Multilingual Denoising Pre-training for Neural Machine Translation [132.7] mBART(mBART)は、大規模モノリンガルコーパスで事前訓練されたシーケンスからシーケンスまでの自動エンコーダである。
mBARTは、完全なシーケンス・ツー・シーケンスモデルを事前訓練する最初の方法の1つである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2020 18:58:48 GMT)
Semi-Autoregressive Training Improves Mask-Predict Decoding [119.8] 本研究では,マスク予測の半自己回帰動作を模倣した条件付きマスキング言語モデルSMARTを提案する。
SMARTでトレーニングされたモデルは、マスク予測デコードを使用すると高品質な変換を生成し、完全な自己回帰モデルで残りの性能ギャップを効果的に閉じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2020 19:56:35 GMT)
Target-Embedding Autoencoders for Supervised Representation Learning [111.1] 本稿では,対象空間が高次元な純粋教師付き環境における一般化の枠組みを解析する。
我々は、教師付き予測のための目標埋め込みオートエンコーダ(TEA)の一般的なフレームワークのモチベーションと形式化を行い、特徴とターゲットの予測の両方から予測可能なように最適化された中間潜在表現を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2020 02:37:10 GMT)
Improving speaker discrimination of target speech extraction with
time-domain SpeakerBeam [101.0] SpeakerBeamは、ターゲット話者の適応発話を利用して、声の特徴を抽出する。
SpeakerBeamは、同じジェンダーのミキシングのように、話者が似たような音声特性を持つときに失敗することがある。
実験により、これらの戦略は、特に同性混合において、音声抽出性能を大幅に向上させることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2020 05:36:06 GMT)
Coordinated Reasoning for Cross-Lingual Knowledge Graph Alignment [74.0] 本稿では,2つのコーディネート推論手法,すなわち Easy-to-Hardデコード戦略とジョイントエンティティアライメントアルゴリズムを導入する。
我々のモデルは最先端の性能を実現し,提案手法は既存のベースラインを大幅に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2020 18:41:21 GMT)
Whose Tweets are Surveilled for the Police: An Audit of Social-Media
Monitoring Tool via Log Files [69.0] 我々はCorvallis (Oregon) Police DepartmentによるDigitalStakeoutというソーシャルメディア監視ソフトウェアの使用からログファイルを入手した。
これらのログファイルには、DigitalStakeoutによるプロプライエタリな検索の結果が含まれている。
ツイートがDigitalStakeoutによってフラグ付けされているユーザーの人口統計と、地域のTwitterユーザーの人口統計との差異を観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2020 19:35:12 GMT)
DeepEnroll: Patient-Trial Matching with Deep Embedding and Entailment
Prediction [67.9] 臨床試験は医薬品開発に不可欠であるが、高価で不正確で不十分な患者募集に苦しむことが多い。
DeepEnrollは、入力基準(タブラリデータ)を一致する推論のための共有潜在空間に共同でエンコードする、クロスモーダル推論学習モデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2020 02:39:47 GMT)
Lipreading using Temporal Convolutional Networks [57.4] 現在の単語認識モデルは,残差ネットワークと双方向Gated Recurrent Unit層で構成されている。
このモデルの限界に対処し、その性能をさらに向上させる変更を提案する。
提案モデルでは,これらのデータセットにおいてそれぞれ1.2%と3.2%の絶対的な改善が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2020 17:49:35 GMT)
Deformation-aware Unpaired Image Translation for Pose Estimation on
Laboratory Animals [56.7] 我々は,神経回路が行動をどのようにオーケストレーションするかを研究するために,手動による監督を使わずに,神経科学モデル生物のポーズを捉えることを目的としている。
我々の重要な貢献は、未完成の画像翻訳フレームワークにおける外観、形状、ポーズの明示的で独立したモデリングである。
ショウジョウバエ(ハエ)、線虫(線虫)、ダニオ・レリオ(ゼブラフィッシュ)のポーズ推定精度の向上を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2020 15:34:11 GMT)
SU$(3)_1$ Chiral Spin Liquid on the Square Lattice: a View from
Symmetric PEPS [55.4] 量子スピン液体は、射影対流状態(PEPS)の枠組みの中で忠実に表現され、効率的に特徴づけられる。
特性は無限長の円筒上の絡み合いスペクトル(ES)によって明らかにされる。
