Lightweight Generative Adversarial Networks for Text-Guided Image
Manipulation [139.4] 本稿では,自然言語記述を用いた効率的な画像操作のための軽量な生成対向ネットワークを提案する。
単語レベルでの微粒な学習フィードバックを提供する新しい単語レベル判別器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 02:43:02 GMT)
On Adaptive Attacks to Adversarial Example Defenses [123.3] 本稿では、敵の事例に対して、防御に対する適応攻撃を行うために必要な方法論とアプローチを概説する。
これらの分析が、敵の事例に対して適切な防御攻撃を行うためのガイダンスとして役立てられることを期待している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 12:07:41 GMT)
Movement Pruning: Adaptive Sparsity by Fine-Tuning [115.9] マグニチュードプルーニング(Magnitude pruning)は、純粋教師付き学習におけるモデルサイズの削減に広く用いられている戦略である。
本稿では,単純な一階重み決定法であるムーブメント・プルーニング(Motion pruning)を提案する。
実験により、大きな事前訓練された言語モデルでプルーニングを行うと、運動プルーニングは高分離性体制において顕著な改善を示すことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 16:14:58 GMT)
Improved Techniques for Training Score-Based Generative Models [104.2] 本研究では,高次元空間におけるスコアモデルからの学習とサンプリングに関する新しい理論的解析を行う。
スコアベースの生成モデルを前例のない解像度で画像に拡張することができる。
我々のスコアベースモデルは、様々な画像データセットで最良クラスGANに匹敵する高忠実度サンプルを生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 19:37:51 GMT)
SOLOv2: Dynamic and Fast Instance Segmentation [102.2] パフォーマンスの高いシンプルで直接的で高速なインスタンスセグメンテーションフレームワークを構築しています。
オブジェクトセグメンタのマスクヘッドを動的に学習することで、さらに一歩前進する。
簡単な直接インスタンス分割システムを示し,高速化と精度の両面において,いくつかの最先端手法より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 23:49:17 GMT)
Learning to Improve Image Compression without Changing the Standard
Decoder [100.3] 本稿では,標準デコーダによる符号化性能向上のための学習法を提案する。
具体的には、DCT係数の分布を最適化する周波数領域事前編集法を提案する。
JPEGデコーダは変更しないので、広く使われている標準JPEGデコーダで画像を見る際には、我々のアプローチが適用可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 20:48:11 GMT)
Mitigating Manipulation in Peer Review via Randomized Reviewer
Assignments [96.1] コンファレンスピアレビューにおける3つの重要な課題は、特定の論文に割り当てられる悪意のある試みであり、"Torpedo reviewing"である。
我々は、これらの課題を共通の傘の下にまとめ、レビュアーの割り当てのための(ランダム化された)アルゴリズムを示すフレームワークを提案する。
我々のアルゴリズムは、悪意のあるレビュアーが希望する論文に割り当てられる確率を50%に抑えつつ、完全な最適類似性の90%以上を割り当てることができます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 20:08:50 GMT)
Adversarial Attacks on Linear Contextual Bandits [87.1] 悪意のあるエージェントは、望ましい行動を実行するためにバンディットアルゴリズムを攻撃するインセンティブを持つ可能性がある。
悪意のあるエージェントは、線形コンテキストのバンドイットアルゴリズムに任意のアーム$T - o(T)$倍を$T$ステップで引き出すように強制することができる。
また,悪意のあるエージェントが単一コンテキストにおける帯域幅アルゴリズムの動作に影響を与えることに関心がある場合についても検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 08:18:10 GMT)
Goal-directed Generation of Discrete Structures with Conditional
Generative Models [85.5] 本稿では,強化学習目標を直接最適化し,期待される報酬を最大化するための新しいアプローチを提案する。
提案手法は、ユーザ定義プロパティを持つ分子の生成と、所定の目標値を評価する短いピソン表現の同定という2つのタスクで検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 11:15:31 GMT)
Hybrid Models for Learning to Branch [81.9] 我々はCPUマシン上で効率的な分岐を行うための新しいハイブリッドアーキテクチャを提案する。
提案アーキテクチャは,GNNの表現力と分岐処理のための計算コストの低い多層パーセプトロン(MLP)を組み合わせる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 14:01:14 GMT)
ResNet or DenseNet? Introducing Dense Shortcuts to ResNet [80.4] 本稿では、それらを解析するために高密度和の統一的な視点を示す。
本稿では,ResNetとDenseNetのジレンマに対する解法として,重み付き正規化ショートカットを提案する。
提案したDSNetはResNetよりもはるかに優れた結果を得ることができ、DenseNetと同等の性能を得るが、リソースは少ない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 16:00:15 GMT)
Progressive Training of Multi-level Wavelet Residual Networks for Image
Denoising [80.1] 本稿では,マルチレベルウェーブレット残差ネットワーク(MWRN)アーキテクチャと,画像復調性能向上のためのプログレッシブトレーニング手法を提案する。
人工ノイズ画像と実世界のノイズ画像の両方で実験したところ、PT-MWRNは最先端のノイズ評価法に対して良好に機能することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 14:14:00 GMT)
3DBooSTeR: 3D Body Shape and Texture Recovery [76.9] 3DBooSTeRは、部分的な3Dスキャンからテクスチャ化された3Dボディメッシュを復元する新しい方法である。
提案手法は形状とテクスチャの完成を2つの逐次的なタスクに分解する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 21:07:59 GMT)
Preference-based Reinforcement Learning with Finite-Time Guarantees [76.9] 嗜好に基づく強化学習(PbRL)は、従来の強化学習における報酬価値を代替し、目標とする目的に対する人間の意見をよりよく提示する。
応用の有望な結果にもかかわらず、PbRLの理論的理解はまだ初期段階にある。
一般PbRL問題に対する最初の有限時間解析を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 20:24:58 GMT)
Predicting Infectiousness for Proactive Contact Tracing [75.6] 大規模デジタル接触追跡は、ウイルスの拡散を最小限に抑えながら、経済と社会活動を再開する潜在的な解決策である。
プライバシ、モビリティ制限、公衆衛生のトレードオフを行う様々なDCT手法が提案されている。
本稿では,個人の感染を積極的に予測するためにスマートフォンに展開可能な方法を開発し,検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 17:06:07 GMT)
Modeling Long-horizon Tasks as Sequential Interaction Landscapes [75.6] 本稿では,一連のデモビデオからのみ,サブタスク間の依存関係と遷移を学習するディープラーニングネットワークを提案する。
これらのシンボルは、画像観察から直接学習し、予測できることが示される。
我々は,(1)人間によって実行されるパズル片のブロック積み重ね,(2)物体のピック・アンド・プレイスとキャビネットドアを7-DoFロボットアームで滑らせるロボット操作という,2つの長期水平作業において,我々の枠組みを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 20:34:50 GMT)
A Differentiable Relaxation of Graph Segmentation and Alignment for AMR
Parsing [75.4] 我々は、アライメントとセグメンテーションをモデルの潜在変数として扱い、エンドツーエンドのトレーニングの一部としてそれらを誘導する。
また,AMRの個々の構造を扱うために手作りされたLyu2018AMRPAのセグメンテーションルールに依存するモデルにもアプローチした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 21:22:50 GMT)
Building powerful and equivariant graph neural networks with structural
message-passing [74.9] 本稿では,2つのアイデアに基づいた,強力かつ同変なメッセージパッシングフレームワークを提案する。
まず、各ノードの周囲の局所的コンテキスト行列を学習するために、特徴に加えてノードの1ホット符号化を伝搬する。
次に,メッセージのパラメトリゼーション手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 12:03:42 GMT)
Understanding the Extent to which Summarization Evaluation Metrics
Measure the Information Quality of Summaries [74.3] ROUGEとBERTScoreのトークンアライメントを分析し、要約を比較する。
それらのスコアは、情報の重複を測定するものとしては解釈できない、と我々は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 15:55:15 GMT)
Regret in Online Recommendation Systems [73.6] 本稿では,オンライン環境におけるレコメンデーションシステムの理論的分析について提案する。
各ラウンドにおいて、ユーザがランダムに$m$ユーザから選択され、レコメンデーションが要求される。決定者は、ユーザを観察し、$n$アイテムのカタログからアイテムを選択する。
推奨アルゴリズムのパフォーマンスは、これらの可能性を認識したOracleアルゴリズムを参照して、その後悔を通じて取得される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 12:48:35 GMT)
Bridging Imagination and Reality for Model-Based Deep Reinforcement
Learning [72.2] BrIdging Reality and Dream (BIRD) と呼ばれる新しいモデルに基づく強化学習アルゴリズムを提案する。
虚構と実軌跡の相互情報を最大化し、虚構から学んだ政策改善を実軌跡に容易に一般化できるようにする。
提案手法は, モデルベース計画のサンプル効率を向上し, 挑戦的なビジュアル制御ベンチマークの最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 03:22:01 GMT)
From Federated to Fog Learning: Distributed Machine Learning over
Heterogeneous Wireless Networks [71.2] フェデレートラーニング(Federated Learning)は、データを収集するノード間で処理能力を活用することによって、ネットワークエッジでMLモデルをトレーニングするテクニックとして登場した。
我々は、エッジデバイスからクラウドサーバへのノード連続体にMLモデルのトレーニングをインテリジェントに分散する、フォグラーニングと呼ばれる新しい学習パラダイムを提唱する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 14:42:05 GMT)
Open-Domain Question Answering with Pre-Constructed Question Spaces [70.1] オープンドメインの質問応答は、大量の文書の集合の中でユーザ生成した質問に対する回答を見つけるという課題を解決することを目的としている。
ソリューションには、レトリバーリーダーとナレッジグラフベースのアプローチの2つのファミリーがある。
本稿では,両家系と異なるリーダ・リトリバー構造を持つ新しいアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 02:10:07 GMT)
Stochastic Optimization with Heavy-Tailed Noise via Accelerated Gradient
Clipping [70.0] そこで本研究では,重み付き分散雑音を用いたスムーズな凸最適化のための,クリップ付きSSTMと呼ばれる新しい1次高速化手法を提案する。
この場合、最先端の結果を上回る新たな複雑さが証明される。
本研究は,SGDにおいて,ノイズに対する光細かな仮定を伴わずにクリッピングを施した最初の非自明な高確率複雑性境界を導出した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 11:00:08 GMT)
Optimal Iterative Sketching with the Subsampled Randomized Hadamard
Transform [64.9] 最小二乗問題に対する反復スケッチの性能について検討する。
本研究では、Haar行列とランダム化されたHadamard行列の収束速度が同一であることを示し、ランダムなプロジェクションを経時的に改善することを示した。
これらの手法は、ランダム化次元還元を用いた他のアルゴリズムにも適用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 12:35:02 GMT)
Graph-Homomorphic Perturbations for Private Decentralized Learning [64.3] ローカルな見積もりの交換は、プライベートデータに基づくデータの推測を可能にする。
すべてのエージェントで独立して選択された摂動により、パフォーマンスが著しく低下する。
本稿では,特定のヌル空間条件に従って摂動を構成する代替スキームを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 10:35:35 GMT)
Improving Robustness by Augmenting Training Sentences with
Predicate-Argument Structures [62.6] データセットバイアスに対するロバスト性を改善する既存のアプローチは、主にトレーニング目標の変更に焦点を当てている。
本稿では,学習データ中の入力文に対応する述語句構造を付加することを提案する。
特定のバイアスを対象とせずに、文の増大は、複数のバイアスに対してトランスフォーマーモデルの堅牢性を向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 16:22:05 GMT)
A Teacher-Student Framework for Semi-supervised Medical Image
Segmentation From Mixed Supervision [62.5] そこで我々は,臓器と病変のセグメンテーションのための教師と学生のスタイルに基づくセミ教師付き学習フレームワークを開発した。
