Structured and Localized Image Restoration [141.8] 本稿では,局所的構造予測と非線形マルチタスク学習のアイデアを活用した画像復元手法を提案する。
平均二乗およびユークリッド標準誤差に基づいて対応するエネルギーのアルゴリズムを導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 15:43:12 GMT)
Cogradient Descent for Bilinear Optimization [124.5] 双線形問題に対処するために、CoGDアルゴリズム(Cogradient Descent Algorithm)を導入する。
一方の変数は、他方の変数との結合関係を考慮し、同期勾配降下をもたらす。
本アルゴリズムは,空間的制約下での1変数の問題を解くために応用される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 13:41:54 GMT)
LayoutLM: Pre-training of Text and Layout for Document Image
Understanding [108.1] スキャンした文書画像間でのテキストとレイアウト情報の相互作用を協調的にモデル化するtextbfLMを提案する。
ドキュメントレベルの事前トレーニングのための単一のフレームワークで、テキストとレイアウトが共同で学習されたのは、これが初めてです。
フォーム理解(70.72から79.27まで)、レセプション理解(94.02から95.24まで)、文書画像分類(93.07から94.42まで)など、いくつかのダウンストリームタスクで新しい最先端の成果を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 09:52:05 GMT)
Evaluating and Rewarding Teamwork Using Cooperative Game Abstractions [103.4] 我々は、協調ゲーム理論を用いて、プロスポーツから、人工RLエージェントのチームと現実世界のチームを研究する。
データからCFを推定するための協調ゲーム抽象化(CGA)と呼ばれるパラメトリックモデルを導入する。
CGAモデルに対する識別結果とサンプル境界の複雑さと、CGAを用いたShapley値の推定における誤差境界を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 22:03:36 GMT)
Measuring Model Complexity of Neural Networks with Curve Activation
Functions [101.0] 本稿では,線形近似ニューラルネットワーク(LANN)を提案する。
ニューラルネットワークのトレーニングプロセスを実験的に検討し、オーバーフィッティングを検出する。
我々は、$L1$と$L2$正規化がモデルの複雑さの増加を抑制することを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 07:38:06 GMT)
MC-BERT: Efficient Language Pre-Training via a Meta Controller [96.7] 大規模事前学習は計算コストが高い。
事前トレーニングを加速する初期の試みであるELECTRAは、各入力トークンがジェネレータに置き換えられたかどうかを予測する識別モデルを訓練している。
本稿では,MC-BERTというメタラーニングフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 09:15:08 GMT)
Toward Adversarial Robustness via Semi-supervised Robust Training [93.4] アドリラルな例は、ディープニューラルネットワーク(DNN)に対する深刻な脅威であることが示されている。
R_stand$ と $R_rob$ の2つの異なるリスクを共同で最小化することで、新しい防御手法であるロバストトレーニング(RT)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 01:12:53 GMT)
Mining Implicit Relevance Feedback from User Behavior for Web Question
Answering [92.5] 本研究は,ユーザ行動と通過関連性との関連性を検討するための最初の研究である。
提案手法は,追加のラベル付きデータを使わずにパスランキングの精度を大幅に向上させる。
実際にこの研究は、グローバルな商用検索エンジンにおけるQAサービスの人為的ラベリングコストを大幅に削減する効果が証明されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 01:10:48 GMT)
Minimum Width for Universal Approximation [91.0] 我々は、$Lp$関数の普遍近似に必要な最小幅がちょうど$maxd_x+1,d_y$であることを証明する。
また、同じ結論がReLUと一様近似に当てはまるのではなく、追加のしきい値アクティベーション関数で成り立つことを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 01:24:21 GMT)
Selective Question Answering under Domain Shift [90.0] モデルがドメイン外の入力に対して過度に信頼されているため、モデルのソフトマックス確率のみに基づくアテンションポリシーは不適切である。
キャリブレータをトレーニングして、QAモデルがアースする入力を識別し、エラーを予測した場合に停止する。
提案手法は,80%の精度を維持しながら56%の質問に回答するが,それに対してモデルの確率を直接使用する場合,80%の精度で48%しか回答しない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 19:13:21 GMT)
Clean-Label Backdoor Attacks on Video Recognition Models [87.5] 画像バックドア攻撃は、ビデオでははるかに効果が低いことを示す。
本稿では,映像認識モデルに対するバックドアトリガとして,ユニバーサル・ディバイサル・トリガーを提案する。
提案したバックドア攻撃は,最先端のバックドア防御・検出手法に耐性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 12:13:20 GMT)
LiDARsim: Realistic LiDAR Simulation by Leveraging the Real World [84.6] 物理に基づくシミュレーションと学習に基づくシミュレーションの両方のパワーをキャプチャする新しいシミュレータを開発した。
まず3Dシーン上でレイキャストを行い、次にディープニューラルネットワークを用いて物理シミュレーションから偏差を生成する。
本稿では,LiDARsimが長距離イベントにおける認識アルゴリズムのテストに有用であること,および安全クリティカルシナリオにおけるエンドツーエンドのクローズループ評価について紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 17:44:35 GMT)
Online Reinforcement Learning Control by Direct Heuristic Dynamic
Programming: from Time-Driven to Event-Driven [80.9] 時間駆動学習は、新しいデータが到着すると予測モデルのパラメータを継続的に更新する機械学習手法を指す。
ノイズなどの重要なシステムイベントによる時間駆動型dHDPの更新を防止することが望ましい。
イベント駆動型dHDPアルゴリズムは,従来の時間駆動型dHDPと比較して動作することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 05:51:25 GMT)
Focus of Attention Improves Information Transfer in Visual Features [80.2] 本稿では,真のオンライン環境下での視覚情報伝達のための教師なし学習に焦点を当てた。
エントロピー項の計算は、エントロピー項のオンライン推定を行う時間的プロセスによって行われる。
入力確率分布をよりよく構成するために,人間のような注目モデルを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 15:07:25 GMT)
Mining Label Distribution Drift in Unsupervised Domain Adaptation [76.7] 教師なしのドメイン適応ターゲットは、ラベル付けされたソースドメインからラベル付けされていないターゲットドメインにタスク知識を転送する。
未知のソースラベルと未知のターゲットラベル分布との間のギャップは、ラベル分布のドリフトとして認識され、ドメインの分岐を引き起こすもう1つの重要な要因である。
データ分散シフトとラベル分布のドリフトを協調的に処理するためのラベル分布マッチングドメインアドリアネットワーク(LMDAN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 23:41:42 GMT)
GO Hessian for Expectation-Based Objectives [73.1] GOグラデーションは、最近予測に基づく目的に対して$mathbbE_q_boldsymboldsymboldsymbolgamma(boldsymboly) [f(boldsymboly)]$として提案された。
GO勾配に基づいて、$mathbbE_q_boldsymboldsymboldsymbolgamma(boldsymboly) [f(boldsymboly)]$ an unbiased low-variance Hessian estimator, named GO Hessian を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 02:20:41 GMT)
Least Squares Regression with Markovian Data: Fundamental Limits and
Algorithms [69.5] マルコフ連鎖からデータポイントが依存しサンプリングされる最小二乗線形回帰問題について検討する。
この問題を$tau_mathsfmix$という観点から、鋭い情報理論のミニマックス下限を確立する。
本稿では,経験的リプレイに基づくアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 04:26:50 GMT)
SQuINTing at VQA Models: Introspecting VQA Models with Sub-Questions [66.9] 現状のVQAモデルでは、知覚や推論の問題に答える上で同等の性能を持つが、一貫性の問題に悩まされていることを示す。
この欠点に対処するため、サブクエスト対応ネットワークチューニング(SQuINT)というアプローチを提案する。
我々は,SQuINTがモデル一貫性を5%向上し,VQAにおける推論問題の性能も改善し,注意マップも改善したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 17:54:16 GMT)
Learning 3D-3D Correspondences for One-shot Partial-to-partial
Registration [66.4] 学習に基づく部分的対部分的な登録をワンショットで行うことができることを示す。
そこで本研究では,ビンの利用により閉塞点を考慮に入れた最適輸送層を提案する。
結果として得られるOPRNetフレームワークは、標準ベンチマークにおける最先端技術を上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 15:57:22 GMT)
AdvMind: Inferring Adversary Intent of Black-Box Attacks [66.2] 本稿では,ブラックボックス攻撃の敵意を頑健に推定する新たな評価モデルであるAdvMindを提案する。
平均的なAdvMindは、3回未満のクエリバッチを観察した後、75%以上の精度で敵の意図を検出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 22:04:31 GMT)
Generative Semantic Hashing Enhanced via Boltzmann Machines [61.7] 既存の生成ハッシュ法は、主に後部分布の分解形式を仮定する。
本稿では,ボルツマンマシンの分布を検索後部として利用することを提案する。
ハッシュコード内の異なるビット間の相関関係を効果的にモデル化することにより、我々のモデルは大幅な性能向上を達成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 01:23:39 GMT)
UCLID-Net: Single View Reconstruction in Object Space [60.0] 三次元潜在空間を保存する幾何学的空間の構築は,オブジェクト座標空間における大域的形状規則性と局所的推論を同時に学習する上で有効であることを示す。
ベンチマーク目的でよく使用されるShapeNet合成画像と、我々のアプローチが最先端の画像より優れている実世界の画像の両方を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 12:11:18 GMT)
DeepCoDA: personalized interpretability for compositional health data [58.8] 解釈可能性により、ドメインエキスパートはモデルの妥当性と信頼性を評価することができる。
医療の分野では、解釈可能なモデルは、技術的な要因とは無関係に、関連する生物学的メカニズムを含意すべきである。
我々は、パーソナライズされた解釈可能性について、サンプル固有の特徴属性の尺度として定義する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 23:46:02 GMT)
