Deep Domain-Adversarial Image Generation for Domain Generalisation [115.2] マシンラーニングモデルは通常、ソースデータセットでトレーニングされたり、異なるディストリビューションのターゲットデータセットで評価されたりする際に、ドメインシフトの問題に悩まされる。
この問題を解決するために、ドメイン一般化(DG)手法は、訓練されたモデルが未知のドメインに一般化できるように、複数のソースドメインからのデータを活用することを目的としている。
我々はemphDeep Domain-Adversarial Image Generation (DDAIG)に基づく新しいDG手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Mar 2020 23:17:47 GMT)
Cross-modality Person re-identification with Shared-Specific Feature
Transfer [112.6] クロスモダリティの人物再識別(cm-ReID)は、インテリジェントビデオ分析において難しいが重要な技術である。
モーダリティ共有型特徴伝達アルゴリズム (cm-SSFT) を提案し, モーダリティ共有型情報とモーダリティ固有特性の両方のポテンシャルについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Mar 2020 08:52:17 GMT)
Reinforced Negative Sampling over Knowledge Graph for Recommendation [106.1] 我々は、高品質なネガティブを探索する強化学習エージェントとして機能する新しい負サンプリングモデル、知識グラフポリシーネットワーク(kgPolicy)を開発した。
kgPolicyは、ターゲットのポジティブなインタラクションからナビゲートし、知識を意識したネガティブなシグナルを適応的に受信し、最終的にはリコメンダをトレーニングする潜在的なネガティブなアイテムを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Mar 2020 12:44:30 GMT)
Post-Estimation Smoothing: A Simple Baseline for Learning with Side
Information [102.2] 本稿では,構造指標データを予測に組み込む高速かつ効率的な手法として,後推定平滑化演算子を提案する。
滑らかなステップは元の予測器とは分離されているため、機械学習タスクの幅広いクラスに適用できる。
大規模な空間的・時間的データセットに関する実験は,実測後のスムース化の速度と正確さを浮き彫りにした。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Mar 2020 18:04:20 GMT)
Incremental Few-Shot Object Detection [96.0] OpeN-ended Centre nEtは、いくつかの例でクラスオブジェクトの検出を漸進的に学習する検出器である。
ONCEはインクリメンタルな学習パラダイムを十分に尊重しており、新しいクラス登録では、数発のトレーニングサンプルを1回だけフォワードパスするだけでよい。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Mar 2020 20:58:07 GMT)
Towards Photo-Realistic Virtual Try-On by Adaptively
Generating$\leftrightarrow$Preserving Image Content [85.2] 本稿では,適応コンテンツ生成・保存ネットワーク(ACGPN)という新しいビジュアル・トライオン・ネットワークを提案する。
ACGPNはまず、試行錯誤後に変更される参照画像のセマンティックレイアウトを予測する。
第二に、服のワープモジュールは、生成されたセマンティックレイアウトに従って衣服の画像をワープする。
第3に、コンテンツ融合のための塗装モジュールは、すべての情報(例えば、参照画像、セマンティックレイアウト、歪んだ衣服)を統合して、人間の身体の各意味部分を適応的に生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Mar 2020 15:55:39 GMT)
Beyond the Camera: Neural Networks in World Coordinates [82.3] 眼球運動は、動物にシーンの解像度を高め、邪魔な情報を抑制する。
そこで我々は,各層における各機能が空間変換を持ち,機能マップは必要に応じてのみ変換される,シンプルなアイデア WorldFeatures を提案する。
これらのWorldFeaturesで構築されたネットワークは、事前に記録されたビデオのバッチ設定であっても、ササード、固定、スムーズな追跡などの眼球運動をモデル化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Mar 2020 04:29:34 GMT)
AirSim Drone Racing Lab [56.7] AirSim Drone Racing Labは、この領域で機械学習研究を可能にするシミュレーションフレームワークである。
本フレームワークは,複数の写真リアル環境下でのレーストラック生成を可能にする。
当社のフレームワークを使用して,NeurIPS 2019で,シミュレーションベースのドローンレースコンペティションを開催しました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Mar 2020 08:06:06 GMT)
Reconfiguring health services to reduce the workload of caregivers
during the COVID-19 outbreak using an open-source scalable platform for
remote digital monitoring and coordination of care in hospital Command
Centres [55.4] 在宅患者を自動的に遠隔監視するデジタル技術について述べる。
患者は単純で自己申告されたアンケートに回答し、そのデータはリアルタイムで最寄りの病院のコマンドセンターに送信される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Mar 2020 16:08:09 GMT)
PyODDS: An End-to-end Outlier Detection System with Automated Machine
Learning [55.3] PyODDSは、データベースサポート付きアウトレイラ検出のための、エンドツーエンドのPythonシステムである。
