Scope Head for Accurate Localization in Object Detection [136.0] 本研究では,各位置のアンカーを相互依存関係としてモデル化したScopeNetと呼ばれる新しい検出器を提案する。
我々の簡潔で効果的な設計により、提案したScopeNetはCOCOの最先端の成果を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 May 2020 02:07:38 GMT)
Invertible Image Rescaling [118.3] Invertible Rescaling Net (IRN) を開発した。
我々は、ダウンスケーリングプロセスにおいて、指定された分布に従う潜在変数を用いて、失われた情報の分布をキャプチャする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 May 2020 09:55:53 GMT)
Agglomerative Neural Networks for Multi-view Clustering [109.6] 本稿では,最適コンセンサスを近似する凝集分析法を提案する。
本稿では,制約付きラプラシアンランクに基づくANN(Agglomerative Neural Network)を用いて,マルチビューデータをクラスタリングする。
4つの一般的なデータセットに対する最先端のマルチビュークラスタリング手法に対する我々の評価は、ANNの有望なビュー・コンセンサス分析能力を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 May 2020 05:39:10 GMT)
Deep Learning Techniques for Inverse Problems in Imaging [102.3] 機械学習における最近の研究は、ディープニューラルネットワークが様々な逆問題の解決に利用できることを示している。
異なる問題や再構築方法の分類に使用できる分類法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 May 2020 18:35:55 GMT)
3DV: 3D Dynamic Voxel for Action Recognition in Depth Video [100.7] 3次元動的ボクセル(3DV)は,新しい3次元運動表現法として提案されている。
それぞれの利用可能な3DVボクセルは、本質的に3次元空間的特徴と運動的特徴を兼ね備えている。
3DVはポイントセットとして抽象化され、3Dアクション認識のためにPointNet++に入力される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 May 2020 01:04:34 GMT)
Universal coherence protection in a solid-state spin qubit [95.7] 我々は、デコヒーレンス保護部分空間に埋め込まれたロバストな量子ビットを構築する。
量子ビットは、磁気、電気、温度の変動から保護されている。
これにより、クォービットの不均一な退化時間が4桁以上増加する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 May 2020 22:44:23 GMT)
Dynamic Memory Induction Networks for Few-Shot Text Classification [84.9] 本稿では,テキスト分類のための動的メモリ誘導ネットワーク(DMIN)を提案する。
提案したモデルでは, miniRCV1 と ODIC データセット上での新たな最先端結果を実現し,最高の性能(精度)を24%向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 May 2020 12:41:14 GMT)
Generalized Entropy Regularization or: There's Nothing Special about
Label Smoothing [83.8] 本稿では, ラベル平滑化を含むエントロピー正則化器群を紹介する。
モデル性能のばらつきはモデルのエントロピーによって大きく説明できる。
我々は,他のエントロピー正規化手法の使用を推奨する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 May 2020 06:22:06 GMT)
Skeleton-Aware Networks for Deep Motion Retargeting [83.7] 骨格間のデータ駆動動作のための新しいディープラーニングフレームワークを提案する。
我々の手法は、トレーニングセットの運動間の明確なペアリングを必要とせずに、再ターゲティングの仕方を学ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 May 2020 12:51:40 GMT)
Exploiting Syntactic Structure for Better Language Modeling: A Syntactic
Distance Approach [78.8] 我々はマルチタスクの目的、すなわち、モデルが単語を同時に予測し、また「シンタクティック距離」と呼ばれる形態で真実解析木を解析する。
Penn Treebank と Chinese Treebank のデータセットによる実験結果から,地上の真理解析木を追加の訓練信号として提供すると,そのモデルはより低いパープレキシティを実現し,より良い品質で木を誘導できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 May 2020 15:35:00 GMT)
A Novel Granular-Based Bi-Clustering Method of Deep Mining the
Co-Expressed Genes [76.8] ビクラスタリング法は、サンプル(遺伝子)のサブセットが試験条件下で協調的に制御されるバイクラスタをマイニングするために用いられる。
残念ながら、従来の二クラスタ法はそのような二クラスタを発見するのに完全には効果がない。
本稿では,グラニュラーコンピューティングの理論を取り入れた新しい2クラスタリング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 May 2020 02:04:40 GMT)
Guaranteeing Reproducibility in Deep Learning Competitions [76.2] 本稿では,事前学習エージェントではなく,学習手順の性能を直接評価する課題パラダイムを提案する。
コンペティションオーガナイザは、制御された環境で提案されたメソッドを再トレーニングすることで、一般化を保証し、 -- 保持されたテストセットを使って申請を再トレーニングすることで、トレーニングされた環境を過去のものにするのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 May 2020 20:43:05 GMT)
Unpaired Motion Style Transfer from Video to Animation [74.2] 1つのアニメーションクリップからもう1つのアニメーションクリップへモーションスタイルを転送する一方で、後者のモーションコンテンツを保存することは、キャラクターアニメーションにおいて長年の課題であった。
本稿では,スタイルラベル付き動きの集合から学習する動きスタイル伝達のための新しいデータ駆動フレームワークを提案する。
本フレームワークでは,映像から直接動作スタイルを抽出し,3次元再構成をバイパスし,これらを3次元入力動作に適用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 May 2020 13:21:27 GMT)
A Tale of a Probe and a Parser [74.1] 言語のニューラルモデルにエンコードされている言語情報の計測は、NLPで人気が高まっている。
研究者は、他のモデルの出力から言語構造を抽出するために設計された教師付きモデル"プローブ"をトレーニングすることで、この企業にアプローチする。
そのようなプローブの1つは、構文情報が文脈化された単語表現でエンコードされる範囲を定量化するために設計された構造プローブである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 May 2020 10:38:43 GMT)
GoGNN: Graph of Graphs Neural Network for Predicting Structured Entity
Interactions [70.9] 本稿では,構造化エンティティグラフとエンティティ相互作用グラフの両方の特徴を階層的に抽出するグラフ・オブ・グラフニューラルネットワーク(GoGNN)を提案する。
GoGNNは、2つの代表的な構造化エンティティ相互作用予測タスクにおいて最先端の手法より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 May 2020 03:46:15 GMT)
Empowering Active Learning to Jointly Optimize System and User Demands [70.7] 我々は,アクティブラーニングシステムとユーザを協調的に(効率的に学習)するための,新しいアクティブラーニング手法を提案する。
本手法は,特定のユーザに対して,エクササイズの適切性を予測するために,学習を迅速かつ迅速に行う必要があるため,特に,この手法のメリットを生かした教育アプリケーションで研究する。
複数の学習戦略とユーザタイプを実際のユーザからのデータで評価し,代替手法がエンドユーザに適さない多くのエクササイズをもたらす場合,共同アプローチが両方の目標を満足できることを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 May 2020 00:45:11 GMT)
On the Robustness of Language Encoders against Grammatical Errors [66.1] 我々は、非ネイティブ話者から実際の文法的誤りを収集し、これらの誤りをクリーンテキストデータ上でシミュレートするために敵攻撃を行う。
結果,全ての試験モデルの性能は影響するが,影響の程度は異なることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 May 2020 11:01:44 GMT)
Occlusion-Adaptive Deep Network for Robust Facial Expression Recognition [56.1] 本研究では,隠蔽領域から腐敗した特徴を発見・破棄するためのランドマーク誘導型アテンションブランチを提案する。
注意マップが最初に作成され、特定の顔部が閉鎖されているかどうかを示し、我々のモデルを非閉鎖領域に誘導する。
これにより、顔が部分的に隠されている場合でも、表情認識システムが回復することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 May 2020 20:42:55 GMT)
