Real or Not Real, that is the Question [165.8] 我々は,現実性をランダム変数として扱うことにより,GANを新たな視点に一般化する。
このフレームワークはRealnessGANと呼ばれ、判別器は実数の尺度として分布を出力する。
これにより、基本的なDCGANアーキテクチャは、スクラッチからトレーニングされた1024*1024解像度でリアルな画像を生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2020 18:41:55 GMT)
Image-to-Image Translation with Text Guidance [139.4] 本研究の目的は,制御可能な因子,すなわち自然言語記述を生成的敵ネットワークを用いた画像から画像への変換に組み込むことである。
提案する4つのキーコンポーネントは,(1)非意味的単語をフィルタリングする部分音声タグの実装,(2) 異なるモダリティテキストと画像特徴を効果的に融合するアフィン結合モジュールの採用,(3) 識別器の差分能力と生成器の整形能力を高めるための改良された多段階アーキテクチャである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2020 21:09:15 GMT)
Widening and Squeezing: Towards Accurate and Efficient QNNs [125.2] 量子化ニューラルネットワーク(QNN)は、非常に安価な計算とストレージオーバーヘッドのため、業界にとって非常に魅力的なものだが、その性能は、完全な精度パラメータを持つネットワークよりも悪い。
既存の手法の多くは、より効果的なトレーニング技術を利用して、特にバイナリニューラルネットワークの性能を高めることを目的としている。
本稿では,従来の完全精度ネットワークで高次元量子化機能に特徴を投影することで,この問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2020 09:44:24 GMT)
The empirical duality gap of constrained statistical learning [115.2] 本研究では,制約付き統計学習問題(制約なし版)について,ほぼ全ての現代情報処理のコアとなる研究を行った。
本稿では, 有限次元パラメータ化, サンプル平均, 双対性理論を利用して, 無限次元, 未知分布, 制約を克服する制約付き統計問題に取り組むことを提案する。
フェアラーニングアプリケーションにおいて,この制約付き定式化の有効性と有用性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2020 19:12:29 GMT)
Self-Adversarial Learning with Comparative Discrimination for Text
Generation [111.2] 本稿では,テキスト生成におけるGANの性能向上のための,新たな自己逆学習(SAL)パラダイムを提案する。
トレーニング中、SALは、現在生成された文が以前生成されたサンプルより優れていると判断されたときにジェネレータに報酬を与える。
テキスト生成ベンチマークデータセットの実験により,提案手法は品質と多様性の両方を大幅に改善することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2020 09:18:24 GMT)
Lookahead: A Far-Sighted Alternative of Magnitude-based Pruning [84.0] マグニチュードベースのプルーニングは、ニューラルネットワークをプルーニングする最も単純な方法の1つである。
我々は,単一層最適化を多層最適化に拡張することにより,単純なプルーニング法であるルックアヘッドプルーニングを開発した。
実験の結果,提案手法は様々なネットワーク上での大規模プルーニングよりも一貫して優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2020 05:38:42 GMT)
Approximate MMAP by Marginal Search [78.5] 本稿では,グラフィカルモデルにおける最小値MAPクエリの戦略を提案する。
提案した信頼度尺度は,アルゴリズムが正確であるインスタンスを適切に検出するものである。
十分に高い信頼度を得るために、アルゴリズムは正確な解を与えるか、正確な解からハミング距離が小さい近似を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2020 07:41:13 GMT)
Hyperfine and quadrupole interactions for Dy isotopes in DyPc$_2$
molecules [77.6] 核スピンレベルは、磁化力学を理解し、ランタノイド系単一分子磁石における量子ビットの実装と制御において重要な役割を果たす。
アニオンDyPc$における161$Dyおよび163$Dy核の超微細および核四極子相互作用について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2020 18:25:31 GMT)
Signaling in Bayesian Network Congestion Games: the Subtle Power of
Symmetry [66.8] 本論文は, 最適遠点透過型シグナリング方式の問題点に焦点をあて, 対称性がその解法において重要な性質であることを示す。
プレイヤーが対称でアフィンコスト関数を持つとき,最適なエクアント説得スキームが計算可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2020 19:38:15 GMT)
Efficient Policy Learning from Surrogate-Loss Classification Reductions [65.9] 本稿では,政策学習におけるサロゲート-ロス分類の重み付けによる推定問題について考察する。
適切な仕様の仮定の下では、重み付けされた分類定式化はポリシーパラメーターに対して効率的でないことが示される。
本稿では,ポリシーパラメータに対して効率的なモーメントの一般化手法に基づく推定手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2020 18:54:41 GMT)
