Discern: Discourse-Aware Entailment Reasoning Network for Conversational
Machine Reading [157.1] Discernは、ドキュメントとダイアログの両方の理解を強化するために、接続を強化し、理解を深める、談話対応の係り受け推論ネットワークである。
実験の結果,意思決定におけるマクロ平均精度78.3%,フォローアップ質問生成における64.0 BLEU1が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 10:06:46 GMT)
Toward Accurate Person-level Action Recognition in Videos of Crowded
Scenes [131.9] 我々は、シーンの情報を完全に活用し、新しいデータを集めることで、アクション認識を改善することに集中する。
具体的には、各フレームの空間的位置を検出するために、強い人間の検出器を採用する。
そして、行動認識モデルを適用して、HIEデータセットとインターネットから多様なシーンを持つ新しいデータの両方でビデオフレームから時間情報を学ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 13:08:50 GMT)
Auxiliary Task Reweighting for Minimum-data Learning [118.7] 教師付き学習は大量のトレーニングデータを必要とし、ラベル付きデータが不足しているアプリケーションを制限する。
データ不足を補う1つの方法は、補助的なタスクを利用して、メインタスクに対する追加の監視を提供することである。
そこで本研究では,主タスクにおけるデータ要求を減らし,補助タスクを自動的に重み付けする手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 08:45:37 GMT)
Policy Gradient for Continuing Tasks in Non-stationary Markov Decision
Processes [112.4] 強化学習は、マルコフ決定プロセスにおいて期待される累積報酬を最大化するポリシーを見つけることの問題を考える。
我々は、ポリシーを更新するために上昇方向として使用する値関数の偏りのないナビゲーション勾配を計算する。
ポリシー勾配型アルゴリズムの大きな欠点は、定常性の仮定が課せられない限り、それらがエピソジックなタスクに限定されていることである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 15:15:42 GMT)
Analogous Process Structure Induction for Sub-event Sequence Prediction [111.1] 本稿では,未確認プロセスのサブイベントシーケンス全体を予測するために,アナログプロセス構造誘導APSIフレームワークを提案する。
我々の実験と分析が示すように、APSIは目に見えないプロセスのための意味のあるサブイベントシーケンスの生成をサポートし、行方不明な事象を予測するのに役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 17:35:40 GMT)
Unsupervised Extractive Summarization by Pre-training Hierarchical
Transformers [107.1] 教師なし抽出文書要約は、訓練中にラベル付き要約を用いることなく、文書から重要な文章を選択することを目的としている。
既存の手法は主にグラフベースで、文をノードとして、エッジの重みは文の類似性によって測定される。
教師なし抽出要約のための文のランク付けにはトランスフォーマーの注意が利用できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 08:44:09 GMT)
Modeling Token-level Uncertainty to Learn Unknown Concepts in SLU via
Calibrated Dirichlet Prior RNN [98.5] 現代パーソナルアシスタントにおける音声言語理解(SLU)の主な課題は、発話から意味概念を抽出することである。
最近の研究では、疑問と回答を収集し、未知のデータを学習し、質問すべきである。
疑わしい監督なしにシーケンスの不確かさをモデル化するために、ソフトマックスベースのスロット充填ニューラルネットワークアーキテクチャを組み込んだ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 02:12:30 GMT)
Semantic Editing On Segmentation Map Via Multi-Expansion Loss [98.1] 本稿では,セグメンテーションマップのセグメンテーションの精度向上を目的とした。
本稿では,新しいMulti-Expansion(MEx)損失を利用したセグメンテーションマップのセグメンテーション編集のためのMExGANを提案する。
セグメンテーションマップのセグメンテーション編集と自然画像のインペインティングの実験は、4つのデータセットで競合する結果を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 03:12:26 GMT)
On the Guaranteed Almost Equivalence between Imitation Learning from
Observation and Demonstration [89.6] 観察からの模倣学習(LfO)は、実演からの模倣学習(LfD)よりも好ましい
これまでの研究では、LfO は LfD よりも著しく劣っていることが示唆された。
本稿では,LfOが決定論的ロボット環境においてLfDとほぼ同等であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 12:42:59 GMT)
KAPLAN: A 3D Point Descriptor for Shape Completion [80.2] KAPLANは、一連の2D畳み込みを通じて局所的な形状情報を集約する3Dポイント記述子である。
各平面において、正規点や平面間距離のような点特性は2次元グリッドに集約され、効率的な2次元畳み込みエンコーダを持つ特徴表現に抽象化される。
公開データセットの実験では、KAPLANが3D形状の完成のために最先端のパフォーマンスを達成することが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 11:21:57 GMT)
Multi-Agent Collaboration via Reward Attribution Decomposition [75.4] 本稿では,StarCraftのマルチエージェントチャレンジにおいて,最先端のパフォーマンスを実現するコラボレーション型Q-ラーニング(CollaQ)を提案する。
CollaQは様々なStarCraft属性マップで評価され、既存の最先端技術よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 17:42:11 GMT)
Double Robust Representation Learning for Counterfactual Prediction [68.8] そこで本稿では, 対実予測のための2次ロバスト表現を学習するための, スケーラブルな新しい手法を提案する。
我々は、個々の治療効果と平均的な治療効果の両方に対して、堅牢で効率的な対実的予測を行う。
このアルゴリズムは,実世界の最先端技術と合成データとの競合性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 21:32:28 GMT)
CoDA: Contrast-enhanced and Diversity-promoting Data Augmentation for
Natural Language Understanding [67.6] 我々はCoDAと呼ばれる新しいデータ拡張フレームワークを提案する。
CoDAは、複数の変換を有機的に統合することで、多種多様な情報付加例を合成する。
すべてのデータサンプルのグローバルな関係を捉えるために、対照的な正則化の目的を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 23:57:03 GMT)
DPAttack: Diffused Patch Attacks against Universal Object Detection [66.0] 対象検出に対する敵対攻撃は、全画素攻撃とパッチ攻撃の2つのカテゴリに分けられる。
小惑星や格子状形状の拡散パッチを用いて物体検出装置を騙すための拡散パッチ攻撃(textbfDPAttack)を提案する。
実験の結果、我々のDPAttackは拡散パッチでほとんどの物体検出器を騙すことに成功した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 04:48:24 GMT)
Knowledge Transfer in Multi-Task Deep Reinforcement Learning for
Continuous Control [65.0] 連続制御のための知識伝達に基づく多タスク深層強化学習フレームワーク(KTM-DRL)を提案する。
KTM-DRLでは、マルチタスクエージェントがまずオフラインの知識伝達アルゴリズムを利用して、タスク固有の教師の経験から制御ポリシーを素早く学習する。
実験結果は,KTM-DRLとその知識伝達とオンライン学習アルゴリズムの有効性を正当化するとともに,最先端技術よりも大きなマージンによる優位性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 14:34:32 GMT)
MUTANT: A Training Paradigm for Out-of-Distribution Generalization in
Visual Question Answering [58.3] MUTANTは、モデルが知覚的に類似しているが意味的に異なる入力の変異に露出する訓練パラダイムである。
MUTANTは、VQA-CPに新しい最先端の精度を確立し、10.57%$改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 01:53:08 GMT)
Video2Commonsense: Generating Commonsense Descriptions to Enrich Video
Captioning [57.0] 人間のような活動的なエージェントを含むビデオでは、エージェントのアクションはシーンに無数の変化をもたらす可能性がある。
画像とは異なり、ビデオ内のアクションは、意図(なぜアクションが起こっているのか)、効果(アクションによる変化)、エージェントを記述する属性など、本質的に社会的側面と結びついている。
本稿では,ビデオから直接コモンセンスキャプションを生成し,意図,効果,属性などの潜在的な側面を説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 02:08:26 GMT)
It's not Greek to mBERT: Inducing Word-Level Translations from
Multilingual BERT [54.8] mBERT (multilingual BERT) は、言語間での移動を可能にするリッチな言語間表現を学習する。
我々はmBERTに埋め込まれた単語レベルの翻訳情報について検討し、微調整なしで優れた翻訳能力を示す2つの簡単な方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 09:49:32 GMT)
DiDi's Machine Translation System for WMT2020 [51.3] 我々は中国語>英語の翻訳指導に参画する。
この方向では、ベースラインモデルとしてTransformerを使用します。
その結果,日英のBLEUスコアは36.6ドルとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 06:25:48 GMT)
A Unified View of Label Shift Estimation [45.5] ラベルの限界を推定する2つの主要なアプローチがある。
本稿では,2つの手法の統一的な視点とMLLSの理論的特徴について述べる。
我々の分析は、BBSEの統計的非効率性は、粗い校正による情報の喪失に起因している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 19:23:32 GMT)
Training Flexible Depth Model by Multi-Task Learning for Neural Machine
Translation [42.6] フレキシブル深度モデルの学習にマルチタスク学習を用いることを提案する。
実験結果から,提案手法は24深度構成での復号化を同時にサポートできることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 09:37:27 GMT)
Deep Transformers with Latent Depth [42.3] Transformerモデルは、多くのシーケンスモデリングタスクにおいて最先端のパフォーマンスを達成した。
