Recursion and evolution: Part II [91.4] 本稿では, 対角化システムにおいて, 環境報酬や罰を情報として活用して適切な適応を図ることが可能であるか, という課題について考察する。
より具体的には、報奨関数に基づいて対角化を学習するために、そのようなシステムの可能性について研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Jun 2020 14:27:56 GMT)
Are we done with ImageNet? [86.0] 我々は、ImageNetバリデーションセットの人間のアノテーションを収集するための、より堅牢な手順を開発する。
我々は最近提案されたImageNet分類器の精度を再評価し、その精度は元のラベルで報告されたものよりもかなり小さいことがわかった。
オリジナルのImageNetラベルは、もはやこの独立に収集されたセットの最良の予測者ではなく、ビジョンモデルの評価における彼らの有用性が終わりに近づいていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Jun 2020 13:17:25 GMT)
Consistent Estimation of Identifiable Nonparametric Mixture Models from
Grouped Observations [84.8] この研究は、グループ化された観測から任意の同定可能な混合モデルを一貫して推定するアルゴリズムを提案する。
ペア化された観測のために実践的な実装が提供され、アプローチは既存の手法より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Jun 2020 20:44:22 GMT)
Rethinking Sampling in 3D Point Cloud Generative Adversarial Networks [82.7] サンプリング非感受性判別器は点クラスタリングアーティファクトを持つ形状点雲を生成する一方で、サンプリング非感受性判別器は有効な形状生成を導くことができないことを示す。
判別器の異なるサンプリング感度を示すために,サンプリングスペクトルの概念を提案する。
そこで本研究では, サンプリング関連指標において, 既存のクラウドジェネレータをすべて改良した, ミドルポイントサンプリング対応のベースライン判別器であるPointNet-Mixについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Jun 2020 09:29:24 GMT)
Learning Diverse Representations for Fast Adaptation to Distribution
Shift [78.8] 本稿では,複数のモデルを学習する手法を提案する。
分散シフトへの迅速な適応を促進するフレームワークの能力を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Jun 2020 12:23:50 GMT)
Beyond User Self-Reported Likert Scale Ratings: A Comparison Model for
Automatic Dialog Evaluation [69.0] オープンドメインダイアログシステム評価はダイアログ研究における最も重要な課題の1つである。
本稿では,自動評価モデルCMADEを提案する。
実験の結果,対話比較作業においてCMADEの精度は89.2%であった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Jun 2020 04:05:58 GMT)
Low-resource Languages: A Review of Past Work and Future Challenges [68.8] NLPの現在の問題は、教師付きデータやネイティブスピーカーの数、専門家数といった、有用なトレーニング属性が欠けている低リソース言語のマッサージと処理である。
本稿は、この問題の解決に向けたこれまでの画期的な成果を簡潔に要約し、今後の研究の方向性の文脈における潜在的な改善について分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Jun 2020 15:21:57 GMT)
Multi-View Graph Neural Networks for Molecular Property Prediction [67.5] マルチビューグラフニューラルネットワーク(MV-GNN)を提案する。
MV-GNNでは,学習過程を安定させるために,自己注意型読み出しコンポーネントと不一致損失を導入する。
我々は、相互依存型メッセージパッシング方式を提案することにより、MV-GNNの表現力をさらに強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Jun 2020 06:09:52 GMT)
Data-driven Koopman Operators for Model-based Shared Control of
Human-Machine Systems [66.7] 本稿では,データ駆動型共有制御アルゴリズムを提案する。
ユーザのインタラクションに関するダイナミクスと情報は、Koopman演算子を使用して観察から学習される。
モデルに基づく共有制御は、自然な学習やユーザのみの制御パラダイムと比較して、タスクとコントロールのメトリクスを著しく改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Jun 2020 14:14:07 GMT)
"Notic My Speech" -- Blending Speech Patterns With Multimedia [65.9] 音声認識と理解における視点依存と視覚的重要性の両方をモデル化するための視点時間的注意機構を提案する。
提案手法は, ビセム誤差率において, 既存の作業よりも4.99%優れていた。
モデルでは,多視点音声に対する理解と人間の知覚との間に強い相関関係があることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Jun 2020 06:51:55 GMT)
Tangled up in BLEU: Reevaluating the Evaluation of Automatic Machine
Translation Evaluation Metrics [64.9] 評価法は, 評価に用いる翻訳に非常に敏感であることを示す。
本研究では,人的判断に対する自動評価基準の下で,性能改善をしきい値にする方法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Jun 2020 04:35:41 GMT)
Dynamic Model Pruning with Feedback [64.0] 余分なオーバーヘッドを伴わずにスパーストレーニングモデルを生成する新しいモデル圧縮法を提案する。
CIFAR-10 と ImageNet を用いて本手法の評価を行い,得られたスパースモデルが高密度モデルの最先端性能に到達可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Jun 2020 15:07:08 GMT)
Meta Transition Adaptation for Robust Deep Learning with Noisy Labels [61.9] 本研究では,新しいメタ遷移学習戦略を提案する。
具体的には、クリーンなラベル付きメタデータの小さなセットのサウンドガイダンスにより、ノイズ遷移行列と分類器パラメータを相互に改善することができる。
本手法は, 従来技術よりも頑健な性能で, 遷移行列をより正確に抽出することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Jun 2020 01:18:07 GMT)
Towards Deeper Graph Neural Networks with Differentiable Group
Normalization [61.2] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、隣接するノードを集約することでノードの表現を学習する。
オーバースムーシングは、レイヤーの数が増えるにつれてGNNのパフォーマンスが制限される重要な問題のひとつです。
2つのオーバースムースなメトリクスと新しいテクニック、すなわち微分可能群正規化(DGN)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Jun 2020 07:18:02 GMT)
SAMBA: Safe Model-Based & Active Reinforcement Learning [59.0] SAMBAは、確率論的モデリング、情報理論、統計学といった側面を組み合わせた安全な強化学習のためのフレームワークである。
我々は,低次元および高次元の状態表現を含む安全な力学系ベンチマークを用いて,アルゴリズムの評価を行った。
アクティブなメトリクスと安全性の制約を詳細に分析することで,フレームワークの有効性を直感的に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Jun 2020 10:40:46 GMT)
Stability of Stochastic Gradient Descent on Nonsmooth Convex Losses [52.0] 任意のリプシッツ非平滑凸損失に対して,数種類の勾配勾配降下(SGD)に対して,鋭い上下境界を与える。
我々の限界は、極端に過剰な集団リスクを伴う、微分的にプライベートな非平滑凸最適化のための新しいアルゴリズムを導出することを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Jun 2020 02:45:21 GMT)
Understanding the Role of Training Regimes in Continual Learning [51.3] 破滅的な忘れは、ニューラルネットワークのトレーニングに影響を与え、複数のタスクを逐次学習する能力を制限する。
本研究では,タスクの局所的なミニマを拡大するトレーニング体制の形成に及ぼすドロップアウト,学習速度の低下,バッチサイズの影響について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Jun 2020 06:00:27 GMT)
Real-time estimation of the optically detected magnetic resonance shift
in diamond quantum thermometry [47.5] ナノダイヤモンド(NDs)における窒素空孔中心の光検出磁気共鳴(ODMR)の周波数シフトのリアルタイム推定手法について検討する。
