Fugu-MT: arxivの論文翻訳(概要)

Dynamic Dual-Attentive Aggregation Learning for Visible-Infrared Person Re-Identification [208.1]
Visible-infrared person re-identification (VI-ReID) は、歩行者検索の課題である。既存のVI-ReID法は、識別可能性に制限があり、ノイズの多い画像に対して弱いロバスト性を持つグローバル表現を学習する傾向にある。そこで我々は,VI-ReIDのための動的二段階集合(DDAG)学習法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jul 2020 03:08:13 GMT)
Social Adaptive Module for Weakly-supervised Group Activity Recognition [143.7]
本稿では、弱教師付きグループ活動認識(GAR)と呼ばれる新しいタスクを提案する。従来のGARタスクとは違い、ビデオレベルラベルのみが利用可能であるが、トレーニングデータにおいても、各フレーム内の重要人物は提供されない。これにより、大規模なNBAデータセットの収集とアノテートが容易になり、GARに新たな課題が生まれます。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jul 2020 16:40:55 GMT)
Latent Embedding Feedback and Discriminative Features for Zero-Shot Classification [139.4]
ゼロショット学習は、トレーニング中にデータが利用できない、見えないカテゴリを分類することを目的としている。 Generative Adrial Networksは、クラス固有のセマンティック埋め込みを利用して、目に見えないクラス機能を合成する。我々は,ゼロショット学習のすべての段階において,意味的一貫性を強制することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jul 2020 12:27:38 GMT)
Improving Face Recognition from Hard Samples via Distribution Distillation Loss [131.6]
大きな顔のバリエーションは、顔認識の主要な課題である。本研究では, 簡単な試料と硬質試料との性能ギャップを狭めるために, 新規な分散蒸留損失を提案する。我々は、人種、解像度、ポーズに様々なバリエーションがある一般的な大規模顔のベンチマークとベンチマークの両方について広範な実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jul 2020 15:00:35 GMT)
Feature Pyramid Transformer [121.5]
我々は、FPT(Feature Pyramid Transformer)と呼ばれる、空間とスケールの双方で完全にアクティブな特徴相互作用を提案する。 FPTは任意の特徴ピラミッドを同じ大きさの他の特徴ピラミッドに変換するが、よりリッチなコンテキストを持つ。我々は、インスタンスレベル(オブジェクト検出とインスタンスセグメンテーション)とピクセルレベルのセグメンテーションタスクの両方で広範な実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jul 2020 15:16:32 GMT)
When Does Self-Supervision Help Graph Convolutional Networks? [118.4]
自己スーパービジョンは、画像のより転送可能で一般化可能で堅牢な表現学習のために、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を訓練するために採用されている。本研究では,グラフ畳み込みネットワーク(GCN)に自己超越を取り入れた最初の体系的探索について報告する。その結果、適切に設計されたタスク形式と構成機構により、より一般化性と堅牢性を得る上で、自己スーパービジョンはGCNに恩恵をもたらすことが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jul 2020 00:24:26 GMT)
Temporal Complementary Learning for Video Person Re-Identification [110.4]
本稿では,連続する映像フレームの相補的特徴を抽出し,映像人物の再同定を行う時間補完学習ネットワークを提案する。サリエンシ消去操作により、特定の学習者は、前のフレームによって活性化された部分を消去することにより、新規かつ補完的な部分をマイニングする。テンポラル・サリエンシ・ブースティング(TSB)モジュールは、ビデオフレーム間のサリエント情報を伝播してサリエント機能を強化するように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jul 2020 07:59:01 GMT)
LiteFlowNet3: Resolving Correspondence Ambiguity for More Accurate Optical Flow Estimation [99.2]
本稿では,光フロー推定の問題に対処する2つのモジュールからなるディープネットワークである LiteFlowNet3 を紹介する。 LiteFlowNet3は、公開ベンチマークで有望な結果を達成するだけでなく、小さなモデルサイズと高速なランタイムも備えている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jul 2020 03:30:39 GMT)
Tracking-by-Counting: Using Network Flows on Crowd Density Maps for Tracking Multiple Targets [97.0]
State-of-the-art multi-object tracking(MOT)法は、トラッキング・バイ・検出のパラダイムに従っている。混み合ったシーンに適したMOTパラダイムであるトラッキング・バイ・カウントを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jul 2020 19:51:53 GMT)
Learning from Extrinsic and Intrinsic Supervisions for Domain Generalization [95.7]
ドメイン間を同時に一般化する方法を学ぶための新しいドメイン一般化フレームワークを提案する。提案手法の有効性を2つの標準オブジェクト認識ベンチマークで示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jul 2020 03:12:24 GMT)
Face Super-Resolution Guided by 3D Facial Priors [92.2]
シャープな顔構造を把握した3次元顔先行情報を明示的に組み込んだ新しい顔超解像法を提案する。我々の研究は、顔属性のパラメトリック記述の融合に基づく3次元形態的知識を初めて探求したものである。提案した3D先行画像は、最先端技術よりも優れた顔超解像結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jul 2020 15:26:07 GMT)
