Neuro-Symbolic Representations for Video Captioning: A Case for
Leveraging Inductive Biases for Vision and Language [148.1] ビデオキャプションのためのマルチモーダルなニューラルシンボリック表現を学習するための新しいモデルアーキテクチャを提案する。
本手法では,ビデオ間の関係を学習する辞書学習手法と,そのペアによるテキスト記述を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Nov 2020 20:21:19 GMT)
Weakly-Supervised Reinforcement Learning for Controllable Behavior [126.0] 強化学習(Reinforcement Learning、RL)は、タスクを解決するために行動を取るための学習のための強力なフレームワークである。
多くの設定において、エージェントは、現在解決するよう求められている単一のタスクに対して、不可能なほど大きなタスク空間を放棄しなければならない。
我々は,この意味論的意味のあるタスクのサブスペースを,非意味的な「チャフ」タスクの巨大な空間から自動的に切り離すために,弱い監督を利用するフレームワークを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Nov 2020 02:03:28 GMT)
Sequence-Level Mixed Sample Data Augmentation [119.9] 本研究は、シーケンス対シーケンス問題に対するニューラルモデルにおける合成行動を促進するための単純なデータ拡張手法を提案する。
我々の手法であるSeqMixは、トレーニングセットから入力/出力シーケンスをソフトに結合することで、新しい合成例を作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Nov 2020 02:18:04 GMT)
Deep Positional and Relational Feature Learning for Rotation-Invariant
Point Cloud Analysis [108.0] 点雲解析のための回転不変深層ネットワークを提案する。
ネットワークは階層的であり、位置的特徴埋め込みブロックと関係的特徴埋め込みブロックという2つのモジュールに依存している。
実験では、ベンチマークデータセット上で最先端の分類とセグメンテーション性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Nov 2020 04:16:51 GMT)
Is Independent Learning All You Need in the StarCraft Multi-Agent
Challenge? [100.5] 独立PPO (Independent PPO) は独立学習の一種であり、各エージェントはその局所値関数を単純に推定する。
IPPOの強い性能は、ある種の非定常性に対する堅牢性に起因する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Nov 2020 20:29:59 GMT)
Fast Motion Understanding with Spatiotemporal Neural Networks and
Dynamic Vision Sensors [99.9] 本稿では,高速な動きを推論するための動的視覚センサ(DVS)システムを提案する。
ロボットが15m/s以上の速度で接近する小さな物体に反応するケースを考察する。
我々は,23.4m/sで24.73degの誤差を$theta$,18.4mmの平均離散半径予測誤差,衝突予測誤差に対する25.03%の中央値で移動した玩具ダートについて,本システムの結果を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Nov 2020 17:55:07 GMT)
Fixing the train-test resolution discrepancy: FixEfficientNet [98.6] 本稿では,複数のトレーニング手順を用いて,効率的なNet画像分類器の性能解析を行う。
FixEfficientNetと呼ばれる結果のネットワークは、同じ数のパラメータで初期アーキテクチャを著しく上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Nov 2020 09:56:31 GMT)
Weighted Entropy Modification for Soft Actor-Critic [95.4] 我々は,強化学習における最大シャノンエントロピーの原理を,定性的重みを持つ状態-作用対を特徴付けることにより,重み付きエントロピーに一般化する。
本稿では,導入した重み関数による自己バランス探索を動機とするアルゴリズムを提案し,実装の単純さに拘わらず,Mujocoタスクの最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Nov 2020 04:36:03 GMT)
Game Plan: What AI can do for Football, and What Football can do for AI [83.8] 予測的および規範的フットボール分析は、統計学習、ゲーム理論、コンピュータビジョンの交差点における新たな発展と進歩を必要とする。
フットボール分析は、サッカー自体のゲームを変えるだけでなく、この領域がAIの分野で何を意味するのかという観点からも、非常に価値の高いゲームチェンジャーであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Nov 2020 10:26:02 GMT)
Method of spectral Green functions in driven open quantum dynamics [77.3] オープン量子力学のシミュレーションのために,スペクトルグリーン関数に基づく新しい手法を提案する。
この形式主義は、場の量子論におけるグリーン関数の使用と顕著な類似性を示している。
本手法は,完全マスター方程式の解法に基づくシミュレーションと比較して計算コストを劇的に削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Nov 2020 17:00:46 GMT)
Shaping Deep Feature Space towards Gaussian Mixture for Visual
Classification [74.5] 視覚分類のためのディープニューラルネットワークのためのガウス混合損失関数(GM)を提案する。
分類マージンと可能性正規化により、GM損失は高い分類性能と特徴分布の正確なモデリングの両方を促進する。
提案したモデルは、追加のトレーニング可能なパラメータを使わずに、簡単かつ効率的に実装できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Nov 2020 03:32:27 GMT)
Statistical model-based evaluation of neural networks [74.1] ニューラルネットワーク(NN)の評価のための実験装置を開発する。
このセットアップは、NNs vis-a-vis minimum-mean-square-error (MMSE)パフォーマンス境界のベンチマークに役立つ。
これにより、トレーニングデータサイズ、データ次元、データ幾何学、ノイズ、トレーニング条件とテスト条件のミスマッチの影響をテストできます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Nov 2020 00:33:24 GMT)
Disentangling by Subspace Diffusion [72.2] データ多様体の完全教師なし分解は、多様体の真の計量が知られている場合、可能であることを示す。
我々の研究は、教師なしメートル法学習が可能であるかどうかという問題を減らし、表現学習の幾何学的性質に関する統一的な洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Nov 2020 13:48:45 GMT)
ACRONYM: A Large-Scale Grasp Dataset Based on Simulation [64.4] ACRONYMは物理シミュレーションに基づくロボットグリップ計画のためのデータセットである。
データセットには17.7Mのパラレルジャウグリップが含まれ、262の異なるカテゴリから8872のオブジェクトにまたがっている。
我々は、この大規模で多様なデータセットの価値を、2つの最先端の学習に基づく把握計画アルゴリズムの訓練に利用することで示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Nov 2020 23:24:00 GMT)
Accelerating Text Mining Using Domain-Specific Stop Word Lists [57.8] 本稿では,超平面的アプローチと呼ばれるドメイン固有語の自動抽出手法を提案する。
ハイパープレーンベースのアプローチは、無関係な特徴を排除することによって、テキストの寸法を著しく削減することができる。
その結果,超平面型アプローチはコーパスの寸法を90%削減し,相互情報より優れることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Nov 2020 17:42:32 GMT)
Strong Data Augmentation Sanitizes Poisoning and Backdoor Attacks
Without an Accuracy Tradeoff [57.4] CutMixのような強力なデータ拡張は、パフォーマンスを損なうことなく、中毒やバックドア攻撃の脅威を著しく減少させる可能性がある。
バックドアのコンテキストでは、CutMixは攻撃を大幅に軽減し、同時にバリデーションの精度を9%向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Nov 2020 20:18:50 GMT)
A Divide et Impera Approach for 3D Shape Reconstruction from Multiple
Views [49.0] 物体の3次元形状を1つまたは複数の画像から推定することは、最近のディープラーニングによるブレークスルーによって人気を集めている。
本稿では,与えられた視点からの可視情報を統合することで,視点変化の再構築に頼ることを提案する。
提案手法を検証するために,相対的なポーズ推定と3次元形状再構成の観点から,ShapeNet参照ベンチマークの総合評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Nov 2020 09:16:53 GMT)
TJU-DHD: A Diverse High-Resolution Dataset for Object Detection [48.9] 大規模でリッチな多様性と高解像度のデータセットは、よりよいオブジェクト検出方法を開発する上で重要な役割を果たす。
私たちは多種多様な高解像度データセット(TJU-DHD)を構築します。
データセットには115,354枚の高解像度画像と709,330個のラベル付きオブジェクトが含まれており、スケールと外観に大きな違いがある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Nov 2020 09:32:24 GMT)
