DeepSVG: A Hierarchical Generative Network for Vector Graphics Animation [217.9] 本稿では,複雑なSVGアイコンの生成と操作のために,DeepSVGと呼ばれる新しい階層型生成ネットワークを提案する。
我々のアーキテクチャは、その形状自体をエンコードする低レベルのコマンドから、効果的に高レベルの形状を分離します。
我々のネットワークは、多様なベクトルグラフィックスを正確に再構築し、強力なアニメーションツールとして機能することを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 14:31:42 GMT)
Stability of Algebraic Neural Networks to Small Perturbations [179.6] Algebraic Neural Network (AlgNN) は、代数的信号モデルと関連する各層のカスケードで構成されている。
畳み込みという形式的な概念を用いるアーキテクチャは、シフト演算子の特定の選択を超えて、いかに安定であるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 09:10:16 GMT)
Convergence of Meta-Learning with Task-Specific Adaptation over Partial
Parameters [152.0] モデルに依存しないメタラーニング(MAML)は非常に成功したアルゴリズムメタラーニングの実践であるが、高い計算複雑性を持つ。
本稿では,その複雑さがANILの全体的な収束性能に大きく影響することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 18:01:25 GMT)
Certifying Confidence via Randomized Smoothing [151.7] ランダムな平滑化は、高次元の分類問題に対して良好な証明されたロバスト性を保証することが示されている。
ほとんどの平滑化法は、下層の分類器が予測する信頼性に関する情報を与えてくれない。
そこで本研究では,スムーズな分類器の予測信頼度を評価するために,認証ラジイを生成する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 21:15:50 GMT)
Quiver Signal Processing (QSP) [145.7] キーバー表現に関する信号処理フレームワークの基礎を述べる。
ネットワークにおける異種多次元情報を扱うための信号処理フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 08:40:15 GMT)
Provably Efficient Reward-Agnostic Navigation with Linear Value
Iteration [143.4] 我々は、最小二乗値スタイルのアルゴリズムで一般的に使用される、より標準的なベルマン誤差の概念の下での反復が、ほぼ最適値関数の学習において強力なPAC保証を提供することを示す。
そこで本稿では,任意の(線形な)報酬関数に対して,最適に近いポリシーを学習するためにどのように使用できるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 02:30:08 GMT)
Improving Auto-Augment via Augmentation-Wise Weight Sharing [123.7] 自動拡張検索の重要な要素は、特定の拡張ポリシーの評価プロセスである。
本稿では,モデルの強化トレーニングのダイナミクスについて検討する。
我々は,Augmentation-Wise Weight Sharing (AWS)に基づいて,高速かつ高精度な評価プロセスを構築するために,強力で効率的なプロキシタスクを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 15:12:47 GMT)
CDEvalSumm: An Empirical Study of Cross-Dataset Evaluation for Neural
Summarization Systems [121.8] データセット間設定下での様々な要約モデルの性能について検討する。
異なるドメインの5つのデータセットに対する11の代表的な要約システムに関する包括的な研究は、モデルアーキテクチャと生成方法の影響を明らかにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 12:11:46 GMT)
Planning with Submodular Objective Functions [118.0] 準モジュラー目的関数を用いて計画を行い、累積報酬を最大化する代わりに、劣モジュラー関数によって誘導される値の最大化を目標とする。
本フレームワークは, 基本性制約を特別な場合として, 標準計画と準モジュラー目標を仮定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 16:55:12 GMT)
On the Theory of Transfer Learning: The Importance of Task Diversity [114.7] 一般的な関数クラス$mathcalF circ MathcalH$において、$f_j circ h$という形の関数によってパラメータ化される$t+1$タスクを考える。
多様なトレーニングタスクに対して、最初の$t$のトレーニングタスク間で共有表現を学ぶのに必要なサンプルの複雑さが、$C(mathcalH) + t C(mathcalF)$であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 17:19:02 GMT)
Hierarchical Patch VAE-GAN: Generating Diverse Videos from a Single
Sample [107.8] 本稿では,新しいパッチベースの変分オートエンコーダ(VAE)を導入する。
粗いスケールでは、私たちのパッチVAEが使われ、サンプルの多様性が保証されます。
より微細なスケールでは、パッチGANが細部をレンダリングし、高品質なビデオを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 11:38:19 GMT)
Probabilistic Circuits for Variational Inference in Discrete Graphical
Models [101.3] 変分法による離散的グラフィカルモデルの推論は困難である。
エビデンス・ロウアーバウンド(ELBO)を推定するためのサンプリングに基づく多くの手法が提案されている。
Sum Product Networks (SPN) のような確率的回路モデルのトラクタビリティを活用する新しい手法を提案する。
選択的SPNが表現的変動分布として適していることを示し、対象モデルの対数密度が重み付けされた場合、対応するELBOを解析的に計算可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 05:04:38 GMT)
Compositional Generalization via Neural-Symbolic Stack Machines [99.8] 合成一般化における制限に対処するためのNear-Symbolic Stack Machine (NeSS)を提案する。
NeSSは、ニューラルネットワークモデルの表現力と、シンボリックスタックマシンが支持する再帰を結合する。
NeSSは4つの領域で100%の一般化性能を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 07:16:10 GMT)
AEGIS: A real-time multimodal augmented reality computer vision based
system to assist facial expression recognition for individuals with autism
spectrum disorder [93.0] 本稿では,コンピュータビジョンと深部畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を組み合わせたマルチモーダル拡張現実(AR)システムの開発について述べる。
提案システムはAIGISと呼ばれ,タブレット,スマートフォン,ビデオ会議システム,スマートグラスなど,さまざまなユーザデバイスにデプロイ可能な支援技術である。
我々は空間情報と時間情報の両方を活用して正確な表現予測を行い、それを対応する可視化に変換し、元のビデオフレーム上に描画する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 17:20:38 GMT)
BERT Loses Patience: Fast and Robust Inference with Early Exit [91.3] 本稿では,事前学習した言語モデルの効率性と堅牢性を向上させるためのプラグイン・アンド・プレイ手法として,Patience-based Early Exitを提案する。
提案手法では,モデルを少ないレイヤで予測できるため,推論効率が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 06:37:36 GMT)
An Efficient Adversarial Attack for Tree Ensembles [91.1] 傾斜促進決定木(DT)や無作為林(RF)などの木に基づくアンサンブルに対する敵対的攻撃
提案手法は,従来のMILP (Mixed-integer linear programming) よりも数千倍高速であることを示す。
私たちのコードはhttps://chong-z/tree-ensemble- attackで利用可能です。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 10:59:49 GMT)
Beta Embeddings for Multi-Hop Logical Reasoning in Knowledge Graphs [89.5] 知識グラフ(KG)上で任意のFOLクエリに応答する確率的埋め込みフレームワークであるBetaEを紹介する。
BetaEは、一階述語論理演算の完全なセットを処理できる最初のメソッドである。
大規模かつ不完全な3つのKG上での任意のFOLクエリ応答におけるBetaEの性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 06:11:39 GMT)
Avoiding Side Effects in Complex Environments [87.3] おもちゃの環境では、達成可能なユーティリティ保護は、ランダムに生成された目標を達成する能力のシフトを罰することによって副作用を避けた。
このアプローチをConwayのGame of Lifeに基づいて,大規模でランダムに生成された環境に拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 15:15:46 GMT)
Coresets via Bilevel Optimization for Continual Learning and Streaming [86.7] 濃度制約付き二レベル最適化による新しいコアセット構成を提案する。
我々のフレームワークがディープニューラルネットワークのコアセットを効率的に生成できることを示し、連続学習やストリーミング設定における経験的メリットを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 17:53:39 GMT)
Meta-Learning with Context-Agnostic Initialisations [86.5] メタ学習プロセスにコンテキスト・逆成分を導入する。
これにより、コンテキストに依存しないタスクを一般化したターゲットへの微調整の初期化が実現される。
我々は,3つのメタ学習アルゴリズムと2つの問題に対するアプローチを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 06:50:34 GMT)
Optimal Robustness-Consistency Trade-offs for Learning-Augmented Online
Algorithms [86.0] 機械学習予測を取り入れたオンラインアルゴリズムの性能向上の課題について検討する。
目標は、一貫性と堅牢性の両方を備えたアルゴリズムを設計することだ。
機械学習予測を用いた競合解析のための非自明な下界の最初のセットを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 04:51:01 GMT)
Condensed Movies: Story Based Retrieval with Contextual Embeddings [83.7] 我々は3K映画の主要シーンからなるコンデンサド映画データセット(CMD)を作成する。
データセットはスケーラブルで、YouTubeから自動的に取得され、誰でもダウンロードして利用できる。
我々は、文字、音声、視覚的手がかりを1つのビデオ埋め込みに組み合わせ、データセット上でテキストからビデオまでを検索するためのディープネットワークベースラインを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 23:42:02 GMT)
Large-Scale Adversarial Training for Vision-and-Language Representation
Learning [81.8] VILLAは視覚と言語(V+L)表現学習のための大規模対人訓練における最初の試みである。
VILLAは2つの訓練段階から構成される: (i) タスクに依存しない対人事前訓練、および (ii) タスク固有の対人微調整である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 18:12:53 GMT)
Synthesize, Execute and Debug: Learning to Repair for Neural Program
Synthesis [81.5] 本稿では,合成,実行,デバッグの段階を組み込んだニューラルネットワーク生成フレームワークであるSEDを提案する。
SEDはまず、神経プログラムシンセサイザーコンポーネントを使用して初期プログラムを生成し、その後、神経プログラムデバッガを使用して生成されたプログラムを反復的に修復する。
挑戦的な入出力プログラム合成ベンチマークであるKarelでは、SEDはニューラルプログラムシンセサイザー自体のエラー率をかなりのマージンで削減し、デコードのための標準ビームサーチより優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 07:23:09 GMT)
Contrastive Learning with Adversarial Examples [79.4] コントラスト学習(Contrastive Learning, CL)は、視覚表現の自己教師型学習(SSL)において一般的な手法である。
本稿では,コンストラクティブ・ラーニングのための新しい逆例群を紹介し,これらの例を用いてCLAEと表記されるSSLの新しい逆トレーニングアルゴリズムを定義する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 20:45:10 GMT)
Adversarial Attacks on Binary Image Recognition Systems [78.8] 本研究では,二分法(黒と白)画像分類モデルに対する敵対攻撃について検討する。
カラー画像とグレースケール画像とは対照的に、バイナリ画像に対する攻撃の探索空間は極めて制限されている。
バイナリイメージの分類を騙すために設計された,SCARと呼ばれる新しい攻撃アルゴリズムを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 14:57:42 GMT)
Extreme Algorithm Selection With Dyadic Feature Representation [78.1] 我々は,数千の候補アルゴリズムの固定セットを考慮に入れた,極端なアルゴリズム選択(XAS)の設定を提案する。
我々は、XAS設定に対する最先端のAS技術の適用性を評価し、Dyadic特徴表現を利用したアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 07:56:33 GMT)
Language Models are Open Knowledge Graphs [75.5] 近年の深層言語モデルは,事前学習を通じて大規模コーパスから知識を自動取得する。
本稿では,言語モデルに含まれる知識をKGにキャストするための教師なし手法を提案する。
KGは、コーパス上の(微調整なしで)事前訓練された言語モデルの1つの前方パスで構築されていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 18:01:56 GMT)
Model identification and local linear convergence of coordinate descent [74.9] 循環座標降下は、幅広い種類の関数に対して有限時間でモデル同定を達成することを示す。
また、座標降下に対する局所収束速度を明示的に証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 16:03:19 GMT)
Optimal Approximation -- Smoothness Tradeoffs for Soft-Max Functions [73.3] ソフトマックス関数は近似と滑らかさの2つの主要な効率尺度を持つ。
近似と滑らか性の異なる尺度に対する最適近似-滑らか性トレードオフを同定する。
これにより、新しいソフトマックス関数が生まれ、それぞれ異なる用途に最適である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 05:19:58 GMT)
An Equivalence between Loss Functions and Non-Uniform Sampling in
Experience Replay [72.2] 非一様サンプルデータを用いて評価された損失関数は、別の一様サンプルデータ損失関数に変換可能であることを示す。
驚いたことに、いくつかの環境では、PERは経験的パフォーマンスに影響を与えることなく、この新たな損失関数に完全に置き換えることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 16:36:44 GMT)
Inverse Learning of Symmetries [71.6] 2つの潜在部分空間からなるモデルで対称性変換を学ぶ。
我々のアプローチは、情報ボトルネックと連続的な相互情報正規化器の組み合わせに基づいています。
我々のモデルは, 人工的および分子的データセットにおける最先端の手法より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 14:46:53 GMT)
Supermasks in Superposition [70.6] 本稿では,スーパーマスク・イン・スーパーポジション(SupSup)モデルを提案する。
提案手法はランダムに固定されたベースネットワークを用い,各タスクに対して,優れた性能を実現するサブネットワーク(スーパーマスク)を求める。
実際には、2500のタスクの中でも、1つの勾配ステップが正しいマスクを特定するのに十分であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 00:32:49 GMT)
What are the Statistical Limits of Offline RL with Linear Function
Approximation? [70.3] オフライン強化学習は、オフライン(観測的)データを活用して、シーケンシャルな意思決定戦略の学習を導く。
本研究は,提案可能なサンプル効率のオフライン強化学習を可能にする表現条件と分布条件の基本的な問題に焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 17:32:13 GMT)
Beyond Lazy Training for Over-parameterized Tensor Decomposition [69.5] 過度なパラメータ化対象の勾配勾配は遅延学習体制を超え、データ中の特定の低ランク構造を利用する可能性があることを示す。
