There is only one time [110.8] 私たちは、この「時間」と呼ばれるものを認識できるように、物理的なシステムの絵を描きます。
第一の場合ではシュル・オーディンガー方程式、第二の場合ではハミルトン方程式を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 09:54:46 GMT)
Active Model Estimation in Markov Decision Processes [108.5] マルコフ決定過程(MDP)をモデル化した環境の正確なモデル学習のための効率的な探索の課題について検討する。
マルコフに基づくアルゴリズムは,本アルゴリズムと極大エントロピーアルゴリズムの両方を小サンプル方式で上回っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 20:39:45 GMT)
Feature Alignment and Restoration for Domain Generalization and
Adaptation [93.4] クロスドメイン機能アライメントは、ドメイン不変表現を学ぶために、異なるドメインの特徴分布を抽出するために広く研究されてきた。
本稿では,FAR(Feature Alignment and Restoration)と呼ばれる統合フレームワークを提案する。
複数の分類ベンチマークの実験は、ドメインの一般化と教師なしドメインの適応の両方のためのFARフレームワークの性能と強力な一般化を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 05:08:13 GMT)
Don't Wait, Just Weight: Improving Unsupervised Representations by
Learning Goal-Driven Instance Weights [92.2] 自己教師付き学習技術は、役に立たないデータから有用な表現を学習することで、パフォーマンスを向上させることができる。
ベイジアンのインスタンスの重み付けを学習することで、下流の分類精度を向上させることができることを示す。
本研究では,STL-10 と Visual Decathlon の自己教師型回転予測タスクを用いて,BetaDataWeighter の評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 15:59:32 GMT)
A Diffusion Theory For Deep Learning Dynamics: Stochastic Gradient
Descent Exponentially Favors Flat Minima [91.1] グラディエントDescent (SGD) は, 鋭いミニマよりも指数関数的に平坦なミニマを好んでいる。
また、小さな学習率か大規模なバッチトレーニングのどちらかが、ミニマから逃れるために指数関数的に多くのイテレーションを必要とすることも明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 03:52:54 GMT)
Global Image Sentiment Transfer [90.3] 提案するフレームワークは,参照画像検索ステップとグローバル感情伝達ステップから構成される。
検索した参照画像は、知覚的損失に基づいてアルゴリズムに対してより内容に関連がある。
提案した感情伝達アルゴリズムは、入力画像のコンテンツ構造を確実に保ちながら、画像の感情を伝達することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 03:22:25 GMT)
HNHN: Hypergraph Networks with Hyperedge Neurons [90.2] HNHNはハイパーグラフ畳み込みネットワークであり、ハイパーノードとハイパーエッジの両方に非線形活性化関数が適用される。
実世界のデータセットの分類精度と速度の両面でのHNHNの性能向上を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 14:08:32 GMT)
Fast Mixing of Multi-Scale Langevin Dynamics under the Manifold
Hypothesis [85.7] 我々は,Langevin次元のアルゴリズムによって,より小さなデータに依存する時間を大幅に短縮できることを示す。
第二に、サンプリング空間の高さはランゲヴィン・ダイナミクスの性能を著しく損なう。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 19:54:55 GMT)
Rapid Structural Pruning of Neural Networks with Set-based Task-Adaptive
Meta-Pruning [83.6] 既存のプルーニング技術に共通する制限は、プルーニングの前に少なくとも1回はネットワークの事前トレーニングが必要であることである。
本稿では,ターゲットデータセットの関数としてプルーニングマスクを生成することにより,大規模な参照データセット上で事前訓練されたネットワークをタスク適応的にプルークするSTAMPを提案する。
ベンチマークデータセット上での最近の先進的なプルーニング手法に対するSTAMPの有効性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 10:57:43 GMT)
On the interaction between supervision and self-play in emergent
communication [82.3] 本研究は,2つのカテゴリの学習信号と,サンプル効率の向上を目標とする学習信号の関係について検討する。
人間のデータに基づく教師付き学習による初等訓練エージェントが,自己演奏が会話に優れていることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 20:48:08 GMT)
Self-supervised Video Object Segmentation [76.8] 本研究の目的は、半教師付きビデオオブジェクトセグメンテーション(高密度トラッキング)の解決を目的とした自己教師付き表現学習である。
i) 従来の自己教師型アプローチを改善すること、(ii) オンライン適応モジュールによる自己教師型アプローチの強化により、空間的時間的不連続性によるトラッカーのドリフトを緩和すること、(iv) DAVIS-2017とYouTubeの自己教師型アプローチで最先端の結果を示すこと、などが提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 17:55:59 GMT)
Facial Expression Editing with Continuous Emotion Labels [76.4] 深層生成モデルは、自動表情編集の分野で素晴らしい成果を上げている。
連続した2次元の感情ラベルに従って顔画像の表情を操作できるモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 13:03:02 GMT)
MotioNet: 3D Human Motion Reconstruction from Monocular Video with
Skeleton Consistency [72.8] モノクロビデオから3次元人間の骨格の動きを直接再構成するディープニューラルネットワークであるMotioNetを紹介した。
本手法は,動作表現を完全かつ一般的に使用するキネマティックスケルトンを直接出力する最初のデータ駆動型手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 08:50:09 GMT)
Density of States Estimation for Out-of-Distribution Detection [69.9] DoSEは状態推定器の密度である。
我々は、他の教師なしOOD検出器に対するDoSEの最先端性能を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 18:03:00 GMT)
Contextuality scenarios arising from networks of stochastic processes [68.8] 経験的モデルは、その分布が X 上の合同分布を極小化することができなければ文脈的と言える。
我々は、多くのプロセス間の相互作用という、文脈的経験的モデルの異なる古典的な源泉を示す。
長期にわたるネットワークの統計的挙動は、経験的モデルを一般的な文脈的かつ強い文脈的にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 16:57:52 GMT)
Object Tracking through Residual and Dense LSTMs [68.0] LSTM(Long Short-Term Memory)リカレントニューラルネットワークに基づくディープラーニングベースのトラッカーが、強力な代替手段として登場した。
DenseLSTMはResidualおよびRegular LSTMより優れ、ニュアンセに対する高いレジリエンスを提供する。
ケーススタディは、他のトラッカーの堅牢性を高めるために残差ベースRNNの採用を支援する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 08:20:17 GMT)
Students Need More Attention: BERT-based AttentionModel for Small Data
with Application to AutomaticPatient Message Triage [65.7] BioBERT (Bidirectional Representations from Transformers for Biomedical Text Mining) に基づく新しいフレームワークを提案する。
LESA-BERTと呼ぶBERTの各層にラベル埋め込みを導入し、(ii)LESA-BERTを小さな変種に蒸留することにより、小さなデータセットで作業する際のオーバーフィッティングとモデルサイズを低減することを目指す。
アプリケーションとして,本フレームワークを用いて,患者ポータルメッセージトリアージのモデルを構築し,メッセージの緊急度を非緊急度,中度度,緊急度という3つのカテゴリに分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 03:39:00 GMT)
Robust Spammer Detection by Nash Reinforcement Learning [64.8] 我々は,スパマーとスパム検知器が互いに現実的な目標を競うミニマックスゲームを開発する。
提案アルゴリズムは,スパマーが混在するスパマーが実用目標を達成するのを確実に防止できる平衡検出器を確実に見つけることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 23:10:49 GMT)
Collective radiation from distant emitters [63.4] 放射界のスペクトルは、標準超輝度を超えた直線幅の拡大のような非マルコフ的特徴を示すことを示す。
本稿では,超伝導回路プラットフォームにおける概念実証実装について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 19:03:52 GMT)
Modeling Global and Local Node Contexts for Text Generation from
Knowledge Graphs [63.1] 最近のグラフ・トゥ・テキストモデルでは、グローバル・アグリゲーションまたはローカル・アグリゲーションを使用してグラフベースのデータからテキストを生成する。
