AdapterHub: A Framework for Adapting Transformers [148.7] AdapterHubは、さまざまなタスクや言語のためのトレーニング済みアダプタの動的"スティッチイン"を可能にするフレームワークである。
我々のフレームワークは、タスク固有のモデルの共有にスケーラブルで簡単にアクセスできる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 10:16:39 GMT)
MAD-X: An Adapter-Based Framework for Multi-Task Cross-Lingual Transfer [136.1] 我々は、任意のタスクや言語への高いポータビリティとパラメータ効率の移行を可能にするアダプタベースのフレームワークであるMAD-Xを提案する。
MAD-Xは、名前付きエンティティ認識と因果コモンセンス推論に基づいて、タイプボロジーに多様性のある言語群を横断する言語間移動において、芸術の状態を上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 10:17:45 GMT)
Reusing a Pretrained Language Model on Languages with Limited Corpora
for Unsupervised NMT [130.0] 本稿では,オープンソース言語上でのみ事前訓練されたLMを再利用する効果的な手法を提案する。
モノリンガルLMは両言語で微調整され、UNMTモデルの初期化に使用される。
我々のアプローチであるRE-LMは、英語・マケドニア語(En-Mk)と英語・アルバニア語(En-Sq)の競合言語間事前学習モデル(XLM)より優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 13:54:47 GMT)
Universal Natural Language Processing with Limited Annotations: Try
Few-shot Textual Entailment as a Start [125.2] Universal Few-shot Textual Entailment (UFO-Entail)
universal Few-shot Textual Entailment (UFO-Entail)を紹介する。
我々は、このフレームワークにより、事前訓練されたエンターテイメントモデルが、数ショット設定で新しいエンターテイメントドメインでうまく機能できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 09:50:25 GMT)
Exploring and Predicting Transferability across NLP Tasks [115.6] 本研究では,33のNLPタスク間の伝達可能性について検討した。
以上の結果から,転帰学習は従来考えられていたよりも有益であることが示唆された。
また,特定の対象タスクに対して最も転送可能なソースタスクを予測するために使用できるタスク埋め込みも開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 18:49:48 GMT)
PCAL: A Privacy-preserving Intelligent Credit Risk Modeling Framework
Based on Adversarial Learning [111.2] 本稿では,PCAL(Adversarial Learning)に基づくプライバシ保護型信用リスクモデリングの枠組みを提案する。
PCALは、ターゲット予測タスクのパフォーマンスの重要なユーティリティ情報を維持しながら、元のデータセット内のプライベート情報を隠蔽することを目的としている。
結果は,PCALがユーザデータから効果的なプライバシフリー表現を学習し,信用リスク分析のためのプライバシ保存機械学習の基盤となることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 07:04:59 GMT)
Automatic Extraction of Rules Governing Morphological Agreement [103.8] 原文から第一パス文法仕様を抽出する自動フレームワークを開発する。
我々は、世界の多くの言語の文法の中核にあるモルフォシンタクティックな現象である合意を記述する規則の抽出に焦点をあてる。
我々のフレームワークはUniversal Dependenciesプロジェクトに含まれるすべての言語に適用され、有望な結果が得られます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 03:30:27 GMT)
Unsupervised Question Decomposition for Question Answering [102.6] 本論文では, ワンツーNアン教師付きシーケンスシーケンス(ONUS)のアルゴリズムを提案する。
当初,ドメイン外,マルチホップ開発セットのベースラインが強かったため,HotpotQAでは大きなQA改善が見られた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 18:47:48 GMT)
RMM: A Recursive Mental Model for Dialog Navigation [102.4] 言語誘導ロボットは、人間の質問と答えの理解の両方を行なわなければならない。
心の理論から着想を得た再帰的メンタルモデル(RMM)を提案する。
我々は、RMMが新しい環境へのより良い一般化を可能にすることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 02:16:27 GMT)
Multi-Fact Correction in Abstractive Text Summarization [98.3] Span-Factは、質問応答モデルから学んだ知識を活用して、スパン選択によるシステム生成サマリーの補正を行う2つの事実補正モデルのスイートである。
我々のモデルは、ソースコードのセマンティック一貫性を確保するために、反復的または自動回帰的にエンティティを置き換えるために、シングルまたはマルチマスキング戦略を採用している。
実験の結果,自動測定と人的評価の両面において,要約品質を犠牲にすることなく,システム生成要約の事実整合性を大幅に向上させることができた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 02:51:02 GMT)
Motion Prediction Using Temporal Inception Module [96.8] 人間の動作を符号化するTIM(Temporal Inception Module)を提案する。
本フレームワークは,異なる入力長に対して異なるカーネルサイズを用いて,畳み込み層を用いて入力埋め込みを生成する。
標準的な動き予測ベンチマークデータセットであるHuman3.6MとCMUのモーションキャプチャデータセットの実験結果から,我々の手法は一貫して技術手法の状態を上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 20:26:01 GMT)
COSMIC: COmmonSense knowledge for eMotion Identification in
Conversations [95.7] 我々は,心的状態,出来事,因果関係など,常識の異なる要素を取り入れた新しい枠組みであるCOSMICを提案する。
我々は,COSMICが4つのベンチマークの会話データセット上で,感情認識のための最新の結果を実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 15:09:38 GMT)
A Note on High-Probability versus In-Expectation Guarantees of
Generalization Bounds in Machine Learning [95.5] 統計的機械学習理論は、しばしば機械学習モデルの一般化を保証するよう試みる。
機械学習モデルのパフォーマンスに関する声明は、サンプリングプロセスを考慮する必要がある。
1つのステートメントを別のステートメントに変換する方法を示します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 09:41:35 GMT)
Equivalent Classification Mapping for Weakly Supervised Temporal Action
Localization [92.6] 微弱に監督された時間的行動の局所化は近年、新しく広く研究されているトピックである。
事前分類パイプラインは、まず、各ビデオスニペットの分類を行い、次いで、スニペットレベルの分類スコアを集約して、ビデオレベルの分類スコアを得る。
後分類パイプラインは、まずスニペットレベルの特徴を集約し、集約された特徴に基づいてビデオレベルの分類スコアを予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 02:17:18 GMT)
SupMMD: A Sentence Importance Model for Extractive Summarization using
Maximum Mean Discrepancy [92.6] SupMMDは、カーネルの2サンプルテストと最大の相違点に基づく、ジェネリックおよび更新の要約のための新しいテクニックである。
DUC-2004 および TAC-2009 データセット上での現在の技術状況を満たしたり超えたりすることで,SupMMD の総合的および更新的要約タスクにおける有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 09:26:55 GMT)
TORQUE: A Reading Comprehension Dataset of Temporal Ordering Questions [91.9] TORQUEは3.2kニュース上に構築された新しい英語読解ベンチマークで、時間的関係を問う質問を21kで生成する。
以上の結果から,RoBERTa-largeスニペットはTORQUEの試験セットで51%の精度で一致し,約30%が人体性能に遅れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 03:57:19 GMT)
Quantum backflow in the presence of a purely transmitting defect [91.4] 量子バックフロー効果を解析し、散乱状況に対する空間的制約として拡張する。
我々はその分析を保存法に適合させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 16:42:24 GMT)
Scene Graph Modification Based on Natural Language Commands [90.1] グラフやパースツリーのような構造化表現は多くの自然言語処理システムにおいて重要な役割を果たす。
本稿では,新しい利用者の指示に応じて既存のグラフの更新方法を学ぶ必要がある,グラフ修正の新たな課題について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 10:01:19 GMT)
Coreferential Reasoning Learning for Language Representation [88.1] 本稿では,コンテキスト内でコアファーデンシャル関係をキャプチャ可能な新しい言語表現モデルCorefBERTを提案する。
実験の結果,既存のベースラインモデルと比較して,CorefBERTは下流のNLPタスクにおいて一貫した大幅な改善を達成できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 12:37:53 GMT)
A Generalized Neural Tangent Kernel Analysis for Two-layer Neural
Networks [87.2] 重み劣化を伴う雑音勾配降下は依然として「カーネル様」の挙動を示すことを示す。
これは、トレーニング損失が一定の精度まで線形に収束することを意味する。
また,重み劣化を伴う雑音勾配勾配勾配で学習した2層ニューラルネットワークに対して,新しい一般化誤差を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 17:45:59 GMT)
Data Rejuvenation: Exploiting Inactive Training Examples for Neural
Machine Translation [86.4] 本研究では,モデルの性能に寄与しない非アクティブなトレーニング例を特定する。
非アクティブな例を利用して大規模なデータセット上でのNMTモデルのトレーニングを改善するために、データ再構成を導入する。
WMT14の英語・ドイツ語・英語・フランス語データセットによる実験結果から,提案したデータ再生は一貫して,いくつかの強力なNMTモデルの性能を著しく向上させることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 08:57:31 GMT)
LOGAN: Local Group Bias Detection by Clustering [86.4] コーパスレベルでバイアスを評価することは、モデルにバイアスがどのように埋め込まれているかを理解するのに十分ではない、と我々は主張する。
クラスタリングに基づく新しいバイアス検出手法であるLOGANを提案する。
毒性分類および対象分類タスクの実験は、LOGANが局所領域のバイアスを特定することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 16:42:51 GMT)
PRover: Proof Generation for Interpretable Reasoning over Rules [81.4] 本稿では,ルールベース上の二項質問に応答し,対応する証明を生成するトランスフォーマーモデルを提案する。
本モデルは,効率的な制約付き学習パラダイムを用いて,証明グラフに対応するノードやエッジを予測できることを学習する。
我々は、QAと証明生成のための有望な結果を示すために、合成、手書き、人文による規則ベースの実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 15:47:53 GMT)
Fast semantic parsing with well-typedness guarantees [78.8] AM依存性解析は、複数のグラフバンクにまたがる高精度なニューラルセマンティック解析の原理的手法である。
A* と AM 依存解析の遷移ベースを記述し, 高い型付け性を確保し, 解析速度を最大 3 桁向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 14:49:04 GMT)
Poison Attacks against Text Datasets with Conditional Adversarially
Regularized Autoencoder [78.0] 本稿では,自然言語推論(NLI)とテキスト分類システムにおいて致命的な脆弱性を示す。
我々はNLPモデルに対する「バックドア中毒」攻撃を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 13:03:49 GMT)
PolicyQA: A Reading Comprehension Dataset for Privacy Policies [77.8] 既存のWebサイトプライバシポリシ115のコーパスから算出した,25,017の理解スタイルの例を含むデータセットであるPolicyQAを提案する。
既存の2つのニューラルQAモデルを評価し、厳密な分析を行い、ポリシQAが提供する利点と課題を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 09:04:58 GMT)
Exploiting Unsupervised Data for Emotion Recognition in Conversations [76.0] 会話における感情認識(Emotion Recognition in Conversations:ERC)は、会話における話者の感情状態を予測することを目的としている。
ERCタスクの教師付きデータは限られている。
教師なし会話データを活用する新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 09:32:31 GMT)
Universal Domain Adaptation through Self Supervision [75.0] 教師なし領域適応法は、全てのソースカテゴリが対象領域に存在すると仮定する。
本稿では、任意のカテゴリシフトを処理するために、エントロピー最適化(DANCE)によるドメイン適応近傍クラスタリングを提案する。
我々は、DANCEがオープンセット、オープンパーティル、部分的なドメイン適応設定でベースラインより優れていることを示す広範な実験を通して示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 03:30:01 GMT)
On the Sub-Layer Functionalities of Transformer Decoder [74.8] トランスフォーマーをベースとしたデコーダは,ソースおよびターゲット言語からの情報をいかに活用するかを検討する。
これらの知見に基づき,各トランスフォーマーデコーダ層内の残フィードフォワードモジュールは,性能の低下を最小限に抑えられることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 11:50:54 GMT)
Online Linear Optimization with Many Hints [72.4] 本研究では,学習者が決定に先立って各ラウンドでK$"hint"ベクトルにアクセス可能なオンライン線形最適化(OLO)問題について検討する。
この設定では、コストベクトルと正の相関を持つ$K$ヒントの凸結合が存在する場合、対数後悔を求めるアルゴリズムを考案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 23:25:05 GMT)
