Generative Adversarial Imitation Learning with Neural Networks: Global
Optimality and Convergence Rate [122.7] ジェネレーティブポリシー模倣学習(GAIL)は、特にニューラルネットワークと組み合わせた場合、実際に非常に成功している。
実験的な成功にもかかわらず、GAILとニューラルネットワークがグローバルな最適解に収束するかどうかは不明だ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jun 2020 03:33:18 GMT)
Inverse Active Sensing: Modeling and Understanding Timely
Decision-Making [111.1] 我々は,内因性,文脈依存型時間圧下でのエビデンスに基づく意思決定の一般的な設定のための枠組みを開発する。
意思決定戦略において、サプライズ、サスペンス、最適性の直感的な概念をモデル化する方法を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jun 2020 02:30:45 GMT)
High-Dimensional Quadratic Discriminant Analysis under Spiked Covariance
Model [101.7] そこで本研究では,魚の識別比を最大化する2次分類手法を提案する。
数値シミュレーションにより,提案した分類器は,合成データと実データの両方において古典的R-QDAよりも優れるだけでなく,計算量の削減も要求されることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jun 2020 12:00:26 GMT)
Fast, Accurate, and Simple Models for Tabular Data via Augmented
Distillation [97.4] 本研究では、FAST-DADを用いて、任意の複雑なアンサンブル予測を、高木、無作為林、深層ネットワークなどの個々のモデルに抽出する。
我々の個々の蒸留モデルは、H2O/AutoSklearnのようなAutoMLツールが生成するアンサンブル予測よりも10倍高速で精度が高い。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jun 2020 09:57:47 GMT)
MTAdam: Automatic Balancing of Multiple Training Loss Terms [96.0] 複数の損失項を扱うためにAdam最適化アルゴリズムを一般化する。
新たな手法によるトレーニングは, 最適初期損失重み付けの早期回復につながることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jun 2020 20:27:27 GMT)
Fast Learning of Graph Neural Networks with Guaranteed Generalizability:
One-hidden-layer Case [93.4] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフ構造化データから実際に学習する上で、近年大きな進歩を遂げている。
回帰問題と二項分類問題の両方に隠れ層を持つGNNの理論的に基底的な一般化可能性解析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jun 2020 00:45:52 GMT)
Decomposable Pauli diagonal maps and Tensor Squares of Qubit Maps [91.4] キュービット写像の任意の正積がそれ自身で分解可能であることを示す。
分解可能な四角形パウリ対角写像の錐を特徴づける。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jun 2020 16:39:32 GMT)
Understanding Negative Sampling in Graph Representation Learning [87.4] 最適化目標と結果のばらつきを決定するためには, 正のサンプリングと同様に負のサンプリングが重要であることを示す。
我々は,自己コントラスト近似による正の分布を近似し,メトロポリス・ハスティングスによる負のサンプリングを高速化するメトロポリス・ハスティングス(MCNS)を提案する。
提案手法は,リンク予測,ノード分類,パーソナライズドレコメンデーションを含む,下流グラフ学習タスクをカバーする5つのデータセットに対して評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jun 2020 04:10:30 GMT)
Perspective Plane Program Induction from a Single Image [85.3] 本研究では,自然画像の全体像を推定する逆グラフ問題について検討する。
我々は、この問題を、入力画像の最もよく記述されたカメラポーズとシーン構造を共同で発見するものとして定式化する。
提案するフレームワークであるP3Iは,探索に基づくアルゴリズムと勾配に基づくアルゴリズムを組み合わせて効率よく問題を解く。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jun 2020 21:18:58 GMT)
Remote Sensing Image Scene Classification Meets Deep Learning:
Challenges, Methods, Benchmarks, and Opportunities [81.3] 本稿では,160以上の論文を網羅し,リモートセンシング画像シーン分類のためのディープラーニング手法の体系的調査を行う。
リモートセンシング画像シーンの分類と調査の主な課題について論じる。
リモートセンシング画像シーン分類に使用されるベンチマークを導入し,2ダース以上の代表アルゴリズムの性能を要約する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jun 2020 09:58:28 GMT)
Deep Learning for Virtual Screening: Five Reasons to Use ROC Cost
Functions [80.1] 深層学習は サイリコの何十億もの分子を 迅速にスクリーニングする 重要なツールとなりました
その重要性にもかかわらず、厳密なクラス不均衡、高い決定しきい値、いくつかのデータセットにおける基底真理ラベルの欠如など、これらのモデルのトレーニングにおいて重大な課題が続いている。
このような場合、クラス不均衡に対するロバスト性から、レシーバ動作特性(ROC)を直接最適化することを好んで論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jun 2020 08:46:37 GMT)
PropagationNet: Propagate Points to Curve to Learn Structure Information [79.7] 熱マップ回帰に基づく構造注入型顔アライメントアルゴリズムを提案する。
また,地中条件下での採鉱・採鉱の難しさを強調したFocal Wing Lossを提案する。
提案手法では,WFLWでは平均誤差が4.05%,300Wでは平均誤差が2.93%,COFWでは平均誤差が3.71%となる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jun 2020 11:08:59 GMT)
Entanglement demonstration on board a nano-satellite [76.8] セキュアな通信のための量子ネットワークは、地上ノード間で絡み合った光子対を分散する大量の衛星群を用いて実現することができる。
本稿では,ナノサテライト上で動作する小型・偏光絡み型光子対光源について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jun 2020 14:11:56 GMT)
Slice Sampling for General Completely Random Measures [74.2] 本稿では, 後続推定のためのマルコフ連鎖モンテカルロアルゴリズムについて, 補助スライス変数を用いてトランケーションレベルを適応的に設定する。
提案アルゴリズムの有効性は、いくつかの一般的な非パラメトリックモデルで評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jun 2020 07:30:01 GMT)
Deep Q-Network-Driven Catheter Segmentation in 3D US by Hybrid
Constrained Semi-Supervised Learning and Dual-UNet [74.2] 本稿では,教師付き学習手法よりも少ないアノテーションを要求できる新しいカテーテルセグメンテーション手法を提案する。
提案手法では,Voxelレベルのアノテーションを避けるために,深層Q学習を事前局所化ステップとみなす。
検出されたカテーテルでは、パッチベースのDual-UNetを使用してカテーテルを3Dボリュームデータに分割する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jun 2020 21:10:04 GMT)
Learning Source Phrase Representations for Neural Machine Translation [65.9] 本稿では,対応するトークン表現から句表現を生成可能な注意句表現生成機構を提案する。
実験では,強力なトランスフォーマーベースライン上でのWMT 14の英語・ドイツ語・英語・フランス語タスクにおいて,大幅な改善が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jun 2020 13:43:11 GMT)
An Analysis of SVD for Deep Rotation Estimation [64.0] SVDが回転群に射影する自然な選択であることを示す理論的解析を提案する。
解析の結果,既存の表現をSVDの直交化手順に置き換えれば,多くのディープラーニングアプリケーションにおいて,技術性能の状態を得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jun 2020 17:58:28 GMT)
SmallBigNet: Integrating Core and Contextual Views for Video
Classification [57.2] 本研究では,コンパクトで斬新なSmallBigネットワークを提案する。
本研究では,Kineetics400,Something V1,V2などの大規模ビデオベンチマークについて広範な実験を行った。
私たちのSmallBigネットワークは、精度や効率の点で、最近の最先端のアプローチよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jun 2020 17:29:57 GMT)
When Will Generative Adversarial Imitation Learning Algorithms Attain
Global Convergence [56.4] 我々は,GAIL(Generative Adversarial mimicion Learning)を一般MDPおよび非線形報酬関数クラスで研究した。
