From a quantum theory to a classical one [117.4] 量子対古典的交叉を記述するための形式的アプローチを提示し議論する。
この手法は、1982年にL. Yaffeによって、大きな$N$の量子場理論に取り組むために導入された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Apr 2020 09:16:38 GMT)
Suphx: Mastering Mahjong with Deep Reinforcement Learning [114.7] 我々は、新たに導入されたいくつかの技術を用いた深層強化学習に基づいて、Suphxという名のマフジョンのためのAIを設計する。
Suphxは、安定したランクの点で、ほとんどのトップの人間プレイヤーよりも強いパフォーマンスを示している。
コンピュータプログラムがマヒョンで最上位の人間プレイヤーを上回るのは、これが初めてである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Apr 2020 03:46:55 GMT)
DSNAS: Direct Neural Architecture Search without Parameter Retraining [112.0] この観測に基づいて,タスク固有のエンドツーエンドであるNASの新たな問題定義を提案する。
低バイアスモンテカルロ推定でアーキテクチャとパラメータを同時に最適化する効率的な微分可能なNASフレームワークであるDSNASを提案する。
DSNASは、420GPU時間でImageNetで同等の精度(74.4%)のネットワークを発見し、総時間を34%以上削減した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Apr 2020 00:31:37 GMT)
Pose-guided Visible Part Matching for Occluded Person ReID [80.8] 本稿では、ポーズ誘導による特徴の識別を共同で学習し、その部分の可視性を自己判断する Pose-Guided Visible Part Matching (PVPM) 法を提案する。
実験結果から,提案手法は最先端手法と競合する性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Apr 2020 04:36:51 GMT)
CurricularFace: Adaptive Curriculum Learning Loss for Deep Face
Recognition [79.9] 本稿では,カリキュラム学習の概念を損失関数に組み込んだ適応型カリキュラム学習損失(CurricularFace)を提案する。
我々のCurricularFaceは、異なるトレーニング段階における簡単なサンプルとハードサンプルの相対的重要性を適応的に調整する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Apr 2020 08:43:10 GMT)
Neural Data Server: A Large-Scale Search Engine for Transfer Learning
Data [78.7] 我々は,ターゲットドメインに最も有用な転送学習データを見つけるための大規模検索エンジンであるNeural Data Server (NDS)を紹介した。
NDSは、いくつかの人気のある画像データセットをインデックスするデータサーバで構成され、クライアントにデータを推奨することを目的としている。
我々は,NDSが様々な伝達学習シナリオにおいて有効であることを示し,複数のターゲットデータセットに対して最先端の性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Apr 2020 00:43:03 GMT)
Deep Snake for Real-Time Instance Segmentation [44.1] 本稿では,リアルタイムなインスタンスセグメンテーションのためのディープスネーク(deep snake)という,新しい輪郭型アプローチを提案する。
Deep snakeはニューラルネットワークを使って、初期輪郭を反復的に変形してオブジェクトの境界にマッチさせる。
実験の結果,提案手法はCityscapes, KINS, COCOデータセット上での競合性能を実現することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Apr 2020 15:01:53 GMT)
Constrained-Space Optimization and Reinforcement Learning for Complex
Tasks [42.6] Demonstrationからの学習は、オペレータ操作スキルをロボットに転送するためにますます利用されている。
本稿では,複雑なタスクを管理するための制約付き空間最適化と強化学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Apr 2020 21:50:11 GMT)
Single Image Optical Flow Estimation with an Event Camera [38.9] イベントカメラはバイオインスパイアされたセンサーで、マイクロ秒解像度の強度変化を報告している。
本稿では,単一画像(潜在的にぼやけた)とイベントに基づく光フロー推定手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Apr 2020 11:28:30 GMT)
PIFuHD: Multi-Level Pixel-Aligned Implicit Function for High-Resolution
3D Human Digitization [38.6] 画像に基づく3次元人物形状推定の最近の進歩は、ディープニューラルネットワークによる表現力の大幅な向上によって引き起こされている。
正確な予測には大きなコンテキストを必要とするが、正確な予測には高解像度が必要である。
我々は、エンド・ツー・エンドのトレーニングが可能なマルチレベルアーキテクチャを定式化し、粗いレベルで画像全体を低解像度で観察し、全体論的推論に焦点を当てる。
提案手法は,1k分解能入力画像の完全活用により,既存の画像形状復元技術よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Apr 2020 13:52:53 GMT)
Medical-based Deep Curriculum Learning for Improved Fracture
