Few-Shot Learning for Opinion Summarization [117.7] オピニオン要約は、複数の文書で表現された主観的な情報を反映したテキストの自動生成である。
本研究では,要約テキストの生成をブートストラップするのには,少数の要約でも十分であることを示す。
提案手法は, 従来の抽出法および抽象法を, 自動的, 人的評価において大きく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2020 06:30:38 GMT)
Joint Contrastive Learning with Infinite Possibilities [114.5] 本稿では,新しい確率論的モデリングによるコントラスト学習における最近の発展の有用性について考察する。
コントラスト学習(Joint Contrastive Learning, JCL)という,コントラスト学習の特定の形態を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2020 13:27:10 GMT)
On the Importance of Adaptive Data Collection for Extremely Imbalanced
Pairwise Tasks [94.2] 我々は、QQPとWikiQAでトレーニングされた最先端技術モデルが、現実的に不均衡なテストデータで評価された場合、それぞれ平均精度が2.4%しか持たないことを示した。
より有益なネガティブな例でバランスのとれたトレーニングデータを作成することで、アクティブラーニングは平均精度をQQPで32.5%、WikiQAで20.1%に大幅に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2020 21:56:27 GMT)
Beyond Language: Learning Commonsense from Images for Reasoning [78.3] 本稿では,限られた原文や高価に構築された知識ベースの代わりに,画像からコモンセンスを学習するための新しいアプローチを提案する。
私たちのモチベーションは、画像が1000ワードの価値があるという事実から来ています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2020 13:47:13 GMT)
Training Binary Neural Networks through Learning with Noisy Supervision [76.3] 本稿では,ニューラルネットワーク上の二項化操作を学習の観点から定式化する。
ベンチマークデータセットの実験結果から,提案手法がベースラインよりも一貫した改善を達成できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2020 01:59:39 GMT)
UnQovering Stereotyping Biases via Underspecified Questions [68.8] 未特定質問からバイアスを探索・定量化するためのフレームワークUNQOVERを提案する。
モデルスコアの素直な使用は,2種類の推論誤差による誤ったバイアス推定につながる可能性があることを示す。
我々はこの指標を用いて、性別、国籍、民族、宗教の4つの重要なステレオタイプの分析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2020 01:48:31 GMT)
Double Forward Propagation for Memorized Batch Normalization [68.3] バッチ正規化(BN)は、ディープニューラルネットワーク(DNN)の設計における標準コンポーネントである。
より正確でロバストな統計値を得るために,複数の最近のバッチを考慮に入れた記憶型バッチ正規化(MBN)を提案する。
関連する手法と比較して、提案したMBNはトレーニングと推論の両方において一貫した振る舞いを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2020 08:48:41 GMT)
Model-Based Multi-Agent RL in Zero-Sum Markov Games with Near-Optimal
Sample Complexity [67.0] モデルに基づくMARLは、Nash平衡値(NE)を求めるために$tilde O(|S||B|(gamma)-3epsilon-2)$のサンプル複雑性を実現する。
また、アルゴリズムが報酬に依存しない場合、そのようなサンプル境界は最小値(対数因子まで)であり、アルゴリズムは報酬知識のない遷移サンプルを問合せする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2020 03:34:56 GMT)
Making Online Sketching Hashing Even Faster [63.2] 本稿では,FROSH(FasteR Online Sketching Hashing)アルゴリズムを提案する。
提案したFROSHがより少ない時間を消費し、同等のスケッチ精度を実現することを保証するための理論的正当性を提供する。
また、FROSHの分散実装であるDFROSHを拡張して、FROSHのトレーニング時間コストをさらに削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2020 08:50:53 GMT)
Effective Data-aware Covariance Estimator from Compressed Data [63.2] 本研究では,データ対応重み付きサンプリングベース共分散行列推定器,すなわち DACE を提案し,非バイアス共分散行列推定を行う。
我々は、DACEの優れた性能を示すために、合成データセットと実世界のデータセットの両方で広範な実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2020 10:10:28 GMT)
Category-Learning with Context-Augmented Autoencoder [63.1] 実世界のデータの解釈可能な非冗長表現を見つけることは、機械学習の鍵となる問題の一つである。
本稿では,オートエンコーダのトレーニングにデータ拡張を利用する新しい手法を提案する。
このような方法で変分オートエンコーダを訓練し、補助ネットワークによって変換結果を予測できるようにする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2020 14:04:44 GMT)
Relaxing the Constraints on Predictive Coding Models [63.0] 予測符号化(英: Predictive coding)は、脳が行う主計算が予測誤差の最小化であるとする皮質機能の影響力のある理論である。
アルゴリズムの標準的な実装は、同じ前方と後方の重み、後方の非線形微分、1-1エラーユニット接続といった、潜在的に神経的に予測できない特徴を含んでいる。
