NETNet: Neighbor Erasing and Transferring Network for Better Single Shot
Object Detection [170.3] 我々は、ピラミッドの特徴を再設定し、スケールアウェアな特徴を探索する新しいNeighbor Erasing and Transferring(NET)メカニズムを提案する。
NETNetと呼ばれるシングルショットネットワークは、スケールアウェアなオブジェクト検出のために構築されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2020 15:21:29 GMT)
Tree-Structured Policy based Progressive Reinforcement Learning for
Temporally Language Grounding in Video [128.1] 非トリミングビデオにおける一時的言語接地は、ビデオ理解における新たな課題である。
ヒトの粗大な意思決定パラダイムにインスパイアされた我々は、新しい木構造政策に基づくプログレッシブ強化学習フレームワークを定式化した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2020 15:08:04 GMT)
Graph Ordering: Towards the Optimal by Learning [69.7] グラフ表現学習は、ノード分類、予測、コミュニティ検出など、多くのグラフベースのアプリケーションで顕著な成功を収めている。
しかし,グラフ圧縮やエッジ分割などのグラフアプリケーションでは,グラフ表現学習タスクに還元することは極めて困難である。
本稿では,このようなアプリケーションの背後にあるグラフ順序付け問題に対して,新しい学習手法を用いて対処することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2020 09:14:16 GMT)
Multi-View Photometric Stereo: A Robust Solution and Benchmark Dataset
for Spatially Varying Isotropic Materials [66.0] 多視点光度ステレオ技術を用いて3次元形状と空間的に異なる反射率の両方をキャプチャする手法を提案する。
我々のアルゴリズムは、遠近点光源と遠近点光源に適している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2020 12:26:22 GMT)
Hybrid Deep Embedding for Recommendations with Dynamic Aspect-Level
Explanations [60.8] アスペクトベースの説明可能なレコメンデーションのためのHybrid Deep Embeddingと呼ばれる新しいモデルを提案する。
HDEの主な考え方は、評価予測のためにユーザとアイテムの動的埋め込みを学ぶことである。
ユーザ/イテムのアスペクトの好みや品質が自動的に学習されるため、HDEは、ユーザや項目のレビューで言及されていないアスペクトの影響を捉えることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2020 13:16:32 GMT)
Deep Collaborative Embedding for information cascade prediction [58.9] 本稿では,情報カスケード予測のためのDeep Collaborative Embedding (DCE) と呼ばれる新しいモデルを提案する。
本稿では, 自動エンコーダを用いた協調埋め込みフレームワークを提案し, カスケード協調とノード協調によるノード埋め込みを学習する。
実世界のデータセットで行った大規模な実験の結果、我々のアプローチの有効性が検証された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2020 13:32:18 GMT)
Smooth markets: A basic mechanism for organizing gradient-based learners [47.3] スムーズマーケット(SM-games)は、対角にゼロ和の相互作用を持つn-プレイヤゲームの一種である。
SMゲームは、(一部)GAN、敵対的トレーニング、その他の最近のアルゴリズムを含む、機械学習における一般的なデザインパターンを符号化する。
SMゲームは1次手法を用いて解析と最適化が可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2020 09:09:22 GMT)
Adaptive Parameterization for Neural Dialogue Generation [39.2] 本稿では,bf適応型bfニューラルbf対話生成モデルtextscAdaNDを提案する。
各会話に対して、モデルは入力コンテキストを参照してエンコーダ・デコーダのパラメータを生成する。
大規模実世界の会話データセットを用いて行った実験から,定量的指標と人的評価の両面において,本モデルが優れた性能を発揮することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2020 08:18:19 GMT)
cube2net: Efficient Query-Specific Network Construction with Data Cube
Organization [38.6] 現実世界では、ネットワークマイニングは特定のクエリーセットのオブジェクトに対して行われることが多い。
本稿では,既存のネットワークマイニングアルゴリズムの効率ボトルネックを解消するために,クエリ固有のネットワーク構築の問題に対処することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2020 13:53:39 GMT)
Ranking Significant Discrepancies in Clinical Reports [36.0] 医療ミスは公衆衛生上の問題であり、世界中で死因となっている。
多くの医療センターや病院では、医療従事者が予備的な医療報告書を書き、報告は後にレビューされ、改訂され、より経験豊富な医師によって確定する報告システムを使用している。
毎日大量のレポートが作成されているため、最終的なレポートをすべて手作業で徹底的にレビューして、そのようなエラーを見つけてそこから学ぶことは、しばしば困難である。
予備版と最終版の間にテキストとオントロジが重なる新しいランキング手法を提案する。