ESの特殊特徴はバルク正準相関と一致していることが示され、ホログラフィックバルクエッジ対応の微細構造を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2020 09:25:24 GMT)
Facial Feedback for Reinforcement Learning: A Case Study and Offline
Analysis Using the TAMER Framework [51.2] 訓練者の表情からエージェント学習の可能性について,評価フィードバックとして解釈することで検討した。
設計したCNN-RNNモデルを用いて,学習者に対して表情とコンペティションの使用を指示することで,肯定的および否定的なフィードバックを推定する精度を向上させることができることを示す。
シミュレーション実験の結果,表情に基づく予測フィードバックのみから学習できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2020 17:50:57 GMT)
Pre-training via Leveraging Assisting Languages and Data Selection for
Neural Machine Translation [49.5] 興味のある言語に対する単言語コーパスの不足を補うために,他の言語の単言語コーパスを活用することを提案する。
低リソースの日英ニューラルマシン翻訳(NMT)のケーススタディでは、中国語とフランス語のモノリンガルコーパスを活用することで、日本語と英語のモノリンガルコーパスの不足を克服できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2020 02:47:39 GMT)
SS-Auto: A Single-Shot, Automatic Structured Weight Pruning Framework of
DNNs with Ultra-High Efficiency [42.6] 本稿では,構造的重み付けの限界を緩和する枠組みを提案する。
提案手法は精度を保ちながら超高速を実現することができる。
CIFARAR-100データセットの実験により、提案したフレームワークが超高精度に実現できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2020 22:45:02 GMT)
Embedding Compression with Isotropic Iterative Quantization [40.6] 単語の連続表現は、ディープラーニングベースのNLPモデルの標準コンポーネントである。
埋め込みベクトルを2進数に圧縮するための等方的反復量子化(IIQ)手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2020 01:01:56 GMT)
Interventions for Ranking in the Presence of Implicit Bias [34.2] 帰属バイアス(英語: Implicit bias)とは、特定の社会的グループのメンバーに対する特定の性質(またはその欠如)の無意識の帰属である。
ルーニールール(英: Rooney Rule)は、サブセット選択問題の特定のケースにおける結果の有用性を改善するための制約である。
我々は、単純で解釈可能な制約の族を示し、それらが暗黙のバイアスを最適に軽減できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2020 19:11:31 GMT)
Listwise Learning to Rank by Exploring Unique Ratings [32.9] 既存のリストワイズ学習-ランクモデルは通常、3つの大きな制限を持つ古典的なプラケット・ルーシモデルから導かれる。
本稿では,適応型Vanilla Recurrent Neural Network(RNN)モデルと,前ステップで与えられた文書をプールすることで,予測スコアを改良する手法を提案する。
実験により、これらのモデルは最先端の学習ランクモデルよりも優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2020 01:55:15 GMT)
Uncertainty based Class Activation Maps for Visual Question Answering [30.9] 本稿では,視覚的注意マップを提供する勾配に基づく確実性推定手法を提案する。
我々は,これらの推定値の勾配を用いて,より改良した現代確率的ディープラーニング手法を取り入れた。
提案手法は,深層学習モデルの精度向上と説明のためのレシピとみなすことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2020 19:54:19 GMT)
Reducing the Representation Error of GAN Image Priors Using the Deep
Decoder [29.1] 本稿では,GANプリエントとディープデコーダの線形結合としてイメージをモデル化することにより,GANプリエントの表現誤差を低減する手法を提案する。
圧縮センシングと画像スーパーレゾリューションのために、我々のハイブリッドモデルは、GANプリエントとディープデコーダを別々に比較すると、PSNRが常に高い値を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2020 18:37:24 GMT)
Robust Explanations for Visual Question Answering [24.7] 本稿では,視覚的質問応答(VQA)の頑健な説明を得る手法を提案する。
本モデルは,視覚的およびテキスト的説明を提供することにより,VQAモデルを用いて得られた回答を説明する。
本稿では,視覚的およびテキスト的説明を用いた雑音による摂動攻撃に対するモデルの堅牢性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2020 18:43:34 GMT)
