Planning to Explore via Self-Supervised World Models [120.3] Plan2Exploreは自己監督型強化学習エージェントである。
我々は、自己監督型探索と、新しいタスクへの迅速な適応に対する新しいアプローチを提案する。
Plan2Exploreは、訓練の監督やタスク固有の相互作用がなければ、自己監督型の探査方法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 23:05:50 GMT)
Dynamic Regret of Policy Optimization in Non-stationary Environments [120.0] 我々は,POWERとPOWER++の2つのモデルフリーポリシー最適化アルゴリズムを提案し,その動的後悔の保証を確立する。
我々はPOWER++が動的後悔の第2の構成要素であるPOWERよりも優れており、予測によって非定常性に積極的に適応していることを示す。
我々の知識を最大限に活用するために、我々の研究は、非定常環境におけるモデルフリーなRLアルゴリズムの、最初の動的後悔分析である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 23:34:37 GMT)
Graph-based, Self-Supervised Program Repair from Diagnostic Feedback [108.5] 本稿では,ソースコードの修復や診断フィードバックに関連するシンボルを結合するプログラムフィードバックグラフを提案する。
次に、推論プロセスのモデル化にグラフニューラルネットワークを適用します。
オンラインで利用可能なラベルのないプログラムを活用するプログラム修復のための自己指導型学習パラダイムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 05:30:33 GMT)
Deep Geometric Texture Synthesis [83.9] 幾何学的テクスチャを合成するための新しい枠組みを提案する。
単一の参照3Dモデルの局所的な近傍からテクスチャ統計を学習する。
我々のネットワークはメッシュ頂点を任意の方向に変位させ、幾何学的テクスチャの合成を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 19:36:38 GMT)
Boosting Deep Neural Networks with Geometrical Prior Knowledge: A Survey [78.0] ディープニューラルネットワーク(DNN)は多くの異なる問題設定において最先端の結果を達成する。
DNNはしばしばブラックボックスシステムとして扱われ、評価と検証が複雑になる。
コンピュータビジョンタスクにおける畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の成功に触発された、有望な分野のひとつは、対称幾何学的変換に関する知識を取り入れることである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 14:56:05 GMT)
AutoML-Zero: Evolving Machine Learning Algorithms From Scratch [76.8] 基本数学的操作をビルディングブロックとして使うだけで,完全な機械学習アルゴリズムを自動的に発見できることが示される。
汎用的な検索空間を通じて人間のバイアスを大幅に低減する新しいフレームワークを導入することでこれを実証する。
機械学習アルゴリズムをゼロから発見する上で、これらの予備的な成功は、この分野における有望な新しい方向性を示していると信じている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 04:32:44 GMT)
Joint Parameter-and-Bandwidth Allocation for Improving the Efficiency of
Partitioned Edge Learning [73.8] 機械学習アルゴリズムは、人工知能(AI)モデルをトレーニングするために、ネットワークエッジにデプロイされる。
本稿では,パラメータ(計算負荷)割り当てと帯域幅割り当ての新しい共同設計に焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 01:47:27 GMT)
Neural Network Virtual Sensors for Fuel Injection Quantities with
Provable Performance Specifications [71.2] 証明可能な保証が、他の現実世界の設定にどのように自然に適用できるかを示す。
本研究では, 燃料噴射量を一定範囲で最大化するために, 特定の間隔の燃料噴射量を目標にする方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 23:33:17 GMT)
Non-equilibrium non-Markovian steady-states in open quantum many-body
systems: Persistent oscillations in Heisenberg quantum spin chains [68.8] オープンなハイゼンベルクスピン鎖に対する非マルコフ型構造貯水池の効果について検討した。
我々は、貯水池がスピン鎖に周波数依存するので、コヒーレントな自己フィードバック機構を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 08:03:59 GMT)
Involutive MCMC: a Unifying Framework [64.5] iMCMCでは,幅広いMCMCアルゴリズムについて述べる。
我々は、新しいMCMCアルゴリズムを開発するための設計原則として使用できる多くのトリックを定式化する。
後者は、既知の可逆MCMCアルゴリズムをより効率的な可逆アルゴリズムに変換する2つの例で示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 10:21:42 GMT)
Verification of indefinite-horizon POMDPs [63.7] 本稿では,部分観測可能なMDPの検証問題について考察する。
本稿では,Lovejoy-approachの過去のインスタンス化を拡張した抽象化・リファインメント・フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 21:01:52 GMT)
You Only Look Yourself: Unsupervised and Untrained Single Image Dehazing
Neural Network [63.2] 地中清浄画像(教師なし)と画像収集(訓練なし)を訓練することなく、深層学習が画像脱ハージングを実現する方法について検討する。
教師なしニューラルネットワークは、ヘイジークリーンなイメージペアの集中的な労働力を回避し、トレーニングされていないモデルは、真のシングルイメージデハージングアプローチである。
層解離のアイデアに触発されて、イメージデハージングのための最初の教師なし、訓練されていないニューラルネットワークの1つになり得る、あなただけ(textbfYOLY)と呼ばれる新しい方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 14:05:47 GMT)
Adversarial Mutual Information for Text Generation [63.0] 本稿では,テキスト生成フレームワーク(AMI:Adversarial Mutual Information)を提案する。
AMIは、ソースとターゲット間の共同相互作用を特定することを目的とした、新しいサドル点(min-max)最適化として形成される。
AMIは、最大相互情報のより狭い範囲に導かれる可能性があることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 19:11:51 GMT)
Bayesian Graph Neural Networks with Adaptive Connection Sampling [62.5] グラフニューラルネットワーク(GNN)における適応接続サンプリングのための統一的なフレームワークを提案する。
提案フレームワークは,深部GNNの過度なスムース化や過度に適合する傾向を緩和するだけでなく,グラフ解析タスクにおけるGNNによる不確実性の学習を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 22:59:55 GMT)
Streaming automatic speech recognition with the transformer model [59.6] 本稿では,ストリーミングASRのためのトランスフォーマーに基づくエンドツーエンドASRシステムを提案する。
本研究では,エンコーダに時間制限付き自己アテンションを適用し,エンコーダ・デコーダのアテンション機構に注意を喚起する。
提案したストリーミングトランスアーキテクチャは,LibriSpeechの「クリーン」および「他の」テストデータに対して,2.8%と7.2%のWERを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 18:29:07 GMT)
Sampling from a $k$-DPP without looking at all items [58.3] カーネル関数とサブセットサイズ$k$が与えられた場合、我々のゴールは、サブセットによって誘導されるカーネル行列の行列式に比例する確率を持つ$n$アイテムから$k$をサンプリングすることである(つまり$k$-DPP)。
既存の$k$-DPPサンプリングアルゴリズムは、すべての$n$アイテムを複数回パスする高価な前処理ステップを必要とするため、大規模なデータセットでは利用できない。
そこで我々は, 十分大きなデータの均一なサンプルを適応的に構築し, より小さな$k$のアイテムを効率よく生成するアルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 16:40:44 GMT)
Predicting COVID-19 Pneumonia Severity on Chest X-ray with Deep Learning [57.0] 前頭部胸部X線画像の重症度予測モデルを提案する。
このようなツールは、エスカレーションやケアの非エスカレーションに使用できる新型コロナウイルスの肺感染症の重症度を測定することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 17:09:53 GMT)
It's Time to Play Safe: Shield Synthesis for Timed Systems [53.8] タイムド・オートマトンとして与えられるタイムド・セーフティ特性からタイムド・シールドを合成する方法を示す。
時間付きシールドは、可能な限りシステムに干渉しながら、ランニングシステムの安全性を強制する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 11:21:42 GMT)
Forecasting Sequential Data using Consistent Koopman Autoencoders [52.2] クープマン理論に関連する新しい物理学に基づく手法が導入された。
本稿では,既存の作業の多くと異なり,前方・後方のダイナミクスを生かした新しいコンシスタント・クープマン・オートエンコーダモデルを提案する。
このアプローチの鍵となるのは、一貫性のある力学と関連するクープマン作用素との相互作用を探索する新しい解析である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 06:22:57 GMT)
BP-DIP: A Backprojection based Deep Image Prior [49.4] 画像復元手法として, (i)Deep Image Prior (DIP) と (ii) バックプロジェクション (BP) の2つの手法を提案する。