Automated Quantification of CT Patterns Associated with COVID-19 from
Chest CT [48.8] 提案法は,非造影胸部CTを入力として,病変,肺,葉を3次元に分割する。
この方法では、肺の重症度と葉の関与度を2つの組み合わせて測定し、COVID-19の異常度と高不透明度の存在度を定量化する。
このアルゴリズムの評価は、カナダ、ヨーロッパ、米国からの200人の参加者(感染者100人、健康管理100人)のCTで報告されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Nov 2020 21:17:32 GMT)
Adaptive Contention Window Design using Deep Q-learning [46.5] ランダムアクセス無線ネットワークにおける適応競合窓(CW)設計の問題について検討する。
我々のゴールは、ネットワークレベルのユーティリティを最大化するために、最小CW(MCW)パラメータを動的に適応できるインテリジェントノードを設計することである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Nov 2020 17:31:18 GMT)
A New Training Pipeline for an Improved Neural Transducer [46.0] RNNトランスデューサは、有望なエンドツーエンドモデル候補である。
元のトレーニング基準と、すべてのアライメントに対する完全な限界化を比較し、一般的に使用される最大近似と比較する。
最終的なトランスデューサモデルは,Switchboard 300hにおける注目モデルよりも6%以上優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Nov 2020 22:13:01 GMT)
Mind Your Inflections! Improving NLP for Non-Standard Englishes with
Base-Inflection Encoding [44.4] インフレクションの変化は、コロキアル・シンガポール英語やアフリカ・アメリカン・バーナキュラー英語のような世界英語の一般的な特徴である。
本研究では,英語の文章をベースに還元してトークン化するためのベース・インフレクション形式 (BITE) を提案する。
符号化により、一般的なデータ駆動型サブワードトークン化器の語彙効率が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Nov 2020 06:16:31 GMT)
Efficient power allocation using graph neural networks and deep
algorithm unfolding [40.8] 単一ホップアドホック無線ネットワークにおける最適電力配分の問題について検討する。
アルゴリズム重み付き最小二乗誤差(WMMSE)の展開に着想を得たハイブリッドニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。
UWMMSEはWMMSEに匹敵する堅牢性を達成し,計算複雑性を著しく低減することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Nov 2020 05:28:24 GMT)
Generalized Independent Noise Condition for Estimating Latent Variable
Causal Graphs [39.2] 潜在変数グラフを推定するための一般化独立雑音(GIN)条件を提案する。
GINは潜伏変数の探索と因果方向を含む因果構造の同定に有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Nov 2020 15:21:06 GMT)
Patient-independent Epileptic Seizure Prediction using Deep Learning
Models [39.2] 発作予知システムの目的は、発作が起こる前に起こる前頭前脳のステージを正常に識別することである。
患者に依存しない発作予測モデルは、データセット内の複数の被験者に正確なパフォーマンスを提供するように設計されている。
患者に依存しない2つの深層学習アーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Nov 2020 23:13:48 GMT)
Weakly Supervised Instance Segmentation by Deep Community Learning [39.2] 複数のタスクによる深層コミュニティ学習に基づく弱教師付きインスタンスセグメンテーションアルゴリズムを提案する。
我々は、統合されたディープニューラルネットワークアーキテクチャを設計することでこの問題に対処する。
提案アルゴリズムは、弱教師付き設定における最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Nov 2020 09:43:49 GMT)
Viewpoint-aware Progressive Clustering for Unsupervised Vehicle
Re-identification [36.6] 教師なし車両Re-IDのための視点対応クラスタリングアルゴリズムを提案する。
特に、まず、予測された視点に従って特徴空間全体を異なる部分空間に分割し、次に、サンプル間の正確な関係をマイニングするためにプログレッシブクラスタリングを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Nov 2020 05:40:14 GMT)
Supertagging Combinatory Categorial Grammar with Attentive Graph
Convolutional Networks [34.7] そこで我々は,文脈情報を活用する新しい手法により,ニューラルネットワークのCCGスーパータグ付けを強化するため,注意グラフ畳み込みネットワークを提案する。
CCGbankで行った実験は、我々のアプローチがスーパータグとパーシングの両方で過去のすべての研究より優れていることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Nov 2020 05:46:34 GMT)
Online Exemplar Fine-Tuning for Image-to-Image Translation [32.6] ディープ畳み込みニューラルネットワーク(CNN)において、既存の画像から画像への変換を解決するには、ネットワークパラメータを最適化するためのトレーニングフェーズが必要である。
入力画像ペアが与えられたオンライン最適化により,先進的な翻訳を初めて解決する新しいフレームワークを提案する。
我々のフレームワークは、既存の手法の主な課題であるオフライントレーニングフェーズを必要とせず、オンラインの最適化を可能にするためにトレーニング済みのネットワークを必要としています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Nov 2020 15:13:16 GMT)
Effectiveness of Arbitrary Transfer Sets for Data-free Knowledge
Distillation [28.9] 本研究では, ランダムノイズ, 公開合成, 自然データセットなどの「任意移動集合」の有効性について検討する。
このデータセットが「ターゲットクラスのバランス」である場合、任意のデータを用いて知識蒸留を行うことによる驚くべき効果を見出す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Nov 2020 06:33:20 GMT)
Restore from Restored: Single Image Denoising with Pseudo Clean Image [28.4] 我々は「再保存型」と呼ばれるシンプルで効果的な微調整アルゴリズムを提案する。
提案手法は,最先端のデノナイジングネットワーク上で容易に利用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Nov 2020 06:35:28 GMT)
Cross-directional Feature Fusion Network for Building Damage Assessment
from Satellite Imagery [26.8] 衛星画像からの損傷評価は、効果的な応答を行う前に重要となる。
本稿では,事前画像と事後画像の相関関係をよりよく解明するための,新たな双方向融合戦略を提案する。
提案手法は,大規模建物被害評価データセット上での最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Nov 2020 19:07:27 GMT)
Attentional Separation-and-Aggregation Network for Self-supervised
Depth-Pose Learning in Dynamic Scenes [19.7] エピポーラプロジェクションからの自己監督によるラベルなしビデオからの深度とエゴモーションの学習は、視覚に基づくロボットの3D知覚の堅牢性と精度を向上させることができる。
しかし、エゴモーションによって計算される剛性プロジェクションは、移動物体の点などすべてのシーンポイントを表現できないため、これらの領域では誤ったガイダンスが導かれる。
本研究では,アテンショナル・アグリゲーション・ネットワーク(ASANet)を提案する。アテンショナル・アグリゲーション・ネットワークは,アテンション・メカニズムによってシーンの静的・動的特性を識別・抽出することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Nov 2020 16:07:30 GMT)
Discovering Symbolic Models from Deep Learning with Inductive Biases [18.4] 我々は,強い帰納バイアスを導入することによって,学習深層モデルの記号表現を蒸留する一般手法を開発した。
グラフニューラルネットワーク(GNN)に焦点をあてる
力法則やハミルトニアンを含む正しい既知の方程式は、ニューラルネットワークから抽出できる。
次に,本手法を非自明な例,詳細な暗黒物質シミュレーションに適用し,新しい解析式を発見する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Nov 2020 01:16:09 GMT)
Sparse learning with CART [18.4] 二分木を持つ決定木は、分類木と回帰木(CART)の手法を用いて一般的に構築されている。
本稿では,CART法を用いて構築した回帰木の統計的特性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Nov 2020 21:42:04 GMT)
Introduction to Core-sets: an Updated Survey [18.1] 機械学習問題では、ある候補解の空間上での目的関数の最小化または最大化が目的である。
従来のアルゴリズムは、無限分散ストリームの並列リアルタイム計算を必要とする現代のシステムを扱うことはできない。
この調査は、こうした構成をふりかえりとして要約し、最先端を統一し、単純化することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Nov 2020 16:31:34 GMT)
Diverse and Non-redundant Answer Set Extraction on Community QA based on