Sequential Latent Knowledge Selection for Knowledge-Grounded Dialogue [51.5] この問題に対する最初のアプローチとして,逐次潜在変数モデルを提案する。
シーケンシャル・ナレッジ・トランスフォーマー (SKT) という名前のモデルは、知識よりも先行と後続の分布を追跡することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 02:04:57 GMT)
Gravity Probe Spin: Prospects for measuring general-relativistic
precession of intrinsic spin using a ferromagnetic gyroscope [51.5] 量子物理学と一般相対性理論の交点における実験が提案されている。
時空における固有スピンの挙動は実験的にオープンな問題である。
測定は、地球を周回する軌道上でmmスケールの強磁性ジャイロスコープを使用することで可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 17:18:44 GMT)
A One-Pass Private Sketch for Most Machine Learning Tasks [48.2] 差別化プライバシ(DP)は、正式な証明可能な保証を通じて、プライバシとユーティリティのトレードオフを説明する魅力的なプライバシ定義である。
本稿では,回帰,分類,密度推定など,多数の機械学習タスクをサポートするプライベートスケッチを提案する。
このスケッチは,局所性に敏感なハッシュをインデックス化して,効率的なワンパスアルゴリズムで構築したランダムな一致テーブルで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 17:47:48 GMT)
On the Inference of Soft Biometrics from Typing Patterns Collected in a
Multi-device Environment [47.4] 本稿では,マルチデバイス環境における117人を対象に,性別,メジャー/マイナー,タイピングスタイル,年齢,身長の推測を行った。
分類タスクでは、6つの古典的機械学習(ML)と4つのディープラーニング(DL)分類器のパフォーマンスをベンチマークする。
この研究で挙げられた様々なアプリケーションシナリオを考慮して、結果は有望です。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 20:25:58 GMT)
Robust Recovery via Implicit Bias of Discrepant Learning Rates for
Double Over-parameterization [46.2] 差分学習率の勾配降下は, 行列のランクや破損の頻度について事前の知識がなくても, 基礎となる行列を確実に回復させることを示す。
本手法は,ネットワーク幅と終了条件をケースバイケースで調整する必要のない単一学習パイプラインを用いて,異なるテストイメージと様々な汚職レベルを処理している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 01:21:22 GMT)
Semantic Curiosity for Active Visual Learning [45.8] 物体検出のための対話型学習を具体化する課題について検討する。
私たちのゴールは、エージェントがラベルを取得するデータを選択することで、オブジェクト検出器を学習することです。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 17:59:24 GMT)
DSDANet: Deep Siamese Domain Adaptation Convolutional Neural Network for
Cross-domain Change Detection [44.1] クロスドメイン変化検出のための新しいディープ・サイムズ・ドメイン適応畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。
我々の知る限りでは、このようなドメイン適応に基づくディープネットワークが変更検出のために提案されたのは初めてである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 15:00:54 GMT)
1st place solution for AVA-Kinetics Crossover in AcitivityNet Challenge
2020 [43.8] 本報告では,ActivityNet Challenge 2020において,行動時間的ローカライゼーショントラックであるAVA-Kineticsの勝利について紹介する。
新しいAVA-Kineticsデータセットの技術詳細と実験結果について述べる。
AVA-キネティクスの試験セットで39.62 mAPを達成したが、これは他の項目よりも大きなマージンで優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 12:52:59 GMT)
Optimal Sequential Task Assignment and Path Finding for Multi-Agent
Robotic Assembly Planning [42.4] 本研究では,タスク間優先制約のあるアプリケーションにおいて,ロボットの大規模チームに対する逐次的タスク割り当てと衝突のないルーティングの問題について検討する。
本稿では,その問題に対する等間隔最適解を計算するための階層的アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 00:45:07 GMT)
Momentum Contrastive Learning for Few-Shot COVID-19 Diagnosis from Chest
CT Images [41.7] 本稿では,新型コロナウイルスの自動診断のための新しい深層学習アルゴリズムを提案する。
コントラスト学習を用いてエンコーダを訓練し,大規模かつ一般公開された肺データセット上の表現的特徴表現をキャプチャする。
以上の結果より,胸部CT画像による新型コロナウイルスの正確な診断におけるモデルの有用性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 10:14:58 GMT)
New Interpretations of Normalization Methods in Deep Learning [41.3] これらのツールを使って、一般的な正規化手法を深く分析する。
ほとんどの正規化法は統一されたフレームワークで解釈できる。
これらの正規化手法によるトレーニングは、重みのノルムを増大させ、攻撃を増幅すると敵の脆弱性を引き起こす可能性があることを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 12:26:13 GMT)
Robust Federated Learning: The Case of Affine Distribution Shifts [41.3] 我々は,ユーザのサンプルの分布変化に対して良好な性能を実現するための,堅牢なフェデレーション学習アルゴリズムを開発した。
新しいテストユーザにおいて,アフィン分布シフトは学習者分類器の性能を著しく低下させるのに十分であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 03:43:59 GMT)
Deep Multi-View Enhancement Hashing for Image Retrieval [41.0] 本稿では,ニューラルネットワークによるマルチビュー情報の強化が可能な教師付きマルチビューハッシュモデルを提案する。
提案手法は, CIFAR-10, NUS-WIDE, MS-COCOデータセットを用いて, システム評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 02:41:20 GMT)
Off-policy Bandits with Deficient Support [40.9] このような非政治学習のための最先端の手法は、逆相対性スコア(IPS)重み付けに基づいている。
既存の手法が破滅的に失敗する可能性を示す。
IPSベースの学習に様々な保証を提供する3つのアプローチを同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 18:30:02 GMT)
Residual Correlation in Graph Neural Network Regression [39.5] 我々は条件付き独立仮定が予測力を著しく制限していることを示します。
この問題を解釈可能かつ効率的なフレームワークで解決する。
我々のフレームワークは、競合するベースラインよりもかなり高い精度を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 22:18:57 GMT)
Probabilistic Optimal Transport based on Collective Graphical Models [38.5] OT(Optimal Transport)は確率分布とヒストグラムの類似性を測定する強力なツールである。
本稿では,OTを確率的生成モデルの最大後部解(MAP)とみなす新しい枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 02:03:34 GMT)
Probing Neural Language Models for Human Tacit Assumptions [36.6] 人間はステレオタイプ的暗黙の仮定(STA)または一般的な概念についての命題的信念を持っている。
大規模テキストコーパスキャプチャSTAで訓練された最近のニューラルネットワーク言語モデルを評価するために,単語予測プロンプトの診断セットを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 15:55:51 GMT)
Counterexample-Guided Learning of Monotonic Neural Networks [32.7] 単調性制約に注目するが、これは一般的であり、特定の入力特徴の値が増加するにつれて関数の出力が増加することが要求される。
本研究では,予測時の単調性制約を確実に強制する逆例誘導手法を開発した。
深層学習の帰納バイアスとして単調性を用いる手法も提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 01:04:26 GMT)
Two-Dimensional Non-Line-of-Sight Scene Estimation from a Single Edge
Occluder [32.1] 第2の再構成次元: エッジから測定された範囲。
本稿では,ペンナブラの1枚の写真から2次元再構成を行うための2つの逆アルゴリズムを提案する。
Cramer-Rao境界解析は、2Dコーナーカメラの実現可能性(および実用性)をさらに示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 15:19:20 GMT)
Harnessing Code Switching to Transcend the Linguistic Barrier [30.4] コードミキシング(コードミキシング、英: Code Mixing)は、言語的に多様なユーザベースによって生成されたソーシャルメディアコンテンツで見られる一般的な現象である。
プルワマのテロ攻撃によって引き起こされた2019年のインドとパキスタンの紛争の状況において、我々は、人間の幸福のためにコードミキシングを利用する未解決の可能性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 02:31:14 GMT)
3D Dynamic Scene Graphs: Actionable Spatial Perception with Places,
Objects, and Humans [27.7] 動作可能な空間知覚のための統一表現として,3次元ダイナミックシーングラフを提案する。
3D Dynamic Scene Graphsは、計画と意思決定、人間とロボットのインタラクション、長期的な自律性、シーン予測に大きな影響を与える可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 22:39:39 GMT)
Minimax Lower Bounds for Transfer Learning with Linear and One-hidden
Layer Neural Networks [27.4] 転送学習の限界を特徴付けるための統計的ミニマックスフレームワークを開発する。
ラベル付きソース数とターゲットデータの関数として,任意のアルゴリズムで達成可能なターゲット一般化誤差に対して,低いバウンドを導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 22:49:26 GMT)
A Bayesian incorporated linear non-Gaussian acyclic model for multiple
directed graph estimation to study brain emotion circuit development in
adolescence [27.4] 感情の識別能力は幼少期から始まり、幼少期から青年期にかけて成長を続ける。
前回の研究では、感情識別タスクにおいて、幼少期から成人期にかけての脳機能接続(FC)の軌跡を明らかにした。
ベイズ型線形非ガウス非巡回モデル (BiLiNGAM) を提案した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 21:35:12 GMT)
Causal inference of brain connectivity from fMRI with $\psi$-Learning
Incorporated Linear non-Gaussian Acyclic Model ($\psi$-LiNGAM) [27.3] 因果推論を容易にするために,線形非ガウス非巡回モデル(psi$-LiNGAM)を組み込んだ$psi$-learningを提案する。
