webs relacionadas a las herramientas utilizadas para el desarrollo, pero no a temas relacionados  u otras aplicaciones relacionadas.  Problemas de formato (revisar ortografía,  saltos de línea cuando no debería, identación,  Indica en el resumen que el sistema tiene capacidad de análisis, pero al final indica que está desactivada.  ¿Cuál es la ventaja del ahorro en uso de Ips reales?  Falta un análisis de la situación anterior con la actual. En qué mejoró el sistema.
Output: es
El trabajo presenta un sistema en desarrollo de detección de posición de los ojos para apoyar el análisis psicológico de una persona.  Se presenta una forma para detectar globos oculares y su dirección.  Además de una pequeña mención a C/C++ no se especifica en forma explícita la utilización de librerías de apoyo, tales como filtros, captura de imágenes, etc.  Se menciona que la velocidad de respuesta del sistema ha sido considerada, sin embargo, no se presentan evidencias de este factor.  No se menciona el conjunto de datos sobre los cuales se realizó el estudio, si este es pre-existente o fue desarrollado específicamente para este trabajo por los autores. No se presenta además detalles de los rostros de este conjunto de datos (edad, raza, sexo, etc).  No se especifica si los resultados obtenidos fueron revisados por un profesional del área clínica y sus conclusiones.  Las referencias son muy pocas en relación al campo del trabajo desarrollado.
Output: es
The reviewers seem to agree that the framework presented is not very novel, something I agree with.  The experiments show that the low rank + diagonal parameterization can be useful, however. The paper could be improved by making a more tightened message, and clearer arguments. As it currently stands, however it does not seem ready for publication in ICLR.
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Los comentarios aparecen en el archivo adjunto
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The authors made an exhaustive study on publication related to application of IA algorithms to Supply Chain regarding SCORM level affected, last years tendencies, future forecast of their use.  I would highly recommend:  1. use of color for better graphics understanding 2. mention names of authors or books, to not begin with references.  I miss a comparison table of efficiency, advantages, disadvantages and uses for all AI algorithms used.
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-          Ambicioso en el título, logros expuestos en el artículo más bien moderados.  -          Referencia de TOGAF es cuestionable en el tenor del artículo.  -          Cómo se seleccionaron los modelos de referencia??? Qué otros modelos existen y no fueron considerados??
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# Summary  This paper presents an empirical study to identify a latent dimension of sentiment in word embeddings.  # Strengths   S1) Tackles a challenging problem of unsupervised sentiment analysis.   S2) Figure 2, in particular, is a nice visualisation.  # Weaknesses   W1) The experiments, in particular, are very thin. I would recommend also measuring F1 performance and expanding the number of techniques compared.   W2) The methodology description needs more organisation and elaboration. The ideas tested are itemised, but insufficiently justified.    W3) The results are quite weak in terms of the reported accuracy and depth of analysis. Perhaps this work needs more development, particularly with validating the central assumption that the Distributional Hypothesis implies that opposite words, although semantically similar, are separated well in the vector space?
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La ponencia es muy completa es un tema importante y original, con una calidad técnica muy adecuada y una presentación magnífica
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This manuscript tries to tackle neural network regularization by blending the target distribution with predictions of the model itself. In this sense it is similar in spirit to scheduled sampling (Bengio et al) and SEARN (Daume et al) DAgger (Ross et al) which consider a "roll-in" mixture of the target and model distributions during training. It was clarified in the pre-review questions that these targets are generated on-line rather than from a lagged distribution, which I think makes the algorithm pseudocode somewhat misleading if I understand it correctly.  This is an incremental improvement on the idea of label softening/smoothing that has recently been revived, and so the novelty is not that high. The author points out that co-label similarity is better preserved by this method but it doesn't follow that this is causal re: regularization; a natural baseline would be a fixed, soft label distribution, as well as one where the softening/temperature of the label distribution is gradually reduced (as one would expect for this method to do as the model gets closer and closer to reproducing the target distribution).  It's an interesting and somewhat appealing idea but the case is not clearly made that this is all that useful. The dropout baselines for MNIST seem quite far from results already in the literature (Srivastava et al 2014 achieves 1.06% with a 3x1024 MLP with dropout and a simple max norm constraint; the dropout baselines here fail to break 1.3% which is rather high by contemporary standards on the permutation-invariant task), and results for CIFAR10 are quite far from the current state of the art, making it difficult to judge the contribution in light of other innovations. The largest benchmark considered is SVHN where the reported accuracies are quite bad indeed; SOTA for single net performance has been less than half the reported error rates for 3-4 years now. It's unclear what conclusions can be drawn about how this would help (or even hurt) in a better-tuned setting.  I have remaining reservations about data hygiene, namely reporting minimum test loss/maximum test accuracy rather than an unbiased method for model selection (minimum validation set error, for example). Relatedly, the regularization potential of early stopping on a validation set is not considered. See, e.g. the protocol in Goodfellow et al (2013).
