EcoNAS: Finding Proxies for Economical Neural Architecture Search [130.6] 本稿では、既存のほとんどのプロキシが、ネットワーク候補間のランク一貫性を維持する際に異なる振る舞いを示すことを観察する。
これらの観測から着想を得て、信頼性のあるプロキシを提案し、階層的なプロキシ戦略をさらに定式化する。
この戦略は、より正確な候補ネットワークにより多くの計算を費やす一方で、高速なプロキシで初期段階の未予測ネットワークを破棄する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Feb 2020 02:42:45 GMT)
Few-shot Natural Language Generation for Task-Oriented Dialog [113.1] FewShotWozは,タスク指向対話システムにおける数ショットの学習設定をシミュレートする最初の NLG ベンチマークである。
我々は, SC-GPTモデルを開発し, その制御可能な生成能力を得るために, 注釈付きNLGコーパスの大規模なセットで事前学習を行った。
FewShotWozとMulti-Domain-WOZデータセットの実験は、提案したSC-GPTが既存の手法を大幅に上回っていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Feb 2020 18:48:33 GMT)
Weakly supervised discriminative feature learning with state information
for person identification [97.2] 我々は、異なる状態による視覚的不一致に対処するために、状態情報を弱い監督力として活用することを提案する。
教師なしの人物の再識別とポーズ不変の顔認識におけるモデルの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Feb 2020 06:33:56 GMT)
Adv-BERT: BERT is not robust on misspellings! Generating nature
adversarial samples on BERT [95.9] しかし、悪意のある敵のインスタンスがしばしば存在するのではなく、テクトナチュラルなシナリオでモデルがどのように機能するかは定かではない。
この研究は、NLPにおける最先端のTransformerスタイルモデルであるBERTの、ノイズの多いデータを扱うための頑健さを体系的に探求する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Feb 2020 22:07:11 GMT)
Quantum Mechanical description of Bell's experiment assumes Locality [91.4] ベルの実験的記述は局所性の条件(量子力学(英語版)(Quantum Mechanics)と同値)を仮定する。
この結果は、この実験を説明するのに非局所性が必要であることを示す最近の論文と相補的なものである。
量子力学の枠組みの中では、非局所効果の存在を信じる理由が全くないという結論が導かれる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Feb 2020 15:04:08 GMT)
Hallucinative Topological Memory for Zero-Shot Visual Planning [86.2] 視覚計画(VP)では、エージェントは、オフラインで取得した動的システムの観察から目標指向の振る舞いを計画することを学ぶ。
以前のVPに関するほとんどの研究は、学習された潜在空間で計画することでこの問題にアプローチし、結果として品質の低い視覚計画を生み出した。
本稿では,画像空間を直接計画し,競合性能を示すシンプルなVP手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Feb 2020 18:54:42 GMT)
Estimating the entropy of shallow circuit outputs is hard [77.3] シャノンエントロピー推定の意思決定問題バージョンはエントロピー差分(ED)である
量子回路(QED)の類似の問題
オラクルと比較して、これらの問題は指数関数的に大きい回路と同等に難しいものではないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Feb 2020 15:32:08 GMT)
Plannable Approximations to MDP Homomorphisms: Equivariance under
Actions [72.3] 学習した表現に作用同値を強制する対照的な損失関数を導入する。
損失が 0 であるとき、決定論的マルコフ決定過程の準同型が存在することを証明している。
本研究では, 決定論的MDPに対して, 抽象MDPの最適方針を元のMDPに引き上げることに成功した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Feb 2020 08:29:10 GMT)
Heterogeneous Graph Neural Networks for Malicious Account Detection [64.0] GEMは、悪意のあるアカウントを検出するための、最初の異種グラフニューラルネットワークである。
我々は、デバイス集約とアクティビティ集約という2つの基本的な弱点に基づいて、異種アカウントデバイスグラフから差別的埋め込みを学習する。
実験により、我々のアプローチは、時間とともに競合する手法と比較して、常に有望な結果が得られることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Feb 2020 18:26:44 GMT)
Towards Modular Algorithm Induction [63.2] Mainは可変長入力テープと相互作用するニューラルコントローラで構成されている。
モジュールを対応する引数の選択とともに構成することを学ぶ。
Mainは、一連のインプット・アウトプット・サンプルから強化学習を使用して、エンドツーエンドでトレーニングされている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Feb 2020 22:05:56 GMT)
Blurry Video Frame Interpolation [57.8] 本稿では,ぼやけた動きとアップコンバートのフレームレートを同時に低減する,ぼやけたビデオフレーム手法を提案する。
具体的には、透明な中間フレームを循環的に合成するピラミッドモジュールを開発する。
我々の手法は最先端の手法に対して好適に機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Feb 2020 17:00:26 GMT)
Towards a Human-like Open-Domain Chatbot [56.9] この2.6Bパラメータニューラルネットワークは、単に次のトークンのパープレキシティを最小限にするために訓練されている。
本研究では,人間のようなマルチターン会話の重要要素を抽出するSSA(Sensibleness and Specificity Average)という評価指標を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Feb 2020 07:36:47 GMT)
Learning Representations by Predicting Bags of Visual Words [55.3] 自己教師付き表現学習ターゲットは、ラベルなしデータから畳み込みに基づく画像表現を学習する。
この分野におけるNLP手法の成功に触発された本研究では,空間的に高密度な画像記述に基づく自己教師型アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Feb 2020 16:45:25 GMT)
Masking Orchestration: Multi-task Pretraining for Multi-role Dialogue
Representation Learning [50.6] マルチロール対話理解は、質問応答、行動分類、対話要約など、幅広い多様なタスクを含む。
対話コーパスは豊富に利用可能であるが、特定の学習タスクのためのラベル付きデータは非常に不足しており、高価である。
本研究では,教師なし事前学習タスクを用いた対話文脈表現学習について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Feb 2020 04:36:52 GMT)
Provably Efficient Third-Person Imitation from Offline Observation [48.8] 模倣学習におけるドメイン適応は、一般化性を改善するための重要なステップである。
オフライン環境での観察から第三者の模倣に対する問題依存的,統計的学習を保証するとともに,オンライン環境でのパフォーマンスに対する制約を低くする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Feb 2020 21:18:06 GMT)
Optimization of Graph Total Variation via Active-Set-based Combinatorial