An End-to-End Visual-Audio Attention Network for Emotion Recognition in
User-Generated Videos [64.9] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に基づくエンドツーエンドの映像感情認識を提案する。
具体的には,空間的,チャネル的,時間的注意を視覚的に3D CNNに統合し,時間的注意をオーディオ2D CNNに組み込む新しいアーキテクチャである,深層ビジュアル・オーディオ・アテンション・ネットワーク(VAANet)を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2020 15:33:59 GMT)
Deep-HR: Fast Heart Rate Estimation from Face Video Under Realistic
Conditions [62.7] 本稿では、複雑なタスクからのHR推定を単純化し、非常に相関した表現からHRへ学習することで、Deep Neural Network(DNN)の利点を享受する、シンプルで効率的なアプローチを提案する。
より正確で高品質なビデオでは、FEの出力を改善するために、2つのディープエンコーダデコーダネットワークが訓練されている。
HR-DおよびMAHNOBデータセットによる実験結果から,本手法がリアルタイム手法として動作し,最先端の手法よりも平均HRを推定できることが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2020 07:00:07 GMT)
Bi-Directional Generation for Unsupervised Domain Adaptation [61.7] 教師なしのドメイン適応は、確立されたソースドメイン情報に依存するラベルなしのターゲットドメインを促進する。
従来の手法では、潜在空間におけるドメインの不一致を強制的に低減することで、本質的なデータ構造が破壊される。
本稿では、2つの中間領域をブリッジソースとターゲットドメインに補間する一貫した分類器を用いた双方向生成ドメイン適応モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2020 09:45:39 GMT)
A Bayesian Approach to Conversational Recommendation Systems [60.1] ベイズ的アプローチに基づく会話推薦システムを提案する。
エンターテイナーを予約するオンラインプラットフォームであるemphstagend.comへのこのアプローチの適用に基づくケーススタディについて論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2020 15:59:31 GMT)
Intrinsic Motivation for Encouraging Synergistic Behavior [55.1] スパース・リワード・シナジスティック・タスクにおける強化学習の探索バイアスとしての本質的モチベーションの役割について検討した。
私たちのキーとなる考え方は、シナジスティックなタスクにおける本質的なモチベーションのための優れた指針は、エージェントが自分自身で行動している場合、達成できない方法で世界に影響を与える行動を取ることである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2020 19:34:51 GMT)
Learnable Bernoulli Dropout for Bayesian Deep Learning [53.8] Learnable Bernoulli Dropout (LBD) は、他のモデルパラメータと共に最適化されたパラメータとしてドロップアウト率を考慮する新しいモデルに依存しないドロップアウトスキームである。
LBDは画像分類とセマンティックセグメンテーションにおける精度と不確実性の推定を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2020 18:57:14 GMT)
Multilingual Alignment of Contextual Word Representations [49.4] BERTはXNLIのゼロショット性能をベースモデルに比べて大幅に改善した。
単語検索の文脈バージョンを導入し、下流のゼロショット転送とよく相関していることを示す。
これらの結果は、大規模多言語事前学習モデルの理解に有用な概念としてコンテキストアライメントをサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2020 23:28:06 GMT)
Structural Deep Clustering Network [45.4] 本研究では,構造情報を深層クラスタリングに統合する構造深層クラスタリングネットワーク(SDCN)を提案する。
具体的には、オートエンコーダが学習した表現を対応するGCN層に転送するデリバリ演算子を設計する。
このように、低次から高次までの複数のデータ構造は、オートエンコーダによって学習された複数の表現と自然に結合される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2020 13:27:06 GMT)
Deep Variational Luenberger-type Observer for Stochastic Video
Prediction [39.6] 本研究では,状態空間モデルの解釈可能性とディープニューラルネットワークの表現を組み合わせ,映像予測の課題について検討する。
我々のモデルは,入力映像を潜時特徴空間に変換する変分エンコーダと,潜時特徴の動的進化を捉えたルエンベルガー型オブザーバの上に構築されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2020 06:59:04 GMT)
x-vectors meet emotions: A study on dependencies between emotion and
speaker recognition [38.2] 話者認識のために学習した知識は、伝達学習を通じて感情認識に再利用可能であることを示す。
感情認識では,単純な線形モデルを用いることで,事前学習モデルから抽出した特徴の良好な性能が得られることを示す。
