See More, Know More: Unsupervised Video Object Segmentation with
Co-Attention Siamese Networks [184.4] 教師なしビデオオブジェクトセグメンテーションタスクに対処するため,CO-attention Siamese Network (COSNet) と呼ばれる新しいネットワークを導入する。
我々は,ビデオフレーム間の固有相関の重要性を強調し,グローバルなコアテンション機構を取り入れた。
本稿では、ビデオ内のリッチなコンテキストをマイニングするために、異なるコアテンションの変種を導出する、統一的でエンドツーエンドのトレーニング可能なフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jan 2020 11:10:39 GMT)
Learning Compositional Neural Information Fusion for Human Parsing [181.5] 我々はこのアプローチを神経情報融合フレームワークとして定式化する。
我々のモデルは階層上の3つの推論プロセスから情報を収集する。
モデル全体がエンドツーエンドで識別可能であり、情報フローと構造を明示的にモデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jan 2020 10:35:14 GMT)
Zero-Shot Video Object Segmentation via Attentive Graph Neural Networks [150.5] 本研究は、ゼロショットビデオオブジェクトセグメンテーション(ZVOS)のための新しい注意グラフニューラルネットワーク(AGNN)を提案する。
AGNNは、フレームをノードとして効率的に表現し、任意のフレームペア間の関係をエッジとして表現するために、完全に連結されたグラフを構築している。
3つのビデオセグメンテーションデータセットの実験結果は、AGNNがそれぞれのケースに新しい最先端を設定していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jan 2020 10:45:27 GMT)
Learning Dynamic and Personalized Comorbidity Networks from Event Data
using Deep Diffusion Processes [102.0] コンコルビンド病は、個人によって異なる複雑な時間的パターンを通じて発生し進行する。
電子的な健康記録では、患者が持つ異なる疾患を観察できるが、それぞれの共死状態の時間的関係を推測できるだけである。
我々は「ダイナミック・コオービディティ・ネットワーク」をモデル化するための深層拡散プロセスを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jan 2020 14:44:09 GMT)
Gated Path Selection Network for Semantic Segmentation [72.4] 我々は,適応的な受容場を学習することを目的とした,GPSNetという新しいネットワークを開発した。
GPSNetにおいて、我々はまず2次元のマルチスケールネットワーク、SuperNetを設計する。
望ましいセマンティックコンテキストを動的に選択するために、ゲート予測モジュールがさらに導入される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jan 2020 12:32:17 GMT)
Algebraic and Analytic Approaches for Parameter Learning in Mixture
Models [67.0] 1次元の混合モデルにおけるパラメータ学習のための2つの異なるアプローチを提案する。
これらの分布のいくつかについては、パラメータ推定の最初の保証を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jan 2020 05:10:56 GMT)
Weakly Supervised Learning Meets Ride-Sharing User Experience
Enhancement [45.2] 我々はこのような問題を「弱教師付き学習」と呼んでいる。
コメントデータにおける重大ラベルノイズに対処するために、インスタンス再重み付け戦略を用いる。
Didiのライドシェアリングコメントデータの実験は、その有効性を明確に検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jan 2020 05:36:27 GMT)
Correcting Knowledge Base Assertions [26.4] 知識ベース(KB)の有用性とユーザビリティは、品質の問題によって制限されることが多い。
よくある問題は誤った主張の存在であり、しばしば語彙的あるいは意味的な混乱によって引き起こされる。
このようなアサーションを補正する問題について検討し、語彙マッチング、セマンティック埋め込み、ソフト制約マイニング、セマンティック一貫性チェックを組み合わせた一般的な補正フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jan 2020 23:03:47 GMT)
SQLFlow: A Bridge between SQL and Machine Learning [21.6] 典型的なビジネスインテリジェンスシステムには、多くのオンラインマイクロサービスとオフラインジョブが含まれる。
このような効率的なインスクフローを開発するためのqlFlowについて説明する。