我々は,本モデルがバウンディングボックスの品質に対して堅牢であることを示し,フル教師付き学習手法と比較した性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 07:58:20 GMT)
Effective Dimension Adaptive Sketching Methods for Faster Regularized
Least-Squares Optimization [56.1] スケッチに基づくL2正規化最小二乗問題の解法を提案する。
我々は、最も人気のあるランダム埋め込みの2つ、すなわちガウス埋め込みとサブサンプリングランダム化アダマール変換(SRHT)を考える。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 12:05:16 GMT)
Learning to Execute Programs with Instruction Pointer Attention Graph
Neural Networks [56.0] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、ソフトウェアエンジニアリングタスクを学習するための強力なツールとして登場した。
リカレントニューラルネットワーク(RNN)は、長いシーケンシャルな推論の連鎖に適しているが、プログラム構造を自然に組み込んでいるわけではない。
本稿では,新しいGNNアーキテクチャ,IPA-GNN(Instruction Pointer Attention Graph Neural Networks)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 19:12:30 GMT)
Intra Order-preserving Functions for Calibration of Multi-Class Neural
Networks [54.2] 一般的なアプローチは、元のネットワークの出力をキャリブレーションされた信頼スコアに変換する、ポストホックキャリブレーション関数を学ぶことである。
以前のポストホックキャリブレーション技術は単純なキャリブレーション機能でしか機能しない。
本稿では,順序保存関数のクラスを表すニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 06:59:28 GMT)
A Simple but Tough-to-Beat Data Augmentation Approach for Natural
Language Understanding and Generation [53.8] カットオフと呼ばれる、シンプルで効果的なデータ拡張戦略のセットを紹介します。
カットオフはサンプリング一貫性に依存しているため、計算オーバーヘッドが少なくなる。
cutoffは、敵のトレーニングを一貫して上回り、IWSLT2014 German- English データセットで最先端の結果を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 03:19:58 GMT)
Iterative Deep Graph Learning for Graph Neural Networks: Better and
Robust Node Embeddings [53.6] グラフ構造とグラフ埋め込みを協調的かつ反復的に学習するための、エンドツーエンドのグラフ学習フレームワーク、すなわち、IDGL(Iterative Deep Graph Learning)を提案する。
実験の結果,提案したIDGLモデルは,最先端のベースラインを一貫して上回る,あるいは一致させることができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 02:03:11 GMT)
Ranking Creative Language Characteristics in Small Data Scenarios [52.0] DirectRankerを適用して、小さなデータでクリエイティブ言語をランク付けするための、新しいディープモデルを提供します。
スパーストレーニングデータを用いた実験により、標準的なニューラルネットワークのランク付け手法の性能は小さなデータセットで崩壊するが、DirectRankerは依然として有効であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 18:57:47 GMT)
Multi-Unit Transformers for Neural Machine Translation [51.4] マルチユニット変換器 (MUTE) を提案し, 変換器の表現性を向上する。
具体的には、複数の並列ユニットを使用し、複数のユニットによるモデリングがモデル性能を改善し、多様性を導入することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 11:33:45 GMT)
Unsupervised Dense Shape Correspondence using Heat Kernels [50.7] 本稿では,近年の深層関数マップフレームワークを用いて,形状間の密接な対応を学習するための教師なし手法を提案する。
地平線対応や計算に高価な測地線距離に依存するのではなく、熱核を用いる。
本稿では,部分性,トポロジカルノイズ,接続性の違いなど,様々な課題があるベンチマークに対して,本手法の結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 21:54:10 GMT)
A Software Architecture for Autonomous Vehicles: Team LRM-B Entry in the
First CARLA Autonomous Driving Challenge [50.0] 本稿では,シミュレーション都市環境における自律走行車両のナビゲーション設計について述べる。
我々のアーキテクチャは、CARLA Autonomous Driving Challengeの要件を満たすために作られました。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 18:07:48 GMT)
Self-Learning Transformations for Improving Gaze and Head Redirection [49.6] 視線や頭部方向の角度をきめ細かな制御で高品質な画像を生成できる新しい顔画像生成モデルを提案する。
これは、視線やヘッドオリエンテーション、照明、色合いなど、多くの外見上の要因を解消する必要がある。
タスク非関連要因の明示的解消は、視線と頭部の向きのより正確なモデリングをもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 11:18:37 GMT)
Any-to-One Sequence-to-Sequence Voice Conversion using Self-Supervised
Discrete Speech Representations [49.6] シーケンス・ツー・シーケンス・フレームワークにおいて,任意のA2O音声変換(VC)に対して新しいアプローチを提案する。
A2O VCは、トレーニング中に目に見えないものを含むあらゆる話者を、固定されたターゲットスピーカーに変換することを目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 08:34:52 GMT)
One-shot Learning for Temporal Knowledge Graphs [49.4] 時間的知識グラフにおけるリンク予測のためのワンショット学習フレームワークを提案する。
提案手法は,実体間の時間的相互作用を効果的に符号化する自己認識機構を用いる。
実験の結果,提案アルゴリズムは2つのよく研究されたベンチマークにおいて,アートベースラインの状態よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 03:24:44 GMT)
On Convergence and Generalization of Dropout Training [46.8] 線形整列ユニット(ReLU)を活性化した2層ニューラルネットワークにおけるドロップアウトについて検討した。
ロジスティックな損失を伴うドロップアウトトレーニングは、テストエラーにおいて、$O(1/epsilon)$イテレーションで$epsilon$-suboptimalityを達成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 23:41:03 GMT)
Domain Adaptation as a Problem of Inference on Graphical Models [46.7] 共同分布がドメイン間でどのように変化するかは、事前には分かっていない。
本稿では,共同分布の変化特性を符号化するコンパクトな方法として,グラフィカルモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 08:55:05 GMT)
Online Semi-Supervised Learning with Bandit Feedback [45.9] 半教師付き学習と文脈的包帯の交点における新しい問題を定式化する。
半教師付き学習手法であるグラフ畳み込みネットワーク(GCN)が,新たな問題定式化に適応できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 17:56:38 GMT)
A Rigorous Study on Named Entity Recognition: Can Fine-tuning Pretrained
Model Lead to the Promised Land? [44.9] 微調整事前訓練モデルは標準のNERベンチマークで有望な性能を達成した。
残念ながら、NERをオープンな状況にスケールする場合、これらの利点はもはや存在しないかもしれない。
本稿では,標準ベンチマーク上でランダム化テストを実施することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 07:06:06 GMT)
Don't shoot butterfly with rifles: Multi-channel Continuous Speech
Separation with Early Exit Transformer [43.8] そこで本研究では,Transformerモデルで異なるケースを適応深度で処理できる早期出口機構を提案する。
実験結果から,早期出口機構が推論を加速するだけでなく,精度も向上することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 06:21:11 GMT)
Graph Policy Network for Transferable Active Learning on Graphs [42.7] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、さまざまな分野における単純さと有効性から、人気が高まっている。
我々は、GNNのアクティブラーニング、グラフ上のノードを効率的にラベル付けして、GNNのトレーニングのアノテーションコストを削減する方法について研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 12:53:41 GMT)
Self-Paced Deep Reinforcement Learning [42.5] カリキュラム強化学習(CRL)は、学習を通して調整された一連のタスクに公開することにより、エージェントの学習速度と安定性を向上させる。
実証的な成功にもかかわらず、CRLのオープンな疑問は、手動設計を避けながら、与えられた強化学習(RL)エージェントのカリキュラムを自動的に生成する方法である。
本稿では,カリキュラム生成を推論問題として解釈し,タスク上の分布を段階的に学習し,対象タスクにアプローチすることで解答を提案する。
このアプローチは、エージェントがペースを制御し、しっかりとした理論的動機を持ち、深いRLアルゴリズムと容易に統合できる自動カリキュラム生成につながる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 09:42:00 GMT)
Sharpened Generalization Bounds based on Conditional Mutual Information
and an Application to Noisy, Iterative Algorithms [42.0] 本稿では,Steinke と Zakynthinou による提案を,スーパーサンプルの導入による学習アルゴリズムの一般化誤差について考察する。
まず、条件付き相互情報に基づくこれらの新しい境界は、条件なし相互情報に基づく境界よりも厳密であることを示す。
これらの境界をランゲヴィン力学の研究に適用し、超試料の条件付けにより仮説テストに基づいてより厳密な境界が得られることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 14:10:41 GMT)
Memory based fusion for multi-modal deep learning [39.3] メモリベースのAttentive Fusionレイヤは、現在の機能と長期依存の両方をデータに組み込むことで、モードをフューズする。
データに現在の特徴と長期的依存関係の両方を組み込むことで、モデムを融合するメモリベースのアテンティブフュージョン層を新たに提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 05:22:34 GMT)
Approximation Based Variance Reduction for Reparameterization Gradients [38.7] 柔軟な変分分布は変分推論を改善するが、最適化は困難である。
既知平均と共分散行列を持つ任意の可逆分布に適用可能な制御変数を提案する。
これは、非分解的変分分布の推論に対する勾配分散と最適化収束の大幅な改善をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 08:36:43 GMT)
Online Algorithm for Unsupervised Sequential Selection with Contextual
Information [38.5] 文脈教師なしシーケンス選択(USS)について検討する。
USSは、観測されたフィードバックから腕の喪失を推測できない文脈的包帯問題の新しい変種である。
本稿では,文脈的 USS 問題に対するアルゴリズムを提案し,それがサブ線形後悔であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 12:32:21 GMT)
Achieving a quantum smart workforce [38.4] 量子情報科学・工学(QISE)教育プログラムは近年大きく進歩している。
この写本は、政策立案者や資金調達機関(公的および民間の両方)に対処するだけでなく、業界リーダーが特定したニーズも含んでいる。
本報告では、QISEにおける第18次中等教育プログラムの現状について報告し、新しいプログラム構築のためのガイダンスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 21:24:57 GMT)
Representation Sharing for Fast Object Detector Search and Beyond [38.2] 本研究では,1段検出器のサブネットワークにおける受容場と畳み込み型の最適構成について,Fast And Diverse (FAD) を提案する。
FADは、様々なバックボーンを持つ2種類の1段検出器において顕著な改善を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 07:55:42 GMT)
Object-aware Feature Aggregation for Video Object Detection [37.9] ビデオレベルのオブジェクト認識知識は、オブジェクト認識を助ける前に強力なセマンティクスとして利用することができる。
我々のアプローチは、ビデオレベルのオブジェクト認識知識を、オブジェクト認識に先立って強力なセマンティクスとして活用できるという興味深い性質に動機付けられている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 17:56:25 GMT)
Low-rank on Graphs plus Temporally Smooth Sparse Decomposition for
Anomaly Detection in Spatiotemporal Data [37.7] 本稿では,非教師付きテンソルに基づく異常検出手法を提案する。
結果として生じる最適化問題は凸性があり、スケーラブルであり、欠落したデータやノイズに対して堅牢であることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 19:34:40 GMT)
