LID 2020: The Learning from Imperfect Data Challenge Results [242.9] Imperfect Dataワークショップからの学習は、新しいアプローチの開発に刺激を与え、促進することを目的としている。
我々は、弱教師付き学習環境における最先端のアプローチを見つけるために、3つの課題を編成する。
この技術的レポートは、課題のハイライトを要約している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2020 13:06:12 GMT)
Knowledge-Grounded Dialogue Generation with Pre-trained Language Models [74.1] 我々は、事前学習された言語モデルを用いた知識基底対話生成について研究する。
本稿では,知識選択モジュールを用いた事前学習言語モデルによって定義された等価応答生成を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2020 16:49:43 GMT)
AGIF: An Adaptive Graph-Interactive Framework for Joint Multiple Intent
Detection and Slot Filling [69.6] 本稿では,多目的検出とスロットフィリングを併用する適応グラフ対話フレームワーク(AGIF)を提案する。
スロットとインテントの強い相関関係をモデル化するために,インテント-スロットグラフ相互作用層を導入する。
このような相互作用層が各トークンに適応的に適用され、関連する意図情報を自動抽出する利点がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2020 04:28:29 GMT)
Graph Cross Networks with Vertex Infomax Pooling [69.4] グラフの複数スケールから包括的特徴学習を実現するための新しいグラフクロスネットワーク(GXN)を提案する。
グラフのトレーニング可能な階層表現に基づいて、GXNは、スケール間で中間的特徴の交換を可能にし、情報フローを促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2020 12:46:02 GMT)
A Benchmark for Systematic Generalization in Grounded Language
Understanding [61.4] 人間は慣れ親しんだ部分から成り立つ不慣れな状況を記述する表現を容易に解釈する。
対照的に、現代のニューラルネットワークは、新しい構成を理解するのに苦労している。
位置言語理解における合成一般化を評価するための新しいベンチマークであるgSCANを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2020 17:02:02 GMT)
Wasserstein Distance Regularized Sequence Representation for Text
Matching in Asymmetrical Domains [51.9] WD-Matchと呼ばれる非対称領域におけるテキストマッチングに適した新しいマッチング手法を提案する。
WD-Matchでは、ワッサーシュタイン距離に基づく正規化器が定義され、異なる領域から投影される特徴ベクトルを正規化する。
WD-Matchのトレーニングプロセスは、ワッサースタイン距離によって正規化されるマッチング損失を最小限に抑えるゲームに相当する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2020 01:32:08 GMT)
Ferromagnetic Gyroscopes for Tests of Fundamental Physics [49.9] 強磁性ジャイロスコープ(英: ferromagnetic gyroscope、FG)は、強磁性体で、角運動量が電子スピンの偏極によって支配され、外部トルクの作用の下で進行する。
我々はFGの力学と感度をモデル化し、実験的な実現のための実践的なスキームに焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2020 07:13:50 GMT)
Robust Face Alignment by Multi-order High-precision Hourglass Network [44.9] 本稿では,熱マップサブピクセル回帰 (HSR) 法と多階クロスジオメトリ・アウェア (MCG) モデルを提案する。
HSR法は、よく設計されたサブピクセル検出損失(SDL)とサブピクセル検出技術(SDT)により、高精度なランドマーク検出を実現するために提案されている。
同時に、MCGモデルは、提案した多階交差情報を用いて、顔の幾何学的制約と文脈情報を強化するためのより識別的な表現を学習することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2020 05:40:30 GMT)
Coupling Explicit and Implicit Surface Representations for Generative 3D
Modeling [41.8] 本稿では,2つの相補的な形状表現を利用する3次元曲面を表現するニューラルアーキテクチャを提案する。
これら2つの表現は、新しい一貫性損失を導入することで相乗効果を得る。
我々のハイブリッドアーキテクチャの出力結果は、2つの等価な単一表現ネットワークの出力よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2020 02:10:58 GMT)
MSP: An FPGA-Specific Mixed-Scheme, Multi-Precision Deep Neural Network
Quantization Framework [39.4] 本稿では,ディープラーニングエッジコンピューティングのハードウェアプラットフォームとして一般的に使用されているFPGAデバイスを対象としている。
線形数と非線形数の両方を量子化に組み込んだ混合スキームDNN量子化法を提案する。
我々は,層間次元に沿って複数の精度をサポートする量子化法を用い,既存の量子化法は層間次元に沿って多重精度の量子化を適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2020 01:58:38 GMT)
