LaND: Learning to Navigate from Disengagements [158.6] 本研究では,学習者に対する学習支援のための強化学習手法(LaND)を提案する。
LaNDは現在の知覚的観察から、どのアクションが解離につながるかを予測するニューラルネットワークモデルを学び、テスト時計画で解離を回避するアクションを実行する。
以上の結果から,LaNDは多種多様な現実世界の歩道環境を学習し,模倣学習と強化学習の両方に優れることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 17:21:42 GMT)
PlotMachines: Outline-Conditioned Generation with Dynamic Plot State
Tracking [128.8] PlotMachinesは、動的プロット状態を追跡することによってアウトラインをコヒーレントなストーリーに変換することを学習する、ニューラルな物語モデルである。
さらに,PlotMachinesを高レベルな談話構造で強化し,モデルが物語の異なる部分に対応する筆記スタイルを学習できるようにした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 23:40:11 GMT)
A Benchmark for Structured Procedural Knowledge Extraction from Cooking
Videos [126.7] 本稿では,調理ビデオから抽出した構造化手続き的知識のベンチマークを提案する。
手動で注釈付けしたオープン語彙リソースには、356の指導的調理ビデオと15,523のビデオクリップ/文レベルのアノテーションが含まれています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 13:54:27 GMT)
Contralaterally Enhanced Networks for Thoracic Disease Detection [120.6] 胸骨、肺野、気管支管など、胸部左右に類似した構造が多数存在する。
このような類似性は、広義の放射線学者の経験から、胸部X線における疾患の同定に利用することができる。
本稿では,病状提案の特徴表現を強化するために,対向的コンテキスト情報を活用するディープ・エンド・ツー・エンド・モジュールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 10:15:26 GMT)
Structured Attention for Unsupervised Dialogue Structure Induction [110.1] 本稿では、構造化された注意層を離散潜在状態を持つ変化型リカレントニューラルネットワーク(VRNN)モデルに組み込んで、教師なしの方法で対話構造を学ぶことを提案する。
バニラVRNNと比較して、構造化された注意は、構造的帰納バイアスを強制しながら、ソース文の埋め込みの異なる部分にフォーカスすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 18:33:18 GMT)
Reference Language based Unsupervised Neural Machine Translation [108.6] 教師なしの神経機械翻訳は ほぼ完全に パラレルコーパスの呪いを和らげる
我々はUNMTのための新しい参照言語ベースのフレームワークであるRUNMTを提案し、参照言語はソースと並列コーパスを共有するのみである。
実験の結果,一つの補助言語のみを用いる強いベースラインよりもUNMTの品質が向上することが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 15:48:59 GMT)
Counterfactual Off-Policy Training for Neural Response Generation [94.8] 本稿では,反実的推論による潜在的応答の探索を提案する。
対人学習の枠組みの下での対物反応の訓練は、潜在的応答空間の高逆領域を探索するのに役立つ。
DailyDialogデータセットに関する実証的研究は、我々のアプローチがHREDモデルを大幅に上回っていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 07:47:45 GMT)
Rao-Blackwellizing the Straight-Through Gumbel-Softmax Gradient
Estimator [93.1] 一般的なGumbel-Softmax推定器のストレートスルー変量の分散は、ラオ・ブラックウェル化により減少できることを示す。
これは平均二乗誤差を確実に減少させる。
これは分散の低減、収束の高速化、および2つの教師なし潜在変数モデルの性能向上につながることを実証的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 22:54:38 GMT)
ChrEn: Cherokee-English Machine Translation for Endangered Language
Revitalization [92.0] チェロキー語(英: Cherokee)は、チェロキー族によって話される言語である。
チェロキー語話者は世界で約2,000人しか残っていない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 20:28:06 GMT)
High-order Semantic Role Labeling [86.3] 本稿では,ニューラルセマンティックロールラベリングモデルのための高階グラフ構造を提案する。
これにより、モデルは孤立述語-引数対だけでなく、述語-引数対間の相互作用も明示的に考慮することができる。
CoNLL-2009ベンチマークの7つの言語に対する実験結果から、高次構造学習技術は強力なSRLモデルに有益であることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 15:33:54 GMT)
Token-level Adaptive Training for Neural Machine Translation [84.7] 異なるトークンが異なる周波数で現れるため、自然言語にはトークンの不均衡現象が存在する。
バニラNMTモデルは、通常、異なる周波数のターゲットトークンに対して、自明な等重の目的を採用する。
低周波トークンは、無視された後に翻訳品質に影響を与える重要な意味情報を運ぶことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 05:55:05 GMT)
Recursive Top-Down Production for Sentence Generation with Latent Trees [77.6] 自然および合成言語に対する文脈自由文法の生成特性をモデル化する。
潜伏二分木構造にN$の葉を持つ動的プログラミングアルゴリズムを提案する。
また,Multi30kデータセットを用いたドイツ語と英語の翻訳実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 17:47:16 GMT)
Boundaries of quantum supremacy via random circuit sampling [69.2] Googleの最近の量子超越性実験は、量子コンピューティングがランダムな回路サンプリングという計算タスクを実行する遷移点を示している。
観測された量子ランタイムの利点の制約を、より多くの量子ビットとゲートで検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 19:08:09 GMT)
Physics-Informed Gaussian Process Regression for Probabilistic States
Estimation and Forecasting in Power Grids [67.7] 電力グリッドの効率的な運転にはリアルタイム状態推定と予測が不可欠である。
PhI-GPRは3世代電力系統の位相角,角速度,風力の予測と推定に使用される。
提案手法は観測された状態と観測されていない状態の両方を正確に予測し,推定することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 14:18:31 GMT)
Investigating Cross-Linguistic Adjective Ordering Tendencies with a
Latent-Variable Model [66.8] 本稿では,多言語形容詞順序付けを潜在変数モデルとして,初めて純粋コーパス駆動モデルを提案する。
我々は普遍的、言語横断的、階層的形容詞順序付け傾向の存在の強い確固たる証拠を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 18:27:55 GMT)
Improving Cross-Lingual Transfer Learning for End-to-End Speech
Recognition with Speech Translation [63.2] 本稿では,対象言語に関する追加知識を組み込む補助課題として,音声からテキストへの翻訳を導入する。
人間の翻訳によるSTの訓練は必要ないことを示す。
低リソースMT(200K例)の擬似ラベルであっても、ST強化転送は直接転送に対して最大8.9%のWER還元をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 04:07:38 GMT)
WaveGrad: Estimating Gradients for Waveform Generation [55.4] WaveGradは、データ密度の勾配を推定する波形生成の条件モデルである。
ガウスのホワイトノイズ信号から始まり、メル・スペクトログラムに条件付けされた勾配に基づくサンプリング器を通じて繰り返し信号の精製を行う。
6回の反復で高忠実度音声サンプルを生成できることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 15:21:58 GMT)
Dynamic Context Selection for Document-level Neural Machine Translation
via Reinforcement Learning [55.2] 文書レベルの翻訳における動的コンテキストの選択に有効な手法を提案する。
動的文脈文の選択と活用を促進するために,新しい報酬を提案する。
実験により,提案手法は異なるソース文に対して適応的な文脈文を選択することができることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 01:05:32 GMT)
DynaBERT: Dynamic BERT with Adaptive Width and Depth [55.2] 我々は新しい動的BERTモデル(DynaBERTと略される)を提案する。
適応的な幅と深さを選択することで、サイズとレイテンシを柔軟に調整できる。
既存のBERT圧縮手法よりずっと優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 08:51:37 GMT)
Conditional Generative Modeling via Learning the Latent Space [54.6] マルチモーダル空間における条件生成のための新しい枠組みを提案する。
潜在変数を使って一般化可能な学習パターンをモデル化する。
推論では、潜伏変数は複数の出力モードに対応する最適解を見つけるために最適化される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 03:29:17 GMT)
Bias and Variance of Post-processing in Differential Privacy [53.3] 後処理免疫は、差分プライバシーの基本的な性質である。
ポストプロセッシングはバイアスをもたらし、ばらつきを増大させるとしばしば主張される。
本稿では,後処理の特性を理解するための第一歩を踏み出す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 02:12:54 GMT)
Rethinking the Extraction and Interaction of Multi-Scale Features for
Vessel Segmentation [53.2] 網膜血管と主要動脈を2次元基底画像と3次元CTアンギオグラフィー(CTA)スキャンで分割する,PC-Netと呼ばれる新しいディープラーニングモデルを提案する。
PC-Netでは、ピラミッド圧縮励起(PSE)モジュールが各畳み込みブロックに空間情報を導入し、より効果的なマルチスケール特徴を抽出する能力を高めている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 08:22:54 GMT)
Neural network quantum state tomography in a two-qubit experiment [52.8] 機械学習にインスパイアされた変分法は、量子シミュレータのスケーラブルな状態キャラクタリゼーションへの有望な経路を提供する。
本研究では,2ビットの絡み合った状態を生成する実験から得られた測定データに適用することにより,いくつかの手法をベンチマークし比較する。
実験的な不完全性やノイズの存在下では、変動多様体を物理状態に収束させることで、再構成された状態の質が大幅に向上することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 14:53:24 GMT)
Phase Configuration Learning in Wireless Networks with Multiple
Reconfigurable Intelligent Surfaces [50.6] RIS(Reconfigurable Intelligent Surfaces)は、電磁波伝搬の動的制御を提供する、高度にスケーラブルな技術である。
RISを内蔵した無線通信における大きな課題の1つは、複数のRISの低オーバーヘッドダイナミックな構成である。
RISの位相構成に対する低複雑さ教師あり学習手法を考案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 05:35:27 GMT)
Learning 3D Face Reconstruction with a Pose Guidance Network [49.1] ポーズ誘導ネットワーク(PGN)を用いた単眼3次元顔再構成学習のための自己指導型学習手法を提案する。
まず,従来のパラメトリックな3次元顔の学習手法におけるポーズ推定のボトルネックを明らかにし,ポーズパラメータの推定に3次元顔のランドマークを活用することを提案する。
