Convolutional Tensor-Train LSTM for Spatio-temporal Learning [116.2] 本稿では,ビデオシーケンスの長期相関を効率的に学習できる高次LSTMモデルを提案する。
これは、時間をかけて畳み込み特徴を組み合わせることによって予測を行う、新しいテンソルトレインモジュールによって達成される。
この結果は,幅広いアプリケーションやデータセットにおいて,最先端のパフォーマンス向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Oct 2020 23:14:31 GMT)
Visual Compositional Learning for Human-Object Interaction Detection [111.1] 人間-物体相互作用(Human-Object Interaction,HOI)は、画像中の人間と物体の関係を局所化し、推測することを目的としている。
オブジェクトと動詞の型の組み合わせの膨大な数が、長い尾の分布を形成するため、これは難しい。
私たちは、この問題に効果的に対処するための、シンプルで効率的なフレームワークである、深いビジュアルコンポジション学習フレームワークを考案しました。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Oct 2020 12:47:58 GMT)
Improving Target-side Lexical Transfer in Multilingual Neural Machine
Translation [104.1] マルチリンガルデータは、LRLからターゲット言語に翻訳するNMTモデルにとって、LRLに翻訳するモデルよりも有益であることが判明した。
実験の結果,DecSDEは最大1.8BLEUの英語から4つの言語への翻訳において一貫した向上をもたらすことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Oct 2020 19:42:40 GMT)
Diverse, Controllable, and Keyphrase-Aware: A Corpus and Method for News
Multi-Headline Generation [99.0] ユーザ関心のキーワードで複数の見出しを生成することを提案する。
提案手法は,品質と多様性の観点から,最先端の成果を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Oct 2020 03:02:07 GMT)
Tell Me How to Ask Again: Question Data Augmentation with Controllable
Rewriting in Continuous Space [94.8] 機械読解(MRC)、質問生成、質問答え自然言語推論タスクのための制御可能な書き換えベースの質問データ拡張(CRQDA)。
質問データ拡張タスクを制約付き質問書き換え問題として扱い、コンテキスト関連、高品質、多様な質問データサンプルを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Oct 2020 03:13:46 GMT)
Dialogue Generation on Infrequent Sentence Functions via Structured
Meta-Learning [94.4] 文文は文の発声におけるコミュニケーション目的を示す重要な言語的特徴である。
文関数を会話に組み込むと、生成した応答の品質が改善される。
しかし, 異なる種類の細粒度文関数に対する発話数は極めて不均衡である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Oct 2020 07:13:36 GMT)
Learning Complete 3D Morphable Face Models from Images and Videos [88.3] 本稿では,画像やビデオから顔形状,アルベド,表現の完全な3次元モデルを学ぶための最初のアプローチを提案する。
既存の手法よりも,学習モデルの方がより一般化し,高品質な画像ベース再構築につながることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Oct 2020 20:51:23 GMT)
Uncertainty Estimation and Sample Selection for Crowd Counting [87.3] 予測された密度マップに関連する不確実性値とともに,群衆密度マップを予測できる画像に基づく群集カウント手法を提案する。
既存のクラウドカウント手法に比べて,提案手法の重要な利点は,予測の不確かさを定量化できることである。
サンプル選択戦略は、ソースドメイン上でトレーニングされたカウントネットワークをターゲットドメインに適応させるために必要なラベル付きデータの量を劇的に削減することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Oct 2020 18:41:49 GMT)
Knowledge-Enhanced Personalized Review Generation with Capsule Graph
Neural Network [81.8] カプセルグラフニューラルネットワークを用いた知識強調型PRGモデル(Caps-GNN)を提案する。
我々の生成プロセスは、アスペクトシーケンス生成と文生成という2つの大きなステップを含む。
組み込まれた知識グラフは、アスペクトレベルとワードレベルの両方でユーザの好みを高めることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Oct 2020 03:54:40 GMT)
The FaceChannelS: Strike of the Sequences for the AffWild 2 Challenge [80.1] AffWild2データセットの表情から、私たちの小さなモデルがどのように感情情報を予測できるかを示す。
本稿では、FaceChannelニューラルネットワークの異なるバージョンをベンチマークするもう1つの章を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Oct 2020 12:00:48 GMT)
Generating Dialogue Responses from a Semantic Latent Space [75.2] 語彙のエンドツーエンド分類に代わる方法を提案する。
潜在空間上の回帰タスクとして,プロンプトと応答のペア関係を学習する。
人間の評価は、連続した空間でタスクを学習すると、関連性と情報性の両方を持つ応答が生成されることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Oct 2020 19:06:16 GMT)
Exploring Fine-tuning Techniques for Pre-trained Cross-lingual Models
via Continual Learning [74.3] 訓練済みの言語モデルから下流の言語間タスクへの微調整は、有望な結果を示している。