本稿では,これらの特徴はアルゴリズムに不可欠なものではなく,Hebbianの更新ルールを用いてパラメータセットを直接あるいは学習することで,学習性能に悪影響を及ぼすことなく除去可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2020 14:09:12 GMT)
Activation Relaxation: A Local Dynamical Approximation to
Backpropagation in the Brain [63.0] 活性化緩和(AR)は、バックプロパゲーション勾配を力学系の平衡点として構成することで動機付けられる。
我々のアルゴリズムは、正しいバックプロパゲーション勾配に迅速かつ堅牢に収束し、単一のタイプの計算単位しか必要とせず、任意の計算グラフで操作できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2020 14:16:15 GMT)
Semi-supervised Neural Networks solve an inverse problem for modeling
Covid-19 spread [61.9] 半教師付きニューラルネットワークを用いた新型コロナウイルスの感染拡大について検討した。
我々は、人口の受動的一部がウイルスの動態から分離されていると仮定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2020 19:33:53 GMT)
MS-Ranker: Accumulating Evidence from Potentially Correct Candidates for
Answer Selection [60.0] そこで我々は,MS-Ranker という,新しい強化学習に基づくマルチステップランキングモデルを提案する。
我々は、候補の潜在的な正しさを明示的に考慮し、ゲーティング機構で証拠を更新する。
我々のモデルは、外部リソースに依存しない既存の手法を著しく上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2020 10:36:58 GMT)
When Hearst Is not Enough: Improving Hypernymy Detection from Corpus
with Distributional Models [59.5] 本稿では,大きなテキストコーパスの助けを借りて,単語 (x, y) 間のis-a関係が存在するかどうかを論じる。
近年の研究では、大規模なハーストペアを抽出して給餌し、目に見えない(x, y)ペアの親和性が緩和された場合、パターンベースのペアの方が優れていることが示唆されている。
本稿では,これらの特定の事例の非無視的存在を初めて定量化し,その場合の分布法がパターンベースの事例を補うのに最適であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2020 08:34:19 GMT)
Contrastive Rendering for Ultrasound Image Segmentation [59.2] 米国の画像にシャープな境界がないことは、セグメンテーションに固有の課題である。
我々は,US画像における境界推定を改善するための,新しい,効果的なフレームワークを提案する。
提案手法は最先端の手法より優れており,臨床応用の可能性も高い。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2020 07:14:03 GMT)
FIND: Human-in-the-Loop Debugging Deep Text Classifiers [55.1] 隠れた機能を無効にすることで、人間がディープラーニングテキスト分類器をデバッグできるフレームワークであるFINDを提案する。
実験により、人間はFINDを使用することで、異なる種類の不完全なデータセットの下で訓練されたCNNテキスト分類器を改善することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2020 12:52:53 GMT)
TernaryBERT: Distillation-aware Ultra-low Bit BERT [53.1] 本稿では,細調整されたBERTモデルの重みを3元化するternaryBERTを提案する。
GLUEベンチマークとSQuADの実験により,提案した TernaryBERT が他のBERT量子化法より優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2020 07:24:54 GMT)
Semi-supervised Formality Style Transfer using Language Model
Discriminator and Mutual Information Maximization [52.9] フォーマル・スタイル・トランスファー(英: Formality style transfer)とは、非公式な文を文法的に正しい形式文に変換するタスクである。
本稿では,言語モデルに基づく識別器を用いて,文が形式的である確率を最大化する半教師付き形式表現スタイル転送モデルを提案する。
実験の結果,我々のモデルは,自動計測と人的判断の両面で,従来の最先端のベースラインを著しく上回りました。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2020 21:05:56 GMT)
RatE: Relation-Adaptive Translating Embedding for Knowledge Graph
Completion [51.6] 複素空間における新たな重み付き積の上に構築された関係適応変換関数を提案する。
次に、関係適応型翻訳埋め込み(RatE)アプローチを示し、各グラフを3倍にスコアする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2020 01:30:30 GMT)
On Long-Tailed Phenomena in Neural Machine Translation [50.7] 最先端のニューラルネットワーク翻訳(NMT)モデルは、低周波トークンの生成に苦労する。
条件付きテキスト生成における構造的依存関係にモデルトレーニングを適応させるために,新たな損失関数である反焦点損失を提案する。
提案手法は,複数の機械翻訳(MT)データセットに対して有効であり,クロスエントロピーよりも顕著に向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2020 07:00:57 GMT)
Fast active learning for pure exploration in reinforcement learning [49.0] 1/n$でスケールしたボーナスはより高速な学習率をもたらし、地平線への依存に関して既知の上限を改善します。
また, 停止時間の解析を改良することにより, 最良政体識別設定におけるサンプルの複雑さを$H$で改善できることも示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2020 17:15:28 GMT)
