Focus Longer to See Better:Recursively Refined Attention for
Fine-Grained Image Classification [148.4] Deep Neural Networkは、粗い粒度の画像分類タスクにおいて大きな進歩を見せている。
本稿では,これらの限界差に着目して,より代表的な特徴を抽出する。
我々のネットワークは、画像の一部に繰り返し焦点を合わせ、クラス間の小さな識別的部分を見つける。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2020 03:14:18 GMT)
Novel Human-Object Interaction Detection via Adversarial Domain
Generalization [103.6] 本研究では,新たな人-物間相互作用(HOI)検出の問題点を考察し,モデルの一般化能力を向上させることを目的とした。
この課題は、主に対象と述語の大きな構成空間に起因し、全ての対象と述語の組み合わせに対する十分な訓練データが欠如している。
本稿では,予測のためのオブジェクト指向不変の特徴を学習するために,対数領域の一般化の統一的な枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2020 22:02:56 GMT)
XGLUE: A New Benchmark Dataset for Cross-lingual Pre-training,
Understanding and Generation [100.1] XGLUEは、大規模な言語間の事前トレーニングモデルのトレーニングに使用できる、新しいベンチマークデータセットである。
XGLUEは、自然言語理解と生成シナリオの両方をカバーする、11の多様化されたタスクを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2020 05:58:10 GMT)
From ImageNet to Image Classification: Contextualizing Progress on
Benchmarks [99.2] ImageNet作成プロセスにおける特定の設計選択が、結果のデータセットの忠実性に与える影響について検討する。
私たちの分析では、ノイズの多いデータ収集パイプラインが、結果のベンチマークと、それがプロキシとして機能する実世界のタスクとの間に、体系的なミスアライメントをもたらす可能性があることを指摘しています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2020 17:39:16 GMT)
Style Normalization and Restitution for Generalizable Person
Re-identification [89.5] 我々は、ソースドメイン上でモデルをトレーニングするが、ターゲットドメイン上での一般化や性能をよく行うことのできる、一般化可能な人物ReIDフレームワークを設計する。
本稿では,シンプルで効果的なスタイル正規化・再構成(SNR)モジュールを提案する。
SNRモジュールによって強化された我々のモデルは、複数の広く使われているReIDベンチマークにおいて最先端のドメイン一般化アプローチよりも大幅に優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2020 07:15:10 GMT)
RadixSpline: A Single-Pass Learned Index [84.8] RadixSpline(RS)は、データに1回のパスで構築できる学習インデックスです。
RSは2つのパラメータしか持たないにもかかわらず、すべてのデータセットで競合的な結果を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2020 21:01:04 GMT)
Point2Mesh: A Self-Prior for Deformable Meshes [83.3] 本稿では,入力点雲から表面メッシュを再構築する技術であるPoint2Meshを紹介する。
自己優先型は、ディープニューラルネットワークの重み内の単一の形状から幾何的繰り返しをカプセル化する。
ここでは,Point2Meshが所望の解に収束することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2020 10:01:04 GMT)
Towards Conversational Recommendation over Multi-Type Dialogs [78.5] ボットは、非推奨ダイアログからレコメンデーションダイアログへの会話を積極的に自然に導くことができる。
この課題の研究を容易にするために,人間と人による中国語対話データセットemphDuRecDial(約10k対話,約156k発話)を作成する。
各ダイアログでは、リコメンデータが積極的にマルチタイプのダイアログを導き、レコメンデーションターゲットにアプローチし、リッチなインタラクション動作で複数のレコメンデーションを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2020 08:54:45 GMT)
Efficient Ensemble Model Generation for Uncertainty Estimation with
Bayesian Approximation in Segmentation [74.1] アンサンブルセグメンテーションモデルを構築するための汎用的で効率的なセグメンテーションフレームワークを提案する。
提案手法では,層選択法を用いて効率よくアンサンブルモデルを生成することができる。
また,新たな画素単位の不確実性損失を考案し,予測性能を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2020 09:21:27 GMT)
Information-Theoretic Probing for Linguistic Structure [74.0] 本稿では,相互情報を推定するための情報理論による探索運用手法を提案する。
我々は,NLP研究でしばしば不足している10の型的多様言語について評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2020 21:58:58 GMT)
Closed-loop Matters: Dual Regression Networks for Single Image
Super-Resolution [73.9] ディープニューラルネットワークは、画像超解像において有望な性能を示した。
これらのネットワークは、低分解能(LR)画像から高分解能(HR)画像への非線形マッピング関数を学習する。
本稿では,可能な関数の空間を削減するために,LRデータに新たな制約を導入することで,二重回帰手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2020 15:57:57 GMT)
RUSSE'2020: Findings of the First Taxonomy Enrichment Task for the
Russian language [70.3] 本稿では,ロシア語の分類学的豊か化に関する最初の共有課題の結果について述べる。
16チームがこのタスクに参加し、半数以上が提供されたベースラインを上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2020 13:30:37 GMT)
Gleason Grading of Histology Prostate Images through Semantic
Segmentation via Residual U-Net [60.1] 前立腺癌の最終診断は、病理学者による前立腺生検におけるGleasonパターンの視覚的検出に基づいている。
コンピュータ支援診断システムは、組織内のがんのパターンを分類し分類することができる。
この研究の方法論的核心は、がん組織を分節できる残留ブロックで修正された画像分割のためのU-Net畳み込みニューラルネットワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2020 19:49:10 GMT)
MineReduce: an approach based on data mining for problem size reduction [58.7] 本稿では,マイニングパターンを用いて問題サイズの削減を行うMineReduceという手法を提案する。
異種車両ルーティング問題に対するMineReduceの適用について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2020 16:36:54 GMT)
End-to-end Named Entity Recognition from English Speech [51.2] ASRとNERのタグ付けコンポーネントを協調的に最適化するE2Eアプローチを提案する。
また,音声からのNERを用いて語彙(OOV)をASRシステムで処理する方法についても論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2020 13:39:14 GMT)
ReenactNet: Real-time Full Head Reenactment [50.3] 本稿では,人間の頭部3Dポーズ,表情,視線をソースからターゲットアクターに完全に転送できるヘッドツーヘッドシステムを提案する。
