Can Temporal-Difference and Q-Learning Learn Representation? A
Mean-Field Theory [117.8] 時間差とQ-ラーニングは、ニューラルネットワークのような表現力のある非線形関数近似器によって強化される深層強化学習において重要な役割を担っている。
特に時間差学習は、関数近似器が特徴表現において線形であるときに収束する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jun 2020 17:25:22 GMT)
Neural Sparse Representation for Image Restoration [116.7] スパース符号化に基づく画像復元モデルの堅牢性と効率に触発され,深部ネットワークにおけるニューロンの空間性について検討した。
本手法は,隠れたニューロンに対する空間的制約を構造的に強制する。
実験により、複数の画像復元タスクのためのディープニューラルネットワークではスパース表現が不可欠であることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jun 2020 05:15:17 GMT)
A Self-supervised Approach for Adversarial Robustness [105.9] 敵対的な例は、ディープニューラルネットワーク(DNN)ベースの視覚システムにおいて破滅的な誤りを引き起こす可能性がある。
本稿では,入力空間における自己教師型対向学習機構を提案する。
これは、反逆攻撃に対する強力な堅牢性を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jun 2020 20:42:39 GMT)
Hierarchical Optimal Transport for Robust Multi-View Learning [97.2] 2つの仮定は実際には疑わしいが、これは多視点学習の適用を制限する。
本稿では,これら2つの仮定への依存性を軽減するために,階層的最適輸送法を提案する。
HOT法は教師なし学習と半教師付き学習の両方に適用でき、実験結果から、合成タスクと実世界のタスクの両方で堅牢に動作することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jun 2020 14:54:32 GMT)
Eigen-GNN: A Graph Structure Preserving Plug-in for GNNs [95.6] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフ上の新たな機械学習モデルである。
既存のGNNモデルの多くは浅く、本質的に機能中心である。
我々は,既存の浅いGNNがグラフ構造をよく保存できないことを経験的かつ解析的に示す。
本稿では,グラフ構造保存におけるGNNの能力を高めるプラグインモジュールであるEigen-GNNを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jun 2020 02:47:38 GMT)
Recognizing Families In the Wild: White Paper for the 4th Edition Data
Challenge [91.6] 本稿では,Recognizing Families In the Wild(RFIW)評価における支援課題(親族検証,三対象検証,行方不明児の検索・検索)を要約する。
本研究の目的は、2020年のRFIWチャレンジと、将来的な方向性の予測について述べることである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jun 2020 05:02:32 GMT)
Generalized Focal Loss: Learning Qualified and Distributed Bounding
Boxes for Dense Object Detection [85.5] 一段検出器は基本的に、物体検出を密度の高い分類と位置化として定式化する。
1段検出器の最近の傾向は、局所化の質を推定するために個別の予測分岐を導入することである。
本稿では, 上記の3つの基本要素, 品質推定, 分類, ローカライゼーションについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jun 2020 07:24:33 GMT)
Exploration Based Language Learning for Text-Based Games [72.3] 本研究は,テキストベースのコンピュータゲームにおいて,最先端の性能を発揮できる探索・模倣学習型エージェントを提案する。
テキストベースのコンピュータゲームは、自然言語でプレイヤーの世界を記述し、プレイヤーがテキストを使ってゲームと対話することを期待する。
これらのゲームは、言語理解、問題解決、および人工エージェントによる言語生成のためのテストベッドと見なすことができるため、興味がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jun 2020 02:27:49 GMT)
A Transductive Multi-Head Model for Cross-Domain Few-Shot Learning [72.3] 本稿では,クロスドメインなFew-Shot学習問題に対処するため,TMHFS(Transductive Multi-Head Few-Shot Learning)を提案する。
提案手法は, 4つの異なる対象領域において, 強いベースライン, 微調整を著しく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jun 2020 02:39:59 GMT)
Associate-3Ddet: Perceptual-to-Conceptual Association for 3D Point Cloud
Object Detection [64.2] 3Dポイント雲からの物体検出は依然として難しい課題だが、最近の研究ではディープラーニング技術によって封筒を推し進めている。
本稿では,特徴表現の堅牢性を高めるために,ドメイン適応のようなアプローチを提案する。
我々の単純で効果的なアプローチは、3Dポイントクラウドオブジェクト検出の性能を根本的に向上させ、最先端の結果を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jun 2020 05:15:06 GMT)
Learning the Compositional Visual Coherence for Complementary
Recommendations [62.6] 補完的なレコメンデーションは、ユーザーが獲得したアイテムと補完的で互換性のある製品提案を提供することを目的としている。
本研究では,グローバルコンテンツとセマンティックコンテンツの両方に包括的コンポジションコヒーレンスをモデル化する新しいコンテント注意ニューラルネットワーク(CANN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jun 2020 06:57:18 GMT)
Randomised Gaussian Process Upper Confidence Bound for Bayesian
Optimisation [60.9] 改良されたガウス過程上信頼境界(GP-UCB)取得関数を開発した。
これは、分布から探索・探索トレードオフパラメータをサンプリングすることによって行われる。
これにより、期待されるトレードオフパラメータが、関数のベイズ的後悔に縛られることなく、問題によりよく適合するように変更できることが証明される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jun 2020 00:28:41 GMT)
Unsupervised Transfer Learning with Self-Supervised Remedy [60.3] 手動ラベルのない新しいドメインにディープネットワークを一般化することは、ディープラーニングにとって難しい。
事前学習された知識は、学習されたドメインや新しいドメインについて強い仮定をしなければ、うまく伝達しない。
本研究は,ラベル付き関連ドメインからの知識伝達により,新規ドメインにおける未ラベル対象データの識別潜在空間を学習することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jun 2020 16:42:17 GMT)
Deep Stock Predictions [58.7] 本稿では,Long Short Term Memory (LSTM) ニューラルネットワークを用いてポートフォリオ最適化を行うトレーディング戦略の設計について考察する。
次に、LSTMのトレーニングに使用する損失関数をカスタマイズし、利益を上げる。
カスタマイズされた損失関数を持つLSTMモデルは、ARIMAのような回帰ベースライン上でのトレーニングボットの性能を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jun 2020 23:37:47 GMT)
Lorentz Group Equivariant Neural Network for Particle Physics [58.6] ローレンツ群の下での変換に関して完全に同値なニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。
素粒子物理学における分類問題に対して、そのような同変構造は、比較的学習可能なパラメータの少ない非常に単純なモデルをもたらすことを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jun 2020 17:54:43 GMT)
On the Limitations of Cross-lingual Encoders as Exposed by
