Online Deep Clustering for Unsupervised Representation Learning [108.3] オンラインディープクラスタリング(ODC)は、交互にではなく、クラスタリングとネットワーク更新を同時に実行する。
我々は,2つの動的メモリモジュール,すなわち,サンプルラベルと特徴を格納するサンプルメモリと,セントロイド進化のためのセントロイドメモリを設計,維持する。
このように、ラベルとネットワークは交互にではなく肩から肩へと進化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jun 2020 16:15:46 GMT)
On Thompson Sampling with Langevin Algorithms [106.8] 多武装バンディット問題に対するトンプソンサンプリングは理論と実践の両方において良好な性能を享受する。
計算上のかなりの制限に悩まされており、反復ごとに後続分布からのサンプルを必要とする。
本稿では,この問題に対処するために,トンプソンサンプリングに適した2つのマルコフ連鎖モンテカルロ法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jun 2020 02:02:30 GMT)
Stochastic bandits with arm-dependent delays [102.6] 我々は、単純なUCBベースのアルゴリズムであるPatentBanditsを提案する。
問題に依存しない境界も問題に依存しない境界も、性能の低い境界も提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jun 2020 12:13:58 GMT)
Active Learning for Nonlinear System Identification with Guarantees [102.4] 状態遷移が既知の状態-作用対の特徴埋め込みに線形に依存する非線形力学系のクラスについて検討する。
そこで本稿では, トラジェクティブ・プランニング, トラジェクティブ・トラッキング, システムの再推定という3つのステップを繰り返すことで, この問題を解決するためのアクティブ・ラーニング・アプローチを提案する。
本手法は, 非線形力学系を標準線形回帰の統計速度と同様, パラメトリック速度で推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jun 2020 04:54:11 GMT)
A Framework for Sample Efficient Interval Estimation with Control
Variates [94.3] 確率変数の平均に対して信頼区間を推定する問題を考察する。
ある条件下では、既存の推定アルゴリズムと比較して効率が向上している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jun 2020 05:42:30 GMT)
Overcoming Classifier Imbalance for Long-tail Object Detection with
Balanced Group Softmax [88.1] 本報告では, 長期分布前における最先端モデルの過小評価に関する最初の体系的解析を行う。
本稿では,グループワイドトレーニングを通じて検出フレームワーク内の分類器のバランスをとるための,新しいバランス付きグループソフトマックス(BAGS)モジュールを提案する。
非常に最近の長尾大語彙オブジェクト認識ベンチマークLVISの大規模な実験により,提案したBAGSは検出器の性能を著しく向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jun 2020 10:24:26 GMT)
Free Energy Wells and Overlap Gap Property in Sparse PCA [81.6] 我々は「ハード」体制におけるスパースPCA問題(主成分分析)の変種について検討する。
問題に自然に関連付けられた様々なギブズ測度に対する自由エネルギー井戸の深さの有界性を示す。
我々は、オーバーラップギャップ特性(OGP)がハードレジームの重要な部分を占めていることを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jun 2020 17:18:02 GMT)
MMCGAN: Generative Adversarial Network with Explicit Manifold Prior [78.6] 本稿では,モード崩壊を緩和し,GANのトレーニングを安定させるために,明示的な多様体学習を採用することを提案する。
玩具データと実データの両方を用いた実験により,MMCGANのモード崩壊緩和効果,トレーニングの安定化,生成サンプルの品質向上効果が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jun 2020 07:38:54 GMT)
Offline detection of change-points in the mean for stationary graph
signals [77.8] グラフ信号定常性の概念に依存するオフラインアルゴリズムを提案する。
我々の主な貢献は、モデル選択の観点を採用する変更点検出アルゴリズムである。
我々の検出器は、漸近的でないオラクルの不平等の証明を伴っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jun 2020 15:51:38 GMT)
Man, machine and work in a digital twin setup: a case study [77.3] 物理ロボット組立システムの仮想的な実装としてのデジタルツインは、設計、構築、運用による検証と制御のためのフロントランナーとして構築される。
システムライフサイクルに沿ったデジタルツインの形式、ビルディングブロック、潜在的なアドバンテージが提示される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jun 2020 10:05:00 GMT)
Entropic Uncertainty Relations and the Quantum-to-Classical transition [77.3] 我々は、不確実性関係の分析を通して見られるように、量子-古典的遷移にいくつかの光を当てることを目指している。
エントロピックな不確実性関係を用いて、2つの適切に定義された量の系を同時に作成できることを、マクロ計測のモデルに含めることによってのみ示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jun 2020 22:11:28 GMT)
Shape Matters: Understanding the Implicit Bias of the Noise Covariance [76.5] 勾配降下のノイズはパラメータ化モデルに対するトレーニングにおいて重要な暗黙の正則化効果をもたらす。
ミニバッチやラベルの摂動によって引き起こされるパラメータ依存ノイズはガウスノイズよりもはるかに効果的であることを示す。
分析の結果,パラメータ依存ノイズは局所最小値に偏りを生じさせるが,球状ガウス雑音は生じないことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jun 2020 03:34:08 GMT)
Optimistic Policy Optimization with Bandit Feedback [70.8] 我々は,事前の報奨を後悔する$tilde O(sqrtS2 A H4 K)を定め,楽観的な信頼領域ポリシー最適化(TRPO)アルゴリズムを提案する。
我々の知る限り、この2つの結果は、未知の遷移と帯域幅フィードバックを持つポリシー最適化アルゴリズムにおいて得られた最初のサブ線形後悔境界である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jun 2020 17:13:53 GMT)
Revisiting EXTRA for Smooth Distributed Optimization [70.7] 改良された$Oleft(left(fracLmu+frac11-sigma_2(W)right)logfrac1epsilon (1-sigma_2(W))right)$。
高速化されたEXTRAの通信複雑性は、$left(logfracLmu (1-sigma_2(W))right)$と$left(logfrac1epsilon (1。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jun 2020 04:38:13 GMT)
Fourier Features Let Networks Learn High Frequency Functions in Low
Dimensional Domains [69.6] 単純なフーリエ特徴写像を通して入力点を渡すことで、多層パーセプトロンが高周波関数を学習できることを示す。
結果は、最先端の結果を達成するコンピュータビジョンとグラフィックの進歩に光を当てた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jun 2020 17:59:11 GMT)
Octet: Online Catalog Taxonomy Enrichment with Self-Supervision [67.3] オンラインカタログエンリッチメンTのための自己教師型エンドツーエンドフレームワークOctopを提案する。
本稿では,用語抽出のためのシーケンスラベリングモデルをトレーニングし,分類構造を捉えるためにグラフニューラルネットワーク(GNN)を用いることを提案する。
Octetは、オンラインカタログを、オープンワールド評価の2倍に強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jun 2020 04:53:07 GMT)
Deep Reinforcement Learning amidst Lifelong Non-Stationarity [67.2] 政治以外のRLアルゴリズムは、寿命の長い非定常性に対処できることを示す。
提案手法は潜在変数モデルを用いて,現在および過去の経験から環境表現を学習する。
また, 生涯の非定常性を示すシミュレーション環境もいくつか導入し, 環境変化を考慮しないアプローチを著しく上回っていることを実証的に確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jun 2020 17:34:50 GMT)