これは世界収束のためのGAILに関する最初の体系的理論的研究である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jun 2020 03:26:15 GMT)
Towards Differentially Private Text Representations [52.6] 信頼できないサーバ環境下で新しいディープラーニングフレームワークを開発する。
乱数化モジュールに対して、プライバシーパラメータ$epsilon$の精度への影響を低減するために、新しいローカル微分プライベート(LDP)プロトコルを提案する。
分析と実験により、我々のフレームワークは、非プライベートなフレームワークや既存のLDPプロトコルと同等またはそれ以上のパフォーマンスを提供することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jun 2020 04:42:18 GMT)
Predicting Goal-directed Human Attention Using Inverse Reinforcement
Learning [44.8] 視覚探索においてヒトが使用する報酬関数とポリシーを学習するための最初の逆強化学習モデルを提案する。
IRLモデルをトレーニングし、評価するために、私たちはCOCO-Search18を作成しました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jun 2020 10:56:15 GMT)
Gamma Boltzmann Machine for Simultaneously Modeling Linear- and
Log-amplitude Spectra [44.0] ガンマ・ベルヌーリ RBM は線形および対数振幅のスペクトルを同時に扱う。
対数スケールの振幅も扱えるが、これは知覚的観点からの音声信号にとって重要である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jun 2020 11:35:49 GMT)
The Surprising Simplicity of the Early-Time Learning Dynamics of Neural
Networks [43.9] 研究において、これらの共通認識は、学習の初期段階において完全に誤りであることを示す。
この驚くべき単純さは、畳み込みアーキテクチャを持つより多くのレイヤを持つネットワークで持続することができる、と私たちは主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jun 2020 17:42:49 GMT)
STORM: Foundations of End-to-End Empirical Risk Minimization on the Edge [42.9] 経験的リスク最小化はおそらく統計学習において最も影響力のある考え方である。
本稿では,経験的リスク最小化のためのオンラインスケッチSTORMを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jun 2020 16:56:23 GMT)
PENNI: Pruned Kernel Sharing for Efficient CNN Inference [41.1] 最先端(SOTA)CNNは、様々なタスクにおいて優れたパフォーマンスを達成する。
その高い計算要求と膨大な数のパラメータにより、リソース制約のあるデバイスにこれらのSOTA CNNをデプロイすることは困難である。
本稿では,CNNモデル圧縮フレームワークであるPENNIを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jun 2020 02:28:00 GMT)
Lifted Disjoint Paths with Application in Multiple Object Tracking [39.2] この問題は整数多成分流と3-SATの低減によってNPハードであることが示される。
高品質なLP-レラクセーションを生成する線形不等式をいくつか提案する。
昇降経路トラッカーは入力検出に関してほぼ最適に割り振られる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jun 2020 16:49:08 GMT)
Aggregation of Multiple Knockoffs [33.8] AKO (Aggregation of Multiple Knockoffs) は、Knockoffベースの推論のランダムな性質に固有の不安定性に対処する。
AKOは、False Discovery Rateコントロールの保証を維持しながら、元のKnockoffアルゴリズムと比較して安定性とパワーの両方を改善している。
我々は、新しい推論手順を提供し、そのコア特性を証明し、その利点を合成および実際のデータセットに関する一連の実験で実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jun 2020 14:26:21 GMT)
Parametric Instance Classification for Unsupervised Visual Feature
Learning [33.2] 本稿では、教師なし視覚特徴学習のためのパラメトリックインスタンス分類(PIC)を提案する。
二重ブランチの非パラメトリックな方法でインスタンス識別を行う最先端のアプローチとは異なり、PICは直接1ブランチのパラメトリックのインスタンス分類を実行する。
単純なPICフレームワークは最先端のアプローチと同じくらい効果的であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jun 2020 17:59:13 GMT)
LSBert: A Simple Framework for Lexical Simplification [32.8] 本稿では,事前学習した表現モデルBertに基づく語彙単純化フレームワークLSBertを提案する。
本システムでは,文法的に正確かつ意味論的に適切である語彙的単純化を出力する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jun 2020 09:15:42 GMT)
Unsupervised Video Decomposition using Spatio-temporal Iterative
Inference [32.0] マルチオブジェクトシーンの分解は、学習において急速に進化する問題である。
色情報のないモデルでも精度が高いことを示す。
本稿では, モデルの分解, セグメント化予測能力を実証し, いくつかのベンチマークデータセットにおいて, 最先端のモデルよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jun 2020 22:57:17 GMT)
Acceleration for Compressed Gradient Descent in Distributed and
Federated Optimization [31.1] 本稿では,最初の加速圧縮勾配降下法(ACGD)を提案する。
ACGD は$OBig( (1+omega)sqrtfracLmulog frac1epsilonBig)$ for $mu$-strongly convex problem。
また、ACGD(ADIANA)の分散変種を提案し、収束率を$widetildeOBig(+sqrtfracLmu+sqrtbig)$とする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jun 2020 21:36:17 GMT)
Novel Change of Measure Inequalities with Applications to PAC-Bayesian
Bounds and Monte Carlo Estimation [29.9] 我々は、$f$-divergencesの変動表現が、測度の不等式を新しく変化させることを示す。
また、$alpha$-divergencesに対する測度不等式の乗法的変化と、Hammersley-Chapman-Robbinsの不等式の一般化版を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jun 2020 10:11:04 GMT)
Ensembles of Generative Adversarial Networks for Disconnected Data [29.7] アンサンブルは実際には切り裂かれた分布よりも望ましいことを示す。
このフレームワークは、単一の連続的なGANやcGANよりもパフォーマンスが良く、合計パラメータは少ない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jun 2020 17:44:40 GMT)
ERA: A Dataset and Deep Learning Benchmark for Event Recognition in
Aerial Videos [28.6] 本稿では,遠隔センシングコミュニティにおける非拘束空中ビデオにおけるイベント認識の新たな課題について紹介する。
ERA(Event Recognition in Aerial Video)という,大規模で人間による注釈付きデータセットを提案する。
ERAデータセットは、クラス内の大きなバリエーションとクラス間の類似性を持つように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jun 2020 10:23:08 GMT)
Maximum Multiscale Entropy and Neural Network Regularization [28.0] よく知られた結果は、平均的制約の下での最大エントロピー分布は、ギブス・ボルツマン分布と呼ばれる指数形式を持つことを示している。
本稿では,これらの結果のマルチスケール設定への一般化について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jun 2020 17:56:11 GMT)
SurfelGAN: Synthesizing Realistic Sensor Data for Autonomous Driving [27.9] 本稿では,現実的なシナリオセンサデータを生成するための,シンプルで効果的な手法を提案する。
われわれのアプローチでは、テクスチャマップされたサーフを使用して、初期車両のパスやセットのパスからシーンを効率的に再構築する。
次に、SurfelGANネットワークを利用して、現実的なカメライメージを再構築し、自動運転車の新たな位置と方向を推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jun 2020 05:37:24 GMT)
Plausible Reasoning about EL-Ontologies using Concept Interpolation [27.3] 本稿では,モデル理論の明確な意味論に基づく帰納的機構を提案する。
我々は、カテゴリーベース誘導の認知モデルと密接に関連している強力なコモンセンス推論機構である推論に焦点を当てた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jun 2020 14:19:41 GMT)
Empirical Analysis of Overfitting and Mode Drop in GAN Training [25.7] トレーニング手順から直感性を取り除いた場合、GANは過度に適合し、ほとんどモードドロップを示さないことを示す。