Classification [36.5] 我々は,X線画像から大腿骨近位部骨折の分類を支援するために,カリキュラム学習に依存するいくつかの戦略を提案し,比較する。
我々の戦略は、複数の専門家の注釈における医学的決定木や矛盾といった知識から導かれる。
以上の結果から,一様戦略とランダム戦略と比較して,医療知識に基づくカリキュラムの精度は最大15%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Apr 2020 14:56:43 GMT)
Ontology-based Interpretable Machine Learning for Textual Data [35.0] 本稿では,予測モデルを説明するためのサンプリング手法に基づいて,解釈可能なモデルを学習する新しい解釈フレームワークを提案する。
説明のために探索空間を狭めるために,学習可能なアンカーアルゴリズムを設計する。
さらに、学習された解釈可能な表現とアンカーを組み合わせることで、理解可能な説明を生成する一連の規則が導入された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Apr 2020 02:51:57 GMT)
Compressed Volumetric Heatmaps for Multi-Person 3D Pose Estimation [33.7] 単眼RGB画像からボトムアップな3次元人物ポーズ推定手法を提案する。
本稿では,この表現のサイズを大幅に削減する,シンプルで効率的な圧縮手法を提案する。
提案手法は,多人・一対一の3次元ポーズ推定データセットを用いた場合と比較して,好適に機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Apr 2020 10:37:39 GMT)
Boundary-Aware Dense Feature Indicator for Single-Stage 3D Object
Detection from Point Clouds [32.9] 本稿では,3次元検出器が境界を意識して点雲の最も密集した領域に焦点を合わせるのを支援する普遍モジュールを提案する。
KITTIデータセットの実験により、DENFIはベースライン単段検出器の性能を著しく改善することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Apr 2020 01:21:23 GMT)
Provable Sample Complexity Guarantees for Learning of Continuous-Action
Graphical Games with Nonparametric Utilities [31.1] 非パラメトリックなユーティリティ関数を持つ連続アクションゲームの正確な構造を学習する問題について検討する。
我々の手法は、ごくわずかな平衡とノイズの多いユーティリティにアクセスすることで機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Apr 2020 17:32:27 GMT)
Object-Centric Image Generation with Factored Depths, Locations, and
Appearances [30.5] 本稿では,画像の生成モデルについて,それらが示すオブジェクトの集合に対して明確な理由付けを行う。
私たちのモデルは、オブジェクトを互いに、そして背景から分離する構造化潜在表現を学びます。
オブジェクトマスクや深度情報を必要とせずに、純粋に教師なしの方法で画像からトレーニングすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Apr 2020 18:00:11 GMT)
Fully-Corrective Gradient Boosting with Squared Hinge: Fast Learning
Rates and Early Stopping [29.5] 本稿では,二項分類の理論的一般化を保証する効率的なブースティング手法を提案する。
提案手法に対して,$cal O((m/log m)-1/4)$の高速学習率を導出する。
どちらの学習率も、分類のためのブースティング型手法の既存の一般化結果の中で最良である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Apr 2020 00:39:24 GMT)
Finite-Time Analysis of Stochastic Gradient Descent under Markov
Randomness [27.0] 勾配降下(SGD)は強化学習や機械学習に使用される。
SGDはマルコフ勾配試料と独立勾配試料とほぼ同じ速度で収束することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Apr 2020 17:50:14 GMT)
Synchronizing Probability Measures on Rotations via Optimal Transport [26.1] 測定値の不確実性とグラフを同期する新しいパラダイムであるtextitmeasuresynchronous$ を導入する。
特に、マニス上のグラフ上で絶対回転の絶対方向を推定することを目指す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Apr 2020 18:44:18 GMT)
Evaluation of Model Selection for Kernel Fragment Recognition in Corn
Silage [25.5] 収穫したトウモロコシサイレージのカーネル断片化を計測するための技術CNNモデルの多くの状況について検討する。
平均精度を最大20ポイントの0.5以上の区間で向上させるとともに,従来公表した作業に比べて推論時間を短縮することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Apr 2020 08:56:01 GMT)
The Edge of Depth: Explicit Constraints between Segmentation and Depth [25.2] 画像からの自己教師付き深度推定とセマンティックセグメンテーションという2つの共通コンピュータビジョンタスクの相互利益について検討する。
セグメンテーションと深さの境界の整合性を明示的に測定し,最小化することを提案する。