Appearance Learning for Image-based Motion Estimation in Tomography [61.0] トモグラフィー画像では、取得した信号に擬似逆フォワードモデルを適用することにより、解剖学的構造を再構成する。
患者の動きは、復元過程における幾何学的アライメントを損なうため、運動アーティファクトが生じる。
本研究では,スキャン対象から独立して剛性運動の構造を認識する外観学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jun 2020 09:49:11 GMT)
On the Generation of Medical Dialogues for COVID-19 [60.6] 新型コロナウイルス関連の症状を患ったり、危険因子に晒されたりする人は、医師に相談する必要がある。
医療専門家が不足しているため、多くの人がオンライン相談を受けることができない。
本研究の目的は、新型コロナウイルス関連の相談を提供する医療対話システムの構築である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jun 2020 02:06:58 GMT)
An Embarrassingly Simple Approach for Trojan Attack in Deep Neural
Networks [59.4] トロイの木馬攻撃は、ハッカーが挿入した隠れトリガーパターンに依存する、デプロイされたディープニューラルネットワーク(DNN)を攻撃することを目的としている。
そこで本研究では,有毒データセットの再学習モデルによりトロイの木馬の挙動を注入する,従来と異なる学習自由攻撃手法を提案する。
提案したTrojanNetには,(1)小さなトリガパターンによって起動し,他の信号に対してサイレントを維持する,(2)モデルに依存しない,ほとんどのDNNに注入可能な,(3)攻撃シナリオを劇的に拡張する,(3)訓練不要のメカニズムは従来のトロイの木馬攻撃方法と比較して大規模なトレーニング作業の削減など,いくつかの優れた特性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jun 2020 04:27:39 GMT)
Dynamical Strengthening of Covalent and Non-Covalent Molecular
Interactions by Nuclear Quantum Effects at Finite Temperature [59.0] 核量子効果(NQE)は非局在化された分子動力学を生成する傾向がある。
NQEはしばしば電子相互作用を増強し、有限温度での動的分子安定化をもたらす。
我々の発見は、分子や材料における原子核量子ゆらぎの多角的役割に関する新たな洞察をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jun 2020 14:30:29 GMT)
Reparameterized Variational Divergence Minimization for Stable Imitation [57.1] 確率的発散の選択における変動が、より高性能なILOアルゴリズムをもたらす可能性について検討する。
本稿では,提案する$f$-divergence最小化フレームワークの課題を軽減するために,逆模倣学習のための再パラメータ化手法を提案する。
経験的に、我々の設計選択は、ベースラインアプローチより優れ、低次元連続制御タスクにおける専門家のパフォーマンスとより密に適合するIOOアルゴリズムを許容することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jun 2020 19:04:09 GMT)
The efficiency of deep learning algorithms for detecting anatomical
reference points on radiological images of the head profile [55.4] U-Netニューラルネットワークは、完全な畳み込みニューラルネットワークよりも正確に解剖学的基準点の検出を可能にする。
U-Net ニューラルネットワークによる解剖学的基準点検出の結果は,歯科矯正医のグループによる基準点検出の平均値に近づいた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jun 2020 09:12:49 GMT)
STEAM: Self-Supervised Taxonomy Expansion with Mini-Paths [53.5] 本稿では,STEAMという自己管理型分類拡張モデルを提案する。
STEAMは自然の自己超越信号を生成し、ノードアタッチメント予測タスクを定式化する。
実験の結果、STEAMは11.6%の精度と7.0%の相反ランクで、最先端の分類法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jun 2020 00:32:53 GMT)
On Sparsity in Overparametrised Shallow ReLU Networks [42.3] 無限に広い状態であっても、限られた数のニューロンしか必要としない解を捉えるための異なる正規化戦略の能力について検討する。
オーバーパラメトリゼーションの量に関係なく、両方のスキームは、有限個のニューロンしか持たない関数によって最小化される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jun 2020 01:35:26 GMT)
Extraction and Evaluation of Formulaic Expressions Used in Scholarly
Papers [41.3] 本稿では,表現のスパンや形態の変動に頑健な新しい手法を提案する。
コーパス全体から公式表現を抽出する代わりに、各文からそれらを抽出することで、異なる形式を同時に扱うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jun 2020 07:42:45 GMT)
Adaptive Stress Testing without Domain Heuristics using Go-Explore [41.0] 強化学習(RL)は、自律システムにおける障害発見ツールとして使われてきた。
Go-Explore(GE)は先頃、ハード探索分野のベンチマークに新たなレコードを設定した。
GEは、車と歩行者の間の距離など、ドメイン固有性のない障害を見つけることができることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jun 2020 20:49:28 GMT)
Lightweight Collaborative Anomaly Detection for the IoT using Blockchain [40.5] モノのインターネット(IoT)デバイスには、攻撃者によって悪用される可能性のある多くの脆弱性がある傾向がある。
異常検出のような教師なしの技術は、これらのデバイスをプラグ・アンド・プロテクトで保護するために使用することができる。
Raspberry Pi48台からなる分散IoTシミュレーションプラットフォームを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jun 2020 14:50:08 GMT)
SEAL: Segment-wise Extractive-Abstractive Long-form Text Summarization [39.9] 入力シーケンス長を最大10万トークン,出力シーケンス長を最大768トークンとするシーケンス・ツー・シーケンスについて検討した。
入力スニペットを動的に抽出・選択し,各出力セグメントに疎通する,新しいエンコーダ・デコーダを特徴とするトランスフォーマーベースモデルSEALを提案する。
SEALモデルは、既存の長文要約タスクの最先端結果を実現し、私たちが導入した新しいデータセット/タスクであるSearch2Wikiにおいて、はるかに長い入力テキストで強力なベースラインモデルより優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jun 2020 00:13:21 GMT)
Infinite attention: NNGP and NTK for deep attention networks [38.6] 広範ニューラルネットワーク(NN)とガウス過程(GP)の等価性を同定する。
ガウス的でない振る舞いを誘発する単一ヘッドアテンションとは異なり、多ヘッドアテンションアーキテクチャは、ヘッドの数が無限大になる傾向があるため、GPとして振る舞う。
本稿では,NNGP/NTKモデルの可変長列に適用可能なニューラルタンジェンツライブラリの新機能を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jun 2020 13:57:01 GMT)
Time-Variant Variational Transfer for Value Functions [36.1] 本稿では,タスクを生成する分布が時間変動である場合に,値関数を変動的手法で転送する問題を考察する。
本稿では,3つの異なる強化学習環境において,3つの時間的ダイナミクスを持つ提案手法の実験的評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jun 2020 13:13:12 GMT)
Learning to Format Coq Code Using Language Models [35.2] Coqコードは、異なる人々やチームによって異なる方法で書かれる傾向があります。
特に、経験の浅いユーザでさえ、標準ライブラリと普通のLtacを使って、頂点を区別することができる。
Coqの美容整形器のようなルールベースのフォーマッターは柔軟性が限られており、所望の規約のごく一部しか取得できない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jun 2020 14:46:15 GMT)
Robust Meta-learning for Mixed Linear Regression with Small Batches [34.9] 大量の小データタスクは、ビッグデータタスクの欠如を補うことができるか?