WinoWhy: A Deep Diagnosis of Essential Commonsense Knowledge for
Answering Winograd Schema Challenge [55.4] ウィノグラードチャレンジ(WSC)に答えるために,本質的なコモンセンス知識の包括的分類を初めて提示する。
それぞれの質問に対して、まずアノテータを招待し、正しい判断をする理由を提供し、次にそれらを6つの主要な知識カテゴリに分類する。
我々はWinoWhyと呼ばれる新しいタスクを開発しています。これは、モデルがすべてのWSC質問に対して非常によく似ているが間違った理由から、もっともらしい理由を区別する必要があります。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 May 2020 13:40:06 GMT)
DiscreTalk: Text-to-Speech as a Machine Translation Problem [52.3] 本稿ではニューラルマシン翻訳(NMT)に基づくエンドツーエンドテキスト音声合成(E2E-TTS)モデルを提案する。
提案モデルは,非自己回帰ベクトル量子化変分オートエンコーダ(VQ-VAE)モデルと自己回帰トランスフォーマー-NMTモデルという2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, 12 May 2020 02:45:09 GMT)
Learning to Accelerate Heuristic Searching for Large-Scale Maximum
Weighted b-Matching Problems in Online Advertising [52.0] バイパルタイトbマッチングはアルゴリズム設計の基本であり、経済市場や労働市場などに広く適用されている。
既存の正確で近似的なアルゴリズムは、通常そのような設定で失敗する。
我々は、以前の事例から学んだ知識を活用して、新しい問題インスタンスを解決するtextttNeuSearcherを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 May 2020 07:37:56 GMT)
Bulk detection of time-dependent topological transitions in quenched
chiral models [48.8] 単一粒子波動関数の平均キラル変位を測定することにより、ハミルトン固有状態の巻線数を読み取ることができることを示す。
これは、基礎となるハミルトニアンが異なる位相相の間で焼成されたとしても、平均的なキラル変位が巻数を検出することができることを意味する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 May 2020 14:09:27 GMT)
Semantic Scaffolds for Pseudocode-to-Code Generation [47.1] プログラムの高レベルな意味的・統語的構成を表す軽量な構造である意味的足場に基づくプログラム生成手法を提案する。
推論中にセマンティックスキャフォールドを使用することで、従来の最先端技術に比べて、トップ100の精度が10%向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 May 2020 17:10:13 GMT)
Towards a Fast Steady-State Visual Evoked Potentials (SSVEP)
Brain-Computer Interface (BCI) [46.8] 本研究では,空間フィルタと時間的アライメント(CSTA)を組み合わせて,サブ秒応答時間におけるSSVEP応答を認識する訓練自由手法を提案する。
CSTAは、定常応答と相補的な融合を伴う刺激テンプレートの線形相関と非線形類似性を利用して、良好な性能向上を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 May 2020 05:40:04 GMT)
A Secure Federated Learning Framework for 5G Networks [44.4] 分散トレーニングデータセットを使用して機械学習モデルを構築するための新たなパラダイムとして、フェデレートラーニング(FL)が提案されている。
重大なセキュリティ上の脅威は2つあり、毒殺とメンバーシップ推論攻撃である。
ブロックチェーンベースのセキュアなFLフレームワークを提案し、スマートコントラクトを作成し、悪意のあるあるいは信頼性の低い参加者がFLに参加するのを防ぐ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 May 2020 13:27:23 GMT)
Generalized Multi-view Shared Subspace Learning using View Bootstrapping [43.0] マルチビュー学習の主な目的は、下流学習タスクを改善するために、オブジェクト/イベントのクラスの複数の並列ビューに共通する情報をモデル化することである。
本稿では,多視点相関に基づくニューラルな手法を提案する。
音声認識、3次元オブジェクト分類、ポーズ不変顔認識の実験は、多数のビューをモデル化するためのビューブートストラップの堅牢性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 May 2020 20:35:14 GMT)
Upper Trust Bound Feasibility Criterion for Mixed Constrained Bayesian
Optimization with Application to Aircraft Design [41.7] 我々は、より正確に混合された制約問題を解決するために、いわゆる超効率的なグローバル最適化アルゴリズムを適用する。
本研究は, 数値実験におけるアプローチの可能性を示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 May 2020 08:59:51 GMT)
Effective and Robust Detection of Adversarial Examples via
Benford-Fourier Coefficients [40.9] アドリラルな例は、ディープニューラルネットワーク(DNN)に対する深刻な脅威としてよく知られている。
本研究では, 一般ガウス分布(GGD)に従えば, 対向例と良性例の両方に対して, 一つのモデルの出力と内部応答が従うという仮定に基づいて, 対向例の検出について検討する。
我々は,ベンフォード・フーリエ係数(MBF)の大きさを利用して,逆方向検出のための形状因子を用いて識別的特徴を構築することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 May 2020 05:20:59 GMT)
Hierarchical Decomposition of Nonlinear Dynamics and Control for System
Identification and Policy Distillation [39.8] 強化学習(RL)の最近のトレンドは、力学と政策の複雑な表現に焦点を当てている。
制御コミュニティからインスピレーションを得て、複雑なダイナミクスをより単純なコンポーネントに分解するために、ハイブリッドスイッチングシステムの原則を適用します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 May 2020 14:54:33 GMT)
What is the Value of Data? On Mathematical Methods for Data Quality
Estimation [35.8] 与えられたデータセットの品質に関する公式な定義を提案する。
予測直径と呼ぶ量によってデータセットの品質を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 May 2020 14:53:08 GMT)
Class-Incremental Learning for Semantic Segmentation Re-Using Neither
Old Data Nor Old Labels [35.6] 本稿では,モデルが当初トレーニングしたラベル付きデータを用いることなく,セマンティックセグメンテーションのためのクラスインクリメンタル学習を実装する手法を提案する。
本稿では,新しいクラスにのみラベルを必要とする新しいクラス増分学習手法を用いて,これらの問題を克服する方法を示す。
本手法をCityscapesデータセット上で評価し,全ベースラインのmIoU性能を3.5%絶対的に上回る結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 May 2020 21:03:29 GMT)
Prta: A System to Support the Analysis of Propaganda Techniques in the
News [34.6] Prtaでは,プロパガンダテクニックの発生するスパンをハイライトすることで,定期的にクロールされた記事の探索を可能にする。
さらに,本システムは,ユーザによって規定されたフィルタリング基準に従って,時間的および時間的,そのような手法の使用に関する統計を報告する。
ユーザーは専用のインターフェイスやAPIを通じて、どんなテキストやURLでも分析できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 May 2020 15:20:55 GMT)
That is a Known Lie: Detecting Previously Fact-Checked Claims [34.3] 多数の事実確認済みのクレームが蓄積されている。
政治家は、自分の好きな言葉、真実か偽かを繰り返し繰り返すのが好きだ。
この努力を節約し、すでに事実確認済みのクレームの無駄な時間を省くことが重要です。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 May 2020 21:25:37 GMT)
Building a Manga Dataset "Manga109" with Annotations for Multimedia
Applications [33.5] 漫画109(まんが109)は、日本の漫画109冊(94編、21,142ページ)からなるデータセット。
このデータセットは多くのマンガイメージとアノテーションを提供しており、機械学習アルゴリズムでの使用には有益である。
本稿では、データセットの詳細を説明し、マルチメディア処理アプリケーションのいくつかの例を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 May 2020 14:07:55 GMT)
Stillleben: Realistic Scene Synthesis for Deep Learning in Robotics [33.3] 本稿では,シーン認識タスクの学習データを生成するための合成パイプラインについて述べる。
本手法は,物理シミュレーションを用いて,物体メッシュを物理的に現実的で密集したシーンに配置する。