ダウンストリームタスクに微調整する場合、継続学習を活用して、事前学習したモデルの言語間能力を維持する。
提案手法は、ゼロショット言語間タグ付けや名前付きエンティティ認識タスクにおいて、他の微調整ベースラインよりも優れた性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Oct 2020 08:43:24 GMT)
Multi-View Sequence-to-Sequence Models with Conversational Structure for
Abstractive Dialogue Summarization [72.5] テキスト要約は、NLPにおいて最も困難で興味深い問題の1つである。
本研究では、まず、異なる視点から構造化されていない日々のチャットの会話構造を抽出し、会話を表現するマルチビューシーケンス・ツー・シーケンスモデルを提案する。
大規模対話要約コーパスの実験により,本手法は,自動評価と人的判断の両面から,従来の最先端モデルよりも有意に優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Oct 2020 20:12:44 GMT)
Towards Cross-modality Medical Image Segmentation with Online Mutual
Knowledge Distillation [71.9] 本稿では,あるモダリティから学習した事前知識を活用し,別のモダリティにおけるセグメンテーション性能を向上させることを目的とする。
モーダル共有知識を徹底的に活用する新しい相互知識蒸留法を提案する。
MMWHS 2017, MMWHS 2017 を用いた多クラス心筋セグメンテーション実験の結果, CT セグメンテーションに大きな改善が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Oct 2020 10:25:13 GMT)
RODE: Learning Roles to Decompose Multi-Agent Tasks [69.6] ロールベースの学習は、ロールを使って複雑なタスクを分解することで、スケーラブルなマルチエージェント学習を実現するという約束を持っている。
本稿では,まず,環境および他のエージェントに対する影響に応じて協調行動空間をクラスタリングすることで,制約された役割行動空間に分解することを提案する。
これらの進歩により、我々の手法は、挑戦的なStarCraft IIマイクロマネジメントベンチマークを構成する14シナリオのうち10シナリオにおいて、現在の最先端のMARLアルゴリズムよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Oct 2020 09:20:59 GMT)
SSMBA: Self-Supervised Manifold Based Data Augmentation for Improving
Out-of-Domain Robustness [66.4] 自然言語では、基礎となるデータ多様体に留まる新しい例を生成することは困難である。
本稿では,合成学習例を生成するためのデータ拡張手法であるSSMBAを紹介する。
3つのタスクと9つのデータセットにわたるベンチマークの実験では、SSMBAは既存のデータ拡張メソッドを一貫して上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Oct 2020 22:47:00 GMT)
A Survey of Unsupervised Dependency Parsing [62.2] 教師なしの依存関係解析は、正しいパースツリーのアノテーションを持たない文から依存関係を学ぶことを目的としている。
その困難さにもかかわらず、教師なしの構文解析は、ほとんど無制限に注釈のないテキストデータを利用することができるため、興味深い研究方向である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Oct 2020 10:51:22 GMT)
Inquisitive Question Generation for High Level Text Comprehension [60.2] InQUISITIVEは、文書を読みながら19K質問を抽出するデータセットである。
我々は,読者が情報を求めるための実践的な戦略に携わることを示す。
我々は, GPT-2に基づく質問生成モデルを評価し, 妥当な質問を生成することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Oct 2020 19:03:39 GMT)
Local Additivity Based Data Augmentation for Semi-supervised NER [59.9] 名前付きエンティティ認識(NER)は、深層言語理解の第1段階の1つである。
現在のNERモデルは、人間の注釈付きデータに大きく依存している。
半教師付きNERのための局所付加性に基づくデータ拡張法(LADA)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Oct 2020 20:46:26 GMT)
A Polynomial Time Algorithm for Learning Halfspaces with Tsybakov Noise [55.5] 本研究では,Tsybakovノイズの存在下でのPAC学習の相同性半空間の問題について検討する。
我々のアルゴリズムは、任意の精度$epsilon$で真のハーフスペースを学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Oct 2020 22:19:06 GMT)
Unification of HDP and LDA Models for Optimal Topic Clustering of
Subject Specific Question Banks [55.4] オンラインコースの人気が高まると、学者向けのコース関連クエリの数が増加することになる。
個々の質問に答えるのに費やす時間を短縮するために、それらをクラスタリングするのは理想的な選択です。
階層ディリクレプロセスを用いて、LDAモデルの実行に対して最適なトピック番号を入力します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Oct 2020 18:21:20 GMT)
A New Mask R-CNN Based Method for Improved Landslide Detection [54.8] 本稿では,Mask R-CNN機能を利用した地すべり検出手法を提案する。
地すべり及び非地すべり画像を含む160個の要素からなるデータセットを作成する。
提案アルゴリズムは丘陵地帯の土地利用計画立案者や政策立案者にとって潜在的に有用である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Oct 2020 07:46:37 GMT)
On Effective Parallelization of Monte Carlo Tree Search [51.2] モンテカルロ木探索(MCTS)は、探索木を構築するためにかなりの数のロールアウトを必要とするため、計算コストがかかる。
効果的な並列MCTSアルゴリズムを設計する方法は、体系的に研究されておらず、まだよく分かっていない。
