Deep Learning for Ultra-Reliable and Low-Latency Communications in 6G
Networks [84.2] まず,データ駆動型教師付き深層学習と深部強化学習をURLLCに適用する方法を概説する。
このようなオープンな問題に対処するために、デバイスインテリジェンス、エッジインテリジェンス、およびURLLCのためのクラウドインテリジェンスを可能にするマルチレベルアーキテクチャを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2020 14:38:11 GMT)
Emergent Communication with World Models [80.6] 本稿では,自然言語メッセージを解釈する言語条件生成モデルのクラスであるLanguage World Modelsを紹介する。
我々は、この「観測」を永続記憶状態に組み込んで、リスニングエージェントのポリシーを条件付けします。
これにより、2次元グリッドワールド話者リスナーナビゲーションタスクにおける効果的なコミュニケーションとタスク成功が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2020 02:34:51 GMT)
Guided Constrained Policy Optimization for Dynamic Quadrupedal Robot
Locomotion [78.5] 我々は,制約付きポリシー最適化(CPPO)の実装に基づくRLフレームワークであるGCPOを紹介する。
誘導制約付きRLは所望の最適値に近い高速収束を実現し,正確な報酬関数チューニングを必要とせず,最適かつ物理的に実現可能なロボット制御動作を実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2020 10:15:53 GMT)
Improving the Tightness of Convex Relaxation Bounds for Training
Certifiably Robust Classifiers [72.6] 凸緩和は、ノルムバウンドの敵攻撃に対するトレーニングとニューラルネットワークの認証に有効であるが、認証と経験的堅牢性の間に大きなギャップを残している。
非正規化ベースラインよりも高い精度でトレーニング可能なニューラルネットワークのトレーニングに使用できる2つの実験を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2020 20:19:53 GMT)
Robust Multimodal Brain Tumor Segmentation via Feature Disentanglement
and Gated Fusion [71.9] 画像モダリティの欠如に頑健な新しいマルチモーダルセグメンテーションフレームワークを提案する。
我々のネットワークは、入力モードをモダリティ固有の外観コードに分解するために、特徴不整合を用いる。
我々は,BRATSチャレンジデータセットを用いて,重要なマルチモーダル脳腫瘍セグメンテーション課題に対する本手法の有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2020 14:32:04 GMT)
BLK-REW: A Unified Block-based DNN Pruning Framework using Reweighted
Regularization Method [69.5] 本稿では, 汎用的かつ柔軟な構造化プルーニング次元と, 強力かつ効率的な再加重正規化手法を組み合わせたブロック型プルーニングフレームワークを提案する。
我々のフレームワークは普遍的であり、CNNとRNNの両方に適用できる。
リアルタイムモバイルアクセラレーションと精度の妥協のないCNNとRNNの共通カバレッジを実現するのはこれが初めてである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2020 03:00:10 GMT)
Automatic Data Augmentation via Deep Reinforcement Learning for
Effective Kidney Tumor Segmentation [57.8] 医用画像セグメンテーションのための新しい学習ベースデータ拡張法を開発した。
本手法では,データ拡張モジュールと後続のセグメンテーションモジュールをエンドツーエンドのトレーニング方法で一貫した損失と,革新的に組み合わせる。
提案法の有効性を検証したCT腎腫瘍分節法について,本法を広範囲に評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2020 14:10:13 GMT)
Active Lighting Recurrence by Parallel Lighting Analogy for Fine-Grained
Change Detection [43.8] 能動照明再現(ALR)は、きめ細かな視覚検査と変化検出において非常に重要である。
ALRは光源を物理的に再局在させ、同一シーンの単一参照画像から照明条件を再現する。
本稿では,簡単な並列照明を類推モデルとして使用し,ランベルト法則に基づいて即時ナビゲーション球を構成することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2020 08:51:31 GMT)
Shallow2Deep: Indoor Scene Modeling by Single Image Understanding [42.9] 本稿では,ニューラルネットワークの深い特徴を用いた屋内シーンの自動モデリング手法を提案する。
一つのRGB画像が与えられた場合,本手法は同時に意味内容,3次元幾何学,オブジェクト関係を復元する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2020 23:27:22 GMT)
Towards Label-Free 3D Segmentation of Optical Coherence Tomography
