Fast Class-wise Updating for Online Hashing [196.1] 本稿では,FCOH(Fast Class-wise Updating for Online Hashing)と呼ばれる新しいオンラインハッシュ方式を提案する。
クラスワイズ更新法は、バイナリコード学習を分解し、代わりにクラスワイズ方式でハッシュ関数を更新する。
オンラインの効率をより高めるために,異なるバイナリ制約を独立に扱うことで,オンライントレーニングを高速化する半緩和最適化を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 07:41:54 GMT)
Counting People by Estimating People Flows [135.9] 我々は、直接回帰するのではなく、連続した画像間の画像位置を流れる人々のフローを推定することを提唱する。
より複雑なアーキテクチャを必要とすることなく、パフォーマンスを大幅に向上します。
また,空間的制約と時間的制約を両立させることで,深い群集数モデルの訓練を可能にすることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 12:59:24 GMT)
Displacement-Invariant Cost Computation for Efficient Stereo Matching [122.9] ディープラーニング手法は、前例のない不一致の精度を得ることによって、ステレオマッチングのリーダーボードを支配してきた。
しかし、その推測時間は一般的に540p画像の秒数で遅い。
本研究では,4次元特徴量を必要としないEmphdisplacement-invariant cost moduleを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 23:58:16 GMT)
Learning from Context or Names? An Empirical Study on Neural Relation
Extraction [112.1] テキストにおける2つの主要な情報ソースの効果について検討する:テキストコンテキストとエンティティ参照(名前)
本稿では,関係抽出のための実体型コントラスト事前学習フレームワーク(RE)を提案する。
我々のフレームワークは、異なるREシナリオにおけるニューラルモデルの有効性と堅牢性を改善することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 04:10:37 GMT)
Combinatorial Learning of Graph Edit Distance via Dynamic Embedding [108.5] 本稿では,従来の検索手法による編集経路の解釈可能性を組み合わせたハイブリッド手法を提案する。
動的プログラミングにインスパイアされたノードレベルの埋め込みは、動的再利用方式で指定され、サブ最適分岐がプルーニングされることが推奨される。
異なるグラフデータセットを用いた実験結果から,A* の探索処理は精度を犠牲にすることなく極めて容易であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 02:05:29 GMT)
Evaluating Explanations: How much do explanations from the teacher aid
students? [103.1] 本研究では,説明が生徒の学習モデルを改善する程度を測る学生-教師パラダイムを用いて,説明の価値を定式化する。
説明を評価するための従来の提案とは異なり、我々のアプローチは容易にゲーム化できず、原則付き、スケーラブルで、属性の自動評価を可能にします。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 23:40:21 GMT)
Provably Efficient Exploration for Reinforcement Learning Using
Unsupervised Learning [96.8] 強化学習(RL)問題における効率的な探索に教師なし学習を用い,本パラダイムが有効であるかどうかを考察する。
本稿では,教師なし学習アルゴリズムと非線形表RLアルゴリズムという,2つのコンポーネント上に構築された汎用的なアルゴリズムフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 01:04:54 GMT)
Efficient Model-Based Reinforcement Learning through Optimistic Policy
Search and Planning [93.1] 最先端の強化学習アルゴリズムと楽観的な探索を容易に組み合わせることができることを示す。
我々の実験は、楽観的な探索が行動に罰則がある場合、学習を著しくスピードアップすることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 17:35:07 GMT)
DUT: Learning Video Stabilization by Simply Watching Unstable Videos [86.9] 本稿では,Deep Unsupervised Trajectory-based stabilization framework (DUT)を提案する。
DUTは、教師なしのディープラーニング方式で軌道を明示的に推定し、滑らかにすることで、不安定なビデオを安定化する最初の試みである。
公開ベンチマーク実験の結果、DUTは定性的にも量的にも代表的最先端の手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 02:40:19 GMT)
GLEAN: Generative Latent Bank for Large-Factor Image Super-Resolution [85.5] 我々は,大因子画像超解像(SR)の復元品質を向上させるために,GAN(Generative Adversarial Networks),例えばStyleGAN(StyleGAN)が潜時バンクとして使用できることを示す。
我々の手法であるGenerative LatEnt bANk(GLEAN)は、事前訓練されたGANにカプセル化されているリッチで多様な事前情報を直接活用することで、既存のプラクティスを越えている。
GLEANによってアップスケールされた画像は、既存の方法と比較して忠実さとテクスチャ忠実さの点で明らかに改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 18:56:14 GMT)
The NetHack Learning Environment [79.1] 本稿では、強化学習研究のための手続き的に生成されたローグのような環境であるNetHack Learning Environment(NLE)を紹介する。
我々は,NetHackが,探索,計画,技術習得,言語条件付きRLといった問題に対する長期的な研究を促進するのに十分複雑であると主張している。
我々は,分散されたDeep RLベースラインとランダムネットワーク蒸留探索を用いて,ゲームの初期段階における実験的な成功を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 11:05:57 GMT)
Dual Pixel Exploration: Simultaneous Depth Estimation and Image
Restoration [77.1] 本研究では,ぼかしと深度情報をリンクするDPペアの形成について検討する。
本稿では,画像の深さを共同で推定し,復元するためのエンドツーエンドDDDNet(DPベースのDepth and De Network)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 06:53:57 GMT)
CPM: A Large-scale Generative Chinese Pre-trained Language Model [76.7] 我々は,大規模な中国語学習データに基づく生成事前学習を備えた中国語事前学習言語モデル(CPM)をリリースする。
CPMは、数ショット(ゼロショットでも)学習の設定において、多くのNLPタスクで強力なパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 11:32:56 GMT)
Depth Completion Using a View-constrained Deep Prior [73.2] 近年の研究では、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の構造が、自然画像に有利な強い先行性をもたらすことが示されている。
この前者はディープ・イメージ・先行 (DIP) と呼ばれ、画像の装飾や塗装といった逆問題において有効な正則化器である。
我々は、DIPの概念を深度画像に拡張し、色画像とノイズと不完全な目標深度マップから、CNNネットワーク構造を先行して復元された深度マップを再構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 22:07:55 GMT)
Modifying Memories in Transformer Models [71.5] 本稿では,トランスフォーマーモデルにおいて,特定の事実知識を巧みに修正するタスクを提案する。
このタスクは、古い知識の更新、プライバシ保護、モデルに格納されている意図しないバイアスの排除など、多くのシナリオで有用である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 09:39:13 GMT)
An Enhanced Knowledge Injection Model for Commonsense Generation [68.1] Commonsenseジェネレーションは、提供された概念のセットに基づいて、妥当な日常シナリオ記述を生成することを目的としている。
我々は、シナリオの理解を支援するために、外部知識からプロトタイプを検索し、より良い記述生成を行う。
我々はCommonGenベンチマークで実験を行い、実験結果から、我々の手法が全てのメトリクスの性能を大幅に改善することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 09:51:23 GMT)
Deterministic single-atom source of quasi-superradiant $N$-photon pulses [63.0] スキームは、励起状態の超微細分裂よりもはるかに大きく、原子遷移から切り離されたレーザーと空洞場で動作する。
これにより、基底超微粒子レベルの全角運動量によって決定される集合スピンを持つ、単純で空洞を損傷したTavis-Cummingsモデルへのダイナミクスの還元が可能となる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 03:55:27 GMT)
Quantum Algorithms for String Processing [58.7] 既存のものよりも指数的に少ない量子メモリを使用する文字列マッチング問題に対する量子アルゴリズムを提案する。
同じアイデアを用いて、文字列比較問題に対して2つのアルゴリズムを提供する。
第2のアルゴリズムは、既存のアルゴリズムよりも指数関数的に高速に動作する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 09:59:06 GMT)
Problems of representation of electrocardiograms in convolutional neural
networks [58.7] これらの問題は本質的に体系的であることを示す。
これらは、畳み込みネットワークが複合オブジェクトでどのように機能するかに起因するが、その一部は厳格に固定されていないが、大きな移動性を持っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 14:02:06 GMT)
(k, l)-Medians Clustering of Trajectories Using Continuous Dynamic Time
Warping [57.3] 本研究では,トラジェクトリの集中型クラスタリングの問題について考察する。
我々はDTWの連続バージョンを距離測定として使用することを提案し、これをCDTW(Continuous dynamic time warping)と呼ぶ。
一連の軌道から中心を計算し、その後反復的に改善する実践的な方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 13:17:27 GMT)
LiDAR-based Panoptic Segmentation via Dynamic Shifting Network [56.7] LiDARベースのパノプティカルセグメンテーションは、オブジェクトとシーンを統一的に解析することを目的としている。
本稿では,ポイントクラウド領域における効果的な単視分割フレームワークとして機能する動的シフトネットワーク(DS-Net)を提案する。
提案するDS-Netは,現在の最先端手法よりも優れた精度を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 05:49:08 GMT)
Latent Programmer: Discrete Latent Codes for Program Synthesis [56.4] プログラム合成や文書要約などの多くのシーケンス学習タスクにおいて、重要な問題は出力シーケンスの広い空間を探索することである。
本稿では,検索対象とする出力の表現を学習することを提案する。
本稿では,まず入力/出力サンプルから離散潜在コードを予測するプログラム合成手法であるemphLatent Programmerを紹介し,そのプログラムを対象言語で生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 10:11:35 GMT)
A Serious Game Approach for the Electro-Mobility Sector [56.3] 本稿では,電気自動車の利用を促進するため,電気移動環境におけるSG手法を提案する。
SGの設計は古典的な「ゲーム」の典型的な要素に基づいており、実際のゲームプレイは目的によって異なる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 13:41:35 GMT)
Mitigating Face Recognition Bias via Group Adaptive Classifier [53.2] この研究は、全てのグループの顔がより平等に表現できる公正な顔表現を学ぶことを目的としている。
我々の研究は、競争精度を維持しながら、人口集団間での顔認識バイアスを軽減することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 04:18:39 GMT)
Minimal Solutions for Panoramic Stitching Given Gravity Prior [53.0] 我々は,光学中心が一致するカメラで撮影した画像のパノラマ画像縫合に対する最小限の解を提案する。
固定長や焦点距離の変動を視線歪みの有無で仮定し, 4つの実用的なカメラ構成について検討した。
