Sinkhorn Natural Gradient for Generative Models [125.9] 本研究では,シンクホーンの発散による確率空間上の最も急降下法として機能するシンクホーン自然勾配(SiNG)アルゴリズムを提案する。
本稿では,SiNG の主要成分であるシンクホーン情報行列 (SIM) が明示的な表現を持ち,対数的スケールの複雑さを正確に評価できることを示す。
本実験では,SiNGと最先端のSGD型解法を定量的に比較し,その有効性と有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 02:51:17 GMT)
Scaling Hidden Markov Language Models [118.6] この研究は、HMMを言語モデリングデータセットに拡張するという課題を再考する。
本研究では,HMMを大規模状態空間に拡張する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 18:51:55 GMT)
Dual ResGCN for Balanced Scene GraphGeneration [106.8] 本稿では,オブジェクト残差グラフ畳み込みネットワークと関係残差グラフ畳み込みネットワークからなる新しいモデルであるtextitdual ResGCNを提案する。
2つのネットワークは相互に補完的であり、前者はオブジェクトレベルのコンテキスト情報、すなわちオブジェクト間の接続をキャプチャする。
後者は、関係レベルのコンテキスト情報、すなわち関係間の関係を明示的にキャプチャするように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 07:44:17 GMT)
Closing the Generalization Gap in One-Shot Object Detection [92.8] 強力な数ショット検出モデルの鍵は、高度なメトリック学習アプローチではなく、カテゴリの数をスケールすることにある。
将来的なデータアノテーションの取り組みは、より広範なデータセットに集中し、より多くのカテゴリにアノテートする必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 09:31:17 GMT)
What Does CNN Shift Invariance Look Like? A Visualization Study [87.8] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)による特徴抽出は、機械学習タスクの画像を表現する一般的な方法である。
我々は,一般的な市販CNNモデルから抽出した特徴量の変動を計測し,可視化することに注力する。
人気ネットワークから抽出された特徴はグローバルに不変ではなく,この分散の中にバイアスやアーティファクトが存在すると結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 01:16:30 GMT)
What's New? Summarizing Contributions in Scientific Literature [86.0] 本稿では,論文のコントリビューションと作業状況について,個別の要約を生成するために,論文要約のアンタングル化という新たなタスクを導入する。
本稿では,学術論文のS2ORCコーパスを拡張し,コントリビューション・コントリビューション・コントリビューション・レファレンス・ラベルを付加する。
本稿では, 生成した出力の関連性, 新規性, 絡み合いを報告する総合的自動評価プロトコルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 16:16:45 GMT)
PAMS: Quantized Super-Resolution via Parameterized Max Scale [84.6] 深部畳み込みニューラルネットワーク(DCNN)は超解像処理(SR)において優位な性能を示した
本稿では,PAMS(Parameterized Max Scale)と呼ばれる新しい量子化手法を提案する。
実験により,提案手法はEDSRやRDNなどの既存のSRモデルを適切に圧縮・高速化できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 06:16:05 GMT)
RELATE: Physically Plausible Multi-Object Scene Synthesis Using
Structured Latent Spaces [77.1] RELATEは、複数の対話オブジェクトの物理的に可視なシーンとビデオを生成することを学習するモデルである。
オブジェクト中心生成モデリングにおける最先端の手法とは対照的に、RELATEは自然に動的なシーンに拡張し、高い視覚的忠実度のビデオを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 18:03:58 GMT)
Learning Control Barrier Functions from Expert Demonstrations [69.2] 制御障壁関数(CBF)に基づく安全な制御器合成のための学習に基づくアプローチを提案する。
最適化に基づくCBFの学習手法を解析し、基礎となる力学系のリプシッツ仮定の下で証明可能な安全保証を享受する。
私たちの知る限りでは、これらはデータから確実に安全な制御障壁関数を学習する最初の結果です。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 00:02:13 GMT)
What's the worth of having a single CS teacher program aimed at teachers
with heterogeneous profiles? [68.8] アルゼンチンのK-12教師を対象とした400時間の教員養成プログラムの結果について検討した。
本研究の目的は,教師にCSの内容や具体的教育を指導する上で,教師一人ひとりの教育プログラムが有効であるかどうかを,多種多様なプロファイルを持つ教師に理解することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 15:03:31 GMT)
VisBERT: Hidden-State Visualizations for Transformers [66.9] VisBERTは,複数の質問応答のタスクに対して,BERT内のコンテキストトークン表現を可視化するツールである。
VisBERTは、モデルの内部状態に関する洞察を得て、推論ステップや潜在的な欠点を探索することを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 15:37:43 GMT)
Model-based Reinforcement Learning for Decentralized Multiagent
Rendezvous [66.7] 目標を他のエージェントと整合させる人間の能力の下にあるのは、他人の意図を予測し、自分たちの計画を積極的に更新する能力である。
分散型マルチエージェントレンデブーのためのモデルに基づく強化学習手法である階層型予測計画(HPP)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 05:34:13 GMT)
Gated Recurrent Fusion with Joint Training Framework for Robust
End-to-End Speech Recognition [64.9] 本稿では,ロバスト・エンド・ツー・エンドASRのためのジョイント・トレーニング・フレームワークを用いたゲート・リカレント・フュージョン(GRF)法を提案する。
GRFアルゴリズムはノイズと拡張された特徴を動的に組み合わせるために使用される。
提案手法は従来の関節強化・変圧器法に比べて10.04%の相対的文字誤り率(CER)低減を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 08:52:05 GMT)
How Domain Terminology Affects Meeting Summarization Performance [61.1] 我々は、巨大ミーティングコーパス上で、ドメイン用語のゴールドスタンダードアノテーションを作成します。
本稿では,会議要約システムの性能を,用語の活用の有無で分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 01:34:23 GMT)
DynaVSR: Dynamic Adaptive Blind Video Super-Resolution [60.2] DynaVSRは、現実世界のビデオSRのための新しいメタラーニングベースのフレームワークである。
様々な種類の合成ボケカーネルを備えたマルチフレームダウンスケーリングモジュールをトレーニングし、入力認識適応のためのビデオSRネットワークとシームレスに結合する。
実験結果から,DynaVSRは最先端のビデオSRモデルの性能を一定に向上することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 15:07:32 GMT)
Speaker De-identification System using Autoencoders and Adversarial
Training [58.7] 本稿では,対人訓練とオートエンコーダに基づく話者識別システムを提案する。
実験結果から, 対向学習とオートエンコーダを組み合わせることで, 話者検証システムの誤り率が同等になることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 19:22:05 GMT)
A Flexible Framework for Designing Trainable Priors with Adaptive
Smoothing and Game Encoding [57.1] 我々は、前方通過を非滑らかな凸最適化問題として解釈できるニューラルネットワーク層の設計とトレーニングのための一般的なフレームワークを紹介する。
グラフのノードに代表されるローカルエージェントによって解決され、正規化関数を介して相互作用する凸ゲームに焦点を当てる。
このアプローチは、訓練可能なエンドツーエンドのディープモデル内で、古典的な画像の事前使用を可能にするため、画像の問題を解決するために魅力的である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 10:00:10 GMT)
Learnings from Frontier Development Lab and SpaceML -- AI Accelerators
for NASA and ESA [57.1] AIとML技術による研究は、しばしば非同期の目標とタイムラインを備えたさまざまな設定で動作します。
我々は、NASAとESAの民間パートナーシップの下で、AIアクセラレータであるFrontier Development Lab(FDL)のケーススタディを実行する。
FDL研究は、AI研究の責任ある開発、実行、普及に基礎を置く原則的な実践に従う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 21:23:03 GMT)
CapWAP: Captioning with a Purpose [57.0] 我々は、CapWAP(Captioning with a Purpose)という新しいタスクを提案する。
私たちのゴールは、意図した人口の情報ニーズに合うように調整可能なシステムを開発することです。
目的とする情報に直接最適化するために強化学習を利用することが可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 09:23:55 GMT)
SMPLpix: Neural Avatars from 3D Human Models [56.9] 従来のレンダリングと画素空間で動作する最新の生成ネットワークのギャップを埋める。
我々は、スパースな3Dメッシュ頂点をフォトリアリスティックな画像に変換するネットワークを訓練する。
我々は,フォトリアリズムのレベルとレンダリング効率の両面で,従来の微分可能よりも優位性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 11:08:09 GMT)
Self-Tuning Stochastic Optimization with Curvature-Aware Gradient
Filtering [53.5] サンプルごとのHessian-vector積と勾配を用いて、自己チューニングの二次構造を構築する。
モデルに基づく手続きが雑音勾配設定に収束することを証明する。
これは自己チューニング二次体を構築するための興味深いステップである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 22:07:30 GMT)
"What Do You Mean by That?" A Parser-Independent Interactive Approach
for Enhancing Text-to-SQL [49.9] ループ内に人間を包含し,複数質問を用いてユーザと対話する,新規非依存型対話型アプローチ(PIIA)を提案する。
PIIAは、シミュレーションと人的評価の両方を用いて、限られたインタラクションターンでテキストとドメインのパフォーマンスを向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 02:14:33 GMT)
Parameterized Explainer for Graph Neural Network [49.8] グラフニューラルネットワーク(GNN)のためのパラメータ化説明器PGExplainerを提案する。
既存の研究と比較すると、PGExplainerはより優れた一般化能力を持ち、インダクティブな設定で容易に利用することができる。
合成データセットと実生活データセットの両方の実験では、グラフ分類の説明に関するAUCの相対的な改善が24.7%まで高い競争性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 17:15:03 GMT)
Pointing to Subwords for Generating Function Names in Source Code [43.4] 入力に低頻度または外語彙のサブワードをコピーする2つの方法を提案する。
改良型F1では,従来の手法よりも改善が見られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 08:17:17 GMT)
Fast Fourier Intrinsic Network [42.0] 本稿ではスペクトル領域で動作する高速フーリエ固有ネットワークFFI-Netを提案する。
FFI-Netの重みはスペクトル領域で最適化されており、より高速な収束を可能にする。
MPI-Sintel、MIT Intrinsic、IIWデータセット上での最先端のパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 18:14:39 GMT)
