Trajectory-wise Multiple Choice Learning for Dynamics Generalization in
Reinforcement Learning [137.4] 本稿では,動的一般化のためのマルチヘッドダイナミックスモデルを学習するモデルベース強化学習アルゴリズムを提案する。
文脈学習は,過去の経験から得られる動的情報からコンテキスト潜在ベクトルにエンコードする。
提案手法は,最先端のRL法と比較して,様々な制御タスクにおいて優れたゼロショット一般化性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 03:20:42 GMT)
Hierarchical Neural Architecture Search for Deep Stereo Matching [131.9] 本稿では, ディープステレオマッチングのための最初のエンドツーエンド階層型NASフレームワークを提案する。
我々のフレームワークは、タスク固有の人間の知識をニューラルアーキテクチャ検索フレームワークに組み込んでいる。
KITTI stereo 2012、2015、Middleburyベンチマークで1位、SceneFlowデータセットで1位にランクインしている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 11:57:37 GMT)
Robust Pre-Training by Adversarial Contrastive Learning [120.3] 近年の研究では、敵の訓練と統合されると、自己監督型事前訓練が最先端の堅牢性につながることが示されている。
我々は,データ強化と対向的摂動の両面に整合した学習表現により,ロバストネスを意識した自己指導型事前学習を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 04:44:43 GMT)
Big Self-Supervised Models are Strong Semi-Supervised Learners [116.0] ImageNet上での半教師あり学習に驚くほど効果的であることを示す。
我々のアプローチの重要な要素は、事前訓練と微調整において大きな(深度と広度)ネットワークを使用することである。
ラベルが少なくなればなるほど、より大きなネットワークから、このアプローチ(ラベル付きデータのタスクに依存しない使用)が恩恵を受けることが分かっています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 03:09:28 GMT)
At Which Level Should We Extract? An Empirical Analysis on Extractive
Document Summarization [110.5] 本研究は,全文を抽出する際,不必要な問題や冗長性が存在することを示す。
選挙区解析木に基づくサブセグメント単位の抽出を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 08:35:19 GMT)
Probing Task-Oriented Dialogue Representation from Language Models [106.0] 本稿では,タスク指向対話タスクにおいて,どのモデルが本質的に最も有意義な表現を担っているかを明らかにするために,事前学習された言語モデルについて検討する。
我々は、アノテートラベルを教師付き方法で固定された事前学習言語モデルの上に、分類器プローブとしてフィードフォワード層を微調整する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 21:34:39 GMT)
Provably Efficient Safe Exploration via Primal-Dual Policy Optimization [105.8] 制約付きマルコフ決定過程(CMDP)を用いた安全強化学習(SRL)問題について検討する。
本稿では,関数近似設定において,安全な探索を行うCMDPの効率の良いオンラインポリシー最適化アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 02:35:18 GMT)
Improving Limited Labeled Dialogue State Tracking with Self-Supervision [91.7] 既存の対話状態追跡(DST)モデルには多くのラベル付きデータが必要である。
本稿では,潜在的一貫性の維持と対話行動のモデル化という,自己指導型の2つの目的について検討する。
提案する自己教師型信号は,1%のラベル付きデータのみを使用する場合,関節ゴール精度を8.95%向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 21:57:42 GMT)
SHARP 2020: The 1st Shape Recovery from Partial Textured 3D Scans
Challenge Results [90.4] SHARP 2020は、生の不完全なデータから完全なテクスチャ化された3Dスキャンを復元するための、最初の挑戦とベンチマーク手法である。
補完的な課題は2つあり、ひとつは3Dスキャンで、もうひとつはジェネリックオブジェクトでである。
形状復元, テクスチャ再構築, 完成したデータの量とを共同で定量化するために, 新たな評価基準を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 12:05:56 GMT)
Introducing Syntactic Structures into Target Opinion Word Extraction
with Deep Learning [89.6] 目的語抽出のためのディープラーニングモデルに文の構文構造を組み込むことを提案する。
また,ディープラーニングモデルの性能向上のために,新たな正規化手法を導入する。
提案モデルは,4つのベンチマークデータセット上での最先端性能を広範囲に解析し,達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 07:13:17 GMT)
Improving Aspect-based Sentiment Analysis with Gated Graph Convolutional
Networks and Syntax-based Regulation [89.4] Aspect-based Sentiment Analysis (ABSA) は、特定の側面に向けて文の感情極性を予測する。
依存関係ツリーは、ABSAの最先端のパフォーマンスを生成するために、ディープラーニングモデルに統合することができる。
本稿では,この2つの課題を克服するために,グラフに基づく新しいディープラーニングモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 07:36:24 GMT)
Flexible Piecewise Curves Estimation for Photo Enhancement [86.0] FlexiCurveは入力画像を取得し、大域曲線を推定して画像を調整します。
多様な推定と関連する信頼マップを生成するマルチタスクフレームワークとして定式化されている。
高速推論速度(NVIDIA 2080Ti GPUで83FPS)。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 08:16:25 GMT)
Language Model Prior for Low-Resource Neural Machine Translation [85.6] ニューラル翻訳モデル (TM) において, LM を事前に組み込む新しい手法を提案する。
正規化項を追加し、TMの出力分布をLMの下で予測可能とする。
2つの低リソース機械翻訳データセットの結果は、限られたモノリンガルデータであっても明らかな改善を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 08:56:46 GMT)
Interactive Annotation of 3D Object Geometry using 2D Scribbles [84.5] 本稿では,ポイントクラウドデータとRGB画像から3次元オブジェクト形状をアノテートする対話型フレームワークを提案する。
当社のフレームワークは,芸術的,グラフィック的専門知識のないナイーブユーザを対象としている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 02:43:19 GMT)
The Convolution Exponential and Generalized Sylvester Flows [82.2] 本稿では,線形変換の指数関数を取り入れ,線形フローを構築する新しい手法を提案する。
重要な洞察として、指数関数は暗黙的に計算できるため、畳み込み層を使用することができる。
畳み込み指数はCIFAR10上の生成フローにおいて他の線形変換よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 10:24:08 GMT)
Robust and Verifiable Information Embedding Attacks to Deep Neural
Networks via Error-Correcting Codes [81.9] ディープラーニングの時代、ユーザは、サードパーティの機械学習ツールを使用して、ディープニューラルネットワーク(DNN)分類器をトレーニングすることが多い。
情報埋め込み攻撃では、攻撃者は悪意のあるサードパーティの機械学習ツールを提供する。
本研究では,一般的なポストプロセッシング手法に対して検証可能で堅牢な情報埋め込み攻撃を設計することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 17:42:42 GMT)
SIGTYP 2020 Shared Task: Prediction of Typological Features [79.0] タイポロジーKBが広く採用されるのを妨げる大きな欠点は、人口が少ないことである。
類型的特徴は相互に相関することが多いため、それらを予測し、自動的に類型的KBを投入することができる。
全体として、このタスクは5つのチームから8つの応募を惹きつけた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 07:29:45 GMT)
Calibrating Deep Neural Networks using Focal Loss [77.9] ミススキャリブレーション(Miscalibration)は、モデルの信頼性と正しさのミスマッチである。
焦点損失は、既に十分に校正されたモデルを学ぶことができることを示す。
ほぼすべてのケースにおいて精度を損なうことなく,最先端のキャリブレーションを達成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 14:22:17 GMT)
AdaFuse: Adaptive Multiview Fusion for Accurate Human Pose Estimation in
the Wild [77.4] 本稿では,アダプティブなマルチビュー融合手法であるAdaFuseについて述べる。
我々は、Human3.6M、Total Capture、CMU Panopticの3つの公開データセットに対するアプローチを広く評価した。
また,大規模合成データセットOcclusion-Personを作成し,咬合関節の数値評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 03:19:46 GMT)
BayCANN: Streamlining Bayesian Calibration with Artificial Neural
Network Metamodeling [77.3] 本稿では,ベイズ校正の限界に対する一解法として,人工知能ニューラルネットワーク(ANN)を提案する。
大腸癌の自然史モデルを腺腫発生率と癌発生率データに校正することにより,BayCANNを実証した。
BayCANNは一般に「真の」値の回復においてIMISよりも正確であった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 09:47:39 GMT)
A Survey of Embedding Space Alignment Methods for Language and Knowledge
Graphs [77.3] 単語,文,知識グラフの埋め込みアルゴリズムに関する現在の研究状況について調査する。
本稿では、関連するアライメント手法の分類と、この研究分野で使用されるベンチマークデータセットについて論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 16:08:13 GMT)
Synergistic saliency and depth prediction for RGB-D saliency detection [76.3] 既存のRGB-Dサリエンシデータセットは小さく、多様なシナリオに対して過度に適合し、限定的な一般化につながる可能性がある。
そこで本研究では,RGB-Dサリエンシ検出のための半教師付きシステムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 06:23:18 GMT)
$P^2$ Net: Augmented Parallel-Pyramid Net for Attention Guided Pose
Estimation [69.3] 拡張ボトルネックとアテンションモジュールによる特徴改善を施したパラレルピラミドネットを提案する。
並列ピラミド構造は、ネットワークによって導入された情報損失を補うために続く。
提案手法は, MSCOCO と MPII のデータセットにおいて, 最適な性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 02:10:12 GMT)
Multi-Class Zero-Shot Learning for Artistic Material Recognition [68.8] Zero-Shot Learning(ZSL)は、トランスファーラーニングの極端な形態であり、トレーニング段階で分類されるデータのラベル付き例は提供されない。
ここでは、作品の主題の英語記述と合成資料との関係を学習することにより、作品が作成された資料を特定するためのモデルについて概説する。
我々は、全く異なる博物館のデータセットから、作品に使われている素材を正確に識別できるモデルを作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 19:04:50 GMT)
XCOPA: A Multilingual Dataset for Causal Commonsense Reasoning [68.6] XCOPA (Cross-lingual Choice of Plausible Alternatives) は11言語における因果コモンセンス推論のための多言語データセットである。
提案手法は,翻訳に基づく転送と比較して,現在の手法の性能が低下していることを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 23:23:58 GMT)
Cross-lingual Retrieval for Iterative Self-Supervised Training [66.3] 言語間のアライメントは、Seq2seqモデルを、自身のエンコーダ出力を用いてマイニングされた文対上で訓練することでさらに改善することができる。
我々は,反復型自己教師型訓練のための言語間検索という新しい手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 23:25:31 GMT)