本システムでは,高忠実度,時間的スムース,写真リアルな合成ビデオが生成され,ヒトの頭部特性を音源からターゲット俳優に忠実に伝達する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2020 00:51:38 GMT)
Head2Head: Video-based Neural Head Synthesis [50.3] 顔再現のための新しい機械学習アーキテクチャを提案する。
提案手法は, 顔の表情, ポーズ, 視線を, 最先端の手法よりも正確に写実的な方法で対象映像に転送できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2020 00:44:43 GMT)
A Concise Review of Recent Few-shot Meta-learning Methods [49.8] メタラーニングは、人類の先行知識に基づく新しい概念への迅速な適応を模倣することを期待して、最近復活している。
本稿では,最近のメタラーニングにおける代表的手法について,技術的特徴に応じて4つの分野に分類した簡潔なレビューを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2020 00:39:14 GMT)
Exploring Crowd Co-creation Scenarios for Sketches [49.6] 我々は、人間のみの共同創造シナリオについて研究する。
それぞれのシナリオの目標は、シンプルなWebインターフェースを使用してデジタルスケッチを作成することです。
複数の人間が反復的にストロークを付加し、最高の追加に投票することで、最高の創造性を持つスケッチが得られることが分かりました。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2020 02:12:21 GMT)
A Convolutional Neural Network with Parallel Multi-Scale Spatial Pooling
to Detect Temporal Changes in SAR Images [43.6] 合成開口レーダ(SAR)画像変化検出では,ノイズ差画像から変化する情報を活用することは極めて困難である。
雑音差画像から変化した情報を利用するマルチスケール空間プーリング(MSSP)ネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2020 03:37:30 GMT)
A Complex KBQA System using Multiple Reasoning Paths [42.0] マルチホップ知識に基づく質問応答(KBQA)は、自然言語理解のための複雑なタスクである。
本稿では,複数の推論経路の情報を活用するエンド・ツー・エンドKBQAシステムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2020 02:35:42 GMT)
Robust Speaker Recognition Using Speech Enhancement And Attention Model [37.3] 音声強調と話者認識を個別に処理する代わりに、ディープニューラルネットワークを用いた共同最適化により、2つのモジュールを1つのフレームワークに統合する。
雑音に対するロバスト性を高めるため、時間と周波数領域のコンテキスト情報から得られた話者関連特徴を強調するために、多段階アテンション機構を用いる。
その結果,音声強調モデルと多段階アテンションモデルを用いた提案手法は,実験のほとんどの音響条件下では使用しない2つの強いベースラインよりも優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2020 09:16:56 GMT)
Spoof Face Detection Via Semi-Supervised Adversarial Training [35.0] 顔の偽造は、顔認識システムに深刻なセキュリティ上の脅威を引き起こす。
本研究では,スプーフ顔検出のための半教師付き対向学習フレームワークを提案する。
われわれのアプローチは、スプーフの面がないため、様々な種類のスプーフ、さらには未知のスプーフに対して、堅牢で一般的なものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2020 04:32:33 GMT)
Triple-GAIL: A Multi-Modal Imitation Learning Framework with Generative
Adversarial Nets [34.2] Triple-GAILは、専門家によるデモンストレーションとデータ拡張の目的で連続的に生成された経験から、スキルの選択と模倣を共同で学ぶことができる。
実運転軌道とリアルタイム戦略ゲームデータセットの実験は、Triple-GAILがデモ参加者に近いマルチモーダル動作に適合できることを実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2020 01:05:30 GMT)
Investigating Vulnerability to Adversarial Examples on Multimodal Data
Fusion in Deep Learning [32.1] 本研究では,現在のマルチモーダル核融合モデルが相補的インテリジェンスを利用して敵攻撃を防いでいるかを検討した。
予測精度の向上のために最適化されたマルチモーダル融合モデルは, たとえ1つのセンサのみを攻撃しても, 敵攻撃に対して脆弱であることを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2020 03:45:06 GMT)
KL-Divergence-Based Region Proposal Network for Object Detection [31.5] 対象度スコアにおける境界ボックスオフセットの不確かさを考慮した新しい領域提案学習法を提案する。
実験の結果、VGG-16とR-FCNとResNet-101によるより高速なR-CNNでは、MS COCOテストデブで2.6%と2.0%のAP改善が達成された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2020 14:59:26 GMT)
Multi-Source Deep Domain Adaptation with Weak Supervision for
Time-Series Sensor Data [31.4] 時系列データ(CoDATS)のための新しい畳み込み深層ドメイン適応モデルを提案する。
第二に、ターゲットドメインラベル分布の形での弱監督を生かして、新しいドメイン適応型弱スーパービジョン(DA-WS)手法を提案する。
第3に、ドメイン適応と弱い監督手法の有効性を評価するために、多様な実世界のデータセットに関する包括的な実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2020 04:16:58 GMT)
Speaker diarization with session-level speaker embedding refinement
using graph neural networks [26.7] 話者ダイアリゼーション問題に対するグラフニューラルネットワーク(GNN)の最初の利用法として,GNNを用いて話者埋め込みを局所的に洗練する手法を提案する。
事前学習されたモデルによって抽出された話者埋め込みは、単一のセッション内の異なる話者がより分離された新しい埋め込み空間に再マップされる。
改良された話者埋め込みのクラスタリング性能は,シミュレーションデータと実会議データの両方において,元の埋め込みよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2020 19:52:51 GMT)
BARNet: Bilinear Attention Network with Adaptive Receptive Fields for
Surgical Instrument Segmentation [26.4] 本稿では,この2つの課題を解決するために,適応的受容場を有するバイリニアアテンションネットワークを提案する。
提案されたネットワークは、Cata7上で97.47%の平均IOUを達成し、2017年のEndoVisで10.10%のIOUが2位にランクインした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2020 03:12:14 GMT)
Knowledge Federation: A Unified and Hierarchical Privacy-Preserving AI
Framework [26.0] 我々は、データプライバシとオーナシップを維持しながらAIを有効にすることで課題に対処する包括的なフレームワーク(知識フェデレーション - KF)を提案する。
KFは,(1)情報レベル,低レベル統計量,データの計算,単純なクエリの要求を満たすこと,(2)訓練,学習,推論をサポートするモデルレベル,(3)抽象的・文脈の抽象的特徴表現を可能にする認知レベル,(4)知識レベル,知識発見,表現,推論の融合,の4つのレベルから構成される。
我々は、生産品質を提供するために、iBond Platformと呼ばれるKFのリファレンス実装を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2020 07:34:14 GMT)
A Comparative Evaluation of Heart Rate Estimation Methods using Face
Videos [25.4] 文献からの4つの代替案がテストされ、3つは手作りのアプローチ、もう1つはディープラーニングに基づいている。