近年,多点ODMR測定とND粒子追跡を蛍光顕微鏡に効果的に統合することで,生体内温度の安定なモニタリングが実証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Jun 2020 01:44:35 GMT)
Minimum Potential Energy of Point Cloud for Robust Global Registration [45.8] 本稿では,大域点集合登録のための最小重力ポテンシャルエネルギー(MPE)に基づく新しいアルゴリズムを提案する。
本稿では,提案アルゴリズムの性能を実データだけでなく合成データにも示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Jun 2020 02:41:13 GMT)
Minimax Estimation of Conditional Moment Models [41.0] min-max基準関数を導入し,ゼロサムゲームの解法とみなすことができる。
任意の仮説空間に対する結果推定器の統計的推定速度を解析する。
修正された平均二乗誤差率と、逆問題の不備とが組み合わさって、平均二乗誤差率をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Jun 2020 14:02:38 GMT)
Towards Robust Pattern Recognition: A Review [40.7] オープン・アンド・チェンジ環境における堅牢性の欠如により、高精度なパターン認識システムは不安定で信頼性に欠ける可能性がある。
本稿では,現在の手法の欠点と限界を分析し,ロバストなパターン認識のための今後の研究方向を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Jun 2020 07:24:27 GMT)
A Practical Sparse Approximation for Real Time Recurrent Learning [38.2] Real Time Recurrent Learning (RTRL)は、履歴ストレージの必要性をなくし、オンラインの重み更新を可能にする。
RTRL 影響行列に Sparse n-step Approximation (SnAp) を導入する。
高度にスパースなネットワークでは、n=2のSnApは引き続きトラクタブルであり、更新がオンラインで行われる場合の学習速度において、時間を通してバックプロパゲーションを上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Jun 2020 14:38:15 GMT)
FrugalML: How to Use ML Prediction APIs More Accurately and Cheaply [36.9] 我々はFrugalMLを提案する。FrugalMLは、異なるデータ上で各APIの長所と短所を共同で学習する、原則化されたフレームワークである。
理論解析により,FrugalMLを効率よくするために,定式化における自然の空間性を利用することが可能であることが示唆された。
さまざまなタスクにおいて、FrugalMLは、最高の単一APIの精度を一致させながら、最大90%のコスト削減を実現し、最高のAPIのコストを一致させながら、最大5%の精度を達成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Jun 2020 23:43:23 GMT)
Defending against GAN-based Deepfake Attacks via Transformation-aware
Adversarial Faces [36.9] Deepfakeは、機械学習モデルを活用するフェイススワッピング攻撃のカテゴリである。
本稿では,Deepfake攻撃に対する防御手段として,逆向きに乱れする新しい変形認識顔を提案する。
また, アンサンブルをベースとしたアプローチを用いて, GANベースのディープフェイク型に対する防御ロバスト性を高めることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Jun 2020 18:51:57 GMT)
Hyperspectral Image Classification with Attention Aided CNNs [33.8] ハイパースペクトル画像のスペクトル空間分類のための注意支援型CNNモデルを提案する。
提案手法は, 最先端CNN関連モデルと比較して, 優れた性能が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Jun 2020 14:25:00 GMT)
Complex Dynamics in Simple Neural Networks: Understanding Gradient Flow
in Phase Retrieval [32.0] 勾配に基づくアルゴリズムは、スパイラルなアルゴリズムに閉じ込められることなく、優れたミニマを見つけることができることを示す。
数値実験により、この状態では勾配流アルゴリズムは捕捉されず、不安定な方向に沿った臨界点から遠ざかって、大域的な最小値を見つけることに成功した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Jun 2020 08:21:12 GMT)
GNN3DMOT: Graph Neural Network for 3D Multi-Object Tracking with
Multi-Feature Learning [30.7] 3次元多物体追跡(MOT)は自律システムにとって不可欠である。
そこで本研究では,MOTの識別的特徴学習を改善するための2つの手法を提案する。
提案手法は, KITTI および nuScenes 3D MOT ベンチマーク上での最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Jun 2020 17:08:14 GMT)
Stochastic Gradient Langevin with Delayed Gradients [29.7] 本研究では,計算に用いた遅延勾配情報による誤差が測定値の収束率に有意な影響を及ぼさないことを示す。
計算に用いた遅延勾配情報による誤差は, 測定値の収束率に有意な影響を与えず, ウォールクロック時間における高速化の可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Jun 2020 17:51:30 GMT)
Hypermodels for Exploration [27.7] 本研究では,不確実性を表現し,探索のガイドとなるハイパーモデルについて検討する。
これは、トンプソンサンプリングを近似するためにアンサンブルの使用を一般化し拡張する。
代替ハイパーモデルは劇的な効率向上を享受できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Jun 2020 20:59:21 GMT)
Do Dogs have Whiskers? A New Knowledge Base of hasPart Relations [27.4] 本稿では,大規模な汎用文コーパスから抽出したhasPart関係の知識ベースについて述べる。
正確(90%の正確さ)、健全(人が言及する可能性のある関係を包含する)、そして一般的な用語を高い範囲でカバーする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Jun 2020 23:34:05 GMT)
ACMo: Angle-Calibrated Moment Methods for Stochastic Optimization [27.1] 勾配降下法(SGD)は, 収束が遅いにもかかわらず, 依然として最も広く用いられている最適化法である。
適応的手法は最適化と機械学習コミュニティの注目を集めている。
両方の世界のベストを尽くすことは、機械学習の最適化分野における最もエキサイティングで挑戦的な問題だ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Jun 2020 10:39:25 GMT)
Adaptive Gradient Methods Can Be Provably Faster than SGD after Finite
Epochs [25.2] 適応勾配法は有限時間後にランダムシャッフルSGDよりも高速であることを示す。
我々の知る限り、適応的勾配法は有限時間後にSGDよりも高速であることを示すのはこれが初めてである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Jun 2020 09:39:47 GMT)
Approximate Inference for Spectral Mixture Kernel [25.1] スペクトル混合核に対する近似ベイズ推定を提案する。
抽出されたエビデンス下界(ELBO)推定器にサンプリングベース変分推定を適用することにより,変分パラメータを最適化する。
提案した推論と2つの戦略が組み合わさってパラメータの収束を加速し、より良いパラメータをもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Jun 2020 09:39:29 GMT)
Language-Conditioned Goal Generation: a New Approach to Language
Grounding for RL [23.3] 現実の世界では、言語エージェントも具体的エージェントであり、それらは物理的な世界で知覚され、作用する。
本稿では,ゴールジェネレータの条件付けに言語を用いることを提案する。目標条件を考慮すれば,エージェントに対して言語に依存しない目標を生成するために,言語条件付きゴールジェネレータを訓練することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Jun 2020 09:54:38 GMT)
Online Metric Learning for Multi-Label Classification [22.5] マルチラベル分類のための新しいオンラインメトリック学習パラダイムを提案する。
我々はまず,$k$-Nearest Neighbour(k$NN)に基づくマルチラベル分類のための新しい指標を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Jun 2020 11:33:04 GMT)
Robust Sub-Gaussian Principal Component Analysis and Width-Independent
Schatten Packing [22.3] 基本統計量に対する2つの方法を開発した:$epsilon$-corrupted set of $n$ sample from a $d$-linear sub-Gaussian distribution。
最初のロバストなアルゴリズムは反復フィルタリングを時間内に実行し、近似固有ベクトルを返し、単純なフィルタリングアプローチに基づいている。
