Graphon Pooling in Graph Neural Networks [169.1] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフによってモデル化された不規則構造上の信号の処理を含む様々なアプリケーションで効果的に使用されている。
本稿では,グラフのスペクトル特性を保存したグラフオンを用いて,GNNのプールとサンプリングを行う新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Mar 2020 21:04:20 GMT)
Holistically-Attracted Wireframe Parsing [123.6] 本稿では,入力画像中のベクトル化ワイヤフレームを1つのフォワードパスで検出する高速で類似的な解析手法を提案する。
提案手法は, (i) ラインセグメントとジャンクション提案生成, (ii) ラインセグメントとジャンクションマッチング, (iii) ラインセグメントとジャンクション検証の3つのコンポーネントから構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Mar 2020 17:43:57 GMT)
Towards Noise-resistant Object Detection with Noisy Annotations [119.6] ディープオブジェクト検出器の訓練には、正確なオブジェクトラベルとバウンディングボックス座標を持つ、相当量の人間の注釈画像が必要である。
ノイズの多いアノテーションはずっと簡単にアクセスできますが、学習には有害かもしれません。
ノイズにはラベルノイズとバウンディングボックスノイズが混在している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Mar 2020 01:32:16 GMT)
Online Joint Bid/Daily Budget Optimization of Internet Advertising
Campaigns [116.0] 複数のチャンネルにまたがるペイ・パー・クリック広告キャンペーンのオンライン共同入札/日次予算最適化の自動化問題について検討する。
どのキャンペーンでも、Gaussian Processesによる入札のクリック数と日々の予算に依存しています。
我々は4つのアルゴリズムを設計し、O(sqrtT)として高い確率で上界した後悔に苦しむことを示す。
我々は,1年以上に1日平均1000ユーロを消費した実世界のアプリケーションにおいて,我々のアルゴリズムの採用結果を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Mar 2020 11:07:38 GMT)
Multi-Source Domain Adaptation for Text Classification via
DistanceNet-Bandits [101.7] 本研究では,NLPタスクのコンテキストにおいて,サンプル推定に基づく領域間の相違を特徴付ける様々な距離ベース尺度について検討する。
タスクの損失関数と協調して最小化するために,これらの距離測度を付加的な損失関数として用いるディスタンスネットモデルを開発した。
マルチアーム・バンド・コントローラを用いて複数のソース・ドメインを動的に切り替えるDistanceNet-Banditモデルに拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Mar 2020 21:21:22 GMT)
TimeConvNets: A Deep Time Windowed Convolution Neural Network Design for
Real-time Video Facial Expression Recognition [93.0] 本研究では、リアルタイムな映像表情認識を目的とした、新しい時間窓付き畳み込みニューラルネットワーク設計(TimeConvNets)について検討する。
我々は,TimeConvNetsが表情の過度なニュアンスを捕捉し,低い推論時間を維持しながら分類精度を高めることができることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Mar 2020 20:58:52 GMT)
ElixirNet: Relation-aware Network Architecture Adaptation for Medical
Lesion Detection [90.1] 本稿では,1)TruncatedRPNが正負値と負値のバランスをとること,2)Auto-lesion Blockが自動的に医療画像にカスタマイズされ,地域提案間の関係認識操作が組み込まれること,3)Relation Transferモジュールが意味的関係を組み込むこと,の3つのコンポーネントを含む新しいElixirNetを紹介した。
DeepLesionとKits19の実験では、ElixirNetの有効性が証明され、パラメータが少なくてFPNよりも感度と精度が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Mar 2020 05:29:49 GMT)
Uncertainty Quantification for Deep Context-Aware Mobile Activity
Recognition and Unknown Context Discovery [85.4] 我々はα-βネットワークと呼ばれる深層モデルのコンテキスト認識混合を開発する。
高レベルの文脈を識別することで、精度とFスコアを10%向上させる。
トレーニングの安定性を確保するために、公開データセットと社内データセットの両方でクラスタリングベースの事前トレーニングを使用しました。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Mar 2020 19:35:34 GMT)
Improving Candidate Generation for Low-resource Cross-lingual Entity
Linking [81.4] XEL(クロスランガル・エンティティ・リンク)は、ソース言語テキストから抽出された参照をターゲット言語知識ベース(KB)で検索するタスクである。
本稿では,(1)エンティティ参照とKBエントリの切断を減らすこと,(2)低リソースシナリオへのモデルの堅牢性を改善すること,の3つの改良を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Mar 2020 05:32:09 GMT)
Learn2Perturb: an End-to-end Feature Perturbation Learning to Improve
Adversarial Robustness [79.5] Learn2Perturbは、ディープニューラルネットワークの対角的堅牢性を改善するために、エンドツーエンドの機能摂動学習アプローチである。
予測最大化にインスパイアされ、ネットワークと雑音パラメータを連続的にトレーニングするために、交互にバックプロパゲーショントレーニングアルゴリズムが導入された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Mar 2020 16:51:46 GMT)
Video Depth Estimation by Fusing Flow-to-Depth Proposals [65.2] 本稿では,映像深度推定のためのフロー・ツー・ディープス・レイヤの異なる手法を提案する。
モデルは、フロー・トゥ・ディープス層、カメラ・ポーズ・リファインメント・モジュール、ディープ・フュージョン・ネットワークから構成される。
提案手法は,最先端の深度推定法より優れ,合理的なデータセット一般化能力を有する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Mar 2020 06:34:04 GMT)
Heterogeneous Graph Transformer [49.7] Webスケールの不均一グラフモデリングのための不均一グラフ変換器(HGT)アーキテクチャ
動的ヘテロジニアスグラフを扱うために、HGTに相対時間符号化手法を導入する。
Web スケールのグラフデータを扱うため,ヘテロジニアスなミニバッチグラフサンプリングアルゴリズム--HGSampling--を設計し,効率的かつスケーラブルなトレーニングを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Mar 2020 04:49:21 GMT)
Predicting A Creator's Preferences In, and From, Interactive Generative
Art [47.7] 我々は311人の被験者の好みを、特定の生成芸術形式と他の生活様式の両方で収集する。
