MagGAN: High-Resolution Face Attribute Editing with Mask-Guided
Generative Adversarial Network [145.5] MagGANは、望ましい属性変更に関連する顔の部分のみを編集することを学ぶ。
各属性変更の影響領域をジェネレータに組み込むために、新しいマスク誘導条件付け戦略を導入する。
高解像度(1024×1024$)の顔編集のために,マルチレベルパッチワイド識別器構造を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Oct 2020 20:56:16 GMT)
Towards Interpretable Reasoning over Paragraph Effects in Situation [126.7] 我々は,原因と効果を理解するためのモデルを必要とする状況において,段落効果を推論する作業に焦点をあてる。
本稿では,ニューラルネットワークモジュールを用いた推論プロセスの各ステップを明示的にモデル化する逐次的手法を提案する。
特に、5つの推論モジュールはエンドツーエンドで設計され、学習され、より解釈可能なモデルにつながる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Oct 2020 04:03:52 GMT)
BERT-of-Theseus: Compressing BERT by Progressive Module Replacing [113.5] 我々のアプローチはまず、元のBERTを複数のモジュールに分割し、そのコンパクトな代替品を構築する。
我々は、元のモジュールの振る舞いを模倣するために、コンパクトなモジュールを訓練するために、元のモジュールを代用モジュールにランダムに置き換える。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Oct 2020 12:18:50 GMT)
Local Graph Clustering with Network Lasso [90.7] 局所グラフクラスタリングのためのネットワークLasso法の統計的および計算的性質について検討する。
nLassoによって提供されるクラスタは、クラスタ境界とシードノードの間のネットワークフローを通じて、エレガントに特徴付けられる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Oct 2020 14:13:40 GMT)
Partially-Aligned Data-to-Text Generation with Distant Supervision [69.2] 我々はPADTG(Partially-Aligned Data-to-Text Generation)と呼ばれる新しい生成タスクを提案する。
自動的にアノテートされたデータをトレーニングに利用し、アプリケーションドメインを大幅に拡張するため、より実用的です。
我々のフレームワークは、全てのベースラインモデルより優れており、部分整合データの利用の可能性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Oct 2020 03:18:52 GMT)
Generating similes effortlessly like a Pro: A Style Transfer Approach
for Simile Generation [65.2] 擬似言語のような表現言語は、読者に新たな洞察とインスピレーションを与えるために、平易な表現を越えている。
シミリを生成するには、2つの概念の間のプロパティの効果的なマッピングを適切に理解する必要がある。
機械が生成した物語の最良のモデルから、リテラル文をシミュラに置き換えることで、挑発性が向上し、人間の審査員の受け入れが向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Oct 2020 05:47:43 GMT)
Semantic Role Labeling Guided Multi-turn Dialogue ReWriter [63.1] 意味的役割ラベル付け(SRL)を用いて、誰が誰に何をしたかのコアセマンティック情報を強調することを提案する。
実験の結果、この情報は従来の最先端システムよりも優れていたRoBERTaベースのモデルを大幅に改善することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Oct 2020 19:50:04 GMT)
Multilevel Text Alignment with Cross-Document Attention [59.8] 既存のアライメントメソッドは、1つの事前定義されたレベルで動作します。
本稿では,文書を文書間注目要素で表現するための階層的アテンションエンコーダを予め確立した新しい学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Oct 2020 02:52:28 GMT)
Fact or Fiction: Verifying Scientific Claims [53.3] 本稿では,研究文献から,REFUTESやREFUTESが与えられた科学的主張であることを示す証拠を含む抄録を抽出する新たな課題である,科学的クレーム検証を紹介する。
SciFactは、1.4Kの専門家による科学的主張と、ラベルや合理性に注釈を付けたエビデンスを含む抽象概念を組み合わせたデータセットである。
このシステムは,CORD-19コーパスの証拠を同定することにより,新型コロナウイルス関連クレームを検証可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Oct 2020 04:31:06 GMT)
Mining Knowledge for Natural Language Inference from Wikipedia
Categories [53.3] NLIおよびLEタスクのモデル性能を改善するためのリソースであるWikiNLIを紹介する。
ウィキペディアには、自然に注釈付けされたカテゴリー階層から作られた428,899の句が含まれている。
我々は、BERTやRoBERTaのような強力なベースラインをWikiNLIで事前訓練し、下流タスクでモデルを転送することで改善できることを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Oct 2020 00:45:01 GMT)
Code to Comment "Translation": Data, Metrics, Baselining & Evaluation [49.4] 本稿では,この課題に対する最近のコード・コンパートメント・データセットについて分析する。
