Learning Preference-Based Similarities from Face Images using Siamese
Multi-Task CNNs [78.2] オンラインデートプラットフォームの大きな課題は、ユーザに適したマッチングを決定することだ。
ディープラーニングアプローチは、人間の顔からある程度まで様々な特性を予測できることを示した。
画像ベースマッチングの実現可能性について検討し,個人の関心や嗜好,態度とマッチングする方法について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2020 23:08:12 GMT)
Particle-Gibbs Sampling For Bayesian Feature Allocation Models [77.6] 最も広く使われているMCMC戦略は、特徴割り当て行列のギブス更新に頼っている。
単一移動で特徴割り当て行列の全行を更新できるギブスサンプリング器を開発した。
このサンプルは、計算複雑性が特徴数で指数関数的にスケールするにつれて、多数の特徴を持つモデルにとって実用的ではない。
我々は,行ワイズギブズ更新と同じ分布を目標としたパーティクルギブズサンプルの開発を行うが,特徴数でのみ線形に増大する計算複雑性を有する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2020 22:11:51 GMT)
Look Closer to Ground Better: Weakly-Supervised Temporal Grounding of
Sentence in Video [53.7] 未トリミングビデオと問合せ文が与えられた場合、我々のゴールは、問合せ文に意味的に対応するビデオ内の時間セグメントをローカライズすることである。
本稿では,この問題を粗大な方法で解くための2段階モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2020 13:07:43 GMT)
TiFL: A Tier-based Federated Learning System [17.7] フェデレートラーニング(FL)は、プライバシ要件に違反することなく、多くのクライアント間で共有モデルを学ぶことを可能にする。
従来のFLシステムのトレーニング時間とモデル精度に,資源とデータの不均一性が大きな影響を与えることを示すケーススタディを実施している。
我々は,TiFLを提案する。TiFLは,クライアントをトレーニングパフォーマンスに基づいて階層に分割し,トレーニングラウンド毎に同一階層から選択する,階層ベースのフェデレートラーニングシステムである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2020 01:40:42 GMT)
MixTConv: Mixed Temporal Convolutional Kernels for Efficient Action
Recogntion [16.1] MixTConvは、カーネルサイズが異なる複数の深度1D畳み込みフィルタで構成されている。
動作認識のためのMSTNetという,効率的かつ効率的な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, 25 Jan 2020 03:40:31 GMT)
An Empirical Study of Person Re-Identification with Attributes [15.5] 本稿では, 属性に基づく手法を提案し, 興味のある人物を視覚的属性の集合として記述する。
複数のアルゴリズムを比較し、属性の品質がパフォーマンスに与える影響を分析する。
キーとなる結論は、専門家が注釈付けした属性ではなく、専門家でない属性によって達成されるパフォーマンスは、個人を再識別するための属性ベースのアプローチのステータスクォーのより忠実な指標である、ということだ。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2020 22:18:51 GMT)
Lattice-based Improvements for Voice Triggering Using Graph Neural
Networks [12.4] 誤ったトリガーの緩和は、プライバシー中心の非侵入型スマートアシスタントを構築する上で重要な側面である。
本稿では,グラフニューラルネットワーク(GNN)を用いた自動音声認識(ASR)格子の解析に基づく新しい手法を用いて,FTM(False trigger mitigation)の課題に対処する。
実験では,99%の真正率(TPR)で偽トリガーの87%を軽減し,FTMタスクにおいてGNNが極めて正確であることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2020 01:34:15 GMT)
Partially-Shared Variational Auto-encoders for Unsupervised Domain
Adaptation with Target Shift [11.9] 本稿では,教師なしドメイン適応(UDA)の目標シフトを考慮した新しいアプローチを提案する。
提案手法は部分共有変分オートエンコーダ (PS-VAE) であり, 特徴分布マッチングの代わりにペアワイズな特徴アライメントを用いる。
PS-VAEは、ラベル関連コンテンツを保存しながら、CycleGANベースのアーキテクチャで各サンプルの変換ドメインを相互変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2020 05:41:25 GMT)
Silly rules improve the capacity of agents to learn stable enforcement
and compliance behaviors [11.8] 本研究では,採餌ゲームにおける社会規範の学習力学とコンプライアンス実施の出現について検討する。
有毒なベリーを食べるときの利益はタブーであり、これは遅れた健康影響を発見する際の信用保証問題を克服するのに役立ちます。
また,無害ベリーの摂取に対する罰を与えるタブーの導入は,タブー違反の処罰やタブーの遵守を学習するエージェントの率と安定性を向上させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2020 14:00:33 GMT)
Model-Based Machine Learning for Joint Digital Backpropagation and PMD
