Cautious Adaptation For Reinforcement Learning in Safety-Critical
Settings [129.8] 都市運転のような現実の安全クリティカルな目標設定における強化学習(RL)は危険である。
非安全クリティカルな「ソース」環境でエージェントが最初に訓練する「安全クリティカル適応」タスクセットを提案する。
多様な環境における事前経験がリスクを見積もるためにエージェントに装備するという直感に基づくソリューションアプローチであるCARLを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Aug 2020 01:40:59 GMT)
Object Detection with a Unified Label Space from Multiple Datasets [94.3] 異なるラベル空間を持つ複数のデータセットが与えられた場合、この研究の目標は、すべてのラベル空間の結合について予測する単一のオブジェクト検出器をトレーニングすることである。
あるデータセットにアノテートされているが、別のデータセットにアノテートされていない顔のようなオブジェクトカテゴリを考えてみましょう。
顔のようないくつかのカテゴリは、あるデータセットでは前景と見なされるが、別のデータセットでは背景と見なされる。
本稿では,部分的だが正しいアノテーションを補完的だがノイズの多い擬似ラベルと注意深く統合する損失関数を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Aug 2020 00:51:27 GMT)
Deep Reinforcement Learning with Robust and Smooth Policy [90.8] 我々は、国家に対して円滑に振る舞う円滑な政策を学ぶことを提案する。
textbfSmooth textbfRegularized textbfReinforcement textbfLearning(textbfSR2textbfL$)という新しいフレームワークを開発し、スムーズな正規化によってポリシーを訓練する。
このような正規化は、探索空間を効果的に制限し、学習ポリシーの滑らかさを強制する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Aug 2020 02:20:17 GMT)
WOR and $p$'s: Sketches for $\ell_p$-Sampling Without Replacement [75.1] We design novel composable sketches for WOR $ell_p$ sample。
私たちのスケッチは、サンプルサイズと直線的にしか成長しないサイズです。
我々の方法は、最初に$p>1$の重要なレギュレーションでWORサンプリングを提供し、最初に$p>0$で署名された更新を処理する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Aug 2020 06:12:25 GMT)
Performance of Hyperbolic Geometry Models on Top-N Recommendation Tasks [72.6] 標準的な協調フィルタリング問題の解法として,双曲幾何学に基づく単純なオートエンコーダを提案する。
現代の多くのディープラーニング技術とは対照的に、私たちは単一の隠れレイヤのみを使用してソリューションを構築します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Aug 2020 13:21:10 GMT)
Neural Networks are Convex Regularizers: Exact Polynomial-time Convex
Optimization Formulations for Two-layer Networks [70.2] 我々は、線形整列ユニット(ReLU)を用いた2層ニューラルネットワークのトレーニングの正確な表現を開発する。
我々の理論は半無限双対性と最小ノルム正規化を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Aug 2020 05:26:03 GMT)
Graph Edit Distance Reward: Learning to Edit Scene Graph [69.4] 本研究では,これまで検討されていないユーザ指示に従ってシーングラフを編集する手法を提案する。
具体的には,テキストから得られるセマンティクスとしてシーングラフの編集を学習するために,グラフ編集距離再帰(Graph Edit Distance Reward)を提案する。
テキスト編集画像検索の文脈において,CSSおよびCRIRデータセットにおける本手法の有効性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Aug 2020 04:52:16 GMT)
Deep Isometric Learning for Visual Recognition [67.9] 我々は、標準的な画像認識ベンチマークで驚くほど優れたパフォーマンスを達成するために、深いバニラConvNetをトレーニングできることを示します。
私たちのコードはhttps://github.com/HaozhiQi/ISONet.comで公開されています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Aug 2020 04:39:34 GMT)
Spectra of Perfect State Transfer Hamiltonians on Fractal-Like Graphs [63.0] 完全量子状態移動の特別な性質を示すハミルトニアンのフラクタル様グラフのスペクトル特性について検討する。