私たちの2つめは、わずかに悪い近似係数を達成し、軽度のスペクトルギャップ仮定の下でほぼ自明な時間とイテレーションで実行します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Jun 2020 07:45:38 GMT)
Edge Intelligence: Architectures, Challenges, and Applications [22.3] エッジインテリジェンス(Edge Intelligence)は、データ収集、キャッシュ、処理、分析のための一連の接続されたシステムとデバイスを指す。
この調査記事は、エッジインテリジェンスとその応用分野に関する包括的紹介を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Jun 2020 14:40:56 GMT)
Multi-hop Reading Comprehension across Documents with Path-based Graph
Convolutional Network [20.2] 本稿では,このマルチホップ読解問題に対処する新しい手法を提案する。
人間の推論処理にインスパイアされた我々は,支援文書から経路ベースの推論グラフを構築する。
我々はWikiHopデータセットに対するアプローチを評価し,これまでに公表されたアプローチに対する最先端の精度を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Jun 2020 04:04:05 GMT)
Learning from Label Proportions: A Mutual Contamination Framework [19.8] ラベル比例(LLP)からの学習は、未ラベルのトレーニングインスタンスをバッグにグループ化し、各バッグがそのバッグに発生する各クラスの割合で注釈付けする、分類のための弱い教師付き設定である。
本研究は, 相互汚染モデル (MCM) の観点からLPPを仮定し, この2つの課題に対処するものである。
本プロセスでは,非イドサンプリング計画の下での非バイアス損失や一般化誤差境界を含む,MCMの新たな技術的結果を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Jun 2020 17:11:40 GMT)
Asymptotic Singular Value Distribution of Linear Convolutional Layers [19.5] 畳み込みニューラルネットワークでは、線形畳み込みを伴う畳み込み層の線形変換は2倍のToeplitzブロックを持つブロック行列である。
円形近似の精度を向上した単純な特異値近似法を開発した。
また,スペクトルノルム上限上限はResNetの一般化性能向上に有効なスペクトル正規化器であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Jun 2020 12:21:08 GMT)
How many winning tickets are there in one DNN? [18.7] 各ネットワークには,初期重みが固定された場合でも,複数の入賞チケットが含まれていることを示す。
結果として得られる勝利するサブネットワークは、重み空間対称性の下で同じネットワークのインスタンスではない。
我々は,有能なサブネットワークに対して,単独の当選チケットとは対照的に,むしろ分布が存在すると結論づける。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Jun 2020 08:58:31 GMT)
Incorporating User Micro-behaviors and Item Knowledge into Multi-task
Learning for Session-based Recommendation [18.5] セッションベースのレコメンデーション(SR)は、与えられたセッションに基づいて次に対話されたアイテムを予測することを目的としている。
ほとんどの既存のSRモデルは、あるユーザが対話するセッションにおける連続したアイテムの活用にのみ焦点をあてている。
セッションベースレコメンデーションのためのマルチタスク学習にユーザマイクロビヘイビアとアイテム知識を組み込んだ新しいSRモデルMKM-SRを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Jun 2020 03:06:23 GMT)
A New Perspective on Learning Context-Specific Independence [18.3] 文脈依存独立(CSI)のような局所構造は確率的グラフィカルモデル(PGM)の文献で注目されている。
本稿では,データからCSIを学習する方法について,新たな視点を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Jun 2020 01:11:02 GMT)
Attentive Feature Reuse for Multi Task Meta learning [17.8] 複数のタスクの同時学習のための新しいアルゴリズムを開発した。
本稿では,タスク毎に動的にネットワークを専門化するためのアテンション機構を提案する。
提案手法は,従来は目に見えなかった新しい環境における性能を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Jun 2020 19:33:11 GMT)
Speaker Sensitive Response Evaluation Model [17.4] 本稿では,生成した応答と会話コンテキストとの類似性に基づく自動評価モデルを提案する。
ラベルのない会話コーパスからモデルパラメータを学習する。
我々のモデルは、追加の訓練なしに映画対話に適用できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Jun 2020 08:59:10 GMT)
TorsionNet: A Reinforcement Learning Approach to Sequential Conformer
Search [17.2] 剛性ロータ近似の下での強化学習に基づく効率的なシーケンシャルコンバータ探索手法を提案する。
以上の結果から,TorsionNetは大きなアルカンに対して4倍,未探索の生体高分子リグニンでは数桁,高い評価率のケモインフォマティクス法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Jun 2020 11:03:29 GMT)
Telling Left from Right: Learning Spatial Correspondence of Sight and
Sound [17.0] 本稿では,音声ストリーム内の空間情報を視覚ストリーム内の音源の位置に合わせるという原理を活用するための,新たな自己教師型タスクを提案する。
我々は、左右のオーディオチャンネルが反転したかどうかを判断するためにモデルを訓練し、視覚とオーディオストリーム間の空間的ローカライゼーションについて推論を強制する。
空間対応の理解により、3つの視覚的タスクにおいてモデルの性能が向上し、教師付きベースラインや自己教師付きベースラインよりも定量的に向上することが実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Jun 2020 03:12:16 GMT)
A Unified Analysis of Stochastic Gradient Methods for Nonconvex
Federated Optimization [16.7] 非非状態におけるSGD不変量を満たすすべての方法について単一の解析を行う。
また、PL条件下での非非状態におけるより高速な線形収束を得るための統一解析も提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Jun 2020 08:58:03 GMT)
How to Avoid Being Eaten by a Grue: Structured Exploration Strategies
for Textual Worlds [16.6] 質問に答えることで世界の知識グラフを構築することを学習するエージェントであるQ*BERTを紹介する。
MC!Q*BERTは知識グラフに基づく本質的なモチベーションを用いてボトルネックを検出するエージェントである。
本研究は,9つのテキストゲームにおいて,我々の手法が現状よりも優れていることを示すアブレーション研究と結果を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Jun 2020 18:24:06 GMT)
Data-driven Simulation and Optimization for Covid-19 Exit Strategies [16.3] コロナウイルスSARS-2の急速な普及は、世界中のほぼ全ての政府が悲劇に対応するために徹底的な対策を講じる大きな課題である。
我々は,疫学パラメータの深層学習推定を組み合わせたパンデミックシミュレーションと予測ツールキットを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Jun 2020 11:18:25 GMT)
Algorithms and Learning for Fair Portfolio Design [15.8] 最適ポートフォリオ設計の古典的金融問題における変化を考察する。
私たちの設定では、消費者の大多数は、リスク許容性に関するいくつかの分布から引き出されます。
目標は、特定の、そして自然な技術的意味において、グループ間で公平な少数のポートフォリオを設計することである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Jun 2020 16:00:41 GMT)
Open Questions in Creating Safe Open-ended AI: Tensions Between Control
and Creativity [15.6] オープンエンド進化と人工生命は、オープンエンドAIの理解に大きく貢献している。
本稿では、オープンエンドAIには、オープンエンドシステムの創造性を生産的かつ予測的に制御できるかどうかという、独自の安全性上の課題がある、と論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Jun 2020 22:28:09 GMT)
Reinforced Data Sampling for Model Diversification [15.5] 本稿では,データを適切にサンプリングする方法を学ぶための新しいReinforced Data Smpling (RDS)法を提案する。
モデルダイバーシフィケーションの最適化問題である$delta-div$をデータサンプリングで定式化し,モデルダイバーシフィケーションを注入することで学習ポテンシャルと最適アロケーションを最大化する。
