Beyond Dropout: Feature Map Distortion to Regularize Deep Neural
Networks [107.8] 本稿では,ディープニューラルネットワークの中間層に関連する実験的なRademacher複雑性について検討する。
上記の問題に対処するための特徴歪み法(Disout)を提案する。
より高い試験性能を有するディープニューラルネットワークを作製するための特徴写像歪みの優位性を解析し、実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Feb 2020 13:59:13 GMT)
DotFAN: A Domain-transferred Face Augmentation Network for Pose and
Illumination Invariant Face Recognition [95.0] 本稿では,3次元モデルを用いたドメイン転送型顔強調ネットワーク(DotFAN)を提案する。
DotFANは、他のドメインから収集された既存のリッチフェイスデータセットから抽出された知識に基づいて、入力顔の一連の変種を生成することができる。
実験によると、DotFANは、クラス内の多様性を改善するために、小さな顔データセットを増やすのに有益である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Feb 2020 08:16:34 GMT)
A Critical View of the Structural Causal Model [89.4] 相互作用を全く考慮せずに原因と効果を識別できることが示される。
本稿では,因果モデルの絡み合った構造を模倣する新たな逆行訓練法を提案する。
我々の多次元手法は, 合成および実世界の両方のデータセットにおいて, 文献的手法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Feb 2020 22:52:28 GMT)
Sketching Transformed Matrices with Applications to Natural Language
Processing [76.6] 本稿では, 変換行列を用いて, 与えられた小さな行列の積を計算するための空間効率のよいスケッチアルゴリズムを提案する。
提案手法は誤差が小さく,空間と時間の両方で効率がよいことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Feb 2020 03:07:31 GMT)
ORCSolver: An Efficient Solver for Adaptive GUI Layout with
OR-Constraints [63.6] ORCrは、分岐とバウンドのアプローチに基づく適応ORCレイアウトのための新しい解法である。
ORCrは実行時にORCの仕様を単純化し,提案手法はORCのレイアウトの仕様をほぼ対話的に効率的に解決できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Feb 2020 15:46:59 GMT)
Stealing Black-Box Functionality Using The Deep Neural Tree Architecture [52.7] 本稿では,Deep Neural Trees (DNT) という機械学習(ML)アーキテクチャを導入することで,ブラックボックスモデルの機能のクローン化に向けて大きな一歩を踏み出した。
能動的学習アルゴリズムを用いてDNTを訓練し,より高速でよりサンプル効率の高いトレーニングを実現することを提案する。
トレーニングされたDNTモジュールは、攻撃されたモジュールとして機能するだけでなく、提案したアーキテクチャのツリーのような性質のため、クローンモデルにある程度の説明性を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Feb 2020 09:04:30 GMT)
SetRank: A Setwise Bayesian Approach for Collaborative Ranking from
Implicit Feedback [50.1] 提案手法は,提案システムにおける暗黙的フィードバックの特性に対応するために,協調的ランキング(SeetRank)のためのセッティングワイドベイズ的手法を提案する。
具体的には、SetRankは、新しい設定された選好比較の後方確率を最大化することを目的としている。
また、SetRankの理論解析により、余剰リスクの境界が$sqrtM/N$に比例できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Feb 2020 06:40:48 GMT)
A Multi-view CNN-based Acoustic Classification System for Automatic
Animal Species Identification [42.1] 無線音響センサネットワーク(WASN)のためのディープラーニングに基づく音響分類フレームワークを提案する。
提案フレームワークは,無線センサノードの計算負担を緩和するクラウドアーキテクチャに基づいている。
認識精度を向上させるために,多視点畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を設計し,短期・中期・長期の依存関係を並列に抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Feb 2020 03:51:08 GMT)
Weighting Is Worth the Wait: Bayesian Optimization with Importance
Sampling [34.7] ベイジアン最適化のステート・オブ・ザ・アートランタイムと,さまざまなデータセットと複雑なニューラルネットワークアーキテクチャの最終的な検証エラーを改善した。
評価の複雑さと品質をトレードオフするISのパラメータ化を学習することで、ベイジアン最適化のステート・オブ・ザ・アートランタイムと、さまざまなデータセットと複雑なニューラルネットワークアーキテクチャの最終的な検証エラーを改善します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Feb 2020 15:52:08 GMT)