シンセサイザーは、合成シーンと、Sun360データセットから500万枚以上の実画像のペアと、IMUを搭載した2台のスマートフォンを使って、私たちによって撮影されたシーンの両方でテストされる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 13:17:36 GMT)
Learning Invariances in Neural Networks [51.2] ネットワークパラメータや拡張パラメータに関して,拡張性よりも分布をパラメータ化し,トレーニング損失を同時に最適化する方法を示す。
画像分類,回帰,セグメンテーション,分子特性予測における不均一性の正確なセットと範囲を,拡張の広い空間から復元することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 17:38:11 GMT)
Automatically Identifying Language Family from Acoustic Examples in Low
Resource Scenarios [48.6] ディープラーニングを用いて言語類似性を解析する手法を提案する。
すなわち、Willernessデータセットのモデルをトレーニングし、その潜在空間が古典的な言語家族の発見とどのように比較されるかを調べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 22:44:42 GMT)
Rethinking Positive Aggregation and Propagation of Gradients in
Gradient-based Saliency Methods [48.0] Saliencyメソッドは、ニューラルネットワークの予測を、その予測に入力要素の重要性を示すことによって解釈する。
本研究では,勾配情報,すなわち正の凝集と正の伝播を扱うための2つの手法が,これらの手法を破っていることを実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 09:38:54 GMT)
"A cold, technical decision-maker": Can AI provide explainability,
negotiability, and humanity? [47.4] 参加者60名からなる5つのワークショップからなるアルゴリズム決定の質的研究の結果を報告する。
意思決定における参加者の人間性に関する考察を議論し,「交渉可能性」という概念を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 22:36:54 GMT)
Near-Optimal Provable Uniform Convergence in Offline Policy Evaluation
for Reinforcement Learning [43.6] 強化学習(RL)におけるオフラインポリシー評価は、実生活アプリケーションにRLを適用するための重要なステップである。
ポリシクラス$Pi$ -- OPEの統一収束を同時に評価することで、この問題に対処する。
以上の結果から,モデルベースプランニングにより,$widetildeO(H3/d_mepsilon2)$の最適なエピソード複雑性を達成できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 09:14:25 GMT)
Recovery and Generalization in Over-Realized Dictionary Learning [41.8] より大規模な超現実化モデルの空間を探索することにより,辞書の復元が容易であることを示す。
特に, モデル回復は, 経験的リスク, モデル依存量, 一般化ギャップによって上界化可能であることを示す。
我々のメタアルゴリズムは、基底構造モデルの回復を一貫して改善した辞書推定を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 23:28:06 GMT)
Benchmarking Image Retrieval for Visual Localization [41.4] 視覚的ローカライゼーションは、自律運転や拡張現実といったテクノロジーの中核的なコンポーネントである。
これらのタスクには最先端の画像検索アルゴリズムを用いるのが一般的である。
本稿では,複数の視覚的ローカライゼーションタスクにおける画像検索の役割を理解することに焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 07:19:03 GMT)
Dynamic Feature Pyramid Networks for Object Detection [40.2] 本稿では,各層に異なるカーネルサイズを持つ畳み込みフィルタを組み込んで,受容場を拡大するFPNを提案する。
計算コストの異なる複数の分岐からなる新しい動的FPN(DyFPN)を提案する。
ベンチマーク実験により,提案したDyFPNは計算資源の最適割り当てにより性能を著しく向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 19:03:55 GMT)
Multi-task learning for electronic structure to predict and explore
molecular potential energy surfaces [39.2] 我々はOrbNetモデルを洗練し、分子のエネルギー、力、その他の応答特性を正確に予測する。
このモデルは、すべての電子構造項に対する解析的勾配の導出により、エンドツーエンドで微分可能である。
ドメイン固有の特徴を用いることにより、化学空間をまたいで移動可能であることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 18:28:47 GMT)
Adversarial Robustness Across Representation Spaces [35.6] 逆サロバスト性は、テスト時の知覚できない摂動に対するディープニューラルネットワークの感受性に対応している。
本研究では、複数の自然表現空間に適用された摂動に同時に頑健にできるディープニューラルネットワークのトレーニング問題を考察するために、設定を拡張した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 19:55:58 GMT)
Weakly-Supervised Arbitrary-Shaped Text Detection with
Expectation-Maximization Algorithm [35.0] 弱教師付き任意字型テキスト検出法について, 各種弱監督形式を組み合わせるために検討した。
本稿では,予測最大化(EM)に基づく弱教師付き学習フレームワークを提案する。
提案手法は,3つのベンチマーク上での最先端手法に匹敵する性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 11:45:39 GMT)
Learning Disentangled Latent Factors from Paired Data in Cross-Modal
Retrieval: An Implicit Identifiable VAE Approach [33.6] 両モーダルデータ間で相互に共有される不整合潜在因子を相互に検索する際の問題に対処する。
本稿では,潜在変数モデルから周辺データデコードモジュールを完全に除去する暗黙デコーダの新たなアイデアを提案する。
本モデルでは,従来のエンコーダ・デコーダの潜在変数モデルよりも精度が高く,精度も優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 17:47:50 GMT)
Debiasing Evaluations That are Biased by Evaluations [32.1] 我々は、結果に関する情報が利用可能である場合に、評価における結果誘発バイアスを緩和する問題を考察する。
この順序制約の下で正規化最適化問題を解くことでデバイアス化手法を提案する。
また,適切な正規化量を適応的に選択するクロスバリデーション手法も提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 18:20:43 GMT)
Decentralized Multi-Agent Linear Bandits with Safety Constraints [31.7] 本研究では,N$エージェントのネットワークが協調して線形帯域最適化問題を解く分散線形帯域幅について検討する。
ネットワーク全体の累積的後悔を最小限に抑える完全分散アルゴリズム DLUCB を提案する。
私たちのアイデアは、より困難な、安全な盗賊の設定にもかかわらず、自然界に広まっています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 07:33:00 GMT)
Revisiting Unsupervised Meta-Learning: Amplifying or Compensating for
the Characteristics of Few-Shot Tasks [30.9] 我々は,限られたデータを用いて視覚認識システムを構築する,少数ショット画像分類への実践的アプローチを開発した。
基本クラスセットラベルは不要であり、識別的埋め込みは教師なしの方法でメタ学習される可能性がある。
数ショットの学習ベンチマークの実験では、従来の手法よりも4～10%のパフォーマンス差で、アプローチが優れていることが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 03:38:16 GMT)
Towards Probabilistic Verification of Machine Unlearning [30.9] 本稿では,データ削除要求に対する検証機構の設計について研究する形式的枠組みを提案する。
提案手法は,機械学習サービスの精度に最小限の影響を与えるが,未学習に対する信頼性の高い検証を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 16:01:10 GMT)
Consistent Representation Learning for High Dimensional Data Analysis [30.1] 高次元データ分析には、次元削減、クラスタリング、可視化の3つの基本的なタスクが含まれる。
3つの関連するタスクが別々に実行されると、矛盾が生じます。
本稿では,3つのタスクをエンドツーエンドに実行するために,Consistent Representation Learningと呼ばれるニューラルネットワークに基づく新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 13:39:50 GMT)
3D Guided Weakly Supervised Semantic Segmentation [27.3] 本稿では,スパース境界ボックスラベルを利用可能な3次元情報に組み込むことにより,弱教師付き2次元セマンティックセマンティックセマンティックセマンティクスモデルを提案する。
手動で2D-3Dセマンティックス(2D-3D-S)データセットのサブセットにバウンディングボックスをラベル付けし、2D-3D推論モジュールを導入し、正確なピクセルワイドセグメント提案マスクを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 03:34:15 GMT)
Field-wise Learning for Multi-field Categorical Data [27.1] マルチフィールド分類データを用いた新しい学習法を提案する。
これにより、モデルが各カテゴリに適合し、基礎となるデータの違いをよりよく捉えることができる。
2つの大規模データセットに対する実験結果から,本モデルの有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 01:10:14 GMT)
Data Augmentation with norm-VAE for Unsupervised Domain Adaptation [26.9] 我々は,高次元同次特徴空間内の両領域に対して,明示的な領域適応を伴わない統一型分類器を学習する。
提案手法は,SPL(Selective Pseudo-Labelling)技術を用いて,対象領域の未ラベルサンプルを有効活用する。
本稿では,データ拡張戦略として,対象領域の合成特徴を生成する新しい生成モデルノルムVAEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 21:41:08 GMT)
Unsupervised Deep Video Denoising [26.9] ディープ畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は現在、ビデオの復調において最先端のパフォーマンスを実現している。
我々は、教師なし静止画像の最近の進歩を基盤として、教師なし深層映像デノイザ(UDVD)の開発を行っている。
UDVDは、現在の最先端の教師付き手法とベンチマークデータセットで競合して動作する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 04:25:50 GMT)
Demographic Influences on Contemporary Art with Unsupervised Style
Embeddings [25.1] contempArtは絵画と図面のコレクションであり、Instagram上のソーシャル接続と追加の社会デマグラフィー情報に基づく詳細なグラフネットワークである。
画像の教師なしスタイルの埋め込みを生成するのに適した3つの手法を評価し,残りのデータと相関する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 10:34:15 GMT)
A Multi-intersection Vehicular Cooperative Control based on
End-Edge-Cloud Computing [25.1] 複数の交差点を有する広いエリアにおける車両間の協調を可能にするために,多断面車両協調制御(MiVeCC)を提案する。
まず、車両間のエッジクラウド垂直協調と水平協調を容易にするために、車両用エンドエッジクラウドコンピューティングフレームワークを提案する。
高密度トラフィックに対処するため, 車両選択法を提案し, 性能劣化を伴わずに, 状態空間を小さくし, アルゴリズムの収束を加速する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 14:15:14 GMT)
Detect, Reject, Correct: Crossmodal Compensation of Corrupted Sensors [24.4] クロスモーダル補償モデル(CCM)は、コンタクトリッチな操作ポリシーに使用できるリッチな状態表現を学習する。
我々は,CCMが,学習時間中に見つからない方法で入力モダリティが破損した場合であっても,コンタクトリッチな操作ポリシーに使用できるリッチな状態表現を学習できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 01:09:22 GMT)
Imputation of Missing Data with Class Imbalance using Conditional
