On the Difference Between the Information Bottleneck and the Deep
Information Bottleneck [81.9] 本稿では,Deep Variational Information Bottleneckとその導出に必要な仮定について再考する。
後者のマルコフ連鎖のみを満たすべき$I(T;Y)$に対して下界を最適化することで、この制限を回避する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Dec 2019 18:31:42 GMT)
Microlens array grid estimation, light field decoding, and calibration [77.3] マイクロレンズアレイ型光フィールドカメラにおけるマイクロレンズアレイグリッド推定のための複数のアルゴリズムについて検討する。
そこで本研究では,マイクロレンズアレイグリッド推定法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Dec 2019 13:27:13 GMT)
Morphology-Agnostic Visual Robotic Control [76.4] MAVRICは、ロボットの形態に関する最小限の知識で機能するアプローチである。
本稿では,視覚誘導型3Dポイントリーチ,軌道追従,ロボットとロボットの模倣について紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Dec 2019 15:45:10 GMT)
Scalable Hierarchical Clustering with Tree Grafting [66.7] Grinchは、大規模で非階層的な階層的クラスタリングと一般的なリンク関数のための新しいアルゴリズムである。
Grinchは、リンケージ関数を持つクラスタリングのための分離性という新しい概念によって動機付けられている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Dec 2019 20:56:15 GMT)
Entanglement Classification via Neural Network Quantum States [58.7] 本稿では、学習ツールと量子絡み合いの理論を組み合わせて、純状態における多部量子ビット系の絡み合い分類を行う。
我々は、ニューラルネットワーク量子状態(NNS)として知られる制限されたボルツマンマシン(RBM)アーキテクチャにおいて、人工ニューラルネットワークを用いた量子システムのパラメータ化を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Dec 2019 07:40:23 GMT)
Leveraging Semi-Supervised Learning for Fairness using Neural Networks [49.6] 機械学習に基づく意思決定システムの公平性に対する懸念が高まっている。
本稿では,ラベルのないデータから得られるニューラルネットワークを用いた半教師付きアルゴリズムを提案する。
提案したSSFairと呼ばれるモデルは、ラベルのないデータの情報を活用して、トレーニングデータのバイアスを軽減する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Dec 2019 09:11:26 GMT)
Algorithmic Cooling of Nuclear Spin Pairs using a Long-Lived Singlet
State [48.8] 長寿命の核一重項状態を利用してスピンペア系のアンサンブルにおいて大きな冷却が達成されることを示す。
これは量子重畳状態を用いたアルゴリズム冷却の最初の実演である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Dec 2019 09:57:03 GMT)
Diversity Transfer Network for Few-Shot Learning [34.4] 本稿では,潜在多様性を既知のカテゴリから伝達する新たな生成フレームワークであるダイバーシティ・トランスファー・ネットワーク(DTN)を提案する。
DTNのメタトレーニングプロセスの安定化を図るために,既知のカテゴリに対して協調訓練を行う組織的な補助的タスクを提案する。
その結果,DTNは単段階学習とより高速な収束速度を持ち,特徴生成に基づく数ショット学習手法の最先端結果が得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Dec 2019 05:44:38 GMT)
Deep Attentive Ranking Networks for Learning to Order Sentences [31.7] 本稿では,1段落の文の順序付けを学習するための注意に基づく格付けフレームワークを提案する。
本フレームワークは,双方向文エンコーダと自己認識型トランスフォーマネットワーク上に構築されている。
ポイントワイド、ペアワイド、リストワイドランキングなど、さまざまなランキングベースの損失関数を使用したシームレスなトレーニングを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Dec 2019 19:54:27 GMT)
Towards Neural-Guided Program Synthesis for Linear Temporal Logic
Specifications [26.5] ニューラルネットワークを用いてQ関数を学習し、探索を誘導し、その後正当性を検証したプログラムを構築する。
提案手法は,検索と深層学習を組み合わせることで,合成を実現するのにユニークな手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Dec 2019 17:09:49 GMT)
Revisiting Landscape Analysis in Deep Neural Networks: Eliminating