An Analysis of Dataset Overlap on Winograd-Style Tasks [40.3] 本稿では,WSC型タスクにおける学習コーパスとテストインスタンスの重複度の違いの影響を解析する。
KnowRef-60Kは、WSCスタイルの常識推論において、これまでで最大のコーパスである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 21:11:17 GMT)
Watch out! Motion is Blurring the Vision of Your Deep Neural Networks [34.5] 最先端のディープニューラルネットワーク(DNN)は、付加的なランダムなノイズ摂動を伴う敵の例に対して脆弱である。
そこで本研究では,視覚的に自然な動きを呈する対向攻撃の例を生成できる新しい対向攻撃法を提案する。
NeurIPS'17競合競合データセットに関する総合的な評価は、ABBAの有効性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 05:52:03 GMT)
Deep Learning based Monocular Depth Prediction: Datasets, Methods and
Applications [31.1] RGB画像から深度を推定することで、屋内のローカライゼーション、高さ推定、同時ローカライゼーションとマッピングなど、多くのコンピュータビジョンタスクが容易になる。
近年,深層学習技術の急速な発展により,単眼深度推定が大きな進歩を遂げている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 01:03:13 GMT)
HyNet: Learning Local Descriptor with Hybrid Similarity Measure and
Triplet Loss [30.4] 本研究は,L2正規化がトレーニング中のバックプロパゲート記述子勾配にどのように影響するかを検討する。
我々はHyNetを提案する。HyNetは新しいローカル記述子で、マッチングの最先端結果をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 16:25:48 GMT)
Language Through a Prism: A Spectral Approach for Multiscale Language
Representations [30.2] 信号処理は、スケールをまたいだ構造を分離するための自然な枠組みを提供することを示す。
入力を通したニューロンの活性化にスペクトルフィルタを適用し、音声タグ付けの一部でよく機能するフィルタ埋め込みを生成する。
また、スペクトルフィルタを用いて異なるニューロンを拘束し、異なるスケールで構造をモデル化する訓練モデルのためのプリズム層を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 23:17:43 GMT)
DeConFuse : A Deep Convolutional Transform based Unsupervised Fusion
Framework [29.6] 本研究では、深層畳み込み変換学習に基づく教師なし融合フレームワークを提案する。
ストック予測とトレーディングの問題に対して,提案手法であるDeConFuseを適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 11:04:09 GMT)
ConFuse: Convolutional Transform Learning Fusion Framework For
Multi-Channel Data Analysis [29.6] 本稿では、最近提案された畳み込み変換学習の%に基づく教師なし融合フレームワークを提案する。
この枠組みを多チャンネル金融データに適用し、株価予測とトレーディングを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 10:41:28 GMT)
SuperDeConFuse: A Supervised Deep Convolutional Transform based Fusion
Framework for Financial Trading Systems [29.4] 本研究は、金融株取引のための教師付きマルチチャネル時系列学習フレームワークを提案する。
我々のアプローチは、データチャネルを別々の1次元畳み込み層で処理し、それから出力を一連の完全に接続された層で融合し、最終的にソフトマックス分類層を適用します。
数値実験により,提案モデルにより,ストックトレーディングの現実問題に対する最先端のディープラーニング技術よりもかなり優れた結果が得られることを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 11:58:12 GMT)
MFIF-GAN: A New Generative Adversarial Network for Multi-Focus Image
Fusion [29.4] マルチフォーカス画像融合(MFIF)は、オールインフォーカス画像を得るための有望な技術である。
MFIFの研究動向の1つは、フォーカス/デフォーカス境界(FDB)周辺のデフォーカス拡散効果(DSE)を回避することである。
我々は,MFIF-GANと呼ばれるネットワークを用いて,前景領域が対応する対象よりも正確に大きいフォーカスマップを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 03:36:53 GMT)
Robust Visual Tracking via Statistical Positive Sample Generation and
Gradient Aware Learning [28.6] CNNベースのトラッカーは、複数のベンチマークデータセットで最先端のパフォーマンスを達成した。
統計的正のサンプル生成とグラディエント・アウェア・ラーニング(SPGA)によるロバストな追跡手法を提案する。
提案するSPGAは,いくつかの最先端トラッカーに対して良好に動作することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 09:14:58 GMT)
A Primer in BERTology: What we know about how BERT works [28.5] 本論文は,人気のBERTモデルに関する150以上の研究の最初の調査である。
BERTがどのように機能するか、どのような情報を学び、どのように表現されるのか、現在の状況についてレビューする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 15:33:50 GMT)
A Theory of Universal Learning [26.5] 普遍的な学習の確率は3つしかないことを示す。
任意の概念クラスの学習曲線は指数的あるいは任意に遅い速度で減衰することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 15:10:32 GMT)
Multi-label Causal Variable Discovery: Learning Common Causal Variables
and Label-specific Causal Variables [26.5] マルコフ境界(MB)における因果変数は、広範な単一ラベルタスクに広く応用されている。
マルチラベルシナリオのいくつかの変数は複数のラベルに関する因果情報を含んでいる可能性があるため,本論文は多ラベル因果変数発見の問題について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 04:01:03 GMT)
Towards Visually Explaining Video Understanding Networks with
Perturbation [26.3] 映像理解ネットワークを視覚的に説明するための汎用摂動法について検討する。
本研究では,空間次元と時間次元の両面において,結果の滑らかさを抑えることによって手法を強化する新しい損失関数を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 15:30:07 GMT)
Behavior Planning at Urban Intersections through Hierarchical
Reinforcement Learning [25.5] 本研究では,都市環境の階層構造を用いた自律走行計画を行うことができる強化学習(RL)に基づく行動計画構造を提案する。
我々のアルゴリズムは、車線封鎖やエゴ車前方の遅延による交差点に近づく際に、車線変更の可能な方向から左に曲がるタイミングや、車線変更の可能性など、規則に基づく決定方法よりも優れている。
また,提案手法は従来のRL法よりも高速に最適方針に収束することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 19:23:26 GMT)
STOI-Net: A Deep Learning based Non-Intrusive Speech Intelligibility
Assessment Model [25.0] 本稿では,深層学習に基づく非侵入的音声明瞭度評価モデル,すなわちSTOI-Netを提案する。
このモデルは、畳み込みニューラルネットワークと双方向長短期記憶(CNN-BLSTM)アーキテクチャと乗法的注意機構を組み合わせることで構成される。
実験結果から,STOI-Netで推定したSTOIスコアと実STOIスコアとの相関が良好であった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 09:57:10 GMT)
Fine Perceptive GANs for Brain MR Image Super-Resolution in Wavelet
Domain [23.2] 高分解能(HR)磁気共鳴(MR)画像を生成するために,FP-GAN(Fepceptive Generative Adversarial Network)を提案する。
MultiRes_7Tデータセットの実験により、FP-GANsは競合する手法よりも定量的に質的に優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 02:09:44 GMT)
Distant Supervision for E-commerce Query Segmentation via Attention
Network [22.9] 本稿では,外部のコンテキスト情報を自然に効果的に活用し,クエリセグメンテーションを支援するような,アテンションモジュールを備えたBiLSTM-CRFベースのモデルを提案する。
2つのデータセットの実験は、いくつかのベースラインと比較して、我々のアプローチの有効性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 03:00:52 GMT)
Learning a Simple and Effective Model for Multi-turn Response Generation
with Auxiliary Tasks [22.6] オープンドメイン対話のためのマルチターン応答生成について検討する。
本研究では,単純な構造を持ちながら,会話コンテキストを効果的に活用できるモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 07:11:33 GMT)
Synonym Knowledge Enhanced Reader for Chinese Idiom Reading
Comprehension [22.3] 機械読解(英: Machine reading comprehension、MRC)とは、機械が与えられた文脈に基づいて質問に答えるよう求めるタスクである。
まず,中国語の慣用句の意味的意味と意味的意味の整合性を測定するために,リテラルの意味包含という概念を定義した。
同義語関係を完全に活用するために、同義語知識強化読解器を提案する。
大規模な中国語イディオム読解データセットであるChIDの実験結果から,我々のモデルが最先端の性能を達成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 15:28:53 GMT)
Improving RNN Transducer Based ASR with Auxiliary Tasks [21.6] 単一ニューラルネットワークを用いたエンドツーエンド自動音声認識(ASR)モデルは、最近最先端の結果を実証した。
本研究では,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)が補助タスクを実行することで,より優れたASR精度を実現する方法を検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 03:48:00 GMT)
Trajectory Planning for Autonomous Vehicles Using Hierarchical
Reinforcement Learning [21.5] 不確実かつ動的条件下で安全な軌道を計画することは、自律運転問題を著しく複雑にする。
RRT(Rapidly Exploring Random Trees)のような現在のサンプリングベース手法は、高い計算コストのため、この問題には理想的ではない。
軌道計画のための階層型強化学習構造とPID(Proportional-Integral-Derivative)コントローラを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 20:49:54 GMT)
Safe Trajectory Planning Using Reinforcement Learning for Self Driving [21.5] 自動運転車の軌道計画段階におけるモデルフリー強化学習を提案する。
このアプローチにより、自動運転のタスクに必要な安全で汎用的で快適な方法で車を操作することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 19:29:14 GMT)
Stable Sample Compression Schemes: New Applications and an Optimal SVM
Margin Bound [21.4] 安定なサンプル圧縮スキームに基づいて教師付き学習アルゴリズム群を解析する。
我々は、いくつかの学習アルゴリズムに対して、データ依存の一般化境界を新しく、あるいは改良したものに導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 17:30:49 GMT)
Bayesian Reconstruction of Fourier Pairs [21.1] 一般的な文献は、観測結果の欠如や、ノイズの破損したデータには耐えられない。
我々の目的は、時間領域と周波数領域において、不特定に取得されたデータの原則的処理の欠如に対処することである。
