Exploring Category-Agnostic Clusters for Open-Set Domain Adaptation [138.3] 本稿では、カテゴリ非依存クラスタ(SE-CC)を対象ドメインのカテゴリ非依存クラスタと組み合わせた、新たなアーキテクチャを提案する。
クラスタリングは、対象ドメイン特有の基盤となるデータ空間構造を明らかにするカテゴリ非依存クラスタを得るために、ラベルなしのターゲットサンプルすべてにわたって実行される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 16:19:02 GMT)
Optimally Deceiving a Learning Leader in Stackelberg Games [123.1] MLコミュニティの最近の結果は、リーダーがStackelbergゲームでコミットする最適な戦略を計算するために使用される学習アルゴリズムが、フォロワーによる操作に影響を受けやすいことを明らかにしている。
本稿は、リーダーとフォロワー間の学習相互作用に関する様々なシナリオにおいて、フォロワーが(最適に近い)ペイオフを計算することは、常に可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 16:18:21 GMT)
Transferring and Regularizing Prediction for Semantic Segmentation [115.9] 本稿では,セマンティックセグメンテーションの本質的特性を利用して,モデル伝達におけるそのような問題を緩和する。
本稿では,モデル転送を教師なし方式で正規化するための制約として固有特性を課す予測伝達の正規化器(RPT)を提案する。
GTA5とSynTHIA(synthetic data)で訓練されたモデルの都市景観データセット(アーバンストリートシーン)への転送に関するRTPの提案を検証するため、大規模な実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 16:19:41 GMT)
Invariant Causal Prediction for Block MDPs [106.6] 環境全体にわたる一般化は、実世界の課題への強化学習アルゴリズムの適用の成功に不可欠である。
本稿では,多環境環境における新しい観測を一般化するモデル不適合状態抽象化(MISA)を学習するための不変予測法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 18:01:02 GMT)
Optimization Theory for ReLU Neural Networks Trained with Normalization
Layers [82.6] ディープニューラルネットワークの成功は、部分的には正規化レイヤの使用によるものだ。
我々の分析は、正規化の導入がランドスケープをどのように変化させ、より高速なアクティベーションを実現するかを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 23:55:54 GMT)
NADS: Neural Architecture Distribution Search for Uncertainty Awareness [79.2] 機械学習(ML)システムは、トレーニングデータとは異なるディストリビューションから来るテストデータを扱う場合、しばしばOoD(Out-of-Distribution)エラーに遭遇する。
既存のOoD検出アプローチはエラーを起こしやすく、時にはOoDサンプルに高い確率を割り当てることもある。
本稿では,すべての不確実性を考慮したアーキテクチャの共通構築ブロックを特定するために,ニューラルアーキテクチャ分布探索(NADS)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 17:39:07 GMT)
Self-Supervised Reinforcement Learning for Recommender Systems [77.4] 逐次リコメンデーションタスクのための自己指導型強化学習を提案する。
提案手法は,2つの出力層を持つ標準レコメンデーションモデルを強化する。
このようなアプローチに基づいて、自己監督型Q-ラーニング(SQN)と自己監督型アクター・クライブ(SAC)という2つのフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 09:36:45 GMT)
Dynamic Fusion Network for Multi-Domain End-to-end Task-Oriented Dialog [70.8] 本稿では,対象ドメインと各ドメインの関連性を自動的に活用する新しい動的核融合ネットワーク(DF-Net)を提案する。
トレーニングデータが少ないと、平均13.9%の事前最良モデルを上回り、転送可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 13:20:43 GMT)
Petri Nets with Parameterised Data: Modelling and Verification (Extended
Version) [68.0] 我々は、カタログネットと呼ばれるカラーペトリネットの拡張を紹介し、研究し、このタイプのプロセスを捉える2つの重要な特徴を提供する。
我々は、新しい価値注入が特に扱いにくい機能であることを示し、それを改ざんするための戦略について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 17:26:08 GMT)
ClarQ: A large-scale and diverse dataset for Clarification Question
Generation [67.1] そこで我々は,スタックエクスチェンジから抽出したポストコメンデーションに基づいて,多様な,大規模な明確化質問データセットの作成を支援する,新しいブートストラップフレームワークを考案した。
質問応答の下流タスクに適用することで,新たに作成したデータセットの有用性を定量的に示す。
我々はこのデータセットを公開し、ダイアログと質問応答システムの拡張という大きな目標を掲げて、質問生成の分野の研究を促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 17:18:39 GMT)
Automatic Discourse Segmentation: an evaluation in French [65.0] 本稿では, 部分分割法と, 部分分割品質の予備評価について述べる。
我々は,マーカーリストと統計POSラベリングという,複数の言語で同時に利用可能なリソースのみに基づく3つのモデルを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 20:27:29 GMT)
Bandit Samplers for Training Graph Neural Networks [63.2] グラフ畳み込みネットワーク(GCN)の訓練を高速化するために, ばらつきを低減したサンプリングアルゴリズムが提案されている。
これらのサンプリングアルゴリズムは、グラフ注意ネットワーク(GAT)のような固定重みよりも学習重量を含む、より一般的なグラフニューラルネットワーク(GNN)には適用できない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 07:39:31 GMT)
Multiplicative noise and heavy tails in stochastic optimization [63.0] 経験的最適化は現代の機械学習の中心であるが、その成功における役割はまだ不明である。
分散による離散乗法雑音のパラメータによく現れることを示す。
最新のステップサイズやデータを含む重要な要素について、詳細な分析を行い、いずれも最先端のニューラルネットワークモデルで同様の結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 09:58:01 GMT)
Convergence of adaptive algorithms for weakly convex constrained
optimization [59.4] モローエンベロープの勾配のノルムに対して$mathcaltilde O(t-1/4)$収束率を証明する。
我々の分析では、最小バッチサイズが1ドル、定数が1位と2位のモーメントパラメータが1ドル、そしておそらくスムーズな最適化ドメインで機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 17:43:19 GMT)
Single Image Deraining via Scale-space Invariant Attention Neural
Network [58.5] 我々は,カメラに対するレインステーキの外観の視覚的変化に対処するスケールの概念に取り組む。
本稿では,画素領域よりもコンパクトでロバストな畳み込み特徴領域のマルチスケール相関を表現することを提案する。
このようにして、機能マップの最も活発な存在を、有能な特徴として要約する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 01:35:10 GMT)
Augmenting Data for Sarcasm Detection with Unlabeled Conversation
Context [55.9] 本稿では,会話コンテキストを利用して意味のあるサンプルを生成する新しいデータ拡張手法であるCRA(Contextual Response Augmentation)を提案する。
具体的には,提案手法を訓練し,FigLang2020の皮肉検出タスクに参加し,RedditとTwitterのデータセットで最高のパフォーマンスを実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 09:00:11 GMT)
Multi-Agent Interactions Modeling with Correlated Policies [53.4] 本稿では,マルチエージェントインタラクションモデリング問題をマルチエージェント模倣学習フレームワークに実装する。
相関ポリシー(CoDAIL)を用いた分散型適応模倣学習アルゴリズムの開発
様々な実験により、CoDAILはデモレーターに近い複雑な相互作用をより良く再生できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 11:22:24 GMT)
Non-Convex SGD Learns Halfspaces with Adversarial Label Noise [50.7] 分布固有モデルにおいて,同種半空間の学習を代理する問題に対する解を示す。
任意の凸分布において、誤分類誤差は本質的にハーフスペースの誤分類誤差につながることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 18:55:59 GMT)
Learning Halfspaces with Tsybakov Noise [50.7] テュバコフ雑音の存在下でのハーフスペースの学習可能性について検討する。
真半空間に関して誤分類誤差$epsilon$を達成するアルゴリズムを与える。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 14:25:02 GMT)