Delving into the Cyclic Mechanism in Semi-supervised Video Object
Segmentation [37.3] 循環機構は、より堅牢な表現を生成するために、標準的な半教師付きプロセスに組み込まれる。
オフラインパイプラインをオンライン手法に拡張する単純な勾配補正モジュールを導入する。
最後に、勾配補正に基づくサイクル有効受容場(サイクルERF)を開発し、対象分野の関心領域を解析するための新たな視点を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 05:40:53 GMT)
The RobotSlang Benchmark: Dialog-guided Robot Localization and
Navigation [35.1] 本稿では,ロボットを制御する人間ドライバーと,ナビゲーション目標へのガイダンスを提供する人間コマンドとの間の169の自然言語ダイアログのベンチマークを示す。
それぞれのトライアルでは、まずロボットがコマンドに見えるグローバルマップ上でローカライズされ、次にドライバーはコマンドに従ってロボットを対象のオブジェクトのシーケンスに移動させる。
NDHタスクの初期モデルを示し、シミュレーションで訓練されたエージェントが、物理ロボットプラットフォームを制御するためのRobotSlangダイアログベースのナビゲーション指示に従うことができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 19:58:17 GMT)
Option Hedging with Risk Averse Reinforcement Learning [34.9] リスク回避型強化学習がヘッジオプションにどのように使用できるかを示す。
我々は,バニラオプションヘッジ環境に最先端のリスク逆アルゴリズムを適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 09:08:24 GMT)
Convolutional Generation of Textured 3D Meshes [34.2] 単視点自然画像からの2次元監視のみを用いて,三角形メッシュとそれに伴う高分解能テクスチャマップを生成できるフレームワークを提案する。
我々の研究の重要な貢献は、メッシュとテクスチャを2D表現として符号化することであり、意味的に整合し、2D畳み込みGANで容易にモデル化できる。
本研究では,Pascal3D+カーとCUBにおいて,モデルがクラスラベル,属性,テキストに条件付けされている場合とで,本手法の有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 10:21:45 GMT)
Generating Plausible Counterfactual Explanations for Deep Transformers
in Financial Text Classification [33.0] 本稿では,実証可能な対実的説明を創出するための新しい手法を提案する。
また、FinTechのドメインにおける言語モデルに対する敵対的トレーニングの正規化の利点についても検討している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 16:29:26 GMT)
Did You Ask a Good Question? A Cross-Domain Question Intention
Classification Benchmark for Text-to-SQL [32.9] Triageは、最初のクロスドメインテキストツークエスト分類ベンチマークである。
4種類の解答不可能な質問と解答可能な質問を区別するモデルが必要である。
RoBERTaモデルは、テストセット上で60%のF1スコアを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 19:36:57 GMT)
DAG-Net: Double Attentive Graph Neural Network for Trajectory
Forecasting [31.8] 本稿では,単一エージェントの将来の目標と異なるエージェント間の相互作用を考慮に入れた新たな反復生成モデルを提案する。
このモデルは、二重注意に基づくグラフニューラルネットワークを利用して、異なるエージェント間の相互影響に関する情報を収集する。
提案手法は,都市環境とスポーツの両分野において,最先端の成果を得られるモデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 10:50:08 GMT)
Rapid Domain Adaptation for Machine Translation with Monolingual Data [31.7] 機械翻訳の課題の1つは、新型コロナウイルス(COVID-19)のような急激なイベントに直面して、目に見えない領域に迅速に適応する方法だ。
本稿では、教師なし翻訳の観点から、素早いドメイン適応を可能にするアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 20:31:37 GMT)
Confidence Estimation for Attention-based Sequence-to-sequence Models
for Speech Recognition [31.3] 音声認識器からの信頼スコアは、転写の質を評価するのに有用な尺度である。
本稿では、既存のエンドツーエンドASRモデルに基づいて、信頼度推定モジュール(CEM)という軽量で効果的なアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 18:49:07 GMT)
Long Document Ranking with Query-Directed Sparse Transformer [31.0] 我々は、変換器自己アテンションにおけるIR-アキシマティック構造を誘導するクエリ指向スパースアテンションを設計する。
我々のモデルであるQDS-Transformerは、ランク付けにおいて望ましい原則特性を強制する。
1つの完全に教師されたTREC文書ランキングベンチマークと3つの数ショットのTREC文書ベンチマークの実験は、QDS-Transformerの一貫性と堅牢性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 21:57:56 GMT)
Attention Transfer Network for Aspect-level Sentiment Classification [30.7] アスペクトレベルの感情分類(ASC)は、文中の特定の意見対象の感情極性を検出することを目的としている。
データ不足は、しばしば注意機構が、ターゲットの対応する感情語に焦点を合わせるのに失敗する。
本稿では、文書レベルの感情分類データセットから注意知識をうまく活用できる新しい注意伝達ネットワーク(ATN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 04:26:33 GMT)
Learning About Objects by Learning to Interact with Them [29.5] 人間はしばしば、外部の監督をほとんど、あるいは全く行わずに自分の世界について学ぶ。
物体を発見し,その物理特性を学習する計算フレームワークを提案する。
我々のエージェントは、近距離フォトリアリスティックで物理対応のAI2-THOR環境の中に置かれると、その世界と対話し、物体について学ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 23:46:17 GMT)
GiBERT: Introducing Linguistic Knowledge into BERT through a Lightweight
Gated Injection Method [29.4] 本稿では,言語知識を単語埋め込みの形で,事前学習したBERTに明示的に注入する手法を提案する。
依存性ベースと逆適合の埋め込みを注入する場合、複数のセマンティックな類似性データセットのパフォーマンス改善は、そのような情報が有益であり、現在元のモデルから欠落していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 17:00:26 GMT)
Improving robustness against common corruptions by covariate shift
adaptation [29.3] 最先端のマシンビジョンモデルは、ぼやけや圧縮アーチファクトといったイメージの破損に対して脆弱である。
一般的な汚職に対するモデル堅牢性を測定するための一般的なベンチマークは、多くの(すべてではないが)アプリケーションシナリオでモデル堅牢性を過小評価している、と我々は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 04:37:23 GMT)
A Spectral Energy Distance for Parallel Speech Synthesis [29.1] 音声合成は重要な実用的生成モデル問題である。
そこで本研究では,高度に並列な音声モデルの学習を可能にする学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 11:44:08 GMT)
Advances in Black-Box VI: Normalizing Flows, Importance Weighting, and
Optimization [29.1] Stanモデルライブラリの30モデルのベンチマークで,最適化,フロー,モンテカルロ法に関連するコンポーネントを評価した。
これらのアルゴリズムコンポーネントの組み合わせは、最先端の"アウト・オブ・ザ・ボックス(out of the box)"変分推論を著しく向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 21:39:50 GMT)
Beyond Homophily in Graph Neural Networks: Current Limitations and
Effective Designs [28.8] 半教師付きノード分類タスクにおけるグラフニューラルネットワークのヘテロフィリーまたは低ホモフィリー下での表現力について検討する。
多くの人気のあるGNNは、この設定を一般化することができず、グラフ構造を無視したモデルよりも優れています。
ヘテロフィリーの下でのグラフ構造からの学習を促進する重要な設計の集合を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 08:43:25 GMT)
Towards Multimodal Simultaneous Neural Machine Translation [28.5] 同時翻訳では、リアルタイム理解を実現するために、話者の発話が完了する前に文章を翻訳する。
このタスクは、復号時に入力情報が不足しているため、一般的な全文翻訳よりもはるかに難しい。
視覚情報を付加的なモダリティとして活用するマルチモーダル同時ニューラルネットワーク翻訳(MSNMT)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 04:38:38 GMT)
Personalized Federated Learning: A Meta-Learning Approach [28.3] フェデレートラーニング(Federated Learning)では、複数のコンピューティングユニット(ユーザ)にまたがるモデルをトレーニングすることを目的としています。
本稿では,現在あるいは新規利用者が自身のデータに対して1段階ないし数段階の勾配降下を実行することで,ローカルデータセットに容易に適応できるような,初歩的な共有モデルを見つけることを目標とする,フェデレーション学習のパーソナライズされたバリエーションについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 03:04:01 GMT)
NanoFlow: Scalable Normalizing Flows with Sublinear Parameter Complexity [28.2] 正規化フロー(NFs)は、分析確率密度の推定と効率的な合成を可能にする深層生成モデルの顕著な方法となっている。
本稿では,1つのニューラルネットワーク密度推定器を用いて,複数の変換ステージをモデル化するNanoFlowというパラメータ化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 03:36:10 GMT)
Position and Rotation Invariant Sign Language Recognition from 3D Point
Cloud Data with Recurrent Neural Networks [27.8] 手話は、音声・聴覚障害者間のジェスチャーに基づく象徴的コミュニケーション媒体である。
そこで本研究では,インド手話の基本ジェスチャーを30で認識する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 21:07:40 GMT)
A Combinatorial Perspective on Transfer Learning [27.8] モジュラーソリューションの学習によって、目に見えない分散データと潜在的に異なる分散データの両方を効果的に一般化することができるかを検討する。
タスクセグメンテーション,モジュール型学習,メモリベースアンサンブルの組み合わせによって,指数関数的に増加する多くの未確認タスクの一般化がもたらされる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 09:53:31 GMT)
Phase retrieval in high dimensions: Statistical and computational phase
transitions [27.4] 我々は$mathbfXstar$を$m$(おそらくノイズの多い)観測から再構成する問題を考察する。
特に、フルランク行列に対する情報理論上の完全回復への遷移は、$alpha=1$と$alpha=2$である。
我々の研究は、高次元位相探索における統計的およびアルゴリズム的しきい値の広範な分類を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 15:27:51 GMT)
Error Bounds of Projection Models in Weakly Supervised 3D Human Pose
Estimation [27.3] 本稿では,最もよく用いられる簡易射影モデルの詳細な解析を行う。
我々は、この保証された最小誤差を避けるために、正規化された視点投影をどのように置き換えるかを示す。
以上の結果から,どちらの射影モデルも位置とスケールの整列後も,19.3mmから54.7mmの誤差が生じることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 11:48:13 GMT)
VTGNet: A Vision-based Trajectory Generation Network for Autonomous
Vehicles in Urban Environments [26.6] 模倣学習に基づく不確実性を考慮した終端軌道生成手法を開発した。
様々な気象条件や照明条件下では,ネットワークは異なる都市環境下で確実にトラジェクトリを生成することができる。
提案手法は,SOTA(State-of-the-art-to-end Control)よりもクロスシーン/プラットフォーム駆動性が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 08:46:58 GMT)
Fusion of Dual Spatial Information for Hyperspectral Image
Classification [26.3] 双対空間情報の融合を利用した新しいハイパースペクトル画像分類フレームワークを提案する。
異なるシーンの3つのデータセットで行った実験は、提案手法が他の最先端の分類手法よりも優れていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 12:20:18 GMT)
Streamlining Cross-Document Coreference Resolution: Evaluation and
Modeling [25.9] クロスドキュメント(CD)コア参照解決のための最近の評価プロトコルは、しばしば矛盾または寛大である。
我々の主な貢献は、原文のみにアクセスすることを前提とした実用的評価手法を提案することである。
我々のモデルは、CDコア参照設定に対処するためにドキュメント内コア参照解決のために、最近のニューラルモデルを適用し、拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 13:40:30 GMT)
A Feasible Level Proximal Point Method for Nonconvex Sparse Constrained
Optimization [25.7] 本稿では,汎用凸あるいは非汎用機械目標の新しいモデルを提案する。
