On Reward-Free Reinforcement Learning with Linear Function Approximation [144.4] Reward-free reinforcement learning (RL) は、バッチRL設定と多くの報酬関数がある設定の両方に適したフレームワークである。
本研究では,線形関数近似を用いた報酬のないRLに対して,正と負の両方の結果を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jun 2020 17:59:36 GMT)
Reinforcement Learning with General Value Function Approximation:
Provably Efficient Approach via Bounded Eluder Dimension [124.8] 一般値関数近似を用いた効率の良い強化学習アルゴリズムを確立する。
我々のアルゴリズムは、$d$が複雑性測度である場合、$widetildeO(mathrmpoly(dH)sqrtT)$の後悔の限界を達成することを示す。
我々の理論は線形値関数近似によるRLの最近の進歩を一般化し、環境モデルに対する明示的な仮定をしない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jun 2020 17:49:05 GMT)
Video Panoptic Segmentation [117.1] 我々は,ビデオパノプティクスセグメンテーションと呼ばれる,このタスクの新たな拡張手法を提案し,検討する。
この新しいタスクの研究を活性化するために,2種類のビデオパノプティクスデータセットを提示する。
本稿では,ビデオフレーム内のオブジェクトクラス,バウンディングボックス,マスク,インスタンスID追跡,セマンティックセマンティックセマンティックセマンティックセマンティクスを共同で予測する新しいビデオパノプティックセマンティクスネットワーク(VPSNet)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jun 2020 19:35:47 GMT)
A Self-Training Method for Machine Reading Comprehension with Soft
Evidence Extraction [89.9] 機械読解モデルの学習のための自己学習法(STM)を提案する。
各イテレーションにおいて、ベースMCCモデルは、黄金の回答とノイズの多いエビデンスラベルで訓練される。
トレーニングされたモデルは、偽の証拠ラベルを次のイテレーションで追加の監督として予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jun 2020 04:02:57 GMT)
Image Sentiment Transfer [84.9] 我々は,イメージの感情伝達という,重要ではあるが未調査の研究課題を導入する。
本稿では,オブジェクトレベルでイメージの感情伝達を行う,効果的で柔軟なフレームワークを提案する。
中心となるオブジェクトレベルの感情伝達のために、我々は新しい感性認識型GAN(SentiGAN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jun 2020 19:28:08 GMT)
Open Problem: Model Selection for Contextual Bandits [82.6] 文脈的バンディット学習において同様の保証が可能かどうかを問う。
統計的学習において、モデル選択のためのアルゴリズムは、学習者が最良の仮説クラスの複雑さに適応できるようにする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jun 2020 03:00:01 GMT)
How Does Momentum Help Frank Wolfe? [82.0] 加速勾配法(AGM)におけるFW型アルゴリズムと運動量との関係を明らかにする。
負の面において、これらの接続は、なぜモーメントがFW型アルゴリズムに効果を示さないのかを示している。
一方、このリンクの背後にある励ましのメッセージは、一連の問題において、FWにとってモーメントが有用であるということだ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jun 2020 13:06:00 GMT)
Trust and Transparency in Contact Tracing Applications [81.1] 世界的な新型コロナウイルスの感染拡大で、新型コロナウイルスの感染拡大を抑える取り組みが進められている。
これらの取り組みの1つは、感染した人への暴露を通じて病気を発症するリスクがある人を特定するために接触追跡を使用することである。
人間の接触トレーサの作業を補うために、デジタル接触追跡ソリューションの開発と利用に大きな関心が寄せられている。
これらのアプリケーションによる機密性の高い個人情報の収集と利用は、これらのソリューションに有利な関心を持つステークホルダーグループによる多くの懸念につながっている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jun 2020 20:29:24 GMT)
Graph Pooling with Node Proximity for Hierarchical Representation
Learning [80.6] 本稿では,ノード近接を利用したグラフプーリング手法を提案し,そのマルチホップトポロジを用いたグラフデータの階層的表現学習を改善する。
その結果,提案したグラフプーリング戦略は,公開グラフ分類ベンチマークデータセットの集合において,最先端のパフォーマンスを達成できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jun 2020 13:09:44 GMT)
1-D Convlutional Neural Networks for the Analysis of Pupil Size
Variations in Scotopic Conditions [79.7] 1次元畳み込みニューラルネットワークモデルは、短距離配列の分類のために訓練されている。
モデルは、ホールドアウトテストセット上で、高い平均精度で予測を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jun 2020 15:49:51 GMT)
Manifolds for Unsupervised Visual Anomaly Detection [79.2] トレーニングで必ずしも異常に遭遇しない教師なしの学習方法は、非常に有用です。
ジャイロプレーン層を用いた立体投影による超球形変分オートエンコーダ(VAE)を開発した。
工業用AIシナリオにおける実世界の実用性を実証し、精密製造および検査における視覚異常ベンチマークの最先端結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jun 2020 20:41:58 GMT)
Wave Propagation of Visual Stimuli in Focus of Attention [77.5] 周囲の視覚環境の変化に対する迅速な反応は、計算資源を視覚領域の最も関連する場所に再配置する効率的な注意機構を必要とする。
本研究は, 営巣動物が提示する有効性と効率性を示す, 生物学的に有望な注目焦点モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jun 2020 09:33:21 GMT)
On the Almost Sure Convergence of Stochastic Gradient Descent in
Non-Convex Problems [75.6] 本稿では,勾配降下(SGD)の軌跡を解析する。
我々はSGDが厳格なステップサイズポリシーのために1ドルでサドルポイント/マニフォールドを避けることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jun 2020 14:11:26 GMT)
AutoOD: Automated Outlier Detection via Curiosity-guided Search and
Self-imitation Learning [73.0] 外乱検出は重要なデータマイニングの課題であり、多くの実用的応用がある。
本稿では,最適なニューラルネットワークモデルを探すことを目的とした自動外乱検出フレームワークであるAutoODを提案する。
さまざまな実世界のベンチマークデータセットに対する実験結果から、AutoODが特定したディープモデルが最高のパフォーマンスを達成することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jun 2020 18:57:51 GMT)
Optimizing Interactive Systems via Data-Driven Objectives [70.4] 本稿では,観察されたユーザインタラクションから直接目的を推測する手法を提案する。
これらの推論は、事前の知識によらず、様々な種類のユーザー行動にまたがって行われる。
本稿では,これらの推定対象を最適化するために利用する新しいアルゴリズムであるInteractive System(ISO)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jun 2020 20:49:14 GMT)
Supporting Optimal Phase Space Reconstructions Using Neural Network
Architecture for Time Series Modeling [68.8] 位相空間特性を暗黙的に学習する機構を持つ人工ニューラルネットワークを提案する。
私たちのアプローチは、ほとんどの最先端戦略と同じくらいの競争力があるか、あるいは優れているかのどちらかです。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jun 2020 21:04:47 GMT)
Exploiting the Matching Information in the Support Set for Few Shot
Event Classification [66.3] 数ショットの学習セットに基づくイベント分類について検討する。
本稿では,学習過程におけるサポートセットを効果的に活用する新たなトレーニング手法を提案する。
2つのベンチマークECデータセットを用いた実験の結果,提案手法は,イベント分類の精度を最大10%向上できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jun 2020 07:37:15 GMT)
Adaptive feature recombination and recalibration for semantic
segmentation with Fully Convolutional Networks [57.6] 完全畳み込みネットワークを用いたセマンティックセグメンテーションに適応した特徴の組換えと空間適応型再分類ブロックを提案する。
その結果、再結合と再校正は競争ベースラインの結果を改善し、3つの異なる問題にまたがって一般化することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jun 2020 15:45:03 GMT)
Learning Minimax Estimators via Online Learning [55.9] 確率分布のパラメータを推定するミニマックス推定器を設計する際の問題点を考察する。
