The Lottery Ticket Hypothesis for Pre-trained BERT Networks [138.0] 自然言語処理(NLP)では、BERTのような巨大な事前学習モデルがトレーニングの標準出発点となっている。
並行して、抽選券仮説の研究により、NLPとコンピュータビジョンのモデルには、完全精度で個別にトレーニングできる小さなマッチングワークが含まれていることが示されている。
これらの観測と組み合わせて、トレーニング済みのBERTモデルにそのようなトレーニング可能なトランスファーブルワークが存在するかどうかを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Oct 2020 20:10:29 GMT)
Training Stronger Baselines for Learning to Optimize [119.4] 最も単純なL2Oモデルであっても、より優れたトレーニングが可能であることを示します。
我々は、分析学の振る舞いを参考にして、非政治模倣学習を利用してL2O学習を指導する。
改良されたトレーニング技術は、様々な最先端のL2Oモデルにプラグインされ、即座に性能が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Oct 2020 20:05:48 GMT)
Explaining and Improving Model Behavior with k Nearest Neighbor
Representations [107.2] モデルの予測に責任のあるトレーニング例を特定するために, k 近傍表現を提案する。
我々は,kNN表現が学習した素因関係を明らかにするのに有効であることを示す。
以上の結果から,kNN手法により,直交モデルが逆入力に対してより堅牢であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Oct 2020 16:55:25 GMT)
Summarizing Text on Any Aspects: A Knowledge-Informed Weakly-Supervised
Approach [89.6] 文書に関連する任意の側面を要約する。
監視データがないため、我々は新しい弱い監督構築法とアスペクト・モデリング・スキームを開発した。
実験により,本手法は実文書と合成文書の両方を要約することで,性能の向上を図っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Oct 2020 08:58:23 GMT)
Robust Recursive Partitioning for Heterogeneous Treatment Effects with
Uncertainty Quantification [84.5] 治療効果のサブグループ分析は、医療から公共政策、レコメンデーターシステムへの応用において重要な役割を担っている。
サブグループ分析の現在の手法のほとんどは、個別化処理効果(ITE)を推定するための特定のアルゴリズムから始まる。
本稿では、これらの弱点に対処する新しい部分群解析法R2Pを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Oct 2020 03:00:18 GMT)
Learning to Stop: A Simple yet Effective Approach to Urban
Vision-Language Navigation [82.9] 本稿では,STOPと他のアクションを区別する簡易かつ効果的なポリシーモジュールであるLearning to Stop (L2Stop)を提案する。
提案手法は, 都市型VLNデータセットのタッチダウンにおいて, 編集距離(SED)の重み付けによる成功率に対して, ベースラインの6.89%(絶対改善)を上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Oct 2020 05:41:06 GMT)
Graphite: GRAPH-Induced feaTure Extraction for Point Cloud Registration [80.7] 我々は、シンプルな機能とキーポイント検出器である Graph-induced feaTure extract Pipeline を導入する。
我々は,点クラウド領域を記述し,有意な点を抽出する汎用的なグラフベース学習手法を構築した。
我々は3Dキーポイントパイプラインをグラフニューラルネットワークで再構成し、ポイントセットの効率的な処理を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Oct 2020 19:41:09 GMT)
Towards Data Distillation for End-to-end Spoken Conversational Question
Answering [65.1] 音声対話型質問応答タスク(SCQA)を提案する。
SCQAは,音声発話とテキストコーパスから複雑な対話の流れをモデル化することを目的としている。
我々の主な目的は、音声とテキストの両方で会話的な質問に対処するQAシステムを構築することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Oct 2020 05:53:39 GMT)
DeepAveragers: Offline Reinforcement Learning by Solving Derived
Non-Parametric MDPs [47.7] 静的な経験データセットから得られる有限表現型MDPを最適に解くことに基づくオフライン強化学習(RL)へのアプローチについて検討する。
我々の主な貢献は、Deep Averagers with Costs MDP (DAC-MDP)を導入し、オフラインRLに対するソリューションを検討することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Oct 2020 00:11:45 GMT)