本稿では,層選択の後方分布を学習することで,どの層を使うかを自動的に学習する確率的フレームワークを提案する。
多言語機械翻訳のための1つの共有トランスフォーマーネットワークを学習する新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 03:50:56 GMT)
Substance over Style: Document-Level Targeted Content Transfer [42.2] 文書レベルのターゲットコンテンツ転送のタスクを導入し、レシピドメインで対処する。
生成事前学習言語モデル(GPT-2)に基づく新しいタスクモデルを提案する。
自動評価と人的評価の両方で、我々のモデルは既存の手法よりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 20:26:10 GMT)
Context-Sensitive Generation Network for Handing Unknown Slot Values in
Dialogue State Tracking [39.0] 語彙外単語の表現を容易にする新しい文脈知覚生成ネットワーク(CSG)を提案する。
提案手法は最先端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） (Fri, 16 Oct 2020 09:31:38 GMT)
Introducing Pose Consistency and Warp-Alignment for Self-Supervised 6D
Object Pose Estimation in Color Images [38.9] オブジェクトの6Dポーズを推定する最も成功したアプローチは、現実世界の画像で注釈付きのポーズで学習を監督することによって、ニューラルネットワークを訓練する。
既存のニューラルネットワークベースのアプローチの上に適用可能な2段階の6Dオブジェクトポーズ推定フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 09:49:53 GMT)
ASMFS: Adaptive-Similarity-based Multi-modality Feature Selection for
Classification of Alzheimer's Disease [37.3] 特徴選択と局所類似性学習を同時に行う新しい多モード特徴選択法を提案する。
本手法の有効性は,アルツハイマー病神経画像イニシアチブデータセットを用いて実験的に検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 06:53:27 GMT)
Parsimonious Quantile Regression of Financial Asset Tail Dynamics via
Sequential Learning [35.3] 本稿では、金融資産返却の動的テール挙動を学習するための擬似量子回帰フレームワークを提案する。
本モデルは,財務時系列の時間変化特性と非対称ヘビーテール特性の両方をよく捉えている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 09:35:52 GMT)
Beyond Instructional Videos: Probing for More Diverse Visual-Textual
Grounding on YouTube [35.3] 未探索の動画カテゴリで視覚的テキストのグラウンド化が可能であることを示す。
より多様な集合に対する事前学習は、非命令的領域と命令的領域の両方に一般化する表現をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 17:30:51 GMT)
Joint Inference of Multiple Graphs from Matrix Polynomials [35.0] ノード上の観測からグラフ構造を推定することは重要かつ一般的なネットワーク科学課題である。
ノードの信号の観測から複数のグラフを共同で推定する問題について検討する。
本稿では,真のグラフの回復を保証するための凸最適化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 02:45:15 GMT)
Machine Learning-Powered Mitigation Policy Optimization in
Epidemiological Models [33.9] 疫学モデルに基づく最適な政策勧告を得るための新しいアプローチを提案する。
このようなルックアヘッド戦略は、指定された制約に順応する非自明なポリシーを推測する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 16:27:17 GMT)
Online non-convex optimization with imperfect feedback [33.8] 非損失を伴うオンライン学習の問題を考える。
フィードバックの観点からは、学習者が各段階における損失関数の不正確なモデル(または構成)を観測すると仮定する。
本稿では,二元平均化に基づく混合戦略学習政策を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 16:53:13 GMT)
Multi-Scale Networks for 3D Human Pose Estimation with Inference Stage
Optimization [33.0] モノクロビデオから3Dのポーズを推定することは、まだまだ難しい課題だ。
既存の多くのメソッドは、対象の人が他のオブジェクトに干渉されたり、トレーニングデータのスケールや速度に対して動きが速すぎたり、遅くなったりすると低下する。
頑健な3次元ポーズ推定のための時間的ネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 19:42:53 GMT)
Off-Policy Evaluation and Learning for External Validity under a
Covariate Shift [32.4] 我々は,異なる政策から得られた履歴データを用いて,評価データに対する新たなポリシーの評価と訓練を検討する。
オフ政治評価(OPE)の目標は、評価データに対する新しい政策の期待報酬を推定することであり、オフ政治学習(OPL)の目標は、評価データに対する期待報酬を最大化する新しい政策を見つけることである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 01:40:41 GMT)
How hard is to distinguish graphs with graph neural networks? [32.1] 本研究では,メッセージパッシングモデル(MPNN)におけるグラフアイソモーフィズムの分類変種に対する硬度結果の導出を行う。
MPNNは、今日のグラフニューラルネットワークの大部分を包含しており、ノードにユニークな特徴が与えられた場合、普遍的である。
12のグラフ分類タスクと420のネットワークを含む実証的研究は、実際の性能と理論的予測の間に強い整合性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 12:48:57 GMT)
HybridPose: 6D Object Pose Estimation under Hybrid Representations [31.4] HybridPoseは、新しい6Dオブジェクトのポーズ推定アプローチである。
HybridPoseは、実行時間と精度が最先端のポーズ推定アプローチに匹敵する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 04:34:15 GMT)
Node Embeddings and Exact Low-Rank Representations of Complex Networks [30.9] Seshadhriらによる最近の研究は、そのような埋め込みは複雑なネットワークで生じる局所構造を捉えることができないことを示唆している。
Seshadhriらの結果は、複雑なネットワークの低次元構造ではなく、それらが使用するモデルに密接に関連していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 05:38:21 GMT)
Neural Ordinary Differential Equations for Intervention Modeling [30.1] 現実世界のシステムは、しばしばシステムダイナミクスの変化を引き起こす外部の介入を伴います。
ニューラルODEと最近の多くの変種は、観察と介入を個別に適切にモデル化しないため、そのような介入をモデル化するのに適していない。
本稿では、2つのODE関数を別々に処理し、外部介入の効果を適切にモデル化する新しいニューラルODEベースのアプローチ(IMODE)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 10:55:12 GMT)
On the surprising similarities between supervised and self-supervised
models [29.0] 自己教師ネットワークと教師付きモデルと人間の行動を比較した。
現在の自己監督型CNNは、監督型CNNの4つの重要な特徴を共有している。
将来の自己管理モデルは、教師付きモデルと異なる振る舞いをすることを期待しています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 13:28:13 GMT)
Towards Natural Bilingual and Code-Switched Speech Synthesis Based on
Mix of Monolingual Recordings and Cross-Lingual Voice Conversion [28.8] 両方の言語でネイティブレベルの流布を実現する話者からバイリンガルコーパスを得るのは容易ではない。
タコトロン2に基づく音声変換システムを用いて、マンダリン話者の英語音声と英語話者のマンダリン音声を生成する。
得られたバイリンガルデータは、Transformerモデルを用いて合成されたコード切替発話で拡張される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 03:51:00 GMT)
Crossmodal Language Grounding in an Embodied Neurocognitive Model [28.5] ヒトの幼児は早期に自然言語を習得することができる。
神経科学的な観点では、自然言語は具現化され、ほとんど全てではなく、感覚と感覚のモダリティに基礎を置いている。
バイオインスパイアされたメカニズムを反映した言語接地のための神経認知モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 08:27:34 GMT)
Boosting Generalization in Bio-Signal Classification by Learning the
Phase-Amplitude Coupling [27.9] 生体信号の位相成分と振幅成分の結合を学習する利点を示す。
本稿では,異なる音源から振幅と位相をマージして生体信号が得られたことを検知する,新しい自己教師型学習タスクを提案する。
我々は、このタスクでトレーニングされたニューラルネットワークが、完全に教師されたセッションよりも、被験者や録音セッションをより一般化できることを、我々の評価で示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 14:07:05 GMT)
Projection-free Online Learning over Strongly Convex Sets [27.9] 我々は,強い凸集合に対するオンライン学習の特別な事例について検討し,OWが一般凸集合の損失に対して$O(T2/3)$よりも良い後悔の限界を享受していることを最初に証明した。
一般凸集合に対する$O(sqrtT)$の後悔境界と強凸集合に対する$O(sqrtT)$の後悔境界を達成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 05:42:50 GMT)
Peer-Assisted Robotic Learning: A Data-Driven Collaborative Learning
Approach for Cloud Robotic Systems [26.0] ロボット工学における Peer-Assisted Robotic Learning (PARL) は、認知心理学と教育におけるピアアシスト学習に着想を得たものである。
データとモデルは、セマンティックコンピューティングとローカルでトレーニングした後、ロボットによってクラウドに共有される。
最後に、この大きな共有データセットをクラウド上でローカルロボットに微調整する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 10:52:54 GMT)
Coarse-to-Fine Pre-training for Named Entity Recognition [26.0] NER固有の事前学習フレームワークを提案し、粗大から細小まで自動的に抽出された実体知識を事前学習モデルに注入する。