実験の結果,学習に基づく手法は手作りの手法よりもはるかに精度が高いことがわかった。
学習ベースモデルによって達成されるエラー率の低さは、実際のシナリオにおいてその適用を可能にします。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2020 10:54:49 GMT)
Convolutional Embedding for Edit Distance [24.7] CNN-EDは、編集距離をユークリッド距離に埋め込み、高速な近似類似性探索を行う。
CNN-EDは、正確性と効率の両面で、データ非依存のCGK埋め込みとRNNベースのGRU埋め込みを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2020 06:27:37 GMT)
Predictive Analysis of COVID-19 Time-series Data from Johns Hopkins
University [23.5] 我々は、SARS as-CoV-2(SARS as-CoV-2)としても知られる新型コロナウイルスの拡散の予測分析を提供する。
我々の主な目的は、今後14日間に異なる国で感染した人々の数を予測することである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2020 19:08:55 GMT)
Robust Layout-aware IE for Visually Rich Documents with Pre-trained
Language Models [23.4] 視覚的にリッチな文書(VRD)からの情報抽出の問題について検討する。
ビジネス文書のテキスト情報と視覚情報の両方を効率的に符号化するために,大規模な事前学習言語モデルとグラフニューラルネットワークのパワーを組み合わせたモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2020 06:04:50 GMT)
PruneNet: Channel Pruning via Global Importance [22.5] 本稿では,計算的に軽量で効率的なデータ駆動最適化ステップに基づいて,チャネルを刈り取る方法を提案する。
In non-uniform pruning on the layer on ResNet-$50$, we can be match the FLOP reduction of State-of-the-art channel pruning results。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2020 17:09:56 GMT)
Pedestrian Detection with Wearable Cameras for the Blind: A Two-way
Perspective [21.3] 盲目の人々は周囲の情報へのアクセスが限られており、安全を確保し、社会的相互作用を管理し、接近する歩行者を特定するのに重要である。
コンピュータビジョンの進歩により、ウェアラブルカメラはそのような情報への公平なアクセスを提供することができる。
これらの補助技術の常備的な性質は、記録される可能性のある関係者に対するプライバシー上の懸念を生じさせる。
我々はこの緊張感を通行人や盲目のユーザーの両方の観点から探求し、カメラの視認性、対人対リモート体験、視覚情報の抽出を考慮に入れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2020 19:17:38 GMT)
Elaborating on Learned Demonstrations with Temporal Logic Specifications [20.8] 私たちのシステムは、トレーニングで見られるものだけでなく、目に見えない入力に関する所定の仕様を満たすことを学びます。
より単純な仕様をインクリメンタルに構成することで、複雑な仕様でベースデモを変更できることが示される。
また,このシステムをPR-2ロボットに実装し,実証者が初期(準最適)のデモからどのように始めて,対話的にタスク成功を改善するかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2020 19:53:01 GMT)
Region Proposals for Saliency Map Refinement for Weakly-supervised
Disease Localisation and Classification [19.8] そこで本研究では,病因分類の弱さと局所化の限界を克服するために,地域提案と唾液度検出を併用した新しいモデルを提案する。
そこで本研究では,ChestX-ray14データセットを用いて,診断と局所化を弱体化するための新しい最先端モデルを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2020 01:15:47 GMT)
Automatic Discovery of Novel Intents & Domains from Text Utterances [18.4] 本稿では,ラベルのない大量のデータから新しいドメインや意図を自動的に発見する新しいフレームワークADVINを提案する。
ADVINは3つのベンチマークデータセットのベースラインと、商用音声処理エージェントからの実際のユーザ発話を大きく上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2020 00:47:10 GMT)
Learning rewards for robotic ultrasound scanning using probabilistic
temporal ranking [17.5] 本研究は, 内臓, 血管, 組織を適応的に観察する専門家が関与する超音波スキャンの問題点を考察する。
このような問題は、しばしば、最適化されたときに実証を模倣する計画をもたらす記法を推論することによって解決される。
報酬の高い計画の方が指数関数的に高いという重要な仮定は、ロボット工学における報酬推論の事実上のアプローチにつながる。
準最適演示が頻発する問題に対処するための代替手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2020 13:31:45 GMT)
SEED: Semantics Enhanced Encoder-Decoder Framework for Scene Text
Recognition [17.2] そこで我々は,低品質シーンテキストを頑健に認識するために,エンコーダ・デコーダ・フレームワークを改良したセマンティクスを提案する。
提案するフレームワークは、低品質のテキスト画像に対してより堅牢であり、いくつかのベンチマークデータセットで最先端の結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2020 03:02:46 GMT)
Transformer-based Context-aware Sarcasm Detection in Conversation
Threads from Social Media [17.2] 我々は,より堅牢な予測のために,会話スレッド全体のコンテキストを考慮したトランスフォーマーに基づくサルカズム検出モデルを提案する。
我々のモデルは、スレッド内のターゲット発話と関連するコンテキストの間で、ディープトランスフォーマー層を用いてマルチヘッドアテンションを実行する。
コンテキスト認識モデルは、ソーシャルメディア、Twitter、Redditの2つのデータセットで評価され、ベースラインよりも3.1%と7.0%改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2020 23:41:35 GMT)
Secure and Differentially Private Bayesian Learning on Distributed Data [17.1] 本稿では,事前条件付きランゲヴィンダイナミクスとRMSpropを併用した分散ベイズ学習手法を提案する。
提案手法を分散データのロジスティック回帰と生存分析に応用し, 集中型手法と比較して, 予測精度と時間複雑性の観点からその可能性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2020 05:13:43 GMT)
Bootstrapping Named Entity Recognition in E-Commerce with Positive
Unlabeled Learning [13.8] 本稿では、ドメイン固有の言語機能を統合して、シード辞書を迅速かつ効率的に拡張するブートストラップ付き正非ラベル学習アルゴリズムを提案する。
このモデルは、製品記述の新しいデータセットで平均72.02%のF1スコアを達成し、ベースラインのBiLSTM分類器よりも3.63%改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2020 09:35:30 GMT)
Multi-view polarimetric scattering cloud tomography and retrieval of
droplet size [13.2] トモグラフィーは、媒体や物体の3次元(3次元)密度マップを復元することを目的としている。
我々は、受動的リモートセンシングによる雲滴分布のトモグラフィーを定義し、導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2020 23:39:21 GMT)
Improving Segmentation for Technical Support Problems [13.0] 技術的支援の問題はしばしば長く複雑である。
