Torch-Struct: Deep Structured Prediction Library [138.5] 本稿では,構造化予測ライブラリTorch-Structを紹介する。
Torch-Structには,シンプルで柔軟な分散ベースのAPIを通じてアクセスされる,確率的構造の広範なコレクションが含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Feb 2020 16:43:02 GMT)
Radioactive data: tracing through training [130.2] 本稿では,このデータセットに認識不能な変化を生じさせる新しい手法であるEmphradioactive dataを提案する。
訓練されたモデルにより, 放射能データの利用を検知し, 信頼度(p-値)のレベルを提供する。
提案手法はディープネットワーク最適化におけるデータ拡張とバックドア性に対して堅牢である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Feb 2020 18:41:08 GMT)
End-to-End Models for the Analysis of System 1 and System 2 Interactions
based on Eye-Tracking Data [99.0] 本稿では,よく知られたStroopテストの視覚的修正版において,様々なタスクと潜在的な競合事象を特定するための計算手法を提案する。
統計的分析により、選択された変数は、異なるシナリオにおける注意負荷の変動を特徴付けることができることが示された。
機械学習技術は,異なるタスクを分類精度良く区別できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Feb 2020 17:46:13 GMT)
Fact-aware Sentence Split and Rephrase with Permutation Invariant
Training [93.7] Sentence Split と Rephrase は、複雑な文をいくつかの単純な文に分解し、その意味を保存することを目的としている。
従来の研究では、パラレル文対からのSeq2seq学習によってこの問題に対処する傾向があった。
本稿では,この課題に対するSeq2seq学習における順序分散の効果を検証するために,置換訓練を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Feb 2020 01:52:51 GMT)
CoTK: An Open-Source Toolkit for Fast Development and Fair Evaluation of
Text Generation [91.6] モデル開発において、CoTKはデータ処理、メートル法の実装、再生といった面倒な問題を扱うのに役立ちます。
モデル評価において、CoTKは様々な実験環境にまたがる多くの一般的なメトリクスとベンチマークモデルの実装を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Feb 2020 07:15:29 GMT)
Hide-and-Tell: Learning to Bridge Photo Streams for Visual Storytelling [86.4] 視覚的ギャップを埋めるストーリーラインを明示的に学習することを提案する。
私たちは、欠落した写真であっても、ネットワークをトレーニングして、完全なプラウティブルなストーリーを作り出す。
実験では,本手法とネットワーク設計がストーリーテリングに有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Feb 2020 14:22:18 GMT)
Learning from Noisy Similar and Dissimilar Data [84.8] ノイズSとDラベル付きデータから分類器を学習する方法を示す。
また、このような相互監督データからの学習と、通常のクラスラベルデータからの学習との間に重要な関連性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Feb 2020 19:59:16 GMT)
IART: Intent-aware Response Ranking with Transformers in
Information-seeking Conversation Systems [80.1] 我々は、情報探索会話におけるユーザ意図パターンを分析し、意図認識型ニューラルレスポンスランキングモデル「IART」を提案する。
IARTは、ユーザ意図モデリングと言語表現学習とTransformerアーキテクチャの統合の上に構築されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Feb 2020 05:59:52 GMT)
Bending Loss Regularized Network for Nuclei Segmentation in
Histopathology Images [69.7] 核分割のための曲げ損失正規化ネットワークを提案する。
提案した曲げ損失は、大きな曲率を持つ輪郭点に対する高い罰則を定義し、小さな曲率を持つ輪郭点に小さな罰則を適用する。
曲げ損失の最小化は、複数の核を含む輪郭の発生を避けることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Feb 2020 21:20:50 GMT)
Revisiting Meta-Learning as Supervised Learning [69.2] メタラーニングと従来の教師付き学習の関連性を再考し,強化することで,原則的,統一的なフレームワークの提供を目指す。
タスク固有のデータセットとターゲットモデルを(機能、ラベル)サンプルとして扱うことで、多くのメタ学習アルゴリズムを教師付き学習のインスタンスに還元することができる。
この視点は、メタラーニングを直感的で実践的なフレームワークに統一するだけでなく、教師付き学習から直接洞察を伝達してメタラーニングを改善することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Feb 2020 06:13:01 GMT)