混合ケースナッシュ平衡を求めるアルゴリズムを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jun 2020 22:49:42 GMT)
Exploring Weight Importance and Hessian Bias in Model Pruning [55.8] 我々は,重要な自然概念に基づいて,刈り取りの原理的探索を行う。
線形モデルの場合、この重要度の概念は、よく知られたヘッセン式プルーニングアルゴリズムに接続するスケーリングによって得られる。
より小さくなったにもかかわらず重みがより重要になるような設定を特定し、その結果、マグニチュードベースプルーニングの破滅的な失敗に繋がる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jun 2020 00:15:55 GMT)
Deep Dense and Convolutional Autoencoders for Unsupervised Anomaly
Detection in Machine Condition Sounds [55.2] 本報告では,DCASE 2020 チャレンジの第2タスクのために開発された2つの手法について述べる。
この課題には、異常音を検出する教師なしの学習が含まれており、トレーニングプロセス中に通常の機械作業条件サンプルのみが利用可能である。
この2つの手法は、メルスペクトグラム処理された音響特徴を用いた密集的および畳み込み的アーキテクチャに基づくディープオートエンコーダを含む。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jun 2020 09:06:35 GMT)
Bayesian Optimization with Missing Inputs [53.5] 我々は、よく知られたアッパー信頼境界(UCB)獲得関数に基づく新たな獲得関数を開発する。
我々は,本手法の有用性を示すために,合成アプリケーションと実世界のアプリケーションの両方について包括的な実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jun 2020 03:56:27 GMT)
Two Simple Ways to Learn Individual Fairness Metrics from Data [47.6] 個人的公正はアルゴリズム的公正の直感的な定義であり、グループ的公正の欠点のいくつかに対処する。
多くのMLタスクに対して広く受け入れられている公正な基準が欠如していることが、個人の公正を広く採用する大きな障壁である。
学習した指標による公正なトレーニングが、性別や人種的偏見に影響を受けやすい3つの機械学習タスクの公平性を改善することを実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jun 2020 23:47:15 GMT)
Category-Specific CNN for Visual-aware CTR Prediction at JD.com [47.1] クリックスルーレート(CTR)予測のためのカテゴリ固有CNN(CSCNN)を提案する。
CSCNNは、まずカテゴリ知識を、各畳み込み層に軽量の注目モジュールを組み込んだ。
これにより、CSCNNはCTR予測の恩恵を受ける表現力のあるカテゴリ固有の視覚パターンを抽出できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jun 2020 09:11:35 GMT)
Fake Generated Painting Detection via Frequency Analysis [46.4] 本稿では,周波数領域の3種類の特徴を抽出してFGPD-FA(Fake Generated Painting Detection)を提案する。
実験結果から, 異なる試験条件における提案手法の優れた性能が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jun 2020 08:17:37 GMT)
Neural Program Synthesis with a Differentiable Fixer [44.5] 本稿では,エンコーダとデコーダをベースとした合成アーキテクチャと,プログラムを識別可能な固定器を組み合わせた新しいプログラム合成手法を提案する。
RobustFillドメイン上でアーキテクチャをエンドツーエンドにトレーニングし、フィクスチャモジュールの追加によって、合成精度が大幅に向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jun 2020 01:49:46 GMT)
Self-Attention Enhanced Patient Journey Understanding in Healthcare
System [43.1] MusaNetは、長い活動の連続である患者旅行の表現を学ぶように設計されている。
MusaNetは、EHRから派生したトレーニングデータを使用して、エンドツーエンドでトレーニングされる。
提案したMusaNetは最先端のベースライン法よりも高品質な表現を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jun 2020 01:04:22 GMT)
Learning to Prove from Synthetic Theorems [41.7] 自動定理証明に機械学習を適用する上での大きな課題は、トレーニングデータの不足である。
本稿では,一組の公理から生成される合成定理による学習に依存するアプローチを提案する。
このような定理が自動証明器の訓練に利用でき、学習された証明器が人間の生成した定理にうまく移行できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jun 2020 17:48:09 GMT)
Time-aware Large Kernel Convolutions [41.2] Time-Aware Large Kernel (TaLK) Convolutionsは、カーネルの総和の大きさを予測するために学習する新しい適応的畳み込み演算である。
提案手法は, 大規模標準機械翻訳, 抽象要約, 言語モデリングデータセットにおいて評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jun 2020 01:11:18 GMT)
Melanoma Diagnosis with Spatio-Temporal Feature Learning on Sequential
Dermoscopic Images [40.7] 悪性黒色腫自動診断のための既存の皮膚科医は、病変の単一点像に基づいている。
そこで本研究では,連続した皮膚内視鏡像を用いたメラノーマ診断のための自動フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jun 2020 04:08:22 GMT)
Adversarial Attacks for Multi-view Deep Models [39.1] 本稿では,2段階攻撃(TSA)とエンドツーエンド攻撃(ETEA)の2つの多視点攻撃戦略を提案する。
TSAの主な考え方は、関連する単一ビューモデルに対する攻撃によって生成された逆例で、マルチビューモデルを攻撃することである。
ETEAは、ターゲットのマルチビューモデルに対するダイレクトアタックを達成するために適用される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jun 2020 08:07:09 GMT)
Transfer Learning or Self-supervised Learning? A Tale of Two Pretraining
Paradigms [36.0] 自己教師付き学習(SSL)は、幅広いアプリケーションで有望な結果を示している。
データとタスクの性質について明確な理解が得られていないため、一方のアプローチがもう一方よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jun 2020 05:21:00 GMT)
Gradient descent follows the regularization path for general losses [33.2] 任意の凸損失を持つ線形予測器上での実証的リスク最小化について,勾配降下経路とアルゴリズム非依存正規化経路は同じ方向に収束することを示す。
我々は、広く使われている指数関数的損失の正当化を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jun 2020 17:01:25 GMT)
Optimal Statistical Hypothesis Testing for Social Choice [30.9] 我々は、よく受け入れられた統計的最適性 w.r.t である一様最強(UMP)試験を特徴付ける。
与えられた選択肢が、MallowsのモデルとCondorcetのモデルの下でそれぞれ勝者であるかどうかをテストする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jun 2020 20:40:33 GMT)
Statistical and Algorithmic Insights for Semi-supervised Learning with
Self-training [30.9] 自己学習は、半教師あり学習における古典的なアプローチである。
自己学習の繰り返しは、たとえ最適でない固定点に留まったとしても、モデル精度を良好に向上することを示す。
次に、自己学習に基づく半スーパービジョンと、異種データによる学習のより一般的な問題との関連性を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jun 2020 08:09:07 GMT)
Cross-denoising Network against Corrupted Labels in Medical Image
Segmentation with Domain Shift [28.9] ドメインシフトとラベルの破損に対処するために2つのピアネットワークを用いた新しいクロスデノベーションフレームワークを提案する。
具体的には、各ネットワークはメンターとして機能し、相互に監督され、ピアネットワークが選択した信頼性の高いサンプルから学習し、破損したラベルと戦う。
さらに, 各種ノイズ汚染ラベルの下で, キー位置を捕捉し, 差分をフィルタリングするようネットワークに促すため, 耐雑音損失が提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jun 2020 07:35:25 GMT)
Reasoning About Generalization via Conditional Mutual Information [26.0] 我々は、Mutual Information (CMI) を用いて、入力がどの程度の精度で認識できるかを定量化する。
CMIのバウンダリは,VC次元,圧縮スキーム,差分プライバシー,その他の手法から得られることを示す。
次に、有界な CMI は様々な種類の一般化を意味することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jun 2020 00:42:03 GMT)
Selfish Robustness and Equilibria in Multi-Player Bandits [25.7] ゲームでは、複数のプレイヤーが同時に腕を引いて、同じ腕を同時に引っ張る場合、0の報酬で衝突する。
