Pyramid Attention Networks for Image Restoration [124.3] 自己相似性(Self-similarity)とは、画像復元アルゴリズムで広く使われる画像を指す。
近年の深層畳み込みニューラルネットワークによる画像復元手法は, 自己相似性を十分に活用していない。
画像復元のための新しいピラミッドアテンションモジュールを提案し,マルチスケール特徴ピラミッドから長距離特徴対応をキャプチャする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 3 Jun 2020 18:47:11 GMT)
XGNN: Towards Model-Level Explanations of Graph Neural Networks [113.5] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、隣の情報を集約して組み合わせることでノードの特徴を学習する。
GNNはブラックボックスとして扱われ、人間の知的な説明が欠けている。
我々はモデルレベルでGNNを解釈する新しい手法 XGNN を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 3 Jun 2020 23:52:43 GMT)
When and How to Lift the Lockdown? Global COVID-19 Scenario Analysis and
Policy Assessment using Compartmental Gaussian Processes [111.7] 新型コロナウイルス(COVID-19)の世界的な感染拡大を受け、多くの国が前例のないロックダウン措置を講じている。
さまざまなロックダウンポリシーシナリオの下で、新型コロナウイルスの死亡率を予測するデータ駆動モデルが不可欠だ。
本稿では,グローバルな状況下での新型コロナウイルスロックダウンポリシーの効果を予測するためのベイズモデルを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 3 Jun 2020 16:55:22 GMT)
Theoretical methods for ultrastrong light-matter interactions [91.4] 本稿では,超強結合状態における空洞量子力学を理解するために開発された理論的手法について概説する。
本稿は、基底状態特性の解析的推定からマスター方程式の適切な計算まで、最近の進歩の概要を概説する。
論文の大半は、超強結合が到達した様々な実験プラットフォームに関連する効果的なモデルに特化している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 3 Jun 2020 22:32:13 GMT)
Open-Set Recognition with Gaussian Mixture Variational Autoencoders [91.3] 推論において、オープンセット分類は、サンプルをトレーニングから既知のクラスに分類するか、未知のクラスとして拒絶するかのどちらかである。
我々は,協調的に再構築を学習し,潜在空間におけるクラスベースのクラスタリングを行うよう,我々のモデルを訓練する。
我々のモデルは、より正確で堅牢なオープンセット分類結果を実現し、平均的なF1改善率は29.5%である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 3 Jun 2020 01:15:19 GMT)
CompGuessWhat?!: A Multi-task Evaluation Framework for Grounded Language
Learning [78.4] 本稿では,属性を用いたグラウンドド言語学習のための評価フレームワークGROLLAを提案する。
また、学習したニューラル表現の品質を評価するためのフレームワークの例として、新しいデータセットCompGuessWhat!?を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 3 Jun 2020 11:21:42 GMT)
Rethinking Dialogue State Tracking with Reasoning [76.1] 本稿では, 対話状態の段階的追跡を, バックエンドデータの助けを借りて行うことを提案する。
実験の結果,MultiWOZ 2.1の連立信条精度は38.6%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 3 Jun 2020 15:12:56 GMT)
Scene relighting with illumination estimation in the latent space on an
encoder-decoder scheme [68.8] 本報告では,その目的を達成するための手法について述べる。
我々のモデルは、シーン内容、光源位置、色温度の異なる、人工的な場所のレンダリングデータセットに基づいて訓練されている。
本データセットでは,被写体の潜在空間表現における光条件の推測と置き換えを目的とした照明推定成分を用いたネットワークを用いた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 3 Jun 2020 15:25:11 GMT)
GFPNet: A Deep Network for Learning Shape Completion in Generic Fitted
Primitives [68.8] 本稿では,GP(Generic Primitives)と呼ばれるオブジェクト再構成装置を提案する。
GFPNet は ModelNet および KITTI ベンチマークデータセットの性能評価結果を提供することで, 形状完成手法の状況と競合することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 3 Jun 2020 08:29:27 GMT)
Meta Dialogue Policy Learning [58.0] 我々は、ドメイン間の共有可能な低レベル信号を利用するために、Deep Transferable Q-Network (DTQN)を提案する。
状態と行動表現空間をこれらの低レベル成分に対応する特徴部分空間に分解する。
実験において,本モデルは,成功率と対話効率の両方の観点から,ベースラインモデルより優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 3 Jun 2020 23:53:06 GMT)
Harnessing adversarial examples with a surprisingly simple defense [47.6] 敵の例に対抗して、非常に簡単な方法を紹介します。
基本的な考え方は、テスト時にReLU関数の傾きを上げることである。
MNISTとCIFAR-10データセットによる実験では、提案された防御の有効性が示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 3 Jun 2020 02:52:54 GMT)
Norm-Based Curriculum Learning for Neural Machine Translation [45.4] ニューラルネットワーク翻訳(NMT)システムは、特に高リソース設定でトレーニングに費用がかかる。
本稿では,NMTの学習効率を向上させるために,新しい規範に基づくカリキュラム学習手法を提案する。
提案手法はBLEUスコア(+1.17/+1.56)とトレーニングスピードアップ(2.22x/3.33x)で高いベースラインを達成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 3 Jun 2020 02:22:00 GMT)
Active Preference-Based Gaussian Process Regression for Reward Learning [42.7] 一般的なアプローチの1つは、収集された専門家によるデモンストレーションから報酬関数を学ぶことである。
選好に基づく学習手法を提案し、その代替として、人間のフィードバックは軌跡間の比較の形でのみ存在する。
