Context-aware Dynamics Model for Generalization in Model-Based
Reinforcement Learning [125.0] グローバルなダイナミクスモデルを学習するタスクを,(a)ローカルなダイナミクスをキャプチャするコンテキスト潜在ベクトルを学習し,(b)次に条件付き状態を予測するという2つの段階に分割する。
本研究では,コンテキスト潜在ベクトルに動的情報をエンコードするために,コンテキスト潜在ベクトルを前方と後方の両方のダイナミクスを予測するのに役立つような新しい損失関数を導入する。
提案手法は,既存のRL方式と比較して,様々なシミュレーションロボットや制御タスクの一般化能力に優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 06:41:27 GMT)
Discriminative Jackknife: Quantifying Uncertainty in Deep Learning via
Higher-Order Influence Functions [121.1] 我々は、モデル損失関数の影響関数を利用して、予測信頼区間のジャックニフェ(または、アウト・ワン・アウト)推定器を構築する頻繁な手順を開発する。
1)および(2)を満たすDJは、幅広いディープラーニングモデルに適用可能であり、実装が容易であり、モデルトレーニングに干渉したり、精度を妥協したりすることなく、ポストホックな方法で適用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 13:36:52 GMT)
Unsupervised Landmark Learning from Unpaired Data [117.8] 教師なしランドマーク学習の最近の試みは、外観は似ているがポーズでは異なる合成画像対を活用する。
本稿では,2回スワッピング・リコンストラクション・ストラテジーを適用して最終監視を行うクロスイメージ・サイクル整合性フレームワークを提案する。
提案するフレームワークは,強いベースラインを大きなマージンで上回ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 13:57:20 GMT)
On Layer Normalization in the Transformer Architecture [112.4] まず,学習速度のウォームアップが重要である理由を理論的に検討し,レイヤー正規化の位置が重要であることを示す。
ウォームアップステージのないPre-LNトランスフォーマーはベースラインと同等の結果が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 07:55:12 GMT)
Channel Pruning via Automatic Structure Search [109.8] そこで我々は,ABCPrunerと呼ばれる人工蜂コロニーアルゴリズム(ABC)に基づく新たなチャネルプルーニング手法を提案する。
ABCPrunerはより効果的であることが証明されており、細調整をエンドツーエンドで効率的に行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 01:52:28 GMT)
Unsupervised Calibration under Covariate Shift [92.0] ドメインシフト下でのキャリブレーションの問題を導入し、それに対処するための重要サンプリングに基づくアプローチを提案する。
実世界のデータセットと合成データセットの両方において,本手法の有効性を評価し検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 21:50:07 GMT)
Sparsified Linear Programming for Zero-Sum Equilibrium Finding [89.3] 我々は、この問題に対して全く異なるアプローチを示し、それは競争力があり、しばしば、以前の最先端技術よりも桁違いに優れている。
ポーカーエンドゲームの実験により、現代の線形プログラムソルバは、ゲーム固有のCFRの現代的な変種でさえも競合することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 22:23:06 GMT)
Complexity of Finding Stationary Points of Nonsmooth Nonconvex Functions [84.5] 非滑らかで非滑らかな関数の定常点を見つけるための最初の非漸近解析を提供する。
特に、アダマール半微分可能函数(おそらく非滑らか関数の最大のクラス)について研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 14:53:13 GMT)
Learning What to Defer for Maximum Independent Sets [84.0] 本稿では,各段階における解の要素的決定を学習することにより,エージェントが適応的に段階数を縮小あるいは拡張する,新たなDRL方式を提案する。
提案手法を最大独立集合(MIS)問題に適用し、現状のDRL方式よりも大幅に改善したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 06:17:07 GMT)
Transition control of a tail-sitter UAV using recurrent neural networks [80.9] 制御戦略は姿勢と速度安定化に基づいている。
RNNは高非線形空力項の推定に用いられる。
その結果, 遷移操作時の直線速度とピッチ角の収束性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 21:33:30 GMT)
Incremental Training of a Recurrent Neural Network Exploiting a
Multi-Scale Dynamic Memory [79.4] 本稿では,マルチスケール学習を対象とする,漸進的に訓練された再帰的アーキテクチャを提案する。
隠れた状態を異なるモジュールに分割することで、シンプルなRNNのアーキテクチャを拡張する方法を示す。
新しいモジュールがモデルに反復的に追加され、徐々に長い依存関係を学習するトレーニングアルゴリズムについて議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 08:35:49 GMT)
Optimal Best-arm Identification in Linear Bandits [79.3] サンプルの複雑さが既知のインスタンス固有の下界と一致する単純なアルゴリズムを考案する。
既存のベストアーム識別戦略とは異なり、我々のアルゴリズムは武器の数に依存しない停止規則を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 14:25:51 GMT)
A Compact Gated-Synapse Model for Neuromorphic Circuits [77.5] このモデルは、ニューロモルフィック回路のコンピュータ支援設計への統合を容易にするためにVerilog-Aで開発された。
モデルの振る舞い理論は、デフォルトパラメータ設定の完全なリストとともに詳細に記述されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 18:22:11 GMT)
EmotionNet Nano: An Efficient Deep Convolutional Neural Network Design
for Real-time Facial Expression Recognition [75.7] 本研究では,人間と機械の協調設計戦略によって構築された,効率的な深層畳み込みニューラルネットワークであるEmotionNet Nanoを提案する。
EmotionNet Nanoの2つの異なるバリエーションが提示され、それぞれがアーキテクチャと計算の複雑さと精度のトレードオフを持っている。
提案するEmotionNet Nanoネットワークは,実時間推定速度(例えば,15Wおよび30Wで$>25$ FPSと$>70$ FPS)と高エネルギー効率を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 00:48:05 GMT)
Learning Patterns of Tourist Movement and Photography from Geotagged
Photos at Archaeological Heritage Sites in Cuzco, Peru [73.5] 我々は、ペルーのクズコにある既知の考古学遺産サーキットを横断する旅行パターンを特定するために、視覚と遺産観光に関連する現在の人類学の理論的談話を構築した。
本研究の目的は,(1)観光の強化が遺産規制やソーシャルメディアとどのように交わり,クズコの遺産景観を横断する旅行パターンの具体化に寄与するかを理解すること,(2)旅行物語がソーシャルメディア上でキュレーションされ,歴史史跡表現に根ざした観光客の期待と相まって,美的嗜好と視覚性がいかに絡み合うかを評価することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 22:49:59 GMT)
Synchronisation phase as an indicator of persistent quantum correlations
between subsystems [68.8] 自然シンクロナイゼーション(英: Spontaneous synchronisation)は、動的古典系と量子系の両方で起こる集合現象である。
我々の分析は、自然に同期する様々なオープン量子系に適用できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 17:21:32 GMT)
Uncertainty Estimation Using a Single Deep Deterministic Neural Network [66.3] 本稿では,1回のフォワードパスで,テスト時に分布データポイントの発見と拒否が可能な決定論的ディープモデルを訓練する手法を提案する。
我々は,新しい損失関数とセントロイド更新方式を用いて,これらをスケールトレーニングし,ソフトマックスモデルの精度に適合させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 16:04:35 GMT)
Visual Grounding of Learned Physical Models [66.0] 人間は、物体の物理的特性を直感的に認識し、複雑な相互作用に従事している場合でも、その動きを予測する。
我々は、物理を同時に推論し、視覚と力学の先行に基づく将来の予測を行うニューラルモデルを提案する。
実験により、我々のモデルはいくつかの観測範囲内で物理的特性を推測できることが示され、モデルが目に見えないシナリオに迅速に適応し、将来正確な予測を行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 15:13:21 GMT)
Towards Automated Neural Interaction Discovery for Click-Through Rate
Prediction [64.0] CTR(Click-Through Rate)予測は、レコメンダシステムにおいて最も重要な機械学習タスクの1つである。