Reference-Free Machine Translation Evaluation [55.0] クロスランガルエンコーダの評価は通常、教師付き下流タスクにおけるゼロショットのクロスランガル転送または教師なしのクロスランガル類似性によって行われる。
本稿では、ソーステキストと(低品質な)システム翻訳を直接比較するMT(Reference-free Machine Translation)の評価について述べる。
事前学習したM-BERTとLASERで得られた最先端の言語間セマンティック表現に基づいて,様々なメトリクスを体系的に検討する。
参照なしMT評価において,セマンティックエンコーダとしての性能は低く,その2つの重要な限界を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jun 2020 11:27:25 GMT)
ERNIE-GEN: An Enhanced Multi-Flow Pre-training and Fine-tuning Framework
for Natural Language Generation [44.2] ERNIE-GENは、シーケンス事前トレーニングと微調整のための拡張されたマルチフローシーケンスである。
学習と推論の相違を、補充生成機構とノイズ認識生成方式で橋渡しする。
単語単位で予測するのではなく、意味論的に完全であるスパンを連続的に予測するようにモデルを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jun 2020 08:09:33 GMT)
Passive Batch Injection Training Technique: Boosting Network Performance
by Injecting Mini-Batches from a different Data Distribution [39.8] この研究は、元の入力データとは異なる分布から追加のデータを利用するディープニューラルネットワークの新しいトレーニング手法を提案する。
私たちの知る限りでは、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)のトレーニングを支援するために、異なるデータ分散を利用する最初の研究である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jun 2020 08:17:32 GMT)
Modeling Discourse Structure for Document-level Neural Machine
Translation [38.1] 談話構造情報を用いて文書レベルのNMTを改善することを提案する。
具体的には、まず入力文書を解析し、その談話構造を得る。
次にトランスフォーマーベースのパスエンコーダを導入し,各単語の談話構造情報を埋め込む。
最後に、談話構造情報をエンコーダに入力する前に埋め込む単語と組み合わせる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jun 2020 16:24:03 GMT)
Learning under Invariable Bayesian Safety [37.0] 私たちは最近、レコメンデーションのために、バンディットのような設定に関する研究に触発されたモデルを採用しています。
各ラウンドで尊重すべき安全制約を導入し、各ラウンドの期待値が所定の閾値を超えることを判断する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jun 2020 12:07:59 GMT)
Multimodal Future Localization and Emergence Prediction for Objects in
Egocentric View with a Reachability Prior [36.8] 移動車の観点から,将来の動態,特に他の車両や歩行者の将来の位置を予想する問題について検討する。
本研究では,現在画像のセマンティックマップから対象の特定のクラスに先行する到達可能性を推定し,計画されたエゴモーションを用いて未来へ伝播する。
実験により, 複数仮説学習と組み合わせた到達性により, 追跡対象の将来の位置のマルチモーダル予測が向上し, 新たな対象が出現した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jun 2020 15:57:26 GMT)
Wat zei je? Detecting Out-of-Distribution Translations with Variational
Transformers [35.8] 我々は、離散確率変数の長い列に特化して設計された不確実性の新しい尺度を開発する。
我々は,オランダ語の原文,ドイツ語と同じ語型を用いた文が,ドイツ語ではなくモデルに付与された時期を特定することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jun 2020 20:00:36 GMT)
CAST: A Correlation-based Adaptive Spectral Clustering Algorithm on
Multi-scale Data [34.9] マルチスケールクラスタデータにスペクトルクラスタリングを適用する際の問題点について検討する。
マルチスケールデータの場合、スパースクラスタのオブジェクトが遠く離れているため、距離ベースの類似性は有効ではない。
係数行列を正規化するためにトレースラッソを適用するアルゴリズムCASTを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jun 2020 09:46:35 GMT)
Semantics-Driven Unsupervised Learning for Monocular Depth and
Ego-Motion Estimation [33.8] ビデオからの単眼深度と自我運動推定のためのセマンティクス駆動型教師なし学習手法を提案する。
近年の教師なし学習法では, 合成ビューと実画像の光度誤差を指導信号として用いている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jun 2020 05:55:07 GMT)
Privacy Adversarial Network: Representation Learning for Mobile Data
Privacy [33.8] モバイルユーザのためのクラウドベースのインテリジェントサービスの増加は、プロバイダに送信するユーザデータを要求している。
以前の作業では、例えばノイズを追加して識別情報を削除したり、匿名化された特徴などのデータから抽出された表現を送信したりするといった、データの難読化が行われていた。
私たちは、敵対的な学習を活用して、プライバシとユーティリティのバランスを改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jun 2020 09:42:04 GMT)
Global Robustness Verification Networks [33.5] 3つのコンポーネントからなるグローバルロバストネス検証フレームワークを開発した。
実現可能なルールベースのバックプロパゲーションを可能にする新しいネットワークアーキテクチャ Sliding Door Network (SDN)
合成データと実データの両方にアプローチの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jun 2020 08:09:20 GMT)
ColdGANs: Taming Language GANs with Cautious Sampling Strategies [29.9] GAN(Generative Adversarial Networks)は制約を緩和するが、テキストの離散性によって言語生成への応用が妨げられている。
古典的なサンプリングが不安定なトレーニングにどのように影響するかを示す。
我々は,サンプルを分散モードに近づけることで,よりスムーズな学習ダイナミックスを実現するGANフレームワークにおいて,代替的な探索戦略を検討することを提案する。
我々の知る限りでは、提案言語 GAN は MLE と好意的に比較され、3つの生成タスクにおける最先端技術の改善が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jun 2020 14:48:14 GMT)
Classification Under Misspecification: Halfspaces, Generalized Linear
Models, and Connections to Evolvability [29.9] 特に、Massartノイズ下でのハーフスペースの学習問題を$eta$で検討する。
我々は任意のSQアルゴリズムが$mathsfOPT + epsilon$を達成するのに超ポリノミカルな多くのクエリを必要とすることを示した。
また、Massartノイズ下でハーフスペースを学習するためのアルゴリズムを実証的に研究し、いくつかの魅力的なフェアネス特性を示すことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jun 2020 17:59:11 GMT)
Understanding Graph Neural Networks from Graph Signal Denoising
Perspectives [27.1] グラフニューラルネットワーク(GNN)は,ノード分類などのタスクの性能に優れていたため,注目されている。
本稿では,GNN,具体的にはスペクトルグラフ畳み込みネットワークとグラフアテンションネットワークを理解するための理論的枠組みを提供することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jun 2020 07:10:39 GMT)
Stable Reinforcement Learning with Unbounded State Space [27.1] 待ち行列ネットワークにおけるスケジューリングの古典的問題に動機づけられた非有界状態空間による強化学習の問題を考える。