提案手法はBP-DIP(BP-DIP)と呼ばれ,高いPSNR値とより優れた推論実行時間を持つ通常のDIPよりも優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 17:01:02 GMT)
Learning to cooperate: Emergent communication in multi-agent navigation [49.1] 本稿では,協調ナビゲーションタスクを行うエージェントが,解釈可能な通信プロトコルを学ぶことを示す。
エージェントのポリシーの分析により、創発的信号が状態空間を空間的にクラスタリングすることが明らかになった。
エージェントの集団を用いて,創発的プロトコルは基本構成構造を持つことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 15:13:39 GMT)
Progressive Graph Learning for Open-Set Domain Adaptation [48.8] ドメインシフトは、典型的にはソースとターゲットデータが異なる分布に従うときに発生する視覚認識の基本的な問題である。
本稿では、ターゲットデータにソースデータに存在しない追加のクラスを含むオープンセットドメインシフトのより現実的な問題に取り組む。
本稿では,その基礎となる条件シフトを抑制するために,エピソード学習を伴うグラフニューラルネットワークを統合したエンドツーエンドのプログレッシブグラフ学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 00:44:21 GMT)
Autosploit: A Fully Automated Framework for Evaluating the
Exploitability of Security Vulnerabilities [47.7] Autosploitは脆弱性の悪用性を評価するためのフレームワークだ。
環境の異なる設定でエクスプロイトを自動的にテストする。
ノイズレス環境とノイズの多い環境の両方で脆弱性を悪用する能力に影響を与えるシステムの特性を識別することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 18:49:18 GMT)
GShard: Scaling Giant Models with Conditional Computation and Automatic
Sharding [46.7] 自動シャーディングを用いて,Sparsely-Gated Mixture-of-Expertsを用いた多言語ニューラルネットワーク翻訳トランスフォーマーモデルのスケールアップ方法を示す。
我々は,2048 TPU v3アクセラレーターを4日間で効率的に訓練し,100言語から英語への翻訳において,はるかに優れた品質を実現することを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 10:42:02 GMT)
On the Sample Complexity of Adversarial Multi-Source PAC Learning [46.2] 単一ソース設定では、トレーニングデータの一定割合を破損させるパワーを持つ相手がPAC学習を防止できる。
意外なことに、マルチソース設定では、敵が任意にデータソースの固定された部分を破壊することができるため、同じことが当てはまらない。
また, 他者とのデータ共有を協調的に行うことで, 悪意のある参加者でも有益であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 14:22:51 GMT)
Moniqua: Modulo Quantized Communication in Decentralized SGD [45.5] Moniquaは、分散化されたアルゴリズムが量子化された通信を使用することを可能にする技術である。
我々は,Moniquaが他の量子化された分散アルゴリズムよりもウォールクロック時間に早く収束することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 04:12:51 GMT)
From predictions to prescriptions: A data-driven response to COVID-19 [42.6] 新型コロナウイルスの臨床的特徴を理解するための包括的データ駆動型アプローチを提案する。
私たちは、感染や死亡のリスクを予測するために、パーソナライズされた電卓を構築します。
人工呼吸器の再配置と不足軽減のための最適化モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 03:34:00 GMT)
Tackling Occlusion in Siamese Tracking with Structured Dropouts [42.3] 排除は、モデルに対するオブジェクト追跡において最も難しい課題の1つです。
隠蔽下での潜伏符号の変化を模倣する構造的なドロップアウトを提案する。
いくつかのトラッキングベンチマークの実験は、構造化されたドロップアウトの利点を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 07:09:33 GMT)
Automatic Shortcut Removal for Self-Supervised Representation Learning [39.6] 自己教師付き視覚表現学習では、人間のアノテーションを使わずにラベルを安価に生成できる「テキストタスク」に基づいて特徴抽出器を訓練する。
このような「ショートカット」機能や、その効果を減らすための手書き設計スキームの特定に多くの作業が費やされている。
この仮定は、"lens"ネットワークをトレーニングして、プリテキストタスクのパフォーマンスを最大に低下させる小さな画像変更を行うことによって、一般的なプリテキストタスクやデータセットにまたがって成り立つことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 11:15:48 GMT)
Ontology-guided Semantic Composition for Zero-Shot Learning [36.8] 本稿では,Webオントロジー言語(OWL)オントロジーを用いて,クラスラベルの合成と表現のセマンティクスをモデル化する。
この効果は、動物画像分類と視覚的質問応答に関するいくつかの実験によって検証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 15:49:12 GMT)
PriorGAN: Real Data Prior for Generative Adversarial Nets [36.0] 本稿では,GAN(PreferGAN)と呼ばれる,GANの実際のデータ分布全体をキャプチャする手法を提案する。
実験の結果,CIFAR-10,FFHQ,LSUN-cat,LSUN-birdのデータセットにおいて,プリエントGANは最先端のデータセットよりも大きな差があることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 17:51:47 GMT)
Continuous-Time Multi-Armed Bandits with Controlled Restarts [32.6] 時間制約決定過程に対する再起動制御による帯域幅問題について検討する。
特に、各決定がランダムな完了時間を要し、最後にランダムで相関した報酬が得られるような帯域設定を考える。
我々は,再起動戦略の有限かつ連続的な行動空間において,$O(log(tau))$と$O(sqrttaulog(tau))$後悔を用いて効率的なオンライン学習アルゴリズムを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 19:50:39 GMT)
OccInpFlow: Occlusion-Inpainting Optical Flow Estimation by Unsupervised
Learning [29.8] 閉塞は、教師なしの光学フロー学習において必然的で重要な問題である。
OccInpFlowはOccclusion領域をフル活用するためのOccclusion-inpaintingフレームワークである。
本研究では,Flying Chairs,KITTI,MPI-Sintelなどの主要なフローベンチマークデータセットについて実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 10:01:32 GMT)
No-Regret and Incentive-Compatible Online Learning [29.3] 本研究では,学習アルゴリズムの予測に対する影響を最大化するために,専門家が戦略的に行動するオンライン学習環境について検討する。
私たちは、学習アルゴリズムを、後見の最高の固定専門家に対して、不適切なものにしたいと考えています。
完全な情報設定と部分的な情報設定の両方について、専門家にとって後悔とインセンティブの相性のないアルゴリズムを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 18:57:41 GMT)
R2-B2: Recursive Reasoning-Based Bayesian Optimization for No-Regret
Learning in Games [29.3] 我々はアルゴリズムをRecursive Reasoning-based BO (R2-B2) と呼ぶ。
我々のR2-B2は、異なるエージェントの支払い関数間の関係を制約しないという点で一般的である。
レベル2以上の推理により、我々のR2-B2エージェントは、他のエージェントよりも1つのレベルでより高速な収束を達成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 10:54:06 GMT)
Data-driven Regularization via Racecar Training for Generalizing Neural
Networks [28.1] ニューラルネットワークの一般化を改善するための新しいトレーニング手法を提案する。
逆パスによる実践的なネットワークアーキテクチャにおいて,私たちの定式化が容易に実現可能であることを示す。
提案手法で学習したネットワークは,すべての層で入力と出力のバランスが良くなり,説明性が向上し,各種タスクやタスク転送の性能が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 18:00:41 GMT)
Up or Down? Adaptive Rounding for Post-Training Quantization [27.4] 学習後量子化のためのより優れた重み付き機構であるAdaRoundを提案する。
AdaRoundは高速で、ネットワークの微調整を必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 09:51:23 GMT)
DeltaGrad: Rapid retraining of machine learning models [26.5] 本稿では,学習期間中にキャッシュされた情報に基づいて,機械学習モデルを高速に再学習するためのDeltaGradアルゴリズムを提案する。
DeltaGradの有効性に関する理論的および実証的な支援を共に提供し,その効果が技術状況と良好に比較できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 21:18:21 GMT)
Towards Robust LiDAR-based Perception in Autonomous Driving: General
Black-box Adversarial Sensor Attack and Countermeasures [24.7] LiDARをベースとした認識は、被害者の自動運転車の前で敵が偽の車両をスポークする攻撃に対して脆弱である。
我々は、現在のLiDARベースの知覚アーキテクチャの一般的な脆弱性を調査するための最初の研究を行う。
特定された脆弱性に基づいた最初のブラックボックススプーフィング攻撃を構築し、平均成功率の約80%を普遍的に達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 17:07:45 GMT)