本稿では,グローバルなノードコンテキストとローカルなノードコンテキストを組み合わせた入力グラフを符号化するニューラルモデルを提案する。
われわれのアプローチは、2つのグラフからテキストへのデータセットに大きな改善をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 16:34:10 GMT)
Effective Version Space Reduction for Convolutional Neural Networks [61.8] アクティブラーニングでは、サンプリングバイアスは深刻な矛盾問題を引き起こし、アルゴリズムが最適な仮説を見つけるのを妨げる可能性がある。
本稿では,畳み込みニューラルネットワークを用いた能動学習について,バージョン空間削減の原理的レンズを用いて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 17:40:03 GMT)
SGD with shuffling: optimal rates without component convexity and large
epoch requirements [60.7] 我々はRandomShuffle(各エポックの開始時のシャッフル)とSingleShuffle(1回だけシャッフル)を考える。
我々はこれらのアルゴリズムの最小収束速度をポリログ係数ギャップまで確立する。
我々は、すべての先行芸術に共通する欠点を取り除くことにより、RandomShuffleの厳密な収束結果をさらに強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 03:42:32 GMT)
Deep Negative Volume Segmentation [60.4] 対象物を取り囲むすべての組織間で空の空間を分割する3Dセグメント化タスクに対する新しい角度を提案する。
我々のアプローチは骨分割のためのV-Netを含むエンドツーエンドパイプラインである。
顎顔面領域の専門医が注釈を付した50名の患者データセットにおけるCTスキャンの考え方を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 16:55:23 GMT)
ReCO: A Large Scale Chinese Reading Comprehension Dataset on Opinion [58.1] 本稿では,オピニオン上の中国語読解データセットであるReCOについて述べる。
ReCOの質問は、商用検索エンジンに発行された意見に基づくクエリである。
この通路は、検索した文書から支持スニペットを抽出するクラウドワーカーによって提供される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 11:18:26 GMT)
Text Recognition in Real Scenarios with a Few Labeled Samples [55.1] Scene Text Recognition (STR) はコンピュータビジョン分野におけるホットな研究テーマである。
本稿では,数ショットの逆数列領域適応 (FASDA) を用いて構築シーケンスを適応する手法を提案する。
我々のアプローチは、ソースドメインとターゲットドメインの間の文字レベルの混乱を最大化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 13:03:01 GMT)
Sample Complexity Bounds for 1-bit Compressive Sensing and Binary Stable
Embeddings with Generative Priors [52.1] 生成モデルを用いた圧縮センシングの進歩により, 生成モデルを用いた1ビット圧縮センシングの問題点を考察した。
まずノイズのない1ビット測定を考察し, ガウス測度に基づく近似回復のためのサンプル複雑性境界を提供する。
また,リプシッツ連続生成モデルを用いた1ビット圧縮センシングにも有効であることを示すため,評価誤差と雑音に対する再構成の堅牢性を示すBinary $epsilon$-Stable Embedding特性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 04:57:09 GMT)
Algorithms and SQ Lower Bounds for PAC Learning One-Hidden-Layer ReLU
Networks [48.3] ガウス境界の下で, 1層ReLUネットワークを$k$の隠れ単位で学習する問題をmathbbRd$で研究する。
正の係数の場合、この学習問題の初回アルゴリズムを$k$から$tildeOOmega(sqrtlog d)$まで与える。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 17:53:54 GMT)
Learning Texture Transformer Network for Image Super-Resolution [47.9] 画像超解像のためのテクスチュアトランスフォーマネットワーク(TTSR)を提案する。
TTSRは画像生成タスクに最適化された4つの近縁なモジュールで構成されている。
TTSRは、定量評価と定性評価の両方において最先端のアプローチよりも大幅に改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 12:19:51 GMT)
Soft Threshold Weight Reparameterization for Learnable Sparsity [46.4] 本稿では,ソフトスレッショルド演算子の推論重みに対する新しい利用法STRを提案する。
STRはプルーニング閾値を学習しながらスペーサを円滑に誘導し、不均一なスペーサ性予算を得る。
提案手法は,CNNの非構造的間隔に対する最先端の精度(ImageNet-1K上のResNet50とMobileNetV1)を実現し,FLOPを最大50%削減する一様でない予算を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 23:37:12 GMT)
Pixel-BERT: Aligning Image Pixels with Text by Deep Multi-Modal
Transformers [46.3] 我々はPixel-BERTを提案し,画像画素とテキストとの整合性を深層マルチモーダル変換器で学習し,視覚と言語の埋め込みを共同で学習する。
私たちのアプローチでは、VQA(Visual Question Answering)、画像テキスト検索、Natural Language for Visual Reasoning for Real(NLVR)など、下流タスクの最先端技術を実現しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 09:09:22 GMT)
MultiImport: Inferring Node Importance in a Knowledge Graph from
Multiple Input Signals [44.5] 複数の入力信号が与えられた場合、知識グラフ(KG)においてノードの重要性を推測するにはどうすればよいか?
本稿では,複数重なりうる入力信号から遅延ノードの重要性を推定する,エンドツーエンドモデルであるMultiImportを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 04:17:06 GMT)
Differentially Private Convex Optimization with Feasibility Guarantees [44.4] 本稿では,凸最適化問題を解くための新しい微分プライベートフレームワークを開発する。
提案するフレームワークは、期待される最適性損失と最適化結果のばらつきの間のトレードオフを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 15:30:52 GMT)
Generative Sparse Detection Networks for 3D Single-shot Object Detection [43.9] 3Dオブジェクト検出は、ロボット工学や拡張現実など多くの有望な分野に適用可能であるため、広く研究されている。
しかし、3Dデータのまばらな性質は、このタスクに固有の課題をもたらしている。
本稿では,完全畳み込み単一ショットスパース検出ネットワークであるGenerative Sparse Detection Network (GSDN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 15:54:24 GMT)
Adaptive Reward-Poisoning Attacks against Reinforcement Learning [43.1] 強化学習に対する報奨攻撃では、攻撃者は各ステップで環境報酬$r_t$を$r_t+delta_t$に摂動することができる。
穏やかな条件下では、アダプティブアタックは状態空間サイズ$|S|$のステップで悪質なポリシーを達成できることを示す。
また,攻撃者は最先端の深層RL技術を用いて効果的な報酬中毒攻撃を発見できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 21:02:31 GMT)
Adversarial Camouflage: Hiding Physical-World Attacks with Natural
Styles [40.6] そこで我々は,人間の観察者にとって正当な自然スタイルへの,工芸とカモフラージュの物理世界敵の新たなアプローチを提案する。
emphAdvCamは、ディープラーニングシステムによって個人情報が検出されるのを防ぐためにも使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 05:15:12 GMT)
Machine Learning in Heliophysics and Space Weather Forecasting: A White
Paper of Findings and Recommendations [38.5] このワークショップの目的は、ヘリオフィジカルにおけるデータ分析、モデリング、予測のための機械学習および/またはディープラーニング技術の適用の進展と展望を議論することであった。
議論の結果は、参加者が同意した推奨事項のトップレベルリストも含む、このホワイトペーパーにまとめられている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 13:24:04 GMT)
Information Theoretic Regret Bounds for Online Nonlinear Control [35.5] 未知の非線形力学系における逐次制御の問題について検討する。
この枠組みは、離散的かつ連続的な制御入力と非滑らかで微分不可能な力学を許容する一般的な設定を与える。
実験により, 非線形制御タスクへの応用を実証し, モデル力学の学習における探索の利点を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 17:46:48 GMT)
Efficient Sampling-Based Maximum Entropy Inverse Reinforcement Learning
with Application to Autonomous Driving [35.4] 本稿では,効率的なサンプリングに基づく最大エントロピー逆強化学習(IRL)アルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは,非対話的シナリオと対話的シナリオの両方を含む実運転データに基づいて評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 01:41:13 GMT)
