Scalable Multi-Task Imitation Learning with Autonomous Improvement [159.9] 我々は、自律的なデータ収集を通じて継続的に改善できる模倣学習システムを構築している。
我々は、ロボット自身の試行を、実際に試みたタスク以外のタスクのデモとして活用する。
従来の模倣学習のアプローチとは対照的に,本手法は,継続的改善のための疎い監視によるデータ収集を自律的に行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 25 Feb 2020 18:56:42 GMT)
Differentiable Reasoning over a Virtual Knowledge Base [156.9] コーパスを仮想知識ベース(KB)として,複雑なマルチホップ質問に答えるタスクについて検討する。
特に、コーパス内のエンティティの参照間の関係の経路をソフトに追従し、KBのようにテキストデータをトラバースするDrKITについて述べる。
DrKITは非常に効率的で、既存のマルチホップシステムよりも毎秒10-100倍のクエリを処理する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 25 Feb 2020 03:13:32 GMT)
Rewriting History with Inverse RL: Hindsight Inference for Policy
Improvement [137.3] この結果から,多くのタスクを効率よく解くために,RLアルゴリズムのタンデムに逆RLを使用できることが示唆された。
実験により,逆RLを用いた学習が一般的なマルチタスク環境における学習を加速することを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 25 Feb 2020 18:36:31 GMT)
I Am Going MAD: Maximum Discrepancy Competition for Comparing
Classifiers Adaptively [135.8] 我々は、MAD(Maximum Discrepancy)コンペティションを命名する。
任意に大きいラベル付き画像のコーパスから小さなテストセットを適応的にサンプリングする。
結果のモデル依存画像集合に人間のラベルを付けると、競合する分類器の相対的な性能が明らかになる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 25 Feb 2020 03:32:29 GMT)
Model Watermarking for Image Processing Networks [120.9] 深層モデルの知的財産権を保護する方法は、非常に重要であるが、真に研究されていない問題である。
画像処理モデルを保護するための最初のモデル透かしフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 25 Feb 2020 18:36:18 GMT)
Triple Wins: Boosting Accuracy, Robustness and Efficiency Together by
Enabling Input-Adaptive Inference [119.2] 深層ネットワークは、(クリーンな自然画像の場合)正確さと(敵対的な摂動画像の場合)頑健さの相違に直面することを最近提案された。
本稿では,入力適応推論に関連するマルチエグジットネットワークについて検討し,モデル精度,ロバスト性,効率の最適化において「スイートポイント」を達成する上での強い期待を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 25 Feb 2020 03:27:42 GMT)
Information Directed Sampling for Linear Partial Monitoring [112.1] 線形報酬と観測構造を持つ部分的監視のための情報指向サンプリング(IDS)を導入する。
IDSは、ゲームの正確な可観測性条件に依存する適応的な最悪の後悔率を達成する。
結果がコンテキストおよびカーネル化設定にまで拡張され、アプリケーションの範囲が大幅に増加する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 25 Feb 2020 21:30:56 GMT)
ABCNet: Real-time Scene Text Spotting with Adaptive Bezier-Curve Network [108.1] 本稿では,シーンテキストの検出と認識のための適応ベジエ・サーブネットワーク(ABCNet)を提案する。
まず,パラメータ化ベジエ曲線を用いて任意の形状のテキストに適応的に適合する。
標準的なバウンディングボックス検出と比較して、ベジエ曲線検出は無視可能なオーバーヘッドを導入し、効率と精度の両方において本手法の優位性をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 25 Feb 2020 08:02:28 GMT)
A Theory of Usable Information Under Computational Constraints [103.6] 本稿では,複雑なシステムにおける情報推論のための新しいフレームワークを提案する。
我々の基礎はシャノンの情報理論の変分拡張に基づいている。
計算制約を組み込むことで,データから$mathcalV$-informationを確実に推定できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 25 Feb 2020 06:09:30 GMT)
Cross-layer Feature Pyramid Network for Salient Object Detection [102.2] 本稿では,有能な物体検出における進行的融合を改善するために,新しいクロス層特徴ピラミッドネットワークを提案する。
レイヤごとの分散機能は、他のすべてのレイヤからセマンティクスと健全な詳細の両方を同時に所有し、重要な情報の損失を減らします。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 25 Feb 2020 14:06:27 GMT)
Optimal Gradient Quantization Condition for Communication-Efficient
Distributed Training [99.4] 勾配の通信は、コンピュータビジョンアプリケーションで複数のデバイスでディープニューラルネットワークをトレーニングするのに費用がかかる。
本研究は,textbfANY勾配分布に対する二値および多値勾配量子化の最適条件を導出する。
最適条件に基づいて, 偏差BinGradと非偏差ORQの2値勾配量子化と多値勾配量子化の2つの新しい量子化手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 25 Feb 2020 18:28:39 GMT)
Toward fast and accurate human pose estimation via soft-gated skip
connections [97.1] 本稿では,高精度かつ高効率な人間のポーズ推定について述べる。
我々は、最先端技術よりも精度と効率を両立させる文脈において、この設計選択を再分析する。
本モデルでは,MPII と LSP のデータセットから最先端の結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 25 Feb 2020 18:51:51 GMT)
Towards an Efficient and General Framework of Robust Training for Graph
Neural Networks [96.9] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、いくつかの基本的な推論タスクに大きく進歩している。
GNNの目覚ましい性能にもかかわらず、グラフ構造上の摂動を慎重に作り、誤った予測を下すことが観察されている。
