Experience Grounds Language [185.7] 言語理解研究は、言語が記述する物理的世界と、それが促進する社会的相互作用とを関連づけることに失敗している。
テキストだけで訓練された後にタスクに取り組むための言語処理モデルの驚くべき効果にもかかわらず、成功した言語コミュニケーションは世界の共有経験に依存している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 00:40:12 GMT)
VD-BERT: A Unified Vision and Dialog Transformer with BERT [161.0] VD-BERTは,視覚対話型トランスフォーマーの簡易かつ効果的なフレームワークである。
我々は、視覚的グラウンドトレーニングにより、視覚と対話内容の効果的な融合にBERTを適用した。
我々のモデルは新たな芸術状態をもたらし、シングルモデルとアンサンブル設定の両方で最高位を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 09:07:41 GMT)
MPNet: Masked and Permuted Pre-training for Language Understanding [158.6] MPNetはBERTとXLNetの利点を継承し、制限を回避する新しい事前トレーニング手法である。
我々は,大規模データセット(160GB以上のテキストコーパス)とさまざまなダウンストリームタスクの微調整を行う。
その結果,MPNet は実験と PLM を大きなマージンで上回り,従来の最先端の事前学習手法と比較して,これらの課題に対して良好な結果が得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 06:54:52 GMT)
Context-Aware Cross-Attention for Non-Autoregressive Translation [119.5] 非自己回帰翻訳(NAT)は、ターゲットシーケンス全体を予測することによって推論プロセスを著しく加速する。
デコーダにおけるターゲット依存性モデリングの欠如により、条件生成プロセスはクロスアテンションに大きく依存する。
本稿では,近隣のソーストークンの信号を従来のクロスアテンションに拡張することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 06:34:33 GMT)
Drinking from a Firehose: Continual Learning with Web-scale Natural
Language [109.8] 大規模に連続学習を行う自然環境について検討する。
Twitterの投稿の膨大なデータセットを集めています。
前例のない規模で連続学習アルゴリズムの厳密な評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 02:34:21 GMT)
Online Meta-Critic Learning for Off-Policy Actor-Critic Methods [108.0] Off-Policy Actor-Critic (Off-PAC)法は、様々な連続制御タスクで成功している。
本稿では,学習過程を観察し,アクターにさらなる損失を与える新しい,フレキシブルなメタクリティカルを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 04:53:38 GMT)
Model-Based Robust Deep Learning: Generalizing to Natural,
Out-of-Distribution Data [104.7] 本稿では,摂動に基づく逆方向の強靭性からモデルに基づく頑健な深層学習へのパラダイムシフトを提案する。
我々の目標は、深層ニューラルネットワークを訓練し、データの自然な変動に対して堅牢にするための一般的なトレーニングアルゴリズムを提供することです。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 13:20:37 GMT)
On the Modularity of Hypernetworks [103.1] 構造化対象関数の場合、ハイパーネットワークにおけるトレーニング可能なパラメータの総数は、標準ニューラルネットワークのトレーニング可能なパラメータの数や埋め込み法よりも桁違いに小さいことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 12:22:00 GMT)
SelfPose: 3D Egocentric Pose Estimation from a Headset Mounted Camera [97.0] 頭部装着型VR装置の縁に設置した下向きの魚眼カメラから撮影した単眼画像から,エゴセントリックな3Dボディポーズ推定法を提案する。
この特異な視点は、厳密な自己閉塞と視点歪みを伴う、独特の視覚的な外観のイメージに繋がる。
本稿では,2次元予測の不確実性を考慮した新しいマルチブランチデコーダを用いたエンコーダデコーダアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 16:18:06 GMT)
JHU-CROWD++: Large-Scale Crowd Counting Dataset and A Benchmark Method [92.2] 我々は、"4,372"イメージと"1.51万"アノテーションを含む、新しい大規模非制約クラウドカウントデータセット(JHU-CROWD++)を導入する。
本稿では, 残差誤差推定により, 群集密度マップを段階的に生成する新しい群集カウントネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 17:52:27 GMT)
Optimizing Mode Connectivity via Neuron Alignment [84.3] 経験的に、損失関数の局所ミニマは、損失がほぼ一定であるようなモデル空間の学習曲線で接続することができる。
本稿では,ネットワークの重み変化を考慮し,対称性がランドスケープ・コネクティビティに与える影響を明らかにするための,より一般的な枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 23:56:40 GMT)
Hierarchical Bi-Directional Self-Attention Networks for Paper Review
Rating Recommendation [81.6] 本稿では,階層型双方向自己注意ネットワークフレームワーク(HabNet)を提案する。
具体的には、文エンコーダ(レベル1)、レビュー内エンコーダ(レベル2)、レビュー間エンコーダ(レベル3)の3つのレベルで、論文レビューの階層構造を利用する。
我々は、最終的な受理決定を行う上で有用な予測者を特定することができ、また、数値的なレビュー評価とレビュアーが伝えるテキストの感情の不整合を発見するのに役立てることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 08:07:50 GMT)
STEER: Simple Temporal Regularization For Neural ODEs [80.8] トレーニング中のODEの終了時刻をランダムにサンプリングする新しい正規化手法を提案する。
提案された正規化は実装が簡単で、オーバーヘッドを無視でき、様々なタスクで有効である。
本稿では,フローの正規化,時系列モデル,画像認識などの実験を通じて,提案した正規化がトレーニング時間を大幅に短縮し,ベースラインモデルよりも性能を向上できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 12:24:43 GMT)
Towards Topic-Guided Conversational Recommender System [80.4] textbfTG-ReDial(textbfTopic-textbfGuided textbfDialogによるtextbfRecommendation)という新しいCRSデータセットをコントリビュートする。
本稿では,話題誘導型会話レコメンデーションの課題を提示し,この課題に対する効果的なアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 14:25:58 GMT)
On the Sentence Embeddings from Pre-trained Language Models [78.5] 本稿では,BERT埋め込みにおける意味情報が完全に活用されていないことを論じる。
BERTは常に文の非滑らかな異方性意味空間を誘導し,その意味的類似性を損なう。
本稿では,非教師対象で学習した正規化フローにより,異方性文の埋め込み分布を滑らかで等方性ガウス分布に変換することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 13:14:57 GMT)
3D Multi-bodies: Fitting Sets of Plausible 3D Human Models to Ambiguous
Image Data [77.6] 単眼・部分閉塞視からヒトの高密度3次元再構成を実現することの問題点を考察する。
身体の形状やポーズをパラメータ化することで、あいまいさをより効果的にモデル化できることを示唆する。
提案手法は, 3次元人間の標準ベンチマークにおいて, あいまいなポーズ回復において, 代替手法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 13:55:31 GMT)
Trustworthy AI [76.0] 入力データの小さな敵対的変化への脆さ、決定の説明能力、トレーニングデータのバイアスに対処する能力は、最も顕著な制限である。
我々は,AIシステムに対するユーザおよび公的な信頼を高める上での6つの重要な問題に対処するために,信頼に値するAIに関するチュートリアルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 20:04:18 GMT)
Learning Output Embeddings in Structured Prediction [74.0] 構造化予測に対する強力で柔軟なアプローチは、予測される構造化対象を潜在的に無限次元の特徴空間に埋め込むことである。
原空間における予測は、前像問題の解法により計算される。
本研究では,新しい特徴空間に出力埋め込みと回帰関数の有限近似を共同で学習することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 11:39:29 GMT)
Revisiting Pre-Trained Models for Chinese Natural Language Processing [73.7] 我々は、中国語の事前学習言語モデルを再検討し、英語以外の言語での有効性について検討する。
また,RoBERTaを改良したMacBERTモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 06:27:52 GMT)
Dual-decoder Transformer for Joint Automatic Speech Recognition and
Multilingual Speech Translation [71.5] 自動音声認識(ASR)と多言語音声翻訳(ST)を共同で行う新しいモデルアーキテクチャであるデュアルデコーダトランスフォーマを導入する。
我々のモデルはオリジナルのTransformerアーキテクチャに基づいているが、2つのデコーダで構成されており、それぞれが1つのタスク(ASRまたはST)を担っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 04:59:50 GMT)
Pushing the Envelope of Rotation Averaging for Visual SLAM [69.7] 視覚SLAMシステムのための新しい最適化バックボーンを提案する。
従来の単分子SLAMシステムの精度, 効率, 堅牢性を向上させるために, 平均化を活用している。
我々のアプローチは、公開ベンチマークの最先端技術に対して、同等の精度で最大10倍高速に表示することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 18:02:26 GMT)
A robot that counts like a child: a developmental model of counting and
pointing [69.3] 実物を数えることができる新しい神経ロボティクスモデルを導入する。
このモデルにより,エンボディメントと数値認識の相互作用を調べることができる。
トレーニングされたモデルは、アイテムのセットをカウントすることができ、同時にそれらを指し示します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 23:48:30 GMT)
Repulsive Attention: Rethinking Multi-head Attention as Bayesian
Inference [68.1] ベイズの視点からの多面的注目の新たな理解を提供する。
マルチヘッドアテンションにおける反発性を明示的に改善する非パラメトリックアプローチを提案する。
様々な注意モデルや応用実験により、提案された反発的注意が学習された特徴の多様性を向上させることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 02:22:48 GMT)
Event-Related Bias Removal for Real-time Disaster Events [67.3] ソーシャルメディアは、自然災害や大量攻撃などの危機事象に関する情報を共有する重要なツールとなっている。