モデル多様化のためのトレーニング可能なサンプリングは,各種機械学習タスクの潜在能力を追求する競技組織,研究者,さらには開始者にとって有用であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Jun 2020 11:46:13 GMT)
Differentiable Greedy Submodular Maximization: Guarantees, Gradient
Estimators, and Applications [15.2] 我々は,単調部分関数のグリーディアルゴリズムを微分可能とする理論的に保証された多元性フレームワークを確立する。
乱数化によってグリーディアルゴリズムを滑らかにし、濃度や$kappa$-extensible(拡張可能なシステム制約)の場合に期待する元の近似保証をほぼ回復することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Jun 2020 01:07:08 GMT)
Altruism and anxiety: Engagement with online community support
initiatives (OCSIs) during Covid-19 lockdown in the UK and Ireland [14.9] Covid-19のロックダウン期間中のメンタルヘルスに関する懸念を踏まえると、オンラインのCovid-19関連物質との関わりが気分にどのように影響するかを理解することが重要である。
イギリスとアイルランドでは、オンラインコミュニティ支援イニシアチブ(OCSI)が出現し、人々の生活管理を支援している。
英国とアイルランドの人々がOCSIとどのように関わるかを調べるために調査を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Jun 2020 13:09:42 GMT)
Revisiting the Continuity of Rotation Representations in Neural Networks [14.6] ニューラルネットワークの回転表現に関連する過去の研究で遭遇したオイラー角と単位四元数の特定の病理学的挙動を解析する。
この挙動は問題自体のトポロジ的特性に固有のものであり、不適切なネットワークアーキテクチャやトレーニング手順によって引き起こされるものではないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Jun 2020 04:10:52 GMT)
Mutual Information Based Knowledge Transfer Under State-Action Dimension
Mismatch [14.3] 本研究では,教師と生徒が任意に状態空間と行動空間を共有できるトランスファー学習の枠組みを提案する。
このミスマッチに対処するため,教師の方針や価値ネットワークから知識を体系的に抽出できる埋め込みを生成する。
我々は,教師と生徒が異なる状態空間と行動空間を持つ状況下で,伝達学習を成功させることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Jun 2020 09:51:17 GMT)
Smartphone Transportation Mode Recognition Using a Hierarchical Machine
Learning Classifier and Pooled Features From Time and Frequency Domains [14.2] 本稿では,新しい階層型階層型分類器を開発する。
従来の輸送モード分類アルゴリズムの精度を高める。
また、新しい周波数領域の特徴を抽出することで分類精度を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Jun 2020 04:56:52 GMT)
Modeling bike availability in a bike-sharing system using machine
learning [13.4] 本稿では,機械学習アルゴリズムを用いて,サンフランシスコベイエリア自転車共有局における自転車の利用状況をモデル化する。
その結果,単変量モデルは多変量モデルよりも誤差予測が低いことがわかった。
最も効果的な予測地平線時間は15分であった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Jun 2020 04:49:14 GMT)
Branch-Cooperative OSNet for Person Re-Identification [12.8] 我々は、BC-OSNetと呼ばれるOSNet上のRe-IDのためのブランチ協調アーキテクチャを提案する。
BC-OSNetは3つの一般的なデータセットで最先端のパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Jun 2020 14:09:23 GMT)
Improving Movement Predictions of Traffic Actors in Bird's-Eye View
Models using GANs and Differentiable Trajectory Rasterization [12.7] 自動運転パズルの最も重要なピースの1つは、周囲の交通機関の将来の動きを予測するタスクである。
一方はトップダウンのシーン化と他方はGAN(Generative Adrial Networks)に基づく手法が特に成功したことが示されている。
本稿では,これら2つの方向に基づいて,Aversa-based conditional GANアーキテクチャを提案する。
提案手法を実世界の大規模データセット上で評価し,最先端のGANベースラインよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Jun 2020 02:59:56 GMT)
Partial Optimal Transport with Applications on Positive-Unlabeled
Learning [12.5] We propose exactly algorithm to solve Wasserstein and Gromov-Wasserstein problem。
これは、この文脈における最適輸送の最初の応用である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Jun 2020 09:48:54 GMT)
Learning to Solve Combinatorial Optimization Problems on Real-World
Graphs in Linear Time [12.4] 専門知識のないグラフ上での最適化問題を解くための新しいフレームワークを開発する。
本手法は,グラフのラベル付きトレーニングセット上で強化学習を用いてグラフニューラルネットワークを訓練する。
最適性ギャップが 1 に近い 2 つのNP-ハード問題に対して,本手法がよく一般化可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Jun 2020 00:56:28 GMT)
Recurrent Sum-Product-Max Networks for Decision Making in
Perfectly-Observed Environments [12.2] 本稿では、意思決定データから学習し、時間とともにモデル化するRSPMN(Sum-product-max Network)を提案する。
RSPMNは、データ駆動であり、主にトラクタブルであるという点で、総生産ネットワークの利点を継承し、シーケンシャルな問題にも適している。
逐次決定データセットのテストベッドで学習したRSPMNが、完全に観測された領域で最適に近いMEUとポリシーを生成することを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Jun 2020 16:31:11 GMT)
NAS-Bench-NLP: Neural Architecture Search Benchmark for Natural Language
Processing [12.0] 我々は自然言語処理(NLP)の中核である言語モデリングタスクを活用することで、コンピュータビジョン領域の外部へ踏み出す。
テキストデータセット上にリカレントニューラルネットワークの検索スペースを提供し、その内部に14kのアーキテクチャをトレーニングしました。
我々は,意味的関連性および言語理解評価のためのデータセットを用いて,訓練されたモデルの内在的および外在的評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Jun 2020 12:19:06 GMT)
Vulnerable Road User Detection Using Smartphone Sensors and Recurrence
Quantification Analysis [12.0] C-ITS(Cooperative Intelligent Transportation Systems)の安全性向上にスマートフォンを用いた危険道路利用者の検出が不可欠である
本研究は,低消費電力スマートフォンセンサとRQA(Recurrence Quantification Analysis)機能の利用について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Jun 2020 04:42:10 GMT)
Weston-Watkins Hinge Loss and Ordered Partitions [11.8] 複数クラス分類のための新しい離散的損失関数、順序付き分割損失を導入し、この損失に対してWWヒンジ損失が校正されることを証明した。
また、この特性を満たす離散的な損失のうち、順序付けられた分割損失は極端に有益であると主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Jun 2020 17:34:21 GMT)
Detangling robustness in high dimensions: composite versus
model-averaged estimation [11.7] ロバスト法は、実際にはユビキタスであるが、正規化推定や高次元の文脈ではまだ完全には理解されていない。
本稿では,これらの設定におけるロバスト性をさらに研究し,予測に焦点を当てたツールボックスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Jun 2020 20:40:15 GMT)
Recurrent Neural Networks for Stochastic Control in Real-Time Bidding [11.4] 本稿では,リカレントニューラルネットワークアーキテクチャに基づく近似解を提案する。
RNNの入札者は、目標を逃すのを避けるために必要な全てを規定する。