Stan: Small tumor-aware network for breast ultrasound image segmentation [68.8] 本研究では,小腫瘍認識ネットワーク(Small tumor-Aware Network,STAN)と呼ばれる新しいディープラーニングアーキテクチャを提案する。
提案手法は, 乳腺腫瘍の分節化における最先端のアプローチよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Feb 2020 22:25:01 GMT)
Proving the Lottery Ticket Hypothesis: Pruning is All You Need [56.3] 抽選券仮説では、ランダムなdネットワークには、独立した訓練を受けた場合、元のネットワークの性能と競合する小さなサブネットワークが含まれている。
我々は、全ての有界分布と、有界重みを持つ全ての対象ネットワークに対して、ランダム重みを持つ十分に過度にパラメータ化されたニューラルネットワークは、目標ネットワークとほぼ同じ精度のサブネットワークを、それ以上のトレーニングなしに含んでいることを証明し、さらに強い仮説を証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Feb 2020 07:23:11 GMT)
Tensor-to-Vector Regression for Multi-channel Speech Enhancement based
on Tensor-Train Network [53.5] マルチチャネル音声強調のためのテンソル-ベクトル回帰手法を提案する。
キーとなる考え方は、従来のディープニューラルネットワーク(DNN)ベースのベクトル-ベクトル回帰の定式化を、テンソル-トレインネットワーク(TTN)フレームワークで行うことである。
8チャンネル条件では、3.12のPSSQはTTNの2000万のパラメータを使用して達成されるが、6800万のパラメータを持つDNNは3.06のPSSQしか達成できない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Feb 2020 02:58:00 GMT)
Deep Self-Supervised Representation Learning for Free-Hand Sketch [51.1] フリーハンドスケッチにおける自己指導型表現学習の課題に対処する。
自己教師型学習パラダイムの成功の鍵は、スケッチ固有の設計にある。
提案手法は最先端の教師なし表現学習法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Feb 2020 16:28:29 GMT)
Regularizers for Single-step Adversarial Training [49.7] 本稿では,1ステップの対数学習手法を用いて,ロバストモデル学習を支援する3種類の正則化器を提案する。
正規化器は、ロバストモデルと擬ロバストモデルとを区別する特性を利用することにより、勾配マスキングの効果を緩和する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Feb 2020 09:21:04 GMT)
Novelty Detection via Non-Adversarial Generative Network [47.4] 新しいデコーダ-エンコーダフレームワークが,新規検出タスクのために提案されている。
非敵対的な枠組みの下では、潜伏空間と画像再構成空間の両方が共同最適化されている。
我々のモデルは、最先端のノベルティ検出器よりも明らかな優位性を持ち、データセットの最先端の結果を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Feb 2020 01:05:59 GMT)
DWM: A Decomposable Winograd Method for Convolution Acceleration [29.3] Winogradの最小フィルタリングアルゴリズムは畳み込みニューラルネットワーク(CNN)において、高速な処理のための乗算数を減らすために広く使われている。
3x3より大きいカーネルサイズのFLOPと数値精度の問題に悩まされ、1より大きいストライドとの畳み込みに失敗する。
本稿では,従来のWinogradの最小フィルタリングアルゴリズムを広義かつ汎用的な畳み込みに制限することで,DWM(Decomposable Winograd Method)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Feb 2020 03:42:56 GMT)
Boosted and Differentially Private Ensembles of Decision Trees [26.4] 決定木分類器(DT)は国際大会で非常に人気がある。
適切な損失に対して、損失の増大率によって感度が上昇する傾向が示される。
本稿では,DT誘導時のトレードオフを適応的に調整する手法として,テクスタイト・オブジェクティブ・キャリブレーションを導入する。
19のUCI領域の実験では、DPフリー環境でも客観的な校正は極めて競争力が高いことが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Feb 2020 22:34:23 GMT)
EGO-CH: Dataset and Fundamental Tasks for Visitors
BehavioralUnderstanding using Egocentric Vision [24.7] EGO-CH(Egocentric-Cultural Heritage、エゴセントリック文化遺産)は、文化遺産におけるビジターの行動理解のためのエゴセントリックビデオの最初のデータセットである。
EGO-CHには、70ドル(約7万7000円)の被験者が購入した27ドル(約2万2000円)以上のビデオが含まれており、ラベルは26ドル(約2万2000円)。
60ドルのビデオからなるデータセットの大規模なサブセットは、実際のビジターによって満たされたサーベイに関連付けられている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Feb 2020 17:25:23 GMT)
