Causal Discovery in Physical Systems from Videos [123.8] 因果発見は人間の認知の中心にある。
本研究では,ビデオの因果発見の課題を,地層構造を監督せずにエンドツーエンドで検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Nov 2020 20:47:06 GMT)
Latent Template Induction with Gumbel-CRFs [107.2] 文生成のための潜在テンプレートを推論するための構造化変分オートエンコーダについて検討する。
構造化推論ネットワークとして、トレーニング中に解釈可能なテンプレートを学習することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Nov 2020 01:00:57 GMT)
LoCo: Local Contrastive Representation Learning [94.0] 重なり合うローカルブロックが重なり合うことで、デコーダの深さを効果的に増加させ、上位ブロックが暗黙的に下位ブロックにフィードバックを送ることができることを示す。
このシンプルな設計は、ローカル学習とエンドツーエンドのコントラスト学習アルゴリズムのパフォーマンスギャップを初めて埋める。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Nov 2020 08:54:06 GMT)
From Spectrum Wavelet to Vertex Propagation: Graph Convolutional
Networks Based on Taylor Approximation [85.5] グラフ畳み込みネットワーク(GCN)は、最近、ラベル付きデータと高次元特徴を持つデータセットの基盤構造を抽出するために利用されている。
既存のGCNは、主にグラフウェーブレット-カーネルの1次チェビシェフ近似に依存している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Nov 2020 04:29:18 GMT)
Learning by Analogy: Reliable Supervision from Transformations for
Unsupervised Optical Flow Estimation [83.2] 光フローの教師なし学習は、教師付き手法に代わる有望な代替手段として登場した。
私たちは、トランスフォーメーションからより信頼性の高い監視を使用するためのフレームワークを提示します。
提案手法は, 深い教師なし手法の中で, 最高の精度で, いくつかのベンチマークで連続的に性能を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Nov 2020 12:26:25 GMT)
Learning Affinity-Aware Upsampling for Deep Image Matting [83.0] アップサンプリングにおける学習親和性は、ディープ・ネットワークにおけるペアワイズ・インタラクションを効果的かつ効率的に利用するためのアプローチであることを示す。
特に、コンポジション1kマッチングデータセットの結果は、A2Uが強いベースラインに対してSAD測定値の14%の相対的な改善を達成していることを示している。
最先端のマッティングネットワークと比較すると、モデル複雑度は40%に過ぎず、8%高いパフォーマンスを実現しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Nov 2020 05:09:43 GMT)
Unsupervised Discovery of Disentangled Manifolds in GANs [74.2] 解釈可能な生成プロセスは、様々な画像編集アプリケーションに有用である。
本稿では,任意の学習された生成逆数ネットワークが与えられた潜在空間における解釈可能な方向を検出する枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Nov 2020 18:56:50 GMT)
On Learning Sets of Symmetric Elements [63.1] 本稿では、一般的な対称要素の集合を学習するための原則的アプローチを提案する。
まず、元の再順序化と元の固有対称性の両方に不変な線型層の空間を特徴づける。
さらに、これらの層からなるネットワークは、DSS(Deep Sets for Symmetric Elements)層と呼ばれ、不変関数と同変関数の両方の普遍近似器であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Nov 2020 07:34:07 GMT)
Quantum Sensors for Microscopic Tunneling Systems [58.7] トンネル2層系(TLS)は超伝導量子ビットなどのマイクロファブリック量子デバイスにおいて重要である。
本稿では,薄膜として堆積した任意の材料に個々のTLSを特徴付ける手法を提案する。
提案手法は, トンネル欠陥の構造を解明するために, 量子材料分光の道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Nov 2020 09:57:50 GMT)
RGBD-Net: Predicting color and depth images for novel views synthesis [46.2] RGBD-Netは,対象のポーズの深度マップとカラーイメージをマルチスケールで予測するために提案される。
その結果、RGBD-Netは、これまで見つからなかったデータに対してよく一般化されていることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Nov 2020 16:42:53 GMT)
A Taxonomy and Review of Algorithms for Modeling and Predicting Human
Driver Behavior [36.8] 運転行動モデルに関する文献から200モデルのレビューと分類について述べる。
まず,対話型マルチエージェントトラフィックのダイナミクスを記述する数学的枠組みを導入する。
我々の分類学は、状態推定、意図推定、特性推定、動き予測のコアモデリングタスクを中心に構築されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Nov 2020 03:40:24 GMT)