当社のアプローチは、嗜好に基づく学習フレームワークにおいて、柔軟性とデータ非効率の両問題に対処することを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 3 Jun 2020 23:08:00 GMT)
Self-supervised Training of Graph Convolutional Networks [39.8] グラフ畳み込みネットワーク(GCN)は、非グリッドデータの解析に成功している。
本稿では,入力グラフ構造データ自体から利用可能な情報を活用するための2種類の自己教師型学習戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 3 Jun 2020 16:53:37 GMT)
Transforming Multi-Concept Attention into Video Summarization [36.9] 本稿では,複雑な映像データを用いた映像要約のための新しいアテンションベースフレームワークを提案する。
我々のモデルはラベル付きデータとラベルなしデータの両方に適用でき、実世界のアプリケーションに好適である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 3 Jun 2020 03:30:07 GMT)
Multi-Temporal Scene Classification and Scene Change Detection with
Correlation based Fusion [36.3] シーン変化検出のための既存の手法は、時間的特徴の時間的相関にはほとんど注目しない。
本研究では,両時間的特徴埋め込みにおいて高相関成分を融合させるCorrFusionモジュールを提案する。
実験により,提案したCorrFusionモジュールは,複数時間シーン分類とシーン変化検出結果を大幅に改善できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 3 Jun 2020 11:24:31 GMT)
FastONN -- Python based open-source GPU implementation for Operational
Neural Networks [25.8] この作業では、オペレーショナルニューラルネットワークをトレーニングするための高速GPU対応ライブラリであるFastONNが導入されている。
FastONNは、オペレーショナルニューロンの新しいベクトル化された定式化に基づいている。
バンドルされた補助モジュールは、さまざまなデータパーティションとカスタマイズされたメトリクスにわたるパフォーマンストラッキングとチェックポイントのためのインターフェースを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 3 Jun 2020 13:33:35 GMT)
Light-in-the-loop: using a photonics co-processor for scalable training
of neural networks [21.2] 本稿では,デジタル実装ニューラルネットワークのトレーニングフェーズを高速化する最初の光コプロセッサを提案する。
我々は、手書き桁認識のためのニューラルネットワークのトレーニングに使用していることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 3 Jun 2020 14:42:49 GMT)
Learning Robust Decision Policies from Observational Data [21.1] 高いコストで成果のリスクを減らすような堅牢な政策を学ぶことは、興味深いことです。
本研究では,特定のレベルでのコスト分布のテールを削減するための政策学習手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 3 Jun 2020 16:02:57 GMT)
Understanding Knowledge Gaps in Visual Question Answering: Implications
for Gap Identification and Testing [20.1] 我々は、知識ギャップ(KG)の分類を用いて、質問を1つまたは複数のタイプのKGでタグ付けする。
次に,各KGに対する質問の分布のスキューについて検討する。
これらの新しい質問は、既存のVQAデータセットに追加することで、質問の多様性を高め、スキューを減らすことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 3 Jun 2020 21:53:59 GMT)
Nested Scale Editing for Conditional Image Synthesis [19.2] 本稿では,潜在コード空間における階層化ナビゲーションを実現する画像合成手法を提案する。
ごく少数の部分的あるいは低解像度の画像で、我々のアプローチは一貫して最先端の画像よりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 3 Jun 2020 04:29:21 GMT)
Adaptive Checkpoint Adjoint Method for Gradient Estimation in Neural ODE [19.0] 本稿では,新しいアダプティブチェックポイントアジョイント(ACA)手法により,ベンチマークタスクにおけるNODEの性能が向上することを示す。
ACAは、前モード軌跡を逆モード軌跡として記録する軌道チェックポイント戦略を適用し、精度を保証する。
画像分類タスクでは, 副次法やナイーブ法と比較して, ACAはトレーニング時間の半分で誤り率の半分を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 3 Jun 2020 19:48:00 GMT)
Local SGD With a Communication Overhead Depending Only on the Number of
Workers [17.9] 複数の作業者に対して並列化することで,勾配降下(SGD)の高速化を検討する。
同じデータセットが$n$のワーカー間で共有されていると仮定します。
従来の文献で提案され分析されたローカルSGD法は、機械がそのような通信の間に多くのローカルステップを踏むべきであることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 3 Jun 2020 23:33:02 GMT)
SVGD as a kernelized Wasserstein gradient flow of the chi-squared
divergence [16.9] SVGD(Stein Variational Gradient Descent)は、最適輸送の幾何学において、クルバック・リーブラー分流の核化勾配流としてしばしば記述される。
SVGDはポアンカーの不等式のように弱い条件下で一様指数的エルゴード性を示す。
対象密度に関連するラプラシアン作用素のスペクトル分解から実装できるラプラシアン調整ワッサーシュタイン勾配蛍光(Laplacian Adjusted Wasserstein Gradient Descent, LWGD)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 3 Jun 2020 20:20:21 GMT)
GoEmotions: A Dataset of Fine-Grained Emotions [16.1] GoEmotionsは、英語で58万件のRedditコメントを手動で注釈付けした最大のデータセットで、27の感情カテゴリまたはニュートラルにラベル付けされている。
BERTベースのモデルでは、提案された分類学で平均F1スコアの.46を達成し、改善の余地を多く残している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 3 Jun 2020 00:31:11 GMT)
Near-Tight Margin-Based Generalization Bounds for Support Vector
Machines [15.4] サポートベクトルマシン(SVM)はバイナリ分類の最も基本的なツールである。
