Optimizing Resource-Efficiency for Federated Edge Intelligence in IoT
Networks [96.2] We study a edge intelligence-based IoT network that a set of edge server learn a shared model using federated learning (FL)。
フェデレーションエッジインテリジェンス(FEI)と呼ばれる新しいフレームワークを提案し、エッジサーバがIoTネットワークのエネルギーコストに応じて必要なデータサンプル数を評価できるようにする。
提案アルゴリズムがIoTネットワークのトポロジ的情報を漏洩したり開示したりしないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 12:51:59 GMT)
AutoAssign: Differentiable Label Assignment for Dense Object Detection [94.2] Auto COCOは、物体検出のためのアンカーフリー検出器である。
外観認識は、完全に微分可能な重み付け機構によって実現される。
我々の最良のモデルでは52.1%のAPが達成され、既存の1段検出器よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 15:57:47 GMT)
FixMatch: Simplifying Semi-Supervised Learning with Consistency and
Confidence [93.9] 半教師付き学習(SSL)は、ラベルのないデータを活用してモデルの性能を向上させる効果的な手段を提供する。
本稿では、整合正則化と擬似ラベル付けという2つの共通SSL手法の単純な組み合わせのパワーを実証する。
筆者らのアルゴリズムであるFixMatchは、まず、弱拡張未ラベル画像上のモデルの予測を用いて擬似ラベルを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 17:22:06 GMT)
Toward Multiple Federated Learning Services Resource Sharing in Mobile
Edge Networks [88.2] 本稿では,マルチアクセスエッジコンピューティングサーバにおいて,複数のフェデレーション付き学習サービスの新たなモデルについて検討する。
共同資源最適化とハイパーラーニング率制御の問題,すなわちMS-FEDLを提案する。
シミュレーションの結果,提案アルゴリズムの収束性能を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 01:29:41 GMT)
PGL: Prior-Guided Local Self-supervised Learning for 3D Medical Image
Segmentation [87.5] 本稿では,潜在特徴空間における局所的一貫性を学習するPGL(PresideedGuided Local)自己教師モデルを提案する。
我々のPGLモデルは、局所領域の特異な表現を学習し、したがって構造情報を保持できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 11:03:11 GMT)
Emotional Semantics-Preserved and Feature-Aligned CycleGAN for Visual
Emotion Adaptation [85.2] 教師なしドメイン適応(UDA)は、あるラベル付きソースドメインで訓練されたモデルを別のラベル付きターゲットドメインに転送する問題を研究する。
本稿では,感情分布学習と支配的感情分類の両面での視覚的感情分析におけるUDAに着目した。
本稿では,CycleEmotionGAN++と呼ばれる,エンドツーエンドのサイクル整合対向モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 01:31:01 GMT)
Semi-Supervised StyleGAN for Disentanglement Learning [79.0] 現在の解離法は、いくつかの固有の制限に直面している。
半教師付き高分解能ディスタングル学習のためのStyleGANに基づく新しいアーキテクチャと損失関数を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 23:06:53 GMT)
Generalized Focal Loss V2: Learning Reliable Localization Quality
Estimation for Dense Object Detection [78.1] GFLV2 (ResNet-101) は14.6 FPSで46.2 APを達成し、以前の最先端ATSSベースライン (43.6 AP at 14.6 FPS) をCOCO tt test-devで絶対2.6 APで上回った。
コードはhttps://github.com/implus/GFocalV2.comから入手できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 17:06:37 GMT)
Squared $\ell_2$ Norm as Consistency Loss for Leveraging Augmented Data
to Learn Robust and Invariant Representations [76.9] 元のサンプルと拡張されたサンプルの埋め込み/表現の距離を規則化することは、ニューラルネットワークの堅牢性を改善するための一般的なテクニックである。
本稿では、これらの様々な正規化選択について検討し、埋め込みの正規化方法の理解を深める。
私たちが特定したジェネリックアプローチ(squared $ell$ regularized augmentation)は、それぞれ1つのタスクのために特別に設計されたいくつかの手法より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 22:40:09 GMT)
Collaborative Attention Mechanism for Multi-View Action Recognition [75.3] 本稿では,多視点行動認識問題を解決するための協調的注意機構(CAM)を提案する。
提案したCAMは,多視点間での注意差を検出し,フレームレベルの情報を適応的に統合し,相互に利益をもたらす。
4つのアクションデータセットの実験では、提案されたCAMは、ビュー毎により良い結果を得るとともに、マルチビューのパフォーマンスも向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 20:30:54 GMT)
RetroGNN: Approximating Retrosynthesis by Graph Neural Networks for De
Novo Drug Design [75.1] 我々は、再合成計画ソフトウェアの出力を近似するために、ディープグラフニューラルネットワークを訓練する。
提案手法では, 薬剤的特性は良好であり, 合成が容易であるにもかかわらず, 抗生物質である可能性が示唆された分子について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 22:04:16 GMT)
Recent Progress in Appearance-based Action Recognition [73.6] アクション認識は、ビデオ内の様々な人間の行動を特定するタスクである。
最近の外見に基づく手法は、正確な行動認識に向けて有望な進歩を遂げている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 10:18:12 GMT)
Correct block-design experiments mitigate temporal correlation bias in
EEG classification [68.9] [1]の主主張は極めて過大評価されており、他の分析は間違った方法論的選択によって深刻な欠陥を負っていることを示す。
脳波の時間相関が2つの実験環境で同じモデルをテストすることによって分類精度に及ぼす影響について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 22:25:21 GMT)
Deep Learning-based Resource Allocation For Device-to-Device
Communication [66.7] デバイス間通信(D2D)を用いたマルチチャネルセルシステムにおいて,リソース割り当ての最適化のためのフレームワークを提案する。
任意のチャネル条件に対する最適な資源配分戦略をディープニューラルネットワーク(DNN)モデルにより近似する深層学習(DL)フレームワークを提案する。
シミュレーションの結果,提案手法のリアルタイム性能を低速で実現できることが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 14:19:23 GMT)
Reduced Reference Perceptual Quality Model and Application to Rate
Control for 3D Point Cloud Compression [61.1] レート歪み最適化では、ビットレートの制約を受ける再構成品質尺度を最大化してエンコーダ設定を決定する。
本稿では,V-PCC幾何および色量化パラメータを変数とする線形知覚品質モデルを提案する。
400個の圧縮された3D点雲による主観的品質試験の結果,提案モデルが平均評価値とよく相関していることが示唆された。
また、同じ目標ビットレートに対して、提案モデルに基づくレート歪みの最適化は、ポイント・ツー・ポイントの客観的な品質指標による徹底的な探索に基づくレート歪みの最適化よりも高い知覚品質を提供することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 12:42:02 GMT)
Unfolding the Alternating Optimization for Blind Super Resolution [60.4] 2段階の解決策は、2つの独立に訓練されたモデルを含む。
ボケカーネルを推定し,SR画像を1つのモデルで復元できる交互最適化アルゴリズムを採用する。
我々のモデルは最先端の手法を大きく上回り、はるかに高速で視覚的に有利な結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 11:02:44 GMT)
Gradient Statistics Aware Power Control for Over-the-Air Federated
Learning [59.4] フェデレートラーニング(FL)は、多くのエッジデバイスが無線ネットワークで機械学習モデルを協調的にトレーニングできる有望なテクニックである。
本稿では、勾配統計を考慮に入れたオーバー・ザ・エアFLの電力制御問題について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 10:36:35 GMT)
Boosting Adversarial Training with Hypersphere Embedding [53.8] 敵対的訓練は、ディープラーニングモデルに対する敵対的攻撃に対する最も効果的な防御の1つである。
本研究では,超球埋め込み機構をATプロシージャに組み込むことを提唱する。
我々は,CIFAR-10 と ImageNet データセットに対する幅広い敵対攻撃の下で本手法を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 16:18:38 GMT)
Multi-Domain Adversarial Feature Generalization for Person
Re-Identification [52.8] マルチデータセット特徴一般化ネットワーク(MMFA-AAE)を提案する。