QTRAN++: Improved Value Transformation for Cooperative Multi-Agent
Reinforcement Learning [70.4] QTRANは、最大級の共同作用値関数を学習できる強化学習アルゴリズムである。
理論的な保証は強いが、複雑な環境での実証的な性能は劣っている。
そこで我々はQTRAN++という改良版を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 01:50:57 GMT)
The 1st Tiny Object Detection Challenge:Methods and Results [70.0] 1st Tiny Object Detection (TOD) Challengeは、広い視野を持つ画像における微小物体検出の新しい高精度な手法の開発を奨励することを目的としている。
TinyPersonデータセットはTOD Challengeに使用されており、公開されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 06:31:17 GMT)
Intrinsic Probing through Dimension Selection [69.5] 現代のほとんどのNLPシステムは、様々なタスクにおいて驚くほど高いパフォーマンスが得られる事前訓練された文脈表現を使用している。
このような高いパフォーマンスは、ある種の言語構造がこれらの表現に根ざしない限りはあり得ず、それを探究する研究が盛んに行われている。
本稿では,言語情報が表現内でどのように構造化されているかを示す内在的探索と,先行研究で広く普及している外在的探索とを区別し,抽出に成功したことを示すことによって,そのような情報の存在を主張するのみである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 15:21:08 GMT)
Averaging Atmospheric Gas Concentration Data using Wasserstein
Barycenters [69.0] ハイパースペクトル衛星画像は、世界中の温室効果ガス濃度を毎日報告している。
気象データと組み合わさったワッサーシュタイン・バリセンタを用いて, ガス濃度データセットの平均化と, 質量集中性の向上を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 14:31:25 GMT)
The Sequence-to-Sequence Baseline for the Voice Conversion Challenge
2020: Cascading ASR and TTS [66.1] 本稿では,音声変換チャレンジ(VCC)2020におけるSequence-to-Sequence(seq2seq)ベースラインシステムを提案する。
本稿では,まず入力音声を自動音声認識 (ASR) モデルで書き起こす,音声変換 (VC) のナイーブなアプローチを検討する。
本手法を,オープンソースのエンドツーエンド音声処理ツールキットであるESPnetを用いて,シーケンス・ツー・シーケンス(seq2seq)フレームワークで再検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 02:27:38 GMT)
On the Sparsity of Neural Machine Translation Models [65.5] 性能向上のために冗長パラメータを再利用できるかどうかを検討する。
実験と分析は異なるデータセットとNTTアーキテクチャで体系的に行われる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 11:47:20 GMT)
Neural Mask Generator: Learning to Generate Adaptive Word Maskings for
Language Model Adaptation [63.2] 本稿では,自己教師付き事前学習のためのテキストのドメイン適応マスキングとタスク適応マスキングを自動生成する手法を提案する。
本稿では,マスキング政策を学習する新しい強化学習フレームワークを提案する。
我々はいくつかの質問応答とテキスト分類データセットに基づいてニューラルマスク生成器(NMG)を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 13:27:01 GMT)
Motion-Excited Sampler: Video Adversarial Attack with Sparked Prior [63.1] そこで本研究では,前もってモーションアウェアノイズを得るための効果的なモーションエキサイティングサンプリング手法を提案する。
より少ないクエリ数で様々なビデオ分類モデルを攻撃することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 01:37:47 GMT)
Will I Sound Like Me? Improving Persona Consistency in Dialogues through
Pragmatic Self-Consciousness [62.6] 一貫性に対処する最近のモデルは、しばしば追加の自然言語推論(NLI)ラベルでトレーニングするか、あるいは一貫性を維持するためにトレーニングされた追加モジュールを生成エージェントにアタッチする。
社会的認知と実用性に触発されて、私たちは既存の対話エージェントに、想像上のリスナーを通して、公的な自己意識を持たせました。
我々のアプローチは、Rational Speech Actsフレームワークに基づいて、会話エージェントに矛盾の発声を控えるように強制することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 08:20:22 GMT)
ToTTo: A Controlled Table-To-Text Generation Dataset [61.8] ToTToはオープンドメインの英語のテーブル・トゥ・テキストのデータセットで、12万以上のトレーニングサンプルがある。
本稿では、ウィキペディアから既存の候補文を直接修正するデータセット構築プロセスを紹介する。
通常流動的であるが、既存の方法は多くの場合、表がサポートしていないフレーズを幻覚させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 06:07:06 GMT)
SelfORE: Self-supervised Relational Feature Learning for Open Relation
Extraction [60.1] オープンドメイン関係抽出は、自然言語文からオープンドメイン関係事実を抽出するタスクである。
弱い自己教師型信号を利用する自己教師型フレームワークであるSelfOREを提案する。
3つのデータセットの実験結果は、SelfOREの有効性とロバスト性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 12:32:20 GMT)
Joint Semantics and Data-Driven Path Representation for Knowledge Graph
Inference [60.0] 我々は,KG埋め込みの枠組みにおける説明可能性と一般化のバランスをとる,新しい共同意味論とデータ駆動経路表現を提案する。
提案手法はリンク予測と経路問合せ応答という2つのタスクのクラスで評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 10:24:45 GMT)
On Negative Interference in Multilingual Models: Findings and A
Meta-Learning Treatment [60.0] 従来の信念に反して、負の干渉は低リソース言語にも影響を及ぼすことを示す。
メタ学習アルゴリズムは、より優れた言語間変換性を得、負の干渉を軽減する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 20:48:58 GMT)
A Chain Graph Interpretation of Real-World Neural Networks [58.8] 本稿では,NNを連鎖グラフ(CG)、フィードフォワードを近似推論手法として識別する別の解釈を提案する。
CG解釈は、確率的グラフィカルモデルのリッチな理論的枠組みの中で、各NNコンポーネントの性質を規定する。
我々は,CG解釈が様々なNN技術に対する新しい理論的支援と洞察を提供することを示す具体例を実例で示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 11:14:19 GMT)
Efficient and robust certification of genuine multipartite entanglement
in noisy quantum error correction circuits [58.7] 実効多部絡み(GME)認証のための条件付き目撃手法を導入する。
線形な二分割数における絡み合いの検出は, 多数の測定値によって線形にスケールし, GMEの認証に十分であることを示す。
本手法は, 距離3の位相的カラーコードとフラグベースの耐故障バージョンにおける安定化作用素の雑音可読化に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 18:00:07 GMT)
Minimize Exposure Bias of Seq2Seq Models in Joint Entity and Relation
Extraction [57.2] 共同エンティティと関係抽出は、プレーンテキストから直接関係三重項を抽出することを目的としている。
本稿では、露出バイアスの影響を最小限に抑えるために、新しいSequence-to-Unordered-Multi-Tree(Seq2UMTree)モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 08:56:20 GMT)
Assisted Probe Positioning for Ultrasound Guided Radiotherapy Using
Image Sequence Classification [56.0] 前立腺外照射療法における経皮的超音波画像誘導は, 患者設定中の各セッションにおけるプローブと前立腺の整合性を必要とする。
本研究では,画像とプローブ位置データの共同分類により,高精度なプローブ配置を確保する方法を示す。
マルチ入力マルチタスクアルゴリズムを用いて、光学的追跡された超音波プローブからの空間座標データを、繰り返しニューラルネットワークを用いて画像クラスシファイアと組み合わせ、リアルタイムで2セットの予測を生成する。
このアルゴリズムは平均(標準偏差)3.7$circ$ (1.2$circ$)の範囲内で最適なプローブアライメントを同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 13:55:02 GMT)
Does the Objective Matter? Comparing Training Objectives for Pronoun
Resolution [52.9] 目的の4つのカテゴリを表す4つのモデルのパフォーマンスとシードの安定性を比較した。
提案実験により, 順序付けの目的がドメイン内最良であるのに対して, 候補と代名詞間の意味的類似性はドメイン内最良であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 09:29:51 GMT)
LEGAL-BERT: The Muppets straight out of Law School [52.5] 我々は、BERTモデルを下流の法的タスクに適用するためのアプローチを検討し、複数のデータセットで評価する。
以上の結果から,事前学習と微調整のガイドラインが盲目的に従う場合が多いが,法域において必ずしも適切ではないことが示唆された。
LEGAL-BERTは、法的なNLP研究、計算法、法的な技術応用を支援するためのBERTモデルのファミリーである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 09:06:07 GMT)
SubjQA: A Dataset for Subjectivity and Review Comprehension [52.1] 主観性と質問応答(QA)の関係について検討する。
主観性は、主観性とQAパフォーマンスのより複雑な相互作用があるにもかかわらず、QAの場合においても重要な特徴であることがわかった。
顧客レビューに基づいた英語のQAデータセット(SubjQA)をリリースし、6つの異なるドメインにまたがる質問や回答に対する主観的アノテーションを含む。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 06:04:27 GMT)
More Bang for Your Buck: Natural Perturbation for Robust Question
Answering [49.8] 全く新しい例のトレーニングセットを構築するための標準アプローチの代替案を提案する。
私たちのアプローチは、まず種子のサンプルを集め、次に人間主導の自然摂動を適用します。
自然摂動が作成に適度に安価である場合、モデルを用いたモデルのトレーニングがより効果的であることに気付きました。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 07:10:00 GMT)
Efficient One-Pass End-to-End Entity Linking for Questions [48.8] 質問に対する高速なエンドツーエンドエンティティリンクモデルであるELQを提案する。
ビエンコーダを使用して、参照検出とリンクを1つのパスで共同で実行する。
非常に高速な推論時間(1つのCPUで1.57の例/s)で、ELQは下流の質問応答システムに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 01:14:10 GMT)
Survey for Trust-aware Recommender Systems: A Deep Learning Perspective [48.3] 信頼できるレコメンデーションシステムを採用することが重要になります。
本調査では,信頼を意識したレコメンデータシステムの3つのカテゴリについて概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 00:45:13 GMT)
Digital Voicing of Silent Speech [48.2] 本研究では,無声音声をEMG(Electromyography)センサ計測に基づいて,無声音声から有声音声に変換する作業について考察する。
音声信号からサイレント信号へ音声ターゲットを移動させることにより、サイレントEMGの訓練方法を提案する。
本手法は,有声データのみを学習するベースラインに比べて,サイレントEMGから発生する音声の可聴性を大幅に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 18:23:35 GMT)
On the Branching Bias of Syntax Extracted from Pre-trained Language
Models [47.8] 本稿では,言語とその逆言語の性能ギャップを比較することで,分岐バイアスを定量的に測定する。
分岐バイアス,すなわち解析アルゴリズム,特徴定義,言語モデルに対する3つの要因の影響を分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 03:09:14 GMT)
OCT-GAN: Single Step Shadow and Noise Removal from Optical Coherence
Tomography Images of the Human Optic Nerve Head [47.8] 我々は、ノイズと網膜の影の両方を10.4ms以内で見えない単一フレームのBスキャンから除去する単一プロセスを開発した。
提案アルゴリズムは,長い画像取得時間の必要性を低減し,高価なハードウェア要件を最小化し,OCT画像の動作アーティファクトを低減する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 08:32:32 GMT)
The Multilingual Amazon Reviews Corpus [46.8] 我々は、多言語テキスト分類のための大規模なAmazonレビューコレクションであるMultilingual Amazon Reviews Corpus (MARC)を提示する。
MARCは2015年から2019年にかけて収集された英語、日本語、ドイツ語、フランス語、スペイン語、中国語のレビューを含んでいる。
コーパスは5つの星のレーティングでバランスが取れており、それぞれのレーティングは各言語のレビューの20%を占めている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 09:34:01 GMT)
Semantic Evaluation for Text-to-SQL with Distilled Test Suites [46.4] テキスト・ツー・セマンティック・モデルの精度を近似するために,テストスイートの精度を提案する。
我々は提案手法を用いて、スパイダーリーダーボードに提出された21のモデルを評価し、この手法が常に100の例で正しいことを手作業で検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 16:04:12 GMT)
An Exploration of Arbitrary-Order Sequence Labeling via Energy-Based
Inference Networks [45.6] 本稿では,ラベル間の複雑な依存関係を列ラベリングで捉えるために,高次エネルギー項を提案する。
我々は、畳み込み、再帰、自己注意ネットワークから引き出されたこれらのエネルギー用語に神経パラメータ化を用いる。
