Where Should We Begin? A Low-Level Exploration of Weight Initialization
Impact on Quantized Behaviour of Deep Neural Networks [93.4] 異なる重みの初期化が重みの最終的な分布と異なるCNNアーキテクチャの活性化に与える影響について、詳細なアブレーション研究を行う。
我々の知る限りでは、ウェイトの初期化とその量子化行動に対する影響について、そのような低レベルで詳細な定量分析を行うのは、私たちは初めてである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 06:54:28 GMT)
FactorizeNet: Progressive Depth Factorization for Efficient Network
Architecture Exploration Under Quantization Constraints [93.4] 量子化制約下での効率的なCNNアーキテクチャ探索のためのプログレッシブ・ディープ・ファクタライズ・ストラテジーを導入する。
アルゴリズムによって深度分解の粒度を漸進的に増大させることで,層状分布の微細で低レベルな解析が可能となる。
このようなプログレッシブな深度分解戦略は、最適深度分解マクロ構造設計の効率的な同定を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 07:12:26 GMT)
Animating Pictures with Eulerian Motion Fields [90.3] 静止画をリアルなアニメーションループ映像に変換する完全自動手法を示す。
流れ水や吹く煙など,連続流体運動の場面を対象とする。
本稿では,前向きと後向きの両方に特徴を流し,その結果をブレンドする新しいビデオループ手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 18:59:06 GMT)
Nothing But Geometric Constraints: A Model-Free Method for Articulated
Object Pose Estimation [89.8] 本稿では,ロボットアームの関節構成を,モデルに先入観を持たずにRGBまたはRGB-D画像のシーケンスから推定する,教師なし視覚ベースシステムを提案する。
我々は,古典幾何学的定式化と深層学習を組み合わせることで,この課題を解決するために,極性多剛体制約を拡張した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 20:46:48 GMT)
Inter-layer Transition in Neural Architecture Search [89.0] 本論文では、連結エッジのアーキテクチャ重み間の依存性を明示的にモデル化する。
5つのベンチマーク実験により、層間依存性のモデル化の価値を確認し、提案手法が最先端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） (Mon, 30 Nov 2020 03:33:52 GMT)
SIR: Self-supervised Image Rectification via Seeing the Same Scene from
Multiple Different Lenses [82.6] 本稿では、異なるレンズからの同一シーンの歪み画像の補正結果が同一であるべきという重要な知見に基づいて、新しい自己監督画像補正法を提案する。
我々は、歪みパラメータから修正画像を生成し、再歪み画像を生成するために、微分可能なワープモジュールを利用する。
本手法は,教師付きベースライン法や代表的最先端手法と同等あるいはそれ以上の性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 08:23:25 GMT)
A Survey on Heterogeneous Graph Embedding: Methods, Techniques,
Applications and Sources [79.5] 異種情報ネットワーク (heterogenous information network) としても知られるヘテロジニアスグラフ (HGs) は、現実のシナリオにおいてユビキタス化されている。
HG埋め込みは、下流タスクのための不均一な構造と意味を保ちながら、低次元空間での表現を学習することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 15:03:47 GMT)
NeuralFusion: Online Depth Fusion in Latent Space [77.6] 潜在特徴空間における深度マップアグリゲーションを学習する新しいオンライン深度マップ融合手法を提案する。
提案手法は,高騒音レベルを処理し,特に測光ステレオベース深度マップに共通する粗悪なアウトレージに対処できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 13:50:59 GMT)
Basis-independent system-environment coherence is necessary to detect
magnetic field direction in an avian-inspired quantum magnetic sensor [77.3] 我々は、衝突環境の影響下で、第3の「スキャベンジャー」ラジカルを持つ2つのラジカルからなる鳥由来の量子磁気センサを考察する。
最適性能には,初期システム環境状態が非最大混合である基底非依存コヒーレンスが必要であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 17:19:17 GMT)
How Good MVSNets Are at Depth Fusion [75.3] 入力深度で使用するための2つの最先端多視点ステレオ手法を改良する。
追加入力深度は、深層多視点ステレオの品質を向上させる可能性があることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 13:15:51 GMT)
Deep Imitation Learning for Bimanual Robotic Manipulation [70.6] 本稿では,ロボットによるバイマニュアル操作のための深層模倣学習フレームワークを提案する。
中心となる課題は、操作スキルを異なる場所にあるオブジェクトに一般化することである。
i)マルチモーダルダイナミクスを要素運動プリミティブに分解し、(ii)リカレントグラフニューラルネットワークを用いて各プリミティブをパラメータ化して相互作用を捕捉し、(iii)プリミティブを逐次的に構成する高レベルプランナと、プリミティブダイナミクスと逆運動学制御を組み合わせた低レベルコントローラを統合することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 21:16:36 GMT)
UniCon: Universal Neural Controller For Physics-based Character Motion [70.5] 大規模動作データセットから学習することで,異なるスタイルで数千の動作を習得する物理ベースのユニバーサルニューラルコントローラ(UniCon)を提案する。
UniConは、キーボード駆動制御をサポートし、ロコモーションとアクロバティックスキルの大きなプールから引き出されたモーションシーケンスを作成し、ビデオで撮影した人を物理ベースの仮想アバターにテレポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 18:51:16 GMT)
Adaptive noise imitation for image denoising [58.2] 本研究では,自然雑音画像からノイズデータを合成できる新しいテキストバッファ適応ノイズ模倣(ADANI)アルゴリズムを開発した。
現実的なノイズを生成するため、ノイズ発生装置はノイズ発生のガイドとなる雑音/クリーン画像を入力として利用する。
ADANIから出力されるノイズデータとそれに対応する基盤構造とを結合すると、デノイングCNNは、完全に教師された方法で訓練される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 02:49:36 GMT)
A Few Guidelines for Incremental Few-Shot Segmentation [57.3] 事前訓練されたセグメンテーションモデルと、新しいクラスを含む画像が少ないことを前提として、我々が目指すのは、以前に見たセグメンテーション能力を維持しながら、新しいクラスをセグメンテーションすることである。
このシナリオにおけるエンド・ツー・エンドのトレーニングの主な問題はどのようなものかを示します。
一 バッチ正規化統計を、バッチ正規化で修正できる新しいクラスへ向けての漂流すること。
二 旧クラスの忘れ物 正規化戦略で解決できるもの。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 20:45:56 GMT)
I Like to Move It: 6D Pose Estimation as an Action Decision Process [53.6] オブジェクトのポーズ推定は、ロボットビジョンとARの不可欠な部分である。
以前の6Dポーズ検索パイプラインは、問題を回帰タスクとして扱うか、または、ポーズ空間を識別して分類する。
我々はこのパラダイムを変更し、初期ポーズを段階的に離散的に更新するアクション決定プロセスとして問題を再構築する。
ニューラルネットワークが推定すると、単一のRGBイメージから反復的に移動し、許容できる最終ポーズを決定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 19:03:28 GMT)
Feature Adaptation of Pre-Trained Language Models across Languages and
Domains with Robust Self-Training [47.1] 我々は、訓練済み言語モデル(PrLM)を微調整なしで新しいドメインに適用する。
PrLMから識別的特徴を学習するために,クラス認識型自己蒸留(CFd)を提案する。
2つの単言語および多言語Amazonレビューデータセットの実験は、CFdが継続的に自己学習のパフォーマンスを改善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） (Mon, 30 Nov 2020 05:50:30 GMT)
Generative Adversarial Networks for Image and Video Synthesis:
Algorithms and Applications [46.9] GAN(Generative Adversarial Network)フレームワークは、様々な画像およびビデオ合成タスクのための強力なツールとして登場した。
視覚合成のためのアルゴリズムと応用に特に焦点をあてたGANの概要を述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 18:18:55 GMT)
Gunrock 2.0: A User Adaptive Social Conversational System [44.8] Gunrock 2.0は、名前付きエンティティ検出、リンク、ダイアログアクト予測など、さまざまなニューラルネットワーク理解モジュールを組み合わせたものだ。
ダイアログ管理は、映画、音楽、スポーツなどの様々なトピックを扱う階層モデルである。
ガンロック2.0は5月29日から6月4日までの最新のビルドで平均3.73のレーティングを達成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 18:47:46 GMT)
DEF: Deep Estimation of Sharp Geometric Features in 3D Shapes [43.9] サンプル3次元形状のシャープな幾何学的特徴を予測するための学習ベースフレームワークを提案する。
個々のパッチの結果を融合させることで、既存のデータ駆動方式では処理できない大きな3Dモデルを処理できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 18:21:00 GMT)
Where to Explore Next? ExHistCNN for History-aware Autonomous 3D
Exploration [39.4] 深度カメラを用いた未知の屋内環境の自律的3次元探査の課題に対処する。
我々は、未知領域のカバレッジを最大化するNext Best View (NBV) の評価として、この問題を論じる。
本稿では,現在の3次元観測(深度フレーム)と現在進行中の再建の歴史をエンコードする,学習に基づく新しいメトリクスを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 10:29:29 GMT)
Multi-Decoder DPRNN: High Accuracy Source Counting and Separation [39.4] 本稿では,未知の話者数を持つ単一チャンネル音声分離のためのエンドツーエンドの訓練可能なアプローチを提案する。
提案手法はMulCatソース分離バックボーンを拡張して出力ヘッドを追加し,話者数を推定するカウントヘッドと,元の信号を再構成するデコーダヘッドを出力する。
提案手法は, 話者数を計測し, 再建信号の品質に競争力を維持する上で, 最先端の手法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 16:56:04 GMT)
A Simple and Effective Approach to Robust Unsupervised Bilingual
Dictionary Induction [38.7] 本稿では,自己学習の実際の性能と,それを実現するための最小性能とのギャップを埋めるため,反復次元削減法を提案する。
実験の結果,本手法は類似言語対の性能を損なうことなく,13.6455.53%の精度を実現していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 15:11:51 GMT)
Learnable Motion Coherence for Correspondence Pruning [38.5] 我々は,ラプラシアン運動コヒーレンスネットワーク (LMCNet) というネットワークを導入し,通信プルーニングのための動作コヒーレンス特性を学習する。
LMCNetは、ダイナミックシーンの相対的なポーズ推定と対応性において、技術状況よりも優れた性能を有することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 05:57:25 GMT)
Experimental Realization of Nonadiabatic Holonomic Single-Qubit Quantum
Gates\\ with Optimal Control in a Trapped Ion [38.2] 我々は,Ybイオンを捕捉した非断熱型ホロノミック単一量子ゲートの最適制御を実験的に実証した。
従来の幾何学的ゲートや従来の動的ゲートと比較すると,制御振幅誤差に対してより頑健である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 07:27:56 GMT)
Boosting Deep Open World Recognition by Clustering [37.6] 我々は、新たな損失定式化により、ディープ・オープンな世界認識アルゴリズムの性能を高める方法を示す。
本研究では,グローバルな1つの閾値を推定するのではなく,クラス固有の拒絶閾値を学習する戦略を提案する。