我々は,強靭なGNNを得るために,欲求探索アルゴリズムとゼロ階法を利用する汎用フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 25 Feb 2020 15:17:58 GMT)
DDet: Dual-path Dynamic Enhancement Network for Real-World Image
Super-Resolution [69.2] 実画像超解像(Real-SR)は、実世界の高分解能画像(HR)と低分解能画像(LR)の関係に焦点を当てている。
本稿では,Real-SRのためのデュアルパス動的拡張ネットワーク(DDet)を提案する。
特徴表現のための大規模な畳み込みブロックを積み重ねる従来の手法とは異なり、非一貫性のある画像対を研究するためのコンテンツ認識フレームワークを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 25 Feb 2020 18:24:51 GMT)
Multidimensional synthetic chiral-tube lattices via nonlinear frequency
conversion [57.9] 本研究は、特殊に調整された短距離と長距離の相互作用を含む全光合成次元を実験的に提案する。
非零磁束を持つ合成ゲージ場を実装し,周波数コムの多次元ダイナミクスを観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 25 Feb 2020 00:30:13 GMT)
A General Method for Robust Learning from Batches [56.6] 本稿では,バッチから頑健な学習を行う一般的なフレームワークについて考察し,連続ドメインを含む任意の領域に対する分類と分布推定の限界について考察する。
本手法は,一括分節分類,一括分節,単調,対数凹,ガウス混合分布推定のための,最初の頑健な計算効率の学習アルゴリズムを導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 25 Feb 2020 18:53:25 GMT)
Multifold Acceleration of Diffusion MRI via Slice-Interleaved Diffusion
Encoding (SIDE) [50.7] 本稿では,Slice-Interleaved Diffusionと呼ばれる拡散符号化方式を提案する。
SIDEは、拡散重み付き(DW)画像ボリュームを異なる拡散勾配で符号化したスライスでインターリーブする。
また,高いスライスアンサンプデータからDW画像を効果的に再構成するためのディープラーニングに基づく手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 25 Feb 2020 14:48:17 GMT)
Multimodal Transformer with Pointer Network for the DSTC8 AVSD Challenge [48.9] 第8回対話システム技術チャレンジのAVSDトラックへの提出について述べる。
入力ビデオのテキスト機能と非テキスト機能を組み合わせるために,ドット商品の注意を取り入れた。
自動測定では高い性能を達成し, 人的評価では5位, 6位となった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 25 Feb 2020 06:41:07 GMT)
A Comparative Evaluation of Temporal Pooling Methods for Blind Video
Quality Assessment [48.4] ブラインドビデオ品質評価(VQA)における複数時間プール戦略の能力と限界について検討する。
本研究は、時間プールモデルの適用と選択に関する洞察と一般的なガイダンスを与える。
新しいアンサンブルモデルに加えて、フレームベースの品質予測の時間プールを適用するための一般的なレシピを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 25 Feb 2020 03:35:06 GMT)
Label-guided Learning for Text Classification [47.2] テキスト表現と分類のためのラベル誘導学習フレームワークLguidedLearnを提案する。
本手法は,一般的なテキスト表現学習スキーマにラベル付き符号化層を挿入するだけでよい,斬新な手法である。
提案フレームワークでは,ラベル誘導層を文脈符号化法で容易に直接適用し,共同学習を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 25 Feb 2020 10:05:56 GMT)
Adversarial Perturbations Prevail in the Y-Channel of the YCbCr Color
Space [43.5] ホワイトボックス攻撃では、RGB画像上で動作する深いモデルに対して、逆方向の摂動が一般的に学習される。
本稿では, YCbCr空間のYチャネルにおいて, 対向摂動が広まることを示す。
そこで本研究では,敵画像に対する防御法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 25 Feb 2020 02:41:42 GMT)
IoT Device Identification Using Deep Learning [43.1] 組織におけるIoTデバイスの利用の増加は、攻撃者が利用可能な攻撃ベクトルの数を増やしている。
広く採用されている独自のデバイス(BYOD)ポリシにより、従業員が任意のIoTデバイスを職場に持ち込み、組織のネットワークにアタッチすることで、攻撃のリスクも増大する。
本研究では、ネットワークトラフィックにディープラーニングを適用し、ネットワークに接続されたIoTデバイスを自動的に識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 25 Feb 2020 12:24:49 GMT)
A Sample Complexity Separation between Non-Convex and Convex
Meta-Learning [42.5] メタラーニングの流行の1つは、サンプルが少ない新しいタスクを解くのに使える一般的な方法として、多くのタスクから学ぶことである。
本稿では,特に線形ネットワークのサブスペースにおいて,最適化ブラックボックスを理解することが重要であることを示す。
これらの手法の分析により、データを投影すべき部分空間をメタ学習できることが明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 25 Feb 2020 20:55:09 GMT)
The impact of electron-electron correlation in ultrafast attosecond
single ionization dynamics [39.0] 相関した2電子系あるいは多電子系のアト秒超高速イオン化ダイナミクスについて検討する。
異なる経路が親分子イオンの電子人口に違いをもたらすことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 25 Feb 2020 16:00:20 GMT)
Adaptive Distributed Stochastic Gradient Descent for Minimizing Delay in
the Presence of Stragglers [31.3] 我々は、マスターが分散勾配降下(SGD)アルゴリズムを、データのサブセットを持つそれぞれ$n$ワーカー上で実行したいという設定について検討する。
分散SGDは、遅延を引き起こす遅い作業者や非応答的な作業者など、ストラグラーの影響に悩まされることがある。
本稿では,統計的概念に基づく適応分散SGDのアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 25 Feb 2020 16:25:22 GMT)