本稿では,感情が話者の検証に及ぼす影響について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2020 15:13:07 GMT)
Collaborative Inference for Efficient Remote Monitoring [34.3] これをモデルレベルで解決するための簡単なアプローチは、より単純なアーキテクチャを使用することです。
本稿では,局所的なモニタリングツールとして機能する単純な関数の和として,予測モデルを分解した代替手法を提案する。
ローカル監視機能が安全であることを保証するために、後者にサイン要求が課される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2020 01:57:17 GMT)
HypoML: Visual Analysis for Hypothesis-based Evaluation of Machine
Learning Models [30.3] hypoMLは、機械学習(ML)モデルの仮説に基づく評価を可能にする視覚分析ツールである。
我々はHypoMLを多くの仮説概念に適用し、視覚解析の直感的で説明可能な性質を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2020 23:03:44 GMT)
Joint Embedding in Named Entity Linking on Sentence Level [30.2] 知識グラフから学習した関係を最大化することにより,新しい統合埋め込み手法を提案する。
文レベルで参照エンティティをリンクする方法に重点を置いており、文書内の同じ参照の異なる出現によって生じるノイズを低減する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2020 12:06:32 GMT)
Data Efficient Training for Reinforcement Learning with Adaptive
Behavior Policy Sharing [29.3] 大規模医療やレコメンデーションシステムといった実世界の応用において、深層RLモデルのトレーニングは困難である。
本稿では、行動ポリシーによって収集された経験の共有を可能にするデータ効率のトレーニングアルゴリズムである適応行動ポリシー共有(ABPS)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2020 20:35:31 GMT)
Deep Autotuner: a Pitch Correcting Network for Singing Performances [26.0] 独唱演奏の自動ピッチ補正のためのデータ駆動方式を提案する。
良いイントネーションのために選択された4,702人のアマチュアカラオケパフォーマンスのデータセットを用いてニューラルネットワークモデルをトレーニングする。
畳み込み層上にゲートリカレントユニットを配置したディープニューラルネットワークは,実世界の楽譜なしの歌唱ピッチ補正タスクにおいて,有望な性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2020 01:33:56 GMT)
MFFW: A new dataset for multi-focus image fusion [24.9] 本稿では、MFFW in the wild(MFFW)と呼ばれる新しいデータセットを構築する。
インターネット上で収集された19対のマルチフォーカス画像を含んでいる。
実験により、MFFWデータセットの最先端手法のほとんどは、良好な融合画像を生成することができないことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2020 03:35:37 GMT)
Efficient Training of Deep Convolutional Neural Networks by Augmentation
in Embedding Space [24.8] データが少ないアプリケーションでは、ディープラーニングモデルの一般化を改善するために、転送学習とデータ拡張技術が一般的に使用される。
生入力空間におけるデータ拡張を伴う転送モデルを微調整すると、拡張入力毎に全ネットワークを実行するのに高い計算コストがかかる。
本稿では, 生の入力空間における拡張を, 埋め込み空間において純粋に作用する近似的に置き換える手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2020 03:26:33 GMT)
AlignNet: A Unifying Approach to Audio-Visual Alignment [23.8] 非一様および不規則な不一致の下でビデオと参照オーディオを同期するモデルであるAlignNetを提案する。
我々の手法は、注意、ピラミッド処理、ワープ、親和性関数といった、シンプルで確立された原則に従って設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2020 16:19:28 GMT)
Learning to Compare for Better Training and Evaluation of Open Domain
Natural Language Generation Models [23.6] そこで本研究では,文のペアを細調整して比較することで,自然言語生成モデルを評価することを提案する。
完全に自己管理された方法でトレーニングできる一方で、人間の好みのアノテーションを少しだけ含んだモデルをさらに微調整することが可能です。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2020 15:52:21 GMT)
Learning to Incorporate Structure Knowledge for Image Inpainting [20.9] 本稿では,画像の描画を支援するために,画像構造知識を取り入れたマルチタスク学習フレームワークを開発する。
第一のアイデアは、共有ジェネレータをトレーニングして、破損した画像と対応する構造を同時に完成させることである。
また,学習した構造特徴を塗布プロセスに明示的に埋め込む構造埋め込み方式も導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2020 03:12:04 GMT)