我々は、好みを分析し、機械学習モデルを訓練し、残りから好みのサブセットを予測する。
我々の研究した生成芸術形態の嗜好は、偶然(およびその逆)よりも、他の人生の歩みの嗜好を予測できないことがわかりました。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Mar 2020 01:05:45 GMT)
Multilingual Twitter Corpus and Baselines for Evaluating Demographic
Bias in Hate Speech Recognition [46.6] ヘイトスピーチ検出のための多言語Twitterコーパスを公開している。
コーパスは英語、イタリア語、ポーランド語、ポルトガル語、スペイン語の5つの言語をカバーしている。
我々は、クラウドソーシングプラットフォームを用いて、推定された人口統計ラベルを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Mar 2020 13:34:59 GMT)
End-to-End Fast Training of Communication Links Without a Channel Model
via Online Meta-Learning [40.4] チャネルモデルが利用できない場合、フェーディングノイズチャネル上のエンコーダとデコーダのエンドツーエンドのトレーニングには、チャネルとフィードバックリンクの繰り返しの使用が必要である。
以前の作業では、複数のチャネル上での共同トレーニングを検討しており、チャンネルのクラスでうまく機能する1組のエンコーダとデコーダを見つけることを目的としていた。
本稿では,メタラーニングによるジョイントトレーニングの限界を回避することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Mar 2020 12:25:53 GMT)
Scaling Up Multiagent Reinforcement Learning for Robotic Systems: Learn
an Adaptive Sparse Communication Graph [39.5] 多エージェント強化学習の複雑さはエージェント数に対して指数関数的に増加する。
しばしば無視されるMARLの重要な特徴は、エージェント間の相互作用が極めて疎いことである。
疎度誘導活性化関数を一般化した適応的スパースアテンション機構を提案する。
提案アルゴリズムは,解釈可能なスパース構造を学習し,大規模マルチエージェントシステムを含むアプリケーションにおいて,従来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） (Tue, 3 Mar 2020 21:53:06 GMT)
Security of Deep Learning based Lane Keeping System under Physical-World
Adversarial Attack [38.4] Lane-Keeping Assistance System (LKAS) は現在、便利で広く利用可能であるが、非常に安全性と安全性が重要である。
本研究では,実世界のDNNベースのLKASeを攻撃するための最初の体系的アプローチを設計し,実装する。
汚い道路パッチを,実用性とステルスネスのための新規かつドメイン固有の脅威モデルとして同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Mar 2020 20:35:25 GMT)
Analyzing Accuracy Loss in Randomized Smoothing Defenses [35.4] 逆例は、機械学習アルゴリズムをクリティカルなコンテキストにデプロイする際の関心事である。
予測は、私たちが分類したい入力例にランダムノイズを加えることで滑らかになる。
ノイズレベルによっては, 平滑化による仮説の集合が縮小し, 平滑化後の自然な精度が低下する理由の1つが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Mar 2020 15:27:53 GMT)
Learning Rope Manipulation Policies Using Dense Object Descriptors
Trained on Synthetic Depth Data [32.9] 本稿では,初期とゴールのロープ構成間の点対対応を学習する手法を提案する。
ABB YuMi Robotによるノットタイリングタスクの50回の試行では、これまで見つからなかった構成から66%のノットタイリング成功率を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Mar 2020 23:43:05 GMT)
Self-Supervised Graph Representation Learning via Global Context
Prediction [31.1] 本稿では,データ自体による自然監督を利用して,グラフ表現学習のための新たな自己教師型戦略を提案する。
グラフ内のノードのペアをランダムに選択し、よく設計されたニューラルネットをトレーニングし、一方のノードのコンテキスト位置を他方と相対的に予測する。
我々の仮説は、そのようなグラフ内コンテキストから得られた表現はグラフのグローバルなトポロジーを捉え、ノード間の類似性と区別を微妙に特徴づける、というものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Mar 2020 15:46:01 GMT)
multi-patch aggregation models for resampling detection [31.0] 多くの最先端の法医学アルゴリズムは画像サイズに敏感であり、様々な次元の画像で操作すると、その性能は急速に低下する。
この問題に対処するため,ITERATIVE POOLINGと呼ばれる新しいプール方式を提案する。
このプーリング戦略は、ROI Max-poolingのように情報を失うことなく、離散的に入力テンソルを動的に調整することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Mar 2020 07:19:56 GMT)
Deep Multi-Modal Sets [30.0] ディープ・マルチモーダル・セット(Deep Multi-Modal Sets)は、1つの長く成長する固定サイズのベクトルではなく、非順序集合として特徴の集合を表現する技法である。
さまざまなタイプのタスクを学習するために,さまざまなモダリティを理由として,スケーラブルでマルチモーダルなフレームワークを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Mar 2020 15:48:44 GMT)
Rethinking the Route Towards Weakly Supervised Object Localization [28.9] 弱教師付きオブジェクトローカライゼーションは、クラスに依存しないオブジェクトローカライゼーションとオブジェクト分類の2つの部分に分けられるべきである。
クラス非依存のオブジェクトローカライゼーションでは、クラス非依存のメソッドを使用してノイズの多い擬似アノテーションを生成し、クラスラベルなしで境界ボックスのレグレッションを実行する必要がある。
我々のPSOLモデルは、微調整なしで異なるデータセット間で良好な転送性を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Mar 2020 03:12:56 GMT)
MBGD-RDA Training and Rule Pruning for Concise TSK Fuzzy Regression
Models [28.5] 正規化, DropRule および AdaBound アルゴリズムを用いたミニバッチグラディエントDescent が最近提案されている。
優れたパフォーマンスを示しているが、ルールの数を直接指定することはできない。
本稿では, MBGD-RDAの2つの変種を提案する。
また,TSKファジィシステムに対して,回帰性能を著しく損なうことなく,ルール数を削減できるルールプーニングアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Mar 2020 17:09:50 GMT)
DDU-Nets: Distributed Dense Model for 3D MRI Brain Tumor Segmentation [27.5] 分散高密度接続(DDC)の3つのパターンが提案され,CNNの機能再利用と伝播が促進される。