有用な情報を含む実行可能なポストを検出するには、大量のデータをリアルタイムに高速に分析する必要がある。
我々は、潜在事象固有のバイアスを除去し、ツイート重要度分類の性能を向上させるために、敵対的ニューラルモデルを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 02:03:07 GMT)
Emergent Communication Pretraining for Few-Shot Machine Translation [66.5] 我々は、参照ゲームからの創発的コミュニケーションを介してニューラルネットワークを事前訓練する。
私たちの重要な前提は、実世界の環境の粗悪な近似として、画像に基づくコミュニケーションを基盤にすることで、帰納的に自然言語学習のモデルに偏りが生じる、ということです。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 10:57:53 GMT)
Incorporating Rivalry in Reinforcement Learning for a Competitive Game [65.2] 本研究は、競合する社会的影響に基づく新しい学習メカニズムの提供に焦点を当てる。
本研究は,競争競合の概念に基づいて,これらのエージェントの評価を人的視点から変えられるかを検討することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 21:54:18 GMT)
A Sentence Cloze Dataset for Chinese Machine Reading Comprehension [64.1] 我々はSentence Cloze-style Machine Reading (SC-MRC)と呼ばれる新しいタスクを提案する。
提案課題は,複数の空白を持つ文に適切な候補文を埋めることである。
私たちは、SC-MRCタスクの難しさを評価するためにCMRC 2019という中国のデータセットを構築しました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 06:41:34 GMT)
Improving Long-Tail Relation Extraction with Collaborating
Relation-Augmented Attention [63.3] 本稿では,ニューラルネットワーク,コラボレーティング・リレーショナル・アテンション(CoRA)を提案する。
一般的なベンチマークデータセットNYTの実験では、提案されたCoRAは、最先端のパフォーマンスを大きなマージンで改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 02:38:44 GMT)
3D Shape Reconstruction from Vision and Touch [62.6] 3次元形状再構成では、視覚と触覚の相補的な融合はほとんど未解明のままである。
本稿では,ロボットハンドと多数の3Dオブジェクトの相互作用から,触覚と視覚信号のシミュレーションデータセットを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 19:57:55 GMT)
Reward Propagation Using Graph Convolutional Networks [61.3] 本稿では,グラフ表現学習のアイデアを活用した潜在機能学習フレームワークを提案する。
我々のアプローチは、強化学習の確率論的推論と組み合わせて、重要な要素として使用するグラフ畳み込みネットワークに依存している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 02:37:16 GMT)
Reinforcement Learning with Efficient Active Feature Acquisition [59.9] 実生活では、情報取得は患者の医療検査に該当する可能性がある。
本稿では,アクティブな特徴獲得ポリシーを学習するモデルに基づく強化学習フレームワークを提案する。
この成功の鍵は、部分的に観察された状態から高品質な表現を学ぶ新しい逐次変分自動エンコーダである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 08:46:27 GMT)
On the Loss Landscape of Adversarial Training: Identifying Challenges
and How to Overcome Them [58.0] 機械学習モデルの損失景観に及ぼす対人訓練の影響を解析する。
曲率の増加と散乱勾配の増大により, 対向損失景観は最適化にはあまり好ましくないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 22:43:42 GMT)
Context Dependent Semantic Parsing: A Survey [56.7] 意味解析は、自然言語の発話を機械可読な意味表現に変換するタスクである。
現在、ほとんどの意味解析手法は文脈情報を利用することができない。
この問題に対処するため、コンテキスト依存のセマンティック解析が最近多くの注目を集めている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 07:51:05 GMT)
Dynamic Community Detection into Analyzing of Wildfires Events [55.7] 本研究では,山火事の動態について,動的コミュニティ構造が明らかにする情報について検討する。
アマゾン盆地の火災イベントのMODISデータセットを用いた実験を行った。
以上の結果から,年間を通じて観測される山火事のパターンを明らかにすることが可能であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 17:31:47 GMT)
Combining Label Propagation and Simple Models Out-performs Graph Neural
Networks [52.1] 多くの標準的なトランスダクティブノード分類ベンチマークでは、最先端のGNNの性能を超えたり、一致させることができる。
これをC&S(Correct and Smooth)と呼ぶ。
我々のアプローチは、様々なベンチマークで最先端のGNNの性能を上回るか、ほぼ一致している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 19:42:34 GMT)
Reducing the Annotation Effort for Video Object Segmentation Datasets [50.9] ピクセルマスクでフレームを密にラベル付けしても 大規模なデータセットにはスケールしない
我々は、より安価なバウンディングボックスアノテーションからピクセルレベルで擬似ラベルを自動生成するために、深層畳み込みネットワークを使用します。
我々は新しいTAO-VOSベンチマークを取得し、www.vision.rwth-aachen.de/page/taovosで公開している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 17:34:45 GMT)
COSMO: Conditional SEQ2SEQ-based Mixture Model for Zero-Shot Commonsense
Question Answering [50.7] 社会的文脈の暗黙的な原因と影響の特定は、機械が常識的推論を実行できるようにする駆動能力である。
この領域における現在のアプローチには、目に見えない状況に直面して常識推論を行う能力がない。
本稿では,動的かつ多様なコンテンツ生成機能を備えた条件付きSEQ2SEQベースの混合モデル(COSMO)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 07:08:19 GMT)
Cooperative Heterogeneous Deep Reinforcement Learning [48.0] 異種エージェントの利点を統合することで政策を学習できる協調的異種深層強化学習フレームワークを提案する。
グローバルエージェント(Global agent)は、他のエージェントからの経験を活用できる非政治エージェントである。
ローカルエージェント(英: local agent)は、地域を効果的に探索できる、政治上のエージェントまたは人口ベースの進化的エージェントである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 07:39:09 GMT)
Reinforced Multi-task Approach for Multi-hop Question Generation [47.2] 我々は,その文脈における支援事実に基づいて,関連する質問を生成することを目的としたマルチホップ質問生成を取り上げている。
我々は,質問生成を導くために,回答認識支援事実予測の補助タスクを備えたマルチタスク学習を採用する。
マルチホップ質問応答データセットHotPotQAの実験を通して,提案手法の有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 14:06:12 GMT)
ABNIRML: Analyzing the Behavior of Neural IR Models [45.7] ニューラルIRモードL(ABNIRML)の挙動解析のための新しいフレームワークを提案する。
我々は、ニューラルネットワークの利得に寄与する要因についての洞察を得るための実証的研究を行う。
近年のニューラルランキングモデルは,従来のランキングモデルと根本的に異なる特徴を持つことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 03:07:38 GMT)
Focus on the present: a regularization method for the ASR source-target
attention layer [45.7] 本稿では,最先端のエンドツーエンド音声認識モデルにおいて,ソースターゲットの注目度を診断する新しい手法を提案する。
提案手法は,CTCとソースターゲットの双方が同一のエンコーダ表現に作用しているという事実に基づいている。
我々は、ソースターゲットのアテンションヘッドが、現在のトークンよりも先にいくつかのトークンを予測できることを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 18:56:33 GMT)
Revisiting Adaptive Convolutions for Video Frame Interpolation [44.5] 適応的な分離可能な畳み込みにより,最先端に近い結果が得られることを示す。
フレーム品質を改善するために,直感的だが効果的な手法をいくつか提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 19:52:28 GMT)
Multi-Fidelity Multi-Objective Bayesian Optimization: An Output Space
Entropy Search Approach [44.3] 複数目的のブラックボックス最適化の新たな課題を多要素関数評価を用いて検討する。
いくつかの総合的および実世界のベンチマーク問題に対する実験により、MF-OSEMOは両者の近似により、最先端の単一忠実度アルゴリズムよりも大幅に改善されていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 06:59:04 GMT)
Liputan6: A Large-scale Indonesian Dataset for Text Summarization [43.4] オンラインニュースポータルであるLiputan6.comから記事を抽出し、215,827のドキュメント-要約ペアを取得する。
事前学習した言語モデルを用いて,データセット上のベンチマーク抽出および抽象的要約手法を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 02:01:12 GMT)
Exploring Question-Specific Rewards for Generating Deep Questions [42.2] 我々は、生成した質問の流布度、妥当性、回答可能性を改善するために、ターゲットとする3つの異なる報酬を設計する。
質問固有報酬の最適化は、一般的に自動評価指標の性能向上につながる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 16:37:30 GMT)
Deep Learning in Computer-Aided Diagnosis and Treatment of Tumors: A
Survey [42.2] 近年,腫瘍の診断・治療が深層学習の話題となっている。
本研究は, 腫瘍のコンピュータ診断・治療における深層学習の応用について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 12:42:19 GMT)
IndoLEM and IndoBERT: A Benchmark Dataset and Pre-trained Language Model
for Indonesian NLP [41.6] インドネシア語は2億人近い人々によって話されており、世界で10番目に話されている言語である。
インドネシアにおけるこれまでの作業は、注釈付きデータセットの欠如、言語リソースの多さ、リソースの標準化の欠如によって妨げられていた。
IndoLEMデータセットはインドネシア語の7つのタスクからなる。
さらにインドネシア語のための新しい訓練済み言語モデルであるIndoBERTをリリースし、IndoLEMで評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 01:54:56 GMT)