本稿では、マージンの観点から古典的な一般化境界を再検討し、改善する。
我々は、ほぼ一致する下界で束縛された新しい一般化を補完するので、マージンの観点からSVMの一般化性能をほぼ確定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 3 Jun 2020 11:22:37 GMT)
RODE-Net: Learning Ordinary Differential Equations with Randomness from
Data [14.7] 我々は、データから支配方程式を抽出する課題に取り組むために、RODE-Netと呼ばれるディープニューラルネットワークを提案する。
RODE-Net をトレーニングするために,まず,シンボルネットワーク citelong 2019pde を用いて未知の RODE のパラメータを推定する。
次に, RODE のパラメータの真の分布を推定するために, GAN (generative adversarial network) を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 3 Jun 2020 16:49:49 GMT)
Recurrent Convolutional Neural Networks help to predict location of
Earthquakes [13.7] 地震の中期予測に対する現代のニューラルネットワークアーキテクチャの適用性について検討する。
我々のディープニューラルネットワークモデルには、地震と空間的依存関係を考慮に入れた畳み込み部の間の時間依存性を考慮に入れた繰り返し部(LSTM)がある。
日本の地震に関する歴史的データでは、我々のモデルは、品質指標のROC AUC $0.975$とPR AUC $0.0890$で、地震の発生を10ドルから60ドルまで予測するが、2.09cdot 103$は見当たらない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 3 Jun 2020 14:13:17 GMT)
Implicitly Defined Layers in Neural Networks [12.2] ニューラルネットワーク内の個々の層を定義することは、標準的な明示的な層よりもはるかにリッチな表現を提供することを示す。
既存の機械学習ライブラリに暗黙的に定義されたレイヤをシームレスに組み込む方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 3 Jun 2020 01:36:06 GMT)
Classification with Valid and Adaptive Coverage [11.7] コンフォーマル推論、クロスバリデーション+、およびJackknife+は、事実上あらゆる機械学習アルゴリズムと組み合わせることができるホールドアウトメソッドである。
我々はこれらの手法の特殊バージョンを分類的・非順序対応ラベルとして開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 3 Jun 2020 21:42:04 GMT)
Population transfer via a finite temperature state [11.3] まず, 温度が有限である熱平衡条件下での共通中間状態による量子集団移動について検討した。
有限温度が人口移動の効率に強く影響を与えることを示す。
連続的な場合、熱電場をベースとしたチェーンマッピング行列生成状態のアルゴリズムを適用し、システムの時間的進化を研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 3 Jun 2020 23:34:16 GMT)
You say Normalizing Flows I see Bayesian Networks [11.2] 正規化フローは、予め定義された位相と各ノードでの学習可能な密度を持つベイズネットワークに還元されることを示す。
正規化フローにおける多重変換の積み重ねは独立性の仮定を緩和し、モデル分布を絡ませることを示す。
我々は,その深さに関わらず,アフィン正規化流れの不均一性を証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 3 Jun 2020 21:43:28 GMT)
Knapsack Pruning with Inner Distillation [11.0] そこで本研究では,プルーンドネットワークの最終精度を最適化する新しいプルーニング手法を提案する。
ネットワークの高レベル構造を維持しながら、ネットワークチャネルを熟考する。
提案手法は,ResNetバックボーンを用いたImageNet,CIFAR-10,CIFAR-100における最先端のプルーニング結果をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 3 Jun 2020 10:09:33 GMT)
IterefinE: Iterative KG Refinement Embeddings using Symbolic Knowledge [10.7] テキストソースから抽出された知識グラフ(KG)は、しばしばノイズが多く、KGベースの質問応答のような下流アプリケーションタスクではパフォーマンスが低下する。
最も成功したKG精製技術は、推論規則と推論監督の過剰な利用である。
本稿では,2つの手法を反復的に組み合わせたIterefinEというKG精製フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 3 Jun 2020 14:05:54 GMT)
Fast Risk Assessment for Autonomous Vehicles Using Learned Models of
Agent Futures [10.4] 本稿では,自動走行車における軌道のリスクを評価するために,高速な非サンプリング方式を提案する。
提案手法はガウス混合モデルと非ガウス混合モデルの両方を含む不確実な予測に対する幅広い表現に対処する。
提案手法は、ArgoverseデータセットとCARLAデータセットでトレーニングされたプロパゲートからの現実的な予測に基づいて実証される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 3 Jun 2020 23:56:09 GMT)
Unveiling Relations in the Industry 4.0 Standards Landscape based on
Knowledge Graph Embeddings [10.1] 産業4.0(I4.0)標準と標準化フレームワークは、スマートファクトリの相互運用性を推進すべく提案されている。
本研究では,コミュニティ分析に基づく標準とフレームワークの関連性について検討し,標準間の相互運用性の対立に対処するための知識を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 3 Jun 2020 17:37:08 GMT)
CircleNet: Anchor-free Detection with Circle Representation [10.1] CircleNetは球状球状球状体を検出するための円表現を用いた単純なアンカーフリー検出法である。
糸球体検出の文脈におけるCircleNetの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 3 Jun 2020 18:31:51 GMT)
Engineering AI Systems: A Research Agenda [9.8] 私たちは、企業が機械学習を採用する際に経験する典型的な進化パターンの概念化を提供します。
論文の主なコントリビューションは、MLソリューションを取り巻く重要なエンジニアリング課題の概要を提供する、AIエンジニアリングに関する研究アジェンダである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 3 Jun 2020 12:59:36 GMT)
Learning with CVaR-based feedback under potentially heavy tails [8.6] 条件付きリスク(CVaR)の最小化を目指す学習アルゴリズムについて検討する。
