Masked Contrastive Representation Learning for Reinforcement Learning [202.8] コントラスト学習を用いて個々のビデオフレームの原画素から高次特徴を抽出するCURLは,効率的なアルゴリズムである。
本稿では,連続した入力間の相関を考慮に入れたRLのための新しいアルゴリズム,マスク付きコントラスト表現学習を提案する。
DMControlスイートの16ドル環境中14ドル,Atari 2600 Gamesの26ドル環境中21ドル環境中26ドル環境中24ドルで,CURLに対する一貫した改善を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 02:00:10 GMT)
Neural Methods for Point-wise Dependency Estimation [129.9] 我々は,2つの結果が共起する確率を定量的に測定する点依存度(PD)の推定に焦点をあてる。
提案手法の有効性を,1)MI推定,2)自己教師付き表現学習,3)クロスモーダル検索タスクで示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 03:55:10 GMT)
A Hamiltonian Monte Carlo Method for Probabilistic Adversarial Attack
and Learning [122.5] 本稿では,HMCAM (Acumulated Momentum) を用いたハミルトニアンモンテカルロ法を提案する。
また, 対数的対数的対数的学習(Contrastive Adversarial Training, CAT)と呼ばれる新たな生成法を提案し, 対数的例の平衡分布にアプローチする。
いくつかの自然画像データセットと実用システムに関する定量的および定性的な解析により、提案アルゴリズムの優位性が確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 16:07:26 GMT)
Dataset Cartography: Mapping and Diagnosing Datasets with Training
Dynamics [118.8] 我々はデータセットを特徴付け、診断するモデルベースのツールであるData Mapsを紹介した。
私たちは、トレーニング中の個々のインスタンス上でのモデルの振る舞いという、ほとんど無視された情報のソースを活用しています。
以上の結果から,データ量から品質へのフォーカスの変化は,ロバストなモデルとアウト・オブ・ディストリビューションの一般化に繋がる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 05:53:46 GMT)
RNNs can generate bounded hierarchical languages with optimal memory [113.7] RNNは、自然言語構文の足場を反映した境界階層言語を効率的に生成できることを示す。
Dyck-($k$,$m$)は、よくネストされた括弧($k$型)と$m$バウンドされたネスト深さの言語である。
明示的な構成により,$O(m log k)$ hidden units の RNN がメモリの指数的削減に十分であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 04:42:29 GMT)
What is More Likely to Happen Next? Video-and-Language Future Event
Prediction [111.9] 対話が整ったビデオの場合、人々は次に何が起こるかを見極めることができる。
本研究では,AIモデルがこのようなマルチモーダル・コモンセンスの次世代予測を学べるかどうかを考察する。
新しいデータセットであるVideo-and-Language Event Prediction(ビデオ・アンド・ランゲージ・イベント予測)を収集します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 19:56:47 GMT)
Natural Language Rationales with Full-Stack Visual Reasoning: From
Pixels to Semantic Frames to Commonsense Graphs [106.2] 本研究は,複数の複雑な視覚的推論課題にまたがる自然言語の有理性の生成に焦点を当てた最初の研究である。
RationaleVT Transformerは、事前学習された言語モデルとオブジェクト認識、接地された視覚的セマンティックフレーム、視覚的コモンセンスグラフを組み合わせることで、自由テキスト論理を生成することを学習する統合モデルである。
実験の結果, 基礎となる事前学習言語モデルは視覚適応の恩恵を受けており, 複雑な視覚的・テキスト的推論タスクに対するモデル解釈可能性の補完として, 自由文合理化が有望な研究方向であることを示唆した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 05:08:56 GMT)
Universal Gate Set for Continuous-Variable Quantum Computation with
Microwave Circuits [101.2] マイクロ波回路を用いた連続可変量子計算のための普遍ゲートセットを明示的に構築する。
応用として,本アーキテクチャは実験的に実現可能な手順で立方相状態を生成することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 09:45:11 GMT)
Pretrained Language Models for Dialogue Generation with Multiple Input
Sources [101.2] 本研究では,事前学習した言語モデルGPT2から適応した複数の入力源を持つ対話モデルについて検討する。
異なるソースに対応する複数の異なる注意情報を融合する様々な手法を探索する。
実験結果から, 核融合法は単純な核融合ベースラインよりも, 対話履歴との関連性が高いことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 07:53:28 GMT)
Cross-lingual Transfer Learning for COVID-19 Outbreak Alignment [90.1] われわれは、Twitterを通じてイタリアの新型コロナウイルス感染症(COVID-19)の早期流行を訓練し、他のいくつかの国に移る。
実験の結果,クロスカントリー予測において最大0.85のスピアマン相関が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 22:37:43 GMT)
Neural Function Modules with Sparse Arguments: A Dynamic Approach to
Integrating Information across Layers [84.6] Neural Function Modules (NFM)は、ディープラーニングに同じ構造機能を導入することを目的としている。
トップダウンとボトムアップのフィードバックを組み合わせたフィードフォワードネットワークのコンテキストにおける作業のほとんどは、分類の問題に限られている。
私たちの仕事の重要な貢献は、フレキシブルなアルゴリズムで注意、疎結合、トップダウン、ボトムアップのフィードバックを組み合わせることです。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 20:43:17 GMT)
Where's the Question? A Multi-channel Deep Convolutional Neural Network
for Question Identification in Textual Data [83.9] 本稿では,実際の質問を分離する目的で,新しい多チャンネル深層畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャであるQuest-CNNを提案する。
提案するニューラルネットワークと他のディープニューラルネットワークの総合的な性能比較分析を行った。
提案したQuest-CNNは、透析ケア設定におけるデータエントリレビュー対話のデータセットと一般的なドメインデータセットの両方において、最高のF1スコアを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 15:11:22 GMT)
Semi-Supervised Semantic Segmentation in Earth Observation: The
MiniFrance Suite, Dataset Analysis and Multi-task Network Study [82.0] 我々は,地球観測における半教師付きセマンティックセマンティックセグメンテーションのための新しい大規模データセット,MiniFranceスイートを紹介した。
MiniFranceにはいくつかの前例のない特性があり、2000以上の超高解像度の空中画像を含み、200億枚以上のサンプル(ピクセル)を処理している。
外観の類似性やMiniFranceデータの徹底的な研究からデータ代表性分析のためのツールを提案し,半教師付き環境での学習や一般化に適していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 15:36:58 GMT)
Neural Deepfake Detection with Factual Structure of Text [78.3] テキストのディープフェイク検出のためのグラフベースモデルを提案する。
我々のアプローチは、ある文書の事実構造をエンティティグラフとして表現する。
本モデルでは,機械生成テキストと人文テキストの事実構造の違いを識別することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 02:35:31 GMT)
Predicting Parkinson's Disease with Multimodal Irregularly Collected
Longitudinal Smartphone Data [75.2] パーキンソン病は神経疾患であり、高齢者に多い。
伝統的に病気を診断する方法は、一連の活動テストの品質に関する個人的主観的臨床評価に依存している。
そこで本研究では,スマートフォンが収集した生の行動データを用いて,パーキンソン病を予測するための時系列に基づく新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 16:10:07 GMT)
Room-Across-Room: Multilingual Vision-and-Language Navigation with Dense
Spatiotemporal Grounding [75.0] 新しいビジョン・アンド・ランゲージ・ナビゲーション(VLN)データセットであるRoom-Across-Room(RxR)を紹介する。
RxRは多言語(英語、ヒンディー語、テルグ語)で、他のVLNデータセットよりも大きい(パスと命令がより多い)。
これはVLNにおける言語の役割を強調し、パスにおける既知のバイアスに対処し、可視化されたエンティティへのより多くの参照を引き出す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 18:01:15 GMT)
Representation of Reinforcement Learning Policies in Reproducing Kernel
Hilbert Spaces [72.5] このフレームワークは、カーネルヒルベルト空間(RKHS)上のポリシーの低次元埋め込みを見つけることを含む。
我々は、再建された政策の復活を期待して、強い理論的保証を得る。
その結果、低次元空間にロバストに埋め込むことができる一方で、組込みポリシはリターンの低下をほとんど起こさないことを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 16:00:19 GMT)
Kernel Based Progressive Distillation for Adder Neural Networks [71.7] 追加のみを含むAdder Neural Networks(ANN)は、エネルギー消費の少ないディープニューラルネットワークを新たに開発する方法を提供する。
すべての畳み込みフィルタを加算フィルタで置き換える場合、精度の低下がある。
本稿では,トレーニング可能なパラメータを増大させることなく,ANNの性能を向上するための新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 03:39:58 GMT)
A Deep Drift-Diffusion Model for Image Aesthetic Score Distribution
Prediction [68.8] 画像から美的スコアの分布を予測するために,心理学者から着想を得たディープドリフト拡散モデルを提案する。
DDDモデルは、評価結果の伝統的なモデリングではなく、美的知覚の心理的プロセスを記述することができる。
私たちの新しいDDDモデルはシンプルだが効率的であり、美的スコア分布予測における最先端の手法よりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 11:01:46 GMT)
Hold me tight! Influence of discriminative features on deep network
boundaries [63.6] 本稿では,データセットの特徴と,サンプルから決定境界までの距離を関連付ける新しい視点を提案する。
これにより、トレーニングサンプルの位置を慎重に調整し、大規模ビジョンデータセットでトレーニングされたCNNの境界における誘発された変化を測定することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 07:16:47 GMT)
Taking a hint: How to leverage loss predictors in contextual bandits? [63.5] 我々は,損失予測の助けを借りて,文脈的包帯における学習を研究する。
最適な後悔は$mathcalO(minsqrtT, sqrtmathcalETfrac13)$である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 17:31:50 GMT)
Response Selection for Multi-Party Conversations with Dynamic Topic
Tracking [63.2] 我々は、応答と関連する会話コンテキストの間のトピックを一致させるために、動的トピック追跡タスクとして応答選択をフレーム化する。
本研究では,大規模な事前学習モデルによる効率的な符号化を支援する新しいマルチタスク学習フレームワークを提案する。
DSTC-8 Ubuntu IRCデータセットの実験結果は、応答選択とトピックのアンタングル化タスクにおける最先端の結果を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 14:21:38 GMT)
Optimizing Memory Placement using Evolutionary Graph Reinforcement
Learning [56.8] 大規模検索空間を対象とした進化グラフ強化学習(EGRL)を提案する。
我々は、推論のために、Intel NNP-Iチップ上で、我々のアプローチを直接訓練し、検証する。
また,NNP-Iコンパイラと比較して28～78%の高速化を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 20:59:06 GMT)
MOCHA: A Dataset for Training and Evaluating Generative Reading
Comprehension Metrics [55.9] そこで本研究では,生成的読解の指標であるModeling Correctness with Humanをトレーニングし,評価するためのベンチマークを提案する。
S
我々は,MOCHAを用いて,人間の判断スコアを模倣する学習評価尺度LERCを訓練する。