X-Ray: Mechanical Search for an Occluded Object by Minimizing Support of
Learned Occupancy Distributions [44.4] 本稿では,習熟度分布に基づくX線アルゴリズムを提案する。
X線は、シミュレーションと実環境の両方において、機械的な探索ポリシーの一部として学習された分布のサポートを最小化する。
その結果、X線は82%の時間で対象物を抽出することに成功したため、はるかに効率が良いことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2020 19:44:44 GMT)
Machine Learning Automatically Detects COVID-19 using Chest CTs in a
Large Multicenter Cohort [44.0] 16施設2096例の胸部CT検査を行った。
新型コロナウイルスの分類のためのメートル法に基づくアプローチは、解釈可能な特徴を使用した。
深層学習に基づく分類器は,CT減衰から抽出した3D特徴と空域不透明度の確率分布を区別した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2020 00:53:14 GMT)
What Do Position Embeddings Learn? An Empirical Study of Pre-Trained
Language Model Positional Encoding [42.0] 本稿では, 特徴レベルの解析と, 象徴的NLPタスクの多くに対する実証実験を通じて, 事前学習した位置埋め込みの新たな洞察を提供することに焦点をあてる。
本実験の結果は,アプリケーション特性が与えられた特定のタスクに対して,適切な位置符号化関数を選択するための今後の課題を導出できると考えられる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2020 05:03:14 GMT)
Attention Driven Fusion for Multi-Modal Emotion Recognition [39.3] 本稿では,感情分類のためのテキストと音響データを活用・融合するための深層学習に基づくアプローチを提案する。
我々は、帯域通過フィルタを用いたパラメータ化シンク関数に基づくSincNet層を用いて、生音声から音響特徴を抽出し、DCNNで処理する。
テキスト処理では,N-gramレベルの相関を推定するために,2つの分岐(DCNNとBi-direction RNNとDCNN)を並列に使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2020 22:25:20 GMT)
Online Anomaly Detection in Surveillance Videos with Asymptotic Bounds
on False Alarm Rate [36.2] 本稿では,誤報率に制約のある監視ビデオにおけるオンライン異常検出手法を提案する。
提案アルゴリズムは,多目的ディープラーニングモジュールと統計的異常検出モジュールから構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2020 04:46:16 GMT)
Zero-Shot Translation Quality Estimation with Explicit Cross-Lingual
Patterns [33.8] BERTScoreをQEに直接採用する際のテキストミスマッチの問題を実証的に明らかにする。
提案するゼロショットモデルに対して,単語アライメントや生成スコアなどの明示的な言語間パターンを公開することを提案する。
実験により、明示的な言語間パターンを持つQEモデルにより、ミスマッチの問題が軽減され、性能が向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2020 13:11:41 GMT)
Neural Abstractive Summarization with Structural Attention [31.5] このような文間依存関係と文書間依存関係をモデル化するための構造的注意に基づく階層型エンコーダを提案する。
提案手法は,単一文書の要約設定と複数文書の要約設定の両方において,ベースラインよりも大幅に改善されていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2020 05:32:59 GMT)
An Empirical Investigation of Beam-Aware Training in Supertagging [29.8] 構造的予測は、最大可能性を持つ局所正規化モデルを訓練し、ビームサーチでほぼ復号化することで、しばしばアプローチされる。
ビームアウェアトレーニングはこれらの問題に対処することを目的としているが、それがパフォーマンスに与える影響について理解されていないため、まだ広く使われていない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2020 12:25:18 GMT)
Adversarial score matching and improved sampling for image generation [29.3] Denoising Score Matching with Annealed Langevin Smpling (DSM-ALS)は、最近、生成モデリングで成功している。
本稿では,Freche の Inception Distance において,GAN (Generative Adversarial Networks) よりも高い性能を示すことを示す。
DSM-ALSの2つの改良点を提案する: 1) 一貫性のあるアンナーレサンプリングは, より安定なアンナーレランジェヴィンサンプリングの代替品として, 2) ハイブリットトレーニングの定式化である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2020 19:47:12 GMT)
Point process models for sequence detection in high-dimensional neural
spike trains [29.1] 本研究では,個々のスパイクレベルにおける微細なシーケンスを特徴付ける点過程モデルを開発する。
この超スパースなシーケンスイベント表現は、スパイクトレインモデリングの新しい可能性を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2020 02:21:44 GMT)
Helpfulness as a Key Metric of Human-Robot Collaboration [28.6] ロボットのパートナーは、信頼できる、効果的なコラボレーション者なのか、と尋ねられるだろう。
ロボットのパートナーが、与えられたタスクに対して、どのように役に立つかを定量的に測定できるのか?