Fewer is More: A Deep Graph Metric Learning Perspective Using Fewer
Proxies [65.9] 本稿では,グラフ分類の観点から,プロキシベースのディープグラフメトリックラーニング手法を提案する。
複数のグローバルプロキシを利用して、各クラスの元のデータポイントを総括的に近似する。
本研究では, 近接関係を接地トラス・ラベルに従って調整する, 新たな逆ラベル伝搬アルゴリズムを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 14:52:42 GMT)
T$^2$-Net: A Semi-supervised Deep Model for Turbulence Forecasting [65.5] 空気の乱気流予測は、乗客の安全を保ち、効率を最大化し、コストを下げるガイドルートである有害な乱気流を避けるのに役立つ。
従来の予測手法は、動的で複雑な気象条件では効果の低い、高度にカスタマイズされた乱流指数に依存している。
本研究では,(1)複雑な時間的相関関係と(2)希少性,非常に限られた乱流ラベルが得られるという2つの課題から,機械学習による乱流予測システムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 21:14:15 GMT)
Stochastic Optimization with Laggard Data Pipelines [65.2] 共通最適化手法の「データ抽出」拡張は同期手法よりも優れた性能を示すことを示す。
具体的には、ミニバッチによる凸最適化において、データエコーは、最適統計率を維持しながら収束率の曲率に支配される部分の高速化をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 14:55:31 GMT)
Semi-Supervised Spoken Language Understanding via Self-Supervised Speech
and Language Model Pretraining [64.4] そこで本稿では,音声から意味論を直接学習するフレームワークを提案する。
我々のフレームワークは、事前訓練されたエンドツーエンド(E2E)ASRとBERTのような自己教師型言語モデルに基づいて構築されている。
並行して,SLUモデルを評価するための重要な基準として,環境騒音汚染度とE2Eセマンティクス評価の2つがあげられる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 18:21:27 GMT)
PowerTransformer: Unsupervised Controllable Revision for Biased Language
Correction [62.5] 文字表現における暗黙的かつ潜在的に望ましくないバイアスを修正するために、与えられたテキストを書き換えることを目的とした新しいリビジョンタスクを定式化する。
本稿では,意味フレームのレンズを通してテキストを除去する手法としてPowerTransformerを紹介する。
提案手法は, 関連するタスクから, アブレーションや既存メソッドよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 18:05:48 GMT)
Forethought and Hindsight in Credit Assignment [62.1] 我々は、前向きモデルや後向きモデルによる後向き操作による予測として使われる計画の利益と特異性を理解するために活動する。
本稿では,予測を(再)評価すべき状態の選択に主眼を置いて,計画におけるモデルの利用について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 16:00:47 GMT)
End-to-End Learning and Intervention in Games [60.4] ゲームにおける学習と介入のための統一的なフレームワークを提供する。
明示的および暗黙的な区別に基づく2つのアプローチを提案する。
分析結果は、実世界のいくつかの問題を用いて検証される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 18:39:32 GMT)
Video-based Facial Expression Recognition using Graph Convolutional
Networks [58.0] 我々は、ビデオベースの表情認識のための共通のCNN-RNNモデルに、GCN(Graph Convolutional Network)層を導入する。
我々は、CK+、Oulu-CASIA、MMIの3つの広く使われているデータセットと、AFEW8.0の挑戦的なワイルドデータセットについて、本手法の評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 07:31:51 GMT)
Optimal Importance Sampling for Federated Learning [57.1] フェデレートラーニングには、集中型と分散化された処理タスクが混在する。
エージェントとデータのサンプリングは概して一様であるが、本研究では一様でないサンプリングについて考察する。
エージェント選択とデータ選択の両方に最適な重要サンプリング戦略を導出し、置換のない一様サンプリングが元のFedAvgアルゴリズムの性能を向上させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 14:15:33 GMT)
Trapping, Shaping and Isolating of Ion Coulomb Crystals via
State-selective Optical Potentials [55.4] 従来のイオントラップでは、トラップ電位は電子状態とは独立であり、電荷対質量比$Q/m$に依存するイオンの閉じ込めを与える。
ここでは, 532nmと1064nmの2つの特徴的なトラップに蓄積された138mathrmBa+$イオンの光双極子ポテンシャルを実験的に検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 14:36:48 GMT)
Neural Unsigned Distance Fields for Implicit Function Learning [53.2] 任意の3次元形状の符号なし距離場を予測するニューラルネットワークベースモデルであるニューラル距離場(NDF)を提案する。
NDFは、高解像度の表面を事前の暗黙のモデルとして表現するが、クローズドな表面データを必要としない。
NDFは、グラフィックスのレンダリングにのみ使用される技術を用いて、マルチターゲットレグレッション(1入力に複数の出力)に使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 22:49:45 GMT)
ENT-DESC: Entity Description Generation by Exploring Knowledge Graph [53.0] 実際には、出力記述が最も重要な知識のみをカバーするため、入力知識は十分以上である可能性がある。
我々は、KG-to-textにおけるこのような実践的なシナリオの研究を容易にするために、大規模で挑戦的なデータセットを導入する。
本稿では,元のグラフ情報をより包括的に表現できるマルチグラフ構造を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 07:33:32 GMT)
Curious Case of Language Generation Evaluation Metrics: A Cautionary
Tale [52.7] イメージキャプションや機械翻訳などのタスクを評価するデファクトメトリクスとして、いくつかの一般的な指標が残っている。
これは、使いやすさが原因でもあり、また、研究者がそれらを見て解釈する方法を知りたがっているためでもある。
本稿では,モデルの自動評価方法について,コミュニティにより慎重に検討するよう促す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 13:57:20 GMT)
Log-Likelihood Ratio Minimizing Flows: Towards Robust and Quantifiable
Neural Distribution Alignment [52.0] そこで本研究では,対数様比統計量と正規化フローに基づく新しい分布アライメント手法を提案する。
入力領域の局所構造を保存する領域アライメントにおいて,結果の最小化を実験的に検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 17:22:09 GMT)
Linear Time Sinkhorn Divergences using Positive Features [51.5] エントロピー正則化で最適な輸送を解くには、ベクトルに繰り返し適用される$ntimes n$ kernel matrixを計算する必要がある。
代わりに、$c(x,y)=-logdotpvarphi(x)varphi(y)$ ここで$varphi$は、地上空間から正のorthant $RRr_+$への写像であり、$rll n$である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 07:55:17 GMT)
Generalization bound of globally optimal non-convex neural network
training: Transportation map estimation by infinite dimensional Langevin
dynamics [50.8] 本稿では,ディープラーニングの最適化を一般化誤差と関連づけて解析する理論フレームワークを提案する。
ニューラルネットワーク最適化分析のための平均場理論やニューラル・タンジェント・カーネル理論のような既存のフレームワークは、そのグローバル収束を示すために、ネットワークの無限幅の限界を取る必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 18:10:22 GMT)
Predictive Information Accelerates Learning in RL [50.5] 我々は、RL環境力学の予測情報の圧縮表現を学習する補助タスクで、画素からSoft Actor-Critic(SAC)エージェントを訓練する。
PI-SACエージェントは、連続制御環境のDM制御スイートからタスクのベースラインに挑戦するよりも、サンプル効率を大幅に改善できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 00:27:00 GMT)
Where to Look and How to Describe: Fashion Image Retrieval with an
Attentional Heterogeneous Bilinear Network [50.2] 画像に基づくファッション商品検索のための生物学的にインスパイアされたフレームワークを提案する。
提案フレームワークは,3つの画像に基づくファッション製品検索ベンチマークにおいて,満足な性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 06:01:09 GMT)
Learning Fast Approximations of Sparse Nonlinear Regression [50.0] 本研究では,Threshold Learned Iterative Shrinkage Algorithming (NLISTA)を導入することでギャップを埋める。
合成データを用いた実験は理論結果と相関し,その手法が最先端の手法より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 11:31:08 GMT)
Simplifying Hamiltonian and Lagrangian Neural Networks via Explicit
Constraints [49.7] 私たちは、現在のアプローチの限界を押し上げるために、一連の挑戦的なカオスと拡張ボディシステムを導入します。
実験の結果,明示的な制約を持つモンテカルロ座標は,精度とデータ効率を100倍に向上させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 13:35:16 GMT)
Communication Cost of Quantum Processes [49.3] 分散コンピューティングにおける一般的なシナリオは、リモートコンピュータ上で計算を実行するようサーバに要求するクライアントである。
重要な問題は、所望の計算を指定するのに必要な最小限の通信量を決定することである。
クライアントが選択した量子処理を正確に実行するために、サーバが必要とする(古典的および量子的)通信の総量を分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 15:42:33 GMT)
Exploiting Neural Query Translation into Cross Lingual Information
Retrieval [49.2] 既存のCLIRシステムは、高度ニューラルネットワーク翻訳(NMT)ではなく、統計ベースの機械翻訳(SMT)を主に活用している
本稿では,ユーザクリックスルーデータに基づいてクエリ変換ペアを抽出する新しいデータ拡張手法を提案する。
実験結果から,提案手法は強いベースラインよりも高い検索精度が得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 15:28:19 GMT)
Self-Distillation Amplifies Regularization in Hilbert Space [48.4] 自己蒸留は、あるアーキテクチャから別のアーキテクチャへ知識を移す方法である。
この研究は、自己蒸留に関する最初の理論的分析を提供する。
自己蒸留は、解を表すのに使える基底関数の数を漸進的に制限することで正則化を変化させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 17:29:22 GMT)
Community detection in sparse time-evolving graphs with a dynamical
Bethe-Hessian [47.8] 本稿では、コミュニティ構造が時間とともに進化するスパース力学グラフにおけるコミュニティ検出の問題について考察する。
クラスラベルの正の相関と時間進化の利点を生かしたBethe-Hessian行列の拡張に基づく高速スペクトルアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 09:17:16 GMT)
Constraint Translation Candidates: A Bridge between Neural Query
Translation and Cross-lingual Information Retrieval [45.9] 本稿では,QTのオープンターゲット語彙検索空間を,検索インデックスデータベースから抽出した重要な単語の集合に限定することで,問題を緩和する新しい手法を提案する。
提案手法を実単語CLIRシステムで活用し,検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 15:27:51 GMT)
Demo Abstract: Indoor Positioning System in Visually-Degraded
Environments with Millimetre-Wave Radar and Inertial Sensors [44.6] 本研究では,ミリ波レーダと慣性計測ユニット(IMU)データを深部センサ融合により融合する屋内位置決めシステムを提案する。