RGB-D ObjectとCore50の実験は、我々のアプローチの有効性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 09:35:37 GMT)
DeepCloth: Neural Garment Representation for Shape and Style Editing [37.6] 我々はDeepClothと呼ばれる新しい手法を導入し、統一された衣服表現フレームワークを構築した。
我々のキーとなる考え方は「マスク付きUV配置マップ」による衣服形状の表現である。
上記のUV空間から連続的な特徴空間を学習し、衣服形状の編集と遷移を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 08:42:38 GMT)
Prior and Prejudice: The Novice Reviewers' Bias against Resubmissions in
Conference Peer Review [35.2] 現代の機械学習とコンピュータサイエンスのカンファレンスは、ピアレビューの品質に挑戦する応募の数が急増している。
いくつかのカンファレンスは、著者が論文の以前の提出履歴を宣言するよう促したり、要求したりし始めた。
本研究は、レビュー対象の提出が以前、類似の会場で拒否されたという知識から生じる偏見について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 09:35:37 GMT)
A Novice-Reviewer Experiment to Address Scarcity of Qualified Reviewers
in Large Conferences [35.2] 主要なAIカンファレンスから受け取った応募数の増加は、レビュープロセスの持続可能性に挑戦している。
我々は,大規模なカンファレンスにおけるレビュアーの資格不足に着目して,レビュアー採用の問題を考える。
大規模でトップクラスの機械学習カンファレンスであるICML 2020と合わせて、私たちの手順を通じて少数のレビュアーを募集し、ICMLレビュアーの一般人口と比較します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 17:48:55 GMT)
Fault-Aware Robust Control via Adversarial Reinforcement Learning [35.2] 本稿では, 関節損傷症例に対するロボットの脆弱性を大幅に向上させる, 対向強化学習フレームワークを提案する。
我々は,本アルゴリズムを3本指ロボットと4本指ロボットで検証する。
我々のアルゴリズムはシミュレーションでのみ訓練でき、微調整なしで実際のロボットに直接展開できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 06:30:25 GMT)
SelectScale: Mining More Patterns from Images via Selective and Soft
Dropout [35.1] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は画像認識において顕著な成功を収めている。
本稿では、ネットワークの重要な機能を選択し、トレーニング中に調整するSelectScaleを提案する。
SelectScale を用いて,CIFAR および ImageNet 上での CNN の性能を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 12:15:08 GMT)
Just One Moment: Inconspicuous One Frame Attack on Deep Action
Recognition [34.9] 本研究では,深層学習に基づく攻撃に対する行動認識手法の脆弱性について検討する。
ビデオクリップの1フレームだけに、目立たない摂動を付加する新たな1フレーム攻撃を提案する。
提案手法は, 人間の観察者に対して, 高い騙し率を示し, ほとんど知覚できない摂動を生じさせる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 07:11:56 GMT)
Diverse Sampling for Normalizing Flow Based Trajectory Forecasting [34.0] 本研究では,事前学習フローモデルからトラジェクトリサンプルの品質と多様性を向上させるため,DSF(Diversity Smpling for Flow)を提案する。
DSFは実装が容易であり、既存のフローベースの予測モデルに対して、シンプルなプラグインの改善を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 18:23:29 GMT)
A Large Scale Randomized Controlled Trial on Herding in Peer-Review
Discussions [33.3] 我々は、レビュアーや上級意思決定者が議論で提示された最初の議論に不当に影響されるかどうかを理解することを目的としている。
具体的には,論文の結果に対する議論開始者の意見の条件因果効果をテストすることを目的として,ランダム化試験を設計・実施する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 18:23:07 GMT)
ScaleNAS: One-Shot Learning of Scale-Aware Representations for Visual
Recognition [32.5] 本研究では,尺度認識表現のワンショット学習手法であるScaleNASを提案する。
本研究では,2つのタスクに対する高解像度モデルの作成にScaleNAS,人間のポーズ推定にScaleNet-P,セマンティックセグメンテーションにScaleNet-Sを使用する。
ボトムアップの人間のポーズ推定にScaleNet-Pを適用すると、最先端のHigherHRNetを超える。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 07:11:11 GMT)
CanonPose: Self-Supervised Monocular 3D Human Pose Estimation in the
Wild [31.3] ラベルのないマルチビューデータから1つの画像3Dポーズ推定器を学習する自己教師型アプローチを提案する。
既存のほとんどの方法とは対照的に、校正カメラは必要とせず、移動カメラから学ぶことができる。
成功の鍵は、ビューとトレーニングサンプルの情報を混ぜ合わせた、新しく偏見のない再建目標である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 10:42:27 GMT)
FCM-RDpA: TSK Fuzzy Regression Model Construction Using Fuzzy C-Means
Clustering, Regularization, DropRule, and Powerball AdaBelief [31.2] 本稿では,Powerball AdaBeliefによるMBGD-RDAとAdaBoundを改善したFCM-RDpAを提案する。
MBGD-RDAよりもFCM-RDpAの方が優れていた。
また,FCM-RDpAxという新たな手法を提案し,FCM-RDpAをさらに改良する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 19:22:15 GMT)
MUSCLE: Strengthening Semi-Supervised Learning Via Concurrent
Unsupervised Learning Using Mutual Information Maximization [29.4] 我々は、教師なし学習と半教師なし学習を併用するために、相互情報に基づく教師なし・半教師付き並行学習(MUSCLE)を導入する。
MUSCLEはニューラルネットワークのスタンドアロントレーニングスキームとして使用することができ、他の学習手法にも組み込むことができる。
提案手法は,CIFAR-10,CIFAR-100,Mini-Imagenetなど,いくつかの標準ベンチマークにおいて,その性能に優れることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 23:01:04 GMT)
TLeague: A Framework for Competitive Self-Play based Distributed
Multi-Agent Reinforcement Learning [28.8] TLeagueは大規模なトレーニングを目標とし、いくつかのメインストリームMARLアルゴリズムを実装している。
我々は、TLeagueの効率性と有効性を示すために、StarCraft II、ViZDoom、Pommermanについて実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 03:23:36 GMT)
Dynamic Curriculum Learning for Low-Resource Neural Machine Translation [28.0] 低リソースNMTにおけるトレーニングデータの有効利用について検討する。
特に、トレーニングのトレーニングサンプルを並べ替えるための動的カリキュラム学習(DCL)手法を提案する。
これにより、現在のモデルが学ぶのに十分な能力を持つような簡単なサンプルをハイライトすることで、トレーニングが簡単になります。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 08:13:41 GMT)
Dataset of Segmented Nuclei in Hematoxylin and Eosin Stained
Histopathology Images of 10 Cancer Types [27.8] 核は癌の診断と研究に必須のマーカーである。
核形態学の重要性にもかかわらず、大規模な、正確で、一般にアクセス可能な核セグメンテーションデータが欠如している。
The Cancer Genome Atlasの10種類の癌から5,060個の全スライド組織像を作成した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 20:07:00 GMT)
DetectoRS: Detecting Objects with Recursive Feature Pyramid and
Switchable Atrous Convolution [27.7] 物体検出のためのバックボーン設計において,2回検討・検討する機構について検討する。
マクロレベルでは、Feature Pyramid Networksから追加のフィードバック接続を組み込んだRecursive Feature Pyramidを提案する。
マイクロレベルでは、異なるアラスレートで特徴を包含し、結果を収集するスイッチブル・アラス・コンボリューションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 16:06:38 GMT)
Person Perception Biases Exposed: Revisiting the First Impressions
Dataset [26.4] この研究はChaLearn First Impressionsデータベースを再考し、クラウドソーシングによるペアワイズ比較を用いてパーソナリティ知覚に注釈を付けた。
我々は、性別、民族性、年齢、顔の魅力といった認識特性に関連付けられた、既存の人の知覚バイアスを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 15:41:27 GMT)
Incremental Learning via Rate Reduction [26.3] 現在のディープラーニングアーキテクチャは、破滅的な忘れ込みに悩まされており、新しいクラスで漸進的にトレーニングされた時に、以前に学習したクラスの知識を保持することができません。
本稿では,ネットワークの各層をバック伝搬なしで明示的に計算する,レート低減の原理から導かれる代替の「ホワイトボックス」アーキテクチャを提案する。
このパラダイムの下では、事前訓練されたネットワークと新しいデータクラスが与えられた場合、我々のアプローチは、すべての過去のクラスと新しいクラスとの共同トレーニングをエミュレートする新しいネットワークを構築することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 07:23:55 GMT)
Dynamic Image for 3D MRI Image Alzheimer's Disease Classification [26.3] 3D畳み込みニューラルネットワーク(CNN)のトレーニングには時間と計算コストがかかる。
我々は3次元MRI画像の体積を2次元画像に変換して2次元CNNの入力として利用する。
提案したCNNモデルは、ベースライン3Dモデルよりも、アルツハイマー病の分類精度が9.5%高い。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 21:39:32 GMT)
Machine learning spatio-temporal epidemiological model to evaluate
Germany-county-level COVID-19 risk [26.2] 我々は,感染データから流行動態を抽出するための機械支援フレームワークを開発した。
この新しいツールボックスは、ドイツで412のランドクライス(国)にまたがる多水準のCO-19流行の予測に最初に利用された。
実用上、最悪の死者が35万人であるクリスマスの状況を予測し、効果的な政策は2万人未満に抑える可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 20:17:19 GMT)
Distortion-aware Monocular Depth Estimation for Omnidirectional Images [26.0] 室内パノラマにおけるこの問題に対処するために,DAMO(Distortion-Aware Monocular Omnidirectional)深度推定ネットワークを提案する。
まず、全方位画像からキャリブレーションされた意味的特徴を抽出する歪み認識モジュールを提案する。
第二に、球面から投影される領域の不均一分布を扱うために、目的関数に対するプラグアンドプレイ球面対応重み行列を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 01:41:15 GMT)
Task-Agnostic Online Reinforcement Learning with an Infinite Mixture of
Gaussian Processes [25.5] 本稿では,連続的なオンラインモデルに基づく強化学習手法を提案する。
未知のタスク境界を持つタスク非依存の問題を解決するためには、事前トレーニングを必要としない。
実験では,本手法は非定常タスクにおける代替手法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 17:06:14 GMT)
Versatile Verification of Tree Ensembles [25.2] 本稿では,木組モデルの複数の検証タスクに対処可能な,Veritasと呼ばれる汎用アルゴリズムを提案する。
Veritasは、検証タスクを汎用的な最適化問題として定式化し、新しい検索空間表現を導入した。
実験により, (a) 正確な解をより頻繁に生成し, (b) (a) が不可能な場合により厳密な境界を発生させ, (c) 桁違いの速度アップを施すことにより, ベリタスが先行技術よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 18:21:43 GMT)
Language Generation via Combinatorial Constraint Satisfaction: A Tree