M-estimators of scatter with eigenvalue shrinkage [19.8] 本稿では,より一般的な手法として,SCMを散乱行列のM推定器に置き換える方法を考える。
我々のアプローチでは、ガウス関数、フーバー関数、または$t$重み関数など、任意の重み関数の使用が可能である。
シミュレーション例では,提案した最適チューニングと頑健な重み関数を併用した縮小M推定器は,ガウス的データの場合の縮小SCM推定器の性能が低下しないことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2020 13:47:58 GMT)
On the Value of Target Data in Transfer Learning [19.6] ソースおよびターゲットサンプルサイズの両方の観点から,最初のミニマックスレートを確立する。
本研究は,移動指数(transfer exponents)と呼ぶソースとターゲットの相違という新たな概念によって,性能限界が捉えられることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2020 00:37:18 GMT)
Utilizing BERT Intermediate Layers for Aspect Based Sentiment Analysis
and Natural Language Inference [19.6] 本稿では,BERTの微調整性能を高めるため,BERT中間層を活用する可能性について検討する。
一般性を示すために,本手法を自然言語推論タスクに適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2020 06:11:48 GMT)
The Gossiping Insert-Eliminate Algorithm for Multi-Agent Bandits [19.5] N$エージェントからなる分散マルチエージェントMulti Armed Bandit (MAB) のセットアップを検討する。
我々のモデルでは、エージェントは任意の連結グラフ上で、ペアワイズなゴシップスタイルの通信を通じてメッセージを交換することで協調する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2020 21:11:46 GMT)
Attentional Speech Recognition Models Misbehave on Out-of-domain
Utterances [16.6] 我々は、LibriSpeechコーパスのみで訓練された注目エンコーダデコーダモデルを用いて、British National Corpusからオーディオをデコードする。
我々は,500文字以上の復号出力を生成する5秒録音が多数存在することを観察した。
同じデータに基づいてトレーニングされたフレーム同期ハイブリッド(DNN-HMM)モデルは、これらの異常に長い書き起こしを生成しない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2020 18:53:56 GMT)
HAN-ECG: An Interpretable Atrial Fibrillation Detection Model Using
Hierarchical Attention Networks [16.0] 心房細動(英: atrial fibrillation、AF)は、米国で300万人以上、世界中の3300万人以上の人の生活に影響を及ぼす最も一般的な不整脈の1つである。
本稿では,AF検出タスクに対する双方向リカレント・ニューラルネットワークに基づく解釈可能なアプローチであるHAN-ECGを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2020 22:23:06 GMT)
Ensemble of Sparse Gaussian Process Experts for Implicit Surface Mapping
with Streaming Data [13.6] 我々は、既知のポーズを持つ範囲データのストリームから、環境のコンパクトで連続的な暗黙の表面マップを学習する。
GPモデルに到着するすべてのデータを挿入する代わりに、モデルの複雑さと予測エラーの間に鮮やかにトレードオフがあります。
その結果、異なる条件下で、コンパクトで正確な暗黙曲面モデルを学習できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2020 11:06:48 GMT)
Deep Multi-Task Learning via Generalized Tensor Trace Norm [13.1] トレースノルムは、モデルパラメータの観点からタスク間の低ランク構造を発見できるため、マルチタスク学習で広く使われている。
一般化トレースノルム(GTTN)を提案する。
実世界のデータセットに対する実験は、提案したGTTNの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2020 05:06:35 GMT)
GLU Variants Improve Transformer [11.3] Gated Linear Units (arXiv::1612.08083) は、2つの線形射影の成分積である。
GLU上の変分は、シグモイドの代わりに異なる非線形(あるいは線型)関数を用いて可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2020 19:57:13 GMT)
Experimental Three-State Measurement-Device-Independent Quantum Key
Distribution with Uncharacterized Sources [11.0] 3 状態法を用いて, 文字化されていない MDI-QKD について検討する。
状態準備の唯一の要件は、状態が二次元ヒルベルト空間で準備されることである。
170kmの伝送距離での実証実験が達成された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2020 12:24:05 GMT)
Social diversity and social preferences in mixed-motive reinforcement
learning [11.0] 混合動機ゲームにおける強化学習の研究は、主に同質なアプローチを活用している。
