Learning Not to Learn in the Presence of Noisy Labels [104.8] ギャンブラーの損失と呼ばれる新しい種類の損失関数は、様々なレベルの汚職にまたがってノイズをラベル付けするのに強い堅牢性をもたらすことを示す。
この損失関数によるトレーニングは、ノイズのあるラベルを持つデータポイントでの学習を"維持"することをモデルに促すことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Feb 2020 09:12:27 GMT)
Multi-Class Classification from Noisy-Similarity-Labeled Data [98.1] 雑音に類似したラベル付きデータのみから学習する方法を提案する。
ノイズ遷移行列を用いて、クリーンデータとノイズデータの間にクラス後確率をブリッジする。
雑音のないクラスラベルをインスタンスに割り当てる新しい学習システムを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Feb 2020 05:10:21 GMT)
Learning to Generate Multiple Style Transfer Outputs for an Input
Sentence [93.3] 入力テキストに対して異なるスタイル転送結果を生成する1対多のテキストスタイル転送フレームワークを提案する。
入力文の潜在表現を、言語スタイルのバリエーションをキャプチャするスタイルコードに分解する。
同じコンテンツコードと異なるスタイルコードを組み合わせることで、異なるスタイル転送出力を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Feb 2020 07:10:45 GMT)
Facial Attribute Capsules for Noise Face Super Resolution [86.6] 既存の顔超解像法(SR)は主に入力画像がノイズフリーであると仮定する。
本稿では,雑音の多い顔画像の高解像度化を実現するために,FACN(Facial Attribute Capsules Network)を提案する。
提案手法は,超低分解能(LR)ノイズフェース画像の超解像において,優れた幻覚効果を達成し,最先端技術よりも優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Feb 2020 06:22:28 GMT)
Latent Normalizing Flows for Many-to-Many Cross-Domain Mappings [76.9] 画像とテキストの合同表現の学習は、画像キャプションのようないくつかの重要なドメイン横断タスクのバックボーンを形成する。
ドメイン間の共有情報とドメイン固有の情報を個別にモデル化する,新しい半教師付きフレームワークを提案する。
画像キャプションやテキスト・ツー・イメージ合成など,様々なタスクにおけるモデルの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Feb 2020 19:49:30 GMT)
Learning Adaptive Loss for Robust Learning with Noisy Labels [59.1] ロバスト損失は、堅牢な学習問題を扱うための重要な戦略である。
本稿では,強靭なハイパーチューニングが可能なメタ学習手法を提案する。
4種類のSOTA損失関数は, 最小化, 一般利用, 有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Feb 2020 00:53:37 GMT)
Distributed Averaging Methods for Randomized Second Order Optimization [54.5] 我々はヘッセン語の形成が計算的に困難であり、通信がボトルネックとなる分散最適化問題を考察する。
我々は、ヘッセンのサンプリングとスケッチを用いたランダム化二階最適化のための非バイアスパラメータ平均化手法を開発した。
また、不均一なコンピューティングシステムのための非バイアス分散最適化フレームワークを導入するために、二階平均化手法のフレームワークを拡張した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Feb 2020 09:01:18 GMT)
Analytic Marching: An Analytic Meshing Solution from Deep Implicit
Surface Networks [41.5] 深層学習表面再構成の新たな分野における暗黙の関数による表面メッシュの学習問題について検討する。
学習した暗黙関数からメッシュ化を実現するため、既存の手法ではマーチングキューブのデファクト標準アルゴリズムを採用している。
そこで本研究では,解析セル間で並列化可能な解析マーチングアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Feb 2020 15:36:19 GMT)
Multi-layer Representation Fusion for Neural Machine Translation [38.1] 積層層を融合する多層表現融合(MLRF)手法を提案する。
特に、スタックからより良い表現を学ぶために、3つの融合関数を設計する。
その結果、ドイツ語と英語の翻訳における新たな最先端技術が誕生した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Feb 2020 23:53:07 GMT)
Speech-to-Singing Conversion in an Encoder-Decoder Framework [38.1] 我々は,話し言葉を歌声に変換する問題に対して,学習に基づくアプローチを採っている。