A Novel Incremental Cross-Modal Hashing Approach [22.0] 我々は「iCMH」と呼ばれる新しい漸進的クロスモーダルハッシュアルゴリズムを提案する。
提案手法は,ハッシュコードを学習し,ハッシュ関数を訓練する2つの段階からなる。
さまざまなクロスモーダルデータセットの実験と最先端のクロスモーダルアルゴリズムとの比較は、我々のアプローチの有用性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Feb 2020 12:34:56 GMT)
AU-AIR: A Multi-modal Unmanned Aerial Vehicle Dataset for Low Altitude
Traffic Surveillance [20.3] カメラを搭載した無人航空機(UAV)は、空中(バードビュー)画像を撮影する利点がある。
オブジェクトアノテーションによる視覚データを含む、いくつかの空中データセットが導入されている。
本研究では,実環境下で収集されたマルチモーダルセンサデータを有する多目的航空データセット(AU-AIR)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Feb 2020 07:04:25 GMT)
FAE: A Fairness-Aware Ensemble Framework [19.0] FAE(Fairness-Aware Ensemble)フレームワークは、データ分析プロセスの前処理と後処理の両方でフェアネスに関連する介入を組み合わせる。
事前処理では,保護群とクラス不均衡の問題に対処する。
後処理のステップでは、決定境界を公平な方向にシフトさせることにより、クラスオーバーラップの問題に取り組む。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Feb 2020 13:05:18 GMT)
Towards Brain-Computer Interfaces for Drone Swarm Control [17.6] 非侵襲的な脳-コンピュータインタフェースは、ユーザーの意図を理解するために脳信号をデコードする。
近年,BCIをベースとしたドローン制御システムの開発が進められている。
脳信号に基づくドローン群制御は、軍事サービスや産業災害などの様々な産業を提供する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Feb 2020 00:47:50 GMT)
AVATAR -- Machine Learning Pipeline Evaluation Using Surrogate Model [10.8] 本稿では,サロゲートモデル(AVATAR)を用いたMLパイプラインの有効性評価手法を提案する。
実験の結果, AVATARは, 従来の評価手法と比較して, 複雑なパイプラインの評価においてより効率的であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Feb 2020 01:00:59 GMT)
Deriving Emotions and Sentiments from Visual Content: A Disaster
Analysis Use Case [10.2] ソーシャルネットワークとユーザの感情をテキスト、ビジュアル、オーディオコンテンツで共有する傾向は、感情分析における新たな機会と課題を生み出している。
本稿では、視覚的感情分析を紹介し、本研究領域における機会と課題に焦点を当て、テキスト的感情分析と対比する。
データ収集,アノテーション,モデル選択,実装,評価から,視覚的感情分析のさまざまな側面をカバーする,災害関連画像の深い視覚的感情分析手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Feb 2020 08:48:52 GMT)
The Final Frontier: Deep Learning in Space [9.9] 機械学習、特にディープラーニングは、宇宙アプリケーションでの利用が増えている。
高度な計算知性を提供するディープラーニングの能力は、宇宙機器上で様々なタスクを楽にするための魅力的な選択肢である。
衛星画像などの空間データに機械学習の様々な応用を照合し、オンデバイス深層学習が宇宙船の操作を有意義に改善する方法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Feb 2020 10:45:35 GMT)
PDE-NetGen 1.0: from symbolic PDE representations of physical processes
to trainable neural network representations [7.7] PDE-NetGenパッケージは、PDEとして与えられる物理方程式をニューラルネットワークアーキテクチャに自動的に翻訳する新しい手段を提供する。
PDE-NetGenは物理インフォームされたNNアーキテクチャを生成するためのプラグイン・アンド・プレイツールである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Feb 2020 22:11:13 GMT)
Machine Learning Based Channel Modeling for Vehicular Visible Light
Communication [7.7] 現在の光無線通信(OWC)の伝搬チャネル特性は、VVLC(Vehicular Visible Light Communication)システムの設計と性能解析において重要な役割を果たしている。
決定論的合成および移動誘導法に基づく現在のOWCチャネルモデルでは、チャネル特性に対する環境光、光乱流、路面反射の影響に対処できない。
環境光, 光乱流, 路面反射効果および車間距離, 形状を考慮した機械学習手法を提案し, 正確なVVLCチャネル損失とチャネル周波数応答(CFR)を求める。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Feb 2020 12:38:57 GMT)
Towards Explainable Bit Error Tolerance of Resistive RAM-Based Binarized
Neural Networks [7.3] 抵抗性RAM(RRAM)のような不揮発性メモリは、エネルギー効率が向上するストレージである。