提案モデルでは,実環境におけるオーディオ,医療,天文学的信号の共用時間と周波数再構成が可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 17:30:24 GMT)
Network-to-Network Translation with Conditional Invertible Neural
Networks [19.4] 最近の研究は、巨大な機械学習モデルのパワーが、彼らが学んだ表現によって捉えられていることを示唆している。
本研究では,異なる既存表現を関連付けることが可能なモデルを模索し,条件付き可逆ネットワークを用いてこの問題を解決することを提案する。
ドメイン転送ネットワークは、それらを学習したり微調整したりすることなく、固定表現を変換できます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 20:34:36 GMT)
Localising In Complex Scenes Using Balanced Adversarial Adaptation [19.2] ドメイン適応と生成モデリングは、データ収集とラベル付けの高価な性質を全体として緩和している。
本研究では,シミュレーション環境のローカライズに最適化された表現と,実環境におけるそのような表現の適用との間に存在する性能ギャップについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 00:40:50 GMT)
NUAA-QMUL at SemEval-2020 Task 8: Utilizing BERT and DenseNet for
Internet Meme Emotion Analysis [18.9] 本システムは、感情によってインターネットのミームを分類するために、テキストや画像からマルチモーダルな埋め込みを学習する。
以上の結果から,画像分類モデルは,DenseNetがResNetより優れており,ミームの分類に役立つ可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 14:42:37 GMT)
Painting Outside as Inside: Edge Guided Image Outpainting via
Bidirectional Rearrangement with Progressive Step Learning [18.4] 双方向境界領域再構成を用いた画像出力方式を提案する。
提案手法は, 定性的, 定量的に, 他の最先端の塗装工法と比較した。
実験の結果,本手法は他の手法よりも優れ,360デグパノラマ特性を持つ新しい画像を生成することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 05:18:19 GMT)
NADI 2020: The First Nuanced Arabic Dialect Identification Shared Task [18.2] 第1回Nuanced Arabic Dialect Identification Shared Task(NADI)の結果と結果について述べる。
共有タスクのデータは、アラブ21カ国から合計100か国をカバーし、Twitterドメインから収集されている。
NADIは、サブカントリーレベルで自然に発生する粒度の細かい方言テキストをターゲットにした最初の共有タスクである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 19:18:33 GMT)
CLAR: A Cross-Lingual Argument Regularizer for Semantic Role Labeling [17.8] CLAR(Cross-Lingual Argument Regularizer)と呼ばれる手法を提案する。
CLARは言語間の言語アノテーションの類似性を識別し、この情報を利用して対象言語引数をマッピングする。
実験の結果、CLARは低リソース言語に対する単言語および多言語ベースラインよりも、複数の言語でのSRL性能を一貫して改善することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 20:16:57 GMT)
DoWhy: An End-to-End Library for Causal Inference [16.8] 因果仮定で構築されたオープンソースのPythonライブラリであるDoWhyを,その第一級市民として説明する。
DoWhy氏は、あらゆる因果解析に共通する4つのステップのAPIを提示している。
特にDoWhyは、プラセボテスト、ブートストラップテスト、未発見のコンバウンディングのテストなど、多数のチェックを実装している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 06:22:11 GMT)
Two-Stream Appearance Transfer Network for Person Image Generation [16.7] 画像生成や翻訳に広く用いられているGAN(Generative Adversarial Network)は、空間的局所的および翻訳同変演算子に依存している。
本稿では,この課題に対処するために,新しい2ストリームの外観伝達ネットワーク(2s-ATN)を提案する。
ソースストリームとターゲットストリームで構成される多段階アーキテクチャである。各ステージは外観伝達モジュールと複数の2ストリーム特徴融合モジュールを備える。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 04:21:02 GMT)
Robustness of Community Detection to Random Geometric Perturbations [16.6] 我々は、頂点間の接続が、潜在(かつ観測されていない)ランダムな幾何グラフによって摂動されるブロックモデルを考える。
目的は、スペクトル法がランダムグラフの存在(あるいはそうでない)に非依存であっても、この種のノイズに対して堅牢であることを証明することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 10:15:40 GMT)
Enhanced Few-shot Learning for Intrusion Detection in Railway Video
Surveillance [16.2] 拡張モデル非依存メタラーナーは、オリジナルビデオフレームと、ビデオから抽出されたトラック領域のセグメンテッドマスクの両方を用いて訓練される。
解析結果から,拡張メタラーナーは,新たに収集したビデオフレームのサンプルをわずかに残さず,見知らぬシーンに適応できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 08:59:15 GMT)
$\beta$-Cores: Robust Large-Scale Bayesian Data Summarization in the
Presence of Outliers [14.9] 古典的ベイズ推定の質は、観測結果が推定データ生成モデルに適合するかどうかに大きく依存する。
本稿では,大容量データセットに同時スケール可能な変分推論手法を提案する。
多様なシミュレーションおよび実データ、および様々な統計モデルにおいて、我々のアプローチの適用性について説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 10:25:11 GMT)
Learning to Infer Semantic Parameters for 3D Shape Editing [14.9] 入力形状のセマンティックパラメータを推論するディープネットワークを学習し,そのパラメータをユーザが操作できるようにする。
このネットワークは、補助的な合成テンプレートとラベルなしのリアルモデルから形状を共同で訓練する。
椅子,飛行機,人体などのデータセットを用いた実験により,本手法が従来よりも自然に編集できることが実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 20:58:49 GMT)
Causality-aware counterfactual confounding adjustment as an alternative
to linear residualization in anticausal prediction tasks based on linear
learners [14.6] 反因果予測タスクにおける因果関係を考慮した共起調整に対する線形残差化手法の比較を行った。
線形学習者の予測性能において,因果認識アプローチは(漸近的に)残留化調整に優れる傾向があることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 17:59:57 GMT)
Challenges of Applying Deep Reinforcement Learning in Dynamic
Dispatching [14.4] 動的ディスパッチは、鉱業における運用最適化における中核的な問題の一つである。
深層強化学習は、この問題を解決するのに自然に適しているはずだ。
本稿では, 動的ディスパッチ問題に対処するために, ディープRLを使用する際の主な課題について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 22:26:45 GMT)
A Hierarchical Subspace Model for Language-Attuned Acoustic Unit
Discovery [14.2] タスクは低次元の音素部分空間への埋め込みを学習する学習の1つであり、同時にその部分空間自体をハイパー部分空間への埋め込みとして指定する。
我々は、一連の転写言語でハイパーサブスペースをトレーニングし、ターゲット言語に転送する。
対象言語では、言語と単位埋め込みの両方を教師なしの方法で推論し、その言語に特有の単位のサブスペースと、それに宿る単位を同時に学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 06:55:48 GMT)
Deconvoluting Kernel Density Estimation and Regression for Locally
Differentially Private Data [14.1] ローカルな差分プライバシーは、機密性の高い個々のデータポイントを収集または公開するためのプライバシー文学のゴールドスタンダードとなっている。
しかし、局所的な差分データは、プライバシーを確保するために使われる付加ノイズのため、データの確率密度をゆがめることがある。
本研究では,スムースなカーネルを用いた密度推定手法を開発し,プライバシ保護ノイズの影響を除去する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 03:32:15 GMT)
Illumination Normalization by Partially Impossible Encoder-Decoder Cost
Function [13.6] 本稿では,エンコーダデコーダネットワークのコスト関数定式化のための新しい手法を提案する。
本手法は,異なる照明条件と環境条件下での同一シーンの可利用性を利用した。
適用性は3つの公開データセットで評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 15:43:42 GMT)
Learning Undirected Graphs in Financial Markets [13.5] ラプラシアの制約は、市場指数係数と株式間の条件相関に有意義な物理的解釈を持つことを示す。
これらの解釈は、金融市場でグラフを見積もる際にユーザーが気付くべきガイドラインのセットにつながります。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 11:13:28 GMT)
Lifelong Learning Without a Task Oracle [13.3] 監視されたディープニューラルネットワークは、新しいタスクが学習されると、古いタスクの精度が大幅に低下することが知られている。
本稿では,メモリオーバーヘッドの少ないタスク割り当てマップの提案と比較を行う。
最高のパフォーマンスの変種は、平均的なパラメータメモリの増大を1.7%に抑えるだけである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 21:30:31 GMT)
Neural Composition: Learning to Generate from Multiple Models [13.1] 本稿では,各コンポーネントから生成プロセスがいつ起動するかを学習することで,モデル定義コンポーネントを組み合わせるシステムを提案する。
本稿では,各コンポーネントから生成プロセスがいつ起動するかを学習することで,モデル定義コンポーネントを組み合わせるシステムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 23:41:47 GMT)
Learning Generalizable Physiological Representations from Large-scale
Wearable Data [12.9] 意味ラベルのない活動・心拍(HR)信号を用いた新しい自己教師型表現学習法を提案する。
その結果, 線形分類器を用いた伝達学習により, 様々な下流タスクにおいて, 埋め込みが一般化できることが示唆された。
本研究は,大規模健康・ライフスタイルモニタリングに寄与する行動・生理的データに対する,最初のマルチモーダル自己管理手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 17:56:03 GMT)
Nonasymptotic Guarantees for Spiked Matrix Recovery with Generative
Priors [12.8] そこで本研究では,低ランク成分が訓練された生成ネットワークの範囲内にある場合について検討する。
非線形最小二乗の目的に対して好適な大域的最適化の展望を確立する。
この結果から、生成前兆は構造化されたランク1行列回復のための計算と統計のギャップを持たないことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 05:08:16 GMT)
Stable predictions for health related anticausal prediction tasks
affected by selection biases: the need to deconfound the test set features [12.3] 健康関連機械学習アプリケーションでは、トレーニングデータはターゲット集団の非表現的なサンプルに対応することが多い。
テストセットの機能を分解することで、安定性の向上が達成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 01:17:58 GMT)