我々は因果推論を容易にするためにアソシエーションモデル(psi$-learning)を使用し、特に高次元の場合においてうまく機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 21:56:40 GMT)
Interpretable multimodal fusion networks reveal mechanisms of brain
cognition [27.0] 我々は,自動診断と結果解釈を同時に行うことができる,解釈可能なマルチモーダル融合モデルgCAM-CCLを開発した。
脳画像遺伝学的研究におけるgCAM-CCLモデルの有効性を検証し,gCAM-CCLの分類と機構解析の両面において良好な性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 18:52:50 GMT)
End-to-End Real-time Catheter Segmentation with Optical Flow-Guided
Warping during Endovascular Intervention [26.5] エンド・ツー・エンドおよびリアルタイムの深層学習フレームワークであるFW-Netについて述べる。
本研究では,時間的連続性を効果的に学習することにより,実地真実のみを用いてリアルタイムにカテーテルを分割・追跡できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 12:53:27 GMT)
Deep Goal-Oriented Clustering [25.4] クラスタリングと予測は、教師なしおよび教師なし学習の分野における2つの主要なタスクである。
サイドインフォメーションによる監視を併用してデータをクラスタリングする確率的フレームワークであるDeep Goal-Oriented Clustering (DGC)を紹介した。
我々は,最先端技術に匹敵する予測精度を達成し,データセットに対するモデルの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 00:32:44 GMT)
Preserving Dynamic Attention for Long-Term Spatial-Temporal Prediction [24.8] 長期予測は非常にエラーに敏感であり、都市的な現象を予測する際にはより重要になる。
本稿では,新しいマルチスペースアテンション(MSA)機構を備えた動的スイッチアテンションネットワーク(DSAN)を提案する。
短期予測と長期予測の両方において,DSANの優位性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 00:56:43 GMT)
Foreground-Background Imbalance Problem in Deep Object Detectors: A
Review [24.0] 本研究では,1段と2段を含む多種多様な深度検出器における不均衡問題の特徴について検討した。
我々はCOCOベンチマークにおける最先端ソリューションの性能を実験的に比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 15:15:53 GMT)
MCRapper: Monte-Carlo Rademacher Averages for Poset Families and
Approximate Pattern Mining [22.9] モンテカルロ実験ラデマチャー平均値(MCERA)の効率的な計算アルゴリズムであるMCRapperを提案する。
MCRapperは、利用可能なデータが未知の分布からのサンプルと見なされるときの統計的に重要な関数(パターンなど)と、利用可能なデータが大きなデータセットからの小さなサンプルであるときの高次関数(頻繁なパターンなど)の集合の近似の両方を計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 11:42:56 GMT)
DefenseVGAE: Defending against Adversarial Attacks on Graph Data via a
Variational Graph Autoencoder [22.8] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフデータ上のタスクに対して顕著なパフォーマンスを達成する。
近年の研究では、敵対的な構造的摂動に非常に弱いことが示されており、その結果は信頼できない。
本稿では,変分グラフオートエンコーダ(VGAE)を利用した新しいフレームワークであるDefenseVGAEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 03:30:23 GMT)
The Role of Verb Semantics in Hungarian Verb-Object Order [22.1] 本稿では,動詞を意味クラスに分類することで,ハンガリー語の順序を決定する上での語彙意味論の役割について検討する。
We found that stative verbs, fed "cover", jelent "mean", "ovez "surround", tend to OV-preferring and non-stative verbs, such as b'ir'al "judge", cs"okkent "reduce", cs'okol "kiss", tend to VO-preferring。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 18:23:58 GMT)
Weakly-supervised Domain Adaption for Aspect Extraction via Multi-level
Interaction Transfer [21.3] この研究は、レビューサイトのような商用サービスで通常利用できる文レベルのアスペクトカテゴリーラベルを活用するための先駆的な研究を行っている。
本稿では,複数の抽象化レベルにおいて,細粒度と粗粒度を両立させる新しい多層再構成機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 15:11:51 GMT)
Model Explanations with Differential Privacy [21.2] ブラックボックス機械学習モデルは重要な意思決定領域で使用される。
モデル説明は、トレーニングデータとそれらを生成するために使用される説明データに関する情報をリークすることができる。
特徴に基づくモデル記述を構築するために,差分プライベートなアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 13:18:02 GMT)
PERL: Pivot-based Domain Adaptation for Pre-trained Deep Contextualized
Embedding Models [20.6] PERL: ピボットベースの微調整によるBERTのような文脈型単語埋め込みモデルを拡張した表現学習モデル。
PerLは22の感情分類ドメイン適応設定で強いベースラインを上回ります。
効果的に縮小サイズのモデルを生成し、モデルの安定性を高める。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 11:14:06 GMT)
Calibrating Deep Neural Network Classifiers on Out-of-Distribution
Datasets [20.5] CCAC(Confidence with a Auxiliary Class)はディープニューラルネットワーク(DNN)のための新しいポストホック信頼度校正法である
CCACのキーノベルティは、誤分類されたサンプルと正しく分類されたサンプルを分離するキャリブレーションモデルにおける補助クラスである。
異なるDNNモデル,データセット,アプリケーションに対する実験により,CCACは従来よりずっと優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 04:06:21 GMT)
Disentangling Image Distortions in Deep Feature Space [20.2] 我々は、深い視覚表現の能力を分析し、異なる種類の画像歪みを本質的に特徴付けることによって、知覚的類似性に対するより広い理解の方向への一歩を踏み出す。
与えられた層から抽出された特徴の次元還元表現により、特徴空間内の歪みのタイプを効率的に分離することができる。
各ネットワーク層は、異なるタイプの歪みを分離する異なる能力を示し、ネットワークアーキテクチャによってその能力は異なる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 13:04:12 GMT)
How Much Can I Trust You? -- Quantifying Uncertainties in Explaining
Neural Networks [19.6] 説明可能なAI(XAI)は、ディープニューラルネットワークなどの学習マシンが生成した予測の解釈を提供することを目的としている。
ニューラルネットワークの任意の説明法をベイズニューラルネットワークの説明法に変換するための新しいフレームワークを提案する。
様々な実験において,本手法の有効性と有用性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 08:54:42 GMT)
Hierarchical Neural Architecture Search for Single Image
Super-Resolution [18.6] 深部ニューラルネットワークは画像超解像(SR)において有望な性能を示した
ほとんどのSRモデルは、計算ブロックのセルレベル設計とアップサンプリングブロックの位置のネットワークレベル設計の両方を含む階層アーキテクチャに従う。
本稿では,計算コストの異なる有望なアーキテクチャを自動設計する階層型ニューラルネットワーク探索法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 12:43:24 GMT)
Multi-Agent Reinforcement Learning for Adaptive User Association in
Dynamic mmWave Networks [17.3] マルチエージェント強化学習に基づくユーザアソシエーションのためのスケーラブルで柔軟なアルゴリズムを提案する。
ユーザーは、ローカルな観察のみに基づいて、ネットワークの総和率を最適化するために、自律的に行動を調整することを学習する独立したエージェントとして振る舞う。
シミュレーションの結果,提案アルゴリズムは無線環境の変化に適応できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 10:51:27 GMT)
From Local SGD to Local Fixed-Point Methods for Federated Learning [17.0] 分散環境で,演算子の平均点の固定点,あるいは近似を求めるという一般的な問題を考える。
このようなコンセンサスを達成するための2つの戦略について検討する。一方は局所的なステップの固定数に基づくもので、もう一方はランダム化された計算に基づくものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 17:42:08 GMT)
DeepCapture: Image Spam Detection Using Deep Learning and Data
Augmentation [16.5] 本稿では、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)モデルを用いて、DeepCaptureと呼ばれる新しい画像スパムメール検出ツールを提案する。
DeepCaptureは88%のF1スコアを達成でき、既存のスパム検出モデルであるCNN-SVMよりも6%改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 02:50:04 GMT)
Measuring Forecasting Skill from Text [15.8] 我々は、人々が予測と予測スキルを説明するために使用する言語間の関係を探求する。
未来に関する人々の予測に関連付けられたテキスト上で計算される言語指標を多数提示する。
本研究では,言語のみに基づくモデルを用いて,予測スキルを正確に予測できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 16:09:30 GMT)
Channel Relationship Prediction with Forget-Update Module for Few-shot
Classification [14.6] 本稿では,サポートセットの各クラスとクエリサンプルの関係を,Desth-updateモジュールを用いて推定するパイプラインを提案する。
提案したパイプラインは、miniImagenet、CUBデータセット、およびクロスドメインシナリオで最先端の結果を達成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 05:48:08 GMT)
Exploiting Visual Semantic Reasoning for Video-Text Retrieval [14.5] フレーム領域間の推論を利用するビジュアルセマンティック拡張推論ネットワーク(ViSERN)を提案する。
ランダムウォークルールに基づくグラフ畳み込みネットワークによる推論を行い、意味的関係に関わる領域の特徴を生成する。
推論の利点により、領域間の意味的相互作用が考慮され、冗長性の影響が抑制される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 02:56:46 GMT)
Multi-Precision Policy Enforced Training (MuPPET): A precision-switching