Exploiting Context for Robustness to Label Noise in Active Learning [47.3] 本稿では,どのラベルが間違っているのかをシステムがどのように識別するか,ラベルノイズの負の影響を最小限に抑えるために,マルチクラスアクティブラーニングシステムをどのように適用できるか,といった課題に対処する。
我々は、これらの関係を符号化し、ノイズラベルが利用できる場合にグラフ上の新しい信念を得るために、ラベルなしデータのグラフィカルな表現を構築した。
これはシーン分類、アクティビティ分類、文書分類の3つの異なる応用で実証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Oct 2020 18:59:44 GMT)
DAGs with No Fears: A Closer Look at Continuous Optimization for
Learning Bayesian Networks [45.4] 我々はベイズネットワーク学習のためのNOTEARSという連続最適化フレームワークを再検討する。
本論文では,NOTEARSに対するKarush-Kuhn-Tucker最適条件は,自明な場合を除いて満足できないことを示す。
ローカル検索の組み合わせは、元のNOTEARSよりも正確かつ効率的である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Oct 2020 22:59:37 GMT)
TED: A Pretrained Unsupervised Summarization Model with Theme Modeling
and Denoising [44.4] 本稿では,大規模データを事前学習したトランスフォーマーに基づく非教師なし抽象要約システムを提案する。
まずニュース記事のリードバイアスを利用して、何百万ものラベルのないコーパスでモデルを事前訓練する。
テーマモデリングとデノナイズドオートエンコーダを用いて、対象ドメイン上でTEDを微調整し、生成した要約の質を高める。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Oct 2020 00:26:09 GMT)
Scalable Gradients for Stochastic Differential Equations [40.7] 随伴感度法は 通常の微分方程式の勾配を
我々はこの手法を微分方程式に一般化し、時間効率と定数メモリ計算を可能にする。
提案手法は,ネットワークによって定義されたニューラルダイナミクスに適合し,50次元モーションキャプチャーデータセット上での競合性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Oct 2020 21:16:05 GMT)
Multi-Referenced Training for Dialogue Response Generation [36.2] 実世界の確率分布と単一参照データの確率分布とのギャップは,モデルが1対多の関係を効率的に学習することを妨げることを示す。
我々は、実世界の分布をよりよく近似するマルチ参照データを構築するために、強力な事前学習モデルから多様な擬似参照を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Oct 2020 08:02:58 GMT)
Disinformation in the Online Information Ecosystem: Detection,
Mitigation and Challenges [35.1] 一般大衆の大多数は、ニュースや新型コロナウイルスの症状などの問題に関する情報など、ソーシャルメディアのプラットフォームに目を向けている。
偽情報検出と緩和の方向には、かなりの研究が進行中である。
新型コロナウイルスの感染拡大に伴う「不名誉」に焦点をあて、オンライン偽情報問題について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Oct 2020 21:44:23 GMT)
Multi-Agent Trust Region Policy Optimization [34.9] TRPOのポリシー更新は,マルチエージェントケースに対する分散コンセンサス最適化問題に変換可能であることを示す。
マルチエージェントTRPO(MATRPO)と呼ばれる分散MARLアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Oct 2020 14:41:40 GMT)
We Don't Speak the Same Language: Interpreting Polarization through
Machine Translation [31.5] 機械翻訳のレンズを通して偏光を解釈する新しい手法を提案する。
現代の機械翻訳手法は、シンプルだが強力で解釈可能なフレームワークを提供することができることを実証する。
著名な4つのニュースネットワークのYouTubeチャンネルがホストする20万本以上のニュースビデオに対して、650万人のユーザーが8660万件のコメントを寄せた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Oct 2020 07:34:20 GMT)
View-Invariant Gait Recognition with Attentive Recurrent Learning of
Partial Representations [27.3] 本稿では,まず,フレームレベルの畳み込み特徴から歩行畳み込みエネルギーマップ(GCEM)を抽出するネットワークを提案する。
次に、GCEMの分割されたビンから学ぶために双方向ニューラルネットワークを採用し、学習された部分的リカレント表現の関係を利用する。
提案手法は2つの大規模CASIA-BとOU-Mの歩行データセットで広範囲に検証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Oct 2020 20:20:43 GMT)
