AIM 2020 Challenge on Learned Image Signal Processing Pipeline [150.6] 本稿では,第2回AIM学習ISPチャレンジをレビューし,提案したソリューションと結果について解説する。
参加チームは現実世界のRAW-to-RGBマッピング問題を解決し、Huawei P20デバイスが捉えた品質の低いRAW画像を、Canon 5D DSLRカメラで取得したのと同じ写真にマッピングすることを目的としていた。
提案手法はベースライン結果を大幅に改善し,実用的な画像信号処理パイプラインモデリングのための最先端技術を定義した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 09:25:47 GMT)
Learning Discrete Energy-based Models via Auxiliary-variable Local
Exploration [130.9] 離散構造データに対する条件付きおよび非条件付きEMMを学習するための新しいアルゴリズムであるALOEを提案する。
エネルギー関数とサンプリング器は、新しい変分型電力繰り返しにより効率よく訓練できることを示す。
本稿では、ソフトウェアテストのためのエネルギーモデルガイド付ファジィザについて、libfuzzerのようなよく設計されたファジィエンジンに匹敵する性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 19:31:29 GMT)
Continual Learning of Control Primitives: Skill Discovery via
Reset-Games [128.4] エージェントが最小限の監督力でスキルを習得できる方法を示す。
私たちは、エージェントを学習タスクの初期状態の広いセットに"リセット"する必要があるという洞察を利用して、多様な"リセットスキル"を学ぶための自然な設定を提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 18:07:44 GMT)
Once-for-All Adversarial Training: In-Situ Tradeoff between Robustness
and Accuracy for Free [115.8] 敵の訓練とその多くの変種は、ネットワークの堅牢性を大幅に改善するが、標準精度を妥協するコストがかかる。
本稿では,訓練されたモデルをその場で迅速に校正する方法を問うとともに,その標準と堅牢な精度のトレードオフについて検討する。
提案するフレームワークであるOne-for-all Adversarial Training (OAT)は,革新的なモデル条件トレーニングフレームワーク上に構築されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 08:18:58 GMT)
OCR Post Correction for Endangered Language Texts [113.8] 我々は、3つの危惧言語でスキャンされた書籍の書き起こしのベンチマークデータセットを作成する。
本稿では,汎用OCRツールがデータ・スカース・セッティングに対して堅牢でないかを体系的に分析する。
我々は,このデータ・スカース・セッティングにおけるトレーニングを容易にするために,OCRポスト補正法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 21:21:08 GMT)
Decentralized MCTS via Learned Teammate Models [89.2] 本稿では,モンテカルロ木探索に基づくトレーニング可能なオンライン分散計画アルゴリズムを提案する。
深層学習と畳み込みニューラルネットワークを用いて正確なポリシー近似を作成可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 18:42:03 GMT)
Robust Optimization for Fairness with Noisy Protected Groups [85.1] ノイズが保護されたグループラベルに頼った結果について検討した。
頑健な最適化を用いた2つの新しいアプローチを提案する。
頑健なアプローチは、単純アプローチよりも真のグループ公平性を保証することが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 05:37:29 GMT)
Mixup-Transformer: Dynamic Data Augmentation for NLP Tasks [75.7] Mixupは、入力例と対応するラベルを線形に補間する最新のデータ拡張技術である。
本稿では,自然言語処理タスクにmixupを適用する方法について検討する。
我々は、様々なNLPタスクに対して、mixup-transformerと呼ばれる、トランスフォーマーベースの事前学習アーキテクチャにmixupを組み込んだ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 23:51:24 GMT)
Learning to Communicate and Correct Pose Errors [75.0] 本稿では、V2VNetで提案された設定について検討し、近くにある自動運転車が共同で物体検出と動き予測を協調的に行う方法を提案する。
本稿では,コミュニケーションを学習し,潜在的な誤りを推定し,それらの誤りについてコンセンサスを得るための新しいニューラルネットワーク推論フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 18:19:40 GMT)
Coherent and Purcell-enhanced emission from erbium dopants in a
cryogenic high-Q resonator [68.8] 19マイクロメートルの薄いエルビウムドープ結晶を、900万倍の低温ファブリペロ共振器に統合する。
我々のシステムは、長距離量子ネットワークのための一貫性と効率のよいノードを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 18:53:10 GMT)
Sample Complexity Bounds for Two Timescale Value-based Reinforcement
Learning Algorithms [65.1] 2つの時間スケール近似(SA)は、値に基づく強化学習アルゴリズムで広く使われている。
本稿では,2つの時間スケール線形および非線形TDCとGreedy-GQアルゴリズムの漸近収束率について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 11:36:30 GMT)
Neural Networks with Recurrent Generative Feedback [61.9] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)でこの設計をインスタンス化する
実験では、標準ベンチマーク上の従来のフィードフォワードCNNに対して、CNN-Fは敵のロバスト性を大幅に改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 08:29:39 GMT)
Dialogue Distillation: Open-Domain Dialogue Augmentation Using Unpaired
Data [61.7] 未ペアデータを利用したオープンドメイン対話モデルのトレーニングのための新しいデータ拡張手法を提案する。
データレベルの蒸留プロセスが最初に提案され、未確認データからポストとレスポンスの両方を検索する拡張ダイアログを構築する。
低品質の対話をフィルタリングするためにランキングモジュールが使用される。
モデルレベルの蒸留プロセスを用いて、高品質なペアデータに基づいて訓練された教師モデルを、強化された対話ペアに蒸留する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 08:50:49 GMT)
A Graph Gaussian Embedding Method for Predicting Alzheimer's Disease
Progression with MEG Brain Networks [59.2] アルツハイマー病(AD)に関連する機能的脳ネットワークの微妙な変化を特徴付けることは、疾患進行の早期診断と予測に重要である。
我々は、多重グラフガウス埋め込みモデル(MG2G)と呼ばれる新しいディープラーニング手法を開発した。
我々はMG2Gを用いて、MEG脳ネットワークの内在性潜在性次元を検出し、軽度認知障害(MCI)患者のADへの進行を予測し、MCIに関連するネットワーク変化を伴う脳領域を同定した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 21:00:39 GMT)
On Efficient and Robust Metrics for RANSAC Hypotheses and 3D Rigid
Registration [51.6] 本稿では, 高精度な3次元剛性登録を実現するために, RANSAC仮説の効率的かつ堅牢な評価指標の開発に焦点をあてる。
Inlierとoutlierのコントリビューションを分析し、RANSAC仮説の異なる設計モチベーションを持つ、いくつかの効率的で堅牢なメトリクスを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 02:22:45 GMT)
Unsupervised Contrastive Photo-to-Caricature Translation based on
Auto-distortion [49.9] Photo-to-caricatureは、スケッチ、鉛筆のストローク、その他の芸術的図面を通じて特徴を誇張するレンダリング画像として、似顔絵を合成することを目的としている。
スタイルレンダリングと幾何学的変形は、フォト・ツー・キャリキュア・トランスフォーメーション・タスクにおいて最も重要な側面である。
教師なしのコントラスト変換アーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 08:14:36 GMT)
Neural Latent Dependency Model for Sequence Labeling [47.3] シークエンスラベリングにおける古典的アプローチは線形鎖条件付きランダムフィールド(CRF)である
線形鎖 CRF の1つの制限は、ラベル間の長距離依存をモデル化できないことである。
高次 CRF は線形鎖 CRF をその順序以上に拡張するが、計算複雑性は指数関数的に増大する。
木構造を持つラベル間の任意の長さをモデル化するニューラル潜時依存モデル(NLDM)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 10:05:21 GMT)
Pretraining Strategies, Waveform Model Choice, and Acoustic
Configurations for Multi-Speaker End-to-End Speech Synthesis [47.3] 得られたオーディオブックデータからマルチ話者モデルを微調整することで、合成音声の未確認話者と自然性や類似性を向上させることができる。
また16kHzから24kHzのサンプリングレートでリスナーが識別でき、WaveRNNはWaveNetに匹敵する品質の出力波形を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 00:19:04 GMT)
Self-Supervised Out-of-Distribution Detection in Brain CT Scans [46.8] 本稿では,異常検出のための自己教師付き学習手法を提案する。
私たちのアーキテクチャは、主に、1)再構成と2)幾何学的変換を予測する2つの部分で構成されています。
試験時間において、幾何変換予測器は、幾何変換と予測との誤差を計算することにより、異常スコアを割り当てることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 22:21:48 GMT)
Distributed Stochastic Consensus Optimization with Momentum for
Nonconvex Nonsmooth Problems [45.9] 本稿では,非滑らかな問題に対する分散最適化アルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは,過度な通信を実現することができることを示す。
提案アルゴリズムの有効性を示す実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 13:12:21 GMT)
Point of Care Image Analysis for COVID-19 [45.1] 新型コロナウイルスは胸部CTでは検出が容易だが、高価で非可搬性であり、消毒が難しいため、POC(point-of-care)モダリティには適さない。
ここでは、深層ニューラルネットワークをトレーニングし、CXRとLUSを使用して新型コロナウイルス患者を検出し、評価し、モニターする能力を大幅に強化します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 06:12:19 GMT)
Nonparallel Voice Conversion with Augmented Classifier Star Generative
Adversarial Networks [41.9] 我々は以前に、StarGANと呼ばれるGAN(Generative Adversarial Network)の変種を用いて、非並列音声変換(VC)を可能にする方法を提案した。
StarGAN-VCと呼ばれる本手法の主な特徴は以下の通りである。
本稿では,新たに導入された「Augmented Classifier StarGAN (A-StarGAN)」を含む3つのStarGANの定式化と,これらを非並列VCタスクで比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 09:57:32 GMT)
Fast & Slow Learning: Incorporating Synthetic Gradients in Neural Memory