本稿では,各サブプロブレムの点レベルを徐々に緩和した制約を解くアルゴリズムを提案する。
我々は,新しい数値スケール問題の有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 05:24:05 GMT)
Adaptive Gradient Quantization for Data-Parallel SGD [25.7] 本稿では,2つの適応量子化方式,ALQとAMQを導入する。両方式とも,パラメトリック分布の十分な統計を効率的に計算することにより,プロセッサが並列に圧縮スキームを更新する。
CIFAR-10では約2%,ImageNetでは1%の精度で検証精度を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 14:58:02 GMT)
Crush Optimism with Pessimism: Structured Bandits Beyond Asymptotic
Optimality [25.6] 我々は後悔を最小限に抑えるために構造化された包帯について研究する。
本稿では,有限仮説に焦点をあて,有界後悔を楽しみながら最適性を達成できるかを問う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 01:51:16 GMT)
Instance Selection for GANs [25.2] GAN(Generative Adversarial Networks)は、高品質な合成画像を生成するために広く採用されている。
GANはしばしばデータ多様体の外にある非現実的なサンプルを生成する。
本稿では,サンプルの品質向上のための新しいアプローチを提案する。モデルトレーニングが行われる前に,インスタンス選択によるトレーニングデータセットの変更を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 04:43:07 GMT)
Sparse Gaussian Process Variational Autoencoders [24.9] 既存のGP-DGMにおける推論のアプローチは、点に基づくスパースGP近似をサポートしない。
我々は,スパースGP近似のパラメータ化に部分的推論ネットワークを用いることで特徴付けられるスパースガウス過程変動オートエンコーダ(GP-VAE)を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 10:29:06 GMT)
High-Throughput Image-Based Plant Stand Count Estimation Using
Convolutional Neural Networks [23.7] 早期の表現学的段階における画像ベースコーンスタンド数に対するディープラーニングに基づくアプローチであるDeepStandを提案する。
提案手法はトウモロコシの立ち位置を計測し,他の最先端の方法よりも優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 17:28:29 GMT)
All Word Embeddings from One Embedding [23.6] 自然言語処理のためのニューラルネットワークベースのモデルでは、パラメータの最大の部分は単語の埋め込みで構成されていることが多い。
本研究では,パラメータの総数を削減するために,すべての単語に対する埋め込みを共有埋め込みを変換することによって表現する。
提案手法であるALONEは,単語固有のが学習不能なフィルタベクトルを用いて,単語の埋め込みを改良し,単語の埋め込みを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 03:12:12 GMT)
An Investigation of how Label Smoothing Affects Generalization [22.7] 一般化損失を制御するためにラベルの平滑化がどう役立つかを示す。
我々の理論はまた、最適なラベル平滑化点の存在を予測している。
この知見は,理論家や実践者がラベルの平滑化を理解する上で有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 20:26:25 GMT)
Learning Guidance Rewards with Trajectory-space Smoothing [22.5] 長期的信用割当は深層強化学習における重要な課題である。
既存の政策段階のアルゴリズムとQラーニングアルゴリズムは、豊富な短期的な監督を提供する密集した環境報酬に依存している。
近年の研究では、粗末な環境報酬や遅延した環境報酬の代わりに使用できる密集した「ガイダンス」報酬を学習するためのアルゴリズムが提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 23:55:06 GMT)
Convergence and Stability of Graph Convolutional Networks on Large
Random Graphs [22.4] グラフ畳み込みネットワーク(GCN)の特性をランダムグラフの標準モデル上で解析することによって検討する。
まず,GCNの連続的な収束について検討し,ノード数の増加について検討する。
ランダムグラフモデルの小さな変形に対するGCNの安定性を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 13:17:58 GMT)
Short Video-based Advertisements Evaluation System: Self-Organizing
Learning Approach [22.3] 本稿では,ユーザ行動予測のためのエンドツーエンドの自己組織化フレームワークを提案する。
我々のモデルは、トレーニングデータを通じて、ニューラルネットワークアーキテクチャの最適トポロジと最適な重みを学習することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 20:52:24 GMT)
Neural Passage Retrieval with Improved Negative Contrast [21.4] 我々は、通常、二重エンコーダモデルの訓練に使用される正のランダムサンプリングを補完する4つの負のサンプリング戦略を探求する。
検索に基づく戦略は,意味的類似性と質問文と文節間の語彙的重複に基づく。
その結果、オープンドメインの質問応答データセットの2つに対して、最先端のパフォーマンスの新たなレベルを確立した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 16:45:06 GMT)
SciWING -- A Software Toolkit for Scientific Document Processing [21.4] SciWINGは、科学文書処理タスクのための事前訓練されたモデルへのアクセスを提供する。
使えるWebアプリケーションや端末ベースのアプリケーション、デモも用意されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 07:27:01 GMT)
Intrinsic Quality Assessment of Arguments [21.3] 本研究では,15次元の本質的な計算的評価,すなわち議論のテキストからのみ学習する手法について検討する。
ほとんどの領域において、中等度ではあるが重要な学習の成功を観察します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 15:16:10 GMT)
Knowledge-enriched, Type-constrained and Grammar-guided Question
Generation over Knowledge Bases [20.4] 知識ベース上の質問生成(KBQG)は、サブグラフに関する自然言語の質問を生成することを目的としている。
現在のエンコーダデコーダベースの手法、特に小さなサブグラフでは、大きな課題が2つ残っている。
我々は、KTGという、知識に富んだ、型に制約のある、文法に制約のあるKBQGモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 03:32:38 GMT)
Robust Correction of Sampling Bias Using Cumulative Distribution
Functions [19.6] 変数ドメインとバイアス付きデータセットは、トレーニングとターゲット分布の違いにつながる可能性がある。
これを緩和するための現在のアプローチは、しばしばトレーニングとターゲット確率密度関数の比率を推定することに依存する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 22:13:00 GMT)
NLNDE at CANTEMIST: Neural Sequence Labeling and Parsing Approaches for
Clinical Concept Extraction [19.3] スペインの電子健康記録からICDコードを抽出・正規化・ランク付けできるCANTEMIST共有タスクのシステムについて述べる。
最適システムは3つのタスクに対してそれぞれ85.3 F1,76.7 F1,77.0 MAPを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 11:59:28 GMT)
CLOUD: Contrastive Learning of Unsupervised Dynamics [19.1] コントラスト推定により、完全に教師のない方法で前方・逆ダイナミクスを学習することを提案する。
目標指向計画や観察からの模倣など,さまざまなタスクにまたがるアプローチの有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 15:42:57 GMT)
Multi-Armed Bandits with Dependent Arms [18.8] 我々は,従来のマルチアーマド・バンドイット問題(MABP)の変種について検討し,これを従属アームを持つマルチアーマド・バンドイット(Multi-Armed Bandits)と呼ぶ。
複数のアームをまとめてクラスタを形成し、同じクラスタに属するアームの報酬分布は、クラスタの特徴である未知のパラメータの既知の関数である。
UCBの原理に基づく学習アルゴリズムを開発し、これらの追加の側面観測を適切に活用し、探索・探索トレードオフを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 21:06:01 GMT)
Learning to Dispatch for Job Shop Scheduling via Deep Reinforcement
Learning [18.2] プライオリティルール(PDR)は、現実世界のジョブショップディスパッチ問題(JSSP)の解決に広く用いられている。
エンド・ツー・エンドの深部強化学習エージェントを用いてPDRを自動的に学習することを提案する。
本稿では,JSSPの解離グラフ表現を利用して,解答時に遭遇する状態を埋め込むグラフニューラルネットワークに基づくスキームを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 12:53:36 GMT)
KINNEWS and KIRNEWS: Benchmarking Cross-Lingual Text Classification for
Kinyarwanda and Kirundi [18.0] 我々はKinyarwandaとKirndiという低リソースのアフリカの2つの言語でニュース記事の分類のための2つのニュースデータセットを紹介した。
統計情報、事前処理のガイドライン、単言語および言語間ベースラインモデルを提供する。
実験の結果, 比較的高出力のKinyarwandaへの埋め込みを訓練することで, キルンディへの言語間移動が成功することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 05:37:42 GMT)
Machine learning based non-Newtonian fluid model with molecular fidelity [17.9] 連続的な非ニュートン流体力学モデルを構築するための機械学習に基づくフレームワークを提案する。
ダンベルポリマー溶液は本質的なアイデアを示す例として用いられる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 21:38:15 GMT)
DLDL: Dynamic Label Dictionary Learning via Hypergraph Regularization [17.3] ラベルなしデータに対するソフトラベル行列を生成するための動的ラベル辞書学習(DLDL)アルゴリズムを提案する。
具体的には、原データ、変換データ、ソフトラベル間の関係の整合性を維持するために、ハイパーグラフ多様体の正規化を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 14:07:07 GMT)
Robust Document Representations using Latent Topics and Metadata [17.3] 本稿では,文書分類問題に対する事前学習型ニューラルネットワークモデルの微調整手法を提案する。
テキストとメタデータの両方をタスク形式でキャプチャする文書表現を生成します。
私たちのソリューションでは、メタデータを単にテキストで拡張するのではなく、明示的に組み込んでいます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 21:52:38 GMT)
Strongly local p-norm-cut algorithms for semi-supervised learning and
local graph clustering [17.3] グラフベースの半教師付き学習は、しばしばシードと呼ばれるいくつかのサンプルノードが与えられたグラフノードのラベル付け関数を学習する問題である。
これは、特定のシードの周りにあるクラスタやノードのコミュニティを見つけるという、局所的なグラフクラスタリングやコミュニティ検出の問題と密接に関係している。
本稿では, ランダムウォーキング, 拡散, あるいはスムーズな関数法を凸p-ノルム切断関数に一般化する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 20:28:38 GMT)
AQuaMuSe: Automatically Generating Datasets for Query-Based
Multi-Document Summarization [17.1] 本稿では,質問応答データセットと大規模文書コーパスからqMDS例を自動的に抽出する,AQuaMuSeと呼ばれるスケーラブルな手法を提案する。
5,519のクエリベースの要約を持つAQuaMuSeデータセットの特定のインスタンスを公開し、それぞれがCommon Crawlから355万のドキュメントのインデックスから選択された平均6つの入力ドキュメントを関連づける。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 22:38:18 GMT)
Generating Long Financial Report using Conditional Variational
Autoencoders with Knowledge Distillation [16.9] 本稿では,ニュースレポートデータのコーパスから外部知識を抽出する条件付き変分オートエンコーダに基づく手法を提案する。
ニュースレポートデータのコーパスセットから高レベルの潜伏変数分布を学習し、それぞれ入力ニュースに対して実行され、予め学習した潜伏変数分布に対するバックグラウンド知識を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 06:32:10 GMT)
Calibration of Shared Equilibria in General Sum Partially Observable
Markov Games [15.6] 我々は、異なるタイプのエージェントが単一のポリシーネットワークを共有する、一般的な可観測マルコフゲームを考える。
本稿は,そのようなエージェントが到達した平衡を形式的に理解すること,および,そのような平衡の創発的な現象を現実のターゲットに合わせることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 15:15:06 GMT)
Question Rewriting for Conversational Question Answering [15.4] 本稿では,TREC CAsT 2019パス検索データセット上で,新たな技術状況を設定する対話型QAアーキテクチャを提案する。
また,同じQRモデルにより,QACデータセットのQA性能が向上することを示す。
評価の結果,QRモデルは両データセットにおいてほぼ人間レベルの性能を達成できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 09:22:49 GMT)