Movement-induced Priors for Deep Stereo [27.1] 移動誘導事前情報を用いたステレオ不均質推定手法を提案する。
本稿では,3つのガウスプロセスカーネルの階層構造について述べる。
提案手法が2つの最先端のディープステレオ手法とどのように組み合わせられるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Oct 2020 21:02:25 GMT)
The INTERSPEECH 2020 Deep Noise Suppression Challenge: Datasets,
Subjective Testing Framework, and Challenge Results [27.1] DNS Challengeは、リアルタイム単一チャンネル音声強調における協調研究を促進することを目的としている。
我々は,ノイズ抑圧モデルの学習のための大規模クリーン音声コーパスとノイズコーパスをオープンソース化した。
また、ITU-T P.808をベースとしたオンライン主観的テストフレームワークをオープンソースとして公開し、研究者が開発を確実に行えるようにした。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Oct 2020 04:36:21 GMT)
ARCADe: A Rapid Continual Anomaly Detector [25.3] 連続異常検出(CAD)の新しい学習問題に対処する。
ニューラルネットをトレーニングするアプローチであるARCADeを提案する。
3つのデータセットを用いた実験の結果、ARCADeは連続学習と異常検出の文献からベースラインを大幅に上回っていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Oct 2020 17:34:02 GMT)
Sliding Differential Evolution Scheduling for Federated Learning in
Bandwidth-Limited Networks [23.4] 省エネユーザ機器(UE)を用いた帯域幅制限ネットワークにおけるフェデレーション学習(FL)について検討する。
本稿では,電力制限されたUEが消費するエネルギーを節約し,帯域幅制限ネットワークに対するFLにおけるグローバルモデルの収束を加速する,スライディング微分進化型スケジューリング(SDES)ポリシーを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Oct 2020 14:08:24 GMT)
Gait Recognition using Multi-Scale Partial Representation Transformation
with Capsules [23.0] 本稿では,カプセルを用いたマルチスケール部分歩行表現の伝達を学習する,新しいディープネットワークを提案する。
我々のネットワークは、まず最先端のディープ部分特徴抽出器を用いて、マルチスケールな部分表現を得る。
その後、前向きと後向きの部分的特徴間のパターンの相関関係と共起関係を繰り返し学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Oct 2020 19:47:38 GMT)
Temporal Binary Representation for Event-Based Action Recognition [22.1] 本稿では,イベントカメラの出力を従来のコンピュータビジョンアルゴリズムで処理可能なフレームに変換するイベント集約戦略を提案する。
我々は,一般的なDVS128ジェスチャデータセットを用いて,ジェスチャー認識の課題に適用し,その結果の状態を把握した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Oct 2020 09:20:45 GMT)
Two-Level Attention-based Fusion Learning for RGB-D Face Recognition [21.7] RGBと深度という2つの画像モダリティを融合させてRGB-D顔認識を向上する新しいアテンションアウェアメント手法を提案する。
提案手法はまず,畳み込み特徴抽出器を用いて両モードから特徴を抽出する。
これらの特徴は、2層アテンション機構を用いて融合される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Oct 2020 10:20:01 GMT)
DVERGE: Diversifying Vulnerabilities for Enhanced Robust Generation of
Ensembles [20.5] 敵攻撃は、小さな摂動でCNNモデルを誤解させる可能性があるため、同じデータセットでトレーニングされた異なるモデル間で効果的に転送することができる。
非破壊的特徴を蒸留することにより,各サブモデルの逆脆弱性を分離するDVERGEを提案する。
新たな多様性基準とトレーニング手順により、DVERGEは転送攻撃に対して高い堅牢性を達成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Oct 2020 16:35:25 GMT)
Fairness in Streaming Submodular Maximization: Algorithms and Hardness [20.0] 本研究では,モノトーン関数と非モノトーン関数の両方に対して,不均一条件下でのサブモジュラーに対する最初のストリーミング近似を開発した。
DPPに基づく映画レコメンデーション,クラスタリングによる要約,ソーシャルネットワークにおける最大カバレッジについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Oct 2020 18:05:32 GMT)
Towards Interpreting BERT for Reading Comprehension Based QA [19.6] BERTとその変種は様々なNLPタスクで最先端のパフォーマンスを達成した。