Decreasing Paths to Infinity [24.2] 損失関数が減少する無限小に至る経路が存在する場合、降下アルゴリズムは無限小に分岐することができる。
非線形ニューラルネットワークには、悪いローカルミンが無く、無限大への減少経路が同時に達成できないという設定が1つ存在するかどうかは不明だ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Dec 2019 18:17:34 GMT)
Segmentation-Aware and Adaptive Iris Recognition [24.1] アイリス画像の品質は、アイリスマッチング精度を劣化させることが知られている。
眼周囲情報は本質的にそのような虹彩画像に埋め込まれており、そのような非理想的なシナリオ下で虹彩認識を支援するために利用することができる。
本稿では,より精度の低いアイリス認識のためのセグメンテーション支援適応フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Dec 2019 04:31:37 GMT)
Short-Term Temporal Convolutional Networks for Dynamic Hand Gesture
Recognition [23.1] 本稿では,3次元高密度畳み込みネットワーク(3D-DenseNets)と時間的畳み込みネットワーク(TCNs)の改善に基づくマルチモーダルジェスチャー認識手法を提案する。
空間分析では3D-DenseNetを用いて短期的特徴を効果的に学習する。
時間的分析では、TNを用いて時間的特徴を抽出し、改良されたSqueeze-and-Excitation Networks(SENet)を用いて各TNの層から時間的特徴の表現力を強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Dec 2019 23:30:27 GMT)
Unseen Face Presentation Attack Detection Using Class-Specific Sparse
One-Class Multiple Kernel Fusion Regression [15.0] 本論文は、目に見えない攻撃シナリオの困難な状況下での顔提示攻撃検出に対処する。
カーネル回帰に基づく一級顔提示攻撃検出手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Dec 2019 11:53:20 GMT)
Image Seam-Carving by Controlling Positional Distribution of Seams [12.7] そこで本研究では,元のシーム彫りの単純さだけでなく,従来の手法では望ましくない歪みに欠ける新しいシーム彫りアルゴリズムを提案する。
提案手法は,再ターゲット画像品質評価やシーム凝集対策において,元のシーム彫刻よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Dec 2019 08:17:55 GMT)
Topological and nontopological edge states induced by qubit-assisted
coupling potentials [11.0] SSH鎖をモデル化した回路量子力学(QED)格子系における量子ビット共役結合電位によって誘起される位相的および非位相的エッジ状態について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Dec 2019 08:37:59 GMT)
Modeling Teacher-Student Techniques in Deep Neural Networks for
Knowledge Distillation [9.6] 知識蒸留(KD)は、学習中の構造物の知識を別のものに移す新しい方法である。
本稿では,KDの一般モデルを構築するために,KDの範囲に関する様々な研究を調査し,分析する。
KDにおける異なるアプローチの利点とデメリットをよりよく理解し、KDの新しい戦略を開発することが可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Dec 2019 05:32:02 GMT)
Modeling Neural Architecture Search Methods for Deep Networks [9.6] 本稿では,ニューラルアーキテクチャ探索法(NAS)の一般化モデルを提案する。
重要な関心領域を分類し識別するための異なる設計アプローチを比較することが可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Dec 2019 05:51:03 GMT)
Strong Majorization Uncertainty Relations: Theory and Experiment [9.4] 偏化不確実性関係(MUR)の分類について検討する。
まず、推測ゲームフォーマリズムを使ってMURを研究し、それらの物理的性質を開示するのに役立つ。
第二に、MUR の境界を平坦性過程、あるいは同値に、偏化格子で締め付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Dec 2019 16:16:09 GMT)
Transform-Domain Classification of Human Cells based on DNA Methylation
Datasets [8.9] Walsh-Hadamard Transform (WHT) の変換による全CpG島におけるDNAメチル化強度の測定を統合するパイプラインが提案されている。
提案手法は, エピジェノムおよびゲノムデータセットによる急速疾患および正常ヒト細胞分類に広く応用されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Dec 2019 04:18:11 GMT)