プレイヤーが集団報酬を最大化する協力的ケースは、主に考慮されてきたが、悪意のあるプレイヤーにとっては非常に重要かつ困難な問題である。
代わりに、社会的福祉を犠牲にして、個人の報酬を最大化するインセンティブを持つより自然な利己的なプレイヤーについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jun 2020 08:02:43 GMT)
The Implicit Regularization of Stochastic Gradient Flow for Least
Squares [25.0] 最小二乗回帰の基本問題に適用したミニバッチ勾配勾配の暗黙正則化について検討した。
我々は勾配流と呼ばれる勾配降下と同じモーメントを持つ連続時間微分方程式を利用する。
チューニングパラメータ $lambda = 1/t$ で、リッジレグレッションを越えて、時間 $t$ での勾配フローの過剰なリスクに制限を与えます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jun 2020 21:55:36 GMT)
Valid Causal Inference with (Some) Invalid Instruments [24.8] 排他的仮定違反にも拘わらず、一貫したIV推定を行う方法を示す。
我々は,深層ネットワークに基づく推定器のアンサンブルを用いて条件平均処理効果を正確に推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jun 2020 21:09:26 GMT)
A Morphable Face Albedo Model [23.8] そこで本研究では,真に内在的な拡散と特異なアルベドマップを得るための,新しい光ステージ捕捉処理パイプラインを提案する。
このパイプラインを使用して、50のスキャンのデータセットをキャプチャし、23のスキャンで公開されている唯一のアルベドデータセット(DRFE)と組み合わせます。
これにより、最初の変形可能な顔アルベドモデルを構築することができます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jun 2020 13:39:22 GMT)
Making deep neural networks right for the right scientific reasons by
interacting with their explanations [23.8] 探索的対話型学習(XIL)の新たな学習環境について紹介する。
XILは、科学者をトレーニングループに追加し、その説明に対するフィードバックを提供することで、オリジナルのモデルをインタラクティブに修正する。
我々の実験結果から、XILは機械学習におけるClever Hansモーメントを回避するのに有効であることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jun 2020 13:38:58 GMT)
Probabilistic Safety for Bayesian Neural Networks [22.7] 逆入力摂動下でのベイズニューラルネットワーク(BNN)の確率論的安全性について検討する。
特に,BNNからサンプリングしたネットワークが敵攻撃に対して脆弱であることを示す。
そこで本手法は,BNNの確率論的安全性を数百万のパラメータで証明できることを実証的に示し,課題の回避を訓練したBNNに適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jun 2020 02:06:15 GMT)
Explainable and Discourse Topic-aware Neural Language Understanding [22.4] トピックモデルと言語モデルの結婚は、文章以外の文書レベルのコンテキストのより広いソースに言語理解を公開する。
既存のアプローチでは、潜在する文書のトピックの比率を取り入れ、文書の文の話題の言説を無視する。
本稿では,潜時と説明可能なトピックと,文レベルでの話題会話を併用したニューラルコンポジット言語モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jun 2020 08:50:24 GMT)
The EM Algorithm gives Sample-Optimality for Learning Mixtures of
Well-Separated Gaussians [21.8] 我々は、期待最大化(EM)に対する新しい結果を証明する: EMは、分離された$Omega(sqrtlog k)$の下で局所的に収束することを示す。
我々の結果は、(潜在的に異なる)ガウス成分の事前の知識を前提としない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jun 2020 17:36:40 GMT)
How does this interaction affect me? Interpretable attribution for
feature interactions [20.0] 我々はArchipelagoと呼ばれる相互作用属性と検出フレームワークを提案する。
標準アノテーションラベルを用いた実験により,本手法は同等の手法よりもはるかに解釈可能な説明を提供することが示された。
また、ディープニューラルネットワークに新たな洞察を与えるアプローチの視覚化も提供しています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jun 2020 05:14:24 GMT)
Neural Topic Modeling with Continual Lifelong Learning [20.0] ニューラルトピックモデリングのための生涯学習フレームワークを提案する。
ドキュメントコレクションのストリームを処理し、トピックを蓄積し、将来のトピックモデリングタスクをガイドすることができる。
パープレキシティ、トピックコヒーレンス、情報検索タスクによって定量化された性能向上を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jun 2020 00:43:23 GMT)
Convolutional Gaussian Embeddings for Personalized Recommendation with
Uncertainty [17.3] 既存の埋め込みベースのレコメンデーションモデルは、低次元空間における単一の固定点に対応する埋め込みを使用する。
本稿では,不確実な嗜好に適応することが証明されたガウス埋め込みを用いた統合された深層推薦フレームワークを提案する。
本フレームワークでは,モンテカルロサンプリングと畳み込みニューラルネットワークを用いて,対象ユーザと候補項目の相関関係を計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jun 2020 02:10:38 GMT)
Does Explainable Artificial Intelligence Improve Human Decision-Making? [17.2] 我々は、AI(制御)を使わずに客観的な人間の意思決定精度を、AI予測(説明なし)とAI予測(説明なし)とを比較して評価する。
あらゆる種類のAI予測は、ユーザの判断精度を改善する傾向がありますが、説明可能なAIが有意義な影響を与えるという決定的な証拠はありません。
我々の結果は、少なくともいくつかの状況において、説明可能なAIが提供する「なぜ」情報は、ユーザの意思決定を促進することができないことを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jun 2020 15:46:13 GMT)
Improving Many-Objective Evolutionary Algorithms by Means of
Edge-Rotated Cones [16.4] m$次元の客観的空間の点が与えられたとき、点の任意の$varepsilon$-ballは、非可換、支配的、支配的領域に分割することができる。
比較不能領域のサイズと支配的(および支配的)領域の比率は1/2m-1$に比例して減少する。
支配点がランダムな等方的突然変異によって見つかることは、ますますありそうにない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jun 2020 17:53:13 GMT)
PoisHygiene: Detecting and Mitigating Poisoning Attacks in Neural
Networks [16.3] 本稿では,AP攻撃に対する最初の効果的かつ堅牢な検出・緩和フレームワークであるPoisHygieneを紹介する。
PoisHygieneは、アーネスト・ラザフォード博士がランダム電子サンプリングによって原子の構造を観察するという物語によって、基本的に動機づけられている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jun 2020 20:03:54 GMT)
NROWAN-DQN: A Stable Noisy Network with Noise Reduction and Online
Weight Adjustment for Exploration [16.3] 本稿では,NROWAN-DQN,すなわちノイズリダクションとオンライン重み調整ノイズ-DQNというアルゴリズムを提案する。
本研究では,NuisyNet-DQN のノイズ低減手法を開発した。
第二に、ノイズ低減のためのオンライン重み調整戦略を設計し、安定した性能を向上し、エージェントのスコアを高くする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jun 2020 07:10:42 GMT)
Old is Gold: Redefining the Adversarially Learned One-Class Classifier
Training Paradigm [15.9] 異常検出の一般的な方法は、逆数ネットワークのジェネレータを使用して異常スコアを定式化することである。
本研究では,幅広いトレーニング段階にわたって,安定した結果を効果的に生成するフレームワークを提案する。
我々のモデルは,最近の最先端手法を超越して,98.1%のフレームレベルAUCを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jun 2020 08:06:34 GMT)
Parameterized Correlation Clustering in Hypergraphs and Bipartite Graphs [15.4] ハイパーグラフと二部グラフにおける新たなクラスタリングの目的について考察する。
これらの目的は、複雑なデータにおける多様な知識発見を可能にするために、1つ以上の解決パラメータによってパラメータ化される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jun 2020 15:10:01 GMT)
Band-limited Soft Actor Critic Model [15.1] SAC(Soft Actor Critic)アルゴリズムは複雑なシミュレーション環境において顕著な性能を示す。
我々は、このアイデアをさらに一歩進めて、対象の批判的空間分解能を人工的にバンドリミットする。
線形の場合、閉形式解を導出し、バンドリミットが状態-作用値近似の低周波数成分間の相互依存性を減少させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jun 2020 22:52:43 GMT)