Discrete Latent Variable Representations for Low-Resource Text
Classification [47.9] テキストに対する離散潜在変数モデルを学習するためのアプローチを検討する。
低リソース文書と文分類のための特徴として,学習した表現の性能を比較した。
ハードEMの償却版は、特に低リソース状態においてよく機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 06:55:13 GMT)
Semantic Robustness of Models of Source Code [44.1] 深層ニューラルネットワークは敵の例に弱い - 誤った予測をもたらす小さな入力摂動だ。
このような敵に頑健なモデルを学習するために、敵の訓練を行う方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 20:50:05 GMT)
A PDD Decoder for Binary Linear Codes With Neural Check Polytope
Projection [44.0] 基本ポリトープに基づく最大可算(ML)復号問題に対処するPDDアルゴリズムを提案する。
また、PDD復号アルゴリズムの最も時間を要する部分に機械学習技術を統合することを提案する。
本稿では、デコード遅延を低減するために特別に設計されたニューラルCPP(N CPP)アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 07:57:15 GMT)
On Improving Temporal Consistency for Online Face Liveness Detection [43.3] 我々は、下流の顔認識システムの安全性を高めるために、オンラインの顔のライブネス検出システムの改善に重点を置いている。
この問題に対処するため,時間的整合性に基づく単純かつ効果的な解法を提案する。
トレーニング段階では、時間的一貫性の制約を統合するために、時間的自己スーパービジョンの損失とクラス一貫性の損失が提案される。
展開段階では、トレーニング不要な非パラメトリック不確実性推定モジュールが開発され、予測を適応的に円滑にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 19:19:47 GMT)
Data Manipulation: Towards Effective Instance Learning for Neural
Dialogue Generation via Learning to Augment and Reweight [39.2] 現在の最先端のニューラルダイアログモデルは、データ駆動パラダイムに従って人間の会話から学習する。
人間の会話のオープンな性質のため、ユーザ生成トレーニングデータの質は大きく異なる。
信頼性の高いサンプルに対してデータ分布を積極的に再構成するデータ操作フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 14:01:55 GMT)
Protecting Against Image Translation Deepfakes by Leaking Universal
Perturbations from Black-Box Neural Networks [37.9] 我々は,ブラックボックス画像翻訳深度生成システムの効率よく破壊する手法を開発した。
分類ブラックボックス攻撃の単純適応により、現実世界における画像翻訳システムに対するクエリの禁止数が増加する。
本稿では,画像の攻撃に要するクエリ数を大幅に削減する,フラストレーションに富んだ,かつ高効率なアルゴリズムであるLUP(Universal Perturbations)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 15:02:27 GMT)
ConfNet2Seq: Full Length Answer Generation from Spoken Questions [35.6] 本稿では,音声質問とファクトイド回答から全長の自然言語回答を生成する新しいシステムを提案する。
予め訓練された自動音声認識器から抽出された混乱ネットワークとして、音声シーケンスをコンパクトに表現する。
本研究では,259,788件の音声質問の大規模データセット,そのファクトイド回答,およびそれに対応する全文回答を公表する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 08:39:41 GMT)
Bi-Level Graph Neural Networks for Drug-Drug Interaction Prediction [33.7] 薬物-薬物相互作用(DDI)やタンパク質-タンパク質相互作用(PPI)などの生物学的リンク予測タスクをモデル化するためのBi-GNNを導入する。
我々のモデルは、高レベル相互作用グラフと低レベル表現グラフの両方からの情報の利用を可能にするだけでなく、データのバイレベルの性質に対処する将来の研究機会のベースラインも提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 04:49:26 GMT)
List Learning with Attribute Noise [33.3] 属性雑音を用いたリスト学習モデルを導入・研究する。
そこで本研究では,下層構造分布の仮定に基づいて,疎結合を効率的にリストアップできることを示す。
その結果, リスト学習モデルにおいても, 使われる表現によらず, パリティとマイノリティーの効率的な学習は不可能であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 21:55:15 GMT)
To Each Optimizer a Norm, To Each Norm its Generalization [31.7] 過度なパラメータ化と過度なパラメータ化の条件下でのトレーニングデータを補間する線形モデルに対する最適化手法の暗黙的な正規化について検討する。
我々は、標準最大値 l2-margin への収束解析は任意であり、データによって誘導されるノルムの最小化がより良い一般化をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 21:07:38 GMT)
XiaoiceSing: A High-Quality and Integrated Singing Voice Synthesis
System [31.3] XiaoiceSingは、スペクトル、F0、持続時間モデリングのための統合ネットワークを利用する歌声合成システムである。
XiaoiceSingは音質1.44 MOS、発音精度1.18、自然性1.38で畳み込みニューラルネットワークのベースラインシステムを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 09:09:59 GMT)
Sample Efficient Reinforcement Learning via Low-Rank Matrix Estimation [30.1] 連続状態と行動空間を用いた強化学習において,Q$関数を効率よく学習する方法を考える。
我々は、$epsilon$-Schmidt $Q$-functionと$widetildeO(frac1epsilonmax(d1, d_2)+2)$のサンプル複雑性を求める単純な反復学習アルゴリズムを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 00:55:35 GMT)
High-Precision Extraction of Emerging Concepts from Scientific
Literature [29.6] 学術文献の教師なし概念抽出法を提案する。
arXivのコンピュータサイエンス論文のコーパスから、我々の手法は99%の精度@1000を達成することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 23:48:27 GMT)
SegNBDT: Visual Decision Rules for Segmentation [26.9] セグメンテーションのためのハイブリッドニューラルネットワークと決定ツリーモデルを構築した。
セグメンテーションにサラリティー手法を拡張することで意味的な視覚的意味を得る。
我々のモデルは最先端のHRNetV2セグメンテーションモデルの2-4%以内の精度が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 23:10:02 GMT)
Learning Navigation Costs from Demonstration with Semantic Observations [24.5] 本稿では,自律型ロボットナビゲーションにおける意味的観察を用いた逆強化学習(IRL)に焦点を当てた。
観測シーケンスからセマンティッククラス確率を推定するマップエンコーダと、セマンティックな特徴よりもディープニューラルネットワークとして定義されるコストエンコーダを開発する。
提案手法は,自動車,歩道,道路路面のセマンティックな観察に頼って,自律走行CARLAシミュレータにおける交通ルールに従うことを学習していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 01:17:56 GMT)
A Probabilistic Model with Commonsense Constraints for Pattern-based
Temporal Fact Extraction [23.3] 生成過程において事実抽出を定式化する確率的グラフィカルモデルを提案する。
監督なしに、真の事実とパターンの信頼性を自動的に推測する。
実験の結果,本モデルはニュースデータから真の時間的事実を抽出する既存の手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 13:48:04 GMT)
Improving Deep Metric Learning with Virtual Classes and Examples Mining [23.1] MIRAGEは、生成した例から完全に構成された仮想クラスに依存する世代ベースの手法である。
仮想クラスが一般的なデータセットの結果を大幅に改善できることを実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 17:09:43 GMT)
A framework for step-wise explaining how to solve constraint
satisfaction problems [22.0] 本研究では,人に対する理解が容易な方法で,伝播時に行うことができる推論ステップを説明することの課題について検討する。
そこで我々は, 制約解決者説明可能な機関を提供することを目標とし, 問題解決者への信頼構築に役立てる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 11:35:41 GMT)
DNF-Net: A Neural Architecture for Tabular Data [21.8] ニューラルネットワークの新しい汎用アーキテクチャであるDNF-Netを提案する。
DNF-Netは、アフィン軟閾値決定項上での解離正規形(DNF)の論理ブール式に対応する構造を持つモデルである。
