On the Global Convergence of Training Deep Linear ResNets [104.8] 我々は、$L$-hidden-layer linear residual network(ResNets)のトレーニングのための勾配降下(GD)と勾配降下(SGD)の収束について検討する。
入力層と出力層で一定の線形変換を施したディープ残差ネットワークのトレーニングを行う場合,GDとSGDは共に,トレーニング損失の最小限に収束できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Mar 2020 18:34:49 GMT)
Batch Stationary Distribution Estimation [98.2] サンプル遷移の組を与えられたエルゴードマルコフ鎖の定常分布を近似する問題を考える。
与えられたデータに対する補正比関数の復元に基づく一貫した推定器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Mar 2020 09:10:01 GMT)
Mixed Strategies for Robust Optimization of Unknown Objectives [93.9] そこでは,不確実なパラメータの最悪の実現に対して,未知の目的関数を最適化することを目的として,ロバストな最適化問題を考察する。
我々は,未知の目的をノイズ点評価から逐次学習する,新しいサンプル効率アルゴリズムGP-MROを設計する。
GP-MROは、最悪のケースで期待される目標値を最大化する、堅牢でランダムな混合戦略の発見を目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Mar 2020 09:19:06 GMT)
Predictive Coding for Locally-Linear Control [92.4] 高次元観測と未知のダイナミクスは、多くの実世界の意思決定タスクに最適な制御を適用する際に大きな課題である。
Learning Controllable Embedding (LCE)フレームワークは、観測結果を低次元の潜伏空間に埋め込むことによって、これらの課題に対処する。
理論的には、明示的な次観測予測を予測符号化に置き換えることが可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Mar 2020 18:20:41 GMT)
A general framework for scientifically inspired explanations in AI [76.5] 我々は、AIシステムの説明を実装可能な一般的なフレームワークの理論的基盤として、科学的説明の構造の概念をインスタンス化する。
このフレームワークは、AIシステムの"メンタルモデル"を構築するためのツールを提供することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Mar 2020 10:32:21 GMT)
Almost-Matching-Exactly for Treatment Effect Estimation under Network
Interference [73.2] 本研究では,観測ネットワーク上でユニットが接続されたランダム化実験から直接処理効果を回復するマッチング手法を提案する。
本手法は, 近傍グラフ内の一意部分グラフの個数にほぼ一致する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Mar 2020 15:21:20 GMT)
Unlimited Resolution Image Generation with R2D2-GANs [69.9] 本稿では,任意の解像度の高品質な画像を生成するための新しいシミュレーション手法を提案する。
この方法では、フル長のミッション中に収集したソナースキャンと同等の大きさのソナースキャンを合成することができる。
生成されたデータは、連続的で、現実的に見え、また、取得の実際の速度の少なくとも2倍の速さで生成される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Mar 2020 17:49:32 GMT)
Opportunities of a Machine Learning-based Decision Support System for
Stroke Rehabilitation Assessment [64.5] リハビリテーションアセスメントは、患者の適切な介入を決定するために重要である。
現在の評価の実践は、主にセラピストの経験に依存しており、セラピストの可用性が限られているため、アセスメントは頻繁に実施される。
我々は、強化学習を用いて評価の健全な特徴を識別できるインテリジェントな意思決定支援システムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Mar 2020 17:22:42 GMT)
Matching Neuromorphic Events and Color Images via Adversarial Learning [49.4] 本稿では,イベントベース画像検索(EBIR)問題を提案する。
ニューロモルフィックイベント・カラー画像特徴学習(ECFL)によるEBIR問題に対処する。
また,EBIR問題の発展を促進するため,コミュニティN-UKbenchとEC180データセットにも貢献する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Mar 2020 02:48:56 GMT)
Online Agnostic Boosting via Regret Minimization [47.2] Boostingは、弱い学習ルールを集約するというアイデアに基づいて、広く使われている機械学習アプローチである。
オンラインブースティングアルゴリズムとしては,最弱の学習者に対して,自明な後悔の保証しか持たないことを考えると,そのアルゴリズムは,サブ線形後悔の強い学習者に促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Mar 2020 19:21:25 GMT)
Long Short-Term Sample Distillation [41.6] Long Short-Term Sample Distillationは、前回のトレーニングプロセスの複数のフェーズを同時に利用して、後のトレーニングアップデートをニューラルネットワークに誘導する。
各サンプルの監視信号は、長期信号と短期信号の2つの部分に分割される。
視力およびNLPタスクの総合的な実験結果から,本手法の有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Mar 2020 10:03:14 GMT)
Plug & Play Convolutional Regression Tracker for Video Object Detection [37.5] ビデオオブジェクト検出ターゲットは、オブジェクトのバウンディングボックスを同時にローカライズし、所定のビデオ内のクラスを識別する。
ビデオオブジェクト検出の課題のひとつは、ビデオ全体にわたるすべてのオブジェクトを一貫して検出することだ。
