Wide and Deep Graph Neural Networks with Distributed Online Learning [176.0] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、自然に分散したアーキテクチャでネットワークデータから表現を学習する。
オンライン学習は、テスト時にGNNを再トレーニングするために使用することができ、この問題を克服することができる。
本稿では,分散オンライン学習機構で容易に更新できる新しいアーキテクチャであるWide and Deep GNN(WD-GNN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2020 04:14:55 GMT)
Transforming Spectrum and Prosody for Emotional Voice Conversion with
Non-Parallel Training Data [91.9] 多くの研究は、実生活では実用的ではない異なる感情パターン間の並列音声データを必要とする。
非並列トレーニングデータから最適な擬似ペアを見つけるために,CycleGANネットワークを提案する。
また、連続ウェーブレット変換(CWT)を用いてF0を10時間スケールに分解し、異なる時間分解における音声韻律を記述する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2020 06:37:42 GMT)
ShiftAddNet: A Hardware-Inspired Deep Network [87.2] ShiftAddNetはエネルギー効率のよい乗算レスディープニューラルネットワークである。
エネルギー効率のよい推論とトレーニングの両方につながるが、表現能力は損なわれない。
ShiftAddNetは、DNNのトレーニングと推論において、80%以上のハードウェア量子化されたエネルギーコストを積極的に削減し、同等またはより良い精度を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2020 05:09:14 GMT)
Compositional Generalization by Learning Analytical Expressions [87.2] メモリ拡張ニューラルモデルは、合成一般化を達成するために解析式に接続される。
良く知られたベンチマークSCANの実験は、我々のモデルが構成的一般化の優れた能力をつかむことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2020 03:47:49 GMT)
Shared Space Transfer Learning for analyzing multi-site fMRI data [83.4] マルチボクセルパターン解析(MVPA)は、タスクベース機能磁気共鳴画像(fMRI)データから予測モデルを学習する。
MVPAはよく設計された機能セットと十分なサンプルサイズで機能する。
ほとんどのfMRIデータセットはノイズが多く、高次元で、収集するのに高価で、サンプルサイズも小さい。
本稿では,新しい伝達学習手法として共有空間移動学習(SSTL)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2020 08:50:26 GMT)
Text Editing by Command [82.5] ニューラルテキスト生成における一般的なパラダイムは、単一のステップでテキストを生成するワンショット生成である。
この制限をユーザが既存のテキストを編集するコマンドを発行することでシステムと対話するインタラクティブテキスト生成設定で解決する。
このデータセットに基づいてトレーニングされたトランスフォーマーベースモデルであるInteractive Editorは,ベースラインを上回り,自動評価と人的評価の両方において肯定的な結果が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2020 08:00:30 GMT)
Graph Information Bottleneck [77.2] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、ネットワーク構造とノード機能から情報を融合する表現的な方法を提供する。
GIBは、一般的なInformation Bottleneck (IB) を継承し、与えられたタスクに対する最小限の表現を学習することを目的としている。
提案したモデルが最先端のグラフ防御モデルよりも堅牢であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2020 07:13:00 GMT)
Learning explanations that are hard to vary [75.3] 例を越えた平均化は、異なる戦略を縫合する記憶とパッチワークのソリューションに有利であることを示す。
そこで我々は論理ANDに基づく単純な代替アルゴリズムを提案し,実験的に検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2020 11:32:18 GMT)
Are Adversarial Examples Created Equal? A Learnable Weighted Minimax
Risk for Robustness under Non-uniform Attacks [70.1] 敵の訓練は、強力な攻撃に耐える数少ない防衛の1つである。
従来の防御機構は、基礎となるデータ分布に従って、サンプルに対する均一な攻撃を前提とします。
非一様攻撃に対して重み付けされたミニマックスリスク最適化を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2020 21:20:35 GMT)
Non-local Meets Global: An Iterative Paradigm for Hyperspectral Image
Restoration [66.7] ハイパースペクトル画像復元のための空間特性とスペクトル特性を組み合わせた統一パラダイムを提案する。
提案するパラダイムは,非局所空間デノゲーションと光計算の複雑さから,性能上の優位性を享受する。
HSI復調、圧縮再構成、塗装タスクの実験は、シミュレーションと実際のデータセットの両方で、その優位性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2020 15:53:56 GMT)
Variational Bayesian Unlearning [54.3] 本研究では, ベイズモデルの学習を, 消去する訓練データの小さな部分集合から, ほぼ非学習する問題について検討する。
消去されたデータから完全に学習されていないデータと、過去の信念を完全に忘れていないデータとをトレードオフする証拠を最小化するのと等価であることを示す。
VI を用いたモデルトレーニングでは、完全なデータから近似した(正確には)後続の信念しか得られず、未学習をさらに困難にしている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2020 11:53:00 GMT)