Rethinking the Distribution Gap of Person Re-identification with Camera-based Batch Normalization [90.9]
本稿では,従来のReID手法の動作機構を再考する。我々は、すべてのカメラの画像データを同じ部分空間に落とすように強制する。幅広いReIDタスクの実験は、我々のアプローチの有効性を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jul 2020 15:37:06 GMT)
Volumetric Transformer Networks [88.9]
学習可能なモジュールである容積変換器ネットワーク(VTN)を導入する。 VTNは、中間CNNの空間的およびチャネル的特徴を再設定するために、チャネル回りの歪み場を予測する。実験の結果,VTNは特徴量の表現力を一貫して向上し,細粒度画像認識とインスタンスレベルの画像検索におけるネットワークの精度が向上することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jul 2020 14:00:12 GMT)
Mask TextSpotter v3: Segmentation Proposal Network for Robust Scene Text Spotting [71.6]
ほとんどの任意形状のシーンテキストスポッターは、地域提案ネットワーク(RPN)を使用して提案を作成する。 Mask TextSpotter v3は、極端なアスペクト比や不規則な形状のテキストインスタンスを処理できます。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jul 2020 17:25:50 GMT)
Behind the Scene: Revealing the Secrets of Pre-trained Vision-and-Language Models [65.2]
最近のTransformerベースの大規模事前学習モデルは、視覚言語(V+L)研究に革命をもたらした。 VALUEは,マルチモーダル事前学習における内部動作の解明を目的とした,精密に設計された探索タスクのセットである。主要な観察:事前訓練されたモデルは、推論中の画像よりもテキストに出席する傾向を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jul 2020 23:10:35 GMT)
Towards Deeper Graph Neural Networks [63.5]
グラフ畳み込みは近傍の集約を行い、最も重要なグラフ操作の1つである。いくつかの最近の研究で、この性能劣化は過度に滑らかな問題に起因している。本研究では,大きな受容領域からの情報を適応的に組み込むディープ適応グラフニューラルネットワーク(DAGNN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jul 2020 01:11:14 GMT)
Fashionpedia: Ontology, Segmentation, and an Attribute Localization Dataset [62.8]
本稿では,インスタンス分割と局所化属性認識を共同で行う新しい属性・マスクRCNNモデルを提案する。また、Fashionpediaで事前学習したインスタンスセグメンテーションモデルにより、ImageNetの事前学習よりも、他のファッションデータセットの転送学習性能が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jul 2020 21:02:49 GMT)
Multi-Scale Positive Sample Refinement for Few-Shot Object Detection [61.6]
Few-shot Object Detection (FSOD) は、ディテクターがトレーニングインスタンスをほとんど持たない未確認のクラスに適応するのに役立つ。 FSODにおけるオブジェクトスケールを拡張化するためのMPSR(Multi-scale Positive Sample Refinement)アプローチを提案する。 MPSRは、オブジェクトピラミッドとして多スケールの正のサンプルを生成し、様々なスケールで予測を洗練させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jul 2020 09:48:29 GMT)
It Is Not the Journey but the Destination: Endpoint Conditioned Trajectory Prediction [59.0]
フレキシブルな人間の軌道予測のための予測条件付きネットワーク(PECNet)を提案する。 PECNetは長距離マルチモーダル軌道予測を支援するために遠方のエンドポイントを推論する。我々は、PECNetがスタンフォードドローン軌道予測ベンチマークの最先端性能を20.9%改善し、ETH/UCYベンチマークの40.8%向上したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jul 2020 21:33:55 GMT)
Deep Learning of High-Order Interactions for Protein Interface Prediction [58.2]
本稿では,タンパク質界面の予測を2次元密度予測問題として定式化する。タンパク質をグラフとして表現し、グラフニューラルネットワークを用いてノードの特徴を学習する。我々は高次対相互作用を組み込んで、異なる対相互作用を含む3次元テンソルを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jul 2020 05:39:35 GMT)
Semi-Supervised Crowd Counting via Self-Training on Surrogate Tasks [50.8]
本稿では,機能学習の観点から,半教師付き群集カウント問題に取り組む。本稿では,2つの革新的なコンポーネント上に構築された,新しい半教師付き群集カウント手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jul 2020 06:40:40 GMT)
Bridging Knowledge Graphs to Generate Scene Graphs [49.7]
本稿では,2つのグラフ間の情報伝達を反復的に行う新しいグラフベースニューラルネットワークを提案する。我々のグラフブリッジネットワークであるGB-Netは、エッジとノードを連続的に推論し、相互接続されたシーンとコモンセンスグラフのリッチでヘテロジニアスな構造を同時に活用し、洗練する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jul 2020 10:59:53 GMT)
Multi-Task Neural Networks with Spatial Activation for Retinal Vessel Segmentation and Artery/Vein Classification [49.6]