有限、有界、あるいはコンパクトな状態空間のために設計されたエラー計量と同様に伝統的なポリシーは、意味のある性能を保証するために無限のサンプルを必要とする。
我々は「良さ」の概念として安定性を提案し、政策下の状態力学は高い確率で有界な領域に留まるべきである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jun 2020 05:00:25 GMT)
A Variational View on Bootstrap Ensembles as Bayesian Inference [24.6] 本稿では,各モデル/粒子がパラメトリックブートストラップと先行の摂動によりデータの摂動に対応するアンサンブルに基づく手法を検討する。
実験により、アンサンブル法がベイズ近似の代替となることが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jun 2020 13:01:37 GMT)
Outlier Detection Using a Novel method: Quantum Clustering [24.1] 通常のデータインスタンスは、データ密度の変動がほとんどない領域に常駐する。
我々は、教師なし外乱検出に新しい密度に基づくアプローチを適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jun 2020 17:19:41 GMT)
The continuous categorical: a novel simplex-valued exponential family [24.0] 単純な値を持つデータに対する標準的な選択は、バイアスや数値問題など、いくつかの制限に悩まされていることを示す。
我々は,これらの制約を,単純度値データモデリングのための新しい指数関数列を導入することによって解決する。
ディリクレや他の典型的な選択とは異なり、連続な圏は確率的損失関数をよく表す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jun 2020 17:13:08 GMT)
Hallucinating Value: A Pitfall of Dyna-style Planning with Imperfect
Environment Models [23.1] 本稿では,1種類のモデル誤差,すなわち幻覚状態について検討する。
実状態の値を幻覚状態の値に更新すると、状態-作用値が誤解を招く。
我々は4つのダイナ変種を議論し、評価する。3つは実状態をシミュレート(シミュレート)に向けて更新する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jun 2020 05:30:09 GMT)
A Notion of Individual Fairness for Clustering [22.3] フェア機械学習における一般的な区別は、特にフェア分類において、グループフェアネスと個人フェアネスの区別である。
本稿では,クラスタリングにおける個別の公正性という自然な概念を提案する。この概念は,クラスタ内の各点が,他のクラスタの点よりも平均的に,自身のクラスタ内の点に近いことを問うものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jun 2020 21:41:39 GMT)
AdaDeep: A Usage-Driven, Automated Deep Model Compression Framework for
Enabling Ubiquitous Intelligent Mobiles [21.9] 我々はAdaDeepを提案し、パフォーマンスとリソースの制約の間の望ましいトレードオフについて検討する。
AdaDeepは18.6times$遅延低減、9.8times$エネルギー効率の改善、37.3times$DNNのストレージ削減を達成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jun 2020 09:42:12 GMT)
Integer Programming for Multi-Robot Planning: A Column Generation
Approach [21.2] 本研究では,倉庫内のロボット群を,一定時間内に達成した報酬を最大化するために調整する問題を考察する。
本稿では,ロボットが占有できる時空の位置として要素が定義される重み付けセットパッキング問題として,その問題を定式化する。
ロボットは衝突せず、各アイテムが最大1回配達され、常にアクティブなロボットの数が利用可能な総数を超えないことを強制する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jun 2020 18:19:14 GMT)
Unsupervised Graph Representation by Periphery and Hierarchical
Information Maximization [18.7] グラフニューラルネットワークの発明により、ベクトル空間におけるノードとグラフ全体の表現の最先端性が向上した。
グラフ表現全体について、既存のグラフニューラルネットワークの大部分は、教師付き方法でグラフ分類損失に基づいてトレーニングされている。
本稿では,グラフ全体のベクトル表現を生成するための教師なしグラフ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） (Mon, 8 Jun 2020 15:50:40 GMT)
Reposing Humans by Warping 3D Features [18.7] 人間の画像から密集した特徴量について暗黙的に学習することを提案する。
ボリュームは畳み込みデコーダによってRGB空間にマッピングされる。
DeepFashionとiPERベンチマークの最先端結果は、密度の高い人間の表現が調査に値することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jun 2020 19:31:02 GMT)
A non-causal FFTNet architecture for speech enhancement [18.6] FFTNetに基づく音声強調のための新しい並列・非因果・浅部波形領域アーキテクチャを提案する。
浅いネットワークを提案し、特定の制限内で非因果性を適用することで、提案されたFFTNetは、他のニューラルネットワークベースのアプローチと比較してはるかに少ないパラメータを使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jun 2020 10:49:04 GMT)
Character-level Japanese Text Generation with Attention Mechanism for
Chest Radiography Diagnosis [18.1] 胸部X線写真所見の生成に関する研究は、主に英語に焦点を当てている。
日本語の発見には2つの課題がある。
胸部X線写真から文字レベルで日本語所見を生成するエンド・ツー・エンドモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jun 2020 05:37:51 GMT)
The Penalty Imposed by Ablated Data Augmentation [17.6] 本研究では,線形回帰に対する平均拡張データと逆ドロップアウトの形式モデルについて検討する。
短縮データ拡張は、通常の最小二乗目標とペナルティの最適化と等価であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jun 2020 17:38:21 GMT)
From Demonstrations to Task-Space Specifications: Using Causal Analysis
to Extract Rule Parameterization from Demonstrations [16.3] 本研究では,人間の実演から抽出した異なるユーザ行動型の生成モデルを学習することが可能であることを示す。
これらのモデルを使って、ユーザタイプを区別し、重複するソリューションのケースを見つけます。
本手法は, 99%[97.8～99.8]の症例において, 所定の時間内に正しい型を同定し, IRLベースラインを上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jun 2020 00:21:13 GMT)
Improved Optimistic Algorithms for Logistic Bandits [16.1] そこで本稿では,報酬関数の非線形性について,より詳細な検証に基づく新しい楽観的アルゴリズムを提案する。
我々は、$tildemathcalO(sqrtT)$ regretを楽しんでおり、$kappa$に依存しないが、第2の順序の項には依存しないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jun 2020 07:36:22 GMT)
Deep hierarchical pooling design for cross-granularity action
recognition [14.7] 本稿では,行動認識における時間的粒度の異なる階層的アグリゲーション設計を提案する。
制約最小化問題の解法により,このネットワークにおける演算の組み合わせを学習する。
原則と基礎が整っただけでなく、提案された階層的なプーリングもビデオ長であり、動作のミスアライメントに耐性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jun 2020 11:03:54 GMT)
Action Recognition with Deep Multiple Aggregation Networks [14.7] 動作認識における時間的粒度の異なるレベルをキャプチャする新しい階層型プール設計を提案する。
我々の設計原則は粗大であり、木構造ネットワークを用いて達成される。