我々のデザインしたPGNでは、完全にラベル付けされた3Dランドマークと無制限にラベル付けされた未使用の顔画像で両方の顔から学習できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 06:11:17 GMT)
Mere account mein kitna balance hai? -- On building voice enabled
Banking Services for Multilingual Communities [48.0] 我々は,多言語社会のための音声対応型銀行サービスの構築に向けた最初の取り組みについて紹介する。
コードミキシング(Code Mixing)は、ある言語からの語彙項目が別の言語の発話に埋め込まれる現象である。
音声に基づく意図認識システムを構築するための様々な訓練戦略について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 01:20:09 GMT)
A deep learning based interactive sketching system for fashion images
design [47.1] ファッションスケッチとテクスチャ情報から,多様な高品質な衣料品画像をデザインするインタラクティブシステムを提案する。
このシステムの背後にある大きな課題は、ユーザが提供するテクスチャ情報に基づいて高品質で詳細なテクスチャを生成することである。
特に、テクスチャ化された衣料画像を合成する新しい二色エッジテクスチャ表現と、グレースケールエッジに基づいてシェーディングをレンダリングするシェーディングエンハンサーを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 07:50:56 GMT)
Linear Mode Connectivity in Multitask and Continual Learning [47.0] マルチタスクと連続解が同様に接続されているかを検討する。
マルチタスク・ソリューションとして振る舞うために、逐次学習されたミニマを制約する効果的なアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 10:53:25 GMT)
Visual Camera Re-Localization from RGB and RGB-D Images Using DSAC [46.2] 本稿では,既知の環境に対する単一入力画像から,カメラの位置と向きを推定する学習ベースシステムについて述べる。
最小限の場合、我々のシステムは訓練時にRGB画像と地上の真実ポーズのみを必要とし、テスト時に1枚のRGB画像しか必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 15:03:02 GMT)
Meta Graph Attention on Heterogeneous Graph with Node-Edge Co-evolution [44.9] Coevolved Meta Graph Neural Network (CoMGNN) を提案する。
また,ノードとエッジの時間パターンをモデル化するためのCoMGNN(ST-CoMGNN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 13:19:39 GMT)
The NU Voice Conversion System for the Voice Conversion Challenge 2020:
On the Effectiveness of Sequence-to-sequence Models and Autoregressive Neural
Vocoders [42.6] 本稿では,名古屋大学におけるVoice Conversion Challenge 2020(VCC 2020)のための音声変換システムについて紹介する。
本稿では,最近のVCにおける2つの重要な技術,Sequence-to-Sequence(seq2seq)モデルとAutoregressive(AR)ニューラルボコーダの有効性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 09:19:37 GMT)
Langsmith: An Interactive Academic Text Revision System [42.5] 本稿では、経験の浅い非ネイティブ研究者が英語の論文を書くのを支援するLangsmithエディタについて述べる。
我々のシステムでは、粗末で不完全な句や文に基づいて、学術的な文章を文学者に提示することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 02:35:14 GMT)
Content Planning for Neural Story Generation with Aristotelian Rescoring [39.1] 長文の物語テキストは、人間の文章の流動的な偽造を管理するが、局所的な文レベルでのみ行われ、構造や大域的な結束が欠如している。
本稿では,高品質なコンテンツプランニングによってストーリー生成の問題の多くに対処できると仮定し,ストーリー生成をガイドする優れたプロット構造を学習する方法に焦点を当てたシステムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 16:28:23 GMT)
Baseline System of Voice Conversion Challenge 2020 with Cyclic
Variational Autoencoder and Parallel WaveGAN [38.2] 本稿では,CycleVAE(CycleVAE)とParallel WaveGAN(PWG)を併用したVoice Conversion Challenge(VCC)2020のベースラインシステムについて述べる。
VCC 2020の結果、CycleVAEPWGベースラインは、1)自然度が2.87、スピーカー類似度が75.37%、2)MOSが2.56、Simが56.46%である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 08:25:38 GMT)
Uncertainty-Aware Semantic Augmentation for Neural Machine Translation [37.6] 本稿では,複数の意味的に等価なソース文間の普遍的な意味情報を明示的にキャプチャする不確実性を考慮した意味拡張を提案する。
我々のアプローチは、強いベースラインと既存の手法を大きく上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 07:48:09 GMT)
A Cross-Level Information Transmission Network for Predicting Phenotype
from New Genotype: Application to Cancer Precision Medicine [37.4] 本稿では,CLEIT(Cross-Level Information Transmission Network)フレームワークを提案する。
ドメイン適応にインスパイアされたCLEITは、まずハイレベルドメインの潜在表現を学び、その後、接地木埋め込みとして利用する。
体細胞突然変異による抗がん剤感受性の予測におけるCLEITの有効性と性能の向上を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 22:01:00 GMT)
High-Order Relation Construction and Mining for Graph Matching [36.9] 高次情報を記述するために、反復線グラフが最初に導入された。
本稿では,HGMN(High-order Graph Matching Network)と呼ばれる新しいグラフマッチング手法を提案する。
実用的な制約を課すことで、HGMNは大規模グラフに拡張性を持たせることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 03:30:02 GMT)
Mapping of Sparse 3D Data using Alternating Projection [35.7] テクスチャがない場合にスパース3Dスキャンを登録する新しい手法を提案する。
KinectFusionのような既存の方法は、高密度の点雲に大きく依存している。
本稿では,交差制約と剛性制約の同時満足度として登録を定式化した2段階交互投影アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 18:22:45 GMT)
Face Mask Assistant: Detection of Face Mask Service Stage Based on
Mobile Phone [35.3] 新型コロナウイルスの原因であるシンドロームウイルス2(SARS-CoV-2)は、小さな呼吸液滴によって伝達される。
発生源での拡散を抑制するため、マスクを着用することは便利で効果的な手段である。
携帯電話を用いた検知システムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 08:49:52 GMT)
MMGSD: Multi-Modal Gaussian Shape Descriptors for Correspondence
Matching in 1D and 2D Deformable Objects [34.7] MMGSD(Multi-Modal Gaussian Shape Descriptor)と呼ばれる変形可能な物体の視覚表現を提案する。
MMGSDは、合成データから自己指導的に学習され、測定可能な不確実性を伴う対応型ヒートマップを生成する。
実験の結果、MMGSDは正方形の布と編んだナイロンロープに対して32.4と31.3のRMSEを達成できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 03:11:13 GMT)
End-to-end Autonomous Driving Perception with Sequential Latent
Representation Learning [34.6] エンドツーエンドのアプローチでは、システムをクリーンアップし、人間のエンジニアリングの膨大な努力を避けることができる。
潜在空間は、知覚に有用なすべての関連する特徴を捉えるために導入され、逐次潜在表現学習を通じて学習される。
学習したエンドツーエンドの知覚モデルは、最小限の人間工学的努力だけで検出、追跡、ローカライゼーション、マッピングの問題を解決することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 03:40:42 GMT)
Challenging the adversarial robustness of DNNs based on error-correcting
output codes [33.5] ECOCベースのネットワークは、小さな逆方向の摂動を導入することで、非常に容易に攻撃できる。
敵の例は、予測対象クラスの高い確率を達成するために、このような方法で生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 02:45:39 GMT)
What Have We Achieved on Text Summarization? [32.9] 我々は,要約システムの強みと細かな構文的・意味的レベルでの限界について,より理解を深めることを目指している。
手動で10の代表的な要約モデルに対して,8つの主要な誤り源を定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 12:39:33 GMT)
GitEvolve: Predicting the Evolution of GitHub Repositories [31.8] GitHubリポジトリの進化を予測するシステムであるGitEvolveを提案する。
私たちは、人気を予測するために共通の関心をモデル化することで、ユーザをグループにマップします。
提案したマルチタスクアーキテクチャは汎用的であり、他のソーシャルネットワークで情報拡散をモデル化するために拡張することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 04:32:15 GMT)
Few-shot Learning for Spatial Regression [31.0] 空間回帰のための数ショット学習法を提案する。
本モデルは,地域によって異なる属性の空間的データセットを用いて訓練されている。
本研究では,提案手法が既存のメタ学習手法よりも優れた予測性能を実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 04:05:01 GMT)
Deep Adversarial Domain Adaptation Based on Multi-layer Joint Kernelized
Distance [30.5] ドメイン適応とは、ソースデータから学習したモデルを対象データに適用する学習シナリオを指す。
ソースデータとターゲットデータとの分布差は、適応性能に大きく影響する。
多層共役核距離測定値に基づく深層対向領域適応モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 02:32:48 GMT)
AP20-OLR Challenge: Three Tasks and Their Baselines [29.7] 本稿では,データプロファイル,3つのタスク,対応するベースライン,評価原則を紹介する。
AP20-OLRチャレンジには、SpeechoceanとNSFC M2ASRプロジェクトが提供する言語、方言、実生活データが含まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 09:08:08 GMT)
Sparse Spectrum Warped Input Measures for Nonstationary Kernel Learning [29.2] 本研究では,非定常カーネルを学習するための明示的,入力に依存した,計測値のワーピングの一般的な形式を提案する。
提案した学習アルゴリズムは、標準定常カーネルの滑らかさを制御する条件付きガウス測度として入力をワープする。
我々は,小・大規模データ体制の学習問題において,ワーピング関数のパラメータ数に顕著な効率性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 01:10:08 GMT)
Online Back-Parsing for AMR-to-Text Generation [29.1] AMR-to-text生成は、入力されたAMRグラフと同じ意味のテキストを復元することを目的としている。
テキスト生成中にターゲット文に投影されたAMRグラフを逆予測するデコーダを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 12:08:14 GMT)