また、GANがトレーニングセットを記憶していないことや、モデムの減少はトレーニング中にどのように最適化されているかというよりも、GANの目的の性質に起因しているという証拠も提示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jun 2020 09:17:32 GMT)
Two Routes to Scalable Credit Assignment without Weight Symmetry [25.5] 本稿では,最近提案された局所学習規則について考察する。
この局所ルールとバックプロパゲーションの間には,モデル深度の増加に伴う性能と安定性のギャップがある。
次に, 即時重量輸送の必要性を緩和する非局所学習規則を, 生物学的に証明可能な「重み推定」プロセスに導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jun 2020 03:55:29 GMT)
SOAC: The Soft Option Actor-Critic Architecture [25.2] 低レベルのオプション内ポリシーと高レベルのオプション選択ポリシーを同時に学習する手法が提案されている。
既存の手法は通常、非効率な探索と不安定な更新という2つの大きな課題に悩まされる。
これらの課題に対処するために、最大エントロピーモデルに基づく、新しく安定した非政治的アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jun 2020 13:06:59 GMT)
Predictive coding in balanced neural networks with noise, chaos and
delays [24.8] 本稿では,バランスの度合いと重み障害の度合いを関連付けることができるバランス予測符号化モデルを提案する。
我々の研究は、神経ノイズ、シナプス障害、カオス、シナプス遅延、予測ニューラルコードの忠実さとのバランスを識別するための一般的な理論的枠組みを提供し、解決する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jun 2020 05:03:27 GMT)
Learning to simulate complex scenes [18.5] 本稿では,意味的セグメンテーションの文脈におけるコンテンツ適応について考察する。
本稿では、属性値の最適化と、実世界のデータと類似したコンテンツのトレーニングセットを得るために、スケーラブルな離散化・緩和(SDR)アプローチを提案する。
実験により,本システムは合理的かつ有用なシーンを生成でき,そこから有望な実世界のセグメンテーション精度を得ることができた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jun 2020 17:51:34 GMT)
Sparse Convex Optimization via Adaptively Regularized Hard Thresholding [17.6] 本稿では,適応正規化ハードThresholding (ARHT) アルゴリズムを提案する。
また、OMP with Replacement (OMPR) for general $f$, under the condition $s > s* frackappa24$。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jun 2020 17:16:21 GMT)
One or Two Components? The Scattering Transform Answers [17.0] 2次ノードの再正規化は、2つの隣り合うコンポーネントが精神音響的に干渉するかどうかを評価するための簡単な数値的基準を与えることを示す。
我々は「1つまたは2つの成分」の枠組みを3つ以上の正弦波に一般化し、フーリエ級数の有効散乱深さがその帯域幅に比例して対数的に大きくなることを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jun 2020 10:51:12 GMT)
A Methodology for Creating Question Answering Corpora Using Inverse Data
Annotation [16.9] 本稿では,構造化データに対する質問応答のためのコーパスを効率的に構築するための新しい手法を提案する。
本研究では,文脈自由文法からOTをランダムに生成する。
提案手法を適用して,大規模な意味解析コーパスであるOTTA(Operation Trees and Token Assignment)を作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jun 2020 08:13:32 GMT)
Epoch-evolving Gaussian Process Guided Learning [16.8] GPGL(Epoch-evolving Gaussian Process Guided Learning)は,バッチレベル分布とグローバルデータ分布の相関情報を特徴付けることを目的とする。
文脈ラベルと基底真理ラベルのガイダンスにより、GPGLスキームは三角形の整合性損失でモデルパラメータを更新することで、より効率的な最適化を提供する。
我々のGPGLスキームはより一般化され、現在のディープモデルに自然に適用でき、主要なデータセット上で既存のバッチベースの最先端モデルよりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jun 2020 12:45:17 GMT)
On the Replicability and Reproducibility of Deep Learning in Software
Engineering [16.8] 近年,ディープラーニング(DL)技術は,ソフトウェア工学(SE)研究者の間で大きな人気を集めている。
多くのDL研究は、他の最先端モデルに対する有効性に対する大きな利点を報告している。
再現性 - 報告された実験結果が、同じDLモデルと同一データで概ね高い確率で再現できるかどうか、そして、報告された実験結果が、同じ実験プロトコルとDLモデルで新しい実験によって再現できるかどうか、そして異なる実世界のデータで再現できるかどうか、という2つの要因をしばしば無視する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jun 2020 08:20:10 GMT)
Finding Game Levels with the Right Difficulty in a Few Trials through
Intelligent Trial-and-Error [16.3] ダイナミックな難易度調整の方法は、ゲームが特定のプレイヤーに調整されてエンゲージメントを最大化することを可能にする。
現在の手法では、相手の難易度やリソースの可利用性など、限られたゲーム機能だけを変更していることが多い。
本稿では,数回の試行で特定の目的の難易度で完全なレベルを生成・探索できる手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jun 2020 12:55:08 GMT)
Domain Decluttering: Simplifying Images to Mitigate Synthetic-Real
Domain Shift and Improve Depth Estimation [16.2] 本研究では,実際の画像における領域外領域の特定と削除を学習するアテンションモジュールを開発する。
削除された領域を視覚化することで、合成と実際のドメインギャップに関する解釈可能な洞察が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jun 2020 07:37:13 GMT)
Multi-factorial Optimization for Large-scale Virtual Machine Placement
in Cloud Computing [15.8] 進化的アルゴリズム(EA)は、過去に仮想マシン配置(VMP)問題に対して有望な解決がなされてきた。
クラウドサービスの需要が増大するにつれて、既存のEAは大規模な仮想マシン配置問題で実装することができない。
異種環境におけるLVMP問題にMFO技術を適用することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jun 2020 07:03:53 GMT)
Globally-convergent Iteratively Reweighted Least Squares for Robust
Regression Problems [15.8] 我々は、ロバスト回帰問題に対するIRLS(暫定的に重み付けされた最小二乗)に対する最初のグローバルモデル回復結果を提供する。
我々は、保証されたグローバルリカバリを提供するだけでなく、実際にロバストレグレッションのための最先端のアルゴリズムよりも優れている基本IRLSルーチンの拡張を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jun 2020 07:16:13 GMT)
Multi-marginal optimal transport and probabilistic graphical models [15.2] 確率的グラフィカルモデルの観点から,マルチマージ最適輸送問題について検討する。
最適輸送の基盤となるコストがグラフ構造を許容する場合、この2つの間のエレガントな接続が指摘される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jun 2020 00:35:41 GMT)
ReZero is All You Need: Fast Convergence at Large Depth [14.7] 1つのゼロdパラメータを用いて各残余接続をゲーティングする最も単純なアーキテクチャ変更は、初期力学等尺性を満たすことを示す。
前者よりもはるかにシンプルだが、このゲートは高速収束で数千の完全に接続された層を訓練することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jun 2020 00:09:04 GMT)
Posterior Ratio Estimation of Latent Variables [14.6] いくつかのアプリケーションでは、観測から無視される確率変数の分布を比較したい。
潜在変数の2つの後続確率密度関数の比を推定する問題について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jun 2020 17:49:50 GMT)
Projection to Fairness in Statistical Learning [14.0] 我々は、予測精度を反映した意味で、フェアネスへの予測を最も近いフェア推定器として定義する。
提案手法は,予測精度の観点から,フェアネスのコストを正確に定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jun 2020 17:02:18 GMT)
Background Knowledge Injection for Interpretable Sequence Classification [13.1] 本稿では,予測能力と解釈可能性のバランスをとる新しいシーケンス学習アルゴリズムを提案する。
我々は、単語やグラフの埋め込みによって注入された背景知識によって生成されるシンボル群を用いて、古典的なサブシーケンス特徴空間を拡張した。
