Spatial-Temporal Multi-Cue Network for Continuous Sign Language
Recognition [141.2] 本稿では、視覚に基づくシーケンス学習問題を解決するために、時空間マルチキュー(STMC)ネットワークを提案する。
有効性を検証するため、3つの大規模CSLRベンチマークで実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Feb 2020 15:38:44 GMT)
Improved Algorithms for Conservative Exploration in Bandits [113.6] 文脈線形帯域設定における保守的学習問題について検討し、新しいアルゴリズムである保守的制約付きLinUCB(CLUCB2)を導入する。
我々は、既存の結果と一致したCLUCB2に対する後悔の限界を導き、多くの合成および実世界の問題において、最先端の保守的バンディットアルゴリズムよりも優れていることを実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Feb 2020 19:35:01 GMT)
Symbiotic Attention with Privileged Information for Egocentric Action
Recognition [71.1] 我々は,エゴセントリックなビデオ認識のための新しい共生アテンションフレームワークを提案する。
本フレームワークは,動詞の分岐,名詞の分岐,特権情報間の相互通信を可能にする。
特に、大規模なエゴセントリックな2つのビデオデータセットの最先端を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Feb 2020 10:48:43 GMT)
RL-Duet: Online Music Accompaniment Generation Using Deep Reinforcement
Learning [69.2] 本稿では,オンライン伴奏生成のための深層強化学習アルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは人体に応答し,メロディック,ハーモニック,多種多様な機械部品を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Feb 2020 03:53:52 GMT)
Conjoined Dirichlet Process [63.9] 我々はディリクレ過程に基づく新しい非パラメトリック確率的ビクラスタリング法を開発し、列と列の双方に強い共起を持つビクラスタを同定する。
本手法はテキストマイニングと遺伝子発現解析の2つの異なる応用に適用し,既存の手法に比べて多くの設定でビクラスタ抽出を改善することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Feb 2020 19:41:23 GMT)
SPA: Verbal Interactions between Agents and Avatars in Shared Virtual
Environments using Propositional Planning [61.3] SPA(Sense-Plan-Ask)は、仮想的な仮想環境において、仮想的な人間のようなエージェントとユーザアバターの間の言語的対話を生成する。
提案アルゴリズムは実行時コストを小さくし,自然言語通信を利用せずにエージェントよりも効率的に目標を達成できることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Feb 2020 23:15:06 GMT)
LAVA NAT: A Non-Autoregressive Translation Model with Look-Around
Decoding and Vocabulary Attention [54.2] 非自己回帰翻訳(NAT)モデルは、1つの前方通過で複数のトークンを生成する。
これらのNATモデルは、しばしば多重性の問題に悩まされ、重複トークンや欠落トークンを生成する。
本稿では,この問題を解決するための新しい方法として,Look-Around(LA)戦略とVocabulary Attention(VA)メカニズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Feb 2020 04:11:03 GMT)
Learning State Abstractions for Transfer in Continuous Control [39.2] 我々は「単純な学習アルゴリズム」を表形式のQ-ラーニング、学習状態の抽象化に「良い表現」、連続的な制御タスクに「問題に対処」する。
私たちの主な貢献は、連続的な状態空間を離散的な状態空間に抽象化する学習アルゴリズムです。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Feb 2020 20:42:05 GMT)
PixelHop++: A Small Successive-Subspace-Learning-Based (SSL-based) Model
for Image Classification [30.5] 改良されたPixelHopメソッドを提案し、それをPixelHop++と呼ぶ。
PixelHop++では、モデルサイズと分類性能のフレキシブルなトレードオフを取り除き、粒度の学習モデルサイズを制御することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Feb 2020 11:08:54 GMT)
Variable-Viewpoint Representations for 3D Object Recognition [27.9] 共通表現連続体の2つの極端に2種類の入力表現が存在することを示す。
この2つの極点の間の点にある興味深い中間表現を同定する。
系統的な経験実験を通して、入力情報の関数としてこの連続体に沿って精度がどのように変化するかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Feb 2020 10:06:30 GMT)
OoDAnalyzer: Interactive Analysis of Out-of-Distribution Samples [26.0] OoDAnalyzerは、OoDサンプルをインタラクティブに識別し、それらをコンテキストで説明するための視覚分析手法である。