Whole-Body Control of a Mobile Manipulator using End-to-End
Reinforcement Learning [31.2] WBC(Whole-Body Control)に対するエンドツーエンド強化学習(RL)アプローチを提案する。
シミュレーションでは,学習したコントローラを最先端のサンプリングベース手法と比較し,全体のミッションタイムを高速化した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 25 Feb 2020 21:21:57 GMT)
Block Hankel Tensor ARIMA for Multiple Short Time Series Forecasting [30.7] 本研究は,複数時系列予測のための新しい手法を提案する。
最初は、マルチウェイ遅延埋め込み変換(MDT)を用いて、時系列を低ランクブロックハンケルテンソル(BHT)として表現する。
同時に、一般化テンソル自己回帰統合移動平均(ARIMA)は、将来のサンプルを予測するために連続コアテンソルに明示的に使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 25 Feb 2020 11:29:56 GMT)
Metric-Based Imitation Learning Between Two Dissimilar Anthropomorphic
Robotic Arms [29.1] 模倣学習における大きな課題の1つは、対応問題である。
異種エンボディメント間の距離測定を導入する。
この尺度は, 実施形態の類似性を記述し, 遠隔操作による模倣政策の学習に適していることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 25 Feb 2020 19:47:19 GMT)
Biased Stochastic Gradient Descent for Conditional Stochastic
Optimization [26.1] 条件最適化(CSO)はメタラーニングや因果推論から不変学習まで様々な応用をカバーしている。
本稿では,BSGDアルゴリズムを提案し,異なる構造条件下でのバイアス分散トレードオフについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 25 Feb 2020 10:57:38 GMT)
CookGAN: Meal Image Synthesis from Ingredients [24.3] 生成深度モデルに基づく新しい計算フレームワークを提案し,その成分のテキストリストから写真リアルな食品食のイメージを合成する。
CookGANは、注意に基づく材料イメージアソシエーションモデルを構築し、食事画像の合成を行う生成ニューラルネットワークの条件付けに使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 25 Feb 2020 00:54:10 GMT)
On Reinforcement Learning for Turn-based Zero-sum Markov Games [24.1] 2人のプレイヤーのターンベースゼロサムゲームに対するナッシュ均衡を求める問題を考察する。
そこで我々は,AlphaGo Zero (AGZ) アルゴリズムにヒントを得て,強化学習に基づくアプローチを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 25 Feb 2020 01:40:31 GMT)
Smoothing Graphons for Modelling Exchangeable Relational Data [23.9] エム・スムースなグラフオンを形成するために,一括的に安定なグラフンにスムースな手順を導入する。
我々は,スムーズなグラフンは計算複雑性を増大させることなく,AUCとリンク予測の精度を大幅に向上させることができることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 25 Feb 2020 20:02:06 GMT)
HarDNN: Feature Map Vulnerability Evaluation in CNNs [23.2] 本稿では、CNN推論中に脆弱な計算を識別するためのソフトウェア指向アプローチであるHarDNNを提案する。
我々は,統計的誤差注入キャンペーンを用いて,CNNにおける特徴写像(fmap)の相対的脆弱性を正確に推定できることを示す。
その結果,HarDNNでは,余剰計算のレジリエンスの向上が超直線的であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 25 Feb 2020 11:07:36 GMT)
End-to-End Entity Linking and Disambiguation leveraging Word and
Knowledge Graph Embeddings [20.5] 我々は,KGと単語埋め込みを併用した最初のエンドツーエンドニューラルネットワークアプローチを提案し,単純な質問の結合関係と実体分類を行う。
実験により,提案手法が最先端のエンティティリンクに匹敵する性能を実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 25 Feb 2020 19:07:54 GMT)
Model-Based Reinforcement Learning for Physical Systems Without Velocity
and Acceleration Measurements [19.1] ガウス過程回帰(GPR)に基づく強化学習(RL)アルゴリズムのための微分自由モデル学習フレームワークを提案する。
多くのメカニカルシステムでは、計測器によって位置のみを測定することができる。
2つの実プラットフォームで実施されたテストでは,提案モデルと組み合わせた状態定義により,推定性能が向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 25 Feb 2020 01:58:34 GMT)
Experimental composable security decoy-state quantum key distribution
using time-phase encoding [19.0] 我々は、コヒーレントアタックに対する4強度のデコイ状態BB84 QKDに対する厳密な有限鍵セキュリティ境界を提供する。
実時間秘密鍵レートを50kmシングルモードファイバ上で60kbps以上とする,200MHzの時間位相符号化システムを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 25 Feb 2020 04:59:43 GMT)
Leveraging Code Generation to Improve Code Retrieval and Summarization
via Dual Learning [18.4] コード要約は、ソースコードスニペットが与えられた短い自然言語記述を生成し、コード検索は、自然言語クエリが与えられた関連するソースコードを取得する。
最近の研究は、これらの2つのタスクを組み合わせてパフォーマンスを改善している。
本稿では,新たなコード生成タスクを導入することによって,2つのタスクのエンド・ツー・エンド・モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 25 Feb 2020 08:49:11 GMT)
Be Like Water: Robustness to Extraneous Variables Via Adaptive Feature
Normalization [17.8] 外部変数は特定のタスクに無関係な変数であるが、利用可能なデータの分布に大きな影響を及ぼす変数である。
このような変数の存在は、ディープラーニングモデルの性能を低下させる可能性があることを示す。