ビデオオブジェクト検出タスクのためのPlug & Playスケール適応型畳み込みレグレッショントラッカーを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Mar 2020 15:57:55 GMT)
A General Framework for Symmetric Property Estimation [35.1] 経験的推定を行う容易な領域と,より複雑な推定器を必要とする困難な領域を同定する。
この難しい領域におけるプロファイル最大可能性(PML)分布 citeADOS16 を概算することにより、多くの特性に対して最適なサンプル複雑性を持つ対称特性推定フレームワークが得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Mar 2020 13:00:04 GMT)
Generating Higher-Fidelity Synthetic Datasets with Privacy Guarantees [34.0] データアノテーションやインスペクションなど,一般的な機械学習開発タスクにおけるユーザのプライバシ向上の課題を考察する。
我々はベイズ微分プライバシーを、より優れたプライバシー利用トレードオフを提供しながら厳密な理論的保証を達成する手段として採用することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Mar 2020 16:23:41 GMT)
Adaptive Structural Hyper-Parameter Configuration by Q-Learning [28.9] 進化的アルゴリズムの性能は、その操作戦略設計だけでなく、そのハイパーパラメータにも依存する。
本稿では,構造的ハイパーパラメータのチューニングを強化学習問題としてモデル化する最初の試みを行う。
CEC 2018テスト関数の勝者アルゴリズムに対して実験結果が好適であった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Mar 2020 13:10:13 GMT)
UFTR: A Unified Framework for Ticket Routing [27.4] 今日、企業は顧客サービスのタイムリーかつ効果的なデリバリに対する需要が増えている。
このタスクは、未解決のサービスインシデント、あるいは"チケット"を適切なサービス専門家のグループにマッチさせることです。
本研究は,エンド・ツー・エンド・モデリング手法を用いて,両サブプロブレムを共同で扱う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Mar 2020 08:01:14 GMT)
EvoNet: A Neural Network for Predicting the Evolution of Dynamic Graphs [26.8] 動的グラフの進化を予測するモデルを提案する。
具体的には、動的グラフの時間的進化パターンを捉えるために、グラフニューラルネットワークと繰り返しアーキテクチャを使用します。
提案手法は,ネットワークの進化にともなう複数の人工データセットと実世界のデータセットを用いて評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Mar 2020 12:59:05 GMT)
MVP: Unified Motion and Visual Self-Supervised Learning for Large-Scale
Robotic Navigation [23.5] 本稿では,大規模かつ目標駆動型ナビゲーションタスクのための新しい動き認識手法であるMVPを提案する。
我々のMVPベースの手法は、より速く学習でき、極端な環境変化とGPSデータの両方に対してより正確で堅牢です。
我々は,Oxford Robotcar と Nordland Railway の2つの大規模実世界のデータセットについて評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Mar 2020 05:19:52 GMT)
Style Example-Guided Text Generation using Generative Adversarial
Transformers [23.2] 本稿では,文脈文とスタイル参照例に基づいて文文を生成する言語生成モデルフレームワークを提案する。
フレームワークは、スタイルエンコーダとテキストデコーダで構成され、スタイルエンコーダは、参照例からスタイルコードを抽出し、テキストデコーダは、スタイルコードとコンテキストに基づいてテキストを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Mar 2020 05:40:57 GMT)
Identification of primary and collateral tracks in stuttered speech [22.9] 臨床およびNLPパースペクティブに着想を得て, 拡散検出のための新しい評価フレームワークを提案する。
本稿では, 半方向性インタビューのコーパスから, 強制整列型ディスフルエンシデータセットを提案する。
単語ベースのスパン特徴を用いることで,音声による予測のベースラインよりも優れることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Mar 2020 16:50:33 GMT)
A Framework for Interdomain and Multioutput Gaussian Processes [22.6] GPにおける拡張的近似推論のための数学的およびソフトウェアフレームワークを提案する。
GPflowで実装された当社のフレームワークは,既存のマルチアウトプットモデルに統一されたインターフェースを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Mar 2020 16:24:59 GMT)
A Multi-Hypothesis Approach to Color Constancy [22.4] 現在のアプローチは、カメラ固有の照度マッピングを学習する際の色濃度の問題である。
本稿では,マルチハイプセシス戦略を用いて,自然に色相のあいまいさを処理できるベイズ的枠組みを提案する。
提案手法は,リアルタイムな実行を維持しつつ,複数の公開データセットに対して最先端の精度を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Mar 2020 15:07:43 GMT)
Business (mis)Use Cases of Generative AI [21.3] Generative AIは、トレーニングデータから新しいデータを生成することを学ぶ機械学習技術のクラスである。
ディープフェイクやメディアおよびアート関連の生成AIのブレークスルーは人々の注意と想像を惹きつけたが、全体的な領域はビジネス利用の初期段階にある。
我々は,AI技術者との共創デザインフィクションを用いて,ビジネス誤用事例の妥当性と重大性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Mar 2020 14:24:59 GMT)
Learning to Locomote with Deep Neural-Network and CPG-based Control in a