DDC(DDU-Nets)を組み込んだCNNベースのモデルでは,3次元MR画像から脳腫瘍をよりよく検出し,セグメンテーションするために,ピクセルからピクセルへの効率よくトレーニングを行う。
提案手法はBraTS 2019データセットで評価され,DDU-Netsの有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Mar 2020 05:08:34 GMT)
DeepSperm: A robust and real-time bull sperm-cell detection in densely
populated semen videos [26.5] この研究はDeepSpermと呼ばれるアーキテクチャを提案し、課題を解決し、最先端のアーキテクチャよりも正確で高速である。
実験では,テストデータセット上で86.91 mAP,処理速度50.3 fpsを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Mar 2020 09:05:05 GMT)
Data-Free Adversarial Perturbations for Practical Black-Box Attack [25.4] 本研究では, 学習データ分布の知識を必要とせずに, 対象モデルを騙し, 対向的摂動を創り出すためのデータフリー手法を提案する。
提案手法は,攻撃者が訓練データにアクセスできない場合でも,現在のディープラーニングモデルが依然として危険であることを実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Mar 2020 02:22:12 GMT)
Digital Collaborator: Augmenting Task Abstraction in Visualization
Design with Artificial Intelligence [25.4] この手作業の抽象化プロセスは、デザイナのバイアスやドメインの背景や知識の欠如によってエラーを起こしやすい、と私たちは主張する。
本稿では,課題抽象化の成果を検証・推論する能力を高めることで,実践者の可視化を支援する人工知能システムであるDigital Collaboratorを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Mar 2020 02:53:34 GMT)
Marketplace for AI Models [21.0] 我々は、分散オンラインマーケットプレースに基づく新しいAI拡散手法のガイドラインをスケッチする。
このような市場の技術的、経済的、規制的な側面について検討する。
これらのマーケットプレースのほとんどは,比較的少数のモデルを持った集中型商用マーケットプレースであることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Mar 2020 15:27:30 GMT)
Safe Reinforcement Learning for Autonomous Vehicles through Parallel
Constrained Policy Optimization [20.9] 本稿では,2つの自律運転タスクに対して,Parallel Constrained Policy Optimization (PCPO)と呼ばれる安全強化学習アルゴリズムを提案する。
PCPOは、今日のアクター批判アーキテクチャを3成分学習フレームワークに拡張し、3つのニューラルネットワークを使用してポリシー関数、値関数、新たに追加されたリスク関数を近似する。
安全制約問題の実現性を確保するため、並列学習者は異なる状態空間を探索し、学習とポリシー更新を加速する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Mar 2020 02:53:30 GMT)
A Robust Imbalanced SAR Image Change Detection Approach Based on Deep
Difference Image and PCANet [20.2] 深層学習に基づく非平衡多時間合成開口レーダ(SAR)画像に対して,新しいロバストな変化検出手法を提案する。
我々の主な貢献は、差分画像を生成する新しい方法と並列ファジィc-means(FCM)クラスタリング法を開発することである。
実験の結果,提案手法は不均衡なSARデータに対して有効で頑健であり,ほとんどの最先端手法よりも99.52%変化検出精度を実現していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Mar 2020 20:05:49 GMT)
Phonetic Feedback for Speech Enhancement With and Without Parallel
Speech Data [19.7] 音声フィードバックは、貴重なトップダウン情報を含むにもかかわらず、音声強調研究ではまれである。
模擬損失の手法を用いて音素フィードバックをオフザシェルフ・エンハンスメント・システムに提供する。
パラレル音声データで訓練された最先端のニューラルエンハンスメントシステムを改善することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Mar 2020 20:06:24 GMT)
Error bounds in estimating the out-of-sample prediction error using
leave-one-out cross validation in high-dimensions [19.4] 高次元状態におけるサンプル外リスク推定の問題について検討する。
広範囲にわたる経験的証拠は、アウト・ワン・アウト・クロス・バリデーションの正確さを裏付ける。
この理論の技術的利点の1つは、拡張可能な近似LOに関する最近の文献から得られたいくつかの結果を明確化し、接続することができることである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Mar 2020 20:07:07 GMT)
Towards Real-time Mispronunciation Detection in Kids' Speech [19.2] 現代の誤発音検出・診断システムでは,ディープラーニングの導入により精度が著しく向上している。
特に、最先端技術は双方向のリカレントネットワークを使用し、一方向ネットワークの方が適している可能性がある。
モデルのアライメントを改善するために2つの損失項を試すことにより、この制限に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Mar 2020 19:58:43 GMT)
Untangling in Invariant Speech Recognition [18.0] 我々は、音声を認識するために訓練されたニューラルネットワークの中で、情報を解き放つ方法を研究する。
話者固有のニュアンス変動はネットワーク階層によって排除されるのに対し、タスク関連特性は後続の層で解消される。
計算の各段階におけるタスク関連特徴を効率よく抽出することにより,深部表現が時間的アンハングリングを行うことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Mar 2020 20:48:43 GMT)
SPAN: A Stochastic Projected Approximate Newton Method [17.9] ヘッセン行列の逆数を計算するために,新しい近似的かつ高速なニュートン法であるSPANを提案する。
SPANは、コンバージェンスウォールクロック時間の観点から、既存の1次および2次最適化手法より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Mar 2020 02:01:33 GMT)
Hierarchical Context Enhanced Multi-Domain Dialogue System for
Multi-domain Task Completion [17.7] 本稿では,提案した階層型文脈拡張対話システム(HCEDS)について述べる。
本システムの主な動機は,複雑な対話を十分に理解するための階層的文脈の可能性を包括的に探求することである。
その結果,本システムは自動評価において第1位,人的評価では第2位となることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Mar 2020 05:10:13 GMT)
Efficient Exploration in Constrained Environments with Goal-Oriented
Reference Path [15.7] 環境マップに基づいて衝突のない経路を予測できる深層畳み込みネットワークを訓練する。