以上の結果から,過パラメータ化対象の勾配勾配は遅延学習体制を超え,データ中の特定の低ランク構造を利用する可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 00:32:12 GMT)
A novel auction system for selecting advertisements in Real-Time bidding [68.8] リアルタイム入札(Real-Time Bidding)は、インターネット広告システムで、近年非常に人気を集めている。
本稿では、経済的な側面だけでなく、広告システムの機能にかかわる他の要因も考慮した、新たなアプローチによる代替ベッティングシステムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 18:36:41 GMT)
Learning Compositional Rules via Neural Program Synthesis [67.6] 少数の例からルールシステム全体を学習するニューロシンボリックモデルを提案する。
入力からの出力を直接予測する代わりに、前述した例の集合を規定する規則の明示的な体系を誘導するようにモデルを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 19:48:43 GMT)
Top-k Training of GANs: Improving GAN Performance by Throwing Away Bad
Samples [67.1] GAN(Generative Adversarial Network)トレーニングアルゴリズムに,簡単な修正(一行のコード)を導入する。
ジェネレータパラメータを更新するとき、批判者が最も現実的に評価するバッチの要素から勾配のコントリビューションをゼロにします。
このトップk更新の手順が一般的に適用可能な改善であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 21:42:09 GMT)
Weighted QMIX: Expanding Monotonic Value Function Factorisation for Deep
Multi-Agent Reinforcement Learning [66.9] 本稿では,MARLのためのQ$-learningアルゴリズムの新バージョンを提案する。
Q*$をアクセスしても、最適なポリシーを回復できることを示します。
また,プレデレータープリとマルチエージェントのStarCraftベンチマークタスクの性能向上を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 14:58:45 GMT)
Self-training and Pre-training are Complementary for Speech Recognition [64.9] ラベルなしデータを用いた音声認識システムを改善するための効果的な手法として,自己学習と教師なし事前学習が登場している。
擬似ラベル付けとwav2vec 2.0による事前学習は,様々なラベル付きデータ設定において補完的であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 04:15:37 GMT)
Density profile of a semi-infinite one-dimensional Bose gas and bound
states of the impurity [63.0] 一次元の弱相互作用ボソン系に対する境界の影響について検討する。
ボソン密度への量子的寄与は、境界状態エネルギーレベルの小さな補正をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 07:31:22 GMT)
Blind Video Temporal Consistency via Deep Video Prior [61.1] 視覚的ビデオの時間的整合性に対する新規で一般的なアプローチを提案する。
本手法は,一対のオリジナルビデオとプロセッシングビデオを直接トレーニングするのみである。
本稿では,Deep Video Priorを用いてビデオ上の畳み込みネットワークをトレーニングすることにより,時間的一貫性を実現することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 16:19:20 GMT)
Continuous Speech Separation with Conformer [60.9] 分離システムでは、リカレントニューラルネットワークの代わりにトランスとコンバータを用いる。
我々は,自己注意に基づく方法でグローバルな情報を取得することが,音声分離に不可欠であると信じている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 12:38:51 GMT)
NU-GAN: High resolution neural upsampling with GAN [60.0] NU-GANはサンプリングレート(アップサンプリング)の低値から高値へのオーディオ再サンプリング法である
このようなアプリケーションは44.1kHzまたは48kHzの解像度でオーディオを使用するが、現在の音声合成法は最大24kHzの解像度で処理できる。
ABX選好試験は、我々のNU-GAN再サンプリング装置が22kHzから44.1kHzのオーディオを再サンプリングでき、これは元のオーディオと区別できるが、単一の話者データセットのランダムな確率より7.4%高く、マルチスピーカーデータセットの確率より10.8%高い。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 01:00:23 GMT)
Cross-Resolution Adversarial Dual Network for Person Re-Identification
and Beyond [59.1] 人物再識別(re-ID)は、同一人物の画像をカメラビューでマッチングすることを目的としている。
カメラと関心のある人の距離が異なるため、解像度ミスマッチが期待できる。
本稿では,クロスレゾリューションな人物のリIDに対処する新たな生成的対向ネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 18:01:01 GMT)
Second layer data governance for permissioned blockchains: the privacy
management challenge [58.7] 新型コロナウイルス(COVID-19)やエボラウイルス(エボラ出血熱)のようなパンデミックの状況では、医療データを共有することに関連する行動は、大規模な感染を避け、死亡者を減らすために重要である。
この意味において、許可されたブロックチェーン技術は、スマートコントラクトが管理する不変で統一された分散データベースを通じて、データのオーナシップ、透明性、セキュリティを提供する権利をユーザに与えるために登場します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 13:19:38 GMT)
Evaluating Factuality in Generation with Dependency-level Entailment [57.5] 本稿では,依存弧のレベルで分解するエンテーメントの新たな定式化を提案する。
このデータに基づいて訓練された依存関係弧包含モデルにより,文レベルの手法よりもパラフレーズ化や要約における現実的不整合を識別できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 06:35:58 GMT)
Scientific Claim Verification with VERT5ERINI [57.1] 本研究は,生物医学領域における科学的クレーム検証の課題への事前学習シーケンス・ツー・シーケンスモデルの適応について述べる。
本稿では,抽象検索,文選択,ラベル予測にT5を利用するVERT5ERINIを提案する。
SCIFACTは、クレームの正確性を予測するだけでなく、この決定を支持する科学文献のコーパスから関連する文を提供するモデルを必要とする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 17:56:33 GMT)
Text Mining to Identify and Extract Novel Disease Treatments From
Unstructured Datasets [56.4] Google Cloudを使って、NPRラジオ番組のポッドキャストのエピソードを書き起こします。
次に、テキストを体系的に前処理するためのパイプラインを構築します。
我々のモデルは、Omeprazoleが心臓熱傷の治療に役立てることに成功しました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 19:52:49 GMT)
Automatically Learning Compact Quality-aware Surrogates for Optimization
Problems [55.9] 未知パラメータで最適化問題を解くには、未知パラメータの値を予測し、これらの値を用いて問題を解くための予測モデルを学ぶ必要がある。
最近の研究によると、複雑なトレーニングモデルパイプラインのレイヤーとして最適化の問題を含めると、観測されていない意思決定の繰り返しを予測することになる。
我々は,大規模最適化問題の低次元サロゲートモデルを学習することにより,解の質を向上させることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 05:05:21 GMT)
Sanity-Checking Pruning Methods: Random Tickets can Win the Jackpot [55.4] 従来のプルーニングアルゴリズムの知恵は、プルーニング手法がトレーニングデータから情報を利用して良い作品を見つけることを示唆している。
本稿では,近年の非構造的刈り取り法について,上記の信念の正当性チェックを行う。
本稿では,各層に対して単純なデータに依存しないプーン比を提案し,サブネットワークを得るために各層をランダムにプーンする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 13:23:09 GMT)
Noise2Same: Optimizing A Self-Supervised Bound for Image Denoising [54.7] 本稿では,新しい自己教師型デノベーションフレームワークであるNoss2Sameを紹介する。
特にノイズ2Sameは、ノイズモデルに関するJ-不変性や余分な情報を必要としない。
以上の結果から,ノイズ2Sameは従来の自己監督型遮音法よりも優れていたことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 18:12:26 GMT)
Few-Shot Adaptation of Generative Adversarial Networks [54.0] 本稿では,100枚未満の設定でGANを適応するための簡易かつ効果的なFew-Shot GANを提案する。
FSGANは、対応する特異ベクトルを凍結しながら、事前訓練された重みの特異値に適応することを学ぶ。
提案手法は,既存のGAN適応法と比較して,視覚的品質が著しく向上していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 17:59:29 GMT)
Learning Monocular Dense Depth from Events [53.1] イベントカメラは、強度フレームではなく、非同期イベントのストリームの形式で輝度を変化させる。
最近の学習に基づくアプローチは、単眼深度予測のようなイベントベースのデータに適用されている。
本稿では,この課題を解決するための繰り返しアーキテクチャを提案し,標準フィードフォワード法よりも大幅に改善されていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 08:33:43 GMT)
Distilling Dense Representations for Ranking using Tightly-Coupled
Teachers [52.9] 我々は最近提案された後期相互作用ColBERTモデルを改善するために知識蒸留を適用した。
ColBERT の表現型 MaxSim 演算子から知識を抽出し、関連度スコアを単純な点積に変換する。
提案手法はクエリ待ち時間を改善し,ColBERTの面倒なストレージ要件を大幅に削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 02:26:01 GMT)
wav2vec 2.0: A Framework for Self-Supervised Learning of Speech
Representations [51.3] 音声のみから強力な表現を学習し、書き起こされた音声を微調整することで、最高の半教師付き手法よりも優れた性能を発揮することを示す。
wav2vec 2.0は、潜在空間で入力された音声を隠蔽し、共同で学習される潜在表現の量子化上で定義された対照的なタスクを解決する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 06:09:10 GMT)
SEG-MAT: 3D Shape Segmentation Using Medial Axis Transform [49.5] 入力形状の媒体軸変換(MAT)に基づく3次元形状分割の効率的な方法を提案する。
具体的には、MATに符号化された豊富な幾何学的および構造的情報により、3次元形状の異なる部分間の様々な種類の接合を識別することができる。
本手法は, セグメンテーション品質の点で最先端の手法より優れ, 桁違いに高速である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 07:15:23 GMT)
Real-Time Execution of Large-scale Language Models on Mobile [49.3] BERTの最良のモデル構造は,特定のデバイスに適合する計算サイズである。
我々のフレームワークは、モバイルデバイスのリソース仕様とリアルタイム仕様の両方を満たすための特定モデルを保証することができる。
具体的には、当社のモデルはCPUでは5.2倍、GPUでは4.1倍、BERTベースでは0.5-2%の精度損失がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 17:53:07 GMT)
Stronger Transformers for Neural Multi-Hop Question Generation [48.1] マルチホップ質問生成のための強力なトランスフォーマーモデルを提案する。
標準変圧器アーキテクチャを用いて,5つのBLEUポイントの最先端性能を大幅に向上させることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 01:51:09 GMT)
The Detection of Thoracic Abnormalities ChestX-Det10 Challenge Results [47.4] 胸部異常の発見はDeepwise AI Labによって行われている。
本稿では,第2ラウンドに到達した6チームの結果を紹介する。
この課題は、Deepwise AI Labが提案したChestX-Det10日付セットを採用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 03:42:29 GMT)
Adaptive Graph Convolutional Recurrent Network for Traffic Forecasting [47.2] ノード固有のパターンの学習は、事前に定義されたグラフが避けられる間、トラフィック予測に不可欠である、と我々は主張する。
本稿では,新たな機能を備えたグラフ・コンパス・ネットワーク(GCN)の拡張のための2つの適応モジュールを提案する。
実世界の2つの交通データセットに対する実験により、AGCRNは空間接続に関する事前定義されたグラフを使わずに、かなりのマージンで最先端の性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 00:08:46 GMT)
The Turking Test: Can Language Models Understand Instructions? [45.3] 本稿では,様々な複雑さの自然言語命令に従うモデルの能力を検証したチューリングテストを提案する。
優れた評価手法にもかかわらず、大きな事前訓練された言語モデルが全てのタスクで不十分に機能することを観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 18:44:16 GMT)
Cross Copy Network for Dialogue Generation [44.6] 本稿では,現在の対話コンテキストと類似の対話インスタンスの論理構造を同時に探索する新しいネットワークアーキテクチャであるCross Copy Networks(CCN)を提案する。
裁判所の議論と顧客サービスコンテンツ生成という2つの課題による実験により,提案アルゴリズムは既存の最先端コンテンツ生成モデル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） (Thu, 22 Oct 2020 09:03:23 GMT)
Utterance-level Dialogue Understanding: An Empirical Study [43.4] 本稿では,対話の異なる側面における文脈の役割を探求し,定量化する。
具体的には、与えられた発話の文脈を歪ませるために様々な摂動を用いる。
これにより、対話の異なる側面の基本的な文脈的制御要因に関する洞察が得られます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 11:16:56 GMT)
Faster DBSCAN via subsampled similarity queries [42.9] DBSCANは密度に基づくクラスタリングアルゴリズムとして人気がある。
本稿では,サブサンプルである$epsilon$-neighborhoodグラフに基づいてクラスタをクラスタ化するSNG-DBSCANを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 01:19:35 GMT)
Calibrated Language Model Fine-Tuning for In- and Out-of-Distribution
Data [42.6] 微調整済みの事前学習言語モデルは、分布内および分布外データの両方に対して深刻な誤校正を被る可能性がある。
この問題を軽減するために,正規化ファインチューニング手法を提案する。
本手法は6つのデータセット上での予測校正誤差,誤分類検出,OOD検出において,既存のテキスト分類の校正手法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 07:48:38 GMT)
Transcription Is All You Need: Learning to Separate Musical Mixtures
with Score as Supervision [42.0] 音源分離システムのトレーニングには音楽スコアを弱いラベルとして使用する。
我々のシステムは独立した情報源を必要とせず、スコアはトレーニング対象としてのみ使用され、推論には必要ではない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 17:38:40 GMT)
CycleGAN-VC3: Examining and Improving CycleGAN-VCs for Mel-spectrogram
Conversion [41.9] 非並列音声変換は、パラレルコーパスを用いることなく、ソースとターゲットの音声のマッピングを学習する技術である。
時間周波数適応正規化(TFAN)を組み込んだCycleGAN-VC2の改良であるCycleGAN-VC3を提案する。
男女間および男女間ノンパラレルVCにおけるCycleGAN-VC3の評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 13:08:44 GMT)