strategy for quantised fixed-point training of CNNs [13.8] 大規模な畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、数時間から数週間にわたる非常に長いトレーニング時間に悩まされる。
この研究は、複数の精度を利用するマルチレベルアプローチを採用することで、定量化トレーニングの境界を押し上げる。
MuPPETは、トレーニング時のスピードアップを最大1.84$times$、ネットワーク全体の平均スピードアップを1.58$times$とすることで、通常の完全精度トレーニングと同じ精度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 10:14:36 GMT)
Partial Policy Iteration for L1-Robust Markov Decision Processes [13.6] 本稿では、ロバストなMDPの共通クラスを解くための新しい効率的なアルゴリズムについて述べる。
我々は、ロバストなMDPのための部分ポリシーイテレーション、新しい、効率的で柔軟な、一般的なポリシーイテレーションスキームを提案する。
実験結果から,提案手法は最先端手法よりも桁違いに高速であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 19:50:14 GMT)
A Quantitative Portrait of Wikipedia's High-Tempo Collaborations during
the 2020 Coronavirus Pandemic [12.7] 本研究は、134,337人の編集者から4,238人の記事への973,940件の改訂を行い、2020年前半までの英語ウィキペディアの新型コロナウイルスに対する反応のダイナミクスを調べた。
ウィキペディアのユニークな大規模、高度、一時的なオンラインコラボレーションを特徴付ける4つの一貫したテーマが見つかる。
オンラインソーシャルプラットフォームがユーザの行動とコンテンツを管理する能力に懸念を抱く中、危機時の社会技術システムのレジリエンスを改善するために、ウィキペディアの新型コロナウイルス協力による影響を識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 03:28:04 GMT)
EPIE Dataset: A Corpus For Possible Idiomatic Expressions [11.9] 717の慣用表現の語彙例をラベル付けした25206文を含む英語Possibleatic(EPIE)コーパスを提示する。
また、シーケンスラベリングモジュールをトレーニングし、高い精度、精度、リコールスコアで3つの独立したデータセット上でテストすることで、データセットの有用性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 19:43:30 GMT)
Few-shot Object Detection on Remote Sensing Images [11.4] リモートセンシング画像におけるオブジェクト検出のための数ショットの学習手法を提案する。
我々は、YOLOv3アーキテクチャに基づいて、少数ショットオブジェクト検出モデルを構築し、マルチスケールオブジェクト検出フレームワークを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 03:55:42 GMT)
Index Selection for NoSQL Database with Deep Reinforcement Learning [11.4] このアプローチは、所定の固定ワークロードに対して最適なインデックスを選択し、変化するワークロードに対応するために、深い強化学習モデルを構築する。
実験結果から,Dreep Reinforcement Learning Index Selection Approach (DRLISA) は,従来のシングルインデックス構造に従って,様々な程度の性能向上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, 16 Jun 2020 00:40:50 GMT)
$E^3$: Visual Exploration of Spatiotemporal Energy Demand [11.3] エネルギー需要問題の鍵となる要素を同定する。
これまでの調査では需要の変化は調査されていない。
ポテンシャルフローに基づくアプローチは、エネルギー需要の変化をモデル化するために形式化された。
専門家は、サーバの実環境電気データのケーススタディを通じて、このアプローチの有用性を評価し、確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 19:59:28 GMT)
Additive Poisson Process: Learning Intensity of Higher-Order Interaction
in Stochastic Processes [10.4] 低次元射影を用いたプロセスにおける強度関数の高次相互作用効果をモデル化できる新しいフレームワークであるAdditive Poisson Process(APP)を提案する。
我々のモデルは、統計多様体上の高階相互作用をモデル化するための情報幾何学の技法と、次元の呪いの影響を克服するために低次元射影を使用する一般化加法モデルを組み合わせる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 08:25:36 GMT)
A Note on the Global Convergence of Multilayer Neural Networks in the
Mean Field Regime [9.9] 多層ニューラルネットワークの勾配に基づく学習力学の平均場限界を記述するための厳密なフレームワークを提案する。
我々は,任意の深さの多層ネットワークに対して,グローバル収束保証を証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 17:50:34 GMT)
Multi-Modal Fingerprint Presentation Attack Detection: Evaluation On A
New Dataset [9.8] フィンガープリントによるプレゼンテーション攻撃の検出は、ますます困難な問題になりつつある。
本研究は,最近導入された複数のセンサ・モダリティの有用性について考察する。
完全畳み込み型ディープニューラルネットワークフレームワークを用いて包括的解析を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 08:09:44 GMT)
CNN Acceleration by Low-rank Approximation with Quantized Factors [9.7] 現代の畳み込みニューラルネットワークは複雑なコンピュータビジョンタスクの解決において大きな成果を上げているが、モバイルや組み込みデバイスでは効果的に利用できない。
この問題を解決するために、タッカー形式の低ランクテンソル近似と重みの量子化と特徴写像(アクティベーション)という2つの既知の手法を組み合わせた新しい手法を提案する。
CIFAR-10, CIFAR-100, Imagenet分類タスクにおけるResNet18とResNet34の効率を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 02:28:05 GMT)
Plug-and-Play Anomaly Detection with Expectation Maximization Filtering [9.6] 群衆監視のためのプラグアンドプレイのスマートカメラは、典型的な異常検出とは異なる多くの制約がある。
本研究では,現場の物体の動作を教師なしで学習するコア異常検出ニューラルネットワークを提案する。
私たちの研究は、自律的なプラグアンドプレイ型スマートカメラを使って、群衆の異常検出にディープラーニングを使うための第一歩だと信じています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 05:28:40 GMT)
Fine-Tuning DARTS for Image Classification [9.6] 本稿では,これらの近似とは無関係な固定演算を用いた微分アーキテクチャ探索(DARTS)を提案する。
提案手法では,Fashion-MNIST,CompCars,MIO-TCDデータセットのトップ1の精度をそれぞれ0.56%,0.50%,0.39%向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 10:00:45 GMT)
Learning to Learn with Feedback and Local Plasticity [9.5] 我々はメタラーニングを用いて、フィードバック接続と局所的、生物学的にインスパイアされた学習ルールを用いて学習するネットワークを発見する。
実験の結果, メタトレーニングネットワークは, 多層アーキテクチャにおけるオンラインクレジット割り当てにフィードバック接続を効果的に利用していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 22:49:07 GMT)
A Multi-Phase Approach for Product Hierarchy Forecasting in Supply Chain
Management: Application to MonarchFx Inc [9.3] 本稿では,階層的サプライチェーンの予測を改善するために,新しい多相階層型アプローチを提案する。
提案手法を用いた予測精度は82-90%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 05:26:11 GMT)
Learning Joint Nonlinear Effects from Single-variable Interventions in
the Presence of Hidden Confounders [9.2] 隠れた共同設立者の存在下での複数同時介入の効果を推定する手法を提案する。
非線形連続構造因果モデルからデータが生成されるという仮定の下で、同定可能性を証明する。
また,本研究の総合的な実験により,同定可能性の検証や,合成データと実世界データの両方のベースラインに対するアプローチの性能の比較を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 06:20:09 GMT)
LSTM Networks for Music Generation [8.7] LSTM(Long Short-Term Memory)に基づく音楽生成手法を提案する。
異なるネットワーク構造が音楽生成に与える影響を対比し、一部の研究者が使用した他の手法を紹介している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 04:44:30 GMT)
Global Feature Aggregation for Accident Anticipation [8.6] 本稿では,フレーム内の全てのオブジェクトの特徴の重み付け和を計算することで,各オブジェクトの特徴を洗練させる新しい特徴集約(FA)ブロックを提案する。
FAブロックとLong Short Term Memory (LSTM) ネットワークを併用して,ビデオシーケンスにおける事故の予測を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 06:17:15 GMT)
SPLASH: Learnable Activation Functions for Improving Accuracy and
Adversarial Robustness [8.2] SPLASHユニットは、ディープニューラルネットワークの精度を同時に向上し、敵攻撃に対する堅牢性を向上させる。
他の9つの学習および固定されたアクティベーション関数と比較して、SPLASHユニットは3つのデータセット間で優れたパフォーマンスを示す。
ブラックボックス攻撃とオープンボックス攻撃の両方に対する実験により、SPLASHユニットはReLUの代わりにSPLASHユニットを使用することで、敵攻撃に対して最大31%の堅牢性が得られることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 06:45:55 GMT)
Syndrome-Enabled Unsupervised Learning for Neural Network-Based Polar
Decoder and Jointly Optimized Blind Equalizer [8.1] 受信機における教師なし学習を容易にするために,2つの修正されたシンドローム損失を提案する。
まず、ニューラルネットワークに基づく信念伝播(BP)極復号器に適用する。
BPデコーダは、CRC対応症候群の損失を補うことで、従来の教師あり学習方法よりもブロックエラー率の方が優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 05:51:48 GMT)
Domain Adaptation with Morphologic Segmentation [8.1] 本稿では,任意の入力領域(実領域と合成領域)の画像を一様出力領域に変換するために,形態的セグメンテーションを用いた新しいドメイン適応フレームワークを提案する。
私たちのゴールは、複数のソースからのデータを共通の表現に統一する前処理のステップを確立することです。
都市景観のシミュレートと実データの4つのデータ集合上で, 定性的に定量的に評価し, 提案手法の有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 17:06:02 GMT)
Aligning with Heterogeneous Preferences for Kidney Exchange [7.9] 不均一な道徳的嗜好に基づいて患者を優先する手法を提案する。
本手法は, サンプル選好順序における一致患者の平均ランクを上昇させ, グループ選好の満足度の向上を示唆する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 21:16:53 GMT)
Efficient nonparametric statistical inference on population feature