本稿では,網膜血管,動脈,静脈を同時に分割する空間活性化機構を備えたマルチタスクディープニューラルネットワークを提案する。提案するネットワークは,容器分割における画素ワイド精度95.70%,A/V分類精度94.50%を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jul 2020 05:46:47 GMT)
Learning Visual Commonsense for Robust Scene Graph Generation [49.2]
シーングラフ生成モデルは、野生における知覚の難しさのために間違いを犯しがちである。本稿では,データから可視性や直感的な物理などの視覚的常識を自動取得する手法を提案する。本モデルでは,どの手法よりもコモンセンスを学習し,最先端のシーングラフ生成手法の精度を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jul 2020 11:10:45 GMT)
AABO: Adaptive Anchor Box Optimization for Object Detection via Bayesian Sub-sampling [45.2]
オブジェクト検出のためのアンカーボックスを自動的に最適化する問題について検討する。まず, 信頼度の高い物体検出システムにおいて, アンカー数, アンカースケール, 比率が重要な要因であることを示す。本稿では,あるデータセットに対してより適切なアンカーボックスを決定するために,AABOという新しいパラメータ最適化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jul 2020 05:44:26 GMT)
How to Democratise and Protect AI: Fair and Differentially Private Decentralised Deep Learning [43.7]
我々はFDPDDLと呼ばれる公平で差別的な分散型ディープラーニングフレームワークを構築している。これにより、公正かつプライベートな方法で、より正確なローカルモデルを導出することができる。 FDPDDLは高い公正性を達成し、中央集権および分散フレームワークに匹敵する精度を示し、スタンドアロンフレームワークよりも優れた精度を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jul 2020 09:06:10 GMT)
Weakly Supervised Instance Segmentation by Learning Annotation Consistent Instances [43.5]
条件分布を用いた擬似ラベル生成プロセスにおける不確実性を明示的にモデル化する。 PASCAL VOC 2012 データセットのアプローチでは,4.2% mAP@0.5 と4.8% mAP@0.75 で最高のベースラインを達成できた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jul 2020 10:32:11 GMT)
SRNet: Improving Generalization in 3D Human Pose Estimation with a Split-and-Recombine Approach [40.8]
局所的なポーズ分布は、視覚認識における長い尾の問題に苦しむ。本手法では,身体を局所的に分割し,別々のネットワークブランチで処理する。 SRNetと呼ばれる提案された分割組換えアプローチは、単一画像モデルと時間モデルの両方に容易に適応できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jul 2020 10:02:36 GMT)
Hierarchical Topic Mining via Joint Spherical Tree and Text Embedding [37.8]
階層的トピックマイニング(Hierarchical Topic Mining)は、ユーザーが関心のあるトピックを理解するのを助けるために、テキストコーパスから各カテゴリの代表語を抽出することを目的としている。私たちのモデルは、JoSHと呼ばれ、高い効率と弱教師付き階層的テキスト分類タスクの恩恵を受ける、高品質な階層的トピックセットをマイニングしています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jul 2020 23:30:47 GMT)
Bounding Maps for Universal Lesion Detection [36.2]
コンピュータ断層撮影におけるユニバーサル病変検出は,コンピュータ支援診断システムにおいて重要な役割を担っている。多くの検出手法は、可能なバウンディングボックス(またはアンカー)を提案として、UDDに対して優れた結果が得られる。しかし、実証的な証拠は、アンカーベースの提案を使用することで、高い偽陽性(FP)率につながることを示している。本研究では,x-,y-,xy-方向に有界な3つのソフト連続写像を持つ有界箱を表すボックス・ツー・マップ法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jul 2020 09:47:09 GMT)
NODIS: Neural Ordinary Differential Scene Understanding [35.4]
画像中のすべてのオブジェクトを検出するだけでなく、それら間のすべての関係を識別する必要がある。提案アーキテクチャは、エンドツーエンドの学習によってODEのニューラルバリアントを解くことにより、シーングラフの推論を行う。 Visual Genomeベンチマークでは、シーングラフ生成(SGGen)、分類(SGCls)、視覚的関係検出(PredCls)という3つのベンチマークタスクで最先端の結果が得られている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jul 2020 20:41:19 GMT)
Attract, Perturb, and Explore: Learning a Feature Alignment Network for Semi-supervised Domain Adaptation [34.8]
半教師付きドメイン適応(SSDA)問題の新しい設定について検討する。我々の枠組みは3つのスキーム、すなわちアトラクション、摂動、探索から構成される。提案手法は,全データセットの最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jul 2020 09:26:25 GMT)
Learning to Accelerate Decomposition for Multi-Directional 3D Printing [31.7]
多方向3Dプリンティングは、サポート構造の必要性を減らしたり、取り除いたりすることができる。近年の研究では、平面クリッピングの最適化シーケンスを見つけるためのビーム誘導探索アルゴリズムが提案されている。そこで本研究では,ビーム誘導探索を高速化する学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jul 2020 04:50:55 GMT)
ICA-UNet: ICA Inspired Statistical UNet for Real-time 3D Cardiac Cine MRI Segmentation [28.8]