私たちのパイプラインは、ディープニューラルネットワークのトレーニング中にオンラインで実行できます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 May 2020 10:11:00 GMT)
A New MRAM-based Process In-Memory Accelerator for Efficient Neural
Network Training with Floating Point Precision [28.5] 本研究では、浮動小数点精度をサポートしたスピン軌道トルク磁気ランダムアクセスメモリ(SOT-MRAM)を用いたデジタルPIM加速器を提案する。
実験の結果,提案したSOT-MRAM PIMベースのDNNトレーニングアクセラレータは3.3$times$,1.8$times$,2.5$times$をエネルギー,遅延,面積の面で改善できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 May 2020 16:49:47 GMT)
Bayesian Fusion for Infrared and Visible Images [26.6] 本稿では,赤外・可視画像のための新しいベイズ融合モデルを構築した。
我々は、融合画像が人間の視覚系を満たすようにすることを目指している。
従来の手法と比較して、新しいモデルは、高照度なターゲットとリッチテクスチャの詳細を持つより良い融合画像を生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 May 2020 14:57:19 GMT)
Distributed Stochastic Nonconvex Optimization and Learning based on
Successive Convex Approximation [26.1] 本稿では,ネットワーク内のエージェントの総和の分散アルゴリズム最小化のための新しいフレームワークを提案する。
提案手法は分散ニューラルネットワークに適用可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 May 2020 08:08:03 GMT)
Nearest Neighbor Classifiers over Incomplete Information: From Certain
Answers to Certain Predictions [25.2] 不整合性と不完全情報は、現実世界のデータセットでユビキタスである。
我々は「確実な予測(CP)」の概念を提案する。
CPCleanは、手作業による手作業による分類精度において、既存の技術よりも大幅に優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 May 2020 10:46:33 GMT)
Photometric Multi-View Mesh Refinement for High-Resolution Satellite
Images [24.2] 最先端の復元手法は一般的に2.5次元の標高データを生成する。
マルチビュー衛星画像から全3次元表面メッシュを復元する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 May 2020 20:26:34 GMT)
AdaDurIAN: Few-shot Adaptation for Neural Text-to-Speech with DurIAN [23.4] 最近提案されたエンドツーエンドのテキスト音声合成システムの弱点は、ロバストなアライメントを実現するのが難しいことである。
改良されたDurIANベースの平均モデルをトレーニングすることで、AdaDurIANを導入し、それを数ショット学習に活用する。
主観評価の結果,AdaDurIAN は自然性および話者類似性の嗜好において,高い平均世論スコア(MOS)を得ることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 May 2020 09:41:03 GMT)
Every Document Owns Its Structure: Inductive Text Classification via
Graph Neural Networks [22.9] グラフニューラルネットワーク(GNN)を用いたインダクティブテキスト分類のためのテクスティングを提案する。
まず、各文書の個々のグラフを作成し、次にGNNを用いて局所構造に基づいて粒度の細かい単語表現を学習する。
本手法は,最先端のテキスト分類法より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 May 2020 08:28:27 GMT)
Cross-Modality Relevance for Reasoning on Language and Vision [22.4] 本研究は,視覚的質問応答(VQA)や視覚的推論(NLVR)などの下流課題に対する,言語と視覚データに対する学習と推論の課題を扱う。
我々は,目的タスクの監督の下で,様々な入力モダリティのコンポーネント間の関連性表現を学習するために,エンドツーエンドフレームワークで使用される新しいクロスモーダル関連モジュールを設計する。
提案手法は,公開ベンチマークを用いた2つの異なる言語および視覚タスクの競合性能を示し,その結果を改良する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 May 2020 20:17:25 GMT)
Towards Accurate Vehicle Behaviour Classification With Multi-Relational
Graph Convolutional Networks [22.0] モノクロ画像やビデオから車両の挙動を理解するパイプラインを提案する。
このような符号化の時間シーケンスをリカレントネットワークに供給し、車両の挙動をラベル付けする。
提案するフレームワークは,多様なデータセットに対して,さまざまな車両動作を高い忠実度に分類することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 May 2020 17:49:11 GMT)
Fast Deep Multi-patch Hierarchical Network for Nonhomogeneous Image
Dehazing [19.2] 非均一なハッシュ画像を復元する高速なディープマルチパッチ階層ネットワークを提案する。
提案手法は, 現場の霧や霧の密度の異なる環境に対して, 極めて堅牢である。
また、1200x1600 HDの画質画像を処理するために平均0.0145sの現在のマルチスケールメソッドと比較して高速なランタイムも提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 May 2020 18:26:51 GMT)
Thompson Sampling for Linearly Constrained Bandits [18.5] 我々はLinConTSについて述べる。LinConTSは、各ラウンドで報酬を得る確率に線形制約を課すバンディットのアルゴリズムである。
また,LinConTSでは,過度な制約違反と累積的制約違反はO(log T)で上限づけられていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 May 2020 18:34:47 GMT)
Jigsaw-VAE: Towards Balancing Features in Variational Autoencoders [18.3] VAE潜伏変数は、しばしば他の変数を犠牲にして、変動の要因に焦点をあてることが示される。
本稿では,機能不均衡問題に対処するVOEの正規化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 May 2020 00:46:54 GMT)
Do not let the history haunt you -- Mitigating Compounding Errors in
Conversational Question Answering [17.4] 事前に予測された回答をテスト時に使用すると、複合的なエラーが発生する。
本研究では,目標解とモデル予測を動的に選択するサンプリング戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 May 2020 13:29:38 GMT)
Scones: Towards Conversational Authoring of Sketches [17.2] Sconesは、自然言語からセマンティック仕様で作成されたスケッチされたオブジェクトのシーンを反復的に生成する、新しいディープラーニングベースのシステムである。
Sconesはテキストベースのシーン修正タスクで最先端のパフォーマンスを上回る。
Sconesは、アートやデザインのスケッチを通じてアイデアを伝達するための、人間とループのアプリケーションをサポートする、自動化されたインテリジェントなシステムへの、初期段階のステップであると考えています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 May 2020 00:02:25 GMT)
Detecting CNN-Generated Facial Images in Real-World Scenarios [15.8] 本研究では,実環境下での検出手法を評価するためのフレームワークを提案する。
また,提案フレームワークを用いた最先端検出手法の評価を行った。
この結果から,CNNに基づく検出手法は実世界のシナリオで使用するには不十分であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 May 2020 09:18:28 GMT)
PSDet: Efficient and Universal Parking Slot Detection [14.1] リアルタイム駐車スロット検出は、バレット駐車システムにおいて重要な役割を担っている。
既存の手法は、現実世界のアプリケーションでしか成功しない。
不満足なパフォーマンスを考慮に入れている2つの理由を論じる。
romannumeral1: 利用可能なデータセットは多様性が限られており、一般化能力が低い。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 May 2020 03:06:25 GMT)
Benchmark Tests of Convolutional Neural Network and Graph Convolutional
Network on HorovodRunner Enabled Spark Clusters [12.7] 我々はHorovodRunnerが畳み込みニューラルネットワークに基づくタスクのスケーリング効率を大幅に向上することを示す。
私たちはまた、HorovodRunnerで初めてRectified Adamを実装しました。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 May 2020 01:36:43 GMT)
Automated data-driven selection of the hyperparameters for