importance using Shapley values [7.6] 本稿では,SPVIM(Shapley Population Variable Importance Measure)を用いた統計的推定手法を提案する。
真の SPVIM の計算複雑性は変数数とともに指数関数的に増大するが, ランダムサンプリングのみに基づく推定器を提案する。
提案手法はシミュレーションにおける有限サンプル性能が良好であり, 異なる機械学習アルゴリズムを適用した場合, ホスピタル内予測タスクでも同様の変数重要度推定が可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 19:47:11 GMT)
Cavity Quantum Electrodynamics with Second-Order Topological Corner
State [7.4] トポロジカルフォトニクスは、障害に対する堅牢性を持つ空洞量子電磁力学の研究の新しいパラダイムを提供する。
2階の位相角状態に基づいて、トポロジカルフォトニック結晶空洞を量子ドットを埋め込んだGaAsスラブに設計、製造する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 02:42:52 GMT)
Estimating a fluctuating magnetic field with a continuously monitored
atomic ensemble [7.3] 本研究では,原子アンサンブルの連続光探査による時間依存性磁場の推定問題について検討する。
時間後における光プローブが、時間後における磁場の値の見積もりを$t$で改善することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 10:52:35 GMT)
Depth by Poking: Learning to Estimate Depth from Self-Supervised
Grasping [6.4] 我々は、RGB-D画像から深度を推定するためにニューラルネットワークモデルを訓練する。
我々のネットワークは、入力画像の各ピクセルについて、ロボットのエンドエフェクターが対応する位置をつかんだり突いたりしようとすると、Z位置が到達すると予測する。
本手法は従来の構造光センサよりも根平均二乗誤差が有意に低いことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 03:34:26 GMT)
Lung Segmentation and Nodule Detection in Computed Tomography Scan using
a Convolutional Neural Network Trained Adversarially using Turing Test Loss [6.4] 肺がんは世界中で最も多く見られるがんであり、死亡率が高い。
悪性腫瘍の症状である結節は、患者のCTスキャンで約0.0125～0.025%の体積を占める。
この問題に対処するために,計算効率の良い2段階フレームワークを提案する。
第1段階では、肺領域のチューリング試験損失セグメントを用いて、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)が逆行訓練を行った。
第2段階では、区分けされた領域から採取されたパッチは、結節の存在を検出するために分類される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 16:51:53 GMT)
Acoustic prediction of flowrate: varying liquid jet stream onto a free
surface [6.2] 流れの異なる水噴流の音を水プールに流し込み,流れや流れの軌跡を予測する。
2つのアプローチが採用されている: 1つは、収集された音から抽出された音声特徴を用いて訓練された機械学習モデルを使用して、流速を予測する。
ここでは,2つの手法が実際の流れとよく一致し,流れの軌跡を正確に予測する上で同等の性能を示すことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 09:29:09 GMT)
Learning to Solve Vehicle Routing Problems with Time Windows through
Joint Attention [6.2] 複数のツアーの協調行動空間に注意を払って複数のルートを同時に開始・拡張できる政策モデルを開発する。
時間窓付き車両経路問題の3つの変種に関する総合的な実験において、我々のモデルであるJAMPRは、異なる問題サイズでうまく機能し、既存の最先端建設モデルより優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 12:08:10 GMT)
On sparse connectivity, adversarial robustness, and a novel model of the
artificial neuron [6.1] 本稿では, ハードウェア要件が低く, 対向性摂動に対して固有の頑健性を有する「強いニューロン」という, 人工ニューロンの新しいモデルを提案する。
SVHN および GTSRB ベンチマークを用いて,本手法の有効性を実証する。
また、強いニューロンを構成するブロックが、敵の攻撃に対して完全な安定性を持つ唯一の活性化機能であることも証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 20:45:08 GMT)
An online evolving framework for advancing reinforcement-learning based
automated vehicle control [6.1] コントローラの不完全な意思決定を事前に検出し、修正するためのオンライン進化フレームワークが提案されている。
フレームワークは進化するFinite State Machine(e-FSM)、アクションリバイザ、コントローラモジュールの3つのモジュールで構成されている。
実験の結果,DDPGコントローラが選択した不適切な動作が,提案フレームワークによって検出され,適切に修正されていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 12:54:05 GMT)
Fast Correlated-Photon Imaging Enhanced by Deep Learning [5.3] 強い量子相関を持つ相関光子対は、様々な分野に量子上の利点をもたらすために利用されてきた。
深層学習により強調された高速相関光子イメージングを実験的に提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 18:00:42 GMT)
ShieldNN: A Provably Safe NN Filter for Unsafe NN Controllers [5.2] KBM(Continuous-time Kinematic Bicycle Model)の入力を安全に制御するNNフィルタを合成するアルゴリズムを提案する。
ShieldNNには2つの新しいコントリビューションがある: 1つは、KBMモデルのための新しいバリア関数(BF)に基づいており、もう1つは、安全を保証した安全フィルタNNの設計にこのBFを利用する証明可能な健全なアルゴリズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 23:38:23 GMT)
Three-state quantum walk on the Cayley Graph of the Dihedral Group [5.0] グラバー硬貨を用いた二面体群のケイレイグラフ上での3状態離散時間量子ウォーク(DTQW)モデルを提案する。
局所化効果は, 基礎となる二面体群, コイン演算子, 初期状態の大きさによって支配されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 08:43:42 GMT)
Probabilistic Decoupling of Labels in Classification [4.9] 非標準分類タスクに対する原則的,確率的,統一的なアプローチを開発する。
ラベル分布を予測するために、与えられたラベルの分類器を訓練する。
次に、ラベルクラス遷移のモデルを変動的に最適化することで、基礎となるクラス分布を推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 10:07:50 GMT)
Estimates on Learning Rates for Multi-Penalty Distribution Regression [4.8] 本研究では,学習理論の枠組みに基づく分散回帰のためのマルチペナルティ正規化アルゴリズムについて検討する。
Hilbert 空間 $mathcalH_K$ と Mercer カーネル $K$ を平均埋め込み技術により再現する。
この研究は、既存の文献では研究されていない非標準設定$f_rhonotinmathcalH_K$における分布回帰の学習率も導出している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 09:31:58 GMT)
Scalable Cross Lingual Pivots to Model Pronoun Gender for Translation [4.8] 文書理解が不十分な機械翻訳システムは、ドロップまたは中性代名詞を性別付き代名詞を持つ言語に翻訳する際に誤りを犯す可能性がある。
高品質な性別ラベルを自動生成する新しい言語間ピボット手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 02:41:46 GMT)
Data Augmentation of IMU Signals and Evaluation via a Semi-Supervised
Classification of Driving Behavior [4.6] 本研究では,運転者が積極的・正常に運転しているかに応じて,旅行の一部を分類する半教師付き学習ソリューションを提案する。
その結果, RCGAN を用いたラベル付きデータを用いて, 運転者の分類を79%で改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 15:49:21 GMT)
Model Embedding Model-Based Reinforcement Learning [4.6] モデルベース強化学習(MBRL)は、モデルフリー強化学習(MFRL)よりもサンプル効率が優れていることを示す。
しかし、データ生成の容易さとモデルのバイアスとの間には、依然としてトレードオフがある。
本稿では,確率的強化学習の枠組みとして,シンプルでエレガントなモデル埋め込み型強化学習(MEMB)アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 15:10:28 GMT)
Image Restoration from Parametric Transformations using Generative
Models [4.5] 生成モデルを用いた様々な画像復元問題に対する最適手法を開発した。
提案手法では,未知のパラメータを含む場合であっても,変換によって歪んだ画像の復元が可能である。
本手法は,各画像がそれぞれの生成モデルによって記述された複数の画像の混合に適応するように拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 12:09:41 GMT)
Walk Message Passing Neural Networks and Second-Order Graph Neural
Networks [4.4] 我々は,新しいタイプのMPNNである$ell$-walk MPNNを紹介した。
2ドル(約2万円)のMPNNが表現力で2-WLと一致していることを示す。
特に、W[$ell$]を表現力で一致させるために、各層で$ell-1$行列乗法を許す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 20:24:01 GMT)
Learning and Fairness in Energy Harvesting: A Maximin Multi-Armed
Bandits Approach [4.4] 近年の無線無線周波数(RF)エネルギー回収技術により、センサノードは電池を遠隔充電することで寿命を延ばすことができる。
ノードが取得するエネルギーの量は、環境によって異なり、ソースに近接する。
したがって、この量を最大化する周波数帯域で送信できるように、ノードが取得した最小のエネルギーを学習することが重要である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 10:01:56 GMT)
Improving accuracy and speeding up Document Image Classification through
parallel systems [4.1] RVL-CDIPデータセットで、より軽量なモデルで以前の結果を改善することができることを示す。
画像入力のみを増強できるアンサンブルパイプラインを提案する。
最後に、PyTorchとDeep Learningフレームワーク間のトレーニングパフォーマンスの違いを明らかにします。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 13:36:07 GMT)
A New Run-based Connected Component Labeling for Efficiently Analyzing
and Processing Holes [4.1] 本稿では,フォアグラウンドおよびバックグラウンドラベリングのための新しい連結コンポーネントラベリングと解析アルゴリズムを紹介する。
特徴量(有界箱、最初の統計モーメント、オイラー数)の計算はオンザフライで行われる。
既存のアルゴリズムと比較すると、この新しいアルゴリズムは、白黒コンポーネントを処理するアルゴリズムよりも高速にこれらの計算を行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 16:40:00 GMT)