既存のアプローチでは、そのようなトレードオフは効率よく達成でき、それぞれ$Omega(k1/2)$の例を持つ中規模のタスクの助けを借りることができる。
両シナリオで同時に堅牢なスペクトルアプローチを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jun 2020 18:46:30 GMT)
Latent Video Transformer [30.0] いくつかのビデオ生成モデルは、並列トレーニングのために最大512の処理ユニットを必要とする。
本研究では,潜在空間の力学をモデル化することでこの問題に対処する。
本稿では,BAIR Robot Pushing Kinetics-600データセットの性能について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jun 2020 17:38:38 GMT)
GAT-GMM: Generative Adversarial Training for Gaussian Mixture Models [29.4] GAN(Generative Adversarial Network)は、ゼロサムゲームを通して観測されたサンプルの分布を学習する。
本稿では,GAT-GMM(Gene Adversarial Gaussian Models)を提案する。
GAT-GMMは2つのガウスの混合学習において期待-最大化アルゴリズムと同様に機能することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jun 2020 06:11:28 GMT)
Progressively Unfreezing Perceptual GAN [28.3] 画像生成にはGAN(Generative Adversarial Network)が広く用いられているが、生成した画像はテクスチャの詳細が欠如している。
本稿では,テクスチャの細かい画像を生成するための一般的なフレームワークであるProgressively Unfreezing Perceptual GAN(PUPGAN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jun 2020 03:12:41 GMT)
Retrospective Analysis of the 2019 MineRL Competition on Sample
Efficient Reinforcement Learning [27.4] 我々は,ニューラル情報処理システム(NeurIPS)に関する第3回大会で,人間の事前知識を用いたサンプル効率的な強化学習に関するMineRLコンペティションを開催した。
この競争の第一の目的は、複雑で階層的でスパースな環境を解決するのに必要なサンプルの数を減らし、強化学習と共に人間のデモンストレーションを使用するアルゴリズムの開発を促進することであった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jun 2020 16:54:23 GMT)
SenWave: Monitoring the Global Sentiments under the COVID-19 Pandemic [26.1] SenWaveは105万以上のツイートとWeiboメッセージを使って、感情分析を行う。
SenWaveは、新型コロナウイルスに関する6つの言語でグローバルな会話の感情を明らかにしている。
全体として、SenWaveは楽観的かつ肯定的な感情が時間とともに増加し、新型コロナウイルス(COVID-19)の世界を改良するためのリセットを欲しがっていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jun 2020 20:33:41 GMT)
TIMME: Twitter Ideology-detection via Multi-task Multi-relational
Embedding [26.1] 我々は、人々のイデオロギーや政治的傾向を予測する問題を解決することを目的としている。
我々は、Twitterデータを用いてそれを推定し、分類問題として定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jun 2020 05:08:45 GMT)
Coresets for Near-Convex Functions [25.9] Coresetは通常、$mathbbRd$の$n$入力ポイントの小さな重み付きサブセットで、与えられたクエリの集合に対する損失関数を確実に近似する。
広い損失関数群に対する感性(およびコアセット)を計算するための一般的なフレームワークを提案する。
例えば、SVM、Logistic M-estimator、$ell_z$-regressionなどがある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jun 2020 22:07:15 GMT)
Computer Vision with Deep Learning for Plant Phenotyping in Agriculture:
A Survey [25.4] 精密農業技術により、ステークホルダーは効果的でカスタマイズされた作物管理の決定を行うことができる。
植物の表現型付け技術は、正確な作物モニタリングにおいて重要な役割を担っている。
本調査は,植物表現学における技術研究の現状を読者に紹介することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jun 2020 14:21:19 GMT)
SceneAdapt: Scene-based domain adaptation for semantic segmentation
using adversarial learning [24.4] SceneAdaptは、逆学習に基づくセマンティックセグメンテーションアルゴリズムのシーン適応手法である。
このトピックについての研究を促進するため、私たちはWebページにコードを公開しました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jun 2020 09:43:31 GMT)
Set Distribution Networks: a Generative Model for Sets of Images [22.4] 自動エンコードと自由にセットを生成するフレームワークであるSet Distribution Networks(SDN)を紹介する。
ベンチマークデータセットの入力の健全な属性を保存するイメージセットを,SDNが再構築可能であることを示す。
本稿では,SDN が生成した画像の品質を評価する新しい手法として,事前学習した3次元再構成ネットワークと顔検証ネットワークを用いて,SDN が生成した画像集合について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jun 2020 17:38:56 GMT)
Robust Unsupervised Learning of Temporal Dynamic Interactions [21.9] 本稿では,対話の堅牢な表現学習のためのProcrustes距離に基づくモデルフリーメトリックを提案する。
また、相互作用プリミティブの分布を比較するために、最適な輸送ベース距離メートル法も導入する。
安全パイロットデータベースから抽出した車車間相互作用の教師なし学習において,その有用性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jun 2020 02:39:45 GMT)
Neural Architecture Optimization with Graph VAE [21.1] 連続空間におけるネットワークアーキテクチャを最適化するための効率的なNAS手法を提案する。
フレームワークは、エンコーダ、パフォーマンス予測器、複雑性予測器、デコーダの4つのコンポーネントを共同で学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jun 2020 07:05:48 GMT)
Semi-Supervised Recognition under a Noisy and Fine-grained Dataset [20.8] Simi-Supervised Recognition Challenge-FGVC7は、きめ細かい認識コンテストである。
この競争の難しさの1つは、ラベルのないデータをどのように使うかである。
一般画像認識と細粒度画像認識を併用してこの問題を解決した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jun 2020 17:37:13 GMT)
Burst Denoising of Dark Images [19.9] 超暗い生画像からクリーンでカラフルなRGB画像を得るためのディープラーニングフレームワークを提案する。
我々のフレームワークのバックボーンは、プログレッシブな方法で高品質な出力を生成する新しい粗いネットワークアーキテクチャである。
実験により,提案手法は最先端の手法よりも知覚的により満足な結果をもたらすことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jun 2020 05:28:21 GMT)
A Comprehensive Review for Breast Histopathology Image Analysis Using
Classical and Deep Neural Networks [19.8] 乳癌は女性の中で最も一般的で致命的ながんの1つである。
ANN(Artificial Neural Network)アプローチは、セグメンテーションと分類タスクで広く使用されている。
本稿では,ANNに基づくBHIA技術の概要を概観する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jun 2020 12:48:38 GMT)
Robust Group Subspace Recovery: A New Approach for Multi-Modality Data
Fusion [18.2] 本稿では,グループ間隔に基づく新しいマルチモーダルデータ融合手法を提案する。
提案手法は、異なるモダリティデータ間の構造的依存関係を利用して、関連する対象オブジェクトをクラスタ化する。
得られたUoS構造を用いて、新たに観測されたデータポイントを分類し、提案手法の抽象化能力を強調する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jun 2020 16:31:31 GMT)
DeepFakes and Beyond: A Survey of Face Manipulation and Fake Detection [17.6] このサーベイは、DeepFakeメソッドを含む顔画像を操作するテクニックのレビューを提供する。
特に、顔全体の合成、アイデンティティスワップ(ディープフェイク)、属性操作、式スワップの4種類の顔操作がレビューされている。
われわれは最新世代のDeepFakesに特に注意を払っており、フェイク検出の改善と課題を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jun 2020 18:17:43 GMT)
Automated Radiological Report Generation For Chest X-Rays With
Weakly-Supervised End-to-End Deep Learning [17.3] 我々は12,000以上のCXRスキャンと放射線学的レポートを含むデータベースを構築した。
我々は,深層畳み込みニューラルネットワークとアテンション機構を持つリカレントネットワークに基づくモデルを開発した。