それらをWMT19と比較する。WMT19は、アート自然言語翻訳者の状態のトレーニングに頻繁に使用される標準データセットである。
ソースコードデータとWMT19自然言語データの間には,いくつかの興味深い違いがある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Oct 2020 18:57:26 GMT)
SALD: Sign Agnostic Learning with Derivatives [42.4] 本稿では,生データから直接形状の暗黙的ニューラル表現を学習するSALDを紹介する。
2つの挑戦的データセット上での形状空間学習におけるSALDの有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Oct 2020 17:24:48 GMT)
Cubic Spline Smoothing Compensation for Irregularly Sampled Sequences [42.3] リカレントニューラルネットワークとニューラル常微分ネットワーク(ODE-RNN)の結合は、不規則に観測されたシーケンスをモデル化するのに有効である。
ODEは観測間隔間でスムーズな隠れ状態を生成するが、RNNは新しい観測が到着すると隠れ状態ジャンプをトリガーする。
本稿では,ODE-RNNの出力と隠れ状態のいずれにおいてもスタンドアロンモジュールであり,エンドツーエンドでトレーニング可能な立方体スプライン平滑化補償法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Oct 2020 16:15:22 GMT)
Neural Dialogue State Tracking with Temporally Expressive Networks [40.8] 対話状態追跡(DST)は、音声対話システムにおいて重要な部分である。
既存のDSTモデルは、対話中の時間的特徴依存を無視したり、対話における時間的状態依存を明示的にモデル化しなかったりする。
DSTにおける2種類の時間依存を共同でモデル化するためのテンポラリ表現型ネットワーク(TEN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Oct 2020 07:36:07 GMT)
Differentially Private Representation for NLP: Formal Guarantee and An
Empirical Study on Privacy and Fairness [38.9] 深層モデルで学習した隠れ表現が、入力のプライベート情報を符号化できることが示されている。
テキストから抽出した表現のプライバシを保護するために,DPNR(differially Private Neural Representation)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Oct 2020 05:58:32 GMT)
Towards Understanding Label Smoothing [36.5] ラベルスムーズな正規化(LSR)は、トレーニングアルゴリズムによるディープニューラルネットワークにおいて大きな成功を収めている。
適切なLSRが分散を減少させることで収束を加速することを示す。
本稿では,TSLA(Two-Stage LAbel smoothing algorithm)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Oct 2020 03:05:47 GMT)
WeMix: How to Better Utilize Data Augmentation [36.1] 我々はデータ拡張の長所と短所を明らかにする包括的分析を開発する。
データ拡張の主な制限は、データバイアスから生じます。
AugDrop" と "MixLoss" という2つの新しいアルゴリズムを開発し、データ拡張におけるデータのバイアスを補正する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Oct 2020 03:12:18 GMT)
Computational Separation Between Convolutional and Fully-Connected
Networks [35.4] 我々は、畳み込みネットワークがデータの局所性をどのように活用し、完全に接続されたネットワークに対して計算上の優位性を実現するかを示す。
具体的には,勾配差を学習した畳み込みネットワークを用いて,効率よく解ける問題群を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Oct 2020 14:24:59 GMT)
Async-RED: A Provably Convergent Asynchronous Block Parallel Stochastic
Method using Deep Denoising Priors [31.8] Denoising (RED) による正規化は、画像の先行として高度な denoiser を統合することで、逆問題を解決するための最近開発されたフレームワークである。
本稿では,非同期並列処理を実現する非同期RED(ASYNC-RED)アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Oct 2020 23:55:36 GMT)
Client Selection in Federated Learning: Convergence Analysis and
Power-of-Choice Selection Strategies [29.1] フェデレートラーニングにより、多数のリソース制限されたクライアントノードが、データ共有なしで協調的にモデルをトレーニングできる。
局所的損失の高いクライアントに対するクライアント選択の偏りは、より高速なエラー収束を実現することを示す。
通信および計算効率の高いクライアント選択フレームワークであるPower-of-Choiceを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Oct 2020 01:04:17 GMT)
Beyond Tabula-Rasa: a Modular Reinforcement Learning Approach for
Physically Embedded 3D Sokoban [28.4] 深層強化学習(Deep reinforcement Learning, RL)は、視覚的、抽象的、または物理的推論の観点から、要求されるタスクに取り組む。