Architectural Adversarial Robustness: The Case for Deep Pursuit [35.4] 適合しない性能にもかかわらず、ディープニューラルネットワークは、ほとんど認識不能なレベルの敵対的ノイズによる標的攻撃の影響を受けやすいままである。
本研究では,全層の活性化を1つの大域最適化問題として近似するディープ・トラスト法を提案する。
実験により, 対向雑音に対するロバスト性の改善が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Nov 2020 19:39:23 GMT)
The Importance of Pessimism in Fixed-Dataset Policy Optimization [32.2] 我々は、固定データセットポリシー最適化アルゴリズムの戻り値に関する最悪の保証について検討する。
ナイーブなアプローチでは、誤った値過大評価の可能性は、困難で満足な要求に繋がる。
データセットがすべてのポリシに通知されない場合でも,悲観的アルゴリズムが優れたパフォーマンスを達成できる理由を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Nov 2020 05:58:30 GMT)
Open4Business(O4B): An Open Access Dataset for Summarizing Business
Documents [31.0] 我々は17,458のオープンアクセスビジネス記事とその参照要約のデータセットであるOpen4Business(O4B)を紹介した。
このデータセットは、高度に抽象的で簡潔な要約を必要とする、ビジネスドメインの要約に関する新たな課題を導入している。
既存のモデルを評価した結果,O4Bでトレーニングしたモデルと,より大規模なオープンアクセスデータセットの7倍のモデルが,要約において同等のパフォーマンスを実現することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Nov 2020 21:19:23 GMT)
Combining Deep Reinforcement Learning and Search for
Imperfect-Information Games [30.5] 本稿では,自己再生強化学習と探索のためのフレームワークであるReBeLを,ゼロサムゲームにおけるナッシュ均衡に確実に収束させる。
また、ReBeLは、従来のポーカーAIよりもはるかに少ないドメイン知識を使用しながら、制限なしのテキサスホールド'emポーカーのパフォーマンスを達成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Nov 2020 03:18:13 GMT)
Minimax Sample Complexity for Turn-based Stochastic Game [29.7] 我々は,おそらく最も自然な強化学習アルゴリズムであるプラグインソルバ手法が,ターンベースゲーム(TBSG)のミニマックスサンプル複雑性を実現することを証明した。
実験的なナッシュ均衡戦略は,真のTBSGにおけるナッシュ均衡戦略に近いものであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Nov 2020 03:58:45 GMT)
Intrinsic Decomposition of Document Images In-the-Wild [28.7] 本稿では,本質的な画像形成に基づく文書反射率を直接推定する学習手法を提案する。
提案アーキテクチャは, 合成テクスチャのみを弱い訓練信号として用いる自己教師型方式で機能する。
OCRパイプラインの前処理ステップとして使用する反射率推定方式は,文字誤り率を26%向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Nov 2020 21:39:58 GMT)
Conditional Link Prediction of Category-Implicit Keypoint Detection [26.4] エンドツーエンドなキーポイントとリンク予測ネットワーク(KLPNet)を提案する。
KLPNetでは、予め定義されたカテゴリに付随するキーポイント間のリンク予測のために、新しい条件付きリンク予測グラフが提案されている。
3つの公開ベンチマークで実施された実験は、我々のKLPNetが他の最先端のアプローチを一貫して上回っていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Nov 2020 23:00:37 GMT)
Efficient Generation of Structured Objects with Constrained Adversarial
Networks [25.7] GAN(Generative Adversarial Networks)は、分子やゲームマップのような構造化オブジェクトを生成するのに苦労する。
本稿では,モデルに制約を埋め込んだGANの拡張であるConstrained Adversarial Networks (CANs)を提案する。
CANは(高い確率で)有効構造の効率的な推論をサポートし、推論時に学習した制約をオン/オフすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Nov 2020 20:54:27 GMT)
DREAM: Deep Regret minimization with Advantage baselines and Model-free
learning [24.3] 我々は,複数のエージェントを用いた不完全情報ゲームにおいて,最適な戦略を求めるディープ強化学習アルゴリズムであるDREAMを紹介する。
我々の主要な革新は、他の後悔に基づくディープラーニングアルゴリズムとは対照的に、優れたパフォーマンスを達成するために、ゲームの完璧なシミュレータにアクセスする必要のない効果的なアルゴリズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Nov 2020 12:23:34 GMT)
Sample-Optimal and Efficient Learning of Tree Ising models [24.2] 最適な$O(n ln n/epsilon2)$サンプルから,$n$-variable tree-structured Isingモデルが全変動距離$epsilon$の範囲内で計算効率良く学習可能であることを示す。
我々の保証は、Chow-Liuアルゴリズムの既知の結果に従わない。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Nov 2020 22:50:21 GMT)