具体的には,探索空間を外乱検出パイプラインで定義し,与えられた探索空間内で探索戦略を作成する。
また、データサイエンスや機械学習のバックグラウンドの有無に関わらず、統一されたインターフェイスと視覚化を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Mar 2020 03:30:30 GMT)
The Chef's Hat Simulation Environment for Reinforcement-Learning-Based
Agents [54.6] 本稿では,人間-ロボットインタラクションのシナリオで使用されるように設計されたChef's Hatカードゲームを実装する仮想シミュレーション環境を提案する。
本稿では,強化学習アルゴリズムにおける制御可能かつ再現可能なシナリオを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Mar 2020 15:52:49 GMT)
Human Grasp Classification for Reactive Human-to-Robot Handovers [50.9] 本稿では,ロボットが人間に遭遇するロボットのハンドオーバに対するアプローチを提案する。
対象物をさまざまな手形やポーズで保持する典型的な方法をカバーする,人間の把握データセットを収集する。
本稿では,検出した把握位置と手の位置に応じて人手から対象物を取り出す計画実行手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Mar 2020 19:58:03 GMT)
Analyzing Visual Representations in Embodied Navigation Tasks [45.4] 我々は、最近提案されたプロジェクション重み付き正準相関解析(PWCCA)を用いて、異なるタスクを実行することで、同じ環境で学習した視覚的表現の類似度を測定する。
次に、あるタスクで学習した視覚的表現が、別のタスクに効果的に転送できることを実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Mar 2020 19:43:59 GMT)
Fisher Deep Domain Adaptation [41.5] ディープドメイン適応モデルは、ラベル付きソースドメインからの知識を活用することにより、ラベル付けされていないターゲットドメインでニューラルネットワークを学習する。
フィッシャー損失は、クラス内コンパクトでクラス間分離可能な識別表現を学習するために提案される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Mar 2020 06:17:48 GMT)
Machine Learning on Volatile Instances [40.2] この研究は、(プリエンプションの結果)アクティブワーカーノード数の変動がSGD収束とモデルをトレーニングする時間にどのように影響するかを定量化した最初のものである。
我々は,標準的なインスタンスよりも安価な揮発性クラウドインスタンスを利用するための費用対効果戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Mar 2020 07:47:34 GMT)
Privacy Preserving Point-of-interest Recommendation Using Decentralized
Matrix Factorization [39.5] POIレコメンデーションのための分散MF(DMF)フレームワークを提案する。
具体的には,携帯電話やPadなど,各ユーザの端末上でMFモデルをトレーニングするためのランダムウォークに基づく分散型トレーニング手法を提案する。
これにより、各ユーザのレーティングは自分自身の手で維持され、さらに分散学習はマルチラーナーによる分散学習とみなすことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Mar 2020 04:08:05 GMT)
Deep Learning Assisted CSI Estimation for Joint URLLC and eMBB Resource
Allocation [36.4] 高速移動車載ネットワークにおける深層学習支援CSI推定手法を提案する。
我々は、車両用ユーザ機器の動的スライシングに基づくリソース割り当て問題を定式化し、解決する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Mar 2020 10:00:08 GMT)
Off-policy Policy Evaluation For Sequential Decisions Under Unobserved
Confounding [33.6] 観測不能条件下でのOPE手法のロバスト性を評価する。
また,OPE法に偏りが強い場合も少ないことが示唆された。
最悪ケース境界の計算に有効な損失最小化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Mar 2020 05:20:37 GMT)
Fast, Compact and Highly Scalable Visual Place Recognition through
Sequence-based Matching of Overloaded Representations [33.5] 我々は、非常に大規模な1000万の場所データセットにおいて、いかに効果的に場所認識率が達成できるかを示す。
我々は、非常に大規模な1000万の場所データセットにおいて、いかに効果的に場所認識率が達成できるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Mar 2020 12:51:41 GMT)
Truncated Inference for Latent Variable Optimization Problems:
Application to Robust Estimation and Learning [32.1] 我々は、潜伏変数を維持する必要をなくすために、公式に正当化された2つの方法を提案する。
これらの手法は、大規模ロバストな推定やラベル付きデータからのエネルギーベースモデルの学習に応用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Mar 2020 16:32:06 GMT)
Model Agnostic Multilevel Explanations [31.8] 本稿では,典型的な局所的説明可能性法を前提として,マルチレベル説明木を構築するメタメソッドを提案する。
この木の葉は局所的な説明に対応し、根は大域的な説明に対応し、中間レベルは群データポイントの説明に対応する。
このようなマルチレベル構造は,データセット全体を特徴付ける説明をほとんど得られない,効果的なコミュニケーション形態でもある,と我々は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Mar 2020 20:18:00 GMT)
