Data-Driven Symbol Detection via Model-Based Machine Learning [117.6] 機械学習(ML)とモデルベースアルゴリズムを組み合わせた,検出設計のシンボル化を目的とした,データ駆動型フレームワークについてレビューする。
このハイブリッドアプローチでは、よく知られたチャネルモデルに基づくアルゴリズムをMLベースのアルゴリズムで拡張し、チャネルモデル依存性を除去する。
提案手法は, 正確なチャネル入出力統計関係を知らなくても, モデルベースアルゴリズムのほぼ最適性能が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Feb 2020 06:58:27 GMT)
Optimal Pricing of Internet of Things: A Machine Learning Approach [105.4] IoT(Internet of Things)は、センサーに埋め込まれたデバイスから大量のデータを生成する。
これまでの研究では、機械学習ベースのIoTサービスの最適な価格設定とバンドルの問題に対処していない。
当社は、データベンダがサービスプロバイダにデータを販売しているIoT市場モデルと、IoTサービスを顧客に提供しているサービスプロバイダで構成されています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Feb 2020 09:17:40 GMT)
Stepwise Model Selection for Sequence Prediction via Deep Kernel
Learning [100.8] 本稿では,モデル選択の課題を解決するために,新しいベイズ最適化(BO)アルゴリズムを提案する。
結果として得られる複数のブラックボックス関数の最適化問題を協調的かつ効率的に解くために,ブラックボックス関数間の潜在的な相関を利用する。
我々は、シーケンス予測のための段階的モデル選択(SMS)の問題を初めて定式化し、この目的のために効率的な共同学習アルゴリズムを設計し、実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Feb 2020 11:46:09 GMT)
Estimating Gradients for Discrete Random Variables by Sampling without
Replacement [93.1] 我々は、置換のないサンプリングに基づいて、離散確率変数に対する期待値の偏りのない推定器を導出する。
推定器は3つの異なる推定器のラオ・ブラックウェル化として導出可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Feb 2020 14:15:18 GMT)
Skip Connections Matter: On the Transferability of Adversarial Examples
Generated with ResNets [83.1] スキップ接続は、現在最先端のディープニューラルネットワーク(DNN)の重要な構成要素である
スキップ接続を使用することで、高度に転送可能な逆例を簡単に生成できる。
我々は、ResNets、DenseNets、Inceptions、Inception-ResNet、Squeeze-and-Excitation Network (SENet)を含む最先端DNNに対する包括的な転送攻撃を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Feb 2020 12:09:21 GMT)
Transformer on a Diet [81.1] トランスフォーマーは、効率よくシーケンス情報をキャプチャできる能力のおかげで、広く使われている。
BERT や GPT-2 のような最近の開発は、有効性を重視した重いアーキテクチャしか提供していない。
計算量が少ないトランスフォーマーが競合する結果をもたらすかどうかを調べるために, 慎重に設計された3つの光トランスフォーマーアーキテクチャを探索する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Feb 2020 18:41:58 GMT)
HULK: An Energy Efficiency Benchmark Platform for Responsible Natural
Language Processing [76.4] 本稿では,自然言語処理のためのマルチタスクエネルギー効率ベンチマークプラットフォームであるHULKを紹介する。
我々は、事前訓練されたモデルのエネルギー効率を時間とコストの観点から比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Feb 2020 01:04:19 GMT)
Speech Enhancement using Self-Adaptation and Multi-Head Self-Attention [70.8] 本稿では,補助的話者認識機能を用いた音声強調のための自己適応手法について検討する。
テスト発話から直接適応に用いる話者表現を抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Feb 2020 05:05:36 GMT)
Never Give Up: Learning Directed Exploration Strategies [63.2] そこで我々は,多岐にわたる探索政策を学習し,ハード・サーベイ・ゲームを解決するための強化学習エージェントを提案する。
エージェントの最近の経験に基づいて,k-アネレスト隣人を用いたエピソード記憶に基づく本質的な報酬を構築し,探索政策を訓練する。
自己教師付き逆動力学モデルを用いて、近くのルックアップの埋め込みを訓練し、エージェントが制御できる新しい信号をバイアスする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Feb 2020 13:57:22 GMT)
Unsupervised Speaker Adaptation using Attention-based Speaker Memory for
End-to-End ASR [61.6] エンドツーエンド音声認識(E2E)のためのニューラルチューリングマシンにインスパイアされた教師なし話者適応手法を提案する。
提案モデルでは,学習データから抽出した話者i-vectorを格納し,注意機構を通じてメモリから関連i-vectorを読み取るメモリブロックを含む。
テスト時に補助的な話者埋め込み抽出システムを必要としないMベクトルは、単話者発話のiベクトルと類似の単語誤り率(WER)を達成し、話者変化がある発話のWERを著しく低下させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Feb 2020 18:31:31 GMT)