Reconditioning [48.4] 本稿では,この問題クラスにおける近位アルゴリズムの適応型事前条件付け手法を提案する。
不活性エッジのネスト・フォレスト分解により局所収束速度が保証されることを示す。
この結果から,局所収束解析は近似アルゴリズムにおける可変指標選択の指針となることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Feb 2020 16:33:09 GMT)
Training Adversarial Agents to Exploit Weaknesses in Deep Control
Policies [47.1] 対戦型強化学習に基づく自動ブラックボックステストフレームワークを提案する。
提案手法は, オンラインテストにおいて明らかでないコントロールポリシの両方において, 弱点を見出すことができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Feb 2020 13:14:53 GMT)
GraphAF: a Flow-based Autoregressive Model for Molecular Graph
Generation [45.4] グラフ生成のためのフローベース自己回帰モデルGraphAFを提案する。
GraphAFは,(1)データ密度推定のための高いモデル柔軟性,(2)訓練のための効率的な並列計算,(3)化学領域の知識を有効活用する反復サンプリングプロセスといった,自己回帰的アプローチとフローベースアプローチの両方の利点を併せ持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Feb 2020 05:34:03 GMT)
ConQUR: Mitigating Delusional Bias in Deep Q-learning [45.2] 妄想バイアスは、近似Q-ラーニングにおける基本的なエラー源である。
我々は,根底にある欲求政策クラスと「一致」したラベルを持つQ近似器を訓練することで,妄想バイアスを緩和する効率的な方法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Feb 2020 19:22:51 GMT)
Cautious Reinforcement Learning via Distributional Risk in the Dual
Domain [45.2] マルコフ決定過程(MDP)によって定義される強化学習問題において,状態と行動空間が可算有限である場合のリスク感受性ポリシーの推定について検討する。
本稿では,強化学習の線形プログラミング(LP)の2つの目的に付加されるペナルティ関数として,新たなリスク定義を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Feb 2020 23:18:04 GMT)
Semi-supervised Anomaly Detection on Attributed Graphs [43.7] 本稿では,少数のインスタンスのラベル情報を用いて属性グラフ上の異常なインスタンスを検出する方法を提案する。
提案手法は,属性を考慮し,属性グラフ上に潜在空間のノードを埋め込む。
実世界の5つの属性グラフデータセットを用いた実験において,提案手法が既存の異常検出法よりも優れた性能を示すことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Feb 2020 10:06:22 GMT)
Hierarchical Memory Decoding for Video Captioning [43.5] メモリネットワーク(MemNet)は、長期情報を保存する利点がある。
MemNetはビデオキャプションにあまり使われていない。
本稿では,ビデオキャプションのための新しいメモリデコーダを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Feb 2020 02:48:10 GMT)
Segmentation-based Method combined with Dynamic Programming for Brain
Midline Delineation [42.9] 脳卒中やTBIによる脳圧迫の重症度を評価するには,中線関連画像の特徴が重要である。
従来の手法のほとんどは、重篤なケースでは検出や欠落が難しい解剖学的点を局在させることで、ミッドラインをモデル化していた。
本稿では,脳の正中線記述をセグメンテーションタスクとして定式化し,三段階の枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Feb 2020 05:12:18 GMT)
Semantically-Guided Representation Learning for Self-Supervised
Monocular Depth [40.5] 本稿では,自己教師付き表現学習を指導するために,事前訓練型セマンティックセマンティック・セマンティクス・ネットワークを利用した新しいアーキテクチャを提案する。
本手法は,全画素,細粒度細部,意味カテゴリーごとの自己教師型単眼深度予測のための技術の現状を改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Feb 2020 18:40:10 GMT)
TGGLines: A Robust Topological Graph Guided Line Segment Detector for
Low Quality Binary Images [37.3] 低画質バイナリ画像における線分検出のためのロバストなトポロジカルグラフガイド手法を提案する。
グラフ誘導方式により、TGGLinesは線分を検出するだけでなく、線分接続グラフでセグメントを整理する。
実験の結果,TGGLines検出器は最先端の線分検出法より視覚的,定量的に優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Feb 2020 20:47:18 GMT)
On the Effectiveness of Mitigating Data Poisoning Attacks with Gradient
Shaping [36.4] 機械学習アルゴリズムは、データ中毒攻撃に弱い。
本研究は,全ての中毒攻撃に共通するアーティファクトに依存する攻撃非依存防衛の実現可能性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Feb 2020 19:00:01 GMT)
Coronary Wall Segmentation in CCTA Scans via a Hybrid Net with Contours
Regularization [35.4] 冠状動脈の新しい境界検出法を提案する。
提案手法は, 最先端の精度に優れるスムーズな閉境界を生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Feb 2020 17:06:58 GMT)
Uncovering Insurance Fraud Conspiracy with Network Learning [34.6] 我々は,組織的な詐欺師の集団を識別する新しいデータ駆動手法を開発した。
請求者間でデバイス共有ネットワークを導入する。
そこで我々は,グラフ学習アルゴリズムに基づく不正検出の自動解法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Feb 2020 13:15:30 GMT)
Is the Meta-Learning Idea Able to Improve the Generalization of Deep
Neural Networks on the Standard Supervised Learning? [34.0] 深層ニューラルネットワーク(DNN)のための新しいメタラーニングベーストレーニング手法(M)を提案する。
Mは、タスクとしてトレーニングサンプルのバッチを考慮することで、メタトレーニングプロセスをシミュレートする。
実験結果から,異なる大きさの一般化に対して,一貫した性能向上が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Feb 2020 21:29:54 GMT)
Off-Policy Deep Reinforcement Learning with Analogous Disentangled
Exploration [33.3] オフ政治強化学習(英: Off-policy reinforcement learning、RL)は、経験のサンプルを収集する別の政策を実行することで報酬政策を学ぶことに関心がある。
前者の方針は報われているが、(ほとんどの場合、決定論的な)非表現的であり、後者の課題では、対照的に、ガイド付きかつ効果的な探索を提供する表現的政策が必要である。
本稿では,この問題を緩和するために,Analogous Disentangled Actor-Critic (ADAC)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Feb 2020 22:19:22 GMT)
A Free-Energy Principle for Representation Learning [31.4] 本稿では,伝達学習における学習表現の質を特徴付けるために,機械学習と熱力学の形式的関連性を用いる。
本稿では, モデルの速度, 歪み, 分類損失などの情報理論関数が, いわゆる平衡面上にどのように存在するかについて議論する。
