Reward-Free Exploration for Reinforcement Learning [82.3] 探索の課題を分離する「逆フリーなRL」フレームワークを提案する。
我々は,$tildemathcalO(S2Amathrmpoly(H)/epsilon2)$の探索を効率的に行うアルゴリズムを提案する。
また、ほぼ一致する$Omega(S2AH2/epsilon2)$ lower boundを与え、この設定でアルゴリズムのほぼ最適性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Feb 2020 14:03:38 GMT)
On the Robustness of Face Recognition Algorithms Against Attacks and
Bias [78.7] 顔認識アルゴリズムは非常に高い認識性能を示しており、現実のアプリケーションに適していることを示唆している。
精度が向上したにもかかわらず、これらのアルゴリズムの攻撃や偏見に対する堅牢性は問題視されている。
本稿では,顔認識アルゴリズムの頑健性に挑戦する様々な方法について要約する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Feb 2020 18:21:59 GMT)
Learning Class Regularized Features for Action Recognition [68.9] 本稿では,階層活性化のクラスベース正規化を行うクラス正規化手法を提案する。
動作認識に最先端CNNアーキテクチャのクラス正規化ブロックを用いることで,Kineetics,UCF-101,HMDB-51データセットにおいて,それぞれ1.8%,1.2%,1.4%の体系的改善が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Feb 2020 07:27:49 GMT)
Quantum teleportation with hybrid entangled resources prepared from
heralded quantum states [68.8] ハイブリッド・エンタングルド・リソース(HER)の生成を提案する。
この研究には、HERが生成される媒体の幾何学的性質に対する忠実度依存性に関する議論が含まれている。
スペクトルフィルタリングは、光子フラックスを損なうことなく、このスキームが実現可能であることを強調するヘラルディング過程には適用されない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Feb 2020 21:20:50 GMT)
The Power of Linear Controllers in LQR Control [39.8] 我々は3つの異なる統制政策の間の後悔の政策を計算します。
最適オフライン線形ポリシーのコストは、最適オンラインポリシーのコストに収束することを示す。
ノイズの所在に焦点をあてるが, 適応的相手が雑音を選択すると, 満足できる政策に新たな下限が生じることが示唆される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Feb 2020 00:58:49 GMT)
Ready Policy One: World Building Through Active Learning [35.4] 本稿では,モデルに基づく強化学習を積極的学習問題とみなすフレームワークであるReady Policy One(RP1)を紹介する。
RP1は、最適化中に重要な適応を行うハイブリッド目的関数を利用することで、これを実現する。
本手法を各種連続制御タスクにおいて厳密に評価し,既存手法に比べて統計的に有意な向上を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Feb 2020 09:57:53 GMT)
Object-Adaptive LSTM Network for Real-time Visual Tracking with
Adversarial Data Augmentation [31.8] 本稿では,オブジェクト適応型LSTMネットワークを用いて,映像の逐次的依存関係を効果的に捕捉し,オブジェクトの外観変化を適応的に学習する,新しいリアルタイムビジュアルトラッキング手法を提案する。
4つのビジュアルトラッキングベンチマーク実験により,トラッキング精度と速度の両面から,提案手法の最先端性能を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Feb 2020 03:06:07 GMT)
Unsupervised Representation Disentanglement using Cross Domain Features
and Adversarial Learning in Variational Autoencoder based Voice Conversion [28.1] 音声変換(VC)の効果的なアプローチは、音声信号の他のコンポーネントから言語内容を切り離すことである。
本稿では,逆学習の概念を取り入れ,CDVAE-VCフレームワークを拡張した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Feb 2020 10:16:28 GMT)
Causally Correct Partial Models for Reinforcement Learning [28.0] 強化学習では、将来の観察と報酬のモデルを学び、エージェントの次の行動を計画するためにそれを利用する。
以前の研究では、部分的なモデルが検討されており、観察の一部のみをモデル化している。
本稿では,部分的モデルが因果的誤りであり,従って不正確な計画に繋がることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Feb 2020 15:18:15 GMT)