Unsupervised Domain Adaptation for Mobile Semantic Segmentation based on
Cycle Consistency and Feature Alignment [28.6] 実世界と合成表現のドメインシフト問題に対処する新しいUnsupervised Domain Adaptation (UDA)戦略を提案する。
提案手法は,合成データに基づいて訓練されたセグメンテーションネットワークを実世界のシナリオに適用することで,優れた性能が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Mar 2020 10:22:43 GMT)
Latent Space Subdivision: Stable and Controllable Time Predictions for
Fluid Flow [27.4] 本稿では,流体の複雑な力学を頑健に予測するために,エンドツーエンドのニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。
本研究では,非圧縮性Navier-Stokes(NS)方程式に基づく2次元および3次元の単相煙シミュレーションに着目する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Mar 2020 12:38:52 GMT)
Intensity Scan Context: Coding Intensity and Geometry Relations for Loop
Closure Detection [26.2] ループ閉鎖検出は同時局所化とマッピング(SLAM)において不可欠かつ困難な問題である
既存の3次元ループ閉包検出の研究は、しばしば局所的あるいは大域的幾何学的のみの記述子のマッチングを利用する。
我々は,幾何学的特徴と強度特性の両方を探求する,新しいグローバル記述子であるインテンシティ・スキャン・コンテキスト(ISC)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Mar 2020 08:11:09 GMT)
InfDetect: a Large Scale Graph-based Fraud Detection System for
E-Commerce Insurance [24.5] InfDetectは最大1億のノードと数十億のエッジを含む巨大なグラフを処理することができる。
本稿では,デバイス共有グラフ,トランザクショングラフ,友情グラフ,バイヤーセラーグラフなど,不正なマイニングを容易にするさまざまなグラフについて検討する。
InfDetectは何千もの不正なクレームを検知し、毎日数万ドル以上を節約した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Mar 2020 09:24:50 GMT)
Meta-CoTGAN: A Meta Cooperative Training Paradigm for Improving
Adversarial Text Generation [24.5] 生成的敵モデルがテキスト生成タスクに広く適用されている。
対向発電機は、従来の最大可能性アプローチによって経験される露光バイアスを軽減する。
本稿では,効率よくモード崩壊を加速させることにより,対向テキスト生成の性能向上を目的とした新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Mar 2020 04:47:52 GMT)
Industrial Scale Privacy Preserving Deep Neural Network [23.7] 本稿では,産業規模のプライバシ保護型ニューラルネットワーク学習パラダイムを提案する。
実世界の不正検出データセットと金融危機予測データセットについて実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Mar 2020 05:42:35 GMT)
Backdoor Attacks against Transfer Learning with Pre-trained Deep
Learning Models [23.5] 転送学習は、精度の高いTextitStudentモデルの実現可能性と高速なカスタマイズのための効果的なソリューションを提供する。
多くの事前訓練された教師モデルは公開されており、公開プラットフォームによって維持されており、バックドア攻撃に対する脆弱性が増大している。
本研究では,教師の知識を活かした画像データと時系列データの両方で学習タスクを伝達するバックドアの脅威を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Mar 2020 10:10:11 GMT)
Differentially Private and Fair Classification via Calibrated Functional
Mechanism [21.7] 公平性と差分プライバシー保証を備えた分類モデルの設計に着目する。
本稿では,ラプラス雑音の代わりにガウス雑音を加えることで,緩和機能機構と呼ばれる実用性向上手法を提案する。
我々の2つのアプローチは、優れたユーティリティを保持しながら公正性と差分プライバシーの両方を実現し、最先端のアルゴリズムより優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Mar 2020 18:42:17 GMT)
Heterogeneous Relational Reasoning in Knowledge Graphs with
Reinforcement Learning [21.3] 本稿では,局所的な情報を用いて知識グラフ上の経路に基づく効率的な推論を行う型強化学習エージェントを提案する。
我々のソリューションは、近隣情報を符号化するためにグラフニューラルネットワーク(GNN)を使用し、アクション空間を熟成するためにエンティティタイプを利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Mar 2020 22:39:58 GMT)
Privacy Preserving PCA for Multiparty Modeling [21.3] PPPCAは、平文データをローカルに保持する前提で、PCAの多人数共同実行を実現することができる。
PPPCAの出力は、データコンシューマに直接送信して、任意の機械学習モデルを構築することができる。
PPPCA 上に構築したモデルの精度は,集中型データに基づいて構築された PCA モデルと同一であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Mar 2020 12:38:39 GMT)
On Algorithmic Decision Procedures in Emergency Response Systems in