Total-Variation based texture segmentation [12.1] 一般化されたスタインアンバイアスリスク推定器は、ガウス雑音に対処するために再検討される。
問題定式化は、スケール間および空間的に相関するノイズを自然に含む。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 May 2020 16:43:41 GMT)
Detecting Multiword Expression Type Helps Lexical Complexity Assessment [11.3] MWE(Multiword Expression)は、その慣用的な性質から単一の語彙単位として扱われるべきレキシムを表す。
複数のNLPアプリケーションは、MWE識別の恩恵を受けることが示されているが、MWEの語彙的複雑さの研究はまだ未発見領域である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 May 2020 11:25:07 GMT)
Goal Recognition over Imperfect Domain Models [10.6] ゴール認識とは、自律的なエージェントや人間の意図した目的を、その行動を観察して認識する問題である。
本稿では,不完全なドメインモデルに対するゴール認識の問題を紹介する。
文献から既存の認識アプローチを活用し,適応させることにより,不完全なドメインモデルに対する新たな目標認識アプローチを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 May 2020 12:11:53 GMT)
Stochastic Learning for Sparse Discrete Markov Random Fields with
Controlled Gradient Approximation Error [10.4] 離散マルコフ確率場(MRF)に対する$L_$正規化極大推定器(MLE)問題について検討する。
これらの課題に対処するために、近位勾配(SPG)と呼ばれる検証可能な学習フレームワークを検討する。
勾配近似の品質を検査し、制御するための新しい検証可能な境界を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 May 2020 22:48:42 GMT)
RSO: A Gradient Free Sampling Based Approach For Training Deep Neural
Networks [10.3] RSOは、ディープニューラルネットワークのトレーニングのためのマルコフチェインモンテカルロ探索ベースのアプローチである。
RSOは、6から10層のディープニューラルネットワークを持つMNISTとCIFAR-10データセットの分類タスクに基づいて評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 May 2020 17:55:16 GMT)
Why Fairness Cannot Be Automated: Bridging the Gap Between EU
Non-Discrimination Law and AI [10.3] 欧州における差別の概念と既存の公正性に関する統計的尺度の間には、重大な矛盾がある。
我々は、人間ではなくAIが差別するときに、非差別法によって提供される法的保護がいかに挑戦されるかを示す。
標準基準統計量として「条件付き人口格差」(CDD)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 May 2020 16:30:12 GMT)
Learning and Evaluating Emotion Lexicons for 91 Languages [10.1] 本稿では,任意の対象言語に対して,ほぼ任意に大きな感情辞書を作成する手法を提案する。
我々は8つの感情変数と100k以上の語彙エントリからなる表現に富んだ高被覆語彙を生成する。
我々の手法は、辞書作成に対する最先端のモノリンガルなアプローチと一致し、一部の言語や変数に対する人間の信頼性を超越した結果をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 May 2020 10:32:03 GMT)
Early soft and flexible fusion of EEG and fMRI via tensor decompositions [9.7] PARA融合(PARA fusion)とは、同一タスクの補完的なビューを提供する複数のデータセットの合同解析である。
脳波とfMRIの同時解析は脳機能の研究に非常に有用である。
EEGは時間分解能が良く、fMRIは空間分解能が良い。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 May 2020 15:57:33 GMT)
Towards Anomaly Detection in Dashcam Videos [9.6] 本稿では,ディープラーニングによるデータ駆動型異常検出のアイデアをダッシュカムビデオに適用することを提案する。
トラックダッシュカムビデオ、すなわちRetroTrucksの大規模で多様なデータセットを提示する。
本研究では, (i) クラス分類損失と (ii) 再構成に基づく損失をRetroTruckの異常検出に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 May 2020 02:04:09 GMT)
Analysis of Deep Complex-Valued Convolutional Neural Networks for MRI
Reconstruction [9.6] 本研究では、2チャネル実数値ネットワークの代わりに画像再構成のための終端複素値畳み込みニューラルネットワークについて検討する。
複雑な値の畳み込みを持つ複素値CNNは、トレーニング可能なパラメータの数が同じ実値の畳み込みよりも優れた再構成を提供することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 May 2020 01:21:36 GMT)
Serdab: An IoT Framework for Partitioning Neural Networks Computation
across Multiple Enclaves [8.6] Serdabは、複数のセキュアなエンクレーブにディープニューラルネットワークをデプロイするための分散オーケストレーションフレームワークである。
我々のパーティショニング戦略は、ニューラルネットワーク全体を1エンクレーブで実行する場合と比較して最大4.7倍のスピードアップを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 May 2020 20:51:47 GMT)
AttViz: Online exploration of self-attention for transparent neural
language modeling [7.6] 本研究では,AttVizを提案する。AttVizは,個々のテキストトークンに関連付けられた自己注意値の探索を行うオンラインツールキットである。
既存のディープラーニングパイプラインが、AttVizに適したアウトプットを生成し、最小限の労力で、アテンションヘッドとアグリゲーションの新たな視覚化を提供する方法を示します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 May 2020 12:21:40 GMT)
Language Models Are An Effective Patient Representation Learning
Technique For Electronic Health Record Data [7.3] 本研究では,自然言語処理技術に触発された患者表現方式により,臨床予測モデルの精度が向上することを示す。
このような患者表現方式は、標準的な基準よりも5つの予測タスクにおいて、3.5%の平均的なAUROCの改善を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 May 2020 20:58:31 GMT)
Real-time Facial Expression Recognition "In The Wild'' by Disentangling
3D Expression from Identity [7.0] 本稿では,1枚のRGB画像から人間の感情認識を行う新しい手法を提案する。
顔のダイナミックス、アイデンティティ、表情、外観、3Dポーズのバリエーションに富んだ大規模な顔ビデオデータセットを構築した。
提案するフレームワークは毎秒50フレームで動作し、3次元表現変動のパラメータを頑健に推定することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 May 2020 01:32:55 GMT)
Relational Modeling for Robust and Efficient Pulmonary Lobe Segmentation
in CT Scans [6.8] 肺葉の形状は互いに影響を与え、その境界は他の構造物の外観に関係している。
このような構造的関係は、COVID-19やCOPDなどの疾患によって肺が影響を受ける場合、肺葉の正確な起伏に重要な役割を果たすと論じる。
本稿では、新しい非局所ニューラルネットワークモジュールを導入することにより、構造化された関係を利用するリレーショナルアプローチ(RTSU-Net)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 May 2020 16:20:51 GMT)
Learning to Estimate Driver Drowsiness from Car Acceleration Sensors
using Weakly Labeled Data [6.6] 本稿では,自動車加速度センサの信号から運転者の眠気を推定する学習課題について述べる。
弱い教師付き学習としてタスクを定式化します。各タイムスタンプにラベルを追加するだけで、すべてのタイムスタンプを独立して追加する必要はありません。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 May 2020 16:20:25 GMT)
Multi-Channel Transfer Learning of Chest X-ray Images for Screening of
COVID-19 [6.2] 現在、新型コロナウイルス患者をスクリーニングするための金本位試験はポリメラーゼ連鎖反応試験である。
代替として、胸部X線は迅速なスクリーニングのために検討されている。
本稿では、新型コロナウイルスの胸部X線診断を容易にするために、ResNetアーキテクチャに基づくマルチチャネルトランスファー学習モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 May 2020 07:03:46 GMT)
Precise Programmable Quantum Simulations with Optical Lattices [6.1] 本稿では,プログラマブルデジタル・マイクロミラー・デバイス(DMD)技術に基づいて,光学格子を用いたタイトな結合モデルをシミュレートする効率的な手法を提案する。