EIGEN: Event Influence GENeration using Pre-trained Language Models [41.6] EIGENは、事前訓練された言語モデルを利用して、コンテキストに条件付けられたイベントの影響を生成する方法である。
イベントインフルエンス生成のための手法の研究と評価のための新しいデータセットを導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 14:36:04 GMT)
Identifying Causal-Effect Inference Failure with Uncertainty-Aware
Models [41.5] 本稿では,不確実性推定を最先端のニューラルネットワーク手法のクラスに統合する実践的アプローチを提案する。
提案手法は,高次元データに共通する「非オーバーラップ」の状況に優雅に対処できることを示す。
正確なモデリングの不確実性は、過度に自信を持ち、潜在的に有害なレコメンデーションを与えるのを防ぐことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 20:52:39 GMT)
Efficient Scale-Permuted Backbone with Learned Resource Distribution [41.5] SpineNetはResNetモデルによるオブジェクト検出と画像分類に関する有望な結果を実証している。
本稿では,効率的な演算と複合スケーリングを以前に学習したスケールパーミュートアーキテクチャと組み合わせる手法を提案する。
その結果、オブジェクト検出における最先端のEfficientNetベースモデルより効率の良いスケール置換モデルを実現し、画像分類とセマンティックセグメンテーションにおける競合性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 03:59:51 GMT)
EvolveGraph: Multi-Agent Trajectory Prediction with Dynamic Relational
Reasoning [41.4] 本稿では,関係構造を明示的に認識し,潜在相互作用グラフによる予測を行う汎用軌道予測フレームワークを提案する。
将来の行動の不確実性を考慮すると、モデルはマルチモーダルな予測仮説を提供するように設計されている。
トレーニング効率を向上し、収束を加速するだけでなく、モデル性能も向上する2段トレーニングパイプラインを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 16:02:44 GMT)
Data Structures & Algorithms for Exact Inference in Hierarchical
Clustering [41.2] 本稿では,新しいトレリスデータ構造に基づく階層クラスタリングにおける表現型推論のための動的プログラミングアルゴリズムを提案する。
我々のアルゴリズムは時間と空間に比例してN$要素のパワーセットをスケールし、これは(2N-3)! 可能な階層のそれぞれを明示的に考慮するよりも指数関数的に効率的である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 15:18:02 GMT)
Unsupervised Data Augmentation with Naive Augmentation and without
Unlabeled Data [40.8] Unsupervised Data Augmentation (UDA) は、モデルの予測の違いを解析するために一貫性損失を適用する半教師付き手法である。
本稿では,UDAを再検討し,その有効性を示す。
一貫性の喪失を適用することで、ラベルのないデータなしで有意義な利益が得られることが分かりました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 18:01:51 GMT)
Parallel Interactive Networks for Multi-Domain Dialogue State Generation [40.8] 既存のマルチドメイン対話状態追跡(MDST)モデルでは、システムとユーザ発話の同一ターンおよび異なるターン間の依存関係は、完全には考慮されない。
本研究では,MDSTの設計において,これらの依存関係の組み入れが重要であることを論じ,これらの依存関係をモデル化するための並列対話型ネットワーク(PIN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 14:19:12 GMT)
A ReLU Dense Layer to Improve the Performance of Neural Networks [40.2] トレーニングされたニューラルネットワークの性能を向上させるために,ReDenseをシンプルかつ低複雑性な方法として提案する。
実験により、ReDenseは様々なニューラルネットワークアーキテクチャのトレーニングおよびテスト性能を向上させることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 11:56:01 GMT)
MixCon: Adjusting the Separability of Data Representations for Harder
Data Recovery [39.7] 我々は、データユーティリティと脆弱性間のトレードオフを制御し、攻撃を反転させる手段として、隠れたデータ表現の分離性を調整する客観的関数を設計する。
本手法は,ニューラルネットワークトレーニングにおけるデータ分離可能性の理論的洞察と,モデル反転の硬さに関する結果に動機付けられている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 06:02:44 GMT)
Reducing Adversarially Robust Learning to Non-Robust PAC Learning [39.5] 非ロマンスな学習者を用いて、仮説クラスを頑健に学習できる還元を与える。
$mathcalA$への呼び出しの数は、例ごとに許容される逆の摂動の数に対数的に依存する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 20:28:35 GMT)
Language-Conditioned Imitation Learning for Robot Manipulation Tasks [39.4] 本研究では,非構造化自然言語を模倣学習に組み込む手法を提案する。
訓練時には、専門家は、基礎となる意図を説明するために、言語記述とともにデモンストレーションを行うことができる。
トレーニングプロセスはこれらの2つのモードを相互に関連付け、言語、知覚、動きの相関を符号化する。
結果として得られた言語条件のvisuomotorポリシーは、実行時に新しいヒューマンコマンドと命令で条件付けできる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 21:49:08 GMT)
Using Deep Image Priors to Generate Counterfactual Explanations [38.6] ディープ画像先行(DIP)は、潜在表現エンコーディングからプレイメージを得るために用いられる。
本稿では,予測器と共同で学習した補助損失推定器に基づく新たな正規化戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 20:40:44 GMT)
Listening to Sounds of Silence for Speech Denoising [37.7] 記録された音声信号では、各文または単語の間にはしばしば短い一時停止がある。
単チャンネル音声のみを前提として、これらのサイレント区間を利用して自動音声認識モデルを学ぶ。
本手法は,訓練中に見つからない音声言語を認知するなど,優れた一般化特性を享受する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 20:07:53 GMT)
Convolutional Autoencoders for Human Motion Infilling [37.2] モーションインフィルメントは、入力されたポーズがスタートシーケンスを確実に予測し、エンドシーケンスに自然に遷移するような、欠落したギャップを埋めることを目的としている。
一つのモデルを用いて、異なるタイプのアクティビティ間の自然な遷移を生成できることが示される。
提案手法は, 欠落フレーム全体を埋めるだけでなく, 部分的なポーズが利用できるようなギャップを埋めるのにも利用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 08:45:38 GMT)
Node Classification on Graphs with Few-Shot Novel Labels via Meta
Transformed Network Embedding [36.7] 数発の新規ラベルを持つグラフ上でのノード分類の問題について検討する。
本稿ではMetaTNE(Meta Transformed Network Embedding framework)を提案する。
4つの実世界のデータセットの実験によると、MetaTNEは最先端の手法よりも大幅に改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 09:41:44 GMT)
Smoothed Geometry for Robust Attribution [36.6] 特徴属性はディープニューラルネットワーク(DNN)の振る舞いを説明する一般的なツールである
それらは、近くの入力に対して異なる説明をもたらす攻撃に弱いことが示されている。
この堅牢性の欠如は、敵対的に操作された説明が安全性と信頼性を損なう可能性のある、高度なアプリケーションにおいて特に問題となる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 17:55:35 GMT)
Posterior Network: Uncertainty Estimation without OOD Samples via
Density-Based Pseudo-Counts [33.5] Posterior Network (PostNet) は、任意のサンプルに対する予測確率よりも、個々の閉形式後部分布を予測する。
PostNetは、OODの検出とデータセットシフトによる不確実なキャリブレーションにおいて、最先端の成果を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 10:39:20 GMT)
Posterior Re-calibration for Imbalanced Datasets [33.4] トレーニングラベルの分布が極めて不均衡な場合、ニューラルネットワークは性能が良くない。
我々は、KL分割に基づく最適化によって解決できる訓練後の事前バランス手法を導出する。
6つの異なるデータセットと5つの異なるアーキテクチャで得られた結果は、芸術的正確性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 15:57:14 GMT)
Federated Bayesian Optimization via Thompson Sampling [33.1] 本稿では,FBOとFLの主な課題を原則的に克服するフェデレートトンプソンサンプリング(FTS)を提案する。
通信効率, 計算効率, 実用性能の観点から, FTS の有効性を実証的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 15:07:17 GMT)
Optimising Stochastic Routing for Taxi Fleets with Model Enhanced
Reinforcement Learning [32.3] 我々は、道路配車サービスのための大規模な車両群のためのルーティングポリシーを最適化することを目指している。
モデルベースディスパッチアルゴリズム,モデルフリー強化学習アルゴリズム,新しいハイブリッドアルゴリズムが提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 13:55:26 GMT)
Residual Force Control for Agile Human Behavior Imitation and Extended
Motion Synthesis [32.2] 強化学習は、モーションキャプチャーデータからヒューマノイド制御ポリシーを学習することで、現実的な人間の行動に大きな可能性を示してきた。
バレエダンスのような洗練された人間のスキルを再現することや、複雑な移行を伴う長期的な人間の振る舞いを安定して模倣することは、依然として非常に困難である。
動作空間に外部残留力を加えることでヒューマノイド制御ポリシーを強化する新しいアプローチである残留力制御(RFC)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 17:57:12 GMT)
Probabilistic Linear Solvers for Machine Learning [32.1] 本稿では,行列と逆行列,および行列ベクトル積の観測から解を共同で推論する線形解法のクラスを提案する。
我々は、不確実性を校正するために、事前のスペクトル情報を組み込むことを実証し、機械学習におけるそのような解法の可能性について実験的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 19:42:53 GMT)
Deep Learning is Singular, and That's Good [32.0] 特異モデルにおいて、パラメータの最適集合は特異点を持つ解析集合を形成し、古典的な統計的推論は適用できない。
これは、ニューラルネットワークが特異であり、ヘッセンの行列式やラプラス近似を用いた場合の「分割」が適切でないため、ディープラーニングにとって重要である。
深層学習の根本的な問題に対処する可能性にもかかわらず、特異学習理論は深層学習理論の発達過程にほとんど浸透しなかったようである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 09:33:59 GMT)
BayReL: Bayesian Relational Learning for Multi-omics Data Integration [31.7] 我々は,異なるマルチオミクスデータ型間の相互作用を推論する新しい手法を開発した。
BayReLはビュー固有の潜伏変数と、ビュー間のインタラクションをエンコードするマルチパーティトグラフを学習する。
実世界の複数のデータセットに対する実験により,BayReLの性能が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 07:22:40 GMT)
Noise Robust TTS for Low Resource Speakers using Pre-trained Model and
Speech Enhancement [31.3] 提案したエンドツーエンド音声合成モデルでは,話者埋め込みと雑音表現をそれぞれモデル話者と雑音情報に対する条件入力として利用する。
実験結果から,提案手法により生成した音声は,直接調整したマルチ話者音声合成モデルよりも主観評価が優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 11:36:56 GMT)
A Joint Learning Approach based on Self-Distillation for Keyphrase
Extraction from Scientific Documents [29.5] キーフレーズ抽出(英: Keyphrase extract)は、文書を最もよく記述するフレーズの小さなセットを抽出するタスクである。
タスクの既存のベンチマークデータセットは、通常、注釈付きドキュメントの数に制限がある。
本稿では, 自己蒸留の考え方に基づく, シンプルで効率的な共同学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 18:36:31 GMT)
Early-Learning Regularization Prevents Memorization of Noisy Labels [29.0] 本稿では,ノイズの多いアノテーションの存在下で,ディープラーニングによる分類を行うための新しいフレームワークを提案する。
深層ニューラルネットワークは、"早期学習"フェーズにおいて、トレーニングデータをクリーンなラベルに適合させることが観察されている。
我々は、これらの目標に向けてモデルを操る正規化用語を設計し、偽ラベルの記憶を暗黙的に防止する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 22:18:22 GMT)
Neural Execution Engines: Learning to Execute Subroutines [29.0] 本稿では, ソート, 最短経路, 最小スパンニング木などの共通アルゴリズムを構成する数値サブルーチンのレベルでの一般化問題について検討する。
データを一般化するために、バイナリ表現で数値を符号化すると、加算や乗算のような下流のタスクで訓練されたリッチな構造で埋め込みされることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 22:20:54 GMT)
Novel View Synthesis from only a 6-DoF Camera Pose by Two-stage Networks [28.3] 新しいビュー合成はコンピュータビジョンとロボティクスにおいて難しい問題である。
我々は、6-DoFカメラのみのポーズから新しいビューを直接合成する。
我々は、GenNetとRefineNetの2つの連続したCNNからなる2段階学習戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 06:23:40 GMT)
Functional Regularization for Representation Learning: A Unified
Theoretical Perspective [27.9] 教師なしおよび自己教師なしの学習アプローチは、下流予測タスクの表現を学習するための重要なツールとなっている。
本稿では、ラベルなしデータを用いて学習可能な関数を通して表現に正規化を付与するものとして、このようなアプローチがいくつか考えられる統一的な視点を示す。
本稿では,これらの手法のサンプル複雑性を分析するための識別的理論的枠組みを提案し,学習可能な正規化関数を実現するために(Balcan and Blum, 2010)の枠組みを一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 00:54:57 GMT)
Fine-Tune Longformer for Jointly Predicting Rumor Stance and Veracity [27.7] 本稿では,噂の姿勢と妥当性を共同で予測するマルチタスク学習フレームワークを提案する。
フレームワークは2つの部分から構成される:a) フレームワークの下部は、会話スレッド内の各投稿に対するスタンスを分類し、マルチターン会話をモデル化し、隣の投稿を各投稿に認識させることにより、噂を議論する。
SemEval 2019 Task 7 データセットの実験結果から,提案手法は噂の定式化と妥当性予測の両方において,従来の手法よりも優れていたことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 11:25:20 GMT)
Learning to Sort Image Sequences via Accumulated Temporal Differences [27.4] ハンドヘルドカメラで捉えた動的シーンの非順序画像群を時間的にシークエンシングする問題に対処する。
本稿では、2次元畳み込みカーネルを通して空間情報をキャプチャする畳み込みブロックを提案する。
提案手法は最先端の手法よりも有意なマージンで優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 12:34:05 GMT)
Learnability and Complexity of Quantum Samples [26.4] 量子回路が与えられた場合、量子コンピュータは古典的コンピュータよりも出力分布を指数関数的に高速にサンプリングすることができる。
一定のトレーニング時間でnでスケールするトレーニングパラメータを持つモデルを用いて、基礎となる量子分布を学習できるだろうか?