Clinical Predictive Models for COVID-19: Systematic Study [23.6] コロナウイルス病2019(COVID-19)は、重症急性呼吸器症候群ウイルス2(SARS-CoV-2)による急激な呼吸器疾患である。
SARS-CoV-2の迅速な人対人感染のため、多くの医療システムは医療能力を超えるリスクがある。
予測アルゴリズムは、正のSARS-CoV-2テストを受ける可能性が最も高い人を入院またはICUに入院または入院させることで、この歪みを緩和する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Nov 2020 20:21:29 GMT)
Audio-visual Speech Separation with Adversarially Disentangled Visual
Representation [23.4] 音声分離は、複数の同時話者による音声の混合から個々の音声を分離することを目的としている。
本モデルでは,顔検出器を用いて現場の話者数を検出し,視覚情報を用いて順列化問題を回避する。
提案モデルは,最先端のオーディオのみのモデルと3つのオーディオ視覚モデルより優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Nov 2020 10:48:42 GMT)
Improved Semantic Role Labeling using Parameterized Neighborhood Memory
Adaptation [22.1] 本稿では,アクティベーションのメモリにおける近接するトークンのパラメータ化表現を用いたパラメータ化近傍メモリ適応(PNMA)手法を提案する。
単語埋め込みの種類に関係なく,PNMAはベースモデルのSRL性能を一貫して改善することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Nov 2020 22:51:25 GMT)
There and Back Again: Learning to Simulate Radar Data for Real-World
Applications [22.0] 我々は、シミュレーションされた標高マップに基づいて忠実なレーダー観測を合成できるレーダセンサモデルを学ぶ。
我々は、不整合レーダの例から前方センサーモデルを学ぶための敵対的アプローチを採用する。
実環境におけるシミュレーションデータに基づいて純粋に訓練された下流セグメンテーションモデルを評価することにより,本手法の有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Nov 2020 15:49:23 GMT)
Exploring Deep 3D Spatial Encodings for Large-Scale 3D Scene
Understanding [19.1] 生の3次元点雲の空間的特徴を非方向性グラフモデルに符号化することで,CNNに基づくアプローチの限界を克服する代替手法を提案する。
提案手法は、訓練時間とモデル安定性を改善して、最先端の精度で達成し、さらなる研究の可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Nov 2020 12:56:19 GMT)
Overcoming Barriers to Data Sharing with Medical Image Generation: A
Comprehensive Evaluation [18.0] 我々は、GAN(Generative Adversarial Networks)を用いて、合成患者データからなる医用画像データセットを作成する。
合成画像は、理想的には、ソースデータセットと類似した統計特性を持つが、機密性の高い個人情報は含まない。
合成画像の品質は、合成データセットと実データセットの両方で訓練された予測モデルの性能差によって測定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Nov 2020 15:41:46 GMT)
Inflating Topic Relevance with Ideology: A Case Study of Political
Ideology Bias in Social Topic Detection Models [16.3] トレーニングデータにおける政治的イデオロギーバイアスの影響について検討する。
私たちの研究は、人間の選択した入力からバイアスを伝達する、大規模で複雑なモデルの受容性を強調します。
偏見を緩和する手段として,政治的イデオロギーに不変なテキスト表現の学習を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Nov 2020 05:54:03 GMT)
Detecting Video Game Player Burnout with the Use of Sensor Data and
Machine Learning [15.8] 本研究では,センサデータ分析に基づいて,プレイヤーが今後の出会いに勝つかどうかを予測する手法を提案する。
センサデータは、リーグ・オブ・レジェンドズ(League of Legends)の22試合の参加者10名から収集された。
われわれはTransformerやGated Recurrent Unitといった機械学習モデルを訓練し、将来一定時間後にプレイヤーが遭遇するかどうかを予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Nov 2020 21:16:09 GMT)
Layer Pruning via Fusible Residual Convolutional Block for Deep Neural
Networks [15.6] レイヤプルーニングは、同じFLOPとパラメータの数でプルーニングされる場合、推論時間と実行時のメモリ使用量が少なくなる。
残差畳み込みブロック(ResConv)を用いた簡単な層切断法を提案する。
本手法は, 異なるデータセット上での最先端技術に対する圧縮と加速の優れた性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Nov 2020 12:51:16 GMT)
Improving Non-autoregressive Neural Machine Translation with Monolingual
Data [13.4] 非自己回帰(NAR)ニューラルマシン翻訳は通常、自己回帰(AR)モデルからの知識蒸留によって行われる。