この拡張は,教師付き学習と教師なし学習,深層ネットワークとツリーモデル,学習と予測に加えて視覚モデルの説明,データ処理と特徴抽出をMLに加えることで実現されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jan 2020 15:19:20 GMT)
RGB-D Odometry and SLAM [20.0] RGB-Dセンサーは低コストで低消費電力で、LiDARのような従来のレンジセンサーの代替品である。
RGBカメラとは異なり、RGB-Dセンサーは3Dシーン再構成のためのフレーム単位の三角測量の必要性を取り除く追加の深度情報を提供する。
本章は3つの主要な部分から構成される: 第一部では、オドメトリーとSLAMの基本概念を紹介し、RGB-Dセンサーの使用を動機づける。
第2部では、カメラポーズトラッキング、シーンマッピング、ループクローズという、SLAMシステムの主要な3つのコンポーネントについて詳述する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jan 2020 17:56:11 GMT)
FIS-Nets: Full-image Supervised Networks for Monocular Depth Estimation [14.5] 画像の整合性を利用する教師なしのフレームワークと、深い深度補完を行う教師なしのフレームワークを組み合わせた半教師付きアーキテクチャを提案する。
評価において,提案手法は深度推定における他の手法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jan 2020 06:04:26 GMT)
Finding Optimal Points for Expensive Functions Using Adaptive RBF-Based
Surrogate Model Via Uncertainty Quantification [11.5] 本稿では,適応的放射基底関数 (RBF) を用いた不確実性定量化によるサロゲートモデルを用いた新しいグローバル最適化フレームワークを提案する。
まずRBFに基づくベイズ代理モデルを用いて真の関数を近似し、新しい点が探索されるたびにRBFのパラメータを適応的に推定し更新することができる。
次に、モデル誘導選択基準を用いて、関数評価のための候補セットから新しい点を識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jan 2020 16:15:55 GMT)
Multi-Level Representation Learning for Deep Subspace Clustering [10.5] 本稿では、畳み込みオートエンコーダを用いた新しい深部部分空間クラスタリング手法を提案する。
4つの実世界のデータセットに対する実験により、我々の手法は、ほとんどのサブスペースクラスタリング問題における最先端の手法よりも優れた性能を示すことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jan 2020 23:29:50 GMT)
Towards More Efficient and Effective Inference: The Joint Decision of
Multi-Participants [10.0] 本稿では,エッジデバイスに適した手法を提案する。
主に多層膜と多層ネットワークを含む複数参加者の連成決定は、より高い分類精度を実現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jan 2020 04:52:05 GMT)
FRESH: Interactive Reward Shaping in High-Dimensional State Spaces using
Human Feedback [9.5] 強化学習は、複雑な環境で目標を達成するための自律エージェントの訓練に成功している。
人間のプレイヤーは、強化学習アルゴリズムよりも、いくつかの環境でより高い報酬を得るのが簡単であると考えることが多い。
これは、エージェントによって得られる報酬がスパースまたは非常に遅れた高次元状態空間に特に当てはまる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jan 2020 06:07:20 GMT)
SlideImages: A Dataset for Educational Image Classification [8.6] 教育イラストの分類を行うためのデータセットであるSlideImagesを提示する。
実際の教育画像はすべてテストデータセットとして保存しました。
本稿では,標準のディープニューラルアーキテクチャを用いたベースラインシステムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jan 2020 13:11:55 GMT)
Mode-Assisted Unsupervised Learning of Restricted Boltzmann Machines [8.0] 標準勾配更新とオフグラディエント方向を適切に組み合わせることで、従来の勾配法よりもトレーニングを劇的に改善することを示す。
モードトレーニングと呼ばれるこのアプローチは、収束相対エントロピー(KL分散)の低下に加えて、より高速なトレーニングと安定性を促進する。
我々が提案するモードトレーニングは、任意の勾配法と組み合わせて適用でき、より一般的なエネルギーベースのニューラルネットワーク構造に容易に拡張できるため、非常に多用途である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jan 2020 21:50:27 GMT)