Controllers [41.6] 我々は,NMNコントローラの学習プロセスを分離し,新しい情報が存在する場合に柔軟で迅速な適応を実現することを提案する。
この特徴は、メモリコントローラがターゲットドメインの抽象概念を素早く把握し、記憶された知識を適応しなければならないメタ学習タスクにおいて非常に有益である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 22:44:27 GMT)
Temporal Shift GAN for Large Scale Video Generation [40.0] コストのかかる3Dアーキテクチャを使わずに時間的整合性を改善するビデオ生成のためのネットワークアーキテクチャを提案する。
このアプローチは、UCF-101データセットのスコアによって測定された、最先端の定量的パフォーマンスを実現する。
また、下流タスクを評価に用いる新しい定量的尺度(S3)も導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 19:46:08 GMT)
Don't Read Too Much into It: Adaptive Computation for Open-Domain
Question Answering [38.9] Open-Domain Question Answeringへのほとんどのアプローチは、候補パスのセットを選択する軽量な検索器と、正しい回答を特定するためにパスを調べる計算コストの高い読者で構成されている。
これまでの研究では、検索されたパスの数が増加するにつれて、読み手のパフォーマンスも向上することが示されている。
そこで本稿では,読み込むパスに割り当てられる計算予算を制御するために,適応計算を用いることを提案する。
SQuAD-Openで行った結果から,グローバルな優先順位付けによる適応計算は,複数の強い静的および適応的手法よりも向上し,全モデルの95%性能を維持しつつ,計算の4.3倍の削減が達成された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 22:37:56 GMT)
Learning Deep Analysis Dictionaries for Image Super-Resolution [38.7] ディープ分析辞書モデル(DeepAM)は、単一画像超解像と呼ばれる特定の回帰課題に対処するために最適化されている。
我々のアーキテクチャはL層の解析辞書とソフトスレッショルド演算子を含む。
DeepAMは、教師なしと教師なしの両方のセットアップを使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 06:37:37 GMT)
Frequency-Weighted Robust Tensor Principal Component Analysis [36.9] テンソル特異値分解(t-SVD)は一般に選択されている値である。
周波数成分分析をt-SVDに組み込んでRTPCA性能を向上させる。
新たに得られた周波数重み付きRTPCAは乗算器の交互方向法により解ける。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 02:06:22 GMT)
Untangling Dense Knots by Learning Task-Relevant Keypoints [36.6] ロープ、ワイヤー、ケーブルのアンタングルは、高次元構成空間、視覚的均質性、自己閉塞性、複雑なダイナミクスのために、ロボットにとって難しい課題である。
我々はこれをアルゴリズム HULK: Hierarchical Untangling from Learned Keypoints にインスタンス化する。
HULKは、高密度のフィギュアエイトとオーバーハンドの結び目でケーブルをアンタングルし、様々なテクスチャや外観に一般化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 09:29:01 GMT)
From Unsupervised Machine Translation To Adversarial Text Generation [35.8] 本稿では、教師なしニューラルネットワーク翻訳システムのエンコーダ表現からテキストを生成することができる自己注意型バイリンガル対向テキスト生成器(B-GAN)を提案する。
B-GANは、注目に基づくデコーダと組み合わせて、流動的な文を生成する分散潜在空間表現を生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 23:03:50 GMT)
Adversarial Training for Code Retrieval with Question-Description
Relevance Regularization [34.3] 入力問題から難しいコードスニペットを生成するために,簡単な逆学習手法を適用した。
本稿では,逆学習の規則化に質問記述の関連性を活用することを提案する。
我々の対角学習法は,最先端モデルの性能を向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 05:49:02 GMT)
Understanding Contrastive Representation Learning through Alignment and
Uniformity on the Hypersphere [32.0] 対照的な損失に関連する2つの重要な特性を同定する。
コントラスト損失はこれらの特性を最適化し、下流タスクに対する正の効果を解析する。
注目すべきは、これらの2つのメトリクスを直接最適化することは、対照的な学習よりも下流のタスクにおける同等または優れたパフォーマンスの表現につながることだ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 07:05:17 GMT)
What Did You Think Would Happen? Explaining Agent Behaviour Through
Intended Outcomes [30.1] 本稿では,意図した結果の概念に基づく強化学習の新たな説明方法を提案する。
これらの説明は、エージェントがそのアクションによって達成しようとしている結果を記述している。
従来の強化学習では,この性質のポストホックな説明のための一般的な手法は不可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 12:05:08 GMT)
Uses and Abuses of the Cross-Entropy Loss: Case Studies in Modern Deep
Learning [29.5] 我々は、厳密な分類ではなく、単純な表現の値を取るデータにカテゴリ横断エントロピー損失を用いることに焦点をあてる。
このプラクティスは、ラベルの平滑化やアクター/ミリ波強化学習など、ニューラルネットワークアーキテクチャにおいて標準的なものだ。
我々はこれらのモデルに対して確率論的に着想を得た代替案を提案し、より原理的で理論的に魅力的であるアプローチを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 16:44:35 GMT)
Detecting Social Media Manipulation in Low-Resource Languages [29.1] 悪意あるアクターは、低リソースのアクターを含む国や言語でコンテンツを共有します。
低リソース言語設定で悪意のあるアクターをどの程度検出できるかについて検討する。
テキスト埋め込みと転送学習を組み合わせることで,我々のフレームワークは,タガログに投稿する悪意のあるユーザを,有望な精度で検出することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 19:38:03 GMT)
Learning for Integer-Constrained Optimization through Neural Networks
with Limited Training [28.6] 我々は、その構成成分の機能の観点から完全に解釈可能な、対称的で分解されたニューラルネットワーク構造を導入する。
整数制約の根底にあるパターンを活用することで、導入されたニューラルネットワークは、限られたトレーニングでより優れた一般化性能を提供する。
提案手法は, 半分解フレームワークにさらに拡張可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 21:17:07 GMT)
Multimodal Pretraining for Dense Video Captioning [26.4] 我々は、新しい高密度ビデオキャプションデータセット、ビデオタイムラインタグ(ViTT)を構築し、リリースする。
ビデオとキャプションのようなテキストの巨大な教師なしデータセットを活用するマルチモーダルシーケンス・ツー・シーケンス事前学習戦略について検討する。
このようなモデルは多種多様な指導ビデオに対してよく一般化され、堅牢であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 21:49:14 GMT)
Classification of Polarimetric SAR Images Using Compact Convolutional
Neural Networks [24.6] PolSAR画像の分類には,新しい,体系的な分類フレームワークが提案されている。
スライドウインドウ分類手法を用いたCNNのコンパクトで適応的な実装に基づいている。
提案手法は深層CNNよりも小さいウィンドウサイズで分類できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 17:09:11 GMT)
Learning the geometry of wave-based imaging [24.5] 本研究では、フーリエ積分演算子(FIO)にインスパイアされた解釈可能なニューラルネットワークを構築し、波動物理を近似する。
本研究では,データに暗黙的なFIOによって捕捉された波動伝播の幾何学的形状を,最適輸送に基づく損失によって学習することに集中する。
提案したFIONetは、多くの画像逆問題、特にアウト・オブ・ディストリビューションテストにおいて、通常のベースラインよりもはるかに優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 06:34:40 GMT)
Fast and Flexible Temporal Point Processes with Triangular Maps [24.1] 我々は、サンプリングと可能性の両方を並列に行うことができる新しい非リカレントTPPモデルを提案する。
合成および実世界のデータセットにおける提案フレームワークの利点を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 16:44:49 GMT)
When Do You Need Billions of Words of Pretraining Data? [23.8] トランスフォーマーLMは大規模な事前学習から学習し、少ないデータから学べない。
多くの構文的・意味的特徴を確実に符号化する表現を学習するには,約10万語から1億語程度しか必要としないことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 07:16:18 GMT)
Efficient Interpolation of Density Estimators [23.2] 未知の密度を近似する非パラメトリック推定器の空間的および時間的効率評価の問題について検討する。
本結果は,基礎となる滑らかさの存在下でのカーネル密度推定器の高速評価に関する新しい統計的視点を与えるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 06:05:00 GMT)
Natural Language Inference in Context -- Investigating Contextual
Reasoning over Long Texts [19.9] ConTRoLは、Longテキスト上のConTextual Reasoningのための新しいデータセットである。
8,325人の専門家が設計した"context-hypothesis"ペアとゴールドラベルで構成されている。
これは、警察の徴兵のための競争的選択と採用試験(言語推論テスト)から派生し、専門家レベルの品質を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 02:31:31 GMT)
Multi-Loss Weighting with Coefficient of Variations [19.4] 本稿では,変動係数に基づく重み付け手法を提案し,モデルのトレーニング中に観測された特性に基づいて重みを設定する。
提案手法は損失のバランスをとるための不確実性の尺度を組み込んでおり、その結果、他の(学習ベース)最適化を必要とせずに、トレーニング中に損失重みが進化する。
提案手法の有効性は,複数のデータセット上での深度推定とセマンティックセグメンテーションに実証的に示される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 10:41:03 GMT)
A polynomial-time algorithm for learning nonparametric causal graphs [18.7] この分析はモデルフリーであり、線形性、付加性、独立ノイズ、忠実さを前提としない。
我々は、同値な分散を持つ線形模型の以前の研究と密接に関連する残差に条件を課す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 21:35:55 GMT)
Residual Pose: A Decoupled Approach for Depth-based 3D Human Pose
Estimation [18.1] 我々は,CNNによる信頼度の高い2次元ポーズ推定の最近の進歩を活用し,深度画像から人物の3次元ポーズを推定する。
提案手法は2つの公開データセットの精度と速度の両面で非常に競争力のある結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 10:08:13 GMT)
Debugging Tests for Model Explanations [18.1] テストされたメソッドは、急激なバックグラウンドバグを診断することができるが、誤ってラベル付けされたトレーニング例を決定的に識別することはできない。