Deep Bayesian Network for Visual Question Generation [23.3] 画像は、場所、キャプション、タグなどの複数の視覚的および言語的手がかりを持つことができる。
本稿では,これらの手法を組み合わせて自然問題を生成する,原理的ベイズ学習フレームワークを提案する。
結果は、人間の研究によって検証された自然問題と顕著な類似性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2020 19:37:20 GMT)
Expected Information Maximization: Using the I-Projection for Mixture
Density Estimation [22.1] 高度にマルチモーダルなデータのモデリングは、機械学習において難しい問題である。
我々は,予測情報最大化(EIM)と呼ばれる新しいアルゴリズムを提案する。
我々のアルゴリズムは最近のGANアプローチよりもI射影の計算に効果的であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2020 17:24:50 GMT)
Weakly-Supervised Lesion Segmentation on CT Scans using Co-Segmentation [18.6] CTスキャンにおける病変分割は,病変・腫瘍の進展を正確に観察するための重要なステップである。
現在の慣行は、固形腫瘍の反応評価基準と呼ばれる不正確な代用に依存している。
本稿では,畳み込みニューラルネットワークを用いた弱教師付き病変分割法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2020 15:15:53 GMT)
Communication Efficient Federated Learning over Multiple Access Channels [15.9] 我々は、分散ユーザがパラメータサーバ(PS)の助けを借りて機械学習モデルを共同で訓練することを目的とした、フェデレートラーニング(FL)の問題について研究する。
FLの課題の1つは、FLの反復的な性質と大きなモデルサイズによる通信オーバーヘッドである。
本稿では、MACの容量領域に基づいて量子化パラメータを最適化する勾配量子化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2020 18:59:07 GMT)
Scaling Laws for Neural Language Models [14.5] クロスエントロピー損失に対する言語モデル性能のスケーリング法則について検討する。
損失は、モデルサイズ、データセットサイズ、トレーニングに使用される計算量など、パワーローとしてスケールする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2020 03:59:20 GMT)
Compositional properties of emergent languages in deep learning [12.1] 2つの異なる協調型マルチエージェントゲームから生じる創発的言語を,より正確な構成性の尺度で解析する。
この結果から,ディープラーニングモデルから得られる解には,抽象レベルでの推論能力が欠如していることが示唆された。
構成能力の検証と人間レベルの概念の出現について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2020 15:55:36 GMT)
A Deep Learning Approach to Behavior-Based Learner Modeling [11.9] 本研究では,学習者の学習結果の予測,すなわちコース終了時の行動予測について検討する。
本稿では,学習者がコースをどう進むか,学習者がコースをどう進むかという2つの重要な要素を取り入れた,パフォーマンス予測のための2つの分岐決定ネットワークを提案する。
提案アルゴリズムは、95.7%の精度と0.958のAUCスコアを達成し、他の全てのモデルより優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2020 01:26:52 GMT)
Graph Constrained Reinforcement Learning for Natural Language Action
Spaces [9.9] インタラクティブ・フィクションゲーム(Interactive Fiction game)は、エージェントが自然言語を介して純粋に世界と対話するテキストベースのシミュレーションである。
KG-A2Cは、テンプレートベースのアクション空間を用いて、動的知識グラフを構築し、アクションを探索し、生成するエージェントである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2020 22:33:18 GMT)
Model-theoretic Characterizations of Existential Rule Languages [9.8] 既存のルール、すなわちデータベースへの依存は、コンピュータ科学や人工知能で広く使われている重要な論理言語群である。
本稿では, 既存ルール言語(例えば, 分割型) 組み込み依存性, 依存関係の生成 (TGD) , フェデリアガード付きTGD, 線形TGDなど) について, モデル理論的特徴付けを行う。
これらの特徴付けの自然な応用として、上記の言語の書き換え可能性に関する複雑性境界も同定される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2020 17:29:18 GMT)
ImageBERT: Cross-modal Pre-training with Large-scale Weak-supervised
Image-Text Data [9.4] 画像-テキスト共同埋め込みのための視覚教師付き事前学習モデルである ImageBERT を導入する。
我々のモデルはTransformerベースのモデルであり、入力として異なるモダリティを取り、それらの関係をモデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2020 08:03:27 GMT)
