Taylorized Training: Towards Better Approximation of Neural Network
Training at Finite Width [116.7] Taylorized Trainingは、ニューラルネットワークの$k$-orderTaylor拡張をトレーニングする。
我々は、Taylorized Trainingが完全なニューラルネットワークトレーニングに同意していることを示します。
本実験は, 広帯域ニューラルネットワークにおいて, 近似誤差$k$-階Taylorized Modelが指数関数的に$k$以上減衰することを示す理論的結果と相補する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 24 Feb 2020 21:12:54 GMT)
Radiative topological biphoton states in modulated qubit arrays [105.5] 導波路に結合した空間変調量子ビットアレイにおける束縛された光子の位相特性について検討した。
開放境界条件では、放射損失のあるエキゾチックなトポロジカル境界対縁状態が見つかる。
異なる空間変調を持つ2つの構造を結合することにより、記憶と量子情報処理に応用できる長寿命なインターフェース状態が見つかる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 24 Feb 2020 04:44:12 GMT)
Contextual Constrained Learning for Dose-Finding Clinical Trials [102.8] C3T-Budget(C3T-Budget)は、予算と安全性の両方の制約の下での線量フィリングのための文脈制約付き臨床試験アルゴリズムである。
残りの予算、残業時間、各グループの特徴を考慮して患者を募集する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 24 Feb 2020 00:24:47 GMT)
The Two Regimes of Deep Network Training [93.8] 本研究では,異なる学習スケジュールの効果と,それらを選択する適切な方法について検討する。
この目的のために、我々は2つの異なる段階を分離し、これを「大きな段階的体制」と「小さな段階的体制」と呼ぶ。
トレーニングアルゴリズムは学習率のスケジュールを大幅に単純化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 24 Feb 2020 17:08:24 GMT)
GRET: Global Representation Enhanced Transformer [85.6] Transformerは、エンコーダ-デコーダフレームワークに基づいて、いくつかの自然言語生成タスクで最先端のパフォーマンスを達成した。
本稿では,トランスフォーマネットワークにおけるグローバル表現を明示的にモデル化するための,新しいグローバル表現拡張トランスフォーマ(GRET)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 24 Feb 2020 07:37:17 GMT)
Improving BERT Fine-Tuning via Self-Ensemble and Self-Distillation [84.6] BERTのような微調整済みの言語モデルは、NLPにおいて効果的な方法となっている。
本稿では, BERTの微細調整を, 自己組織化と自己蒸留の2つの効果的なメカニズムで改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 24 Feb 2020 16:17:12 GMT)
Efficient exploration of zero-sum stochastic games [83.3] ゲームプレイを通じて,ゲームの記述を明示せず,託宣のみにアクセス可能な,重要で一般的なゲーム解決環境について検討する。
限られたデュレーション学習フェーズにおいて、アルゴリズムは両方のプレイヤーのアクションを制御し、ゲームを学習し、それをうまくプレイする方法を学習する。
私たちのモチベーションは、クエリされた戦略プロファイルの支払いを評価するのにコストがかかる状況において、利用可能性の低い戦略を迅速に学習することにあります。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 24 Feb 2020 20:30:38 GMT)
Over-parameterized Adversarial Training: An Analysis Overcoming the
Curse of Dimensionality [74.0] 逆行訓練は、逆行性摂動に対する神経網の堅牢性を与える一般的な方法である。
自然仮定とReLUアクティベーションの下で, 指数的ではなく, 低ロバストトレーニング損失に対する収束性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 24 Feb 2020 03:10:00 GMT)
Variational Hyper RNN for Sequence Modeling [69.1] 本稿では,時系列データにおける高変数の取得に優れる新しい確率的シーケンスモデルを提案する。
提案手法では,時間潜時変数を用いて基礎となるデータパターンに関する情報をキャプチャする。
提案手法の有効性を,合成および実世界のシーケンシャルデータに示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 24 Feb 2020 19:30:32 GMT)
Quantum probes for universal gravity corrections [63.0] 最小長の概念を概観し、量子系のハミルトニアンに現れる摂動項をいかに引き起こすかを示す。
我々は、推定手順の精度の最終的な限界を見つけるために、量子フィッシャー情報を評価する。
以上の結果から,量子プローブは有用な資源であり,精度が向上する可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 24 Feb 2020 10:48:48 GMT)
3DSSD: Point-based 3D Single Stage Object Detector [61.7] 本稿では,3DSSDと命名された点ベース3次元単段物体検出器を提案し,精度と効率のバランスが良好であることを示す。
提案手法は,最先端のボクセルをベースとした一段法を大差で上回り,二段法に匹敵する性能を有する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 24 Feb 2020 12:01:58 GMT)
Provable Representation Learning for Imitation Learning via Bi-level
Optimization [60.1] 現代の学習システムにおける一般的な戦略は、多くのタスクに有用な表現を学ぶことである。
我々は,複数の専門家の軌道が利用できるマルコフ決定過程(MDP)の模倣学習環境において,この戦略を研究する。
このフレームワークは,行動のクローン化と観察-アローンの模倣学習設定のためにインスタンス化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 24 Feb 2020 21:03:52 GMT)