Attentive Group Equivariant Convolutional Networks [24.1] 我々は、群畳み込みの一般化である注意型群同変畳み込みを提示する。
我々のフレームワークはベンチマーク画像データセット上で従来のグループ畳み込みネットワークよりも一貫して優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 07:41:35 GMT)
Decomposing Word Embedding with the Capsule Network [23.3] そこで本稿では,曖昧な単語の教師なし単語の埋め込みをコンテキスト固有のセンス埋め込みに分解するカプセルネットワーク方式を提案する。
注意操作により、CapsDecE2Sは単語コンテキストを統合し、複数の形態素様ベクトルをコンテキスト固有の感覚埋め込みに再構成する。
本手法では,感覚学習を二分分類に変換し,マッチングラベルと非マッチングによって感覚の関係を明示的に学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 01:58:27 GMT)
Guided Learning of Nonconvex Models through Successive Functional
Gradient Optimization [22.6] 本稿では,ニューラルネットワークのような非機能モデルに対する勾配最適化のためのフレームワークを提案する。
この枠組みから導出した理論的解析手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 14:31:24 GMT)
Graph Neural Networks for Leveraging Industrial Equipment Structure: An
application to Remaining Useful Life Estimation [21.3] 本稿では,複雑な機器の構造をグラフ形式で把握し,マルチセンサ時系列データをモデル化するためにグラフニューラルネットワーク(GNN)を用いる。
我々は,提案したGNNに基づくRUL推定モデルが,RNNやCNNをベースとした文学からの強いベースラインと好意的に比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 06:38:08 GMT)
Mix-n-Match: Ensemble and Compositional Methods for Uncertainty
Calibration in Deep Learning [21.1] 我々は,Mix-n-Matchキャリブレーション戦略が,データ効率と表現力を大幅に向上することを示す。
標準評価プラクティスの潜在的な問題も明らかにします。
我々の手法はキャリブレーションと評価タスクの両方において最先端のソリューションより優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 06:44:30 GMT)
Do not forget interaction: Predicting fatality of COVID-19 patients
using logistic regression [20.6] 我々は、新型コロナウイルス患者の死亡率を予測するために、ロジスティック回帰に基づく説明可能な、直感的で正確な機械学習モデルを報告した。
その結果,ロジスティック回帰モデルによる死亡確率が0.8以上であった場合,最大34.91日で平均11.30日以上の死亡率を予測できた。
新型コロナウイルスのリスクが高い患者を3人のバイオマーカーで識別し、世界中の医療機関がこのパンデミックの中で重要な医療資源を計画するのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 16:28:41 GMT)
Correction of Faulty Background Knowledge based on Condition Aware and
Revise Transformer for Question Answering [19.8] 本研究は,ユーザの意図と質問に対応する条件情報の両方に適合する回答を提供することに重点を置いている。
カー・トランスフォーマーは、疑問に対応する条件が間違っている場合や欠落した値が存在する場合、適切な応答を選択することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 12:24:35 GMT)
Provable Online CP/PARAFAC Decomposition of a Structured Tensor via
Dictionary Learning [18.5] 構造化3変量テンソルをその構成的ポリアディック(CP)因子に分解する問題を考察する。
我々は、構造化テンソル因子分解のための証明可能なアルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 00:31:06 GMT)
Classification Confidence Estimation with Test-Time Data-Augmentation [18.3] 分類信頼度推定のための新しい手法を提案する。
得られた画像集合を用いて、分類器の予測に対する信頼度を推定する方法を示す。
本稿は、この方向における我々の初期の研究の大幅な改訂を構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 11:59:53 GMT)
Enabling Continual Learning with Differentiable Hebbian Plasticity [18.1] 連続学習は、獲得した知識を保護しながら、新しいタスクや知識を順次学習する問題である。
破滅的な忘れ物は、そのような学習プロセスを実行するニューラルネットワークにとって、大きな課題となる。
微分可能なヘビアン塑性からなるヘビアンコンソリデーションモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 06:42:19 GMT)
Testing Goodness of Fit of Conditional Density Models with Kernels [16.0] 条件分布に適合する2つの非パラメトリック統計テストを提案する。
私たちのテストは、任意の固定された代替条件モデルに対して一貫性があることを示します。
ニューヨーク市のタクシー降車場所の分布をモデル化する作業において,テストの解釈可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 15:27:09 GMT)
EasyQuant: Post-training Quantization via Scale Optimization [15.4] 8ビットの量子化は、様々なディープラーニングアプリケーションにおけるネットワーク推論の高速化に広く応用されている。
量子化法には、トレーニングベース量子化と後学習量子化の2種類がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 10:43:02 GMT)
Actionable Attribution Maps for Scientific Machine Learning [15.4] 分析パイプラインにおいて、ドメイン固有の実行可能な概念を「ノブ」として注入することで、ディープラーニングモデルの振る舞いを探索する手法を提案する。
ブラックボックスモデルの振る舞いをよりよく理解するだけでなく、科学者に基本的な発見につながる可能性のある実用的な洞察を与えることができます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 05:12:29 GMT)
Bidirectional Generative Modeling Using Adversarial Gradient Estimation [15.3] 異なる発散が勾配評価の点で類似したアルゴリズムを誘導することを示す。
本稿では,原則付き$f$-divergenceに基づく生成モデリング手法の一般的なレシピを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 03:59:02 GMT)
AdaSGD: Bridging the gap between SGD and Adam [14.9] 我々はSGDとAdamのパフォーマンスの潜在的な違いを同定する。
我々は、AdaSGDがSGD AdamとSGD非降下の両方の利点を組み合わせていることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 05:44:19 GMT)
Sparse Gaussian Processes with Spherical Harmonic Features [14.7] 領域間変分ガウス過程(GP)の新たなクラスを導入する。
我々の推論スキームは変分フーリエの特徴に匹敵するが、次元の呪いに苦しむことはない。
実験の結果,本モデルでは,600万項目のデータセットに対して,2桁の精度で回帰モデルを適合させることができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 10:19:32 GMT)
Bounded Rationality in Las Vegas: Probabilistic Finite Automata
PlayMulti-Armed Bandits [13.6] マルチアームバンディット(MAB)問題を考える。
確率的有限オートマトンにより容易に実装できるMABの簡単な演奏方法を検討する。
我々は、PFAが「人間らしく」行動し、標準的な人間の偏見を呈することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 16:42:08 GMT)
Bio-Inspired Hashing for Unsupervised Similarity Search [12.8] 本稿では,データ駆動方式で疎い高次元ハッシュコードを生成する新しいハッシュアルゴリズムBioHashを提案する。
我々の研究は、LSHが様々な生物学的システムにおけるスパース拡大モチーフの膨大さの計算的理由である可能性を示唆する証拠を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 17:29:56 GMT)
Generating Adversarial Examples with an Optimized Quality [12.7] ディープラーニングモデルは、Adversarial Examples(AE)に対して脆弱であり、これらのモデルを欺くために慎重に作られたサンプルである。
近年の研究では、新たな敵攻撃法が導入されたが、工芸品の品質は保証されていない。
本稿では,画像品質評価(IQA)メトリクスをAEの設計・生成プロセスに組み込む。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 23:05:12 GMT)
Leveraging Temporal Information for 3D Detection and Domain Adaptation [12.3] ポイントクラウドにタイムスタンプを追加することで、そのような情報を学習パイプラインに渡す簡単な方法を説明する。
本稿では,ポイントクラウドにタイムスタンプを追加することで,そのような情報を学習パイプラインに渡す簡単な方法を説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 13:47:28 GMT)
Problems with Shapley-value-based explanations as feature importance
measures [12.1] 機能の重要性のゲーム理論の定式化は、機械学習モデルを"説明"する方法として人気を集めている。
特徴量としてシェープ値が用いられる場合に数学的な問題が生じることを示す。
我々は、Shapley値が人間中心の説明可能性の目標に合った説明を提供していないと論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 14:38:36 GMT)
Subject-Aware Contrastive Learning for Biosignals [11.6] ラベル付きデータに依存しないバイオシグナーをモデル化するための自己教師型アプローチを提案する。