これは強化学習アルゴリズムによって、経路を忠実に追従することを学ぶために使われる。
提案手法は,新しい環境へのサンプル効率と一般化能力を継続的に改善することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Mar 2020 17:07:47 GMT)
High Performance Logistic Regression for Privacy-Preserving Genome
Analysis [15.1] 本稿では、安全なロジスティック回帰学習プロトコルとその実装について、アクティベーション関数を安全に計算する新しいサブプロトコルを提案する。
本稿では,局所的なネットワークに分散した高次元ゲノムデータに基づいてロジスティック回帰モデルをトレーニングするための,最も高速なセキュアなマルチパーティ計算実装を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Mar 2020 11:00:01 GMT)
Watch your Up-Convolution: CNN Based Generative Deep Neural Networks are
Failing to Reproduce Spectral Distributions [13.4] 上向きの畳み込みあるいは転置畳み込みは、そのようなモデルが自然学習データのスペクトル分布を正確に再現できないことを示します。
トレーニング最適化の目的に新しいスペクトル正規化項を加えることを提案する。
提案手法は,周波数誤差を回避したスペクトル一貫したGANの訓練を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Mar 2020 23:04:33 GMT)
The estimation error of general first order methods [12.5] 我々は,高次元回帰と低次元行列推定という2種類の推定問題を考察する。
我々は、観測数とパラメータ数の両方が分岐する高次元最適値の誤差を下界に導出する。
これらの下界は、推定誤差が下界とわずかに無視可能な項に一致するアルゴリズムが存在することを意味している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Mar 2020 17:44:58 GMT)
Features for Ground Texture Based Localization -- A Survey [12.2] 特徴量に基づく地盤テクスチャに基づく車両位置決めは,インフラストラクチャフリーな高精度な位置決めを実現する上で有望な手法である。
本研究は,画像ペアと合成変換を別々に行い,利用可能な特徴抽出手法を初めて広範囲に評価するものである。
我々は、AkaZE、SURF、CenSurEを最高のキーポイント検出器として同定し、CenSurEとORB、BRIEF、LATCHの特徴記述子をペアリングして、インクリメンタルなローカライゼーションで最大の成功率を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Mar 2020 09:58:42 GMT)
Learn to Generate Time Series Conditioned Graphs with Generative
Adversarial Nets [11.8] 我々は、時系列グラフ生成と呼ばれる新しい問題に興味を持っている:入力時系列が与えられたら、ターゲット関係グラフを推論することを目指している。
そこで我々は,新しい時系列条件付きグラフ生成・生成Adrial Networks (TSGGGAN)を提案する。
合成および実単語遺伝子制御ネットワークデータセットの広範な実験は、提案したTSGG-GANの有効性と一般化性を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Mar 2020 10:41:56 GMT)
Human-like Planning for Reaching in Cluttered Environments [11.6] 人間は、散らかった環境でオブジェクトに手を伸ばすのに驚くほど適しています。
我々は、人間の高度な操作計画を特定し、これらのスキルをロボットプランナーに転送する。
人間のようなプランナーは、最先端の標準軌道最適化アルゴリズムよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Mar 2020 22:23:00 GMT)
MagNet: Discovering Multi-agent Interaction Dynamics using Neural
Network [11.3] MagNetはニューラルネットワークベースのマルチエージェントインタラクションモデルである。
マルチエージェントシステムのコアダイナミクスを観測から発見するように訓練されている。
エージェント固有のパラメータを学習し、正確な予測を保証するために、オンラインで調整される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Mar 2020 21:17:45 GMT)
DETECT: Deep Trajectory Clustering for Mobility-Behavior Analysis [10.3] 我々は,Deep Embedded TrajEctor ClusTering Network (DETECT)と呼ばれる,移動行動クラスタリングのための教師なしニューラルネットワークを提案する。
DETECTは3つの部分で機能する: まず、重要な部分を要約し、地理的局所性から派生した文脈で拡張することで軌道を変換する。
第2部では、潜在行動空間におけるトラジェクトリの強力な表現を学び、これによりクラスタリング関数(例えば$k$means)を適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Mar 2020 06:09:15 GMT)
Controllable Time-Delay Transformer for Real-Time Punctuation Prediction
and Disfluency Detection [10.3] 本稿では,リアルタイムに句読影予測および拡散検出タスクを共同で完了する制御可能な時間遅延変換器(CT-Transformer)モデルを提案する。
提案手法は,従来のFスコアモデルよりも優れ,競合する推論速度を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Mar 2020 03:17:29 GMT)
Broadband Tunable Phase Shifter For Microwaves [9.4] 超伝導量子干渉デバイス(SQUID)に基づくマイクロ波用広帯域可変位相シフタを実装した。
異なる周波数で、単位伝達係数$|S_21|=1$は、位相シフトが磁束によって制御可能な曲線に沿って理論的に達成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Mar 2020 06:42:09 GMT)
Discover Your Social Identity from What You Tweet: a Content Based
Approach [9.2] そこで本稿では,Twitterユーザロール識別のための階層型自己認識ニューラルネットワークを提案する。
本実験は,提案モデルが複数のベースラインを著しく上回ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Mar 2020 21:13:12 GMT)
FLAME: A Self-Adaptive Auto-labeling System for Heterogeneous Mobile
Processors [9.1] 本研究では,非定常データを未知のラベルでラベル付けできる自動ラベル付けシステムであるFlameを紹介する。
Flameには、ヘテロジニアスなモバイルプロセッサ上で自動ラベリングワークロードを効率的にスケジュールし、実行するランタイムシステムが含まれている。
また,Flameでは,高いラベル付け精度と高い性能で自動ラベル付けが可能であることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Mar 2020 19:54:32 GMT)
Single-Shot Pose Estimation of Surgical Robot Instruments' Shafts from
Monocular Endoscopic Images [9.0] 単眼内視鏡を用いて手術器具のシャフトのポーズを推定する新しい手法を提案する。
提案手法は,自動アノテーション付きトレーニングデータセットと,ポーズ推定深層学習アーキテクチャの改良に基づく。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Mar 2020 00:38:48 GMT)