本稿では,Deep Boltzmann Machine (DBM), Generative Adrial Networks (GANs), Long Short-Term Memory (LSTM), Autoregressive GANの4種類の生成モデルについて,深部ランダム回路で生成された量子データセットの学習について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 18:45:25 GMT)
Learning Differential Equations that are Easy to Solve [26.1] 本稿では,解軌跡の高次微分を用いて,標準数値解法における時間コストの微分可能なサロゲートを提案する。
我々は、教師付き分類、密度推定、時系列モデリングタスクのモデルにおいて、ほぼ正確にトレーニングを行うことで、我々のアプローチをかなり高速に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 18:56:41 GMT)
Learning Loss for Test-Time Augmentation [25.7] 本稿では,テスト入力に適した変換を効率的に選択できる新しいインスタンスレベルのテスト時間拡張を提案する。
いくつかの画像分類ベンチマークによる実験結果から,提案したインスタンス認識テスト時拡張により,様々な汚損に対するモデルの堅牢性が向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 03:56:34 GMT)
Superpolynomial Lower Bounds for Learning One-Layer Neural Networks
using Gradient Descent [25.6] また,2乗空間分布に対する勾配勾配勾配を用いた場合,時間的誤差が小さいことを示す。
分類では,任意の統計的クエリ(SQ)が時間内に小さなテストエラーを達成できないという,より強力な結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 21:40:56 GMT)
Zero-Shot Learning from scratch (ZFS): leveraging local compositional
representations [25.4] ゼロショット分類は、訓練中にターゲットクラスからインスタンスが見えないような一般化タスクである。
テスト時間転送を可能にするために、各クラスは、属性やテキスト記述の形式で、意味情報で注釈付けされる。
イメージベンチマークで最高の絶対性能を達成するアプローチは、Imagenetで事前訓練されたエンコーダから抽出された機能に依存している。
我々はZFS(Zero-Shot Learning from scratch)を提案し、他のデータセットで微調整されたエンコーダの使用を明示的に禁止する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 23:11:18 GMT)
Faster Graph Embeddings via Coarsening [25.4] グラフ埋め込みは、グラフ構造化データ上のノード分類やリンク予測といった機械学習タスクのためのユビキタスツールである。
大規模グラフに対する埋め込みの計算は、関連する頂点の小さな部分集合のみに関心がある場合でも、非効率的である。
我々は、関連する頂点の埋め込みを計算するために、Schur補数に基づく効率的なグラフ粗大化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 13:49:46 GMT)
Migratable AI: Personalizing Dialog Conversations with migration context [25.0] クラウドソーシング作業者と移行コンテキストとの対話からデータセットを収集した。
我々は,移動コンテキストと非移動コンテキストを用いて,データセットの生成モデルと情報検索モデルを訓練した。
マイグレーションデータセットは、将来の微調整可能なAIシステムのトレーニングに有用であると考えています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 22:23:03 GMT)
RNNPool: Efficient Non-linear Pooling for RAM Constrained Inference [24.4] RNNPoolは、リカレントニューラルネットワーク(RNN)に基づく新しいプール演算子である。
RNNPoolレイヤは、画像分類や顔検出といった標準的な視覚タスクに適用した場合、MobileNetsやDenseNetのようなさまざまなアーキテクチャの複数のブロックを効果的に置き換えることができる。
我々は、RNNPoolを標準のS3FDアーキテクチャで使用し、256KB未満のRAMを持つARM Cortex-M4クラスマイクロコントローラの最先端MAPを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 21:05:24 GMT)
Deep Structural Causal Models for Tractable Counterfactual Inference [24.3] 我々は、ディープラーニングコンポーネントを用いた構造因果モデル(SCM)を構築するための一般的な枠組みを定式化する。
我々のフレームワークは、MNIST上に構築された合成データセットと、実際の脳MRIスキャンの医療データセットに基づいて検証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 21:59:47 GMT)
COVID-19 on Social Media: Analyzing Misinformation in Twitter
Conversations [22.4] 私たちは、2020年3月1日からTwitter APIを使用して、COVID-19に関連するストリーミングデータを収集しました。
事実確認情報をもとに、信頼できない内容と誤解を招く内容を特定した。
偽情報ツイートで宣伝された物語と、これらのツイートとのエンゲージメントの分配について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 03:03:29 GMT)
Motion Planner Augmented Reinforcement Learning for Robot Manipulation
in Obstructed Environments [22.2] 本稿では,RLエージェントの動作空間を移動プランナの長期計画能力で拡張する動きプランナ拡張RL(MoPA-RL)を提案する。
動作の大きさに基づいて,動作を直接実行し,動作プランナを起動するアプローチを円滑に移行する。
実験により、MoPA-RLは学習効率を高め、より高速な探索をもたらし、より安全なポリシーをもたらすことが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 17:59:09 GMT)
Learning Graph-Based Priors for Generalized Zero-Shot Learning [21.4] ゼロショット学習(ZSL)では、トレーニング時に目に見えないクラスからサンプルのラベルを正確に予測する必要がある。
GZSLへの最近のアプローチは、未知のクラスからサンプルを生成するために使用される生成モデルの価値を示している。
本研究では,ラベル上の関係グラフの形式に副次的な情報ソースを組み込む。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 01:20:46 GMT)
Task-Adaptive Feature Transformer for Few-Shot Segmentation [21.3] タスク適応型特徴変換器 (TAFT) の少数ショットセグメンテーションのための学習可能なモジュールを提案する。
TAFTは、タスク固有の高レベル機能を、セグメンテーションジョブに適したタスクに依存しない一連の特徴に線形に変換する。
PASCAL-$5i$データセットの実験では、この組み合わせがセグメンテーションアルゴリズムに数発の学習機能を追加することに成功している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 04:35:37 GMT)
Self-Distillation as Instance-Specific Label Smoothing [21.3] まず,多世代自己蒸留の性能向上が教師の予測の多様性の増大に関連していることを実験的に実証した。
そこで本研究では,個別に訓練された教師モデルを必要としない,予測的多様性を促進する新しい事例特異的ラベル平滑化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 03:23:39 GMT)
An Analysis of Simple Data Augmentation for Named Entity Recognition [21.0] 名前付きエンティティ認識のためのデータ拡張の設計と比較を行う。
簡単な拡張により、リカレントモデルとトランスフォーマーモデルの両方のパフォーマンスが向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 13:21:03 GMT)
DeepCSR: A 3D Deep Learning Approach for Cortical Surface Reconstruction [21.0] DeepCSRは、MRIから皮質表面を再構築するための3Dディープラーニングフレームワークである。
高分解能で皮質表面を効率的に再構築し、皮質の折り畳みの細部を捉える。
DeepCSRは、広く使われているFreeSurferツールボックスやディープラーニング駆動のFastSurferよりも正確で、より正確で、高速である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 03:57:44 GMT)
Uncovering the Topology of Time-Varying fMRI Data using Cubical
Persistence [20.7] 本稿では,fMRIデータセットの各時点をトポロジ的特徴の永続化図として符号化する新しいトポロジ的アプローチを提案する。
これらの時間変化のある永続化ダイアグラムは、参加者間で有意義なグループ化を見つけるためにクラスタ化可能であることを示す。
同じ映画を見ている大人と子供の脳状態の軌跡と全体的トポロジカルな活動に有意な差が認められた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 17:35:21 GMT)
Translating Recursive Probabilistic Programs to Factor Graph Grammars [20.5] 因子グラフ文法(FGG)は、推論を行うために列挙される必要はない因子グラフの集合を生成する。
条件付き一階確率型プログラムからのセマンティックス保存翻訳とFGGへの再帰を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 21:17:04 GMT)
Re-Examining Linear Embeddings for High-Dimensional Bayesian
Optimization [20.5] BOに対する線形埋め込みの使用に関するいくつかの重要な問題と誤解を同定する。
本研究では,これらの問題に適切に対処することで,BOの線形埋め込みの有効性が著しく向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 18:30:08 GMT)
Necessary and sufficient conditions for causal feature selection in time
series with latent common causes [20.4] 本研究では,時系列上での直接的および間接的原因の同定と潜伏変数の存在条件について検討する。
我々の理論的結果と推定アルゴリズムは、観測された各時系列に対して2つの条件付き独立性テストを必要とする。
以上の結果から,本手法は偽陽性率が非常に低く,偽陰性率も比較的低く,広範に用いられているGranger因果性よりも優れていたことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 08:16:30 GMT)
Random Coordinate Underdamped Langevin Monte Carlo [20.4] アンダーダムド・ランゲヴィン・モンテカルロ(Underdamped Langevin Monte Carlo、ULMC)は、マルコフ連鎖モンテカルロサンプリング法である。
本稿では,Random Coordinate ULMC (RC-ULMC) と呼ばれるサンプリング手法を提案する。
RC-ULMCは従来のULMCよりも常に安価であり,高いスキュードと高次元の場合にはコストが大幅に削減されることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 01:12:13 GMT)
Accelerating Reinforcement Learning with Learned Skill Priors [20.3] 現代の強化学習アプローチは、すべてのタスクをゼロから学習する。
事前知識を活用する1つのアプローチは、事前タスクで学んだスキルを新しいタスクに移すことである。
学習したスキル事前は、リッチデータセットからの効果的なスキル伝達に不可欠であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 17:59:51 GMT)
Building Rule Hierarchies for Efficient Logical Rule Learning from
Knowledge Graphs [20.3] 本稿では,ルール階層を用いて非プロミッシングルールを抽出する新しい手法を提案する。
HPMの応用は非プロムルールの除去に有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 23:32:53 GMT)
Color Visual Illusions: A Statistics-based Computational Model [20.2] 大規模なデータセットから学ぶと、パッチの可能性を計算するツールを導入します。
本稿では,鮮明さと色覚の錯覚を統一的に説明できるモデルを提案する。
我々のモデルは、逆向きに同じツールを適用することで、自然画像の視覚錯覚を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 10:45:03 GMT)
FasterRCNN Monitoring of Road Damages: Competition and Deployment [20.0] IEEE 2020 Global Road damage Detection (RDD) Challengeは、ディープラーニングとコンピュータビジョン研究者が関与する機会を提供する。
本稿では,このトピックに対する2つのコントリビューションを提案する。
第2部では、提案手法と課題を解説し、ローカル道路網にモデルを配置する取り組みについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 14:56:00 GMT)
Statistical-Query Lower Bounds via Functional Gradients [19.6] 我々は、寛容$n- (1/epsilon)b$の統計クエリアルゴリズムは、一定の$bに対して少なくとも$2nc epsilon$クエリを使用する必要があることを示す。
実数値学習では珍しいSQ学習アルゴリズムが一般的である(相関学習とは対照的に)。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 21:10:48 GMT)
COVID-19-CT-CXR: a freely accessible and weakly labeled chest X-ray and
CT image collection on COVID-19 from biomedical literature [19.0] 我々は、COVID-19関連記事から自動的に抽出されたCXRとCT画像の公開データベースであるCOVID-19-CT-CXRを提示する。
最終データベースには1,327個のCTと263個のCXRイメージが含まれており、関連するテキストがある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 03:03:55 GMT)
Multi-agent active perception with prediction rewards [18.8] マルチエージェントアクティブな知覚は、エージェントのチームが協調して観測を集め、隠れた変数の合同推定を計算するタスクである。
我々は,マルチエージェントの能動知覚を,凸集中型予測報酬を用いた部分観測可能なマルコフ決定プロセス(Dec-POMDP)としてモデル化する。
この結果から,任意のDec-POMDP解法をマルチエージェント能動認識問題に適用し,共同推定の明示的な計算を行なわずに不確実性を抑えることが可能となった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 16:10:15 GMT)
Push-SAGA: A decentralized stochastic algorithm with variance reduction
over directed graphs [18.5] Push-SAGAはノードの有向ネットワークに対する有限一階法のための分散一階法である。
我々はPush-SAGAが滑らかで凸な問題に対して線形収束を実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 20:46:52 GMT)
Dark Experience for General Continual Learning: a Strong, Simple
Baseline [18.4] タスク境界が曖昧になり,ドメインやクラス分布が徐々に,あるいは突然に変化するような,汎用連続学習(General Continual Learning, GCL)に向かっています。
我々の単純なベースラインであるダークエクスペリエンス・リプレイは、最適化軌道を通してサンプリングされたネットワークのログと一致します。
標準ベンチマークと新しいGCL評価設定(MNIST-360)の両方を広範囲に解析することにより、このような単純なベースラインが統合されたアプローチよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 14:00:23 GMT)
Speaker Diarization as a Fully Online Learning Problem in MiniVox [18.2] 我々は,事前登録や事前学習を行わずに,リアルタイム多話者ダイアリゼーションと認識を行う機械学習フレームワークを提案する。
我々は、MiniVoxを自動的にキュレートするために、実世界の発話の既存のデータセットを構築した。
我々は,新規ユーザの追加によるコールドスタート問題を対話的に処理する,Webベースの動作可能な認識システムを提供した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 02:56:34 GMT)
Achieving User-Side Fairness in Contextual Bandits [17.9] パーソナライズされたレコメンデーションにおけるユーザ側の公平性を実現する方法について検討する。
我々は、適切なパーソナライズされたレコメンデーションを、修正された文脈的盗賊として定式化する。
本研究では,従来のLinUCBアルゴリズムを改良したFair-LinUCBを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 22:58:25 GMT)
From Conjunctive Queries to Instance Queries in Ontology-Mediated
Querying [17.8] 本稿では,ALCファミリーの表現的記述論理と接続的クエリの(一意)に基づくオントロジーによるクエリについて考察する。
この結果には,このような書き換えが可能なタイミングの正確な特徴と,書き換え可能性を決定するための厳密な複雑性境界が含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 16:40:59 GMT)
LNMap: Departures from Isomorphic Assumption in Bilingual Lexicon
Induction Through Non-Linear Mapping in Latent Space [17.5] バイリンガル語彙誘導のための言語間単語埋め込み学習のための新しい半教師付き手法を提案する。
我々のモデルは同型仮定とは独立であり、2つの独立に訓練されたオートエンコーダの潜在空間における非線形写像を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 00:42:16 GMT)
mEBAL: A Multimodal Database for Eye Blink Detection and Attention Level
Estimation [17.3] mEBALはアイリンクの検出とアテンションレベル推定のためのマルチモーダルデータベースである。
6,000のサンプルと38人の学生の注意レベルで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 11:11:33 GMT)
Unsupervised Self-training Algorithm Based on Deep Learning for Optical
Aerial Images Change Detection [17.2] 本稿では,光学的空中画像変化検出のための教師なし自己学習アルゴリズム(USTA)を提案する。
アルゴリズム全体のプロセスは、手動でマークされたラベルなしで教師なしのプロセスである。
実データを用いた実験により,提案手法の競合性能が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 07:28:12 GMT)
A Discrete Variational Recurrent Topic Model without the
Reparametrization Trick [16.5] 離散確率変数を用いたニューラルトピックモデルの学習方法を示す。
複数のコーパスにまたがってパープレキシティと文書理解が改善された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 20:53:44 GMT)
Rediscovering the Slavic Continuum in Representations Emerging from