Efficient Rollout Strategies for Bayesian Optimization [15.1] ほとんどの獲得関数はミオピックであり、次の関数評価の影響のみを考慮することを意味する。
準モンテカルロ, 共通乱数, 制御変数の組み合わせはロールアウトの計算負担を著しく低減することを示した。
次に、ロールアウト獲得関数の最適化の必要性を排除したポリシー検索に基づくアプローチを定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jun 2020 03:40:36 GMT)
A Survey of Syntactic-Semantic Parsing Based on Constituent and
Dependency Structures [14.7] 我々は、構文解析の最も一般的な2つの形式、すなわち構成解析と依存性解析に焦点を当てている。
本稿では、構成解析と依存性解析の代表モデルと、リッチセマンティクスによる依存性解析について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jun 2020 10:21:17 GMT)
From Discrete to Continuous Convolution Layers [14.4] 離散層から連続畳み込み層への共通Conv層の一般化を提案する。
CC層は、フィルタをサブピクセル座標上の学習された連続関数として表現することで、自然にConv層を拡張する。
これにより,任意のサイズの機能マップを動的かつ一貫したスケールで,学習可能かつ原則的に再サイズすることが可能になります。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jun 2020 13:16:06 GMT)
Feature Interaction Interpretability: A Case for Explaining
Ad-Recommendation Systems via Neural Interaction Detection [14.4] ブラックボックスレコメンデータシステムの予測を解釈・拡張する手法を提案する。
また,レコメンデータシステムの構造を仮定しないので,一般的な設定で利用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jun 2020 05:14:34 GMT)
An analytic theory of shallow networks dynamics for hinge loss
classification [14.3] 我々は、単純なタイプのニューラルネットワーク(分類タスクを実行するために訓練された単一の隠れ層)のトレーニングダイナミクスについて研究する。
我々はこの理論を線形分離可能なデータセットと線形ヒンジ損失のプロトタイプケースに特化する。
これにより、トレーニングダイナミクスの減速、リッチラーニングと遅延ラーニングのクロスオーバー、オーバーフィッティングといった、現代のネットワークに現れるいくつかの現象に対処することが可能になります。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jun 2020 16:25:29 GMT)
DEED: A General Quantization Scheme for Communication Efficiency in Bits [14.3] 分散最適化では、通信を減らすための一般的な手法は量子化である。
量子化スキームに適用可能な不正確な降下に関する一般的な分析フレームワークを提供する。
また、量子化スキームDoubleを提案する。
勾配と誤差低減(DEED)
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jun 2020 21:38:44 GMT)
Kernel Conditional Moment Test via Maximum Moment Restriction [13.3] 我々はカーネル条件モーメント(KCM)テストと呼ばれる新しい仕様テスト群を提案する。
我々のテストは、再現されたカーネルヒルベルト空間における条件モーメント制限の新たな表現に基づいて構築される。
実験により,KCM試験は既存試験と比較して有望な有限サンプル性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jun 2020 18:08:23 GMT)
Few-Shot Scene Adaptive Crowd Counting Using Meta-Learning [13.1] 数ショットシーン適応的な群集カウントの問題点を考察する。
対象のカメラシーンが与えられた場合、この特定のシーンにモデルを適応させることを目標としています。
我々は、最近導入された学習から学習へのパラダイムからインスピレーションを得て、この課題を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jun 2020 05:54:24 GMT)
Differentially Private Variational Autoencoders with Term-wise Gradient
Aggregation [12.9] 差分プライバシー制約の下で,様々な相違点を持つ変分オートエンコーダの学習方法について検討する。
損失項の構成に合わせてランダム化勾配を2つの異なる方法で作成する項ワイズDP-SGDを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jun 2020 16:12:28 GMT)
Modelling Agent Policies with Interpretable Imitation Learning [12.9] MDP環境における逆エンジニアリングブラックボックスエージェントポリシーにおける模倣学習のアプローチについて概説する。
我々はマルコフ状態から構築された多数の候補特徴空間からエージェントの潜在状態表現を明示的にモデル化し学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jun 2020 18:19:08 GMT)
Self-Supervised Prototypical Transfer Learning for Few-Shot
Classification [12.0] 自己教師ありトランスファー学習アプローチ ProtoTransferは、数ショットタスクにおいて、最先端の教師なしメタラーニング手法より優れている。
ドメインシフトを用いた数ショットの実験では、我々のアプローチは教師付きメソッドに匹敵する性能を持つが、ラベルの桁数は桁違いである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jun 2020 19:00:11 GMT)
Representing Pure Nash Equilibria in Argumentation [10.0] 正規形式ゲームの議論に基づく表現を記述し、純粋な戦略であるナッシュ均衡の計算にどのように使用できるかを示す。
我々のアプローチはModgilのExtended Argumentation Frameworksをベースにしています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jun 2020 08:53:35 GMT)
Robust interface-state laser in non-Hermitian micro-resonator arrays [9.4] 2つの中間共振器結合非エルミート共振器チェーン間の界面を小さくすることで、類似の界面状態レーザーを実現する手法を提案する。
2つの共振器チェーンと中間共振器を界面で結合させた後、系の光子は主に中間共振器近傍の3つの共振器に集まる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jun 2020 03:21:45 GMT)
MOSQUITO-NET: A deep learning based CADx system for malaria diagnosis
along with model interpretation using GradCam and class activation maps [9.0] マラリアは世界でも最も致命的な病気の1つで、毎年数千人が死亡している。
マラリアの原因となる寄生虫は、科学的にはプラスモジウムと呼ばれ、ヒトの赤血球に感染する。
マラリアの診断には、顕微鏡的血腫の医療従事者による寄生細胞の同定と手動計測が必要である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jun 2020 05:57:59 GMT)
Towards an Adversarially Robust Normalization Approach [8.7] バッチ正規化(BatchNorm)は、ディープニューラルネットワークのパフォーマンス向上とトレーニングの高速化に有効である。
それはまた、敵の脆弱性、すなわち敵の攻撃に対して堅牢でないネットワークの原因であることも示している。
本稿では,BatchNormの逆の頑健なバージョンであるRobustNorm(Robust Normalization)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jun 2020 08:12:25 GMT)
Exploratory Landscape Analysis is Strongly Sensitive to the Sampling
Strategy [8.2] 明示的な問題表現が利用できないブラックボックス最適化では、少数のサンプルポイントから特徴値を近似する必要がある。
本研究では,サンプリング法とサンプルサイズが特徴値の近似値の品質に与える影響を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jun 2020 13:45:13 GMT)
Turbulence on the Global Economy influenced by Artificial Intelligence
and Foreign Policy Inefficiencies [8.0] 本稿では,人工知能と国際政策実践への影響の橋渡しを探究する。
本稿では,AIに基づく外交政策と実施の重要事項について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jun 2020 10:59:32 GMT)
Latent variable modeling with random features [7.9] 我々は非ガウス的データ可能性に容易に対応できる非線形次元減少モデルのファミリーを開発する。
我々の一般化されたRFLVMは、他の最先端の次元還元法に匹敵する結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jun 2020 14:12:05 GMT)
Towards Reliable Real-time Opera Tracking: Combining Alignment with
Audio Event Detectors to Increase Robustness [7.8] まず、モーツァルトオペラのフル長録音に、オンライン動的時間ワープに基づく最先端オーディオアライメント手法を適用する。
我々は,トラッカーの最も厳しい誤りを分析し,オペラのシナリオに特有の3つの問題の原因を特定する。
本稿では,DTWをベースとした音楽トラッカーと特殊な音声イベント検出器の組み合わせを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jun 2020 09:31:07 GMT)
