Breaking the Curse of Many Agents: Provable Mean Embedding Q-Iteration
for Mean-Field Reinforcement Learning [135.6] 我々はマルチエージェント強化学習(MARL)におけるエージェントの対称性を利用する
我々は,平均場MARLを解くMF-FQIアルゴリズムを提案し,MF-FQIアルゴリズムの非漸近解析を確立する。
MF-FQIアルゴリズムは、多くの観測エージェントがMF-FQIアルゴリズムの性能を向上させるという意味で、「多くのエージェントの恵み」を享受する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jun 2020 21:45:50 GMT)
A Primer on Zeroth-Order Optimization in Signal Processing and Machine
Learning [95.9] ZO最適化は、勾配推定、降下方向、ソリューション更新の3つの主要なステップを反復的に実行する。
我々は,ブラックボックス深層学習モデルによる説明文の評価や生成,効率的なオンラインセンサ管理など,ZO最適化の有望な応用を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jun 2020 06:40:13 GMT)
Match$^2$: A Matching over Matching Model for Similar Question
Identification [74.7] コミュニティ質問回答(Community Question Answering, CQA)は,質問や回答の提出を自由に行う,知識獲得のための主要な手段となっている。
類似した質問識別は、CQAの中核的なタスクとなり、新しい質問が尋ねられるたびに、アーカイブされたリポジトリから同様の質問を見つけることを目的としている。
自然言語の固有のバリエーション、すなわち、同じ質問をしたり、同じ表現を共有する異なる質問をする方法があるため、この2つの質問の類似性を適切に測定することは、長い間困難であった。
従来の手法では片側の使用が一般的であり、答えを拡張された表現として活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jun 2020 05:59:34 GMT)
Quickest Intruder Detection for Multiple User Active Authentication [74.5] 我々は,Multiple-user Quickest Intruder Detection (MQID)アルゴリズムを定式化する。
より少ない観測サンプルで侵入者検出を行うデータ効率のシナリオにアルゴリズムを拡張した。
顔のモダリティに基づく2つのAAデータセットに対する提案手法の有効性を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jun 2020 21:59:01 GMT)
Visual Attention for Musical Instrument Recognition [72.1] 本研究では,楽器認識の性能向上を図るため,音節時間感覚における注意機構,すなわち視覚的注意(la visual attention)の活用について検討する。
第1のアプローチは,各音節時間インスタンスに基づく予測をアグリゲーション前に注意重み付けし,最終的な予測を生成するスライディング・ウインドウ・パラダイムに注意機構を適用した。
第2のアプローチは、ネットワークがスペクトログラムの一部にのみ参加し、限られた回数の視覚的注意を前提として、次にどこに出席するかを決定する、反復的な視覚的注意モデルに基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jun 2020 15:53:37 GMT)
Improving Image Captioning with Better Use of Captions [65.4] 本稿では,画像表現とキャプション生成の両方を強化するために,キャプションで利用可能なセマンティクスをよりよく探求するための新しい画像キャプションアーキテクチャを提案する。
我々のモデルはまず,弱教師付きマルチインスタンス学習を用いて,有益な帰納バイアスをもたらすキャプション誘導型視覚関係グラフを構築した。
生成期間中、このモデルは、単語とオブジェクト/述語タグのシーケンスを共同で予測するために、マルチタスク学習を用いた視覚関係をさらに取り入れる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jun 2020 14:10:47 GMT)
Enriching Large-Scale Eventuality Knowledge Graph with Entailment
Relations [59.6] 本稿では,事象間の関係をモデル化するスケーラブルな手法を提案する。
我々は,1000万の終末ノードと103万の終末エッジを持つ大規模終末包含グラフ(EEG)を構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jun 2020 15:22:03 GMT)
Network Moments: Extensions and Sparse-Smooth Attacks [59.2] ガウス入力を受ける小片方向線形(PL)ネットワーク(Affine,ReLU,Affine)の第1モーメントと第2モーメントの正確な解析式を導出する。
本研究では,新しい分散式を効率的に近似し,より厳密な分散推定を行うことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jun 2020 11:36:41 GMT)
Applications of Koopman Mode Analysis to Neural Networks [52.8] 我々は,ニューラルネットワークのトレーニング過程を,高次元の重み空間に作用する力学系と考える。