我々は,より効率的な並列MCTSアルゴリズムの設計に,提案する必要条件をどのように適用できるかを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Oct 2020 21:13:55 GMT)
An Empirical Study on Large-Scale Multi-Label Text Classification
Including Few and Zero-Shot Labels [49.0] 大規模なMulti-label Text Classification (LMTC) は、幅広い自然言語処理 (NLP) アプリケーションを持つ。
Label-Wise Attention Networks (LWANs) を用いた最新のLMTCモデル
確率的ラベル木(PLT)に基づく階層的手法がLWANより優れていることを示す。
BERTとLWANを組み合わせた最先端手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Oct 2020 18:55:47 GMT)
STORIUM: A Dataset and Evaluation Platform for Machine-in-the-Loop Story
Generation [48.6] 我々は、オンラインのコラボレーティブなストーリーテリングコミュニティであるSTORiumから構築されたデータセットと評価プラットフォームを紹介した。
データセットには6Kの長編記事と、各物語に散在する詳細な自然言語アノテーションが含まれています。
我々は、STORiumにそれらを統合することで、データセット上で微調整された言語モデルを評価し、実際の著者は提案されたストーリーの継続をモデルに問い合わせ、編集することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Oct 2020 23:26:09 GMT)
NLP Service APIs and Models for Efficient Registration of New Clients [42.4] 最先端のNLP推論では、GPUでトレーニングされた巨大なニューラルネットワークとモデルが使用されている。
これにより、大規模なAI企業による、すべてのパブリックAPIベースのNLPサービスモデルが、多数のクライアントに提供されるようになりました。
我々は,集中型NLPサービスのクライアントへの適応に関する研究を開始し,実用的で軽量なアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Oct 2020 09:47:40 GMT)
Weakly-supervised Fine-grained Event Recognition on Social Media Texts
for Disaster Management [27.8] 人々はますますソーシャルメディアを使って、災害時の情報を報告したり、助けを求めたり、共有したりしている。
我々は、個々のTwitterメッセージにきめ細かいイベントカテゴリをラベル付けした高品質な分類器を構築するための弱教師付きアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Oct 2020 21:06:45 GMT)
TimeAutoML: Autonomous Representation Learning for Multivariate
Irregularly Sampled Time Series [27.1] 本稿では,不規則なサンプリングレートと可変長を持つ多変量時系列(TimeAutoML)の自律表現学習手法を提案する。
実世界のデータセットに関する大規模な実証研究は、提案されたTimeAutoMLが、様々なタスクにおける競合するアプローチを大きなマージンで上回ることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Oct 2020 15:01:46 GMT)
Distributional Sliced-Wasserstein and Applications to Generative
Modeling [27.0] Sliced-Wasserstein distance (SW)とその変種Max Sliced-Wasserstein distance (Max-SW)は近年広く使われている。
分散スライス-ワッサーシュタイン距離(DSW)という新しい距離を提案する。
DSWはMax-SWの一般化であり、最適なプッシュフォワード測度を求めることで効率的に計算できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Oct 2020 07:21:55 GMT)
A Flow-Guided Mutual Attention Network for Video-Based Person
Re-Identification [25.2] Person ReIDは多くの分析および監視アプリケーションにおいて難しい問題である。
ビデオベースのReIDは最近、特徴識別時間情報をキャプチャできるので、大きな関心を集めている。
本稿では、ReIDのための追加のキューとして、人物の動作パターンを探索する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Oct 2020 23:56:23 GMT)
Deep Reinforcement Learning for Delay-Oriented IoT Task Scheduling in
Space-Air-Ground Integrated Network [24.0] 宇宙空間統合ネットワーク(SAGIN)における遅延指向モノのインターネット(IoT)サービスにおけるタスクスケジューリング問題について検討する。
検討されたシナリオでは、無人航空機(UAV)がIoTデバイスからコンピューティングタスクを収集し、オンラインのオフロード決定を行う。
我々の目的は、UAVエネルギー容量の制約により、タスクのオフロードと計算遅延を最小限に抑えるタスクスケジューリングポリシーを設計することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Oct 2020 02:58:03 GMT)
Transferring Inductive Biases through Knowledge Distillation [21.2] 本研究では, あるモデルから別のモデルへの帰納バイアスの効果を伝達する知識蒸留の力について検討する。
モデルが収束する解に対する帰納バイアスの効果について検討し、帰納バイアスの効果が知識蒸留によってどの程度、どの程度の程度に伝達されるかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Oct 2020 19:57:06 GMT)
Multi-Resolution Fusion and Multi-scale Input Priors Based Crowd
Counting [20.5] 本稿では,マルチレゾリューション・フュージョンに基づくエンドツーエンドのクラウドカウントネットワークを提案する。
PRMモジュールの効率的な代替として、3つの入力先が導入された。