Generative Adversarial Networks [24.1] そこで本研究では,そのクラス固有の特徴に基づいて,欠落したデータを出力する新しい手法を提案する。
CGAIN(Con Conditional Generative Adversarial Imputation Network)は、クラス固有の分布を用いて、欠落したデータをインプットする。
提案手法をベンチマークデータセットで検証し,最先端の計算手法や一般的な計算手法と比較して優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 02:26:54 GMT)
Connecting Context-specific Adaptation in Humans to Meta-learning [23.9] 文脈条件付きメタ学習が認知タスクにおいて人間の行動をどのように捉えるかを示す。
我々の研究は、メタラーニングをタスク情報で導くことは、複雑で人間らしい振る舞いを捉えることができることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 01:33:18 GMT)
A Survey of State-of-the-Art on Blockchains: Theories, Modelings, and
Tools [23.9] この調査は、ブロックチェーンの最先端開発に関する研究者、エンジニア、教育者の有用なガイドラインとして機能する。
将来的な研究の方向性について、いくつかの有望なオープンな問題が最終的に要約される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 02:47:55 GMT)
The Zero Resource Speech Benchmark 2021: Metrics and baselines for
unsupervised spoken language modeling [23.5] ラベルのない生音声信号から言語表現を学習する。
自己教師型コントラスト表現学習(CPC)、クラスタリング(k-means)、言語モデリング(LSTMまたはBERT)による合成ベースラインの結果と解析について述べる。
この単純なパイプラインは、4つのメトリクスすべてに対して偶然のパフォーマンスよりも優れており、生の音声による音声言語モデリングの可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 15:53:57 GMT)
FFD: Fast Feature Detector [22.5] 特定のスケール空間領域にロバストで正確なキーポイントが存在することを示す。
スケールスペースピラミッドの滑らか度比とぼかしをそれぞれ2と0.627に設定することで、信頼性の高いキーポイントの検出が容易であることが証明された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 21:56:35 GMT)
SRG-Net: Unsupervised Segmentation for Terracotta Warrior Point Cloud
with 3D Pointwise CNN methods [21.8] テラコッタ戦士の3次元点雲を用いた非教師なし部分分割のためのシードリージョン成長型CNN(SRG-Net)を提案する。
提案するSRG-Netは, タラコッタ戦士のデータとShapeNetのベンチマークデータセットを用いて, 結合(mIoU)と遅延の平均交点を測定して評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 12:02:55 GMT)
Mutual Information Constraints for Monte-Carlo Objectives [21.7] 変分オートエンコーダとして訓練された密度モデルの一般的な失敗モードは、潜在変数に頼ることなくデータをモデル化することであり、これらの変数は役に立たない。
これら2つの研究、特にモンテカルロの目的の厳密な境界と観測変数と潜伏変数の間の相互情報に関する制約を共に織り込んだ。
本研究の目的は, 連続潜水モデルと離散潜水モデルを用いて, 速度歪みを著しく改善し, 破壊を伴わないモデルを用いて, 真後部のKulback-Leibler偏差の推定器を構築することである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 18:14:08 GMT)
Fast and Accurate Non-Linear Predictions of Universes with Deep Learning [21.2] 我々は、高速線形予測を数値シミュレーションから完全に非線形な予測に変換するV-Netベースのモデルを構築した。
我々のNNモデルはシミュレーションを小さなスケールにエミュレートすることを学び、現在の最先端の近似手法よりも高速かつ高精度である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 03:30:37 GMT)
Approximate Cross-Validation for Structured Models [20.8] 金標準評価技術は構造化クロスバリデーション(CV)である
しかし、すでに拡張された学習アルゴリズムを何度も再実行する必要があるため、ここでのCVは違法に遅くなる可能性がある。
従来の研究では、近似クロスバリデーション(ACV)法が高速かつ確実な代替手段であることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 17:37:42 GMT)
Deep Multi-Scale Features Learning for Distorted Image Quality
Assessment [20.7] 既存のディープニューラルネットワーク(DNN)はIQA問題に対処する上で大きな効果を示している。
画像品質予測のための階層的マルチスケール特徴を持つDNNを構築するためにピラミッド特徴学習を提案する。
提案するネットワークは、エンド・ツー・エンドの監視方法に最適化されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 23:39:01 GMT)
Towards a Kernel based Uncertainty Decomposition Framework for Data and
Models [20.3] 本稿では,データとモデルの両方において予測の不確実性を定量化する新しいフレームワークを提案する。
我々は,このフレームワークを,点予測ニューラルネットワークモデルの予測不確実性定量化のためのサロゲートツールとして応用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 14:42:13 GMT)
Facetwise Mesh Refinement for Multi-View Stereo [20.0] メッシュリファインメントは、正確なMulti-View Stereoの基本的なステップである。
本稿では,改良プロセスで採用されるカメラペアの選択の問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 15:16:56 GMT)
A Unified Deep Speaker Embedding Framework for Mixed-Bandwidth Speech
Data [19.9] 本稿では,異なるサンプリングレートで音声データをモデル化するための統合型ディープ話者埋め込みフレームワークを提案する。
狭帯域分光図を広帯域分光図のサブイメージとして考慮し、画像分類法により混合帯域データの連成モデリング問題に取り組む。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 13:45:38 GMT)
Low Bandwidth Video-Chat Compression using Deep Generative Models [19.5] 本稿では,送信者の側から抽出した顔のランドマークを用いて,受信者の端末上での顔の音響的再構成を提案する。
このアプローチでは、数kbit/秒でビデオ通話が可能で、現在利用可能な代替手段よりも桁違いに低い。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 08:17:00 GMT)
CycleGAN without checkerboard artifacts for counter-forensics of
fake-image detection [17.5] GAN(Generative Adversarial Networks)は、容易に偽画像を生成する。
ほとんどの最先端の偽造検出方法は、画像にはチェッカーボードのアーティファクトが含まれていると仮定している。
そこで本研究では,疑似マージ検出手法の正当性判定のためのチェッカーボードのアーティファクトを含まない新しいCycleGANを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 06:08:37 GMT)
A Unified Structure for Efficient RGB and RGB-D Salient Object Detection [15.7] SODの両タスクを効率的に扱うために,CRACEモジュールを用いた統合構造を提案する。
提案したCRACEモジュールは2つ(RGB SOD)または3つ(RGB-D SOD)の入力を受信し、適切に融合する。
CRACEモジュールを備えた単純な統合機能ピラミッドネットワーク(FPN)のような構造は、サリエンシとバウンダリの多層監視の下で結果を伝達し、洗練する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 12:12:03 GMT)
Unsupervised Part Discovery via Feature Alignment [15.7] 我々はニューラルネットワークの特徴がニュアンス変数にほとんど不変であるという特性を利用する。
対応する特徴写像のアフィンアライメントを通して、同じポーズで同じオブジェクトカテゴリのインスタンスを示す類似した画像のセットを見つける。
推論中は、部品検出はシンプルで高速で、フィードフォワードニューラルネットワーク以外の追加モジュールやオーバーヘッドは不要である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 07:25:00 GMT)
DART: A Lightweight Quality-Suggestive Data-to-Text Annotation Tool [15.3] Data AnnotatoR Tool (DART)は、大量の構造化データに注釈を付ける作業を減らすインタラクティブなアプリケーションである。
シーケンス・ツー・シーケンス・モデルを用いて,アノテートされたラベルを反復的に解析し,ラベルのないデータをよりよくサンプリングする。
大量の構造化データに注釈を付けるシミュレーション実験において、DARTはアクティブラーニングに必要なアノテーションの総数を減らし、関連するラベルを自動的に提案することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 12:58:57 GMT)
Convergence and Sample Complexity of SGD in GANs [15.3] SGDによるGAN(Generative Adversarial Networks)のトレーニングにおける収束保証を提供する。
我々は,非線形アクティベーション機能を持つ1層ジェネレータネットワークによってモデル化されたターゲット分布の学習を検討する。
この結果は、ReLUを含む幅広い非線形アクティベーション関数 $phi$ に適用され、切り離された統計との接続によって実現される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 18:50:38 GMT)
Quantized Neural Networks for Radar Interference Mitigation [14.5] CNNに基づくノイズ除去と干渉緩和のアプローチはレーダ処理に有望な結果をもたらす。
本稿では,CNNに基づくレーダ信号のノイズ除去と干渉緩和のための量子化手法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 08:48:47 GMT)
Gradient Sparsification Can Improve Performance of
Differentially-Private Convex Machine Learning [14.5] 個人機械学習モデルの性能に対する差分プライバシノイズの悪影響を軽減するために勾配スペーシフィケーションを用いる。
差分偏差勾配の評価には圧縮センシングと付加ラプラス雑音を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 23:54:09 GMT)
Addressing Cold Start in Recommender Systems with Hierarchical Graph
Neural Networks [13.4] 本稿では,アイテム階層グラフを用いたグラフニューラルネットワークレコメンデータシステムと,アイテムのコールドスタートケースを処理するためのbespokeアーキテクチャを提案する。
提案手法は,計算時間に比較して,最先端の予測精度を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 21:59:06 GMT)
A Human Evaluation of AMR-to-English Generation Systems [13.1] 本報告では, 流速と精度のスコアを収集し, 誤りの分類を行う新しい評価結果について述べる。
本稿では,これらのシステムの相対的品質と,自動測定値との比較について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 17:18:27 GMT)
Federated Marginal Personalization for ASR Rescoring [13.1] Federated marginal Personalization(FMP)は、フェデレートラーニング(FL)を用いた個人用デバイス上でのパーソナライズされたニューラルネットワーク言語モデル(NNLM)を継続的に更新する新しい方法である。
FMPは、単語のグローバルおよびパーソナライズされた辺縁分布を定期的に推定し、各単語固有の適応係数によってNNLMから確率を調整する。
2つの音声評価データセットによる実験は、最小単語誤り率(WER)の低下を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 23:54:41 GMT)
Supervision Accelerates Pre-training in Contrastive Semi-Supervised
Learning of Visual Representations [12.8] そこで我々は,SNCEtという半教師付きロスを提案する。これは,自己教師型インスタンス単位のプリテキストタスクに加えて,異なるクラスの例を区別することを目的としている。
ImageNetでは、SNCEtは従来のコントラッシブアプローチの半教師付き学習精度と一致させることができる。
