text: document.addEventListener("DOMContentLoaded", function(event) {
      
      (function(global) {
        function now() {
          return new Date();
        }
      
        var force = "";
      
        if (typeof (window._bokeh_onload_callbacks) === "undefined" || force !== "") {
          window._bokeh_onload_callbacks = [];
          window._bokeh_is_loading = undefined;
        }
      
      
        
        
      
        function run_callbacks() {
          window._bokeh_onload_callbacks.forEach(function(callback) { callback() });
          delete window._bokeh_onload_callbacks
          console.info("Bokeh: all callbacks have finished");
        }
      
        function load_libs(js_urls, callback) {
          window._bokeh_onload_callbacks.push(callback);
          if (window._bokeh_is_loading > 0) {
            console.log("Bokeh: BokehJS is being loaded, scheduling callback at", now());
            return null;
          }
          if (js_urls == null || js_urls.length === 0) {
            run_callbacks();
            return null;
          }
          console.log("Bokeh: BokehJS not loaded, scheduling load and callback at", now());
          window._bokeh_is_loading = js_urls.length;
          for (var i = 0; i < js_urls.length; i++) {
            var url = js_urls[i];
            var s = document.createElement('script');
            s.src = url;
            s.async = false;
            s.onreadystatechange = s.onload = function() {
              window._bokeh_is_loading--;
              if (window._bokeh_is_loading === 0) {
                console.log("Bokeh: all BokehJS libraries loaded");
                run_callbacks()
              }
            };
            s.onerror = function() {
              console.warn("failed to load library " + url);
            };
            console.log("Bokeh: injecting script tag for BokehJS library: ", url);
            document.getElementsByTagName("head")[0].appendChild(s);
          }
        };var element = document.getElementById("d9699ef8-6b47-4ac7-93c3-ce9bd80b7219");
        if (element == null) {
          console.log("Bokeh: ERROR: autoload.js configured with elementid 'd9699ef8-6b47-4ac7-93c3-ce9bd80b7219' but no matching script tag was found. ")
          return false;
        }
      
        var js_urls = ['https://cdn.pydata.org/bokeh/release/bokeh-0.12.3.min.js', 'https://cdn.pydata.org/bokeh/release/bokeh-widgets-0.12.3.min.js'];
      
        var inline_js = [
          function(Bokeh) {
            Bokeh.set_log_level("info");
          },
          