大規模単言語コーパスを用いてNARモデルの性能を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Nov 2020 21:48:51 GMT)
Redesigning the classification layer by randomizing the class
representation vectors [13.0] 分類層の設計選択が学習力学にどのように影響するかを分析する。
標準的なクロスエントロピートレーニングは,異なるクラス間の視覚的類似性を暗黙的に捉えていることを示す。
そこで本研究では,クラスベクトルをランダムに描画し,トレーニング中にそれらを固定した上で,これらのベクトルに符号化された視覚的類似性を無効にすることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Nov 2020 08:32:23 GMT)
Automated Prostate Cancer Diagnosis Based on Gleason Grading Using
Convolutional Neural Network [12.2] そこで本研究では,前立腺癌(PCa)の完全分類のための畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた自動分類法を提案する。
Patch-Based Image Reconstruction (PBIR) と呼ばれるデータ拡張手法が提案され,WSIの高分解能化と多様性の向上が図られた。
対象データセットへの事前学習モデルの適応性を高めるために,分布補正モジュールを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Nov 2020 06:42:08 GMT)
Self-supervised Visual Reinforcement Learning with Object-centric
Representations [11.8] 対象中心の表現をモジュラーおよび構造化された観測空間として用いることを提案する。
目標条件付きアテンションポリシーと組み合わせた表現の構造は,自律エージェントが有用なスキルを発見し,学習する上で有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Nov 2020 14:55:09 GMT)
Learn Faster and Forget Slower via Fast and Stable Task Adaptation [10.7] 現在の微調整技術により、事前訓練されたモデルは、新しいタスクが学習される前に、転送された知識を忘れることができる。
本稿では,Fast And Stable Task-Adaptation (FAST)を提案する。
実験により,FASTはより高速に目標タスクを学習し,ソースタスクを遅くすることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Nov 2020 16:01:50 GMT)
Interpretable Neural Networks for Panel Data Analysis in Economics [10.6] 本稿では,高い予測精度と解釈可能性の両方を達成可能な,解釈可能なニューラルネットワークモデルのクラスを提案する。
高次元の行政データを用いて、個人の月間雇用状況を予測するモデルを適用した。
テストセットの精度は94.5%で、従来の機械学習手法に匹敵する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Nov 2020 14:57:43 GMT)
Revisiting graph neural networks and distance encoding from a practical
view [10.2] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、ノード分類やリンク予測といったグラフ構造化データに基づくアプリケーションで広く利用されている。
最近提案された技術距離符号化(DE)により、GNNはノード分類やリンク予測など多くのアプリケーションでうまく機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Nov 2020 19:31:29 GMT)
ProtoPShare: Prototype Sharing for Interpretable Image Classification
and Similarity Discovery [9.4] 本稿では,プロトタイプ部品のパラダイムを取り入れた自己説明手法であるProtoPShareを紹介する。
ProtoPShareの主な特徴は、データ依存のマージプルーニングのおかげで、クラス間でプロトタイプ部品を効率的に共有できることである。
CUB-200-2011とStanford Carsの2つのデータセットでこの結果を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Nov 2020 11:23:05 GMT)
Fusion-Catalyzed Pruning for Optimizing Deep Learning on Intelligent
Edge Devices [9.3] 本稿では,ニューラルネットワークの高速化を目的とした,FuPrunerと呼ばれる新しい核融合パラメトリックプルーニング手法を提案する。
モデルに等価に変換するアグレッシブ・フュージョン法を導入し、プルーニングの最適化空間を拡張した。
FuPrunerは、フュージョンとプルーニングを制御する最適化オプションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Nov 2020 12:50:10 GMT)
Predicting Regional Locust Swarm Distribution with Recurrent Neural
Networks [8.2] アフリカ、アジア、中東など世界の一部の地域でのローカスト感染が問題となっている。
ここでは、国連食糧農業機関が公表した利用可能なデータを用いて、機械学習を用いてロカスト群の位置を予測する。
データは、観測された群れの位置と、土壌の水分や植生の密度を含む環境情報を含んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Nov 2020 14:07:05 GMT)
Importance Weight Estimation and Generalization in Domain Adaptation