Adding A Filter Based on The Discriminator to Improve Unconditional Text
Generation [35.1] 最大最大推定(MLE)で訓練された自己回帰言語モデル(ALM)は、無条件テキスト生成で広く使用されている。
露出バイアスのため、生成されたテキストは依然として品質と多様性の低下に悩まされている。
いくつかの研究は、判別器がこの相違を検知できることを示している。
識別器と同じ入力を持つフィルタを追加することで,新しいメカニズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 04:59:43 GMT)
Exact Support Recovery in Federated Regression with One-shot
Communication [31.1] フェデレーション学習は、分散コンピューティング、データオーナシップ、プライバシといった課題に対処するためのフレームワークを提供する。
正確なサポートを計算するために,集中型サーバとのワンショット通信しか必要としない単純な通信アルゴリズムを提供する。
本手法では,クライアントが任意の最適化問題を解く必要はなく,計算能力の低いデバイスでも実行可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 19:48:39 GMT)
An Improved Semi-Supervised VAE for Learning Disentangled
Representations [29.4] ラベルの置き換えを意味する別の監督源を導入します。
トレーニング中は、データポイントに関連付けられた推論された表現を、いつでもその接地的表現に置き換える。
我々の拡張は、理論的には、半教師付き非絡み合い学習の一般的な枠組みに着想を得たものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 18:20:10 GMT)
Game Theory on the Ground: The Effect of Increased Patrols on Deterring
Poachers [27.5] 実世界の密猟データに測定可能な抑止効果を示す。
1つの地域でのパトロールの増加は次のタイミングで密猟を阻止するが、密猟者は隣の地域に移動する。
本研究は,現実的なゲーム理論における敵のモデル化方法についてのガイダンスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 16:40:10 GMT)
Bayesian Quadrature Optimization for Probability Threshold Robustness
Measure [23.4] 多くの製品開発問題において、製品の性能は設計パラメータと環境パラメータと呼ばれる2種類のパラメータによって管理される。
本稿では、この実践的問題をアクティブラーニング(AL)問題として定式化し、理論的に保証された性能を持つ効率的なアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 03:17:10 GMT)
Reparameterizing Mirror Descent as Gradient Descent [23.0] 一部の小さなネットワークでは、ターゲットがスパースである場合、ミラー降下更新はより効果的に学習される。
パラメータセットの勾配降下更新としてミラー降下更新を行うための一般的なフレームワークを提案する。
離散バージョンが連続したバージョンを密に追跡する一般的な基準を見つけることは、いまだに興味深いオープンな問題である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 22:38:47 GMT)
Bayesian Neural Networks: An Introduction and Survey [22.0] 本稿ではベイズニューラルネットワーク(BNN)とその実装に関する基礎研究を紹介する。
異なる近似推論法を比較し、将来の研究が現在の手法でどのように改善されるかを強調するために使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 06:30:15 GMT)
Principled learning method for Wasserstein distributionally robust
optimization with local perturbations [21.6] ワッサーシュタイン分布論的ロバスト最適化(WDRO)は、実験データ分布近傍の局所的な最悪のリスクを最小限に抑えるモデルを学習しようとする。
本稿では,新しい近似定理に基づく最小化器を提案し,それに対応するリスク一貫性結果を提供する。
提案手法は,ノイズのあるデータセットのベースラインモデルよりも精度が高いことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 16:57:28 GMT)
A Complete Characterization of Projectivity for Statistical Relational
Models [20.8] 本稿では,射影関係モデルのクラスを正確に対応付ける,有向潜在変数モデルのクラスを導入する。
また、与えられた大きさ-$k$構造上の分布が、より大きい大きさ-$n$構造における大きさ-$k$部分構造の統計周波数分布であるときの特性も得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 11:44:16 GMT)
Revisiting Loss Modelling for Unstructured Pruning [19.9] 非構造化プルーニング手法は、予測精度を維持しながら、メモリフットプリントと計算コストを削減することを目的としている。
未構造化プルーニングにおける損失モデリングを再考し、プルーニングステップの局所性を確保することの重要性を示す。
そこで本研究では,従来のネットワーク関数の保存性の向上が,微調整後のネットワークの動作性の向上に必ずしも寄与しないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 14:08:51 GMT)
Graph Neural Networks in TensorFlow and Keras with Spektral [18.5] Spektralは、グラフニューラルネットワークを構築するためのオープンソースのPythonライブラリである。
メッセージパッシングやプール演算子など,グラフの深層学習のための多数のメソッドを実装している。
絶対的な初心者や専門的なディープラーニング実践者にも適しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 10:56:22 GMT)
Classification with Quantum Machine Learning: A Survey [17.6] 我々は古典的機械学習(ML)と量子情報処理(QIP)を組み合わせることで、量子世界における量子機械学習(QML)と呼ばれる新しい分野を構築する。
本稿では,量子機械学習(QML)の最先端技術に関する包括的調査を提示し,要約する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 14:05:31 GMT)
A Self-Attention Network based Node Embedding Model [17.1] 新規な教師なし埋め込みモデルであるSANNEを提案する。
我々のSANNEは、現在のノードだけでなく、新しく見つからないノードにも、プラルーシブルな埋め込みを生成することを目的としています。
実験の結果,提案したSANNEはノード分類タスクの最先端結果が得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 09:46:10 GMT)
C-SURE: Shrinkage Estimator and Prototype Classifier for Complex-Valued
Deep Learning [15.9] 複素数値データの多様体上でのJS推定器の非バイアスリスク推定(SURE)であるC-SUREを提案する。
C-SUREはSurRealより正確で頑健であり、同じプロトタイプ分類器の場合、収縮推定器はMLEよりも常に優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 20:02:20 GMT)
On the Ability of a CNN to Realize Image-to-Image Language Conversion [14.6] 韓国のハングル文字の画像を音素のラテン文字と同等の画像に変換することで,この課題に対処する新しいネットワークを提案する。
提案するネットワークの結果から,画像から画像への変換が可能であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 14:54:42 GMT)
An Online Algorithm for Computation Offloading in Non-Stationary
Environments [12.8] 計算タスクをアウトソーシングするユーザ機器に複数のサーバが利用可能なタスクオフロードシナリオにおいて,レイテンシの問題を考慮する。
無線リンクの時間的動的性質と計算資源の可用性を考慮し、サーバ選択をマルチアームバンディット(MAB)問題としてモデル化する。
本研究では,不確実性に直面した楽観主義の原理に基づく新しいオンライン学習アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 07:00:47 GMT)
Semantic Features Aided Multi-Scale Reconstruction of Inter-Modality
Magnetic Resonance Images [12.4] 本稿では,エンコーダデコーダアーキテクチャを用いて,T1W画像からT2W画像を再構成する,新しいディープ・ネットワーク・ベース・ソリューションを提案する。
提案した学習は,2方向の強調値と画像の勾配を持つマルチチャネル入力を用いて,意味的特徴によって支援される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 19:53:50 GMT)
FDFlowNet: Fast Optical Flow Estimation using a Deep Lightweight Network [12.2] 我々はFDFlowNet(fast Deep Flownet)と呼ばれるリアルタイム光フロー推定のための軽量で効果的なモデルを提案する。
我々は、PWC-Netの約2倍の速度で、挑戦的なKITTIとSintelベンチマークにおいて、より良い、あるいは同様の精度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 14:01:01 GMT)
Active Learning for Identification of Linear Dynamical Systems [12.1] アルゴリズムが達成した有限時間境界推定率を示す。
そこで本研究では,ノイズを発生させることによって得られるオーバレートを,アルゴリズムが確実に改善する事例をいくつか分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 15:57:48 GMT)
Split to Be Slim: An Overlooked Redundancy in Vanilla Convolution [11.7] 我々は、類似したパターンを許容するが、少ない計算を必要とする機能を実現するために、textbfsplitベースのtextbfconvolutional Operation(SPConv)を提案する。