Comprehensive Empirical Evaluation of Deep Learning Approaches for
Session-based Recommendation in E-Commerce [38.4] セッションベースのレコメンデーションでは、リコメンデーションシステムは、同じセッション内でユーザが行ったイベントの順序をカウントして、他のアイテムを予測し、支持する。
本稿では,セッションベースレコメンデーションで使用される最先端のディープラーニングアプローチについて,包括的に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2020 17:22:35 GMT)
An Empirical Study on Model-agnostic Debiasing Strategies for Robust
Natural Language Inference [37.4] 我々は、モデルに依存しないデバイアス戦略に注目し、NLIモデルを複数の敵攻撃に対して堅牢にする方法を探る。
最初のベンチマークでは、様々な逆数データセット上の事前学習を含むニューラルNLIモデルについてベンチマークを行った。
次に、専門家(MoE)アンサンブルの混合法を変更することで、既知のバイアスに対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2020 14:57:09 GMT)
Learning to Rank for Active Learning: A Listwise Approach [36.7] アクティブラーニングは、大量のデータを空腹のアプリケーションにラベル付けする作業を緩和する代替手段として登場した。
本研究では,単純なリストワイズ手法を用いて,損失予測モジュールの構造を再考する。
4つのデータセットに対する実験結果から,本手法は画像分類と回帰処理の両方において,最近の最先端の能動的学習手法よりも優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2020 21:47:34 GMT)
RiSAWOZ: A Large-Scale Multi-Domain Wizard-of-Oz Dataset with Rich
Semantic Annotations for Task-Oriented Dialogue Modeling [35.8] RiSAWOZ は、Rich Semantic s を用いた大規模マルチドメインの Chinese Wizard-of-Oz データセットである。
11.2Kのヒューマン・ツー・ヒューマン(H2H)マルチターン・アノテート・ダイアログを含み、12ドメインにまたがる150K以上の発話がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2020 08:18:59 GMT)
Consistency and Coherency Enhanced Story Generation [35.1] 生成したストーリーの一貫性と一貫性を高めるための2段階生成フレームワークを提案する。
第1段は物語の筋書きや出来事を描いた物語の輪郭を整理し、第2段は完全な物語へと輪郭を広げることである。
さらに、コア参照監視信号は、コア参照エラーを低減し、コア参照一貫性を向上させるために組み込まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2020 16:40:37 GMT)
Information Theoretic Counterfactual Learning from Missing-Not-At-Random
Feedback [34.6] 本研究では,非ランダムなデータを扱うための情報理論反事実情報ボトルネック(CVIB)を構築した。
タスク対応の相互情報用語を原情報のボトルネックであるラグランジアンを実物と反物に分離することにより、対照的な情報損失を導出する。
実世界のデータセットに対する実証的な評価は、CVIBが浅層モデルと深層モデルの両方を大幅に強化することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2020 13:54:54 GMT)
DEAL: Difficulty-aware Active Learning for Semantic Segmentation [34.0] アクティブラーニングは、最も情報に富んだサンプルを見つけることによってラベル付きデータの曖昧さに対処することを目的としている。
本稿では,共通セグメンテーション分枝と意味難易度分枝という2つの分枝からなる意味的難易度学習ネットワークを提案する。
後者のブランチでは、セグメンテーション結果とGTのセグメンテーション誤差を監督することにより、画素単位の確率注意モジュールを導入し、異なるセグメンテーション領域のセグメンテーション困難スコアを学習する。
2つの取得関数は、意味的困難を伴う最も価値のあるサンプルを選択するために考案される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2020 03:25:25 GMT)
A Convenient Generalization of Schlick's Bias and Gain Functions [33.7] シュリックのバイアスとゲイン関数の一般化 -- [0, 1] の入力に対する単純なパラメトリック曲線関数-を示す。
我々の単一函数は、特別な場合としてバイアスとゲインの両方を含み、非対称性の可変次数を持つ他の滑らかで単調な曲線を記述することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2020 03:25:55 GMT)
How does Weight Correlation Affect the Generalisation Ability of Deep
Neural Networks [30.8] 重み相関は、ニューラルネットワークの一般化のためのPACベイズフレームワークに組み込むことができる。
我々は、PACベイズ測度を重み相関で引き上げる新しい複雑性測度を定式化し、既存の測度よりも正確に一連のネットワークの一般化誤差をランク付けできることを実験的に確認する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2020 22:38:21 GMT)
MESA: Boost Ensemble Imbalanced Learning with MEta-SAmpler [30.5] 我々はMESAという新しいアンサンブルILフレームワークを紹介する。
