Nighttime Dehazing with a Synthetic Benchmark [147.2] 昼間の鮮明な画像から夜間のハズイ画像をシミュレートする3Rという新しい合成法を提案する。
実空間の光色を以前の経験的分布からサンプリングすることにより,現実的な夜間ハズイ画像を生成する。
実験結果は、画像の品質と実行時間の両方の観点から、最先端の手法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 00:41:38 GMT)
Long-Tailed Recognition Using Class-Balanced Experts [128.7] 本稿では,多様な分類器の強度を組み合わせたクラスバランスの専門家のアンサンブルを提案する。
私たちのクラスバランスの専門家のアンサンブルは、最先端に近い結果に到達し、長い尾の認識のための2つのベンチマークで新たな最先端のアンサンブルを確立します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 11:22:02 GMT)
Meta-learning the Learning Trends Shared Across Tasks [123.1] グラディエントベースのメタ学習アルゴリズムは、限られたデータで新しいタスクに素早く適応する。
既存のメタ学習アプローチは、適応中の現在のタスク情報にのみ依存する。
パターン認識型メタラーニング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 08:06:47 GMT)
Learning Affordance Landscapes for Interaction Exploration in 3D
Environments [101.9] エージェントは環境の仕組みを習得できなければならない。
相互作用探索のための強化学習手法を提案する。
AI2-iTHORで私たちのアイデアを実証します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 02:44:08 GMT)
Imitation with Neural Density Models [98.3] 本稿では,Imitation Occupancy Entropy Reinforcement Learning (RL) を報奨として,専門家の占有率の密度推定によるImitation Learning (IL) の新しい枠組みを提案する。
提案手法は,専門家の占有率と模倣者の占有率の逆Kulback-Leibler偏差を確実に低くする非逆モデル自由RLの目的を最大化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 19:38:36 GMT)
Surprise: Result List Truncation via Extreme Value Theory [92.6] そこで本研究では,問合せ時における可逆的・校正的関連度スコアを,ランク付けされたスコアに留まらず,統計的に生成する手法を提案する。
本稿では、画像、テキスト、IRデータセット間での結果リストのトランケーションタスクにおいて、その効果を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 19:15:50 GMT)
CS2-Net: Deep Learning Segmentation of Curvilinear Structures in Medical
Imaging [90.8] カービリニア構造のセグメンテーションのための汎用的で統一的な畳み込みニューラルネットワークを提案する。
エンコーダとデコーダに自己アテンション機構を含む新しいカービリニア構造分割ネットワーク(CS2-Net)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 14:39:41 GMT)
COSEA: Convolutional Code Search with Layer-wise Attention [90.4] 我々は、畳み込みニューラルネットワークを階層的注意で活用し、コード固有の構造論理をキャプチャする新しいディープラーニングアーキテクチャ、COSEAを提案する。
COSEAは、コード検索タスクの最先端メソッドよりも大幅に改善できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 13:53:38 GMT)
Semi-supervised Batch Active Learning via Bilevel Optimization [89.4] 両レベル最適化によるデータ要約問題として,本手法を定式化する。
本手法は,ラベル付きサンプルがほとんど存在しない場合,レジーム内のキーワード検出タスクにおいて極めて有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 16:53:24 GMT)
How much progress have we made in neural network training? A New
Evaluation Protocol for Benchmarking Optimizers [86.4] 本稿では、エンドツーエンドの効率とデータ付加訓練の効率を評価するための新しいベンチマークプロトコルを提案する。
評価プロトコルは, ランダム探索よりも, 人間のチューニング行動とよく一致していることを示すために, 人間の実験を行った。
次に,提案したベンチマークフレームワークをコンピュータビジョン,自然言語処理,強化学習,グラフマイニングなどのタスクに適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 21:46:39 GMT)
Spontaneous and explicit parity-time-symmetry breaking in drift wave
instabilities [84.1] 自発的なPT対称性の破れはドリフト波のイオン温度勾配(ITG)不安定につながり、衝突不安定は明示的なPT対称性の破れの結果であることを示す。
また、PT対称性が有限衝突性によって明確に破られるとき、イオン温度と密度の勾配がイオンサイクロトロン波を不安定にすることができることも見いだされた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 15:59:12 GMT)
Evaluating the Safety of Deep Reinforcement Learning Models using
Semi-Formal Verification [81.3] 本稿では,区間分析に基づく半形式的意思決定手法を提案する。
本手法は, 標準ベンチマークに比較して, 形式検証に対して比較結果を得る。
提案手法は, 意思決定モデルにおける安全性特性を効果的に評価することを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 11:18:06 GMT)
New Properties of the Data Distillation Method When Working With Tabular
Data [77.3] データ蒸留は、必要な情報のみを保持しながら、トレーニングデータの量を減らす問題である。
蒸留した試料でトレーニングしたモデルは、元のデータセットでトレーニングしたモデルより優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 20:27:58 GMT)
Chance-Constrained Control with Lexicographic Deep Reinforcement
Learning [77.3] 本稿では,レキシックなDeep Reinforcement Learning(DeepRL)に基づく確率制約マルコフ決定プロセスを提案する。
有名なDeepRLアルゴリズムDQNの辞書版も提案され、シミュレーションによって検証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 13:09:14 GMT)
Weakly-supervised Learning For Catheter Segmentation in 3D Frustum
Ultrasound [74.2] 超音波を用いた新しいカテーテルセグメンテーション法を提案する。
提案手法は,1ボリュームあたり0.25秒の効率で最先端の性能を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 13:56:22 GMT)
Learning to Incentivize Other Learning Agents [73.0] 我々は、学習インセンティブ関数を用いて、RLエージェントに他のエージェントに直接報酬を与える能力を持たせる方法を示す。
このようなエージェントは、一般的なマルコフゲームにおいて、標準のRLと対戦型エージェントを著しく上回っている。
私たちの仕事は、マルチエージェントの未来において共通の善を確実にする道のりに沿って、より多くの機会と課題を指しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 21:57:01 GMT)
Synthesizing the Unseen for Zero-shot Object Detection [72.4] そこで本研究では,視覚領域における視覚的特徴と視覚的対象の両方を学習するために,視覚的特徴を合成することを提案する。
クラスセマンティックスを用いた新しい生成モデルを用いて特徴を生成するだけでなく,特徴を識別的に分離する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 12:36:11 GMT)
Automated and Formal Synthesis of Neural Barrier Certificates for
Dynamical Models [70.7] バリア証明書(BC)の自動的,形式的,反例に基づく合成手法を提案する。
このアプローチは、ニューラルネットワークとして構造化されたBCの候補を操作する誘導的フレームワークと、その候補の有効性を認証するか、反例を生成する音検証器によって支えられている。
その結果,音のBCsを最大2桁の速度で合成できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 13:27:10 GMT)
Unsupervised Domain Adaptation for Spatio-Temporal Action Localization [69.1] S時間動作の局所化はコンピュータビジョンにおいて重要な問題である。
本稿では、エンドツーエンドの教師なしドメイン適応アルゴリズムを提案する。
空間的特徴と時間的特徴を別々にあるいは共同的に適応した場合に,顕著な性能向上が達成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 04:25:10 GMT)
SF-UDA$^{3D}$: Source-Free Unsupervised Domain Adaptation for
LiDAR-Based 3D Object Detection [66.6] LiDAR点雲のみに基づく3Dオブジェクト検出器は、現代のストリートビューベンチマークの最先端を保っている。
本稿ではSF-UDA$3D$で最先端のPointRCNN 3D検出器をドメイン適応し、アノテーションのないドメインをターゲットにする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 14:19:30 GMT)
Real-Time Drone Detection and Tracking With Visible, Thermal and
Acoustic Sensors [66.5] 熱赤外カメラは、ドローン検出タスクに対する実現可能な解決策であることが示されている。
また,センサ間距離の関数としての検出器性能についても検討した。
ドローン、鳥、飛行機、ヘリコプターの650個の注釈付き赤外線と可視ビデオを含む新しいビデオデータセットも紹介されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 12:49:35 GMT)
Self-Supervised Learning of Non-Rigid Residual Flow and Ego-Motion [63.2] 動的3次元シーンに対する非剛性残留流とエゴ運動流の連成推定によるエンドツーエンドのシーンフロー学習法を提案する。
我々は、点クラウドシーケンスの時間的一貫性性に基づいて、自己監督的な信号で教師付きフレームワークを拡張した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 15:21:21 GMT)
On the complex behaviour of the density in composite quantum systems [63.0] 本研究では, 複合フェルミオン系における粒子の存在確率について検討した。
非摂動特性であることが証明され、大/小結合定数双対性を見出す。
KAM定理の証明に触発されて、これらの小さな分母を排除したエネルギーのカットオフを導入することで、この問題に対処できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 00:05:55 GMT)
Improving Machine Reading Comprehension with Contextualized Commonsense
Knowledge [62.5] 我々は、機械読解の理解を改善するために、常識知識を抽出することを目指している。
構造化知識を文脈内に配置することで,関係を暗黙的に表現することを提案する。
我々は,教師の学習パラダイムを用いて,複数種類の文脈的知識を学生機械読取機に注入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 02:22:06 GMT)
PowerGossip: Practical Low-Rank Communication Compression in
Decentralized Deep Learning [62.4] 本稿では,近隣労働者間のモデル差を直接圧縮する簡単なアルゴリズムを提案する。
中央集権的なディープラーニングのためにPowerSGDにインスパイアされたこのアルゴリズムは、パワーステップを使用して、1ビットあたりの転送情報を最大化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 15:07:50 GMT)
6G in the Sky: On-Demand Intelligence at the Edge of 3D Networks [60.5] 6Gは衛星、航空、地上のプラットフォームを共同で利用し、無線アクセス能力を向上する。