Images of the Optic Nerve Head Using Deep Learning [40.9] 我々は,OCTデバイス間でラベルフリーで容易に翻訳可能な3Dセグメンテーションフレームワークを提案する。
最初の(エンハンサーとして参照)は、OCT画像の品質を3つのOCTデバイスから向上し、これらのデバイス間で調和した画像特性を実現した。
セグメンテーションネットワークでは,エンハンサーの使用がデバイス依存の達成に不可欠であることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2020 05:41:45 GMT)
Communication-Efficient Edge AI: Algorithms and Systems [39.3] エッジデバイス(IoTデバイスなど)の大規模展開は、前例のない規模のデータを生成する。
このような巨大なデータはすべて、処理のためにエンドデバイスからクラウドに送信することはできない。
AIモデルの推論とトレーニングプロセスをエッジノードにプッシュすることで、エッジAIは有望な代替手段として浮上した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2020 09:27:55 GMT)
Global Convergence and Variance-Reduced Optimization for a Class of
Nonconvex-Nonconcave Minimax Problems [39.1] 非minimaxewicz問題は、生成的対向ネットワークと対向学習の応用において頻繁に現れる。
一定の大きさのGDAアルゴリズムは凸設定でも潜在的に分岐する可能性がある。
AGDAアルゴリズムは、サブレートに達する速度でグローバルに収束する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2020 04:20:37 GMT)
Network Cooperation with Progressive Disambiguation for Partial Label
Learning [37.1] Partial Label Learning (PLL) は、各トレーニングインスタンスが候補ラベルのセットに関連付けられている場合に分類器をトレーニングすることを目的としている。
既存のメソッドはインスタンスの曖昧さを無視し、シングルスレッドのトレーニングメカニズムを採用する。
本稿では,ネットワーク・コラボレーションとプログレッシブ・ディアンビゲーション(NCPD)を併用した新しいアプローチを提案する。
ニューラルネットワークをバックボーンとして利用することにより,相互に相互作用させることで,協調的に2つのネットワークをトレーニングするネットワーク協調機構を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2020 09:50:39 GMT)
Data Augmentation for Copy-Mechanism in Dialogue State Tracking [30.8] 対話状態追跡(DST)のための共通複写機構モデルの一般化能力に影響を与える要因を明らかにする。
ユーザ発話をコピーし、実際のスロット値をランダムに生成した文字列に置き換えることで、入力データセットを増強する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2020 05:40:32 GMT)
Training Question Answering Models From Synthetic Data [26.9] 本研究は, 人工問合せと人為的問合せのギャップを狭めることを目的としている。
我々は830億のパラメータ GPT-2 モデルにより生成された合成コーパスから質問や回答を合成する。
人間の監督にアクセスできず、他のモデルのみにアクセスできないため、完全にモデル生成データに基づいて、アート質問応答ネットワークの状態をトレーニングすることが可能です。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2020 01:49:27 GMT)
Polarizing Front Ends for Robust CNNs [23.5] 本稿では,データを分極し定量化する非線形フロントエンドを用いて,逆方向の摂動を減衰させるボトムアップ戦略を提案する。
理想的な分極は、摂動を完全に排除し、データのほぼ偏極ベースを学習するためのアルゴリズムを開発し、提案手法がMNISTおよびFashion MNISTデータセット上で有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2020 00:28:41 GMT)
Lossless Compression of Deep Neural Networks [17.8] ディープニューラルネットワークは、画像や言語認識など、多くの予測モデリングタスクで成功している。
モバイルデバイスのような限られた計算資源の下でこれらのネットワークをデプロイすることは困難である。
生成した出力を変更せずに、ニューラルネットワークの単位と層を除去するアルゴリズムを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2020 16:09:43 GMT)
FMore: An Incentive Scheme of Multi-dimensional Auction for Federated
Learning in MEC [17.4] 本稿では,K当選者の多次元調達オークションを用いたインセンティブメカニズムFMoreを提案する。
我々の提案するFMoreは軽量でインセンティブに適合するだけでなく、学習に参加するために低コストで高品質なエッジノードを奨励します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2020 13:43:36 GMT)
Interpretable Crowd Flow Prediction with Spatial-Temporal Self-Attention [16.5] 群衆の流れを予測する最も難しい部分は、複雑な空間的・時間的依存関係を測定することである。