Can't Boil This Frog: Robustness of Online-Trained Autoencoder-Based
Anomaly Detectors to Adversarial Poisoning Attacks [26.1] 本研究は,オンライン学習型オートエンコーダを用いたアタック検出装置に対する中毒攻撃に焦点を当てた最初の研究である。
提案アルゴリズムは, オートエンコーダ検出器によって検出されない標的攻撃の原因となる毒のサンプルを生成することができることを示す。
この発見は、サイバー物理領域で使用されるニューラルネットワークベースの攻撃検出器が、他の問題領域よりも毒性に強いことを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Feb 2020 12:41:28 GMT)
Learning Whole-body Motor Skills for Humanoids [25.4] 本稿では,多種多様なプッシュリカバリとバランス行動のための運動スキルを習得するDeep Reinforcement Learningの階層的枠組みを提案する。
この方針は、ロボットモデルの現実的な設定と、学習したスキルを実際のロボットに簡単に伝達できる低レベルのインピーダンス制御を備えた物理シミュレーターで訓練されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Feb 2020 19:40:59 GMT)
Unsupervised pretraining transfers well across languages [23.5] CPC事前訓練のわずかな変更は、他の言語によく伝達される特徴を抽出することを示す。
これは言語資源が少ない言語に対する教師なし手法の可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Feb 2020 15:34:53 GMT)
Snippext: Semi-supervised Opinion Mining with Augmented Data [22.1] Snippextは言語モデル上で開発された意見マイニングシステムである。
Snippextの斬新さは、ラベル付きトレーニングデータが少なく、最先端(SOTA)のパフォーマンスを達成するための2つの簡単なアプローチを巧妙に利用していることだ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Feb 2020 23:54:23 GMT)
Incorporating Visual Semantics into Sentence Representations within a
Grounded Space [20.8] 本研究では,中間表現空間である接地空間を学習することにより,視覚情報をテキスト表現に転送することを提案する。
本モデルは,従来の分類と意味的関連性タスクよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Feb 2020 12:26:41 GMT)
Assessing the Adversarial Robustness of Monte Carlo and Distillation
Methods for Deep Bayesian Neural Network Classification [18.9] MCMCに基づく完全な推論は、優れた堅牢性を有し、標準点推定に基づく学習よりも大幅に優れていることを示す。
大規模モンテカルロアンサンブルの逆例を計算するためのストレージ効率のよい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Feb 2020 15:29:22 GMT)
Statistical Outlier Identification in Multi-robot Visual SLAM using
Expectation Maximization [18.3] 本稿では、同時局所化およびマッピング(SLAM)におけるマップ間ループ閉包外乱検出のための、新しい分散手法を提案する。
提案アルゴリズムは優れた初期化に頼らず、一度に2つ以上のマップを処理できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Feb 2020 06:34:44 GMT)
DynamicPPL: Stan-like Speed for Dynamic Probabilistic Models [18.1] 本稿では,動的PPL.jlの設計と機能について述べる。
完全にJuliaで記述されているDynamicPPLは、Juliaエコシステムを通じて利用可能な豊富な機能群を継承している。
DynamicPPL は Stan に近いかそれ以上の計算性能を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Feb 2020 10:21:49 GMT)
Adaptive Deep Metric Embeddings for Person Re-Identification under
Occlusions [17.9] 本稿では,地域間の空間的依存関係を学習し,Long Short-Term Memory (LSTM) に基づく歩行者画像の識別特徴表現を抽出する新しい人物ReID法を提案する。
提案した損失により、ディープニューラルネットワークは、識別的メートル法埋め込みを適応的に学習することができ、未確認の人物の識別能力を大幅に向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Feb 2020 03:18:10 GMT)
Geometric Dataset Distances via Optimal Transport [15.2] 本稿では, (i) モデルに依存しない, (ii) トレーニングを伴わない, (iii) ラベル集合が完全に不連結であり, (iv) 理論的な足場が固い場合でも, データセットを比較できる,という,データセット間の距離の代替概念を提案する。