Effective Fusion Factor in FPN for Tiny Object Detection [12.2] 我々は、FPNの隣接層間のトップダウン接続は、小さな物体検出に2つの側面の影響をもたらすと論じている。
深い層が浅い層にもたらす情報を制御するための新しい概念である融合係数を提案する。
本研究では,FPNを適切な融合係数で設定すると,ネットワークの性能が大幅に向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 09:40:08 GMT)
Learning from Positive and Unlabeled Data with Arbitrary Positive Shift [11.7] 本稿では,未ラベルデータに対して任意の非表現陽性データであってもPU学習が可能であることを示す。
これを統計的に一貫した2つの手法に統合し、任意の正のバイアスに対処する。
実験により,多数の実世界のデータセットにまたがる手法の有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 12:20:05 GMT)
Explaining Deep Graph Networks with Molecular Counterfactuals [11.5] 本稿では,分子特性予測タスク(MEG)の文脈におけるディープグラフネットワークの説明可能性に挑戦する新しい手法を提案する。
我々は, 構造的類似度が高く, 予測特性の異なる(有意)化合物の形で, 特定の予測に対する情報的反実的説明を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 13:46:10 GMT)
ECCOLA -- a Method for Implementing Ethically Aligned AI Systems [11.3] 本稿では,AI倫理を実践する手法を提案する。
この手法であるECCOLAは循環行動設計研究手法を用いて反復的に開発されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 16:09:11 GMT)
Token Sequence Labeling vs. Clause Classification for English Emotion
Stimulus Detection [10.5] 文節分類やシーケンスラベリングが英語の感情刺激検出に適しているかを評価する。
その結果,4つのデータセットのうち3つよりもシーケンスラベリングが優れていることがわかった。
我々の誤り分析は、節が英語の適切な刺激単位ではないことを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 09:56:01 GMT)
Learning identifiable and interpretable latent models of
high-dimensional neural activity using pi-VAE [10.5] 本稿では,潜在モデルと従来のニューラルエンコーディングモデルから重要な要素を統合する手法を提案する。
我々の手法であるpi-VAEは、同定可能な変分自動エンコーダの最近の進歩にインスパイアされている。
人工データを用いてpi-VAEを検証し,それをラット海馬およびマカク運動野の神経生理学的データセットの解析に応用した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 22:00:38 GMT)
What time is it? Temporal Analysis of Novels [10.5] 我々は52,183冊の架空の書籍から時間毎のフレーズのデータセットを構築した。
次に、平均誤差2.27時間を達成する日時分類モデルを構築する。
ブレークポイントの動的プログラミングを用いて本全体を解析することにより、本を特定の日時に対応するセグメントに大まかに分割できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 01:11:55 GMT)
Chapter Captor: Text Segmentation in Novels [10.5] 我々は、ニューラル推論とルールマッチングを組み合わせたハイブリッドアプローチを用いて、9,126の英小説からなるプロジェクト・グーテンベルクの章のセグメンテーションデータセットを構築した。
本論文では,章分割のためのカットベースおよびニューラル手法を提案し,書籍長文書の正確なブレーク予測の課題に対して,F1スコア0.453を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 02:56:54 GMT)
Spring-Rod System Identification via Differentiable Physics Engine [10.2] 複雑なスプリングロッドアセンブリのシステム同定のための新しい微分可能な物理エンジンを提案する。
従来の物理エンジンと同様、動作の制御方程式の離散形式を用いて、エンジンの設計をモジュール化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 04:36:22 GMT)
Decoherence dynamics of entangled quantum states in the $XXX$ central
spin model [9.5] 中央スピンモデル(CSM)における中心スピンデコヒーレンス問題について検討する。
我々は、それらのフィデリティ、絡み合い、量子コヒーレンスの進化を解析的に得る。
システムバスの絡み合いの助けを借りて、中心スピンに対する量子コヒーレンス強化力学を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 12:55:12 GMT)
Interpretable collaborative data analysis on distributed data [9.4] 本稿では,フェデレート学習システムの一つとして,非モデル共有協調データ分析手法を提案する。
それぞれのパーティで個別に構築される中間表現を集中化することにより、提案手法は解釈可能なモデルを得る。
数値実験により, 提案手法は, 個人分析よりも, 実世界の問題に対する認識性能の向上を図っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 13:59:32 GMT)
A Variational Information Bottleneck Based Method to Compress Sequential
Networks for Human Action Recognition [9.4] 本稿では,人間行動認識(HAR)に用いるリカレントニューラルネットワーク(RNN)を効果的に圧縮する手法を提案する。
変分情報ボトルネック(VIB)理論に基づくプルーニング手法を用いて,RNNの逐次セルを流れる情報の流れを小さなサブセットに制限する。
我々は、圧縮を大幅に改善する特定のグループ・ラッソ正規化手法とプルーニング手法を組み合わせる。
提案手法は,UCF11上での動作認識の精度に比較して,最も近い競合に比べて70倍以上の圧縮を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 14:36:53 GMT)
BERT-JAM: Boosting BERT-Enhanced Neural Machine Translation with Joint
Attention [9.4] 本稿では、BERT-JAMと呼ばれる新しいBERT強化ニューラルマシン翻訳モデルを提案する。
BERT-JAMは、エンコーダ/デコーダ層が異なる表現間の注意を動的に割り当てるように、ジョイントアテンションモジュールを使用する。
実験の結果,BERT-JAM は複数の翻訳タスクにおいて SOTA BLEU スコアを達成できた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 09:30:37 GMT)
Forecasting Emergency Department Capacity Constraints for COVID
Isolation Beds [9.4] 小児病院の救急部門に新たに設置された新型コロナウイルス関連の容量制限は、時間単位の予測ツールの開発を促した。
当院の定位率の予測には,ポイント予測と分類精度の両面で高い性能が得られた。
私たちは現在、医療従事者の能力向上を目標に、ツールをリアルタイムな設定に移行する作業を行っています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 19:35:41 GMT)
Ontology-driven Event Type Classification in Images [9.2] 本稿では,画像中のイベントタイプを分類するためのオントロジー駆動型アプローチを提案する。
まず、ほとんどのイベントタイプからなるWikidataに基づくオントロジーを作成します。
知識グラフの構造化情報を利用して、ディープニューラルネットワークを用いて関連する事象関係を学習することを目的とした、オントロジー駆動学習アプローチを含む、いくつかのベースラインが提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 19:43:55 GMT)
Reducing Neural Network Parameter Initialization Into an SMT Problem [8.8] ニューラルネットワーク(NN)のトレーニングは、初期重みに限らず、複数の要因に依存する。
本稿では、乱数やゼロの初期化と比較して、より優れた性能が得られるようなディープNNパラメータの初期化に焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 06:28:16 GMT)
Action-Based Representation Learning for Autonomous Driving [8.3] 本稿では,行動に基づく運転データを学習表現に用いることを提案する。
提案手法を用いて事前学習した空き時間に基づく運転モデルでは,比較的少量の弱注釈画像が有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 15:45:26 GMT)
Geometric Deep Reinforcement Learning for Dynamic DAG Scheduling [8.1] 本稿では,現実的なスケジューリング問題を解決するための強化学習手法を提案する。
高性能コンピューティングコミュニティにおいて一般的に実行されるアルゴリズムであるColesky Factorizationに適用する。
我々のアルゴリズムは,アクター・クリティカル・アルゴリズム (A2C) と組み合わせてグラフニューラルネットワークを用いて,問題の適応表現をオンザフライで構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 10:57:21 GMT)
Self-Supervised Learning for Large-Scale Unsupervised Image Clustering [8.1] 自己教師付き表現に基づく教師なし分類のための簡易なスキームを提案する。
提案手法は,画像ネット分類における競合的な結果が得られることを示す,近年の自己教師型手法を用いて評価する。
自己教師型学習のための標準ベンチマークに教師なし評価を加えることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 16:14:04 GMT)
Learning with Optimized Random Features: Exponential Speedup by Quantum
Machine Learning without Sparsity and Low-Rank Assumptions [8.1] 我々は,実行時特性を最適化した分布からサンプリングする量子アルゴリズムを開発した。
我々のアルゴリズムは、このサンプリングタスクの既知の古典的アルゴリズムと比較して、D$の指数的な高速化を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 20:07:42 GMT)
Efficient Training Data Generation for Phase-Based DOA Estimation [8.0] 深層学習(DL)に基づく到着方向推定(DOA)は活発な研究課題であり、現在最先端技術である。
位相ベースの特徴入力でDLモデルを訓練するための,低複雑性なオンラインデータ生成手法を提案する。
実験室のインパルス応答から得られたデータを用いて,提案したトレーニングデータ生成手法を用いてトレーニングしたモデルが,ソースイメージ法に基づいてトレーニングしたモデルと相容れない性能を示すことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 14:25:03 GMT)
Solving the Steiner Tree Problem with few Terminals [8.0] 動的プログラミングによるスタイナーツリー問題の解法として、Dijkstra-Steinerアルゴリズムがある。
我々はDijkstra-Steinerアルゴリズムを強化し、DS*と呼ばれる再検討アルゴリズムを確立する。
そこで本研究では,DS* アルゴリズムの適合性は整合性よりも弱いことを示し,許容関数を用いた場合の正当性を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 17:46:02 GMT)
Numerically Solving Parametric Families of High-Dimensional Kolmogorov
Partial Differential Equations via Deep Learning [8.0] 高次元線形コルモゴロフ偏微分方程式(PDE)のパラメトリック族に対する数値解のディープラーニングアルゴリズムを提案する。
本手法は,Fynman-Kac式を用いた1つの統計的学習問題として,コルモゴロフ PDE の族全体の数値近似を再構成した。
シミュレーションデータに基づいてトレーニングされた1つのディープニューラルネットワークが、全時空領域のPDEファミリー全体の解関数を学習可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 17:57:11 GMT)
Differentiable Unsupervised Feature Selection based on a Gated Laplacian [8.0] 本稿では,低周波特徴を優先するラプラシアンスコアと,特徴選択のためのゲーティング機構を組み合わせた識別可能な損失関数を提案する。
我々は,提案手法を数学的に動機付け,高雑音条件下では,全特徴集合ではなく,ゲート入力上でラプラシアンを計算することが重要であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 11:23:01 GMT)
TrimTuner: Efficient Optimization of Machine Learning Jobs in the Cloud