通信、計算、キャッシュ(C3)サービスをオンデマンドで、いつでも、そして、どこでも3D空間で提供するアーキテクチャを考えます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 13:07:57 GMT)
Learning Latent Space Energy-Based Prior Model for Molecule Generation [59.9] 分子モデリングのためのSMILES表現を用いた潜時空間エネルギーに基づく先行モデルについて学習する。
本手法は,最先端モデルと競合する妥当性と特異性を持つ分子を生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 09:34:20 GMT)
Global Attention for Name Tagging [56.6] ローカル、文書レベル、コーパスレベルのコンテキスト情報を活用することで、名前タグを改善するための新しいフレームワークを提案する。
本研究では,グローバルな注意を介し,文書レベルのコンテキスト情報とコーパスレベルのコンテキスト情報と,局所的なコンテキスト情報とを組み込むことを学習するモデルを提案する。
ベンチマークデータセットの実験は、我々のアプローチの有効性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 07:27:15 GMT)
Semi-supervised Learning by Latent Space Energy-Based Model of
Symbol-Vector Coupling [55.9] 半教師付き学習のための潜在宇宙エネルギーに基づく事前モデルを提案する。
本手法は,半教師付き学習タスクにおいてよく機能することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 09:55:14 GMT)
Understanding Unnatural Questions Improves Reasoning over Text [54.2] 生テキストに対する複雑な質問応答(CQA)は難しい課題である。
効果的なCQAモデルを学ぶには、大量の人間が注釈付けしたデータが必要である。
我々は、自然の人間生成の質問を非自然の機械生成の質問に投影することで、高品質なプログラマ(パーザ)を学ぶという課題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 10:22:16 GMT)
Dimsum @LaySumm 20: BART-based Approach for Scientific Document
Summarization [50.9] BARTモデルに基づくレイサマリー生成システムを構築した。
文ラベルを余分な監視信号として活用し、レイ・サマリゼーションの性能を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 06:36:11 GMT)
MISA: Modality-Invariant and -Specific Representations for Multimodal
Sentiment Analysis [48.8] 本稿では,2つの異なる部分空間に各モダリティを投影する新しいフレームワーク MISA を提案する。
最初の部分空間はモダリティ不変(modality-invariant)であり、モダリティにまたがる表現はその共通点を学び、モダリティギャップを減少させる。
一般的な感情分析ベンチマークであるMOSIとMOSEIの実験は、最先端モデルよりも大幅に向上したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 13:41:27 GMT)
Resonant enhancement of three-body loss between strongly interacting
photons [47.3] ライドバーグ分極は、三体相互作用が二体相互作用よりも強い、あるいは強い、稀なタイプの系の一例である。
我々は,ライドベルク偏光子に対して,散逸三体力の形状と強度を普遍的に拡張できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 18:21:49 GMT)
Face Identity Disentanglement via Latent Space Mapping [47.3] 本稿では,データ表現を最小限に抑えながら,不整合な方法で表現する方法を学習する手法を提案する。
我々の重要な洞察は、StyleGANのような先行訓練済みの未条件画像生成装置を利用することで、アンタングル化と合成のプロセスを切り離すことである。
提案手法は,既存の手法を超越して,他の顔属性と同一性を切り離すことに成功した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 12:24:42 GMT)
The Role of Robotics in Infectious Disease Crises [46.4] 新型コロナウイルスの感染拡大を受け、医療・公共安全・経済システムの課題が浮き彫りになっている。
感染症の流行に伴うエンジニアリング上の課題を予知し、解決する上で、補完的な必要性がある。
技術的能力が向上し、将来ロボットシステムの設置基盤が増加するにつれ、将来の危機においてさらに重要な役割を果たす可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 22:54:12 GMT)
Leveraging Discourse Rewards for Document-Level Neural Machine
Translation [46.0] 我々は,2つの確立された談話指標である語彙凝集(LC)とコヒーレンス(COH)を明示的に最適化する学習手法を提案する。
私たちのトレーニングアプローチは、他の競争的アプローチよりも密集的で一貫性のあるドキュメント翻訳を実現することができました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 23:33:06 GMT)
ChestX-Det10: Chest X-ray Dataset on Detection of Thoracic Abnormalities [45.5] 胸部X線画像の自動診断には胸部疾患や異常の症例レベルの検出が不可欠である。
私たちはChestX-Det10と呼ばれる新しいベンチマークを提供し、これには3500ドルの画像の病気/異常の10カテゴリのボックスレベルのアノテーションが含まれています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 06:25:25 GMT)
Concentration of solutions to random equations with concentration of
measure hypotheses [45.2] 固定点として暗黙的に定式化されるランダム対象の濃度を方程式 $Y = f(X)$ ここで$f$はランダム写像である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 21:26:30 GMT)
A Survey of Machine Learning Techniques in Adversarial Image Forensics [45.2] 画像鑑定は刑事捜査と民事訴訟において重要な役割を果たしている。
機械学習のアプローチは画像法医学にも活用されている。
本稿では,機械学習に基づくバイナリ操作検出器の堅牢性向上に有効な手法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 17:16:38 GMT)
Structured Prediction for Conditional Meta-Learning [44.3] 構造化予測を用いた条件付きメタラーニングの新しい視点を提案する。
タスク適応型構造化メタラーニング(TASML: Task-Adaptive Structured Meta-learning)は,タスク固有目的関数を生成する基本的フレームワークである。
実験により,TASMLは既存のメタラーニングモデルの性能を向上し,ベンチマークデータセットの最先端性を上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 17:18:39 GMT)
Deriving Commonsense Inference Tasks from Interactive Fictions [44.2] 本研究では,人間のインタラクティブなフィクションゲームプレイに基づく新しいコモンセンス推論データセットを提案する。
実験により,我々の課題は十分な常識知識を持つ人間の専門家に解けるが,既存の機械読解モデルに課題が生じることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 19:02:34 GMT)
Query-aware Tip Generation for Vertical Search [42.8] チップ生成に関する既存の作業は、検索シナリオにおけるチップの影響を制限するクエリを考慮に入れていない。
本稿では,クエリ情報をエンコーディングおよびその後の復号処理に統合する,クエリ対応のチップ生成フレームワークを提案する。
このフレームワークは、パブリックと実世界の両方の産業データセットで競合する手法を一貫して上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 06:48:40 GMT)
Hierarchical Paired Channel Fusion Network for Street Scene Change
Detection [41.9] ストリートシーン変化検出(Street Scene Change Detection, SSCD)は、特定のストリートビューイメージペア間で異なる時間にキャプチャされた変化領域を特定することを目的としている。
本稿では,HPCFNet (Hierarchical Paired Channel Fusion Network) を提案する。
本フレームワークは,シーン変化領域のスケールと位置の多様性に適応する新しいアプローチを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 23:51:28 GMT)
DeepWiPHY: Deep Learning-based Receiver Design and Dataset for IEEE
802.11ax Systems [40.0] DeepWiPHYは、チャネル推定、共通位相誤差(CPE)補正、サンプリングレートオフセット(SRO)補正、IEEE 802.11axベースの周波数分割多重化(OFDM)受信器の等化モジュールを置き換えるディープラーニングベースのアーキテクチャである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 07:24:10 GMT)
A Self-supervised GAN for Unsupervised Few-shot Object Recognition [39.8] 本稿では、教師なし数発の物体認識について述べる。
すべてのトレーニングイメージはラベル付けされておらず、テストイメージはクエリと、対象のクラス毎にラベル付きサポートイメージに分割されている。
我々は,バニラGANを2つの損失関数で拡張し,それぞれが自己教師型学習を目的とした。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 18:05:25 GMT)
SciSummPip: An Unsupervised Scientific Paper Summarization Pipeline [39.5] SummPipに触発されたテキスト要約システムSciSummPipについて述べる(Zhao et al., 2020)。
我々のSciSummPipには、文脈文表現のためのトランスフォーマーベースの言語モデルSciBERTが含まれている。
我々の研究は、コンテンツ選択と要約長制約が科学領域に適応するために適用されるという点において、以前の方法と異なる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 03:29:21 GMT)
Optimal Decision Lists using SAT [39.3] トレーニングデータに対して完全に正確である最適な「完璧な」意思決定リストを構築する方法について、初めて紹介する。
また、サイズと精度をトレードオフする最適なスパース決定リストを決定するための新しい方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 23:33:42 GMT)
MaskNet: A Fully-Convolutional Network to Estimate Inlier Points [37.8] 本稿では,ある点のどの点が他の点のどの点と最もよく似ているかを同定する完全畳み込みニューラルネットワークを提案する。
ネットワークに再適合した場合,学習ベースおよび古典的ポイントクラウド登録手法の改善を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 03:18:35 GMT)
Diving Deep into Context-Aware Neural Machine Translation [36.2] 本稿では,4つの領域における文書レベルのNMTモデルの性能を解析する。
ドキュメントレベルのNMTに最適なアプローチはひとつもありません。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 13:23:12 GMT)
Good Subnetworks Provably Exist: Pruning via Greedy Forward Selection [35.1] 本稿では,ディープニューラルネットワークにおけるグッドワークを見つけるための,単純な欲求選択手法を提案する。
十分に大きな事前訓練ネットワークに欲求選択戦略を適用することで、勾配降下で直接訓練されたネットワークよりも損失の少ないスモールワークを見つけることが保証される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 05:35:07 GMT)
A Differentiable Newton Euler Algorithm for Multi-body Model Learning [34.6] 我々はニュートン・オイラー方程式を具現化した計算グラフアーキテクチャを動機付けている。
本稿では、制約のない物理的プラウジブルダイナミクスを実現するために使用される仮想パラメータについて述べる。
従来のホワイトボックスシステム同定手法で要求されるキネマティックパラメータは,データから正確に推定可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 19:30:33 GMT)