この距離は最適な輸送に依存しており、リッチな幾何学的認識、解釈可能な対応およびよく理解された性質を提供する。
以上の結果から,この新たな距離は,データセットの有意義な比較を提供し,様々な実験環境やデータセット間での伝達学習困難度と相関関係があることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Feb 2020 17:51:26 GMT)
EgoMap: Projective mapping and structured egocentric memory for Deep RL [14.8] EgoMapは空間的に構造化されたニューラルメモリアーキテクチャである。
深層強化学習エージェントの性能を3D環境で強化する。
メモリが構造化されたアートエージェントの標準的なリカレントエージェントと状態の両方に優れることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Feb 2020 14:00:39 GMT)
Temporal Segmentation of Surgical Sub-tasks through Deep Learning with
Multiple Data Sources [14.7] 本稿では,タスクが進行するにつれて発生する動作や事象に基づいて,統一的な手術状態推定モデルを提案する。
JHU-ISI Gesture and Skill Assessment Working Set(JIGSAWS)と,ロボット内超音波(RIOUS)画像を含むより複雑なデータセットについて検討した。
本モデルでは,89.4%まで優れたフレームワイド状態推定精度を実現し,最先端の手術状態推定モデルを改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Feb 2020 17:49:08 GMT)
On Newton Screening [14.0] 我々はNewton Screening (NS) と呼ばれる新しいスクリーニング手法を開発した。
NSは、一段階局所収束を達成するという意味で、最適収束特性を有することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Feb 2020 16:09:52 GMT)
Off-policy Maximum Entropy Reinforcement Learning : Soft Actor-Critic
with Advantage Weighted Mixture Policy(SAC-AWMP) [13.5] このようにパラメータ化されたポリシーをAWMP(Advantage Weighted Mixture Policy)と呼び、この考え方を適用してソフト・アクター・クリティカル(Soft-actor-critic, SAC)を改善する。
実験の結果,SAC AWMPは4つの連続制御タスクにおいて明らかにSACよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Feb 2020 15:01:20 GMT)
MA-DST: Multi-Attention Based Scalable Dialog State Tracking [13.4] ダイアログ状態追跡ダイアログは、ユーザーが目標を達成するための自然言語インターフェースを提供する。
正確なマルチドメインDSTを実現するためには、過去の発話とスロットセマンティクス間の依存関係をエンコードする必要がある。
本稿では,会話履歴とスロットの意味を符号化する新しいアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Feb 2020 05:34:58 GMT)
Deepfakes for Medical Video De-Identification: Privacy Protection and
Diagnostic Information Preservation [12.1] 顔認識アプローチとしてのフェイススワッピングは信頼性が高く、キーポイントはほぼ不変であり、従来の方法よりもはるかに優れている。
本研究では,医療データ共有の倫理的制約をクリアし,映像の識別とキーポイント保存のためのパイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Feb 2020 22:36:48 GMT)
Fast Kernel k-means Clustering Using Incomplete Cholesky Factorization [11.6] カーネルベースのクラスタリングアルゴリズムは、データセット内の非線形構造を特定し、キャプチャすることができる。
線形クラスタリングよりも優れたパフォーマンスを実現することができる。
カーネルマトリックス全体の計算と保存は非常に大きなメモリを占有しているため、カーネルベースのクラスタリングが大規模なデータセットを扱うことは困難である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Feb 2020 15:32:14 GMT)
The Haemers bound of noncommutative graphs [10.3] ハイマー境界上界は非可換グラフのシャノンキャパシティを示す。
また、Lov'asz theta 関数の非可換な類似を含む、既知の上界よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Feb 2020 12:46:39 GMT)
Audio-Visual-Olfactory Resource Allocation for Tri-modal Virtual
Environments [9.4] 本稿では,聴覚刺激,視覚刺激,嗅覚刺激からなるマルチモーダルシナリオの資源バランスについて検討する。