被験者は属性を用いて欠陥モデルを特定するのに失敗するが、主にモデル予測に頼っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 22:23:25 GMT)
Recursive Non-Autoregressive Graph-to-Graph Transformer for Dependency
Parsing with Iterative Refinement [18.0] 再帰的非自己回帰型グラフ-グラフ変換器アーキテクチャ(RNGTr)を提案する。
BERTで事前学習した改良モデルを用いて,RNGTrの複数の依存コーパスに対する有効性と有効性を示す。
RNGTrは、Universal Dependencies Treebanks、英語および中国語のPenn Treebanks、ドイツ語のCoNLL2009コーパスから、13言語に対する様々な初期化の精度を向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 17:05:10 GMT)
A survey on Adversarial Recommender Systems: from Attack/Defense
strategies to Generative Adversarial Networks [17.5] 協調フィルタリング(CF)に基づく潜在因子モデル(LFM)は、リコメンダシステム(RS)において広く使われている。
機械学習(ML)の多くの応用は本質的に逆である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 10:48:34 GMT)
Action State Update Approach to Dialogue Management [16.6] 本稿では,発話解釈のための行動状態更新手法(ASU)を提案する。
我々のゴールは、ドメイン固有の自然言語理解コンポーネントを使わずに、ユーザ入力における参照表現を解釈することである。
ユーザシミュレーションと対話型評価の両方により,ASUアプローチは対話システムにおけるユーザの発話の解釈に成功していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 17:03:22 GMT)
How to Make Deep RL Work in Practice [15.7] 最新のアルゴリズムの報告結果は、しばしば再現が困難である。
デフォルトで使用するテクニックのどれを推奨し、RLに特化されたソリューションの恩恵を受ける可能性のある領域を強調します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 12:46:20 GMT)
MetaSleepLearner: A Pilot Study on Fast Adaptation of Bio-signals-Based
Sleep Stage Classifier to New Individual Subject Using Meta-Learning [15.5] モデル非依存メタラーニング(MAML)に基づく転移学習フレームワークMetaSleepLearnerを提案する。
従来のアプローチと比較すると、MetaSleepLearnerは5.4%から17.7%の改善を達成している。
これは、非伝統的な事前学習手法であるMAMLを調査した最初の研究であり、その結果、睡眠段階分類における人間と機械の協調が可能となった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 17:08:12 GMT)
Margins are Insufficient for Explaining Gradient Boosting [15.4] ブースティングは機械学習において最も成功したアイデアの1つであり、微調整をほとんど行わずに優れた実用的なパフォーマンスを達成する。
我々はまず、最先端ブースターの性能を説明するのに、$k$'th margin boundが不十分であることを示す。
次に、$k$'thマージン境界の短絡を説明し、より強くより洗練されたマージンベース一般化を証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 09:28:03 GMT)
Towards Preemptive Detection of Depression and Anxiety in Twitter [14.9] うつ病と不安は、日常生活の多くの領域で観察される精神疾患である。
我々は、Twitterにおけるうつ病と不安検出の研究を促進するために設計されたデータセットを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 17:17:23 GMT)
Node Attribute Completion in Knowledge Graphs with Multi-Relational
Propagation [14.6] 我々のアプローチは、知識グラフを横断して情報を伝達することで、欠落した属性の値を暗示する。
これは、ノードと属性のタイプとの関係に応じて、あるノード属性を別のノード属性から予測するために回帰関数を使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 18:36:33 GMT)
Learning Data Augmentation with Online Bilevel Optimization for Image
Classification [14.5] 本稿では,その一般化を改善するために,変換の効果的な分布を学習するネットワークを自動的に訓練する効率的な手法を提案する。
共同学習法は手作業によるデータ拡張に匹敵する画像分類精度が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 16:11:57 GMT)
Adjusting Bias in Long Range Stereo Matching: A semantics guided
approach [14.3] 本研究では,フォアグラウンドとバックグラウンドを分離した2つの新しい深度に基づく損失関数を提案する。
これらの損失関数はチューナブルであり、ステレオ学習アルゴリズムの固有のバイアスのバランスをとることができる。
特に50mを超える距離にある物体に対しては, 差分推定と深さ推定の大幅な改善が期待できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 01:30:54 GMT)
Towards a Better Global Loss Landscape of GANs [13.5] 分離可能なGANの実証的損失のグローバルな景観解析について述べる。
合成データの実験では、バッドが実際に盆地に現れることが示されている。
例えば、RpGANは比較的狭い網を持つ分離可能なGANよりも優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 06:10:52 GMT)
Classifier-independent Lower-Bounds for Adversarial Robustness [13.2] 理論的には、テストタイムの逆数と雑音の分類例に対するロバスト性の限界を解析する。
最適輸送理論を用いて、与えられた分類問題に対して分類器ができるベイズ最適誤差の変分式を導出する。
一般的な距離ベース攻撃の場合,ベイズ最適誤差に対して明らかな下限を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 00:32:30 GMT)
Neural Machine Translation for Extremely Low-Resource African Languages:
A Case Study on Bambara [12.8] トレーニングデータが少なく,大量の事前処理を必要とするマンド語であるBambaraについて論じる。
本稿では,Bambaraを英語とフランス語に翻訳するための最初の並列データセットと,Bambaraの機械翻訳における最初のベンチマーク結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 18:04:26 GMT)
RarePlanes: Synthetic Data Takes Flight [12.4] RarePlanesは、実画像と合成画像の両方を組み込んだ、ユニークなオープンソースの機械学習データセットである。
このデータセットは、コンピュータビジョンアルゴリズムが衛星画像中の航空機とその属性を自動的に検出する能力を支援するための合成データの価値に特化している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 17:17:01 GMT)
Comparison of Statistical and Machine Learning Techniques for Physical
Layer Authentication [12.2] 我々は,認証者が正統なサプリカントと攻撃者を区別することを目的とした物理層での認証を検討する。
まず,2つの異なる統計的決定手法について検討し,異なるレベルの時間変化に影響を受ける大量の参照を使用することは,セキュリティの観点からは有益ではないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 10:11:23 GMT)
On-the-fly Closed-loop Autonomous Materials Discovery via Bayesian
Active Learning [12.0] 我々は、高度な素材の発見に、クローズドループでアクティブな学習駆動型自律システムに焦点を当てる。
複雑で高度な材料を手元に配置できる自律的な研究手法を実証する。
このロボット科学は、ネットワーク上の科学を可能にし、科学者の経済的影響を研究室から物理的に切り離すことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 15:19:07 GMT)
Temporal Stochastic Softmax for 3D CNNs: An Application in Facial
Expression Recognition [11.5] 本稿では,3次元CNNの効率的なビデオベーストレーニング戦略を提案する。
ソフトマックスの時間プーリングと、最も関連するトレーニングクリップを選択するための重み付けサンプリング機構に依存している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 16:40:00 GMT)
A low latency ASR-free end to end spoken language understanding system [11.4] 本研究は,最小レイテンシでマイクロコントローラや組み込みシステム上で動作可能な,フットプリントの少ないシステムを提案する。
ストリーム入力音声信号が与えられた場合,処理時にストリーム全体を保持する必要がなく,セグメント単位で処理することができる。
実験の結果,提案システムでは,同じタスクにおける他の論文と比較した場合,低レイテンシとはるかに少ないモデルにより,最先端の性能が得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 04:16:56 GMT)
Combining Propositional Logic Based Decision Diagrams with Decision
Making in Urban Systems [10.8] 我々は不確実性と部分的可観測性を考慮したマルチエージェントパスフィンディングの課題に取り組む。
我々は命題論理を用いて、RLの高速なシミュレーションを可能にするために、RLアルゴリズムとそれらを統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 05:46:56 GMT)
Determining Question-Answer Plausibility in Crowdsourced Datasets Using
Multi-Task Learning [10.7] 本稿では,品質分析とデータクリーニングのための新しいタスクを提案する。
ソーシャルメディア利用者からのマシンやユーザ生成の質問とクラウドソースによる回答が与えられた場合、質問と回答が有効かどうかを判断する。
クリーンで使いやすい質問応答データセットを生成するためのモデルの有効性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 04:11:44 GMT)
A New Framework for Registration of Semantic Point Clouds from Stereo
and RGB-D Cameras [10.7] 本稿では、新しい非パラメトリックな剛性点クラウド登録フレームワークについて報告する。
点雲は再現可能な核ヒルベルト空間における非パラメトリック関数として表される。
提案するフレームワークに固有の,新たなポイントクラウドアライメント指標を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 23:26:14 GMT)
Information Seeking in the Spirit of Learning: a Dataset for
Conversational Curiosity [10.4] 我々は、ユーザが知っていることに関連する事実を提示されると、エンゲージメントが増加するという仮説をテストするウィザード・オブ・オズ・ダイアログタスクを設計する。
ユーザとアシスタントが地理的話題について会話する14Kダイアログ(181K発声)を収集・リリースする。
このデータセットには、既存のユーザ知識、メッセージレベルのダイアログアクション、ウィキペディアへの接地、メッセージに対するユーザ反応が注釈付けされている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 02:09:50 GMT)
Topological Regularization via Persistence-Sensitive Optimization [10.3] 機械学習と統計学において重要なツールである正規化は、オーバーフィッティングを減らすために正規化に依存している。
本稿では、永続性に敏感な単純化の上に構築され、必要な変更を永続性ダイアグラムに変換して、ドメインの大規模なサブセットの変更に変換する手法を提案する。
このアプローチは、より速く、より正確な位相正規化を可能にします。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 18:19:43 GMT)