提案手法は,4つのシークエンスラベリングタスクにおいて,様々な高次エネルギー項を用いて大幅な改善を実現することを実証的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 14:59:16 GMT)
PODNet: Pooled Outputs Distillation for Small-Tasks Incremental Learning [45.6] 我々は表現学習にインスパイアされたモデルPODNetを提案する。
PODNetは、小さなインクリメンタルタスクの長い実行でさえ、破滅的な忘れ物と戦っている。
以上の結果から,PODNetの精度は12.10点,6.51点,2.85点であった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 16:10:33 GMT)
Domain Knowledge Empowered Structured Neural Net for End-to-End Event
Temporal Relation Extraction [45.0] 本稿では,確率的ドメイン知識によって構築された分布制約を持つディープニューラルネットワークを強化するフレームワークを提案する。
ラグランジアン緩和(Lagrangian Relaxation)により制約付き推論問題を解き、終端事象の時間的関係抽出タスクに適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 16:58:49 GMT)
Filtering Noisy Dialogue Corpora by Connectivity and Content Relatedness [44.6] 本稿では,その接続性と関連性の観点から,発話対の品質を評価する手法を提案する。
提案手法によりフィルタリングされたトレーニングデータにより,応答生成における神経対話エージェントの品質が向上することが実験的に確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 16:19:58 GMT)
The Effectiveness of Memory Replay in Large Scale Continual Learning [42.7] 入力シーケンス内のタスクが分類に制限されず、出力が高次元の大規模環境で連続学習を研究する。
既存のメソッドは通常、入出力ペアのみを再生する。
入力と出力のペアに加えて,中間層の活性化を再現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 01:23:12 GMT)
Analyzing Redundancy in Pretrained Transformer Models [41.1] 我々は、一般的な冗長性とタスク固有の冗長性という2つのクラスに分類される冗長性の概念を定義します。
提案手法は,ニューロンの10%以上を使用しながら,97%の性能を維持した効率的な特徴に基づく伝達学習手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 11:45:07 GMT)
Analyzing Individual Neurons in Pre-trained Language Models [41.1] 言語的タスクを予測できるニューロンのサブセットは、より少ないニューロンに局所化される低いレベルタスクと、より高いレベルの構文予測タスクとがある。
例えば、XLNet のニューロンは、BERT などの特性を予測する際により局所化され、解離し、より分散され、結合される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 13:17:38 GMT)
AutoETER: Automated Entity Type Representation for Knowledge Graph
Embedding [40.9] 我々は、Entity TypE Representation(AutoETER)を用いた新しい知識グラフ埋め込み(KGE)フレームワークを開発した。
我々のアプローチは、すべての関係パターンと複雑な関係をモデル化し、推測することができる。
4つのデータセットの実験は、リンク予測タスクにおける最先端のベースラインと比較して、我々のモデルの優れた性能を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 13:52:59 GMT)
3D-Aided Data Augmentation for Robust Face Understanding [40.7] 照明条件の異なる複数の視点から3次元顔モデルを用いて現実的な3次元画像を生成する手法を提案する。
実験により,提案した3次元データ拡張法は顔理解タスクの性能と堅牢性を大幅に向上させることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 02:55:36 GMT)
StyleDGPT: Stylized Response Generation with Pre-trained Language Models [39.5] KL損失とスタイル分類器を導入し、単語レベルと文レベルの両方において、ターゲットスタイルに対して応答生成を操る。
我々のモデルは、スタイル整合性とコンテキスト整合性の両方の観点から、最先端の手法を著しく上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 09:29:50 GMT)
Unsupervised Discovery of Implicit Gender Bias [38.6] 我々は、女性に対する性的偏見をコメントレベルで識別するために、教師なしのアプローチをとる。
主な課題は、データ内の他のアーティファクトではなく、暗黙のバイアスの兆候にモデルを集中させることです。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 16:43:42 GMT)
Regularizing Dialogue Generation by Imitating Implicit Scenarios [38.2] 対話履歴と今後の会話を考慮し、生成対話システムを改善する。
将来の会話にアクセスできない従来の対話モデルは、効果的に正規化される。
我々のアプローチは多様性と妥当性に関する最先端のベースラインを大きく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 05:51:09 GMT)
Reconciling Modern Deep Learning with Traditional Optimization Analyses:
The Intrinsic Learning Rate [36.8] 最近の研究は、今日のディープラーニングにおけるバッチ正規化の使用が、従来の最適化の観点から遠く離れていることを示唆している。
本稿では,正規化された網の振舞いが従来の視点から逸脱する他の方法を強調する。
我々はこれをFast Equilibrium Conjectureと呼び、バッチ正規化が有効である理由の鍵となることを示唆する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 17:58:29 GMT)
Additive Tree-Structured Conditional Parameter Spaces in Bayesian
Optimization: A Novel Covariance Function and a Fast Implementation [34.9] 木構造関数への加法仮定を一般化し, 改良された試料効率, より広い適用性, 柔軟性を示す。
パラメータ空間の構造情報と加法仮定をBOループに組み込むことで,取得関数を最適化する並列アルゴリズムを開発した。
本稿では,事前学習したVGG16およびRes50モデルのプルーニングとResNet20の検索アクティベーション関数に関する最適化ベンチマーク関数について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 16:08:58 GMT)
AE-Netv2: Optimization of Image Fusion Efficiency and Network
Architecture [34.6] AE-Netv2に埋もれたテキスト効率の自律的進化画像融合法を提案する。
本稿では,異なるネットワークアーキテクチャが画像融合品質と融合効率に与える影響について論じる。
画像融合の分野における人間の脳の継続的な学習特性のさらなる研究の基盤となる画像融合タスクの共通性と特徴について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 07:58:49 GMT)
Simple and Effective Few-Shot Named Entity Recognition with Structured
Nearest Neighbor Learning [34.3] 近接学習と構造化推論に基づく単純な数発のエンティティ認識(NER)システムを提案する。
構造化復号と近接学習を組み合わせた手法により,NER評価タスクにおける最先端の性能が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 00:25:50 GMT)
CURI: A Benchmark for Productive Concept Learning Under Uncertainty [33.8] 我々は、新しい数ショットメタラーニングベンチマーク、コンポジション推論を不確実性の下で導入する(CURI)。
CURIは、疎結合、生産的一般化、学習操作、変数バインディングなどの抽象的な理解を含む、生産的および体系的な一般化の異なる側面を評価します。
また、モデルに依存しない「構成性ギャップ」を定義し、それぞれの軸に沿って分布外分布を一般化することの難しさを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 16:23:17 GMT)
Graph-to-Tree Neural Networks for Learning Structured Input-Output
Translation with Applications to Semantic Parsing and Math Word Problem [33.6] 本稿では,グラフエンコーダと階層木デコーダからなる新しいグラフからトレーニューラルネットワークを提案し,グラフ構造入力を符号化し,木構造出力を復号する。
我々の実験は、Graph2Treeモデルがこれらのタスクにおける他の最先端モデルの性能より優れているか、あるいは一致していることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 09:07:57 GMT)
Embedding Words in Non-Vector Space with Unsupervised Graph Learning [33.5] GraphGlove: エンドツーエンドで学習される教師なしグラフワード表現について紹介する。
我々の設定では、各単語は重み付きグラフのノードであり、単語間の距離は対応するノード間の最短経路距離である。
グラフに基づく表現は、単語類似性や類似性タスクにおいて、ベクターベースの手法よりもかなり優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 10:17:49 GMT)
Multi-task Learning for Multilingual Neural Machine Translation [32.8] 本稿では,bitextデータ上での翻訳タスクと,モノリンガルデータ上での2つの認知タスクを併用してモデルを学習するマルチタスク学習フレームワークを提案する。
提案手法は,高リソース言語と低リソース言語の両方の翻訳品質を効果的に向上できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 06:54:12 GMT)
Analytic Manifold Learning: Unifying and Evaluating Representations for
Continuous Control [32.8] ストリーミング高次元観測から再利用可能な状態表現を学習する問題に対処する。
これは強化学習(Reinforcement Learning, RL)のような分野において重要であり、トレーニング中に非定常的なデータ分布を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 19:43:50 GMT)
Learning to Represent Image and Text with Denotation Graph [32.4] 本稿では,画像とテキスト間の暗黙的・視覚的接地表現の集合から学習表現を提案する。
得られた構造的関係を利用して,最先端のマルチモーダル学習モデルをさらに改良できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 18:00:58 GMT)
Entities as Experts: Sparse Memory Access with Entity Supervision [31.9] 我々は、テキストに言及されたエンティティの異なる記憶にアクセスすることができる新しいモデル、Entities as Experts (EAE)を紹介します。
EAEの学習表現はTriviaQAの質問に答えるために十分な知識を得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 19:00:27 GMT)
Attention is Not Only a Weight: Analyzing Transformers with Vector Norms [31.1] 本稿では,注意重みのみが注意の出力を決定する2つの要因の1つであることを示す。
また、変換された入力ベクトルのノルムである第二因子を組み込んだノルムに基づく解析を提案する。
これらの知見はトランスフォーマーの内部動作に関する洞察を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 15:15:38 GMT)
Supervised Seeded Iterated Learning for Interactive Language Learning [30.8] この現象に部分的に対処する2つの一般的な方法:S2P(Supervised Selfplay)とSIL(Seeded Iterated Learning)
まず, 後期訓練の崩壊, 人体評価における負の確率の低下など, それぞれの弱点を強調した。
次に,言語ドリフト翻訳ゲームにおけるアルゴの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 19:09:02 GMT)
Learning Collaborative Agents with Rule Guidance for Knowledge Graph
Reasoning [30.3] 本稿では,シンボルベースの手法によって生成される高品質なルールを利用して,歩行型エージェントの報酬管理を行うルールガイドを提案する。
ベンチマークデータセットの実験では、Re RuleGuiderは解釈可能性を失うことなく、ウォークベースのモデルのパフォーマンスを改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 10:13:30 GMT)
On the Universality of Rotation Equivariant Point Cloud Networks [29.6] 本稿では、点雲の3つの形状保存変換に不変あるいは同変なニューラルアーキテクチャの近似力を初めて研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 03:14:16 GMT)
Online Action Detection in Streaming Videos with Time Buffers [28.8] ライブストリーミングビデオにおけるオンライン時間的行動検出の問題を定式化する。
オンライン行動検出タスクの標準的な設定は、新しいフレームがキャプチャされた後すぐに予測する必要がある。
遅延によって生じる小さなバッファタイムをモデルが利用できるような問題設定を採用することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 20:43:50 GMT)
Resource-Enhanced Neural Model for Event Argument Extraction [28.8] イベント引数抽出は、イベントの引数を特定し、それらの引数が果たす役割を分類することを目的としている。
本稿では,複数種類のトリガ依存シーケンス表現を持つトリガ対応シーケンスエンコーダを提案する。
ACE2005ベンチマーク実験により,本手法が新たな最先端技術を実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 21:00:54 GMT)
Help! Need Advice on Identifying Advice [28.5] オンラインのアドバイスフォーラムでは、アドバイスは感情的なサポートのような非アドバイスと混同される。
Redditの2つのアドバイスフォーラムから英語でデータセットを提示する。
我々の分析は、アドバイス談話における豊かな言語現象を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 05:49:03 GMT)
Conditional Neural Generation using Sub-Aspect Functions for Extractive
News Summarization [28.4] 本稿では,一組のサブアスペクト関数を導入することで,要約生成を柔軟に制御できるニューラルネットワークフレームワークを提案する。
最小位置バイアスの抽出した要約は,標準モデルと同等であることを示す。
また、多様性を重視したニュース要約が、よりヒトのレーナーに好まれることも示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 04:57:16 GMT)
COD3S: Diverse Generation with Discrete Semantic Signatures [28.2] COD3Sはニューラルシークエンス・ツー・シークエンス(seq2seq)モデルを用いて意味的に多様な文を生成する新しい方法である。