Search Enhanced Monte-Carlo Approach [24.9] 文生成のための制約の指定を可能にするフレームワークを提案する。
本稿では,事前学習した言語モデルに対して,高い確率文を生成する効率的なTSMHを提案する。
このアプローチは非常に柔軟で、タスク固有のトレーニングを必要とせず、効率的な制約満足度解決技術を活用しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 00:15:04 GMT)
Fast Matrix Square Roots with Applications to Gaussian Processes and
Bayesian Optimization [24.1] 行列平方根とその逆は機械学習で頻繁に現れる。
我々は,$mathbf K1/2 mathbf b$,$mathbf K-1/2 mathbf b$とその導関数を行列ベクトル乗算(MVM)により計算するための高効率二次時間アルゴリズムを導入する。
提案手法は,Krylov部分空間法と有理近似,典型的には4ドル10分の精度で100ドル未満のMVMを推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 21:52:07 GMT)
Investigating Catastrophic Forgetting During Continual Training for
Neural Machine Translation [23.9] 我々は,モジュールやパラメータの観点から,破滅的な忘れ方の原因を考察する。
言語ペアとドメインをまたいだ実験を行い、その妥当性と信頼性を確保する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 06:56:52 GMT)
Tensor Programs II: Neural Tangent Kernel for Any Architecture [23.2] 我々は、*アーキテクチャ*のランダムに決定論的ニューラルネットワークが、ネットワーク幅が無限大になる傾向があるため、そのTangent Kernel(NTK)が限界に収束していることを証明する。
本稿では,再帰型ニューラルネットワーク,トランスフォーマー,バッチ正規化の無限幅NTKの参照実装について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 03:30:09 GMT)
Two-Level Adversarial Visual-Semantic Coupling for Generalized Zero-shot
Learning [21.9] トレーニング中に推論ネットワークを用いて生成ネットワークを増強する2段階のジョイントアイデアを提案する。
これにより、ビジュアルドメインとセマンティックドメイン間の効果的な知識伝達のための強力な相互モーダル相互作用が提供される。
提案手法は,4つのベンチマークデータセットに対して,いくつかの最先端手法に対して評価し,その性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 11:00:45 GMT)
AutoBayes: Automated Bayesian Graph Exploration for Nuisance-Robust
Inference [21.7] 我々は、ニュアンス不変の機械学習パイプラインを最適化するために、AutoBayesと呼ばれる自動ベイズ推論フレームワークを導入する。
探索されたグラフィカルモデル間でのアンサンブル学習による大幅な性能向上を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 16:39:32 GMT)
RegFlow: Probabilistic Flow-based Regression for Future Prediction [21.6] 我々は,モーダリティや基礎となる確率分布に関する制約がほとんどなく,将来の予測をモデル化できる,頑健で柔軟な確率確率フレームワークを導入する。
RegFlowと呼ばれる結果の方法は、いくつかのベンチマークデータセットで最先端の結果を達成し、競合するアプローチよりも大きなマージンで優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 08:45:37 GMT)
Attention-Based Planning with Active Perception [21.4] 本稿では,マルコフ決定過程における注意の計算モデルと注意に基づく確率的計画法を提案する。
異なる注意モードを切り替えることで、ロボットはタスク関連情報を積極的に認識し、ほぼ最適のタスク性能を達成しつつ、情報取得と処理のコストを削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 19:07:28 GMT)
Oblivious Transfer is in MiniQCrypt [20.7] MiniQCryptは、量子セキュアな一方通行関数が存在し、量子通信が可能である世界である。
悪質な量子時間敵に対する平易なモデルのシミュレーションセキュリティを実現するため,MiniQCrypt に暗黙の転送プロトコルを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 16:51:17 GMT)
Image Quality Assessment for Perceptual Image Restoration: A New
Dataset, Benchmark and Metric [19.9] 画像品質評価(IQA)は、画像復元アルゴリズム(IR)の急速な発展の鍵となる要素である。
GAN(Generative Adversarial Network)に基づく最近のIRアルゴリズムは、視覚性能に大きな改善をもたらした。
既存のIQA手法は、最近のIRアルゴリズムを客観的に評価できるか?
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 17:06:46 GMT)
RfD-Net: Point Scene Understanding by Semantic Instance Reconstruction [19.5] 本稿では,高密度物体表面を直接点雲から検出・再構成するRfD-Netを提案する。
インスタンス再構成を大域的オブジェクトローカライゼーションと局所形状予測に分離する。
我々のアプローチは、オブジェクト再構成において、最先端の技術を一貫して上回り、メッシュIoUの11以上を改善します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 12:58:05 GMT)
A Stochastic Path-Integrated Differential EstimatoR Expectation
Maximization Algorithm [19.2] 予測最大化(EM)アルゴリズムは、回帰器と専門家の混在を含む潜在変数モデルにおける推論において重要な要素である。
本稿では,条件予測推定器からの推測のための新しいEMであるtextttSPを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 15:49:31 GMT)
Cutoff for exact recovery of Gaussian mixture models [19.1] K$-meansクラスタリング法の半定値プログラミング(SDP)緩和は、クラスタセンターの対称性を仮定することなく、正確なリカバリを行うためのシャープしきい値を達成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 11:14:47 GMT)
On Initial Pools for Deep Active Learning [18.6] アクティブラーニング(AL)技術は、与えられたタスクのためにモデルをトレーニングするために必要なトレーニングデータを最小限にすることを目的としている。
プールベースのALテクニックは、最初は小さな初期ラベル付きプールから始まり、次にラベル付けのための最も有益なサンプルのバッチを反復的に選択する。
知的にサンプル化された初期ラベル付きプールが深いAL性能を向上できるかどうかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 11:22:31 GMT)
Facilitating the Communication of Politeness through Fine-Grained
Paraphrasing [18.5] 我々は,言語を特定のコミュニケーション状況に適応させる上で,人々を支援するための第一歩を踏み出した。
事例研究として,実践的な意図の正確な伝達を容易にすることに焦点を当てた。
本稿では,あるコミュニケーション状況下での丁寧さを意図したレベルに導くパラフレーズを提案する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 19:00:00 GMT)
Training and Inference for Integer-Based Semantic Segmentation Network [18.5] セグメンテーションネットワークのトレーニングと推論のための新しい量子化フレームワークを提案する。
我々のフレームワークはFCN-VGG16やDeepLabv3-ResNet50のような主流セマンティックセマンティクスネットワークで評価されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 02:07:07 GMT)
End-to-End 3D Point Cloud Learning for Registration Task Using Virtual
Correspondences [17.7] 3Dポイントのクラウド登録は、2つのポイントのクラウド間の厳密な変換を見つけるのが難しいため、依然として非常に難しいトピックである。
本稿では,ポイントクラウド登録問題を解決するために,エンドツーエンドのディープラーニングに基づくアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 06:55:05 GMT)
Driver Anomaly Detection: A Dataset and Contrastive Learning Approach [17.0] 本稿では,通常の運転と異常運転を区別する指標を学習するための対照的な学習手法を提案する。
本手法はテストセットの0.9673 AUCに到達し,異常検出タスクに対する対照的な学習手法の有効性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 15:00:06 GMT)
A biologically plausible neural network for local supervision in
cortical microcircuits [17.0] 我々は、明示的なエラーやバックプロパゲーションを避けるニューラルネットワークを訓練するためのアルゴリズムを導出する。
我々のアルゴリズムは、大脳皮質の接続構造や学習規則に顕著な類似性を持つニューラルネットワークにマップする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 17:35:22 GMT)
Why Convolutional Networks Learn Oriented Bandpass Filters: Theory and
Empirical Support [16.9] 畳み込みネットワークは、すべての畳み込み層において、指向する帯域通過フィルタを学習することを示す。
我々は、畳み込みネットワークがこれら全ての畳み込み層でそのようなフィルタを学ぶという仮説を実証的に支持する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 10:10:44 GMT)
Rethinking and Designing a High-performing Automatic License Plate
Recognition Approach [16.7] そこで我々は,VSNetと呼ばれる新しい自動ナンバープレート認識(ALPR)手法を提案する。
VSNetには2つのCNN、すなわちライセンスプレート検出用のVertexNetとライセンスプレート認識用のSCR-Netが含まれている。
実験結果から,提案したVSNetは,エラー率の相対的改善率が50%以上向上し,最先端の手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 16:03:57 GMT)
Trajformer: Trajectory Prediction with Local Self-Attentive Contexts for
Autonomous Driving [13.9] 自己意識は、エージェントの社会的文脈を表現するためのより良い制御を可能にする。
Argoverseデータセットの様々なベースラインに対する標準メトリクスの改善を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 15:42:15 GMT)
Learning Effective Spin Hamiltonian of Quantum Magnet [13.8] 様々な最適化戦略を組み合わせた非バイアスハミルトン探索手法を提案する。
スピンハミルトニアンから得られた熱データをトレーニングするために,その精度と強度を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 15:48:31 GMT)
SAR Image Despeckling Based on Convolutional Denoising Autoencoder [13.6] SAR(Synthetic Aperture Radar)イメージングでは、画像解析において非特異性が非常に重要である。
本稿では,C-DAE(Convolutioal Denoising Autoencoder)を用いて,スペックルフリーなSAR画像の再構成を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 09:02:25 GMT)
Adaptive Compact Attention For Few-shot Video-to-video Translation [13.5] 本稿では,複数の参照画像からコンテキスト特徴を効率的に抽出する適応型コンパクトアテンション機構を提案する。
我々の中心となる考え方は、すべての参照画像からより高レベルな表現としてコンパクトな基底集合を抽出することである。
提案手法を大規模トーキングヘッドビデオデータセットと人間のダンスデータセットで広範囲に評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 11:19:12 GMT)
A Customizable Dynamic Scenario Modeling and Data Generation Platform
for Autonomous Driving [13.2] 本稿では,動的かつインタラクティブなシナリオをモデル化し,ラベル付きセンサデータの異なるモードでシミュレーションのシナリオを生成し,この情報をデータ拡張のために収集するプラットフォームを提案する。
私たちの知る限り、これは自動運転ドメインに特化したこれらのタスクのための最初の統合プラットフォームです。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 05:11:45 GMT)
Representing and Denoising Wearable ECG Recordings [12.4] ウェアラブルセンサから得られるECGの構造的ノイズ過程をシミュレートする統計モデルを構築した。
変動解析のためのビート・ツー・ビート表現を設計し,心電図を識別する因子分析に基づく手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 21:33:11 GMT)