このモデルは、与えられたスキャンを自動的に認識し、レポートを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jun 2020 08:12:54 GMT)
Cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning with Partial Observations [16.9] マルチエージェント強化学習(MARL)のための分散ゼロ階ポリシー最適化手法を提案する。
これにより、エージェントはローカルポリシー機能を更新するために必要なローカルポリシー勾配を計算することができる。
本研究では, 一定段差の分散ゼロ階次ポリシ最適化手法が, グローバル最適ポリシーの近傍に収束することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jun 2020 19:36:22 GMT)
Median Matrix Completion: from Embarrassment to Optimality [16.7] 絶対偏差損失を持つ行列の完全性を考察し,中央値行列の推定値を求める。
中央値のいくつかの魅力的な性質にもかかわらず、非滑らかな絶対偏差損失は計算に挑戦する。
そこで我々は,非効率な推定器を(最適に近い)行列補完手順に変換する改良ステップを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jun 2020 10:01:22 GMT)
Leveraging Model Inherent Variable Importance for Stable Online Feature
Selection [16.4] 本稿では,オンライン機能選択のための新しいフレームワークFIRESを紹介する。
私たちのフレームワークは、基盤となるモデルの選択をユーザに委ねるという点で一般的です。
実験の結果,提案フレームワークは特徴選択安定性の点で明らかに優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jun 2020 10:01:18 GMT)
A Knowledge-Enhanced Recommendation Model with Attribute-Level
Co-Attention [16.3] 本稿では,知識グラフ(KG)から抽出した項目属性を副次情報として組み込んだ知識強化レコメンデーションモデルACAMを提案する。
ACAMは属性レベルのコアテンション機構で構築され、パフォーマンス向上を実現している。
2つの現実的なデータセットに対する実験により,属性レベルのコアテンションによるユーザ表現とアイテム表現が,最先端の深層モデルよりもACAMの方が優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jun 2020 01:53:39 GMT)
Shop The Look: Building a Large Scale Visual Shopping System at
Pinterest [16.1] Shop The LookはPinterestのオンラインショッピング発見サービスで、ビジュアル検索を利用してユーザーが画像内で商品を見つけて購入することができる。
本稿では,オブジェクト検出と視覚埋め込みのコア技術,リアルタイム推論のためのインフラストラクチャの提供,トレーニング/評価データ収集と人的評価のためのデータラベリング手法などについて論じる。
システム設計選択のユーザによる影響は、オフライン評価、人間関係判断、オンラインA/B実験によって測定される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jun 2020 21:38:07 GMT)
Low-Rank Autoregressive Tensor Completion for Multivariate Time Series
Forecasting [15.9] センサーネットワークから収集された時系列は、しばしば大規模なものであり、かなりの腐敗と欠落した値で不完全である。
多変量時系列データをモデル化するための低ランク自己回帰テンソル補完(LATC)フレームワークを提案する。
実世界の3つのデータセットに関する数値実験により,LATCにおけるグローバル・ローカル・トレンドの統合の優位性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jun 2020 11:31:16 GMT)
Deep Multitask Learning for Pervasive BMI Estimation and Identity
Recognition in Smart Beds [15.8] スマートベッドを用いたBMIとユーザ識別の同時推定とモニタリングについて検討した。
マットレス上に集積された繊維系センサアレイから収集した圧力データを用いて,被験者のBMI値を推定する。
我々は、2つの異なる公開データセット上でのBMI推定と主観的同定にディープニューラルネットワークを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jun 2020 11:59:04 GMT)
Semantic Linking Maps for Active Visual Object Search [14.6] 我々はランドマークと対象物の間の共通空間関係に関する背景知識を利用する。
本稿では,セマンティックリンクマップ(SLiM)モデルの導入により,アクティブなビジュアルオブジェクト探索戦略を提案する。
SLiMに基づいて、ターゲットオブジェクトを探索する次の最適なポーズを選択するハイブリッド検索戦略について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jun 2020 18:59:44 GMT)
AMALGUM -- A Free, Balanced, Multilayer English Web Corpus [14.1] ジャンルバランスの取れたウェブコーパスを4Mトークンで提示する。
オープンなオンラインデータソースをタップすることで、コーパスはより小さく手作業で作成した注釈付きデータセットに代わる、より大きな代替手段を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jun 2020 17:05:45 GMT)
Towards data-driven stroke rehabilitation via wearable sensors and deep
learning [13.8] 脳卒中の前臨床モデルでは、動物の手足の機能的運動を回復するために、高用量のリハビリテーション訓練が必要である。
しかしながら、ヒトでは、回復を促進するために必要な訓練量は不明である。
そこで我々は,機能的プリミティブを自動的に識別する重要な第一歩を踏み出した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jun 2020 22:24:10 GMT)
Caffe Barista: Brewing Caffe with FPGAs in the Training Loop [13.8] Baristaは、CNN(Convolutional Neural Network)のトレーニングにFPGAをシームレスに統合する自動ツールフローである。
この作業では、人気のあるディープラーニングフレームワークCaffe内のCNNのトレーニングにFPGAをシームレスに統合する自動化ツールフローであるBaristaを紹介している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jun 2020 17:56:12 GMT)
SSHealth: Toward Secure, Blockchain-Enabled Healthcare Systems [13.0] 本稿では,感染症の発見,遠隔監視,迅速な緊急対応を可能にする,スマートでセキュアな医療システム(ssHealth)を提案する。
ブロックチェーンベースのアーキテクチャを開発し、そのフレキシブルな構成を可能にし、異なるヘルスエンティティ間の医療データ共有を最適化します。
提案するssHealthシステムの利点と今後の研究の方向性を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jun 2020 20:34:56 GMT)
Record fusion: A learning approach [13.0] 我々はレコード融合を機械学習の問題とみなし、各属性の「正しい」値を各エンティティに対して予測することを目的としている。
提案手法では,データソース情報が利用可能な場合の平均精度は98%で,情報源情報のない場合の94%が実世界のデータセットに分散している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jun 2020 00:04:37 GMT)
On Voronoi diagrams and dual Delaunay complexes on the
information-geometric Cauchy manifolds [12.7] 有限個のコーシー分布のボロノイ図形とその双対複体を情報幾何学の観点から研究する。
我々は、フィッシャー・ラオ距離のボロノイ図形、チ四角偏差、クルバック・リーバー偏差が、対応するコーシー位置スケールパラメータの双曲型ボロノイ図形と一致することを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jun 2020 10:34:42 GMT)
Unsupervised Meta-Learning through Latent-Space Interpolation in
Generative Models [11.9] 生成モデルを用いてメタタスクを生成する手法について述べる。
提案手法であるLAtent Space Interpolation Unsupervised Meta-learning (LASium)が,現在の教師なし学習ベースラインよりも優れているか,あるいは競合していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jun 2020 02:10:56 GMT)
Vision-Aided Dynamic Blockage Prediction for 6G Wireless Communication
Networks [11.6] 本稿では,テクトダイナミックリンクブロックを積極的に予測する新しい手法を提案する。
観測されたRGB画像とビームフォーミングベクターのシーケンスから、将来のリンクブロックを予測する方法を学ぶ。
リンクブロック予測精度は86%であり、視覚的データを使わずに一致しない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jun 2020 03:09:15 GMT)
Model-Aware Regularization For Learning Approaches To Inverse Problems [11.3] 本稿では,逆問題に適用可能なディープラーニング手法の一般化誤差の解析を行う。
本稿では、フォワードマップの知識を活用してネットワークの一般化を改善する「プラグ・アンド・プレイ」レギュラーを提案する。
我々は,他の最先端手法に対するモデル認識型ディープラーニングアルゴリズムの有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jun 2020 21:59:03 GMT)