その結果,他の感覚刺激と比較して視覚的品質が優先される傾向が示唆された。
品質予測モデルを提案し、その精度を未使用の予算に対して検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Feb 2020 08:59:41 GMT)
Stable Sparse Subspace Embedding for Dimensionality Reduction [9.0] 本稿では,統計的に置き換えることなくランダムサンプリングに基づいて,安定なスパース部分空間埋め込み行列を構築した。
S-SSEは既存の行列よりも安定であることが証明され、次元減少後の点間のユークリッド距離を維持することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Feb 2020 15:30:22 GMT)
Differential Evolution with Reversible Linear Transformations [8.9] 本稿では,3重項解に適用した可逆線形変換を利用して,新しい候補解を生成することを提案する。
言い換えれば、新生個体を適合性を評価することなく利用することで人口を拡大する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Feb 2020 16:05:54 GMT)
Accelerating Deep Learning Inference via Freezing [8.5] 本稿では,各中間層に近似キャッシュを導入するフリーズ推論を提案する。
これにより、ResNet-18上で実行されるCIFAR-10リクエストの91.58%に対して、有効レイヤの数を半分に削減できる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Feb 2020 07:03:58 GMT)
Translating Web Search Queries into Natural Language Questions [7.9] 我々は、与えられたキーワードベースのクエリから、適切な自然言語質問を生成する方法を提案している。
我々は、統計的MT(SMT)モデルとニューラルMT(NMT)モデルの両方を用いて、クエリから質問を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Feb 2020 05:52:06 GMT)
RAID: Randomized Adversarial-Input Detection for Neural Networks [7.4] 本稿では,2次分類器を訓練し,良性入力と逆性入力のニューロン活性化値の違いを識別する,逆性画像検出のための新しい手法であるRAIDを提案する。
RAIDは、一般的な6つの攻撃に対して評価すると、最先端技術よりも信頼性が高く、効果的である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Feb 2020 13:27:29 GMT)
Accumulated Polar Feature-based Deep Learning for Efficient and
Lightweight Automatic Modulation Classification with Channel Compensation
Mechanism [6.9] 次世代通信では、大規模な機械型通信(mMTC)が基地局に深刻な負担をもたらす。
ディープラーニング(DL)技術は、ネットワークにインテリジェンスを格納し、従来のアプローチよりも優れたパフォーマンスをもたらす。
本研究では, チャネル補償機構を付加した極性特徴量型DLを提案し, 上記の問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Feb 2020 16:19:04 GMT)
An Auxiliary Task for Learning Nuclei Segmentation in 3D Microscopy
Images [6.7] 手作業による3次元光顕微鏡ボリュームのデータベース上での核分割アルゴリズムの比較を行った。
簡単な補助的なタスクによってセグメント化の精度を高める新しい学習戦略を提案する。
提案した補助課題を訓練すると,我々のベースラインの1つである3ラベルモデルが,最近のStarDist-3Dより優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Feb 2020 15:47:55 GMT)
Mario Level Generation From Mechanics Using Scene Stitching [6.3] 本システムは,FI-2Popアルゴリズムとシーンのコーパスを用いて,自動レベルのオーサリングを行う。
本システムでは, 縫合による創発機構の低減を図り, 整合力学の最大化が可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Feb 2020 19:44:44 GMT)
Grammar Filtering For Syntax-Guided Synthesis [6.3] PBE問題を解決するために,自動推論技術を用いて機械学習をタンデムで使用するシステムを提案する。
ニューラルネットワークでSyGuS PBE問題を前処理することで、探索空間のサイズを減らすためにデータ駆動アプローチを使うことができる。
我々のシステムは既存のSyGuS PBE合成ツール上で動作することができ、2019年のSyGuSコンペティションの勝者のランタイムを47.65%削減できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Feb 2020 16:35:50 GMT)
Noisy-Input Entropy Search for Efficient Robust Bayesian Optimization [5.8] ノイズ・インプット・エントロピー探索(NES)は、入力ノイズと測定ノイズの両方の問題に対して頑健な最適性を求めるように設計されている。