Double-Uncertainty Weighted Method for Semi-supervised Learning [32.5] 教師-学生モデルに基づく半教師付きセグメンテーションのための二重不確かさ重み付き手法を提案する。
ベイジアンディープラーニングを用いて教師モデルを訓練し,セグメンテーションの不確実性と特徴の不確実性を両立させる。
本手法は,2つの公開医療データセットにおいて,最先端の不確実性に基づく半教師付き手法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 08:20:18 GMT)
One Ring to Rule Them All: Certifiably Robust Geometric Perception with
Outliers [32.1] 本稿では,大量の外れ値が存在する場合の認識のための認証アルゴリズムを設計するための,最初の汎用的かつ実用的な手法を提案する。
我々の双対証明器は任意の問題の解の最適部分最適性を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 14:27:57 GMT)
A Versatile Crack Inspection Portable System based on Classifier
Ensemble and Controlled Illumination [32.1] 本稿では, セラミックタイルのひび割れの自動視覚検査装置を提案する。
様々な高さの照明が、カスタマイズされただけでなく、最先端の建築にも与える影響について、分類器の訓練によって検討する。
実世界の産業環境におけるき裂検出の改善に役立つ照明条件について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 14:39:03 GMT)
Domain Generalized Person Re-Identification via Cross-Domain Episodic
Learning [31.2] 本稿では、メタ学習戦略を進化させ、観測されたソースドメインラベル付きデータを活用するためのエピソード学習手法を提案する。
4つのベンチマークデータセットに対する実験により,最先端技術よりも提案手法の優位性が確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 14:42:29 GMT)
Learning to Evaluate Translation Beyond English: BLEURT Submissions to
the WMT Metrics 2020 Shared Task [30.9] 本稿では,WMT 2020 Metrics Shared Taskへのコントリビューションについて述べる。
我々は、移動学習に基づくメトリクスBLEURTに基づいていくつかの提案を行う。
BLEURTの予測とYiSiの予測を組み合わせ、代替参照変換を用いて性能を向上させる方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 22:40:08 GMT)
Noisy-LSTM: Improving Temporal Awareness for Video Semantic Segmentation [29.0] 本稿では,エンドツーエンドで学習可能なNoisy-LSTMという新しいモデルを提案する。
また,ビデオシーケンスのフレームをノイズに置き換える,シンプルで効果的なトレーニング戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 13:08:15 GMT)
GASNet: Weakly-supervised Framework for COVID-19 Lesion Segmentation [28.2] 本稿では,GASNetと呼ばれるネットワークにジェネレーティブ・アドバイサル・トレーニング・プロセスを組み込むことにより,弱教師付き病変セグメンテーション・フレームワークを提案する。
GASNetは、セグナーによってCOVID-19 CTの病変領域を分割し、異常な外観をジェネレータによって生成された正常な外観に置き換えるように最適化されている。
3つの公開データベースの実験によると、1つのボクセルレベルのラベル付きサンプルを使用する場合、GASNetのパフォーマンスは数十のボクセルレベルのラベル付きサンプルでトレーニングされた完全に教師付きセグメンテーションアルゴリズムに匹敵する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 13:06:23 GMT)
Detecting Hands and Recognizing Physical Contact in the Wild [26.7] 拘束のない状態で手の検出と接触状態の認識という新たな課題について検討する。
本研究では,Mask-RCNNをベースとした新しい畳み込みネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 17:11:41 GMT)
Dream and Search to Control: Latent Space Planning for Continuous
Control [25.0] 本稿では, 離散空間におけるブートストラップの利点のタイプを示すことができることを示す。
特に、このアプローチは、挑戦的な継続的制御ベンチマークの大部分において、サンプル効率とパフォーマンスの改善を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 20:10:51 GMT)
Robust High Dimensional Expectation Maximization Algorithm via Trimmed
Hard Thresholding [24.2] 本研究では,高次元空間における任意の劣化サンプルを用いた潜在変数モデルの推定問題について検討する。
本稿では,トリミング勾配ステップを付加したトリミング予測最大化法を提案する。
アルゴリズムは汚損防止であり、幾何学的に(ほぼ)最適統計率に収束することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 15:00:35 GMT)
Estimating Stochastic Linear Combination of Non-linear Regressions
Efficiently and Scalably [23.4] サブサンプルサイズが大きくなると、推定誤差が過度に犠牲になることを示す。
私たちの知る限りでは、線形テキスト+確率モデルが保証される最初の研究です。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 07:15:38 GMT)
EPTAS for $k$-means Clustering of Affine Subspaces [23.3] 不完全または破損したエントリを持つデータに対する基本的な$k$-meansクラスタリングの一般化を検討する。
最大$Delta$未特定成分を持つ不完全データポイントは、少なくとも$Delta$-pointと呼ばれる次元の軸平行アフィン部分空間に対応する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 15:04:30 GMT)
Incorporating Terminology Constraints in Automatic Post-Editing [23.3] 語彙的に制約されたAPEに対する自己回帰モデルと非自己回帰モデルの両方を提示する。
提案手法により,95%の用語の保存が可能となり,英独ベンチマークの翻訳品質も向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 15:44:03 GMT)
High-fidelity software-defined quantum logic on a superconducting qudit [23.3] 現代の固体量子プロセッサは、離散量子ビット演算(ゲート)による量子計算にアプローチする
原則として、このアプローチは非常に柔軟であり、各アプリケーションのための特定の制御プロトコルの開発を必要とせずに、キュービットのヒルベルト空間を完全に制御できる。
量子ハードウェア上の現在のエラーレートは、(複雑なエラーレートで)一緒にベッドし、存続できるプリミティブゲートの数に厳しい制限を課す。
ここでは、プリミティブゲートセットに依存しないソフトウェア定義の$0leftarrow2$ SWAPゲートの実装への取り組みを報告し、平均ゲート忠実度を99.4ドルとする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 17:14:45 GMT)
Knowledge-guided Open Attribute Value Extraction with Reinforcement
Learning [23.1] オープン属性値抽出のための知識誘導強化学習(RL)フレームワークを提案する。
我々は,抽出した回答を逐次比較し,抽出精度を向上させるために,深層Qネットワークを訓練した。
その結果,本手法はベースラインを16.5～27.8%上回ることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 03:28:27 GMT)
Unsupervised Expressive Rules Provide Explainability and Assist Human
Experts Grasping New Domains [23.1] 我々は、探索されていないコーパスをその顕著なカテゴリ(またはファセット)によってクラスタ化する複雑な規則を明らかにするための教師なしのアプローチを提案する。
各ルールは、集合するすべてのテキストの共通性を説明する。
本稿では,これらのルールが対象カテゴリを識別する上で有用であることを示すとともに,それらの解釈可能性を評価するユーザスタディを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 13:07:15 GMT)
MicAugment: One-shot Microphone Style Transfer [22.8] MicAugmentは、ターゲットデバイスによって記録されるオーディオのほんの数秒を前提として、入力取得パイプラインに関連する変換を特定する。
提案手法は,本手法を実音声に適用し,下流タスクにおけるデータ拡張に用いた場合のモデルロバスト性を大幅に向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 16:56:04 GMT)
Bayesian Inference for Optimal Transport with Stochastic Cost [22.6] 機械学習とコンピュータビジョンにおいて、最適輸送は生成モデルを学習する上で大きな成功を収めた。
誘導コストによる最適輸送計画分布を推定するための枠組みを提案する。
また, 得られた輸送計画分布からHMC法を抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 09:07:57 GMT)
Rotation Invariant Aerial Image Retrieval with Group Convolutional
Metric Learning [21.9] 本稿では,グループ畳み込みとアテンション機構とメトリック学習を組み合わせることで,航空画像を取得する新しい手法を提案する。
その結果,提案手法の性能は,ローテーション環境とオリジナル環境の両方において,他の最先端の検索手法を上回ることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 04:12:36 GMT)
Deep Ensembles for Low-Data Transfer Learning [21.6] 我々は、事前訓練されたモデルからアンサンブルを作成する様々な方法を研究する。
プレトレーニング自体が多様性の優れた源であることが示される。
本稿では,任意の下流データセットに対して,事前学習したモデルのサブセットを効率的に同定する実用的なアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 10:59:20 GMT)
Investigating the Impact of Pre-processing and Prediction Aggregation on
the DeepFake Detection Task [20.2] 本稿では,訓練データの品質向上とDeepFake検出性能への影響を検討するための前処理ステップを提案する。
また,映像レベルの予測アグリゲーション手法の有効性について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 10:22:15 GMT)
Deep Reinforcement Learning for Adaptive Network Slicing in 5G for
Intelligent Vehicular Systems and Smart Cities [19.7] エッジコントローラ(EC)と協調したフォグノードのクラスタ(FN)に基づくネットワークスライシングモデルを開発する。
クラスタ内の各サービスリクエストに対して、ECは、どのFNがタスクを実行し、エッジでローカルにリクエストをサーブするか、あるいはタスクを拒否し、それをクラウドに参照するかを決定する。
本稿では,最適スライシングポリシーを適応的に学習する深層強化学習(DRL)ソリューションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 23:30:08 GMT)
Semantic-Guided Inpainting Network for Complex Urban Scenes Manipulation [19.7] 本研究では,ユーザが指定した画像の一部を取り除き,複雑な都市景観を再現する新しいディープラーニングモデルを提案する。
画像のインペイントに関する最近の研究に触発されて,提案手法はセマンティックセグメンテーションを利用して画像の内容と構造をモデル化する。
信頼性の高い結果を生成するために,セマンティックセグメンテーションと生成タスクを組み合わせた新しいデコーダブロックを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 09:17:17 GMT)
Joint Spatio-Textual Reasoning for Answering Tourism Questions [19.2] 私たちのポイントは、利益目標(POI)を求める現実世界の質問に答えることです。
我々は,地理空間知識とテキストコーパスの情報を組み合わせて質問に答える,最初の共同文推論モデルを開発した。