Graph Kernels: State-of-the-Art and Future Challenges [9.6] この原稿は、既存のグラフカーネル、そのアプリケーション、ソフトウェアとデータリソースのレビューと、最先端のグラフカーネルの実証的な比較を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 11:48:53 GMT)
Deeply-Supervised Density Regression for Automatic Cell Counting in
Microscopy Images [9.4] 顕微鏡画像中の細胞を自動的にカウントする密度回帰に基づく新しい手法を提案する。
提案手法は, 従来のレグレッションベース手法と比較して, 2つのイノベーションを処理している。
4つのデータセットで評価した実験により,提案手法の優れた性能が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 01:57:30 GMT)
Higher-Order Spectral Clustering of Directed Graphs [9.0] クラスタリングはアルゴリズムにおいて重要なトピックであり、機械学習、コンピュータビジョン、統計学、その他いくつかの研究分野に多くの応用がある。
本稿では,グラフクラスタリングのためのほぼ線形時間アルゴリズムを提案し,提案アルゴリズムが妥当な仮定の下でサブ線形時間で実装可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 13:06:37 GMT)
Translating Similar Languages: Role of Mutual Intelligibility in
Multilingual Transformers [8.9] 低資源条件下での類似言語間の翻訳手法について検討する。
トランスフォーマーをベースとしたバイリンガル・マルチリンガル系を全ての言語対に対して提案する。
私たちのスペイン・カタランモデルは、5つの言語ペアの中で最高のパフォーマンスを持っています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 10:58:38 GMT)
Investigating Transferability in Pretrained Language Models [8.8] 本稿では,各事前学習層が伝達タスク性能に与える影響を簡易なアブレーション手法で判定する。
この手法により、BERTでは、下流GLUEタスクにおける高いプローブ性能を持つレイヤは、それらのタスクに対して高い精度で必要でも十分でもないことが分かる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 00:56:31 GMT)
DoLFIn: Distributions over Latent Features for Interpretability [8.8] ニューラルネットワークモデルにおける解釈可能性を実現するための新しい戦略を提案する。
我々のアプローチは、確率を中心量として使う成功に基づいている。
DoLFInは解釈可能なソリューションを提供するだけでなく、古典的なCNNやBiLSTMテキスト分類よりも若干優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 18:32:53 GMT)
CenterFusion: Center-based Radar and Camera Fusion for 3D Object
Detection [8.8] 本研究では,レーダデータとカメラデータを併用して3次元物体検出を行うミドルフュージョン手法を提案する。
CenterFusionと呼ばれる私たちのアプローチは、まず中心点検出ネットワークを使ってオブジェクトを検出します。
そして、新しいフラストラム法を用いて鍵データアソシエーション問題を解決する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 00:20:23 GMT)
Do We Need Depth in State-Of-The-Art Face Authentication? [8.8] 本研究では,顔表面や深度マップを明示的に計算することなく,ステレオカメラシステムから顔を認識する新しい手法を提案する。
原顔ステレオ画像は、顔が抽出された画像の位置とともに、提案したCNNが認識タスクを改善することができる。
提案手法は,大規模ベンチマークにおいて,単一画像と明示的深度に基づく手法の両方に優れることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 11:52:04 GMT)
Deep Learning-based End-to-end Diagnosis System for Avascular Necrosis
of Femoral Head [8.7] 深層学習に基づくAVNFH診断システム(AVN-net)を提案する。
提案したAVN-netは、骨盤の平らなX線写真を読み出し、診断を行い、結果を自動視覚化する。
深層畳み込みニューラルネットワークは、エンドツーエンドの診断ソリューションを提供するために訓練されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 14:06:56 GMT)
Selective Spatio-Temporal Aggregation Based Pose Refinement System:
Towards Understanding Human Activities in Real-World Videos [8.6] 最先端のポーズ推定装置は、現実世界の無注釈ビデオにおいて、乱れと低解像度のために高品質な2Dまたは3Dポーズデータを取得するのに苦労している。
本稿では,複数の専門家のポーズ推定器によって抽出されたキーポイント位置を洗練・平滑化するSST-Aという選択的時空間アグリゲーション機構を提案する。
本研究では, Pose-Refinement System (SSTA-PRS) によって改良された骨格データが,既存の行動認識モデルの強化に有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 19:19:51 GMT)
Deep machine learning-assisted multiphoton microscopy to reduce light
exposure and expedite imaging [8.3] 2光子励起蛍光(2PEF)は、組織を厚さ約1mmまでイメージングする。
本研究は、画像品質を最大化するために深層学習を適用してヒト組織イメージングを改善することを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 21:24:42 GMT)
Ellipse Detection and Localization with Applications to Knots in Sawn
Lumber Images [8.1] 我々は,高速なR-CNNをその領域提案ネットワーク(RPN)に適応させ,ガウス関数を持つ楕円オブジェクトをモデル化する。
モデルがどのように楕円形状に調整され、汎用検出器で改良されるかを示す。
また,本研究では,木質画像の劣化を補正するアルゴリズムも提案している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 00:39:56 GMT)
Emergent Reciprocity and Team Formation from Randomized Uncertain Social
Preferences [8.1] 我々は,不確実な社会的嗜好(RUSP)をランダム化した訓練エージェントの創発的相互性,間接的相互性,評価,チーム形成の証拠を示す。
RUSPは汎用的でスケーラブルであり、元のゲームダイナミクスや目的を変更することなく、任意のマルチエージェント環境に適用することができる。
特に、RUSPではこれらの行動が出現し、より複雑な時間的環境において、Iterated Prisoner's Dilemmaのような古典的な抽象的社会ジレンマの社会福祉均衡をもたらすことが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 20:06:19 GMT)
Adversarial Black-Box Attacks On Text Classifiers Using Multi-Objective
Genetic Optimization Guided By Deep Networks [7.8] ブラックボックスの逆転例を生成する新しい遺伝的アルゴリズムを提案する。
SSTおよびIMDB感情データセットにおけるDeepWordBug(DWB)との比較を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 04:40:01 GMT)
Probably Approximately Correct Vision-Based Planning using Motion
Primitives [7.7] 本稿では,新しい環境に確実に一般化するビジョンベースプランナの学習手法を提案する。
Probably Aquatrect (PAC)-Bayesフレームワークを利用して、すべての環境にまたがるポリシーの期待コストの上限を得る。
PAC-Bayes上限の最小化は、新しい環境におけるパフォーマンスの証明書を伴うポリシーを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 02:38:21 GMT)
Applications of Online Nonnegative Matrix Factorization to Image and
Time-Series Data [7.6] オンライン非負行列分解アルゴリズムを用いて相関データセットのアンサンブルから共同辞書原子を学習する方法を示す。
OnMFアルゴリズムに基づく時系列データセットの時間辞書学習方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 20:33:20 GMT)
A Multi-stream Convolutional Neural Network for Micro-expression
Recognition Using Optical Flow and EVM [7.5] マイクロ・エクスプレッション(ME)の認識は、特に公共の安全や心理療法において、幅広い応用において重要な役割を担っている。
近年,従来の手法は機械学習設計に過度に依存しており,その実用化に十分な認識率は得られていない。
本稿では,ME認識のためのマルチストリーム畳み込みニューラルネットワーク(MSCNN)を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 10:34:27 GMT)
App-Aware Response Synthesis for User Reviews [7.5] AAR Synthはアプリケーション対応の応答合成システムである。
アプリ説明から最も関連性の高いアプリレビューと、最も関連性の高いスニペットを検索する。
融合機械学習モデルは、セq2seqモデルと機械読解モデルを統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 19:58:25 GMT)
To What Degree Can Language Borders Be Blurred In BERT-based
Multilingual Spoken Language Understanding? [7.2] BERTをベースとした多言語言語理解(SLU)モデルは, 遠隔言語群でもかなりうまく機能するが, 理想的な多言語言語性能にはまだギャップがあることを示す。
本稿では,多言語SLUのための言語共有および言語固有表現を学習するための,BERTに基づく新しい逆モデルアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 09:59:24 GMT)
Two-Sided Fairness in Non-Personalised Recommendations [6.4] ユーザフェアネスと組織フェアネスという,2つの特定のフェアネスに関する問題(従来は別々に研究されていた)について論じる。
ユーザフェアネスについては、社会的選択理論、すなわち、ユーザ選択をより良く表現するために知られている様々な投票ルールの手法を用いてテストする。
投票ルールに基づく推薦の結果を分析した結果、よく知られた投票ルールはユーザ側より優れているが、高いバイアス値を示すことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 18:11:37 GMT)
On Estimating the Training Cost of Conversational Recommendation Systems [6.2] 最先端の会話モデルの計算訓練時間について検討する。
我々は,知識蒸留戦略に則って,高いトレーニングコストに対処する可能性について論じる。
多数のモデルパラメータのオンライン推論時間を短縮する上で重要な課題について詳述する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 18:37:10 GMT)
Time-Frequency Scattering Accurately Models Auditory Similarities
Between Instrumental Playing Techniques [5.9] 音色知覚は楽器や演奏技術だけで提供されるものよりも柔軟な分類法で機能することを示す。
本稿では,楽器,ミュート,技法間の類似性のクラスタグラフを復元するマシンリスニングモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 17:36:37 GMT)
Double Descent Risk and Volume Saturation Effects: A Geometric
Perspective [5.6] モデルボリュームの対数:$log V$はAICおよびBICモデル選択基準の背景にある直観を拡張する。
等方的線形回帰と統計格子の特定のモデルクラスに対して、$log V$項は異なる成分の和に分解できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 05:18:20 GMT)