Assembling Semantically-Disentangled Representations for
Predictive-Generative Models via Adaptation from Synthetic Domain [32.4] 物理ベースエンジンの助けを借りて意味的に整合した表現を生成可能であることを示す。
提案手法は,実際のデータラベルに依存することなく,人間の顔特性の条件生成モデルを構築することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Feb 2020 03:35:45 GMT)
Discriminative Particle Filter Reinforcement Learning for Complex
Partial Observations [30.9] 本稿では,複雑な部分的観察のための新しい強化学習フレームワークDPFRLを提案する。
DPFRLは、時間とともに部分的な観察を伴う明示的な推論のために、ニューラルネットワークポリシーで微分可能な粒子フィルタを符号化する。
標準的な生成モデルではなく差別的更新を使用することで,性能が大幅に向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Feb 2020 11:22:43 GMT)
Unsupervised Denoising for Satellite Imagery using Wavelet Subband
CycleGAN [30.1] ウェーブレットサブバンドサイクル一貫性対向ネットワーク(WavCycleGAN)を用いた衛星画像の教師なしマルチスペクトル復調手法を提案する。
衛星画像センサにおける垂直ストライプと波動ノイズの除去実験の結果,提案手法が効果的にノイズを除去し,衛星画像の重要な高周波特性を保存できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Feb 2020 07:11:05 GMT)
On the Role of Dataset Quality and Heterogeneity in Model Confidence [27.7] 安全クリティカルなアプリケーションは、正確で校正された確率を出力する機械学習モデルを必要とする。
未分類のディープネットワークは、過度に信頼された予測をすることが知られている。
本研究では,データセットサイズとラベルノイズがモデルの信頼性に与える影響について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Feb 2020 05:13:12 GMT)
On the generalization of bayesian deep nets for multi-class
classification [27.4] 我々は,Log-Sobolevの不等式の縮約性を利用して,ベイズ深度ネットの新たな一般化を提案する。
これらの不等式を使用すると、一般化境界に損失次数ノルム項が加わり、これは直感的にはモデルの複雑性の代用である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Feb 2020 09:05:03 GMT)
SNIFF: Reverse Engineering of Neural Networks with Fault Attacks [26.5] 障害攻撃を利用したニューラルネットワークのリバースエンジニアリングの可能性を探る。
SNIFFは符号ビットフリップフォールトを意味し、中間値の符号を変更することでリバースエンジニアリングを可能にする。
モデルパラメータの復元を確実に行うディープ層特徴抽出器ネットワーク上での最初の正確な抽出法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Feb 2020 05:39:54 GMT)
Behavior Cloning in OpenAI using Case Based Reasoning [23.2] 観察から学ぶ(LfO)とは、専門家の振る舞いを記録し、記録されたデータを用いて必要な振る舞いを生成することによってソフトウェアエージェントを構築するアプローチである。
jLOAFはケースベースの推論を使用してLfOを実現するプラットフォームである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Feb 2020 22:41:56 GMT)
PolyGen: An Autoregressive Generative Model of 3D Meshes [22.9] 本稿では,Transformerベースのアーキテクチャを用いてメッシュを直接モデル化するアプローチを提案する。
我々のモデルは、オブジェクトクラス、ボクセル、イメージなど、様々な入力を条件にすることができる。
このモデルでは、高品質で使い勝手の良いメッシュを生成でき、メッシュモデリングタスクのためのログライクなベンチマークを確立することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Feb 2020 17:16:34 GMT)
Monocular Direct Sparse Localization in a Prior 3D Surfel Map [18.6] 本研究では,先行サーベイルマップにおける単眼カメラのポーズ追跡手法を提案する。
追跡されたポイントは、グローバルな平面情報と無関係に、システムに対するグローバルな制約とローカルな制約の両方を含む。
提案手法は,フレームの局所窓内における直接測光誤差の形で,全ての制約を定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Feb 2020 15:29:38 GMT)
Survey Bandits with Regret Guarantees [15.2] 文脈的包帯問題の変種を考察する。
標準的なコンテキストブレイトでは、ユーザが到着すると、ユーザの完全な特徴ベクトルを取得し、そのユーザに治療(アーム)を割り当てます。
我々は,強い後悔の保証を維持しつつ,不要な特徴収集を回避するアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Feb 2020 03:24:03 GMT)
PrivGen: Preserving Privacy of Sequences Through Data Generation [14.6] シークエンシャルデータは、研究の基盤として機能し、プロセスの改善につながる可能性がある。