提案手法は広範にわたる実験を通じて,KITTIにおける教師なし単分子深度推定技術の現状を推し進めるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Apr 2020 00:03:20 GMT)
Volumization as a Natural Generalization of Weight Decay [25.1] 物理に触発されて、ニューラルネットワークの重みパラメータの物理体積を定義する。
本稿では,この手法がニューラルネットワークの正則化に有効な方法であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Apr 2020 10:05:45 GMT)
Depth Selection for Deep ReLU Nets in Feature Extraction and
Generalization [22.7] 本研究では,従来の経験的リスク最小化を深層ネットに実装することで,多くの学習課題に対して最適な一般化性能が得られることを示す。
本研究は, トイシミュレーションや地震震度予測の実用化など, 一連の数値実験により検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Apr 2020 06:03:01 GMT)
Drug-disease Graph: Predicting Adverse Drug Reaction Signals via Graph
Neural Network with Clinical Data [21.7] 医療クレームデータを用いたADR信号検出のためのグラフベースの新しいフレームワークを開発した。
そこで我々は,Side Effect Resourceデータベースのラベルを用いて,ADR信号の予測にグラフニューラルネットワークを適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Apr 2020 13:01:02 GMT)
You can do RLAs for IRV [21.6] サンフランシスコ市とカウンティ・オブ・サンフランシスコは2004年からいくつかの選挙でインスタント・ルノフ投票(Instant Runoff Voting、IRV)を使っている。
本報告では、2019年11月のサンフランシスコ地区検事選挙において、IRVのリスク制限監査を初めて実施したプロセスパイロットについて述べる。
投票結果は,200票に過ぎなかったため,0.05のリスク制限の下で効率よく評価できることが分かった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Apr 2020 05:05:37 GMT)
Recognizing Characters in Art History Using Deep Learning [20.3] 本稿では,美術史における文字認識の問題に焦点をあてる。
我々は、類似したスタイルでより多くのデータを生成し、類似したドメインで効果的にデータを生成する新しい手法を導入する。
ドメイン関連データに基づいてトレーニングされたモデルが,キャラクタ認識に最適な性能を示すことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Apr 2020 11:37:40 GMT)
NetDP: An Industrial-Scale Distributed Network Representation Framework
for Default Prediction in Ant Credit Pay [17.2] Ant Credit Payは、Ant Financial Service Groupの消費者向けクレジットサービスである。
本稿では、Ant Credit Payのデフォルト予測のために、NetDPと呼ばれる産業規模の分散ネットワーク表現フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Apr 2020 02:22:33 GMT)
Region Proposal Network with Graph Prior and IoU-Balance Loss for
Landmark Detection in 3D Ultrasound [16.5] 3D超音波(US)は胎児の成長モニタリングのための詳細な出生前検査を容易にする。
3DUSボリュームを分析するためには、解剖学的ランドマークを正確に同定することが基本である。
我々は3次元顔USボリュームのランドマークを検出するためにオブジェクト検出フレームワークを利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Apr 2020 03:00:03 GMT)
Modeling Dynamic Heterogeneous Network for Link Prediction using
Hierarchical Attention with Temporal RNN [16.4] 我々はDyHATRと呼ばれる新しい動的ヘテロジニアスネットワーク埋め込み法を提案する。
階層的な注意を使って異質な情報を学習し、進化パターンを捉えるために時間的注意を伴う繰り返しニューラルネットワークを組み込む。
リンク予測のための4つの実世界のデータセットに対して,本手法をベンチマークした。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Apr 2020 17:16:47 GMT)
Synthesis and Edition of Ultrasound Images via Sketch Guided Progressive
Growing GANs [16.3] 本稿では,米国における画像合成のための新しい枠組みを考案する。
まず、オブジェクトマスクに背景スケッチを導入するために、生成的対向ネットワーク(Sgan)をスケッチとして採用する。
スケッチの充実によって、Sganは編集可能できめ細かな構造の詳細を持つ、リアルなアメリカの画像を生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Apr 2020 04:24:01 GMT)
SoftSMPL: Data-driven Modeling of Nonlinear Soft-tissue Dynamics for
Parametric Humans [15.8] 我々は,身体形状と運動の関数として,現実的なソフトタスクのダイナミクスをモデル化する学習ベース手法であるSoftSMPLを提案する。
私たちのメソッドの中核には、非常に現実的なダイナミクスをモデル化できる3つの重要なコントリビューションがあります。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Apr 2020 10:35:06 GMT)