Paraphrasing vs Coreferring: Two Sides of the Same Coin [28.8] 2つの異なるNLPタスク間のシナジーについて検討する。
イベントコアスデータセットからのアノテーションを、リスコアで抽出された述語パラフレーズの遠隔監視に使用しています。
私たちはまた、最先端のイベントコア参照解決モデルに付加的な入力として、同じ再ランク機能を使用します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 16:48:36 GMT)
Table Structure Recognition using Top-Down and Bottom-Up Cues [28.7] 本稿では,細胞検出と相互作用モジュールを組み合わせたテーブル構造認識手法を提案する。
実際に利用可能な実世界のデータセット上で,我々の手法を実証的に検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 13:32:53 GMT)
Retrieve and Refine: Exemplar-based Neural Comment Generation [27.9] 同様のコードスニペットのコメントはコメントの生成に役立ちます。
我々は、与えられたコード、AST、類似したコード、そして入力として見劣りする新しいセク2seqニューラルネットワークを設計する。
約200万のサンプルを含む大規模Javaコーパスに対するアプローチを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 09:33:10 GMT)
Counterfactually-Augmented SNLI Training Data Does Not Yield Better
Generalization Than Unaugmented Data [27.7] 自然言語理解データのカウンターファクト拡張は、トレーニングデータの収集に有効な方法ではない。
本研究は、英語の自然言語推論データを用いて、モデル一般化とロバスト性をテストする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 18:44:02 GMT)
Performance Optimization for Federated Person Re-identification via
Benchmark Analysis [25.9] フェデレーション学習(Federated Learning)は、分散型クライアント間で共有モデルを学習する、プライバシ保護機械学習技術である。
本研究では,人間再同定(FedReID)にフェデレート学習を実装し,実世界のシナリオにおけるその性能を最適化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 17:57:52 GMT)
Hate is the New Infodemic: A Topic-aware Modeling of Hate Speech
Diffusion on Twitter [24.9] われわれは、Twitter上でヘイトスピーチの発生を誘発するユーザー行動を探究することに重点を置いている。
ツイート、リツイート、ユーザー活動履歴、フォロワーネットワークの大規模なデータセットをクロールします。
これらのダイナミクスを管理する情報の異なる信号の特徴付けを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 05:43:08 GMT)
HyperSAGE: Generalizing Inductive Representation Learning on Hypergraphs [24.7] 2段階のニューラルメッセージパッシング戦略を用いて、ハイパーグラフを介して情報を正確かつ効率的に伝播する新しいハイパーグラフ学習フレームワークHyperSAGEを提案する。
本稿では,HyperSAGEが代表的ベンチマークデータセット上で最先端のハイパーグラフ学習手法より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 13:28:06 GMT)
Cross-Spectral Iris Matching Using Conditional Coupled GAN [22.6] クロススペクトル虹彩認識は、個人のアイデンティティを認証するための有望な生体計測手法として出現している。
異なるスペクトル帯域で取得したアイリス画像のマッチングは、単一帯域近赤外(NIR)マッチングと比較して顕著な性能低下を示した。
クロススペクトル虹彩認識のための条件結合生成対向ネットワーク(CpGAN)アーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 19:13:24 GMT)
MARS: Mixed Virtual and Real Wearable Sensors for Human Activity
Recognition with Multi-Domain Deep Learning Model [22.0] 仮想IMUに基づく大規模データベースの構築を提案し,その上で,3つの技術部分からなる多分野ディープラーニングフレームワークを導入することにより,技術的問題に対処する。
まず,混成畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いたノイズの多いIMUデータから,単一フレームの人間活動について半教師付き形式で学習することを提案する。
第2の部分は、不確実性を認識した一貫性の原則に従って抽出されたデータ特徴を融合する。
転送学習は、最近リリースされたArchive of Motion Capture as Surface Shapes (AMASS)データセットに基づいて、最後の部分で実行される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 16:21:49 GMT)
TeaForN: Teacher-Forcing with N-grams [21.7] 教師の強制力で訓練されたシーケンス生成モデルは、露出バイアスや時間経過による差異の欠如に関連する問題に悩まされる。
提案手法であるTeacher-Forcing with N-grams (TeaForN) は,2次時間軸に沿ってデコードするように訓練されたNデコーダのスタックを用いて,これらの問題に対処する。
本研究では、TeaForNが1つの機械翻訳ベンチマーク、WMT 2014 English- French、および2つのニュース要約ベンチマーク、CNN/DailymailとGigawordで生成品質を向上させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 16:45:20 GMT)
Deep RL With Information Constrained Policies: Generalization in
Continuous Control [21.5] 情報フローに対する自然な制約は, 連続制御タスクにおいて, 人工エージェントに干渉する可能性があることを示す。
CLAC(Capacity-Limited Actor-Critic)アルゴリズムを実装した。
実験の結果、CLACは代替手法と比較して、トレーニング環境と修正テスト環境の一般化に改善をもたらすことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 15:42:21 GMT)
Learning Context-Free Languages with Nondeterministic Stack RNNs [21.0] 本稿では,指数的なスタック構成を同時にかつトラクタブルに符号化する,微分可能なスタックデータ構造を提案する。
我々は、このデータ構造とリカレントニューラルネットワーク(RNN)コントローラの組み合わせを非決定論的スタックRNNと呼んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 16:48:41 GMT)
Empirical Evaluation of PRNU Fingerprint Variation for Mismatched
Imaging Pipelines [20.7] カメラの指紋は、この設定では無視できないバリエーションを示す。
誤り率の低下は、写真操作で一般的に使用される小さなパッチにとって最強である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 18:29:16 GMT)
Latent Dirichlet Allocation Model Training with Differential Privacy [20.6] Collapsed Gibbs Sampling(CGS)に基づくLDA学習アルゴリズムのプライバシ保護について検討する。
また,クラウドソースデータに基づくローカルプライベートなLDAトレーニングアルゴリズム(LP-LDA)を提案し,個々のデータコントリビュータに対して局所的な差分プライバシーを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 06:58:40 GMT)
Inner Ensemble Networks: Average Ensemble as an Effective Regularizer [20.3] 内部アンサンブルネットワーク(IEN)は、モデル複雑性を増大させることなく、ニューラルネットワーク自体内の分散を減少させる。
IENは、トレーニングフェーズ中にアンサンブルパラメータを使用して、ネットワークのばらつきを低減する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 05:59:00 GMT)
Paying down metadata debt: learning the representation of concepts using
topic models [20.2] メタデータ負債と呼ばれるデータ管理問題を導入し、データ概念とそれらの論理表現のマッピングを識別する。
低ランク行列因数分解に基づく半教師付きトピックモデルを用いて、このマッピングをどのように学習するかを述べる。
In this topic model in predicting subject tags on 25,000 datasets from Kaggle.com, showed the ability of semantically meaningful features。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 22:42:38 GMT)
Integrating Intrinsic and Extrinsic Explainability: The Relevance of
Understanding Neural Networks for Human-Robot Interaction [19.8] 説明可能な人工知能(XAI)は、インテリジェントで自律的なシステムの信頼と受容を促進するのに役立つ。
NICOは、オープンソースのヒューマノイドロボットプラットフォームであり、ロボット自身による本質的な説明と環境によって提供される外生的な説明の相互作用によって、効率的なロボット動作を実現する方法について紹介されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 14:28:48 GMT)
Q-learning with Language Model for Edit-based Unsupervised Summarization [19.3] 編集に基づく要約を用いたQ-ラーニングに基づく新しい手法を提案する。
このメソッドは2つのキーモジュールを組み合わせてエディターエージェントと言語モデルコンバータを形成する。
Q-learningは、適切な編集アクションを生成するためにエージェントを訓練するために利用される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 05:47:00 GMT)
Does Data Augmentation Improve Generalization in NLP? [19.3] ニューラルネットワークはしばしば、より一般的な特徴を導き出すのではなく、表面的特徴を利用して優れた性能を達成する。
近年の研究では、データ強化、すなわち表面的特徴が失敗するトレーニング例の生成が提案されている。
我々は、データ拡張がモデルが未学習の弱体化につながるという仮説を検証しますが、それらの場所でより強力な特徴を学習することはできません。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 14:33:27 GMT)
The Grammar of Emergent Languages [19.2] UGI技術は創発的言語を解析するのに適していることを示す。
次に、典型的な参照ゲーム設定に現れる言語が構文構造を示すかどうかを考察する。
我々の実験は、構造が現れるためには、一定のメッセージ長と語彙サイズが必要であることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 17:52:45 GMT)
Style Attuned Pre-training and Parameter Efficient Fine-tuning for
Spoken Language Understanding [19.1] 音声言語理解学習のための新しいフレームワークを提案する。
このフレームワークは会話言語モデリング(CLM)事前学習タスクとライトエンコーダアーキテクチャで構成されている。
このフレームワークでは、Alexaの内部データセットと2つのパブリックデータセット上での最先端のSLU結果のパフォーマンスにマッチし、1タスクあたりのパラメータは4.4%に過ぎません。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 03:53:37 GMT)
Answering Questions on COVID-19 in Real-Time [18.2] 新型コロナウイルスの感染拡大が世界中に波及し、研究者らは効果的に戦おうとしている。
戦いが難しい理由のひとつは、情報と知識の不足にある。
本稿では,コビッドAskを作成することで,この知識の真空化に貢献する取り組みについて概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 08:42:30 GMT)
Predictive Modeling of Anatomy with Genetic and Clinical Data [18.1] 本報告では, 患者の解剖学的変化を予測するための半パラメトリック・ジェネレーション・モデルについて述べる。
我々は、個体群全体の回帰と、個々の遺伝的および臨床的指標に基づく被験者の健康の非パラメトリックモデルを組み合わせることで、解剖学的変化を捉えた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 18:30:15 GMT)