Soft Snake Robot [19.8] 生体ヘビに触発されたソフトロボットヘビの新しい移動制御法を提案する。
提案した制御器の性能は,シミュレーションロボットと実ソフトヘビロボットの両方を用いて実験的に検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Mar 2020 20:45:19 GMT)
Toward Interpretability of Dual-Encoder Models for Dialogue Response
Suggestions [18.1] 本稿では、2つのエンコーダから抽出した単語レベルの特徴の上位にアテンション機構を含む注意型二重エンコーダモデルを提案する。
我々は、重要でない単語と望ましいラベルの相互情報を最小化するために、新しい正規化損失を設計する。
実験では、Recall@1の精度と可視性の観点から、提案モデルの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Mar 2020 21:26:06 GMT)
Unsupervised Domain Adaptation for Mammogram Image Classification: A
Promising Tool for Model Generalization [17.9] 一般化は、深層学習モデルの医療画像への応用における重要な課題の1つである。
本稿では,Cycle-GANを用いた教師なしドメイン適応(UDA)手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Mar 2020 02:42:43 GMT)
Towards information-rich, logical text generation with
knowledge-enhanced neural models [15.9] テキスト生成システムは、ディープラーニング技術によって多大な進歩を遂げ、私たちの生活に広く応用されてきた。
既存のエンドツーエンドのニューラルモデルは、入力コンテキストを背景知識で理解できないため、非形式的で汎用的なテキストを生成する傾向があるという問題に悩まされる。
本調査では,知識に富んだテキスト生成システムの総合的なレビューを行い,これらの課題の解決に向けた研究の進展を要約し,オープンな課題と研究の方向性を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Mar 2020 12:41:02 GMT)
Learning-Based Link Scheduling in Millimeter-wave Multi-connectivity
Scenarios [15.9] 信頼性の高い通信を提供するための,有望なソリューションとして,マルチコネクションが登場している。
学習に基づく解法が最適に近づき,ベースライン法より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Mar 2020 12:42:21 GMT)
VAE/WGAN-Based Image Representation Learning For Pose-Preserving
Seamless Identity Replacement In Facial Images [15.9] We present a novel variational generative adversarial network (VGAN) based on Wasserstein loss。
我々のネットワークは、ポーズ保存されたアイデンティティ・モーフィングとアイデンティティ保存されたポーズ・モーフィングの実行に利用できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Mar 2020 03:35:59 GMT)
Learning and Solving Regular Decision Processes [15.5] RDP(Regular Decision Processs)は、非マルコフ力学と報酬を用いてMDPを拡張するモデルである。
本研究では,履歴クラスタリングによる自動学習技術を活用して,MCTSを適応させることで,Mealyマシンを学習し,それを解決する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Mar 2020 16:36:16 GMT)
Bandit optimisation of functions in the Mat\'ern kernel RKHS [14.1] 我々は,Mt'ernカーネルの再生カーネルヒルベルト空間(RKHS)における関数の最適化に関する問題を,雑音フィードバックの下での領域上の滑らか度パラメータ$nu$[0,1]d$で考える。
我々の貢献である$pi$-GP-UCBアルゴリズムは、すべての$nu>1$と$d geq 1$に対して保証されたサブ線形後悔を伴う最初の実践的アプローチである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Mar 2020 14:50:32 GMT)
Compressive Learning of Generative Networks [13.7] 我々は,最近の圧縮学習の枠組みに生成ネットワークトレーニングを取り入れた。
まず,1回のスケッチベクトルとして1回のパスで圧縮することで,大規模データセットの計算負担を低減する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Mar 2020 10:52:43 GMT)
Causal Transfer for Imitation Learning and Decision Making under
Sensor-shift [13.5] このような「センサシフト」下での伝達学習のための因果モデルに基づくフレームワークを提案する。
我々は、人口レベルで、関連するメカニズムをどの程度特定し、転送できるかを厳格に分析する。
計算しやすく, 有限データから推定し, 正確な解よりも解釈し易いプロキシ手法をいくつか導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Mar 2020 12:37:23 GMT)
Sparsity Meets Robustness: Channel Pruning for the Feynman-Kac Formalism
Principled Robust Deep Neural Nets [13.1] 本稿では、堅牢で正確なディープラーニングのための効率的な圧縮アルゴリズムとスパースニューラルネットワークの共設計に焦点を当てる。
緩和されたラグランジアンベースのアルゴリズムを利用して、敵に訓練されたDNNの重みを推定する。
The Feynman-Kac formalism was fundamentald robust and sparse DNNs, we can least double the channel sparsity of the adversarially trained ResNet20 for CIFAR10 classification。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Mar 2020 02:18:43 GMT)
On the Existence of Characterization Logics and Fundamental Properties