Spectrum Translation for Cross-Spectral Ocular Matching [59.2] バイオメトリックスでは、特に眼領域において、クロススペクトル検証が大きな問題となっている。
近赤外画像と視覚光画像のスペクトル変換におけるコンディショナル・ディバイサル・ネットワークの利用について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Feb 2020 19:30:31 GMT)
Learning to Move with Affordance Maps [57.2] 物理的な空間を自律的に探索し、ナビゲートする能力は、事実上あらゆる移動型自律エージェントの基本的な要件である。
従来のSLAMベースの探索とナビゲーションのアプローチは、主にシーン幾何学の活用に重点を置いている。
学習可能な余剰マップは探索と航法の両方において従来のアプローチの強化に利用でき、性能が大幅に向上することを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Feb 2020 19:01:26 GMT)
Deep Speaker Embeddings for Far-Field Speaker Recognition on Short
Utterances [53.1] 深層話者埋め込みに基づく話者認識システムは,制御条件下での大幅な性能向上を実現している。
制御されていない雑音環境下での短い発話に対する話者検証は、最も困難で要求の高いタスクの1つである。
本稿では,a)環境騒音の有無による遠距離話者検証システムの品質向上,b)短時間発話におけるシステム品質劣化の低減という2つの目標を達成するためのアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Feb 2020 13:34:33 GMT)
Counting dense objects in remote sensing images [52.2] 特定の画像から関心のあるオブジェクトの数を推定するのは、難しいが重要な作業である。
本稿では,リモートセンシング画像から高密度物体を数えることに興味がある。
これらの課題に対処するために,我々はまず,リモートセンシング画像に基づく大規模オブジェクトカウントデータセットを構築した。
次に、入力画像の密度マップを生成する新しいニューラルネットワークを設計することで、データセットをベンチマークする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Feb 2020 09:13:54 GMT)
Generalization and Representational Limits of Graph Neural Networks [46.2] ローカル情報に完全に依存するグラフニューラルネットワーク(GNN)では,いくつかの重要なグラフ特性を計算できないことを示す。
メッセージパッシングGNNに対する最初のデータ依存一般化境界を提供する。
私たちのバウンダリは、既存のVC次元ベースのGNN保証よりもはるかに厳格で、リカレントニューラルネットワークのRademacherバウンダリと同等です。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Feb 2020 18:10:14 GMT)
ADMM-based Decoder for Binary Linear Codes Aided by Deep Learning [40.3] この研究は、二進線形符号に対するディープニューラルネットワーク支援復号アルゴリズムを示す。
ディープ・アンフォールディングの概念に基づいて,乗算器の交互方向のデコーダ(ADMM)を展開させてデコードネットワークを設計する。
以上の結果から,DL支援デコーダはADMM課金デコーダよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Feb 2020 03:32:14 GMT)
Stable Training of DNN for Speech Enhancement based on
Perceptually-Motivated Black-Box Cost Function [39.7] PESQ (perceptual evaluation of speech quality) などの主観的音質評価(OSQA)に関連する手法が提案されている。
ディープニューラルネットワーク(DNN)のトレーニングには,一般的なOSQAがDNNパラメータに対して差別化できないため,このような手段を直接使用することはできない。
PESQのスコアを上げるために,強化学習から借用した安定化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Feb 2020 05:44:17 GMT)
Bit Allocation for Multi-Task Collaborative Intelligence [39.1] コラボレーションインテリジェンス(CI)は、モバイルデバイスにAIベースのサービスをデプロイするための、有望なフレームワークである。
マルチストリームマルチタスクCIのための第1ビット割当手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Feb 2020 02:02:39 GMT)
Back-and-Forth prediction for deep tensor compression [37.7] 本稿では,深い特徴テンソルのためのバック・アンド・フォース(BaF)予測手法を提案する。
ネットワークの精度の低下を1%未満と2%に抑えながら, テンソルサイズの62%と75%の削減を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Feb 2020 01:32:03 GMT)
GSANet: Semantic Segmentation with Global and Selective Attention [37.3] セマンティックセグメンテーションのための新しいディープラーニングアーキテクチャを提案する。
我々はGSANetがMobileNetEdgeとより正確なセグメンテーションをもたらすことを示し、Xceptionのような強力なFXNを持つことを示した。
GSANetはADE20kとCityscapesのデータセットの最先端セマンティックセマンティックセマンティクスの精度を改善している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Feb 2020 00:09:42 GMT)
End-to-end Learning of Object Motion Estimation from Retinal Events for
Event-based Object Tracking [36.0] イベントベースオブジェクト追跡のためのパラメトリックオブジェクトレベルの動き/変換モデルを学習し、回帰する新しいディープニューラルネットワークを提案する。