我々は、多くの異なる計画および実行パラダイムに適用可能な明確で簡潔でタスク指向のメトリクスについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2020 06:00:36 GMT)
Spectra of the Conjugate Kernel and Neural Tangent Kernel for
linear-width neural networks [22.6] 本研究では,フィードフォワードニューラルネットワークに関連する共役ニューラルカーネルとタンジェントカーネルの固有値について検討する。
CKとNTKの固有値分布は決定論的極限に収束することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2020 16:47:46 GMT)
Reinforcement Learning on Computational Resource Allocation of
Cloud-based Wireless Networks [22.1] IoT(Internet of Things)に使用される無線ネットワークには、主にクラウドベースのコンピューティングと処理が関与することが期待されている。
クラウド環境では、プロセスのパフォーマンスを維持しながらエネルギーを節約するために、動的計算資源割り当てが不可欠である。
本稿では、この動的計算資源割当問題をマルコフ決定プロセス(MDP)にモデル化し、CPU使用量の動的リソース割当を最適化するためのモデルベース強化学習エージェントを設計する。
その結果, エージェントは最適方針に迅速に収束し, 異なる設定で安定して動作し, 性能が良く, あるいは少なくとも等しく動作し, 異なるシナリオでの省エネにおけるベースラインアルゴリズムと比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2020 15:16:26 GMT)
GenAug: Data Augmentation for Finetuning Text Generators [22.0] 本稿では,Yelp Reviews のサブセット上で GPT-2 を微調整するための外部知識を含む様々な拡張手法を提案し,評価する。
実験により,文字レベルの合成ノイズの挿入とハイパーネムのキーワード置換が効果的な拡張法であることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2020 06:00:03 GMT)
Self-play for Data Efficient Language Acquisition [20.9] 学習エージェントにおける言語習得の効率と品質を向上させるために,コミュニケーションの対称性を利用する。
直接監督の代わりにセルフプレイを使用することで、エージェントが役割間で知識を伝達できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2020 02:09:19 GMT)
Discourse structure interacts with reference but not syntax in neural
language models [18.0] 本研究では,異なる言語表現間の相互作用を学習する言語モデル(LM)の能力について検討する。
人間とは対照的に、暗黙の因果関係は文法ではなく、参照行動にのみ影響を及ぼす。
以上の結果から,LMの行動は,学習した言論表現だけでなく,統語的合意にも矛盾する可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2020 03:14:00 GMT)
Rare-Event Simulation for Neural Network and Random Forest Predictors [16.7] 本研究では,現代の機械学習ツールを用いて,対象のヒットセットが定義される問題に対して,レアイベントシミュレーションについて検討する。
この問題は、インテリジェントシステムの安全性評価に関する急激な研究から動機づけられている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2020 03:27:09 GMT)
Autonomous Vehicle Visual Signals for Pedestrians: Experiments and
Design Recommendations [15.9] 運転手がいない状態では、自動運転車が歩行者にその意図を伝える方法が明確ではない。
歩行者横断歩道における視認性,直感性,説得性,ユーザビリティの6つの視覚信号の評価を行った。
我々は、信号パターンの設計と配置に焦点をあてて、12の実用的なAV視覚信号の設計勧告を精査する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2020 22:56:46 GMT)
A Model Compression Method with Matrix Product Operators for Speech
Enhancement [15.1] 本稿では,行列積演算子(MPO)に基づくモデル圧縮手法を提案する。
本稿では,特にクラウドフリーアプリケーションにおいて,音声強調のための効果的なモデル圧縮手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2020 08:53:25 GMT)
MetaMix: Improved Meta-Learning with Interpolation-based Consistency
Regularization [14.5] バックボーンモデルを正規化するためのMetaMixという手法を提案する。
各エピソード内で仮想フィーチャとターゲットのペアを生成し、バックボーンモデルを標準化する。
任意のMAMLベースのアルゴリズムと統合でき、新しいタスクをより一般化した決定境界を学ぶことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2020 05:36:55 GMT)
PiaNet: A pyramid input augmented convolutional neural network for GGO
detection in 3D lung CT scans [14.1] 本稿では,3次元CT画像におけるグラウンドグラス不透明(GGO)結節検出のためのマルチスケール処理を用いた新しい畳み込みニューラルネットワークを提案する。
PiaNetは機能抽出モジュールと予測モジュールで構成されている。
PiaNetは91.75%の感度を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2020 05:23:46 GMT)
Adversarial Self-Supervised Data-Free Distillation for Text
Classification [13.8] 本稿では,Adversarial Self-Supervised Data-Free Distillation (AS-DFD) という新しい2段階の無添加蒸留法を提案する。
我々のフレームワークは、NLPタスク用に設計された最初のデータフリー蒸留フレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2020 02:46:06 GMT)
Structured Self-Attention Weights Encode Semantics in Sentiment Analysis [13.5] 感情分析タスクを考慮し,意味論をコード化する自己注意スコアを示す。