基本的な目標は、完全な量子状態転移、スペクトル特性、基礎となるグラフの幾何学の間の相互作用を理解するための理論的枠組みを開発することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Aug 2020 01:53:23 GMT)
SF-Net: Single-Frame Supervision for Temporal Action Localization [60.2] 単一フレームの監視は、低いアノテーションのオーバーヘッドを維持しながら、追加の時間的アクション信号を導入します。
本研究では,SF-Netと呼ばれる単一フレーム監視システムを提案する。
SF-Netは、セグメントローカライゼーションと単一フレームローカライゼーションの両方の観点から、最先端の弱い教師付き手法を大幅に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Aug 2020 04:20:57 GMT)
Peer-inspired Student Performance Prediction in Interactive Online
Question Pools with Graph Neural Network [56.6] 本稿では,対話型オンライン質問プールにおいて,より優れた生徒のパフォーマンス予測を実現するために,グラフニューラルネットワーク(GNN)を用いた新しいアプローチを提案する。
具体的には,学生のインタラクションを用いた学生と質問の関係をモデル化し,学生のインタラクション・クエストネットワークを構築する。
1631の質問に対して4000人以上の学生の問題解決過程において生成した104,113個のマウス軌跡からなる実世界のデータセットに対するアプローチの有効性を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Aug 2020 07:47:01 GMT)
Neural Ray Surfaces for Self-Supervised Learning of Depth and Ego-motion [51.2] カメラモデルの事前知識を必要とせずに、自己超越を用いて正確な深度とエゴモーション推定を学習できることが示される。
Grossberg と Nayar の幾何学モデルにインスパイアされた我々は、ピクセルワイド射影線を表す畳み込みネットワークである Neural Ray Surfaces (NRS) を導入する。
本研究では,多種多様なカメラシステムを用いて得られた生ビデオから,視覚計測の自己教師付き学習と深度推定にNRSを用いることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Aug 2020 02:29:13 GMT)
Model Patching: Closing the Subgroup Performance Gap with Data
Augmentation [50.4] 機械学習モデルの堅牢性を改善するためのフレームワークであるモデルパッチを導入する。
モデルパッチは、サブグループの違いに対してモデルを不変にすることを奨励し、サブグループによって共有されるクラス情報にフォーカスする。
CAMELは,(1)CycleGANを用いてクラス内およびサブグループ間拡張を学習し,(2)理論上動機付けられた整合性正規化器を用いてサブグループ性能のバランスをとる。
CAMELの有効性を3つのベンチマークデータセットで示し、最高のベースラインに対して、ロバストなエラーを最大33%削減した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Aug 2020 20:01:23 GMT)
Deformable 3D Convolution for Video Super-Resolution [45.6] 空間情報と時間情報を組み込んだ変形可能な3次元畳み込みネットワーク(D3D)を提案する。
空間時間情報を利用したD3Dの有効性を実験により実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Aug 2020 14:45:44 GMT)
Obtaining Adjustable Regularization for Free via Iterate Averaging [43.8] 最適化のための正規化は、機械学習の過度な適合を避けるための重要なテクニックである。
我々は、任意の強凸かつ滑らかな対象関数上のSGDの繰り返しを正規化された関数に変換する平均化スキームを確立する。
提案手法は,高速化および事前条件最適化手法にも利用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Aug 2020 15:28:05 GMT)
Reducing Sampling Error in Batch Temporal Difference Learning [42.3] 時間差学習(TD)は現代の強化学習の基盤の1つである。
本稿では、標準的TDアルゴリズムであるTD(0)を用いて、与えられたポリシーの値関数をデータのバッチから推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Aug 2020 15:30:06 GMT)
A Maximum Independent Set Method for Scheduling Earth Observing
Satellite Constellations [41.0] 本稿では,衛星スケジューリング問題の解法として,実現不可能なグラフ表現を生成する手法を提案する。
光衛星のスカイサット星座と、最大24個の衛星のシミュレートされた星座の、要求された最大10,000の撮像位置のシナリオでテストされている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Aug 2020 19:32:21 GMT)
More Data Can Expand the Generalization Gap Between Adversarially Robust