我々は,例えば正規化のように,推測中に特徴統計量を適応的に推定することが,この問題に対処することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 25 Feb 2020 21:35:28 GMT)
Injecting Domain Knowledge in Neural Networks: a Controlled Experiment
on a Constrained Problem [17.0] ディープニューラルネットワーク(DNN)は、複雑な入出力関係を高精度に学習することができる。
いくつかのドメインでは、データを取得するのに不足またはコストがかかります。
学習時にドメイン知識を埋め込むと、かなりの効果が得られ、経験的知識が少量で十分であり、実用的な結果が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 25 Feb 2020 08:59:34 GMT)
MuST-Cinema: a Speech-to-Subtitles corpus [16.1] TED字幕から構築した多言語音声翻訳コーパスである MuST-Cinema について述べる。
コーパスを用いて文を字幕に効率的に分割するモデルを構築することができることを示す。
本稿では,既存の字幕を字幕の字幕にアノテートする手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 25 Feb 2020 12:40:06 GMT)
Dividing the Ontology Alignment Task with Semantic Embeddings and
Logic-based Modules [15.9] 本稿では、埋め込みモデルと論理ベースのモジュールを組み合わせることで、入力マッチングタスクをより小さく、より難易度の高いタスクに正確に分割する手法を提案する。
この結果は,提案手法が実際は適切であり,非常に大規模なニューラルネットワークに対処できないシステムのワークフローに統合可能であることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 25 Feb 2020 14:44:12 GMT)
Coherent Gradients: An Approach to Understanding Generalization in
Gradient Descent-based Optimization [15.2] 本稿では,勾配降下のダイナミクスに関する仮説に基づいて,この問題に答えるアプローチを提案する。
トレーニング中のネットワークパラメータの変更は、(局所的に)同時に多くのサンプルに役立つものに偏っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 25 Feb 2020 03:59:31 GMT)
MissDeepCausal: Causal Inference from Incomplete Data Using Deep Latent
Variable Models [14.2] 因果推論の最先端の手法は、欠落した値を考慮していない。
欠落したデータは、適応された未確立仮説を必要とする。
欠落した値に適応した変分オートエンコーダを通じて分布を学習する潜在的共同設立者について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 25 Feb 2020 12:58:07 GMT)
Dynamic Incentive-aware Learning: Robust Pricing in Contextual Auctions [13.2] 我々は、文脈的な第2価格オークションにおいて、戦略的買い手に対する準備価格の堅牢な学習の問題を考察する。
このような戦略的行動に頑健な学習方針を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 25 Feb 2020 19:00:29 GMT)
Language-Independent Tokenisation Rivals Language-Specific Tokenisation
for Word Similarity Prediction [12.4] 言語に依存しないトークン化(LIT)メソッドはラベル付き言語リソースや語彙を必要としない。
言語固有のトークン化(LST)手法は、長い歴史と確立された歴史を持ち、慎重に作成された語彙とトレーニングリソースを用いて開発されている。
意味的類似度測定を多種多様な言語を対象とした評価課題として用いた2つの手法を実証的に比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 25 Feb 2020 16:24:42 GMT)
Searching for Winograd-aware Quantized Networks [12.4] 我々は、ウィノグラード変換によって導入された数値的不正確さを明らかにする畳み込み層のウィノグラード対応の定式化を提案する。
また, 数値誤差の原因にも対処し, 変換行列の形状を緩和し, CIFAR-10の分類精度を最大10%向上させる手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 25 Feb 2020 07:53:53 GMT)
Federated Learning for Resource-Constrained IoT Devices: Panoramas and
State-of-the-art [12.1] 我々は最近実装されたフェデレートラーニングの現実的な応用をいくつか紹介する。
大規模ネットワークでは、様々な計算資源を持つクライアントが存在するかもしれない。
FL領域における資源制約装置の今後の方向性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 25 Feb 2020 01:03:29 GMT)
A Convolutional Neural Network into graph space [11.5] 本稿では,グラフ空間に直接定義した新しい畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。
我々はそのユーザビリティをバックプロパゲーションの文脈で示す。
グラフ領域の変化と他のユークリッドおよび非ユークリッドの畳み込みアーキテクチャの改善に関して堅牢性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 25 Feb 2020 12:59:14 GMT)
Poisson Kernel Avoiding Self-Smoothing in Graph Convolutional Networks [9.5] グラフ畳み込みネットワーク(GCN)は、今や非ユークリッドデータを扱う効果的なツールである。
本稿では,既存のグラフ畳み込みカーネルの特性について検討した。
本稿では,適応カーネルを訓練することなく自己平滑化を回避できるPoissonカーネルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 25 Feb 2020 10:03:50 GMT)
Forming Diverse Teams from Sequentially Arriving People [9.2] 共同作業は、チームや組織が異質なメンバを持つことの恩恵を受けます。
我々は、時間とともに連続して到着する人々から、このような多様なチームを形成する方法を提案する。
実際に、アルゴリズムがチームの多様性を大きく向上させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 25 Feb 2020 07:00:07 GMT)
Can speed up the convergence rate of stochastic gradient methods to
$\mathcal{O}(1/k^2)$ by a gradient averaging strategy? [8.7] 私たちが定義した反復的分散が、勾配反復においてほんの少しでも支配的であれば、提案した勾配平均化戦略は収束率を高めることができる。