Deep Learning for Hindi Text Classification: A Comparison [6.9] デヴァナガリ文字で書かれた形態的に豊かで低資源のヒンディー語を分類する研究は、大きなラベル付きコーパスがないために限られている。
本研究では,CNN,LSTM,注意に基づくモデル評価のために,英文データセットの翻訳版を用いた。
また,本論文は,一般的なテキスト分類手法のチュートリアルとしても機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jan 2020 09:29:12 GMT)
Context-Sensitive and Duration-Aware Qubit Mapping for Various NISQ
Devices [4.9] 量子抽象機械(QAM)に基づくContext-sensitive and Duration-Aware Remappingアルゴリズム(Codar)を提案する。
各キュービットにロックを導入することで、Codarはゲート長差とプログラムコンテキストを認識している。
最もよく知られているアルゴリズムと比較して、Codarはいくつかの量子アルゴリズムの総実行時間を半減し、17.5%から19.4%を削減した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jan 2020 19:35:43 GMT)
An Approach for Time-aware Domain-based Social Influence Prediction [4.8] 本稿では,ユーザの信頼性を計測し,予測するために,意味分析と機械学習モジュールを取り入れたアプローチを提案する。
本実験の評価は,高度に信頼性の高いドメインベースユーザを予測するために,組み込まれた機械学習技術の適用性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jan 2020 10:39:37 GMT)
Learning Options from Demonstration using Skill Segmentation [2.5] 本稿では,セグメント化された実演軌跡から選択肢を学習する手法を提案する。
その結果,これらの推論オプションは,学習と計画の改善に有効であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jan 2020 09:29:58 GMT)
Towards Augmented Reality-based Suturing in Monocular Laparoscopic
Training [0.6] 本研究では,シリコーンパッド上での腹腔鏡下トレーニング結果を高めるために,定量的かつ質的な視覚表現を備えた拡張現実環境を提案する。
これは、マルチクラスセグメンテーションと深度マップ予測を実行するマルチタスク教師付きディープニューラルネットワークによって実現されている。
本発明のネットワークは、手術針分割用ダイススコア0.67、針ホルダ計器セグメンテーション0.81、深さ推定用平均絶対誤差6.5mmを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jan 2020 19:59:58 GMT)
Nonstationary deformed singular oscillator: quantum invariants and the
factorization method [0.0] 定常特異振動子に関連する時間依存電位の新しい族を導入する。
いくつかの特別な極限は、ポテンシャルの特異な障壁が消え、特異な時間依存ポテンシャルが生じるように議論される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jan 2020 03:31:47 GMT)
Image denoising via K-SVD with primal-dual active set algorithm [0.0] K-SVDアルゴリズムは、何十年にもわたって画像復調タスクにうまく適用されてきたが、速度と精度の大きなボトルネックは、いまだに壊れる必要がある。
本稿では,Primal-Dual Active Set (PDAS)アルゴリズムを適用し,K-SVD$_P$という新しいK-SVDフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jan 2020 06:03:39 GMT)
Additivity of R\"ontgen term and recoil-induced correction to
spontaneous emission rate [0.0] R"オントゲン項とリコイル効果を簡単に加えることができ、結果として崩壊率の総補正が得られる。
我々の研究は、量子光学における移動粒子の光-物質相互作用の今後の研究への道を開くものである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jan 2020 01:08:05 GMT)
A meta-algorithm for classification using random recursive tree
ensembles: A high energy physics application [0.0] 本研究の目的は,個別のバイナリクラスの存在下での自動分類のためのメタアルゴリズムを提案することである。
重なり合うクラスは、両方のクラスに属する高密度の点を持つ特徴空間におけるあいまいな領域の存在によって記述される。
提案したアルゴリズムは、実験物理学において最も成功した解析手法の1つである古典的な強化決定木の変種である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Jan 2020 18:22:18 GMT)