and Standard Models [37.9] 現代の機械学習モデルは、人間がデータを認識できないような敵の攻撃を受けやすいが、重大かつ潜在的に危険な予測エラーをもたらす。
この問題に対処するために、実践者は、しばしば、非摂動テストセットに対する一般化エラーの増大を犠牲にして、そのような攻撃に対して堅牢なモデルを学ぶために、敵のトレーニングを使用する。
我々は、$ell_infty$攻撃の下でガウスモデルとベルヌーイモデルの両方の堅牢な分類器の訓練について検討し、より多くのデータが実際にこのギャップを増大させることを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Aug 2020 23:36:51 GMT)
The Neural Tangent Kernel in High Dimensions: Triple Descent and a
Multi-Scale Theory of Generalization [34.2] 現代のディープラーニングモデルでは、トレーニングデータに適合するために必要なパラメータよりもはるかに多くのパラメータが採用されている。
この予期せぬ振る舞いを記述するための新たなパラダイムは、エンファンダブル降下曲線(英語版)である。
本稿では,勾配降下を伴う広帯域ニューラルネットワークの挙動を特徴付けるニューラル・タンジェント・カーネルを用いた一般化の高精度な高次元解析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Aug 2020 20:55:40 GMT)
Orthogonalized SGD and Nested Architectures for Anytime Neural Networks [30.6] 直交化SGDはマルチタスクネットワークをトレーニングする際のタスク固有の勾配を動的に再バランスさせる。
実験により、オルソゴン化SGDによるトレーニングは、任意の時間ネットワークの精度を大幅に向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Aug 2020 03:06:34 GMT)
Accountable Off-Policy Evaluation With Kernel Bellman Statistics [29.1] 我々は,以前の実験から収集した観測データから,新たな政策の評価を行うオフ・ポリティクス評価(OPE)について考察する。
政治外のデータからの情報が少ないため、点推定だけでなく厳密な信頼区間を構築することが望ましい。
我々は,OPEにおける厳密な信頼境界を計算する問題を削減するための新しい変分フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Aug 2020 07:24:38 GMT)
Vocoder-Based Speech Synthesis from Silent Videos [28.9] 深層学習を用いた話し手のサイレントビデオから音声を合成する方法を提案する。
システムは生のビデオフレームから音響特徴へのマッピング関数を学習し、ボコーダ合成アルゴリズムを用いて音声を再構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Aug 2020 22:00:42 GMT)
DROCC: Deep Robust One-Class Classification [27.4] State-of-the-artメソッドは、ディープラーニングを活用して、2つの主要なアプローチを通じて適切な機能を学ぶことを目的としている。
Deep Robust One-Class Classification (DROCC) は、ほとんどの標準ドメインに適用可能である。
DROCCは異常検出における最先端技術よりも最大20%精度が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Aug 2020 13:28:18 GMT)
Pretrained Generalized Autoregressive Model with Adaptive Probabilistic
Label Clusters for Extreme Multi-label Text Classification [24.7] 本稿では,APLC-XLNetと呼ばれる新しいディープラーニング手法を提案する。
我々のアプローチは、最近リリースされた一般化自己回帰事前学習モデル(XLNet)を微調整し、入力テキストの密度の高い表現を学習する。
5つのベンチマークデータセットを用いて実験を行い、我々のアプローチが新たな最先端の結果を得たことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Aug 2020 01:41:34 GMT)
BroadFace: Looking at Tens of Thousands of People at Once for Face
Recognition [21.5] BroadFaceは、膨大なIDを包括的に検討する学習プロセスである。
BroadFaceでは、線形分類器は過去の繰り返しに蓄積された多数の埋め込みベクトルからアイデンティティ間の最適決定境界を学習する。
BroadFaceは、9つのデータセットを1:1の顔認証と1:Nの顔識別タスクで大幅に改善し、最先端の結果を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Aug 2020 08:17:25 GMT)
Cross-Modality Multi-Atlas Segmentation Using Deep Neural Networks [20.9] 高レベルの構造情報は、クロスモダリティ画像の信頼性の高い類似度測定を提供することができる。
この研究は、画像登録とラベル融合の両方がディープニューラルネットワーク(DNN)によって達成される、クロスモダリティ画像のための新しいMASフレームワークを提案する。
画像登録のための一貫した登録ネットワークを提案する。