          function(Bokeh) {
            Bokeh.$(function() {
                Bokeh.safely(function() {
                    var docs_json = {"ffc21d66-f46d-42a3-a097-582e9b1e631e":{"roots":{"references":[{"attributes":{"url":"https://openreview.net/forum?id=@ids"},"id":"84578974-2120-4bd1-9adc-8bee21e16ab8","type":"OpenURL"},{"attributes":{"callback":null,"column_names":["confidences","c","reply_count","reply_count_raw","scores","titles","ids","raw_scores"],"data":{"c":["#ce3000","#609e00","#c53900","#659900","#5ca200","#6d9100","#a25c00","#ca3400","#ab5300","#956900","#887600","#887600","#d72700","#af4f00","#4ab400","#ce3000","#bd4100","#768800","#956900","#4ab400","#b44a00","#a25c00","#7f7f00","#af4f00","#bd4100","#39c500","#ce3000","#b44a00","#996500","#956900","#996500","#887600","#887600","#659900","#887600","#887600","#a25c00","#a25c00","#768800","#887600","#c53900","#7b8300","#7f7f00","#7f7f00","#ab5300","#bd4100","#8e7000","#e41a00","#7f7f00","#ab5300","#af4f00","#5ca200","#a25c00","#6d9100","#bd4100","#887600","#768800","#996500","#6d9100","#ca3400","#996500","#ab5300","#6d9100","#bd4100","#916d00","#768800","#a25c00","#768800","#c53900","#748a00","#bd4100","#996500","#996500","#916d00","#8e7000","#996500","#887600","#7f7f00","#887600","#5ca200","#ab5300","#916d00","#6d9100","#d72700","#996500","#a25c00","#6d9100","#768800","#887600","#a25c00","#ab5300","#7f7f00","#af4f00","#7f7f00","#6d9100","#e01e00","#6d9100","#7f7f00","#c53900","#b44a00","#6d9100","#53ab00","#7f7f00","#bd4100","#6d9100","#b44a00","#659900","#916d00","#6d9100","#609e00","#996500","#659900","#659900","#5ca200","#bd4100","#af4f00","#4ab400","#659900","#a25c00","#609e00","#916d00","#bd4100","#6d9100","#d72700","#956900","#659900","#a25c00","#6d9100","#887600","#a25c00","#986600","#956900","#27d700","#887600","#887600","#679700","#d72700","#6d9100","#887600","#887600","#53ab00","#c53900","#6d9100","#768800","#a25c00","#b44a00","#6d9100","#b44a00","#916d00","#996500","#887600","#7b8300","#7b8300","#956900","#5ca200","#7f7f00","#a25c00","#d72700","#ab5300","#768800","#659900","#ce3000","#ce3000","#c53900","#887600","#bd4100","#3fbf00","#7b8300","#d72700","#af4f00","#956900","#6d9100","#659900","#a25c00","#c53900","#996500","#a25c00","#7f7f00","#b44a00","#6d9100","#af4f00","#7f7f00","#bd4100","#ab5300","#bd4100","#7b8300","#916d00","#887600","#7b8300","#916d00","#887600","#e41a00","#7f7f00","#53ab00","#ab5300","#887600","#b44a00","#887600","#b44a00","#7f7f00","#887600","#996500","#a25c00","#c33b00","#7b8300","#a25c00","#609e00","#996500","#609e00","#956900","#887600","#7f7f00","#af4f00","#a25c00","#7f7f00","#916d00","#768800","#887600","#b44a00","#956900","#d72700","#bd4100","#996500","#a25c00","#7b8300","#7f7f00","#6d9100","#768800","#b44a00","#916d00","#956900","#a25c00","#7f7f00","#887600","#768800","#768800","#ab5300","#7f7f00","#53ab00","#768800","#768800","#916d00","#887600","#bd4100","#996500","#916d00","#a25c00","#a25c00","#887600","#af4f00","#a25c00","#916d00","#e01e00","#b44a00","#916d00","#bd4100","#768800","#6d9100","#7b8300","#a25c00","#c53900","#996500","#a25c00","#d72700","#b44a00","#d72700","#b44a00","#7b8300","#c53900","#996500","#916d00","#996500","#956900","#53ab00","#bd4100","#bd4100","#996500","#ce3000","#ab5300","#c53900","#609e00","#996500","#a25c00","#6d9100","#887600","#bd4100","#bd4100","#7b8300","#956900","#887600","#a25c00","#887600","#916d00","#53ab00","#ab5300","#b44a00","#a95500","#996500","#7f7f00","#956900","#ab5300","#916d00","#a25c00","#7f7f00","#b44a00","#916d00","#768800","#609e00","#bd4100","#af4f00","#916d00","#916d00","#b44a00","#887600","#7b8300","#6d9100","#7f7f00","#d72700","#7f7f00","#af4f00","#996500","#b44a00","#bd4100","#887600","#6d9100","#b44a00","#916d00","#ce3000","#6d9100","#a25c00","#7b8300","#916d00","#bd4100","#a25c00","#768800","#7f7f00","#5ca200","#5ca200","#916d00","#b44a00","#7f7f00","#46b800","#bd4100","#887600","#887600","#956900","#887600","#6d9100","#916d00","#ab5300","#887600","#7f7f00","#916d00","#e41a00","#b44a00","#53ab00","#b44a00","#7b8300","#ca3400","#996500","#a25c00","#d72700","#887600","#887600","#c53900","#956900","#7f7f00","#6d9100","#a25c00","#916d00","#996500","#6d9100","#887600","#887600","#a25c00","#a25c00","#a25c00","#a25c00","#b44a00","#996500","#916d00","#ab5300","#7b8300","#996500","#c53900","#a25c00","#bd4100","#a25c00","#609e00","#996500","#768800","#916d00","#53ab00","#c53900","#6d9100","#ab5300","#996500","#4ab400","#6d9100","#bd4100","#609e00","#659900","#996500","#53ab00","#ab5300","#6d9100","#e01e00","#887600","#b44a00","#887600","#6d9100","#6d9100","#bd4100","#a25c00","#a25c00","#a25c00","#7f7f00","#6d9100","#6d9100","#ce3000","#53ab00","#bd4100","#ca3400","#c53900","#887600","#ca3400","#6d9100","#5ca200","#ce3000","#887600","#53ab00","#ce3000","#887600","#46b800","#bd4100","#659900","#7b8300","#887600","#996500","#916d00","#659900","#7f7f00","#6d9100","#b44a00","#887600","#996500","#996500","#b44a00","#996500","#916d00","#6d9100","#ab5300","#6d9100","#956900","#bd4100","#6d9100","#b44a00","#996500","#6d9100","#bd4100","#ca3400","#6d9100","#ff0000","#7b8300","#768800","#956900","#916d00","#b44a00","#6d9100","#ab5300","#887600","#6d9100","#996500","#7f7f00","#6d9100","#bd4100","#af4f00","#af4f00","#887600","#887600","#ce3000","#d72700","#7f7f00","#bd4100","#996500","#ce3000","#d72700","#996500","#a25c00","#956900","#659900","#b44a00","#659900","#996500","#6d9100"],"confidences":[5.0,3.0,3.3333333333333335,3.6666666666666665,4.0,4.0,4.0,4.0,4.0,3.0,3.3333333333333335,2.0,4.0,4.0,4.0,4.0,3.6666666666666665,3.6666666666666665,4.0,3.3333333333333335,4.0,4.0,3.0,4.5,4.5,4.333333333333333,4.0,4.0,4.0,3.5,4.0,3.0,4.333333333333333,3.3333333333333335,4.0,2.6666666666666665,3.6666666666666665,4.0,5.0,4.333333333333333,5.0,2.0,3.3333333333333335,3.6666666666666665,4.0,2.5,3.5,5.0,4.0,3.3333333333333335,3.5,4.0,4.0,4.0,3.3333333333333335,2.0,4.333333333333333,4.333333333333333,3.5,4.0,3.6666666666666665,4.666666666666667,4.5,4.0,4.333333333333333,4.0,3.5,2.3333333333333335,4.0,3.75,4.0,4.0,4.0,3.0,4.0,4.0,4.5,3.3333333333333335,3.5,4.333333333333333,4.0,3.6666666666666665,3.3333333333333335,2.0,3.6666666666666665,3.5,3.5,3.6666666666666665,4.333333333333333,3.6666666666666665,3.6666666666666665,4.0,3.5,4.333333333333333,3.3333333333333335,4.0,3.0,4.0,4.333333333333333,3.6666666666666665,3.5,5.0,4.0,3.6666666666666665,4.0,4.0,3.3333333333333335,3.0,3.6666666666666665,4.0,3.6666666666666665,4.0,3.6666666666666665,4.0,4.666666666666667,4.25,3.6666666666666665,4.333333333333333,4.0,3.5,3.0,4.5,3.6666666666666665,4.333333333333333,4.0,4.0,3.6666666666666665,4.0,4.0,3.6666666666666665,2.6,3.0,3.6666666666666665,3.5,3.6666666666666665,4.0,4.5,4.0,4.0,3.6666666666666665,3.5,4.666666666666667,4.666666666666667,3.3333333333333335,3.3333333333333335,3.6666666666666665,3.0,3.3333333333333335,3.0,4.0,4.0,3.5,3.5,3.0,4.333333333333333,4.0,5.0,3.6666666666666665,4.0,3.6666666666666665,4.0,4.333333333333333,4.666666666666667,4.0,4.333333333333333,4.5,4.25,3.0,5.0,4.0,4.0,4.0,4.0,4.0,2.6666666666666665,4.0,4.0,3.3333333333333335,3.6666666666666665,4.5,3.5,3.6666666666666665,4.333333333333333,3.3333333333333335,4.0,2.0,3.6666666666666665,3.6666666666666665,3.5,4.666666666666667,3.6666666666666665,4.5,4.333333333333333,4.333333333333333,4.0,4.0,3.6666666666666665,3.5,4.333333333333333,4.0,4.0,4.333333333333333,4.0,4.75,4.0,2.6666666666666665,3.5,4.333333333333333,3.5,4.0,3.6666666666666665,4.333333333333333,4.0,3.3333333333333335,5.0,3.3333333333333335,4.666666666666667,4.0,4.0,4.5,4.333333333333333,4.0,4.333333333333333,4.333333333333333,4.5,4.0,3.6666666666666665,4.0,3.0,4.333333333333333,2.5,3.5,4.0,4.0,4.0,4.333333333333333,4.0,3.6666666666666665,4.0,3.0,4.0,4.333333333333333,3.6666666666666665,4.0,3.6666666666666665,3.3333333333333335,2.0,5.0,3.3333333333333335,4.0,3.0,4.333333333333333,4.333333333333333,4.333333333333333,3.3333333333333335,4.5,3.6666666666666665,4.0,4.0,3.0,3.0,4.666666666666667,3.0,5.0,3.3333333333333335,2.5,3.6666666666666665,4.0,4.0,4.0,3.6666666666666665,4.0,4.0,4.333333333333333,4.0,4.0,5.0,3.6666666666666665,4.333333333333333,3.0,4.0,3.3333333333333335,4.666666666666667,4.5,3.6666666666666665,4.5,3.6666666666666665,3.5,4.0,3.0,4.333333333333333,4.0,4.333333333333333,4.0,3.6666666666666665,3.3333333333333335,2.75,4.0,3.3333333333333335,4.0,3.3333333333333335,4.0,4.0,3.0,4.666666666666667,4.333333333333333,3.3333333333333335,4.0,4.0,3.5,3.3333333333333335,4.0,3.3333333333333335,3.6666666666666665,3.5,4.333333333333333,3.6666666666666665,4.333333333333333,3.3333333333333335,4.5,3.6666666666666665,4.666666666666667,4.0,4.0,3.6666666666666665,4.0,4.0,4.333333333333333,4.666666666666667,4.0,3.5,4.0,4.0,2.0,4.333333333333333,3.6666666666666665,4.0,3.6666666666666665,3.3333333333333335,3.6666666666666665,4.333333333333333,3.5,4.0,3.6666666666666665,3.5,3.5,3.5,4.0,4.0,4.0,3.6666666666666665,4.333333333333333,4.666666666666667,5.0,3.6666666666666665,4.0,3.6666666666666665,4.0,3.5,4.333333333333333,3.3333333333333335,4.0,3.3333333333333335,4.0,4.333333333333333,4.0,4.0,3.0,4.0,4.0,3.6666666666666665,3.3333333333333335,3.3333333333333335,3.0,4.0,3.5,4.5,3.0,4.0,3.6666666666666665,3.6666666666666665,2.6666666666666665,4.0,4.333333333333333,4.0,3.0,4.5,3.3333333333333335,3.5,3.6666666666666665,4.0,3.6666666666666665,4.0,4.333333333333333,3.3333333333333335,4.0,4.0,3.6666666666666665,4.0,4.5,3.5,4.0,4.333333333333333,2.5,3.6666666666666665,4.0,5.0,4.0,4.0,3.0,4.0,3.6666666666666665,4.333333333333333,4.333333333333333,3.5,4.0,4.0,4.333333333333333,3.3333333333333335,4.666666666666667,3.3333333333333335,3.6666666666666665,3.0,4.333333333333333,3.6666666666666665,4.0,4.333333333333333,2.6666666666666665,4.0,4.0,3.6666666666666665,3.6666666666666665,3.0,4.5,4.0,4.0,4.0,4.0,3.3333333333333335,4.0,4.0,3.3333333333333335,3.5,4.0,4.0,4.333333333333333,3.6666666666666665,3.6666666666666665,3.0,4.666666666666667,4.0,4.0,4.333333333333333,3.5,3.6666666666666665,3.6666666666666665,3.6666666666666665,4.0,4.5,4.0,3.0,4.333333333333333,5.0,3.0,4.0,3.0,4.666666666666667,4.0,4.5,2.0,3.6666666666666665,4.333333333333333,4.333333333333333,4.0,3.5,4.0,4.0,3.5,2.6666666666666665,3.0,3.6666666666666665,4.333333333333333,3.0,4.0,3.3333333333333335,4.333333333333333,4.0,3.3333333333333335,3.6666666666666665,3.5,3.6666666666666665,4.0,3.6666666666666665,4.0,3.5],"ids":["SJIMPr9eg","ryuxYmvel","BJVEEF9lx","ryh9pmcee","BJhZeLsxx","Hk8TGSKlg","Bkepl7cee","rJM69B5xx","SyW2QSige","H178hw9ex","SJUdkecgx","By14kuqxx","BkV4VS9ll","Hk1l9Xqxe","BkbY4psgg","SJg498clg","BJ46w6Ule","B1hdzd5lg","rJqFGTslg","ryMxXPFex","HyFkG45gl","SJk01vogl","rJPcZ3txx","H1eLE8qlx","H1kjdOYlx","r1Ue8Hcxg","Hy0L4t5el","ByZvfijeg","rkuDV6iex