Over-the-Air Federated Learning from Heterogeneous Data [107.1] フェデレートラーニング(Federated Learning、FL)は、集中型モデルの分散ラーニングのためのフレームワークである。
我々は,共通局所勾配勾配勾配(SGD)FLアルゴリズムを強化するコンバージェント OTA FL (COTAF) アルゴリズムを開発した。
我々は,COTAFにより誘導されるプリコーディングが,OTA FLを用いて訓練されたモデルの収束率と精度を顕著に向上させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Oct 2020 06:37:08 GMT)
MEGATRON-CNTRL: Controllable Story Generation with External Knowledge
Using Large-Scale Language Models [98.5] 本稿では,大規模言語モデルを用いた新しいフレームワークを提案し,外部知識ベースを組み込んだテキスト生成制御を提案する。
本フレームワークは,キーワード予測器,知識検索器,文脈知識ランキング器,条件付きテキスト生成器から構成される。
実験の結果、我々のモデルは、ROCストーリーデータセットの以前の作業と比較して、反復性が低く、多様性が低い、より流動的で、一貫性があり、一貫性のあるストーリーを生成します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Oct 2020 08:07:12 GMT)
MGD-GAN: Text-to-Pedestrian generation through Multi-Grained
Discrimination [96.9] 本稿では, 人的部分に基づく識別器と自己対応型識別器を併用した多点識別拡張生成適応ネットワークを提案する。
HPDモジュールには、多彩な外観と鮮明な詳細を強制するために、きめ細かい単語レベルの注意機構が採用されている。
様々な測定値に対する大幅な改善は、MGD-GANがテキストからペデストリアン合成シナリオに有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Oct 2020 12:24:48 GMT)
A Deep-Unfolded Reference-Based RPCA Network For Video
Foreground-Background Separation [86.4] 本稿では,ロバスト主成分分析(RPCA)問題に対するディープアンフォールディングに基づくネットワーク設計を提案する。
既存の設計とは異なり,本手法は連続するビデオフレームのスパース表現間の時間的相関をモデル化することに焦点を当てている。
移動MNISTデータセットを用いた実験により、提案したネットワークは、ビデオフォアグラウンドとバックグラウンドの分離作業において、最近提案された最先端のRPCAネットワークより優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Oct 2020 11:40:09 GMT)
A Parallel Down-Up Fusion Network for Salient Object Detection in
Optical Remote Sensing Images [82.9] 光リモートセンシング画像(RSI)における有意な物体検出のための新しい並列ダウンアップフュージョンネットワーク(PDF-Net)を提案する。
In-pathの低レベル・高レベルな特徴とクロスパスの多解像度な特徴をフル活用して、多様なスケールのサルエントオブジェクトを識別し、散らかった背景を抑える。
ORSSDデータセットの実験により、提案したネットワークは定性的かつ定量的に最先端のアプローチ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） (Fri, 2 Oct 2020 05:27:57 GMT)
MM-Hand: 3D-Aware Multi-Modal Guided Hand Generative Network for 3D Hand
Pose Synthesis [81.4] モノラルなRGB画像から3Dハンドポーズを推定することは重要だが難しい。
解決策は、高精度な3D手指キーポイントアノテーションを用いた大規模RGB手指画像のトレーニングである。
我々は,現実的で多様な3次元ポーズ保存ハンドイメージを合成する学習ベースアプローチを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Oct 2020 18:27:34 GMT)
Dynamic Graph: Learning Instance-aware Connectivity for Neural Networks [78.7] 動的グラフネットワーク(DG-Net)は完全な有向非巡回グラフであり、ノードは畳み込みブロックを表し、エッジは接続経路を表す。
ネットワークの同じパスを使用する代わりに、DG-Netは各ノードの機能を動的に集約する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Oct 2020 16:50:26 GMT)
BERT-ATTACK: Adversarial Attack Against BERT Using BERT [77.8] 離散データ(テキストなど)に対するアドリアック攻撃は、連続データ(画像など)よりも難しい。
対戦型サンプルを生成するための高品質で効果的な方法である textbfBERT-Attack を提案する。
本手法は、成功率と摂動率の両方において、最先端の攻撃戦略より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Oct 2020 03:08:04 GMT)
Attentive Graph Neural Networks for Few-Shot Learning [74.0] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、数ショットの学習タスクを含む多くの困難なアプリケーションにおいて、優れたパフォーマンスを示している。
少数のサンプルからモデルを学習し、一般化する能力があるにもかかわらず、GNNは通常、モデルが深くなるにつれて、過度な過度な適合と過度なスムーシングに悩まされる。
本稿では,三重注意機構を組み込むことにより,これらの課題に対処するための新しい注意型GNNを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Oct 2020 13:08:56 GMT)
JAKET: Joint Pre-training of Knowledge Graph and Language Understanding [73.4] 本稿では,知識グラフと言語の両方をモデル化する新しい事前学習フレームワークであるJAKETを提案する。
知識モジュールと言語モジュールは相互に支援するための重要な情報を提供する。
我々の設計により、事前学習されたモデルは、新しいドメインの見知らぬ知識グラフに容易に適応できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Oct 2020 05:53:36 GMT)
Continual Learning for Natural Language Generation in Task-oriented
Dialog Systems [72.9] 自然言語生成(NLG)はタスク指向対話システムにおいて重要な要素である。
我々は,NLGの知識を新たなドメインや機能に段階的に拡張する"継続的学習"環境で研究する。
この目標に対する大きな課題は、破滅的な忘れことであり、継続的に訓練されたモデルは、以前に学んだ知識を忘れがちである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Oct 2020 10:32:29 GMT)
Online Learning with Imperfect Hints [72.4] オンライン学習において,不完全な方向ヒントを用いたアルゴリズムを開発し,ほぼ一致している。
我々のアルゴリズムはヒントの品質を損なうものであり、後悔の限界は常に相関するヒントの場合と隠れない場合とを補間する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Oct 2020 17:28:35 GMT)
AIM 2020 Challenge on Image Extreme Inpainting [69.9] 本報告では,極端画像の塗装における2つの異なるトラックに対する提案された解と結果に焦点を当てる。
この挑戦には88名と74名の参加者が参加し、最終段階では11名と6名が出場した。
本報告では, 現状の解を計測し, 将来的な極端画像インパインティング手法のベンチマークを作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Oct 2020 17:11:17 GMT)
Consistency of a Recurrent Language Model With Respect to Incomplete
Decoding [67.5] 逐次言語モデルから無限長のシーケンスを受信する問題について検討する。
不整合に対処する2つの対策として、トップkと核サンプリングの一貫性のある変種と、自己終端の繰り返し言語モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Oct 2020 22:36:49 GMT)
Background Adaptive Faster R-CNN for Semi-Supervised Convolutional
Object Detection of Threats in X-Ray Images [64.4] 我々は、バックグラウンド適応型高速R-CNNと呼ばれる脅威認識のための半教師付きアプローチを提案する。
本手法は,ディープラーニング分野からのドメイン適応手法を用いた2段階物体検出器の訓練手法である。
2つのドメイン識別器(1つはオブジェクト提案を識別し、もう1つは画像特徴を識別する)は、ドメイン固有の情報を符号化するのを防ぐために敵対的に訓練される。
これにより、手作業の背景から抽出した特徴の統計と実世界のデータとを一致させることで、脅威検出の誤報率を低減することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Oct 2020 21:05:13 GMT)
MultiCQA: Zero-Shot Transfer of Self-Supervised Text Matching Models on
a Massive Scale [64.1] テキストマッチングモデルのゼロショット転送能力を大規模に検討し,140個のソースドメイン上での自己教師型トレーニングを行った。
すべての140モデルが驚くほどうまく転送され、ほとんどのモデルが一般的なIRベースラインより大幅に優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Oct 2020 13:22:12 GMT)
SST-BERT at SemEval-2020 Task 1: Semantic Shift Tracing by Clustering in
BERT-based Embedding Spaces [63.2] 本稿では,異なる単語の意味の表現として,各単語の異なる事象のクラスタを特定することを提案する。
得られたクラスタの分解は、自然に4つのターゲット言語において、各ターゲットワードごとの意味的シフトのレベルを定量化することができる。
当社のアプローチは,提供されたすべてのSemEvalベースラインを抜いて,個別(言語毎)と全体の両方で良好に動作します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Oct 2020 08:38:40 GMT)