Multichannel Generative Language Model: Learning All Possible
Factorizations Within and Across Channels [17.2] MGLM(Multi Channel Generative Language Model)を提案する。
MGLMは、全てのチャネル内および至る所で可能なすべての因数分解をマーシャリゼーションする。
非条件, 条件, 部分条件生成による実験を実演する。
また、品質多様性のトレードオフを定量的に分析し、MGLMが従来のバイリンガル識別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） (Fri, 9 Oct 2020 08:52:24 GMT)
A Vertex Cut based Framework for Load Balancing and Parallelism
Optimization in Multi-core Systems [15.9] 機械学習のような高レベルのアプリケーションは、単純な画像認識のための多層パーセプトロンに基づく単純なモデルから、自動運転車制御システムのためのより深くより複雑なニューラルネットワークへと進化している。
高性能コンピュータ上で動作する並列プログラムは、データ通信のボトルネック、メモリ帯域幅の制限、不規則なクリティカルセクションによる同期オーバーヘッドに悩まされることが多い。
マルチコアシステムにおけるデータ通信の削減と,これらのアプリケーションのスケーラビリティと性能向上のためのフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 07:54:28 GMT)
Be Your Own Best Competitor! Multi-Branched Adversarial Knowledge
Transfer [15.5] 提案手法は,高速な画像分類とエンコーダデコーダアーキテクチャの両方に特化しており,推論過程において余分な計算オーバーヘッドを発生させることなく,小型・コンパクトなモデルの性能を向上させる。
提案手法は, 従来の自己蒸留法よりも大幅に改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 11:57:45 GMT)
Multiple Word Embeddings for Increased Diversity of Representation [15.3] 本稿では,実行時間の増加を無視できるような,強いベースライン上での性能を実質的に一貫的に向上させる手法を示す。
我々は、事前学習した埋め込み類似性と語彙被覆の側面を分析し、表現多様性がなぜこの技術が機能するかの原動力であることを見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 04:40:15 GMT)
Constrained Decoding for Computationally Efficient Named Entity
Recognition Taggers [15.3] 現在の研究は、スパン符号化方式がどのように機能するかについての事前知識を導き、遷移が違法であり、グローバルコヒーレンスを促進することができない条件付きランダムフィールド(CRF)学習に依存している。
不正な遷移を抑制するために出力を制限することにより、統計的に重要でないF1の違いでCRFの2倍の速度で、クロスエントロピー損失のタガーを訓練できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 04:07:52 GMT)
Ape210K: A Large-Scale and Template-Rich Dataset of Math Word Problems [15.1] 我々はApe210Kという,大規模でテンプレートに富んだ単語問題データセットを新たにリリースした。
210Kの小学校レベルの数学問題で構成されており、これは最大のデータセットであるMath23Kの9倍の大きさである。
Ape210Kは56Kテンプレートで、Math23Kの25倍の多様性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 01:36:35 GMT)
Learning Tumor Growth via Follow-Up Volume Prediction for Lung Nodules [15.1] フォローアップは肺癌の肺結節管理において重要な役割を担っている。
結節の悪性度を予測するために畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた最近のディープラーニング研究は、臨床医にブラックボックス予測を提供するのみである。
我々は,高品質な視覚的外観を持つ肺結節の成長を予測し,正確な定量化を行うNodule Follow-Up Prediction Network (NoFoNet) という統合フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 04:27:42 GMT)
Robust Instance Tracking via Uncertainty Flow [14.9] 現在の最先端のトラッカーは、しばしばイントラクタと大きなオブジェクトの外観の変化のために失敗する。
本稿では、外見と流れの不確実性情報を組み合わせて、困難なシナリオにおける物体の追跡を行う新しい追跡フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 04:39:19 GMT)
A t-distribution based operator for enhancing out of distribution
robustness of neural network classifiers [14.6] ニューラルネットワーク(NN)分類器は、トレーニング中に現れていないサンプルに極端な確率を割り当てることができる。
この不必要な振る舞いの原因の1つは、標準ソフトマックス作用素の使用にある。
本稿では,不確実性をよりよく記述できる$t$-distributionsを用いて導出する,新しい演算子を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 12:15:02 GMT)
Deep Learning for Procedural Content Generation [14.5] ゲームにおけるコンテンツ生成を中心とした研究分野は10年以上にわたって存在してきた。
ディープ・ラーニングは、コンテンツ制作において顕著な発明を推進してきた。
本稿では,ゲームコンテンツを直接的あるいは間接的に生成するための様々なディープラーニング手法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 13:08:37 GMT)
BERTering RAMS: What and How Much does BERT Already Know About Event
Arguments? -- A Study on the RAMS Dataset [14.4] BERTのアテンションヘッドは穏やかだが、イベントの引数を見つける能力はトレーニングやドメインの微調整を伴わない。
次に、これらのヘッドの線形結合は、利用可能な全イベント引数検出監視の約11%と推定され、いくつかの役割において性能が向上することが判明した。
我々は,金の引数をランダムに生成した"nonce"ワードに置き換えることで,逆テスト例を生成する手法であるNONCEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 19:02:14 GMT)
Pragmatically Informative Color Generation by Grounding Contextual
Modifiers [14.4] 基準色「緑」と修飾色「青」が与えられた場合、どのようにして「青緑」を表す色を生成するのか?
本稿では、この色生成タスクを話者とリスナーの間で再帰的なゲームとして定式化する計算実用モデルを提案する。
本稿では,他の最先端ディープラーニングモデルと比較して,実用的情報の導入によって性能が大幅に向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 04:54:54 GMT)
Large-scale randomized experiment reveals machine learning helps people
learn and remember more effectively [14.3] 私たちは、人々が現実の素材を学習し記憶する方法を改善するために、機械学習の可能性を明らかにすることに重点を置いています。
我々は,モビリティ分野の人気のある学習アプリから,何千人もの学習者を対象に,大規模ランダム化制御試験を実施している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 08:30:15 GMT)
Hyperspectral Unmixing via Nonnegative Matrix Factorization with
Handcrafted and Learnt Priors [14.0] ハンドクラフト・レギュレータと学習用レギュレータをデータから併用したNMFベースのアンミックス・フレームワークを提案する。
我々は,様々な画像デノイザを用いて,関連するサブプロブレムに対処可能なアブリダンスの学習先行をプラグインする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 14:40:20 GMT)
Background Learnable Cascade for Zero-Shot Object Detection [13.5] 本研究では,ZSD性能を向上させるために,バックグラウンド学習可能なカスケード(BLC)という新しいフレームワークを提案する。
実験の結果,BLCは最先端手法よりもMS-COCOの大幅な性能向上を実現していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 11:20:02 GMT)
Towards User Friendly Medication Mapping Using Entity-Boosted Two-Tower
Neural Network [13.0] 薬名推論は、ユーザフレンドリーな医薬品名をフリーフォームテキストから正規化された医薬品リストのコンセプトにマッピングするタスクである。
これは、医療専門家による医療用語の使用の違いと、一般市民からのユーザー会話の相違が原因である。
我々は,医学的推論モデル (MIM) を,最先端の結果を達成するために提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 18:44:40 GMT)
Facebook Ads: Politics of Migration in Italy [12.9] われわれは、イタリアの移民問題に関する広告を調べるために、政治広告監視(Facebook Ads Library)に新たなリソースを使用している。
我々は地理的・人口統計学的(年齢・性別)の両面で、当事者が標的にしている証拠を見つける。
我々は、公開談話の監視にオンライン広告を含めるよう研究コミュニティに促す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 09:32:31 GMT)
Uncertainty over Uncertainty: Investigating the Assumptions,
Annotations, and Text Measurements of Economic Policy Uncertainty [12.8] 本稿では,ニュース中のキーワード発生から経済政策の不確実性を測定する経済指標を検討する。
経済政策の不確実性が言語におけるあいまいさに起因しているという注釈の相違が見られる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 17:50:29 GMT)
MEEP: An Open-Source Platform for Human-Human Dialog Collection and
End-to-End Agent Training [12.7] 私たちは新しいタスク指向のダイアログプラットフォームを作り、エージェントには発話やAPI呼び出しの点でかなりの自由が与えられます。
本稿では,人間の対話コーパスを収集し,エンド・ツー・エンドで自動エージェントを訓練するための設備を含める。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 18:04:17 GMT)
EpidemiOptim: A Toolbox for the Optimization of Control Policies in
Epidemiological Models [12.7] EpidemiOptimは、疫学と最適化の研究者間のコラボレーションを容易にするPythonツールボックスである。
これは疫学モデルとコスト関数を、最適化実践者が一般的に使用する標準インターフェースを介して最適化問題に変換する。
本稿では,エピデミオプティムを用いて,死傷率と経済不況の最適化の下で,ロックダウン制御を動的に行うための最適ポリシーを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 09:25:41 GMT)
Asking without Telling: Exploring Latent Ontologies in Contextual
Representations [12.7] 事前学習した文脈エンコーダは、明示的な監督なしに言語構造の意味ある概念を符号化する。
その結果,既存のアノテーションからの離脱を含む事前学習エンコーダにおける創発的構造を示す新たな証拠が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 00:28:21 GMT)
AI Chiller: An Open IoT Cloud Based Machine Learning Framework for the
Energy Saving of Building HVAC System via Big Data Analytics on the Fusion of
BMS and Environmental Data [12.7] 建物における省エネルギーと二酸化炭素排出量削減は気候変動対策の鍵となる手段の一つである。
シラーシステムの電力消費の最適化は、機械工学と建築サービス領域で広く研究されてきた。
ビッグデータとAIの進歩により、最適化問題への機械学習の採用が人気を集めている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 09:51:03 GMT)
Evaluating and Characterizing Human Rationales [12.7] 人間の合理性は必ずしも自動メトリクスでうまく機能しない。
モデルに依存したベースライン性能を考慮に入れた改良指標を提案する。