我々の2段階のアプローチは、局所性に敏感なハッシュ(LSH)に基づく意味文コードの生成を条件付けすることで、出力の多様性を向上させる。
本研究では,タスク性能を劣化させることなく,提案手法を用いて生成した応答が多様性の向上を示すことを,自動的および人為的評価を通じて示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 17:06:50 GMT)
Deep Neural Network: An Efficient and Optimized Machine Learning
Paradigm for Reducing Genome Sequencing Error [27.8] シークエンシングプロセスで使用されるプラットフォームのほとんどは、重大なエラーを発生させることが知られている。
置換とインデルという2種類のゲノムエラーについて、我々の研究はインデルの修正に重点を置いている。
ディープラーニングアプローチは、選択したデータセットをシーケンシングする際のエラーを修正するために使用された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 08:16:35 GMT)
Semantically Driven Sentence Fusion: Modeling and Evaluation [27.6] 文融合は関連文をコヒーレントテキストに結合する作業である。
このタスクの現在のトレーニングと評価スキームは、単一の参照基盤構造に基づいている。
このことは、入力文間の意味的関係を頑健に把握することを妨げる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 10:06:01 GMT)
Keep CALM and Explore: Language Models for Action Generation in
Text-based Games [27.0] 本研究では,各ゲーム状態におけるアクション候補のコンパクトなセットを生成するために,文脈行動言語モデル(CALM)を提案する。
我々はCALMと強化学習エージェントを組み合わせることで、生成したアクション候補を再ランクし、ゲーム内報酬を最大化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 17:36:29 GMT)
Interpretable Sequence Classification via Discrete Optimization [26.9] 医療監視や侵入検知といった多くの応用において、早期分類は介入を促すために不可欠である。
本研究では、進化する観測トレースから早期分類を好む配列分類器を学習する。
我々の分類器は解釈可能であり, 説明, 反実的推論, 人為的ループ修正を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 15:31:07 GMT)
Deep Robust Multilevel Semantic Cross-Modal Hashing [25.9] ハッシュベースのクロスモーダル検索は、最近大きな進歩を遂げた。
しかし、異なるモダリティからのデータを共同のハミング空間に簡単に埋め込むことは、必然的に偽のコードを生成する。
より正確なクロスモーダル検索のための新しいロバスト多レベルセマンティックハッシュ(RMSH)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 09:32:31 GMT)
RoFT: A Tool for Evaluating Human Detection of Machine-Generated Text [25.8] われわれはReal or Fake Text (RoFT)を紹介した。
本稿では,RoFTを用いたニュース記事の検出結果について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 22:47:43 GMT)
Arbitrary Style Transfer using Graph Instance Normalization [25.1] スタイル転送は、コンテンツを保存しながらある画像のスタイルを別の画像に適用するタスクである。
統計学的手法では、アダプティブインスタンス正規化(AdaIN)は、特徴の平均と分散を正規化することにより、ソースイメージを白くし、ターゲットイメージのスタイルを適用する。
グラフ畳み込みネットワーク(GrIN)を用いた新しい学習可能正規化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 09:07:20 GMT)
On the Interplay Between Fine-tuning and Sentence-level Probing for
Linguistic Knowledge in Pre-trained Transformers [24.9] 本稿では,BERT,RoBERTa,ALBERTの3種類の事前学習モデルについて検討する。
探究タスクの微調整によって精度が大幅に変化することを発見した。
ファインチューニングは、実際に事前訓練されたモデルの表現を変えるが、ごく少数のケースでのみ、ファインチューニングは探索精度に肯定的な影響を及ぼす。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 10:54:00 GMT)
Guiding Attention for Self-Supervised Learning with Transformers [24.8] 双方向変換器を用いた効率的な自己教師型学習を実現する手法を提案する。
我々のアプローチは、訓練されたモデルにおける自己注意パターンが非言語的規則性の大部分を含んでいることを示す最近の研究によって動機付けられている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 00:04:08 GMT)
Vector-Vector-Matrix Architecture: A Novel Hardware-Aware Framework for
Low-Latency Inference in NLP Applications [23.4] ディープニューラルネットワークは、信頼できる自然言語処理(NLP)アプリケーションを構築するための標準アプローチとなっている。
NMTの推論時間において遅延を大幅に低減するベクトルベクトル行列アーキテクチャ(VVMA)を提案する。
提案手法は,NMTで使用するシーケンス・ツー・シーケンスモデルとトランスフォーマーモデルのレイテンシを4倍に削減できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 16:54:08 GMT)
Tackling the Low-resource Challenge for Canonical Segmentation [23.2] カノニカルな形態素区分は、単語を標準化された形態素に分割するものである。
形態素生成の密接に関連する領域から借用した2つの新しいモデルについて検討する。
低リソース環境では、新しいアプローチがすべての言語で11.4%の精度で既存のものより優れていることが分かりました。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 15:15:05 GMT)
Do Explicit Alignments Robustly Improve Multilingual Encoders? [23.0] 多言語エンコーダは、言語間表現を効果的に学習することができる。
EuroparlやMultiUNのようなbitextsに基づく明示的なアライメント目的は、これらの表現をさらに改善することが示されている。
このような信号をよりよく活用できる新しいコントラストアライメント目的を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 07:43:17 GMT)
STP-UDGAT: Spatial-Temporal-Preference User Dimensional Graph Attention
Network for Next POI Recommendation [22.7] Next Point-of-Interest(POI)推奨は、位置情報ベースのソーシャルネットワーク(LBSN)と交通機関の領域にまたがる長年にわたる問題である。
最近のリカレントニューラルネットワーク(RNN)に基づくアプローチは、独立したユーザ訪問シーケンスに基づいて、ローカルビューでPOI-POI関係を学習する。
本研究では,個人化されたユーザの嗜好を同時に活用し,グローバルな空間的・時間的嗜好地区における新たなPOIを探索する新しい探索・探索モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 04:03:42 GMT)
Norm Identification through Plan Recognition [22.4] 社会的なルールは、マルチエージェント社会に行動的安定性の度合いを提供することを目的としている。
規範的システムの多くの実装は、以下の仮定の様々な組み合わせを仮定する。
解析に基づく計画認識と階層型タスクネットワーク(HTN)計画機構を組み合わせたノルム識別機構を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 11:18:52 GMT)
Beyond [CLS] through Ranking by Generation [22.3] 我々は情報検索のための生成フレームワークを再考する。
我々の生成的アプローチは、解答選択タスクに対する最先端のセマンティック類似性に基づく識別モデルと同じくらい有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 22:56:31 GMT)
Semi-supervised sequence classification through change point detection [22.1] このような文脈における半教師付き学習のための新しいフレームワークを提案する。
教師なしの方法で、変更点検出法は、可能性のあるクラス変更に対応するシーケンス内の点を特定するために使用できる。
変化点が類似/異種配列の例を示し、ラベル付けされた場合、半教師付き分類設定で使用できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 15:50:39 GMT)
QADiscourse -- Discourse Relations as QA Pairs: Representation,
Crowdsourcing and Baselines [22.1] 本稿では,会話関係をQAペアとして表現する新しい手法を提案する。
提案した表現に基づいて,新しい広範囲QADiscourseデータセットと,QADiscourse関係を予測するためのベースラインアルゴリズムを収集する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 15:25:15 GMT)
Why Skip If You Can Combine: A Simple Knowledge Distillation Technique
for Intermediate Layers [20.0] 一般的な実践は、大規模で正確に訓練された教師ネットワーク(T)から、コンパクトな学生ネットワーク(S)に知識を抽出することである。
知識蒸留(KD)は,ほとんどの場合有用であるが,既存のKD技術は深部NMTエンジンには適さない可能性が示唆された。
本稿では、低リソース設定を目標とし、ポルトガル語、トルコ語、英語、ドイツ語の翻訳エンジンの評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 21:08:16 GMT)
Chess as a Testing Grounds for the Oracle Approach to AI Safety [19.5] AIオラクルの2つのクラスはチェスのアドバイスを提供する:プレイヤーの興味に沿うもの、プレイヤーに負けて、目に見えないほど悪いアドバイスを与えるもの。
オーラクルはチェスのドメインのプレイヤーよりもはるかに知性が高いので、これらのオーラクルを使った経験は未来の人工知能のオーラクルの準備に役立つかもしれません。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 17:47:53 GMT)
Octa: Omissions and Conflicts in Target-Aspect Sentiment Analysis [19.2] オクタ(Octa)は、感情を推測する際の側面と目標を共同で検討する手法である。
ターゲットとコンテキストワードの関係を捕捉し定量化するために、Octaは選択的な自己認識機構を使用している。
ベンチマークデータセットでは、Octaは主要なモデルを大きなマージンで上回り、1.6%から4.3%の精度で(絶対的に)上昇する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 20:37:33 GMT)
CoRefi: A Crowd Sourcing Suite for Coreference Annotation [19.1] CoRefiはクラウドソーシング向けのWebベースのコア参照アノテーションスイートである。
CoRefiはオープンソースで、任意のWebサイトに直接埋め込まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 09:55:36 GMT)
Memory and Computation-Efficient Kernel SVM via Binary Embedding and
Ternary Model Coefficients [18.5] カーネル近似はカーネルSVMのトレーニングと予測のスケールアップに広く用いられている。
メモリ制限されたデバイスにデプロイしたい場合、カーネル近似モデルのメモリと計算コストはまだ高すぎる。
本稿では,バイナリ埋め込みとバイナリモデル係数を用いて,新しいメモリと計算効率の高いカーネルSVMモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 09:41:54 GMT)
Context Modeling with Evidence Filter for Multiple Choice Question
Answering [18.2] MCQA(Multi-Choice Question Answering)は、機械読解における課題である。
主な課題は、正しい答えをサポートする与えられたコンテキストから"エビデンス"を抽出することである。
既存の作業は、人間の努力に過度に依存するルールで注釈付きエビデンスや遠方の監督によってこの問題に取り組む。
本稿では,エンコードされた文脈間の関係をモデル化するためのエビデンスフィルタリング法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 11:53:23 GMT)
GRUEN for Evaluating Linguistic Quality of Generated Text [17.2] 本稿では、文法性、非冗長性、focU、生成したテキストの構造とコヒーレンスを評価するためのGRUENを提案する。
GRUENはBERTベースのモデルと構文的、意味的、文脈的特徴のクラスを使用してシステム出力を調べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 05:59:25 GMT)
A Unified Deep Learning Framework for Short-Duration Speaker
Verification in Adverse Environments [16.9] 話者検証(SV)システムは、特に雑音や残響環境において、短い音声セグメントに対して堅牢であるべきである。
これら2つの要件を満たすため、機能ピラミッドモジュール(FPM)ベースのマルチスケールアグリゲーション(MSA)と自己適応型ソフトVAD(SAS-VAD)を導入する。
SV、VAD、SEモデルを統合されたディープラーニングフレームワークで組み合わせ、エンドツーエンドでネットワーク全体を共同でトレーニングします。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 04:51:45 GMT)
Evaluating the Calibration of Knowledge Graph Embeddings for Trustworthy
Link Prediction [16.6] 知識グラフ埋め込み(KGE)モデルによる予測の信頼性について検討する。
我々はまず、知識グラフに存在しない予測三重項が偽であるとして、標準閉世界仮定(CWA)に基づいて評価を行う。
次に、より現実的で挑戦的なオープンワールド仮定(OWA)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 09:31:15 GMT)
CoDEx: A Comprehensive Knowledge Graph Completion Benchmark [16.5] CoDExはWikidataとWikipediaから抽出された知識グラフ補完データセットの集合である。
CoDExは、大きさと構造、実体と関係の多言語記述、数万の強負の三重項からなる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 09:10:10 GMT)
Compressing Deep Convolutional Neural Networks by Stacking
Low-dimensional Binary Convolution Filters [15.7] 深層畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は多くの実生活問題に適用されている。
ディープCNNモデルの巨大なメモリコストは、メモリ制限されたデバイスにそれらをデプロイする上で大きな課題となる。
低次元バイナリ畳み込みフィルタを積み重ねて深部CNNモデルを圧縮する新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 14:49:22 GMT)
Improving Nonparametric Density Estimation with Tensor Decompositions [14.9] 非パラメトリック密度推定器は、しばしば低次元データに対してよく機能するが、高次元データに適用すると苦しむ。
