Parameter-Efficient Transfer from Sequential Behaviors for User Modeling
and Recommendation [111.4] 本稿では,PeterRecと呼ばれるパラメータ効率のよい移動学習アーキテクチャを提案する。
PeterRecは、トレーニング済みのパラメータを、一連の再学習ニューラルネットワークを注入することで、微調整中に修正されないようにする。
我々は5つの下流タスクにおいて学習したユーザ表現の有効性を示すために、広範囲な実験的アブレーションを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jun 2020 12:36:19 GMT)
Differential Treatment for Stuff and Things: A Simple Unsupervised
Domain Adaptation Method for Semantic Segmentation [106.0] 最先端のアプローチは、セマンティックレベルのアライメントの実行がドメインシフトの問題に取り組むのに役立つことを証明している。
我々は,物事領域や物事に対する異なる戦略による意味レベルのアライメントを改善することを提案する。
提案手法に加えて,提案手法は,ソースとターゲットドメイン間の最も類似した機能やインスタンス機能を最小化することにより,この問題の緩和に有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jun 2020 17:56:27 GMT)
On Catastrophic Interference in Atari 2600 Games [104.6] 干渉が高原にパフォーマンスをもたらすことを示す。
アーキテクチャ、学習アルゴリズム、環境にまたがるパフォーマンス向上を実証します。
より洗練された分析によって、あるゲームの一部を学ぶことは、しばしば他の場所で予測エラーを増加させることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jun 2020 17:36:46 GMT)
Alleviating Semantic-level Shift: A Semi-supervised Domain Adaptation
Method for Semantic Segmentation [97.9] このタスクの重要な課題は、ソースとターゲットドメイン間のデータ分散の相違を緩和する方法である。
本稿では,グローバルな視点とローカルな視点の両方から分布の整合性を促進できるASS(Alleviating Semantic-level Shift)を提案する。
GTA5、Cityscapes、Synthia、Cityscapesの2つのドメイン適応タスクにASSを適用します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jun 2020 22:38:27 GMT)
A Robust Attentional Framework for License Plate Recognition in the Wild [95.7] 本稿では,ライセンスプレート認識のための堅牢なフレームワークを提案する。
ナンバープレート画像生成のためのCycleGANモデルと、プレート認識のための精巧な設計された画像系列ネットワークで構成されている。
われわれは、中国本土31州から1200枚の画像を含む新しいライセンスプレートデータセット「CLPD」をリリースした。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jun 2020 03:06:11 GMT)
Over-crowdedness Alert! Forecasting the Future Crowd Distribution [87.1] 提案手法は,クラウドビデオの逐次的フレームを識別アノテーションを使わずに,近い将来に群衆の分布を予測することを目的として,新しい群集解析問題を定式化したものである。
この問題を解決するために, 連続する群集映像フレームを入力とし, 対応する密度マップを補助情報として利用するグローバルな2ストリームリカレントネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jun 2020 08:59:54 GMT)
Learning to Stop While Learning to Predict [85.7] 多くのアルゴリズムにインスパイアされたディープモデルは全ての入力に対して固定深度に制限される。
アルゴリズムと同様に、深いアーキテクチャの最適深さは、異なる入力インスタンスに対して異なるかもしれない。
本稿では, ステアブルアーキテクチャを用いて, この様々な深さ問題に対処する。
学習した深層モデルと停止ポリシーにより,多様なタスクセットのパフォーマンスが向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jun 2020 07:22:01 GMT)
End-to-end Learning for Inter-Vehicle Distance and Relative Velocity
Estimation in ADAS with a Monocular Camera [81.7] 本稿では,ディープニューラルネットワークのエンドツーエンドトレーニングに基づくカメラによる車間距離と相対速度推定手法を提案する。
提案手法の重要な特徴は,2つの時間的単眼フレームによって提供される複数の視覚的手がかりの統合である。
また,移動場における視線歪みの影響を緩和する車両中心サンプリング機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jun 2020 07:40:51 GMT)
Ensemble Model with Batch Spectral Regularization and Data Blending for
Cross-Domain Few-Shot Learning with Unlabeled Data [75.9] 多様な特徴変換行列を用いてマルチブランチアンサンブルフレームワークを構築する。
本研究では,未ラベルデータを利用したデータブレンディング手法を提案し,対象領域におけるスパースサポートを増強する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jun 2020 07:52:51 GMT)
Stable Prediction via Leveraging Seed Variable [74.0] 従来の機械学習手法は、非因果変数によって誘導されるトレーニングデータにおいて、微妙に刺激的な相関を利用して予測する。
本研究では, 条件付き独立性テストに基づくアルゴリズムを提案し, 種子変数を先行変数とする因果変数を分離し, 安定な予測に採用する。
我々のアルゴリズムは、安定した予測のための最先端の手法より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jun 2020 06:56:31 GMT)
Training End-to-End Analog Neural Networks with Equilibrium Propagation [64.0] 本稿では,勾配降下による終端から終端までのアナログニューラルネットワークの学習法を提案する。
数学的には、アナログニューラルネットワークのクラス(非線形抵抗性ネットワークと呼ばれる)がエネルギーベースモデルであることが示される。
我々の研究は、オンチップ学習をサポートする、超高速でコンパクトで低消費電力のニューラルネットワークの新世代の開発を導くことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jun 2020 22:26:05 GMT)
Localized active learning of Gaussian process state space models [64.0] 多くの共通制御アプリケーションにおいて、優れた性能を達成するためには、グローバルに正確なモデルを必要としない。
本稿では,状態-作用空間の有界部分集合上の正確なモデルを得ることを目的としたガウス過程状態空間モデルに対する能動的学習戦略を提案する。
モデル予測制御を用いることで、探索中に収集した情報を統合し、探索戦略を適応的に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jun 2020 19:57:11 GMT)
DeepFair: Deep Learning for Improving Fairness in Recommender Systems [63.7] レコメンダーシステムにおけるバイアス管理の欠如は、少数派が不公平な勧告を受けることになる。
本稿では,ユーザの人口統計情報を知ることなく,公平さと正確さを最適なバランスで組み合わせたDeep Learningベースの協調フィルタリングアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jun 2020 13:39:38 GMT)
Tensor train decompositions on recurrent networks [60.3] マトリックス製品状態(MPS)テンソルトレインは、ストレージの削減と推論時の計算時間の観点から、MPOよりも魅力的な特徴を持つ。
理論解析により,MPSテンソル列車はLSTMネットワーク圧縮の最前線に置かれるべきであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jun 2020 18:25:39 GMT)
Examination and Extension of Strategies for Improving Personalized
Language Modeling via Interpolation [59.4] 我々は,グローバルLSTMベースのオーサリングモデルをユーザ個人化n-gramモデルで補間することにより,ユーザレベルでのオフラインメトリクスの改善を示す。
利用者の80%以上がパープレキシティのリフトを受けており、ユーザー当たり平均5.2%がパープレキシティのリフトを受け取っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jun 2020 19:29:41 GMT)
Real-time Localization Using Radio Maps [59.2] パスロスに基づく簡易かつ効果的なローカライゼーション法を提案する。
提案手法では, 受信した信号強度を, 既知の位置を持つ基地局の集合から報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jun 2020 16:51:17 GMT)