本フレームワークは,事前学習したベースラインに対する大幅な改善を実現し,3つのベンチマークに対して,新しい最先端のパフォーマンスを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 07:39:20 GMT)
New Ideas and Trends in Deep Multimodal Content Understanding: A Review [24.6] 本調査の焦点は、画像とテキストの2つのモーダルな深層学習の分析である。
本稿では, 自動エンコーダ, 生成逆数ネットなどを含む最近の多モード深層モデルと構造について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 06:50:54 GMT)
A case where a spindly two-layer linear network whips any neural network
with a fully connected input layer [24.1] 勾配降下によるスパース目標を効率的に学習するために,スパース入力層が必要であることを示す。
驚くべきことに、同じタイプの問題は、単純な2層線形ニューラルネットワークによって大幅に効率良く解決できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 20:49:58 GMT)
Aortic Pressure Forecasting with Deep Sequence Learning [23.6] 平均大動脈圧(MAP)は、すべての臓器系における灌流の主要な決定因子である。
本研究の目的は,5分前の25Hzの時系列データを入力として,平均大動脈圧を5分前に予測することであった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 18:53:02 GMT)
StegColNet: Steganalysis based on an ensemble colorspace approach [22.7] 画像ステガノグラフィー(英: Image steganography)とは、画像中に情報を隠蔽する過程のこと。
我々は、アンサンブルカラー空間モデルを用いて重み付けされた特徴活性化マップを得るステガナリシス手法を提案する。
次に、これらの機能を使用して、イメージを2つのクラスのうちの1つに分類します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 16:30:15 GMT)
Improved Predictive Deep Temporal Neural Networks with Trend Filtering [22.4] 本稿では,ディープニューラルネットワークとトレンドフィルタリングに基づく新しい予測フレームワークを提案する。
我々は,学習データをトレンドフィルタリングによって時間的に処理した場合,深部時相ニューラルネットワークの予測性能が向上することを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 08:29:36 GMT)
G-DARTS-A: Groups of Channel Parallel Sampling with Attention [22.3] 本稿では,複数のチャネル群を用いたグループDARTS with Attention (G-DARTS-A) という手法を提案する。
PC-DARTSの部分サンプリング戦略に触発されて、グループチャネルを使用してスーパーネットワークをサンプリングし、より効率的な探索を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 12:58:08 GMT)
A Multilingual View of Unsupervised Machine Translation [22.3] 本稿では、教師付きおよび教師なしのセットアップを含む多言語ニューラルマシン翻訳のための確率的フレームワークを提案する。
提案手法は,WMT'14,WMT'16,WMT'16,WMT'16,WMT'16の非教師付きモデルよりもBLEUスコアが高いことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 20:41:25 GMT)
WNUT-2020 Task 2: Identification of Informative COVID-19 English Tweets [21.4] 10Kツイートのコーパスを構築し、このタスクの開発と評価フェーズを整理する方法について述べる。
55チームの最終システム評価結果から得られた結果の概要を概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 08:28:05 GMT)
Uncertainty-Aware Deep Ensembles for Reliable and Explainable
Predictions of Clinical Time Series [21.1] 本稿では,深層学習に基づく時系列予測のための深層アンサンブル手法を提案する。
各モデルが生成する関連スコアに対して標準偏差をとることにより、関連スコアの不確実性の尺度を算出する。
以上の結果から,提案したアンサンブルは関連時間ステップの探索においてより正確であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 10:32:06 GMT)
Class-incremental Learning with Pre-allocated Fixed Classifiers [20.7] クラス増分学習では、学習エージェントは、前のクラスを忘れずに新しいクラスを学ぶことを目標として、データのストリームに直面します。
本稿では,複数の事前配置された出力ノードが学習フェーズの開始時から,その分類損失に正しく対応できる新しい固定分類器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 22:40:28 GMT)
Learning Visual Voice Activity Detection with an Automatically Annotated
Dataset [20.7] 視覚的音声活動検出(V-VAD)は、人が話しているかどうかを予測するために視覚的特徴を使用する。
本稿では,V-VADのための2つの深いアーキテクチャを提案し,その1つは顔のランドマークに基づくもので,もう1つは光学的流れに基づくものである。
我々は、WildVVADで非常に大きなデータセットを自動生成し、注釈付けするための新しい手法を紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 15:08:12 GMT)
A Generalizable and Accessible Approach to Machine Learning with Global
Satellite Imagery [20.1] 衛星画像の1つの符号化は、様々な予測タスクにまたがって一般化可能であることを示す。
提案手法は,計算コストの桁違いで,ディープニューラルネットワークと競合する精度を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 05:00:39 GMT)
Human Perception-based Evaluation Criterion for Ultra-high Resolution
Cell Membrane Segmentation [20.1] 現在普及しているセグメンテーション評価基準は人間の知覚と矛盾している。
細胞膜セグメンテーションの結果の質を評価するため, PHD (Perceptual Hausdorff Distance) と呼ばれる新しい評価基準を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 07:39:17 GMT)
Human-Supervised Semi-Autonomous Mobile Manipulators for Safely and
Efficiently Executing Machine Tending Tasks [18.1] 半自律移動マニピュレータを開発し、人間の監督下で機械の操作作業を安全かつ効率的に行う。
ロボットは、ハイレベルなタスク記述から動作計画を生成し、シミュレーション結果を人間に提示して承認する。
予備的なユーザトライアルでは,非専門家がシステムの使用を迅速に学習し,マシンの操作を行うことが可能であった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 21:03:38 GMT)
Adversarial Synthesis of Human Pose from Text [18.0] この研究は、人間レベルのテキスト記述から人間のポーズを合成することに焦点を当てている。
本稿では,条件付き生成逆数ネットワークに基づくモデルを提案する。
定性的かつ定量的な結果から、与えられたテキストと一致する可視的なポーズを合成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 09:38:08 GMT)
Fast Graph Kernel with Optical Random Features [17.4] グラフレットカーネルは、同型テストを含むため、高い計算コストに悩まされる。
本稿では,グラフレットフレームワーク内のカーネルランダムな特徴を活用し,平均的なカーネルメトリックと理論的なリンクを確立することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 09:43:47 GMT)
Flow-FL: Data-Driven Federated Learning for Spatio-Temporal Predictions
in Multi-Robot Systems [16.9] 我々は,フェデレートラーニングフレームワークが,コネクテッドロボットチームの分散データから集合的に学習する方法について述べる。
このフレームワークは通常、データをローカルに収集し、モデルのニューラルネットワーク重みを更新し、グローバルモデルに集約するためにサーバにアップデートを送信する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 19:09:57 GMT)
Universal guarantees for decision tree induction via a higher-order
splitting criterion [16.8] 本アルゴリズムは,全対象関数に対して,一様分布に対して, -1,1n から -1,1$ の証明可能な保証を実現する。
我々の拡張の要点は、その属性の$f$と小さなサブセットの相関を考慮に入れた、新しい分割基準である。
我々のアルゴリズムは以下の保証を満たす: すべての対象関数 $f : -1,1n to -1,1$, sizes $sin mathbbN$, error parameters $epsilon$ に対して、決定を構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 21:20:45 GMT)
DeepDyve: Dynamic Verification for Deep Neural Networks [16.2] DeepDyveでは、トレーニング済みのニューラルネットワークを使用している。
我々は,DeepDyveにおけるリスク/オーバヘッドトレードオフの最適化を実現するために,効率的かつ効率的なアーキテクチャとタスク探索手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 03:00:09 GMT)
Volumetric landmark detection with a multi-scale shift equivariant
neural network [16.1] 本稿では,3次元画像における高速かつメモリ効率の高いランドマーク検出を実現するマルチスケールのエンドツーエンドディープラーニング手法を提案する。
今回我々は,263個のCT上における頸動脈分岐検出法について検討し,平均ユークリッド距離2.81mmで最先端の精度を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 18:40:06 GMT)
Human Segmentation with Dynamic LiDAR Data [16.0] 圧縮LiDARスキャンは、単一のフレームよりも豊富な情報を含む動的3Dシーケンスを構成する。
この研究は、動的点雲を用いた人間のセグメンテーションのためのニューラルネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 01:26:35 GMT)
Emergent and Unspecified Behaviors in Streaming Decision Trees [16.0] Hoeffding Treeは、データストリームの進化のための決定木学習における最先端の手法である。
本研究では、定常ストリームと非定常ストリームのストリーミング決定木アルゴリズムがなぜ機能するのかを詳述する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 07:02:30 GMT)
Understanding the Role of Intermediaries in Online Social E-commerce: An
Exploratory Study of Beidian [15.8] ソーシャルeコマースは、ソーシャルコンピューティングベースのマーケティングプラットフォームの新しい形態として、既存の現実世界のソーシャルを利用して、製品のプロモーションと販売を行っている。