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El artículo muestra un estudio de aplicación de Algoritmos Genéticos para resolver un sistema de ecuaciones en imágenes ópticas de detección de tumores y seguimiento de tratamientos oncológicos.  El trabajo está bien escrito y tiene un alto nivel de detalle técnico. Sin embargo, no muestra explícitamente cuáles son sus principales contribuciones. En este sentido sería conveniente ampliar la Sección de Introducción para entregar al lector un detalle de las principales contribuciones del trabajo y además incluir en esta sección (o en una sección de Trabajo Relacionados o Estado del Arte) un mayor detalle de otros trabajos previos que estén relacionados con la propuesta de los autores.  En el ámbito de aplicación de Algoritmos Genéticos para resolución de sistemas de ecuaciones, este trabajo no presenta un aporte novedoso, ya que existen varios trabajos previos orientados a este tipo de solución. Respecto al análisis de imágenes y reconocimiento de patrones, hay trabajos previos que ya utilizan Algoritmos Genéticos para este tipo de propuestas, tales como Dourdan, 2015.  Sería conveniente haber tenido una comparativa con otros métodos de Machine Learning que se han aplicado ampliamente al reconocimiento de imágenes tales como k-means o PCA.  Menores: - En la figura 10 no se visualiza bien la serie Solución AG por la cantidad de puntos graficados. - Último párrafo de Conclusiones. " ... la ventaja de trabajar con heurísticas como el algoritmo genéticos..." debiera ser "... la ventaja de trabajar con heurísticas como los algoritmos genéticos...". - Último párrafo de Conclusiones. "... es factible que el AG de buena aproximación..." creo que se debe cambiar la redacción, no se entiende en la primera lectura. -- Referencias. Las referencias a trabajos de Pattern Recognition es antigua 1997, creo que hay referencias más actualizadas y hay mayor cantidad de trabajos donde se aplican diversas técnicas de machine learning para reconocimiento de patrones, desde supervised a unsupervised métodos.
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El artículo presenta un análisis teórico sobre sistemas SCADA.  No hay evidencia sobre la aplicación en un caso de estudio.  El Resumen no es adecuado, tampoco la introducción.  La sección de Resultados y la sección de Conclusiones  no presentan aportes para un artículo científico o que muestre experiencias empresariales en aplicaciones de TICs.  Las Referencias [3], [5] y [7] son  del mismo autor, mismo título y misma fecha. Lo mismo pasa con las Referencias [4] y [6].  La Referencia [1] no es utilizada en el texto.
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Es un artículo que presenta un tema novedoso en el área de la Ingeniería de Software. El artículo está muy bien documentado y fundamentado. Las tecnologías utilizadas en el desarrollo del prototipo son de interés actual.  Como lo describe el artículo, se trata de un primer paso en una línea de investigación y del desarrollo de un prototipo de una aplicación meta-case. Queda es este sentido, poco clara cual es el nivel de madurez actual, tanto de la investigación como de la aplicación desarrollada.
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This is a well-conducted and well-written study on the prediction of medication from diagnostic codes. The authors compared GRUs, LSTMs, feed-forward networks and random forests (making a case for why random forests should be used, instead of SVMs) and analysed the predictions and embeddings.  The authors also did address the questions of the reviewers.  My only negative point is that this work might be more relevant for a data science or medical venue rather than at ICLR.
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El artículo presenta un trabajo de recolección de información, su agregación y análisis, en el ámbito de educción de requisitos.  1. Creo que, además de la búsqueda en revistas y bases de datos científicas, debe incorporarse también experiencias prácticas en proyectos reales, los cuales usualmente no se reportan en medios científicos. En este sentido, una encuesta hacia profesionales de larga trayectoria podría aportar elementos adicionales y robustez al estudio.  2. Dentro del artículo se presentan numerosas figuras y gráficos. No obstante, usualmente se hace una descripción narrativa de la información en los gráficos, pero sin elaborar alguna hipótesis o conjetura del porqué de las distribuciones que se muestran en estos gráficos. Por ejemplo, Fig. 7.  3. Dentro de las conclusiones se afirma: "Moreover, there is great variability among metrics and / or constructs  proposed in the primary studies." Sin embargo, no hay un análisis cuantitativo de la variabilidad mencionada (sustentar el uso de "gran variabilidad").