Two-photon interference: the Hong-Ou-Mandel effect [3.9] 30年近く前に2光子干渉が観測され、新しい量子時代の始まりとなった。
2粒子の干渉は、電子や原子などの大きな粒子で観測されている。
この量子効果に対する幅広い新しい応用が将来期待されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 17:18:59 GMT)
ICAM: Interpretable Classification via Disentangled Representations and
Feature Attribution Mapping [3.3] 画像から画像への変換によってクラス固有のFAマップを作成するための新しいフレームワークを提案する。
我々は,認知症,老化,(模擬)病変検出の2次元および3次元脳画像データセットを用いて,本手法の有効性を検証した。
提案手法は,表現型変動の探索を支援するために潜時空間サンプリングを用いた最初の手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 11:40:31 GMT)
Pixel Invisibility: Detecting Objects Invisible in Color Images [3.2] 本稿では,手動ラベリングを必要としないカラー画像に対して,画素レベルの可視性マップを予測するアルゴリズムを提案する。
本稿では,色から赤外領域へのクロスモーダルな知識蒸留を,その日からの弱配向画像対を用いた新しい利用法を提案する。
実験により,我々の画素レベルの可視性マスクの優れた性能と,赤外線画像の物体検出における蒸留中レベル特徴の有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 02:46:52 GMT)
Learning sums of powers of low-degree polynomials in the non-degenerate
case [2.6] 我々は、ある非退化条件が成立すれば、同じモデルに対する下界から算術回路モデルの学習アルゴリズムを与える。
本アルゴリズムは,同じモデルに対する下界から算術回路モデルの学習アルゴリズムを得るためのスキームに基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 08:57:22 GMT)
Solving the Order Batching and Sequencing Problem using Deep
Reinforcement Learning [2.5] 本稿では,注文数を最小限に抑えるため,倉庫内で注文のバッチ化と選択のタイミングを決定するために,Deep Reinforcement Learning (DRL) アプローチを提案する。
特に、この技術は、注文を個別に(ピック・バイ・オーダー)するか、または、他の注文(ピック・バイ・バッチ)とバッチで選択するか、他の注文をどちらで行うかを判断することを容易にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 20:40:41 GMT)
Anomaly Detection with Tensor Networks [2.4] テンソルネットワークのメモリと計算効率を利用して、原特徴数の次元指数で空間上の線形変換を学習する。
画像の局所性を利用していないにもかかわらず、画像データセット上で競合する結果を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 18:03:37 GMT)
Communicative need modulates competition in language change [2.4] ダイアクロニックコーパスにおける言語要素間の競合を定量化するための一般的な手法を用いる。
コミュニケーションの必要性の変化は、語彙的競合のダイナミクスを常に予測していることが分かりました。
単語間の直接競合に加えて、言語変更はトピックやセマンティックサブスペース間の競合によって駆動される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 16:11:04 GMT)
The SPPD System for Schema Guided Dialogue State Tracking Challenge [2.2] 本稿では,Dialog System Technology Challenges 8(DSTC8)について紹介する。
DSTC8のトラック4と名付けられたこのチャレンジは、スケーラブルなマルチドメイン対話状態追跡アルゴリズムを開発するための、まったく新しい、そして挑戦的なデータセットを提供する。
本稿では,ゼロショット対話状態追跡システムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 09:57:40 GMT)
META-Learning Eligibility Traces for More Sample Efficient Temporal
Difference Learning [2.1] そこで本稿では,状態依存的な方法で,可視性トレースパラメータを調整するためのメタラーニング手法を提案する。
この適応は、更新対象の分布情報をオンラインで学習する補助学習者の助けを借りて達成される。
提案手法は,いくつかの前提条件下では,全体の目標誤差を最小限に抑えて,更新対象の全体的な品質を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 03:41:07 GMT)
Causal Knowledge Extraction from Scholarly Papers in Social Sciences [2.0] ビジネス・マネジメントにおいて学術文書の文章を分類するモデルを開発する。
これらの論文から仮説を特定し,その原因と効果を抽出する。
我々のアプローチは、幅広い社会科学の学術文献に一般化できるかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 03:37:40 GMT)
Can tumor location on pre-treatment MRI predict likelihood of
pseudo-progression versus tumor recurrence in Glioblastoma? A feasibility
study [2.0] 術前Glioblastoma MRI 74例をPsPと腫瘍再発で検討した。
腫瘍再発例は頭頂葉に初発腫瘍を認めた。
PsP患者は前頭葉・側頭葉・内臓・腹膜に多発する腫瘍を認めた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 19:49:59 GMT)
Visualization for Histopathology Images using Graph Convolutional Neural
Networks [1.9] 我々は、組織組織を核のグラフとしてモデル化するアプローチを採用し、疾患診断のためのグラフ畳み込みネットワークフレームワークを開発した。
我々は,浸潤性乳癌とin-situ性乳癌の鑑別を訓練し,Gleason 3, 4前立腺癌は解釈可能なビジュアルマップを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 19:14:19 GMT)
Real-time chiral dynamics from a digital quantum simulation [1.9] 強磁場におけるキラル磁気効果は、1+1$次元の大質量シュウィンガーモデルにおけるキラル異常を用いて記述することができる。
相対論的フェルミオン系で誘導される対応するベクトル電流は,キラル化学ポテンシャルや$theta$-angleの急激な変化によって観測される。
この結果は重イオン衝突やキラル材料におけるキラル磁気効果のリアルタイムダイナミクスやハドロン衝突による高エネルギー過程のモデル化に関係している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 15:26:10 GMT)
Connectivity-informed Drainage Network Generation using Deep Convolution
Generative Adversarial Networks [1.8] すでに生成されたネットワークサンプルから排水網を再現するために,DCGAN(Deep Convolutional Generative Adversarial Networks)を適用した。
ドレインジネットワーク画像からドレインジネットワークの各ノード上の流れの方向情報に変換する新しい接続インフォームド手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 20:35:48 GMT)
Mining Personalized Climate Preferences for Assistant Driving [1.7] 本研究では,運転者の日常運転において,運転者の嗜好に合った環境制御,運転行動認識,運転推奨のための新しいアプローチを提案する。
iOSアプリと空気質監視センサを備えたクライアントサーバアーキテクチャを用いたプロトタイプが開発されている。
世界中の複数の都市で11,370km(320時間)の運転データに関する実世界実験が行われた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 00:45:08 GMT)
GPU-accelerated Hierarchical Panoramic Image Feature Retrieval for
Indoor Localization [1.7] 本稿では,パノラマ画像特徴を用いた視覚的ランドマークのモデル化により,屋内の局所化問題をマルチメディア検索問題に定式化する。
実データを構築するキャンパスでの実験では、リアルタイムの応答とロバストなローカライゼーションが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 01:42:20 GMT)
Gradient Amplification: An efficient way to train deep neural networks [1.7] 本研究では,ディープラーニングモデルの学習における勾配増幅手法を提案する。
また,学習率の異なる複数のエポックにまたがる勾配増幅を可能または無効にするためのトレーニング戦略も開発している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 20:30:55 GMT)
Deep Learning based Segmentation of Fish in Noisy Forward Looking MBES
Images [1.5] セマンティックセグメンテーションのためのディープラーニング(DL)と畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の最近の進歩に基づいて構築する。
画像ソナーによって投影される全ての射程方位位置に対する魚・魚・魚の確率予測のためのエンドツーエンドのアプローチを実証する。
我々は,本モデルが所望のパフォーマンスを証明し,意味的文脈の重要性を活用することを学習したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 09:57:38 GMT)
Addressing target shift in zero-shot learning using grouped adversarial
learning [1.4] ゼロショット学習(ZSL)の新たなパラダイムとして, (i) 未確認クラスのクラス属性マッピングを用いて目標分布の変化(ターゲットシフト)を推定し, (ii) グループ適応学習(gAL) と呼ばれる新しい手法を提案する。
提案手法は暗黙的属性予測を含むいくつかの既存のZSLアルゴリズムに適用可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 11:38:50 GMT)
Results of the seventh edition of the BioASQ Challenge [1.3] 本稿では,第7回BioASQチャレンジの結果を紹介する。
BioASQチャレンジの目的は、大規模バイオメディカルセマンティックインデックスと質問応答のタスクにおける課題の組織化によるシステムと方法論の促進である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 14:23:27 GMT)
Effective and Efficient Computation with Multiple-timescale Spiking
Recurrent Neural Networks [1.0] 本稿では,新しいタイプの適応スパイクリカレントニューラルネットワーク(SRNN)が,最先端の性能を実現する方法を示す。
我々は、従来のRNNよりも難しいタスクにおいて、SRNNの100倍のエネルギー改善を計算します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 14:12:49 GMT)
Decomposable Families of Itemsets [0.9] 本稿では,より大規模な項目集合から,パターンの小型かつ高品質なサブセットを選択するという問題に対するアプローチを提案する。
このようなアイテムセットファミリーは、元のアイテムセットのコレクションが導出されたデータに対する確率モデルを定義する。
我々は、分解可能なアイテムセットファミリを構築するための効率的なアルゴリズムを提供し、周波数バウンドクエリによるアプリケーションの例を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 21:52:28 GMT)
Real-time 3D Nanoscale Coherent Imaging via Physics-aware Deep Learning [0.8] 深層畳み込みニューラルネットワークと微分プログラミングフレームワークである3D-CDI-NNを導入し,3次元構造とひずみを予測する。
私たちのネットワークは、複数の面で「物理認識」するように設計されています。
我々の統合機械学習および微分プログラミングソリューションは、他のアプリケーション領域における逆問題に広く適用できます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 18:35:32 GMT)