DPPs [18.0] コミュニティベースの質問応答プラットフォームでは、ユーザが多くの回答の中から有用な情報を得るのに時間がかかる。
本稿では,回答のランク付けよりも多様で非冗長な回答セットを選択することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Nov 2020 07:33:03 GMT)
User Concerns & Tradeoffs in Technology-Facilitated Contact Tracing [17.2] 新型コロナウイルスのパンデミックは、2019年末から2020年初頭にかけて世界中で広がった。
技術者たちは、新型コロナウイルス(COVID-19)対応アプリを開発するために、公衆衛生当局と協力した。
本稿では、COVID-19コンタクトトレーシングアプリや他の技術を採用するユーザの決定に対する潜在的なインプットについて詳述する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Nov 2020 19:15:34 GMT)
SAFARI: Safe and Active Robot Imitation Learning with Imagination [17.0] SAFARIは、新しい能動的学習制御アルゴリズムである。
これにより、エージェントは、これらのアウト・オブ・ディストリビューションの状況が満たされたときに、さらに人間のデモを要求することができる。
本手法により, エージェントが自律的に障害を迅速かつ安全に予測できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Nov 2020 23:43:59 GMT)
Improving Document-Level Sentiment Analysis with User and Product
Context [16.5] 感情予測時に利用可能な追加レビューテキストの導入について検討する。
私たちは、同じユーザと、同じ製品で書かれたレビューの表現を明示的に保存することで、これを実現する。
IMDB、Yelp 2013、Yelp 2014データセットの実験結果は、最高のケースで2ポイント以上の最先端の改善を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Nov 2020 10:59:14 GMT)
Towards Scalable Bayesian Learning of Causal DAGs [16.1] 我々は,有向非巡回グラフ,DAG,および受動的に観測された完全データから誘導された因果効果のベイズ推定法を提案する。
我々の手法は最近のマルコフ連鎖モンテカルロスキームに基づいてベイジアンネットワークを学習する。
本稿では,空間と時間要求を大幅に削減するアルゴリズム手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Nov 2020 13:48:01 GMT)
An analytical diabolo model for robotic learning and control [15.6] 本研究では、ダイアボロストリングシステムの解析モデルを作成し、その精度をモーションキャプチャーで記録したデータを用いて比較する。
我々のモデルは、精度と物理的に一貫した振る舞いの両方において、ディープラーニングベースの予測器よりも優れていることを示す。
実際のロボットシステム上で,ダイアボロを演奏し,人間のプレーヤーに投げてキャッチすることで,本手法を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Nov 2020 03:38:12 GMT)
Visual Diver Face Recognition for Underwater Human-Robot Interaction [15.0] 提案手法は,スキューバマスクや呼吸装置で顔がよく見えない水中のダイバーを識別する。
ダイバーを正しく認識する能力により、自律水中車両(AUV)は正しい人との共同作業を行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Nov 2020 21:57:09 GMT)
TRAT: Tracking by Attention Using Spatio-Temporal Features [14.5] 空間的特徴と時間的特徴の両方を利用する2ストリームディープニューラルネットワークトラッカーを提案する。
我々のアーキテクチャはATOMトラッカー上で開発され、 (i) 外観特徴を捉える2D-CNNネットワークと (ii) 動作特徴を捉える3D-CNNネットワークの2つのバックボーンを含んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Nov 2020 20:11:12 GMT)
IV-SLAM: Introspective Vision for Simultaneous Localization and Mapping [13.2] IV-SLAMは、視覚的特徴からコンテキストに依存した再射誤差のノイズプロセスを明示的にモデル化する。
IV-SLAMは特徴抽出をガイドし、ノイズの少ない画像の一部からより多くの特徴を抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Nov 2020 23:19:31 GMT)
Self-supervised transfer learning of physiological representations from
free-living 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。
我々は、我々のモデルを、最大の自由生活複合センシングデータセット(手首加速度計とウェアラブル心電図データによる280k時間)で評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Nov 2020 23:21:34 GMT)
Deep-RLS: A Model-Inspired Deep Learning Approach to Nonlinear PCA [12.6] 非線形PCAを実現するために,Deep-RLSと呼ばれるタスクベースのディープラーニング手法を提案する。
特に、ブラインドソース分離(BSS)問題に対する非線形PCAを定式化し、Deep-RLSが音源信号の復元精度を大幅に向上させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Nov 2020 04:45:01 GMT)
NeVer 2.0: Learning, Verification and Repair of Deep Neural Networks [12.1] NeVer 2.0はディープニューラルネットワークの自動合成と解析のための新しいシステムである。
NeVer 2.0は、ニューラルネットワークの学習、自動検証、修復を単一のツールに統合する最初のパッケージであるNeVerから設計思想を借用している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Nov 2020 14:37:33 GMT)
Query Expressibility and Verification in Ontology-Based Data Access [12.0] 複数のデータソースを統合するブートストラッププロセスをサポートする2つの推論問題について検討する。
我々は、(U)QをソースおよびターゲットクエリとGAVマッピングとみなし、どちらもDL-Liteの$Cp$-complete、ELとELHIのクエリ間のcoNExpTime-completeがルート化され、2ExpTime-completeが無制限のソースクエリに対して2ExpTime-completeであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Nov 2020 09:50:51 GMT)
First-Order Rewritability of Frontier-Guarded Ontology-Mediated Queries [10.8] オントロジーを介するクエリ(OMQ)は、(フロンティアの)ガードされた存在ルールと(一意の)結合的なクエリに基づいています。
FO-rewritability(FO-rewritability)の問題,すなわち,OMQを1次クエリとして書き直すことができるかどうかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Nov 2020 14:31:17 GMT)
Masked Linear Regression for Learning Local Receptive Fields for Facial
Expression Synthesis [10.3] 本稿では,表情の局所的およびスパース的構造を利用したリッジ回帰の制約付きバージョンを提案する。
既存のアプローチとは対照的に,提案手法はより大きな画像サイズで効率的に訓練することができる。
提案アルゴリズムは、Pix2Pix, CycleGAN, StarGAN, GANimationなどの最先端のGANと比較される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Nov 2020 06:04:24 GMT)
Minimax Policy for Heavy-tailed Bandits [10.2] 我々は、飽和経験平均を用いて、ガウス以下の報酬分布に対するミニマックスポリシー MOSS を修正し、ロバスト MOSS と呼ばれる新しいアルゴリズムを設計する。
報酬分布に対する1+エプシロン=1+エプシロン=1+エプシロン=1+エプシロン=1+エプシロン=1+エプシロン=1+エプシロン=1+エプシロン=1+エプシロン=1+エプシロン=1+エプシロン=1+エプシロン=1。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Nov 2020 01:34:32 GMT)
Keep your Eyes on the Lane: Real-time Attention-guided Lane Detection [9.6] LaneATTはアンカーベースのディープレーン検出モデルで、機能プーリングステップにアンカーを使用する。
本研究では,グローバルな情報を集約するアンカーベースアテンション機構を提案する。
このモデルは、文献の中で最も広く使われている3つのデータセットに対して広範囲に評価された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Nov 2020 01:09:01 GMT)
Adversarial collision attacks on image hashing functions [9.4] 画像を修正して無関係なハッシュを生成することができ、極小摂動によって正確なハッシュ衝突を発生させることができることを示す。
白いボックス設定では、これらの衝突は、ほぼすべてのイメージペアとハッシュタイプに複製できる。
勾配に基づく画像ハッシュ攻撃に対する潜在的な軽減策をいくつか提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Nov 2020 18:59:02 GMT)
Do Fine-tuned Commonsense Language Models Really Generalize? [8.6] 厳密な科学的研究を設計・実施することで、一般化問題を詳細に研究する。
実験装置の適度な変更があっても、微調整されたコモンセンス言語モデルがまだうまく一般化していないという明確な証拠が得られます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Nov 2020 08:52:49 GMT)