また,シンボル埋め込みに基づく記号特徴集合の解釈可能性を評価するための新しい尺度を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jun 2020 08:36:05 GMT)
The Quenching-Activation Behavior of the Gradient Descent Dynamics for
Two-layer Neural Network Models [12.9] 2層ニューラルネットワークモデルのトレーニングのための勾配降下アルゴリズムについて検討した。
低パラメトリケート状態におけるGDの動的挙動の2つの相について検討した。
クエンチング・アクティベーションプロセスは「単純正則化」の明確なメカニズムを提供するようである
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jun 2020 14:41:53 GMT)
The Effect of Optimization Methods on the Robustness of
Out-of-Distribution Detection Approaches [12.2] ディープニューラルネットワーク(DNN)は、さまざまなドメインにおいて事実上の学習メカニズムとなっている。
アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)インプットで不確実に実行する傾向は、クリティカルドメインへの導入を妨げる。
OOD入力の検出にはいくつかのアプローチが提案されているが、既存のアプローチにはロバスト性がない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jun 2020 17:32:22 GMT)
Dynamically Mitigating Data Discrepancy with Balanced Focal Loss for
Replay Attack Detection [10.9] 我々は、アンチ・スプーフィングにおいては、モデリングプロセスにおいて容易に分類されたサンプルよりも識別不能なサンプルに注意が必要であると論じている。
本研究は, サンプル自体の特性に基づいて, 損失を動的にスケールする訓練目的として, バランスの取れた焦点損失関数を活用することを提案する。
相補的な特徴により、3種類の機能しか持たない融合系は他のシステムよりも22.5%、min-tDCFが7%、EERが7%向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jun 2020 17:06:47 GMT)
CPL-SLAM: Efficient and Certifiably Correct Planar Graph-Based SLAM
Using the Complex Number Representation [10.7] CPL-SLAMはグラフベースのSLAMの同時解法である。
CPL-SLAM は従来の最先端手法よりも数値的, かつ, より頑健であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jun 2020 21:17:50 GMT)
Self-Segregating and Coordinated-Segregating Transformer for Focused
Deep Multi-Modular Network for Visual Question Answering [9.9] 性能向上のためのアプリケーションの内容の優先順位付けが可能な分離戦略を定義する。
我々はSST(Self-Segregating Transformer)とCST(Coordinated-Segregating Transformer)の2つの戦略を定義した。
この作業は、繰り返しや複数の機能のフレームを含む他の多くのアプリケーションで簡単に利用できます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jun 2020 09:17:03 GMT)
SACT: Self-Aware Multi-Space Feature Composition Transformer for
Multinomial Attention for Video Captioning [9.9] 特徴長が長くなるにつれて、関連する内容の捕集を改善するための規定を含めることがますます重要になる。
本研究では,多項注意(MultAtt)を生成可能な自己認識型構成変換器(SACT)を新たに導入した。
本研究では,高密度映像キャプションのための自己認識合成変換器モデルを提案し,この手法をActivityNetやYouCookIIなどのベンチマークデータセットに適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jun 2020 09:11:49 GMT)
IQA: Interactive Query Construction in Semantic Question Answering
Systems [9.0] 本稿では,SQAパイプラインのインタラクションスキームであるIQAを紹介する。
少数のユーザインタラクションであっても,SQAシステムの性能が大幅に向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jun 2020 05:17:03 GMT)
Attention-based Graph ResNet for Motor Intent Detection from Raw EEG
signals [8.8] 前回の研究では、脳波(EEG)信号は脳波電極のトポロジカルな関係を考慮していない。
グラフ畳み込みニューラルネットワーク(GCN: Graph Convolutional Neural Network)の新たな構造である、注意に基づくグラフ残差ネットワークが、人間の運動意図を検出するために提示された。
生の脳波運動画像における深部ネットワークに関する劣化問題に対処するために, フルアテンションアーキテクチャによる深部学習を導入した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jun 2020 09:29:48 GMT)
SASO: Joint 3D Semantic-Instance Segmentation via Multi-scale Semantic
Association and Salient Point Clustering Optimization [8.5] セグメンテーションタスクとインスタンスセグメンテーションタスクを共同で行う,SASOという新しい3Dポイントクラウドセグメンテーションフレームワークを提案する。
空間的文脈におけるオブジェクト間の固有相関から着想を得たセグメンテーションタスクに対して,マルチスケールセマンティックアソシエーション(MSA)モジュールを提案する。
例えば、推論手順のみでクラスタリングを利用する以前の作業とは異なるセグメンテーションタスクでは、Salient Point Clustering Optimization (SPCO) モジュールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jun 2020 08:55:25 GMT)
Automatic Tuning of Stochastic Gradient Descent with Bayesian
Optimisation [8.3] 我々は,潜在ガウス過程と自己回帰的定式化に基づく,オプティマイザのトレースに対する元の確率モデルを導入する。
新しい学習率値によって引き起こされる行動の急激な変化に柔軟に調整する。
まず、コールドスタート実行のための学習率のオンライン適応のために、次に、同様のタスクセットのスケジュールを調整し、新しいタスクのためにウォームスタートするために、一連の問題に取り組むのが適しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jun 2020 13:18:18 GMT)
SQUARE: Strategic Quantum Ancilla Reuse for Modular Quantum Programs via
Cost-Effective Uncomputation [7.9] 本稿では,量子プログラムにおけるスクラッチキュービット(アンシラ)の割り当てと再利用に取り組むコンパイル基盤を提案する。
中心となるSQUAREは、量子ビット再利用の機会を生み出すために、戦略的に非計算を行う。
SQUARE は NISQ アプリケーションの平均成功率を 1.47 倍改善することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jun 2020 18:23:18 GMT)
Islands for Reflected Entropy [7.9] 我々は, 絡み合う島々からの貢献を含む反射エントロピーの新しい公式を提案する。
この式は、一般化された複製ワームホールを含む追加のサドルを見つけることによって重力経路積分から導かれる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jun 2020 05:17:59 GMT)
Multimodal grid features and cell pointers for Scene Text Visual
Question Answering [7.8] 本稿では,シーンテキストによる視覚的質問応答のタスクのための新しいモデルを提案する。
問題に適応したマルチモーダルな特徴に対応するアテンションメカニズムに基づいている。
実験では、2つの標準データセットで競合性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jun 2020 10:47:17 GMT)
Stability Enhanced Privacy and Applications in Private Stochastic
Gradient Descent [6.9] 安定性が向上すれば、プライバシーが向上し、プライバシーユーティリティが確立される。
実験は、均一な弾力性保証と選択によるプライバシー保証の有用性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jun 2020 13:04:18 GMT)
A New Modal Autoencoder for Functionally Independent Feature Extraction [6.7] 新しいモーダルオートエンコーダ (MAE) は、読み出し重み行列の列をオトゴゴナライズすることによって提案される。
結果は、MNIST変異とUSPS分類ベンチマークスイートで検証された。
新しいMAEは、オートエンコーダのための非常にシンプルなトレーニング原則を導入し、ディープニューラルネットワークの事前トレーニングを約束できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jun 2020 13:25:10 GMT)
Asynchronous Multi Agent Active Search [6.6] SPATS (Sparse Parallel Asynchronous Thompson Smpling) とLATSI (Laplace Thompson Smpling with Information gain) という2つの異なる能動探索アルゴリズムを提案する。
ターゲットは、圧縮的な検知仮定に従って、環境の周囲にわずかに配置されているとみなす。
提案アルゴリズムの有効性を実証するために,シミュレーション結果と理論的解析結果を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jun 2020 22:17:20 GMT)