Frequency-resolved photon correlations in cavity optomechanics [58.7] 光学系から放出される光子の周波数分解相関を解析する。
時間遅延相関がシステムのダイナミクスに関する情報を明らかにする方法について論じる。
このシステムに対する深い理解は、光学学における非線形現象を探索する新しい実験を引き起こす可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Oct 2020 01:14:12 GMT)
Semantics-Guided Clustering with Deep Progressive Learning for
Semi-Supervised Person Re-identification [58.0] 人物の再識別(re-ID)は、同一人物の画像とカメラビューを一致させる必要がある。
本稿では,SGC-DPL(Deep Progressive Learning)を用いたセマンティックスガイドクラスタリング(Semantics-Guided Clustering)の新たなフレームワークを提案する。
我々のアプローチは、半教師付き環境でラベル付きトレーニングデータを増強することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Oct 2020 18:02:35 GMT)
DecAug: Augmenting HOI Detection via Decomposition [54.7] 現在のアルゴリズムでは、データセット内のトレーニングサンプルやカテゴリの不均衡が不足している。
本稿では,HOI検出のためのDECAugと呼ばれる効率的かつ効率的なデータ拡張手法を提案する。
実験の結果,V-COCOおよびHICODETデータセットの3.3mAPと1.6mAPの改善が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Oct 2020 13:59:05 GMT)
Overcoming Data Sparsity in Group Recommendation [52.0] グループレコメンデータシステムは、ユーザの個人的な好みだけでなく、嗜好集約戦略も正確に学習できなければならない。
本稿では,BGEM(Bipartite Graphding Model)とGCN(Graph Convolutional Networks)を基本構造として,グループとユーザ表現を統一的に学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Oct 2020 07:11:19 GMT)
Optimal non-classical correlations of light with a levitated nano-sphere [48.8] 非古典的相関は、量子技術における多くの応用のためのリソースを提供する。
光学系は、力学と進行する光のモードの間の量子絡み合いを生成するように配置することができる。
このようなシステムにおける量子相関生成の自動最適化を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Oct 2020 17:21:01 GMT)
RISA-Net: Rotation-Invariant Structure-Aware Network for Fine-Grained 3D
Shape Retrieval [46.0] きめ細かい3D形状の検索は、同じクラスに属するモデルを持つレポジトリのクエリ形状に似た3D形状の検索を目的としている。
回転不変な3次元形状記述子を学習する新しいディープアーキテクチャ RISA-Net を提案する。
本手法は,3次元形状の最終コンパクト潜時特徴を生成する際に,各部分の幾何学的・構造的情報の重要性を学習することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Oct 2020 13:06:12 GMT)
MIX'EM: Unsupervised Image Classification using a Mixture of Embeddings [44.3] 教師なし画像分類のための新しいソリューションMIX'EMを提案する。
STL10, CIFAR10, CIFAR100-20データセットに関する広範な実験と分析を行った。
その結果,最先端の分類精度は78%,82%,44%であった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Oct 2020 23:01:29 GMT)
Efficient Image Super-Resolution Using Pixel Attention [44.0] 本研究は,画像スーパーレゾリューション(SR)のための軽量畳み込みニューラルネットワークの設計を目的とする。
新たに提案した画素アテンション方式により,比較的簡潔で効果的なネットワークを構築する。
画素アテンション(PA)は,定式化におけるチャネルアテンションや空間アテンションと類似している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Oct 2020 16:04:33 GMT)
Interactive Reinforcement Learning for Feature Selection with Decision
Tree in the Loop [41.7] 自動特徴選択における効率と効率のバランスの問題について検討する。
対話型強化学習(IRL)と決定木フィードバック(DTF)を同時にモデル化する対話型閉ループアーキテクチャを提案する。
実世界のデータセットに関する広範な実験を行い,その性能改善について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Oct 2020 18:09:57 GMT)
Deep Incomplete Multi-View Multiple Clusterings [41.4] データビューと複数の共有表現を同時に補完する、深い不完全なマルチビュー多重クラスタリングフレームワークを導入する。
ベンチマークデータセットの実験では、DiMVMCは、多様性と品質の高い複数のクラスタリングの生成において、最先端の競合よりも優れていることが確認されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Oct 2020 08:01:24 GMT)
It Is Likely That Your Loss Should be a Likelihood [39.9] 正規分散やソフトマックス温度といったパラメータを含む全確率の最適化を議論する。
これらの「様相パラメータ」とモデルパラメータとの結合最適化は、正規化の強さに加えて、損失のスケールと形状を適応的に調整することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Oct 2020 14:39:37 GMT)
Which *BERT? A Survey Organizing Contextualized Encoders [39.9] 本研究は,近年の多種多様な取り組みを通じて学習された一連の共有学習を統合することを目的とした,言語表現学習に関する調査である。
我々は、最近のコントリビューションを解釈し、使用するモデルを選択する際の重要な考慮点を強調します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Oct 2020 08:34:34 GMT)
Self-Play Reinforcement Learning for Fast Image Retargeting [38.9] 強化学習エージェントを用いて各ステップの最適演算子を予測する手法を提案する。
実験の結果,処理時間を3桁に短縮したマルチオペレータ画像が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Oct 2020 10:31:27 GMT)
Generative View Synthesis: From Single-view Semantics to Novel-view
Images [38.8] ジェネレーティブビュー合成(GVS)は、単一のセマンティックマップが与えられたシーンの複数のフォトリアリスティックビューを合成することができる。
まず、入力された2Dセマンティックマップを、特徴空間内のシーンの3D層表現に持ち上げる。
次に、レイヤー化された特徴を対象のビューに投影し、最終的なノベルビュー画像を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Oct 2020 12:09:09 GMT)
Representations for Stable Off-Policy Reinforcement Learning [37.6] 関数近似による強化学習は不安定であり、また分岐することもある。
本研究では,非政治学習においても,標準的TDアルゴリズムが安定な非自明な状態表現を示す。
我々はこれらの安定表現が勾配降下を用いて学習できることを実証的に示すことで結論付けた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Oct 2020 20:58:51 GMT)
Cycle-Consistent Adversarial Autoencoders for Unsupervised Text Style
Transfer [37.4] 教師なしのテキストスタイルの転送は、並列データの欠如とコンテンツ保存の難しさにより、課題に満ちている。
本稿では,非並列データからトレーニングしたCycle-Consistent Adrial AutoEncoders (CAE) と呼ばれる,教師なしテキストスタイル転送のための新しいニューラルネットワークを提案する。
CAEは3つの必須コンポーネントで構成されている: LSTMオートエンコーダは、あるスタイルのテキストをその潜在表現にエンコードし、エンコードされた表現を元のテキストまたは変換された表現にデコードする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Oct 2020 00:43:39 GMT)
LUKE: Deep Contextualized Entity Representations with Entity-aware
Self-attention [37.1] 両方向変換器に基づく単語と実体の事前学習した文脈表現を提案する。
我々のモデルは、BERTのマスキング言語モデルに基づく新しい事前訓練タスクを用いて訓練される。
また,変換器の自己認識機構の拡張である自己認識機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Oct 2020 15:38:03 GMT)
Enriching Word Embeddings with Temporal and Spatial Information [37.0] 時間と位置を条件とした単語表現学習モデルを提案する。
我々は、時間と位置をスタンプしたコーパスでモデルをトレーニングし、時間と場所のセマンティクスをキャプチャできる量的および質的な評価の両方を用いて示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Oct 2020 03:15:03 GMT)
The Efficacy of $L_1$ Regularization in Two-Layer Neural Networks [36.8] ニューラルネットワークにおける重要な問題は、最も適切な数の隠れたニューロンを選択し、厳密な統計的リスク境界を得ることである。
我々は、$L_1$正規化が一般化誤差を制御し、入力次元を分散させることができることを示す。