Bootleg: Chasing the Tail with Self-Supervised Named Entity
Disambiguation [15.3] 曖昧さを推論するパターンを基礎とした自己教師型NEDシステムであるBootlegを紹介する。
我々は,3つのNEDベンチマークにおいて,Bootlegが最先端のベンチマークにどのように適合するか,あるいは超えるかを示す。
我々は、一般的なTACRED関係抽出タスクにおいて、新しい最先端のタスクを1.0F1ポイント設定した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 16:21:13 GMT)
Algorithmic recourse under imperfect causal knowledge: a probabilistic
approach [15.1] 真の構造方程式にアクセスできることなく、リコースを保証することは不可能であることを示す。
本稿では,限られた因果的知識が与えられた場合,高い確率で会話を遂行する最適な行動を選択するための2つの確率的アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 11:31:38 GMT)
Skip-Connected Self-Recurrent Spiking Neural Networks with Joint
Intrinsic Parameter and Synaptic Weight Training [15.0] 我々はSkip-Connected Self-Recurrent SNNs (ScSr-SNNs) と呼ばれる新しいタイプのRSNNを提案する。
ScSr-SNNは、最先端BP法で訓練された他のタイプのRSNNと比較して、パフォーマンスを最大2.55%向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 22:27:13 GMT)
Unifying Activation- and Timing-based Learning Rules for Spiking Neural
Networks [14.5] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)トレーニングにおいて、時間領域にわたる勾配計算について、2つの異なるアプローチが独立に研究されている。
本稿では,2つの手法の比較研究を行い,それらを組み合わせた新しい教師あり学習法を提案する。
提案手法は、スパイクタイミングのシフトとスパイクの発生・除去により、各スパイクをより効果的に活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 00:44:38 GMT)
NYTWIT: A Dataset of Novel Words in the New York Times [14.3] 私たちはNew York Times Word Innovation Typesデータセット(NYTWIT)を紹介します。
本研究は,非文脈的・文脈的ノベルティクラスの予測に基礎となる結果を示し,最先端のNLPシステムにも改善の余地があることを示唆する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 18:54:48 GMT)
Online Algorithms for Multi-shop Ski Rental with Machine Learned Advice [14.1] 本稿では,機械学習(ML)によるオンラインアルゴリズムの強化問題について検討する。
特に,古典的スキーレンタル問題の一般化であるエンフルティショップスキーレンタル(MSSR)問題を考える。
我々は、決定に1つまたは複数のML予測を使用する場合、決定論的およびランダム化されたオンラインアルゴリズムの両方の性能を確実に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 00:49:52 GMT)
Quantizing Multiple Sources to a Common Cluster Center: An Asymptotic
Analysis [14.0] 我々は、$Ld$次元のサンプルを$d$次元のベクトルのデータセットから$Ld$次元のクラスタセンターに結合することで得られる$Ld$次元のサンプルを定量化することを検討する。
クラスタセンターの数が多いレジームにおける平均的性能歪みの式を求める。
元の(ノイズのない)データセットへの忠実さに関して、我々のクラスタリングアプローチは、$Ld$次元ノイズ観測ベクトルを$Ld$次元中心に量子化することに依拠する単純アプローチよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 17:14:28 GMT)
Attention-Guided Network for Iris Presentation Attack Detection [13.9] 本稿では注意誘導型アイリス提示攻撃検出(AG-PAD)を提案する。
JHU-APLプロプライエタリデータセットとベンチマークのLivDet-Iris-2017データセットの両方を含む実験は、提案手法が有望な結果をもたらすことを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 19:23:51 GMT)
A Practical Guide of Off-Policy Evaluation for Bandit Problems [13.6] オフ政治評価(OPE)とは、異なる政策によって得られたサンプルから対象政策の価値を推定する問題である。
既存のOPE推定器に基づくメタアルゴリズムを提案する。
実験において,人工的およびオープンな実世界のデータセットを用いて提案する概念について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 15:11:19 GMT)
Reciprocal Adversarial Learning via Characteristic Functions [13.0] GAN(Generative Adversarial Nets)は、複雑な分散を伴うタスクに好まれるツールである。
特徴関数(CF)を用いて分布を時間ではなく時間的に比較する方法を示す。
次に、逆数が存在する場合の埋め込み領域とデータ領域の等価性を証明し、自動エンコーダ構造で自然にGANを開発する。
この効率的な構造は、単純なトレーニング戦略とともに2つのモジュールのみを使用して、双方向で鮮明な画像を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 22:00:39 GMT)
A simple normative network approximates local non-Hebbian learning in
the cortex [12.9] 神経科学実験は、皮質ニューロンによる感覚入力の処理は、指示信号によって変調されることを示した。
ここでは、規範的なアプローチを採用し、フィードフォワードデータの投影を導く監督的な入力として、これらの命令信号をモデル化する。
オンラインアルゴリズムは、シナプス学習規則が大脳皮質で観察されるカルシウムプラトー電位依存的な可塑性に類似しているニューラルネットワークによって実装することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 20:49:44 GMT)
HiFi-GAN: Generative Adversarial Networks for Efficient and High
Fidelity Speech Synthesis [12.9] 効率と高忠実度音声合成を実現するHiFi-GANを提案する。
単一話者データセットの主観的人的評価は,提案手法が人的品質と類似性を示すことを示している。
HiFi-GANの小さなフットプリントバージョンは、CPU上のリアルタイムよりも13.4倍高速なサンプルを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 09:12:04 GMT)
A Study of Transfer Learning in Music Source Separation [12.8] 関連するドメインから学習を移すことが,ディープラーニングシステムの性能向上につながることはよく知られている。
本研究では,事前学習におけるデータ拡張の有効性について検討する。
また、最終目標タスクにおいて、一度事前トレーニングされたモデルがどの程度再トレーニングされなければならないかについても検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 20:29:47 GMT)
Train simultaneously, generalize better: Stability of gradient-based
minimax learners [12.7] コンベックス・コンベブと非コンベックス・ミニマックス・セッティングの両方において,訓練されたミニマックスモデルの性能において重要な役割を担っている。
学習したミニマックスモデルの一般化における最適化アルゴリズムの役割を示す数値的な結果について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 17:44:43 GMT)
Disentangling Human Error from the Ground Truth in Segmentation of
Medical Images [12.0] 本稿では,純粋にノイズの多い観測のみから,個々のアノテータの信頼性,真のセグメンテーションラベル分布まで,共同学習手法を提案する。
本手法は,必要ならばシミュレートした3つの医用画像セグメンテーションデータセットと実際の多彩なアノテーションに対して有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 12:15:04 GMT)
RSKDD-Net: Random Sample-based Keypoint Detector and Descriptor [11.4] 本稿では,大規模クラウド登録のためのランダムサンプルベースキーポイント検出器とディスクリプタネットワーク(RSKDD-Net)を提案する。
鍵となるアイデアは、ランダムサンプリングを使用して候補点を効率よく選択し、学習に基づく手法を使ってキーポイントと記述子を共同で生成することである。
2つの大規模屋外LiDARデータセットの実験により、提案したRSKDD-Netは、既存の手法の15倍以上の高速で最先端のパフォーマンスを達成することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 13:29:29 GMT)
Lamina-specific neuronal properties promote robust, stable signal
propagation in feedforward networks [10.3] 本研究では,ラミナ特異的な細胞特性から生じる層間不均一性が,FFNのシグナル伝達と情報伝達を促進することを示す。
具体的には、入力駆動スパイク信号上でニューロンの各層が生成した信号変換が、先行層によって導入された信号歪みを復調することを示した。
この機構は、伝播スパイク信号によって伝達される情報伝達を促進し、ディープFFNにおける信頼性の高いスパイク信号と情報伝達をサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 01:57:46 GMT)
Contextual Bandits with Side-Observations [10.2] ソーシャルネットワークを介して接続されたユーザの推薦アルゴリズムを設計するために,両腕にサイドオブザーブメントが存在する場合のコンテキスト帯について検討する。
既存の学習アルゴリズムの素直な応用は、$Oleft(Nlog Tright)$ regretとなり、そこでは$N$がユーザ数であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 21:27:46 GMT)
Adaptive Discretization for Model-Based Reinforcement Learning [10.2] 本稿では,適応離散化手法を導入し,効率的なモデルに基づくエピソード強化学習アルゴリズムを設計する。
我々のアルゴリズムは、空間の適応的な離散化を維持するために拡張された楽観的なワンステップ値反復に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 13:16:38 GMT)
Model-Based Machine Learning for Joint Digital Backpropagation and PMD
Compensation [10.1] 最近提案された学習デジタルバックプロパゲーション(LDBP)と分極モード分散(PMD)の分散補償を組み合わせたハードウェアフレンドリーな時間領域非線形性緩和法
LDBP-PMD を複数の PMD 実現に向けて訓練し,最大 dB 性能の 1% 以内に収束することを示す。
実用システムにおける最先端のラッピングPMD補償アルゴリズムと同様に、我々の手法は、リンクに沿った特定のMDD実現に関する知識や、蓄積されたPMDに関する知識を前提としない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 11:37:35 GMT)
Rescuing neural spike train models from bad MLE [9.7] 本稿では,スパイクトレインカーネルを用いたニューラル記録とモデル生成スパイクトレインのばらつきを,直接的に最小化することを提案する。
モデルミスマッチを扱う上で重要な機能間のトレードオフを制御できることを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 12:46:12 GMT)
Evaluating Robustness to Context-Sensitive Feature Perturbations of
Different Granularities [9.1] 画像分類器の入力に対して,文脈に敏感な特徴摂動を識別する新しい手法を提案する。
我々は、訓練された生成ニューラルネットワークの異なるレイヤの活性化値に小さな調整を行うことで、これらの変化を生成する。
当然のことながら、最先端の分類器はそのような変化に対して堅牢ではない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 13:58:39 GMT)
A biologically plausible neural network for Slow Feature Analysis [9.1] SFAアルゴリズムはBio-SFAと呼ばれ、生物学的に妥当なニューラルネットワークを実装している。
本研究では,SFAの目的からバイオSFAと呼ばれるSFAアルゴリズムを導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 20:09:03 GMT)
Out-of-Sample Representation Learning for Multi-Relational Graphs [9.0] 非分散知識グラフに対するアウトオブサンプル表現学習問題について検討する。
このタスクのためのベンチマークデータセットを作成し、いくつかのモデルとベースラインを開発し、提案したモデルとベースラインの実証分析と比較を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 16:22:50 GMT)
DICT-MLM: Improved Multilingual Pre-Training using Bilingual
Dictionaries [8.8] 主要な言語学習目的としてのマスケプド・モデリング(MLM)の目的。
DICT-MLMは、オリジナルのマスキングされた単語だけでなく、言語間の同義語も予測できるようにモデルにインセンティブを与える。
30以上の言語にまたがる複数の下流タスクに関する実証分析により,提案手法の有効性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 17:53:11 GMT)
Off-Policy Evaluation of Bandit Algorithm from Dependent Samples under
Batch Update Policy [8.8] オフ・ポリティクス評価(OPE)の目的は、行動政策を通じて得られた履歴データを用いて、新しい政策を評価することである。
文脈的帯域幅は過去の観測に基づいてポリシーを更新するため、サンプルは独立ではなく、同一に分布する。
本稿では,従属サンプルに対するマーチンゲール差分列(MDS)から推定器を構築することにより,この問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 15:22:57 GMT)
Topic Modeling with Contextualized Word Representation Clusters [8.5] トークンレベルの文脈化された単語表現のクラスタリングは、英語のテキストコレクションのトピックモデルと多くの類似点を共有する出力を生成する。
人気言語モデルの複数の異なる出力層から学習したトークンクラスタリングを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 19:16:59 GMT)