On the Feasibility of Exploiting Traffic Collision Avoidance System
Vulnerabilities [6.6] 交通衝突回避システム(TCAS、Traffic Collision Avoidance Systems)は、今日のほとんどの商用機で必要とされる安全上重要なシステムである。
TCASは悪質な俳優を考慮に入れていない。
本稿では,TCASを定量的かつ定量的に解析する手法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jun 2020 20:03:17 GMT)
On Lyapunov Exponents for RNNs: Understanding Information Propagation
Using Dynamical Systems Tools [6.2] Lyapunov Exponents (LEs) は非線形系軌道の膨張と収縮の速度を測定する。
情報の前方伝播は誤り勾配の後方伝播と関係しているため、レはRNN訓練力学の安定性に左右される。
学習力学の安定性を理解し、活用するためのツールとして、リャプノフスペクトルは、規範的な数学的アプローチの間の既存のギャップを埋める。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jun 2020 00:53:19 GMT)
Training Variational Networks with Multi-Domain Simulations:
Speed-of-Sound Image Reconstruction [5.5] 変分ネットワーク(VN)は画像再構成における逆問題を最適化するための学習に基づく潜在的アプローチであることが示されている。
本稿では,従来のトランスデューサと単側組織アクセスを用いたパルスエコーSoS画像再構成問題に対するVNソリューションを初めて提示する。
提案手法とマルチソースドメイントレーニングを組み合わせることで,VNのドメイン適応能力を大幅に向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jun 2020 13:32:08 GMT)
Integrable multistate Landau-Zener models with parallel energy levels [5.4] ハミルトニアンが$sim 1/tau$-time依存パラメータを持つパートナー演算子を通勤させた可解多状態ランダウ・ツェナー(MLZ)モデル。
このような可換作用素のパラメータ上の可積分条件を導出し、新しい可解ケースを導出するためにそのような条件をどのように使うかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jun 2020 23:28:49 GMT)
An Effective and Efficient Initialization Scheme for Training
Multi-layer Feedforward Neural Networks [5.2] 本稿では,有名なスタインの身元に基づく新しいネットワーク初期化手法を提案する。
提案したSteinGLM法は、ニューラルネットワークのトレーニングによく使われる他の一般的な手法よりもはるかに高速で高精度であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jun 2020 12:51:00 GMT)
Snitches Get Stitches: On The Difficulty of Whistleblowing [4.9] 我々は、内部告発者がより安全に機密文書をジャーナリストにリークできるようにする取り組みについて報告する。
内部告発者は、しばしば他人のモチベーションや能力に恵まれている。
我々は、内部告発者のリスクを軽減するためにテクノロジーが使用される可能性のある特定の領域を特定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jun 2020 13:46:04 GMT)
THEaiTRE: Artificial Intelligence to Write a Theatre Play [4.5] THEaiTREは演劇の脚本の自動生成を目的としたプロジェクトである。
我々は,要約と機械翻訳によって支援された生成型ニューラル言語モデルと階層型生成アプローチを採用する計画である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jun 2020 19:24:57 GMT)
Asymptotic population imbalance of an ultracold bosonic ensemble in a
driven double-well [4.3] 超低温多体ボソニックアンサンブルは2つの井戸の間に大きな時間的不均衡を示すことを示す。
駆動力の特定の形態は、空間パリティと時間反転対称性を破ることが示されている。
量子相関による実時間人口不均衡には大きな相違があることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jun 2020 20:01:02 GMT)
Multimarginal Wasserstein Barycenter for Stain Normalization and
Augmentation [4.0] 本手法は, 染色正規化の最先端手法と比較して, 定量的, 定性的に優れた結果を示した。
我々はさらに、公開データセット上での原子核分割タスクにおける染色正規化と増分を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jun 2020 17:09:40 GMT)
Perfusion Quantification from Endoscopic Videos: Learning to Read Tumor
Signatures [3.6] 本稿では,動的灌流パターンの微妙な差異をコンピュータ支援で解釈するための灌流定量化手法を提案する。
この方法は、癌血管新生から発生する血管が周囲の組織と異なる灌流パターンをもたらすという事実を利用する。
内視鏡検査による大腸癌手術のコホートについて実験的に評価した結果, 腫瘍の診断は正常, 癌, 良性組織を95%の精度で識別できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jun 2020 11:53:20 GMT)
Uncertainty in Neural Relational Inference Trajectory Reconstruction [3.5] 我々は、空間ベクトルの各成分の平均標準偏差と適切な損失関数の両方を出力するために、ニューラル推論モデルを拡張した。
この不確実性を考慮し,病的局所性ミニマの存在を実証するためには,変数の物理的意味が重要であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jun 2020 10:02:34 GMT)
Neural Machine Translation For Paraphrase Generation [3.5] 本稿では,自然言語の自動生成システムを提案する。
我々のアプローチは、機械翻訳(MT)にインスパイアされたエンコーダ-デコーダディープリカレントニューラルネットワークから成り立っている。
我々は,本モデルがASKスキル,意図,名前付きエンティティ分類精度,文レベルカバレッジに与える影響を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jun 2020 07:38:00 GMT)
A framework for probabilistic weather forecast post-processing across
models and lead times using machine learning [3.2] 我々はNWPモデルと意思決定支援の「理想的な」予測とのギャップを埋める方法について述べる。
本研究では,各数値モデルの誤差プロファイルの学習にQuantile Regression Forestsを使用し,これを経験から得られた確率分布を予測に適用する。
第2に、これらの確率予測を量子平均化(quantile averaging)を用いて組み合わせ、第3に、集合量子化の間で補間して完全な予測分布を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jun 2020 09:45:25 GMT)
Fully Convolutional Open Set Segmentation [3.1] オープンセットセマンティックセグメンテーションを効果的に扱うための2つの完全な畳み込みアプローチを提案する。
OpenFCNはよく知られたOpenMaxアルゴリズムに基づいており、セグメンテーション設定でこのアプローチの新しいアプリケーションを設定する。
OpenPCSは、DNNアクティベーションの機能空間に基づいた完全に新しいアプローチであり、PCAを計算するための機能として機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jun 2020 19:40:20 GMT)
Investigating and Exploiting Image Resolution for Transfer
Learning-based Skin Lesion Classification [3.1] CNNは皮膚病変の分類に有効であることが示されている。
本稿では,入力画像サイズが細調整CNNの皮膚病変分類性能に及ぼす影響について検討する。
以上の結果から,64×64ピクセルの非常に小さな画像を用いて分類性能を低下させる一方,128×128ピクセルの画像では画像サイズが大きくなり,分類精度がわずかに向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jun 2020 21:51:24 GMT)
Analyzing Effect of Repeated Reading on Oral Fluency and Narrative
Production for Computer-Assisted Language Learning [2.3] 繰り返し読み(RR)は、学習者が自信を得て、速度を上げ、単語を自動で処理するのに役立つ。
RRプラクティスに基づいた学習者の口頭反応に関するオープンオーディオデータセットは存在しない。
本稿では,音声,韻律,語彙,構文特性を用いて,英語学習者の口頭流感と物語生成を評価する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jun 2020 11:51:08 GMT)
Duodepth: Static Gesture Recognition Via Dual Depth Sensors [2.2] 本稿では,2つの深度カメラからの同期記録によるジェスチャー認識手法について述べる。
ひとつは、反復的に最も近いポイント登録を使用して、ポイントクラウドを正確に融合させ、分類のために単一のポイントネットアーキテクチャを使用する、より古典的なアプローチである。
もう1つは、登録なしで分類するためのデュアルポイントネットアーキテクチャである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jun 2020 20:41:47 GMT)
Lest We Forget: A Dataset of Coronavirus-Related News Headlines in Swiss
Media [2.0] 2020年1月初旬にスイスのメディアで公表されたコロナウイルスのパンデミックに関連するニュース記事へのリンクが1万件以上含まれている。