MimicNorm: Weight Mean and Last BN Layer Mimic the Dynamic of Batch
Normalization [53.2] ネットワークトレーニングにおける収束と効率を改善するために,MimicNormという新しい正規化手法を提案する。
我々は、神経核(NTK)理論を利用して、我々の重み付けが活性化を弱め、BN層のようなカオス状態にネットワークを移行することを証明する。
MimicNormは、ResNetsやShuffleNetのような軽量ネットワークなど、さまざまなネットワーク構造に対して同様の精度を実現し、約20%のメモリ消費を削減している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2020 01:50:11 GMT)
Classification of Spot-welded Joints in Laser Thermography Data using
Convolutional Neural Networks [52.7] レーザサーモグラフィーデータから得られた画像を用いてスポット溶接の品質検査を行う手法を提案する。
我々は畳み込みニューラルネットワークを用いて溶接品質を分類し、異なるモデルの性能を互いに比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2020 20:38:12 GMT)
Keyphrase Extraction with Dynamic Graph Convolutional Networks and
Diversified Inference [50.8] キーワード抽出(KE)は、ある文書でカバーされている概念やトピックを正確に表現するフレーズの集合を要約することを目的としている。
最近のシークエンス・ツー・シークエンス(Seq2Seq)ベースの生成フレームワークはKEタスクで広く使われ、様々なベンチマークで競合性能を得た。
本稿では,この2つの問題を同時に解くために,動的グラフ畳み込みネットワーク(DGCN)を採用することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2020 08:11:23 GMT)
Bayesian Deep Ensembles via the Neural Tangent Kernel [49.6] 我々は、ニューラルタンジェントカーネル(NTK)のレンズを通して、ディープアンサンブルとガウス過程(GP)の関連を探索する。
そこで本研究では,各アンサンブルメンバーに対して,計算可能でランダム化され,訓練不能な関数を追加することで,標準的なディープアンサンブルトレーニングに簡単な修正を加える。
我々はベイズ深部アンサンブルが無限幅極限における標準深部アンサンブルよりも保守的な予測を行うことを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2020 16:51:14 GMT)
ANLIzing the Adversarial Natural Language Inference Dataset [46.7] 我々は最近導入された大規模ヒューマン・アンド・モデル・イン・ザ・ループ自然言語推論データセットであるAdversarial NLI(ANLI)の詳細な誤差解析を行う。
本稿では,金の分類ラベルに責任を負う推論のさまざまな側面の詳細なアノテーションスキームを提案し,それをANLI開発セットの3つすべてに手書きする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2020 01:03:51 GMT)
A Comparison of Discrete Latent Variable Models for Speech
Representation Learning [46.5] 本稿では,入力信号の予測や自動符号化に基づく2つのアプローチの比較を行う。
結果,vq-wav2vecによる将来の時間ステップ予測により,性能が向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2020 01:22:14 GMT)
Rethinking embedding coupling in pre-trained language models [46.1] 我々は、事前学習された言語モデルにおける入力と出力の埋め込みの重みを共有する標準的な方法を再評価する。
分離された埋め込みによりモデリングの柔軟性が向上し、パラメータ割り当ての効率が大幅に向上することを示す。
我々は、微調整段階においてパラメータの数を増やすことなく、XTREMEベンチマークで高い性能を達成するモデルを訓練することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2020 07:43:00 GMT)
Fast Adaptive Task Offloading in Edge Computing based on Meta
Reinforcement Learning [44.8] マルチアクセスエッジコンピューティング(MEC)は、クラウドサービスをネットワークエッジに拡張して、ネットワークトラフィックとサービスレイテンシを低減することを目的としている。
MECの基本的な問題は、モバイルアプリケーションの異種タスクをユーザ機器(UE)からMECホストに効率的にオフロードする方法である。
本稿では,メタ強化学習に基づくタスクオフロード手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2020 10:04:20 GMT)
A Positivstellensatz for Conditional SAGE Signomials [38.4] 条件付きSAGE証明書は$textitcomplete$であることを示す。
mathbbZ_+$の$pと特定の正定値関数$w(mathbfx)$は証明書によって検証される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2020 11:18:26 GMT)
Unsupervised Sound Separation Using Mixture Invariant Training [38.1] 音声分離における教師あり手法と比較して,MixITは競争性能を向上できることを示す。
特に,残響混合を組み込むことで残響分離性能を著しく向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2020 02:03:02 GMT)
Efficient Content-Based Sparse Attention with Routing Transformers [34.8] 自己注意は、シーケンス長に関する二次計算とメモリ要求に悩まされる。
本研究は,関心の問合せとは無関係なコンテンツへのアロケートやメモリの参加を避けるために,動的スパースアテンションパターンを学習することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2020 19:41:17 GMT)
On Fair Virtual Conference Scheduling: Achieving Equitable Participant
and Speaker Satisfaction [33.6] グローバルな福祉の最適化は、ステークホルダーにとって不公平なスケジュール、すなわち参加者や講演者の個々のユーティリティが極めて不平等であることを示す。