本稿では,AutoCTR と呼ばれる CTR 予測のための自動インタラクションアーキテクチャ探索フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 04:33:01 GMT)
A Novel Approach for Correcting Multiple Discrete Rigid In-Plane Motions
Artefacts in MRI Scans [63.3] 本稿では,2つの入力枝を持つディープニューラルネットワークを用いた動きアーチファクトの除去手法を提案する。
提案法は患者の多動運動によって生成された人工物に応用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 17:54:13 GMT)
On the Relationship Between Active Inference and Control as Inference [63.0] アクティブ推論(英: Active Inference、AIF)は、生物学的エージェントがモデルエビデンスに束縛された変動を最小限に抑えることを示唆する脳科学の新たな枠組みである。
制御・アズ・推論(英: Control-as-Inference, CAI)は、意思決定を変分推論問題とみなす強化学習の枠組みである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 14:52:52 GMT)
Empower Entity Set Expansion via Language Model Probing [58.8] 既存の拡張方法は、コンテキスト特徴を適応的に選択し、新しいエンティティを抽出することで、シードエンティティをブートストラップする。
エンティティセット拡張の鍵となる課題は、クラスセマンティクスをシフトし、後のイテレーションで累積エラーにつながる曖昧なコンテキスト機能を選択することを避けることである。
セマンティックドリフト問題に対処するために、自動生成されたクラス名を活用する新しい反復的集合拡張フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 22:57:42 GMT)
Empirically Verifying Hypotheses Using Reinforcement Learning [58.1] 本稿では,仮説検証をRL問題として定式化する。
我々は、世界の力学に関する仮説を前提として、仮説が真か偽かを予測するのに役立つ観測結果を生成することができるエージェントを構築することを目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 01:01:10 GMT)
Ultrafast viscosity measurement with ballistic optical tweezers [55.4] 非侵襲粘度測定は秒の積分時間を必要とする。
速度を最大20マイクロ秒まで改善した4つの命令を実演する。
光学式ツイーザにおける捕捉粒子の瞬時速度を用いてこれを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 00:09:40 GMT)
Sharp Statistical Guarantees for Adversarially Robust Gaussian
Classification [54.2] 逆向きに頑健な分類の過剰リスクに対する最適ミニマックス保証の最初の結果を提供する。
結果はAdvSNR(Adversarial Signal-to-Noise Ratio)の項で述べられており、これは標準的な線形分類と逆数設定との類似の考え方を一般化している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 21:06:52 GMT)
Dynamic Knapsack Optimization Towards Efficient Multi-Channel Sequential
Advertising [52.4] 我々は、動的knapsack問題として、シーケンシャルな広告戦略最適化を定式化する。
理論的に保証された二段階最適化フレームワークを提案し、元の最適化空間の解空間を大幅に削減する。
強化学習の探索効率を向上させるため,効果的な行動空間削減手法も考案した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 18:50:35 GMT)
Structural Landmarking and Interaction Modelling: on Resolution Dilemmas
in Graph Classification [50.8] 解法ジレンマの統一概念に基づくグラフ分類における本質的難易度の研究」
構造ランドマークと相互作用モデリングのためのインダクティブニューラルネットワークモデルSLIM'を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 01:01:42 GMT)
Near-Optimal SQ Lower Bounds for Agnostically Learning Halfspaces and
ReLUs under Gaussian Marginals [49.6] ガウス境界の下では、半空間とReLUを不可知的に学習する基本的な問題について検討する。
我々の下限は、これらのタスクの現在の上限が本質的に最良のものであるという強い証拠を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 17:10:10 GMT)
High-Fidelity Machine Learning Approximations of Large-Scale Optimal
Power Flow [49.3] AC-OPFは、多くの電力システムアプリケーションにおいて重要なビルディングブロックである。
本稿では, 再生可能エネルギーの普及にともなって, AC-OPFの効率的な近似を実現するための深層学習について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 20:22:16 GMT)
An EM Approach to Non-autoregressive Conditional Sequence Generation [49.1] 自己回帰(AR)モデルは条件付きシーケンス生成において支配的なアプローチである。
非自己回帰(NAR)モデルは、最近、すべての出力トークンを並列に生成することでレイテンシを低減するために提案されている。
本稿では,ARモデルとNARモデルの両方を統合期待最大化フレームワークで協調的に最適化する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 20:58:57 GMT)
Conditional quantum operation of two exchange-coupled single-donor spin
qubits in a MOS-compatible silicon device [48.8] シリコンナノエレクトロニクスデバイスは、99.9%以上の忠実度を持つ単一量子ビット量子論理演算をホストすることができる。
イオン注入によりシリコン中に導入された単一のドナー原子に結合した電子のスピンに対して、量子情報は1秒近く保存することができる。
ここでは、シリコンに埋め込まれた31ドルPドナーの交換結合対における電子スピン量子ビットの条件付きコヒーレント制御を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 09:49:19 GMT)
A Survey on Deep Learning for Localization and Mapping: Towards the Age
of Spatial Machine Intelligence [48.7] 包括的調査を行い、深層学習を用いた局所化とマッピングのための新しい分類法を提案する。
オードメトリ推定、マッピング、グローバルローカライゼーション、同時ローカライゼーション、マッピングなど、幅広いトピックがカバーされている。
この研究がロボティクス、コンピュータビジョン、機械学習コミュニティの新たな成果を結び付けることを願っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 18:58:07 GMT)
Bayesian Low Rank Tensor Ring Model for Image Completion [44.1] 低階テンソルリングモデルは、データ取得と変換において欠落したエントリを復元する画像補完に強力である。
本稿では,データの低階構造を自動的に学習することにより,画像補完のためのベイズ型低階テンソルリングモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 02:58:25 GMT)
Handling Missing Data in Decision Trees: A Probabilistic Approach [41.3] 確率論的アプローチを採り、決定木で欠落したデータを扱う問題に対処する。
我々は, トラクタブル密度推定器を用いて, モデルの「予測予測」を計算する。
学習時には「予測予測損失」を最小限に抑えて学習済みの樹木の微調整パラメーターを微調整する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 19:54:54 GMT)
Convolutional Kernel Networks for Graph-Structured Data [37.1] 我々は,多層グラフカーネルのファミリーを導入し,グラフ畳み込みニューラルネットワークとカーネルメソッドの新たなリンクを確立する。
提案手法は,グラフをカーネル特徴写像の列として表現することにより,畳み込みカーネルネットワークをグラフ構造データに一般化する。
我々のモデルは、大規模データに対してエンドツーエンドでトレーニングすることもでき、新しいタイプのグラフ畳み込みニューラルネットワークをもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 08:46:42 GMT)
Universal linguistic inductive biases via meta-learning [36.4] 帰納的バイアスが言語習得における観察されたパターンを説明することができるかは不明である。
ニューラルネットワークモデルに言語的帰納バイアスを与えるためのフレームワークを導入する。
この枠組みを音節構造に基づくケーススタディで実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 19:15:10 GMT)
Fast Differentiable Sorting and Ranking [36.4] 我々は、最初の微分可能なソートおよびランキング演算子を$O(n log n)$ time と $O(n)$ space complexity で提案する。
この偉業は、置換の凸包であるペルムタヘドロンへの射影として微分可能作用素を構築し、等方最適化への還元を用いて達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 23:11:03 GMT)
A Benchmark dataset for both underwater image enhancement and underwater
object detection [34.3] 境界ボックスアノテーションと高品質な参照画像の両方を用いた大規模水中物体検出データセットを提供する。