複数のラベル付きデータセットから普遍的なドメイン不変の特徴表現を学習し、それを見えないカメラシステムに一般化することができる。
また、最先端の教師付き手法や教師なしのドメイン適応手法を大きなマージンで超えている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 08:03:15 GMT)
FBWave: Efficient and Scalable Neural Vocoders for Streaming
Text-To-Speech on the Edge [49.9] 我々は、効率的でスケーラブルなニューラルボコーダ群であるFBWaveを提案する。
FBWaveは、自己回帰モデルと非自己回帰モデルの利点を組み合わせた、ハイブリッドフローベースの生成モデルである。
実験の結果,FBWave は WaveRNN と同様の音質を達成でき,MAC を 40 倍削減できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 19:09:49 GMT)
Pre-training Text-to-Text Transformers for Concept-centric Common Sense [48.1] 本稿では,概念中心のコモンセンス知識を用いた事前学習型言語モデルの拡張を目的とした概念認識型言語モデル(CALM)を提案する。
我々は,CALMが外部知識グラフに頼ることなく,事前学習したテキスト・テキスト・トランスフォーマーのパラメータに,より常識的な知識を詰め込むことができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 04:53:38 GMT)
The Virtual Goniometer: A new method for measuring angles on 3D models
of fragmentary bone and lithics [48.0] 仮想ゴニメーターは、物体の3Dモデルで角度を計測する。
仮想ゴニメーターは、オープンソースのメッシュ処理パッケージであるMeshlabとBlenderのプラグインとして利用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 14:01:18 GMT)
Learning to Expand: Reinforced Pseudo-relevance Feedback Selection for
Information-seeking Conversations [47.4] 本研究では,PRF選択を学習課題として扱うとともに,人間のアノテーションを使わずにエンドツーエンドで学習できる強化学習ベース手法を提案する。
我々のモデルは,応答候補を拡張するために有意義なPRF項を選択するだけでなく,様々な評価指標のベースライン手法と比較して,最良の結果を得ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 14:33:18 GMT)
Light Field Image Super-Resolution Using Deformable Convolution [46.0] LF画像SRの差分問題に対処する変形可能な畳み込みネットワーク(LF-DFnet)を提案する。
我々のLF-DFnetは、より忠実な詳細で高解像度の画像を生成し、最先端の復元精度を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 12:01:05 GMT)
Augmentation-Interpolative AutoEncoders for Unsupervised Few-Shot Image
Generation [45.4] Augmentation-Interpolative AutoEncodersは、いくつかの参照画像から新しいオブジェクトの現実的なイメージを合成する。
我々の手順はシンプルで軽量であり、広範囲に一般化されており、訓練中にカテゴリラベルやその他の監督を必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 21:18:55 GMT)
Free Energy Minimization: A Unified Framework for Modelling, Inference,
Learning,and Optimization [42.3] 自由エネルギーの最小化は、ここで、そして歴史的に、熱力学の原理として初めて導入された。
モデリング、推論、学習、最適化に関する先程のアプリケーションは、基本原則から始まっている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 11:29:03 GMT)
Combinatorial 3D Shape Generation via Sequential Assembly [40.3] 幾何学的プリミティブによる連続的な組み立ては、ロボット工学や3D視覚において注目を集めている。
本稿では,この結果が実現可能な膨大な組み合わせによって引き起こされることを緩和する3次元形状生成フレームワークを提案する。
実験により,本手法は3次元形状の生成に成功し,より現実的な生成過程をシミュレートすることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 03:51:49 GMT)
Can Temporal Information Help with Contrastive Self-Supervised Learning? [39.7] 本稿では、ビデオCSLを強化するための一般的なパラダイムとして、コントラスト型自己教師型学習TaCoを提案する。
我々の最良のモデルでは85.1%(UCF-101)と51.6%(HMDB-51)のトップ-1の精度が達成され、これは従来の最先端に比べて3%と2.4%の相対的な改善である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 22:14:08 GMT)
Supervised Learning Achieves Human-Level Performance in MOBA Games: A
Case Study of Honor of Kings [37.5] オンラインバトルアリーナ(MOBA)ゲームにおける人間レベルのパフォーマンスを実現する,教師付き学習ベース人工知能(AI)プログラムであるJueWu-SLを提案する。
我々は,MOBAゲームプレイのマクロストラテジーとマイクロマネジメントを,教師付きとエンドツーエンドの方法でニューラルネットワークに統合する。
現在最も人気のあるMOBAであるHonor of KingsでテストされているAIは、標準的な5v5ゲームにおいて、ハイキングプレイヤーのレベルで競争力を発揮しています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 08:45:55 GMT)
WoodFisher: Efficient Second-Order Approximation for Neural Network
Compression [35.5] 我々は、逆ヘッセンの忠実で効率的な推定法を開発する。
私たちの主な応用はニューラルネットワーク圧縮です。
本稿では,この手法をどのように拡張して1次情報を考慮するかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 17:31:09 GMT)
System Identification via Meta-Learning in Linear Time-Varying
Environments [31.1] システム同定は、強化学習、制御理論、信号処理における基本的な問題である。
我々は,各ブロック内でモデルパラメータが一定でありながらブロックからブロックへ変化するLTVシステムのためのエピソードブロックモデルを開発する。
メタラーニングに基づくシステム識別の性能の包括的非漸近解析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 21:09:29 GMT)
Learning Curves for Drug Response Prediction in Cancer Cell Lines [29.1] 2つのニューラルネットワーク(NN)と2つの勾配強化決定木(GBDT)モデルの4つの薬物スクリーニングデータセットで訓練されたデータスケーリング特性を評価する。
学習曲線は、パワーローモデルに正確に適合し、これらの予測器のデータスケーリング挙動を評価するためのフレームワークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 01:08:05 GMT)
Match Them Up: Visually Explainable Few-shot Image Classification [27.9] ほとんどショットラーニングは、通常、訓練済みの知識がベース(見えない)カテゴリから得られ、新しい(見えない)カテゴリに十分に移行できるという仮定に基づいている。
本稿では、バックボーンモデルからの視覚的表現と、新たに導入された説明可能な分類器によって生成される重みを用いて、画像分類のための新しいFSLを実行する方法を明らかにする。
実験結果から,提案手法は3つの主流データセットに対して良好な精度と良好な説明性が得られることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 05:47:35 GMT)
DASGIL: Domain Adaptation for Semantic and Geometric-aware Image-based
Localization [27.3] 環境変化下での視覚的長期化は、自律走行と移動ロボット工学において難しい問題である。
視覚的位置認識のための多スケール潜在埋め込み表現に幾何学的および意味的情報を融合する新しいマルチタスクアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 15:47:17 GMT)
Deep Probabilistic Feature-metric Tracking [27.1] 画素単位の深度特徴写像と深度特徴量不確実性写像を学習するための新しいフレームワークを提案する。
CNNは、より高速で信頼性の高い収束のための深い初期ポーズを予測する。
実験により,TUM RGB-Dデータセットと3次元剛性物体追跡データセットの最先端性能が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 23:47:16 GMT)
Sparse Signal Reconstruction for Nonlinear Models via Piecewise Rational
Optimization [27.1] 劣化した信号を非線形歪みと限られたサンプリングレートで再構成する手法を提案する。
本手法は,不正確な適合項と罰則として定式化する。
シミュレーションの利点の観点から,この問題の活用方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 16:20:22 GMT)
Learning programs by learning from failures [27.0] 本稿では,障害からの学習という,帰納的論理プログラミング(ILP)アプローチについて述べる。
このアプローチでは、ILPシステムは学習問題を3つの段階(生成、テスト、制約)に分解する。
本稿では,回答セットプログラミングとPrologを組み合わせることで,この手法を実現するILPシステムであるPopperを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 08:45:50 GMT)
RRCN: A Reinforced Random Convolutional Network based Reciprocal
Recommendation Approach for Online Dating [26.0] 本稿では, 相互推薦タスクのための新しい強化ランダム畳み込みネットワーク(RRCN)を提案する。