","r1y1aawlg","HkCjNI5ex","Sk2Im59ex","H1wgawqxl","r1YNw6sxg","HycUbvcge","HkJq1Ocxl","Bk_zTU5eg","S1Bm3T_lg","BydrOIcle","HJjiFK5gx","BkCPyXm1l","BkSqjHqxg","HyTqHL5xg","SJzCSf9xg","HkyYqU9lx","S1Y0td9ee","SywUHFcge","HJ6idTdgg","Skq89Scxx","HkxAAvcxx","Bk8N0RLxx","HkpbnH9lx","BJa0ECFxe","SJTQLdqlg","H1oRQDqlg","ryaFG5ige","S1Bb3D5gg","HyQWFOVge","rJ8uNptgl","Bk67W4Yxl","r1R5Z19le","Sy1rwtKxg","Skn9Shcxe","BJxhLAuxg","Hk3mPK5gg","ByxpMd9lx","HyecJGP5ge","SkYbF1slg","H1_QSDqxl","Byiy-Pqlx","SJCscQcge","B1mAJI9gl","HJgXCV9xx","HyWG0H5ge","BybtVK9lg","SJx7Jrtgl","rJXTf9Bxg","SkuqA_cgx","HksioDcxl","SyxeqhP9ll","Bk0MRI5lg","rJRhzzKxl","rJQKYt5ll","S1j4RqYxg","HkSOlP9lg","B1IzH7cxl","S1oWlN9ll","HyQJ-mclg","r1VGvBcxl","rJg_1L5gg","r1osyr_xg","r1G4z8cge","Hy-2G6ile","rkpACe1lx","Sk-oDY9ge","SkqMSCHxe","B1YfAfcgl","HkIQH7qel","ryCcJaqgl","HJIY0E9ge","BJtNZAFgg","HJ0UKP9ge","BymIbLKgl","Hy8X3aKee","r1aPbsFle","Syfkm6cgx","HJDBUF5le","HJTXaw9gx","B16Jem9xe","SkhU2fcll","HyAbMKwxe","SyWvgP5el","ryrGawqex","SJ6yPD5xg","ry7O1ssex","rJbPBt9lg","SkxKPDv5xl","SkB-_mcel","r1IRctqxg","rJ0JwFcex","HJF3iD9xe","SJttqw5ge","B1ElR4cgg","Hy7xUFqlg","B1TTpYKgx","r1LXit5ee","SJ_QCYqle","ryHlUtqge","rkKCdAdgx","BJuysoFeg","HkpLeH9el","S13wCE9xx","Sy8gdB9xx","S1c2cvqee","HyenWc5gx","H1zJ-v5xl","SJ8BZTjeg","B1oK8aoxe","SygvTcYee","HyxQzBceg","rJxdQ3jeg","HJrDIpiee","B184E5qee","SJvYgH9xe","ByOK0rwlx","B1E7Pwqgl","Hk8N3Sclg","ryEGFD9gl","Hyvw0L9el","HysBZSqlx","HJKkY35le","rkYmiD9lg","Skvgqgqxe","ByqiJIqxg","BJO-BuT1g","HkYhZDqxg","S1VaB4cex","r1S083cgx","rJJ3YU5ge","S1X7nhsxl","B1ewdt9xe","ry54RWtxx","S1J0E-71l","HyHhAw9eg","S1_pAu9xl","S1HcOI5le","Hk4_qw5xe","H1fl8S9ee","Hkz6aNqle","BJK3Xasel","HkNEuToge","B1ckMDqlg","Bkab5dqxe","rkaRFYcgl","Hy3_KuYxg","H1Fk2Iqex","SJBr9Mcxl","ByldLrqlx","HkvS3Mqxe","H1acq85gx","ryUPiRvge","S1AG8zYeg","Sy7m72Ogg","ByToKu9ll","SkwSJ99ex","BkJsCIcgl","Bk0FWVcgx","BycCx8qex","S1xh5sYgx","H12GRgcxg","Byk-VI9eg","ryT9R3Yxe","BkmM8Dceg","BJh6Ztuxl","BJ0Ee8cxx","BJ3filKll","SkyQWDcex","HyM25Mqel","BkfiXiUlg","rkE3y85ee","rJEgeXFex","HJStZKqel","By5e2L9gl","B186cP9gx","Sy2fzU9gl","H1_EDpogx","rJeKjwvclx","Bkul3t9ee","S1di0sfgl","HJhcg6Fxg","HJpfMIFll","BJC_jUqxe","ryjp1c9xg","BJC8LF9ex","HyGTuv9eg","S1OufnIlx","BJAFbaolg","r1PRvK9el","ryAe2WBee","SJJKxrsgl","ryXZmzNeg","Hk-mgcsgx","BkSmc8qll","ByG4hz5le","SyQq185lg","SJMGPrcle","SkpSlKIel","rJiNwv9gg","r1tHvHKge","HyEeMu_xx","r1xUYDYgg","Bkfwyw5xg","ry4Vrt5gl","Hyq4yhile","Hy6b4Pqee","B1M8JF9xx","HJeqWztlg","BJm4T4Kgx","BJYwwY9ll","ryelgY5eg","r1X3g2_xl","Bk2TqVcxe","BJwFrvOeg","Sks3zF9eg","B16dGcqlx","BJbD_Pqlg","BJ_MGwqlg","rkjZ2Pcxe","B1-q5Pqxl","rJY3vK9eg","SJ-uGHcee","rJJRDvcex","SkBsEQYll","B1ZXuTolx","B1vRTeqxg","r1yjkAtxe","rkFBJv9gg","Sy6iJDqlx","BkLhzHtlg","r1te3Fqel","ryTYxh5ll","Sywh5KYex","S1HEBe_Jl","H1y35ntex","HJSCGD9ex","rJo9n9Feg","SJiFvr9el","rJ8Je4clg","rJzaDdYxx","ByG8A7cee","rJxDkvqee","Hk95PK9le","BJFG8Yqxl","BJ6oOfqge","B1_ssldee","BysZhEqee","Bk3F5Y9lx","SJQNqLFgl","Hk4kQHceg","BkIqod5ll","SkkTMpjex","BJluGHcee","BkdpaH9ll","ry18Ww5ee","HyWWpw5ex","SkJeEtclx","HkNKFiGex","BJmCKBqgl","BJ--gPcxl","Hkg4TI9xl","ByW2Avqgg","SyVVJ85lg","HkuVu3ige","H1VyHY9gg","BkjLkSqxg","By1snw5gl","Hy-lMNqex","BysvGP5ee","BJKYvt5lg","HJ5PIaseg","H13F3Pqll","r1kQkVFgl","ByQPVFull","ry_sjFqgx","SJNDWNOlg","rkEFLFqee","rJ0-tY5xe","BydARw9ex","BJjn-Yixl","r1Bjj8qge","r1nTpv9eg","rk9eAFcxg","Bygq-H9eg","ry3iBFqgl","rksfwnFxl","rJqBEPcxe","B1Igu2ogg","SygGlIBcel","HJDdiT9gl","HyNxRZ9xg","SkC_7v5gx","rkpdnIqlx","S19eAF9ee","Hk85q85ee","rJbbOLcex","BylSPv9gx","Sks9_ajex","S1Jhfftgx","HJTzHtqee","SkCILwqex","HJ1kmv9xx","H1Heentlx","HyE81pKxl","SJGPL9Dex","S1jmAotxg","H1MjAnqxg","rJLS7qKel","r1ryLtqgl","ByBwSPcex","ryF7rTqgl","HkEI22jeg","H1W1UN9gg","Byx5BTilg","ryPx38qge","SkgewU5ll","rye9LT8cee","SJc1hL5ee","SJU4ayYgl","ryWKREqxx","SJZAb5cel","Bks8cPcxe","B1s6xvqlx","HJ9rLLcxg","S1rqh3Yge","ry_4vpixl","HkE0Nvqlg","HJWzXsKxx","SyOvg6jxx","SJJN38cge","HJPmdP9le","S1JG13oee","Sy4tzwqxe","Bk8aOm9xl","B1akgy9xx","BJ9fZNqle","BJRIA3Fgg","ryxB0Rtxx","rJfMusFll","Sk36NgFeg","HJtN5K9gx","HyCRyS9gx","HJGwcKclx","r1fYuytex","Sys6GJqxl","rJsiFTYex","r1Chut9xl","SyJNmVqgg","r1br_2Kge","SJAr0QFxe","r1GKzP5xx","BkGakb9lx","ryb-q1Olg","rJY0-Kcll","S1LVSrcge","rkgk6D5gl","HyY4Owjll","Syoiqwcxx","H1hoFU9xe","SyK00v5xx","ryZqPN5xe","r1VdcHcxx","r1aGWUqgg","Byj72udxe","rkFd2P5gl","HJWHIKqgl","Hk6a8N5xe","H1GEvHcee","HkwoSDPgg","rJTKKKqeg","HJcLcw9xg","rkGabzZgl","B1GOWV5eg","rJq_YBqxx","S1RP6GLle","B1KBHtcel","SJGCiw5gl","SJqaCVLxx","B1gtu5ilg","HJ1JBJ5gl","Hk1iOLcle","ByIAPUcee","HJGODLqgx","H1Go7Koex","BJ8fyHceg","rkE8pVcle","B1-Hhnslg","BJAA4wKxg","r1Aab85gg","HyoST_9xl","B1G9tvcgx","H1oyRlYgg","SkXIrV9le","ByvJuTigl","r17RD2oxe","r1kGbydxg","HJlgm-B9lx","S11KBYclx","HJ0NvFzxl","rywUcQogx","r1Usiwcex","B1MRcPclx","HyWDCXjgx","H1Gq5Q9el","S1jE5L5gl","HJy_5Mcll","r10FA8Kxg","S1vyujVye","r1BJLw9ex","SypU81Ole","Sk8csP5ex","SJkXfE5xx","ry2YOrcge","B1kJ6H9ex","rky3QW9le","SJ25-B5eg","BkXMikqxx","BJlxmAKlg","ByC7ww9le","SkgSXUKxx","BkUDvt5gg","ryT4pvqll","HJV1zP5xg","SJDaqqveg","HyAddcLge","Sk8J83oee","ByOvsIqeg","B1jnyXXJx","r1WUqIceg","BJrFC6ceg","HJ7O61Yxe","H1VTBnixg","rk5upnsxe","B1PA8fqeg","BkVsEMYel","rkmDI85ge","HkljfjFee","Hkg8bDqee","rJ6DhP5xe","BJ5UeU9xx","S1QefL5ge","r1rhWnZkg","r1rz6U5lg","Bkbc-Vqeg","SJRpRfKxx","ryhqQFKgl","ryQbbFile","r1w7Jdqxl","ByEPMj5el","HJOZBvcel","Hku9NK5lx","HkLXCE9lx","Bkp_y7qxe","HkcdHtqlx","HyET6tYex","SyEiHNKxx","rJe-Pr9le","SyCSsUDee","ryh_8f9lg","SyZprb5xg","SJgWQPcxl","HkNRsU5ge","Hk8rlUqge","S1dIzvclg","HkzuKpLgg","S1TER2oll"],"raw_scores":[3.3333333333333335,7.5,3.6666666666666665,7.333333333333333,7.666666666666667,7.0,5.0,3.5,4.666666666666667,5.5,6.0,6.0,3.0,4.5,8.333333333333334,3.3333333333333335,4.0,6.666666666666667,5.5,8.333333333333334,4.333333333333333,5.0,6.333333333333333,4.5,4.0,9.0,3.3333333333333335,4.333333333333333,5.333333333333333,5.5,5.333333333333333,6.0,6.0,7.333333333333333,6.0,6.0,5.0,5.0,6.666666666666667,6.0,3.6666666666666665,6.5,6.333333333333333,6.333333333333333,4.666666666666667,4.0,5.75,2.5,6.333333333333333,4.666666666666667,4.5,7.666666666666667,5.0,7.0,4.0,6.0,6.666666666666667,5.333333333333333,7.0,3.5,5.333333333333333,4.666666666666667,7.0,4.0,5.666666666666667,6.666666666666667,5.0,6.666666666666667,3.6666666666666665,6.75,4.0,5.333333333333333,5.333333333333333,5.666666666666667,5.75,5.333333333333333,6.0,6.333333333333333,6.0,7.666666666666667,4.666666666666667,5.666666666666667,7.0,3.0,5.333333333333333,5.0,7.0,6.666666666666667,6.0,5.0,4.666666666666667,6.333333333333333,4.5,6.333333333333333,7.0,2.6666666666666665,7.0,6.333333333333333,3.6666666666666665,4.333333333333333,7.0,8.0,6.333333333333333,4.0,7.0,4.333333333333333,7.333333333333333,5.666666666666667,7.0,7.5,5.333333333333333,7.333333333333333,7.333333333333333,7.666666666666667,4.0,4.5,8.333333333333334,7.333333333333333,5.0,7.5,5.666666666666667,4.0,7.0,3.0,5.5,7.333333333333333,5.0,7.0,6.0,5.0,5.4,5.5,9.666666666666666,6.0,6.0,7.25,3.0,7.0,6.0,6.0,8.0,3.6666666666666665,7.0,6.666666666666667,5.0,4.333333333333333,7.0,4.333333333333333,5.666666666666667,5.333333333333333,6.0,6.5,6.5,5.5,7.666666666666667,6.333333333333333,5.0,3.0,4.666666666666667,6.666666666666667,7.333333333333333,3.3333333333333335,3.3333333333333335,3.6666666666666665,6.0,4.0,8.75,6.5,3.0,4.5,5.5,7.0,7.333333333333333,5.0,3.6666666666666665,5.333333333333333,5.0,6.333333333333333,4.333333333333333,7.0,4.5,6.333333333333333,4.0,4.666666666666667,4.0,6.5,5.666666666666667,6.0,6.5,5.666666666666667,6.0,2.5,6.333333333333333,8.0,4.666666666666667,6.0,4.333333333333333,6.0,4.333333333333333,6.333333333333333,6.0,5.333333333333333,5.0,3.75,6.5,5.0,7.5,5.333333333333333,7.5,5.5,6.0,6.333333333333333,4.5,5.0,6.333333333333333,5.666666666666667,6.666666666666667,6.0,4.333333333333333,5.5,3.0,4.0,5.333333333333333,5.0,6.5,6.333333333333333,7.0,6.666666666666667,4.333333333333333,5.666666666666667,5.5,5.0,6.333333333333333,6.0,6.666666666666667,6.666666666666667,4.666666666666667,6.333333333333333,8.0,6.666666666666667,6.666666666666667,5.666666666666667,6.0,4.0,5.333333333333333,5.666666666666667,5.0,5.0,6.0,4.5,5.0,5.666666666666667,2.6666666666666665,4.333333333333333,5.666666666666667,4.0,6.666666666666667,7.0,6.5,5.0,3.6666666666666665,5.333333333333333,5.0,3.0,4.333333333333333,3.0,4.333333333333333,6.5,3.6666666666666665,5.333333333333333,5.666666666666667,5.333333333333333,5.5,8.0,4.0,4.0,5.333333333333333,3.3333333333333335,4.666666666666667,3.6666666666666665,7.5,5.333333333333333,5.0,7.0,6.0,4.0,4.0,6.5,5.5,6.0,5.0,6.0,5.666666666666667,8.0,4.666666666666667,4.333333333333333,4.75,5.333333333333333,6.333333333333333,5.5,4.666666666666667,5.666666666666667,5.0,6.333333333333333,4.333333333333333,5.666666666666667,6.666666666666667,7.5,4.0,4.5,5.666666666666667,5.666666666666667,4.333333333333333,6.0,6.5,7.0,6.333333333333333,3.0,6.333333333333333,4.5,5.333333333333333,4.333333333333333,4.0,6.0,7.0,4.333333333333333,5.666666666666667,3.3333333333333335,7.0,5.0,6.5,5.666666666666667,4.0,5.0,6.666666666666667,6.333333333333333,7.666666666666667,7.666666666666667,5.666666666666667,4.333333333333333,6.333333333333333,8.5,4.0,6.0,6.0,5.5,6.0,7.0,5.666666666666667,4.666666666666667,6.0,6.333333333333333,5.666666666666667,2.5,4.333333333333333,8.0,4.333333333333333,6.5,3.5,5.333333333333333,5.0,3.0,6.0,6.0,3.6666666666666665,5.5,6.333333333333333,7.0,5.0,5.666666666666667,5.333333333333333,7.0,6.0,6.0,5.0,5.0,5.0,5.0,4.333333333333333,5.333333333333333,5.666666666666667,4.666666666666667,6.5,5.333333333333333,3.6666666666666665,5.0,4.0,5.0,7.5,5.333333333333333,6.666666666666667,5.666666666666667,8.0,3.6666666666666665,7.0,4.666666666666667,5.333333333333333,8.333333333333334,7.0,4.0,7.5,7.333333333333333,5.333333333333333,8.0,4.666666666666667,7.0,2.6666666666666665,6.0,4.333333333333333,6.0,7.0,7.0,4.0,5.0,5.0,5.0,6.333333333333333,7.0,7.0,3.3333333333333335,8.0,4.0,3.5,3.6666666666666665,6.0,3.5,7.0,7.666666666666667,3.3333333333333335,6.0,8.0,3.3333333333333335,6.0,8.5,4.0,7.333333333333333,6.5,6.0,5.333333333333333,5.666666666666667,7.333333333333333,6.333333333333333,7.0,4.333333333333333,6.0,5.333333333333333,5.333333333333333,4.333333333333333,5.333333333333333,5.666666666666667,7.0,4.666666666666667,7.0,5.5,4.0,7.0,4.333333333333333,5.333333333333333,7.0,4.0,3.5,7.0,1.5,6.5,6.666666666666667,5.5,5.666666666666667,4.333333333333333,7.0,4.666666666666667,6.0,7.0,5.333333333333333,6.333333333333333,7.0,4.0,4.5,4.5,6.0,6.0,3.3333333333333335,3.0,6.333333333333333,4.0,5.333333333333333,3.3333333333333335,3.0,5.333333333333333,5.0,5.5,7.333333333333333,4.333333333333333,7.333333333333333,5