バイナリニューラルネットワーク(BNN)は、精度を損なうことなく、ある種のエラーを許容することができる。
BNNのビットエラー耐性(BET)は、トレーニング中にウェイトサインを反転させることによって達成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Feb 2020 17:38:45 GMT)
Learning Extremal Representations with Deep Archetypal Analysis [6.6] 本稿では,ニューラルネットワークによってパラメータ化された線形アーチタイプモデルの生成的定式化を提案する。
線形アーチティパル解析の再構成は、深い変動情報ボトルネックとして、任意に複雑な側情報の取り込みを可能にする。
第二の応用は、小さな有機分子の化学空間の探索である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Feb 2020 15:13:49 GMT)
A Deep Reinforcement Learning Approach to Concurrent Bilateral
Negotiation [6.5] 本稿では,未知および動的電子市場において,エージェントが同時交渉の際の交渉方法を学ぶことのできる,新たな交渉モデルを提案する。
このエージェントは、モデルのない強化学習を備えたアクタークリティカルアーキテクチャを使用して、ディープニューラルネットワークとして表現された戦略を学ぶ。
その結果、事前プログラミングを必要とせず、異なる電子市場設定に適応できる並行交渉のための自動エージェントを構築できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Feb 2020 13:42:44 GMT)
Twitter Bot Detection Using Bidirectional Long Short-term Memory Neural
Networks and Word Embeddings [6.1] 本稿では,Twitterボットを人間アカウントと区別するために,単語埋め込みを用いたリカレントニューラルネットワークを開発した。
実験により,既存の最先端ボット検出システムと比較して,本手法が競争力を発揮することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Feb 2020 17:07:03 GMT)
Improving the Evaluation of Generative Models with Fuzzy Logic [5.5] Fuzzy Topology Impact (FTI) は、位相表現とファジィ論理を組み合わせた画像の質と多様性を決定する。
FTIは、ノイズに対する感度、モード降下、モード発明を評価する複数の実験において、より良い、より安定した性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Feb 2020 13:42:53 GMT)
Differentially Private k-Means Clustering with Guaranteed Convergence [5.3] 反復的なクラスタリングアルゴリズムは、データの背後にある洞察を学習するのに役立ちます。
敵は、背景知識によって個人のプライバシーを推測することができる。
このような推論攻撃に対して個人のプライバシを保護するため、反復クラスタリングアルゴリズムの差分プライバシー(DP)を広く研究している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Feb 2020 22:53:47 GMT)
Pix2Pix-based Stain-to-Stain Translation: A Solution for Robust Stain
Normalization in Histopathology Images Analysis [5.3] Stain-to-Stain Translation (STST) はヘマトキシリンおよびエオシン染色組織像の正常化に用いられている。
条件付きジェネレータ対向ネットワーク(cGAN)を用いたピクス2ピクセルフレームワークに基づく翻訳処理を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Feb 2020 11:19:01 GMT)
Probing local pressure environment in anvil cells with nitrogen vacancy
(NV-) centers in diamond [4.3] ダイヤモンド粒子をセンサとするNV中心の異なる実験条件下での圧力媒質内部の圧力分布について検討した。
この方法と結果は流体力学における材料研究や相転移など多くの分野に有用である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Feb 2020 03:24:44 GMT)
Single-Stage Object Detection from Top-View Grid Maps on Custom Sensor
Setups [3.8] 本稿では,自動走行シナリオにおけるトップビューグリッドマップ上の単段物体検出のための教師なし領域適応手法を提案する。
提案手法を適用すれば,未ラベル領域のオブジェクト検出精度を向上させることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Feb 2020 12:05:20 GMT)
Profit-oriented sales forecasting: a comparison of forecasting
techniques from a business perspective [3.6] 本稿では,コカ・コーラ社の産業界データと公開データセットの両方から成る35回連続のテクニックを比較検討する。
モデル構築と評価プロセスの両方において、テクニックが生成できる期待される利益を考慮に入れた、新しく完全に自動化された利益主導のアプローチを導入します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Feb 2020 14:50:24 GMT)