それらは通常、問題のユーザ記述、設定、解決を試みるステップを含む。
これらの要素は、問題解決のための潜在的に重要な情報を含んでいる。
しかし、それらは自然言語用に設計されたツールによって正しく解析することはできない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2020 08:29:06 GMT)
Exploring Spatial-Temporal Multi-Frequency Analysis for High-Fidelity
and Temporal-Consistency Video Prediction [12.8] 本稿では,マルチレベルウェーブレット解析に基づく映像予測ネットワークを提案し,空間的・時間的情報を統一的に扱う。
本モデルでは,最先端の作業に対する忠実度と時間的整合性に大きな改善が見られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2020 14:46:22 GMT)
Med-BERT: pre-trained contextualized embeddings on large-scale
structured electronic health records for disease prediction [12.7] 28,490,650人のEHRデータセットから得られた構造化診断データに基づいて,コンテキスト適応型埋め込みモデルの事前学習にBERTフレームワークを適用したMed-BERTを提案する。
Med-BERTは予測精度を大幅に改善し、受信機動作特性曲線(AUC)の領域を2.02-7.12%向上させた。
特に、事前訓練されたMed-BERTは、非常に小さな微調整の訓練セット(300-500サンプル)でタスクのパフォーマンスを大幅に改善し、AUCを20%以上、または10倍の訓練セットのAUCと同等にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2020 05:07:17 GMT)
On the effectiveness of GAN generated cardiac MRIs for segmentation [12.6] 本稿では,心形態の潜在表現を学習するための変分オートエンコーダ(VAE)を提案する。
一方、GANは、与えられた解剖学的マップに適した現実的なMR画像を生成するために、"SPatially-Adaptive (DE)Normalization"モジュールを使用する。
合成アノテート画像を用いて訓練したCNNのセグメンテーションは,従来の手法と比較して競合する結果が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2020 09:28:39 GMT)
A Generative Approach to Titling and Clustering Wikipedia Sections [12.2] 我々は、ウィキペディア記事のセクションヘッダ生成という新たなタスクを通じて、情報組織のための様々なデコーダを用いたトランスフォーマーエンコーダを評価する。
分析の結果,符号化器の出力に対する注意機構を含むデコーダは,抽出テキストを生成することで高いスコア付け結果が得られることがわかった。
注意のないデコーダはセマンティックエンコーディングを容易にし、セクション埋め込みを生成するのに使うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2020 14:49:07 GMT)
SentPWNet: A Unified Sentence Pair Weighting Network for Task-specific
Sentence Embedding [12.0] 本稿では,タスク固有の文の埋め込みを学習するための局所性重み付けと学習フレームワークを提案する。
我々のモデルであるSentPWNetは、各文の空間分布を局所性重みとして利用し、文対の情報レベルを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2020 18:32:35 GMT)
CMRNet++: Map and Camera Agnostic Monocular Visual Localization in LiDAR
Maps [10.6] CMRNet++は、新しい場所を効果的に一般化するより堅牢なモデルであり、カメラパラメータとは独立している。
我々は,全く新しい環境下での学習や微調整を行なわず,高精度なローカライズが可能な深層学習手法を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2020 09:00:25 GMT)
Arbitrary-sized Image Training and Residual Kernel Learning: Towards
Image Fraud Identification [10.5] そこで本研究では,原入力尺度の画像の縮小を伴わずにトレーニングを行うフレームワークを提案する。
任意の大きさの画像トレーニング方法は、擬似バッチ勾配勾配に依存する。
学習した残余カーネルとPBGDにより,提案手法は画像不正識別における最先端の結果を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2020 07:57:24 GMT)
Feature selection for gesture recognition in Internet-of-Things for
healthcare [10.2] ジェスチャー認識の文脈では、脳波とEMGを同時に記録して、達成されているジェスチャーと、そのパフォーマンスの質を識別することができる。
そこで本研究では, (i) 選択した特徴の自然な意味を維持するために, (i) 最も重要な特徴をしっかりと抽出し, (ii) 異なる把握課題を分類することを目的とした新しいアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2020 06:54:53 GMT)
Misplaced Trust: Measuring the Interference of Machine Learning in Human
Decision-Making [9.4] 人々は、不正なMLレコメンデーションを信頼しています。
4種類のシステム情報はすべて、リコメンデーションに対する人々の信頼を高めました。
数学と論理のスキルは、MLレコメンデーションを扱う意思決定者にとって、MLと同じくらい重要です。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2020 01:22:58 GMT)
Experiments on route choice set generation using a large GPS trajectory
set [9.1] 本稿では,大規模なGPSトラジェクトリデータセットを用いて,異なる経路生成アルゴリズムの評価を行う。
最短経路に基づいて単一経路を生成することにより、初期解析を行う。
高架道路の使用を優先する改良されたリンクペナルティ法は、97%のカバレッジで設定されたルートを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2020 13:44:49 GMT)
Classification and Clustering of arXiv Documents, Sections, and
Abstracts, Comparing Encodings of Natural and Mathematical Language [8.5] 本稿では、自然言語と数学的言語のエンコーディングの選択と組み合わせが、文書の分類とクラスタリングに数学的内容がどう影響するかを示す。
私たちのエンコーディングは、分類精度が最大で82.8%、クラスタ純度が最大で69.4%に達する。
文書の分類において,コンピュータが人間の専門家より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2020 06:16:32 GMT)
Investigating Label Bias in Beam Search for Open-ended Text Generation [8.3] オープンエンドテキスト生成では、ビームサーチはしばしば繰り返しおよびジェネリックテキストを生成する。
標準Seq2seqモデルは、その局所正規化確率の定式化によりラベルバイアスに悩まされる。
局所正規化最大推定とグローバル正規化シーケンスレベルのトレーニングを組み合わせることで、難易度を犠牲にすることなくラベルバイアスを低減できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2020 05:17:53 GMT)
Semi-supervised Medical Image Classification with Global Latent Mixing [8.3] ディープラーニングによるコンピュータ支援診断は、大規模な注釈付きデータセットに依存している。
半教師付き学習は、ラベルのないデータを活用することでこの課題を軽減する。
ラベル付きおよびラベルなしデータの線形混合に基づいてニューラルネットワークをトレーニングする新しいSSL手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2020 14:49:13 GMT)
Single-Agent Optimization Through Policy Iteration Using Monte-Carlo
Tree Search [8.2] モンテカルロ・ツリー・サーチ(MCTS)と深部強化学習の組み合わせは,2プレイヤー完全情報ゲームにおける最先端の手法である。