.333333333333333,7.0],"reply_count":[3.9968000053207344,4.156558018755533,2.928743300706472,8.972315223087469,4.992345370743297,2.159532346467868,4.883153179103891,8.03141622645688,3.0439225194428983,1.9432669070742774,7.235535860286743,2.946548094420661,12.1251038735932,4.096251938509967,4.013866716517091,5.9587661992513326,5.067082832607383,4.1578937141672245,1.0742808917090156,15.02057810251238,5.94088629777603,5.999450083284446,2.085792436718428,3.839576053308518,3.9831454217590396,13.026549941734514,3.1256571866744323,6.054211166739125,5.962989671927588,0.09802713647020114,9.983690920811055,21.144183400276468,6.0451622839605825,5.884841184141889,0.14565566880598071,1.7737811056543034,6.9538355755654,2.1158551929677465,4.983165059946091,11.224141779541142,10.982013220496912,9.830011442282908,2.955807555865713,6.986125756228597,7.921447131852559,1.8920247446349343,20.985082746607787,-0.05360241107369847,4.915594522535713,9.859295237818689,0.07656454318309473,6.1749628259444025,3.0204055588673784,7.156085136650991,4.068902136947168,11.929341196373002,5.913806150439761,7.942628680299006,7.040161830336101,3.8164042322302985,2.0723539387536762,9.98287134962815,4.112515182958131,4.79925358924643,5.998646894611384,9.711053125089903,2.168035281631132,5.968160856562401,1.9060394479260416,6.861095621007276,5.122567085376552,4.0545049403007125,11.207837015755988,4.9743082527155265,12.135112022338358,10.920541025412811,4.093718744400341,5.087383290461514,12.079189050102478,3.8252166498328317,7.103249855903844,7.897563546434881,9.094152812594412,-0.02883420498532105,4.002056393437331,5.018609268789219,6.965430457584892,6.916766214977611,10.22935048373386,11.90183035514029,2.024438528780004,6.057595722396676,5.993538342548686,3.9541359032265144,10.297012447333751,3.030543800183205,8.086276403635184,2.09721426670092,10.08910303513929,2.9775037933632373,3.9811380605355793,13.060344463276847,7.045470063355316,7.933708982372209,10.100260952848139,7.852706987687421,4.08830317682386,0.8351930298191242,1.957013048771891,2.062837612866596,2.004790976196545,3.8956873325635795,2.195895270703715,14.86697243355487,10.221617625178236,6.107859753236466,8.942066610408052,5.975026483456547,9.057581319954274,2.068508390668735,6.0645339106104785,3.995597276352252,6.052692679028999,1.9886790642875058,11.769130722363396,4.965751209883727,3.9025400536855597,3.9004847391541713,4.025108324645897,1.9983973565125044,8.887197711812554,5.064134467082108,5.04043835733113,7.824138045838249,5.024921942775392,4.894419884946082,4.009330689396274,8.021487755378708,2.1604605027869637,3.995066531928084,6.246957770220723,5.830910546910525,10.079763097024175,2.87919263494466,2.976789116759705,4.98318977856069,0.014929738354992181,2.005004702030683,3.967045542063466,5.978919032102081,22.06099528116341,5.086498695301322,19.91498630341507,11.204349796734009,10.11987190915136,6.0269813287249026,4.144160394439191,5.985194126717238,3.11013576188213,9.06735249754212,9.06821568247538,7.804700609210296,9.062132567882657,8.960927114587179,8.072076023978468,4.015737206200367,6.080564987081404,4.0076765751903825,3.136036470901675,2.940665125189973,5.903728513993036,7.207309728449141,8.888564084453005,8.800293695306953,5.878229507249606,3.9340615595807886,4.961744997531355,11.114867184269587,7.06332843169329,5.052108812903502,6.881580946847913,5.8993248924638415,5.140684181598989,8.125725604658264,9.978251590067524,4.995512300397147,14.030143654654745,5.258663554719128,7.992123335081342,5.008812691324084,9.94286318421238,1.9921530129953675,11.983789294013608,9.023247745980598,6.142116561061634,1.9299571658893835,4.073424189242006,5.060922054110175,3.846471274473002,5.974620675890188,5.865969932738147,1.888162112161408,3.039678583536754,6.860569803239491,5.036342661116507,6.165556045452186,14.868499120594747,4.863667283500604,5.087650900647795,1.938522663491884,10.086904824515807,6.720766846833273,1.840108673005183,5.15821861220724,3.9385494643245127,4.094046321411878,6.022351330144021,7.097176111782165,5.926507973896107,5.832630866943118,5.845804565775719,4.101742671401524,8.156227427582218,16.00763679427038,4.030933113581504,9.083814236696252,6.026463106829182,11.096819119056176,3.9483390058000034,3.923481284893144,3.9664044278408532,8.075674880126453,11.019270199672274,4.915052903440008,3.971709171800193,5.0255488309963665,2.8989091876072437,6.14309093636054,16.1841035393768,0.023101378747722695,3.868659023902326,6.943661672472538,5.024741030361537,2.072964687439701,5.099660439778703,2.008569796849291,4.004861599426434,6.969893413760621,7.007676403187321,21.031912346378725,2.031870055682218,5.989410375948433,6.9252231168232905,7.124105772660766,5.015539069171347,3.9928463790728537,5.918053552631057,4.014896824923129,10.978230277177454,6.804008652808462,2.9412111767793205,10.202553295415822,5.053199801767396,8.847076123606364,4.0149943402238994,8.050581991114178,1.9227460962165666,13.944837197912781,0.7929871267735181,7.090852462627141,4.007229519914129,15.085992067850134,3.050093617468938,7.168007699063821,5.969863859607701,6.087052392367595,2.9976406355661274,4.01118209486625,6.100001365887548,2.8571565349072934,12.877799936036405,9.024190292550786,4.867818953228229,6.009702343306718,5.962379701744712,12.997307424925552,7.258222970047344,2.0074048950543504,8.948111231924612,3.969226036771897,11.936034597685195,6.993252160823663,7.03198194296996,3.968889134670806,14.93380574530749,4.949461924445151,7.014164074183795,16.015342591620083,6.964071613390047,7.963205141160969,-0.0773428316220471,7.959001511213304,3.8127421229565983,3.8013348250990235,9.026073938107375,9.88834180202463,8.029550422004936,3.955082904910019,5.867995066178959,6.194899437686534,7.024678281891287,6.0372529574247835,13.023011462780097,6.9598430378474,5.19020010222509,7.096614234192007,7.9674292691199895,16.0166995130861,11.00389677699687,4.034170346872991,9.16441057885022,5.063781505690023,6.080096996422703,3.0835190926178915,3.877390626949468,14.85958743605203,5.951316531167454,4.025955263313902,7.210881207076806,6.058465077521214,5.879127906516626,8.047059611067676,3.944588811685345,2.982227241727544,13.963708794782347,7.9456534629862245,5.858234677064455,8.02613619449508,6.8837323100819034,6.117043844409819,5.043223761910323,0.0005513413441202723,6.079970223996372,8.144820972500794,4.021905369401043,4.00271976202373,5.0451335622871065,2.039742454164032,8.022103272262338,5.9905424545429655,9.930447314266802,7.948282251683807,3.9433223347441744,7.022643157058838,1.94355710005176,6.103858459987319,4.086064994654028,5.906087703016085,5.878252478547311,6.016646970107985,4.899229655342048,3.097407732663088,2.850609297705537,15.178030678592103,22.898663737459938,2.954947040232906,3.8839677744486694,9.08391185213088,7.9828158123642226,3.987905589709535,4.012433509843392,6.037697198275408,4.912492558911876,15.066912221937265,4.130555098938949,4.039112452346678,4.974657207738533,12.918094384158533,12.883309378382135,6.077940622740787,5.269171404235918,2.0101983799090535,5.904890096549002,6.984990303531112,2.021444058850109,2.0404460928826276,5.868148087059315,3.943568671542386,10.940413130578907,4.845337405520609,5.830854685698123,4.045380177192523,3.9909327477761924,3.972854574991807,5.081565846628402,12.931105699349676,6.168302867043218,8.990127552643145,10.995693929450212,4.848352852359252,3.796589996879497,11.864534838721804,11.040657673703832,2.9150983070120544,8.9284752361179,7.167845620735218,14.973930911092877,4.045730724266177,4.173341021370916,5.992650150941061,5.808154421754347,3.990740344250976,3.9625042257722374,10.00503191552706,13.065239731992223,1.9924052656079536,5.060557628063597,2.8677654055886586,8.124706789361493,9.039562105313385,5.053575792227356,2.829094806990007,7.009730596094648,5.249757942444478,5.000694955903438,2.8892273890512565,6.114913146359091,9.003220747190229,2.171493396787829,4.995427924116742,10.059770202504945,4.994419852478411,4.0834968396067675,5.963675629862759,10.797863320478694,5.006819566193078,6.000783966946889,3.8635253656860646,12.070112826881552,10.938990046588133,14.061760439224159,6.948553315291538,25.13800303896869,10.942860639786446,4.088601463944377,5.035716669421401,10.042398641669932,4.952218402906255,6.002954012124304,18.062515718082057,7.931772110336523,5.0234760465419095,10.122538783846982,11.036853994312283,5.878028996928261,8.043615826137234,11.9779133775718,8.953155339697544,7.894161767606277,4.9760308272664995,3.953473980270156,2.881188837343742,4.033884384383947,3.117417012039862,8.150453361280572,1.9304609686270002,7.1789183357592785,3.995650385245694,5.059655687751578,9.995245380310644,10.746279910263844,12.069896330766984,1.9757322652194098,10.081077766972045,10.015620728598993,2.1099761743514605,6.932040384288037,8.308813845396262,1.057832055752725,7.827985156050225,4.851489467663368,3.977120087834933,17.057067348216922,6.034746511679953,4.91599073353704,7.088140350350688,7.990607792143711,1.9928151218234755,7.052825989465572,5.169323620151065,8.08614663596737,6.120020778275783,8.855229496715301,16.04072080681984,4.102140671024962],"reply_count_raw":[4,4,3,9,5,2,5,8,3,2,7,3,12,4,4,6,5,4,1,15,6,6,2,4,4,13,3,6,6,0,10,21,6,6,0,2,7,2,5,11,11,10,3,7,8,2,21,0,5,10,0,6,3,7,4,12,6,8,7,4,2,10,4,5,6,10,2,6,2,7,5,4,11,5,12,11,4,5,12,4,7,8,9,0,4,5,7,7,10,12,2,6,6,4,10,3,8,2,10,3,4,13,7,8,10,8,4,1,2,2,2,4,2,15,10,6,9,6,9,2,6,4,6,2,12,5,4,4,4,2,9,5,5,8,5,5,4,8,2,4,6,6,10,3,3,5,0,2,4,6,22,5,20,11,10,6,4,6,3,9,9,8,9,9,8,4,6,4,3,3,6,7,9,9,6,4,5,11,7,5,7,6,5,8,10,5,14,5,8,5,10,2,12,9,6,2,4,5,4,6,6,2,3,7,5,6,15,5,5,2,10,7,2,5,4,4,6,7,6,6,6,4,8,16,4,9,6,11,4,4,4,8,11,5,4,5,3,6,16,0,4,7,5,2,5,2,4,7,7,21,2,6,7,7,5,4,6,4,11,7,3,10,5,9,4,8,2,14,1,7,4,15,3,7,6,6,3,4,6,3,13,9,5,6,6,13,7,2,9,4,12,7,7,4,15,5,7,16,7,8,0,8,4,4,9,10,8,4,6,6,7,6,13,7,5,7,8,16,11,4,9,5,6,3,4,15,6,4,7,6,6,8,4,3,14,8,6,8,7,6,5,0,6,8,4,4,5,2,8,6,10,8,4,7,2,6,4,6,6,6,5,3,3,15,23,3,4,9,8,4,4,6,5,15,4,4,5,13,13,6,5,2,6,7,2,2,6,4,11,5,6,4,4,4,5,13,6,9,11,5,4,12,11,3,9,7,15,4,4,6,6,4,4,10,13,2,5,3,8,9,5,3,7,5,5,3,6,9,2,5,10,5,4,6,11,5,6,4,12,11,14,7,25,11,4,5,10,5,6,18,8,5,10,11,6,8,12,9,8,5,4,3,4,3,8,2,7,4,5,10,11,12,2,10,10,2,7,8,1,8,5,4,17,6,5,7,8,2,7,5,8,6,9,16,4],"scores":[6.666666666666667,15.0,7.333333333333333,14.666666666666666,15.333333333333334,14.0,10.0,7.0,9.333333333333334,11.0,12.0,12.0,6.0,9.0,16.666666666666668,6.666666666666667,8.0,13.333333333333334,11.0,16.666666666666668,8.666666666666666,10.0,12.666666666666666,9.0,8.0,18.0,6.666666666666667,8.666666666666666,10.666666666666666,11.0,10.666666666666666,12.0,12.0,14.666666666666666,12.0,12.0,10.0,10.0,13.333333333333334,12.0,7.333333333333333,13.0,12.666666666666666,12.666666666666666,9.333333333333334,8.0,11.5,5.0,12.666666666666666,9.333333333