我々は、このプロセスがどのようにしてソースデータセットからターゲットデータセットへの表現の転送に使えるかを示し、分類損失を一定に保ちながら示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Feb 2020 19:44:49 GMT)
Machine Learning Methods for Monitoring of Quasi-Periodic Traffic in
Massive IoT Networks [30.7] 準周期アプリケーションを実行するIoTデバイスのトラフィックモデルを提案する。
我々は、IoTデプロイメントのネットワークパフォーマンスを監視するために、教師付きと教師なしの両方の機械学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Feb 2020 15:25:07 GMT)
Deep Residual-Dense Lattice Network for Speech Enhancement [29.5] 残差リンク(ResNet)と因果拡張畳み込みユニットを備えた畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、深層学習による音声強調のためのネットワークとして選択されている。
機能再使用を改善する1つの戦略は、ResNetと密結合CNN(DenseNets)を融合させることである。
本稿では,残差と高密度のアグリゲーションを両立させる残差格子ネットワーク(RDL-Net)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Feb 2020 04:36:30 GMT)
Multi-Cycle-Consistent Adversarial Networks for CT Image Denoising [27.6] 近年,CCADN(Cycle-Consistent Adversarial Denoising Network)が最先端の成果を上げている。
本稿では、中間ドメインを構築し、局所的およびグローバル的サイクル整合性の両方を強制するマルチサイクル整合対向ネットワーク(MCCAN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Feb 2020 14:44:45 GMT)
Recommending Themes for Ad Creative Design via Visual-Linguistic
Representations [27.1] 広告クリエイティブストラテジストのためのテーマ(キーワード)推薦システムを提案する。
テーマレコメンデータは、視覚的質問応答(VQA)タスクの結果の集約に基づく。
クロスモーダル表現は分類精度とランク付け精度を著しく向上させることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Feb 2020 23:05:46 GMT)
Graph Representation Learning for Merchant Incentive Optimization in
Mobile Payment Marketing [26.2] 本稿では,モバイル決済マーケティングにおける商店インセンティブ最適化のための取引ネットワーク上のグラフ表現学習手法を提案する。
私たちは、各商人に対するインセンティブに対する感受性をモデル化することができ、マーケティングキャンペーンで強い感受性を示す商人に予算を費やすことができます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Feb 2020 18:48:55 GMT)
A Distributional Framework for Data Valuation [26.1] 我々は,形式的な保証付きデータから値を推定するアルゴリズムを開発し,最先端のアルゴリズムよりも2桁高速に動作させる。
分散Shapleyを多様なデータセットに適用し,その実用性をデータ市場環境で実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Feb 2020 18:51:35 GMT)
Supervised Enhanced Soft Subspace Clustering (SESSC) for TSK Fuzzy
Classifiers [25.3] ファジィc平均クラスタリングアルゴリズムは,高木・スゲノカン(TSK)ファジィ分類器パラメータ推定によく用いられる。
本稿では,クラスタ内コンパクト性,クラスタ間分離,クラスタリングにおけるラベル情報とを同時に考慮した拡張ソフトサブスペースクラスタリング(SESSC)アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Feb 2020 19:39:19 GMT)
Total3DUnderstanding: Joint Layout, Object Pose and Mesh Reconstruction
for Indoor Scenes from a Single Image [25.0] 本研究では,単一画像から部屋レイアウト,オブジェクト境界ボックス,メッシュを共同で再構築するエンド・ツー・エンドのソリューションを提案する。
本手法は,3成分からなる粗大な階層構造を提案する。
SUN RGB-D および Pix3D データセットを用いた実験により,本手法が既存手法より一貫して優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Feb 2020 16:00:52 GMT)
Improve SGD Training via Aligning Mini-batches [22.6] In-Training Distribution Matching (ITDM) は、ディープニューラルネットワーク(DNN)のトレーニングを改善し、オーバーフィッティングを減らすために提案されている。
具体的には、SGDの各イテレーションにおいて、異なるミニバッチの分布のモーメントを一致させて特徴抽出器を正規化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Feb 2020 02:59:47 GMT)
Learning to Resolve Alliance Dilemmas in Many-Player Zero-Sum Games [22.4] 我々は多人数ゼロサムゲームの体系的な研究が人工知能研究の重要な要素であると主張している。
対称ゼロサム行列ゲームを用いて、アライアンス形成が社会的ジレンマと見なされることを示す。
我々は、強化学習をピアツーピア契約機構で強化し、アライアンスを発見・実施する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Feb 2020 10:32:31 GMT)
ZoomCount: A Zooming Mechanism for Crowd Counting in Static Images [22.4] 現在のアプローチでは、大規模な群衆の多様性をうまく扱えず、極端な場合では性能が良くない。
提案手法は,このような極端な事例の検出と処理が,より優れた群集推定につながるという観測に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Feb 2020 16:57:04 GMT)
Joint 2D-3D Breast Cancer Classification [22.0] デジタルマンモグラフィー(Digital Mammograms、DMまたは2Dマンモグラフィー)とデジタル乳房トモシンセシス(DBTまたは3Dマンモグラフィー)は、乳がんの診断・診断に使用される2種類のマンモグラフィー画像である。
乳がん分類のための新しい畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Feb 2020 19:08:16 GMT)
Improving the Performance of Stochastic Local Search for Maximum Vertex
Weight Clique Problem Using Programming by Optimization [21.4] 我々はMVWCPを解くための新しい、柔軟で高パラメトリックなフレームワークを開発した。
我々は、MVWCPを広範囲の顕著なベンチマークで解く上で、最先端の進歩を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Feb 2020 04:22:19 GMT)
How Much Can A Retailer Sell? Sales Forecasting on Tmall [20.5] 本稿では,世界最大のオンラインB2CプラットフォームであるTmallにおける小売店の売上予測事例について検討する。
我々は,販売予測,すなわち季節性抽出と流通転換の2つのメカニズムを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Feb 2020 06:41:00 GMT)
MetFlow: A New Efficient Method for Bridging the Gap between Markov
Chain Monte Carlo and Variational Inference [20.3] 変分推論(VI)とマルコフ・チェイン・モンテカルロ(MCMC)を組み合わせた計算効率の良い新しい手法を提案する。
このアプローチは汎用MCMCカーネルで使用することができるが,提案するMCMCアルゴリズムの新たなファミリである textitMetFlow に特に適している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Feb 2020 16:50:30 GMT)