我々は,会議主催者がグローバルな福祉,参加者の公正さ,講演者の公正さの目標とのバランスをとるような講演スケジュールを設計できるような共同最適化フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2020 15:05:12 GMT)
Collaborative Machine Learning with Incentive-Aware Model Rewards [32.4] コラボレーティブ機械学習(Collaborative Machine Learning, ML)は、多くのパーティから収集されたデータをトレーニングすることで、高品質なMLモデルを構築するための魅力的なパラダイムである。
これらの団体は、貢献に基づいて公正な報酬が保証されるなど、十分なインセンティブを与えられた場合にのみ、データを共有する意思を持っている。
本稿では,そのデータから得られるモデルの値と情報ゲインに基づいて,当事者の報酬を評価することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2020 06:20:55 GMT)
Continuous LWE [32.3] CLWEと呼ばれるLearning with Errors(LWE)問題の連続的な類似点を紹介する。
最短ケース格子問題の量子化をCLWEに与え、CLWEがLWEと同じような硬さの保証を享受していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2020 20:55:35 GMT)
Fast Epigraphical Projection-based Incremental Algorithms for
Wasserstein Distributionally Robust Support Vector Machine [31.6] Wasserstein textbf Distributionally textbfRobust textbfOptimization (DRO) は、データでうまく機能する決定を見つけることに関心がある。
DRO問題を解くための2つの新しい図形投影型インクリメンタルアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2020 10:42:27 GMT)
Understanding and Improving Fast Adversarial Training [27.7] 最近の研究は、ディープラーニングモデルに敵対的トレーニングを計算効率良くすることに焦点を当てている。
FGSMにランダムなステップを加えることで、破滅的なオーバーフィッティングを防げないことを示す。
破滅的なオーバーフィッティングを防止する新しい正規化法であるGradAlignを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2020 11:20:16 GMT)
When BERT Plays the Lottery, All Tickets Are Winning [25.4] トランスフォーマーをベースとした大規模なモデルは、少数の自己注意型ヘッドとレイヤーに再現可能であることが示されている。
この現象を宝くじの仮説の観点から考察する。
細調整されたBERTでは、(a)フルモデルのものと同等の性能を達成するワークスを見つけることができ、(b)他のモデルからサンプリングしたワークスも同様にパフォーマンスが悪くなることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2020 10:15:27 GMT)
CoVoST 2 and Massively Multilingual Speech-to-Text Translation [24.9] CoVoST 2は、21の言語から英語、および15の言語への翻訳をカバーする大規模な多言語音声翻訳コーパスである。
これは、トータルボリュームと言語カバレッジの観点から、現在利用可能な最大のオープンデータセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2020 06:07:01 GMT)
Open-Domain Dialogue Generation Based on Pre-trained Language Models [23.8] 事前訓練された言語モデルは、オープンドメイン対話の応答生成に成功している。
Transformer-ED と Transformer-ED はソース文とターゲット文を別々に用い,(2) Transformer-Dec はソース文とターゲット文の両方に用い,(3) Transformer-MLM はソース側の双方向の注意とターゲット側の左右の注意をマスクした言語モデルで用いた。
我々はこれらのフレームワークを3つのデータセットで比較し、最適なフレームワークがソース側で双方向の注意を使っており、エンコーダとデコーダを分離していないことを明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2020 04:52:28 GMT)
Attentive Autoencoders for Multifaceted Preference Learning in One-class
Collaborative Filtering [23.1] Attentive Multi-modal AutoRecはマルチモーダル潜在表現でユーザの好みを追跡する。
AMAはOC-CF設定下での最先端モデルと競合することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2020 06:35:44 GMT)
Does Unsupervised Architecture Representation Learning Help Neural
Architecture Search? [22.6] 既存のニューラルアーキテクチャサーチ(NAS)手法は、スケールが良くない離散符号化を用いてニューラルアーキテクチャをエンコードするか、アーキテクチャ表現を共同で学習し、探索バイアスを引き起こすような表現上でアーキテクチャ探索を最適化するための教師付き学習ベースの手法を採用する。
アーキテクチャ表現学習と探索が組み合わさっていれば,ニューラルネットワークの構造的特性を潜時空間に保持することは困難であり,その結果,探索性能は低下する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2020 21:54:36 GMT)
Fair Hate Speech Detection through Evaluation of Social Group
Counterfactuals [21.4] 教師付きモデルにおけるバイアス軽減のためのアプローチは、入力データの特定の敏感な特徴へのモデルの依存を減らすように設計されている。
ヘイトスピーチ検出の場合、必ずしも社会集団の効果を平等にすることが望ましいとは限らない。
言及された社会集団に対する対実的トークンフェアネスは、(a)実際の文と(b)反実的事例について、モデルが同一であるかどうかについて、モデルの予測を評価する。
提案手法は,実文と類似した意味を持つ反事実に対する頑健なモデル予測を保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2020 04:51:47 GMT)