under Label Shift [8.1] 本研究では,学習者が対象領域からラベル付きサンプルにアクセス可能な領域適応におけるラベルシフトの下での一般化について検討する。
ラベル上に定義されたヒルベルト空間間での新しい演算子学習手法を導入する。
本研究では、重要度重み付けされた実験的リスク最小化の一般化特性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Nov 2020 01:37:58 GMT)
Multi-task GANs for Semantic Segmentation and Depth Completion with
Cycle Consistency [7.3] 本稿では, セマンティックセグメンテーションと深度補完に優れたマルチタスク生成対向ネットワーク(Multi-task GANs)を提案する。
本稿では,マルチスケール空間プーリングブロックと構造的類似性復元損失を導入することにより,CycleGANに基づく生成セマンティック画像の詳細を改善する。
CityscapesデータセットとKITTI深度補完ベンチマークの実験は、マルチタスクGANが競合性能を達成することができることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Nov 2020 04:12:16 GMT)
Accelerating MCMC algorithms through Bayesian Deep Networks [7.1] マルコフ・チェイン・モンテカルロ(MCMC)アルゴリズムは、複雑な確率分布のサンプリングにおいて、その汎用性のために一般的に用いられる。
分布の次元が大きくなるにつれて、サンプリング空間を十分に探索する計算コストが困難になる。
マルコフ連鎖の最初の提案としてベイズニューラルネットワークの結果を用いて適応MCMCを実行する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Nov 2020 04:29:00 GMT)
Chart-to-Text: Generating Natural Language Descriptions for Charts by
Adapting the Transformer Model [6.3] 我々は,新しいデータセットを導入し,グラフの自然言語要約を自動的に生成するニューラルモデルを提案する。
生成された要約は、チャートの解釈を提供し、そのチャートで見られる重要な洞察を伝える。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Nov 2020 21:17:49 GMT)
Approximating Trajectory Constraints with Machine Learning -- Microgrid
Islanding with Frequency Constraints [5.9] 本稿では、周波数制約マイクログリッドスケジューリング問題に対処するために、ディープラーニング支援制約符号化手法を提案する。
提案手法は改良33ノードシステム上で検証される。
風力タービン発電機の慣性エミュレーション機能を考慮した場合,本モデルの利点は特に顕著である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Nov 2020 22:48:18 GMT)
Learning geometry-image representation for 3D point cloud generation [5.3] 本稿では、3次元点雲生成問題を2次元幾何画像生成問題に変換するための新しい幾何画像ベースジェネレータ(GIG)を提案する。
剛性および非剛性な3次元オブジェクトデータセットの実験により,本手法の有望な性能を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Nov 2020 05:21:10 GMT)
Intrinsic Knowledge Evaluation on Chinese Language Models [5.3] 本稿では, 統語的, 意味的, 常識的, 事実的知識の4つの課題について, 合計39,308ドルの質問に集約する。
我々の調査と知識データは、事前訓練された中国のLMを評価するための信頼性の高いベンチマークであることが証明されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Nov 2020 04:34:39 GMT)
Constraining Volume Change in Learned Image Registration for Lung CTs [4.4] 本稿では,従来の肺登録法の重要な戦略を特定し,深層学習法の開発に成功した。
我々は、粗い方法で画像登録の最適化を解くことができるガウスピラミドに基づくマルチレベルフレームワークを採用している。
本研究は, COPDGeneデータセット上で, 従来よりもはるかに短い実行時間で, 従来の登録方式と比較して, 最先端の成果をアーカイブすることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Nov 2020 14:09:31 GMT)
DACS: Domain Adaptation via Cross-domain Mixed Sampling [4.2] 教師なしのドメイン適応は、あるドメインからラベル付きデータをトレーニングし、同時に関心のあるドメインでラベルなしのデータから学習しようとする。
DACS: クロスドメイン混合サンプリングによるドメイン適応(Domain Adaptation)を提案する。
我々は,GTA5からCityscapesへの最先端の成果を得ることによって,ソリューションの有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Nov 2020 11:13:40 GMT)
ClassMix: Segmentation-Based Data Augmentation for Semi-Supervised
Learning [4.2] そこで本研究では,未ラベルのサンプルを混合して拡張を生成するClassMixと呼ばれる新しいデータ拡張機構を提案する。
本手法を2つの半教師付きセマンティックセマンティックセマンティクスベンチマークで評価し,その結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Nov 2020 11:14:07 GMT)
Optimal Mixture Weights for Off-Policy Evaluation with Multiple Behavior