NESは、すべてのベンチマークで既存の手法よりも優れた、堅牢な最適化を確実に見つける。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Feb 2020 14:48:16 GMT)
An Information-rich Sampling Technique over Spatio-Temporal CNN for
Classification of Human Actions in Videos [5.4] 本稿では,3次元畳み込みニューラルネットワーク(3D CNN)を用いたビデオにおける人間の行動認識手法を提案する。
本稿では,3次元CNNアーキテクチャを用いて特徴量抽出を行い,人間の行動を認識するためのLong Short-Term Memory (LSTM) について述べる。
KTHとWEIZMANNの人間の行動データセットを用いて実験を行い、最先端技術と同等の結果が得られることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Feb 2020 06:42:20 GMT)
Targeted display advertising: the case of preferential attachment [5.1] 我々は、データ不足のパートナーに対して、関心のあるユーザを予測するという課題に対処する「ドメイン適応」アプローチを開発する。
我々のアプローチは、段階的な微調整によって、新しいキャンペーンデータに容易に適応し、その結果、キャンペーンの様々な点で機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Feb 2020 16:23:17 GMT)
Dynamic Multi-objective Optimization of the Travelling Thief Problem [4.9] 現実的なシナリオを反映した詳細かつ複雑な最適化問題の定式化の研究は、急成長する研究分野である。
トラベリング・ティーフ問題(Traveling Thief Problem)には、多目的の定式化や、それを解決するための正確で近似的な方法の比較を含む、増大する作業体が存在する。
TTP問題の3つの領域におけるダイナミックスの定義には、都市部、アベイラビリティマップ、アイテム値がある。
動的変化に応答して, 溶液生成法を混合して複合集団を提供する組み合わせアプローチは, 動的TTP定式化の異なるインスタンスにおいて, 性能を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Feb 2020 06:33:05 GMT)
Explicit Mean-Square Error Bounds for Monte-Carlo and Linear Stochastic
Approximation [4.8] 基礎となるマルコフ連鎖が可逆で幾何学的にエルゴードである場合でも、誤差列に有界なホーフディングを得ることはできない。
平均二乗誤差は、ステップサイズシーケンスの条件の下で、$O(1/n)$の最適率を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Feb 2020 01:52:21 GMT)
Ill-Posedness and Optimization Geometry for Nonlinear Neural Network
Training [4.7] ネットワーク構築における非線形活性化関数は、損失景観の定常点の分類において重要な役割を担っていることを示す。
浅密度ネットワークの場合、非線形活性化関数は大域ミニマ近傍のヘッセンヌル空間を決定する。
これらの結果を高密度ニューラルネットワークに拡張することにより、最終活性化関数が定常点の分類において重要な役割を果たすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Feb 2020 16:33:34 GMT)
Quantifying the Value of Lateral Views in Deep Learning for Chest X-rays [4.5] PadChestは,200近いラベルと複数のビューを備えた,大規模な胸部X線データセットである。
我々はPadChestを用いて、X線画像に関連付けられた放射線ラベルを予測するために、PAと横方向のビューをマージする複数のアプローチを探索する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Feb 2020 01:48:13 GMT)
Learning Hyperspectral Feature Extraction and Classification with
ResNeXt Network [3.0] ハイパースペクトル画像分類 (HSI) は標準的なリモートセンシングタスクであり、各画像ピクセルには地球表面の物理的土地被覆を示すラベルが与えられる。
ハイパースペクトル画像におけるスペクトルおよび空間的手がかりの両利用により,ハイパースペクトル画像分類における分類精度が向上した。
ハイパースペクトル画像から空間的およびスペクトル的手がかりを抽出するために3次元畳み込みニューラルネットワーク(3D-CNN)のみを使用すると、パラメータの爆発が起こり、計算コストが高くなる。
スペクトル空間情報をモデル化するための3次元畳み込みを利用したMixedSNと呼ばれる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） (Fri, 7 Feb 2020 01:54:15 GMT)
Machine Ethics: The Creation of a Virtuous Machine [2.9] AIの進歩は止められず、開発者は、明示的な道徳的エージェントを維持し、複雑で道徳的に健全な環境で倫理的なジレンマに直面するようにAIを準備しなければなりません。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Feb 2020 19:04:37 GMT)