Medical Knowledge-enriched Textual Entailment Framework [5.5] 医用知識に富んだテキスト・エンタテインメント・フレームワークについて紹介する。
我々は、ベンチマークMEDIQA-RQEデータセット上でのフレームワークの評価を行い、知識の豊富な二重符号化機構を用いることで、SOTA言語モデルに対して8.27%の絶対的な改善が達成できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 17:25:27 GMT)
Self-Supervised Relational Reasoning for Representation Learning [5.1] 自己教師型学習では、ラベルのないデータに対して代替ターゲットを定義することにより、代理目的を達成することを課題とする。
本稿では,学習者が無ラベルデータに暗黙的な情報から信号をブートストラップできる,新たな自己教師型関係推論法を提案する。
提案手法は,標準データセット,プロトコル,バックボーンを用いて,厳密な実験手順に従って評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 15:22:45 GMT)
Simple means Faster: Real-Time Human Motion Forecasting in Monocular
First Person Videos on CPU [4.7] 人称単眼ビデオにおける人間の将来の位置を予測するための,シンプルで高速で軽量なRNNベースのフレームワークを提案する。
CityWalksで訓練した単純な手法は、CPU上で9.6倍高速でありながら、最先端手法(STED)の予測精度を上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 07:06:37 GMT)
Distributed Learning with Low Communication Cost via Gradient Boosting
Untrained Neural Network [4.7] グラディエント・ブースティング・アントレーニングニューラルネットワーク(GBUN)を提案する。
GBUNは、トレーニングされていないランダムに生成されたニューラルネットワークをアンサンブルし、データサンプルを複数のニューロン出力にソフトに分散し、分散学習のための通信コストを劇的に削減する。
複数の公開データセットに対する実験により,GBUNは予測精度の点で従来のGBDTと同等であり,分散学習のスケーリング特性よりもはるかに優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 10:26:57 GMT)
PACSET (Packed Serialized Trees): Reducing Inference Latency for Tree
Ensemble Deployment [4.3] モデルがまだメモリにロードされていない場合の推論遅延を最適化する,ツリーアンサンブルのシリアライズとデシリアライズを行う手法を提案する。
組込みシリアライズドツリー(PACSET)は、外部メモリアルゴリズムの原理を用いて、ツリーアンサンブルのレイアウトにおける参照ローカリティを符号化する。
その結果、各I/Oは有用なデータの割合が高くなり、対話型ワークロードの分類遅延が2～6倍削減される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 20:32:11 GMT)
Collaborative Augmented Reality on Smartphones via Life-long City-scale
Maps [4.1] 本稿では,モバイル端末上での都市規模の共有拡張現実体験を実現するための,初のエンドツーエンド生産型コンピュータビジョンシステムを提案する。
本稿では,都市スケールSLAMのスケーラビリティ,堅牢性,マップ更新,オールタイム全天候性能といった重要な課題に対する効果的なソリューションとして,経験ベースマッピングフレームワークの新たな定式化を提案する。
システムはサンフランシスコで大規模に展開、テストされ、数百kmの地図化されたエリアでAR体験を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 19:45:06 GMT)
Emergency Incident Detection from Crowdsourced Waze Data using Bayesian
Information Fusion [4.0] 本稿では,ノイズの多いクラウドソーシングWazeデータを用いた緊急インシデント検出手法を提案する。
本稿では,クラウドレポートの信頼性の不確かさをモデル化するための観測理論に基づく計算手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 22:45:03 GMT)
Have Your Text and Use It Too! End-to-End Neural Data-to-Text Generation
with Semantic Fidelity [3.9] 本稿では,ニューラルでエンドツーエンドなデータ・ツー・テキスト生成システムであるDataTunerを紹介する。
我々は2段階の世代レベルのアプローチを採り、微調整言語モデルと意味的忠実さを組み合わせた。
我々は、DataTunerが4つの主要なD2Tデータセットにまたがる自動メトリクスにおいて、技術結果の状態を達成していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 19:09:46 GMT)
Robust Quadrupedal Locomotion on Sloped Terrains: A Linear Policy
Approach [3.8] 私たちは、四足歩行ロボットStochに2ドル(約2万2000円)のリニアポリシーを使っています。
特に、エンドフット軌道のパラメータは、胴体方向と地形傾斜を入力として取る線形フィードバックポリシーによって形成される。
結果として生じる歩行は、地形の斜面の変動や外部のプッシュに対して堅牢である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 12:29:13 GMT)
E.T.: Entity-Transformers. Coreference augmented Neural Language Model
for richer mention representations via Entity-Transformer blocks [3.4] 本稿では,ニューラルネットワークモデル,特にGPT2におけるTransformer-blockアーキテクチャの拡張について述べる。
我々のモデルであるGPT2Eは、GPT2のトランスフォーマー層アーキテクチャをEntity-Transformersに拡張しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 22:28:00 GMT)
Polarization Model of Online Social Networks Based on the Concept of
Spontaneous Symmetry Breaking [3.1] 偏光に対抗できる技術を確立するためには、偏光のメカニズムを理解する必要がある。
本稿では,自発対称性の破れの概念に基づく偏光の理解の基礎モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 21:03:11 GMT)
End-to-end optimized image compression for machines, a study [3.0] 画像とビデオのコンテンツのシェアは、人間が見るのではなく、機械によって分析される。
従来のコーディングツールは、もともと人間の知覚のために設計されたマシンタスクを専門化するのが難しい。
ニューラルネットワークベースのコーデックは、任意の畳み込みニューラルネットワーク(CNN)ベースのタスクモデルと、エンドツーエンドで共同でトレーニングすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 20:10:43 GMT)
A Soft Computing Approach for Selecting and Combining Spectral Bands [3.0] リモートセンシングマルチスペクトル画像からインデックスを自動選択・結合するソフトコンピューティング手法を提案する。
提案手法は, 遺伝的プログラミング(GP)フレームワークを基礎として, 様々な最適化問題によく用いられる手法である。
GPフレームワークは熱帯生物の識別・分類に使用される他の指標よりも優れた結果をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 14:51:05 GMT)
Convolutional Speech Recognition with Pitch and Voice Quality Features [2.8] 音声認識のための最先端CNNモデルに対して,ジッタやシマなどのピッチや音質特性を付加する効果について検討した。
一般に公開されているスパニッシュ・コモン・ボイスとLibriSpeech 100hデータセットに対して、最大7%と3%の相対的なWERポイントの改善を示す。
我々は、Facebookのwav2letter音声認識フレームワークにピッチと音声品質機能を追加しました。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 11:37:09 GMT)
Using GANs to Synthesise Minimum Training Data for Deepfake Generation [2.7] ディープフェイクは、エンターテイメント、顧客関係、さらには支援ケアといったアプリケーションで有用である。
ディープフェイクを生成することの1つの問題は、被写体の多くの画像トレーニングデータを必要とすることである。
我々は、GANの特性を利用して、変化した表情を持つ人物のイメージを生成し、そこからディープフェイクを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 22:05:38 GMT)
Extreme quantum nonlinearity in superfluid thin-film surface waves [2.7] 高濃度超流動膜は極めて非線形な機械共振器であることを示す。
我々は、現在最先端の非線形共振器より3桁大きい単フォノンシフトを予測する。
我々の研究は、極端な機械的非線形性への新たな経路と、機械的共振器を量子ビットとして使用する量子デバイスへの道を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 04:22:07 GMT)
Distance-Based Anomaly Detection for Industrial Surfaces Using Triplet
Networks [2.7] 表面異常検出はスクラップ生産を減らすために多くの製造業において重要な品質管理の役割を担っている。
ディープラーニング畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、これらの画像処理ベースのソリューションの最前線にある。
本稿では,この課題に対して,距離に基づく異常検出を目標とした表面テクスチャパッチ上でCNNをトレーニングすることで対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 04:20:49 GMT)
HHAR-net: Hierarchical Human Activity Recognition using Neural Networks [2.5] 本研究では,人間の行動を認識するためにニューラルネットワークを用いた階層型分類を構築することを目的とする。
このデータセットは、野生で収集され、スマートフォンやスマートウォッチからのデータを含んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 22:52:46 GMT)
Unsupervised Learning of Depth and Ego-Motion from Cylindrical Panoramic
Video with Applications for Virtual Reality [2.3] 円筒型パノラマビデオからの深度とエゴモーションの教師なし学習のための畳み込みニューラルネットワークモデルを提案する。
パノラマ深度推定は、仮想現実、3Dモデリング、自律型ロボットナビゲーションといったアプリケーションにとって重要な技術である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 00:35:33 GMT)
An algorithm for reconstruction of triangle-free linear dynamic networks
with verification of correctness [2.3] 本稿では,三角形のないネットワークのトポロジを正確に復元するか,あるいは実際のネットワークのトポロジよりもスペーサーなグラフを出力する手法を提案する。
無限のデータに限っても、真のネットワークに存在しないエッジを推測することで、任意の再構成手法が受容可能であることを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 19:10:29 GMT)
Proof of Authenticity of Logistics Information with Passive RFID Tags
and Blockchain [1.7] 我々は,ブロックチェーンの読み書きとともに,ブロックチェーンに原子的にエビデンスを書き込む設計を提案する。
半形式モデリングにより,情報の機密性や完全性はシステム全体にわたって維持可能であることを確認した。
これにより、安価なパッシブRFIDタグを使用して、本物の物流情報をトレースすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 22:45:49 GMT)
Closed-Form Solutions of the Fundamental Equation That Describes User
Dynamics in Online Social Networks [1.6] 振動モデルは、オンラインソーシャルネットワークにおけるユーザダイナミクスを記述することができる。
ユーザダイナミクスの基本方程式をモデルに導入することができる。