Smart and Connected Communities [21.2] 緊急対応管理(ERM)は、世界中のコミュニティが直面している重要な問題である。
我々は、ERMシステムの計画の重要な期間は、事故後ではなく、事故間にあると論じる。
本稿では,ディスパッチ問題の構造を活用・活用する2つの部分分散マルチエージェント計画アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Mar 2020 00:12:20 GMT)
The Medical Scribe: Corpus Development and Model Performance Analyses [19.8] そこで我々は,この目標に感化されて,関連する臨床概念を抽出するアノテーションスキームを開発した。
我々はこのアノテーションを用いて約6kの臨床診断結果のコーパスをラベル付けした。
これは最先端のタグ付けモデルのトレーニングに使用された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Mar 2020 03:10:25 GMT)
Distributed Hierarchical GPU Parameter Server for Massive Scale Deep
Learning Ads Systems [18.9] 本稿では,大規模ディープラーニング広告システムのための分散GPU階層型パラメータサーバを提案する。
4ノードの階層型GPUパラメータサーバは、MPIクラスタ内の150ノードのインメモリ分散パラメータサーバよりも2倍以上高速にモデルをトレーニングすることができる。
提案方式の価格-性能比は,MPIクラスタソリューションの4-9倍である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Mar 2020 05:15:48 GMT)
Learning word-referent mappings and concepts from raw inputs [18.7] 我々は、生画像と単語を入力として取り込む自己スーパービジョンを通じて、ゼロからトレーニングされたニューラルネットワークモデルを提案する。
モデルは、新規な単語インスタンスに一般化し、シーン内の単語の参照者を特定し、相互排他性の好みを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Mar 2020 02:18:19 GMT)
Optimal HDR and Depth from Dual Cameras [18.3] デュアルカメラシステムを用いてシーンHDRと不均質マップを撮影するための最適手法を探索する。
最適なキャプチャーシーケンスは、他のキャプチャーよりも優れた結果をもたらすことを実証する。
我々は,1台のカメラから撮影した高密度画像からなるステレオHDRデータセットを初めて提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Mar 2020 17:14:08 GMT)
Fast Distance-based Anomaly Detection in Images Using an Inception-like
Autoencoder [16.2] 畳み込みオートエンコーダ(CAE)を訓練し、画像の低次元表現を抽出する。
画像の学習表現の低次元空間に距離ベースの異常検出器を用いる。
その結果,予測性能が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Mar 2020 16:10:53 GMT)
LiDAR guided Small obstacle Segmentation [14.9] 道路上の小さな障害物は自動運転に不可欠である。
スパースLiDARとモノクルビジョンのマルチモーダルフレームワークを用いて,そのような障害を確実に検出する手法を提案する。
コンテキストをモノケプティックなセマンティックセグメンテーションフレームワークに追加入力として入力すると、性能が大幅に向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Mar 2020 18:34:46 GMT)
Local Contextual Attention with Hierarchical Structure for Dialogue Act
Recognition [14.8] 我々は,自己意図に基づく階層モデルを構築し,文内および文間情報をキャプチャする。
ダイアログの長さがパフォーマンスに影響することから,新たなダイアログセグメンテーション機構を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Mar 2020 22:26:11 GMT)
Hyper-Parameter Optimization: A Review of Algorithms and Applications [14.5] 本稿では,自動ハイパーパラメータ最適化(HPO)における最も重要なトピックについて概説する。
この研究は主要な最適化アルゴリズムとその適用性に焦点を当て、特にディープラーニングネットワークの効率と精度をカバーしている。
本稿では,HPOをディープラーニングに適用する際の問題点,最適化アルゴリズムの比較,および限られた計算資源を用いたモデル評価における顕著なアプローチについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Mar 2020 10:12:22 GMT)
Dynamic Spatiotemporal Graph Neural Network with Tensor Network [12.3] 動的空間グラフ構築は時系列データ問題に対するグラフニューラルネットワーク(GNN)の課題である。
我々は、全ての動的空間関係を収集する空間テンソルグラフ(STG)と、各ノードにおける遅延パターンを見つけるための時間テンソルグラフ(TTG)を生成する。
提案手法の精度と時間的コストを,公共交通データセット上での最先端のGNN手法と比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Mar 2020 20:47:22 GMT)
Evaluation Framework For Large-scale Federated Learning [10.1] フェデレーテッド・ラーニングは、携帯電話などの分散型エッジデバイスが協調して共有予測モデルを学習できるようにするための機械学習環境として提案されている。
本稿では,データセットとモジュール型評価フレームワークを生成するためのアプローチからなる,大規模フェデレーション学習のためのフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Mar 2020 02:14:05 GMT)
EDC3: Ensemble of Deep-Classifiers using Class-specific Copula functions