我々は,SPConvを装備したネットワークが,GPU上での精度と推論時間の両方において,最先端のベースラインを一貫して上回っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 09:08:51 GMT)
Information-theoretic User Interaction: Significant Inputs for Program
Synthesis [11.5] 重要質問問題を導入し、一般には困難であることを示す。
我々はその問題を解決するための情報理論の欲求的アプローチを開発する。
対話型プログラム合成の文脈では、上記の結果を用いてプログラム学習者を開発する。
私たちのアクティブな学習者は、偽陰性と偽陽性をトレードオフし、現実のデータセット上で少数の反復に収束することができます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 21:46:40 GMT)
Disentangled Sticky Hierarchical Dirichlet Process Hidden Markov Model [11.3] HDP-HMMの頑健な拡張は、HDP-HMMの自己パーシステンス確率を高めるために提案されている。
本稿では、より一般的なモデルとして、不整合なHDP-HMMを提案する。
その結果,HDP-HMMとHDP-HMMは,合成データと実データの両方で優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 00:33:52 GMT)
Folding-based compression of point cloud attributes [10.9] ポイントクラウド上に2Dグリッドを折り畳み、新しい最適化されたマッピング手法を用いて、ポイントクラウドから折り畳まれた2Dグリッドに属性をマッピングする。
このマッピングによってイメージが生成され、ポイントクラウド属性に既存の画像処理技術を適用する方法が開かれる。
そこで本研究では,従来の2次元画像で圧縮する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 07:17:57 GMT)
Organising a Successful AI Online Conference: Lessons from SoCS 2020 [10.9] 第13回コンビニアルサーチシンポジウム(SoCS)は2020年5月26-28日に開催された。
元々はオーストリアのウィーンで開催される予定だったが、3月初旬に完全なオンライン技術プログラムへと転換した。
本稿では,これらの様々な活動をオンライン環境に適応させる上での課題,アプローチ,機会について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 10:34:06 GMT)
Advantages of biologically-inspired adaptive neural activation in RNNs
during learning [10.4] 生体ニューロンの入力周波数応答曲線にインスパイアされた非線形活性化関数のパラメトリックファミリーを導入する。
アクティベーション適応はタスク固有のソリューションを提供し、場合によっては学習速度と性能の両方を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 13:49:52 GMT)
ResFPN: Residual Skip Connections in Multi-Resolution Feature Pyramid
Networks for Accurate Dense Pixel Matching [10.3] 特徴ピラミッドネットワーク(FPN)は,CNNに基づく密マッチングタスクに適した特徴抽出器であることが証明されている。
複数の残差スキップ接続を有する多分解能特徴ピラミッドネットワークであるResFPNを提案する。
アブレーション実験では,FPNよりも明らかに高い精度で新しいアーキテクチャの有効性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 13:31:31 GMT)
The color out of space: learning self-supervised representations for
Earth Observation imagery [10.0] 衛星画像から有意義な表現を学習し、その高次元スペクトル帯域を利用して可視色を再構成する。
我々は,土地被覆分類(BigEarthNet)と西ナイルウイルス検出(West Nile Virus detection)について実験を行い,着色が特徴抽出器を訓練するための確固とした前提条件であることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 10:21:36 GMT)
On the alpha-loss Landscape in the Logistic Model [9.7] 我々は最近導入された$alpha$-lossと呼ばれるクラス損失関数の最適化状況を分析する。
このファミリーは、指数損失(alpha = 1/2$)、ログロス(alpha = 1)、調整可能な損失(alpha = infty)$)をロジスティックモデルでカプセル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 16:36:34 GMT)
Hierarchical Inter-Message Passing for Learning on Molecular Graphs [9.5] 分子グラフを学習するための階層型ニューラルメッセージパッシングアーキテクチャを提案する。
我々の手法は、サイクルの検出など、古典的なGNNで知られているいくつかの制限を克服することができるが、それでも訓練は非常に効率的である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 12:25:24 GMT)
Clinical Predictive Keyboard using Statistical and Neural Language
Modeling [9.1] 我々は, ニューラルネットワークモデルにより, 放射線学報告において51.3%の精度が得られることを示した。
モデルが頻繁な言葉でしか使われなくても、医師は貴重な時間を節約できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 07:20:20 GMT)
EndoL2H: Deep Super-Resolution for Capsule Endoscopy [8.9] 従来の内視鏡検査では,高分解能内視鏡が腺腫検出率を向上させることが示されている。
低解像度から高解像度の内視鏡画像からマッピングを学習するための新しいフレームワークを提案し,定量的に検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 19:18:33 GMT)
Dirichlet-Smoothed Word Embeddings for Low-Resource Settings [8.6] 本稿では,レアワードに対するバイアスを補正するためにディリクレ平滑化を加えてPPMIを再検討する。
我々は、標準的な単語類似度データセットを評価し、ワード2vecと最近の低リソース設定技術の現状を比較した: 単語埋め込みのための肯定的および未ラベル(PU)学習。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 16:43:34 GMT)
Fast Initial Access with Deep Learning for Beam Prediction in 5G mmWave
Networks [7.9] DeepIAは、5Gミリ波(mmWave)ネットワークにおける高速で正確な初期アクセス(IA)のためのディープラーニングソリューションである。
そこで,DeepIAは,ビームの除去によりIA時間を短縮し,視線(LoS)および非視線(NLoS)mm波流路条件において従来のIAのビーム予測精度を大幅に上回ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 22:35:17 GMT)
Distributional Individual Fairness in Clustering [7.3] 本稿では,距離空間に埋め込まれた個人を,有界なクラスタ中心上の確率分布に割り当てる枠組みを提案する。
p$-norm目的のクラスタリングアルゴリズムと、証明可能な近似保証付き個別フェアネス制約を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 20:02:09 GMT)
PICO: Primitive Imitation for COntrol [6.7] 我々はPrimitive Imitation for Control PICOと呼ばれる複雑なシステムを制御するための新しいフレームワークを探求する。
このアプローチは、模倣学習、タスク分解、新しいタスクシークエンシングのアイデアを組み合わせて、デモから新しい行動へと一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 18:23:46 GMT)
Articulatory-WaveNet: Autoregressive Model For Acoustic-to-Articulatory
Inversion [6.6] Articulatory-WaveNetはアコースティック・トゥ・アコースティック・アコースティック・トゥ・アコースティック・インバージョンのための新しいアプローチである。
The ElectroMagnetic Articulography corpus of Mandarin Accented English。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 20:10:35 GMT)
Differentiable PAC-Bayes Objectives with Partially Aggregated Neural
Networks [5.8] ニューラルネットワークのアンサンブルを平均化することで,新たな階層的な勾配推定が可能になることを示す。
これらのネットワークに対するPAC-ベイジアン境界を再構成し、直接最適化可能で微分可能な目的勾配を導出する。
これらのイノベーションによって、トレーニングが簡単になり、競争上の保証につながることが示されています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 13:25:32 GMT)
HookNet: multi-resolution convolutional neural networks for semantic
segmentation in histopathology whole-slide images [5.8] HookNetは病理組織像全体に対するセグメンテーションモデルである。
HookNetを2つの病理組織像分割タスクに利用することの利点を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 13:26:37 GMT)
Consolidating Commonsense Knowledge [5.7] 多くの貴重なコモンセンス知識源は、異なる強み、強み、弱みを持つ。
我々はそれらをCSKG(Common Sense Knowledge Graph)に統合するための原理と表現モデルを提案する。
CSKGの統計データを提示し、4つのQAデータセット上でその実用性についての最初の調査を行い、学習した教訓をリストアップする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 19:38:59 GMT)