このコレクションは、スイスのメディアと新型コロナウイルスのパンデミックの反応の採掘と分析に有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jun 2020 19:43:13 GMT)
Constant-Depth and Subcubic-Size Threshold Circuits for Matrix
Multiplication [2.0] 大規模ニューラルネットワークハードウェアの最近の進歩は、その実践的実装を短期的可能性にしている。
しきい値ゲート論理を統合する2つの$N$を$N$行列に乗算する理論的アプローチについて述べる。
デンス行列乗算は畳み込みニューラルネットワークトレーニングにおけるコア演算である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jun 2020 18:28:10 GMT)
Fast and stable MAP-Elites in noisy domains using deep grids [1.8] Deep-Grid MAP-ElitesはMAP-Elitesアルゴリズムの変種である。
この単純なアプローチは、適合性最適化の観点から競争性能を達成しつつ、動作記述子のノイズに対する耐性が著しく高いことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jun 2020 08:47:23 GMT)
Fair navigation planning: a humanitarian robot use case [1.4] ロボットナビゲーションには公平な次元があることが示される。
我々は、間接的差別、公正効率トレードオフ、反生産的公正の定義の存在、プライバシー、その他の問題について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jun 2020 15:23:15 GMT)
Interaction-free measurements and counterfactual computation in IBM
quantum computers [1.3] 実際の5-qubit, 15-qubit, 20-qubit IBMの量子コンピュータにそのような現象を実装した。
結果は概して理論上の期待に近づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jun 2020 14:23:57 GMT)
Self-supervised Learning for Astronomical Image Classification [1.3] 天文学では、毎日大量の画像データが測光サーベイによって生成される。
本稿では,未ラベルの天体画像から深部畳み込みニューラルネットワークを学習する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jun 2020 13:49:19 GMT)
Heat kernel and intrinsic Gaussian processes on manifolds [1.3] 固有ガウス過程において、ブラウン運動の遷移密度は $mathbb R2$ および $mathbb R3$ の部分多様体上で近似される。
熱核は指数写像を通してブラウン運動標本経路をシミュレートすることによって推定されるが、これは多様体の埋め込みに依存しない。
この方法で得られる結果は多様体の周囲空間に依存しない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jun 2020 09:17:40 GMT)
Between-Domain Instance Transition Via the Process of Gibbs Sampling in
RBM [0.6] ギブズサンプリングに基づくトランスファーラーニング(TL)の新しいアイデアを提案する。
RBMはエネルギーベースのモデルであり、データ分散を表現するために訓練されるのに非常に有益である。
その結果,本手法は目標分類の精度をかなりの割合で向上させることができた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jun 2020 16:36:27 GMT)
Bridging Ordinary-Label Learning and Complementary-Label Learning [0.6] 各トレーニングデータを補完ラベルで提供する状況に対して,教師付き学習フレームワークが提案されている。
本稿では,通常のラベル学習と相補的なラベル学習に対応する一対一の分類における損失関数が,ある種の付加性と双対性を満足するという事実に注目した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jun 2020 07:56:56 GMT)
Machine-Learning Driven Drug Repurposing for COVID-19 [0.5] ニューラルネットワークモデルを用いてウイルスタンパク質と抗ウイルス療法の関連性を明らかにすることを目的とする。
我々は、ウイルスタンパク質配列を入力として、抗ウイルス剤を出力として、ANNモデルを訓練した。
SARS-CoV-2の配列を訓練されたモデルへの入力として使用すると、COVID-19の治療のための暫定的な安全なヒトの抗ウイルス候補が生成される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jun 2020 21:18:53 GMT)
Time-varying Graph Representation Learning via Higher-Order Skip-Gram
with Negative Sampling [0.5] 我々は,スキップグラム埋め込み手法が行列分解を暗黙的に行うという事実に基づいて構築する。
負のサンプリングを持つ高次スキップグラムは、ノードと時間の役割を乱すことができることを示す。
提案手法を時間分解型対面近接データを用いて実証的に評価し,学習した時間変化グラフ表現が最先端の手法より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jun 2020 12:04:48 GMT)
A CNN-LSTM Architecture for Detection of Intracranial Hemorrhage on CT
scans [0.4] 本稿では,脳内出血の正確な予測のために,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)と長期記憶機構(LSTM)を組み合わせた新しい手法を提案する。
CNNはスライスワイズ機能抽出器の役割を担い、LSTMはスライス機能間のリンクを担当している。
近年のRSNA頭蓋内出血検出とCQ500データセットを用いて本手法の有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jun 2020 19:03:36 GMT)
Discontinuous and Smooth Depth Completion with Binary Anisotropic
Diffusion Tensor [0.3] 単一画像で誘導されるスパース深度マップから教師なしリアルタイム高密度深度補完を提案する。
本手法は,物体間の不連続性を保ちながら,滑らかな深度マップを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jun 2020 13:16:47 GMT)
LPar -- A Distributed Multi Agent platform for building Polyglot, Omni
Channel and Industrial grade Natural Language Interfaces [0.3] 本稿では,多言語・多言語・多言語・相互運用エージェントの大規模産業展開のための分散マルチエージェントプラットフォームであるLParを紹介する。
現在のデプロイメントは、基盤となるConversational AIプラットフォーム(オープンソースまたは商用)に大きく依存する傾向がある。
これらの課題に対処するため,多言語・多言語・多言語・相互運用エージェントの大規模産業展開のための分散マルチエージェントプラットフォームであるLParを紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jun 2020 19:20:07 GMT)
Green Machine Learning via Augmented Gaussian Processes and
Multi-Information Source Optimization [0.2] 計算時間と消費エネルギーを大幅に削減するための戦略は、異なる情報ソースの可用性を活用することである。
複数の情報ソース(すなわち AGP-MISO)を利用する拡張ガウス過程法を提案する。
Augmented Gaussian Process に従って新しい取得関数が定義される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jun 2020 08:04:48 GMT)
Confidential Computing for Privacy-Preserving Contact Tracing [0.2] 本稿では,プライバシ保護のためのコンタクトトレースバックエンドを構築するために,Intel SGX信頼できる実行環境を提案する。
SGXに基づくプライバシ保護コンタクトトレースシステムのプロトタイプがハッカソンで著者らによって実装されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jun 2020 08:06:23 GMT)
Zitterbewegung and the Charge of an Electron [0.0] ディラックの相対論的波動方程式(Relativistic Wave Equation)は、測定された電子速度が任意の方向に$pm c$であることを意味する。
電子質量の測定速度は、常に任意の方向において$c$以下であるが、電荷は光速で変位することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jun 2020 15:20:17 GMT)
Usability, Accessibility and Web Security Assessment of E-government
Websites in Tanzania [0.0] 本研究は,タンザニアで選択された79のE政府ウェブサイトのユーザビリティ,アクセシビリティ,Webセキュリティの脆弱性を評価する。
100%のWebサイトがリンクを壊しているというユーザビリティの問題が多い。
Webセキュリティの脆弱性に関する結果は、79件中40件(50.6%)のWebサイトが1つ以上の高重度脆弱性を持っていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jun 2020 08:23:45 GMT)
Universal two-level quantum Otto machine under a squeezed reservoir [0.0] 作動物質が冷熱貯留層と熱硬化層と相互作用する単一二段系であるオットー熱機について検討した。
熱を消費することでネットワークを生み出すか、環境を冷やしたり熱したりするのに使われる作業に費やすかのどちらかで、2段階のシステムが普遍的なヒートマシンとして機能することを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jun 2020 21:14:56 GMT)