to Improve Semantic Image Segmentation [10.1] 我々は,画像のセマンティックセグメンテーションのための異なる深層学習手法を組み込むために,異なる分類器間でのソース間統計依存性を利用した。
マルチクラスセグメンテーション問題の解法として,クラスワイズ・コプラに基づくアンサンブル法が新たに提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Mar 2020 11:18:45 GMT)
Interaction Graphs for Object Importance Estimation in On-road Driving
Videos [9.3] ドライバーのリアルタイム意思決定における各オブジェクトの重要性を推定する学習は、人間の運転行動をよりよく理解するのに役立ちます。
相互作用グラフを用いたオブジェクト重要度推定のための新しいフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Mar 2020 22:28:56 GMT)
Estimating Basis Functions in Massive Fields under the Spatial Mixed
Effects Model [8.5] 大規模データセットでは、予測最大化(EM)アルゴリズムを用いた定位クリグが、通常の計算で禁止されるクリグ法に代わるものとして提案されている。
本研究では,空間混合効果(SME)モデルを用いた代替手法を開発したが,観測値と結び目の間の空間依存性の範囲をAECMアルゴリズムを用いて推定することで,さらなる柔軟性を実現することができる。
実験により,予測精度を犠牲にすることなく,余剰パラメータ推定の計算負担を最小化しながら,予測精度の向上を図っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Mar 2020 19:36:40 GMT)
Regularized Adaptation for Stable and Efficient Continuous-Level
Learning on Image Processing Networks [7.7] フィルタ遷移ネットワーク(FTN)を用いた新しい連続レベル学習フレームワークを提案する。
FTNは、新しいレベルに容易に適応できる非線形モジュールであり、望ましくない副作用を防ぐために正規化されている。
様々な画像処理結果から,FTNの性能は適応性および適応性において安定であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Mar 2020 03:52:48 GMT)
Disease State Prediction From Single-Cell Data Using Graph Attention
Networks [7.3] 多発性硬化症 (Multiple Sclerosis:MS) 患者の大規模データセット上で, 単細胞データから疾患状態を予測するグラフアテンションモデルを提案する。
グラフ畳み込みネットワークやランダム森林分類器など,他の最先端手法よりも高い精度でMSを予測し,92%の精度を達成した。
私たちの知る限りでは、シングルセルデータから病気の状態を予測するためにグラフ注意とディープラーニングを利用する最初の試みである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Mar 2020 21:29:15 GMT)
Low-Rank and Total Variation Regularization and Its Application to Image
Recovery [6.3] 本稿では、各反復における(重み付けされた)値しきい値を用いた緩和問題を解くための効率的な反復スキームを提案する。
提案アルゴリズムは,画像の復元において,最先端の手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, 12 Mar 2020 10:37:49 GMT)
On the Convergence of the Dynamic Inner PCA Algorithm [6.0] DiPCAは時間依存データ解析のための強力な手法である。
これは座標分解アルゴリズムの特殊な変種であることを示す。
分解戦略のパフォーマンスを既成のそれと比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Mar 2020 17:50:34 GMT)
Skeleton Based Action Recognition using a Stacked Denoising Autoencoder
with Constraints of Privileged Information [5.7] 本稿では骨格再構築の観点から骨格表現を研究するための新しい手法を提案する。
特権情報に基づく学習の概念に基づいて,動作カテゴリと時間座標を重畳したデノナイジングオートエンコーダに統合する。
一時的ミスアライメントによる変動を軽減するため,新しい時間的登録法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Mar 2020 09:56:22 GMT)
Inline Detection of DGA Domains Using Side Information [5.3] ドメイン生成アルゴリズム(DGA)は擬似ランダムドメイン名を生成する一般的な方法である。
近年,機械学習に基づくシステムはDGAの検出に広く利用されている。
我々は、ドメイン名自体よりも敵が操作しにくいサイド情報を用いて、DGA検出のための最先端のディープラーニング・ランダム・フォレスト(RF)分類器を訓練し、評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Mar 2020 11:00:30 GMT)
Managing quantum heat transfer in nonequilibrium qubit-phonon hybrid
system [4.8] 非平衡量子ビット-フォノンハイブリッド系における量子熱伝達と熱管理について検討する。
任意のクビット-フォノン結合強度を調整して定常熱流を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Mar 2020 02:46:44 GMT)
Analysis of Hyper-Parameters for Small Games: Iterations or Epochs in
Self-Play? [4.5] セルフプレイでは、モンテカルロ木探索(Monte Carlo Tree Search)が深層ニューラルネットワークのトレーニングに使用され、木探索に使用される。
これらのパラメータがAlphaZeroのようなセルフプレイアルゴリズムのトレーニングにどのように貢献するかを評価する。
トレーニングが多すぎるとパフォーマンスが低下する、驚くべき結果が得られます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Mar 2020 19:28:48 GMT)