異なる形の新しい基本方程式が考案された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 21:00:05 GMT)
Classification of optics-free images with deep neural networks [1.5] 我々はディープニューラルネットワークをトレーニングし、光学自由画像のマルチクラス検出とバイナリ分類を行う。
光のない画像からの参照は、プライバシーと電力効率を向上する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 15:02:19 GMT)
Generation of Human-aware Navigation Maps using Graph Neural Networks [1.5] 本稿では、既存の1次元データセットをブートストラップしてコストマップデータセットを生成する機械学習ベースのフレームワークと、グラフニューラルネットワークと畳み込みニューラルネットワークレイヤを組み合わせたモデルを用いて、人間の認識したナビゲーションのためのコストマップをリアルタイムで作成する。
提案するフレームワークの応用は、人間の認識するナビゲーションに限らず、マップ生成が必要な他の分野にも適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 15:32:14 GMT)
Efficient MCMC Sampling for Bayesian Matrix Factorization by Breaking
Posterior Symmetries [1.4] 本稿では、これらの対称性を確実に破り、精度を維持/改善する事前選択に対する簡単な修正を提案する。
非ゼロ線形独立先行手段を用いることで,MCMC試料の自己相関が著しく低下し,再建誤差の低減につながる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 07:13:09 GMT)
Improved Classical and Quantum Algorithms for Subset-Sum [1.4] ランダムなサブセットサムを解くための古典的および量子的アルゴリズムを提案する。
本稿では,前回のベストタイムの複雑性よりも優れた量子ウォークを,サブセットサムに対して提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 15:32:16 GMT)
A Transfer Learning Approach for Dialogue Act Classification of GitHub
Issue Comments [1.4] 本稿では,GitHub上の課題コメントに基づいて対話行為分類を行うための伝達学習手法を提案する。
GitHubイシューコメントのラベル付きコーパスは存在しないため、転送学習を利用することで、標準的な対話行動データセットを活用することができます。
問題コメントを対話行動にマッピングできることは、認知チームのプロセスを理解するための有用な一歩です。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 02:56:18 GMT)
UPB at SemEval-2020 Task 8: Joint Textual and Visual Modeling in a
Multi-Task Learning Architecture for Memotion Analysis [1.2] 本稿では,SemEval-2020 Task 8: Memotion Analysisのためのシステムについて述べる。
テキストエンコーディングのためのALBERTと画像表現のためのVGG-16を組み合わせたマルチモーダルマルチタスク学習アーキテクチャである。
提案手法は,第11位がSubtask A(0.3453マクロF1スコア),第1位がSubtask B(0.5183マクロF1スコア),第3位がSubtask C(0.3171マクロF1スコア)である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 17:46:34 GMT)
Explainable Knowledge Tracing Models for Big Data: Is Ensembling an
Answer? [1.2] 我々は,2020年のNeurIPS Education Challengeの知識追跡モデルについて述べる。
我々は、22種類のモデルを組み合わせて、学生が与えられた質問に正しく答えられるかどうかを予測した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 18:06:29 GMT)
Pristine annotations-based multi-modal trained artificial intelligence
solution to triage chest X-ray for COVID-19 [1.2] 新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックが拡大し続け、世界の人口の豊かさに影響を及ぼしている。
CT (Computed tomography) やX線といった最前線のモダリティは、新型コロナウイルス患者をトリアージする上で重要な役割を担っている。
資源(ハードウェアと訓練員の両方)の限られたアクセスと汚染対策を考えると、CTは疑わしい被験者をトリアージするのに理想的ではないかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 15:36:08 GMT)
Community Detection by Principal Components Clustering Methods [1.1] 主成分クラスタリング(PCC)と正規化主成分クラスタリング(NPCC)の2つの新しいアプローチを提案する。
PCCはPCCとRCC法の組み合わせに基づいて設計されている(Qin & Rohe 2013)。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 02:35:46 GMT)
Quantum reservoir computing: a reservoir approach toward quantum machine
learning on near-term quantum devices [0.8] 量子貯水池コンピューティング(Quantum reservoir computing)は、時間的機械学習のように、量子システム上で複雑でリッチなダイナミクスを使用するアプローチである。
これらの量子機械学習アプローチはすべて、実験的に実現可能であり、最先端の量子デバイスに有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 04:45:52 GMT)
Deep Learning Derived Histopathology Image Score for Increasing Phase 3
Clinical Trial Probability of Success [0.5] 第3相臨床試験の失敗は、腫瘍学における薬物開発コストの上昇に寄与する。
我々は, 深層学習によるデジタル病理検査を用いて, 応答者を同定した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 21:26:13 GMT)
Glioma Classification Using Multimodal Radiology and Histology Data [0.4] グリオーマを,オリゴデンドログリオーマ,アストロサイトーマ,グリオ芽腫の3つのサブタイプに分類するパイプラインを提案する。
分類アルゴリズムは, CPM-RadPath 2020 チャレンジで提供されるデータセットを用いて評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 21:38:26 GMT)
Objective Diagnosis for Histopathological Images Based on Machine
Learning Techniques: Classical Approaches and New Trends [0.3] 病理組織像は顕微鏡で撮影され、多くの疾患を特定し、調査し、分類する。
病理組織像の解析は、疾患の診断を支援する多種多様かつ関連する研究領域である。
本稿では, 組織像解析に応用された従来の深層学習技術について概観する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 07:31:05 GMT)
Statistical learning for change point and anomaly detection in graphs [0.3] 本稿では,統計的プロセス制御とディープラーニングアルゴリズムを組み合わせる可能性について論じる。
本稿では,救急車の応答時間を監視し,定量関数値とグラフ畳み込みネットワークの制御チャートを共同で適用することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 17:15:53 GMT)
Model-based Reinforcement Learning from Signal Temporal Logic
Specifications [0.2] 本稿では,報酬/コスト関数の代替として,STL(Signal Temporal Logic)と呼ばれる形式仕様言語を用いて,望まれるハイレベルロボット動作を表現することを提案する。
提案アルゴリズムは、ピック・アンド・プレース・ロボットアームなどのロボットシステムのシミュレーションと、自律走行車に対する適応的なクルーズ制御を実証的に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 07:31:47 GMT)
Visual Spoofing in content based spam detection [0.0] ある文字を別のアルファベットの対応する文字に置き換える脆弱性を提示する。
このアプローチにより、スパマーは既存のスパムフィルタをバイパスするメッセージを作成することができる。
本手法は, 文書の自動解析に自然言語処理を用いる他のアプリケーションにおいても, 盗作検出の回避に有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 01:44:32 GMT)
Validity of Born-Markov master equations for single and two-qubit
systems [0.0] 一般的に用いられるレッドフィールドとリンドブラッドのマスター方程式を数値的に正確な結果と比較する。
本研究は,通常のボルン・マルコフ方程式の有効範囲に関する一般ガイドラインを設定した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 11:19:00 GMT)
Universal properties of anyon braiding on one-dimensional wire networks [0.0] ワイヤネットワーク上のエノンは2次元のエノンと根本的に異なるブレイディング特性を持つことを示す。
ブレイディングの性格は、ネットワークの連結性と呼ばれる位相不変量に依存する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 12:24:14 GMT)
Understanding the hand-gestures using Convolutional Neural Networks and
Generative Adversial Networks [0.0] このシステムは、リアルタイムハンドトラッキング、トレーニングジェスチャ、および畳み込みニューラルネットワークを用いたジェスチャー認識の3つのモジュールで構成されている。
アルファベットや数字を含む36のジェスチャーの語彙でテストされ、アプローチの有効性が検証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 02:20:43 GMT)
UmBERTo-MTSA @ AcCompl-It: Improving Complexity and Acceptability
Prediction with Multi-task Learning on Self-Supervised Annotations [0.0] 本研究は,ラベル付きデータの適度な使用量のみの学習モデルの性能向上に使用される,自己教師型データ拡張手法について述べる。
神経言語モデルは、EVALITA 2020におけるAcCompl-it共有タスクのコンテキストにおいて、この手順を用いて微調整される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 15:50:37 GMT)
Topological Mott transition in a Weyl-Hubbard model with dynamical
mean-field theory [0.0] 光格子中の冷間原子のワイル物理に対する実験的動機付けモデルについて検討する。
チャーン数を数値的に評価することで位相位相を特徴づける。
Weyl-semimetal-to-Mott-insulator位相遷移のより深い理解のために、準粒子帯の位相特性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 13:55:20 GMT)
Time Evolution and Probability in Quantum Theory: The Central Role of
Born's Rule [0.0] シュロディンガーの方程式は、私がシュロディンガーモデルと呼ぶ量子論の公理の1つのモデルにおいて依然として有効である。
シュロディンガー方程式の役割は、一般化ボルンの規則によって与えられる確率の連続的時間的進化を計算するのに役立つため補助的である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 16:56:56 GMT)
Statistical Optimal Transport posed as Learning Kernel Embedding [0.0] この研究は、統計学的最適輸送(OT)を、輸送計画のカーネルの平均埋め込みをサンプルベースによる限界埋め込みの推定から学習する、という新しいアプローチを採っている。