Confined nano-NMR spectroscopy using NV centers [5.6] 窒素空孔中心を持つナノNMR分光法は、微小サンプルの高分解能スペクトルを提供する可能性を秘めている。
この技術に直面する主要なハードルの1つは、偏極のない液体サンプルの拡散がスペクトル線を広げ、分解能を制限することである。
閉じ込めは拡散効果であり,NV-NMR分光器の分解能に大きな障害を克服する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 10:15:47 GMT)
Continuous Control for Searching and Planning with a Learned Model [5.2] 計画機能を備えた意思決定エージェントは、Chess、Shogi、Goといった挑戦的なドメインで大きな成功を収めています。
研究者らは環境との相互作用を通じて動的モデルを学ぶことができるMuZeroアルゴリズムを提案した。
提案アルゴリズムは,最先端のモデルフリー深部強化学習アルゴリズムであるソフトアクター・クリティック(SAC)アルゴリズムよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 03:32:50 GMT)
End-to-End Memristive HTM System for Pattern Recognition and Sequence
Prediction [4.9] エッジ上の時間情報を処理するニューロモルフィックシステムを提案する。
提案アーキテクチャは、実世界のストリーミングデータを予測するためにベンチマークされる。
システムは3.46倍のレイテンシ削減と77.02倍の消費電力削減を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 01:12:14 GMT)
Hybrid Session-based News Recommendation using Recurrent Neural Networks [4.6] セッションベースのニュースレコメンデーションのためのハイブリッドメタアーキテクチャCHAMELEONについて述べる。
本結果は,セッションクリックのシーケンスをRNNでモデル化することの利点を裏付けるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 17:24:43 GMT)
Towards Contrastive Explanations for Comparing the Ethics of Plans [4.4] 本稿では、計画の倫理性を比較するために、対照的な説明がいかに用いられるかを示す。
我々は、ユーザーが計画の提案を行い、対照的な説明を受けられるように、既存の倫理的枠組みを構築している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 21:38:16 GMT)
Characterizing Hirability via Personality and Behavior [4.2] 本研究は,emphFirst Impressions Candidate Screening データセットにおける人格と人格の関係について検討する。
A)見かけの人格アノテーション,および(b)音声,視覚的,テキストによる人格推定を用いて得られた人格推定を用いて,人格予測を行う(HP)。
また,1)マルチモーダル行動から人格を推定し,(2)人格推定からHPを推定する2段階のプロセスの有効性についても検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 07:24:22 GMT)
Information Mandala: Statistical Distance Matrix with Clustering [4.2] 機械学習では、距離関数を最適化するために距離空間で観測特徴を測定する。
本稿では,従来の統計距離を,統計距離行列と呼ばれる行列形式に拡張する。
統計距離行列の階層的クラスタリングを用いることで、画像画素をマンダラパターンのような中心に幾何学的に配置された複数のクラスタに分割することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 04:36:41 GMT)
PipeSim: Trace-driven Simulation of Large-Scale AI Operations Platforms [4.1] 大規模AIシステムのためのトレース駆動シミュレーションに基づく実験・分析環境を提案する。
IBMが開発したプロダクショングレードAIプラットフォームの分析データは、包括的なシミュレーションモデルを構築するために使用される。
独立して独立したイベントシミュレーターでモデルを実装し、実験を行うためのツールキットを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 19:55:37 GMT)
Universal Bounds on Transport in Holographic Systems with Broken
Translations [4.0] 等質ホログラフィックモデルにおいて, 翻訳が壊れた場合の移動に対する普遍的境界の存在について検討する。
剛性$partial p/partial epsilon$は、その共形値によって上から有界であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 15:32:48 GMT)
Skin superfluid, topological Mott insulators, and asymmetric dynamics in
interacting non-Hermitian Aubry-Andre-Harper models [3.8] ボソンに対する非エルミート的オーブリー・アンドレ・ハーパーモデルと相互作用する1次元の力学について検討する。
超流動およびモット絶縁系において安定な基底状態が見つかる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 15:04:45 GMT)
Graph Neural Networks and Reinforcement Learning for Behavior Generation
in Semantic Environments [3.1] 本稿では,グラフニューラルネットワークとアクタ-批判的強化学習を組み合わせることを提案する。
グラフニューラルネットワークは、すべての車両に同じネットワークを適用するため、車両の数と順序に不変である。
グラフニューラルネットワークは,トレーニングや応用において,車両数や順序の異なるシナリオを処理可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 19:24:52 GMT)
EPIC30M: An Epidemics Corpus Of Over 30 Million Relevant Tweets [2.8] EPIC30Mは大規模な流行企業で、Twitterから3000万のマイクロブログ投稿がクロールされている。
EPIC30Mには、エボラ、コレラ、豚インフルエンザという3つの一般的な病気に関連する2200万ツイートのサブセットと、2009年のH1N1豚インフルエンザ、2010年のハイチ・コレラ、2012年の中東呼吸症候群(MERS)、2013年の西アフリカエボラ、2016年のイエメン・コレラ、2018年のキブ・エボラを含む6つの世界的な流行の470万ツイートのサブセットが含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 17:08:45 GMT)
Multilogue-Net: A Context Aware RNN for Multi-modal Emotion Detection
and Sentiment Analysis in Conversation [2.6] マルチモーダル感情検出および知覚分析は特に有用である。
マルチモーダル機能を扱う現在のシステムは、会話のコンテキストを活用・捉えない。
上述した欠点をすべて考慮し,エンドツーエンドのRNNアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 20:03:42 GMT)
An Efficient Smoothing Proximal Gradient Algorithm for Convex Clustering [2.5] 最近導入された凸クラスタリング手法は、凸最適化問題としてクラスタリングを定式化している。
最先端の凸クラスタリングアルゴリズムは大規模な計算とメモリ空間を必要とする。
本稿では,凸クラスタリングのための非常に効率的なスムーズな勾配法 (Sproga) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 20:02:59 GMT)
Drive-Net: Convolutional Network for Driver Distraction Detection [2.5] 本稿では,運転注意障害検出のための自動教師付き学習手法Drive-Netを提案する。
Drive-Netは、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とランダムな決定森林を組み合わせて、運転者の画像を分類する。
その結果,Drive-Netは95%の精度で検出できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 19:54:53 GMT)
Hippo: Taming Hyper-parameter Optimization of Deep Learning with Stage
Trees [2.3] トレーニングプロセスの冗長性を除去し,計算量を大幅に削減するハイパーパラメータ最適化システムであるHippoを提案する。
ヒッポは単一の研究だけでなく、同じモデルと探索空間の複数の研究を段階木として定式化できるマルチスタディシナリオにも適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 02:36:12 GMT)
Short-Term Traffic Forecasting Using High-Resolution Traffic Data [2.1] 本稿では,高分解能(イベントベース)トラフィックデータを用いた交通予測のためのデータ駆動ツールキットを開発した。
提案手法は,アラブ首長国連邦アブダビの現実世界の交通ネットワークから得られた高分解能データを用いて検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 14:26:19 GMT)
Online Handbook of Argumentation for AI: Volume 1 [2.1] 本巻は、OHAAI(Online Handbook of Argumentation for AI)の第1巻に選択された論文の改訂版を含む。
人工知能(AI)の分野としての論証は、知識の象徴的表現や実現不可能な推論に関心を持つ研究者にとって非常に重要である。
OHAAIは、AIに関連するあらゆる分野における議論の理論と応用に関する、最新のおよび今後の博士主導の研究を追跡するための研究ハブとして機能するように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 06:07:13 GMT)
Artificial intelligence in space [2.0] 宇宙活動は、新しい衛星システムや新しいサービスの出現とともに急激な変革が期待されている。
この章は、その使用に関連する法的および倫理的課題をいくつか挙げている。
このため、インテリジェントシステムとサービスと、それに適用可能なルールのシステムとのリンクを可能にする法的方法論を開発する必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 16:00:44 GMT)
Paratransit Agency Responses to the Adoption of Sub-contracted Services