Zero- to ultralow-field nuclear magnetic resonance and its applications [12.0] ZULF NMRはサブミクロテラ系における核磁化シグナルを検出する。
スピン交換緩和自由原子磁気センサは、zuLF NMRのための新しい感度検出器を提供する。
ZULF NMRは、最近、化学、生物学、医学、基礎物理学のテストでかなりの注目を集めている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 16:13:20 GMT)
Meta learning to classify intent and slot labels with noisy few shot
examples [11.8] 音声言語理解(SLU)モデルは、データハングリーで悪名高い。
SLUは目的分類(IC)とスロットラベリング(SL)の2つのコア問題から構成される。
本稿では,従来の微調整ベースラインとメタラーニング手法であるモデル非依存メタラーニング(MAML)を,ICの精度とSL F1の精度で一貫した性能で向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 18:53:30 GMT)
A Comprehensive Review on Recent Methods and Challenges of Video
Description [11.7] ビデオ記述には、ビデオ内のアクション、イベント、オブジェクトの自然言語記述の生成が含まれる。
視覚障害者のための言語と視覚のギャップを埋めることで、映像記述の様々な応用がある。
過去10年間に、ビデオ記述、評価メトリクス、データセットのアプローチ/方法に関して、この分野でいくつかの研究が行われてきた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 13:08:45 GMT)
Blind signal decomposition of various word embeddings based on join and
individual variance explained [11.5] そこで本稿では,JIVEとJIVEを併用して,各種単語の組込みを結合成分と個別成分に分解する,新しい結合信号分離手法を提案する。
我々は,2vec,FastText,GLoVEの異なるコーパスと異なる次元で訓練を行った。
その結果,異なる単語の埋め込みを結合成分にマッピングすることにより,従来の単語埋め込みよりも低性能で感情性能が大幅に向上できることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 01:36:29 GMT)
Sim2SG: Sim-to-Real Scene Graph Generation for Transfer Learning [11.5] シーングラフ生成のためのSim-to-real転送のためのスケーラブルな手法であるSim2SGを提案する。
Sim2SGは、ドメインギャップを外見、ラベル、予測の相違に分解することで解決する。
本実験は, 領域ギャップを質的に, 定量的に低減する上で, ベースラインよりも大幅に改善したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 01:21:55 GMT)
General Invertible Transformations for Flow-based Generative Modeling [11.0] 可逆論理と可逆ニューラルネットワークの多くのよく知られた可逆的変換は、我々の提案から導かれる可能性がある。
次に、フローベース生成モデルの重要な構成要素である2つの新しい結合層を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 17:54:43 GMT)
Perceptual Deep Neural Networks: Adversarial Robustness through Input
Recreation [11.0] 機械がどのように入力を再現し、そのような拡張された知覚の利点を調査できるかを示す。
我々は、さらに処理する前に独自の入力を再現するPerceptual Deep Neural Networks(varphi$DNN)を提案する。
実験の結果、$varphi$DNNsとその逆行訓練のバリエーションはロバスト性を大幅に向上させることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 10:36:03 GMT)
Two-photon superbunching effect of broadband chaotic stationary light at
femtosecond timescale based on cascaded Michelson interferometer [10.6] スーパーバンチ相関ピークは、半最大幅のフル幅が約95fsに達する超高速2光子吸収検出器で測定される。
CMIで循環するブロードバンドカオス光を用いた新しい弱信号検出装置を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 04:59:49 GMT)
Deconstructing the Structure of Sparse Neural Networks [10.3] スパースニューラルネットワークの3つの一般的なアルゴリズムを解析する。
精度は構造のみから導き出すことができる。
最近の動的疎性アルゴリズムでは、構造体の訓練の初期段階がどれだけ早く現れるかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 23:51:33 GMT)
Continuous surrogate-based optimization algorithms are well-suited for
expensive discrete problems [9.7] 本研究では, 連続代理モデルを用いることで, 最先端の離散代理モデルと競合する性能を示す実証的証拠を示す。
異なる離散構造と時間的制約に関する我々の実験は、どのアルゴリズムがどの種類の問題でうまく機能するかについての洞察を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 19:21:54 GMT)
Learning from Incremental Directional Corrections [9.5] 本研究では,ロボットが人間の修正から制御対象関数を漸進的に学習することを可能にする手法を提案する。
人間の補正は、その大きさに関わらず、ロボットの現在の動きを改善する方向を指していると仮定する。
提案手法は, 修正方向を用いて, 切削面法に基づく目的関数の推定値の更新を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 17:16:39 GMT)
On the Asymptotic Linear Convergence Speed of Anderson Acceleration
Applied to ADMM [9.4] AndersonAcceleration(AA)は、乗算器の交互方向法(ADMM)の線形収束速度を改善するための強力なメカニズムである。
本稿では,ADMM に適用された AA の定常バージョンに対して,この線形収束速度の改善について説明し,定量化する。
この定常AA-ADMM法の最適線形収束係数は、前回の定常AA加速度に関する研究に基づいて解析的または最適化的に計算される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 04:03:06 GMT)
Improving accuracy of rare words for RNN-Transducer through unigram
shallow fusion [9.1] RNN-Tの稀な単語を改善するために,単グラム浅層核融合(USF)を提案する。
本手法は, 一般的なテストセットの劣化を伴わずに, 稀な単語の3.7%のWER比で性能を向上できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 22:06:02 GMT)
Reducing Textural Bias Improves Robustness of Deep Segmentation CNNs [8.7] 自然画像の最近の知見は、深いニューラルモデルは、画像分類タスクを実行する際に、テクスチャバイアスを示す可能性があることを示唆している。
本研究の目的は, 深いセグメンテーションモデルの堅牢性と伝達性を高めるために, テクスチャバイアス現象に対処する方法を検討することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 18:29:53 GMT)
FrostNet: Towards Quantization-Aware Network Architecture Search [8.7] 本稿では,フル精度(FLOAT32)と量子化(INT8)の両性能を保証するネットワークを見つけるための新しいネットワークアーキテクチャサーチ(NAS)手法を提案する。
我々のFrostNetsは、量子化時に同等のレイテンシを持つ既存のCNNよりも高い認識精度を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 10:09:33 GMT)
Mint: MDL-based approach for Mining INTeresting Numerical Pattern Sets [8.6] 我々は、数値データセットをマイニングする効率的なMDLベースのアルゴリズムMintを提案する。
論文で示された実験では、MintがSlimとRealKrimpの競合より優れていることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 14:36:29 GMT)
A Critique of Immunity Passports and W3C Decentralized Identifiers [7.6] 免責パスポートや技術提案も推進されている。
これらのスキームは、一般的に新型コロナウイルスの検査とワクチン接種の結果を共有するために使用される。
我々の分析によると、この技術アイデンティティ標準のグループは、未仕様でしばしば標準化されていない文書に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 22:10:43 GMT)
Learning to dance: A graph convolutional adversarial network to generate
realistic dance motions from audio [7.6] 自然に音楽からダンスへと進むこと、つまりダンスを学ぶことは、人間が努力せずに演奏するより複雑な動きの1つである。
本稿では,音声情報から自動ダンス生成問題に取り組むために,グラフ畳み込みネットワークに基づく新しい手法を設計する。
提案手法は,入力された音楽音声に条件付き逆学習方式を用いて,異なる音楽スタイルの鍵となる動きを保存した自然な動きを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 17:59:15 GMT)
Towards constraining warm dark matter with stellar streams through
neural simulation-based inference [7.6] Amortized Approximate Likelihood Ratios (AALR) に基づく確率自由ベイズ推論パイプラインを導入する。
本手法は、暗黒物質サブハローによってのみ恒星の流れが摂動される単純化された場合に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 15:53:43 GMT)
Extreme Model Compression for On-device Natural Language Understanding [6.9] 我々は,大規模かつ商業的なNLUシステムにおいて,膨大な語彙サイズを持つ多種多様な意図に基づいて学習した結果を示す。
提案手法は, 予測性能が3.7%未満の圧縮速度で97.4%の圧縮性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 21:47:48 GMT)
Systematically Exploring Redundancy Reduction in Summarizing Long
Documents [6.8] 長い文書を要約する際、冗長性に対処する方法を探索し比較する。
提案手法は,2つの学術論文データセット上でのROUGEスコアに対して,最先端の手法を実現することを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 19:07:27 GMT)
Domain Adaptation for Robust Workload Level Alignment Between Sessions
and Subjects using fNIRS [6.6] 機能的近赤外分光法(fNIRS)データに領域適応を応用し、作業記憶に関わる様々なレベルのn-backタスクを分類する可能性を実証した。
Gromov-Wasserstein (G-W) とFused Gromov-Wasserstein (FG-W) の2つのドメイン適応手法が用いられた。
G-WとFG-Wのアライメント精度は、SVM、CNN、RNNのアライメント精度よりもかなり大きい。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 01:52:13 GMT)
A rigorous and robust quantum speed-up in supervised machine learning [6.4] 本稿では,汎用量子学習アルゴリズムを用いて,教師付き分類のための厳密な量子スピードアップを確立する。
我々の量子分類器は、フォールトトレラント量子コンピュータを用いてカーネル関数を推定する従来のサポートベクトルマシンである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 18:39:39 GMT)
Quantum algorithms for hedging and the learning of Ising models [6.3] オンライン学習のためのパラダイムアルゴリズムは、FreundとSchapireのHedgeアルゴリズムである。
この研究は、このようなオンライン学習のための量子アルゴリズムを論理的に提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 11:23:44 GMT)
Multi-scale Adaptive Task Attention Network for Few-Shot Learning [5.9] 少数ショット学習の目標は、ラベル付きサンプルの少ない未確認カテゴリを分類することである。
本稿では,マルチスケール適応タスク注意ネットワーク(MATANet)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 00:36:01 GMT)
Are We Hungry for 3D LiDAR Data for Semantic Segmentation? A Survey and
Experimental Study [5.7] 3Dセマンティックセグメンテーションは、ロボットおよび自律運転アプリケーションの基本課題である。
最近の研究はディープラーニング技術の利用に重点を置いているが、細かな注釈付き3DLiDARデータセットの開発は非常に労働集約的である。
不十分なデータセットによって引き起こされるパフォーマンスの制限は、データ飢餓問題と呼ばれる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 12:58:20 GMT)