提案したRCNを,2つの実世界のデータセットに対するベースラインと最先端のアプローチの両方に対して評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 08:55:17 GMT)
Unsupervised Domain Adaptation in Semantic Segmentation via Orthogonal
and Clustered Embeddings [25.1] 本稿では,機能クラスタリング手法に基づく効果的なUnsupervised Domain Adaptation(UDA)戦略を提案する。
識別的クラスタリング性能を高めるために,2つの新しい学習目標を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 10:06:22 GMT)
StyleUV: Diverse and High-fidelity UV Map Generative Model [25.0] 本稿では,高品質なUVマップを訓練に必要とせず,多種多様なリアルなUVマップを生成することを学習する新しいUVマップ生成モデルを提案する。
定量的および定性的な評価は,提案したテクスチャモデルが既存手法よりも多様性が高く,忠実度の高いテクスチャを生成することを示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 17:19:44 GMT)
Enhanced Scene Specificity with Sparse Dynamic Value Estimation [22.9] マルチシーン強化学習は多くのアプリケーションに欠かせないものとなっている。
分散低減のための一つの戦略は、各シーンを別のマルコフ決定過程(MDP)として考えることである。
本稿では,真のシーン固有値関数と予測された動的推定値との誤差を,スパースクラスタ割り当てを段階的に実施することで,さらに低減することができると論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 08:35:16 GMT)
Wasserstein k-means with sparse simplex projection [20.7] 本稿では,ヒストグラムデータに対するより高速なワッサースタイン$k$-meansアルゴリズムを提案する。
我々はデータサンプル、セントロイド、地価行列を縮小する。
クラスタリング品質の劣化を低く保ちながら,スパース・シンプルックス・プロジェクションを利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 06:37:45 GMT)
Consistency-aware and Inconsistency-aware Graph-based Multi-view
Clustering [20.7] グラフベースのマルチビュークラスタリング(GMVC)は、統一行列と呼ばれる共有グラフ行列を活用することにより、最先端のパフォーマンスを実現する。
本稿では,複数ビューにまたがる一貫した不整合部分を含むGMVC法を提案する。
実世界のデータセットの数値評価は,提案したCI-GMVCの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 06:00:42 GMT)
DRACO: Weakly Supervised Dense Reconstruction And Canonicalization of
Objects [19.7] DRACOは1つ以上のRGB画像からオブジェクト形状のDense Reconstruction and Canonicalizationの手法である。
座標空間における3次元物体の形状を、スケール、回転、翻訳パラメータとして推定する正準形状再構成は、様々なロボット応用の約束を果たす新しいパラダイムである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 17:50:56 GMT)
An Analysis of Deep Object Detectors For Diver Detection [19.1] ビデオから得られたダイバーの注釈付き画像を約105,000枚作成する。
私たちは、Mobilenetを使ったSSD、Faster R-CNN、YOLOなど、オブジェクト検出のための最先端のディープニューラルネットワークをトレーニングしています。
この結果に基づき、ロボットのリアルタイム応用にTiny-YOLOv4を推奨する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 01:50:32 GMT)
Leveraging Predictions in Smoothed Online Convex Optimization via
Gradient-based Algorithms [18.6] オンライン凸最適化は、時間的変化のあるステージコストと追加のスイッチングコストで検討する。
スイッチングコストはすべてのステージにカップリングをもたらすため、長期的な予測は品質の低下に悩まされる傾向がある。
本稿では,勾配に基づくオンラインアルゴリズムReceding Horizon Inexact Gradient (RHIG)を導入し,その性能を動的後悔によって解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 06:25:51 GMT)
Rank-One Network: An Effective Framework for Image Restoration [18.6] 本稿では,RO分解とRO再構成という2つのモジュールからなる新しいフレームワークを提案する。
RO分解は、劣化した画像をRO成分に分解して残留する。
RO再構成は、RO成分と残留成分からそれぞれ重要な情報を再構成し、この再構成情報からイメージを復元することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 09:39:24 GMT)
FedEval: A Benchmark System with a Comprehensive Evaluation Model for
Federated Learning [17.7] 本稿では,フェデレートラーニング(FL)システムに対する総合的な評価フレームワークを提案する。
まず、精度、コミュニケーション、時間効率、プライバシ、ロバストネスなど、FL評価において除外できない5つの指標を定義するACTPRモデルを紹介します。
次に、最も広く使われている2つのFLメカニズムであるFedSGDとFedAvgの詳細なベンチマーク調査を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 16:08:13 GMT)
aw_nas: A Modularized and Extensible NAS framework [17.5] aw_nasはオープンソースのPythonフレームワークで、さまざまなニューラルネットワーク検索(NAS)アルゴリズムを実装している。
様々なタイプの主流NASアルゴリズムの結果を再現するために使用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 13:01:19 GMT)
SurFree: a fast surrogate-free black-box attack [17.3] 逆の例はわずかに修正された入力で、後に誤分類されるが、元のものと知覚的に近いままである。
ここ数年、ブラックボックス攻撃がターゲットに送信するクエリの量が大幅に減少しているのを目撃している。
本稿では、ブラックボックス決定に基づく攻撃という、最も困難な設定におけるクエリ量を大幅に削減する幾何的アプローチであるSurFreeを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 15:08:19 GMT)
Discrimination of quantum states under locality constraints in the
many-copy setting [16.5] 多重コピー設定における量子状態の対の識別について検討する。
拡張不可能な積ベースから構築された状態のペアを提供することにより、SEP と PPT の操作を無限に分離することを示す。
技術的には、UPB のテンソル積が UPB であることを示す有名なステートメントの定量的版を提供することで、この結果を証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 23:26:33 GMT)
Unsupervised learning of disentangled representations in deep restricted
kernel machines with orthogonality constraints [15.3] Constr-DRKMは、非教師なしデータ表現の学習のためのディープカーネル手法である。
本研究では,不整合特徴学習における提案手法の有効性を定量的に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 11:40:10 GMT)
Bayesian Graph Neural Networks for Molecular Property Prediction [15.2] 本研究では、QM9回帰データセットを用いて、有向MPNNに適用されたベイズ的手法のセットをベンチマークする。
読み出しパラメータとメッセージパッシングパラメータの両方で不確実性を捕捉すると、下流分子探索タスクにおける予測精度、キャリブレーション、性能が向上することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 22:32:54 GMT)
EI-MTD:Moving Target Defense for Edge Intelligence against Adversarial
Attacks [12.9] 敵の例は、エッジノードのディープラーニングモデルを騙して誤分類することができる。
動的防御機構,すなわちEI-MTDを提案する。
まず、差分知識蒸留により、小さいサイズで頑健な部材モデルを得る。
次に,ベイジアン・スタックルバーグゲームに基づく動的スケジューリングポリシーを,サービス対象モデルの選択に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 01:13:39 GMT)
Design of Experiments for Verifying Biomolecular Networks [12.8] 分子生物学や合成生物学のトレンドは、生体分子ネットワークの設計に機械的(非機械学習)モデルを使用することである。
これらのネットワークは、理論的ネットワークが真のシステムを正しくモデル化することを保証するために、実験結果によって検証される必要がある。
本稿では,これらのネットワークを効率的に検証するための実験手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 10:51:24 GMT)
Attention Aware Cost Volume Pyramid Based Multi-view Stereo Network for
3D Reconstruction [12.7] マルチビュー画像から3次元再構成を行うための効率的なマルチビューステレオ(MVS)ネットワークを提案する。
高分解能深度を実現するために粗粒度深度推論戦略を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 13:34:11 GMT)
BinPlay: A Binary Latent Autoencoder for Generative Replay Continual
Learning [11.4] 本稿では、ニューラルネットワークの連続学習のためのトレーニングサンプルをリハーサルするために、バイナリラテント空間オートエンコーダアーキテクチャを導入する。
BinPlayは、メモリに保持することなく、リハーサルされたサンプルのバイナリ埋め込みをオンザフライで計算できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 08:50:58 GMT)