Precise Tradeoffs in Adversarial Training for Linear Regression [55.8] 本稿では,ガウス的特徴を伴う線形回帰の文脈における対人訓練の役割を,正確かつ包括的に理解する。
我々は,同時代のミニマックス対逆訓練手法によって達成された標準/ロバスト精度とそれに対応するトレードオフを正確に特徴づける。
逆行訓練アルゴリズムの理論は、様々な要因(トレーニングデータのサイズや品質、モデルの過度化など)がこれらの2つの競合するアキュラシー間のトレードオフにどのように影響するかを厳密に研究する上で役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 24 Feb 2020 19:01:47 GMT)
Scalable Multi-Agent Inverse Reinforcement Learning via
Actor-Attention-Critic [54.2] マルチエージェント逆逆強化学習 (MA-AIRL) は, 単エージェントAIRLをマルチエージェント問題に適用する最近の手法である。
本稿では,従来の手法よりもサンプル効率が高く,スケーラブルなマルチエージェント逆RLアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 24 Feb 2020 20:30:45 GMT)
Learning Attentive Pairwise Interaction for Fine-Grained Classification [53.7] 本稿では,細粒度分類のための簡易かつ効果的な監視ペアワイド・インタラクション・ネットワーク(API-Net)を提案する。
API-Netはまず相互機能ベクトルを学習し、入力ペアのセマンティックな違いをキャプチャする。
そして、この相互ベクトルと個々のベクトルを比較して、各入力画像のゲートを生成する。
詳細な分類において,5つの人気のあるベンチマークについて広範な実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 24 Feb 2020 12:17:56 GMT)
Learning to Select Bi-Aspect Information for Document-Scale Text Content
Manipulation [50.0] 我々は、テキストスタイルの転送とは逆の文書スケールのテキストコンテンツ操作という、新しい実践的なタスクに焦点を当てる。
詳細は、入力は構造化されたレコードと、別のレコードセットを記述するための参照テキストのセットである。
出力は、ソースレコードセットの部分的内容と参照の書き込みスタイルを正確に記述した要約である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 24 Feb 2020 12:52:10 GMT)
End-to-End Neural Diarization: Reformulating Speaker Diarization as
Simple Multi-label Classification [45.4] 本稿では,ニューラルネットワークが直接話者ダイアリゼーション結果を出力するエンド・ツー・エンド・ニューラルダイアリゼーション(EEND)を提案する。
話者セグメントラベルとマルチスピーカ記録を連携させることにより,本モデルは実際の会話に容易に適応できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 24 Feb 2020 14:53:32 GMT)
Asymptotic Analysis of Sampling Estimators for Randomized Numerical
Linear Algebra Algorithms [43.1] 最小二乗問題に対するRandNLAサンプリング推定器の分布を導出する解析法を開発した。
AAMSE(Asymptotic Mean Squared Error)とEAMSE(Asymsymotic Mean Squared Error)に基づく最適なサンプリング確率の同定を行った。
提案手法は, サンプリングプロセスにおけるレバレッジの役割を明らかにするとともに, 実験により既存の手法よりも改善したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 24 Feb 2020 20:34:50 GMT)
Semi-Supervised Speech Recognition via Local Prior Matching [42.3] 局所的な事前マッチングは、強い事前から知識を蒸留する半教師付き目的である。
我々は,LPMが理論的に良好であり,実装が容易であり,既存の知識蒸留技術よりも優れていることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 24 Feb 2020 16:07:11 GMT)
The DIDI dataset: Digital Ink Diagram data [38.2] 動的図形情報を用いた図形図形データセットをリリースする。
このデータセットは、インタラクティブなグラフィカルシンボリック理解の研究を促進することを目的としている。
データセットは、インプットされたデータ収集によって取得された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 24 Feb 2020 11:56:21 GMT)
Deep Nearest Neighbor Anomaly Detection [37.7] 最寄りの隣人は、異常検出の成功と長期にわたる技術である。
最近の進歩は、Imagenetで事前訓練された機能空間で動作する最も近いメソッドよりも優れている。
簡単な最寄りのベースアパッチは、正確性、少ないショットの一般化、訓練時間、ノイズといった自己監督手法より優れていることが実験的に示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 24 Feb 2020 18:51:33 GMT)
The Early Phase of Neural Network Training [37.0] 近年の研究では、ニューラルネットワーク学習の重要な側面が、トレーニングのごく初期のイテレーションまたはエポックで起こっていることが示されている。
ここでは、このトレーニングの初期段階において、ディープニューラルネットワークが実施する変化について検討する。
このフレームワークでは、数百回反復しても重み分布が非独立であることの兆候を維持しながら、無作為な重みで再起動するには、ディープネットワークが堅牢でないことが分かる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 24 Feb 2020 16:51:01 GMT)
Distributed Training of Deep Neural Network Acoustic Models for
Automatic Speech Recognition [33.0] ASRのためのディープニューラルネットワーク音響モデルのための分散トレーニング手法の概要について述べる。
提案手法の収束, 高速化, 認識性能を調べるために, 一般のベンチマークで実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 24 Feb 2020 19:31:50 GMT)
Variational Wasserstein Barycenters for Geometric Clustering [28.1] 本稿では,モンジュ写像を変分原理で解くことにより,WB(Wasserstein Barycenters)を計算することを提案する。