これにより、医療実践者は、その解釈がもっとも多い報告から容易に識別し、学習することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2020 14:47:10 GMT)
Multi-agent Motion Planning for Dense and Dynamic Environments via Deep
Reinforcement Learning [33.4] 本稿では、分散動作計画問題の解法として、深部強化学習(RL)とFMP(Force-based Motion Planning)のハイブリッドアルゴリズムを提案する。
FMPは時間最適経路を生成できず、既存のRLソリューションは高密度環境では衝突のない経路を生成できない。
シミュレーションの結果,提案アルゴリズムは深部RLアルゴリズムとFMPアルゴリズムより優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2020 08:24:40 GMT)
Stacked Adversarial Network for Zero-Shot Sketch based Image Retrieval [28.0] 本稿では,SAN(Stacked Adrial Network)に基づく生成手法と,ZS-SBIRにおけるSiamese Network(SN)の利点を提案する。
スケッチに基づいて画像特徴を合成する生成モデルの能力は、画像から画像への検索問題に還元される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2020 12:18:28 GMT)
Fair Transfer of Multiple Style Attributes in Text [27.0] 複数のスタイルの転送を連続的に行うことで、複数のスタイルの転送が達成できないことを示す。
与えられたテキストで複数のスタイル属性を公平に転送するためのニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2020 15:38:04 GMT)
A Unified System for Aggression Identification in English Code-Mixed and
Uni-Lingual Texts [25.2] 我々は、英語のコードミックスデータセットとユニ言語の英語データセットで動作する、統一的で堅牢なディープラーニングアーキテクチャを導入する。
考案されたシステムは、心理言語学的特徴と非常にベーシックな言語的特徴を使用する。
提案システムは、英語のコードミキシングデータセットと単言語の英語データセットに対する従来のアプローチよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2020 06:50:54 GMT)
Inference for Network Structure and Dynamics from Time Series Data via
Graph Neural Network [21.0] 本稿では,Gumbel Graph Network (GGN) と呼ばれる新しいデータ駆動型ディープラーニングモデルを提案する。
本手法は,ネットワーク再構築作業において,最大100%のネットワーク構造を再構築することができる。
モデルは未知の構造の部分を最大90%の精度で推測することもできますが、いくつかのノードが欠落している場合もあります。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2020 02:05:54 GMT)
A GAN-based Tunable Image Compression System [13.8] 本稿では、GAN(Generative Adversarial Network)を用いてコンテンツベースの圧縮を再考し、重要でない領域を再構築する。
モデルを再トレーニングすることなく、特定の圧縮比に画像を圧縮するチューナブル圧縮スキームも提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2020 02:40:09 GMT)
A Transfer Learning Approach to Cross-Modal Object Recognition: From
Visual Observation to Robotic Haptic Exploration [13.5] 本稿では,ロボットによる能動探査によるクロスモーダルビジュオ触覚物体認識の問題点について紹介する。
そこで我々は,ビジュオ触覚の共通表現の発見,適切な特徴セットの定義,ドメイン間の特徴の移動,オブジェクトの分類という4つのステップからなるアプローチを提案する。
提案手法は94.7%の精度を達成しており、これはモノモーダルケースの精度に匹敵するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2020 14:47:02 GMT)
Scalable Bid Landscape Forecasting in Real-time Bidding [12.7] プログラム広告では、広告スロットは通常、第二価格(SP)オークションを使ってリアルタイムで販売される。
SPでは、1つの項目に対して、各入札者の支配的な戦略は、入札者の視点から真の価値を入札することである。
本稿では,ヘテロセダスティックな完全パラメトリック・レグレッション・アプローチと混合密度・レグレッション・ネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2020 03:20:05 GMT)
Media Forensics and DeepFakes: an overview [12.3] リアルメディアと合成メディアの境界は非常に薄くなっている。
ディープフェイクは選挙中に世論を操ったり、詐欺を犯したり、軽視したり、脅迫したりするのに使われる。
偽マルチメディアコンテンツを検出する自動化ツールが緊急に必要である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2020 00:13:32 GMT)
Adversarial Loss for Semantic Segmentation of Aerial Imagery [12.2] 本稿では,意味的セグメンテーションにおける局所的・グローバル的文脈の理解を学習する新たな損失関数を提案する。
DeepLab v3+ネットワークに新たに提案された損失関数は、マサチューセッツの建物データセットの最先端結果を取得する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2020 10:21:37 GMT)