我々は,OoDのサンプルを文脈でよりよく分析し,理解するために,新しいkNNベースのグリッドレイアウトアルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Feb 2020 06:58:33 GMT)
Comprehensive and Efficient Data Labeling via Adaptive Model Scheduling [25.5] 画像検索プラットフォームやフォトアルバム管理アプリのような特定のアプリケーションでは、十分なラベルを得るためにモデルのコレクションを実行する必要があることが多い。
本研究では,1) モデル間の意味関係をマイニングすることで,非自明なモデルの価値を予測するための強化学習に基づく手法と,2) モデル実行順序を期限付きあるいは期限依存の制約下で適応的にスケジューリングする2つのアルゴリズムからなる適応型モデルスケジューリングフレームワークを提案する。
私たちの設計では、貴重なラベルを失うことなく、約53%の実行時間を節約できます。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Feb 2020 03:54:39 GMT)
Understanding the Automated Parameter Optimization on Transfer Learning
for CPDP: An Empirical Study [23.6] プロジェクト間の欠陥予測技術は、現在のプロジェクトにおけるモデル構築を容易にするために、他のプロジェクトからデータ/知識を借ります。
ほとんどのCPDP技術は、転送学習と分類の2つの主要なステップを含み、それぞれが最適な性能を達成するために調整すべきパラメータが少なくとも1つある。
自動パラメータ最適化が様々なCPDP技術に与える影響について、十分に理解されていない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Feb 2020 12:01:53 GMT)
Exocentric to Egocentric Image Generation via Parallel Generative
Adversarial Network [23.6] 近年,異なる視点から一視点の画像を生成するクロスビュー画像生成法が提案されている。
エゴセントリックな見方は、時としてエゴセントリックな見方と著しく異なるため、これは難しい課題です。
本稿では,エゴセントリックな画像を生成するための共有情報を学ぶために,新たなクロスサイクルロスを有する並列生成アドリアルネットワーク(P-GAN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Feb 2020 19:10:36 GMT)
Attacking Optical Character Recognition (OCR) Systems with Adversarial
Watermarks [22.8] 本研究では,透かしに変装した自然歪みを発生させ,人間の目の検出を回避するための透かし攻撃手法を提案する。
実験結果から,透かし攻撃は,透かしを付加した自然な逆転例の集合となり,異なる攻撃シナリオにおける最先端手法と類似した攻撃性能が得られることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Feb 2020 05:53:21 GMT)
Bone Suppression on Chest Radiographs With Adversarial Learning [21.3] デュアルエネルギー(DE)胸部X線撮影は、2つの臨床的関連物質を選択的に撮像する機能を提供する。
従来のX線写真と骨抑制X線写真とのマッピングを学習する。
本研究は, 患者に配慮したペアとペアの無いX線写真との訓練効果を比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Feb 2020 02:53:16 GMT)
Towards a combinatorial characterization of bounded memory learning [21.0] 我々は,境界記憶学習を特徴付ける次元を開発する。
候補解に対して上界と下界の両方を証明します。
我々は、我々の特徴がより広いパラメータの体系で成り立つと推測する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Feb 2020 09:04:21 GMT)
BLCS: Brain-Like based Distributed Control Security in Cyber Physical
Systems [14.4] サイバーセキュリティはサイバー物理システム(CPS)のシナリオにおける最大の問題である。
CPSにおけるF-RONのためのブレインライクな分散制御セキュリティ(BLCS)アーキテクチャを提案する。
BLCSはトリパーティイトコントローラの検証においてセキュアなクロスドメイン制御を実現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Feb 2020 09:14:10 GMT)
Generalized Hidden Parameter MDPs Transferable Model-based RL in a
Handful of Trials [13.1] 一般化隠れMDP(英: Generalized Hidden MDPs、GHP-MDPs)は、タスクによって異なる隠れパラメータの関数として、力学と報酬の両方が変化するMDPのファミリーを指す。
我々は、報酬空間と動的潜伏空間を用いた新しい課題である MuJoCo タスクに対して、最先端性能とサンプル効率を実験的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Feb 2020 02:49:33 GMT)
A Hierarchical Transitive-Aligned Graph Kernel for Un-attributed Graphs [11.5] 我々は、グラフ間の頂点を推移的に整列させることにより、新しいグラフカーネル、すなわち階層的推移型カーネルを開発する。
提案したカーネルは、分類精度の観点から、標準グラフベースのデータセット上で最先端のグラフカーネルより優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Feb 2020 11:46:25 GMT)