OUCデータセットは、水中物体検出タスクにおける水中画像強調アルゴリズムの影響を包括的に研究するためのプラットフォームを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 03:12:50 GMT)
On the Privacy-Utility Tradeoff in Peer-Review Data Analysis [34.0] ピアレビューの改善に関する研究における大きな障害は、ピアレビューデータの利用不可能である。
我々は、特定の会議のピアレビューデータのプライバシー保護のためのフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 21:08:21 GMT)
Learning Robot Skills with Temporal Variational Inference [31.7] 本稿では,ロボットが様々なタスクを行う場合のデモから,低レベル制御ポリシと高レベル制御ポリシを共同で学習するフレームワークを提案する。
我々は,3つのロボットデモデータセットからこのような選択肢を学習するフレームワークの能力を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 17:54:09 GMT)
Energy Minimization in UAV-Aided Networks: Actor-Critic Learning for
Constrained Scheduling Optimization [30.7] 無人航空機 (UAV) の応用においては、UAVの限られたエネルギー供給と貯蔵がインテリジェントなエネルギー保存ソリューションの開発を引き起こしている。
本稿では,データ転送スケジューリングホバリング時間を最適化するエネルギーDSOSソリューションについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 09:17:00 GMT)
Interpreting and Disentangling Feature Components of Various Complexity
from DNNs [29.5] 本稿では,DNNが学習した特徴量の定義,定量化,解析を目的とする。
汎用的な数学的ツールとして、ネットワーク圧縮と知識蒸留の成功を分析するために、特徴複雑性と提案された指標を用いることもできる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 10:24:27 GMT)
Probabilistic Classification Vector Machine for Multi-Class
Classification [29.4] 確率的分類ベクトルマシン(PCVM)は、支持ベクトルマシンと関連するベクトルマシンの両方の利点を合成する。
我々はPCVMを1-vs-restや1-vs-oneといった投票戦略を通じてマルチクラスケースに拡張する。
mPCVMでは、2つの学習アルゴリズム、すなわち1つのトップダウンアルゴリズムと1つのボトムアップアルゴリズムが実装されている。
mPCVMの優れた性能は、合成データセットとベンチマークデータセットで広く評価されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 03:21:38 GMT)
Efficient Nonmyopic Bayesian Optimization via One-Shot Multi-Step Trees [28.5] 一般的なマルチステップ・ルック・ベイズ最適化の最初の効率的な実装を提供する。
これらの問題をネストした方法で解決する代わりに、全木のすべての決定変数を同等に最適化します。
提案手法は,様々なベンチマークにおいて,既存の手法よりも優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 02:17:18 GMT)
Differentiable Likelihoods for Fast Inversion of 'Likelihood-Free'
Dynamical Systems [25.3] Likelihood-free(シミュレーションベース)推論問題(英: Inference problem)は、高価な、または難解なフォワードモデルによる逆問題である。
局所ガウス近似を用いて、(log-) 様の勾配とヘシアンに対するトラクタブルな推定器を構築することができる。
これらの手法が3つのベンチマークシステムにおいて標準確率自由アプローチより優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 18:06:37 GMT)
Medical Imaging with Deep Learning: MIDL 2020 -- Short Paper Track [25.1] The Third International Conference on Medical Imaging with Deep Learning (MIDL 2020)
MIDL 2020 Full Paper Trackは、Proceedings of the Machine Learning Research (PMLR)に掲載されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 20:01:51 GMT)
Learning Complexity of Simulated Annealing [23.7] 本研究では,温度変化の基準,すなわち冷却スケジュールについて検討する。
サンプルの複雑さとシミュレーションの複雑さの両面から肯定的な結果が得られる。
本稿では,学習問題に対する証明可能な保証付き時間アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 21:17:37 GMT)
Search-based User Interest Modeling with Lifelong Sequential Behavior
Data for Click-Through Rate Prediction [23.5] 我々は検索ベース興味モデル(SIM)と呼ばれる新しいモデリングパラダイムを提案する。
SIMは2つのカスケード検索ユニットでユーザ興味を抽出する。
2019年以降、SIMはAlibabaのディスプレイ広告システムにデプロイされ、CTRは7.1%、リフトは4.4%となっている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 03:27:18 GMT)
Efficient Second-Order TreeCRF for Neural Dependency Parsing [23.4] ディープラーニング(DL)時代には、構文解析モデルは極めて単純化され、性能にほとんど影響を与えない。
本稿では,2階目のTreeCRF拡張について述べる。
本研究では,内部とビタビアルゴリズムをバッチ化して直接大行列演算を行う手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 06:35:00 GMT)
The Evolutionary Dynamics of Independent Learning Agents in Population
Games [21.7] 本稿では,集団ゲームにおける独立学習エージェントのプロセスとダイナミクスの形式的関係について述べる。
マスター方程式アプローチを用いて、人口動態を特徴付けるための新しい統一的な枠組みを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 14:22:23 GMT)
Deep Ordinal Regression with Label Diversity [19.9] 本稿では,複数の離散データ表現を同時に使用することで,ニューラルネットワーク学習を改善することを提案する。
我々のアプローチはエンドツーエンドで微分可能であり、従来の学習方法への単純な拡張として追加することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 08:23:43 GMT)
Abnormal activity capture from passenger flow of elevator based on
unsupervised learning and fine-grained multi-label recognition [18.2] 本稿では,多層住宅におけるエレベータの利用者フローを通じて,住民の異常活動の把握を目的とした作業フローを提案する。
エレベーターには、カメラとセンサー(ホールセンサー、光電センサー、ジャイロ、加速度計、気圧計、温度計)が取り付けられ、画像とデータを収集する。
エレベータの乗客フローを一般化するために, インスタンスセグメンテーション, マルチラベル認識, 埋め込み, クラスタリングなどのコンピュータビジョンアルゴリズムを適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 08:50:20 GMT)
Asymmetric metric learning for knowledge transfer [17.9] 本研究では,教師がデータベースを表現し,学生が質問する非対称なテスト課題について検討する。
この課題に触発されて、トレーニングで非対称表現を使用する新しいパラダイムである非対称なメートル法学習を導入する。
より複雑な知識伝達機構と比較して, 単純な回帰は驚くほど効果的であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 19:28:36 GMT)
The Cost of Privacy in Asynchronous Differentially-Private Machine
Learning [17.7] 我々は、複数のプライベートデータセット上で機械学習モデルを協調訓練するための、微分プライベート非同期アルゴリズムを開発した。
中央学習者は、通信可能なときに、プライベートデータ所有者と1対1で対話する。
提案したプライバシ保存非同期アルゴリズムの性能を予測できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 04:53:58 GMT)
Cracking the Black Box: Distilling Deep Sports Analytics [17.4] 本稿では,スポーツ分析に応用した深層学習における精度と透明性のトレードオフについて論じる。
我々は、元のディープラーニングモデルの出力を模倣し、学習した知識を明示的な解釈可能な方法で表現する、シンプルで透明なモデルを構築します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 21:33:50 GMT)
Adapting to Unseen Environments through Explicit Representation of
Context [16.9] 自律運転、インフラ管理、医療、金融といった分野に自律的なエージェントを配置するには、目に見えない状況に安全に適応する必要がある。
本稿では,コンテキストモジュールとスキルモジュールを併用する原則的アプローチを提案する。
Context+Skillアプローチは、以前は目に見えなかった影響のある環境において、はるかに堅牢な振る舞いをもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 22:04:16 GMT)
MoNet3D: Towards Accurate Monocular 3D Object Localization in Real Time [15.2] MoNet3Dはモノクロ画像中の各オブジェクトの3D位置を予測し、各オブジェクトの3Dバウンディングボックスを描画する新しいフレームワークである。