ラベル融合では、アトラスとターゲットパッチの類似性を測定するために、数ショットの学習ネットワークを適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Aug 2020 02:57:23 GMT)
Safe Reinforcement Learning in Constrained Markov Decision Processes [20.2] 本稿では,マルコフ決定過程を未知の安全制約下で探索・最適化するアルゴリズムSNO-MDPを提案する。
我々は、安全制約の満足度と累積報酬のほぼ最適性の両方を理論的に保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Aug 2020 02:20:23 GMT)
On Efficient Low Distortion Ultrametric Embedding [18.2] データの基盤となる階層構造を保存するために広く用いられる方法は、データを木や超音波に埋め込む方法を見つけることである。
本稿では,$mathbbRd2(ユニバーサル定数$rho>1$)の点集合を入力として,超測度$Deltaを出力する新しいアルゴリズムを提案する。
我々のアルゴリズムの出力はリンクアルゴリズムの出力に匹敵するが、より高速な実行時間を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Aug 2020 11:06:45 GMT)
Crossing The Gap: A Deep Dive into Zero-Shot Sim-to-Real Transfer for
Dynamics [18.0] 複雑なダイナミクスを持つタスクのシミュレートから現実への移行は、非常に困難で未解決な問題である。
近年、多くの解決策が提案されているが、多くの研究が現実世界で徹底的な評価をしていない。
そこで本研究では,現実のタスクにまたがる多数のトランスファー手法の客観的評価について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Aug 2020 09:14:42 GMT)
Message Passing Least Squares Framework and its Application to Rotation
Synchronization [16.7] まず,測定されたグループ比の劣化レベルを推定する理論的に保証されたメッセージパッシングアルゴリズムについて述べる。
次に, グループ要素を推定する新たな最小二乗法を提案し, そこでは, 推定汚職レベルを用いて重みを反復的に更新する。
合成データと実データの両方を用いた回転同期の最先端手法よりも優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Aug 2020 02:00:34 GMT)
Object Detection in the Context of Mobile Augmented Reality [16.5] 本稿では,VIOから得られる幾何学的情報とオブジェクト検出器からの意味情報を組み合わせて,モバイルデバイス上での物体検出性能を向上させる手法を提案する。
提案手法は,(1)画像配向補正法,(2)スケールベースフィルタリング法,(3)オンライン意味地図の3つの構成要素を含む。
その結果,汎用物体検出器の精度をデータセット上で12%向上できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Aug 2020 05:15:00 GMT)
Cluster-level Feature Alignment for Person Re-identification [16.0] 本稿では、データセット全体にわたるクラスタレベルの特徴アライメントという、別の特徴アライメントのモダリティを探索する。
クラスタレベルの特徴アライメントは,データセットの概要から反復的なアグリゲーションとアライメントから構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Aug 2020 23:47:47 GMT)
PPContactTracing: A Privacy-Preserving Contact Tracing Protocol for
COVID-19 Pandemic [15.2] 本研究では,グローバルなパンデミックの拡散を効果的に追跡するための,プライバシ保護型コンタクトトレースプロトコルを提案する。
このプロトコルはプライベート・セット・交差点(PSI)プロトコルに基づいており、各レベルでのプライバシーを守るために同型プロパティを利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Aug 2020 04:20:09 GMT)
Amortised Learning by Wake-Sleep [14.8] 我々は、覚醒時のモンテカルロ戦略を用いて、最大値のパラメータ更新を直接見積もる関数を学習する。
蓄積学習は、生成モデルから潜伏者や観察者のサンプルをシミュレートするときに可能となる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Aug 2020 22:37:41 GMT)
Evaluating Lossy Compression Rates of Deep Generative Models [14.5] 我々は、深部生成モデルの評価と比較にレート歪み曲線を用いる。
MNIST, CIFAR10データセット上で, VAE, GAN, および対向オートエンコーダの損失圧縮率を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Aug 2020 05:08:28 GMT)
Label-Wise Document Pre-Training for Multi-Label Text Classification [14.4] 本稿では,ラベル認識情報を用いた文書表現を実現するLW-PT法を提案する。