本稿では、これらの改善が他の単純化された依存前提にまで拡張できるかどうかを考察する。
多次元ヒストグラムにおける低ランク非負のPARAFACやTucker分解に対する推定の制限は、ビン幅速度の次元指数を除去することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 01:39:09 GMT)
Constraining Logits by Bounded Function for Adversarial Robustness [14.9] 本稿では,ソフトマックス直前に新たな有界関数を追加することにより,対向ロバスト性を向上させる手法を提案する。
本手法は,敵対的トレーニングを伴わない逆摂動データセットに対する精度の点で,ロジット正規化手法に匹敵する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 09:04:58 GMT)
Approximate Nearest Neighbour Search on Privacy-aware Encoding of User
Locations to Identify Susceptible Infections in Simulated Epidemics [13.6] 感染した人とその位置の一覧から、感染した人のリストをいかに効果的かつ効率的に見つけることができるかを検討する。
感染した人のリストの場所を問合せとして, 近近距離索引付けと検索手法の適用可能性について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 15:44:19 GMT)
Independent Vector Analysis with Deep Neural Network Source Priors [13.3] 我々は、ディープニューラルネットワーク(DNN)のような普遍近似器を用いて、音声密度の微分を効率的に推定できることを示す。
実験結果から、オンライン実装の収束速度とバッチ実装の信号対干渉比(SIR)において、結果のニューラルネットワーク密度が従来よりも一貫して優れていたことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 17:43:06 GMT)
Rank and run-time aware compression of NLP Applications [13.0] 本稿では,ハイブリッド行列係数化と呼ばれる新しい圧縮手法を提案する。
行列のランクを2倍にすることで、低ランク行列分解法を改善する。
プルーニングよりも2.32倍高速で、LMFより16.77%精度が高い。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 16:03:15 GMT)
Self-Supervision with Superpixels: Training Few-shot Medical Image
Segmentation without Annotation [12.5] ほとんどショットのセマンティックセグメンテーションは医療画像の応用に大きな可能性を秘めている。
既存のFSS技術の多くは、トレーニングのために豊富な注釈付きセマンティッククラスを必要とする。
本稿では,医用画像に対する自己監督型FSSフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 21:36:05 GMT)
Stepwise Extractive Summarization and Planning with Structured
Transformers [12.1] 構造変換器を用いた抽出要約のためのエンコーダ中心のステップワイズモデルを提案する。
我々は、前述した要約を補助的なサブ構造として構造化トランスに注入することにより、段階的に要約を可能にする。
我々のモデルは、モデリングや文フィルタリングの冗長性なしに、ルージュの観点から最先端の性能を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 14:12:58 GMT)
Transforming task representations to perform novel tasks [12.0] 知性の重要な側面は、直接の経験(ゼロショット)なしで新しいタスクに適応できる能力である。
本稿では,従来のタスクとの関係に基づいて,新しいタスクに適応するための一般的な計算フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 18:35:56 GMT)
Sequential Changepoint Detection in Neural Networks with Checkpoints [11.8] 本稿では,オンライン変化点検出と同時モデル学習のためのフレームワークを提案する。
次々に一般化された確率比テストを行うことにより、経時的に変化点を検出する。
オンラインベイズ変化点検出と比較して性能が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 21:49:54 GMT)
Speech Paralinguistic Approach for Detecting Dementia Using Gated
Convolutional Neural Network [11.6] 音声のみを用いて認知症を自動的に検出する非侵襲的で費用対効果の高い手法を提案する。
短い音声セグメントのパラ言語的特徴を抽出し、GCNN(Gated Convolutional Neural Networks)を用いて認知症や健康に分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 13:00:27 GMT)
Don't Use English Dev: On the Zero-Shot Cross-Lingual Evaluation of
Contextual Embeddings [11.0] ゼロショット設定において、英語のデベロップメント精度をモデル選択に用いる標準的な手法は再現性のある結果を得るのを困難にしていることを示す。
ゼロショットの結果と一緒にオラクルスコアを提供することを推奨します。それでも、英語のデータを使って微調整しますが、ターゲットのデベロップメントセットでチェックポイントを選択します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 09:50:52 GMT)
Efficient Meta Lifelong-Learning with Limited Memory [10.9] 最先端の生涯言語学習手法は、過去の例をエピソード記憶に保存し、トレーニング時間と推論時間の両方で再生する。
本稿では,生涯学習手法の3つの共通原則を特定し,それらを相乗的手法で組み合わせた効率的なメタライフロングフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 06:08:07 GMT)
Dissecting Span Identification Tasks with Performance Prediction [10.8] チャンキング、NER、コードスイッチング検出などのスパンIDタスクは、テキスト内の関連するスパンを識別し分類するためにモデルを要求する。
我々は、パフォーマンス予測を通じてIDタスクを解析し、ニューラルアーキテクチャが異なるタスクでどれだけうまく機能するかを推定する。
a) 性能予測を知らせるスパンIDタスクの重要な特性を特定し、(b) 英語データに対して大規模な実験を行い、アーキテクチャ選択を支援可能なスパンIDタスクのパフォーマンスを予測するモデルを構築し、(c) メタモデルのパラメータを調査し、モデルとタスク特性の相互作用に関する新たな洞察を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 09:55:00 GMT)
Detecting Attackable Sentences in Arguments [10.2] 我々は、議論における攻撃の動機を分析し、文の特徴を同定する。
機械学習モデルは、引数中の攻撃可能な文を自動的に検出できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 12:13:00 GMT)
Improving Resistance to Adversarial Deformations by Regularizing
Gradients [10.1] 本稿では, 位置摂動の典型的なクラスである対向変形に着目し, モデルの抵抗性を改善するための流れ勾配正規化を提案する。
実験結果から,フロー勾配で学習したモデルでは,入力勾配で学習したモデルよりも高い抵抗性が得られることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 05:58:16 GMT)
Identifying Spurious Correlations for Robust Text Classification [9.5] そこで本研究では,テキスト分類におけるスプリアスと真の相関を区別する手法を提案する。
我々は、治療効果推定器から得られる特徴を用いて、突発的な相関を「遺伝子」と区別する。
4つのデータセットの実験は、このアプローチを使って特徴の選択を知らせることが、より堅牢な分類につながることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 03:49:22 GMT)
Finding the Evidence: Localization-aware Answer Prediction for Text
Visual Question Answering [8.8] 本稿では,この課題に対処するローカライズ対応回答予測ネットワーク(LaAP-Net)を提案する。
我々のLaAP-Netは、質問に対する回答を生成するだけでなく、生成された回答の証拠としてバウンディングボックスを予測する。
提案するLaAP-Netは、テキストVQAタスクの3つのベンチマークデータセットに対する既存のアプローチよりも顕著なマージンで優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 09:46:20 GMT)
A Novel Challenge Set for Hebrew Morphological Disambiguation and
Diacritics Restoration [8.7] 私たちはヘブライ語のホモグラフに挑戦セットを提供します。
ヘブライ語の曖昧さのSOTAは、アンバランスな曖昧さのケースでは不十分であることを示す。
我々は21語すべてに対して新たな最先端を実現し、平均F1スコアを0.67から0.95に改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 16:34:03 GMT)
UnRectDepthNet: Self-Supervised Monocular Depth Estimation using a
Generic Framework for Handling Common Camera Distortion Models [8.5] 本研究では,未修正単眼ビデオから深度,ユークリッド距離,および視覚計測を推定するための,汎用的な規模対応型自己教師パイプラインを提案する。
提案アルゴリズムは,KITTI修正データセットでさらに評価され,最先端の結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 19:41:35 GMT)
Iterative Methods for Computing Eigenvectors of Nonlinear Operators [8.5] 近年,著者と同僚が共著した5つのアルゴリズムの進歩を示す。
このアルゴリズムは、連続時間領域における固有関数に収束する非線形PDEとして理解することができる。
非線形デノイザの先行性に関するいくつかの例や知見とともに, 結果の数値的評価方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 17:16:38 GMT)
Cross-Lingual Text Classification with Minimal Resources by Transferring
a Sparse Teacher [8.4] CLTSは、最小限の言語資源を用いて、対象言語における「弱」監視を生成する。
CLTSはシンプルで、18の多様な言語で驚くほど効果的です。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 09:11:02 GMT)
Federated Learning and Differential Privacy: Software tools analysis,
the Sherpa.ai FL framework and methodological guidelines for preserving data
privacy [8.3] 本稿では,フェデレートラーニングと差分プライバシの全体観に基づいて構築されたSherpa.aiフェデレーションラーニングフレームワークを提案する。
本稿では,Sherpa.aiフェデレートラーニングフレームワークで方法論ガイドラインに従う方法について,分類と回帰ユースケースを用いて示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 07:39:39 GMT)
Measuring Information Propagation in Literary Social Networks [8.3] 我々は5,000以上のフィクション作品における情報伝達のダイナミクスを分析し、異なるコミュニティを結ぶ構造的穴を埋める文字を通して情報が流れることを発見した。
我々は話者属性のための新しいデータセットを公開し、このパイプラインの重要なコンポーネントを、より広い範囲の文学的テキストで評価できるようにする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 19:09:34 GMT)
Extracting Implicitly Asserted Propositions in Argumentation [8.2] 本研究では,議論において暗黙的に主張された命題,報告された言論,命令文を抽出する手法について検討した。
本研究は,これらのレトリック装置の論証マイニングとセマンティクスに関する今後の研究について報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 12:03:47 GMT)
Exploring BERT's Sensitivity to Lexical Cues using Tests from Semantic
Priming [8.1] 本研究は, セマンティックプライミング(セマンティックプライミング)を用いて, 事前学習したBERTモデルを解析するケーススタディである。
BERTもまた「価格」を示し、文脈が関連語を含む場合と非関連語を含む場合の確率がより大きいことを予測している。
フォローアップ分析では、コンテキストがより情報的になるにつれて、BERTは関連した素語に気を散らす傾向にある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 20:30:59 GMT)
Deep Reinforcement Learning with Mixed Convolutional Network [8.1] 本稿では,OpenAI Gymにおける模倣学習を用いて,CarRacing-v0を再生する畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を提案する。
データセットは、Gymで手動でゲームをプレイすることで生成され、データ拡張方法を使用してデータセットを以前より4倍大きく拡張する。
トレーニング後、このモデルは道路の特徴の境界を自動的に検出し、ロボットを人間のように駆動する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 04:35:44 GMT)
Are Words Commensurate with Actions? Quantifying Commitment to a Cause
from Online Public Messaging [8.0] 本稿では,メッセージが原因に対するコミットメントレベルに応じて分類するテキスト分類手法を提案する。
私たちは、低レベルのコミットメントメッセージと高レベルのコミットメントメッセージを区別することで、真にコミットしたエンティティをより確実に識別できることに気付きました。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 04:12:28 GMT)
Is the Best Better? Bayesian Statistical Model Comparison for Natural
Language Processing [7.7] 複数のデータセットにまたがる k-fold cross-validation を用いた統計モデル比較手法を提案する。
この手法を用いて、2つのデータセットと3つの評価指標に6つの英語の音声タグをランク付けする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 23:37:28 GMT)
Learning effective physical laws for generating cosmological
hydrodynamics with Lagrangian Deep Learning [7.6] 宇宙力学シミュレーションの出力を学習するために,ラグランジアン深層学習を提案する。
このモデルは、観測可能な粒子を記述したラグランジアン変位の層を用いて、有効な物理法則を学習する。
学習されたパラメータの総数はオーダー10のみであり、有効理論パラメータと見なすことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 18:00:00 GMT)
Microscopic fine-grained instance classification through deep attention [7.5] 限られたサンプルを用いた微視的画像データのきめ細かい分類は、コンピュータビジョンとバイオメディカルイメージングにおいて未解決の問題である。
本稿では,エンドツーエンドで2つのタスクを同時に実行する,シンプルで効果的なディープネットワークを提案する。