On averaging the best samples in evolutionary computation [10.6] 数学的には、1つの親 $mu=1$ が球函数の場合の準最適単純後悔につながることが証明される。
理論的にベースとした選択率$mu/lambda$を提供し、より良い進捗率をもたらします。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jun 2020 18:32:33 GMT)
Proper Learning of Linear Dynamical Systems as a Non-Commutative
Polynomial Optimisation Problem [10.4] 線形力学系(LDS: linear dynamical system)の次の観測を予測する手法は,不適切な学習(inroper learning)として知られている。
LDS問題の非二乗収束にもかかわらず、我々はアプローチを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jun 2020 14:16:42 GMT)
A dataset for complex activity recognition withmicro and macro
activities in a cooking scenario [10.4] 調理シナリオにおけるマクロおよびマイクロアクティビティを特徴とするセンサベースアクティビティ認識のための新しいデータセットについて述べる。
データセットはレシピ(マクロアクティビティ)とステップ(マイクロアクティビティ)の両方にラベル付けされる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jun 2020 17:09:42 GMT)
Deep Image Translation for Enhancing Simulated Ultrasound Images [10.4] 超音波シミュレーションは、ソノグラフィーを教育ツールとして訓練するためのインタラクティブな環境を提供することができる。
高い計算要求のため、画像品質と対話性の間にトレードオフがあり、おそらくは対話的なレートで準最適結果をもたらす。
シミュレーション画像の品質を一定時間で向上させることにより、このトレードオフを緩和する敵の訓練に基づく深層学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jun 2020 21:05:27 GMT)
Towards Threshold Invariant Fair Classification [10.3] 本稿では、決定しきい値とは無関係に、異なるグループ間で公平な性能を強制する、しきい値不変公平性の概念を紹介する。
実験結果から,提案手法は,公平性を実現するために設計された機械学習モデルの閾値感度を緩和するために有効であることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jun 2020 16:49:46 GMT)
Generating Fundus Fluorescence Angiography Images from Structure Fundus
Images Using Generative Adversarial Networks [8.2] フルオレセイン血管造影は網膜血管の構造と機能の地図を提供することができる。
医師が診断の潜在的なリスクを軽減するために、画像翻訳法が採用されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jun 2020 00:27:20 GMT)
Decision Trees for Decision-Making under the Predict-then-Optimize
Framework [7.8] 本稿では,予測最適化フレームワークに基づく意思決定問題に対する決定木の利用について考察する。
このフレームワークの自然損失関数は、予測された入力パラメータによって誘導される決定の最適度を測定することである。
本研究では,SPOT(SPO Trees)と呼ばれる抽出可能な手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jun 2020 01:06:31 GMT)
Reducing Estimation Bias via Weighted Delayed Deep Deterministic Policy
Gradient [7.5] TD3は2組の批評家の間で最小値をとり、過小評価バイアスをもたらす。
本稿では,推定誤差を低減できる重み付きDeep Delayed Policy Gradientアルゴリズムを提案する。
我々は,OpenAI Gym連続制御タスクにおいて,テスト対象のすべての環境において,最先端のアルゴリズムよりも優れるアルゴリズムを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jun 2020 01:28:07 GMT)
The eyes know it: FakeET -- An Eye-tracking Database to Understand
Deepfake Perception [7.4] FakeETは、視聴者が合成ビデオアーティファクトを検出することの容易さを理解し、評価するように設計されている。
FakeETには、EmphTobiiデスクトップアイトラッカーを通じて40名のユーザからコンパイルされた、TextitGoogle Deepfakeデータセットから811のビデオを閲覧するパターンが含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jun 2020 22:02:13 GMT)
Recommendations for Emerging Air Taxi Network Operations based on Online
Review Analysis of Helicopter Services [6.9] UAM(Urban Air Mobility)サービスであるエアタクシーは、Airbus、Uber、Kitty Hawkなどの国際輸送企業によって運営される予定である。
本研究は、オンライン顧客レビューを分析し、ヘリコプター運用の内部評価を行うことにより、これらのサービスに対する管理的洞察を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jun 2020 23:44:49 GMT)
Efficient Execution of Quantized Deep Learning Models: A Compiler
Approach [6.6] 多くのアプリケーションがディープラーニングモデルを使用して予測関数を実装している。
TFLite、MXNet、PyTorchといったディープラーニングフレームワークは、開発者がわずかの精度でモデルを定量化できる。
様々なハードウェアプラットフォーム上で量子化されたモデルを実行するのに適していない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jun 2020 01:38:10 GMT)
Local Competition and Uncertainty for Adversarial Robustness in Deep
Learning [6.5] この研究は、新しい学習理論を用いて、ディープ・ネットワークの敵対的堅牢性に対処しようとするものである。
神経科学の結果に触発されて,逆行学習の手段として,局所的な競争原理を提案する。
提案モデルでは,最先端のホワイトボックス攻撃を実現すると同時に,その良質な精度を高い精度で維持する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jun 2020 15:41:11 GMT)
Transfer Learning for High-dimensional Linear Regression: Prediction,
Estimation, and Minimax Optimality [6.2] トランスラッソは、複数の異なる組織からのデータを補助サンプルとして組み込むことにより、標的組織における遺伝子発現予測の性能を向上させることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jun 2020 14:55:29 GMT)
Topological pumping assisted by Bloch oscillations [6.0] 我々は1次元格子で量子ポンピングを拡張し、傾いたポテンシャルを加えてよりよく非自明なバンドを探索する。
この拡張はブロッホ状態を含む興味ある領域で選択された任意の初期状態に対して、ほぼ完全に量子化された励起をもたらす。
本研究は, 量子化ポンピングの直接的アプローチであり, 位相相転移の探索に有用である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jun 2020 01:58:17 GMT)
Learning High-Resolution Domain-Specific Representations with a GAN
Generator [5.9] 本稿では,GANジェネレータが学習した表現を,軽量デコーダを用いてセマンティックセグメンテーションマップに簡単に投影できることを示す。
本稿では、教師なしドメイン固有の事前学習に使用できるGANジェネレータの表現を近似するLayerMatch方式を提案する。
また,LayerMatch-pretrained backboneの使用は,ImageNetの標準教師付き事前トレーニングよりも精度が高いことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jun 2020 11:57:18 GMT)
Learning Minimum-Energy Controls from Heterogeneous Data [5.4] 不均一なデータから線形システムの最小エネルギー制御を学習する問題について検討する。
この設定では、まず、システムの入力およびサンプル状態軌跡の一般的な表現を確立する。
そして、このデータに基づく表現を利用して、幅広い制御地平線に対する最小エネルギー制御のデータ駆動表現を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jun 2020 23:31:01 GMT)
Canonical Construction of Quantum Oracles [4.2] 一般的な、しかし非効率な自動化手法は、回路設計時に全ての状態を古典的に評価するオラクルを使うことである。
我々は、選択された状態の集合を同じ値にマッピングし、その特定の値に一致する単純なオラクルと結合する、代数的表現から量子オラクルを生成する新しい標準的方法を提案する。
さらに,本論文では,量子ボリューム64のトラップイオン技術に基づくハネウェル型計算機について,実量子ハードウェアを用いた実験結果について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jun 2020 16:28:55 GMT)
Pervasive Communications Technologies For Managing Pandemics [3.9] 本稿では、パンデミックを効果的に管理するためのアプローチとして、Mobile Edge Clouds(MEC)、Internet of Things(IoT)、Artificial Intelligence(AI)といったスマートテクノロジの利用について述べる。
MECはエッジにクラウドサービスを提供し、IoTインフラストラクチャと高度なAIアルゴリズムをクラウドに統合する。