Action Recognition and State Change Prediction in a Recipe Understanding
Task Using a Lightweight Neural Network Model [8.5] 本稿では,行動認識と状態変化予測を分離する単純化されたニューラルネットワークモデルを提案する。
これにより、学習は互いに間接的に影響を及ぼすことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2020 17:04:00 GMT)
Chameleon: Adaptive Code Optimization for Expedited Deep Neural Network
Compilation [8.3] コード最適化のために、これまで見えなかった設計空間に迅速に適応できるソリューションを考案しました。
我々はChameleonがAutoMTVよりも4.45倍の速度で最適化できることを示し、同時に現代のディープネットワークの推論時間を5.6%改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2020 20:42:47 GMT)
Machine learning based co-creative design framework [7.6] 本稿では,複数の機械学習技術を組み合わせたフレキシブルで共同創造的なフレームワークを提案する。
本研究では, パーフュームボトル設計ケーススタディにおいて, 人体評価, 定量および定性分析を含む可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2020 20:18:44 GMT)
Scattering Features for Multimodal Gait Recognition [5.4] 歩行パターンに基づく人物識別の問題点を考察する。
マイクロホンとジオフォンセンサから得られた音響および振動の測定に頼っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2020 22:11:38 GMT)
Linguistic Fingerprints of Internet Censorship: the Case of SinaWeibo [4.5] 本稿では,ブログ投稿の言語的要素がブログ投稿者の検閲の可能性に与える影響について検討する。
我々は、ブログ投稿が検閲されるかどうかを予測するために、専門家でない人間を著しく上回る分類器を構築する。
本研究は、ソーシャルメディア投稿の言語特性を利用して検閲されるかどうかを自動的に予測できることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2020 23:08:24 GMT)
Improving generalisation of AutoML systems with dynamic fitness
evaluations [4.4] パイプラインをトレーニングデータに過度に適合させると、目に見えないデータのパフォーマンスが低下する、というのが一般的な問題です。
本研究は,テキストテクスチャフォールドクロスバリデーションを近似した動的適合度評価を導入することで,この問題を解消することを目的とする。
その結果,現在最先端のベースライン法よりも適合度関数が大幅に向上していることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2020 22:54:54 GMT)
Active Learning over DNN: Automated Engineering Design Optimization for
Fluid Dynamics Based on Self-Simulated Dataset [4.4] 本研究は,様々な制約下での性能を予測するために,テストによるディープラーニングアーキテクチャを適用した。
最大の課題は、Deep Neural Network(DNN)の要求する膨大なデータポイントである。
最終段階であるユーザインタフェースは、最小領域と粘度を与えられたユーザ入力で最適化できるモデルを作った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2020 03:16:45 GMT)
Autonomous Control of a Line Follower Robot Using a Q-Learning
Controller [4.3] 本稿では,ラインフォアロボットを制御するためのシミュレーションベースのQ学習手法を提案する。
ロボットの未知の機械的特性を考えると、システムモデリングとコントローラ設計は極めて困難である。
提案した制御器の有効性を評価するためのシミュレーションと実験結果を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2020 22:50:14 GMT)
Universal Data Anomaly Detection via Inverse Generative Adversary
Network [4.2] 異常データの配信にはトレーニングデータがない。
逆生成逆ネットワークに基づく半教師付き深層学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2020 21:11:36 GMT)
Adaptation of a deep learning malignancy model from full-field digital
mammography to digital breast tomosynthesis [3.9] デジタル乳房トモシンセシス (DBT) は, 感度と特異性を高めることにより, 従来のマンモグラフィーを改善する。
深層学習(DL)モデルは主に2次元フルフィールドデジタルマンモグラフィ(FFDM)やスキャンされたフィルム画像に基づいて開発されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2020 05:44:11 GMT)
A Four-Qubits Code that is a Quantum Deletion Error-Correcting Code with
the Optimal Length [3.8] 本稿では,量子削除誤り訂正符号の新しい例を提供する。