この目的を達成するために,線形時間減衰表現を用いた同期時間曲面を提案する。
我々は、TSLTDフレームのシーケンスを新しい網膜運動回帰ネットワーク(RMRNet)に供給し、エンド・ツー・エンドの5-DoFオブジェクト・モーション・レグレッションを実行する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Feb 2020 08:19:50 GMT)
Statistical Learning with Conditional Value at Risk [35.5] 本稿では,予測損失よりも損失の条件付き値付きリスク(CVaR)を用いて,学習アルゴリズムの性能を評価するリスク-逆統計学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Feb 2020 00:58:34 GMT)
Scalable Neural Methods for Reasoning With a Symbolic Knowledge Base [34.8] 本稿では,Sparse-matrix reified KB と呼ばれる記号的知識ベース (KB) の表現方法について述べる。
この表現は、完全に微分可能で、KBの本来の意味に忠実であり、マルチホップ推論をモデル化するのに十分な表現力を持ち、現実的に大きなKBで使用可能なスケーラブルなニューラルネットワークモジュールを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Feb 2020 16:32:19 GMT)
Efficient Distance Approximation for Structured High-Dimensional
Distributions via Learning [31.6] 構成された高次元分布のいくつかのクラスに対する効率的な距離近似アルゴリズムを設計する。
我々の結果は、これらのよく研究された問題に対する最初の効率的な距離近似アルゴリズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Feb 2020 03:03:10 GMT)
Social-WaGDAT: Interaction-aware Trajectory Prediction via Wasserstein
Graph Double-Attention Network [29.3] 本稿では,マルチエージェント軌道予測のためのジェネリック生成ニューラルシステムを提案する。
また、車両軌道予測に効率的なキネマティック拘束層を応用した。
提案システムは,軌道予測のための3つの公開ベンチマークデータセットを用いて評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Feb 2020 20:11:13 GMT)
Effective AER Object Classification Using Segmented
Probability-Maximization Learning in Spiking Neural Networks [23.4] アドレスイベント表現(AER)カメラは、高時間分解能と低消費電力の利点により注目されている。
本稿では,新しいセグメント化確率最大化(SPA)学習アルゴリズムを用いたAERオブジェクト分類モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Feb 2020 04:10:58 GMT)
A Data Efficient End-To-End Spoken Language Understanding Architecture [22.8] 我々は、事前訓練された外部モジュールを追加せずに、エンドツーエンドで訓練されたデータ効率システムを導入する。
提案モデルでは,小規模なトレーニングデータセットを用いて,最先端技術に対して,適切なサイズと競争力のある結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Feb 2020 10:24:42 GMT)
Frequency-based Search-control in Dyna [22.8] 本稿では,値関数の高周波領域を探索し,よりシンプルで斬新な探索制御戦略を提案する。
我々は、勾配とヘシアンノルムによる関数の周波数を測定するための簡単な戦略を開発し、このアプローチの理論的正当化を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Feb 2020 00:27:58 GMT)
A Dataset Independent Set of Baselines for Relation Prediction in
Argument Mining [21.3] 本稿では,議論的関係予測タスクのための文献で提案されているすべてのデータセットについて,同質な結果が得られる,独立した強いニューラルネットワークの集合を提案する。
議論的関係予測タスクにおいて,提案手法がいかにうまく機能するかを,より効果的に比較するために,アーグメントマイニングコミュニティがベースラインを利用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Feb 2020 12:38:18 GMT)
A Survey on 3D Skeleton-Based Action Recognition Using Learning Method [20.9] 3Dスケルトンに基づく行動認識は、スケルトンが潜在的に有利なため、コンピュータビジョンにおいて活発な話題となっている。
この調査はまず,行動認識の必要性と3次元骨格データの重要性を強調した。
次に、リカレントニューラルネットワーク(RNN)、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)、グラフ畳み込みニューラルネットワーク(GCN)に基づく主ストリーム動作認識技術について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Feb 2020 08:12:12 GMT)
Boosted Locality Sensitive Hashing: Discriminative Binary Codes for
Source Separation [19.7] 音声スペクトルを効率よく表現する局所性に敏感なハッシュ符号を学習するための適応的な促進手法を提案する。
我々は、複雑な機械学習モデルの代替として、学習したハッシュコードを単一チャネルの音声認識タスクに使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Feb 2020 20:10:00 GMT)
Transformer Transducer: A Streamable Speech Recognition Model with
Transformer Encoders and RNN-T Loss [14.8] 本稿では,ストリーム音声認識システムで使用可能なTransformerエンコーダを用いたエンドツーエンド音声認識モデルを提案する。