この結論は、収束率を改善するために勾配の反復をどのように制御すべきかを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 25 Feb 2020 09:58:23 GMT)
Detecting Asks in SE attacks: Impact of Linguistic and Structural
Knowledge [8.1] ソーシャルエンジニアは、リンクをクリックしてマルウェアをダウンロードするなど、ユーザーを操作しようとする。
自然言語処理、計算社会言語学、メディア固有の構造的手がかりは、質問によって入力されるリスクとリワードの両方を検出する手段を提供する。
本手法は,社会工学的リスク状況をユーザに通知するシステムに実装されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 25 Feb 2020 15:05:06 GMT)
A Node Embedding Framework for Integration of Similarity-based Drug
Combination Prediction [7.5] 我々は,合成薬物の組み合わせを予測するために,NEMNのネットワーク埋め込みフレームワークを提案する。
マルチプレックスドラッグ類似性ネットワークに基づいて,異なる側面から有用な情報を統合するための代替手法を提案する。
薬物併用予測では, 外部情報源で検証した新薬を7種類検出した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 25 Feb 2020 02:24:47 GMT)
Network-Density-Controlled Decentralized Parallel Stochastic Gradient
Descent in Wireless Systems [6.6] 分散並列勾配勾配(D-PSGD)は、分散学習のための最先端アルゴリズムの1つである。
ネットワークトポロジの密度がD-PSGDの実行性能に大きく影響する可能性がある。
本稿では,各ノードが最適な伝送速度を推定する通信戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 25 Feb 2020 09:20:10 GMT)
Recalibrating 3D ConvNets with Project & Excite [6.1] 畳み込みニューラルネットワーク(F-CNN)は、コンピュータビジョンと医用画像におけるセグメンテーションタスクの最先端のパフォーマンスを達成する。
既存の2Dリカバリ手法を3Dに拡張し, 簡単に比較できる汎用的な圧縮-プロセス-リカバリレートパイプラインを提案する。
PEモジュールは3次元F-CNNに容易に統合でき、Dice Scoreでは0.3まで性能が向上し、他の再校正ブロックの3次元拡張よりも性能が向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 25 Feb 2020 16:07:17 GMT)
TanksWorld: A Multi-Agent Environment for AI Safety Research [5.2] 複雑なタスクを実行できる人工知能を作成する能力は、AI対応システムの安全かつ確実な運用を保証する能力を急速に上回っている。
AIの安全性リスクを示す最近のシミュレーション環境は、特定の問題に比較的単純または狭く焦点を絞っている。
我々は,3つの重要な側面を持つAI安全研究環境として,AI安全タンクワールドを紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 25 Feb 2020 21:00:52 GMT)
A Deep Learning Framework for Simulation and Defect Prediction Applied
in Microelectronics [3.9] 本稿では,3次元畳み込みニューラルネットワーク(DCNN)に基づくアーキテクチャを提案し,製造パラメータの幾何学的変動をモデル化する。
我々は最近発表されたPCBスキャンデータセットを用いて,マイクロエレクトロニクスのユースケースに関する枠組みを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 25 Feb 2020 15:54:33 GMT)
Small-Footprint Open-Vocabulary Keyword Spotting with Quantized LSTM
Networks [3.8] 本稿では,オープン語彙のキーワードスポッティング手法に着目し,モデル全体を再トレーニングすることなく,ユーザが独自のキーワードを定義できるようにする。
ユーザ定義キーワードの任意のセットに対して,小さなデバイス上で動作可能な高速かつ小型のフットプリントシステムを実現するための,さまざまな設計選択について説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 25 Feb 2020 13:27:31 GMT)
Fault Diagnosis in Microelectronics Attachment via Deep Learning
Analysis of 3D Laser Scans [3.7] ミニチュアプリント回路基板(PCB)の製造において共通の欠点は、液晶ポリマー(LCP)基板上にシリコンダイやその他のワイヤーボンディング可能な部品を付着させることである。
電子産業における現在の実践は、人間のオペレーターによる堆積した接着剤を、時間の消費と非効率の両方のプロセスで調べることである。
本研究では, 付着前後に付着した接着剤の体積を正確に推定し, 故障診断を自動化するシステムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 25 Feb 2020 15:38:11 GMT)
Gaussian Hierarchical Latent Dirichlet Allocation: Bringing Polysemy
Back [3.5] トピックモデルは、文書の集合の潜在表現を発見するために広く使用される。
本稿では,ガウスの潜伏ディリクレアロケーションがポリセミーを捕捉する能力を回復できることを示す。
提案モデルはまた,幅広いコーパスや単語埋め込みベクトルに対して,より優れたトピックコヒーレンスと文書予測精度を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 25 Feb 2020 13:52:20 GMT)
How many infections of COVID-19 there will be in the "Diamond
Princess"-Predicted by a virus transmission model based on the simulation of
crowd flow [3.2] クルーズ船における新型コロナウイルスの感染過程をシミュレートする。
コントロールシナリオは、推奨または強制的な措置がウイルス感染に与える影響をシミュレートするために設定されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 25 Feb 2020 01:36:27 GMT)
A.I. based Embedded Speech to Text Using Deepspeech [3.2] 本稿では,ローエンド計算装置における音声認識の実装プロセスについて述べる。
Deepspeechはオープンソースの音声認識で、ニューラルネットワークを使って音声スペクトログラムをテキストの書き起こしに変換する。
本稿では,Deepspeechバージョン0.1.0,0.1.1,0.6.0を用いて実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 25 Feb 2020 08:27:41 GMT)
Secure and efficient synchronization scheme for quantum key distribution [2.8] すべてのSPD間で信号時間ウィンドウの相対遅延を補正し、別の同期方式を提案する。