原理と基礎が整っただけでなく、提案された階層的なプーリングもビデオ長と解像度に依存しない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jun 2020 11:37:38 GMT)
SDCT-AuxNet$^{\theta}$: DCT Augmented Stain Deconvolutional CNN with
Auxiliary Classifier for Cancer Diagnosis [14.6] 急性リンパ性白血病(英語: acute lymphoblastic leukemia,ALL)は、世界中の小児の白血球癌である。
本稿では,all癌細胞像の分類のための新しいディープラーニングアーキテクチャを提案する。
先日公表した15114枚のall癌と健康な細胞のデータセットを用いて実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jun 2020 01:47:54 GMT)
Achieving Equalized Odds by Resampling Sensitive Attributes [13.1] 等価性の概念をほぼ満足する予測モデルを学習するためのフレキシブルなフレームワークを提案する。
この微分可能な関数は、モデルパラメータを等化奇数に向けて駆動するペナルティとして使用される。
本研究は,予測規則が本性質に反するか否かを検出するための公式な仮説テストを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jun 2020 00:18:34 GMT)
Distributional Robustness with IPMs and links to Regularization and GANs [10.9] 機械学習における分散に基づく不確実性セットを通して、ロバスト性を研究する。
F$-GANs を用いて, 対向生成モデルに光を当てるために, 実験結果を拡張した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jun 2020 04:41:29 GMT)
A Semiparametric Approach to Interpretable Machine Learning [9.9] 機械学習におけるブラックボックスモデルは、複雑な問題と高次元設定において優れた予測性能を示した。
透明性と解釈可能性の欠如は、重要な意思決定プロセスにおけるそのようなモデルの適用性を制限します。
半パラメトリック統計学のアイデアを用いて予測モデルにおける解釈可能性と性能のトレードオフを行う新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jun 2020 16:38:15 GMT)
Operational definition of a quantum speed limit [9.0] 量子速度制限(quantum speed limit)は、いくつかの固定された目標に対して最小の時間スケールまたは最大動的速度を求めることを目的とした量子力学の基本的な概念である。
ここでは、目標を満たせる状態の集合を利用して、量子速度制限を定義するための運用的アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jun 2020 15:20:21 GMT)
What are We Depressed about When We Talk about COVID19: Mental Health
Analysis on Tweets Using Natural Language Processing [8.5] 私たちは、各ツイートを次の感情に分類するディープモデルを訓練します。
本研究では、悲しみと恐怖を引き起こす原因を明らかにするために、2つの方法を提案し、比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jun 2020 23:06:46 GMT)
Skinning a Parameterization of Three-Dimensional Space for Neural
Network Cloth [7.6] 仮想布を四面体メッシュに埋め込むことにより,布の変形を学習するための新しい枠組みを提案する。
我々は、各骨格ポーズのオフセットを埋め込んだ布を学習することにより、畳み込みニューラルネットワークを訓練し、地面の真実の変形を復元する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jun 2020 18:53:03 GMT)
Supervised Whole DAG Causal Discovery [6.8] 本稿では,データから因果構造を学習するタスクを教師付きで解決することを提案する。
教師付き学習による因果方向学習の既存の作業は、ペアワイズ関係の学習に限られる。
そこで本研究では,問題領域によく適合する置換同変モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jun 2020 15:53:20 GMT)
Estimating Full Lipschitz Constants of Deep Neural Networks [6.4] 我々は、ディープニューラルネットワークの勾配とネットワーク自体のリプシッツ定数を、パラメータの完全な集合に対して推定する。
まず, 制御された常微分方程式の解として表現できるすべてのニューラルネットワークについて, より一般的な枠組みで, ディープフィードフォワード高密度連結ネットワークの推定法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jun 2020 16:29:11 GMT)
Contact Tracing: Beyond the Apps [6.0] 本稿では,次世代のデジタルコンタクトトレーシングのビジョンとガイドラインを概説する。
プライバシ保護アーキテクチャが提案され、パンデミックの前後に再オープンする施設の前提条件として課せられる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jun 2020 13:32:24 GMT)
Ensemble-based Feature Selection and Classification Model for DNS
Typo-squatting Detection [5.8] タイポスクワット(タイポスクワット)とは、既存の人気ブランドと非常に類似したドメイン名の登録のこと。
本稿では,DNS型スワーミング攻撃を検出するために,アンサンブルに基づく特徴選択とバッジ分類モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jun 2020 14:07:19 GMT)
On Universalized Adversarial and Invariant Perturbations [5.4] 本研究では, SVD-Universal による畳み込みニューラルネットワーク (GCNN) の有効性について検討した。
普遍不変方向を導入し,SVD-Universal が生成する普遍逆方向との関係について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jun 2020 10:08:20 GMT)
Prevalence of Low-Credibility Information on Twitter During the COVID-19
Outbreak [5.2] アウトブレイク時のTwitterにおける低信頼度情報へのリンクの頻度を推定する。
低信頼度情報にリンクするツイートの総量は、New York Timesの記事とCDCのリンクの量に匹敵する。
ソーシャルボットは、低クレディビリティ情報の投稿と増幅の両方に関わっているが、ボリュームの大部分は、おそらく人間によって生成される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jun 2020 06:18:40 GMT)
Graph Representation Learning Network via Adaptive Sampling [5.0] Graph Attention Network(GAT)とGraphSAGEは、グラフ構造化データを操作するニューラルネットワークアーキテクチャである。
GraphSAGEが提起した課題のひとつは、グラフ構造に基づいた隣の機能をスマートに組み合わせる方法だ。
より効率的で,異なるエッジ型情報を組み込むことが可能な,これらの問題に対処する新しいアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jun 2020 14:36:20 GMT)
A Scalable and Cloud-Native Hyperparameter Tuning System [4.9] Katibはスケーラブルでクラウドネイティブで、プロダクション対応のハイパーパラメータチューニングシステムである。
基盤となる機械学習フレームワークを知らない。
ローカルマシンにデプロイすることも、オンプレミスのデータセンタやプライベート/パブリッククラウドでサービスとしてホストすることもできる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jun 2020 18:26:45 GMT)
A Heuristically Self-Organised Linguistic Attribute Deep Learning in
Edge Computing For IoT Intelligence [4.4] IoTインテリジェンスの成功のためのエッジデバイスにおけるデータ融合の障壁は、"Curse of dimensionality"である。
言語決定木(LDT)を組み込んだ言語属性(LAH)は,新たな属性深層学習を表現できる。
本稿では,LAH を LDT に組み込んで意思決定や分類を行う手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jun 2020 17:36:05 GMT)