限定ラベルと主題のこの体制では、オブジェクト間の変動がモデルの性能に悪影響を及ぼす。
脳波復号法と心電図異常検出法を用いて,脳波復号法と心電図異常検出法の評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 20:32:37 GMT)
A Sequential Self Teaching Approach for Improving Generalization in
Sound Event Recognition [11.6] 学習音に対する逐次自己学習手法を提案する。
弱いラベル付きまたは/またはうるさいラベル付きデータから、悪い状況下での音の学習は困難である。
提案手法は,与えられたモデリングシステムの一般化能力を向上する逐次段階学習プロセスである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 22:53:43 GMT)
Large Deformation Diffeomorphic Image Registration with Laplacian
Pyramid Networks [11.4] 本稿では,画像登録最適化問題を解くために,ラプラシアンピラミッド画像登録ネットワークを提案する。
提案手法は, 良好な微分特性と有望な登録速度を維持しつつ, 既存の手法よりも有意なマージンで性能を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 07:23:39 GMT)
Sinkhorn EM: An Expectation-Maximization algorithm based on entropic
optimal transport [11.4] シンクホーンEM(Sinkhorn EM)は、エントロピー最適輸送に基づく混合物の予測(EM)アルゴリズムの変種である。
理論上, 実験上, sEMはEMより優れた挙動を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 06:03:37 GMT)
Explaining Explanations: Axiomatic Feature Interactions for Deep
Networks [10.6] Integrated Hessianは、ニューラルネットワークにおける一対の特徴的相互作用を説明する統合グラディエントの拡張である。
特徴量が多い場合,提案手法は既存手法よりも高速であり,既存の定量的ベンチマークでは従来の手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 02:54:05 GMT)
Contestable Black Boxes [10.6] 本稿では,アルゴリズムブラックボックスが関与する際の競合プロセスに必要な保証の種類について検討する。
本論では, 自動意思決定を評価するための補完的手法を考案した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 14:49:12 GMT)
Automated Pavement Crack Segmentation Using U-Net-based Convolutional
Neural Network [10.5] 本稿では,畳み込みニューラルネットワークを用いた深層学習手法を提案する。
私たちのアプローチは、他の機械学習技術と比較して、最小限の機能エンジニアリングを必要とします。
提案手法は,CFDデータセットで96%,Crack500データセットで73%のF1スコアを達成し,これらのデータセットでテストされた他のアルゴリズムよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 14:43:42 GMT)
BitMix: Data Augmentation for Image Steganalysis [10.5] 画像ステガナシスのためのCNNは、高レベルの視覚タスクの概念を採用することで、より良いパフォーマンスを示す。
メッセージ埋め込みを損なうことなく、データを増大させるため、ステガナリシスでは、90度の回転数または水平反転数のみを使用する。
空間画像ステガナリシスのためのデータ拡張法BitMixを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 09:36:21 GMT)
A Super-resolution Optical Classifier with High Photon Efficiency [10.2] 空間分解能におけるレイリー限界を克服する光子効率光分類器の提案と実証を行う。
超解像と光子効率は、顕微鏡、光検出・測光(LiDAR)、天体物理学に応用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 12:11:57 GMT)
AFDet: Anchor Free One Stage 3D Object Detection [10.0] 高効率のクラウド3Dオブジェクト検出は、自律運転を含む多くのロボティクスアプリケーションにとって重要である。
これまでのほとんどの研究は、アンカーベースの検出手法を使って解決しようとするが、これは2つの欠点がある: 後処理は比較的複雑で計算コストが高い; アンカーパラメータのチューニングは難しい。
我々は、AFDetと呼ばれるアンカーフリーで非最大抑圧フリーの1段検出器を用いて、これらの欠点に最初に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 07:03:40 GMT)
Multi-level colonoscopy malignant tissue detection with adversarial
CAC-UNet [9.9] CAC-UNet を用いた高効率多段階悪性組織検出法を提案する。
負のWSIを除去するために、プレプレディション戦略と悪性領域誘導ラベル平滑化を備えたパッチレベルモデルを採用する。
The proposed scheme is the best results in MICCAI DigestPath 2019 Challenge on colonoscopy tissue segmentation and classification task。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 13:43:25 GMT)
On Coresets For Regularized Regression [9.0] 正規化された回帰版に対するコアセットのサイズを $|mathbfAx-mathbfb|_pr + lambda|mathbfx|_qs$ で解析する。
我々は、$r neq s$の場合、正規化回帰のコアセットが非正規化バージョンの最適コアセットよりも小さくなることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 08:43:29 GMT)
Vehicle Re-ID for Surround-view Camera System [8.9] 自動車再識別(ReID)は自律運転の認識システムにおいて重要な役割を担っている。
車両に搭載されたサラウンドビューシステムに対して、既存の完全な解決策はない。
トラッキングボックスのドリフトとターゲットの一貫性のバランスをとるための新しい品質評価機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 03:25:10 GMT)
Adversarial Deep Ensemble: Evasion Attacks and Defenses for Malware
Detection [8.6] 悪意のある機能を損なうことなく、マルウェアの例を妨害する新たな攻撃手法を提案する。
このことは、ディープニューラルネットワークのアンサンブルを強化するために、敵のトレーニングの新たなインスタンス化につながる。
2つの実用的なデータセットに対する26の異なる攻撃に対して,Androidマルウェア検出器を用いた防御評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 05:56:33 GMT)
Machine learning and data analytics for the IoT [8.4] 機械学習解析におけるIoT生成データの処理方法について概観する。
我々は、IoTアプリケーションが他のIoTアプリケーションから適応的に学習できるフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 07:38:31 GMT)
Target Consistency for Domain Adaptation: when Robustness meets
Transferability [8.2] 学習不変表現(Learning Invariant Representations)は、ソースとUnsupervised Domain Adaptationのターゲットドメインの調整に成功している。
ソースドメインに保持されているにもかかわらず、クラスタの仮定がターゲットドメインで違反していることを示す。
我々の新しいアプローチは、画像分類とセグメンテーションベンチマークの両方において、大幅な改善をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 09:16:56 GMT)
A Simple Domain Shifting Networkfor Generating Low Quality Images [8.2] 安価なカメラ機器を用いたロボティクスアプリケーションでは、画像品質が低いことが分類精度に与える影響を実証する。
本稿では,特定の低画質画像システムに似せた画質画像の劣化に関するネットワークの訓練を提案する。
数値実験により,我々の品質劣化ネットワークが生成した画像を用いて訓練した分類ネットワークが,実際のロボットシステムで使用する場合の高品質データのみに基づいて訓練された分類ネットワークよりも優れた品質の分類ネットワークであることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 09:19:54 GMT)
Deep Molecular Programming: A Natural Implementation of Binary-Weight
ReLU Neural Networks [7.7] 本稿では,シリコで訓練されたBinaryConnectニューラルネットワークを等価な化学反応ネットワークにコンパイルする方法を示す。
私たちの研究は、ニューラルネットワークと分子プログラミングコミュニティ間の豊富な知識伝達のステージを設定します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 15:38:06 GMT)
GramGAN: Deep 3D Texture Synthesis From 2D Exemplars [7.6] 本稿では,2次元画像が与えられた無限の高品質な3次元テクスチャの生成を可能にする,新しいテクスチャ合成フレームワークを提案する。
自然テクスチャ合成の最近の進歩に触発されて、学習されたノイズ周波数を非線形に組み合わせてテクスチャを生成するために、ディープニューラルネットワークを訓練する。
そこで本研究では,スタイル転送と生成対向ネットワークの両方からアイデアを結合した新たな損失関数を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 10:33:59 GMT)
Text Detection and Recognition in the Wild: A Review [7.4] 最先端のシーンテキスト検出および/または認識手法は、ディープラーニングアーキテクチャの進歩を生かしている。
本稿では,シーンテキストの検出と認識の最近の進歩についてレビューする。
また、野生の画像中のテキストを検出し、認識するためのいくつかの既存の課題を特定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 22:23:08 GMT)
Using Human Psychophysics to Evaluate Generalization in Scene Text
Recognition Models [7.3] 我々は2つの重要なシーンテキスト認識モデルを,その領域を計測することで特徴付ける。