本研究は, BERT を読解型質問文に解釈しようとするものである。
初期レイヤは問合せと問合せのインタラクションに重点を置いているのに対して,後期レイヤは文脈理解に重点を置いて回答予測を強化している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Oct 2020 13:33:49 GMT)
Self-supervised Learning of Point Clouds via Orientation Estimation [19.3] ラベルの少ないポイントクラウドでダウンストリームタスクを学習するために、私たちは3Dセルフスーパービジョンを活用しています。
点雲は無限に多くの方法で回転することができるので、自己超越のためにリッチなラベルのない情報源を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Oct 2020 01:46:11 GMT)
FADER: Fast Adversarial Example Rejection [19.3] 近年の防御は, 異なる層表現における正統な訓練試料からの異常な偏差を検出することにより, 対向的堅牢性を向上させることが示されている。
本稿では,検出に基づく手法を高速化する新しい手法であるFADERを紹介する。
実験では,MNISTデータセットの解析値と比較すると,最大73倍の試作機,CIFAR10の最大50倍の試作機について概説した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Oct 2020 22:00:11 GMT)
Motif Learning in Knowledge Graphs Using Trajectories Of Differential
Equations [14.3] 知識グラフ埋め込み(KGE)は、リンク予測タスクで有望なパフォーマンスを示している。
多くのKGEは平坦な幾何学を使い、複雑な構造を保存することができない。
正規微分方程式(ODE)の軌道上にKGのノードを埋め込む神経微分KGEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Oct 2020 18:31:11 GMT)
Space-Time Domain Tensor Neural Networks: An Application on Human Pose
Classification [13.0] 人間のポーズの分類のための空間的・時間的認識型テンソルベースニューラルネットワークを提案する。
我々のモデルはエンドツーエンドのトレーニング可能であり、少数のトレーニング可能なパラメータによって特徴づけられる。
提案手法を実験的に評価することにより,最先端の性能を達成できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Oct 2020 17:52:46 GMT)
Vision-Based Layout Detection from Scientific Literature using Recurrent
Convolutional Neural Networks [12.2] 本稿では,オブジェクト認識と分類のための畳み込みニューラルネットワークを科学的文献レイアウト検出(SLLD)に適用するためのアプローチを提案する。
SLLDは、いくつかの情報抽出問題の共有サブタスクである。
その結果,事前学習ベースネットワークの微調整による改善が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Oct 2020 23:50:28 GMT)
Accelerated Algorithms for Convex and Non-Convex Optimization on
Manifolds [9.6] 距離における凸問題と非最適化問題の解法を提案する。
提案アルゴリズムは,目的関数における複雑性のレベルに適応する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Oct 2020 02:48:22 GMT)
hinglishNorm -- A Corpus of Hindi-English Code Mixed Sentences for Text
Normalization [9.1] HinglishNormは、Hindi- English code-mixed sentencesの人間の注釈付きコーパスで、テキスト正規化タスクを行う。
We obtained a Word Error Rate (WER) of 15.55, biLingual Evaluation Understudy (BLEU) score of 71.2, and Metric for Evaluation of Translation with Explicit ordering (METEOR) score of 0.50。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Oct 2020 12:21:37 GMT)
Noisy Text Data: Achilles' Heel of BERT [9.1] 本研究では,BERTの雑音に対する感度について検討する。
本研究では, BERT の基本的な NLP タスクにおける性能が (シミュレーション) ノイズの存在下で著しく低下することを示す実験結果を示す。
以上の結果から,BERTを微調整して産業用ユースケースを解決するためには,データセットのノイズの有無が異なる必要があることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Oct 2020 09:22:01 GMT)
DLWIoT: Deep Learning-based Watermarking for Authorized IoT Onboarding [8.4] We present a framework, called Deep Learning-based Watermarking for authorized IoT onboarding (DLWIoT)。