本稿では,MCTS の変種を利用した探索アルゴリズムについて述べる。1) 潜在的に有界な報酬を持つゲームに対する新たなアクション値正規化機構,2) 効果的な探索並列化を可能にする仮想損失関数の定義,3) 世代ごとのセルフプレイによって訓練されたポリシーネットワークについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2020 18:02:36 GMT)
Driver Identification through Stochastic Multi-State Car-Following
Modeling [7.6] ドライバー内およびドライバー間不均一性は多くの研究によってヒトの運転行動に存在することが確認されている。
全てのドライバーが運転状態のプールを共有していると仮定され、各状態の下では、自動車追従データ列は特徴空間における特定の確率分布に従う。
各ドライバは、ドライバ内不均一性を特徴づけるドライバプロファイルと呼ばれる、各状態に対する自身の確率分布を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2020 09:39:00 GMT)
A Study of Deep Learning Colon Cancer Detection in Limited Data Access
Scenarios [6.3] 分類と検出のためのディープラーニング手法は、大きな可能性を示しているが、多くの場合、大量のトレーニングデータを必要とする。
多くのがんタイプにおいて、データの不足はDLモデルをトレーニングするための障壁を生み出す。
リンパ節データが少ない,あるいはほとんどない癌転移を検出できることを示し,既存の注釈組織学的データが他の領域に一般化できる可能性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2020 09:03:54 GMT)
Sharp negative differential resistance from vibrational mode softening
in molecular junctions [6.2] 単一分子電子デバイスにおける振動モード軟化の重要な役割を高いバイアスで明らかにする。
その結果, 振動モード軟化は, 高電圧, 基礎となるNDR, 実質的なダイオード効果, 電流伝達分子接合の破壊において重要な効果であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2020 19:40:01 GMT)
Image Translation by Latent Union of Subspaces for Cross-Domain Plaque
Detection [6.1] 大動脈および骨盤動脈の石灰化プラークは冠動脈石灰化と関連しており、心臓発作の強力な予測因子である。
現在の石灰化プラーク検出モデルでは、異なる領域に対する一般化性が低い。
サブスペース制約の共有結合を用いた画像翻訳ネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2020 20:35:34 GMT)
Regulating Artificial Intelligence: Proposal for a Global Solution [6.0] 我々は、AI関連の課題は、誠実な国際調整なしには効果的に対処できないと論じる。
我々は,新たなAI規制機関を中心に組織された国際AIガバナンスフレームワークの確立を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2020 09:24:07 GMT)
How Reliable is Smartphone-based Electronic Contact Tracing for
COVID-19? [5.9] スマートフォンベースの電子接触追跡は、2020年の新型コロナウイルス(SARS-CoV-2)危機への対応として、世界中のほとんどの政府から、ロックダウンや外出禁止令、避難禁止令の緩和に欠かせないツールと考えられている。
本稿では,スマートフォンによる効果的な接触追跡に必要な技術要件について詳細に検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2020 13:48:44 GMT)
Differentiable Adaptive Computation Time for Visual Reasoning [4.8] 本稿では,DACTと呼ばれる適応計算を実現するための新しいアテンションベースアルゴリズムを提案する。
特に,広く知られているMACアーキテクチャへの応用について検討する。
CLEVRデータセットにおいて、使用するステップの最大数を増やすことで、最高の非適応MACであっても精度を上回ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2020 16:57:14 GMT)
MANGO: A Python Library for Parallel Hyperparameter Tuning [4.7] Mangoは並列ハイパーパラメータチューニングのためのPythonライブラリである。
Mangoは任意の分散スケジューリングフレームワークの使用を可能にする。
インテリジェントな並列検索戦略を実装し、豊富な抽象化を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2020 20:58:26 GMT)
Real-Time Monocular 4D Face Reconstruction using the LSFM models [4.6] これは、最近リリースされたLarge-Scale Facial Models (LSFM)の機能を実際にテストする機会を提供する、初めてのリアルタイムデモである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2020 02:14:45 GMT)
GeoCoV19: A Dataset of Hundreds of Millions of Multilingual COVID-19
Tweets with Location Information [4.5] GeoCoV19は、2020年2月1日から90日間に5億2400万件の多言語ツイートが投稿された大規模なTwitterデータセットです。
我々は、この大規模かつ多言語で位置決めされたソーシャルメディアデータは、この前例のない世界的な危機に社会がどう対処しているかを評価する研究コミュニティに力を与えることができると仮定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2020 13:30:42 GMT)
Towards Open Domain Event Trigger Identification using Adversarial
Domain Adaptation [4.4] 我々は、ドメイン間をまたいでより一般化可能な、教師付きイベントトリガ識別モデルを構築するタスクに取り組む。
我々の研究は、ドメイン不変性を導入するために、敵対的ドメイン適応(ADA)フレームワークを活用しています。
ADAは、サンプルのドメインの予測ではなく、トリガー識別のために予測可能な表現を構築するために、敵のトレーニングを使用する。
我々の最高のパフォーマンスモデル(BERT-A)は、ラベル付きターゲットデータを使用し、両方のドメインで44-49 F1に達する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2020 19:19:50 GMT)
Data Efficient and Weakly Supervised Computational Pathology on Whole
Slide Images [4.0] 計算病理学は、客観的診断、治療反応予測、臨床関連性の新たな形態学的特徴の同定を可能にする可能性がある。
ディープラーニングベースの計算病理学アプローチでは、完全に教師された設定でギガピクセル全体のスライド画像(WSI)のマニュアルアノテーションを必要とするか、弱い教師付き設定でスライドレベルのラベルを持つ何千ものWSIを必要とする。
ここでは、クラスタリングに制約のある複数のインスタンス学習について紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2020 02:03:49 GMT)
Deep Interest with Hierarchical Attention Network for Click-Through Rate
Prediction [3.6] ディープ・関心ネットワーク(Deep Interest Network, DIN)は、過去の行動からユーザーの興味を捉えるための注意機構を用いた最先端のモデルである。
我々は、任意の利害階層をモデル化するためのDINに対する改善を提案する:階層型注意ネットワーク(DHAN)を用いたディープ・インテンシブ・ネットワーク(Deep Interest with Hierarchical Attention Network)。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2020 04:02:01 GMT)
Autonomous Tissue Scanning under Free-Form Motion for Intraoperative
Tissue Characterisation [3.6] 微小侵襲手術 (MIS) では, イメージングプローブを用いた組織スキャンが表面の可視化に必要である。
自由形態の組織変形に対処できる自律型組織スキャンのためのビジュアルサーボフレームワークを提案する。