最小のペアで評価すると、LERCは80%の精度でベースラインを14から26の絶対パーセンテージポイントで上回り、改善の余地は大きい。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 18:23:18 GMT)
Calibration of Pre-trained Transformers [55.6] 本研究ではBERTとRoBERTaに着目し,自然言語推論,パラフレーズ検出,コモンセンス推論という3つのタスクのキャリブレーションを分析した。
その結果,(1) 事前学習モデルを用いてドメイン内キャリブレーションを行う場合, ベースラインと比較して, ドメイン外キャリブレーション誤差が3.5倍も低いこと,(2) ドメイン内キャリブレーション誤差をさらに低減するために温度スケーリングが有効であること,および, ラベルスムーシングを用いて実証的不確実性を意図的に増大させることにより, ドメイン内キャリブレーション後部キャリブレーションを支援すること,などが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 17:04:21 GMT)
Reliable Evaluations for Natural Language Inference based on a Unified
Cross-dataset Benchmark [54.8] クラウドソースの自然言語推論(NLI)データセットは、アノテーションアーティファクトのような重大なバイアスに悩まされる可能性がある。
14のNLIデータセットと9つの広く使用されているニューラルネットワークベースのNLIモデルを再評価した、新しいクロスデータセットベンチマークを提案する。
提案した評価手法と実験ベースラインは,将来信頼性の高いNLI研究を刺激する基盤となる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 11:50:12 GMT)
Semantic Label Smoothing for Sequence to Sequence Problems [54.8] そこで本研究では,対象シーケンスとn-gramの重なり合いが十分である,エンハンウェル上のスムーズな関連配列を生成する手法を提案する。
提案手法は, 異なるデータセット上での最先端技術よりも一貫した, 顕著な改善を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 00:31:15 GMT)
A game-theoretic analysis of networked system control for common-pool
resource management using multi-agent reinforcement learning [54.6] マルチエージェント強化学習は近年,ネットワーク型システム制御へのアプローチとして大きな可能性を秘めている。
共通プールの資源は耕作可能な土地、淡水、湿地、野生生物、魚類資源、森林、大気である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 14:12:26 GMT)
Understanding Neural Abstractive Summarization Models via Uncertainty [54.4] seq2seq抽象要約モデルは、自由形式の方法でテキストを生成する。
モデルのトークンレベルの予測のエントロピー、すなわち不確実性について検討する。
要約とテキスト生成モデルをより広範囲に解析する上で,不確実性は有用であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 16:57:27 GMT)
Compressive Summarization with Plausibility and Salience Modeling [54.4] 本稿では,候補空間に対する厳密な構文的制約を緩和し,その代わりに圧縮決定を2つのデータ駆動基準,すなわち妥当性とサリエンスに委ねることを提案する。
提案手法は,ベンチマーク要約データセット上で強いドメイン内結果を得るとともに,人間による評価により,文法的および事実的削除に対して,可算性モデルが一般的に選択されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 17:07:10 GMT)
Hierarchical Poset Decoding for Compositional Generalization in Language [52.1] 出力が部分的に順序付けられた集合(命題)である構造化予測タスクとして人間の言語理解を形式化する。
現在のエンコーダ・デコーダアーキテクチャは意味論のポーズ構造を適切に考慮していない。
本稿では,言語における合成一般化のための新しい階層型ポーズデコーディングパラダイムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 14:34:26 GMT)
Unsupervised Bitext Mining and Translation via Self-trained Contextual
Embeddings [51.5] 不整合テキストから機械翻訳(MT)のための擬似並列コーパスを作成するための教師なし手法について述べる。
我々は多言語BERTを用いて、最寄りの検索のためのソースとターゲット文の埋め込みを作成し、自己学習によりモデルを適応する。
BUCC 2017 bitextマイニングタスクで並列文ペアを抽出し,F1スコアの最大24.5ポイント増加(絶対)を従来の教師なし手法と比較して観察することで,本手法の有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 14:04:03 GMT)
Remote health monitoring and diagnosis in the time of COVID-19 [51.0] コロナウイルス(COVID-19)は重症急性呼吸器症候群ウイルス(SARS-CoV-2)によって引き起こされる
パンデミックは、遠隔医療サービスを提供するための新しいルートを革新し、拡張し、創り出すインセンティブを駆り立ててきた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 17:31:04 GMT)
RNN Training along Locally Optimal Trajectories via Frank-Wolfe
Algorithm [50.8] 小領域の損失面に局所的なミニマを反復的に求めることにより,RNNの新規かつ効率的なトレーニング手法を提案する。
新たなRNNトレーニング手法を開発し,追加コストを伴っても,全体のトレーニングコストがバックプロパゲーションよりも低いことを実証的に観察した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 16:02:28 GMT)
Rectifying Pseudo Label Learning via Uncertainty Estimation for Domain
Adaptive Semantic Segmentation [49.3] 本稿では、意味的セグメンテーションの文脈において、ソースドメインからターゲットドメインへの知識伝達の教師なし領域適応に焦点を当てる。
既存のアプローチでは、通常、擬似ラベルを未ラベルのターゲットドメインデータを完全に活用するための基礎的真理とみなす。
本稿では,擬似ラベル学習の修正のために,学習中の予測の不確かさを明示的に推定することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 06:07:14 GMT)
On the Exploration of Incremental Learning for Fine-grained Image
Retrieval [45.5] 我々は,新たなカテゴリが時間とともに追加される場合に,細粒度画像検索の問題を漸進的に考慮する。
本稿では,検索性能の劣化を抑えるための漸進学習手法を提案する。
提案手法は,新しいクラスにおいて高い性能を保ちながら,元のクラスにおける破滅的な忘れを効果的に軽減する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 21:07:44 GMT)
An Imitation Game for Learning Semantic Parsers from User Interaction [43.7] ユーザから直接セマンティックアノテーションを学習するための代替手段として,Human-in-the-loop法を提案する。
セマンティクスはイントロスペクティブで、不確実な場合にはユーザデモをプロンプトする必要がある。
そうすることで、ユーザの振る舞いを模倣し、自らを自律的に改善し続けます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 18:31:26 GMT)
The Implicit and Explicit Regularization Effects of Dropout [43.4] ドロップアウト(英: Dropout)は、多くのアーキテクチャの最先端を得るためにしばしば必要とされる、広く使われている正規化技術である。
この研究は、ドロップアウトが2つの異なるが絡み合った正規化効果をもたらすことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 07:44:22 GMT)
Effective Algorithm-Accelerator Co-design for AI Solutions on Edge
Devices [42.1] 高品質なAIソリューションは、ディープニューラルネットワーク(DNN)やハードウェアアクセラレータなど、AIアルゴリズムの共同最適化を必要とする。
全体的なソリューション品質を向上させるとともに、設計生産性を高めるためには、効率的なアルゴリズムとアクセラレーター共設計手法が不可欠である。
本稿では,アルゴリズムアクセラレータの共同設計の重要性と有効性を強調し,この興味深く要求の多い領域におけるさらなる研究のブレークスルーを求める。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 13:56:51 GMT)
Rainfall-Runoff Prediction at Multiple Timescales with a Single Long
Short-Term Memory Network [41.3] 長期記憶ネットワーク(Long Short-Term Memory Networks, LSTMs)は, 日常の放電予測に顕著な成功を収めている。
しかし、多くの現実的なシナリオはより粒度の細かい時間スケールで予測を必要とする。
本研究では,一つのモデル内で複数の時間スケールを共同で予測する2つのMulti-Timescale LSTMアーキテクチャを提案する。
これらのモデルを米国大陸の516の流域でテストし、米国水モデルに対するベンチマークを行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 17:52:16 GMT)
Object Tracking Using Spatio-Temporal Future Prediction [41.3] 本研究では,背景動きのモデル化と軌跡予測を考慮した学習に基づく追跡手法を提案する。
我々の軌道予測モジュールは、対象物体の過去の軌道に基づいて、現在および将来のフレームにおける対象物体の位置を予測する。
外観に基づくトラッカーと軌道予測を動的に切り替えるために,トラッキング予測の精度を評価するネットワークを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 09:02:50 GMT)
Improving Constituency Parsing with Span Attention [41.1] 我々は,n-gram情報を活用するために,ニューラルチャートに基づく選挙区解析に注意を払っている。
解析過程への貢献に応じてそれらを重み付けすることで、n-gramをスパン表現に組み込む。
3つの広く利用されているベンチマークデータセットの実験結果から,提案手法の有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 06:36:39 GMT)
CVPR 2019 WAD Challenge on Trajectory Prediction and 3D Perception [39.1] BaiduのRobotics and Autonomous Driving Lab (RAL)は、Trajectoryと3D知覚データセットというラベルで150分を提供する。
課題は(1)軌道予測と(2)ライダー物体検出の2つの課題である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 22:24:03 GMT)
Learning by Sampling and Compressing: Efficient Graph Representation
Learning with Extremely Limited Annotations [38.3] 本稿では,この課題を克服するために,サンプル戦略とモデル圧縮を用いた新しい学習手法を提案する。
適応型サンプリング手法は, 均一サンプリングよりもGCNのトレーニング偏差を大幅に抑制する; 2) パラメータが小さい圧縮GCNベースの手法では, トレーニングにラベル付きデータが少ない; 3) トレーニングデータの小型化は, ラベル付けに要する人的資源コストを削減するのに有用である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 09:34:57 GMT)
On the Importance of Domain Model Configuration for Automated Planning
Engines [37.7] ドメインに依存しないプランナの開発は、幅広いアプリケーションで使用可能な"オフザシェルフ(off-the-shelf)"技術につながっている。
本稿では,ドメインに依存しないプランナの性能がドメインモデル構成にどのように影響するかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 12:40:02 GMT)
HS-ResNet: Hierarchical-Split Block on Convolutional Neural Network [37.6] Hierarchical-Split Blockは既存の畳み込みニューラルネットワークをアップグレードするためのプラグイン・アンド・プレイブロックとして利用できる。
我々のネットワークは、ImageNet-1kデータセット上で競合遅延を伴う81.28%のトップ1の精度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 09:32:38 GMT)
Deep Relighting Networks for Image Light Source Manipulation [37.2] 本研究では,1)シーンの再現,2)影の事前推定,3)再レンダリングの3つの部分からなる新しいDeep Relighting Network(DRN)を提案する。
実験の結果,提案手法は質的,定量的に,他の方法よりも優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 04:02:17 GMT)
Interpreting Deep Learning Model Using Rule-based Method [36.0] 本稿では,ディープニューラルネットワークモデルに対する包括的解釈を提供するための多段階決定フレームワークを提案する。
各ニューロンに決定木を合わせ、それらを集約することにより、最初はマルチレベル決定構造(MLD)を構築する。
MNISTとNational Free Pre-Pregnancy Check-upデータセットの実験を行い、MDDフレームワークの有効性と解釈性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 15:30:00 GMT)
Dual Inference for Improving Language Understanding and Generation [35.3] 自然言語理解(NLU)と自然言語生成(NLG)のタスクは、強い二重関係を持つ。
NLUは自然言語の発話に基づいて意味ラベルを予測することを目的としており、NLGはその逆を行う。
本稿では,再学習を必要とせず,推論段階における双対性を活用することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 02:10:48 GMT)