本稿では,WBの計量特性について論じ,その関係,特にK平均クラスタリングとコクラスタリングについて考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 24 Feb 2020 21:01:47 GMT)
Under the Radar: Learning to Predict Robust Keypoints for Odometry
Estimation and Metric Localisation in Radar [26.4] 我々はOxford Radar RobotCarデータセットから実世界の280kmの走行実験を行った。
点ベースレーダオードメトリーの最先端性を改善し,誤差を最大45%低減する。
都市環境におけるレーダによる完全なマッピングとローカライズが可能なフレームワークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 24 Feb 2020 13:43:32 GMT)
Multiple Access in Dynamic Cell-Free Networks: Outage Performance and
Deep Reinforcement Learning-Based Design [24.6] 将来のセルフリー(またはセルレス)無線ネットワークでは、地理的領域の多数のデバイスが同時に多数の分散アクセスポイント(AP)によって提供される。
我々は,多数のデバイスやAPが存在する場合に,ユーザの信号の共同処理の複雑さを低減するために,新しい動的セルフリーネットワークアーキテクチャを提案する。
システム設定では, DDPG-DDQN方式は, 網羅的な検索ベース設計により, 達成可能なレートの約78%を達成できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 24 Feb 2020 04:49:40 GMT)
Real-time Kinematic Ground Truth for the Oxford RobotCar Dataset [23.8] 大規模なOxford RobotCarデータセットに基づく長期ローカライゼーションおよびマッピングベンチマークに向けた参照データをリリースする。
我々は,データセットの1年間にわたって,グローバルに一貫性のある精度の高い基底真理を作成した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 24 Feb 2020 10:34:31 GMT)
Revisiting Saliency Metrics: Farthest-Neighbor Area Under Curve [23.3] 唾液度検出は様々な視覚応用において重要な役割を担っているため、広く研究されている。
それぞれの尺度が独自のバイアスを持っているため、サリエンシシステムを評価するのは難しい。
本稿では,より指向性の高い負の集合をサンプリングして評価することを目的とした,AUC特性に基づく新しいサリエンシ指標を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 24 Feb 2020 20:55:42 GMT)
An empirical study of Conv-TasNet [21.8] Conv-TasNetは波形に基づくディープニューラルネットワークであり、音源分離における最先端の性能を実現する。
本稿では,エンコーダ/デコーダの拡張について提案する。
その結果,エンコーダ/デコーダの改良により,平均SI-SNR性能を1dB以上向上できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 24 Feb 2020 15:00:22 GMT)
Reconfigurable Intelligent Surface Assisted Multiuser MISO Systems
Exploiting Deep Reinforcement Learning [21.8] 再構成可能なインテリジェントサーフェス(RIS)は、将来の6世代(6G)無線通信システムにおいて重要な技術の一つとして推測されている。
本稿では, 基地局におけるビームフォーミング行列とRISにおける位相シフト行列の接合設計について, 深部強化学習(DRL)の最近の進歩を活用して検討する。
提案アルゴリズムは環境から学習し、その振る舞いを徐々に改善するだけでなく、2つの最先端ベンチマークと比較して同等の性能が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 24 Feb 2020 04:28:44 GMT)
Comparing View-Based and Map-Based Semantic Labelling in Real-Time SLAM [21.5] 空間AIシステムは、幾何学的モデルと意味のあるセマンティックラベルを組み合わせた永続的なシーン表現を構築する必要がある。
本稿では,リアルタイムマップ融合を有効利用可能なプラットフォームとして利用する実験フレームワークと比較について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 24 Feb 2020 16:12:51 GMT)
Joint Learning of Assignment and Representation for Biometric Group
Membership [21.4] グループメンバシッププロトコルは、奇妙なが正直なサーバが登録された生体認証の署名を再構築し、クエリクライアントの同一性を推測するのを防ぐ。
このフレームワークは、埋め込みパラメータ、グループ表現、割り当てを同時に学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 24 Feb 2020 16:48:30 GMT)
Group Membership Verification with Privacy: Sparse or Dense? [21.4] グループメンバー認証は、生体特性がそのメンバーの同一性を明らかにすることなく、グループの1つのメンバーに対応するかどうかをチェックする。
最近のコントリビューションは、2つのメカニズムの併用によるグループメンバシッププロトコルのプライバシを提供する。
本稿では,セキュリティ,コンパクト性,検証性能の両面における疎性の影響を明らかにするために,グループメンバシップ検証の数学的モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 24 Feb 2020 16:47:19 GMT)
Symbolic Learning and Reasoning with Noisy Data for Probabilistic
Anchoring [19.8] ボトムアップオブジェクトアンカーに基づくセマンティックワールドモデリング手法を提案する。
我々は、マルチモーダル確率分布を扱うためにアンカーの定義を拡張した。
我々は統計的リレーショナル・ラーニングを用いて、アンカーリング・フレームワークが記号的知識を学習できるようにする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 24 Feb 2020 16:58:00 GMT)
Private Machine Learning via Randomised Response [18.8] ランダムな応答に基づくプライベート機械学習のための一般学習フレームワークを提案する。