of Argumentation Semantics [12.4] 特定の目的のために最も適切な論理形式を選ぶことは最も重要である。
この論文では、キャラクタリゼーション論理の存在と、存在と一意性、表現可能性、置換可能性、検証可能性といった特性について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Mar 2020 11:18:30 GMT)
Analysis via Orthonormal Systems in Reproducing Kernel Hilbert
$C^*$-Modules and Applications [12.1] 本稿では,Hilbert $C*$-module (RKHM) を再現した新しいデータ解析フレームワークを提案する。
ヒルベルト$C*$-加群における正則系の構築の理論的妥当性を示し、RKHMにおける正則化の具体的な手順を導出する。
我々は、RKHMカーネルの主成分分析とペロン・フロベニウス作用素を用いた力学系の解析を一般化するためにそれらを適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Mar 2020 10:01:14 GMT)
Using Image Captions and Multitask Learning for Recommending Query
Reformulations [12.0] 商用画像検索エンジンのクエリレコメンデーションエクスペリエンスを強化することを目的としている。
提案手法は,関連文献からの最先端の実践を取り入れたものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Mar 2020 08:22:46 GMT)
Evolutionary Image Transition and Painting Using Random Walks [11.6] 本稿では、進化的画像遷移にランダムウォークアルゴリズムをどのように使用できるかを示す。
我々は、均一なランダムウォークとバイアス付きランダムウォークに基づいて、異なる突然変異演算子を設計し、ベースライン突然変異演算子と組み合わせることで、興味深い画像遷移プロセスを実現する方法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Mar 2020 10:28:24 GMT)
Reachability Analysis for Feed-Forward Neural Networks using Face
Lattices [10.8] 本稿では,ニューラルネットワークの正確な到達可能な集合を入力集合に並列化する手法を提案する。
我々の手法は、出力セットが与えられた完全な入力セットを構築することができ、安全違反につながる任意の入力を追跡することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Mar 2020 22:23:57 GMT)
Learning from Positive and Unlabeled Data by Identifying the Annotation
Process [9.2] バイナリ分類では、Learning from Positive and Unlabeled data (LePU)は半教師付き学習であるが、ラベル付き要素は1つのクラスのみである。
LePUの研究の大部分は、注釈付き例の選択プロセスと注釈付きクラスの特徴の間のある種の独立性に依存している。
この作業では、SCARよりもより柔軟で現実的なアノテーションプロセスモデルを導入し、さらに重要なのは、挑戦的なLePU問題に対する解決策を提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Mar 2020 17:57:12 GMT)
Detecting Patch Adversarial Attacks with Image Residuals [9.2] 識別器は、クリーンサンプルと逆サンプルを区別するために訓練される。
得られた残基が敵攻撃のデジタル指紋として機能することを示す。
その結果,提案手法は従来見つからなかった,より強力な攻撃に対して一般化可能であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Mar 2020 16:19:17 GMT)
Explicitly Trained Spiking Sparsity in Spiking Neural Networks with
Backpropagation [8.0] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、スパースでイベント駆動の計算によって生じる潜在的なエネルギー効率について検討されている。
本稿では,損失関数のスパイク数と従来の誤差損失とを明示的に含み,精度とスパイク間隔の両方の重みパラメータを最適化する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Mar 2020 23:39:18 GMT)
Permutohedral-GCN: Graph Convolutional Networks with Global Attention [7.9] グラフ畳み込みネットワーク(GCN)は、グラフ内の隣人から機能を集約することで、ノードの特徴ベクトルを更新する。
我々は,ノードがグラフ内の他のノードから選択的に参加し,特徴を集約するグローバルアテンション機構を導入する。
得られた注意に基づくグローバルアグリゲーションスキームは高次元ガウスフィルタと類似していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Mar 2020 02:44:52 GMT)
RandomNet: Towards Fully Automatic Neural Architecture Design for
Multimodal Learning [7.5] 完全自動マルチモーダルニューラルアーキテクチャ探索におけるランダム探索手法の有効性について検討する。
提案手法は,手作業による特徴抽出に頼っている従来の手法と比較して,人間の監督を最小限に抑えた大規模検索空間から各モダリティを選択する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Mar 2020 20:41:57 GMT)
Advertisers Jump on Coronavirus Bandwagon: Politics, News, and Business [7.1] われわれは、Facebookで宣伝された広告を通じて、新型コロナウイルスの流行に関する別の物語を検証した。
新しいFacebook Ads Libraryを使って、私たちは、ニュースメディア、政治、ビジネスと並んで、公衆衛生および非営利団体の広告主を見つけます。
我々は、生物兵器陰謀説から政治家による検証不可能な主張まで、誤情報の可能性をいくつか発見する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Mar 2020 14:07:56 GMT)
Uncertainty-Gated Stochastic Sequential Model for EHR Mortality