時空間表現全体を計算するためのST符号化ゲートを備えた時空間自己認識ネットワーク(STSAN)を提案する。
交通および移動データに関する実験結果から,提案手法はTaxi-NYCデータセット上でRMSEの流入と流出を16%減らし,8%減らすことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2020 12:43:11 GMT)
A New Unified Deep Learning Approach with
Decomposition-Reconstruction-Ensemble Framework for Time Series Forecasting [15.9] 本稿では,新しい変分モード分解(VMD)に基づくディープラーニング手法を提案する。
CNNは分解したサブシグナーの再構成パターンを学習し、いくつかのサブシグナーを得る。
長い短期記憶(LSTM)ネットワークを用いて、分解されたサブシグナルと再構成されたサブシグナルを入力として時系列を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2020 12:57:50 GMT)
Vehicle Tracking in Wireless Sensor Networks via Deep Reinforcement
Learning [15.3] 追跡精度と省エネの両方を改善するために、分散車両追跡戦略が考案されている。
活性化領域半径の動的選択に依存する2つの深部強化学習法(DRL)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2020 10:01:49 GMT)
Image Stylization: From Predefined to Personalized [14.3] 本稿では,さまざまな事前定義されたフィルタブロックを用いて,新しい画像スタイリングの対話的設計を行うフレームワークを提案する。
私たちの結果には、インタラクティブツールを使って設計された10以上のスタイル、手続き的に作成されたスタイルセット、BLADEアプローチでトレーニングされた新しいフィルタが含まれています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2020 06:48:28 GMT)
Communication-Efficient Decentralized Learning with Sparsification and
Adaptive Peer Selection [14.0] 本稿では,以下の特徴を持つ分散学習アルゴリズムを提案する。
各ワーカーは、高度に圧縮されたモデルで、各コミュニケーションラウンドで1人のピアと通信するだけです。
実験結果から,本アルゴリズムは通信トラフィックを大幅に削減し,比較的高帯域幅のピアを選択する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2020 12:31:57 GMT)
Nonmyopic Gaussian Process Optimization with Macro-Actions [13.8] 本稿では,非明視適応ガウス過程最適化(GPO)に対する多段階的アプローチを提案する。
マクロアクションの概念を利用して、より多くの予算に対応するために、さらなるルックアヘッドまでスケールアップする。
我々は,エプシロン-マクロ-GPOポリシーとその時変を,人工的および実世界のデータセットを用いたBOデータセットで実証的に評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2020 09:56:20 GMT)
Learning Numerical Observers using Unsupervised Domain Adaptation [13.5] 医用イメージングシステムは、客観的な画質測定によって一般的に評価される。
タスクベース画像品質評価のための数値オブザーバを実装するために,改良されたディープラーニング手法が検討されている。
大量の実験データをラベル付けして、ディープニューラルネットワークを訓練するのは、面倒で、高価で、主観的エラーの傾向があります。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2020 16:56:25 GMT)
Incorporating Effective Global Information via Adaptive Gate Attention
for Text Classification [13.5] 複数のベースラインモデルと比較して,単純な統計情報により分類性能が向上することを示す。
本稿では,グローバル情報を用いた適応ゲート注意モデル (AGA+GI) と呼ばれるゲート機構を持つ分類器を提案する。
実験の結果,提案手法はCNNベースの手法やRNNベースの手法よりも精度が高いことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2020 10:06:37 GMT)
Anypath Routing Protocol Design via Q-Learning for Underwater Sensor
Networks [12.9] 本稿では,水中センサネットワークのためのQラーニングに基づくローカライズフリーな任意の経路ルーティングプロトコルを提案する。
センサノードの残エネルギーと深さ情報を共同で考慮し、Q値を算出する。
提案したルーティングプロトコルの性能を数学的に解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2020 04:28:00 GMT)
Kernel interpolation with continuous volume sampling [11.2] 2006年に導入された離散分布の連続体積サンプリング(VS)を導入,解析する。
VS の下では,翻訳や定式化にほぼ最適な境界を証明している。
我々は、正規化レバレッジスコアや決定点プロセスに依存する従来のランダム化アプローチとは異なり、VSのpdfを評価するにはカーネルのポイントワイズ評価が必要であることを強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2020 10:34:59 GMT)