これらのプラットフォーム上で市場取引を可能にするアクターの主要なグループは、プロデューサと消費者を結びつける仲介業者である。
彼らの重要な役割にもかかわらず、これらのソーシャルeコマースプラットフォームにおける仲介者の性格と行動は体系的に分析されていない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 20:07:35 GMT)
Zoom-CAM: Generating Fine-grained Pixel Annotations from Image Labels [15.7] Zoom-CAMは、様々な識別クラスのインスタンスに対して、きめ細かい小さなオブジェクトをキャプチャする。
クラスラベルからピクセルレベルの擬似ラベルを生成することに注力する。
弱い教師付きセマンティックセグメンテーションのために、生成した擬似ラベルは、アートモデルの状態を1.1%改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 22:06:43 GMT)
Few-shot model-based adaptation in noisy conditions [15.5] 本稿では,不確実性を考慮したカルマンフィルタに基づくニューラルネットワークアーキテクチャを用いて,雑音条件下での動的モデルの少数ショット適応を実現することを提案する。
提案手法は,ブラックボックス適応LSTMベースライン上での少数ショット適応誤差を改善する。
提案手法は,適応前後のモデル隠れ状態を解析することにより,システム解析を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 13:59:35 GMT)
Unsupervised Natural Language Inference via Decoupled Multimodal
Contrastive Learning [15.4] 本稿では,タスク非依存型マルチモーダル事前学習による推論ラベルの監督なしに自然言語推論問題を解くことを提案する。
本稿では,Multimodal Aligned Contrastive Decoupled Learning(MACD)ネットワークを提案する。
MACDは、分離されたテキストエンコーダに、コントラスト学習による視覚情報を表現するよう強制する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 07:12:53 GMT)
Interpretable Disease Prediction based on Reinforcement Path Reasoning
over Knowledge Graphs [15.3] 疾患予測タスクを知識グラフ(KG)に沿ってランダムウォークとして定式化した。
我々は, 病因と危険因子との関係を, 検証された医療知識に基づいて記録するKGを構築した。
対象物によって生成された軌跡は、所定の患者の解釈可能な疾患進行経路を表す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 10:46:28 GMT)
Towards a MEMS-based Adaptive LIDAR [15.2] 走査型MEMSミラーを用いて高速なスパース深度測定を可能にする光学的セットアップとキャリブレーションについて述べる。
動的シーンに対して適応的な深度センサを実現することができることを示すCNNを用いた深度マップ補完実験について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 05:12:19 GMT)
New Approaches for Quantum Copy-Protection [15.2] 我々は、その入出力動作から学べないプログラムをコピーする方法を示す。
概して、ウォーターマーク可能なプログラムはどんなプログラムでもコピー検出できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 06:05:36 GMT)
PrivNet: Safeguarding Private Attributes in Transfer Learning for
Recommendation [14.5] 転送学習は、ソースドメインからの知識でターゲットレコメンデータシステムを改善する効果的な手法である。
本稿では、プライバシを意識したニューラル表現を学習し、ソースプライバシを保護しながら、ターゲット性能を改善することにより、プライバシ保護の問題に対処する。
実験により、提案されたPrivNetモデルは、プライバシの漏洩による転送の恩恵を受ける知識をうまく切り離すことが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 06:33:45 GMT)
Sample complexity and effective dimension for regression on manifolds [13.8] ヒルベルト空間法を再現したカーネルを用いた多様体上の回帰理論を考える。
多様体上の滑らかな函数のある空間は、多様体次元に応じて拡大する複雑性を持つ実効有限次元であることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 14:58:46 GMT)
For self-supervised learning, Rationality implies generalization,
provably [13.5] 自己超越法を用いて得られた分類器の一般化ギャップに新たな上限を証明した。
我々は,CIFAR-10 や ImageNet 上の多くの一般的な表現学習ベース分類器に対して,我々の境界は空白ではないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 17:07:52 GMT)
Revenue and Energy Efficiency-Driven Delay Constrained Computing Task
Offloading and Resource Allocation in a Vehicular Edge Computing Network: A
Deep Reinforcement Learning Approach [13.4] 作業遅延制約に対するタスクタイプと車両速度の併用効果は研究されていない。
本稿では,共同作業型と車速対応タスクオフロードと資源配分戦略を提案する。
本アルゴリズムは,タスク完了遅延,車両のエネルギーコスト,処理収益において優れた性能を実現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 02:45:05 GMT)
Generating Diverse Translation from Model Distribution with Dropout [13.2] ベイジアンモデルとサンプリングモデルを用いた多種多様なモデルを推論のために導出することで、多種多様な翻訳を生成することを提案する。
本研究では,中国語・英語・ドイツ語の翻訳課題について実験を行った結果,多様性と精度のトレードオフが良好であることが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 05:50:00 GMT)
PennSyn2Real: Training Object Recognition Models without Human Labeling [12.9] 我々はPennSyn2Realを提案する。20種類以上のマイクロエアロビー(MAV)の10万以上の4K画像からなる合成データセットである。
このデータセットは、MAV検出や分類などのハイレベルコンピュータビジョンタスクのための任意の数のトレーニングイメージを生成するために使用することができる。
このフレームワークを用いて生成された合成データは,検出やセグメンテーションといった一般的なオブジェクト認識タスクに対して,CNNモデルをトレーニングするために直接利用できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 04:58:40 GMT)
Detecting Dynamic Community Structure in Functional Brain Networks
Across Individuals: A Multilayer Approach [12.9] 脳機能ネットワークのコミュニティ構造を特徴付けるための統一統計フレームワークを提案する。
本稿では,多目的マルコフスイッチングブロックモデル(MSS-SBM)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 07:59:58 GMT)
Deep Volumetric Ambient Occlusion [12.4] 本稿では, 直接ボリュームレンダリングの文脈において, ボリューム・アンビエント・オクルージョンのための新しい深層学習手法を提案する。
提案したDVAO(Deep Volumetric Ambient Occlusion)アプローチは,ボリュームデータセット内のボクセル周囲の閉塞を予測できる。
DVAOは、計算トモグラフィーデータのみに基づいて訓練されているにもかかわらず、様々なモダリティに一般化されていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 06:13:14 GMT)
Deep-HOSeq: Deep Higher Order Sequence Fusion for Multimodal Sentiment
Analysis [12.4] マルチモーダル感情分析は、感情分類に複数の異種モダリティを利用する。
最近の多モード融合方式はLSTMをカスタマイズしてモード内ダイナミクスを発見する。
モーダル内力学とモーダル間力学の両方を発見するための共通ネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 08:02:11 GMT)
HPERL: 3D Human Pose Estimation from RGB and LiDAR [10.3] 本稿では,RGBとLiDARを用いたエンドツーエンドアーキテクチャを提案し,絶対的な3次元人間のポーズを前例のない精度で予測する。
また,PedXの2次元ポーズアノテーションを用いて3次元予測を生成する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 08:09:49 GMT)
Learning Robust Algorithms for Online Allocation Problems Using
Adversarial Training [10.1] 機械学習アプローチを用いて、オンラインアロケーション(二部マッチング)のアルゴリズムを見つけるという課題に対処する。
本稿では,従来のオンライン予算マッチング問題であるAdWords問題に着目し,理論的および実用的意義の両面から考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 14:33:11 GMT)
Cross-Lingual Relation Extraction with Transformers [10.0] 本稿では,言語間関係抽出(RE)手法を提案する。
我々は、エンティティ位置とエンティティタイプ情報を効果的にエンコードできる新しい符号化方式を用いて、ディープトランスフォーマーベースのREモデルを開発する。
私たちのモデルは、英語データでトレーニングされた場合、ディープニューラルネットワークベースの英語REモデルよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 22:23:37 GMT)
Generating Fact Checking Summaries for Web Claims [9.0] 本稿では,テキスト文書の形での証拠に基づくテキストクレームの正当性を確立するために,ニューラルアテンションに基づくアプローチを提案する。
政治・医療・環境問題に関するデータセットに対するアプローチの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 18:10:47 GMT)
Ensembling Low Precision Models for Binary Biomedical Image Segmentation [8.3] 多くの自動セグメンテーションアルゴリズムは非対称な誤りを示す傾向があり、一般に偽陰性よりも偽陽性を生成する。
本稿では,この非対称性を活用することを目的として,精度を犠牲にしながら,非常に高いリコールを持つモデル集合を訓練する。
低い精度と高いリコールモデルの多様なアンサンブルは、異なる偽陽性エラーを発生させる可能性があるが、真の陽性は一貫性がある傾向にある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 22:12:20 GMT)
Discovering Hierarchical Processes Using Flexible Activity Trees for
Event Abstraction [7.8] 我々はFlexHMinerを提案する。FlexHMinerは、マルチレベルのインターリーブサブプロセスを持つプロセスを見つけるための3段階のアプローチである。
ドメイン知識,ランダムクラスタリング,フラットアプローチを用いて,階層モデルの品質を比較した。