基本的な考え方は、複数ラベルの文書は、複数のラベルの表現の組み合わせとして表すことができ、相関ラベルは、常に同じまたは類似の文書で共起するということである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Aug 2020 10:34:27 GMT)
Automatic Storage Structure Selection for hybrid Workload [14.2] ハイブリッドワークロードでは、データベースのクエリセットが動的に変更され、最適なストレージ構造の設計も変更されている。
そこで本研究では,学習コストに基づく自動記憶構造選択システムを提案する。
実験の結果,本システムでは,現在のワークロードに応じて,ストレージエンジンとデータモデルの組み合わせを最適に選択できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Aug 2020 03:42:33 GMT)
Single image dehazing for a variety of haze scenarios using back
projected pyramid network [13.4] 本稿では,単一画像のデハズを学習するための新しい生成逆ネットワークアーキテクチャを提案する。
我々のネットワークは、20対のぼんやりした画像と非ハジーな画像を使って、過度に適合することなくトレーニングできることを示す。
NTIRE 2018homogeneous haze data for indoor and outdoor image, NTIRE 2019 denseHaze dataset, NTIRE 2020 non-homogeneous haze datasetについて報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Aug 2020 13:09:34 GMT)
New Normal: Cooperative Paradigm for Covid-19 Timely Detection and
Containment using Internet of Things and Deep Learning [12.6] 新型コロナウイルス(COVID-19)の感染拡大は、世界経済に影響を及ぼし、政府や保健当局に数十億ドルの損害を与えた。
本研究は、ウイルスの拡散を検知するだけでなく、ビジネスやエコノミーを再開し、社会生活を再開する上でも役立つコネクテッド・スマート・パラダイムを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Aug 2020 14:33:53 GMT)
A Deep Convolutional Neural Network for the Detection of Polyps in
Colonoscopy Images [12.6] 大腸内視鏡画像中のポリープをコンピュータで検出するディープ畳み込みニューラルネットワークモデルを提案する。
光度計や幾何歪みなどのデータ拡張技術は、ポリープ検出で直面する障害を克服するために適応される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Aug 2020 13:55:44 GMT)
Finding Fast Transformers: One-Shot Neural Architecture Search by
Component Composition [11.6] トランスフォーマーベースのモデルは、自然言語処理における多くのタスクにおいて最先端の結果を得た。
モデル品質を維持しつつ,高速なモデル探索を行うアルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Aug 2020 23:12:25 GMT)
Global Convergence of Sobolev Training for Overparameterized Neural
Networks [10.5] ソボレフ損失は、所定の入力点のセットで対象関数の値と微分を近似するためにネットワークを訓練する際に用いられる。
近年の研究では、蒸留や合成勾配予測といった様々なタスクにおいて、その成功例が示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Aug 2020 19:04:21 GMT)
Reliable Uncertainties for Bayesian Neural Networks using
Alpha-divergences [10.3] 本稿では,情報幾何学のα偏差に基づくBNNの校正手法を提案する。
キャリブレーションの利用により,アルファ選択に対する不確実性の推定精度が向上し,特に複雑なネットワークアーキテクチャにおいて効率が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Aug 2020 15:03:46 GMT)
Deep PQR: Solving Inverse Reinforcement Learning using Anchor Actions [8.0] 提案手法は,政策,Q$関数,深層学習によるReward関数を逐次推定するので,PQRと命名する。
PQRは報酬が状態のみに依存するのではなく、アクションの選択に依存していると仮定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Aug 2020 02:26:40 GMT)
Adversarial Robustness for Code [7.8] 他のドメインと同様に、コードのニューラルモデルは敵の攻撃に対して脆弱であることを示す。
既存の技術と新しい技術を組み合わせて、高い精度を維持しながらロバスト性を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Aug 2020 12:35:28 GMT)