Not Half Bad: Exploring Half-Precision in Graph Convolutional Neural
Networks [8.5] 現代の機械学習を用いた効率的なグラフ解析は、ますます注目を集めている。
ディープラーニングアプローチは、隣接行列全体にわたって運用されることが多い。
実行時間とメモリ要求の両方を削減するための効率的な対策を特定することが望ましい。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 19:47:42 GMT)
Multimodal Analytics for Real-world News using Measures of Cross-modal
Entity Consistency [8.4] 例えば、写真でテキストを豊かにするといったマルチモーダル情報は、ニュースをより効果的に伝達したり、注意を引くために使われる。
本稿では,実世界のニュースにおける相互整合性検証の新たな課題を紹介し,画像とテキスト間の実体的一貫性を定量化するためのマルチモーダルアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 09:22:53 GMT)
Feature matching in Ultrasound images [7.5] 超音波画像に特有な深層学習手法を提案する。
通常の画像に優れた結果をもたらす既存手法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 07:43:27 GMT)
Tree! I am no Tree! I am a Low Dimensional Hyperbolic Embedding [7.4] 本稿では,メタボリック・ファースト・アプローチを用いて,双曲表現を学習する新しい手法について検討する。
低次元の双曲的埋め込みを直接決定するのではなく、データ上の木構造を学習する。
この木構造は、双曲多様体に埋め込まれた階層的な情報を抽出するために直接使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 01:37:28 GMT)
The HUAWEI Speaker Diarisation System for the VoxCeleb Speaker
Diarisation Challenge [6.6] 本稿では,VoxCeleb Speaker Recognition Challenge 2020の話者ダイアリゼーショントラック(Track 4)のシステム構成について述べる。
我々のダイアリゼーションシステムは、入力音声信号のフロントエンドとして、よく訓練されたニューラルネットワークに基づく音声強調モデルから成り立っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 07:45:47 GMT)
EML System Description for VoxCeleb Speaker Diarization Challenge 2020 [6.4] 本報告では,最初のVoxCeleb話者ダイアリゼーション課題について述べる。
チャレンジの最初のフェーズでは、トレーニングに使用したのはVoxCeleb2開発データセットのみだった。
ダイアリゼーションプロセス全体のリアルタイム係数は、1つのCPUマシンを使用して約0.01である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 16:01:28 GMT)
Population Gradients improve performance across data-sets and
architectures in object classification [6.2] ニューラルネットワーク(NN)の学習中に勾配を計算する新しい手法を提案する。
アーキテクチャ、データセット、ハイパーパラメータ値、トレーニング長、モデルサイズにわたる最終的なパフォーマンスを大幅に改善する。
私たちがテストした広範囲な状況において有効であるのに加えて、パフォーマンスの向上(例えば、F1)は他の広範なパフォーマンス改善手法のどれよりも高いか高いかのどちらかです。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 09:40:23 GMT)
On Evaluating Neural Network Backdoor Defenses [6.1] ディープニューラルネットワーク(DNN)は、精査やセキュリティなど、さまざまな分野で優れたパフォーマンスを示している。
最近の研究では、DNNはバックドア攻撃に弱いことが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 06:31:17 GMT)
Towards a General Theory of Infinite-Width Limits of Neural Classifiers [6.1] 離散時間 MF の制限を生じるフレームワークを示す。
MF と NTK の2つの制限は,有限サイズのニューラルネットの近似にかなりの制限があることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 20:02:51 GMT)
Kernelized information bottleneck leads to biologically plausible
3-factor Hebbian learning in deep networks [6.1] これらの問題に苦しむことのない学習ルールのファミリーを提示する。
結果として生じる規則は3要素のヘビアン構造を持つ。
正確なラベルは必要とせず、代わりに所望の出力のペア間の類似性に依存する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 17:00:59 GMT)
Don't Neglect the Obvious: On the Role of Unambiguous Words in Word
Sense Disambiguation [5.9] 本稿では,現在最先端の伝搬モデルを用いて,単語知覚埋め込みのカバレッジと品質を拡張できることを示す。
UWA(Unambiguous Word s)データセットを導入し、最先端の伝搬モデルを用いて単語感覚埋め込みのカバレッジと品質を拡張する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 09:20:11 GMT)
Exploring Common and Individual Characteristics of Students via Matrix
Recovering [5.7] グループ教育と個人指導のバランスをとることは、教育分野において重要な課題である。
学生の集団特性と個人特性を同時に検出する枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 10:42:17 GMT)
Investigating Saturation Effects in Integrated Gradients [5.4] 不飽和領域の勾配を主に捉える積分勾配の変種を提案する。
この帰属的手法により,標準積分勾配と組み合わせたモデル忠実度が向上し,雑音に対する感度が低下することが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 22:48:02 GMT)
Rank Position Forecasting in Car Racing [5.0] 本研究では,自動車レースにおけるランク位置予測問題について検討し,将来のラップにおけるランク位置の予測を行う。
統計的モデルや機械学習回帰モデルといった既存の手法には,予測に制限があることがわかった。
ピット停止イベントの実験的解析により、ランク位置シーケンスとピット停止イベントを別々にモデル化した原因分解を含む、深いモデルであるランクネットを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 22:21:04 GMT)
Automating Turbulence Modeling by Multi-Agent Reinforcement Learning [4.8] 乱流モデルの自動検出ツールとしてマルチエージェント強化学習を導入する。
等方性乱流と等方性乱流の大規模渦シミュレーションにおけるこのアプローチの可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 11:25:26 GMT)
Degree vs. Approximate Degree and Quantum Implications of Huang's
Sensitivity Theorem [4.5] すべてのブール関数に対して、$f$, $bullet quad mathrmdeg(f) = O(widetildemathrmdeg(f)2)$:$f$の次数は、f$の近似次数において最も自明な二次数であることを示す。
f$ がその隣接行列で指定される $n$-頂点グラフの非単調グラフ特性であるならば、$mathrmQ(f)=Omega(n)$ もまた最適である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 19:21:28 GMT)
CoMIR: Contrastive Multimodal Image Representation for Registration [4.5] 我々は,CoMIR(Contrastive Multimodal Image Representations)と呼ばれる,共有された高密度画像表現を学習するためのコントラスト符号化を提案する。
CoMIRは、十分に類似した画像構造が欠如しているため、既存の登録方法がしばしば失敗するマルチモーダル画像の登録を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 08:54:38 GMT)
Open-Domain Frame Semantic Parsing Using Transformers [4.3] 本稿では,純粋に生成するエンコーダデコーダアーキテクチャがFrameNet 1.7の構文解析において,それまでの最先端技術に勝っていることを示す。
また,マルチタスクの混合復号化手法により,より優れた性能が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 23:37:12 GMT)
Towards human-agent knowledge fusion (HAKF) in support of distributed
coalition teams [3.9] 将来の連立運用は、人間とマシンエージェントのアジャイルチームを通じて強化できる。
このような環境では、人間のエージェントが機械エージェントへの信頼を迅速に構築できることが不可欠である。
HAKFは、分散連立チームの一員として働く人間と機械のエージェントの両方に価値をもたらす可能性があることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 12:10:40 GMT)
Efficient Pedestrian Detection in Top-View Fisheye Images Using
Compositions of Perspective View Patches [3.6] 視界画像用に設計された既存の検出器は、トップビューの魚眼カメラで撮影された画像ではうまく機能しない。
提案手法では,魚眼画像から複数の視点ビューを生成し,合成画像を生成する。
この複合画像の歩行者は直立する傾向が強いため、遠近画像のために設計、訓練された既存の検出器は、追加の訓練なしで直接適用することができる。
いくつかの公開データセットにおける検出性能は、最先端の結果と良好に比較できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 04:48:30 GMT)
Adversarial Training for Aspect-Based Sentiment Analysis with BERT [3.5] 本稿では,感情分析における敵対的トレーニングを活用するため,BERT Adrial Training (BAT) と呼ばれる新しいアーキテクチャを提案する。
提案したモデルは、両方のタスクにおいて、ポストトレーニング後のBERTよりも優れている。
我々の知る限りでは、ABSAにおける対人訓練の適用に関する最初の研究である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 07:39:17 GMT)
DualNet: Locate Then Detect Effective Payload with Deep Attention
Network [3.5] 本稿では,一般的な特徴抽出段階と重要な特徴学習段階を備えたニューラルネットワークによる侵入検知システムDualNetを提案する。
我々の実験は、DualNetが従来のMLベースのNIDSよりも優れており、精度、検出率、誤警報率の点で既存のNIDのDLメソッドよりも効果的であることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 05:32:21 GMT)
R-TOD: Real-Time Object Detector with Minimized End-to-End Delay for
Autonomous Driving [3.4] 本稿では、エンドツーエンドの遅延をより包括的に理解することを目的としている。
i)オンデマンドキャプチャ、ii)ゼロスラックパイプライン、iii)競合のないパイプラインの3つの最適化手法が実装されている。
実験の結果,Darknet YOLO v3のエンド・ツー・エンド遅延は76%減少した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 01:03:46 GMT)
State space models for building control: how deep should you go? [3.1] 本研究は, ビルディング制御にRNNを用いることで, MPCフレームワークでネットゲインが得られるかどうかを系統的に検討する。
温度の1時間予測誤差はRNNモデルより69%低い。
線形状態空間モデルは、目的関数で10%向上し、2.8倍の温度違反を示し、RNNモデルに必要な時間の3分の1を必要とする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 09:38:43 GMT)
Mixed-Precision Embedding Using a Cache [3.0] キャッシュメモリアーキテクチャを用いて,組込みにおける行の大部分を低精度でトレーニングする,組込みテーブルの新たな変更を提案する。
CriteoKaggleデータセットで実行されるオープンソースのディープラーニングレコメンデーションモデル(DLRM)では,INT8の高精度埋め込みテーブルと完全精度キャッシュで3倍のメモリ削減を実現している。
産業規模のモデルとデータセットでは, INT4精度とキャッシュサイズ1%の埋め込みテーブルで, 7倍のメモリ削減を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 01:37:34 GMT)
Modeling the Distribution of Normal Data in Pre-Trained Deep Features
for Anomaly Detection [3.0] 画像中の異常検出(AD)は、標準からかなり逸脱した画像や画像のサブ構造を特定することを指す。
本研究では,大きな自然画像データセット上での識別モデルにより学習された深い特徴表現が,正規性を記述するのに適していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 13:51:36 GMT)
Knowledge Distillation for BERT Unsupervised Domain Adaptation [3.0] トレーニング済みの言語モデルであるBERTは、さまざまな自然言語処理タスクで大幅なパフォーマンス向上を実現している。
蒸留による逆順応法(AAD)を提案する。
ドメイン間感情分類におけるアプローチを30組のドメイン対で評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 02:12:06 GMT)
Matching the Clinical Reality: Accurate OCT-Based Diagnosis From Few
Labels [2.9] ラベルのないデータはクリニックで多用されることが多く、半教師付き学習に基づく機械学習手法がこの設定に適している。
最近提案されたMixMatchアルゴリズムとFixMatchアルゴリズムは有用な表現を抽出する有望な結果を証明している。
いずれのアルゴリズムも、ラベル付きデータの全ての部分において、転送学習ベースラインを上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 11:47:28 GMT)
Deep Neural Mobile Networking [2.6] この論文は、ディープニューラルネットワークの最近の進歩を活用して、モバイルネットワーク領域における重要な問題に対処する。