混合動機強化学習における集団の不均一性の影響について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2020 19:35:05 GMT)
AnomalyDAE: Dual autoencoder for anomaly detection on attributed
networks [10.7] 属性付きネットワーク上の異常検出は、ほとんどの参照ノードからパターンが著しく逸脱したノードを見つけることを目的としている。
デュアルオートエンコーダ(AnomalyDAE)による異常検出のためのディープジョイント表現学習フレームワークを提案する。
構造と属性の両方の観点からノードの再構成誤差を測定することで異常を検出することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2020 10:26:44 GMT)
A Zero-Shot based Fingerprint Presentation Attack Detection System [8.7] PADモデルの一般化を保証するため,新しいゼロショット提示検出モデルを提案する。
生成モデルに基づくZSPADモデルでは, 確立過程において負のサンプルを一切利用しない。
本論文では,提案モデルの性能向上のために,9つの信頼性スコアについて論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2020 10:52:38 GMT)
Particle Competition and Cooperation for Semi-Supervised Learning with
Label Noise [6.2] The graph-based semi-supervised learning approach based on Particle competition and cooperation。
本稿では,ラベルノイズの存在に対するロバスト性を高めるために,新しい粒子競合・協調アルゴリズムを提案する。
ラベルなしノードの分類とラベルノイズによるノードの再分類を、ユニークなプロセスで行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2020 19:44:59 GMT)
Effective dynamics for a spin-1/2 particle constrained to a space curve
in an electric and magnetic field [4.6] スピン-1/2粒子の運動は、外部の電場と磁場を印加した任意の空間曲線で動くことが制約される。
ゲージ理論の助けを借りて、接と正規の動力学の分離に成功し、実効ハミルトニアンを導出する。
SU(2)ゼーマン相互作用と呼ばれる新しいタイプの量子ポテンシャルが現れ、電場によって誘導され、スピンと固有軌道角運動量とを結合する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2020 10:03:26 GMT)
A Simple General Approach to Balance Task Difficulty in Multi-Task
Learning [4.5] マルチタスク学習では、異なるタスクの難易度が異なる。
本稿では,BMTL(Ba balanced Multi-Task Learning)フレームワークを提案する。
提案するBMTLフレームワークは非常にシンプルで、ほとんどのマルチタスク学習モデルと組み合わせることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2020 04:31:34 GMT)
Improving automated segmentation of radio shows with audio embeddings [4.4] 本研究は,ラジオ番組の自動的コヒーレントセグメンテーションにオーディオ埋め込みを用いた新しい課題について検討する。
我々は、異なるドメインの3つのデータセットの多クラス分類タスクを使用して、3つの異なるオーディオ埋め込みジェネレータを作成する。
非音声音声イベント分類タスクによって生成された音声埋め込みを含むセットアップは、F1尺度においてテキストのみのベースラインを32.3%上回っていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2020 19:40:22 GMT)
Approximation of Quantum States Using Decision Diagrams [4.2] 決定ダイアグラムは冗長性を利用してメモリ要求を減らすことができる。
決定図で表される量子状態を効果的に近似する4つの専用スキームを開発する。
提案手法は, 近似量子状態表現の忠実度を制御しながら, 決定図のサイズを最大数桁まで縮小することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2020 10:40:30 GMT)
Deep Multi-Task Augmented Feature Learning via Hierarchical Graph Neural
Network [4.1] 深層マルチタスク学習のための拡張機能を学習するための階層型グラフニューラルネットワークを提案する。
実世界のデータステスの実験では、この戦略を使用する際の大幅なパフォーマンス向上が示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2020 06:02:20 GMT)
Unsupervised Separation of Native and Loanwords for Malayalam and Telugu [3.5] ある言語からの単語は翻訳なしで別の言語で採用され、後者の言語で書かれたテキストで文字化された形で現れる。
この現象は、多くの単語が英語から借用されているインドの言語で特に広まっている。
本稿では,アグリニティブ・ドラヴィダ語からの単語の大規模なデータセットから,借用語を自動的かつ教師なしの方法で識別するタスクに対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2020 04:01:57 GMT)
A Visual-inertial Navigation Method for High-Speed Unmanned Aerial
Vehicles [3.3] 本稿では,単眼カメラと慣性航法システムを備えた高速無人航空機(UAV)の局部化問題について検討する。