アーキテクチャに必要なレイヤ数を決定するために、Koopmanスペクトルをどのように利用できるかを示す。
また、Koopmanモードを使えば、ネットワークを選択的にプーンしてトレーニング手順を高速化できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jun 2020 11:00:04 GMT)
Motion Representation Using Residual Frames with 3D CNN [43.0] 本稿では,3D ConvNet の入力データとして残差フレームを利用した動画から動画の特徴を高速かつ効果的に抽出する方法を提案する。
従来の積み重ねられたRGBフレームを残留フレームに置き換えることで、トップ1の精度よりも35.6%と26.6%の改善点が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jun 2020 07:35:41 GMT)
A Light-Weighted Convolutional Neural Network for Bitemporal SAR Image
Change Detection [40.6] 計算と空間の複雑さを低減するために,軽量なニューラルネットワークを提案する。
提案するネットワークでは、通常の畳み込み層を、入力と出力の間に同じ数のチャネルを保持するボトルネック層に置き換える。
両時間SAR画像の4つのセット上で、重み付けされたニューラルネットワークを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jun 2020 02:40:04 GMT)
The Sample Complexity of Meta Sparse Regression [38.1] 本稿では,無限タスクによる疎線形回帰におけるメタラーニング問題に対処する。
T in O ((k log(p) ) /l ) タスクが全タスクの共通サポートを回復するのに十分であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jun 2020 18:35:21 GMT)
Additive Tree-Structured Covariance Function for Conditional Parameter
Spaces in Bayesian Optimization [34.9] 木構造関数への加法的仮定を一般化する。
パラメータ空間の構造情報と加法仮定をBOループに組み込むことで,取得関数を最適化する並列アルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jun 2020 11:21:55 GMT)
Fast and Accurate: Structure Coherence Component for Face Alignment [34.4] 顔のランドマーク間の関係を明示的に考慮する構造コヒーレンス成分を提案する。
我々のアプローチは特に、COFWデータセットとWFLWデータセットにおいて、驚くほど低い失敗率(0%と2.88%)をもたらす挑戦的なケースに対して堅牢である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jun 2020 02:52:29 GMT)
Deep Quaternion Features for Privacy Protection [34.2] 第四次評価ニューラルネットワーク(QNN)を構築するためにニューラルネットワークを改訂する手法を提案する。
QNNは入力情報を四元数値の特徴のランダムな位相に隠す。
QNNの出力精度は従来のニューラルネットワークと比較してわずかに低下する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jun 2020 09:37:52 GMT)
An Empirical Process Approach to the Union Bound: Practical Algorithms
for Combinatorial and Linear Bandits [34.1] 本稿では、信頼度と予算設定の固定化において、純探索線形帯域問題に対する近似アルゴリズムを提案する。
サンプルの複雑性がインスタンスの幾何でスケールし、アームの数に縛られた明示的な結合を避けるアルゴリズムを提供する。
また,固定予算設定における線形帯域幅に対する最初のアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jun 2020 00:56:33 GMT)
Rotation-Equivariant Neural Networks for Privacy Protection [32.4] 本稿では,従来のニューラルネットワークを回転同変ニューラルネットワーク(RENN)に書き換える手法を提案する。
RENNはd-aryベクトル/テンソルを特徴として使用し、各要素はd-ary数である。
RENNの出力精度は従来のニューラルネットワークと比較してわずかに低下するだけであり、計算コストは同型暗号よりも大幅に低い。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jun 2020 08:00:14 GMT)
The NYU-CUBoulder Systems for SIGMORPHON 2020 Task 0 and Task 2 [25.2] SIGMORPHON 2020 Task 0におけるNYU-CUBoulderシステムについて述べる。
前者は、レムマから形態的屈折を発生させ、対象形態を記述する形態的特徴の集合からなる。
後者は、原文のみから与えられた補題の集合に対するパラダイム全体を生成する必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jun 2020 15:41:58 GMT)
Scheduling Policy and Power Allocation for Federated Learning in NOMA