優れた精度とレジリエンスは、照明の悪いシーンでも見られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 17:41:25 GMT)
Graph Transformer Networks with Syntactic and Semantic Structures for
Event Argument Extraction [44.3] Event Argument extract (EAE)は、イベントトリガーワードに言及する各エンティティの役割を見つけることを目的としている。
文の統語的構造と意味的構造を両立させる新しいEAEモデルを提案する。
さらに,情報ボトルネックに基づく新しい帰納バイアスを導入し,AEモデルの一般化を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 07:41:40 GMT)
Active learning with RESSPECT: Resource allocation for extragalactic
astronomical transients [41.7] RESSPECTプロジェクトは、Rubin Observatory Legacy Survey of Space and Timeのために最適化されたトレーニングサンプルを構築することを目的としている。
我々は,現実的なシミュレートされた天文学的データシナリオにおいて,能動的学習技術の堅牢性をテストする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 21:05:03 GMT)
Benchmarking Deep Learning Interpretability in Time Series Predictions [41.1] モデル予測における入力特徴の重要性を強調するために、サリエンシ法が広く用いられている。
そこで我々は,多様なニューラルアーキテクチャにまたがって,サリエンシに基づく様々な解釈可能性手法の性能を広範囲に比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 22:07:53 GMT)
An Open Review of OpenReview: A Critical Analysis of the Machine
Learning Conference Review Process [41.0] 我々は、2017年から2020年にかけてICLRに提出された論文の総合的な研究を通じて、レビュープロセスを批判的に分析する。
本研究は, 紙の品質管理においても, 受否決定の制度的偏見が強いことを示唆する。
男女差の証拠は,女性作家が男性作家よりも低得点,受入率の低下,論文1紙あたりの引用率の低下がみられた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 19:36:11 GMT)
Towards Scale-Invariant Graph-related Problem Solving by Iterative
Homogeneous Graph Neural Networks [39.4] 現在のグラフニューラルネットワーク(GNN)は、多くのグラフ解析問題を解く際に、スケール(グラフサイズ、グラフ径、エッジウェイトなど)に関する一般化性に欠ける。
まず,グラフサイズに対する共通グラフ理論アルゴリズムの反復回数の依存性に着想を得て,GNNにおけるメッセージパッシングプロセスの終了を,進捗に応じて順応的に学習する。
第二に、多くのグラフ理論アルゴリズムがグラフの重みに関して均一であるという事実に着想を得て、一般のGを変換するために、普遍的同次関数近似器である同次変換層を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 12:57:28 GMT)
Meta-Learning for Neural Relation Classification with Distant
Supervision [38.8] 本稿では,参照データの指導の下で,雑音の多い学習データを重み付けするメタラーニング手法を提案する。
いくつかのデータセットの実験では、参照データがトレーニングデータの選択を効果的にガイドできることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 12:52:28 GMT)
Directional convergence and alignment in deep learning [38.7] 交差エントロピーと関連する分類損失の最小化は無限大であるが, ネットワーク重みは勾配流により方向収束することを示した。
この証明は、ReLU、最大プール、線形および畳み込み層を許容する深い均質ネットワークに対して成り立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 09:28:42 GMT)
Developing Univariate Neurodegeneration Biomarkers with Low-Rank and
Sparse Subspace Decomposition [37.6] アルツハイマー病(AD)による認知機能低下は、構造磁気共鳴画像(sMRI)で捉えた脳構造変化と密接に関連している
AD認知症(ADD)による形態変化を安定的に定量化できる新しい低ランク・スパース部分空間分解法を提案する。
実験結果は従来の海馬容積測定よりも優れており,UMIをUNBとして適用することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 23:42:43 GMT)
A Flatter Loss for Bias Mitigation in Cross-dataset Facial Age
Estimation [37.1] 年齢推定ベンチマークのためのクロスデータセットプロトコルを提唱する。
本稿では,ニューラルネットワークのトレーニングに有効な新しい損失関数を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 19:29:06 GMT)
Fictitious Play for Mean Field Games: Continuous Time Analysis and
Applications [36.8] まず、連続時間有限プレイ過程の理論的収束解析を行い、誘導されたエクスプロイラビリティが$O(frac1t)$で減少することを示す。
ここでは,一般騒音の存在下での平均場競技における学習力学の収束を初めて行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 11:18:44 GMT)
Refactoring Policy for Compositional Generalizability using
Self-Supervised Object Proposals [35.3] 構成的一般化性を持つ政策の学習方法について研究する。
本稿では,高水準の教員政策を,帰納的バイアスの強い一般化可能な学生政策に変換する2段階の枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 17:46:08 GMT)
Meaningful uncertainties from deep neural network surrogates of
large-scale numerical simulations [34.0] ディープニューラルネットワーク(DNN)は、高精度な代理モデルとして機能する。
このような比較を意味づけるためには、予測の不確実性推定が不可欠である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 17:39:05 GMT)
Tight last-iterate convergence rates for no-regret learning in
multi-player games [31.6] 定常的なステップサイズを持つ楽観的勾配(OG)アルゴリズムは,スムーズな単調ゲームにおいて最終定位レートが$O(1/sqrtT)であることを示す。
また、$O (1/sqrtT)$レートは、特別なケースとしてOGを含む全ての$p$-SCLIアルゴリズムに対して厳密であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 17:06:19 GMT)
Improved Neural Language Model Fusion for Streaming Recurrent Neural
Network Transducer [28.7] リカレントニューラルネットワークトランスデューサ(RNN-T)は暗黙のニューラルネットワーク言語モデル(NNLM)を備えており、トレーニング中に不適切なテキストデータを容易に活用できない。
従来の研究では、この弱点に対処するため、外部NNLMをエンドツーエンドのASRに組み込む様々な融合手法が提案されている。
トレーニング時間と推論時間の両方において、RNN-Tが外部NNLMを活用できるように、これらの手法の拡張を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 20:10:12 GMT)
POMDPs in Continuous Time and Discrete Spaces [28.5] このような離散状態と行動空間系における最適決定の問題は、部分的可観測性の下で考慮する。
連続時間部分観測可能なマルコフ決定過程(POMDP)の数学的記述を与える。
本稿では,価値関数の近似を学習することで,決定問題をオフラインで解く手法と,深層強化学習を用いた信念空間の解を提供するオンラインアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 12:57:03 GMT)
Structural Prior Driven Regularized Deep Learning for Sonar Image
Classification [28.3] 深層学習は合成開口ソナー(SAS)画像分類の領域での性能を向上させることが示されている。
近年のディープラーニングの成功にもかかわらず、高い誤報率を下げる上で、魅力的なオープンな課題がまだ残っている。
我々は,事前知識を取り入れた新しいディープラーニングアーキテクチャを導入し,自動目標認識の改善を目指す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 04:00:46 GMT)
Restoring Negative Information in Few-Shot Object Detection [27.9] 近年,ディープラーニング分野における新たな課題として,ショット学習が登場している。
本稿では, 否定的, 肯定的, 肯定的, 肯定的, 否定的, 肯定的, 肯定的, 否定的, 肯定的となる新しい推論手法を提案する。
提案手法は,最先端の複数ショット検出ソリューションを大幅に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 03:33:08 GMT)
Wavelet Flow: Fast Training of High Resolution Normalizing Flows [27.7] 本稿では,ウェーブレットに基づくマルチスケール正規化フローアーキテクチャであるWavelet Flowを紹介する。
Wavelet Flowの大きな利点は、以前のモデルでは実現不可能な高解像度データの生成モデルを構築することができることである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 18:13:43 GMT)
Hybrid Variance-Reduced SGD Algorithms For Nonconvex-Concave Minimax
Problems [26.2] 我々は,非ガンスミニマックス問題のクラスを解くアルゴリズムを開発した。
また、単一または2つのミニバッチ誘導体でも機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 04:39:45 GMT)
How We Refactor and How We Document it? On the Use of Supervised Machine
Learning Algorithms to Classify Refactoring Documentation [25.6] リファクタリングは、外部の振る舞いを変えることなく、システムの設計を改善する技術である。
この研究はコミットを、従来のBugFixやFunctionalのカテゴリとともに、内部QA、外部QA、Code Smell Resolutionの3つのカテゴリに分類する。
分類結果をよりよく理解するために、私たちはコミットメッセージを分析して、開発者が定期的に臭いを説明するために使用するパターンを抽出しました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 20:33:17 GMT)
Optimization for Medical Image Segmentation: Theory and Practice when
evaluating with Dice Score or Jaccard Index [25.0] 距離感性損失関数群内の関係について検討する。
Dice スコアと Jaccard index は相対的に絶対的に互いに近似している。
本研究は,6つの医学的セグメンテーション課題に対する広範囲な検証において,これらの結果を実証的に検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 11:45:55 GMT)
Dynamic Fusion based Federated Learning for COVID-19 Detection [24.6] 本稿では,医療診断画像解析のためのダイナミックフュージョンに基づくフェデレーション学習手法を提案する。
本稿では,各クライアントのローカルモデルの性能に応じて動的にクライアントを決定するダイナミックフュージョン法を提案し,そのモデルフュージョンをトレーニング時間に基づいてスケジュールする。
評価の結果,提案手法は,フェデレート学習の既定設定よりも実現可能であり,性能も向上していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 01:37:53 GMT)
Accelerating Training of Transformer-Based Language Models with
Progressive Layer Dropping [24.5] 提案手法は, サンプルあたり平均24%の時間短縮を実現し, プレトレーニングをベースラインの2.5倍の速度で行うことができる。
トレーニング済みのモデルでは,より高速ながら,強力な知識伝達能力を備え,ベースラインよりも高いGLUEスコアを達成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 06:50:07 GMT)
Simple and Principled Uncertainty Estimation with Deterministic Deep
Learning via Distance Awareness [24.5] 単一ディープニューラルネットワーク(DNN)のみを必要とする高品質不確実性推定の原理的アプローチについて検討する。
この不確実性定量化を最小限の学習問題として定式化することにより、まず入力空間内のトレーニングデータから試験例の距離を定量化する入力距離認識を同定する。
次に, スペクトル正規化ニューラルガウス過程 (SNGP) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 02:56:53 GMT)
MONSTOR: An Inductive Approach for Estimating and Maximizing Influence