Overfitting or Underfitting? Understand Robustness Drop in Adversarial
Training [34.8] 本稿では、摂動生成をパラメータ化し、それらを徐々に強化する適応的対向訓練フレームワークAPARTを提案する。
APARTはPGD-10と同等かそれ以上の堅牢性を提供し、計算コストの約1/4しか提供していない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 21:43:07 GMT)
Constructing Multilayer Perceptrons as Piecewise Low-Order Polynomial
Approximators: A Signal Processing Approach [34.4] 低次近似器としての多層パーセプトロン(MLP)の構成について述べる。
アンの近似と小数次低次との1対1対応を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 16:48:50 GMT)
DSLib: An open source library for the dominant set clustering method [33.0] DSLib は、完全に Matlab で記述された Dominant Set (DS) クラスタリングアルゴリズムのオープンソース実装である。
DS法は、進化ゲーム理論に根ざしたグラフベースのクラスタリング手法であり、コンピュータ科学コミュニティで多くの関心を集め始めている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 17:36:48 GMT)
Observation of separated dynamics of charge and spin in the
Fermi-Hubbard model [30.8] 強い相関を持つ量子系は高温超伝導を含む多くのエキゾチックな物理現象を引き起こす。
ここでは16量子ビットの量子プロセッサを用いた1次元フェルミ・ハバードモデルのダイナミクスをシミュレーションする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 18:15:57 GMT)
Respecting Domain Relations: Hypothesis Invariance for Domain
Generalization [30.1] ドメインの一般化では、トレーニング中に複数のラベル付き非独立および非独立に分散されたソースドメインが利用可能である。
現在、いわゆるドメイン不変表現(DIR)を学ぶことは、ドメインの一般化に対する一般的なアプローチである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 08:26:08 GMT)
Does Data Augmentation Benefit from Split BatchNorms [29.1] State-of-the-art data augmentationはトレーニングイメージを強く歪ませ、トレーニング中に見られる例と推論の間に相違をもたらす。
本稿では, 配信外, 強化画像に対する補助的BatchNormを提案する。
この手法により,CIFAR-10,CIFAR-100,ImageNetなどの画像分類ベンチマークの性能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） (Thu, 15 Oct 2020 15:00:43 GMT)
Holistic Combination of Structural and Textual Code Information for
Context based API Recommendation [28.7] APIRec-CST (API Recommendation by Combining Structure and Textual code information) と呼ばれる新しいAPIレコメンデーション手法を提案する。
APIRec-CSTは、API Graph NetworkとCode Token Networkをベースにしたソースコードのテキスト情報とAPI使用率を組み合わせたディープラーニングモデルである。
我々は,この手法が60.3%,81.5%,87.7%,69.4%の上位5,上位10の精度,MRRを達成し,既存のグラフベースの統計手法を著しく上回ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 04:40:42 GMT)
Double-Linear Thompson Sampling for Context-Attentive Bandits [27.8] 我々は、様々な実践的応用を動機とした、Context-Attentive Banditとして知られるオンライン学習フレームワークを分析・拡張する。
本研究では, 線形トンプソンサンプリング法に基づいて, コンテキストアテンティブ・トンプソンサンプリング(CATS)と呼ばれる新しいアルゴリズムを導出し, コンテキストアテンティブ・バンディット設定に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 13:01:19 GMT)
CMAX++ : Leveraging Experience in Planning and Execution using
Inaccurate Models [26.7] CMAX++は、実際の経験を活用して、ロボットタスクの連続的な繰り返しよりも、結果のプランの品質を改善するアプローチである。
繰り返し回数が増えるにつれて、CMAX++の完全性と収束性を最適なパスコストに保証する。
また、CMAX++は、トラック摩擦が誤ってモデル化された3D移動ロボットナビゲーションや、物体の質量が不明な7Dピック・アンド・プレイスタスクなど、シミュレーションされたロボットタスクのベースラインよりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 18:44:52 GMT)
Multi-Task Learning for Cross-Lingual Abstractive Summarization [26.4] 翻訳ペアや単言語抽象要約データなどの既存の真のデータをトレーニングに導入する。
提案手法であるTransumは,入力文の先頭に特別なトークンを付加し,目的タスクを示す。
実験結果から,Transumは擬似言語間要約データのみを用いて学習したモデルよりも優れた性能を示すことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 04:03:00 GMT)
Nonstationary Reinforcement Learning with Linear Function Approximation [24.9] ドリフト環境下での線形関数近似によるマルコフ決定過程(MDP)における強化学習について考察する。
我々はまず、$textttLSVI-UCB-Restart$アルゴリズムを開発し、変動予算が分かっている場合にその動的後悔境界を確立する。
次にパラメータフリーアルゴリズムである$textttAda-LSVI-UCB-Restart$を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 04:56:38 GMT)
On Convergence of Nearest Neighbor Classifiers over Feature
Transformations [23.9] k-Nearest Neighbors (kNN) は、基本的な非パラメトリック機械学習アルゴリズムである。
kNNの理解を目的とした理論的な結果は、生の特徴空間に対して導出される。
変換された特徴に対するkNN分類器の収束率に関する新しい解析法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 14:05:53 GMT)
Planning and Execution using Inaccurate Models with Provable Guarantees [23.7] 計画と実行のインターリーブ手法としてCMAXを提案する。
CMAXは、実際の実行中に計画戦略をオンラインで適用し、計画中のダイナミクスの相違を考慮する。
提案した計画および実行フレームワークの完全性および効率性に関する証明可能な保証を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 18:47:23 GMT)
Bridging Information-Seeking Human Gaze and Machine Reading
Comprehension [23.2] 読解時の人間の視線が、所定の読解質問に対してどのように条件付けられているかを分析する。
本研究では,人間の情報探索行動の模倣によって,より人間らしく読みやすい読み方を実現することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 16:08:02 GMT)
The Language of Food during the Pandemic: Hints about the Dietary
Effects of Covid-19 [22.7] 米国におけるパンデミック・ロックダウン(パンデミック・ロックダウン)中のTwitter上での食事の言語について検討する。
我々は、ロックダウン期間中に公表された70万以上のツイートと、過去5年間で同等の期間を分析した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 01:33:05 GMT)
Non-saturating GAN training as divergence minimization [22.5] 本研究は,非飽和生成対向ネットワーク(GAN)トレーニングが,f分割をほぼ最小化することを示す。
これらの結果から, 試料の品質は高いが, 多様性は低いことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 21:34:56 GMT)
Reverse Engineering Imperceptible Backdoor Attacks on Deep Neural
Networks for Detection and Training Set Cleansing [22.2] バックドアデータ中毒は、ディープニューラルネットワークイメージ分類器に対する敵攻撃の新たな形態である。
本稿では,非受容的なバックドアパターンを用いたバックドア攻撃の防御において,ブレークスルーを行う。
1)トレーニングセットが毒であるかどうかを検知し,2)ターゲットクラスとトレーニングイメージをバックドアパターンを埋め込んだ状態で識別し,3)攻撃者が使用するバックドアパターンの推定をリバースエンジニアリングする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 03:12:24 GMT)
Avoiding Side Effects By Considering Future Tasks [21.4] 副次効果をペナルティ化する補助報酬関数を自動生成するアルゴリズムを提案する。
この補助的目的は、エージェントが現在のタスク中に副作用を引き起こすと減少する将来のタスクを完了させる能力に報いる。
本手法は, 干渉を回避し, 副作用の回避に有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 16:55:26 GMT)
Stochastic Bandits with Vector Losses: Minimizing $\ell^\infty$-Norm of
Relative Losses [21.1] マルチアームバンディットは、クリック率の最大化を目標とするレコメンデーションシステムに広く適用されている。
本稿では、この状況を複数の損失を伴って、$K$の武器付きバンディットの問題としてモデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 23:03:35 GMT)
DialogueTRM: Exploring the Intra- and Inter-Modal Emotional Behaviors in
the Conversation [20.7] そこで我々は,対話トランスフォーマーを提案し,モーダル内およびモーダル間の観点から異なる感情行動について検討する。
モーダル内において,シーケンシャル構造とフィードフォワード構造を簡単に切り替えることのできる新しい階層変換器を構築する。
インターモーダルでは、ニューロンとベクトルの粒度の相互作用を応用した、新しいマルチグラインド・インタラクティブ・フュージョンを構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 10:10:41 GMT)
Data Valuation for Medical Imaging Using Shapley Value: Application on A
Large-scale Chest X-ray Dataset [20.4] トレーニングデータの価値を,肺炎検出アルゴリズムの性能に定量化するために,Shapleyを用いた。
その結果,Shapley値の高いトレーニングデータを削除することで,肺炎検出性能が低下することが判明した。
以上の結果より,Shapley値が低値であるのに対して,Shapley値が低値であるのに対し,Shapley値が高値であることは肺炎検出に有用であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 20:18:35 GMT)
TopicBERT for Energy Efficient Document Classification [19.3] 本研究は,文書分類における微調整の計算コストの最適化に重点を置いている。
トピックモデルと言語モデルの両方を,TopicBERTという統合フレームワークで補完的に学習することで,これを実現する。
私たちのモデルは、1.4倍(sim40%$)のスピードアップを実現し、$CO$エミッションを$sim40%$削減し、5つのデータセットよりも99.9%$パフォーマンスを維持します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 00:56:54 GMT)
Representation Learning via Invariant Causal Mechanisms [19.1] ラベルなしデータのみを用いて表現を事前学習することで、コストのかかる教師付き信号への依存を減らすための戦略として、自己教師付き学習が登場した。
プレトレーニング時に使用されるプロキシ分類器の明示的な不変性制約によって、データ拡張をより効果的に活用する方法を示す。
そこで本稿では,新たな自己教師型学習手法であるRepresentation Learning via In Causvariantal Mechanisms (Relic)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 17:53:37 GMT)
Learning Improvised Chatbots from Adversarial Modifications of Natural
Language Feedback [19.0] 本稿では,雑音フィードバックを会話中の自然な応答に変換する生成逆モデルを提案する。
ジェネレータの目標は、ユーザの以前の発話に応答する応答にフィードバックを変換し、差別者を騙すことである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 02:19:13 GMT)
Why Layer-Wise Learning is Hard to Scale-up and a Possible Solution via
Accelerated Downsampling [19.0] レイヤワイズ学習は、様々なデータセットのイメージ分類において最先端のパフォーマンスを達成することができる。
レイヤーワイズ学習のこれまでの研究は、単純な階層構造を持つネットワークに限られていた。
本稿では,浅層層における特徴空間の分離性が比較的低いため,階層学習のスケールアップを阻害する根本的な理由を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 21:51:43 GMT)
Approaches and Applications of Early Classification of Time Series: A