重要な結果は、非常に穏やかな条件下では、$epsilon$-optimal recovery of the transport plan と Barycentric-projection based transport map が、完全に次元のないサンプル複雑性で可能であることである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 08:41:48 GMT)
Simplified Josephson-junction fabrication process for reproducibly
high-performance superconducting qubits [0.0] 現在のアルミニウムベースのジョセフソン接合のシャドウ蒸発技術は、パッチを堆積するために別のリソグラフィーステップを必要とする。
我々は、接合電極とパッチの両方を蒸発させるために、リソグラフィーステップと真空サイクルを1つ使用した。
このような周波数予測性は、量子コンピュータにおける量子ビットの数をスケールアップするための要件である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 16:42:50 GMT)
Scheduling of Operations in Quantum Compiler [0.0] 量子演算をスケジューリングする場合、結果のスケジュール全体の実行時間が短くなり、スループットが向上し、忠実度が向上する。
この定式化は、実際の量子コンパイラと2つの共通ベンチマークセットの量子回路を用いた実験により、実際のスケジュール全体の実行時間を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 06:32:16 GMT)
Saturation of Energy Levels of the Hydrogen Atom in Strong Magnetic
Field [0.0] 磁場の非制限成長下での水素原子の低エネルギーレベルの制限値の有限性が既に達成されていることを示す。
我々は,アディバティック(対角)近似を用いてシュリンガー方程式を解く際に現れる有効ポテンシャルについて検討する。
ポイントライクな電荷の(有効)ポテンシャルは、VPによって提供されるスクリーニングの増大により、非特異なままである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 13:11:18 GMT)
Safety Verification of Neural Network Controlled Systems [0.0] 本稿では,ニューラルネットワーク制御システムの安全性を検証するためのシステムレベルのアプローチを提案する。
単純な動作と複雑な動作の両方をキャプチャできるコントローラのジェネリックモデルを想定します。
我々は,システム全体の到達可能な状態を正確に近似する到達可能性解析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 15:26:38 GMT)
Randomized fast no-loss expert system to play tic tac toe like a human [0.0] 本稿では,T3DT と呼ばれる決定木を用いたTic Tac Toe の専門家システムを提案する。
ブルート・フォースやミニマックス、進化的テクニックは使用しないが、それでも常に耐え難い。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 23:37:32 GMT)
Random Sampling Neural Network for Quantum Many-Body Problems [0.0] 本稿では,対話型多体システムのランダムサンプリング行列要素に対して,自己教師型学習手法を用いてパターン認識手法を用いたランダムサンプリングニューラルネットワーク(Random Smpling Neural Networks, RNN)を提案する。
RSNNの適用性をテストするために、横フィールドを持つIsingモデル、Fermi-Hubbardモデル、Spin-$1/2$$XXZ$モデルなど、正確に解決可能ないくつかの1Dモデルが使用されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 15:52:44 GMT)
R-DMFT study of a non-Hermitian skin effect for correlated systems:
analysis based on a pseudo-spectrum [0.0] 我々は,非エルミートトポロジを特に重視した平衡系を解析し,皮膚効果を誘導する。
実空間力学平均場理論によって計算された擬スペクトルは、開境界条件に対して追加の擬固有状態が現れることを解明する。
ラインギャップトポロジーは非エルミートトポロジーの一種であり、擬似スペクトルにどのように影響するかを論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 08:41:07 GMT)
Quantum Communication for Military Applications [0.0] 量子通信はこれらの課題のいくつかを克服することを可能にする。
異なる応用が提示され、その技術の最先端が提供される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 09:20:05 GMT)
Probabilistic teleportation of a quantum dot spin qubit [0.0] 3つの量子ドットにおける1つの電子スピン量子ビットの直接ベル測定に基づく量子テレポーテーションのスキームを示す。
結果は、より多くの半導体スピン量子ビットを持つ量子アルゴリズムに拡張することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 04:08:19 GMT)
Point Cloud Registration Based on Consistency Evaluation of Rigid
Transformation in Parameter Space [0.0] 本稿では,高精度かつ安定した登録手法を提案する。
提案手法は,ポイントクラウドからキーポイントを検出し,複数のディスクリプタを用いてトリプレットを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 10:13:15 GMT)
Playing optical tweezers with deep reinforcement learning: in virtual,
physical and augmented environments [0.0] 複数のモータ軸上で連続的な速度制御を学習するために, 模擬環境下で強化学習を行った。
また,仮想環境と物理環境が組み合わさった拡張環境にもネットワークが適用可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 13:07:19 GMT)
Pixel precise unsupervised detection of viral particle proliferation in
cellular imaging data [0.0] 宿主細胞単層膜におけるウイルス粒子の増殖を示す細胞イメージングデータを用いて,コンピュータ生成画像を用いた。
本研究では、死細胞または部分感染細胞を表す黒または灰色の単一ピクセルにおいて、画像間での1対1の増加と、生きた細胞に対する1対1の白色ピクセルコーディングの1対1の増加による仮説的再開により、ウイルス粒子の経時的増加をシミュレートする。
160のモデル画像のSOM-QEによる教師なし分類は、それぞれ300万画素以上あり、統計的に信頼性が高く、正確な画素と高速な分類モデルを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 16:06:03 GMT)
Perturbation-based exploration methods in deep reinforcement learning [0.0] 政策・報酬空間における摂動がエージェントの探索行動に及ぼす影響について検討する。
ソフトマックス層の直前にポリシーを摂動させ,ドメインに散発的な報酬ボーナスを導入することで,探索を大幅に促進できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 22:57:51 GMT)
Optical coherence transfer mediated by free electrons [0.0] 我々は、これまでレーザー磁場で形成されていた電子からCLの量子光学的相関を考察する。
ここでの主な予測は、放出されたCL磁場と電子変調レーザーの位相相関の存在である。
電子ビームは1つのアングストローム以下に集中できるため、光コヒーレンスを伝達する能力はナノスケール量子系の超精密励起、操作、分光を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 22:07:50 GMT)
On-Device Language Identification of Text in Images using Diacritic
Characters [0.0] 発音文字は、与えられた言語をかなり高い精度で識別する上で、適切かつ重要な手がかりを提供する、一意の文字集合と見なすことができる。
我々は,任意の自動環境下での光学的文字認識(OCR)性能を向上させるために,発音文字の存在を利用して画像中のテキストの言語を特定することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 14:10:06 GMT)
Nonsmoothness in Machine Learning: specific structure, proximal
identification, and applications [0.0] 本稿では,機械学習に現れる非滑らかな最適化問題の具体的構造について述べる。
我々は、この構造を実際にどのように活用するかを、圧縮、加速、次元縮小のために示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 16:54:14 GMT)
Noise2Stack: Improving Image Restoration by Learning from Volumetric
Data [0.0] 本稿では,画像スタックへのNoss2Noise法の拡張であるNoss2Stackを紹介する。
磁気共鳴脳スキャンと新たに取得した多面体顕微鏡データを用いて,スタック内の画像近傍からのみ学習することで,ノイズ2ノイズとノイズ2Voidを上回り得ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 14:01:47 GMT)
Network Impacts of Automated Mobility-on-Demand: A Macroscopic
Fundamental Diagram Perspective [0.0] Automated Mobility on Demand (AMOD)は、将来の都市モビリティを改善するための有望なソリューションである。
本稿では,AMODの高忠実度活動とエージェントベース交通シミュレーションによるネットワークへの影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 13:39:35 GMT)
Multiphoton resonance and chiral transport in the generalized Rabi model [0.0] 一般化されたラビモデル(gRM)における理論的多光子共鳴に対する有効ハミルトニアンを導出する。
共振器接合部における光子フォック状態の多光子共鳴とキラル輸送の相互作用について検討した。
クビット-フォトン相互作用と光子-ホッピング振幅に依存すると、システムは異なる短時間のダイナミクスを示すことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 20:40:22 GMT)
Multi-pooled Inception features for no-reference image quality
assessment [0.0] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた画像品質評価の新しい手法を提案する。
従来の手法とは対照的に、入力画像からパッチを取らない。代わりに、入力画像は全体として処理され、事前訓練されたCNN本体を通して実行され、解像度に依存しない多段階の深い特徴を抽出する。
我々は、MultiGAP-NRIQAと呼ばれるベストな提案が、3つのベンチマークIQAデータベースに対して最先端の結果を提供することができることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 15:09:49 GMT)
Multi-party quantum fingerprinting with weak coherent pulses: circuit
design and protocol analysis [0.0] 本稿では,既存の技術で実装可能な新しいマルチユーザ量子フィンガープリントプロトコルを提案する。
我々の研究の重要性の多くは、得られたQCCの数字が、よく知られた古典的マルチユーザーフィンガープリントプロトコルと直接比較できるという事実から生じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 01:52:22 GMT)
Multi-Agent Decentralized Belief Propagation on Graphs [0.0] 対話的部分観測可能なマルコフ決定過程(I-POMDP)の問題点を考察する。
本稿では,この問題に対する分散的信念伝達アルゴリズムを提案する。
我々の研究は、ネットワーク化されたマルチエージェントI-POMDPのための分散的信念伝播アルゴリズムの最初の研究である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 02:25:35 GMT)
Motional Quantum States of Surface Electrons on Liquid Helium in a
Tilted Magnetic Field [0.0] ヘリウム上の電子は、コンポーネント間の相互作用を単純な方法で、高精度に設計および制御できる原子システムを実現する。
我々の研究は、原子物理学、分子物理学、光学物理学の文脈にヘリウム上の電子の純凝縮マター系を導入している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 08:25:17 GMT)