Evolving Deep Convolutional Neural Networks for Hyperspectral Image
Denoising [6.9] 本稿では,HSIを効果的に識別する最適な畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を自動構築する新しいアルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムの実験は、最先端の競合相手とよく設計され比較されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Aug 2020 03:04:11 GMT)
Fiedler Regularization: Learning Neural Networks with Graph Sparsity [6.1] ニューラルネットワークの基盤となるグラフィカル構造を包含し、尊重する、ディープラーニングのための新しい正規化アプローチを導入する。
我々は、ニューラルネットワークの基盤となるグラフのFiedler値を正規化のツールとして使うことを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Aug 2020 08:39:03 GMT)
Automated Detection of Cortical Lesions in Multiple Sclerosis Patients
with 7T MRI [5.6] 多発性硬化症(MS)患者の大脳皮質病変(CL)の検出は,臨床的関連性にもかかわらず,ほとんど注目されていない課題である。
3つの解像度レベルを持つ簡易な3次元U-Net(3D U-Net-)を実装した。
病変径0.75 muLを考慮し, 病変側皮質病変検出率67%, 偽陽性率42%を得た。
このことは,CL手動セグメンテーションの面倒なプロセスにおいて,専門家を支援するための提案手法の可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Aug 2020 20:35:12 GMT)
How Search Engine Advertising Affects Sales over Time: An Empirical
Investigation [5.2] 本研究では,時間変化係数(TVC)モデリングフレームワーク内に広告応答モデルを構築する。
米国内の大手Eコマース小売店のユニークなデータセットを使ってモデルを推定する。
その結果, 広告費, 消費者行動, 広告特性が実際の販売に与える影響が明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Aug 2020 23:15:33 GMT)
Personality in Healthcare Human Robot Interaction (H-HRI): A Literature
Review and Brief Critique [5.0] 医療ロボットインタラクション(H-HRI)における人格の体系的包括的理解の欠如
本稿では,H-HRIにおける18の人格研究を同定した体系的文献レビューの結果を報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Aug 2020 14:14:56 GMT)
Dehaze-GLCGAN: Unpaired Single Image De-hazing via Adversarial Training [3.6] 単一画像デハジングのためのデハジンググローバルローカルサイクル一貫性生成適応ネットワーク(Dehaze-GLCGAN)を提案する。
3つのベンチマークデータセットに対する実験により、ネットワークはPSNRとSSIMの点で過去の作業より優れていたことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Aug 2020 02:43:00 GMT)
Curriculum Learning for Recurrent Video Object Segmentation [2.3] 本研究は,繰り返しアーキテクチャの性能を著しく向上させるため,異なるスケジュールサンプリングとフレームスキップのバリエーションについて検討する。
KITTI-MOTS チャレンジのカークラスにおける結果から, 意外なことに, 逆スケジュールサンプリングの方が, 従来のフォワードよりも優れた選択肢であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Aug 2020 10:51:22 GMT)
ECG beats classification via online sparse dictionary and time pyramid
matching [2.0] Bag-Of-Word (BOW)アルゴリズムは効率的な特徴を提供し、ECG分類システムの精度を向上する。
1) 量子化誤差が大きく, 再建性能が低かったこと, (2) 心拍の時間情報が失われること, の2つの欠点がある。
本稿では,ウェーブレットを用いてスパース辞書を構築し,量子化誤差を最小限に抑える。
アルゴリズムの複雑さを減らし、大規模心拍数操作に適応するために、オンライン辞書学習と特徴符号アルゴリズムを組み合わせる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Aug 2020 08:10:21 GMT)
Key principles for workforce upskilling via online learning: a learning
analytics study of a professional course in additive manufacturing [2.0] 本研究は,学習対象分析と視覚学習分析を組み合わせて,学習軌跡,エンゲージメント,パフォーマンスの関連性を検討する。