Review [18.4] 早期分類法の主要な課題は、ある所望の精度でできるだけ早く不完全な時系列を分類することである。
近年、時系列の早期分類のためのいくつかのアプローチが目撃されている。
これらのソリューションは、ヒトの行動認識、遺伝子発現に基づく健康診断、産業モニタリングなど、幅広い応用において合理的な性能を示してきた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 18:06:28 GMT)
Does Chinese BERT Encode Word Structure? [17.8] 文脈化された表現は、幅広いNLPタスクに対して大幅に改善された結果を与える。
BERTのような代表モデルによってキャプチャされた特徴を分析するために、多くの作業が費やされている。
本研究では,(1)単語情報がBERTによって取得されること,(2)単語レベルの特徴が主に中間表現層にあること,(3)下流タスクがBERTの単語特徴を異なる用途で利用すること,の2つを用いて中国語のBERTを調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 12:40:56 GMT)
Grammatical Error Correction in Low Error Density Domains: A New
Benchmark and Analyses [17.6] 我々は,英語話者が様々な習熟度で生成したWebサイトテキストからなるGECの新しいベンチマークであるCWEBをリリースした。
ウェブサイトデータは、学習者のエッセイよりも文法的な誤りがはるかに少ない、一般的で重要なドメインである。
この背景にある要因は、低エラー密度領域における強力な内部言語モデルに依存するシステムがないことである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 07:52:01 GMT)
Approximate Manifold Defense Against Multiple Adversarial Perturbations [16.0] 多様体ベースのディフェンスは、クリーンなデータ多様体に入力サンプルを投影する生成ネットワークを組み込む。
本研究では,画像分類のための近似多様体防衛機構であるRBF-CNNを考案する。
MNISTとCIFAR-10データセットの実験結果は、RBF-CNNが敵の訓練を必要とせずに複数の摂動に対して堅牢性を提供することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 08:08:16 GMT)
DocStruct: A Multimodal Method to Extract Hierarchy Structure in
Document for General Form Understanding [15.8] 我々は、最も基本的なコンポーネント、キーと値のペアに焦点を合わせ、特徴抽出にマルチモーダル手法を採用する。
我々は、最先端モデルとターゲット抽出モジュールを用いて、マルチモーダルな特徴を抽出する。
結合と特徴シフトのハイブリッド融合法は、異種特徴を融合させ、情報的関節表現を提供するように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 08:54:17 GMT)
Improving Neural Network Verification through Spurious Region Guided
Refinement [15.1] 深層ニューラルネットワークのロバスト性検証のためのスプリアス領域誘導改良手法を提案する。
私たちのゴールは、そのような急激な領域を特定し、それらを抽象化の洗練を導くことです。
我々は,この手法をプロトタイプツールであるDeepSRGRで実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 13:03:15 GMT)
A Boolean Task Algebra for Reinforcement Learning [14.7] タスクの論理的構成をブール代数として定式化する。
目標志向の値関数を学習することで,エージェントが新たなタスクを学習せずに解決できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 17:45:49 GMT)
Fundamental Linear Algebra Problem of Gaussian Inference [14.7] ガウス推論の基本線形代数問題(FLAPOGI)を述べる。
我々はグローバルなソリューションを提供し、エージェント間で並列に計算されるローカルメッセージパッシングを使って実装できるローカルバージョンを提供する。
信念の伝播とは対照的に、我々の局所的なスキームは平均と所望の共分散量の両方に収束することが保証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 21:09:17 GMT)
Do's and Don'ts for Human and Digital Worker Integration [14.6] 我々は、複数のレベルの自律性と人間の関与の可能性を取り入れた、より広い視点を主張する。
私たちは、デジタルワーカーをビジネスプロセスに統合する際の生産性以上の幅広いメトリクスについて論じています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 13:30:23 GMT)
Certifying Neural Network Robustness to Random Input Noise from Samples [14.2] 入力の不確実性の存在下でのニューラルネットワークの堅牢性を証明する方法は、安全クリティカルな設定において不可欠である。
本稿では,入力雑音が任意の確率分布に従う場合に,誤分類の確率を上限とする新しいロバスト性証明法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 05:27:21 GMT)
Fixed-Length Protein Embeddings using Contextual Lenses [14.1] ベクトル類似性アプローチは、現代のハードウェアやハッシュ技術を使って、実質的に加速することができる。
近年,深層学習モデルを用いた固定長タンパク質の埋め込み学習への関心が高まっている。
我々は,TrEMBLデータセット上で事前学習された変換子(BERT)タンパク質言語モデルについて検討し,その上にコンテキストレンズで固定長埋め込みを学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 14:54:55 GMT)
Marginal Contribution Feature Importance -- an Axiomatic Approach for
The Natural Case [13.9] 本研究では,自然シナリオにおける特徴重要関数から期待される特性を表す公理の集合を開発する。
理論的および経験的特性からこの関数を解析し、他の特徴重要度と比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 17:41:42 GMT)
Aerodynamic Data Predictions Based on Multi-task Learning [13.9] データセットの品質は、空力データモデルの正確性に影響を与える重要な要因の1つである。
本稿では,タスク割り当てと空力特性学習を組み合わせたマルチタスク学習手法を提案する。
その結果,MTLは質の悪いデータセットにおいて,FCNやGANよりも精度が高いことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 01:39:27 GMT)
CRATOS: Cognition of Reliable Algorithm for Time-series Optimal Solution [12.9] CRATOSは、時系列から特徴を抽出し、同様の特徴を持つクラスタシリーズを1つのグループにまとめる自己適応アルゴリズムである。
本手法は,異常検出の開発・保守コストを大幅に削減することができる。
本論文における異常検出アルゴリズムの精度は85.1%である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 13:12:23 GMT)
LaserFlow: Efficient and Probabilistic Object Detection and Motion
Forecasting [12.7] 本稿では,LiDARからの3次元物体検出と動き予測の効率的な手法であるLaserFlowを提案する。
従来の手法とは異なり,本手法ではLiDARのネイティブレンジビュー表現を利用する。
本稿では,画像から時間的特徴を直接抽出し,マージするマルチスウィープ融合アーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 20:57:25 GMT)
Cooperative-Competitive Reinforcement Learning with History-Dependent
Rewards [12.4] エージェントの意思決定問題は,対話的部分観測可能なマルコフ決定プロセス(I-POMDP)としてモデル化可能であることを示す。
本稿では,対話型アドバンテージアクター批判手法(IA2C$+$)を提案する。
実験の結果、IA2C$+$は他のいくつかのベースラインよりも早く、より堅牢に最適なポリシーを学ぶことが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 21:37:07 GMT)
Across Scales & Across Dimensions: Temporal Super-Resolution using Deep
Internal Learning [11.7] 我々は、低フレームの入力ビデオから直接抽出した例に基づいて、ビデオ固有のCNNを訓練する。
提案手法は,単一ビデオシーケンス内の小さな時空間パッチの強い再帰性を利用する。
ビデオフレームの高解像度化は、そのビデオの時間分解能を高めるための強力な例を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 10:09:29 GMT)
Causal Inference in the Presence of Interference in Sponsored Search
Advertising [11.5] 本稿では,広告間の相互作用をモデル化するための干渉が存在する場合に因果推論の言語を利用する。
本稿では,Bing検索エンジンの広告配置システムを用いた実験による形式化の有用性について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 01:13:14 GMT)
An Empirical Analysis of Visual Features for Multiple Object Tracking in
Urban Scenes [11.0] 本稿では,都市景観における複数物体追跡(MOT)の外観特徴の選択の問題に対処する。
一般的に用いられる特徴は、色ヒストグラム、方向勾配のヒストグラム、畳み込みニューラルネットワークからの深い特徴、再識別(ReID)特徴である。
いくつかの親和性尺度、例えば$mathrmL$、$mathrmL$、Bhattacharyya cosine、 Rank-1 counts、および類似性も、特徴の識別力への影響について評価されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 16:57:13 GMT)
Deep Reservoir Networks with Learned Hidden Reservoir Weights using
Direct Feedback Alignment [11.0] 本稿では時系列予測と分類のための新しいDeep Reservoir Networkを提案する。
直接フィードバックアライメント(Direct Feedback Alignment)と呼ばれる生物学的にインスパイアされたバックプロパゲーションの代替手段を使って、差別化不可能な隠れた貯水層を通して学習する。
2つの実世界多次元時系列データセット上で有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 03:00:29 GMT)
Video Object Segmentation with Adaptive Feature Bank and
Uncertain-Region Refinement [10.8] 半教師付きビデオオブジェクトセグメンテーション(VOS)のための新しいマッチングベースのフレームワークを提案する。
適応的機能バンク更新方式を導入し、新機能を動的に吸収し、古い機能を捨てる。
また,不確実領域のセグメンテーション精度を高めるために,新たな信頼損失ときめ細かなセグメンテーションモジュールを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 18:04:46 GMT)
GPU-Accelerated Primal Learning for Extremely Fast Large-Scale
Classification [10.7] ロジスティック回帰や線形サポートベクターマシン(SVM)分類などのL2正規化原始問題を解く最も効率的な方法の1つは、広く使われている信頼領域ニュートンアルゴリズムであるTRONである。
我々は、GPU最適化の法則を用いて、異なる損失と特徴表現に対するTRONトレーニング時間を劇的に短縮できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 03:16:07 GMT)
Egok360: A 360 Egocentric Kinetic Human Activity Video Dataset [10.6] 我々は新しい360度動画像データセット(EgoK360)を提案する。
EgoK360データセットには、異なるサブアクションを持つ人間のアクティビティのアノテーションが含まれている。
実験結果と2ストリームネットワークの変種を包括的に分析し,360度エゴセントリックな活動認識を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 22:40:55 GMT)
Distributional Generalization: A New Kind of Generalization [10.6] 分散一般化という新しい概念を導入する。
列車とテスト時の分類器の出力は、平均誤差だけをクローズするのとは対照的に、*as distributions*である、と大まかに述べています。
機械学習において、これらの予想の実証的な証拠を様々な領域にわたって与える。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 02:41:52 GMT)
Revisiting Optical Flow Estimation in 360 Videos [10.0] 我々は、視点ビデオドメインから360度ビデオドメインへのドメイン適応フレームワークとしてLiteFlowNet360を設計する。
我々は、Kernel Transformer Network(KTN)にインスパイアされた単純なカーネル変換技術を用いて、360度ビデオの固有の歪みに対処する。
実験結果から,提案アーキテクチャを用いた360度ビデオ光流量推定の有望な結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 22:22:21 GMT)
Progressive Defense Against Adversarial Attacks for Deep Learning as a
Service in Internet of Things [9.8] 一部のディープニューラルネットワーク(DNN)は、比較的小さいが逆方向の摂動を入力に追加することで容易に誤認することができる。
本稿では, 対人攻撃に対するプログレッシブ・ディフェンス(PDAAA)と呼ばれる防衛戦略を提案し, 対人画素変異を効果的かつ効果的に除去する。
その結果、モデルトレーニングのコストを平均50%削減しながら、最先端技術よりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 06:40:53 GMT)
Analytic Characterization of the Hessian in Shallow ReLU Models: A Tale
of Symmetry [9.7] 我々は,スプリアスミニマの様々な家系でヘッセンを解析的に特徴付ける。