via Sub-Sampling [7.9] この研究は、クラウド上の機械学習ジョブを最適化してサブサンプリング技術を利用する最初のシステムであるTrimTunerを紹介している。
我々は,TrimTunerが最適化プロセスのコストを最大50倍に削減し,推奨プロセスの速度を65倍に向上できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 20:06:28 GMT)
Improving Classifier Confidence using Lossy Label-Invariant
Transformations [7.5] 多様体ベースの信頼度校正技術は一般に、大きな入力空間を持つモデルに適用した場合、スケールや高価なリトレーニングを必要としない。
本稿では,ReCalが複数のデータセット,特にImageNetのような大規模データセットにおいて,他のキャリブレーション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, 9 Nov 2020 04:33:48 GMT)
Analyzing the Effects of COVID-19 Pandemic on the Energy Demand: the
Case of Northern Italy [7.3] 電力需要プロファイルの分析は、全体的な経済動向に関する洞察を提供する。
我々は,イタリア北部の集積電力需要を推定する多層フィードフォワードニューラルネットワークを用いた。
Googleのモビリティレポートデータを用いて、ロックダウン期間中の移動行動の変化と相関する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 17:05:40 GMT)
An Experimentation Platform for Explainable Coalition Situational
Understanding [7.2] 説明可能な人工知能/機械学習(AI/ML)の能力を強調した連立状況理解研究のための実験プラットフォームを提案する。
situational Understanding Explorer (SUE) プラットフォームは軽量で、実験やデモンストレーションを容易にし、オープンにするために設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 16:01:15 GMT)
Personalized Query Rewriting in Conversational AI Agents [7.1] 本稿では,ユーザの歴史的に成功したインタラクションをメモリとして活用し,クエリ書き換え手法を提案する。
ニューラルネットワークモデルとポインタジェネレータネットワークに階層的な注意を払い、上述したユーザ記憶を用いたクエリ書き換えタスクにおいて、より優れた性能を発揮することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 20:45:39 GMT)
Uncertainty-Aware Constraint Learning for Adaptive Safe Motion Planning
from Demonstrations [7.0] 本稿では,実証から不確実な制約を満たすための学習方法を提案する。
提案手法はロバスト最適化を用いて,実証と整合した制約の潜在的無限の集合に対する信念を得る。
我々は,我々の制約信念の正確さと計画の安全性に関する確率的保証を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 01:59:14 GMT)
Character-level Representations Improve DRS-based Semantic Parsing Even
in the Age of BERT [6.7] 文字レベルと文脈言語モデル表現を組み合わせて解析性能を向上させる。
英語では、これらの改善は個々の言語情報ソースを追加するよりも大きい。
セマンティックタグに基づく新しい解析手法により,選択したセマンティックな現象のサブセット間で,文字レベルの表現により性能が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 10:24:12 GMT)
Generating Image Descriptions via Sequential Cross-Modal Alignment
Guided by Human Gaze [6.6] 私たちは、最先端の画像キャプションシステムとして、出発点として捉えています。
言語生産中に記録された人間の視線パターンから情報を利用するモデル変異体を開発した。
実験と分析により、視線による注意を生かして、より良い説明が得られていることを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 17:45:32 GMT)
Principles of Quantum Communication Theory: A Modern Approach [6.3] これは、量子通信の理論に関する本の初期版である。
我々は、情報理論の視点を全体に適用し、量子通信理論の基本的な結果を包括的に説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 19:00:06 GMT)
Getting Better from Worse: Augmented Bagging and a Cautionary Tale of
Variable Importance [6.3] ブラックボックス学習アルゴリズムは、最小限の事前モデル仕様で正確な予測を提供することができる。
AugBaggは、古典的な荷物やランダムな森と同じような方法で機能する手順である。
モデルに余分なノイズ変数を含むこの単純な行為は、サンプル外予測精度を劇的に向上させる可能性があることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 16:34:57 GMT)
Find it if You Can: End-to-End Adversarial Erasing for Weakly-Supervised
Semantic Segmentation [6.3] 本稿では,注目マップの逆消去の新たな定式化を提案する。
提案手法はサリエンシマスクを必要とせず, 注意マップの識別対象領域への拡散を防止するために, 正規化損失を用いる。
パスカルVOCデータセットを用いた実験により, 従来と比べ2.1mIoU, 1.0mIoUのセグメンテーション性能が向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 18:35:35 GMT)
Detecting and adapting to crisis pattern with context based Deep
Reinforcement Learning [6.2] 本稿では、2つのサブネットワークで構成された革新的なDRLフレームワークを提案する。
テストセットの結果、このアプローチはMarkowitzのような従来のポートフォリオ最適化手法を大幅に上回っており、現在のCovidのような危機を検出し予測することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 07:49:45 GMT)
Automated Discovery of Mathematical Definitions in Text with Deep Neural
Networks [6.2] 本稿では,数学的テキストにおける一文定義の自動検出に着目する。
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)やLong Short-Term Memory Network(LSTM)などのディープラーニング手法を適用した。
また、数学的テキストから定義を抽出するための新しいデータセットも提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 15:57:53 GMT)
Text Classification through Glyph-aware Disentangled Character Embedding
and Semantic Sub-character Augmentation [6.0] 中国語や日本語などの非言語言語を対象とした文字ベースのテキスト分類フレームワークを提案する。
我々のフレームワークは変分文字エンコーダ(VCE)と文字レベルのテキスト分類器で構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 04:38:02 GMT)
COVID-19 therapy target discovery with context-aware literature mining [5.8] 本稿では,エンティティ間の関係を近似することで,経験的表現データの文脈化を行うシステムを提案する。
トランスファーラーニングによりより大きな科学的文脈を活用するために,新しい埋め込み生成手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 20:19:10 GMT)
Synthetic-to-Real Domain Adaptation for Lane Detection [5.8] 我々は、ラベルなしまたは部分的にラベル付けされたターゲットドメインデータとともに、豊富でランダムに生成された合成データからの学習を探索する。
これは、非現実的な合成領域で学んだモデルを実画像に適応させることの難しさを浮き彫りにする。
対象のドメインデータに適応するために、特定の画像と一致しない合成ラベルを用いる、新しいオートエンコーダベースのアプローチを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 12:52:14 GMT)
The Spectral Underpinning of word2vec [5.5] 本稿では,Word2vecの高非線形関数の厳密な解析法を提案する。
以上の結果から,Word2vecは主にスペクトル法によって駆動される可能性が示唆された。
1つの興味深いオープンな疑問は、スペクトル法によって捉えられていないWord2vecの非線形特性が有益かどうかであり、もしそうであれば、どんなメカニズムによっても有益である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 09:17:18 GMT)
Invariant Policy Optimization: Towards Stronger Generalization in
Reinforcement Learning [5.5] 強化学習の基本的な課題は、訓練中に経験した操作領域を超えて一般化するポリシーを学ぶことである。
本稿では,この原則を実装した新しい学習アルゴリズムである不変ポリシー最適化(IPO)を提案し,トレーニング中に不変ポリシーを学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 09:54:50 GMT)
R-MNet: A Perceptual Adversarial Network for Image Inpainting [5.5] 本稿では,新たな逆マスク演算子であるReverse Masking Network(R-MNet)と組み合わせたWasserstein GANを提案する。
提案手法は,高分解能な塗装作業に一般化でき,人間の視覚系に適応可能なよりリアルな出力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 17:08:51 GMT)
A Learning-Based Tune-Free Control Framework for Large Scale Autonomous
Driving System Deployment [5.3] このフレームワークは、自律運転のための制御パラメータチューニングを共同で自動化する3つの機械学習ベースの手順で構成されている。
シミュレーションと道路試験の両方において,パラメータ調整効率が大幅に向上し,制御性能が向上したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 08:54:36 GMT)
An Empirical Study of Visual Features for DNN based Audio-Visual Speech
Enhancement in Multi-talker Environments [5.3] AVSE法は音声と視覚の両方を用いて音声強調を行う。
我々の知る限りでは、この特定のタスクにどの視覚的特徴が最適であるかを調査する論文は発表されていない。
本研究は, 組込み型機能の全体的な性能が向上しているにもかかわらず, 計算集約的な事前処理により, 低資源システムでは利用が困難であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 11:48:14 GMT)
Augmenting GAIL with BC for sample efficient imitation learning [5.2] 本稿では,行動クローニングとGAILを組み合わせた簡易かつエレガントな手法を提案する。
我々のアルゴリズムは実装が非常に簡単であり、異なるポリシー勾配アルゴリズムと統合する。
本稿では,低次元制御タスク,グリッドワールド,高次元画像ベースタスクにおけるアルゴリズムの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 20:04:36 GMT)
Improving Neural Network Training in Low Dimensional Random Bases [5.2] トレーニング中にランダムなプロジェクションを固定し続けることは、最適化に有害であることを示す。
本稿では,各ステップにおけるランダム部分空間の再描画を提案する。
ネットワークの異なる部分に独立したプロジェクションを適用することで、ネットワーク次元が大きくなるにつれて、近似をより効率的にすることで、さらなる改善を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 19:50:19 GMT)
Risk Assessment for Machine Learning Models [5.1] デプロイシナリオを定義し、各シナリオで指定された条件下で機械学習モデルをテストし、テスト中の機械学習モデルの出力に関連するダメージを推定する手法を開発し、実装する。
特に、我々のフレームワークでは、ランダムな入力汚職に対する機械学習モデルの堅牢性、環境の変化による分布変化、および逆の摂動を評価することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 10:50:50 GMT)
ACNMP: Skill Transfer and Task Extrapolation through Learning from
Demonstration and Reinforcement Learning via Representation Sharing [5.1] ACNMPは、異なる形態を持つロボット間のスキル伝達を実装するために使用できる。