Convo: What does conversational programming need? An exploration of
machine learning interface design [8.8] 我々は、異なる入力方法と、開発した対話型プログラミングシステムを比較した。
参加者は、音声ベース、テキストベース、音声またはテキストベースのシステムを使用して、初心者および高度なタスクを完了した。
結果として、将来の対話型プログラミングツールは、ユーザのプログラミング体験に合わせて調整されるべきであることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Mar 2020 03:39:37 GMT)
A Dynamic Sampling Adaptive-SGD Method for Machine Learning [8.2] 本稿では,勾配近似の計算に使用されるバッチサイズと,その方向に移動するステップサイズを適応的に制御する手法を提案する。
提案手法は局所曲率情報を利用して探索方向を高い確率で降下方向とする。
数値実験により、この手法は最適な学習率を選択することができ、ロジスティック回帰とDNNを訓練するための微調整されたSGDと好適に比較できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Mar 2020 00:39:06 GMT)
EXPLAIN-IT: Towards Explainable AI for Unsupervised Network Traffic
Analysis [7.4] ラベルのないデータを扱う手法であるEXPLAIN-ITを導入し、意味のあるクラスタを作成し、エンドユーザのクラスタリング結果の説明を提案する。
暗号化されたトラフィックシナリオ下でのYouTubeビデオ品質分類の問題に対してEXPLAIN-ITを適用し,有望な結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Mar 2020 17:54:41 GMT)
3D Object Detection From LiDAR Data Using Distance Dependent Feature
Extraction [7.0] 本研究は、LiDAR点雲の性質を遠距離で考慮し、3次元物体検出器の改良を提案する。
その結果、近距離および長距離オブジェクトのための個別ネットワークのトレーニングは、すべてのKITTIベンチマークの困難さに対するパフォーマンスを高めることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Mar 2020 07:47:20 GMT)
MPC-guided Imitation Learning of Neural Network Policies for the
Artificial Pancreas [7.0] 我々は、Imitation Learningを用いて神経ネットワークインスリンポリシーを合成するAP制御に新しいアプローチを導入する。
このようなポリシーは計算的に効率的であり、訓練時に完全な状態情報でMPCを計測することで、測定結果を最適な治療決定にマッピングすることができる。
特定の患者モデルの下で訓練されたコントロールポリシーは,患者コホートに対して容易に(モデルパラメータや外乱分布の観点から)一般化できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Mar 2020 01:25:45 GMT)
TAdam: A Robust Stochastic Gradient Optimizer [7.0] 機械学習アルゴリズムは、特にロボット分野において、いくつかのノイズを含むかもしれない観察からパターンを見つけることを目的としている。
このようなノイズにうまく対処するためには、外乱を検知し、必要に応じて破棄できると期待している。
そこで本研究では,アルゴリズムに頑健性を直接組み込んだ勾配最適化手法を提案し,その中核となる概念として頑健な学生分布を用いた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Mar 2020 03:50:48 GMT)
Just SLaQ When You Approximate: Accurate Spectral Distances for
Web-Scale Graphs [6.7] 本研究では,数十億のノードとエッジを持つグラフ間のスペクトル距離を計算するための,効率的かつ効率的な近似手法であるSLaQを提案する。
SLaQは既存の手法よりも優れており、近似精度は数桁向上することが多い。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Mar 2020 01:25:07 GMT)
Image-based OoD-Detector Principles on Graph-based Input Data in Human
Action Recognition [6.7] 画像に基づくOoD(Out-of-Distribution)メソッドがグラフベースデータに適用可能であることを示す。
画像ベースのアプリケーションとは対照的に、より洗練されたネットワークアーキテクチャは、データセット内比較で追い越された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Mar 2020 15:38:43 GMT)
ADWPNAS: Architecture-Driven Weight Prediction for Neural Architecture
Search [6.5] ニューラルアーキテクチャ探索(NAS)のためのアーキテクチャ駆動重み予測(ADWP)手法を提案する。
提案手法では,まずアーキテクチャ集約型検索空間を設計し,次にアーキテクチャパラメータをエンコードすることでハイパーネットワークワークを訓練する。
結果は、CIFAR-10上で1つの探索手順を4.0GPU時間で完了することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Mar 2020 05:06:20 GMT)
What's the relationship between CNNs and communication systems? [5.9] 我々は、CNNと通信システムを比較して、CNNの動作メカニズムを全く異なる解釈で明らかにすることができると論じる。
本稿では,2つのモジュール間の対応関係をうまく把握し,実験との対応関係の合理性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Mar 2020 09:50:46 GMT)
Towards quantum simulation of Sachdev-Ye-Kitaev model [5.9] 我々は,Sachdev-Ye-Kitaevモデル(SYK)の簡易バージョンについて,正確な対角化による実相互作用について検討した。
分離分離を増加させることで、カオス状態から可積分状態への量子相転移が観察される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Mar 2020 14:18:07 GMT)
When deep denoising meets iterative phase retrieval [5.6] 従来の位相の検索アルゴリズムはノイズが存在する場合に苦しむが、クリーンなデータを与えると世界収束を示す。
ここでは,位相探索からの反復的手法とディープデノイザからの画像統計とを,正規化によるデノジングにより組み合わせる。
得られた手法は各手法の利点を継承し、他のノイズロス位相探索アルゴリズムより優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Mar 2020 21:00:45 GMT)
Embodied Synaptic Plasticity with Online Reinforcement learning [5.6] 本稿では,これら2つの分野からオープンソースソフトウェアコンポーネントを統合することにより,計算神経科学とロボティクスの分野を連携させることに寄与する。
本稿では, オンライン強化学習(SPORE)によるシナプス塑性評価の枠組みについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Mar 2020 10:29:02 GMT)
Regression via Implicit Models and Optimal Transport Cost Minimization [5.1] 条件付きGAN (CGAN) が回帰に適用されている。