我々は、Mujobanのような統合タスクが、センスプラン実行階層で一緒にモジュールによって解決できるかどうかを考察する。
モジュラRLアプローチはムジョバンの最先端のモノリシックRLエージェントよりも劇的に優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Oct 2020 07:48:06 GMT)
Interpreting Robust Optimization via Adversarial Influence Functions [24.9] 本稿では、ロバストな最適化によって生成されるソリューションを調査するためのツールとして、AIF(Adversarial Influence Function)を紹介する。
AIFの使用法を説明するために、モデル感度(自然データにおける予測損失の変化を捉えるために定義された量)について検討する。
AIFを用いて、モデルの複雑さとランダムな平滑化が、特定のモデルに対するモデルの感度にどのように影響するかを分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Oct 2020 01:19:10 GMT)
UCP: Uniform Channel Pruning for Deep Convolutional Neural Networks
Compression and Acceleration [24.4] 深部CNNを創出するための一様チャネルプルーニング(UCP)手法を提案する。
それらに関連する畳み込みカーネルを含む重要でないチャネルは直接プルーニングされる。
CIFAR-10, CIFAR-100, ILSVRC-2012 を用いて画像分類を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Oct 2020 01:51:06 GMT)
Random Coordinate Langevin Monte Carlo [20.4] ランゲヴィン・モンテカルロ(Langevin Monte Carlo、LMC)は、マルコフ連鎖モンテカルロサンプリング法である。
ランダムコーディネート LMC という新しいサンプリング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Oct 2020 18:18:11 GMT)
CorrAttack: Black-box Adversarial Attack with Structured Search [20.3] そこで本研究では,攻撃者が対象モデルの損失を問合せする,スコアベース対逆攻撃の新しい手法を提案する。
本手法では,損失関数の勾配関係を捉える構造を持つパラメータ化探索空間を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Oct 2020 01:44:16 GMT)
Unsupervised Monocular Depth Estimation for Night-time Images using
Adversarial Domain Feature Adaptation [17.1] 我々は、制約のないRGB単眼の夜間画像から画素ごとの深度マップを推定する問題を考察する。
夜間画像でテストした場合、最先端の昼時間深度推定法は不幸にも失敗する。
そこで本稿では,昼夜画像で訓練されたネットワークを夜間画像に適応させるドメイン適応問題として取り上げ,この問題を解決することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Oct 2020 17:55:16 GMT)
Deep matrix factorizations [16.3] 深度行列分解 (deep matrix factorization, ディープMF) は, いくつかの特徴層を抽出するために導入された。
本稿では,総合的な文献レビューを通じて,深部MFの主なモデル,アルゴリズム,応用について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Oct 2020 07:31:30 GMT)
Inference with Aggregate Data: An Optimal Transport Approach [16.3] 多数の個人が生成した集合データを用いた確率的グラフィカルモデルに対する推論(フィルタリング)問題を考察する。
本稿では,木構造グラフの計算複雑性とグローバルコンバージェンス保証を両立する,効率的な信念伝播アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Oct 2020 00:35:30 GMT)
Privacy-preserving Transfer Learning via Secure Maximum Mean Discrepancy [15.1] 本稿では,同型暗号に基づくSMMD(Maximum Mean Discrepancy)のセキュアバージョンを提案する。
提案したSMMDは、ソースとターゲットデータ分布を整列させる際に、転送学習における潜在的な情報漏洩を回避することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Oct 2020 03:22:15 GMT)
A Geometry-Inspired Attack for Generating Natural Language Adversarial
Examples [13.4] 本稿では,自然言語の逆例を生成するための幾何学的攻撃を提案する。
私たちの攻撃は、いくつかの単語を置き換えながら、高い成功率で自然言語モデルを騙します。
さらなる実験により、敵の訓練は攻撃に対するモデルロバスト性を改善することが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Oct 2020 12:58:47 GMT)
An adaptive Hessian approximated stochastic gradient MCMC method [12.9] 後方からのサンプリング中に局所的幾何情報を組み込む適応型ヘッセン近似勾配MCMC法を提案する。
我々は,ネットワークの空間性を高めるために,等級に基づく重み付け法を採用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Oct 2020 16:22:15 GMT)
Adversarial and Natural Perturbations for General Robustness [11.5] 我々は, ニューラルネットワークの自然摂動に対する頑健さを, 強靭化前後に評価した。