Flatness is a False Friend [0.8] ヘッセンに基づく平坦性の測度は、一般化に関連して議論され、使用され、示されている。
交叉エントロピー損失下でのフィードフォワードニューラルネットワークでは、大きな重みを持つ低損失解が、平らさの小さなヘッセン的基準を持つことを期待する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 11:55:24 GMT)
Tell Me Something I Don't Know: Randomization Strategies for Iterative
Data Mining [0.6] 我々は、以前に発見されたパターンやモデルを考慮に入れられるように、データのランダム化の問題を考える。
本稿では,以前に発見されたパターンやモデルを考慮に入れたデータランダム化の問題について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 19:20:50 GMT)
Leveraging Multimodal Behavioral Analytics for Automated Job Interview
Performance Assessment and Feedback [0.6] 行動的手がかりは人間のコミュニケーションや認知に重要な役割を果たす。
本稿では,インタビューシナリオにおける候補の分析を行うマルチモーダル分析フレームワークを提案する。
我々はこれらのマルチモーダルデータソースを用いて複合表現を構築し、機械学習分類器を訓練してクラスラベルを予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 14:18:05 GMT)
Manipulating emotions for ground truth emotion analysis [0.6] 本稿では,テキストを用いた感情分析手法として,実験行動研究からオンライン感情誘導技術を導入する。
テキストデータは、幸せ、中立、悲しい状態にランダムに割り当てられた参加者から収集された。
次に、レキシコンアプローチが誘発感情の回復にどの程度役立つかを検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 07:03:28 GMT)
Federated Survival Analysis with Discrete-Time Cox Models [0.5] 私たちは、フェデレートラーニング(FL)を用いて、異なるセンターに位置する分散データセットから機械学習モデルを構築します。
得られたモデルが、いくつかの悪い設定で重要なパフォーマンス損失を被る可能性があることを示す。
このアプローチを用いて、合成データに基づく標準FL技術と、The Cancer Genome Atlas (TCGA)による実世界のデータセットを用いて生存モデルを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 08:53:19 GMT)
Lio -- A Personal Robot Assistant for Human-Robot Interaction and Care
Applications [0.4] Lioはモバイルロボットプラットフォームで、人間とロボットのインタラクションとパーソナルケアアシスタントタスクのために明示的に設計された多機能アームを備えている。
リオは、軟質の人工リアクター材料を全面的にカバーし、衝突検出、制限速度、力を持つことによって本質的に安全である。
新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックの間、Lioは急速に調整され、消毒や遠隔での体温測定などの追加機能を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 09:37:44 GMT)
Discovering outstanding subgroup lists for numeric targets using MDL [0.3] 本稿では,最小記述長(MDL)の原理とサブグループリストに基づくサブグループ集合発見アルゴリズムを提案する。
我々の形式化は、一つの部分群を見つける際に、既存の品質尺度と一致することを示す。
次に、優れたサブグループリストを返すことを実証的に示すアルゴリズムであるSSD++を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 14:29:52 GMT)
Estimation of Video Streaming KQIs for Radio Access Negotiation in
Network Slicing Scenarios [0.3] 5Gはネットワークスライシングという概念を,ネットワーク構成と最適化のまったく異なる視点を示す新しいパラダイムとして導入している。
このスキームの主な課題は、スライスを使用するユーザに必要な品質を提供する特定のリソースを確立することである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 14:10:54 GMT)
Applying Social Event Data for the Management of Cellular Networks [0.3] 本稿では,ソーシャルデータの自動取得と処理の枠組みと,ネットワーク要素(NE)との関連性について述べる。
実際のネットワークで直接動作するように設計されたシステムの主な機能を定義し,開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 15:35:38 GMT)
Query Intent Detection from the SEO Perspective [0.3] ユーザクエリの意図を,Googleの結果と機械学習の手法を利用して識別することを目的としている。
クラスタ化されたクエリから抽出されたキーワードのリストは、与えられた新しいクエリの意図を特定するために使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 13:08:29 GMT)
Towards Automated Assessment of Stuttering and Stuttering Therapy [0.2] 発声は複雑な発声障害であり、繰り返し、音、音節または単語の延長、発話中のブロックによって識別できる。
発声重大度評価の一般的な方法は、発声中の3つの最長発声症状の平均である発声音節(%SS)、最近導入された発声効率スコア(SES)などがある。
本稿では,スタブリングの重症度を評価する新しい手法である音声制御指標(SCI)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 14:50:56 GMT)
Validation and generalization of pixel-wise relevance in convolutional
neural networks trained for face classification [0.0] 重要モデルのパラメータ間で、関連度がどう異なるかを示し、一般化する。
関連性に基づく画像マスキングにより、顔分類の関連マップは一般に安定であることが判明した。
モデル間の関係写像の詳細な解析により、選択パラメータの特定の利点を示す一般化における非対称性が明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 23:20:40 GMT)
Tunable refrigerator for non-linear quantum electric circuits [0.0] 超伝導量子ビットなどの非線形量子電気回路の場合,最近実証された量子回路冷凍機について検討した。
トランスモンおよびフラックス量子ビットの最大冷凍速度は、通常のリニア共振器よりも約1桁高い。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 17:13:01 GMT)
The SCC-recursiveness Principle in Fuzzy Argumentation Frameworks [0.0] SCC再帰性原理(SCC-recursiveness principle)は、強連結成分のグラフ理論の概念に依存する拡張の性質である。
本稿では、ファジィ議論フレームワーク(FAF)におけるSCC再帰理論を探求し、議論と攻撃にファジィ次数を加える。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 02:33:06 GMT)
The Floquet Engineer's Handbook [0.0] 本ガイドは,Floquetトポロジカル絶縁体におけるバンド構造工学と非平衡動力学」を参考に,補充材料から開発された。
主な焦点は、フロケ・ブロッホのバンド工学と関連する多体力学に関する分析技術である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 15:01:39 GMT)
Temporal clustering network for self-diagnosing faults from vibration
measurements [0.0] 本稿では,オペレーティングシステム上での加速度計測処理のための時間クラスタリングネットワーク(TCN)機能を提案する。
この新しい能力は、測定を処理するための1次元畳み込みニューラルネットワーク(1D-CNN)、教師なし学習(例えば、異なる操作条件からのラベル付き信号がなく、1D-CNNのトレーニングにプリスチン対損傷条件の信号は必要ない)、クラスタリング(すなわち、異なるクラスタ内の異なる操作条件を反映するシグナルをグループ化する)、およびプリスチン操作条件に関連するクラスタのいずれにも属さない障害信号を特定する統計的解析を使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 20:34:57 GMT)
Tamil Vowel Recognition With Augmented MNIST-like Data Set [0.0] 精度92%のデータセットを構築するための6万グレースケール28×28ピクセルの能力について報告する。
また、同じネットワーク上で、トップ1分類精度70%、トップ2分類精度92%を手書き母音で報告した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 19:20:09 GMT)
Robust Variational Autoencoder for Tabular Data with Beta Divergence [0.0] 本稿では,連続的特徴と分類的特徴を混合した頑健な変動型オートエンコーダを提案する。
ネットワークトラフィックデータセットの異常検出アプリケーションについて,本手法の有効性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 02:30:46 GMT)
Response by the Montreal AI Ethics Institute to the European
Commission's Whitepaper on AI [0.0] 2020年2月、欧州委員会(EC)は「On Artificial Intelligence」と題するホワイトペーパーを発表した。
本稿では、EUにおける人工知能(AI)の推進と採用のためのECの政策オプションについて概説する。
モントリオールAI倫理研究所(MAIEI)はこの論文をレビューし、回答を発表した。
MAIEIは上記のセクションに関して15のレコメンデーションを提供している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 18:16:51 GMT)
Resolution of Gauge Ambiguities in Molecular Cavity Quantum
Electrodynamics [0.0] そのようなゲージのあいまいさが生じることの予想は、すべての作用素が truncat された電子部分空間において適切に制約されているわけではないということである。
我々は truncated 部分空間の下でクーロンゲージハミルトニアンに対して同値で便利な式を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 01:40:26 GMT)
Quantum simulation and circuit design for solving multidimensional
Poisson equations [0.0] ポアソン方程式の解を表す量子状態を生成するために、ポリログ時間で量子アルゴリズムが実行される。
我々の目的は、量子コンピュータ上の次元の呪いを破ることのできる効率的な回路設計をテストすることである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 13:17:31 GMT)
Quantum Ground States from Reinforcement Learning [0.0] 量子力学系の基底状態を見つけることは最適制御問題として定式化できる。
この定式化において、最適に制御された過程のドリフトは、虚時間シュリンガー方程式の解のファインマン-カック表現における経路の分布に一致するように選択される。
これは、ドリフトの神経表現の強化学習に使用できる変分原理を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 10:04:28 GMT)
Quality Management of Machine Learning Systems [0.0] 機械学習(ML)技術の大きな進歩により、人工知能(AI)は私たちの日常生活の一部になっています。
ビジネス/ミッションクリティカルなシステムでは、AIアプリケーションの信頼性と保守性に関する深刻な懸念が残っている。
本稿では,MLアプリケーションのための総合的な品質管理フレームワークの展望について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 21:34:44 GMT)
On the Hardness of Problems Involving Negator Relationships in an