新しいスキームは脆弱性に免疫するだけでなく、通常数秒から数十ミリ秒までの同期時間を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 25 Feb 2020 04:41:56 GMT)
Fundamental Issues Regarding Uncertainties in Artificial Neural Networks [2.7] 検査は必ずしも信頼性を欠くものではなく、安全クリティカルシステムをサポートするためには、トレーニングサンプルが出力に関連する不確実性を示すためにそのようなシステムが必要である。
本稿では,この問題の標準的な解釈について論じるとともに,長期的手法に基づく定量的アプローチが実際どのように適用できるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 25 Feb 2020 19:32:05 GMT)
Universal fast flux control of a coherent, low-frequency qubit [2.6] リセット、高速コヒーレント制御、読み出しのための新しいプロトコルが提示される。
平均ゲート忠実度が99.8%の20-60$nsのシングルキュービットゲートを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 25 Feb 2020 03:42:09 GMT)
Gesture recognition with 60GHz 802.11 waveforms [2.3] 802.11個のad/y波形を用いたジェスチャー認識アプリケーションを開発した。
パケットのチャネル推定フィールドのGolayシーケンスに基づいて,スライダ制御の同時ジェスチャーとスイッチングのための2指ジェスチャーを検出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 25 Feb 2020 12:49:45 GMT)
Sequence-to-Sequence Imputation of Missing Sensor Data [1.9] センサデータの欠落を回復するためのシーケンス・ツー・シーケンス・モデルを開発した。
前方RNNは、行方不明シーケンスの前に観測されたデータを符号化し、後方RNNは行方不明シーケンス後に観測されたデータを符号化する。
デコーダは、2つのエンコーダを新しい方法で復号し、欠落したデータを予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 25 Feb 2020 09:51:20 GMT)
Quantum simulations of materials on near-term quantum computers [1.9] 活性領域の強相関電子状態の計算のための量子埋め込み理論を提案する。
半導体中のいくつかの欠陥量子ビットを解析することにより, アプローチの精度と有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 25 Feb 2020 20:57:57 GMT)
EmbPred30: Assessing 30-days Readmission for Diabetic Patients using
Categorical Embeddings [1.6] 米国における糖尿病患者の寛容により、年間250億ドル以上が費やされていると推定されている。
本稿では、既存のモデルをベンチマークし、新しい埋め込みに基づく最先端ディープニューラルネットワーク(DNN)を提案する。
このモデルは、入院した糖尿病患者が30日以内に95.2%の精度で再入院するかどうかを特定することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 25 Feb 2020 22:59:47 GMT)
Non-Volatile Memory Array Based Quantization- and Noise-Resilient LSTM
Neural Networks [1.5] 本稿では,LSTMモデルへの量子化対応学習アルゴリズムの適用に焦点を当てる。
4ビットのNVM重みと4ビットのADC/DACしか必要とせず、浮動小数点点のベースラインとして同等のLSTMネットワーク性能が得られることを示した。
提案したLSTM加速器のベンチマーク解析により、従来のデジタル手法に比べて少なくとも2.4倍の計算効率と40倍の面積効率が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 25 Feb 2020 02:59:45 GMT)
Missing Data Imputation for Classification Problems [1.5] 特徴学習行列が欠落している様々な分類問題において、欠落データの計算は一般的な応用である。
本稿では,クラス重み付きグレー距離に基づく新しい反復的kNN計算手法を提案する。
これにより、トレーニングデータの計算が分類性能の向上に向けられていることが保証される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 25 Feb 2020 07:48:45 GMT)
G\"odel's Sentence Is An Adversarial Example But Unsolvable [1.3] 敵の例が存在する理由を示す。
真で証明可能な2つの自然な説明に対して、G"odel's sentence は逆例であるが、決定不能である。
敵の例に対する計算不可能性を証明しますが、それは認識不能です。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 25 Feb 2020 07:20:17 GMT)
Geometric Fusion via Joint Delay Embeddings [1.1] 幾何学的およびトポロジ的手法を導入し、マルチセンサ時系列を融合する新しいフレームワークを開発する。
我々は,我々のフレームワークが従来の計量融合法より優れていることを示す,合成および実世界の実験で締めくくった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 25 Feb 2020 22:20:12 GMT)
Declarative Memory-based Structure for the Representation of Text Data [1.1] 本稿では,人間の記憶基盤に影響されたテキスト表現方式を提案する。
我々は、長期記憶を利用して、経時的に観察されるテキスト情報を保存する。
Wordnetはセマンティックメモリを模倣するために使われてきた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 25 Feb 2020 04:56:47 GMT)
Variational Inference and Bayesian CNNs for Uncertainty Estimation in
Multi-Factorial Bone Age Prediction [1.0] 法医学では、識別文書が入手できないアプリケーションにおいて、未知の時系列(CA)を評価するために生物学的年齢(BA)が用いられる。
我々は変分推論手法を用いてベイズCNNモデルの不確かさを推定した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 25 Feb 2020 12:30:21 GMT)
Fully-automated Body Composition Analysis in Routine CT Imaging Using 3D
Semantic Segmentation Convolutional Neural Networks [0.7] 生体組織組成は、心臓血管疾患、腫瘍疾患、整形外科疾患において高い診断と予後を有するバイオマーカーである。
本研究の目的は,腹部CT検査による全身組織組成の完全自動的,再現性,定量的な3次元容積化を開発することである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 25 Feb 2020 10:17:19 GMT)