DLWIoTは、ディープニューラルネットワークに基づく堅牢で完全に自動化された画像透かしスキームを備えている。
実験結果はDLWIoTの実現可能性を示し,認証されたユーザが2.5～3秒以内にDLWIoTを搭載したIoTデバイスを搭載可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Oct 2020 03:47:36 GMT)
Neural Compression and Filtering for Edge-assisted Real-time Object
Detection in Challenged Networks [8.3] 我々はディープニューラルネットワーク(DNN)を用いた遠隔物体検出支援エッジコンピューティングに焦点をあてる。
無線リンクを介して送信されるデータの量を削減するためのフレームワークを開発する。
提案手法は,パラメータ領域における局所演算とエッジ演算の効果的な中間オプションを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Oct 2020 18:03:52 GMT)
Living in the Physics and Machine Learning Interplay for Earth
Observation [7.7] 推論は変数の関係を理解し、物理的に解釈可能なモデルを導出することを意味する。
機械学習モデルだけでも優れた近似器であるが、物理学の最も基本的な法則を尊重しないことが多い。
これは、地球系の知識を発見できるアルゴリズムを開発し、適用するための、長期的なAIの集合的なアジェンダである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Oct 2020 16:58:20 GMT)
Querent Intent in Multi-Sentence Questions [7.4] マルチセンス質問(Multi-Sentence Question、MSQ)は、関係によって関連付けられた質問の系列である。
我々は、英語で5種類のMSQを識別し、それらを記述するための5つの新しい関係を定義した。
Stack Exchangeから162,000以上のMSQを抽出し、将来の研究を可能にします。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Oct 2020 13:17:09 GMT)
Feature Importance Ranking for Deep Learning [7.3] 固定サイズの最適特徴部分集合を探索するための演算子とセレクタからなる新しいデュアルネットアーキテクチャを提案する。
学習中、オペレータは、セレクタによって生成された最適な特徴サブセット候補を介して教師付き学習タスクのために訓練される。
デプロイメントでは、セレクタが最適な特徴サブセットを生成し、機能の重要性をランク付けする一方、オペレータはテストデータの最適なサブセットに基づいて予測を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Oct 2020 12:20:27 GMT)
Disguising Personal Identity Information in EEG Signals [6.9] 本稿では,脳波信号の身元情報をダミーIDで偽装する手法を提案する。
元の脳波のアイデンティティ情報は、CycleGANベースの脳波測位モデルで偽の脳波に変換される。
モデルに制約を加えることで、脳波信号に対する関心の特徴を保存できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Oct 2020 03:55:38 GMT)
CheXbert: Combining Automatic Labelers and Expert Annotations for
Accurate Radiology Report Labeling Using BERT [6.5] 医用画像レポートラベリングにおけるBERTに基づくアプローチを提案する。
本稿では,ルールベースラベルのアノテーションに基づいてトレーニングしたBERTモデルの優れた性能を示す。
我々の最終モデルであるCheXbertは、統計的に有意な、以前の最高のルールベースのラベルよりも優れていることが分かりました。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Oct 2020 20:30:22 GMT)
Robust Learning under Strong Noise via SQs [5.9] 各SQ学習可能なクラスは、幅広いノイズモデルに対して、OPT + $epsilon Misilon誤分類誤差を持つ効率的な学習アルゴリズムを許容することを示す。
この設定は、既知の雑音確率を持つRCNの下で広く研究されている問題分類を大幅に一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Oct 2020 21:02:26 GMT)
Characterizing and Taming Model Instability Across Edge Devices [4.6] 本稿では,実世界のモバイルデバイス間でのモデル予測のバリエーションの方法論的特徴について述べる。
この変動を捉えた新しい指標である不安定性を導入する。
実験では、画像の14-17%が1つまたは複数の電話モデルに異なる分類を作成した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Oct 2020 16:52:06 GMT)
A Spatial-Temporal Graph Based Hybrid Infectious Disease Model with
Application to COVID-19 [3.8] 新型コロナウイルスのパンデミックが進むにつれて、信頼できる予測が政策立案に重要な役割を果たす。
RNNのようなデータ駆動機械学習モデルは、COVID-19のような時系列データに制限がある場合に悩まされる可能性がある。