Policies [3.9] オフ政治評価は、行動ポリシーから収集されたオフラインデータを用いて目標ポリシーを評価する強化学習の鍵となる要素である。
本稿では,異なる行動ポリシーによって生成された推定器を正しく混合する方法について論じる。
シミュレーションリコメンデータシステムの実験から,提案手法は推定平均二乗誤差を低減するのに有効であることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Nov 2020 12:57:54 GMT)
3D Semantic Segmentation of Brain Tumor for Overall Survival Prediction [3.8] 本稿では,3層エンコーダデコーダを用いた3次元完全畳み込みニューラルネットワークを用いた層配置について述べる。
ネットワークの検証セットダイススコアは、それぞれ0.74、0.88、0.73であり、腫瘍、全腫瘍、腫瘍コアを増強する。
回帰器は、検証セット上で44.8%の精度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Nov 2020 04:59:08 GMT)
Why Not Simply Translate? A First Swedish Evaluation Benchmark for
Semantic Similarity [3.6] 本稿では,テキスト意味的類似性に関するスウェーデン初の評価ベンチマークを提案する。
ベンチマークは、Googleの機械翻訳APIを通じて、英語のSTS-Bデータセットを単純に実行することでコンパイルされる。
結果のデータセットに明らかな問題がいくつかあるが、このベンチマークを使用して、現在存在するスウェーデンのテキスト表現の大部分を比較している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Nov 2020 10:04:27 GMT)
Cluster Based Deep Contextual Reinforcement Learning for top-k
Recommendations [2.8] 本稿では,強化学習を伴うクラスタリングのアンサンブルを作成することで,トップkレコメンデーションを生成する手法を提案する。
我々は,DB Scanクラスタリングを導入し,膨大なアイテム空間に対処した。
部分的な更新とバッチ更新によって、モデルはユーザパターンを継続的に学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Nov 2020 20:24:39 GMT)
Deep Learning Frameworks for Pavement Distress Classification: A
Comparative Analysis [2.8] 本研究では,舗装の苦痛を検知し,特徴付けるための最先端のディープラーニングアルゴリズムをデプロイする。
モデルは、日本、チェコ、インドの都市部や農村部で撮影された21,041枚の画像を用いて訓練された。
最高のパフォーマンスモデルは、IEEE Global Road Damage Detection Challengeがリリースした2つのテストデータセットで、F1スコアの0.58と0.57を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Nov 2020 19:57:06 GMT)
Deeper or Wider Networks of Point Clouds with Self-attention? [2.4] 本稿では,ネットワーク構築のための基本ブロックとしてグループワイド自己アテンションを提案する。
SepNetは、グループ内の任意の点の重み付けされた特徴の和に基づいて、グループの特徴を計算する。
SepNetは, 幅や深さの増大により, 分類やセグメンテーションにおいて, 余分な精度が得られるという実証的証拠を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Nov 2020 05:03:06 GMT)
Effect of backdoor attacks over the complexity of the latent space
distribution [2.4] バックドア攻撃の存在下では、入力空間の複雑さが変化し、モデルのトレーニングに直接影響を与えるクラス間の類似性を誘導する。
その結果,入力に付加されたバックドアトリガにより潜伏空間のエントロピーが約27%増加することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Nov 2020 00:48:12 GMT)
Reconfigurable Cyber-Physical System for Critical Infrastructure
Protection in Smart Cities via Smart Video-Surveillance [2.3] 分散クラウドエッジスマートビデオ監視を用いたCI保護のための再構成可能なサイバー物理システムを提案する。
ローカルエッジノードは、Deep Learningを介して人検出を行います。
クラウドサーバはノードから結果を収集し、生体認証、トラッキング、周辺監視を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Nov 2020 18:43:25 GMT)
Zero-Shot Learning and its Applications from Autonomous Vehicles to
COVID-19 Diagnosis: A Review [1.0] 本稿では,人間の学習方法に類似した複雑な学習課題を扱うことを目的として,本論文を通じて有用な直観を伝えることを目的とする。
新型コロナウイルスの早期かつ迅速な診断に対処し、ZSLを使った他の類似のAIベースの自動検出/認識システムの開発を読者に促す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Nov 2020 03:27:44 GMT)
A Targeted Universal Attack on Graph Convolutional Network [0.9] グラフ畳み込みネットワーク(GCN)は、グラフ構造化データの処理において重要な役割を果たす。
本稿では,GCNに対する汎用的攻撃を提案する。
3つの一般的なデータセットの実験では、グラフ内の任意の犠牲者ノードに対する攻撃が平均83%に達することが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Nov 2020 13:19:53 GMT)