Neuropsychiatric Disease Classification Using Functional Connectomics --
Results of the Connectomics in NeuroImaging Transfer Learning Challenge [11.3] 我々は,MICCAI 2019と共同で開催されたCNI-TLC(Connectomics in NeuroImaging Transfer Learning Challenge)を組織した。
CNI-TLCは,(1)青年期前コホートにおける注意欠陥・多動性障害(ADHD)の診断,(2)自閉症スペクトラム障害(ASD)患者の関連コホートへのADHDモデルの移行の2つの分類課題を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 11:45:57 GMT)
Robust Correlation Tracking via Multi-channel Fused Features and
Reliable Response Map [10.1] 本稿では,2つのアイデアに基づく頑健な相関追跡アルゴリズム(RCT)を提案する。
まず,追跡対象の勾配や色情報をより自然に記述するために,特徴を融合する手法を提案する。
第二に、応答マップにおけるノイズを著しく低減し、従ってモデルドリフトの問題を緩和する新しい戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 07:15:03 GMT)
Iterative training of neural networks for intra prediction [9.8] 本稿では,ブロックベース画像とビデオにおける内部予測のためのニューラルネットワークの反復的トレーニングを提案する。
このトレーニングのおかげで、ニューラルネットワークは、初期イテレーションですでに目立った機能から、予測機能を学ぶことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 07:46:42 GMT)
Gaussianizing the Earth: Multidimensional Information Measures for Earth
Data Analysis [9.5] 情報理論は地球系データを解析するための優れた枠組みである。
これは不確実性と冗長性を特徴付けることができ、普遍的に解釈可能である。
様々な地球系データ解析問題において,情報理論の手法が適用可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 10:10:44 GMT)
Symmetry-Aware Actor-Critic for 3D Molecular Design [9.3] 本稿では,従来のアプローチでは実現不可能な構造を生成可能な3次元分子設計のための新しいアクタークリティカルアーキテクチャを提案する。
これは、回転的に共変状態-作用表現を通じて設計プロセスの対称性を活用することで達成される。
いくつかの3次元分子設計タスクに対するアプローチの利点を実証し、そのような対称性で構築することで、生成分子の一般化と品質が大幅に向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 14:04:33 GMT)
The Geometry of Distributed Representations for Better Alignment,
Attenuated Bias, and Improved Interpretability [9.2] 単語、テキスト、画像、知識グラフなどの構造化データに対する高次元表現は、機械学習やデータマイニングで一般的に使用される。
これらの表現は解釈可能性の度合いが異なり、効率的な分散表現は次元マッピングへの特徴の喪失の犠牲となる。
その影響は、多くの表現やタスクで見られ、特に問題のあるものは、基礎となるデータから学習された社会的偏見が未知の次元や部分空間で捕捉され、隠蔽される言語表現である。
この研究は、これらの表現の透明性と解釈可能性に関連するこれらの問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 01:04:11 GMT)
Quantum algorithms for matrix scaling and matrix balancing [9.0] 行列スケーリングと行列バランシングは、様々な応用の2つの基本的な線形代数問題である。
これらの問題に対する量子アルゴリズムのパワーと限界について検討する。
Sinkhornの行列スケーリングアルゴリズムとOsborneの行列バランスアルゴリズムの2つの古典的手法の量子的実装を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 15:26:59 GMT)
Relation3DMOT: Exploiting Deep Affinity for 3D Multi-Object Tracking
from View Aggregation [8.9] 3Dマルチオブジェクトトラッキングは、自律ナビゲーションにおいて重要な役割を果たす。
多くのアプローチでは、トラッキングのための2次元RGBシーケンス内のオブジェクトを検出するが、これは3次元空間内のオブジェクトをローカライズする際の信頼性の欠如である。
本稿では,隣接フレーム内の各オブジェクト間の相関をよりよく活用するために,RelationConvという新しい畳み込み演算を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 16:14:40 GMT)
Reference-Based Video Colorization with Spatiotemporal Correspondence [8.5] 時間対応を考慮した参照型ビデオカラー化フレームワークを提案する。
色を参照するために時間的関連領域を制限することで、ビデオ全体を通して忠実な色を伝播する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 05:47:38 GMT)
Accelerating the computation of quantum brachistochrone [7.9] 微分方程式の別の集合は、相互作用の有無にかかわらず、単一または複数の量子ビットの最適量子制御のために導出される。
エンタングルメントを含む最適経路を数値的に検出するために緩和法が設計されている。
最適経路の集合の「基底状態」解では、系の時間反転対称性が現れる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 10:39:53 GMT)
Inverse design of dissipative quantum steady-states with implicit
differentiation [7.9] 開量子系の定常状態に依存する性質の逆設計は、格子探索方式によって一般的に行われる。
我々は、ハミルトニアンの任意のパラメータに関して、開量子系の定常状態の勾配を計算することができる新しい方法論を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 15:08:38 GMT)
Information Theory Measures via Multidimensional Gaussianization [7.8] 情報理論は、データやシステムの不確実性、依存、関連性を測定するための優れたフレームワークである。
現実世界の応用にはいくつかの望ましい性質がある。
しかし,多次元データから情報を取得することは,次元性の呪いによる難題である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 10:23:45 GMT)
Bringing AI To Edge: From Deep Learning's Perspective [7.3] エッジコンピューティングと人工知能(AI)は、エッジインテリジェンスと呼ばれる新しいシステムを構築するために徐々に交差している。
これらの課題の1つは、計算集約的なディープラーニングアルゴリズムと、計算能力の低いエッジシステムの間のテキスト計算のギャップである。
本稿では,エッジインテリジェンスシステムに有用な代表的かつ最新のディープラーニング技術について調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 12:07:21 GMT)
Encoder-Decoder Based Convolutional Neural Networks with
Multi-Scale-Aware Modules for Crowd Counting [6.9] 正確かつ効率的な群集カウントのための2つの修正ニューラルネットワークを提案する。
最初のモデルはM-SFANetと名付けられ、アラス空間ピラミッドプール(ASPP)とコンテキスト認識モジュール(CAN)が付属している。
第2のモデルはM-SegNetと呼ばれ、SFANetの双線形アップサンプリングをSegNetで使用される最大アンプールに置き換えることで生成される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 12:35:21 GMT)
Modern Multiple Imputation with Functional Data [6.6] 本研究は, 関数モデルにスパースかつ不規則に標本化された関数データを適用することの問題点を考察する。
これは、より複雑な非線形モデルの適合において大きな課題に直面している最先端の手法の限界を克服する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 04:22:30 GMT)
Causal inference using deep neural networks [6.4] 観測データからの因果推論は多くの科学分野において中心的な問題である。
本稿では,入力ベクトルを画像的表現に変換することで因果相互作用を推論する汎用的なディープラーニングフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 04:22:14 GMT)
Prediction of neonatal mortality in Sub-Saharan African countries using
data-level linkage of multiple surveys [5.8] 発展途上国における子供の死亡率や家族計画の中止といった重要な問題に対処するための既存のデータセットは、データ駆動アプローチには不可欠ではない。
本研究では,サハラ以南のアフリカ諸国において,新生児死亡の予測性能を向上させるために,不整合性調査をデータレベルで関連づけることを提案した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 13:18:28 GMT)
DeepTriage: Automated Transfer Assistance for Incidents in Cloud
Services [5.4] 機械学習技術を組み合わせたインテリジェントなインシデント転送サービスであるDeepTriageを紹介する。
影響の大きいインシデントに対して、DeepTriageはF1スコアを76.3%から91.3%に引き上げた。
DeepTriageは2017年10月からAzureにデプロイされており、毎日数千のチームが使用している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 03:10:11 GMT)
Artificial Intelligence for COVID-19 Detection -- A state-of-the-art
review [5.2] 新型コロナウイルスの出現は、適切な管理のために科学界の多くの努力を必要としている。
深層学習 (DL) と人工知能 (AI) の使用は、上記すべての領域で求められる。
グローバル緊急時の課題に対処するために、DLとAIを効果的に実装できることを評価することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 07:02:14 GMT)