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-	El tema de adopción de sistemas ERP se ha desarrollado los últimos 15 años, y en particular la revisión de factores que impliquen su éxito es un tema de investigación relevante. -	En el trabajo se desarrolló un análisis de la literatura ERP sobre el tema que aborda   factores críticos de éxito, metodologías de adopción y tamaño de la organización. -	Si bien es un error indicar que "últimamente se  ha generado un tercer tipo..." en relación a asociar fases del proyecto y FCE, pues hace más de 12 años esto se ha realizado, ver Cita [36] del mismo trabajo, no es un tema cerrado. -	Propongo a los autores el definir que es "éxito de adopción ERP", pues existe literatura en relación a ello muy interesante para sus fines últimos (ver trabajos de la profesora Markus). -	Metodológicamente existen tres limitaciones importantes a superar con miras a avanzar en una publicación científica de impacto. Primero, no se ha considerado el factor de impacto de la publicaciones, con lo cual se ha desestimado el desarrollo asociado a este tipo de revisiones, mezclando trabajos de alto impacto (ejemplo, artículos de revistas ISIs factor de impacto >2, como MISQ) con trabajos sin una revisión de calidad (ejemplo, lo que Scholar "lanza" sólo por coincidir en la búsqueda). Segundo, se dice que se tomarán referencias del 2008 en adelante prioritariamente, pero muchas de sus referencias  son de antes de esa fecha, y eso no es raro, pues entre 2001 y 2004 hay una explosión de trabajos en este ámbito específico. Tercero, no se han incluido explícitamente trabajos de conferencias del área de alto impacto en la comunidad científica como AMCIS o ECIS (la primera tiene una base de datos privada, no accesible por google y la segunda es libre). -	Las limitaciones antes expuestas restringen los alcances de los interesantes  resultados expuestos en el trabajo.
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El artículo promete presentar un método para medir la calidad del desarrollo de software en SCRUM.  Considero la propuesta interesante y relevante, sin embargo el trabajo tiene debilidades en su construcción.  La promesa del título se diluye en eL abstract y la introducción, con la “introducción” de SPEM como herramienta. Luego en el cuerpo de artículo no queda clara la vinculación entre SPEM y el método de medición de calidad propuesto.  Tampoco queda claro el caso de estudio sobre el que están basando su trabajo. El modelado en SPEM es sobre SCRUM en forma teórica en sobre el caso de estudio. La evaluación del método no parece medir la calidad del software, sino los criterios de los involucrados con respecto al apego al proceso modelado. Y en todo caso, siempre mide documentos intermedios del proceso y no defectos o atributos primeros de la calidad del software producido.  Comentarios menores: - Revisar la construcción de las referencias - El modelado de SCRUM no incluye la reunión de retrospectiva. Si se está modelando una implementación particular de SCRUM aclararlo en el cuerpo del paper. De lo contrario es un error importante de modelado. - Por que utilizan un proceso tradicional para modelar un proceso ágil? No podría haberse usado uno de estos últimos? - En la primera hoja, al final de la primera columna, cambia el tipo de letra.
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Desde el punto de vista de las redes Bayesianas, el trabajo no hace más que una aplicación directa de la implementación en Genie del algoritmo K2 (Cooper y Hervokits, 1992). No queda claro para que se va a utilizar la potencialidad de este modelo gráfico probabilístico a nivel de inferencia o clasificación. Las referencias incluidas en la lista debe de ser refinadas (no tiene sentido incluir referencias de los años 90 en las que aparezcan la coletilla de "enviado").
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El artículo describe una comparación de dos herramientas que se utilizan en aplicaciones de big data.  El contenido se seguir sin mayores inconvenientes y sigue un orden lógico.  No obstante, se identificaron las siguientes falencias:  - Las pruebas realizadas se hacen en base a un conjunto de datos (grafo) de tamaño reducido, contraviniendo el hecho de que se tratar de comparar herramientas que se utilizan con big data. - El caso de prueba para su solución requiere de mucho cómputo, pero no es un ejemplo de big data. Esto se infiere por el hecho de que el conjunto de datos es un grafo de 31 vértices y 82 nodos.  - En las conclusiones se afirma que se detectó que en Chile el nivel de conocimiento respecto a los problemas generados por big data es exiguo. Esto se sustenta en dos referencias, pero no hay un trabajo propio que sustente esta afirmación, como podría ser una encuesta al mercado nacional.