提案手法は, クロスデータセット実験において, 最適な結果を得るために, より優れた一般化能力を有する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Oct 2020 19:30:13 GMT)
A Study for Universal Adversarial Attacks on Texture Recognition [19.8] テストされたテクスチャデータセットの80%以上で、ディープラーニングモデルを騙すことができる画像非依存/普遍的摂動が存在することを示す。
テストデータセット上の様々な攻撃手法を用いた計算摂動は、概して準知覚可能であり、低、中、高周波数成分の構造化パターンを含む。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Oct 2020 08:11:11 GMT)
Systematic Generalization on gSCAN with Language Conditioned Embedding [19.4] 体系的一般化とは、学習アルゴリズムが学習した振る舞いを目に見えない状況に外挿する能力を指す。
本稿では,入力自然言語を条件とした動的メッセージパッシングによるオブジェクトの文脈的埋め込みを学習する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Oct 2020 20:59:57 GMT)
On Losses for Modern Language Models [18.6] NSPは文脈分割と浅瀬意味信号による訓練に有害であることを示す。
マルチタスク事前トレーニングフレームワークで複数のタスクを使用すると、単一の補助タスクを使用するよりも優れた結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Oct 2020 21:44:15 GMT)
Examining the rhetorical capacities of neural language models [16.9] 本稿では,ニューラルネットワークの修辞能力を定量的に評価する手法を提案する。
BERTベースのLMは、他のトランスフォーマーLMよりも優れており、中間層表現におけるより豊かな談話知識が明らかにされている。
GPT-2 と XLNet はどうやら修辞学的な知識を減らし,言語哲学からの説明を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Oct 2020 22:16:11 GMT)
Exemplar Loss for Siamese Network in Visual Tracking [16.6] シームズネットワークは、移動対象の軌道を推定する視覚的追跡のホットトピックである。
特徴モデルの識別性を高めるために,ロジスティックな損失と統合された新たな模範的損失を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Oct 2020 02:29:33 GMT)
Understanding Incentivized Mobile App Installs on Google Play Store [16.1] 広告プラットフォームにより、モバイルアプリ開発者は、モバイルアプリのインストールやエンゲージメントに直接課金することで、新しいユーザーを獲得することができる。
Apple App StoreとGoogle Play Storeは、アプリストアのメトリクスを操作できるため、インセンティブ付きインストールを妨げている。
本研究は,Androidにおけるインセンティブ付モバイルアプリインストールキャンペーンのエコシステムを理解するための最初の研究である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Oct 2020 07:27:28 GMT)
Intermittent Demand Forecasting with Renewal Processes [16.1] 我々は、断続的な需要予測モデルを構築するための新しい統合されたフレームワークを導入する。
我々のフレームワークは、よく確立されたモデルベースのメソッドから離散時間更新プロセスへの拡張に基づいている。
様々なシナリオで予測精度を報告し,その有効性を比較検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Oct 2020 11:32:54 GMT)
Reading Comprehension as Natural Language Inference: A Semantic Analysis [15.6] 質問回答(QA)における自然言語推論(NLI)の有用性について検討する。
我々は、利用可能な最大のRCデータセット(RACE)の1つをNLI形式に変換し、両形式の最先端モデル(RoBERTa)の性能を比較する。
我々は、データをコヒーレントな包含形式、構造化された質問応答結合形式で提示するときに、モデルがよりよく機能できる明確なカテゴリを強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Oct 2020 22:50:59 GMT)
Mathematical derivation for Vora-Value based filter design method:
Gradient and Hessian [14.1] Vora-Value に基づくカラーフィルタ最適化のための勾配行列とヘッセン行列の導出を示す。
本論文は,カラーフィルタ設計理論における論文の補助材料として機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Oct 2020 16:49:05 GMT)
Multi-turn Response Selection using Dialogue Dependency Relations [13.9] マルチターン応答選択は対話エージェントを開発するために設計されたタスクである。
本稿では,対話履歴を依存関係に基づいてスレッドに変換する対話抽出アルゴリズムを提案する。
我々のモデルは、D7とDSTC8*の両方で最先端のベースラインを上回り、Ubuntu上での競合的な結果です。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Oct 2020 08:00:19 GMT)
Data-efficient Online Classification with Siamese Networks and Active
Learning [11.5] オンライン分類におけるラベル付き・非定常・不均衡データからの学習について検討する。
本研究では,シアムニューラルネットワークとアクティブラーニングを相乗的に組み合わせた学習手法を提案する。
提案手法はデータの非定常性と不均衡に対して頑健であり,学習速度と性能の両面で,ベースラインと最先端アルゴリズムを著しく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Oct 2020 19:07:19 GMT)
F^2-Softmax: Diversifying Neural Text Generation via Frequency
Factorized Softmax [10.2] 非最適テキスト生成は主に不均衡なトークン分布に起因すると我々は主張する。