ドメインは、読み手が様々な単語の長さ、フォント、閉塞量に一般化する能力を指定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 19:51:26 GMT)
The computerization of archaeology: survey on AI techniques [7.0] 本論文は, 人工知能技術の考古学分野及びより具体的には, a) 展示の組織化のための創造的刺激としてのソフトウェアツールの利用について分析する。
遺跡出土の破片の分類及び陶器の復元
人類のカタログ化と研究は、属する社会的・歴史的文脈を理解するためである。
人類が到達できない深部に位置する海洋考古学遺跡の探査のための調査の設計は、自由に探索可能な3Dバージョンの構築を通じて行われた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 23:50:14 GMT)
Self-Supervised Learning of a Biologically-Inspired Visual Texture Model [6.9] 低次元特徴空間における視覚的テクスチャを表現するモデルを開発する。
霊長類視覚野のアーキテクチャにインスパイアされたモデルは、指向性線形フィルタの第1段階を使用する。
学習モデルは,前訓練した深部CNNに比べて,霊長類V2で記録された神経集団のテクスチャ応答に強い類似性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 17:12:09 GMT)
Model-based Asynchronous Hyperparameter and Neural Architecture Search [6.8] ニューラルアーキテクチャ探索のためのモデルに基づく非同期多重忠実度法を提案する。
我々の手法の核心は、ハイパーパラメータを同時に推論できる確率論的モデルである。
本稿では,現在の最先端手法に対する大幅な高速化について報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 08:16:06 GMT)
A quantum algorithm to estimate the Gowers $U_2$ norm and linearity
testing of Boolean functions [6.8] ブール関数の Gowers $U$ norm を推定する量子アルゴリズムを提案する。
線形ブール関数と、線型ブール関数の集合から$epsilon$-farのブール関数を区別する第2のアルゴリズムに拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 04:39:20 GMT)
Method for the generation of depth images for view-based shape retrieval
of 3D CAD model from partial point cloud [6.3] 認識プロセスはドメイン知識と集中労働の専門知識を必要とするため、しばしば3D再構築においてボトルネックとなる。
本稿では,ポイントクラウドからの3次元形状検索のための視点推定と画像分解能推定手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 03:18:16 GMT)
Mapping Low-Resolution Images To Multiple High-Resolution Images Using
Non-Adversarial Mapping [6.3] まず第一に、SISRの問題は、低解像度画像と全候補高解像度画像との1対1のマッピング問題である、と我々は主張する。
本稿では,高解像度画像から高解像度画像への変換方法を学ぶモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 18:14:13 GMT)
Predicting Sample Collision with Neural Networks [5.7] 本稿では,サンプリングベース動作計画における高価なプリミティブ操作のコストに対処する枠組みを提案する。
我々は,2次元および3次元の作業空間における多様なロボットによる複数計画問題の枠組みを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 14:56:14 GMT)
Modality-Agnostic Attention Fusion for visual search with text feedback [5.7] 我々の Modality-Agnostic Attention Fusion (MAAF) モデルは、画像とテキストの特徴を組み合わせて、既存の2つのビジュアル検索データセットよりも優れている。
Birds-to-WordsとSpot-the-Diffの2つの新しい挑戦的ベンチマークを導入し、リッチな言語入力で新しい設定を提供する。
モデルをよりよく理解するために、Fashion IQの詳細な説明を行い、参照する画像領域に「入らない」単語の驚くべき現象を可視化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 22:55:02 GMT)
Production and applications of non-Gaussian quantum states of light [5.4] 我々は、光の連続可変量子技術の応用を「ガウス」量子状態を超えて拡張する最近の取り組みについて述べる。
実装の基本的側面と実践的側面の両方に注意を払うとともに、その結果を包括的に概観する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 17:33:19 GMT)
Deep learning for smart fish farming: applications, opportunities and
challenges [5.2] 深層学習(DL)技術は養殖など様々な分野で成功している。
本報告では, 生魚の識別, 種分類, 行動分析, 給餌意思決定, サイズ, バイオマス推定, 水質予測などの水生栽培におけるDLの適用について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 11:11:22 GMT)
A Tutorial on VAEs: From Bayes' Rule to Lossless Compression [4.9] 変分オートエンコーダ(VAE)は、単純で、効率的で、人気のある最深度モデルである。
本チュートリアルでは、VAEの概要と、VAE目標の様々な導出と解釈を通してのツアーについて紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 19:59:43 GMT)
Multi-view Frequency LSTM: An Efficient Frontend for Automatic Speech
Recognition [4.8] 複数のFLSTMスタックの出力を異なるビューで組み合わせることで、シンプルで効率的な修正を行う。
本研究では,マルチビューFLSTM音響モデルにより,話者・音響環境の異なるシナリオに対して,単語誤り率(WER)が3～7%向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 22:19:53 GMT)
Tomographic Auto-Encoder: Unsupervised Bayesian Recovery of Corrupted
Data [4.7] 破損したデータの教師なし回復のための新しい確率的手法を提案する。
劣化したサンプルの大規模なアンサンブルを考慮し,クリーンな値の正確な後部を復元する。
我々は、欠落した値とノイズの共通の設定の下で、データリカバリタスクでモデルをテストします。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 16:18:16 GMT)
Independent Component Analysis for Trustworthy Cyberspace during High
Impact Events: An Application to Covid-19 [4.6] 新型コロナウイルス(COVID-19)の感染拡大など、ソーシャルメディアは重要なコミュニケーションチャンネルとなっている。
ソーシャルメディアにおける誤報が急速に拡散し、社会不安を生じさせるため、そのような出来事における誤報の拡散は重要なデータ課題である。
本稿では,ICAモデルに基づくデータ駆動型ソリューションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 22:30:37 GMT)
Technical Report: Auxiliary Tuning and its Application to Conditional
Text Generation [4.5] 本稿では,事前学習した言語モデルを新しいタスクに適用するための,Auxiliary Tuningと呼ばれるシンプルで効率的な手法を提案する。
条件付きテキスト生成の課題に対して,本手法を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 14:00:48 GMT)
Primary Tumor Origin Classification of Lung Nodules in Spectral CT using
Transfer Learning [4.1] 肺癌の早期発見は死亡率を著しく低下させることが証明されている。
近年,CT (Computerd tomography) やスペクトルCT (Spectral CT) の進歩により診断精度が向上する可能性がある。
我々はCT画像における肺結節の検出と分類システムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 09:56:18 GMT)
Segmentation Approach for Coreference Resolution Task [4.0] コア参照の解決においては、コア参照クラスタのすべてのメンバを考慮し、それらすべてについて一度に決めることが重要です。
本稿では,文書に記載されているすべてのコア参照参照を1パスで解決する,コア参照解決のための新しいアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 16:44:28 GMT)
I call BS: Fraud Detection in Crowdfunding Campaigns [3.8] チャリティーベースのクラウドファンディング環境への寄付はここ数年増加傾向にある。
我々は、さまざまなクラウドファンディングプラットフォームから収集されたデータを分析し、700件のキャンペーンを詐欺とみなす。
このような不正行為を90.14%の精度と96.01%のAUCで自動的に分類することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 14:38:21 GMT)
PriceAggregator: An Intelligent System for Hotel Price Fetching [3.7] アゴダ (Agoda) は、ホテル、休暇のレンタル、フライト、空港輸送のためのオンライン旅行代理店である。
アゴダは非直接サプライヤーのホテルの部屋を集約し、アゴダの客が常にホテル、部屋の種類、パッケージを選ばせるようにしている。
最大の課題は、各サプライヤーがAgodaに1秒あたりのクエリ(QPS)を限定してホテル価格でしか取得できないことだ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 01:28:25 GMT)
Track Seeding and Labelling with Embedded-space Graph Neural Networks [3.5] Exa.TrkXプロジェクトは、粒子トラック再構築のための機械学習アプローチを調査している。
これらのソリューションで最も有望なのは、グラフニューラルネットワーク(GNN)で、トラック計測を接続するグラフとしてイベントを処理する。
この課題に対する最先端アーキテクチャの更新について報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 23:43:28 GMT)