まず,重み付き確率変数に対するCVaRの汎用推定器について検討する。
次に、勾配駆動サブプロセスによって生成される候補の中から頑健に選択する新しい学習アルゴリズムを導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 3 Jun 2020 01:08:29 GMT)
Automatic Text Summarization of COVID-19 Medical Research Articles using
BERT and GPT-2 [8.2] 我々は,既存のNLPモデルであるBERTとOpenAI GPT-2の最近の進歩を活用している。
本モデルは,原文から抽出したキーワードに基づいて,抽象的かつ包括的情報を提供する。
我々の研究は、要約がまだ手に入らない記事の簡潔な要約を提供することで、医療コミュニティに役立てることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 3 Jun 2020 00:54:44 GMT)
An ExpTime Upper Bound for $\mathcal{ALC}$ with Integers (Extended
Version) [7.8] 比較が可能な豊富な整数領域を持つ$mathcalALC$の拡張について検討する。
単一指数時間で自動理論技術を用いて一貫性を解くことができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 3 Jun 2020 07:28:39 GMT)
Explaining Multi-stage Tasks by Learning Temporal Logic Formulas from
Suboptimal Demonstrations [7.0] 本稿では,一貫した線形時間論理式(LTL)の論理構造と原子命題を学習し,実演から多段階タスクを学習する手法を提案する。
学習者は、その式を満足しながらコスト関数を最適化し、学習者にはコスト関数が不確実な場合において、成功しているが潜在的に最適でないデモンストレーションが与えられる。
提案アルゴリズムでは,デモのKKT(Karush-Kuhn-Tucker)最適条件と反例誘導ファルシフィケーション戦略を用いて,原子命題パラメータを学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 3 Jun 2020 17:40:14 GMT)
Phasic dopamine release identification using ensemble of AlexNet [5.9] ドーパミン(英: Dopamine、DA)は、行動や身体機能に影響を及ぼす有機化学物質である。
高速走査型サイクリックボルタンメトリー(FSCV)は、生体内ドーパミン放出測定に用いられる技術である。
本研究は,ドパミン放出の同定における畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の利用について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 3 Jun 2020 21:13:05 GMT)
Kernel Taylor-Based Value Function Approximation for Continuous-State
Markov Decision Processes [5.9] 我々は,カーネルベースのポリシー反復アルゴリズムを提案し,連続状態マルコフ決定過程(MDP)を解く。
提案手法は, 簡易計画シナリオと現実計画シナリオの両方において, 広範囲なシミュレーションにより検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 3 Jun 2020 01:48:43 GMT)
Atomic self-organization emerging from tunable quadrature coupling [5.6] 本研究では,BECの2つの密度波自由度を空洞場の2つの四角度に分解する手法を提案する。
空洞散逸により動的に不安定な状態が生じる。
我々の研究は、キャビティ量子-電気力学系における量子シミュレーションツールボックスを豊かにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 3 Jun 2020 11:58:14 GMT)
AiR -- An Augmented Reality Application for Visualizing Air Pollution [5.6] AiRは、CPCBが測定した空気質を、ユーザーのGPSによって検出された局地性、またはユーザの選択した局地性において考慮し、その局地性に存在する様々な大気汚染物質を可視化する。
AiRはまた、異なる汚染物質、ソース、およびそれらが健康に与える影響について、対話的に認識する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 3 Jun 2020 10:03:47 GMT)
DGSAC: Density Guided Sampling and Consensus [4.8] Kernel Residual Densityは、inlierとoutlierの主な差別化要因である。
本稿では,2つのモデル選択アルゴリズム,最適2次プログラム,および欲求性を提案する。
平面分割, 運動分割, 点推定, 3次元点雲への平面整合, 直線, 円環整合など, 様々なタスクについて評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 3 Jun 2020 17:42:53 GMT)
Automatic segmentation of spinal multiple sclerosis lesions: How to
generalize across MRI contrasts? [4.5] セグメンテーションモデルにおける物理知識を活用するために,特徴量線形変調を実装した。
最適化されたU-Netは、マルチコントラストデータセット上でのFiLMed-Unetと同じパフォーマンスに達した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 3 Jun 2020 18:33:24 GMT)
A Distributed Trust Framework for Privacy-Preserving Machine Learning [4.3] 本稿では,分散エージェント間のピアツーピア信頼を促進するために使用される分散インフラストラクチャについて概説する。
Hyperledger Aries、分散識別子(DID)、検証クレデンシャル(VC)を使用した概念実証について詳述する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 3 Jun 2020 18:06:13 GMT)
DFR-TSD: A Deep Learning Based Framework for Robust Traffic Sign
Detection Under Challenging Weather Conditions [4.0] 本稿では,事前拡張によるCNNに基づく交通信号認識フレームワークを提案する。
提案手法は, 精度が 7.58%, 精度が 35.90% 向上した 91.1% と 70.71% の総合的精度とリコールが得られることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 3 Jun 2020 23:12:26 GMT)
A Mixed Initiative Semantic Web Framework for Process Composition [3.6] 我々は、すべての機能が既にセマンティックWebサービスの形でカプセル化されているという仮定は、しばしば非現実的であると主張する。
人間の意思決定と自動機能を柔軟にインターリーブすることを目的としたセマンティックWebサービスディスカバリとコンポジションのための混合イニシアチブフレームワークについて説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 3 Jun 2020 11:02:31 GMT)