Medicine Strip Identification using 2-D Cepstral Feature Extraction and
Multiclass Classification Methods [3.3] 本稿では,その画像の2次元ケプストラム解析による医用ストリップの同定手法を提案する。
上記のアルゴリズムを実装し,その識別結果を比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Feb 2020 09:45:01 GMT)
WiSM: Windowing Surrogate Model for Evaluation of Curvature-Constrained
Tours with Dubins vehicle [3.2] Dubins Tours は Dubins Traveling Salesman Problem (DTSP) の解である。
DTSPは、曲率に制約のある最短経路を決定する最適化ルーティング問題の変種である。
我々のアルゴリズムは、他の最先端のDTSPソルバよりも大幅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） (Mon, 3 Feb 2020 15:06:43 GMT)
Volumetric Lung Nodule Segmentation using Adaptive ROI with Multi-View
Residual Learning [2.8] 提案手法はLIDCデータセットで厳格に評価されている。
その結果,従来の技術と比較すると,アプローチは極めて堅牢で正確であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Feb 2020 10:57:24 GMT)
Understanding the dynamics of message passing algorithms: a free
probability heuristics [2.8] 本研究では,大規模系の極限における密結合行列を持つ確率モデルに対する推論アルゴリズムの挙動を解析する。
玩具Isingモデルでは,有効記憶の消失特性やアルゴリズムの解析収束率などの過去の結果を復元することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Feb 2020 19:50:31 GMT)
Multiple Angles of Arrival Estimation using Neural Networks [2.2] 本稿では,受信データから抽出した相関行列に基づいて,方位角と仰角を推定するニューラルネットワークを提案する。
その結果、ニューラルネットワークは低SNR下で正確な推定を達成でき、複数の信号に対処できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Feb 2020 02:37:43 GMT)
Separation of target anatomical structure and occlusions in chest
radiographs [2.0] 本稿では,無線画像から望ましくない視覚構造を抑圧する完全畳み込みネットワークを提案する。
提案アルゴリズムは高分解能CTスキャンから再構成されたラジオグラフィーと地上構造データを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Feb 2020 14:01:06 GMT)
Modular Simulation Framework for Process Variation Analysis of
MRAM-based Deep Belief Networks [2.0] Magnetic Random-Access Memory (MRAM)ベースのpビットニューロモルフィックコンピューティングデバイスは、Boltzmann Machines (RBMs) における機械学習操作をコンパクトかつ効率的に実現する手段として、関心が高まりつつある。
活性化の制限は、MRAM装置のエネルギー障壁に依存し、シグモイド関数の電圧依存性挙動に対するプロセス変動の影響を評価することが不可欠である。
ここでは、トランスポート可能なPythonスクリプトを開発し、機械学習アプリケーションの正確性に基づいてデバイス次元の変化の下で出力の変動を分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Feb 2020 17:20:21 GMT)
Demonstrating a Continuous Set of Two-qubit Gates for Near-term Quantum
Algorithms [1.9] 回路深さを3倍に削減できる連続2量子ゲートセットを標準分解と比較した。
We benchmark the fidelity of the iSWAP-like and CPHASE gate family and 525 other fSim gates across the whole fSim parameter space。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Feb 2020 23:09:53 GMT)
Agent-Based Proof Design via Lemma Flow Diagram [1.9] エージェントによる証明設計と実装のアプローチを議論し、それをLemma Flow Diagram(LFD)と呼ぶ。
このアプローチは$shared$ cutsのマルチカットルールに基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Feb 2020 12:03:05 GMT)
Syn2Real: Forgery Classification via Unsupervised Domain Adaptation [1.8] 本稿では,ディープセマンティック・イメージ・インペイントとコピー・モーブ・フォージェリ・アルゴリズムを用いた合成鍛造データセットを提案する。
我々は、教師なしドメイン適応ネットワークを用いて、合成されたデータセットから特徴空間をマッピングすることで、新しいドメインのコピー・モーブ偽造を検出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Feb 2020 15:02:58 GMT)