333334,9.0,15.333333333333334,10.0,14.0,8.0,12.0,13.333333333333334,10.666666666666666,14.0,7.0,10.666666666666666,9.333333333333334,14.0,8.0,11.333333333333334,13.333333333333334,10.0,13.333333333333334,7.333333333333333,13.5,8.0,10.666666666666666,10.666666666666666,11.333333333333334,11.5,10.666666666666666,12.0,12.666666666666666,12.0,15.333333333333334,9.333333333333334,11.333333333333334,14.0,6.0,10.666666666666666,10.0,14.0,13.333333333333334,12.0,10.0,9.333333333333334,12.666666666666666,9.0,12.666666666666666,14.0,5.333333333333333,14.0,12.666666666666666,7.333333333333333,8.666666666666666,14.0,16.0,12.666666666666666,8.0,14.0,8.666666666666666,14.666666666666666,11.333333333333334,14.0,15.0,10.666666666666666,14.666666666666666,14.666666666666666,15.333333333333334,8.0,9.0,16.666666666666668,14.666666666666666,10.0,15.0,11.333333333333334,8.0,14.0,6.0,11.0,14.666666666666666,10.0,14.0,12.0,10.0,10.8,11.0,19.333333333333332,12.0,12.0,14.5,6.0,14.0,12.0,12.0,16.0,7.333333333333333,14.0,13.333333333333334,10.0,8.666666666666666,14.0,8.666666666666666,11.333333333333334,10.666666666666666,12.0,13.0,13.0,11.0,15.333333333333334,12.666666666666666,10.0,6.0,9.333333333333334,13.333333333333334,14.666666666666666,6.666666666666667,6.666666666666667,7.333333333333333,12.0,8.0,17.5,13.0,6.0,9.0,11.0,14.0,14.666666666666666,10.0,7.333333333333333,10.666666666666666,10.0,12.666666666666666,8.666666666666666,14.0,9.0,12.666666666666666,8.0,9.333333333333334,8.0,13.0,11.333333333333334,12.0,13.0,11.333333333333334,12.0,5.0,12.666666666666666,16.0,9.333333333333334,12.0,8.666666666666666,12.0,8.666666666666666,12.666666666666666,12.0,10.666666666666666,10.0,7.5,13.0,10.0,15.0,10.666666666666666,15.0,11.0,12.0,12.666666666666666,9.0,10.0,12.666666666666666,11.333333333333334,13.333333333333334,12.0,8.666666666666666,11.0,6.0,8.0,10.666666666666666,10.0,13.0,12.666666666666666,14.0,13.333333333333334,8.666666666666666,11.333333333333334,11.0,10.0,12.666666666666666,12.0,13.333333333333334,13.333333333333334,9.333333333333334,12.666666666666666,16.0,13.333333333333334,13.333333333333334,11.333333333333334,12.0,8.0,10.666666666666666,11.333333333333334,10.0,10.0,12.0,9.0,10.0,11.333333333333334,5.333333333333333,8.666666666666666,11.333333333333334,8.0,13.333333333333334,14.0,13.0,10.0,7.333333333333333,10.666666666666666,10.0,6.0,8.666666666666666,6.0,8.666666666666666,13.0,7.333333333333333,10.666666666666666,11.333333333333334,10.666666666666666,11.0,16.0,8.0,8.0,10.666666666666666,6.666666666666667,9.333333333333334,7.333333333333333,15.0,10.666666666666666,10.0,14.0,12.0,8.0,8.0,13.0,11.0,12.0,10.0,12.0,11.333333333333334,16.0,9.333333333333334,8.666666666666666,9.5,10.666666666666666,12.666666666666666,11.0,9.333333333333334,11.333333333333334,10.0,12.666666666666666,8.666666666666666,11.333333333333334,13.333333333333334,15.0,8.0,9.0,11.333333333333334,11.333333333333334,8.666666666666666,12.0,13.0,14.0,12.666666666666666,6.0,12.666666666666666,9.0,10.666666666666666,8.666666666666666,8.0,12.0,14.0,8.666666666666666,11.333333333333334,6.666666666666667,14.0,10.0,13.0,11.333333333333334,8.0,10.0,13.333333333333334,12.666666666666666,15.333333333333334,15.333333333333334,11.333333333333334,8.666666666666666,12.666666666666666,17.0,8.0,12.0,12.0,11.0,12.0,14.0,11.333333333333334,9.333333333333334,12.0,12.666666666666666,11.333333333333334,5.0,8.666666666666666,16.0,8.666666666666666,13.0,7.0,10.666666666666666,10.0,6.0,12.0,12.0,7.333333333333333,11.0,12.666666666666666,14.0,10.0,11.333333333333334,10.666666666666666,14.0,12.0,12.0,10.0,10.0,10.0,10.0,8.666666666666666,10.666666666666666,11.333333333333334,9.333333333333334,13.0,10.666666666666666,7.333333333333333,10.0,8.0,10.0,15.0,10.666666666666666,13.333333333333334,11.333333333333334,16.0,7.333333333333333,14.0,9.333333333333334,10.666666666666666,16.666666666666668,14.0,8.0,15.0,14.666666666666666,10.666666666666666,16.0,9.333333333333334,14.0,5.333333333333333,12.0,8.666666666666666,12.0,14.0,14.0,8.0,10.0,10.0,10.0,12.666666666666666,14.0,14.0,6.666666666666667,16.0,8.0,7.0,7.333333333333333,12.0,7.0,14.0,15.333333333333334,6.666666666666667,12.0,16.0,6.666666666666667,12.0,17.0,8.0,14.666666666666666,13.0,12.0,10.666666666666666,11.333333333333334,14.666666666666666,12.666666666666666,14.0,8.666666666666666,12.0,10.666666666666666,10.666666666666666,8.666666666666666,10.666666666666666,11.333333333333334,14.0,9.333333333333334,14.0,11.0,8.0,14.0,8.666666666666666,10.666666666666666,14.0,8.0,7.0,14.0,3.0,13.0,13.333333333333334,11.0,11.333333333333334,8.666666666666666,14.0,9.333333333333334,12.0,14.0,10.666666666666666,12.666666666666666,14.0,8.0,9.0,9.0,12.0,12.0,6.666666666666667,6.0,12.666666666666666,8.0,10.666666666666666,6.666666666666667,6.0,10.666666666666666,10.0,11.0,14.666666666666666,8.666666666666666,14.666666666666666,10.666666666666666,14.0],"titles":["Boosted Residual Networks","HolStep: A Machine Learning Dataset for Higher-order Logic Theorem Proving","Learning Approximate Distribution-Sensitive Data Structures","Energy-based Generative Adversarial Networks","What does it take to generate natural textures?","Reasoning with Memory Augmented Neural Networks for Language Comprehension","Parametric Exponential Linear Unit for Deep Convolutional Neural Networks","Finding a Jack-of-All-Trades: An Examination of Semi-supervised Learning in Reading Comprehension","Towards Information-Seeking Agents","Dynamic Steerable Frame Networks","LARGE SCALE METRIC LEARNING, A VOYAGE FROM SHALLOW TO DEEP","Bit-Pragmatic Deep Neural Network Computing","The Incredible Shrinking Neural Network: New Perspectives on Learning Representations Through The Lens of Pruning","BIOACOUSTIC SEGMENTATION BY HIERARCHICAL DIRICHLET PROCESS HIDDEN MARKOV MODEL","Making Neural Programming Architectures Generalize via Recursion","Neural Graph Machines: Learning Neural Networks Using Graphs","Dynamic Partition Models","Words or Characters? Fine-grained Gating for Reading Comprehension","Pruning Filters for Efficient ConvNets","Discrete Variational Autoencoders","Machine Solver for Physics Word Problems","Adversarial examples for generative models","Faster CNNs with Direct Sparse Convolutions and Guided Pruning","Options Discovery with Budgeted Reinforcement Learning","Modular Multitask Reinforcement Learning with Policy Sketches","Neural Architecture Search with Reinforcement Learning","Tree-Structured Variational Autoencoder","Higher Order Recurrent Neural Networks","An Empirical Analysis of Deep Network Loss Surfaces","Iterative Refinement for Machine Translation","Regularizing Neural Networks by Penalizing Confident Output Distributions","Unsupervised Cross-Domain Image Generation","Nonparametrically Learning Activation Functions in Deep Neural Nets","Learning Visual Servoing with Deep Features and Trust Region Fitted Q-Iteration","Deep Generalized Canonical Correlation Analysis","Programming With a Differentiable Forth Interpreter","Inefficiency of stochastic gradient descent with larger mini-batches (and more learners)","Compositional Kernel Machines","Unrolled Generative Adversarial Networks","Neural Program Lattices","SoftTarget Regularization: An Effective Technique to Reduce Over-Fitting in Neural Networks","Skip-graph: Learning graph embeddings with an encoder-decoder model","Deep Variational Bayes Filters: Unsupervised Learning of State Space Models from Raw Data","On Detecting Adversarial Perturbations","Sequence to Sequence Transduction with Hard Monotonic Attention","Shift Aggregate Extract Networks","A Theoretical Framework for Robustness of (Deep) Classifiers against Adversarial Noise","Pedestrian Detection Based On Fast R-CNN and Batch Normalization","SGDR: Stochastic Gradient Descent with Restarts","Transformation-based Models of Video Sequences","Vocabulary Selection Strategies for Neural Machine Translation","Density estimation using Real NVP","Information Dropout: learning optimal representations through noise","Learning to Remember Rare Events","Learning to Draw Samples: With Application to Amortized MLE for Generative Adversarial Learning","Introducing Active Learning for CNN under the light of Variational Inference","Learning End-to-End Goal-Oriented Dialog","Significance of Softmax-Based Features over Metric Learning-Based Features","Towards the Limit of Network Quantization","Improved Architectures for Computer Go","Semi-supervised deep learning by metric embedding","Parallel Stochastic Gradient Descent with Sound Combiners","Highway and Residual Networks learn Unrolled Iterative Estimation","A Deep Learning Approach for Joint Video Frame and Reward Prediction in Atari Games","Training Agent for First-Person Shooter Game with Actor-Critic Curriculum Learning","Transfer Learning for Sequence Tagging with Hierarchical Recurrent Networks","NEUROGENESIS-INSPIRED DICTIONARY LEARNING: ONLINE MODEL ADAPTION IN A CHANGING WORLD","An Information-Theoretic Framework for Fast and Robust Unsupervised Learning via Neural Population Infomax","Rule Mining in Feature Space","Lie-Access Neural Turing Machines","Simple Black-Box Adversarial Perturbations for Deep Networks","Towards Understanding the Invertibility of Convolutional Neural Networks","Dialogue Learning With Human-in-the-Loop","Neural Taylor Approximations: Convergence and Exploration in Rectifier Networks","Neural Variational Inference For Topic Models","Deep Unsupervised Clustering with Gaussian Mixture Variational Autoencoders","Conditional Image Synthesis With Auxiliary Classifier GANs","Automated Generation of Multilingual Clusters for the Evaluation of Distributed Representations","Joint Training of Ratings and Reviews with Recurrent Recommender Networks","Calibrating Energy-based Generative Adversarial Networks","Bridging Nonlinearities and Stochastic Regularizers with Gaussian Error Linear Units","Knowledge Adaptation: Teaching to Adapt","Steerable CNNs","Efficient Calculation of Polynomial Features on Sparse Matrices","Recurrent Inference Machines for Solving Inverse Problems","A Neural Stochastic Volatility Model","Loss-aware Binarization of Deep Networks","Incremental Network Quantization: Towards Lossless CNNs with Low-precision Weights","Reinforcement Learning through Asynchronous Advantage Actor-Critic on a GPU","Incremental Sequence Learning","Fuzzy paraphrases in learning word representations with a corpus and a lexicon","Mollifying Networks","Gated Multimodal Units for Information Fusion","HyperNetworks","Diet Networks: Thin Parameters for Fat Genomics","PREDICTION OF POTENTIAL HUMAN INTENTION USING SUPERVISED COMPETITIVE LEARNING","Entropy-SGD: Biasing Gradient Descent Into Wide Valleys","Learning Recurrent