複数の分類器を取得し、カスケードアンサンブルモデルを形成するために、反復でトレーニングセットを適応的に再サンプリングする。
一般的なメタラーニングベースのILソリューションとは異なり、MESAではモデルトレーニングとメタトレーニングを分離する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2020 17:29:27 GMT)
TEASER: Fast and Certifiable Point Cloud Registration [30.2] 最初の高速かつ堅牢な3Dポイントの登録アルゴリズムは、大量の外れ値の存在下での3Dポイントの登録である。
TEASER++という名前の第二の高速で堅牢な認証翻訳は、大規模なサブプロブレムを解決するために、既成の非コンポーネントを使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2020 20:03:04 GMT)
Is Plug-in Solver Sample-Efficient for Feature-based Reinforcement
Learning? [30.1] 本研究は,マルコフ決定過程(MDP)における$epsilon$-optimal Policyの発見の複雑さについて考察する。
実験モデルを構築し,任意のプラグインソルバを用いて実験モデルを計画するプラグインソルバ手法を用いてこの問題を解決する。
プラグインアプローチはサンプル効率も向上し,強化学習のためのモデルベースアルゴリズムを設計するための柔軟なアプローチを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2020 08:58:54 GMT)
PolarDet: A Fast, More Precise Detector for Rotated Target in Aerial
Images [27.9] PolarDetは、極座標表現に基づく高速で正確な1段階の物体検出器である。
検出器は, サブピクセル中心のセマンティック構造を導入し, 精度の向上を図る。
DOTA,UCAS-AOD,HRSCはそれぞれ76.64% mAP,97.01% mAP,90.46% mAPである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2020 05:16:46 GMT)
Self-Selective Context for Interaction Recognition [27.9] 本研究では,人間と物体の相互作用認識のための自己選択コンテキスト(SSC)を提案する。
SSCは、人間オブジェクトとコンテキストの合同的な外観で動作し、最も差別的なコンテキストを認識に役立てる。
実験の結果,SSCはパラメータをはるかに少なくしながら,相互作用認識性能を著しく向上させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2020 09:06:12 GMT)
Toward Privacy and Utility Preserving Image Representation [26.8] 本稿では,プライバシ保護のための画像表現の新規な課題について検討する。
本稿では,AIA(Adversarial Image Anonymizer)と呼ばれる原理的フレームワークを提案する。
AIAはまず、生成モデルを用いて画像表現を作成し、次に、敵対学習を用いて学習した画像表現を拡張して、与えられたタスクのプライバシーと有用性を維持する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2020 16:27:59 GMT)
Picture-to-Amount (PITA): Predicting Relative Ingredient Amounts from
Food Images [24.3] 食品画像から各成分の相対的な量を予測するという,新しい課題と課題について考察する。
本稿では,この問題を解決するために,Picture-to-AmountディープラーニングアーキテクチャであるPITAを提案する。
インターネットから収集されたレシピのデータセットの実験は、モデルが有望な結果を生成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2020 06:43:18 GMT)
Learning Restricted Boltzmann Machines with Sparse Latent Variables [23.5] 制限ボルツマンマシン(RBM)は、潜在変数を持つ非指向型グラフィカルモデルである。
そこで本研究では,RBMが生成したサンプルを学習する作業について考察する。
時間複雑性を$tildeO(n2s+1)$で学習するアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2020 18:54:36 GMT)
Diagnosing and Preventing Instabilities in Recurrent Video Processing [23.4] ビデオの安定性モデルは、長時間の可視化において、推論時に破滅的に失敗する傾向があることを示す。
本稿では,不安定性の引き金に最適化された逆入力シーケンスを生成する診断ツールを提案する。
次に、これらの制約を強制する新しいアルゴリズムであるSRNL(Stable Rank Normalization of the Layers)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2020 14:44:21 GMT)
Active Testing: An Unbiased Evaluation Method for Distantly Supervised
Relation Extraction [23.3] ノイズの多いテストセットといくつかの手動アノテーションを併用して,アクティブテストという新しい評価手法を提案する。
広範に使用されているベンチマーク実験により,提案手法は遠距離教師付き関係抽出器に対してほぼ偏りのない評価が得られることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2020 12:29:09 GMT)
Deep Learning in the Era of Edge Computing: Challenges and Opportunities [21.6] 近い将来、エッジデバイスの大半は、ディープラーニングを利用したマシンインテリジェンスを備えるようになるだろう、と私たちは考えている。