Classification of Chest Diseases using Wavelet Transforms and Transfer
Learning [1.6] 本システムでは,特徴強調のための画像処理技術と疾患の分類のための深層学習を組み合わせた。
我々は、ChestX-ray14データベースを使用して、その中の14の異なるラベル付き疾患に対して、ディープラーニングモデルをトレーニングしました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Feb 2020 09:44:23 GMT)
CMOS-Free Multilayer Perceptron Enabled by Four-Terminal MTJ Device [1.3] ニューロモルフィックコンピューティングは、非構造化情報を処理するアプリケーションに対して、従来のシステムよりも革命的な改善を約束する。
本研究は、純粋にスピントロニクス多層パーセプトロンを可能にする新しいスピントロニクスニューロンを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Feb 2020 16:14:02 GMT)
Scalable End-to-end Recurrent Neural Network for Variable star
classification [1.3] 本稿では,光曲線の表現を自動的に学習し,正確な自動分類を可能にするエンドツーエンドアルゴリズムを提案する。
提案手法では,データ前処理の最小化,新しい観測および光曲線の計算コストの低減,大規模データセットへのスケールアップが可能となる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Feb 2020 19:56:42 GMT)
Ethics of Food Recommender Applications [0.6] 欧州市場における食品レコメンダシステム(以下F-RS)は、個人化されたF-RSとはみなされない。
我々は、主要な課題を特定し、明示的な倫理的課題を説明するためのスキームを提案する。
F-RSに8つの倫理的デシラタ点を提案すると、ケーススタディを示し、提案したデシラタ点に基づいて評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Feb 2020 00:53:02 GMT)
Detecting Fake News with Capsule Neural Networks [0.6] 本稿では,疑似ニュース検出タスクにおいてカプセルニューラルネットを活用することを目的とする。
私たちは、異なる長さのニュースアイテムに異なる埋め込みモデルを使用します。
提案するアーキテクチャは,最近よく知られた2つのデータセットで評価されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Feb 2020 22:13:07 GMT)
Efficient 2D neuron boundary segmentation with local topological
constraints [0.5] 本稿では,2次元電子顕微鏡像におけるニューロン膜分画法について述べる。
膜連続性を強制する整数線形プログラム(ILP)を導出する。
本手法はギャップ補完に成功し,トポロジ的誤差が少なくなった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Feb 2020 22:28:39 GMT)
The Design of a Space-based Observation and Tracking System for
Interstellar Objects [0.4] 最近の恒星間天体1I/Oumuamuaと2I/Borisovの観測により、惑星科学と惑星防衛の新しい機会が開かれた。
近日点から検出されたオウムワムアの場合、地球から約0.2AUで通過し、地球に対して60km/sの超過速度が推定された。
我々は、地球から検出する星座を設計するアルゴリズムと、ビジターの詳細な表面地図を生成する宇宙船群を設計するアルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Feb 2020 19:09:18 GMT)
Four Principles of Explainable AI as Applied to Biometrics and Facial
Forensic Algorithms [0.4] 我々は、顔認識とバイオメトリックスに説明可能なAIを適用することに注力する。
ケーススタディは、説明を生み出すアルゴリズムの開発における課題と課題を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Feb 2020 21:03:20 GMT)
Detection of Obstructive Sleep Apnoea Using Features Extracted from
Segmented Time-Series ECG Signals Using a One Dimensional Convolutional
Neural Network [0.2] 本研究は,単チャンネル心電図(ECG)信号から得られた閉塞性睡眠時無呼吸症(OSA)の自動検出を目的とした1次元畳み込みニューラルネットワーク(1DCNN)モデルを提案する。
このモデルは、畳み込み、最大プール層と、隠蔽層とSoftMax出力からなる完全に接続された多層パーセプトロン(MLP)を用いて構成されている。
これは、モデルが高い精度でApnoeaの存在を識別できることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Feb 2020 15:47:00 GMT)
The exponentially weighted average forecaster in geodesic spaces of
non-positive curvature [0.0] 本稿では、アレクサンドロフの意味での非正曲率を持つ測地空間における結果に対する専門家の助言による予測の問題に対処する。
我々は、古典的指数関数的に重み付けされた平均予測器の定義と分析をこの設定に拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Feb 2020 15:59:42 GMT)