Prediction [6.2] 本稿では,欠落変数の分布を推定し,隠れ状態の更新を行い,院内死亡の可能性を予測できる新しい変動再帰ネットワークを提案する。
我々のモデルは、これらの手順を1つのストリームで実行し、エンドツーエンドで全てのネットワークパラメータを共同で学習できることは注目に値する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Mar 2020 04:41:28 GMT)
Robust Policy Search for Robot Navigation with Stochastic Meta-Policies [5.8] 本研究では,ベイズ最適化の主成分を生かして,ポリシー探索アルゴリズムの様々な問題に対して堅牢性を提供する。
いくつかの手法を組み合わせて、それらの相互作用が部品の和よりもどのように機能するかを示す。
提案アルゴリズムを,ロボットアームによるオブジェクトのプッシュやローバーによる経路探索など,いくつかの最適化ベンチマークやロボットタスクにおいて,以前の結果と比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Mar 2020 16:30:59 GMT)
Risk-Averse Learning by Temporal Difference Methods [5.3] 動的リスク尺度による性能評価による強化学習について考察する。
時間差の方法のリスク-逆対応について提案し、その収束性を確率1で証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Mar 2020 11:48:09 GMT)
Identity Recognition in Intelligent Cars with Behavioral Data and
LSTM-ResNet Classifier [5.2] モデルへの入力にはガスとブレーキペダル圧を使用します。
我々の分類手法はLSTMとResNetの組み合わせに基づいている。
最終的な精度は、NUDriveの10ドライバサブセットで79.49%、UTDriveの5ドライバサブセットで96.90%に達する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Mar 2020 11:24:05 GMT)
Understanding Contexts Inside Robot and Human Manipulation Tasks through
a Vision-Language Model and Ontology System in a Video Stream [4.5] 本稿では,ロボットと人間の操作の双方に対して,厳密な制約付き知識領域の下で視覚データセットを提案する。
本稿では,視覚的注意とコモンセンス知識に満ちた知識グラフを組み合わせて生成する手法を提案する。
提案手法により,ロボットはリアルタイム映像を視聴することで,人間の意図的な動作を模倣することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Mar 2020 19:48:59 GMT)
PSF--NET: A Non-parametric Point Spread Function Model for Ground Based
Optical Telescopes [4.2] 地上の光学望遠鏡は、大気の乱流による収差に深刻な影響を受けている。
パラメトリックでない点展開関数 PSF-NET を提案する。
統計的平均PSFの変動は大気乱流プロファイルの変動によって引き起こされる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Mar 2020 00:17:25 GMT)
A Self-Supervised Learning Approach to Rapid Path Planning for Car-Like
Vehicles Maneuvering in Urban Environment [3.9] 本稿では、勾配に基づく自己教師付き学習アルゴリズムを用いて、実現可能な経路を予測する、新しいニューラルネットワークによる経路計画手法を提案する。
このアプローチは過去に得られた経験を強く活用し、操舵角度が制限された車のような車両の実行可能な操縦計画を迅速に得る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Mar 2020 14:48:29 GMT)
Deep Gated Networks: A framework to understand training and
generalisation in deep learning [3.7] 我々は、ReLUアクティベーションを伴うDNNに関する洞察を得るために、ディープゲートネットワーク(DGN)をフレームワークとして利用する。
私たちの理論は、2つの疑問に光を当てている。すなわち、ある点まで深度を増すことがトレーニングの助けになる理由と、ある点を超えて深度を増すことがトレーニングを損なう理由である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Mar 2020 17:25:46 GMT)
A Question-Centric Model for Visual Question Answering in Medical
Imaging [3.6] そこで本稿では,画像の問合せを質問文で行う視覚質問解答手法を提案する。
種々の医用・自然画像データセットを用いた実験により, 提案手法は, 画像特徴と疑問特徴を新しい方法で融合させることで, 従来の手法と同等あるいは高い精度を達成できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Mar 2020 10:16:16 GMT)
Detection and Mitigation of Bias in Ted Talk Ratings [3.4] 入射バイアスは行動条件であり、特定のグループのメンバーに所定の特性を付与する。
本稿では、社会的・職業的なパフォーマンスを評価する多様なソーシャルプラットフォームであるTEDTalksの視聴者評価における暗黙のバイアスを定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Mar 2020 06:13:24 GMT)
RP-DNN: A Tweet level propagation context based deep neural networks for
early rumor detection in Social Media [3.3] ソーシャルメディアプラットフォーム上での早期の噂検出(ERD)は、限定的で不完全でノイズの多い情報が利用可能である場合、非常に困難である。
本稿では,文字ベース双方向言語モデルとLong Short-Term Memory(LSTM)ネットワークを組み合わせた,新しいハイブリッドニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。
当社のモデルでは,12件以上のイベントと2,967件の噂を網羅する大規模拡張データ上での未知の噂を検出するために,最先端(SoA)性能を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Mar 2020 10:47:53 GMT)