低コストのシングルボードコンピュータ(SBC)ベースのクラスタはMECに統合され、現場の遠隔医療チームをサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jun 2020 18:46:33 GMT)
MediaPipe Hands: On-device Real-time Hand Tracking [3.9] 我々は、AR/VRアプリケーション用の1台のRGBカメラからハンドスケルトンを予測する、デバイス上でのリアルタイムハンドトラッキングパイプラインを提案する。
パイプラインは、1)手のひら検出器、2)手の目印モデルという2つのモデルで構成されている。
クロスプラットフォームのMLソリューションを構築するためのフレームワークであるMediaPipeを通じて実装されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jun 2020 00:19:13 GMT)
Quiver Mutations, Seiberg Duality and Machine Learning [3.7] 我々は、クラスター代数の文脈における数学にも関心を持つ、クイバーゲージ理論のケースに焦点を当てる。
機械学習の性能は,クラス数や突然変異型など,いくつかの変数に依存する。
考慮されたすべての質問において、高い精度と信頼性が達成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jun 2020 18:01:19 GMT)
Smart Chest X-ray Worklist Prioritization using Artificial Intelligence:
A Clinical Workflow Simulation [3.6] 人工知能(AI)によるスマートワークリストの優先順位付けが放射線学のワークフローを最適化し、胸部X線写真(CXR)における重要な発見に対する報告のターンアラウンドタイム(RTAT)を削減することができるかを評価することを目的とする。
病院固有のCXR生成率,報告率,病理組織分布を組み込むことで,大学病院の現在のワークフローをモデル化するシミュレーションフレームワークを開発した。
シミュレーションにより、AIによるスマートワークリストの優先順位付けは、CXRにおける批判的な発見に対する平均RTATを削減し、FIFOとして最小のRTATを維持できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jun 2020 13:02:51 GMT)
A Model of Fast Concept Inference with Object-Factorized Cognitive
Programs [3.5] 対象の分解とサブゴールの認知をエミュレートし、人間のレベルの推論速度を向上し、精度を改善し、出力をより説明しやすくするアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jun 2020 16:47:15 GMT)
The Clever Hans Effect in Anomaly Detection [3.3] クリーバーハンズ効果は、学習したモデルが「間違った」特徴に基づいて正しい予測を生成するときに起こる。
本稿では、一般的な異常検出モデルで使用される関連する特徴を強調できる、説明可能なAI(XAI)手順を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jun 2020 15:27:05 GMT)
Quantifying Assurance in Learning-enabled Systems [3.1] 機械学習コンポーネントを組み込んだシステムの依存性保証は、安全クリティカルなアプリケーションで使用する上で重要なステップである。
本稿では, LESが信頼できるという保証の定量的概念を, 保証ケースのコアコンポーネントとして開発する。
本稿では,現実の自律型航空システムへの適用による保証対策の有用性について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jun 2020 08:11:50 GMT)
N=1 Modelling of Lifestyle Impact on SleepPerformance [2.9] 睡眠は健康な生活に欠かせない。
最近の研究にもかかわらず、実際の環境でパーソナライズされた睡眠モデルを作成することは困難だった。
本研究では,日常活動と睡眠品質の因果関係を同定する睡眠モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jun 2020 22:43:35 GMT)
Minimum Hardware Requirements for Hybrid Quantum-Classical DMFT [2.8] 2サイトハイブリッド量子-古典力学平均場理論(DMFT)の最小ハードウェア要件を決定するため、ノイズのある中間スケール量子(NISQ)デバイスを数値的にエミュレートする。
我々は,DMFTアルゴリズムの量子ゲート数を著しく減少させる回路再コンパイルアルゴリズムを開発し,量子古典的アルゴリズムが2量子ゲートの忠実度が99%以上であれば収束することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jun 2020 08:45:48 GMT)
Learning by Repetition: Stochastic Multi-armed Bandits under Priming
Effect [2.6] マルチアーム・バンディット・セッティングにおけるエンゲージメントの持続性が学習に及ぼす影響について検討した。
時間におけるサブ線形後悔と関連する摩耗/摩耗パラメータを実現する新しいアルゴリズムを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jun 2020 08:27:23 GMT)
Fourth-Order Anisotropic Diffusion for Inpainting and Image Compression [2.3] エッジエンハンシング拡散(EED)は、そのピクセルの小さな部分集合から原画像の近接近似を再構成することができる。
本研究では,第2次脳波を第4次脳波に一般化する。
我々は、我々の4階拡散テンソル形式は、以前の異方性4階拡散に基づく全ての方法に対して統一的な枠組みを提供することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jun 2020 10:13:31 GMT)
Coherent perfect absorption in a weakly coupled atom-cavity system [2.1] 光学励起二階非線形結晶を用いた弱結合原子空洞系に基づくコヒーレント完全吸収法を理論的に検討した。
本システムでは,従来の形状と非伝統的な形状の両立パターンを切り替えることのできるバイスタブルな挙動を示す。
我々のシステムは、弱い結合状態における光スイッチの実現に応用できる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jun 2020 06:03:20 GMT)
Combating Anti-Blackness in the AI Community [1.4] この研究は、AIコミュニティが積極的にかつ受動的に反ブラックネスに貢献する領域を解明し、害を減らすための実行可能なアイテムを提供することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jun 2020 19:14:00 GMT)
Image classification in frequency domain with 2SReLU: a second harmonics
superposition activation function [1.4] 深層畳み込みニューラルネットワークは複雑なパターンを特定し、超人的な能力でタスクを実行することができる。
本研究では、周波数領域の観点から、画像分類畳み込みニューラルネットワークとその構築ブロックを記述する。
本稿では,ディープネットワークにおける高周波成分を保存する非線形アクティベーション機能である2SReLU層を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jun 2020 21:11:43 GMT)
Video Moment Localization using Object Evidence and Reverse Captioning [1.2] 未編集ビデオにおけるモーメントの時間的局所化の言語による問題に対処する。
現在の最先端モデルMACは、ビデオと言語の両方のモダリティから活動概念をマイニングすることでこの問題に対処している。
本稿では,MACモデルの拡張であるMulti-faceted VideoMoment Localizer (MML)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jun 2020 03:45:49 GMT)
Detecting Affective Flow States of Knowledge Workers Using Physiological
Sensors [1.0] 仕事におけるフローのような経験は、生産性と労働者の幸福のために重要です。
作業中に労働者が流れを経験しているかを客観的に検出することは困難である。
本稿では,生理的信号に基づいて作業者の焦点状態を予測する方法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jun 2020 15:59:57 GMT)
Permutation Inference for Canonical Correlation Analysis [0.8] 正準相関に対する簡易な置換試験は, 誤差率の増大につながることを示す。
しかし、ニュアンス変数が存在しない場合、CCAの単純な置換テストは、最初の正準相関以外のすべての正準相関に対して過剰な誤差率をもたらす。
ここでは、残余が交換可能性を持つ低次元基底に変換されることが、有効な置換テストの結果であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jun 2020 01:15:58 GMT)
On the Robustness of Active Learning [0.7] Active Learningは、機械学習アルゴリズムをトレーニングする上で最も有用なサンプルを特定する方法に関するものだ。
十分な注意とドメイン知識を持っていないことがよくあります。
そこで本研究では,Simpson の多様性指標に基づく新たな "Sum of Squared Logits" 手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jun 2020 09:07:23 GMT)
The Collective Knowledge project: making ML models more portable and
reproducible with open APIs, reusable best practices and MLOps [0.3] 本稿では、集合知識技術(CKまたはcKnowledge CK)の概要を紹介する。
CKはMLとシステムの研究を再現しやすくし、実運用環境にMLモデルをデプロイし、データセット、モデル、研究技術、ソフトウェア、ハードウェアの変更に適応させようとしている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jun 2020 07:28:09 GMT)
"EHLO WORLD" -- Checking If Your Conversational AI Knows Right from