この手法は27.85FPSのリアルタイム画像処理を実現することができ、組込み先進運転支援システム応用の可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 12:48:57 GMT)
Re-translation versus Streaming for Simultaneous Translation [14.8] 本研究では,厳密な付加語以上の仮説の修正が許される問題について検討する。
この設定では、カスタムストリーミングアプローチと再翻訳を比較します。
再翻訳は最先端のストリーミングシステムと同じくらい良いか良いかのどちらかだと考えています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 23:36:13 GMT)
Towards Learning-automation IoT Attack Detection through Reinforcement
Learning [14.4] IoT(Internet of Things)ネットワークにはユニークな特徴があるため、攻撃検出がより困難になる。
従来のハイレート攻撃に加えて、IoT攻撃者が正当なトラフィックを難読化するために、低レート攻撃も広く使用されている。
本稿では,攻撃パターンの変換を自動的に学習し,認識できる強化学習に基づく攻撃検出モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 06:12:45 GMT)
Neural Time Warping For Multiple Sequence Alignment [13.9] マルチシーケンスアライメント(MSA)は、時系列分析における従来の課題である。
我々は、元のMSAを連続的な最適化に緩和し、ニューラルネットワークを用いてアライメントを得るニューラル・タイム・ワープ(NTW)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 00:16:40 GMT)
Combining Deep Learning and Verification for Precise Object Instance
Detection [13.8] 我々は,提案した検出を受理するためにパスしなければならない検証テストのセットを開発する。
これらのテストにより、ベース検出器の全体的な精度が向上し、受け入れられたサンプルが正しい可能性が極めて高いことを示す。
これにより、検出器は高精度なシステムで動作することができ、したがってロボット認識システムに使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 15:18:52 GMT)
Compressing deep neural networks on FPGAs to binary and ternary
precision with HLS4ML [13.3] 本稿では, hls4mlライブラリにおける2次ニューラルネットワークと3次ニューラルネットワークの実装について述べる。
モデル精度と資源消費のトレードオフについて論じる。
二分法と三分法の実装は、FPGAリソースを劇的に減らしながら高い精度の実装と類似した性能を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 09:15:11 GMT)
Querying and Repairing Inconsistent Prioritized Knowledge Bases:
Complexity Analysis and Links with Abstract Argumentation [13.0] 優先知識ベース(KB)に対する不整合の問題について検討する。
本稿では, 接地拡張に着想を得た優先順位付きKBのセマンティクスを提案し, 良好な特性を享受する。
本研究は、嗜好に基づく議論フレームワークに関する独立した関心の結果ももたらした。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 16:15:30 GMT)
Combine Convolution with Recurrent Networks for Text Classification [12.9] 本稿では,2つのネットワークの強みを最大限に維持するための新しい手法を提案する。
提案モデルでは、畳み込みニューラルネットワークを用いて、各行が異なる側面から各単語の重要性を反映する2次元重み行列を学習する。
両方向のRNNを用いて各単語を処理し、前後に隠された状態を融合して単語表現を得る神経テンソル層を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 03:36:04 GMT)
Unsupervised Learning Consensus Model for Dynamic Texture Videos
Segmentation [12.5] 動的テクスチャのセグメンテーションのための効果的な教師なし学習コンセンサスモデルを提案する。
提案モデルでは,分類対象画素の周辺部における再量子化局所2値パターン(LBP)ヒストグラムの値の集合を特徴として用いた。
挑戦的なSynthDBデータセットで実施された実験は、ULCMが大幅に高速で、コーディングが簡単で、単純で、パラメータが限られていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 16:40:59 GMT)
Sparse Perturbations for Improved Convergence in Stochastic Zeroth-Order
Optimization [10.9] ゼロオーダー(SZO)手法への関心は最近、深いニューラルネットワークに対する敵対的ブラックボックス攻撃のようなブラックボックス最適化シナリオで復活している。
SZO法は、ランダムな入力ポイントで目的関数を評価する能力のみを必要とする。
本稿では,ランダム摂動の次元依存性を低減させるSZO最適化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 14:58:20 GMT)
Maximum Entropy Model Rollouts: Fast Model Based Policy Optimization
without Compounding Errors [10.9] 我々は、最大エントロピーモデルロールアウト(MEMR)と呼ばれるダイナスタイルモデルに基づく強化学習アルゴリズムを提案する。
複雑なエラーをなくすために、我々はモデルを使って単一ステップのロールアウトを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 00:07:27 GMT)
Biologically Inspired Mechanisms for Adversarial Robustness [10.8] 畳み込みニューラルネットワークは、合理的な計算と性能のコストで敵の摂動に強く耐えられていない。
本研究は,2つの生物学的に妥当なメカニズムが対向的堅牢性に果たす役割について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 23:07:34 GMT)
Active Ensemble Deep Learning for Polarimetric Synthetic Aperture Radar
Image Classification [10.8] 本稿では,アクティブ・ラーニングの利点を生かし,PolSAR画像分類のためのアクティブ・アンサンブル・ディープ・ラーニング(AEDL)を提案する。
収束付近のディープラーニングモデルのスナップショットの予測されたラベルの35%は、まったく同じであった。
スナップショット委員会を用いてラベルなしデータの情報提供を行い、提案されたAEDLは、標準的なアクティブな学習戦略と比較して、2つの実際のPolSAR画像上でより優れたパフォーマンスを実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 01:40:54 GMT)
Human Activity Recognition based on Dynamic Spatio-Temporal Relations [10.6] 1つの人間の行動の記述と、連続する人間の行動の進化のモデル化は、人間の活動認識における2つの主要な問題である。
これら2つの課題に対処する人間行動認識手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 15:49:34 GMT)
Optimization Landscape of Tucker Decomposition [10.4] タッカー分解は多くのデータ分析やマシンアプリケーションで一般的なテクニックである。
学習問題の増加に伴い,地域検索の規模は増加傾向にある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 18:15:22 GMT)
Extracting Latent State Representations with Linear Dynamics from Rich
Observations [10.4] 本研究では,力学が線形である隠れ線形部分空間が存在するモデルについて検討する。
線形力学を用いて線形部分空間を抽出する効率的なアルゴリズムを提案する。
本手法の有効性を,リッチな観測による簡単な設定で実証的に検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 15:47:01 GMT)
Local Neighbor Propagation Embedding [10.1] 近接伝搬をLNPE(Local Neighbor propagation Embedding)に導入する。
LNPEは、1ドルのホップ隣人を$n$ホップ隣人に拡張することで、近所同士の局所的なつながりと相互作用を強化する。
実験により、LNPEはより忠実で堅牢な埋め込みを得ることができ、より優れた位相的および幾何学的性質が得られることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 12:49:22 GMT)
Reinforcement Learning for Molecular Design Guided by Quantum Mechanics [10.1] 分子設計のための新しいRL式を座標で提示し、構築可能な分子のクラスを拡張した。
我々の報酬関数は、高速量子化学法で近似したエネルギーのような基本的な物理的性質に基づいている。
本実験では, 翻訳および回転不変状態-作用空間で作業することで, エージェントがスクラッチからこれらの課題を効率的に解けることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 14:16:34 GMT)
CanaryTrap: Detecting Data Misuse by Third-Party Apps on Online Social
Networks [10.0] 我々は、オンラインソーシャルネットワーク上でサードパーティーアプリと共有されているデータの誤用を検出するために、CanalyTrapを提案する。
CanaryTrapは、ハニートーケンをユーザーアカウントに関連付け、サードパーティアプリと共有した後、異なるチャンネルを通じて認識されていない使用をモニタする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 03:32:03 GMT)