The State of AI Ethics Report (June 2020) [0.0] State of AI EthicsはモントリオールAI倫理研究所の四半期レポートである。
AI分野における談話、研究、開発の現状のパルスチェックを提供する。
このレポートでは、Agent and Responsibility, Security and Risk, Disinformation, Jobs and Labor, the Future of AI Ethicsなどを取り上げている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jun 2020 19:00:41 GMT)
The Max-Cut Decision Tree: Improving on the Accuracy and Running Time of
Decision Trees [0.0] Max-Cut決定木は、分類決定木構築の標準的なベースラインモデル(正確にはCART Gini)に新しい修正を加えている。
実験の結果,このノードベースの局所化PCAは分類を劇的に改善すると同時に,ベースライン決定木に比べて計算時間を著しく短縮できることがわかった。
CIFAR-100の例では、CPU時間を94%削減しつつ、49%の精度向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jun 2020 00:47:21 GMT)
Stabilizing two-dimensional quantum scars by deformation and
synchronization [0.0] 本稿では,Rydberg原子の2次元(2次元)アレイにおける熱状態の出現を回避または遅らせるための一般的な枠組みを提案する。
これらのメカニズムにより、様々な2次元格子におけるロバストな量子的傷が実現可能であることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jun 2020 17:46:41 GMT)
Stabilization of $866$ nm laser with Pound-Drever-Hall (PDH) technique
for quantum manipulation of Ca+ ion in Paul trap [0.0] 実験の目的は、PDH安定化装置をスクラッチから構築することである。
実験室で実験的に実施したように,この手法を定式化するために必要なすべての理論的治療について記述する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jun 2020 14:19:33 GMT)
Squaring the fermion: The threefold way and the fate of zero modes [0.0] 安定なボゾン系の平均場理論の位相的性質と分類について検討する。
3つの標準分類対称性のうち、時間反転のみが多ボソン系の実際の対称性を表す。
非相互作用ボソンのエレガントな3方向トポロジカルな分類を明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jun 2020 03:24:43 GMT)
Security Of Finite-Key-Length Measurement-Device-Independent Quantum Key
Distribution Using Arbitrary Number Of Decoys [0.0] 私は、任意の固定数のデコイ状態と固定された生のキー長で機能する一般的なセキュリティ証明を報告します。
これらの手法は、BB84スキームの計測デバイスに依存しないバージョンにおいて、確実に安全な鍵レートを少なくとも1.25倍上昇させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jun 2020 00:25:33 GMT)
Random Phase Product Sate for Canonical Ensemble [0.0] RPPS法は、完全なヒルベルト空間表現のためのランダム位相状態法の拡張である。
Nサイト反強磁性スピン-1/2ハイゼンベルク鎖模型の平均エネルギーを開境界条件と比較することにより,本手法の有効性を確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jun 2020 14:53:48 GMT)
Quantum motion of a squeezed mechanical oscillator attained via a
optomechanical experiment [0.0] 光キャビティに埋め込まれたパラメトリック変調膜共振器で実現された機械的圧縮状態について実験的に検討した。
観測結果を定量的に解釈する理論的枠組みを提案し,実験との比較を行った。
顕著な結果は、各運動側バンドのスペクトル形状が絶対校正を必要とせず、量子力学的に圧縮された状態の明確なシグネチャを提供することである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jun 2020 20:34:44 GMT)
Quantum Amplitude Estimation in the Presence of Noise [0.0] 量子振幅推定(Quantum Amplitude Estimation)は、Grover SearchやQuantum Monte-Carlo法など、いくつかの重要な量子アルゴリズムにおいて重要なサブルーチンである。
ノイズの多い量子デバイスでQAEを実装するための障害は、サブルーチンとして量子位相推定を実行する必要があることである。
提案手法では, 高精度なノイズ特性を考慮し, より深い回路で達成される理想的な性能とのトレードオフをバランスさせるスケジュールを選択する必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jun 2020 03:01:58 GMT)
On the Nature of Programming Exercises [0.0] プログラミング演習の性質が成功と一貫した学習の重要な要素であることを理解することが不可欠である。
本稿では,プログラミング演習の作成における様々なアプローチについて考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jun 2020 15:22:26 GMT)
Normalizing Text using Language Modelling based on Phonetics and String
Similarity [0.0] テキスト正規化を行うための新しい頑健なモデルを提案する。
テキスト中の正規化されていない単語を根本形に置き換えようとする2つのユニークなマスキング戦略を提案する。
本手法の精度は86.7%,83.2%であり,本手法がテキスト正規化に有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jun 2020 00:42:39 GMT)
Multiple Imputation with Denoising Autoencoder using Metamorphic Truth
and Imputation Feedback [0.0] データの内部表現を学習するために,Denoising Autoencoder を用いた多重命令モデルを提案する。
我々は、属性の統計的整合性を維持するために、変成真理と帰納フィードバックの新たなメカニズムを用いる。
提案手法は,多くの標準的なテストケースにおいて,様々な欠落メカニズムや欠落したデータのパターンに対するインパルスの効果を検証し,他の手法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jun 2020 02:20:17 GMT)
Improved access to the fine-structure constant with the simplest atomic
systems [0.0] 本研究では,バウンド電子$g$係数と基底状態エネルギーの適切な重み付け差において,核構造効果を効果的に抑制できることを示す。
この方法では、既存のまたは近未来のペニングトラップとX線分光技術により、独立した$alpha$が提供されることが期待されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jun 2020 09:09:41 GMT)
Implicitly Maximizing Margins with the Hinge Loss [0.0] 固定ステップサイズの線形分離可能なデータ上の線形分類器の場合、この修正されたヒンジ損失のマージンは$mathcalO(1/t )$で$ell$max-marginに収束する。
実験結果から、この速度の増大はReLUネットワークへと引き継がれることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jun 2020 10:04:16 GMT)
Hybrid-Liouvillian formalism connecting exceptional points of
non-Hermitian Hamiltonians and Liouvillians via postselection of quantum
trajectories [0.0] 我々は、NHH(量子ジャンプなしの軌跡のみをポストしたとき)から(ポストセレクションなしで)量子ジャンプを含む真のリウビリアへの経路を記述することができるハイブリッド・リウビリア超作用素を導入する。
提案手法は,ポストセレクションと有限能率検出器の効果を直感的に関連付けることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jun 2020 10:57:35 GMT)
Entanglement dynamics and fractional quantum state transport in the
spin-$\frac{1}{2}$ triangular plaquette [0.0] 我々は、ハミルトニアンがラング上のスピン軌道カップリングを伴い、足上での相互作用を交換するスピン-$frac12$三角形ラケットの形式を示す。
磁気相互作用の特別な値について、QSTはエンタングルメント伝播を禁止している。
この系の有限サイズの性質は、時間結晶性と対称性の破れの間のネクサスを読み取ることを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jun 2020 05:26:32 GMT)
Empirical Study on the Benefits of Multiobjectivization for Solving
Single-Objective Problems [0.0] 局所オプティマはしばしばアルゴリズムの進行を防ぎ、深刻な脅威を引き起こす。
マルチオブジェクトの勾配に基づく高度な可視化技術を用いて,出現するマルチオブジェクトの景観の特性を図示し,考察した。
我々は,多目的COCOMOGSAがこれらの特性を利用して局所トラップを克服できることを実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jun 2020 14:04:37 GMT)
Dynamics of coherence: Maximal quantum Fisher information vs. Loschmidt
echo [0.0] 一次元逆場イジングモデルに対する急激なクエンチ後の最大量子フィッシャー情報(MQFI)のダイナミクスを考察する。