Policy Gradient Optimization of Thompson Sampling Policies [3.3] 一般化されたトンプソンサンプリングポリシーのクラスにおいて、ポリシー勾配アルゴリズムを用いて最適化する。
我々は,トンプソンサンプリング上での直接ポリシー探索が,アルゴリズムの既知の欠点のいくつかを自動的に修正することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 03:27:22 GMT)
Modeling Knowledge Acquisition from Multiple Learning Resource Types [3.0] 学生は、ビデオ講義、問題、議論など、さまざまな学習教材と対話し、知識を得る。
現在の学生知識モデリング技術は、主に学生知識の成長をモデル化するために、あるタイプの学習材料、主に問題に依存している。
本研究では,多様な学習資源タイプから学習した結果,知識成長を捉えることができる学生知識モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 21:36:50 GMT)
iUNets: Fully invertible U-Nets with Learnable Up- and Downsampling [2.9] iUNetと呼ばれる,完全可逆なU-Netアーキテクチャを提案する。
iUNetは、学習可能で非可逆なアップサンプリングとダウンサンプリングの操作を採用しており、メモリ効率の良いバックプロパゲーションを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 09:32:29 GMT)
Challenges in Benchmarking Stream Learning Algorithms with Real-world
Data [2.9] ストリーミングデータは、センサー計測、衛星データフィード、株式市場、金融データなど、現実世界のアプリケーションにますます存在する。
データストリームマイニングコミュニティは、新しい提案の比較と評価に関するいくつかの主要な課題と困難に直面している。
実世界のデータを用いたストリームアルゴリズムのベンチマークのための新しい公開データリポジトリを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 15:41:10 GMT)
Mobile Link Prediction: Automated Creation and Crowd-sourced Validation
of Knowledge Graphs [2.8] 本稿では, 自動化, 専門家, クラウドソーシングによる市民の知識を融合した, 広汎な知識グラフ構築手法を提案する。
ナレッジグラフは、人間によって検証された遺伝的プログラミングを使用して、リンクの自動予測を通じて成長する。
実世界の社会実験において,知識グラフビルダーの精度,実用性,ユーザビリティを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 14:50:34 GMT)
On the Demystification of Knowledge Distillation: A Residual Network
Perspective [2.8] 知識蒸留(KD)はモデル圧縮と学習ラベル平滑化を行う技術として一般的に考えられている。
残余接続のないより深いネットワークのトレーニングにおける有効性について検討する。
ほとんどの場合、非レジデンシャルな学生ネットワークは、KDのない生データで訓練された残余バージョンよりも、等しく、あるいは良質であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 08:00:13 GMT)
Complex-birefringent dielectric metasurfaces for arbitrary
polarization-pair transformations [2.4] 光の偏光制御のための波動板の動作を支える2つの線形偏光の位相差を導入する複屈折材料またはナノ構造体。
我々は偏光変換と偏光依存位相遅延と回折による振幅フィルタリングを組み合わせた複素複屈折波板の異なるクラスを実現するメタ曲面を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 06:46:35 GMT)
Graph Laplacians, Riemannian Manifolds and their Machine-Learning [2.3] 約8000個の有限グラフからなるWolframデータベースに、教師付きおよび教師なし機械学習やトポロジデータ解析などのデータサイエンスの最新技術を適用した。
ニューラル分類器,回帰器,ネットワークは,グラフのリッチ平坦性認識から,スペクトルギャップの予測,ハミルトン回路の存在検出に至るまで,多数のタスクを効率的に,高精度に行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 09:16:56 GMT)
MANTRA: A Machine Learning reference lightcurve dataset for astronomical
transient event recognition [2.2] カタリーナ・リアルタイム・リアルタイム・トランジェント・サーベイから構築された4869トランジェントおよび71207非トランジェント・オブジェクト・ライトカーブのデータセットにパブリックアクセスする。
データセットに含まれるいくつかのクラスは、超新星、白亜紀変光星、活動銀河核、高い固有運動星、ブレザー、フレアである。
二進的/非過渡的(transient/non-transient)と八進的(8-class)の2つの分類課題における定量的性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 17:45:58 GMT)
BERTERS: Multimodal Representation Learning for Expert Recommendation
System with Transformer [2.1] エキスパートレコメンデーションシステム(BERTERS)のためのマルチモーダル分類手法を提案する。
BERTERS は Transformer (BERT) の双方向表現を用いてテキストをベクトルに変換する
また、ExEmと呼ばれるグラフ表現技術を用いて、共著者ネットワークから候補の特徴を抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 12:30:16 GMT)
QuantNet: Transferring Learning Across Systematic Trading Strategies [2.0] QuantNet(QuantNet)は、市場に依存しないトレンドを学習し、これらを使用して市場固有の取引戦略の優れた学習を行うアーキテクチャである。
58のグローバルエクイティマーケットにおける3103資産の履歴データに基づいてQuantNetを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 07:46:25 GMT)
Dose Prediction with Deep Learning for Prostate Cancer Radiation
Therapy: Model Adaptation to Different Treatment Planning Practices [1.9] 前立腺癌に対して,前立腺癌に対してVMATを併用した108例の計画データを用いてソースモデルを構築した。
移行学習では,同一施設から3つの異なるスタイルと異なる施設から1つのスタイルの患者を選別し,ソースモデルを4つのターゲットモデルに適応させた。
本研究では,DLに基づく線量予測のためのモデル一般化可能性と,この問題を解決するためにトランスファーラーニング(transfer learning)を用いることの有効性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 02:24:44 GMT)
An approximate KLD based experimental design for models with intractable
likelihoods [1.8] 本研究では, 確率が閉形式で利用できない特殊な統計実験設計(ED)問題を考察する。
KLD(Kulback-Leibler divergence)に基づく設計基準は、可能性関数の評価を必要とするため、直接使用することはできない。
この問題に対処するため、我々は元のKLDユーティリティの下位境界である新しいユーティリティ関数を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 11:48:28 GMT)
Large-scale inference of liver fat with neural networks on UK Biobank
body MRI [1.3] 頸部から膝にかけてのMRIによる肝脂肪の自動推定のための新しい枠組みを提案する。
ResNet50は、これらのスキャンから2次元スライスとターゲットとしての基準値の回帰のために訓練された。
ネットワークは、脂肪分率値の非線形性を正し、基準値のいくつかの外れ値を特定することを学習した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 13:33:30 GMT)
On Finite Entailment of Non-Local Queries in Description Logics [1.3] 我々は,過渡的クロージャで拡張されたALCOIQとALCOの論理記述に注目した。
いずれの論理に対しても、推移的閉包を伴う連結クエリの有限包含に対して 2EXPTIME 上界を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 14:57:12 GMT)
FVV Live: Real-Time, Low-Cost, Free Viewpoint Video [1.3] FVV Liveは、新しいリアルタイム、低レイテンシ、エンドツーエンドの無料視点システムである。
システムは低コストでリアルタイムな運用のために特別に設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 15:21:53 GMT)
Multifunctional Meta-Optic Systems: Inversely Designed with Artificial
Intelligence [1.1] 本稿では,多機能な多層メタ光学システムを設計するための人工知能フレームワークを提案する。
本稿では、偏光多重機能ビーム発生器、全光計算のための第2次微分器、空間偏光波長多重ホログラムの例を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 22:15:15 GMT)
Accelerating Prostate Diffusion Weighted MRI using Guided Denoising
Convolutional Neural Network: Retrospective Feasibility Study [0.9] 前立腺拡散強調イメージング(DWI)の実現可能性について、取得した平均値の数を減らし、提案したガイドデノナイジングニューラルネットワーク(DnCNN)を用いて得られた画像をデノナイジングすることで検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 21:44:42 GMT)
SE3M: A Model for Software Effort Estimation Using Pre-trained Embedding
Models [0.8] 本稿では,事前学習した埋め込みモデルの有効性を評価する。
両方のアプローチでトレーニング済みのジェネリックモデルは、微調整プロセスを経ている。
テスト結果は非常に有望で、事前トレーニングされたモデルを使用して、要求テキストのみに基づいてソフトウェアの労力を見積もることができることに気付きました。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 14:15:38 GMT)
Unbounded Bell violations for quantum genuine multipartite non-locality [0.5] 量子状態の測定によるベルの不等式は、量子非局所性の現象を引き起こす。