The Benefits of Autonomous Vehicles for Community-Based Trip Sharing [20.5] この研究はHasanらによって提案されたコミュニティベースの旅行共有の概念を再考する。
自動運転車のメリットを、コミュニティベースの旅行共有に定量化することを目的としている。
最適化の結果は、自動運転車を利用して1日あたりの車両使用量を92%削減し、元の通勤トリップシェアリング問題の結果を34%改善し、また1日あたりの走行距離を約30%削減できることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2020 17:00:25 GMT)
VolumeNet: A Lightweight Parallel Network for Super-Resolution of
Medical Volumetric Data [20.3] 並列接続を用いたParallelNetと呼ばれる医療ボリュームデータのSRのための3次元畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を提案する。
本稿では,提案手法によりモデルパラメータの数を著しく削減し,高精度な結果が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2020 06:00:55 GMT)
Nearly Optimal Variational Inference for High Dimensional Regression
with Shrinkage Priors [20.3] 本稿では,重み付きテール縮小前の高次元線形モデル推論のための変分ベイズ法を提案する。
先行仕様の適切な選択の下では、VB後部の収縮率はほぼ最適であることを示す。
これはマルコフ・チェイン・モンテカルロサンプリングの代替としてVB推論の有効性を正当化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2020 12:10:27 GMT)
Advancing Non-Contact Vital Sign Measurement using Synthetic Avatars [19.6] 非接触生理測定は、低コストで非侵襲的な健康モニタリングを提供する可能性がある。
機械ビジョンのアプローチは、注釈付きビデオデータセットの可用性と多様性によって制限されることが多い。
本研究は,顔の血流変化を呈する合成アバターの使用を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2020 18:31:57 GMT)
Align-Refine: Non-Autoregressive Speech Recognition via Iterative
Realignment [18.5] 非自己回帰モデルの出力を編集することで、補充モデルと反復精製モデルがこのギャップの一部を構成する。
本稿では、出力シーケンス空間ではなく、遅延アライメント上で補正が行われる反復再配置を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2020 09:35:37 GMT)
Adam with Bandit Sampling for Deep Learning [18.0] 我々は、異なるトレーニング例に適応できるAdambsと呼ばれるAdamの一般化を提案する。
様々なモデルとデータセットの実験は、実際にアダムスの高速収束を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2020 21:01:26 GMT)
Deep neural network for solving differential equations motivated by
Legendre-Galerkin approximation [16.6] 線形微分方程式と非線形微分方程式の両方における様々なニューラルネットワークアーキテクチャの性能と精度について検討する。
我々は、微分方程式の解を予測するために、新しいレジェンダ-ガレルキンディープニューラルネットワーク(LGNet)アルゴリズムを実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2020 20:25:09 GMT)
Improving the generalization of network based relative pose regression:
dimension reduction as a regularizer [16.6] 最先端のビジュアルローカライゼーション手法は、RANSACフレームワーク内の幾何に基づく解法を用いてポーズ推定を行う。
エンドツーエンドの学習に基づく回帰ネットワークは、正確なピクセルレベルの対応の要求を回避するためのソリューションを提供する。
本稿では,絶対像特徴値からポーズ回帰解法を分離するために,ネットワーク内に学習可能なマッチング層を明示的に追加する。
我々はこの次元正規化戦略を2層ピラミッドベースのフレームワークで実装し、局所化結果を粗いものから細かいものへと回帰する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2020 06:20:46 GMT)
Robust Multi-object Matching via Iterative Reweighting of the Graph
Connection Laplacian [15.8] まず,本手法の厳密な限界と,反復的に再重み付けされた最小二乗法が不適切であることを明らかにする。
これらの制約を考慮すると,高次地区からの情報を取り入れた,新しい,より信頼性の高い反復的再重み付け戦略を提案する。
合成データと実データの両方を用いた最先端手法よりも優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2020 20:54:12 GMT)
RUArt: A Novel Text-Centered Solution for Text-Based Visual Question
Answering [14.5] テキストベースのVQAのためのRUArt (Reading, Understanding and Answering the Related Text) と呼ばれる新しいテキスト中心方式を提案する。
RUArtを2つのテキストベースVQAベンチマーク(ST-VQAとTextVQA)で評価し、RUArtの有効性の理由を探るため広範囲にわたるアブレーション研究を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2020 15:37:09 GMT)
PEP: Parameter Ensembling by Perturbation [13.2] 摂動(PEP)は、トレーニングから設定された最適パラメータのランダム摂動としてパラメータ値のアンサンブルを構成する。
PEPは性能を少し改善し、場合によっては経験的キャリブレーションを大幅に改善する。
PEPは、トレーニング中に発生したオーバーフィッティングのレベルを調査するために使用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2020 00:16:03 GMT)