グラフ構造上にSEIRとRNNを組み合わせることで,学習と予測の精度と効率を両立させるハイブリッド時間モデルを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Oct 2020 19:34:54 GMT)
Construction and Application of Teaching System Based on Crowdsourcing
Knowledge Graph [3.8] クラウドソーシングで構築された知識グラフには,多くのユーザが参加する必要がある。
パーソナライズされたエクササイズレコメンデーションモデルは、知識グラフに基づいてアルゴリズムによってパーソナライズされたエクササイズを定式化するために使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Oct 2020 14:26:10 GMT)
Dynamic Ensemble Learning for Credit Scoring: A Comparative Study [3.7] 本研究では、アンサンブル学習モデルの様々な動的選択手法をベンチマークし、大規模かつ高次元のリアルタイムクレジットスコアリングデータセット上でのクレジットスコアリングタスクを正確に推定する。
本研究の結果から,特にバランスの取れない訓練環境において,動的選択手法によりアンサンブルモデルの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） (Sun, 18 Oct 2020 07:06:02 GMT)
Generalization on the Enhancement of Layerwise Relevance
Interpretability of Deep Neural Network [3.4] 熱マップは人工知能(AI)による意思決定の説明を提供する
熱マップの品質向上のために, 層幅振幅フィルタリング法が導入された。
本稿では,特定のニューラルネットワークの信号振幅の傾向に起因した,解釈可能性信号の修正のためのフィルタリング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Oct 2020 10:01:52 GMT)
Mitigating Gender Bias in Machine Translation with Target Gender
Annotations [3.3] 文法的ジェンダーを持つ言語に「詳細を尋ねる秘書」を翻訳する場合、「秘書」のジェンダーを決定する必要があるかもしれない
このような場合、機械翻訳システムは、しばしばステレオタイプ翻訳に対応する最も一般的な翻訳オプションを選択する。
適切な翻訳に必要な情報は、翻訳される文から常に推測できるとは限らないと論じる。
本稿では,対象者の性別情報を含む単語レベルのアノテーションを使用する機械翻訳システムの訓練方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Oct 2020 16:41:56 GMT)
A semi-supervised sparse K-Means algorithm [3.0] クラスタリングに必要な機能のサブグループを検出するために、教師なしスパースクラスタリング手法を用いることができる。
半教師付き手法では、ラベル付きデータを使用して制約を作成し、クラスタリングソリューションを強化することができる。
提案アルゴリズムは,他の半教師付きアルゴリズムの高性能性を保ち,また,情報的特徴から情報的特徴を識別する能力も保持していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Oct 2020 14:11:47 GMT)
Distribution-Based Invariant Deep Networks for Learning Meta-Features [2.2] 確率分布からの深層学習の最近の進歩は、分布サンプルの分類や回帰をうまく達成し、したがってサンプルの置換の下では不変である。
提案したアーキテクチャはDidaと呼ばれ、普遍近似のNN特性を継承し、そのロバスト性w.r.t. Lipschitz-bounded transformations of the input distributionが確立される。
この論文は、データセットレベルで定義された2つのタスクに対するアプローチのメリットを実証的かつ相対的に実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Oct 2020 16:52:35 GMT)
Adaptive L2 Regularization in Person Re-Identification [0.9] 人物再識別の設定に適応的なL2正規化機構を導入する。
Market-1501、DukeMTMC-reID、MSMT17データセットの実験により、我々のフレームワークの有効性が検証された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Oct 2020 15:26:19 GMT)
A Topological Framework for Deep Learning [0.7] 機械学習における分類問題は、非常に穏やかな条件下では常に解決可能であることを示す。
特に,ソフトマックス分類ネットワークは,有限列の位相移動によって入力位相空間に作用し,その分類処理を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Oct 2020 19:27:24 GMT)
UoB at SemEval-2020 Task 1: Automatic Identification of Novel Word
Senses [0.7] 本稿では,新しい単語認識に適したベイズ単語認識に基づく語彙意味変化検出手法を提案する。
同じアプローチが15年間のTwitterデータから得られたコーパスにも適用され、結果がスラングのインスタンスである可能性のある単語の識別に使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Oct 2020 19:27:06 GMT)