over Unseen Networks [23.8] インフルエンス(IM)は、ソーシャルネットワーク分析において最も重要な問題の一つである。
モンテカルロシミュレータ(MONSTOR)と呼ばれるインダクティブ機械学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 10:18:52 GMT)
A Corpus for Argumentative Writing Support in German [23.7] 本稿では,要求条件と前提条件をモデル化し,支援・攻撃を行うためのアノテーションスキームを提案する。
提案手法を評価するため,50の説得エッセイに3つのアノテーションを用いた注釈研究を行った。
我々は、ビジネスモデルに関する1,000人の説得力のある学生によるピアレビューの無料コーパスを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 15:52:12 GMT)
TweetEval: Unified Benchmark and Comparative Evaluation for Tweet
Classification [22.3] 異種Twitter固有の7つの分類タスクからなる新しい評価フレームワーク(TweetEval)を提案する。
最初の実験では、既存の訓練済みの汎用言語モデルから始めることの有効性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 09:14:54 GMT)
Learning Implicit Functions for Topology-Varying Dense 3D Shape
Correspondence [21.9] 本研究の目的は, トポロジ変化物体の高密度な3次元形状対応を教師なしで学習することである。
我々の新しい暗黙関数は、各3次元点に対する部分埋め込みベクトルを生成する。
我々は,部分埋め込みから対応する3次元点への逆関数マッピングにより,密度の高い対応性を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 01:22:55 GMT)
Neurosymbolic Reinforcement Learning with Formally Verified Exploration [21.2] 本稿では,連続した状態と行動空間を確実に安全に探索するためのフレームワークであるRevelを紹介する。
確実に安全な深層RLの鍵となる課題は、学習ループ内のニューラルネットワークの繰り返し検証が計算不可能であることだ。
この課題は、近似勾配を持つ一般のニューロシンボリッククラスと、効率的な検証を可能にするシンボリックポリシーのより制限されたクラスという2つのポリシークラスを用いて解決する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 14:02:51 GMT)
On Embodied Visual Navigation in Real Environments Through Habitat [20.6] ディープラーニングに基づくビジュアルナビゲーションモデルは、大量の視覚的観察に基づいてトレーニングされた場合、効果的なポリシーを学ぶことができる。
この制限に対処するため、仮想環境における視覚ナビゲーションポリシーを効率的に訓練するためのシミュレーションプラットフォームがいくつか提案されている。
本研究では,実世界の航法ピソードを走らせることなく,実世界の観測における航法方針の訓練と評価を効果的に行うことができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 09:19:07 GMT)
TPLinker: Single-stage Joint Extraction of Entities and Relations
Through Token Pair Linking [20.5] 本稿では,1つまたは2つのエンティティを共有する重なり合う関係を発見することができる1段階共同抽出モデルTPLinkerを提案する。
実験の結果,TPLinkerは重なり合いと多重関係抽出に優れており,2つの公開データセット上での最先端のパフォーマンスを実現していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 08:35:06 GMT)
Convergence Acceleration via Chebyshev Step: Plausible Interpretation of
Deep-Unfolded Gradient Descent [20.5] 収束加速は、深い展開の顕著な利点であるが、その理論的側面はまだ明らかにされていない。
深部アンフォールド勾配降下(DUGD)において,チェビシェフステップが学習したステップサイズパラメータを数値的に説明できることが示される。
研究の後半では、チェビシェフステップとチェビシェフ周期的逐次オーバーラックス(Chebyshev-PSOR)の理論を適用し、線形/非線形の固定点反復を加速する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 04:28:09 GMT)
Scalable Bayesian neural networks by layer-wise input augmentation [20.3] ディープラーニングにおける不確実性表現のためのシンプルでスケーラブルなアプローチである暗黙のベイズニューラルネットワークを導入する。
大規模・マルチミリオンパラメータ画像分類タスクにおけるキャリブレーション,ロバスト性,不確実性特性の両面から,適切な入力分布を示し,最先端性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 11:45:19 GMT)
Multi-Graph Convolutional Network for Relationship-Driven Stock Movement
Prediction [19.6] ストックムーブメントを予測するために,Multi-GCGRUと呼ばれるディープラーニングフレームワークを提案する。
まず、金融分野の知識に基づいて、株間の複数の関係をグラフにエンコードする。
先行知識を更に排除するために,データから学習した適応関係を探索する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 07:08:45 GMT)
VoteNet++: Registration Refinement for Multi-Atlas Segmentation [18.3] 我々は,画像解剖学的外観と予測ラベルに基づいて,ボリューム変位場を用いて登録を洗練する。
提案手法により膝の3次元磁気共鳴データセットにおけるMAS性能が向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 11:16:59 GMT)
UAV Path Planning for Wireless Data Harvesting: A Deep Reinforcement
Learning Approach [18.3] 本稿では,IoT(Internet of Things)デバイスからのUAV対応データ収集に対するエンドツーエンド強化学習手法を提案する。
自律ドローンは、限られた飛行時間と障害物回避を受ける分散センサーノードからデータを収集する。
提案するネットワークアーキテクチャにより,エージェントが様々なシナリオパラメータの移動決定を行うことができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 12:14:45 GMT)
Spatiotemporal Attention for Multivariate Time Series Prediction and
Interpretation [17.6] 最も重要な時間ステップと変数の同時学習のための時間的注意機構(STAM)。
結果: STAMは最先端の予測精度を維持しつつ,正確な解釈可能性の利点を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 17:32:06 GMT)
Contrastive Unsupervised Learning for Audio Fingerprinting [17.2] 音声指紋認証(AFP)におけるコントラスト学習の考え方について紹介する。
我々は、異なるオーディオトラックを異種として検討しながら、オーディオトラックとその異なる歪曲バージョンを類似とみなす。
モーメントコントラスト(MoCo)の枠組みに基づいて,識別的かつ堅牢な指紋を生成できるAFPのコントラスト学習手法を考案した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 12:49:39 GMT)
Hierarchical-environment-assisted non-Markovian and its effect on
thermodynamic properties [15.5] 系の非マルコフ的特性は, 系-補助系の結合強度と補助系-貯水池の結合強度にどのように影響されるかを示す。
そして、システムと環境の間の情報の流れは常にエネルギー交換を伴う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 17:47:27 GMT)
VisualHints: A Visual-Lingual Environment for Multimodal Reinforcement
Learning [14.6] テキストベースのインタラクションと視覚的ヒント(環境から得られる)を含むマルチモーダル強化学習(RL)のための新しい環境であるVisualHintsを提案する。
環境全体に散在する視覚的手がかりを付加したTextWorld調理環境の拡張について紹介する。
目標は、RLエージェントがテキストと視覚の両方を使って自然言語のアクションコマンドを予測して、食事の調理の最終タスクを解決することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 18:51:02 GMT)
On Correctness of Automatic Differentiation for Non-Differentiable
Functions [14.2] 非微分可能関数に適用した場合、任意の形式的な意味でオートディフ系が正しいことを示す。
インテンショナル微分と呼ばれる新しいタイプの導関数を提案し、これらの導関数が常に存在し、ほぼ全ての入力に対して標準導関数と一致することを証明する。
このようにして、微分不可能関数に適用された自己微分システムの正当性を正式に確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 04:44:54 GMT)
Selecting Data Augmentation for Simulating Interventions [12.8] 純粋に観察データで訓練された機械学習モデルと経験的リスクの原則は、目に見えない領域に一般化することができない。
我々は、データ拡張の成功を説明するために、観察されたドメインとタスクラベルの急激な相関を弱める方法を説明するために、因果的概念を用いることができると論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 10:52:21 GMT)
On the Tightness of Semidefinite Relaxations for Certifying Robustness
to Adversarial Examples [12.6] 対向的な例に対するニューラルネットワークは、凸緩和を解くことで証明可能とすることができる。
緩和が緩い場合、結果として得られる証明書は保守的すぎるため、実用上有用である。
近年、ReLULUの半定幾何SDPに基づいて、より保守性の低いロバスト性が提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 23:36:36 GMT)
Automatically Identifying Words That Can Serve as Labels for Few-Shot
Text Classification [12.4] 最近のテキスト分類のアプローチでは、テキスト入力をある種のタスク記述を含むクローズ質問に変換し、事前訓練された言語モデルで処理し、予測された単語をラベルにマッピングする。
この問題を軽減するために、少量のトレーニングデータからそのようなマッピングを自動的に見つけるアプローチを考案する。
多くのタスクにおいて、我々の手法で発見されたマッピングは、手作りのラベルと単語のマッピングとほぼ同等に機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 14:56:22 GMT)
ICE-BeeM: Identifiable Conditional Energy-Based Deep Models Based on
Nonlinear ICA [11.9] 確率モデルの同定可能性理論を考察する。
我々は,独立に修飾されたコンポーネント分析の枠組みにおけるコンポーネントの推定に,我々のモデルを利用できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 17:49:11 GMT)
Generating Automatic Curricula via Self-Supervised Active Domain
Randomization [11.4] 我々は、目標と環境のカリキュラムを共同で学習するために、セルフプレイフレームワークを拡張します。
本手法は, エージェントがより困難なタスクや環境変化から学習する, ゴールタスクの複合カリキュラムを生成する。
本結果から,各環境に設定された目標の難易度とともに,環境の難易度を両立させるカリキュラムが,テスト対象の目標指向タスクに実用的利益をもたらすことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 18:24:29 GMT)
Progressive Multi-stage Feature Mix for Person Re-Identification [11.2] CNNは、最も健康な地域に対してあまりに多くの注意を払っている。
%BDBは、高い応答領域を拡大するために、1ブロックをランダムにバッチにドロップすることを提案する。
本稿では,より正確で多様な特徴を段階的に把握できるPMM(Progressive Multi-stage Feature Mix Network)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 06:39:04 GMT)
Lane detection in complex scenes based on end-to-end neural network [11.0] レーン検出は、無人運転における導出可能な領域の分割を解決するための鍵となる問題である。
様々な複雑なシーンにおける車線検出のためのエンド・ツー・エンドネットワークを提案する。
我々のネットワークはCULaneデータベース上でテストされ、IOU閾値0.5のF1測定値は71.9%に達する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 08:46:35 GMT)
A Comparison of Few-Shot Learning Methods for Underwater Optical and
Sonar Image Classification [10.4] ディープ畳み込みニューラルネットワークは一般的に水中の物体認識タスクでよく機能する。
Few-Shot Learningの取り組みは、データ可用性を低くする多くの有望な方法を生み出している。
本論文は,水中光およびサイドスキャンソナー画像を用いて,教師付きおよび半教師付きFew-Shot Learning法の評価と比較を行った最初の論文である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 15:18:43 GMT)