対人トレーニングは, 対人摂動に対するネットワークの性能を向上させるが, クリーンサンプル以外の自然摂動サンプルの性能は低下することを示した。
対照的に、弾性変形、閉塞、波動などの自然摂動は、自然摂動に対する性能を向上するだけでなく、対向摂動の性能を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Oct 2020 17:53:18 GMT)
Personality Trait Detection Using Bagged SVM over BERT Word Embedding
Ensembles [10.4] 本稿では,テキストからの人格自動検出のための新しい深層学習手法を提案する。
我々は、自然言語理解における最先端技術、すなわちBERT言語モデルを活用して、文脈化された単語埋め込みを抽出する。
我々のモデルは、従来の最先端技術よりも1.04%優れており、同時に、トレーニングの計算効率も大幅に向上している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Oct 2020 09:25:51 GMT)
Exploring Contextualized Neural Language Models for Temporal Dependency
Parsing [10.2] BERTは時間依存性解析を大幅に改善することを示す。
また、深く文脈化されたニューラルLMがなぜ役に立ち、どこで不足するかを詳細に分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Oct 2020 00:25:39 GMT)
On the Principle of Least Symmetry Breaking in Shallow ReLU Models [9.7] 対象の重みに対する対称性の中期的損失は、より広範囲な設定に適用可能であることを示す。
これを受けて、我々はこの仮説を非等方性非積分布、滑らかな活性化関数、いくつかの層を持つネットワークの異なるクラスに相関させる一連の実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Oct 2020 16:53:26 GMT)
Practical Precoding via Asynchronous Stochastic Successive Convex
Approximation [8.8] 凸非平滑正規化器を用いた滑らかな非研究損失関数の最適化について検討する。
本研究では、SCAアルゴリズムを詳しく検討し、無線ネットワークにおけるリソース割り当てのための非同期版を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Oct 2020 13:53:30 GMT)
Extrapolatable Relational Reasoning With Comparators in Low-Dimensional
Manifolds [7.8] 本稿では,現在のニューラルネットワークアーキテクチャと容易に融合可能な,神経科学にインスパイアされた誘導バイアスモジュールを提案する。
この誘導バイアスを持つニューラルネットは、様々な関係推論タスクにおいて、O.o.d一般化性能を著しく向上させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Oct 2020 16:00:19 GMT)
Ramifications of Approximate Posterior Inference for Bayesian Deep
Learning in Adversarial and Out-of-Distribution Settings [7.5] ベイジアン深層学習モデルが従来のニューラルネットワークよりわずかに優れていることを示す。
予備的な調査は、初期化、アーキテクチャ、アクティベーション関数の選択によるバイアスの潜在的固有の役割を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Oct 2020 14:46:06 GMT)
A simulation environment for drone cinematography [7.3] 環境画像の取得方法,3次元再構成(フォトグラム),前景資産の創出について述べる。
このツールは、フォアグラウンドアセットやイベントダイナミクスに関連するプログラム可能なシナリオとともに、フリーフライとパラメータ可能な標準ショットタイプの両方をサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Oct 2020 09:57:56 GMT)
Hit ratio: An Evaluation Metric for Hashtag Recommendation [6.7] 我々はハッシュタグ推薦のためのヒット比と呼ばれる新しい指標を提案する。
ハッシュタグレコメンデーションの分野での研究の多くは、ヒット率、精度、リコール、F1スコアといった古典的な指標を使用してきた。
ヒット率と古典的評価指標を比較すると,その限界が明らかになる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Oct 2020 02:07:41 GMT)
Predicting traffic overflows on private peering [5.7] 本研究では,2～6時間の短期的地平線上でのオーバーフロー事象を予測するための,深層学習モデルのアンサンブルに基づく手法を提案する。
本手法は,欧州の大手インターネットサービスプロバイダから2.5年間の交通量測定データを用いて評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Oct 2020 16:14:55 GMT)
Neither Private Nor Fair: Impact of Data Imbalance on Utility and
Fairness in Differential Privacy [5.4] 本研究では,データの不均衡レベルの違いが,モデルによる決定の正確性と公平性に与える影響について検討する。
私たちは、小さな不均衡やプライバシー保証の緩やかささえも、異なる影響を引き起こすことを実証しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Oct 2020 11:55:05 GMT)
Decoy Selection for Protein Structure Prediction Via Extreme Gradient