Mode hunting through active information [0.0] 我々は、空間全体に適用されると、テキストライトと現在位置を示すモードが存在するかどうかを判断するアルゴリズムを開発する。
このアルゴリズムは主成分に頼らずに次元を減らし、さらに重要なのは、個体群が存在しないときのモードを検知しないことだ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 01:55:29 GMT)
Mechanism of decoherence-free coupling between giant atoms [0.0] ブロードバンド導波路に新しいタイプのデコヒーレンスフリー(DF)多体ハミルトンが現れる。
巨大原子のダイナミクスをカスケード衝突モデル(CM)にマッピングする。
衝突モデルでは、アンシラがシステム上に最大2キュービットのゲートを配置する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 19:00:01 GMT)
Many-electron system on helium and the color center spectroscopy [0.0] 表面と平行な磁場は吸収スペクトルに強く影響する。
この効果は、強相関の強い電子液体やウィグナー結晶の面内量子力学に面外運動を付加することに由来する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 17:59:02 GMT)
Line Art Correlation Matching Feature Transfer Network for Automatic
Animation Colorization [0.0] 色付き参照特徴を学習可能な方法で整列させるための相関マッチング特徴伝達モデル(CMFT)を提案する。
これにより、ジェネレータはディープセマンティックコードから徐々にコンテンツにレイヤーワイドの同期機能を転送できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 09:03:16 GMT)
Laplacian Eigenmaps with variational circuits: a quantum embedding of
graph data [0.0] 量子変分回路を用いたラプラシアン固有写像の計算法を提案する。
量子シミュレータを用いた32ノードグラフ上でのテストでは,古典的なラプラシアン固有写像アルゴリズムと同様の性能が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 14:51:25 GMT)
Is entanglement a probe of confinement? [0.0] エンタングルメント対策は, 質量ギャップを持つ非畳み込み理論と, 結束理論を区別できないことを示す。
また, 中間エネルギースケールで一定点近くを通過する流れを調べた結果, ホログラフィックエンタングルメントエントロピー, 相互情報, F関数が, 様々なエネルギー領域の共形値と定量的に一致していることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 16:25:35 GMT)
Irrealism from fringe visibility in matter-wave double-slit interference
with initial contractive states [0.0] 我々は、物体波を伴う二重スリット構成において、物理的不合理性を測り、初期収縮状態を考える。
この点において, 検出画面における状態は, 位置と運動量で圧縮される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 12:59:06 GMT)
Intense-laser driven electron dynamics and high-harmonic generation in
solids including topological effects [0.0] バルク固体におけるレーザー駆動電子動力学と高調波発生の理論を定式化する。
強結合近似では、そのような固体は2ドルBloch-Hamiltonianによって記述できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 15:12:55 GMT)
Improving the Quantum Approximate Optimization Algorithm with
postselection [0.0] 組合せ最適化は、短期的およびフォールトトレラントな量子コンピュータに想定される主な応用の1つである。
量子近似最適化アルゴリズム(Quantum Approximate Optimization Algorithm, QAOA)は3つの正則グラフ上のMaxCut問題に適用される。
理論上界と下界を導いており、満たされた辺の分数の一定(小さい)増加が実際に達成可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 22:17:50 GMT)
Global Sentiment Analysis Of COVID-19 Tweets Over Time [0.0] TwitterのソーシャルネットワーキングサイトであるTwitterは、小説『コロナウイルス』に関するツイートがごく短期間で前例のない増加を見せた。
本稿では、コロナウイルスに関連するツイートのグローバルな感情分析と、異なる国の人々の感情が時間とともにどのように変化したかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 08:24:09 GMT)
From tunnels to towers: quantum scars from Lie Algebras and q-deformed
Lie Algebras [0.0] 我々は,多体ハミルトニアンの固有状態が不足している場合の対称性に基づく枠組みを提案する。
摂動の大きなクラスは対称性を破るが、特定の低絡み合い状態の多重性を保存する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 06:26:15 GMT)
Fast optimization of parametrized quantum optical circuits [0.0] パラメタライズド量子光学回路は、量子情報のキャリアが光子であり、ゲートが光変換される量子回路の一種である。
ガウス作用素の正確な行列要素とその勾配を計算するアルゴリズムを提案する。
量子光学ハードウェアの研究、量子機械学習、光学データ処理、デバイス発見、デバイス設計に応用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 14:40:01 GMT)
Evolving Nano Particle Cancer Treatments with Multiple Particle Types [0.0] 本稿では,癌腫瘍を標的としたナノ粒子ベースの薬物デリバリーシステムを設計する際の問題点について検討する。
複数のタイプのNPを利用することは、治療の複雑さが高いため、より効果的であることが期待されている。
この結果から,あらかじめ定義された計算予算の下で,進化的手法を用いて解空間を探索する場合,複数のタイプのNPを利用する方が効率的であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 08:46:30 GMT)
Encoding large scale cosmological structure with Generative Adversarial
Networks [0.0] 我々は、予測モデルを構築するための第一歩として、訓練されたGANを使用して単純なオートエンコーダ(AE)を構築します。
GANとAEはどちらも、2Dと3Dという2種類のNボディシミュレーションから発行された画像に基づいて訓練されている。
GANはトレーニングした画像と統計的に一致した新しい画像を生成することに成功した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 17:11:14 GMT)
Does Social Support Expressed in Post Titles Elicit Comments in Online
Substance Use Recovery Forums? [0.0] 物質使用から回復する個人は、しばしばオンラインリカバリフォーラムで社会的支援を求める。
これらのフォーラムで共通する課題は、特定の投稿(いくつかはサポートしているかもしれない)にコメントがないことである。
本稿では,コメントを引用するポストタイトルで表現されるソーシャルサポートの種類が,ある物質利用回復フォーラムによって異なることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 14:00:42 GMT)
Deformed Shape Invariant Superpotentials in Quantum Mechanics and
Expansions in Powers of $\hbar$ [0.0] Gangopadhyaya, Mallow, and their coworkers によって開発された手法は, 超対称量子力学における変形形不変ポテンシャルに一般化可能であることを示す。
拡張法はいくつかの例によって説明され、$hbar$-独立超ポテンシャルと$hbar$-独立超ポテンシャルの両方に対応する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 15:34:47 GMT)
Conditional probability and interferences in generalized measurements
with or without definite causal order [0.0] 一般化された測度論の文脈において、グリーソン・ブッシュの定理は関連する確率関数のユニークな形式を保証する。
本稿では、中間測定が2つの測定の合成であるその後の測定の特別な場合について考察する。
我々は、関連する確率を一意に書くことはできず、その議論における分配的性質を当然とすることはできないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 16:20:27 GMT)
Coherent preorder of quantum states [0.0] ランク2混合コヒーレント状態から$q$レベルの極大コヒーレント状態へのコヒーレンス蒸留を実現する手法を提案する。
ランク2混合状態間のコヒーレンス操作の1つのスキームも提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 01:41:09 GMT)
Building an Automated and Self-Aware Anomaly Detection System [0.0] 異常に対して多種多様かつ常に変化する時系列を積極的に監視することは困難である。
伝統的に、データ生成プロセスとパターンのバリエーションは、異常を正確にフラグするモデルを作成するために、強力なモデリングの専門知識を必要としてきた。
本稿では,手作業による介入を必要とせず,各モデルに必要な変更を加えることで,この共通課題を克服する異常検出システムについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 11:19:07 GMT)
ActionSpotter: Deep Reinforcement Learning Framework for Temporal Action
Spotting in Videos [0.0] ActionSpotterは、Deep Reinforcement Learningを活用するスポッティングアルゴリズムで、ビデオブラウジング速度に適応しながら、アクションを効率的に検出する。
特に、THUMOS14の平均精度は、ビデオの23%をスキップしながら59.7%から65.6%に大幅に改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 16:43:56 GMT)
Absolutely entangled set of pure states [0.0] Cai et al. [arXiv:2006.07165v1] は二部量子系に対して「絶対に絡み合った集合」という新しい概念を提案した。
我々は、状態の集合が完全に絡み合った集合であるために必要な2つの条件を導出する。
我々は$mathbbC2otimes mathbbCn$における2n+1元を持つ絶対絡み合う集合の別の構成を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 05:15:41 GMT)
A step towards neural genome assembly [0.0] 我々はMPNNモデルを最大集約器で訓練し、グラフ単純化のためのいくつかのアルゴリズムを実行する。
アルゴリズムがうまく学習され、トレーニングで使用されるグラフの最大20倍の大きさのグラフにスケールできることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 10:12:19 GMT)
A quantum version of Pollard's Rho of which Shor's Algorithm is a
particular case [0.0] ポラードのRhoは整数分解問題の解法である。
ポラードのRhoはショアのアルゴリズムの一般化であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 19:11:37 GMT)
A Multi-Plant Disease Diagnosis Method using Convolutional Neural
Network [0.0] 本章では,複数植物の診断を併用した最適な植物病原体同定モデルについて検討する。
我々は多くの一般的な畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アーキテクチャを実装している。
Xception と DenseNet アーキテクチャは,マルチラベル植物病の分類タスクにおいて,より優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Nov 2020 15:18:52 GMT)