ディープラーニングベースのソリューションは、人間の専門知識なしに、生データから機能を自動的に抽出することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 09:23:36 GMT)
Security evaluation of quantum key distribution with weak basis-choice
flaws [2.2] 量子鍵分散(QKD)は、2つのリモートパーティ間で無条件のセキュアなキーを共有することができる。
我々は,Alice と Bob のランダムビットが Eve によって弱制御されるような,基底選択欠陥の弱い QKD のセキュリティを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 13:47:00 GMT)
Motion Planning Combines Psychological Safety and Motion Prediction for
a Sense Motive Robot [2.1] 本稿では,身体的安全性と心理的安全性の両面をカバーすることで,人間の安全問題に対処する。
まず,人間の表情に応じた適応型ロボットの速度制御とステップサイズ調整手法を導入する。
第2に,人間の姿勢や視線方向の急激な変化を検出して人間の動きを予測し,人間の注意が散らばっているかどうかをロボットが推測し,人間の次の動きを予測し,反発力を再構築して衝突を避ける。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 15:32:08 GMT)
Scalable Unsupervised Multi-Criteria Trajectory Segmentation and Driving
Preference Mining [1.8] 本稿では,時間と空間における点列である軌跡を意味的に理解することを目的とした,大規模軌跡データセットの解析手法を提案する。
我々はデンマーク全土で収集された100万台以上の車両軌跡のデータセットを用いて、位置同定とパーソナライズドルーティングのタスクに関する技術評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 12:32:26 GMT)
Kvasir-Instrument: Diagnostic and therapeutic tool segmentation dataset
in gastrointestinal endoscopy [1.8] 消化器疾患(GI)は外科的ツールを用いて定期的にスクリーニングされ、生検され、切除される。
このデータセットは590ドルの注釈付きフレームで構成されており、スナレス、バルーン、生検などのGIプロシージャツールを含んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 18:14:36 GMT)
Event-Driven Learning of Systematic Behaviours in Stock Markets [1.5] 金融ニュースを活用して、潜伏するイベントストックリンクと株式市場の体系的行動を検出するニューラルネットワークをトレーニングします。
提案するパイプラインは,(1)オープン情報抽出とニューラルコリファレンス・レゾリューションを利用する複合イベント抽出法,(2)BERT/ALBERT拡張イベント表現,(3)イベント,ニュース,時間レベルの注意を含む拡張階層型アテンションネットワークを含む。
われわれのパイプラインは、Standard&Poor 500、Dow Jones、Nasdaq指数、および10の個別株の予測に適用される際に、最先端のモデルよりもはるかに優れた精度とシミュレーションされた年次リターンを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 16:14:25 GMT)
Enhancing the Identification of Cyberbullying through Participant Roles [1.4] 本稿では,ロールモデリングによるサイバーバブル検出の高度化に向けた新しいアプローチを提案する。
我々は、ASKfmからのデータセットを利用してマルチクラス分類を行い、参加者の役割を検出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 01:15:20 GMT)
S2cGAN: Semi-Supervised Training of Conditional GANs with Fewer Labels [1.4] 条件付きGAN(cGAN)は、ユーザ定義入力に出力を条件付けすることで生成プロセスを制御するメカニズムを提供する。
スパースラベルを用いて条件付きマッピングを学習するcGANの半教師付きトレーニングフレームワークを提案する。
提案手法の有効性を,複数のデータセットと異なる条件付きタスクで示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 19:13:44 GMT)
Accelerating Metropolis-Hastings with Lightweight Inference Compilation [1.3] 推論コンパイル(英: Inference Compilation, lic)は、オープン・ユニバース確率型プログラミング言語において、アモータイズされた推論を実装している。
licは、ベイズネットワーク上で直接運用することを好んで、線形実行トレースのサンプリングを重要視している。
実験結果から,パラメータが少なく,ニュアンス確率変数に対するロバスト性が向上し,後続サンプリングが改善された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 02:05:37 GMT)
Improving Classification through Weak Supervision in Context-specific
Conversational Agent Development for Teacher Education [1.2] 教育シナリオ固有の会話エージェントを開発するのに必要な労力は、時間を要する。
アノテーションをモデリングするための従来のアプローチは、何千もの例をラベル付けし、アノテーション間の合意と多数決を計算することに依存してきた。
本稿では,これらの問題に対処するために,多タスク弱監視手法とアクティブラーニングを組み合わせた手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 23:39:40 GMT)
Realization of an anomalous Floquet topological system with ultracold
atoms [0.9] 周期変調によるコヒーレント制御(Floquet Engineering)は、新しい量子系の実現のための強力な実験手法として登場した。
ここでは、周期的に駆動されるハニカム格子中のボソン原子を持つ系を実現し、エネルギーギャップ測定と局所ホール偏向から位相不変量の完全なセットを推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 19:39:59 GMT)
Spherical Harmonics for Shape-Constrained 3D Cell Segmentation [0.8] 三次元顕微鏡画像データにおいて, セルのセグメンテーションに対するニューラルネットワークの予測を本質的に制約する代替手段として, 球面調和がいかに用いられるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 12:58:26 GMT)
Avoiding Occupancy Detection from Smart Meter using Adversarial Machine
Learning [0.7] 本稿では,アタックとしてAdversarial Machine Learning Occupancy Detection Avoidance (AMLODA) フレームワークを導入する。
基本的に、提案するプライバシー保護フレームワークは、リアルタイムまたはほぼリアルタイムの電力使用情報を隠すように設計されている。
以上の結果から,提案手法はユーザのプライバシを強く支持することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 20:02:48 GMT)
Pinned QMA: The power of fixing a few qubits in proofs [0.6] 我々は、しばしば繰り返される測定によって単一の量子ビットをピン留めすると、通勤および確率的ハミルトニアンと共に既に普遍的な量子計算結果が得られることを示した。
そこで我々は1つのクリーンな量子ビットモデルのパワーを思い起こさせるピンニングの計算能力の包括的イメージを同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 12:08:15 GMT)
Learning from missing data with the Latent Block Model [0.6] 本研究では、ランダムなデータに欠かせないデータを活用することを目的としたLatent Block Modelに基づくクラスタリングモデルを提案する。
予測最大化アルゴリズムを導出して推論を行い、モデル選択基準を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 08:11:43 GMT)
The Need for Standardized Explainability [0.5] 本稿では,説明可能性領域の現状を考察し,説明可能性と解釈可能性に関する新たな定義を提供する。
本稿では、説明可能性に関する文献の概要と、すでに実装済みの既存手法について概説する。
我々は、様々な説明可能性の手法を仮に分類し、将来の研究への扉を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 02:19:36 GMT)
Pretraining and Fine-Tuning Strategies for Sentiment Analysis of Latvian
Tweets [0.4] 本稿では,感情分類タスクの精度を即時向上するための事前学習戦略について紹介する。
我々はラトビアのツイートの精度を76%の精度で予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 13:45:33 GMT)
Estimation of Cardiac Valve Annuli Motion with Deep Learning [0.1] 地球規模のひずみの定量化には、心臓周期を通しての長時間軸運動の迅速かつ正確な追跡方法が必要である。
この研究は、ラベルのない長軸MR画像から10の特徴を識別するニューラルネットワークを開発し、訓練した。
これらの特徴の同定精度は、画素距離において、2つの一般的な特徴追跡手法の精度と比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 14:39:47 GMT)
Enjeux \'ethiques de l'IA en sant\'e : une humanisation du parcours de
soin par l'intelligence artificielle ? [0.0] 病院部門における意思決定者は、人工知能が生み出す新たな倫理的問題や価値観の対立に対処し、適切でなければならない。
精神科学と社会科学の融合をめざして
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 20:34:19 GMT)
Value-based Engineering for Ethics by Design [0.0] 本稿では,デザインによる倫理に関する価値ベース工学の方法論的概要について述べる。
システム設計における価値の抽出、概念化、優先順位付け、尊重に関わる重要な課題と対策について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 12:28:17 GMT)
Unraveling the Non-Hermitian Skin Effect in Dissipative Systems [0.0] 非エルミート皮膚効果は非エルミート系のエキゾチックな発現である。
開境界を持つ格子における最大のフォン・ノイマンエントロピーを持つ最大混合状態への緩和は、半古典的な皮膚効果の現れである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 14:23:16 GMT)
Universality, intertwiners and black hole information [0.0] この記事の中心的な問題は、どのように情報がブラックホールから漏れているかである。
我々は、ブラックホールの大気中に相関関係が広がり、内部に広がるある種の作用素の存在を提案する。
我々はページ曲線を導出し、情報はブラックホール干渉器を介して放射に伝達されると主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 17:51:04 GMT)
Unconditional preparation of squeezed vacuum from Rabi interactions [0.0] そこで本研究では,超過負荷の真空状態に対する非常に優れた近似生成法を提案する。
この相互作用は、以前は超伝導回路や閉じ込められたイオンプラットフォームで実証されていたいくつかの異なる方法で実装することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 14:01:10 GMT)
Towards explainable classifiers using the counterfactual approach --
global explanations for discovering bias in data [0.0] 本稿では,データ中のバイアスの検出と識別に関する属性に基づく説明を要約する。
グローバルな説明が提案され、バイアスの検出とテスト方法に関するステップバイステップのフレームワークが導入されている。
提案手法を用いて, 皮膚内視鏡画像において, アーティファクトを発生させる可能性のある多くのバイアスを同定し, 確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 11:47:07 GMT)
Theory of Domain-Wall Magnetoresistance in Metallic Antiferromagnets [0.0] スピン構造が異なる反強磁性(AFM)金属の磁壁磁気抵抗(DWMR)を計算する。
その結果,反強磁性金属の内部スピン構造を探るための電気的測定法が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 08:31:58 GMT)
The Effect of the Pauli Spin Matrices on the Quantum Lattice Algorithm
for Maxwell Equations in Inhomogeneous Media [0.0] スカラー誘電体媒体におけるマクスウェル方程式の解法として量子格子アルゴリズム(QLA)を開発した。
x 依存および y 依存の不均一性に対して、対応する QLA は 8 qubits/spatial lattice site を再帰する。
Z 依存の不均一性は、パウリのスピン行列 $sigma_z$ が対角線であるため、16 qubits/lattice サイトを持つ QLA を必要とする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 09:47:40 GMT)
Super-Resolution Reconstruction of Interval Energy Data [0.0] 深層学習を用いて低分解能間隔データを高分解能(15分)データにアップサンプリングするための超解像再構成(SRR)手法を提案する。
予備的な結果から,提案手法はベースラインモデルに比べて性能が大幅に向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 21:34:22 GMT)
Scattering as a quantum metrology problem: a quantum walk approach [0.0] 量子粒子の離散的な位置上の一次元障壁ポテンシャルによる散乱に対処する。
不純物のある格子上の連続時間量子ウォークとして問題を定式化し、量子フィッシャー情報を平均として用いて、障壁の高さを推定する際の最大精度を定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 14:42:25 GMT)
Room Temperature Coherent Control of Spin Defects in hexagonal Boron
Nitride [0.0] スピン状態がアクセス可能な固体の光学活性欠陥は、固体量子情報やセンシング用途の候補として有望である。
六方晶窒化ホウ素(hBN)におけるホウ素空孔中心のアンサンブルのコヒーレント制御の実現