DNF-Nets は表型データよりも FCN を大幅に上回っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 14:21:45 GMT)
DSAC: Distributional Soft Actor Critic for Risk-Sensitive Reinforcement
Learning [21.8] 分散ソフトアクター批判(DSAC)と呼ばれる新しい強化学習アルゴリズムを提案する。
DSACは、蓄積された報酬の分配情報を利用して、より良いパフォーマンスを実現する。
本実験は,RLにおける分布モデルを用いて,リスク逆制御とリスク探索制御の両方において,エージェントがより優れた性能を発揮することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 02:08:35 GMT)
An Edge Information and Mask Shrinking Based Image Inpainting Approach [20.8] 欠損領域における高周波情報と低周波情報の両方を修復する能力は、復元画像の品質にかなりの影響を及ぼす。
本稿では,2つのモデルからなるエッジ情報とマスク縮小画像の塗装手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 05:15:52 GMT)
A Mean-field Analysis of Deep ResNet and Beyond: Towards Provable
Optimization Via Overparameterization From Depth [19.9] 勾配降下(SGD)を伴う深層ニューラルネットワークのトレーニングは、現実世界の風景でのトレーニング損失をゼロにすることが多い。
我々は,アラーがグローバルであるという意味で優れたトレーニングを享受する,無限大深部残差ネットワークの新たな限界を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 19:10:15 GMT)
Approximate Cross-validation: Guarantees for Model Assessment and
Selection [18.8] クロスバリデーション(CV)は、予測モデルの評価と選択のための一般的なアプローチである。
経験的リスク最小化の最近の研究は、トレーニングセット全体からウォームスタートした1つのニュートンで高価なリフィットを近似している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 02:03:47 GMT)
CLEval: Character-Level Evaluation for Text Detection and Recognition
Tasks [18.3] 既存の評価指標は、テキストの検出と認識方法の公正で信頼性の高い比較を提供していない。
文字がテキストの重要な要素であるという事実に基づいて,文字レベル評価尺度(CLEval)を提案する。
CLEvalは、検出と認識と、各モジュールに対するエンドパフォーマンスの観点からの個々の評価からなる、エンド・ツー・エンドの結果のきめ細かい評価を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 08:12:39 GMT)
Scalable Multi-Agent Reinforcement Learning for Networked Systems with
Average Reward [17.9] マルチエージェント強化学習(MARL)が大きなスケーラビリティの問題に直面していることは長年認識されてきた。
本稿では、モデルが局所的な依存構造を示し、スケーラブルな方法で解けるような、ネットワーク化されたMARL問題のリッチなクラスを同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 17:23:17 GMT)
WeatherBench: A benchmark dataset for data-driven weather forecasting [17.8] データ駆動型中距離天気予報のためのベンチマークデータセットを提案する。
機械学習モデルでの使用を容易にするために処理されたERA5アーカイブから得られたデータを提供する。
単純な線形回帰手法、ディープラーニングモデル、および純粋に物理的な予測モデルからベースラインスコアを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 19:13:22 GMT)
The Unstoppable Rise of Computational Linguistics in Deep Learning [17.6] 自然言語理解タスクに適用されたニューラルネットワークの歴史を辿る。
トランスフォーマーはシーケンスモデルではなく、帰納構造モデルであると主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 07:58:28 GMT)
Emora STDM: A Versatile Framework for Innovative Dialogue System
Development [17.1] Emora STDMは、チャットベースの対話マネージャの迅速なプロトタイピングのための斬新な対話システム開発フレームワークである。
我々のフレームワークは、状態マシンと情報状態という2つの一般的なアプローチと対話管理との相互運用性をサポートすることで、幅広い専門レベルに到達します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 01:31:17 GMT)
Interpreting CNN for Low Complexity Learned Sub-pixel Motion
Compensation in Video Coding [16.4] 分数精度補償運動に必要な参照サンプルの複雑さを改善する新しいニューラルネットワークベースのツールが提示される。
この手法がVersatile Video Coding (VVC) テストモデルで実装されると、個々のシーケンスに対する最大4.5%のBDレートの節約が達成される。
学習した複雑性は、完全なニューラルネットワークの適用と比較して大幅に減少する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 13:10:20 GMT)
Unsupervised Learning of 3D Point Set Registration [15.9] 点雲登録は、幾何変換を探索することで一対の点集合を整列する過程である。
本稿では,新たに導入された深部空間相関表現(SCR)機能に基づく,新しい教師なし登録フレームワークであるDeep-3DAlignerを提案する。
提案手法は,まずランダムに遅延するSCR特徴量を最適化し,次に幾何変換に復号し,ソースとターゲットの点集合を整列させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 05:21:38 GMT)
Quarantine Fatigue: first-ever decrease in social distancing measures
after the COVID-19 outbreak before reopening United States [15.7] ソーシャルディスタンシング指標(Social Distancing Index, SDI)パターンでは, 4月初旬の台地ステージが約2週間続いた。
変更率(ROC)法は,4月15日と推定された検疫疲労の開始日をさかのぼるものである。
分析の結果、状態と状態の変動があるにもかかわらず、ほとんどの州は同時期に隔離疲労現象を経験し始めた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 20:41:27 GMT)
Batch Normalization Provably Avoids Rank Collapse for Randomly
Initialised Deep Networks [15.5] バッチ正規化は線形ネットワークとReLUネットワークの両方のランク崩壊を避ける効果的な戦略である。
我々は、深い線形ネットワークにおいて有意義な下位ランクを導出する。
経験的に、このランクのロバスト性はReLUネットに一般化されることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 21:14:09 GMT)
Latent Transformations for Discrete-Data Normalising Flows [15.0] 我々は、ある変換を決定論的にパラメータ化するのではなく、潜在変換よりも分布を予測できる非バイアスの代替案を提案する。
変換では、データの限界確率は微分可能であり、スコア関数推定による勾配に基づく学習が可能となる。
決定論的プロキシ勾配と偏りのないスコア関数推定の両方で大きな課題を観測する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 11:41:28 GMT)
Understanding Human Hands in Contact at Internet Scale [14.2] 本稿では,手の位置,側,接触状態,接触対象の周囲の箱など,インタラクション手法に係わる手の豊かな表現を推測するステップを提案する。
131日間の映像と100Kの注釈付き手話ビデオフレームデータセットからなるオブジェクトと接触する大規模な手話データセットを収集する。
人間の手による3次元メッシュからの予測と学習の両面から定量的に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 17:59:30 GMT)
PRGFlow: Benchmarking SWAP-Aware Unified Deep Visual Inertial Odometry [14.1] 視覚的翻訳推定のための深層学習手法を提案し、6DoF odometry 推定のための慣性センサでゆるやかに融合する。
我々は,MSCOCOデータセット上でネットワークを評価し,複数の実飛行軌道上でのVI融合を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 19:12:54 GMT)
Backdoors in Neural Models of Source Code [14.0] ソースコードの深層学習の文脈でバックドアを研究する。
このようなバックドアをインストールするためにデータセットに毒を盛る方法を示す。
また、バックドアの注入の容易さと、それを除去する能力も示しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 21:35:24 GMT)
A Nonconvex Low-Rank Tensor Completion Model for Spatiotemporal Traffic
Data Imputation [13.5] 様々なセンサシステムから収集された時空間トラフィックデータには,データ計算の欠如が一般的である。
本稿では,各変数に対する最適解を求めるアルゴリズムを提案する。
提案したモデルは、他のベースラインモデルよりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 17:43:52 GMT)
On Improving the Generalization of Face Recognition in the Presence of