その結果、堅牢だが軽量なエンドツーエンドのトレーニング可能なディープネットワークが実現し、最先端の結果が得られます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 15:29:58 GMT)
Testing Tail Weight of a Distribution Via Hazard Rate [7.4] 本研究では,重み付き分布と重み付き分布とを,ハザード率に基づく定義により区別するアルゴリズムを開発した。
理論的結果を実証的に検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 17:13:14 GMT)
Towards a Policy-as-a-Service Framework to Enable Compliant, Trustworthy
AI and HRI Systems in the Wild [7.2] 信頼できる自律システムの構築は、単に「常に正しいことをする」エージェントを雇おうとする以上の多くの理由から難しい。
AIとHRIには、信頼の問題は本質的に社会技術的である、というより広い文脈がある。
本稿では, 信頼性の「ファジィ」な社会技術的側面と, 設計・展開の両面での配慮の必要性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 18:32:31 GMT)
Adversarial Patch Attacks on Monocular Depth Estimation Networks [7.1] 単眼深度推定における逆パッチ攻撃法を提案する。
我々は,対象の手法を騙して,パターンが配置されている領域の誤り深さを推定できる人工パターンを生成する。
実際のシーンに印刷されたパターンを物理的に配置することで,本手法を実世界で実現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 22:56:22 GMT)
Recovering Causal Structures from Low-Order Conditional Independencies [6.9] 与えられた順序の条件付き不依存性の集合に対するアルゴリズムを提案し、$k$と等しいか、あるいは、$k$は小さい固定数である。
本研究の結果は, 対の辺縁関係から学ぶことに関するこれまでの研究を完全化し, 一般化したものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 12:47:20 GMT)
Learning Visual-Semantic Embeddings for Reporting Abnormal Findings on
Chest X-rays [6.7] 本研究は放射線画像の異常所見の報告に焦点を当てる。
本稿では, レポートから異常な発見を識別し, 教師なしクラスタリングと最小限のルールで分類する手法を提案する。
本手法は, 異常所見を回収し, 臨床正当性およびテキスト生成量の両方で既存の世代モデルより優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 04:18:18 GMT)
ASDN: A Deep Convolutional Network for Arbitrary Scale Image
Super-Resolution [6.7] 画像ビューアアプリケーションは通常、画像を任意の倍率スケールに拡大することができる。
本稿では、ラプラシアンピラミッド法を用いて、高周波画像の詳細を用いて、任意のスケールの高分解能画像(HR)を再構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 01:18:46 GMT)
Refined diamond norm bounds on the emergence of objectivity of
observables [6.6] 無限次元の量子系に対する可観測物の客観性の出現に基づいて、より厳密なダイヤモンドノルムを導出する。
この結果は、量子-古典遷移における客観性の上昇を定量的に評価するための統一的な枠組みを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 15:40:03 GMT)
Many-body interference in bosonic dynamics [6.5] 我々はいくつかの区別可能な種に属するボソンの混合物について検討する。
観測変数の時間依存期待値における対応するシグネチャを同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 13:26:42 GMT)
UDapter: Language Adaptation for Truly Universal Dependency Parsing [6.3] 言語間干渉と抑制されたモデルキャパシティは、多言語依存解析の主要な障害である。
本稿では,コンテキストパラメータ生成とアダプタモジュールに基づく多言語タスク適応手法を提案する。
その結果、UDapterは、高リソースと低リソース(ゼロショット)両方の言語で、強いモノリンガルと多言語ベースラインを上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 15:46:41 GMT)
MetaDetect: Uncertainty Quantification and Prediction Quality Estimates
for Object Detection [6.2] ディープニューラルネットワークを用いたオブジェクト検出では、ボックスワイドのオブジェクト性スコアは過信される傾向にある。
本稿では,任意のニューラルネットワークに対して予測不確実性推定と品質推定を提供するポスト処理手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 15:38:53 GMT)
BERT Knows Punta Cana is not just beautiful, it's gorgeous: Ranking
Scalar Adjectives with Contextualised Representations [6.2] 本研究では,スカラー形容詞の強度検出のためのBERTに基づく新しい手法を提案する。
文脈表現から直接導出されるベクトルによる強度をモデル化し,スカラー形容詞のランク付けに成功していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 13:05:47 GMT)
Using Sentences as Semantic Representations in Large Scale Zero-Shot
Learning [6.0] ゼロショット学習は、トレーニング中に視覚的なインスタンスが利用できない、見えないクラスのインスタンスを認識することを目的としている。
良いトレードオフは、自然言語の短い文をクラス記述として使うことである。
単純な手法では文だけでは良い結果が得られないが、通常の単語の埋め込みと文の組み合わせは、現在の最先端よりも大幅に優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 18:22:21 GMT)
A Survey on Recognizing Textual Entailment as an NLP Evaluation [5.8] 異なるNLPシステムの意味的理解を比較するための統合評価フレームワークとして,RTE(Recognizing Textual Entailment)が提案された。
我々は,NLPシステムを評価する際に,特定の言語現象に着目した新たなRTEデータセットを利用することを議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 22:23:00 GMT)
Tired of Topic Models? Clusters of Pretrained Word Embeddings Make for
Fast and Good Topics too! [5.8] 事前学習した単語の埋め込みをクラスタリングし、重み付けされたクラスタリングと上位単語の再ランク付けのための文書情報を組み込んだ別の方法を提案する。
このアプローチの最も優れた組み合わせは、従来のトピックモデルと同様に機能するが、ランタイムと計算の複雑さは低い。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 19:23:46 GMT)
Estimating conditional density of missing values using deep Gaussian
mixture model [5.6] 本稿では,ディープニューラルネットワークの柔軟性とガウス混合モデルの簡易性を組み合わせたアプローチを提案する。
我々は,本モデルが条件付きGMMよりもログ類似度が高いことを実験的に検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 08:18:29 GMT)
Training Deep Neural Networks for Wireless Sensor Networks Using Loosely
and Weakly Labeled Images [5.6] コスト・エフェクティブ・ドメイン一般化アルゴリズムは、最小限の労働力で効率的なネットワークを訓練するために提案されている。
トレーニングされたネットワークは予測あたり約700万の乗算を持ち、デジタル信号プロセッサチップがリアルタイムの認識を行うのに十分な大きさである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 08:28:34 GMT)
Fast Mesh Data Augmentation via Chebyshev Polynomial of Spectral
filtering [5.6] ディープニューラルネットワークは、コンピュータビジョンと医療画像解析における強力な学習手法の1つとして認識されている。
実際には、利用可能なトレーニングデータが不十分な場合が多く、データセットを拡張するために拡張が使用される。
本研究では,LB-eigDA(Laplace-Beltrami eigenfunction Data Augmentation)とChebyshev Data Augmentation(C-pDA)の2つの非バイアス拡張手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 15:18:26 GMT)
A Multi-Task Incremental Learning Framework with Category Name Embedding
for Aspect-Category Sentiment Analysis [5.0] Category Name Embedding Network (CNE-net) は(T)ACSAインクリメンタルラーニングのために提案されている。
モデルは2つの(T)ACSAベンチマークデータセットで最先端を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 14:52:54 GMT)
Providing Actionable Feedback in Hiring Marketplaces using Generative
Adversarial Networks [4.9] 本稿では,GAN(Generative Adversarial Networks)に基づく新たな手法が,実運用環境における候補に対して,リアルタイムに実行可能なフィードバックを提供する方法を示す。
実験結果は,GANベースのアプローチをデータセットに活用することによる大きなメリットを浮き彫りにした。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 01:26:00 GMT)
Universal Dependencies according to BERT: both more specific and more
general [4.6] 本研究は,自己意図からラベル付き依存木を抽出することにより,BERTが捉えた構文抽象の形式と範囲を分析することに焦点を当てる。
BERTとUD(Universal Dependencies)アノテーションを明示的に比較することにより,これらの知見を拡張し,一対一で一致しないことが多いことを示す。
このアプローチは,従来の作業よりもはるかに一貫性のある依存性ツリーを生成し,BERTの構文的抽象化をよりうまく説明できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 10:22:33 GMT)
An Empirical Study of Tokenization Strategies for Various Korean NLP
Tasks [4.2] Byte Pair PE (BPE) は事実上の標準的なトークン化手法であると考えられている。
BPEがすべての言語やタスクで最善であるかどうかはまだ不明だ。
実験結果から, 韓国語から英語への翻訳において, 形態素分割とBの併用が有効であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 07:20:41 GMT)
Learning Compositional Structures for Deep Learning: Why
Routing-by-agreement is Necessary [4.1] 本稿では,畳み込みニューラルネットワークとカプセルネットワークの文法記述について述べる。
我々は、ルーティングがカプセルネットワークの重要な部分であることを示し、その必要性を疑問視する最近の研究に効果的に答えている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 04:45:11 GMT)
Reproducible Science with LaTeX [4.1] 本稿では,文書から外部ソースコードを実行する手順を提案する。
結果のPortable Document Format (pdf)ファイルに自動的に計算出力が含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 01:54:58 GMT)
Categorizing Online Shopping Behavior from Cosmetics to Electronics: An
Analytical Framework [3.7] 提案フレームワークは、自動購入予測と記述的な消費者インサイトを得るために、他の大規模なEコマースデータセットに拡張可能である。
提案システムは97～99%の分類精度を達成し,ユーザ・ジャーニーレベルの購買予測を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 06:16:44 GMT)
Incorporating Behavioral Hypotheses for Query Generation [3.6] 本稿では,クエリ生成のための任意の仮説を集約する汎用エンコーダ・デコーダ・トランスフォーマフレームワークを提案する。
実験の結果,提案手法は単語誤り率のトップ$kとBert F1スコア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） (Tue, 6 Oct 2020 12:38:02 GMT)
Domain Adaptive Transfer Learning on Visual Attention Aware Data
Augmentation for Fine-grained Visual Categorization [3.6] ベースネットワークモデルに基づく微調整によるドメイン適応型知識伝達を行う。
我々は、注意認識データ拡張技術を用いて、アキュラシーの競争力の向上を示す。
提案手法は,複数の細粒度分類データセットにおける最先端結果を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 22:47:57 GMT)
Comprehensive Online Network Pruning via Learnable Scaling Factors [3.3] ディープCNNは、その重要性に基づいてフィルタを除去することで幅的に刈り取るか、レイヤやブロックを除去することで深さ的に刈り取ることができる。
本研究では,幅ワイドおよび深さワイドプルーニングを両立できる包括的プルーニング戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 11:04:17 GMT)
A Novel Neural Network Training Framework with Data Assimilation [2.9] 勾配計算を避けるため,データ同化に基づく勾配なし学習フレームワークを提案する。
その結果,提案手法は勾配法よりも優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 11:12:23 GMT)
Weakly Supervised-Based Oversampling for High Imbalance and High
Dimensionality Data Classification [2.9] オーバーサンプリングは、不均衡な分類を解決する効果的な方法である。
合成サンプルの不正確なラベルは、データセットの分布を歪ませる。
本稿では,合成試料の不正確なラベル付けを扱うために,弱教師付き学習を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 11:54:49 GMT)
Secure 3D medical Imaging [2.6] 本稿では,複数の分散マシン間で3次元分割処理を分割する新しいシステムを提案する。
分散マルチメディアネットワークセグメンテーションの背景にある概念は、セグメンテーションの計算時間を高速化するために用いられた。
提案システムは,セグメンテーション精度,セキュリティ,実行時間の観点から,最先端の手法に匹敵する効率である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 07:21:11 GMT)
Collaboratively boosting data-driven deep learning and knowledge-guided