2D Convolutional Neural Networks for 3D Digital Breast Tomosynthesis
Classification [20.2] 分類のための自動手法を開発する際の主な課題は、スライス数の可変処理とスライス・ツー・スライスの変更の維持である。
本稿では,両課題を同時に克服する,新しい2次元畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アーキテクチャを提案する。
提案手法は,スライス数にかかわらず全ボリュームで動作するため,特徴抽出に2次元CNNを事前学習することが可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Feb 2020 18:32:52 GMT)
Stagewise Enlargement of Batch Size for SGD-based Learning [20.2] 既存の研究では、バッチサイズが勾配降下(SGD)に基づく学習の性能に深刻な影響を与えることが示されている。
SGDの適切なバッチサイズを設定するために,アンダーラインバッチアンダーラインライズ(mboxSEBS)を段階的にアンダーライン展開する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Feb 2020 03:13:52 GMT)
Defense-PointNet: Protecting PointNet Against Adversarial Attacks [19.8] 我々は、敵攻撃に対するPointNetの脆弱性を最小限に抑えるために、Defense-PointNetを提案する。
我々は,Defense-PointNetが,敵のサンプルに対するネットワークの堅牢性を大幅に向上させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Feb 2020 02:35:08 GMT)
Meta-Transfer Learning for Zero-Shot Super-Resolution [18.8] ゼロショット超解法(MZSR)のためのメタトランスファー学習を提案する。
これは、内部学習に適した一般的な初期パラメータを見つけることに基づいている。
本手法は, 高速適応プロセスにおいて, 画像条件の広いスペクトルに適用可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Feb 2020 16:01:11 GMT)
RSANet: Recurrent Slice-wise Attention Network for Multiple Sclerosis
Lesion Segmentation [18.2] 我々は,3次元MRI画像をスライスシーケンスとしてモデル化し,MS病変のコンテキスト情報を活用するために,リカレントな方法で長距離依存関係をキャプチャする新しいリカレントスライスワイドアテンションネットワーク(RSANet)を提案する。
43人の患者を対象にしたデータセット実験により,提案手法が最先端のアプローチより優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Feb 2020 22:46:10 GMT)
Correlated Feature Selection with Extended Exclusive Group Lasso [17.2] ラッソとその関連アルゴリズムは、スパース解が自然に情報的特徴の集合を識別して以来、広く使われている。
これにより、生物学的問題におけるそのようなアルゴリズムの使用が制限され、遺伝子のような特徴がしばしば経路で一緒に働くようになり、高度に相関した特徴がセットされる。
排他的群 Lasso を解くための高速アルゴリズムを提案し、基礎となる群構造が不明な場合の解を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Feb 2020 21:55:11 GMT)
State-only Imitation with Transition Dynamics Mismatch [16.9] イミテーションラーニング(Imitation Learning, IL)は、専門家の行動を活用することで、複雑な目標を達成するための訓練エージェントにとって一般的なパラダイムである。
本稿では,新しい状態のみのILアルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは,専門家と模倣MDPの間に遷移力学ミスマッチが存在する場合,特に有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Feb 2020 02:27:46 GMT)
Identification of Dementia Using Audio Biomarkers [15.7] 本研究の目的は、認知症のステージを自動的に識別するために、音声処理と機械学習技術を使用することである。
非言語的音響パラメータはこの目的のために使われ、言語に依存しないアプローチとなっている。
我々は, スペクトル, 時間, ケプストラム等の音響特性の寄与と, 認知症ステージの同定への選択について分析した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Feb 2020 13:54:00 GMT)
Analysis of diversity-accuracy tradeoff in image captioning [15.7] 低温と組み合わせた単純復号法は,多種多様な精度のキャプションセットを生成するための競争的かつ高速な手法であることを示す。
本稿では,字幕集合の精度と多様性を1つの値で評価するための新しい指標AllSPICEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Feb 2020 00:09:25 GMT)
A Kernel to Exploit Informative Missingness in Multivariate Time Series
from EHRs [15.6] 電子健康記録(EHR)の大部分は、経時的に収集された臨床測定値である。
これらの臨床測定のシーケンスは、自然に時系列として表され、複数の変数と大量の欠落データによって特徴づけられる。
本稿では,観測値からの情報と,欠落したパターンに隠された情報の両方を活用可能な新しいカーネルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Feb 2020 09:54:44 GMT)
SilhoNet-Fisheye: Adaptation of A ROI Based Object Pose Estimation
Network to Monocular Fisheye Images [15.6] 本稿では、ROIに基づく6Dオブジェクトのポーズ推定手法を魚眼画像に適用するための新しいフレームワークを提案する。
また、6Dオブジェクトポーズと2Dバウンディングボックスアノテーションを備えたUWHandlesと呼ばれる魚眼画像データセットも提供しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Feb 2020 19:57:33 GMT)
Ergodic-localized junctions in a periodically-driven spin chain [15.6] 12個の超伝導量子ビットの配列を用いたエルゴディック局在接合のアナログシミュレーションを報告する。
我々の研究は、凝縮物質物理学と物質科学に応用した駆動非秩序系の量子シミュレータを構築するための新しい道を開いた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Feb 2020 06:23:16 GMT)
Few-Shot Learning on Graphs via Super-Classes based on Graph Spectral
Measures [14.9] グラフニューラルネットワーク (GNN) におけるショットグラフ分類の問題について, 限定ラベル付きグラフの場合, 未確認のクラスを認識するために検討した。
グラフ正規化ラプラシアンのスペクトルに基づいて確率測度を各グラフに割り当てる手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Feb 2020 17:11:14 GMT)
Quantum simulation for three-dimensional chiral topological insulator [14.1] これまでに実現されていない3次元キラルトポロジカル絶縁体を示し、量子クエンチにより、バルクおよび表面トポロジカル物理の完全な研究を行う。
この研究は、トポロジカル量子相の完全な研究に向けた新しい量子シミュレーションの道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Feb 2020 04:24:23 GMT)
MajorityNets: BNNs Utilising Approximate Popcount for Improved
Efficiency [13.2] 本稿では、XNorMajと呼ばれるXnorPopcount演算のより小さく、より速く、よりエネルギー効率の良い近似置換を提案する。
XNorMajはXnorPopcount操作の最大2倍のリソース効率を持つことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Feb 2020 04:02:43 GMT)