Spectral Structure and Many-Body Dynamics of Ultracold Bosons in a
Double-Well [0.0] 1次元二重井に閉じ込められた2、3つの反発相互作用するボソンのスペクトル構造と多体ダイナミクスについて検討した。
具体的には、単一粒子基底状態またはサドル点エネルギーで打ち上げられる粒子の動的挙動について検討する。
これらの結果は、潜在的な障壁の有限時間切替の下で、ダイアバティックから準アディアバティック進化へのクロスオーバーの特徴化によって補う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Feb 2020 19:00:10 GMT)
Probing the randomness of ergodic states: extreme-value statistics in
the ergodic and many-body-localized phases [0.0] 多体局在遷移を有する乱れたスピン鎖における絡み合いスペクトルの極値統計について検討した。
特に、固有値の密度は普遍的なマルテンコ・パストゥル分布に従わなければならない。
重み付き分布とL'evy 安定な法則は、最大値と第二大固有値の適切にスケールされた関数である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Feb 2020 12:45:53 GMT)
Persistent spectral based machine learning (PerSpect ML) for drug design [0.0] 薬物設計のための永続スペクトルベース機械学習(PerSpect ML)モデルを提案する。
我々は、11の永続スペクトル変数を考慮し、タンパク質-リガンド結合親和性予測における機械学習モデルの特徴として利用する。
これらのデータベースに対する私たちの結果は、知る限り、既存のすべてのモデルよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Feb 2020 07:14:21 GMT)
On-Device Information Extraction from SMS using Hybrid Hierarchical
Classification [0.0] SMSから適切な情報を整理して抽出し,さらに直感的なテンプレートで表示する,ユニークなアーキテクチャを提案する。
提案アーキテクチャでは,Hybrid Hierarchical Long Short Term Memory (LSTM) Neural Network (CNN) を用いて,SMS を複数のクラスに分類し,関連する情報を抽出するエンティティのセットを用いる。
プリプロセッシング技術を用いたアーキテクチャは、SMSデータに見られる膨大な変動を考慮しつつ、推論タイミングとサイズの観点からデバイス上の機能(携帯電話)を効率化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Feb 2020 09:24:45 GMT)
Facial Affect Recognition in the Wild Using Multi-Task Learning
Convolutional Network [0.0] 本稿では,FG 2020における影響行動分析にニューラルネットワークを用いた手法を提案する。
マルチタスク学習を利用することで、このネットワークは3つの定量的感情モデルの推定と認識を行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Feb 2020 09:02:26 GMT)
Exponential discretization of weights of neural network connections in
pre-trained neural networks [0.0] 指数的離散化は、ビット数が1または2以下である場合に同じ精度を達成できるため、線形離散化よりも好ましいことを示す。
ニューラルネットワークVGG-16の品質は、3ビット指数的離散化の場合、すでに満足している(トップ5精度69%)。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Feb 2020 09:41:24 GMT)
Evolutionary algorithms for constructing an ensemble of decision trees [0.0] 本稿では,進化的アルゴリズムに基づく決定木とそのアンサンブルの誘導法を提案する。
我々のアプローチの主な違いは、決定木の実値ベクトル表現を使うことである。
いくつかの公開UCIデータセットを用いて,本手法の予測性能を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Feb 2020 13:38:50 GMT)
Effect of top-down connections in Hierarchical Sparse Coding [0.0] 本研究では,2L-SPCが生成した予測誤差が,層間で予測誤差を伝達するフィードバック機構により小さくなることを示す。
2L-SPCの推論段階は、Hi-Laモデルよりも高速に収束することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Feb 2020 17:12:01 GMT)
A neural network model that learns differences in diagnosis strategies
among radiologists has an improved area under the curve for aneurysm status
classification in magnetic resonance angiography image series [0.0] この振り返り研究には、3423の飛行時間脳磁気共鳴血管造影画像シリーズが含まれていた。
画像は4人の検診医の1人によって、動脈瘤のステータスのために独立して読み上げられた。
構築した神経回路は, 動脈瘤領域を0から5に分類するために訓練された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Feb 2020 19:19:57 GMT)