Unsupervised non-parametric change point detection in quasi-periodic
signals [2.3] 準周期信号における変化点を検出するための新しい教師なし非パラメトリック手法を提案する。
この検出は、トポロジカル解析とブートストラップ法を組み合わせた最適な輸送理論に依存している。
最も頻度の高い臨床不整脈の6種類の波形における異常心周期や不規則心周期の発見に成功している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Feb 2020 11:24:50 GMT)
SPN-CNN: Boosting Sensor-Based Source Camera Attribution With Deep
Learning [1.4] データ駆動型フレームワークにおけるセンサノイズに基づく音源の識別を高速化する手法を探究する。
我々の焦点は、テスト時に単一の画像からセンサパターンノイズ(SPN)抽出を改善することである。
深層学習アプローチは、ソース属性の改善につながるより適切な抽出器を提供することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Feb 2020 17:55:28 GMT)
Identifying physical health comorbidities in a cohort of individuals
with severe mental illness: An application of SemEHR [1.1] 南ロンドンのクリニカル・レコード・インタラクティブ・サーチ(CRIS)システムとモーズリーバイオメディカル・リサーチ・センター(SLaM BRC)からデータを抽出した。
3組のアノテーターが2403の文書に注釈を付け、平均的なコーエンのカッパは0.757である。
以上の結果から,NLPは病域によって異なることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Feb 2020 13:14:58 GMT)
DropCluster: A structured dropout for convolutional networks [0.7] ディープニューラルネットワークにおける正規化器としてのドロップアウトは、完全に接続された層よりも畳み込み層において効果が低い。
我々は、DropClusterと呼ばれる畳み込み層に対して、新しい構造化された正規化を導入する。
我々のアプローチは、DropBlockや他の既存の構造化されたドロップアウトモデルよりも優れたパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Feb 2020 20:02:47 GMT)
Automatic Inference of High-Level Network Intents by Mining Forwarding
Patterns [0.7] ネットワークオペレータの高レベルな意図と、その意図を達成する低レベルな構成との間には意味的なギャップがある。
本稿では,低レベルのネットワーク行動から高レベルの意図を推測する,ギャップを埋めるための代替手法について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Feb 2020 19:05:15 GMT)
Short sighted deep learning [0.2] 議論を長距離スピン格子の設定に拡張する。
MCMCシミュレーションは、システムの臨界温度とスケーリング次元の両方を決定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Feb 2020 08:33:07 GMT)
Visual search over billions of aerial and satellite images [0.0] 本稿では,何十億もの航空・衛星画像に対して視覚探索を行うシステムを提案する。
ビジュアル検索の目的は、クエリ画像と視覚的に類似した画像を見つけることである。
このシステムは、地表をリアルタイムに視覚的に探索することを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Feb 2020 04:59:50 GMT)
Subsampling Winner Algorithm for Feature Selection in Large Regression
Data [0.0] SWA(Subsampling Winner Algorithm)は「ファイナリスト」の選択に使用されるアルゴリズムである。
SWAはベンチマークプロシージャとランダムフォレストと比較して、最高の制御された実際のFDRを持っている。
Broad Instituteの卵巣血清性嚢胞腺癌標本に対するSWAの応用により,機能的に重要な遺伝子と経路が明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Feb 2020 17:01:59 GMT)
Student/Teacher Advising through Reward Augmentation [0.0] トランスファーラーニング(Transfer Learning)は、エージェントが別の問題を解決するための知識を利用することで、ある問題を学習するのを助けることを目的としている。
本稿では,教師/学生のフレームワークを,より汎用的な強化学習フレームワークに直接自然に適合させる手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Feb 2020 18:15:51 GMT)
Skyrme-type nuclear interaction as a tool for calculating the finite