A Comparison of Self-Play Algorithms Under a Generalized Framework [4.3] マルチエージェント強化学習(英語版)でしばしば言及されるセルフプレイの概念は、形式的なモデルでは基礎付けられていない。
我々は,自己表現の意味をカプセル化した,明確に定義された仮定を持つ形式化された枠組みを提案する。
得られた自己再生手法のサブセットが、有名なPPOアルゴリズムと組み合わせることで、この解をいかにうまく近似するかを測定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jun 2020 11:02:37 GMT)
Unstructured Road Vanishing Point Detection Using the Convolutional
Neural Network and Heatmap Regression [3.8] 本稿では,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)と熱マップ回帰を組み合わせた新しい手法を提案する。
提案アルゴリズムは、まず軽量なバックボーン、すなわち深度的に畳み込み修正されたHRNetを採用し、非構造化道路画像の階層的特徴を抽出する。
高速かつ高精度な道路VP検出を実現するために, マルチスケール教師付き学習, ヒートマップ超解像, 座標回帰手法の3つの先進戦略を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jun 2020 15:44:37 GMT)
Multi-step Estimation for Gradient-based Meta-learning [3.4] 内部ステップの窓において,同じ勾配を再利用してコストを削減できる簡易かつ簡単な手法を提案する。
本手法は,トレーニング時間やメモリ使用量を大幅に削減し,競争精度を維持したり,場合によっては性能が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jun 2020 00:37:01 GMT)
Serverless on FHIR: Deploying machine learning models for healthcare on
the cloud [3.4] デジタルヘルスのためのクラウドベースのモデルデプロイメントのための機能的分類法と4層アーキテクチャを導入する。
このアーキテクチャをServerless on FHIRと呼び、EMRや可視化ツールといった下流システムで使用可能なデジタルヘルスアプリケーションをデプロイするための標準として提案します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jun 2020 16:57:30 GMT)
Deep Neural Network Based Real-time Kiwi Fruit Flower Detection in an
Orchard Environment [3.3] 本稿では,Deep Neural Networks (DNN) を用いたキウイ果実花の検出手法を提案する。
我々は、より高速なR-CNNとシングルショット検出器(SSD)ネットの2つの最先端物体検出器について、集中的な実験とその解析を行った。
また,これらの手法を比較し,リアルタイム農業受粉ロボットシステムに適した最適モデルを求める。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jun 2020 03:53:54 GMT)
Fast Synthetic LiDAR Rendering via Spherical UV Unwrapping of
Equirectangular Z-Buffer Images [3.1] 本稿では,1フレーム当たり1秒の高速レンダリングでLiDAR点雲をシミュレートする新しい手法を提案する。
提案手法は、等角形状Zバッファ画像の球面紫外解離に依存する。
複雑な都市景観の誤差は, 2～120mの範囲で4.28cm, エルロディネHDL64-E2パラメータで報告されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jun 2020 04:07:57 GMT)
Making Convolutions Resilient via Algorithm-Based Error Detection
Techniques [2.7] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)はリアルタイムテレメトリを正確に処理する。
CNNはハードウェア障害がある場合、正しく実行しなければならない。
完全な重複は必要な保証を提供するが、100%オーバーヘッドを引き起こす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jun 2020 23:17:57 GMT)
Quantum Many-Body Physics with Ultracold Polar Molecules: Nanostructured
Potential Barriers and Interactions [2.4] 我々は、異方性量子相の実現を促進する双極子量子多体ハミルトンを設計する。
主なアイデアは、数十ナノメートルの空間スケールで単体ポテンシャル障壁と二体双極子相互作用を変調することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jun 2020 08:08:49 GMT)
Transfer Learning for Information Extraction with Limited Data [2.2] 本稿では,詳細な情報抽出への実践的アプローチを提案する。
まずBERTを利用して、実際のシナリオにおけるトレーニングデータの制限に対処します。
次に、BERTを畳み込みニューラルネットワークで積み重ねて、分類のための隠れ表現を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jun 2020 13:56:57 GMT)
Cross-Domain Segmentation with Adversarial Loss and Covariate Shift for
Biomedical Imaging [2.1] 本論文は,異なるモダリティから異なるパターンと共有パターンをカプセル化することにより,ドメイン間データから堅牢な表現を学習できる新しいモデルの実現を目的とする。
正常な臨床試験で得られたCTおよびMRI肝データに対する試験は、提案したモデルが他のすべてのベースラインを大きなマージンで上回っていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jun 2020 07:35:55 GMT)
Machine Learning Interpretability and Its Impact on Smart Campus
Projects [1.9] ノーサンプトン大学は、新しいWaterside Campus上に、IoTとソフトウェア定義ネットワーク(SDN)の複数のレイヤを持つスマートシステムを構築している。
このシステムは、スマートな建物のエネルギー効率を最適化し、テナントやビジターの健康と安全を改善し、群衆の管理と道路の整備を支援し、インターネット接続を改善するために使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jun 2020 00:48:53 GMT)
An Ensemble Approach for Compressive Sensing with Quantum [1.8] 統計的アンサンブルのアイデアを活用して、量子アニールに基づくバイナリ圧縮センシングの品質を向上させる。
D-Wave 2000Q量子プロセッサを用いた実験により,提案したアンサンブル方式はペナルティパラメータの校正に敏感でないことが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jun 2020 15:32:22 GMT)
The Dual Information Bottleneck [1.7] Information Bottleneck (IB) フレームワークは、精度と複雑さのバランスをとるための原則化されたアプローチを用いて得られる最適な表現の一般的な特徴付けである。
IBの欠点を解消する新しいフレームワークであるDual Information Bottleneck(DualIB)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jun 2020 14:43:11 GMT)
Novel Perception Algorithmic Framework For Object Identification and
Tracking In Autonomous Navigation [1.4] 本稿では,自律走行車における物体の認識・追跡機能を備えた新しい認識フレームワークを提案する。
このフレームワークは、Ego-vehicleのポーズ推定とKD-Treeベースのゴールセグメンテーションアルゴリズムを利用する。
方法論の有効性は、KITTIデータセット上で検証される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jun 2020 18:21:40 GMT)
STAD: Spatio-Temporal Adjustment of Traffic-Oblivious Travel-Time
Estimation [1.2] 本稿では,出先,目的地,出発時刻の形式で表現された旅行要求に対して,旅行時間推定を調節するシステムSTADを提案する。
STADは、機械学習とスパーストリップデータを使用して、基本的なルーティングエンジンの欠陥を学習する。
Doha、New York City、Portoの実際の旅行データセットの実験では、最初の2都市では14%、後者では29%の絶対誤差が減少している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jun 2020 09:47:55 GMT)