リアルタイム3次元心血管MRIのための新しいICA-UNetを提案する。 MICCAI ACDC 2017データセットを用いた実験によると、ICA-UNetは最先端のDiceスコアを達成するだけでなく、スループットとレイテンシの両方のリアルタイム要件を満たす(最大12.6倍の削減)。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jul 2020 15:29:01 GMT)
Probabilistic Neighbourhood Component Analysis: Sample Efficient Uncertainty Estimation in Deep Learning [25.8]
トレーニングデータの量が少ない場合,最先端のBNNとDeep Ensembleモデルの不確実性推定能力は著しく低下することを示す。サンプル効率の高い非パラメトリックkNN手法の確率的一般化を提案する。我々のアプローチは、深いkNNがその予測において根底にある不確かさを正確に定量化することを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jul 2020 21:36:31 GMT)
MTL2L: A Context Aware Neural Optimiser [25.1]
MTL2L(Multi-Task Learning to Learn)は、入力データに基づいて最適化ルールを自己修正する文脈認識型ニューラルネットワークオプティマイザである。 MTL2Lは,メタテストフェーズにおいて,未知の入力領域のデータに基づいて学習者の分類を更新できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jul 2020 06:37:30 GMT)
Unsupervised Domain Attention Adaptation Network for Caricature Attribute Recognition [24.0]
キャラクチュア属性は、心理学と神経科学の研究に役立つ特徴的な顔の特徴を提供する。注釈付き画像の量を持つ顔写真属性データセットとは異なり、似顔絵属性のアノテーションは稀である。本稿では,画像の属性学習のための特徴属性データセットであるWebCariAを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jul 2020 06:38:45 GMT)
DWMD: Dimensional Weighted Orderwise Moment Discrepancy for Domain-specific Hidden Representation Matching [21.7]
この分野での鍵となる課題は、2つの同質領域間のデータ分散の差を測定するための計量を確立することである。特徴表現マッチングのための次元重み付き次数次モーメント不一致(DWMD)と呼ばれる新しいモーメントベースの確率分布計量を提案する。我々の計量関数は高次モーメントアライメントの級数を利用しており、理論的には我々のDWMD計量関数が誤りのないことを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jul 2020 02:37:32 GMT)
Deep Hough-Transform Line Priors [21.5]
現在のディープラーニングメソッドは、すべての事前知識を廃止し、大規模な手動のアノテートデータセット上でディープネットワークをトレーニングすることで、事前知識を置き換える。ここでは,従来の知識に基づく先行情報に基づいて,深いネットワークを用いて特徴を学習することにより,ラベル付きデータへの依存性を低減する。行先がデータから学習される必要がなくなったため、事前知識を追加することでデータ効率が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jul 2020 18:12:42 GMT)
On a Novel Application of Wasserstein-Procrustes for Unsupervised Cross-Lingual Learning [20.8]
教師なしの単語埋め込みは、非常に大きな単言語テキストコーパスで事前訓練される。 We developed an approach to solve Wasserstein-Procrustes by a direct way。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jul 2020 15:35:09 GMT)
Backpropagated Gradient Representations for Anomaly Detection [19.2]
異常は、通常のデータと比較して、それらを完全に表現するために、より劇的なモデル更新を必要とする。本稿では,勾配に基づく表現を用いた提案手法が,ベンチマーク画像認識データセットにおける最先端の異常検出性能を実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jul 2020 19:39:42 GMT)
Malleable 2.5D Convolution: Learning Receptive Fields along the Depth-axis for RGB-D Scene Parsing [18.7]
本研究では, 可鍛性2.5D畳み込みと呼ばれる新しい演算子を提案し, 深度軸に沿った受容場を学習する。本手法では,各画素の相対深度差に応じて,各画素を1つのカーネルに割り当てる。提案したオペレータは標準的な2D機能マップ上で動作し、トレーニング済みのCNNにシームレスに組み込むことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jul 2020 08:26:11 GMT)
A Distributionally Robust Approach to Fair Classification [17.8]
本研究では、性別や民族などのセンシティブな属性に対する差別を防止する不公平なペナルティを持つロジスティックなロジスティック回帰モデルを提案する。このモデルは、トレーニングデータ上の経験的分布を中心とするワッサーシュタイン球が分布の不確かさのモデル化に使用される場合、トラクタブル凸最適化問題と等価である。得られた分類器は, 合成データセットと実データセットの両方において, 予測精度の限界損失による公平性の向上を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jul 2020 22:34:48 GMT)
Slot Contrastive Networks: A Contrastive Approach for Representing Objects [15.5]
ラベルのないオブジェクトを表現するための既存のアプローチでは、静的なイメージを持つ構造化生成モデルが使用されている。静止画像が提供する制限信号に対する画素空間の損失と過度信頼を回避する新しい手法を提案する。本手法は,スロット表現の空間における識別的・時間的損失を学習することにより,物体の動きを利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jul 2020 01:01:39 GMT)
Guessing State Tracking for Visual Dialogue [14.9]