本報告では, 既存のモデルに対して, 共同テキスト推論による大幅な改善を報告した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 07:18:42 GMT)
Low-Rank Generalized Linear Bandit Problems [19.1] 低ランク線型バンドイット問題において、作用の報酬は、作用と未知の低ランク行列$Theta*$の間の内部積である。
低ランク行列の被覆によって構築される指数重み付き平均予測器と、オンラインから信頼度セットへの変換パバシ2012onlineの新たな組み合わせに基づくアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 17:52:43 GMT)
Learning Kernel Tests Without Data Splitting [18.6] データ分割なしにハイパーパラメータの学習と全サンプルでのテストを可能にするアプローチを提案する。
我々のアプローチの試験能力は、その分割割合に関係なく、データ分割アプローチよりも経験的に大きい。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 08:00:26 GMT)
Learning to solve TV regularized problems with unrolled algorithms [18.2] トータル・バージョニング(Total Variation、TV)は、一方向定値信号を促進する一般的な正規化戦略である。
そこで我々は,2つのアプローチを開発し,そのメリットと限界を記述し,反復的な手順よりも実際に改善できる体制について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 14:19:02 GMT)
Neural Architecture Performance Prediction Using Graph Neural Networks [17.2] グラフニューラルネットワーク(GNN)に基づくニューラルネットワーク性能予測のための代理モデルを提案する。
構造不明アーキテクチャのニューラルネットワーク性能予測におけるこの代理モデルの有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 09:33:57 GMT)
Stationary Activations for Uncertainty Calibration in Deep Learning [17.1] 我々は、広く使われているカーネルのMat'ernファミリーによって誘導される特性を模倣する非線形ニューラルネットワーク活性化関数の新しいファミリーを導入する。
このクラスは、平均二乗微分の様々な次数の局所定常モデルの範囲にまたがる。
分類・回帰ベンチマークとレーダエミッター分類タスクにおいて,これらの特性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 13:31:32 GMT)
Gastric histopathology image segmentation using a hierarchical
conditional random field [16.9] 新たな条件付ランダムフィールド(HCRF)に基づく胃組織像(GHIS)法を提案する。
HCRFモデルは高いセグメンテーション性能を示し、GHIS分野におけるその有効性と将来の可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 14:03:28 GMT)
Anomaly Detection on X-Rays Using Self-Supervised Aggregation Learning [16.9] SALADはX線画像の異常検出のためのエンドツーエンドの自己監視手法である。
提案手法は、深層ニューラルネットワークが原型的局所パターンを表現することを奨励する最適化戦略に基づいている。
我々の異常スコアは、メモリバンク内の正常な原型パターンの重み付け組み合わせと類似性を測定することによって導出される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 20:49:34 GMT)
Can I Trust My Fairness Metric? Assessing Fairness with Unlabeled Data
and Bayesian Inference [16.8] ラベル付き例はほとんどないがラベル付き例が豊富である場合に,グループフェアネスを確実に評価する問題について検討する。
本稿では,ラベル付きデータをラベル付きデータで拡張し,より正確で分散度の低い推定値を生成する一般ベイズフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 20:42:18 GMT)
Gaussian Constrained Attention Network for Scene Text Recognition [16.5] 既存の注意機構は注意拡散の問題に直面しており、モデルが特定の特徴領域に焦点を絞らない可能性がある。
本稿では,新しいガウス制約リファインメントモジュールを組み込んだ2次元アテンションベース手法を提案する。
このように、注意重みはより集中し、注意に基づく認識ネットワークはより良いパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 01:55:30 GMT)
ARENA: A Data-driven Radio Access Networks Analysis of Football Events [15.9] 我々は,モデルなしディープラーニング無線アクセスネットワーク(RAN)のキャパシティ予測ソリューションであるARENAを開発した。
提案手法の有効性を,データセットに含まれる実事象に対して検証し,提案手法の有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 13:09:11 GMT)
Subtitles to Segmentation: Improving Low-Resource Speech-to-Text
Translation Pipelines [15.7] 我々は、低リソース言語音声テキスト翻訳の文脈におけるASR出力セグメンテーションの改善に焦点をあてる。
テレビ番組や映画のサブタイトルのデータセットを使用して、より良いASRセグメンテーションモデルをトレーニングします。
このノイズのある構文情報により,モデルの精度が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 17:32:40 GMT)
DeepApple: Deep Learning-based Apple Detection using a Suppression Mask
R-CNN [15.6] この書簡は、Deep Appleという新しいディープラーニングベースのリンゴ検出フレームワークの開発について報告する。
まず、カラーカメラを用いて、異なる照明条件下で「ガラ」と「ブロンディー」のリンゴ果樹園の包括的なデータセットを収集する。
そこで我々は,リンゴ検出のための新しい抑制Mask R-CNNを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 21:07:46 GMT)
Bridging the gap between Natural and Medical Images through Deep
Colorization [15.6] 自然画像収集からの伝達学習は、形状、テクスチャ、色の違いに対処しようとする標準的な実践である。
本研究では,これらの課題を解消し,色適応に着目した専用ネットワークモジュールの設計を提案する。
カラーモジュールのスクラッチからの学習と異なる分類バックボーンの伝達学習を組み合わせることで、画像認識のためのエンドツーエンドで簡単にトレーニングできるアーキテクチャを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 21:47:58 GMT)
Non-parametric Binary regression in metric spaces with KL loss [15.2] そこでは,パラメータ空間を [0,1] とするリプシッツ関数として仮説を正規化し,損失を対数とする二項回帰の非パラメトリック変項を提案する。
この設定は、新しい計算と統計の課題を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 21:42:26 GMT)
Finite Temperature Auxiliary Field Quantum Monte Carlo in the Canonical
Ensemble [15.2] 化学ポテンシャルの知識を必要としない標準アンサンブルでAFQMCシミュレーションを行うための新しい手法を提案する。
本手法の精度を定式化BoseモデルとFermi Hubbardモデルでベンチマークし,グランドカノニカルAFQMCシミュレーションよりも高速に基底状態に収束できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 19:44:59 GMT)
Multivariate Gaussian Variational Inference by Natural Gradient Descent [14.7] 平均共分散行列と逆共分散行列からなるパラメータ化を選択するにはいくつかの利点があることを示す。
逆共分散行列の対称性(およびスパース性)を考慮に入れた単純なNGD更新を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 13:54:16 GMT)
FourierNet: Compact mask representation for instance segmentation using
differentiable shape decoders [14.6] 形状ベクトルを予測する単一ショット・アンカーフリー・完全畳み込み型インスタンス分割法を提案する。
この形状ベクトルは高速な数値変換を用いてマスクの輪郭点に変換する。
形状ベクトル係数の自動重みバランスを管理する微分可能な形状デコーダを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 11:46:58 GMT)
Adaptive Traffic Fingerprinting: Large-scale Inference under Realistic
Assumptions [14.2] トラフィックフィンガープリント攻撃は、相手がユーザーの暗号化されたトラフィックのパターンのみに基づいてウェブページやウェブサイトを推測することを可能にする。
本稿では,これらの研究から得られた最適性の仮定を再考し,指紋認証モデルを評価する際に考慮すべき様々なパラメータについて考察する。
本稿では,新しい適応指紋認証手法を導入し,その精度と操作性を実験的に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 15:13:07 GMT)
An Investigation of Feature Selection and Transfer Learning for
Writer-Independent Offline Handwritten Signature Verification [13.8] 本稿では,バイナリ粒子群最適化(BPSO)を用いてラッパーモードで特徴選択を行う場合のオーバーフィッティングの有無について検討する。
また、移動学習コンテキストにおける選択された特徴の使用を評価するために調査を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 12:18:51 GMT)
On the Sample Complexity of Privately Learning Unbounded
High-Dimensional Gaussians [13.5] これらは、分布のパラメータに制限を課さない一般ガウス群に対する最初の有限標本上界である。
技術的な観点からは、この空間の局所被覆からグローバルな「局所的に小さい」被覆の存在を論じる分析ツールを提供する。
我々の手法は、有限被覆を持たない他の分布クラスをプライベートに学習するのに有用である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 23:55:03 GMT)
Against All Odds: Winning the Defense Challenge in an Evasion
Competition with Diversification [13.2] 本稿では,Microsoft Evasion Competitionのディフェンダーチャレンジで最初に獲得した,学習ベースのPEberusについて概説する。
セマンティック・ギャップに対処し、様々な分類モデルを使用し、ステートフル・ディフェンスを適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 14:53:06 GMT)
Learning Parameter Distributions to Detect Concept Drift in Data Streams [13.2] 実コンセプトドリフト検出のための新しいフレームワークであるERICSを提案する。
予測モデルのパラメータをランダム変数として扱うことにより、最適パラメータの分布の変化に対応する概念ドリフトが示される。
ERICSはまた、既存のアプローチよりも大きな利点である入力レベルで概念ドリフトを検出することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 11:19:16 GMT)
Semi-supervised Embedding Learning for High-dimensional Bayesian
Optimization [12.2] 本稿では,半教師付き次元の縮小によりベイズ最適化を反復的に行うための低次元空間を求める新しい枠組みを提案する。
SILBOは、取得関数から取得したラベル付き点とラベルなし点の両方を組み込んで、埋め込み空間学習をガイドする。
SILBOは既存の最先端高次元ベイズ最適化法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 05:36:39 GMT)
Anomaly Detection with Convolutional Autoencoders for Fingerprint
Presentation Attack Detection [11.9] 提示攻撃検出(PAD)法は、ボナファイド被検体由来のサンプルと、提示攻撃装置(PAI)由来のサンプルとを判定するために用いられる。
短波長赤外領域で捕獲されたボナファイドサンプル(すなわち1クラス)にのみ訓練されたオートエンコーダ(AE)に基づく新しいPAD手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 14:08:47 GMT)