本稿では,2つの新しい手法,F2-Softmax と MefMax を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Oct 2020 08:46:58 GMT)
Characterizing Sociolinguistic Variation in the Competing Vaccination
Communities [9.7] メッセージの“フレーミング”と“個人化”は、説得力のあるメッセージング戦略を考案する上で重要な機能のひとつです。
健康関連誤報の文脈では、予防接種が不協和の最も一般的な話題である。
われわれはTwitter上で、競合する2つの予防接種コミュニティの社会言語学的分析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Oct 2020 13:28:50 GMT)
GraphDialog: Integrating Graph Knowledge into End-to-End Task-Oriented
Dialogue Systems [9.6] エンドツーエンドのタスク指向対話システムは,平易なテキスト入力から直接システム応答を生成することを目的としている。
1つは、外部知識ベース(KB)を学習フレームワークに効果的に組み込む方法であり、もう1つは、対話履歴のセマンティクスを正確に捉える方法である。
この2つの課題は、知識ベースと対話の依存性解析ツリーにおけるグラフ構造情報を活用することで解決される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Oct 2020 00:04:40 GMT)
Orthogonal Multi-view Analysis by Successive Approximations via
Eigenvectors [7.9] このフレームワークは、複数のビューに相関関係、教師付き識別能力、距離保存を統合する。
特殊ケースとして既存のモデルがいくつか含まれているだけでなく、新しいモデルにもインスピレーションを与えている。
多視点識別分析と多視点多ラベル分類のための実世界のデータセットを用いて実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Oct 2020 17:16:15 GMT)
Learning to Plan and Realize Separately for Open-Ended Dialogue Systems [7.8] 生成を、計画と実現の2つのフェーズに分離します。
プロセスから計画と実現への分離は、エンドツーエンドのアプローチよりも優れていることを実証します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Oct 2020 23:57:43 GMT)
Spatial Damage Characterization in Self-Sensing Materials via Neural
Network-Aided Electrical Impedance Tomography: A Computational Study [7.3] 連続構造健康モニタリング(SHM)とNDE統合非破壊評価(Integrated Nondestructive Evaluation(NDE))において、圧電性ナノコンポジット材料が注目されている。
電気インピーダンストモグラフィー(EIT)は重要な限界に悩まされており、計算に高価であり、損傷形態に関する不明瞭な情報を提供し、もし近接していれば複数の損傷を見逃す可能性がある。
EITデータからサイズ、数、位置などの損傷指標を定量化するために、新しいニューラルネットワークアプローチを適用する。
以上の結果から,ネットワークは99.2%の精度で損傷数を予測することができ,平均半径に対して平均2.46%の誤差で損傷サイズを定量化できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Oct 2020 20:28:35 GMT)
Instead of Rewriting Foreign Code for Machine Learning, Automatically
Synthesize Fast Gradients [6.1] 本稿では,LLVMコンパイラフレームワーク用の高性能自動微分(AD)コンパイラプラグインであるEnzymeを提案する。
EnzymeはLLVM中間表現(IR)をターゲットにした任意の言語で記述されたプログラムの勾配を合成する
MicrosoftのADBenchを含む機械学習に焦点を当てたベンチマークスイートでは、最適化されたIR上のADは、IR上のAD上の4.5倍の幾何平均スピードアップを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Oct 2020 22:32:51 GMT)
AFN: Attentional Feedback Network based 3D Terrain Super-Resolution [5.3] 低分解能ディジタル標高モデル(LRDEM)の高分解能化を目的とした,完全畳み込みニューラルネットワークに基づく新しい超解像アーキテクチャを提案する。
我々は、LRDEMと空中画像の情報を選択的に融合させ、高周波の特徴を増強し、現実的に地形を創出する「注意フィードバックネットワーク(AFN)」と呼ばれる注意ベースのフィードバック機構を用いて、LRDEMの超解像を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Oct 2020 16:51:39 GMT)
Can Machine Learning Be Used to Recognize and Diagnose Coughs? [3.2] 呼吸器感染症のスクリーニングには,低複雑性,自動認識,診断ツールが有用である。
コンボリューショナルニューラルネットワーク (CNN) を用いて, 環境音のコアを検出し, 3つの潜在的な疾患を診断する。
提案された検出モデルと診断モデルはどちらも精度が89%以上であり、計算効率も高い。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Oct 2020 04:00:50 GMT)
Explanation Ontology: A Model of Explanations for User-Centered AI [3.2] 説明はしばしば、原則的でないポストホックな方法でAIシステムに追加されている。
これらのシステムの採用が拡大し、ユーザ中心の説明可能性に重点を置いているため、説明可能性について第一の考慮事項として扱う構造的表現が必要である。
我々は,説明の役割,システムとユーザ属性の双方をモデル化するための説明オントロジーを設計し,異なる文献に基づく説明型の範囲を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Oct 2020 03:53:35 GMT)
Explanation Ontology in Action: A Clinical Use-Case [3.2] システム設計者が説明オントロジーを利用するためのステップバイステップのガイダンスを提供する。