現在のCGAN実装では、古典的なジェネレータ-ディスクリミネータアーキテクチャを使用している。
実確率分布$p(y|x)$と推定分布$hatp(y|x)$との間の最適輸送コストを直接最適化する解を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Mar 2020 02:26:54 GMT)
Two Decades of AI4NETS-AI/ML for Data Networks: Challenges & Research
Directions [4.9] 人工知能(AI)と、AIへのアプローチとしての機械学習(ML)の人気は、ここ数年で劇的に増加している。
ネットワークを学習エージェントにしようとする試みは多いが、ネットワークにおけるAI/MLの適用の成功は限られている。
AI/MLベースのソリューションには強い抵抗があり、広範な学術研究と実際のデプロイメントとの間には大きなギャップがある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Mar 2020 00:36:17 GMT)
Shape analysis via inconsistent surface registration [4.4] 不整合表面マッピングを用いた形状解析のためのフレームワークを開発する。
本手法では, 準コンフォーマル理論に基づく不整合表面登録を用いてこの問題を解くことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Mar 2020 06:58:16 GMT)
Pulse reverse-engineering for strong field-matter interaction [4.1] コヒーレント制御場は、閉じた2レベル量子系と開いた2レベル量子系の両方を駆動するように設計されている。
完全な集団逆転、等しく重み付けられたコヒーレントな重ね合わせ、さらには振動のようなダイナミクスも達成可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Mar 2020 23:10:27 GMT)
Benchmark Performance of Machine And Deep Learning Based Methodologies
for Urdu Text Document Classification [4.1] 本稿では,Urduテキスト文書分類におけるベンチマーク性能について述べる。
従来の機械学習に基づくUrduテキスト文書分類手法の性能への影響について検討する。
初めて、Urduテキスト文書分類のための様々な深層学習手法の性能を解析した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Mar 2020 05:49:55 GMT)
Trained Model Fusion for Object Detection using Gating Network [4.1] 我々は、様々なソースドメインと1つのターゲットドメインを持つ新しいトランスファー学習シナリオを導入する。
また,様々なソース領域で訓練されたモデルを融合させることにより,高精度なモデルを自動的に生成する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Mar 2020 01:38:20 GMT)
Transfer Learning for Context-Aware Spoken Language Understanding [3.8] 音声言語理解(SLU)はタスク指向対話システムの主要な構成要素である。
これまでの研究では、コンテキスト情報の導入により、マルチターン対話におけるSLUの性能が大幅に向上することが示されている。
本稿では, 文脈適応型言語変換器(CELT)モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Mar 2020 02:56:36 GMT)
Automatic Hyper-Parameter Optimization Based on Mapping Discovery from
Data to Hyper-Parameters [3.4] 本稿では,データから対応するハイパーパラメータへのマッピングに基づく,効率的な自動パラメータ最適化手法を提案する。
提案手法は最先端のアポラッチを著しく上回ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Mar 2020 19:26:23 GMT)
Evidence-based explanation to promote fairness in AI systems [3.2] 人は意思決定をし、通常、自分の決定を他の人や何かに説明する必要があります。
意思決定をAIサポートで説明するためには、AIがその決定の一部となっているかを理解する必要がある。
我々は,「意思決定の物語を語る」ためのエビデンスに基づく説明設計アプローチを模索してきた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Mar 2020 14:22:11 GMT)
Gaining a Sense of Touch. Physical Parameters Estimation using a Soft
Gripper and Neural Networks [3.1] ロボットグリップを用いた物体との直接相互作用の測定における深層学習アルゴリズムを用いた物理パラメータ推定に関する十分な研究はない。
本研究では、剛性係数の回帰をトレーニング可能なシステムを提案し、物理シミュレータ環境を用いて広範な実験を行った。
本システムでは,Yale OpenHandソフトグリップを用いて,指に装着した慣性測定ユニット(IMU)の読み値に基づいて,物体の硬さを確実に推定することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Mar 2020 16:30:37 GMT)
VQ-DRAW: A Sequential Discrete VAE [3.0] VQ-DRAWはデータの離散表現を学習するためのアルゴリズムである。
VQ-DRAWは,様々な共通データセットから画像の圧縮を効果的に行うことができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Mar 2020 15:34:54 GMT)
Two-Stream Aural-Visual Affect Analysis in the Wild [2.6] 本稿では,ABAW(Affective Behavior Analysis in-the-wild)2020コンペティションについて紹介する。
本稿では,映像から感情行動を認識するための2ストリーム聴覚・視覚分析モデルを提案する。
我々のモデルは、挑戦的なAff-Wild2データベース上で有望な結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Mar 2020 13:59:01 GMT)
Overall error analysis for the training of deep neural networks via
stochastic gradient descent with random initialisation [2.5] 本研究では,2次損失関数を用いた深層学習に基づく経験的リスク最小化の数学的に厳密な完全誤差解析を行う。
しかし、我々は、確率論的に強い意味でのディープラーニングに基づくアルゴリズムのための、科学文献における最初の完全な誤り解析を確立した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Mar 2020 01:41:17 GMT)
Stochastic Calibration of Radio Interferometers [2.4] 多くのデータ処理ステップは、限られた計算リソースを使用して処理する必要があるデータ量に圧倒されます。
そこで我々は,キャリブレーションの解を得るために,最小限のデータのみを読み込む「確率的」キャリブレーション戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Mar 2020 10:42:20 GMT)
Gimme That Model!: A Trusted ML Model Trading Protocol [1.7] 本稿では,MLモデルを取引するためのHEベースのプロトコルを提案する。
全体的なトランザクションをより効率的かつセキュアにするためのプロトコルの改善の可能性について説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Mar 2020 09:36:05 GMT)
Exploring the Efficacy of Transfer Learning in Mining Image-Based