ディープラーニングベースのアプローチでは、トレーニングに大量の高品質のデータを必要とし、計算、メモリ、消費電力の面で非常に高価である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2020 20:50:42 GMT)
A Corpus for English-Japanese Multimodal Neural Machine Translation with
Comparable Sentences [21.4] 既存の画像キャプションデータセットから合成した文に匹敵する多モーダルな英和コーパスを提案する。
ベースライン実験において翻訳スコアが低かったため、現在のマルチモーダルNMTモデルは、比較文データを有効に活用するために設計されていないと信じている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2020 06:12:25 GMT)
Discovering Pattern Structure Using Differentiable Compositing [19.9] ピクセルレベルで動作する最先端のディープラーニングフレームワークは、そのようなパターンを操作するには適していない。
パターン要素を用いた新しい微分可能な合成演算子を提案し,それを構造発見に用いる。
本手法は,パターン操作の文脈において,様々なパターンに対して評価し,優位性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2020 13:39:12 GMT)
Implicit Regularization in Deep Learning May Not Be Explainable by Norms [19.2] 暗黙の正則化がすべてのノルム(および準ノルム)を無限大へと導く自然な行列分解問題が存在することを示す。
我々の結果は、ノルムによる暗黙の正規化を知覚するのではなく、潜在的に有用な解釈はランクの最小化であることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2020 16:47:36 GMT)
HABERTOR: An Efficient and Effective Deep Hatespeech Detector [14.3] ユーザ生成コンテンツ中のヘイトスピーチを検出するためのHABERTORモデルを提案する。
HABERTORは15の最先端のヘイトスピーチ検出方法よりも優れていることを示す。
我々の一般化可能性分析は、HABERTORが他の目に見えないヘイトスピーチデータセットにうまく転送することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2020 21:10:08 GMT)
Directed Variational Cross-encoder Network for Few-shot Multi-image
Co-segmentation [13.8] 本稿では,クラスメタラーニング戦略を用いたマルチイメージ・コセグメンテーションのための新しいフレームワークを提案する。
提案するDVICEネットワークと,iCosegやMSRCといった小さなデータセットと協調して発生する小さなサンプルサイズ問題に対処するために,新たな数ショット学習手法を併用した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2020 14:38:57 GMT)
Efficient and Compact Convolutional Neural Network Architectures for
Non-temporal Real-time Fire Detection [12.5] ビデオ(または静止画像)における火のピクセル領域の非時間的リアルタイム検出境界に対する、さまざまな畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アーキテクチャとその変種について検討する。
NasNet-A-OnFire と ShuffleNetV2-OnFire の2つの小型CNNアーキテクチャを実験的解析により提案し,その計算効率を最適化した。
特に、バイナリ分類では2.3x、スーパーピクセルローカライゼーションでは1.3x、ランタイムは40fpsと18fpsである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2020 17:48:04 GMT)
Order Matters: Generating Progressive Explanations for Planning Tasks in
Human-Robot Teaming [11.4] 本稿では,説明文を複数の部分に分割して順次通信する場合に,説明文生成時の影響を調査することを目的とする。
我々はまず,スキャベンジャーハントドメインに対するアプローチを評価し,人間の嗜好を効果的に捉えることを実証した。
その結果,説明の理解過程は動的過程であるという仮説が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2020 01:15:40 GMT)
Are spoofs from latent fingerprints a real threat for the best
state-of-art liveness detectors? [9.7] ScreenSpoofメソッドは、被害者の完全なコンセンサスで作られたスプーフを使った攻撃と同様に、検出と検証の誤りの点で、同じレベルの脅威である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2020 15:03:59 GMT)
Answer-checking in Context: A Multi-modal FullyAttention Network for
Visual Question Answering [8.6] 完全注意に基づく視覚質問応答アーキテクチャを提案する。
共同回答,質問,画像表現を統一的に注目するために,回答チェックモジュールを提案する。
VQA-v2.0テスト標準スプリットのパラメータを減らし,最先端の精度71.57%を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2020 03:37:16 GMT)
On the Consistency of Maximum Likelihood Estimators for Causal Network