また、1つの削除誤り訂正符号の長さが4より大きいことが証明されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2020 08:28:38 GMT)
Numerical Abstract Persuasion Argumentation for Expressing Concurrent
Multi-Agent Negotiations [3.7] 2つのエージェントe1,e2による交渉プロセスは、例えばe1,e3間の別の交渉プロセスによってインターリーブすることができる。
議論に基づく交渉の既存の提案は、主に二国間交渉に焦点を当てている。
拡張理論は資源不足に対するマルチエージェントの同時交渉に適していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2020 01:46:58 GMT)
A Study of the Tasks and Models in Machine Reading Comprehension [3.7] 本報告では, 単純推論および複雑なMRCタスクについて概説する。
また、将来の研究のためのオープンな問題も提案している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2020 16:11:44 GMT)
Text Extraction and Restoration of Old Handwritten Documents [3.5] 本稿では,ニューラルネットワークを用いた古くなった手書き文書の復元手法について述べる。
26の遺産画像の小規模データセットを導入する。
実験により,本システムによる手書き文書画像の高精度な劣化が確認できた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2020 05:42:39 GMT)
On generalized residue network for deep learning of unknown dynamical
systems [3.4] 我々は、ディープニューラルネットワーク(DNN)を用いた未知の力学系を学習するための一般的な数値的手法を提案する。
提案手法は,残余ネットワーク(ResNet)を有効なニューラルネットワーク構造として同定した最近の研究に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2020 01:50:22 GMT)
Inferring Individual Level Causal Models from Graph-based Relational
Time Series [3.3] グラフに基づく関係時系列データに対する因果推論の問題を定式化する。
ノードの局所因果効果を正確に推定するために,グラフトポロジと時系列の両方を活用する因果推論モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2020 22:14:30 GMT)
A Hypersensitive Breast Cancer Detector [3.3] 乳がんの早期検診では生存率が20～35%上昇した。
商用コンピュータ支援検出 (CADe) ソフトウェアは、検出スペクトルに対する感度の低いフルフィールドデジタルマンモグラフィー (FFDM) 画像の解釈を改善することができなかった。
本研究では,マンモグラフィー的に有意な所見のゆるやかな境界ボックスを持つ大規模なFFDM画像を利用して,極度に感度の高い深層学習検出器を訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2020 05:44:39 GMT)
EventMapper: Detecting Real-World Physical Events Using Corroborative
and Probabilistic Sources [3.2] EventMapperは、小さくても等しくコストがかかるイベントのイベント認識をサポートするフレームワークである。
高速で高精度な相関源、例えば低遅延の物理センサー、ソーシャルメディアストリームのようなノイズの多い確率的情報源を統合している。
EventMapper上に構築された3つのアプリケーションについて説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2020 17:47:31 GMT)
HandAugment: A Simple Data Augmentation Method for Depth-Based 3D Hand
Pose Estimation [3.1] 本稿では,ニューラルネットワークのトレーニングプロセスを強化するために,画像データを合成するHandAugmentを提案する。
本研究では,HANDS 2019における深度に基づく3次元手ポーズ推定の課題において,本手法が第一位となることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2020 06:07:38 GMT)
Deep Transformer Models for Time Series Forecasting: The Influenza
Prevalence Case [3.0] 時系列データは、多くの科学と工学の分野で広く使われている。
本稿では,トランスフォーマーに基づく機械学習モデルを用いた時系列予測の新しい手法を提案する。
提案手法により得られた予測結果は,最先端技術と良好に比較できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2020 00:22:22 GMT)
Segmentation of Retinal Low-Cost Optical Coherence Tomography Images
using Deep Learning [2.6] 治療の必要性は、病原性OCTベースのバイオマーカーの存在または変化によって決定される。
現在の治療スキームのモニタリング頻度は、個別に患者に適応していないため、しばしば不十分である。
ホームモニタリングOCTシステムの重要な要件の1つは、病理学的変化を自動的に検出し定量化するコンピュータ支援診断である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2020 12:55:53 GMT)