CoVoST: A Diverse Multilingual Speech-To-Text Translation Corpus [57.6] CoVoSTは11言語から英語への多言語による音声からテキストへの翻訳コーパスである。
11,000人以上の話者と60以上のアクセントで多様化した。
CoVoSTはCC0ライセンスでリリースされており、無料で利用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jun 2020 19:24:52 GMT)
Interpretable Deep Graph Generation with Node-Edge Co-Disentanglement [55.2] 本稿では,属性グラフの深部生成モデルのための新しいアンタングルメント拡張フレームワークを提案する。
ノードとエッジのデコンボリューションのための新しいアーキテクチャを用いて、上記の3種類の潜伏因子を解離する新しい変分的目的を提案する。
各タイプ内では、画像の既存のフレームワークの一般化が示され、個々の因子のゆがみがさらに強化される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jun 2020 16:33:49 GMT)
Learning with Differentiable Perturbed Optimizers [54.4] 本稿では,操作を微分可能で局所的に一定ではない操作に変換する手法を提案する。
提案手法は摂動に依拠し,既存の解法とともに容易に利用することができる。
本稿では,この枠組みが,構造化予測において発達した損失の族とどのように結びつくかを示し,学習課題におけるそれらの使用に関する理論的保証を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jun 2020 15:09:00 GMT)
XOR Mixup: Privacy-Preserving Data Augmentation for One-Shot Federated
Learning [49.1] 我々は、XorMixupという、プライバシー保護のためのXORベースのミックスアップデータ拡張技術を開発した。
中心となる考え方は、各デバイスのデータサンプルのみを使用してデコードされた、他のデバイスのエンコードされたデータサンプルを収集することである。
XorMixFLは、非IID MNISTデータセットの下で、Vanilla FLよりも最大17.6%高い精度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jun 2020 09:43:41 GMT)
Deep Visual Reasoning: Learning to Predict Action Sequences for Task and
Motion Planning from an Initial Scene Image [43.1] 本稿では,タスク・アンド・モーション・プランニング(TAMP)の動作シーケンスを初期シーン画像から予測する深部畳み込みリカレントニューラルネットワークを提案する。
重要な側面として、我々の手法は、一度に2つのオブジェクトでしか訓練されないにもかかわらず、多数の異なるオブジェクトを持つシーンに一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jun 2020 16:52:02 GMT)
Reconstruction and Quantification of 3D Iris Surface for Angle-Closure
Glaucoma Detection in Anterior Segment OCT [42.8] 本稿では,AS-OCT画像からの3次元虹彩表面の再構成と定量化のための新しい枠組みを提案する。
3次元表示を用いて角閉鎖緑内障を初めて検出した研究であると考えられる。
本研究は, 3D-based representation により, 2D-based feature よりも角閉鎖緑内障の検出性能が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jun 2020 10:56:50 GMT)
Open-Narrow-Synechiae Anterior Chamber Angle Classification in AS-OCT
Sequences [42.6] 本稿では,AS-OCT配列に基づくオープンナロー-シナカイACA分類のための新しいシークエンス・マルチスケールアグリゲーション・ディープ・ネットワーク(SMA-Net)を提案する。
この研究は、AS-OCT配列を用いて、ACAをオープン、狭、あるいはシナチア型に分類する最初の試みであると考えている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jun 2020 16:00:00 GMT)
SEKD: Self-Evolving Keypoint Detection and Description [42.1] ラベルのない自然画像から高度な局所特徴モデルを学ぶための自己教師型フレームワークを提案する。
提案手法は, ホモグラフィー推定, 相対的なポーズ推定, および動きからの構造的タスクについてベンチマークする。
トレーニングされたモデルとともに、コードを公開します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jun 2020 06:56:50 GMT)
Stereo RGB and Deeper LIDAR Based Network for 3D Object Detection [40.3] 3Dオブジェクト検出は、自動運転のシナリオにおいて新たな課題となっている。
以前の作業では、プロジェクションベースまたはボクセルベースのモデルを使用して3Dポイントクラウドを処理していた。
本稿では,意味情報と空間情報の同時利用が可能なStereo RGBおよびDeeper LIDARフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jun 2020 11:19:24 GMT)
Learning to Recover from Multi-Modality Errors for Non-Autoregressive
Neural Machine Translation [38.1] 非自己回帰型ニューラルネットワーク翻訳(NAT)は、ターゲットシーケンス全体を同時に予測し、推論プロセスを著しく加速する。
本稿では,セグメントのシーケンスとして変換を生成する半自己回帰モデルRecoverSATを提案する。
セグメント長と繰り返し削除セグメントを動的に決定することにより、RecoverSATは繰り返しおよび欠落したトークンエラーから回復することができる。
広範に使用されている3つのベンチマークデータセットによる実験結果から,提案モデルでは,対応する自己回帰モデルと同等の性能を維持しつつ,4$times$の高速化を実現していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jun 2020 10:12:16 GMT)
On the Promise of the Stochastic Generalized Gauss-Newton Method for
Training DNNs [38.0] 一般化されたガウスニュートン法(SGN)を用いてDNNの訓練を行う。
SGNは2次最適化法であり、効率の良い反復法であり、標準のSGDよりもはるかに少ない繰り返しを必要とすることがよく示される。
我々は,SGNが反復回数の点でSGDよりも大幅に改善されているだけでなく,実行時の点でも改善されていることを示す。
これは、私たちがTheanoディープラーニングプラットフォームで提案するSGNの効率的で使いやすく柔軟な実装によって実現されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jun 2020 08:58:08 GMT)
Efficient Architecture Search for Continual Learning [37.0] ニューラルネットワークによる継続的な学習は、一連のタスクをうまく学習することを目的としている。
1)悲惨な忘れる問題を克服し、(2)現在のネットワークを新しいタスクに適応させ、(3)モデルの複雑さを制御する、という3つの課題に直面している。
本稿では,CLEAS(Continuous Learning with Efficient Architecture Search)という新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jun 2020 04:54:11 GMT)
Sensor Artificial Intelligence and its Application to Space Systems -- A
White Paper [35.8] このホワイトペーパーの目的は、専用の研究トピックとして"Sensor AI"を確立することである。
AIアプローチにおけるセンサーとその物理的特性を詳しく見ると、より堅牢で広く適用可能なアルゴリズムが生まれるだろう。
センサーAIは、自動運転だけでなく、自動生産、予測保守、宇宙研究の分野でも決定的な役割を果たす。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jun 2020 14:10:35 GMT)
Regret Balancing for Bandit and RL Model Selection [31.4] 効果的なモデル選択戦略は,オンライン手法で最高の学習アルゴリズムに適応することを示す。
ほぼ最適に近いモデル選択戦略が、暗黙的に後悔のバランスをとることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jun 2020 20:11:19 GMT)
Learning Generative Models using Denoising Density Estimators [29.1] 縮退密度推定器(DDE)に基づく新しい生成モデルを提案する。
我々の主な貢献は、KL分割を直接最小化することで生成モデルを得る新しい技術である。
実験結果から, 生成モデル学習における密度推定と競争性能が大幅に向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jun 2020 21:26:44 GMT)
GAP++: Learning to generate target-conditioned adversarial examples [28.9] 逆の例は摂動入力であり、機械学習モデルに深刻な脅威をもたらす可能性がある。
本稿では、入力画像とターゲットラベルの両方に依存する目標条件の摂動を推論する、より汎用的なフレームワークを提案する。