Using Secure Technologies [1.6] 本研究の目的は, 安全技術を活用した下請サービスの導入に関して, 各種公共機関の意見を検討することである。
私たちの主な発見は、タクシーやTNCが提供する車椅子アクセシブル・ビークルの欠如が、この種のアレンジに対する機関の大きな懸念であるということです。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 21:25:43 GMT)
Discrete-phase-randomized measurement-device-independent quantum key
distribution [1.4] 測定デバイスに依存しない量子鍵分布には不完全な位相ランダム化のためのループホールが存在することを示す。
本稿では、このソース側抜け穴を塞ぐソリューションとして、離散位相ランダム化計測デバイス非依存量子鍵分布プロトコルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 03:10:17 GMT)
Enhanced nonconvex low-rank approximation of tensor multi-modes for
tensor completion [1.3] 我々は、新しい低ランク近似テンソルマルチモード(LRATM)を提案する。
ブロックバウンド法に基づくアルゴリズムは,提案手法を効率的に解くために設計されている。
3種類の公開多次元データセットの数値計算結果から,本アルゴリズムは様々な低ランクテンソルを復元可能であることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 08:58:14 GMT)
Emerging Biometrics: Deep Inference and Other Computational Intelligence [1.3] バイオメトリック対応システムは、深層学習と深層推論に向けて進化している。
次世代のバイオメトリックシステムで対処しなければならない技術ギャップを強調します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 02:35:00 GMT)
Laplacian Mixture Model Point Based Registration [1.2] 本稿では,ラプラシアン分布に基づく異なるデータセットのマッチング手法を提案する。
ラプラシア混合モデル (LMM) セントロイド (ソース・ポイント・セット) をデータ・ポイント・セットに適合させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 19:46:41 GMT)
LGSVL Simulator: A High Fidelity Simulator for Autonomous Driving [1.2] 本稿では,自律運転のための高忠実度シミュレータであるLGSVL Simulatorを紹介する。
シミュレータエンジンは、AutowareとApolloに接続する準備ができているエンドツーエンドのフルスタックシミュレーションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 00:47:14 GMT)
SwissCovid: a critical analysis of risk assessment by Swiss authorities [1.0] スイスのコンタクト追跡アプリSwissCovidのロールアウト前に、公式のセキュリティテストが行われた。
1つの例を通して、より広い種類の敵が考慮されなければならないことを示す。
これは、スイスの公共機関がスイスコビッドに関連するリスクを評価するという公式な調査結果に対して直接反対する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 07:15:02 GMT)
A Causally Formulated Hazard Ratio Estimation through Backdoor
Adjustment on Structural Causal Model [1.0] 本稿では,ハザード比の計算方法と,その因果解釈について検討する。
本研究では,SCMとdo-calculusによるバックドア調整を用いた観測研究から,新たなハザード比計算手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 19:10:16 GMT)
Visualising Evolution History in Multi- and Many-Objective Optimisation [0.9] この研究は、人口の可視化を最適化プロセスの実行と見なしている。
我々は,既存の可視化手法を多目的・多目的問題データに適用した。
このフレームワークが、多目的および多目的のベンチマークテスト問題にどのように有効かを示してきた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 14:45:03 GMT)
Computational Enhancement of Molecularly Targeted Contrast-Enhanced
Ultrasound: Application to Human Breast Tumor Imaging [0.9] 分子標的造影超音波(mCEUS)は早期癌検出のための臨床的に有望なアプローチである。
我々は、ヒトのコントラスト蓄積を撮像するユニークな課題に対処するために、mCEUSの計算拡張技術を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 03:45:52 GMT)
MaskIt: Masking for efficient utilization of incomplete public datasets
for training deep learning models [0.8] 我々は、公開だが不完全なデータセットからディープラーニングモデルをトレーニングするためのマスキング手法を提案する。
我々のモデルは78.4%の精度でマスキングされた地域でのみ木を予測できることを学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 04:49:41 GMT)
Graph Neural Networks for Node-Level Predictions [0.7] ディープラーニングはコンピュータビジョン、テキスト、音声処理などの分野を含む多くの研究分野に革命をもたらした。
本研究の目的は、ノードレベルの予測タスクのための、グラフニューラルネットワークに基づく機械学習手法の、初期および近代的な概要を提供することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 11:57:03 GMT)
Efficient text generation of user-defined topic using generative
adversarial networks [0.3] 本稿では,この問題を解決するために,2レベル判別器を用いたユーザ定義型GAN(UD-GAN)を提案する。
提案手法は,他の方法よりも少ない時間でテキストを生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 04:49:47 GMT)
Exploiting Weight Redundancy in CNNs: Beyond Pruning and Quantization [0.3] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の性能と記憶効率を向上させる方法として、プルーニングと量子化が証明されている。
CNN重みテンソルにおける別の冗長性は、類似した値の繰り返しパターンの形で識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 01:54:04 GMT)
Spectral Evolution with Approximated Eigenvalue Trajectories for Link
Prediction [0.2] 本稿では,レイリー商法に基づく固有値のスペクトル進化の近似を計算する手法を提案する。
次に、近似値のごく一部を外挿することで固有値の進化を推定するアルゴリズムを提案する。
提案されたモデルは、コロンビアで最も人気のある政治的ハッシュタグを含むツイートを投稿したユーザーの参照ネットワークの特徴付けに使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 22:42:50 GMT)
How fair can we go in machine learning? Assessing the boundaries of
fairness in decision trees [0.1] 本稿では,バイアス緩和介入の統計的限界を探索するための最初の方法論を提案する。
機械学習において広く受け入れられている決定木分類器に焦点をあてる。
本手法は, 分類誤差の少ない精度で, 決定木モデルの最適化が可能であることを実験的に結論付けた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 16:28:26 GMT)
Quantum Computing Methods for Supervised Learning [0.1] 小型の量子コンピュータと量子アニールが製造され、既に商業的に販売されている。
我々は、教師付き機械学習問題への応用を探求する前に、量子コンピューティングの背景と重要な結果を要約する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 06:34:42 GMT)
X-SHAP: towards multiplicative explainability of Machine Learning [0.0] 本稿では,局所的および大域的予測のための変数の乗法的寄与を評価するモデルに依存しないX-SHAPを提案する。
一般的な線形モデルが伝統的に使われている分野(保険や生物学など)で発生する因子の乗法的相互作用を証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 08:05:12 GMT)
Using Company Specific Headlines and Convolutional Neural Networks to
Predict Stock Fluctuations [0.0] 本研究は、企業固有のニュース見出しを用いて、次の株価変動を予測するための畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を提案する。
使用する畳み込みフィルタの総数は、通常よりもはるかに少なく、精度を損なうことなくタスクの次元性を低下させる。
61.7%の分類精度は、事前学習した埋め込みを用いて達成され、このタスクの特定のコンテキストを表現するために訓練中に微調整される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 16:53:26 GMT)
Supervised dimensionality reduction by a Linear Discriminant Analysis on
pre-trained CNN features [0.0] 我々は、事前訓練された深部畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の異なる層で得られた特徴に対する線形判別分析(LDA)の適用について検討する。
CNNの機能に適用されたLDAは、類似したデータに対応するクラスのセントロイドが、異なるデータに対応するクラスよりも近いことを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 10:31:04 GMT)