本稿では,実際のロボット実験を通して,ACNMPの現実的適合性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 09:39:59 GMT)
A contribution to Optimal Transport on incomparable spaces [4.9] この論文は、異なるデータが非可換空間に属する複雑なシナリオを研究することを提案する。
この論文は、これらの異なるケースに対して最適なトランスポートツールセットを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 14:13:52 GMT)
Quantum k-means algorithm based on Trusted server in Quantum Cloud
Computing [4.8] 量子k平均アルゴリズムでは、コアサブルーチンは量子最小化アルゴリズム(GroverOptim)である。
量子ホモモルフィック暗号(QHE)を用いてデータを暗号化し、それをクラウドにアップロードして計算する。
本稿では,量子暗号環境における信頼サーバに基づくTゲート更新方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 13:06:27 GMT)
Automated Adversary Emulation for Cyber-Physical Systems via
Reinforcement Learning [4.8] 我々は,サイバー物理システムに対する敵エミュレーションに対するドメイン認識の自動化手法を開発した。
我々は、マルコフ決定プロセス(MDP)モデルを定式化し、ハイブリッドアタックグラフ上で最適なアタックシーケンスを決定する。
モデルベースおよびモデルフリー強化学習(RL)法を用いて,離散連続型MDPをトラクタブルな方法で解く。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 18:44:29 GMT)
COVID-19 Patient Detection from Telephone Quality Speech Data [4.7] 本研究は、音声データに新型コロナウイルスに関する手がかりが存在するかどうかを調査する。
このデータセット上のSVM分類器は88.6%の精度とF1スコア92.7%の精度を達成することができる。
鼻音、停止音、中母音などの一部の電話クラスは、2つのクラスを他のクラスよりもよく区別することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 10:16:08 GMT)
Fast and Accurate Pseudoinverse with Sparse Matrix Reordering and
Incremental Approach [4.7] 擬逆は行列逆の一般化であり、機械学習で広く利用されている。
FastPIはスパース行列に対する新たなインクリメンタル特異値分解法(SVD)である。
我々は,FastPIが精度を損なうことなく,他の近似手法よりも高速に擬似逆計算を行うことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 07:47:10 GMT)
MatRec: Matrix Factorization for Highly Skewed Dataset [4.7] 本稿では,行列分解の枠組みにおける問題を解く新しいアルゴリズムを提案する。
提案手法は,一般的なレコメンデータシステムアルゴリズムを用いて,好意的な結果を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 12:55:38 GMT)
Reward Conditioned Neural Movement Primitives for Population Based
Variational Policy Optimization [4.6] 本稿では,教師あり学習における報酬に基づく政策探索問題について考察する。
本手法は, 最先端のロボット強化学習法と比較して, 学習の進歩と, サンプル効率の大幅な向上を図っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 09:53:37 GMT)
Refer, Reuse, Reduce: Generating Subsequent References in Visual and
Conversational Contexts [4.5] 本稿では,視覚的・会話的文脈の両方に根ざした参照発話を生成する生成モデルを提案する。
実験と分析により,対話の文脈にないモデルよりも,より効果的に発話を参照できるモデルが得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 16:53:54 GMT)
Masked Face Image Classification with Sparse Representation based on
Majority Voting Mechanism [4.5] I implement the Orthogonal Matching Pursuit (OMP) algorithm and Sparse Representation-based Classification (SRC) algorithm。
この結果は、SRCアルゴリズムと組み合わせたOMPアルゴリズムが、98.4%の精度でマスクされた顔画像分類よりも優れていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 16:55:14 GMT)
Thompson sampling for linear quadratic mean-field teams [4.0] エージェント間で動的およびコストが結合される未知のマルチエージェント線形二次系(LQ)の最適制御について検討する。
我々は,システムモデルの構造を活かした新しいトンプソンサンプリング学習アルゴリズムを提案し,時間軸に異なる種類のエージェントを持つシステムに対してベイズが提案したアルゴリズムを,エージェントの総数に関係なく$T$ is $tildemathcalO big( |M|1.5 sqrtT big)$で後悔していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 19:07:32 GMT)
Deep Bayesian Nonparametric Factor Analysis [4.0] 本稿では, 遅延符号上の複素非因子分布を近似できる, ベータプロセス前の深部生成因子分析モデルを提案する。
本稿では,このモデルの特定のインスタンス化において,スケーラブルな推論を行うEMアルゴリズムの概要と予備的な結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 21:14:22 GMT)
Solving Inverse Problems With Deep Neural Networks -- Robustness
Included? [3.9] 近年の研究では、複数の画像再構成タスクにおけるディープニューラルネットワークの不安定性が指摘されている。
分類における敵対的攻撃と類似して、入力領域のわずかな歪みが深刻な成果物を生じさせる可能性が示された。
本稿では、未決定の逆問題を解決するためのディープラーニングベースのアルゴリズムの堅牢性について広範な研究を行うことにより、この懸念に新たな光を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 09:33:07 GMT)
Nanoscale electric-field imaging based on a quantum sensor and its
charge-state control under ambient condition [3.8] ダイヤモンド中の窒素空孔中心は、ナノスケールの解像度で磁場を撮像するために量子センサーとして使用できる。
我々は,qPlus系原子間力顕微鏡(AFM)の鋭い先端から電場の輪郭を定量的に撮像し,空間分解能を10nmとした。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 14:53:22 GMT)
OverNet: Lightweight Multi-Scale Super-Resolution with Overscaling
Network [3.7] SISRを任意のスケールで1つのモデルで解くための,深層でも軽量な畳み込みネットワークであるOverNetを紹介した。
我々のネットワークは、従来の手法よりも少ないパラメータを使用しながら、標準ベンチマークにおいて、過去の最先端結果よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 17:11:58 GMT)
Improved Soccer Action Spotting using both Audio and Video Streams [3.4] 本稿では,ディープニューラルネットワークアーキテクチャの様々な段階における音声と映像の情報の組み合わせについて検討する。
我々は、Big Five European Leaguesの500のサッカーゲームビデオの注釈付きイベントを含む、 SoccerNetベンチマークデータセットを使用した。
平均的平均精度(mAP)は,行動分類タスクが7.43%,行動スポッティングタスクが4.19%であった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 09:12:44 GMT)
Predicting Landsat Reflectance with Deep Generative Fusion [2.9] 公共の衛星ミッションは一般に、空間分解能と時間分解能のトレードオフに結びついている。
これにより、植生の監視や人道的行動を支援する能力が損なわれる。
空間的・時間的特性の異なる製品を融合させて高解像度の光学画像を生成するための深部生成モデルの可能性を探る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 21:06:04 GMT)
Challenges and Opportunities in Rapid Epidemic Information Propagation
with Live Knowledge Aggregation from Social Media [2.4] ソーシャルメディアは、より高速で高いカバレッジのために物理的なテストデータを補完することができるが、ノイズ、誤報、偽情報など、異なる課題を提示する。
我々は,証拠に基づく知識獲得アプローチを適用して,ソーシャルメディアソースと権威ソースの統合を通じて,生の知識を収集し,フィルタリングし,更新する。
本稿では,EBKAを実装したEDNA/LITMUSツールについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 04:15:44 GMT)
Regularized Compression of MRI Data: Modular Optimization of Joint
Reconstruction and Coding [2.4] 本稿では,MRI再構成と損失圧縮の協調最適化のためのフレームワークを提案する。
本手法は,品質とビットレートのトレードオフを改善するために,医用画像の圧縮表現を生成する。
正規化法と比較すると,PSNRは高いビットレートで0.5から1dBのゲインが得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 15:01:34 GMT)
MPRNet: Multi-Path Residual Network for Lightweight Image Super
Resolution [2.4] 軽量SRにおけるSOTA性能を向上させる軽量超解像ネットワークを提案する。
提案アーキテクチャには新たなアテンション機構であるTwo-Fold Attention Moduleが含まれており,モデルの表現能力を最大化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 17:11:15 GMT)
Bangla Text Classification using Transformers [2.3] テキスト分類はNLPの最も初期の問題の一つである。
本研究では,Banglaテキスト分類タスクのための多言語変換モデルを微調整する。
6つのベンチマークデータセットのアート結果の状態を把握し、前回の結果を5～29%の精度で改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 14:12:07 GMT)
All-optical neuromorphic binary convolution with a spiking VCSEL neuron
for image gradient magnitudes [2.3] 光発振垂直キャビティ表面発光レーザー(VCSEL)ニューロンを用いた全光二元共畳法を提案し,初めて実験的に実証した。
デジタル画像から抽出された光入力はVCSELニューロンに注入され、この畳み込みの結果、発火した高速スパイクの数となる。
実験的および数値的な結果から、バイナリ畳み込みは単一スパイクVCSELニューロンで成功していることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 14:02:43 GMT)
Real-time Locational Marginal Price Forecasting Using Generative
Adversarial Network [2.1] そこで本稿では,電力市場におけるリアルタイム位置情報境界価格(RTLMP)の予測のためのモデルフリーな教師なし学習手法を提案する。
提案手法は,利用可能な歴史的価格データのみを用いて,システム全体のRTLMPを予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 19:46:03 GMT)
Longitudinal modeling of MS patient trajectories improves predictions of
disability progression [2.1] 本研究は, 実世界の患者データから情報を最適に抽出する作業に対処する。
本研究では,患者軌跡モデリングに適した機械学習手法を用いることで,患者の障害進行を2年間の地平線で予測できることを示す。
文献で利用可能なモデルと比較して、この研究はMS病の進行予測に最も完全な患者履歴を使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 20:48:00 GMT)
Robot in the mirror: toward an embodied computational model of mirror
self-recognition [2.0] 鏡の自己認識テストは、被験者の顔に隠れてマークを付け、鏡の前に彼女を置き、反応を観察する。
この作業では、このテストに合格するために必要なコンポーネントについて、機械的分解(mechanistic decomposition)またはプロセスモデルを提供します。