Explainable Automated Fact-Checking for Public Health Claims [11.5] 本稿では,特定の専門知識を必要とするクレームに対する説明可能なファクトチェックに関する最初の研究について述べる。
ケーススタディでは公衆衛生の設定を選択します。
正確性予測と説明生成という2つの課題を探求する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 23:51:33 GMT)
Variational Bayesian Monte Carlo with Noisy Likelihoods [11.4] 我々は、期待情報ゲイン(EIG)や変動間距離(VIQR)など、新たなグローバルな'取得機能を導入する。
VBMC+VIQRは、接地トラス後部とモデル証拠の回収における最先端の性能を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 05:54:29 GMT)
Proximity Inference with Wifi-Colocation during the COVID-19 Pandemic [10.5] 当社のアプローチは、デバイスをホットスポットに変えることで、さまざまな実践シナリオに耐性を持たせています。
予備的な結果は,ユーザ間の近接性を決定するためのアプローチの可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 20:45:30 GMT)
CONFIG: Controllable Neural Face Image Generation [10.4] ConfigNetは、出力画像の個々の側面を意味のある方法で制御できる、ニューラルフェイスモデルである。
提案手法では,合成データを用いて遅延空間を従来のレンダリングパイプラインの入力に対応する要素に分解する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 10:13:56 GMT)
Consistency of archetypal analysis [10.4] Archetypal Analysisは、凸多面体を用いて多変量データを要約する教師なし学習手法である。
本稿では,そのデータが有界サポートを持つ確率測度から独立にサンプリングされているかどうかを示す一貫性の証明を行う。
また, 最適目標値の収束率を, 分布の適切な仮定で求める。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 14:11:38 GMT)
LT-GAN: Self-Supervised GAN with Latent Transformation Detection [10.4] 画像の生成品質と多様性を改善するための自己教師付きアプローチ(LT-GAN)を提案する。
我々は,提案するLT-GANが,他の最先端のトレーニング技術と効果的に組み合わせて,付加的なメリットを享受できることを実験的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 22:09:45 GMT)
ColloQL: Robust Cross-Domain Text-to-SQL Over Search Queries [10.3] データ拡張技術とサンプリングベースコンテンツ対応BERTモデル(ColloQL)を紹介する。
ColloQLは、Wikilogicalデータセット上で84.9%(実行)と90.7%(実行)の精度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 23:53:17 GMT)
Learning Exponential Family Graphical Models with Latent Variables using
Regularized Conditional Likelihood [10.2] 遅延可変グラフィカルモデリングのための正規化条件付き確率に基づく新しい凸緩和フレームワークを提案する。
我々は、実データだけでなく、合成に関する数値実験を通じて、我々のフレームワークの有用性と柔軟性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 11:16:26 GMT)
Learning Locomotion Skills in Evolvable Robots [10.2] 本稿では,任意の形状のモジュール型ロボットが目標に向かって歩いたり,移動した場合にこの目標に従うことを学習できるようにするための,コントローラアーキテクチャと汎用学習手法を提案する。
我々のアプローチは、現実世界の3つのシナリオにおいて、クモ、ヤモリ、そしてその子孫の3つのロボットに対して検証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 14:01:50 GMT)
(How) Do people change their passwords after a breach? [9.8] 新しいパスワードは、古いパスワードよりも平均1.3倍強くなった。
新しいパスワードは参加者の他のパスワードに似ていた。
結果は、より厳格なパスワード変更要求の必要性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 20:44:25 GMT)
Correlation-aware Deep Generative Model for Unsupervised Anomaly
Detection [9.6] 教師なし異常検出は、高度に複雑で非構造的なデータから異常なサンプルを特定することを目的としている。
本稿では,Deep Gaussian Mixture Model (CADGMM) を用いた教師なし異常検出手法を提案する。
実世界のデータセットを用いた実験により,提案手法の有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 04:04:58 GMT)
A Unified Model for Recommendation with Selective Neighborhood Modeling [9.4] そこで我々は、類似の隣人を異種(ノイズの多い)から自動的に分離するハイブリッドゲートネットワークを設計する、新しい近所ベースのレコメンデータを提案する。
提案モデルは,最先端の地域ベースレコメンデーションよりも一貫して優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 08:06:16 GMT)
ABC-Di: Approximate Bayesian Computation for Discrete Data [8.9] 連続確率変数に対しては、確率自由推論問題は、近似ベイズ計算(ABC)という名前のメソッド群によって解ける。
本稿では,人口統計学に基づくMCMC ABCフレームワークの利用を提案し,微分進化にインスパイアされた新しいカーネルを提案する。
提案手法は,QMR-DTネットワークに基づく基礎疾患の発見と3つの可能性のない推論問題である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 19:06:00 GMT)
COMET: A Neural Framework for MT Evaluation [8.7] COMETは多言語機械翻訳評価モデルのトレーニングのためのニューラルネットワークフレームワークである。
本フレームワークは、MT品質をより正確に予測するために、ソース入力とターゲット言語参照変換の両方からの情報を利用する。
我々のモデルは、WMT 2019 Metricsの共有タスクにおいて、新しい最先端のパフォーマンスを実現し、ハイパフォーマンスシステムに対する堅牢性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 14:10:10 GMT)
A Tensor Compiler for Unified Machine Learning Prediction Serving [8.4] 企業における機械学習(ML)の採用には、よりシンプルで効率的なソフトウェアインフラが必要である。
モデルのスコアリングは、モデルが一度訓練されるが、何度も使用されるため、インフラストラクチャの複雑さとコストに主要な貢献をする。
本稿では,HUMMINGBIRDを提案する。HUMMINGBIRDは,計算演算子と従来のMLモデルを小さなテンソル演算系にコンパイルする新しいモデルスコアリング手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 16:29:31 GMT)
Statistical guarantees for generative models without domination [8.3] 統計的視点から(逆)生成モデルを研究するための便利なフレームワークを提案する。
生成デバイスを、周囲空間のそれよりもはるかに小さい次元の単位ハイパーキューブの滑らかな変換としてモデル化する。
その結果,次元減少が生成モデルの誤差に与える影響が明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 06:09:48 GMT)
Saudi Arabian Parents' Perception of Online Marital Matchmaking
Technologies [7.4] 本研究は、サウジアラビアの両親が若年層がインターネット上で潜在的配偶者を探すためにテクノロジーの利用をどう見ているかを検討することを目的としている。
サウジアラビアの16人の両親によるインタビューの結果を報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 18:35:22 GMT)
Failure Prediction by Confidence Estimation of Uncertainty-Aware
Dirichlet Networks [6.7] 不確実性を考慮したディープディリクレニューラルネットワークは、真のクラス確率計量における正しい予測と誤予測の信頼性の分離を改善できることが示されている。
不均衡とTCP制約を考慮に入れながら、予測信頼度と一致させることで、真のクラス確率を学習するための新しい基準を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 21:06:45 GMT)
Multiple Pedestrians and Vehicles Tracking in Aerial Imagery: A
Comprehensive Study [6.3] 本稿では,ディープラーニングに基づく多目的追跡手法であるAerialMPTNetについて述べる。
また,AerialMPTNetの性能に及ぼすSqueeze-and-Excitation層とOnline Hard Example Miningの影響について検討した。
その結果,空中多目的追跡領域の課題と可能性について,より深い知見が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 17:26:09 GMT)
AUTSL: A Large Scale Multi-modal Turkish Sign Language Dataset and
Baseline Methods [6.3] 大規模マルチモーダルなトルコ手話データセット(AUTSL)をベンチマークで提案する。
我々のデータセットは、43の異なるシグナが実行した226のサインと、38,336の孤立したシグナのビデオサンプルで構成されています。
我々は、いくつかのディープラーニングベースのモデルをトレーニングし、ベンチマークを用いて経験的評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 10:31:48 GMT)
Micromobility Trip Origin and Destination Inference Using General
Bikeshare Feed Specification (GBFS) Data [6.2] 車両IDの異なるGBFSデータから出発点と目的地を推定するアルゴリズムのパッケージを提案する。
ワシントンDCでは、6つのベンダーが発行したGBFSデータの1週間(2020年2月最終週)の分析によってアルゴリズムを実装しています。
R-二乗測度は0.9より大きく、アルゴリズムが400m*400mグリッドで評価された場合、MAE測度は2より小さい。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 02:49:10 GMT)
CLAR: Contrastive Learning of Auditory Representations [6.1] 聴覚データに適した様々なデータ拡張を導入し、予測性能への影響を評価する。
時間周波数音声特徴を用いた学習は,学習した表現の質を大幅に向上させることを示す。
これらの手法とラベル付きデータとを併用することにより,予測性能を大幅に向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 14:15:31 GMT)
QDNN: DNN with Quantum Neural Network Layers [5.7] QDNNは、任意の連続関数を均一に近似する量子構造層で構成されている。
QDNNは、短期ノイズの多い中間スケール量子プロセッサで使用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 09:43:41 GMT)
DIME: An Online Tool for the Visual Comparison of Cross-Modal Retrieval
Models [5.7] クロスモーダル検索は、画像、テキスト、ビデオなどのモダリティにまたがるクエリの関連結果を取得するための正確なモデルに依存している。
DIMEは、マルチモーダルデータセット、訓練されたモデル、およびデータプリプロセッサを処理するモダリティに依存しないツールである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 16:35:30 GMT)
Locally Linear Region Knowledge Distillation [5.7] 知識蒸留(KD)は、あるニューラルネットワーク(教師)から別の(学生)への知識伝達に有効な技術である
スパーストレーニングデータポイントでの知識の伝達は,教師機能の局所的な形状を十分に把握することができない,と我々は主張する。
本稿では, 局所的, 線形的領域の知識を教師から学生に伝達する局所的地域知識蒸留(rm L2$RKD)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 08:47:58 GMT)
Investigating and Simplifying Masking-based Saliency Methods for Model