また、失ったインプレッションを買えば、それが到達しなかった場合のペナルティよりもコストがかかる場合、意図的に目標を達成できない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Jun 2020 09:53:10 GMT)
Real-Time Optimization Of Web Publisher RTB Revenues [10.9] 本稿では,第2価格オークションによるWebパブリッシャーの収益を最適化するエンジンについて述べる。
エンジンは競売ごとに約1ミリ秒で最適な予備価格を予測できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Jun 2020 11:14:56 GMT)
Optimal Allocation of Real-Time-Bidding and Direct Campaigns [10.9] 我々は、Webパブリッシャがリアルタイム入札(即ち、リアルタイムオークションで販売された広告から)を通じて得られる収益を最適化する問題を、直接的に(事前に合意された契約を通じて販売された広告から)検討する。
本稿では,リアルタイム入札収益を最大化しつつ,出版社が直接キャンペーンを行うための最適な戦略を構築するアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Jun 2020 10:44:56 GMT)
Combining Model-Based and Model-Free Methods for Nonlinear Control: A
Provably Convergent Policy Gradient Approach [10.6] 本研究では,線形モデルを用いてモデルフリーなポリシー手法の温かいスタートを定義する新しい手法を開発する。
このハイブリッドアプローチは,モデルフリーアプローチに関連する収束問題を回避しつつ,モデルベースコントローラよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Jun 2020 21:16:29 GMT)
What can robotics research learn from computer vision research? [10.4] 近年、ビッグデータ、GPUコンピューティング、新しい学習アルゴリズム、効果的な研究手法によってコンピュータビジョンの進歩がターボチャージャー化されている。
コンピュータビジョンの進歩は、研究方法論(実験に対する厳格な制約による評価、大胆な数字対ビデオ)によるものだと我々は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Jun 2020 01:04:07 GMT)
Multispectral Biometrics System Framework: Application to Presentation
Attack Detection [10.2] 能動光源と同期する一連のセンサからマルチスペクトルデータをキャプチャするバイオメトリックスシステムを構築するためのフレームワークを提案する。
提示された設計は、可視光から長波長の赤外線まで、このような多様な電磁スペクトルバンドを使用した最初のものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Jun 2020 22:09:35 GMT)
Fast Generation of High Fidelity RGB-D Images by Deep-Learning with
Adaptive Convolution [10.1] 本稿では,RGB-D画像を高解像度で効率よく生成する深層学習手法を提案する。
エンドツーエンドのアプローチとして、高忠実度RGB-D画像を毎秒約21フレームの速度で効率的に生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Jun 2020 04:10:34 GMT)
A Generative Model for Joint Natural Language Understanding and
Generation [9.8] 本研究では,NLUとNLGを結合した生成モデルを提案する。
本モデルでは,2つの対話データセットに対して,フラットおよびツリー構造の両方の形式表現を用いて,最先端のパフォーマンスを実現する。
また,モデルの性能向上のために,ラベルのないデータを活用することで,半教師付きでモデルを訓練できることも示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Jun 2020 22:38:55 GMT)
Early Detection of Retinopathy of Prematurity (ROP) in Retinal Fundus
Images Via Convolutional Neural Networks [9.3] 未熟児網膜症(英: Retinopathy of prematurity、ROP)は、未熟児または低出生体重児の網膜に発生する異常血管である。
我々はこの問題を解決するために最先端の畳み込みニューラルネットワーク技術を適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Jun 2020 07:04:13 GMT)
BI-MAML: Balanced Incremental Approach for Meta Learning [9.2] 本稿では,複数のタスクを学習するための新しいバランス付きインクリメンタルモデルAgnostic Meta Learningシステム(BI-MAML)を提案する。
本手法では,従来のタスクを忘れることなく,新たなタスクにモデルを漸進的に適応させるメタ更新ルールを実装している。
本システムでは,数ショットでメタ更新を行い,その達成に成功している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Jun 2020 18:28:48 GMT)
Confidence Interval for Off-Policy Evaluation from Dependent Samples via
Bandit Algorithm: Approach from Standardized Martingales [8.8] OPEの目的は,バンディットアルゴリズムによって生成された行動ポリシーから得られた履歴データを用いて,新しいポリシーを評価することである。
バンディットアルゴリズムは過去の観測に基づいてポリシーを更新するため、サンプルは独立ではなく、同じ分布(すなわちd)である。
OPEのいくつかの既存の手法は、この問題を考慮に入れておらず、サンプルがi.d.であるという仮定に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Jun 2020 07:48:04 GMT)
Rotation, Translation, and Cropping for Zero-Shot Generalization [7.2] 本稿では、一般化の欠如は入力表現によるものであるという仮説を推し進める。
我々は,2次元アーケードゲームにおいて,作物を収穫し,翻訳し,回転させた観察により,目に見えないレベルでの一般化が期待できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Jun 2020 03:18:52 GMT)
A Formal Language Approach to Explaining RNNs [6.6] 本稿では、線形時間論理(LTL)と呼ばれる形式記述言語を用いて、リカレントニューラルネットワーク(RNN)の意思決定を説明するためのフレームワークであるLEXRを提案する。
LEXRの説明は、RNNから決定論的有限オートマトンを抽出する最近のアルゴリズムで生成されるものよりも正確で理解しやすい。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Jun 2020 16:17:53 GMT)
Power Consumption Variation over Activation Functions [6.4] 予測を行う際に機械学習モデルが消費するパワーは、モデルのアーキテクチャに影響される可能性がある。
本稿では,ニューラルネットワークモデル設計におけるコアファクタである,さまざまなアクティベーション関数に対する消費電力の様々な推定方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Jun 2020 14:40:46 GMT)
OrigamiNet: Weakly-Supervised, Segmentation-Free, One-Step, Full Page
Text Recognition by learning to unfold [6.1] セグメンテーションフリーのシングルライン認識からセグメンテーションフリーのマルチライン/フルページ認識へ進む。
我々は、CTCで訓練された完全畳み込み単行文字認識装置を拡張可能な、新しいシンプルなニューラルネットワークモジュール、textbfOrigamiNetを提案する。
IAM と ICDAR 2017 の HTR ベンチマークでは,手書き文字認識の精度が他のすべての手法を上回り,最先端の文字誤り率を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Jun 2020 22:18:02 GMT)
Local-Area-Learning Network: Meaningful Local Areas for Efficient Point
Cloud Analysis [5.8] 本稿では局所学習ネットワーク(LocAL-Net)を導入し,地域の選択と特徴付けに重点を置いている。
ModelNet10/40とShapeNetのデータセットの実験では、LocAL-Netがパートセグメンテーションの競争力を持っていることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Jun 2020 14:32:28 GMT)
Safety-guaranteed Reinforcement Learning based on Multi-class Support
Vector Machine [5.6] 決定論的システム力学を用いたモデルフリーなRL設定におけるハードステート制約を満たす問題に対処する。
提案アルゴリズムは離散状態と行動空間に対して開発され,多クラスサポートベクターマシン(SVM)を用いてポリシーを表現している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Jun 2020 19:58:49 GMT)
Balancing a CartPole System with Reinforcement Learning -- A Tutorial [5.6] 本稿では,Cart-Poleシステムを制御するための各種強化学習(RL)アルゴリズムについて述べる。