私たちの主な洞察は、事前トレーニング中に少量のラベル付きデータを利用するだけでなく、微調整中にも重要な信号を提供するということです。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 19:39:24 GMT)
Towards a Unified Framework for Emotion Analysis [12.4] EmoCoderはモジュール式エンコーダ・デコーダアーキテクチャで、様々なタスクに対する感情分析を一般化する。
EmoCoderは、言語に依存しない感情の表現を学ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 00:54:13 GMT)
Civic Technologies: Research, Practice and Open Challenges [12.2] 市民技術プロジェクトは、オープンな政府とコミュニティの行動を進めるために世界中に現れてきた。
CSCW(Computer-Supported Cooperative Work)とHCI(Human-Computer Interaction)コミュニティは、市民技術に関する研究への関心が高まっている。
本ワークショップの目的は、現在進行中の課題に対する意識を高め、市民技術に関するオープンな疑問を提起することで、CSCW研究を進めることである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 14:26:40 GMT)
Directed Graph Attention Neural Network Utilizing 3D Coordinates for
Molecular Property Prediction [11.7] カーネル法とグラフニューラルネットワークは、プロパティ予測の2つの主流手法として広く研究されている。
この研究では、化学結合のみをエッジとして扱うDirected Graph Attention Neural Network(DGANN)に光を当てた。
我々のモデルは、QM9データセット上で、ほとんどのベースライングラフニューラルネットワークにマッチするか、より優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 11:06:40 GMT)
Profile Prediction: An Alignment-Based Pre-Training Task for Protein
Sequence Models [11.5] タンパク質予測に対する最近のディープラーニングアプローチは、ラベルなしデータによる事前学習が下流タスクに有用な表現をもたらすことを示している。
我々は、複数の配列アライメントから導かれるタンパク質プロファイルを直接予測する、新しい事前学習タスクを導入する。
以上の結果から, タンパク質配列モデルが生物学的に誘発される誘導バイアスの活用の恩恵を受ける可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 01:01:34 GMT)
Symbolic AI for XAI: Evaluating LFIT Inductive Programming for Fair and
Explainable Automatic Recruitment [11.5] 我々は,与えられたブラックボックスシステムと同等の命題論理理論を学習するICP手法を提案する。
本稿では,この問題に対するLFITの表現性を示し,他の領域に適用可能なスキームを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 09:36:59 GMT)
Robustness Out of the Box: Compositional Representations Naturally
Defend Against Black-Box Patch Attacks [11.4] パッチベースの敵攻撃は、誤分類を引き起こす入力に知覚できるが局所的な変化をもたらす。
本研究では,ブラックボックスパッチ攻撃に対する2つの対策について検討する。
敵の訓練は、最先端の位置最適化パッチ攻撃に対する効果が限られていることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 15:04:23 GMT)
Analysis of Drifting Features [11.3] 概念ドリフトとは、観測データの背後にある分布が時間とともに変化する現象を指す。
我々は,観測された特徴のドリフトが他の特徴によって説明できないドリフト誘発特徴と,他の特徴の現在のドリフトと相関する忠実なドリフト特徴とを区別する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 14:09:19 GMT)
SeMantic AnsweR Type prediction task (SMART) at ISWC 2020 Semantic Web
Challenge [11.3] Semantic AnsweR Type予測タスクは、ISWC 2020の課題の一部だった。
質問タイプと回答タイプの予測は、知識ベース回答システムにおいて重要な役割を果たす。
より具体的には、自然言語における問題を考えると、SMARTチャレンジの課題は、ターゲットオントロジーを用いて答えの型を予測することである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 15:02:11 GMT)
Improving the Transferability of Adversarial Examples with the Adam
Optimizer [11.2] 本研究は、改良されたアダム勾配降下法と反復勾配に基づく攻撃法を組み合わせたものである。
ImageNetの実験により,提案手法は既存の反復法よりも攻撃成功率が高いことが示された。
我々の最高のブラックボックス攻撃は、通常訓練されたネットワークで81.9%、敵訓練されたネットワークで38.7%の成功率を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 15:18:19 GMT)
A Systematic Literature Review on Federated Learning: From A Model
Quality Perspective [10.7] フェデレートラーニング(FL)は、データをローカルに残してグローバルモデルを共同でトレーニングすることができる。
本稿では,FLモデルの品質向上へのアプローチを体系的に検討し,客観的に分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 05:48:36 GMT)
Boosting the Performance of Semi-Supervised Learning with Unsupervised
Clustering [10.0] 学習中の間欠的にラベルを完全に無視することは,小サンプル体制における性能を著しく向上させることを示す。
本手法は,最先端のSSLアルゴリズムの高速化に有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 14:19:14 GMT)
Deep Learning-Based Arrhythmia Detection Using RR-Interval Framed
Electrocardiograms [9.9] ディープラーニングは、生体認証セキュリティアプリケーションにおける個人認証を実現するために使用することができる。
我々は,連続したRピーク間の距離を表す時間スライスされた心電図データを用いた不整脈検出モデルを開発した。
この小型システムは、ウェアラブルデバイスやリアルタイム監視機器に実装することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 09:10:24 GMT)
A New Action Recognition Framework for Video Highlights Summarization in
Sporting Events [9.9] YOLO-v3とOpenPoseという2つの古典的オープンソース構造に基づく3レベル予測アルゴリズムを用いて,スポーツビデオストリームを自動的にクリップするフレームワークを提案する。
その結果,スポーツ映像のトレーニングデータを用いて,スポーツ活動のハイライトを正確に行うことができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 04:14:40 GMT)
Broadband sensitivity improvement via coherent quantum feedback with PT
symmetry [9.7] 基本検出限界で動作する線形系に適用可能な安定量子増幅器を提案する。
レーザー干渉計による重力波検出器とマイクロ波キャビティ軸検出器の感度改善を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 21:27:14 GMT)
Multi-stage Attention ResU-Net for Semantic Segmentation of
Fine-Resolution Remote Sensing Images [9.4] この問題に対処するための線形注意機構(LAM)を提案する。
LAMは、計算効率の高いドット積アテンションとほぼ同値である。
微細なリモートセンシング画像からのセマンティックセグメンテーションのためのマルチステージアテンションResU-Netを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 06:25:01 GMT)
Deep Ad-hoc Beamforming Based on Speaker Extraction for Target-Dependent
Speech Separation [7.5] 本稿では,話者抽出に基づくディープアドホックビームフォーミングを提案する。これは,アドホックマイクロホンアレイとディープラーニングに基づくターゲット依存音声分離のための最初の研究である。
実験の結果,提案手法の有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 11:06:36 GMT)
Sim2Real for Self-Supervised Monocular Depth and Segmentation [7.4] 自動運転車の認識タスクのための画像に基づく学習手法は、過度に適合することなく適切にトレーニングするために、大量のラベル付き実データを必要とする。
領域適応の最近の進歩は、共有潜在空間仮定がシミュレーションと実際の領域の間のギャップを埋めるのに役立つことを示している。
我々は,2つのVAEベースアーキテクチャを共用し,仮想空間と補助デコーダを組み込むことで,実領域において2つの基幹データを必要とすることなく,sim2realギャップをブリッジできることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 03:25:02 GMT)
Ultra-low bitrate video conferencing using deep image animation [7.3] ビデオ会議のための超低速ビデオ圧縮のための新しい深層学習手法を提案する。
我々はディープニューラルネットワークを用いて、動き情報をキーポイント変位として符号化し、デコーダ側で映像信号を再構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 09:06:34 GMT)
Iterative VAE as a predictive brain model for out-of-distribution
generalization [7.0] iVAEs は PCNs と VAEs のどちらよりも分布シフトに優れていた。
本研究では,人間の心理物理学的データに対して検査可能な個人サンプルの認識可能性の新しい尺度を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 15:02:38 GMT)
Automatic coding of students' writing via Contrastive Representation
Learning in the Wasserstein space [6.9] 本研究は,学生の文章の質的分析を支援する統計的機械学習(ML)手法を構築するためのステップである。
MLアルゴリズムは,人間解析のラタ間信頼性に近づいた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 17:01:35 GMT)
Lossy Event Compression based on Image-derived Quad Trees and Poisson
Disk Sampling [6.5] 隣接する強度画像から得られたクワッドツリー(QT)セグメンテーションマップに基づく新しいイベント圧縮アルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは,最先端技術と比較して6倍以上の圧縮を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 07:41:48 GMT)
Multiclass non-Adversarial Image Synthesis, with Application to
Classification from Very Small Sample [6.2] 我々は、新しい非逆生成法 - LA(Clustered Optimization of LAtent space)を提案する。
本手法は,全データレギュレーションにおいて,教師なしの多様なマルチクラス画像を生成することができる。
ラベル付き画像の小さなサンプルのみが、追加のラベル付きデータにアクセスせずにトレーニングできる小データ体制では、同じ量のデータでトレーニングされた最先端のGANモデルを上回る結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 10:29:21 GMT)
Revisiting Maximum Entropy Inverse Reinforcement Learning: New
Perspectives and Algorithms [5.2] 与えられた専門家のデモンストレーションと一致した最も非コミット報酬関数を求めるための原理的手法を提案する。
我々のアルゴリズムは、ドライバーの行動予測を含む大規模な実世界のデータセットまでスケールする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 23:28:31 GMT)
Gaussian Process Based Message Filtering for Robust Multi-Agent
Cooperation in the Presence of Adversarial Communication [5.2] マルチエージェントシステムにおける敵通信に対する堅牢性の提供という課題について考察する。
グラフニューラルネットワーク(GNN)に基づく通信アーキテクチャを提案する。
本手法は,非協力的エージェントがもたらす影響を低減できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 14:21:58 GMT)