私たちの研究は、合理性を評価し、特徴づけるための実用的な提案につながります。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 18:00:04 GMT)
Using Graph Neural Networks for Mass Spectrometry Prediction [11.8] グラフニューラルネットワーク(GNN)を用いて測定スペクトルを予測する。
私たちのモデルへの入力は分子グラフです。
分子指紋を入力として利用するニューラルネットワークモデルNEIMSとの比較を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 16:06:57 GMT)
HENIN: Learning Heterogeneous Neural Interaction Networks for
Explainable Cyberbullying Detection on Social Media [11.4] 本稿では,サイバーバブル検出のための新しいディープモデルであるヘテロジニアス・ニューラル・インタラクション・ネットワーク(HENIN)を提案する。
HENINには、コメントエンコーダ、コミット後のコアテンションサブネットワーク、セッションセッションとポストのインタラクション抽出器が含まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 13:44:34 GMT)
Towards Self-Regulating AI: Challenges and Opportunities of AI Model
Governance in Financial Services [11.3] 本稿では,金融サービス産業におけるAIモデルガバナンスの課題に焦点を当てる。
本稿では、ロバスト性とコンプライアンスのための自己規制を強化するためのシステムレベルフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 22:12:22 GMT)
Optimization of loading factor preventing target cancellation [11.2] 本稿では、干渉と雑音比(SINR)に対する経験的信号のサンプルに基づく負荷係数最適化のための反復アルゴリズムを提案する。
提案手法は, 構造的共分散行列と信号浸透モデルに関する仮定に依存しない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 14:04:48 GMT)
iobes: A Library for Span-Level Processing [11.1] トークンレベルの決定として表現されたスパンを解析、変換、処理するために、iobeが使用されている。
本稿では,オープン治療法であるiobeについて紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 05:03:48 GMT)
Leader: Prefixing a Length for Faster Word Vector Serialization [11.1] 事前訓練された単語の埋め込みを配布するために2つのファイル形式が使用される。
GloVeフォーマットはテキストベースのフォーマットで、ファイルサイズが大きく、読み込みが遅い。
word2vecフォーマットは、単語のテキスト表現とベクトル自体のバイナリ表現を混ぜた、より小さなバイナリフォーマットである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 04:49:24 GMT)
TaxiNLI: Taking a Ride up the NLU Hill [11.0] トレーニング済みのTransformerベースのニューラルアーキテクチャは、自然言語推論(NLI)タスクにおける最先端のパフォーマンスを一貫して達成している。
NLIタスクに関連するカテゴリの分類階層を提案する。
我々は,特定のカテゴリにおいて,SOTAニューラルモデルがほぼ完全な精度で達成されているのに対して,いくつかのカテゴリは依然として困難なままであることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 11:07:49 GMT)
Long-distance tiny face detection based on enhanced YOLOv3 for unmanned
system [10.9] 無人プラットフォームのためのYOLOv3アルゴリズムに基づく拡張型ネットワークモデル(YOLOv3-C)を提案する。
拡張モデルにより,長距離群集や高密度群集の場合の顔検出精度が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 08:12:58 GMT)
Learning to Pronounce Chinese Without a Pronunciation Dictionary [10.6] マンダリンで漢文を発音するプログラムを,発音辞書を使わずに実演する。
漢字と中国語のピン音の非パラレルストリームから、文字と発音の多対多のマッピングを確立する。
トークンレベルの文字と音節の精度は89%であり、前処理の22%の精度を大きく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 18:03:49 GMT)
Solving Historical Dictionary Codes with a Neural Language Model [10.5] 本稿では,デコード格子を構築し,その格子をニューラルネットワークモデルを用いて探索することにより,単語置換符号の難解化を図る。
暗号ワードトークンの75.1%を正しく解読することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 18:04:05 GMT)
CryptoCredit: Securely Training Fair Models [10.4] 完全同型暗号方式は, 残余回帰テストにどのように適用できるかを示す。
残余回帰テストにどのように適用できるかを実証し、我々の方法が実行可能である成人所得データセットを用いて示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 23:05:37 GMT)
Einstein-Podolsky-Rosen entanglement and asymmetric steering between
distant macroscopic mechanical and magnonic systems [10.1] 本稿では,ハイブリッドアインシュタイン-ポドルスキー-ローゼン(EPR)エンタングルメントチャネルを確立するための決定論的手法を提案する。
電気機械的サブシステムにおけるサイドバンド分解機構をはるかに超えて、定常フォノン-マグノンEPRエンタングルメントを実現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 03:56:32 GMT)
On Task-Level Dialogue Composition of Generative Transformer Model [9.8] 本研究では,トランスフォーマー生成モデルにおけるヒューマン・ヒューマン・タスク指向対話の学習効果について検討した。
そこで本研究では,(1)人間と人間による単一タスク対話から学習のための複合タスク対話データを作成すること,(2)補助的損失を用いてエンコーダ表現を単一タスク対話に不変にすること,の2つの方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 22:10:03 GMT)
Denoising Multi-Source Weak Supervision for Neural Text Classification [9.1] ラベル付きデータを用いずにニューラルネットワーク分類器を学習する問題について検討する。
ルールによって引き起こされる弱いラベルは、しばしばノイズが多く不完全であるため、この問題は困難である。
我々は,条件付きソフトアテンション機構を用いて音源の信頼性を推定し,規則付弱ラベルを集約することでラベルノイズを低減するラベルデノイザを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 13:57:52 GMT)
Near-Optimal Comparison Based Clustering [7.9] 提案手法は, ほぼ最適な比較数を用いて, 植え付けクラスタリングを復元できることを示す。
理論的知見を実証的に検証し,実データ上での手法の良好な振る舞いを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 12:51:45 GMT)
gundapusunil at SemEval-2020 Task 9: Syntactic Semantic LSTM
Architecture for SENTIment Analysis of Code-MIXed Data [7.5] 我々はSemEval 2020: Task 9 on Sentiment Analysis for Code-Mixed Social Media Textを開発した。
本システムはまず,ソーシャルメディアテキストの埋め込みを2種類生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 07:07:04 GMT)
Word Level Language Identification in English Telugu Code Mixed Data [7.5] 現在、ICS(Intrasentential Code Switching)やCM(Code Mixing)が頻繁に見られる。
本稿では,Nav Bayes, Random Forest, Conditional Random Field (CRF), Hidden Markov Model (HMM) の3つのモデルについて述べる。
ベストパフォーマンスシステムは、f1スコア0.91のCRFベースです。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 10:15:06 GMT)
Learning to Locomote: Understanding How Environment Design Matters for
Deep Reinforcement Learning [7.4] 環境設計が重要な課題であることを示し、それが多くのRL結果の脆い性質にどのように貢献するかを文書化する。
具体的には、状態表現、初期状態分布、報酬構造、制御周波数、エピソード終了手順、カリキュラム使用法、動作空間、トルク制限に関する選択について検討する。
このような選択に関する議論を刺激することを目的としており、実際に、ローコライト学習などのアニメーションに対する関心の連続的な操作制御問題に適用した場合、RLの成功に強く影響する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 00:03:27 GMT)
Investigating Constraint Relationship in Evolutionary Many-Constraint
Optimization [7.4] 矛盾する関係では、ある制約の関数値は、別の制約の値が減少するにつれて増加する。
独立した関係では、一方の制約に対する調整は他方の制約に対する調整に影響を与えない。
関係の推移性は、新しい一対の制約における関係を決定することを目的としてさらに議論される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 09:15:08 GMT)
Causal Feature Selection with Dimension Reduction for Interpretable Text
Classification [7.2] テキストの特徴選択のためのマッチングに基づく因果推論手法のクラスについて検討する。
テキストの特徴選択を改善するために,次元削減と因果推論を組み合わせた新たな因果特徴選択フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 14:36:49 GMT)
Learning Intrinsic Symbolic Rewards in Reinforcement Learning [7.1] 低次元のシンボル木の形で高密度報酬を発見する方法を提案する。
得られた高密度報酬は、ベンチマークタスクを解くためのRLポリシーに有効な信号であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 06:42:03 GMT)
NutCracker at WNUT-2020 Task 2: Robustly Identifying Informative
COVID-19 Tweets using Ensembling and Adversarial Training [6.9] 我々は、新型コロナウイルスのツイートを識別するために、COVID-Twitter-BERTとRoBERTaモデルを実験した。
COVID-Twitter-BERTとRoBERTaのアンサンブルは、WNUT-2020 Task 2のテストデータから0.9096のF1スコアを取得し、リーダーボードで1位となった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 02:46:51 GMT)
Adaptive and Momentum Methods on Manifolds Through Trivializations [6.9] 任意の多様体に対して適応法と運動量法を一般化する枠組みを導入する。
すべての微分可能多様体に対して、ほとんどすべての多様体をカバーする放射凸開集合が存在する。
本稿では,これらの手法をリトラクション付き降下手法の文脈に拡張する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 14:58:09 GMT)
How Can Self-Attention Networks Recognize Dyck-n Languages? [6.4] 我々は自己注意(SA)ネットワークを持つDyck-n(mathcalD_n$)言語の認識に焦点を当てた。
1つは開始記号 (SA$+$) と、もう1つは (SA$-$) である。
mathcalD$の場合、SA$-$は長い列で完全に分解されるのに対し、SA$+$の精度は58.82$%$である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 00:03:17 GMT)
Mark-Evaluate: Assessing Language Generation using Population Estimation
Methods [6.3] 本研究では,生態学で広く使用されている個体群推定法から得られた言語生成を評価するための指標群を提案する。
人工的な実験では、私たちの方法のファミリーは品質と多様性の低下に敏感です。