Deep Learning Based Multi-Label Text Classification of UNGA Resolutions [13.5] 本研究は,国連(UN)のための有用なソフトウェアの開発を目的とする。
これは、持続可能な開発目標(SDGs)に続く国連文書の認定プロセスのスピードアップに役立つかもしれない。
本稿では,従来のトランスファー学習やその他高価なトレーニング手順を必要とせずに,事前学習したSOTA DLモデル(Universal Sentenceなど)を活用できる新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Apr 2020 18:54:38 GMT)
Multi-label learning for dynamic model type recommendation [13.3] 本稿では,オンラインローカルプール(OLP)技術のための問題非依存型動的ベースクラス化モデルを提案する。
提案するフレームワークは,関連するモデルタイプセットを推奨するマルチラベルメタ分類器を構築する。
実験の結果、異なるデータ分布は局所的な範囲で異なるモデルタイプを好んだ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Apr 2020 16:42:12 GMT)
An Efficient Agreement Mechanism in CapsNets By Pairwise Product [13.2] ファクトリゼーションマシン(FM)の特徴的相互作用に触発されたカプセル構築のためのペアワイズ合意機構を提案する。
本稿では,低レベルの視覚的特徴を表現するための残差ネットワークの長所と,部分と全体との関係をモデル化するCapsNetアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Apr 2020 08:09:23 GMT)
A Modular Neural Network Based Deep Learning Approach for MIMO Signal
Detection [12.8] 人工ニューラルネットワーク(ANN)支援多重出力多重出力(MIMO)信号検出は、ANN支援損失ベクトル量子化(VQ)としてモデル化できる
我々は、MNNetと呼ばれる新しいモジュラーニューラルネットワークベースのアプローチを提案し、ネットワーク全体が事前に定義されたANNモジュールの集合によって形成される。
シミュレーションの結果、MNNetアプローチは、様々なケースにおいて、ほぼ最適性能でディープラーニング能力を大幅に改善することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Apr 2020 12:56:38 GMT)
Raiders of the Lost Kek: 3.5 Years of Augmented 4chan Posts from the
Politically Incorrect Board [12.1] 本稿では,3.3M以上のスレッドと134.5Mのポストを持つデータセットを,画像掲示板フォーラム4chanから提示する。
私たちの知る限りでは、これは公開可能な4chanデータセットとしては最大である。
このデータセットがソーシャルメディアのクロスプラットフォーム研究に使われ、自然言語処理などの他の研究にも役立つことを願っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Apr 2020 13:57:35 GMT)
Neural Communication Systems with Bandwidth-limited Channel [9.3] 情報損失にもかかわらずメッセージを確実に送信することは情報理論の中核的な問題である。
本研究では,帯域幅制限チャネル(BWLC)を用いた符号化学習について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Apr 2020 09:56:13 GMT)
Continuous-variable pairwise entanglement based on optoelectromechanical
system [7.9] 理論的には,マイクロ波モード間の連続的に変化する対の絡み合いを,ハイブリッドオポロメカニカルシステムに基づいて解析する。
実験的に到達可能なパラメータ設定では、ペア番号が10まで上がると、所望の絡み合いが緩和される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Apr 2020 05:20:19 GMT)
One-shot path planning for multi-agent systems using fully convolutional
neural network [7.8] 本稿では,複数のエージェントに対して1ショットで完全な経路を生成することができる完全畳み込みニューラルネットワークを用いた新しい手法を提案する。
本手法は, 単一経路予測の場合の98%以上において, 最適な経路あるいは近い経路を生成できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Apr 2020 16:56:39 GMT)
Detection of genuine tripartite entanglement by two bipartite entangled
states [7.2] 2つの二部交絡状態の集合的利用に基づいて、真の三部交絡状態を構築することは興味深い問題である。
状態が2量子ワーナー状態である場合、三部分体状態が真の絡み合うように、ワーナー状態のパラメータの間隔を構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Apr 2020 11:45:58 GMT)
A Survey of Convolutional Neural Networks: Analysis, Applications, and
Prospects [7.2] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、ディープラーニング分野において最も重要なネットワークの一つである。
このレビューは、CNNの歴史に関する簡単な紹介から始まる。
第3に、古典的かつ先進的なCNNモデル、特に最先端の結果に到達するための重要なポイントが導入されている。