Occlusions [13.3] Occlusion-aware face RecOgnition (OREO) アプローチは, 咬合の有無に関わらず, 識別的顔テンプレートを学習した。
OREOは、顔認識の一般化能力を1画像ベースで(10.17%)改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 20:17:23 GMT)
CompLex: A New Corpus for Lexical Complexity Prediction from Likert
Scale Data [13.2] 本稿では,連続語彙複雑性予測のための最初の英語データセットを提案する。
我々は5点のLikertスケールスキームを用いて、聖書、Europarl、バイオメディカルテキストの3つのソース/ドメインから、複雑な単語をテキストに注釈付けする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 16:42:55 GMT)
On the asymptotics of wide networks with polynomial activations [12.5] ニューラルネットワークの動作に対処する既存の予測を,幅の広い範囲で検討する。
活性化関数を持つディープネットワークの予想を証明した。
解析的(および非線形)アクティベーション関数を持つネットワークと,ReLULUのような断片的アクティベーションを持つネットワークとの違いを指摘する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 18:00:01 GMT)
Surveys without Questions: A Reinforcement Learning Approach [12.0] 我々は、クリックストリームデータからプロキシレーティングを抽出するために、強化学習(RL)に基づくアプローチを開発する。
1つは顧客レベルであり、もう1つは顧客間でのクリックアクションの集計レベルである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 10:41:07 GMT)
See what I'm saying? Comparing Intelligent Personal Assistant use for
Native and Non-Native Language Speakers [12.0] IPAが現在どのようにユーザをサポートするか、あるいは妨げているかを理解することを目的としています。
インタビューの結果,L2話者は言語的制限に対する発話計画に優先していたことが明らかとなった。
L2話者はIPAを言語的ニーズに敏感であるとみなし、相互作用が失敗する。
我々は,言語生産の負担を軽減しつつ,視覚的フィードバックを重視しながら,L2ユーザのためのIPA体験をカスタマイズする必要性について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 11:03:49 GMT)
Mental Workload and Language Production in Non-Native Speaker IPA
Interaction [12.0] スマートフォンとスマートスピーカーを介して、ネイティブ(L1)と非ネイティブ(L2)の英語話者がIPAでタスクを完了させる混合設計実験を行った。
IPAの相互作用により,L2話者の心理的負荷が有意に増加した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 11:06:42 GMT)
SpotNet: Self-Attention Multi-Task Network for Object Detection [11.4] 我々は,背景サブトラクションや光フローを用いて,半教師付き方式で前景/後景セグメンテーションラベルを作成する。
ネットワーク内のセグメンテーションマップを自己認識機構として使用して,境界ボックスの生成に使用する特徴マップを重み付けする。
この手法を用いることで,2つの交通監視データセットにおいて,重要なmAP改善が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 14:22:49 GMT)
G5: A Universal GRAPH-BERT for Graph-to-Graph Transfer and Apocalypse
Learning [10.9] グラフデータセット間のグラフ表現学習のための普遍的な Graph-BERT のグラフ間転送について検討する。
提案モデルでは, 簡易化のためのG5とも呼ばれる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 04:19:18 GMT)
More Information Supervised Probabilistic Deep Face Embedding Learning [10.5] 確率ビューにおいて、マージンに基づくソフトマックスの損失を分析する。
この発見を裏付けるために、Linear-Auto-TS-Encoder (LATSE) と呼ばれる自動エンコーダアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 02:25:56 GMT)
Kalman Filter Based Multiple Person Head Tracking [10.2] 最先端のアプローチは、ディープラーニングに基づく視覚表現に依存している。
我々は、人間追跡のためのシンプルで効果的なターゲット表現を考案した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 00:54:45 GMT)
End-to-end Sinkhorn Autoencoder with Noise Generator [10.0] 本稿では,効率的なデータ収集シミュレーションのためのノイズ発生器を備えた新しいエンド・ツー・エンドのシンクホーンオートエンコーダを提案する。
提案手法は,LHCにおけるALICE実験のZero Degree Calorimetersによるシミュレーションデータの挑戦的データセットにおいて,競合するアプローチよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 18:04:10 GMT)
Symbolic Regression using Mixed-Integer Nonlinear Optimization [9.6] シンボリック回帰(SR)問題は、機械学習において難しい問題である。
混合整数非線形最適化と明示列挙法を組み合わせたハイブリッドアルゴリズムを提案する。
我々のアルゴリズムは、いくつかの合成データセットに対して、最先端のSRソフトウェアと最近の物理学に触発されたAI Feynmanという手法で競合していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 20:53:17 GMT)
RTEX: A novel methodology for Ranking, Tagging, and Explanatory
diagnostic captioning of radiography exams [9.6] 本稿では, RTExについて紹介する。RTExは, 異常を含む確率に基づいて, 放射線検査をランク付けするための新しい手法である。
各異常放射線検査においてRTExは、説明的診断テキストとともに一連の異常タグを生成し、タグを説明し、医療専門家を指導する。
タグ付けコンポーネントはF1の点で2つの強力な競合手法より優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 10:29:44 GMT)
Scoring and Assessment in Medical VR Training Simulators with Dynamic
Time Series Classification [8.5] 本研究では,バーチャルリアリティ(VR)トレーニングシミュレータのスコアリングと評価手法を提案し,評価する。
VRシミュレーターは、パフォーマンス解析に有用な詳細なn次元の人体の動きデータをキャプチャする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 15:46:25 GMT)
Borrowing From the Future: Addressing Double Sampling in Model-free
Control [8.3] 本稿では,BFFアルゴリズムをアクション値関数に基づくモデルフリー制御に拡張する。
BFF が非バイアスの SGD に近づき、基礎となる力学が動作に関してゆっくりと変化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 03:50:37 GMT)
Learning to Play by Imitating Humans [8.2] 遠隔操作型プレイデータ上での自己監督制御により,多様なスキルの獲得が可能であることを示す。
比較的少量の人間の遊びに対して行動的クローン化ポリシーを訓練することにより、我々は大量のクローン化プレイデータを自律的に生成する。
この拡張データセットでトレーニングされた汎用目標条件ポリシーは、本来の人的データでトレーニングされた政策よりも大幅に優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 23:28:54 GMT)
Learning Global and Local Consistent Representations for Unsupervised
Image Retrieval via Deep Graph Diffusion Networks [7.9] Graph Diffusion Networks (GRAD-Net) は不規則グラフ上のディープラーニングアルゴリズムの新しい変種である。
GRAD-Netは、画像多様体の局所的構造と大域的構造の両方を教師なしで利用することによって意味表現を学習する。
スパース符号化技術を利用することで、GRAD-Netは画像多様体のグローバル情報を保存するだけでなく、スケーラブルなトレーニングと効率的なクエリを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 19:53:53 GMT)
Deep Transfer Learning with Ridge Regression [7.8] 大量のデータで訓練されたディープモデルは、関連するドメインから見えないデータに対して有望な一般化能力を示す。
我々は、深層ニューラルネットワーク(DNN)から生成された学習特徴ベクトルの低ランク性と、カーネルリッジ回帰(KRR)で提供されるクローズドフォームソリューションを活用することで、この問題に対処する。
本手法は、教師あり半教師ありのトランスファー学習タスクにおいて成功している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 20:21:35 GMT)
W-net: Simultaneous segmentation of multi-anatomical retinal structures
using a multi-task deep neural network [7.6] 光学ディスク(OD)とエキデントの両方を同時に網膜画像に分割する$mathcalW$-netを提案した。
我々は,不均衡な問題を緩和するために,クラスバランスの損失とマルチタスクの重み付き損失を導入した。