Statistical patterns of word frequency suggesting the probabilistic
nature of human languages [5.1] この研究は、言語的普遍性、ダイアクロニックドリフト、言語の変化といった重要な言語問題を、仮釈放の確率と頻度パターンに翻訳できることを示している。
これらの結果から,人間の言語は自然の確率論的システムである可能性が示唆され,統計学が人間の言語の本質的特性を成す可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 00:48:27 GMT)
Towards Good Practices in Self-supervised Representation Learning [5.0] 自己指導型表現学習はここ数年で顕著な進歩を遂げている。
対照的なインスタンス学習は、教師付き学習と比較すると印象的な結果を示している。
本稿は,その成功の背景にある謎のいくつかを解明することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 22:13:43 GMT)
StackGenVis: Alignment of Data, Algorithms, and Models for Stacking
Ensemble Learning Using Performance Metrics [5.0] 機械学習(ML)では、バッグング、ブースティング、スタックングといったアンサンブル手法が広く確立されている。
StackGenVisは、スタック化された一般化のためのビジュアル分析システムである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 20:44:22 GMT)
t-viSNE: Interactive Assessment and Interpretation of t-SNE Projections [4.6] t-viSNEは、t-SNEプロジェクションを視覚的に探索するためのインタラクティブツールである。
本稿では, t-SNEプロジェクションの可視化のために, 一貫性があり, アクセスしやすく, 統合された様々なビューの集合を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 20:40:37 GMT)
Quick and Robust Feature Selection: the Strength of Energy-efficient
Sparse Training for Autoencoders [4.6] データセットの最も重要な属性を識別する機能選択は、この問題の解決策として導入されている。
既存の特徴選択法のほとんどは、計算的に非効率である。
本稿では,教師なし特徴選択のための新しいフレキシブルな手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 15:05:15 GMT)
Twitter Spam Detection: A Systematic Review [4.3] 本稿では,Twitterのスパム検出に関する既存の研究手法を体系的に比較することに焦点を当てる。
既存の手法のほとんどは機械学習ベースのアルゴリズムに依存している。
本稿では,コンテンツ分析,ユーザ分析,つぶやき分析,ネットワーク解析,ハイブリッド分析など,さまざまな特徴選択手法と分析に基づく分類法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 11:31:06 GMT)
Antibunched photon-pair source based on photon blockade effect in a
nondegenerate optical parametric oscillator [4.2] 相関光子対のような非古典的な光源は、量子光学や量子情報処理システムにおいて重要な役割を果たす。
本研究は、非退化光パラメトリック発振器において、アンチバンク光子対を生成する方法を提案する。
系のパラメータが一定の条件を満たすと、サブハーモニックモードで生成された光子は強い反膨らみを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 10:25:39 GMT)
Smooth activations and reproducibility in deep networks [4.1] 全く同じトレーニングデータセットでトレーニングされた2つの同一モデルでは、個々のサンプルに対する予測に大きな違いがある可能性がある。
我々は、ReLUよりもスムーズなアクティベーションを実現できるだけでなく、より精度の高い再現性トレードオフを提供できることを示した。
そこで我々は,Smooth ReLU(emphSmeLU)という,より優れたトレードオフを提供するとともに,数学的表現をシンプルに保ち,実装を安価にすることを目的とした,新たなアクティベーションファミリーを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 00:11:42 GMT)
Extended nonergodic regime and spin subdiffusion in disordered
SU(2)-symmetric Floquet systems [3.9] 一次元不規則SU(2)対称フロケモデルにおける熱化と量子力学について検討する。
局所化の欠如にもかかわらず,本システムは非熱的挙動を示す強い障害において,非エルゴディックな機構が拡張されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 18:28:28 GMT)
A Generative Model to Synthesize EEG Data for Epileptic Seizure
Prediction [3.8] 本稿では, 合成脳波サンプルを生成するための深層畳み込み生成対向ネットワークを提案する。
我々は合成データ、すなわち1クラスSVMと、畳み込みてんかん発作予測器(CESP)と呼ばれる新しい提案を2つの手法で検証する。
以上の結果から,CESPモデルでは78.11%,88.21%,FPR0.27/h,0.14/hの感度が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 12:00:36 GMT)
Neural language models for text classification in evidence-based
medicine [3.6] エビデンス・ベース・メディカル(EBM)は、毎日発行される大量の研究論文とプレプリントのために、これまでになく挑戦されている。
本稿では,学術論文を分類し,エピステミコスを支援するための応用研究プロジェクトの結果を報告する。
我々はいくつかの手法を検証し、XLNetニューラルネットワークモデルに基づく最良の手法は、F1スコアの平均で現在のアプローチを93%改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 15:53:44 GMT)
On Statistical Analysis of MOEAs with Multiple Performance Indicators [3.5] 実験データを報告する際には、世代間距離やハイパーボリュームなどの複数のパフォーマンス指標が頻繁に適用される。
本稿では,データの潜在的な差を検出するために,性能指標の同時分布に関する$mathcalE$-testを提案する。
この性能解析の有効性は、4つのアルゴリズム、16の課題、6の異なる目標に対して行われた実験によって支持される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 23:12:10 GMT)
Malware Detection using Artificial Bee Colony Algorithm [3.4] より普遍的なアルゴリズムは、それを扱う必要がある特徴次元の数が増えることである。
また、マルウェア分析のリアルタイムな動作のため、このソリューションを動作させることも困難である。
本稿では,Artificial Bee Colonyと呼ばれる進化的アルゴリズムを用いて,特徴選択に基づくマルウェア検出アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 21:32:09 GMT)
Assessing and Accelerating Coverage in Deep Reinforcement Learning [3.4] 現在の強化学習(DRL)アルゴリズムは、シミュレーション環境におけるランダム性を利用して、状態空間の完全なカバレッジを仮定する。
本稿では,DRLアプリケーションのカバレッジを評価するために,APC(Approximate Pseudo-Coverage)を提案する。
標準課題において, 評価の有効性とカバレッジの加速を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 18:33:39 GMT)
Hey Alexa what did I just type? Decoding smartphone sounds with a voice
assistant [3.2] プライバシーの脅威は、会話だけでなく、近隣のスマートフォンに入力された機密データも含んでいる。
2つの異なるスマートフォンとタブレットを使って、攻撃者は最大50m離れた音声アシスタントが収集した録音からPINコードとテキストメッセージを抽出できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 17:48:25 GMT)
Patient similarity: methods and applications [3.0] 患者類似性分析は医療応用において重要である。
電子カルテや遺伝データなどの患者情報を入力として取り、患者間のペアの類似性を計算する。
本稿では,各ステップで使用される代表的手法を概説し,特に精密医療における患者類似性ネットワークの適用について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 06:50:15 GMT)
AGNet: Weighing Black Holes with Machine Learning [2.6] 超大質量ブラックホール(SMBHs)は、ほとんどの銀河の中心に自在に存在する。
従来の手法では、収集に費用がかかるスペクトルデータが必要である。
準光時間系列を用いたSMBHの重み付けアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 06:15:26 GMT)
Convergence of Gradient Algorithms for Nonconvex $C^{1+\alpha}$ Cost
Functions [2.5] 勾配が収束する副生成物を示し、収束率に明示的な上限を与える。
これにより、ドオブマルティンの超ガレ収束定理によるほぼ確実な収束を証明できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 16:48:59 GMT)
Improving cluster recovery with feature rescaling factors [2.4] 再スケーリング手順は、すべての機能を同一に扱うべきではない、と我々は主張する。
本稿では,各機能のクラスタ内関係を考慮に入れた機能再スケーリング手法を提案する。
提案手法を用いたクラスタリング手法は, 従来のデータ正規化手法よりも明らかに優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 13:29:35 GMT)
Improving Perceptual Quality of Drum Transcription with the Expanded
Groove MIDI Dataset [2.3] 拡張Groove MIDIデータセット(E-GMD)には43個のドラムキットから444時間のオーディオが含まれている。
我々はE-GMDを用いて,表現力学(速度)を予測して下流生成に使用する分類器を最適化し,音質を向上した聴取試験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 18:11:04 GMT)
Identifying pandemic-related stress factors from social-media posts --
effects on students and young-adults [2.2] 新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックにより、世界中で自然の生命が失われている。
原因となるウイルスの拡散を抑制するため、厳格な対策が実施され、最も効果的なのは社会的孤立である。
このことが社会全体に広範に広まり、抑うつをもたらしたが、若年層や高齢者の間では顕著である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 08:42:27 GMT)
Deploying deep learning in OpenFOAM with TensorFlow [2.2] このモジュールはC APIで構築され、実行時にリンク可能なアプリケーションとしてOpenFOAMに統合される。
特に、私たちの定式化は、ニューラルネットワークアーキテクチャのタイプに関する制限を妨げます。
さらに、提案するモジュールは、計算流体力学と機械学習のための、オープンソースで統一的で透明なフレームワークへの道筋を概説している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 23:59:30 GMT)
Python Workflows on HPC Systems [2.1] 計算集約型機械学習とデータ分析手法の最近の成功と広範な応用により、HPCシステムにおけるPythonプログラミング言語の使用が促進されている。
Pythonはユーザに対して多くの利点を提供しているが、マルチユーザ環境や並列プログラミングに重点を置いて設計されていない。
本稿では,HPCクラスタ上でのPythonの使用によって引き起こされる重要な問題を分析し,適切な回避策をスケッチする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 09:51:12 GMT)
How to fine-tune deep neural networks in few-shot learning? [2.0] 深層モデルの微調整は単純で効果的な数ショット学習法である。
実験結果から深部モデルを微調整する方法を考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 01:20:59 GMT)
Automated Quality Assessment of Hand Washing Using Deep Learning [1.9] WHOが定義する異なる洗面運動を自動的に認識するニューラルネットワークを提案する。
ニューラルネットワークは、大きな(2000以上のビデオ)実世界のラベル付きデータセットの一部で、異なる洗浄運動でトレーニングします。
タスクにMobileNetV2やXceptionなどのトレーニング済みニューラルネットワークモデルを使用することで、異なる洗濯動作を認識する上で、64%の精度を達成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 16:05:27 GMT)