自己アテンションに基づくトランスフォーマー計算ブロックは、オーディオシーケンスとラベルシーケンスの両方を独立に符号化するために使用される。
We present results on the LibriSpeech dataset shows that limiting the left context for self-attention makes decodinglytractable for streaming。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Feb 2020 21:47:10 GMT)
Learning to rank for uplift modeling [13.4] アップリフトモデリングの文脈における学習からランクへのテクニックの可能性について検討する。
本稿では,現在使用されている様々なグローバル・アップリフト・モデリング手法の統一的な形式化を提案する。
我々は,PCG(Progressed cumulative gain)と呼ばれる,アップリフト曲線の下での領域の最適化に焦点をあてた,学習からランクへの新たな指標を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Feb 2020 07:37:16 GMT)
Remove Appearance Shift for Ultrasound Image Segmentation via Fast and
Universal Style Transfer [13.4] 本稿では、出現シフトを除去し、ディープニューラルネットワーク(DNN)の一般化能力を向上する新しい直感的なフレームワークを提案する。
われわれは、米国画像でこれまで検討されなかった外観シフトを取り除くために、普遍的なスタイル移行の精神に従う。
当フレームワークは,臨床用USスキャンに必要なリアルタイムな速度を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Feb 2020 02:00:57 GMT)
Why Do Line Drawings Work? A Realism Hypothesis [12.6] この論文は、人間の視覚系が線描を、まるでほぼ現実的なイメージであるかのように知覚する、という仮説を立てている。
線画の技法は人間の観察者に正確に形状を伝えるために選択される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Feb 2020 21:41:00 GMT)
GANILLA: Generative Adversarial Networks for Image to Illustration
Translation [12.6] 現状のイメージ・ツー・イメージ翻訳モデルでは,スタイルとコンテンツのいずれかを変換することに成功したが,同時に両者を転送することはできなかった。
本稿では,この問題に対処する新しいジェネレータネットワークを提案し,その結果のネットワークがスタイルとコンテンツのバランスを良くすることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Feb 2020 09:46:35 GMT)
TwinBERT: Distilling Knowledge to Twin-Structured BERT Models for
Efficient Retrieval [11.9] 本稿では,効率的な検索のためのTwinBERTモデルを提案する。
クエリとドキュメントをそれぞれ表現するBERTライクなエンコーダがツイン構造化されている。
ドキュメントの埋め込みはオフラインでプリコンパイルされ、メモリにキャッシュされる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Feb 2020 22:44:36 GMT)
Dialogue history integration into end-to-end signal-to-concept spoken
language understanding systems [10.7] 本研究では,音声言語理解システムにおける対話履歴表現のための埋め込みについて検討する。
我々は対話履歴をエンドツーエンドのSLUシステムに統合することを提案した。
本稿では,3種類のhベクトルを提案し,実験的に評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Feb 2020 13:09:11 GMT)
Shannon Entropic Entanglement Criterion in the Simple Harmonic
Oscillator [10.5] 結合型高調波発振器系の絡み合いについて検討する。
単純な形の絡み合い基準が、相互作用の観点から見出される。
相互作用する基底状態結合振動子の対は、より弱い結合強度のために絡み合う傾向にある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Feb 2020 03:35:50 GMT)
Extended Markov Games to Learn Multiple Tasks in Multi-Agent
Reinforcement Learning [7.3] 我々は、拡張マルコフゲームを、複数のRLエージェントが同時に様々な非マルコフ仕様を学習できる一般的な数学的モデルとして定義する。
具体的には、我々のモデルを用いて、2つの異なる論理ベースのマルチエージェントRLアルゴリズムを訓練し、マルコフ的でないコセーフ仕様の多様な設定を解決する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Feb 2020 12:37:41 GMT)
Satisfiability and Query Answering in Description Logics with Global and
Local Cardinality Constraints [7.0] 本稿では,表現的記述論理(DL) ALCSCC++を導入,検討する。
一方,これは満足度チェックや他の標準推論問題の複雑さを増大させるものではない。
一方、言語に逆の役割を加えると、満足度問題は決定不能となる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Feb 2020 15:28:15 GMT)
An Optimal Procedure to Check Pareto-Optimality in House Markets with
Single-Peaked Preferences [6.9] Diverは、単一話者の好みに最適な割り当てかどうかを最適にチェックする変種である。
コミュニケーションの複雑さの観点からは,ダイバーが最適であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Feb 2020 17:24:55 GMT)