Software Artifacts [1.5] トランスファーラーニングにより、利用可能なデータの量に制限があっても、大量の学習パラメータを必要とするディープアーキテクチャをトレーニングすることができます。
本稿では,ソフトウェア図の分類問題に適用した非ソフトウェア工学データに基づいて事前学習したモデルを用いたトランスファーラーニングの適用可能性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Mar 2020 16:41:45 GMT)
Understanding the Prediction Mechanism of Sentiments by XAI
Visualization [1.5] 説明可能なAI(XAI)手法を用いて、オンラインホテルレビューから抽出された感情の効果を可視化すること。
研究1では、抽出した感情を特徴として、5つの機械学習アルゴリズムによるレビュー評価を予測した。
調査2では,無作為林モデルを特徴的重要度で分析し,最も予測的な特徴として,喜び,嫌悪,肯定的,否定的な感情を明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Mar 2020 10:25:50 GMT)
Visualizing intestines for diagnostic assistance of ileus based on
intestinal region segmentation from 3D CT images [1.5] 非専門医では狭窄部位の発見が困難であるため,小腸とその狭窄部位を直感的に視覚化する必要がある。
3D FCN(3D U-Net)による腸管領域分割法の提案
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Mar 2020 01:40:51 GMT)
Deep Reinforcement Learning for QoS-Constrained Resource Allocation in
Multiservice Networks [0.3] 本稿では、マルチサービス無線システムにおける満足度保証に対するスペクトル効率の最大化を主な目的とする非最適化問題に焦点をあてる。
本稿では,Reinforcement Learning (RL) フレームワークに基づくソリューションを提案し,各エージェントがローカル環境とのインタラクションによってポリシーを見つける決定を行う。
スループットと停止率の観点から、後者のほぼ最適性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Mar 2020 19:32:15 GMT)
A Metric for Evaluating Neural Input Representation in Supervised
Learning Networks [0.3] 監視された学習は、長い間、脳内のいくつかのフィードフォワード神経回路によるものと考えられてきた。
本研究の目的は,これらのフィードフォワードニューラルネットワークの入力活動表現を評価することである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Mar 2020 15:21:25 GMT)
Watch and learn -- a generalized approach for transferrable learning in
deep neural networks via physical principles [0.0] 本研究では,物理状態の異なる統計物理学における問題に対して,完全に伝達可能な学習を実現するための教師なし学習手法を実証する。
逐次ニューラルネットワークに基づくシーケンスモデルを広範囲のディープニューラルネットワークに結合することにより、古典的な統計力学系の平衡確率分布と粒子間相互作用モデルを学ぶことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Mar 2020 18:37:23 GMT)
Unambiguous quantum state elimination for qubit sequences [0.0] 2つ以上の量子ビットに対して量子状態の除去を考えるが、それぞれの量子ビットは2つの可能な状態のうちの1つである。
排除された全N-量子状態の平均数を最大化したい場合、各量子ビットにおける個々の測定が最適であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Mar 2020 21:18:45 GMT)
Thermodynamic advancement in the causally inseparable occurrence of
thermal maps [0.0] 本研究では,2種類の熱チャネルを因果的に分離不可能な順序で適用することにより,作業抽出の可能性を高めることができることを示す。
この拡張は、制御キュービットに熱力学的資源値を割り当てることなくも可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Mar 2020 11:45:52 GMT)
Synchronizing the simplest classical system and then quantizing it [0.0] 有限dレベル系の離散同期モデルを提案する。
単一量子ビットの周期力学をキューディット刺激の周期力学に位相ロックできることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Mar 2020 11:21:42 GMT)
Subradiance and superradiance-to-subradiance transition in dilute atomic
clouds [0.0] ウルトラコールドルビジウム(Rb)原子の希薄雲中のサブ放射能について検討した。
強い励起状態では、亜ラジカルの時間スケールは雲の励起率に依存する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Mar 2020 01:05:07 GMT)
Robust data encodings for quantum classifiers [0.0] 本稿では,二項量子分類のためのデータ符号化について検討し,その特性をノイズと無雑音の両方で検討する。
我々は,学習可能な決定境界のクラスと,雑音の有無で同一の分類を保持する点の集合を符号化によって決定することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Mar 2020 18:36:52 GMT)
Resilience of the superradiant phase against $\mathbf {A^2}$ effects in
the quantum Rabi dimer [0.0] 量子ラビモデルとホッピング相互作用を組み合わせた2サイトモデルの量子臨界性について検討する。
このモデルにより、強い$mathbfA2$項が存在する場合でも、超ラジアント量子相転移(QPT)の出現が可能であることが分かる。
我々の研究は、$mathbfA2$項の存在下での相転移の研究方法を提供し、多体系における量子臨界物理学と量子デバイスの研究の展望を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Mar 2020 04:14:13 GMT)
Pruning CNN's with linear filter ensembles [0.0] ネットワークサイズを減らし、(暗黙的に)浮動小数点演算(FLOP)の数を減らすためにプルーニングを使用します。
本稿では,ネットワークアーキテクチャからコンポーネントの存在や削除によって生じる経験的損失の変化に基づく,新しいフィルタ重要基準を開発する。
我々は,CIFAR-10データセットに基づいてトレーニングしたResNetアーキテクチャと同様に,完全に接続されたネットワーク上で本手法を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Mar 2020 09:25:32 GMT)
Pattern Similarity-based Machine Learning Methods for Mid-term Load
Forecasting: A Comparative Study [0.0] パターン類似性に基づく年次電力需要予測手法について検討した。
モデルの不可欠な部分は、時系列シーケンスのパターンを用いた時系列表現である。
近接モデル,ファジィ近傍モデル,カーネル回帰モデル,一般回帰ニューラルネットワークの4つのモデルを考える。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Mar 2020 12:14:36 GMT)