この研究は、コース設計者やインストラクターがコースの割り当て、学習目標、評価尺度を学習者のニーズや関心と整合させるための幅広い戦略を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Aug 2020 00:30:56 GMT)
Are Smart Home Devices Abandoning IPV Victims? [0.8] スマートホームにおける家庭内虐待と親密なパートナー暴力(IPV)は、虐待者にとってより効果的でリスクが少ないことを示す。
被害者は、自分から身を守ることがより有害で難しいと感じている。
我々は、悪用に抵抗するスマートホームデバイスの設計に好適な特性を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Aug 2020 00:43:15 GMT)
Tackling COVID-19 through Responsible AI Innovation: Five Steps in the
Right Direction [0.0] データサイエンスとAI/MLのイノベーションは、新型コロナウイルス対策のグローバルな取り組みを支援する上で、中心的な役割を担っている。
これらの懸念に対処するために、私は責任ある研究とイノベーションを促進するために取るべき5つのステップを提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Aug 2020 17:26:48 GMT)
Site Reliability Engineering: Application of Item Response Theory to
Application Deployment Practices and Controls [0.0] 本研究は,ディコトクス項目応答理論モデルを用いて,アプリケーション配置スコア推定と呼ばれる新たな客観的指標を提案する。
このスコアは、顧客向け環境にデプロイされた各アプリケーションバージョンの改善傾向を評価するために使用される。
また、デプロイメントガイドラインとコントロールの各領域におけるアプリケーションのデプロイ毎の改善範囲を特定する。
最後に、これらの現代のデプロイメントガイドラインとコントロールの有効性を評価するのに役立つ、デプロイメントインデックスと呼ばれる新しい指標を定義します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Aug 2020 13:33:48 GMT)
Relational Quantum Entanglement Beyond Non-Separable and Contextual
Relativism [0.0] 我々は、好因数分解の観点から、直交的量子絡み合いの定義の相対論的・パースペクティヴな性質に対処する。
我々は,新たな目的的絡み合いの定義が,非分離的相対性理論と文脈的相対性理論の両方から脱却できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Aug 2020 15:51:37 GMT)
Quantum state preparation of spin eigenstates including the Dicke states
with generalized all-coupled interaction in a spintronic quantum computing
architecture [0.0] 我々は、ディック状態のような重要な絡み合った資源を含む部分集合を含む任意のスピン固有状態を作成することに集中する。
一対の量子ビット間の一対交換結合を考える。
この拡張は、線形ステップで任意のディック状態を作成する決定論的アプローチを舗装する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Aug 2020 11:43:14 GMT)
Optical quantum memory with optically inaccessible noble-gas spins [0.0] 我々は、光子の状態を長寿命だが光学的にアクセスできない希ガススピンの集合状態にマッピングする新しい物理機構を概説する。
このマッピングは、アルカリ蒸気とのランダムな衝突に起因するコヒーレントなスピン交換相互作用を用いる。
室温以上で長時間のコヒーレンス時間を有する希ガススピンを用いた効率的な量子メモリの実現が可能な実験条件を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Aug 2020 06:09:26 GMT)
Necessary and sufficient condition for the reduced dynamics of an open
quantum system interacting with an environment to be linear [0.0] オープン量子系$S$が環境と相互作用する場合、$E$は線形ではないことを示す。
削減されたダイナミクスは線形であると仮定し、これが彼らのフレームワークに繋がることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Aug 2020 19:26:40 GMT)
LPOP: Challenges and Advances in Logic and Practice of Programming [0.0] この記事では、2018年7月18日にイギリスのオックスフォードで開催された最初のLPOPワークショップについて説明する。
その焦点は、論理学とプログラミングの実践における挑戦と進歩である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Aug 2020 14:28:46 GMT)
Implications on Feature Detection when using the Benefit-Cost Ratio [0.0] 一般的なトレードオフ選択は、両者の比率であるBCR(benefit-cost ratio)である。