A little goes a long way: Improving toxic language classification
despite data scarcity [13.2] いくつかの有害言語の検出は、ラベル付きトレーニングデータの極端な不足によって妨げられる。
データ拡張 - ラベル付きシードデータセットから新しい合成データを生成することで、助けになる。
本稿では,有毒な言語分類器間でのデータ拡張技術がパフォーマンスに与える影響について,最初の系統的研究を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2020 19:31:34 GMT)
Generative Modeling for Atmospheric Convection [13.1] 変分オートエンコーダ(VAE)の設計と実装により、小規模の嵐を安価に再現する生成モデルの可能性を探る。
VAEは、地球にまたがる6*106サンプルに対して、高分解能の垂直速度場の構造再現、次元縮小、クラスタリングを行う。
対流の空間構造を再構築し、対流組織体制の教師なしクラスタリングを行い、異常な嵐活動を特定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2020 22:43:46 GMT)
EasyASR: A Distributed Machine Learning Platform for End-to-end
Automatic Speech Recognition [12.9] EasyASRは、大規模自動音声認識(ASR)モデルをトレーニングし、提供する分散機械学習プラットフォームである。
私たちのプラットフォームはAlibaba CloudのAIのための機械学習プラットフォーム上に構築されています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2020 09:44:27 GMT)
Disease Normalization with Graph Embeddings [12.7] NCBI 病性ベンチマークコーパスを用いて,本手法の訓練と試験を行った。
本稿では,分類学で利用可能な語彙情報とともに,MeSHのグラフィカルな構造を活用することで病名を表現することを提案する。
また、ニューラルネームのエンティティ認識モデルと、マルチタスク学習によるグラフベースのエンティティリンク手法を組み合わせることで、NCBIコーパスにおける疾患認識が改善されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2020 16:25:05 GMT)
LagNetViP: A Lagrangian Neural Network for Video Prediction [12.6] 本稿では,基礎となる物理量の学習表現から,運動方程式を明示的に構築するビデオ予測モデルを提案する。
改良型OpenAI体育館Pendulum-v0とAcrobot環境における画像列の映像予測に,本手法の有効性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2020 16:50:14 GMT)
TeRo: A Time-aware Knowledge Graph Embedding via Temporal Rotation [12.1] 本稿では,TKG埋め込みの新しいアプローチであるTeRoについて述べる。
提案モデルでは,既存のKG埋め込みモデルとTKG埋め込みモデルの限界を克服する。
4つの異なるTKG実験の結果、TeRoはリンク予測のための既存の最先端モデルよりも大幅に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2020 22:42:26 GMT)
Real-time Non-line-of-Sight imaging of dynamic scenes [11.2] Non-Line-of-Sight(NLOS)イメージングは、直視線から隠された物体の3次元形状を復元することを目的としている。
過去には、シーンサイズ、キャプチャ速度、再構成品質を制限したマルチバウンス信号の弱さに悩まされてきた。
本研究では,SPAD(Single-Photon Avalanche Diode)アレイ検出器の合計28ピクセルと,特に拡張されたファザーフィールド再構成アルゴリズムを組み合わせることで,非反射性NLOSシーンのライブリアルタイム映像を再構成可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2020 01:40:06 GMT)
ATRO: Adversarial Training with a Rejection Option [10.4] 本稿では, 逆例による性能劣化を軽減するために, 拒否オプション付き分類フレームワークを提案する。
分類器と拒否関数を同時に適用することにより、テストデータポイントの分類に自信が不十分な場合に分類を控えることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2020 14:05:03 GMT)
An efficient representation of chronological events in medical texts [9.1] 臨床ノートで利用可能な時系列イベントから学習するための体系的手法を提案した。
提案手法は,任意の種類の逐次イベントの非パラメトリック階層表現を生成する。
この手法は、英国で最大の中等医療精神保健 EHR データを用いて開発され、外部で検証された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2020 21:52:03 GMT)
Blind Deinterleaving of Signals in Time Series with Self-attention Based
Soft Min-cost Flow Learning [9.1] 時系列におけるパターンの切り離しに対処するエンド・ツー・エンドの学習手法を提案する。
適切なコストが存在する場合、信号クラスタリング問題を等価な問題として、ミニコストフローにリンクする。
教師付きトレーニングデータからこのようなコストを学習するためのサブプロブレムとして,ミンコストフローを含む二段階最適化問題を定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2020 20:12:59 GMT)
Improving Multilingual Models with Language-Clustered Vocabularies [8.6] 本稿では,複数の自動派生言語クラスタの別々に訓練された語彙を組み合わせた多言語語彙生成のための新しい手法を提案する。
我々の実験は、主要なマルチ言語ベンチマークタスクにおける言語間の改善を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2020 04:49:15 GMT)
Classifying Eye-Tracking Data Using Saliency Maps [8.5] 本稿では,視線追跡データの自動的,定量的分類のための視覚情報に基づく特徴抽出手法を提案する。