話者の言語内容と音色を保存する歌を合成できるエンコーディングを学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Feb 2020 15:33:41 GMT)
Reinforced active learning for image segmentation [34.1] 深部強化学習(RL)に基づく意味的セグメンテーションのための新しいアクティブラーニング戦略を提案する。
エージェントは、ラベルなしデータのプールからラベル付けされる小さな情報領域(画像全体とは対照的に)のサブセットを選択するポリシーを学ぶ。
本手法では, 意味的セグメンテーション問題の大規模性質に適応して, 能動的学習のための深部Q-network (DQN) の定式化を新たに提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Feb 2020 14:03:06 GMT)
NASS: Optimizing Secure Inference via Neural Architecture Search [21.7] セキュア推論(SI)に特化して設計されたNNアーキテクチャを検索する統合フレームワークであるNASSを提案する。
CIFAR-10データセットでは,予測精度が81.6%から84.6%に向上し,推論ランタイムは2倍,通信帯域幅は1.9倍になった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Feb 2020 10:54:21 GMT)
Massif: Interactive Interpretation of Adversarial Attacks on Deep
Learning [21.1] ディープニューラルネットワーク(Deep Neural Network, DNN)は、自動運転車やヘルスケアなどの高度なアプリケーションにますます力を入れている。
最近の研究により、DNNは敵の攻撃に対して非常に脆弱であることが判明した。
我々は、敵攻撃を解読するインタラクティブツールであるMassifを開発している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Feb 2020 22:19:32 GMT)
Block Annotation: Better Image Annotation for Semantic Segmentation with
Sub-Image Decomposition [18.7] フルイメージのアノテーションは高価で、専門家は1枚あたり90分まで費やしている。
本稿では,フルイメージアノテーションの代替としてブロックサブイメージアノテーションを提案する。
ブロックアノテーションはフルイメージアノテーションよりも高い品質でクラウドソースできることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Feb 2020 17:42:37 GMT)
The Rumour Mill: Making the Spread of Misinformation Explicit and
Tangible [17.7] ルムール・ミル(Rumour Mill)は、噂の拡散と自動的に生成された誤情報に関する注釈として設計された遊び心のある芸術作品である。
このMillはテーブルトップの対話型マシンで、ユーザは、信じがたいテキストを作る過程を体験できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Feb 2020 14:23:28 GMT)
BinaryDuo: Reducing Gradient Mismatch in Binary Activation Network by
Coupling Binary Activations [16.9] 本稿では,2つのバイナリアクティベーションを3次アクティベーションに結合するバイナリアクティベーションネットワークBinaryDuoを提案する。
実験結果から,BinaryDuoはパラメータと計算コストの同じベンチマークにおいて,最先端のBNNよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Feb 2020 06:18:53 GMT)
REST: Performance Improvement of a Black Box Model via RL-based Spatial
Transformation [15.7] ブラックボックス画像分類器が与えられる特定の条件下での幾何変換に対するロバスト性について検討する。
我々は,入力データをブラックボックスモデルで非分布と見なされるサンプルに変換する学習者,EmphREinforcement Spatial Transform (REST)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Feb 2020 16:15:59 GMT)
Algorithms for Hiring and Outsourcing in the Online Labor Market [12.9] 労働者をアウトソーシングし、雇用するためのアルゴリズムを概ね提供する。
私たちはこのモデルチーム形成をアウトソーシングと呼びます。
私たちの貢献は、チームメンバを雇い、解雇し、タスクをアウトソーシングするための効率的なオンラインコスト最小化アルゴリズムです。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Feb 2020 18:56:26 GMT)
A Real-Time Deep Network for Crowd Counting [12.6] 群集カウントのためのコンパクト畳み込みニューラルネットワークを提案する。
入力画像の畳み込み動作をネットワークの前方で同時に行う3つの並列フィルタにより,我々のモデルはほぼリアルタイムに実現できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Feb 2020 06:09:22 GMT)