Boosting and Ranking [5.0] 数百万の非ネイティブデコイから1つ以上の生物活性/ネイティブデコイを同定することは、計算構造生物学における大きな課題の1つである。
テンプレートフリーなデコイ生成により探索される構造空間に付随するエネルギー景観を利用する新しいデコイ選択法であるML-Selectを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Oct 2020 23:09:06 GMT)
Joint Inference of Structure and Diffusion in Partially Observed Social
Networks [3.7] 本稿では,部分的に観測されたデータからモデルを学習することにより,拡散ネットワークとネットワーク構造の両方から観測されていないデータを推測する。
我々はネットワーク構造と省略拡散活動の隠れリンクを共同で発見する確率的生成モデル「DiffStru」を開発した。
未知のデータを推測することに加えて、学習された潜伏要因は、コミュニティ検出などのネットワーク分類問題にも役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Oct 2020 17:48:57 GMT)
A Convex Parameterization of Robust Recurrent Neural Networks [3.3] リカレントニューラルネットワーク(Recurrent Neural Network, RNN)は、シーケンシャル・ツー・シーケンス・マップをモデル化するのによく用いられる非線形力学系のクラスである。
安定性とロバスト性を保証するRNNの凸集合を定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Oct 2020 08:48:04 GMT)
Gaussian Vector: An Efficient Solution for Facial Landmark Detection [3.1] 本稿では,空間情報を保存し,出力サイズを小さくし,後処理を簡素化する新しい手法であるガウスベクトルを提案する。
提案手法を300W, COFW, WFLW, JDランドマークで評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Oct 2020 10:15:41 GMT)
Adversarially Learned Anomaly Detection on CMS Open Data: re-discovering
the top quark [2.8] 本研究では,大型ハドロン衝突における陽子-陽子衝突における新しい物理過程を検出する問題に対して,逆学習型異常検出(ALAD)アルゴリズムを適用した。
データ駆動型異常検出とキャラクタリゼーションが実生活でどのように機能するかを示し、LHCにおけるt-tbar実験シグネチャの主な特徴を特定して、トップクォークを再発見する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Oct 2020 16:06:46 GMT)
Using Machine Learning to Augment Coarse-Grid Computational Fluid
Dynamics Simulations [2.8] 本研究では,高レイノルズ数での乱流の粗いグリッドシミュレーションにより発生する数値誤差を補正する機械学習(ML)手法を提案する。
提案手法は,高分解能な解軌道を得ることができるML-PDEハイブリッド解法である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Oct 2020 19:22:53 GMT)
Appliance identification using a histogram post-processing of 2D local
binary patterns for smart grid applications [2.4] 本稿では,電力信号から2次元空間への変換後の電力信号の抽出手法を提案する。
従来のLBPの識別能力の向上に依存する改良された局所二分法(LBP)を提案する。
2つの異なるデータセットに対して総合的な性能評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Oct 2020 19:23:30 GMT)
Explainability Case Studies [2.3] 説明可能性(Explainability)は、AIシステムの設計における重要な倫理概念の1つである。
本稿では, 製品設計者, 開発者, 学生, 教育者に対して, 自社製品に対する総合的な説明可能性戦略を開発するための教育ツールとして機能する, 仮説的AI対応製品に関する一連のケーススタディを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Oct 2020 03:46:48 GMT)
Episodic Memory for Learning Subjective-Timescale Models [1.9] モデルに基づく学習では、エージェントのモデルは、環境の連続状態間の遷移に対して一般的に定義される。
対照的に、生物学的生物の知的行動は、文脈によって異なる時間スケールを計画する能力によって特徴づけられる。
エージェントの主観的時間尺度を定義するエピソード記憶のシーケンスに基づいて、遷移力学モデルを学ぶための新しいアプローチを考案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Oct 2020 21:55:40 GMT)
Actionet: An Interactive End-To-End Platform For Task-Based Data
Collection And Augmentation In 3D Environment [1.9] 本稿では,3次元環境におけるタスクベースデータセットの収集と拡張のためのインタラクティブなエンドツーエンドプラットフォームであるActioNetを紹介する。
3000以上の階層的なタスク構造とビデオからなる大規模総合的なタスクベースデータセットを収集した。
階層的なタスク構造を使って、ビデオはさらに50の異なるシーンに拡張され、150,000以上のビデオが提供される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Oct 2020 13:37:01 GMT)
A Deep Genetic Programming based Methodology for Art Media