Stacked Convolutional Neural Network for Diagnosis of COVID-19 Disease
from X-ray Images [0.0] 胸部X線画像からCOVID-19疾患の自動診断のための新しい畳み込み畳み込みニューラルネットワークモデルを設計する。
提案したCNNモデルは、異なるCNNサブモデルの識別能力を組み合わせて、胸部X線画像をCOVID-19, Normal, Pneumoniaクラスに分類する。
提案した積み重ねCNNの精度は92.74%、感度は93.33%、PPVは92.13%、F1スコアは0.93である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 17:55:16 GMT)
Sign Problems in Quantum Field Theory: Classical and Quantum Approaches [0.0] 格子場計算理論は、場の平衡物理学への非摂動的なアクセスを提供する。
ある種のフェルミオン系や非平衡物理学の計算に適用した場合、モンテカルロの計算はいわゆる符号問題に遭遇する。
この論文では、符号問題を緩和または回避する2つの方法を詳述している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 02:28:11 GMT)
Security and Privacy for mHealth and uHealth Systems: a Systematic
Mapping Study [0.0] 本研究の目的は、m/uHealthシステムのセキュリティとプライバシに関する最先端技術を特定し、分類し、比較し、評価することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 08:44:49 GMT)
ReproduceMeGit: A Visualization Tool for Analyzing Reproducibility of
Jupyter Notebooks [0.0] 本稿では、Jupyter NotebooksのGitHubを分析する可視化ツールであるReproduceMeGitを紹介する。
このツールは、再現可能なノートブックの数、例外となったノートブック数、オリジナルのノートブックと異なる結果を得たノートブック数などの情報を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 10:05:52 GMT)
Quantum Hair on Colliding Black Holes [0.0] BH量子力学への準正規モード(QNM)アプローチによるブラックホール(BH)量子物理学へのボーア様アプローチ
事象の地平線上の量子重力と量子ヘアは、BH合体における高エネルギーに興奮している。
BHの合体から得られた情報の量子ビットは重力波(GW)データに現れる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 06:58:24 GMT)
Probing many-body localization on a noisy quantum computer [0.0] 本稿では,障害のある1次元ハイゼンベルクモデルに対するトラップイオン量子コンピュータ上でのスペクトル関数の計算について述べる。
スペクトル関数は、現在の世代の量子コンピュータ上での多体ローカライゼーションの堅牢でスケーラブルな診断として機能することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 15:53:06 GMT)
Prediction of short time qubit readout via measurement of the next
quantum jump of a coupled damped driven harmonic oscillator [0.0] 読み出し共振器に結合した量子ビット(2レベル系)に対する次の量子ジャンプのダイナミクスを計算する。
読み出し共振器の量子力学的処理により非指数的短時間の挙動が明らかとなり、これは共振器の寿命よりも早く量子ビットの状態の検出を容易にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 00:38:22 GMT)
Potential customer mining application of smart home products based on
LightGBM PU learning and Spark ML algorithm practice [0.0] 本稿では,中国テレコム上海の企業内コンペティションにおけるビッグデータベースのインテリジェント製品の可能性について検討する。
ビッグデータテーブルに基づく大量のデータ、機械学習とデータ分析技術の使用、LightGBM、PySpark機械学習アルゴリズム、Positive Unlabeled Learningアルゴリズムの利用。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 12:42:53 GMT)
Phase space learning with neural networks [0.0] 本研究では、部分微分方程式(PDE)を解く投影型手法の非線形一般化としてのオートエンコーダニューラルネットワークを提案する。
提案したディープラーニングアーキテクチャは、中間再構成なしに非常に少ない潜在空間に完全に統合することでPDEのダイナミクスを生成でき、その後、潜在解を元の空間に復号することができる。
単一経路のサンプルデータから動的システムの位相空間のグローバルな特性を学習するために、適切に正規化されたニューラルネットワークの信頼性と、目に見えない分岐を予測する能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 20:28:07 GMT)
Optimising repeater schemes for the quantum internet [0.0] 本研究は,3種類の量子リピータを用いて,エンタングルメントの分散化について検討する。
本アルゴリズムは, エンタングルメントを分散する3つの実験量子リピータの実装について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 13:18:49 GMT)
Optical Music Recognition: State of the Art and Major Challenges [0.0] 光音楽認識(OMR)は、楽譜を機械可読形式に変換することを目的としている。
書き起こされたコピーは、ミュージシャンが楽譜の写真を撮って作曲、演奏、編集を行えるようにする。
近年,従来のコンピュータビジョン技術から深層学習手法への移行が進んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 16:33:59 GMT)
Non-Gaussian Entanglement Renormalization for Quantum Fields [0.0] ICMERA回路は、理論の場にスケール依存の非線形変換の集合を非摂動的に実装する。
我々は、ICMERA波動関数が、理論の適切な非ガウス的相関を符号化していることを示し、強相互作用場理論に関連する現象を研究するための新しい変分ツールを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 11:18:57 GMT)
Monitored wet-etch removal of individual dielectric layers from
high-finesse Bragg mirrors [0.0] 我々は、個々の光学系から個々の層を確実に除去する、低コストでシングルステップのウェットエッチング技術を提案する。
塗膜性能をFabry-P'erotキャビティで評価し,92,000$pm$3,000から3,950$pm$50への微粒化が期待された。
この技術は、自由空間光学やその他のコーティングに容易に適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 14:36:18 GMT)
Momentum eigensolutions of Feinberg-Horodecki equation with
time-dependent screened Kratzer-Hellmann potential [0.0] 量子化された運動量固有値である$P_n$と、ファインベルク・ホロデツキ方程式の空間的コヒーレント固有ベクトルの近似値を得る。
本研究は、時間依存のクラッツァー・ヘルマンポテンシャル、時間依存のヘルマンポテンシャル、時間依存のクーロンポテンシャルの3つの特別なケースで示される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 14:27:23 GMT)
Microstructure Generation via Generative Adversarial Network for
Heterogeneous, Topologically Complex 3D Materials [0.0] 我々は, 固体酸化物燃料電池電極の3次元微細構造を学習・生成するために, GAN(Generative Adversarial Network)フレームワークを実装した。
粒子生成アルゴリズム(DREAM.3D)による結果との比較および比較を行った。
高忠実度でマイクロ構造を再現する生成機械学習モデルの能力は、複雑なマイクロ構造の本質を捕捉し、コンパクトでマニピュラブルな形で表現できることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 21:52:01 GMT)
Measurement and simulation of atomic motion in nanoscale optical
trapping potentials [0.0] ナノファイバーの周囲のエバネッセント場に閉じ込められた原子は、ファイバーモードで導かれた光と強い結合を経験する。
カップリングの本質的に強い位置依存のため、アンサンブルの熱運動はいくつかの量子タスクにナノファイバートラップされた原子の使用を制限する。
短光パルスを用いて原子状態間の空間的不均一な集団移動を実現することにより,このようなアンサンブルの熱力学を解明する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 12:05:52 GMT)
Machine learning discrimination of Parkinson's Disease stages from
walker-mounted sensors data [0.0] 本研究は,パーキンソン病進行の6段階を識別するための機械学習手法を適用した。
データは、運動障害クリニックの実験で、低コストの歩行センサーによって取得されました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 09:34:12 GMT)
Machine Learning Pipelines: Provenance, Reproducibility and FAIR Data
Principles [0.0] マシンラーニングパイプラインのエンドツーエンドをサポートするための、私たちの目標と最初のステップについて説明します。
ソースコードとデータセットの可用性を超えて、どの要因がML実験に影響を与えるかを検討する。
ML実験にFAIRデータプラクティスを適用する方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 10:17:34 GMT)
Implicit Bias of Gradient Descent for Wide Two-layer Neural Networks