Point-GNN: Graph Neural Network for 3D Object Detection in a Point Cloud [3.0] 本稿では,LiDAR点雲から物体を検出するグラフニューラルネットワークを提案する。
我々は、その点雲を近辺の固定半径グラフに効率よくエンコードする。
Point-GNNでは,翻訳のばらつきを低減する自動登録機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Mar 2020 23:44:12 GMT)
Energy-efficient and Robust Cumulative Training with Net2Net
Transformation [2.4] 本研究では,精度の低下を招くことなく,計算効率のトレーニングを実現する累積学習戦略を提案する。
まず、元のデータセットの小さなサブセット上で小さなネットワークをトレーニングし、その後徐々にネットワークを拡張します。
実験により、スクラッチからのトレーニングと比較すると、累積的なトレーニングは計算複雑性を2倍に減らすことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Mar 2020 21:44:47 GMT)
BARD: A structured technique for group elicitation of Bayesian networks
to support analytic reasoning [2.3] BARD (Bayesian ARgumentation via Delphi) は方法論とエキスパートシステムである。
BNの専門知識を持たないグループが問題を理解し分析するための、オンライントレーニングを備えたエンドツーエンドのオンラインプラットフォームである。
最初の実験結果は、BARDが問題解決、推論、コラボレーションを支援することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Mar 2020 21:55:35 GMT)
A Deep learning Approach to Generate Contrast-Enhanced Computerised
Tomography Angiography without the Use of Intravenous Contrast Agents [2.3] 我々は,この非コントラスト変換タスク(NC2C)に対して,2次元サイクル生成適応ネットワークを訓練した。
このパイプラインは、非コントラストCT画像において、視覚的に非コヒーレントな軟組織領域を区別することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Mar 2020 22:20:08 GMT)
CausalML: Python Package for Causal Machine Learning [2.3] CausalMLは因果推論と機械学習に関連するアルゴリズムのPython実装である。
本稿では,このパッケージのコンセプト,スコープ,ユースケースを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Mar 2020 18:34:29 GMT)
Multi-Scale Neural network for EEG Representation Learning in BCI [2.1] 本稿では,複数の周波数/時間範囲における特徴表現を探索する深層多スケールニューラルネットワークを提案する。
スペクトル時間情報を用いた脳波信号の表現により,提案手法を多種多様なパラダイムに応用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Mar 2020 04:06:47 GMT)
Toward equipping Artificial Moral Agents with multiple ethical theories [1.6] 人工道徳エージェント (Artificial Moral Agents, AMA) は、コンピュータ科学の分野であり、人間の行動に類似した道徳的な決定を下す自律機械を作ることを目的としている。
研究と設計は、基礎として、いかなる特定の規範的倫理理論でも、少なくとも1つの特定の規範的倫理理論でも行われてきた。
これは、AMAの機能能力と汎用性を制限し、結果として限られた数の人々が同意する道徳的な結果を引き起こすため、問題となる。
我々は,一般規範的倫理理論のための3層モデルを構築し,AMAが推論時に使用する倫理的視点のシリアライズに利用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Mar 2020 14:33:22 GMT)
Formal Controller Synthesis for Continuous-Space MDPs via Model-Free
Reinforcement Learning [1.1] 連続空間マルコフ決定プロセス(MDP)のポリシーを合成する新しい強化学習手法を提案する。
この論文の重要な貢献は、有限のMDP上での強化学習に古典的な収束結果を活用することである。
本稿では,学習を高速化するために,新たな報酬形成手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Mar 2020 08:29:36 GMT)
Learning in the Sky: An Efficient 3D Placement of UAVs [0.8] 本稿では,地上のセルネットワークをダウンリンクで支援するUAVの3次元展開のための学習機構を提案する。
この問題は、満足度のあるUAV間での非協調ゲームとしてモデル化されている。
この問題を解決するために,不満足なUAVが学習アルゴリズムに基づいて位置情報を更新する,低複雑性アルゴリズムを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Mar 2020 15:16:00 GMT)
Towards Unconstrained Palmprint Recognition on Consumer Devices: a
Literature Review [0.3] バイオメトリック・パームプリントは、ほとんど使われていないが、指紋や顔のバイオメトリックスよりもいくつかの利点がある。
ハンドヘルドデバイスとウェアラブルデバイスにおける最近の画像機能の改善は、手のひらプリントの使用に対する関心を再燃させた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Mar 2020 09:53:43 GMT)
Explainable and Scalable Machine-Learning Algorithms for Detection of
Autism Spectrum Disorder using fMRI Data [0.3] 提案した深層学習モデル ASD-DiagNet は神経型スキャンから ASD の脳スキャンの分類に一貫した精度を示す。
我々の手法はAuto-ASD-Networkと呼ばれ、ディープラーニングとサポートベクトルマシン(SVM)を組み合わせて、ニューロタイプスキャンからASDスキャンを分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Mar 2020 18:20:44 GMT)