我々は,高精度かつ高効率な古典的アルゴリズムを開発した。
このアプローチは、光学格子に基づく大規模かつ正確にプログラム可能な量子シミュレーションへの道を開くことを期待する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 May 2020 11:30:15 GMT)
Centaur: A Chiplet-based, Hybrid Sparse-Dense Accelerator for
Personalized Recommendations [5.7] 本稿ではまず、パーソナライズされたレコメンデーションに関する詳細なワークロードの特徴を説明し、2つの重要なパフォーマンス制限を識別する。
Centaurはチップレットベースのハイブリッドディエンスアクセラレータで、埋め込みレイヤのメモリスループットの課題とスパースレイヤの計算制限の両方に対処します。
我々は、パッケージ統合されたCPU+FPGAデバイスであるIntel HARPv2の実装と実演を行い、1.7～17.2倍の性能向上と1.7-19.5倍のエネルギー効率向上を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 May 2020 07:53:35 GMT)
PyCARL: A PyNN Interface for Hardware-Software Co-Simulation of Spiking
Neural Network [5.7] PyCARLは、スパイキングニューラルネットワーク(SNN)のハードウェアとソフトウェアの共同シミュレーションのためのPythonプログラミングインタフェースである
我々は,計算効率,GPUアクセラレーション,生物物理学的なSNNシミュレータであるCARLsimに対するPyNNのインタフェースを提供する。
我々は、TrueNorth、Loihi、DynapSEといった最先端のニューロモルフィックハードウェアのサイクル精度モデルをPyCARLに統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 May 2020 13:31:08 GMT)
Hyperspectral Images Classification Based on Multi-scale Residual
Network [5.2] ハイパースペクトルリモートセンシング画像は多くの冗長情報を含み、データ構造は非線形である。
深層畳み込みニューラルネットワークの精度は高いが、訓練に少量のデータを使用すると、ディープラーニング手法の分類精度が大幅に低下する。
ハイパースペクトル画像の小さなサンプルに対して,既存のアルゴリズムの分類精度の低い問題を解くために,マルチスケール残差ネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 May 2020 01:56:40 GMT)
LRCN-RetailNet: A recurrent neural network architecture for accurate
people counting [4.7] 非線形回帰モデルを学習可能なリカレントニューラルネットワークアーキテクチャであるLRCN-RetailNetを紹介する。
教師付き学習手法により、訓練されたモデルは、高い精度で人を数えることを予測できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 May 2020 16:21:12 GMT)
MultiQT: Multimodal Learning for Real-Time Question Tracking in Speech [4.4] 本稿では,音声中のリアルタイムシーケンスラベリングに対する新しいアプローチを提案する。
本モデルでは、音声とそれ自身のテキスト表現を2つの異なるモダリティまたはビューとして扱う。
テキストや音声のみと比較して,2つのモードから共同学習を行うことで大きな効果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 May 2020 17:42:42 GMT)
Compiling Spiking Neural Networks to Neuromorphic Hardware [4.3] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、ニューロモルフィックハードウェア上で実行される機械学習アプリケーションのエネルギー消費を減少させる。
本稿では,資源制約のあるニューロモルフィックハードウェア上でSNNを分析し,コンパイルする手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 May 2020 14:02:31 GMT)
Deep Learning for Wireless Communications [3.8] まず、オートエンコーダを用いたエンドツーエンド通信システムの設計にディープラーニングがどのように使われているかを説明する。
次に、スペクトル状況認識におけるディープラーニングの利点を示す。
最後に,無線通信セキュリティにおけるディープラーニングの応用について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 May 2020 21:58:44 GMT)
Unbiased Deep Reinforcement Learning: A General Training Framework for
Existing and Future Algorithms [3.7] 本稿では、概念的に理解可能で、強化学習のための全ての実行可能なアルゴリズムに一般化し易い、新しいトレーニングフレームワークを提案する。
我々はモンテカルロサンプリングを用いて生のデータ入力を実現し、マルコフ決定プロセスシーケンスを達成するためにバッチでそれらを訓練する。
我々は、典型的な離散的かつ連続的なシナリオを扱うために、新しいフレームワークに埋め込まれたアルゴリズムをいくつか提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 May 2020 01:51:08 GMT)
Reassessing Claims of Human Parity and Super-Human Performance in
Machine Translation at WMT 2019 [3.3] 我々は、WMT 2019のニュース共有タスクにおいて、人間の平等と超人的パフォーマンスの主張を再評価する。
以上の結果から,WMT 2019における人的平等と超人的パフォーマンスの主張は,すべて否定されるべきであることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 May 2020 13:09:29 GMT)
Identifying trace alternant activity in neonatal EEG using an
inter-burst detection approach [3.2] TAは、新生児期における静睡眠時の脳波の特徴的なパターンである。
本研究では,まずバースト間を検知し,その後バースト間とバースト間の時間マップを処理することにより,TA活性を検出する新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 May 2020 05:50:10 GMT)
Grading the severity of hypoxic-ischemic encephalopathy in newborn EEG
using a convolutional neural network [3.2] 本研究では、深層畳み込みニューラルネットワークを用いて、生の脳波データ内の階層的表現を学習する、新しいエンドツーエンドアーキテクチャを提案する。
本システムは低酸素性虚血性脳症を4段階に分類し,54人の新生児から63時間の多チャンネル脳波データセットを用いて評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 May 2020 05:58:27 GMT)
High-Fidelity Accelerated MRI Reconstruction by Scan-Specific
Fine-Tuning of Physics-Based Neural Networks [3.1] 高分解能MRIでは、長時間のスキャンが依然として課題である。
ディープラーニングは、データから直接学習されるデータ駆動型正規化器を提供することによって、MRIの再構築を加速する強力な手段として登場した。
本研究では,トランスファーラーニング手法を用いて,これらレギュレータを自己超越的手法を用いて新しい被験者に微調整する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 May 2020 05:10:10 GMT)
Automatic clustering of Celtic coins based on 3D point cloud pattern
analysis [3.1] コインの3Dスキャンに基づいてダイを自動的にクラスタリングする手法を提案する。
紀元前2世紀から紀元前1世紀にかけてのケルト国庫からの90枚の硬貨の実験的結果は、専門家の作業と同等のクラスタリング品質を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 May 2020 11:59:16 GMT)
A Framework for Hierarchical Multilingual Machine Translation [3.0] 本稿では,多言語機械翻訳戦略を構築するための階層的枠組みを提案する。
類似言語間の移動を可能にするために、類型的言語系木を利用する。
41言語からなるデータセット上での探索実験により,提案手法の有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 May 2020 01:24:43 GMT)
Preference Elicitation in Assumption-Based Argumentation [3.0] 我々は、仮定よりもどの選好が与えられた結論の集合につながるかを特定するために、標準的な推論問題の逆について考察する。
本稿では、所望の競合のない結論の集合が得られ得るシステム内の仮定よりも、可能なすべての選好集合を計算し、列挙するアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 May 2020 12:31:27 GMT)
Jealousy-freeness and other common properties in Fair Division of Mixed
Manna [2.3] 我々は、不特定項目をエージェントに割り当てる公平な区分について考察する。
エージェントに良く、他の人に悪いアイテムを区別します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 May 2020 19:18:02 GMT)
Unsupervised Multi-label Dataset Generation from Web Data [2.3] 本稿では,Webデータからマルチラベルデータセットを教師なしで生成するシステムを提案する。