特に、$dge k$ 標準ガウス入力について、 (a) ヘッセンの $dk$ 固有値の内、$dk - O(d)$ が 0 に近づき、 (b) $Omega(d)$ 固有値は $k$ で線型的に増加することを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 22:53:35 GMT)
LiteDepthwiseNet: An Extreme Lightweight Network for Hyperspectral Image
Classification [9.6] 本稿では,HSI分類のための新しいネットワークアーキテクチャLiteDepthwiseNetを提案する。
LiteDepthwiseNetは、標準の畳み込みを深さ方向の畳み込みと点方向の畳み込みに分解し、最小限のパラメータで高い分類性能を達成する。
3つのベンチマークハイパースペクトルデータセットによる実験結果から、LiteDepthwiseNetは、非常に少ないパラメータと少ない計算コストで最先端のパフォーマンスを達成することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 13:12:17 GMT)
Online Decision Trees with Fairness [8.9] 本稿では,分散フローの可能なデータストリームに公平性を持つオンライン決定ツリーの新たなフレームワークを提案する。
具体的には、まず、データを可能な限り符号化する2つの新しい公平分割基準を提案する。
第2に、オンラインの公正意思決定要求を満たす2つの公正決定木オンライン成長アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 02:50:13 GMT)
PP-OCR: A Practical Ultra Lightweight OCR System [8.7] 実用的超軽量OCRシステム(PP-OCR)を提案する。
PP-OCRの全体的なモデルサイズは、6622の漢字を認識するために3.5M、63の数字記号を認識するために2.8Mである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 14:21:53 GMT)
Multi-label Few/Zero-shot Learning with Knowledge Aggregated from
Multiple Label Graphs [8.4] 本稿では,異なる意味的ラベル関係をコードする複数のラベルグラフから知識を融合する,シンプルな多グラフ集約モデルを提案する。
本研究は,多グラフ知識集約を用いた手法が,少数・ゼロショットラベルのほとんどすべてにおいて,大幅な性能向上を実現していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 01:15:43 GMT)
Hierarchical Text Interaction for Rating Prediction [8.4] 評価予測のための階層型テキストインタラクションモデルを提案する。
階層の異なる各ユーザ-イテムペア間のセマンティックな相関を利用する。
5つの実世界のデータセットの実験により、HTIは最先端のモデル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） (Thu, 15 Oct 2020 09:52:40 GMT)
Research on AI Composition Recognition Based on Music Rules [7.7] モーメント抽出による楽曲ルール識別アルゴリズムを構築する。
それは、機械生成音楽のモードの安定性を特定し、それが人工知能であるかどうかを判断する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 14:51:24 GMT)
Magnetic Manifold Hamiltonian Monte Carlo [7.6] ハミルトン・モンテカルロ(HMC)ファミリーは、しばしば改良された混合特性を示す。
本研究では, 磁性多様体 HMC を導入し, 磁束に拘束された粒子の物理から磁気力の下での移動を動機とした。
磁気多様体 HMC は、多様体制約 HMC の正準変量に対して好適なサンプリング挙動を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 13:53:49 GMT)
Investigating representations of verb bias in neural language models [7.5] 本稿では,5Kの異なる文対に対する5Kの人的判断を含むベンチマークデータセットであるDAISを紹介する。
このデータセットは200のユニークな動詞を含み、体系的に引数の定性や長さを変える。
このデータセットと、既存の自然発生データコーパスを使用して、最近のニューラルネットワークモデルがいかに人間の好みを捉えるかを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 19:37:48 GMT)
Data Readiness Report [7.1] データセットに付随するドキュメントとして、データ準備レポートの概念を紹介します。
様々な品質の次元に関するデータの特徴と課題を識別し、文書化する。
これは、データガバナンスと管理の目的のために、詳細な系統を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 13:30:05 GMT)
Spiking Neural Networks with Single-Spike Temporal-Coded Neurons for
Network Intrusion Detection [7.0] スパイキングニューラルネット(SNN)は、その強い生物楽観性と高いエネルギー効率のために興味深い。
しかし、その性能は従来のディープニューラルネットワーク(DNN)よりもはるかに遅れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 14:46:18 GMT)
TDRE: A Tensor Decomposition Based Approach for Relation Extraction [6.7] エンティティペアを非構造化テキストから関係型とともに抽出することは、情報抽出の基本的なサブタスクである。
本稿では,まず,各関係型に富んだ単語対の3次テンソルとして,最終三重項抽出結果をモデル化する。
提案手法は,既存の強いベースラインよりも優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 05:29:34 GMT)
On Large-Scale Dynamic Topic Modeling with Nonnegative CP Tensor
Decomposition [6.7] 非負のCANDECOMP/PARAPACテンソル分解法(NNCPD)を提案し、データテンソルを直接非負ベクトルの外積の最小の和に分解する。
NNCPDの有効性は、合成データと実データの両方に適用することで示され、その結果は大幅に改善された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 00:02:25 GMT)
Empty Cities: a Dynamic-Object-Invariant Space for Visual SLAM [6.7] 本稿では,シーンの静的な画像を得るためのデータ駆動型アプローチを提案する。
本研究では,都市環境の画像を局所化とマッピングに適したリアルな静的フレームに変換するためのエンドツーエンドのディープラーニングフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 10:31:12 GMT)
Diverse Keyphrase Generation with Neural Unlikelihood Training [6.6] 多様性の観点からシーケンス・ツー・シーケンス(S2S)キーフレーズ生成モデルについて検討した。
我々はまず、最大推定(MLE)を用いて訓練されたベースラインモデルにより生成された出力に含まれる情報冗長度について分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 11:12:26 GMT)
Semi-supervised NMF Models for Topic Modeling in Learning Tasks [6.6] 半教師付き非負行列分解(SSNMF)のための新しいモデルを提案する。
本稿では,各新モデルに対する乗算的更新学習手法を提案し,これらのモデルの分類への応用を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 18:03:46 GMT)
On the exact computation of linear frequency principle dynamics and its
generalization [6.4] 近年の研究では、トレーニング中にターゲット関数を低周波数から高周波数に適合させる周波数原理(F-Principle)の興味深い現象が示されている。
本稿では、周波数領域におけるNN出力関数の進化を制御し、線形周波数原理(LFP)モデルという正確な微分方程式を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 15:17:21 GMT)
Blending Search and Discovery: Tag-Based Query Refinement with
Contextual Reinforcement Learning [6.1] 標準的なファセット検索に代わるモバイルフレンドリーな代替手段として,タグベースのクエリリファインメントに取り組む。
マルチテナントシナリオで効率的にスケールできるディープコンテキストバンディットを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 19:40:35 GMT)
Discrete Word Embedding for Logical Natural Language Understanding [5.8] 単語の個別埋め込みを学習するための教師なしニューラルネットワークを提案する。
我々の埋め込みは、古典的/STRIPS計画形式主義における遷移規則を記述する命題文の集合として各単語を表現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 14:37:59 GMT)
MAST: Multimodal Abstractive Summarization with Trimodal Hierarchical
Attention [5.6] 本稿では,マルチモーダル抽象テキスト要約の新しいモデルであるMASTを提案する。
本稿では,音声モダリティから情報を引き出すことの有用性と課題について検討する。
本稿では,これらの課題を克服する,時系列から連続までの3次階層的注意に基づくモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 21:08:20 GMT)
Minimax Classification with 0-1 Loss and Performance Guarantees [4.8] 教師付き分類技術は、トレーニングサンプルを使用して、予想される0-1損失の少ない分類規則を見つける。
従来の手法では,ルールの特定のファミリーに対するサロゲート損失を最小限に抑えて,効率的な学習とアウト・オブ・サンプルの一般化を実現している。
本稿では,サロゲート損失とルールファミリの選択に依存しないミニマックスリスク分類器(MRC)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 18:11:28 GMT)
Auto-STGCN: Autonomous Spatial-Temporal Graph Convolutional Network
Search Based on Reinforcement Learning and Existing Research Results [4.6] 近年,多くの時空間グラフ畳み込みネットワーク(STGCN)モデルが,時空間ネットワークデータ予測問題に対処するために提案されている。
本稿では,既存のモデルを用いて高性能STGCNモデルを自動的に探索するAuto-STGCNアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 02:33:11 GMT)
$(t, n)$ Threshold $d$-level quantum secret sharing based on quantum
Fourier transformation [4.4] 量子秘密共有(QSS)は、セキュアなマルチパーティ量子計算の重要な分野である。
我々は、$(t, n)$の閾値QSSスキームを提案し、$d$次元古典秘密を共有する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 13:17:05 GMT)
Characterizing and Comparing COVID-19 Misinformation Across Languages,
Countries and Platforms [4.4] 新型コロナウイルスに関する誤報が世界中のソーシャルメディアに広まっている。
本研究では、複数の言語におけるソーシャルメディア上の新型コロナウイルスの誤情報について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 03:23:26 GMT)
DaNetQA: a yes/no Question Answering Dataset for the Russian Language [4.3] 新しい質問回答コーパスであるDaNetQAは以下の通りである(Clarkなどの設計: 自然のイエス/ノーの質問を含む)。
各質問は、Wikipediaの段落と、その段落から派生した回答とがペアリングされる。
課題は、質問と段落の両方を入力として取り、イエス/ノーの回答、すなわちバイナリ出力を生成することである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 10:36:06 GMT)
A Human Eye-based Text Color Scheme Generation Method for Image
Synthesis [4.2] そこで我々は,人間の目の特徴に整合したカラースキームを創出する手法を開発した。
提案手法の利点は,(1)汚れたデータによるテキストと背景の色の混同を克服すること,(2)生成したテキストが画像のほとんどの場所に現れること,(3)背景の深さを分析すること,である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 04:24:08 GMT)
Frequency Fitness Assignment: Making Optimization Algorithms Invariant
under Bijective Transformations of the Objective Function Value [4.2] 周波数適合度割り当て(FFA)では、目標値に対応する適合度は、適合度割り当てステップにおける出現頻度である。
FFAは,求人スケジューリングのためのメメティックアルゴリズムの性能を向上させることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 22:45:11 GMT)
Commonsense Knowledge in Wikidata [3.8] 本稿では,既存のコモンセンスソースを補完するコモンセンス知識をウィキデータが保持しているかどうかを検討する。
我々はWikidataとConceptNetの関係をマッピングし、Wikidata-CSを既存の統合コモンセンスグラフに統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 23:04:31 GMT)
Integrating Coarse Granularity Part-level Features with Supervised
Global-level Features for Person Re-identification [3.5] パートレベルの人物Re-IDネットワーク(CGPN)は、全体像と部分像の両方に教師付きグローバル機能を統合する。
CGPNは、全体像と部分像の両方に有効な身体部分の特徴を抽出することを学ぶ。