UAVの水平飛行から生じる特異点を克服するために,視覚と慣性装置の相補性を活かしたナビゲーション手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2020 04:28:11 GMT)
The {0,1}-knapsack problem with qualitative levels [2.1] 古典的なknapsack問題の変種は、各項目が整数の重みと定性的レベルと関連付けられていると考えられる。
この関係が事前注文を定義することを示す。
本研究では,非支配的な階数濃度ベクトルの集合全体を計算するための動的プログラミングアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2020 09:00:29 GMT)
Online Learning of the Kalman Filter with Logarithmic Regret [2.0] 高い確率で$mathrmpolylog(N)$の順序を後悔することは可能であり、$N$は収集された観測数である。
これは、将来の観測と過去の観測との概ね線形関係を利用するオンラインの最小二乗アルゴリズムを用いて達成される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2020 18:31:31 GMT)
FPGA Implementation of Minimum Mean Brightness Error Bi-Histogram
Equalization [1.6] 平均輝度を維持しながらコントラストを高めるため,バイヒストグラム等化法 (BBHE) が提案された。
平均輝度が主な関心事である場合、最小平均誤差双ヒストグラム等化(MMBEBHE)が最適である。
FPGA上でのMBEBHEの実装について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2020 06:42:19 GMT)
The Unreasonable Effectiveness of Deep Learning in Artificial
Intelligence [1.5] ディープ・ラーニング・ネットワークは、高いレベルのパフォーマンスで、音声、キャプション写真、言語間のテキスト翻訳を認識できるように訓練されている。
深層学習は皮質のアーキテクチャにインスパイアされ、計画と生存に不可欠な他の脳の領域で見られる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2020 05:25:15 GMT)
Towards a realistic GaAs-spin qubit device for a classical
error-corrected quantum memory [1.5] 本研究では,一重項量子ビットを包含するガリウム(GaAs)量子ドットの線形配列上での位相フリップ(繰り返し)符号の性能について検討する。
測定時間におけるキュービット読み出し誤差と復調時間(T2)のトレードオフを考慮すると、実験範囲内に位置する位相フリップ符号のサブ閾値領域を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2020 18:29:20 GMT)
Explainable Deep Modeling of Tabular Data using TableGraphNet [1.4] 付加的特徴属性の形で説明可能な予測を生成する新しいアーキテクチャを提案する。
説明可能なモデルはブラックボックスモデルと同じレベルの性能が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2020 20:02:10 GMT)
Service Selection using Predictive Models and Monte-Carlo Tree Search [1.3] 本稿では,治療効果の向上と再入院コストの低減を図るための自動サービス選択手法を提案する。
国家ホーム・ホスピスケアサーベイ(NHHCS)データセットを用いて,介護サービスが再入院のリスクに与える影響を定量化する予測モデルを開発した。
開発モデルはモンテカルロ木探索 (MCTS) に組み込まれ, 緊急再ホスピタライゼーションのリスクを最小限に抑えるサービスの組み合わせを最適に決定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2020 09:04:30 GMT)
CALVIS: chest, waist and pelvis circumference from 3D human body meshes
as ground truth for deep learning [1.0] 本稿では,3次元人体メッシュからtextbfC$hest, w$textbfA$ist, pe$textbfLVIS$ circumferenceを計算する方法を提案する。
我々のモチベーションは、このデータを、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)のトレーニングのための基礎的真実として使うことです。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2020 10:36:15 GMT)
Object-based Metamorphic Testing through Image Structuring [0.6] ソフトウェアのテストは、多くの場合、大量生産のテストケースを必要とし、それのためのテストオラクルを提供するためコストがかかる。
オラクル問題を緩和するために提案された1つの方法は変成テストである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2020 10:32:18 GMT)
Shortest path distance approximation using deep learning techniques [0.4] 埋め込みを施したフィードフォワードニューラルネットワークは、比較的低い歪み誤差で距離を近似できることを示す。
提案手法は,Facebook,BlogCatalog,Youtube,Flickrのソーシャルネットワーク上で評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2020 21:59:25 GMT)