サリエンシの振幅、類似度、相違点を対応するアイフィクスマップと比較すると、視覚追跡データを識別するために識別的特徴を生成するために有効に活用される情報の余分な次元が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2020 15:18:07 GMT)
Autofocused oracles for model-based design [8.2] 非ゼロサムゲームとしてデータ駆動設計問題を定式化する。
設計アルゴリズムが進むにつれて回帰モデルを再訓練するための原則的戦略を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2020 23:32:54 GMT)
Motion and Region Aware Adversarial Learning for Fall Detection with
Thermal Imaging [8.1] 転倒検知のためのホームベースのカメラシステムは、しばしば人々のプライバシーを危険にさらす。
転倒はめったに起こらないため、クラス不均衡によるアルゴリズムの学習は簡単ではない。
熱画像を用いた対向フレームワーク内での転倒検出を異常検出として定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2020 22:06:49 GMT)
Word2vec Conjecture and A Limitative Result [8.1] 類似関係はベクトル空間で表現できるという予想を考察する。
我々はこのように表現できない関係のクラスを示す。
標数 0 の体上のベクトル空間(実数や複素数など)による意味論的関係の表現可能性に対する極限的な結果を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2020 00:14:04 GMT)
Deep Variational Instance Segmentation [7.3] State-of-the-artアルゴリズムは、しばしば2つの別々のステージを使用し、最初の1つはオブジェクトの提案を生成し、もう1つは境界を認識して修正する。
完全畳み込みネットワーク(FCN)を直接利用して,インスタンスラベルを予測する新しいアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2020 06:17:44 GMT)
ARAE: Adversarially Robust Training of Autoencoders Improves Novelty
Detection [7.0] オートエンコーダ(AE)は新規性検出問題にアプローチするために広く利用されている。
より意味論的に意味のある特徴を学習できる新しいAEを提案する。
よりシンプルなアーキテクチャを使用しているにもかかわらず、提案されたAEは、3つのベンチマークデータセットで最先端の競合に勝っているか、あるいは競合していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2020 19:42:01 GMT)
Discriminative feature generation for classification of imbalanced data [6.5] マイノリティクラスデータセットを対象とした新しい分類特徴生成法(DFG)を提案する。
DFGは、4つの独立したネットワークからなる生成的敵ネットワークの修正された構造に基づいている。
実験結果から,DFGジェネレータはラベル保存および多彩な特徴の増大を促進することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2020 12:19:05 GMT)
Improving the Exploration of Deep Reinforcement Learning in Continuous
Domains using Planning for Policy Search [6.1] 本研究では, キノダイナミックプランナを探索戦略に統合し, 生成された環境相互作用からオフラインで制御ポリシーを学習することを提案する。
不活性化システムを含む典型的なRL設定において,PSと最先端D-RL法を比較した。
これはPSPがより良いポリシーを発見するのに役立つトレーニングデータを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2020 20:19:06 GMT)
Neural Networked Assisted Tree Search for the Personnel Rostering
Problem [6.1] 本稿では,Deep Neural NetworkとTree Searchを組み合わせた新しい手法を提案する。
スケジュールを行列として扱うことで、ニューラルネットワークは現在の解と最適な解の間の距離を予測することができる。
既存の(最適に近い)ソリューションを分析して、問題インスタンスをロースターする人事に対するソリューション戦略を選択することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2020 22:23:20 GMT)
SDOD:Real-time Segmenting and Detecting 3D Object by Depth [6.0] 本稿では,3次元物体を奥行きで分割・検出するリアルタイムフレームワークを提案する。
オブジェクトの深さを深度カテゴリに分類し、インスタンス分割タスクをピクセルレベルの分類タスクに変換する。
挑戦的なKITTIデータセットの実験から、我々のアプローチはLklNetを約1.8倍の性能で、セグメンテーションと3D検出の速度を上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2020 08:59:00 GMT)
Complementary properties of multiphoton quantum states in linear optics
networks [4.4] 多光子 LON におけるパウリ測度を補完的に構成する方法を示す。
これにより、相補的なパウリ測度を用いて絡み合いなどの量子特性を検出できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2020 12:16:38 GMT)
An Evaluation Protocol for Generative Conversational Systems [3.3] 我々は,対話モデル評価のためのプロトコルを,頭部対対比較を用いて構築した。
我々は,5つの評価データセットを用いて,2対のヘッド・ツー・ヘッド性能(ウィン・ロス・ティー)を用いて最先端性能を主張する最近の10つのモデルを分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2020 01:59:49 GMT)
Revisiting Neural Language Modelling with Syllables [3.2] 我々は20言語でオープン語彙生成タスクのために音節を再考する。
ルールベースのシラビフィケーション手法を5つの言語で使用し,残りをハイフン化ツールで処理する。
同等の難易度で、音節は文字、注釈付き形態素、教師なしのサブワードよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2020 11:44:41 GMT)