私たちの仮定では、すべてのアクターは潜在的に敵対的であり、個々のデータポイントのノイズの多いバージョンをリリースするだけで信頼できます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 24 Feb 2020 19:13:28 GMT)
Communication Contention Aware Scheduling of Multiple Deep Learning
Training Jobs [17.5] 我々は、DDLジョブをDAG(Directed Acyclic Graphs)として整理する新しいDDLジョブスケジューリングフレームワークを確立する。
次に、GPU利用のバランスを保ち、各ジョブに割り当てられたGPUを統合するための効率的なアルゴリズム LWF-$kappa$ を提案する。
LWF-$kappa$は、古典的なファーストフィットアルゴリズムよりも最大$1.59タイムで改善できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 24 Feb 2020 07:50:56 GMT)
Injective Domain Knowledge in Neural Networks for Transprecision
Computing [17.3] 本稿では,非自明な学習課題を扱う際に,事前知識を統合することで得られる改善について検討する。
その結果,問題固有情報を利用したMLモデルは純粋にデータ駆動のモデルよりも優れており,平均精度は約38%向上していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 24 Feb 2020 12:58:56 GMT)
FONDUE: A Framework for Node Disambiguation Using Network Embeddings [17.1] 最も単純な形式では、ネットワークは実生活の実体(人、論文、タンパク質、概念など)をノードとして表現する。
本稿では,ネットワーク内のノードが複数の実生活エンティティに対応するという共通問題に焦点をあてる。
本稿では,ノード不明瞭化のためのネットワーク埋め込みに基づくアルゴリズムであるFONDUEを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 24 Feb 2020 09:34:18 GMT)
Video Monitoring Queries [16.7] ビデオストリーム上での対話型宣言型クエリ処理の問題について検討する。
特定のタイプのオブジェクトを含むクエリを高速化するために、近似フィルタのセットを導入します。
フィルタは、クエリ述語が真実であれば素早く評価でき、フレームのさらなる分析を進めることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 24 Feb 2020 20:53:35 GMT)
Triplet Online Instance Matching Loss for Person Re-identification [14.2] 本稿では, ハードサンプルに重きを置くトリプルトオンラインインスタンスマッチング(TOIM)損失関数を提案し, 人物ReIDの精度を効果的に向上する。
OIM損失とトリプルト損失の利点を組み合わせ、バッチ構築のプロセスを簡単にする。
共同検出および識別タスクを処理する場合、オンラインでトレーニングすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 24 Feb 2020 21:55:56 GMT)
Backpropamine: training self-modifying neural networks with
differentiable neuromodulated plasticity [14.2] このような神経修飾塑性を持つ人工ニューラルネットワークは、勾配降下でトレーニングできることを初めて示す。
神経変調塑性は、強化学習と教師あり学習の両方においてニューラルネットワークの性能を向上させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 24 Feb 2020 23:19:17 GMT)
How Transferable are the Representations Learned by Deep Q Agents? [13.7] 我々は、Deep Reinforcement Learningのサンプル複雑さの源泉について考察する。
我々は、移行学習の利点を、ゼロからポリシーを学ぶことと比較する。
転送による利点は、一般に非常に可変であり、タスクのペア間で非対称である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 24 Feb 2020 00:23:47 GMT)
Sketchformer: Transformer-based Representation for Sketched Structure [12.4] Sketchformerは、ベクトル形式で入力された自由ハンドスケッチを符号化するトランスフォーマーベースの表現である。
連続的およびトークン化された入力表現を探索するいくつかの変種を報告し、それらの性能を対比する。
我々の学習した埋め込みは辞書学習トークン化方式によって駆動され、分類および画像検索タスクにおける技術性能の状態を出力する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 24 Feb 2020 17:11:53 GMT)
Automatic Estimation of Sphere Centers from Images of Calibrated Cameras [11.8] 本稿では,カメラ画像中の楕円を自動的に検出すると共に,検出した2次元楕円に対応する球面の3次元位置を推定する。
カメラ画像中の楕円を検出するための2つの新しい手法を提案し,その大きさが分かっていれば対応する球体の空間的位置を推定する。
デジタルカメラ、深度センサー、LiDARデバイスを備えた自動運転車のセンサーシステムの校正に応用される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 24 Feb 2020 13:12:08 GMT)
Understanding Why Neural Networks Generalize Well Through GSNR of
Parameters [11.2] ディープニューラルネットワーク(DNN)の訓練過程におけるパラメータの勾配信号と雑音比(GSNR)について検討する。
トレーニング中にGSNRが大きくなると、より一般化性能が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 24 Feb 2020 10:47:39 GMT)
Using Distributional Thesaurus Embedding for Co-hyponymy Detection [11.2] 本研究では,分布的シソーラスのネットワーク埋め込みを効果的に利用して,コホモニミー関係を検出することができるか検討する。
分布的シソーラスに node2vec を適用したベクトル表現は、コハイモニミーとハイパーニミーのバイナリ分類のための最先端モデルよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 24 Feb 2020 20:11:35 GMT)
From Chess and Atari to StarCraft and Beyond: How Game AI is Driving the