Interpretability [5.4] 画像の最も情報性の高い領域を識別する残差マップは、モデル解釈可能性に有用である。
唾液マップを作成するための一般的なアプローチは、画像の一部をマスクする入力マスクを生成することである。
マスキングモデルでは,クラス毎に10個のサンプルをトレーニングすることが可能であり,ローカライズエラーが0.7ポイントしか増加せず,いまだにサリエンシマップを生成可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 18:00:36 GMT)
Verifying the Causes of Adversarial Examples [5.4] ニューラルネットワークのロバスト性は、入力に対するほとんど知覚できない摂動を含む敵の例によって挑戦される。
本稿では,敵対的事例の潜在的な原因の収集と,慎重に設計された制御実験による検証(あるいは部分的に検証)を行う。
実験の結果, 幾何学的要因はより直接的な原因であり, 統計的要因は現象を増大させることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 16:17:20 GMT)
Experimental Entanglement Quantification for Unknown Quantum States in a
Semi-Device-Independent Manner [5.3] 量子エンタングルメントは、未知の量子状態に対して半デバイス非依存の方法で量子化可能であることを示す。
量子量子系における生成の絡み合いと蒸留の絡み合いを実験的に定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 12:54:25 GMT)
MCGKT-Net: Multi-level Context Gating Knowledge Transfer Network for
Single Image Deraining [4.9] 本研究では, 掘削性能向上のための新しいMCGKT-Netを提案する。
自然界の多スケール学習フレームワークであり、雨天のマルチスケール属性を探索することができる。
3つのベンチマークデータセットの実験は、最先端の手法と比較して印象的なパフォーマンスを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 06:21:07 GMT)
Revisiting Modularized Multilingual NMT to Meet Industrial Demands [4.8] 本研究は,モジュールを同一言語間でのみ共有する多言語ニューラルマシン翻訳モデルを再考する。
トレーニングされたモジュールを利用することで、インクリメンタルに追加されたモジュールは、単独でトレーニングされたモデルよりも優れたパフォーマンスを示します。
以上の結果から,M2は多言語翻訳に有効な候補である可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 11:51:04 GMT)
Learning to Reconstruct and Segment 3D Objects [4.7] 我々は、ディープニューラルネットワークを用いて一般的な、堅牢な表現を学習することで、その中のシーンやオブジェクトを理解することを目指している。
この論文は、単一または複数ビューからのオブジェクトレベルの3次元形状推定からシーンレベルのセマンティック理解までの3つのコアコントリビューションである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 15:09:04 GMT)
GAMesh: Guided and Augmented Meshing for Deep Point Networks [4.6] 本稿では、GAMeshと呼ばれる新しいメッシュアルゴリズムを提案する。これは、メッシュを使用して、ポイントネットワークの出力ポイントの表面を生成する。
この先に出力ポイントを投影することにより、GAMeshはメッシュと同じトポロジを持つ曲面を保証するが、その幾何学的忠実度は点ネットワークによって制御される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 18:23:53 GMT)
Better Distractions: Transformer-based Distractor Generation and
Multiple Choice Question Filtering [4.2] 我々はGPT-2言語モデルをトレーニングし、与えられた質問とテキストコンテキストに対して3つの気晴らしを生成する。
次に、複数の選択質問(MCQ)に答えるためにBERT言語モデルをトレーニングし、このモデルをフィルタとして使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 15:23:24 GMT)
Quantifying Model Uncertainty in Inverse Problems via Bayesian Deep
Gradient Descent [4.0] 逆問題における最近の進歩は、例えばディープニューラルネットワークのような強力なデータ駆動モデルを活用する。
ベイズニューラルネットワークによるモデル不確実性を定量化するための,スケーラブルでデータ駆動型,知識支援型計算フレームワークを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 10:58:39 GMT)
Inferring respiratory and circulatory parameters from electrical
impedance tomography with deep recurrent models [3.9] EIT画像から同期計測された呼吸パラメータや循環パラメータを再構成する方法を実証した。
EIT信号だけでは, 絶対体積, 絶対流量, 正常化気道圧, 正常化動脈圧さえも正確に推定できることが実証された。
さらに,EITと絶対気道圧の併用による絶対的肺圧の再構築の可能性も明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 16:00:06 GMT)
Anti-Distillation: Improving reproducibility of deep networks [3.7] 同一のアーキテクチャと同一の訓練されたパラメータセットを持つとされる2つのモデルであっても、以前は見えなかった個々の例で非常に異なる予測を行うことができる。
アンチ蒸留は、サンプルのミニバッチよりも出力を非相関化する技術によって、コンポーネントを互いにアンサンブルする。
実験結果から, ベンチマークおよび実データセット上でのアンチ蒸留により, 精度の高い予測差の低減が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 23:47:12 GMT)
Ethical Considerations and Statistical Analysis of Industry Involvement
in Machine Learning Research [3.5] 我々は,過去5年間の主要なMLカンファレンスであるNeurIPS,CVPR,ICMLの全論文を調査した。
私たちの統計的アプローチは、関心の対立、イノベーション、男女平等に焦点を当てています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 13:01:51 GMT)
Convergence of Artificial Intelligence and High Performance Computing on
NSF-supported Cyberinfrastructure [3.4] 人工知能(AI)アプリケーションは、産業や技術におけるビッグデータの課題に対して、トランスフォーメーションソリューションを推進している。
AIは、統計的および数学的厳密性を備えたコンピューティングパラダイムへと進化し続けており、トレーニング、検証、テストのためのシングルGPUソリューションがもはや不十分であることが明らかになっている。
この実現により、AIとハイパフォーマンスコンピューティングの融合が加速し、監視時間の短縮が図られている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 19:23:54 GMT)
Interference-based universal decoupling and swapping for multimode
bosonic systems [2.9] ハイブリッド量子システムでは、2つの異なるボソニックモード間の信頼性の高いビームスプリッター演算を実装することは困難である。
我々は,ビームスプリッタを必要とせずに,多モードボソニック系の選択モードを分離・交換するための新しい干渉ベースのプロトコルを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 19:45:17 GMT)
SD-DefSLAM: Semi-Direct Monocular SLAM for Deformable and Intracorporeal
Scenes [2.7] 我々は,DefSLAM上に構築された新しい単分子変形性SLAM法であるSemi-Direct DefSLAM(SD-DefSLAM)を提案する。
SD-DefSLAMは、挑戦的なデフォーミングシーンにおけるデータアソシエーションを堅牢に解決するために、直接メソッドと間接メソッドを組み合わせる。
SD-DefSLAMは点追跡,再現精度,スケールドリフトにおいてDefSLAMより優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 12:07:07 GMT)
Evolutionary Algorithm and Multifactorial Evolutionary Algorithm on
Clustered Shortest-Path Tree problem [2.6] CluSPT(Clustered Shortest-Path Tree Problem)はNPハード問題である。
探索処理の性能を向上させるために,2つの手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 08:37:18 GMT)
Robustness-aware 2-bit quantization with real-time performance for
neural network [2.4] ビット精度を下げた量子ニューラルネットワーク(NN)は、計算とメモリリソースの要求を減らす効果的なソリューションである。
本稿では,二元NNと生成対向ネットワーク(GAN)に基づくNNベースに対して,新しいロバスト性を考慮した2ビット量子化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 22:09:41 GMT)
FiSSA at SemEval-2020 Task 9: Fine-tuned For Feelings [2.4] 本稿では,スペイン語と英語の混在するソーシャルメディアデータを用いた感情分類手法を提案する。
単言語モデルと多言語モデルの両方を標準微調整法を用いて検討する。
2段階の微調整により、ベースモデルよりも感情分類性能が向上するが、大規模多言語XLM-RoBERTaモデルではF1スコアが最適である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 07:11:18 GMT)
Multiclass Wound Image Classification using an Ensemble Deep CNN-based
Classifier [2.1] 創傷画像をマルチクラスに分類するためのアンサンブルディープ畳み込みニューラルネットワークに基づく分類器を開発した。
2次分類では96.4%,94.28%,3次分類では91.9%,87.7%であった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 15:20:12 GMT)
Stochastic Super-Resolution for Downscaling Time-Evolving Atmospheric
Fields with a Generative Adversarial Network [1.9] 我々は、同じフィールドの低解像度画像列からなる入力に対して、時間進化する高分解能大気圧のアンサンブルを生成することができる、繰り返し発生する超高分解能GANを導入する。
GANは、両方のデータセットに対して、現実的で、時間的に一貫した超分解能シーケンスを生成することができる。
GANジェネレータは完全に畳み込み型であるため、訓練後にトレーニングに使用する画像よりも大きな画像を入力することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 14:28:34 GMT)
ERIC: Extracting Relations Inferred from Convolutions [1.9] 畳み込みニューラルネットワークの複数の層にまたがるカーネルの挙動を論理プログラムを用いて近似できることを示す。
また,CNNの動作をより深く理解するためのフレームワークとして,抽出プログラムが利用できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 13:04:21 GMT)
GANs for learning from very high class conditional noisy labels [1.7] 我々は、GAN(Generative Adversarial Networks)を用いて、バイナリ分類のためのクラス条件付きラベルノイズ(CCN)ロバストなスキームを設計する。
まず、ノイズラベル付きデータと0.1%または1%クリーンラベルから正しいラベル付きデータポイントのセットを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 15:01:11 GMT)
Quantum Machine Learning in High Energy Physics [1.2] 本稿では,高エネルギー物理学における問題に対する量子機械学習を用いた第1世代の考え方を概説する。
興味深い疑問は、量子機械学習を高エネルギー物理学に適用する方法があるかどうかである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 14:39:29 GMT)
comp-syn: Perceptually Grounded Word Embeddings with Color [1.1] comp-synは、Google画像検索結果の知覚的に均一な色分布に基づいた単語埋め込みを提供する。
comp-synはPyPi上でオープンソースであり、メインストリームの機械学習Pythonパッケージと互換性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 05:22:54 GMT)