シングルラベルデータセットの生成は、教師なしノイズ低減フェーズ(アンカーを使用したクラスタのクラスタリングと選択)を使用して、正しくラベル付けされた画像の85%を取得する。
次に、クラスアクティベーションマップと各クラスに関連する不確実性を用いて、データセット内の画像に新しいラベルを割り当てる、教師なしラベル拡張処理を実行する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 May 2020 08:57:59 GMT)
A sufficient Entanglement Criterion Based On Quantum Fisher Information
and Variance [2.1] 量子フィッシャー情報と量子分散に基づいて不等式を導出し,多部絡みを検出する。
我々の基準は、ホワイトノイズと混合したN$-qudit純状態を検出するために実験的に測定可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 May 2020 03:14:53 GMT)
Automated Extraction of Socio-political Events from News (AESPEN):
Workshop and Shared Task Report [2.0] ワークショップと言語資源評価会議(LREC 2020)で組織した共有タスクの範囲内で、ニュースから社会政治イベントを自動抽出する取り組みについて述べる。
我々は,計算言語学および社会・政治学における事象抽出研究は,情報源,国,言語をまたいだ大規模社会・政治事象情報収集を可能にするために,相互に支援すべきであると考えている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 May 2020 22:07:14 GMT)
Argument Schemes for Explainable Planning [1.9] 本稿では,AI計画の領域において,議論を用いて説明を行う。
我々は、計画とその構成要素を説明する引数を作成するための引数スキームを提案する。
また、議論間の相互作用を可能とし、ユーザがさらなる情報を得ることができるようにするための重要な質問のセットも提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 May 2020 15:09:50 GMT)
Simultaneous paraphrasing and translation by fine-tuning Transformer
models [1.9] 本稿では,ACL 2020における第4回ニューラルジェネレーション・アンド・トランスフォーメーション(WNGT)ワークショップにおいて,言語教育のための同時翻訳とパラフレージングに関する共通課題への第3位の応募について述べる。
最終システムは事前訓練された翻訳モデルを活用し、トランスフォーマーアーキテクチャとオーバーサンプリング戦略を組み合わせて競合性能を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 May 2020 06:34:42 GMT)
Active Training of Physics-Informed Neural Networks to Aggregate and
Interpolate Parametric Solutions to the Navier-Stokes Equations [1.6] この研究の目的は、パラメータ空間の領域にわたるナビエ・ストークス方程式の解を近似するニューラルネットワークを訓練することである。
この能力は、動脈疾患の診断とコンピュータ支援設計の両方に応用できる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 May 2020 11:24:36 GMT)
A combination of 'pooling' with a prediction model can reduce by 73% the
number of COVID-19 (Corona-virus) tests [1.5] 予測モデル(ニューラルネットワークに基づく)と新しいテストプール法(元のDorfman法よりも優れ、ダブルプールよりも優れている)を組み合わせることで、Covid-19テストの数を73%削減できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 May 2020 11:48:46 GMT)
Visual Analytics and Human Involvement in Machine Learning [1.5] 人間の決定は主に視覚化に基づいており、データサイエンティストにデータプロパティの詳細を提供する。
視覚化に使用する決定は、データドメインやデータモデル、マシンラーニングプロセスのステップなど、要因に依存する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 May 2020 21:22:47 GMT)
Ransomware in Windows and Android Platforms [1.4] 本稿では,ランサムウェア攻撃の包括的概要と,WindowsとAndroidの両プラットフォームにおける既存の検出・防止技術の概要について述べる。
ユーザとシステム管理者にレコメンデーションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 May 2020 06:40:44 GMT)
Learning the Associations of MITRE ATT&CK Adversarial Techniques [1.4] 我々は,MITRE ATT&CK が報告した APT および Software 攻撃データについて,統計的機械学習解析を行った。
階層的クラスタリングを用いて95%信頼度で攻撃技術関連を推定することにより,統計的に有意かつ説明可能な技術相関が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 May 2020 20:41:32 GMT)
COVID-19Base: A knowledgebase to explore biomedical entities related to
COVID-19 [1.2] COVID-19Base(COVID-19Base)は、文献採掘に基づく、COVID-19感染症に関連するバイオメディカルな実体を強調する知識ベースである。
これは新型コロナウイルスに特化した最初の知識ベースであり、文学的な採掘を通じて様々な生物医学的実体を統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 May 2020 17:55:00 GMT)
Efficient experimental quantum fingerprinting with wavelength division
multiplexing [1.2] 我々は,新しいWDM-CQFプロトコルが通信時間を著しく短縮できることを示した。
同じ実験パラメータで、元のCQFプロトコルと比較して、新しい方式では通信量が大幅に削減される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 May 2020 21:02:54 GMT)
One-Shot Recognition of Manufacturing Defects in Steel Surfaces [1.1] 本稿では,課題のワンショット認識にシームズ畳み込みニューラルネットワークを適用することを提案する。
本研究は, 鋼表面欠陥の同定により, 鋼の品質管理にワンショット学習が有効であることを示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 May 2020 14:30:03 GMT)
Cavity electro-optics in thin-film lithium niobate for efficient
microwave-to-optical transduction [0.9] 我々は、低光損失と強いEOカップリングを利用して、ニオブ酸リチウム薄膜中のEOトランスデューサを作製する。
送電効率は最大2.7times10-5$、ポンプパワー正規化効率は1.9times10-6/mathrmmu W$である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 May 2020 00:39:09 GMT)
Computer Vision Toolkit for Non-invasive Monitoring of Factory Floor
Artifacts [0.8] 本研究は,工場床の非侵襲的デジタル化のためのコンピュータビジョンツールキット(CV Toolkit)を提案する。
CV Toolkitは、レガシ生産機械や工場のフロアアーティファクトをデジタルおよびスマート製造環境と容易に統合できるように開発されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 May 2020 20:25:34 GMT)
Machine Learning Guided Discovery of Gigantic Magnetocaloric Effect in
HoB$_{2}$ Near Hydrogen Liquefaction Temperature [0.8] 強磁性二次相転移近傍でキュリー温度が15Kの磁場変化に対して, 巨大磁気エントロピー変化 40.1 J kg$-1$ K$-1$ (0.35 J cm$-3$ K$-1$) の実験的発見を報告した。
これは我々の知る限り、水素液化温度付近で報告されている最も高い値であり、水素液化や低温磁気冷却用途に非常に適した材料である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 May 2020 08:52:28 GMT)
Probabilistic Semantic Segmentation Refinement by Monte Carlo Region
Growing [0.7] 我々は,モンテカルロサンプリングと画素類似性を利用して,高信頼度ラベルを低信頼度分類の領域に伝播する完全教師なし後処理アルゴリズムを提案する。
複数の現代的なセマンティックセグメンテーションネットワークとベンチマークデータセットを用いた実験は、様々なレベルの粗さでセグメンテーション予測を洗練するためのアプローチの有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 May 2020 15:23:57 GMT)
Data-driven Algorithm for Scheduling with Total Tardiness [0.7] 本稿では,古典的なNP-Hard単一マシンスケジューリング問題に対するディープラーニングの適用について検討する。
我々は、与えられたジョブセットの基準を学習し、予測するディープニューラルネットワークを含む回帰器を設計した。
データ駆動型アプローチは、トレーニングフェーズからかなり大きなインスタンスへの情報を効率的に一般化することができます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 May 2020 07:16:43 GMT)