An Attention Mechanism with Multiple Knowledge Sources for COVID-19
Detection from CT Images [1.7] 本稿では,医師の判断に関連する有用な情報ソースを活用することで,いくつかの基準線の性能を向上させるための新しい戦略を提案する。
学習中の注意機構を介して,学習ネットワークから抽出した感染領域と熱マップをグローバル画像に統合する。
この手法は, 騒音に対する耐性を高めるだけでなく, 局所的な病変領域に焦点を絞ったネットワークを誘導する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 15:16:06 GMT)
Room-temperature quasi-continuous-wave pentacene maser pumped by an
invasive Ce:YAG luminescent concentrator [1.6] 本研究では, 室温で地球の磁場1.45GHzで動作する準連続波(CW)ペンタセンメーザを提案する。
メザーをセリウムドープYAG(Ce:YAG)発光濃縮器(LC)で光ポンピングし、そのくさび状の出力を0.1%ペンタセンドープパラテフェニル結晶内に埋め込む。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 18:00:16 GMT)
Train Tracks with Gaps: Applying the Probabilistic Method to Trains [1.5] 列車車両の車輪数と、車両が常に車両に支えられていることを保証するために設置しなければならない線路量とのトレードオフ曲線を同定する。
車両の前部および後部の四分の一に$n$の車輪を持つ車両の任意の構成について、距離$ell$で車を支えるトラックを構築することができ、わずか$O左(フラレル・ログ nnright)$ feet のトラックを使用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 15:58:28 GMT)
Have We Reached Consensus? An Analysis of Distributed Systems Syllabi [1.3] 我々は,世界トップクラスのコンピュータサイエンスプログラムから,分散システムコースの51シラビをレビューする。
トピックの選択や本,論文読解リストなど,本科の授業に使用されるアプローチを特定した。
本研究は,2つの重要なカリキュラムイニシアチブのガイドラインに適合するか否かについて,本研究の結果と議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 15:00:32 GMT)
Machine Learning Systems in the IoT: Trustworthiness Trade-offs for Edge
Intelligence [1.2] エッジインテリジェンスを提供するために、機械学習システム(MLSys)がIoT(Internet of Things)に登場している。
本稿では、クラウド、エッジ、IoTデバイスにわたるMLのスケーリングと分散に関する最新の開発(2020年まで)を取り上げ、トレードオフを分析します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 11:42:34 GMT)
Deep Model-Based Reinforcement Learning for High-Dimensional Problems, a
Survey [1.2] モデルに基づく強化学習は、環境サンプルの必要性を減らすために、環境力学の明示的なモデルを生成する。
深層モデルに基づく手法の課題は、低いサンプルの複雑さを維持しながら高い予測力を達成することである。
本稿では, 与えられた遷移を明示的に計画すること, 学習した遷移を明示的に計画すること, 計画と遷移の両方をエンドツーエンドで学習することの3つのアプローチに基づく分類法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 22:40:17 GMT)
Extracting Synonyms from Bilingual Dictionaries [1.1] 本稿では,バイリンガル辞書から同義語を抽出する新しいアルゴリズムの開発について述べる。
この考え方は、翻訳対から翻訳グラフを構築し、次に巡回経路を抽出して統合し、同義語のバイリンガル集合を形成するというものである。
このアルゴリズムの最初の評価は、アラビア語と英語の両言語同義語を抽出する有望な結果を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 16:09:22 GMT)
Towards a Universal Features Set for IoT Botnet Attacks Detection [1.0] 本稿では,基盤となるデータセットに関係なく,ボットネット攻撃をよりよく検出するためのユニバーサル機能セットを提案する。
提案した機能は、トレーニングされた機械学習モデルを3つの異なるボットネット攻撃データセット上でテストする際に、ボットネット攻撃を検出するために顕著な結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 13:15:57 GMT)
A Three-Stage Self-Training Framework for Semi-Supervised Semantic
Segmentation [1.0] 本稿では,セマンティックセグメンテーションのための3段階の自己学習フレームワークとして,包括的解を提案する。
本手法の鍵となる考え方は擬似マスク統計情報の抽出である。
次に、一貫性を強制するマルチタスクモデルを用いて擬似マスクの不確実性を減少させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 21:00:27 GMT)
Multistage games and Bell scenarios with communication [0.9] ベル非局所性(ベルノンローカリティ、英: Bell nonlocality)は、暗号から分散コンピューティング、ゲーム理論に至るまでの情報処理に応用された量子理論の基盤である。
ベルの定理は公式にベイズゲームと結びつくことが知られており、非局所相関を用いることでプレイヤーを助言し、古典的に利用できない新しい平衡点を達成することができる。
ここでは、このリンクを一般化し、当事者間の測定結果の通信を含むベルシナリオと不完全な情報の多段階ゲームとの関連性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 18:51:40 GMT)
Denoising Pre-Training and Data Augmentation Strategies for Enhanced RDF
Verbalization with Transformers [0.9] RDF三重項の形式主義は、事実を大規模に保存する単純かつ効率的な方法である。
本稿では,データ拡張戦略を用いて,拡張データからの事前学習をTransformerモデルで活用することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 15:25:47 GMT)
BAN-ABSA: An Aspect-Based Sentiment Analysis dataset for Bengali and
it's baseline evaluation [0.9] 本稿では,高品質なベンガル語データセットであるBAN-ABSAについて述べる。
データセットは、ベンガルの有名なニュースポータルから収集された9,009のユニークなコメントから、2,619のポジティブ、4,721のネガティブ、1,669の中立データサンプルで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 06:09:44 GMT)
A compact sequence encoding scheme for online human activity recognition
in HRI applications [0.8] 本稿では,時間的動作を効率よくコンパクトな表現に変換する新しいアクションシーケンス符号化方式を提案する。
この表現は、軽量畳み込みニューラルネットワークの入力として使用することができる。
実験により、提案したパイプラインは、堅牢なエンドツーエンドのオンラインアクション認識スキームを提供できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 22:33:09 GMT)
DNA mixture deconvolution using an evolutionary algorithm with multiple
populations, hill-climbing, and guided mutation [0.8] DNAは、法医学遺伝学で分析された犯罪事例をサンプリングし、複数の貢献者からのDNAを頻繁に含む。
1つ以上のコントリビュータが不明な場合には、関心の対象は、これらの未知のプロファイルの分離であり、しばしば非畳み込み(deconvolution)と呼ばれる。
我々は、未知のDNAプロファイルのデコンボリューションを得るために、多集団進化アルゴリズム(MEA)を導入した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 14:23:55 GMT)
Online Suicide Games: A Form of Digital Self-harm or A Myth? [0.8] 近年、ブルー・ホエール・チャレンジ、モモ、ファイア・フェアリー、ドキ・ドキが登場している。
チャレンジ文化は、チャレンジが危険かどうかに関わらず、深く根ざしたオンライン現象です。
ソーシャルメディアは、特に若者が注意を欲しがっているため、参加を動機付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 14:45:47 GMT)
Investigating Learning in Deep Neural Networks using Layer-Wise Weight
Change [0.8] 深層畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の学習について,学習中の層間の相対的重み変化を測定して検討した。
様々なコンピュータビジョン分類タスクにまたがる様々なCNNアーキテクチャにおいて、いくつかの興味深い傾向が現れる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 04:26:29 GMT)
Machine Learning Systems for Intelligent Services in the IoT: A Survey [0.7] この調査は、探索の少ないシステムを調べるために、既存のMLアルゴリズムとクラウド駆動設計を越えている。
クラウド、エッジ、IoTデバイスにわたるMLのスケーリングと分散に関する最新の開発(2020年まで)をカバーしている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 11:14:40 GMT)
Emotion Detection using Image Processing in Python [0.7] Python (2.7)、OpenCV (Open Source Computer Vision Library)、NumPyを使って実装されている。
本研究の目的は、画像を分析し、人物の表情を予測するシステムを開発することである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 17:34:35 GMT)
Confluence: A Robust Non-IoU Alternative to Non-Maxima Suppression in
Object Detection [0.6] Confluenceは、最適なバウンディングボックスを選択するために、個々の信頼度スコアのみに依存するアルゴリズムである。
MS COCOとPASCAL VOC 2007のデータセットを使用して、RetinaNet、YOLOv3、Mask-RCNNで実験的に検証されている。
Confluenceは、両方のmAPでGreedy NMSを上回り、両方のデータセットでリコールする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 04:22:01 GMT)
Fully Convolutional Network Bootstrapped by Word Encoding and Embedding
for Activity Recognition in Smart Homes [0.5] 本稿では,NLP(Natural Language Processing)とTSC(Time Series Classification)を融合したスマートホームにおける活動認識のための特徴抽出手法を提案する。
CASAS(Center for Advanced Studies in Adaptive Systems)から発行された2つのデータセットに対する本手法の性能評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 11:47:07 GMT)
Learning as Abduction: Trainable Natural Logic Theorem Prover for
Natural Language Inference [0.5] 自然言語の定理証明器に学習法を実装した。
SICKデータセット上の定理証明器の性能は高い精度を維持しつつも1.4%向上することを示す。
得られた結果は、論理ベースのシステム間での最先端技術と競合する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 12:02:44 GMT)
HORAE: an annotated dataset of books of hours [0.5] 我々は,中世後期に富裕層が所有・使用していた手書きの祈願書である,時間帯の書物から注釈付きページのデータセットを新たに導入した。
このデータセットは、この時代のヨーロッパにおける宗教思想の進化に関する歴史的研究を行うために作られたものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 09:25:38 GMT)
Neural network-based on-chip spectroscopy using a scalable plasmonic
encoder [0.4] 従来の分光計は、サイズ、コスト、信号対雑音比(SNR)、スペクトル分解能によって設定されるトレードオフによって制限される。
本稿では,小型で低コストなオンチップセンシング方式を用いて,深層学習に基づくスペクトル再構成フレームワークを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 22:50:06 GMT)
Crowd-Sourced Road Quality Mapping in the Developing World [0.4] 道路網は国のインフラの最も重要な構成要素である。
土地利用計画から自然環境保全に至るまで,道路の地理的分布とその品質の最新のマッピングは,高度にインパクトのある応用に不可欠である。