Based MEC [21.3] Federated Learning(FL)は、データ分散を維持しながらモデルを集中的にトレーニングできる、高度に追求された機械学習技術である。
重み付き和データレートを最大化するために、非直交多重アクセス(NOMA)設定を用いた新しいスケジューリングポリシーと電力割当方式を提案する。
シミュレーションの結果,提案手法は,NOMAベースの無線ネットワークにおいて高いFLテスト精度を実現するのに有効であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jun 2020 23:07:41 GMT)
Off-Policy Self-Critical Training for Transformer in Visual Paragraph
Generation [20.8] Transformerは現在、言語生成における最先端のSeq-to-seqモデルである。
本稿では,GRUに代表される行動ポリシーがサンプリングを行う,非政治的RL学習アルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは,視覚的段落生成における最先端性能を実現し,画像キャプションの結果を改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jun 2020 05:10:17 GMT)
Subspace Clustering for Action Recognition with Covariance
Representations and Temporal Pruning [20.7] 本稿では、骨格データから、どのアクションがトリミングシーケンスで表示されるかの分類として定義される人間の行動認識の問題に取り組む。
本研究では,行動の識別性を高めるために共分散行列を利用する新しいサブスペースクラスタリング法と,データの時間次元をよりよく扱えるタイムスタンプ・プルーニング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jun 2020 14:44:03 GMT)
Lyric Video Analysis Using Text Detection and Tracking [20.7] 歌詞ビデオ中の歌詞の認識と追跡を試みる。
歌詞ビデオの主な特徴は、歌詞の単語が音楽と同期してフレームに表示されることである。
歌詞の認識と追跡の難しさは、しばしば装飾され、幾何学的に歪められていることである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jun 2020 22:57:09 GMT)
Local Facial Makeup Transfer via Disentangled Representation [18.3] そこで本稿では,顔画像の個人識別,リップメイクスタイル,アイメイクスタイル,フェイスメイクスタイルの4つの独立したコンポーネントに分割する,新しい対向ディエンタングネットワークを提案する。
我々の手法は、最先端の手法と比較して、より現実的で正確なメイク転送結果を生み出すことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jun 2020 01:22:02 GMT)
VAEM: a Deep Generative Model for Heterogeneous Mixed Type Data [16.0] VAEMは2段階的に訓練された深層生成モデルである。
VAEMは、深層生成モデルをうまく展開できる現実世界のアプリケーションの範囲を広げることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jun 2020 23:47:32 GMT)
Spatio-Temporal Tensor Sketching via Adaptive Sampling [15.6] 適応型サンプリングを用いてテンソルスライスを時間的ストリーミング形式で圧縮する新しいテンソル分解フレームワークであるSkeTenSmoothを提案する。
ニューヨーク市のYellow Taxiデータによる実験によると、SkeTenSmoothはメモリコストとランダムサンプリング率を大幅に削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jun 2020 23:55:10 GMT)
Digital personal health libraries: a systematic literature review [15.4] 本稿では,デジタル・パーソナル・ヘルス・ライブラリ(PHL)の開発に関する最近の文献について述べる。
多様な臨床専門分野における消費者健康情報学の潜在的な応用に関する洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jun 2020 01:11:38 GMT)
Automated Optical Multi-layer Design via Deep Reinforcement Learning [8.1] 我々は、シーケンス生成問題として多層光学設計タスクをフレーム化する。
光層配列を効率的に生成するディープシーケンス生成ネットワークを提案する。
提案手法は,近似ポリシ最適化を用いて深部シーケンス生成ネットワークを訓練し,所望の特性を持つ多層構造を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jun 2020 23:41:48 GMT)
Unsupervised Learning of Deep-Learned Features from Breast Cancer Images [7.7] 胸部浸潤癌(BRCA)全スライド画像における癌検出のための教師なし学習手法を提案する。
提案手法は完全に自動化されており、教師なし学習手順において人間の関与を必要としない。