本手法は,単一目標攻撃モデルで優れた性能を達成し,摂動ノルムを小さくして高い騙し率を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jun 2020 07:49:49 GMT)
DyHGCN: A Dynamic Heterogeneous Graph Convolutional Network to Learn
Users' Dynamic Preferences for Information Diffusion Prediction [27.2] 本稿では,ソーシャルグラフと動的拡散グラフの構造特性を共同で学習するための,新しい動的不均一グラフ畳み込みネットワーク(DyHGCN)を提案する。
実験結果から,DyHGCNは3つの公開データセットの最先端モデルよりも有意に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jun 2020 10:34:41 GMT)
Online Page Migration with ML Advice [26.9] 提案手法は,エムページマイグレーション問題に対するオンラインアルゴリズムで,予測が不完全である可能性があり,その性能向上を図っている。
アルゴリズムが入力シーケンスの予測を与えられると、競合比が1ドルになることを示す。
我々の成果は、機械学習を使って古典的なアルゴリズムの性能を向上させる、最近の仕事の本体に追加される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jun 2020 03:15:34 GMT)
On the Effectiveness of Regularization Against Membership Inference
Attacks [26.1] ディープラーニングモデルは、トレーニングデータに関する情報を漏らすと、しばしばプライバシー上の懸念を引き起こす。
これにより、モデルのトレーニングセットにあるデータポイントがメンバーシップ推論アタック(MIA)によって決定される。
多くの正規化機構が存在するが、MIAに対する効果は体系的に研究されていない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jun 2020 15:17:21 GMT)
High Tissue Contrast MRI Synthesis Using Multi-Stage Attention-GAN for
Glioma Segmentation [25.4] 本稿では, 合成高組織コントラスト(HTC)画像を生成するために, 画像から画像への変換技術の有用性を示す。
我々は,組織内部のコントラストを高めるために,注意機構を有する新しいサイクル生成対向ネットワーク(CycleGAN)を採用した。
グリオーマ腫瘍を含む脳MRスキャンにおけるHTC像の合成法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jun 2020 03:21:30 GMT)
Faster PAC Learning and Smaller Coresets via Smoothed Analysis [25.4] PAC学習は通常、$n$アイテムから小さなサブセット(varepsilon$-sample/net)を計算することを目的としています。
スムーズな解析から着想を得て、クエリに対する強調誤差(最悪のケースではなく)を近似する自然な一般化を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jun 2020 18:25:34 GMT)
Neural Network Activation Quantization with Bitwise Information
Bottlenecks [25.3] 本稿では,ニューラルネットワークアクティベーションの定量化と符号化のためのビットワイズ・インフォメーション・ボトルネック手法を提案する。
各層の量子化率歪みを最小化することにより、情報ボトルネックを有するニューラルネットワークは、精度の低いアクティベーションで最先端の精度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jun 2020 12:10:04 GMT)
GroupIM: A Mutual Information Maximization Framework for Neural Group
Recommendation [24.7] 本研究では,歴史的活動が限定的あるいは全くないユーザで構成された短命グループを対象とした項目推薦の課題について検討する。
現存する研究は、活動の歴史がかなりある永続的なグループをターゲットにしているが、短命なグループは歴史的な相互作用を欠いている。
本研究では、同一グループに属するユーザ間の嗜好共分散と、各グループに対する個人の嗜好の文脈的関連性の両方を活用するために、データ駆動型正規化戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jun 2020 03:13:09 GMT)
Wavelet Networks: Scale Equivariant Learning From Raw Waveforms [24.1] 本研究では,原波形からの時系列学習の課題に対処するために,スケールと翻訳の等価性の概念を利用する。
我々の経験的結果は、単純なアーキテクチャ設計で生波形上のCNNよりも一貫して優れた性能を発揮するウェーブレットネットワークの適合性を支持する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jun 2020 13:50:34 GMT)
Read what you need: Controllable Aspect-based Opinion Summarization of
Tourist Reviews [23.7] オンライン観光レビューからパーソナライズされたアスペクトベースの意見要約を作成するためのソリューションの必要性と提案を議論する。
読者に、興味のある長さや特定の側面など、要約のいくつかの属性を決定し、制御させます。
具体的には、TripAdvisorに投稿された観光レビューからコヒーレントな側面を抽出するための教師なしアプローチを採っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jun 2020 07:22:48 GMT)
Generating new concepts with hybrid neuro-symbolic models [22.3] 人間の概念的知識は、新しいが高度に構造化された概念を生成する能力を支持する。
ある伝統は構造化された知識を強調し、概念は直感的な理論に埋め込まれるか、複雑な記号的な知識構造に組織化されている。
第二の伝統は統計的知識を強調し、概念的知識はニューラルネットワークやその他の統計モデルの訓練によって得られたリッチな相関構造から生まれたものと見なしている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jun 2020 01:31:57 GMT)
Optimal Continual Learning has Perfect Memory and is NP-hard [19.6] 連続学習(CL)アルゴリズムは、連続的に観察された複数のタスクにまたがる予測や表現を漸進的に学習する。
本論文は、その理由を説明する理論的アプローチを開発する。
悲惨な忘れ物を避けるために,CLアルゴリズムが持つ計算特性を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jun 2020 11:20:38 GMT)
PNL: Efficient Long-Range Dependencies Extraction with Pyramid Non-Local
Module for Action Recognition [19.0] 非ローカルな手段にインスパイアされた非ローカルなブロックは、この問題に対処するために設計されている。
非ローカルブロックは、元のネットワークに計算コストを大幅に増加させる。
また、ビデオの地域相関をモデル化する能力も欠如している。
構造されたピラミッドモジュールにおける局所的相関を組み込んで非局所ブロックを拡張したピラミッド非局所(PNL)モジュールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jun 2020 07:40:23 GMT)
Implicit Class-Conditioned Domain Alignment for Unsupervised Domain
Adaptation [18.9] クラス条件付きドメインアライメントの現在の方法は、対象ドメインの擬ラベル推定に基づいて損失関数を明示的に最小化することを目的としている。
擬似ラベルから直接モデルパラメータの明示的な最適化の必要性を除去する手法を提案する。
サンプル選択手順を擬似ラベルで暗黙的にガイドするサンプリングベース暗黙アライメント手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jun 2020 00:20:21 GMT)
Isotropic SGD: a Practical Approach to Bayesian Posterior Sampling [18.6] この研究は、マルコフ連鎖モンテカルロ(SGMCMC)アルゴリズムの振舞いにおける勾配(SG)ノイズの役割の理解を深めるための統一的な数学的枠組みを定義する。
我々の定式化は, 定型学習率を用いてSG雑音を等方性にする, 後方サンプリングのための新しい実用的な手法の設計を解き放つ。
我々の提案は、sgmcmcの最先端技術と競合するが、より実用的である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jun 2020 07:31:21 GMT)
From Arguments to Key Points: Towards Automatic Argument Summarization [17.9] 1トピックあたりのキーポイントの数は、たいていの場合、議論の大部分をカバーするのに十分であることを示す。
さらに、ドメインの専門家が事前にこれらのキーポイントを予測できることがわかりました。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jun 2020 19:21:17 GMT)
Generalized Gumbel-Softmax Gradient Estimator for Various Discrete
Random Variables [16.6] ノードの勾配を評価することは、深層生成モデリングコミュニティにおいて重要な研究課題の1つである。
本稿では,連続緩和を伴うGumbel-Softmax推定器の一般バージョンを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jun 2020 10:38:58 GMT)