nuclear size correction to atomic energy levels and the bound-electron $g$
factor [0.0] 原子エネルギーレベルと有界電子$g$因子に対する有限核サイズの補正を計算するための最先端の手法を導入し、実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Feb 2020 09:42:10 GMT)
Scattering of Dirac electrons from a skyrmion: emergence of robust skew
scattering [0.0] 我々は、トポロジカル絶縁体(TI)の上面に埋め込まれた閉磁性構造からの電子散乱を研究する。
円構造の場合、相対論的量子散乱特性を解析的に計算することができる。
変形構造では、散乱波動関数を解くために、効率的な数値法である多重多極法を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Feb 2020 18:24:50 GMT)
Relativistic quantum dynamics of spin-0 system of the DKP oscillator in
a G\"{o}del-type space-time [0.0] 我々は、G"odel型時空の平坦なクラスにおいて、この方程式の最終形を導出する。
固有値と対応する固有関数を詳細に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Feb 2020 04:55:26 GMT)
Overview of chemical ontologies [0.0] オントロジーは形式的かつ意味的な方法である分野の知識を順序付け、相互接続する。
化学分析法に関するオントロジー、名前反応に関するオントロジー、科学単位に関するオントロジーについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Feb 2020 10:42:22 GMT)
Optimization of Structural Similarity in Mathematical Imaging [0.0] 本稿では,SSIMを忠実度尺度として利用できる広範囲のイメージングアプリケーションを含む汎用フレームワークを提案する。
我々は,このフレームワークを用いて,最適化問題に標準や独自の画像処理タスクを組み込む方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Feb 2020 07:46:31 GMT)
Geometry from divergence functions and complex structures [0.0] 積 $Mtimes M$ 上の概複素構造 $J$ を任意の並列化可能な統計多様体 $M$ に対して導入する。
次に、$J$を用いて、発散関数からプレシンプレクティック形式と$Mtimes M$上の計量的テンソルを抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Feb 2020 16:47:18 GMT)
Geometric Formulation for Discrete Points and its Applications [0.0] 離散点上の幾何学の新しい定式化を導入する。
これは普遍微分計算に基づいており、関数の代数による離散集合の幾何学的記述を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Feb 2020 01:12:57 GMT)
From Thermodynamic Sufficiency to Information Causality [0.0] 我々は情報の因果関係を分散の単調性から導き出す。
非常に弱い正則性条件の下では、量子論の複素ヒルベルト空間形式論を導出することができると推測する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Feb 2020 16:53:12 GMT)
FiniteNet: A Fully Convolutional LSTM Network Architecture for
Time-Dependent Partial Differential Equations [0.0] 我々は、PDEのダイナミクスを利用するために、完全に畳み込みLSTMネットワークを使用する。
ベースラインアルゴリズムと比較して,ネットワークの誤差を2～3倍に削減できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Feb 2020 21:18:46 GMT)
Finding Quantum Critical Points with Neural-Network Quantum States [0.0] 本稿では,ニューラルネットワーク量子状態を用いた量子イジングモデルの量子臨界点探索手法を提案する。
我々は、本質的に制限されたボルツマンマシン、トランスファーラーニング、教師なし学習を解析的に構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Feb 2020 04:39:09 GMT)
Fermion self-trapping in the optical geometry of Einstein-Dirac solitons [0.0] 我々は高角モータを持つ多重フェルミオンの重力局在状態を分析する。
結果のソリトン様波動関数は自然に自己トラッピングの形で解釈できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Feb 2020 12:59:14 GMT)
Equivalence relations and $L^p$ distances between time series [0.0] 時間列の空間上の同値関係の存在を証明し、商空間が可測位相を持つことができることを示す。