Convolutional Neural Networks for Sentiment Analysis in Persian Social
Media [6.5] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いたペルシア語テキストの感情分析手法を提案する。
本研究では,Curve 測定値を用いた3種類のペルシア語ソーシャルメディアテキストのデータセットの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Feb 2020 19:52:39 GMT)
Algorithms for Fair Team Formation in Online Labour Marketplaces [6.4] 我々は、機械学習とアルゴリズムデータ分析ツールを用いて労働者を雇用するプロセスが、国籍や性別に基づいて、意図せずにも差別されないことを保証することを目指している。
フェアチーム形成問題に対して,問題自体に対する4つのアルゴリズムとともに不適応性を示す。
また、オンライン労働市場からの実データを用いて実験を行うことにより、アルゴリズムソリューションの有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Feb 2020 11:33:35 GMT)
Liver Segmentation in Abdominal CT Images via Auto-Context Neural
Network and Self-Supervised Contour Attention [6.3] 腹部CT画像に肝セグメンテーションのためのCNNを導入する。
一般化性能を改善するために,まず1つのCNNにおける自動文脈アルゴリズムを提案する。
提案したネットワークは,ネットワーク間で最高の一般化性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Feb 2020 07:32:45 GMT)
HumBug Zooniverse: a crowd-sourced acoustic mosquito dataset [5.4] 我々は蚊のオーディオ記録のデータセットを新たにリリースした。
1千人以上のコントリビューターとともに、2秒間のラベルが195,434個のラベルを入手しました。
本稿では、ログメル特徴量に基づいて畳み込みニューラルネットワークをトレーニングし、ラベルの情報内容を示すデータセットの例を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Feb 2020 14:11:11 GMT)
Trustworthy AI [4.7] 信頼できるAIは、信頼できるコンピューティングとフォーマルな方法の両方に重点を置いている。
信頼できるコンピューティングの数十年の進歩にインスパイアされた私たちは、信頼できるプロパティがAIシステムに求めるものを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Feb 2020 22:45:36 GMT)
Acoustic Scene Classification Using Bilinear Pooling on Time-liked and
Frequency-liked Convolution Neural Network [4.1] 本稿では、高調波とパーカッシブ音源分離(HPSS)を用いて、音声を高調波とパーカッシブ音源に分割する方法について検討する。
これら2つのCNNから抽出された深い特徴は、双線形プールによって結合される。
このモデルはDCASE 2019サブタスク1aデータセットで評価されており、開発データセットで平均65%のスコアを得ている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Feb 2020 04:06:32 GMT)
Electricity Theft Detection with self-attention [4.0] 本研究では,中国ステートグリッド社が提供する非バランスな現実的データセット上での電気盗難検出に対処する新しいモデルを提案する。
私たちの重要な貢献は、拡張畳み込みを持ち、カーネルサイズの畳み込みによって統一されたマルチヘッド自己保持機構の導入である。
我々のモデルは、以前のベースライン作業に対する17%以上の改善である0.926ドルのAUCを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Feb 2020 19:11:48 GMT)
Performance of real-time adaptive optics compensation in a turbulent
channel with high-dimensional spatial-mode encoding [3.6] リアルタイム適応光学(AO)補正による実大気乱流におけるOAM QKDの性能について検討した。
我々のAOシステムでさえ、弱い乱流によって引き起こされる誤差を軽減し、安全なチャネルを確立することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Feb 2020 17:58:00 GMT)
ARMS: Automated rules management system for fraud detection [1.7] オンライン不正検出は、入ってくる取引を合法か不正かのどちらかにリアルタイムで分類する。
現代の不正検出システムは、人間の専門家によって定義された機械学習モデルとルールで構成されている。
本稿では,個々のルールの貢献度を評価する自動ルール管理システムARMSを提案し,検索とユーザ定義の損失関数を用いたアクティブなルールセットを最適化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Feb 2020 15:29:59 GMT)
RL agents Implicitly Learning Human Preferences [1.5] RLエージェントは, 環境下での人間の嗜好を暗黙的に学習する。
RLエージェントのニューラルネットワークのアクティベーションに基づいて、シミュレーションされた人間の好みが満たされているかどうかを予測するために、分類器を訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Feb 2020 17:42:50 GMT)
Biological Random Walks: integrating heterogeneous data in disease gene
prioritization [1.4] 本研究は,ネットワーク伝搬に基づく遺伝子優先順位付けアルゴリズムにおいて,生物学的情報を活用する統一的な枠組みを提案する。
乳がんデータに対する予備的結果は,最先端のベースラインに対して有意な改善を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Feb 2020 17:46:35 GMT)
