Reinforcement-Learning based Portfolio Management with Augmented Asset
Movement Prediction States [71.5] ポートフォリオマネジメント(PM)は、最大利益や最小リスクといった投資目標を達成することを目的としている。
本稿では,PMのための新しいステート拡張RLフレームワークであるSARLを提案する。
当社の枠組みは, 金融PMにおける2つのユニークな課題に対処することを目的としている。(1) データの異種データ -- 資産毎の収集情報は通常, 多様性, ノイズ, 不均衡(ニュース記事など), (2) 環境の不確実性 -- 金融市場は多様で非定常である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Feb 2020 08:10:03 GMT)
MOGPTK: The Multi-Output Gaussian Process Toolkit [71.1] ガウス過程(GP)を用いたマルチチャネルデータモデリングのためのPythonパッケージMOGPTKを提案する。
このツールキットの目的は、研究者、データサイエンティスト、実践者にもMOGP(multi-output GP)モデルを利用できるようにすることである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Feb 2020 23:34:49 GMT)
Dynamic Inference: A New Approach Toward Efficient Video Action
Recognition [70.0] ビデオにおけるアクション認識は近年大きな成功を収めているが、膨大な計算コストのために依然として難しい課題である。
本稿では,異なるビデオの識別可能性の変動を利用して,推論効率を向上させるための一般的な動的推論手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Feb 2020 11:09:56 GMT)
Limits of Detecting Text Generated by Large-Scale Language Models [65.5] 誤情報キャンペーンで使用される可能性があるため、長く一貫性のあるテキストを生成できる大規模な言語モデルが危険であると考える者もいる。
ここでは、仮説テスト問題として大規模言語モデル出力検出を定式化し、テキストを真あるいは生成されたものと分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Feb 2020 19:53:23 GMT)
On the Complexity of Minimizing Convex Finite Sums Without Using the
Indices of the Individual Functions [62.0] 有限和の有限ノイズ構造を利用して、大域オラクルモデルの下での一致する$O(n2)$-upper境界を導出する。
同様のアプローチを踏襲したSVRGの新規な適応法を提案し、これはオラクルと互換性があり、$tildeO(n2+nsqrtL/mu)log (1/epsilon)$と$O(nsqrtL/epsilon)$, for $mu>0$と$mu=0$の複雑さ境界を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Feb 2020 03:39:46 GMT)
Streaming Submodular Maximization under a $k$-Set System Constraint [42.3] 非単調な部分モジュラーのストリーミングを非単調な部分モジュラーのストリーミングに変換する新しいフレームワークを提案する。
また,$k$ible $k$-setシステム制約を考慮したモノトンサブモジュールストリーミングのアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Feb 2020 12:32:14 GMT)
GradMix: Multi-source Transfer across Domains and Tasks [34.0] GradMixは、勾配に基づく学習規則で訓練されたモデルに適用できるモデルに依存しない手法である。
数値認識と行動認識の2つの課題についてMS-DTT実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Feb 2020 02:10:22 GMT)
FSD-10: A Dataset for Competitive Sports Content Analysis [29.6] フィギュアスケートデータセット(FSD-10)は、きめ細かいアクションのコレクションを持つように設計されている。
各クリップは毎秒30フレーム、解像度は1080ドルで720ドルだ。
FSD-10における動作認識手法の評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Feb 2020 08:04:26 GMT)
Local Nonparametric Meta-Learning [28.6] メタ学習の主目的は、一連のタスクにまたがる迅速な適応を可能にする学習ルールを見つけることである。
グローバルな、固定サイズの表現は、ある種類のアウト・オブ・ディストリビューションタスクに直面すると、しばしば失敗する。
本稿では,メタ学習ルールを利用した非パラメトリックなメタ学習アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Feb 2020 03:28:27 GMT)
FastWave: Accelerating Autoregressive Convolutional Neural Networks on
FPGA [27.5] WaveNetは、拡張畳み込みの複数のレイヤで構成された、深く自己回帰的なCNNである。
我々は,自己回帰畳み込みニューラルネットワークのための最初のアクセラレータtextitFastWaveを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Feb 2020 06:15:09 GMT)
Weakly-Supervised Multi-Person Action Recognition in 360$^{\circ}$
Videos [24.5] トップビュー360$circ$ビデオにおけるアクション認識の問題に対処する。