Minimax Estimation of Distances on a Surface and Minimax Manifold
Learning in the Isometric-to-Convex Setting [5.2] 表面の再構成により,よりシャープな推定値が得られることを示すとともに,その目的のために有界デラウネー錯体の利用について議論する。
我々は、代わりに再構成面上で距離が計算されるアイソマップの変種が、等尺多様体の埋め込み問題に対して極小最適であると主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 01:57:51 GMT)
Ranking Deep Learning Generalization using Label Variation in Latent
Geometry Graphs [4.6] 本稿では,訓練されたディープニューラルネットワーク(DNN)アーキテクチャの潜在空間を表現するために,Latent Geometry Graphs (LGGs) の利用を提案する。
我々はLGGの異なるクラスの標本がいかに強く結びついているかを調べることで一般化スコアを得る。
このスコアは、NeurIPS 2020 Predicting Generalization in Deep Learning (PGDL)コンペで3位にランクインしました。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 13:49:21 GMT)
Evaluating Input Representation for Language Identification in
Hindi-English Code Mixed Text [4.5] コードミックステキストは複数の言語で書かれたテキストからなる。
人は自然に現地の言語と英語のようなグローバルな言語を組み合わせる傾向がある。
本研究では,ヒンディー語と英語の混成テキストのコード混成文における言語識別に着目した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 13:22:04 GMT)
Short Bragg pulse spectroscopy for a paraxial fluids of light [4.5] 光の同軸流体にブラッグ分光を実装した。
分散関係を測り、放物的単一粒子状態を示す。
対相関励起の存在を実証し,光の同軸流体中での量子的劣化を間接的に明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 18:39:16 GMT)
Exploring the Effect of Image Enhancement Techniques on COVID-19
Detection using Chest X-rays Images [4.5] 本稿では,様々な画像強調技術の効果について検討し,それぞれが検出性能に与える影響について述べる。
我々はCOVQU-20と呼ばれる最大規模のX線データセットをコンパイルした。
CXR画像のガンマ補正による新型コロナウイルス検出における精度、精度、感度、f1スコア、特異度はそれぞれ96.29%、96.28%、96.29%、96.28%、96.27%であった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 20:58:27 GMT)
Adversarial Attack on Facial Recognition using Visible Light [4.4] 本稿では,顔認証システムにおける可視光を用いた対向攻撃の最終報告について述べる。
この研究の関連性は、ディープニューラルネットワークの物理的ダウンフォールを利用することである。
これらのシステムの弱点の実証は、将来オブジェクト認識のトレーニングモデルを改善するためにこの研究が使われることを期待している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 12:20:23 GMT)
2.75D: Boosting Learning Efficiency and Capability by Representing 3D
Features in 2D [4.3] 3次元畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、高次元入力を伴う多くのディープラーニングタスクにおいて、2次元CNNよりも優れた性能を示している。
3D CNNにトランスファーラーニングを適用することは、公開トレーニング済みの3Dネットワークがないために困難である。
本手法では, スパイラルスピン法により, 3次元画像の空間情報を単一の2次元ビューで捉えた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 19:44:20 GMT)
Learning Thermodynamically Stable and Galilean Invariant Partial
Differential Equations for Non-equilibrium Flows [4.1] 我々は,解釈可能な,熱力学的に安定な,ガリレオ不変偏微分方程式の学習法を開発した。
1次元における非平衡流の制御方程式として、学習されたPDEは完全連結ニューラルネットワークによってパラメータ化される。
数値計算の結果,学習したPDEはクヌーズン数で高い精度を達成できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 19:43:18 GMT)
Evaluation of quality measures for color quantization [3.8] カラー量子化劣化のための2つの公用および主観評価画像品質データベースを用いて評価を行う。
その結果,主観的人格評価との相関から,より高い性能を示す品質指標が示唆された。
実験結果は,色定量化に適した品質尺度の選択と将来の雇用改善に有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 11:25:54 GMT)
Recalibration of Neural Networks for Point Cloud Analysis [3.8] 3Dポイントクラウドのためのディープニューラルネットワーク上での再校正モジュールを導入する。
提案モジュールを3次元ポイントクラウド解析のための3つの最先端ネットワークに組み込むことで,提案モジュールのメリットと汎用性を実証する。
第2の実験では,アルツハイマー病の診断における再校正ブロックの利点について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 17:14:34 GMT)
Three-dimensional Segmentation of the Scoliotic Spine from MRI using
Unsupervised Volume-based MR-CT Synthesis [3.6] 本研究では,無教師付き完全3次元(3次元)クロスモダリティ合成法を提案する。
3D CycleGANモデルはMR領域とCT領域にまたがるボリューム・ツー・ボリューム変換のために訓練される。
結果として生じるセグメンテーションは、脊椎の3次元モデルを再構成するために使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 18:34:52 GMT)
The Landscape of Ontology Reuse Approaches [3.5] オントロジーの再利用は相互運用性を促進し、知識の再利用を促進することを目的としている。
いくつかのアプローチは、通常、新しいプロジェクトのブートストラップ時にオントロジーエンジニアによって評価される。
現在のプラクティスは、しばしば主観的でケースバイケースの決定によって動機付けられ、推奨された振る舞いの定義を妨げる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 09:21:07 GMT)
The Unreasonable Effectiveness of Encoder-Decoder Networks for Retinal
Vessel Segmentation [3.4] 網膜画像における血管のセグメンテーションのためのエンコーダデコーダフレームワークを提案する。
3つの基礎画像データセットの実験は、このアプローチが最先端の結果を達成することを実証している。
VLightと呼ばれるこのフレームワークは、特定のトレーニングイメージへの過度な適合を回避し、さまざまなデータセットをまたがって適切に一般化されていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 11:10:37 GMT)
Multi-feature driven active contour segmentation model for infrared
image with intensity inhomogeneity [3.3] 強度不均一な赤外線画像を扱うための多機能能動輪郭分割モデルを提案する。
実験結果から,提案手法はIRテスト画像の精度と重み付け率において,最先端のモデルよりも優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 02:51:25 GMT)
Generative Model-Enhanced Human Motion Prediction [3.3] 我々はHuman3.6MとCMUモーションキャプチャデータセットに基づく新しいOoDベンチマークを定式化する。
我々は差別的アーキテクチャをOoD失敗に固定化するためのハイブリッドフレームワークを導入し、それらを生成モデルで拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 10:16:28 GMT)
Like a Researcher Stating Broader Impact For the Very First Time [3.3] 本稿では,新たな要件に対して個々の研究者がどのように反応したのかという疑問に答える。
我々は,今後のNeurIPSカンファレンスの要件であるべき,より広範な影響要件の次のイテレーションについて,調査結果と考察を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 21:32:29 GMT)
Predicting Prostate Cancer-Specific Mortality with A.I.-based Gleason
Grading [2.8] A.I.をベースとしたGleason grading を用いて前立腺癌特異的死亡率を予測するシステムを開発した。
前立腺摘出症例2,807例の個別振り返りコホートにおいて,リスクストラト化能力を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 02:05:24 GMT)
Early Detection of Thermoacoustic Instabilities in a Cryogenic Rocket
Thrust Chamber using Combustion Noise Features and Machine Learning [2.5] 熱音響不安定性の早期検出のためのデータ駆動手法を提案する。
動的圧力センサデータの短周期時系列から特性燃焼特性を計算するために, 再帰解析を用いる。
ほとんどの場合、トレーニングに使用されていないテストデータに対して、この手法は2種類の熱音響不安定性をタイムリーに予測することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 17:30:00 GMT)
Advancing diagnostic performance and clinical usability of neural
networks via adversarial training and dual batch normalization [2.2] 6人の放射線学者がX線、CT、磁気共鳴画像スキャンのデータセットにおける塩分濃度マップの解釈可能性を評価する。