以上の結果から,FlexHMinerが生成する階層型プロセスモデルは,階層性を利用していないアプローチと良好に比較できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 10:50:41 GMT)
Difference-in-Differences: Bridging Normalization and Disentanglement in
PG-GAN [7.6] 進行成長型GAN(PG-GAN)上での絡み合い機構を解析するための実験を設計するための差分差分法(DID)対応フレームワークを提案する。
入力単位-アブレーション変換において,画素正規化がPG-GANの絡み合いを引き起こす機構を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 14:02:53 GMT)
Inferring symmetry in natural language [7.0] 自然言語における動詞述語の対称性を推定するための方法論的枠組みを提案する。
我々の研究は、自然言語における対称性に対する既存のアプローチを統合し、対称性推論が最先端の言語モデルにおける体系性をどのように改善するかを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 01:25:01 GMT)
Latent Vector Recovery of Audio GANs [6.8] 我々は、WaveGANによって合成された音声を、ほぼ同一の再構成性能で対応する潜在空間に投影するために、ディープ残差ニューラルネットワークアーキテクチャを訓練する。
合成音声の場合、基底真実と復元された潜在ベクトルとの間の平均正方形誤差(MSE)を最小化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 17:45:35 GMT)
Belief functions induced by random fuzzy sets: A general framework for
representing uncertain and fuzzy evidence [6.7] 我々は、ザデの「第二種の証拠」の概念を一般化する。
確率の確率論的解釈をベイズ的推論と整合させることが可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 14:48:02 GMT)
A Strong Baseline for Weekly Time Series Forecasting [6.6] 本稿では,この領域の強力なベースラインとして使用できる予測手法を提案する。
本手法では,週間データ予測に適した4つのベース予測モデルを用いる。
本研究では,6つのデータセットを対象とした週次予測モデルに対して,提案手法の性能評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 04:29:09 GMT)
A Survey on The Expressive Power of Graph Neural Networks [6.1] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、様々なグラフ学習問題に対して効果的な機械学習モデルである。
彼らの経験的成功にもかかわらず、GNNの理論的限界が最近明らかにされている。
我々は、GNNの表現力と証明可能なGNNの強力な変種を包括的に概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 05:22:01 GMT)
Learnable Graph-regularization for Matrix Decomposition [5.9] 本稿では,行列分解のための学習可能なグラフ正規化モデルを提案する。
グラフ正規化法と確率行列分解モデルの間のブリッジを構築する。
スパース精度行列推定により、2つのグラフィカル構造をリアルタイムで反復的に学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 17:12:39 GMT)
Hit Song Prediction Based on Early Adopter Data and Audio Features [5.9] 本研究は、楽曲のヒットポテンシャルを評価するための新たな戦略を提供する。
音声データとソーシャルメディアの聴取行動を利用するモデルが多数開発された。
その結果、トップ20のダンスヒットを予測した場合、アーリーアダプター動作に基づくモデルが良好に動作することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 06:42:40 GMT)
Seagull: An Infrastructure for Load Prediction and Optimized Resource
Allocation [5.8] Microsoft Azureは、顧客に高品質なサービスを提供することに専心している。
我々は、データサイエンス(DS)駆動のソリューションを使用して、ユーザの負荷を予測し、これらの予測を利用してリソース割り当てを最適化します。
サーバ毎のテレメトリ処理、データ検証、トレーニング、MLモデルのデプロイを行なうSeagullインフラストラクチャを構築しました。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 19:22:57 GMT)
SMAC: Symbiotic Multi-Agent Construction [5.7] 本稿では,自律型3次元構築のための異種分散プラットフォームを新たに提案する。
プラットフォームは, 協調的かつ補完的な動作を行う2種類のロボットから構成される: (i) 成長可能なスマートマターとして機能し, 自身の状態と建設進捗を計画・監視できる, (ii) スマートブロックの指導に従って, 3D構造をナビゲート・修正するように設計されたインキワーム型ビルダーロボットのチーム。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 16:19:02 GMT)
PointManifold: Using Manifold Learning for Point Cloud Classification [5.7] 本稿では,グラフニューラルネットワークと多様体学習に基づく点雲分類手法を提案する。
本稿では,平面上の連続性を考慮し,点雲の特徴を埋め込むために,多様体学習アルゴリズムを用いる。
実験により、提案した点雲分類法は90.2%の平均クラス精度(mA)と93.2%の総合クラス精度(oA)が得られることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 06:32:05 GMT)
Prediction-Based GNSS Spoofing Attack Detection for Autonomous Vehicles [5.6] 我々は,長期記憶(LSTM)モデルを用いた予測に基づくスプーフィング攻撃検出戦略を開発した。
現在の位置と直近の場所との間を走行する予測距離に基づいてしきい値を確立する。
分析の結果,予測に基づくスプーフ攻撃検出戦略により,リアルタイムで攻撃を検知できることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 18:26:59 GMT)
Revealing hidden dynamics from time-series data by ODENet [5.1] 常微分方程式ネットワーク(ODENet)と呼ばれる新しいタイプの解釈可能なネットワークを提案する。
ODEの埋め込みは、ODEの成熟した理論の恩恵を受け、フレームワークをより解釈しやすいものにします。
ODENetは、大きなノイズがあっても時系列データを処理できる優れた機能を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 03:59:24 GMT)
CheXclusion: Fairness gaps in deep chest X-ray classifiers [4.7] 本研究では,最先端のディープラーニング分類器が保護属性に対してどの程度偏りがあるかを検討する。
我々は畳み込みニューラルネットワークをトレーニングし、14の診断ラベルを3つの有名な公共胸部X線データセットで予測する。
TPRの相違はサブグループの比例性疾患の重荷と有意な相関は認められなかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 03:26:20 GMT)
QA2Explanation: Generating and Evaluating Explanations for Question
Answering Systems over Knowledge Graph [4.7] パイプラインベースのQAシステムの様々な段階における説明を生成するための自動アプローチを開発する。
我々のアプローチは教師付きかつ自動的なアプローチであり、関連するQAコンポーネントの出力を注釈付けするための3つのクラス(成功、答えなし、間違った回答)を考える。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 11:32:12 GMT)
Wireless Localisation in WiFi using Novel Deep Architectures [4.5] 本稿では,コモディティ・チップセットと標準チャネル・サウンドによるWiFi機器の屋内位置推定について検討する。
本稿では、異なるアンテナで受信されたWiFiサブキャリアに対応するチャネル状態情報から特徴を抽出する、新しい浅層ニューラルネットワーク(SNN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 22:48:29 GMT)
Detecting Objectifying Language in Online Professor Reviews [4.1] 本稿では,2つの教師付きテキスト分類器について述べる。
これらの分類器をアンサンブルし、結果として得られたモデルを用いて、大規模に客観的なコメントを追跡する。
本研究は,10年間にわたるコメントの客観化,レビューサイトインタフェースの変更,教師のジェンダーの相関を計測した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 17:49:59 GMT)
Real-Time Face & Eye Tracking and Blink Detection using Event Cameras [3.8] イベントカメラには、各ピクセルの局所的な光強度の変化を捉え、非同期イベントのストリームを生成する、新しいニューロモルフィックな視覚センサが含まれている。
ドライバー監視システム(英: Driver monitoring system、DMS)は、ドライバーの身体的および認知状態を感知し理解するために設計されたキャビン内の安全システムである。
本稿では,運転者監視のための顔と視線を同時に検出・追跡する新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 10:02:41 GMT)
Deep neural networks for collaborative learning analytics: Evaluating
team collaborations using student gaze point prediction [3.7] 本稿では,コンピュータビジョンソリューションによって抽出された視線点と共同視覚情報に基づくチームアセスメントツールを提案する。
以上の結果から,JVAは学生の学習結果と正の相関が認められた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 02:07:29 GMT)
Extracting Signals of Higgs Boson From Background Noise Using Deep
Neural Networks [3.5] 本研究では、ランダムフォレスト、オートエンコーダ、ディープオートエンコーダを組み合わせたヒッグス信号分類を提案する。
結果は、個人のリーダーボードに良質な差別力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 07:19:39 GMT)
Consistent Feature Selection for Analytic Deep Neural Networks [3.4] 分析深層ネットワークにおける特徴選択の問題について検討する。
我々は、広範囲のネットワークに対して、グループラッソによる適応群ラッソ選択手順が選択整合であることを証明する。
この研究は、Group Lassoがニューラルネットワークによる特徴選択に非効率であることのさらなる証拠を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 01:59:53 GMT)
Detecting ESG topics using domain-specific language models and data
augmentation approaches [3.3] 金融分野における自然言語処理タスクは、適切にラベル付けされたデータのあいまいさのため、依然として困難なままである。
本稿では,これらの問題を緩和するための2つのアプローチについて検討する。
まず、ビジネスおよび財務ニュースから大量のドメイン内データを用いて、さらなる言語モデルの事前学習実験を行う。
次に、モデル微調整のためのデータセットのサイズを増やすために拡張アプローチを適用します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 11:20:07 GMT)