構造化された注意重みを解析するための簡易かつ効果的な注意追跡法を提案する。
この結果から,構造化された注意重みは感情分析におけるリッチな意味論を符号化し,人間による意味論の解釈と一致することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2020 06:49:25 GMT)
Unveiling Class-Labeling Structure for Universal Domain Adaptation [12.4] 共用ラベル集合の探索には確率論的手法を用いており、各ソースクラスは確率で共用ラベル集合から来ることができる。
共通ラベル集合に対する確率的構造を組み込んだ単純なユニバーサル適応ネットワーク(S-UAN)を提案する。
実験により、S-UANは異なるUDA設定でうまく機能し、最先端の手法よりも大きなマージンで優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2020 02:13:02 GMT)
Trust the Model When It Is Confident: Masked Model-based Actor-Critic [11.7] Masked Model-based Actor-Critic (M2AC)は、新しいポリシー最適化アルゴリズムである。
M2ACはモデルの不確実性に基づいてマスキング機構を実装し、その予測が使用されるかどうかを決定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2020 03:39:56 GMT)
On the Computational Power of Transformers and its Implications in
Sequence Modeling [10.5] 特に、位置エンコーディング、アテンションヘッド、残差接続、フィードフォワードネットワークといったトランスフォーマーにおける様々なコンポーネントの役割は明確ではない。
バニラ変換器がチューリング完全であることを示すための代替的で単純な証明を提供する。
さらに、ネットワークのチューリング完全性に対する各コンポーネントの必要性を分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2020 13:34:20 GMT)
HPCC-YNU at SemEval-2020 Task 9: A Bilingual Vector Gating Mechanism for
Sentiment Analysis of Code-Mixed Text [10.1] 本稿では,バイリンガルなベクトルゲーティング機構をバイリンガルなリソースに利用してタスクを完了させるシステムを提案する。
私たちはパングリッシュで5位、ヒングリッシュで19位を獲得しました。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2020 08:02:15 GMT)
Selective Information Passing for MR/CT Image Segmentation [9.9] 選択的情報伝達ネットワーク(SIP-Net)という自己制御機能を持つ新しい3Dネットワークを提案する。
我々は,MICCAI MR Image 2012 Grant Challengeデータセット, TCIA Pancreas CT-82, MICCAI 2017 Prostate Liver tumor (LiTS) Challengeデータセットについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2020 06:47:53 GMT)
Distilling a Deep Neural Network into a Takagi-Sugeno-Kang Fuzzy
Inference System [9.8] ディープニューラルネットワーク(DNN)は、分類タスクにおいて大きな成功を収めている。
しかし、それらはブラックボックスとして機能し、特定の分類タスクでどのように決定するかはわかりません。
本稿では,DNNからの知識を,高木崇源王(TSK)型ファジィ推論システム(FIS)に抽出することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2020 10:58:05 GMT)
Robust Constrained-MDPs: Soft-Constrained Robust Policy Optimization
under Model Uncertainty [9.2] 我々は、制約マルコフ決定過程(CMDP)の理論とロバストマルコフ決定過程(RMDP)理論を融合することを提案する。
この定式化により、性能が堅牢なRLアルゴリズムを設計でき、制約満足度を保証することができる。
まず、RCMDPの概念に基づく一般問題定式化を提案し、次に最適問題のラグランジアン定式化を提案し、ロバスト制約付きポリシー勾配RLアルゴリズムを導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2020 01:53:37 GMT)
A Predictive Autoscaler for Elastic Batch Jobs [8.4] Deep Learning、HPC、Sparkといった大規模なバッチジョブは、従来のオンラインサービスよりもはるかに多くの計算リソースとコストを必要とします。
顧客とオーバプロビジョンインスタンスに対して,柔軟なインターフェースを提供するための予測オートスケーラを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2020 17:35:55 GMT)
Cue-word Driven Neural Response Generation with a Shrinking Vocabulary [8.0] 本稿では,デコード中に複数のキューワードを生成し,生成したキューワードを用いてデコーディングを駆動し,デコード語彙を縮小する,新しい自然なアプローチを提案する。
実験の結果,提案手法は復号化の複雑さをはるかに低く抑えながら,いくつかの強力なベースラインモデルよりも大幅に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2020 07:13:32 GMT)
Localizing Open-Ontology QA Semantic Parsers in a Day Using Machine
Translation [7.1] セマンティックローカライザ(Semantic Localizer, SPL)は, 機械翻訳(NMT)システムを利用して, 新しい言語のセマンティックデータセットをローカライズするツールキットである。
提案手法は,公共のWebサイトから抽出したローカルエンティティを機械翻訳して,ターゲット言語で自動的に学習データを生成する手法である。
提案手法は, ホテルで30%以上, レストランで40%以上, テスト言語でローカライズされたレストランで40%以上, 従来の最先端手法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2020 22:03:58 GMT)
Likelihood Regret: An Out-of-Distribution Detection Score For
Variational Auto-encoder [6.8] 確率的生成モデルは、ある種のアウト・オブ・ディストリビューション・サンプルに対して高い確率を割り当てることができる。
VAEのための効率的なOODスコアであるLikelihood Regretを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2020 21:58:14 GMT)