Market-1501、DukeMTMC-reID、CUHK03といった3つのRe-IDデータセットでトレーニングされた単一モデル。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 11:49:20 GMT)
AI-based BMI Inference from Facial Images: An Application to Weight
Monitoring [3.5] 顔画像からのBMI推論のための5種類のCNNアーキテクチャの性能評価と比較を行った。
実験結果から,ResNet50を用いて得られた平均絶対誤差(MAE)が1.04ドルである顔画像からのBMI推論における深層学習の有効性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 00:00:40 GMT)
FPRaker: A Processing Element For Accelerating Neural Network Training [3.2] トレーニングアクセラレータを構成するための処理要素であるFPRakerを紹介する。
FPRakerは複数の浮動小数点乗算演算を同時に処理し、その結果を高い精度の累積器に蓄積する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 23:24:10 GMT)
Multi-Agent Motion Planning using Deep Learning for Space Applications [3.2] 最先端のモーションプランナーは、多数のシステムにスケールできない。
ディープラーニングに基づく数値問題への数学的運動計画問題の計算要求にディープニューラルネットワークを適用した。
ディープラーニングに基づく数値モデルでは、数学的モデルよりも1000倍高速に計画を生成することにより、計算効率が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 06:42:47 GMT)
DynaSLAM II: Tightly-Coupled Multi-Object Tracking and SLAM [3.0] DynaSLAM IIは、ステレオおよびRGB-D構成のための視覚的SLAMシステムであり、マルチオブジェクト追跡機能を密に統合している。
動的物体の追跡はシーン理解のための豊富な手がかりを提供するだけでなく、カメラ追跡にも有用であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 15:25:30 GMT)
Differential diagnosis and molecular stratification of gastrointestinal
stromal tumors on CT images using a radiomics approach [2.9] 他の腹腔内腫瘍からの消化管間質腫瘍の鑑別は治療計画に必要である。
GISTを非GISTSと区別し,3名の放射線科医に類似した成績を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 06:12:55 GMT)
Interpretation of Swedish Sign Language using Convolutional Neural
Networks and Transfer Learning [2.8] 我々は、スウェーデン手話(SSL)ハンドアルファベットの記号をコンピュータが解釈できるように、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とトランスファーラーニングを用いている。
我々のモデルは、事前訓練されたInceptionV3ネットワークの実装と、ミニバッチ勾配勾配最適化アルゴリズムの使用から成り立っている。
モデルの最終精度は8人の被験者と9,400人の画像に基づいており、85%である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 15:34:09 GMT)
Survive the Schema Changes: Integration of Unmanaged Data Using Deep
Learning [2.6] 本稿では,深層学習を用いて,スーパーセル表現と摂動の自動注入によるスキーマ変更の自動処理を提案する。
実験の結果,提案手法は実世界の2つのデータ統合シナリオに有効であることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 08:10:37 GMT)
Encoder-decoder semantic segmentation models for electroluminescence
images of thin-film photovoltaic modules [2.3] エンコーダ・デコーダ深層ニューラルネットワークアーキテクチャを用いて薄膜モジュールのEL画像のセマンティックセグメンテーションを行う。
これらのネットワークは、Indium Gallium Diselenide(CIGS)薄膜モジュールの6000 EL画像を持つデータベースからのサンプル画像に基づいて、トレーニングされ、テストされる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 07:09:16 GMT)
LFQ: Online Learning of Per-flow Queuing Policies using Deep
Reinforcement Learning [2.2] ディープラーニングに基づくアルゴリズムは,その混雑制御,遅延,帯域幅に応じて,各フローに最適なキューサイズを動的に割り当てることができることを示す。
競合するAQMスケジューラと比較して、同じまたは高いスループットを実現しながら、より小さなキューを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 17:14:26 GMT)
EagerNet: Early Predictions of Neural Networks for Computationally
Efficient Intrusion Detection [2.2] 最小限のリソースでネットワーク攻撃を検出するアーキテクチャを提案する。
アーキテクチャはバイナリまたはマルチクラスの分類問題に対処でき、ネットワークの精度を予測速度と交換できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 16:58:16 GMT)
Designing Emergency Response Pipelines : Lessons and Challenges [2.0] 私たちは、この領域での経験から学んだ、私たちが特定した課題と教訓を強調します。
緊急対応管理は、予測、リソース割り当て、ディスパッチといったいくつかのステージとサブプロブレムから構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 04:04:15 GMT)
ALPaCA vs. GP-based Prior Learning: A Comparison between two Bayesian
Meta-Learning Algorithms [1.9] 最近発表された2つのベイズメタラーニング手法(ALPaCAとPACOH)の類似点と相違点について検討した。
合成および実世界のデータセットにまたがる経験的ベンチマークだけでなく、理論的分析も提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 19:32:16 GMT)
Deep Learning on Real Geophysical Data: A Case Study for Distributed
Acoustic Sensing Research [1.7] 地震データから使用可能なエネルギーを識別するために, 微調整, 効率的スケールの深層学習分類器を提案する。
16倍のGPUを使用すれば、5万のデータセット上で2桁以上のトレーニング速度を向上できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 15:59:52 GMT)
Readout Rebalancing for Near Term Quantum Computers [1.6] 0 であるはずのとき 1 として qubit を誤測することは 1 であるはずのとき 0 として qubit を誤測するよりもはるかに少ない。
読み出し誤り訂正後の統計的不確実性は、読み出し再バランスを用いた場合より小さいことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 03:33:32 GMT)
An Improved Online Penalty Parameter Selection Procedure for
$\ell_1$-Penalized Autoregressive with Exogenous Variables [1.5] ラッソは規則化と特徴選択を提供するのに役立ちます。
時間依存を尊重する最も一般的なペナルティパラメータ選択アプローチは、非常に計算集約的である。
本稿では,新しいオンラインペナルティパラメータ選択手法による標準時系列モデルの強化を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 08:32:27 GMT)
Maps for Learning Indexable Classes [1.3] 学習者が仮説空間を自由に選択できる正のデータから、索引付き家族の学習を研究する。
一貫性、保守性、セット駆動性など、学習に対するさまざまな制限に興味があります。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 09:34:07 GMT)
Learning Languages with Decidable Hypotheses [1.3] 極限における言語学習において、最も一般的な仮説は、ある言語の列挙子を与えることである。
いわゆる$W$-indexは任意の計算可能可算言語を命名することができる。
我々は、任意の決定可能な言語、すなわち特徴関数のプログラムを命名できる別のシステム($C$-indices)を使用している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 09:27:47 GMT)
TextMage: The Automated Bangla Caption Generator Based On Deep Learning [1.2] TextMageはバングラデシュの地理的文脈に属する視覚シーンを理解することができるシステムである。
このデータセットには、9,154のイメージと、各イメージに対する2つのアノテーションが含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 23:24:15 GMT)
EnCoD: Distinguishing Compressed and Encrypted File Fragments [0.9] 現在の手法では,大規模な断片サイズであっても,暗号化と圧縮を確実に区別することはできない。
圧縮されたデータと暗号化されたデータを確実に区別できる学習ベースの分類器であるEnCoDを,フラグメントから512バイトまで小さく設計する。
異なるデータ型の大規模なデータセットに対する現在のアプローチに対するEnCoDの評価を行い、最も検討されたフラグメントサイズやデータタイプに対して、現在の最先端よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 13:55:55 GMT)
Federated Learning in Adversarial Settings [0.9] フェデレートされた学習スキームは、堅牢性、プライバシ、帯域幅効率、モデルの精度の異なるトレードオフを提供します。
この拡張は、厳格なプライバシー要件があっても、プライベートではないがロバストなスキームと同じくらい効率的に機能することを示す。
これは差別化プライバシとロバストネスの基本的なトレードオフの可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 14:57:02 GMT)
Towards a Flexible Framework for Algorithmic Fairness [0.8] 近年、アルゴリズム決定システムにおける非差別性を保証するための多くの異なる定義が提案されている。
本稿では, 最適な輸送手段を利用して, フェアネス定義の相違を補間するフレキシブルな枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 16:06:53 GMT)
PIMOD: A Tool for Configuring Single-Board Computer Operating System
Images [0.8] PIMODは、シングルボードコンピュータシステムのためのオペレーティングシステムイメージを構成するためのソフトウェアツールである。
PIMODの実装は、無償でオープンソースライセンスの下で公開されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 15:52:25 GMT)
CXP949 at WNUT-2020 Task 2: Extracting Informative COVID-19 Tweets --
RoBERTa Ensembles and The Continued Relevance of Handcrafted Features [0.7] 本稿では,ノイズの多いユーザ生成テキストに関するワークショップ第2号に提案する。
アンサンブル実装によるテキスト分類のための訓練済み言語モデルの性能改善について検討する。
追加機能を含めることで、分類結果が改善され、トップパフォーマンスチームの2ポイント以内のスコアが得られます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 19:12:52 GMT)
Latent-space time evolution of non-intrusive reduced-order models using
Gaussian process emulation [0.7] 非侵入的還元次モデル(ROM)は、本質的に高次元のシステムに対して低次元のフレームワークを提供する。
方程式に基づく進化の活用を回避しようとすると、ROMフレームワークの解釈可能性に悩むことがしばしば見られる。
本稿では,プロセス回帰に基づく新しい潜在空間アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 08:58:59 GMT)
Autotuning PolyBench Benchmarks with LLVM Clang/Polly Loop Optimization
Pragmas Using Bayesian Optimization [0.7] オートチューニング(Autotuning)は、カーネルやアプリケーションの実装/設定が可能な検索スペースを探索するアプローチである。
ベイズ最適化を利用してパラメータ空間探索を行う自動チューニングフレームワークを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 22:09:42 GMT)
Combining Scatter Transform and Deep Neural Networks for Multilabel
Electrocardiogram Signal Classification [0.6] 我々は、深い残留ニューラルネットワーク(ResNet)に、散乱変換と呼ばれる複素ウェーブレット変換の変種を組み込む。
このアプローチでは、挑戦検証スコアが0.640、完全テストスコアが0.485となり、公式ランキングで41中4位になった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 10:13:31 GMT)
Spectroscopic fingerprints of gapped quantum spin liquids, both
conventional and fractonic [0.6] 伝統的な」量子スピン液体(例えば$Z$スピン液体)は線形応答において明確な符号を持たないが、非線形応答において明確な指紋を持つ。
I型フラクトン相(例えばX-キューブ)は、線形応答においても強く示唆的な特徴を持ち、識別し易い。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 18:00:01 GMT)