Assessment of System-Level Cyber Attack Vulnerability for Connected and
Autonomous Vehicles Using Bayesian Networks [8.1] 各種のサイバー攻撃の脆弱性とその影響は、インテリジェント信号および協調適応型クルーズ制御アプリケーションのために計算される。
数値的な例では、平均交叉待ち時間、停止数、平均速度、遅延の点で脆弱性の影響を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Nov 2020 18:13:57 GMT)
Edge Intelligence for Energy-efficient Computation Offloading and
Resource Allocation in 5G Beyond [8.0] さらに5Gは、エッジデバイス、エッジサーバ、クラウドの異種機能を活用可能な、エッジクラウドオーケストレーションネットワークである。
マルチユーザ無線ネットワークでは、多様なアプリケーション要件とデバイス間の通信のための様々な無線アクセスモードの可能性により、最適な計算オフロード方式の設計が困難になる。
深層強化学習(Dep Reinforcement Learning, DRL)は、そのような問題に限定的で精度の低いネットワーク情報で対処する新興技術である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Nov 2020 02:48:08 GMT)
Diverse Plausible Shape Completions from Ambiguous Depth Images [7.7] PSSNetは1枚の2.5D深度画像から可塑性3D再構成を生成するネットワークアーキテクチャである。
本研究では,Shapenetのマグカップと部分的に隠されたYCBオブジェクトを用いて実験を行い,あいまいさの少ないデータセットで比較可能であることを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Nov 2020 16:42:51 GMT)
The Criminality From Face Illusion [7.6] 近年の出版物は、犯罪/非犯罪としての地位を予測するために、人の顔のイメージを分析することに成功していると主張した。
我々は、顔から犯罪を犯そうとする試みは、必ず失敗する運命にあると論じている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Nov 2020 16:13:49 GMT)
Asymmetric Private Set Intersection with Applications to Contact Tracing
and Private Vertical Federated Machine Learning [7.4] 非対称プライベートセット交差点(PSI)とPSI-Cardinality(PSI-C)のためのクロスプラットフォームライブラリを提案する。
本プロトコルでは,従来のDDHベースのPSIとPSI-CプロトコルとBloomフィルタに基づく圧縮を組み合わせることで,非対称環境における通信の低減を図る。
私たちのライブラリは、C++、C、Go、WebAssembly、JavaScript、Python、Rustをサポートし、従来のハードウェア(x86)とブラウザターゲットの両方で動作します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Nov 2020 15:38:59 GMT)
Improved Grey System Models for Predicting Traffic Parameters [7.3] 本稿ではいくつかの小説を提案する。
Grey System Model (GM): GM(1,1$|cos(omega t)$, GM (1,1$|sin(omega t)$, $cos(omega t)$), GM (1,1$|e-at$,$sin(omega t)$)
提案したGreyシステムモデルは、位置(例えば、すべての道路タイプでうまく機能する)と交通パラメータ(例えば、速度、走行時間、占有時間、体積)に適応することが観察された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Nov 2020 18:55:03 GMT)
RSINet: Rotation-Scale Invariant Network for Online Visual Tracking [7.2] ほとんどのネットワークベースのトラッカーは、モデル更新なしで追跡処理を行い、ターゲット固有の変動を適応的に学習することができない。
本稿では、上記の問題に対処する新しい回転スケール不変ネットワーク(RSINet)を提案する。
我々のRSINetトラッカーは、ターゲット・ディトラクタ識別部とローテーション・スケール推定部から構成されており、ローテーションとスケールの知識は、エンドツーエンドでマルチタスク学習法によって明示的に学習することができる。
追加で、追跡モデルは適応的に最適化され、時空間エネルギー制御が更新され、モデル安定性と信頼性が保証され、高いトラッキングが保証される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Nov 2020 08:19:14 GMT)
The Ubiqus English-Inuktitut System for WMT20 [7.1] 本稿では,UbiqusによるWMT20英語-イヌクティトゥット共用ニュース翻訳タスクについて述べる。
我々のメインシステムは多言語アプローチに基づいており、複数の凝集言語上でTransformerモデルを共同で訓練している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Nov 2020 12:49:17 GMT)
Learning hierarchical relationships for object-goal navigation [7.1] 室内におけるナビゲーションのためのメモリ利用共同階層型物体学習(MJOLNIR)を提案する。
MJOLNIRはターゲット駆動ナビゲーションアルゴリズムであり、ターゲットオブジェクトと周囲に存在するより健全なコンテキストオブジェクトの間に固有の関係を考察する。
我々のモデルは、よく知られた過適合問題に悩まされることなく、他のアルゴリズムよりもはるかに早く収束することを学ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Nov 2020 22:22:11 GMT)
Cycle-to-Cycle Queue Length Estimation from Connected Vehicles with
Filtering on Primary Parameters [6.3] 本研究では,連結車両情報フィルタリングが待ち時間推定モデルに与える影響について検討する。
マイクロシミュレーションを用いて、既知の到着率と市場浸透率のシナリオに対して精度を検証した。
その結果,パラメータ推定器はKalmanフィルタとParticleフィルタで15分以内に真の値を見つけることができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Nov 2020 16:09:45 GMT)
A Novel Memory-Efficient Deep Learning Training Framework via
Error-Bounded Lossy Compression [6.1] 本稿では,メモリ駆動型高速DNNトレーニングフレームワークを提案する。
我々のフレームワークは、ベースライントレーニングと圧縮による最先端フレームワークよりも最大13.5xと1.8xのトレーニングメモリ消費を大幅に削減することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Nov 2020 00:47:21 GMT)
CGAP2: Context and gap aware predictive pose framework for early
detection of gestures [5.5] 我々は新しい文脈とギャップ認識型ポーズ予測フレームワーク(CGAP2)を提案する。
CGAP2は、オンライン形式でジェスチャーの予測認識のための将来のポーズデータを予測する。
CGAP2は他のジェスチャー認識システムに比べて1秒のアドバンテージがある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Nov 2020 11:21:04 GMT)
Domain Concretization from Examples: Addressing Missing Domain Knowledge
via Robust Planning [5.1] 本稿では、ドメイン抽象化の逆問題であるDomain Concretizationの問題として、これを定式化する。
提案アルゴリズムは,設計者や教師が人間ユーザから取得した不完全なドメインモデルに基づいて,最小限のモデル仮定の下で設定された候補モデルを探索する。
すると、候補モデルの集合の下で成功の確率が最大となるロバストな計画を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Nov 2020 01:56:15 GMT)
GRAPHSPY: Fused Program Semantic-Level Embedding via Graph Neural
Networks for Dead Store Detection [4.8] 低オーバーヘッドで不必要なメモリ操作をインテリジェントに識別するための学習精度の高いアプローチを提案する。
プログラムセマンティクスの抽出にいくつかの有意なグラフニューラルネットワークモデルを適用することにより,新しいハイブリッドなプログラム埋め込み手法を提案する。
その結果、我々のモデルは精度の90%を達成でき、最先端ツールのオーバーヘッドの半分程度しか発生しないことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Nov 2020 19:17:15 GMT)
DeepNAG: Deep Non-Adversarial Gesture Generation [4.5] GAN(Generative Adversarial Network)では,画像データ拡張性能が向上している。
GANは同時生成と識別器ネットワークのトレーニングを必要とする。
我々はまず,DeepGANと呼ばれるジェスチャー合成のための新しいデバイスに依存しないGANモデルについて論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Nov 2020 08:00:12 GMT)
A Cognitive Approach based on the Actionable Knowledge Graph for
supporting Maintenance Operations [3.3] 本研究では,過去の介入から学び,保守実践を改善するためのコンテキストレコメンデーションを生成する認知システムを提案する。
このシステムは、これらの目的を達成するために、形式的な概念モデル、漸進学習、ランキングアルゴリズムを使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Nov 2020 21:53:00 GMT)
Non-Linear Multiple Field Interactions Neural Document Ranking [3.2] 2つの異なるデータセットにおいて、複数のフィールドランク付けのためのフィールドインタラクションの詳細な分析の1つを提示する。