我々は,道路の質を評価し,深層学習に基づく手法をドメイン間で伝達する上での重要な課題と機会を特定する,クラウドソースによる新たなアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 00:10:36 GMT)
Deep learning architectures for inference of AC-OPF solutions [0.4] 本稿では、AC-OPFソリューションの推論のためのニューラルネットワーク(NN)アーキテクチャの体系的比較について述べる。
本稿では,グラフ領域における電力網の抽象表現を構築することにより,モデルにおけるネットワークトポロジの活用の有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 10:03:18 GMT)
Artificial intelligence techniques for integrative structural biology of
intrinsically disordered proteins [0.4] 内因性障害タンパク質(IDP)の集積構造生物学における人工知能(AI)と機械学習(ML)技術の最近の展開について概説する。
IDPは、特定の結合パートナーに応答してコンフォメーションを適応し、生物学的シグナル伝達、自己組織化、分節化といった、多様で複雑な細胞機能を媒介する、伝統的なタンパク質構造-機能パラダイムに挑戦する。
スケーラブルな統計的推論技術は、複数の実験手法から得られた情報とシミュレーションを効果的に統合し、これらの現象の原子学的詳細にアクセスすることができると仮定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 23:10:50 GMT)
MILP-based Imitation Learning for HVAC control [0.3] 予測情報を用いずにHVACシステムを制御するMILPを用いた模倣学習手法を提案する。
提案するコントローラは,MILPソルバによってラベル付けされたデータに履歴データを用いてトレーニングしたディープニューラルネットワーク(DNN)である。
MILPを用いた模擬学習の性能は, 時間当たりの消費電力, 日当たりのエネルギーコスト, 熱的快適性の観点から, 予測に基づくMILP法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 06:00:05 GMT)
Toward Accurate Platform-Aware Performance Modeling for Deep Neural
Networks [0.2] 機械学習に基づくPerfNetV2は、さまざまなGPUアクセラレータ上でのニューラルネットワークのパフォーマンスをモデル化するための、これまでの作業の精度を向上させる。
アプリケーションを利用すると、アプリケーションで使用される畳み込みニューラルネットワークの推論時間とトレーニング時間を予測することができる。
我々のケーススタディでは、PerfNetV2が13.1%のLeNet、AlexNet、VGG16、NVIDIA GTX-1080Tiで平均絶対パーセンテージエラーを発生し、ICBD 2018で発表された以前の研究のエラー率は200%に達する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 01:42:23 GMT)
Overcoming the limitations of patch-based learning to detect cancer in
whole slide images [0.2] ディープラーニングモデルをトレーニングする際、WSI(Whole Slide Image)がユニークな課題を提起する。
われわれは,スライド全体にわたって,がんの局所化や分節を正確に行う必要がある方法と,パッチやスライドレベルの分類の違いを概説する。
本稿では, 偽陽性率を大幅に低減し, 問題点に関連する各指標を改善する負のデータサンプリング戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 16:37:18 GMT)
mlOSP: Towards a Unified Implementation of Regression Monte Carlo
Algorithms [0.0] 最適停止問題に対する機械学習のための計算テンプレートであるmlOSPを紹介する。
テンプレートはR統計環境で実装され、GitHubリポジトリ経由で公開されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 18:41:02 GMT)
Transfer learning to enhance amenorrhea status prediction in cancer and
fertility data with missing values [0.0] 欠落の値は、健康や医療のデータセットでは避けられない。
しかし、機械学習アルゴリズムは多くの現実世界の医療問題で大きな成功を収めている。
これらのテクニックは、その問題を解決する方法かもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 06:44:05 GMT)
Training Invertible Linear Layers through Rank-One Perturbations [0.0] この研究は、非可逆線形層をトレーニングするための新しいアプローチを示す。
ネットワークパラメータを直接最適化する代わりに、ランク1の摂動を訓練し、しばしば実際の重み行列に追加する。
このような非可逆ブロックが混合性を改善し, 結果として発生する流れのモード分離を正規化する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 00:58:50 GMT)
Towards a quantum interface between spin waves and paramagnetic spin
baths [0.0] スピン波と常磁性スピンの相互作用を記述する量子論を示す。
我々はイットリウム-鉄-ガーネット薄膜近傍のダイヤモンド中の窒素空転スピンのアンサンブルを考える。
両アンサンブルのバックアクションがスピン波スペクトルと伝搬特性の強い、調整可能な変化をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 14:54:43 GMT)
Simulating Surface Wave Dynamics with Convolutional Networks [0.0] 我々は、U-Netアーキテクチャに注目し、トレーニング中に見えない幾何学的構成にどのように一般化するかを分析する。
修正されたU-Netアーキテクチャは、曲面および多面的開かつ閉幾何学における液体表面上の波高分布を正確に予測できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 18:27:24 GMT)
Semi-Supervised Noisy Student Pre-training on EfficientNet Architectures
for Plant Pathology Classification [0.0] 本稿では,単一葉のイメージを用いた病理分類の問題点について検討する。
本稿では、VGG16、ResNet101、DenseNet 161などの標準ベンチマークモデルを用いて、タスクの0.945のスコアを得る。
我々は,半教師付きノイズ学生教育の最先端のアイデアをEfficientNetに導入し,精度と収束率に大きな改善をもたらした。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 08:34:03 GMT)
Rotation sensing at the ultimate limit [0.0] 量子センサーは、環境に対する量子状態の健全な感度を活用することで、大きな前進を約束する。
我々は、未知の回転軸の向きと、その周りで回転した角度の両方を推定する際の究極の感度を達成する状態を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 15:58:40 GMT)
Robust and Accurate Object Velocity Detection by Stereo Camera for
Autonomous Driving [0.0] 我々は,自動車メーカーSUBARUが20年以上にわたって収集した大規模データセットに基づいて,カメラを用いて物体の速度を正確に検出する手法を開発した。
試作したステレオカメラを実車に装着することにより,重症環境を定量的に再現できる測定装置と試験コースを用いて評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 09:29:59 GMT)
Quantum Weak Equivalence Principle and the Gravitational Casimir Effect
in Superconductors [0.0] 重力波は超伝導体によって部分的に反射される。
これはクーパー対における弱同値原理の違反が周囲のイオン格子よりも大きいためである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 13:56:02 GMT)
Quantum Mechanical Out-Of-Time-Ordered-Correlators for the Anharmonic
(Quartic) Oscillator [0.0] 外部順序付き相関器(OTOC)は、様々なシステムにおける量子カオスの振る舞いを研究する手段として提案されている。
クォートポテンシャルを持つ量子機械的無調波発振器のOTOCを計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 07:24:43 GMT)
Quantum Jamming: Critical Properties of a Quantum Mechanical Perceptron [0.0] 量子力学によるジャミング遷移は、古典的な場合とは異なる臨界指数を示す。
本研究は,超低温におけるガラスの理論と,量子機械学習アルゴリズムの研究に影響を及ぼすものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 11:12:53 GMT)
Probing the topology of the quantum analog of a classical skyrmion [0.0] 磁気学において、スカイミオンは古典的な3次元スピンテクスチャに対応する。
量子スラミオン状態は依然として同定され、完全に特徴づけられることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 04:41:00 GMT)
Pose-based Sign Language Recognition using GCN and BERT [0.0] 単語レベルの手話認識(WSLR)は手話を理解し解釈するための最初の重要なステップである。
ビデオからサインを認識することは、単語の意味が微妙な身体の動き、手の動き、その他の動きの組み合わせに依存するため、難しい作業である。
W SLRの最近のポーズベースアーキテクチャは、異なるフレーム内のポーズ間の空間的および時間的依存関係を同時にモデル化するか、空間的情報を完全に活用せずに時間的情報のみをモデル化する。
本稿では,空間的・時間的情報を別々に捉え,遅延融合を行う新しいポーズベースアプローチを用いて,W SLRの課題に取り組む。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 19:10:50 GMT)
Optimizing embedding-related quantum annealing parameters for reducing
hardware bias [0.0] 各インスタンスが以前に選択した固定埋め込みを使用する場合、パラメータ最適化は問題のクラス全体に対して可能であることを示す。
具体的には、トレーニングフェーズにおいて、完全グラフの埋め込みEをアニールのハードウェアに固定し、次に次のパラメータ値のセットを調整するための最適化アルゴリズムを実行する。
テストフェーズでは、トレーニングフェーズ中に計算されたパラメータが、そのクラスからの他のグラフのランダムな選択にどれくらいうまく機能するかを推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 23:25:54 GMT)
Open Source 3-D Filament Diameter Sensor for Recycling, Winding and
Additive Manufacturing Machines [0.0] 本研究は, リサイクル・巻線機械のためのオープンソースの3次元フィラメント径センサの設計, 構築, 試験, 評価を行う。
リサイクル3Dプリンタフィラメントの直径を多軸光制御するモジュールシステムは,加工フィラメントの表面構造を解析することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 00:54:47 GMT)
Obtain Employee Turnover Rate and Optimal Reduction Strategy Based On
Neural Network and Reinforcement Learning [0.0] 本稿では,従業員の転職率の多層パーセプトロン予測モデルを構築した。
従業員の転職率を抑えるための一連の戦略を自動生成する,一種の強化学習アルゴリズムであるSarsaに基づくモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 15:48:23 GMT)
Nowcasting in a Pandemic using Non-Parametric Mixed Frequency VARs [0.0] 回帰木モデルは、極端な観測に直面したマクロ経済学的な流れに理想的に適していると論じる。
線形混合周波数VARに対して, 流し込み性能が大幅に向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 10:28:04 GMT)
Nose to Glass: Looking In to Get Beyond [0.0] 責任ある人工知能を強化するというバナーの下で研究が増えている。
研究の目的は、アルゴリズムシステムの展開によって引き起こされる害に対処し、緩和し、最終的には軽減することである。
しかし、そのようなツールの実装は依然として少ない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 13:24:07 GMT)
Non-orthogonal qubit states expansion for the asymmetric quantum Rabi
model [0.0] 非対称量子ラビモデル(AQRM)の基底状態に対する物理的動機付き変分波関数を提案する。
変分展開は、ほとんど全てのパラメータ状態、特に任意のバイアスで、基底状態が著しくよく表される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 11:17:25 GMT)