Causality and Batch Reinforcement Learning: Complementary Approaches To
Planning In Unknown Domains [3.5] 因果推論における非政治的評価と治療効果の評価が,同じ問題に対する2つのアプローチであることを示す。
本稿では, 因果推論における非政治的評価と治療効果の評価が, 同じ問題に対する2つのアプローチであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 3 Jun 2020 23:14:14 GMT)
Predicting molecular dipole moments by combining atomic partial charges
and atomic dipoles [3.1] 高レベル結合クラスター理論を用いて計算した分子$boldsymbolmu$を再現するために、「MuML」モデルが組み合わされた。
校正委員会モデルを用いて予測の不確かさを確実に推定できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 3 Jun 2020 17:31:23 GMT)
Detecting and Understanding Real-World Differential Performance Bugs in
Machine Learning Libraries [2.9] 同じサイズであるにもかかわらず、パフォーマンスが広く変化するインプットを見つけます。
我々は,単一入力だけでなく,各クラスがそれぞれのサイズによってパラメータ化される類似入力を持つ入力のクラスの性能を比較する。
重要なことに、パフォーマンスバグの修正に簡単に使用できる形式で、なぜパフォーマンスが異なるのか、という説明も提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 3 Jun 2020 00:23:06 GMT)
A review of smartphones based indoor positioning: challenges and
applications [2.8] この記事では、最新のスマートフォンベースの屋内ナビゲーションシステムについてレビューする。
スマートフォンセンサーの分類を導入し、異なる位置決めシステムの分類の基礎となる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 3 Jun 2020 13:10:22 GMT)
Technological impact of biomedical research: the role of basicness and
novelty [2.7] 1980年から1999年にかけて発行された380万件の論文のコーパスを用いて、基礎的な科学論文や新しい論文が直接の技術的影響をもたらす可能性が著しく高いことを発見した。
技術的な影響のある論文に限定するさらなる分析は、基礎科学と新科学がより多くの特許を引用し、より短いタイムラグを経験し、より広い技術分野に影響を及ぼすことを明らかにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 3 Jun 2020 18:31:05 GMT)
Assessing Intelligence in Artificial Neural Networks [2.6] この研究の目的は、ニューラルネットワークのサイズとタスクパフォーマンスのバランスをとるネットワークアーキテクチャを評価するメトリクスを開発することである。
神経層利用を測定するために、神経効率の概念が導入されている。
ニューラルネットワークの性能とニューラルネットワーク効率のバランスをとるために、人工知能商(aIQ)と呼ばれる第2の指標が作られた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 3 Jun 2020 16:45:42 GMT)
Explaining the distribution of energy consumption at slow charging
infrastructure for electric vehicles from socio-economic data [2.1] 本研究では,低速帯電インフラ周辺環境の動作,機能,特性を解析し,低速帯電インフラで消費される電気の分布に影響を及ぼすようなデータ中心型アプローチを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 3 Jun 2020 06:56:58 GMT)
Space-time deep neural network approximations for high-dimensional
partial differential equations [2.1] 深層学習近似は次元性の呪いを克服する能力を持っているかもしれない。
この記事では、任意の$ainmathbbR$, $ bin (a,infty)$に対して、あるコルモゴロフ PDE の解が次元性の呪いなしで DNN によって近似できることを証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 3 Jun 2020 12:14:56 GMT)
Automated segmentation of retinal fluid volumes from structural and
angiographic optical coherence tomography using deep learning [2.0] 我々は,光コヒーレンストモグラフィー(OCT)ボリュームで網膜液を分画するための,網膜流体ネットワーク(ReF-Net)と呼ばれる深部畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を提案した。
ReF-Netの訓練と試験には断面CTと血管造影(OCTA)スキャンが用いられた。
ReF-Netは網膜液分画において高い精度(F1 = 0.864 +/-0.084)を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 3 Jun 2020 22:55:47 GMT)
Convex Regression in Multidimensions: Suboptimality of Least Squares
Estimators [2.0] 最小二乗推定器(LSE)は、通常の非パラメトリック回帰モデルにおいて、二乗誤差損失に準最適であることが示されている。
これらの各族について、LSEのリスクは、(対数因子まで)$n-2/d$のオーダーであることが証明されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 3 Jun 2020 04:57:05 GMT)
Autonomous Materials Discovery Driven by Gaussian Process Regression
with Inhomogeneous Measurement Noise and Anisotropic Kernels [2.0] 実験分野の大半は、新しい科学的発見を探すために、大規模で高次元のパラメータ空間を探索するという課題に直面している。
近年の進歩により、探査プロセスの自動化が進み、材料発見の効率が向上した。
ガンマプロセス回帰(GPR)技術は多くの種類の実験を操る方法として登場した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 3 Jun 2020 19:18:47 GMT)
CNN-based Speed Detection Algorithm for Walking and Running using
Wrist-worn Wearable Sensors [1.7] 本稿では,手首輪装置の加速度計とセンサデータを利用して,高精度な速度検出を行う畳み込みニューラルネットワークに基づくアルゴリズムの設計,実装,評価を行う。
我々の速度検出アルゴリズムは、それぞれ70～15ドルと1対1のクロスバリデーション評価戦略を用いて、MAPE(Mean Absolute Error Percentage)の4.2%と9.8%の値を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 3 Jun 2020 15:53:46 GMT)