この研究は、クエリフィールドの相互作用、非線形フィールドの相互作用、基礎となるニューラルネットワークのアーキテクチャがパフォーマンスにどのように影響するかを示すために、以前の分析に基づいて構築される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Nov 2020 23:13:33 GMT)
FLaaS: Federated Learning as a Service [3.1] 我々は、サードパーティのアプリケーション協調モデル構築のさまざまなシナリオを可能にするシステムであるフェデレートラーニング・アズ・ア・サービス(FL)について紹介する。
概念実証として,携帯電話上で実装し,シミュレーションおよび実機における結果の実用的意味について議論する。
100台のデバイスで数時間で画像オブジェクト検出を行うアプリケーションにまたがる、ユニークなFLモデルやジョイントFLモデルの構築において、FLが実現可能であることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Nov 2020 15:56:22 GMT)
Semantic CPPS in Industry 4.0 [3.1] サイバー物理システム(CPS)は、第4次産業革命の時代において重要な役割を担っている。
セマンティックWeb標準と技術は、機械解釈可能な方法で製造知識を表現するための有望な役割を持つかもしれない。
本稿では,主にセマンティックデータストリームの収集と処理を目的とした,a5Cアーキテクチャの実装を目的としたセマンティックWebモデルの統合を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Nov 2020 21:53:07 GMT)
Implementing the Cognition Level for Industry 4.0 by integrating
Augmented Reality and Manufacturing Execution Systems [3.1] 本稿では,既存の製造実行システム(MES)をCPSに統合した認知レベルを作成する拡張現実(AR)ベースのシステムを提案する。
実際の工場で分析されたこのシステムは、物理世界とデジタル世界を強く統合する能力を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Nov 2020 21:53:13 GMT)
Out-of-Task Training for Dialog State Tracking Models [2.8] ダイアログ状態追跡(DST)は、重度のデータ間隔に悩まされる。
本研究では,無関係なNLPタスクからの非ログデータを用いて,対話状態トラッカーの学習に成功した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Nov 2020 16:23:30 GMT)
LAVA: Latent Action Spaces via Variational Auto-encoding for Dialogue
Policy Optimization [2.8] 強化学習は、タスク指向の対話システムがタスク完了に向けて会話を操ることを可能にする。
エンドツーエンド設定では、システム語彙全体をアクション空間として単語レベルの逐次決定プロセスで応答を構築することができる。
現在のアプローチでは、トレーニングにインフォームド事前を使用し、コンテキストのみに基づいて潜伏分布を最適化している。
したがって、潜在表現が真に異なる行動の特徴を符号化するかどうかは不明である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Nov 2020 16:23:30 GMT)
A New Similarity Space Tailored for Supervised Deep Metric Learning [2.8] 本稿では,S空間と呼ばれる潜在空間に基づく新しい深度距離学習法を提案する。
カーネルベースのt-student分布を用いてオブジェクト間の類似性を推定し、マーカーの距離と新しいデータ表現を測定する。
例えば、類似した対象の群が非随伴領域にある場合、この提案が複素空間を表現できるという証拠を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Nov 2020 21:24:02 GMT)
Multi-class segmentation under severe class imbalance: A case study in
roof damage assessment [2.6] 頭上画像からのルーフ損傷分類とセグメンテーションは、ユニークな課題である。
この作業では、強いクラス不均衡によって生じる課題に対処することを選択します。
この問題の緩和を目的とした4つの異なる手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Nov 2020 19:00:48 GMT)
Experimental implementation of secure anonymous protocols on an
eight-user quantum network [2.6] 我々は,8つのユーザ・シティ・ワイド・量子ネットワーク上で,情報理論的にセキュアな匿名性プロトコルを実験的に実証した。
n$ユーザからなるネットワークでは、プロトコルは送信者の匿名性を保持し、$n-2$ユーザ以下は不正直である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Nov 2020 19:00:01 GMT)
Estimates of daily ground-level NO2 concentrations in China based on big
data and machine learning approaches [2.5] NO2は大気汚染物質の中で最も重要なものの一つである。
現在の地上レベルのNO2濃度データは、高テンポラル・カバーまたは全国規模のフル・カバーの欠如である。
本研究は,中国における地中NO2濃度を,比較的高い空間分解能で推定した初めてのものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Nov 2020 00:24:40 GMT)
On the use of Self-supervised Pre-trained Acoustic and Linguistic
Features for Continuous Speech Emotion Recognition [2.3] 音声から連続的な感情認識を行うために,wav2vec と camemBERT を自己教師付き学習モデルとして用いた。
著者らにとって,本論文は,wav2vecとBERTライクな事前学習特徴の併用が連続SERタスクに非常に関係していることを示す最初の研究である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Nov 2020 11:10:29 GMT)
Temporal Surrogate Back-propagation for Spiking Neural Networks [2.3] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は通常、ニューラルネットワーク(ANN)と比較してエネルギー効率が良い。
バックプロパゲーション(BP)は近年、ANNのトレーニングにおいて強力な力を示している。
しかし、スパイク挙動は微分不可能であるため、BPは直接SNNに適用することはできない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Nov 2020 08:22:47 GMT)
More Informed Random Sample Consensus [1.8] 本稿では,L'evy分布とデータソートアルゴリズムを併用してデータをサンプリングする手法を提案する。
提案手法の仮説サンプリングステップでは, データをソートアルゴリズムでソートし, 不整集合にあるデータ点の確率に基づいてデータをソートする。
次に、L'evy分布のソートされたデータから仮説をサンプリングする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Nov 2020 06:43:50 GMT)
Using Unity to Help Solve Intelligence [1.8] 我々は、より多種多様な複雑な仮想シミュレーションを作成するために、広く認識され、包括的なゲームエンジンであるUnityを提示する。
本稿では,これらの環境のオーサリングを簡略化するために開発された概念とコンポーネントについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Nov 2020 14:04:01 GMT)
Self-Supervised Physics-Guided Deep Learning Reconstruction For
High-Resolution 3D LGE CMR [1.8] 3D等方性LGE CMRは2Dイメージングと比較してカバレッジと解像度が改善されている。
画像の加速は、長時間のスキャン時間とコントラストの洗い出しによって要求される。
完全サンプルデータなしでPG-DL技術を訓練するための自己教師付き学習手法が提案された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Nov 2020 17:22:21 GMT)
Indoor Point-to-Point Navigation with Deep Reinforcement Learning and
Ultra-wideband [1.7] 移動障害や非視線発生はノイズや信頼性の低い信号を生成する。
深部強化学習(RL)で学習した電力効率のよい局所プランナーが,ノイズショートレンジ誘導システムの完全解法として頑健かつ弾力性を持つことを示す。
この結果から, 計算効率のよいエンドツーエンドポリシは, 堅牢でスケーラブルで, 最先端の低コストナビゲーションシステムを実現することができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Nov 2020 12:30:36 GMT)
Palomino-Ochoa at SemEval-2020 Task 9: Robust System based on
Transformer for Code-Mixed Sentiment Classification [1.6] 本稿では、スペイン語と英語の混合感情分類タスクを実行するための移動学習システムを提案する。
提案手法では,最先端の言語モデルBERTを使用し,UMMFiT転送学習パイプラインに組み込む。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Nov 2020 18:25:58 GMT)
Deep Reinforcement Learning for Stochastic Computation Offloading in
Digital Twin Networks [1.1] Digital Twinは、産業用モノのインターネット(IIoT)のデジタルトランスフォーメーションを強化するための有望な技術である
我々はまず,ネットワークトポロジとタスク到着モデルを構築するための新しいパラダイムであるDigital Twin Networks (DTN)を提案する。
次に, 長期エネルギー効率を最小化するために, 計算オフロード問題と資源配分問題を定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Nov 2020 02:42:44 GMT)