World of AI [10.8] Game AIは、最も先進的なAIアルゴリズムを開発し、テストするための研究分野として、自らを確立した。
Game AIの進歩は、ロボティクスや化学物質の合成など、ゲーム以外の領域にも拡張され始めている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 24 Feb 2020 18:28:54 GMT)
A Model-Based Derivative-Free Approach to Black-Box Adversarial
Examples: BOBYQA [10.7] モデルベース微分自由最適化アルゴリズムは,非モデルベース手法よりも少ないネットワーククエリを用いて,ディープネットワークの逆対象誤分類を生成することができることを示す。
許容される$ellinfty$摂動エネルギーを減らしたり、敵の誤分類に対する防御でネットワークを訓練することで、ネットワーククエリの数がより難しくなることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 24 Feb 2020 16:23:09 GMT)
Progressive Learning and Disentanglement of Hierarchical Representations [10.2] 本稿では,ハイレベルから低レベルの抽象化から,独立した階層表現を段階的に学習する戦略を提案する。
提案したモデルが既存の作品と比較して歪みを改善する能力について定量的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 24 Feb 2020 21:19:38 GMT)
An Explicit Local and Global Representation Disentanglement Framework
with Applications in Deep Clustering and Unsupervised Object Detection [9.6] 我々はSPLITと呼ばれるフレームワークを提案し、ローカルおよびグローバルな情報を解き放つことができる。
我々のフレームワークは、可変オートエンコーダ(VAE)フレームワークに生成仮定を追加する。
このフレームワークは,これらのモデル内の局所的およびグローバル的情報を効果的に切り離すことができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 24 Feb 2020 10:11:49 GMT)
Multi-frequency calibration for DOA estimation with distributed sensors [8.7] 我々は、コヒーレンスモデルを組み込んだ分散最適化方式を採用し、ローカルエージェントは接続ノード間でのみ情報を交換する。
数値シミュレーションは、統計的および計算効率の観点から提案した並列反復法の利点を浮き彫りにする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 24 Feb 2020 21:16:43 GMT)
Learning Perception and Planning with Deep Active Inference [5.8] 活性推論(英: Active Inference)は、すべての生物が(予想される)自由エネルギーを最小化するために行動を起こすという脳のプロセス理論である。
本稿では、近年のディープラーニングの進歩を利用して状態空間を学習し、アクティブな推論を行うために必要な確率分布を近似する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 24 Feb 2020 12:50:13 GMT)
Efficient Quantum Circuit Decompositions via Intermediate Qudits [5.4] アイドルキュービットからアシラを生成する方法として,クイディットと呼ばれる高値状態にアシラを配置する手法を提案する。
量子コンピュータのリソース制限は今後何年も続くので、アンシラの要求を減らすことが不可欠だ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 24 Feb 2020 23:37:24 GMT)
How to Solve Fair $k$-Center in Massive Data Models [5.3] 我々は、$k$-center問題に対して、新しいストリーミングおよび分散アルゴリズムを設計する。
主な貢献は、(a)最初の分散アルゴリズム、(b)証明可能な近似保証付き2パスストリーミングアルゴリズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 24 Feb 2020 16:55:27 GMT)
CODAR: A Contextual Duration-Aware Qubit Mapping for Various NISQ
Devices [4.9] マルチアーキテクチャ適応量子抽象機械 (maQAM) とContext-sensitive and Duration-Aware Remapping Algorithm (CODAR) を提案する。
CODARリマッパーはゲート長差とプログラムコンテキストを認識しており、プログラムからより並列性を引き出すことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 24 Feb 2020 04:30:05 GMT)
Neural Message Passing on High Order Paths [4.3] グラフニューラルネットを一般化してメッセージの送信と高次パスへの集約を行う。
これにより、情報はグラフの様々なレベルやサブ構造を伝播することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 24 Feb 2020 17:58:02 GMT)
Parsing Early Modern English for Linguistic Search [3.9] 我々は,NLPの進歩により,歴史的構文の研究に利用可能なデータサイズを大幅に拡大できるかどうかを考察する。
これにより、自動アノテーション付きコーパスによる言語クエリのサービスにおいて、NLPの一般的なツール – ワード埋め込み、タグ付け、パース – が数多く統合される。
我々は10億語以上の類似したテキストをトレーニングしたELMo埋め込みを用いて、POSタグと歴史的英語のコーパスをトレーニングする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 24 Feb 2020 21:04:51 GMT)
Effective statistical fringe removal algorithm for high-sensitivity
imaging of ultracold atoms [3.5] 超低温原子の吸収イメージングのための高度な外周除去アルゴリズムを示す。
少数のサンプル画像を用いて、不要なフリンジパターンを効率的に抑制する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 24 Feb 2020 03:03:17 GMT)
Embedded-physics machine learning for coarse-graining and collective
variable discovery without data [3.2] 基礎となる物理を一貫して組み込む新しい学習フレームワークを提案する。