Learning Spoken Language Representations with Neural Lattice Language
Modeling [39.5] 本稿では,音声言語理解タスクのための文脈表現を提供するために,ニューラルネットワーク言語モデルを訓練するフレームワークを提案する。
提案する2段階事前学習手法は,音声データの要求を低減し,効率を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 06:53:56 GMT)
Adapting Pretrained Transformer to Lattices for Spoken Language
Understanding [39.5] ASR(Automatic Speech Recognitionr)が生成した1-best結果とは対照的に格子の符号化により,音声言語理解(SLU)の性能が向上することが示されている。
本稿では,事前学習したトランスフォーマーを格子入力に適用し,音声言語に特化して理解タスクを実行することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 07:14:34 GMT)
Simultaneously Learning Stochastic and Adversarial Episodic MDPs with
Known Transition [38.3] 我々は,世界最良保証付きの最初のアルゴリズムを開発した。
損失が逆ならば、$mathcalO(log T)$ regretを達成します。
より一般的には、中間設定で $tildemathcalO(sqrtC)$ regret を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 07:21:00 GMT)
Compressed Sensing via Measurement-Conditional Generative Models [35.5] 本研究では,事前学習のために所定の測定値から追加情報を利用できるフレームワークを提案する。
提案手法は,大規模なマージンで一様に優れた性能を示し,再現誤差を最大等級まで低減することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 10:22:37 GMT)
Variational Inference and Learning of Piecewise-linear Dynamical Systems [33.2] 本稿では,線形力学系の変分近似を提案する。
モデルパラメータは静的パラメータと動的パラメータの2つの集合に分割でき、元のパラメータは線形モードの数やスイッチング変数の状態の数とともにオフラインで推定できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 14:37:07 GMT)
Differentially Private Assouad, Fano, and Le Cam [32.5] ル・カムの方法、ファノの不等式、アスードの補題は、統計的推定タスクの下位境界を証明する3つの手法である。
偏微分プライバシーの下でそれらの類似性を提案する。その結果は単純で、適用が容易であり、いくつかの推定タスクにおいてサンプル複雑性境界を確立するためにそれらを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 03:03:57 GMT)
Cross-Lingual Document Retrieval with Smooth Learning [31.6] 言語間文書検索は、クエリの言語が文書の言語と異なる情報検索タスクである。
本稿では,異なる文書言語を用いた言語間検索の性能向上を実現するための,新しいエンドツーエンドロバストフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 03:17:39 GMT)
Highway Driving Dataset for Semantic Video Segmentation [31.2] 本稿では,セマンティックビデオセグメンテーションタスクのベンチマークであるハイウェイ・ドライビング・データセットについて紹介する。
時間相関を用いたベースラインアルゴリズムを提案する。
時間的相関を解析する試みとともに、ハイウェイ・ドライビング・データセットが意味的ビデオセグメンテーションの研究を促進することを期待する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 01:50:52 GMT)
Transport based Graph Kernels [30.5] グラフカーネルはグラフ間の類似性を測定する強力なツールである。
既存のグラフカーネルのほとんどはノードラベルや属性に重点を置いており、グラフ階層構造情報を無視している。
最適輸送(OT)に基づくピラミッドグラフカーネルを提案する。
提案したグラフカーネルをいくつかのベンチマーク分類タスクで評価し、その性能を既存の最先端グラフカーネルと比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 04:44:27 GMT)
WikiUMLS: Aligning UMLS to Wikipedia via Cross-lingual Neural Ranking [30.0] UMLSの概念をウィキペディアのページと一致させる言語間ニューラルリランクモデルを提案し、72%のリコール@1を達成した。
我々は、700kのUMLS概念のためのランク付きウィキペディアページや、UMLSとウィキペディア間のアライメントモデルのトレーニングと評価のためのデータセットであるWikiUMLSを含むリソースをリリースする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 06:24:30 GMT)
Comparison by Conversion: Reverse-Engineering UCCA from Syntax and
Lexical Semantics [30.0] 堅牢な自然言語理解システムの構築には、さまざまな言語的意味表現が相互に補完するかどうか、明確に評価する必要がある。
i)ルールベースのコンバータ,(ii)他の情報のみを特徴として1つのフレームワークに解析する教師付きデレクシカル化の2つの相補的手法を用いて,異なるフレームワークからの意味表現間のマッピングを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 09:03:46 GMT)
A Learning Theoretic Perspective on Local Explainability [29.6] 我々は,局所近似のレンズを通して,解釈可能な機械学習と学習理論の関連性を探究する。
まず、従来の性能一般化の問題に取り組み、その局所的な説明可能性の概念を用いてモデルのテスト時間精度を拘束する。
第2に,有限標本に基づく局所近似のクラスを増大させる上で重要な問題である説明一般化の新たな問題について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 18:48:46 GMT)
Identification of Matrix Joint Block Diagonalization [28.8] 行列ブラインドブロック対角化問題(BJBDP)は独立部分空間解析(ISA)において重要な役割を果たす
本稿では,BJBDPの解法として,二ブロック対角化法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 16:42:32 GMT)
Noise-Contrastive Estimation for Multivariate Point Processes [28.2] 本稿では,低コストな目的のノイズコントラスト推定手法を提案する。
モデルが保持データ上で同じレベルのログ化を実現するためには,機能評価が大幅に少なく,壁面時間も少なくする必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 04:09:33 GMT)
AutoPruning for Deep Neural Network with Dynamic Channel Masking [28.0] 深層ニューラルネットワークのための学習に基づくオートプルーニングアルゴリズムを提案する。
まず、各層に対する重みと最良チャネルを目的とする2つの目的の問題を定式化する。
次に、最適なチャネル数と重みを同時に導出するために、別の最適化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 04:06:51 GMT)
Learning in the Wild with Incremental Skeptical Gaussian Processes [27.7] ガウス過程(GP)を中心とした懐疑的学習の再考を提案する。
我々の再設計はISGPと呼ばれ、GPが供給する不確実性推定を活用して、ラベル付けと矛盾するクエリをよりよく割り当てる。
合成および実世界のデータを用いた実験では、ISGPは様々なノイズレベルにおいてうまく機能し、新しいクラスが観測される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 12:19:47 GMT)
Biased TextRank: Unsupervised Graph-Based Content Extraction [26.5] Biased TextRankは、人気のあるTextRankアルゴリズムにインスパイアされたグラフベースのコンテンツ抽出手法である。
We present two application of Biased TextRank: focused summarization and explanation extract。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 15:17:44 GMT)
Multi-Task Learning for Calorie Prediction on a Novel Large-Scale Recipe
Dataset Enriched with Nutritional Information [25.6] 本研究は,インターネット上でのレシピの学習により,画像から直接食事のカロリー量を推定することを目的とする。
写真,材料,指示を含む70,000以上のレシピから308,000枚の画像からなるpic2kcalベンチマークを提案する。
実験により, マルチタスク学習によるカロリー推定のメリットが明らかとなり, シングルタスクのカロリー回帰を9.9%上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 16:11:51 GMT)
Useful Policy Invariant Shaping from Arbitrary Advice [24.6] RL研究の大きな課題は、少ないデータで学習する方法を見つけることである。
可能性に基づく報酬形成 (PBRS) は約束があるが、十分に定義されたポテンシャル関数の必要性によって制限される。
最近導入された動的電位ベースのアドバイス(DPBA)メソッドは、人間や他のエージェントからの任意のアドバイスを認めることで、この問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 20:29:09 GMT)
Instance based Generalization in Reinforcement Learning [24.5] 部分観測可能なマルコフ決定過程(POMDP)の文脈における政策学習の分析
探索戦略とは独立に、再使用したインスタンスは、トレーニング中にエージェントが観察するマルコフダイナミクスに大きな変化をもたらすことを証明している。
我々は、データ収集に使用されるコンセンサスポリシーを計算し、インスタンス固有のエクスプロイトを許可しない、特別なポリシーのアンサンブルに対して共有信念表現を訓練することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 16:19:44 GMT)
PBP-Net: Point Projection and Back-Projection Network for 3D Point Cloud
Segmentation [24.4] 本稿では,3次元クラウドセグメンテーションのための簡易かつ効率的なPBP-Netアーキテクチャを提案する。
2次元CNNを用いた効果的な3次元特徴抽出法を示すため,最近の手法との比較を含む様々な実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 14:14:30 GMT)
NeuroCard: One Cardinality Estimator for All Tables [23.7] NeuroCardは、データベース全体に1つの神経密度推定器を構築する結合濃度推定器である。
NeuroCardは、最も優れた先行手法よりも精度の高いオーダーを達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 19:15:11 GMT)
VLEngagement: A Dataset of Scientific Video Lectures for Evaluating
Population-based Engagement [23.1] ビデオ講義は、現在のデジタル時代の大衆に知識を与える主要なモダリティの1つとなっている。
科学ビデオ講義における学習者の関与を理解することを目的としたデータと研究は依然として重要なニーズである。
本稿では,VLEngagementについて紹介する。VLEngagementは,公開科学ビデオ講義から抽出したコンテンツベースおよびビデオ特有の特徴からなる,新しいデータセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 14:20:19 GMT)