GPU-Accelerated Mobile Multi-view Style Transfer [0.0] 3Dフォトプラットフォームは、コンテンツ作成を容易にするシンプルな画像操作ツールを提供する必要がある。
GPU技術の最近の進歩によって推進されたアーティスティックなニューラルスタイルの転送は、従来の写真を強化するツールのひとつだ。
本稿では、ビュー間のスタイル整合性を実現するGPUアクセラレーション方式のマルチビュー転送パイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Mar 2020 08:20:47 GMT)
The statistical physics of discovering exogenous and endogenous factors
in a chain of events [0.0] 本研究では,一連の事象発生時間から外生的・内生的要因を推定する手法を開発した。
この分析は、不均一なポアソン過程とホークス過程を組み合わせたモデルを用いて行われる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Mar 2020 04:55:41 GMT)
The integration of photonic crystal waveguides with atom arrays in
optical tweezers [0.0] 1次元および2次元PCWにおいて光子に強く結合した単一原子ツイーザーアレイを用いて、光と物質の強い量子相互作用を達成することを目的として、現在の実験的進展に対するいくつかの重要な障壁を克服する装置について述べる。
技術の進歩は、PCWの誘導モードと光の効率的な自由空間結合、小さなガラス真空セル内のシリコンチップのケイ酸塩結合、フォトニック結晶導波路の近接場への単原子ツイーザーアレイの決定論的、機械的伝達などである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Mar 2020 22:45:18 GMT)
Split-Gate Cavity Coupler for Silicon Circuit Quantum Electrodynamics [0.0] シリコン二重量子ドット(DQD)におけるコヒーレント電荷-光子結合とスピン-光子カップリングが最近達成された。
複数のDQDを同じマイクロ波空洞に結合させる多目的分割ゲートキャビティカップラを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Mar 2020 18:24:10 GMT)
Signatures of associative memory behavior in a multi-mode spin-boson
model [0.0] 非平衡相互作用するスピン-ボソン系は連想記憶の基本的な性質を模倣できることを示す。
我々は、2つの相、すなわち「常磁性」と「強磁性」の相、およびこれらの状態間の交差挙動を同定する。
ホップフィールド連想記憶の熱力学と類似点と相違点を強調し、強い結合スピンボソン系において「機械学習行動」の要素が実際に現れることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Mar 2020 16:34:02 GMT)
Robot Mindreading and the Problem of Trust [0.0] 本稿では,ロボットに対する信念,願望,意図の帰属に関する3つの疑問を提起する。
私は、利用可能な証拠が彼らに答えるには不十分であることを示します。
ここでの心配は、ロボットをもっとマインドリーなものにすることで、自動決定プロセスを理解するプロジェクトを捨てようとしていることです。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Mar 2020 22:55:42 GMT)
Quantum Correlations Dynamics In Two Coupled Semiconductor InAs Quantum
Dots [0.0] 2つの半導体量子ドット内に配置された2つの励起量子ビット間の量子不協和と共起のダイナミクスについて検討する。
温度と無次元時間の値が大きい場合, 消滅するコンカレンスとは異なり, 非ゼロ不協和音が観測可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Mar 2020 19:41:45 GMT)
On the heat transfer across a vacuum gap mediated by Casimir force [0.0] カシミール力駆動熱流束は, 任意の離間距離で2つの固体間の近接場熱流束よりも少なくとも15桁小さいことが実証された。
我々は,カシミール力駆動熱流束へのアクセスを許さない振動モードの仮想温度の測定値として,報告された測定値がもはやない,という説得力のある議論を提示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Mar 2020 11:02:36 GMT)
On six-photon entangled state emitted from a single third-order
parametric down-conversion process [0.0] 我々は,1つの3階パラメトリックダウンコンバージョンプロセスから放出される6光子絡み状態を考える。
弱い非線形性の状態では、ツインビーム6光子対称状態を分析することができる対称性検出器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Mar 2020 12:32:41 GMT)
Maximum velocity quantum circuits [0.0] 量子格子モデルの2つのクラスにおいて、時間外相関器(OTOC)の長期的限界を考察する。
光円錐内におけるOTOCの長期値の解析結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Mar 2020 19:00:06 GMT)
ML4Chem: A Machine Learning Package for Chemistry and Materials Science [0.0] ML4Chemは、化学と材料科学のためのオープンソースの機械学習ライブラリである。
機械学習モデルとパイプラインの開発とデプロイのための拡張可能なプラットフォームを提供する。
ここでは、実装、デプロイ、推論のためのアトミックモジュールを紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Mar 2020 00:28:19 GMT)
Improved Simulation of Quantum Circuits by Fewer Gaussian Eliminations [0.0] 我々は、$t$$T$ゲートマジックステートを用いた量子回路の強いシミュレーションコストが、その上界に非自明な還元を示すことを示した。
これは、キュービットで発見された以前の数値境界と一致する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Mar 2020 19:00:04 GMT)
Gaussian Process Policy Optimization [0.0] 本稿では,アクターに批判的かつモデルなしの強化学習アルゴリズムを提案する。