特に、Q-learning、Deep Q Networks (DQN)、Double DQN、Dueling Network、(優先順位付けされた)経験の再現など、様々なRL概念を説明し、学習性能への影響を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Jun 2020 16:27:27 GMT)
Understanding Unintended Memorization in Federated Learning [5.3] フェデレートラーニングの異なるコンポーネントが意図しない暗記を減らす上で重要な役割を担っていることを示す。
また,意図しない記憶の少ないモデルにおいて,強いユーザレベルの差分プライバシ保証によるトレーニングが結果をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Jun 2020 22:10:16 GMT)
Experimental Evaluation and Development of a Silver-Standard for the
MIMIC-III Clinical Coding Dataset [5.2] 我々は、しばしばゴールドスタンダードとして扱われるMIMIC-IIIの割り当てられたコードの再検討について論じる。
本研究は、EHR放電サマリーから導出される符号の有効性を評価するための、オープンソースで再現可能な実験手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Jun 2020 17:15:44 GMT)
Learning Effective Representations for Person-Job Fit by Feature Fusion [4.9] Person-job fitは、機械学習アルゴリズムを使用して、オンライン採用プラットフォーム上の候補者と求職者をマッチングする。
本稿では,機能融合による候補者と求職者の包括的かつ効果的な表現を学習することを提案する。
10ヶ月にわたる実データ実験により、我々のソリューションは既存の手法よりも大きなマージンで優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Jun 2020 09:02:41 GMT)
Self-organization of multi-layer spiking neural networks [4.9] 発達する脳における複雑な構造の形成を可能にする重要なメカニズムは、神経活動の経時的波の出現である。
多層ニューラルネットワークをシームレスに積み重ねることのできる動的システムの形でモジュール式ツールキットを提案する。
我々のフレームワークは、多層パーセプトロンからオートエンコーダまで、幅広いアーキテクチャの自己組織化に繋がる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Jun 2020 01:44:48 GMT)
Deep Reinforcement Learning for Neural Control [4.8] 本稿では,深部強化学習に基づくニューラルサーキットの制御手法を提案する。
ニューラルネットワークとそのコネクトームをグリッドワールドにマッピングし、目的とする動作を達成するために必要なアクションを推論する。
ケモタキシーの制御のために神経ペプチド電流とシナプス構造を推定した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Jun 2020 17:41:12 GMT)
Characterising authors on the extent of their paper acceptance: A case
study of the Journal of High Energy Physics [4.4] 論文がほぼ常に会場で受理される著者のプロフィールと査読テキストについて検討する。
高い受け入れ率を持つ著者は、高い引用数、高い$h$-index、高い協力者数などを持つ可能性が高い。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Jun 2020 03:26:25 GMT)
Cubical Ripser: Software for computing persistent homology of image and
volume data [3.5] 画像とボリュームデータの永続的ホモロジーを計算するためのキュービカル・リプサーを提案する。
我々は、永続的ホモロジーと畳み込みニューラルネットワークをうまく組み合わせた画像解析の例で、我々のソフトウェアを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Jun 2020 06:44:01 GMT)
SemifreddoNets: Partially Frozen Neural Networks for Efficient Computer
Vision Systems [3.3] 部分凍結重みを持つ固定位相ニューラルネットワークからなるシステムを提案する。
SemifreddoNetsは、効率的なハードウェア実装に最適化された、完全にピペリン化されたハードウェアブロックとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Jun 2020 00:31:54 GMT)
Early Blindness Detection Based on Retinal Images Using Ensemble
Learning [2.1] 糖尿病網膜症は、世界中の成人の視覚障害の主要な原因である。
デジタル画像処理(DIP)と機械学習(ML)の分野における最近の進歩は、この点において機械の使用方法の道を開いた。
本研究では、アンサンブル学習アルゴリズムを用いて網膜画像から抽出した色情報に基づいて、新しい早期盲検検出法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Jun 2020 21:16:21 GMT)
Kidney segmentation in neck-to-knee body MRI of 40,000 UK Biobank
participants [1.8] 英国のバイオバンクは、50万人以上のボランティアの健康関連データを集めている。
血液と尿の生物学的サンプルは腎臓の機能についての貴重な洞察を与えることができる。
腹部体組成分析を目的とした頸部-膝体MRIにおいて、画像に基づく評価が可能となる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Jun 2020 08:20:32 GMT)
Evaluating a Multi-sense Definition Generation Model for Multiple
Languages [1.5] 本稿では,多義語埋め込みに基づく文脈に依存しない定義モデリング手法を提案する。
その結果,提案したマルチセンスモデルでは,全15データセットにおいて単一センスモデルよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Jun 2020 18:15:59 GMT)
Learning-to-Learn Personalised Human Activity Recognition Models [1.5] 本稿では,HARのための個人化されたHARモデルを学習するためのメタラーニング手法を提案する。
既存のメタラーニングアルゴリズムにインスパイアされたパーソナライズされたMAMLとパーソナライズされた関係ネットワークの2つのアルゴリズムを紹介する。
比較研究では、最先端のDeep Learningアルゴリズムと、複数のHARドメインにおけるFew-shot Meta-Learningアルゴリズムに対して、大幅なパフォーマンス改善が示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Jun 2020 21:11:59 GMT)
A Unified Learning Platform for Dynamic Frequency Scaling in Pipelined
Processors [1.2] 個別命令の伝搬遅延に基づいてクロック周波数を動的に調整する機械学習(ML)設計フレームワークを提案する。
ランダムフォレストモデルは、リアルタイムで伝搬遅延を分類するために訓練される。
トレーニングされたモデルは、ベースラインプロセッサ内のパイプラインステージとしてVerilogで実装されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Jun 2020 20:07:06 GMT)
Targeting Learning: Robust Statistics for Reproducible Research [1.1] ターゲティング・ラーニング(Targeted Learning)は、因果推論、機械学習、統計理論の進歩を統一して、科学的に影響のある質問に統計的信頼性で答えるのに役立つ統計分野である。
ターゲット学習のロードマップは、仮説を最小化し、利用可能な科学的知識にのみ注意深く根ざすように、統計的手続きを調整することを強調する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Jun 2020 17:17:01 GMT)
dagger: A Python Framework for Reproducible Machine Learning Experiment
Orchestration [0.9] 機械学習における多段階の実験は、しばしば、複数の実行経路に沿ってモデルに作用する状態変化操作を含む。
再現性と再利用可能な実験オーケストレーションを容易にするフレームワークであるDaggerを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Jun 2020 21:42:48 GMT)
The Magic Word: A Coding Tutorial-Game to Engage Female Teenagers in App
Design [0.8] モバイルゲーマーの半数は女性で、64%の女性はスマートフォンを他のプラットフォームよりも好んでいる。
女性ターゲットグループに適合し,解決すべき課題を提供するチュートリアルゲームを開発するために,女子が関与した。
ゲームの最初のプロトタイプは、学習内容に関するフィードバックを得るために、混合ジェンダーグループでテストされている。
Luna&Catアプリでは、6つのサンプルが動作するチュートリアルゲームがリリースされた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Jun 2020 14:00:10 GMT)
Realistic Physics Based Character Controller [0.7] 2つの材料を用いてキャラクタの自然な見た目制御を生成することができる。
本稿では,Unityフレームワークに物理ベースの文字制御のオープンソース実装を導入することにより,研究者とユーザとのギャップを埋めることを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Jun 2020 23:13:16 GMT)