五つ目は、一次元、二次元、多次元の畳み込みの応用についてである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Apr 2020 14:04:10 GMT)
From Fourier to Koopman: Spectral Methods for Long-term Time Series
Prediction [6.7] 本稿では,線形および非線形準周期系から発生する時間信号の長期予測手法を提案する。
我々は,これらのアルゴリズムを,様々な合成実験や実世界の流体流における他の先行予測手法と比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Apr 2020 17:04:02 GMT)
Transfer Learning of Photometric Phenotypes in Agriculture Using
Metadata [6.0] フィールド条件下での光度植物表現型(例えば、色調、色調、色調)の推定は、期待される収量品質、果実の熟度、さらなる育種の必要性を決定する上で重要である。
ネットワークに埋め込まれた条件の取得に関する画像とメタデータを組み合わせることで、異なる条件間のより正確な推定と転送を可能にします。
最先端の深層CNNと人間の専門家と比較して、メタデータの埋め込みはトマトの色調と色調の推定を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Apr 2020 09:24:34 GMT)
Time-Frequency Analysis based Blind Modulation Classification for
Multiple-Antenna Systems [6.0] ブラインド変調分類は、認知無線ネットワークを実装するための重要なステップである。
マルチインプット・マルチアウトプット(MIMO)技術は、軍事や民間の通信システムで広く使われている。
これらのシナリオでは、従来の可能性ベースのアプローチや特徴ベースのアプローチは適用できない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Apr 2020 12:27:29 GMT)
Generation of Paths in a Maze using a Deep Network without Learning [4.5] 最大プール層のみからなるネットワークを用いて,複数の開始点と終了点の経路計画を効率的に解けることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Apr 2020 16:08:45 GMT)
Robots in the Danger Zone: Exploring Public Perception through
Engagement [4.1] ロボットと人工知能(RAI)に対する大衆の認識は、受容、取り込み、政府の規制、研究資金において重要である。
近年の研究では、一般大衆のRAIに対する理解は否定的あるいは不正確であることが示されている。
個人での公的なエンゲージメント活動における高いスループットの最初のイテレーションについて説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Apr 2020 20:10:53 GMT)
Impact of Semantic Granularity on Geographic Information Search Support [3.8] 地理情報検索におけるセッションベースのクエリ拡張について考察する。
本研究では,知識表現における詳細レベルの違いが,複雑な情報空間の探索においてユーザを導く能力にどのように影響するかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Apr 2020 08:58:25 GMT)
Development of swarm behavior in artificial learning agents that adapt
to different foraging environments [2.8] 我々は、各個人を人工知能エージェントとしてモデル化するために、射影シミュレーションを適用した。
我々は、エージェントが資源に到達するのに必要な距離によって、どのように異なる種類の集団運動が出現するかを観察する。
さらに,創発的集団力学の異なる種類において生じる個々の軌跡の特性について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Apr 2020 16:32:13 GMT)
Self-adaptation in non-Elitist Evolutionary Algorithms on Discrete
Problems with Unknown Structure [2.3] 進化的アルゴリズムを効果的に活用する上で重要な課題は、パラメータの適切な設定を選択することである。
非決定論的パラメータ制御機構は、進化過程から得られた情報を用いてパラメータを調整する。
自己適応は進化戦略において一般的なパラメータ制御機構である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Apr 2020 10:35:45 GMT)
Objects of violence: synthetic data for practical ML in human rights
investigations [2.2] 我々は、弾薬、武器、軍事機器の映像や映像を検索し、識別し、有意義にトリアージする機械学習ワークフローを導入する。
このワークフローは、人権調査におけるOSINT(オープンソースインテリジェンス)研究者の仕事の迅速化を目的として設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Apr 2020 14:50:43 GMT)
A generalised OMP algorithm for feature selection with application to
gene expression data [2.0] 分子データに適用するには、機能選択アルゴリズムは数万の利用可能な機能にスケーラブルである必要がある。
本稿では,Orthogonal Matching Pursuit特徴選択アルゴリズムの高度にスケール可能な一般化であるgOMPを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Apr 2020 08:33:02 GMT)