Long-distance free-space measurement-device-independent quantum key
distribution [16.5] 2光子干渉に基づく測定デバイス非依存量子鍵分布(MDI-QKD)は、検出システムに対する全ての攻撃に免疫する。
最初の自由空間 MDI-QKD は19.2km の都市大気チャネル上にあり、有効な大気の厚さをはるかに上回っている。
ここで開発された技術は、独立した単一光子の長距離干渉を含む自由空間における量子実験への道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jun 2020 07:33:49 GMT)
Can Synthetic Data Improve Object Detection Results for Remote Sensing
Images? [15.5] 本稿では,リモートセンシング画像航空機検出の性能向上のために,広域分布のリアルな合成データの利用を提案する。
レンダリング中に、インスタンスのサイズや背景画像のクラスなど、パラメータをランダムに設定します。
合成画像をよりリアルにするために,CycleGANと実際の未ラベル画像を用いて,画素レベルで合成画像を洗練する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jun 2020 02:23:22 GMT)
Hysia: Serving DNN-Based Video-to-Retail Applications in Cloud [15.1] 私たちは、V2Rアプリケーションの開発とデプロイを簡単にするために、Hysiaというクラウドベースのプラットフォームをマルチメディアの実践者や研究者に提供します。
Hysiaは、1)NVIDIA Video SDK、Facebook faiss、gRPCなどの最先端ライブラリをシームレスに統合すること、2)GPU計算を効率的に活用すること、3)新しいモデルをバインドして、急速に変化するディープラーニング(DL)技術を満たすこと。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jun 2020 08:45:53 GMT)
MLModelCI: An Automatic Cloud Platform for Efficient MLaaS [15.0] 当社はこのプラットフォームを,Apache 2.0ライセンス下でGitHub上でオープンソースプロジェクトとしてリリースしています。
私たちのシステムは、現在のMLトレーニングとサービスシステムのギャップを埋めます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jun 2020 07:48:20 GMT)
A two-level solution to fight against dishonest opinions in
recommendation-based trust systems [13.4] エージェントが他のエージェントに対して信頼を構築するために、複数の関係者からレコメンデーションを要求するシナリオを考察する。
収集レベルでは,エージェントが推薦の正確さを自己評価できるようにすることを提案する。
処理レベルでは,コラシオン攻撃に耐性のあるレコメンデーションアグリゲーション手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jun 2020 00:34:11 GMT)
Supervised Learning of Sparsity-Promoting Regularizers for Denoising [13.2] 本稿では,画像復調のための疎度促進型正規化器の教師あり学習法を提案する。
実験の結果,提案手法はよく知られた正規化器よりも優れた演算子を学習できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jun 2020 21:38:05 GMT)
Breaking the Limits of Remote Sensing by Simulation and Deep Learning
for Flood and Debris Flow Mapping [13.2] リモートセンシング画像から浸水深度と破砕流による地形変形を推定する枠組みを提案する。
水と破片の流れシミュレータは、様々な人工災害シナリオのトレーニングデータを生成する。
このような合成データに基づいてトレーニングされた注意U-NetおよびLinkNetアーキテクチャに基づく回帰モデルにより,最大水位と地形変形を予測することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jun 2020 10:59:15 GMT)
Deep learning to estimate the physical proportion of infected region of
lung for COVID-19 pneumonia with CT image set [13.1] 肺の感染部位の割合は、臨床医師が症例の重症度を判断するのを助ける視覚的証拠として用いられる。
感染地域を定量化した報告は、治療サイクル内で定期的にスキャンされた新型コロナウイルス患者の予後を予測するのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jun 2020 02:38:40 GMT)
Learning to Branch for Multi-Task Learning [12.5] ネットワーク内の共有や分岐の場所を学習するマルチタスク学習アルゴリズムを提案する。
本稿では,木分岐操作をガムベル・ソフトマックスサンプリング手法として用いる新しい木構造設計空間を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jun 2020 05:18:55 GMT)
Learning not to Discriminate: Task Agnostic Learning for Improving
Monolingual and Code-switched Speech Recognition [12.4] 本稿では、ドメイン逆学習を用いてタスクモデルを訓練することにより、これまでの作業よりもさらに改善する。
提案手法は,単語誤り率(WER)を3つの言語対に対して単言語およびコード切替テストセットで削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jun 2020 13:45:30 GMT)
One Neuron to Fool Them All [12.1] 我々は、そのニューロンの出力の直接摂動に対するモデル出力の頑健さの観点から、個々のニューロンの感度を評価する。
単一感受性ニューロンのみを標的とする損失関数を用いた攻撃は、完全なモデルをターゲットにしたものと同じくらい効果的に敵の例を見つける。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jun 2020 04:35:30 GMT)
Dual-stream Maximum Self-attention Multi-instance Learning [11.7] MIL(Multi-Instance Learning)は、インスタンスレベルのラベルが利用できない間に単一のクラスラベルがインスタンスのバッグに割り当てられる弱い教師付き学習の一種である。
ニューラルネットワークによりパラメータ化されたDSMILモデル(Dual-stream maximum self-attention MIL model)を提案する。
提案手法は,最高のMIL手法と比較して優れた性能を示し,ベンチマークMILデータセット上での最先端性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jun 2020 22:44:58 GMT)
End-to-end User Recognition using Touchscreen Biometrics [11.4] 目標は、モバイルデバイスの生データを使ってユーザーを透過的に識別できるエンドツーエンドシステムを作ることだった。
提案するシステムでは,タッチスクリーンからのデータはディープニューラルネットワークの入力に直接反映され,ユーザの同一性を決定することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jun 2020 16:38:09 GMT)
3D Point Cloud Feature Explanations Using Gradient-Based Methods [11.4] 我々は、3Dデータを扱うために画像データに作用することが示されているサリエンシ手法を拡張した。
3Dデータは本質的に疎いという洞察に基づいて、ボクセルベースの分類ネットワークによって学習された特徴を可視化する。
以上の結果から,Voxception-ResNetモデルではパラメータの5%まで精度を損なうことが可能であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jun 2020 23:17:24 GMT)
TG-GAN: Continuous-time Temporal Graph Generation with Deep Generative
Models [9.8] 本稿では,時系列グラフ生成のためのTG-GAN'と呼ばれる新しいモデルを提案する。
まず,時間予算とノード属性を共同でモデル化する新しい時間グラフ生成手法を提案する。
さらに、繰り返しアーキテクチャ上での時間とノードの符号化操作を組み合わせて生成されたシーケンスを識別する新しい時間グラフ識別器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jun 2020 19:47:40 GMT)
Policy Gradient from Demonstration and Curiosity [9.7] 本研究では,探索を促進し,本質的な報酬学習を促進するために,統合されたポリシー勾配アルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは, 疎外報酬信号を用いて, シミュレーションされたタスクに対して評価を行った。
エージェントは専門家の行動を模倣し、高いリターンを維持することができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jun 2020 10:57:48 GMT)
Tree Annotations in LiDAR Data Using Point Densities and Convolutional
Neural Networks [9.4] 本稿では,LiDARデータに木をアノテートするための3つの自動手法を提案する。