そこで我々は,ヒューマノイドロボットのNuがテストに合格できるようにするモデルを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 15:11:31 GMT)
Multiagent Rollout and Policy Iteration for POMDP with Application to
Multi-Robot Repair Problems [1.7] 有限状態および制御空間,部分状態観測,マルチエージェント構造を有する無限地平面割引動的プログラミング問題を考える。
本手法は、部分的に観測可能なマルチエージェント問題の計算問題に特に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 06:51:50 GMT)
Fluctuation guided search in quantum annealing [1.5] より量子ゆらぎが許容される解を求める量子アニールの傾向について論じる。
量子ビットの局所的な制御が、ゆらぎのレベルを制御し、探索を導くのにどのように使えるかを示します。
このトレードオフを活用することが、特にハイブリッドアルゴリズムにおいて、事実上重要な場所について論じます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 20:36:11 GMT)
Modeling Trust in Human-Robot Interaction: A Survey [1.5] ロボット協力者の適切な信頼は、人間とロボットの相互作用のパフォーマンスに影響を与える主要な要因の1つである。
HRIの信頼性校正には、まず信頼をモデル化する必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 21:56:34 GMT)
CxGBERT: BERT meets Construction Grammar [1.2] BERTは実際に大量の情報にアクセスでき、その多くを言語学者が一般的に建設情報と呼ぶ。
この観察の影響は、深層学習法がテキストから何を学ぶかについての洞察を提供するとともに、構築物に含まれる情報が余分にレキシコ・セマンティックスに符号化されていることを示すために、潜在的に遠ざかっている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 01:39:52 GMT)
MinkLoc3D: Point Cloud Based Large-Scale Place Recognition [1.1] 本稿では,位置認識のための識別型3Dポイントクラウド記述子を学習ベースで計算する手法を提案する。
我々は,分別的な3Dポイントクラウド記述子であるMinkLoc3Dを,分別的な3Dポイントクラウド表現と分別な3Dコンボリューションに基づいて提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 16:11:52 GMT)
Dual regularized Laplacian spectral clustering methods on community
detection [1.1] 双対正則グラフラプラシアン行列を提案し、これを次数補正ブロックモデルの下で3つの古典スペクトルクラスタリング手法に応用する。
3つの改良されたスペクトルクラスタリング法は、二重正則スペクトルクラスタリング (DRSC) 法、二重正則スペクトルクラスタリング (DRSCORE) 法、二重正則対称性ラプラシア逆行列 (DRSLIM) 法である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 12:49:25 GMT)
Geometric Constraints on Two-electron Reduced Density Matrices [0.7] 2-RDMの構造特性の理論予測は、量子化学において不可欠な試みである。
高温超伝導体のような強い相関系では、正確な近似は到達できない。
ヒルベルト空間の基本幾何学的性質と作用素の可換関係に基づく2-RDM上の制約の集合を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 18:53:00 GMT)
Patch-based field-of-view matching in multi-modal images for
electroporation-based ablations [0.6] マルチモーダルイメージングセンサーは、現在、介入治療作業フローの異なるステップに関与している。
この情報を統合するには、取得した画像間の観測された解剖の正確な空間的アライメントに依存する。
本稿では, ボクセルパッチを用いた地域登録手法が, ボクセルワイドアプローチと「グローバルシフト」アプローチとの間に優れた構造的妥協をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 11:27:45 GMT)
Low-Resource Adaptation of Neural NLP Models [0.3] 本論文は,情報抽出と自然言語理解における低リソースシナリオを扱う手法について考察する。
ニューラルNLPモデルを開発し,学習データを最小限にしたNLPタスクに関する多くの研究課題を探索する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 12:13:55 GMT)
Hardness of Approximation of Euclidean $k$-Median [0.3] a set $mathcalX$ of $n$ points in $mathbbRd$, find a set $C subset mathbbRd$ of $k$ points(センターと呼ばれる)。
本研究では、ユークリッドの$k$-median問題に対する近似結果の最初の難しさについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 06:50:34 GMT)
Explainable COVID-19 Detection Using Chest CT Scans and Deep Learning [0.1] 本稿では,各深層建築に適したカスタムサイズ入力を用いた伝達学習戦略を提案する。
我々は2つのCT画像データセット、SARS-CoV-2 CTスキャンとCOVID19-CTで広範囲に実験を行った。
その結果,従来の研究と比較すると,モデルの性能は優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 17:37:31 GMT)
Two-dimensional spectroscopy beyond the perturbative limit: the
influence of finite pulses and detection modes [0.0] 2次元電子分光法(2DES)は、量子系内のコヒーレンスとエネルギーの流れのプローブを提供する。
2DESの数値モデリングは極めて重要であり、ある程度に脈動スキームを近似する必要がある。
ここでは、有限パルス幅と振幅が2DES信号に与える影響を調べるために、非摂動時間進化を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 11:13:10 GMT)
Trace dynamics and division algebras: towards quantum gravity and
unification [0.0] プランクスケールでのトレース力学におけるラグランジアンを提案し、重力場、ヤン・ミルズ場、フェルミオンを統一する。
スピンの正しい理解には、8-次元オクトニオン空間の理論を定式化する必要がある。
我々は、実験で探すべき新しい質量を持たないスピン1ボソン[ローレンツボソン]を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 14:45:14 GMT)
Time your hedge with Deep Reinforcement Learning [0.0] 深層強化学習(DRL)は、市場情報とヘッジ戦略の割り当て決定の間のダイナミックな依存関係を作成することで、この課題に対処することができる。
i)行動決定に追加の文脈情報を使用し、(ii)共通の資産運用者の1日のラグ転倒を考慮し、ヘッジの再均衡を図るための観察と行動の間に1期間の遅れがあり、(iii)アンカードウォークフォワードトレーニングと呼ばれる反復的な試験方法により、安定性とロバスト性の観点から完全にテストされており、(iv)時系列のkフォールドクロスバリデーションと同様に、ヘッジの活用を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 07:56:27 GMT)
The BIRAFFE2 Experiment. Study in Bio-Reactions and Faces for
Emotion-based Personalization for AI Systems [0.0] 異なる人物の感情的反応を捉えるための統一パラダイムを提案する。
機械学習手法のために、簡単に使用・開発できるフレームワークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 20:11:03 GMT)
Stratification of Systemic Lupus Erythematosus Patients Using Gene
Expression Data to Reveal Expression of Distinct Immune Pathways [0.0] 全身性エリテマトーデス(英:systemic lupus erythematosus)は、アメリカ合衆国で15～24歳の女性の死因である。
本研究では、成人SLE患者の遺伝子発現データを教師なし学習を用いて、患者をクラスターに分けた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 00:32:24 GMT)
Steps Towards Value-Aligned Systems [0.0] AI/MLを含む)アルゴリズムによる意思決定アーティファクトは、私たちの意思決定エコシステムの確立され成長している部分です。
現在の文献は、個々のアーティファクトが社会的規範や期待にどのように違反するかの例でいっぱいです。
この議論は、社会技術システムにおける価値アライメントを評価するためのより構造化されたシステムレベルのアプローチを論じている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 21:27:12 GMT)
Sketch-Inspector: a Deep Mixture Model for High-Quality Sketch
Generation of Cats [0.0] 本稿では,次のストロークの形状を提案するために,CNN予測器を用いたスケッチ生成システムを提案する。
CNNに基づく識別器を導入し、最終製品の認識可能性を判定する。
猫の画像の識別が容易であるため、QuickDrawデータセットから選択した猫のスケッチを考える。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 09:53:03 GMT)
Singular Sturm-Liouville Problems with Zero Potential (q=0) and Singular
Slow Feature Analysis [0.0] この研究は、データ処理アルゴリズムであるSlow Feature Analysis (SFA)によって動機付けられている。
重要なシナリオのクラス(統計的に独立な入力)に対して、SFAの解析的定式化はゼロポテンシャルを持つストゥルム・リウヴィル問題に還元されることが知られている。
この研究は SFA 理論を特異な場合、すなわち開空間のシナリオに一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 21:09:38 GMT)
Response to "Comment on Universal Lindblad Equation for open quantum
systems" [0.0] リーとヨーは最近のコメントで、ギブス状態は普遍リンドブラッド方程式(ULE)の完全定常状態ではないことを示した。
解析的および数値的な結果の性質をさらに明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 17:16:53 GMT)
Reinforced Deep Markov Models With Applications in Automatic Trading [0.0] 我々はReinforced Deep Markov Model(RDMM)というモデルに基づくRLアプローチを提案する。
RDMMは自動取引システムとして機能する強化学習アルゴリズムの望ましい特性を統合する。
テストの結果、RDMMはデータ効率が良く、最適な実行問題のベンチマークと比較すると、金銭的利益が得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 12:46:30 GMT)
Quantum tomography of noisy ion-based qudits [0.0] 本稿では,各測定回路に1つの量子演算しか含まない量子計測プロトコルを構築することができることを示す。
これらの測定は、実際のイオンベースの量子ドットの量子トモグラフィーの精度を著しく向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 04:10:32 GMT)
PubSqueezer: A Text-Mining Web Tool to Transform Unstructured Documents
into Structured Data [0.0] テキストマイニング戦略を用いて非構造化バイオメディカル物品を構造化データに変換するウェブツールを提案する。
生成された結果は、明らかに報告されていない情報を示す可能性のある、複雑なトピックに関する簡単な概要を提供する。
PubSqueezer を用いた文献分析により,SARS-CoV-2 に関する既知の事実を記述できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 07:51:35 GMT)
Pseudo-dimension of quantum circuits [0.0] 量子回路の出力確率に擬似次元境界を証明した。
既知のサイズと深さの回路がPAC学習可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 08:10:00 GMT)
Predicting the Future is like Completing a Painting! [0.0] 本稿では,FM2I ( Image Inpainting) による画像補完に基づく新しい予測手法について紹介する。
精度の面では顕著な成果を上げており、最高のM3予測手法よりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 20:48:06 GMT)