Neural Models of Spoken Language Identification [16.4] 音声信号におけるスラヴ語識別のためのニューラルモデルを提案する。
本稿では,言語関連性の客観的尺度を反映しているかどうかを調査するために,その創発的表現を分析した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 18:18:19 GMT)
Deterministic Approximation for Submodular Maximization over a Matroid
in Nearly Linear Time [16.3] マトロイド制約を受ける非単調で非負な部分モジュラ函数を最大化する問題について検討する。
この決定論的比は、$mathcalO(nr)$時間複雑さの下で$frac14$に改善できることを示す。
次に、TwinGreedyFastというより実用的なアルゴリズムを提案し、ほぼ直線的な実行時間で$frac14-epsilon$決定率を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 03:52:08 GMT)
On Mean Estimation for Heteroscedastic Random Variables [16.2] 標準偏差の異なる独立対称確率変数の共通平均$mu$ of $n$を推定する問題について検討する。
完全適応型推定器$widehatmu$が存在し、サンプルの要素の置換に不変であり、対数因子まで高い確率で満足できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 08:56:19 GMT)
3D Meta-Registration: Learning to Learn Registration of 3D Point Clouds [16.1] 3D Meta-Registrationは、目に見えない3Dポイントクラウドのための新しい3D登録タスクに迅速に適応し、適切に一般化することができる。
我々は,合成データセット ModelNet と FlyingThings3D と実世界のデータセット KITTI を用いて実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 07:45:09 GMT)
Neural Enhancement in Content Delivery Systems: The State-of-the-Art and
Future Directions [16.0] ディープラーニングは、品質の低い画像から高品質な画像を生成する上で、前例のないパフォーマンスをもたらした。
本稿では,高速応答時間と高画質を実現する上で重要な要素として,ニューラルエンハンスメントを用いた最新のコンテンツ配信システムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 12:42:00 GMT)
Differentially-Private Federated Linear Bandits [15.6] scFedUCBは、集中型と分散化された(ピアツーピア)フェデレーションラーニングのためのマルチエージェントプライベートアルゴリズムである。
我々は、その実用性に関する厳密な技術的分析を後悔の観点から提供し、協調的盗賊学習のいくつかの結果を改善し、厳密なプライバシー保証も提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 03:58:39 GMT)
Cold-start Active Learning through Self-supervised Language Modeling [15.6] アクティブラーニングは、ラベルに最も重要な例を選択することで、アノテーションのコストを削減することを目的としている。
BERTでは、マスク付き言語モデリング損失に基づく単純な戦略を開発する。
他のベースラインと比較して,本手法はより少ないサンプリングイテレーションと時間で精度が高い。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 18:51:04 GMT)
Probabilistic Active Meta-Learning [15.4] 先行経験に基づくタスク選択をメタ学習アルゴリズムに導入する。
シミュレーションロボット実験の強いベースラインと比較して,本手法がデータ効率を向上させるという実証的証拠を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 23:17:28 GMT)
Generative causal explanations of black-box classifiers [15.0] 学習した低次元データ表現に基づいてブラックボックス分類器の因果後説明を生成する手法を開発した。
次に,画像認識タスクにおける本手法の実用性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 17:26:18 GMT)
Simple and Scalable Sparse k-means Clustering via Feature Ranking [14.8] 直感的で実装が簡単で,最先端のアルゴリズムと競合する,スパースk平均クラスタリングのための新しいフレームワークを提案する。
本手法は,属性のサブセットのクラスタリングや部分的に観測されたデータ設定など,タスク固有のアルゴリズムに容易に一般化できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 11:28:41 GMT)
What shapes feature representations? Exploring datasets, architectures,
and training [14.8] 自然主義的な学習問題では、モデルの入力には幅広い特徴が含まれており、いくつかは手元にあるタスクに有用である。
これらの疑問はモデル決定の基盤を理解する上で重要である。
入力特徴のタスク関連性を直接制御できる合成データセットを用いて,これらの質問について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 20:09:34 GMT)
Castle in the Sky: Dynamic Sky Replacement and Harmonization in Videos [14.6] 本稿では,映像の空の交換と調和のための視覚的手法を提案する。
我々は,この芸術的創造過程を,スカイマット,モーション推定,画像ブレンディングなどの2つのプロキシタスクに分解する。
実験は、ハンドヘルドスマートフォンとダッシュカメラによって野生で撮影される様々なビデオで行われます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 15:27:31 GMT)
Deep convolutional embedding for digitized painting clustering [14.2] 本稿では,デジタル絵画クラスタリングのための深層畳み込み埋め込みモデルを提案する。
このモデルは、同じ問題に対して他の最先端のディープクラスタリングアプローチより優れている。
提案手法は,絵画データセットにおける視覚的リンク検索や歴史的知識発見など,美術関連タスクに有用である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 15:21:49 GMT)
Visual link retrieval and knowledge discovery in painting datasets [14.1] 本稿では,デジタル絵画データセットにおける視覚的リンク検索と知識発見のためのフレームワークを提案する。
ビジュアルリンク検索は、ディープ畳み込みニューラルネットワークを用いて特徴抽出を行う。
歴史的知識発見は、グラフ解析を行うことによって達成される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 15:31:07 GMT)
Robust Quantization: One Model to Rule Them All [13.9] 本稿では,広範囲な量子化プロセスに対して,モデルに固有のロバスト性を提供する手法を提案する。
提案手法は理論的議論に動機付けられ,様々なビット幅と量子化ポリシで動作可能な単一汎用モデルを格納することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 08:46:01 GMT)
Summarizing Utterances from Japanese Assembly Minutes using Political
Sentence-BERT-based Method for QA Lab-PoliInfo-2 Task of NTCIR-15 [13.8] 様々な話題に対する多くの発声が、その写本に含まれている。
このようなコストと時間のかかるプロセスを避けるために、NLP研究者は、発話の簡潔な要約を生成することに取り組んでいる。
本稿では,課題解決への我々のアプローチについて述べ,その結果について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 21:37:28 GMT)
Learning Dual Semantic Relations with Graph Attention for Image-Text
Matching [13.8] 我々はDual Semantic Relations Attention Network(DSRAN)という,新しい多段階意味関係強化手法を提案する。
本手法は,2つの意味関係学習方式の有効性により,従来の手法よりも大きな差で性能を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 09:21:32 GMT)
Detecting and Exorcising Statistical Demons from Language Models with
Anti-Models of Negative Data [13.4] モデルファミリー内では、パラメータの数、訓練エポック数、データセットのサイズが増加するため、モデルが負のn-gramデータに一般化する能力がある。
本稿では,このような望ましくない信号を正のデータから自動的に学習した負のデータ分布で減衰させる帰納バイアスの形式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 16:45:32 GMT)
Viability of Optical Coherence Tomography for Iris Presentation Attack
Detection [13.4] OCT画像は眼の断面図を提供するが、従来の画像は2次元虹彩のテクスチャ情報を提供する。
虹彩提示攻撃検出の有効なソリューションとしてOCTを実証する有望な結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 18:00:51 GMT)
Computing Diverse Sets of Solutions for Monotone Submodular Optimisation
Problems [13.0] 本稿では,サブモジュール最適化問題に対する多種多様な高品質解集合の計算手法を提案する。
まず, エントロピーによって測定された多様性について, グリーディサンプリング手法の多様化と解析を行った。
次に、進化的多様性最適化手法を導入し、解の集合の多様性をさらに改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 07:11:34 GMT)
Are quantum cryptographic security claims vacuous? [13.0] バーンスタインの推論が物理の「古典的」な理解に基づいている理由を説明する。
これは、量子物理学が彼の結論を避けているフォールトトレラント量子計算に関する既知の定理から従う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 18:00:05 GMT)
Exploit Multiple Reference Graphs for Semi-supervised Relation
Extraction [12.8] ラベルなしデータとラベル付きデータとの接続を構築することを提案する。
具体的には,まず3種類の情報を用いて参照グラフを構築する。
目標は、ラベル付けされていないサンプル(s)をラベル付けされたサンプル(s)に意味的または語彙的に接続することである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 02:14:27 GMT)
F-Siamese Tracker: A Frustum-based Double Siamese Network for 3D Single
Object Tracking [12.6] 3Dオブジェクト追跡の主な課題は、適切な3D候補を生成するための検索スペースを減らす方法である。
3Dプロポーザルに頼る代わりに、2D領域プロポーザルを生成し、それを3Dビューイングフラストラムに出力する。
我々は3次元フラストラム上でオンラインの精度検証を行い、洗練された点雲探索空間を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 08:01:17 GMT)
Stable and expressive recurrent vision models [12.6] コンストラクタ・リカレント・バックプロパゲーション (C-RBP) は, 再カレント処理のステップで一定のO(1)メモリ複雑度を達成する新しい学習アルゴリズムである。
C-RBPは、リカレントダイナミクスの恩恵を受けるあらゆるアプリケーションのための汎用学習アルゴリズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 23:15:14 GMT)
Autoencoder Image Interpolation by Shaping the Latent Space [12.5] オートエンコーダは、異なるタイプのデータセットを特徴付ける基礎となる要因を計算するための効果的なアプローチである。
トレーニング画像と整合した多様体に従うために潜在表現を形作る正規化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 02:03:08 GMT)
Spatio-temporal Features for Generalized Detection of Deepfake Videos [12.5] 我々は3D CNNによってモデル化された時間的特徴を提案し、新しい種類のディープビデオを検出する能力を拡張した。
提案手法は,一般化能力において既存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） (Thu, 22 Oct 2020 16:28:50 GMT)
On Regret with Multiple Best Arms [12.3] バンディット設定における複数のベスト/ニア最適アームの存在に関する後悔問題について検討する。
我々の目標は、問題の未知の硬さに自動的に適応できるアルゴリズムを設計することです。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 14:55:32 GMT)
Rethinking pooling in graph neural networks [12.2] 畳み込み層とその後のプール層との相互作用について検討する。
一般的な信念とは対照的に、局所プールは、関連する、広く使用されているベンチマーク上でのGNNの成功には寄与しない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 03:48:56 GMT)
Beyond the Mean-Field: Structured Deep Gaussian Processes Improve the
Predictive Uncertainties [12.1] 高速収束を達成しつつ、潜在過程間の共分散を維持できる新しい変分族を提案する。
新しいアプローチの効率的な実装を提供し、それをいくつかのベンチマークデータセットに適用します。
優れた結果をもたらし、最先端の代替品よりも精度とキャリブレーションされた不確実性推定とのバランスが良くなる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 13:53:00 GMT)
Robust Low-tubal-rank Tensor Completion based on Tensor Factorization
and Maximum Correntopy Criterion [12.0] そこで我々は,コレントロピーを誤差尺度として用いて,外周効果を緩和する,低ツバルランクテンソル完備化のための新たな目的関数を提案する。
合成データと実データの両方を用いて,提案アルゴリズムの頑健かつ優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 13:56:55 GMT)
Let's Face It: Probabilistic Multi-modal Interlocutor-aware Generation
of Facial Gestures in Dyadic Settings [11.7] より自然な対面インタラクションを可能にするために、会話エージェントは、彼らの振る舞いをインターロケータに適応させる必要がある。
既存のジェスチャ生成システムの多くは、非言語的振る舞いを合成する際に、インターロカタからのマルチモーダルキューを使用しない。
本稿では,対話における顔のジェスチャーを対話的に合成する確率的手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 21:22:20 GMT)
PARENTing via Model-Agnostic Reinforcement Learning to Correct
Pathological Behaviors in Data-to-Text Generation [11.7] 本稿では,最近導入されたPARENTメトリックに依存するモデル非依存のフレームワークが,幻覚と排便の両面の低減に有効であることを示す。
広く使われているWikiBIOとWebNLGベンチマークの評価は、最先端のモデルと比較して、このフレームワークの有効性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 13:00:20 GMT)
Sentimental LIAR: Extended Corpus and Deep Learning Models for Fake
Claim Classification [11.7] 本稿では,ソーシャルメディア上での誤文クレームの自動検出のための新しい深層学習手法を提案する。
まず,感傷的LIARを紹介する。このLIARデータセットは,クレームの感情分析と感情分析に基づく特徴を加えることで,短いクレームのLIARデータセットを拡張する。
この結果から,センチメンタルLIARでトレーニングしたアーキテクチャでは70%の精度が得られ,従来報告したLIARベンチマークよりも30%向上したことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 04:57:21 GMT)
Rewriting Meaningful Sentences via Conditional BERT Sampling and an
application on fooling text classifiers [11.5] テキスト分類器を欺くように設計された敵攻撃法は、いくつかの単語や文字を変更することで、テキスト分類器の予測を変更する。
文レベルの言い直しに固有の難しさや、正統な書き直し基準を設定することの難しさから、文全体を書き換えて分類子を攻撃しようとする者はほとんどいない。
本稿では,文レベルの書き換えによる逆例作成の問題について検討する。
我々は文レベルの脅威モデルと呼ばれる新しい修正基準を提案し、この基準は単語レベルの変更と文レベルの変更の両方を可能にし、意味的類似性と2つの次元で独立に調整できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 17:03:13 GMT)
Learning Augmented Energy Minimization via Speed Scaling [11.5] 本稿では,従来のオンラインのスピードスケーリング問題において,未来に関する機械学習予測を自然に統合する手法について検討する。
学習強化オンラインアルゴリズムの最近の研究に触発されて,予測をブラックボックス方式で組み込んだアルゴリズムを提案し,精度の高いオンラインアルゴリズムよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 11:58:01 GMT)
Error Bounds of Imitating Policies and Environments [11.2] まず, 2つの模倣法, 行動クローニング法, 生成的敵対的模倣法により, 専門家の政策と模倣された政策の間の価値ギャップを解析する。
その結果, 生成的対向模倣は, 行動クローニングに比べて複合的エラーを低減し, サンプルの複雑さが向上することがわかった。
その結果, モデルに基づく強化学習において, 環境モデルが行動クローニングよりも生成的敵模倣によりより効果的に模倣できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 17:13:31 GMT)
The Convex Relaxation Barrier, Revisited: Tightened Single-Neuron
Relaxations for Neural Network Verification [11.1] 我々は,ReLUニューロンに対する新たな凸緩和法により,伝搬最適化と線形最適化に基づくニューラルネットワーク検証アルゴリズムの有効性を向上する。
ニューラルネットワーク検証のための2時間アルゴリズムを設計する。リラクゼーションのフルパワーを活用する線形プログラミングベースのアルゴリズムと、既存のアプローチを一般化する高速な伝搬アルゴリズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 21:45:34 GMT)
Hierarchical Federated Learning through LAN-WAN Orchestration [10.9] ローカルエリアネットワーク(LAN)における階層的な集約機構を含む効率的なフェデレートラーニングプロトコルを提案する。
提案するFLは,WANを横断するクラウド上で,同じLANで頻繁に局所的な集約を行うことで,学習プロセスを加速し,金銭的コストを削減することができる。
我々は、LanFLがFLトレーニング(1.5x-6.0x)を著しく加速し、WANトラフィック(18.3x-75.6x)を節約し、モデル精度を維持しながら金銭的コスト(3.8x-27.2x)を低減できることを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 11:16:10 GMT)