Advances in Collaborative Filtering and Ranking [13.2] この論文では、協調フィルタリングとランキングの最近の進歩について述べる。
本論では,協調フィルタリングとランキングの歴史と現状について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Feb 2020 18:30:47 GMT)
Kernel Bi-Linear Modeling for Reconstructing Data on Manifolds: The
Dynamic-MRI Case [12.9] 動的(d)MRIデータ復元問題に適合するカーネルベースのフレームワークを開発した。
提案手法はトレーニングデータを使用しず,最適化タスクをペナルティ化するためにグラフラプラシアン行列を用いない。
このフレームワークは、合成されたdMRIデータに基づいて検証され、最先端のスキームとの比較は、データ回復問題における提案手法の豊かな可能性を強調する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Feb 2020 02:42:08 GMT)
Generating Followup Questions for Interpretable Multi-hop Question
Answering [12.0] 本稿では,部分的な情報を読み取ってフォローアップ質問を生成する,オープンドメインのマルチホップ質問に応答するフレームワークを提案する。
このフレームワークは、各ホップを解釈可能とし、後続ホップに関連付けられた検索を、最初のホップと同じくらい柔軟で具体的なものにする。
本稿では,HotpotQAの2ホップブリッジ問題を用いた評価について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Feb 2020 18:58:15 GMT)
Generating lightwave-photon-and-magnon entanglement with a mechanical
oscillator as a "cold reservoir" [9.5] ハイブリッド光子-マグノン系における定常光波-光子-磁気交絡系の実装手法を提案する。
システムはマグノン、光波、マイクロ波光子、フォノンから構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Feb 2020 12:25:55 GMT)
Canadian Adverse Driving Conditions Dataset [8.4] Canada Adverse Driving ConditionsデータセットはAutonomooseの自動運転車プラットフォームで収集された。
このデータセットは、特に悪質な運転条件に焦点を当てた最初の自動運転車データセットである。
8台のカメラからの注釈付きデータの様々な冬の天候条件から収集された7,000フレームを含んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Feb 2020 17:23:40 GMT)
Action Quality Assessment using Siamese Network-Based Deep Metric
Learning [7.9] 提案されたスコアリングモデルはオリンピックのダイビングと体育のヴォートでテストされている。
このモデルは、既存の最先端のスコアリングモデルよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Feb 2020 14:00:05 GMT)
Quantum Attacks without Superposition Queries: the Offline Simon's
Algorithm [7.8] 我々はサイモンのサブルーチンを新しい方法で利用する新しい量子アルゴリズムを導入する。
現状の文献に関して量子時間/古典データのトレードオフを改善した。
我々はデータの複雑さを減らし、過去の重ね合わせ攻撃を改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Feb 2020 21:05:54 GMT)
Echo State Neural Machine Translation [7.5] 我々は、エコー状態ネットワーク(ESN)にインスパイアされたニューラルマシン翻訳(NMT)モデル、エコー状態NMT(ESNMT)を提案する。
この極めて単純なモデル構築およびトレーニング手順であっても、ESNMTは、完全にトレーニング可能なベースラインの70-80%の品質に達していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Feb 2020 00:08:45 GMT)
Optimizing Memory-Access Patterns for Deep Learning Accelerators [6.9] ディープラーニング(DL)ワークロードは、高速な処理と低コストのために、アクセラレータへと移行している。
現代のDLアクセラレータは、DLワークロードを支配する大規模な乗算累積操作を扱うのに長けている。
データをソフトウェア管理のスクラッチパッドメモリで適切に実行する必要があるため、アクセルの計算能力を完全に活用することは困難である。
本稿では,多面体モデルを用いてDLモデルのすべての演算子を解析し,メモリアクセス数を最小化する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Feb 2020 05:06:19 GMT)
MNN: A Universal and Efficient Inference Engine [6.8] Mobile Neural Network (MNN) は、モバイルアプリケーションに適した汎用的で効率的な推論エンジンである。
MNN のコントリビューションには,(1) ランタイム最適化の実行を管理するプリ推論と呼ばれるメカニズムの提示,(2) 最適なパフォーマンスを達成するために演算子にカーネル最適化を提供する,(3) ハイブリッドスケジューリングを可能にするバックエンド抽象化モジュールの導入,エンジンの軽量化などが含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Feb 2020 20:03:16 GMT)
Improving Learning Effectiveness For Object Detection and Classification
in Cluttered Backgrounds [6.7] 本稿では,異種乱雑な背景の学習データセットを自律的に生成するフレームワークを開発する。
提案するフレームワークの学習効率は,複雑で異種な環境で改善されるべきである。
提案フレームワークの性能を実証実験により検討し,COCOデータセットを用いてトレーニングしたモデルと比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Feb 2020 22:28:48 GMT)
Using Single-Step Adversarial Training to Defend Iterative Adversarial
Examples [6.6] そこで本研究では,単段階と反復的な両対向的な例から防御できる,新しい一段階対向訓練法を提案する。
提案手法は, 試験精度が35.67%向上し, 訓練時間を19.14%短縮する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Feb 2020 17:24:24 GMT)
Topology Distance: A Topology-Based Approach For Evaluating Generative
Adversarial Networks [6.4] トポロジー距離 (TD) は、実データの潜在多様体の幾何学的特徴と位相的特徴を生成されたデータと比較する。
我々はTDと、その分野で最もよく使われている、関連する指標である、Inception Score(IS)、Frechet Inception Distance(FID)、Kernel Inception Distance(KID)、Geometry Score(GS)を比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Feb 2020 12:06:41 GMT)
Controllable Level Blending between Games using Variational Autoencoders [6.2] スーパーマリオブラザーズとキッド・イカラスのレベルデータに基づいてVAEをトレーニングし、両方のゲームにまたがる潜伏空間を捕捉できるようにします。
次に、この空間を用いて、両方のゲームからレベルの特性を組み合わせたレベルセグメントを生成する。
これらの余裕は、特に共同創造的レベルの設計にVAEベースのアプローチを適していると我々は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Feb 2020 01:38:35 GMT)
Unmet Needs and Opportunities for Mobile Translation AI [6.0] 我々は、旅行者の頻繁な認識と実際の翻訳の必要性を、2つの移民コミュニティのそれと比較した。
後者の2つは、言語能力が低いため、日々の生活をナビゲートする上で、最も大きな翻訳が必要である。