Semi supervised segmentation and graph-based tracking of 3D nuclei in
time-lapse microscopy [10.4] 現在の最先端のディープラーニング手法では、トレーニングデータが弱いアノテートされた場合、正確な境界が得られない。
これは、現在の最先端のディープラーニング手法が、トレーニングデータが弱いアノテートされたときに正確な境界に達しないという観察によって動機付けられている。
3D U-Netは、核のセントロイドを得るために訓練され、単純な線形反復クラスタリング(SLIC)スーパーボクセルアルゴリズムと統合される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 05:09:44 GMT)
Classification of Important Segments in Educational Videos using
Multimodal Features [10.2] 本稿では,最先端の音声・視覚・テキスト機能を利用したマルチモーダルニューラルアーキテクチャを提案する。
本実験では,視覚的・時間的情報の影響と,重大予測に対するマルチモーダル特徴の組み合わせについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 14:40:23 GMT)
Infusing Sequential Information into Conditional Masked Translation
Model with Self-Review Mechanism [9.6] 非自己回帰モデルは、高速な復号速度を実現するが、翻訳精度を犠牲にして、目標語を並列に生成する。
条件付きマスキング翻訳モデルに逐次情報を注入する自己レビュー機構を提案する。
我々のモデルは典型的な左から右へのトランスフォーマーモデルを超え、デコードを大幅に高速化しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 13:22:06 GMT)
FastFormers: Highly Efficient Transformer Models for Natural Language
Understanding [9.4] 我々は,様々なNLUタスク上のTransformerベースのモデルに対して,効率的な推論時間性能を実現するためのレシピセットであるFastFormersを提案する。
SuperGLUEベンチマークに提案されたレシピを適用して、CPUのアウト・オブ・ザ・ボックスモデルと比較して9.8倍から233.9倍のスピードアップを達成した。
我々は、FastFormersがAzure F16s_v2インスタンス上で4,223 USDから18 USDに1億のリクエストを提供するコストを大幅に削減できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 07:25:15 GMT)
Restrained Generative Adversarial Network against Overfitting in Numeric
Data Augmentation [9.3] Generative Adversarial Network (GAN) は、画像データセットを増強する一般的なスキームの1つである。
本研究では, GAN における生成元 G が低次元空間における数値データの生成に失敗することを示す。
本稿では,過度な適合を抑制するため,損失関数の独立性を理論的に抑制する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 13:01:24 GMT)
Controlled Molecule Generator for Optimizing Multiple Chemical
Properties [9.1] 2つの制約ネットワークを持つトランスフォーマーに基づく新しい最適化された分子生成モデルを提案する。
実験により,提案モデルでは,複数の特性を同時に最適化する上で,最先端モデルよりも有意な差が認められた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 21:26:14 GMT)
Energy and Service-priority aware Trajectory Design for UAV-BSs using
Double Q-Learning [8.9] 次世代モバイルネットワークは、地上基地局(UAV-BS)として無人航空機(UAV)の統合を提案している。
UAV-BSを使用する利点はあるものの、オンボードの限られた容量のバッテリーへの依存はサービスの連続性を妨げている。
本稿では,UAV-BSがIoTノードのサービス優先性を考慮し,動作決定を行うUAV支援IoTシステムに対して,エネルギー効率の高い軌道最適化を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 05:21:30 GMT)
Subradiant emission from regular atomic arrays: universal scaling of
decay rates from the generalized Bloch theorem [8.5] 分散関係は、崩壊速度が$N-(s+1)$にスケールした$N$原子の有限1次元配列のサブラジアント状態の存在につながることを示す。
これは最近発見された$N-3$スケーリングを説明し、格子周期の特別な値に対して高いパワーを持つ電力法スケーリングの予測につながる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 11:37:22 GMT)
Enhancing road signs segmentation using photometric invariants [8.4] 自然界における道路標識の検出と認識は、インテリジェントトランスポートシステムの設計における最も重要なタスクの1つである。
本稿では,光度不変量に基づく道路標識セグメンテーションの効率的なap-proachを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 18:59:06 GMT)
A Distributed Training Algorithm of Generative Adversarial Networks with
Quantized Gradients [8.2] 本稿では,量子化勾配を用いた分散GAN学習アルゴリズムDQGANを提案する。
この新しい方法は、OMDアルゴリズムと呼ばれる特定の単一マシンアルゴリズムに基づいてGANを訓練し、一般的な$delta$-approximate圧縮器を満たす任意の勾配圧縮手法に適用できる。
理論的には、DQGANアルゴリズムの1次定常点への非漸近収束を確立し、提案アルゴリズムが線形高速化を実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 06:06:43 GMT)
Curriculum learning for multilevel budgeted combinatorial problems [7.8] マルチレベル最適化問題はそれらの一般化であり、複数のプレイヤーが逐次決定を下す状況を含んでいる。
グラフ上のゼロサムゲームにおいて、2人のプレイヤーが関与する多段階の予算問題を解決するための価値ベース手法を考案する。
我々のフレームワークは単純なカリキュラムに基づいており、もしエージェントが$B$までの予算を持つインスタンスの価値を見積もる方法を知っているなら、可能なすべての余剰状態の方向に関係なく、予算が$B+1$のインスタンスを時間内に解決することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 12:23:53 GMT)
Processing of incomplete images by (graph) convolutional neural networks [7.8] 欠落した値を置き換えることなく、不完全な画像からニューラルネットワークを訓練する問題について検討する。
画像はまずグラフとして表現され、欠落したピクセルは完全に無視される。
グラフ画像表現は空間グラフ畳み込みネットワークを用いて処理される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 21:40:03 GMT)
A Review of Deep Learning Methods for Irregularly Sampled Medical Time
Series Data [7.7] 不規則サンプリング時系列(ISTS)データは、観測とシーケンス間の異なるサンプリング率の間に不規則な時間間隔を持つ。
EHRデータの深層学習法は、パーソナライズされた治療、正確な診断、医療管理に重要である。
本稿では,これらの深層学習手法を,技術とタスクの観点から概観する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 04:51:39 GMT)
A Joint Convolutional and Spatial Quad-Directional LSTM Network for
Phase Unwrapping [7.7] 本稿では,位相アンラッピングのための空間的四方向長短期記憶(SQD-LSTM)を組み込んだ新しい畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を提案する。
提案手法は, 強騒音条件下での既存手法よりも優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 01:04:19 GMT)
An Adversarial Domain Separation Framework for Septic Shock Early
Prediction Across EHR Systems [7.1] 本稿では,異なる医療システムから収集したEHRの2つのカテゴリの相違に対処する汎用ドメイン適応(DA)フレームワークを提案する。
本研究は,米国における異なる医療システムから得られた2つの現実的 EHR を用いて,極めて困難な症状である敗血症性ショックの早期診断のための枠組みを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 23:41:33 GMT)
Manifold learning-based feature extraction for structural defect
reconstruction [7.0] NetInvは、逆導波散乱問題をデータ駆動型教師あり学習の進歩として再放送する。
従来の欠陥修復法に比べて,NetInvの方が優れていることが実証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 12:00:21 GMT)
Narrative Maps: An Algorithmic Approach to Represent and Extract
Information Narratives [6.9] 本稿では、物語表現の理論と現代のオンラインシステムのデータを組み合わせる。
物語地図の表現は、物語の中の出来事と物語を、地図上のランドマークとルートのシリーズとして描いている。
我々の発見は、情報アナリスト、計算ジャーナリスト、誤情報研究者に影響を及ぼす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 14:38:00 GMT)
Deep Composer Classification Using Symbolic Representation [6.7] 本研究では,シンボリックドメイン上で作曲家を分類するために,ディープニューラルネットワークを訓練する。
このモデルでは、2チャンネルの2次元入力をMIDIレコードから変換し、シングルラベルの分類を行う。
MAESTROデータセットで行った実験では、13種類の作曲家を分類するためにF1値0.8333を報告した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 14:03:26 GMT)
CRICTRS: Embeddings based Statistical and Semi Supervised Cricket Team
Recommendation System [6.6] クリケットのためのチームレコメンデーションシステムを構築するための半教師付き統計手法を提案する。
我々は,対戦相手の強みを考慮した質的,定量的な評価システムを設計し,演奏者のパフォーマンスを評価する。
また、チーム内の打者やボーラーの数を含むチーム構成の重要な側面にも取り組みます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 15:35:44 GMT)
Multifaceted Context Representation using Dual Attention for Ontology
Alignment [6.4] オントロジーアライメントは、データ統合、データ転送、データ準備など、さまざまな分野に適用できる重要な研究課題である。
We propose VeeAlign, a Deep Learning based model that using a dual-attention mechanism to compute the contextualized representation of a concept to learn alignments。
我々は、異なるドメインや多言語設定の様々なデータセットに対するアプローチを検証するとともに、SOTA法よりも優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 11:31:42 GMT)
Revisiting convolutional neural network on graphs with polynomial
approximations of Laplace-Beltrami spectral filtering [6.1] 本稿では,Defferrardで与えられたスペクトルグラフニューラルネットワーク(graph-CNN)を再検討する。
グラフラプラシアンをLB演算子に置き換えることで、LBCNN(Laplace-Beltrami CNN)を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 01:18:05 GMT)
Dutch Humor Detection by Generating Negative Examples [5.9] 覚醒検出は通常二分分類タスクとしてモデル化され、与えられたテキストがジョークか他のタイプのテキストかを予測するように訓練される。
本稿では,本来のジョークデータセットを模倣するテキスト生成アルゴリズムを提案し,学習アルゴリズムの難易度を高める。
古典的ニューラルネットワークアプローチのユーモア検出能力と,最先端のオランダ語モデルであるRobBERTとの比較を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 15:15:10 GMT)
Expert Selection in High-Dimensional Markov Decision Processes [5.5] 提案手法は,候補となる専門家のポリシーを取り入れ,その間にスイッチを掛けて,優れた専門家を迅速に特定する。
これは、いくつかのエキスパートポリシーが利用可能になり得るアプリケーションで有用であり、基礎となる環境に対して実行時に選択する必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 03:57:25 GMT)
Multimodal Topic Learning for Video Recommendation [5.5] ビデオトピックをオフラインで生成するためのマルチモーダルトピック学習アルゴリズムを提案する。