Evaluating complexity and resilience trade-offs in emerging memory
inference machines [0.7] 深層ニューラルネットワークのコンパクトな実装は、予期せず、複数のシステム障害から崩壊するおそれがあることが示される。
我々の研究は、モザイクフレームワークを利用した高性能で強力なレジリエンスへの中間経路を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 25 Feb 2020 21:40:08 GMT)
Very simple statistical evidence that AlphaGo has exceeded human limits
in playing GO game [0.0] マシンがGoゲームで人間を倒すのは非常に難しいように思われたが、AlphaGoはゲームでプロのプレイヤーを倒すことを示した。
囲碁石が連続して配置される距離の統計的分布から、Alphagoが人間の能力を上回ったという明確な痕跡を見いだすことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 25 Feb 2020 01:46:12 GMT)
Technical report: Kidney tumor segmentation using a 2D U-Net followed by
a statistical post-processing filter [0.0] 毎年約40万人が腎がんに罹患し、175万人が死亡した。
臨床的には腫瘍の形態計測を理解することが重要である。
本稿では,一般的なU-Net畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャと後処理を組み合わせたセグメンテーション手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 25 Feb 2020 08:25:33 GMT)
Style Transfer for Light Field Photography [0.0] 光界の各ビューのスタイリングを可能にする方法で、既存の単分子型転送ネットワークを適応させる必要がある。
提案手法はネットワークを通しての損失をバックプロパゲートし、単一の光野画像のみに対する結果のスタイリゼーションを最適化するために反復処理を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 25 Feb 2020 23:21:47 GMT)
Semantic Relatedness for Keyword Disambiguation: Exploiting Different
Embeddings [0.0] 本稿では,学習時に未知の外部インベントリ(オントロジー)によって提供される単語と感覚間の意味的関連性に基づくキーワードの曖昧さに対するアプローチを提案する。
実験の結果,特定のドメインをトレーニングすることなく,単語センスの曖昧さ (WSD) を適用した場合に,この手法が技術状況に匹敵する結果が得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 25 Feb 2020 16:44:50 GMT)
Quantum Rotor Atoms in Light Beams with Orbital Angular Momentum: Highly
Accurate Rotation Sensor [0.0] 赤色に変形したレトロ反射したラゲール・ガウシアンビームに閉じ込められた原子は、レーザービームの軸に中心があるリング内で軌道運動を行う。
このような量子ロータの波動関数,エネルギー,退化係数を決定する。
このようなQR原子が、リングが単独で占有されている場合、どのようにして高精度な回転センサとして使用できるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 25 Feb 2020 11:28:04 GMT)
Point transformations: exact solutions of the quantum time-dependent
mass nonstationary oscillator [0.0] 我々は、時間に依存する周波数と質量項の両方との発振子のような相互作用によって構成される時間依存ハミルトニアンの正確な解に対処する。
後者は、定常振動子のシュル「オーディンガー方程式」を時間依存モデルの1つに変形させるような適切な点変換を構築することで達成される。
この性質は、アンザッツを使わずに運動定数を決定する簡単な方法につながる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 25 Feb 2020 09:06:31 GMT)
On the robustness of the NV-NMR spectrometer setup to magnetic field
inhomogeneities [0.0] 磁場不均一性は、芸術的NV - NMR実験の状態でのスペクトル分解能を制限する主要なノイズ源である。
本稿では、ナノメートルスケールと検出器の量子性を利用して、この制限を回避できる経路を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 25 Feb 2020 13:34:32 GMT)
No Entropy Production in Quantum Thermodynamics [0.0] 微視的量子熱力学とマクロ的古典的熱力学には根本的な違いが存在することを示す。
量子熱力学におけるエントロピー生成は、閉じた量子熱力学系と開いた量子熱力学系の両方で必ず消滅することが証明される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 25 Feb 2020 09:04:04 GMT)
Limitations for field-enhanced atom interferometry [0.0] 本稿では,光干渉計装置の感度を高める可能性について論じる。
電場と磁場の組み合わせは、干渉計を分解する非線形項をキャンセルする。
これは、明確に定義された状態、Teslaの少ない磁場、および電場勾配が$sim$10V/cm 2 で可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 25 Feb 2020 10:46:01 GMT)
Learning Queuing Networks by Recurrent Neural Networks [0.0] データから性能モデルを導出する機械学習手法を提案する。
我々は、通常の微分方程式のコンパクトな系の観点から、それらの平均力学の決定論的近似を利用する。
これにより、ニューラルネットワークの解釈可能な構造が可能になり、システム測定からトレーニングしてホワイトボックスパラメータ化モデルを生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 25 Feb 2020 10:56:47 GMT)
Landau-Zener-St\"uckelberg Interferometry in dissipative Circuit Quantum
Electrodynamics [0.0] 我々は, 散逸の影響下でのcQEDアーキテクチャにおけるLandau-Zener-St"uckelberg(LZS)干渉法について検討した。
我々は、クォービット-共振器相互作用における強結合系と超強結合系の共鳴パターンの重要な違いを明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 25 Feb 2020 12:38:35 GMT)
Is all-electrical silicon quantum computing feasible in the long term? [0.0] 本稿では, 量子ドットハイブリッド量子ビットである全電磁シリコンスピン量子ビットについて概説する。一方の固体理論基底と他方のシリコンサプライチェーンによるナノメートルスケールデバイスの大量製造技術に依存する量子技術である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 25 Feb 2020 10:37:56 GMT)