Identification [8.5] 我々は、Bernolli Autoregressive(BAR)プロセスと呼ばれるマルコフ連鎖の特定のクラスのパラメータを同定する問題を考察する。
本稿では,最大形状推定(ML)を用いたエッジウェイト同定の問題に焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2020 21:25:44 GMT)
Aggregating Dependent Gaussian Experts in Local Approximation [8.4] 我々は,条件付き独立の強い違反を検出することによって,ガウスの専門家を集結させる新しいアプローチを提案する。
専門家間の依存関係は、精度行列を生成するガウス図形モデルを用いて決定される。
我々の新しい手法は、SOTAアプローチよりもはるかに時間効率が高く、他の最先端(SOTA)DGP手法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2020 21:49:43 GMT)
Are Adaptive Face Recognition Systems still Necessary? Experiments on
the APE Dataset [7.1] 顔テンプレートの自己更新戦略を取り入れた顔認識システムの性能改善について検討する。
我々は,BSIFアルゴリズムを用いて抽出した深部特徴と手作り特徴とを比較した。
実験の結果,テンプレートの更新やランダムな選択を行わないシステムに対して,最適化された自己更新手法の有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2020 14:36:11 GMT)
Detecting Anomalies from Video-Sequences: a Novel Descriptor [6.1] 本稿では,群集行動解析と異常検出のための新しい記述子を提案する。
目標は、群衆におけるグループの形成と崩壊の速度を適切なパターンで測定することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2020 14:40:54 GMT)
A Game AI Competition to foster Collaborative AI research and
development [5.7] 我々はGeometry Friends Game AIコンペティションを開催する。
ゲームの概念は単純だが、その解決は難しいことが証明されている。
コンペティションとそれがもたらす課題について議論し、現在のソリューションの概要を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2020 23:03:06 GMT)
The NVIDIA PilotNet Experiments [5.0] 4年前、PilotNetと呼ばれる実験システムが、高速道路に沿って自動運転車を操縦する最初のNVIDIAシステムになった。
単一ディープニューラルネットワーク(DNN)は、画素を入力とし、所望の車両軌道を出力として生成する。
この文書では、ニュージャージー州ホルムデルのNVIDIA PilotNetグループによって過去5年間に実施されたPilotNetレーン維持の取り組みについて述べています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2020 12:25:18 GMT)
Hard Shape-Constrained Kernel Machines [4.9] 関数導関数に対するハードアフィン形状の制約をカーネルマシンにエンコードできることを証明した。
本稿では,凸解法において容易に実装可能な2次コーン拘束型再構成法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2020 09:59:26 GMT)
Is Image Encoding Beneficial for Deep Learning in Finance? An Analysis
of Image Encoding Methods for the Application of Convolutional Neural
Networks in Finance [4.1] SEC(証券取引委員会)は、米国で事業を行う企業に対して、すべての企業書類をElectronic Data Gathering, Analysis, and Retrieval(EDGAR)システムに登録するよう義務付けた。
これはポートフォリオマネージャ(年金基金、相互ファンド、保険、ヘッジファンド)に、投資する企業に対する自動的な洞察を提供する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2020 02:14:39 GMT)
DE-GAN: A Conditional Generative Adversarial Network for Document
Enhancement [4.1] 本稿では,高度に劣化した文書イメージを復元するために,文書拡張生成適応ネットワーク(DE-GAN)と呼ばれるエンドツーエンドのフレームワークを提案する。
異なるタスク(文書のクリーンアップ、ビナライゼーション、デブロアリング、透かし除去)において、DE-GANは劣化した文書を高品質に拡張できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2020 10:54:49 GMT)
Electroencephalography signal processing based on textural features for
monitoring the driver's state by a Brain-Computer Interface [3.6] 仮想脳-コンピュータインタフェース(BCI)システムにおいて,運転者の警戒度を推定する指標としてテキスト処理手法を検討する。
提案手法の新規性は、前処理された脳波データからの特徴抽出に1次元局所バイナリパターン (1D-LBP) アルゴリズムを用いることに依存する。
分析の結果,1D-LBPの採用により性能が大幅に向上したことが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2020 14:46:00 GMT)
Experimental results on palmvein-based personal recognition by
multi-snapshot fusion of textural features [3.3] 本研究はパームヴェイン認識のためのテキスト特徴の複数スナップショット融合について検討し,その同定と検証を行った。