Genuine Quantum Chaos and Physical Distance Between Quantum States [3.3] 量子力学が線形であるにもかかわらず、真の量子カオスが存在することを示す。
これは、2つの量子状態の間の物理的距離を導入することで明らかにされる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 05:18:32 GMT)
A Conglomerate of Multiple OCR Table Detection and Extraction [3.3] 本稿では,OCR文書から複数のテーブルを検出し,抽出するアルゴリズムを提案する。
このアルゴリズムは、画像処理技術、テキスト認識、手続き的符号化を組み合わせて、同一画像内の異なるテーブルを識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 18:56:25 GMT)
On the Usage of Generative Models for Network Anomaly Detection in
Multivariate Time-Series [3.2] 本稿では,時系列におけるネットワーク異常検出の新しい手法であるNet-GANを紹介する。
我々は、生成モデルの背後にある概念を利用して、Net-GANの補完的アプローチであるNet-VAEを考案する。
我々は,IoTセンサデータにおける異常検出,ネットワーク計測における侵入検出など,異なる監視シナリオにおけるNet-GANとNet-VAEを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 10:22:25 GMT)
Delaying Interaction Layers in Transformer-based Encoders for Efficient
Open Domain Question Answering [3.1] ドキュメントの大規模コーパス上でのオープンドメイン質問回答(ODQA)は、コンピュータ科学における重要な課題である。
本稿では,トランスモデルのアーキテクチャに汎用的な変更を適用することで,より直接的な補完的ソリューションを提案する。
結果の変種は、抽出作業における元のモデルと競合し、ODQA設定では、大幅なスピードアップ、そして多くのケースでパフォーマンス改善が可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 14:36:38 GMT)
Predicting Biomedical Interactions with Higher-Order Graph Convolutional
Networks [2.9] 本稿では,生物医学的相互作用予測のための高次グラフ畳み込みネットワーク(HOGCN)を提案する。
タンパク質-タンパク質、薬物-ドラッグ、薬物-ターゲット、遺伝子-放出相互作用を含む4つの相互作用ネットワークの実験は、HOGCNがより正確で校正された予測を達成していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 17:16:09 GMT)
Interpretable Structured Learning with Sparse Gated Sequence Encoder for
Protein-Protein Interaction Prediction [2.9] アミノ酸配列から情報表現を学習することでタンパク質-タンパク質相互作用(PPI)を予測することは、生物学において難しいが重要な問題である。
我々は、シーケンスのみからPPIをモデル化し、予測するための新しいディープフレームワークを提案する。
本モデルでは,シーケンスからコンテキスト化およびシーケンシャル情報を活用することによってシーケンス表現を学習するための双方向ゲート再帰ユニットを組み込んだ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 17:13:32 GMT)
ATHENA: A Framework based on Diverse Weak Defenses for Building
Adversarial Defense [2.8] 敵攻撃に対する汎用的かつ効果的な防御を構築するためのフレキシブルでフレームワークであるAtheNAを提案する。
我々は,ゼロ知識,ブラックボックス,グレイボックス,ホワイトボックスの4つの脅威モデルを用いて,AtheNAのいくつかの実現性を評価するための総合的研究を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 21:11:24 GMT)
Idle Vehicle Relocation Strategy through Deep Learning for Shared
Autonomous Electric Vehicle System Optimization [2.6] 本研究では、アイドル車配置問題に対する最適解を瞬時に予測できるディープラーニングに基づくアルゴリズムを提案する。
本稿では,SAEV車両と充電ステーションの設計を含む最適サービスシステムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 05:06:58 GMT)
Effective Distributed Representations for Academic Expert Search [2.0] 学術論文の異なる分散表現(埋め込み)が学術専門家の検索にどのように影響するかを考察する。
特に,文脈的埋め込みが検索性能に与える影響について検討する。
文類似性タスクのために訓練されたトランスフォーマーモデルによって生成された文脈埋め込みを用いることで、最も効果的な論文表現が得られることを観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 09:43:18 GMT)
DeepIntent: ImplicitIntent based Android IDS with E2E Deep Learning
architecture [1.9] AndroidのImplicit Intentは、悪意のないアプリケーションと悪質なアプリケーションを区別するための洞察を提供する。
暗黙の入力とエンドツーエンドのディープラーニングアーキテクチャのみを用いて侵入検知システムを構築する。
我々は、Drebinデータセット上のエリアアンダーカーブ統計値0.81と77.2%の精度と偽陽性率0.11の精度を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 19:56:50 GMT)
DOOM: A Novel Adversarial-DRL-Based Op-Code Level Metamorphic Malware
Obfuscator for the Enhancement of IDS [1.9] アドリアルDRLベースのOpcodeレベルのObfuscatorは、メタモルフィックマルウェアを生成する。
ディープラーニングを用いて敵のマルウェアを隠蔽する新しいシステム。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 19:57:06 GMT)
ALdataset: a benchmark for pool-based active learning [1.9] アクティブ・ラーニング(AL)は機械学習(ML)のサブフィールドであり、学習アルゴリズムは新しいデータポイントをラベル付けするためにユーザ/オーラルを対話的にクエリすることで、トレーニングサンプルの少ない精度で学習できる。
プールベースのALは多くのMLタスクにおいて、ラベルのないデータが豊富にあるが、ラベルを得るのは難しい。
提案手法は,最近提案された手法と古典的手法の両方で,様々なアクティブな学習戦略の実験結果を示し,その結果から洞察を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 04:37:29 GMT)
Quantum-Inspired Classical Algorithm for Principal Component Regression [1.9] 本研究では,データ点数に対して時間的多元対数で動作する主成分回帰のアルゴリズムを開発する。
この指数的なスピードアップは、より大きなデータセットにおける潜在的な応用を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 20:50:48 GMT)
Exploiting Vulnerabilities of Deep Learning-based Energy Theft Detection
in AMI through Adversarial Attacks [1.6] 本研究では,一段階攻撃や反復攻撃を含む敵攻撃による深層学習によるエネルギー盗難検出の脆弱性について検討した。
3種類のニューラルネットワークによる評価は,DLモデルによって検出されることなく,敵攻撃者が極めて低消費電力の測定をユーティリティに報告できることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 02:25:40 GMT)
Static Neural Compiler Optimization via Deep Reinforcement Learning [1.5] 本稿では,位相整合問題に対する深層強化学習手法を用いる。
LLVMのO3シークエンスを構成するサブシーケンスを用いて、エージェントはトレーニングに使用するソースコードのセット上でO3シークエンスより優れていることを学習する。
我々は、我々のアプローチを用いて訓練されたモデルは、ニューラル最適化エージェントとして現代のコンパイラに統合できると考えている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 11:31:38 GMT)
A Knowledge Graph for Assessing Aggressive Tax Planning Strategies [1.4] 異なる州の法律は予期せぬ相互作用効果を持ち、多国籍企業が税を最小化することで悪用することができる。
我々は多国籍企業とその関係に関する知識グラフを提示する。
一般に知られている税制計画戦略は,そのグラフへのサブグラフクエリとして定式化され,特定の戦略を用いて企業を特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, 16 Oct 2020 10:56:27 GMT)
ECOVNet: An Ensemble of Deep Convolutional Neural Networks Based on
EfficientNet to Detect COVID-19 From Chest X-rays [1.3] 本稿では,ECOVNet(EfficientNet)をベースとした深部畳み込みニューラルネットワーク(CNN)のアンサンブルを提案し,胸部X線データセットを用いてCOVID-19を検出する。
最初は、オープンアクセスされた大きな胸部X線コレクションが拡張され、その後、ImageNetで事前トレーニングされたEfficientNetの重み付けは、トレーニングされたいくつかのカスタマイズされた調整されたトップレイヤで転送され、続いて、新型コロナウイルス、正常、肺炎に対応する胸部X線を分類するモデルスナップショットのアンサンブルが使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 01:24:48 GMT)
Generalized Intersection Algorithms with Fixpoints for Image
Decomposition Learning [1.2] 我々は、幅広い(学習された)画像分解モデルを含む共通点問題の一般的なクラスを定式化する。
このクラスは、TV-l2-モデルやより一般的なTV-ヒルベルトモデルのような古典的なモデルに基づく変分問題を一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 22:55:34 GMT)
A New Open-Access Platform for Measuring and Sharing mTBI Data [1.2] 本稿では,1) 頭部衝撃データを集中的に保存し,共有するためのオープンソースプラットフォームであるFITBIR (Federal Interagency Traumatic Brain Injury Research informatics System) と,2) 頭部衝撃と偽陽性を区別する深層学習影響検出アルゴリズム(MiGNet) の2つについて述べる。
ニューラルネットワークモデルに基づくMiGNetによる96%の精度を報告し,91%の精度を達成したSupport Vector Machinesに基づくこれまでの作業を改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 16:37:52 GMT)
Line detection via a lightweight CNN with a Hough Layer [0.9] ライン検出は、伝統的にハフ変換によって解決された重要なコンピュータビジョンタスクである。
組込みパラメータフリーハフ層を用いたライン検出のための軽量CNNを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 13:05:58 GMT)