Generative Pre-training for Paraphrase Generation by Representing and
Predicting Spans in Exemplars [0.8] 本稿では, GPT-2モデルから拡張した言い換え文に対する新しいアプローチを提案する。
本研究では,POSタグを用いたテンプレートマスキング手法を開発し,無関係な単語をマスクアウトする。
提案手法は,特に意味保存面において,競争基準よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Nov 2020 11:36:13 GMT)
Deep Reinforcement Learning for Crowdsourced Urban Delivery: System
States Characterization, Heuristics-guided Action Choice, and
Rule-Interposing Integration [0.8] 本稿では,クラウドソーシング型都市デリバリの文脈において,アドホック宅配業者に送料要求を割り当てることの問題点について検討する。
本稿では,この課題に対処するための新しい深層強化学習(DRL)アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Nov 2020 19:50:34 GMT)
Google Searches and COVID-19 Cases in Saudi Arabia: A Correlation Study [0.8] 我々は,2020年3月2日から10月31日までの10種類の共通症状関連キーワードを用いてGTデータを検索した。
新型コロナウイルスとGoogle検索語との相関を判定するために,スピアマン相関を行った。
毎日の最も高い相関関係は、Smellの損失と、Los of TasteとDroprrheaが続く。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Nov 2020 15:11:37 GMT)
Coarse-to-Fine Memory Matching for Joint Retrieval and Classification [0.7] 共同検索と分類のための新しいエンドツーエンド言語モデルを提案する。
FEVERファクト検証データセットの標準ブラインドテストセットで評価する。
我々は、モデルを分析・制約するためのこの設定に、模範監査を拡張します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Nov 2020 05:06:03 GMT)
Malaria Detection and Classificaiton [0.4] 世界保健機関(WHO)によると、マラリアは世界的な懸念の種である。
本研究では,マラリアの診断のための枠組みを提唱した。
我々は,第1層のFaster-RCNNを用いて感染した細胞を検知し,収穫した細胞を分離したニューラルネットワークに給餌して分類する2層アプローチを採用した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Nov 2020 10:04:01 GMT)
A smartphone based multi input workflow for non-invasive estimation of
haemoglobin levels using machine learning techniques [0.3] 画像処理,機械学習,ディープラーニングを組み合わせることで,ヘモグロビン濃度を測定する予測モデルを開発する。
これは、患者の指爪床、頭蓋結膜、舌の色解析によって達成される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Nov 2020 13:57:09 GMT)
Transport and localization of light inside a dye-filled microcavity [0.0] このような微小キャビティの中で、光がどのように効率的に輸送され、不整合吸収と放出プロセスによって媒介されるかを示す。
特に, 導電性, 局在性の2つの異なる輸送形態が存在することを示す。
このような輸送はキャビティポテンシャルの弱い障害に対して堅牢であるが、強い障害は優れた熱処理条件下でも光の局所化につながる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Nov 2020 15:26:14 GMT)
To Boldly Show What No One Has Seen Before: A Dashboard for Visualizing
Multi-objective Landscapes [0.0] 我々は1つのRパッケージ(moPLOT)にすべての最先端可視化手法をコンパイルした。
これにより、初めて3次元MOPのランドスケープ構造を説明することができる。
また、さまざまな共通ベンチマーク関数に対して、最先端の可視化を計算できるダッシュボードも提供しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Nov 2020 16:33:15 GMT)
Single Image Super-resolution with a Switch Guided Hybrid Network for
Satellite Images [0.0] SISRの文脈で、深層モデルの最近の進化を掘り下げる。
そのアイデアは、パッチを自動的に1つのカテゴリに分類するスイッチを訓練することだ。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Nov 2020 14:47:23 GMT)
Quantum Phase Diagrams of Matter-Field Hamiltonians II: Wigner Function
Analysis [0.0] 古典的でない状態は、いくつかの領域においてウィグナー関数の負性によって検出できる。
単一原子に対する3レベル一般化ディックモデルの基底状態を計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Nov 2020 19:05:12 GMT)
Quantum Phase Diagrams of Matter-Field Hamiltonians I: Fidelity, Bures
Distance, and Entanglement [0.0] 有限物質場ハミルトニアンモデルの量子位相図を計算するための一般的な手順が確立される。