Driving Tasks Transfer in Deep Reinforcement Learning for
Decision-making of Autonomous Vehicles [6.6] 本稿では,区間間環境における運転タスクを変換するための伝達深度強化学習フレームワークを構築した。
自走自走車(AEV)の目標は、交差点の状況を効率的かつ安全に通り抜けることである。
同様のタスクに関連する意思決定戦略は、転送可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2020 14:16:31 GMT)
Boosted EfficientNet: Detection of Lymph Node Metastases in Breast
Cancer Using Convolutional Neural Network [6.4] The Convolutional Neutral Network (CNN) は乳癌のリンパ節転移の予測と分類に応用されている。
そこで本研究では,小さな解像度画像を容易にするためのRandom Center Cropping (RCC) という新しいデータ拡張手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2020 15:18:56 GMT)
Hierarchical Evidence Set Modeling for Automated Fact Extraction and
Verification [5.8] 階層的エビデンス・セット・モデリング(Heerarchical Evidence Set Modeling, HESM)は、エビデンス・セットを抽出し、サポート対象のクレームを検証するためのフレームワークである。
実験の結果,HESMは事実抽出とクレーム検証の7つの最先端手法より優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2020 22:27:17 GMT)
Are Pretrained Language Models Symbolic Reasoners Over Knowledge? [5.5] 推論と記憶の2つの重要なメカニズムについて検討する。
推論では, PLMは記号的推論規則を正しく適用することを学ぶが, 2ホップ推論など他の手法と競合する。
記憶化のために、スキーマの整合性(他の事実によって体系的に支持されるもの)と周波数を、その成功の鍵となる要因として識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2020 10:09:46 GMT)
Affect Expression Behaviour Analysis in the Wild using Spatio-Channel
Attention and Complementary Context Information [5.1] 顔の表情認識は、信頼性の高い人間とコンピュータの対話システムを構築する上で不可欠である。
現在のFERシステムは、様々な自然条件や制御されていない条件下ではうまく機能しない。
本稿では,ABAW(Affective Behaviour Analysis in-wild)2020 コンペティションの表現認識トラックに,注目に基づく枠組みを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2020 06:24:19 GMT)
NodeSLAM: Neural Object Descriptors for Multi-View Shape Reconstruction [5.0] 本稿では,新しい確率的・微分レンダリングエンジンとともに,効率的で最適化可能な多クラス学習オブジェクト記述子を提案する。
本フレームワークは,ロボットの把握・配置,拡張現実,第1次オブジェクトレベルSLAMシステムなど,複数の応用が可能な,正確で堅牢な3次元オブジェクト再構成を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2020 16:41:59 GMT)
Robust estimation with Lasso when outputs are adversarially contaminated [4.7] 出力が逆向きに汚染されている場合のロバストな推定について検討する。
最近、ダラーリャンとトンプソンはいくつかの有用な不等式を与え、その後、グエンやトラン(2012年)よりも高速な収束速度を示した。
ダラーリャンやトンプソンと異なる証明を与え、ダラーリャンやトンプソンと同じ収束率を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2020 06:22:28 GMT)
Interpretable Neural Computation for Real-World Compositional Visual
Question Answering [4.4] 実世界の合成VQAのための解釈可能なフレームワークを構築した。
このフレームワークでは,画像や質問をシーングラフやプログラムに切り離し,その上でシンボルプログラムが実行され,注意領域を選択するための完全な透過性がある。
GQAベンチマークで行った実験により,本フレームワークはモノリシックなモノリシックなモノリシックなモノリシックなモノリシックなプリエントアーツと競争の精度を達成できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2020 05:46:22 GMT)
Leveraging Spatial Information in Radiology Reports for Ischemic Stroke
Phenotyping [4.1] 微細な虚血性脳梗塞の表現型を分類することは、重要な臨床情報を特定することに依存する。
放射線レポートは、そのような表現型情報を決定するためのコンテキストを持つ関連情報を提供する。
位置特異的な情報を持つ脳卒中表現型に焦点をあてる:脳領域の影響を受ける、ラテラル、脳卒中ステージ、およびラクナリティ。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2020 21:35:42 GMT)
Information Extraction from Swedish Medical Prescriptions with
Sig-Transformer Encoder [3.8] 本稿では,自己アテンションモデルにシグネチャ変換を組み込むことにより,トランスフォーマーアーキテクチャの新たな拡張を提案する。
スウェーデンの新しい処方薬データの実験では、3つの情報抽出タスクのうち2つにおいて提案されたアーキテクチャが優れていることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2020 04:22:07 GMT)
Anomaly Detection based on Zero-Shot Outlier Synthesis and Hierarchical
Feature Distillation [2.6] 合成生成された異常は、そのような不適切なデータに対する解決策である。
Inliersの特徴記述子を蒸留する2階層階層型潜在空間表現を提案する。
トレーニングデータの外側にあるものを,合成外乱発生器として選択する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2020 23:34:02 GMT)