いわゆる相関シナリオでは、量子資源による局所ベルの不等式の相対的違反は有界であるが、入力数と任意に増大しないことを示す。
入力数と出力数の関数として、量子値と双局所値の比が非有界に成長する非局所ゲームの形をとるベル汎函数を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 01:48:24 GMT)
Evaluation of Fairness Trade-offs in Predicting Student Success [0.5] 大学経営記録に基づく学生成功の予測モデルを構築した。
3つの公正度尺度のうち2つは、性別と人種の偏見を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 20:03:18 GMT)
Spiking Associative Memory for Spatio-Temporal Patterns [0.2] スパイクタイミング依存塑性(Spike Timing Dependent Plasticity)は、実際の皮質組織で実証された学習形式である。
我々はサイクリックSTDPと呼ばれる単純な学習規則を開発し、ニューロンの正確なスパイク時間におけるパターンを抽出する。
この学習規則によって与えられるニューロンの集団は、短期記憶として有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 11:08:31 GMT)
Towards analyzing large graphs with quantum annealing and quantum gate
computers [0.0] ビッグデータに関連する難しい問題を解く上で,量子コンピューティングの能力を実証する。
Szemeredi's Regularity Lemma (SRL) に基づく新しいコミュニティ検出アルゴリズムを導入してテストする。
最悪の場合の正則性チェックでは、Groverのアルゴリズムと量子位相推定アルゴリズムを用いて量子ゲートコンピュータを用いた計算を高速化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 11:51:15 GMT)
Towards a generalization of information theory for hierarchical
partitions [0.0] 階層的分割を扱う情報理論の一般化を導入する。
特に、多くの古典的情報理論量の階層的一般化を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 22:11:19 GMT)
Towards a Quantum Software Modeling Language [0.0] 私たちは、よく知られたUnified Modeling Language(UML)に最小限の拡張セットを提示します。
これらの拡張は、あらゆる量子ソフトウェアをモデル化し、抽象的にモデル化するのに必要であり、十分であると主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 11:27:02 GMT)
The COVID-19 pandemic's impact on U.S. electricity demand and supply: an
early view from the data [0.0] 我々は2020年5月末までの電力データを分析し、電力需要と電力網のストレスを示す変数の両方を調査した。
その結果、パンデミックが電力需要に与える影響は、比較可能な時間枠からの単純な削減ではないことが示唆された。
外出禁止令の発令前後に見られた変更は、2020年5月までに復活したようである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 03:25:23 GMT)
Situation Calculus by Term Rewriting [0.0] フルエントは用語構造から計算でき、アクションは用語の書き直しルールに対応する。
いくつかの例が与えられ、そのような書き直し規則のセットを構築するためのいくつかの一般的な方法が提示される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 21:47:47 GMT)
Robust Kernel Density Estimation with Median-of-Means principle [0.0] 一般的なカーネル密度推定法と中間平均原理(MoM-KDE)を組み合わせたロバストな非パラメトリック密度推定器を導入する。
この推定器は, 対向汚染の場合であっても, 任意の異常データに対して頑健性を達成することが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 08:01:07 GMT)
Rethinking CNN-Based Pansharpening: Guided Colorization of Panchromatic
Images via GANs [0.0] 近年、CNNベースのアプローチは衛星画像のパンスハーペン化に有望な成果を示している。
そこで我々は,パンシャーペンを着色問題として扱う自己教師型学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 10:12:37 GMT)
Real Edge Modes in a Floquet-modulated $\mathcal{PT}$-symmetric SSH
model [0.0] 非エルミート的ハミルトニアン群は複素エネルギーと対応する非正則固有基底を特徴とする。
簡単な2段階周期変調を用いて,このプロセスの詳細を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 15:19:50 GMT)
Quantum work statistics with initial coherence [0.0] 作業の最初の2つのモーメント、作業のばらつきと平均エントロピー生成の差は、そのような初期コヒーレンスの観点からキャストできることが示される。
平均エントロピー生成はMargenau-Hillフレームワークにおいて負の値を取ることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 18:15:34 GMT)
Overview of Gaussian process based multi-fidelity techniques with
variable relationship between fidelities [0.0] マルチフィデリティモデリングは、異なるフィデリティモデルをマージして、計算コストに制限のある正確な結果を提供する方法である。
忠実度モデル間の関係は多忠実度モデリングにおける重要な側面である。
本稿では,ガウス過程に基づく多忠実度モデリング手法の概要について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 12:37:41 GMT)
Optimal Rates of Distributed Regression with Imperfect Kernels [0.0] 本研究では,分散カーネルの分散化について,分割法と分割法を用いて検討する。
ノイズフリー環境では,カーネルリッジ回帰がN-1$よりも高速に実現できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 13:00:16 GMT)
Objective-free excitation of quantum emitters with a laser-written micro
parabolic mirror [0.0] CdSe/CdSコロイド量子ドット上で直接レーザー書き込みによって3.2の幅のパラボラミラーが作製される。
励起光をサブ波長のスポットに集光し、狭いビームに衝突させて発生した放出を抽出することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 16:55:44 GMT)
Null-eigenvalue localization of quantum walks on real-world complex
networks [0.0] 複素ネットワークは、ランダムネットワークよりも高次元のヌル固有空間を持つことを示す。
これらのヌル固有値は、局所対称性を持つ構造につながる重複機構によって引き起こされる。
次に、これらの構造を量子力学の文脈で評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 22:05:16 GMT)
Negativity of the Wigner function and thermal effects of Bell-Cat states [0.0] ベル・キャット状態の非古典的性質が温度値の段階的変化によってどのように影響を受けるかを分析する。
以上の結果から,これらの特性は温度が約2mathrmK$の場合にほとんど欠落していることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 00:06:47 GMT)
Needle tip force estimation by deep learning from raw spectral OCT data [0.0] 針の配置は、生検やブラキセラピーのような応用には難しい問題である。
光ファイバーセンサーは針先に直接組み込むことができる。
光コヒーレンストモグラフィーの校正法について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 10:49:54 GMT)
Mean propagation velocity of multiphoton wave-packet states with nonzero
Lorentz-invariant mass [0.0] 平均伝播速度は任意の波束状態に対するローレンツ不変質量の概念と一致することを示す。
ローレンツ不変質量の異なる固定値の状態を分類するために、我々は特定のモードセットを導入した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 08:00:19 GMT)
Image-level Harmonization of Multi-Site Data using Image-and-Spatial
Transformer Networks [0.0] 我々は画像・空間変換ネットワーク(ISTN)を用いて医療画像データの領域シフトに取り組む。
画像レベルでのドメイン適応には ISTN を用いており、その変換は説明可能な外観や形状変化に制約される。
実データ検証のために,Cam-CANとUK Biobankによる2つの脳MRIデータセットを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 12:58:41 GMT)
Hand-drawn Symbol Recognition of Surgical Flowsheet Graphs with Deep
Image Segmentation [0.0] 本稿では,U-Netアーキテクチャを用いて,フローシートグラフ上で手書きシンボルを検出するディープイメージセグメンテーション手法を提案する。
U-Net法は、適切な時間間隔で、心拍数と血圧のシンボルを99%以上の精度で検出することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 05:56:59 GMT)
Gravitational Decoherence of Dark Matter [0.0] 我々は、局所密度がその質量、大きさ、位置を持つ銀河における光DMのデコヒーレンス率を計算する。
その結果,ハロの脱コヒーレンス速度は, DM質量のハッブル速度の5倍の10-7$eVであり, 地上実験では, 古典場コヒーレンスレートの10-6$eVよりも高いことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 22:16:44 GMT)
Graph Neural Networks Including Sparse Interpretability [0.0] 本稿では,重要なグラフ構造とノード特徴を解釈するためのモデルに依存しないフレームワークを提案する。