生成されたトピックは、嗜好範囲の決定とレコメンデーション生成を容易にする意味トピック機能として機能する。
提案アルゴリズムはKuaibao情報ストリーミングプラットフォームに実装されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 07:02:47 GMT)
Delta-STN: Efficient Bilevel Optimization for Neural Networks using
Structured Response Jacobians [5.3] 自己チューニングネットワーク(STN)は,最近,内部目標の最適化を補正する能力によって,注目を集めている。
トレーニングを安定化する改良されたハイパーネットワークアーキテクチャであるDelta$-STNを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 12:12:23 GMT)
Reading Between the Lines: Exploring Infilling in Visual Narratives [5.3] 46,200のプロシージャと約340kのペア画像を持つViPTデータセットを新たに提案する。
ビジュアルストーリーテリングの最先端よりも高い手順で,METEORの27.51のスコアを確定的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 23:09:09 GMT)
Robust Disentanglement of a Few Factors at a Time [5.2] 変分オートエンコーダ(VAE)の整合性向上のための人口ベーストレーニング(PBT)を導入する。
PBT-VAEトレーニングでは、教師なしのモデルスコアとしてUnsupervised Disentanglement Ranking (UDR)を使用し、この方法でトレーニングされたモデルが、生成因子のサブセットのみを一貫して切り離す傾向を示す。
複数のデータセットとメトリクスをまたいで、最先端の教師なしのアンハンジメント性能とロバストネスを著しく改善したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 12:34:23 GMT)
Robust Bayesian Inference for Discrete Outcomes with the Total Variation
Distance [5.1] 離散的に評価された結果のモデルは、データがゼロインフレーション、過分散または汚染を示す場合、容易に誤特定される。
ここでは、Ttal Variation Distance (TVD) を用いた頑健な相違に基づくベイズ的アプローチを提案する。
我々は、我々のアプローチが堅牢で、シミュレーションおよび実世界のデータの範囲で予測性能を著しく改善していることを実証的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 09:53:06 GMT)
Measure Transport with Kernel Stein Discrepancy [5.1] 輸送の測定は、ベイズ的文脈における後方近似の最近のアルゴリズムの基盤となっている。
代わりに、カーネルのスタイン差分(KSD)を最小化することを提案し、輸送マップの集合は、$L2$の意味で密度が高いことを要求している。
関連する後部近似の整合性を確立し, 実験結果から, KSDはKLDと競合し, よりフレキシブルな代替品であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 12:08:15 GMT)
Data Troubles in Sentence Level Confidence Estimation for Machine
Translation [4.9] 本稿では,性能スペクトルの上位で動作しているニューラルマシン翻訳モデルの信頼性推定の実現可能性について検討する。
本稿では,翻訳品質の簡易な自己説明的評価指標として,文レベルの精度$SACC$を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 19:20:29 GMT)
Query Complexity of k-NN based Mode Estimation [4.8] 与えられた n 個の点のデータセットに対して、その点を最小の k 番目の近傍距離で同定する問題について検討する。
本研究では,信頼区間のアイデアに基づく逐次学習アルゴリズムを設計し,どのクエリをオラクルに送信するかを適応的に決定し,高い確率で問題を正しく解けるようにした。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 11:32:08 GMT)
Serving DNNs like Clockwork: Performance Predictability from the Bottom
Up [4.3] 機械学習推論は、インタラクティブなWebアプリケーションのための中核的なビルディングブロックになりつつある。
既存のモデル提供アーキテクチャでは、よく知られたリアクティブ技術を使用して、一般的なレイテンシのソースを緩和している。
我々は,Deep Neural Network (DNN)モデルを用いた推論が決定論的性能を持つことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 15:52:20 GMT)
Extending DeepSDF for automatic 3D shape retrieval and similarity
transform estimation [3.8] コンピュータグラフィックスとコンピュータビジョンの最近の進歩は、3次元形状にディープニューラルネットワークモデルを適用することに成功している。
形状および類似度変換パラメータを共同で推定することにより,この問題を克服するための定式化を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 05:01:44 GMT)
An Approach to Evaluating Learning Algorithms for Decision Trees [3.8] 低あるいは未知の学習能力アルゴリズムは、生成したソフトウェアモデルを信頼できない。
決定木に対する学習アルゴリズム(学習能力)を評価するための,新しいオラクル中心のアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 15:36:59 GMT)
Is it Great or Terrible? Preserving Sentiment in Neural Machine
Translation of Arabic Reviews [3.6] 本稿では,アラビア語から英語への書評の翻訳に関わる課題について考察する。
我々は、感情極性の誤った翻訳につながる誤りに焦点を当てる。
我々の分析は、アラビア語のオンライン翻訳ツールの出力が、中立なターゲットテキストを生成することによって、感情の伝達に失敗する可能性があることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 18:01:52 GMT)
Improved Supervised Training of Physics-Guided Deep Learning Image
Reconstruction with Multi-Masking [3.4] 提案したマルチマスク型PG-DLは,従来のPG-DL手法と比較して再構成性能を向上させる。
膝関節MRIでは,従来のPG-DL法と比較して,複数マスクのPG-DLによる再建性能が向上することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 19:39:32 GMT)
Another Look at Privacy-Preserving Automated Contact Tracing [3.1] 多数の自動接触追跡ソリューションが提案され、一部がデプロイされている。
これらのソリューションのセキュリティとプライバシの問題はまだオープンであり、議論の的となっている。
本稿では,ウイルス感染リスクの高い会場における接点履歴のみをモニタする,会場ベースのACT概念を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 09:59:15 GMT)
Expectile Neural Networks for Genetic Data Analysis of Complex Diseases [3.0] 本研究では、複雑な疾患の遺伝子データ解析のための予測型ニューラルネットワーク(ENN)法を開発した。
期待回帰と同様に、ERNは遺伝子変異と疾患の表現型との関係を包括的に把握する。
提案手法は,遺伝子変異と疾患表現型との間に複雑な関係がある場合,既存の予測回帰よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 21:07:40 GMT)
Experimental Approach to Demonstrating Contextuality for Qudits [2.8] そこで本研究では,キューディットに対するテストのファミリを用いて,文脈性を実験的に実証する手法を提案する。
提案する実験は、単一の光子の経路とその時間的自由度に符号化されたクディットを用いている。
我々は,音がこれらのテストの有効性に与える影響を考察し,オントロジ的に忠実な非文脈性(non-contextuality)のアプローチを取り入れた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 01:51:47 GMT)
The emergence of Explainability of Intelligent Systems: Delivering
Explainable and Personalised Recommendations for Energy Efficiency [2.7] 我々は,エネルギー効率のための文脈対応レコメンデーションシステムに注目し,説明可能な,説得力のあるレコメンデーションのメカニズムを開発する。
Telegramボットを用いた研究に基づいて、実際のデータと人間のフィードバックによって、さまざまなシナリオが検証されている。
その結果, 経済的, 生態的説得的事実がともなう場合, レコメンデーション受け入れ率の合計は19%増加した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 11:25:18 GMT)
Finding Symmetry Breaking Order Parameters with Euclidean Neural
Networks [2.7] 我々は、対称性同変ニューラルネットワークがキュリーの原理を支持し、多くの対称性関連科学的な疑問を単純な最適化問題に表すのに使用できることを示した。
これらの特性を数学的に証明し、ユークリッド対称性同変ニューラルネットワークを訓練し、対称性を破る入力を学習し、正方形を長方形に変形させ、ペロブスカイトのオクタヘドラ傾斜パターンを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 20:29:27 GMT)
High-level Modeling of Manufacturing Faults in Deep Neural Network
Accelerators [2.6] Googleのユニットプロセッシング(TPU)は、ニューラルネットワークアクセラレータで、ニューラルネットワークのクラック内での計算にsystolic配列ベースの行列乗算ハードウェアを使用する。
行列乗算ユニットの任意の状態要素における欠陥は、これらの推論ネットワークにおいて予期せぬ誤りを引き起こす可能性がある。
離散時間マルコフ連鎖(DTMC)形式を用いたTPUにおける永久断層の定式化とその伝播モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 15:31:56 GMT)
Optimization of the surface code design for Majorana-based qubits [2.3] 表面符号は、高い耐故障精度の閾値を示す顕著なトポロジカルな誤り訂正符号である。
ここでは、単量子ビットと最隣接量子ビットのペアにおける$textitonly$ Pauli測定を用いた誤り訂正スキームを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 15:58:51 GMT)
Random Geometric Graphs on Euclidean Balls [2.3] ノード $i$ がユークリッド単位球上のランダム潜在点 $X_i$ に関連付けられたランダムグラフに対する潜在空間モデルを考える。
特定のリンク関数に対して、ここで考慮されたモデルは、パワーロー型の分布を持つ尾を持つ次数分布を持つグラフを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 17:21:57 GMT)
Word Frequency Does Not Predict Grammatical Knowledge in Language Models [2.2] 言語モデルの精度には,系統的な変化源が存在するかを検討する。
特定の名詞は他の名詞よりも体系的によく理解されており、文法的タスクや異なる言語モデルに対して頑健である。
名詞の文法的特性は,様々な訓練データからほとんど学習されないことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 19:51:36 GMT)
Shimon the Robot Film Composer and DeepScore: An LSTM for Generation of
Film Scores based on Visual Analysis [2.1] 本稿では,映画音楽生成のコア技術として,既存の視覚分析システムを提案する。
我々は、主人公とその感情を含む映画の特徴を抽出し、映画の物語の弧をコンピュータで理解する。
このアークは、ペーシングや動きのレベルを含む視覚的に分析されたディレクターの美的選択と組み合わせられる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 19:41:47 GMT)
RNNAccel: A Fusion Recurrent Neural Network Accelerator for Edge
Intelligence [2.1] 我々は、RNNAccelと呼ばれるRNNディープラーニングアクセラレータを提示する。
LSTM(Long Short-Term Memory)ネットワーク、GRU(Gated Recurrent Unit)ネットワーク、FC(Fully Connected Layer)/MLP(Multiple-Perceptron Layer)ネットワークをサポートする。
32-MAC RNNアクセラレータは90%のMAC利用、40nmプロセスで1.27TOP/W、圧縮比8倍、推測精度90%を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 03:36:36 GMT)
Theory of Anomalous Floquet Higher-Order Topology: Classification,
Characterization, and Bulk-Boundary Correspondence [1.9] 我々は、Floquet高次トポロジカル絶縁体(AFHOTI)の異常を理解するためのフレームワークを提供する。
このようなAFHOTIは、特別な準エネルギーに固定されたロバストで対称性に保護されたコーナーモードによって定義される。
AFHOTIのコーナーモード物理学は、一般的な3次元ディラック/ワイル様位相特異点によって示される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 14:16:36 GMT)