Triclustering in Big Data Setting [2.8] 本稿では、MapReduceモデルや並列化機構を備えた分散環境での効率的な計算に適応したトリクラスタリングアルゴリズムのバージョンについて述べる。
OAC- family of triclustering algorithm shows good parallelization capabilities due by the independent processing of triples of a triadic formal context。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2020 16:55:55 GMT)
Automated triage of COVID-19 from various lung abnormalities using chest
CT features [2.5] 入力胸部CTをスキャンし、新型コロナウイルスの患者をトリアージする、完全に自動化されたAIベースのシステムを提案する。
肺や感染症の統計、テクスチャ、形状、位置など、さまざまな特徴を生成して、機械学習ベースの分類器を訓練します。
2191例のCTデータセットを用いて本システムの評価を行い,90.8%の感度で85.4%の特異性,94.0%のROC-AUCで堅牢な解を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2020 19:44:48 GMT)
Is SGD a Bayesian sampler? Well, almost [2.4] 訓練されたディープニューラルネットワーク(DNN)は、一般化誤差の低い関数に対して強い帰納バイアスを持つ必要があることを示す。
P_SGD(fmid S)$ は、訓練セット $S$ と整合した関数 $f$ に収束する確率を計算する。
また、DNNがパラメータのランダムサンプリング時に$f$を表すベイズ後部$P_B(fmid S)$を推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2020 13:28:11 GMT)
Abduction and Argumentation for Explainable Machine Learning: A Position
Survey [2.3] 本稿では, 推論の2つの原則形式として, 帰納法と論証法を提案する。
機械学習の中で彼らが果たせる基本的な役割を具体化します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2020 13:23:44 GMT)
Implicit Variational Inference: the Parameter and the Predictor Space [1.8] 予測器の空間における変分推論の2つの方法を示す。
後者では、入力の分布を選択する必要があり、したがって、Emphout-of-distriionの不確実性という問題に明示的に対処することができます。
予測空間で学習した変分近似は、パラメータ空間で訓練されたものと正に区別できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2020 21:41:21 GMT)
DeepAtrophy: Teaching a Neural Network to Differentiate Progressive
Changes from Noise on Longitudinal MRI in Alzheimer's Disease [1.5] 経時的MRI変化測定は非生物学的因子によって構成できる。
深層学習法は、生物学的変化と非生物学的要因を区別するために訓練することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2020 18:23:02 GMT)
Tissue characterization based on the analysis on i3DUS data for
diagnosis support in neurosurgery [1.0] Attention-Mixed Res-U-net with asymmetric loss function" に基づくCADシステムにより,最先端の成果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2020 10:44:49 GMT)
Neural Compound-Word (Sandhi) Generation and Splitting in Sanskrit
Language [0.8] 本論文では,サンスクリット語における単語合成の過程と分割に対するニューラルネットワークに基づくアプローチについて述べる。
本稿では,近代的な深層学習手法を用いて,問題をシーケンス予測タスクとして定式化する方法を提案する。
最初の完全データ駆動技術である我々のモデルは、複数の標準データセット上の既存の手法よりも精度が良いことを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2020 18:02:40 GMT)
A Benchmark Corpus and Neural Approach for Sanskrit Derivative Nouns
Analysis [0.8] 本稿では,サンスクリット・プラティヤ(接尾辞)と接尾辞(接尾辞)による屈折語(パダ)の最初のベンチマークコーパスを提案する。
本研究では,Sanskrit suffix ベンチマークコーパスである Pratyaya-Kosh を作成し,ツールの性能評価を行った。
我々はまた、最も著名なサンスクリット形態解析ツールで同じことを評価しながら、派生名詞分析のための独自のニューラルアプローチを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2020 17:22:44 GMT)
Recurrent Neural Based Electricity Load Forecasting of G-20 Members [0.6] 本稿では、リカレントニューラルネットワークとスライディングウインドウを用いたG-20部材の負荷予測を行い、データ生成を行う。
実験中、LSTMを用いて16.2193 TWhの平均絶対誤差を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2020 16:56:29 GMT)
Eigenvalues of two-phase quantum walks with one defect in one dimension [0.3] 整数格子上の空間不均一量子ウォーク(QW)について検討する。
2段階のQWを1つの欠陥で呼びます。
本稿では,固有値の存在に必要かつ十分な条件を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2020 10:44:37 GMT)
Word Embeddings for Chemical Patent Natural Language Processing [0.0] バイオメディカル埋め込みに対する化学特許語埋め込みの評価を行った。