A framework for the fine-grained evaluation of the instantaneous
expected value of soccer possessions [1.0] 本研究では,サッカーの実践者に対して,観察行動と潜在的行動の両方の影響を評価するための総合的な分析フレームワークを開発する。
サッカーにおける未解明問題の集合を含む,EVVのすべてのコンポーネントのモデルが得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Nov 2020 17:51:22 GMT)
Representations of Motion Groups of Links via Dimension Reduction of
TQFTs [0.9] 3つの球面のリンクの運動群 $mathbbS3$ は、ブレイド群の一般化である。
次元還元に着想を得たDijkgraaf-Witten (DW) TQFTsの一般化された軸を持つ$mathbbS3$のリンクの運動群の表現を計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Nov 2020 15:16:39 GMT)
Real-time dynamics in 2+1d compact QED using complex periodic Gaussian
states [0.7] 本研究では, (2+1)-次元コンパクトQEDにおける基底状態特性と実時間ダイナミクスを研究するために, 変分状態のクラスを導入する。
格子サイズの基底状態エネルギー密度を最大20倍20$まで計算し, 結合領域全体の熱力学的限界を外挿する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Nov 2020 13:59:35 GMT)
Generic Ontology Design Patterns: Roles and Change over Time [0.6] 本稿では,デザインパターンを適応可能な方法で表現・インスタンス化するための手法として,ジェネリックオントロジーデザインパターン,GODPを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Nov 2020 15:40:13 GMT)
A Novel Method For Designing Transferable Soft Sensors And Its
Application [0.6] トランスファー可能なソフトセンサを設計するための,新しいトランスファー学習に基づく回帰手法であるDomain Adversarial Neural Network Regression (DANN-R)を提案する。
産業用発電所のSCADAシステムから収集したデータを用いて,提案手法の有効性について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Nov 2020 20:58:06 GMT)
Bio-plausible Unsupervised Delay Learning for Extracting Temporal
Features in Spiking Neural Networks [0.5] ニューロン間の伝導遅延の可塑性は、学習において基本的な役割を果たす。
シナプス遅延の正確な調整を理解することは、効果的な脳にインスパイアされた計算モデルを開発するのに役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Nov 2020 16:25:32 GMT)
The Influences of Pre-birth Factors in Early Assessment of Child
Mortality using Machine Learning Techniques [0.5] 本研究は、出生前要因である出生前履歴、母性歴史、再生履歴、社会経済状態等を、児童死亡率の分類に取り入れることを目的とする。
4つの機械学習アルゴリズムが小児死亡率の分類のために評価されている。
その結果, 小児死亡率の分類においてAUCスコア0.947を達成し, 臨床基準より優れていたことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Nov 2020 20:37:55 GMT)
The Greatest Teacher, Failure is: Using Reinforcement Learning for SFC
Placement Based on Availability and Energy Consumption [0.3] 通信事業者はますます複雑なサービス機能チェーン(SFC)を展開している
本稿では、強化学習(RL)に基づくアベイラビリティーとエネルギ対応のソリューションを提案する。
ブラジルの国立教育研究ネットワークのバックボーンであるRede Nacional de Ensino e Pesquisa(RNP)ネットワークに基づく地上の真理ネットワークトポロジのシミュレーションを用いて、2つのポリシー対応RLアルゴリズム、Advantage Actor-Critic(A2C)とProximal Policy optimisation(PPO2)を比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Nov 2020 22:40:46 GMT)
A Multi-class Approach -- Building a Visual Classifier based on Textual
Descriptions using Zero-Shot Learning [0.3] 機械学習の主なハードル、すなわちデータの不足と分類モデルの制約付き予測を克服する。
特定のクラスに対して学習するのではなく、ラベル付き画像をテキスト記述にマッピングすることで分類器を訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Nov 2020 12:06:55 GMT)
Measuring orbital angular momentum of vortex beams in optomechanics [0.3] 渦ビームの軌道角運動量(OAM)の測定には、等級や符号を含め、大きな応用可能性がある。
ここでは、二重ラゲール・ガウス回転キャビティ系において、プローブ場の透過スペクトルのシフトを監視することにより、光学における符号区別可能なOAM測定を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Nov 2020 08:13:55 GMT)
A Generalized Deep Learning Framework for Whole-Slide Image Segmentation
and Analysis [0.2] 病理組織分析は癌診断と予後における金の基準と考えられている。
深層学習に基づく技術は、さまざまな画像解析タスクにおいて、最先端の成果を提供している。
本稿では,病理組織像解析のためのディープラーニングベースのフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Nov 2020 08:29:35 GMT)
Extracting and Learning Fine-Grained Labels from Chest Radiographs [0.2] 胸部X線画像の微細なラベルの抽出と学習に焦点を当てた。
今までで最大の発見スペクトルを示す457個の細粒度ラベルが選択された。
高精度なラベル抽出プロセスと,詳細なラベルの信頼性のある学習結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Nov 2020 19:56:08 GMT)
Investigation of Warrior Robots Behavior by Using Evolutionary
Algorithms [0.1] この種のアルゴリズムは、ロボットの行動が集団行動に類似する性質にインスパイアされている。
インテリジェンスを持たないロボットに対しては、アルゴリズムを定義し、簡単なシミュレーションで結果を示すことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Nov 2020 18:31:27 GMT)
sEMG Gesture Recognition with a Simple Model of Attention [0.0] 表面筋電図(sEMG)信号の分類について述べる。
新たなアテンションベースモデルにより,複数の業界標準データセットのベンチマーク結果が得られた。
この結果から,sEMGは将来の機械学習研究の道のりとして有望であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Nov 2020 10:07:45 GMT)
Weight mechanism: adding a constant in concatenation of series connect [0.0] 直列接続の連結における特徴写像間のギャップを低減するために,重み機構という手法を提案する。
具体的には、ウェイトメカニズムをテストするためにFused U-Netという新しいアーキテクチャを設計し、0.12% mIoUの改善ももたらした。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Nov 2020 13:47:43 GMT)
Vector Embeddings with Subvector Permutation Invariance using a Triplet
Enhanced Autoencoder [0.0] 本稿では,三重項損失に強化されたオートエンコーダを用いて,構成部分ベクトルの置換によって関連付けられたベクトルのクラスタリングを促進する。
次に、これらの不変な埋め込みを、分類やクラスタリングなどの他の問題への入力として使用し、それらの問題における検出精度を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Nov 2020 21:24:07 GMT)
Tracking and Visualizing Signs of Degradation for an Early Failure
Prediction of a Rolling Bearing [0.0] 本稿では,機械の革新的な故障予測手法を提案する。
提案手法は, 機械による振動データの全スペクトルとデータ可視化技術を組み合わせたものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Nov 2020 04:46:15 GMT)
The First Law of Quantum Field Thermodynamics [0.0] 有限次元量子系において用いられる最も一般的な定義は量子場理論(QFT)には適用できないことを示す。
本稿では,QFTと互換性のある作業分布を提案し,熱力学の第1法則を最大2モーメントまで満たすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Nov 2020 19:43:46 GMT)
Tackling Loopholes in Experimental Tests of Bell's Inequality [0.0] 量子力学は、絡み合った状態の粒子の測定はベルの不等式が許すよりも強く相関する可能性があると予測する。
この章では、しばしば「局所性」、「フェアサンプリング」、「自由な選択」の抜け穴と呼ばれる3つの重要な抜け穴についてレビューしている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Nov 2020 14:07:20 GMT)