Global optimality of softmax policy gradient with single hidden layer
neural networks in the mean-field regime [10.9] 本研究では,無限水平割引マルコフ決定過程におけるソフトマックスポリシと非線形関数近似を用いたポリシ最適化の問題点について検討する。
エントロピー正則化による探索が奨励されるとき、我々は平均場状態におけるトレーニングのダイナミクス、例えば、広い単一の隠蔽層ニューラルネットワークの挙動をモデル化することに集中する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 16:47:22 GMT)
Incorporating Stylistic Lexical Preferences in Generative Language
Models [10.6] 本稿では,著者の連続的な多次元語彙的嗜好を生成言語モデルに組み込むことにより,特定の著者属性を誘導する手法を提案する。
実験により,提案手法は,対象とする著者の語彙的スタイルと顕著に一致したテキストを生成することができることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 09:24:05 GMT)
How to Learn a Useful Critic? Model-based Action-Gradient-Estimator
Policy Optimization [10.4] 本稿では,政策勾配理論に基づくモデルに基づくアクター批判アルゴリズムであるMAGEを提案する。
MAGEは学習されたダイナミクスを通じて逆伝搬し、時間差学習において勾配目標を計算する。
モデルフリーおよびモデルベースベースラインと比較して,アルゴリズムの効率性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 14:24:34 GMT)
Few-shot Image Recognition with Manifolds [10.3] ソースドメインデータがアクセスできない状況に、従来の数発の学習問題を拡張します。
限られたトレーニングデータから,すべてのクラスプロトタイプが多様体上に構造的に配置されていることを前提として,非パラメトリックな手法を提案する。
分類において、クラスプロトタイプで構築されたグラフ上にマルコフ連鎖を誘導することにより、カテゴリの構造的配置を再び活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 21:57:27 GMT)
The Primal-Dual method for Learning Augmented Algorithms [10.3] 我々は、オンラインアルゴリズムの原始二重法を拡張し、次のアクションについてオンラインアルゴリズムにアドバイスする予測を組み込む。
我々のアルゴリズムは、予測が正確である場合にも、予測が誤解を招くとき、適切な保証を維持しながら、どのオンラインアルゴリズムよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 11:58:47 GMT)
Pool-based sequential active learning with multi kernels [10.2] 本研究では,未ラベルデータの大規模なプールから1つのサンプルを毎回クエリする,プールベースシーケンシャルアクティブラーニング(AL)について検討する。
提案する選択基準は,EKDとEKLという2つである。
また、提案したEKDとEKLは、一般的なクエリ・バイ・コミッテ(QBC)と予測モデル・チェンジ(EMC)の概念を一般化することに成功した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 03:54:41 GMT)
Reinforcement Learning with Combinatorial Actions: An Application to
Vehicle Routing [10.0] 我々は,強化行動空間を用いた価値関数に基づく深層強化学習の枠組みを開発する。
キャパシタン化車両ルーティング問題(CVRP)に対するこの枠組みの適用について述べる。
それぞれの事例において、アクションを単一ルートの構築としてモデル化し、単純なポリシーアルゴリズムによって改善される決定論的ポリシーを考える。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 19:32:21 GMT)
Factorized Neural Processes for Neural Processes: $K$-Shot Prediction of
Neural Responses [9.8] 我々は,小さな刺激応答対からニューロンのチューニング関数を推定するファクトリズ・ニューラル・プロセスを開発した。
本稿では,ニューラルプロセスからの予測および再構成された受容場が,試行数の増加とともに真理に近づいたことをシミュレートした応答を示す。
この新しいディープラーニングシステム識別フレームワークは、ニューラルネットワークモデリングを神経科学実験にリアルタイムに組み込むのに役立つと信じている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 15:43:59 GMT)
STAR: A Schema-Guided Dialog Dataset for Transfer Learning [9.7] 本稿では,13ドメインの5,820のタスク指向ダイアログを対象に,127,833の発話と知識ベースクエリのデータセットSTARを提案する。
また,STARと同じ品質の大規模データセットを任意に収集する,スケーラブルなクラウドソーシングパラダイムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 16:45:00 GMT)
Learning Graph Laplacian with MCP [9.3] 本稿では,非ラテンペナルティ(MCP)を用いたMPPグラフの学習を提案する。
MCPペナル化モデルの解法として,不正確な近位差(DCA)を設計し,良好な収束性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 09:33:49 GMT)
Machine Learning-Based Early Detection of IoT Botnets Using Network-Edge
Traffic [9.2] EDIMAは、ホームネットワークにインストールされたエッジゲートウェイにデプロイされるように設計されており、攻撃開始前のボットネットの早期検出をターゲットとしている。
EDimaには、エッジゲートウェイでのIoTボット検出専用に開発された、2段階の機械学習(ML)ベースの新しい検出器が含まれている。
EDimaは、ボットスキャニングトラフィックやボット-CnCサーバ通信において、既存の検出技術よりも優れていることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 05:29:48 GMT)
Incorporate Semantic Structures into Machine Translation Evaluation via
UCCA [9.1] 文中の重要な意味を持つ単語を意味的中核語と定義する。
意味的重み付き文類似性(SWSS)というMT評価手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 03:38:19 GMT)
GAN based Unsupervised Segmentation: Should We Match the Exact Number of
Objects [9.0] 本稿では,深層学習に基づく非教師なしセグメンテーション手法を提案する。
マイクロレベルのオブジェクト数と一致させるために, 蛍光を用いた新しいマイクロレベルのマッチング手法が提案された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 04:36:41 GMT)
Non-convex Super-resolution of OCT images via sparse representation [9.0] マウスL.Aの超高分解能光コヒーレンス・トモグラフィー(OCT)画像の非後方モデルを提案する。
非G, オーストリア系ペナルティ(Cauchy-based または Minimax Conmax Penalty -MCP)に依存していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 08:44:11 GMT)
Adversarial Attacks on Deep Algorithmic Trading Policies [8.8] 深層強化学習(Dep Reinforcement Learning, DRL)は、株価や暗号通貨の高頻度取引などのアルゴリズム取引において魅力的なソリューションとなっている。
アルゴリズム取引DRLエージェントは、このような敵の手法によっても妥協され、ポリシー操作につながる可能性がある。
我々は、ディープトレーディングポリシーの脅威モデルを開発し、テスト時にそのようなポリシーの性能を操作するための2つの攻撃手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 02:26:29 GMT)
A Differentially Private Text Perturbation Method Using a Regularized
Mahalanobis Metric [8.7] プライバシを保存するテキスト分析の一般的なアプローチはノイズ注入であり、まずテキストデータを連続的な埋め込み空間にマッピングする。
本稿では,この問題を解決するために,マハラノビス計量の正規化変種を慎重に設計したテキスト摂動機構を提案する。
我々はこの指標に基づいてテキスト摂動アルゴリズムを提供し、そのプライバシー保証を正式に証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 23:06:44 GMT)
Neural-Symbolic Integration: A Compositional Perspective [8.6] ニューラルシステムとシンボリックシステムをどのように両立させるかという問題は未解決のままである。
私たちの研究は、この2つのシステムをブラックボックスとして扱い、モジュールとして単一のアーキテクチャに統合することで、このギャップを埋めようとしている。
シンボリックモジュールがニューラルモジュールとクリーンに統合できることを示し、後者の効率的なトレーニングを促進することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 17:55:44 GMT)
Multivariate mean estimation with direction-dependent accuracy [8.1] 独立な同一分布観測に基づくランダムベクトルの平均を推定する問題を考察する。
確率ベクトルの1次元辺の分散があまり小さくない全ての方向において、ほぼ最適誤差を持つ推定器を証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 17:52:45 GMT)
Fading memory echo state networks are universal [8.1] エコー状態ネットワーク(ESN)は近年,入出力系に対する普遍的な近似法であることが証明されている。
このノートは、最後のケースでは、エコー状態とフェードメモリ特性を持つ排他的要素を含むESNの普遍的なファミリーを構築することができることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 20:42:50 GMT)
On Finite and Unrestricted Query Entailment beyond SQ with Number
Restrictions on Transitive Roles [8.1] 2EXPTIME上界は,拡張と有意な有意な有意な有意な有意な有意な有意な有意な有意な有意な有意な有意な有意な有意な有意な有意な有意な有意な有意な有意な有意な有意な有意な有意な有意な有意な有意性を示す。
逆の場合、インスタンスクエリの制限なしかつ有限な包含に対して2EXPTIME完全性を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 07:44:00 GMT)
PLOP: Probabilistic poLynomial Objects trajectory Planning for
autonomous driving [8.1] 条件付き模倣学習アルゴリズムを用いて,エゴ車とその周辺地域の軌道を推定する。
私たちのアプローチは計算効率が高く、オンボードセンサーのみに依存します。
公開データセットnuScenesでオフラインで評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 08:29:19 GMT)
Classical Communication Enhanced Quantum State Verification [8.0] 古典的通信を用いた適応量子状態検証を実験的に実装する。
この実験では、定数係数は2.5から1.5に最小化され、ある値のエプシロンを得るためには、60%の計測しか必要とされない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 04:02:36 GMT)
Quantifying quantum coherence based on the Tsallis relative operator
entropy [7.6] 我々は、Tsallis相対作用素エントロピーに基づくコヒーレンス量化器の族を示す。
これらの量化器は、明確に定義されたコヒーレンス尺度の標準基準をすべて満たしている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 13:30:53 GMT)
Lipschitz Bounds and Provably Robust Training by Laplacian Smoothing [7.5] リプシッツ制約による損失最小化の1つとして、逆向きに頑健な学習問題を定式化する。
関連するラグランジアンのサドル点は、重み付きラプラス作用素を持つポアソン方程式によって特徴づけられることを示す。
グラフに基づく入力空間の離散化と、ラグランジアンサドル点に収束する原始双対アルゴリズムを用いて、証明可能なロバストなトレーニングスキームを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 23:02:14 GMT)
Variance reduction for Random Coordinate Descent-Langevin Monte Carlo [7.5] 高速収束を提供するランゲヴィン・モンテカルロ(LMC)は勾配近似の計算を必要とする。
実際には、有限差分近似を代理として使用し、高次元では高価である。
本稿では,新しい分散低減手法であるCoordinates Averaging Descent (RCAD)を導入し,過度に損傷を受けたLCCと過度に損傷を受けたLCCを併用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 01:18:23 GMT)
Towards falsifiable interpretability research [7.4] 我々は、解釈可能性の研究は直観に基づくアプローチへの過度な依存に悩まされていると論じる。
本稿では,解釈可能性手法の2つの一般的なクラスについて検討する。
本稿では,これらの障害に対処する戦略を,強虚な解釈可能性研究のための枠組みとして提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 22:03:41 GMT)
DiffGCN: Graph Convolutional Networks via Differential Operators and
Algebraic Multigrid Pooling [7.2] Graph Convolutional Networks(GCNs)は、ポイントクラウドやメッシュなどの非順序データの処理に有効であることが示されている。
有限差分と代数的マルチグリッドフレームワークから着想を得た,グラフ畳み込み,プーリング,アンプールのための新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 15:36:52 GMT)
Tensor Reordering for CNN Compression [7.2] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)フィルタにおけるパラメータ冗長性は,スペクトル領域におけるプルーニングによって効果的に低減できることを示す。
提案手法は事前学習したCNNに対して適用され,最小限の微調整により元のモデル性能を回復できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 23:45:34 GMT)
Statistical Guarantees and Algorithmic Convergence Issues of Variational
Boosting [7.0] 我々は、小さな帯域幅のガウス混合変分族を提案することにより、ベイズ変分増分を保証する。
変動アルゴリズムとしてFrank-Wolfe最適化の関数型を用いる。
変動族と不一致測度の選択が収束と有限サンプル統計特性の両方にどのように影響するかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 00:15:06 GMT)
GAZED- Gaze-guided Cinematic Editing of Wide-Angle Monocular Video
Recordings [7.0] 本稿では,GAZED- eye GAZe-guided EDiting for video capture by asolary, static, wide-angle and high- resolution camera。
視覚ゲームは、興味深いシーンコンテンツをキャプチャするためのキューとして、計算応用に効果的に利用されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 17:27:03 GMT)
BERT for Joint Multichannel Speech Dereverberation with Spatial-aware
Tasks [6.9] 本論文では,2つの空間認識タスクを併用した複数チャンネル音声の重畳除去手法を提案する。
提案手法は,シーケンスマッピング問題に係わるタスクに対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 02:41:39 GMT)
Learning Occupancy Function from Point Clouds for Surface Reconstruction [6.9] 表面から採取した点雲から3次元形状を復元するために, 入射関数に基づく表面再構成が長い間研究されてきた。
本稿では,スパース点雲から占有関数を学習する新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 02:07:29 GMT)
Discrete Signal Processing with Set Functions [6.5] 本研究では,新しいシフト不変線形信号処理フレームワークである離散セット信号処理(SP)を導出する。
SP は集合ユニオンと差分演算から得られるシフトの異なる概念を考える。
サブモジュール関数の最適化における圧縮と,オークションにおける選好推論のためのサンプリングの2つの応用と実験を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 09:10:41 GMT)
Optimizing Neural Networks via Koopman Operator Theory [6.1] クープマン作用素理論は近年、ニューラルネットワーク理論と密接に関連していることが示されている。
この作業では、この接続を利用するための第一歩を踏み出します。
クープマン作用素理論法は、非自明な訓練時間の範囲で、供給重みの重みと偏りの予測を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 03:48:46 GMT)
MinMax Methods for Optimal Transport and Beyond: Regularization,
Approximation and Numerics [6.1] 理論的には、大きな問題のクラスを単一のMinMaxフレームワークに適合させることに重点を置いている。
このような問題を解決するために,正規化技術はニューラルネットワークの利用を正当化することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 07:43:51 GMT)
Deep reconstruction of strange attractors from time series [6.1] 低次元の時系列のみから隠れた支配座標を推定しなければならないという、逆の極限について検討する。
本手法は, 合成システムと現実システムの奇妙な魅力を再構築するものである。
患者の心電図, 神経スパイク, オールド・フェイスフルの噴火など, 多様なシステムにおける動的アトラクションの発見に本手法を応用した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 12:02:15 GMT)
Ground-state Pulsed Cavity Electro-optics for Microwave-to-optical
Conversion [5.9] 我々は、強いパルス光励起の下で、量子基底状態の電気光学変換器に付加される外部ノイズについて検討する。
本研究は、マイクロ波と光周波数の間の量子状態への重要なステップである、高強度光駆動下でのキャビティ電気光学系におけるマイクロ波ノイズの抑制に光を当てた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 02:53:46 GMT)
QISTA-Net: DNN Architecture to Solve $\ell_q$-norm Minimization Problem
and Image Compressed Sensing [5.8] 我々は,非ell_q$-norm問題と$qin0,1)をネットワーク再構成問題に解釈する。
そこで本研究では,QISTANet-sと呼ばれる学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 01:00:45 GMT)