Particles to Partial Differential Equations Parsimoniously [0.0] 粗粒の有効部分微分方程式は、予測や制御のような計算集約的なタスクにかなりの節約をもたらす可能性がある。
本稿では,ニューラルネットワークとマルチスケール計算を組み合わせる枠組みを,方程式自由数値の形で提案する。
素粒子シミュレーションから大まかな粒度進化方程式を抽出し, 未知のマクロスケール変数を用いた手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 15:51:24 GMT)
Out-of-time-ordered correlators and the Loschmidt echo in the quantum
kicked top: How low can we go? [0.0] キックトップとしてモデル化されたいくつかの量子ビットシステムについて検討する。
適切な条件下では,4キュービット以下のシステムであっても,OTOCの指数的成長のサインが明らかになる。
量子古典対応の境界において、任意の数の量子ビットに対して解ける特別なケースを指摘する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 18:52:12 GMT)
On-the-fly ab initio semiclassical evaluation of third-order response
functions for two-dimensional electronic spectroscopy [0.0] 2次元電子スペクトルの評価には, 単軌道半古典ソードガウス近似を用いる。
この分子では、不調和効果は弱いが、ドスチンスキー回転とモード周波数の変化は正確なシミュレーションに含めなければならない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 22:23:51 GMT)
Neural Architecture Search with an Efficient Multiobjective Evolutionary
Framework [0.0] 本稿では,効率的な多目的ニューラルアーキテクチャ探索フレームワークであるEMONASを提案する。
EMONASは、アーキテクチャのマクロ構造とマイクロ構造の両方を考慮した検索空間で構成されている。
MICCAI ACDCの課題から3次元心筋セグメンテーションの課題について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 14:41:10 GMT)
Nanopore Base Calling on the Edge [0.0] DeepNano-coralは、Guppyベース呼び出しの高速モードよりも精度が若干良く、シークエンシング中のリアルタイムベース呼び出しを実現する。
非常にエネルギー効率が良く、消費電力はわずか10Wである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 10:36:43 GMT)
Machine learning methods for the detection of polar lows in satellite
mosaics: major issues and their solutions [0.0] 極性メソサイクロン(PMCs)とその強大なサブクラス極性低気圧(PLs)は比較的小さな大気渦であり、主に高緯度で海洋上に形成される。
PLの検出と追跡は,PLの気候動態の理解と,それらが気候系の他の構成要素に与える影響の分析に不可欠である。
本稿では,クラス不均衡とスケールフィルタリングの問題に対処するリモートセンシングデータにおけるPLとPMCの深層学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 22:43:05 GMT)
MAGNeto: An Efficient Deep Learning Method for the Extractive Tags
Summarization Problem [0.0] 抽出タグ要約(ETS)と呼ばれる新しい画像アノテーションタスクについて検討する。
ゴールは、画像とその対応するタグに横たわるコンテキストから重要なタグを抽出することである。
提案手法は,畳み込み層や自己注意層など,広く使用されているブロックで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 11:34:21 GMT)
Long-range order for critical Book-Ising and Book-percolation [0.0] 半平面に同型なページを持つ書籍上での統計物理モデルの挙動について検討する。
我々は、$mathbb Z2$で連続的な位相遷移を行うモデルであっても、ページ数が十分に大きいと、相転移は不連続となることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 18:56:00 GMT)
Instabilities in an optical black-hole laser [0.0] 量子場のゆらぎはアナログホーキング効果によって光学事象地平線に近い自然発生的に生成される。
共鳴ホーキング放射は、水平線外にある個々の不安定性とトンネルの集合に由来する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 13:43:18 GMT)
Highly photon loss tolerant quantum computing using hybrid qubits [0.0] Omkar it et al. [Phys. Lett. 125, 060501 (2020)] が報告した光子損失閾値は,ポストセレクションとマルチベル状態測定に基づくエンタングリング操作を用いてさらに改善できることを示す。
それでも、このスキームは、フォールトトレラント量子計算の他の既知の光学的スキームと比較して、資源効率が良い。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 06:05:44 GMT)
Heat exchange and fluctuation in Gaussian thermal states in the quantum
realm [0.0] ジャージンスキーとウォズチクによって提唱された有名な交換変動定理は、熱平衡における量子ガウス状態についてここで研究されている。
我々は、量子状態に対するウィグナー分布関数の定式化を採用し、これは、古典位相空間の軌道記述と密接な類似性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 13:46:58 GMT)
Gluon Field Digitization via Group Space Decimation for Quantum
Computers [0.0] 離散部分群に基づくスキームは、体系的エラーのコストでより少ないキュービットを使用する。
一般連続ゲージ群を近似するための単一のプラケット作用を導出することにより、このアプローチを体系化する。
このスキームは純ゲージのシミュレーションによって、$SU(3)$の最大の離散部分群を3階まで加える。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 22:17:23 GMT)
Frozen discord in stochastic dephasing environment [0.0] 量子コヒーレンスを保存することは、量子計算の分野における根本的な課題である。
古典的環境下で局所的嫌悪を経験する量子ビットの凍結的不協和現象と非マルコビアン性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 04:17:05 GMT)
Fast simulations of highly-connected spiking cortical models using GPUs [0.0] 本稿では,C++プログラミング言語で記述されたスパイクニューラルネットワークモデルの大規模シミュレーションのためのライブラリを提案する。
本稿では,生物活動の1秒あたりのシミュレーション時間の観点から,提案ライブラリが最先端のパフォーマンスを達成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 17:13:33 GMT)
Fading channel estimation for free-space continuous-variable secure
quantum communication [0.0] 送信が固定されているかどうかの不確実性により、キーレートが低下することを示す。
測定値の総数が大きければ、高精度な変動チャネルであっても、非変動チャネルに類似したキーレートが得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 12:40:56 GMT)
Estimation of heavy tails in optical non-linear processes [0.0] 光学的非線形過程では、ローグ波が観測され、重尾分布によって数学的に記述できる。
現在の写本では、重み付き分布に関する一般的な統計ツールキットについて概観している。
我々は、検出器飽和に対処するヒル推定器の修正と、その過程を鮮やかな圧縮真空で汲み上げることによる補正を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 13:44:38 GMT)
Efficient encoding of the weighted MAX k-CUT on a quantum computer using
QAOA [0.0] 本稿では、ノイズのある中間スケール量子(NISQ)デバイス上で量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)を実行するのに適した重み付きMAX k-CUTの定式化について述べる。
新しい定式化は、|V|log_2(k) 量子ビットのみを必要とするバイナリエンコーディングを使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 21:35:28 GMT)
Comprehensive evaluation of no-reference image quality assessment
algorithms on KADID-10k database [0.0] 目的画像品質評価アルゴリズムの評価は, 公開されているベンチマークデータベースを用いて行った実験に基づいている。
平均PLCC, SROCC, KROCCを100回以上の無作為列車試験分割で測定した。
この結果は, 最先端の非参照画像品質評価手法の現状について, 明確な理解を得る上で有用である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 10:07:54 GMT)
Comparison between ARIMA and Deep Learning Models for Temperature
Forecasting [0.0] 本稿では,ARIMA(Auto Regressive Integrated Average)モデルとディープラーニングモデルを比較し,温度を推定する。
実験結果によると,ディープラーニングモデルは従来のARIMA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, 9 Nov 2020 14:21:46 GMT)
Characterizing Transactional Databases for Frequent Itemset Mining [0.0] 本稿では,頻繁なアイテムセット採掘に使用されるトランザクションデータベースの特性について述べる。
提案するメトリクスリストには,文献で確認されている既存のメトリクスと,新たなメトリクスが含まれている。
我々は,ベンチマークとして安全に使用可能な特徴量に基づいて,代表データセットのセットを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 12:26:14 GMT)
Certified variational quantum algorithms for eigenstate preparation [0.0] 我々は変分アルゴリズムの終了を認証する手段を開発する。
逆場イジングモデル、競合する相互作用を持つ1次元スピンレスフェルミオンのモデル、量子電磁力学のシュウィンガーモデルという3つのモデルに適用することで、我々のアプローチを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 15:42:54 GMT)
Certification of non-Gaussian states with operational measurements [0.0] 実験的な非ガウス状態は、最近定義された恒星階層に従ってランク付けする。
Wesimulated various use-cases across fidelity Estimation to witnessing Wigner negativity。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 10:43:35 GMT)
Artificial Intelligence Decision Support for Medical Triage [0.0] 我々はトリアージシステムを開発し、現在、ヨーロッパ最大の遠隔医療プロバイダーで使用中である。
本システムは,モバイルアプリケーションを用いた患者とのインタラクションを通じて,ケア代替案の評価を行う。
最初の一連の症状に基づいて、トリアージアプリケーションはAIを利用したパーソナライズされた質問を生成し、問題をより正確に識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 16:45:01 GMT)
After All, Only The Last Neuron Matters: Comparing Multi-modal Fusion
Functions for Scene Graph Generation [0.0] このモデルの最後のモジュールであるフュージョン関数に注目します。
我々は、SUMとGATE関数を用いて、最先端の結果を再現する。
最先端設定に基づいて、DISTは最高のリコール@Kを実行した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 21:27:32 GMT)
AI Stories: An Interactive Narrative System for Children [0.0] AI Storiesは、子供たちが会話を通じて物語の世界を共同創造できる対話型対話システムである。
今後3年間で、このシステムは小児科内で開発、テストされ、教育と遊びのギャップの間に有用なリソースを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Nov 2020 08:17:22 GMT)