Statistical Mechanics of DNA Mutation using SUSY Quantum Mechanics [0.0] H結合を表すMorse電位で結合した2つの鎖を持つDNAモデルを考える。
分割関数は方程式のようなシュル「オーディンガー」に変換される。
我々はSUSY量子力学の手法を利用してDNA変異をモデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Nov 2020 03:28:18 GMT)
Solving inverse-PDE problems with physics-aware neural networks [0.0] 偏微分方程式の逆問題における未知の場を見つけるための新しい枠組みを提案する。
我々は,ディープニューラルネットワークの高表現性を,既存の数値アルゴリズムの精度と信頼性とを融合した普遍関数推定器とする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Nov 2020 21:47:28 GMT)
SoftSeg: Advantages of soft versus binary training for image
segmentation [0.0] 我々は,ソフトグラウンドの真理ラベルを活用するディープラーニングトレーニングアプローチであるSoftSegを紹介する。
SoftSegは、分類問題ではなくレグレッションを解決することを目指している。
組織界面で一貫した柔らかい予測を発生させ、小さな物体に対する感度を増大させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Nov 2020 02:25:09 GMT)
SNoRe: Scalable Unsupervised Learning of Symbolic Node Representations [0.0] 提案したSNoReアルゴリズムは、個々のネットワークノードのシンボリックで人間の理解可能な表現を学習することができる。
SNoReの解釈可能な特徴は、個々の予測を直接説明するのに適している。
SNoReのベクトル化実装は大規模ネットワークにスケールし、現代のネットワーク学習および分析タスクに適している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Nov 2020 13:34:42 GMT)
Revisiting the experimental test of Mermin's inequalities at IBMQ [0.0] 我々は,IBMの5量子ビット量子コンピュータにおけるメルミンの不等式に対する違反を示す。
計算結果から, 従来の実装と比較して, 大幅な改善が見られた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Nov 2020 11:27:02 GMT)
Res-GCNN: A Lightweight Residual Graph Convolutional Neural Networks for
Human Trajectory Forecasting [0.0] ペデストリアンの対話的挙動をモデル化した残差グラフ畳み込みニューラルネットワーク(Res-GCNN)を提案する。
その結果、最終変位誤差(FDE)が0.65mに達すると、アートの状態を13.3%改善することが示された。
コードはGitHubで公開されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Nov 2020 11:18:16 GMT)
Qubit Construction in 6D SCFTs [0.0] 一次元スピンチェーンにおける大きな演算子混合から保護される演算子のサブセクタについて検討する。
これは強い結合量子場理論における量子ビット状態の具体的実現を与える。
また、これらの状態の進化を正規化群フローの関数として追跡する射影スピン鎖ハミルトニアンも提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Nov 2020 14:19:22 GMT)
Quantum Many-Body Scars and Weak Breaking of Ergodicity [0.0] 量子多体傷は、スタジアムビリヤード内の1つの粒子の弱いエルゴディディディティの破れと類似している。
我々は「埋め込み」代数と非熱的固有状態によるエルゴード性の弱い違反に対する傷跡とより一般的な経路の関係について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Nov 2020 19:00:01 GMT)
Proposing method to Increase the detection accuracy of stomach cancer
based on colour and lint features of tongue using CNN and SVM [0.0] 舌の領域は、まず、深いRCNNカラーブラック Recursive Convolutional Neural Network (R-CNN)カラーブラックによって、顔画像から分離される。
以上の結果から, 提案法は舌の面積だけでなく, 非患者からの患者も正確に識別できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Nov 2020 12:06:29 GMT)
Predicting metrical patterns in Spanish poetry with language models [0.0] スペイン語で利用可能な自動メートル法パターン識別システムと、同じタスクで訓練された微調整言語モデルによる実験とを比較した。
以上の結果から,BERTをベースとしたモデルでは,スペイン語スキャンに十分な構造情報を保持できる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Nov 2020 22:33:09 GMT)
Optimized Loss Functions for Object detection: A Case Study on Nighttime
Vehicle Detection [0.0] 本稿では,2つの損失関数を同時に分類と局所化に最適化する。
本研究は, 正試料の局在化精度向上のためにのみ相関が適用されている既存研究と比較して, 相関を利用して真に硬い負試料を得る。
MIoUと呼ばれる新しい局所化損失は、予測ボックスとターゲットボックスの間のマハラノビス距離を組み込むことで、DIoU損失の勾配の不整合を解消する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Nov 2020 10:34:48 GMT)
Ontology-based and User-focused Automatic Text Summarization (OATS):
Using COVID-19 Risk Factors as an Example [0.0] 本稿では,新しいオントロジーに基づくユーザ指向自動テキスト要約(OATS)システムを提案する。
OATSは、ユーザの焦点に合わせた情報を含む文を抽出することにより、構造化されていないテキストからテキスト要約を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Nov 2020 20:15:01 GMT)
Models for the BPS Berry Connection [0.0] 基底状態セクターのベリー接続が$SU(2)$ Yang-Mills-Higgs理論のBogomolny-Prasad-Sommerfield (BPS)モノポールとなるスピン-1/2粒子に対するシュリンガー・ハミルトニアンの体系的な構成を示す。
我々の構成は1つの任意の単調関数を楽しみ、従ってモデルパラメータの空間におけるBPSモノポールをシミュレートする無限個の量子力学モデルを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Nov 2020 10:00:00 GMT)
Minimizing the discrimination time for quantum states of an artificial
atom [0.0] 超伝導人工原子の量子状態の高速判別は、量子情報処理の重要な要素である。
回路量子力学では、リードアウト共振器の信号場振幅を増大させ、人工原子に分散結合し、信号-雑音比を改善し、測定強度を高める。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Nov 2020 10:13:44 GMT)
Minimizing back-action through entangled measurements [0.0] 可観測物が進化するコヒーレント量子系上で2回測定されると、第1の測定は一般的に第2の観測の統計を変化させる。
本稿では,その理論的および実験的限界,すなわちバックアクション回避の新たな手法を導入し,システムの複数コピーに絡み合った集団計測を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Nov 2020 05:42:04 GMT)
Master Thesis: Neural Sign Language Translation by Learning Tokenization [0.0] ニューラル手話翻訳(NSLT)を改善するためのマルチタスク学習手法を提案する。
トークン化のパートでは、手話(SL)ビデオを他の部分に送出する方法に重点を置いている。
すべてのトークン化手法における広範囲な実験により, 身体部位の効果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Nov 2020 13:59:36 GMT)
Machine Learning for Phase Behavior in Active Matter Systems [0.0] 我々は、グラフニューラルネットワークとともに完全に接続されたネットワークを使用して、粒子がどのフェーズに属しているかを予測する。
我々は希薄粒子の分数を計算することができ、系が均質希薄領域、密度領域、共存領域にあるかどうかを決定することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Nov 2020 18:35:23 GMT)
Learning control for transmission and navigation with a mobile robot
under unknown communication rates [0.0] 遠隔地を調査したり監視したりするタスクでは、自律ロボットは無線ネットワークを介してデータを送信しながら移動しなければならない。
本稿では,データバッファを最小限の時間で送信する問題について考察する。
2つのアプローチが提案され、それぞれがサンプルからレート関数を推定する機械学習コンポーネントで構成されている。
大規模なシミュレーションでは、これらの手法は既知のレートや未知のレートのベースラインと比較して競争性能が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Nov 2020 10:26:15 GMT)
Fundamentals of Quantum Mechanics in Liouville Space [0.0] 本稿では、任意の有限次元のリウヴィル空間で量子力学を行うコヒーレントで理解しやすい方法について述べる。
ここでの形式主義の強みの1つは、ディラックのブラケット表記との顕著な類似点である。