その結果, 十分大きなデータセットと二重バッチノルムを用いた場合, 逆学習モデルの精度は標準モデルに等しいことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 20:41:01 GMT)
Low Latency CMOS Hardware Acceleration for Fully Connected Layers in
Deep Neural Networks [1.9] FCアクセラレータFC-ACCLは、行列ベクトル乗算のための1288x8または16x16の処理要素に基づいている。
この設計は、大きなFC6層の遅延をAlexNetで60%削減し、代替のEIEソリューションと比較してVGG16で3パーセント削減することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 15:49:38 GMT)
Cable Tree Wiring -- Benchmarking Solvers on a Real-World Scheduling
Problem with a Variety of Precedence Constraints [1.8] ケーブルツリーの所定のレイアウトに対して最適な配線順序を導出する問題を研究・定式化する。
我々は,このケーブルツリー配線問題 (CTW) を,原子,軟質原子,および解離性優先制約を伴う旅行セールスマン問題としてモデル化する研究を要約する。
問題に対する様々なモデリングのバリエーションについて議論し、NP-hardnessを証明し、278インスタンスのベンチマークセット上でCP, OMT, MIPソルバを実証的に比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 16:34:04 GMT)
European Strategy on AI: Are we truly fostering social good? [1.8] 欧州委員会はAI戦略を導入し、中国やアメリカといった世界各国と今後数年で競争できるようにした。
ほとんどの加盟国は、欧州の協調計画に取り組むために、独自の国家戦略を公表している。
本稿では,欧州15戦略における投資計画の質的分析の主な成果を報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 16:39:12 GMT)
Advancements of federated learning towards privacy preservation: from
federated learning to split learning [1.4] 分散コラボレーティブ機械学習(DCML)パラダイムにおいて、フェデレーテッド・ラーニング(FL)は、健康、金融、業界 4.0 やスマート車といった最新のイノベーションの応用により、最近多くの注目を集めた。
現実的なシナリオでは、すべてのクライアントは十分なコンピューティングリソース(例えばモノのインターネット)を持っておらず、機械学習モデルには数百万のパラメータがあり、サーバとクライアントの間のプライバシは主要な関心事である。
近年、FLとSLのハイブリッドであるスプリット・ラーニングを導入し、FL(より速いトレーニング/テスト時間)とSL(モデル分割時間)の両方の利点を高めている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 05:01:33 GMT)
Cosine series quantum sampling method with applications in signal and
image processing [1.3] 量子コンピューティングに適したコサイン級量子サンプリング(QCoSamp)演算子群について述べる。
量子系の測定を通して量子サンプリングを行い、その家族の演算子を適用した後、フーリエ級数表現による入力信号マッピングを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 13:51:52 GMT)
End-to-End Quantum Machine Learning Implemented with Controlled Quantum
Dynamics [1.0] この研究は、ハードウェアフレンドリーなエンドツーエンドの量子機械学習スキームを示し、不完全な短期中規模量子(NISQ)プロセッサで実装できる。
この提案では,機械学習タスクを制御量子力学の最適化に変換し,学習モデルを実験的に調整可能な制御変数によってパラメータ化する。
我々の設計では、エージェント制御変数を介して生の入力を量子状態に符号化することで、自動的な特徴選択を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 05:03:26 GMT)
Active Tuning [0.6] ニューラルネットワーク(RNN)の内部ダイナミクスを高速に最適化するための新しいパラダイムであるActive Tuningを紹介する。
従来のシーケンス間マッピング方式とは対照的に、Active Tuningは入力ストリームからRNNのリカレントニューラルアクティビティを分離する。
いくつかの時系列予測ベンチマークにおいてアクティブチューニングの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 15:01:40 GMT)
DeepGG: a Deep Graph Generator [0.5] 本稿では,ディープステートマシンの考え方に基づくグラフ生成モデル学習のための改良されたフレームワークを提案する。
状態遷移の決定を学ぶには、状態マシンのメモリとしてグラフとノード埋め込みのテクニックのセットを使用します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 16:41:40 GMT)
Convolutional Neural Networks for cytoarchitectonic brain mapping at
large scale [0.3] 今回我々は,ヒト後脳の多数の細胞体染色組織における細胞構造学的領域をマッピングするための新しいワークフローを提案する。
これはDeep Convolutional Neural Network (CNN)に基づいており、アノテーション付きの一対のセクションイメージに基づいてトレーニングされており、その間に多数の注釈のないセクションがある。
新しいワークフローは、セクションの3D再構成を必要とせず、組織学的アーティファクトに対して堅牢である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 16:25:13 GMT)
Temporal Autoencoder with U-Net Style Skip-Connections for Frame
Prediction [0.2] 本稿では、コナールLSTMを用いてU-Netスタイルのスキップ接続を備えたテンポラルオートエンコーダを作成するトラフィックフレーム予測手法について述べる。
サイクル学習率の活用も紹介され、標準的なアプローチよりも少ないエポックで損失スコアを低くすることで、トレーニング効率を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 11:41:36 GMT)
ColdGAN: Resolving Cold Start User Recommendation by using Generative
Adversarial Networks [0.2] 我々は、この問題を解決するためにサイド情報を使用しない、エンドツーエンドのGANベースモデルであるColdGANを提案する。
提案手法は,最先端のレコメンデータに比べて性能が大幅に向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 08:10:35 GMT)
Hierarchical Roofline Performance Analysis for Deep Learning
Applications [0.1] 本稿では、NVIDIA GPU上で階層的なロホライン解析を行うために必要な性能データを収集する実用的な手法を提案する。
実験的なRoofline Toolkitの拡張について論じ、さまざまなデータ精度の幅広いサポートとコアサポートについて論じ、アプリケーションパフォーマンス情報を正確に収集するNsight Computeベースの方法を紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 02:52:41 GMT)
Transient dynamics of the quantum light retrieved from Rydberg
polaritons [0.0] 送信光の2階自己相関関数の値はパルス内の位置に強く依存することを示す。
我々は,実験結果を定量的に予測し,関連する身体行動を説明する理論モデルを導出する。
送信パルスの最後の部分だけを選択することで、単一光子は0.12以下のアンチバンチングパラメータを示し、試行あたりの生成効率は可能な限り大きいことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 08:51:24 GMT)
Transfer Learning for Aided Target Recognition: Comparing Deep Learning
to other Machine Learning Approaches [0.0] AiTR(Aided target recognition)は、産業や防衛分野のアプリケーションにおいて重要な問題である。
ディープラーニング(DL)は、最近の現実世界の問題に対して、例外的なモデリングの柔軟性と精度を提供する。
私たちのゴールは、DLフレームワーク内の転送学習と、転送タスクとデータセットをまたいだ他のMLアプローチを比較することで、この欠点に対処することにあります。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 14:25:49 GMT)
Testing Quantum Coherence in Stochastic Electrodynamics with Squeezed
Schr\"{o}dinger Cat States [0.0] 電子ダブルスリット回折における干渉パターンは量子力学の目印である。
電磁力学(英語: Electrodynamics, SED)は、量子力学の有効な代替品である。
量子力学の有効な代替としてSEDを拒絶する反例を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 17:42:51 GMT)
Stability of quantum eigenstates and kinetics of wave function collapse
in a fluctuating environment [0.0] この研究は、量子固有状態の安定性を分析する。
十分に遅い運動学の限界において、量子固有状態は静止状態のままである。
この研究は、最終的な定常固有状態が状態の重ね合わせの初期構成に依存することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 10:41:53 GMT)
Single photon wavefront-splitting interference: An illustration of the
light quantum in action [0.0] ダイヤモンドナノ結晶における単一色中心のパルス励起光発光に基づく単一光子干渉による教科書実験の新たな実現法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 11:51:02 GMT)
Simple statistical methods for unsupervised brain anomaly detection on
MRI are competitive to deep learning methods [0.0] 磁気共鳴画像(MRI)の統計的分析は、放射線医が見逃される可能性が低い病態を検出するのに役立つ。
深層学習(DL)は、脳異常検出のための複雑な空間データモデリングにおいて有望であることを示す。