Finite-size security of continuous-variable quantum key distribution
with digital signal processing [1.0] 本稿では,光パルスの忠実度をヘテロダイン測定によりコヒーレントな状態に推定する方法を提案する。
次に,二相CVQKDプロトコルを構築し,一般コヒーレント攻撃に対する有限鍵サイズ方式の安全性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jun 2020 15:03:39 GMT)
Egocentric Human Segmentation for Mixed Reality [1.0] 我々は15万以上のリアルな画像からなる半合成データセットを作成する。
リアルタイムな要求を超越して実行が可能なディープラーニングセマンティックセマンティックセマンティクスアルゴリズムを実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jun 2020 14:58:07 GMT)
Photoacoustic Microscopy with Sparse Data Enabled by Convolutional
Neural Networks for Fast Imaging [1.0] 光音響顕微鏡(PAM)は近年,バイオメディカルイメージング技術として期待されている。
サンプリング密度の低減は、画像品質の犠牲となる画像取得時間を自然に短縮することができる。
本稿では,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いたスパースPAM画像の品質向上手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jun 2020 05:49:32 GMT)
Graph Minors Meet Machine Learning: the Power of Obstructions [0.9] ニューラルネットワークのトレーニングに閉塞を用いることの有用性を示す。
実験により、障害のあるトレーニングによって収束に必要なイテレーションの数が大幅に減少することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jun 2020 15:40:04 GMT)
Nonparametric Feature Impact and Importance [0.6] データ上で直接動作する部分依存曲線から導かれる特徴的影響と重要性の数学的定義を与える。
品質を評価するために、これらの定義によってランク付けされた特徴は、既存の特徴選択技術と競合することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jun 2020 17:07:35 GMT)
What's the Difference Between Professional Human and Machine
Translation? A Blind Multi-language Study on Domain-specific MT [0.6] 機械翻訳(MT)は、人間の後編集を必要とする多くのエラーを生成することが示されているが、プロの人間の翻訳(HT)がそのようなエラーを含む範囲はまだ比較されていない。
我々は、MTとHTがインターリーブされた事前翻訳文書をコンパイルし、プロの翻訳者にエラーを通知し、これらの文書をブラインド評価で後編集するよう依頼する。
MTセグメントの編集作業は3つの言語ペアのうち2つに過ぎず, 誤訳, 省略, タイポグラフィー上の問題もHTに類似していることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jun 2020 17:55:14 GMT)
The Golden Ratio of Learning and Momentum [0.5] 本稿では,シナプスにおけるニューラル信号処理による情報理論的損失関数を提案する。
すべての結果は、損失、学習率、モーメントが密接に関連していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jun 2020 17:08:13 GMT)
Thinking Taxonomically about Fake Accounts: Classification, False
Dichotomies, and the Need for Nuance [0.3] 本稿では,偽アカウントについて分類学的に考えるための体系的な方法を提案する。
我々は、哲学とコンピュータ科学の両面から偽アカウントを検証した。
次に、偽アカウントについて分類学的に考えるより複雑な方法を構築することで、偽の二分法に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jun 2020 21:40:00 GMT)
An operational architecture for privacy-by-design in public service
applications [0.3] 独立規制監視に基づくプライバシ・バイ・デザインのための運用アーキテクチャを提案する。
既存の技術に基づくアーキテクチャの実装の可能性について、簡単に論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jun 2020 14:57:29 GMT)
Principles to Practices for Responsible AI: Closing the Gap [0.2] インパクトアセスメントフレームワークは、原則と実践のギャップを埋めるための有望なアプローチである、と我々は主張する。
我々は、森林生態系の復元におけるAIの使用に関するケーススタディをレビューし、インパクトアセスメントフレームワークが効果的で責任あるAIプラクティスにどのように変換できるかを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jun 2020 16:04:44 GMT)
Metagame Autobalancing for Competitive Multiplayer Games [0.1] ゲーム設計において,マルチプレイヤーゲームのバランスをとるためのツールを提案する。
我々のアプローチでは,設計者がメタゲームターゲットの直感的なグラフィカル表現を構築する必要がある。
このツールの能力は、Rock-Paper-Scissors から継承された例や、より複雑な非対称戦闘ゲームにおいて示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jun 2020 08:55:30 GMT)
Tricking Adversarial Attacks To Fail [0.1] 私たちのホワイトボックスの防御トリックは、指定されたターゲットクラスをターゲットにした攻撃になるための未然の攻撃です。
私たちのターゲットトレーニングディフェンスは、未目標の勾配ベースの敵攻撃のコアでの最小化をトリックします。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jun 2020 12:22:07 GMT)
tvGP-VAE: Tensor-variate Gaussian Process Prior Variational Autoencoder [0.0] tvGP-VAEはカーネル関数を使用して相関を明示的にモデル化することができる。
そこで本研究では,どの相関構造を潜在空間で明示的に表現するかの選択が,モデル性能に大きな影響を及ぼすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jun 2020 17:59:13 GMT)
Training Deep Spiking Neural Networks [0.0] 脳にインスパイアされたスパイクニューラルネットワーク(SNN)とニューロモルフィックハードウェアは、エネルギー効率を桁違いに高める可能性がある。
CIFAR100およびImagenetteオブジェクト認識データセット上で、ResNet50アーキテクチャでSNNをトレーニングすることが可能であることを示す。
訓練されたSNNは、類似のANNと比較して精度が劣るが、数桁の推論時間ステップを必要とする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jun 2020 09:47:05 GMT)
Traffic Flow Forecast of Road Networks with Recurrent Neural Networks [0.0] 効率的なインテリジェント交通システムには交通流の予測が不可欠である。
本研究では, 様々なリカレントニューラルネットワークを用いて, この予測を行う。
多くの場合、ゲート再帰単位を持つベクトル出力モデルは、テストセット上で最小の誤差を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jun 2020 15:17:58 GMT)
The Strength of Nesterov's Extrapolation in the Individual Convergence
of Nonsmooth Optimization [0.0] ネステロフの外挿は、非滑らかな問題に対して勾配降下法の個人収束を最適にする強さを持つことを証明している。
提案手法は,設定の非滑らかな損失を伴って正規化学習タスクを解くためのアルゴリズムの拡張である。
本手法は,大規模な1-正規化ヒンジロス学習問題の解法として有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jun 2020 03:35:41 GMT)
The Snake Optimizer for Learning Quantum Processor Control Parameters [0.0] 学習手順には、高度に制約された天文学的な探索空間を持つ非次元システム問題が必要となる場合もある。