時系列の集合の中で,そのような距離をアルゴリズムで計算し,これらの距離に基づいてクラスタリング解析を行う。
オーストラリア・NSWにおける近年の森林火災の分析にこれらの知見を適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Feb 2020 02:32:33 GMT)
Eigenstate Thermalization and Disorder Averaging in Gravity [0.0] 我々は、典型的な微視的状態から構築された重力効果理論から、障害平均化と複製インスタントが自然に現れることを示した。
我々は、ワームホールやユークリッドブラックホールの観点から、レプリカ・インスタントンのエレガントなマイクロカノニカルな記述を見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Feb 2020 19:00:01 GMT)
Discretization and Machine Learning Approximation of BSDEs with a
Constraint on the Gains-Process [0.0] 我々は、利得過程に制約のある後方微分方程式の近似について検討する。
まず、グリッド時にいわゆるフェースリフト演算子を適用することにより、制約を識別する。
この離散的に制約されたBSDEは、メッシュグリッドが0に収束するにつれて連続的に制約されたものへと収束することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Feb 2020 09:11:29 GMT)
Depressed individuals express more distorted thinking on social media [0.0] うつ病は世界中で障害の主な原因であるが、診断が不十分で治療が不十分であることが多い。
本稿では,うつ病を自覚した人は,無作為なサンプルよりも歪んだ思考のレベルが高いことを示す。
抑うつコホートでは, いくつかの歪んだ思考が, 特にパーソナライズと感情的推論の2倍以上の傾向を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Feb 2020 14:18:53 GMT)
Cognitive Anthropomorphism of AI: How Humans and Computers Classify
Images [0.0] 人間は認知人類同型(英: Cognitive anthropomorphism)、つまりAIが人間の知性と同じ性質を持つことを期待する。
このミスマッチは、適切な人間とAIの相互作用に障害をもたらす。
私は、人間とAIの分類のミスマッチに対処できるシステム設計に3つの戦略を提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Feb 2020 21:49:58 GMT)
Blind Source Separation for NMR Spectra with Negative Intensity [0.0] 我々は、負の強度を含むNMRスペクトル分析のためのブラインド音源分離手法をベンチマークした。
FastICA、SIMPLISMA、NNMFは最高のパフォーマンス技術である。
FastICAとSIMPLISMAの精度は、過剰な(非現実的な)純粋なコンポーネントが予測されると急速に低下する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Feb 2020 20:57:48 GMT)
Biophysical models of cis-regulation as interpretable neural networks [0.0] 本研究は, サイス調節機構の2種類の生体物理モデルが, ノードと重みが明確な物理化学的解釈を持つディープニューラルネットワークとして表現可能であることを示す。
また、現代のディープラーニングフレームワークを用いて、このような生物物理学的ネットワークを迅速に推定する方法を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Feb 2020 22:07:08 GMT)
Bell-type Polarization Experiment With Pairs Of Uncorrelated Optical
Photons [0.0] 2つの独立した偏光光子源を用いたベル型偏光実験を行った。
装置に絡み合わなかった無相関光子の対の時間的一致を検出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Feb 2020 11:43:03 GMT)
A novel initialisation based on hospital-resident assignment for the
k-modes algorithm [0.0] 本稿では,k-modesアルゴリズムの初期解を選択する新しい方法を提案する。
これは、数学的公正性の概念と、文献から共通の初期化ができないデータの活用を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Feb 2020 10:20:49 GMT)
A deep-learning view of chemical space designed to facilitate drug
discovery [0.0] 我々は、分子設計への機械学習アプローチにおける最先端の技術を進化させるディープニューラルネットワークモデルであるDESMILESを提案する。
DESMILESが分子特性を損なう能力を説明するために、DESMILESネットワークの層を可視化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Feb 2020 18:32:44 GMT)