Sample Efficient Reinforcement Learning through Learning from
Demonstrations in Minecraft [4.4] Minecraftのミニゲーム『ObtainDiamond』において、人間によるデモンストレーションによって、環境相互作用の8Mフレームしか持たないエージェントの最終的なパフォーマンスが向上することを示す。
NeurIPS MineRL Competition for Sample-Efficient Reinforcement Learningの3位にランクインした。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Mar 2020 23:46:16 GMT)
RSSI-Based Hybrid Beamforming Design with Deep Learning [4.0] ハイブリッドビームフォーミングは、5Gミリ波通信の有望な技術である。
実践的なマルチインプットマルチアウトプットシステムでは実装が困難である。
適切な学習と関連する最適化を行うために,ディープラーニング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Mar 2020 22:22:49 GMT)
Causal datasheet: An approximate guide to practically assess Bayesian
networks in the real world [3.7] Causal Bayesian Networks (BN) はそのような強力な手法として提案されている。
現実世界の応用では、BNの結果に対する信頼度は概して適度である。
これは、DAGが利用できないため、いくつかの根拠的真実に対して検証できないことによる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Mar 2020 23:31:11 GMT)
SynCGAN: Using learnable class specific priors to generate synthetic
data for improving classifier performance on cytological images [3.0] 注記画像に対するパスリアリスティックなサンプル生成のための条件付きGANを提案する。
我々は,提案したSynCGANを用いたデータ拡張により,ResNet-152,DenseNet-161,Inception-V3などの美術分類器の性能が大幅に向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Mar 2020 11:23:23 GMT)
Regular Intersection Emptiness of Graph Problems: Finding a Needle in a
Haystack of Graphs with the Help of Automata [2.7] 問題 P の int_reg-problem は、M によって受け入れられる言語 L(M) が問題 P の任意の正のインスタンスを含むか否かを入力として非決定論的オートマトン M が与えられる。
すべてのグラフ符号化の言語が正規となるような自然なグラフ符号化を考える。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Mar 2020 14:51:41 GMT)
Data-Driven Deep Learning to Design Pilot and Channel Estimator For
Massive MIMO [2.2] 広帯域マルチインプット多重出力(MIMO)システムのためのパイロット信号とチャネル推定器を協調設計するためのデータ駆動型ディープラーニング手法を提案する。
具体的には、次元減少ネットワークと再構成ネットワークからなるエンドツーエンドのディープニューラルネットワークアーキテクチャを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Mar 2020 16:09:48 GMT)
Knowledge Graphs on the Web -- an Overview [1.8] GoogleはまずKnowledge Graphという用語を作り、検索結果を改善する手段として宣伝した。
知識グラフでは、現実世界のエンティティと/またはビジネスドメインはノードとして表現され、エッジによって接続される。
また、DBpediaやWikidataなど、公開可能な知識グラフも多数存在する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Mar 2020 10:31:25 GMT)
A Multi-criteria Approach for Fast and Outlier-aware Representative
Selection from Manifolds [1.5] MOSAICは、非線形構造を示す可能性のある高次元データから、新しい代表選択手法である。
提案手法は,サンプルサブセットのグローバル表現力を最大化する多基準選択手法を推し進める。
代表部分集合の望ましい特性を全て一度に達成するMOSAICの優位性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Mar 2020 19:31:10 GMT)
A Power-Efficient Binary-Weight Spiking Neural Network Architecture for
Real-Time Object Classification [1.5] エッジプラットフォーム上での低消費電力リアルタイムオブジェクト分類のための二元重スパイクニューラルネットワーク(BW-SNN)ハードウェアアーキテクチャを提案する。
この設計では、完全なニューラルネットワークをオンチップに格納するので、オフチップの帯域幅を必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Mar 2020 11:25:00 GMT)
Customized Video QoE Estimation with Algorithm-Agnostic Transfer
Learning [1.5] 小さなデータセット、ソースドメインのユーザプロファイルの多様性の欠如、QoEモデルのターゲットドメインの多様性の多さは、QoEモデルの課題である。
平均オピニオンスコア(MOS)上の汎用指標を分散化されたローカルモデルで共有する、トランスファーラーニングに基づくMLモデルトレーニング手法を提案する。
提案手法は,同一のMLアルゴリズムを実行するために,協調する局所ノードを必要としないため,互いに積み重ねた特定のMLアルゴリズムに非依存であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Mar 2020 15:28:10 GMT)