その結果,MTLをベースとした$mathcalW$-netは各タスクの最適重みを選択することで,各タスクで個別に訓練された個別モデルよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 09:33:33 GMT)
Complementary Visual Neuronal Systems Model for Collision Sensing [6.7] 昆虫の視覚脳にインスパイアされた本論文は、リアルタイムおよび堅牢な衝突検知のための相補的な視覚神経系のモデルの原モデルを示す。
広視野運動感受性ニューロンの2つのカテゴリ、すなわち、ロカストの巨体運動検出器(LGMD)とハエの巨体板細胞(Cs)が、集中的に研究されている。
高速衝突知覚を専門とする2つのLGMDと水平(左右)感度LPTC(C-RとLPTC-L)を組み合わせたハイブリッドモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 13:40:59 GMT)
Weighted Lasso Estimates for Sparse Logistic Regression: Non-asymptotic
Properties with Measurement Error [5.5] 2種類の重み付きラスソ推定法が$ell_1$-penalized logistic regressionに対して提案されている。
提案手法の有限標本挙動は,非漸近的オラクル不等式によって示される。
シミュレーションデータの重み付けされた推定値と比較し,実データ解析にこれらの手法を適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 00:58:14 GMT)
JIT-Masker: Efficient Online Distillation for Background Matting [5.1] 我々は、特にビデオ会議における「仮想背景」のために、日々の使用のためにリアルタイムのポートレートマッチングパイプラインを設計する。
我々のパイプラインは、入力ビデオストリーム上のオンライン蒸留を活用することにより、より優れたスループットを実現するための制御可能な量の精度のトレードオフを可能にします。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 04:28:09 GMT)
Marvel: A Data-centric Compiler for DNN Operators on Spatial
Accelerators [4.6] 我々は,MDC表記法で記述可能なDNN演算子を形式的に理解する。
オフチップおよびオンチップ部分空間への写像空間を分解する分離オフチップ/オンチップアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 19:08:00 GMT)
From proprioception to long-horizon planning in novel environments: A
hierarchical RL model [4.4] 本稿では,異なるタイプの推論を反映した,単純で3段階の階層型アーキテクチャを提案する。
本手法をMujoco Ant環境における一連のナビゲーションタスクに適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 17:19:12 GMT)
Fast Coherent Point Drift [4.4] コヒーレント点ドリフト(CPD)は、非剛性点集合登録のための古典的な方法である。
単純な対応する制約を導入することで、PDの高速な実装を開発する。
3次元点雲データによる実験結果から,本手法は登録プロセスの負担を大幅に軽減できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 09:35:23 GMT)
Towards Dynamic Algorithm Selection for Numerical Black-Box
Optimization: Investigating BBOB as a Use Case [4.3] シングルスウィッチな動的アルゴリズムの選択(dynAS)でさえ、大きな性能向上をもたらす可能性があることを示す。
また、dynASにおける重要な課題についても論じ、BBOBフレームワークがこれらを克服する上で有用なツールになり得ると論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 16:36:11 GMT)
Towards an Intrinsic Definition of Robustness for a Classifier [4.2] 検証セットにおける試料のロバスト性半径の平均化は統計的に弱い尺度であることを示す。
その代わりに, 試料の難易度に応じて, 試料の重要性を重み付けすることを提案する。
提案したスコアが,サンプルの選択にほとんど依存せず,分類器のロバスト性を測定することを実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 12:40:07 GMT)
A Novel Evolution Strategy with Directional Gaussian Smoothing for
Blackbox Optimization [4.1] 高次元ブラックボックス最適化のための新しい非局所勾配演算子を用いた改良された進化戦略(ES)を提案する。
$d$次元ガウス滑らか化を持つ標準ES法は、モンテカルロに基づく勾配推定器の高分散に起因する次元の呪いに悩まされる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 19:14:44 GMT)
Recurrent Neural Networks for Handover Management in Next-Generation
Self-Organized Networks [3.7] マルチセルシナリオにおいて,全プロトコルスタックデータから経験を抽出し,スマートなハンドオーバ決定を行う。
また,データから抽出した経験から,ダウンロード回数を18%改善できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 15:41:12 GMT)
Learning With Differential Privacy [3.6] 異なるプライバシーは、漏洩に対する適切な保護を約束して救助にやってくる。
データの収集時にランダムな応答技術を使用し、より優れたユーティリティで強力なプライバシを保証します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 14:11:44 GMT)
Robustness to Adversarial Attacks in Learning-Enabled Controllers [3.5] 多様な敵攻撃を含む国家の摂動を考察し、敵国を発見するための攻撃スキームについて述べる。
有効にするためには、これらの攻撃は自然であり、コントローラーが合理的に有意義な応答を期待できる状態をもたらす必要がある。
我々の防衛戦略は、コントローラと環境を未知のダイナミクスを持つブラックボックスとして扱うことを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 22:29:07 GMT)
Two Efficient Measurement Device Independent Quantum Dialogue Protocols [3.5] MDI-QDプロトコルの2つの修正版を提案する。
約半数の廃棄されたキュービットと使用済みキュービットを使用して、キュービット数でプロトコルをより効率的にします。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 17:08:42 GMT)
Transparency in Language Generation: Levels of Automation [3.4] 本稿では,SAEの運転自動化レベルに基づく言語自動化の分類法を提案する。
この急速に進歩する分野において、提案された分類が透明性を高めることを願っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 10:01:59 GMT)
Is deep learning necessary for simple classification tasks? [3.4] 自動機械学習(Automated Machine Learning、ML)とディープラーニング(Deep Learning、DL)は、帰納的学習タスクを解決するために使用される最先端のパラダイムである。
6つのよく認識された公開データセットのバイナリ分類の文脈でAutoMLとDLを比較した。
また、深部推定器を組み込んだ遺伝的プログラミングに基づくAutoMLの新しいツールの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 18:41:47 GMT)
Image Deconvolution via Noise-Tolerant Self-Supervised Inversion [3.2] Noise2Selfは、ノイズ耐性の擬似逆流を学習するケースである。
本稿では,畳み込みニューラルネットワークを自己教師型で教えることで,画像を分解する方法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 02:27:23 GMT)
Feudal Steering: Hierarchical Learning for Steering Angle Prediction [3.0] エゴセントリックな道路画像を用いた自動運転車の自動操舵角度予測の課題について考察する。
我々は、Udacity運転データセットのダッシュカメラ画像から、ハンドル角度を予測するための車両エージェントを考案した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 23:17:55 GMT)
Model-Size Reduction for Reservoir Computing by Concatenating Internal
States Through Time [2.7] Reservoir Computing(RC)は、データから複雑な時系列を非常に高速に学習できる機械学習アルゴリズムである。
エッジコンピューティングにRCを実装するためには,RCに必要な計算資源の削減が重要である。
本研究では, 貯水池の過去又は漂流状態を現時点の出力層に投入することにより, 貯水池の規模を小さくする手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 06:11:03 GMT)
Characterizing Quantum Networks: Insights from Coherence Theory [2.6] 絡み合った量子システムに基づくネットワークは、量子情報処理における興味深い応用を可能にする。
量子コヒーレンスの理論は、この問題を分析する強力なツールを提供することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 18:00:02 GMT)
Gaze estimation problem tackled through synthetic images [2.6] 深層学習技術を用いた視線推定の分野で使用される合成フレームワークの評価を行った。
We use U2Eyes synthesis environment using I2Head datataset as real benchmark for comparison。