本手法は,いくつかの課題において,既存の指標よりも人的評価に高い相関性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 14:31:53 GMT)
Ring-Frustrated Non-Hermitian $XY$ Model [6.0] 奇数の格子サイトを持つ非エルミート型XY閉鎖について検討する。
エネルギースペクトルはパラメータ空間の特定の領域において実数であることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 09:08:45 GMT)
Incorporating planning intelligence into deep learning: A planning
support tool for street network design [6.0] 本稿では,深層ニューラルネットワークの新たな補完的利用と,街路ネットワーク生成の自動化のための計画ガイダンスを提案する。
モデル学習における計画知識の導入は,より現実的な街路構成予測につながることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 12:57:05 GMT)
DeepStreet: A deep learning powered urban street network generation
module [6.0] 本研究では,街路網の自動生成のための新しいディープラーニング方式DeepStreet(DS)を提案する。
DSはCNN(Convolutional Neural Network)によって駆動される。
その結果,(1)バルセロナの複雑な街路パターンの検知と自己クラスタ化が可能であること,(2)格子状と不規則な街路ネットワークの両方を予測できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 04:27:41 GMT)
Detect All Abuse! Toward Universal Abusive Language Detection Models [5.8] 我々は、さまざまなドメインにわたる複数のALDタスクに対処できる新しい汎用ALDフレームワークMACASを紹介する。
本フレームワークは,乱用言語のターゲットと内容を表す多面的乱用言語埋め込みを網羅する。
そこで我々は,多面的な乱用言語を受け入れるために,クロスアテンションゲートフロー機構を提案し,利用した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 10:29:36 GMT)
Learning to Profile: User Meta-Profile Network for Few-Shot Learning [5.6] 本稿では,3つの側面から,これらの課題に対処するための貢献について紹介する。
マルチタスク学習アーキテクチャと組み合わせたマルチモーダルモデルを用いて、クロスドメイン知識学習と不十分なラベル問題に対処する。
工業モデルは、精度の点で優れた性能を持つだけでなく、極端な条件下での優れた堅牢性と不確実性も備えるべきである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 08:06:26 GMT)
Towards Class-incremental Object Detection with Nearest Mean of
Exemplars [5.5] インクリメンタルラーニングは、ディープラーニングモデルのパラメータや構造を変更して、モデルが新しい知識を学習しながら古い知識を忘れないようにする。
本稿では,プロトタイプベクトルを同定し,ベクトルの距離を増大させることによりモデルのパラメータを調整するインクリメンタル手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 07:23:34 GMT)
Cluster Activation Mapping with Applications to Medical Imaging [5.0] Cluster Activation Mapping (CLAM) を生成する手法を開発した。
サルコイドーシス集団の3次元CTに応用し, 純粋なCTスキャンによる新しいサルコイドーシスのクラスターを同定した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 20:37:09 GMT)
Measuring What Counts: The case of Rumour Stance Classification [4.8] スタンス分類は、ユーザーがオンラインの噂を信じるかどうかを理解するための強力なツールとなる。
2つのRumourEvalタスクに課されたシステムを再評価し、広く採用されている2つのメトリクスが4つのクラス不均衡タスクに対して堅牢でないことを示す。
噂の姿勢検出のための新しい評価指標を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 12:45:27 GMT)
Characterizing Policy Divergence for Personalized Meta-Reinforcement
Learning [4.7] 我々は、複数のエンティティのセットに対して、潜在的に異なる特性を持つ複数のエンティティに対して最適なポリシーを推奨する問題を考察する。
メタラーニングにおける既存の文献から着想を得たモデルフリーなメタラーニングアルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは,逆強化学習における手法による過去の政策分岐を特徴付けることを含み,そのような指標が過去の政策パラメータを,それらが配置された環境によって効果的に識別できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 21:31:53 GMT)
Impacts of random filling on spin squeezing via Rydberg dressing in
optical clocks [4.6] ランダムな分数充填を有する光学格子時計におけるRydbergドレッシングによるスピンスクイーズの解析を行った。
我々は,1次元,2次元,3次元の光学格子を用いたRydbergドレッシングによるスピンスクイージングが,安定性を著しく向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 19:36:38 GMT)
A comparison of deep machine learning algorithms in COVID-19 disease
diagnosis [4.6] この研究の目的は、画像認識の問題を解決するためにディープニューラルネットワークモデルを使用することである。
本研究は、現代の機械学習技術を用いて、新型コロナウイルスの疑いのある患者の診断にX線画像を用いている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 07:25:26 GMT)
Handwriting Quality Analysis using Online-Offline Models [4.6] この研究は、先進的なデジタル教育ツールの開発を可能にする革新的なeラーニングプロジェクトの一部である。
間違いを自動的に検知し、子供たちの書き方に対するリアルタイムなフィードバックを与え、教師が子供の書き方を理解して評価するのを助ける。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 14:33:56 GMT)
Torch-Points3D: A Modular Multi-Task Frameworkfor Reproducible Deep
Learning on 3D Point Clouds [4.5] Torch-Points3Dは、ディープネットワークの3Dデータの利用を容易にするために設計されたオープンソースのフレームワークである。
私たちのゴールは、より高いレベルの透明性と3Dディープラーニング研究の標準化です。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 15:34:32 GMT)
An Application of Deep Reinforcement Learning to Algorithmic Trading [4.5] 本稿では, 深部強化学習(DRL)に基づくアルゴリズム取引問題の解法を提案する。
幅広い株式市場でシャープ比のパフォーマンス指標を最大化するために、新しいDRLトレーディング戦略を提案する。
得られた強化学習 (RL) エージェントのトレーニングは, 限られた市場履歴データから人工軌道を生成することに基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 12:09:03 GMT)
Temporal Graph Networks for Deep Learning on Dynamic Graphs [4.5] 時系列グラフネットワーク(TGN)は,時系列イベントのシーケンスとして表される動的グラフの深層学習のための汎用的で効率的なフレームワークである。
メモリモジュールとグラフベースの演算子を組み合わせた新しい組み合わせにより、TGNは、計算効率が向上した以前のアプローチを大幅に上回ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 11:39:32 GMT)
Toxic Language Detection in Social Media for Brazilian Portuguese: New
Dataset and Multilingual Analysis [4.3] 最先端のBERTモデルでは,バイナリケースのモノリンガルデータを用いて76%のマクロF1スコアを達成できた。
より正確なモデルを作成するためには,大規模なモノリンガルデータが依然として必要であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 13:05:19 GMT)
Identifying Risk of Opioid Use Disorder for Patients Taking Opioid
Medications with Deep Learning [3.3] 米国ではオピオイドが流行しており、毎年12歳以上で1000万人以上のオピオイド誤用者がいた。
オピオイド使用障害(OUD)のリスクが高い患者を同定することは、OUDのリスクを低減する早期臨床介入に役立つ。
本研究の目的は,オピオイド処方薬使用者のOUD患者を,機械学習と深層学習による電子健康記録の分析により予測することである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 14:18:07 GMT)
Database (Lecture) Streams on the Cloud: An Experience Report on
Teaching an Undergrad Database Lecture during a Pandemic [3.2] このレポートは、2020年の夏期をオンラインで開催するSaarland Universityで、大学院のビッグデータエンジニアリングを教える経験レポートである。
教えの哲学、使用するツール、何がうまくいったのか、何がうまくいかなかったのかを説明します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 11:08:06 GMT)
Empirical Study of Text Augmentation on Social Media Text in Vietnamese [3.1] テキスト分類問題では、データセット内のラベルの不均衡がテキスト分類モデルの性能に影響を及ぼす。
データセットのクラス間の不均衡問題を解決するために,データ拡張手法を適用した。
増量の結果、両コーパスのF1マクロスコアは約1.5%増加する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 09:40:30 GMT)
WHO 2016 subtyping and automated segmentation of glioma using multi-task
deep learning [2.9] 我々は1つのマルチタスク畳み込みニューラルネットワークを開発し,IDHの変異状況,1p/19qの同時欠失状態,腫瘍のグレードを予測した。
我々は13の異なる施設から240人の患者を独立したデータセットで分析し、IDH-AUC 0.90, 1p/19q-AUC 0.85, grade-AUC 0.81, mean whole tumor DICE score 0.84を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 08:18:53 GMT)
Towards Social HRI for Improving Children's Healthcare Experiences [2.8] このプロジェクトの目的は、子どもたちが臨床現場で苦痛と苦痛に満ちた医療処置に対処するのを助けるソーシャルロボットを開発することである。
ロボットは、子供、親、介護者、医療専門家との適切な、かつ安全な対話が必要なタスク環境で運用される。
このプロジェクトには、すべての参加者グループを巻き込んだ共同設計技術が組み込まれ、最終ロボットシステムは2か所の臨床試験で評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 15:49:54 GMT)
Reshaping consumption habits by exploiting energy-related micro-moment
recommendations: A case study [2.7] この研究は、消費ログから繰り返し使われるパターンを検出することに基づいている。
これは、センサ、スマートメーター、アクチュエータのセットを使用するエネルギー消費削減システムの構造と運用を示す。
システムは、適切なタイミングで適切な省エネ行動を行うことをユーザに推奨し、徐々にユーザの習慣を形作る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 17:29:56 GMT)
Discussion of Kallus (2020) and Mo, Qi, and Liu (2020): New Objectives
for Policy Learning [2.6] フレームワーク内で作業する場合、バリュー関数を考慮に入れることが重要です。
分散ロバストなポリシを学習する際のデータ活用のための,より効率的なアプローチについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 21:05:01 GMT)
MASK: A flexible framework to facilitate de-identification of clinical
texts [2.3] 本稿では,MASKというソフトウェアパッケージについて紹介する。