Guesserは、Guessのビジュアルグラウンドのタスクだ。ターゲットオブジェクトは、質問者とOracleの間の質問応答ベースの対話の上に、Oracle自身が想定するイメージの中に位置します。本稿では,ゲーサーの推測状態について提案し,その推測状態が対話を通して変化する過程として考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jul 2020 06:20:39 GMT)
Reducing Language Biases in Visual Question Answering with Visually-Grounded Question Encoder [12.6]
VQAのための新しいモデルに依存しない質問エンコーダVGQE(Visually-Grounded Question)を提案する。 VGQEは、質問をエンコードしながら、視覚と言語の両方のモダリティを等しく利用する。 VGQEが最近の3つのVQAモデルに与える影響を実証し、最先端の結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jul 2020 13:09:29 GMT)
Bit-Slicing the Hilbert Space: Scaling Up Accurate Quantum Circuit Simulation to a New Level [10.8]
我々は2次元の量子回路シミュレーション(精度と拡張性)を強化する。実験により,本手法は様々な量子回路の最先端技術よりも優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jul 2020 01:26:40 GMT)
Structure Mapping for Transferability of Causal Models [10.7]
オブジェクト指向表現を用いた伝達学習フレームワークを設計し,対象間の因果関係を学習する。学習された因果ダイナミクスモデルは、オブジェクト間の交換可能な知覚的特徴を持つ環境の変種間の移動に使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jul 2020 14:59:54 GMT)
ML Privacy Meter: Aiding Regulatory Compliance by Quantifying the Privacy Risks of Machine Learning [10.2]
機械学習モデルは、モデル予測とパラメータを通じて間接的にデータについて明らかにすることで、データにさらなるプライバシーリスクをもたらす。モデルからのデータに対して、プライバシのリスクを定量化するツールがすぐに必要になります。 ML Privacy Meterは、アートメンバーシップ推論攻撃手法の状態を通じ、モデルからのデータに対するプライバシリスクを定量化するツールである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jul 2020 06:21:35 GMT)
Abstraction based Output Range Analysis for Neural Networks [10.1]
本稿では,ReLUアクティベーション機能を備えたフィードフォワードニューラルネットワークにおける出力範囲解析の問題点について考察する。既存の手法は、出力範囲解析問題を満足度と最適化の解決に還元する。より少ないニューロンで単純なニューラルネットワークを構築する新しい抽象化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jul 2020 22:24:54 GMT)
Tomography Based Learning for Load Distribution through Opaque Networks [9.9]
オーバー・ザ・トップ(OTT)サービスプロバイダにとって重要なタスクは、遅延を最小限に抑えるため、ネットワークを通してトラフィックを送信することだ。この問題は、トラフィックがブラックボックスネットワークに入る一連の入力をトラフィックソースが選択できる一般的な設定で検討する。この問題を解決するための主要な技術的課題は、問題の高次元性と、ネットワークに固有の制約を扱うことである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jul 2020 21:52:21 GMT)
Learning Geometry-Dependent and Physics-Based Inverse Image Reconstruction [9.6]
本稿では,その基盤となる幾何学と物理を活かした逆画像の学習手法を提案する。まず,未知変数と計測変数を記述可能な非ユークリッド符号化復号ネットワークを提案する。次に、2つの領域間の幾何依存物理学を2部グラフで明示的にモデル化することで学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jul 2020 21:53:27 GMT)
MSA-MIL: A deep residual multiple instance learning model based on multi-scale annotation for classification and visualization of glomerular spikes [9.4]
膜性腎症の生検では,糸球体基底膜へのスパイク様投射がMNの顕著な特徴である。本稿では,マルチスケールアノテーション・マルチインスタンス・ラーニング(MSA-MIL)に基づく可視化された分類モデルを構築し,球状分類とスパイクス・ビジュアライゼーションを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jul 2020 17:04:28 GMT)
On regularization of gradient descent, layer imbalance and flat minima [9.1]
我々は、解の平坦性を定義する新しい計量-不均衡-を用いて、ディープ線形ネットワークのトレーニングダイナミクスを解析する。重み付け減衰や雑音データ増大などの異なる正規化手法も同様に振る舞うことを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jul 2020 00:09:14 GMT)
Visual Memorability for Robotic Interestingness via Unsupervised Online Learning [8.7]
興味あるシーンをリコールし、識別するための、新しい翻訳不変な視覚記憶を提案する。これにより、人間的な経験、環境知識、オンライン適応を学習することができる。提案手法は,ロボットの興味深いデータセットに挑戦する最先端アルゴリズムよりもはるかに精度が高い。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jul 2020 16:43:35 GMT)
Constraint relation between steerability and concurrence for two-qubit states [6.7]
エンタングルメントとステアリングは、量子的分離性を記述するために用いられる。領域のステアビリティが一般的な2ビットの絡み合い状態の絡み合いをどの程度占有するかという自然の疑問が生じる。本研究では,2種類の進化状態とランダムに生成された2量子状態を用いて,ステアビリティとコンカレンスとの制約関係について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jul 2020 05:29:44 GMT)