最初の方法は高密度点雲を必要とし、木同定のために特定のLiDARデータ属性を使用し、ほぼ90%の精度を達成する。
第2の方法は、低密度のLiDARデータセット上で、ボクセルベースの3D畳み込みニューラルネットワークを使用し、ほとんどの大きな木を正確に識別するが、ボクセル化プロセスのために小さな木と競合する。
第3の方法はPointNet++メソッドのスケールバージョンで、アウトドアポイントクラウド上で直接動作し、ISPRSベンチマークデータセット上でF_scoreの82.1%を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jun 2020 23:50:40 GMT)
A Survey on Generative Adversarial Networks: Variants, Applications, and
Training [9.3] GAN(Generative Adversarial Networks)は、教師なし学習の分野で大きな注目を集めている。
GANの優れた成功にもかかわらず、安定したトレーニングには依然として障害がある。
本稿では,GANトレーニングを安定させるために,異なる研究者が提案するいくつかのトレーニングソリューションについて調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jun 2020 09:04:41 GMT)
Random Hypervolume Scalarizations for Provable Multi-Objective Black Box
Optimization [8.9] 本稿では、$f(x)$が競合する可能性のある目的のベクトルを出力する多目的最適化について考察する。
証明可能な収束保証を伴う多目的最適化プロセスに、任意の証明可能な収束単目的最適化プロセスが、強制的に変換可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jun 2020 18:29:23 GMT)
Semi-Supervised Semantic Segmentation with Cross-Consistency Training [8.9] セマンティックセグメンテーションのための新しいクロス一貫性に基づく半教師付きアプローチを提案する。
提案手法は,いくつかのデータセットにおける最先端結果を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jun 2020 14:11:06 GMT)
Multi-split Optimized Bagging Ensemble Model Selection for Multi-class
Educational Data Mining [8.3] この研究は、2つの異なる大学における2つの異なる学部のデータセットを分析します。
コース配信の2段階(それぞれ20%と50%)の成績を予測することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jun 2020 03:22:33 GMT)
AR-DAE: Towards Unbiased Neural Entropy Gradient Estimation [8.2] ログ密度関数の勾配を近似するアモルト化残留復調オートエンコーダ(AR-DAE)を提案する。
我々は,変分オートエンコーダを用いた密度推定とソフトアクター・クリティックによる連続制御における最先端性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jun 2020 10:11:28 GMT)
An Empirical Analysis of the Impact of Data Augmentation on Knowledge
Distillation [7.7] 経験的リスク最小化を用いて訓練したディープラーニングモデルの一般化性能を大幅に改善することができる。
教師がMixUpやCutMixのような混合サンプル増強戦略を用いて訓練された場合、その一般化能力に障害がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jun 2020 13:01:00 GMT)
Tripartite genuinely entangled states from entanglement-breaking
subspaces [7.2] 両二分状態の領域が絡み合う部分空間である場合、三分状態は真に絡み合う状態であることを示す。
両部還元密度作用素が加法的EOFを持つ多部構造の構築に本研究の結果を適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jun 2020 09:00:18 GMT)
Physically constrained short-term vehicle trajectory forecasting with
naive semantic maps [6.9] 本稿では,エージェントの一般的な動きだけでなく,意味地図から関連する道路特徴を抽出する学習モデルを提案する。
我々は,道路境界を考慮した将来の動きを予測できるだけでなく,当初の訓練よりも長い時間的地平線の軌道を効果的かつ正確に予測できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jun 2020 09:52:44 GMT)
What takes the brain so long: Object recognition at the level of minimal
images develops for up to seconds of presentation time [5.5] 最小認識可能な画像(MIRC)のレベルにおける認識過程の時間軌跡について検討する。
MIRC画像は確実に認識できるが、画像の微小な変化が認識に劇的な影響を及ぼす。
眼球運動、知覚的意思決定、パターン完成などのプロセスがなぜ説明できないのかを論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jun 2020 13:33:04 GMT)
Off-the-shelf sensor vs. experimental radar -- How much resolution is
necessary in automotive radar classification? [5.5] 従来のレーダーセンサーの解像度はスパースデータ表現をもたらす。
新しいセンサーは、この挑戦的な分野に応用されるのを待っている。
異なるレーダ世代の2つのセンサを互いに評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jun 2020 19:51:34 GMT)
ProcData: An R Package for Process Data Analysis [5.3] この記事では、プロセスデータの処理、記述、分析のためのツールを提供するように設計されています。
不規則応答過程の情報を正規数値ベクトルに圧縮する2つのプロセスデータの特徴抽出手法をパッケージに実装する。
また、2012年度国際学生評価プログラムにおける、いくつかの対応プロセス生成装置と、気候管理項目の実際の対応プロセスのデータセットをパッケージに含めている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jun 2020 05:44:57 GMT)
Graph-Aware Transformer: Is Attention All Graphs Need? [5.2] GRaph-Aware Transformer (GRAT)はTransformerベースの最初のモデルであり、グラフ全体をエンドツーエンドでエンコードしデコードすることができる。
GRATはQM9ベンチマークで4つの回帰タスクに対する最先端のパフォーマンスを含む非常に有望な結果を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jun 2020 12:13:56 GMT)
SANOM Results for OAEI 2019 [5.2] 本稿では,SANOMの構成と,その成果を解剖学およびカンファレンストラックに記載する。
SANOMはHOBBIT platfromに適合しており、現在は登録ユーザー向けに提供されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jun 2020 12:33:47 GMT)
C-SL: Contrastive Sound Localization with Inertial-Acoustic Sensors [5.1] 任意の幾何形状の移動慣性音響センサアレイを用いたコントラスト音像定位(C-SL)を導入する。
C-SLは、音響測定から、自己教師された方法でアレイ中心の方向へのマッピングを学習する。
我々は、C-SLが提供する緩やかな校正プロセスが、真のパーソナライズされた補聴器アプリケーションへの道を開くと信じている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jun 2020 06:36:44 GMT)
Mermin's Inequalities of Multiple qubits with Orthogonal Measurements on
IBM Q 53-qubit system [4.9] IBM 53量子ビットの絡み合いは、N = 4 であるのに対し、長い鎖の場合、絡み合いは特別な接続にのみ有効である。
以上の結果から,IBM 53量子ビットの絡み合いは,N = 4 であるのに対して,長鎖の場合,絡み合いは特別な接続にのみ有効であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jun 2020 11:38:36 GMT)
Real-Time Model Calibration with Deep Reinforcement Learning [4.7] 本稿では,強化学習に基づくモデルパラメータ推定のための新しいフレームワークを提案する。
提案手法を2つのモデルベース診断試験ケースで実証し, 評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jun 2020 12:25:49 GMT)
Extensive Error Analysis and a Learning-Based Evaluation of Medical
Entity Recognition Systems to Approximate User Experience [4.7] 我々は、スパンミスマッチに注目し、その重大さが深刻なエラーから完全に許容されるエンティティ抽出まで様々であることを示す。