On Bellman's Optimality Principle for zs-POSGs [9.7] 多くの非自明な逐次決定問題はベルマンの最適性原理に頼って効率よく解決される。
2-player 0-sum の部分観測可能なゲーム (zs-POSGs) にどのように適用できるかを示す。
HSVIアルゴリズムのバージョンは、有限時間で$epsilon$-Nash平衡を証明できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 21:23:10 GMT)
True to the Model or True to the Data? [9.5] この選択は、モデルに真であることが望ましいか、データに真であることが望ましいかどうかに起因している、と私たちは主張する。
異なる価値関数の選択がそれぞれのシナリオでどのように機能するか、そして、モデル選択によってどのように属性が影響されるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 17:54:39 GMT)
Distributed Deep Reinforcement Learning for Intelligent Load Scheduling
in Residential Smart Grids [9.2] 本研究では,不確実な要因に関する限られた情報を扱う世帯を対象としたモデルフリー手法を提案する。
次に、Pecan Street Inc.の現実世界のデータを使用します。
その結果,ピーク対平均比 (PAR) の約12%, 負荷分散の約11%の低減が達成できた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 15:01:51 GMT)
A Transformer-based joint-encoding for Emotion Recognition and Sentiment
Analysis [8.9] 本稿では,感情認識・感情分析のための変換器を用いた共同符号化(TBJE)について述べる。
Transformerアーキテクチャを使用するのに加えて、モジュールのコアテンションと1つ以上のモダリティを共同でエンコードするスニース層に依存しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 11:51:46 GMT)
Towards Probability-based Safety Verification of Systems with Components
from Machine Learning [8.8] 現在、機械学習システムの安全性の検証は不可能か、少なくとも非常に難しいと考えられている。
i) ほとんどのMLアプローチは、そのパワーとエラーの原因の両方である帰納的です。
制御実験により推定された誤差の確率と帰納的学習自体による出力の確率に基づく検証を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 18:45:48 GMT)
Bootstrapping Complete The Look at Pinterest [8.5] PinterestにおけるComplete The Look(CTL)システムのブートストラップについて説明する。
これは「スタイル整合性」の主観的な課題を学習し、衣服を完成させる補完的な項目を推薦することを目的とした技術である。
100万以上の服と400万のオブジェクトからなる私たちの服のデータセットを紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 18:24:47 GMT)
Classification of cancer pathology reports: a large-scale comparative
study [8.2] 我々は,ICD-O3トポグラフィーと形態素コードの自動割り当てに最先端のディープラーニング技術を適用した。
イタリア語で書かれ、トスカーナの病院で10年以上に渡り収集された大量のデータセット(ラベル付き8万件以上、匿名化未報告1万件以上)と多数のクラスについて報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 20:47:33 GMT)
SoftSort: A Continuous Relaxation for the argsort Operator [8.1] アーグソート演算子を連続的な緩和で置き換える。
3行のコードで実装でき、最先端のパフォーマンスを実現し、数学的に(実質的に単純化した)推論が容易で、競合するアプローチよりも高速です。
すべての実験と結果を再現するために、コードをオープンソースにしています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 13:33:01 GMT)
Natural Gradient for Combined Loss Using Wavelets [7.2] 自然勾配は確率空間上の損失関数の最適化に広く用いられている。
我々は,コンパクトに支持されたウェーブレットを用いて,結合損失のヘシアンをほぼ対角化する新しい自然勾配アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 04:49:36 GMT)
Computation Offloading in Multi-Access Edge Computing Networks: A
Multi-Task Learning Approach [7.2] マルチアクセスエッジコンピューティング(MEC)は、いくつかのタスクをMECサーバ(MES)に統合された近接アクセスポイント(AP)にオフロードすることで、モバイル機器が計算集約的なアプリケーションに対応できるようにする可能性をすでに示している。
しかし,MESのネットワーク条件や計算資源が限られているため,モバイル端末によるオフロード決定やMESが割り当てる計算資源は,低コストで効率よく達成できない。
我々はMECネットワークのための動的オフロードフレームワークを提案し、アップリンク非直交多重アクセス(NOMA)を用いて複数のデバイスがアップロードできるようにする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 15:11:10 GMT)
Being Bayesian about Categorical Probability [6.9] クラスラベルに対する分類的確率の確率変数を考える。
この枠組みでは、先行分布は観測されたラベルに固有の推定ノイズを明示的にモデル化する。
本手法は,計算オーバーヘッドが無視できるプラグアンドプレイ損失関数として実装することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 13:00:28 GMT)
Explainable 3D Convolutional Neural Networks by Learning Temporal
Transformations [6.5] 時間分解型3D畳み込み(3TConv)を通常の3D畳み込み(3DConv)の解釈可能な代替として導入する。
3TConvでは、2Dフィルタと時間変換パラメータのセットを学習して3D畳み込みフィルタを得る。
3TConvは直接解釈可能な時間変換を学習することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 12:29:30 GMT)
Measurements of Quantum Hamiltonians with Locally-Biased Classical
Shadows [6.4] 量子コンピュータ上に用意された状態に基づいて得られた分子ハミルトニアンの期待値を推定する問題を考える。
本稿では,ハミルトニアンの知識と量子状態の古典的近似によって局所的に最適化された新しい推定器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 03:08:03 GMT)
DisCont: Self-Supervised Visual Attribute Disentanglement using Context
Vectors [6.4] 本稿では、画像内の構造的帰納バイアスを利用して複数の属性をアンタングル化する自己教師型フレームワークDisContを提案する。
近年のコントラスト学習パラダイムの急激な増加により,我々のモデルは,自己教師付きコントラスト学習アルゴリズムと教師なし非教師付きアンタングルメントのギャップを埋める。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 23:23:12 GMT)
Bayesian Sparse learning with preconditioned stochastic gradient MCMC
and its applications [5.7] 提案アルゴリズムは, 温和な条件下で, 制御可能なバイアスで正しい分布に収束する。
提案アルゴリズムは, 温和な条件下で, 制御可能なバイアスで正しい分布に収束可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 20:57:20 GMT)
Ultra2Speech -- A Deep Learning Framework for Formant Frequency
Estimation and Tracking from Ultrasound Tongue Images [5.6] 本研究は,超音波(US)舌画像に基づく動脈-音響マッピング問題に対処する。
U2F(Ultrasound2Formant, Ultrasound2Formant, Ultrasound2Formant, U2F)Net)と呼ばれる、被験者のあごの下に置かれた米国の舌画像のマッピングに、新しいディープラーニングアーキテクチャを使用します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 20:42:11 GMT)
Want to Identify, Extract and Normalize Adverse Drug Reactions in
Tweets? Use RoBERTa [5.3] 本稿では,ソーシャル・メディア・マイニング・フォー・ヘルス(SMM4H)2020におけるタスク2とタスク3の取り組みについて述べる。
タスク2では、有害薬物反応(ADR)ツイートと非ADRツイートを区別し、バイナリ分類として扱う。
タスク3では、ADR参照を抽出し、MedDRAコードにマッピングする。
我々のモデルは、平均スコアよりも大幅に改善された両方のタスクにおいて、有望な結果を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 16:10:27 GMT)
Multichannel CNN with Attention for Text Classification [5.2] 本稿では,テキスト分類のための注意型マルチチャネル畳み込みニューラルネットワーク(AMCNN)を提案する。
AMCNNは、単語の歴史と将来の情報を高次元表現にエンコードするために双方向長短期記憶を使用する。
ベンチマークデータセットの実験結果は、AMCNNが最先端の手法よりも優れたパフォーマンスを達成していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 16:37:51 GMT)
Towards hybrid primary intersubjectivity: a neural robotics library for