Equivariant Flows: Exact Likelihood Generative Learning for Symmetric
Densities [1.7] 正規化フローは、単純な事前分布から興味の確率分布のサンプルに変換する、正確に類似した生成ニューラルネットワークである。
近年の研究では、このような生成モデルは統計力学において、物理学や化学における多体系の平衡状態のサンプリングに利用できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 11:39:04 GMT)
Deep neural network models for computational histopathology: A survey [1.3] 深層学習は がん組織像の分析と解釈において 主流の方法論選択となりました
本稿では,現在使われている最先端の深層学習手法について概説する。
私たちは、現在のディープラーニングアプローチにおける重要な課題と制限と、将来の研究への道のりを強調します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 19:49:53 GMT)
Differentially Private Language Models Benefit from Public Pre-training [1.3] 品質とプライバシーの保護を同時に行う言語モデル学習の実現可能性について検討する。
DPの微調整により,プライベートドメインにおける言語モデルの性能が向上することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 16:04:43 GMT)
Fiber Bundle Codes: Breaking the $N^{1/2} \operatorname{polylog}(N)$
Barrier for Quantum LDPC Codes [1.2] 我々は、$Omega(N3/5/operatornamepolylog(N))$より大きい距離を持つ量子LDPC符号族を示す。
これは、N1/2演算子namenamepolylog(N)$を超える距離を実現する最初の量子LDPC符号構成である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 18:03:55 GMT)
Interpretable Assessment of Fairness During Model Evaluation [1.2] 本稿では,階層的クラスタリングアルゴリズムを導入し,各サブ集団におけるユーザ間の不均一性を検出する。
本稿では,LinkedInの実際のデータに対して,アルゴリズムの性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 02:31:17 GMT)
Quantum semi-supervised generative adversarial network for enhanced data
classification [1.1] 量子半教師付き生成逆数ネットワーク(qSGAN)を提案する。
このシステムは量子発生器と古典的判別器/分類器(D/C)から構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 17:11:49 GMT)
Visually-Grounded Planning without Vision: Language Models Infer
Detailed Plans from High-level Instructions [0.6] 最近提案されたALFREDチャレンジタスクは、高レベルの自然言語ディレクティブから仮想ホーム環境において、複雑なマルチステップの日常的なタスクを完了するための仮想ロボットエージェントを目指している。
本稿では,自然言語ディレクティブを詳細な多段階のアクションシーケンスに変換するための翻訳問題をモデル化することに注力する。
この結果から,文脈型言語モデルでは,仮想エージェントに対して強力な視覚的セマンティック・プランニング・モジュールが提供される可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 19:16:00 GMT)
One-vs.-One Mitigation of Intersectional Bias: A General Method to
Extend Fairness-Aware Binary Classification [0.5] 1-vs.ワン・マイティゲーション(英: One-vs. One Mitigation)は、二項分類のためのフェアネス認識機械学習と、センシティブ属性に関連する各サブグループの比較プロセスである。
本手法は,すべての設定において従来の手法よりも交叉バイアスを緩和する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 11:35:39 GMT)
Local Granger Causality [0.4] ガウス過程における「局所的グランガー因果関係」、すなわち各離散時点における情報伝達のプロファイルを正確に計算する。
我々の手法は線形過程の時間的履歴に沿った情報伝達に頑健で高速な手法を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 18:38:57 GMT)
Track-Assignment Detailed Routing Using Attention-based Policy Model
With Supervision [0.3] 本稿では、トラック割り当ての詳細ルーティング問題を解決するための機械学習駆動方式を提案する。
我々のアプローチは、注意に基づく強化学習(RL)ポリシーモデルを採用する。
特に複雑な問題に対して, 教師付きRL法が高品質な解であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 16:40:11 GMT)
Using a Binary Classification Model to Predict the Likelihood of
Enrolment to the Undergraduate Program of a Philippine University [0.0] 本研究はフィリピンの大学における入所資格に影響する新入生応募者の諸特性について分析した。
受験生が施設への入学を追求する確率を評価するために,ロジスティック回帰を用いた予測モデルを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 06:58:03 GMT)
Universal Function Approximation on Graphs [0.0] グラフ同型クラス上で普遍関数近似器を構築するためのフレームワークを作成する。
これにより、4つのよく知られたデータセットで最先端のパフォーマンス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） (Mon, 26 Oct 2020 07:58:11 GMT)
Understanding understanding: a renormalization group inspired model of
(artificial) intelligence [0.0] 本稿では,科学的および人工知能システムにおける理解の意味について述べる。
理解の数学的定義を与え、共通知恵とは対照的に、入力集合上の確率空間を定義する。
この枠組みに科学的理解がどのように適合するかを示し、科学的課題とパターン認識の違いを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 11:11:46 GMT)
Underlying SUSY in a generalized Jaynes-Cummings model [0.0] 我々のモデルは、超対称性量子力学に類似した基礎となるリー次数代数対称性を特徴とする。
初期状態での個体数逆転とボソン二次の進化を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 19:35:05 GMT)
Ultra-strong photon-to-magnon coupling in multilayered heterostructures
involving superconducting coherence via ferromagnetic layers [0.0] 本稿では,前例のない強い結合パラメータを持つオンチップハイブリッドマグノンシステムを実現するための柔軟なアプローチを提案する。
本発明の強化結合強度は、ラジカル還元光子モード体積により提供される。
この発見は、量子技術のためのマイクロ波超伝導スピントロニクスの新しい機会を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 13:06:19 GMT)
Towards Empowering Diabetic Patients: A perspective on self-management
in the context of a group-based education program [0.0] 本稿では,糖尿病グループ教育プログラムの有効性を最大化するための新しい枠組みを提供する。
同様の問題文脈で一般化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 01:45:29 GMT)
Three computational models and its equivalence [0.0] 計算可能性の研究は、1900年のヒルベルトの会議(英語版)においてアルゴリズムの概念を正確に記述することに由来する。
数学的詳細を忘れずに、現代の方法で証明を提示するこのギャップを埋めるつもりです。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 05:55:19 GMT)
The estimation of training accuracy for two-layer neural networks on
random datasets without training [0.0] 本研究では,空間分割に基づく新しい理論を提案し,ランダムデータセット上の2層ニューラルネットワークのトレーニング精度をトレーニングなしで推定する。
提案手法は,3つの引数のみを用いて,2種類のランダムデータセット上での2層完全連結ニューラルネットワークのトレーニング精度を推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 07:21:29 GMT)
The bound-state solutions of the one-dimensional hydrogen atom [0.0] 等間隔状態が同じ関数形式に収束し、カットオフが 0 に近づくと、奇パリティ解とともに$x > 0$ で退化することを示す。
これは、一次元クーロンポテンシャルの特異点(すなわち正則化のない)の分析から導かれる結論と異なり、等間隔解がスペクトルから欠落している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 23:16:49 GMT)
The Local Lorentz Symmetry Violation and Einstein Equivalence Principle [0.0] ローレンツ対称性違反(LV)は、最近新しい手法で試験可能であることが提案された。
本稿では、このLV効果を再検討し、局所的であるだけでなく、古典的違反でもあることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 13:59:20 GMT)
Syllabification of the Divine Comedy [0.0] 本稿では,確率的および制約的プログラミングの手法を用いて,Divine Comedyのシラビフィケーションアルゴリズムを提案する。
我々は特に、隣接した単語でシナリーフに参加する単語の「正当性」の観点から、シナリーフに焦点を合わせている。
我々は,各単語について,その音節の音節化,音節アクセントの位置,上述の相補性といった情報を含むオンライン語彙を共同で提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 12:14:14 GMT)
Scalable Bayesian Optimization with Sparse Gaussian Process Models [0.0] この論文は、最適化収束を加速するための微分情報の利用と、大規模データを扱うためのスケーラブルなGPの検討の2つの側面から改善されたベイズ最適化に焦点を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 03:16:54 GMT)
Quantum weak invariants: Dynamical evolution of fluctuations and
correlations [0.0] 弱不変量は保存された期待値を持つ時間依存の観測可能量である。
開量子系の状態の時間発展が完全に正の写像の観点で与えられると仮定すると、写像がユニタリでない場合でも、揺らぎは単調に成長する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 16:31:51 GMT)
Quantum Key-Distribution Protocols Based on a Quantum Version of the
Monty Hall Game [0.0] この研究は、FlitneyとAbbottによって考案されたMonty Hallの量子バージョンに基づく2つの量子鍵分配プロトコルを提案した。
2つ目の提案の背後にある動機は、量子ビットと単純な論理量子ゲートを使用するためにキュートプロトコルの定式化を適用することによって、実現可能な物理実装を単純化することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 18:00:43 GMT)
Peak Detection On Data Independent Acquisition Mass Spectrometry Data
With Semisupervised Convolutional Transformers [0.0] 質量分析法(LC-MS)に結合した液体クロマトグラフィーは、プロテオームの高スループットで定量的な測定に一般的に用いられている。
本稿では,このピーク検出問題を多変量時系列分割問題として定式化し,トランスフォーマーアーキテクチャに基づく新しいアプローチを提案する。
ここでは、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いて、グローバルビューで長距離依存関係をキャプチャ可能なトランスフォーマーを拡大する。
我々は,このモデルを,多チャンネル時系列データに対する技術半教師付き画像分類手法の状況に適応させることで,半教師付き方式でさらに訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 18:55:27 GMT)
Nonadiabatic noncyclic geometric quantum computation in Rydberg atoms [0.0] 高速かつロバストな幾何学ゲートを実現するために、非断熱幾何学量子計算(NGQC)が開発された。
本研究では,非巡回的非環状幾何計算(NNGQC)と呼ばれる非古典的スキームを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 01:41:37 GMT)
Interpreting Uncertainty in Model Predictions For COVID-19 Diagnosis [0.0] 新型コロナウイルス(COVID-19)は、一般的なラボスワブ検査に加えて、診断の迅速化に補助ツールを使用する必要性が高まっている。
従来の畳み込みネットワークは、不確実性の捕捉に欠ける予測に点推定を用いる。