過剰な数のニューロンは、必ずしも適切な正規化の下で一般化誤差を増大させるとは限らない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Oct 2020 15:23:22 GMT)
CNN Detection of GAN-Generated Face Images based on Cross-Band
Co-occurrences Analysis [34.4] 最終世代のGANモデルでは、自然と視覚的に区別できない合成画像を生成することができる。
本稿では、スペクトル帯域間の不整合を利用して、自然画像とGAN生成物を区別する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Oct 2020 12:43:28 GMT)
Deep Convolutional Transform Learning -- Extended version [31.0] この研究は、Deep Convolutional Transform Learning (DCTL)と呼ばれる、教師なしの表現学習技術を導入している。
畳み込み変換を積み重ねることで、我々のアプローチは異なるレイヤで独立したカーネルの集合を学ぶことができる。
教師なしの方法で抽出された機能は、分類やクラスタリングといった機械学習タスクの実行に使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Oct 2020 14:03:19 GMT)
Integrated Task and Motion Planning [30.4] 多数の物体を含む環境下で動作するロボットの計画はタスク・アンド・モーション・プランニング(TAMP)として知られている。
TAMP問題には、離散的なタスク計画、離散連続的な数学的計画、連続的な動き計画といった要素が含まれており、これらの分野のどれからも効果的に対処することはできない。
本稿では、連続空間のサブプロブレムを解くための手法と、探索の離散的かつ連続的なコンポーネントを統合する手法の観点から、TAMP問題のクラスを定義し、解法を特徴付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Oct 2020 16:23:08 GMT)
Image Captioning through Image Transformer [29.9] 変形符号化変換器と暗黙復号変換器からなるtextbftextitimage transformer を導入する。
本モデルでは,MSCOCOのオフラインおよびオンラインテストベンチマークにおいて,最新の性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Oct 2020 19:26:14 GMT)
Point-of-Interest Type Inference from Social Media Text [29.4] ソーシャルメディアのテキストと投稿場所のタイプ, 公園, レストラン, その他の場所との関係について検討した。
我々は、米国内の2,761の異なる関心点から発行された200,000ドルの英語ツイートを、場所タイプ情報に富んだ新しいデータセットを紹介した。
ツイートが送信された場所のタイプを予測するために、分類器を訓練し、8つのクラスで43.67のマクロF1に到達し、それぞれのタイプの場所に関連する言語マーカーを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Oct 2020 10:31:02 GMT)
Unsupervised Text Style Transfer with Padded Masked Language Models [25.4] Maskerは、スタイル転送のための教師なしのテキスト編集方法である。
完全に教師なしの設定で競争力を発揮する。
低リソース環境では、教師ありメソッドの精度を10%以上向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Oct 2020 15:33:42 GMT)
Sketch-to-Art: Synthesizing Stylized Art Images From Sketches [23.8] スケッチから完全に詳細なアートスティル化されたイメージを合成するための新しいアプローチを提案する。
スケッチ、セマンティックタグなし、特定のスタイルの参照イメージが与えられたモデルでは、色やテクスチャで意味のある詳細を合成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Oct 2020 17:20:25 GMT)
Control, Generate, Augment: A Scalable Framework for Multi-Attribute
Text Generation [22.7] 我々は条件付きVAEアーキテクチャであるCGAを導入し、テキストを制御、生成、拡張する。
アブレーション研究において,個々のモデル成分の値を示す。
生成した文の質,多様性,属性の制御を,一連の自動評価および人的評価を通じて示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Oct 2020 12:23:16 GMT)
Error trade-off relations for two-parameter unitary model with commuting
generators [21.2] 有限次元系のモデルに存在する誤差トレードオフ関係は一般的な現象であることを示す。
本研究では,SLD および RLD Cramer-Rao 境界によって与えられる誤差トレードオフ関係が存在することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Oct 2020 05:22:24 GMT)
A straightforward line search approach on the expected empirical loss
for stochastic deep learning problems [20.3] ディープラーニングのノイズによる経験的損失を期待して、適切なステップサイズを探すには、あまりにもコストがかかりすぎます。
本研究は, 深層学習タスクにおいて, 垂直断面における期待される経験損失を, かなり安価に近似できることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Oct 2020 11:04:02 GMT)
Learning Structured Latent Factors from Dependent Data:A Generative
Model Framework from Information-Theoretic Perspective [18.9] 本稿では,潜在空間における様々な基盤構造を持つ生成モデル学習のための新しいフレームワークを提案する。
我々のモデルは、様々なタイプの望まれる構造を反映した意味論的に意味のある潜在因子の集合を学習するための原則化されたアプローチを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Oct 2020 04:22:54 GMT)
Cost-effective Selection of Pretraining Data: A Case Study of
Pretraining BERT on Social Media [18.2] 領域固有のBERTモデルに関する最近の研究は、ドメイン内データ上でモデルが事前訓練された場合、下流タスクの有効性を向上させることができることを示している。
ツイートとフォーラムのテキストにそれぞれ2つのモデルを事前学習し、これらの2つのリソースの有効性を実証的に示す。
さらに,ドメイン内事前学習データに類似度を付与する方法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Oct 2020 18:06:31 GMT)
An Empirical Study of DNNs Robustification Inefficacy in Protecting
Visual Recommenders [17.7] 深層ニューラルネットワーク(DNN)から抽出した製品画像の視覚的特徴にユーザのフィードバックを統合することで、ビジュアルベースレコメンデータシステム(VRS)がレコメンデーション性能を向上させる。
VRSのレコメンデーションパフォーマンスを変えるために、人間の知覚できない画像摂動、定義されたテクスタディバーサルアタックが実証されている。
これらの防御機構がVRSの性能をどのように保護できるかを考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Oct 2020 13:29:41 GMT)
Block-wise Image Transformation with Secret Key for Adversarially Robust
Defense [17.6] 提案する変換を実現するために,Pixel Shuffling, Bit Flipping, FFX Encryptionの3つのアルゴリズムを開発した。
CIFAR-10とImageNetのデータセット上で、ブラックボックスとホワイトボックスの両方を用いて実験を行った。
提案したディフェンスは,適応攻撃下においてもクリーン画像の精度を高い精度で達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Oct 2020 06:07:12 GMT)
On Approximability of Clustering Problems Without Candidate Centers [17.2] k-平均の目的は、計量空間におけるクラスタリングタスクをモデル化するための最も広く使われるコスト関数である。
本稿では,これらの目的のために文献で知られている近似係数の硬さを大幅に改善する。
その結果、連続的な設定におけるクラスタリング問題と離散的な設定におけるクラスタリング問題の違いについて、新しい、おそらく反直感的な光を当てた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Oct 2020 17:35:55 GMT)
Variance-Reduced Methods for Machine Learning [16.9] 勾配(SGD)は機械学習の基盤であり、その基礎は60年以上前に導入された手法である。
この8年間、エキサイティングな開発が行われてきた。最適化方法をトレーニングするための新しいVRメソッドだ。
この本は、有限データセットによるVRメソッドの背後にある重要な原則と主要な開発について説明している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Oct 2020 09:45:43 GMT)
Optimizing Loss Functions Through Multivariate Taylor Polynomial
Parameterization [16.9] ロス関数はメタ知識の一種であり、ディープニューラルネットワーク(DNN)アーキテクチャの効果的なトレーニングに不可欠である。
本稿では,テイラーパラメータ化の連続CMA-ES最適化を提案する。
MNIST、CIFAR-10、SVHNのベンチマークタスクでは、TaylorGLOはGPで発見された関数よりも優れた新しい損失関数を発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Oct 2020 05:29:18 GMT)
Semantics through Time: Semi-supervised Segmentation of Aerial Videos
with Iterative Label Propagation [16.5] 本稿では,SegPropの導入によって自動アノテーションへの重要な一歩を踏み出す。
SegPropは、空間と時間におけるスペクトルクラスタリングに直接接続する、新しい反復フローベースの手法である。