Abstract Diagrammatic Reasoning with Multiplex Graph Networks [7.8] 図式推論タスクのための多層グラフニューラルネットワークMXGNetを提案する。
MXGNetは、3つの強力な概念、すなわちオブジェクトレベルの表現、グラフニューラルネットワーク、多重グラフを組み合わせる。
我々はダイアグラム・シロジズムとレイヴン・プログレッシブ・マトリックスという2種類の図式推論タスクでMXGNetを検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jun 2020 15:50:25 GMT)
An LSTM approach to Forecast Migration using Google Trends [7.6] 線形重力モデルを長期記憶(LSTM)アプローチに置き換え、既存の2つのアプローチと比較する。
LSTMアプローチとGoogle Trendsのデータを組み合わせることで、これらのモデルがさまざまな指標で優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jun 2020 13:54:24 GMT)
A machine learning-based method for estimating the number and
orientations of major fascicles in diffusion-weighted magnetic resonance
imaging [7.0] 本稿では,ボクセル内のファシクルを正確に推定するマシンベース手法を提案する。
我々の手法はシミュレーションまたは実測値で訓練することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jun 2020 13:07:45 GMT)
A Symbolic Temporal Pooling method for Video-based Person
Re-Identification [5.9] 映像に基づく人物再識別では、空間的特徴と時間的特徴の両方が効果的表現のための手がかりとして知られている。
本稿では,フレームレベルの特徴を分布値のシンボル形式で表現するシンボリック時間プーリング手法を提案する。
また、2つのシンボルオブジェクト間の類似性を推測する記号的三重項損失関数を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jun 2020 21:52:33 GMT)
Constraint-Based Causal Discovery using Partial Ancestral Graphs in the
presence of Cycles [5.8] 本稿では,フィードバックを伴うシステムによって生成された観測データに適用した場合,高速因果推論アルゴリズムの出力が正しいことを示す。
より具体的には、単純かつ$sigma$-faithful Structure Causal Model (SCM) によって生成された観測データに対して、FCIは健全かつ完全であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jun 2020 21:28:26 GMT)
Gradient boosting machine with partially randomized decision trees [5.5] 勾配ブースティングマシンは、回帰問題を解くための強力なアンサンブルベースの機械学習手法である。
そこで本論文では, 勾配押し上げに適用する極端ランダム化木の特殊な場合として, 部分ランダム化木を応用することを提案する。
部分ランダム化木を用いた勾配押し上げ機は、合成データと実データを用いて、多くの数値例を用いて図示する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jun 2020 08:38:07 GMT)
A Non-Iterative Quantile Change Detection Method in Mixture Model with
Heavy-Tailed Components [5.3] 混合モデルのパラメータ推定には、分類問題から複雑な分布の推定まで幅広い応用がある。
混合密度のパラメータを推定する現在の文献のほとんどは、反復期待最大化(EM)型アルゴリズムに基づいている。
そこで本稿では,ほぼ任意の位置スケールのファミリーで動作する混合成分数を決定するために,変更点法に基づくロバストかつ迅速なアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jun 2020 21:08:11 GMT)
Quantum inspired K-means algorithm using matrix product states [4.8] 行列積状態は、1次元相互作用量子多体系の研究において選択のアルゴリズムとなっている。
本稿では,古典的データを行列積状態を表す量子状態にまずマッピングする量子インスパイアされたK平均クラスタリングアルゴリズムを提案する。
このアルゴリズムは,従来のK平均アルゴリズムに比べて予測精度が高く,局所最小値に閉じ込められる可能性が低いことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jun 2020 10:23:28 GMT)
Optical nonreciprocal response and conversion in a Tavis-Cummings
coupling optomechanical system [4.4] 本稿では,Tavis-Cummings結合光学系における光学的非相互応答と変換を実現する手法を提案する。
メカニカルモードとオプティカルモードと,メカニカルモードとドパントモードの位相は相互に相関していることがわかった。
従来の光学系と比較して、Tavis-Cummings結合光学系はよりリッチな非相互変換現象を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jun 2020 07:20:54 GMT)
A survey of face recognition techniques under occlusion [4.1] 隠蔽された顔認識は、現実世界のアプリケーションに顔認識の潜在能力を最大限活用するために必須である。
本稿では,既存の顔認識手法が隠蔽問題にどのように対処するかを示し,これらを3つのカテゴリに分類する。
我々は、モチベーション、イノベーション、長所と短所、そして比較のための代表的アプローチのパフォーマンスを分析します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jun 2020 20:44:02 GMT)
Shallow-circuit variational quantum eigensolver based on
symmetry-inspired Hilbert space partitioning for quantum chemical
calculations [3.8] ヒルベルト空間の分割は変分作用素の数を大幅に減少させる。
単項表現は、試験された様々な分子に対して必要な精度に達するのに十分である。
量子回路深さの測定値である制御NOTゲートの数は、最大35倍に減少する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jun 2020 16:28:26 GMT)
Enhanced photon blockade in an optomechanical system with parametric
amplification [3.1] 標準オプティメカルシステムにおいて,シングル光および2光の遮断効果を大幅に向上させる手法を提案する。
このスキームは強い単光子光学的カップリングに依存しない。
2光子遮断効果 (2PB) が著しく増強されるだけでなく, OPAの存在時に生じる2PB領域が拡大されることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jun 2020 07:39:12 GMT)
Analyzing the Real-World Applicability of DGA Classifiers [3.1] DGAによって生成されたドメインから良性ドメインを分離する新しい分類器を提案する。
分類性能を評価し, 説明可能性, 堅牢性, 学習速度, 分類速度について比較した。
新たに提案したバイナリ分類器は,他のネットワークによく適応し,タイムロバストであり,これまで知られていなかったDGAを識別することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jun 2020 12:34:05 GMT)
The EuroSys 2020 Online Conference: Experience and lessons learned [2.8] 第15回欧州コンピュータシステム会議(EuroSys'20)は、2020年4月27-30日に仮想(オンライン)会議として開催された。
本稿では、EuroSys'20を仮想(オンライン)カンファレンスとして組織化する上での選択肢、対処した課題、学んだ教訓について説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jun 2020 11:03:33 GMT)
I-BERT: Inductive Generalization of Transformer to Arbitrary Context
Lengths [2.6] 自己注意は、自然言語処理のための最先端のシーケンス・ツー・シーケンスモデルの重要な構成要素として現れてきた。
位置エンコーディングをリカレント層に置き換える双方向トランスであるI-BERTを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jun 2020 20:39:09 GMT)
Attention Mesh: High-fidelity Face Mesh Prediction in Real-time [2.1] 本稿では3次元顔メッシュ予測のための軽量アーキテクチャであるAttention Meshについて紹介する。
私たちのソリューションは、目と唇の領域の高度に正確なランドマークに依存する、ARメイクやアイトラッキング、ARパペット作成などのアプリケーションを可能にします。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jun 2020 05:07:38 GMT)
Graphs with Multiple Sources per Vertex [2.1] 本稿では,AM-algebra の裏側にある s-graph の定義を変更し,複数のソースで頂点を許容することを提案する。
また、代数の型体系に適応してそのような頂点を正しく扱うことを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jun 2020 14:43:12 GMT)
Learning Optimal Power Flow: Worst-Case Guarantees for Neural Networks [1.8] 我々は混合整数線形プログラムを定式化し、ニューラルネットワーク予測の最悪の保証を得る。
従来手法で計算された経験的下限よりも,最悪の場合の保証が1桁も大きいことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jun 2020 09:19:14 GMT)
Investigating naturalistic hand movements by behavior mining in