超音波組織スキャンのためのda Vinci Research Kit (dVRK) を用いて, この枠組みをダヴィンチ手術ロボットに展開した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2020 12:37:53 GMT)
Efficient strategies for hierarchical text classification: External
knowledge and auxiliary tasks [3.6] 我々は、あるクラス分類の上位から下位まで、文書のカテゴリを予測するための一連の推論手順を実行する。
効率的なアプローチでは、よく知られた2つの英語データセットにおいて、パラメータを劇的に減らし、過去の研究を上回りました。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2020 13:08:02 GMT)
The Discussion Tracker Corpus of Collaborative Argumentation [2.8] ディベート・トラッカー・コーパスはアメリカ高校の英語の授業で収集された。
コーパスは、985分間の音声から書き起こされた英文学に関する29の多党の議論で構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2020 18:27:28 GMT)
Accelerating Cooperative Planning for Automated Vehicles with Learned
Heuristics and Monte Carlo Tree Search [2.7] 明示的なコミュニケーションを必要とせず,効果的な協調計画の実現が可能であることを示す。
計画プロセスの高速化を目的として,学習を協調的計画手法と組み合わせて,将来性のある行動で地域探索を指導した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2020 14:46:05 GMT)
RankPose: Learning Generalised Feature with Rank Supervision for Head
Pose Estimation [2.4] 我々は頭部ポーズ表現学習を再構成し、それを有界空間に制約する。
MSE回帰損失と組み合わせたランキング損失を提案する。
AFLW2000 と BIWI における従来の SOTA MAE よりも大幅に改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2020 03:27:30 GMT)
Revisiting Concentration of Missing Mass [2.3] そこで我々は,ローゼンタールの不平等を念頭に,ヘテロジェニック和の濃度を推定する新しい方法を開発した。
ベン・ハモウ(Ben-Hamou)によるアーティファクト境界をわずかに改善し、証明を単純化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2020 15:43:42 GMT)
Wind Speed Prediction and Visualization Using Long Short-Term Memory
Networks (LSTM) [1.8] 本稿では,風力発電計画と実現可能性研究を簡易化する風速予測手法を提案する。
その結果、長期記憶(LSTM)は97.8%の精度で他のモデルより優れていることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2020 17:51:13 GMT)
Pulmonary Nodule Malignancy Classification Using its Temporal Evolution
with Two-Stream 3D Convolutional Neural Networks [1.8] 異なるタイミングで採取した同一患者から2つの肺結節体積を共同解析することにより悪性度を予測する2ストリーム3次元畳み込みニューラルネットワークを提案する。
ベストな結果は、F1スコアの9%と12%の増分でテスト中のF1スコアの77%を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2020 18:19:32 GMT)
A machine learning based software pipeline to pick the variable ordering
for algorithms with polynomial inputs [1.3] ソフトウェアの数学的正確性には影響しないが、その性能に影響を及ぼす選択について言及する。
過去に我々は、円筒代数分解(CAD)を構築する際に使用する変数順序付けを実験した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2020 16:00:04 GMT)
Evaluating Generalisation in General Video Game Playing [1.2] 本稿では,GVGAI学習コースにおいて,3つのゲームが選択され,2つのレベルがトレーニング用に与えられる一方で,3つの隠れレベルが評価のために残るという課題に焦点を当てる。
このセットアップは、通常より多くのデータを必要とするため、現在の強化学習(RL)アルゴリズムにとって難しい課題となる。
本稿では、GVGAIフレームワークから利用可能な5レベルから最大2レベルまでトレーニングされたAdvantage Actor-Critic (A2C)アルゴリズムの3バージョンを調査し、すべてのレベルのパフォーマンスを比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2020 15:57:52 GMT)
Comparative Study of Machine Learning Models and BERT on SQuAD [0.7] BERTモデルはかつてSQuADで最先端であった。
BERTは100サンプルしか使用していない場合でも、実行時間が長くなります。
予備的な機械学習モデルの場合、全データの実行時間は低くなりますが、精度は損なわれます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2020 17:58:30 GMT)
Discovering Frequent Gradual Itemsets with Imprecise Data [0.5] The more/less X, The more/less Y" という形式の属性の複雑な共変分をモデル化する段階的なパターンは、多くの現実世界のアプリケーションにおいて重要な役割を果たす。
本稿では,増加または減少を考慮した漸進性しきい値を導入することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2020 08:02:15 GMT)
Towards Automated Safety Coverage and Testing for Autonomous Vehicles
with Reinforcement Learning [0.4] 検証は、システムが日々の運転で遭遇する可能性のあるシナリオや状況において、自動運転車システムをテストに投入する。
本稿では,AVソフトウェア実装における障害事例と予期せぬ交通状況を生成するために強化学習(RL)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2020 19:00:38 GMT)
Coarse-Grain Cluster Analysis of Tensors with Application to Climate
Biome Identification [0.3] 離散ウェーブレット変換を用いて、粗粒化がクラスタリングテンソルデータに与える影響を分析する。
我々は特に、地球の気候システムのスケール効果のクラスター化について理解することに興味を持っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2020 20:49:14 GMT)
Attention Routing: track-assignment detailed routing using
attention-based reinforcement learning [0.2] そこで我々は新しいルータであるアテンションルータを提案する。このルータは、強化学習を用いてトラック割り当ての詳細ルーティング問題を解決するための最初の試みである。
注目ルータとそのベースライン遺伝ルータは、異なる商用先進技術アナログ回路の問題を解決するために応用される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2020 20:44:33 GMT)
Modeling Stakeholder-centric Value Chain of Data to Understand Data
Exchange Ecosystem [0.1] 本稿では,データビジネスにおける利害関係者間の関係に着目し,利害関係者中心の価値連鎖(SVC)を記述するモデルを提案する。
SVCモデルは、データ交換エコシステムの構造的特性の分析と理解を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2020 05:04:08 GMT)
mudirac: a Dirac equation solver for elemental analysis with muonic
X-rays [0.0] 我々は、放射状ディラック方程式とミューオン原子を統合するための新しいオープンソースソフトウェアを提案する。