ベイズ的パラメータ空間探索法を用いて環境を解く。
ロボットの移動をシミュレートする環境において、現在のアルゴリズムよりも経験的に優れていることが示されています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Mar 2020 18:06:27 GMT)
From Fractional Quantum Mechanics to Quantum Cosmology: An Overture [0.0] この写本は、分数量子力学の宇宙論的な設定への拡張を示唆している。
量子宇宙論における分数計算の応用を紹介する。
調査の例は、非常に単純なモデルによって提供される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Mar 2020 18:01:34 GMT)
Fast and efficient deterministic quantum state transfer between two
remote mechanical resonators [0.0] 有効結合強度の断熱的変化を用いて高効率で量子状態移動が得られることを示す。
その結果, 結合強度の小さい値であっても, 断熱へのショートカットは, 効率的かつ高速な量子状態伝達を提供することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Mar 2020 20:18:54 GMT)
Drive-noise tolerant optical switching inspired by composite pulses [0.0] マッハ-ツェンダー干渉計内の電気光学変調器は、集積フォトニクスにおける光スイッチの一般的な構成である。
高いスイッチング速度で動作する場合の課題は、電子駆動信号からのノイズがスイッチング性能に影響を与えることである。
スイッチのオンオフ状態とオンオフ状態の両方において、スイッチング光モードで符号化された位相情報と強度情報の両方に対して、ドライブノイズに対する保護を提供するスイッチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Mar 2020 18:56:10 GMT)
DEEVA: A Deep Learning and IoT Based Computer Vision System to Address
Safety and Security of Production Sites in Energy Industry [0.0] 本稿では,シーン分類,シーン中のオブジェクト検出,セマンティックセグメンテーション,シーンキャプションなど,さまざまなコンピュータビジョンに関わる問題に取り組む。
我々は、シーン分類、オブジェクト検出、セマンティックセグメンテーション、シーンのキャプションを扱うためのDeep ExxonMobil Eye for Video Analysis (DEEVA)パッケージを開発した。
その結果, RetinaNet物体検出器を用いた伝達学習により, 作業者の存在, 車両・建設機器の種類, 安全関連物体を高い精度(90%以上)で検出できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Mar 2020 21:26:00 GMT)
Cell Mechanics Based Computational Classification of Red Blood Cells Via
Machine Intelligence Applied to Morpho-Rheological Markers [0.0] 非教師なし機械学習手法は、リアルタイム変形性と蛍光(RT-FDC)により得られる形態・レオロジーマーカーにのみ適用される
提案手法は, 成熟赤血球由来の赤血球の分類において, ラベルフリーで有望な結果が得られたことを報告した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Mar 2020 15:11:46 GMT)
Cavity quantum electrodynamic readout of a solid-state spin sensor [0.0] 固体スピンセンサーには、普遍的で高忠実な読み出し技術がない。
誘電体マイクロ波空洞への強い結合を通じて窒素空洞(NV)中心の集合体を高忠実で室温で読み取る方法を示した。
以上の結果から, アンサンブルサイズの増大, スピン共鳴線幅の縮小, キャビティ品質の向上などにより, 固体スピンセンサの単体読み出し精度を実現するための明確な経路が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Mar 2020 18:57:40 GMT)
Analysis of Gait-Event-related Brain Potentials During Instructed And
Spontaneous Treadmill Walking -- Technical Affordances and used Methods [0.0] 歩行関連事象関連脳電位(gERPs)は、ヒト歩行制御における皮質脳領域の機能的役割に関する情報を提供する。
本研究の目的は、歩行関連ERPの時間依存性解析のための実験的および技術的解決の可能性を探ることである。
ソリューションは、カスタムメイドのUSB同期インターフェース、時間同期モジュール、データマージモジュールで構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Mar 2020 11:54:47 GMT)
A-TVSNet: Aggregated Two-View Stereo Network for Multi-View Stereo Depth
Estimation [0.0] マルチビューステレオ(MVS)画像から深度マップを推定する学習ネットワークを提案する。
The proposed network called A-TVSNet is evaluate on various MVS datasets and show the ability to produce high quality depth map。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Mar 2020 08:29:35 GMT)
A scheme for automatic differentiation of complex loss functions [0.0] 複素関数の自動微分を実現するための効率的かつシームレスなスキームを提案する。
このスキームは、複素数を使用するニューラルネットワークの実装を著しく単純化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Mar 2020 02:01:46 GMT)
A high fidelity light-shift gate for clock-state qubits [0.0] 本稿では,これら2つのアプローチの最も優れた特徴を組み合わせたLSゲートの実装手法を提案する。
我々は超微細なクロック状態でLSゲートを直接操作することができ、可視光波長で控えめなレーザーパワーを用いて99.74(4)%のゲートフィラリティを達成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Mar 2020 18:56:37 GMT)