Ruralscapesは、50フレーム毎に高解像度(4K)イメージと手動で注釈付けされた高密度ラベルを備えた、新しいデータセットである。
われわれの小説『SegProp』は、残っていない98%のフレームを90%を超える精度で自動的に注釈付けする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Oct 2020 15:15:50 GMT)
BOSS: Bayesian Optimization over String Spaces [15.6] 本稿では,原弦上で直接作用するベイズ最適化法(BO法)を提案する。
BOループ内で文字列カーネルと遺伝的アルゴリズムを最初に使用することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Oct 2020 13:18:27 GMT)
MADRaS : Multi Agent Driving Simulator [15.5] 自律運転のための運動計画アルゴリズムの設計と評価に使用するオープンソースのマルチエージェント駆動シミュレータMADRaSを提案する。
MADRaSはオープンソースのカーレースシミュレータTORCS上に構築されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Oct 2020 13:38:49 GMT)
AReLU: Attention-based Rectified Linear Unit [15.4] 本稿では,学習可能なアクティベーション関数を要素的注意機構で定式化する手法を提案する。
各ネットワーク層において,アクティベーション前機能マップの要素単位の符号に基づくアテンションマップを学習するアテンションモジュールを考案する。
注意モジュールは基本的に、ReLUをアイデンティティ変換と見なすことができるので、入力の活性化部分の要素ワイズ残基を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Oct 2020 09:16:51 GMT)
HUMAN: Hierarchical Universal Modular ANnotator [14.7] a) テキストデータと画像データの両方で様々なアノテーションタスクをカバーし, b) 内部決定論的状態マシンの使用法を記述した, 上記の問題に対処する新しいWebベースのアノテーションツールを提案する。
Humaneには、アノテーションのタスクと管理を簡単にするグラフィカルなユーザインターフェースが付属している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Oct 2020 16:20:30 GMT)
Provably More Efficient Q-Learning in the
One-Sided-Feedback/Full-Feedback Settings [14.3] 本稿では,既存のアルゴリズムよりも効率が向上した新しいQ-ラーニングアルゴリズムであるElimination-Based Half-Q-Learning(HQL)を提案する。
また、フルフィードバック設定のためのアルゴリズムであるFull-Q-Learning(FQL)の簡易版も提供します。
我々の数値実験は、HQLとFQLの優れた効率と、強化学習とよりリッチなフィードバックモデルを組み合わせる可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Oct 2020 20:25:44 GMT)
Data-Driven Assessment of Deep Neural Networks with Random Input
Uncertainty [14.2] 我々は,ネットワーク出力の安全性を同時に証明し,ローカライズ可能なデータ駆動最適化手法を開発した。
深部ReLUネットワークにおける提案手法の有効性とトラクタビリティを実験的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Oct 2020 19:13:35 GMT)
Learning Image Labels On-the-fly for Training Robust Classification
Models [13.7] ノイズの多いアノテーション(例えば、異なるアルゴリズムベースのラベル付け子から)を一緒に利用し、相互に分類タスクの学習に役立てることができるかを示す。
メタトレーニングベースのラベルサンプリングモジュールは、追加のバックプロパゲーションプロセスを通じてモデル学習の恩恵を受けるラベルに出席するように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Oct 2020 04:35:55 GMT)
Deep Learning for Earth Image Segmentation based on Imperfect Polyline
Labels with Annotation Errors [12.5] 本稿では,深層学習モデルパラメータを更新し,隠れた真のラベル位置を同時に推測するEMアルゴリズムに基づく汎用学習フレームワークを提案する。
ストリームライン改良アプリケーションにおける実世界の水文科学データセットの評価は,提案フレームワークが分類精度においてベースライン法より優れていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Oct 2020 02:54:06 GMT)
Reinforcement learning for the privacy preservation and manipulation of
eye tracking data [12.5] 本稿では、眼球追跡データ操作のための強化学習に基づくアプローチを提案する。
本手法は,被験者のプライバシーを守るために有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Oct 2020 06:41:49 GMT)
Encode the Unseen: Predictive Video Hashing for Scalable Mid-Stream
Retrieval [12.2] 本稿では,コンピュータビジョンの新たな課題である中流動画検索に挑戦する。
本稿では、現在再生されているビデオの、目に見えない未来のコンテンツを推測する最初のハッシュフレームワークを提案する。
また本手法では,本手法の文献に適合したベースラインと比較して,mAP@20の性能が著しく向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Oct 2020 13:11:34 GMT)
Multiple Infrared Small Targets Detection based on Hierarchical Maximal
Entropy Random Walk [12.1] 我々は,最大エントロピーランダムウォーク(MERW)から導かれる検出方法を確立し,複数の小目標を頑健に検出する。
提案手法は, 目標強調, 背景抑圧, 複数小目標検出の観点から, 最先端の手法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Oct 2020 11:11:34 GMT)
Uncertainty driven probabilistic voxel selection for image registration [11.7] 本稿では,時間に敏感な状況下での医用画像登録のための新しい確率的ボクセル選択戦略を提案する。
本稿では,変換パラメータの不確実性に基づいて,ボクセルサンプリング確率場(VSPF)を開発する。
本稿では,各最適化において異なるボクセルサブセットをサンプリングする,実用的なマルチスケール登録アルゴリズムについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Oct 2020 13:33:54 GMT)
Optimization over Random and Gradient Probabilistic Pixel Sampling for
Fast, Robust Multi-Resolution Image Registration [11.7] 本稿では,2つの最先端画素サンプリング手法の利点を活用するための実用的手法を提案する。
我々のフレームワークは、トレーニング中に2つのサンプリングスキームの最適バランスを学習することを含む。
次に,2つの最先端手法に対する3次元剛性登録法について,提案手法を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Oct 2020 13:43:50 GMT)
Remote Sensing Image Scene Classification with Self-Supervised Paradigm
under Limited Labeled Samples [11.0] 我々は,大規模なラベル付きデータからRSIシーン分類のための高性能事前学習モデルを得るために,新たな自己教師付き学習(SSL)機構を導入する。
一般的な3つのRSIシーン分類データセットの実験により、この新たな学習パラダイムは、従来の支配的なImageNet事前学習モデルよりも優れていることが示された。
我々の研究から得られた知見は、リモートセンシングコミュニティにおけるSSLの発展を促進するのに役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Oct 2020 09:27:19 GMT)
Manipulation of Articulated Objects using Dual-arm Robots via Answer Set
Programming [10.3] 調音物体の操作はロボティクスにおいて最も重要なものであり、最も複雑な操作の1つと見なすことができる。
従来、この問題は、柔軟性と移植性に欠けるアドホックなアプローチによって対処されてきた。
本稿では,ロボット制御アーキテクチャにおける調音オブジェクトの自動操作のための解答セットプログラミング(ASP)に基づくフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Oct 2020 18:50:39 GMT)
Machine-learning-enhanced time-of-flight mass spectrometry analysis [10.2] 我々は、現代の機械学習技術を活用して、飛行時間帯の質量スペクトルのピークパターンをマイクロ秒内に同定する手法を提案する。
提案手法は、異なる時間飛行質量分析法(ToF-MS)技術から生成された質量スペクトルをクロスバリデーションし、ToF-MSコミュニティにオープンソースでインテリジェントな質量スペクトル分析を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Oct 2020 14:35:47 GMT)
Computable steering criterion for bipartite quantum systems [8.8] 量子ステアリング(Quantum steering)は、ある観測者が別の観測者の状態に局所的に影響を及ぼす能力を記述する。
任意の次元の2部量子系に適用可能な計算可能なステアリング基準を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Oct 2020 03:58:28 GMT)
Human brain activity for machine attention [8.7] 我々は脳波(EEG)という神経科学データを初めて活用し、人間の脳の言語処理について神経の注意モデルに知らせる。
我々は、理論上動機付けられた収穫と無作為な森林分枝を組み合わせることで、機械の注意を監督する脳波の特徴を見つける手法を考案した。