Diverse Image Captioning with Context-Object Split Latent Spaces [23.0] 本稿では,画像やテキストのコンテキスト記述における多様性をモデル化するために,コンテキストオブジェクト分割と呼ばれる潜在空間の新たな因子分解を導入する。
本フレームワークは,文脈に基づく疑似監視による多種多様なキャプションを可能にするだけでなく,新たなオブジェクトを持つ画像に拡張し,トレーニングデータにペアのキャプションを含まないようにした。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 13:33:20 GMT)
Statistical Analysis of Signal-Dependent Noise: Application in Blind
Localization of Image Splicing Forgery [20.5] 本研究では,信号依存ノイズ(SDN)を局所化タスクのスプライシングに適用する。
最大後方マルコフランダムフィールド(MAP-MRF)フレームワークを構築することで、ノイズの可能性を生かし、スプリケートされた物体の異領域を明らかにする。
実験結果から,本手法は有効であり,比較ローカライゼーション性能が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 09:34:16 GMT)
Observation Space Matters: Benchmark and Optimization Algorithm [20.5] 最適な観測空間を見つけるための探索アルゴリズムを提案する。
本アルゴリズムは,手動で設計した観測空間と比較して学習速度を大幅に向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 05:40:31 GMT)
SuPEr-SAM: Using the Supervision Signal from a Pose Estimator to Train a
Spatial Attention Module for Personal Protective Equipment Recognition [20.4] 本稿では,人物検知器,身体ポーズ推定器,分類器の3つの要素を用いた,新しい高精度なアプローチを提案する。
我々は、ポーズ推定器の監視信号を用いて訓練された空間的注意機構を付加することにより、分類器のニューラルアーキテクチャを変更する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 12:59:03 GMT)
Optimal Policies for the Homogeneous Selective Labels Problem [19.5] 本稿では,選択ラベルに直面する意思決定方針の学習について述べる。
割引総報酬を最大化するためには、最適政策がしきい値ポリシーであることが示される。
数え切れない無限水平平均報酬に対して、最適政策は全ての状態において肯定的な受容確率を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 23:32:53 GMT)
Automatic Detection of Machine Generated Text: A Critical Survey [19.2] テキスト生成モデル(TGM)は、人間の言語スタイルに適したテキストを生成する。
TGMは、偽ニュースや偽商品レビューを自動的に生成することで、敵によって誤用される可能性がある。
TGMが生成したテキストと人間のテキストとを区別できる検出器は、そのような誤用を緩和する上で重要な役割を果たす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 20:59:26 GMT)
The Devil is in the Details: Evaluating Limitations of Transformer-based
Methods for Granular Tasks [19.1] トランスフォーマーベースのニューラルネットワークモデルから派生したコンテキスト埋め込みは、様々なタスクに対して最先端のパフォーマンスを示している。
本稿では,文書の粒度の一致と抽象レベルという2つの観点から,テキストの類似性の問題に焦点をあてる。
異なるドメインからの2つのデータセットに対して、期待されるように抽象的なドキュメントマッチングのパフォーマンスが高いにもかかわらず、コンテキスト埋め込みは、よりきめ細かいタスクのためにTF-IDFのような単純なベースラインによって一貫して(そして非常に)パフォーマンスが向上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, 2 Nov 2020 18:41:32 GMT)
Contact Tracing Made Un-relay-able [18.8] SARS-CoV-2パンデミックは多くの国の医療システムに大きな負担を与えた。
政府はウイルスの拡散に直面するために異なるアプローチを選択した。
モバイルアプリは、市民のプライバシー保護のためのコンタクトトレースを実現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 16:56:56 GMT)
Shaping Rewards for Reinforcement Learning with Imperfect Demonstrations
using Generative Models [18.2] 本稿では,報酬関数を状態と行動に依存したポテンシャルに形成することにより,強化と模倣学習を組み合わせた手法を提案する。
このことは,まず探索する価値のある状態空間と行動空間の高価値領域を指定することで,政策学習を加速させることを示す。
特に、これらのポテンシャルを表現するために、正規化フローとジェネレーティブ・アドバイサル・ネットワークの両方について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 20:32:05 GMT)
Sample-efficient reinforcement learning using deep Gaussian processes [18.0] 強化学習(Reinforcement learning)は、試行錯誤を通じてタスクを完了するためのアクションを制御するためのフレームワークを提供する。
モデルに基づく強化学習効率は、世界力学をシミュレートする学習によって改善される。
合成の深さがモデル複雑性をもたらすのに対して、ダイナミックスに関する事前の知識を取り入れることで、滑らかさと構造がもたらされる、深いガウス過程を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 13:37:57 GMT)
A Closer Look at Linguistic Knowledge in Masked Language Models: The
Case of Relative Clauses in American English [18.0] トランスフォーマーに基づく言語モデルは、様々なタスクにおいて高いパフォーマンスを達成するが、それらが学習し、依存する言語知識の理解はいまだに不足している。
文レベルの探索, 診断事例, マスク付き予測タスクにより, 文法的および意味的知識をテストする3つのモデル(BERT, RoBERTa, ALBERT)を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 13:25:39 GMT)
Revealing Secrets in SPARQL Session Level [16.9] 本稿では,大規模現実世界のSPARQLクエリログを網羅的に調査することにより,セッションレベルのユーザ検索行動の秘密を明らかにする。
本研究の潜在可能性を説明するために,本研究の応用例を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 03:39:41 GMT)
Combining Event Semantics and Degree Semantics for Natural Language
Inference [16.5] イベントセマンティクスと次数セマンティクスを組み合わせた論理ベースのNLIシステムを構築し,それらの語彙知識との相互作用について述べる。
言語的に難解な問題を含む様々なNLIデータセットを用いてシステム評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 13:27:21 GMT)
A topological approach to exploring convolutional neural networks [16.5] トポロジカルデータ解析を用いて2つのトピックを解釈する2つの理論的枠組みを提案する。
まず、CNNフィルタの本質を明らかにする。
2つ目は、モデルに依存しない方法でクラス間の区別可能性を調べることである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 07:37:31 GMT)
Simultaenous Sieves: A Deterministic Streaming Algorithm for
Non-Monotone Submodular Maximization [16.3] 定性制約に関して、必ずしも単調ではない部分モジュラ函数を最大化する問題に対して、決定論的でシングルパスのストリーミングアルゴリズムを提案する。
単調でシングルパスのストリーミングアルゴリズムでは,従来の文献の1/9ドルから0.2689ドルまで,最高の近似係数の改善を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 15:35:57 GMT)
NEARL: Non-Explicit Action Reinforcement Learning for Robotic Control [15.7] 本稿では,明示的な動作を伴わない新しい階層型強化学習フレームワークを提案する。
我々のメタポリシーは次の最適状態の操作を試み、実際の動作は逆ダイナミクスモデルによって生成される。
我々のフレームワークでは、広く利用可能な州のみのデモンストレーションを模倣学習に効果的に活用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 15:28:19 GMT)
On the Relevance-Complexity Region of Scalable Information Bottleneck [15.3] 本稿では,エンコーダが観測の複数の記述を出力する,スケーラブルな情報ボトルネックと呼ばれる問題のバリエーションについて検討する。
問題の動機は、一般化の許容レベルに応じて様々なレベルの精度を必要とする、いくつかのアプリケーションシナリオにある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 22:25:28 GMT)
Stochasticity of Deterministic Gradient Descent: Large Learning Rate for
Multiscale Objective Function [14.5] 本稿では, 近似を一切用いない決定論的グラディエントDescentが, 依然として挙動を示すことができることを示唆する。
目的関数がマルチスケールな振る舞いを示す場合,その目的の微視的詳細を解き明かすのではなく,大規模学習率の体系において,決定論的GDダイナミクスはカオスとなる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 16:37:14 GMT)
Deep Normalization for Speaker Vectors [13.3] ディープスピーカー埋め込みは、話者認識タスクにおける最先端の性能を実証した。
ディープ話者ベクトルは個々の話者に対して非ガウス的であり、異なる話者の分布に対して同質である。
本稿では,新しい識別正規化フロー(DNF)モデルに基づく深層正規化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 02:27:10 GMT)
Multitask Learning and Joint Optimization for Transformer-RNN-Transducer
Speech Recognition [13.2] 本稿では,マルチタスク学習,共同最適化,および変換器-RNN-トランスデューサシステムの共同復号法について検討する。
提案手法は, 単語誤り率(WER)を16.6 %, 13.3 %削減できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 06:38:06 GMT)
Multi-Modal Active Learning for Automatic Liver Fibrosis Diagnosis based
on Ultrasound Shear Wave Elastography [13.1] 超音波診断などの非侵襲的診断は肝線維症自動診断(ALFD)において極めて重要である
ノイズの多いデータ、アメリカの画像の高価なアノテーションのため、AI(Artificial Intelligence)アプローチの応用はボトルネックに直面する。
本研究では, ALFD のための多モード融合ネットワーク (MMFN-AL) を革新的に提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 03:05:24 GMT)
Exemplar Guided Active Learning [13.1] 我々は、限られた予算を用いて、大規模な未ラベルデータセットの小さなサブセットをラベル付けする問題を賢明に検討する。
いずれにせよ、知識ベースから候補ラベルのセットがあるが、ラベルセットは必ずしもデータに何が起こるかを表すものではない。