Principled Interpolation in Normalizing Flows [5.6] 正規化フローに基づく生成モデルは、複雑なデータ分布をモデル化するのに非常に成功している。
直交線は予期せぬ副作用を示します サンプルが観察される領域の外側に経路があります
この観察は、ノルムの修正が一般的に良い結果をもたらすべきであることを示唆するが、曖昧な方法でノルムの修正方法が明確でない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 21:02:10 GMT)
StyleGAN2 Distillation for Feed-forward Image Manipulation [5.5] StyleGAN2は、現実的な画像を生成する最先端のネットワークである。
本稿では,StyleGAN2の特定の画像操作を,ペア方式で訓練した画像間ネットワークに蒸留する方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 14:07:35 GMT)
A Bandit-Based Algorithm for Fairness-Aware Hyperparameter Optimization [5.3] 本稿では,帯域幅に基づくフェアネス対応ハイパーパラメータ最適化(HO)アルゴリズムであるFairbandを提案する。
HOにフェアネスの概念を導入することで、現実のMLパイプラインへのフェアネス目標のシームレスかつ効率的な統合を可能にします。
この結果から,Fairbandはパラメータ最適化によって効率よくフェアネスと精度のトレードオフをナビゲートできることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 16:37:39 GMT)
Brain-Inspired Learning on Neuromorphic Substrates [5.3] 本稿では、ニューロモルフィック基板のための実用的なオンライン学習アルゴリズムの設計のための数学的枠組みを提供する。
具体的には、リアルタイムリカレントラーニング(RTRL)と、スパイキングニューラルネットワーク(SNN)をトレーニングするための生物学的に妥当な学習規則との直接的な関連を示す。
我々はブロック対角ジャコビアンに基づくスパース近似を動機付け、アルゴリズムの計算複雑性を低減する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 17:56:59 GMT)
GPS-Denied Navigation Using SAR Images and Neural Networks [5.1] GPS信号は非常に低出力で、簡単に妨害されるか破壊される。
本稿では,合成開口レーダ(SAR)システムから得られたデータを用いて,GPSデニタイズ時代の初期段階に存在するナビゲーションエラーを判定する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 23:25:43 GMT)
Zoom on the Keystrokes: Exploiting Video Calls for Keystroke Inference
Attacks [4.9] 近年の世界では、ビデオ通話が、個人とプロの両方のリモートコミュニケーションの新しい標準となっている。
我々は、コールのビデオストリームであるキーストロークからそのようなプライベート情報を推測するための攻撃フレームワークを設計し、評価する。
本稿では,ビデオ通話中にユーザを自動で保護する効果的な緩和手法を提案し,評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 21:38:17 GMT)
Memory-Efficient Learning of Stable Linear Dynamical Systems for
Prediction and Control [4.8] 安定線形力学系(LDS)を学習するための新しいアルゴリズムを提案する。
本稿では,各ステップの安定性を保証する最適化手法を提案する。
本研究では,画像系列から動的テクスチャの学習やロボットマニピュレータの制御など,シミュレーションや実験にアルゴリズムを適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 19:38:12 GMT)
A Multilinear Sampling Algorithm to Estimate Shapley Values [4.8] ゲーム理論に適用したマルチ線形拡張手法に基づく新しいサンプリング手法を提案する。
本手法は任意の機械学習モデル,特に多クラス分類や回帰問題に適用可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 21:47:16 GMT)
Machine learning in spectral domain [4.7] 固有値のチューニングは、実際には、ニューラルネットワークのグローバルなトレーニングの実行に対応しています。
固有値に結合したスペクトル学習は、ディープニューラルネットワークの事前トレーニングにも使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 16:13:09 GMT)
On the impact of publicly available news and information transfer to
financial markets [4.6] 我々は、World Wide Webから金融市場への大規模公開ニュース記事の伝播と吸収を定量化する。
私たちは、Webの大部分をクロールする非営利団体であるCommon Crawlのニュースアーカイブを使用しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 19:33:20 GMT)
Texture Interpolation for Probing Visual Perception [4.6] テクスチャの深部畳み込みニューラルネットワーク(CNN)活性化の分布は楕円分布によってよく説明されている。
そこで我々は,任意のテクスチャ間を補間する最適な輸送距離を持つ自然測地学を提案する。
本手法は他のCNN手法と比較して,テクスチャ知覚の幾何学とより密に一致しているようである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 18:05:27 GMT)
Bilinear Fusion of Commonsense Knowledge with Attention-Based NLI Models [4.4] 既存の外部知識の取り込み方法は語彙レベルの知識に限られる。
NLIモデルに依存しない新しいニューラルフレームワークBiCAMを提案する。
BiCAMは現実世界のコモンセンス知識をNLIモデルに組み込んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 09:38:08 GMT)
Test of Eigenstate Thermalization Hypothesis Based on Local Random
Matrix Theory [4.0] 相互作用の異なる実現のための固有状態予測値の最大ゆらぎの分布を数値的に得る。
ランダムな行列アンサンブルのエルゴード性は、局所性によって崩壊する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 05:38:04 GMT)
Deep active inference agents using Monte-Carlo methods [3.8] モンテカルロサンプリングを用いた連続状態空間における深部能動推論エージェント構築のためのニューラルアーキテクチャを提案する。
提案手法は,タスク性能を維持しつつ,環境動態を効率的に学習することを可能にする。
その結果、深層能動推論は生物学的にインスパイアされた知的エージェントを開発するための柔軟な枠組みを提供することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 13:17:36 GMT)
High resolution weakly supervised localization architectures for medical
images [3.7] 我々は,NIH の Chest X-Ray 14 データセット上で平均点定位精度 0.62 を達成した,高精度な教師付きローカライゼーションのモデルを提案する。
実験の結果,グローバル平均プール (GAP) とグループ正規化 (Group Normalization) がCAMの局所化精度を低下させる主要な原因であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 06:42:00 GMT)
Explaining Predictions by Approximating the Local Decision Boundary [3.6] 局所決定境界近似(DBA)の新しい手法を提案する。
我々は変分オートエンコーダを訓練し、符号化されたデータ表現のユークリッド潜在空間を学習する。
我々は属性アノテーションを利用して、潜在空間をユーザにとって意味のある属性にマッピングします。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 18:22:12 GMT)
CUNI Systems for the Unsupervised and Very Low Resource Translation Task
in WMT20 [3.2] 本稿では,WMT20タスクに係わるCUNIシステムについて,ドイツ語とアッパー・ソルビアン語間の教師なし機械翻訳について述べる。
完全に監督されていないシナリオでは、上ソルビアンから23.7 BLEUを翻訳し、25.5 と 23.7 のBLEUを達成しました。
我々の低リソースシステムは、ドイツ・チェコの並列データからの転送学習に依存し、57.4 BLEUと56.1 BLEUを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 14:04:01 GMT)
Ultrahigh Vacuum Packaging and Surface Cleaning for Quantum Devices [3.2] 量子ビットチップや他の表面感度量子デバイスを超伝導するための超高真空(UHV)パッケージについて述べる。
このパッケージは、チタンゲッター層でアクティブポンピングすることで、低温への移行中に真空を保ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 22:13:01 GMT)
Malaria detection from RBC images using shallow Convolutional Neural
Networks [3.1] VGG-16 や Resnet-50 と同じ分類精度の浅い CNN アーキテクチャを,マラリア検出のための細い血液スミアRBC スライド画像に対して提案する。
これは、特にアフリカの貧しい国やインド亜大陸の一部で、これらのアルゴリズムの商業的展開に大きな利点をもたらす可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 08:32:10 GMT)
Adversarially-learned Inference via an Ensemble of Discrete Undirected
Graphical Models [3.0] 我々は、無限大のグラフィカルモデル(AGM)のアンサンブルを生成する推論非依存の敵対的トレーニングフレームワークを提案する。
AGMは、GibsNetやVAEACといったディープニューラルネットワークと同様に、EGMと比較して、目に見えない推論タスクに対して、はるかに優れた一般化を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 05:05:01 GMT)
A Technical Report: BUT Speech Translation Systems [2.9] 本稿では,BUTの音声翻訳システムについて述べる。
システムは英語$longrightarrow$Germanのオフライン音声翻訳システムである。
オラクル入力テキストと比較して、ASR仮説を翻訳する際には、大きな劣化が観察される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 10:52:31 GMT)
Quantitative analysis of robot gesticulation behavior [2.9] 本研究の目的は、元のトレーニングデータに対する忠実度などの特性を測定することであるが、同時に生成したジェスチャーの独創性の度合いを追跡することである。
ジェスチャーにFr'echet Inception Distanceを適用することで、新しいFr'echet Gesture Distanceを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 11:17:18 GMT)
Chatbot Interaction with Artificial Intelligence: Human Data
Augmentation with T5 and Language Transformer Ensemble for Text
Classification [2.5] 本稿では,タスク分類のための深層学習チャットボットの訓練へのアプローチとして,人工知能(CI-AI)フレームワークを提案する。
このインテリジェントシステムは、大量のトレーニングデータを生成するために、人工的なパラフレーズによって人為的なデータを増強する。
トレーニングデータをT5モデルで拡張すると,すべてのモデルが改善されることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 14:33:08 GMT)
Efficiently-coupled microring circuit for on-chip cavity QED with
trapped atoms [2.4] キャビティ量子電磁力学(QED)と閉じ込められた原子とを共用した、効率よく結合したマイクロリング光回路の完全な製造研究について述べる。
マイクロリング構造は、広帯域の真空中ファイバエッジカップリング効率の高い透明膜上に作製される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 16:19:19 GMT)
Theory-based residual neural networks: A synergy of discrete choice
models and deep neural networks [2.3] 理論に基づく残留ニューラルネットワーク(TB-ResNet)フレームワークは、離散選択モデル(DCM)とディープニューラルネットワーク(DNN)を相乗化する
TB-ResNetの3つのインスタンスは、MNL-ResNets(MNL-ResNets)、予測理論(PT-ResNets)、双曲割引(HD-ResNets)に基づいて設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 12:31:01 GMT)
Fingerprint Orientation Estimation: Challenges and Opportunities [2.3] 指紋数は限られており、一生にわたって変わらず、一度敵に漏れると一生漏れる。
本調査は,指紋生体認証システムにおけるテンプレート保護技術に関する総合的研究である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 09:41:18 GMT)
TLGAN: document Text Localization using Generative Adversarial Nets [2.1] デジタル画像からのテキストローカライゼーションは、光学的文字認識の第一ステップである。
ディープニューラルネットワークは、デジタル画像からテキストローカライゼーションを行うために使用される。
Robust Reading Challenge on Scanned Receipts OCR and Information extractのラベル付きレシートイメージは10個しかない。
TLGANはSROIEテストデータに対して99.83%の精度と99.64%のリコールを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 09:19:13 GMT)
Bandwidth-Adaptive Feature Sharing for Cooperative LIDAR Object
Detection [2.1] コネクテッド・自動運転車(CAV)領域で必要となる状況認識。
協調機構は、高速無線車載ネットワークを利用して状況認識を改善するソリューションを提供する。
本稿では,通信チャネル容量に適応する柔軟性を付加する機構と,新たな分散共有データアライメント手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 00:12:58 GMT)
Maximally entangled and GHz-clocked on-demand photon pair source [1.8] 2光子励起を用いた液滴エッチングGaAs量子ドットを用いた1GHz帯,最大エンタングルおよびオンデマンド光子対光源を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 15:54:35 GMT)
Plateau dynamics with quantized oscillations of a strongly driven qubit [1.6] また,すべての高調波の集合効果が,量子振動によるジグザグ高原の生成に寄与することを示した。
また, 強い駆動下でのトンネルのコヒーレント破壊のダイナミクスは, 奇高調波効果を含むことによって正確に示されることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 15:00:54 GMT)
Reversible Jump PDMP Samplers for Variable Selection [1.5] 分数的決定論的マルコフ過程(PDMP)に基づくモンテカルロアルゴリズムの新しいクラスは、最近大きな可能性を示している。
PDMPサンプリング装置は、ほぼ至る所で識別可能な後部密度からのみサンプリングすることができる。
モデルの離散空間とパラメータの連続空間を共同で探索できる可逆ジャンプPDMPサンプリング器の開発方法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 14:46:33 GMT)
Unsupervised deep learning for grading of age-related macular
degeneration using retinal fundus images [1.5] 監視されたニューラルネットワークは網膜基底画像の階調を自動化することができるが、労働集約的なアノテーションを必要とし、特定の訓練されたタスクに制限される。
ここでは、年齢関連眼疾患研究(AREDS)の眼底写真を用いて、年齢関連黄斑変性症(AMD)の重症度に非パラメータ識別(NPID)を用いた教師なしネットワークを用いた。
教師なしのアルゴリズムは, 異なるAMD分類体系にまたがる多角性を示し, 教師ネットワークや眼科医に匹敵する不均衡の精度を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 19:13:28 GMT)
Towards Fully Bilingual Deep Language Modeling [1.3] 両言語のパフォーマンスを損なうことなく、2つの遠隔関連言語に対してバイリンガルモデルを事前学習することが可能かを検討する。
フィンランド英語のバイリンガルBERTモデルを作成し、対応するモノリンガルモデルを評価するために使用されるデータセットの性能を評価する。
我々のバイリンガルモデルは、GLUE上のGoogleのオリジナル英語BERTと同等に動作し、フィンランドのNLPタスクにおける単言語フィンランドBERTのパフォーマンスとほぼ一致します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 12:22:50 GMT)
N-ODE Transformer: A Depth-Adaptive Variant of the Transformer Using
Neural Ordinary Differential Equations [1.2] ニューラル常微分方程式を用いて、入力依存の時間ステップ数が通常の微分方程式ソルバによって取られるという意味で、深さ適応的なトランスフォーマーの変種を定式化する。
本稿では、標準トランスフォーマーが既知の制限を持つバイナリシーケンスのパリティを決定するという単純な問題について考察する。
しかし、N-ODE変換器の深さ適応性は、パリティ問題の本質的に非局所的な性質に対する対策を提供していない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 00:48:24 GMT)
Early Anomaly Detection in Time Series: A Hierarchical Approach for
Predicting Critical Health Episodes [1.1] 病院の集中治療室で重篤な死亡の重大な原因となる重要な健康イベントに対処する。
早期異常検出問題に対処する最も一般的なアプローチの1つは、標準分類法である。
本稿では,これらの課題に対処するための階層型学習アーキテクチャを用いた新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 10:56:47 GMT)
On the Effects of Using word2vec Representations in Neural Networks for
Dialogue Act Recognition [0.7] 文中の単語列をキャプチャする再帰モデルを探索するディープニューラルネットワークを提案する。
このモデルを英語、フランス語、チェコ語という3つの言語で検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 07:21:17 GMT)
Prediction of Rainfall in Rajasthan, India using Deep and Wide Neural
Network [0.6] インド・ラジャサン州の降雨予測モデル(DWRPM)を提案する。
地理的パラメータ(緯度と経度)の情報は、ユニークな方法で含まれる。
結果とLSTMやCNNのような様々な深層学習手法を比較し,シーケンスベースの予測でうまく機能することが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 15:01:22 GMT)
Validation of non-negative matrix factorization for assessment of atomic