ontological reasoning for semantic segmentation of remote sensing imagery [2.3] DSSNはエンドツーエンドのメカニズムでトレーニングでき、低レベルおよび中レベルのキューを使用する能力がある。
人間は優れた推論能力を持ち、RS画像を確実に解釈することができる。
本稿では,データ駆動型ディープラーニングモジュールと知識誘導型オントロジ推論モジュールを組み合わせるための協調的強化フレームワーク(CBF)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 03:32:17 GMT)
Anubhuti -- An annotated dataset for emotional analysis of Bengali short
stories [2.3] アヌブティはベンガルの短編小説の著者が表現した感情を分析するための最初の、そして最大のテキストコーパスである。
本稿では,データ収集手法,手作業によるアノテーション処理,そして結果として生じるハイアノテータ間の合意について説明する。
我々は、ベースライン機械学習と感情分類のためのディープラーニングモデルを用いて、データセットの性能を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 22:33:58 GMT)
Protecting a Bosonic Qubit with Autonomous Quantum Error Correction [2.2] 原理的には、量子系内の散逸を調整することで、量子エラー補正を自律的かつ連続的に実現することができる。
ここでは超伝導空洞のSchr"odinger cat様多光子状態の論理量子ビットを符号化する。
この受動的プロトコルは、単光子損失に対する自律的な補正を実現し、多光子量子ビットのコヒーレンス時間を2倍に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 00:15:44 GMT)
Video Anomaly Detection Using Pre-Trained Deep Convolutional Neural Nets
and Context Mining [2.1] 本稿では,事前学習した畳み込みニューラルネットモデルを用いて特徴抽出とコンテキストマイニングを行う方法について述べる。
我々は,高レベルの特徴から文脈特性を導出し,ビデオ異常検出法の性能をさらに向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 00:26:14 GMT)
Entropic Continuity Bounds & Eventually Entanglement-Breaking Channels [1.9] この論文の前半では、シュール凹函数の局所的および一様連続性境界を確立する手法を提案する。
第2部では、関心の系が1回に1回のプローブの列と相互作用する、反復的な相互作用システムについて考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 00:37:17 GMT)
Parallax Motion Effect Generation Through Instance Segmentation And
Depth Estimation [1.8] 単一画像からパララックス運動効果を生成するアルゴリズムを提案する。
PyD-Net ネットワークと Mask R-CNN や FBNet ネットワークが組み合わさってパララックス運動効果を生成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 12:56:59 GMT)
Splitting Gaussian Process Regression for Streaming Data [1.3] 入力空間を逐次分割し,各領域に局所化ガウス過程を適用するアルゴリズムを提案する。
このアルゴリズムは既存の手法よりも時間と空間の複雑さが優れていることが示されており、そのシーケンシャルな性質により、ストリーミングデータに応用できる。
我々の知る限りでは、このモデルは線形メモリ複雑性を実現するための最初の局所ガウス過程回帰モデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 01:37:13 GMT)
Gene Regulatory Network Inference with Latent Force Models [1.3] タンパク質合成の遅延は、RNAシークエンシング時系列データから遺伝子制御ネットワーク(GRN)を構築する際に相反する効果をもたらす。
実験データに適合するメカニスティック方程式とベイズ的アプローチを組み合わせることで,翻訳遅延を組み込んだモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 09:03:34 GMT)
Friendship is All we Need: A Multi-graph Embedding Approach for Modeling
Customer Behavior [1.2] 顧客を非線形に表現するためのマルチグラフ埋め込み手法を提案する。
我々は,友人関係の情報を入手することでのみ,ユーザの将来の行動を合理的に予測することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 14:50:05 GMT)
BlendTorch: A Real-Time, Adaptive Domain Randomization Library [1.1] 適応型ドメインランダム化(DR)ライブラリであるBlendTorchを導入し、合成トレーニングデータの無限ストリーム作成を支援する。
BlendTorchは、低忠実度シミュレーションを大々的にランダム化してデータを生成し、モデル学習のための人工的なトレーニングデータをリアルタイムで配布する。
BlendTorchでトレーニングされたモデルは、実または写真リアルなデータセットでトレーニングされたモデルよりも、産業オブジェクト検出タスクにおいて繰り返し良いパフォーマンスを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 16:13:39 GMT)
How Convolutional Neural Network Architecture Biases Learned Opponency
and Colour Tuning [1.1] 最近の研究は、第2層にボトルネックを導入して畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アーキテクチャを変更することで、学習機能の変化をもたらすことを示唆している。
この関係を完全に理解するには、訓練されたネットワークを定量的に比較する方法が必要である。
畳み込みニューロンに対する空間的および色調曲線を得るためのアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 11:33:48 GMT)
Contextual and Possibilistic Reasoning for Coalition Formation [1.0] 本稿では,マルチエージェントシステムにおけるエージェント間の連立関係の発見と評価について論じる。
まず、文脈的推論手法を用いて連立関係形成のための解空間を計算する。
第2に、エージェントをマルチコンテキストシステム(MCS)のコンテキストとしてモデル化し、エージェント間の依存関係をブリッジルールとしてモデル化する。
第3に、MCS均衡のためのアルゴリズムを用いて、すべての潜在的な連立性を体系的に計算し、機能的および非機能的要件のセットを与えられた上で、最適な解を選択する方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 18:45:37 GMT)
Error mitigation via verified phase estimation [0.3] 本稿では,量子位相推定に基づく新しい誤差低減手法を提案する。
制御量子ビットを使わずに機能に適応できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 07:44:10 GMT)
Vec2Instance: Parameterization for Deep Instance Segmentation [0.2] 我々は、Vec2Instanceと呼ばれる新しい深層畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャをインスタンスセグメンテーションで記述する。
Vec2Instanceはインスタンスのパラメトリゼーションのためのフレームワークを提供しており、畳み込みニューラルネットワークは、セントロイド周辺のインスタンスの複雑な形状を効率的に推定することができる。
アプローチのピクセル単位の精度は89%で,最先端のMask RCNN (91%) の精度に近い。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 13:51:02 GMT)
Memory-efficient GAN-based Domain Translation of High Resolution 3D
Medical Images [0.2] GAN(Generative Adversarial Network)は大規模な3次元医療画像にはほとんど適用されない。
本研究は、未ペアドメイン翻訳を確立するためのマルチスケールパッチベースのGANアプローチを提案する。
ドメイン翻訳シナリオの評価は155x240x240の脳MRIと最大512x512x512の胸部CTで行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 08:43:27 GMT)
ECG Classification with a Convolutional Recurrent Neural Network [0.1] 我々は、Pink Irish Hatチームとして、PhyloNet/Computer in Cardiology 2020の課題に対して、12リードのECG信号を分類する畳み込みリカレントネットワークを開発した。
モデルは畳み込み層と繰り返し層を結合し、ECG信号のスライディングウィンドウを入力とし、各クラスの確率を出力とする。
我々のネットワークは、隠れ検証セットで0.511点、全隠れテストセットで0.167点を達成し、公式ランキングで41点中23位にランクインした。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 13:21:21 GMT)
The dark side of energy transport along excitonic wires: On-site energy
barriers facilitate efficient, vibrationally-mediated transport through
optically dark subspaces [0.1] 電線によるエキシトン輸送効率を向上するための新しい反直観的手法」を提案する。
システム内のサブラジアントおよび超ラジアント固有状態の明確な分離により、望ましくない放射再結合プロセスが抑制されることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 09:00:16 GMT)
Work as an external quantum observable and an operational quantum work
fluctuation theorem [0.0] 我々は、$H_mathcalS$の知識に依存する量子作業ゆらぎ定理は、古典的な定理とは対照的に、ほとんど実践的な関連性がないと論じる。
我々は、未知系の自由エネルギー差の有界性を決定するために、運用上アクセス可能であり、原理的に実験で実装できるゆらぎ定理を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 15:25:17 GMT)
Weights and Methodology Brief for the COVID-19 Symptom Survey by
University of Maryland and Carnegie Mellon University, in Partnership with
Facebook [0.0] Facebookは新型コロナウイルス研究を支援するため、学術機関と提携している。
本稿では,データ利用者が重みを使って分析を行うために使用した手法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 15:34:09 GMT)
Visualizing Color-wise Saliency of Black-Box Image Classification Models [0.0] ディープラーニングを含む高度な手法によって与えられる分類結果は、しばしば解釈するのが困難である。
本稿では,MC-RISE(Multi-Color RISE)を提案する。
本手法は,元のRISEと同様,画像中の各画素の鮮度を示すだけでなく,各画素の色成分の重要度を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 04:27:18 GMT)
Unifying Aspects of Generalized Calculus [0.0] 非ニュートン計算は、一般化された熱統計学の分野で長年に渡り起こった様々な考えを統一する。
形式主義は、非常に一般的であり、数学の学部課程から知っている計算と同じくらい単純である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 06:49:54 GMT)
Team Performance Evaluation Model based on Network Feature Extraction [0.0] 本稿では,チームパフォーマンス評価の問題を目的とした。
パスネットワークとチームパフォーマンス評価モデルを確立する。
本稿では,Huskiesチームのための戦略を提案し,モデルを一般チームに拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 10:56:13 GMT)
Superdeterminism: A Guide for the Perplexed [0.0] 超決定論は、局所的で決定論的であり、量子力学の観測された相関を生じさせる自然の唯一の一貫した記述である。
スーパー決定論が科学の脅威ではなく、必ずしも微調整されていない理由、将来の入力の関連性、オープンな問題は何かを説明します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 09:26:31 GMT)
Scaling up reservoir engineering for error-correcting codes [0.0] 我々は、ビットフリップエラーに対処する繰り返し符号の提案と、論理量子ビットを符号化するネットワークのスケールアップ方法に焦点を当てる。
課題は、実験的な実現に向けて現実的でありながら、高次のエラーを自律的に修正できるネットワークアーキテクチャを考案することであった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 16:14:13 GMT)
Reply to: Reply to "On the heat transfer across a vacuum gap mediated by
Casimir force" [0.0] ここでは、我々の出版物(Z. Naturforsch. A 75, 803-807; DOI:10.1515/zna-2020-0204)の前版(arXiv:2003.00760)について、Li et al.(arXiv:2009.09377)のコメントに返信する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 14:45:40 GMT)
Refuting a Proposed Axiom for Defining the Exact Rotating Wave
Approximation [0.0] この研究は実効的なハミルトン級数 $mathcal H_texteff$ を導入し、滑らかな量子軌道を生成する。
しかし、このハミルトニアン級数は任意のパルス形状に収束することが保証されないので、有効ハミルトニアンの定義を公理的に仮定する。
我々は、この積分の変分最小化により、この第3公理の妥当性を数値的に否定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 14:16:18 GMT)
RANDGAN: Randomized Generative Adversarial Network for Detection of
COVID-19 in Chest X-ray [0.0] 新型コロナウイルス(COVID-19)が世界中に広がる中で、医療機関は患者を診断し、必要な頻度で検査する能力を失っている。
研究は、胸部X線でウイルス性細菌性肺炎から新型コロナウイルスを検出できる有望な結果を示している。
本研究では,ラベルやトレーニングデータを必要とせず,未知のクラス(COVID-19)の画像を検出するランダム化生成敵ネットワーク(RANDGAN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 15:58:09 GMT)
Quantum Walk and Quantum Rings. Effects of a Magnetic Field applied and
construction of Quantum Walk by a Moire pattern [0.0] 2つの電子がある種の二重同心量子環で量子ウォーキングし、同じ電子がモアレ環で量子ウォーキングすることは、あるパラメータでなければ同じスペクトルを持つ可能性があることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 20:23:37 GMT)
Quantum Superposition of Two Gravitational Cat States [0.0] 我々は、模範モデルおよびボース=アインシュタイン凝縮(BEC)における重力猫状態(重力猫)の探索に関する初期の研究を拡張した。
量子ローターの数学的類似性を用いて、BECの2グレーブキャット系の性質とその物理的帰結と観測可能性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 20:08:14 GMT)