本稿では,現代言語モデルが提供する文脈埋め込み空間を活用することで,希少なクラスを明示的に検索する能動的学習手法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 20:01:39 GMT)
Deep Phase Correlation for End-to-End Heterogeneous Sensor Measurements
Matching [12.9] 不均一なセンサ計測に適合するエンド・ツー・エンドのディープ位相相関ネットワーク(DPCN)を提案する。
主なコンポーネントは、学習可能な特徴抽出器にポーズエラーをバックプロパゲートする、微分可能な相関ベースの推定器である。
解釈可能なモデリングにより、ネットワークは軽量化され、より良い一般化が期待できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 11:00:11 GMT)
Simulation-based inference methods for particle physics [12.5] 高次元LHCデータの可能性関数が明示的に評価できない理由、なぜこれがデータ解析に重要であるのか、そしてこの問題を回避するためにフィールドが伝統的に行ってきたことを再検討する。
次に,機械学習技術とシミュレータからの情報を組み合わせることで,高次元データを直接解析するシミュレーションベース推論手法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 14:31:40 GMT)
Reasoning Over History: Context Aware Visual Dialog [12.1] 既存の強力なニューラルVQAモデルを拡張し、以前のダイアログのターンからの情報を保持できるようにします。
1つの強力なVQAモデルはMACネットワークであり、タスクを一連の注意に基づく推論ステップに分解する。
我々はMACネットワークアーキテクチャをコンテキスト認識型注意・記憶(CAM)で拡張し、過去のダイアログにおける制御状態に付随して、現在の質問に必要な推論操作を決定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 01:25:13 GMT)
Learning from Non-Binary Constituency Trees via Tensor Decomposition [12.1] 非バイナリ選挙区木に対処する新しいアプローチを導入する。
標準テンソル分解に基づく強力な合成関数が、そのようなリッチな構造をいかに活用できるかを示す。
異なるNLPタスクにおいて,その性能を実験的に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 10:06:59 GMT)
Sampling Algorithms, from Survey Sampling to Monte Carlo Methods:
Tutorial and Literature Review [11.9] 最初のタイプは、集合や集団からサンプルを抽出するサーベイサンプリングである。
第2のタイプは、確率密度または質量関数を持つ確率分布からのサンプリングである。
この論文は統計学、機械学習、強化学習、計算物理学の様々な分野に有用である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 11:27:23 GMT)
MZET: Memory Augmented Zero-Shot Fine-grained Named Entity Typing [11.9] 名前付きエンティティタイピング(英語: Named entity typing, NET)は、コンテキスト内のエンティティ参照を与えられたセマンティックタイプに割り当てる分類タスクである。
本稿では,新しいメモリ拡張FNETモデルであるMZETを提案する。
MZETは文字レベル、単語レベル、文脈レベルの情報を組み込んでエンティティ参照表現を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 19:11:29 GMT)
Scheduling Real-time Deep Learning Services as Imprecise Computations [11.6] 本稿では,インテリジェントリアルタイムエッジサービスのための効率的なリアルタイムスケジューリングアルゴリズムを提案する。
これらのサービスは、音声認識、LIDAR処理、マシンビジョンなどのマシンインテリジェンスタスクを実行する。
ディープニューラルネットワークを不正確な計算として、それぞれに必須部分といくつかのオプション部分を持つことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 16:43:04 GMT)
Boost Image Captioning with Knowledge Reasoning [10.7] 本稿では,単語ごとの逐次的な記述を生成する際の視覚的注意の正しさを改善するために,単語注意を提案する。
本稿では,知識グラフから抽出した外部知識をエンコーダ・デコーダ・フレームワークに注入し,意味のあるキャプションを容易にする新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 12:19:46 GMT)
An End-to-End ML System for Personalized Conversational Voice Models in
Walmart E-Commerce [10.4] 対話型音声コマースのためのエンド・ツー・エンドの機械学習システムを提案する。
モデルへの暗黙的なフィードバック、モデルのトレーニング、アップデートの評価、リアルタイム推論エンジンのためのコンポーネントが含まれています。
弊社のシステムは、Walmart Groceryの顧客のための音声ショッピングをパーソナライズしており、現在Google Assistant、Siri、Google Homeデバイスで利用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 10:14:55 GMT)
Google Landmarks Dataset v2 -- A Large-Scale Benchmark for
Instance-Level Recognition and Retrieval [9.9] 大規模できめ細かいインスタンス認識と画像検索のための新しいベンチマークであるGoogle Landmarks dataset v2(GLDv2)を紹介した。
GLDv2は、500万以上の画像と200万のインスタンスラベルを含む、これまでで最大のデータセットである。
ウィキメディア・コモンズ(Wikimedia Commons)は、世界最大のクラウドソースによるランドマーク写真コレクションである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 18:30:45 GMT)
Multi-Armed Bandits with Censored Consumption of Resources [9.8] 我々は、古典的マルチアームバンディット問題のリソース対応版を考える。
各ラウンドで、学習者はアームを選択し、リソース制限を決定する。
その後、使用済みリソースの(ランダム)量が限界以下である場合、対応する(ランダム)報酬を観測する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 08:27:38 GMT)
MARNet: Multi-Abstraction Refinement Network for 3D Point Cloud Analysis [9.3] 既存のディープラーニング手法では、特徴間の相互作用が限られているため、情報の粒度が異なるため、利用できない。
マルチレベルの特徴間の効果的な情報交換を実現するMARNet(Multi-Abstraction Refinement Network)を提案する。
形状分類と粒度の粗いセマンティックセマンティックセグメンテーションの2つの課題に対して,MARNetの有効性を実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 12:07:35 GMT)
DNN-Based Semantic Model for Rescoring N-best Speech Recognition List [8.9] 自動音声認識(ASR)システムの単語誤り率(WER)は、トレーニングと騒音等によるテスト条件とのミスマッチが発生した場合に増加する。
本研究の目的は、歪み音の特徴を補うための長期意味関係をモデル化することで、ASRを改善することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 13:50:59 GMT)
Image Inpainting with Learnable Feature Imputation [8.3] 正規畳み込み層は、未知の領域にフィルターを適用するのと同じ方法で、塗装された画像の視覚的アーティファクトを引き起こす。
本稿では,欠落した入力値の畳み込みに対する(階層的な)特徴計算を提案する。
我々はCelebA-HQとPlaces2を比較し,そのモデルを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 16:05:32 GMT)
ASIST: Annotation-free synthetic instance segmentation and tracking for
microscope video analysis [8.2] サブセルマイクロビリの顕微鏡映像を解析するための,アノテーションのない新規な合成インスタンスセグメンテーション・トラッキングアルゴリズムを提案する。
実験結果から,提案手法は教師あり学習よりも優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 14:39:26 GMT)
Searching k-Optimal Goals for an Orienteering Problem on a Specialized
Graph with Budget Constraints [8.0] 予算制約のある特殊グラフ上で報酬を最大化する k 最適目標を求めるために,非ランダム化常用オリエンテーリングアルゴリズムを提案する。
この特殊グラフは、kが最も最適なゴール状態を見つけるオリエンテーリング問題に類似した実世界のシナリオを表す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 07:15:41 GMT)
3D Self-Supervised Methods for Medical Imaging [7.7] 本稿では,プロキシタスクの形式で,5種類の自己教師型手法の3次元バージョンを提案する。
提案手法は,未ラベルの3次元画像からニューラルネットワークの特徴学習を容易にし,専門家のアノテーションに必要なコストを削減することを目的としている。
開発したアルゴリズムは、3D Contrastive Predictive Coding, 3D Rotation Prediction, 3D Jigsaw puzzles, Relative 3D patch location, 3D Exemplar Networkである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 10:43:10 GMT)
PeeledHuman: Robust Shape Representation for Textured 3D Human Body
Reconstruction [7.6] PeeledHumanは、人間の体を2DのPeeled DepthとRGBマップのセットとしてエンコードする。
我々は,PelGANを3D Chamfer損失と他の2D損失を用いて訓練し,画素ごとの深度値と頂点毎のRGBフィールドを生成する。
単純な非パラメトリック解では、生成されたピールドデプス写像は3次元空間に逆投影され、完全なテクスチャ化された3次元形状が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 10:06:42 GMT)
Leveraging Extracted Model Adversaries for Improved Black Box Attacks [7.1] モデル抽出により被害者のブラックボックスモデルを近似する。
第二に、私たちは、近似モデルが失敗する入力摂動を生成するために、独自のホワイトボックスメソッドを使用します。
これらの混乱した入力は被害者に対して使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 16:38:30 GMT)
Patch2Self: Denoising Diffusion MRI with Self-Supervised Learning [7.1] 本研究では,DWIデータに対する自己教師付き学習手法であるPatch2Selfを導入する。
我々はPatch2Selfの有効性を、実データおよびシミュレーションデータにおける他の教師なし手法と比較して、マイクロ構造モデリング、(ファイババンドルコヒーレンシーによる)追跡、モデル推定における定量的および定性的な改善を通して示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 22:27:25 GMT)
An Audio-Video Deep and Transfer Learning Framework for Multimodal
Emotion Recognition in the wild [6.9] ABAWの表情課題への貢献について述べる。
エンドツーエンドのディープラーニングを使用して、トランスファーラーニングアプローチの恩恵を受けながら、テストセットの課題パフォーマンス指標である42.10%に達しました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 11:30:36 GMT)