Wrong [0.2] 我々は、会話型AIシステムの倫理的主張を評価し、検証するためのアプローチについて議論する。
トップダウンの規制アプローチとボトムアッププロセスの両方に関する考察を概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jun 2020 11:33:02 GMT)
Dataflow Aware Mapping of Convolutional Neural Networks Onto Many-Core
Platforms With Network-on-Chip Interconnect [0.1] マシンインテリジェンス、特に畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、ここ数年で大きな研究領域となっている。
複数の同質なコアで構成される多コアプラットフォームは、データフローマッピングの労力の増大を犠牲にして、物理実装に関する制限を緩和することができる。
この作業は、最小限のランタイムと最小限のオフチップメモリアクセスに対して、最適化目標の異なるシングルコアレベルから始まる自動マッピング戦略を示す。
この戦略は、適切なマルチコアマッピング方式に拡張され、ネットワークオンチップ相互接続によるスケーラブルなシステムレベルシミュレーションを用いて評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jun 2020 17:13:18 GMT)
Compressed variational quantum eigensolver for the Fermi-Hubbard model [0.1] Fermi-Hubbardモデル(英語版)は量子コンピュータによって解決されるもっともらしいターゲットである。
ここでは、Hubbardモデルの最初の非自明な部分ケースを圧縮する簡単な方法を用いる。
この手法を超伝導量子ハードウェアプラットフォームに実装する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jun 2020 21:20:06 GMT)
Quantum vs. classical algorithms for solving the heat equation [0.0] 量子コンピュータは、おそらく指数関数的に偏微分方程式を解くために古典的よりも優れていると予測されている。
ここでは、矩形領域における熱方程式である原始型PDEを考察し、それを解くための10の古典的および量子的アルゴリズムの複雑さを詳細に比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jun 2020 10:39:45 GMT)
Use of in-the-wild images for anomaly detection in face anti-spoofing [0.0] 一級分類問題として反偽造に近づいた異常検出は、ますます人気が高まっている代替手法として現れつつある。
そこで本研究では,非特殊化顔データベースの画像を用いた顔アンチ・スプーフィングのための一級分類器の訓練について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jun 2020 15:49:36 GMT)
Structure and Design of HoloGen [0.0] CGHは焦点深度、調節度、収束度を含む光場を完全に表現することができる。
HoloGenはMITライセンスのアプリケーションで、専門家の指導なしに幅広いアルゴリズムを使ってホログラムを生成するために使われる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jun 2020 13:29:46 GMT)
Stochastic Gradient Descent in Hilbert Scales: Smoothness,
Preconditioning and Earlier Stopping [0.0] 我々は、カーネルヒルベルト空間(RKHS)の再現における最小二乗学習を検討し、古典的なSGD解析をヒルベルトスケールの学習環境にまで拡張する。
十分に特定されたモデルであっても、従来のベンチマークスムーズ性仮定の違反は学習率に大きな影響を及ぼすことを示す。
さらに、ミス特定モデルに対しては、適切なヒルベルトスケールでのプレコンディショニングが反復回数を減らすのに役立つことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jun 2020 20:22:04 GMT)
Stability of Internal States in Recurrent Neural Networks Trained on
Regular Languages [0.0] 正規言語認識のためのニューラルネットワークの安定性について検討する。
この飽和状態において、ネットワークアクティベーションの分析は、有限状態機械における離散状態に似た一連のクラスターを示す。
入力シンボルに対応する状態間の遷移は決定論的かつ安定であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jun 2020 19:50:15 GMT)
Space-borne quantum memories for global quantum communication [0.0] 量子メモリ(QM)搭載衛星の量子通信への応用について検討する。
我々は、QMを搭載した衛星が既存のプロトコルよりも3桁高速な絡み合い分布速度を提供することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jun 2020 16:03:54 GMT)
Simplified BB84 quantum key distribution secure against coherent attacks [0.0] デコイ状態量子鍵分布(QKD)は、鍵交換をセキュアにするための中核的な解である。
我々は,デコイ状態の簡易BB84 QKDに対して,コヒーレント攻撃に対する有限鍵セキュリティ境界を提供する。
BB84は従来のBB84を完全に置き換えてQKDに最適な選択肢となると結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jun 2020 01:25:00 GMT)
Secure BB84-type quantum key distribution with simple phase error
formula [0.0] BB84プロトコルは3つの状態の準備と測定しか行わず、標準のBB84とほぼ同じ秘密鍵レートを示した。
我々は、ベース非依存検出効率条件を同時に除去するコヒーレント攻撃に対するセキュリティ証明を提供する。
BB84プロトコルをデコイステート方式で簡単に実装できることを期待する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jun 2020 01:31:31 GMT)
Role of Edge Device and Cloud Machine Learning in Point-of-Care
Solutions Using Imaging Diagnostics for Population Screening [0.0] エッジデバイス学習はマンモグラフィやCT研究にも利用でき、微小石灰化や脳卒中を識別できる。
これらのツールは即時で、専門家が実際にレビューする前に事前スクリーニングを行うことができない遠隔地に配置され、ナノ学習データセンターがデバイスの横に配置されているため、インターネットの帯域幅に制限されない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jun 2020 08:58:14 GMT)
Real-Time Prediction of BITCOIN Price using Machine Learning Techniques
and Public Sentiment Analysis [0.0] 本研究の目的は、機械学習技術と感情分析により、USDにおけるBitcoinの予測可能な価格方向を決定することである。
TwitterとRedditは、大衆の感情を研究する研究者から大きな注目を集めている。
我々は、感情分析と機械学習の原則をTwitterやRedditの投稿から抽出したツイートに適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jun 2020 15:40:11 GMT)
Quantum-Limited Squeezed Light Detection with a Camera [0.0] そこで本研究では,CCDカメラを用いた変位型真空状態の直接撮像に基づく絞り光検出手法を提案する。
記録した画素間光子変動統計値の最初の2つのモーメントのみを用いて、スクイーズパラメータを正確に推定できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jun 2020 14:24:28 GMT)
Quantifying Challenges in the Application of Graph Representation
Learning [0.0] 私たちは、一般的な埋め込みアプローチのセットに対して、アプリケーション指向の視点を提供します。
実世界のグラフ特性に関する表現力を評価する。
GRLアプローチは現実のシナリオでは定義が困難であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jun 2020 03:19:43 GMT)
Linear and integrable nonlinear evolution of the qutrit [0.0] 解析されたクエットのダイナミクスは豊富であり、準周期運動、多重平衡、極限サイクルを含む。
状態空間の凸性を保存するフォン・ノイマン方程式の一般化は、クォートリトの非自明な場合において研究される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jun 2020 07:25:19 GMT)
Learning non-rigid surface reconstruction from spatio-temporal image
patches [0.0] ビデオシーケンスから変形可能な物体の高密度時間深度マップを再構成する手法を提案する。
映像の非時間的パッチで深度推定をローカルに行い、それらを組み合わせることで全形状のフル深度映像を復元する。
本手法をKinectデータとKinectデータの両方で検証し,従来の非剛体構造のような他の手法に比べて再構成誤差が有意に低いことを実験的に観察した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jun 2020 20:25:15 GMT)
Jordan-Wigner Dualities for Translation-Invariant Hamiltonians in Any
Dimension: Emergent Fermions in Fracton Topological Order [0.0] 我々は、自由フェルミオンホッピング項が欠落し(q ge 4$)、フェルミオンパリティが高次元、直線、平面、フラクタル対称性などの部分多様体に保存されるフェルミオン系をボゾン化する。
3+1Dの場合、そのような系のボゾン化は、創発粒子が不動であるがフェルミオンのような特定の方法で振る舞うフラクトンモデルを引き起こす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jun 2020 16:47:07 GMT)
Introduction to Quantum Optimal Control for Quantum Sensing with