long-term video and neural recordings [1.7] 本稿では, 長期的・自然主義的脳電図(ECoG)と自然主義的行動映像データとを同時に解析するための自動的アプローチについて述べる。
対象者は7～9日間の被験者12名である。
我々のパイプラインは、行動ビデオで自然主義的な人間の上肢運動イベントを4万件以上発見し、注釈付けします。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jun 2020 22:52:49 GMT)
On the Principle of Accountability: Challenges for Smart Homes &
Cybersecurity [1.5] この章では、データ保護ガバナンスにおける説明責任原則とその役割を紹介します。
我々は、個人データを保護するためのEU一般データ保護法(General Data Protection Law)の要件を考慮して、スマートホームにおけるサイバーセキュリティ管理の文脈における説明責任の意味に焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jun 2020 09:50:21 GMT)
$\lambda$-Regularized A-Optimal Design and its Approximation by
$\lambda$-Regularized Proportional Volume Sampling [1.3] 本稿では,$lambda$-regularized $A$-optimal design problemについて検討し,$lambda$-regularized proportional volume sample algorithmを紹介する。
この問題は、リッジ回帰モデルにおける真の係数からリッジ回帰予測器の2乗誤差を最小化しようとする、リッジ回帰の最適設計から動機づけられている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jun 2020 15:17:57 GMT)
SqueezeBERT: What can computer vision teach NLP about efficient neural
networks? [1.2] 自己注意層における複数の操作をグループ化された畳み込みで置き換える方法を示す。
この技術は、Pixel 3のBERTベースより4.3倍高速で動作するSqueezeBERTと呼ばれる新しいネットワークアーキテクチャで使用しています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jun 2020 18:40:29 GMT)
Deep Reinforcement Learning for Human-Like Driving Policies in Collision
Avoidance Tasks of Self-Driving Cars [1.2] 自動運転ポリシーを生成するために,モデルフリーで深層強化学習手法を導入する。
本研究では,2車線道路における静的障害物回避タスクをシミュレーションで検討する。
このアプローチが人間ライクな運転ポリシーにつながることを実証します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jun 2020 16:12:04 GMT)
A generalizable saliency map-based interpretation of model outcome [1.1] そこで本研究では,モデルの入力と出力を用いてサリエンシマップを生成する非侵襲的解釈可能性手法を提案する。
実験の結果,本手法は入力の正解部分を89%の精度で再現可能であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jun 2020 04:51:53 GMT)
Design Considerations for High Impact, Automated Echocardiogram Analysis [1.1] 本研究は、疾患ではなく正常な心臓機能を予測することが、データ品質のバイアスの原因となることを示唆している。
深層学習は、心疾患の早期発見のためのエコー心電図解析を自動化する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jun 2020 09:01:10 GMT)
COVIDLite: A depth-wise separable deep neural network with white balance
and CLAHE for detection of COVID-19 [1.1] COVIDLiteは、CLAHE(Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization)とDSCNN(Deep-wise Separable Convolutional Neural Network)を組み合わせたホワイトバランスである。
提案したCOVIDLite法は,前処理のないバニラDSCNNと比較して性能が向上した。
提案手法は,2進分類では99.58%,多進分類では96.43%,最先端手法では96.43%であった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jun 2020 02:30:34 GMT)
Real-time Pupil Tracking from Monocular Video for Digital Puppetry [1.0] モバイル端末上でのライブビデオからの瞳孔追跡をリアルタイムに行う手法を提案する。
提案手法は,2つの新しいコンポーネントを持つ最先端のフェイスメッシュ検出器を拡張した。
提案手法は、現代の携帯電話で50FPS以上で動作し、リアルタイムな操りパイプラインでの使用を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jun 2020 19:39:32 GMT)
Hybridizing the 1/5-th Success Rule with Q-Learning for Controlling the
Mutation Rate of an Evolutionary Algorithm [0.9] 本研究では、よく知られた1/5成功規則とQ-ラーニングを組み合わせた新しいハイブリッドパラメータ制御手法を導入する。
我々のHQLメカニズムは、[Rodionova et al., GECCO'19]でテストされたすべてのテクニックと同等または優れたパフォーマンスを達成できることを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jun 2020 09:12:49 GMT)
Caveat Venditor, Used USB Drive Owner [0.6] 人々は古くなったUSBドライブをオンラインで売っている。
これは、売り手がプライベートデータを消去する方法を知っているかどうかなど、興味深い疑問を提起する。
法医学的な分析により、多くのドライブに大量の個人情報と機密情報が残されていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jun 2020 20:20:29 GMT)
Using Deep Learning to Predict Beam-Tunable Pareto Optimal Dose
Distribution for Intensity Modulated Radiation Therapy [0.6] 我々は、2つの異なるビーム構成モードで予測する2つのディープラーニングネットワークを実装し、比較する。
モデルIとモデルIIの2つのモデルについて検討・比較を行った。
我々の深層学習モデルは、地上の真理線量分布と正確に一致したボクセルレベルの線量分布を予測した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jun 2020 17:15:45 GMT)
2020 UK Lockdown Cyber Narratives: the Secure, the Insecure and the
Worrying [0.6] 2020年3月23日、英国は致命的なパンデミックに直面して封鎖状態に入った。
多くの組織が活動のオンライン化を余儀なくされた。
ここでは、プライバシとセキュリティの観点から、彼らが使用した技術について議論する。
また、危機時の不確実性や不安を悪化させるコミュニケーションの失敗についても言及する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jun 2020 07:54:27 GMT)
Strong mechanical squeezing in a standard optomechanical system by pump
modulation [0.5] 標準的なオプティメカルシステムにおいて,シンプルながら驚くほど効果的なメカニカルスクイーズ方式を提案する。
メカニカルボゴリューボフモードを冷却するために、特定の種類の周期変調を導入するだけで、3dB以上の強力なメカニカルスクイージングを設計することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jun 2020 05:00:39 GMT)
Online Kernel based Generative Adversarial Networks [0.5] オンラインカーネルベースのジェネレーティブ・アドバイザリアル・ネットワーク(OKGAN)は,モード崩壊やサイクリングなど,多くのトレーニング問題を緩和する。
OKGANは、合成データ上の他のGANの定式化よりも、逆KL偏差に対して、劇的に優れた性能を発揮する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jun 2020 22:54:01 GMT)
Kinetically constrained freezing transition in a dipole-conserving
system [0.4] 厳密な有限範囲相互作用を持つ粒子の格子気体を1次元で研究する。
システムの半分近くが熱分解し、ほぼ全ての構成が1つの動的に連結されたセクターに属している。
古典マルコフ回路モデルにおいて, この弱-強断裂化相転移の静的および動的スケーリング特性について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jun 2020 19:09:38 GMT)
Emotion Recognition on large video dataset based on Convolutional
Feature Extractor and Recurrent Neural Network [0.3] 我々のモデルは、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とリカレントニューラルネットワーク(RNN)を組み合わせて、ビデオデータ上での次元的感情を予測する。
実験は、最新のAff-Wild2データベースを含む、公開データセットで実施されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jun 2020 14:54:13 GMT)
Dashboard of sentiment in Austrian social media during COVID-19 [0.1] 3つの異なるデータソースからのデジタルトレースを用いて、感情力学の自己更新モニタを構築する。
私たちはWebスクレイピングとAPIアクセスを使って、ニュースプラットフォームであるderstandard.at、Twitter、学生向けのチャットプラットフォームからデータを取得する。