Wind speed prediction using a hybrid model of the multi-layer perceptron
and whale optimization algorithm [1.0] 風力発電は再生可能エネルギー源であり、多くの経済的、環境的、社会的利益がある。
再生可能風力発電を向上・制御するためには,風速を高精度に予測するモデルを活用することが不可欠である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Feb 2020 19:29:33 GMT)
Mapping Motor Cortex Stimulation to Muscle Responses: A Deep Neural
Network Modeling Approach [1.0] 対応する脳刺激から筋反応を確実にモデル化できるディープニューラルネットワーク(DNN)は、協調運動制御の知識を増大させる可能性がある。
本研究では,M2M-Netの最適性能に対して,最小二乗誤差を持つモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Feb 2020 21:24:42 GMT)
Traffic Modelling and Prediction via Symbolic Regression on Road Sensor
Data [0.9] 本稿では,ラグ演算子により強化されたシンボル回帰に基づく,新しいかつ正確な交通流予測手法を提案する。
提案手法は都市道路の複雑度に適したロバストモデルであり,高速道路よりも予測が困難である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Feb 2020 16:03:04 GMT)
Verifying Deep Learning-based Decisions for Facial Expression
Recognition [0.8] 我々は、ニューラルネットワークを用いて表情を分類し、画素ベースの説明を作成する。
顔領域に対するバウンディングボックス法に基づいて,これらの視覚的説明を定量化する。
以上の結果から,ニューラルネットワークは最先端の結果を達成できることが示されたが,視覚的説明から,関連する顔面領域を考慮できないことが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Feb 2020 15:59:32 GMT)
Layered Embeddings for Amodal Instance Segmentation [0.8] 提案手法は,目に見える部分と隠蔽部分の両方を明示的に含むことによって,セマンティック・インスタンス・セグメンテーションの表現出力を拡張する。
完全な畳み込みネットワークは、2つの層に一貫したピクセルレベルの埋め込みを生成するように訓練され、クラスタ化されると、結果は各インスタンスの完全な空間範囲と深さ順序を伝達する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Feb 2020 22:00:45 GMT)
An Intelligent and Time-Efficient DDoS Identification Framework for
Real-Time Enterprise Networks SAD-F: Spark Based Anomaly Detection Framework [0.6] 我々は、異なる機械学習技術を用いたDDoS異常検出のためのセキュリティ解析技術について検討する。
本稿では,システムへの入力として実際のトラフィックを扱う新しいアプローチを提案する。
提案するフレームワークの性能要因を3つの異なるテストベッドで検討・比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Feb 2020 12:19:56 GMT)
Hyperspectral Infrared Microscopy With Visible Light [0.5] 我々は、試料の赤外線スペクトルマップを可視光用に構築した既製部品を用いて取得する赤外線ハイパースペクトル顕微鏡の新しい手法を提案する。
この技術は、広い視野、高速な読み出しおよび無視可能な熱をサンプルに供給し、物質や生物学的応用に非常に関係している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Feb 2020 10:29:32 GMT)
Improving Reliability of Latent Dirichlet Allocation by Assessing Its
Stability Using Clustering Techniques on Replicated Runs [0.3] 本研究は,LDAの安定度を再現走行の代入値と比較することによって検討する。
修正ジャカード係数を用いて、2つの生成トピックの類似性を定量化する。
S-CLOPはLDAモデルの安定性を評価するのに有用であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Feb 2020 07:10:18 GMT)
Learning models of quantum systems from experiments [0.3] ハミルトニアンモデルは、科学と産業全体での物理的および化学的プロセスの研究と分析を支えている。
我々は、教師なし機械学習を用いて実験からハミルトンモデルを取得するためのアプローチを提案し、実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Feb 2020 18:37:50 GMT)
Workload Prediction of Business Processes -- An Approach Based on
Process Mining and Recurrent Neural Networks [0.0] 本稿では,企業の過去のワークロードを再構築し,ニューラルネットワークを用いてワークロードを予測するプロセスマイニング手法を提案する。
我々の手法は、製造に関連するビジネスプロセスの歴史を表すログに依存している。
本手法の評価と実例は,Heraeus Materials SAの管理プロセス上で実施される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Feb 2020 08:19:23 GMT)
Uncertainty and Trade-offs in Quantum Multiparameter Estimation [0.0] 量子力学の不確実性関係は、量子系の非可換可観測物の期待値に関する知識を同時に得る能力に束縛されている。
彼らはシステムに関する補完的な情報の間の正確さでトレードオフを定量化する。
異なる推定器の達成可能な分散の間に不確実性関係が生じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Feb 2020 10:43:40 GMT)