CTM: Collaborative Temporal Modeling for Action Recognition [11.5] 動作認識のための時間情報を学習するための協調時間モデリング(CTM)ブロックを提案する。
CTMには、空間認識時空間モデリングパスと空間認識時空間モデリングパスの2つの協調パスが含まれている。
いくつかの一般的なアクション認識データセットの実験では、CTMブロックが2D CNNベースラインのパフォーマンス改善をもたらすことが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Feb 2020 12:14:02 GMT)
Free-breathing Cardiovascular MRI Using a Plug-and-Play Method with
Learned Denoiser [11.3] 磁気共鳴画像(CMR)の臨床的有用性は、長い取得時間によって妨げられる。
本研究では,マルチコイルサブルーチン下でのCMR再構成のためのプラグアンドプレイ手法を提案する。
その結果, RT CMRを加速するDL-DLの可能性が浮かび上がった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Feb 2020 20:27:07 GMT)
Ensemble of Deep Convolutional Neural Networks for Automatic Pavement
Crack Detection and Measurement [9.3] 小さな亀裂の構造を特定するために、畳み込みニューラルネットワークのアンサンブルが使用された。
き裂測定には, 亀裂の種類によって, ひび割れの長さと幅を測定できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Feb 2020 22:15:11 GMT)
Intrinsic Dimension Estimation via Nearest Constrained Subspace
Classifier [7.0] 教師付き分類や固有次元推定のために,新しい部分空間に基づく分類器を提案する。
各クラスのデータの分布は、特徴空間の有限個のファイン部分空間の和によってモデル化される。
The proposed method is a generalization of classical NN (Nearest Neighbor), NFL (Nearest Feature Line) and has a close relationship with NS (Nearest Subspace)。
推定次元パラメータが正確に推定された分類器は、一般に分類精度の点で競合より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Feb 2020 20:54:42 GMT)
A Constraint Driven Solution Model for Discrete Domains with a Case
Study of Exam Timetabling Problems [6.8] 知的制約処理進化アルゴリズム (ICHEA) のバリエーションは, ベンチマーク試験の時間変化問題を解決するために実証されている。
ICHEAはまず、与えられた制約をすべて段階的に満たすために結婚間クロスオーバー演算子を使用し、その後、ソリューションを最適化するために従来の演算子と拡張演算子の組み合わせを使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Feb 2020 06:53:38 GMT)
Task Augmentation by Rotating for Meta-Learning [5.6] そこで本研究では,原画像90,180,270度を回転させることにより,クラス数を増加させるタスク拡張手法を提案する。
実験結果から,MiniImageNet, CIFAR-FS, FC100における画像の回転数の増加と最先端性能の向上は,本手法の方が優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Feb 2020 07:57:24 GMT)
HHH: An Online Medical Chatbot System based on Knowledge Graph and
Hierarchical Bi-Directional Attention [4.4] 我々は、複雑な医療質問に答えるためのオンライン質問・回答システムであるHHHを構築している。
HHHは、インターネットから収集された医療データから構築された知識グラフを維持している。
医療領域において、重複した質問データセットのサブセットでモデルをトレーニングし、テストする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Feb 2020 11:06:27 GMT)
Surrogate Assisted Evolutionary Algorithm for Medium Scale Expensive
Multi-Objective Optimisation Problems [4.3] 目的関数の代理モデルを構築することは、進化アルゴリズム(EA)が現実世界の複雑な最適化問題を解決するのに効果的であることが示されている。
本稿では,50個の決定変数を持つ中規模の高コスト多目的最適化問題に対して,ガウス過程サロゲートモデルによるEA支援手法を提案する。
提案アルゴリズムの有効性を,3つの最先端SAEAと比較し,10,20,50変数のベンチマーク問題に対して検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Feb 2020 12:06:08 GMT)
Capsule Network Performance with Autonomous Navigation [3.5] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の代替として、カプセルネットワーク(CapsNets)が提案されている。
本稿では,実シナリオの自律的エージェント探索において,CapsNetsがCNNよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Feb 2020 15:21:17 GMT)
Improving S&P stock prediction with time series stock similarity [0.4] 我々は、プロのトレーダーが株価予測モデルを改善するために行っていたように、関連株で株価データを豊かにした。