GISSTモデルは、合成データセットにおいて優れたノード特徴とエッジ説明精度を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 21:35:55 GMT)
Goos-H\"anchen Shifts in Gapped Graphene subject to External Fields [0.0] 磁場と電位障壁を時間的に調和させて, ギャップ状グラフェン中のディラックフェルミオンについて検討した。
ギャップ内のトンネルモードとそれに伴うグース・H・アンチェンシフトを解析的に検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 12:00:13 GMT)
Global Wheat Head Detection (GWHD) dataset: a large and diverse dataset
of high resolution RGB labelled images to develop and benchmark wheat head
detection methods [0.0] いくつかの研究は、高解像度RGB画像から小麦頭部を検出する方法を開発した。
観察条件における可変性、遺伝子型の違い、発達段階、頭向きはコンピュータビジョンにおける課題を表している。
我々はGWHD(Global Wheat Head Detection)データセットという,大規模で多種多様で多彩なデータセットを構築しました。
4700枚の高解像度のRGB画像と、世界中の複数の国から収集された190,000個のラベル付き小麦頭が含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 07:34:36 GMT)
General approach for constructing Hamiltonians for nonadiabatic
holonomic quantum computation [0.0] 非断熱的なホロノミック量子計算は理論と実験の両方で多くの注目を集めている。
本稿では,非断熱的ホロノミック量子計算のためのハミルトニアンの構成法を提案する。
これにより、進化の時間を最小化し、非断熱的なホロノミック量子計算の現実的な実装のための新たな地平を開くことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 12:01:10 GMT)
Forced-exploration free Strategies for Unimodal Bandits [0.0] 単調構造を利用した最初の強制探索自由戦略であるIMED-UBを紹介する。
次に, IMED-UBのKLUCBバージョンであるKLUCB-UBを導出する。
数値実験により、IMED-UBとKLUCB-UBはどちらも同様の性能を示し、最先端のアルゴリズムよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 07:06:16 GMT)
Exactness of SWKB for Shape Invariant Potentials [0.0] 超対称性に基づく半古典的手法は、形状不変ポテンシャルの正確なスペクトルを生成する。
本稿では、この精度が加法的形状の不変性から従うことを証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 21:32:44 GMT)
Evaluation of Contemporary Convolutional Neural Network Architectures
for Detecting COVID-19 from Chest Radiographs [0.0] 胸部X線写真解析のための3つのモデルアーキテクチャを,様々な条件下で訓練し,評価した。
本稿では,現代の研究によって提案された印象的なモデル性能を低下させる問題を見いだす。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 15:22:39 GMT)
Entanglement Dynamics of Random GUE Hamiltonians [0.0] 我々は、全体的な時間進化が非可積分ハミルトニアンによって支配されると仮定して、絡み合いのダイナミクスを研究する。
還元密度行列と純度の普遍平均時間進化を導出する。
GUE固有値の気体中の指数$n$-point相関関数の一般式を求める。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 12:29:04 GMT)
Deep reinforcement learning approach to MIMO precoding problem:
Optimality and Robustness [0.0] 本稿では,複雑なマルチインプット多重出力(MIMO)プリコーディング問題に対する最適プリコーディングポリシの学習に使用できる,深層強化学習(RL)ベースのプリコーディングフレームワークを提案する。
我々は、DQN(Deep Q-network)とDDPG(Deep Deterministic Policy gradient)という2つの標準深度RL(DRL)アルゴリズムを用いて、フレームワークを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 10:14:07 GMT)
Deep neural networks for the evaluation and design of photonic devices [0.0] レビュー:ディープニューラルネットワークは、トレーニングセットからどのように学習し、高速サロゲート電磁解法として動作するか。
フォトニクスの文脈内での基本的なデータ科学についても論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 19:52:54 GMT)
Deep Neural Network Learning with Second-Order Optimizers -- a Practical
Study with a Stochastic Quasi-Gauss-Newton Method [0.0] 本稿では,準ニュートン法,ガウスニュートン法,分散還元法を併用した2次準ニュートン最適化法を提案する。
ベンチマークによるSQGNの実装について検討し、その収束性と計算性能を選択された一階法と比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 23:28:50 GMT)
Data-Driven Continuum Dynamics via Transport-Teleport Duality [0.0] 古典力学を表現するための巧妙な数学的変換を,量の消失と再出現のポイントワイズなプロセスとして導入する。
実世界のオブジェクトのダイナミクスを学ぶのに、観測データと単純な学習モデルだけで十分であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 20:58:22 GMT)
Conformal Prediction Intervals for Neural Networks Using Cross
Validation [0.0] ニューラルネットワークは、教師付き学習問題に対処するために使用される最も強力な非線形モデルの一つである。
ニューラルネットワークの予測区間を$k$-foldのクロスバリデーションに基づいて構築するための$k$-fold予測区間法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 16:23:28 GMT)
Conditional GAN for timeseries generation [0.0] 実時間時系列データをモデル化するために,TSGAN(Time Series GAN)を提案する。
ベンチマーク時系列データベースから,70データセット上でTSGANを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 02:19:18 GMT)
Building Bulk Geometry from the Tensor Radon Transform [0.0] 境界エンタングルメントエントロピーが 2$d CFT であることを考えると、このフレームワークは、バルク双対が摂動(AdS)限界において幾何であるかどうかを検出する尺度を提供する。
十分に定義されたバルク幾何学が存在する場合、ゲージ選択が成立すると、一意なバルク計量テンソルを明示的に再構成する。
次に、ホログラフィーおよび多体システムにおける静的および動的シナリオに対する創発的バルク測地について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 18:00:00 GMT)
Bucking the Trend: An Agentive Perspective of Managerial Influence on
Blogs Attractiveness [0.0] 本研究は,ブログの内容の使い方を通じて,ブロガーによる適応行動のエージェント的説明を提供する。
我々は、経済学をブログに書いた165人のブロガーの個人的特徴を照合し、ブログの内容の維持方法について分析した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 16:33:06 GMT)
Bilocal Bell inequalities violated by the quantum Elegant Joint
Measurement [0.0] バイローカリティシナリオとして知られる,最も単純なネットワークについて検討する。
雑音耐性の量子相関を報告する。
簡単な2量子ビット量子回路を提示することで、実験的な実現の道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 11:32:26 GMT)
Attention-Based Neural Networks for Sentiment Attitude Extraction using
Distant Supervision [0.0] 我々は,(1)特徴ベース,(2)自己ベースという2種類の注意的文脈エンコーダを適応させる。
RuSentRelコーパスを用いた実験では、トレーニングにRuAttitudesコーパスを使用する3クラス分類モデルが10%増加し、F1により3%余分に増加した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 10:46:18 GMT)
A Framework for Learning Invariant Physical Relations in Multimodal
Sensory Processing [0.0] 我々は、教師なしの方法で、知覚的手がかり間の関係を学習できる新しいニューラルネットワークアーキテクチャを設計する。
低次元知覚データにおける任意の非線形関係を学習する際のコアシステム機能について述べる。
我々は、標準的なRGBカメラフレームから物理量間の関係を学習する現実世界の学習問題を通してこれを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 08:42:48 GMT)
A Data-driven Neural Network Architecture for Sentiment Analysis [0.0] 曲感情の2つの大きなデータセットの作成手順について述べる。
また、曲の歌詞、製品、映画レビューのテキストデータセットにおける畳み込みと最大プールのニューラルネットワーク層の利用についても検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 10:08:36 GMT)
8 Boolean Atoms Spanning the 256-Dimensional Entanglement-Probability
Three-Set Algebra of the Two-Qutrit Hiesmayr-Loffler Magic Simplex of Bell
States [0.0] 二つの四重項ヒエスマイヤー・ロフラー状態に対する絡み合い確率代数。
$s$はブロッホ表現の8倍の相関行列の8つの特異値の和の平方である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jun 2020 12:50:27 GMT)