Defense of Word-level Adversarial Attacks via Random Substitution
Encoding [0.6] コンピュータビジョンタスクにおけるディープニューラルネットワークに対する敵対的な攻撃は、モデルを保護するための多くの新しい技術を生み出しました。
近年、自然言語処理(NLP)タスクの深層モデルに対する単語レベルの敵対攻撃は、例えば、感情分類ニューラルネットワークを騙して誤った判断を下すなど、強力な力を示している。
本稿ではランダム置換(Random Substitution RSE)という,ニューラルネットワークのトレーニングプロセスにランダム置換を導入する新しいフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Jun 2020 05:55:34 GMT)
Machine learning model to cluster and map tribocorrosion regimes in
feature space [0.5] 本稿では,トライボコロージョンマップを生成するための機械学習アプローチを提案する。
教師なし機械学習は、トライボコロージョン実験データからクラスターを特定し、ラベル付けするために用いられる。
トレーニングされたSVMは、トライボコロージョンマップを生成するために使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Jun 2020 02:26:53 GMT)
An efficient application of Bayesian optimization to an industrial MDO
framework for aircraft design [0.5] ボンバルディア航空(Bombardier Aviation)では、効率よく競争力のある航空機構成を探索するために、多段階、多分野、多分野の最適化フレームワークが開発された。
残念なことに、Isightソフトウェアが必要とする計算作業は、産業的コンテキストの要件に関して禁止される可能性がある。
本稿では,最適化の労力を削減するために,制約付きベイズ最適化,すなわち,専門家の混在による超効率的な大域的最適化を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Jun 2020 07:44:25 GMT)
Potential Field Guided Actor-Critic Reinforcement Learning [0.3] 我々は、報酬に基づく批評家と潜在的フィールドに基づく批評家を組み合わせて、潜在的フィールド誘導型アクター批判強化学習アプローチ(アクター批判-2)を定式化する。
これは、モデルに基づく勾配と、政策改善におけるモデルフリー勾配の組み合わせと見なすことができる。
プレデター・プレイゲームの実験では,提案手法の有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Jun 2020 03:09:25 GMT)
High Temporal Resolution Rainfall Runoff Modelling Using
Long-Short-Term-Memory (LSTM) Networks [0.0] このモデルは、大洪水で知られたテキサス州ヒューストンの流域で試験された。
LSTMネットワークは、ネットワークの入力と出力の間の長期的依存関係を学習する能力により、RRを高解像度でモデル化することができた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Jun 2020 01:21:07 GMT)
Two sites coherence and visibility [0.0] 波動-粒子双対性と量子力学状態の重ね合わせは、特異な特徴を持つ量子力学を特徴付ける。
この2つの原理は、電子、原子、分子などの量子粒子の干渉効果の観測に責任がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Jun 2020 05:06:37 GMT)
Topological Machine Learning for Mixed Numeric and Categorical Data [0.0] トポロジカルデータ分析は、高次元データの研究において優れた機械学習の新しい分野である。
混合数値と分類属性を持つ混合データオブジェクトは、現実世界のアプリケーションではユビキタスである。
混合データ分類のための新しいトポロジカル機械学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Jun 2020 15:28:17 GMT)
The United Nations Sustainable Development Goals in Systems Engineering:
Eliciting sustainability requirements [0.0] 国連持続可能な開発目標を明示的なインプットとしてソフトウェア要件エンジニアリングプロセスに使用すれば、サステナビリティのメリットが向上する。
3つのDSRMサイクルは、航空宇宙および医療における安全クリティカル、高精度、ソフトウェア集約システムの仮説をテストするために使用されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Jun 2020 14:14:05 GMT)
The Threats of Artificial Intelligence Scale (TAI). Development,
Measurement and Test Over Three Application Domains [0.0] いくつかの世論調査は、自律ロボットと人工知能(FARAI)の公衆の恐怖を頻繁に問う
我々は、AIシステムの4つの機能クラスを考慮し、AIアプリケーションの様々な領域に適用可能な、AIの脅威知覚を測定するためのきめ細かいスケールを提案する。
データは提案されたAIのThreats of AI(TAI)スケールの次元構造と、インジケータの内部一貫性と因子的妥当性をサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Jun 2020 14:15:02 GMT)
The 4th Industrial Revolution Effect on the Enterprise Cyber Strategy [0.0] 先進技術の影響は、ビジネスや政府コミュニティのほぼすべての側面を混乱させます。
革新的な技術を使用することは、クラウドコンピューティングやAIといった現代的な技術プラットフォームを活用することで、社会に影響を及ぼす可能性が高い。
クラウドコンピューティングプラットフォームと組み合わせて5G技術に頼るネットワークは、大きなイノベーションを可能にし、第4次産業革命における仕事の性質を変える。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Jun 2020 22:04:11 GMT)
StarCraft II Build Order Optimization using Deep Reinforcement Learning
and Monte-Carlo Tree Search [0.0] 本研究では,モンテカルロ木探索アルゴリズムに基づくエージェントを用いて,StarCraft IIのビルド順序を最適化する手法を提案する。
より深い強化学習ニューラルネットワークと組み合わせることで、そのパフォーマンスをさらに向上する方法について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Jun 2020 08:53:52 GMT)
Spin-exchange collisions in hot vapors create and sustain bipartite
entanglement [0.0] 高温アルカリ気相中でのスピン交換衝突は, 自然界において強い二部晶の絡み合いを生じさせることを示す。
この絡み合いは、スピン交換緩和時間と同じくらいの寿命を持つことが示されている。
これは、高温で密度の高い原子蒸気が長寿命の二部晶体と高次の絡み合いを支持できるという正式な理論実証である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Jun 2020 19:24:15 GMT)
Spin readout of a CMOS quantum dot by gate reflectometry and
spin-dependent tunnelling [0.0] 本稿では,300mmウエハスケールのCMOSプロセスを用いて作製したゲート定義量子ドット中の電子スピンの測定を行った。
我々はこの手法を用いて2つのデバイスでスピン・リードアウトを実証し、励起状態分光法を用いて0.5-0.7 meVの範囲の谷分割を得る。
これらの長い寿命は、シリコンナノワイヤの幾何学と製造プロセスが、量子ビットデバイスに非常に有望であることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Jun 2020 18:55:58 GMT)
Similarity-based transfer learning of decision policies [0.0] 過去の経験から意思決定政策を学習する問題を考える。
本稿では,FPD(Fully Probabilistic Design)形式を用いて,過去のデータからポリシーを見つけるための新しいアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Jun 2020 16:39:54 GMT)
Response to Office of the Privacy Commissioner of Canada Consultation
Proposals pertaining to amendments to PIPEDA relative to Artificial
Intelligence [0.0] モントリオールAI倫理研究所(MAIEI)は、カナダプライバシー局(OPCC)からコメントの提供を依頼された。
本文書は、執筆におけるMAIEIコメントとレコメンデーションを含む。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Jun 2020 09:20:04 GMT)
Quantum-over-classical Advantage in Solving Multiplayer Games [0.0] サブトラクションゲームはワンヒープニムゲームと呼ばれることもある。
量子ゲーム理論において、サブトラクションゲームの部分集合は、ゼロサムゲームの最初の明示的に定義されたクラスとなった。
サブトラクションゲームのより狭い部分集合については、すべての決定論的アルゴリズムを超える正確な量子サブ線形アルゴリズムが知られている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Jun 2020 06:36:07 GMT)