IV-Posterior: Inverse Value Estimation for Interpretable Policy
Certificates [5.7] ポリシーの解釈性の欠如は、下流アプリケーションでのデプロイメントの成功を妨げる可能性がある。
本稿では,解釈可能な政策証明書(IV-Posterior)の逆値推定法を提案する。
政策選択がこれらの政策が持つ帰納的バイアスの知識を取り入れた場合、かなりの性能向上が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 21:45:49 GMT)
Flood Detection via Twitter Streams using Textual and Visual Features [5.6] 本稿では,MediaEval 2020 Flood-Related Multimedia Taskに対する提案手法を提案する。
このタスクは、Twitter上で共有されるマルチメディアコンテンツの洪水イベントを分析し、検出することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 16:09:11 GMT)
DEMI: Discriminative Estimator of Mutual Information [5.2] 連続確率変数間の相互情報を推定することは、高次元データにとってしばしば難解で困難である。
近年の進歩は、相互情報の変動的下界を最適化するためにニューラルネットワークを活用している。
提案手法は,データサンプルペアが結合分布から引き出される確率を提供する分類器の訓練に基づく。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 02:59:02 GMT)
Quantifying Sources of Uncertainty in Deep Learning-Based Image
Reconstruction [5.1] 本稿では,学習反復画像再構成におけるアレタリックおよびエピステマティック不確かさを同時に定量化する,スケーラブルで効率的なフレームワークを提案する。
本手法は,スパークビューと制限角度データの両方を用いて,従来の計算トモグラフィーのベンチマークと競合する性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 03:47:56 GMT)
Magnon Thermal Edelstein Effect Detected by Inverse Spin Hall Effect [5.1] DMI (Dzyaloshinskii-Moriya interaction) を持つ平面反強磁性体では、マグノンは効果的なスピン-モーメントロックを受ける。
面内温度勾配は、特定の偏光でマグノンの界面蓄積を発生させ、マグノン熱エデルシュタイン効果を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 21:03:41 GMT)
Floods Detection in Twitter Text and Images [4.6] 本稿では,実世界の洪水イベントを検出するためにソーシャルメディアからテキストコンテンツと視覚コンテンツを分析し,組み合わせることを目的とする。
テキストベースの洪水イベント検出には,BOW(Bog of Words)とBertのイタリア語版に依存する3つの方法を用いる。
ビジュアル分析では、ImageNetで事前トレーニングされた複数の最先端のディープモデルを介して抽出された機能に依存します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 16:08:19 GMT)
Use of Bayesian Nonparametric methods for Estimating the Measurements in
High Clutter [4.5] 本研究では,複数のセンサ計測をモデル化し,移動目標の追跡を高精度に行うためのロバストな生成手法を提案する。
我々は、目標と乱れの測定の結合事前分布を構築するために、ジョイントベイズ非パラメトリックモデルを用いている。
提案するフレームワークの追跡性能と有効性は,高いクラッタ測定を抑えることにより向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 18:32:34 GMT)
Unsupervised Optical Flow Using Cost Function Unrolling [4.5] 本稿では, コスト関数に着目し, ハードL1のスムーズ性制約をソフトな多層反復スキームに伝達するアンローリング反復法を提案する。
我々は MPI Sintel と KITTI 2015 の教師なし光フローベンチマークの両結果について報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 14:10:03 GMT)
Entanglement Negativity at Measurement-Induced Criticality [4.3] 測定誘起臨界度の精密なプローブとして, エンタングルメントの負性について提案する。
2次元臨界パーコレーションに正確にマッピングする測定専用安定化回路において、相互情報と相互負性は境界共形場によって制御されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 19:00:09 GMT)
A Framework for Authorial Clustering of Shorter Texts in Latent Semantic
Spaces [4.2] 著者クラスタリングは、著者の執筆スタイルや主題的好みの事前の肯定的な例のない、同一の著者または著者のチームによって書かれた文書をグループ化する。
非パラメトリックなトピックモデリングから導出した潜在特徴空間におけるコンパクトなデータ表現を利用する高レベルフレームワークを提案する。
3つの言語と2つのジャンルで120個のコレクションを実験し、トピックベースの潜在機能空間が有望なパフォーマンスを提供することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 17:39:44 GMT)
Geometrical Bounds of the Irreversibility in Markovian Systems [4.1] 可逆エントロピー生成は、初期状態と最終状態の間のワッサーシュタイン距離によって下から有界であることが証明される。
導出された境界は、量子的および古典的な速度制限として解釈できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 13:32:28 GMT)
Leaking information to gain entanglement [3.8] システムと環境を結びつけることで,絡み合いの維持能力が向上することがわかった。
チャネルのほとんど全ての量子情報をチャネル環境にリークすることで、チャネルの量子容量を反故意に増強する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 18:49:45 GMT)
A Selective Survey on Versatile Knowledge Distillation Paradigm for
Neural Network Models [3.8] 本稿では, 知識蒸留の3つの重要な要素が, 知識と損失である, 教師-学生パラダイム, 蒸留プロセスである,という仮説から, 知識蒸留の特徴を概観する。
本稿では, 知識蒸留における今後の課題として, 性能向上の分析分析を研究対象とする説明可能な知識蒸留と, 深層学習コミュニティにおける熱い研究課題である自己教師型学習について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 05:22:02 GMT)
Multi-Modal Detection of Alzheimer's Disease from Speech and Text [3.7] 本稿では,アルツハイマー病(AD)の診断に音声と対応する文字を同時に利用する深層学習手法を提案する。
提案手法は,Dementiabank Pitt corpus のトレーニングおよび評価において,85.3%のクロスバリデーション精度を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 21:18:17 GMT)
ViDi: Descriptive Visual Data Clustering as Radiologist Assistant in
COVID-19 Streamline Diagnostic [3.7] 新型コロナウイルスの感染拡大を受け、胸部X線から新型コロナウイルスを検出する深層学習法が広く研究されている。
本稿では,人間と機械の相互作用と専門家による意思決定を促進する枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 15:06:08 GMT)
Value Function Based Performance Optimization of Deep Learning Workloads [3.7] 部分スケジュールの予測性能を正確に予測する新しい手法を提案する。
これにより、深いニューラルネットワークのスループットをHalideの2.6倍、TVMの1.5倍向上させるスケジュールを見つけることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 01:20:14 GMT)
It's LeVAsa not LevioSA! Latent Encodings for Valence-Arousal Structure
Alignment [3.7] 本稿では、潜在空間とVA空間を整列させることにより暗黙構造を学習するVAEモデル「LeVAsa」を提案する。
以上の結果から,LeVAsaは低周波アライメントを実現し,下流のカテゴリー感情予測の改善につながることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 18:24:01 GMT)
DRDr II: Detecting the Severity Level of Diabetic Retinopathy Using Mask
RCNN and Transfer Learning [3.4] DRDr IIは機械学習とディープラーニングのハイブリッドだ。
DRDrは2種類の病変を検知し、発見し、セグメンテーションマスクを作成するために訓練された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 12:23:22 GMT)
Persistent Reductions in Regularized Loss Minimization for Variable
Selection [3.4] 広い種類の損失関数に対して、係数がゼロであることが保証される部分集合を効率的に同定できることが示される。
我々は、超高次元問題に適用できるように、既存のレイアルゴリズムを極端線識別に使用し、保証アルゴリズムを適用させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 04:59:44 GMT)
COVID-19 in differential diagnosis of online symptom assessments [3.3] 新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックは、オンラインのヘルスケアソリューションを探している人たちの、すでに存在する傾向を拡大した。
従来の症状チェッカーは、柔軟で修正が難しい手作業による専門家システムに基づいている。
本稿では,従来のAIエキスパートシステムの強みと,新しいディープラーニングモデルを組み合わせたアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 22:13:39 GMT)
Automating Artifact Detection in Video Games [3.2] 本研究では,ビデオゲームにおけるグラフィック破損の自動検出のための機械学習手法を提案する。
このモデルでは、最もよく見られるスクリーンアーティファクトの10を、妥当な精度で識別することができた。
テストはホールトアウトテストセットで行われ、これまで見たゲームでは84%、これまで見たことのないゲームでは69%の精度で行われました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 18:34:40 GMT)
TimeSHAP: Explaining Recurrent Models through Sequence Perturbations [3.1] リカレントニューラルネットワークは、多くの機械学習ドメインで標準的なビルディングブロックである。
これらのモデルにおける複雑な意思決定はブラックボックスと見なされ、正確性と解釈可能性の間の緊張を生み出す。
本研究では,モデルに依存しないリカレント説明器であるTimeSHAPを提示することにより,これらのギャップを埋めることに寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 19:48:57 GMT)
Fast, Self Supervised, Fully Convolutional Color Normalization of H&E
Stained Images [3.1] 色の変化は、病理組織学における自動診断システムのためのディープラーニングベースのソリューションの展開に問題を引き起こす。
本稿では,自己教師付きトレーニングと推論において高速な色正規化手法を提案する。
本手法は,軽量な完全畳み込みニューラルネットワークをベースとして,深層学習に基づくパイプラインに前処理ブロックとして容易に取り付けることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 17:05:58 GMT)
Deep reinforcement learning with a particle dynamics environment applied
to emergency evacuation of a room with obstacles [3.0] 本研究では,最も速い避難経路を見つけるためにエージェントを訓練するために,社会力モデルと連動して深層強化学習アルゴリズムを開発する。
まず, 障害のない部屋の場合, 結果として生じる自己駆動力は, 社会的力モデルのように出口に直接向けられることを示す。
本手法は, 障害物が凸である場合に, 社会力モデルと類似した結果が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 19:34:57 GMT)
Exploration of Whether Skylight Polarization Patterns Contain
Three-dimensional Attitude Information [2.7] 3つの角度を推定するために社会クモ最適化法(SSO)を提案する。
シミュレーションの結果,アルゴリズムは3次元姿勢を推定でき,確立された空モデルには3次元姿勢情報が含まれていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 12:10:29 GMT)
Language-Driven Region Pointer Advancement for Controllable Image
Captioning [2.6] 本稿では,言語構造の自然な部分として進行段階を扱い,領域ポインター進行のタイミングを予測する新しい手法を提案する。
Flickr30k Entitiesテストデータでは、精度86.55%、リコール97.92%である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 15:34:59 GMT)