このような問題は、従来のキュービットが小さな制御では遅すぎるため、スケーラビリティの障害となる。
実際には、量子ゲートの最適化を最適化するためにSnakeが適用されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jun 2020 13:42:35 GMT)
The Covid-19 pandemic's effects on poor rural dwellers in sub-Saharan
Africa: A case study of access to basic clean water, sanitary systems and
hand-washing facilities [0.0] SSAnの住民の17%未満は、基本的な手洗い設備や衛生システムにアクセスできる。
総淡水量1立方メートル当たりのGross Domestic Product(GDP)が測定した総水生産量は5 GDP未満であった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jun 2020 10:46:39 GMT)
Sparsifying and Down-scaling Networks to Increase Robustness to
Distortions [0.0] Streaming Network (STNet) は歪んだ画像の堅牢な分類が可能な新しいアーキテクチャである。
近年の結果、STNetは20種類のノイズや歪みに対して堅牢であることが証明されている。
新しいSTNetは、元のネットワークと比較して高いか等しい精度を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jun 2020 03:58:27 GMT)
Real-time Neural Networks Implementation Proposal for Microcontrollers [0.0] 本稿では,マルチレイヤ・パーセプトロン(MLP)型ニューラルネットワークの実装戦略を低コストで低消費電力なプラットフォームで示すことを目的とする。
完全な分類プロセスを備えたモジュール型マトリックスベースのマイクロコントローラが実装され、マイクロコントローラのバックプロパゲーショントレーニングも行われた。
テストと検証は、トレーニングプロセスの平均正方形誤差(MSE)のハードウェア・イン・ザ・ループ(HIL)、分類結果、各実装モジュールの処理時間を通じて行われた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jun 2020 03:51:14 GMT)
Quantum information aspects of approximate position measurement [0.0] 多モードガウス近似位置測定のための量子情報解析を行う。
これらの測定をエントロピー還元するために「ガウス最大化器」特性が確立された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jun 2020 07:02:56 GMT)
Quantum correlations and quantum-memory-assisted entropic uncertainty
relation in a quantum dot system [0.0] 不確実性原理は、量子論における包括的で基本的な概念の1つである。
量子ドット系における量子相関と量子メモリを用いたエントロピー不確実性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jun 2020 05:16:09 GMT)
Propositionalization and Embeddings: Two Sides of the Same Coin [0.0] 本稿では,リレーショナル学習におけるデータ処理技術について概説する。
それは命題化とデータ変換のアプローチの埋め込みに焦点を当てている。
統一手法の2つの効率的な実装を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jun 2020 08:33:21 GMT)
Proposal for a quantum traveling Brillouin resonator [0.0] 超高コヒーレントフォノン光子結合を示すと予測されるオンチップ液体ベースのブリルアン系を提案する。
このシステムは、超流動ヘリウムで満たされたシリコンベースの「スロット」導波路で構成されている。
このような装置は超感度の超流体型ジャイロスコープから非相互光学回路まで応用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jun 2020 08:13:00 GMT)
Noisy receivers for quantum illumination [0.0] 量子照明(QI)は、目標検出における前例のない性能を約束する。
シグナルとアイドラーの組換えは、プロトコルの成功にとって重要な障壁となる。
これは、アイドラーモードで測定を行うと、量子的優位性が得られる場合、緩和される可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jun 2020 17:42:19 GMT)
Measurement-based cooling of a nonlinear mechanical resonator [0.0] 本研究では, 非線形機械共振器を冷却し, 基底状態に近いエネルギーに分解する2つの測定手法を提案する。
このプロトコルは、Jaynes-Cummings相互作用を通じて共振器と相互作用するスピン自由度の射影的測定に依存する。
これらの冷却スキームの性能を示すが、これはつまり、一連の動的進化を繰り返して、射影的な測定を行ったり、単発で行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jun 2020 23:26:36 GMT)
Interplay between coherent and dissipative dynamics of bosonic doublons
in an optical lattice [0.0] 三次元損失が格子力学にどのように寄与するかを考察する。
弱い相互作用に対する有界対の急激な分解を観察し、強い相互作用に対しては非対称な二重崩壊速度が観察される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jun 2020 20:39:53 GMT)
Hyperbolic ring based formulation for thermo field dynamics, quantum
dissipation, entanglement, and holography [0.0] 散逸動力学に関連する開系に対する古典的および量子的定式化は複素双曲環上に構成される。
双曲回転は放散動力学の基本的な内部対称性として明らかにされる。
関心サブシステムと環境のためのエンタングルメントエントロピー演算子は、散逸から生じるエンタングルメントを研究するためのツールとして構築される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jun 2020 17:47:17 GMT)
Forecasting with sktime: Designing sktime's New Forecasting API and
Applying It to Replicate and Extend the M4 Study [0.0] 我々はPythonで予測を行うための新しいオープンソースフレームワークを提案する。
私たちのフレームワークは、Scikit-learn互換インターフェースを備えた時系列のより一般的な機械学習ツールボックスであるsktimeの一部を形成しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jun 2020 17:57:30 GMT)
Follow the Neurally-Perturbed Leader for Adversarial Training [0.0] 摂動のない振る舞いを伴わない混合平衡に対するゼロサム学習のための新しいリーダーアルゴリズムを提案する。
我々は, この学習アルゴリズムを, 凸や乱れを伴わないゲームや, 生成的対角構造に応用することにより, 理論的結果を検証した。
逆模倣学習アプリケーションのためのアルゴリズムの実装をカスタマイズする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jun 2020 04:54:53 GMT)
Energy Constraints Improve Liquid State Machine Performance [0.0] デジタル液体状態装置を用いた発作検出作業では4.25%の改善が見られた。
精度の改善は、貯水池の力学に対するエネルギー制約の影響と関連しているようである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jun 2020 16:13:16 GMT)
Eigenvalues of the Liouvillians of Quantum Master Equation for a
Harmonic Oscillator [0.0] 我々は、この形式の一般リウヴィリアンが、コサコフスキー-リンドブラッド方程式のリウヴィリアンと同様の関係を持つことを証明している。
一般のリウヴィリアンの左右の固有函数も完全かつ直交的な集合を形成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jun 2020 04:59:22 GMT)
Dynamic Time Warping as a New Evaluation for Dst Forecast with Machine
Learning [0.0] ニューラルネットワークをトレーニングして、発生時刻の暴風雨時指数を1時間から6時間まで予測する。
相関係数とRMSEによるモデルの結果の検査により,最新の論文に匹敵する性能を示した。