Parabolic diamond scanning probes for single spin magnetic field imaging [0.0] 我々は, 単一埋め込みNV中心からの光信号の最適化を行う, トランケートパラボリックプロファイルを持つダイヤモンド走査プローブを開発した。
パラボラの先端形状は、中央飽和度が2.1$pm$ 0.2 MHzとなる。
以上の結果から,走査プローブを用いたNVセンサの最先端技術よりも,計測信号が5倍に向上したことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Mar 2020 19:00:05 GMT)
Novel Meta-Heuristic Model for Discrimination between Iron Deficiency
Anemia and B-Thalassemia with CBC Indices Based on Dynamic Harmony Search [0.0] IDAとβ-THalassemia trait(β-TT)の鑑別試験が成功している
この手法は動的調和探索(DHS)に基づく。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Mar 2020 15:37:21 GMT)
Nonlinear Compton scattering of polarised photons in plane-wave
backgrounds [0.0] 平面波背景における非偏光電子による偏光子の非線形コンプトン散乱の現象について検討する。
偏光子のエネルギーと角スペクトルを線形および円偏光パルス、単色場、一定の交叉場背景に対して算出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Mar 2020 19:20:54 GMT)
Investigating the influence Brexit had on Financial Markets, in
particular the GBP/EUR exchange rate [0.0] 2016年6月23日、イギリスの有権者の51.9%が欧州連合を離脱した。
本研究の目的は、関連する事象の影響の大きさと、GBPに対する影響が正か負かを評価することである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Mar 2020 22:05:37 GMT)
Exploring vestibulo-ocular adaptation in a closed-loop neuro-robotic
experiment using STDP. A simulation study [0.0] 本研究は, 模擬ヒューマノイドロボット(iCub)をニューロロボティック・プラットフォーム(Neuro-robotic Platform)を用いて, スパイキング小脳モデルで支持するエボディメント・ソリューションを提案し, 解説する。
その結果, 擬似iCubロボットを用いた知覚動作閉ループ(r-VOR)において, スパイキング小脳モデルの適応能力を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Mar 2020 10:55:42 GMT)
Exploring BERT Parameter Efficiency on the Stanford Question Answering
Dataset v2.0 [0.0] 我々はSQuAD2.0(Stanford Question Answering dataset)のバージョン2.0におけるBERT arXiv:1810.04805のパラメータ効率を評価する。
また、SQuAD2.0タスクの最終拡張層としてコンテキスト認識畳み込みフィルタ(CACNN)を用いて実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Mar 2020 05:16:37 GMT)
Entropy Dynamics of Phonon Quantum States Generated by Optical
Excitation of a Two-Level System [0.0] 量子物理学において、2つの原型モデル系は、その幅広い応用のために際立っている。
2レベルシステム(TLS)の異なる光励起と崩壊シナリオについて考察する。
システムの異なる部分、主にフォノンのエントロピーに特に重点を置いている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Mar 2020 12:07:58 GMT)
Enhanced ion-cavity coupling through cavity cooling in the strong
coupling regime [0.0] 本稿では、イオンの局在を改善するためにキャビティ冷却をどのように実装できるかを示す。
ドップラー冷却のみを用いる場合の2pi倍(16.7pm 0.1)=MHzに対して2pi倍(15.2pm 0.1)=MHzのイオンキャビティ結合が強化された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Mar 2020 14:05:52 GMT)
Dense Crowds Detection and Surveillance with Drones using Density Maps [0.0] 本稿では、ベイズ損失関数を訓練したVGG19を用いた密度マップ生成と、ResNet50-FPNをバックボーンとするFasterRCNNによる検出列数という、2つの異なる最先端手法をテストする。
本研究では,両手法が地上付近の群集において特に有意な検出・カウントを行うことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Mar 2020 02:05:47 GMT)
Deep Learning in Memristive Nanowire Networks [0.0] MN3(Memristive Nanowire Neural Network)と呼ばれる新しいハードウェアアーキテクチャは、非常に広くスパースなニューラルネットワーク層をシミュレートするための効率的なアーキテクチャとして最近紹介された。
我々は,MN3が合成,勾配伝搬,重み更新を行うことができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Mar 2020 20:11:33 GMT)
Deep Learning Approach to Diabetic Retinopathy Detection [0.0] そこで本研究では,ヒトの眼底写真から糖尿病網膜症を自動的に検出する深層学習手法を提案する。
また、異なるラベル付けの類似したデータセットを利用するトランスファーラーニングの多段階的アプローチを提案する。
本発明の方法は, 糖尿病網膜症の早期発見のためのスクリーニング法として, 感度, 特異性0。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Mar 2020 21:17:46 GMT)
Conjugate-gradient-based Adam for stochastic optimization and its
application to deep learning [0.0] 本稿では,Adamを非線形共役勾配法と混合した共役勾配に基づくAdamアルゴリズムを提案する。
テキスト分類と画像分類に関する数値実験により、提案アルゴリズムは既存の適応最適化アルゴリズムよりも少ないエポックでディープニューラルネットワーク収束を訓練できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Mar 2020 04:52:37 GMT)
Complementarity between one- and two-body visibilities [0.0] 本研究では,2体システムの大域的進化を最適化した一体・二体視認性尺度について検討する。
それらの一方だけが相補関係に関連する共通不等式を満たすことを示し、他方は逆関係を持つことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Mar 2020 15:00:36 GMT)
A New Enhanced Version of The Ensemble Interpretation [0.0] 我々は、特に、量子力学の自然な解釈として、アンサンブル解釈の1つのバージョンを証明する。
また、量子力学の公理を確率論以外の何ら必要とせずに証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Mar 2020 15:02:18 GMT)