ユーザの特定のキャリブレーション戦略に適用するための合成事前学習モデルのポテンシャルは、優れた性能で示される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 18:53:51 GMT)
Sparse Dynamic Distribution Decomposition: Efficient Integration of
Trajectory and Snapshot Time Series Data [2.4] 動的分散分解(DDD)はTaylor-Kingらによって導入された。
私たちは、DDDが軌道上の時系列(後続の時間ポイント間でペアリングされる)とスナップショットの時系列(未ペアリング時間ポイント)の両方を統合するのにどのように適しているかを示します。
特にバイオメディカルデータの分析には,一定時間地点(スナップショット)で個体群を観察し,フォローアップを繰り返した個々の患者旅行(軌跡)を観察する手法が有用である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 15:25:30 GMT)
Discussing Privacy and Surveillance on Twitter: A Case Study of COVID-19 [2.0] テクノロジーは、広範囲にわたる公衆衛生上の懸念の中で貴重な洞察を提供するために、大量の情報を分析するのに役立ちます。
AppleとGoogleは、コンタクトトラッキングツールを最近ローンチした。
Twitterのデータ分析と、前例のない公衆衛生のアウトブレイク時の情報共有ポリシーを通じて、もし存在すれば、ユーザーのプライバシー上の懸念を強調するのに役立つかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 20:56:55 GMT)
Stanza: A Nonlinear State Space Model for Probabilistic Inference in
Non-Stationary Time Series [1.3] 本研究では,非線形非定常状態空間モデルであるStanzaを提案する。
Stanzaは、特にマルチステップの事前予測において、現実世界のデータセット上の深層LSTMと競合する予測精度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 16:06:35 GMT)
Privacy-Aware Activity Classification from First Person Office Videos [1.3] オフィスビデオに焦点をあてたプライバシー対応活動分類システムを開発した。
アクティビティ分類には、ResNet、ResNext、DenseNetをベースとした特徴抽出器と、Recurrent Neural Networks(RNN)のアンサンブルを組み込む。
このシステムはIEEE VIPカップ2019の大会で3位に輝いた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 08:13:15 GMT)
Attention improves concentration when learning node embeddings [1.2] 検索クエリテキストでラベル付けされたノードを考えると、製品を共有する関連クエリへのリンクを予測したい。
様々なディープニューラルネットワークを用いた実験では、注意機構を備えた単純なフィードフォワードネットワークが埋め込み学習に最適であることが示されている。
本稿では,クエリ生成モデルであるAttESTを提案する。このモデルでは,製品とクエリテキストの両方を,潜在空間に埋め込まれたベクトルとして見ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 21:21:12 GMT)
Data Driven Prediction Architecture for Autonomous Driving and its
Application on Apollo Platform [1.1] 我々は,高度に自動化された学習ベース予測モデルパイプラインを導入し,異なる予測学習サブモジュールのデータアノテーション,特徴抽出,モデルトレーニング/チューニング,デプロイメントをサポートする。
このパイプラインは人間の介入なしに完全に自動化され、国によって異なるシナリオで大規模にデプロイされた場合、パラメータチューニングの効率が最大400%向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 18:16:12 GMT)
Improving Generalized Zero-Shot Learning by Semantic Discriminator [0.8] 我々は、インスタンスが目に見えないクラスから来ているかどうかを区別する新しいアプローチを提案する。
提案手法は既存のZSL法と完全教師付き分類モデルと組み合わせて新しいGZSL法を構築することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 14:43:10 GMT)
Recurrent and Spiking Modeling of Sparse Surgical Kinematics [0.8] ますます多くの研究が、手術ロボットが捉えたビデオやキネマティックなデータを機械学習で分析している。
本研究では,同様のスキルレベルの外科医を予測するために,キネマティックデータのみを用いることの可能性を検討する。
本報告では, 運動特性のみに基づいて, シミュレーションエクササイズにおいて, ほぼ完全スコアの手術者を特定することが可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 16:01:48 GMT)
The Number of Confirmed Cases of Covid-19 by using Machine Learning:
Methods and Challenges [0.8] Covid-19は、世界がこれまでに直面した最大の健康上の課題の1つだ。
公衆衛生政策担当者は、将来医療施設を計画するために、確認されたケースの確実な予測が必要である。
機械学習手法は、Covid-19の確認された症例数を予測するために使われてきた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 15:34:59 GMT)
A variational toolbox for quantum multi-parameter estimation [0.8] 本稿では,変分パラメータを逐次更新してプローブの状態や測定を改善する汎用フレームワークを提案する。
次に,数値シミュレーションによるアプローチの実用的機能を示す。
ノイズ進化に対する一般パラメータシフト則の有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 10:10:20 GMT)
Deep Convolutional Likelihood Particle Filter for Visual Tracking [0.7] 畳み込み相関型ビジュアルトラッカーのための新しい粒子フィルタを提案する。
本手法は,確率分布の推定に相関応答マップを用いる。
我々のフレームワークは最先端の手法より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 19:02:27 GMT)
Visualizing and Understanding Vision System [0.7] 視覚認識再構成ネットワーク (RRN) を用いて, 発達, 認識, 学習, 忘れるメカニズムについて検討する。
数値認識研究では、RRNが様々な視聴条件下でオブジェクト不変性表現を維持できるのを目撃する。
学習・忘れ研究において、本来のシナプス接続のパターン特異性を保ちつつ、全シナプスを低等級に調整することで、新規な構造認識を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 07:08:49 GMT)
Diagnosis and Analysis of Celiac Disease and Environmental Enteropathy
on Biopsy Images using Deep Learning Approaches [0.6] セリアック病(CD)と環境腸症(EE)は栄養失調の一般的な原因であり、正常な幼児期発達に悪影響を及ぼす。
この診断技術の主な課題は染色問題である。
本研究の第2部では,CDの異なる段階を診断するための2つの方法を提案する。
本研究の第3部では、これらの2つのステップを階層的医用画像分類(HMIC)として組み合わせ、疾患データを階層的に診断するモデルを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 17:25:29 GMT)
Superconducting radio-frequency cavity fault classification using
machine learning at Jefferson Laboratory [0.6] 我々は,C100超伝導無線周波数(SRF)キャビティ断層の分類のための機械学習モデルの開発について報告する。
CEBAFは418個のSRFキャビティを用いて、12GeVから5パスまでの電子を加速する連続波循環リナックである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 16:15:41 GMT)
Run-time Mapping of Spiking Neural Networks to Neuromorphic Hardware [0.4] 本研究では、オンライン学習SNNベースのアプリケーションのニューロンとシナプスを、実行時にニューロモルフィックアーキテクチャに分割し、マッピングする設計手法を提案する。
提案アルゴリズムは, 設計時間に基づくSNN分割手法と比較して, ソリューション品質が6.25%低いSNNマッピング時間を平均780倍に削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 19:56:55 GMT)
StrokeCoder: Path-Based Image Generation from Single Examples using
Transformers [0.4] 本稿では、トランスフォーマーニューラルネットワークを用いて、単一経路に基づく例画像から生成モデルを学ぶ方法を示す。
本稿では,サンプル画像からデータセットを生成する方法と,モデルを用いて大量の画像を生成する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 11:51:53 GMT)
Spin squeezing and concurrence under Lee-Yang dephasing channels [0.4] リー・ヤンゼロ(Lee-Yang zero)は、多体系に結合されたプローブスピンのコヒーレンスにおける零点への1対1の写像である。
分割関数がLee-Yang 0で消滅する2種類のLee-Yang dephasingチャネルのスピンスクイーズについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 11:34:49 GMT)
Neural Ordinary Differential Equations on Manifolds [0.3] 近年、ニューラルODEに基づくユークリッド空間の正規化フローは大きな可能性を秘めているが、同じ制限を被っている。