ベイジアン畳み込みニューラルネットワークを用いて計算された予測の不確実性を考慮した,不確実性とそのコンポーネントの解釈可能性に対処する可視化フレームワークを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 01:27:29 GMT)
Infrared spectra of neutral polycyclic aromatic hydrocarbons by machine
learning [0.0] 本研究では,ニューラルネットワークアーキテクチャに基づくポテンシャルエネルギー表面と双極子マッピングを開発するために,機械学習技術を用いた。
得られたANNは、これらの小分子の赤外スペクトルを回収することができるが、より重要なことは、トレーニングセットとは異なる8つの大きなPAHを抽出し、我々のアプローチの伝達可能性を示すことである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 16:02:04 GMT)
GraphMDN: Leveraging graph structure and deep learning to solve inverse
problems [0.0] グラフニューラルネットワークと混合密度ネットワーク(MDN)の出力を組み合わせたグラフ混合密度ネットワーク(Graph Mixture Density Network, GraphMDN)を開発した。
GraphMDNは、データがグラフ構造されている回帰タスクに優れ、ターゲット統計は密度の混合によってより良く表現される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 15:44:22 GMT)
Generation of minimum energy entangled states [0.0] 任意の有限次元の双極子系において、最小エネルギー絡み合った状態を生成する方法を示す。
各エンタングルメントの度合いに応じて、最小エネルギーエンタングルド状態を生成することは、他のほとんどの状態を生成するよりもコストが低いことを数値的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 15:01:08 GMT)
GIMP-ML: Python Plugins for using Computer Vision Models in GIMP [0.0] 本稿では,広く普及している画像操作プログラム(GIMP)用のPythonプラグイン群であるGIMP-ML v1.1を紹介する。
これにより、コンピュータビジョンの最近の進歩を従来の画像編集パイプラインに利用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 16:19:38 GMT)
Exploiting the Planck-Einstein Relation [0.0] プランク・アインシュタイン関係を2つの状態間の直接遷移を分光学的に測定する。
私たちの設定では、Planckの定数$h$の整数倍に対応する共鳴のみが観測された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 16:11:10 GMT)
Examining the causal structures of deep neural networks using
information theory [0.0] ディープニューラルネットワーク(DNN)は、ノードとデータセット間の相互情報を解析するなど、入力に対する応答のレベルでしばしば検討される。
DNNは因果関係のレベルで調べて、ネットワーク自体のレイヤ内で"何をするのか"を探ることもできる。
本稿では,学習中のDNNの因果構造の変化を定量化し,追跡するための情報理論に基づくメトリクススイートを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 19:53:16 GMT)
Evolution of vortices created by conical diffraction in biaxial crystals
versus orbital angular momentum [0.0] 実験結果はKGd(WO$$)$_4$とBi$$$ZnOB$axial$O$_6$の非縮退カスケードによって提供される。
状態光とその渦の位相は、参照ビームによる干渉パターンによって可視化された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 08:49:10 GMT)
Entanglement Production and Convergence Properties of the Variational
Quantum Eigensolver [0.0] 本研究では,2次元モデルフェルミオン系の基底状態エネルギーを決定するために,変分量子固有解法(VQE)アルゴリズムを用いる。
特に,システム基底状態への最も効率的な収束を提供するエンタングルブロックの性質に着目する。
誤差の範囲内で解に到達するのに必要なゲートの数は、Solovay-Kitaevスケールに従っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 09:52:13 GMT)
Dyslexia detection from EEG signals using SSA component correlation and
Convolutional Neural Networks [0.0] 脳波信号の最も関連性の高い特徴の同定は、後向きではない。
本稿では,Singluar Spectrum Analysis (SSA) に基づく周波数領域の解析手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 17:15:15 GMT)
Dynamical obstruction to localization in a disordered spin chain [0.0] 乱れ磁場中の一次元XXZスピン鎖を解析する。
最大カオス領域は、多体局在相と拡散エルゴード相を分離する。
局所化の代わりに、システムは障害の適度な値で普遍的な部分拡散緩和体制に入るように見える。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 17:36:31 GMT)
Developing a Hybrid Data-Driven, Mechanistic Virtual Flow Meter -- a
Case Study [0.0] 本研究は、上記の2つの専門分野の技術を生かしたハイブリッド・モデリング手法について検討し、良好な生産チョークをモデル化する。
チョークは、第1原理方程式の単純化されたセットとニューラルネットワークで表現され、弁流係数を推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 08:16:15 GMT)
Detector Algorithms of Bounding Box and Segmentation Mask of a Mask
R-CNN Model [0.0] 境界ボックスとセグメンテーションマスクの検出性能には大きな違いがある。
境界箱よりも分割マスクにおいて, 線形き裂, 継手, 充填, 影の高精度化とリコールの高調波値が有意に低い。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 23:56:41 GMT)
Designing learning experiences for online teaching and learning [0.0] SUTDは様々な学生中心の教育と学習の方法とアプローチを採用している。
つまり、大学院・大学院の講師は、これらの学生中心の教育と学習の教育を学ばなければならない。
私は、この授業コースを、同期オンラインコースと対面で行うのが一般的である、という私の経験を共有します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 07:03:49 GMT)
Design and Evaluation of Electric Bus Systems for Metropolitan Cities [0.0] 従来のディーゼルバスから電気バスへのシフトには、地域汚染、騒音、燃料消費の削減という面でいくつかの利点がある。
本稿では,電気バスを設計するための総合的な方法論を提供する車両技術,パワートレイン,充電システムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 12:49:35 GMT)
Correlations in Perturbed Dual-Unitary Circuits: Efficient Path-Integral
Formula [0.0] 相関関数がパスサム式によって正確に与えられる4種類の非双対単元系(および非可積分系)が見つかる。
観察された動的特徴の一般性の程度はいまだ不明である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 15:07:15 GMT)
Comprehensive evaluation of no-reference image quality assessment
algorithms on authentic distortions [0.0] 非参照画像品質評価は、所定の入力画像の品質を、そのプリスタント(歪みフリー)に関する知識や情報なしで予測する。
本研究では,複数の機械学習に基づくNR-IQA法と,真の歪みを含むデータベース上での1つの評価方法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 21:25:46 GMT)
Comparison of theory and experiments on Van der Waals forces in media --
a survey [0.0] 本研究では, 各Hamaker定数に基づいて, 媒質中のVan der Waals分散力の理論的予測と測定を比較した。
我々の主な発見は、理論上の誤差が実験結果よりも大きいことである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 10:15:59 GMT)
Coherence Based Characterization of Macroscopic Quantumness [0.0] この問題の中心にある重要な要素は、マクロ的な量子状態の明確な理解とキャラクタリゼーションの欠如である。
我々は、量子性の概念をとらえる鍵となる量としてコヒーレンスから始める。
我々は、状態のコヒーレンスがいかにグローバルで集合的であるかを定量化する尺度を構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 08:08:55 GMT)
Chaotic spin-photonic states in an open periodically modulated quantum
cavity [0.0] 我々は、漏れた空洞に量子カオス状態が出現すると考えている。
単一のスピンが空洞の中に置かれ、モードに結合すると、通常の状態とカオス状態の間を適度に遷移することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 21:40:00 GMT)
Benchmarking Deep Spiking Neural Networks on Neuromorphic Hardware [0.0] 我々は、トレーニング済みの非スパイクをスパイクニューラルネットワークに変換する手法を用いて、性能損失を評価し、インジェクション当たりのエネルギを測定する。
変換損失は、通常、デジタル実装では1%以下であり、アナログシステムでは、より少ないエネルギー/推論コストの利点により、適度に高いことが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 21:20:31 GMT)
Behavioral decision-making for urban autonomous driving in the presence
of pedestrians using Deep Recurrent Q-Network [0.0] 都市環境における自動運転の意思決定は,道路構造の複雑化と多様な道路利用者の行動の不確実性により困難である。
本研究では,歩行者の存在下での都市環境における高レベル運転行動に対する深層強化学習に基づく意思決定手法を提案する。
提案手法は都市密集シナリオに対して評価し,ルールベース手法と比較し,DRQNに基づく運転行動決定器がルールベース手法より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 08:08:06 GMT)
Application of sequential processing of computer vision methods for
solving the problem of detecting the edges of a honeycomb block [0.0] この記事では、ハフ変換のハニカムブロック画像への適用について述べる。
ハニカムブロックからカビを切断する問題について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 18:48:46 GMT)
ActiveNet: A computer-vision based approach to determine lethargy [0.0] 新型コロナウイルス(COVID-19)により、誰もが屋内に滞在せざるを得なくなった。
本研究は, 対象者の単眼画像を用いて, バックボーン機構を定式化し, リアルタイムに活動レベルを検出することを目的としている。
コンピュータビジョンに基づく多段階アプローチを提案し、まず人のポーズを検知し、新しいアプローチで符号化し、次に古典的な機械学習アルゴリズムで評価し、その能率のレベルを決定する。
警告システムは、関連する個人に通知通知を送ることによって、不健康を抑えるソリューションを提供するために、アプローチの周りにラップされている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 16:54:03 GMT)
A perspective on semiconductor-based superconducting qubits [0.0] ハイブリッド半導体-超伝導量子ビットの研究のために、新しい経路が開かれた。
これには半導体ベースのトランモン量子ビット、単一スピンアンドレーフ量子ビット、マヨラナゼロモードに基づくフォールトトレラントトポロジカル量子ビットが含まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 17:59:39 GMT)
A Novel Classification Approach for Credit Scoring based on Gaussian
Mixture Models [0.0] 本稿では,ガウス混合モデルに基づく新たなクレジットスコアリング手法を提案する。
我々のアルゴリズムは、消費者を正または負とラベル付けされたグループに分類する。
我々は,オーストラリア,日本,ドイツの実世界のデータベースにモデルを適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 07:34:27 GMT)
A Comprehensive Overview and Survey of Recent Advances in Meta-Learning [0.0] メタラーニングはラーニング・トゥ・ラーン(Learning-to-Lern)とも呼ばれる。
メタラーニング手法は,ブラックボックスメタラーニング,メトリックベースメタラーニング,階層型メタラーニング,ベイズ的メタラーニングフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Oct 2020 06:18:08 GMT)