Transport of atoms across an optical lattice using an external harmonic
potential [0.0] 光学格子の一方の井戸から他方の井戸への運動励起のない外部調和ポテンシャルを用いて原子を輸送する作業について考察する。
我々は、高速で堅牢な状態操作を可能にするショートカットから断熱性(STA)に適用する。
我々はこの方法をグロス=ピタエフスキー方程式によって記述されたボース=アインシュタイン凝縮体の輸送に拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Feb 2020 11:31:48 GMT)
The Information in Emotion Communication [0.0] 感情が人間や他の種のコミュニケーションシステムとして使われることは明らかである。
この理論は、感情コミュニケーションの無数の側面を説明し、研究のための数十の新しい方向を提供する。
これは、現在支配的な感情拡散の「伝染」理論よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Feb 2020 22:42:26 GMT)
Single-electron quantum dynamics in high-harmonic generation spectrum
from LiH molecule: analysis of potential energy surfaces for electrons
constructed from a model of localized Gaussian wave packets with valence-bond
spin-coupling [0.0] 強レーザーパルスにより誘導されるLiH分子からの高調波発生(HHG)スペクトルを計算し、解析する。
レーザー磁場の発振は、HHGの30個の高調波オーダーに寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Feb 2020 08:13:12 GMT)
Reinforcement Learning Enhanced Quantum-inspired Algorithm for
Combinatorial Optimization [0.0] 我々は、Isingエネルギー最小化問題を解くために、量子インスパイアされたアルゴリズムと共に強化学習エージェントを使用する。
本稿では,自己演奏訓練の安定したシングルプレイヤー版を実現するためのR3手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Feb 2020 19:47:49 GMT)
Projective Cooling for the transverse Ising model [0.0] このアルゴリズムは、乱れ(常磁性)相における基底状態を効果的に構築できることを示す。
一方、秩序(強磁性)相では大きな格子が正確にシミュレートするために大きな温度効果が生じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Feb 2020 19:18:52 GMT)
On State Variables, Bandit Problems and POMDPs [0.0] 状態変数は、シーケンシャルな決定問題の最も微妙な次元である。
シーケンシャルな決定問題をモデル化する標準的なフレームワークについて説明する。
次に、部分的に可観測なマルコフ決定問題に対する新しい2項の視点を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Feb 2020 20:09:59 GMT)
Non-equilibrium thermodynamics of quantum processes assisted by
transitionless quantum driving: the role of initial state preparation [0.0] 磁場変化を受ける単一量子ビット系に対する遷移性量子駆動(TQD)の効果について検討する。
我々は、TQDプロトコルで性能を最大化する状態を特定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Feb 2020 17:35:31 GMT)
Multi-Level Feature Fusion Mechanism for Single Image Super-Resolution [0.0] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、Single Image Super Resolution(SISR)で広く使われている。
CNNに基づくほとんどのSISRメソッドは階層的特徴とネットワークの学習能力を十分に利用していない。
グローバルな中間機能を完全に活用できるMLRN(Multi-Level Feature Fusion Network)が提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Feb 2020 10:47:40 GMT)
How should we choose the boundary conditions in a simulation which could
detect anyons in one and two dimensions? [0.0] 統計物理学の観点から1次元と2次元の異方性統計の問題を論じる。
1次元と2次元の境界条件(周期的あるいは開な)の選択が、どの粒子が検討された表面に存在するかを決定する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Feb 2020 08:43:19 GMT)
Gender Genetic Algorithm in the Dynamic Optimization Problem [0.0] ジェンダー遺伝的アルゴリズムを用いた高速プロセスの最適化のための一般的なアプローチについて述べる。
従来の遺伝的アルゴリズムとの違いは、人工個体群を2つの性に分けることである。
ボルドウィン効果を用いたジェンダー遺伝アルゴリズムの有望な応用として、消火のダイナミクスが指摘されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Feb 2020 06:06:38 GMT)
Fast Fair Regression via Efficient Approximations of Mutual Information [0.0] 本稿では, 回帰モデルに対する独立性, 分離性, 充足性グループフェアネス基準の高速な近似について紹介する。
正規化リスク最小化フレームワーク内で公正性を強制するために、正規化のような近似を使用する。