これらの特徴を関係分類の注意を規則化するために応用し、脳波が強い基準線よりも情報的であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Oct 2020 22:06:31 GMT)
A thematic analysis of highly retweeted early COVID -19 tweets:
Consensus, information, dissent, and lockdown life [8.5] この記事では、COVID-19に対する公衆の反応の初期段階でTwitterに反映された重要な問題を調査する。
87のツイートで特定された主なテーマは、ロックダウンライフ、社会的制限に対する態度、政治、安全メッセージ、COVID-19の患者、キーワーカーのサポート、仕事、そしてCOVID-19の事実/ニュースだった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Oct 2020 15:33:34 GMT)
Smart-Inspect: Micro Scale Localization and Classification of Smartphone
Glass Defects for Industrial Automation [8.4] スマートフォンガラスの16K画素画像上に,知的マイクロスケールの局所化と欠陥の分類を行うための,堅牢な半教師付き学習フレームワークを提案する。
本モデルでは, ひっかき傷, ひび割れによる光漏れ, 穴の3種類の欠陥の認識とラベル付けを行う。
また, ダスト粒子とセンサ領域による欠陥と光反射を非欠陥領域と分類した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Oct 2020 01:15:00 GMT)
Deep FPF: Gain function approximation in high-dimensional setting [8.2] フィードバック粒子フィルタ(FPF)の利得関数を近似する新しい手法を提案する。
数値的な問題は、確率分布からサンプリングされた有限個の粒子のみを用いて、正確な利得関数を近似することである。
近年のディープラーニング手法の成功に触発されて、我々はゲイン関数をニューラルネットワークの出力の勾配として表現した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Oct 2020 20:17:21 GMT)
Kolmogorov Width Decay and Poor Approximators in Machine Learning:
Shallow Neural Networks, Random Feature Models and Neural Tangent Kernels [8.2] 与えられたバナッハ空間の部分空間間のコルモゴロフ幅型のスケール分離を確立する。
再現されたカーネルヒルベルト空間は、高次元の2層ニューラルネットワークのクラスに対してL2$-approximatorが貧弱であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Oct 2020 05:33:48 GMT)
Open Set Domain Adaptation using Optimal Transport [8.1] 本稿では,ソース分布からターゲット分布へのマッピングを行う2段階の最適輸送手法を提案する。
最初のステップは、最適なトランスポートプランを使用して、これらの新しいクラスから発行されたサンプルを拒否することを目的としている。
2番目のステップは、最適な輸送問題として、目標(クラス比)シフトをまだ解決する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Oct 2020 15:20:05 GMT)
Realistic Image Normalization for Multi-Domain Segmentation [7.9] 本稿では,複数のデータセットにまたがる共通正規化関数を学習することで,従来の画像正規化手法を再検討する。
複数のデータセットを共同で正規化することにより、一貫した正規化イメージと改善されたイメージセグメンテーションが得られる。
また、複数の画像領域から学習する場合に利用可能なサンプル数を増やすことで、データの可用性を向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Oct 2020 19:15:50 GMT)
An Analysis of Control Parameters of MOEA/D Under Two Different
Optimization Scenarios [7.8] 分解ベースのMOEA(MOEA/D)は、UEAがMOEA/Dに組み込まれるとき、最先端のMOEAと競合する。
制御パラメータ設定がMOEA/Dの性能にどのように影響するかは不明である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Oct 2020 07:35:35 GMT)
Reviewing and Benchmarking Parameter Control Methods in Differential
Evolution [7.5] そこで本研究では, 差分進化におけるスケールファクターとクロスオーバー率について, 24PCMの詳細な検討を行った。
24個のPCMと16個の変分演算子を用いたDESの性能を,24個のブラックボックスベンチマーク関数を用いて検討した。
ベンチマークの結果、標準化されたフレームワークに埋め込まれた場合、どのメソッドが高い性能を示すかが明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Oct 2020 14:52:44 GMT)
How Far Are We From an Optimal, Adaptive DE? [7.5] 我々は、適応DEに対する(ほぼ)最適パラメータ適応プロセスがどのように振る舞うかを考察する。
我々は、このほぼ最適なプロセスと、既存のDECの適応機構とを比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Oct 2020 14:38:29 GMT)
Weight Encode Reconstruction Network for Computed Tomography in a
Semi-Case-Wise and Learning-Based Way [7.1] 本稿では,上述の問題に対処するため,Weight Encode Reconstruction Network (WERNet) という半ケース単位の学習手法を提案する。
モデルは、ボクセルセットのラベルなしで自己教師された方法で訓練される。
WERNetでは、再構成された結果は、基底真理と0.999以上のコサイン類似性で得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Oct 2020 09:46:35 GMT)
Polyphonic Piano Transcription Using Autoregressive Multi-State Note
Model [6.7] 単一損失関数を持つソフトマックス出力として複数の音符状態が予測される統一ニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。
提案モデルでは,パラメータの少ない最先端技術に匹敵する性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Oct 2020 17:03:19 GMT)
A variable metric mini-batch proximal stochastic recursive gradient
algorithm with diagonal Barzilai-Borwein stepsize [6.4] 我々は,新しい対角BBステップサイズを用いて,パラメータを更新する可変距離最小バッチ近位勾配アルゴリズムVM-mSRGBBを提案する。
VM-mSRGBB の線型収束は、強い凸、非強凸、凸関数に対して確立される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Oct 2020 07:18:42 GMT)
AVECL-UMONS database for audio-visual event classification and
localization [6.0] AVECL-UMonsデータセットは、2つの異なる部屋で複数の現実的な位置で記録された11のイベントクラスで構成されている。
データセットは、合計5.24時間に対応する2662個のユニラベルシーケンスと2724個のマルチラベルシーケンスからなる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Oct 2020 14:26:02 GMT)
From Time Series to Euclidean Spaces: On Spatial Transformations for
Temporal Clustering [5.2] 従来のクラスタリング手法,時系列特異性,あるいは深層学習に基づく代替手法は,入力データに様々なサンプリングレートと高次元性が存在する場合によく一般化しないことを示す。
本稿では,入力時系列を距離ベース投影表現に変換する時間クラスタリング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Oct 2020 09:08:16 GMT)
Efficient Colon Cancer Grading with Graph Neural Networks [4.6] 全体モデルは、大腸癌のグレーディングデータセットの他の方法と比較して、パフォーマンスが良くなっている。
グラフニューラルネットワーク自体は、3つの畳み込みブロックと線形層で構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Oct 2020 16:43:33 GMT)
A generalized linear joint trained framework for semi-supervised
learning of sparse features [4.5] 弾性ネットは、最も広く使われている正規化アルゴリズムの一つである。
本稿では,一般化線形モデル推定の文脈におけるスパース特徴の半教師付き学習のための新しい解を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Oct 2020 12:24:09 GMT)
Syntax Representation in Word Embeddings and Neural Networks -- A Survey [4.4] 本稿では,単語表現に含まれる統語的情報量を評価するためのアプローチについて述べる。
主に、言語モデリングタスクにおける英語単言語データの再検討について要約する。
本稿では,どの事前学習モデルと言語表現が構文的タスクに最も適しているかを説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Oct 2020 15:44:58 GMT)
AI Centered on Scene Fitting and Dynamic Cognitive Network [4.2] より強力な人工知能を実現するためには、エンドツーエンドの関数計算を変更する必要がある。
また、動的認知ネットワークモデル(DCNet)と呼ばれる具体的なスキームについても論じている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Oct 2020 06:13:41 GMT)
Discriminative and Generative Models for Anatomical Shape Analysison
Point Clouds with Deep Neural Networks [3.8] 与えられたタスクから低次元の形状表現を学習する解剖学的形状の解析のためのディープニューラルネットワークを導入する。