ベクトル場がこれらの空間上の可逆写像の柔軟なクラスをパラメータ化するための一般的なフレームワークを提供する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 17:56:34 GMT)
Improving performance of CNN to predict likelihood of COVID-19 using
chest X-ray images with preprocessing algorithms [0.3] 本研究は,胸部X線画像のコンピュータ支援診断手法の開発の可能性を示した。
8,474個の胸部X線画像のデータセットを使用して、CNNベースのCADスキームをトレーニングし、テストする。
検査結果は、3つのクラスを分類する際の総合的精度の94.0%、コビッドウイルスの感染者を検出する際の精度の98.6%を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 16:45:46 GMT)
Quantum gravitational interaction between two objects induced by
external gravitational radiation fields [0.1] 外部量子化重力放射場の存在下で, 地中における2つの重力偏光性物体間の重力相互作用について検討した。
相互作用は、外部重力場の伝播方向、偏光、周波数によって魅力的または反発的である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 12:04:35 GMT)
The crux of using the cascaded emission of a 3-level quantum ladder
system to generate indistinguishable photons [0.0] 本研究は, 励起光子と中間状態の寿命の比によって, 区別不可能性が本質的に制限されていることを示す。
本研究では, 寿命比を最適化し, 3レベル量子ラグ系からのカスケード光子放出の限定的不明瞭性を克服するフォトニック構造を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 17:12:37 GMT)
The Dead-Alive Physicist experiment: a case-study disproving the
hypothesis that consciousness causes the wave-function collapse in the
quantum measurement process [0.0] 本稿では,観測者の意識が量子測定に必要であるという仮説をfalsifyにすることを目的とする。
DAP(Dead-Alive Physicist)の略語として、Schroedingerの猫思考実験のバリエーションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 12:34:51 GMT)
The Covid19Impact Survey: Assessing the Pulse of the COVID-19 Pandemic
in Spain via 24 questions [0.0] スペインにおける新型コロナウイルスのパンデミックに関連する4つの分野について市民のフィードバックを評価するため,Covid19Impact Surveyと呼ばれる大規模調査の結果について述べる。
合計24の質問は、人口統計、自宅の状況、社会接触行動、個人経済への影響、職場の状況、健康に関するものである。
新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミック管理に関連する公共政策の設計にいくつかの意味をなしている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 06:07:33 GMT)
TensorFlow with user friendly Graphical Framework for object detection
API [0.0] Graphical Framework(TF-GraF)は、ディープラーニングデータフローのためのオープンソースのフレームワークであり、音声分析、自然言語処理、コンピュータビジョンのアプリケーションインターフェース(API)を含んでいる。
TF-GraFは、サーバ側のユーザアカウントに従って独立した仮想環境を提供し、クライアント側のCLIなしでのデータ前処理、トレーニング、評価を実行する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 13:00:02 GMT)
Tangent Space Sensitivity and Distribution of Linear Regions in ReLU
Networks [0.0] 我々は, 接空間における対角安定性を考察し, 安定度を特徴付けるために接空間感度を提案する。
フィードフォワード完全連結ReLUネットワークに対する計算容易な境界と経験的測度を導出する。
我々の実験は、単純な境界や測度でさえ経験的一般化ギャップと関連していることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 20:02:51 GMT)
Superconducting granular aluminum resonators resilient to magnetic
fields up to 1 Tesla [0.0] 超伝導粒状アルミニウムはnH/$square$の範囲で運動性シートインダクタンスに達する。
0.5mTの範囲の小さな垂直磁場は、Q_mathrmi$を約15%向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 15:23:53 GMT)
Self-testing mutually unbiased bases in higher dimensions with
space-division multiplexing optical fiber technology [0.0] 我々は,新しい量子デバイスの適切な機能を証明するために,自己検査プロトコルを適用できるかどうかを実験的に検討した。
我々の成果は、空間分割多重光ファイバーによる将来の量子研究の実践的関心事である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 20:09:29 GMT)
Self-consistent tomography and measurement-device independent
cryptography [0.0] 量子力学における繰り返しの問題は、量子系の状態またはそれに適用された測定演算子を推定することである。
このような量子推定実験のデータは、測定周波数の形で得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 16:13:44 GMT)
SLIC-UAV: A Method for monitoring recovery in tropical restoration
projects through identification of signature species using UAVs [0.0] 本研究では, 熱帯林における初期絶滅種を地図化するために, 無人航空機 (UAV) 画像の処理を行うパイプラインSLIC-UAVを提案する。
a)UAV画像からクラウンをラベル付けするための時間効率のよいアプローチ、(b)個々の樹冠のスペクトル的特徴とテクスチャ的特徴に基づく種の機械学習、(c)UAV画像を「スーパーピクセル」に自動分割するパイプラインは新規である。
本研究は,熱帯林の復元地域における優占樹種の地図化におけるSlic-UAVの意義を実証するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 17:22:56 GMT)
Resiliency by Retrograded Communication- The Revival of Shortwave as a
Military Communication Channel [0.0] EWキャンペーンはVHFとSATCOMの両方に同時に影響を与えるため、軍事通信チャネルにはレジリエンスがない。
レトログレーディングの概念は、運用上の優位性を与え、電子戦争(EW)飽和環境で通信を維持する能力を生み出す可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 01:54:04 GMT)
Quantum monotone metrics induced from trace non-increasing maps and
additive noise [0.0] 完全正のトレース非増加(CPTNI)写像と付加雑音の下での単調性を持つ量子単調メトリクスの別の拡張を導入する。
我々の単調測度は、正の作用素に対する直和の加法性、凸性、単調性など、いくつかの自然な性質を持つことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 11:23:51 GMT)
Quantum jump simulation in three-level systems using photonic Gaussian
modes [0.0] マルチレベル量子系は、内部レベル間の量子ジャンプや自然崩壊によるコヒーレンスを緩める。
本研究では, 3モードフォトニクスシステムを用いて, 量子ジャンプ下での3レベル系を実験的にシミュレートする方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 01:37:17 GMT)
Quantum Phase Transition and Berry Phase in an Extended Dicke Model [0.0] 相互作用しない2レベル原子のアンサンブルの基底状態に対する量子相転移、量子臨界、ベリー相について検討する。
光媒体は古典電界を介して外部に励起され、縮退パラメトリック増幅効果がある。
このモデルでは、非線形光学媒体のパラメータの適切な選択により、量子臨界性の制御が可能であることは注目すべきである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 16:46:46 GMT)
Quantum Key Recycling with Optimal Key Recycling Rate based on Error
Rate [0.0] 本稿では,量子チャネルのノイズを許容できる新しい量子鍵リサイクルプロトコルを提案する。
我々のQKRプロトコルは、使用鍵をエラー率に応じてリサイクルする。
我々のQKRプロトコルにおける事前共有鍵の鍵リサイクル率は、量子チャネルの実際のエラー率に応じて最適化される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 21:12:02 GMT)
Quantification of groundnut leaf defects using image processing
algorithms [0.0] 本研究は, アンダラプラデシュの4地域を対象に, イメージ・プロセッシング技術を用いて, 被害したオオムギの葉面積を推定する試みである。