同様のツールの開発に関心のある他の研究者に資料を提供するため、ワークフローの技術的な詳細を文書化します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jun 2020 14:42:38 GMT)
Twitter discussions and emotions about COVID-19 pandemic: a machine
learning approach [0.0] 我々は、2020年3月1日から4月21日にかけての「コロナウイルス」「新型コロナウイルス」「隔離」など25のハッシュタグのリストを用いて、新型コロナウイルスのパンデミックに関連する400万のTwitterメッセージを分析した。
我々は、13の議論トピックを特定し、それらを「新型コロナウイルスの拡散を遅らせるための公衆衛生措置」、「新型コロナウイルスに関連する社会的汚職」、「米国でのコロナウイルスのニュースと死」、「世界の他の場所でのコロナウイルスのケース」など、5つの異なるテーマに分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jun 2020 02:43:13 GMT)
Transferring Monolingual Model to Low-Resource Language: The Case of
Tigrinya [0.0] 本稿では,強力なソース言語モデルを採用するためのコスト効率のよいトランスファー学習手法を提案する。
与えられたTigrinya感情分析データセットの10k例だけで、英語のXLNetは78.88%のF1スコアを達成した。
CLSデータセット上の微調整(英: Fine-tuning)XLNetモデルでは,mBERTと比較して有望な結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jun 2020 15:00:02 GMT)
The cyclic job-shop scheduling problem: The new subclass of the job-shop
problem and applying the Simulated annealing to solve it [0.0] ループの1イテレーションだけを計画することは、サイクル全体の計画よりも効果が低い。
実験により, 提案手法は循環スケジューリングの効率を著しく向上させることができることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jun 2020 02:36:29 GMT)
Systematic Attack Surface Reduction For Deployed Sentiment Analysis
Models [0.0] この研究は、モデルをベースライン化し、攻撃ベクトルを特定し、デプロイ後の機械学習モデルを保護するための構造化されたアプローチを提案する。
ブラックボックス感性分析システムにおいて,BADアーキテクチャを評価し,その逆のライフサイクルを定量的に評価する。
目標は、本番環境で機械学習モデルを確保するための実行可能な方法論を実証することである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jun 2020 13:41:38 GMT)
Subspace controllability of multi-partite spin networks [0.0] 外部電磁界を介して制御されるスピン1/2粒子のネットワークにおいて、各スピンのジャイロ磁気比はスピンと外部の制御磁場との相互作用を特徴づけるパラメータである。
我々は、多部量子スピンネットワークに対する部分空間制御可能性のグラフ理論的条件の観点から、正確に特徴づける。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jun 2020 21:38:49 GMT)
Sentiment Frames for Attitude Extraction in Russian [0.0] 本稿では,ロシア語の語彙RuSentiFramesについて述べる。
作成したフレームを,大規模なニュース収集から態度を抽出する作業に適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jun 2020 06:07:48 GMT)
Semi-supervised time series classification method for quantum computing [0.0] 我々は,量子コンピューティングを用いて時系列解析に関連する2つの問題を解く方法を開発した。
我々は、制約のないバイナリ最適化問題として、トレーニングデータセットから与えられたTSを再構築するタスクを定式化する。
本稿では,TSデータの半教師付き分類を行う方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jun 2020 09:29:26 GMT)
Pupil Center Detection Approaches: A comparative analysis [0.0] 方法は円ホフ変換、楕円フィッティング、ダウグマンの積分微分作用素、放射対称性変換に基づいている。
精度と平均ロバスト性は94%以上であった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jun 2020 14:19:07 GMT)
Particle Swarm Optimization with Velocity Restriction and Evolutionary
Parameters Selection for Scheduling Problem [0.0] 本稿では,スケジューリング問題に対するParticle Swarm最適化手法について述べる。
提案手法の性能向上のために,粒子速度の制限と進化的メタ最適化を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jun 2020 02:28:57 GMT)
Parity-based, bias-free optical quantum random number generation with
min-entropy estimation [0.0] 偏光交絡状態における偏光測定により生成した光子数のパリティからランダムビットの列を生成する。
得られたシーケンスはバイアスフリーで、統計ランダム性テストのNISTバッテリで適用可能なテストに合格し、ボレル正規であることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jun 2020 22:21:34 GMT)
No one-hidden-layer neural network can represent multivariable functions [0.0] ニューラルネットワークによる関数近似において、各隠れ層ユニットのパラメータを最適化することにより、入力データセットを出力インデックスにマッピングする。
整列線形単位(ReLU)アクティベーション関数を持つ一隠れ層ニューラルネットワークの連続バージョンを構築することにより、パラメータとその第2の導関数に制約を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jun 2020 06:46:54 GMT)
Moore's Paradox and the logic of belief [0.0] ムーアズ・パラドックス(英語: Moores Paradox)は、任意の形式的信念理論のテストケースである。
私はヒンティッカのドクサス作用素の解釈が哲学的に問題であると主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jun 2020 20:41:19 GMT)
Modelling of daily reference evapotranspiration using deep neural
network in different climates [0.0] 本研究では,毎日のEToを推定するための人工知能ニューラルネットワーク(ANN)とディープニューラルネットワーク(DNN)モデルの性能について検討する。
Aksaray における SeLU アクティベーション関数 (P-DNN-SeLU) を用いた DNN モデルでは, 最高の性能が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jun 2020 20:17:08 GMT)
Massively parallel quantum chemical density matrix renormalization group
method [0.0] 量子化学密度行列再正規化群 (QC-DMRG) 計算にスーパーコンピュータプラットフォームを利用する最初の試みである。
我々は,演算子と対称性セクターの並列性を組み合わせた,社内MPIグローバルメモリライブラリに基づく並列方式を開発した。
最も大きな計算では、76軌道の111個の電子と6000に等しい結合次元からなる活性空間を持つ窒素化物FeMo共ファクタークラスタが、我々の並列アプローチは、およそ2000個のCPUコアまでスケールする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jun 2020 16:15:18 GMT)
Managing spectral properties and Schmidt mode content of squeezed vacuum
light using sum-frequency converter [0.0] 周波数シュミットモードにおいて, 励起光でシードしたSFGゲートについて検討した。
ゲート内のモードを切り替える効果がある。
これは光子相関を失うことなく、一連のモードで強化された光を強化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jun 2020 11:55:58 GMT)
Improving the accuracy of quantum computational chemistry using the
transcorrelated method [0.0] 量子コンピュータ上での電子構造計算から正確なエネルギーを得るのに必要な資源を削減できることを示す。
非エルミート・ハミルトニアンによってもたらされた制限を、虚時進化に量子アルゴリズムを用いて克服する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jun 2020 15:15:07 GMT)
Hyperparameter Analysis for Image Captioning [0.0] 我々は,CNN+LSTMとCNN+Transformerの2つのアーキテクチャを用いて,最先端画像キャプション手法の詳細な感度解析を行う。
実験で最大の利点は、CNNエンコーダの微調整がベースラインを上回っていることだ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jun 2020 01:49:37 GMT)
FedFMC: Sequential Efficient Federated Learning on Non-iid Data [0.0] FedFMC(Fork-Consolidate-Merge)は、異なるグローバルモデルの更新をデバイスに強制してマージし、別々のモデルをひとつに統合する手法である。
我々はFedFMCが、グローバルに共有されたデータのサブセットを用いることなく、また通信コストを増大させることなく、フェデレーション学習コンテキストにおける非IDデータに対する以前のアプローチを大幅に改善したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jun 2020 02:36:17 GMT)