Critical faults of leakage errors on the surface code [0.9] リーク(Leakage)は、量子ビットが定義された計算部分空間を離れるときに発生する特に有害なエラーである。
漏れ誤差は量子エラー訂正符号の有効性を制限し、他の量子ビットに付加的なエラーを拡散し、劣化症候群の測定を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Mar 2020 15:22:18 GMT)
Computed Tomography Reconstruction Using Deep Image Prior and Learned
Reconstruction Methods [0.8] 本研究では,低データ状態の文脈における深層学習手法の計算トモグラフィへの応用について検討する。
学習した原始双対は、復元品質とデータ効率の点で優れた性能を有することがわかった。
提案手法は,低データレジームにおける最先端の結果を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Mar 2020 12:09:52 GMT)
Predictive Analysis for Detection of Human Neck Postures using a robust
integration of kinetics and kinematics [0.7] 不適切な首の姿勢は、頸部筋骨格障害の源となっている。
本研究では, 頚部姿勢を効率的に分類するために, 運動データと運動データの統合的利用を提案する。
提案するロバストプラットフォームにより, 頚部骨格障害の予防を目的としたスマートネックバンドの設計が可能となった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Mar 2020 17:10:42 GMT)
Leakage reduction in fast superconducting qubit gates via optimal
control [0.6] 超伝導トランスモン量子ビットの短いゲートは、計算部分空間外の状態に漏れる。
我々は,クリフォードゲートから構築したコスト関数の測定に基づいて,全ての制御パラメータを適応する閉ループ最適化を実装した。
これは、同じシステム上でこのような短時間で校正した最高のDRAGパルスの漏れ率を7倍に削減したものです。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Mar 2020 18:00:46 GMT)
Large-Scale Shrinkage Estimation under Markovian Dependence [0.3] 隠れマルコフモデルから生成される従属パラメータ列の同時推定の問題を考える。
本研究は,これらのパラメータの精度向上に寄与する統計的縮小の役割について考察する。
提案手法は,マルコフ依存下での非パラメトリック収縮アイデアと隠れ状態の効率的な推定をエレガントに組み合わせる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Mar 2020 23:25:16 GMT)
Time Series Forecasting Using LSTM Networks: A Symbolic Approach [0.0] 時系列予測のために、リカレントニューラルネットワークと次元還元型シンボル表現の組み合わせを提案し、適用した。
記号表現は上記の問題のいくつかを緩和し、さらに予測性能を犠牲にすることなく、より高速なトレーニングを可能にすることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Mar 2020 09:18:22 GMT)
The Structure of Sum-Over-Paths, its Consequences, and Completeness for
Clifford [0.0] 線形写像や量子作用素を象徴的に表現するために用いられる「Sum-Over-Path」(SOP)の形式は、ダガーコンパクトな PROP の構造を持つことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Mar 2020 09:38:10 GMT)
Some Experiments on the influence of Problem Hardness in Morphological
Development based Learning of Neural Controllers [0.0] 本稿では,形態的発達が学習を促進するためにどのように活用できるかを考察する。
特に、複雑なタスクを学ぶ際に形態的発達が真に有利になるかどうか、そしてタスクが困難になるにつれて、そのタスクの学習への関連性に焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Mar 2020 14:23:25 GMT)
Quantum postulate vs. quantum nonlocality: Is Devil in h? [0.0] 隠れ変数を持つベルのモデルは、ハインゼンベルクの不確かさとボーアの相補性原理と直接矛盾している。
隠れ変数によるベルのアプローチは、直接的に量子的仮定の拒絶を意味する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Mar 2020 11:59:14 GMT)
Quantum control beyond the adiabatic regime in 2D curved matter-wave
guides [0.0] 曲面幾何学における物質波の伝播は、ナノワイヤ、固体物理学構造、原子エレクトロニクスの電子に関係している。
そこで本研究では, 断熱過程を超えて物質波を伝搬する2次元曲げ波動導波路の設計について検討する。
任意の角度と任意の曲率で回転するガイドコンポーネントの接続を可能にする曲げ設計は、正確な逆エンジニアリング技術に依存している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Mar 2020 15:25:48 GMT)
Passage through exceptional point: Case study [0.0] 1パラメトリック準エルミタン$N$ by$N$行列ハミルトン$H(t)$の例外点特異性は、ユニタリ量子系の異なる力学系を接続する量子相遷移インターフェースの役割を果たすことができると推測されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Mar 2020 16:12:46 GMT)
Pairing superbunching with compounded non-linearity in a resonant
transition [0.0] 系の振舞いにおける量子揺らぎの役割を考察する。