Classification Robust to Adversarial Perturbations [1.6] 美術メディア分類問題(Art Media Classification problem)は,高価値美術品の特徴の複雑な抽出と分析によって注目されている研究分野である。
その信頼性に関する主な懸念は、入力画像(敵攻撃)に意図的に小さな摂動がある場合、その予測を完全に変更できるためである。
この研究は、深層学習と競合する深層遺伝プログラミング(Brain Programming)と呼ばれる方法を提示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Oct 2020 00:36:34 GMT)
Online Neural Networks for Change-Point Detection [0.6] ニューラルネットワークに基づく2つのオンライン変更点検出手法を提案する。
様々な合成および実世界のデータセット上で最もよく知られたアルゴリズムと比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Oct 2020 16:55:59 GMT)
Disturbances in Influence of a Shepherding Agent is More Impactful than
Sensorial Noise During Swarm Guidance [0.3] 羊飼いに対する騒音の影響はよく研究されている問題ではない。
羊の生息地に関する羊飼いの知覚情報のノイズを評価する。
第2に、羊飼いが羊の運動中に発生する障害力によって羊に影響を及ぼす能力の騒音を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Oct 2020 05:33:03 GMT)
The energy distance for ensemble and scenario reduction [0.0] 本稿では,エネルギー距離に基づくアンサンブルとシナリオ削減のための新しい手法を提案する。
我々はBernoulliランダムウォークと2つの実データに基づく電力需要プロファイルと日頭電気価格の例を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Oct 2020 18:46:10 GMT)
Symmetry breaking patterns, tricriticalities and quadruple points in
quantum Rabi model with bias and nonlinear interaction [0.0] 基底状態における線形結合とバイアスの相互作用と非線形相互作用について検討する。
完全な量子力学的効果は、新しい遷移、三重臨界、四重点をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Oct 2020 16:08:56 GMT)
RED: Deep Recurrent Neural Networks for Sleep EEG Event Detection [0.0] 我々は、リカレントイベント検出器(RED)と呼ばれる睡眠脳波イベント検出のための深層学習手法を提案する。
REDは2つの入力表現のうちの1つを使用している:a) 時間領域のEEG信号、またはb) 連続ウェーブレット変換(CWT)で得られる信号の複素スペクトル。
MASSデータセットで評価すると、我々の検出器は、それぞれ80.9%と82.6%の平均F1スコアで睡眠スピンドルとK-プレプレックス検出の両方において、技術の現状より優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Oct 2020 18:42:32 GMT)
Qutrit and Ququint Magic States [0.0] クリフォード作用素の非安定化子固有状態は、マジック状態蒸留ルーチンの終点の自然な候補である。
我々は、全ての非同値な非安定化器 Clifford eigenstates の立方体と立方体に対する明示的な等式を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Oct 2020 11:52:23 GMT)
Placement of UAV-Mounted Mobile Base Station through User Load-Feature
K-means Clustering [0.0] 携帯電話ネットワークにおける一時的高トラフィック要求をカバーする無人航空機の最近の進歩
最適なクラスタを見つけるために,K平均クラスタリングに適用する新機能を提案する。
シミュレーションの結果,UAVは高トラフィック利用者に近づき,高い性能を実現することができた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Oct 2020 00:24:56 GMT)
On the open Dicke-type model generated by an infinite-component vector
spin [0.0] オープン量子モデルは、OISD(Open Infinite-component Spin Dicke)モデルと呼ばれる。
明示的な可逆超作用素は、OISD Liouvillian を2つの独立した Liouvillian の和に変換する。
OISDモデルの時間進化は、いかなる(小さな)散逸の存在下で完全に散逸する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Oct 2020 01:37:34 GMT)
On the Information Plane of Autoencoders [0.0] Information Plane (IP) はディープラーニングネットワークに隠された層を解析するために提案された。
本研究では,自動エンコーダのIPに関する理論的収束を導出する。
自動エンコーダの理論的IPは、ニューラルネットワークのMIを推定する新しい手法を検証するベンチマークとして使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Oct 2020 18:43:57 GMT)
On the Alberti-Uhlmann Condition for Unital Channels [0.0] 2組の密度行列間の完全正のトレース保存(CPTP)マップの存在の問題に対処する。
我々は、最終的に3つの単純不等式に沸騰する2組のキュービット状態の間のユニタリチャネルの存在に必要な十分条件を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Oct 2020 15:20:33 GMT)