Training Neural Network Controllers Using Control Barrier Functions in
the Presence of Disturbances [9.2] 本稿では,ニューラルネットワークに基づくフィードバックコントローラの学習に模倣学習を用いることを提案する。
また,外乱下におけるシステムのための新しい高次CBFも開発している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2020 18:43:10 GMT)
Social Network Analytics for Churn Prediction in Telco: Model Building,
Evaluation and Network Architecture [8.6] ソーシャルネットワークのアナリティクスは、通信業界で顧客の混乱を予測するために使われており、大きな成功を収めている。
我々は,8つのコール・ディテール・レコード・データセットに適用することにより,関係学習者を構築するための様々な戦略をベンチマークする。
本稿では,通信業界におけるソーシャルネットワーク分析の適用方法に関するガイドラインを最適に提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2020 17:09:22 GMT)
A Comparative Study of Social Network Classifiers for Predicting Churn
in the Telecommunication Industry [8.6] ネットワーク学習は多くの研究で有効であることが示されている。
これらの手法は、電信企業における顧客の混乱を予測するために適応されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2020 17:05:53 GMT)
Teaching Software Engineering for AI-Enabled Systems [7.0] このコースは、機械学習のバックグラウンドを持つ学生にソフトウェア工学のスキルを教える。
コースとインフラストラクチャを説明し、経験を共有し、コースを初めて教えることから得られるすべての材料について説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2020 15:24:17 GMT)
A survey on Machine Learning-based Performance Improvement of Wireless
Networks: PHY, MAC and Network layer [6.0] 本稿では、機械学習(ML)に基づく無線ネットワークの性能改善に焦点を当てた最新の研究成果を概説する。
まず、関連する作業と論文のコントリビューションについて論じ、続いてデータ駆動アプローチと機械学習に関する必要なバックグラウンドを提供する。
無線通信パラメータ設定を最適化するためのMLベースのアプローチを用いた作業について、包括的なレビューを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2020 14:44:50 GMT)
Emergence of Topologically Non-trivial Spin-polarized States in a
Segmented Linear Chain [6.0] ファンデルワールス結合型線状鎖遷移金属カルコゲナイド材料は、低次元、ゲート可変、磁気およびトポロジカル結晶系において新たな機会を開く可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2020 00:35:33 GMT)
A Classification-Based Approach to Semi-Supervised Clustering with
Pairwise Constraints [5.6] 対制約付き半教師付きクラスタリングのためのネットワークフレームワークを提案する。
既存のアプローチとは対照的に、SSCを2つの単純な分類タスク/ステージに分解する。
提案手法であるS3C2は、二項分類がマルチクラスクラスタリングよりも容易であるという観察から動機づけられている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2020 20:13:07 GMT)
A Scalable Decoder Micro-architecture for Fault-Tolerant Quantum
Computing [2.6] We design a decoder micro-architecture for the Union-Find decoding algorithm。
量子コンピュータの全ての論理量子ビットに対して、誤り訂正を同時に行うために必要な復号ハードウェアの量を最適化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2020 04:44:52 GMT)
Machine Learning in Quantitative PET Imaging [2.5] 本稿では, 定量的ポジトロン放射トモグラフィ(PET)の機械学習による研究について概説する。
PET減衰補正と低数PET再構成における機械学習手法の最近の進歩を要約した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2020 04:35:59 GMT)
Infinite-fold enhancement in communications capacity using pre-shared
entanglement [2.0] プレシェアリングの絡み合いは、高熱雑音下での通信速度を著しく向上させる。
本稿では,この無限倍容量向上を生かした量子送信機と受信機の構造設計を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2020 08:08:59 GMT)
Text-to-Image Generation with Attention Based Recurrent Neural Networks [1.3] 我々は,安定なキャプションベース画像生成モデルを構築した。
実験はMicrosoftデータセット上で行われる。
その結果,提案手法は現代の手法よりも優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2020 12:19:19 GMT)