我々のフレームワークはモジュール構造であり、基本的な形状処理タスクを実行するいくつかの計算ブロックで構成されています。
本稿では, 疾患分類と年齢回帰の判別モデルと, 形状復元のための生成モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Oct 2020 07:37:40 GMT)
Understanding the Predictability of Gesture Parameters from Speech and
their Perceptual Importance [3.6] 本研究では,音声がジェスチャー動作の異なる側面とどのように関係するかを検討する。
我々は、音声からジェスチャーパラメータを予測するために、複数の繰り返しネットワークを訓練する。
本研究では,音声に適した動きを知覚するためのジェスチャーパラメータの重要性を評価するための知覚的研究を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Oct 2020 13:43:33 GMT)
Efficient reinforcement learning control for continuum robots based on
Inexplicit Prior Knowledge [3.4] 本稿では,未熟な事前知識に基づく効率的な強化学習手法を提案する。
本手法を用いることで、腱駆動ロボットのアクティブな視覚追跡と距離維持を実現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Oct 2020 17:02:25 GMT)
Artificial Intelligence Enabled Traffic Monitoring System [3.1] 本稿では,深層畳み込みニューラルネットワークを用いたリアルタイム交通映像の自動監視手法を提案する。
提案システムは、さまざまなトラフィック監視ニーズを自動化するために、最先端のディープラーニングアルゴリズムをデプロイする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Oct 2020 22:28:02 GMT)
Multi-focus Image Fusion for Visual Sensor Networks [2.8] 視覚センサネットワーク(VSN)における画像融合は、同一シーンの複数の画像からの情報を組み合わせて、1つの画像をより多くの情報で変換することを目的としている。
離散コサイン変換(DCT)に基づく画像融合法は、画像とビデオの標準規格であるDCTにおいて、より複雑で時間節約である。
DCT領域における多焦点画像の融合のための効率的なアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Oct 2020 18:04:32 GMT)
Stuttering Speech Disfluency Prediction using Explainable Attribution
Vectors of Facial Muscle Movements [2.7] 発声などの発声障害は、不随意反復、延長、音節や音節のブロックによって、通常の発声を阻害する。
近年,音声発声時の呼吸速度,音声等からAIアルゴリズムを用いて発声を自動的に検出する手法が研究されている。
非侵襲的にキャプチャ可能な、AWSの音声前の顔活動には、今後の発声を流音または発声のいずれかとして正確に分類するための十分な情報が含まれている、という仮説を立てています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Oct 2020 23:45:41 GMT)
Quantum Computing Assisted Deep Learning for Fault Detection and
Diagnosis in Industrial Process Systems [2.6] 本稿では,QCに基づく断層診断のためのディープラーニング手法を提案する。
深部信頼ネットワークは,提案した故障診断モデルに統合される。
提案したQCに基づくディープラーニング手法は,優れた故障検出と診断性能を享受できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Oct 2020 02:44:48 GMT)
Classifying Image Sequences of Astronomical Transients with Deep Neural
Networks [2.6] 画像データから直接学習するディープ・ラーニング・アプローチを成功裏に提案する。
私たちは、カタルーニャ・リアルタイム・トランジェント・サーベイから13万個の実際の天体画像を用いて、これらのディープニューラルネットワークをトレーニングします。
TAO-Netアーキテクチャは、各クラス毎のF1スコアによって測定された10パーセントの光曲線上のランダム森林分類の結果より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Oct 2020 19:18:00 GMT)
PrognoseNet: A Generative Probabilistic Framework for Multimodal
Position Prediction given Context Information [2.5] 本稿では,予測問題を分類タスクとして再構成し,強力なツールを実現する手法を提案する。
潜在変数のスマートな選択は、分類問題と非常に単純化された回帰問題の組み合わせとして、ログ様関数の再構成を可能にする。
提案手法は文脈情報を容易に組み込むことができ、データの事前処理は不要である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Oct 2020 06:13:41 GMT)
Image-based underwater 3D reconstruction for Cultural Heritage: from
image collection to 3D. Critical steps and considerations [2.1] 海底文化遺産(CH)の遺跡は、海岸線の遺跡から深海難破船まで広く広がっている。
この遺産の文書化及び保存は,「物の回収よりも優先して非破壊的技術及び調査用メソドの使用を奨励する水中文化財保護条約」などの国際条約により規定された人類の義務である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Oct 2020 11:32:33 GMT)
An Evaluation of Classification Methods for 3D Printing Time-Series Data [2.0] 金属3Dプリンティングプロセスにおける溶融プール温度を表す赤外線時系列データの分類に関する予備研究について述べる。
私たちの究極の目標は、このデータを使ってプロセスの結果を予測することです。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Oct 2020 10:12:31 GMT)
Deep Neural Networks for Nonlinear Model Order Reduction of Unsteady
Flows [1.8] 近年, 流体の低次モデリング (ROM) が盛んに研究されている。
本研究では,非定常流体の次数モデリングのためのディープニューラルネットワークのパワーに基づく新しいデータ駆動手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Oct 2020 17:20:11 GMT)
Leveraging Tacit Information Embedded in CNN Layers for Visual Tracking [1.7] そこで本研究では,複数のCNN層を1つのDCFトラッカーにアダプティブに組み合わせて,ターゲットの外観の変動に対処する手法を提案する。
実験では、CNNの暗黙のデータ層を使用することで、トラッカーが大幅に改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Oct 2020 21:16:26 GMT)
Data Transfer Approaches to Improve Seq-to-Seq Retrosynthesis [1.6] 再合成は、化学反応によって与えられた生成物化合物を合成するために反応化合物を推測する問題である。
レトロ合成に関する最近の研究は、より洗練された予測モデルの提案に焦点を当てている。
モデルをフィードするデータセットは、最高の一般化モデルを達成する上でも重要な役割を果たす。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Oct 2020 05:27:51 GMT)
Deep Expectation-Maximization for Semi-Supervised Lung Cancer Screening [1.5] 肺がん検診のための半教師付きアルゴリズムを提案する。
予測最大化(EM)メタアルゴリズムを用いて3次元畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を訓練する。
その結果,Semi-Supervised EMアルゴリズムはクロスドメイン肺癌検診の分類精度を大幅に向上させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Oct 2020 19:17:07 GMT)
Continuous close-range 3D object pose estimation [1.5] 視覚に基づく3Dポーズ推定は、固定位置に配置されない可能性のあるオブジェクトを正確に扱う必要がある。
本稿では,勾配近似粒子フィルタを用いた3次元ポーズ推定手法を提案する。
これにより、タスク実行中にこの手法をオンラインに適用して、貴重なサイクル時間を節約することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Oct 2020 07:48:17 GMT)
CAPTION: Correction by Analyses, POS-Tagging and Interpretation of
Objects using only Nouns [1.5] 本研究では,物体検出のためのディープラーニング手法と自然言語処理を組み合わせた画像キャプションの検証手法を提案する。
FOIL-COCOデータセットでは,MS-COCO画像データセットに表されるオブジェクトのみを用いて,様々な画像に対して正しいキャプションと誤りのキャプションを提供するため,本手法を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Oct 2020 08:06:42 GMT)
Knowledge Discovery in Cryptocurrency Transactions: A Survey [1.3] 本稿では、データマイニング技術を用いて、暗号通貨取引における知識発見に関する既存の研究を分析し、要約する。
それぞれの側面について,問題を提示し,方法論を要約し,文献における主要な発見について議論する。
トランザクションデータの解析と視覚化ツールとサービスの列挙も提供されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Oct 2020 14:38:08 GMT)
Goal-GAN: Multimodal Trajectory Prediction Based on Goal Position
Estimation [1.2] 本稿では,人間の軌道予測のための解釈可能な,エンドツーエンドのトレーニング可能なモデルであるGoal-GANを提案する。