本研究は,モバイル翻訳ツールの利用状況と限界について,新たな知見を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Feb 2020 19:01:08 GMT)
Sensing individual nuclear spins with a single rare-earth electron spin [5.6] 我々は,Yttriumのオルソシリケートホストに1つのCe$3+$イオンを分光し,コヒーレンス時間を1T_2=124,mu$sとする。
このコヒーレント相互作用時間は、89$Yの核スピンを89$Yの核スピン浴から分離するのに十分長い。
近くにある29ドルのSi原子核スピンを検知し、5%の質量を持つホスト物質を原材料とする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Feb 2020 09:14:27 GMT)
Reinforcement Learning of Risk-Constrained Policies in Markov Decision
Processes [5.1] マルコフ決定プロセス(MDPs)は、確率的不確実性の存在下でのシーケンシャルな意思決定のためのデファクト・フレームワークである。
破滅的な結果が再帰する障害状態と相まって, 対価を割引したMDPについて検討する。
我々の主な貢献は、UDTのような探索とMDPとの学習的相互作用を組み合わせた効率的なリスク制約型プランニングアルゴリズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Feb 2020 13:36:36 GMT)
Acceleration of Actor-Critic Deep Reinforcement Learning for Visual
Grasping in Clutter by State Representation Learning Based on Disentanglement
of a Raw Input Image [5.0] アクター・クリティック・ディープ・強化学習(RL)法は、多種多様な物体をつかむ際には、通常非常に低性能である。
状態表現学習 (SRL) を用いて, RL において重要な情報をまずエンコードする。
その結果,原画像の歪みに基づく前処理が,コンパクトな表現を効果的に捉える鍵であることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Feb 2020 03:58:51 GMT)
The Data Representativeness Criterion: Predicting the Performance of
Supervised Classification Based on Data Set Similarity [4.9] 本稿では,データ代表性基準(DRC)を提案し,トレーニングデータセットが新たな未知のデータセットの表現方法を決定する。
本稿では、DRCがデータセットの類似性を定量化できるかどうか、およびDRCが教師付き分類アルゴリズムの性能に関係しているかどうかを検証するための原理の証明を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Feb 2020 15:08:13 GMT)
Deep Learning on Radar Centric 3D Object Detection [4.8] レーダーのみを用いた3次元物体検出に深層学習手法を導入する。
レーダラベル付きデータの欠如を克服するために,豊富なLiDARデータを利用する新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Feb 2020 10:16:46 GMT)
Comment Ranking Diversification in Forum Discussions [4.5] コメントがほぼランク付けされたコメントのセマンティックな類似性を調整することなく順序付けされたスコアでランク付けされる場合、上位ランク付けされたコメントは、多数意見と不適切な冗長性を強調する傾向にある。
MMR(Maximal Marginal Relevance)を用いたトップKコメントの多様化モデルを提案する。
その結果,オンラインディスカッションフォーラムの上位K人の中で,(1)多様化,(2)包摂,(3)冗長性の向上が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Feb 2020 21:44:41 GMT)
C-CoCoA: A Continuous Cooperative Constraint Approximation Algorithm to
Solve Functional DCOPs [4.4] 本稿では,協調制約近似(CoCoA)アルゴリズムに非線形最適化法を適用した。
提案アルゴリズムは,通信コストの低減と実行時間の短縮を犠牲にして,高品質なソリューションを提供することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Feb 2020 20:44:25 GMT)
Integrating Boundary Assembling into a DNN Framework for Named Entity
Recognition in Chinese Social Media Text [3.7] 中国語の単語境界もまたエンティティ境界であるため、中国語のテキストに対する名前付きエンティティ認識は単語境界検出の恩恵を受けることができる。
本稿では,最先端の深層ニューラルネットワークモデルと境界組立手法を統合し,その更新された単語境界情報を名前付きエンティティ認識のための条件付きランダムフィールドモデルに組み込む。
本手法は,従来の最先端結果よりも2%の絶対的な改善を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Feb 2020 04:29:13 GMT)
Assembly robots with optimized control stiffness through reinforcement
learning [3.4] 本稿では,ロボットの性能向上のために強化学習を利用する手法を提案する。
提案手法は,局所軌道最適化の性能向上に役立つ剛性行列のオンライン生成を保証する。
本手法の有効性は,2つのコンタクトリッチタスクを含む実験により検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Feb 2020 15:54:43 GMT)
Tuning-free ridge estimators for high-dimensional generalized linear
models [3.4] リッジ推定器は、チューニングパラメータを完全に回避できるように修正可能であることを示す。
また、これらの修正版は、標準リッジ推定器とクロスバリデーションを組み合わせた経験的予測精度を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） (Thu, 27 Feb 2020 05:01:42 GMT)
Do ML Experts Discuss Explainability for AI Systems? A discussion case
in the industry for a domain-specific solution [3.2] ドメインスペシャリストは、データとそれが意思決定に与える影響を理解する。
データに対する深い理解がなければ、MLの専門家は、特定のドメインに対して最適な結果を得るためにモデルをチューニングすることはできない。
さまざまなコンテキスト、ユーザ、目標に対するAI説明可能性の研究には、多くの取り組みがあります。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Feb 2020 21:23:27 GMT)
Deep Meditations: Controlled navigation of latent space [3.1] 本研究では,深層生成モデルの潜在空間を創造的に探索し,ナビゲートする手法を提案する。
我々のゴールは、創造的な表現と物語を有意義な人的コントロールで伝えるための媒体として、深層生成モデルの活用を奨励し支援することである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Feb 2020 21:19:44 GMT)
Quantum dimension test using the uncertainty principle [3.0] 本稿では,量子システムの寸法を検証するためのテストを提案する。
プロトコルはノイズを許容し、検証者は1量子状態のみを作成する必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Feb 2020 20:53:04 GMT)
Improving cross-lingual model transfer by chunking [2.5] 本稿では、ソース言語とターゲット言語間の構文的差異に対処するために、ガイド付き言語間モデル転送手法を提案する。
文中の単語の順序や文中の句の順序の違いに対処するため,文中のチャンクや句を転送単位として仮定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Feb 2020 14:02:31 GMT)
Is my Neural Network Neuromorphic? Taxonomy, Recent Trends and Future
Directions in Neuromorphic Engineering [2.2] 明確なコンセンサスはありませんが、それぞれのシステムには以下の機能があります。