Reference and Document Aware Semantic Evaluation Methods for Korean
Language Summarization [6.8] 本稿では,参照要約と原文書の意味を反映した評価指標を提案する。
次に,人間の判断とメトリクスの相関性を改善する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 02:40:58 GMT)
A Deep Learning Study on Osteosarcoma Detection from Histological Images [6.3] 最も一般的な悪性骨腫瘍は骨肉腫である。
CNNは、外科医の作業量を著しく減らし、患者の状態の予後を良くする。
CNNは、より信頼できるパフォーマンスを達成するために、大量のデータをトレーニングする必要があります。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 18:16:17 GMT)
Exact Asymptotics for Linear Quadratic Adaptive Control [6.3] 最も単純な非帯域強化学習問題である線形二次制御(LQAC)について検討する。
ステップワイズ更新LQACアルゴリズムの残差,推定誤差,予測誤差の式を導出する。
安定系と不安定系のシミュレーションにおいて、我々の理論はアルゴリズムの有限サンプル挙動を著しくよく記述している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 22:43:30 GMT)
The 2020s Political Economy of Machine Translation [6.2] 本稿では,今後数年間で機械翻訳技術が展開されるにつれて,人間言語の多様性がコミュニケーションと貿易の相互運用性の障壁となるのではないか,という仮説を考察する。
しかし、この新しい境界を破る技術は、すべての境界を均等に減らすわけではない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 14:28:16 GMT)
p-value peeking and estimating extrema [5.8] 統計的仮説テストにおける広範囲な問題は、報告された$p$-valuesがデータ「覗き見」によって下向きにバイアスされることである。
そこで我々は,このようなテスト統計の過度な実行を推定する原理的メカニズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 22:00:57 GMT)
On the Impact of Partial Sums on Interconnect Bandwidth and Memory
Accesses in a DNN Accelerator [5.4] 専用アクセラレータは、ディープニューラルネットワーク(DNN)アプリケーションの巨大なリソース要件に対処するために設計されています。
本稿では,帯域幅の最適化のために特徴マップを分割する一次解析手法を提案する。
最適パーティショニングとアクティブメモリコントローラは最大40%の帯域幅削減を実現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 09:44:50 GMT)
\'UFAL at MRP 2020: Permutation-invariant Semantic Parsing in PERIN [5.4] PERINは文間セマンティック解析における新しい置換不変のアプローチである。
4つの言語にまたがる5つの異なるフレームワークで評価された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 05:47:08 GMT)
RussianSuperGLUE: A Russian Language Understanding Evaluation Benchmark [5.3] 先進的なロシア語理解評価ベンチマークであるロシア語GLUEを紹介する。
9つのタスクのベンチマークは、SuperGLUEの手法と類似して収集され、ロシア語のスクラッチから開発された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 11:02:10 GMT)
OpenTraj: Assessing Prediction Complexity in Human Trajectories Datasets [5.2] HTP(Human Trajectory Prediction)はここ数年で大きな勢いを増し、それを解決するために多くの解決策が提案されている。
本稿では,予測問題に関して,与えられたデータセットがどの程度複雑であるかを評価する問題に対処する。
データセットの複雑さを評価するために、軌道予測可能性、軌道規則性、コンテキスト複雑性という3つの概念に関する一連の指標を定義します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 21:24:33 GMT)
A Flexible Class of Dependence-aware Multi-Label Loss Functions [4.3] 本稿では,多ラベル分類のための新しいクラス損失関数を提案する。
これは、ハミングやサブセット0/1のような一般的に使用される損失のデメリットを克服する。
これらの損失の観点からのマルチラベルの評価は、実証的研究で示される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 07:42:15 GMT)
Understanding Anomaly Detection with Deep Invertible Networks through
Hierarchies of Distributions and Features [4.3] 畳み込みネットワークは、任意の自然言語データセットでトレーニングされた場合、同様の低レベルの特徴分布を学習する。
inlier とoutlier の識別的特徴が高いレベルにある場合、異常検出は特に困難になる。
モデルバイアスとドメインが高レベルの差を検出する前に負の影響を除去する2つの方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 17:27:25 GMT)
Facial UV Map Completion for Pose-invariant Face Recognition: A Novel
Adversarial Approach based on Coupled Attention Residual UNets [4.0] 本稿では,UVマップの完成度を向上させるために,Attention ResCUNet-GANと呼ばれる新しい生成モデルを提案する。
提案手法は既存手法に比べて優れた性能を示すことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 11:46:42 GMT)
Gibbs Sampling with People [3.5] 認知科学と機械学習における中核的な問題は、人間が知覚対象から意味表現を導出する方法を理解することである。
本稿では,このような表現を研究するための新しい方法として,"Gibbs Smpling with People"(GSP)を提案する。
GSPは他の3つの領域、すなわち音楽コード、声の感情、顔において、斬新で解釈可能な結果を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 16:55:40 GMT)
SIMDive: Approximate SIMD Soft Multiplier-Divider for FPGAs with Tunable
Accuracy [3.4] 本稿では,新しい乗算器とチューナブルな分割器に基づくSIMDアーキテクチャを初めて提示する。
提案したハイブリッドアーキテクチャはMitchellのアルゴリズムを実装し、8ビットから32ビットの精度変数をサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 17:40:44 GMT)
Predicting Brain Degeneration with a Multimodal Siamese Neural Network [3.1] 神経変性疾患の進展を予測するために,マルチモーダル学習のためのニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。
本ネットワークは, 被験者57名に対して92.5%の精度, AUCスコア0.978の精度を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 09:21:47 GMT)
Facial Keypoint Sequence Generation from Audio [2.7] 本研究は,音声キーポイントデータセットを提案し,任意の長さの音声を出力する上で有効なキーポイントシーケンスを出力するモデルを学習する。
オーディオキーポイントデータセットを提案して、任意の長さのオーディオを出力するためのモデルを学ぶ最初の作品である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 16:47:52 GMT)
nnU-Net for Brain Tumor Segmentation [2.6] 我々はBraTS 2020チャレンジのセグメンテーションタスクにnnU-Netを適用した。
後処理、地域ベースのトレーニング、より積極的なデータ拡張、およびnnU-Netパイプラインへのいくつかのマイナーな変更について、BraTS固有の修正を取り入れています。
最終アンサンブルはBraTS 2020で,Diceスコア88.95,85.06,82.03,HD95値8.498,17.337,17.805,腫瘍コア17.805で初優勝した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 09:44:27 GMT)
Recyclable Waste Identification Using CNN Image Recognition and Gaussian
Clustering [2.1] 本稿では,両タスクを補完する畳み込みニューラルネットワーク(CNN)モデルを提案する。
モデル全体の検出率は48.4%で、最終分類精度は92.4%である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 22:26:25 GMT)
Interpreting Graph Drawing with Multi-Agent Reinforcement Learning [1.8] まず,MARL のフレームワーク内では,強制方向のレイアウトや応力の局所化など,多数の古典的グラフ描画アルゴリズムが解釈可能であることを実証した。
マルチエージェントの報奨により,従来のアルゴリズムの出力に匹敵する美的なグラフレイアウトが得られる。
グラフ描画のためのMARLフレームワークの主な強みは、一般的な定式化において古典的描画アルゴリズムを統一するだけでなく、新しいグラフ描画アルゴリズムの作成をサポートすることである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 05:00:14 GMT)
Analyzing Wikidata Transclusion on English Wikipedia [1.6] 本研究はウィキデータ・トランスクルージョンの分類とウィキデータ・トランスクルージョンの英訳ウィキペディアにおける分析について述べる。
ウィキデータ・トランスクルージョンはウィキペディアの記事の内容に影響を及ぼすが、前回の統計では61%だったよりもずっと低い率(5%)で起こる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 14:16:42 GMT)
Comment on "Universal Lindblad equation for open quantum systems" [1.5] 時間に依存しない系で与えられる熱ギブス状態は、ネイサンとラドナーによって導入された量子マスター方程式の定常状態解ではないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 04:25:28 GMT)
U-Net and its variants for medical image segmentation: theory and
applications [1.4] U-netは、主に医用画像解析のために開発された画像分割技術である。
本稿では,U-netアーキテクチャにおける様々な開発状況について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 16:50:00 GMT)
Sequence-to-Sequence Networks Learn the Meaning of Reflexive Anaphora [1.3] 反射性アナフォラは意味解釈に挑戦する。
過去の研究は、この課題に対処する再帰的なネットワークの能力に疑問を呈している。
我々は、繰り返し単位を持つシーケンス・ツー・シーケンスアーキテクチャを考察し、そのようなネットワークが反射性アナフォラのセマンティック解釈を学習可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 02:06:33 GMT)
Practical Bayesian Optimization of Objectives with Conditioning
Variables [1.0] ユーザが複数の問題に直面している場合、状態変数に対してそれぞれを条件付きで最適化する必要がある場合を考える。
目的間の類似性は、それぞれの目的を2つの方法で最適化する。