本研究の目的は、このことがヤシベイン認識に有効であることを示し、よく知られたベンチマークデータセット上で非常に高い認識率を実現することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2020 12:00:52 GMT)
High-Fidelity Audio Generation and Representation Learning with Guided
Adversarial Autoencoder [2.7] GAAE(Guided Adversarial Autoencoder)と呼ばれる新しいオートエンコーダモデルを提案する。
提案モデルでは,実際の音響サンプルと区別できない品質の音声を生成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2020 12:53:36 GMT)
Lifelong update of semantic maps in dynamic environments [2.3] ロボットは周囲から知覚される生の情報を通じて世界を理解する。
ロボットとユーザの両方が理解している高度な情報を含むセマンティックマップは、共有表現としてより適している。
セマンティックマップをフロアクリーニングロボット群におけるユーザインタフェースとして使用しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2020 18:44:33 GMT)
Deep Learning based Frameworks for Handling Imbalance in DGA, Email, and
URL Data Analysis [2.3] 本稿では,コストに敏感なディープラーニングに基づくフレームワークを提案し,フレームワークの性能評価を行う。
コスト非感受性およびコスト非感受性法を用いて様々な実験を行った。
すべての実験において、コストに敏感なディープラーニング手法はコストに敏感なアプローチよりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2020 08:12:19 GMT)
PPL Bench: Evaluation Framework For Probabilistic Programming Languages [2.2] PPL Benchは、様々な統計モデルに基づいて確率型プログラミング言語(PPL)を評価するための新しいベンチマークである。
このベンチマークには、多くのモデルのデータ生成と評価コードと、いくつかの一般的なPPLの実装が含まれている。
ベンチマークコードとPPLの実装はすべてGithubで公開されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2020 23:12:23 GMT)
Studying the Similarity of COVID-19 Sounds based on Correlation Analysis
of MFCC [2.0] 本稿では,Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCCs) の抽出における音声信号処理の重要性について述べる。
以上の結果から、MFCCは新型コロナウイルスと非新型コロナウイルスの検体の間ではより堅牢であるのに対し、異なる新型コロナウイルスの発声音と呼吸音との間には高い類似性があることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2020 11:38:05 GMT)
Understanding Information Processing in Human Brain by Interpreting
Machine Learning Models [1.1] この論文は、ニューラルネットワークの直感的な計算モデルを作成する上で、機械学習メソッドが果たす役割を探求している。
この視点は、コンピュータ神経科学に対する探索的およびデータ駆動のアプローチが果たす大きな役割を支持する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2020 04:37:26 GMT)
Automatic Tree Ring Detection using Jacobi Sets [1.0] 本稿では,木円板の凹凸とリング境界を位置決めする新しい自動手法を提案する。
提案手法は,トポロジカルデータ解析による標準画像処理技術とツールの組み合わせを用いている。
本手法の有効性を,手動で位置するリングとセンターとを比較して評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2020 01:28:16 GMT)
Sensitivity and Specificity Evaluation of Deep Learning Models for
Detection of Pneumoperitoneum on Chest Radiographs [0.8] 最先端のディープラーニングモデル(ResNet101、InceptionV3、DenseNet161、ResNeXt101)は、このデータセットのサブセットでトレーニングされた。
DenseNet161モデルは、異なるイメージングシステムから無線画像の正確な分類を可能にした。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2020 21:41:53 GMT)
An individual-level ground truth dataset for home location detection [0.8] 本研究は,65名の被験者を対象に,ホーム検出アルゴリズムの精度を評価する。
ストリームの選択とアルゴリズムが家庭検出に大きく影響していることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2020 15:41:27 GMT)
Hierarchical Multitask Learning Approach for BERT [0.4] BERTは、マスク付き言語モデル(masked LM)と次の文予測(NSP)である2つのタスクを解くことで埋め込みを学習する
BERT事前学習には階層型マルチタスク学習アプローチを採用する。
この結果から,タスク階層を事前学習に組み込むことで,組込み性能が向上することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2020 09:23:04 GMT)