mudiracと呼ばれるこのソフトウェアはC++で書かれており、ミューニック原子のレベル間の遷移の頻度と確率を予測するのに使うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2020 15:49:24 GMT)
Vulnerability of deep neural networks for detecting COVID-19 cases from
chest X-ray images to universal adversarial attacks [0.0] ディープニューラルネットワーク(DNN)に基づくコンピュータ支援システムは、新型コロナウイルスの患者を迅速かつ正確に検出するために開発されている。
UAP(Universal adversarial perturbation)と呼ばれる単一摂動に対するDNNの脆弱性を評価する。
その結果,小型UAPであっても,非ターゲット型およびターゲット型UAPに対して脆弱なモデルであることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2020 08:54:41 GMT)
Variance Loss in Variational Autoencoders [0.0] 生成されたデータの分散は、トレーニングデータよりも大幅に低い。
問題は、第2のVAEを使用して第1のVAEの潜伏空間をサンプリングする2段階の設定において特に関係がある。
第2のVAEの出力を通常の球面分布に再正規化することにより, 生成した試料の品質の急激な急激な急上昇が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2020 20:55:37 GMT)
Using context to make gas classifiers robust to sensor drift [0.0] ガス粒子と金属酸化物系ガスセンサとの相互作用は、センサを不可逆的に変化させる。
センサードリフトと呼ばれる複合的な変化は不安定であるが、適応アルゴリズムは嗅覚センサーシステムの精度を維持することができる。
本稿では,ドリフトが発生した後,ある時間窓から次の時間窓に知識を移すことによって,追加のデータ取得なしにそのようなシステムをどうやって定義できるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2020 19:09:26 GMT)
Time traps for electron-positron pairs [0.0] ディラック波動関数の素粒子解釈は、この場合完全に失敗する。
この効果を発生させる単純な電磁場は、不確定に結露し、人工的に見えるかもしれないが、時間トラップの現象は本物に思える。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2020 07:14:13 GMT)
Saving the Sonorine: Photovisual Audio Recovery Using Image Processing
and Computer Vision Techniques [0.0] 本稿では20世紀初頭のアナログ音声記憶装置であるソノリネスから音声を復元する新しい手法を提案する。
本手法では, 異なる照明条件下でのソノリネンの高分解能写真を用いて, 物理表面特性の反射挙動の変化を観察する。
その後、表面の溝内の高さ情報を用いて音を抽出し、レコードの物理的スタイラスを模倣する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2020 20:08:01 GMT)
SafeComp: Protocol For Certifying Cloud Computations Integrity [0.0] 本稿では,この問題を制約下で解決するSafeCompという多人数対話型プロトコルを提案する。
我々のプロトコルは、証明構築の複雑さを$O(n logn)$から$O(n)$に減らし、通信の複雑さを同等の長さの証明書を使って正確に1ラウンドにする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2020 12:18:38 GMT)
Risk scoring calculation for the current NHSx contact tracing app [0.0] NHS COVID-19 の申請が、新型コロナウイルスの症状を報告している人々との接触に基づいて、まず、個人に対するリスクスコアを計算する方法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2020 08:39:46 GMT)
Rdimtools: An R package for Dimension Reduction and Intrinsic Dimension
Estimation [0.0] Rdimtools は 133 Dimension Reduction (DR) と 17 Intrinsic Dimension Estimation (IDE) アルゴリズムをサポートする R パッケージである。
RdimtoolsはMITライセンス下で配布されており、CRAN、GitHub、およびパッケージWebサイトからアクセスできる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2020 11:06:43 GMT)
Quantum test of the Universality of Free Fall using rubidium and
potassium [0.0] ルビジウム-カリウム二重種物質波干渉計による自由落下の普遍性向上試験について報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2020 10:58:20 GMT)
QCI Qbsolv Delivers Strong Classical Performance for Quantum-Ready
Formulation [0.0] 競争優位性のために計算に大きく依存する多くの組織は、量子優位性が達成されればすぐに量子コンピュータ(QC)の期待性能を活用することに熱心である。
この研究は、量子対応アプリケーションと基礎となるツールと定式化の確立を提唱している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2020 17:36:47 GMT)
Premium Access to Convolutional Neural Networks [0.0] ニューラルネットワーク(NN)へのアクセスを制限する方法を示す。
私たちのソリューションは、PINによって修正できる劣化した実装に依存しています。
提案手法の実践性を証明するため,提案手法を深部NNに実装した実験を報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2020 10:54:23 GMT)
Participatory Problem Formulation for Fairer Machine Learning Through
Community Based System Dynamics [0.0] MLシステム開発における問題の定式化フェーズは、MLシステムフェアネスの結果にかなりのダウンストリームの影響をもたらすバイアスの重要な源となり得る。
現在のプラクティスでは、ハイテイクドメインの動的な複雑さや、脆弱な利害関係者の視点を考慮に入れていない。
本稿では,MLシステム開発プロセスの問題解決段階において,一般的に排除される利害関係者の参加を可能にするアプローチとして,コミュニティベースシステムダイナミクス(CBSD)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2020 13:57:28 GMT)
One of these (Few) Things is Not Like the Others [0.0] 本稿では,少数の例に基づいて新しい画像の分類と,それ以前のどのグループにも属さない画像の認識を両立できるモデルを提案する。
我々は,低消費電力デバイス上で動作可能な小型のセットアップを含む,モデルアーキテクチャのスペクトル上での性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2020 21:49:35 GMT)
On the suitability of generalized regression neural networks for GNSS
position time series prediction for geodetic applications in geodesy and
geophysics [0.0] 本稿では,一般化回帰ニューラルネットワークを用いて位置時系列を予測する。
ネットワークのトレーニングが大きいほど、時系列のタイムスパンによらず、精度が高い。
この機械学習アルゴリズムの結果を従来の統計手法と比較するために,Theta法を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2020 11:04:46 GMT)
Model Evidence with Fast Tree Based Quadrature [0.0] 木四分法(TQ)と呼ばれる新しいアルゴリズムを提案する。
TQは、提供されたサンプルの取得方法に関する資格を持たず、最先端のサンプリングアルゴリズムを使用することができる。
ベンチマーク問題では、TQが最大15次元の積分に対して正確な近似を提供することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2020 17:48:06 GMT)