本稿では条件最適化のためのフレームワークであるConBOを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 21:21:40 GMT)
Deception and the Strategy of Influence [0.8] 本稿では, 観客形成, メディア・ハイジャック, コミュニティ・サブバージョンといった偽造の手法が, 現代の影響力運用者の技術や工芸品にどのような影響を及ぼすかを探る。
次に,適切に装備された情報提供者が,悪性障害の診断と対策を行う方法について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 21:39:00 GMT)
Approximating the long time average of the density operator: Diagonal
ensemble [0.8] テンソルネットワークを用いた対角線アンサンブルを近似する手法を提案する。
非可積分スピンチェーン上での手法の性能を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 19:02:04 GMT)
Predicting the Amount of GDPR Fines [0.7] 本稿では,決定に言及された個々の記事について検討するとともに,実施文書から抽出したメタデータテキストマイニング機能を用いて,罰金の額を予測する。
基本メタデータ(参考記事や国の起源など)は、施行機能よりも若干パフォーマンスが向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 12:34:25 GMT)
A Dip Into a Deep Well: Online Political Advertisements, Valence, and
European Electoral Campaigning [0.7] この論文は、Googleの透明性レポートから収集したデータセットを使用して、オンラインの政治広告を調べる。
その結果、ほとんどの政治広告は肯定的な感情を表明している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 12:53:36 GMT)
Hybrid quantum-classical algorithms and quantum error mitigation [0.7] Googleは先頃、50量子ビットを超えるノイズの多い中間スケール量子デバイスを使用することで、量子超越性を達成した。
本稿では,ハイブリッド量子古典アルゴリズムと量子誤り軽減技術の基礎的結果について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 23:34:22 GMT)
Optimizing Entanglement Generation and Distribution Using Genetic
Algorithms [0.6] 絡み合い分布による長距離量子通信は、量子インターネットにとって非常に重要である。
量子リピータは理論上、絡み合いが分散できる距離を延ばすのに使えるが、実際にはハードウェアの品質は依然として不足している。
エンタングルメント生成と分布の最適化のための遺伝的アルゴリズムと量子リピータ連鎖のシミュレーションに基づく手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 17:18:29 GMT)
A Curious New Result of Resolution Strategies in Negation-Limited
Inverters Problem [0.3] 2つの解像度戦略はUR(Unit Resulting)解像度とハイパー解像度である。
UR分解能はSOS(Set of Support)の測定において超解像よりも大幅に高速であることが判明した(Set of Support)。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 06:52:35 GMT)
Using a Bi-directional LSTM Model with Attention Mechanism trained on
MIDI Data for Generating Unique Music [0.3] 本稿では,MIDIデータに基づく類似音楽を生成するためのアテンション機構を備えた双方向LSTMモデルを提案する。
モデルが生成する音楽は、モデルがトレーニングする音楽のテーマ/スタイルに従う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 06:43:28 GMT)
WRSE -- a non-parametric weighted-resolution ensemble for predicting
individual survival distributions in the ICU [0.3] 集中治療室(ICU)における死亡リスクの動的評価は、患者を階層化し、治療効果を知らせたり、早期警戒システムの一部として機能したりすることができる。
現状の確率モデルと競合する結果を示すとともに,2～9倍のトレーニング時間を大幅に短縮する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 10:13:59 GMT)
Provenance for Linguistic Corpora Through Nanopublications [0.2] 計算言語学の研究は、新しいツールや方法論を訓練し、テストするためのテキストコーパスに依存している。
注釈付き言語情報が多く存在するが、これらのコーパスは重要な手作業なしでは相互運用できないことが多い。
本稿では、イベントアノテートコーパスのケーススタディと、ナノパブリケーションの形で、より相互運用可能な新しいデータ表現を作成することで、この問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 07:29:09 GMT)
Augmenting Organizational Decision-Making with Deep Learning Algorithms:
Principles, Promises, and Challenges [0.2] ディープラーニング(DL)アルゴリズムの最近の進歩は、組織内の意思決定に利益をもたらす。
これには、従業員に情報処理の支援、分析能力の向上、そしておそらくより創造的な仕事への移行を支援することが含まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 11:05:59 GMT)
Impact of Community Structure on Consensus Machine Learning [0.2] ブロックモデルから引き出されたネットワーク上でのコンセンサス機械学習について検討する。
私たちは、$tau_epsilon$が低い境界に達するような、コミュニティ構造の重要なレベルが存在することに気付きました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 21:41:35 GMT)
c-lasso -- a Python package for constrained sparse and robust regression
and classification [0.0] c-lassoは、疎結合で堅牢な線形回帰と線形等式制約による分類を可能にするPythonパッケージである。
c-lassoパッケージは未知の係数とスケールを推定するための推定器を提供する。
これには制約付きラッソ、制約付きスケール付きラッソ、線形等式制約を持つスパースフーバー M-推定器が含まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 11:16:27 GMT)
Weak integrability breaking: chaos with integrability signature in
coherent diffusion [0.0] 積分可能な多体量子系の力学に摂動がどう影響するかを考察する。
小幅の摂動は、積分可能性からカオスへの即時移行を引き起こす。
マティーセンの規則は非弾道系で修正されなければならない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 08:53:39 GMT)
Unification of versions of photon quantum mechanics through Clifford
spacetime algebra [0.0] 光子波方程式と保存された4電流は、複素化された標準ラグランジアンから導かれる。
運動方程式とスカラー積は運動量空間波動関数のフーリエ変換から得られるものとよく一致している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 15:54:28 GMT)
Transcorrelated Density Matrix Renormalization Group [0.0] 強相関系に対するエネルギーの効率的な近似のための超相関密度行列正規化群(tcDMRG)理論を導入する。
tcDMRGは、固定ジャストロウまたはグッツウィラー相関器と行列積状態の積として波動関数を符号化する。
我々は, tcDMRGの高速エネルギー収束を実証し, tcDMRGが準一次元システムを超えて標準DMRGの効率を向上できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 16:19:27 GMT)
Time Series Forecasting with Stacked Long Short-Term Memory Networks [0.0] 本稿では,時系列予測領域におけるLSTMネットワークのスタック化の有効性,特に交通量予測について検討する。
交通量をより正確に予測できるようになると、より良い計画を立てることができ、運用コストを大幅に削減し、全体的な効率を改善することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 03:09:23 GMT)
Text Classification of Manifestos and COVID-19 Press Briefings using
BERT and Convolutional Neural Networks [0.0] 政治宣言の注釈付きコーパスを用いた文レベルの政治談話分類器を構築した。
ローカルトピックであるCNN(ConvolutionalNeural Network)をトレーニングするために,手動で注釈付き政治マニフェストをトレーニングデータとして使用する。
本研究では、事前学習した分類器を用いて、追加の訓練をすることなく、異なる政治文書の自動分類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, 2 Nov 2020 14:53:04 GMT)
Survival prediction and risk estimation of Glioma patients using mRNA
expressions [0.0] グリオーマは、予後不良の中枢神経系腫瘍の致死型である。
本研究では、生存に関連する7つの遺伝子シグネチャを同定し、生存予測とリスク推定のための2つのアプローチを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 00:39:04 GMT)
Superconducting Quantum Computing: A Review [0.0] 本稿では,大規模超伝導量子コンピュータの試作について概説する。
量子ビット設計、量子制御、読み出し技術、誤り訂正と量子アルゴリズムの実装について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 12:56:49 GMT)
Spatial non-locality in confined quantum systems: a liaison with quantum
correlations [0.0] ハーモニックトラップで最大6つのボソンを持つ1次元および2次元人工原子の基底状態について検討する。
TDQMCにおける鍵変動パラメータの最適化値である非局所相関長は, モンテカルロ試料の標準偏差に近いことが示されている。
また、2次元系のボソンの数にほぼ依存しているため、各粒子が経験する空間量子非局所性は、残りの粒子が示す空間的不確実性に近い。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 13:38:08 GMT)
Shaping Quantum Photonic States Using Free Electrons [0.0] 光キャビティ中の自由電子と光子の量子相互作用を用いた光子統計の定式化について検討する。
光の様々な量子状態が、入力光と電子状態の司法的選択によって生成される。
任意の電子-光子量子状態の自由度を利用することにより、出力フォトニック状態の統計と相関の完全な制御を達成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 20:59:44 GMT)
Ridge regression with adaptive additive rectangles and other piecewise
functional templates [0.0] 関数線形回帰モデルに対する$L_2$ベースのペナル化アルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは,適切なテンプレートの近似と凸リッジのような問題の解法とを交互に行う方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 15:28:54 GMT)
Ridesharing Services and Car-Seats: Technological Perceptions and Usage