An integral-free representation of the Dyson series using divided
differences [1.0] 我々は、時間順序と積分の両方から完全に自由なダイソン級数に対する代替表現を導入する。
この新たな形式主義において、ダイソン展開は指数関数の効率よく計算可能な分割差の和として与えられる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 21:44:06 GMT)
Emergence of a thermal equilibrium in a subsystem of a pure ground state
by quantum entanglement [0.9] 我々は、サブシステム全体の純粋な基底状態において、サブシステム$A$と$B$の間の量子絡み合いが、サブシステム$A$において熱平衡を誘導できることを示した。
我々は、絡み合った純状態における量子揺らぎは、サブシステムにおける熱ゆらぎを模倣することができると主張している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 01:03:22 GMT)
Interpretable Machine Learning -- A Brief History, State-of-the-Art and
Challenges [0.8] 我々は、解釈可能な機械学習(IML)の分野の簡単な歴史を提示し、最先端の解釈手法の概要を説明し、課題について議論する。
この分野は若いが、回帰モデリングとルールベースの機械学習に200年以上のルーツがある。
多くの新しいIML手法が提案され、その多くがモデルに依存しないが、深層学習や木に基づくアンサンブルに特有の解釈技術も提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 09:20:03 GMT)
A Kernel Two-Sample Test for Functional Data [0.8] 2つの関数のサンプルが同じ基底分布を持つという仮説をテストするために,最大平均離散性(MMD)に基づく非パラメトリック2サンプル試験法を提案する。
この構造は、MDDベースの次元の増大するデータセットに対する効率のスケーリング分析によって動機付けられている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 12:02:06 GMT)
DeepReflecs: Deep Learning for Automotive Object Classification with
Radar Reflections [0.7] この方法は、歩行者、サイクリスト、車、または非障害物などのオブジェクトクラス情報を提供する。
これは、手作り特徴の低パフォーマンス手法と畳み込みニューラルネットワークを用いた高パフォーマンス手法とのギャップを埋める。
アブレーション研究は、提案したグローバルコンテキスト層の影響を分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 07:35:51 GMT)
Connections between Relational Event Model and Inverse Reinforcement
Learning for Characterizing Group Interaction Sequences [0.2] 我々は、リレーショナルイベントモデル(REM)と逆強化学習(IRL)の未同定接続について検討する。
REM はそのような問題に対処する従来の手法であるが、IRL の応用は未完成の手法である。
実験により,集団の社会的相互作用を特徴付けるためのIRLの特殊効果を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 19:40:29 GMT)
A Reinforcement Learning Approach to Health Aware Control Strategy [0.2] 強化学習に基づくアプローチは、コンポーネント劣化に直面した最適制御ポリシーを学習するために用いられる。
提案手法は直流モータとシャフト摩耗のシミュレーションを用いて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 07:25:54 GMT)
Improving Company Valuations with Automated Knowledge Discovery,
Extraction and Fusion [0.2] 本稿では, 自動知識発見, 抽出, およびデータ融合を用いて, 新たな指標を得る方法について述べる。
本研究では,プロプライエタリな検索インタフェースの裏側に隠された臨床試験のデータを同定し,収集するために,深層Web知識取得手法を適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 06:33:12 GMT)
A Demonstration of Smart Doorbell Design Using Federated Deep Learning [0.1] 本稿では,フェデレート深層学習に基づく知的スマートドアベルの能力を示す。
エッジとクラウドのリソースにまたがるスマートドアベルのような、ビデオ分析アプリケーションのデプロイと管理が可能になる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 17:22:34 GMT)
Lung Nodule Classification Using Biomarkers, Volumetric Radiomics and 3D
CNNs [0.1] 放射線医のアノテーションとCTスキャンの画像分類を併用して肺悪性度を推定するハイブリッドアルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは3次元畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とランダムフォレストを用いて,CT画像とバイオマーカーのアノテーションと放射能の特徴を組み合わせる。
画像バイオマーカーのみを用いたモデルは,バイオマーカーをボリュームラジオミクス,3D CNN,セミ教師付き学習と組み合わせたモデルよりも精度が高いことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 18:57:26 GMT)
Encoder-Decoder Generative Adversarial Nets for Suffix Generation and
Remaining Time Prediction of Business Process Models [0.0] 本稿では,GAN(Generative Adversarial Networks)に基づくエンコーダデコーダアーキテクチャを提案する。
GANは画像などの識別可能なデータでうまく機能するが、接尾辞は分類項目の列である。
我々はGumbel-Softmax分布を用いて微分可能な連続近似を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 09:49:24 GMT)
When in Doubt, Ask: Generating Answerable and Unanswerable Questions,
Unsupervised [0.0] 質問回答(QA)は、人と機械間の堅牢なコミュニケーションを可能にするための鍵である。
現代のQAで使用される言語モデルは、いくつかの重要なタスクにおいて人間のパフォーマンスを上回っている。
本稿では,この問題を克服する手段として,人工データを用いた人為的データセットの強化について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 02:29:13 GMT)
Use of a Local Local Oscillator for the Satellite-to-Earth Channel [0.0] 連続可変量子鍵分布(CV-QKD)は、情報理論の安全な鍵共有を提供する。
CV-QKDにおけるコヒーレント検出には,位相参照フレームの共有が不可欠である。
我々は、衛星・地球通信路の文脈において、現在最先端のLLO方式の新しいノイズモデルを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 11:39:22 GMT)
Unsupervised Pretraining for Neural Machine Translation Using Elastic
Weight Consolidation [0.0] 本研究は、ニューラルネットワーク翻訳における教師なし事前訓練(NMT)の現在進行中の研究を提示する。
本研究では,モノリンガルデータを用いて学習した2つの言語モデルを用いて,エンコーダとデコーダの重み付けを初期化する。
両方向のNMTエンコーダを左から右への言語モデルで初期化し、元の左から右への言語モデリングタスクを記憶させることで、エンコーダの学習能力が制限されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 11:51:45 GMT)
Understanding YouTube Communities via Subscription-based Channel
Embeddings [0.0] 本稿では,YouTubeチャンネルの発見と分類を行う新しい手法を提案する。
これらの手法は、コメントの公開購読ページを活用する自己教師付き学習アプローチを使用する。
異なる政治コンテンツへのトラフィック量を分析するために、新しいデータセットを作成します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 22:00:04 GMT)
The RELX Dataset and Matching the Multilingual Blanks for Cross-Lingual
Relation Classification [0.0] 関係分類の現在のアプローチは、主に英語に焦点を当てている。
本稿では,多言語BERTに基づくベースラインモデルと,新しい多言語事前学習設定の2つの言語間関係分類モデルを提案する。
評価のために、英語、フランス語、ドイツ語、スペイン語、トルコ語における言語間関係分類のための新しいベンチマークデータセットを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 11:08:16 GMT)
Temporal Extension Module for Skeleton-Based Action Recognition [0.0] 本稿では,グラフ畳み込みネットワーク(GCN)の時間グラフを拡張するモジュールについて述べる。
我々のモジュールは、人間の運動における複数の関節の相関特徴を抽出するための、シンプルで効果的な方法である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 02:39:04 GMT)
SPECT Imaging Reconstruction Method Based on Deep Convolutional Neural
Network [0.0] CNN再構成 - CNNRはSPECT画像の分野でのトモグラフィ再構成の新しい手法である。
深層学習手法と深層畳み込みニューラルネットワークが新しい再構築手法に用いられている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 13:11:32 GMT)
SL-DML: Signal Level Deep Metric Learning for Multimodal One-Shot Action
Recognition [0.0] 埋め込み空間における近接探索に対する行動認識問題を削減するための計量学習手法を提案する。
我々は信号を画像にエンコードし、深い残差CNNを用いて特徴を抽出する。
結果として得られるエンコーダは特徴を埋め込み空間に変換し、より近い距離は類似の動作を符号化し、高い距離は異なる動作を符号化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 13:16:59 GMT)
Quasiparticle dynamics of symmetry resolved entanglement after a quench:
the examples of conformal field theories and free fermions [0.0] 量子多体系の内部局所対称性のセクター間での絡み合いがどのように分裂するかを示す。
原子実験で容易に観察すべき2つの物理的効果を指摘した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 19:12:42 GMT)
Predicting Chemical Properties using Self-Attention Multi-task Learning
based on SMILES Representation [0.0] 本研究では,変圧器変圧器モデルの構造的差異について検討し,新しい自己注意モデルを提案する。
不均衡な化学データセットを用いたマルチタスク学習環境において,自己認識モジュールの表現学習性能を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 09:46:50 GMT)
Optimizing Radiotherapy Plans for Cancer Treatment with Tensor Networks [0.0] IMRT(Intensity-Modulated Radiation Therapy)技術は、不均一な腫瘍や不均一な腫瘍を治療し、健康な臓器に対する放射線毒性を低下させる。
我々は、線量最適化問題をIsing-like Hamiltonianの基底状態の探索にマッピングし、長距離相互作用量子ビットの系を記述する。
同様のアプローチは、将来のハイブリッド古典量子アルゴリズムにも適用でき、将来の医療における量子技術の利用の道を開くことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 14:28:21 GMT)
Open quantum systems beyond Fermi's golden rule: Diagrammatic expansion
of the steady-state time-convolutionless master equation [0.0] 我々は,スーパー演算子ではなく演算子に基づく定常TCL生成器を評価するための図式的手法を開発した。
我々は,Fermi貯水池に結合した1つの非相互作用レベルにおいて本手法をベンチマークし,次から次への正確な拡張を復元する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 20:27:31 GMT)