Linking Bank Clients using Graph Neural Networks Powered by Rich
Transactional Data [2.1] 本稿では,ネットワークのトポロジ構造だけでなく,グラフノードやエッジで利用可能な豊富な時系列データを利用する新しいグラフニューラルネットワークモデルを提案する。
提案手法は既存の手法よりも優れており,リンク予測問題におけるROC AUCスコアの差が大きく,信用スコアの質の向上も可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2020 10:02:02 GMT)
Uneven Coverage of Natural Disasters in Wikipedia: the Case of Flood [2.1] われわれは、ウィキペディアの洪水の報道が、金持ちで英語圏の国々に浸透していることを示す。
また、低所得国や南アメリカの国々における洪水のカバレッジが、中所得国における洪水のカバレッジよりも著しく低い点についても留意する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2020 21:13:34 GMT)
I Feel I Feel You: A Theory of Mind Experiment in Games [1.9] 我々は、人間とコンピュータの相互作用における感情経験として、フラストレーションの認識に焦点を当てる。
本稿では,この目的に合わせたテストベッドゲームを提案する。このゲームでは,プレイヤーが理論に基づくフラストレーションモデルを持つエージェントと競合する。
相関分析と予測機械学習モデルを用いて収集したデータを検証し、プレイヤーの観察可能な感情がエージェントの認識されたフラストレーションと高く相関していないことを確認する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2020 16:49:39 GMT)
Low-Complexity LSTM Training and Inference with FloatSD8 Weight
Representation [1.8] FloatSD技術は、低複雑性畳み込みニューラルネットワーク(CNN)のトレーニングと推論において優れた性能を示すことが示されている。
本稿では、FloatSDをリカレントニューラルネットワーク(RNN)、特に長期記憶(LSTM)に適用した。
提案手法は,モデル精度を保ちながら,複数のLSTMモデルをスクラッチからトレーニングできることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2020 11:17:48 GMT)
The Pushshift Telegram Dataset [1.7] モバイルメッセージングプラットフォームであるTelegramからデータセットを提示する。
私たちのデータセットは27.8Kのチャネルと220万のユニークなユーザからの317万のメッセージで構成されています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2020 10:37:33 GMT)
The Pushshift Reddit Dataset [1.6] Pushshiftはソーシャルメディアのデータ収集、分析、アーカイブプラットフォームで、2015年からRedditのデータを収集している。
PushshiftのRedditデータセットはリアルタイムで更新され、Redditの開始時の履歴データが含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2020 10:31:29 GMT)
Towards Automatic Clustering Analysis using Traces of Information Gain:
The InfoGuide Method [0.5] 内部メトリクスは、クラスタの検索を成功させる上で重要な要素であるが、実際のデータセットにおけるそれらの有効性は、まだ完全には理解されていない。
我々は,Kolmogorov-Smirnov統計を用いて情報ゲインの痕跡を抽出し,InfoGuide仮説を検証した。
その結果,InfoGuideはより自動的なクラスタリング解析が可能であり,非自明な統計特性を示す実世界のデータセットのクラスタ検索に適している可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2020 17:19:29 GMT)
Language Independent Sentiment Analysis [0.4] 複数の言語からのテキストを含むデータに対する感情分析のための一般的な手法を提案する。
これにより、すべてのアプリケーションが言語に依存しない、あるいは言語に依存しない方法で感情分析の結果を利用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2020 12:55:41 GMT)
Hiding Information in Big Data based on Deep Learning [0.3] 本稿では,ディープラーニングに基づくビッグデータに隠蔽する新しい手法を提案する。
提案手法では,既存のデータをキャリアとして使用し,ディープラーニングモデルを用いてビッグデータ内の秘密メッセージを隠蔽し抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2020 10:32:24 GMT)
Tensor-Based Grading: A Novel Patch-Based Grading Approach for the
Analysis of Deformation Fields in Huntington's Disease [0.2] 我々は、新しいテンソルベースのグレーディング手法により、パッチベースのグレーディングフレームワークを拡張することを提案する。
ハンティントン病の病因分類法について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2020 16:42:24 GMT)