iCap: Interactive Image Captioning with Predictive Text [10.7] iCapはウェブベースのインタラクティブな画像キャプションシステムで、ユーザーからのライブ入力に関して新しいテキストを予測することができる。
自動評価と実際のユーザスタディの両方を対象とする実験では,提案手法の有効性が示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2020 04:15:55 GMT)
Reinforcement Learning Framework for Deep Brain Stimulation Study [10.5] 脳内の機能不全ニューロンは時折同期して活動し、多くの神経疾患を引き起こすとされる。
本稿では、このニューロンの集合的挙動をエミュレートする最初の強化学習体育館の枠組みについて述べる。
我々は,RLによる3つの信号伝達系に対する同期の抑制に成功し,フレームワークの雑音に対する安定性を特徴付けるとともに,複数のPPOエージェントを係合させることにより不要な振動を除去した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2020 16:48:43 GMT)
Structural Combinatorial of Network Information System of Systems based
on Evolutionary Optimization Method [9.6] ネットワーク情報アーキテクチャの進化は遺伝的アルゴリズムによって解析される。
進化的シミュレーションは、ネットワーク情報アーキテクチャの最適スキームを予測するために用いられる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2020 14:17:52 GMT)
An ASP semantics for Constraints involving Conditional Aggregates [9.3] ハイブリッド・アンサー・セット・プログラミング(ASP)の正式な基礎について詳しく述べる。
制約値や変数を集約する関数で、その基盤となる論理的フレームワークを拡張します。
線形制約を持つ論理プログラムに重きを置いて、いわゆる条件付き線形制約の特定のケースとして、ASP集約がいかに共通であるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2020 15:37:28 GMT)
Predicting Coronal Mass Ejections Using SDO/HMI Vector Magnetic Data
Products and Recurrent Neural Networks [8.3] 我々は,M型またはX型フレアを発生させる活動領域(AR)が,コロナ質量放出(CME)を引き起こすかどうかを予測するために,2つのリカレントニューラルネットワーク(RNN)を提案する。
我々はARにおけるデータサンプルを時系列としてモデル化し、RNNを用いてデータサンプルの時間的情報をキャプチャする。
我々の知る限り、CME予測にRNNが使われたのはこれが初めてです。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2020 11:26:47 GMT)
Convex Shape Representation with Binary Labels for Image Segmentation:
Models and Fast Algorithms [7.8] 凸形状の新規かつ効果的なバイナリ表現を提案する。
形状凸性と関連する指標関数のいくつかの性質との等価性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2020 01:55:20 GMT)
Semi-Supervised Class Discovery [7.1] 本稿では,ラベル作成能力の新たな重要度尺度であるデータセット再構成精度について紹介する。
クラスがトレーニングデータセットに追加に値するかどうかを判断するために、新しいクラス学習可能性を適用します。
クラス発見システムは視覚や言語にうまく適用できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2020 01:31:08 GMT)
A Novel Decision Tree for Depression Recognition in Speech [6.5] 本研究は,抑うつ認識精度を向上させるために,決定木に基づく新しい音声セグメント融合法を提案する。
性別依存モデルでは、それぞれ75.8%と68.5%である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2020 10:46:38 GMT)
Optimistic bounds for multi-output prediction [6.0] 教師付きデータセットに基づいてベクトル値関数を学習することが目的であるマルチアウトプット学習の課題について検討する。
これには、マルチターゲット回帰、マルチクラス分類、マルチラベル分類など、機械学習におけるさまざまな重要な問題が含まれている。
自己有界リプシッツ条件は多出力学習において楽観的な境界を生じさせることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2020 20:54:17 GMT)
Sampling for Deep Learning Model Diagnosis (Technical Report) [5.8] ディープニューラルネットワークのブラックボックスの性質は、医学的診断などの応用における採用の障壁である。
我々は,これらのモデルデバッグクエリに対して,近似的だが正確な結果を生成する新しいデータサンプリング手法を開発した。