ドメイン固有のBERTベースのNERシステムでは、25%のエラーが同じラベルを持ち、ゴールドスタンダードエンティティと重複することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jun 2020 14:15:33 GMT)
A Machine Learning Early Warning System: Multicenter Validation in
Brazilian Hospitals [4.7] 臨床劣化の早期認識は、入院患者の死亡率と死亡率を減らすための主要なステップの1つである。
Intensive Care Unit, ICUと比較して, 病院病棟は注目度が低いため, プラットフォームがERHのストリームに接続されている場合, 危険な状況に対する意識が大幅に改善する可能性が示唆された。
機械学習の適用により、システムは患者のすべての履歴を考慮し、高いパフォーマンスの予測モデルを使用することで、インテリジェントな早期警告システムを実現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jun 2020 21:21:38 GMT)
A Flexible and Intelligent Framework for Remote Health Monitoring
Dashboards [4.6] ViSierraは、RPMプロジェクトでデータ監視ダッシュボードを設計するためのフレームワークである。
これらのプラットフォームは、従来のRPMプロジェクトに必要なすべての側面をカバーし、機械学習ソリューションのような新しい機能と組み合わせます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jun 2020 14:07:45 GMT)
Reconstruction of high-resolution 6x6-mm OCT angiograms using deep
learning [4.3] そこで本研究では,6x6mmアンギオグラムを改良したHARNet(Deep-learning-based High- resolution angiogram reconstruction network)を提案する。
ネットワークは、同じ目の3x3mmと6x6mmの血管造影からのデータに基づいて訓練された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jun 2020 21:18:03 GMT)
Adaptive convolutional neural networks for k-space data interpolation in
fast magnetic resonance imaging [4.1] 既存のディープラーニングベースの画像再構成手法は、一般的に、重量共有畳み込みニューラルネットワークをk空間データに適用する。
我々は、k空間データ(ACNN-k-Space)のための適応畳み込みニューラルネットワークと呼ばれるディープラーニングアルゴリズムを開発する。
提案手法は,k空間データのアンサンプから画像の再構成を効果的に行い,現在の最先端技術よりも画像再構成性能が大幅に向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jun 2020 18:15:47 GMT)
A bio-inspired bistable recurrent cell allows for long-lasting memory [3.8] 生体ニューロンの不安定性からインスピレーションを得て,長期記憶を持つRNNを細胞レベルで埋め込む。
これにより、新しいバイスタブルな生物学的にインスパイアされたリカレント細胞が登場し、時系列におけるRNNのパフォーマンスを強く改善することが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jun 2020 13:36:31 GMT)
D-VPnet: A Network for Real-time Dominant Vanishing Point Detection in
Natural Scenes [3.8] バリシングポイント(VP)は、オブジェクトを2D写真から3D空間にマッピングするための有用なヒントを提供する。
自然界における支配的なVPを検出するために,新しい畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jun 2020 17:12:27 GMT)
The Hessian Estimation Evolution Strategy [3.8] 我々はヘッセン推定進化戦略と呼ばれる新しいブラックボックス最適化アルゴリズムを提案する。
アルゴリズムは、目的関数の曲率を直接推定することにより、サンプリング分布の共分散行列を更新する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jun 2020 07:30:53 GMT)
Distributed Learning on Heterogeneous Resource-Constrained Devices [3.6] 我々は、ローエンドからハイエンドまで多種多様なデバイスからなる分散システムを考える。
このような異種システムにおける分散学習を実現するための最初のアプローチを提案する。
このアプローチを適用すると、各デバイスは、その能力に適合するトポロジを備えたニューラルネットワーク(NN)を使用するが、これらのNNの一部は、同じトポロジを共有して、それらのパラメータを共同で学習することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jun 2020 16:58:49 GMT)
A generalized Bayes framework for probabilistic clustering [3.3] k平均とその変種のようなロスベースのクラスタリング手法は、データ内のグループを見つけるための標準ツールである。
混合モデルに基づくモデルベースのクラスタリングは代替手段を提供するが、そのような手法は計算上の問題に直面し、カーネルの選択に対して大きな感度を持つ。
本稿では,これらの2つのパラダイムをGibs後続法を用いてブリッジする一般化ベイズフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jun 2020 18:49:32 GMT)
Adversarial Optimal Transport Through The Convolution Of Kernels With
Evolving Measures [3.2] サンプルベース最適輸送問題の解法として,新しいアルゴリズムを提案する。
分布のモンテカルロシミュレーションとしてのテスト関数の表現は、アルゴリズムを次元に頑健にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jun 2020 03:32:00 GMT)
I know why you like this movie: Interpretable Efficient Multimodal
Recommender [3.1] 効率的なマニフォールド密度推定器(EMDE)モデルが導入された。
ModelはLocal Sensitive HashingとCount-Min Sketchアルゴリズムを利用する。
項目検索手法の特性により,このモデルをホワイトボックス設定で解釈することが可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jun 2020 09:59:28 GMT)
Simple and efficient algorithms for training machine learning potentials
to force data [2.9] Ab initio量子シミュレーションのデータに基づいて訓練された機械学習モデルは、前例のない精度で分子動力学ポテンシャルを生み出している。
制限要因の1つは、利用可能なトレーニングデータの量であり、入手するのにコストがかかる。
有機化学およびバルクアルミニウムのための実世界のデータセットから力のトレーニングにより、その精度をベンチマークする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jun 2020 19:36:40 GMT)
Causal Discovery from Incomplete Data using An Encoder and Reinforcement
Learning [2.4] 新たなエンコーダと強化学習(RL)を用いて不完全データから因果構造を発見する手法を提案する。
エンコーダは、データ計算の欠如と特徴抽出のために設計されている。
本手法は不完全な観測データを入力として、因果構造グラフを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jun 2020 23:33:47 GMT)
Smooth Proxy-Anchor Loss for Noisy Metric Learning [2.3] 本稿では,Smooth Proxy-Anchor Lossを用いて,ノイズラベルの存在を克服できるメトリクス学習手法を提案する。
提案手法の性能と現状のMetric Learningの損失(プロキシベースとペアベース)を比較した。
その結果、Recall@1ではMultiSimilarityとProxy-Anchor Lossに関して2.63と3.29の改善が見られた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jun 2020 09:33:04 GMT)
Service mining for Internet of Things [1.6] Internet of Thingsサービスのボトムアップで興味深い関係を見つけるためのサービスマイニングフレームワークが提案されている。
発見されたサービス関係の面白さを評価するための指標のセットを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jun 2020 01:44:15 GMT)
Why does the Kerr-Newman black hole have the same gyromagnetic ratio as
the electron? [1.6] このプランクスケール行列力学にヤン・ミルズゲージ場を組み込む方法を示す。
行列力学における自発的な局所化が、ゲージ場と相対論的な点粒子に結合した一般相対性理論をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jun 2020 16:42:35 GMT)
Resolution-Enhanced MRI-Guided Navigation of Spinal Cellular Injection
Robot [1.5] 磁気共鳴画像(MRI)の解像度を超えた手術ロボットのナビゲーション手法を提案する。
