人工智能每日论文速递[07.17]

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cs.AI 方向，今日共计8篇

[cs.AI]：

【1】 Mediation Challenges and Socio-Technical Gaps for Explainable Deep Learning Applications
标题：可解释深度学习应用的中介挑战和社会技术差距
作者： Rafael Brandão, Carla Leitão
链接：https://arxiv.org/abs/1907.07178

【2】 On Convergence and Optimality of Best-Response Learning with Policy Types in Multiagent Systems
标题：多智能体系统中具有策略类型的最佳响应学习的收敛性和最优性
作者： Stefano V. Albrecht, Subramanian Ramamoorthy
备注：Proceedings of the 30th Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI), 2014. arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:1507.07688
链接：https://arxiv.org/abs/1907.06995

【3】 Logic Conditionals, Supervenience, and Selection Tasks
标题：逻辑条件、上级和选择任务
作者： Giovanni Sileno
链接：https://arxiv.org/abs/1907.06773

【4】 Adaptive Prior Selection for Repertoire-based Online Learning in Robotics
标题：机器人中基于谱库的在线学习的自适应先验选择
作者： Rituraj Kaushik, Jean-Baptiste Mouret
链接：https://arxiv.org/abs/1907.07029

【5】 Unforeseen Evidence
标题：不可预见的证据
作者： Evan Piermont
链接：https://arxiv.org/abs/1907.07019

【6】 Improved Reinforcement Learning through Imitation Learning Pretraining Towards Image-based Autonomous Driving
标题：基于图像自主驾驶的模拟学习预训练改进强化学习
作者： Tianqi Wang, Dong Eui Chang
备注：5 pages, 2019 19th International Conference on Control, Automation and Systems (ICCAS 2019)
链接：https://arxiv.org/abs/1907.06838

【7】 Evaluating Explanation Without Ground Truth in Interpretable Machine Learning
标题：在可解释机器学习中评价没有基本事实的解释
作者： Fan Yang, Xia Hu
链接：https://arxiv.org/abs/1907.06831

【8】 PPO Dash: Improving Generalization in Deep Reinforcement Learning
标题：PPO DASH：改进深度强化学习中的泛化
作者： Joe Booth
链接：https://arxiv.org/abs/1907.06704

翻译：腾讯翻译君