本稿では,スライド画像全体において,グループに関連するすべての領域をマッピングする関連グループをユーザが選択できるようにするプロトタイプアプリケーションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jun 2020 16:38:36 GMT)
The Gaussian Transform [5.2] 本稿では,ガウス変換(Gaussian transform, GT)を提案する。
GT は与えられたデータセット上の新しい距離関数(GT 距離)を、データセットを個々の点にローカライズして得られるガウス密度推定値との $ell2$-Wasserstein 距離を計算することによって生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jun 2020 02:53:45 GMT)
On Aggregation in Ensembles of Multilabel Classifiers [4.8] 予測と組み合わせ (PTC) と合成と予測 (CTP) は, マルチラベル分類をアンサンブルする2つの主要なアプローチである。
PTCは非分解不能な損失に対してより良い選択であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jun 2020 21:43:24 GMT)
Verifying Individual Fairness in Machine Learning Models [4.3] 我々は、構造化されたデータを扱う決定モデルが、個別の公平性を持つかどうかという問題を考察する。
我々の目的は、与えられたモデルの個々人の公正性を証明するための検証器を構築することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jun 2020 08:37:54 GMT)
An Opportunistic Bandit Approach for User Interface Experimentation [4.2] 実際のオンライン小売データを用いて,実験をできるだけ安価に行えるようにするために,オポチュニスティックな帯域幅が有効であることを示す。
我々は,コストのかかる探索を緩和し,余分な文脈情報を提供することで,重大な後悔の軽減を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jun 2020 18:43:06 GMT)
A Modular Hybridization of Particle Swarm Optimization and Differential
Evolution [3.9] 本稿では,各アルゴリズムをモジュール化し,その変種を対応するモジュールの異なる選択肢として組み込むことにより,PSOやDEの変種を組み合わせることを提案する。
結果として、PSODEと呼ばれる新しいハイブリダイゼーションは、両側から最新の変種の大半を包含する。
より詳しくは、既存のPSO-とDEアルゴリズムから派生した16種類の変分演算子について考察し、4つの異なる選択演算子と組み合わせることで、ハイブリダイゼーションフレームワークが800個の新しいアルゴリズムを生成できるようにする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jun 2020 19:32:25 GMT)
Generalized Zero and Few-Shot Transfer for Facial Forgery Detection [3.8] フォージェリ検出の文脈でゼロおよび少数ショット転送の問題に対処する新しいトランスファー学習手法を提案する。
従来の分類や最先端のドメイン適応/ファウショット学習手法と比較して,この学習戦略は驚くほど効果的である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jun 2020 18:10:52 GMT)
Cyber Security in the Age of COVID-19: A Timeline and Analysis of
Cyber-Crime and Cyber-Attacks during the Pandemic [3.0] 本稿では、サイバー犯罪の観点から、新型コロナウイルスのパンデミックを分析した。
パンデミックの間に世界中で経験されたサイバー攻撃の幅を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jun 2020 22:53:47 GMT)
Methodology for Building Synthetic Datasets with Virtual Humans [1.6] 大規模なデータセットは、ディープニューラルネットワークの改善、ターゲットトレーニングに使用することができる。
特に,100の合成IDからなるデータセットにまたがる複数の2次元画像のレンダリングに3次元形態素顔モデルを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jun 2020 10:29:36 GMT)
Kiwifruit detection in challenging conditions [1.4] 本稿では,厳しい照明条件下でキウイフルーツを検出するための2つの新しい画像推定手法を用いたセマンティックセグメンテーション手法を提案する。
異なる照明条件下でのキウイフルーツの3次元実空間画像集合を用いて,提案システムの性能評価を行った。
全体的なアプローチは、すべての照明条件で87.0%の非閉塞キウイフルーツ、30.0%の非閉塞キウイフルーツを検出できることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jun 2020 07:35:57 GMT)
On Sampling and Inference using Quantum Algorithms [1.2] 量子コンピュータは、ギブスサンプリングとマルコフネットワーク上の関連する推論を効果的に扱うために投影される。