人間のナビゲーションにヒントを得て、軌道予測のタスクを直感的な2段階のプロセスとしてモデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Oct 2020 17:17:45 GMT)
Optimal optical polarization of nitrogen-vacancy center with arbitrary
waveform pulse [0.9] 窒素空孔中心電子スピンのパルス光偏光法を提案する。
偏光性および偏光時間に基づく偏光評価指標を確立する。
提案手法は任意の波形発生器に基づくパルスレーザー実験システムにより検証される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Oct 2020 12:36:33 GMT)
A Framework for Reasoning on Probabilistic Description Logics [0.8] BUNDLE は OWL (non-probabilistic) 推論を用いて確率的記述論理を推論する推論フレームワークである。
本章では,BUNDLEにおける最新の進歩について報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Oct 2020 16:41:06 GMT)
On connectivity-dependent resource requirements for digital quantum
simulation of $d$-level particles [0.7] 一般に使われている量子演算子をトロッタライズするのに必要なSWAPゲートの数について検討する。
結果は、ハードウェアの共同設計や、与えられた短期量子ハードウェアの集合に対する効率的なキューディット符号化の選択に適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Oct 2020 03:38:59 GMT)
Linear Classifier Combination via Multiple Potential Functions [0.6] 決定境界からクラスセントロイドまでの距離との距離に基づいてスコアリング関数を計算する新しい概念を提案する。
重要な性質は、提案されたスコア関数がすべての線形基底分類器に対して同じ性質を持つことである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Oct 2020 08:11:51 GMT)
Cross-Lingual Transfer Learning for Complex Word Identification [0.3] 複合単語識別(CWI)は、テキスト中の難解な単語を検出することに焦点を当てたタスクである。
我々のアプローチでは、自然言語処理(NLP)タスクのための最先端のソリューションとともに、ゼロショット、ワンショット、および少数ショットの学習技術を使用します。
本研究の目的は,多言語環境下で複雑な単語の特徴を学習できることを示すことである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Oct 2020 17:09:47 GMT)
Embedded Systems and Computer Vision Techniques utilized in Spray
Painting Robots: A Review [0.3] レビューでは、製品に応用可能な画像処理、計算、コンピュータビジョン技術に注目し、性能を大幅に向上させる。
マイクロコントローラ、プロセッサ、通信装置、センサー、アクチュエータ、ソフトウェアを含む組込みシステムは、スプレー塗装ロボットのエンドツーエンド開発と精度の向上のために説明されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Oct 2020 17:59:03 GMT)
A Multi-term and Multi-task Analyzing Framework for Affective Analysis
in-the-wild [0.2] 本稿では,ABAW(Affective Behavior Analysis in-the-Wild)2020 Contestに提出された感情認識手法を紹介する。
感情行動には独自の時間枠を持つ観測可能な多くの特徴があるため、複数の最適化された時間窓を導入しました。
時間ごとの感情認識モデルを作成し、これらのモデルをまとめました。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Oct 2020 13:04:04 GMT)
Action Units Recognition by Pairwise Deep Architecture [0.2] 提案手法は,AUsラベルの不整合性の問題に対して,ピアワイズディープアーキテクチャを用いて対処する。
ベースラインスコアは0.31であるが,本手法は競争の検証データセットにおいて0.67を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Oct 2020 15:57:38 GMT)
RDCNet: Instance segmentation with a minimalist recurrent residual
network [0.1] 我々は、リカレント拡張畳み込みネットワーク(RDCNet)と呼ばれる最小限のリカレントネットワークを提案する。
RDCNetは、その出力を反復的に洗練し、解釈可能な中間予測を生成する共有スタック拡張畳み込み(sSDC)層で構成されている。
我々は,H&Eスライドの核セグメンテーション,光シート蛍光顕微鏡による3次元異方性スタック,およびトップビュー画像の葉セグメンテーションの3つのタスクに対して,その汎用性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Oct 2020 13:36:45 GMT)
STIL -- Simultaneous Slot Filling, Translation, Intent Classification,
and Language Identification: Initial Results using mBART on MultiATIS++ [0.1] Slot-filling, Translation, Intent Classification, and Language Identification (STIL)は、多言語自然言語理解(NLU)のための新しいタスクである。
結果は、MultiATIS++データセットを使用して7言語で微調整された多言語BARTモデルを用いて与えられる。
同時翻訳を行うと、平均意図分類精度は1.7%しか低下せず、平均スロットF1は1.2%しか低下しない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Oct 2020 03:09:26 GMT)
Three individual two-axis control of singlet-triplet qubits in a
micromagnet integrated quantum dot array [0.0] GaAsゲート定義セクタプル量子ドットアレイにおける2つの電子スピン量子ビットの個々の閉じ込めと2軸量子ビット演算をマイクロマグネットで報告する。
全二重点点におけるラーモアとラムゼーの弱振動を示す3つのシングルトリップキュービットのコヒーレントな操作を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Oct 2020 05:44:55 GMT)
Thermostatistics in deformed space with maximal length [0.0] 1次元最大長変形代数の形式主義は任意の次元に拡張される。
理想気体については、理想気体のより硬い実状状態方程式が3Dで確立される。
HOの系と理想気体の系の熱統計学は、最大長の影響が研究システムに依存することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Oct 2020 22:56:24 GMT)
The first law of differential entropy and holographic complexity [0.0] 三次元AdS時空における球面因果ダイヤモンドの第1法則のCFT双対を構成する。
真空状態と円錐AdSに双対な励起状態に対する微分エントロピーと複雑性を明示的に計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Oct 2020 09:30:07 GMT)
Regularized K-means through hard-thresholding [0.0] 本研究では,クラスタ中心の大きさの直接的ペナル化に基づく正規化$K$-means手法の枠組みについて検討する。
HT $K$-meansは$ell_0$のペナルティを使って変数のスパーシリティを誘導する。
提案手法は,より広範なシミュレーション研究において,最も一般的な正規化された$K$-means法と良好に積み重ねられる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Oct 2020 12:29:32 GMT)
Quasar Detection using Linear Support Vector Machine with Learning From
Mistakes Methodology [0.0] 超大質量ブラックホールが光の降着円盤に囲まれている非常に明るい物体であるクエーサーを検出するために、LSVM(Linear Support Vector Machine)を探索した。
LSVMとEnsemble Bagged Trees (EBT)はFalse Negative Rateの10倍の低下を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Oct 2020 13:59:59 GMT)
Quantum stochastic series expansion methods [0.0] シリーズ拡張(SSE)モンテカルロ法の量子的実装を提案する。
量子SSEは、SSEの古典的な実装よりも大きな利点をもたらすことが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Oct 2020 12:25:59 GMT)
Public Announcement Logic in HOL [0.0] 関連する共通知識を持つ公開告知論理のための浅層セマンティック埋め込みについて述べる。
この埋め込みにより、古典的な高階論理に対するオフ・ザ・シェルフ定理証明を用いて、この論理を初めて自動化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Oct 2020 06:46:02 GMT)
On the Inclusion of Spatial Information for Spatio-Temporal Neural
Networks [0.0] 空間的近接性、隣接性、相関性に基づいてニューラルネットワークのアーキテクチャを定義することは一般的である。
一般的な方法として、もし空間情報が入手できない、あるいはモデルを導入するのにコストがかかりすぎる場合、モデルに余分なステップに依存しないものとして学習することが挙げられる。
以上の結果から,従来の空間情報の典型的含みは,ほとんどの場合,必ずしも必要ではないことが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Oct 2020 13:12:46 GMT)
Multiobjectivization of Local Search: Single-Objective Optimization
Benefits From Multi-Objective Gradient Descent [0.0] 局所トラップから逃れることのできる勾配降下の概念を新たに提案する。