Incorporating Count-Based Features into Pre-Trained Models for Improved
Stance Detection [0.7] この研究は、自動姿勢検出の強化に焦点を当てている。
本稿では,事前学習したモデルと機能を統合する新しいアーキテクチャを提案する。
この方法は、テストセット上のF1スコア63.94で最先端の結果を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Oct 2020 19:37:24 GMT)
Shape Constrained CNN for Cardiac MR Segmentation with Simultaneous
Prediction of Shape and Pose Parameters [0.5] 統計的形状モデルから得られたポーズパラメータと形状パラメータの回帰により,LVと心筋セグメンテーションを行う。
トレーニング中に分割距離マップを同時に構築することにより,形状の頑健さとポーズの予測を行う。
この方法はLVQuan18とLVQuan19の公開データセットで検証され、最先端の結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Oct 2020 09:51:04 GMT)
Multi-agent Bayesian Learning with Adaptive Strategies: Convergence and
Stability [0.4] 本研究では,未知のペイオフ関連パラメータで繰り返しゲームをする戦略エージェントが引き起こす学習ダイナミクスについて検討する。
信念と戦略が確率 1 の定点に収束することを証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Oct 2020 22:37:26 GMT)
Unsupervised Foveal Vision Neural Networks with Top-Down Attention [0.3] 本稿では,教師なし学習技術のみを用いたボトムアップ・サリエンシーとトップダウン・アテンションの融合を提案する。
トロントおよびCAT2000データベース上で提案したガンマ塩分濃度法の性能を検証した。
また,CNNの上位層に適用したガンマ塩分度に基づくトップダウンアテンション機構を開発し,背景が乱れの強いマルチオブジェクト画像や画像のシーン理解を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Oct 2020 20:55:49 GMT)
Surface Damage Detection Scheme using Convolutional Neural Network and
Artificial Neural Network [0.3] 本稿では,CNNとANNを用いた2段階の表面損傷検出手法を提案する。
CNNは画像分類の精度80.7%、ANNは表面検出の精度98.1%を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Oct 2020 14:59:38 GMT)
Entangled photon pairs from quantum dots embedded in a self-aligned
cavity [0.2] 本稿では,半導体量子ドットから束縛された光子対を効率的に生成できるスケーラブルなフォトニックプラットフォームを提案する。
ペア排出プロセスにおいて,0.17の回収効率とPurcellの最大1.7の増強を併用して実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Oct 2020 14:29:25 GMT)
What do CNN neurons learn: Visualization & Clustering [0.0] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、様々なタスクにおいて顕著な進歩を示している。
高いパフォーマンスにもかかわらず、トレーニングと予測のプロセスはブラックボックスのままである。
入力画像の焦点と好みの面からCNNを解釈する問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Oct 2020 05:29:22 GMT)
The Convergence of AI code and Cortical Functioning -- a Commentary [0.0] 言語アプリケーションに関する最近の研究により、AIコードはいくつかの点で生物学的現実に近づいた。
この注釈書は、この収束を検証し、新皮質構造として知られることを考慮して、汎用AI'がこれらのツールで達成できるかどうかという問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Oct 2020 20:50:45 GMT)
Super-extended nanofiber-guided field for coherent interaction with hot
atoms [0.0] 光波長の最大13倍の直径を持つ超拡張モードをサポートする極薄光ファイバを作製した。
単一光子レベルの信号に対して電磁誘導透過性の狭いコヒーレント共鳴(MHz)を示す。
誘導モードのエバネッセント場の大きさは、ライドバーグ封鎖機構と互換性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Oct 2020 08:05:57 GMT)
Sub-Poissonian atom-number distributions by means of Rydberg dressing
and electromagnetically induced transparency [0.0] サブポアソン原子数分布を持つ原子アンサンブルを生成する手法が提案されている。
この方法は、リドバーグドレッシングによって誘導される原子間相互作用を用いて過剰な原子を除去する。