Energy levels in a single-electron quantum dot with hydrostatic pressure [1.6] 電子を持つ量子ドットのエネルギーレベルに及ぼす静水圧の影響について検討する。
静水圧で制御される量子NOTゲートの実装手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 3 Jun 2020 21:08:59 GMT)
Machine Learning Approaches For Motor Learning: A Short Review [1.6] 運動学習のための既存の機械学習モデルとその適応能力について概説する。
確率モデルの強化、深層ニューラルネットワークの伝達とメタラーニング、強化学習による計画適応の3つのタイプを同定し、記述する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 3 Jun 2020 15:00:42 GMT)
Neural Networks Versus Conventional Filters for Inertial-Sensor-based
Attitude Estimation [1.1] 慣性測定ユニットは、移動する物体の姿勢を推定するために一般的に使用される。
センサ融合問題の解法として非線形フィルタ法が提案されている。
人工ニューラルネットワークによってこれらの制限が克服できる範囲について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 3 Jun 2020 20:50:55 GMT)
Multi-mode CV-QKD with Noiseless Attenuation and Amplification [1.0] ノイズレス減衰とノイズレス増幅処理を適用した改良型マルチモードCV-QKDプロトコルを提案する。
その結果,単モードCV-QKDと一致し,受信機に印加した場合のノイズレス増幅動作により伝送距離が増加することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 3 Jun 2020 08:15:24 GMT)
Interferences between Bogoliubov excitations and their impact on the
evidence of superfluidity in a paraxial fluid of light [0.8] 光の同軸流体は、原子ボース=アインシュタイン凝縮と超流動液体の代替のプラットフォームである。
本研究は, 群集超流動挙動の明確なサインとなるフォノン励起の干渉がこれまで観測されていないことを示す。
結果は光超流動のキーサインの証拠であり、光子を用いた量子シミュレーションのための新しい評価ツールを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 3 Jun 2020 08:23:37 GMT)
From Real to Synthetic and Back: Synthesizing Training Data for
Multi-Person Scene Understanding [0.8] 特定のシナリオで対話する複数の人物の自然に見える画像を合成する手法を提案する。
これらの画像は、合成データの利点の恩恵を受けている。
合成領域と実領域のギャップを低減するため,以下のステップからなるパイプラインを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 3 Jun 2020 09:02:06 GMT)
Automatic Setting of DNN Hyper-Parameters by Mixing Bayesian
Optimization and Tuning Rules [0.7] トレーニングおよび検証セット上で,ネットワークの結果を評価し解析するための新しいアルゴリズムを構築した。
我々は、一連のチューニングルールを使用して、新しいハイパーパラメータと/またはハイパーパラメータ検索スペースを減らし、より良い組み合わせを選択する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 3 Jun 2020 08:53:48 GMT)
Stochastic-based Neural Network hardware acceleration for an efficient
ligand-based virtual screening [0.6] 仮想スクリーニングは、治療対象の生物活性を示す可能性が最も高い分子化合物の同定方法を研究する。
大量の小さな有機化合物と、このような大規模なスクリーニングを行う可能性のある数千のターゲットにより、分子データベースのスクリーニングにおける処理速度とエネルギー効率の両方を向上する研究コミュニティへの関心が高まっている。
本研究では,各分子を1つのエネルギーベースベクトルで記述した分類モデルを提案し,ANNを用いた機械学習システムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 3 Jun 2020 20:18:15 GMT)
Learning across label confidence distributions using Filtered Transfer
Learning [0.4] 本稿では,大きな可変信頼度データセットを持つノイズの多いデータシステムにおいて,予測能力を向上させるための伝達学習手法を提案する。
本稿では、複数の階層のデータ信頼度を個別のタスクとして定義する、FTL(Filted Transfer Learning)と呼ばれるディープニューラルネットワーク手法を提案する。
FTLを用いてラベル信頼度分布を段階的に学習すると、単一の信頼範囲でトレーニングされたディープニューラルネットワークモデルよりも高いパフォーマンスが得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 3 Jun 2020 21:00:11 GMT)
Flexible Bayesian Modelling for Nonlinear Image Registration [0.4] 本稿では,画像群を共通空間に正確に整列させることができる微分型登録アルゴリズムについて述べる。
その考え方は、形状と外観のばらつきを考慮に入れた確率的グラフィカルモデルで推論を行うことである。
モデルは3次元ヒト脳スキャンのオブジェクト間登録において評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 3 Jun 2020 15:33:14 GMT)
Hierarchical forecast reconciliation with machine learning [0.3] 本稿では,機械学習に基づく新しい階層的予測手法を提案する。
これは、サンプル後の経験的予測精度とコヒーレンスの改善の目的を構造的に組み合わせている。
本研究では,提案手法が既存手法よりも優れた点予測を与えることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 3 Jun 2020 04:49:39 GMT)
Distributed Fine-Grained Traffic Speed Prediction for Large-Scale
Transportation Networks based on Automatic LSTM Customization and Sharing [0.3] DistPreは、大規模交通ネットワークのための分散きめ細かな交通速度予測スキームである。
D DistPreは、大規模な交通ネットワークにおいて、時間効率のLSTMカスタマイズと正確な交通速度予測を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 3 Jun 2020 13:17:42 GMT)
Implementing a Quantum Coin Scheme [0.2] 量子コンピューティングの能力を利用するDmitry Gavinsky氏が作成したデジタルキャッシュスキームについて述べる。
量子コインの生成と検証の両方のために、代数的なステップを計算ステップに変換する。