原子間力場の形で利用可能な物理学を完全に組み込んだ逆クルバック・リーブラー分岐に基づく新しい目的を提案する。
本研究は,バイモーダルポテンシャルエネルギー関数とアラニンジペプチドに対するCVの予測能力および物理的意義の観点からアルゴリズムの進歩を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 24 Feb 2020 10:28:41 GMT)
SMOKE: Single-Stage Monocular 3D Object Detection via Keypoint
Estimation [3.2] 3Dの向きとオブジェクトの変換を推定することは、インフラストラクチャレスの自律走行と運転に不可欠である。
SMOKEと呼ばれる新しい3次元オブジェクト検出手法を提案する。
構造的単純さにもかかわらず、提案するSMOKEネットワークは、KITTIデータセット上の既存のモノクル3D検出方法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 24 Feb 2020 08:15:36 GMT)
Safe reinforcement learning for probabilistic reachability and safety
specifications: A Lyapunov-based approach [2.7] 安全運転の最大確率を学習するモデルフリー安全仕様法を提案する。
提案手法は, 各政策改善段階を抑制するための安全な政策に関して, リャプノフ関数を構築する。
安全集合と呼ばれる安全な操作範囲を決定する一連の安全なポリシーを導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 24 Feb 2020 09:20:03 GMT)
Predictive intraday correlations in stable and volatile market
environments: Evidence from deep learning [2.7] 我々は、S&P500株間のラタグ相関を学習・活用するためにディープラーニングを適用し、安定市場と不安定市場のモデル行動を比較する。
以上の結果から,アキュラシーは有意でありながら,予測地平線が短いほど低下することが示唆された。
ポートフォリオマネージャのための調査ツールとしての現代金融理論と作業の適用性について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 24 Feb 2020 17:19:54 GMT)
Breaking Batch Normalization for better explainability of Deep Neural
Networks through Layer-wise Relevance Propagation [2.7] 正規化レイヤと畳み込みレイヤと完全に接続されたレイヤを融合する等価ネットワークを構築します。
MNIST と CIFAR 10 で得られた熱マップは畳み込み層に対してより正確である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 24 Feb 2020 13:06:55 GMT)
A Double Q-Learning Approach for Navigation of Aerial Vehicles with
Connectivity Constraint [2.4] 本稿では,初期位置と最終位置の2つの飛行をミッションとする航空機の軌道最適化問題について検討する。
目的は、航空機の安全運転に必要な接続制約が満たされることを保証することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 24 Feb 2020 22:01:56 GMT)
The Knowledge Graph Track at OAEI -- Gold Standards, Baselines, and the
Golden Hammer Bias [2.4] 我々は、知識グラフトラックの設計と、金標準作成の2つの異なる戦略について議論する。
トラックに提出されたすべてのツール(そしておそらく他のトラックにも)が、黄金のハンマーバイアスと呼ばれるバイアスに悩まされていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 24 Feb 2020 14:35:02 GMT)
Improving STDP-based Visual Feature Learning with Whitening [2.0] 本稿では,STDPで特徴を学習する前に,白化を前処理ステップとして用いることを提案する。
CIFAR-10の実験では、標準的なニューラルネットワークで学んだものに近い視覚的特徴をSTDPが学習できることが示されている。
また,ニューロモルフィックハードウェアに実装するのに適した,学習コストがより安価である,畳み込みカーネルとしての白化の近似も提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 24 Feb 2020 11:48:22 GMT)
Application of ERA5 and MENA simulations to predict offshore wind energy
potential [1.5] 本研究はオマーン湾を流れる様々な場所における風力エネルギー資源を調査した。
その結果, 風力タービン計画や建設に好適な場所があることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 24 Feb 2020 00:25:29 GMT)
Evaluating Registration Without Ground Truth [1.1] 非剛性登録(NRR)アルゴリズムの品質を評価するための汎用的手法を提案する。
画像モデルの品質評価に使用できる画像モデル特異性の指標を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 24 Feb 2020 20:47:00 GMT)
Cognitive Argumentation and the Suppression Task [1.0] 本稿では,認知論(Cognitive Argumentation)と呼ばれる新たなフレームワークにおいて,人間の推論をモデル化する上での課題について述べる。
このフレームワークは認知科学における経験的および理論的研究に基づく認知原理に依存しており、AIから計算議論の一般的かつ抽象的な枠組みを適応させる。
我々は、認知論は、人間の条件推論に一貫性があり、認知的に適切なモデルを提供すると論じている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 24 Feb 2020 10:30:39 GMT)
Weak-to-Strong Light-Matter Coupling and Dissipative Dynamics from First
Principles [0.0] 我々は、放散動力学を説明するために、ab initio 量子-電気力学密度汎関数理論を一般化する。
弱-強光-物質結合下でのベンゼンおよびトルエンの励起状態ダイナミクスとスペクトル応答について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 24 Feb 2020 19:00:00 GMT)
Utilizing a null class to restrict decision spaces and defend against