Patterns [0.0] 子供の安全シート(CSS)は、子供のクラッシュ結果の重症度を低下させる。
CSSの使用は過去40年間で大幅に改善されている。
UberやLyftといった一般的なライドシェアリングサービスにおけるCSSの利用は、広くは行われていないと期待されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 06:52:33 GMT)
Reinforcement Learning of Structured Control for Linear Systems with
Unknown State Matrix [0.0] 十分な安定性と性能保証と合わせて強化学習(RL)のアイデアを提示する。
このフレームワークによって実現される特別な制御構造は、多くの大規模サイバー物理システムで必要とされる分散学習制御である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 17:04:34 GMT)
RandomForestMLP: An Ensemble-Based Multi-Layer Perceptron Against Curse
of Dimensionality [0.0] 我々はRandomForestMLPという,新しい,実用的なディープラーニングパイプラインを提案する。
このコアトレーニング可能な分類エンジンは、畳み込みニューラルネットワークのバックボーンと、分類タスクのためのアンサンブルベースの多層パーセプトロンコアで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 18:25:36 GMT)
Optimal Measurement of Field Properties with Quantum Sensor Networks [0.0] 量子センサネットワークをフィールド$f(vecx;vectheta)$に結合し、パラメータ$vectheta$のベクトルによって解析的にパラメータ化する。
これらのパラメータの任意の解析関数 $q(vectheta)$ の精度で飽和境界を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 19:02:28 GMT)
Optimal Any-Angle Pathfinding on a Sphere [0.0] 本稿では球面上の点対間の最短経路を計算するための任意の角度パスフィンディングアルゴリズムについて述べる。
ユークリッド空間の Anya は (Harabor & Grastien, 2013) によって説明され、球面幾何学に拡張可能であることが示されている。
パフォーマンスベンチマークはStarcraftやWarcraft IIIなどいくつかのゲームマップに提供されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 09:50:25 GMT)
NSF Convergence Approach to Transition Basic Research into Practice [0.0] Convergence Acceleratorは、国連のイノベーションエコシステムを強化するために、タイムリーな投資を行うための基礎研究と発見の上に構築されている。
人工知能は、これらすべての領域における重要なテーマである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 19:00:22 GMT)
Mathematical simulation of package delivery optimization using a
combination of carriers [0.0] 著者らは、世界中のサプライヤーやローカルキャリアが配送する経路を組み合わせて、長距離配送のためのパッケージ配送のコスト最適化の問題を分析して提案した。
実験は、幅広いキャリアをデリバリーサービスに使用している米国企業のデータソースに基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 18:44:04 GMT)
Gauge Principle and Gauge Invariance in Two-Level Systems [0.0] 量子ラビモデル (quantum Rabi model) は、電磁共振器の2レベル系と量子化された単一モードの間のカップリングの広範な記述である。
近年、量子ラビモデルが修正され、ゲージ不変な物理結果が得られるようになった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 17:49:55 GMT)
Forget-me-block: Exploring digital preservation strategies using
Distributed Ledger Technology in the context of personal information
management [0.0] 本研究は,個人情報管理(PIM)分野に分散台帳技術(DLT)を適用した最初の研究である。
また、デジタル保存におけるDLTの利用に関する現在の研究、すなわち、個人から集合的関連性へ移行する際のデジタルオブジェクトの所有権の移譲を可能にする、DL内での連続的なアプローチの実施も拡張している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 22:53:32 GMT)
Fast Reinforcement Learning with Incremental Gaussian Mixture Models [0.0] Incrmental Gaussian Mixture Network (IGMN)と呼ばれる単一パスから学習可能なオンラインおよびインクリメンタルなアルゴリズムが、結合状態とQ値空間のためのサンプル効率関数近似器として採用された。
IGMN関数近似器の使用は、勾配降下法で訓練された従来のニューラルネットワークと比較して、強化学習に重要な利点をもたらすことが観察された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 03:18:15 GMT)
Efficient texture mapping via a non-iterative global texture alignment [0.0] 与えられた3次元シーンのシームレスなテクスチャ再構築のための非定位的手法を提案する。
本手法は,グローバルな最適化フレームワークを用いて,一つのショットで最高のテクスチャアライメントを見出す。
実験の結果、他のアライメント法と比較して計算複雑性と性能が低いことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 10:24:19 GMT)
Distinguishing quantum features in classical propagation [0.0] また, 絡み合ったコード近似は, 2つのコード位相空間の起源の狭い近傍における進化量子特性関数(またはコード関数)の半古典的近似と一致することを示した。
驚くべきことに、この小さな領域は、盲点や局所波動関数の相関のような純粋に量子的な特徴と、古典的な近接した観測可能な天体の期待を担っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 11:48:02 GMT)
Deep Feature Augmentation for Occluded Image Classification [0.0] 強化深度特徴ベクトル(DFV)を用いた事前学習モデルの微調整により、隠蔽画像の分類精度を向上させる新しい手法を提案する。
各種データセットおよびネットワーク構造に関する実験により、深い特徴増強により、クリーンな画像の性能に顕著な影響を及ぼすことなく、隠蔽画像の分類精度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） (Mon, 2 Nov 2020 06:25:05 GMT)
Data-free Knowledge Distillation for Segmentation using Data-Enriching
GAN [0.0] データフリー環境で知識蒸留を行うための新しいトレーニングフレームワークを提案する。
これまでのアプローチよりも6.93%改善しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 08:16:42 GMT)
Controlled Perturbation-Induced Switching in Pulse-Coupled Oscillator
Networks [0.0] ニューラルネットワークは、特定の遷移規則に準拠した、明確に定義された複雑なパターンの集合を生成することができることを示す。
ニューラルシステムにおけるスパイキングの影響について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 10:49:56 GMT)
Control of quantum electrodynamical processes by shaping electron
wavepackets [0.0] 自由電子ウェーブシェイピングは、量子電気力学過程における散乱過程の結果を変える量子干渉を設計するのに利用できることを示す。
例えば、我々の概念をBremsstrahlung(ブレムスシュトラルング)に応用する。これは、最先端の医療画像撮影のためにX線源で発生するユビキタスな現象である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 04:01:09 GMT)
Comment on "Quantum key agreement protocol" [0.0] 2つの量子ビットの内積を1つの量子ビットが未知であっても出力する装置を得ることができないことを示す。
そのような装置の存在は、2次元ベクトル空間における4つの異なる状態と完全に区別することを意味する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 08:26:04 GMT)
Chess2vec: Learning Vector Representations for Chess [0.0] チェスの駒のベクトル表現を生成し評価する。
チェスの駒や動きの潜伏構造を明らかにし、チェスの位置からチェスの動きを予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 14:50:48 GMT)
Automated Transcription of Non-Latin Script Periodicals: A Case Study in
the Ottoman Turkish Print Archive [0.0] 本研究では,トランスクリバスプラットフォームを用いて,アラビア文字のオスマン文字(OT)で書かれた定期文字の自動書き起こしに深層学習手法を用いた。
我々は、OTテキストコレクションの歴史的状況と、20世紀後半のコーパスデジタル化からどのように除外されたかについて論じる。
この除外には2つの基本的な理由がある:アラビア語のスクリプト言語におけるOCRの技術的課題と、トルコの歴史的文脈におけるその文字の急速な放棄である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 17:28:36 GMT)
Analyzing the Structure of Mondrian's 1920-1940 Compositions [0.0] モンドリアン絵画における黒線系の構造を解析し,その仮説を検証した。
結果は視覚的に説明されるが,147枚の絵画から得られた統計的知見も提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 09:38:08 GMT)
An ontology-based chatbot for crises management: use case coronavirus [0.0] このプロジェクトでは、最大24時間利用可能となる最新情報を必要とする新型コロナウイルスアシスタントを作成する。
このマスター論文は、COVIDアシスタントについて議論し、各コンポーネントの詳細を説明するために捧げられている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 09:30:51 GMT)
A network-ready random-access qubits memory [0.0] フォトニック量子ビットメモリは多くの量子ネットワークプロトコルの重要な要素である。
光共振器の同じモードに結合した2つのルビジウム原子を用いた光子に対するランダムアクセス多重量子書き込みメモリを実証した。
読み書き効率は26%、コヒーレンス時間は1msに近づいた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 08:23:01 GMT)
A better method to enforce monotonic constraints in regression and
classification trees [0.0] 回帰木と分類木にモノトン制約を強制する2つの新しい方法を提案する。
1つは現在のLightGBMよりも良い結果をもたらし、同様の計算時間を持つ。
もう1つはより優れた結果をもたらすが、現在のLightGBMよりもずっと遅い。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 14:04:21 GMT)
A Continuous Variable Born Machine [0.0] 本稿では、連続変数量子コンピューティングの代替アーキテクチャに基づいて構築された連続変数ボルンマシンについて述べる。
量子的連続分布と古典的連続分布の両方を学習できるモデルを示す数値的な結果を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Nov 2020 11:36:05 GMT)