所望の原子数のアンサンブルは、ほぼ決定論的に生成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Oct 2020 21:59:00 GMT)
Spin rotation of the planar channeled antiproton in bent crystal [0.0] 結晶の通過中、粒子分極ベクトルが振動することが示されている。
初期粒子ビームのエネルギーと角のばらつきは、これらの振動は粒子の侵入長とともに結晶に急速に浸透し、粒子スピンの回転は結晶の曲げ角度によって決定される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Oct 2020 12:28:55 GMT)
Quantum cellular automata and quantum field theory in two spatial
dimensions [0.0] 格子上の量子ウォークは、長波長の極限において一粒子相対論的波動方程式を生じさせる。
完全非対称部分空間に制限された識別可能な粒子を用いる構成法は、2次元ディラック QFT を生じさせる2次元の QCA が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Oct 2020 20:57:05 GMT)
Prediction of daily maximum ozone levels using Lasso sparse modeling
method [0.0] 本稿では, 翌日の最大オゾン濃度の予測に, 最新の統計手法を適用した。
このモデルは、様々な汚染物質の現在の時間濃度レベルや気象変数など、多くの候補特性を使用する。
3年のデータでトレーニングされたモデルは、RMSE=5.63 ppb、MAE=4.42 ppb、RMSE=5.68 ppb、MAE=4.52 ppbという比較的良好な予測精度を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Oct 2020 02:58:53 GMT)
Multimodal semantic forecasting based on conditional generation of
future features [0.0] 本稿では,道路走行シーンにおける意味予測について考察する。
既存のほとんどのアプローチでは、この問題を将来の特徴の決定論的回帰や、観測されたフレームの将来の予測として扱う。
本稿では,観測フレーム上に条件付きマルチモーダル生成モデルのサンプリングとして,マルチモーダル予測を定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Oct 2020 18:59:52 GMT)
Image-based Automated Species Identification: Can Virtual Data
Augmentation Overcome Problems of Insufficient Sampling? [0.0] 視覚的種自動識別のための2段階データ拡張手法を提案する。
データ拡張の第1段階は、データ拡張と偽画像の生成という古典的なアプローチを適用している。
第2レベルのデータ拡張では、ベクトル空間におけるオーバーサンプリングアルゴリズムによって、特徴空間における合成的な追加サンプリングが採用されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Oct 2020 15:44:45 GMT)
Dynamically Tie the Right Offer to the Right Customer in
Telecommunications Industry [0.0] 本研究は,顧客ターゲットのキャンペーン依存変数に着目した概念モデルを提案する。
この研究の顧客セグメンテーションの結果は、マーケターにとってより意味があり、関連性があるかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Oct 2020 16:44:51 GMT)
Deep Learning modeling of Limit Order Book: a comparative perspective [0.0] 本研究は、高周波取引のためのディープラーニング分野における理論的および実践的な問題に対処する。
ランダムモデル、ロジスティック回帰、LSTM、アテンションマスクを備えたLSTM、CNN-LSTM、アテンションなどの最先端モデルについてレビューし、同じタスクで比較する。
モデリング手法の根底にある次元は、リミット・オーダー・ブックの力学に固有のものかどうかを理解するために研究される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Oct 2020 15:44:44 GMT)
Classical limit of quantum mechanics for damped driven oscillatory
systems: Quantum-classical correspondence [0.0] 我々は線形不変定理に基づいて量子形式論を発展させる。
量子エネルギーと古典エネルギーとの対応を詳しく説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Oct 2020 12:12:01 GMT)
Addressing Variance Shrinkage in Variational Autoencoders using Quantile
Regression [0.0] 可変変分オートエンコーダ (VAE) は, 医用画像の病変検出などの応用において, 異常検出の一般的なモデルとなっている。
本稿では,分散の縮小や過小評価といったよく知られた問題を避けるための代替手法について述べる。
ガウスの仮定の下で推定された定量値を用いて平均値と分散値を計算し、再構成確率を外乱検出や異常検出の原理的アプローチとして計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Oct 2020 17:37:39 GMT)