そこで本研究では, DL等価な3次元畳み込みオートエンコーダの性能を, 教師なしの病理診断において達成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 13:45:11 GMT)
Quantum dots as potential sources of strongly entangled photons for
quantum networks [0.0] 絡み合った光子の複数の源を含む量子リピータのネットワークは、送信距離の自然な制限を克服することができる。
半導体量子ドットはこの文脈で偏光絡み合った光子対のサブポアソニアン源として優れている。
本稿では、GaAs系量子ドットによる最先端の集合を示し、それをベンチマークとして使用し、実用的な量子ネットワークの実現に向けた課題について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 13:39:46 GMT)
Quantum Correlations in Neutrino Oscillation: Coherence and Entanglement [0.0] ニュートリノ振動におけるフレーバーの絡み合いの起源は、量子コヒーレンスの起源と同じである。
質量固有状態の重複の増加により、コヒーレンスの量は$sigma_x$で増加する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 20:34:33 GMT)
Postselection-free entanglement dynamics via spacetime duality [0.0] ハイブリッド型非ユニタリ回路における絡み合いのダイナミクスは、近年、激しい研究の対象となっている。
この物理を実験的に実現するための大きなハードルは、ランダムな測定結果にエンポストの選択を適用する必要があることである。
周波数空間の双対性を生かして、広帯域の非単体回路においてこの問題を副次的に解決する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 15:34:49 GMT)
Possibility of Small Electron States [0.0] 一部の著者は、自由ディラック方程式に対する正の周波数解からなる電子状態に対して(コンプトン半径の順に)最小サイズが存在すると主張している。
この記事では、A. J. Bracken と G. F. Melloy の反例が、それらの可能性に対する2つの議論を回避しているかを問う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 14:46:24 GMT)
Parameterized Reinforcement Learning for Optical System Optimization [0.0] 光特性を指定した多層光学系は、複数の離散的かつ連続的なパラメータによって設計されている。
ほとんどの手法は単にシステムの層の最適な厚さを決定するだけである。
マルコフ決定過程におけるパラメータ化動作として連続層を積み重ねる手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 10:56:02 GMT)
OGAN: Disrupting Deepfakes with an Adversarial Attack that Survives
Training [0.0] 我々は,対面型オートエンコーダを妨害する敵攻撃のクラスを導入する。
我々は,Oscillating GAN(OGAN)攻撃を提案する。
これらの結果は、広範囲のドメインに適用可能な、訓練耐性の敵攻撃の存在を示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 11:47:30 GMT)
Nonergodic Quantum Dynamics from Deformations of Classical Cellular
Automata [0.0] すべての古典的なCAは、完全で非熱的固有状態を持つ一般的な非可積分、周期駆動(フロケ)量子力学の族を定義する。
結果は、希少な非熱的固有状態を持つ量子カオス系のクラスの親モデルとして古典的なCAを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 22:41:58 GMT)
Nonequilibrium Thermodynamics of Quantum Friction [0.0] 非平衡定常状態下での移動原子の内外におけるエネルギーの純フローのような単純な規則は、量子摩擦の多くの一般的な理論の欠点を明らかにすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 19:01:27 GMT)
Niels Bohr, objectivity, and the irreversibility of measurements [0.0] ボーアの客観性の基底はカントやニュートン物理学と一致する客観性よりも弱い。
これは、測定装置の可逆的な効果増幅や十分な大きさと重量に訴えるボーアの意図の検証に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 06:36:19 GMT)
Neural network for estimation of optical characteristics of optically
active and turbid scattering media [0.0] 医用画像における品質劣化の原因の1つは、濁った生体媒体である。
我々はモンテカルロシミュレーションとディープニューラルネットワークを組み合わせた新しいパイプラインを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 17:02:59 GMT)
Modeling Linear Inequality Constraints in Quadratic Binary Optimization
for Variational Quantum Eigensolver [0.0] 本稿では, 変分量子固有解法における配向型変分形式の利用について紹介する。
通常、いくつかの最適化問題に現れる4つの制約がモデル化されている。
提案手法の主な利点は、変分形式のパラメータの数が一定であることである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 23:03:16 GMT)
Measuring Happiness Around the World Through Artificial Intelligence [0.0] 我々は、偏見のない感情検知器、人工知能(AI)を用いて、国の幸福度を分析する。
AIを使用することで、何が人を幸せにするかを前提にせず、公開のストリートビデオから収集された人々の顔から感情を検出するためにAIに決定を委ねる。
世界中の8つの都市における幸福度をインターネット上の映像から分析した結果,幸福度に関して統計的に有意な差はないことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 07:12:11 GMT)
MTCRNN: A multi-scale RNN for directed audio texture synthesis [0.0] 本稿では,異なる抽象レベルで訓練された繰り返しニューラルネットワークと,ユーザ指向の合成を可能にする条件付け戦略を組み合わせたテクスチャのモデリング手法を提案する。
モデルの性能を様々なデータセットで実証し、その性能を様々なメトリクスで検証し、潜在的なアプリケーションについて議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 09:13:53 GMT)
Local versus Global Two-Photon Interference in Quantum Networks [0.0] ネットワーク内の2光子状態の古典的干渉と量子的干渉の相互作用を特徴付けるアプローチを考案する。
非局在化された単一光子の位相を制御することにより、大域モード構造を制御し、2光子干渉現象を区別する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 14:31:27 GMT)
Joint statistics of work and entropy production along quantum
trajectories [0.0] 熱力学において、エントロピーの生成と作業は、システムが平衡から追い出されるときの不可逆性と有用なエネルギーの消費を定量化する。
ここでは、マルコフ駆動量子系における仕事とエントロピーの生成の合同統計を計算するための一般的な公式を導出する。
連系として、任意の定常状態間の遷移に適用可能なエントロピー生成のみに対する変動散逸関係(FDR)を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 16:14:55 GMT)
Image Embedded Segmentation: Uniting Supervised and Unsupervised
Objectives for Segmenting Histopathological Images [0.0] 本稿では,意味組織分割のための完全畳み込みネットワークを学習するための新しい正規化手法を提案する。
これは教師なし学習(イメージ再構成)の利点をネットワークトレーニングに頼っている。
我々の実験は、これらのデータセットのセグメンテーション結果が、データセットのセグメンテーション結果よりも優れていることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 11:18:20 GMT)
High-Dimensional Bayesian Optimization via Nested Riemannian Manifolds [0.0] 本研究では,様々な領域によく現れる非ユークリッド探索空間の幾何学を利用して,構造保存写像を学習することを提案する。
我々のアプローチは、ネストした多様体の埋め込みを共同で学習する幾何学的ガウス過程と、潜在空間における目的関数の表現を特徴付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 08:56:21 GMT)
Filter Pre-Pruning for Improved Fine-tuning of Quantized Deep Neural
Networks [0.0] 本稿では,DNNの微調整を妨害するフィルタを除去するPruning for Quantization (PfQ)と呼ばれる新しいプルーニング手法を提案する。
良く知られたモデルとデータセットを用いた実験により,提案手法が類似したモデルサイズで高い性能を実現することを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 05:22:16 GMT)
Face recognition using PCA integrated with Delaunay triangulation [0.0] 本研究は,主成分分析とDlaunay Triangulationの統合について検討した。
この方法は、一組の顔ランドマークポイントを三角測量し、提供された画像の固有顔を取得する。
アルゴリズムを従来のPCAと比較し、有効な認識率を提供するために、異なる顔のランドマークポイントを含めることについて議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 14:46:08 GMT)
Extraction of Nystagmus Patterns from Eye-Tracker Data with
Convolutional Sparse Coding [0.0] この分析を自動化するための大きな問題は、興味のシグナルと混ざった自然な目の動きと目まみれの人工物の存在である。
本稿では,Nystagmus波形の自動ハイライトが可能な畳み込み辞書学習法を提案する。
本稿では,本手法がパターン回復率を実際に向上できることを示すシミュレート信号について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 08:41:23 GMT)