Neural networks for detecting multimode Wigner-negativity [0.0] 我々は,Wigner関数の負性を直接検出し,マルチモード量子状態に対して検出する,人工ニューラルネットワークを用いた機械学習プロトコルに基づく新しい手法を提案する。
本手法は,データ量が少ない場合の従来手法よりも高速で精度が高く,堅牢であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 11:03:17 GMT)
Multi-Modal Super Resolution for Dense Microscopic Particle Size
Estimation [0.0] 我々は,2つのジェネレーティブ・アドバイサル・ネットワーク(cGAN)の組み合わせにより,スーパーリゾルバOM画像が走査型電子顕微鏡(SEM)画像のように見えることを提案する。
提案したモデルは, 高精度な粒子径推定のための多モード画像変換と超解像の一般化可能な方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 15:20:40 GMT)
Machine Learning Evaluation of the Echo-Chamber Effect in Medical Forums [0.0] 私たちは14のモデルを構築し、オンライン医療フォーラムから集められた議論を表現するためにそれらを適用します。
我々は、評価モデルの長所を評価するために、4つのマルチクラス感情分類アプリケーションと2つの機械学習アルゴリズムを使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 14:59:50 GMT)
Limits on the Existence of sub-MeV Sterile Neutrinos from the Decay of
$^7$Be in Superconducting Quantum Sensors [0.0] ステリルニュートリノは、粒子物理学の標準モデルへの自然な拡張であり、ダークセクターへのポータルを提供する。
崩壊モメンタム再構築法を用いて, サブMeVステリルニュートリノの存在を新たに探索した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 15:36:02 GMT)
Josephson effect in graphene bilayers with adjustable relative
displacement [0.0] ジョセフソン電流は超伝導グラフェン複層で調べられ、グラフェンシートは平面内または平面外変位を互いに関連付けることができる。
その結果、超伝導が層内または層間スピン-シングレット電子対によるものである場合、超電流は相対変位と定性的に異なる反応を示すことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 10:04:50 GMT)
Gauravarora@HASOC-Dravidian-CodeMix-FIRE2020: Pre-training ULMFiT on
Synthetically Generated Code-Mixed Data for Hate Speech Detection [0.0] 本稿では,ドラヴィダ語におけるHate Speech and Offensive Content Identification in Dravidian Language (Tamil-British and Malayalam-British)について述べる。
このタスクは、ソーシャルメディアから収集されたDravidian言語におけるコメント/ポストのコード混合データセットにおける攻撃的言語を特定することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 18:11:41 GMT)
FibeR-CNN: Expanding Mask R-CNN to Improve Image-Based Fiber Analysis [0.0] 本稿では,繊維のイメージベース解析を自動化するために,領域ベース畳み込みニューラルネットワーク(R-CNN)を提案する。
FibeR-CNNは、繊維画像の新たなテストデータセットにおいて、Mask R-CNNの平均精度を33%上回ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 08:45:14 GMT)
Extraction of Discrete Spectra Modes from Video Data Using a Deep
Convolutional Koopman Network [0.0] クープマン理論の最近の深層学習拡張は、非線形力学系のコンパクトで解釈可能な表現を可能にした。
ディープ・クープマン・ネットワークはコープマン固有関数を学習し、座標変換を捉え、システムダイナミクスを大域的に線形化する。
離散スペクトルを持つ力学系における独立モードの自動同定における深い畳み込みクープマンネットワーク(CKN)の機能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 06:26:29 GMT)
Error correction of a logical grid state qubit by dissipative pumping [0.0] 物理的に現実的な有限GKP符号用に設計された散逸写像を導入し実装する。
正方形のGKP符号と六角形のGKP符号を用いて論理コヒーレンスの拡張を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 17:19:20 GMT)
Emergent particles and gauge fields in quantum matter [0.0] 相関物質に現れる多くの粒子やゲージ場について、教育学的に紹介する。
次に、標準的なモデルを超えた近代的な物理学の発見について説明する。
ゲージ場は、非常に相関性の高い物質の記述において自然に現れ、ゲージボソンに繋がる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 10:00:28 GMT)
Efficient frequency-selective single-photon antennas based on a
bio-inspired nano-scale atomic ring design with 9-fold symmetry [0.0] 閉じ込められた配列の量子エミッタは、幾何学に依存した集合力学を示す。
リング中心に余剰共振吸収双極子を配置することにより、そのような構造が高効率な単一光子吸収体となることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 18:21:26 GMT)
Efficient Similarity-Preserving Unsupervised Learning using Modular
Sparse Distributed Codes and Novelty-Contingent Noise [0.0] 2つの質問に対して、単純で神経的に妥当な回答を提供する新しいモジュールスパース分散コード(MSDC)について説明する。
MSDC符号場(CF)はQ WTA競合モジュール(CM)からなる。
CFのモジュラー性は、ほぼ類似性を保った単項の教師なし学習アルゴリズムを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 17:36:04 GMT)
Effective technique of numerical investigation of systems with
complicated geometry of a potential [0.0] 我々は、定数ポテンシャルの列だけでなく、Shr"オーディンガー方程式の解が少なくとも特殊関数の観点で存在する形のポテンシャルについても量子波インピーダンス決定法を開発した。
結果はポテンシャルの複雑な幾何学(空間構造)を持つ量子力学系の数値的な研究に適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 10:44:07 GMT)
Deep Reinforcement Learning with Population-Coded Spiking Neural Network
for Continuous Control [0.0] 深層強化学習(DRL)を用いた深層批評家ネットワークと連携して訓練された集団符号化スパイキングアクターネットワーク(PopSAN)を提案する。
我々は、トレーニング済みのPopSANをIntelのLoihiニューロモルフィックチップにデプロイし、本手法をメインストリームのDRLアルゴリズムと比較し、連続的な制御を行った。
本研究はニューロモルフィックコントローラの効率性をサポートし,エネルギー効率とロバスト性の両方が重要である場合,我々のハイブリッドRLをディープラーニングの代替として提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 16:20:45 GMT)
DAN -- An optimal Data Assimilation framework based on machine learning
Recurrent Networks [0.0] データ同化アルゴリズムは、システムの数学的表現とノイズの観測を組み合わせることで、力学系の状態を予測することを目的としている。
本稿では,再帰的エルマンネットワークとデータ同化アルゴリズムを一般化した完全データ駆動型ディープラーニングアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 17:35:36 GMT)
Complex Skill Acquisition Through Simple Skill Imitation Learning [0.0] 本稿では,ニューラルネットワークのポリシーをシンプルで学習しやすいスキルで学習するアルゴリズムを提案する。
複雑なタスクが単純なサブタスクの同時(そしておそらくはシーケンシャルな)組み合わせである場合に焦点を当てる。
我々のアルゴリズムは、トレーニング速度と全体的な性能において、最先端のベースラインを一貫して上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 19:43:49 GMT)
Complete Controllability Despite Degeneracy: Quantum Control of
Enantiomer-Specific State Transfer in Chiral Molecules [0.0] 配向量子数Mの退化値に属する非対称トップ分子の回転状態に対する完全制御性を証明する。
我々は、当初、退化M状態に分散していた個体群をエネルギー的に分離するパルス列を構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 08:17:30 GMT)
Combined synchrotron X-ray diffraction and NV diamond magnetic
microscopy measurements at high pressure [0.0] 高圧下での広視野窒素空洞(NV)ダイヤモンド磁気顕微鏡とシンクロトロンX線回折(XRD)の同時測定の可能性について報告する。
サンプルを静的に圧縮するために、ダイヤモンドアンビルセルに統合されたダイヤモンドアンビルのクレット上にNVカラーセンタを作成する。
NV中心の光学的に検出されたスピン共鳴は、試料磁化によって生じる成層磁場をマッピングするために用いられる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 21:24:43 GMT)
Color Image Segmentation Metrics [0.0] 本稿では,カラー画像分割法における定量的評価手法の現状について述べる。
適切な評価基準を選択する際の意思決定プロセスは、ベンチマークデータセットごとに異なるセグメンテーション法を好む傾向にあるため、依然として非常に深刻である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 22:47:32 GMT)
Approach for Document Detection by Contours and Contrasts [0.0] 本稿では,モバイル端末上で行う任意の文書検出について考察する。
本研究では,輪郭法を改良し,競合する輪郭位置仮説を境界内と外とのコントラストに応じてランク付けする。
提案手法は,オープンなMIDV-500データセット上での未適合な最先端性能を提供し,SmartDocデータセットの最先端パフォーマンスに匹敵する結果を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 14:03:44 GMT)
Adding Filters to Improve Reservoir Computer Performance [0.0] この研究は、貯水池コンピュータが出力に関数を追加することによってどのように拡張されるかを示す。
ここで説明する特定の関数は線形フィルタであるが、他の関数も可能である。
信号嵌合問題,予測問題,信号分類問題に対して,フィルタの追加が貯水池コンピュータ性能に与える影響をシミュレートする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 12:03:17 GMT)
Abrupt Transitions in Variational Quantum Circuit Training [0.0] 予想は、量子回路は目的関数を最小化するために断片的に訓練できると主張している。
反例は、恒等行列に指数関数的に近い目的関数を考えることによって発見される。
クリティカルな(ターゲットゲートに依存した)しきい値以下では、回路トレーニングはアイデンティティに近づき、その後、トレーニングされたブロックを断片的に追加するためのアイデンティティに近づいたままである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 18:00:00 GMT)
A qubit strongly interacting with a bosonic environment: Geometry of
thermal states [0.0] ズレックのアインシュタイン選択の理論は、強い結合状態の下でいわゆるポインター基底においてデコヒーレンスが発生することを予測している。
我々は, 強い結合限界における熱状態が, ポインター基底に投影されたギブス状態であることを仮定した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Oct 2020 04:08:39 GMT)