human science [4.2] 主観的主観的主観的主観的主観的主観的主観的主観的主観的主観的主観的主観的主観的主観的主観的主観的主観的主観的主観的主観的主観的主観的主観的主観的主観的主観的主観的主観
本研究では,人-ロボットインタラクション実験のためのオープンソース手法であるテクスチュラルロボティクスライブラリ(NRL)を提案する。
人-ロボット間(ハイブリッド)が人間の科学研究に寄与する方法について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 11:35:46 GMT)
Binary Random Projections with Controllable Sparsity Patterns [4.2] 制御可能な空間パターンを持つ二元行列を用いたランダムな投影問題について検討する。
具体的には、一般データベクトルで動作する2つの疎二元射影モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 16:45:26 GMT)
GLYFE: Review and Benchmark of Personalized Glucose Predictive Models in
Type-1 Diabetes [4.2] GLYFEは機械学習に基づくグルコース予測モデルのベンチマークである。
ブドウ糖沈降の文献から得られた9つの異なるモデルの結果を報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 11:34:41 GMT)
Adversarial Multi-Source Transfer Learning in Healthcare: Application to
Glucose Prediction for Diabetic People [4.2] 本稿では,複数のソース間で類似した特徴表現の学習を可能にする多元逆変換学習フレームワークを提案する。
完全畳み込みニューラルネットワークを用いた糖尿病患者の血糖予測にこの考え方を適用した。
特に、異なるデータセットのデータを使用したり、あるいはデータセット内の状況にデータが少ない場合に輝く。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 11:17:50 GMT)
Passive Wi-Fi Monitoring in Public Transport: A case study in the
Madeira Island [3.8] 我々は、受動的Wi-Fiデータを用いて、19の公共交通機関に配備される組込みシステムを開発した。
このデータは車種別および車種別で分析され、地上の真実データ(チケット)と比較される。
このデータによってルートの最適化が可能であり、地域当局や観光委員会にルートと交通の管理を監視・最適化するためのツールを提供する、と我々は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 14:35:58 GMT)
Improving neural network predictions of material properties with limited
data using transfer learning [3.3] 我々は,abinitioシミュレーションから物質特性の予測を高速化する新しい伝達学習アルゴリズムを開発した。
伝達学習は、物質科学以外の応用におけるデータ効率のモデリングに成功している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 22:34:30 GMT)
Revision by Conditionals: From Hook to Arrow [2.9] 本稿では,任意の反復的信念修正演算子を条件付きケースに拡張する「プラグアンドプレイ」手法を提案する。
本手法の柔軟性は, 条件付きリビジョンの結果を, 対応する材料条件付きリビジョンによって決定することによって達成される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 05:12:30 GMT)
ANA at SemEval-2020 Task 4: mUlti-task learNIng for cOmmonsense
reasoNing (UNION) [2.8] 我々は,SemEval 2020 Task 4のタスクCに提出されたcOmmonsense reasoNing(UNION)システムについて,mUlti-task learNIngについて述べる。
提案システムでは,提案手法の性能が向上するだけでなく,人的評価において最高2.10点のスコアで競争相手に勝る結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 21:44:51 GMT)
Deep Learning-based Computational Pathology Predicts Origins for Cancers
of Unknown Primary [2.6] 原発不明癌 (CUP) は腫瘍由来の原発性解剖学的部位を特定できない診断群である。
最近の研究は、腫瘍原点の同定にゲノム学と転写学を使うことに重点を置いている。
深層学習に基づくCUPの差分診断が可能な計算病理アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 02:38:40 GMT)
Concept and the implementation of a tool to convert industry 4.0
environments modeled as FSM to an OpenAI Gym wrapper [2.6] 本稿では、FSMとしてモデル化された動的システムをオープンソースGymラッパーに変換するツールの概念と実装について述べる。
提案ツールの最初のテストでは、従来のQ-ラーニング手法と2つの単純な環境上での深層Q-ラーニング手法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 13:28:41 GMT)
Quantum subspace alignment for domain adaptation [2.6] ドメイン適応(DA)は、与えられた関連するが異なるラベル付きデータセットを持つ未処理データセットのラベルを適応的に取得するために使用される。
代表的DAアルゴリズムであるサブスペースアライメント(SA)は、2つの異なるデータセットのサブスペースをアライメントする線形変換を見つけようとする。
SAの2つの量子バージョンが、量子デバイス上でDA手順を実装するために提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 02:51:22 GMT)
Bounds for nonadiabatic transitions [2.5] 我々は、$n$th レベルから$m$th レベルへの非断熱遷移の量は、$m$th レベルに対する量子幾何テンソルの関数によって制限されることを示した。
この境界は反断熱的ハミルトニアンによって記述される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 05:50:10 GMT)
Security and Privacy Preserving Deep Learning [2.3] ディープラーニングに必要な膨大なデータ収集は、明らかにプライバシーの問題を提示している。
写真や音声録音などの、個人的かつ高感度なデータは、収集する企業によって無期限に保持される。
深層ニューラルネットワークは、トレーニングデータに関する情報を記憶するさまざまな推論攻撃の影響を受けやすい。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 09:34:12 GMT)
Engineering Privacy by Design: Are engineers ready to live up to the
challenge? [2.2] グローバルにIT企業や研究機関を統括する6人のシニアエンジニアにインタビューした。
我々の発見は、法的世界との相互作用に対する責任、統制、自律性、フラストレーションの欠如を示唆している。
エンジニアに、現在受け入れ準備が整っていない課題に対処するよう求めるというジレンマに直面しているかもしれません。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 13:40:33 GMT)
Non-Markovian decoherence dynamics of the hybrid quantum system with a
cavity strongly coupling to a spin ensemble: a master equation approach [1.8] 非均一な拡張によって引き起こされるデコヒーレンスが、強い結合状態においてどのように抑制されるかを示す。
また, このシステムにおける2時間相関について検討し, 量子メモリの量子揺らぎがどのように現れるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 14:13:59 GMT)
A Framework for Pre-processing of Social Media Feeds based on Integrated
Local Knowledge Base [1.6] 本稿では,ソーシャルメディアフィードの事前処理によるパフォーマンス向上のためのフレームワークを提案する。
このフレームワークは、標準化されたデータセットで94.07%、ツイートから感情を抽出する際には、局所化されたデータセットで99.78%の精度を持っていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 07:56:22 GMT)
Towards the Study of Morphological Processing of the Tangkhul Language [1.3] 私たちは、テキストブック、短編記事、その他のトピックのさまざまなソースから収集された小さなコーパスを使用します。
実験により, 形態素を用いた形態素識別タスクは, 合理的かつ興味深い出力を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 17:24:09 GMT)
Automatic Operating Room Surgical Activity Recognition for
Robot-Assisted Surgery [1.1] ロボット支援手術における自動手術活動認識について検討した。
400本のフル長マルチパースペクティブビデオを含む,最初の大規模データセットを収集する。
ビデオに最も認識され,臨床的に関係のある10のクラスで注釈を付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 16:30:31 GMT)
Multi-sensory Integration in a Quantum-Like Robot Perception Model [1.1] 量子ライク(QL)アプローチは、知覚、認識、決定処理に本質的に適する記述的機能を提供する。
限定的な知覚能力を有するロボットに対して,QLロボット認識モデルの有効性に関する予備的検討を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 21:47:33 GMT)
Partitioned Least Squares [1.0] 新たな定式化は凸ではなく,この問題に対処するための2つの代替手法を提供する。