A Comparison of Machine Learning Algorithms Applied to American Legislature Polarization [5.9]
本稿では,3つの異なる機械学習アルゴリズムを実験的に比較し,州議会分極の測定に新たなアプローチを提案する。その結果, ニューラルネットワークの回帰は, サポートベクターマシンと通常最小二乗回帰の両方と比較して, 最良の結果であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jul 2020 22:28:26 GMT)
PICK: Processing Key Information Extraction from Documents using Improved Graph Learning-Convolutional Networks [5.2]
文書から重要な情報抽出は依然として課題である。我々は,KIEの複雑なドキュメントレイアウトを扱う上で,効果的かつ堅牢なフレームワークであるPICKを紹介する。提案手法は, 基準線法を有意差で上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jul 2020 08:13:53 GMT)
Appearance Fusion of Multiple Cues for Video Co-localization [3.9]
本研究は、複数のオブジェクト関連キューを活用しながら、ビデオのジョイントオブジェクト発見問題に対処する。従来の空間融合法とは対照的に,新しい外観融合法が提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jul 2020 04:53:03 GMT)
Regional Image Perturbation Reduces $L_p$ Norms of Adversarial Examples While Maintaining Model-to-model Transferability [3.6]
複雑な手法を使わずに効果的な地域摂動を創出できることを示す。我々は,クロスエントロピー符号を用いた非常に単純な地域対向的摂動攻撃法を開発した。複数のモデルを用いたImageNet実験では, 平均して, 生成した敵対例の76%がモデル-モデル間転送性を維持していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jul 2020 08:23:59 GMT)
CS-NLP team at SemEval-2020 Task 4: Evaluation of State-of-the-art NLP Deep Learning Architectures on Commonsense Reasoning Task [3.1]
本稿では,SemEval-2020 Task 4 competition: Commonsense Validation and Explanation (ComVE) Challengeについて述べる。本システムは、3つの異なる自然言語推論サブタスクに対して手動でキュレートされたラベル付きテキストデータセットを使用する。第2のサブタスクでは、声明が意味をなさない理由を選択するため、27人の参加者のうち、最初の6チーム(93.7%)で非常に競争力のある結果が得られます。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jul 2020 15:19:20 GMT)
Feature-level Rating System using Customer Reviews and Review Votes [2.9]
オンラインショッピングサイト(Amazon)で収集されたさまざまなモバイル製品とレビュー投票に関する顧客レビューを分析した。私たちの分析では、オンラインで販売されている4k以上のモバイルの108の機能を評価しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jul 2020 20:13:58 GMT)
Sparse Identification of Slow Timescale Dynamics [2.7]
複数の時間スケールを示す信号から遅い時間スケールのダイナミクスを抽出する手法を提案する。この方法は、高速な時間スケールの周期によって与えられる長さで、等間隔で信号を追跡することに依存する。十分に異なる時間スケールにおいて、この発見されたマッピングは、連続時間の遅いダイナミクスを発見するのに使用できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jul 2020 17:14:33 GMT)
Sequencing seismograms: A panoptic view of scattering in the core-mantle boundary region [2.6]
我々は、コアマントル境界に沿って回折する波の何千もの地震図を同時に解析するために、多様体学習アルゴリズムを用いる。回折波形のほぼ半分において,コアマントル境界付近の3次元構造によって散乱する地震波を検出した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jul 2020 17:36:47 GMT)
DDR-ID: Dual Deep Reconstruction Networks Based Image Decomposition for Anomaly Detection [2.5]
画像異常検出(AD)における重要な課題の1つは、通常のクラストレーニングからのみ識別情報を学習することである。本稿では,DDR-ID(Double Deep Restructed Network based Image decomposition)と呼ばれるAD手法を提案する。 2つの異常スコアを算出し、通常のクラス潜在空間または再構成画像空間における画像の異常度を定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jul 2020 13:54:59 GMT)
Distributed Learning via Filtered Hyperinterpolation on Manifolds [2.2]
本稿では,実数値関数を多様体上で学習する問題について検討する。大規模なデータセットを扱うという問題に触発され、並列データ処理アプローチが提示される。学習関数の近似品質と多様体全体の量的関係を証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jul 2020 10:05:18 GMT)
Quantum ensemble of trained classifiers [2.0]
量子コンピュータは、利用可能な量子ビットの数に応じて指数的に大きな状態の集合を表現することができる。量子機械学習は、機械学習アルゴリズムを強化する量子コンピューティングの可能性を探る。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jul 2020 01:01:33 GMT)
Quick Question: Interrupting Users for Microtasks with Reinforcement Learning [1.8]