Multi-Scale Representation Learning for Spatial Feature Distributions
using Grid Cells [11.1] 本研究では,位置の絶対位置と空間的関係を符号化するスペース2Vecという表現学習モデルを提案する。
その結果、Space2Vecはマルチスケール表現のため、確立されたMLアプローチよりも優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Feb 2020 04:22:18 GMT)
Semantic Discord: Finding Unusual Local Patterns for Time Series [11.1] 異常候補を含む大規模サブシーケンスからのコンテキスト情報を組み込んだ,テキストセマンティック不一致という新たな定義を導入する。
本稿では,実世界のデータにおけるブルート力アルゴリズムよりも最大3桁高速な導出下界を持つ効率的なアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Feb 2020 04:38:41 GMT)
Generalized Embedding Machines for Recommender Systems [10.9] 我々は、埋め込みレベルにおける高次相互作用信号、すなわち一般化埋め込み機械(GEM)をモデル化するための代替手法を提案する。
本稿では,グラフ畳み込みネットワーク(GCN)を用いて高次埋め込みを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Feb 2020 12:03:18 GMT)
Exploring Neural Models for Parsing Natural Language into First-Order
Logic [10.6] 英文を1次論理(FOL)に解析する際のニューラルモデルの有用性について検討する。
自然言語文が与えられた場合のシーケンスマッピングタスクとしてFOL解析をモデル化し、LSTMを用いて中間表現に符号化し、次に対応するFOL式で述語を逐次生成するデコーダを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Feb 2020 09:22:32 GMT)
Gaussian Smoothen Semantic Features (GSSF) -- Exploring the Linguistic
Aspects of Visual Captioning in Indian Languages (Bengali) Using MSCOCO
Framework [9.9] 本研究では,インド地域言語を用いた画像キャプションのためのセマンティック選択法として,Gaussian Smoothen Semantic Features (GSSF)を導入した。
また、既存の翻訳文と英語のクラウドソース文をトレーニングに使用する手順も導入した。
この研究の主な貢献は、ベンガル語のためのディープラーニングアーキテクチャの開発です。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Feb 2020 23:03:32 GMT)
Towards Detection of Subjective Bias using Contextualized Word
Embeddings [9.5] Wiki Neutrality Corpus(WNC)を用いたBERTモデルを用いた主観バイアス検出実験を行った。
データセットは、ウィキペディアの編集から360万ドルのラベル付きインスタンスで構成され、バイアスのさまざまなインスタンスを削除する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Feb 2020 18:39:16 GMT)
Two-dimensional Multi-fiber Spectrum Image Correction Based on Machine
Learning Techniques [8.8] 画像収差補正により空間変動PSFの問題を解決する新しい手法を提案する。
CCD画像収差が補正されると、畳み込みカーネルであるPSFを1つの空間不変PSFのみに近似することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Feb 2020 15:39:09 GMT)
Convex Fairness Constrained Model Using Causal Effect Estimators [6.4] 説明バイアスを保ちながら差別を除去するFairCEEと呼ばれる新しいモデルを考案する。
回帰および二分分類タスクにおけるFairCEEの効率的な解法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Feb 2020 03:40:04 GMT)
A closer look at the approximation capabilities of neural networks [6.1] 1つの隠れた層を持つフィードフォワードニューラルネットワークは、任意の連続関数$f$を任意の近似しきい値$varepsilon$に近似することができる。
この均一な近似特性は、重量に強い条件が課せられているにもかかわらず、依然として維持されていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Feb 2020 04:58:43 GMT)
CRL: Class Representative Learning for Image Classification [5.1] 本稿では,ZSLの影響を受けやすいクラス代表学習モデル(CRL)を提案する。
CRLモデルでは、まず、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)から抽出された特徴を集約することにより、データセットのクラスを表現するクラス代表を構築する。