Nanophotonic quantum network node with neutral atoms and an integrated
telecom interface [0.4] ナノフォトニック結晶キャビティに結合した中性アルカリ原子に基づく量子ネットワークノードを提案する。
原子-光子絡み合った状態を生成するための新しいプロトコルを提案する。
現在の技術で高忠実な絡み合った状態が生成できることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2020 19:01:03 GMT)
Retrain or not retrain? -- efficient pruning methods of deep CNN
networks [0.3] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、画像分類、オブジェクト検出、セマンティックセグメンテーションといった画像処理タスクにおいて重要な役割を果たしている。
CNNネットワークは数百から数百の積み重ねレイヤーと数メガバイトの重みを持つことが多い。
複雑性とメモリフットプリントを削減する方法の1つは、プルーニングである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2020 23:24:28 GMT)
dtControl: Decision Tree Learning Algorithms for Controller
Representation [0.0] 決定木は証明可能な正確なコントローラを簡潔に表現するために使用することができる。
本稿では、メモリレスコントローラを決定木として表現するための簡易な合成ツールであるdtControlについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2020 17:13:17 GMT)
Using Automated Theorem Provers for Mistake Diagnosis in the Didactics
of Mathematics [0.0] Diproche システムは、Koepke や Schr"oder 、 Cramer などによる Naproche システムに似た初心者学生の運動の文脈に特化している。
本稿では,このようなアンチATPの概念を簡潔に解説し,その実装における基本技術について解説する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2020 16:36:59 GMT)
Truncated Hilbert Transform: Uniqueness and a Chebyshev series Expansion
Approach [0.0] コンパクトなサポートを持つ函数とその切り離されたヒルベルト変換が同じ区間で知られているとき、より強い一意性の結果が導かれる。
歪んだヒルベルト変換から関数を見つけるために、チェビシェフ級数でそれらを表現し、係数を数値的に推定する2つの方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2020 04:01:18 GMT)
Topological Defect Networks for Fractons of all Types [0.0] フラクトン相を含む全ての相が位相的欠陥ネットワークの記述を許容していると推測する。
また,非アベリアフラクトンを包含する新しいフラクトン相の欠陥ネットワーク構築について述べる。
我々の研究は、3+1D TQFTの高次ギャップ境界を構築するための新しい技術にも光を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2020 19:00:00 GMT)
The Big Three: A Methodology to Increase Data Science ROI by Answering
the Questions Companies Care About [0.0] 企業は、業界アプリケーションでデータサイエンスから得られる価値の3分の1しか達成していないかもしれない。
我々は,データサイエンスを用いて,「ビッグスリー」の質問(何が起きているのか,何を引き起こしているのか,どのような行動を取ればよいのか)を分類し,回答するための方法論を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2020 21:25:56 GMT)
Sparse Recovery With Non-Linear Fourier Features [0.0] 高確率で未知のパラメータの完全回復を保証する十分な数のデータポイントのキャラクタリゼーションを提供する。
入力データの確率分布関数に付随するカーネル行列に、十分な数のデータポイントが依存しているかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2020 13:41:25 GMT)
Quantum Limits on Material Response Factors for Optimized Radiative Heat
Transfer [0.0] 物質応答係数 $|chi|2/textImleft[chi right]$ を最適化し、近場放射熱伝達(RHT)の基本的限界において重要な役割を果たす。
選択材料に対する実験データから得られた限界を比較すると、現在の材料は最適化された値の何桁も下がった。
この研究は、RHTの最適化を目指す材料設計の取り組みと、RHTの量子起源と基本極限の理論に関する洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2020 20:09:17 GMT)
ParkingSticker: A Real-World Object Detection Dataset [0.0] ParkingStickerには、セキュリティカメラの映像から得られた1,871枚の画像が含まれている。
パーキングステッカーは、他の人気のあるオブジェクト検出データセットのオブジェクトよりも平均してずっと小さい。
このデータセットは、現実世界の制約で現実世界の問題を解決するために研究者に挑戦する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2020 15:07:29 GMT)
Optical designs for realization of a set of schemes for quantum