Universal duality transformations in interacting one-dimensional quantum
systems [0.3] ボソンの1次元量子系と任意のスピンあるいは内部構造を持つフェルミオンの間のユニタリ変換の理論を開発する。
これらの変換は、それぞれの双対理論の強い結合限界と弱い結合限界を関連付ける新しい双対関係の族とモデルを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2020 07:00:48 GMT)
Bose-Fermi dualities for arbitrary one-dimensional quantum systems in
the universal low energy regime [0.3] 一次元の量子粒子の一般相互作用系を考える。
これらはボソンまたはフェルミオンから構成されており、任意の成分、任意のスピン、またはそれらの組み合わせを含むことができる。
単粒子分散はガリレオ(非相対論的)、相対論的、あるいは格子理論の連続極限に関係のある他の形式を持つことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2020 06:59:10 GMT)
MyWear: A Smart Wear for Continuous Body Vital Monitoring and Emergency
Alert [0.2] 本研究では, 生理的データを収集し, その心拍数, ストレスレベル, 筋活動を自動的に解析し, 異常を検知するウェアラブルボディバイタルモニタリング服を提案する。
生理データのコピーがクラウドに送信され、心臓の鼓動の異常を検出し、将来の心不全を予測する。
提案されたMyWearの平均精度は96.9%、異常検出の精度は97.3%である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2020 21:11:20 GMT)
Using machine learning to reduce ensembles of geological models for oil
and gas exploration [0.0] オイル・イン・プレース(OIP)は、非常に多くの地質モデルを持つ計算に依存している。
データ削減技術は、この設定を小さいが、それでも完全に代表的なアンサンブルに減らすために必要である。
この研究は、0.5%のモデルだけで状態空間全体を記述できるアプローチである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2020 12:20:32 GMT)
TweetBERT: A Pretrained Language Representation Model for Twitter Text
Analysis [0.0] 我々は、何百万ものツイートで事前訓練されたドメイン固有言語プレゼンテーションモデルである2つのTweetBERTモデルを紹介した。
TweetBERTモデルは、Twitterのテキストマイニングタスクにおける従来のBERTモデルよりも、各Twitterデータセットで7%以上優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2020 00:45:02 GMT)
The Panopticon device: an integrated Paul-trap-hemispherical mirror
system for quantum optics [0.0] 光品質の半球鏡の曲率中心に1Ba$+$イオンをトラップする新しい実験装置の設計と構築について述べる。
本稿では,高光学アクセス型モノリシック3Dプリントのポールトラップ,半球ミラー,原子蛍光収集用回折限界真空内レンズ(NA = 0.7),最先端の超高真空容器からなる,フルセットアップのレイアウト,製造,統合について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2020 09:44:00 GMT)
Squashing activation functions in benchmark tests: towards eXplainable
Artificial Intelligence using continuous-valued logic [0.0] この研究は、ニューラルネットワークにおけるスカッシング関数のパフォーマンスを測定する最初のベンチマークテストを示す。
ユーザビリティを調べるために3つの実験を行い、5種類のネットワークに対して最も人気のあるアクティベーション関数との比較を行った。
その結果, 組込み零度論理演算子とスクアッシング関数の微分可能性により, 分類問題を解くことが可能であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2020 10:42:40 GMT)
Question Answering over Knowledge Base using Language Model Embeddings [0.0] 本稿では,知識ベース質問回答タスクにおける事前学習言語モデルの利用に焦点を当てる。
さらに,これらの埋め込みを知識ベースから質問まで,双方向の注意機構で微調整した。
提案手法は,質問事項を表現するためのマルチヘッドアテンション機構を備えた,単純な畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャに基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2020 22:59:34 GMT)
OR-Gym: A Reinforcement Learning Library for Operations Research
Problems [0.0] 我々は,運用研究問題に対処する強化学習アルゴリズムを開発するためのオープンソースライブラリOR-Gymを紹介する。
本稿では,knapsackの強化学習,多次元ビンパッキング,複数エケロン供給チェーン,多周期アセットアロケーションモデル問題に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2020 11:58:49 GMT)
Long-Term Face Tracking for Crowded Video-Surveillance Scenarios [0.0] 混み合った状況下での作業に適した長期多面追跡アーキテクチャを提案する。