これらの4つの領域にわたる画像解析の結果、葉面積の約14～28%がグラウンドナッツ畑で影響を受けることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 15:07:12 GMT)
Optimizing generalization on the train set: a novel gradient-based
framework to train parameters and hyperparameters simultaneously [0.0] 一般化は機械学習における中心的な問題である。
本稿では,新たなリスク尺度に基づく新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 18:04:36 GMT)
On mistakes we made in prior Computational Psychiatry Data driven
approach projects and how they jeopardize translation of those findings in
clinical practice [0.0] 抑うつ検出タスクにおける7つの機械学習モデルの性能を比較し、特徴の選択が不可欠であることを示す。
最後に、この有用な分類ソリューションを、高い精度で、より優れた受け入れで、臨床実践に翻訳できるように、最適なプラクティスを要約する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 13:30:24 GMT)
Number-phase entanglement and Einstein-Podolsky-Rosen steering [0.0] エンタングルメントとアインシュタイン-ポドルスキー-ローゼンステアリング基準は、様々なシステムで実験的に試験できる。
彼らは、例えば数相テレポーテーションに基づく量子情報プロトコルの応用を見つけるかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 14:27:26 GMT)
Montreal AI Ethics Institute's Response to Scotland's AI Strategy [0.0] 2020年1月と2月、スコットランド政府は人工知能(AI)戦略に関する2つの文書を公開した。
モントリオールAI倫理研究所(MAIEI)はこれらの文書をレビューし、2020年6月4日に回答を発表した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 10:08:17 GMT)
Mechanical oscillator thermometry in the nonlinear optomechanical regime [0.0] 非ガウス放射圧相互作用による非駆動光学系について検討する。
光学プローブは非ガウス相互作用による非線形位相を取得し,非コヒーレント位相拡散過程を経ることを示す。
絡み合った光物質状態から効率的に温度を推定するために, ホモダイン検出器の前の非線形Kerr媒体を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 18:00:04 GMT)
Interpretable Visualizations with Differentiating Embedding Networks [0.0] 本稿では,新たな非教師付きシームズニューラルネットワークトレーニングシステムと損失関数に基づく,微分埋め込みネットワーク(DEN)を用いた可視化アルゴリズムを提案する。
Siameseのニューラルネットワークは、データセット内の特定のサンプルペア間の差別化や類似した特徴を見つけ、これらの特徴を使用して、データセットを視覚化可能な低次元空間に埋め込む。
DENを解釈するために、可視化の上にエンドツーエンドのパラメトリッククラスタリングアルゴリズムを作成し、次にSHAPスコアを利用して、サンプル空間のどの特徴が重要かを決定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 17:30:44 GMT)
Gauge Principle and Gauge Invariance in Quantum Two-Level Systems [0.0] ゲージ原理の2状態系における実装に基づく量子ラビモデルの代替的導出を提供する。
また、非対称二状態系に対するゲージ不変量子 Rabi モデルと、近似を超えたマルチモードゲージ不変量子 Rabi モデルを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 16:33:23 GMT)
Foreground model recognition through Neural Networks for CMB B-mode
observations [0.0] 特に,偏光観測に関連する低周波フォアグラウンドの解析に着目した。
我々は、将来の衛星と低周波地表面プローブで表される周波数範囲と感度に対応する一連のシミュレーションマップに対して、我々のアプローチを実装し、検証した。
異なる空域における前景放射の正しいパラメトリゼーションの認識におけるNN効率は、およそ90%の精度に達する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 14:42:51 GMT)
Fall Detector Adapted to Nursing Home Needs through an Optical-Flow
based CNN [0.0] この研究は、平均して11.6%の誤報を発生させながら、86.2%の転倒を検知できる転倒検出ソリューションを提示した。
提案手法は、感度に基づく距離を最大化するために訓練された畳み込みニューラルネットワーク(CNN)上に構築される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 05:23:12 GMT)
Ermakov-Lewis invariant in Koopman-von Neumann mechanics [0.0] エルマコフ・ルイス不変量(Ermakov-Lewis invariant)は、クープマン・ヴォン・ノイマン力学における時間依存の高調波発振子として構築された。
この不変量を見つけるためのより単純な方法がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 14:57:45 GMT)
Ensuring smoothly navigable approximation sets by Bezier curve
parameterizations in evolutionary bi-objective optimization -- applied to
brachytherapy treatment planning for prostate cancer [0.0] 決定空間における滑らかなベジエ曲線として近似集合をパラメータ化する場合について検討する。
高品質な近似集合をBezEAで得ることができ、時には支配とUHVに基づくアルゴリズムよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 13:57:33 GMT)
Curricular Complexity Versus Quality of Computer Science Programs [0.0] 研究の目的は、コンピュータサイエンス部門の品質とそれらが提供するカリキュラムの複雑さとの間にある関係が存在するかどうかを判定することであった。
カリキュラムの複雑さとプログラム品質の関係を, 学部電気工学専攻のプログラムで検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 19:34:20 GMT)
Convolutional neural networks compression with low rank and sparse
tensor decompositions [0.0] 畳み込みニューラルネットワークは、様々なコンピュータビジョンタスクにおいて顕著な結果を示す。
現実のアプリケーションでは、エッジシステムやモバイルデバイス上で走るのに十分高速で軽量なモデルを開発することが不可欠である。
本研究では,テンソル分解に基づくニューラルネットワーク圧縮手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 13:53:18 GMT)
Automated Identification of Thoracic Pathology from Chest Radiographs
with Enhanced Training Pipeline [0.0] 現在入手可能な112のChestX-ray14、30,805人の胸部X線写真を用いています。
各画像には「NoFinding」クラスまたは14の胸部病理組織ラベルが付与された。
k-hotエンコーディングを用いてラベルをバイナリベクトルとして符号化した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 20:43:09 GMT)
Auto-Encoding for Shared Cross Domain Feature Representation and
Image-to-Image Translation [0.0] クロスドメイン画像から画像への変換はコンピュータビジョンとパターン認識問題のサブセットである。
単一エンコーダ・デコーダアーキテクチャを用いて,複数の領域にまたがるクロスドメイン画像と画像の変換を行う手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 21:38:23 GMT)
A robust modeling framework for energy analysis of data centers [0.0] データセンターはエネルギー集約型であり、電力需要が大きく成長している。
現在のモデルでは、データセンターに対して一貫した高次元エネルギー分析を提供していない。
本研究の目的は,政策立案者やデータセンタエネルギーアナリストに対して,データセンターエネルギーの利用状況と効率性に関する包括的理解を提供することである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 21:05:20 GMT)
A Quantitative History of A.I. Research in the United States and China [0.0] 我々は、スコパスから抽出された60年間の抽象データを分析し、各国に属する機関のA.I.トピックに関する出版物の動向を調査し、定量化する。
両国で生産される出版物の総量は、数十年以上にわたって顕著な定期性で成長している。
どちらの国も1990年頃に、トピックの選択において地震的な変化を経験しており、これはニューラルネットワーク手法への関心の爆発と結びついている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 14:35:39 GMT)
A Novel Meta-Heuristic Optimization Algorithm Inspired by the Spread of
Viruses [0.0] ウイルス拡散最適化(VSO)と呼ばれる,自然に着想を得たメタヒューリスティック最適化アルゴリズムを提案する。
VSOはホスト間のウイルスの拡散を緩やかに模倣し、多くの困難かつ継続的な最適化問題の解決に効果的に適用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jun 2020 09:35:28 GMT)