cryptography [0.0] 我々は2つの単一光子と1つの絡み合った状態に基づく制御量子対話方式の実装のための光学設計を提案している。
さらに,本論文では,量子通信の整合性に基づく絡み合い交換のための光学設計を提案し,その制御手法について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2020 19:14:12 GMT)
General criteria for quantum state smoothing with necessary and
sufficient criteria for linear Gaussian quantum systems [0.0] 量子状態平滑化(quantum state smoothing)とは、部分的に観測された量子系の量子状態を推定する手法である。
本稿では、スムーズな量子状態が満たすべき一般的な基準を列挙する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2020 04:39:42 GMT)
Fully convolutional networks for structural health monitoring through
multivariate time series classification [0.0] 構造健康モニタリング(SHM)への新たなアプローチを提案する。
広汎なセンサーシステムを通じて取得したデータから、損傷に敏感な特徴を自動的に識別することを目的としている。
損傷検出と局所化は分類問題として定式化され、FCN(Fully Convolutional Networks)を通して取り組まれる
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2020 21:59:29 GMT)
Development of modeling and control strategies for an approximated
Gaussian process [0.0] 本稿では,ガウス過程(GP)モデルを近似する線形モデルを提案する。
このモデルは一連の基底関数によってGPモデルを拡張する。
提案した線形モデルにより制御戦略が提供される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2020 17:28:24 GMT)
Density of States of an Electron in the Image Field and Blocking
Electric Field [0.0] 状態のエネルギースペクトルの密度について正確な解析式が見つかる。
スペクトル密度のエネルギー依存性は、幅広い電界強度で得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2020 19:39:09 GMT)
Constructing a Highlight Classifier with an Attention Based LSTM Neural
Network [0.0] 市場研究者は、関連する部分を特定するために、消費者調査ビデオの大部分を手作業でレビューする。
本研究では,教師付き学習モデルに基づくNLPに基づくハイライト識別と抽出のための新しいアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2020 15:18:31 GMT)
Constrained Dominant sets and Its applications in computer vision [0.0] 本稿では,制約付きクラスタリング手法を用いて,複数のコンピュータビジョンタスクを解く手法を提案する。
我々は、よく知られたグラフとゲーム理論のクラスタリング手法であるDominant Setsの拡張、再構成、統合に焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2020 20:19:44 GMT)
Connecting Dualities and Machine Learning [0.0] 二重性は量子場理論や弦理論において、高い精度で相関関数を得るために広く用いられている。
ここでは、二値データ表現が教師付き分類、機械学習と理論物理学の典型的なタスクのリンクに有用である例を示す。
特徴分離, 所望の表現に対する特徴マッチング, 単純な相関関数の優れた性能により, 未知の2つの表現を導出できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2020 19:00:02 GMT)
An algorithm for tailoring a quadratic lattice with a local squeezed
reservoir to stabilize generic chiral states with non-local entanglement [0.0] 我々は,貯水池工学を通して,多体多体状態の生成に新たなアプローチを示す。
所望の相関関係の集合から始めると、ハミルトニアンを制約するために対称性を用いるアルゴリズムを概説する。
このプロセスを用いて、量子情報応用に有用な非局所相関を持つ2つのユニークな純粋状態を安定化する方法を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2020 20:30:08 GMT)
A Tensor Network Approach to Finite Markov Decision Processes [0.0] 有限, エピソード, 離散 MDP の一般 TN 定式化を導入する。
この定式化によって、TN向けに開発されたアルゴリズムを政策最適化に活用できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2020 19:18:27 GMT)
A Comparative Study of Sequence Classification Models for Privacy Policy
Coverage Analysis [0.0] プライバシーポリシーは、ウェブサイトがユーザーのデータを収集、使用、配布する方法を記述する法的文書である。
私たちのソリューションは、さまざまな古典的な機械学習とディープラーニング技術を使用して、Webサイトのプライバシポリシのカバレッジ分析をユーザに提供することです。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2020 21:46:22 GMT)