FakeCovid -- A Multilingual Cross-domain Fact Check News Dataset for
COVID-19 [0.0] COVID-19に関する5182のファクトチェックされたニュース記事の最初の多言語クロスドメインデータセットを提示する。
我々は、PynterとSnopesから参照を得た後、92の異なるファクトチェックサイトからファクトチェックした記事を収集した。
データセットは105カ国から40言語で提供されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jun 2020 19:48:00 GMT)
Extracting Topics from Open Educational Resources [0.0] 本稿では,テキストマイニング手法を適用したOERトピック抽出手法を提案し,トピック分布に関する高品質なOERメタデータを生成する。
1)データサイエンス関連のスキルの分野でCourseraとKhan Academyから123の講義を収集し、2)これらのスキルに関連する既存のトピックを抽出するためにLDA(Latent Dirichlet Allocation)を適用し、3)特定のOERがカバーするトピック分布を定義する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jun 2020 12:50:55 GMT)
Entanglement harvesting with coherently delocalized matter [0.0] 本研究では,量子非局在化度の中心となる物質系のエンタングルメント収穫について検討する。
一般化されたUnruh-deWitt検出器モデルを用いて光-光相互作用を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jun 2020 18:00:02 GMT)
End-to-end deep metamodeling to calibrate and optimize energy loads [0.0] 本研究では,大規模建物のエネルギー性能と快適性,空気質,衛生性を最適化する新しいエンド・ツー・エンド手法を提案する。
シミュレーションプログラムでサンプル化したデータセットを用いてトランスフォーマーネットワークに基づくメタモデルを導入,訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jun 2020 07:40:11 GMT)
Embedded Encoder-Decoder in Convolutional Networks Towards Explainable
AI [0.0] 本稿では,刺激の視覚的特徴を表す新しい説明可能な畳み込みニューラルネットワーク(XCNN)を提案する。
CIFAR-10, Tiny ImageNet, MNISTデータセットを用いた実験結果から, 提案アルゴリズム (XCNN) をCNNで説明可能なものにすることに成功した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jun 2020 15:49:39 GMT)
Dissipative analog of four-dimensional quantum Hall physics [0.0] 境界面上の3次元ワイルコーンの非自明な構成を特徴とするQHシステムについて検討する。
散逸的なワイル半金属の形で、このモデルの3次元アナログを提案する。
システムサイズに合わせてスケールするオーダーを持つ例外的なポイントを見つけます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jun 2020 15:44:02 GMT)
Differentiable Language Model Adversarial Attacks on Categorical
Sequence Classifiers [0.0] 敵対的攻撃パラダイムは、ディープラーニングモデルの脆弱性の様々なシナリオを探索する。
本研究では,言語モデルの微調整を,敵対的攻撃のジェネレータとして利用する。
我々のモデルは、銀行取引、電子健康記録、NLPデータセットに関する多様なデータセットに対して機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jun 2020 11:25:36 GMT)
Different electromagnetic physical representations of the Dirac's
oscillator according with its spatial dimension [0.0] ディラックの発振器(DO)は相対論的量子力学において最も研究されているシステムの一つである。
3+1次元では、DOは磁気双極子運動量を持つ相対論的で電気的に中性なフェルミオンを表す。
1+1)次元では、DOは線形電場と相互作用する相対論的および電気的に帯電したフェルミオンを再現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jun 2020 05:13:52 GMT)
Dependence of the photon statistics of down-converted field-modes on the
photon statistics of pump field-mode [0.0] パラメトリックダウンコンバージョン法により生成されたフィールドモードの光子統計は、ポンプフィールドモードの光子統計に依存するかを検討する。
ポンプ光子を2つの異なるフィールドモードに分割する2光子2モードPDCプロセスにおいて、個々のダウンコンバートフィールドモードのゼロ時間遅延2階相関関数は、ポンプフィールドモードの2(n-1)$2(n-1)と等しいことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jun 2020 01:58:21 GMT)
Counting Risk Increments to Make Decisions During an Epidemic [0.0] 私は、新型コロナウイルス(COVID-19)などのパンデミックで、自分の安全管理に参加することができるスマートフォンアプリを提案します。
これにより、事前に、特定の会場を訪れた場合のリスクを見ることができる。
また、特定の日や週にそのようなリスクが蓄積されることも追跡する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jun 2020 17:35:03 GMT)
Concatenated Attention Neural Network for Image Restoration [0.0] 画像圧縮アーティファクトの削減や画像のデノイングなど,低レベルな視覚タスクのための一般的なフレームワークを提案する。
この枠組みの下では、新しい注意神経ネットワーク(CANet)が特に画像復元のために設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jun 2020 14:49:25 GMT)
Combinatory Chemistry: Towards a Simple Model of Emergent Evolution [0.0] Combinatory Chemistryは、 Combinatory Logicという最小限の計算パラダイムに基づくアルゴリズム人工化学である。
実験の結果,外部介入を伴わないこの動的システムの単一実行は,広範囲の創発的パターンを発見できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jun 2020 10:09:57 GMT)
Classifier uncertainty: evidence, potential impact, and probabilistic
treatment [0.0] 本稿では,混乱行列の確率モデルに基づいて,分類性能指標の不確かさを定量化する手法を提案する。
我々は、不確実性は驚くほど大きく、性能評価を制限できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jun 2020 12:49:19 GMT)
Chatbot: A Conversational Agent employed with Named Entity Recognition
Model using Artificial Neural Network [0.0] 自然言語理解(NLU)はディープラーニングによって著しく改善されている。
本研究では、データセットのNLUサービスに統合可能な名前付きエンティティ認識(NER)モデルに焦点を当てる。
提案アーキテクチャのNERモデルは、手動で作成したエンティティに基づいてトレーニングされた人工ニューラルネットワークに基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jun 2020 14:47:21 GMT)
Basic properties of a mean field laser equation [0.0] 平均場近似の下でレーザーを記述する非線形量子マスター方程式について検討する。
非線型作用素方程式に対する正則解の存在と一意性を確立する。
平均場レーザー方程式からマクスウェル・ブロッホ方程式を厳密に求める。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jun 2020 18:51:44 GMT)
All you can stream: Investigating the role of user behavior for
greenhouse gas intensity of video streaming [0.0] ライフサイクルアセスメント(LCA)は、単なる技術からユーザー決定や行動を含むものまで、その視点を広げる必要がある。
ユーザの行動に関する定量的データ(例えば、ストリーミング時間、エンドデバイスの選択、解像度)は、LCAに組み込むのが困難または困難であることが多い。
本研究はLCAとオンライン調査(N=91, 7日連続評価)を組み合わせたものである。
以上の結果から,ビデオストリーミングのCO2強度は,いくつかの要因に依存していることが明らかとなった。気候強度については,スマートTVとスマートフォンをビデオストリーミングに選択する10因子が存在することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jun 2020 13:38:58 GMT)
A Reinforcement Learning Approach for Transient Control of Liquid Rocket
Engines [0.0] 本研究では, ガス発生器エンジンの連続起動位相の最適制御のための深部強化学習手法について検討する。
学習したポリシは,異なる定常動作点に到達し,システムパラメータの変化に説得力を持って適応できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jun 2020 12:50:18 GMT)
A Multiparametric Class of Low-complexity Transforms for Image and Video
Coding [0.0] 本稿では,Bouguezel,Ahmed,Swamyの一連の論文に基づいて,低複素度8点DCT近似の新たなクラスを導入する。
最適DCT近似は、符号化効率と画像品質の指標の点で魅力的な結果を示すことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jun 2020 21:56:58 GMT)