我々のシステムは、顔検出と顔認識の分野での進歩の恩恵を受け、長期追跡を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2020 00:11:13 GMT)
GOAT: GPU Outsourcing of Deep Learning Training With Asynchronous
Probabilistic Integrity Verification Inside Trusted Execution Environment [0.0] Deep Neural Networks(DNN)に基づく機械学習モデルは、自動運転車から新型コロナウイルスの治療発見まで、さまざまなアプリケーションにますます導入されている。
DNNを学習するために必要な計算能力をサポートするために、専用のハードウェアサポートを備えたクラウド環境が重要なインフラストラクチャとして登場した。
これらの課題に対処する様々なアプローチが開発され、信頼できる実行環境(TEE)上に構築されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2020 20:09:05 GMT)
Effects of minimal length on Berry phase and spin-orbit interactions [0.0] 一般化不確実性原理(GUP)がベリー相に及ぼす影響を摂動法および近似の1次まで検討した。
得られた結果は、RashbaとDresselhausの相互作用を含む2種類のスピン軌道相互作用が電子によって知覚される量子環に拡張される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2020 19:14:03 GMT)
DeHiDe: Deep Learning-based Hybrid Model to Detect Fake News using
Blockchain [0.0] 本稿では,フェイクニュースを検出するためのDeHiDe: Deep Learning-based Hybrid Modelを提案する。
DeHiDeは、偽ニュースをフィルタリングすることで、合法的なニュース共有のためのブロックチェーンベースのフレームワークである。
ブロックチェーンのメリットとインテリジェントなディープラーニングモデルを組み合わせることで、フェイクニュースのハードルと戦う上での堅牢性と正確性を強化します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2020 11:11:10 GMT)
Cross-lingual Extended Named Entity Classification of Wikipedia Articles [0.0] 本稿では,問題の解法について述べるとともに,公式な結果について考察する。
本稿では,多言語モデル事前学習,単言語モデル微調整,多言語間投票を含む3段階のアプローチを提案する。
我々のシステムは30言語中25言語で最高のスコアを達成でき、他の5言語で最高のパフォーマンスシステムに対する精度のギャップは比較的小さい。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2020 09:06:42 GMT)
CUSATNLP@HASOC-Dravidian-CodeMix-FIRE2020:Identifying Offensive Language
from ManglishTweets [0.0] 本稿では,HASOC 攻撃言語識別-DravidianCodeMix のサブトラックである Task2 に提案する作業モデルを提案する。
これはメッセージレベルの分類タスクです。
埋め込みモデルに基づく分類器は、我々のアプローチにおける攻撃的コメントではなく攻撃的コメントを識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2020 10:11:41 GMT)
Bosonic quantum error correction codes in superconducting quantum
circuits [0.0] Gottesman-Kitaev-Preskill符号、猫符号、二項符号など、最近のボソニック符号の進歩を概観する。
本稿では、フォールトトレラント量子計算から量子メートル法まで、様々な量子アプリケーションにおけるボソニック符号の機会について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2020 02:58:37 GMT)
Assessment of Reward Functions in Reinforcement Learning for Multi-Modal
Urban Traffic Control under Real-World limitations [0.0] 本稿では,歩行者と車両の交差点を制御するために,30種類の強化学習報酬関数を頑健に評価する。
我々は、マンチェスター大都市圏における実際の交差点の需要、センサー、グリーンタイム、その他の運用上の制約について、キャリブレーションされたモデルを使用します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2020 16:20:33 GMT)
A generalized deep learning model for multi-disease Chest X-Ray
diagnostics [0.0] 深部畳み込み型ニューラルネットワーク(CNN)の胸部X線による疾患分類における一般化可能性について検討した。
患者数が異なる3つの独立したサイトからデータセットを用いてモデルをトレーニングする。
我々のモデルは、複数のデータセットで訓練された場合、より一般化される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2020 18:57:40 GMT)
A Generative Model based Adversarial Security of Deep Learning and
Linear Classifier Models [0.0] 我々は,オートエンコーダモデルを用いた機械学習モデルに対する敵攻撃の軽減手法を提案する。
機械学習モデルに対する敵対的攻撃の背後にある主な考え方は、トレーニングされたモデルを操作することによって誤った結果を生成することである。
また、ディープニューラルネットワークから従来のアルゴリズムに至るまで、様々な攻撃手法に対するオートエンコーダモデルの性能についても紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2020 17:18:17 GMT)