Homogeneous Online Transfer Learning with Online Distribution
Discrepancy Minimization [8.8] 本稿では,新しい特徴表現の探索を目的とした,新しいオンライントランスファー学習手法を提案する。
我々は複数のソースドメインによるオンライントランスファー学習に注力し、Hedge戦略を用いてソースドメインからの知識を活用する。
2つの実世界のデータセットに対する総合的な実験により、我々の手法は最先端の手法よりも大きなマージンで優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Dec 2019 08:58:25 GMT)
Non-rigid Registration Method between 3D CT Liver Data and 2D Ultrasonic
Images based on Demons Model [8.2] 肝のCTデータと超音波画像の非厳密な登録は、診断と治療を容易にする。
Demonsモデルの登録精度を向上させるため,新しい境界抽出・拡張手法が提案されている。
実験の結果,提案手法は高精度な登録結果が得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Dec 2019 19:01:04 GMT)
Privacy for Rescue: A New Testimony Why Privacy is Vulnerable In Deep
Models [6.9] エッジクラウドシステム実行モデルにおけるプライバシ保護問題の形式的定義を示す。
我々は最先端の手法を分析し、それらの手法の欠点を指摘する。
本稿では,プライバシー保護手法の有効性を評価するために,より正確な2つの指標を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Dec 2019 15:55:03 GMT)
Learning to Infer User Interface Attributes from Images [6.6] 設計者が作成した入力画像からユーザインタフェースの属性を推測する。
現実世界のGoogle Play Storeアプリケーションからなるデータセットで92.5%の精度を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Dec 2019 09:45:59 GMT)
Topological phase induced by distinguishing parameter regimes in cavity
optomechanical system with multiple mechanical resonators [6.4] 本研究では,位相的Su-Schrieffer-Heeger位相を1次元キャビティ光学系で誘導する2種類のパラメータ規則を提案する。
強結合ハミルトニアンはベッセル関数を変更することで位相的SSH位相に写像できる。
また、ストークス加熱過程を保ち、自明な位相を持つ類似のボソニック・キタエフモデルを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Dec 2019 09:15:47 GMT)
Automated Testing for Deep Learning Systems with Differential Behavior
Criteria [5.7] 本研究では,差分行動基準に基づくディープラーニングシステムのための自動テストシステムの構築について検討した。
テストイテレーション毎に3つの事前学習モデルの差動挙動を観察することにより,誤フィードバックを誘発する入力画像をコーナーケースとして登録した。
深層学習システムのためのフォトリアリスティック画像を生成するために, 差動行動基準に基づく他の手法について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Dec 2019 10:31:55 GMT)
Controllable double quantum state transfers by one topological channel
in a frequency-modulated optomechanical array [5.4] フォトニック左端状態とフォトニック右端状態との間の量子状態移動は高忠実度で達成可能であることを示す。
この方式は、2種類の異なる量子状態遷移を制御可能な方法で切り替える新しい経路を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Dec 2019 09:27:03 GMT)
Optimistic robust linear quadratic dual control [4.9] 本稿では, 一定の等価性の性能とロバスト性の実用性を両立させようとする二重制御戦略を提案する。
この定式化は、パラメトリック不確実性の表現における構造を保ち、制御タスクにおいて最も重要となるパラメータにおける不確実性の減少をコントローラが目標とすることを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Dec 2019 02:02:11 GMT)
Building chatbots from large scale domain-specific knowledge bases:
challenges and opportunities [4.1] 本稿では,機器関連苦情の理解と対応を目的とした大規模仮想アシスタントの構築から学んだ課題と教訓について述べる。
提案するフレームワークは,市販の一般的なフレームワークと比較して,最大30%の精度で大規模にスケール可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Dec 2019 22:40:30 GMT)
Quantum algorithms for the Goldreich-Levin learning problem [3.9] Goldreich-Levinアルゴリズムは元々暗号目的のために提案され、その後学習に適用された。