これの一環として,古典ビットに格納された情報を量子ビットに格納された情報に変換する手法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 3 Jun 2020 10:40:12 GMT)
From Probability to Consilience: How Explanatory Values Implement
Bayesian Reasoning [0.1] 本稿では,説明的価値がいかに調和して説明を導出するかをベイズ語で記述する。
結果の分類法は、人々が好む説明を行うための予測器のセットを提供する。
この枠組みはまた、陰謀論、妄想、過激主義イデオロギーを駆動する説明的バイスを再解釈することを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 3 Jun 2020 16:11:45 GMT)
Visual Summarization of Lecture Video Segments for Enhanced Navigation [0.0] 本稿では,ナビゲーション向上のための講義映像セグメントの視覚的要約を提案する。
講義ビデオは、内容のフレーム間類似性に基づいてセグメントに分割される。
本研究の結果は,ビデオポイントと呼ばれる実世界の講義ビデオ管理ポータルに統合されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 3 Jun 2020 16:53:54 GMT)
Transfer Learning for British Sign Language Modelling [0.0] 手話を含む少数言語の研究は、データ不足によって妨げられている。
これは、ある言語で開発されたモデルを第2言語でモデルを構築するための出発点として再利用するトランスファーラーニング手法の開発につながった。
本稿では,英国手話の言語モデリングにおける微調整と層置換の2つの伝達学習手法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 3 Jun 2020 10:13:29 GMT)
Towards Large-Scale Data Mining for Data-Driven Analysis of Sign
Languages [0.0] 我々は、TikTok、Instagram、YouTubeなどのソーシャルネットワーキングサービスからデータを収集できることを示します。
データ収集パイプラインを用いて,アメリカ手話 (ASL) とブラジル手話 (Libras) の両方で歌の解釈を収集,検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 3 Jun 2020 09:28:17 GMT)
The influence of spacetime curvature on quantum emission in optical
analogues to gravity [0.0] 湾曲した時空における量子揺らぎは、量子真空から一対の粒子を放出する。
我々は,全ての粒子フラックス,相関,絡み合い周波数を解析的に計算した。
量子状態は、曲面時空上の量子場理論の実験室試験におけるモード変換の診断である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 3 Jun 2020 15:19:38 GMT)
Tangles: a new paradigm for clusters and types [0.0] これは、経験科学におけるタングルの適用について、私が準備している本入門章の草稿です。
このドラフトを早めに投稿する目的は、トライアングル応用の著者に、数学以外のトライアングル応用の基礎となる基本的な原則の一般的な参照を与えることである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 3 Jun 2020 13:13:54 GMT)
Spitzoid Lesions Diagnosis based on GA feature selection and Random
Forest [0.0] 本研究の目的は,スピッツイド病変の診断を支援する人工知能モデルを開発することである。
本研究で提案したシステムを評価するために,私的スピッツイド病変データセットが用いられている。
SMOTE-GA-RFモデルとGA-16の特徴は精度0.97, F-measure 0.98, AUC 0.98, G-mean 0.97で優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 3 Jun 2020 13:23:16 GMT)
SimPool: Towards Topology Based Graph Pooling with Structural Similarity
Features [0.0] 本稿では,2つの主要な寄与について提案する。1つ目は,隣接行列に基づく構造的類似性を計算した差分モジュールである。
2つ目の主な貢献は、これらの機能をDiffPool arXiv:1806.08804の再検討されたプール層と統合し、SimPoolと呼ばれるプーリング層を提案することである。
実験の結果、エンドツーエンドのグラフニューラルネットワークアーキテクチャの一部として、SimPoolは、より局所性に近いノードクラスタ割り当てを計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 3 Jun 2020 12:51:57 GMT)
Shallow Neural Hawkes: Non-parametric kernel estimation for Hawkes
processes [0.0] 多次元ホークス過程(MHP)は、自己および相互に励起される点過程のクラスである。
まず、ホークス過程のログライクな推定器の偏りのない推定器を見つける。
基礎となるカーネルの非パラメトリック推定のための,特定の単層ニューラルネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 3 Jun 2020 18:15:38 GMT)
Quantum process tomography with unsupervised learning and tensor
networks [0.0] 本稿では,量子プロセストモグラフィーを行う新しい手法を提案する。
チャネルのテンソルネットワーク表現と、教師なし機械学習にインスパイアされたデータ駆動最適化を組み合わせる。
私たちの結果は最先端以上のもので、現在の量子コンピュータと短期量子コンピュータで量子回路をベンチマークするための実用的でタイムリーなツールを提供しています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 3 Jun 2020 17:54:23 GMT)
Prediction of short and long-term droughts using artificial neural
networks and hydro-meteorological variables [0.0] ニューラルネットワーク(ANN)のモデルは、標準降水指数(SPI)を異なる時間スケールで使用することにより、短期および長期の干ばつを予測するために使用される。
その結果,全ての水文-気象変数の応用は,異なる時間スケールでのSPIの予測を著しく改善することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 3 Jun 2020 23:20:34 GMT)
PILArNet: Public Dataset for Particle Imaging Liquid Argon Detectors in
High Energy Physics [0.0] PILArNetは、最初の2Dおよび3Dオープンデータセットで、いくつかの重要な分析タスクに使用される。
データセットには、シミュレーションされた30万のサンプルが含まれ、3つの異なるボリュームサイズで記録されている。
体積のシミュレーション粒子に関する補助情報を備えたスパース2Dおよび3Dマトリックス形式で効率よく保存される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 3 Jun 2020 00:36:04 GMT)