我々は、量子アニーリングと量子近似最適化アルゴリズムに基づくサンプリングの2つの一般的なパラダイムを用いて、広範囲なシミュレーションによって得られたいくつかの結果と観察を捉えた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jun 2020 11:33:03 GMT)
A Data-driven Market Simulator for Small Data Environments [0.6] ニューラルネットワークに基づくデータ駆動市場シミュレーションは、金融時系列をモデリングする新しいフレキシブルな方法を公開する。
本稿では,財務時系列のエンコーディングと評価を行う強力な方法として,大まかなパスパースペクティブと擬似変分自動エンコーダフレームワークが組み合わさった方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jun 2020 14:04:21 GMT)
Hierarchical Reinforcement Learning for Deep Goal Reasoning: An
Expressiveness Analysis [0.5] 我々は、h-DQNで解決できないタスクを示し、この種の階層的フレームワーク(HF)の限界を実証する。
本稿では、リカレントニューラルネットワークをメタレベルで利用するアーキテクチャを一般化した、リカレント階層フレームワーク(RHF)について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jun 2020 03:29:05 GMT)
Electoral David vs Goliath: How does the Spatial Concentration of
Electors affect District-based Elections? [0.5] 行政機関内の各地区に「席」がある地区ベースの選挙。
各選挙区では、最大得票数の候補者が各選挙区に当選する。
選挙人の位置と地区の境界は、たとえ異なる政党の支持比率が変わらないとしても、選挙結果に深刻な影響を及ぼす可能性がある。
このことは、地区が再選されるか、選挙人が特定の政党の議席を最大化するために移動されるかについて、かなりの量の研究につながっている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jun 2020 18:17:57 GMT)
A blindspot of AI ethics: anti-fragility in statistical prediction [0.5] 我々は、現在の議論で見過ごされているという、AI倫理の課題に課題を提起することを目指している。
私たちは、短期的な目的によって推進され、エラーを避けるために最適化された、現在支配的なAIシステムの過剰使用が、真の進歩に必要な多様性と柔軟性を失う社会につながることを恐れています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jun 2020 14:46:55 GMT)
Thouless Energy Challenges Thermalization on the Ergodic Side of the
Many-Body Localization Transition [0.0] 乱れたハイゼンベルク量子スピン鎖における多体局在遷移のエルゴード側について検討する。
遠距離スペクトル統計および全運動量分布変動のパワースペクトルから抽出されたThoulessエネルギーは、熱化を保証するのに十分な大きさではないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jun 2020 09:12:43 GMT)
Rotation Invariant Deep CBIR [0.0] 本稿では,CBIR特徴抽出モデルとともに深層学習方向角検出モデルを導入することにより,回転不変CBIRシステムを構築する新しい手法を提案する。
また、この回転不変な深部CBIRは、大規模データセットから画像をリアルタイムに取得できることを強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jun 2020 21:09:31 GMT)
Perspective Texture Synthesis Based on Improved Energy Optimization [0.0] 本稿では、視点テクスチャを合成するための新しい例に基づく、特にエネルギー最適化に基づくアルゴリズムを提案する。
より高速な合成と高品質を実現するために、2つの側面から改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jun 2020 17:12:58 GMT)
Patch Based Classification of Remote Sensing Data: A Comparison of
2D-CNN, SVM and NN Classifiers [0.0] パッチベースのSVMとNNの性能と,2D-CNNと完全連結層からなるディープラーニングアルゴリズムの性能を比較した。
両方のデータセットによる結果は、パッチベースのSVMとNNの有効性を示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jun 2020 11:07:37 GMT)
Missing Features Reconstruction Using a Wasserstein Generative
Adversarial Imputation Network [0.0] 特徴再構成における生成モデルと非生成モデルの使用について実験的に検討した。
任意条件付き生成オートエンコーダ(VAEAC)とGAIN(Generative Adversarial Imputation Network)を生成モデルの代表として研究した。