Traduction des Grammaires Cat\'egorielles de Lambek dans les Grammaires
Cat\'egorielles Abstraites [0.0] このインターンシップレポートは、すべてのランベク文法が抽象カテゴリー文法(ACG)で完全にではなく効率的に表現できることを示すものである。
主な考え方は、LGの型書き換えシステムを文脈自由文法(CFG)に変換し、導入規則と除去規則を消去し、カット規則が十分であるように十分な公理を生成することである。
基礎となるアルゴリズムは完全には実装されなかったが、この証明は自然言語処理におけるACGの関連性を支持する別の議論を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2020 18:23:03 GMT)
Stratified cross-validation for unbiased and privacy-preserving
federated learning [0.0] 本稿では、重複レコードの繰り返し問題に焦点をあて、もし適切に扱わなければ、モデルの性能を過度に最適化的に見積もる可能性がある。
本稿では,階層化手法を活用して,フェデレート学習環境におけるデータ漏洩を防止する検証手法である階層化クロスバリデーションを紹介し,議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2020 08:43:26 GMT)
Statistical Analysis and Information Theory of Screened Kratzer-Hellmann
Potential Model [0.0] 新たに提案されたクラッツァー・ヘルマンポテンシャルモデルに対するラジアルシュロディンガー方程式について検討した。
検層されたクラッツァー・ヘルマンポテンシャルの回転振動分割関数およびその他の熱力学特性を評価するために, 実験結果を用いた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2020 10:04:34 GMT)
Some oscillatory representations of fuzzy conformal group SU(2,2) with
positive energy [0.0] 我々は、純粋に構造的かつ抽象的な座標を持つ函数の非可換代数として相対論的ファジィ空間を構築する。
我々は、textithalf-integer dimension $d$ を持つ $su (2,2)$代数の既約表現の2つのクラスを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2020 08:56:03 GMT)
Socially intelligent task and motion planning for human-robot
interaction [0.0] 本研究では,ヒューマン・ソーシャル・環境(HSE)における適切な計画を生成するために,社会的文脈を考慮したソーシャル・アウェア・タスク・アンド・モーション・プランニング・アルゴリズムを提案する。
我々は,我々のアルゴリズムの複雑さを抑えるための戦略を検討し,病院や工場のような複雑なHSEのモバイルプラットフォームにおいて,計画立案者が引き続き利用できるようにする。
この社会的認識によって、ロボットは社会の基本的ルールを理解できるようになる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2020 07:48:22 GMT)
Rydberg-State-Resolved Resonant Energy Transfer in Cold
Electric-Field-Controlled Intrabeam Collisions of NH$_3$ with Rydberg He
Atoms [0.0] NH$_3$の反転準位から3重リドベルク状態のHe原子へのエネルギーの共鳴移動が制御されている。
NH$_3$Heのパルス超音速ビームにおいて1:19の比で実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2020 10:50:43 GMT)
Probing XY phase transitions in a Josephson junction array with tunable
frustration [0.0] 工学的XYモデルの動的応答による臨界挙動について検討する。
フラストレーションのないXYモデルと完全にフラストレーションされたXYモデルの両方の遷移温度を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2020 03:32:14 GMT)
On the computational power and complexity of Spiking Neural Networks [0.0] 本研究では, スパイクニューラルネットワークを機械モデルとして導入し, 親しみやすいチューリングマシンとは対照的に, 情報と操作を機械内に共同配置する。
正規問題を導入し、複雑性クラスの階層を定義し、いくつかの最初の完全性結果を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2020 10:40:16 GMT)
On lower semicontinuity of the quantum conditional mutual information
and its corollaries [0.0] 最近確立された量子条件相互情報の低い半連続性は、局所チャネル下での量子(条件)相互情報の損失の低い半連続性を意味することを示す。
量子的相互情報に対する新しい連続性条件と、二部および多部いずれの無限次元系におけるスクワッドエンタングルメントを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2020 17:34:54 GMT)
Observer variation-aware medical image segmentation by combining deep
learning and surrogate-assisted genetic algorithms [0.0] セグメンテーションの異なるスタイルを模倣できるアプローチを提案する。