Quantum Composer: A programmable quantum visualization and simulation
tool for education and research [0.0] Quantum Composerは、グラフィカルに接続可能なノードと対話することで、量子力学シミュレーションの構築、拡張、探索を可能にする。
本稿では,量子力学の入門講座と先進講座,学生プロジェクト,および研究環境における視覚的探索におけるオープンエンドの適用性について説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Jun 2020 15:19:02 GMT)
Phase-space elementary information content of confined Dirac spinors [0.0] 本稿では、同変位相空間の定式化を通じて、ディラックスピノル構造を記述するウィグナー形式について報告する。
ディラック・スピノル・ウィグナー作用素は、$SU(2) otimes SU(2)$ spinor couplings のポアンカー類に分解され、量子純度に対する決定的な式が同定される。
この結果は,ディラック系システムの基本的な情報内容の体系的計算における第一歩として解釈できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Jun 2020 15:07:47 GMT)
Online Sequential Extreme Learning Machines: Features Combined From
Hundreds of Midlayers [0.0] 本稿では階層型オンラインシーケンシャル学習アルゴリズム(H-OS-ELM)を提案する。
アルゴリズムは、一定のブロックサイズまたは異なるブロックサイズでチャンクごとにチャンクを学習することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Jun 2020 00:50:04 GMT)
On an electrodynamic origin of quantum fluctuations [0.0] 静電帯電粒子が静止状態から乱れると、乱暴な変動が生じることを示す。
我々は、静止エネルギーと運動エネルギーに加えて、量子ポテンシャルと特徴を共有する新しい寄与をもたらす自己ポテンシャルのシリーズ展開を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Jun 2020 09:08:46 GMT)
Multiple-Vehicle Tracking in the Highway Using Appearance Model and
Visual Object Tracking [0.0] 本稿では,複数車種追跡の精度を許容できる,効率的な新しい手法を提案する。
ディープニューラルネットワークから抽出された特徴と従来の特徴の抽出に2つの異なるアプローチが使用されている。
第1の方法は58.9%の精度で、第2の方法は15.9%まで精度が上がった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Jun 2020 16:46:12 GMT)
Move-to-Data: A new Continual Learning approach with Deep CNNs,
Application for image-class recognition [0.0] トレーニング記録フェーズ」でモデルを事前トレーニングし、新しいデータに調整する必要がある。
本稿では,ニューラルネットワークの終端における高速連続学習層を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Jun 2020 13:04:58 GMT)
Machine Learning meets Quantum Foundations: A Brief Survey [0.0] 機械学習の目標は、コンピュータが外部の者による明示的な指示なしに特定のタスクを実行できるようにすることである。
近年、量子基礎における様々な問題に対して機械学習のアイデアがうまく適用されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Jun 2020 06:56:46 GMT)
Intelligent Reputation System for Safety Messages in VANET [0.0] Vehicle Ad - VANET(hoc Nets)アプリケーションが私たちの生活で非常に重要になっているのは、VANETがドライバーに安全メッセージ、警告、指示を提供するからです。
提案システムは,意見生成,信頼価値収集,交通分析,位置ベース,データ収集,知的意思決定に依存する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Jun 2020 10:11:44 GMT)
Improving Place Recognition Using Dynamic Object Detection [0.0] 本研究では,多くの動的物体を持つ環境に適した位置認識手法を提案する。
オブジェクト検出前処理のステップを組み込むことで、オブジェクト情報を含む高品質な場所表現が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Jun 2020 04:58:38 GMT)
Improved Fixed-Budget Results via Drift Analysis [0.0] 我々は、期待される最適化時間を導出するための鍵となるドリフト理論を固定予算の視点に転送する。
いわゆるgreed-admittingシナリオにおけるドリフトの反復に関する最初の、簡単に使えるステートメントは、すぐに期待される関数値のバウンダリに変換される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Jun 2020 09:04:37 GMT)
Generalizing Gain Penalization for Feature Selection in Tree-based
Models [0.0] 従来の手法は十分な正規化を行なわず、しばしばサンプル外の準最適性能を示すことを示す。
我々は,木系モデルの局所正規化を一般化した新たなゲインペナライズ手法を開発した。
シミュレーションデータと実データの両方で本手法を検証し,Rパッケージレンジャーの拡張として実装する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Jun 2020 23:55:52 GMT)
Fast multi-qubit gates by adiabatic evolution in interacting excited
state manifolds [0.0] 励起交換相互作用の暗黒固有状態に沿った断熱通路を高速なマルチキュービットゲートの実装に利用できることを示す。
我々の理論的推定と数値シミュレーションにより、これらのマルチキュービットのリドベルクゲートは最大20キュービットで1%以下の誤差で可能であることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Jun 2020 09:39:04 GMT)
Fast Maximum Likelihood Estimation and Supervised Classification for the
Beta-Liouville Multinomial [0.0] ベータ・リウヴィル乗算はニュートン・ラフソンの最大推定におけるディリクレ乗算に匹敵する効率であることを示す。
また,4つの金標準データセットのうち2つにおいて,β-Liouville多重項が多重項およびディリクレ多重項よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Jun 2020 20:30:12 GMT)
CoroNet: A deep neural network for detection and diagnosis of COVID-19
from chest x-ray images [0.0] CoroNetは、胸部X線画像からCOVID-19感染を自動的に検出するDeep Conceptional Neural Networkモデルである。
提案したモデルは全体の89.6%の精度を達成し、新型コロナウイルス患者の精度とリコール率は93%と98.2%である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Jun 2020 07:04:19 GMT)
Combination of abstractive and extractive approaches for summarization
of long scientific texts [0.0] 本稿では,抽出的手法と抽象的手法の両方を用いて,長い科学的文書の要約を生成する手法を提案する。
抽出モデルと抽象モデルとを併用することにより,要約結果とROUGEスコアが有意に向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Jun 2020 11:25:21 GMT)
Casimir effect in conformally flat spacetimes [0.0] カジミールとリフシッツの手法は等価ではなく、後者だけが他の時空幾何学に一般化可能であることを示す。
共形結合体に対しては、異常を利用した共形平坦な時空におけるカシミール力の導出を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Jun 2020 00:08:49 GMT)
Automatic classification between COVID-19 pneumonia, non-COVID-19
pneumonia, and the healthy on chest X-ray image: combination of data
augmentation methods [0.0] CADxシステムの3カテゴリーの精度は、COVID-19肺炎、非COVID-19肺炎、健康な人の間で83.6%であった。
CADxシステムのソースコードは、COVID-19研究のためのオープンソースとして利用可能です。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Jun 2020 03:47:25 GMT)
Anharmonic effects on phase-space quantum profiles: an exact approach [0.0] ウィグナーフロー解析は安定な量子配置を特定するのに有用であると推定される。
位相空間量子純度定量器を解析的に計算し、全く同じ量子アンサンブル統計混合プロファイルを再生する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Jun 2020 15:00:14 GMT)