Trained with the Logistic Loss [0.0] 勾配に基づく手法によるロジスティック(クロスエントロピー)損失を最小限に抑えるために訓練されたニューラルネットワークは、多くの教師付き分類タスクでうまく機能する。
我々は、均一な活性化を伴う無限に広い2層ニューラルネットワークのトレーニングと一般化の挙動を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 15:50:22 GMT)
High-Resolution Air Quality Prediction Using Low-Cost Sensors [0.0] 低コストセンサを用いた測定により,エンジンの精度が大幅に向上することを示す。
低コストセンサーの密度が最も高い地域では、低コストセンサーの測定により、それぞれPM2.5とPM10の精度が25%と15%向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 09:30:19 GMT)
High-Precision Digital Traffic Recording with Multi-LiDAR Infrastructure
Sensor Setups [0.0] 融解したLiDAR点雲と単一LiDAR点雲との差について検討した。
抽出した軌道の評価は, 融合インフラストラクチャーアプローチが追跡結果を著しく増加させ, 数cm以内の精度に達することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 10:57:52 GMT)
Hidden Markov Nonlinear ICA: Unsupervised Learning from Nonstationary
Time Series [0.0] 非線形独立成分分析と隠れマルコフモデルを組み合わせる方法について述べる。
ニューラルネットワークのような一般の混合非線形性に対するモデルの有効性を実証する。
我々は、教師なし、より効率的で、基礎となる時間力学をモデル化できる新しい非線形ICAフレームワークを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 10:01:15 GMT)
Exploiting Non-Taxonomic Relations for Measuring Semantic Similarity and
Relatedness in WordNet [0.0] 本稿では,WordNetナレッジグラフなどの大規模リンクデータにおいて,あらゆる種類の非トキソノミック関係を利用する利点について検討する。
本稿では,新しい関係に基づく情報内容と非タキソノミックな重み付き経路に基づく総合的多関係手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 09:59:39 GMT)
Evolutionary Processes in Quantum Decision Theory [0.0] 目的は理論の要点を説明することである。
不合理な感情で装飾された選択肢から、操作的に検証可能な合理的な選択の相違が解明される。
量子インテリジェンスネットワークのモデルについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 10:19:28 GMT)
Electronic properties of a nanotorus [0.0] 波動関数のスペクトルと挙動に及ぼす表面曲率の影響を考察する。
外部の電場と磁場の影響について検討した。
我々は境界状態を取得し、ランドーレベルにおける幾何学の役割について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 15:59:26 GMT)
Effects of Non-Cognitive Factors on Post-Secondary Persistence of Deaf
Students: An Agent-Based Modeling Approach [0.0] 後中等教育の持続性は、後中等教育に留学生が残る可能性である。
非認知的要因として, 明確な目標, 社会的統合, 社会的スキル, 学歴の4つを考察し, 聴覚障害者の退学決定に影響を及ぼす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 21:11:56 GMT)
DeepTopPush: Simple and Scalable Method for Accuracy at the Top [0.0] 上位の精度は、少数の関連する(トップ)サンプルでのみ性能が評価される、バイナリ分類問題の特別なクラスである。
任意の(ディープ)ネットワークの形で分類器を検討し、トップロス関数を最小化するための新しい手法DeepTopPushを提案する。
我々は、視覚認識データセットにおけるDeepTopPushの優れた性能と、薬物検査のために少数の分子を選択する実世界の応用を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 14:26:55 GMT)
Deep learning classification of chest x-ray images [0.0] 胸部X線画像における一般的な病態の分類のためのディープラーニングに基づく手法を提案する。
肺結節と心筋腫の2例に本法を適用した。
その結果,従来の方法と比較して結節および心内膜の検出におけるAUCの改善が認められた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 19:42:03 GMT)
Deep Belief Network based representation learning for lncRNA-disease
association prediction [0.0] lncRNA-解離関連を正確に同定することは、lncRNAの機能と疾患機構を理解するのに不可欠である。
近年,生物学的ネットワーク解析において,ネットワーク特徴の潜在表現を学習するために,ディープ信頼ネットワーク (DBN) が用いられている。
本稿では,DBNをベースとしたlncRNA-解離関連予測モデル(DBNLDA)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 18:05:28 GMT)
Convolutional-network models to predict wall-bounded turbulence from
wall quantities [0.0] 乱流開水路流れにおける壁面異常位置の2次元速度変動場を予測するために2つのモデルを訓練した。
最初のモデルは、揺らぎを直接予測する完全畳み込みニューラルネットワーク(FCN)である。
後者は正規直交基底関数の線形結合を用いて流れ場を再構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 17:57:40 GMT)
Constraining subglacial processes from surface velocity observations
using surrogate-based Bayesian inference [0.0] 基底運動は、南極の外での氷の流束の主要なメカニズムであるが、それを予測するための広く適用可能なモデルである。
これは、小規模のベッド特性の観察と、基底運動が依存する時間変化水圧の予測の両方が困難であるためである。
我々は、グリーンランド南西部の表面速度の観測に基づく氷力学と氷下水理の結合モデルと条件付けにより、これらの問題にベイズ的アプローチを採っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 16:47:33 GMT)
Charge noise and overdrive errors in reflectometry-based charge, spin
and Majorana qubit readout [0.0] 電荷量子ビット、一重項スピン量子ビット、マヨラナ量子ビットについて論じる。
我々のモデルでは、低速な電荷雑音による読み出し誤差と過度な運転による過度なプローブがエラーを引き起こしている場合の読み出し誤差を考慮に入れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 16:19:03 GMT)
Bandit algorithms: Letting go of logarithmic regret for statistical
robustness [0.0] 我々は,多武器の盗賊設定における後悔について研究し,アルゴリズムによる後悔と統計的堅牢性の間に基本的なトレードオフを確立する。
対数的後悔を伴う帯域学習アルゴリズムは常に矛盾しており、一貫した学習アルゴリズムは常に超対数的後悔に苦しむことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 07:18:47 GMT)
Automated machine vision enabled detection of movement disorders from
hand drawn spirals [0.0] 本研究は、スキャンされたペンと紙の描画と畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いて、パーキンソン病(PD)と本態性震動(ET)の分類を行う。
PDのコントロールによる識別精度は98.2%であった。
ETおよびコントロールからのPDの判別精度は92%であった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 10:21:51 GMT)
A Neural Network for Determination of Latent Dimensionality in
Nonnegative Matrix Factorization [0.0] 非負行列因子化(NMF)は、複雑でノイズの多いデータセットに隠れた特徴を明らかにするための強力な教師なし学習手法であることが証明されている。
教師付き機械学習手法と,NMFkと呼ばれるモデル決定手法を組み合わせることで,隠れた特徴の数を自動で決定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 16:32:07 GMT)
A Multiscale Graph Convolutional Network Using Hierarchical Clustering [0.0] マルチスケールの分解によってこの情報を活用する新しいアーキテクチャを探索する。
デンドログラムは、Girvan-Newman階層的クラスタリングアルゴリズムによって生成される。
アーキテクチャはベンチマーク引用ネットワーク上でテストされ、競合性能を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 18:13:03 GMT)
A Committee of Convolutional Neural Networks for Image Classication in
the Concurrent Presence of Feature and Label Noise [0.0] この研究は、両種類のノイズの同時発生問題に対処する最初の試みである。
実験により,委員会が単一モデルに勝る差が騒音レベルとともに大きくなることを示した。
本稿では,強力なベースラインアルゴリズムよりも優れた3つの委員会選択アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 20:54:13 GMT)
1/f noise and quantum indeterminacy [0.0] 電圧相関関数の非対称部分に関連して、パワースペクトル上の下界が存在することが示されている。
InGaAs量子井戸における1/fノイズ測定との比較により、観測されたノイズレベルが確立された境界値のわずか数倍であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2020 16:42:25 GMT)