2つの時系列が互いに時間的にずれているかどうかを測定するために,新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jun 2020 15:14:13 GMT)
Disorder-Protected Quantum State Transmission through Helical
Coupled-Resonator Waveguides [0.0] H-CROWは擬似スピン・モーメント・ロック分散を示し,オンサイト障害による後方散乱と群速度変動を抑制する。
不明瞭性は量子情報処理の最も基本的な資源であるため、H-CROWsはロバストな光リンクと遅延線の実装に応用できるかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jun 2020 10:44:58 GMT)
Determining Secondary Attributes for Credit Evaluation in P2P Lending [0.0] 機械学習の分類とクラスタリングアルゴリズムを用いて、借り手の信用度を正確に予測する。
キーセカンダリ属性を特定しながら,LendingClubデータ上で65%のF1と73%のAUCを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jun 2020 16:12:00 GMT)
Design Challenges of Neural Network Acceleration Using Stochastic
Computing [0.0] 本報告では,モノのインターネット(IoT)のための2つの提案されたNN設計を評価し,比較する。
MNIST-5 NN モデルを実行する場合,BISC は他のアーキテクチャよりも優れていることがわかった。
解析とシミュレーション実験により,このアーキテクチャは50倍,5.7倍,7.8倍,1.8倍の電力を消費することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jun 2020 16:06:56 GMT)
Consistent analytical solution of the time-dependent Schr\"odinger
equation for nanoscale circuits with laser-assisted quantum tunneling [0.0] 我々は、接続を含むナノスケール回路を通して量子効果が発生する可能性を考慮する。
閉回路による波動関数のコヒーレント転送をモデル化するための解析手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jun 2020 21:26:03 GMT)
Combining word embeddings and convolutional neural networks to detect
duplicated questions [0.0] 本稿では,単語埋め込みと畳み込みニューラルネットワークの強みを組み合わせることで,意味論的に類似した質問を識別する簡単な手法を提案する。
私たちのネットワークは、400万以上の質問ペアを含むQuoraデータセットでトレーニングされています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jun 2020 12:30:25 GMT)
Chiral resolution by composite Raman pulses [0.0] 単一パルスとラマンパルス対の配列に基づくキラル分子の効率的な検出法について述べる。
分子は2つのエナンチオマーのカップリングの1つに異なる符号を持つ閉ループ三状態系によってモデル化される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jun 2020 19:07:47 GMT)
Calibrated neighborhood aware confidence measure for deep metric
learning [0.0] 深度メートル法学習は、数ショット学習、画像検索、およびオープンセット分類の問題にうまく適用されてきた。
深層学習モデルの信頼度を測定し、信頼できない予測を特定することは、まだオープンな課題です。
本稿では,その分類精度をよく反映した校正・解釈可能な信頼度尺度の定義に焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jun 2020 21:05:38 GMT)
Big-Data Science in Porous Materials: Materials Genomics and Machine
Learning [0.0] 非常に多くの材料を持つことで、これらの材料を研究するための強力な技術としてビッグデータ手法が利用できることが示される。
このレビューの重要な部分は、これらの材料を特徴空間で表現するために使用される異なるアプローチである。
特に、MLプロセスを最適化する異なる手法と、異なる手法の性能を定量化する方法についてレビューする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jun 2020 20:05:47 GMT)
Asymptotic security analysis of teleportation based quantum cryptography [0.0] 我々は,[コミュン283, 184]で提示されたテレポーテーションに基づく量子暗号プロトコルが,あらゆる種類の個人・集団攻撃に対して安全であることを証明した。
次に、そのプロトコルの変更を調査し、より高いシークレットキーレートとコヒーレントな攻撃に対するセキュリティに繋がる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jun 2020 15:23:45 GMT)
An Astrocyte-Modulated Neuromorphic Central Pattern Generator for
Hexapod Robot Locomotion on Intel's Loihi [0.0] 移動は、自然界に豊富な生物学的ネットワークによって「不運に」対処される脚のあるロボットにとって重要な課題であり、中央パターンジェネレータ(CPG)と呼ばれる。
そこで本研究では,ヘキサポッドロボットの歩行パターンを2つ生成する網羅的スパイキング型ニューラル・アストロサイトティックネットワークに基づく脳型CPG制御器を提案する。
我々の研究結果は、自律移動ロボットにおいて、この方法や、Loihiが制御するロコモーションへのアプローチを拡大する道を開いた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jun 2020 17:35:48 GMT)
An Algorithmic Introduction to Clustering [0.0] 本稿では,5つの異なるクラスタリングアルゴリズム間の関係を同定し,クラスタリングのより統一的な視点を示す。
DBSCANの登山手順としての解釈は、DBSCANと平均シフトの理論的関係を導入し、新しい結果である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jun 2020 20:21:34 GMT)
A fast and memory-efficient algorithm for smooth interpolation of
polyrigid transformations: application to human joint tracking [0.0] 運動中の関節の円滑な変形に対する行列対角化に基づくアルゴリズムを提案する。
固有分解法は、精度、計算時間、メモリ要求間のトレードオフのバランスをとることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jun 2020 18:51:57 GMT)
A Spiking Neural Network Emulating the Structure of the Oculomotor
System Requires No Learning to Control a Biomimetic Robotic Head [0.0] バイオミメティック・ロボットヘッドのプロトタイプの心臓にニューロモルフィック・オキュロモータ・コントローラが配置されている。
コントローラは、すべてのデータがスパイクニューラルネットワーク(SNN)によって符号化され、処理されるという意味でユニークなものです。
ロボットの目標追跡能力について報告し、その眼球運動学は人間の眼研究で報告されたものと類似していることを示し、生物学的に制約された学習を用いて、その性能をさらに向上させることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jun 2020 17:48:53 GMT)
A Comprehensive Survey on Aspect Based Sentiment Analysis [0.0] ABSAは、一般的な感情分析よりも、文脈に関するより多くの情報を提供することが知られている。
本調査では, 様々な解を詳細に論じ, 比較を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jun 2020 14:07:58 GMT)
A Comparative Study of U-Net Topologies for Background Removal in
Histopathology Images [0.0] 我々は異なるネットワークバックボーンでU-Netアーキテクチャの実験を行い、背景とWhole Slide Imagesのアーティファクトを除去する。
我々は,The Cancer Genome Atlas (TCGA)データセットを手作業でラベル付けしたサブセットを用いてネットワークをトレーニングし,評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jun 2020 16:41:44 GMT)