完全性のために、分割数が大きすぎる場合に正確な方法の代わりに使用できる代替分岐および有界アルゴリズムを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 17:10:32 GMT)
Deep Doubly Supervised Transfer Network for Diagnosis of Breast Cancer
with Imbalanced Ultrasound Imaging Modalities [1.0] エラストグラフィー超音波(EUS)は、乳がんの診断にBモード超音波(BUS)の生体力学的インフォームを提供する。
農村部病院におけるEUS装置の欠如は、乳がんに対するコンピュータ支援診断(CAD)において、新しいモダリティの不均衡問題を引き起こす。
本稿では,Learning Using Privileged Information (LUPI) パラダイムと最大平均離散性 (MMD) 基準を統合深層TLフレームワークに組み込んだ新しい2重教師付きTLネットワーク(DDSTN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 07:32:07 GMT)
Vehicle Attribute Recognition by Appearance: Computer Vision Methods for
Vehicle Type, Make and Model Classification [1.0] 粗粒度(車種)から細粒度(車種・モデル)まで,車両特性を識別するアルゴリズムを多数調査する。
本稿では,これらの課題に対する2つの代替手法について論じる。
車両属性認識のための実世界のシミュレーションシナリオを設計し,その2つの手法を実験的に比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 21:33:06 GMT)
Multi-objective Optimal Control of Dynamic Integrated Model of Climate
and Economy: Evolution in Action [0.9] 気候変動の経済学研究に広く用いられているモデルの一つに、動的統合型気候経済モデル(DICE)がある。
本稿では,DICEモデル上で定義された双方向最適制御問題について述べる。その目的は,社会福祉の最大化と大気温度差の最小化である。
以上の結果から, 温度偏差は, 地球環境に顕著な技術進歩や肯定的な変化がない限り, 一定の低い限界以下には到達できないことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 20:41:34 GMT)
Legal Risks of Adversarial Machine Learning Research [0.8] 我々は,いかなる運用システムのセキュリティについても,コンピュータ不正使用防止法(CFAA, Computer Fraud and Abuse Act)を施行する可能性があることを示す。
我々の分析では、CFAAの解釈方法に違いがあるため、敵ML攻撃の側面はいくつかの管轄区域で認可され、他の領域では罰せられません。
我々は、裁判所がCFAAの狭い構成を採用する可能性があり、これが長期的には敵のMLセキュリティのより良い結果をもたらすと論じている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 16:45:15 GMT)
Digital Contact Tracing Service: An improved decentralized design for
privacy and effectiveness [0.8] 本稿では,ユーザプライバシを高いセキュリティ基準を満たしつつ,設計によるプライバシ保護を実現する分散型デジタルコンタクトトレースサービスを提案する。
当社のアプローチはBluetoothをベースとして,実際の出会う時間,接触時間を測定し,接触の近さを推定する。
ユーザの位置追跡を防止し,データや身元を保護しながら,ユーザとの接触や感染拡大の可能性を追跡した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 13:12:07 GMT)
Statistical Foundation of Variational Bayes Neural Networks [0.5] 変分ベイズ(VB)は、真の後部からのサンプルの生成に伴う計算コストと時間の複雑さを回避するための有用な代替手段を提供する。
本稿では, フィードフォワード人工ニューラルネットワークモデルにおける平均場変動後部(VP)の後方整合性の基本的結果について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 03:04:18 GMT)
Variational quantum eigensolvers by variance minimization [0.3] 変分量子固有解法(VQE)は通常、ハイブリッド量子古典最適化でエネルギーを最小化する。
エネルギー分散を最小化してVQEを提案するが、これは分散-VQE(VVQE)と呼ばれる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 02:44:37 GMT)
Solving MKP Applied to IoT in Smart Grid Using Meta-heuristics
Algorithms: A Parallel Processing Perspective [0.2] 南アフリカの電力価格の上昇は、スマートグリッドのようなデマンドサイドマネジメント(DSM)デバイスの必要性を招いている。
スマートグリッドがピークに達するためには、そのエネルギー管理コントローラ(EMC)システムを最適化する必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 10:49:18 GMT)
The Standard Model, The Exceptional Jordan Algebra, and Triality [0.0] この代数の複素化と素粒子物理学の標準モデルとの興味深い関係を指摘する。
これは幾何学的解釈を示唆しており、そこで標準模型フェルミオンの1世代は複素オクトニオン射影平面の接空間 $(mathbbCotimesmathbbO)2$ によって記述される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 18:00:06 GMT)
Statistical inference of assortative community structures [0.0] 本研究では,非パラメトリックなベイズ型分割モデルの定式化に基づいて,ネットワーク内のコンソーシアティブなコミュニティを推定する手法を開発した。
我々は,提案手法が解決限界に達していないことを示し,任意に多数のコミュニティを発見できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 07:07:29 GMT)
Reinforcement Learning for Digital Quantum Simulation [0.0] 本稿では,デジタル量子シミュレーションに最適化された量子回路を構築するための強化学習アルゴリズムを提案する。
我々は、長い時間と大きなシステムサイズで3つの絡み合ったゲートを持つ物理オブザーバブルを再生する量子回路を一貫して取得する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 18:00:11 GMT)
Reducing Risk of Model Inversion Using Privacy-Guided Training [0.0] 最近の攻撃では、訓練されたモデルから機密情報を推測することができた。
本稿では,木系モデルにおけるモデル逆転攻撃に対する対策について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 09:02:16 GMT)
Reading Between the Demographic Lines: Resolving Sources of Bias in
Toxicity Classifiers [0.0] パースペクティブAPIはおそらく業界で最も広く使われている毒性分類器である。
Googleのモデルは、一般的に標的とするグループのアイデンティティを参照する単語を含むコメントに、より高い毒性スコアを不公平に割り当てる傾向がある。
我々は,強い分類性能を維持しつつ,意図しないバイアスを低減する目的で,いくつかの毒性分類器を構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 21:40:55 GMT)
Quadratic optomechanical cooling of a cavity-levitated nanosphere [0.0] ナノ粒子の中心運動は、その運動と高精細キャビティの光学場との純粋に2次結合により冷却される。
実験により, エネルギー分布の冷却にともなうフィードバックは非熱的であり, キャビティの非線形減衰によって制御できることが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 15:08:22 GMT)
Propagation for Dynamic Continuous Time Chain Event Graphs [0.0] 我々は、離散動的ベイズネットワーク(DBN)に対するKjaerulff (1992) のスキームに類似した、抽出可能な正確な推論スキームを提案する。
我々は,CT-DCEGが,プロセス進化の自然な全順序付けを含む文脈下で,DBNや連続時間BNよりも好ましいことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 08:24:57 GMT)
Preparation of Long-Lived, Non-Autoionizing Circular Rydberg States of
Strontium [0.0] 核が4D$メタスタブルレベルで励起されたストロンチウム円形のリドバーグ原子は、数ミリ秒以上の時間スケールでの自己イオン化には不必要である。
我々は、中核的な光学操作による一重項-三重項遷移を観察し、量子マイクロ波から光インターフェースへの道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 10:28:36 GMT)
Photonic tensor cores for machine learning [0.0] 本稿では,行列ベクトルの乗算と和を行うためのフォトニクスベースのTPUを提案する。
この8ビットフォトニックTPUの性能は、同様のチップ領域を特徴とする電気的TPUよりも2～3桁高い。
この研究は、フォトニック特化プロセッサが電子システムを増強する可能性を示し、5Gネットワークを略奪するネットワークエッジデバイスで異常によく機能する可能性があることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 16:01:51 GMT)
Performance bounds of non-adiabatic quantum harmonic Otto engine and
refrigerator under a squeezed thermal reservoir [0.0] エンジンが達成できる最大効率は1/2のみであり, 圧縮された貯水池の効果下での単位効率を主張する以前の研究とは対照的である。
コールド貯水池でスクイーズを行う場合, 標準の場合, オットー冷凍機の運転体制を規定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 13:02:08 GMT)