このロボットは、幹細胞を脊髄に注入するために特別に設計された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jun 2020 23:07:55 GMT)
Template-based Question Answering using Recursive Neural Networks [1.5] 自然言語の質問を自動的に学習し、分類するニューラルネットワークベースのアプローチを提案する。
入力質問はベクトル表現に符号化される。
モデルはLC-QuADデータセットでトレーニングされ、評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jun 2020 01:41:26 GMT)
Coverage probability in wireless networks with determinantal scheduling [1.5] ネットワーク送信をランダムにスケジューリングするアルゴリズムを新たに提案する。
アロハと同様に、それらはカバー確率と送信の試みのエレガントな分析の対象であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jun 2020 04:05:50 GMT)
Conditional Sig-Wasserstein GANs for Time Series Generation [1.3] 本研究では,時系列の時間的依存を捕捉し,効率よく訓練できる条件付きAR-FNNという新しいジェネレータを開発した。
提案手法は, 合成データセットと実験データセットの両方で検証し, 類似性と予測能力の指標に関して, 従来手法のベンチマークを一貫して, 著しく上回っていることを検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jun 2020 17:38:55 GMT)
Pre-training Polish Transformer-based Language Models at Scale [1.0] 本稿では,人気のあるBERTアーキテクチャに基づくポーランド語のための2つの言語モデルを提案する。
本稿では,データを収集し,コーパスを作成し,モデルを事前学習するための方法論について述べる。
次に、ポーランド語の13の課題について、我々のモデルを評価し、そのうち11つの改善点を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jun 2020 12:58:43 GMT)
Neural Physicist: Learning Physical Dynamics from Image Sequences [0.6] 深層ニューラルネットワークを用いて画像シーケンスから直接物理力学を学習するニューラルフィジスト(NeurPhy)という新しいアーキテクチャを提案する。
我々のモデルは、物理的に意味のある状態表現を抽出するだけでなく、見えない画像列の長期予測を可能にする状態遷移ダイナミクスを学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jun 2020 04:36:51 GMT)
Sustainability of ICT hardware procurement in Switzerland -- A
status-quo analysis of the public procurement sector [0.6] 持続可能な調達は、購入行動と資源効率、気候変動、社会的責任、その他の持続可能性基準に関連する幅広い目標とを一致させることを要求する。
ICTは、温室効果ガス(GHG)排出量を減らすためのソリューションを提供する低炭素経済にとって、一般的には重要な実現手段として期待されている。
ICTハードウェアに関するケーススタディでは,「製品グループごとの明確な定義の欠如」,「持続可能な製品に関する市場知性を欠いている」,「革新的アプローチの障壁としての柔軟性のない手順と態度」の3つの重要な障壁について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jun 2020 16:04:36 GMT)
Simultaneous Perturbation Stochastic Approximation for Few-Shot Learning [0.6] 本稿では, プロトタイプ型ネットワーク手法に基づく, プロトタイプライクな少数ショット学習手法を提案する。
ベンチマークデータセットを用いた実験の結果,提案手法は元のネットワークよりも優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jun 2020 09:47:58 GMT)
Deep Adversarial Koopman Model for Reaction-Diffusion systems [0.3] 本稿では,反応拡散系に数値シミュレーション戦略を適用する。
逆方向と勾配方向の損失を導入し、予測を強固にする。
提案したモデルは、不足したトレーニングデータを扱うように拡張され、制御の観点から問題を再キャストする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jun 2020 23:12:12 GMT)
Bombus Species Image Classification [0.2] 昆虫学者や生態学者などは、フィールドワークや研究で遭遇したバンブルミツバチの種を迅速かつ正確に特定することに苦慮している。
本研究では,移動学習から派生した画像分類システムが,この課題に対処できるかどうかを検討した。
Google Inception、Oxford VGG16、VGG19、Microsoft ResNet 50を使いました。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jun 2020 21:28:32 GMT)
Predicting and Analyzing Law-Making in Kenya [0.0] 結果を予測するために,請求書から抽出した特徴を組み合わせた機械学習モデルを開発し,訓練した。
法案のテキストは、法案が提出された年月や、法案が属するカテゴリほど関連性がないことを観察した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jun 2020 20:21:50 GMT)
Unsupervised Paraphrase Generation using Pre-trained Language Models [0.0] OpenAIのGPT-2は、流動的で、十分に定式化された、文法的に一貫性のあるテキストを生成する能力で有名である。
我々は、GPT-2のこの生成能力を活用し、ラベル付きデータから何の監督も受けずにパラフレーズを生成する。
実験の結果,我々のモデルで生成したパラフレーズは質が良く,多種多様であり,データ拡張に使用する場合のダウンストリームタスク性能が向上することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jun 2020 19:40:19 GMT)
Universal Vector Neural Machine Translation With Effective Attention [0.0] 本稿では,エンコーダ-デコーダモデルに基づくニューラルネットワーク翻訳の特異モデルを提案する。
我々は、複数の言語を予測できる中立/ユニバーサルモデル表現を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jun 2020 01:13:57 GMT)
Thermalisation in a Bose-Hubbard dimer with modulated tunneling [0.0] 周期的に変調されたBose-Hubbard二量体モデルは、実験的に実現可能で高度に調整可能なプラットフォームを提供する。
本研究では,Floquet系における熱化の連接を確立するために,時間外不整合相関器を適用した。
非ゼロ量子リアプノフ指数もフロケモードの非局在化の測定から推定できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jun 2020 04:48:38 GMT)
The wisdom of the few: Predicting collective success from individual
behavior [0.0] 発見者」の小さなセットは、彼らが訪れたレンガとモルタルの店にとって、信頼できる成功予測を提供する。
購入履歴だけでは発見者の小さな集合を検出できる」と述べた。
その結果,大規模購入データにアクセス可能な企業や組織は,発見者を検出し,その行動を利用して市場の動向を予測できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jun 2020 09:33:46 GMT)
Statistical Estimation of High-Dimensional Vector Autoregressive Models [0.0] 本稿では、高次元時系列と、その時系列にスパースVARモデルを適用するために提案される異なる正規化推定手順に焦点をあてる。
高次元VARモデルのスパーシティスキームが提案され,時系列設定に適していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jun 2020 15:25:20 GMT)
Sideband control of a multimode quantum bulk acoustic system [0.0] マルチモードバルク音響システムは超伝導量子計算での使用を約束している。
本研究では,各モードの均一周波数間隔に邪魔されることなく,個々の音響モードへのアクセスを実験的に実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jun 2020 18:36:17 GMT)
On the Effectiveness of Neural Text Generation based Data Augmentation
for Recognition of Morphologically Rich Speech [0.0] 我々は、RNNLMからの知識をテキスト生成に基づくデータ拡張による単一パスBNLMに転送することで、会話音声書き起こしシステムのオンライン性能を大幅に改善した。
第1パスでRNN-BNLMを使用し、第2パスで、オフラインのASR結果をさらに改善できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jun 2020 09:01:04 GMT)
Neuroevolution in Deep Neural Networks: Current Trends and Future