有限系に対する量子位相図の存在を確立することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Nov 2020 18:56:23 GMT)
Phase space formulation of the Abelian and non-Abelian quantum geometric
tensor [0.0] ベリー接続と量子幾何テンソルの定式化を示す。
量子計量テンソルはウィグナー関数のみを用いて計算可能であることを示す。
提案手法は, 量子多体系に付随するパラメータ空間の研究に適していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Nov 2020 08:23:46 GMT)
Optical focusing of Bose-Einstein condensates [0.0] ルビジウムボース・アインシュタイン凝縮体の平面面への光学的焦点を理論的に検討する。
我々の分析は、105ドルの原子の凝縮が10$nmの幅に焦点を合わせることができると予測している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Nov 2020 23:43:19 GMT)
Monte Carlo Tree Search for a single target search game on a 2-D lattice [0.0] このプロジェクトは、AIプレイヤーが2次元格子内で静止目標を探索するゲームを想像する。
動物捕食行動のモデルであるレヴィ飛行探索(Levi Flight Search)と比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Nov 2020 01:07:45 GMT)
Learning to segment images with classification labels [0.0] 本稿では,画像レベルのラベルを用いることで,セグメンテーションレベルの真実の要求を緩和できるアーキテクチャを提案する。
実験では,クラス毎に1つのセグメンテーションレベルのアノテーションしか使用せず,完全に注釈付けされたデータセットに匹敵する性能が得られることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Nov 2020 19:56:32 GMT)
Audio, Speech, Language, & Signal Processing for COVID-19: A
Comprehensive Overview [0.0] 新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックは、2020年の世界的研究の焦点となっている。
新型コロナウイルスの症状の大部分は、呼吸器系の機能に関連している。
この研究は、音声やその他の人間が生成する音声信号の中で、新型コロナウイルスのマーカーを特定することに焦点を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Nov 2020 21:33:59 GMT)
Assessing the Acceptance of Clinical Decision Support Tools using an
Integrated Technology Acceptance Model [0.0] 本研究はタスク・テクノロジー・フィット(TTF)モデルと統合された技術受容・利用の統一理論(UTAUT)に依存している。
本研究の結果から,CDSSの受容には,性能期待度,努力期待度,ファシリテート条件,タスクに適した技術,技術特性,タスク特性などの影響が認められた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Nov 2020 08:52:07 GMT)
Artificial Intelligence applied to chest X-Ray images for the automatic
detection of COVID-19. A thoughtful evaluation approach [0.0] 論文では、79,500枚以上のX線画像のデータセットで畳み込みニューラルネットワークをトレーニングするプロセスについて述べる。
採用手法では、91.5%の分類精度が得られ、最悪のものの最も説明可能な実験に対する平均リコールは87.4%である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Nov 2020 02:48:39 GMT)
An Algorithm for Fast Supervised Learning in Variational Circuits
through Simultaneous Processing of Multiple Samples [0.0] 本稿では,複数のサンプルを並列に処理することで,変分分類器の高速な訓練を行うアルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは、前方通過におけるqRAMや他の量子回路を利用する。
論文では二分分類のみについて論じるが、アルゴリズムは容易に多クラス分類に一般化できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Nov 2020 06:14:41 GMT)
Active Output Selection Strategies for Multiple Learning Regression
Models [0.0] 戦略は同じ入力空間で複数の出力を積極的に学習する。
提案手法は,実世界の騒音を伴う3種類の玩具の例と,ベンチマークデータセットに適用する。
結果は有望だが,ノイズの多い環境に対するロバスト性を高めるためにアルゴリズムを改良する必要があることも示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Nov 2020 08:05:53 GMT)
A Novel Sentiment Analysis Engine for Preliminary Depression Status
Estimation on Social Media [0.0] 我々は,Twitter ソーシャルメディア上での抑うつ検出を主目的とする,ディープラーニングベースのバックエンドを備えた,クラウドベースのスマートフォンアプリケーションを提案する。
心理学者は、患者がカウンセリングの前にうつ状態を評価するためにこのアプリケーションを利用することができる。
試験精度は87.23%、AUCは0.8621である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Nov 2020 04:42:53 GMT)