A Termination Criterion for Probabilistic PointClouds Registration [2.5] 確率的ポイントクラウド登録(Probabilistic Point Clouds Registration、PPCR)は、マルチイテレーションバージョンにおいて、局所的なポイントクラウド登録のための最先端のアルゴリズムである。
アルゴリズムは、いつ停止するか、過度の反復を避けるために自分で決めるべきであり、従って計算時間を浪費する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2020 12:02:18 GMT)
An Empirical Study on Detecting COVID-19 in Chest X-ray Images Using
Deep Learning Based Methods [2.5] 我々は、新型コロナウイルスの胸部X線画像の分類において、ユビキタスなX線画像の使用法を検討した。
我々は、VGG19、Densnet-121、Xceptionなどの異なるCNNアーキテクチャで、感染し、感染していない胸部X線を訓練するつもりです。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2020 08:07:19 GMT)
Latent Tree Learning with Ordered Neurons: What Parses Does It Produce? [2.0] 潜在木学習モデルは、人間に注釈を付けた木構造に触れることなく、選挙区解析を学習することができる。
ON-LSTMは言語モデリングのトレーニングを受けており、教師なし構文解析の最先端性能を持つ。
私たちは、異なる再起動でモデルを複製し、それらのパースを調べます。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2020 07:12:48 GMT)
Investigating the Robustness of Artificial Intelligent Algorithms with
Mixture Experiments [1.9] AIアルゴリズムの堅牢性は、不正確な予測によって安全上の懸念が生じ、AIシステムの採用が制限される可能性があるため、大きな関心事である。
ロバストな分類アルゴリズムは、異なるアプリケーションシナリオ下で高い精度と低い変数を持つことが期待されている。
我々は、予測性能を収集するために、総合的な混合実験を行う。
次に,様々な要因がAI分類アルゴリズムの堅牢性にどのように影響するかを統計的に分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2020 15:38:53 GMT)
Vehicle Trajectory Prediction by Transfer Learning of Semi-Supervised
Models [1.5] 本研究では,車両軌道予測のための半教師付きモデルにより,実世界のベンチマーク上での教師付きモデルよりも性能が大幅に向上することを示す。
半教師付きモデルと教師付きモデルの伝達学習を比較し、他のすべての要因を等しく保ちながらアブレーション研究を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2020 01:51:47 GMT)
Unsupervised Neural Networks for Quantum Eigenvalue Problems [1.3] 差分固有値問題に対する固有関数と固有値を発見するための新しい教師なしニューラルネットワークを提案する。
スキャン機構が組み込まれており、任意の数の解を見つけることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2020 19:34:37 GMT)
HINT3: Raising the bar for Intent Detection in the Wild [1.0] さまざまなドメインのライブチャットボットから生成された3つの新しいデータセットを紹介します。
クラウドソースされている既存のデータセットとは異なり、私たちのデータセットにはチャットボットが受信した実際のユーザクエリが含まれています。
性能分類器がテストセット上で不適切なレベルに飽和するのは、すべてのシステムがトレーニングデータにおいて意図しないパターンにラッチオンするためである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2020 07:52:18 GMT)
TOTOPO: Classifying univariate and multivariate time series with
Topological Data Analysis [0.9] この研究は、トポロジカルデータ解析の時系列分類に関する包括的な分析に費やされている。
異なるタイプのパーシステンス図からトポロジ的記述子を抽出するTOTOPOを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2020 17:57:59 GMT)
Low-Rank Robust Online Distance/Similarity Learning based on the
Rescaled Hinge Loss [0.3] 既存のオンライン手法では、トレーニング三つ子やペアの制約が事前に存在すると仮定することが多い。
オンライン距離相似学習問題を,ロバストな再スケールヒンジ損失関数を用いて定式化する。
提案モデルは比較的汎用的で,任意のPAベースのオンラインディスタンス・シミュラリティアルゴリズムに適用可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2020 09:30:36 GMT)
iNLTK: Natural Language Toolkit for Indic Languages [0.0] iNLTKは、トレーニング済みの言語モデルと、データ拡張、テキスト類似性、センテンス埋め込み、ワード埋め込み、トークン化、テキスト生成のためのアウト・オブ・ボックスサポートからなるオープンソースのNLPライブラリである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2020 07:46:21 GMT)
Tag Recommendation for Online Q&A Communities based on BERT Pre-Training
Technique [0.0] オンラインQ&Aやオープンソースコミュニティのタグレコメンデーションタスクとして,BERTプレトレーニング手法を初めて使用しています。
提案手法であるTagBERTは,ディープラーニングや他のベースライン手法と比較して精度が高いことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2020 10:52:22 GMT)
Qubit coupled cluster singles and doubles variational quantum
eigensolver ansatz for electronic structure calculations [0.0] 電子構造計算のための変分量子固有解法(VQE)は、短期量子コンピューティングの主要な応用の1つであると考えられている。
ここでは、量子ビット励起を達成するために、粒子保存交換ゲートに基づく新しいVQEアンサッツを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2020 02:19:43 GMT)