Fake News Detection in Social Media using Graph Neural Networks and NLP
Techniques: A COVID-19 Use-case [2.5] 本稿では,MediaEval 2020タスク,すなわちFakeNews: Corona Virusと5G Conspiracy Multimedia Twitter-Data-Based Analysisのソリューションについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 16:41:04 GMT)
Enhance CNN Robustness Against Noises for Classification of 12-Lead ECG
with Variable Length [2.3] 深部ニューラルネットワーク(DNN)は、ECG信号の自動解釈のために開発された。
本研究では,可変長12リードECG信号の分類のためのCNNを設計した。
評価の結果, CPSC 2018 ECG分類課題の上位6項目に匹敵するF1スコアと平均精度を達成できた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 20:09:42 GMT)
Extracting Electron Scattering Cross Sections from Swarm Data using Deep
Neural Networks [2.3] 本研究では,人工知能ニューラルネットワーク(ANN),畳み込みニューラルネットワーク(CNN),密結合畳み込みニューラルネットワーク(DenseNet)を実装した。
我々は、これらの訓練された全てのネットワークによる、幅広いガス種に対する予測の有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 11:48:15 GMT)
Locally Linear Attributes of ReLU Neural Networks [2.2] ReLUニューラルネットワークは、入力空間から出力空間への連続的なピースワイズ線形写像を決定/決定する。
ニューラルネットワークの重みは、入力空間の凸ポリトープへの分解を決定する。
これらのポリトープのそれぞれについて、ネットワークは単一のアフィン写像によって記述することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 19:31:23 GMT)
reval: a Python package to determine best clustering solutions with
stability-based relative clustering validation [1.8] revalは、安定性ベースの相対クラスタリングバリデーションメソッドを活用して、最適なクラスタリングソリューションを決定するPythonパッケージである。
この研究は、教師付き学習を通じて、目に見えないデータのサブセットを複製するものとして、最高のクラスタリングソリューションを選択する安定性ベースの方法の開発を目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 00:32:07 GMT)
Machine Translation of Novels in the Age of Transformer [1.6] 本研究では,ニューラルMT (NMT) の最先端アーキテクチャをベースとした,英語からカタルーニャ語への翻訳方向の機械翻訳システムを構築した。
本稿では,このMTシステムと他の3つのシステム(リカレントおよびフレーズベースパラダイムに基づく2つのドメイン固有システムと一般的なオンラインシステム)を比較した。
予想通り、ドメイン固有のトランスフォーマーベースのシステムは、すべての3つの評価において、全ての場合において、大きなマージンで、他の3つのシステムよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 16:51:08 GMT)
UWB @ DIACR-Ita: Lexical Semantic Change Detection with CCA and
Orthogonal Transformation [1.4] 本稿では,DIACR-Ita共有タスクの語彙的意味変化(単語感覚変化)を検出する手法について述べる。
異なる期間から選択された2つのイタリア語コーパスにおける特定の単語間の意味的差異について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 10:41:50 GMT)
Ultrasound Diagnosis of COVID-19: Robustness and Explainability [1.2] 新型コロナウイルスの診断は、世界的なパンデミックの封じ込めに不可欠だ。
これまでの研究では、POCUSビデオの公開データセットを使用して、高感度の診断のためのAIモデルをトレーニングしてきた。
高利得の応用のため、我々は堅牢で説明可能な手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 20:26:39 GMT)
Can neural networks learn persistent homology features? [1.2] トポロジデータ分析は、トポロジのツールを使用してデータの表現を生成する。
本研究では,ニューラルネットワークを用いて永続性図から抽出したいくつかの特徴を学習する可能性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 10:58:53 GMT)
Towards Auditability for Fairness in Deep Learning [1.1] グループフェアネスのメトリクスは、深層学習モデルが有利で不利なグループに対して異なる振る舞いをするのを検出することができる。
深層学習モデルの個人的公正度を効率よく計算したスムーズな予測感度を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 21:28:12 GMT)
Learning Explainable Interventions to Mitigate HIV Transmission in Sex
Workers Across Five States in India [0.9] この研究は、構造学習、差別的モデリング、および5つの異なるインドの州にまたがる介入を設計する草の根レベルの専門知識を組み合わせたものである。
コンドームの使用を最大化できる要因を定量化するために, ブートストラップ付き, アンサンブル付き平均ベイズネットワーク構造が学習された。
次に,コンドーム利用行動を予測するために,XgBoostとランダム林を用いて識別モデルを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 08:35:16 GMT)
Utilizing stability criteria in choosing feature selection methods
yields reproducible results in microbiome data [0.9] 一般的なモデル予測指標MSEの性能と4つの広く使われている特徴選択法の評価における基準安定度の比較を行った。
MSEよりも安定度が望ましい特徴選択基準であると結論付け,特徴選択法の性能を定量的に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 22:23:26 GMT)
The CROSS Incubator: A Case Study for funding and training RSEs [0.8] カリフォルニア大学サンタクルーズ校のオープンソースソフトウェア研究センター(CROSS)は、研究ソフトウェアエンジニアのプロフェッショナルな開発を促進するのに非常に効果的である。
カルロス・マルツァンは2015年に、カリフォルニア大学サンタクルーズ校の卒業生Sage Weilから2000,000ドルを寄付し、東芝アメリカ電子部品、SK Hynix Memory Solutions、Micron Technologyの設立メンバーとしてCROSSを設立した。
本稿では,大学主導のオープンソースプロジェクトが,研究ソフトウェアエンジニアの効果的なトレーニング,資金提供,支援を行うための,実世界の再現可能なモデルを構築するためのケーススタディとして,CROSSフェローシップを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 20:16:43 GMT)
Nonlinear squeezing for measurement-based non-Gaussian operations in
time domain [0.8] 量子非ガウスゲート(英: Quantum non-Gaussian gate)は、光学系における連続変数の普遍量子演算を実現するための欠片である。
立方相ゲートの測定に基づく実装では、非線形スクイージングと呼ばれる性質を持つ最低階非ガウスゲート、非ガウス補助状態が要求される。
本稿では, 真空状態と単一光子状態との間の重ね合わせを, 重ね合わせ係数の最適化により生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 06:52:47 GMT)
Compact representation of temporal processes in echosounder time series
via matrix decomposition [0.8] 本研究では,データに内在する特徴を用いて,時系列のコンパクトな表現を構築する手法を開発した。
この研究は、海洋における大規模で音響に基づく生物学的観測のための堅牢な時系列解析を構築する基盤となる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 17:00:20 GMT)
HydroNet: Benchmark Tasks for Preserving Intermolecular Interactions and
Structural Motifs in Predictive and Generative Models for Molecular Data [0.6] 本稿では,化学問題に対する機械学習アプローチにおける分子間相互作用と構造的モチーフの保存に関する課題について述べる。
最近発表された495万個の水クラスターのデータセットを水素結合相互作用によって保持し、より長い範囲の構造パターンをもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 22:01:00 GMT)
Binary Classification: Counterbalancing Class Imbalance by Applying
Regression Models in Combination with One-Sided Label Shifts [0.5] クラス不均衡の問題に対処する新しい手法を提案する。
我々は、対応する回帰タスクが均衡するように、負と正の目標ラベルのセットを生成する。
我々は,複数の公開データセットに対するアプローチを評価し,提案手法を最もポピュラーなオーバーサンプリング手法と比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 13:24:47 GMT)
Challenging the Security of Logic Locking Schemes in the Era of Deep
Learning: A Neuroevolutionary Approach [0.3] ディープラーニングはロジックロックの領域で導入されている。
私たちはSnapShotを紹介します。これは、ニューラルネットワークを利用した最初のタイプのロジックロックに対する新しい攻撃です。
本研究では,SnapShotが選択した攻撃シナリオに対して平均キー予測精度82.60%を達成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 08:49:19 GMT)
Simulated Quantum Annealing is Efficient on the Spike Hamiltonian [0.2] スパイク・ハミルトニアン上でのSQA(Simulated Quantum Annealing)と呼ばれる古典的アルゴリズムの収束について検討する。
このおもちゃモデルハミルトンは計算ベースで単純なビット対称コスト関数 f を符号化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 18:30:15 GMT)
Zero-Shot Calibration of Fisheye Cameras [0.0] 提案手法は,カメラの水平及び垂直の視野情報から,画像の取得を伴わないカメラパラメータを推定する。
この方法は画像歪みが大きい広角カメラや魚眼カメラに特に有用である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 08:10:24 GMT)
Why model why? Assessing the strengths and limitations of LIME [0.0] 本稿では,LIME(Local Interpretable Model-Agnostic Explanations) xAIフレームワークの有効性について検討する。
LIMEは、文献で見られる最も人気のあるモデルに依存しないフレームワークの1つである。
従来の性能評価手法を補うためにLIMEをどのように利用できるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 21:08:07 GMT)
Why Did the Robot Cross the Road? A User Study of Explanation in
Human-Robot Interaction [0.0] この研究は、社会科学の文脈で説明可能なAI XAIを定め、社会科学から情報を得ると、HRIの説明が改善されることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 20:02:19 GMT)
Who is more ready to get back in shape? [0.0] 本研究は,2013年のカンボジア大洪水の前後でレジリエンス(適応能力)を推定する。
約120万マイクロファイナンス機関(MFI)の顧客データを使用し、教師なし学習手法を実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 15:17:40 GMT)
Variance based sensitivity analysis for Monte Carlo and importance
sampling reliability assessment with Gaussian processes [0.0] 本稿では,2つの不確実性源に対する故障推定器の感度を定量的に評価する手法を提案する。
この分析により、故障確率推定に関連する全誤差を制御でき、推定の精度基準を提供する。
本手法は, モンテカルロ法と重要サンプリング法の両方で提案され, 希少事象確率の推定を改善することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 17:06:28 GMT)
Use-cases of Blockchain Technology for Humanitarian Engineering [0.0] この章では、ブロックチェーン技術の主要な構成要素について説明する。
農業、エネルギー健康などの分野におけるブロックチェーン技術のさまざまなユースケースシナリオを説明している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 13:19:06 GMT)
Tuneable and weakly-invasive probing of a superconducting resonator