Entanglement Induced by Noncommutativity: Anisotropic Harmonic
Oscillator in Noncommutative space [0.0] 空間的非可換性により誘起される量子絡み合いを異方性高調波発振器として検討した。
系の状態が絡み合っていると、(質量と周波数)パラメータのユニークな関数が不等式に従うことが分かる。
非可換空間においても、調和振動子が異方性である場合にのみ絡み合いが生成されることに注意する必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 15:47:13 GMT)
Electrons in intense laser fields with local phase, polarization, and
skyrmionic textures [0.0] 我々は、構造化された強レーザー場を受ける非有界電子の波動関数の式を導出する。
また、焦点を絞った強いレーザー場を移動する際に光電子が加速または運動量で移動できることも示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 11:52:44 GMT)
Development of Dynamic Local Area Network (LAN) Based Mock Board
Examination System [0.0] 提案者はダイナミックローカルエリアネットワーク(LAN)ベースのモックボード試験システムを開発した。
機能適合性4.91、性能効率4.87、使いやすさ4.91、セキュリティ4.90、保守性4.92の結果、システムが完全に機能していることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 08:10:06 GMT)
Describing squeezed-light experiments without squeezed-light states [0.0] コヒーレント状態は、通常、励起された光の状態を生成し、検出する実験においてレーザー場の状態を記述するために用いられる。
レーザー磁場の絶対位相は未知であるため、その量子状態はランダム位相のコヒーレントな状態の統計的混合によって記述することができる。
ここでは、この混合量子状態を用いた単一モード圧縮真空実験について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 16:50:09 GMT)
Deep generative models for musical audio synthesis [0.0] 音響モデリングは、パラメトリック制御の下で音を生成するアルゴリズムを開発するプロセスである。
音声合成のための最近の生成的深層学習システムは、任意の音空間を横切ることができるモデルを学習することができる。
本稿では,音響モデリングの実践を変える深層学習の展開を概観する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 09:01:31 GMT)
Deep Convolutional Neural Networks: A survey of the foundations,
selected improvements, and some current applications [0.0] 本稿では,CNN(Convolutional Neural Networks)という,そのような手法を提示し,検討する。
CNNは、畳み込みと呼ばれる特別な線形演算を使用するディープニューラルネットワークである。
本稿では、実際に非常に効果的であることが証明された畳み込みの2つの応用について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 19:03:23 GMT)
Construction of Dirac spinors for electron vortex beams in background
electromagnetic fields [0.0] 4つの偏微分方程式の系であるディラック方程式の厳密な解はまれである。
レーザー場の様々な量子系と相互作用する高エネルギー電子ビームの応用が増えていることから、ディラック方程式の正確な解を見つける新しい方法が求められている。
本稿では、最近導入されたスピノリアル場とその駆動電磁場の記述に対する幾何学的代数的手法を用いて、ディラック方程式の解を構築する方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 11:55:37 GMT)
CellSegmenter: unsupervised representation learning and instance
segmentation of modular images [0.0] 本稿では,教師なし表現学習とインスタンスセグメンテーションタスクのための構造化された深層生成モデルとアモータイズ推論フレームワークを提案する。
提案した推論アルゴリズムは、再帰的なメカニズムなしで畳み込み並列化されている。
細胞核イメージングデータセットで得られたセグメンテーション結果を示し,高品質なセグメンテーションを実現するための手法の有効性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 02:10:58 GMT)
Can GAN originate new electronic dance music genres? -- Generating novel
rhythm patterns using GAN with Genre Ambiguity Loss [0.0] 本稿では,音楽生成,特に電子舞踊音楽のリズムパターンに着目し,深層学習を用いて新しいリズムを生成できるかを論じる。
我々は、GAN(Generative Adversarial Networks)のフレームワークを拡張し、データセット固有の分布から分岐することを奨励する。
提案したGANは、音楽リズムのように聞こえるリズムパターンを生成できるが、トレーニングデータセットのどのジャンルにも属さないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 23:22:12 GMT)
Behavioral Repertoires for Soft Tensegrity Robots [0.0] モバイルソフトロボットは、都市探索や救助から惑星探査まで幅広い分野に魅力的な応用を提供している。
ソフト・ロボット・コントロールの重要な課題は、ソフト・マテリアルが課す非線形力学が、しばしば非直感的でモデル化や予測が難しい複雑な振る舞いをもたらすことである。
本研究では,ロボット力学の事前知識がなく,人間の介入が最小限である行動レパートリーを自律的に生成する物理ソフトな緊張ロボット上で,モデルフリーで動作する品質多様性アルゴリズムを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 18:51:23 GMT)
Attention-Based Learning on Molecular Ensembles [0.0] 本稿では,小分子アンサンブル上で直接動作するエンドツーエンドのディープラーニング手法について述べる。
分子幾何学に基づくタスクにおいて、注意に基づくプーリングがキーコンフォメーションのポーズをいかに解明するかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 15:23:52 GMT)
Assessing the Quality of Gridded Population Data for Quantifying the
Population Living in Deprived Communities [0.0] 2014年、都市人口の65%がスラムに住んでいた。
スラムに関するデータのほとんどは国勢調査データから得られており、これは集計レベルでのみ利用可能であり、しばしばこれらの集落を除外している。
我々は1,703個のジオレファレンスポリゴンからなる地層データに対して,WorldPOPとLandScanの人口層の精度を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 18:14:30 GMT)
Anytime Prediction as a Model of Human Reaction Time [0.0] 分類ネットワークにおけるヒトの反応時間に及ぼす難易度の影響について検討する。
ネットワーク等価入力ノイズSDは人間より15倍高く, ネットワークの効率はわずか0.6%であることがわかった。
認識タスクにおける人間の反応時間に対する有望なモデルとして,Anytime分類が重要であると結論づける。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 16:30:52 GMT)
Antiferromagnetic magnon pseudospin: Dynamics and diffusive transport [0.0] 我々は、反強磁性マグノンとその輸送に関する理論的記述を、関連する擬似スピンの観点から定式化する。
反強磁性固有モードのボゾン性を考慮したスピン-1/2電子に類似した説明が示される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 18:19:23 GMT)
An Integration of UTAUT and Task-Technology Fit Frameworks for Assessing
the Acceptance of Clinical Decision Support Systems in the Context of a
Developing Country [0.0] 本論文は,CDSSの受容領域における新たな博士論文の理論的貢献の基盤を構築することを目的とする。
我々は、医療専門家の文脈において、価値、利用、そしてどのように受け入れられるかを補助する他のフレームワークと統合するために、このセクターにおける技術支援の意思決定を支援するための新しい検査を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 10:20:46 GMT)
An Algorithm for Automatically Updating a Forsyth-Edwards Notation
String Without an Array Board Representation [0.0] 本稿では,FEN (Forsyth-Edwards Notation) というチェスボードの文字列を任意の移動後に更新するアルゴリズムを提案する。
特に、これはチェス、特定のチェスの変種、さらには同じ位置表現を持つボードゲームと関係のあるソフトウェアに関係している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 04:26:35 GMT)
A reinforcement learning approach to rare trajectory sampling [0.0] 非定型事象を効率的にサンプリングするダイナミクスを適応的に構築する一般的な手法を提案する。
我々は、最適な振る舞いを見つけることを目的とした機械学習手法のセットを指す強化学習(RL)の手法を利用する。
ここでは、連続時間マルコフ系、第一通過時間問題、非マルコフ力学などのアイデアの自然な拡張について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 15:14:23 GMT)
A Novel Machine Learning Method for Preference Identification [0.0] 本稿では,既存の「好き」「嫌い」構成データベースから学習可能な計算手法を提案する。
実験結果から, 好んで好まれる楽曲の70%以上が最上位に含まれているような, 新規で見当たらない楽曲のコレクションを選別できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Nov 2020 00:22:47 GMT)