Span Representations for Extractive Question Answering","TreNet: Hybrid Neural Networks for Learning the Local Trend in Time Series","A Simple yet Effective Method to Prune Dense Layers of Neural Networks","Adversarial Feature Learning","Bidirectional Attention Flow for Machine Comprehension","Learning Invariant Representations Of Planar Curves","Deep Symbolic Representation Learning for Heterogeneous Time-series Classification","Tying Word Vectors and Word Classifiers: A Loss Framework for Language Modeling","Improving Invariance and Equivariance Properties of Convolutional Neural Networks","Towards a Neural Statistician","Recursive Regression with Neural Networks: Approximating the HJI PDE Solution","Learning in Implicit Generative Models","Deep Multi-task Representation Learning: A Tensor Factorisation Approach","Tighter bounds lead to improved classifiers","EPOpt: Learning Robust Neural Network Policies Using Model Ensembles","Deep Learning with Dynamic Computation Graphs","Reinforcement Learning with Unsupervised Auxiliary Tasks","Generative Adversarial Networks as Variational Training of Energy Based Models","Neural Code Completion","SampleRNN: An Unconditional End-to-End Neural Audio Generation Model","Central Moment Discrepancy (CMD) for Domain-Invariant Representation Learning","Sample Importance in Training Deep Neural Networks","Neuro-Symbolic Program Synthesis","Deep Learning with Sets and Point Clouds","Communicating Hierarchical Neural Controllers for Learning Zero-shot Task Generalization","Adversarially Learned Inference","Unsupervised sentence representation learning with adversarial auto-encoder","On the Expressive Power of Deep Neural Networks","Episodic Exploration for Deep Deterministic Policies for StarCraft Micromanagement","Semi-Supervised Detection of Extreme Weather Events in Large Climate Datasets","Generalizing Skills with Semi-Supervised Reinforcement Learning","Compact Embedding of Binary-coded Inputs and Outputs using Bloom Filters","Revisiting Batch Normalization For Practical Domain Adaptation","Neural Functional Programming","Riemannian Optimization for Skip-Gram Negative Sampling","Understanding deep learning requires rethinking generalization","Designing Neural Network Architectures using Reinforcement Learning","Representation Stability as a Regularizer for Neural Network Transfer Learning","Quasi-Recurrent Neural Networks","Unsupervised Learning Using Generative Adversarial Training And Clustering","Stochastic Neural Networks for Hierarchical Reinforcement Learning","ParMAC: distributed optimisation of nested functions, with application to binary autoencoders","Deep Variational Information Bottleneck","End-to-end Optimized Image Compression","Investigating Recurrence and Eligibility Traces in Deep Q-Networks","Improving Neural Language Models with a Continuous Cache","Automatic Rule Extraction from Long Short Term Memory Networks","Ternary Weight Decomposition and Binary Activation Encoding for Fast and Compact Neural Network","Cooperative Training of Descriptor and Generator Networks","Multi-Agent Cooperation and the Emergence of (Natural) Language","Submodular Sum-product Networks for Scene Understanding","Generating Interpretable Images with Controllable Structure","Playing SNES in the Retro Learning Environment","Mode Regularized Generative Adversarial Networks","Exponential Machines","Learning to Compose Words into Sentences with Reinforcement Learning","Online Bayesian Transfer Learning for Sequential Data Modeling","A Learned Representation For Artistic Style","Tree-structured decoding with doubly-recurrent neural networks","FractalNet: Ultra-Deep Neural Networks without Residuals","Sequence generation with a physiologically plausible model of handwriting and Recurrent Mixture Density Networks","Is a picture worth a thousand words? A Deep Multi-Modal Fusion Architecture for Product Classification in e-commerce","Improving Generative Adversarial Networks with Denoising Feature Matching","Deep Predictive Coding Networks for Video Prediction and Unsupervised Learning","Learning a Static Analyzer: A Case Study on a Toy Language","Surprisal-Driven Feedback in Recurrent Networks","Evaluation of Deep Learning Frameworks over Different HPC Architectures","Trained Ternary Quantization","OMG: Orthogonal Method of Grouping With Application of K-Shot Learning","Towards Principled Methods for Training Generative Adversarial Networks","Learning and Policy Search in Stochastic Dynamical Systems with Bayesian Neural Networks","Deep Error-Correcting Output Codes","Nonparametric Neural Networks","Energy-Based Spherical Sparse Coding","Outrageously Large Neural Networks: The Sparsely-Gated Mixture-of-Experts Layer","A Compositional Object-Based Approach to Learning Physical Dynamics","Low-rank passthrough neural networks","Divide and Conquer with Neural Networks","Fast Chirplet Transform Enhances CNN-based Audio Classifier on Small Data","Understanding trained CNNs by indexing neuron selectivity","DeepCoder: Learning to Write Programs","Coarse Pruning of Convolutional Neural Networks with Random Masks","Maximum Entropy Flow Networks","Extrapolation and learning equations","Sentence Ordering using Recurrent Neural Networks","An Actor-critic Algorithm for Learning Rate Learning","Evaluation of Defensive Methods for DNNs against Multiple Adversarial Evasion Models","DeepRebirth: A General Approach for Accelerating Deep Neural Network Execution on Mobile Devices","The Predictron: End-To-End Learning and Planning","Topology and Geometry of Half-Rectified Network Optimization","DRAGNN: A Transition-Based Framework for Dynamically Connected Neural Networks","SqueezeNet: AlexNet-level accuracy with 50x fewer parameters and <0.5MB model size","Training deep neural-networks using a noise adaptation layer","Generative Multi-Adversarial Networks","Generative Paragraph Vector","Warped Convolutions: Efficient Invariance to Spatial Transformations","Fine-grained Analysis of Sentence Embeddings Using Auxiliary Prediction Tasks","Hierarchical Memory Networks","Efficient Representation of Low-Dimensional Manifolds using Deep Networks","A Context-aware Attention Network for Interactive Question Answering","Sample Efficient Actor-Critic with Experience Replay","Learning Efficient Algorithms with Hierarchical Attentive Memory","Categorical Reparameterization with Gumbel-Softmax","Predicting Medications from Diagnostic Codes with Recurrent Neural Networks","Lifelong Perceptual Programming By Example","Trusting SVM for Piecewise Linear CNNs","Singularity of the Hessian in Deep Learning","beta-VAE: Learning Basic Visual Concepts with a Constrained Variational Framework","Near-Data Processing for Machine Learning","Dynamic Coattention Networks For Question Answering","Unsupervised Perceptual Rewards for Imitation Learning","Hierarchical Multiscale Recurrent Neural Networks","Binary Paragraph Vectors","Geometry of Polysemy","A SELF-ATTENTIVE SENTENCE EMBEDDING","Extensions and Limitations of the Neural GPU","Recurrent Neural Networks for Multivariate Time Series with Missing Values","Incorporating long-range consistency in CNN-based texture generation","Adversarial examples in the physical world","Learning to Generate Samples from Noise through Infusion Training","Implicit ReasoNet: Modeling Large-Scale Structured Relationships with Shared Memory","Multi-label learning with semantic embeddings","Emergence of foveal image sampling from learning to attend in visual scenes","Improving Sampling from Generative Autoencoders with Markov Chains","An Information Retrieval Approach for Finding Dependent Subspaces of Multiple Views","Dynamic Neural Turing Machine with Continuous and Discrete Addressing Schemes","Adaptive Feature Abstraction for Translating Video to Language","Latent Sequence Decompositions","Learning to Navigate in Complex Environments","Why Deep Neural Networks for Function Approximation?","Lossy Image Compression with Compressive Autoencoders","Combating Deep Reinforcement Learning's Sisyphean Curse with Intrinsic Fear","Progressive Attention Networks for Visual Attribute Prediction","Development of JavaScript-based deep learning platform and application to distributed training","Investigating Different Context Types and Representations for Learning Word Embeddings","Learning to Optimize","Learning Invariant Feature Spaces to Transfer Skills with Reinforcement Learning","Deep Probabilistic Programming","On the Quantitative Analysis of Decoder-Based Generative Models","Hierarchical compositional feature learning","Adversarial Machine Learning at Scale","Snapshot Ensembles: Train 1, Get M for Free","Optimal Binary Autoencoding with Pairwise Correlations","Adversarial Training Methods for Semi-Supervised Text Classification","Discovering objects and their relations from entangled scene representations","A Neural Knowledge Language Model","Taming the waves: sine as activation function in deep neural networks","Third Person Imitation Learning","Human perception in computer vision","Rethinking Numerical Representations for Deep Neural Networks","Adding Gradient Noise Improves Learning for Very Deep Networks","Machine Comprehension Using Match-LSTM and Answer Pointer","Neural Combinatorial Optimization with Reinforcement Learning","Efficient iterative policy optimization","Layer Recurrent Neural Networks","Learning similarity preserving representations with neural similarity and context encoders","Revisiting Denoising Auto-Encoders","Learning Continuous Semantic Representations of Symbolic Expressions","Spatio-Temporal Abstractions in Reinforcement Learning Through Neural Encoding","Learning Features of Music From Scratch","Attend, Adapt and Transfer: Attentive Deep Architecture for Adaptive Transfer from multiple sources in the same domain","Learning recurrent representations for hierarchical behavior modeling","End-to-End Answer Chunk Extraction and Ranking for Reading Comprehension","CONTENT2VEC: SPECIALIZING JOINT REPRESENTATIONS OF PRODUCT IMAGES AND TEXT FOR THE TASK OF PRODUCT RECOMMENDATION","Learning Identity Mappings with Residual Gates","Learning to Protect Communications with Adversarial Neural Cryptography","Crossmap Dropout : A Generalization of Dropout Regularization in Convolution Level","Beyond Bilingual: Multi-sense Word Embeddings using Multilingual Context","Chess Game Concepts Emerge under Weak Supervision: A Case Study of Tic-tac-toe","Linear Time Complexity Deep Fourier Scattering Network and Extension to Nonlinear Invariants","Learning to Play in a Day: Faster Deep Reinforcement Learning by Optimality Tightening","Gradients of Counterfactuals","Reference-Aware Language Models","Multi-view Recurrent