提案フレームワークは、まず一方向ビデオからパノラマビデオに変換し、その後、地域ベースの3D CNNを用いて時空間の特徴を抽出して行動認識を行う。
本稿では,ビデオレベルのアクションラベルのみを教師として使用して,映像中の複数のアクションを認識・ローカライズするようにモデルを訓練する,マルチインスタンス・マルチラベル学習に基づく弱教師付き手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Feb 2020 02:17:46 GMT)
A Deep Reinforcement Learning Algorithm Using Dynamic Attention Model
for Vehicle Routing Problems [20.5] 本稿では,NPハード問題,車両ルーティング問題に焦点をあてる。
本モデルは,従来の手法よりも優れ,また,優れた一般化性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Feb 2020 04:51:53 GMT)
Line Hypergraph Convolution Network: Applying Graph Convolution for
Hypergraphs [18.7] 可変ハイパーエッジサイズを持つハイパーグラフにグラフ畳み込みを適用する新しい手法を提案する。
我々はハイパーグラフの行グラフという古典的な概念を、ハイパーグラフ学習の文献で初めて用いている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Feb 2020 16:05:17 GMT)
Diversity and Inclusion Metrics in Subset Selection [17.8] 公平性の倫理的概念は、最近、幅広い制約と目的を記述するために機械学習(ML)設定に応用されている。
これらの概念に基づいたメトリクスを導入し、これらを分離して適用し、さらに公正な制約を課す。
社会的選択方法は、さらに、集合を集約し、好む集合を選択するために利用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Feb 2020 00:29:40 GMT)
Privacy-Preserving Image Classification in the Local Setting [17.4] ローカル微分プライバシ(LDP)は、データ所有者がランダムにインプットを摂動させ、リリース前にデータの妥当な削除を可能にする、有望なソリューションを提供する。
本稿では、データ所有者が画像を保持し、不信なデータ利用者が機械学習モデルにこれらの画像を入力として適合させたいという、双方向のイメージ分類問題について考察する。
本稿では,拡張性のある領域サイズで画像表現を生成する,教師付き画像特徴抽出器 DCAConv を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Feb 2020 01:25:52 GMT)
Learning High Order Feature Interactions with Fine Control Kernels [12.5] 我々は、全ての可能な乗法的相互作用を特徴とするスパース統計モデルを学習するための方法論を提供する。
また、Fenchel DualityをベースとしたアルゴリズムパラダイムであるFine Control Kernelフレームワークについても紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Feb 2020 06:29:15 GMT)
Importance-Driven Deep Learning System Testing [12.5] ディープラーニング(DL)システムは、エンジニアリングインテリジェントなアプリケーションにとって重要な実現方法である。
安全およびセキュリティクリティカルなアプリケーションでDLシステムを使用するには、信頼性の高い運用に関するテストエビデンスを提供する必要がある。
DeepImportanceは、Importance-Driven Test Adequacy criterion(IDC)を伴う、体系的なテスト方法論である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Feb 2020 19:20:56 GMT)
Diversity-Achieving Slow-DropBlock Network for Person Re-Identification [11.9] マルチブランチネットワークアーキテクチャを使用した人物再識別(Re-ID)の大きな課題は、IDラベル付きデータセットから多様な特徴を学習することだ。
BDB(Batch DropBlock)ネットワークは近年,グローバルブランチと機能ドロップブランチの多様性を実現するために提案されている。
提案手法は, Market-1501, DukeMTMC-reID, CUHK03 などの人気人物 Re-ID データセットに対して,BDB よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Feb 2020 08:05:39 GMT)
Unlabeled Data Deployment for Classification of Diabetic Retinopathy
Images Using Knowledge Transfer [11.0] 転送学習はラベル付きデータの欠如の問題を解決するために用いられる。
知識蒸留は、あるモデルの知識を別のものに移すために最近提案されている。
本稿では,移動学習を用いた新しい知識蒸留法を提案し,モデルの全知識を別の知識に伝達する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Feb 2020 09:01:11 GMT)
Splitting Convolutional Neural Network Structures for Efficient
Inference [11.0] ネットワーク構造を、元のネットワークよりも少ないメモリを消費する小さな部分に分割する手法が提案されている。
この分割手法は、CIFAR10画像の分類のために、VGG16とResNet18のよく知られた2つのネットワーク構造でテストされている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Feb 2020 06:53:18 GMT)
Segmented Graph-Bert for Graph Instance Modeling [10.9] グラフインスタンス表現学習における Graph-BERT の有効性について検討する。