提案したCRLモデルは,ZSLおよびモバイル深層学習における最先端の研究と比較して,優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Feb 2020 17:02:59 GMT)
The Differentially Private Lottery Ticket Mechanism [4.5] 微分プライベート抽選チケット機構(DPLTM)を提案する。
カスタムスコア機能によって選択された“高品質な勝者”を使用して、DPLTMはプライバシとユーティリティのトレードオフを大幅に改善します。
DPLTMはより早く収束し、プライバシー予算の消費を減らして早期に停止できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Feb 2020 06:15:54 GMT)
Pulse-qubit interaction in a superconducting circuit under frictively
dissipative environment [2.7] 発散環境下での相互作用における脱コヒーレンスによる影響,特にパルスの変動について検討した。
有限幅の透過パルスは、不均衡な励起とクォービットの放出速度のため、非対称なマルチハンプ形状を採用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Feb 2020 11:13:44 GMT)
Untrue.News: A New Search Engine For Fake Stories [2.6] 本稿では,偽ニュースの新しい検索エンジンであるUntrue Newsを実演する。
Untrue Newsは、ほぼリアルタイムで結果を提供するLuceneライブラリをベースにした、スケーラブルな新しい分析検索エンジンに依存している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Feb 2020 14:32:22 GMT)
Breast Cancer Histopathology Image Classification and Localization using
Multiple Instance Learning [2.4] 診断のための顕微鏡組織像を解析するためのコンピュータ支援病理学は、診断のコストと遅延をもたらす可能性がある。
病理学における深層学習は、分類とローカライゼーションのタスクにおいて最先端のパフォーマンスを達成した過去10年間に注目されている。
本稿では,BreakHISとBACHの2つのデータセットの分類とローカライゼーション結果について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Feb 2020 10:29:16 GMT)
Extending iLQR method with control delay [2.4] 反復線形四進法レギュレータ(iLQR)は非線形最適制御問題に対処するためのベンチマーク手法となっている。
本稿では、iLQR理論を拡張し、入力信号が一定遅延の場合に新しい定理を証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Feb 2020 04:35:10 GMT)
fastai: A Layered API for Deep Learning [1.7] fastaiは、実践者に高度なコンポーネントを提供するディープラーニングライブラリである。
これは研究者に、新しいアプローチを構築するために混在し、マッチできる低レベルのコンポーネントを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Feb 2020 18:17:51 GMT)
The Utility of General Domain Transfer Learning for Medical Language
Tasks [1.5] 本研究の目的は,医療自然言語処理(NLP)タスクに適用したトランスファーラーニング手法とトランスフォーマーベースモデルの有効性を解析することである。
一般的なテキスト転送学習は、放射線コーパス上の医学的NLPタスクにおいて、最先端の結果を生成するための有効な技術である可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Feb 2020 20:20:38 GMT)
Tight security bounds for decoy-state quantum key distribution [1.2] BB84量子鍵分布(QKD)とデコイ状態法の組み合わせは、現在最も実用的なプロトコルである。
ここでは、上記の課題を解決するために厳密で最適な解析式を提供する。
この結果は量子暗号プロトコルの統計的変動に広く応用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Feb 2020 07:48:25 GMT)
Automated Labelling using an Attention model for Radiology reports of
MRI scans (ALARM) [0.8] 磁気共鳴画像(MRI)の放射線画像分類のためのトランスフォーマーを用いたネットワークを提案する。
我々のモデルの性能は、専門家の放射線技師のパフォーマンスに匹敵し、専門家の医師のパフォーマンスに匹敵する。
私たちは、研究者が医療画像アプリケーションのために独自のMRIデータセットをラベル付けするためのコードをオンラインで公開しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Feb 2020 15:04:52 GMT)
Global and Local Feature Learning for Ego-Network Analysis [0.8] ego-networkでは、個人(ego)が異なるグループ(社会円)で友人(alter)を組織する。