本稿では,このガイダンスを臨床現場で活用した詳細な例を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Oct 2020 03:52:39 GMT)
Learning Irreducible Representations of Noncommutative Lie Groups [3.2] 最近の研究は、2Dや3D回転のような連続対称性群と等価なニューラルネットワークを構築している。
回転や翻訳を超えた等分散のフロンティア応用によって動機付けられた2つの貢献を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Oct 2020 00:58:16 GMT)
Surface Agnostic Metrics for Cortical Volume Segmentation and Regression [3.2] T2MRI画像から大脳皮質の厚みと曲率を推定する機械学習手法を提案する。
結果は、深層畳み込みニューラルネットワークが、脳の発達段階と病理の幅広い範囲で皮質のメトリクスを予測するための実行可能な選択肢であることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Oct 2020 19:46:04 GMT)
MDReg-Net: Multi-resolution diffeomorphic image registration using fully
convolutional networks with deep self-supervision [2.0] 完全畳み込みネットワーク(FCN)を用いて、登録する画像のペア間の空間変換を学習するための微分型画像登録アルゴリズムを提案する。
このネットワークは、固定された動画像と歪んだ動画像間の画像ワイド類似度メトリックを最大化することにより、一対の画像間の微分同相空間変換を推定するように訓練されている。
高分解能3次元構造脳磁気共鳴(MR)画像の登録実験の結果,本手法で訓練した画像登録ネットワークは,数秒で頑健で微分型画像登録結果が得られることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Oct 2020 02:00:37 GMT)
Multi-Modal Retrieval using Graph Neural Networks [1.9] 我々は、同じ高次元空間に埋め込まれた共同ビジョンと概念を学ぶ。
視覚と概念の関係をグラフ構造としてモデル化する。
また、選択的近傍接続に基づく新しい推論時間制御も導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Oct 2020 19:34:20 GMT)
IoT Malware Network Traffic Classification using Visual Representation
and Deep Learning [1.7] ディープラーニングと視覚表現を用いた新しいIoTマルウェアトラフィック分析手法を提案する。
提案手法における悪意あるネットワークトラフィックの検出はパッケージレベルで動作し,検出時間を大幅に短縮する。
Residual Neural Network(ResNet50)の実験結果は、マルウェアのトラフィックを検出するための94.50%の精度で、非常に有望である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Oct 2020 22:44:04 GMT)
New Insights on Learning Rules for Hopfield Networks: Memory and
Objective Function Minimisation [1.7] 各種コスト関数の降下型アルゴリズムとして学習規則を新たに検討する。
ホップフィールドネットワークにおける学習過程におけるバイアス(外部入力)の役割について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Oct 2020 03:02:40 GMT)
Persian Ezafe Recognition Using Transformers and Its Role in
Part-Of-Speech Tagging [1.5] エザフ (Ezafe) はイランのいくつかの言語において2つの単語を連結する文法的な粒子である。
我々は、さまざまな機械学習手法を用いて、ezafe認識のタスクにおいて最先端の結果を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Oct 2020 19:52:11 GMT)
Pynsett: A programmable relation extractor [1.2] 本稿では,テキストをセマンティックグラフに解析することで,言語に対するプログラマブルな関係抽出手法を提案する。
人は、グラフ表現にマッチするパターンとして振る舞う平易な英語でルールを定義することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Oct 2020 22:52:29 GMT)
Mining and modeling complex leadership-followership dynamics of movement
data [1.2] 我々は、リーダーシップ推論フレームワークmFLICAを使用して、運動データセットからリーダーとその派閥の時系列を推測する。
そして、リーダーシップと追従のダイナミクスの両方の頻繁なパターンをマイニングし、モデル化するアプローチを提案します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Oct 2020 14:05:25 GMT)
Explainability via Responsibility [1.0] 本稿では,特定のトレーニングインスタンスをユーザに提供する,説明可能な人工知能へのアプローチを提案する。
我々は、AIエージェントの動作の説明を人間のユーザに提供する能力を近似することで、このアプローチを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Oct 2020 20:41:03 GMT)
Entity Embedding as Game Representation [1.0] エンゲージ埋め込み」と呼ばれるものを導出するためのオートエンコーダを提案する。
本稿では,学習した表現と,その品質と将来性に関するいくつかの証拠を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Oct 2020 21:16:45 GMT)
Generating Gameplay-Relevant Art Assets with Transfer Learning [0.8] 本稿では,ゲームプレイの関連性に基づいて,新たなゲームビジュアルを修正・生成するCVAEシステムを提案する。
実験結果から,トランスファーラーニングアプローチを採用することで,見えないデータに対する視覚的品質と安定性が向上する可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Oct 2020 20:58:40 GMT)
Leveraging Multilingual News Websites for Building a Kurdish Parallel