Privacy in Crisis: A study of self-disclosure during the Coronavirus
pandemic [0.0] コロナウイルスパンデミックに関するユーザ主導の英語会話を表す大量のつぶやきデータセットにおける自己開示の頻度について検討した。
個人情報の自発的開示を検出するために教師なしのアプローチを用いて、パンデミックを取り巻く状況要因が個人のプライバシー計算に影響を及ぼすという早期の証拠を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2020 17:33:47 GMT)
Nonlinear effects on the dynamics of quantum harmonic modes coupled
through angular momentum [0.0] 非線形性は、各モードにおけるクォートアンハーモニック項から生じる。
エンタングルメント,非ガウス性,光子数,光子アンチバンチングおよびスクイージングの出現と進化について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2020 17:20:10 GMT)
Improve the Robustness and Accuracy of Deep Neural Network with
$L_{2,\infty}$ Normalization [0.0] ディープニューラルネットワーク(DNN)の堅牢性と精度は、$L_2,infty$正規化を導入することで向上した。
L_2,infty$正規化は、DNN関数のポリヘドロングラフの隣接する2つの面の間の大きな二面角をもたらすことが証明されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2020 05:45:45 GMT)
Hamiltonians generated by Parseval frames [0.0] 通常のベースからParsevalフレームに移行する場合、オブザーバブルのスペクトルにどのような変化があるかを示す。
特に、通常のベースからParsevalフレームに移行する際に、オブザーバブルのスペクトルにどのような変化があるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2020 16:46:11 GMT)
Fast, Optimal, and Targeted Predictions using Parametrized Decision
Analysis [0.0] 我々はベイズ決定解析のためのパラメータ化された行動のクラスを開発し、最適でスケーラブルで単純な目標予測を生成する。
全国健康栄養検査調査の身体活動データに対する予測が作成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2020 16:39:37 GMT)
Estimating COVID-19 cases and outbreaks on-stream through phone-calls [0.0] そこで本稿では,電話から電話回線へのデータを用いて,オンデマンドで新型コロナウイルス感染者数を推定するアルゴリズムを提案する。
我々は、このアルゴリズムを使って疫病をオンデマンドで追跡する方法を示し、実験結果に先立ってアウトブレイク警報(Early Outbreak Alarm)を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2020 15:44:05 GMT)
Defining Computer Art: Methods, Themes, and the Aesthetic Problematic [0.0] 芸術分野におけるコンピュータ技術の応用は、メディアアートを含む新しい芸術的実践のモードを生み出した。
芸術と技術の関係、機械創造の問題、芸術のオントロジーという3つのテーマがある。
コンピュータアートが上記の審美的問題に反応すると予想することは、コンピュータアートが正統な芸術カテゴリーである可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2020 07:28:43 GMT)
DeePore: a deep learning workflow for rapid and comprehensive
characterization of porous materials [0.0] DeePoreは、マイクロトモグラフィー画像に基づく幅広い多孔質材料特性を推定するためのディープラーニングワークフローである。
我々は,2563ボクセルの大きさの多孔質ジオマテリアルの半実3次元構造を17700個生成し,各試料の物理特性を,対応する細孔ネットワークモデル上の物理シミュレーションを用いて計算した。
CNNは、このデータセットに基づいて、多孔質材料のいくつかの形態的、水圧的、電気的、機械的特性を1秒で推定するように訓練されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2020 09:06:32 GMT)
Customer Support Ticket Escalation Prediction using Feature Engineering [0.0] 我々は,エスカレーション管理においてIBMアナリストが利用可能なサポートプロセスとデータを特徴付けるために,デザインサイエンス研究方法論を使用している。
次に、これらの機能を機械学習モデルに実装し、サポートチケットエスカレーションを予測する。
私たちは、250万以上のサポートチケットと10,000エスカレーションで機械学習モデルをトレーニングし、評価し、87.36%のリコールと88.23%のワークロード削減を実現しました。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2020 15:49:43 GMT)
Comment on: "On the effects of the Lorentz symmetry violation yielded by
a tensor field on the interaction of a scalar particle and a Coulomb-type
field" Ann. Phys. 399 (2018) 117-123 [0.0] 必然的に、級数の切り離しから著者によって引き出された物理的結論は無意味で無意味であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2020 13:31:14 GMT)
An Encoder-Decoder CNN for Hair Removal in Dermoscopic Images [0.0] 皮膚内視鏡画像における毛髪除去のための畳み込みニューラルネットワークに基づくモデルを提案する。
既知のデータセットから抽出した無毛画像中の皮膚毛の存在をシミュレートする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2020 14:28:10 GMT)
A Critical Overview of Privacy-Preserving Approaches for Collaborative
Forecasting [0.0] 異なるデータ所有者間の協力は、予測品質の改善につながる可能性がある。
ビジネス上の競争要因と個人データ保護の問題から、データ所有者はデータの共有を望まないかもしれない。
本稿では、現状を解析し、データプライバシを保証する既存の方法の欠点をいくつか明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2020 12:37:17 GMT)