Open quantum systems decay across time [0.0] 我々はまず、最も広く使われている近似のいくつかの意味、領域、矛盾を再考する。
環境に線形に結合した開量子系に対する実効時間依存減衰理論とそれに対応する一般化量子回帰関係を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 3 Jun 2020 16:06:30 GMT)
Non-invasive quantitative imaging of selective microstructure-sizes with
magnetic resonance [0.0] 本稿では,2つの測定値のみを必要とする手法と,その原理実証実験を用いて,選択的な微細構造サイズの画像を生成する手法について報告する。
我々は、一般的に用いられる崩壊率ではなく、磁化「デカイシフト」を利用するスピンエチョ配列のマイクロ構造サイズのフィルタを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 3 Jun 2020 04:15:38 GMT)
Multipath Wave-Particle Duality in Classical Optics [0.0] 古典光学では、2ビームの光干渉による干渉の可視性は、2つのビームの光コヒーレンスと関連している。
この相互コヒーレンスを用いて波動-粒子双対関係を導出することができる。
干渉可視性と経路識別性の新たな定義が導入され、マルチパス干渉に対する双対関係がもたらされた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 3 Jun 2020 18:27:58 GMT)
Many-body effects on second-order phase transitions in spinor
Bose-Einstein condensates and breathing dynamics [0.0] 我々は、調和に閉じ込められたスピン-1 ボースガスの基底状態に生じる2階量子相転移の相関効果を明らかにする。
強磁性スピンスピン相互作用と反強磁性スピン相互作用の両方において、粒子間相関の存在下で、関連する磁気相の境界が変化することがわかった。
初期の破壊軸対称相において、線形ゼーマン項またはクエンチ振幅によって調整できる強化スピンフリップダイナミクスが生じることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 3 Jun 2020 18:45:06 GMT)
Linearized spectral decimation in fractals [0.0] 本研究では,スペクトル決定過程の線形化の観点からスペクトル特性を研究する手法を開発した。
本稿では,力学系理論における自己相似グラフのスペクトル特性について解説する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 3 Jun 2020 15:33:47 GMT)
Hybrid Scheme of Kinematic Analysis and Lagrangian Koopman Operator
Analysis for Short-term Precipitation Forecasting [0.0] 我々は、観測データにおける規制法則を発見するためのデータ駆動型スキームであるクープマン演算子解析に焦点を当てた。
提案手法は,速度場下での対流間現象の時間発展を分解する。
その結果, 降水の発達と崩壊は, 従来の方法と比較して適切に把握されていることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 3 Jun 2020 06:32:54 GMT)
High Quality 3-Dimensional Aluminum Microwave Cavities [0.0] 超伝導スタブ形状のアルミニウム製3次元キャビティの内部品質因子について検討した。
最高の空洞は、内部品質係数が1億1500万光子レベルである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 3 Jun 2020 12:26:49 GMT)
Emergent $\mathcal{PT}$ symmetry in a double-quantum-dot circuit QED
set-up [0.0] 非エルミートハミルトニアンが2量子ドット回路QEDセットアップで自然に現れることを示す。
我々の結果は、潜在的にスケーラブルな非エルミートシステムのオンチップ実現への道を開いた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 3 Jun 2020 07:31:40 GMT)
Constraint Reductions [0.0] 一般アーク整合性(GAC)に関する抑止力に関する制約の分類について概説する。
これは2003年のCP "Efficient cnf encoding of cardinality constraints"の注釈である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 3 Jun 2020 07:37:05 GMT)
Charged particle guiding and beam splitting with auto-ponderomotive
potentials on a chip [0.0] 静電光学による荷電粒子ビームの誘導と操作について報告する。
平面基板上に作製された数百個の電極を用いて、運動中の荷電粒子の雷動電位を発生させる。
電位の形状と強度は電極のレイアウトと印加電圧によって調整できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 3 Jun 2020 16:55:01 GMT)
Asymmetric blockade and multi-qubit gates via dipole-dipole interactions [0.0] 一般の2量子Rydberg-blockadeゲートを多量子Rydberg-blockadeゲートに一般化する。
これらのマルチキュービットゲートの実装は、量子アルゴリズムと状態準備の両方を劇的に単純化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 3 Jun 2020 19:14:21 GMT)
Assessing Holistic Impacts of Major Events on the Bitcoin Blockchain
Network [0.0] 本稿では,Impact-Scoreメトリックを導入することで,暗号通貨変動の全体的分析を行うための効率的なフレームワークを提案する。
2016年から2018年にかけて、当社のフレームワークを16の世界的なイベントとBitcoinブロックチェーンネットワークに適用しました。
その結果、ほとんどのイベントは、実質的なネットワーク変更と相関していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 3 Jun 2020 17:46:23 GMT)
An optimizable scalar objective value cannot be objective and should not
be the sole objective [0.0] 本稿では,アルゴリズムと計算システムの倫理性と道徳性について述べる。
この2年間、Facebook社内で流通してきた。
この論文は、現代の機械学習と人工知能に対する標準的なアプローチは偏見があり不公平である、と論じている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 3 Jun 2020 23:10:38 GMT)
A femto-Tesla DC SQUID design for quantum-ready readouts [0.0] フェムト・テスラ・レンジにおける最先端感度を有するグラジカルニオブSQUIDの設計について述べる。
センサは、タイトに最適化された入力コイルを備えた分数SQUIDの次世代である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 3 Jun 2020 21:21:00 GMT)