大きなコスト差と小さな効果の大きさの状況では、BCRは関連する特徴を欠き、安価なノイズ特徴を好んだ。
単純な利益-コスト比は、コストを組み込むための簡単なソリューションを提供するが、リスクを認識しておくことが重要です。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Aug 2020 16:30:15 GMT)
Exact Floquet quantum many-body scars under Rydberg blockade [0.0] 量子多体傷は固有状態熱化仮説(ETH)違反として多くの関心を集めている。
ETHのFloquetバージョンに違反する、正確なFloquet量子多体傷を包含するモデルを構築した。
無限温度への熱化を完全に回避する4次元部分空間が存在することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Aug 2020 04:30:18 GMT)
Enhanced data efficiency using deep neural networks and Gaussian
processes for aerodynamic design optimization [0.0] 随伴型最適化法は空気力学的形状設計において魅力的である。
複数の最適化問題が解決されている場合、それらは違法に高価になる可能性がある。
本稿では,高コストな随伴解法に取って代わる機械学習を実現するサロゲートベースのフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Aug 2020 15:09:21 GMT)
Dispersion cancellation in a quantum interferometer with independent
single photons [0.0] 2光子干渉に対する群速度分散の影響は、2つの独立した単一光子が同じ量のパルス拡大を経験した場合に解消できることを示す。
マルチパス量子干渉計は、量子通信、フォトニック量子コンピューティング、ボソンサンプリングアプリケーションの中心にあるので、量子情報科学において幅広い応用が期待できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Aug 2020 00:41:33 GMT)
Chrome Dino Run using Reinforcement Learning [0.0] 我々は,Chrome Dino Runをプレイするエージェントをトレーニングするために,畳み込みニューラルネットワークとともに,最も人気のあるモデル強化学習アルゴリズムについて検討した。
我々は、Deep Q-Learning(深層Q-Learning)とPre expecteded SARSA(SARSA)という2つの時間差分アプローチを使用し、エージェントを訓練するためにDouble DQNモデルを実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Aug 2020 22:18:20 GMT)
Bloch-like super-oscillations and unidirectional motion of phase driven
quantum walkers [0.0] 本研究では,時間非依存相と非依存相を同時に対象とする量子ウォーカのダイナミクスについて検討する。
連続時間類似モデルでは, 平均ドリフト速度がよく説明できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Aug 2020 12:19:05 GMT)
Autonomous Braking and Throttle System: A Deep Reinforcement Learning
Approach for Naturalistic Driving [0.0] 深層強化学習に基づく自律スロットル・ブレーキシステムについて紹介する。
実験により、システムは衝突を避けるだけでなく、緊急時にスロットル/ブレーキ値にスムーズな変化が生じることを保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Aug 2020 10:37:07 GMT)
Ancilla-assisted probing of temporal quantum correlations of large spins [0.0] スピン選択規則を利用して測定バックアクションの効果を緩和する測定プロトコルを提案する。
そのようなプロトコルの潜在的な応用は、ボース=アインシュタイン凝縮の配列の光による探査である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Aug 2020 10:48:13 GMT)
An autoencoder-based reduced-order model for eigenvalue problems with
application to neutron diffusion [0.0] 本稿では,次元減少のためのオートエンコーダを用いて,固有値問題に対する新規なプロジェクションベースリダクションモデルを提案する。
還元次モデリングは、高次元系が近似される低次元空間を定義する適切な基底関数を見つけることに依存する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Aug 2020 16:52:26 GMT)
A Transfer Learning Method for Speech Emotion Recognition from Automatic
Speech Recognition [0.0] 本稿では,時間遅延ニューラルネットワークアーキテクチャに基づく音声感情認識における伝達学習手法を示す。
5倍のクロスバリデーションを用いて,最先端技術と比較して高い精度を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Aug 2020 18:56:24 GMT)