Corpus [0.6] クルド語、ソラニ語、クルマンジ語の2つの主要方言に12,327の翻訳ペアを含むコーパスを提示する。
また、英語のクルマンジ語と英語のソルニ語で1,797と650の翻訳ペアを提供している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Oct 2020 11:52:50 GMT)
3D Orientation Field Transform [0.3] 2次元(2次元)配向場変換は、トップダウン処理による画像の2次元輪郭と曲線の増大に有効であることが証明された。
2次元に比べて3次元の方向が非常に複雑なため、3次元(3D)画像に匹敵するものは存在しない。
本研究では、3次元曲線の概念をモジュール化し、それを3次元曲線に一般化する。異なるモジュラー結合は、曲線を異なる程度に拡張し、3次元曲線のパッキングに対して異なる感度で拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Oct 2020 00:29:46 GMT)
Multi-Level Evolution Strategies for High-Resolution Black-Box Control [0.2] 本稿では進化戦略(ES)にマルチレベル(m-lev)機構を導入する。
これは、決定変数の詳細な離散化の恩恵を受けることができる、グローバルな最適化問題のクラスに対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Oct 2020 09:24:40 GMT)
Collaborative Tracking and Capture of Aerial Object using UAVs [0.2] この問題は、Mohammed Bin Zayed International Robotic Challenge 2020のチャレンジ1から動機づけられている。
UAVは視覚フィードバックを利用して、目標を自律的に検出し、接近し、目標を運ぶ車両を邪魔することなく捕獲する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Oct 2020 14:23:03 GMT)
DNS Covert Channel Detection via Behavioral Analysis: a Machine Learning
Approach [0.1] 本稿では,ネットワーク監視システムから受動的に抽出されたDNSネットワークデータの解析に基づいて,効果的な隠蔽チャネル検出手法を提案する。
提案手法は15日間の実験実験で評価され,最も関連する流出・トンネル攻撃をカバーするトラフィックを注入した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Oct 2020 13:28:28 GMT)
Topological transitions induced by cavity-mediated interactions in
photonic valley-Hall metasurfaces [0.0] 光の位相相は、従来のフォトニクスの領域を超えた独特の性質を示す。
相互作用する双極子エミッタ/アンテナからなる準曲面における偶然のディラック点によるトポロジカル遷移を誘導する機構を提案する。
この機構は、フォトニック高次トポロジカル絶縁体のような他のトポロジカル相に重要な意味を持つ可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Oct 2020 17:25:49 GMT)
The efficiency of simple Quantum Engine Stirling and Ericsson cycle [0.0] 量子エンジンサイクルは、熱エンジンのマクロ的な性質と1つの元素からなる熱デバイスの量子状態の類似表現として機能する。
量子エンジンの効率は導出され、古典的な熱力学エンジンと類似している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Oct 2020 13:22:52 GMT)
Test-Cost Sensitive Methods for Identifying Nearby Points [0.0] 本研究では, 大規模集合から近傍点を特定するために, テストコストに敏感な手法の問題点について検討する。
本稿では,木に基づくモデルと,深層強化学習に基づくモデルを提案する。
シミュレーションでは,実世界の5つのデータセットの集合において,モデルがランダムエージェントよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Oct 2020 23:12:28 GMT)
Supporting large-scale image recognition with out-of-domain samples [0.0] 本稿では,インスタンスレベルの認識を行うための効率的なエンドツーエンド手法を提案する。
我々は、付加的な角縁損失で訓練された畳み込みニューラルネットワークを用いて、高次元の特徴空間に画像を埋め込む。
次に、領域外画像との類似性を利用した予測とフィルタノイズを効率よく再現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Oct 2020 18:44:01 GMT)
Report prepared by the Montreal AI Ethics Institute (MAIEI) on
Publication Norms for Responsible AI [0.0] モントリオールAI倫理研究所は2020年5月に、AIに関するパートナーシップ(Partnership on AI)と2つの公開協議会を開催した。
ミートアップは、責任あるAIの出版規範について検討した。
MAIEIは6つのイニシャルレコメンデーションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Oct 2020 07:50:39 GMT)
Relativistic Quantum Thermodynamics of Moving Systems [0.0] 静熱浴と相互作用する一定の速度の軌道で量子系の熱力学を解析する。
移動量子系の還元力学のマスター方程式を導出する。
移動熱浴は、休んでいる熱浴の混合物と物理的に等価であり、それぞれ温度が異なる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Oct 2020 18:19:30 GMT)
Playing Carcassonne with Monte Carlo Tree Search [0.0] 我々は,モンテカルロ木探索 (MCTS) とラピッドアクション値推定 (MCTS-RAVE) をカーカッソンヌのゲームで使用することを検討した。
MCTSをベースとした手法とStar2.5アルゴリズムの長所を比較し,カーカッソンヌのゲームにおける競争結果が得られたことを報告した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Oct 2020 17:49:29 GMT)
Online learning of both state and dynamics using ensemble Kalman filters [0.0] 本稿では,オンライン上での動的および状態の双方,すなわち推定値を常に更新する可能性について検討する。