Perturbing Inputs to Prevent Model Stealing [0.6] クラウドにデプロイされた機械学習サービス(ML-Service)へのインプットの摂動は、モデル盗難攻撃からどのように保護されるかを示す。
線形回帰モデルとロジスティック回帰モデルを用いて、入力に戦略的にノイズを加えると、攻撃者の推定問題が根本的に変化することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 May 2020 14:38:53 GMT)
Fostering Event Compression using Gated Surprise [0.6] 生成的イベント予測モデルは、知覚モチーフデータをコンテキスト体験のチャンクに分割することによって形成される。
ここでは、このプロセスをモデル化した階層的、驚きに満ちたリカレントニューラルネットワークアーキテクチャを紹介する。
本モデルは,複数のイベント処理タスクにおいて,異なるイベント圧縮を開発することを示し,最高の性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 May 2020 11:57:46 GMT)
Preparation of ordered states in ultra-cold gases using Bayesian
optimization [0.1] ベイズ最適化に基づく量子最適制御フレームワークについて検討する。
ベイズ最適化は, 有限かつノイズの多いデータに対して, より良い制御解を求めることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 May 2020 06:56:00 GMT)
Yet Another Comparison of SAT Encodings for the At-Most-K Constraint [0.0] 本稿では,最大k制約に対するバイナリアダプタ符号化の性能について述べる。
以前の実験では、k$>1のシーケンシャルカウンタエンコーディングの競合性を示しており、並列カウンタエンコーディングを除外している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 May 2020 03:23:00 GMT)
Very High Resolution Land Cover Mapping of Urban Areas at Global Scale
with Convolutional Neural Networks [0.0] 本稿では,高解像度画像と限られたノイズラベル付きデータから,都市域の7クラス土地被覆マップを作成する手法について述べる。
データベースの集約、セミオートマチックな分類、手動のアノテーションといったいくつかの分野に関するトレーニングデータセットを作成して、各クラスで完全な基礎的真実を得ました。
最終生成物は、ベクトル化の前に縫合され、二項化され、精製されたモデル予測から計算された非常に貴重な土地被覆写像である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 May 2020 10:03:20 GMT)
Unsupervised Anomaly Detection via Deep Metric Learning with End-to-End
Optimization [0.0] 特に,深層ニューラルネットワークを用いて距離測定を学習する。
本稿では, 従来の全データを正常に仮定する手法として, 自己監督による新しいデータ蒸留法を提案する。
これらのコンポーネントにより,モデルの性能が向上し,実行時間を大幅に短縮することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 May 2020 15:36:21 GMT)
Unified Framework for the Adaptive Operator Selection of Discrete
Parameters [0.0] 進化的アルゴリズム(EA)における演算子(AOS)の適応的選択の徹底的な調査を行う。
既存のAOSメソッドの分類に基づいて構築されるフレームワークにより多くのコンポーネントを追加することで、AOS構造を単純化しました。
単純化に加えて,AOS手法間の共通点を文献から考察し,それらを一般化した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 May 2020 08:41:31 GMT)
Training spiking neural networks using reinforcement learning [0.0] 本稿では,スパイクニューラルネットワークのトレーニングを容易にするために,生物学的に有望なバックプロパゲーション代替法を提案する。
本研究では,空間的・時間的信用割当問題の解決における強化学習規則の適用可能性を検討することに注力する。
我々は、グリッドワールド、カートポール、マウンテンカーといった従来のRLドメインに適用することで、2つのアプローチを比較し、対比する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 May 2020 17:40:36 GMT)
Train and Deploy an Image Classifier for Disaster Response [0.0] 我々は,最大79%の精度で設定した大規模な画像データから,洪水災害画像の分類を行った。
データセットを扱うためのモデルとチュートリアルは、画像に含まれる他の種類の災害を分類するための基盤を作りました。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 May 2020 00:45:48 GMT)
Tracking COVID-19 by Tracking Infectious Trajectories [0.0] 新型コロナウイルスのパンデミックは 依然として多くの死者と 感染者を発生させています
調査報告2は、中国で確認された感染の79%が、症状のない未報告の患者によって引き起こされたと報告している。
我々は、未文書の患者と感染箇所の両方を見つけるために特別に設計されたIoT(Internet of Things)調査システムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 May 2020 02:20:09 GMT)
The infinite-dimensional HaPPY code: entanglement wedge reconstruction
and dynamics [0.0] 我々は、HPPY符号の無限次元のアナログを、ヒルベルト空間にそれぞれ定義された一連の安定化符号として構成する。
無限次元HaPPY符号と互換性のあるハミルトニアンを構築し、固有フラクタル構造を持つコードの安定化についてさらに研究する。
この結果は、AdS/CFT対応のモデルとしてのHaPPY符号の限界を示しているが、量子重力における量子エラー補正の関連性は、CFTコンテキストに制限されない可能性があることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 May 2020 18:00:00 GMT)
The Geometry of Nonlinear Embeddings in Kernel Discriminant Analysis [0.0] 拡張としてのカーネル判別分析は、非線形特徴写像をうまく捉えたことが知られている。
識別のための非線形埋め込みの決定において,データとカーネルがどのように相互作用するかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 May 2020 04:46:31 GMT)
RetinotopicNet: An Iterative Attention Mechanism Using Local Descriptors
with Global Context [0.0] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は近年のコンピュータビジョン研究における多くの進歩の原動力となった。
CNNはスケールと回転不変性に欠けており、自然画像において最も頻繁に遭遇する変換の2つである。
自然が人間の脳の問題をいかに解決したかを再現し、効率的な解法を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 May 2020 11:54:56 GMT)
Quantum Distinction of Inertial Frames: Local vs. Global [0.0] 薄肉殻内の平時時空に置かれたウンルー・デウィット検出器の応答関数について検討した。
応答関数は局所的および大域的(ミンコフスキー)慣性フレームを区別し、検出器が有限時間間隔でスイッチオンしてもシェルの存在を拾い上げることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 May 2020 01:27:36 GMT)
Probabilistic error estimation for non-intrusive reduced models learned
from data of systems governed by linear parabolic partial differential
equations [0.0] この研究は、非侵入的モデル還元で学習した縮小モデルに対する残差に基づく後誤差推定器を導出する。
誤差推定器に必要な量は、非侵襲的な方法で最小二乗問題の解として正確に得ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 May 2020 16:08:05 GMT)
Plasmonic Purcell Effect in Organic Molecules [0.0] プラズモンナノ構造近傍の有機分子が経験するパーセル効果について検討した。
我々の理論的アプローチは、分子振動と光ナノキャビティモードの両方の連続性の現実的な記述を可能にする。
分子結合を放射性および非放射性プラズモニックモードに遠ざけることにより、私たちはまた、システム内で起こるクエンチング現象に光を流す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 May 2020 10:07:26 GMT)
Optimal control for quantum detectors [0.0] 量子センサを用いて、背景雑音の存在下で外部信号を検出するための最適量子制御を求める。
白い背景雑音に対して、最適解は単純でよく知られたスピンロック制御スキームである。
その結果, パルス整形を複雑にすることなく, 短期量子センサに最適検出方式を実装できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 May 2020 18:15:59 GMT)
Monte-Carlo wavefunction approach for the spin dynamics of recombining
radicals [0.0] 我々はモンテカルロ波動関数(MCWF)アプローチを適用し、ラジカル対の開系スピンダイナミクスを扱う。
このタイプのマスター方程式は、第2タイプの量子ジャンプを導入することにより、MCWFアプローチで適用可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 May 2020 13:48:42 GMT)