Neural Acoustic Word Embeddings","Deep Biaffine Attention for Neural Dependency Parsing","Group Sparse CNNs for Question Sentence Classification with Answer Sets","Temporal Ensembling for Semi-Supervised Learning","Learning Deep ANOVA Networks","Marginal Deep Architectures: Deep learning for Small and Middle Scale Applications","Epitomic Variational Autoencoders","Deep Convolutional Neural Network Design Patterns","Multiplicative LSTM for sequence modelling","Convolutional Neural Networks Generalization Utilizing the Data Graph Structure","Distributed Second-Order Optimization using Kronecker-Factored Approximations","Tensorial Mixture Models","Boosting Image Captioning with Attributes","Hyperband: Bandit-Based Configuration Evaluation for Hyperparameter Optimization","Recurrent Coevolutionary Feature Embedding Processes for Recommendation","Memory-augmented Attention Modelling for Videos","Neural Photo Editing with Introspective Adversarial Networks","DyVEDeep: Dynamic Variable Effort Deep Neural Networks","Semi-Supervised Learning with Context-Conditional Generative Adversarial Networks","A Baseline for Detecting Misclassified and Out-of-Distribution Examples in Neural Networks","Neural Causal Regularization under the Independence of Mechanisms Assumption","Paleo: A Performance Model for Deep Neural Networks","On orthogonality and learning recurrent networks with long term dependencies","Data Noising as Smoothing in Neural Network Language Models","LipNet: End-to-End Sentence-level Lipreading","L-SR1: A Second Order Optimization Method for Deep Learning","Tartan: Accelerating Fully-Connected and Convolutional Layers in Deep Learning Networks by Exploiting Numerical Precision Variability","Variational Lossy Autoencoder","PixelVAE: A Latent Variable Model for Natural Images","Towards an automatic Turing test: Learning to evaluate dialogue responses","Inverse Problems in Computer Vision using Adversarial Imagination Priors","Learning Python Code Suggestion with a Sparse Pointer Network","Training Group Orthogonal Neural Networks with Privileged Information","Program Synthesis for Character Level Language Modeling","What Is the Best Practice for CNNs Applied to Visual Instance Retrieval?","Decomposing Motion and Content for Natural Video Sequence Prediction","Learning to Query, Reason, and Answer Questions On Ambiguous Texts","Capacity and Trainability in Recurrent Neural Networks","Attentive Recurrent Comparators","Encoding and Decoding Representations with Sum- and Max-Product Networks","Learning to Perform Physics Experiments via Deep Reinforcement Learning","Variational Recurrent Adversarial Deep Domain Adaptation","An Analysis of Deep Neural Network Models for Practical Applications","NEWSQA: A MACHINE COMPREHENSION DATASET","LSTM-Based System-Call Language Modeling and Ensemble Method for Host-Based Intrusion Detection","Zoneout: Regularizing RNNs by Randomly Preserving Hidden Activations","Efficient Vector Representation for Documents through Corruption","Opening the vocabulary of neural language models with character-level word representations","Generating Long and Diverse Responses with Neural Conversation Models","Cat2Vec: Learning Distributed Representation of Multi-field Categorical Data","The Power of Sparsity in Convolutional Neural Networks","The Variational Walkback Algorithm","Structured Sequence Modeling with Graph Convolutional Recurrent Networks","Symmetry-Breaking Convergence Analysis of Certain Two-layered Neural Networks with ReLU nonlinearity","TopicRNN: A Recurrent Neural Network with Long-Range Semantic Dependency","Exploring Sparsity in Recurrent Neural Networks","Paying More Attention to Attention: Improving the Performance of Convolutional Neural Networks via Attention Transfer","Enforcing constraints on outputs with unconstrained inference","A Compare-Aggregate Model for Matching Text Sequences","Exploring LOTS in Deep Neural Networks","LR-GAN: Layered Recursive Generative Adversarial Networks for Image Generation","Deep Variational Canonical Correlation Analysis","Multitask Regularization for Semantic Vector Representation of Phrases","Understanding Neural Sparse Coding with Matrix Factorization","Stick-Breaking Variational Autoencoders","Intelligible Language Modeling with Input Switched Affine Networks","Learning to Act by Predicting the Future","Unsupervised Program Induction with Hierarchical Generative Convolutional Neural Networks","Song From PI: A Musically Plausible Network for Pop Music Generation","Understanding intermediate layers using linear classifier probes","Multilayer Recurrent Network Models of Primate Retinal Ganglion Cells","Deep Information Propagation","Exploring the Application of Deep Learning for Supervised Learning Problems","A hybrid network: Scattering and Convnet","GRAM: Graph-based Attention Model for Healthcare Representation Learning","Alternating Direction Method of Multipliers for Sparse Convolutional Neural Networks","FastText.zip: Compressing text classification models","Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Networks","Emergent Predication Structure in Vector Representations of Neural Readers","A Joint Many-Task Model: Growing a Neural Network for Multiple NLP Tasks","DeepDSL: A Compilation-based Domain-Specific Language for Deep Learning","Recurrent Environment Simulators","Dataset Augmentation in Feature Space","(F)SPCD: Fast Regularization of PCD by Optimizing Stochastic ML Approximation under Gaussian Noise","Rotation Plane Doubly Orthogonal Recurrent Neural Networks","Structured Attention Networks","Training Long Short-Term Memory With Sparsified Stochastic Gradient Descent","#Exploration: A Study of Count-Based Exploration for Deep Reinforcement Learning","Distributed Transfer Learning for Deep Convolutional Neural Networks by Basic Probability Assignment","Efficient Summarization with Read-Again and Copy Mechanism","b-GAN: Unified Framework of Generative Adversarial Networks","Two Methods for Wild Variational Inference","Surprise-Based Intrinsic Motivation for Deep Reinforcement Learning","Making Stochastic Neural Networks from Deterministic Ones","Multi-modal Variational Encoder-Decoders","Modularized Morphing of Neural Networks","Identity Matters in Deep Learning","Batch Policy Gradient Methods for Improving Neural Conversation Models","Filling in the details: Perceiving from low fidelity visual input","Structured Interpretation of Deep Generative Models","Fast Adaptation in Generative Models with Generative Matching Networks","Soft Weight-Sharing for Neural Network Compression","Sparsely-Connected Neural Networks: Towards Efficient VLSI Implementation of Deep Neural Networks","Delving into Transferable Adversarial Examples and Black-box Attacks","A Way out of the Odyssey: Analyzing and Combining Recent Insights for LSTMs","Inference and Introspection in Deep Generative Models of Sparse Data","Neural Data Filter for Bootstrapping Stochastic Gradient Descent","Short and Deep: Sketching and Neural Networks","Demystifying ResNet","Recurrent Normalization Propagation","RenderGAN: Generating Realistic Labeled Data","Rectified Factor Networks for Biclustering","Optimization as a Model for Few-Shot Learning","Variable Computation in Recurrent Neural Networks","Can the Student Outdo the Master? Leveraging Human Driving Instruction using Deep Learning","Boosted Generative Models","Local minima in training of deep networks","Generative Adversarial Networks for Image Steganography","A Simple but Tough-to-Beat Baseline for Sentence Embeddings","Beyond Fine Tuning: A Modular Approach to Learning on Small Data","Recurrent Batch Normalization","Unsupervised Learning of State Representations for Multiple Tasks","Pointer Sentinel Mixture Models","Leveraging Asynchronicity in Gradient Descent for Scalable Deep Learning","Generative Models and Model Criticism via Optimized Maximum Mean Discrepancy","Classify or Select: Neural Architectures for Extractive Document Summarization","Annealing Gaussian into ReLU: a New Sampling Strategy for Leaky-ReLU RBM","Semi-supervised Knowledge Transfer for Deep Learning from Private Training Data","Tracking the World State with Recurrent Entity Networks","The Preimage of Rectifier Network Activities","Dropout with Expectation-linear Regularization","Learning to Repeat: Fine Grained Action Repetition for Deep Reinforcement Learning","Deep Character-Level Neural Machine Translation By Learning Morphology","Amortised MAP Inference for Image Super-resolution","Here's My Point: Argumentation Mining with Pointer Networks","Pruning Convolutional Neural Networks for Resource Efficient Inference","New Learning Approach By Genetic Algorithm In A Convolutional Neural Network For Pattern Recognition","Transfer of View-manifold Learning to Similarity Perception of Novel Objects","Representation of uncertainty in deep neural networks through sampling","MS MARCO: A Human-Generated MAchine Reading COmprehension Dataset","Frustratingly Short Attention Spans in Neural Language Modeling","Recurrent Hidden Semi-Markov Model","Character-aware Attention Residual Network for Sentence Representation","Tuning Recurrent Neural Networks with Reinforcement Learning","Learning through Dialogue Interactions","Prototypical Networks for Few-shot Learning","A Convolutional Encoder Model for Neural Machine Translation","Offline Bilingual Word Vectors Without a Dictionary","DSD: Dense-Sparse-Dense Training for Deep Neural Networks","Neural Machine Translation with Latent Semantic of Image and Text","On Large-Batch Training for Deep Learning: Generalization Gap and Sharp Minima","Perception Updating Networks: On architectural constraints for interpretable video generative models","End-to-End Learnable Histogram Filters","Deep Neural Networks and the Tree of Life","Learning Locomotion Skills Using DeepRL: Does the Choice of Action Space Matter?","Learning to Understand: Incorporating Local Contexts with Global Attention for Sentiment Classification","Learning Curve Prediction with Bayesian Neural Networks","Learning Graphical State Transitions","Differentiable Canonical Correlation Analysis","Counterpoint by Convolution","Query-Reduction Networks for Question Answering","Multi-label learning with the RNNs for Fashion Search","Unsupervised Pretraining for Sequence to Sequence Learning","The Concrete Distribution: A Continuous Relaxation of Discrete Random Variables","ENet: A Deep Neural Network Architecture for Real-Time Semantic Segmentation","Do Deep Convolutional Nets Really Need to be Deep and Convolutional?","Deep unsupervised learning through spatial contrasting","Adjusting for Dropout Variance in Batch Normalization and Weight Initialization","Sampling