Intelligent Road Inspection with Advanced Machine Learning; Hybrid
Prediction Models for Smart Mobility and Transportation Maintenance Systems [1.1] 本稿では,インテリジェント道路検査のための新しい機械学習モデルを提案する。
提案モデルでは, 落下重量偏向計(FWD)による表面偏向データを用いて, 舗装条件指数(PCI)の予測を行う。
解析結果は,平均相対誤差(APRE),平均絶対相対誤差(AAPRE),根平均二乗誤差(RMSE),標準誤差(SD)の4つの基準を用いて検証された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2020 19:12:51 GMT)
Detecting Network Anomalies using Rule-based machine learning within
SNMP-MIB dataset [0.5] 本稿では、DOS攻撃と通常のトラフィックを区別するために、採用データセットに依存するネットワークトラフィックシステムを開発した。
検出モデルは5つのルールベース機械学習分類器(DecisionTable, JRip, OneR, Part, ZeroR)で構築される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2020 13:05:41 GMT)
Effects of sparse rewards of different magnitudes in the speed of
learning of model-based actor critic methods [0.5] トレーニング中に外部環境圧力を適用することで,エージェントがより速く学習できることを示す。
Hindsight Experience Replay を用いた、よく知られた Mujoco 環境におけるDeep Deterministic Policy Gradients の有効性が示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2020 20:52:05 GMT)
Accelerating the Registration of Image Sequences by Spatio-temporal
Multilevel Strategies [0.2] 各空間レベルで時間次元に離散化の階層を構築する。
この戦略は、時間とともに動きを滑らかに仮定する動き推定問題に適合する。
この加速度は3つの光学トモグラフィーデータセット上での最先端のマルチレベル手法よりも平均2.5倍の精度で達成される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2020 06:46:16 GMT)
Predicting Bank Loan Default with Extreme Gradient Boosting [0.0] ローンのデフォルト予測には、XGBoostと呼ばれるExtreme Gradient Boostingアルゴリズムを使用します。
この予測は、ローン申請と申請者の人口統計の両方のデータセットを考慮に入れた、指導的銀行からのローンデータに基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2020 18:52:10 GMT)
Learning to See Analogies: A Connectionist Exploration [0.0] この論文は、Analogatorと呼ばれるコンピュータプログラムの開発を通じて、学習と類推の統合を探求している。
多くの異なる類推問題を「見る」ことで、可能な解とともに、アナロゲータは徐々に新しい類推を創り出す能力を発展させている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2020 14:06:16 GMT)
Implementing a GPU-based parallel MAX-MIN Ant System [0.0] 我々はGPUベースの並列MMASの実装を改善するための新しいアイデアについて論じる。
MMAS実装は、最先端のGPUベースおよびマルチコアCPUベースの並列ACO実装と競合することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2020 14:18:34 GMT)
Effects of Kerr medium in coupled cavities on quantum state transfer [0.0] 我々は,異なるカップリングスキームとKerr媒質パラメータ$p$および$omega_K$が量子状態伝達に与える影響について検討した。
接続チャネルに導入されたKerr媒体は、量子状態伝達のコントローラとして機能することを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2020 05:53:45 GMT)
Control of single quantum emitters in bio-inspired aperiodic
nano-photonic devices [0.0] チップ上での光-物質相互作用の促進は、ナノ・量子光学効果の研究において最重要となる。
窒化ケイ素およびヒ素ガリウムで作製したバイオインスパイアされた非周期デバイスを用いて,光物質相互作用の増強とチップへのパーセル効果の実証を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2020 20:40:07 GMT)
Complexity, Stability Properties of Mixed Games and Dynamic Algorithms,
and Learning in the Sharing Economy [0.0] シェアリング・エコノミー(Airbnb、Apple、Alibaba、Uber、WeWork、Ebay、Didi Chuxing、Amazonなど)は世界中に波及し、業界構造の変化を引き起こし、主に多くの国で様々な法令や法律に従わず、国際資本フローに大きな影響を与えた。
本稿では,SEOの新たな動的価格モデルを開発し,反トラストの信頼性を排除し,致命的損失,欲求,レグレトおよびGPS操作を低減させる混合ゲームと動的アルゴリズムの安定性特性を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2020 01:09:36 GMT)