我々は、この現象を、臨界時刻$t_c$で発生する動的MQFI遷移をテクスタイズする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jun 2020 14:21:13 GMT)
Dynamics of Causal Fermion Systems. Field Equations and Correction Terms
for a New Unified Physical Theory [0.0] 我々は、因果作用原理を時空上のフィールドの適切な概念に結びつける形式主義を開発する。
場の方程式によって引き起こされる力学はシンプレクティック形式を保存し、因果フェルミオン系が時間の概念を許容するならば、ハミルトン時間の進化を引き起こす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jun 2020 12:54:13 GMT)
Dynamical tunnelling of a Nano-mechanical Oscillator [0.0] トンネルの速度は、基礎となる古典位相空間を解く量子系の能力に敏感に依存していることが示される。
この位相空間分解を決定づける有効プランク定数は、桁違いに変化できることが示される。
混合正則位相空間とカオス位相空間を1つの空間次元で設計できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jun 2020 15:21:58 GMT)
Determining Image similarity with Quasi-Euclidean Metric [0.0] 擬似ユークリッド計量を画像類似度尺度として評価し,SSIMやユークリッド計量といった既存の標準手法とどのように一致しているかを分析する。
いくつかのケースでは、我々の方法論は顕著な性能を予測しており、我々の実装が類似性を認識するための一歩であることを証明していることも興味深い。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jun 2020 18:12:21 GMT)
Deep Learning on Point Clouds for False Positive Reduction at Nodule
Detection in Chest CT Scans [0.0] 本稿では,CADeシステムにおける結節候補の偽陽性還元(FPR)に対する新しいアプローチに焦点を当てる。
提案手法では,入力データを2次元画像や3次元画像ではなく,ポイントクラウドとして考慮し,ポイントクラウドにディープラーニングモデルを使用する。
提案手法はベースラインモデルに対して85.98 FROCに対して77.26 FROCよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jun 2020 08:31:26 GMT)
Deep Learning for Cornea Microscopy Blind Deblurring [0.0] 眼球の形状は、眼科医が完全に鋭い画像を持つことを防ぐ。
我々のアプローチは、SR(Super Resolution)ネットワークを用いて画像のアップスケーリングを行うモデルを構築することである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jun 2020 11:50:35 GMT)
Decoherence and information encoding in quantum reference frames [0.0] ほとんどの状況では、例えば実験室では、物理過程は物理系によって構成される参照フレーム内で記述される。
その結果の1つは、量子相関が観測者の参照フレームの物理的状態に依存するという事実である。
量子ダーウィン主義とスペクトル放送構造という,現代のデコヒーレンス理論の発展にこの結果がもたらす意味について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jun 2020 12:26:55 GMT)
Data-dependent Pruning to find the Winning Lottery Ticket [0.0] Lottery Ticket仮説は、新しいニューラルネットワークには、完全なネットワークと同じようなパフォーマンスを達成するためにトレーニング可能な、小さなサブネットワークが含まれている、と仮定する。
我々は、データ依存コンポーネントをプルーニング基準に組み込むことで、既存のプルーニングアルゴリズムの性能を一貫して向上させると結論付けた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jun 2020 12:48:34 GMT)
Comment on "Nondispersive analytical solutions to the Dirac equation" [0.0] 我々は、電子のビームを表わす外部エムの時間依存電磁場におけるディラック方程式の解について、 citecc の著者による主張の妥当性を疑う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jun 2020 15:18:44 GMT)
Combining Ensemble Kalman Filter and Reservoir Computing to predict
spatio-temporal chaotic systems from imperfect observations and models [0.0] 数値気象予測(NWP)など様々な分野においてLETKF時間カオスシステムの予測は重要である
本研究は, ノイズおよび低分散観察によるRCの技能評価である。
提案手法は,ノイズと疎分布の観測によりロレンツ96系の予測に成功している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jun 2020 09:43:44 GMT)
Case study: Mapping potential informal settlements areas in Tegucigalpa
with machine learning to plan ground survey [0.0] 国勢調査によるデータ収集はラテンアメリカでは平均して10年に1度行われる。
このケーススタディでは、Dymaxion LabsとNGO Techoが共同で機械学習技術を使って、ホンジュラスのテグシガルパで最初の非公式な居住地国勢調査を作成した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jun 2020 15:38:04 GMT)
Boosting entanglement generation in down-conversion with incoherent
illumination [0.0] 自然パラメトリックダウンコンバージョンによって生じる絡み合った光子は、量子力学の現在の理解と量子情報の進歩にとって最重要視されている。
部分的にコヒーレントなガウスポンプビームの新たなクラスを考えると、ポンプビームのコヒーレンス度と逆向きに絡み合いが増加する異なる種類の量子状態が生成されることを示す。
これは、光量子情報科学に興味深い結果をもたらすであろう、非常に不整合であるが、非常に絡み合った多光子状態をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jun 2020 15:28:34 GMT)
Blockchain-Based Applications in Higher Education: A Systematic Mapping
Study [0.0] ブロックチェーンの利用は、デジタル通貨を超えて、健康、モノのインターネット、教育といった他の分野へと移行してきた。
本稿では、高等教育分野に関連するブロックチェーン技術に関する関連研究を収集・分析するための系統地図研究について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jun 2020 16:24:28 GMT)
Biological Microscopy with Undetected Photons [0.0] ゴーストイメージング」または「量子干渉」法では、試料と相互作用しない相関対の光子をイメージングに利用している。
本稿では, シードレーザーと共焦点走査による量子干渉に基づく手法の修正について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jun 2020 17:34:29 GMT)
Anomaly Detection using Deep Reconstruction and Forecasting for
Autonomous Systems [0.0] 我々は,正面カメラ映像とIMU読影を用いた異種自律システムにおける異常検出のための自己教師型ディープアルゴリズムを提案する。
条件付きGANを利用する視覚ベースシステムは、直前の3つのフレームを分析し、次のフレームを予測しようとする。
アルゴリズムの合成は、2020年のIEEE Signal Processing Cupの異常検出コンテストで優勝した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jun 2020 17:00:01 GMT)
Adaptive additive classification-based loss for deep metric learning [0.0] 分類に基づくディープメトリック学習において,既存の適応マージンの拡張を提案する。
コンバージェンスを高速化し、コードの複雑さを従来の最先端よりも小さくすることで、私たちの成果が得られました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jun 2020 20:45:22 GMT)
Ab initio quantum models for thin-film x-ray cavity QED [0.0] 我々は、スペクトル的に狭いX線共鳴を持つ薄膜X線キャビティ量子力学に対する2つのアブイニシアト量子アプローチを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jun 2020 08:13:55 GMT)
A room temperature optomechanical squeezer [0.0] 現在重力波検出器(GW)を制限しているノイズ源の1つは、不確実な振幅と位相を引き起こす光の量子的性質に由来する。
GW検出器はこの量子ノイズを下げるために圧縮光注入を使用する計画である。
I focus on using radiation-pressure-mediated optomechanical (OM) interaction to generate compressd light。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jun 2020 11:56:34 GMT)
A Protocol to Convert Infrastructure Data from Computer-Aided Design
(CAD) to Geographic Information Systems (GIS) [0.0] 本稿では、一般的な変換エラーを低減し、これらのエラーを修正するのに必要な時間を短縮する5段階のプロセスを提案する。
インタビューは、自治体がコンバージョンで直面した課題を確認し、データインフォームド意思決定を可能にするためのソリューションインタビュアーを特定した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jun 2020 00:25:02 GMT)