Multi-fidelity modeling with different input domain definitions using
Deep Gaussian Processes [0.0] 少ないが正確なデータセット(高忠実度データセット)と大きいが近似的なモデル(低忠実度データセット)を組み合わせた多忠実度アプローチ
GPの関数構成であるディープガウス過程(DGP)もMF-DGP(Multi-Fidelity Deep Gaussian Process Model)を用いて多重忠実性に適用されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 10:44:06 GMT)
Machine learning in problems of automation of ultrasound diagnostics of
railway tracks [0.0] 本稿では,鉄道線路欠陥図の自動復号化システムについて述べる。
提案手法は並列計算を行うための現代的な要素ベースで効果的に実装できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 10:08:23 GMT)
Iris Recognition: Inherent Binomial Degrees of Freedom [0.0] 人間の虹彩に内在する自由度は、いかなるエンコーディングにも依存せず、少なくとも536である。
本論文は,高品質虹彩画像の画素間直接比較により,人間の虹彩内在する自由度が少なくとも536であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 15:15:49 GMT)
Helicity flip of high-harmonic photons in Haldane nanoribbons [0.0] リボンに沿って線形に偏光する強いレーザーパルスに対する薄い六角形ナノリボンの応答について検討した。
このようなナノリボンは、一方の方向にバルク状で他方の方向に有限な2次元系の素例である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 13:31:02 GMT)
Harnessing Adversarial Distances to Discover High-Confidence Errors [0.0] モデル信頼度から予測されるよりも高いレートで誤りを発見する問題について検討する。
本稿では, 対向的摂動によって導かれる, クエリ効率が高く, 新規な探索手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 13:44:16 GMT)
Gradient-only line searches to automatically determine learning rates
for a variety of stochastic training algorithms [0.0] Inexact (GOLS-I) である Gradient-Only Line Search を用いて、ニューラルネットワークトレーニングアルゴリズムの選択のための学習率スケジュールを決定する。
GOLS-Iの学習率スケジュールは、手動で調整された学習率、最適化アルゴリズム7以上、ニューラルネットワークアーキテクチャ3タイプ、データセット23、損失関数2つと競合する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 08:59:31 GMT)
Forgery Detection in a Questioned Hyperspectral Document Image using
K-means Clustering [0.0] ハイパースペクトルイメージングは、画像センサのスペクトル分解能に応じて数百のスペクトル帯の画像を分析することができる。
ハイパースペクトル文書画像は、ハイパースペクトルカメラによって捉えられたもので、個々のスペクトル信号に基づいて異なる帯域で文書を観察することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 13:51:24 GMT)
Exploring Optimal Control With Observations at a Cost [0.0] LOCF(Last-observation-carried-forward)の値は、これらの値がどのようにインプットされたかの情報を正確に保持することなく、あいまいさをもたらす。
われわれのアプローチは,OpenAI GymのMountain Carを用いてこの問題をモデル化し,患者の生理状態をいつ観察するかを考察する。
その結果, 前回の観測以降の時間を追跡する状態変数のカウンタによる状態の増大により, エージェントの予測性能が向上することが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 00:42:05 GMT)
Exciton-polarons in two-dimensional semiconductors and the
Tavis-Cummings model [0.0] 我々は、量子光学のTavis-Cummingsモデルに類似して、エクシトン-ポーラロンがハイブリッド準粒子として理解可能であることを示す。
我々は,2次元半導体の吸収スペクトルと発光スペクトルの顕著な相違を説明するために,本研究の結果を期待する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 12:06:35 GMT)
Entanglement witness and entropy uncertainty of open Quantum systems
under Zeno effect [0.0] 開二原子系における擬モード理論を用いて, 絡み合いの証人およびエントロピーの不確実性について検討した。
結果は、2つのスペクトルが原子との強い結合を満足する場合のみ、絡み合いの観測時間を延長できることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 08:01:10 GMT)
Entanglement Entropy of Fermions from Wigner Functions: Excited States
and Open Quantum Systems [0.0] 非相互作用開量子系のR'enyi および von-Neumann 絡み合いエントロピーの正確な解析式を提供する。
Fock状態の絡み合いエントロピーは、対数的または線形的にサブシステムサイズにスケール可能であることを示す。
また、この形式を用いて、開量子系の絡み合いのダイナミクスをシステムの中心に1つのドメインウォールから記述する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 18:00:36 GMT)
Deep Learning as a Competitive Feature-Free Approach for Automated
Algorithm Selection on the Traveling Salesperson Problem [0.0] 我々は、有名なユークリッド旅行セールスマン問題(TSP)に焦点を当てる。
私たちは1,000のノードでインスタンスを進化させ、そこではソルバがパフォーマンスプロファイルを強く示します。
特徴のないディープニューラルネットワークに基づくアプローチは、インスタンスの視覚的表現のみに基づいており、すでに古典的なASモデルの結果と一致していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 12:15:35 GMT)
Data augmentation versus noise compensation for x- vector speaker
recognition systems in noisy environments [0.0] 明示的な雑音補償は2つのプロトコルでEERの相対的な利得とほぼ等しいことを示す。
例えば、Protocol2では、21%から66%がEERをデノナイズ技術で改善しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 09:50:45 GMT)
Coloured noise time series as appropriate models for environmental
variation in artificial evolutionary systems [0.0] 人工進化システムにおける環境変動の適切なモデルとしてカラーノイズを導入する。
ピンクノイズは、一般化と特殊主義のバランスのための圧力の点である。
フィールドとしての人工生命は、環境変動のモデルを作るために色付きノイズを取り入れるべきである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 17:14:29 GMT)
Classification of Epithelial Ovarian Carcinoma Whole-Slide Pathology
Images Using Deep Transfer Learning [0.0] 卵巣癌は女性生殖器で最も致命的ながんである。
現在これらの組織型は、病理医による腫瘍全スライディング画像(WSI)の顕微鏡検査により決定されている。
上皮性卵巣癌WSIsの自動分類には,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とプログレッシブリサイズを用いたテクスタイト2段階深達度学習アルゴリズムを用いた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 03:03:56 GMT)
Are Bell-tests only about local incompatibility? [0.0] 量子非局所性は、ある結合量子測定の結果を適切に解釈するために必要な概念である。
ベルテストは、量子可観測体の局所的不整合性のみに関するものであり、量子非局所性は物理学において不要な概念である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 18:02:28 GMT)
Applying Dynamic Training-Subset Selection Methods Using Genetic
Programming for Forecasting Implied Volatility [0.0] 本稿では,遺伝的プログラミング(GP)の拡張によるインプリッドボラティリティの予測精度の向上を目的とする。
ランダム・シーケンシャル・アダプティブ・サブセット選択に基づいて,4つの動的トレーニング・サブセット選択法を提案する。
その結果,動的手法により生成したGPモデルの予測性能が向上することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 21:28:30 GMT)
A Generative Neural Network Framework for Automated Software Testing [0.0] 本稿では,非畳み込み生成ニューラルネットワークに基づくSBSTフレームワークを提案する。
NNをSBSTタスクに適合させる有益な品質を保持するだけでなく、独自のトレーニングデータも生成している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jun 2020 19:39:20 GMT)