WGAIN を GAIN のワッサースタイン修飾法として導入し,欠損度が 30% 以下である場合に最も優れた計算モデルであることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jun 2020 11:53:55 GMT)
Measuring Performance of Generative Adversarial Networks on Devanagari
Script [0.0] 本稿では,GAN(Generative Adversarial Networks)の実装例として,有名なMNISTデータセットを用いる。
本論文では手書き文字を使用する標準的な経路ではなく,より複雑な構造を持つデバナガリ文字を用いる。
生成モデルの性能を判断する従来の方法がないため、GANモデルの出力を判断する3つの追加の分類器が構築された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jun 2020 10:20:51 GMT)
Master equation for multilevel interference in a superradiant medium [0.0] 我々は,個々の散乱体を賭ける多層干渉を含む超ラジカル媒質のマスター方程式を導出する。
この導出はボルン=マルコフ近似に依拠し、粗粒形式を実装している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jun 2020 10:29:32 GMT)
Labeling Explicit Discourse Relations using Pre-trained Language Models [0.0] 最先端のモデルは手作りの機能を使ってFスコアの45%をわずかに上回っている。
事前訓練された言語モデルは、微調整された場合、言語的特徴を置き換えるのに十分強力であることがわかった。
言語的な特徴を使わずに、モデルが知識集約型モデルより優れているのは、これが初めてである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jun 2020 17:18:01 GMT)
Human Emotion Detection from Audio and Video Signals [0.0] 機械が人間の感情を理解し、それに従って行動する能力は、今日の世界に対する大きな関心の1つとなっている。
このモデルは、問題を起こし、それを表現できないユーザベースを明示的に対象とします。
また、このモデルの音声処理技術は、映像品質が劣る場合や、その逆の場合の感情を推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jun 2020 18:36:23 GMT)
Emergent cooperation through mutual information maximization [0.0] 協調型マルチエージェントシステムの設計のための分散型深層強化学習アルゴリズムを提案する。
このアルゴリズムは、高度に相関した行動が協調システムの特徴であるという仮説に基づいている。
エージェント間の相互情報の相互作用は、社会的ジレンマにおける協調の出現を促進すると結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jun 2020 11:15:55 GMT)
Deep Image Orientation Angle Detection [0.0] 本稿では,CNNと特別にアングル用に設計されたカスタム損失関数の組み合わせが,最先端の成果につながることを示す。
これは、任意の程度(0から360度)の任意の画像または文書の向き角を推定することを含む。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jun 2020 14:24:18 GMT)
Circuit implementation of bucket brigade qRAM for quantum state
preparation [0.0] [1]で最初に提案されたバケットブリガドqRAMの回路実装を構築する方法について説明する。
古典的なデータで使用されるこのqRAMモデルは、量子アクセス可能なデータ構造 [2] と組み合わされ、任意の量子状態を繰り返し準備することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jun 2020 10:46:00 GMT)
AnalogNet: Convolutional Neural Network Inference on Analog Focal Plane
Sensor Processors [0.0] アナログ平面センサプロセッサ(FPSP)と呼ばれるユニークな種類のデバイスの性能を利用した高速でエネルギー効率の良い畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アーキテクチャを提案する。
センサアレイが収集したデータを別のプロセッサに送信して処理する従来のビジョンシステムとは異なり、FPSPは撮像装置自体でデータを処理できる。
提案するアーキテクチャはAnalogNetと呼ばれ,MNISTの手書き文字認識タスクにおいて,1フレームあたり0.7mJの速度で96.9%の精度で動作可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jun 2020 17:19:36 GMT)
Achieving Better Kinship Recognition Through Better Baseline [0.0] 本稿では,RetinaFaceに基づく親族検索と自動親族認識タスクのための新しいベースラインを提案する。
我々は,近年のRecognizing Families In the Wild Data Challengeにおいて,2トラックで最先端のパフォーマンスを実現するパイプラインを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jun 2020 08:40:53 GMT)