このようなベンチマークの基準をすべて満たす潜在的なタスクとして、脳と機械のインターフェースが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Feb 2020 07:10:23 GMT)
PHS: A Toolbox for Parallel Hyperparameter Search [2.0] PHS - Parallel Hyperparameter Search というオープンソースのpythonフレームワークを紹介した。
これは任意のピソン関数の多数の計算インスタンスに対してハイパーパラメータ最適化を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Feb 2020 12:30:00 GMT)
The Mertens Unrolled Network (MU-Net): A High Dynamic Range Fusion
Neural Network for Through the Windshield Driver Recognition [1.8] 制約のない環境での顔認識は、光沢、照明の悪さ、ドライバーのポーズ、動きなど、多くのユニークな課題を生んでいる。
我々は、これらの課題を克服するために、カスタム車両イメージングシステムのハードウェアとソフトウェアをさらに発展させます。
我々は、スルーウインドシールド画像のHDR出力を微調整するために、Mertens Unrolled Network (MU-Net) と名付けた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Feb 2020 16:57:36 GMT)
Non-Markovian effect on quantum optical metrology under dissipative
environment [1.6] 非マルコフ効果は局所散逸環境下で量子光学メロロジーを実行するのに有効であることが示されている。
本研究は、非マルコフ効果を利用して、ノイズの存在下での超感度測定を実現するためのレシピを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Feb 2020 03:07:51 GMT)
Target Detection, Tracking and Avoidance System for Low-cost UAVs using
AI-Based Approaches [1.6] AIベースのアプローチを用いて,低コストUAV飛行制御装置を対象とした目標検出・追跡・回避システムを開発した。
提案したシステムは、同盟国であるUAVが敵の予想外のUAVを避けたり、網で追跡して身を守ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Feb 2020 21:58:54 GMT)
Tighter uncertainty relations based on Wigner-Yanase skew information
for observables and channels [1.2] Wigner-Yanaseスキュー情報は、量子不確実性の尺度として、状態と可観測物の固有の特徴を特徴づけるために用いられる。
本研究では,スキュー情報に基づく量子力学観測器と量子チャネルの総和不確実性関係について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Feb 2020 02:40:23 GMT)
Relations among $k$-ME concurrence, negativity, polynomial invariants,
and tangle [1.2] 負性(英: Negativity)は、単純な計算可能な双部エンタングルメント測度である。
本稿では、主に$k$-MEコンカレンス、負性、不変量、およびタングルの内部関係について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Feb 2020 03:58:30 GMT)
Entanglement-based quantum deep learning [1.2] 我々は,マルチキュービットの絡み合い状態に基づく量子深層学習方式を提案している。
トレーニングの過程では,未知単位ベクトルと未知単位ベクトルとの距離の効率的な計算が実現されている。
古典的アルゴリズムに対する指数的な高速化が実証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Feb 2020 09:14:00 GMT)
Piecewise linear regressions for approximating distance metrics [1.1] 本稿では,ロボット構成空間にまたがる構成間の距離を要約したデータ構造を提案する。
本稿では,単一ロボットに構築したデータ構造を用いて,ロボットの動作計画問題に挑戦する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Feb 2020 22:23:58 GMT)
MLography: An Automated Quantitative Metallography Model for Impurities
Anomaly Detection using Novel Data Mining and Deep Learning Approach [0.5] 本研究は,MLography と呼ばれる異常検出のための最先端人工知能モデルの開発に焦点をあてる。
各物体の異常度を、各物体がその近傍と比べて距離と大きさで定量化し、それぞれが自身の形状の異常によって定量化する。
モデルの性能を提示し,いくつかの代表事例に基づいて解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Feb 2020 15:17:03 GMT)
Testing Monotonicity of Machine Learning Models [0.5] 本稿では,モノトニック性の検証に基づく検証テスト,すなわち,検証技術を用いたホワイトボックスモデル上でのテスト入力の形式的計算を提案する。
ホワイトボックスモデルでは、テストケースの直接計算によって、テスト入力の空間を体系的に探索することができる。
90のブラックボックスモデルに対する実証的な評価は、検証ベースのテストは、適応的ランダムテストと、有効性と効率性に関してプロパティベースの技術より優れていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Feb 2020 17:38:06 GMT)
Bringing freedom in variable choice when searching counter-examples in
floating point programs [0.5] 本稿では,浮動小数点数制約システムを用いたCSPの探索戦略に焦点を当てた。
最先端の戦略を上回り、世界規模の発生件数に基づく新しい検索を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Feb 2020 21:20:38 GMT)
An efficient constraint based framework forhandling floating point SMT
problems [0.5] 本稿では,浮動小数点検証問題に対する新しい制約プログラミングフレームワークである,私たちによる2019年版を紹介する。
私たちにとって、フロートに対する制約は第一級のオブジェクトであり、浮動小数点領域の構造を公開して活用することを目的としています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Feb 2020 21:11:22 GMT)
Multi-tier Automated Planning for Adaptive Behavior (Extended Version) [0.4] 本稿では,異なる仮定セットの仕様を計画するための多層フレームワークを提案する。
非決定論的計画形式への簡潔なコンパイルによる問題インスタンスの解法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Feb 2020 21:16:01 GMT)
Graphcore C2 Card performance for image-based deep learning application:
A Report [0.3] Graphcoreは、機械学習アプリケーションを高速化するためのIPUプロセッサを導入した。
本稿では,深いニューラルネットワーク上でのIPUプロセッサの性能評価を行うベンチマークについて報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Feb 2020 22:17:19 GMT)
Zitterbewegung Effect in Graphene with Spacially Modulated Potential [0.0] 元のディラック点(ODP)と余剰ディラック点(EDPs)の近くで空間変調電位を持つグラフェンにおいて、Zitterbewegung(ZB)効果を調べた。
ZB発振の周波数は、EDPのどの種類が生成され、振幅が数百アングストロームに達するかによって$[107textHz, 1013textHz]の範囲にあるが、その減衰は非常に遅くなる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Feb 2020 15:19:19 GMT)