我々は,(i)グローバルなEnKF,(i)ローカルなEnKF,(iii)反復的なEnKFを通じて,オンラインのダイナミクスを学習することの意味を考察する。
次に,1次元,1スケール,2スケールのカオスロレンツモデルを用いて,これらの手法の有効性を数値的に検証し,精度を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Oct 2020 15:16:18 GMT)
Octonions, trace dynamics and non-commutative geometry: a case for
unification in spontaneous quantum gravity [0.0] プランクスケール以下のエネルギーでは、フェルミオンは半整数スピン(プランク定数の倍)を持ち、ボソンは積分スピンを持つことを示す。
また、スピンの定義は相対論的量子力学におけるスピンの従来の理解と一致することを示す。
本稿では、我々の研究において、ディクソン代数が自然に出現し、標準モデルと重力の統一につながる可能性について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Oct 2020 16:01:30 GMT)
Machine Learning for Gas and Oil Exploration [0.0] 井戸の丸太にはボアホール周辺の岩石の様々な特徴が含まれており、石油物理学者が予想される炭化水素の量を決定することができる。
これらのログはしばしば不完全であり、その結果、その後の分析はウェルログの完全なポテンシャルを活用できない。
本稿では,機械学習がギャップの埋め合わせに応用され,欠落した値を推定できることを実証する。
次に、モデルの予測を定量的に、予測誤差を追跡し、定性的に、与えられた特性に対する測定値と予測値の進化を深度で捉える。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Oct 2020 11:03:17 GMT)
Improving Lesion Detection by exploring bias on Skin Lesion dataset [0.0] ISIC Archiveは、ディープラーニングベースのツールをベンチマークするのに最も使用される皮膚病変ソースの1つである。
深層学習モデルは、入力データに臨床的に意味のある情報を持たずに皮膚病変画像を分類することができる。
長方形境界箱型マスクの代わりに形状保存マスクを生成する実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Oct 2020 05:04:58 GMT)
Generalized Two-Dimensional Quaternion Principal Component Analysis with
Weighting for Color Image Recognition [0.0] 2DQPCAの一般的なフレームワークであるG2DQPCAは、異なる制約や要求に適応するために柔軟である。
G2DQPCAの最適閉形式解を得るために反復アルゴリズムを開発した。
計算結果は,提案手法が最先端のアルゴリズムよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Oct 2020 03:37:23 GMT)
Finding Effective Security Strategies through Reinforcement Learning and
Self-Play [0.0] 私たちは、効果的なセキュリティ戦略が自己プレイから生まれることを示しています。
この領域における強化学習の既知の課題に対処する。
本手法は2つの基本手法よりも優れているが, 自己再生における政策収束は依然として課題である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Oct 2020 16:22:54 GMT)
Fairness in Machine Learning: A Survey [0.0] 偏見を緩和し、公平性を促進するアプローチに関する重要な文献がある。
本稿では、(社会的)バイアスを緩和し、機械学習文学における公正性を高めるための、さまざまな思考の流派とアプローチの概要について述べる。
プリプロセッシング、インプロセッシング、ポストプロセッシングといった広く受け入れられているフレームワークへのアプローチを組織化し、さらに11のメソッド領域に分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Oct 2020 21:01:34 GMT)
Facial gesture interfaces for expression and communication [0.0] 意図的な人間とコンピュータのインタラクションに顔の動きに依存する視覚ベースのインタフェースに関するプロジェクトについてレビューする。
テキスト入力、芸術的・音楽的表現、運動障害者のための補助技術など、いくつかの分野への応用が紹介されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Oct 2020 12:51:48 GMT)
Ensemble Machine Learning Methods for Modeling COVID19 Deaths [0.0] 我々は、米国における新型コロナウイルスの死亡率を郡レベルで予測する新しいデータ駆動アプローチを提案する。
このモデルは、平均的な死ではなく、量的推定を出力し、日々の死亡分布をより完全に記述する。
われわれは50以上のチームからカリフォルニア工科大学が運営するモデリングコンテストに優勝した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Oct 2020 13:34:12 GMT)
AIFNet: Automatic Vascular Function Estimation for Perfusion Analysis
Using Deep Learning [0.0] デコンボリューション法は、臨床的に解釈可能な灌流パラメータを得るために用いられる。
AIFNetは、血管機能を推定するための、完全自動でエンドツーエンドのトレーニング可能なディープラーニングアプローチである。
我々は、AIFNetは、臨床転移の可能性があり、脱畳ソフトウェアに組み込むことができると結論付けた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Oct 2020 16:14:45 GMT)
"Drunk Man" Saves Our Lives: Route Planning by a Biased Random Walk Mode [0.0] 2017年にプエルトリコを襲ったハリケーンをベースとして、輸送可能な災害対応システム「DroneGo」を開発した。
遺伝的アルゴリズムと、酔っ払った男を模倣したランダムウォークモデルでカバーされ、高度と道路情報のあるフィールドで実現可能なルートを探索する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Oct 2020 16:03:40 GMT)