深層学習による言語モデリングの最近の進歩は,ネットワーク表現を学習するための新しい手法にインスピレーションを与えている。
社会円予測の課題は,我々の技術が生み出すグローバルな特徴とローカルな特徴の組み合わせによってもたらされることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Feb 2020 21:35:04 GMT)
Predicting event attendance exploring social influence [0.5] イベント出席者に対する友人の社会的影響をモデル化することを提案する。
利用者の出席度を推定するために,ソーシャルグループ構造以外の非タグ付き投稿を考察する。
演奏評価は2つの大音楽祭データセットを用いて行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Feb 2020 20:03:29 GMT)
Reconciliation for Practical Quantum Key Distribution with BB84 protocol [0.2] 本稿では,ターボ符号に基づく明示的な和解法について述べる。
提案手法は離散量子状態に基づく量子鍵分布プロトコルの効率を向上させることができると考えている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Feb 2020 20:46:18 GMT)
Experimental study of continuous variable quantum key distribution [0.2] 単一光子による量子暗号システムの通信速度を制限する主な技術要素は、主に符号化方法の選択に関連している。
本稿では,ターボ符号に基づく新たな和解手法を提案する。
提案手法は,プロトコルセキュリティの大幅な向上とQBERの大幅な削減につながる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Feb 2020 21:50:31 GMT)
Experimental study and pratical realization of a reconciliation method
for quantum key distribution system [0.2] 本稿では,QKDプロトコルにおいて誤りのない秘密鍵を確立するための和解手法について検討する。
提案手法は,サイドインフォメーション・ソース・コーディングの特殊な問題において,QTCを用いて和解を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Feb 2020 21:40:36 GMT)
Cortical surface parcellation based on intra-subject white matter fiber
clustering [0.2] 個人の大脳皮質を完全にパーセレーションするハイブリッド手法を提案する。
この方法は5つのステップから構成され、脳のトラクトグラフィー上で第1のオブジェクト内クラスタリングが行われる。
それぞれのクラスターを構成する繊維は、皮質メッシュと交差し、フィルターで外層を除去する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Feb 2020 19:14:39 GMT)
Topological quantum transport and spatial entanglement distribution via
disordered bulk channel [0.0] 本稿では, 量子輸送の実現, 絡み合い状態の生成, 空間絡み合い分布の実現方法について述べる。
本稿では,高次共振トンネルの抑制を目的としたオンサイト障害について紹介する。
また,香港-奥羽-マンデル干渉による空間的に絡み合った2粒子NOON状態の調製方法も示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Feb 2020 09:21:52 GMT)
Human Action Recognition and Assessment via Deep Neural Network
Self-Organization [0.0] 本章では,深度マップとRGB画像からの行動の学習と認識のための階層モデルを紹介する。
これらのモデルの特徴は、非定常分布に迅速に適応する自己組織化ネットワークの利用である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Feb 2020 16:56:09 GMT)
Efficient Memory Management for Deep Neural Net Inference [0.0] ディープニューラルネット推論は、レイテンシからプライバシに至るまで、さまざまな理由で望まれるモバイルおよび組み込みデバイスに移行できるようになった。
これらのデバイスは、計算能力とバッテリだけでなく、劣る物理メモリとキャッシュによって制限されるため、効率的なメモリマネージャは、エッジでのディープニューラルネットワーク推論において重要なコンポーネントとなる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Feb 2020 02:32:54 GMT)
BMI: A Behavior Measurement Indicator for Fuel Poverty Using Aggregated
Load Readings from Smart Meters [0.0] 燃料の貧困はヨーロッパの5千万から1億2千万世帯に影響を及ぼす。
英国では、現在400万人の家族が燃料不足で暮らしている。
燃料不足は2016-2107年の冬に住宅が冷えていたためにイングランドで1万人が死亡したと報告された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Feb 2020 16:03:11 GMT)