ユーザ不安を最小限に抑えつつ,マイクロタスクをスケジュールするために強化学習を用いる。提案手法を教師付き学習手法と比較した。両手法間のレスポンスの平均数は相反するが,RLは通知の取り消しを避けるのに有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jul 2020 20:26:53 GMT)
An Open-World Simulated Environment for Developmental Robotics [1.3]
SEDRoは、学習エージェントが、人間の幼児が胎児の段階から最大12ヶ月まで通る同様の経験をすることができる。発達心理学に基づく一連のシミュレーションテストを用いて、学習モデルの進捗状況を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jul 2020 01:16:13 GMT)
Limitations for private randomness repeaters [1.1]
完全かつ直接アクセス可能なプライベートキー(プライベートステート)を含む任意の状態が独立した状態であることを示します。このシナリオでは、秘密鍵リピータで導出されるものと同様、繰り返し乱数率の上限が与えられる。演算の制限クラスの場合、任意の状態を保持する繰り返し乱数性にも制限を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jul 2020 12:26:24 GMT)
ESCELL: Emergent Symbolic Cellular Language [1.1]
エージェントが人間の言語に似たシンボルの形で、どのように協力し、コミュニケーションを成功させることができるかを示す。我々は、送信者ネットワークと受信者ネットワークを訓練し、このタスクを達成するために、その間に固有の創発的言語を開発する。ネットワークは5つの異なる表現型から93.2%の精度で細胞を識別することに成功した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jul 2020 16:34:36 GMT)
A Bag of Visual Words Model for Medical Image Retrieval [0.9]
Bag of Visual Words (BoVW) は、ベクトル空間における固有画像の特徴を効果的に表現する技術である。本稿では、コンテンツに基づく医用画像検索のためのBoVWモデルに基づくMedIRアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jul 2020 16:21:30 GMT)
DeepHAZMAT: Hazardous Materials Sign Detection and Segmentation with Restricted Computational Resources [0.9]
本稿では,Hazmatを4ステップで検出・セグメント化するためのCNNベースのパイプラインであるDeepHAZMATを提案する。提案手法は,検出速度と検出精度の観点から,良好な性能を維持した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jul 2020 12:12:55 GMT)
Creating big time crystals with ultracold atoms [0.8]
タイムクリスタルは、範囲 s = 20 - 100 の大きさで作成することができ、周期的に変化するタイムクリスタルよりも実験的に実現しやすい。大きな時間結晶は、時間領域における幅広い非自明な凝縮物質現象を調査するための柔軟なプラットフォームを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jul 2020 05:11:14 GMT)
Automated Phenotyping via Cell Auto Training (CAT) on the Cell DIVE Platform [0.6]
多重蛍光画像を用いた自動トレーニングセットを用いて, 組織試料中の細胞の自動分類法を提案する。本発明の方法は、ロバストなハイパープレックス免疫蛍光プラットフォーム上の1つの組織部位に、その場で染色された複数のマーカーを利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jul 2020 16:45:32 GMT)
Deep Representation Learning of Electronic Health Records to Unlock Patient Stratification at Scale [0.5]
ヘテロジニアスEHRを処理するためのディープラーニングに基づく教師なしフレームワークを提案する。患者層形成を効果的かつ効果的に行うことができる患者表現を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jul 2020 10:28:54 GMT)
Studying dynamics in two-dimensional quantum lattices using tree tensor network states [0.0]
相互作用する2次元格子系の力学を研究するために,数値的精度の高いアルゴリズムの収束特性を解析・議論する。本稿では,2次元システムの研究に使用されるより広範な数値的手法の集合に関係のある手法の収束に関する問題点について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jul 2020 16:10:30 GMT)
Steady-State Analysis of Light-harvesting Energy Transfer Driven by Incoherent Light: From Dimers to Networks [0.0]
我々は、量子コヒーレンスが非コヒーレント光下でのエネルギー伝達をどのように促進するかを研究する。無コヒーレント光の下での光ハーベスティング系では、非平衡エネルギー移動フラックス(すなわち定常状態コヒーレンス)は詳細なバランスの崩壊によって駆動される。定常的コヒーレンス、あるいは同等に、効率は光誘起過渡的コヒーレンス、不均一な枯渇、システム-バス相関の組合せの結果であることに注意する必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jul 2020 01:14:04 GMT)
Ohmic Reservoir-based non-Markovianity and Quantum Speed Limit Time [0.0]
散逸性Jaynes-Cummingモデルを用いて、2レベル原子の非マルコビアン性および量子スピードアップについて検討する。結果は、原子空洞結合がマルコフ力学から非マルコフ力学への移行の主な物理的理由であることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jul 2020 07:27:00 GMT)
Mapping computational thinking mindsets between educational levels with cognitive network science [0.0]