我々のアプローチは、全データでトレーニングされた1つのネットワークと比較して、Diceおよび表面Dice係数の最大23%の改善を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2020 14:51:40 GMT)
Localization of Critical Findings in Chest X-Ray without Local
Annotations Using Multi-Instance Learning [0.0] ディープラーニングモデルは説明責任の欠如に苦しむことが多い。
ディープラーニングモデルは、ピクセルレベルラベルやバウンディングボックス座標のような、局所的なアノテートされたトレーニングデータを必要とする。
本研究では,マルチインスタンス学習に基づく解釈可能なDLアルゴリズムを用いて,これらの欠点に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2020 21:29:14 GMT)
Indexical Cities: Articulating Personal Models of Urban Preference with
Geotagged Data [0.0] 本研究は,都市空間における個人の嗜好を特徴付け,特定の観測者に対する未知の好ましくない場所のスペクトルを予測する。
多くの都市認識研究とは異なり、我々の意図は都市品質の客観的な尺度を提供する手段ではなく、都市や都市についての個人的な見解を表現することである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2020 11:00:19 GMT)
Extremal elements of a sublattice of the majorization lattice and
approximate majorization [0.0] 一般に、極値確率ベクトルは、閉じた球に対して$mathcalBp_epsilon(x)$に対して1pinfty$で存在しないことを示す。
また、ボールの半径と中心の点から、これらの極端要素を明示的に特徴づける。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2020 19:09:18 GMT)
Explainable Machine Learning Control -- robust control and stability
analysis [0.0] 本稿では, 動的システムの最適制御を推定するために, 記号回帰法を用いる方法を示す。
我々は、アクセスしにくいニューラルネットワークに対して、説明可能なモデルにかなりの利点があることを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2020 08:09:58 GMT)
Dynamic control of Purcell enhanced emission of erbium ions in
nanoparticles [0.0] ナノ粒子にドープされたエルビウムイオンの小さなアンサンブルのパーセル高出力の制御を実証する。
キャビティのオン・アンド・アウト・オブ・共鳴を、サブナノメータの精度で制御することで調整できる。
これにより、Purcellはイオンの放出を拡大し、放出された光子の波形を完全に制御できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2020 14:09:55 GMT)
Classically Simulating Quantum Circuits with Local Depolarizing Noise [0.0] 量子回路の古典的シミュラビリティに対する雑音の影響について検討する。
小型ノイズの存在がCT-ECS回路の古典的シミュラビリティに大きく影響を与えることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2020 05:10:41 GMT)
CNN-CASS: CNN for Classification of Coronary Artery Stenosis Score in
MPR Images [0.0] MPR画像における狭窄の重症度を同定する自動モデルを開発した。
このモデルは3つのクラスのうちの1つを予測している: 正常の'no stenosis'、検出された'non-significant' - 1-50%の狭窄、'significant' - 50%以上の狭窄。
狭窄スコア分類では, 従来の検査結果と比較して, 80%の精度で精度が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2020 15:20:22 GMT)
Brain Tumor Classification Using Deep Learning Technique -- A Comparison
between Cropped, Uncropped, and Segmented Lesion Images with Different Sizes [0.0] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、3064 T1重み付きコントラスト強調脳MR画像のデータセットを分類するための最も広く使われているディープラーニングアーキテクチャの1つである。
提案したCNN分類器は強力なツールであり、その全体的な性能は98.93%の精度と98.18%の感度である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2020 23:05:19 GMT)
A New Arc-Routing Algorithm Applied to Winter Road Maintenance [0.0] 本稿では, 比較的一般的なアークルーティング問題の大規模インスタンスについて検討し, 実用的制約を取り入れた。
そこで我々は,数千の交差点や道路セグメント上の道路網を数分で解き,良好なスケーリングが可能なビンパッキングに基づく新しいアルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2020 08:44:42 GMT)