Challenges [0.0] 人工深層ニューラルネットワーク(DNN)のアーキテクチャ構成と学習,あるいはトレーニングに,さまざまな手法が適用されている。
進化的アルゴリズム(EA)は、DNNの自動最適化とトレーニングのための計算可能な方法として勢いを増している。
本稿では,DNNのアーキテクチャ構成とトレーニングにEAを用いた最先端の作業について,総合的な調査,議論,評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jun 2020 17:28:25 GMT)
Mean field limit for many-particle interactions [0.0] 我々は,N-粒子シュロディンガー方程式から得られる粒子の実際の進化と平均場への解との誤差が,常に1/Nに近似することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jun 2020 19:58:53 GMT)
Machine Learning for Imaging Cherenkov Detectors [0.0] 本稿では,チェレンコフ検出器への応用を目的とした新しい方向について述べる。
検出器の設計とキャリブレーションの最近の進歩と粒子識別について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jun 2020 22:57:14 GMT)
Host-Pathongen Co-evolution Inspired Algorithm Enables Robust GAN
Training [0.0] GAN(Generative Adversarial Network)は、互いに訓練されたニューラルネットワークのペアである。
GANは、現実の映画、画像、テキストの印象的な模倣を生み出すことができました。
我々は、より堅牢なGAN訓練アルゴリズムを提案し、より少ない計算力を使用しながら、高品質な画像を生成するための安定性と優れた能力を実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jun 2020 11:21:03 GMT)
Hierarchical regularization networks for sparsification based learning
on noisy datasets [0.0] 階層は、連続的により微細なスケールで特定される近似空間から従う。
各スケールでのモデル一般化を促進するため,複数次元にわたる新規な射影型ペナルティ演算子も導入する。
その結果、合成データセットと実データセットの両方において、データ削減およびモデリング戦略としてのアプローチの性能が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jun 2020 18:32:24 GMT)
Geometric properties of adiabatic quantum thermal machines [0.0] この動作モードとマシンの性能を特徴付ける多くの観測装置が幾何学的特性を持つことを示す。
本研究は, 断熱機の運転とその効率が, これらの幾何学的側面と密接に関連していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jun 2020 10:25:53 GMT)
Fast Modeling and Understanding Fluid Dynamics Systems with
Encoder-Decoder Networks [0.0] 本研究では,有限体積シミュレータを用いて,高精度な深層学習に基づくプロキシモデルを効率的に教えることができることを示す。
従来のシミュレーションと比較して、提案したディープラーニングアプローチはより高速なフォワード計算を可能にする。
深層学習モデルの重要物理パラメータに対する感度を定量化することにより、インバージョン問題を大きな加速で解くことができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jun 2020 17:14:08 GMT)
Exact and heuristic methods for the discrete parallel machine scheduling
location problem [0.0] 問題は、有限個の候補の中から$p$マシンの位置を選択し、これらのマシン上の一連のジョブをスケジューリングすることである。
広範囲な計算実験によって評価される新しいアークフロー定式化,列生成,3つの手順を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jun 2020 00:10:18 GMT)
Enterprise Systems Lifecycle-wide Innovation Readiness [0.0] A VICTORY aprioriモデルは、継続的エンタープライズシステム革新のための組織的準備のための8つの構成要素のコントリビューションを比較します。
結果として、8つの準備の8つの構成要素のうち6つは、エンタープライズシステム革新のための組織的準備に重要な貢献をしていることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jun 2020 07:35:11 GMT)
Detecting structural perturbations from time series with deep learning [0.0] 本稿では,関数型時系列から構造摂動を推定するためのグラフニューラルネットワークを提案する。
データ駆動型アプローチは典型的な再構成手法より優れていることを示す。
この研究は、現実世界の複雑なシステムのレジリエンスを研究するための実践的な方法を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jun 2020 13:08:40 GMT)
ComboNet: Combined 2D & 3D Architecture for Aorta Segmentation [0.0] フル解像度でトレーニングすれば、ディープラーニングによる3Dセグメンテーションが、最高の精度を達成するための理想的な方法だ。
3Dセグメンテーションアプリケーションのほとんどは、完全な解像度ではなくサブサンプル入力を処理する。
Combonetは3つのサブネットワーク構造でエンドツーエンドで設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jun 2020 15:02:55 GMT)
Collective Photon Assisted Dressing of Atomic Levels by the number $N$
of Correlated Atoms [0.0] 原子、スピン、あるいは一般には、量子系の間の多くの身体の集合的相関が適切な方法であることを示すかもしれない。
エネルギー保存を考慮した光子誘起励起交換を発現する新規演算子が導入された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jun 2020 08:54:26 GMT)
Blockchain in the management of science: conceptual models, promises and
challenges [0.0] 科学のためのブロックチェーンの支持者は、この技術を、偏見、赤いテープ、データ不正から科学を解放するツールとして提示し、新しいアイデアに対する金融支援を確保する革新的な手段を提供する。
一つは、金融インセンティブのある暗号経済を科学に導入することである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jun 2020 19:49:32 GMT)
Bell Non-Locality in Many Body Quantum Systems with Exponential Decay of
Correlations [0.0] 本稿では,非古典的な身体行動を探るためのツールとしてベル不等式を用いる。
量子多体系の大規模な族がほとんど局所的に振舞い、ベルの不等式(そうであれば)を非重要な量でのみ違反することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jun 2020 22:41:44 GMT)
Backflashes in fast-gated avalanche photodiodes in quantum key
distribution [0.0] InGaAs単光子アバランシェフォトダイオード(APD)は、高ビットレート量子鍵分布の鍵となる。
バックフレッシュがGHz帯の自己拡散型APDにもたらすセキュリティの脅威について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jun 2020 08:23:45 GMT)
An Augmented Translation Technique for low Resource language pair:
Sanskrit to Hindi translation [0.0] 本研究では、低リソース言語ペアに対してZST(Zero Shot Translation)を検査する。
サンスクリット語からヒンディー語への翻訳では、データが不足しているのと同じアーキテクチャがテストされている。
データストレージのメモリ使用量を削減するため,単語埋め込みの次元化を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jun 2020 17:01:55 GMT)
A Note on Deepfake Detection with Low-Resources [0.0] ディープフェイク(Deepfakes)とは、ニューラルネットワークを使って顔が違う人物の顔に代わることの多い、変化を含むビデオである。
本稿では,ユーザのDeepfakesを計算能力に乏しく検出する2つの方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jun 2020 11:07:08 GMT)
A Hybrid Framework for Matching Printing Design Files to Product Photos [0.0] 提案するリアルタイム画像マッチングフレームワークは,高度に調整された深層畳み込みネットワークから得られる手作り特徴と深部特徴の両方を利用するという意味でハイブリッドである。
私たちが注目するマッチング問題は、特定のアプリケーション、すなわち、デザインを製品の写真マッチングに印刷することに特化しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jun 2020 15:39:14 GMT)