本稿では,SEG-BERTと呼ばれるセグメントアーキテクチャで再設計する。
7つのグラフ・インスタンス・ベンチマーク・データセットを用いてSEG-BERTの有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Feb 2020 04:55:07 GMT)
Graph Neural Distance Metric Learning with Graph-Bert [10.9] 我々は、新しいグラフニューラルネットワークに基づく距離距離距離学習アプローチ、すなわちGB-DISTANCE(GRAPH-BERTベースのニューラル距離)を導入する。
GB-DISTANCEは、事前訓練された Graph-BERT モデルに基づいて、グラフ表現を効果的に学習することができる。
さらに、GB-DISTANCEは距離メートル法の基本特性も維持できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Feb 2020 18:58:31 GMT)
Convolutional Neural Network Pruning Using Filter Attenuation [10.3] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)におけるフィルタは必須要素である
フィルタプルーニング法では、チャネルや接続を含む全てのコンポーネントを持つフィルタが除去される。
弱いフィルタを直接除去しないフィルタ減衰に基づくCNNプルーニング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Feb 2020 06:31:24 GMT)
Ascertaining price formation in cryptocurrency markets with DeepLearning [8.4] 本論文は,近年の株式市場予測にディープラーニングを用いた成功に触発されたものである。
暗号通貨市場の特徴を高周波で分析・提示する。
私たちは、Bitcoinと米ドルのライブ為替レートの中間価格運動の予測について、一貫した78%の精度を達成しました。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Feb 2020 20:23:08 GMT)
Trust in Data Science: Collaboration, Translation, and Accountability in
Corporate Data Science Projects [6.7] 応用データサイエンスにおける4つの一般的な緊張関係について述べる: (un)equivocal number, (counter)intuitive knowledge, (in)credible data, (in)scrutable model。
組織的アクターが、懐疑主義、評価、信頼性の実践を通じて、乱雑で不確実な分析条件下で信頼を確立し、再交渉する方法を示す。
我々は,CSCW内外におけるデータサイエンス研究と実践における知見の意味を論じることによって,結論を導いた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Feb 2020 15:50:50 GMT)
Data Vision: Learning to See Through Algorithmic Abstraction [6.7] データを通して学ぶことは、アルゴリズムによる知識生産の現代的な形式の中心である。
本稿では,データ解析学習環境において,機械化や識別の要求が頻繁に発生する状況について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Feb 2020 15:46:18 GMT)
Application of Pre-training Models in Named Entity Recognition [5.3] 本稿では,BERT,ERNIE,ERNIE2.0-tiny,RoBERTaの4つの事前学習モデルのアーキテクチャと事前学習タスクを紹介する。
我々はこれらの事前学習モデルをNERタスクに微調整して適用し、異なるモデルアーキテクチャと事前学習タスクがNERタスクに与える影響を比較した。
実験の結果,RoBERTaはMSRA-2006データセット上で最先端の結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Feb 2020 08:18:20 GMT)
Adversarial-based neural networks for affect estimations in the wild [3.3] 本研究では,本研究で提案した対戦型ネットワークによる潜在機能の利用について検討する。
具体的には,判別器にいくつかのモードをアグリゲートすることで,生成器が抽出した潜在特性にさらに適応する。
最近リリースされたSEWAデータセットの実験は、結果の進歩的な改善を示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Feb 2020 23:00:05 GMT)
Accurate correction of arbitrary spin fermions quantum tunneling from
non-stationary Kerr-de Sitter black hole based on corrected Lorentz
dispersion relation [3.3] 非定常Kerr-de Sitterブラックホールからの任意のスピンフェルミオン量子トンネル放射の特性について検討した。
ブラックホールの性質を記述した表面重力、化学ポテンシャル、トンネルの確率、ホーキング温度など、正確に修正された物理量のシリーズが導出される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Feb 2020 14:16:28 GMT)
Input Validation for Neural Networks via Runtime Local Robustness
Verification [2.8] 本稿では,実行時局所ロバスト性検証を用いてニューラルネットワークの入力を検証することを提案する。
実験により,ニューラルネットワークを敵の例から保護し,精度を向上させることができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Feb 2020 10:24:29 GMT)