Nitrogen-Vacancy Centers in Diamond [0.0] ダイヤモンドベースの量子技術は、科学と技術の両方において、急速に発展する分野である。
量子最適制御(QOC)は、多くの既存の課題に対する直接的な解決策を提供するとともに、提案される将来のアプリケーションの基礎を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jun 2020 10:45:16 GMT)
Improving Vertical Positioning Accuracy with the Weighted Multinomial
Logistic Regression Classifier [0.0] 我々は,GPS(Global Positioning System)情報と気圧値を用いて垂直位置決め精度を向上させる手法を提案する。
まず、様々な環境で収集された生データのnull値をクリアし、3$sigma$-ruleを使ってアウトリーチを識別する。
その結果,垂直位置決め精度は5.9m(MLR法),5.4m(SVM法),5m(WMLR法)の67%で向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jun 2020 11:18:27 GMT)
Frost filtered scale-invariant feature extraction and multilayer
perceptron for hyperspectral image classification [0.0] 超スペクトル画像の分類にFrost Filtered Scale-Invariant Feature Transformation based MultiLayer Perceptron Classification (FFSIFT-MLPC)を導入している。
FFSIFT-MLPC技術は、前処理、特徴抽出、複数の層を用いた分類の3つの主要なプロセスを実行する。
その結果, FFSIFT-MLPC法により高スペクトル画像分類精度, PSNRが向上し, 偽陽性率を最小化できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jun 2020 10:51:04 GMT)
Excited-State Adiabatic Quantum Computation Started with Vacuum States [0.0] 我々は、最も安定な状態、すなわち真空状態から始まる励起状態AQCを提案する。
この逆直観的アプローチは、駆動量子システムを使用することで可能となる。
数値シミュレーションにより,KPOを用いた標準基底状態AQCが最適解の発見に失敗するハードインスタンスを,本手法で解くことができることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jun 2020 06:08:42 GMT)
Exact dynamics of concurrence-based entanglement in a system of four
spin-1/2 particles on a triangular ladder structure [0.0] 四つの量子ビットを含む三角形のはしごのナノ磁性体の素子間の磁気的相互作用の調整が、系の任意の対間で共有される絡み合いの挙動にどのように影響するかを論じる。
量子W状態の生成は、システムが時間とともに一元的に進化する時、現在のモデルの重要な特徴である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jun 2020 09:33:43 GMT)
Enterprise System Lifecycle-wide Innovation [0.0] この研究は、イノベーションとエンタープライズシステムの間の概念的な橋渡しを形成する。
ESに特化した新しいタイプのイノベーションとして、Continuous Restrained Innovation(CRI)を紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jun 2020 02:16:10 GMT)
Efficient Ridesharing Dispatch Using Multi-Agent Reinforcement Learning [0.0] UberやLyftのようなライドシェアリングサービスは、乗客が車を拾うように注文できるサービスを提供している。
ライドシェアリング問題を解決するための従来の強化学習(RL)に基づく手法は、タクシーが運用する複雑な環境を正確にモデル化することができない。
固定グリッドサイズでのIDQNベースラインよりも優れた性能を示し、より小さなグリッドサイズやより大きなグリッドサイズに最適化できることを示す。
当社のアルゴリズムは,各エピソードの乗客数や車両数が変動するシナリオにおいて,IDQNベースラインを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jun 2020 23:37:53 GMT)
Demonstration of an All-Microwave Controlled-Phase Gate between Far
Detuned Qubits [0.0] 逆結合トランスモン量子ビット間の全マイクロ波制御相ゲートについて述べる。
我々のゲートは2量子ビットゲートに代わる有望な代替であり、大規模量子プロセッサではハードウェアスケーリングの利点が期待できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jun 2020 16:08:19 GMT)
Controlling the quantum speed limit time for unital maps via filtering
operations [0.0] 量子速度制限時間(quantum speed limit time)は、量子進化の速度を定量化するために用いられる。
量子進化の速度は、量子速度制限時間が減少すれば増加する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jun 2020 17:11:58 GMT)
Construction of potential functions associated with a given energy
spectrum -- An inverse problem. II [0.0] 我々はWilson と "Jacobi basis" に付随するポテンシャル関数のクラスを得る。
同じエネルギースペクトル式に対応するが、異なるエネルギーと基底に対応する、正確に解ける問題に対する追加のポテンシャル関数が見つかる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jun 2020 18:04:29 GMT)
Characterization of space-momentum entangled photon with a time
resolving CMOS SPAD array [0.0] ここでは、量子イメージングに特化して設計されたセンサを用いた絡み合った光の特性について述べる。
センサーは、50 nsのフレーム内で、画素レベルの各検出イベントをナノ秒以下の精度でタイムタグ付けする。
本研究では,自発的なパラメトリックダウンコンバージョンによって放出される空間移動光子対を特徴付けるセンサの能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jun 2020 18:14:14 GMT)
Automated Sustainability Compliance Checking Using Process Mining and
Formal Logic [0.0] 私は、サステナビリティコンプライアンスの目的で、コンプライアンスチェック技術の適用に貢献したい。
私は、コンプライアンスチェックのタスクを自動化するデータ駆動アプローチを分析し、開発したいと思っています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jun 2020 11:48:19 GMT)
Accelerating Training in Artificial Neural Networks with Dynamic Mode
Decomposition [0.0] 本稿では,各重みにおける更新ルールの評価を分離する手法を提案する。
各DMDモデル推定に使用するバックプロパゲーションステップ数を微調整することにより、ニューラルネットワークのトレーニングに必要な操作数を大幅に削減することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jun 2020 22:59:55 GMT)
A Review of 1D Convolutional Neural Networks toward Unknown Substance
Identification in Portable Raman Spectrometer [0.0] ラマン分光法は、品質管理から最先端の生物医学研究まで、強力な分析ツールである。
これらは、未知の物質のフィールド分析のために、最初の応答者や法執行機関によって広く採用されている。
ラマン分光法による未知物質の検出と同定は、手元にある装置のスペクトルマッチング能力に大きく依存している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jun 2020 14:28:00 GMT)
A Monolingual Approach to Contextualized Word Embeddings for
Mid-Resource Languages [0.0] モノリンガルな文脈型単語埋め込み(ELMo)を5つの中間リソース言語に対して訓練する。
我々はこれらの言語に対するOSCARとウィキペディアベースのELMo埋め込みの性能を音声タグ付けと解析タスクで比較した。
我々は、Common-CrawlベースのOSCARデータのノイズにもかかわらず、OSCARでトレーニングされた埋め込みはウィキペディアでトレーニングされたモノリンガル埋め込みよりもはるかに優れていることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jun 2020 16:28:29 GMT)
A Methodology for Assessing the Environmental Effects Induced by ICT
Services. Part II: Multiple Services and Companies [0.0] ICT企業、産業組織、国際的イニシアチブは、ICTサービスの環境効果を推定し始めている。
現存する数少ない方法論的試みは、実践者へのガイダンスを提供するには一般的すぎる。
本稿では、複数のサービスアセスメントに関して、既存の方法論や業界プラクティスの欠点を特定し、対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jun 2020 20:12:26 GMT)
A Methodology for Assessing the Environmental Effects Induced by ICT
Services. Part I: Single Services [0.0] 情報通信技術(ICT)は、気候変動対策の鍵となるものと見なされている。
ICTサービスの環境効果を推定する様々な取り組みが始まっている。
本稿では,既存の方法論の欠点を特定し,解決策を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jun 2020 19:55:23 GMT)