文脈化された埋め込みを使用することで、比較的小さな金の標準よりも、この領域の妥当なパフォーマンスの予測モデルを導き出すことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2020 15:03:20 GMT)
Unsupervised deep learning for text line segmentation [0.0] 一般的な方法は、テキスト行をトレースするブロブラインの画像に文書イメージを埋め込むためのディープラーニングネットワークを訓練することである。
本稿では、アノテーションを必要とせずに、文書イメージパッチの教師なし埋め込みを提案する。
本研究では,アウトレーヤが収束を損なわないことを示すとともに,テキスト行間の空間からテキスト行を識別するネットワークを学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2020 21:11:57 GMT)
Topological defects and confinement with machine learning: the case of
monopoles in compact electrodynamics [0.0] 我々は、閉じ込めと切り離しフェーズを区別するために、モノポール構成のセットでニューラルネットワークを訓練する。
本モデルでは,アルゴリズムに実装された基準に依存する遷移温度を精度良く決定できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2020 08:33:09 GMT)
Scale-, shift- and rotation-invariant diffractive optical networks [0.0] D2NN(Diffractive Deep Neural Networks)は、一連のトレーニング可能な表面上の光-物質相互作用を利用して、所望の統計的推論タスクを計算する。
そこで本研究では,学習期間中に入力オブジェクトの変換,回転,スケーリングを導入する,拡散型ネットワークの新たなトレーニング戦略を示す。
このトレーニング戦略は、スケール、シフト、回転不変の解への微分光学ネットワーク設計の進化をうまく導く。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2020 02:18:39 GMT)
Road Accident Proneness Indicator Based On Time, Weather And Location
Specificity Using Graph Neural Networks [0.0] 道路沿いの時間、天気、位置の特異性に基づいて合計14の特徴がまとめられた。
事故警報の場所を用いて、特定の道路が事故を起こしやすいかを定量化する安全指標が開発された。
グラフニューラルネットワークアーキテクチャを用いて,そのTWL特異性に基づいて道路の安全指数を予測する新しい手法を実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2020 18:45:15 GMT)
Machine-learning physics from unphysics: Finding deconfinement
temperature in lattice Yang-Mills theories from outside the scaling window [0.0] 格子ゲージ理論の臨界挙動に応用した機械学習技術について検討する。
入力として格子パラメータの非物理値でゲージ場の格子構成を訓練したニューラルネットワークがゲージ不変関数を構築することを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2020 07:53:49 GMT)
Large Scale Legal Text Classification Using Transformer Models [0.0] 本研究では, トランスフォーマーモデルの性能と, 生成前訓練, 段階的凍結, 差別的学習率などの戦略を組み合わせて検討した。
WeLEXは、アブレーション研究において、言語モデルの微調整や段階的凍結といった個々のステップの影響を定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2020 11:03:01 GMT)
Investigating 3D Atomic Environments for Enhanced QSAR [0.0] 分子の生物活性と物理的性質を予測することは、薬物設計における長年の課題である。
ほとんどのアプローチでは、分子の2次元表現に基づく分子記述子を原子と結合のグラフとして使用し、分子の形状を抽象化する。
Smooth Overlap of Atomic Positions (SOAP) を用いた新しいアライメントフリー3次元QSAR法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2020 10:04:48 GMT)
Improved Synthetic Training for Reading Comprehension [0.0] 合成トレーニングデータには、品質を犠牲にして高可用性を実現するなど、ユニークな特性がある。
提案した事前学習・知識蒸留手法は,既存の方法よりも大幅に改善されている。
特に驚くべき発見として、合成蒸留が教師モデルを上回る結果をもたらすことがしばしばある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2020 04:41:30 GMT)
Enhanced sensing of weak anharmonicities through coherences in
dissipatively coupled anti-PT symmetric systems [0.0] 本稿では、散逸系、特に電磁場の真空に結合した系に関する代替手法を提案する。
このような系は通常反PT対称性を示し、利得の包含を必要としない場合、真空は2つのモード間のコヒーレンスを誘導する。
このコヒーレンスを低ポンプ速度での非常に弱いアンモニティの高感度化に活用する方法を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2020 18:59:00 GMT)
Detecting and tracking bacteria with quantum light [0.0] ルリア・ベルタニ鉱床で2つの細菌が増殖し、古典的な分光光度計で観察されるシナリオを考察する。
特に, 細菌の増殖は, 基本的に, 試料の光度を桁違いに減らして, どのように追跡できるかを論じる。
2つの基本的なタスクにおいて、量子資源の優位性と限界を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2020 17:08:53 GMT)
Content-Based Personalized Recommender System Using Entity Embeddings [0.0] 本稿では,学習した埋め込みを通して,コンテンツベースのアプローチの利点を強調することを目的とする。
ジャンルやキーワードタグなどの様々な映画機能に対するユーザの好みに基づいて、より良くパーソナライズされた映画レコメンデーションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2020 06:25:13 GMT)