Local Adaptation Improves Accuracy of Deep Learning Model for Automated
X-Ray Thoracic Disease Detection : A Thai Study [0.0] 本研究では421,859個の局所胸部X線写真を用いて,胸部疾患自動検出のためのディープラーニングアルゴリズムの開発と試験を行った。
コンボリューションニューラルネットワークは, 胸部X線上の13の異常条件を検出することで, 顕著な性能を発揮することが示唆された。
本稿では,CXR異常検出のための最先端モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 May 2020 08:20:14 GMT)
Linear predictor on linearly-generated data with missing values: non
consistency and solutions [0.0] 本研究では,予測対象が全観測データの線形関数である場合について検討する。
不足する値が存在する場合、最適予測器は線形でない可能性があることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 May 2020 16:48:12 GMT)
Interplay between geometric and dynamic phases in a single spin system [0.0] マイクロ波場と自由沈降の組合せを用いて、ブロッホ球上の異なる軌道上のダイヤモンド中の窒素空孔中心のスピンを駆動する。
Aharonov-Anandan相は、進化するスピンによって放出される固体角との接続を維持するが、一般に、系の力学の幾何学的依存を抑制する動的位相が伴っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 May 2020 08:53:20 GMT)
InteractionNet: Modeling and Explaining of Noncovalent Protein-Ligand
Interactions with Noncovalent Graph Neural Network and Layer-Wise Relevance
Propagation [0.0] 非共有結合タンパク質-リガンド相互作用を学習するためのグラフニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。
本モデルは, 化学解釈における性能および関連性の両方において, 非共有相互作用の予測に成功していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 May 2020 12:46:44 GMT)
Evaluating Ensemble Robustness Against Adversarial Attacks [0.0] ニューラルネットワークを騙す目的で生成されるわずかな摂動入力である逆例は、モデル間で転送されることが知られている。
この転送可能性の概念は、ブラックボックスの設定でモデルを攻撃する可能性につながるため、重大なセキュリティ上の懸念を引き起こす。
我々は、アンサンブルの構成モデルが効果的に協調して、アンサンブル自体を対象とする対角的例の空間を減らし、グラデーションに基づく尺度を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 May 2020 13:20:54 GMT)
Estimation independence as an axiom for quantum uncertainty [0.0] 我々は,ある系の運動量の推定が他の系の位置から独立していなければならないという,推定独立性の妥当な原理が,推定器の特定の形態を選別することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 May 2020 07:12:17 GMT)
Estimating the privacy of quantum-random numbers [0.0] 我々は,攻撃者がシステムサブシステム上で測定したユーザによって生成された数値に基づいて,攻撃者が取得できる情報を分析する。
我々は、この情報を量子状態判別によって提供される適切な境界と比較し、対比する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 May 2020 10:38:28 GMT)
Estimating the Cheeger constant using machine learning [0.0] 連結正則グラフのチーガー定数は、グラフスペクトルの最大2つの固有値に支配的な線形依存を持つことを示す。
また、より小さなグラフ上の訓練されたディープニューラルネットワークは、より大きなグラフのチェーガー定数を推定する効果的な推定手段として利用できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 May 2020 14:24:48 GMT)
Error analysis of bit-flip qubits under random telegraph noise for low
and high temperature measurement application [0.0] RTNの有無で、$pi$, CORPSE, SCORPSE, 対称パルスおよび非対称パルスによって駆動される量子ビットの誤差を計算する。
ノイズ相関時間の大きい場合、おそらくホワイトノイズの場合、対称パルスはノイズ強度の小さなエネルギー振幅に対して小さな誤差を発生させる。
いくつかのパルス配列が同定され、RTNのエネルギー振幅の小さい大きな強度の存在下で小さな誤差を生じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 May 2020 00:34:42 GMT)
Epistemically restricted phase space representation, weak momentum
value, and reconstruction of quantum wave function [0.0] 本研究では, 位相空間 (ERPS) の分布は, 運動量の弱い測定と位置選択によって決定できることを示す。
したがって、ERPS表現は、エピステミック制限、量子波動関数、位置選択による弱い運動量測定に具現化された量子不確実性の間の深い概念的リンクを研究するための透明でリッチなフレームワークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 May 2020 07:09:26 GMT)
Duality in Persistent Homology of Images [0.0] 2つの二重フィルタCW錯体の持続的ホモロジーバーコード間の関係を導出する。
画素接続の2つの異なる(二重)トポロジモデル間でバーコードを変換するアルゴリズムを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 May 2020 07:16:26 GMT)
Discrete-event simulation of an extended Einstein-Podolsky-Rosen-Bohm
experiment [0.0] このモデルは、アインシュタインの局所性の基準を満たし、イベント・バイ・イベントと原因・アンド・エフェクトの方法でデータを生成する。
量子理論は,特定のモデルパラメータのみに対するシミュレーションデータの統計を記述することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 May 2020 12:07:52 GMT)
Defining a well-ordered Floquet basis by the average energy [0.0] フロッケ理論とフロッケ固有基底は周期的に駆動される量子系の状態を計算するために用いられる。
平均エネルギーを量子数として再定義することで固有基底を再定義する。
Floquet-Ritz 変分原理を求め、ヒルベルト空間の閉包を正当化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 May 2020 09:15:16 GMT)
Community Detection Clustering via Gumbel Softmax [0.0] 本稿では,様々なグラフデータセットのノードをクラスタリングするコミュニティ検出手法を提案する。
ネットワーク内のノード間の相互作用をモデル化する深層学習の役割は、グラフネットワーク分析に関連する科学の分野に革命をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 May 2020 03:04:35 GMT)
Benchmarking Coherent Errors in Controlled-Phase Gates due to Spectator
Qubits [0.0] 制御相ゲートにおける位相誤差は、ゲートに係わる2つのキュービットを1つ以上のオブザーバキュービットに分散結合させることにより評価する。
本研究は,マルチキュービット設定におけるオン/オフ比が有限である2量子ゲートの忠実度に対する限界を理解するために重要である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 May 2020 16:44:27 GMT)
Artificial life properties of directed interaction combinators vs.
chemlambda [0.0] 2つの人工化学薬品が人工的な生命行動(複製、代謝、死)を許容するかどうかに興味がある。
これらの実験の主な結論は、矛盾する書き直しを可能にするグラフの書き直しが、そうでないものよりも優れていることである。
これは、非競合グラフ書き換えシステムが歴史的に好まれる分散コンピューティングのための優れたグラフ書き換えシステムを探すことと矛盾する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 May 2020 21:28:31 GMT)
Apple Defect Detection Using Deep Learning Based Object Detection For
Better Post Harvest Handling [0.0] リンゴは収穫または収穫後の期間に生じる幅広い欠陥に感受性がある。
最近のコンピュータビジョンとディープラーニングは、欠陥のあるリンゴから健康なリンゴを検出するのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 May 2020 23:34:43 GMT)
A new approach to the Thomas-Fermi boundary-value problem [0.0] この方程式の物理パラメータの小さい値や有限値に対して、小さくて大きい x での近似解を求める。
一般トーマス・フェルミ方程式は相対論的、非膨張的、熱的効果を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 May 2020 20:52:10 GMT)