強調されているのは、光子束に現れる超ポアソン統計を持つ分野であり、スーパーバッシングの原型となる圧縮真空放射の場合である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Mar 2020 11:48:35 GMT)
Open Source Computer Vision-based Layer-wise 3D Printing Analysis [0.0] 本稿では,オープンソースのコンピュータビジョンに基づくハードウェア構造とソフトウェアアルゴリズムについて述べる。
3Dプリンティングプロセスを階層的に分析し、印刷エラーを追跡し、信頼性を向上させるために適切なプリンタアクションを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Mar 2020 08:33:10 GMT)
Needmining: Identifying micro blog data containing customer needs [0.0] ニーズを表現した投稿を識別するための機械学習アプローチを提案する。
e-mobility領域におけるつぶやきの評価は、関連するつぶやきのごく一部を顕著な精度で識別できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Mar 2020 17:31:51 GMT)
Natural Language Interaction to Facilitate Mental Models of Remote
Robots [0.0] ロボットには、ロボットができることとできないことを明確にした精神モデルが必要です。
本稿では,遠隔ロボットの機能を理解する上で,仲介者として機能する対話型アシスタントとのインタラクションが有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Mar 2020 16:03:27 GMT)
Long-lived circular Rydberg states of laser-cooled Rubidium atoms in a
cryostat [0.0] レーザー冷却したルビジウム原子の長寿命環状リドベルク準位をクライオスタットで測定した。
マイクロ波BBR温度を11pm2,mathrmK$と見積もる。
この研究は、量子シミュレーションと冷たい円形のリドバーグ原子によるセンシングの興味深い視点を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Mar 2020 12:49:00 GMT)
Inaccessible information in probabilistic models of quantum systems,
non-contextuality inequalities and noise thresholds for contextuality [0.0] 確率分布の最大微分可能性の観点からモデルの到達不能情報を定量化する。
これらの境界は、厳密な非文脈的不等式の新しいクラスと解釈できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Mar 2020 19:23:14 GMT)
Explaining the poor performance of the KASS algorithm implementation [0.0] [1] で報告された KASS アルゴリズムの低性能は、導関数計算における単純な符号誤りによって完全に引き起こされていることを示す。
プレイヤーソリューションは、KASSアルゴリズムの結果と比較する前に、異なるアルゴリズムで最適化されていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Mar 2020 13:59:31 GMT)
Effect of AC-Stark shift in optical dipole trap on absorption imaging of
trapped atoms [0.0] 我々は,光双極子トラップ(ODT)のトラップに関係したエネルギー準位8,7$Rbの光シフトを計算した。
ODTビームの空間変化強度は、位置依存光シフト(AC-Starkシフト)をもたらす。
この研究は、捕捉された原子雲の蒸発冷却中のトラップからの即時損失率の推定に有用である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Mar 2020 13:35:56 GMT)
Direct measurement of the recovery time of superconducting nanowire
single-photon detectors [0.0] 超伝導ナノワイヤ単光子検出器(SNSPD)は、フリーランモードで非常に短い回復時間を特徴付ける。
本稿では,SNSPDの回復時間を正確に評価する手法を提案する。
1つまたは複数の連続した検出に間に合うように、効率の回復に関する完全な情報を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Mar 2020 13:26:03 GMT)
Deep Convolutional Neural Network Model for Short-Term Electricity Price
Forecasting [0.0] エネルギー市場における時間的予測を迅速に行うために,新しい畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を提案する。
提案手法を既存手法と比較した結果,提案手法は優れた結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Mar 2020 06:06:18 GMT)
CRWIZ: A Framework for Crowdsourcing Real-Time Wizard-of-Oz Dialogues [0.0] 我々は,協調的で複雑なタスクのためのクラウドソーシングを通じて,Oz対話のリアルタイムウィザードを収集するフレームワークであるCRWIZを提案する。
このフレームワークは、専門家にしか知られていない手順やプロセスを破る相互作用を避けるために、セミガイドダイアログを使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Mar 2020 19:47:29 GMT)
An Experiment in Morphological Development for Learning ANN Based
Controllers [0.0] 学習過程は出生時の形態から始まり、成人になるまで形態を変化させる。
このアプローチをロボットシステムに移すと、文献で得られた結果は矛盾する。
本稿では,四足歩行における簡単な,しかし非常に有意義な実験から,いくつかの問題を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Mar 2020 14:29:06 GMT)