Rotating wave approximation for quadrupole interaction with high spin [0.4] 量子スピン系は、四重極相互作用を持つ線形偏極交互磁場によって駆動される。
ターゲット共振部分空間からの漏れと反回転項の影響はもはや無視できない。
対象共振部分空間からの漏れを考慮に入れ, フルヒルベルト空間に印加した回転波近似を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 05:04:06 GMT)
Impact of Action Unit Occurrence Patterns on Detection [0.4] 動作単位発生パターンが動作単位の検出に与える影響について検討する。
その結果,行動単位発生パターンが評価指標に強く影響していることが示唆された。
本稿では,行動単位検出の精度を高めるために,発生パターンを用いてディープニューラルネットワークを明示的に訓練する新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 19:03:05 GMT)
An Open-Source Dataset on Dietary Behaviors and DASH Eating Plan
Optimization Constraints [0.3] 我々は、異なるグループの食行動、その人口統計、および既存の状況に基づいて、修正されたデータセットを提供する。
また,高血圧およびプレ糖尿病患者を対象に,標的食の利益を享受する興味のあるグループとして,調整したデータセットを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 05:25:44 GMT)
Future Directions of the Cyberinfrastructure for Sustained Scientific
Innovation (CSSI) Program [0.3] CSSI 2019ワークショップは、2019年10月28日から29日にかけてテキサス州オースティンで開催された。
このワークショップの主な目的は、過去9年間のCSSIプログラムがコミュニティに与える影響を理解することだった。
このワークショップは、CSSIプログラムの現状と今後の方向性に関するコミュニティフィードバックを集める場として機能した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 19:41:04 GMT)
Self-Supervised Domain Adaptation with Consistency Training [0.2] 画像分類における教師なし領域適応の問題点を考察する。
ラベルのないデータをある種の変換で拡張することにより、自己教師付きプレテキストタスクを作成する。
我々は、拡張データの表現を元のデータと整合するように強制する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 06:03:47 GMT)
A Methodology for Ethics-by-Design AI Systems: Dealing with Human Value
Conflicts [0.0] 人類が伝統的に行ってきた活動に人工知能を導入することは残酷な変化をもたらす。
本稿では,AIに基づくシステムにおける倫理行動モデルの設計と実装について述べる。
倫理的側面を早期に考慮し、人間の価値観に影響を及ぼさない革新的な解決策を見いだすシステム設計手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 09:14:00 GMT)
Tiny-YOLO object detection supplemented with geometrical data [0.0] 本研究では,シーン形状に関する事前知識の助けを借りて,検出精度(mAP)を向上させる手法を提案する。
我々は自律型ロボットに注目するので、ロボットの寸法とカメラの傾斜角を考えると、入力フレームの各ピクセルの空間スケールを予測することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 19:15:01 GMT)
Time-periodic quantum states of weakly interacting bosons in a harmonic
trap [0.0] 2次元等方性調和トラップにおける接触相互作用の弱い同一量子ボソンについて検討し,LLL(Lowest Landau Level)における状態に着目した。
我々は、問題のリッチ代数構造を利用して、$E_0+gE_1/4+O(g2)$という形のエネルギーを持つ大きな量子状態の族を明示的に構成する。
その結果、これらの状態の重ね合わせは、少なくとも8pi/g$の期間で周期的に進化し、1/g2$の長い時間スケールで、$gのエネルギーを補正する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 10:33:37 GMT)
Supporting Tool for The Transition of Existing Small and Medium
Enterprises Towards Industry 4.0 [0.0] 本研究の主な目的は,中小企業管理者を支援する方法論を提案し,産業用 4.0 ソリューションの実装の具体的な要件をよりよく理解することである。
提案された方法論は、中小企業マネジャーがいつ、どのように産業4.0に移行するかを決めるのに役立つだろう。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 15:57:23 GMT)
Stochastic Fractal and Noether's Theorem [0.0] いずれの分断問題においても、娘セグメントの1つが確率$p$で生き残るか、確率$!p$で消えるかという二項分断問題を考える。
フラクタル次元$d_f$の場合、$d_f$-番目のモーメント$M_d_f$は保存量であり、$p$と$alpha$とは独立である。
対称性と保存量とを結びつける試みとして、ユークリッド量子力学系の連続性方程式を再解釈する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 18:00:21 GMT)
Spectral characterization of photon-pair sources via classical
sum-frequency generation [0.0] 高分解能分光測定は光子の分光特性の鍵となる技術である。
自然パラメトリックダウンコンバージョン(SPDC)を用いた周波数共役光子対のスペクトル測定と最適化を実証する。
非線形結晶の約1580nmの接合位相マッチングスペクトルを40pm分解能と40dB信号対雑音比で取得する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 11:52:12 GMT)
Sobolev training of thermodynamic-informed neural networks for smoothed
elasto-plasticity models with level set hardening [0.0] 本研究では, 可視成分を用いた平滑な弾塑性モデルの学習を目的としたディープラーニングフレームワークを提案する。
収率関数を進化レベル集合として再キャストすることにより、ハミルトン・ヤコビ方程式の解を予測する機械学習手法を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 22:43:32 GMT)
Segmentation and Defect Classification of the Power Line Insulators: A
Deep Learning-based Approach [0.0] 2段階のモデルを導入し、絶縁体を背景から分離し、状態の分類を4つのカテゴリ、すなわち、健康、壊れ、焼かれた/焼かれた、そして不足したキャップに基づいて行う。
実験の結果, 提案手法は絶縁体の有効セグメンテーションを実現し, 複数種類の故障を検出する精度が高いことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 13:47:27 GMT)
Review and Comparison of Commonly Used Activation Functions for Deep
Neural Networks [0.0] ニューラルネットワーク計算において最も適切なアクティベーション関数を選択することは重要である。
本稿では,Swish,ReLU,Sigmoidなどの一般的な添加関数について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 11:09:34 GMT)
Quantum vacuum effects in braneworlds on AdS bulk [0.0] AdS境界に平行なブレーンとAdS境界に交差するブレーンである。
エネルギーモーメントテンソルの真空期待値(VEV)への寄与を明示的に分離する。
量子真空の局所的性質に対する重力場の影響は、ブレーンからの距離において不可欠である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 16:53:15 GMT)
Quantum experiments with microscale particles [0.0] 量子理論は非常に成功し、顕微鏡の世界を非常に正確に説明しています。
インターフェロメトリセンシングや量子暗号など、さらに多くの量子現象がテクノロジーで活用されている。
浮遊したミクロスケールの粒子が、このクエストを無漁の海に押し込もうとしています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 10:17:26 GMT)
Quantum Phase Estimation Algorithm with Gaussian Spin States [0.0] 時間とともに線形にスケールし,ガウススピン状態(GSS)のカスケードで実装する新しいQPEアルゴリズムを提案する。
我々の研究は、QPEの現実的な量子優位性実証への道のりと、量子サブルーチンに対する原子スクリュッド状態の応用への道を開いた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 07:59:42 GMT)
Quantifying the Extent to Which Race and Gender Features Determine
Identity in Commercial Face Recognition Algorithms [0.0] ブラックボックスの商用顔認識アルゴリズム(CFRA)は、性別と人種の特徴を使って識別する。
本研究は、性別と人種の特徴が、異なる人物間の顔認識類似度スコアに与える影響を定量化した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 18:52:36 GMT)
Quantification of MagLIF morphology using the Mallat Scattering
Transformation [0.0] 我々は,Mallat Scattering Transformation (MST)に基づく画像形態計測尺度を開発した。
本研究では,実験画像と実験画像とを定量的に比較し,実験画像の形態パラメータを不確実性で推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 21:00:25 GMT)
QReLU and m-QReLU: Two novel quantum activation functions to aid medical
diagnostics [0.0] ReLUアクティベーション関数(AF)はディープニューラルネットワーク、特に畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に広く応用されている。
最近のアプローチは、同じ未解決のReLUチャレンジでアクティベーション関数のバリエーションを提案するだけである。
この貢献は、ReLU AFに対する革新的な量子アプローチの開発を調査することで、異なる研究方向を報告している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 21:38:36 GMT)
PublishInCovid19 at WNUT 2020 Shared Task-1: Entity Recognition in Wet
Lab Protocols using Structured Learning Ensemble and Contextualised
Embeddings [0.0] Wet Lab Protocols上でのエンティティ認識の課題に対処するために,私たちが採用したアプローチについて述べる。
第1フェーズでは,様々な文脈の単語埋め込みとBiLSTM-CRFモデルを用いて実験を行った。
第2段階では,11種類のBiLSTM-CRFモデルからなるアンサンブルを生成する。
最終提案は, 部分的, 正確な一致に対して0.8175と0.7757のマイクロF1スコアを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 08:33:45 GMT)
Phonemer at WNUT-2020 Task 2: Sequence Classification Using COVID
Twitter BERT and Bagging Ensemble Technique based on Plurality Voting [0.0] 新型コロナウイルス(COVID-19)に関連する英語のつぶやきを自動的に識別するシステムを開発した。
最終アプローチでは0.9037のF1スコアを達成し,F1スコアを評価基準として総合6位にランク付けした。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 08:35:00 GMT)
Optimal Dispatch in Emergency Service System via Reinforcement Learning [0.0] アメリカ合衆国では、過去40年間の消防署の医療反応が367%増加した。
本稿では, 救急搬送問題を平均コストのマルコフ決定プロセスとしてモデル化し, 最適な派遣方針を見つけるための政策反復手法を提案する。
以上の結果から,緊急対応部は最小限の費用でパフォーマンスを向上できる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 04:37:41 GMT)
Number-resolved photocounter for propagating microwave mode [0.0] 電子レンジ光子を伝播するシングルショットカウンタは、最大3ドルの光子を解決できる。
Transmon qubitは、一連のバイナリ質問を使用してメモリモード内の光子の数をカウントする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 08:08:00 GMT)
Normal Forms for (Semantically) Witness-Based Learners in Inductive
Inference [0.0] 本研究では,形式言語を推論する学習者(計算可能なデバイス)について,限定的あるいは帰納的推論において言語学習と呼ばれる設定について検討する。
調査対象の学習者は,それぞれの心の変化を正当化するために,証人に基づく学習を行う。
セット駆動のグローバルなセマンティックな目撃者ベースの学習者は、ゴールドスタイルのセマンティックな保守的な学習者と同じくらい強力であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 09:18:27 GMT)
NUIG-Shubhanker@Dravidian-CodeMix-FIRE2020: Sentiment Analysis of
Code-Mixed Dravidian text using XLNet [0.0] ソーシャルメディアは多言語社会に浸透してきたが、その多くは英語をコミュニケーションの言語として好んでいる。
会話中に文化的な言語と英語を混ぜることで、多言語データが多くなり、今日の世界で利用できるこのコード混在データと呼ぶのは自然なことです。
このようなデータを用いた下流NLPタスクは、複数の言語にまたがるセマンティックな性質のため、難しい。