Compensation [10.1] マナコフ-PMD方程式の分割ステップ法をパラメータ化することにより、偏極多重系に対するモデルベース機械学習手法を提案する。
このアプローチは、ハードウェアフレンドリーなDBPと分散PMD補償を、PMDフリーケースに近い性能で実行する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2020 08:33:05 GMT)
Learning To Detect Keyword Parts And Whole By Smoothed Max Pooling [9.9] 最大プール損失のスムーズ化とそのキーワードスポッティングシステムへの応用を提案する。
提案手法は、エンコーダ(キーワード部分を検出するために)とデコーダ(キーワード全体を検出するために)を半教師付きで共同で訓練する。
提案した新たな損失関数により,LVCSRのフレームレベルラベルに依存することなく,キーワードの一部と全体を検出するモデルのトレーニングが可能になる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2020 01:19:19 GMT)
On Expansion and Contraction of DL-Lite Knowledge Bases [9.2] DL-Liteで表される知識ベースに対する知識拡張と収縮について検討する。
DL-Liteの拡張と収縮には,よく知られた公式ベースのアプローチが適さないことを示す。
本稿では,我々の原理と進化を尊重し,DL-Liteで表現可能な新しい公式ベースのアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2020 21:58:32 GMT)
Following Instructions by Imagining and Reaching Visual Goals [8.2] 本研究では,空間的推論を用いて時間的に拡張されたタスクを学習するための新しいフレームワークを提案する。
本フレームワークは生の画素画像上で動作し,事前の言語的知識や知覚的知識を前提とせず,本質的なモチベーションを通じて学習する。
シミュレーションによる対話型3D環境において,ロボットアームを用いた2つの環境で本手法の有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2020 23:26:56 GMT)
Learning Constraints from Locally-Optimal Demonstrations under Cost
Function Uncertainty [7.0] 本稿では,最適化されたコスト関数が学習者に不確実な地域最適実証からパラメトリック制約を学習するアルゴリズムを提案する。
本手法では、混合整数線形プログラム(MILP)における実演のKKT最適条件を用いて、実演の局所的最適性に整合した制約を学習する。
7-DOFアームと四重項の制約を学習することで高次元制約とシステムの評価を行い、競合する制約学習手法よりも優れており、環境における新しい制約満足軌道の計画に効果的に利用できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2020 15:57:48 GMT)
Generation-Distillation for Efficient Natural Language Understanding in
Low-Data Settings [5.9] 大規模言語モデル(LM)を用いた伝達学習は、幅広い自然言語理解タスクにおいて劇的な性能向上をもたらした。
これらの大きなLMのサイズとメモリフットプリントは、多くのシナリオでのデプロイを困難にしている。
最近の研究では、知識蒸留が潜在的な解決策として指摘されており、与えられたタスクのトレーニングデータが豊富であれば、大きな(教師)LMを最小限の性能を失う小さなタスク固有(学生)ネットワークに蒸留することが可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2020 08:20:46 GMT)
On the Role of Receptive Field in Unsupervised Sim-to-Real Image
Translation [4.7] GAN(Generative Adversarial Networks)は、フォトリアリスティック画像合成に広く利用されている。
GANは、画像が1つのドメインからもう1つのドメインに変換されるため、セマンティックコンテンツ保持の失敗に影響を受けやすい。
本稿では,不一致データを用いた教師なし画像と画像の翻訳における識別器の受容領域の役割について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2020 03:02:12 GMT)
Expecting the Unexpected: Developing Autonomous-System Design Principles
for Reacting to Unpredicted Events and Conditions [4.4] このような予測不可能性にもかかわらず、これらのイベントや条件を扱うことは本当に可能である、と我々は主張する。
我々は、事前に適用された場合、将来予測できない状況でシステムに対処できる設計原則を提供し、実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2020 13:39:32 GMT)
The measurement problem revisited [1.8] 量子力学の計測問題は、本質的には決定論的-経験的問題である。
測定結果を表す物理的状態も観察者が監督する物理的状態である必要がある。
エヴェレットとボームの理論が必要とする精神物理学的なつながりの形態には潜在的な問題があると論じられている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2020 04:46:54 GMT)
Protective Measurements and the Reality of the Wave Function [1.8] 本稿では,保護計測と波動関数の現実との関係を新たに解析する。
私は保護測度の観点からハーディの定理の簡単な証明を与える。
私は、オンティック状態の力学に関する有限性仮定の下では、保護測定は波動関数の現実を意味すると論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2020 04:33:15 GMT)