実世界のデータセットでの実験では、計算効率が優れているにもかかわらず、我々のアルゴリズムは依然として最先端の精度/フェアネスのトレードオフを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Feb 2020 08:50:51 GMT)
DeepPlume: Very High Resolution Real-Time Air Quality Mapping [0.0] 本稿では, 窒素ジオキシド (NO2) , オゾン (O3) , 粒子状物質 (PM2.5, PM10) などの汚染物質のリアルタイム濃度を同時予測できるエンジンについて述べる。
エンジンは世界の大部分をカバーし、リアルタイムの官庁の測度、大気モデル予測、土地被覆データ、道路網、交通量推定で供給され、数十mの範囲で非常に高解像度の予測を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Feb 2020 14:05:45 GMT)
Contributions of Talent, Perspective, Context and Luck to Success [0.0] 本稿では、成功の成分を分離するプロキシとして、競争力のある総和環境における制御されたシミュレーションを提案する。
エージェントベースモデルの10万回の実行をシミュレートし、結果を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Feb 2020 19:28:56 GMT)
Building Networks for Image Segmentation using Particle Competition and
Cooperation [0.0] 粒子競合と協調 (PCC) はグラフに基づく半教師あり学習手法である。
PCCを供給するための適切なネットワークの構築は、より良いセグメンテーション結果を達成するために不可欠である。
候補ネットワークを評価する指標を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Feb 2020 12:45:12 GMT)
Bayesian Learning of Causal Relationships for System Reliability [0.0] 確立された因果的方法論のいくつかの側面が木を通してどのように翻訳できるかを示す。
信頼性に特有な因果関係の様々な領域固有の概念が、より一般的な因果代数にどのようにインポートできるかを示す。
本報告は,大手電配会社に関連する保守記録の詳細な分析により報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Feb 2020 15:40:10 GMT)
Artificial Intelligence, connected products, virtual reality: potential
impacts on consumer safety in terms of their physical and psychological
ability or well-being [0.0] 科学や社会では、個々のユーザにとってのコネクテッド製品や技術の安全性に関する懸念が高まっている。
このエッセイは、潜在的に否定的、短期的、長期的、接続された技術の効果、そして巨大なデジタル化が、ユーザーや消費者の心理的および/または身体的能力および幸福に与える影響について、さらに調査するための第1の基盤を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Feb 2020 15:43:20 GMT)
An optimal scheduling architecture for accelerating batch algorithms on
Neural Network processor architectures [0.0] ニューラルネットワークトポロジでは、アルゴリズムはデータテンソルのバッチ上で動作する。
データバッチ上で動作するアルゴリズムには、最適なバッチスケジューリングアーキテクチャが必要です。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Feb 2020 17:13:13 GMT)
Accurate Stress Assessment based on functional Near Infrared
Spectroscopy using Deep Learning Approach [0.0] 本研究では,10名の健常者から記録された脳の機能的近赤外分光法(fNIRS)を用いて,モントリオール・イメージング・ストレス・タスクによって引き起こされるストレスを評価する。
実験の結果, トレーニングされたfNIRSモデルは, 88.52～0.77%の精度で応力分類を行うことがわかった。
その低い計算コストは、リアルタイムのストレスアセスメントに適用される可能性を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Feb 2020 23:55:08 GMT)
A comparison of different types of Niching Genetic Algorithms for
variable selection in solar radiation estimation [0.0] 本研究は,アルゼンチンのトゥクマン州に分布する4つの気象観測所の気候データベースに適用した8種類のニーチ手法の挙動を比較した。
目標は、推定方法によって入力変数として使われた異なる入力変数の集合を見つけることである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Feb 2020 13:52:04 GMT)
A Numerical Study of Bravyi-Bacon-Shor and Subsystem Hypergraph Product
Codes [0.0] 2つのSHP符号のゲージ量子ビットを絡み合わせることで、ハイパーグラフの積符号が得られることを示す。
回路ノイズに関しては、BBS符号とSHP符号はそれぞれ$2times10-3$と$8times10-4$である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Feb 2020 21:40:44 GMT)
A Hybrid 3DCNN and 3DC-LSTM based model for 4D Spatio-temporal fMRI
data: An ABIDE Autism Classification study [0.0] 本稿では,3次元CNNと3次元磁気LSTMを用いて,全4次元データから特徴を抽出できるエンドツーエンドアルゴリズムを提案する。
提案手法は,NYUサイトとUMサイトにおいて,F1スコア0.78,0.7の単一サイトにおいて,技術結果の状態を達成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Feb 2020 11:52:00 GMT)