neural network adversarial attacks [0.0] ディープニューラルネットワークは敵の例に弱い。
本研究では、nullクラスを含むモデルをトレーニングする。
ここで提示されるヌルクラスの使用とトレーニングパラダイムは、敵攻撃に対する効果的な防御を提供する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 24 Feb 2020 05:47:08 GMT)
SupRB: A Supervised Rule-based Learning System for Continuous Problems [0.0] SupRBは、例から品質関数の近似を学習する。
そして、最適な選択をすることができるだけでなく、与えられた状況における選択の質を予測することもできる。
SupRBの応用分野の1つは工業機械のパラメトリゼーションである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 24 Feb 2020 14:54:54 GMT)
See, Attend and Brake: An Attention-based Saliency Map Prediction Model
for End-to-End Driving [0.0] そこで本研究では,ブレーキ決定を行うための新しい注意型サリエンシマップ予測モデルを提案する。
提案モデルは、入力画像から抽出した特徴を注意機構を備えた繰り返しニューラルネットワークに供給するディープニューラルネットワークモデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 24 Feb 2020 06:01:35 GMT)
Optimal strategies in the Fighting Fantasy gaming system: influencing
stochastic dynamics by gambling with limited resource [0.0] Fighting Fantasyは、世界で人気のあるレクリエーションファンタジーゲームシステムである。
各ラウンドでは、限られた資源(Luck')がギャンブルに費やされ、勝利の利益を増幅したり、損失から赤字を軽減したりすることができる。
我々は,システムに対するベルマン方程式の解法と,ゲーム中の任意の状態に対する最適な戦略を特定するために,後方帰納法を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 24 Feb 2020 11:31:25 GMT)
Lattice Gauge Theory for a Quantum Computer [0.0] ハミルトニアンは20年前にウィルソンのユークリッド格子 QCD の代替として導入され、ゲージ場は双線型フェルミオン/反フェルミオン作用素で表される。
D理論は自然に量子Qubitアルゴリズムに導かれる。
ゲージ理論のためのデジタル量子コンピューティングは、三角格子上のU(1)コンパクトQEDの最も単純な例を定義する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 24 Feb 2020 01:16:49 GMT)
KBSET -- Knowledge-Based Support for Scholarly Editing and Text
Processing with Declarative LaTeX Markup and a Core Written in SWI-Prolog [0.0] KBSETは特別に開発されたスタイルと、SWI-Prologで記述されたプロトタイプコアシステムを含んでいる。
KBSETは、表記で表される宣言的なアプリケーション固有のマークアップを処理できる。
KBSETは特別に開発されたスタイルと、SWI-Prologで記述されたプロトタイプコアシステムを含んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 24 Feb 2020 15:57:41 GMT)
Inverse learning in Hilbert scales [0.0] 統計的学習環境における雑音データを用いた線形不定形逆問題について検討する。
ヒルベルトスケールの一般正規化スキームを用いてランダムノイズデータからの近似再構成を求める。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 24 Feb 2020 12:49:54 GMT)
High-quality photonic entanglement based on a silicon chip [0.0] 本稿では, 単一基板, 非線形光子対発生器, 受動ポンプ拒絶フィルタを統合した通信機器について報告する。
標準チャネルグリッドファイバデマルチプレクサを用いて、そのような集積回路の最初の絡み合い量子化を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 24 Feb 2020 07:54:46 GMT)
High-dimensional Angular Two-Photon Interference and Angular Qudit
States [0.0] 本稿では,パラメトリックダウンコンバート光子の相関を利用して,$D$次元量子系の最大絡み合った状態を生成する実験を提案する。
クディット状態の絡み合いはコンカレンスの観点から定量化することができ、干渉縞の可視性の観点から表現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 24 Feb 2020 20:06:45 GMT)
Facets of the PIE Environment for Proving, Interpolating and Eliminating
on the Basis of First-Order Logic [0.0] PIEは、一階述語論理に基づく自動推論のためのProlog組み込み環境である。
マクロ定義、推論の呼び出し、フォームトされた自然言語テキストにまたがるドキュメントに基づいたワークフローをサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 24 Feb 2020 16:09:10 GMT)
FSinR: an exhaustive package for feature selection [0.0] 本稿では,多種多様なフィルタおよびラッパー手法と探索アルゴリズムを実装したRパッケージFSinRを提案する。
このパッケージは、機能のサブセットに関するガイド付き検索の組み合わせで構成される機能選択プロセスを実行することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 24 Feb 2020 15:59:45 GMT)
Experimental realization of local-to-global noise transition in a
two-qubit optical simulator [0.0] 2ビット全光量子シミュレータにおける局所雑音から大域雑音への移行を実証する。
2量子状態のデコヒーレンスを監視して遷移を目撃する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 24 Feb 2020 18:18:11 GMT)
Emosaic: Visualizing Affective Content of Text at Varying Granularity [0.0] エモザイク(Emosaic)は、テキストの感情的なトーンを可視化するツールである。