pair-distribution function (PDF) data in a real-time streaming context [0.3] 我々は,原子対分布関数(PDF)データから関連成分の自動同定に行列分解を用いたことを検証する。
本稿では,ストリーミング方式で受信したPDFデータを解析するソフトウェア基盤を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 15:40:47 GMT)
The De-democratization of AI: Deep Learning and the Compute Divide in
Artificial Intelligence Research [0.3] 大手テクノロジー企業やエリート大学は、2012年のディープラーニングの予期せぬ増加以来、主要なAIカンファレンスへの参加を増やしている。
この効果は、QS世界大学ランキングで1-50位にランクされているエリート大学に集中している。
このAI研究における企業やエリート大学の存在の増加は、中層(QSが201-300位)と下層(QSが301-500位)の大学が混在している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 15:11:14 GMT)
Reducing Unintended Identity Bias in Russian Hate Speech Detection [0.2] 本稿では、ヘイトスピーチをロシア語で分類する取り組みについて述べる。
本研究では,言語モデルを用いた学習データの生成など,意図しないバイアスを減らすためのシンプルな手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 12:54:14 GMT)
Cell Segmentation and Tracking using CNN-Based Distance Predictions and
a Graph-Based Matching Strategy [0.2] 顕微鏡画像における触覚細胞のセグメンテーション法を提案する。
距離マップにインスパイアされた新しい細胞境界の表現を用いることで, 触覚細胞だけでなく, 近接細胞をトレーニングプロセスで利用することができる。
この表現は、特にアノテーションエラーに対して堅牢であり、未表現または未含の細胞型を含むトレーニングデータに含まれる顕微鏡画像のセグメンテーションに対して有望な結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 14:51:01 GMT)
Flame Stability Analysis of Flame Spray Pyrolysis by Artificial
Intelligence [0.2] 火炎噴霧熱分解(英: Flame Spray pyrolysis、FSP)は、原子化前駆体溶液の燃焼を通じてナノ粒子を合成するプロセスである。
現行の限界は、安定な火炎とナノ粒子の信頼できる製造方法の理解を中心に展開されている。
本研究では, 火炎点の明るさを解析することにより, FSP火炎安定性を定量化する。
この分析は、教師なしと教師なしの両方の機械学習アプローチのデータをラベル付けするために使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 22:52:13 GMT)
UniCase -- Rethinking Casing in Language Models [0.1] 言語モデリング(LM)におけるケースセンシティネス問題に対する新しいアプローチを提案する。
我々は,RoBERTa言語モデルに対して,統一ケースLM(UniCase)と命名した新しいトークン化戦略を伴って,シンプルなアーキテクチャ変更を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 17:58:44 GMT)
Urban Sound Classification : striving towards a fair comparison [0.0] 我々は,都市の騒音汚染のモニタリングを支援するために,DCASE 2020タスク5の入賞ソリューションを提案する。
これは、検証セットの粗い/細かい分類のための0.82 / 0.62のマクロAUPRCを達成する。
ESC-50とUS8kデータセットでそれぞれ89.7%と85.41%に達する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 15:37:39 GMT)
The Raspberry Pi Auto-aligner: Machine Learning for Automated Alignment
of Laser Beams [0.0] デバイスはRaspberry Piコンピュータ、ステッパーモーター、商用光学、電子機器をベースとしている。
ビーム自動配向装置は、単一モード光ファイバーへのレーザビームのアライメントを改善するために使用されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 10:33:51 GMT)
The Pursuit of Algorithmic Fairness: On "Correcting" Algorithmic
Unfairness in a Child Welfare Reunification Success Classifier [0.0] オレゴン児童福祉における再統一の成功を予測するための新しい分類アルゴリズムを提案する。
このツールの目的は、安定した再結合の数を最大化し、潜在的に不安定な再結合を特定することである。
開発された手順はアルゴリズム的公正性の様々なグループレベルの定義で一般化可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 22:07:43 GMT)
Stock Price Prediction Using CNN and LSTM-Based Deep Learning Models [0.0] 本稿では,株価予測のための深層学習モデルについて述べる。
インド国立証券取引所に記載されているNIFTY50指数の歴史的記録を利用する。
我々の提案には、畳み込みニューラルネットワーク上に構築された2つの回帰モデルと、3つの長期記憶ネットワークに基づく予測モデルが含まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 03:09:07 GMT)
Simulating twistronics without a twist [0.0] 光学格子に閉じ込められた超低温原子を用いたツイスト二重層系を合成的にエミュレートする,高度に調整可能な手法を提案する。
本手法では, 物理的二層膜もねじれも直接実現せず, 2つの合成層がコヒーレントに結合した内部原子状態を利用して生成される。
この概念を説明するために、我々は合成正方形二層格子に焦点をあて、ある種のマジックスーパーセル周期性の下で準フラットバンドとディラックコーンスペクトルを調整可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 18:19:07 GMT)
Randomized benchmarking in the presence of time-correlated dephasing
noise [0.0] 典型的なランダム化されたベンチマーク手法は、ゲートのベンチマークシーケンスの長さが増加するにつれて、フィデリティの指数的崩壊を識別する。
しかし、忠実度は指数関数的に減衰するが、ゲート内の時間非依存または静的ノイズの仮定に依存する。
正確な偏差のメカニズムはまだ完全には解明されていない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 07:33:41 GMT)
Quantum theory of Rayleigh scattering [0.0] 散乱は、選択された自由空間モードから他の自由空間モードの貯水池への入射光子の緩和であると考えられている。
散乱中に励起原子と入射光子の絡み合った状態が形成されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 16:30:53 GMT)
Pulsed Electron Spin Resonance of an Organic Microcrystal by Dispersive
Readout [0.0] 低温下での小型試料の高感度電子スピン共鳴(ESR)技術の開発のためのテストベッドシステムを構築した。
本システムは, 窒化ニオブ薄膜型超伝導マイクロ共振器により構成される。
共振器の分散周波数シフトによりスピン格子脱コヒーレンス速度を検出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 09:17:51 GMT)
Prediction of Temperature and Rainfall in Bangladesh using Long Short
Term Memory Recurrent Neural Networks [0.0] バングラデシュの気象データ115年 (1901-2015) を解析し, 月ごとの気温と降雨量を予測するため, LSTMモデルを実装している。
LSTMモデルでは、月の温度を2年間予測する場合は-0.38oC、降雨を予測した場合は-17.64mmの平均誤差が示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 11:10:32 GMT)
Photon-added coherent states using the continuous-mode formalism [0.0] 光子付加コヒーレント(PAC)状態の圧縮された性質は、量子センシングアプリケーションに利点をもたらす可能性がある。
時間およびスペクトルの重なりを重畳した単一光子とコヒーレント状態のウェーブパケットの特性について検討した。
完全重なり合わなくても、状態はポアソン数分布、二階量子相関、弱コヒーレント状態の二次スキューズを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 16:32:18 GMT)
Method of noun phrase detection in Ukrainian texts [0.0] ウクライナ語の文中の名詞句の探索は、まだ初期段階にある。
ウクライナ語文における名詞句検出の複雑な方法として、ユニバーサル依存手段と名前付き一致認識モデルが提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 09:20:24 GMT)
Local preservation of no-signaling in multiparty PT-symmetric evolutions [0.0] 非シグナリング原理の違反はPT対称性の進化で起こりうる。
PT対称非エルミタンハミルトニアン(英語版)に対応する進化に対する非シグナリング原理の局所保存例を得ることが可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 15:39:36 GMT)
In-situ ac Stark shift Detection in Light Storage Spectroscopy [0.0] 光貯蔵分光法における周波数整合効果を利用する。
実験の検索段階で適用した制御場の強度に線形依存性が認められた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 08:14:56 GMT)
Homography Estimation with Convolutional Neural Networks Under
Conditions of Variance [0.0] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた最近の2つの手法の性能解析を行った。
CNNは、ノイズに対してより堅牢であるように訓練できるが、ノイズのないケースでは精度が低い。
我々は,CNNを特定の音の大きさに訓練すると,CNNが最高の性能を示す騒音レベルに対して,Goldilocks Zoneが生じることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 16:05:37 GMT)
Fine-tuned Pre-trained Mask R-CNN Models for Surface Object Detection [0.0] 本研究では、4つのMask R-CNNモデルを用いて路面物体検出タスクを評価する。
モデルは、COCOデータセットと15,188のセグメント化された道路表面アノテーションタグによって事前訓練され、微調整された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 06:09:59 GMT)
Exploring the Nuances of Designing (with/for) Artificial Intelligence [0.0] 我々は,AIの設計において,アルゴリズムと社会の問題に同時に対処する手段として,インフラストラクチャの構築について検討する。
アルゴリズム的なソリューションも、純粋にヒューマニズム的なソリューションも、AIの狭い状態において完全に望ましくない結果をもたらすには十分ではない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 20:34:35 GMT)
Exploring the Impact of Affine Loop Transformations in Qubit Allocation [0.0] 量子量子量子ビットマッピングアルゴリズムを用いて,アフィン変換を効果的に連携させることにより,回路深さ,サイズ,割り当て時間を短縮できることを示す。
我々は,アフィン関係で直接記述可能なドメイン固有言語と,量子回路のソース・トゥ・ソース・コンパイラを実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 19:23:02 GMT)
Everettian probabilities, the Deutsch-Wallace theorem and the Principal
Principle [0.0] イタマール・ピトースキーの1994年から2008年までの量子論における確率に関する考えが議論されている。
デビッド・ルイスの影響力のあるプリンシパル・原則の地位は批判的に検討されている。
量子力学におけるDeutsch-Wallace(DW)の定理を批判的に検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 10:43:37 GMT)
Diagnosing First and Second Order Phase Transitions with Probes of
Quantum Chaos [0.0] 量子カオスの2つのプローブであるOTOC(out-of-time-order correlator)と$r$-パラメータを用いて量子相転移を探索する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 00:45:32 GMT)
Deep learning prediction of patient response time course from early data
via neural-pharmacokinetic/pharmacodynamic modeling [0.0] 本研究は, 長期患者データから直接, 制御微分方程式を学習できることを示唆する。
本稿では、鍵薬理学原理とニューラル常微分方程式を組み合わせた新しいニューラル-PK/PDフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 14:43:22 GMT)
Decentralize the feedback infrastructure! [0.0] 我々は情報・通信インフラの分散化を提唱する。
この分散化の鍵は、データプラットフォーム間の相互運用性を可能にする標準の作成である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 13:05:52 GMT)
Dark state semilocalization of quantum emitters in a cavity [0.0] このような状態は半局所化され、標準的な局所化対策によって特徴付けられる。
本稿では,強い光物質結合を持つ系における暗黒状態の重要な役割について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 09:37:47 GMT)
Comparison of ARIMA, ETS, NNAR and hybrid models to forecast the second
wave of COVID-19 hospitalizations in Italy [0.0] コロナウイルス(Coronavirus disease, COVID-19)は、2019年12月に中国の武漢で発生した新型コロナウイルス感染症である。
本稿では,イタリアにおけるCOVID-19第2波の拡散を予測するための時系列予測手法について分析した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 11:29:24 GMT)
Collisional picture of quantum optics with giant emitters [0.0] 本研究では,エミッタとボゾン場との弱い相互作用を2体衝突の系列として記述する。
ここでは、この衝突アプローチは多くのエミッタ(原子または共振器)に拡張される。
無視可能な遅延の体制では、衝突を記述した一元論は、特にカイラル起源の寄与を特徴としている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 18:00:02 GMT)
Cluster-and-Conquer: When Randomness Meets Graph Locality [0.0] 最も効率的なKNNグラフアルゴリズムのいくつかはインクリメンタルで局所的なものである。
Cluster-and-Conquerは、greedyアルゴリズムの開始構成を強化します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 07:31:12 GMT)
Autonomous quantum absorption refrigerators [0.0] 量子ドットを通した共鳴トンネルの量子物理学を用いた量子吸収冷凍機を提案する。
点のエネルギーの関数として冷却の2つの条件が見つかる。
我々は,輸送が熱力学的に可逆であるレギュレーションを特徴付け,Carnot Coefficent of Performanceを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 05:26:40 GMT)
Application of a quantum wave impedance approach for a quantum
capacitance calculation [0.0] この手法の応用は、無限長方形井戸と有限長方形井戸と放物的二重井戸の4つの異なる形のポテンシャル井戸に照らされた。
これらの井戸の量子容量がいかにパラメトリに依存するかが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 06:56:13 GMT)
Analysis of English free association network reveals mechanisms of
efficient solution of Remote Association Tests [0.0] 本研究では,個々のRATの平均硬度が,フリーアソシエーションネットワーク上でのテストワードの相対的な位置によって決定されることを示す。
我々は,異なる探索アルゴリズムを提案し,容易に解けるRATにおいて,解が「強い」ネットワークリンクによって支配されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 17:30:00 GMT)
An electronic neuromorphic system for real-time detection of High
Frequency Oscillations (HFOs) in intracranial EEG [0.0] 本稿では,脳波記録ヘッドステージと信号-スパイク変換回路とマルチコアスパイクニューラルネットワークアーキテクチャを組み合わせたニューロモルフィックシステムを提案する。
本研究では,HFOを確実に検出する方法について述べる。このシステムは,最先端の精度,特異性,感度(それぞれ78%,100%,33%)で術後発作を予測できる。
これは、イベントベースのプロセッサを使用して、リアルタイム、オンチップで頭蓋内人間のデータに関連する特徴を特定するための最初の可能性研究である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 14:22:30 GMT)
Afterpulsing Effect on the Baseline System Error Rate and on the
Decoy-State Quantum Key Distribution Protocols [0.0] 複数の検出器に対する解離状態QKDプロトコルの余パルス効果の理論解析を開発した。
実世界のデプロイにおける実運用上のQKDプロトコル実装のガイドとして,結果を使用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 12:09:26 GMT)
Affine symmetries and neural network identifiability [0.0] 我々は、潜在的に複雑なアフィン対称性を持つ任意の非線形性を考える。
この対称性は、同じ関数が$f$となるようなネットワークのリッチな集合を見つけるのに利用できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 11:10:03 GMT)
Access to the kaon radius with kaonic atoms [0.0] 核電荷範囲 Z = 1 - 100 のイオンのカオンサイズに対する最小遷移の最小値と感度を解析した。
カオン質量と核半径を抽出する機会は、カオン原子の遷移エネルギーの感度を調べることによって示される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 11:04:59 GMT)
A Multi-Componential Approach to Emotion Recognition and the Effect of
Personality [0.0] 本稿では,映画視聴中に引き起こされた感情体験を特徴付けるために,データ駆動型アプローチによる構成的枠組みを適用した。
その結果、様々な感情の違いは、数次元(少なくとも6次元)で捉えられることが示唆された。
その結果、限定的な記述子数を持つ成分モデルでは、経験的な離散的感情のレベルを予測できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Oct 2020 01:27:23 GMT)