Quantum Computing Solution of DC Power Flow [0.0] HHL(Harrow-Hassidim-Lloyd)量子アルゴリズムは直流電力流問題の解法として用いられる。
線形方程式系(SLE)の解に対するHHLアルゴリズムは指数的なスピードアップを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 02:44:39 GMT)
Predicting quasibound states of negative ions [0.0] 我々は、光剥離スペクトルにおける11共鳴のエネルギーを測定する最近の実験により、La$-$を試験ケースとして使用した。
観測されたすべての共鳴を同定し、以前の実験範囲のすぐ外側でさらに1つのピークを予測した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 05:34:47 GMT)
Nonreciprocal Optomechanical Entanglement against Backscattering Losses [0.0] サニャック効果によってスピン共振器の逆伝搬光を分割することにより、光子とフォノンは選択された方向に強く絡み合うことができるが、他方では完全に相関しない。
これにより、古典的非相互性がない場合でも量子的非相互性を実現することができ、実用機器の後方散乱損失に対して大きな絡み合いを回復することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 03:14:08 GMT)
Nonlocal mechanisms of attosecond interferometry in three-dimensional
systems [0.0] Attosecond Interferometry (AI) は、補助レーザーの存在下でアト秒パルス列を持つ系をイオン化する実験技術である。
これらの追加経路が1次元および3次元モデルシステムの助けを借りて測定された光イオン化遅延にどの程度影響するかを検討する。
我々は,低光子エネルギー (20-30 eV) における液体のような不規則系のアト秒間干渉は, イオン化体の即時環境によって誘起される光イオン化ダイナミクスの変化に主に依存していると結論付けた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 14:00:27 GMT)
Neural Speech Synthesis for Estonian [0.0] 本報告では、エストニア語のための音声合成を改善するために、タルトゥ大学とエストニア語研究所が共同で行った成果について述べる。
合計92.4時間6話者の音声合成データを収集・公開する(CC-BY-4.0)
ニューラル音声合成のためのソフトウェアとモデルがオープンソース(MITライセンス)としてリリースされた
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 11:37:46 GMT)
Multimodal Depression Severity Prediction from medical bio-markers using
Machine Learning Tools and Technologies [0.0] うつ病は世界中の精神疾患の主要な原因となっている。
近年,うつ病の診断とステージ予測の自動化に行動的手がかりが用いられている。
ラベル付き行動データセットの欠如と、膨大な量のバリエーションが、タスクを達成する上で大きな課題であることが証明されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 06:42:24 GMT)
Machine-Learned Preconditioners for Linear Solvers in Geophysical Fluid
Flows [0.0] 線形解法の性能を高めるためにプレコンディショニングに機械学習手法を使用できるかどうかを検証した。
半単純タイムステッピングを伴う浅水モデルに対する最適プレコンディショナを学習するために,いくつかの機械学習手法が用いられている。
機械学習プレコンディショナは、従来のプレコンディショナと競合し、トレーニングデータセットの動的範囲外でも良い結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 16:40:14 GMT)
Insights into nature of magnetization plateaus of a nickel complex
[Ni4(CO3)2(aetpy)8](ClO4)4 from a spin-1 Heisenberg diamond cluster [0.0] スピン-1ハイゼンベルクダイヤモンドクラスターの磁気特性と磁気特性について検討した。
Spin-1 ハイゼンベルクダイヤモンドクラスターは、いくつかの興味深い量子基底状態を示す。
スピン-1 ハイゼンベルクのダイヤモンドクラスターは、磁気食塩効果が増強される可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 07:22:11 GMT)
Histopathological Stain Transfer using Style Transfer Network with
Adversarial Loss [0.0] 本稿では,高速ニューラルネットワークを用いた染色正規化問題に対する新しい手法を提案する。
また,高分解能ネットワーク(HRNet, High-Resolution Network, High-Resolution Network, High-Resolution Network, High-Resolution Network, High-Resolution Network, High-Resolution Network, High-Resolution Network, High-Resolution Network, HRNet)に基づく新しいステントランスジェネレータネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 12:10:50 GMT)
Hidden human variables in quantum mechanics? [0.0] 量子力学における観測者の堅固な理論が新たに求められている。
観測者理論の2つの異なる分野が出現している。
人間の観察者は特別な場合であり、他の量子力学システムとは異なるのか?
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 07:03:08 GMT)
Heterogeneous Multi-Agent Reinforcement Learning for Unknown Environment
Mapping [0.0] 異種エージェントのチームが未知の環境をカバーするための分散制御ポリシーを学習できるようにするアクター批判アルゴリズムを提案する。
このタスクは、無人航空機のチームを配置することで危険地域における状況認識を高めたい国家の安全と緊急対応組織に関心を寄せている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 12:23:05 GMT)
Gaussian Process Models with Low-Rank Correlation Matrices for Both
Continuous and Categorical Inputs [0.0] 混合連続および分類ガウス過程モデルにおけるクロス相関行列の低ランク近似を用いた手法を提案する。
低ランク相関(LRC)は、近似の適切なランクを選択することで、問題のパラメータの数に柔軟に適応する能力を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 09:38:35 GMT)
Entanglement Hamiltonian Tomography in Quantum Simulation [0.0] 量子シミュレータの絡み合いは、今日の中間スケール量子デバイスの時代において顕著な課題である。
本稿では, スピン系の密度行列と絡み合ったスペクトルを再構成するための効率的なトモグラフィープロトコルについて論じる。
数値シミュレーションを用いて1次元の長距離Isingモデルのプロトコルの有効性と有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 15:05:21 GMT)
ERFit: Entropic Regression Fit Matlab Package, for Data-Driven System
Identification of Underlying Dynamic Equations [0.0] ERFitはエントロピー回帰法によるスパースシステム識別のためのパッケージである。
コードには最小限の監督が必要で、科学や工学のさまざまな問題に容易に適応できる幅広い選択肢がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 01:07:15 GMT)
Diverse Exploration via InfoMax Options [0.0] 本研究では,強化学習における時間的抽象的行動や選択肢を自律的に発見する問題について検討する。
探索に適した多様な選択肢を学習するために,選択肢とそれに対応する状態遷移の相互情報として定義されたインフォマックス終了目標を導入する。
我々は、オプションの終了条件によってこの目的を最大化するためのスケーラブルな最適化スキームを導出し、InfoMax Option Critic (IMOC)アルゴリズムを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 14:21:05 GMT)
Descriptive analysis of computational methods for automating mammograms
with practical applications [0.0] 本論文はマンモグラムの様々な応用と自動化を目的とした研究に焦点を当てている。
画像前処理、特徴抽出、マンモグラムの応用、スクリーン・フィルム・マンモグラム、デジタルマンモグラム、およびデジタルマンモグラムの実験のためのベンチマークコーパスの開発について様々な視点をカバーしている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 05:40:26 GMT)
Decay of quantumness in a measurement process: Action of a
coarse-graining channel [0.0] 重ね合わせにおける量子ビットからなるシステムは、N量子状態からなる測定装置と相互作用する。
我々は、システムと装置間の量子相関の死と、装置の有効状態における量子コヒーレンスの死を可視化した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 23:04:29 GMT)
Dark-state and loss-induced phenomena in the quantum-optical regime of
$\Lambda$-type three-level systems [0.0] 高次フォック状態の過程を許容する広い光子数分布を持つ状態について検討する。
シミュレーションでは, 劣化, 空洞, 放射能損失など, いくつかの損失機構について検討した。
我々は、新しい量、量子分極を導入・解析し、その根本的な違いを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 09:50:31 GMT)
DLGNet-Task: An End-to-end Neural Network Framework for Modeling
Multi-turn Multi-domain Task-Oriented Dialogue [0.0] 本稿では,タスク指向対話システムDLGNet-Taskを提案する。
我々のフレームワークはモジュラーアプローチの制御可能で検証可能で説明可能なアウトプットを楽しみます。
DLGNet-Taskを会話型AIシステムで使用すると、インテリジェントアシスタントの開発、デプロイ、メンテナンスに必要な労力が削減される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 16:31:06 GMT)
CIRCE at SemEval-2020 Task 1: Ensembling Context-Free and
Context-Dependent Word Representations [0.0] 文脈に依存しない単語表現に基づいて予測を行うアンサンブルモデルを提案する。
その結果,(1)文脈に依存しない単語表現は強力で堅牢なベースラインであり,(2)文脈に依存した単語表現を得るために文分類の目的を利用でき,(3)これらの表現を組み合わせることで,一部のデータセットのパフォーマンスが向上し,他のデータセットのパフォーマンスが低下することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 13:50:47 GMT)
Bosonic representation of a Lipkin-Meshkov-Glick model with Markovian
dissipation [0.0] マルコフ散逸の存在下でのリプキン・メシュコフ・グリックモデルの力学について検討する。
弱散逸極限における退化摂動理論を用いて、リウヴィリア超作用素の固有値と固有ベクトルを解析的に得る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 10:12:05 GMT)
Atom-light entanglement for precise field sensing in the optical domain [0.0] 本稿では,光領域における精密電場センシングのための共振器QEDシステムにおける原子-光相互作用の強度と集合性を利用したプロトコルについて報告する。
長寿命アルカリ-アース原子を用いたQED実験において, 標準量子限界よりも10ドルから20ドル程度の高利得が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 21:27:47 GMT)
Artificial intelligence supported anemia control system (AISACS) to
prevent anemia in maintenance hemodialysis patients [0.0] エリスロポエシス刺激剤(ESA)と鉄サプリメント(IS)は予防措置として用いられる。
経験者からの管理方向データを用いて訓練した人工知能支援貧血管理システム(AISACS)を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 03:59:37 GMT)
A fast noise filtering algorithm for time series prediction using
recurrent neural networks [0.0] 本稿では,RNNの内部力学を考察し,そのような動作に必要な条件のセットを確立する。
そこで我々は,新しい近似アルゴリズムを提案し,精度を損なうことなく予測プロセスを著しく高速化することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 14:53:56 GMT)
A bunching parameter interferometer: Generalization of HOM effect [0.0] 束縛された光子と束縛されていない光子は、実際に、束縛パラメータと呼ばれる連続パラメータによってパラメータ化されるプロセスの2つの極端なケースであることを示す。
本稿では,上述の集束パラメータの全値の構成と測定に使用できる集束干渉計を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 18:48:21 GMT)
A Survey of H-index, Stress, Tenure & Reference Management software use
in Academia [0.0] Ph.D.の学生は、すべての職種の中で最低の主観的幸福度を報告している。
教員はストレスの最低レベルを報告します。
在任期間の平均年齢は34.9歳である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 12:32:33 GMT)
A Method for Tumor Treating Fields Fast Estimation [0.0] 腫瘍治療野 (TTFields) は、特定の種類のがんに対してFDAが承認した治療であり、患者の寿命を大幅に延長する。
TTFieldsトランスデューサアレイ位置を最適化し,その強度を最大化することを提案した。
我々は,TTFields強度の高速推定法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 11:45:06 GMT)
A Hardware-Aware Heuristic for the Qubit Mapping Problem in the NISQ Era [0.0] キャリブレーションデータを考慮に入れたハードウェア・アウェアマッピング遷移アルゴリズム(HA)を提案する。
IBMの量子ハードウェアの結果から、私たちのHAアプローチは最先端技術よりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 07:03:35 GMT)
'I Updated the <ref>': The Evolution of References in the English
Wikipedia and the Implications for Altmetrics [0.0] われわれは、2019年6月までの英語ウィキペディアで使われたすべての参照(5500万以上)のデータセットを提示する。
ウィキペディアで参照を識別し、監視する新しい手法を適用したので、それぞれの参照に対して、関連するアクション(生成、修正、削除、再試行)に関するデータを提供できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Oct 2020 23:26:12 GMT)