我々は5年間にわたり、各産業のS&P株7株のモデルを評価した。
類似株の予測モデルは0.55平均精度で有意に改善し,19.782利益は0.52および6.6利益のアートモデルと比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Feb 2020 14:13:45 GMT)
autoNLP: NLP Feature Recommendations for Text Analytics Applications [0.2] 我々は、NLP機能を指定する言語の構造を概説することで、機能仕様の標準化を議論する。
最適な特徴を特定する可能性を高めるために,アプリケーション間で再利用するアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Feb 2020 00:42:21 GMT)
Segmenta\c{c}\~ao de imagens utilizando competi\c{c}\~ao e
coopera\c{c}\~ao entre part\'iculas [0.0] 本稿では,イメージセグメンテーションのタスクを実行するための,パーティクルコンペティションとコラボレーションと呼ばれる半教師付き学習手法の拡張提案について述べる。
予備的な結果は、これは有望なアプローチであることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Feb 2020 03:02:00 GMT)
Ramifications and Diminution of Image Noise in Iris Recognition System [0.0] 生体認証システムにおけるノイズ画像は正確な識別を与えることができない。
画像には4種類のノイズが加えられている。
相対解釈は4種類のフィルタを用いて行われる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Feb 2020 09:06:20 GMT)
On a scalable entropic breaching of the overfitting barrier in machine
learning [0.0] 機械学習(ML)における「小さなデータ」のオーバーフィッティングと処理は、最も難しい問題の一つである。
バイオインフォマティクスを動機とする一般的な問題のロバストな分類には、統計量$T$が必要であり、これは少なくとも13.8倍大きいので、特徴次元$D$である。
このオーバーフィッティング障壁は計算コストの10〜12ドルの割合で破ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Feb 2020 14:47:59 GMT)
Non-exponential decay in Floquet-Bloch bands [0.0] 指数減衰法則は不安定な原子核から蛍光分子までの系を記述する。
本研究では, フロケ・ブロッホ帯におけるボース凝縮体を, 単一孤立エミッタにおける長時間の非励起崩壊のプローブとして用いることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Feb 2020 00:12:22 GMT)
Multi-Label Class Balancing Algorithm for Action Unit Detection [0.0] 分離された顔の動き、いわゆるアクションユニットは、複合的な感情や痛みのような物理的状態を記述することができる。
この提出は、IEEE Conference on Face and Gesture Recognition 2020において、ABAW(Affective Behavior Analysis in-the-Wild)チャレンジの対象となっている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Feb 2020 21:56:28 GMT)
IoT Network Behavioral Fingerprint Inference with Limited Network Trace
for Cyber Investigation: A Meta Learning Approach [0.0] 本研究は、特定のIoTのネットワーク行動指紋を推測する新しいモデル構造を提案する。
当社のソリューションは、IoTのネットワークトレースに制限があるという制約を克服しつつ、サイバー調査者が特定のIoTを特定できるようにするものです。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Feb 2020 02:57:24 GMT)
Deep No-reference Tone Mapped Image Quality Assessment [0.0] トーンマッピングは最終的な画像に歪みを導入し、視覚的不快を招きかねない。
我々はこれらのトーンマップ画像に対する新しい非参照品質評価手法を提案する。
提案手法は,最先端技術と競合する性能を示すことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Feb 2020 13:41:18 GMT)
Correction of Chromatic Aberration from a Single Image Using Keypoints [0.0] 各色チャンネルにマッチするキーポイントを見つけ、それをユーザが望むように調整します。
本手法は, この欠陥を考慮に入れた写真編集プログラムにおいてユーザが行うことを再現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Feb 2020 16:36:30 GMT)
A data-driven choice of misfit function for FWI using reinforcement
learning [0.0] 我々は、DQN(Deep-Q Network)を用いて最適なポリシーを学習し、異なる不適合関数を切り替える適切なタイミングを決定する。
具体的には、従来のL2-ノルムミスフィット関数やOTMF(Optimal-transport Match-filter)のミスフィットをいつ使うべきかを予測するために状態-アクション値関数(Q)を訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Feb 2020 12:31:33 GMT)