Incremental Evolution and Development of Deep Artificial Neural Networks [1.7] 我々は、Fast Deep Evolutionary Network Structured Representation (Fast-DENSER)をインクリメンタル開発に拡張する。
その結果、インクリメンタルな開発によって生成されたモデルの平均性能は、非インクリメンタルな平均性能よりも統計的に優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Apr 2020 09:23:15 GMT)
An Overview of Federated Deep Learning Privacy Attacks and Defensive
Strategies [1.4] 協調機械学習(ML)アルゴリズムは、処理に使用されるプライベートデータの保護を保証するために開発されている。
フェデレートラーニング(Federated Learning, FL)は、これらの手法の中で最も一般的な方法である。
最近の研究によると、そのようなモデル更新は依然として個人情報をリークする可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Apr 2020 12:41:45 GMT)
A New Challenge: Approaching Tetris Link with AI [1.2] 本稿は、科学的な分析がまだ欠けているボードゲームであるTetris Linkに焦点を当てる。
強化学習(Reinforcement Learning)、モンテカルロ木探索(Monte Carlo tree search)の2つのアプローチについて検討する。
私たちはトーナメントでの彼らの相対的なパフォーマンスについて報告します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Apr 2020 12:25:36 GMT)
Distance and Equivalence between Finite State Machines and Recurrent
Neural Networks: Computational results [0.3] 訓練されたRNN言語モデルから有限状態マシンベースモデルを抽出する問題に関するいくつかの結果を示す。
我々の3-SATによる削減技術は、後者の事実を他のRNNアーキテクチャに容易に一般化できるようにする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Apr 2020 14:48:59 GMT)
Predictive Business Process Monitoring via Generative Adversarial Nets:
The Case of Next Event Prediction [0.0] 本稿では,次の事象予測の問題に対処するための,新たな逆トレーニングフレームワークを提案する。
これは、2人のプレイヤーのゲームで1つのニューラルネットワークをもう1つのニューラルネットワークと対戦させることで機能し、それは地上の真実と区別できない予測につながる。
単純なネットワークアーキテクチャとナイーブな特徴符号化を使用しても、正確さと予測のイヤーラインの両方において、体系的にすべてのベースラインを上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Apr 2020 09:44:10 GMT)
Weighting NTBEA for Game AI Optimisation [0.0] N-Tuple Bandit Evolutionary Algorithm (NTBEA)は、ゲームAIにおけるアルゴリズムパラメータの最適化に非常に効果的であることが証明されている。
本研究では,NTBEAにおけるN-Tupleモデルの改良について,それらの情報量と一致の特異性によって重み付けすることで検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Apr 2020 14:52:11 GMT)
Using Molecular Solids as Scaled-up Qubits [0.0] 提案するスケールアップ量子ビットは、非常に低温で大きな振幅運動を示す分子と、それらをトラップするマトリックスである。
これらはキセノンマトリックス中の四フェニルホウ酸アンモニウム(ATPB)やメタン希釈のようなイオン性固体を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Apr 2020 18:46:32 GMT)
Towards democratizing music production with AI-Design of Variational
Autoencoder-based Rhythm Generator as a DAW plugin [0.0] 本稿では,変分オートエンコーデットKingma2014(VAE)に基づくリズム生成システムを提案する。
ミュージシャンは、ターゲットMIDIファイルを選択してのみディープラーニングモデルをトレーニングし、モデルでさまざまなリズムを生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Apr 2020 10:50:14 GMT)
Safety-Aware Hardening of 3D Object Detection Neural Network Systems [0.0] 単一段パイプラインを用いた3次元物体検出のための最先端ニューラルネットワークの安全性について検討した。
この概念は、鳥の目視で物体の境界ボックスを点雲からの入力で生成する最先端のPIXOR検出器を拡張して詳述している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Apr 2020 09:46:22 GMT)
Photocreation of a dark electron-hole pair in a quantum dot [0.0] 半導体中の光子吸収は、非常に早く光子に再結合する明るい励起子を生成する。
我々は、pドープ型貯水池に近い量子ドットにおいて、この吸収は暗いデュオ、すなわち光を放出しない電子ホール対を生成することができることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Apr 2020 17:02:42 GMT)
Methods for the construction of interacting many-body Hamiltonians with