ソフトウェアは、最先端技術を使って名前付きエンティティ認識を実行し、認識されたエンティティをマスクまたは修正することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 20:09:00 GMT)
Pseudo-time-reversal-symmetry-protected topological Bogoliubov
excitations of Bose-Einstein condensates in optical lattices [2.2] 光格子中のボース=アインシュタイン凝縮体のボゴリューボフ励起は、フェルミオンのクラスAIIのトポロジー絶縁体と類似したバンドトポロジーを持つ可能性がある。
この研究は、すべての対称性で保護されたトポロジカルなボゴリューボフ帯を研究する普遍的な形式主義である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 03:15:28 GMT)
Measurement of the mechanical reservoir spectral density in
optomechanical system [2.0] 我々は,光共振器の貯留層スペクトル密度について重要な情報を得る方法を提案した。
これは、発光された光の光透過率を検出し解析することで達成される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 07:25:05 GMT)
Deep Autoencoder based Energy Method for the Bending, Vibration, and
Buckling Analysis of Kirchhoff Plates [1.7] キルヒホフプレートの曲げ・振動・座屈解析のためのディープオートエンコーダベースエネルギー法(DAEM)を提案する。
DAEMはDAEMの高次連続性を利用し、ディープオートエンコーダと最小全電位原理を統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 09:26:33 GMT)
A Graph Neural Network Approach for Scalable and Dynamic IP Similarity
in Enterprise Networks [1.7] IPアドレス間の類似性を測定することは、企業ネットワークの日々の運用において重要な課題である。
本稿では,適応型グラフニューラルネットワーク(GNN)アーキテクチャを用いた新しいIP埋め込み手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 19:43:30 GMT)
Deep Sequence Learning for Video Anticipation: From Discrete and
Deterministic to Continuous and Stochastic [1.5] ビデオ予測は、限られた部分的な観察を与えられた1/複数未来表現を予測するタスクである。
特に、この論文では、ビデオ予測の文献にいくつかの貢献をしている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 04:40:58 GMT)
Prognosis Prediction in Covid-19 Patients from Lab Tests and X-ray Data
through Randomized Decision Trees [1.5] 我々は,Covid-19の入院患者の予後を予測するための機械学習に基づく研究と具体的ツールを提案する。
特に,入院時の違いによる死亡リスク予測の課題に対処する。
私たちの機械学習モデルは、2000人以上の患者のデータを使ってトレーニングされ、テストされた決定ツリーのアンサンブルを使用します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 08:10:45 GMT)
Large-scale biometry with interpretable neural network regression on UK
Biobank body MRI [1.3] イギリスのバイオバンクがMRIで3万2000人以上の被験者を画像化
研究の可能性にもかかわらず、この膨大な量のデータは、確立された評価方法への挑戦を示す。
この研究では、ネック・トゥ・クニー・ボディMRIから様々な生物学的指標を自動的に推測するために、画像に基づく回帰のためにニューラルネットワークを訓練した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 08:59:16 GMT)
Conformal retrofitting via Riemannian manifolds: distilling
task-specific graphs into pretrained embeddings [1.3] 事前訓練された埋め込みは、多くの機械学習アプリケーションにおいて中心となる、単語のようなエンティティのタスクに依存しない汎用的特徴表現である。
既存のリトライフィッティングアルゴリズムは、2つの制限に直面している。
本稿では,非ユークリッド多様体に事前学習した埋め込みから局所幾何学を保存する新しい正規化器,共形正規化器,および,非ユークリッド多様体への埋め込みを学習するフィードフォワード層を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 23:06:57 GMT)
Characterizing drug mentions in COVID-19 Twitter Chatter [1.2] そこでわれわれは、新型コロナウイルス(COVID-19)のツイート4億2400万件のTwitterデータセットを発掘し、薬物の言及に関する話題を特定した。
一見単純なタスクのように見えるが、Twitterにおける言語使用の非公式な性質のため、このタスクを支援するために、従来の自動メソッドと並行して機械学習の必要性を実証する。
ソーシャルメディアデータを扱う際には,処理前ステップとして必要なタスクをミススペル処理することで,約15%の追加データを復元することが可能です。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 15:35:23 GMT)
Quantum Approximate Counting with Nonadaptive Grover Iterations [1.1] 量子設定では、近似カウントは$Oleft(sqrtN/epsilon, sqrtN/K/epsilonright)$クエリで行うことができる。
我々は,非適応的なGrover反復のみを用いるアルゴリズムが$Oleft(sqrtN/epsilonright)$クエリ複雑性を達成可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 04:48:14 GMT)
Meta Continual Learning via Dynamic Programming [1.1] 我々はメタ連続学習(MCL)のための新しい理論的アプローチを開発する。
動的プログラミングを用いて学習力学を数学的にモデル化し, MCL問題に対する最適条件を確立する。
提案手法は,従来の最先端手法に比べて精度が向上し,精度が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 15:41:22 GMT)
Bioinspired Bipedal Locomotion Control for Humanoid Robotics Based on
EACO [1.0] 本研究は,ヒューマノイドロボットに適用されたEACOのグローバル検索能力と収束率を,リアルタイムに向上させるものである。
我々は、ACO、実コードGA、ニューラルネットワーク(NN)付きGA、パーティクルスウォーム最適化(PSO)、複雑なロボティクスシステムなど、幅広い問題に対するEACOアルゴリズムに特別な焦点をあてた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 09:43:48 GMT)
On the importance of pre-training data volume for compact language
models [0.8] 本研究では,事前学習データ量がコンパクト言語モデルに与える影響について検討する。
我々は,100MBのテキストで良好な性能のモデルが得られることを観察した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 14:36:43 GMT)
Variational Monte Carlo simulation with tensor networks of a pure
$\mathbb{Z}_3$ gauge theory in (2+1)d [0.7] テンソルネットワーク状態の変動最小化は、格子ゲージ理論の低エネルギー状態の探索を可能にする。
変分モンテカルロ法を用いて物理観測物を効率的に計算することができる。
これはこの方法に対する最初の原理の証明であり、変分パラメータの数を増やす固有の方法を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 09:26:05 GMT)
How well does surprisal explain N400 amplitude under different
experimental conditions? [0.6] 我々は、N400の神経言語学的研究から刺激の素因を計算するために、繰り返しニューラルネットワークを用いている。
我々は,N400の振幅を広範囲に予測でき,その反応の根底にある神経認知過程に関する貴重な知見を得られない症例を見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 23:18:23 GMT)
Top-Rank-Focused Adaptive Vote Collection for the Evaluation of
Domain-Specific Semantic Models [0.3] 多くの場合、コンテンツベースのレコメンデーターは、特定の概念に対する意味的関連性に基づいて、特に上位に焦点をあてて、単語やテキストのランク付けを要求される。
本研究は,これらの要件に対処するための3倍のコントリビューションを提供する: (i) 利用可能なリソースに基づいて調整された関連性に基づく評価データセットの構築のためのプロトコルを定義し,特にトップランク評価において正確であるように最適化する; (ii) 適切なメトリクス,よく知られたランキング相関係数の拡張を定義し,上記のデータセットを用いてセマンティックモデルを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 10:20:58 GMT)
Recurrent babbling: evaluating the acquisition of grammar from limited
input data [0.3] リカレントニューラルネットワーク(Recurrent Neural Networks, RNN)は、生の言語入力から構文の様々な側面を捉えることが示されている。
本稿では,子育て入力の現実的な大きさのサブセットに対して,LSTM(Long Short-Term Memory Network)をトレーニングすることで,この状況を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 15:30:05 GMT)
A quantum extension of SVM-perf for training nonlinear SVMs in almost
linear time [0.3] 特徴空間学習のための非線形サポートベクトルマシン(SVM)を訓練するための量子アルゴリズムを提案する。
Joachimsの古典的なSVM-perfアルゴリズムに基づいて、我々のアルゴリズムはトレーニング例の数で線形にスケールするランニングタイムを持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 11:19:44 GMT)
Interpretable and unsupervised phase classification [0.1] 本稿では,その最適予測を解析的導出により解釈可能な位相分類のための教師なし機械学習手法を提案する。
平均入力特徴の差に依存するデータ駆動方式を提案し,適用する。
一例として、スピンレスのファリコフ・キンボールモデルの物理的にリッチな基底状態相図を考える。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 18:00:02 GMT)
Attaining Real-Time Super-Resolution for Microscopic Images Using GAN [0.1] 本稿では,標準的なGPUを用いた超解像顕微鏡をリアルタイムに実行するための,既存のディープラーニングに基づく手法の改善に焦点をあてる。
生成器のアーキテクチャとSRGANの判別器の単純な変更を提案する。
我々は、我々のモデルが生成した出力の品質と実行時間を比較し、ローエンドのベンチトップやモバイルの顕微鏡のような様々な領域にそのアプリケーションを開放する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 15:26:21 GMT)
Video Quality Enhancement Using Deep Learning-Based Prediction Models
for Quantized DCT Coefficients in MPEG I-frames [0.0] 本稿では,周波数/周波数領域に基づくMPEGビデオデコーダを提案する。
低品質Iフレームから受信した量子化されたDCT係数を読み出し、深層学習モデルを用いて、欠落した係数を予測し、同じフレームを高画質で再構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 16:41:18 GMT)
Transition time estimation for $\delta$-function coupling in two state
problem: An analytically solvable model [0.0] 本研究では,2状態散乱問題における遷移時間を簡易に計算する手法を提案する。
遷移の時点の正確な解析式$tau$が導出される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 10:56:47 GMT)
Students Readiness for E-learning in the Universities in Yemen [0.0] eラーニングは伝統的な教育の先進的なバージョンである。
本稿は,イエメン大学におけるeラーニングに対する学生の意識調査の結果を報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 22:32:56 GMT)