本手法は,1つの標準的なコンピュータビジョンと1つの科学的データセットで評価し,クエリの精度において,サンプリング手法が様々な最先端の代替技術より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2020 19:24:16 GMT)
Non-Intrusive Detection of Adversarial Deep Learning Attacks via
Observer Networks [5.5] 近年の研究では、深層学習モデルは逆入力に弱いことが示されている。
本稿では,主分類網を複数のバイナリ検出器で拡張することにより,逆入力を検出する新しい手法を提案する。
我々は、MNISTデータセットで99.5%、CIFAR-10データセットで97.5%の精度で検出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2020 21:13:00 GMT)
A$^3$: Accelerating Attention Mechanisms in Neural Networks with
Approximation [3.5] アルゴリズム近似とハードウェア特殊化によるニューラルネットワークの注意機構を高速化するA3の設計と設計を行う。
提案する加速器は、エネルギー効率(性能/ワット)の大幅な向上と、最先端の従来のハードウェアの大幅な高速化を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2020 02:09:21 GMT)
Effective End-to-End Learning Framework for Economic Dispatch [3.0] エンド・ツー・エンドの機械学習の概念を採用し、経済的なディスパッチを行うためのタスク固有の学習基準を提案する。
提案する学習フレームワークの有効性と効率を明らかにするため,理論的分析と経験的洞察の両方を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2020 08:04:27 GMT)
Safe Screening for the Generalized Conditional Gradient Method [2.8] 一般化条件勾配法(gCGM)の空間性取得特性について検討する。
修正ペナルティのgCGMは,通常のペナルティと類似した特徴選択特性を有することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2020 15:07:20 GMT)
Notes on neighborhood semantics for logics of unknown truths and false
beliefs [1.8] 我々は、近隣のセマンティクスの下で未知の真実と偽の信念の論理を研究する。
それらは、近隣モデルの様々なクラスに比較できないことが判明した。
結果を公開発表の場合に拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2020 04:27:04 GMT)
Estimating a Null Model of Scientific Image Reuse to Support Research
Integrity Investigations [1.3] 全ての科学的画像に対してランダムに発生する確率を統計的に推定することにより、画像の特徴の出現率を予測する方法を提供する。
本手法は, 科学的画像再利用のためのヌル仮説を提供し, 検討中にp値を与えることにより, 研究の完全性調査において有意義なフィードバックを導出できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2020 02:41:13 GMT)
Development of an Expert System for Diabetic Type-2 Diet [1.0] スーダンの多くの農村部は糖尿病食センターへのアクセスを極めて制限している。
提案するエキスパートシステムは,医師の作業量を削減できる有望なツールである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2020 09:34:44 GMT)
Fair and Decentralized Exchange of Digital Goods [0.4] プライバシを保護し、分散し、分散したマーケットプレースを構築します。
この市場では、買い手と売り手はブロックチェーンでトランザクションを作り、サードパーティと対話する。
我々は、双方が支払った金額以上の情報を得ず、交換が公平であるデータ・ツー・ケン・エクスチェンジのためのプロトコルを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2020 11:32:16 GMT)
Azimuthal modulation of electromagnetically-induced transparency by
using asymmetrical Laguerre-Gaussian beams [0.2] 本稿では,プラズモンナノ構造近傍の4レベル二重V型量子系における光透過の方位変調について検討する。
ラゲール・ガウスビームと自由空間真空モードとの相互作用は、非渦プローブ場の位相依存吸収を生み出すために用いられる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2020 13:26:47 GMT)
Extracting and Validating Explanatory Word Archipelagoes using Dual
Entropy [0.2] テキストの論理接続は、アーカイブを形成する単語の接続によって表現されます。
エントロピーAの共変分を用いて、対象テキストに匹敵する長さの列島を抽出する。
その結果, エントロピーAで抽出した単語を対象とするテキストの一部が, 学習や準備の必要なく, 文章の解説部分を形成していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2020 00:35:26 GMT)
Understanding the Impact of Customer Reviews on Hotel Rating: An