Generative Networks","The loss surface of residual networks: Ensembles and the role of batch normalization","Revisiting Classifier Two-Sample Tests","Learning a Natural Language Interface with Neural Programmer","PGQ: Combining policy gradient and Q-learning","Transformational Sparse Coding","The Neural Noisy Channel","Cortical-Inspired Open-Bigram Representation for Handwritten Word Recognition","ReasoNet: Learning to Stop Reading in Machine Comprehension","Gaussian Attention Model and Its Application to Knowledge Base Embedding and Question Answering","An Analysis of Feature Regularization for Low-shot Learning","Wav2Letter: an End-to-End ConvNet-based Speech Recognition System","Improving Policy Gradient by Exploring Under-appreciated Rewards","Diverse Beam Search: Decoding Diverse Solutions from Neural Sequence Models","An Actor-Critic Algorithm for Sequence Prediction","Revisiting Distributed Synchronous SGD","Generative Adversarial Parallelization","Regularizing CNNs with Locally Constrained Decorrelations","Charged Point Normalization: An Efficient Solution to the Saddle Point Problem","Improving Stochastic Gradient Descent with Feedback","PixelCNN++: A PixelCNN Implementation with Discretized Logistic Mixture Likelihood and Other Modifications","Modelling Relational Time Series using Gaussian Embeddings","Layered Convolutional Dictionary Learning for Sparse Coding Itemsets","Normalizing the Normalizers: Comparing and Extending Network Normalization Schemes","Multiagent System for Layer Free Network","Inductive Bias of Deep Convolutional Networks through Pooling Geometry","Efficient Softmax Approximation for GPUs","Support Regularized Sparse Coding and Its Fast Encoder","Introspection:Accelerating Neural Network Training By Learning Weight Evolution","Generalizable Features From Unsupervised Learning","Visualizing Deep Neural Network Decisions: Prediction Difference Analysis","Online Structure Learning for Sum-Product Networks","Hadamard Product for Low-rank Bilinear Pooling","Learning to superoptimize programs","Learning Word-Like Units from Joint Audio-Visual Analylsis","Recurrent Mixture Density Network for Spatiotemporal Visual Attention","Towards Deep Interpretability (MUS-ROVER II): Learning Hierarchical Representations of Tonal Music","CAN AI GENERATE LOVE ADVICE?: TOWARD NEURAL ANSWER GENERATION FOR NON-FACTOID QUESTIONS","Collaborative Deep Embedding via Dual Networks","Out-of-class novelty generation: an experimental foundation","Learning to Discover Sparse Graphical Models","Training Compressed Fully-Connected Networks with a Density-Diversity Penalty","RL^2: Fast Reinforcement Learning via Slow Reinforcement Learning","Unsupervised Deep Learning of State Representation Using Robotic Priors","Gated-Attention Readers for Text Comprehension","Universality in halting time","A Differentiable Physics Engine for Deep Learning in Robotics","Multi-task learning with deep model based reinforcement learning","Semantic Noise Modeling for Better Representation Learning","Classless Association using Neural Networks","On Robust Concepts and Small Neural Nets","Multi-view Generative Adversarial Networks","Sigma Delta Quantized Networks","Joint Multimodal Learning with Deep Generative Models","A recurrent neural network without chaos","Efficient Communications in Training Large Scale Neural Networks","FILTER SHAPING FOR CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS"]}},"id":"07db1b15-7e62-459c-97ae-b54c99dcf108","type":"ColumnDataSource"},{"attributes":{},"id":"f3c822a7-494b-421a-b57c-3ad6b5d82992","type":"BasicTicker"},{"attributes":{"callback":{"id":"84578974-2120-4bd1-9adc-8bee21e16ab8","type":"OpenURL"},"plot":{"id":"f6c5aebc-3500-4fea-a1dd-32d0aff6e480","subtype":"Figure","type":"Plot"}},"id":"de8e8ddc-fda8-4af6-bac3-28eb24b9f454","type":"TapTool"},{"attributes":{"plot":{"id":"f6c5aebc-3500-4fea-a1dd-32d0aff6e480","subtype":"Figure","type":"Plot"}},"id":"cd049e61-c888-41f8-8dab-0e6e7bf54eb4","type":"WheelZoomTool"},{"attributes":{"axis_label":"Replies","formatter":{"id":"ad2625f3-f15d-4c25-b13e-8b6265bd74c0","type":"BasicTickFormatter"},"plot":{"id":"f6c5aebc-3500-4fea-a1dd-32d0aff6e480","subtype":"Figure","type":"Plot"},"ticker":{"id":"f3c822a7-494b-421a-b57c-3ad6b5d82992","type":"BasicTicker"}},"id":"7286d8b9-9e8a-444a-b552-d1b43130430b","type":"LinearAxis"},{"attributes":{},"id":"ad2625f3-f15d-4c25-b13e-8b6265bd74c0","type":"BasicTickFormatter"},{"attributes":{"dimension":1,"plot":{"id":"f6c5aebc-3500-4fea-a1dd-32d0aff6e480","subtype":"Figure","type":"Plot"},"ticker":{"id":"f3c822a7-494b-421a-b57c-3ad6b5d82992","type":"BasicTicker"}},"id":"00abcf18-857e-4d26-8461-0c919ee71af1","type":"Grid"},{"attributes":{"below":[{"id":"5b4673dd-aaee-4918-937f-a5eb2de756a3","type":"LinearAxis"}],"left":[{"id":"7286d8b9-9e8a-444a-b552-d1b43130430b","type":"LinearAxis"}],"renderers":[{"id":"5b4673dd-aaee-4918-937f-a5eb2de756a3","type":"LinearAxis"},{"id":"40e41187-201d-4f5f-8d54-0ef4269aa6e2","type":"Grid"},{"id":"7286d8b9-9e8a-444a-b552-d1b43130430b","type":"LinearAxis"},{"id":"00abcf18-857e-4d26-8461-0c919ee71af1","type":"Grid"},{"id":"9dd56744-8d7d-40ad-8b97-7fc88c0915eb","type":"GlyphRenderer"}],"title":{"id":"527f464d-b18c-4f9c-a3c8-a97dd3b1972f","type":"Title"},"tool_events":{"id":"ac204c5c-5833-48ae-a444-ace72ab125bd","type":"ToolEvents"},"toolbar":{"id":"59e6e350-6ff1-41d9-bd82-ed10ff25f9b0","type":"Toolbar"},"x_range":{"id":"27162bcc-cfb7-4a3e-973f-7b7d5dfb6adf","type":"DataRange1d"},"y_range":{"id":"883b3d39-b7a8-47e4-bc7f-13845c32a19e","type":"DataRange1d"}},"id":"f6c5aebc-3500-4fea-a1dd-32d0aff6e480","subtype":"Figure","type":"Plot"},{"attributes":{},"id":"02568645-620b-4121-a8a1-7bcc6383c14b","type":"BasicTickFormatter"},{"attributes":{"active_drag":"auto","active_scroll":{"id":"cd049e61-c888-41f8-8dab-0e6e7bf54eb4","type":"WheelZoomTool"},"active_tap":"auto","tools":[{"id":"cc02b475-067c-41f0-b9e5-74677856dc5c","type":"HoverTool"},{"id":"116e842c-76c2-491d-a020-64c692d27c3d","type":"ResetTool"},{"id":"de8e8ddc-fda8-4af6-bac3-28eb24b9f454","type":"TapTool"},{"id":"e4bf00b3-2474-4625-826c-e86b451f0bda","type":"PanTool"},{"id":"cd049e61-c888-41f8-8dab-0e6e7bf54eb4","type":"WheelZoomTool"}]},"id":"59e6e350-6ff1-41d9-bd82-ed10ff25f9b0","type":"Toolbar"},{"attributes":{"fill_color":{"value":"#1f77b4"},"line_color":{"value":"#1f77b4"},"size":{"field":"scores","units":"screen"},"x":{"field":"confidences"},"y":{"field":"reply_count"}},"id":"3d27a1e4-a92a-477f-ad45-4fc9b3a24d0e","type":"Circle"},{"attributes":{"plot":{"id":"f6c5aebc-3500-4fea-a1dd-32d0aff6e480","subtype":"Figure","type":"Plot"}},"id":"e4bf00b3-2474-4625-826c-e86b451f0bda","type":"PanTool"},{"attributes":{"data_source":{"id":"07db1b15-7e62-459c-97ae-b54c99dcf108","type":"ColumnDataSource"},"glyph":{"id":"062ea0fd-4e33-4437-87c9-e36cb822e10b","type":"Circle"},"hover_glyph":{"id":"3d27a1e4-a92a-477f-ad45-4fc9b3a24d0e","type":"Circle"},"nonselection_glyph":{"id":"90be3fd1-1bfa-4ea7-b996-4ea7835aea26","type":"Circle"},"selection_glyph":null},"id":"9dd56744-8d7d-40ad-8b97-7fc88c0915eb","type":"GlyphRenderer"},{"attributes":{"plot":{"id":"f6c5aebc-3500-4fea-a1dd-32d0aff6e480","subtype":"Figure","type":"Plot"},"ticker":{"id":"6f62520e-0e67-43d4-bc7a-54385fae890e","type":"BasicTicker"}},"id":"40e41187-201d-4f5f-8d54-0ef4269aa6e2","type":"Grid"},{"attributes":{"plot":{"id":"f6c5aebc-3500-4fea-a1dd-32d0aff6e480","subtype":"Figure","type":"Plot"}},"id":"116e842c-76c2-491d-a020-64c692d27c3d","type":"ResetTool"},{"attributes":{},"id":"ac204c5c-5833-48ae-a444-ace72ab125bd","type":"ToolEvents"},{"attributes":{"callback":null},"id":"883b3d39-b7a8-47e4-bc7f-13845c32a19e","type":"DataRange1d"},{"attributes":{"callback":null,"plot":{"id":"f6c5aebc-3500-4fea-a1dd-32d0aff6e480","subtype":"Figure","type":"Plot"},"tooltips":[["title","@titles"],["score","@raw_scores"],["confidence","@confidences"],["replies","@reply_count_raw"]]},"id":"cc02b475-067c-41f0-b9e5-74677856dc5c","type":"HoverTool"},{"attributes":{"callback":null},"id":"27162bcc-cfb7-4a3e-973f-7b7d5dfb6adf","type":"DataRange1d"},{"attributes":{"fill_alpha":{"value":0.75},"fill_color":{"field":"c"},"line_alpha":{"value":0.75},"line_color":{"value":"#1f77b4"},"size":{"field":"scores","units":"screen"},"x":{"field":"confidences"},"y":{"field":"reply_count"}},"id":"062ea0fd-4e33-4437-87c9-e36cb822e10b","type":"Circle"},{"attributes":{"plot":null,"text":"Score, Replies, and Confidence","text_font_size":{"value":"24pt"}},"id":"527f464d-b18c-4f9c-a3c8-a97dd3b1972f","type":"Title"},{"attributes":{"fill_alpha":{"value":0.1},"fill_color":{"value":"#1f77b4"},"line_alpha":{"value":0.1},"line_color":{"value":"#1f77b4"},"size":{"field":"scores","units":"screen"},"x":{"field":"confidences"},"y":{"field":"reply_count"}},"id":"90be3fd1-1bfa-4ea7-b996-4ea7835aea26","type":"Circle"},{"attributes":{},"id":"6f62520e-0e67-43d4-bc7a-54385fae890e","type":"BasicTicker"},{"attributes":{"axis_label":"Confidence","formatter":{"id":"02568645-620b-4121-a8a1-7bcc6383c14b","type":"BasicTickFormatter"},"plot":{"id":"f6c5aebc-3500-4fea-a1dd-32d0aff6e480","subtype":"Figure","type":"Plot"},"ticker":{"id":"6f62520e-0e67-43d4-bc7a-54385fae890e","type":"BasicTicker"}},"id":"5b4673dd-aaee-4918-937f-a5eb2de756a3","type":"LinearAxis"}],"root_ids":["f6c5aebc-3500-4fea-a1dd-32d0aff6e480"]},"title":"Bokeh Application","version":"0.12.3"}};
                    var render_items = [{"docid":"ffc21d66-f46d-42a3-a097-582e9b1e631e","elementid":"d9699ef8-6b47-4ac7-93c3-ce9bd80b7219","modelid":"f6c5aebc-3500-4fea-a1dd-32d0aff6e480"}];
                    
                    Bokeh.embed.embed_items(docs_json, render_items);
                });
            });
          },
          function(Bokeh) {
            console.log("Bokeh: injecting CSS: https://cdn.pydata.org/bokeh/release/bokeh-0.12.3.min.css");
            Bokeh.embed.inject_css("https://cdn.pydata.org/bokeh/release/bokeh-0.12.3.min.css");
            console.log("Bokeh: injecting CSS: https://cdn.pydata.org/bokeh/release/bokeh-widgets-0.12.3.min.css");
            Bokeh.embed.inject_css("https://cdn.pydata.org/bokeh/release/bokeh-widgets-0.12.3.min.css");
          }
        ];
      
        function run_inline_js() {
          
          for (var i = 0; i < inline_js.length; i++) {
            inline_js[i](window.Bokeh);
          }
          
        }
      
        if (window._bokeh_is_loading === 0) {
          console.log("Bokeh: BokehJS loaded, going straight to plotting");
          run_inline_js();
        } else {
          load_libs(js_urls, function() {
            console.log("Bokeh: BokehJS plotting callback run at", now());
            run_inline_js();
          });
        }
      }(this));
  });