本稿では,計算認知科学を用いて,計算思考思考の構造を再構築し,分析する方法について述べる。ケーススタディでは, (i) 理科課程に入学する159人の高校生と, (ii) 複雑なシステムやシミュレーションの研究者59名を対象に, 計算思考の重要概念に関連する認知ネットワークを調査した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jul 2020 10:51:21 GMT)
Influence of Stark-shift on quantum coherence and non-classical correlations for two two-level atoms interacting with a single-mode cavity field [0.0]
キャビティにおける強度依存性のスタークシフトとコヒーレント状態光子の数が量子コヒーレンス(QC)と量子不協和(QD)の両方を増強または破壊する重要な役割を担っていることを示す。本研究は,光システムにおける物理資源に基づく量子情報プロトコルを,スタークシフトパラメータの調整によって制御できることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jul 2020 14:41:08 GMT)
Improved Convergence Speed of Fully Symmetric Learning Rules for Principal Component Analysis [0.0]
この収束問題を緩和する追加項を持つ修正対象関数について述べる。修正対象関数から派生した学習規則は、元の学習規則からすべての固定点を継承することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jul 2020 13:41:35 GMT)
Gauge non-invariance due to material truncation in ultrastrong-coupling QED [0.0]
最近Nature Physics 15, 803 Gaugeで提案されたアプローチは、誤った数学的主張に依存している。また、ゲージのあいまいさは近似によるゲージの非不変性と同義ではないことも強調する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jul 2020 11:38:52 GMT)
Fast Video Object Segmentation using the Global Context Module [0.0]
本モデルは,標準ベンチマークの最高性能をリアルタイムに達成する。我々は,映像全体を通して情報を要約し,伝達する,新しいグローバルなコンテキストモジュールを開発した。時間的位置ごとにメモリをキャッシュする以前の最先端の時空間メモリネットワークとは異なり、グローバルコンテキストモジュールは固定サイズ表現を使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jul 2020 01:11:10 GMT)
Designing Differentially Private Estimators in High Dimensions [0.0]
本研究では,高次元環境下での個人平均推定について検討する。高次元ロバスト統計学における最近の研究で、計算的に抽出可能な平均推定アルゴリズムが特定されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jul 2020 17:01:13 GMT)
Classification of Diabetic Retinopathy via Fundus Photography: Utilization of Deep Learning Approaches to Speed up Disease Detection [0.0]
糖尿病網膜症分類問題に対する2つの解決策を提案する。最初のアプローチでは、浅いニューラルネットワークアーキテクチャを導入します。第2のアプローチでは、トランスファーラーニングを使用して、非常に深いニューラルネットワークの最後の修正されたレイヤを再トレーニングし、より頻度の低いクラスへのモデルの能力を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jul 2020 17:11:20 GMT)
Building a COVID-19 Vulnerability Index [0.0]
新型コロナウイルスは急性呼吸器疾患で、世界保健機関(WHO)によってパンデミックに分類されている。死亡率が高いことが知られており、特に既往の医療疾患を持つ人の間では顕著である。新型コロナウイルスによる重篤な合併症のリスクが最も高い個人を特定するモデルは、アウトリーチキャンペーンに役立つだろう。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jul 2020 13:53:24 GMT)
AI Failures: A Review of Underlying Issues [0.0]
私たちは、概念化、設計、デプロイメントの欠陥を考慮して、AIの失敗に焦点を当てています。 AIシステムは、AIシステムの設計において、欠落とコミッショニングエラーのために失敗する。 AIシステムは、事実上道徳的な判断を下すことが求められる状況で、かなり失敗する可能性が高い。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jul 2020 15:31:29 GMT)
A novel approach to sentiment analysis in Persian using discourse and external semantic information [0.0]
自然言語で書かれた文書から個人の感情を抽出するための多くのアプローチが提案されている。これらのアプローチの大半は英語に重点を置いているが、ペルシア語のような資源中心の言語は研究作業や言語資源の欠如に悩まされている。ペルシア語におけるこのギャップのため、現在の研究はペルシア語に適用される感情分析の新しい手法を導入することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jul 2020 18:40:40 GMT)
A new nature inspired modularity function adapted for unsupervised learning involving spatially embedded networks: A comparative analysis [0.0]
教師なしの機械学習手法は、多くの伝統的なエンジニアリング分野において非常に役立つ。新たに開発したモジュラリティ関数の性能を,よく知られたモジュラリティ関数と比較した。本稿では,本手法が競合する手法よりもはるかに優れた結果をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jul 2020 04:32:14 GMT)
A Robust Interactive Facial Animation Editing System [0.0]
直感的な制御パラメータの集合から顔のアニメーションを簡単に編集するための学習に基づく新しいアプローチを提案する。我々は、制御パラメータを結合係数列にマップする分解能保存完全畳み込みニューラルネットワークを使用している。提案システムは頑丈で,非専門ユーザからの粗大で誇張された編集を処理できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jul 2020 08:31:02 GMT)