Computer-Aided Assessment of Catheters and Tubes on Radiographs: How
Good is Artificial Intelligence for Assessment? [2.3] カテーテルは、ラジオグラフィーで2番目に多い異常発見である。
カテーテルが再配置された場合、深刻な合併症が発生するため、カテーテルの位置をすべてのラジオグラフで評価する必要がある。
コンピュータ支援のアプローチは、解釈のために誤配置されたカテーテルを用いた無線画像の優先順位付けを支援する可能性を秘めている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Feb 2020 18:12:40 GMT)
A Deep Learning Approach to Automate High-Resolution Blood Vessel
Reconstruction on Computerized Tomography Images With or Without the Use of
Contrast Agent [2.2] 拡張性大動脈瘤嚢内の大動脈壁に付着した血栓または血栓が70～80%の症例に認められる。
我々は,病的血管の高スループットパイプラインを構築するため,注意を喚起する改良されたU-Netアーキテクチャを実装した。
この抽出ボリュームは、現在の動脈瘤疾患管理の方法の標準化に使用することができ、その後の複雑な幾何学的および形態学的解析の基礎を定めている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Feb 2020 22:32:37 GMT)
Asymmetric Rejection Loss for Fairer Face Recognition [1.5] 訓練データセットの人種的不均衡により、異なる民族集団間での顔認識性能の違いが示されている。
これは実際には、顔のデータセットが通常収集されるセロブドムにおける非コーカサス民族集団の下位表現にシンプトマティックである。
本研究は,非表示群をフル活用することを目的とした非対称リジェクションロスを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Feb 2020 04:01:03 GMT)
Medical Image Registration Using Deep Neural Networks: A Comprehensive
Review [1.2] ディープニューラルネットワークを用いた医用画像登録に関する最新の文献を紹介する。
レビューは体系的であり、以前この分野で出版されたすべての関連作品を含んでいる。
このレビューは、最先端の文献を調査し、将来的な文献に貢献しようとする、現場で活動している読者の深い理解と洞察を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Feb 2020 17:22:05 GMT)
Abstractive Summarization for Low Resource Data using Domain Transfer
and Data Synthesis [1.1] 本稿では,近年の抽象的な要約手法の性能向上のために,ドメイン転送とデータ合成について検討する。
新聞データに基づいて訓練された美術モデルのチューニング状態は、学生の反射データの性能を高める可能性があることを示す。
トレーニングに組み込むとROUGEスコアがさらに増加するテンプレートベースの新しいデータを合成するモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Feb 2020 17:49:08 GMT)
Rough Set based Aggregate Rank Measure & its Application to Supervised
Multi Document Summarization [0.0] 本論文は、ランク尺度と呼ばれる新しいラフセットベースのメンバーシップを提案する。
要素を特定のクラスにランク付けするために使用する。
その結果,精度は有意に向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Feb 2020 01:03:25 GMT)
Robust binary classification with the 01 loss [0.0] 線形01損失と1つの隠蔽層01損失ニューラルネットワークの座標降下アルゴリズムを開発した。
本稿では,線形サポートベクトルマシンとロジスティックロス単一隠蔽層ネットワークとを高速かつ精度良く比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Feb 2020 20:41:12 GMT)
Hartmann potential with a minimal length and generalized recurrence
relations for matrix elements [0.0] 我々は、一般化された不確実性原理を持つハートマンポテンシャルの存在下でシュル「オーディンガー方程式」を研究する。
我々は、$beta$のパラメータ変形において、ハミルトニアンの行列要素を1次に摂動的に取得し、いくつかの退化状態が除去されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Feb 2020 11:40:03 GMT)
Deep Learning for Financial Applications : A Survey [0.0] 金融アプリケーション向けに開発されたDeep Learningモデルの最先端スナップショットを提供する。
また、将来的な実装の特定も目指し、この分野における継続的な研究の道筋を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Feb 2020 14:34:56 GMT)
Bi-objective Optimization of Biclustering with Binary Data [0.0] クラスタリングは、いくつかの類似性基準に従って、データオブジェクトをクラスタと呼ばれるサブセットに分割する。
本稿では,クラスタの重複を許容する準クラスタリングについて論じる。
ビクラスタリングは、オブジェクトとフィーチャーを同時にグループ化し、特定のオブジェクトのグループに特別な機能のグループがあるようにします。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Feb 2020 21:49:26 GMT)