Artificial Hormone System [0.0] ネガトル・パスとネガトル・サットの例を示し、ネガトル・スタビリティという新しい問題を紹介し、なぜネガトルを含むこれらの問題がアルゴリズム的に解くのが難しいのかを説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 07:17:40 GMT)
O(1) Communication for Distributed SGD through Two-Level Gradient
Averaging [0.0] 我々は,2段階勾配平均化(A2SGD)と呼ばれる戦略を導入し,すべての勾配を労働者1人当たりの局所的な平均値に統一する。
我々の理論的解析は、A2SGDがデフォルト分散SGDアルゴリズムと同様に収束していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 01:49:28 GMT)
Nonlinear two-photon Rabi-Hubbard model: superradiance and
photon/photon-pair Bose-Einstein condensate [0.0] 非線形2光子Rabi-Hubbard(RH)モデルの基底状態相図を1次元で検討する。
これを裏付ける詳細な数値結果を示し、基底状態の位相図をマッピングする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 18:00:48 GMT)
Non-adiabatic molecular quantum dynamics with quantum computers [0.0] 高速な非断熱化学プロセスのシミュレーションのための量子アルゴリズムを提案する。
特に,2つの高調波エネルギー面上でのウェーブパケットの電位時間発展のための第1量子化法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 18:00:22 GMT)
NodeNet: A Graph Regularised Neural Network for Node Classification [0.0] ほとんどのAI/ML技術は、データポイント間のリンクを排除している。
近年,グラフベースのAI/ML技術への関心が高まっている。
引用グラフのノード分類タスクを解決するために,NGL - NodeNet を用いたモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 09:41:58 GMT)
Model Agnostic Combination for Ensemble Learning [0.0] 本稿では,モデルを組み合わせるための最適関数を見つけるために,MACという新しいアンサンブル手法を提案する。
サブモデルの数に依存しないため、デプロイ後もサブモデルの追加と置き換えが可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 09:44:58 GMT)
How Secure is Distributed Convolutional Neural Network on IoT Edge
Devices? [0.0] 異なるノードにわたる分散エッジネットワークに展開するCNNに対するTrojan攻撃を提案する。
これらの攻撃はディープラーニングモデル(LeNet、AlexNet)でテストされる
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 16:10:09 GMT)
Exploring Weaknesses of VQA Models through Attribution Driven Insights [0.0] 近年の研究では、視覚障害者の視覚的質問にこれらのVQAモデルを効果的に適用している。
我々は、帰属レンズ(インプットの影響)を通して人気のあるVQAモデルを分析し、価値ある洞察を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 12:01:03 GMT)
Experimental quantum polarimetry using heralded single photons [0.0] 我々は, 1光子を用いた量子偏光実験を行い, キラル媒質を横断する線形偏光光の光学活性を解析した。
本研究では,量子偏光法を利用した将来の応用の道筋を定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 05:50:09 GMT)
Evolutionary Algorithms with Self-adjusting Asymmetric Mutation [0.0] ゼロビットと1ビットを異なる方法で扱うことができる非対称突然変異演算子を解析する。
マッチングビット数を表す関数のクラスOneMax$_a$に対して、改善された実行結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 13:16:50 GMT)
Entropy uncertainty principle for Dirac system with mass jump [0.0] ハイゼンベルクの不確実性原理のための状態の準備への依存はエントロピー不確実性原理の助けを借りて取り除くことができる。
不確実性原理(UP)の短さは、シャノンの情報エントロピー(SE)の概念の助けを借りて克服できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 13:02:00 GMT)
End-to-End Code Switching Language Models for Automatic Speech
Recognition [0.0] コードスイッチされたテキストは、バイリンガル・コミュニティにおいて最も一般的な出来事の1つである。
本稿では,深層二方向言語モデルを用いた単言語テキスト抽出手法を提案する。
また、ASRモデルからコード変更テキストを抽出する方法についても検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 02:11:18 GMT)
Efficient Path Algorithms for Clustered Lasso and OSCAR [0.0] 本稿では,クラスタリングされたLassoとOSCARのための効率的な経路アルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは数値実験において既存のアルゴリズムよりも効率的であることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 07:43:57 GMT)
Dynamical response and competing orders in two-band Hubbard model [0.0] 2バンドハバードモデルにおける2粒子動的応答関数について検討する。
セキシトン凝縮物とスピン状態秩序状態の遷移は、この2つを分離する超固相の細い帯で連続しているのを観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 10:30:42 GMT)
Deep Multimodal Transfer-Learned Regression in Data-Poor Domains [0.0] 画像と特徴データのマルチモーダル学習のためのDMTL-R(Deep Multimodal Transfer-Learned Regressor)を提案する。
我々のモデルは、少量のトレーニング画像データに基づいて、与えられたトレーニング済みCNN重みのセットを微調整することができる。
各種CNNアーキテクチャからの事前学習重みを用いた位相場シミュレーションマイクロ構造画像とそれに付随する物理特徴集合を用いた結果を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 16:52:44 GMT)
Data Driven Control with Learned Dynamics: Model-Based versus Model-Free
Approach [0.0] モデルベースとモデルフリーの2種類のデータ駆動制御手法を比較した。
最近提案されたDeep Koopman Representation for Control (DKRC)は、未知の非線形力学系を高次元線形系にマッピングするためにディープニューラルネットワークを利用する。
もう1つは、アクター批判アーキテクチャに基づく古典的なモデルフリー制御手法である、Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG)は、様々な力学系で有効であることが証明されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 22:18:21 GMT)
Conditions for Macrorealism for Systems Described by Many-Valued
Variables [0.0] 我々は,多値変数に対するLGの不等式とNSIT条件が,二コトミックの場合によって表される単純な階層的関係を享受しないことを示す。
このことは、NSIT条件が満たされているにもかかわらず、LGの不平等違反を示す3レベルシステムに関する最近の実験に光を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 17:34:00 GMT)
Classical and semiclassical description of Rydberg excitons in cuprous
oxide [0.0] 水素様モデルを超えた励起電子-ホール対の古典力学について検討する。
半古典的なトーラス量子化は、量子力学計算と一致して$n$-manifoldsの微細構造分割のエネルギー領域を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 07:15:29 GMT)
Circuits: An abstract viewpoint [0.0] このノートには、回路の数学的に不可欠な側面が含まれているが、通常利便性のために含まれる追加構造を省略する。
しかし、我々は回路が有限であるという仮定を維持し、この仮定は我々のアプローチの適用性に害を与えず、我々の研究の一部に必要である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 20:00:35 GMT)
CSL reduction rate for rigid bodies [0.0] 標準物質の場合、連続的な質量分布の速度が正確な速度を正確に再現できることが示される。
その結果, 還元率に特異的な質量差効果が認められた。
最近提案された層状化効果は質量差効果の結果であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 09:26:42 GMT)
COLREG-Compliant Collision Avoidance for Unmanned Surface Vehicle using
Deep Reinforcement Learning [0.0] 追従と衝突回避は、無人表面船や他の自動運転車にとって、ロボット工学における2つの基本的なガイダンス問題である。
本稿では,連続制御タスクにおける最先端性能を示すDRLアルゴリズムであるPPOの可能性について検討する。
ノルウェー海の入り江であるトロンドハイム・フィヨルド(Trondheim Fjord)の高忠実な標高とAIS追跡データに基づいて、我々は訓練されたエージェントのパフォーマンスを挑戦的でダイナミックな実世界のシナリオで評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 22:05:58 GMT)
Biocompatible technique for nanoscale magnetic field sensing with
Nitrogen-Vacancy centers [0.0] ダイヤモンド中の窒素空孔中心は、ナノスケールの磁場を測定するために用いられる。
異なる光学パワーに対する感度は、この技術を細胞間スケールに拡張するために研究される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 10:35:52 GMT)
Bidirectional Teleportation using Fisher Information [0.0] 両量とも、テレポートされたキュービットの初期状態設定とトリガに依存していることを示す。
最小値は、両方の初期量子ビットが異なる分極または非ゼロ位相を持つ場合に予測される。
フィデリティと量子フィッシャー情報の最大値は同一であるが、異なる偏光角度で予測される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 12:39:29 GMT)
An ASP-Based Approach to Counterfactual Explanations for Classification [0.0] 本稿では,因果関係に基づく分類モデルに基づく意思決定の基盤として,反実的介入を規定し,計算する解集合プログラムを提案する。
ルールベースの分類器のような論理プログラムとして指定できるブラックボックスモデルやモデルに適用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 03:56:13 GMT)
AcED: Accurate and Edge-consistent Monocular Depth Estimation [0.0] 単一画像深度推定は難しい問題である。
完全に微分可能な順序回帰を定式化し、エンドツーエンドでネットワークを訓練する。
深度補正のための画素ごとの信頼度マップ計算も提案した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 15:21:00 GMT)
A Category Theory Approach to Interoperability [0.0] 本稿では,言語ツール間の(シンタクティックな)相互運用のためのカテゴリー理論アプローチを提案する。
本稿では,言語ツールのパイプラインをカテゴリー理論の概念的枠組みにモデル化する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jun 2020 09:54:38 GMT)