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Es una buena aplicación, que usa los recursos de desarrollo disponibles para tecnologías móviles.. El valor que tiene es su clara presentación y explicación de las herramientas que utiliza hasta este instante. Se encuentra aún en fase de desarrollo, porque presenta servicios ya bastante explotados, por ejemplo, podría asistir al usuario en buscar rutas óptimas para llegar al estacionamiento u otras factibles donde ya hay herramientas que pueden servir para brindar otros servicios. Lo novedoso  al parecer es  el uso en tecnología móvil para ambos sistemas operativos IOS y Android.   Debe corregir lo siguiente:  Página 1	resumen	Usa paper para describir el trabajo. No define nemotécnicos, ejemplo, GPS.  Página 1	introducción	No referencia la figura 1 y no la explica  Página 1 y 2	Trabajos previos	No analiza literatura especializada  y realiza una tabla comparativa de las aplicaciones.. esto debería ser parte de un análisis comparativo de su aplicación con las existentes..  Página 2 Fuera de formato la referencia, en Ingeniare no se permite conferenciar con et al., o su equivalente y otros  Página 3 Sin referencia Las figuras 3 y 4, tampoco son referenciadas en el texto  Página 4 y 5 	Figuras sin referencias	Figuras 5, 6  y 7 tampoco son referenciadas
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This paper proposed a hardware accelerator for DNN. It utilized the fact that DNN are very tolerant to low precision inference and outperforms a state-of-the-art bit-parallel accelerator by 1.90x without any loss in accuracy while it is 1.17x more energy efficient. TRT requires no network retraining. It achieved super linear scales of performance with area.  The first concern is that this paper doesn't seem very well-suited to ICLR. The circuit diagrams makes it more interesting for the hardware or circuit design community.   The second concern is the "take-away for machine learning community", seeing from the response, the take-away is using low-precision to make inference cheaper. This is not novel enough. In last year's ICLR, there were at least 4 papers discussing using low precision to make DNN more efficient. These ideas have also been explored in the authors' previous papers.
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*** Paper Summary ***  This paper simplify matching network by considering only a single prototype per class which is obtained as the average of the embedding of the training class samples. Empirical comparisons with matching networks are reported.  *** Review ***  The paper reads well and clearly motivate the work. This work of learning metric learning propose to simplify an earlier work (matching network) which is a great objective. However, I am not sure it achieve better results than matching networks. The space of learning embeddings to optimize nearest neighbor classification has been explored before, but the idea of averaging the propotypes is interesting (as a non-linear extension of Mensink et al 2013). I would suggest to improve the discussion of related work and to consolidate the results section to help distinguish between the methods you outperform and the one you do not.   The related work section can be extended to include work on learning distance metric to optimize a nearest neighbor classification, see Weinberger et al, 2005 and subsequent work. Extensions to perform the same task with neural networks can be found in Min et al, 09 that purse a goal very close to yours. Regarding approaches pursuing similar goals with a different learning objective, you cite siamese network with pairwise supervision. The learning to rank (for websearch) litterature with triplet supervision or global ranking losses is also highly relevant, ie. one example "the query" defines the class and the embedding space need to be such that positive/relevant document are closer to the query than the others. I would suggest to start with Chris Burges 2010 tutorial. One learning class   I am not sure the reported results correctly reflect the state of the art for all tasks. The results are positive on Omniglot but I feel that you should also report the better results of matching networks on miniImageNet with fine tuning and full contextual embeddings. It can be considered misleading not to report it. On Cub 200, I thought that the state-of-the-art was 50.1%, when using features from GoogLeNet (Akata et al 2015), could you comment on this?  Overall, paper could greatly be improved, both in the discussion of related work and with a less partial reporting of prior empirical results.  *** References ***  Large Margin Nearest Neighbors. Weinberger et al, 2005 From RankNet to LambdaRank to LambdaMART: An Overview, Chris J.C. Burges, June 23, 2010 A Deep Non-linear Feature Mapping for Large-Margin kNN Classification, Min et al, 09
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El trabajo expone la aplicación del framewok CakePHP a un problema específico.  Expone en forma clara la utilización del patrón MVC mediante CakePHP.  La introducción es muy general y pone énfasis en elementos (calidad, tiempo y RAD) que no son desarrollados o demostrados en profundidad en el trabajo.  Presenta el caso de estudio en CakePHP, sin realizar una comparación específica a partir de los elementos que sean mediables (tiempo, costo) con otros frameworks.  Posee faltas ortográficas (Universiades).  Se menciona la utilización de la técnica de programación extrema, sin embargo, no se específica de que forma fue desarrollada por los autores.  Se presenta código SQL sin especificar como se encuentra relacionado con el framework CakePHP.  No se identifica de manera clara el aporte de los screenshots presentados.  Sería deseable una introducción más detallada el problema específico resuelto. No queda claro cuáles son los beneficios de utilizar CakePHP para el desarrollo de esta aplicación.  Las conclusiones son muy generales y distan de ser específicas para el trabajo desarrollado.
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