based onelectromagnetically induced transparency [0.0] 共振器と量子ビット間の電磁誘導透過(EIT)に基づく高Q共振器の分光プローブを提案する。
我々は、キュービット分光法において、キュービットプローブ信号とサイドバンド遷移の間の量子干渉から生じる干渉ディップを観察する。
量子ビットが共振器よりも広い直線幅を持つ未探索の状態で作業することで、高コヒーレンス量子ビットを作るという技術的課題が軽減される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 05:26:42 GMT)
The presence of non-analyticities and singularities in the wavefunction
and the role of invisible delta potentials [0.0] 分岐二乗可積分解に対する正しい微分方程式を同定する。
発散波動関数はポテンシャルV(r)=-r(r)によって引き起こされると仮定する。
その特異な形式とそれが発散ポテンシャルエネルギー V> = infinity をもたらすという事実により、ポテンシャル V(r) とそれに関連する発散波動関数は物理的に意味を持たない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 23:37:00 GMT)
Tailored subcycle nonlinearities of ultrastrong light-matter coupling [0.0] 我々は,コヒーレント駆動場によって誘導されるラビ周波数とキャビティフィールドによって設定される真空ラビ周波数の両方が光のキャリア周波数に匹敵する新しい状態下でのテーラーカット光-マターハイブリッド状態の非線形応答について検討する。
我々は、非古典的な光源、量子相転移、または仮想光子を用いたキャビティ化学を促進するために、ハイブリッド化された初等励起のカスタムカット非線形性を期待する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 09:20:11 GMT)
Synthesizing electromagnetically induced transparency without a control
field in waveguide QED using small and giant atoms [0.0] 電磁誘導透過(英語:magnetically induced transparency、EIT)は、蛍光クエンチを中心周波数で関連付ける狭い透明窓である。
EITは、複数の密集した量子エミッタが導波路に結合された場合、導波路量子電磁力学において一般的である。
導波路QEDにおける2レベル原子の異なる複数のセットアップについて検討し、これらはすべてEITのような透過性窓を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 18:18:19 GMT)
Supervised Text Classification using Text Search [0.0] 著者は、事前にラベル付けされたテキストデータの分類を正確に予測できる産業標準アルゴリズムのクラスを記述している。
これらのアルゴリズムは、適切なチームへの発行チケットのルーティングを自動化するために使用された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 19:53:45 GMT)
Strictly incoherent operations for one-qubit systems [0.0] 一量子系に対するパウリ演算子と位相演算子の観点から、ビストチャスティックなSIOの構造的特徴を与える。
この結果のいくつかの応用は、量子コンピュータによる量子熱平均の再構成やコヒーレンス操作にも応用されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 08:00:34 GMT)
Simulating quantum chemistry in the seniority-zero space on qubit-based
quantum computers [0.0] 計算量子化学の近似をゲートベースの量子コンピュータ上で分子化学をシミュレートする手法と組み合わせる。
基本集合を増大させるために解放された量子資源を用いることで、より正確な結果が得られ、必要な数の量子コンピューティングの実行が削減されることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 17:25:09 GMT)
REaL: Real-time Face Detection and Recognition Using Euclidean Space and
Likelihood Estimation [0.0] REaLシステムは顔の検出と認識を正確に行うように設計されている。
システムはローカルデータベースを使用して、キャプチャされた画像を格納し、ニューラルネットワークを頻繁にフィードする。
システムはユーラー角を計算し、顔が微笑んでいるか、左目、右目が開いているかの確率を計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 08:03:04 GMT)
Quantifying quantum correlation of quasi-Werner state and probing its
suitability for quantum teleportation [0.0] 2つの準ワーナー状態のウィグナー関数の挙動を、2つの正規化された二部分石$m$-光子付加コヒーレント状態に重ね合わせて解析する。
擬似ワーナー状態が単一モードコヒーレントかつ圧縮された状態のテレポーテーションの量子チャネルとしての性能は、テレポーテーションの忠実度によって定量化され、光子加算により改善されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 11:30:31 GMT)
Procode: the Swiss Multilingual Solution for Automatic Coding and
Recoding of Occupations and Economic Activities [0.0] 疫学的研究は、職業または経済活動のために確立された分類と整合したデータを必要とする。
目的は、分類に対する自由テキストのコーディングと異なる分類間の再コーディングのための、Procodeという名前のWebツールを開発し、テストすることであった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 07:46:21 GMT)
Prior Flow Variational Autoencoder: A density estimation model for
Non-Intrusive Load Monitoring [0.0] 非侵入負荷モニタリング(Non-Intrusive Load Monitoring, NILM)は、電力負荷のアプライアンスを1メートル単位で測定した全消費から推定する手法である。
本研究では,各機器の電力需要を推定するために,条件付き変分正規化フローモデルと条件付き変分オートエンコーダを結合する,ディープニューラルネットワークに基づく条件付き密度推定モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 15:05:59 GMT)
Predicting galaxy spectra from images with hybrid convolutional neural
networks [0.0] バッチ正規化の代わりにデコンボリューションを伴うハイブリッド畳み込みニューラルネットワークを用いた強力な新しいアプローチを提案する。
銀河画像とスペクトルの間の学習されたマッピングは、将来の広視野探査に革命をもたらすだろう。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 18:21:16 GMT)
Possibility to generate any Gaussian cluster state by a multi-mode
squeezing transformation [0.0] 実際には、その近似されたバージョンのみを有限のスキーズで構築することができる。
ここでは、任意のガウスクラスタ状態の忠実な近似を生成する、特定のマルチモードのスクイーズ変換を決定する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 15:56:58 GMT)
Optimal approximation to unitary quantum operators with linear optics [0.0] 光子数状態に作用する線形光学系は多くの興味深い進化をもたらすが、入力状態に対する全ての量子演算を与えることはできない。
任意の量子演算子$U$が$m$モードの$n$光子に作用すると、線形光学で実装可能な演算子$widetildeU$を返却する反復法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 17:47:23 GMT)
Momentum Entanglement for Atom Interferometry [0.0] エンタングルメント強化原子干渉計は、量子勾配計や重力波検出器に対する前例のない感度を開放する。
我々は、最先端の干渉計と互換性のある絡み合った原子の源を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 10:26:30 GMT)
Model-based controlled learning of MDP policies with an application to
lost-sales inventory control [0.0] 近年の文献では、ニューラルネットワークはサプライチェーンやロジスティクスにおいて、様々な動的モデルにわたって優れたMDPポリシーを表現できることが確認されている。
分散低減手法を取り入れたモデルベースアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 18:53:08 GMT)
Low-cost Fredkin gate with auxiliary space [0.0] 最大2n+1個の2量子ゲートと2n個の単一量子ゲートを持つn個の制御量子ビットFredkinゲートの最適化を提案する。
必要となる論理ゲートの数は、任意の n-量子フレッドキンゲートをシミュレートする初期の結果を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 11:54:00 GMT)
Long-range medical image registration through generalized mutual
information (GMI): toward a fully automatic volumetric alignment [0.0] 相互情報(Mi)は、医用画像の登録によく用いられる、堅牢な類似度指標である。
GMI関数は、アルゴリズムを大域極大に駆動する滑らかな等曲面を持つことを示した。
速度性能を向上した長距離登録におけるGMIの信頼性を指摘する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 17:48:28 GMT)
Long-Range Coherence and Multiple Steady States in a Lossy Qubit Array [0.0] 局所的に励起された2レベル量子系の損失配列の単純な実験により、強い長距離コヒーレンスを持つ状態の安定化が可能であることを示す。
極小から最大エンタングルドまで、定常密度作用素の広範な集合が存在することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 02:21:16 GMT)
Learning on-top: regressing the on-top pair density for real-space
visualization of electron correlation [0.0] オントップ対密度は電子相関効果の強力な指標である。
GDB11AD-3165データベース上でCFオントップ密度分子のみを予測できる機械学習モデルを訓練する。
実空間における電子相関効果とボンドブレーキング適合の視覚的指標として,オントップ比を用いて回帰の精度を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 15:22:13 GMT)
Learning a metacognition for object perception [0.0] 本稿ではメタ認知の教師なし学習モデルであるMetaGenを提案する。
MetaGenでは、メタ認知は知覚システムがノイズの多い知覚をいかに生み出すかの生成モデルとして表現される。
MetaGenはメタ認知を素早く学習し、全体的な精度を向上し、メタ認知に欠けるモデルよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 18:05:00 GMT)
KD-Lib: A PyTorch library for Knowledge Distillation, Pruning and
Quantization [0.0] 我々はオープンソースのPyTorchベースのライブラリであるKD-Libを紹介する。
これには、複数の抽象化レイヤの上に3つのファミリーのアルゴリズムの、最先端のモジュラー実装が含まれています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 11:11:22 GMT)
Investigating Coarse-Grainings and Emergent Quantum Dynamics with Four
Mathematical Perspectives [0.0] より深いスケールの記述から、あるスケールにおける記述がどのように現れるかを理解することを目的とした効果的な量子理論を構築することが不可欠である。
この貢献は、システムがユニタリ進化の対象となるシナリオにおいて、創発的な効果的なダイナミクスを研究するために異なる数学的ツールを探索する。
我々は、基礎となるユニタリと粗粒度写像の何らかのマッチングが満たされた場合にのみ、明確に定義された有効力学が定義できることを見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 12:23:39 GMT)
Infrared Generalized Uncertainty Principles Applied To LRS Bianchi I
Quantum Cosmology [0.0] 本稿では,運動量の最小不確実性を予測する2つの高次一般化不確実性原理(GUP)を提案する。
我々は我々の解を解析し、量子重力の潜在的なIR効果が量子宇宙の選択に重要な役割を果たした可能性を証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 16:17:34 GMT)
Improved Diagnosis of Tibiofemoral Cartilage Defects on MRI Images Using
Deep Learning [0.0] 深層学習は、診断精度と速度を改善するために医療画像を自動的に解釈するために使われてきた。
本研究の目的は, 膝関節MRI画像の解釈に応用した深層学習が, 軟骨の欠陥を正確に識別するために有効であるかどうかを評価することである。
我々は、MRI画像を分析するために3つの畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を開発し、CNNの意思決定過程を可視化するために、画像特異的な解像度マップを実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 22:50:37 GMT)