本稿では,自動回帰XLNetモデルを用いて,タミル・イングリッシュとマラヤラム・イングリッシュ・データセットの感情分析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 14:09:02 GMT)
Mapping Monotonic Restrictions in Inductive Inference [0.0] 本研究は, 単調学習者と強い単調学習者との違いと類似点を示す。
特に,説明的単調学習者は強く強いが,強い単調学習に見られるような対関係をほとんど(ほとんど)維持していることを示す。
最も注目すべきは、モノトーン学習者は、強いモノトーン学習とは対照的に、情報が与えられる順序に大きく依存していることである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 08:54:30 GMT)
Majorana representation of adiabatic and superadiabatic processes in
three-level systems [0.0] 我々は, 刺激されたラマン断熱路 (STIRAP) とその超断熱バージョン (SASTIRAP) がマヨラナ球面に自然な幾何学的2つ星表現を有することを示す。
より高速な進化は、非断熱励起を無効化するために反断熱的ハミルトニアンを用いるsaSTIRAPプロトコルで達成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 15:01:44 GMT)
Low-energy physics of isotropic spin-1 chains in the critical and
Haldane phases [0.0] 等方性双極性スピン-1鎖の低エネルギー励起について検討する。
ハルダンはスピン-1 ハイゼンベルク反強磁性体を連続体理論にマッピングした。
新しい励起はより高いエネルギーで現れ、純粋に二乗点の近傍では単純なコサイン分散を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 18:45:50 GMT)
LTN: Long-Term Network for Long-Term Motion Prediction [0.0] 長期ネットワーク(LTN)と呼ばれる長期軌道予測のための2段階フレームワークを提案する。
まず,条件付き変分オートエンコーダ(CVAE)を用いて提案したトラジェクトリの集合を生成し,それらをバイナリラベルで分類し,最も高いスコアでトラジェクトリを出力する。
その結果,提案手法は,長期軌道予測における複数の最先端手法よりも精度が高いことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 17:59:09 GMT)
Interactive Latent Interpolation on MNIST Dataset [0.0] 視覚的適応型サンプルを示し、サンプル間を有意に補間し、潜在ベクトルを用いた線形算術を実行する。
ブラウザの速度を1.2ミリ秒まで向上させるため,Web ベースの新しい GAN を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 08:04:48 GMT)
Information-Theoretic Approximation to Causal Models [0.0] 有限標本から2つの確率変数間の因果方向と因果効果を推定する問題の解法が可能であることを示す。
X と Y のサンプルから生じる分布を高次元確率空間に埋め込む。
本稿では, 線形最適化問題を解くことにより, 因果モデル(IACM)に対する情報理論近似が可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 15:35:24 GMT)
How to compare adversarial robustness of classifiers from a global
perspective [0.0] 敵対的攻撃は、機械学習モデルの信頼性と信頼性を損なう。
特定の脅威モデルのポイントワイド測度は、現在、分類器の堅牢性を比較するための最も一般的なツールである。
本研究では,最近提案されたロバストネス曲線を用いて,ポイントワイド測度が重要なグローバルな特性を捉えることができないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 20:05:25 GMT)
Fractional quantum Hall physics and higher-order momentum correlations
in a few spinful fermionic contact-interacting ultracold atoms in rotating
traps [0.0] 本論文は, 粒子検出による飛行時間実験において, スピン未解決, スピン未解決, スピン再解, 運動量相関のベンチマーク結果を提供する。
微小な摂動スパイリングポテンシャルの適用は、その後の通過を避けるために、秩序ある多角形リング構造を示す対称性の破れ状態の形成を誘導する。
計算されたLLL波動関数の解析により、元々はボゾン型波動関数をスピンレスフェルミオンにマッピングするために呼び出されたジラルドー一次元フェルミオン化スキームの2次元一般化が可能となる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 17:35:12 GMT)
Explaining Neural Network Predictions for Functional Data Using
Principal Component Analysis and Feature Importance [0.0] 本稿では,関数型データを用いた機械学習モデルの記述手法を提案する。
我々は、光スペクトル時間シグネチャを爆発させるのに適したニューラルネットワークを説明することによって、この手法を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 22:33:21 GMT)
Experimental robust self-testing of the state generated by a quantum
network [0.0] 我々は、2つの独立したソースを含む量子ネットワークの2つの重要なビルディングブロックを実験的に実装した。
従来の自己検定手法を拡張して、生成状態間の忠実度にデバイス非依存の下位境界を与える。
この手法は、異なるトポロジのより大きなネットワークの認証に応用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 13:28:18 GMT)
Error-robust quantum logic optimization using a cloud quantum computer
interface [0.0] 本稿では,クラウドベースの量子コンピュータとアナログ層プログラミングアクセスを用いて,エラーを発生させる単一キュービット演算の設計と展開について述べる。
我々は,目標動作を実装した数値最適化パルスを設計し,騒音,制御振幅の不安定性,クロストークなど,様々なエラー処理に頑健性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 22:47:16 GMT)
Enhancement of the e-Invoicing Systems by Increasing the Efficiency of
Workflows via Disruptive Technologies [0.0] この論文は、現在使用されているe-invoicingシステムにおける非効率性と新興技術の適用機会を特定することに焦点を当てている。
我々はエストニア、ラトビア、リトアニアからなるバルト地域のe-invoicingシステムに焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 10:09:25 GMT)
Depth-Width Trade-offs for Neural Networks via Topological Entropy [0.0] 本稿では,深部ニューラルネットワークの表現性と力学系からのトポロジカルエントロピーとの新たな関連性を示す。
位相エントロピー,振動数,周期,リプシッツ定数の関係について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 08:14:44 GMT)
Deep learning method to remove chemical, kinetic and electric artifacts
on ISEs [0.0] ISEは、ガラス膜に沿ってNernst電位を測定することにより、水溶液から特定のイオンの濃度を調べるために用いられる。
ISEは、他のセンサを同時に適用することなく、単一イオン溶液に適用することが推奨される。
ディープラーニングアプローチは、両方のアーティファクトを同時に削除することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 07:16:45 GMT)
Deep Learning of Koopman Representation for Control [0.0] 提案手法は、制御のために、Deep Neural NetworkベースのKoopman演算子の学習に依存する。
コントローラは純粋にデータ駆動であり、事前のドメイン知識に依存しない。
本手法は,OpenAI Gym環境上の2つの古典力学系に適用し,その性能を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 06:41:24 GMT)
Coupled Cluster Theory for Molecular Polaritons: Changing Ground and
Excited States [0.0] 量子電磁力学結合クラスター理論は、空洞誘起効果の非摂動的記述を提供する。
分子の電荷移動と光化学的性質を操作するために、量子場がどのように利用できるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 16:55:57 GMT)
Convolutional Neural Network for Blur Images Detection as an Alternative
for Laplacian Method [0.0] 本稿では,画像がぼやけているか否かを決定するために,深層畳み込みニューラルネットワークを用いた新しい手法を提案し,評価する。
実験の結果,提案手法の有効性を実証し,決定論的手法と比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 11:13:22 GMT)
Comment on "Entanglement growth in diffusive systems" [0.0] 最近の論文で、ダリックは拡散系における高いレニイエントロピーの成長について研究している。
ここでは、レニイエントロピーの弾道下成長に必要な条件は、実際はより一般的なものであることを指摘する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 18:21:53 GMT)
Combinations of Quantum Observables and Instruments [0.0] 本研究では,可観測物,後処理,一般化凸結合,逐次生成物,テンソル生成物について検討する。
計器の組み合わせによって測定された可観測物の特性を考察する。
この研究では、有限次元量子系のみを考える。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 21:26:22 GMT)
Cascade of Phase Transitions for Multi-Scale Clustering [0.0] 本稿では,期待最大化アルゴリズムのシミュレーションアニーリング中に発生する相転移のカスケードを利用した新しいフレームワークを提案する。
事前の知識がなければ、異なるスケールのクラスタ数とそのサイズに関する情報を抽出できる。
また、反復スキームの線形安定性について検討し、最初の遷移が起こる閾値を導出し、次の遷移を近似する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 18:01:37 GMT)
Application of a quantum wave impedance method for study of infinite and
semi-infinite periodic media [0.0] 本研究は, 量子波インピーダンスの観点から, 上記システムの調査の問題点を再検討する方法について検討した。
このような簡易化の照明は、古典的アプローチ、伝達行列法、クロニグ・ペニーモデル解くための準波インピーダンス法の適用によって提供された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 09:58:08 GMT)
An Algorithm for Learning Smaller Representations of Models With Scarce
Data [0.0] データセットが小さすぎるか、完全に代表的でない状況下で、二項分類問題を解くための欲求的アルゴリズムを提案する。
それは、ゆるやかな精度の制約、反復的なハイパーパラメータプルーニング手順、新しいデータを生成するために使われる関数といった訓練されたモデルに依存している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 19:17:51 GMT)
A radiofrequency voltage-controlled current source for quantum spin
manipulation [0.0] 高周波電流源は4textcm2$未満のプリント基板に適合し、1.3W以下の電力を消費する。
展開可能な量子センサーや核磁気共鳴システムでの使用に適している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 17:12:30 GMT)
A Theory of Hyperbolic Prototype Learning [0.0] 本稿では,双曲型学習(Hyperbolic Prototype Learning)を紹介し,双曲型空間において,クラスラベルを理想点(無限点点)で表現する。
学習は、双曲幾何学のブセマン関数に基づく新しい損失関数である「ペナル化ブセマン損失」を最小化することで達成される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 13:45:02 GMT)
A Robust Deep Unfolded Network for Sparse Signal Recovery from Noisy
Binary Measurements [0.0] 本稿では,1ビット圧縮センシング問題を解くために,DeepFPC-$elllipped$という新しいディープニューラルネットワークを提案する。
DeepFPC-$ell$法は従来のFPC-$ell$法よりも高い信号精度と収束速度を示す。
提案手法は,従来のDeepFPC法よりもノイズ免疫性が高いことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 07:23:59 GMT)
A Nesterov's Accelerated quasi-Newton method for Global Routing using
Deep Reinforcement Learning [0.0] 本稿では,Nesterovの高速化準ニュートン法を導入することにより,深層Qネットワークのトレーニングを高速化する。
グローバルルーティングのための二重DQNを用いた深層強化学習における提案手法の性能評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 07:30:17 GMT)
"Did you really mean what you said?" : Sarcasm Detection in
Hindi-English Code-Mixed Data using Bilingual Word Embeddings [0.0] 我々は、カスタム単語埋め込みを訓練するためのツイートのコーパスと、皮肉検出のためのラベル付きHinglishデータセットを提示する。
我々は,ヒンディー語と英語の混合ツイートにおける皮肉検出の問題に対処するために,ディープラーニングに基づくアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Oct 2020 08:32:09 GMT)