フォーマリズムを効果的に活用する方法を説明するために、2レベル量子系に対する量子光学マスター方程式を解く。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Nov 2020 09:51:53 GMT)
Experimental Study on Reinforcement Learning-based Control of an Acrobot [0.0] 我々は、強化学習(RL)を用いて人工知能がアクロボットを制御する方法の学習結果を示す。
本研究では,アクロボットの角速度の制御と,その運動エネルギーとポテンシャルエネルギーの和である総エネルギーの制御について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Nov 2020 12:37:25 GMT)
EfficientPose: An efficient, accurate and scalable end-to-end 6D multi
object pose estimation approach [0.0] 6次元オブジェクトのポーズ推定のための新しいアプローチであるEfficientPoseを紹介する。
非常に正確で、効率的で、幅広い計算資源に対してスケーラブルである。
複数のオブジェクトやインスタンスの2Dバウンディングボックスを検出したり、ひとつのショットで完全な6Dポーズを推定することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Nov 2020 10:47:33 GMT)
Efficient image retrieval using multi neural hash codes and bloom
filters [0.0] 本稿では,複数のニューラルハッシュ符号を用いた画像検索手法を提案する。
また、事前に偽陽性を識別することで、ブルームフィルタを使用したクエリの数を制限する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Nov 2020 12:09:08 GMT)
Deep learning models for gastric signet ring cell carcinoma
classification in whole slide images [0.0] 胃のシグレットリング細胞癌(SRCC)は稀なタイプの癌であり、徐々に発生が増加する。
我々は、全スライド画像(WSI)のSRCCを予測するために、トランスファーラーニング、完全教師付き学習、弱教師付き学習を用いてディープラーニングモデルを訓練した。
最良のモデルは、4つのテストセットすべてにおいて少なくとも0.99の曲線(AUC)の下で受信者演算子曲線(ROC)領域を達成し、SRCC WSI分類のベースライン性能を最上位に設定した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Nov 2020 12:39:51 GMT)
Deep Transfer Learning for Automated Diagnosis of Skin Lesions from
Photographs [0.0] メラノーマは最も一般的な皮膚がんではないが、最も致命的な病気である。現在、この病気は専門の皮膚科医によって診断されている。費用がかかり、治療に時間を要する。
近年の深層学習の進歩は、診断性能の向上、緊急紹介の迅速化、臨床医の負担軽減につながる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Nov 2020 14:30:04 GMT)
Data-driven Accelerogram Synthesis using Deep Generative Models [0.0] 我々は、GAN(Generative Adversarial Networks)の最近の進歩を活用して、地震加速時間履歴の新しい枠組みを開発する。
我々のアプローチは、連続的な物理変数の集合上で条件付けられた基底運動の生成を可能にするために、ワッサーシュタイン GAN の定式化を拡張している。
学習したジェネレータモデルは, 大きさ, 距離, および$V_s30$で条件付きリアルな3成分加速度図を合成可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Nov 2020 02:12:14 GMT)
Data Representing Ground-Truth Explanations to Evaluate XAI Methods [0.0] 現在、説明可能な人工知能(XAI)手法は、主に解釈可能な機械学習(IML)研究に由来するアプローチで評価されている。
本稿では,XAI手法の精度を評価するために用いられる正準方程式を用いた説明法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Nov 2020 16:54:53 GMT)
Convolutional Autoencoder for Blind Hyperspectral Image Unmixing [0.0] スペクトルアンミックス(英: spectrum unmixing)は、混合ピクセルを2つの基本的代表、すなわちエンドメンバーとアブリダンスに分解する技法である。
本稿では,ハイパースペクトル画像にブラインドアンミックスを行う新しいアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Nov 2020 17:41:31 GMT)
Contextual Fusion For Adversarial Robustness [0.0] ディープニューラルネットワークは、通常、1つの特定の情報ストリームを処理し、様々な種類の敵の摂動に影響を受けやすいように設計されている。
そこで我々はPlaces-CNNとImagenet-CNNから並列に抽出した背景特徴と前景特徴を組み合わせた融合モデルを開発した。
グラデーションをベースとした攻撃では,フュージョンは乱れのないデータの性能を低下させることなく,分類の大幅な改善を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Nov 2020 20:13:23 GMT)
Combining Prosodic, Voice Quality and Lexical Features to Automatically
Detect Alzheimer's Disease [0.0] 本稿では,自然発話からアルツハイマーの自動検出を改善することを目的としたADReSS Challengeへの貢献である。
年齢、性別、AD状態の108人の記録がトレーニングセットとして使用されている。
どちらのタスクも、韻律と声質に基づく音声から28の特徴を抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Nov 2020 13:37:27 GMT)
Automated crater detection with human level performance [0.0] 本稿では,専門家と競合し,数百倍高速なクレーター検出アルゴリズムを提案する。
このアルゴリズムは複数のニューラルネットワークを使って、デジタル地形モデルと熱赤外画像を処理する。
我々は直径3km以上の既知のクレーターの80%を発見し、7,000の新しいクレーターを同定した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Nov 2020 05:20:47 GMT)
An improved Bayesian TRIE based model for SMS text normalization [0.0] SMSテキストの正規化(テキスト言語として知られる)は10年以上続いている。
HMMに基づく手法よりも高い性能を示した文献では,Trieデータ構造に基づく確率論的手法が提案された。
本稿では,新しいトレーニングアルゴリズムと確率生成手法とともに,既存のTrieモデルに対する構造的変更を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Nov 2020 17:19:31 GMT)
All-Optical Information Processing Capacity of Diffractive Surfaces [0.0] 回折面によって形成されるコヒーレント光ネットワークの情報処理能力について解析する。
我々は、全光学解空間の次元性は、光ネットワーク内の回折面の数に線形に比例することを示した。
より多くのトレーニング可能な曲面からなるより深い微分ネットワークは、複素数値線型変換の高次元部分空間をカバーすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Nov 2020 03:49:56 GMT)
A sparse code increases the speed and efficiency of neuro-dynamic
programming for optimal control tasks with correlated inputs [0.0] スパースコードは、ニューロダイナミックプログラミングで解決された最適な制御タスクにおいて、自然なイメージを表現するために使用される。
オーバーコンプリートスパース符号の2.25倍は、同じ入力を使用する完全スパース符号と比較して少なくとも2倍のメモリ容量を示す。
これはシーケンシャルラーニングにおいて、ネットワークに潜在的に多くの最適な制御タスクを格納するために使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Nov 2020 01:10:23 GMT)
A fast and large bandwidth superconducting variable coupler [0.0] 超電導ジョセフソン接合をベースとしたカプラは、高速スイッチングによる無散逸運転のために設計することができる。
これらはマイクロ波光子のオンチップで量子コヒーレントなルーティングを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Nov 2020 18:20:26 GMT)
A Likelihood Ratio-Based Detector for QTMS Radar and Noise Radar [0.0] 対象物の存在と不在を識別するために、LRテストを用いて検出関数を導出する。
LR検出器の明示的な表現に加えて、ターゲットが小さい、遠くない、あるいは検出が難しい極限でLR検出器を近似する検出器関数を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Nov 2020 19:33:45 GMT)
A First Principles Derivation of Classical and Quantum Mechanics as the
Natural Theories for Smooth Stochastic Paths [0.0] シュル「オーディンガー方程式」は滑らかな過程を記述するための自然な正確な方程式であることが示されている。
この導出は、局所現実的な隠れ変数理論として量子力学の明確な図形を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Nov 2020 10:05:58 GMT)
(Sub)Exponential advantage of adiabatic quantum computation with no sign
problem [0.0] 符号問題のないギャップ付きハミルトニアンの断熱経路に従う量子アルゴリズムによる(部分)指数量子スピードアップの可能性を示す。
このスピードアップを示すハミルトニアンは、無向グラフの隣接行列に由来する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Nov 2020 19:04:51 GMT)