Identification of Errors-in-Variables ARX Models Using Modified Dynamic
Iterative PCA [0.0] 本稿では,入力計測にもノイズが伴うような誤り不変(EIV)ARXモデル同定問題について考察する。
本稿では,動的反復主成分分析(DIPCA)に基づく新しい同定アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 09:35:02 GMT)
Hybrid quantum-classical classifier based on tensor network and
variational quantum circuit [0.0] 本稿では、量子インスパイアされたテンソルネットワーク(TN)と変分量子回路(VQC)を組み合わせて教師付き学習タスクを行うハイブリッドモデルを提案する。
低結合次元の行列積状態に基づくTNは、MNISTデータセットのバイナリ分類において、VQCの入力のためのデータを圧縮する特徴抽出器としてPCAよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 09:43:59 GMT)
Human vs. supervised machine learning: Who learns patterns faster? [0.0] 本研究は,訓練データに制限がある場合に,人間と機械の学習性能がどう違うかを示す。
我々は、44人の人間と3つの異なる機械学習アルゴリズムがラベル付きトレーニングデータのパターンを識別し、発見したパターンに従ってインスタンスをラベル付けする実験を設計した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 13:39:26 GMT)
Heisenberg Picture for Open Quantum Systems [0.0] オープン量子系に対する完全なハイゼンベルク像は、各系を観測可能な複数の画像ハイゼンベルク作用素を含むと論じる。
与えられた系が観測可能であれば、そのような画像作用素の数はヒルベルト環境空間の次元に等しい。
単一の一点演算子の観点から、これらの画像演算子に対して、システム環境結合における任意の順序まで正確に摂動式を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 18:51:08 GMT)
Generating Converging Eigenenergy Bounds for Multidimensional Systems: A
New Moment Representation, Algebraic, Quantization Formalism [0.0] 我々は、これを実現した新しいモーメント表現に基づく量子化形式を示す。
我々は、二次ゼーマン効果に関して、Kravchenko et al (1996 Phys. Rev. A 54 287) の優れた、しかし複雑な解析に一致するか、あるいは超える。
我々の新しいアプローチである直交多項式射影量子化境界法(OPPQ-BM)は、従来の手法の暗黙的有界性を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 17:13:45 GMT)
Forecasting financial markets with semantic network analysis in the
COVID-19 crisis [0.0] インデックスは、テキストに現れる1つ以上の一般的な経済関連キーワードの重要性を評価するために、大量のニュースに適用される。
この指標は、その使用頻度と意味ネットワークの位置に基づいて、経済関連キーワードの重要性を評価する。
新型コロナウイルス危機を含む最近のサンプル期間において、イタリア株・債券市場のリターンとボラティリティを予測する指標を構築している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 18:55:57 GMT)
Every Model Learned by Gradient Descent Is Approximately a Kernel
Machine [0.0] ディープラーニングの成功は、しばしばデータの新しい表現を自動的に発見する能力に起因している。
しかし, 標準勾配勾配法により学習されたディープネットワークは, 数学的にカーネルマシンとほぼ同等であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 23:02:47 GMT)
Enhanced 3D Myocardial Strain Estimation from Multi-View 2D CMR Imaging [0.0] CMR SSFP画像からの複数方向からの相補的変位情報を組み合わせた3次元心筋ひずみ推定法を提案する。
商用ソフトウェア(セグメント,メドビソ)に実装された2次元非剛性登録アルゴリズムを用いて,短軸,4角,2角のビューのセットを登録する。
次に, 運動3方向の補間関数を作成し, 患者固有の左室の四面体メッシュ表現を変形させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 02:58:47 GMT)
Efficient quantum memory for heralded single photons generated by
cavity-enhanced spontaneous parametric downconversion [0.0] 我々は,自然パラメトリックダウン変換(SPDC)結晶と低温原子アンサンブルを接合する。
偏光符号化された単一光子量子ビットによる高効率量子メモリを実証する。
その結果、大規模量子ネットワークへの道が開かれた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 16:19:39 GMT)
Driver Behavior Extraction from Videos in Naturalistic Driving Datasets
with 3D ConvNets [0.0] ビデオから携帯電話関連行動を自動的に抽出する3D ConvNetアルゴリズムを開発した。
抽出したチャンクの人間によるレビューと合わせて、この手法は単にビデオを見ることよりも、携帯電話関連ドライバの振る舞いをはるかに効率的に見つけることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 15:53:15 GMT)
Differential geometric aspects of parametric estimation theory for
states on finite-dimensional C*-algebras [0.0] 有限次元$Cstar$-代数に対する推定理論の幾何学的定式化について述べる。
離散および有限結果空間を持つパラメトリック統計モデルに対するクレイマー・ラオとヘルストロームの境界の導出を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 09:46:24 GMT)
Depression Status Estimation by Deep Learning based Hybrid Multi-Modal
Fusion Model [0.0] 軽度のうつ病の予備的検出は、一般的な精神疾患の効果的な治療に大いに役立つ。
従来のディープラーニング手法は、現実の環境での一般化に失敗する。
本研究では,一ショット学習,古典的教師付き深層学習法,適応のための人間同士のインタラクションを組み合わせ,ハイブリッドな深層学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 16:38:18 GMT)
Deep learning approach to left ventricular non-compaction measurement [0.0] 左室非作用 (LVNC) は左室腔の異常な気管狭窄を特徴とする稀な心筋症である。
本稿では,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた最初のアプローチについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 13:32:44 GMT)
CovidExplorer: A Multi-faceted AI-based Search and Visualization Engine
for COVID-19 Information [0.0] 我々は、多面的なAIベースの検索および可視化エンジンであるCovidExplorerを紹介する。
本システムの目的は、現在最先端の新型コロナウイルス研究の理解、ドメインに関する研究論文の特定、および新型コロナウイルス患者のリアルタイムトレンドと統計の可視化を支援することである。
他の既存のシステムとは対照的に、CovidExplorerは、インド固有のソーシャルメディアに関するトピックに関する議論を、COVID-19のさまざまな側面を研究するためにもたらしている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 08:42:13 GMT)
Cooperative states and shift in resonant scattering of an atomic
ensemble [0.0] 寒冷高密度原子雲における集団前方散乱のスペクトルシフトについて検討する。
モンテカルロシミュレーションを用いて、集合状態がどのように占有され、排出に寄与するかを研究する。
我々の分析は、集団散乱におけるスペクトルの特徴に対する新しい視点を提供するだけでなく、スケーリング特性に関する論争の解決にも繋がる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 09:20:01 GMT)
Continuous Subject-in-the-Loop Integration: Centering AI on Marginalized
Communities [0.0] キーとなるインフラストラクチャのギャップは、急進的なAIの普及を妨げている、と私たちは主張する。
本稿では、これらのインフラギャップの同定と、新しいインフラの提案が効果的に辺境化音声の中心となるかどうかを評価するための指針を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 00:56:11 GMT)
Contagion Dynamics for Manifold Learning [0.0] 感染マップは閾値の感染における活性化時間を利用して、高次元ユークリッド空間のベクトルをネットワークのノードに割り当てる。
我々は,様々な実世界および合成データセット上で,多様体学習ツールとしての感染マップを検証した。
特定の条件下では、畳み込み写像はノイズによる誤差によりイソマプが失敗するのに対して、ノイズデータにおいて基礎となる多様体構造を確実に検出することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 20:58:21 GMT)
Comment on: "Solving many-body Schr\"odinger equations with kinetic
energy partition method'', Ann. Phys. 388 (2018) 54-68 by Y-H. Chen and S. D.
Chao [0.0] 運動エネルギー分配法(KEP)の2つの量子力学モデルへの適用による最近の性能試験について論じる。
ベンチマークモデルのうちの1つは、現実的な近似手法をテストするのに非常に単純であり、ほぼすべての妥当なアプローチがより良い結果をもたらすと論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 13:29:26 GMT)
Bounds on the QAC$^0$ Complexity of Approximating Parity [0.0] その結果,QAC回路はサイズに関係なくパリティを近似できることがわかった。
QAC回路は1/2 + exp(-o(n/d))$ perroximation of parityを達成するために少なくとも$Omega(n/d)$ multi-qubit gateを必要とする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 10:19:07 GMT)
An accelerated hybrid data-driven/model-based approach for
poroelasticity problems with multi-fidelity multi-physics data [0.0] 本稿では,多孔性問題を解決するためのハイブリッドモデル/モデルフリーなデータ駆動手法を提案する。
固体弾性と液圧応答の相違に対処するために, ハイブリッドモデルを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 23:36:05 GMT)
Amplification of polarization correlations in Compton scattering of hard
X-ray Bell states [0.0] コンプトン散乱実験に用いるベル状態のテストケースを拡張できるようになった。
アジムタール比は511keVのベル光子に比べて600倍大きくなると予測されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 09:47:41 GMT)
Adversarial training for predictive tasks: theoretical analysis and
limitations in the deterministic case [0.0] Conditional Generalized Adversarial Network (CGAN) は、ディープニューラルネットワークをトレーニングして、処理シーケンスの結果を模倣することができる。
CGANによる決定論的物理処理シーケンスの試験では, 損失が$L_p$であるのに比べ, 真の改善は得られなかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 07:41:52 GMT)
Accurate and Scalable Matching of Translators to Displaced Persons for
Overcoming Language Barriers [0.0] 本稿では,翻訳者の要求をボランティアに大規模にマッチングする機械学習システムについて述べる。
デプロイメントでは、この軽量システムはリクエストの82%と中央値の応答時間59秒と一致します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 22:50:00 GMT)
Accelerated Charged Particle Tracking with Graph Neural Networks on
FPGAs [0.0] グラフニューラルネットワークに基づく荷電粒子追跡のためのアルゴリズムのFPGA実装を開発し,研究する。
CPUベースの実行の大幅な高速化が可能であり、将来的にはそのようなアルゴリズムを効果的に利用できるようになる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 18:17:43 GMT)
A Data-Driven Study to Discover, Characterize, and Classify Convergence
Bidding Strategies in California ISO Energy Market [0.0] カリフォルニアのISOエネルギー市場から3年間の実際の市場データを調査する。
我々は13大市場プレーヤの入札戦略を分析する。
この分析により、実際に使用されるCB戦略の3つの異なるクラスが明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Nov 2020 20:01:45 GMT)