ウォルシュ係数を持つベクトルを$w$で出力するには$poly(n,frac1epsilonlogfrac1delta)$時間を要する。
本稿では,この問題に対する量子アルゴリズムをクエリ複雑性$O(fraclogfrac1deltaepsilon4)$で与えられる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Dec 2019 14:52:36 GMT)
What do QAOA energies reveal about graphs? [2.0] グラフ構造に対するQAOAエネルギーの依存を利用して、ランダムにあるいは司法的に選択されたパラメータをグラフについて学習する。
我々の発見の多くは、様々な制約の下で$U(G)$と解釈できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Dec 2019 09:23:58 GMT)
GraphACT: Accelerating GCN Training on CPU-FPGA Heterogeneous Platforms [1.2] グラフ畳み込みネットワーク(GCN)は、グラフ上での表現学習のための最先端のディープラーニングモデルとして登場した。
実質的かつ不規則なデータ通信のため、GCNの訓練を加速することは困難である。
我々はCPU-FPGAヘテロジニアスシステム上でGCNをトレーニングするための新しいアクセラレータを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Dec 2019 21:19:01 GMT)
Extreme learning machine-based model for Solubility estimation of
hydrocarbon gases in electrolyte solutions [1.2] メタン, エタン, プロパン, ブタンなどの炭化水素ガスに対して, 新しい溶解度推定ツールが提案されている。
ELM出力と1175の溶解点を持つ総合的な実データバンクを比較すると、R2乗値は0.985と0.987である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Dec 2019 19:23:22 GMT)
Intrinsic motivations and open-ended learning [0.8] 認知ロボティクスや機械学習における本質的なモチベーションやオープンエンドラーニングへの関心が高まっている。
本稿は,2つの文献スレッドからの関連するコントリビューションをレビューし,それらのリンクを描画することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Dec 2019 10:56:02 GMT)
A Performance Comparison of Data Mining Algorithms Based Intrusion
Detection System for Smart Grid [0.6] 侵入検知システム(IDS)は,スマートグリッドネットワークの確保と悪意ある活動の検出において重要な役割を担っている。
本稿では、IDSがSmart Gridで使用している4つのデータマイニングアルゴリズムの概要について述べる。
その結果、ランダムフォレストは他の3つのアルゴリズムよりも高い検出確率、誤報の確率、誤報の確率、誤検知の確率、高い精度で攻撃を検出できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Dec 2019 20:48:13 GMT)
C. H. Robinson Uses Heuristics to Solve Rich Vehicle Routing Problems [0.5] 本稿では,様々な問題を解くのに有効であることを示す,経路生成アルゴリズムを多数備えた集合分割フレームワークを提案する。
提案したアルゴリズムは、CHRの既存の技術を10のベンチマークインスタンスで上回り、その後同社の交通計画および実行技術プラットフォームに組み込まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Dec 2019 03:24:46 GMT)
A Hybrid Framework for Topic Structure using Laughter Occurrences [0.4] この作業では、パラ言語的知識と言語的知識を多段階階層を通してハイブリッドフレームワークに組み合わせます。
笑いの発生は、ICSIデータベースの多人数会議記録からパラ言語情報として使用される。
このトレーニング不要なトピック構造化アプローチは、音声対話のオンライン理解に適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Dec 2019 23:31:42 GMT)
Robust optical readout and characterization of nuclear spin transitions
in nitrogen-vacancy ensembles in diamond [0.0] ダイヤモンド中の核スピンアンサンブルは、回転センシングを含む量子センシングの応用には有望な候補である。
ダイヤモンド窒素空孔(NV)中心の14N核スピンに付随する光学的検出された核スピン遷移のキャラクタリゼーションを行う。
ここで報告される温度と磁場の依存性は、回転センシングのような量子センシングの応用や、量子情報処理の応用に重要である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Dec 2019 23:47:42 GMT)
Reliability of lattice gauge theories [0.0] ゲージ不変項の存在下では、ゲージ違反は短時間でのみ摂動的に蓄積され、非常に長い時間しか増殖しないことを示す。
この増殖は、初期のゲージ不変セクターからダイナミクスを遠ざけるエネルギー的にペナル化するプロセスによって、無限回まで抑制することができる。