我々は、人間の感情の3次元モデルを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 24 Feb 2020 07:25:01 GMT)
Dynamical decoupling of a geometric qubit [0.0] 量子ビットや量子ビットは、制御不能な環境と絡み合うことで自然に脱結する。
動的デカップリングは、キュービットベースを周期的に反転させることにより、環境からキュービットを分離するために必要である。
デチューニングを導入することで、幾何学的量子ビットの動的デカップリングを自然にエラーの蓄積を抑えることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 24 Feb 2020 23:59:29 GMT)
Deep learning predicts total knee replacement from magnetic resonance
images [0.0] 膝関節置換術(TKR)は変形性膝関節症(OA)の唯一の侵襲的治療法である
術後に「正常」を感じた症例は2/3に過ぎなかった。
これは、特にOAの低い段階において、TKRのリスクが高い集団を特定するモデルを必要とする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 24 Feb 2020 23:33:52 GMT)
Clustering and Classification with Non-Existence Attributes: A Sentenced
Discrepancy Measure Based Technique [0.0] クラスタリングアプローチは、計算や限界化といった技術による事前処理がなければ、そのようなデータに直接適用することはできない。
我々は、AWPD(Attribute Weighted Penalty Based Discrepancy)と呼ばれるセンテンシブ・ディフレナンシ・尺度を用いて、この欠点を克服した。
本手法は,非存在属性を持つデータセットに本手法を直接適用し,非存在属性を最適精度と最小コストで検出する手法を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 24 Feb 2020 17:56:06 GMT)
Bio-inspired Optimization: metaheuristic algorithms for optimization [0.0] 今日の日時において、現実世界の複雑な問題を解決することは、根本的に重要で重要な課題となっている。
従来の最適化手法は小規模な問題に有効であることが判明した。
現実の大規模な問題では、従来の手法はスケールアップしないか、最適解を得ることができないか、あるいは長時間実行した後で解決策を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 24 Feb 2020 13:26:34 GMT)
Automating Discovery of Dominance in Synchronous Computer-Mediated
Communication [0.0] 本研究では,仮想相互作用における支配のダイナミクスと特性について検討する。
優位性を示すコンピュータによる通信行動パターンを調査し,関連する変数を多数同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 24 Feb 2020 23:07:38 GMT)
Anomalous features of non-Hermitian topological states [0.0] 一次元の非相互ハミルトニアンを考えると、非エルミート系における固有状態の線型結合に対して位相的ロバスト性は実質的に失われることを示す。
二次元非エルミートチャーン絶縁体を考察し、トポロジカル状態のキラリティがハミルトニアンのあるパラメータで破れることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 24 Feb 2020 20:10:57 GMT)
An Outer-approximation Guided Optimization Approach for Constrained
Neural Network Inverse Problems [0.0] 制約付きニューラルネットワーク逆問題とは、与えられたトレーニングされたニューラルネットワークの入力値の最適なセットを見つける最適化問題を指す。
本稿では、ニューラルネットワークの逆問題に対する最適解の特性を、補正活性化ユニットを用いて解析する。
提案手法は, 予測勾配法と比較して, 提案手法の優位性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 24 Feb 2020 17:49:24 GMT)
An Information Diffusion Approach to Rumor Propagation and
Identification on Twitter [0.0] われわれは,Twitter上での顕微鏡レベルの誤情報拡散のダイナミクスについて検討した。
われわれの調査によると、噂のカスケードはより深く流れ、その噂はニュースとして隠され、恐怖を喚起するメッセージは他のメッセージよりも急速に拡散する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 24 Feb 2020 20:04:54 GMT)
A practical and efficient approach for Bayesian quantum state estimation [0.0] ベイズ量子状態推定のための改良された自己完結型アプローチを導入する。
我々の定式化は、高効率なクランク-ニコソンサンプリングと擬似類似度に依存している。
理論的に計算コストを解析し、実際のデータセットとシミュレーションデータセットの両方に対する推論の明確な例を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 24 Feb 2020 16:32:28 GMT)
A Hybrid Approach to Dependency Parsing: Combining Rules and Morphology
with Deep Learning [0.0] 本稿では,特に訓練データ量に制限のある言語に対して,依存関係解析の2つのアプローチを提案する。
第1のアプローチは、最先端のディープラーニングとルールベースのアプローチを組み合わせ、第2のアプローチは、形態情報をネットワークに組み込む。
提案手法はトルコ語向けに開発されたが、他の言語にも適用可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 24 Feb 2020 08:34:33 GMT)
A Comparative Study of Machine Learning Models for Predicting the State
of Reactive Mixing [0.0] 反応混合の正確な予測は多くの地球および環境科学問題にとって重要である。
高速で可逆な二分子反応拡散のシナリオを解決するために,高忠実な有限要素法に基づく数値モデルを構築した。
モデル入力パラメータの異なるセットを用いて2,315のシミュレーションを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 24 Feb 2020 22:50:19 GMT)