Modulated longitudinal gates on encoded spin-qubits via curvature
couplings to a superconducting cavity [0.0] エンコードされたスピン量子ビットの超伝導空洞へのエネルギー曲率結合に基づくエンタングリング演算を提案する。
2ビットのエンタングゲートに対して、時間変調長手$sigma_z$-upuplingを用いて、取得した幾何位相を探索する。
提案手法は、2つのスピン量子ビットまたはスピン量子ビットのクラスタの遠隔スピン対スピンの絡み合いに適していると考えられる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Oct 2020 00:04:56 GMT)
India nudges to contain COVID-19 pandemic: a reactive public policy
analysis using machine-learning based topic modelling [0.0] インドは新型コロナウイルスの感染拡大を受け、2020年3月25日に13億人を封鎖した。
本研究では、政府が新型コロナウイルス対策の政策を政策セクター全体でどのように形成したかを検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Oct 2020 08:09:16 GMT)
Estimation of causal effects of multiple treatments in healthcare
database studies with rare outcomes [0.0] 複数の治療と稀な結果を伴う因果推論は、文献に散発的に扱われる主題である。
本稿では、医療データベース研究の構造を表す3つのシミュレーションセットを設計し、そのような設定に対する因果解析戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Oct 2020 03:25:54 GMT)
End-to-End Training of CNN Ensembles for Person Re-Identification [0.0] 本稿では,識別モデルにおける過剰適合問題に対処するため,個人再識別のためのエンドツーエンドアンサンブル手法を提案する。
提案するアンサンブル学習フレームワークは,1つのDenseNetで多種多様な,正確なベースラーニングを行う。
いくつかのベンチマークデータセットを用いた実験により,本手法が最先端の結果を得ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Oct 2020 12:40:13 GMT)
Deep Convolutional Neural Networks Model-based Brain Tumor Detection in
Brain MRI Images [0.0] 我々の研究は、MR画像から脳腫瘍を診断するためのディープ畳み込みニューラルネットワーク(DCNN)を実装することである。
本モデルでは, 腫瘍でMR像を抽出し, 全体的な精度は96%であった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Oct 2020 07:42:17 GMT)
Deep Convolutional Neural Network Based Facial Expression Recognition in
the Wild [0.0] 我々は、提案した深部畳み込みニューラルネットワーク(CNN)モデルを用いて、与えられたデータセット上で自動表情認識(AFER)を行う。
提案モデルの精度は50.77%,F1スコアは29.16%である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Oct 2020 08:17:00 GMT)
Bayesian Optimization with Output-Weighted Optimal Sampling [0.0] 我々は、探索アルゴリズムを最小化すべき目的関数が異常に小さい値を仮定する入力空間の領域へ誘導する可能性比の利用を提唱する。
この研究で導入された "likelihood-weighted" 取得関数は、多くのアプリケーションにおいて、その非重みのないものよりも優れていることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Oct 2020 21:58:21 GMT)
Attractor Selection in Nonlinear Energy Harvesting Using Deep
Reinforcement Learning [0.0] 本稿では, 変換-回転磁気伝送に基づく非線形エネルギー回収装置を提案し, 電力出力の異なる共存誘電体を示す。
さらに, 拘束力を有するアトラクタ間のアトラクタ切替を実現するために, 深部強化学習を用いた制御手法を提案した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Oct 2020 02:00:15 GMT)
Assessing Automated Machine Learning service to detect COVID-19 from
X-Ray and CT images: A Real-time Smartphone Application case study [0.0] SARS COV-2の最近の流行は、非介入的で持続可能なAIソリューションを研究するユニークな機会を与えてくれた。
この研究は、COVID-19のようなパンデミックな状況に対して、MLベースの診断決定支援システムに反応するのに適したものだ。
この研究の主な目的の1つは、AIを利用したスマートフォンによるリアルタイムアプリケーションの性能を開発・評価することであった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Oct 2020 23:18:05 GMT)
Aspect-Based Sentiment Analysis in Education Domain [0.0] 我々は、ABSAにおける既存の研究の総合的なレビューを行い、教育分野に焦点をあてる。
ABSAは、広範囲のドメインで有用であることが分かってきた。
コース、教授、教育方法論について、学生がどんなことを好み、最も気に入らないかを理解し、発見できることは、各機関にとって非常に重要である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Oct 2020 21:51:47 GMT)