Empirical Research [0.0] ホテルのレビューサイトは、訪問者が訪れたホテルの体験、レビュー、提案を共有するための有名なステージになった。
ヨーロッパでは、ホテル事業は国内で最も重要な金融発展の1つとなっている。
この試験の背景にある動機は、客の全般的な傾きに応じて要素の範囲を理解し、認識することであり、また顧客の欲求の度合いを決定するためのレビューを通じて追加される可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2020 15:40:03 GMT)
The Pragmatic Turn in Explainable Artificial Intelligence (XAI) [0.0] 私は、AIにおける説明可能なモデルと解釈可能な決定の探索は、AIにおける理解の実践的で自然主義的な説明を提供するというより広いプロジェクトの観点から、再編成されなければならないと論じます。
解釈モデルや近似モデルは、機械学習モデルの客観的理解に最適な方法を提供するだけでなく、ポストホックな解釈可能性を実現するために必要な条件でもあると結論付けます。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2020 01:40:01 GMT)
Performance Analysis of Combine Harvester using Hybrid Model of
Artificial Neural Networks Particle Swarm Optimization [0.0] 本稿では、粒子群最適化(ANN-PSO)と統合されたニューラルネットワークに基づく新しいハイブリッド機械学習モデルを提案する。
その結果,コンバイン収穫機の性能向上に期待できる結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2020 22:38:01 GMT)
Longitudinal Support Vector Machines for High Dimensional Time Series [0.0] 観察された機能データから分類器を学習する問題を考察する。
特に,新たな時系列のラベルを予測するための学習の課題について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2020 20:01:59 GMT)
Comparative Analysis of Single and Hybrid Neuro-Fuzzy-Based Models for
an Industrial Heating Ventilation and Air Conditioning Control System [0.0] 本研究では,適応型ニューロファジィ推論系-粒子群最適化(ANFIS-PSO)と適応型ニューロファジィ推論系-GA(ANFIS-GA)のハイブリッドモデルを提案する。
RMSEが0.0065、MAEが0.0028、R2が0.9999であるANFIS-PSOモデルは、ANFIS-GAと単一のANFISモデルより優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2020 22:32:34 GMT)
Back to the Future: Joint Aware Temporal Deep Learning 3D Human Pose
Estimation [0.0] 我々は,3次元ビデオ人体ポーズ推定における関節位置と動作誤差を低減するために,より深いCNNチャネルフィルタと制約を導入した新しいディープラーニングネットワークを提案する。
本モデルでは, 位置誤差の平均値, 速度誤差, 加速度誤差に基づいて, 従来の結果よりも優れていた。
我々のコントリビューションは、位置精度の向上と動画の運動の滑らかさを、ネットワークの複雑さを増大させることなく、将来のエンドツーエンドネットワークと統合することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2020 10:11:13 GMT)
Adiabatic ground state preparation in an expanding lattice [0.0] 我々は,2L$の格子上に量子多体基底状態波動関数を構築するために,$s$-sourceフレームワーク [Phys. Rev.B 93, 045127] にインスパイアされた数値アルゴリズムを実装し,特徴付ける。
ギャップが大きくて、興味深いことに、臨界点において大規模に建設がうまく行っていることが分かりました。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2020 01:18:48 GMT)
A spatio-temporalisation of ALC(D) and its translation into alternating
automata augmented with spatial constraints [0.0] 本稿では、記述論理(DL)のよく知られたALC(D)ファミリーを具体的なドメインで時間化することを検討する。
文献で遭遇するほとんどのモーダル時間論理を捉えるために、MTALC(Dx)の弱い周期的時間的ボックス(TBox)を導入する。
我々は, MTALC(Dx) の概念を弱巡回的 TBox に対して満足できる重要な結果が, 拡張空間制約を持つBuchi弱オートマトンの問題に還元可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2020 17:20:16 GMT)
A new hybrid approach for crude oil price forecasting: Evidence from
multi-scale data [0.0] 我々は月次原油価格予測のための新しいハイブリッドアプローチを提案する。
このハイブリッドアプローチは、K平均法、カーネル主成分分析、カーネル極端学習マシンからなる。
方法レベルでは、K平均のアプローチはK平均のアプローチよりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2020 07:56:10 GMT)