Theoretical Models of Learning to Learn [0.0] 機械は、何らかの方法でバイアスがあるかどうかを学習できる。通常、バイアスは手によって供給される。例えば、適切な機能のセットを選択することで。
本稿では、バイアス学習の2つのモデル(あるいはそれと同等の学習)と、主な理論的結果を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Feb 2020 13:35:26 GMT)
Tensor network approaches for learning non-linear dynamical laws [0.0] 制御方程式のテンソルネットワークに基づくパラメータ化により,様々な物理的制約を捉えることができることを示す。
データから構造化された動的法則を復元する物理インフォームドアプローチを提案し、表現性とスケーラビリティの必要性を適応的にバランスさせる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Feb 2020 19:02:40 GMT)
Speed limit for open systems coupled to general environments [0.0] マンデルスタム-タム型速度制限は存在しており、この速度制限の不等式にはエネルギーゆらぎが依然として重要な役割を担っていることを示す。
潜在的な応用として、量子サイクリックエンジンにおける状態変化の基本的な制限と、孤立量子系の熱化現象に必要な平衡時間について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Feb 2020 09:27:35 GMT)
Self-Organized Error Correction in Random Unitary Circuits with
Measurement [0.0] 我々は、体積法エンタングルメントエントロピーに対する普遍的で従属的な対数的寄与を定量化する。
我々は、$A$ の絡み合いに対して、qudit を$A$ の奥深くで測定することは無視できる。
ボリュームロー状態は、量子誤り訂正符号におけるページ状態の符号化であると仮定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Feb 2020 19:00:42 GMT)
Reducing Geographic Performance Differential for Face Recognition [0.0] 異なる国における偽の受理率と偽の拒絶率における地理的性能差について検討した。
データセットに大きな不均衡があるにもかかわらず、サンプリング戦略を用いて地理的性能差を緩和する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Feb 2020 13:56:09 GMT)
Proceedings 8th International Workshop on Theorem Proving Components for
Educational Software [0.0] この巻は、2019年8月25日にブラジルのナタールで行われたCADE-27の衛星イベントとして宣伝されたセドゥ19ワークショップの手続きを含んでいる。
Theduシリーズの8番目の導入を代表して、Sarah Winkler氏による招待講演、4つのコントリビューション、Geometry Automated Provers Competitionの第1版が開催された。
ThEduシリーズは、中等教育における数学の直感的な方法から、STEM教育におけるよりフォーマルなアプローチへのスムーズな移行を追求する一方で、定理証明の力を活用して、この移行に対するソフトウェアサポートを好んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Feb 2020 03:10:08 GMT)
Probing quantum processor performance with pyGSTi [0.0] PyGSTiは、量子コンピューティングプロセッサの性能を評価し、特徴付けるPythonソフトウェアパッケージである。
スタンドアロンのアプリケーションとして、あるいはライブラリとして、As-build量子プロセッサ上で様々な量子キャラクタリゼーション、検証、検証プロトコルを実行するために使用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Feb 2020 23:24:14 GMT)
Prediction of adverse events in Afghanistan: regression analysis of time
series data grouped not by geographic dependencies [0.0] 本研究は、アフガニスタンの戦域に関する高度にバランスの取れないデータに対する、困難な回帰課題にアプローチすることであった。
アフガニスタンの400地区ごとに、投資に関する歴史的データと負の事象の正確な性質を区別することなく、負の事象数を予測することに注力した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Feb 2020 15:58:51 GMT)
Multiple Discrimination and Pairwise CNN for View-based 3D Object
Retrieval [0.0] 本稿では,3次元オブジェクト検索のためのMDPCNN (Multi-view Discrimination and Pairwise CNN) を提案する。
SliceレイヤとConcatレイヤを追加することで、複数のバッチと複数のビューを同時に入力することができる。
3Dオブジェクトの検索において,最先端のアルゴリズムよりも顕著な性能を実現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Feb 2020 09:11:23 GMT)
Imbalance Learning for Variable Star Classification [0.0] 我々は,不均衡な学習問題を克服する階層型機械学習分類手法を開発した。
私たちは'データレベル'アプローチを使用して、トレーニングデータを直接拡張し、表現不足のクラスをよりよく記述します。
階層モデルで$texttGpFit$を使用すると,より高い分類率が得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Feb 2020 19:01:05 GMT)
GUP and Point Interaction [0.0] 通常の量子力学とは異なり、シュル「オーディンガー」とファインマンの経路積分アプローチは GUP パラメータの1階で等価でないことが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Feb 2020 21:33:12 GMT)
Emergent photon pair propagation in circuit QED with superconducting
processors [0.0] 異なるレベル間のカップリング比の適切な選択のために、単一光子伝播が抑制され、光子対の伝播が現れることを示す。
この光子対の伝播は、系に付随する偏光子の対超流動に繋がる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Feb 2020 19:44:48 GMT)
Creating quantum many-body scars through topological pumping of a 1D
dipolar gas [0.0] 量子多体傷(quantum many-body scars)は、熱化を避けるための相関量子カオス系の長寿命励起状態である。
我々は超トンク=ジラルドーガスの崩壊と熱化を安定化させることにより、ジスプロシウムのボソニック1D量子ガス中に新しい傷跡を生じさせる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Feb 2020 18:03:02 GMT)
Comparison of Multi-Class and Binary Classification Machine Learning
Models in Identifying Strong Gravitational Lenses [0.0] レンズ発見のための二値分類モデルと多値分類モデルの比較を行った。
結論として、バイナリモデルよりもマルチクラスモデルを使うことには大きなメリットはない、と結論付けます。
マルチクラス機械学習モデルを用いた簡単なレンズ探索の結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Feb 2020 00:11:31 GMT)
CIFAR-10 Image Classification Using Feature Ensembles [0.0] 我々は、手動と深層学習の両方から異なる画像特徴源の組み合わせを利用して、パブリックなCIFAR-10画像データセットから画像を分類する。
向き勾配(HOG)と画素強度のヒストグラムは, それぞれ53%, 59%の分類精度を示した。
ImageNetトレーニング重量とCIFAR-10最適化モデル(CIFAR-VGG)を備えたVGG16は、画像分類(それぞれ60%と93.43%の精度)をさらに改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Feb 2020 22:33:53 GMT)