この結果はゲージ理論量子シミュレータの驚くべき頑健さを浮き彫りにした。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Dec 2019 19:00:02 GMT)
Non-Hermitian impurities in Dirac systems [0.0] 損失を伴う不純物サイトは、状態の局所密度の非自明な分布をもたらす(LDOS)
非エルミート不純物の効果は、フォトニック格子と特定の凝縮物質配置の両方で検証できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Dec 2019 19:20:08 GMT)
Exact non-Markovian evolution with multiple reservoirs [0.0] 複数の貯水池と相互作用する多層システムのモデルを考える。
このモデルではマルコフ近似を使わずに正確な密度行列の進化を求めることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Dec 2019 11:22:20 GMT)
Emergent Behaviors from Folksonomy Driven Interactions [0.0] 本稿では、フォークソ駆動の振る舞いにつながるフォークソ駆動のタグ相互作用を研究するための研究プログラムについて述べる。
本研究の目的は,Folksodriven tag 上での群挙動を複雑かつ純粋に生成する,単純な局所的相互作用のタイプを理解することである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Dec 2019 18:33:03 GMT)
Efficient Decremental Learning Algorithms for Broad Learning System [0.0] 削除された学習アルゴリズムは、機械学習において必要であり、冗長なノードをプルークし、古いインライントレーニングサンプルを削除する。
加算ノードに対して[9]に提案された増分学習アルゴリズム1から、冗長ノードをプルーする効率的な復号学習アルゴリズムを導出する。
追加入力に対して[10]で提案した2つのインクリメンタル学習アルゴリズムから、トレーニングサンプルを除去する2つの分解学習アルゴリズムを導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Dec 2019 04:46:27 GMT)
Definitions and Semantic Simulations Based on Object-Oriented Analysis
and Modeling [0.0] 私たちは、モデリングのためにプログラミング言語で実装されたリッチなセマンティクスを使用するために、従来の方法を超えて行くことを提案しました。
本稿では、まず、滝の構造的定義と心肺系の2つの例に対する実行可能なモデルの適用について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Dec 2019 05:59:02 GMT)
Deep Learning-Based Intrusion Detection System for Advanced Metering
Infrastructure [0.0] スマートグリッドはさまざまな脅威に晒され、サイバー攻撃に変換される可能性がある。
本稿では,サイバー攻撃防止のためのディープラーニングによる侵入検知システムの開発を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Dec 2019 21:06:20 GMT)
Computing L1 Straight-Line Fits to Data (Part 1) [0.0] この報告は主に、L1近似の性質に慣れていない人々のためのものである。
レポートの残りの部分は、すでにL1アルゴリズムの内部動作に精通している読者にも注目するべきだ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Dec 2019 02:29:49 GMT)
Broadband and Wide-Angle Invisibility with PT-Symmetric 2D-Weyl
Semimetal [0.0] PT対称光スラブシステムにおけるブロードバンドおよび広角可視形状を明らかにするために, PT対称2次元ワイル半金属(WSM)について検討した。
本研究は, この方向の実験的実現への具体的な対応を示唆するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Dec 2019 20:20:52 GMT)
Automatic segmentation and determining radiodensity of the liver in a
large-scale CT database [0.0] この技術は、様々な患者位置で得られたCT画像を幅広い露光パラメーターで処理するために使用することができる。
実際の大規模医療データベースでは、100万以上の研究で低用量CTスキャンを処理できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Dec 2019 12:41:05 GMT)
A Robust Comparison of the KDDCup99 and NSL-KDD IoT Network Intrusion
Detection Datasets Through Various Machine Learning Algorithms [0.0] 最も引用されている侵入検知データセットはKDDCup99とNSL-KDDである。
このプロジェクトの主な目標は、両方のデータセットを堅牢に比較することでした。
NSL-KDDデータセットは、KDDCup99データセットよりも高品質である、という結論に達したのです。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Dec 2019 07:36:33 GMT)