我々は、多目的問題に対して洗練された可視化技術を用いて、アイデアの動作原理を証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Oct 2020 13:56:44 GMT)
Morphological segmentation of hyperspectral images [0.0] 本稿では,ハイパースペクトル画像の形態的セグメンテーションのための一般的な手法を開発した。
アプローチはスペクトル分類からなり、マーカーと空間情報を与えるベクトル勾配を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Oct 2020 08:32:52 GMT)
Modifying the Symbolic Aggregate Approximation Method to Capture Segment
Trend Information [0.0] シンボリックアグリゲート近似(SAX)は時系列データの記号次元削減手法として人気がある。
SAXには固有の欠点があり、セグメントトレンド情報をキャプチャできない。
何人かの研究者は、トレンド情報を含むように修正することでSAXを強化する試みを行っている。
本稿では,SAXの3つの改良点について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Oct 2020 00:05:39 GMT)
Legal Sentiment Analysis and Opinion Mining (LSAOM): Assimilating
Advances in Autonomous AI Legal Reasoning [0.0] 法的なセンチメント分析とオピニオンマイニング(LSAOM)は、法的議論と物語の基礎となる2つの現象と行動からなる。
LSAOMの実施への取り組みは、歴史的に人間の手と認知によって行われてきた。
特に自然言語処理(NLP)と機械学習(ML)を含む人工知能(AI)の進歩は、センティメント分析とオピニオンマイニングのいずれにおいても、自動化が体系的に実行可能であることを後押ししている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Oct 2020 04:15:21 GMT)
Incorporating Machine Learning to Evaluate Solutions to the University
Course Timetabling Problem [0.0] そこで本研究では,教師あり学習アルゴリズムを用いて,大学授業の時間変化問題に対する評価関数の近似を求める方法について検討した。
従来の評価関数は教師付き学習回帰モデルと最大97%の時間で一致した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Oct 2020 07:44:04 GMT)
Grover Mixers for QAOA: Shifting Complexity from Mixer Design to State
Preparation [0.0] 本稿では,Grover 様選択位相シフト混合演算子を用いた量子交互演算子 Ansatz (QAOA) の変種を提案する。
GM-QAOA は任意のNP最適化問題に取り組み、全ての実現可能な解の同値な重ね合わせを効率的に作成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Oct 2020 21:02:15 GMT)
Full Thermalization of a Photonic Qubit [0.0] 一般振幅減衰(GAD)量子チャネルのフォトニックバージョンを実装した。
この量子チャネルは温度が制御された熱浴として機能することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Oct 2020 21:12:40 GMT)
Framing COVID-19: How we conceptualize and discuss the pandemic on
Twitter [0.0] 戦時関連の用語は、疫病や病気に関する議論の枠組みとして一般的に用いられる。
我々は、2020年3月から4月にかけてTwitterに投稿された200万ツイートのコーパスに基づいて、#Covid-19に関する談話の分析を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Oct 2020 10:26:50 GMT)
Extreme-SAX: Extreme Points Based Symbolic Representation for Time
Series Classification [0.0] 本稿では,各セグメントの極点のみを用いて時系列を表現するExtreme-SAX(E-SAX)を提案する。
E-SAXはオリジナルのSAXと全く同じ単純さと効率性を持っているが、オリジナルのSAXよりも時系列分類においてより良い結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Oct 2020 00:17:08 GMT)
Exact dynamics of moments and correlation functions for fermionic
Poisson-type GKSL equations [0.0] 密度行列モーメントとマルコフ多時間順序相関関数の明示的ダイナミクスを求める。
ポアソンジャンプは、フェルミオン生成と作用素において二次的なジェネレータを持つユニタリ作用素であると仮定される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Oct 2020 22:45:54 GMT)
Evaluating Progress on Machine Learning for Longitudinal Electronic
Healthcare Data [0.0] 構造化データの医療機械学習におけるベンチマークをレビューする。
本研究は, 死亡率, 滞在期間, 表現型, 患者補償の4つの臨床予測課題の進捗状況を評価する。
コミュニティの関与が著しいにも関わらず、これらのタスクに関して3年間、意味のある進歩はほとんど行われていないことが分かりました。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Oct 2020 18:06:12 GMT)
Building Large Lexicalized Ontologies from Text: a Use Case in Automatic
Indexing of Biotechnology Patents [0.0] TyDIは知識技術者とドメインエキスパートが協力してコーパス抽出用語の検証、組織化、概念化を行うための設備を提供する。
バイオテクノロジー特許検索のユースケースは、TyDIの可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Oct 2020 08:42:56 GMT)
Bridging the Gaps in Statistical Models of Protein Alignment [0.0] この研究は、一対の整列したタンパク質の進化を定量化する完全な統計モデルを構築する方法を示す。
そのようなモデルの全てのパラメータは、整列したタンパク質配列の任意のベンチマークデータセットから推測することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Oct 2020 08:36:24 GMT)
Attention-Driven Body Pose Encoding for Human Activity Recognition [0.0] 本稿では,人間の行動認識のための新しいアテンションベースボディポーズコーディングを提案する。
濃縮されたデータは、3次元体の関節位置データを補完し、モデル性能を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Oct 2020 17:53:46 GMT)
Attention-Based Clustering: Learning a Kernel from Context [0.0] 本稿では,アテンション・ベース・クラスタリング(ABC)を提案する。
ABCは、入力セット内のコンテキストに適応する潜在表現を学ぶように設計されている。
我々は,Omniglot文字のクラスタリングにおける競合的な結果を示し,クラスタリングにおける注目に基づくアプローチの有効性に関する分析的証拠を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Oct 2020 15:06:06 GMT)
Attention augmented differentiable forest for tabular data [0.0] 分化可能な森林は、完全な分化可能な決定的な木々の集合体である。
本研究では,異なる森林の枠組みにおける樹木の注意ブロック(TAB)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Oct 2020 11:42:33 GMT)
An alternative response to the off-shell quantum fluctuations: A step
forward in resolution of the Casimir puzzle [0.0] リフシッツ理論は自由電子の散逸を無視せずにカシミール力の測定データと一致することを示す。
これらの結果のカシミールパズルの解法への応用は、リフシッツ理論が捨てられた散逸とのみ実験的に一致しているという事実にある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Oct 2020 13:46:56 GMT)
Agents governed by quantum mechanics can use it intersubjectively and
consistently [0.0] 本稿では,状況推論において合理的なエージェントを支援するために,スーパーポジション・ソリプシズムと呼ばれる単純な操作原理を提案する。
この原理がすべての運用関連インスタンスにおいて音質推論につながることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Oct 2020 19:04:59 GMT)
A Variational Auto-Encoder for Reservoir Monitoring [0.0] 二酸化炭素キャプチャー・アンド・ストレージ(CCS)は、人為的CO$の排出を緩和する重要な戦略である。
本稿では,AZMI(Above Zone Monitoring Interval)井の圧力データに基づいて,圧力場を再構築し,記憶層のフラックスを分類する深層学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Oct 2020 10:13:04 GMT)
A Multi-site Study of a Breast Density Deep Learning Model for
Full-field Digital Mammography Images and Synthetic Mammography Images [0.0] 合成2次元マンモグラフィー(SM)画像のための多地点設定において、乳房画像報告・データシステム(BI-RADS)乳房密度深度学習(DL)モデルを開発する。
フルフィールドデジタルマンモグラフィー(FFDM)画像と限られたSMデータを用いてBI-RADS乳房密度を予測するためのDLモデルを訓練した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Oct 2020 20:07:03 GMT)