量子技術におけるファン・デル・ワールス材料の利用には,本研究の成果が重要である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 16:31:37 GMT)
Randomized linear gate set tomography [0.0] 実装が容易なゲートセットトモグラフィーであるランダム化線形ゲートセットトモグラフィーを導入する。
我々は、IBM Quantum Experience Platformで実施されたシミュレーション例と実験を通して、提案手法の性能を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 08:46:11 GMT)
Quantum behavior of a classical particle subject to a random force [0.0] シュロディンガー方程式は、ランダムな力を受けるポテンシャルの粒子のニュートン力学から導出できることを示す。
運動の周期性を維持する限り、高調波振動子周りの小さな電位摂動にも同様の結果が当てはまることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 06:54:21 GMT)
Protocols for creating and distilling multipartite GHZ states with Bell
pairs [0.0] 高品質なグリーンベルガー・ホーネ・ザイリンガー状態(GHZ)の分布は多くの量子通信タスクの中心にある。
本稿では,GHZ状態の生成と浄化を行う多種多様なプロトコルを最適化する動的プログラミングアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 09:40:01 GMT)
Proof-theoretic aspects of NL$\lambda$ [0.0] 論理式 NL$lambda$ の証明理論解析について述べる。
証明ネットの新しい計算を導入し、論理学の逐次計算に関して、それが健全で完備であることを証明する。
2つの形式主義で提案される自然言語分析には,予期せぬ収束があることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 08:13:39 GMT)
On the quantumness of multiparameter estimation problems for qubit
systems [0.0] 量子ビット系に対するいくつかの推定問題を考察し、対応する量子性Rを評価する。
R は(漸近的に達成可能な)ホレヴォ境界と SLD Cram'er-Rao 境界の間の再正規化差の上限である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 19:21:50 GMT)
Nonlocal Dispersion Cancellation for Three or More Photons [0.0] 3つ以上の光子のエネルギー-時間絡み合いは、分散の完全あるいは部分的なキャンセルにつながる。
これらの結果は、3つ以上のノードを持つネットワークで量子鍵分布を実装するのに有用である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 15:05:34 GMT)
Natural Language Processing Chains Inside a Cross-lingual Event-Centric
Knowledge Pipeline for European Union Under-resourced Languages [0.0] 本稿では、欧州連合言語のための言語処理チェーンを含むプラットフォームを開発するための戦略について述べる。
これらのチェーンは、ヨーロッパや他の世界に影響を与える可能性のある主要なイベントに関する多言語メディア情報を処理することを目的とした、イベント中心の知識処理パイプラインの第1ステップの一部です。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 14:26:30 GMT)
Measurement-feedback control of chiral photon emission from an atom
chain into a nanofiber [0.0] ナノファイバーを用いたレーザ駆動1次元原子鎖のフィードバック制御について理論的に検討した。
本手法が導光界の光子計数率と二次構造に与える影響について検討する。
本研究は,最新の実験装置で実現可能な光機械ネットワークにおけるダイナミクスの制御と工学的手法に関する知見を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 10:16:03 GMT)
Long-distance continuous-variable measurement-device-independent quantum
key distribution with post-selection [0.0] 長距離連続可変(CV)計測デバイス非依存(MDI)量子鍵分布(QKD)のためのロバストなスキームを導入する。
我々は、各リンクの一般的な透過性と熱雑音の分散を可能にするセキュリティ分析を行う。
標準光ファイバーの14kmの範囲で安全に通信できることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 15:12:32 GMT)
Local field-interaction approach to the Dirac monopole [0.0] 第一の型は特異性を持たず、場の角運動量は相互作用において重要な役割を果たす。
第二種は目に見えない半無限フラックス管(ディラック弦)の終点として記述される
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 06:48:12 GMT)
Improved autonomous error correction using variable dissipation in small
logical qubit architectures [0.0] この研究は、小さな論理量子ビットに対する優先的なパラメータ構成を見つけるためのいくつかのアプローチを示す。
まず、損失オブジェクトへの結合による散逸を用いた単一量子ビットの状態安定化について検討する。
次に、このアプローチをより効率的な状態安定化に変換し、3ビットのフリップコードを抽象化し、VSLQ(Very Small Logical Qubit)を見ることで終了する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 01:34:52 GMT)
Impact of (SARS-CoV-2) COVID 19 on the indigenous language-speaking
population in Mexico [0.0] 作業文書は、SARS-CoV-2(SARS-CoV-2)新型コロナウイルスに関連する事例の情報と状況の分析を可能にする。
データマイニングアルゴリズムの適用によりデータ解析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 05:24:53 GMT)
Exponential ReLU Neural Network Approximation Rates for Point and Edge
Singularities [0.0] ポリトープ領域の重み付け解析関数クラスに対して,安定なReLUニューラルネット(ReLU NN)を$H1(Omega)$で表現する。
指数近似速度は、直線面を持つリプシッツ多角形の空間次元$d = 2$、平面面を持つフィチェラ型多面体領域における空間次元$d=3$で表される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 07:44:32 GMT)
Evaluating Language Tools for Fifteen EU-official Under-resourced
Languages [0.0] 本稿では、EUの公式なアントラリソース言語15言語を対象に、言語ツールの評価キャンペーンの結果について述べる。
この評価は、言語横断的なイベント中心の知識処理を構築することを目的としたMSC ITN CLEOPATRAアクションで実施された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 14:21:03 GMT)
Efimov effect in non-integer dimensions induced by an external field [0.0] エフィモフ効果は、外部の変形したワンボディフィールドによって誘導することができる。
最も顕著な効果は、重要な2体系が3次元で非有界であるが2次元で有界であるときに現れる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 07:47:16 GMT)
Efficient grouping for keypoint detection [0.0] 本稿では,キーポイントグループ化手法と,それがCenterNetアーキテクチャの性能に与える影響について検討する。
本稿では,効率的なポストプロセッシング手法を用いた簡易かつ効率的な自動グループ化手法を提案する。
これにより、推論中のメモリ消費と処理時間をそれぞれ19%と30%削減できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 13:25:45 GMT)
Dynamical replica analysis of quantum annealing [0.0] 量子スピン系の力学に対する興味深い別のアプローチが、約10年前に提案された。
これは、量子アンサンブルの鈴木・トロッターの古典的な写像を通してプロキシダイナミクスを作成することを含む。
この章では、導出の背後にある考えと仮定に焦点をあてて、このアプローチを紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 12:17:38 GMT)
Comment on "The negative flow of probability" [0.0] 自由量子ガウス波パケットの左から右への運動は、確率密度の右から左への流れを伴うことができる。
位相空間における影響を解析し、その物理的起源が古典力学に根ざしていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 20:44:20 GMT)
Classical logic, classical probability, and quantum mechanics [0.0] 特に、Itamar Pitowskyの業績と相関するポリトープ、ベルの不等式、ブールの「可能な経験条件」に焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 16:20:42 GMT)
ChemBERTa: Large-Scale Self-Supervised Pretraining for Molecular
Property Prediction [0.0] NLPでは、強力な下流タスク転送のおかげで、トランスフォーマーが表現学習のデファクトスタンダードになっている。
我々はChemBERTaモデルを用いて分子特性予測タスクにおいてトランスフォーマーを体系的に評価する試みの1つを最初におこなった。
以上の結果から,トランスフォーマーは分子表現学習と特性予測のための将来的な研究の道筋を提供する可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 04:22:37 GMT)
Broad diversity of near-infrared single-photon emitters in silicon [0.0] 光学活性点欠陥の7家系に属するシリコン中の個々のエミッタの検出について報告する。
単一光子放射は[1.1,1.55]-$mu$mの範囲で示され、O-およびC-telecom帯にまたがる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 14:44:09 GMT)
Bell's Theorem, Quantum Probabilities, and Superdeterminism [0.0] 私は、(1)量子確率と(2)超決定論という確率の哲学と交差する2つに焦点をあてる。
彼らが提起した問題は、量子力学に関するノーゴー定理の幅広いクラスに適用できるだけでなく、一般的な哲学的な関心事でもある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 18:31:42 GMT)
Bell nonlocality with a single shot [0.0] 小さいp-値を得るには、ベルの不等式の局所境界とツィレルソン境界の間に大きなギャップを持つことが十分であることを示す。
空隙を任意に1に近づけたベルの不等式の明示的な例を示し、これにより局所的に隠れた変数を1枚のショットで拒否できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 07:28:06 GMT)
Beating the market with a bad predictive model [0.0] 我々は、価格予測モデルに完全に劣る体系的な利益を一般的に得ることを証明している。
鍵となるアイデアは、予測モデルのトレーニング目標を変更して、それを市場から明示的にデコレーションすることだ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 16:20:35 GMT)
BP-MVSNet: Belief-Propagation-Layers for Multi-View-Stereo [0.0] 本稿では,CNNをベースとした多視点ステレオ(MVS)手法を提案する。
CRFにおけるラベルジャンプを正規化するために,期待される3次元誤差に基づいて正規化を計算する方法を示す。
また,分数ラベルのジャンプを可能にするために,ペア項の計算に組み込む微分可能なステップを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 14:30:07 GMT)
Approximate Quantum Circuit Synthesis using Block-Encodings [0.0] 量子コンピューティングの課題の1つは、多対数ゲート複雑性を持つ量子回路へのユニタリ演算子の合成である。
そこで本研究では,ブロックエンコーディングによるユニタリ制約を緩和し,それらをアンシラ量子ビットに変換することで,量子回路合成手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 20:52:44 GMT)
Advanced anneal paths for improved quantum annealing [0.0] 我々は,D波焼鈍器の高度な特徴が,焼鈍器が返す溶液の品質向上にどのように寄与するかを考察した。
h-ゲインという特徴は、ハミルトン線形(h$)バイアスにおける時間依存的な利得を意味し、もともとスピングラスの凍結時間と相転移を研究するために開発された。
重み付き最大カット問題や重み付き最大斜め問題など,様々な入力問題に対して,すべての手法を試行する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 15:07:34 GMT)
A primer on model-guided exploration of fitness landscapes for
biological sequence design [0.0] このプライマーでは、「探索戦略」と呼ばれる実験設計のためのアルゴリズムが、シーケンス・トゥ・ファンクション・マップの優れたモデルを構築することとは、関連するが別の問題である点を強調している。
このプライマーは、モデルでシーケンス空間を探索する問題に興味を持つ異なる領域の研究者の出発点として機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 14:25:05 GMT)
A Perspective on Machine Learning Methods in Turbulence Modelling [0.0] 本研究は,データ駆動型乱流閉鎖モデルの研究の現状を概観する。
トレーニングデータ、モデル、基礎となる物理、離散化の一貫性は、ML強化モデリング戦略の成功のために考慮すべき重要な問題である、と強調する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 08:19:30 GMT)
A Monte Carlo Approach to the Worldline Formalism in Curved Space [0.0] 曲面ユークリッド空間上で定義される世界線パス積分を評価する数値計算法を提案する。
二次項の導入により,YLOOPSと呼ばれるアルゴリズムをわずかに修正した。
この方法は、D次元最大対称空間における自由ボゾン点粒子に対する既存の熱核の解析計算に対して試験される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Oct 2020 10:02:45 GMT)