Utilizing Network Properties to Detect Erroneous Inputs [0.8] 我々は線形SVM分類器を訓練し、事前学習されたニューラルネットワークの隠れおよびソフトマックス特徴ベクトルを用いて誤データを検出する。
以上の結果から,これらのデータ型は一般に正しい例から線形に分離可能なアクティベーション特性を示すことが示唆された。
我々は、さまざまなデータセット、ドメイン、事前訓練されたモデル、および敵対的攻撃にまたがって、我々の発見を実験的に検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 16:43:55 GMT)
Towards Online Steering of Flame Spray Pyrolysis Nanoparticle Synthesis [0.5] 火炎噴霧熱分解(英: Flame Spray Pyrolysis、FSP)は、エネルギー材料、合成、複合材料などへの応用を目的とした、工業化されたナノ粒子を大量生産する製造技術である。
FSP機器は、燃料噴射速度、燃料と酸素の混合、温度などの調整可能なパラメータに大きく依存しており、生成したナノ粒子の品質、量、性質に大きな影響を及ぼす可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 16:38:16 GMT)
The Anatomical Edutainer [0.5] Anatomical Edutainerは、有形で対話的な解剖学のエデュタインメントのための、簡単で、アクセスしやすく、手頃な価格の物理化を導くためのワークフローである。
Anatomical Edutainerは、2Dプリントと3D折り畳み可能な物理化をサポートしている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 10:40:12 GMT)
Deep Submodular Networks for Extractive Data Summarization [0.5] 本稿では,要約問題に対するエンドツーエンド学習フレームワークを提案する。
Deep Submodular Networks (DSN)フレームワークは、スクラッチから要約に適した機能を学ぶために使用できる。
特に,DSNはオフ・ザ・シェルフ機能を用いて,単純な混合モデルよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 19:06:15 GMT)
Estimating Sleep & Work Hours from Alternative Data by Segmented
Functional Classification Analysis (SFCA) [0.2] 本稿では,インターネットを世界規模でデータ駆動型インサイトプラットフォームとして再概念化し,新たな代替データを提案する。
時間分解能はわずか15分で、7年間に1,600以上の都市をカバーする機能データセットを構築した。
このデータセットから睡眠と作業活動の正確な時間的パターンを予測するため、我々は新しい手法であるSFCA(Segmented Functional Classification Analysis)を開発した。
第2のアプリケーションでは,米国全都市における電力需要関数データからSFCAを用いて睡眠と作業活動を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 02:13:14 GMT)
A Contrast-Adaptive Method for Simultaneous Whole-Brain and Lesion
Segmentation in Multiple Sclerosis [0.2] MRIによる白質病変と正常に出現する神経解剖学的構造を同時分離する方法を提案する。
この方法は、白質病変の新しいモデルと、以前に検証された全脳セグメンテーションの生成モデルを統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 14:57:36 GMT)
Evaluating Attribution Methods using White-Box LSTMs [0.0] ニューラルネットワークの解釈可能性の手法は、一般にテストに使用されるブラックボックスモデルを理解していないため、評価が難しい。
本稿では,ホワイトボックスネットワークと呼ばれる手作業で構築したネットワークを用いて,解釈可能性の評価を行うフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 19:55:32 GMT)
Volumetric Calculation of Quantization Error in 3-D Vision Systems [0.0] 通常、ピクセルとシーンの特徴はポイントであると仮定されるが、ピクセルはシーン内の複数のポイントにマップされる2次元領域である。
この不確実領域は、計算された点位置における量子化誤差に対する境界である。
我々は、シーンポイントの配列を生成し、各カメラのどのピクセルでどのシーンポイントが検出されるかを計算する。
これにより、複雑な形状を近似することなく、所定のカメラシステムに対する各画素対応の不確かさ領域を1つの計算でマップできる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 13:48:30 GMT)
Users Perceptions about Teleconferencing Applications Collected through
Twitter [0.0] 新型コロナウイルス(COVID-19)の感染拡大で、さまざまな組織や従業員、学生が混乱し、隔離期間中もテレカンファレンスのアプリケーションを連携し、社交化するよう指示した。
テレカンファレンスアプリケーションのいくつかは、セキュリティ、プライバシ、メディア品質、信頼性、キャパシティ、技術的困難など、いくつかの問題に悩まされている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 06:57:27 GMT)
Traversable wormhole and Hawking-Page transition in coupled complex SYK
models [0.0] 最近の研究により、同一の2つのSachdev-Ye-Kitaev(SYK)モデルを結合させることで、ホログラフィック的に永遠のワームホールと双対な物質相を実現できることが示されている。
ここではこれらのアイデアを、大域的U(1)電荷対称性を尊重する複素フェルミオンを持つ一対の結合SYKモデルに一般化する。
このようなモデルは、マヨラナフェルミオンを持つ従来のSYKモデルよりもリッチな振る舞いを示し、実験により容易に実現できる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 20:17:09 GMT)
The fate of the false vacuum: Finite temperature, entropy and
topological phase in quantum simulations of the early universe [0.0] ボース=アインシュタイン凝縮体(BEC)の形で表トップ量子シミュレータが提案され、量子場方程式の動的解を与える。
実測条件と温度条件下でのBEC量子シミュレータの数値的実現可能性について,TW位相空間法を用いて検討した。
これらのシミュレーションでは, 擬似真空トンネルの観測や, 異なる位相特性を持つ多重気泡「ユニバース」の形成について報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 23:30:01 GMT)
Smart Grid: A Survey of Architectural Elements, Machine Learning and
Deep Learning Applications and Future Directions [0.0] ビッグデータ分析、機械学習(ML)、ディープラーニング(DL)は、この膨大なデータの分析と貴重な洞察の生成において重要な役割を果たす。
本稿では、スマートグリッドのコンテキストにおいて、スマートグリッドアーキテクチャ要素、機械学習、ディープラーニングベースのアプリケーションおよびアプローチを調査し、調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 01:40:24 GMT)
Quantum fluctuations hinder finite-time information erasure near the
Landauer limit [0.0] 有限時間情報消去プロトコルを適用したシステムのエネルギー固有ベイジで発生する量子コヒーレンスにより,極端に散逸した稀な事象が生じることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 08:35:42 GMT)
Quantum Chaos, Thermodynamics and Black Hole Microstates in the mass
deformed SYK model [0.0] 純境界状態ブラックホールの内部から逃れることのできる質量変形SYKモデルの側面について検討する。
SyK境界状態は、マヨラナフェルミオン上の単純な局所境界条件で与えられ、その後、SYKハミルトニアンにおいてユークリッド時間に進化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 23:38:12 GMT)
Predicting Playa Inundation Using a Long Short-Term Memory Neural
Network [0.0] グレートプレーンズでは、プラヤは渡り鳥にとって重要な湿地であり、農業的に重要なハイプレーンズ帯水池の供給源となっている。
長期記憶(LSTM)ニューラルネットワークを用いて,1984-2018年に大平原の71,842のプレーヤ浸出をモデル化した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 19:52:32 GMT)
Phase transitions of light in a dye-filled microcavity: observations and
simulations [0.0] 染料充填マイクロキャビティにおける光子熱化と凝縮は、科学的な関心の高まりの領域である。
ここでは、このトピックの簡単な紹介と、より重要な最近の結果のいくつかを説明します。
このモデルを実装したPython用の新しいオープンソースパッケージPyPBECを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 11:33:04 GMT)
PhD dissertation to infer multiple networks from microbial data [0.0] 微生物ネットワークは、サンプルタキサカウント行列から構築された重み付きグラフである。
このグラフのノードは微生物の分類であり、エッジはこれらの分類のペアの関連を表す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 19:51:56 GMT)
Performance evaluation and application of computation based low-cost
homogeneous machine learning model algorithm for image classification [0.0] 画像分類機械学習モデルは入力画像のカテゴリを予測する目的で訓練された。
本稿では,最新のクラウドベースアプリケーションにシームレスに統合可能な,低コストでシンプルなアルゴリズムの性能評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 01:05:49 GMT)
Numerical study of quantum mechanical systems using a quantum wave
impedance approach [0.0] 量子インピーダンスアプローチを用いる場合、パイスワイズ定数関数による実ポテンシャルの近似も妥当であることが証明された。
実ポテンシャルが表されるカスケード数に対する数値計算の精度の依存性を見いだした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 08:48:57 GMT)
Multi-fidelity data fusion for the approximation of scalar functions
with low intrinsic dimensionality through active subspaces [0.0] アクティブな部分空間を含む多面的アプローチを提案し、それを2つの異なる高次元ベンチマークでテストする。
本研究では,アクティブな部分空間を含む多元性アプローチを提案し,これを2つの異なる高次元ベンチマークで検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 12:35:49 GMT)
Monitoring Trust in Human-Machine Interactions for Public Sector
Applications [0.0] 本研究は,AIを用いたヒューマン・マシーンインタラクション(HMI)を用いた心理生理学的センサーの能力と,人間に対する信頼度を検出する尺度に対処する。