このようなデータへのアクセスと利用は、通常、ユーザーのプライバシーを侵害する懸念のために制限されるか、まったく許可されない。
そこで我々はPrivGenを提案する。PrivGenは、ソースデータのパターンと特徴を保守するデータを生成する革新的な方法である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Feb 2020 05:43:15 GMT)
Planning for Compilation of a Quantum Algorithm for Graph Coloring [13.9] 以前の研究は、時間計画が量子アルゴリズムをコンパイルするための魅力的なアプローチであることを示した。
本稿では,グラフカラー化問題に対するQAOAを実装した経路回路について述べる。
我々は、主要な量子コンピューティング企業による最先端ハードウェアアーキテクチャのアプローチを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Feb 2020 03:09:57 GMT)
A study of resting-state EEG biomarkers for depression recognition [11.2] うつ病は世界中で大きな健康負担となり、効果的な検出うつ病は公衆衛生上の大きな課題となっている。
この脳波に基づく研究は、うつ病の認識に有効なバイオマーカーを探究することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Feb 2020 08:33:08 GMT)
Rapidly Personalizing Mobile Health Treatment Policies with Limited Data [9.1] 我々は、他のユーザのデータを適応的かつ原則的に利用することで、パーソナライズされたポリシーを学ぶIntelligentPoolingを提案する。
我々は、IntelligentPoolingが、すべての生成モデルで最先端よりも平均26%低い後悔を達成していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Feb 2020 18:59:46 GMT)
A divergent volume for black holes calls for no "firewall" [8.7] 本稿では,ブラックホールの体積の概念を導入することでファイアウォールを抑制できるシナリオを提案する。
最終蒸発段階が非可換空間で処理された場合,崩壊したブラックホールの体積とその関連するエントロピーは分岐する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Feb 2020 04:11:19 GMT)
End-To-End Graph-based Deep Semi-Supervised Learning [7.2] グラフの品質は、グラフノード、エッジ、類似度測定(エッジウェイト)の3つの重要な要素によって共同で決定される
エンドツーエンドの学習方式で3つの要素を同時に最適化する,グラフに基づく半教師付き学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Feb 2020 12:32:08 GMT)
The Value of Big Data for Credit Scoring: Enhancing Financial Inclusion
using Mobile Phone Data and Social Network Analytics [6.9] 本稿では、統計モデルと経済モデルの両方のパフォーマンスを向上させるために、代替データソースを活用する。
顧客のコール・ディテール・レコード、クレジット・アンド・デビット・アカウント情報を含むデータセットのユニークな組み合わせが使用される。
結果は、コール・ディテール・レコードの倫理的利用、規制の影響、財務的包括性、データ共有とプライバシーに影響を及ぼす。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Feb 2020 16:13:56 GMT)
ChemGrapher: Optical Graph Recognition of Chemical Compounds by Deep
Learning [6.9] 薬物発見においては、化学物質のグラフ構造に関する知識が不可欠である。
画像を自動的に分析し、それらを化学グラフ構造に変換するツールは、多くのアプリケーションに役立つだろう。
我々は,光化合物認識のためのディープニューラルネットワークモデルを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Feb 2020 14:30:55 GMT)
Tree++: Truncated Tree Based Graph Kernels [5.8] グラフカーネルはグラフをサブ構造に分解し、これらのサブ構造を比較するためにしばしば使用される。
この問題に対処するため,本論文ではTree++と呼ばれる新しいグラフカーネルを提案する。
Tree++は、以前のグラフカーネルと比較して、最高の分類精度を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Feb 2020 07:07:10 GMT)
Optimizing Traffic Lights with Multi-agent Deep Reinforcement Learning
and V2X communication [5.4] 本稿では,多エージェント深部強化学習とV2X通信を用いた交通信号の持続時間を最適化するシステムについて考察する。
本システムは,複数エージェントに対する独立報酬と共有報酬を分析し,信号の時間制御を目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Feb 2020 07:43:12 GMT)
Mitigating Class Boundary Label Uncertainty to Reduce Both Model Bias
and Variance [4.6] トレーニングデータラベルの不正確性と不確実性に対処する新しい手法について検討する。