Machine Learning in the Internet of Things for Industry 4.0 [0.0] このようなシステムの組織化は,ハードウェア層からソフトウェア層まで,さらにはIoTシステムに必要な応答時間に至るまで,処理スタック全体に依存することを示す。
本稿では,このようなシステムのフロー処理スタックと,エッジやクラウド上での学習や推論の拡散を可能にする,組織的な機械学習アーキテクチャパターンを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2020 12:43:15 GMT)
Long-Time Correlations in Single-Neutron Interferometry Data [0.0] 実験で観測された時間差の相関は、位相シフト器の固定設定では中性子が経験する位相シフトが2.8秒の周期で周期的に変化すると仮定して再現できる。
実験データから, 単一粒子干渉実験の時間スタンプデータが過渡的な特徴を示す可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2020 08:02:52 GMT)
Generalized su(1,1) algebra and the construction of nonlinear coherent
states for P\"oschl-Teller potential [0.0] 一般化されたSu(1,1)代数の1つの生成子の固有値列に対称性が存在することを示す。
次に、P"oschl-Teller ポテンシャルの粒子に対する一般化された su (1,1) 環に付随するバルト・ジラルデロコヒーレント状態を構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2020 22:06:26 GMT)
Expressibility and trainability of parameterized analog quantum systems
for machine learning applications [0.0] システム内の外部駆動と障害の相互作用が、相互作用する量子システムのトレーニング可能性と表現可能性をどのように規定しているかを示す。
我々の研究は、量子多体物理学と機械学習への応用の基本的な関連性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2020 14:59:42 GMT)
Exploring cultural challenges to implementing Educational Technology in
the higher education sector in India [0.0] 文化的要因は、学習技術の実装と利用の成功に影響を与える可能性がある。
結果は、ホフステデの文化的不確実性回避、権力距離、個人主義・保守主義的尺度、そしてダックワースの情熱と忍耐のグリット尺度がインドにおける技術利用の文化に強い影響を与えることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2020 06:13:00 GMT)
Effect of the nearby levels on the resonance fluorescence spectrum of
the atom-field interaction [0.0] 近くのレベルを考慮したJaynes-Cummingsモデルにおける共鳴蛍光について検討した。
これらのレベルによって生成されるスタークシフトは、誘導された有効デチューニングにより共鳴蛍光のピークの変位を生じ、また非対称性を誘導することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2020 17:47:31 GMT)
Dynamical phase transitions in dissipative quantum dynamics with quantum
optical realization [0.0] 駆動・減衰ディックモデルにおける動的相転移(DPT)について検討した。
これらのDPTは、ある種の可観測物の非分析性によって特徴づけられる。
本稿では,キャビティQED設定におけるDPTの測定を可能にする手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2020 10:09:48 GMT)
Distributional Reinforcement Learning with Ensembles [0.0] 本稿では,アンサンブルが収集した全情報に基づいて分布学習対象を暗黙的に求めるカテゴリー強化学習の拡張を提案する。
これは、より堅牢な初歩学習、より強い個々のパフォーマンスレベル、そしてサンプル単位での優れた効率をもたらす可能性があることを実証的に示します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2020 15:49:49 GMT)
Data as Infrastructure for Smart Cities: Linking Data Platforms to
Business Strategies [0.0] クロスドメインの都市データは、これらの影響を緩和する新たな機会を提供する。
現在のスマートシティのイニシアチブは、主に技術の観点からデータ管理の問題に対処しています。
本稿では,大規模かつ高度に相互接続されたデータ基盤の設計を導くための,系統的なビジネスモデル駆動型フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2020 22:53:05 GMT)
Convolutional Neural Networks applied to sky images for short-term solar
irradiance forecasting [0.0] 本研究は, 深部畳み込みニューラルネットワークの2～20分間の照度予測への適用に関する予備的な結果を示す。
パリザウ(フランス)で8ヶ月にわたって収集された光度測定とそれに対応する天空画像を用いて,時間分解能を2分間で評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2020 15:57:39 GMT)
Approaching Bio Cellular Classification for Malaria Infected Cells Using
Machine Learning and then Deep Learning to compare & analyze K-Nearest
Neighbours and Deep CNNs [0.0] マラリアは致命的な病気で、毎年何十万人もの人の命がかかっています。
本稿では, 細胞画像中のマラリアの存在を分類する文脈において, 異なる機械学習手法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2020 23:02:36 GMT)
An Introduction to Neural Architecture Search for Convolutional Networks [0.0] ニューラルアーキテクチャサーチ(英: Neural Architecture Search、NAS)は、最適化アルゴリズムを利用して最適なニューラルネットワークアーキテクチャを設計する研究分野である。
我々は、畳み込みネットワークのためのNASの基本概念と、探索空間、アルゴリズム、評価技術の大きな進歩について紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2020 09:33:22 GMT)
Algebraic units, anti-unitary symmetries, and a small catalogue of SICs [0.0] 複素ベクトル空間において、SICとして知られる等角線の極大集合は、次元依存的な実二次数体と関係している。
この種の正確な解の8つの例を挙げる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2020 19:58:15 GMT)
Adaptive Reinforcement Learning through Evolving Self-Modifying Neural
Networks [0.0] 強化学習(RL)の現在の手法は、特定の時間間隔で反射した後にのみ新しい相互作用に適応する。
最近の研究は、バックプロパゲーションを用いて訓練された単純なRLタスクの性能を向上させるために、ニューラルネットワークに神経修飾塑性を付与することでこの問題に対処している。
ここでは,四足歩行におけるメタラーニングの課題について検討する。
その結果、自己修飾プラスチックネットワークを用いて進化したエージェントは、複雑なメタ学習タスクに適応し、グラデーションを使って更新された同じネットワークよりも優れていることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2020 02:24:44 GMT)
A Tree Architecture of LSTM Networks for Sequential Regression with
Missing Data [0.0] 本稿では,Long Short-Term Memory (LSTM) ネットワークに基づく新しいツリーアーキテクチャを提案する。
アーキテクチャでは、配列内の既存の入力のみを使用するLSTMネットワークの可変数を用いる。
我々は、よく知られた財務・実生活データセットの最先端手法に関して、大幅な性能向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2020 18:57:47 GMT)