Bayesian optimization for backpropagation in Monte-Carlo tree search [1.5] バックプロパゲーション戦略を改善するための従来の試みを一般化した,Softmax MCTS と Monotone MCTS の2つの手法を提案する。
提案手法が従来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） (Sat, 25 Jan 2020 14:33:38 GMT)
A Proof of Useful Work for Artificial Intelligence on the Blockchain [0.4] 本稿では,ブロックチェーン上での機械学習モデルのトレーニングに基づく,新たな"有用な作業の保護"(PoUW)プロトコルについて述べる。
マイナーは、正直なMLトレーニングをした後、新しいコインを作る機会を得る。
我々は、有用な仕事を報い、悪意ある俳優を罰する仕組みを概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2020 01:10:46 GMT)
Robust Submodular Minimization with Applications to Cooperative Modeling [0.0] 本稿では,制約を考慮したロバストな部分モジュラー最小化問題について検討する。
制約付き部分モジュラー最小化は、画像セグメンテーションにおける協調的カット、画像対応における協調的マッチングなど、いくつかの応用で発生する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2020 20:40:37 GMT)
Reducing Noise from Competing Neighbours: Word Retrieval with Lateral
Inhibition in Multilink [0.0] マルチリンク(Multilink)は、単言語および多言語個人における単語検索の計算モデルである。
我々はMultilinkの語彙ネットワークに側方抑制を加えた。
データセット全体の最大相関は0.643 (N=1,205) であった。
我々はMultilinkに新たなタスクコンポーネントを追加し、言語間ホモグラフ、コニャート、言語固有の制御単語の翻訳過程を考慮した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2020 16:40:43 GMT)
Learning Non-Markovian Reward Models in MDPs [0.0] メアリーマシンを用いて非マルコフ報酬関数を定式化する方法を示す。
正式な設定では、エージェントが進化する環境の力学をモデル化するマルコフ決定過程(MDP)を考える。
MDPはエージェントによって知られているが、報酬関数はエージェントから未知であり、学習されなければならない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2020 10:51:42 GMT)
Irreversible quantum evolution with quadratic generator: Review [0.0] ボソニックまたはフェルミオン生成および演算子において二次的である多モードジェネレータを用いたGKSL型方程式について検討した。
ガウス解は、第一モーメントと第二モーメントの方程式の観点から得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2020 11:10:00 GMT)
Introduction of Quantification in Frame Semantics [0.0] このマスターレポートでは、サブFSを包み込み、ノードとして扱う方法としてラップを紹介している。
FSとの高階リレーションのための、動作可能でトラクタブルなツールを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2020 15:52:29 GMT)
Intent Classification in Question-Answering Using LSTM Architectures [0.0] 質問応答(QA)は自然言語処理(NLP)と人工知能(AI)において最も複雑な問題の一つである。
本稿では,このような分類を効果的かつ効率的に行う方法と,基本プロトタイプ応答器内で適切に利用する方法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2020 15:07:07 GMT)
Elementary Cellular Automata along with delay sensitivity can model
communal riot dynamics [0.0] 本稿では,社会学的パラメーターを捕捉するオートマトン更新方式において,情報の確率的損失と遅延摂動を導入する。
このモデルは、インドの西ベンガル州バドゥリアで最近起きた暴動によって検証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2020 05:23:04 GMT)
DeepBeat: A multi-task deep learning approach to assess signal quality
and arrhythmia detection in wearable devices [0.0] 我々は、心房細動(AF)のリアルタイム検出のためのウェアラブル光胸腺撮影装置における信号品質と不整脈事象検出のマルチタスク深層学習法を開発した。
我々は,3つのウェアラブルデバイスから100人以上の個人から,500万以上のラベル付き信号を収集したデータセット上で,ラベル付けされていない生理的信号と微調整をシミュレーションした100万以上のアルゴリズムをトレーニングした。
2段階のトレーニングは、大規模な注釈付きデータセットが不足しているバイオメディカルアプリケーションに共通する不均衡なデータ問題に対処する上で有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2020 05:02:52 GMT)
An Analysis of Word2Vec for the Italian Language [0.0] 単語表現は、機械にテキストを理解するように教えることを考えることができる単語間のセマンティック・クローズネスのコーディングからきているため、NLPタスクにおいて基本的なものである。
本研究では、Word2Vecアルゴリズムのセマンティック能力を分析し、イタリア語への埋め込みを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2020 15:12:01 GMT)