本手法は,トレーニングセットのポイントワイドラベルの不確かさを推定することにより,バイアスと分散の両面を低減できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Feb 2020 18:24:04 GMT)
Automata for Hyperlanguages [0.9] Hyperpropertiesは、従来のトレースプロパティを一連の実行トレースから一連の実行トレースへと持ち上げる。
単語集合上の言語であるemハイパーランゲージのためのハイパーオートマタを導入する。
非空さは一般には決定できないが、NFHのいくつかの断片に対して決定可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Feb 2020 09:52:20 GMT)
Relative entanglement entropy of thermal states of Klein-Gordon and
Dirac quantum field theories [0.0] 線形、質量の大きいクライン=ゴルドンとディラックの量子場理論の逆温度$ベタ$における熱状態の相対的絡み合いエントロピーの上界が計算されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Feb 2020 21:10:02 GMT)
Quantum creation of a universe-antiuniverse pair [0.0] 宇宙が生成できる最も自然な方法は、時間の流れが逆関係である宇宙のペアである。
世界的観点から見ると、宇宙対一対の宇宙の生成は、個々の宇宙で観測される物質対一対の非対称性を復元する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Feb 2020 09:02:18 GMT)
Investigating the interaction between gradient-only line searches and
different activation functions [0.0] 勾配専用線探索(GOLS)は、ニューラルネットワークトレーニングにおける不連続損失関数の探索方向に沿ったステップサイズを適応的に決定する。
GOLSは様々なアクティベーション機能に対して堅牢であるが,標準フィードフォワードアーキテクチャにおけるRectified Linear Unit(ReLU)アクティベーション機能に敏感であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Feb 2020 12:28:27 GMT)
Fair Adversarial Networks [0.0] 保護された特性(例えば人種)による偏見は、分析プロセスの出力を最適にするのではなく、違法にするため特に興味がある。
A) 公正さは普遍的に受け入れられる定義を欠いているので、分析結果の公正さを制約することによってバイアスを排除することは問題となる。
本稿では,データからバイアスを取り除くための汎用手法として,Fair Adversarial Networksを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Feb 2020 16:39:38 GMT)
Deep Multimodal Image-Text Embeddings for Automatic Cross-Media
Retrieval [0.0] 視覚と言語表現を同時に学習するための,エンドツーエンドの深層マルチモーダル畳み込み再帰ネットワークを提案する。
このモデルは、どのペアがマッチ(正)か、どれがミスマッチ(負)かをヒンジベースの三重項ランキングを用いて学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Feb 2020 23:58:04 GMT)
Approximating intractable short ratemodel distribution with neural
network [0.0] 本稿では,抽出可能なショートレートモデルの前の時間ステップに対して,各時間ステップを予測するアルゴリズムを提案する。
本手法は,訓練されたデータセットと異なる検証データの両方において,偏りのない推定結果に対して優れた結果が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Feb 2020 00:56:00 GMT)
A machine-learning software-systems approach to capture social,
regulatory, governance, and climate problems [0.0] 本研究は、社会協力型経済集団における国民人口の定量化、社会協力型経済集団における公共満足度、規制命題、ガバナンス効果ドメインといった真の手段として、批判に基づく暗黙的な組織化、および、並列的な政府政策と同期して展開される本質的に必要な装置として、人工的知性コンピュータシステムの役割について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Feb 2020 13:00:52 GMT)
A Simulation Model Demonstrating the Impact of Social Aspects on Social
Internet of Things [0.0] 本稿では,社会的行動が社会的対象の相互作用パターンに及ぼす影響について考察する。
本稿では,競争的社会パラダイムと協調的社会パラダイムの関係について考察する。
協調戦略は競争戦略よりも効率的であることが証明された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Feb 2020 07:18:39 GMT)
A Nepali Rule Based Stemmer and its performance on different NLP
applications [0.0] 本研究はネパール語テキストのためのルールベースステムマーの作成に焦点をあてる。
ネパール語の文法において2種類の接尾辞を識別し、それらを別々に取り除く接尾辞切りシステムである。
本研究は, 例外語識別, 形態素正規化, 単語変換など, 造語性能を向上させる技術に焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Feb 2020 13:33:04 GMT)