compact localized states in geometrically frustrated clusters [0.0] 幾何学的にフラストレーションされた格子の多体ハミルトン多様体に相互作用を加えると、しばしば局所状態の弱部分空間が生じる。
これらの部分空間を保存または拡張する相互作用する多体ハミルトン多様体の構築方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Apr 2020 17:27:13 GMT)
Mapping individual differences in cortical architecture using multi-view
representation learning [0.0] 本稿では,タスクfMRIと安静状態fMRIで計測されたアクティベーションと接続性に基づく情報を組み合わせて,新しい機械学習手法を提案する。
マルチビューディープ・オートエンコーダは、2つのfMRIモダリティを、患者を特徴づけるスカラースコアを推測するために予測モデルが訓練されたジョイント表現空間に融合させるように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Apr 2020 09:01:25 GMT)
Improving resolution-sensitivity trade off in sub-shot noise imaging [0.0] SSNIプロトコルが、感度の量子的優位性を放棄することなく、分解能を著しく向上するためにどのように最適化できるかを示す。
従来の実演で使用される単純なプロトコルに関して,線形分解能の向上(第3因子まで)を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Apr 2020 06:35:42 GMT)
DeepSIBA: Chemical Structure-based Inference of Biological Alterations [0.0] 我々は、複合構造をグラフとして表現し、それらの生物学的フットプリントにリンクする深層学習モデルを開発する。
提案したモデルでは、化学構造から新しい表現を学習し、構造的に異なる化合物を同定することができた。
本稿では,複合摂動による信号伝達経路を推定するために,訓練されたモデルを用いた新しい推論手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Apr 2020 16:29:45 GMT)
Deep transformation models: Tackling complex regression problems with
neural network based transformation models [0.0] 確率回帰のための深層変換モデルを提案する。
これは、結果の不確実性を捉える最も徹底的な方法である条件付き確率分布全体を推定する。
本手法は複雑な入力データに対して有効であり,画像データにCNNアーキテクチャを適用して実演する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Apr 2020 14:23:12 GMT)
Decoherence and the Transactional Interpretation [0.0] 本稿では、トランザクション解釈(TI)において生じる物理的に現実的な非ユニタリ性、すなわち「客観的還元」から生じるデコヒーレンスの分析について述べる。
TIで記述された測定相互作用は、通常のユニタリ・オンリー・アカウントと同様のデコヒーレンス関数の定量的な表現を自然に導くことが示されている。
単位系のみのアプローチとは異なり、TIの下では、測定されたシステムに対する還元密度演算子は、実測結果の発生を表すものとして、正当に解釈することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Apr 2020 04:01:04 GMT)
Application of Structural Similarity Analysis of Visually Salient Areas
and Hierarchical Clustering in the Screening of Similar Wireless Capsule
Endoscopic Images [0.0] 小腸内視鏡検査では6万～12万枚の画像が得られたが、その大部分は類似しており診断価値はない。
医師がこれらの画像から病変を特定するのに2～3時間かかります。
これは時間を要し、誤診や診断の欠如の可能性を増大させる。
本稿では、構造的類似性解析と視覚的に有意なサブイメージブロックの階層的クラスタリングに基づく、類似した無線カプセル内視鏡(WCE)画像スクリーニング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Apr 2020 09:03:33 GMT)
Anomaly Detection in Univariate Time-series: A Survey on the
State-of-the-Art [0.0] 時系列データの異常検出は、長い間重要な研究分野であった。
近年,時系列の異常を検出する機械学習アルゴリズムが増えている。
研究者たちは、(ディープ)ニューラルネットワークを使ってこれらの技術を改善しようとした。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Apr 2020 13:22:34 GMT)
A classical attack on the coherent one way protocol for quantum key
distribution [0.0] 本稿では,コヒーレントなワンウェイプロトコルによって生成されたセキュアな鍵を,量子チャネルに送信された情報を読み取ることなく検索する方法を提案する。
特に,コヒーレントなワンウェイプロトコルによって生成されたセキュアな鍵を,量子チャネル上で送信された情報を読み取ることなく検索する方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Apr 2020 12:08:35 GMT)
A Spatio-Temporal Spot-Forecasting Framework for Urban Traffic
Prediction [0.0] 比較的時間的なトラフィック予測のための複雑なディープニューラルネットワークフレームワークを作成します。
我々は、我々のアプローチの成果が、他の最先端の代替手段よりも安定し、より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Apr 2020 05:26:45 GMT)