Sparse network asymptotics for logistic regression [0.0] ロジスティック回帰の漸近正規性は三角配列に対する Martingale Central limit theorem (CLT) を用いて示される。
スパースネットワークは、サンプリング変動のさらなる源を含むばらつきを示唆し、(ii) はダイアディック依存の度合いで有効であるので、より良い推論をもたらす可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 17:46:29 GMT)
Sickle-cell disease diagnosis support selecting the most appropriate
machinelearning method: Towards a general and interpretable approach for
cellmorphology analysis from microscopy images [0.0] 本稿では,最先端技術に基づく分類手法と特徴の選択手法を提案する。
当科では,他の研究例に応用できる病原体疾患のサンプルを用いて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 11:46:38 GMT)
Resolving Discrepancy between Liouvillian Gap and Relaxation Time in
Boundary-Dissipated Quantum Many-Body Systems [0.0] 境界拡散多体量子系における拡散輸送による緩和時間は、リウビリアンのギャップや低階固有値によって決定されないことを示す。
この発見は、リウヴィリアギャップの逆転と散逸多体量子系の緩和時間の間の文献で報告された明らかな相違を解消する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 06:02:04 GMT)
Real-time Mask Detection on Google Edge TPU [0.0] 新型コロナウイルスの感染拡大を受け、マスクを着用しているかどうかを自動的に検出することが重要になっている。
本研究では,特定の地域の人々がマスクを着用しているかどうかを検知する軽量モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 08:21:34 GMT)
Real Time Face Recognition Using Convoluted Neural Networks [0.0] 畳み込みニューラルネットワークは顔認識に最適であることが証明されている。
データセットの作成は、認識される人の顔映像を何百もの人の画像に変換することで行われる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 12:04:49 GMT)
Random State Technology [0.0] ランダム状態の使用に基づく数値シミュレーション手法の数学的基礎を,自己完結型で検証し,拡張する。
このシミュレーション技術のパワーと汎用性は、物理的に関連する性質の計算によって示される。
ランダム状態技術の概念は量子情報理論において有用であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 15:06:03 GMT)
Product risk assessment: a Bayesian network approach [0.0] RAPEX(英: RAPEX)は、イギリスとEUの規制当局が使用する主要な方法である。
我々は、不確実性を扱うための限定的なアプローチを含む、RAPEXのいくつかの制限を識別する。
本稿では,製品リスク評価のための体系的手法を改良したBNモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 16:40:03 GMT)
Phase-controlled Optical PT symmetry and asymmetric light diffraction in
one- and two-dimensional optical lattices [0.0] 本研究では,弱プローブ場の非対称光回折を,低温原子を占有した1次元(1D)および2次元(2D)格子に合成する手法を提案する。
提案手法は,光学的パリティ時間対称性を1次元格子と2次元格子の両方で誘導した結果,非対称回折を生成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 17:00:17 GMT)
On the self-adjointness of H+A*+A [0.0] 我々は、形式的ハミルトニアン$H+A*+A$と$D(hat H)cap D(hat H)=0$との自己随伴実現を$hat H$で構築する。
我々は、$hat H$ を、種数 $H+A*_n+A_n+E_n$ の列の(ノルムの)極限として記述する問題を考える。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 11:08:00 GMT)
Neural Random Projection: From the Initial Task To the Input Similarity
Problem [0.0] ニューラルネットワークを用いた入力データの類似性を評価するために,暗黙データ表現のための新しい手法を提案する。
提案手法は初期タスクを明示的に考慮し,ベクトル表現のサイズを大幅に削減する。
実験の結果,提案手法は入力類似性タスクにおける競合的な結果が得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 13:20:24 GMT)
Neural Networks as Functional Classifiers [0.0] 我々は、分類問題のために、注目すべき深層学習手法を機能データ領域に拡張する。
本手法の有効性を,分光データの分類などの多くの分類応用において強調する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 00:11:01 GMT)
Multi-Objective Optimization for Sustainable Closed-Loop Supply Chain
Network Under Demand Uncertainty: A Genetic Algorithm [0.0] 新たなサプライチェーン管理手法が提案され,サプライチェーン設計の環境問題とともに経済を維持する。
本稿では, 環境要因に合わせて, 新たな持続的クローズドループサプライチェーンネットワークを最適化し, 経済性を維持することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 16:09:24 GMT)
Modeling Human Temporal Uncertainty in Human-Agent Teams [0.0] 本稿では,集団労働者の集団から人的タイミングの不確実性のモデルを構築した。
重み付き分布は人間の時間的不確実性の最良のモデルであると結論付けている。
我々は,これらの結果と協調的なオンラインゲームが,ロボットの流速を改善するためのスケジューリングの今後の探索にどのように役立つかについて議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 23:43:59 GMT)
Model Exploration with Cost-Aware Learning [0.0] この研究は、既知のコストと未知のコストの両方を考慮し、学習者にはepsilon-frugalという用語を導入している。
我々は、よく知られた機械学習データセットの拡張を実証し、epsilon-frugal学習者は、既知のコストとランダムサンプリングの両方で学習者より優れていることを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 11:48:39 GMT)
Mediated semi-quantum key distribution in randomization-based
environment [0.0] 本稿では,非信頼な第三者によるランダム化環境における第1次半量子鍵分布を提案する。
ベル状態とベル状態の崩壊した量子ビット間の絡み合わせはRSQKDプロトコルの設計を容易にするために用いられる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 08:59:58 GMT)
Locating quantum critical points with Kibble-Zurek quenches [0.0] 有限レートクエンチ中の非平衡感受性の研究に基づく量子臨界点を見つけるためのスキーム。
このような2つのクエンチが反対方向に実行されると仮定し、臨界点の反対側で非平衡感受性のピークが形成されることを議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 16:33:19 GMT)
Handling Imbalanced Data: A Case Study for Binary Class Problems [0.0] 分類問題の解決における主要な問題は、不均衡データの問題である。
本稿では,合成オーバーサンプリング技術と手動で合成データポイントを計算することで,アルゴリズムの理解を深める。
我々は,これらの合成オーバーサンプリング手法を,不均衡比とサンプルサイズが異なる二項分類問題に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 02:04:14 GMT)
Exact solution of the position-dependent effective mass and angular
frequency Schr\"odinger equation: harmonic oscillator model with quantized
confinement parameter [0.0] 実効質量と角周波数が位置に依存する非相対論的量子調和振動子の閉じたモデルの正確な解を示す。
位置依存的な有効質量と角周波数も、この制限の下で一定となる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 09:58:38 GMT)
Ergotropy from coherences in an open quantum system [0.0] 量子ビットからなる開量子系の定常状態において、ゼロでないエルゴトロピーを持つことが可能であることを示す。
この結果から,弱いカップリング状態において,消散熱浴によって充電される量子電池を設計できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 17:40:10 GMT)
Determination of Niobium Cavity Magnetic Field Screening via a
Dispersively Hybridized Magnonic Sensor [0.0] 手法は、強磁性球のキッテルモードの周波数と磁場の関係に依存する。
2つのキャビティジオメトリ(シリンダー)と1つのポスト再侵入キャビティ(再侵入キャビティ)が試験された。
また, 捕捉された渦による外磁場の上昇・下降時の遮蔽磁場のヒステリシスも観察された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 07:30:43 GMT)
Decoherence: A Numerical Study [0.0] 本研究では、相対論的量子場理論を環境に結合した測定装置に結合したシステムにおいて、量子デコヒーレンスを数値的に研究する。
ヒルベルト空間の大きさに関する計算上の制限は、デバイスと環境が真のマクロな数の自由度から構成される体制を探索することを妨げるが、それでもデコヒーレンスの明確な証拠は見つからない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 21:02:33 GMT)
Continual learning using hash-routed convolutional neural networks [0.0] 継続的な学習は、機械学習のパラダイムをデータ中心からモデル中心へとシフトさせる可能性がある。
我々は、データを動的に流れる畳み込みユニットのグループである、ハッシュロート畳み込みニューラルネットワークを導入する。
ハッシュロートネットワークは、様々な典型的な連続学習ベンチマークにおいて優れた性能を発揮する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 07:48:37 GMT)
AI Progress in Skin Lesion Analysis [0.0] 暗黒個体における皮膚画像の欠如に関するAIバイアスの問題、興味のある病変や領域を正確に検出、デライン化、セグメント化できること、ローショットラーニングに関する問題。
ベースラインアルゴリズムと比較すると,肌質解析アルゴリズムは優雅に劣化し,低撮影時でも良好に機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 16:58:15 GMT)
A Wavelength-Insensitive, Multispecies Entangling Gate for Group-2
Atomic Ions [0.0] 同一または異種アルカリ土類原子イオン間の絡み合いを発生させる光学的手法を提案する。
本稿では,このゲート方式の原理と基本的な誤り源について詳細に解析する。
量子情報処理とシミュレーションにおける多種イオン結晶の応用について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 12:27:41 GMT)
A Novel ANN Structure for Image Recognition [0.0] 本稿では,画像認識のためのニューラルモデルであるARN(Multi-layer Auto Resonance Networks)を提案する。
Nodesと呼ばれるALNのニューロンは、入力が"カバー"内にあるとき、入力パターンにラッチオンして共鳴する
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 14:07:29 GMT)
A Clustering-Based Method for Automatic Educational Video Recommendation
Using Deep Face-Features of Lecturers [0.0] 本稿では,教師の顔深度を識別することなく,教師の顔深度を利用して教育用ビデオレコメンデーションを生成する手法を提案する。
我々は教師なしの顔クラスタリング機構を用いて、講師の存在に基づいてビデオ間の関係を創出する。
参考講師の出席時間に基づいて,これらの推薦動画をランク付けする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Oct 2020 16:53:16 GMT)