General Framework for Binary Classification on Top Samples [0.0] ランキング問題、トップでの精度、仮説テストの例は、この形式で記述される可能性があることを示す。
本稿では,これらの問題のクラスに対処する一般的なフレームワークを提案し,どの既知のメソッドがこのフレームワークに該当するかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 25 Feb 2020 14:54:53 GMT)
G-Learner and GIRL: Goal Based Wealth Management with Reinforcement
Learning [0.0] 本稿では,退職計画の最適化や目標額の達成など,目標に基づく資産管理問題に対する強化学習手法を提案する。
Gラーナー(G-Learner)は,1ステップの報酬を明示的に定義した強化学習アルゴリズムである。
Inverse Reinforcement Learningの設定にゴールベースGラーニングアプローチを拡張する新しいアルゴリズムであるGIRLを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 25 Feb 2020 16:03:38 GMT)
Experimental realization of the classical Dicke model [0.0] 半古典近似におけるディックモデルの実験的実装について報告する。
プラットフォームの単純さと汎用性により、Dickeモデルにおける正規およびカオス軌跡の共存を実験的に探求することができる。
本分析では, 位相空間の軌跡, リアプノフ指数, 最近導入されたOut-of-Time-Order-Correlator (OTOC) を用いて, 電子機器の動作状態の同定を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 25 Feb 2020 17:32:34 GMT)
Evaluation of exponential sums and Riemann zeta function on quantum
computer [0.0] 量子コンピュータ(QC)を用いて、初期方程式* S(f, N)= sum_k=0N-1 sqrtw_k e2 pi i f(k), endequation* の指数和(ES)を効率的に行うことができることを示す。
QC 上で $lvert S(f,N) rvert$ を直接見つける方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 25 Feb 2020 18:45:40 GMT)
Dynamic Systems Simulation and Control Using Consecutive Recurrent
Neural Networks [0.0] 適応学習とニューラルネットワークを機械制御システムパラダイムに接続する新しいアーキテクチャを導入する。
2つの連続したリカレントニューラルネットワークを用いて、電気機械系の動的特性を正確にモデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 25 Feb 2020 01:57:06 GMT)
Device Heterogeneity in Federated Learning: A Superquantile Approach [0.0] 人口データ分布に適合しない異種クライアントデバイスを扱うためのフレームワークを提案する。
最適化アルゴリズムを提案し、定常点への収束を確立する。
ニューラルネットワークとコンピュータビジョンと自然言語処理のタスクの線形モデルに関する数値実験で結論付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 25 Feb 2020 23:37:35 GMT)
Data-driven super-parameterization using deep learning: Experimentation
with multi-scale Lorenz 96 systems and transfer-learning [0.0] 気象・気候のモデリングを安価に行うためのデータ駆動型SP(DD-SP)を提案する。
同じ計算コストで、DD-SPはLRを大幅に上回り、特にスケール分離が欠如している場合、DD-Pよりも優れている。
DD-SPはSPよりもずっと安いが、その精度は長期統計を再現するのと同じであり、しばしば短期予測に匹敵する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 25 Feb 2020 20:43:42 GMT)
Coherent Transport in Periodically Driven Mesoscopic Conductors: From
Scattering Matrices to Quantum Thermodynamics [0.0] フロッケ散乱振幅は、周期的に駆動されるサンプルを通して輸送キャリアの遷移を記述する。
この枠組みは熱力学の第1法則と第2法則と本質的に一致していることを示す。
我々はグリーン・クボ関係を一般化し, 温度と化学的ポテンシャルの小さな変化に対する平均電流の応答を表現できるようにする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 25 Feb 2020 17:34:31 GMT)
Casimir force between ideal metal plates in a chiral vacuum [0.0] 単純かつコンパクトな方法で力を見つける方法を示す。
この力の表現は、最近 Q.-D. Jiang と F. Wilczek [Phys. Rev. B bf 99, 125403] がグリーン関数法を用いて得たものと一致している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 25 Feb 2020 10:37:50 GMT)
Algorithms for Optimizing Fleet Staging of Air Ambulances [0.0] 本研究は、整数線形計画法における最適カバレッジ問題を構成する。
グロビは開発されたモデルでプログラムされ、パフォーマンスに時間を費やした。
ベースランキングを実装したソリューションが作成され、その後、ローカルおよびタブ検索ベースのアルゴリズムが導入された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 25 Feb 2020 19:54:05 GMT)
Algorithms for Optimizing Fleet Scheduling of Air Ambulances [0.0] 航空資産の適正なスケジューリングは、患者の生命と死の差である。
これらの問題は、人口が分散し資源が限られる救急医療サービス(EMS)システムにおいて増幅される。
本研究では, 空気・健康施設の座標と定式化整数線形計画モデルを用いた。
これは、独自のアルゴリズムソリューションと比較できるように、Gurobiを通じてプログラムされた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 25 Feb 2020 21:49:46 GMT)
A more abstractive summarization model [0.0] ポインタ生成ネットワークがなぜ新しい単語を生成できないのかを検討する。
次に、アウト・オブ・ボキャブラリ(out-of-vocabulary)ペナルティを追加することで対処します。
また,R-1,R-2,R-Lスコアを用いて,ほとんどの要約モデルを評価した結果,モデルのルージュスコアも報告した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 25 Feb 2020 15:22:23 GMT)