脳波とGSRデータを分析する上での課題は、測定値に多数の変数があるため、大量のトレーニングデータを必要とすることである。
我々は,HMIシステムの信頼性の監視・向上に必要なデータ量を削減するプロセスとして,Local Interpretable Model-Agnostic Explanations (LIME)モデルを用いた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 03:59:28 GMT)
Molecular Design in Synthetically Accessible Chemical Space via Deep
Reinforcement Learning [0.0] 既存の生成法は、最適化中に分子特性の分布を好適にシフトできる能力に制限されていると論じる。
本稿では,分子設計のための新しい強化学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 19:44:35 GMT)
Mischief: A Simple Black-Box Attack Against Transformer Architectures [0.0] そこで本研究では,言語モデルの現実的な逆例を生成する手法であるMischiefを紹介する。
以上の結果から, テストセットにミシック生成した逆行性サンプルが存在することは, これらのモデルの性能を著しく低下させることが明らかとなった。
また、トレーニングセットに同様の例を含めることで、対向テストセットのベースラインスコアを復元できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 17:52:06 GMT)
Minimal informationally complete measurements for probability
representation of quantum dynamics [0.0] 確率分布に作用する擬確率写像を用いて有限次元量子系の力学を記述する手法を提案する。
提案されたアプローチの重要な利点は、最小情報完全正の演算子値測度(MIC-POVM)が対称バージョン(SIC-POVM)と比較して構成しやすいことである。
MIC-POVMに基づく確率表現をデジタル量子コンピューティングモデルに適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 04:30:21 GMT)
Measurement Error Mitigation for Variational Quantum Algorithms [0.0] 変分量子アルゴリズム(VQA)は、短期量子プロセッサのための有望な応用である。
これらのアルゴリズムに適用可能なノイズに対処するために、様々な誤差軽減技術が出現している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 17:25:13 GMT)
Manipulating Twisted Electrons in Strong-Field Ionization [0.0] 強磁場電離中に放出される光電子の軌道角運動量(OAM)。
我々はこれらのツイスト電子を用いて、強電界電離による渦干渉の既存の実験的研究の代替解釈を提供する。
光誘起ダイナミクスの時間分解イメージングにおいて、OAMを直接、あるいは特定のレーザーパルススキームを用いて、OAMを計測することについて議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 12:45:38 GMT)
Lexicon generation for detecting fake news [0.0] 本稿では,トルコ語における偽ニュースの検出を容易にするためのスコアシステムを含む語彙に基づく手法を提案する。
我々は,トルコ語ニュースの新しい,大規模で,信頼性の高いデータセットを収集し,トルコ語ニュースに対する最初の偽ニュース検出辞書を構築することによって,この文献に貢献する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 20:39:57 GMT)
Interplay between coherent and incoherent decay processes in chaotic
systems: the role of quantum interference [0.0] 本研究では,不整合量子補正と不整合量子補正の相互作用について検討する。
干渉とデコヒーレンスの競合効果は、普遍的な非単調な形式に繋がる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 12:48:48 GMT)
In Depth Bayesian Semantic Scene Completion [0.0] 本研究では,環境の3次元セマンティックセマンティックセマンティックセマンティックセマンティックセマンティックセマンティックセマンティックセマンティックセマンティックセマンティックセマンティックセマンティックセマンティックセマンティックセマンティックセマンティックセマンティックセマンティックセマンティックセマンティックセマンティックセマンティックセマンティックセマンティックセマンティックセマンティックセマンティックセマンティック
ベイズ畳み込みニューラルネットワーク (BCNN) を構築し, セグメンテーションを行い, モデルの不確実性を予測できる。
本研究では,SUNCGデータセット上で,カテゴリをテスト時に導入するセマンティックシーン補完タスクの結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 11:05:31 GMT)
Improved Multi-Source Domain Adaptation by Preservation of Factors [0.0] ドメイン適応(DA)は、ディープニューラルネットワークによる画像分類に関して、非常に関連する研究トピックである。
本稿では,現実のシーンが一般的に画像に現れる視覚的要因の理論に基づいて述べる。
異なるドメインはドメイン内で一貫した値を持つが、ドメイン間で変更できるいわゆるドメインファクターによって記述できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 07:15:58 GMT)
How many images do I need? Understanding how sample size per class
affects deep learning model performance metrics for balanced designs in
autonomous wildlife monitoring [0.0] 本研究では,各クラス(種目)のサンプルサイズを段階的に増加させるために,ディープラーニングモデルの性能に関する課題を深く検討する。
我々は,動物種毎の画像の精度を推定するための近似式を生態学者に提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 06:28:35 GMT)
Generalizable Machine Learning in Neuroscience using Graph Neural
Networks [0.0] ニューラルネットワークは、ニューロンレベルの動的予測と行動状態の分類の両方において、非常によく機能することを示す。
実験の結果, グラフニューラルネットワークは構造モデルよりも優れ, 目に見えない生物の一般化に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 18:09:46 GMT)
Fast Bayesian Estimation of Spatial Count Data Models [0.0] シミュレーション問題ではなく最適化問題として変分ベイズ(VB)を導入する。
VB法は、観測されていないパラメータと空間依存性を持つ負二項モデルにおける後部推論のために導出される。
VBアプローチは、シミュレーションと経験的研究において、通常の8コアプロセッサ上でのMCMCの約45倍から50倍高速である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 13:19:03 GMT)
Emergence of the Born rule in quantum optics [0.0] ボルン則は量子力学における理論と観測の基本的な関係を提供するが、その起源は謎のままである。
古典物理学のみを用いてこの問題を考察し、仮想的ではなく現実的な量子電磁真空を仮定する。
観測への接続は、光子検出の単純で決定論的モデルとして使用される古典的な強度閾値検出器によってなされる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 18:21:56 GMT)
Deep Reinforcement Learning for Electric Transmission Voltage Control [0.0] 深層強化学習(DRL)として知られる機械学習のサブセットは、人間によって実行される典型的なタスクの実行において、最近約束されている。
本稿では、送電電圧制御問題にDRLを適用し、電圧制御のためのオープンソースのDRL環境を示し、最大500台のバスで大規模に実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 03:05:43 GMT)
Deep Learning based Automated Forest Health Diagnosis from Aerial Images [0.0] 航空画像に基づく森林分析は、死んだ木や生きた木を早期に検出することができる。
本研究では,再訓練したMask RCNNアプローチを用いて,空中画像からの枯木自動検出のための新しいフレームワークを提案する。
画像中の枯れ木をラベル付けするために、枯れ木マスクの数を自動生成し、計算することができます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 15:07:56 GMT)
Deep Generative Modeling in Network Science with Applications to Public
Policy Research [0.0] ネットワークデータは、量的かつデータ駆動の公共政策研究にますます利用されている。
深層生成法は、マイクロシミュレーションやエージェントベースモデルに有用なリアルな合成ネットワークを生成するために使用できる。
疫学モデルで一般的に使用される大規模社会接触ネットワークに適用可能な,新たな生成フレームワークを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 23:31:09 GMT)
Countermeasure against quantum hacking using detection statistics [0.0] マルチピクセル検出器を用いた攻撃に対する新たな対策を提案する。
この方法により、盗聴者が交換したキー上の情報に対して上限を推定できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 16:19:50 GMT)
Correlating AGP on a quantum computer [0.0] 本稿では,AGPを回路深度,CNOT数,システムサイズが線形である量子コンピュータ上で効率的に実装する方法を示す。
結果は、このモデルハミルトニアンのすべての相関系において、非常に正確な基底状態エネルギーを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 17:07:29 GMT)
An Approximation Algorithm for Optimal Subarchitecture Extraction [0.0] 我々は、パラメータサイズ、推論速度、エラー率の3つの指標で最適である、選択されたディープニューラルネットワークのアーキテクチャパラメータセットを見つけることの問題を考察する。
我々は,大規模なインスタンスに対して,近似誤差が$rho leq |1- epsilon|$のFPTASのように振る舞う近似アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 17:11:32 GMT)
A high-fidelity method for a single-step $N$-bit Toffoli gate in trapped
ions [0.0] 条件付きマルチキュービットゲートは、精巧な量子アルゴリズムの鍵となる要素である。
フォノンを介するIsing相互作用の断熱スイッチングに基づく解を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 16:43:30 GMT)
3D Facial Matching by Spiral Convolutional Metric Learning and a
Biometric Fusion-Net of Demographic Properties [0.0] 顔認識は広く受け入れられている生体認証ツールであり、顔には人物の身元に関する情報が多数含まれている。
本研究では,2ステップのニューラルベースパイプラインを用いて3次元顔形状と複数のDNA関連特性をマッチングする。
生体認証のための10倍のクロスバリデーションにより得られた結果は、複数の特性を組み合わせることでより強力な生体認証システムが得られることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Oct 2020 14:44:31 GMT)