Non-orientability induced PT phase transition in Moebius ladder lattices [0.0] 非オリエンタビリティと非エルミートPT対称性の相互作用によるラダー格子のエネルギースペクトルのパリティ時間(PT)相転移について検討した。
エネルギー準位は、モエビウス・ストリップの非配向性に起因するPT対称モエビウス・ラグ格子のPT相転移を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 04:53:50 GMT)
New Algorithms And Fast Implementations To Approximate Stochastic
Processes [0.0] モデリングプロセスの効率的な近似を求めるために,新しいアルゴリズムと高速な実装を提案する。
ゴールは常に有限モデルを見つけることであり、これは実際のデータプロセスに関する与えられた知識をできるだけ正確に表現するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 06:14:16 GMT)
Multicriteria Group Decision-Making Under Uncertainty Using Interval
Data and Cloud Models [0.0] 本稿では,データを間隔として収集する不確実性の下で,MCGDM(Multicriteria group decision making)アルゴリズムを提案する。
提案したMCGDMアルゴリズムは、データを集約し、基準の最適な重みを決定し、さらに入力を行わずに代替品をランク付けする。
提案アルゴリズムは,サイバーセキュリティ問題のケーススタディに実装され,その実現可能性と有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 06:34:48 GMT)
Meta-Embeddings for Natural Language Inference and Semantic Similarity
tasks [0.0] Word Representationsは、ほぼ全ての高度な自然言語処理(NLP)アプリケーションの中核となるコンポーネントである。
本稿では,主要なNLPタスクに効率よく取り組むために,SOTA(State-of-the-Art)モデルから派生したメタ埋め込みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 16:58:01 GMT)
Markovian semigroup from mixing non-invertible dynamical maps [0.0] 非可逆一般化パウリ力学写像の凸結合を解析する。
マルコフ半群を生成するために非可逆な動的写像を使う方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 10:28:55 GMT)
Magnetic properties and quench dynamics of two interacting ultracold
molecules in a trap [0.0] 本研究では、2つの相互作用する極性分子と常磁性分子の磁気特性と非平衡ダイナミクスについて検討する。
分子は多チャネル2体接触電位を介して相互作用し、分子間相互作用の短距離異方性を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 23:07:08 GMT)
Kernel methods for center manifold approximation and a data-based
version of the Center Manifold Theorem [0.0] 中心多様体理論は平衡点に近い系の複雑な挙動を分離することができる。
我々は、正確な多様体の代わりに近似を考えることによって機能する中心多様体定理のデータベースのバージョンを確立する。
次に、アポサイトデータに基づくカーネル法を用いて、平衡に近い多様体の適切な近似を構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 08:45:51 GMT)
Introducing Inter-Relatedness between Wikipedia Articles in Explicit
Semantic Analysis [0.0] Explicit Semantic Analysis (ESA) は、テキストを概念空間のベクトルとして表現するために用いられる技法である。
本研究では,ウィキペディア記事間の相互関連性に関する知識をESAから得られるベクトルに組み込む手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 10:55:07 GMT)
Interpretable Phase Detection and Classification with Persistent
Homology [0.0] 永続化画像は、統計処理を行うためのホモロジーデータの有用な表現を提供する。
位相遷移を特定するために、これらの画像上の単純なロジスティック回帰は、我々が考慮するモデルに十分である。
相転移の特徴として磁化, フラストレーション, 渦反渦構造が同定された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 19:12:35 GMT)
Input Bias in Rectified Gradients and Modified Saliency Maps [0.0] 唾液マップは、分類や潜伏概念にかなりの影響を及ぼす入力特徴を特定する直感的な方法を提供する。
Rectified Gradients(英語版)のような従来の唾液マップへのいくつかの変更は、解釈可能性を高めるために導入されている。
入力画像の暗黒領域は、クラスや概念に関係があっても、Rectified Gradients を用いた塩分マップでは強調されないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 10:34:25 GMT)
Incorrect Data in the Widely Used Inside Airbnb Dataset [0.0] Airbnb(IA)内部では、Airbnb.comのユーザが投稿した場所やレビューからデータを収集する。
このノートはデータセットを調べ、データセットに追加された誤ったデータの問題を説明します。
発見は、Airbnbが実装した新機能によって、不正なデータが発生したことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 06:20:00 GMT)
Improving Neural Network with Uniform Sparse Connectivity [0.0] 本研究では,各層に均一かつ疎結合な一様スパースネットワーク(USN)を提案する。
USNは、予測精度、速度、堅牢性において最先端のスパースネットワークモデルより一貫して、実質的に優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 19:45:09 GMT)
High-Q localized states in finite arrays of subwavelength resonators [0.0] サブ波長光共振器の有限長周期配列における巨大品質因子(Q$-factors)を実現するための新しい物理機構を導入する。
アレイパラメータの調整により得られるパーセル係数(最大3400ドル)を劇的に向上させるミエ共鳴ナノ粒子(N lesssim 29$)の現実的配列を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 11:34:24 GMT)
High Quality Real-Time Structured Debate Generation [0.0] ハイレベルな構造と文法を図りながら議論を起こすための議論木と経路を定義した。
各議論に関連付けられたメタデータを持つ木構造論争の大規模なコーパスを活用する。
以上の結果から,人間に近い品質で複雑なトピックをリアルタイムに議論する能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 01:39:38 GMT)
Geometry Perspective Of Estimating Learning Capability Of Neural
Networks [0.0] 本稿では,勾配勾配勾配を用いた最小二乗回帰(SGD)を一般化したニューラルネットワークの幅広いクラスについて考察する。
一般化能力とニューラルネットワークの安定性との関係についても論じている。
ニューラルネットワークの学習理論と高エネルギー物理の原理を関連付けることにより,人工ニューラルネットワークの観点からの複雑性・摩擦予想の変種を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 07:32:38 GMT)
Farthest sampling segmentation of triangulated surfaces [0.0] Farthest Sampling (FSS) は三角形曲面の分割法である。
FSS法は手動で調整しなければならないパラメータに依存しず、非常に柔軟である。
いくつかの測定値と多種多様な3次元三角形メッシュによる数値実験により、W$の10%未満の計算で得られたセグメンテーションは、W$の完全な行列の行をクラスタリングすることによって得られるものと同等に優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 13:31:44 GMT)
Equilibrium and dynamical phase transitions in fully connected quantum
Ising model: Approximate energy eigenstates and critical time [0.0] 零温度での逆場を持つ有限サイズ完全連結イジングモデルの平衡と力学特性について検討した。
近似的および正確な固有状態については、エネルギーギャップ、収束、および量子絡み合いの幾何学的測度を計算する。
エネルギーギャップや幾何学的絡み合いの場合,近似固有状態と正確な固有状態の一致を観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 15:09:45 GMT)
Energy Band Engineering of Periodic Scatterers by Quasi-1D Confinement [0.0] 鎖軸に沿って外部円筒トラップ電位が印加される。
このトラップ(折り畳み)ポテンシャルが十分に厳密であれば、格子ポテンシャルの束縛状態と散乱状態を変更することができる。
量子閉じ込めは、運動量 k-空間の中心または端のバンドギャップを閉じることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 14:48:04 GMT)
Designing a Quantum Network Protocol [0.0] 本稿では,エンドツーエンドの量子通信を実現するために設計された量子ネットワークプロトコルを提案する。
短期量子技術の鍵となる課題の1つは、量子情報の段階的な崩壊であるデコヒーレンス(decoherence)である。
このプロトコルは、デコヒーレンスによって大きな損失を被った場合でも、サービスを提供できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 13:13:12 GMT)
Deep dynamic modeling with just two time points: Can we still allow for
individual trajectories? [0.0] 疫学コホート研究や臨床登録では、縦断的生医学データはしばしばスパースタイムグリッドによって特徴づけられる。
ディープラーニングと動的モデリングを組み合わせた最近の進歩から着想を得て,そのような手法が複雑な構造を明らかにするのに有用かどうかを考察する。
このような動的ディープラーニングアプローチは、極端に小さなデータ設定でも有用であるが、慎重に適応する必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 16:58:02 GMT)
Cross-modal registration using point clouds and graph-matching in the
context of correlative microscopies [0.0] 本稿では,生物学者が選択したコンテンツから生成した点雲に基づくアプローチを提案する。
これらの点の雲は密度の大きな違いを引き起こすが、部品や外れ値も欠落している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 17:27:00 GMT)
Coherent electron displacement for quantum information processing using
attosecond single cycle pulses [0.0] 電子波束の動的歪みよりも高速に時間スケールで電子変位を駆動する新しい経路を実証する。
関連した位相情報をマップアウトし、原点から遠距離から検索する。
本研究は,1サイクルパルスを用いた量子状態の高度制御に期待できる経路を確立した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 14:50:57 GMT)
Clustering Residential Electricity Consumption Data to Create Archetypes
that Capture Household Behaviour in South Africa [0.0] 本稿では、顧客アーチタイプを作成するための外部評価尺度として、暗黙のエキスパート知識を形式化するアプローチを提案する。
選択したクラスタを,これまで専門家が開発していたユーザアーカイブの再構築に成功したユースケースで検証する。
我々のアプローチは、たとえドメイン知識が限られていても、透過的で反復可能なクラスタランキングとデータサイエンティストによる選択を約束することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 13:25:44 GMT)
Classifying Malware Using Function Representations in a Static Call
Graph [0.0] 本稿では,x86アセンブリ命令の関数コールグラフを用いて,マルウェア群を同定する深層学習手法を提案する。
われわれは,Microsoftのマルウェア分類データセット上でいくつかの実験を行い,99.41%の精度でマルウェア群を分離した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 20:36:19 GMT)
Automated Metadata Harmonization Using Entity Resolution & Contextual
Embedding [0.0] 我々は、Cogntive DatabaseのDb2Vec埋め込みアプローチの助けを借りて、このステップの自動化を実演する。
一致したスキーマとは別に、ターゲットデータモデルの正しい存在論的構造も推測できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 16:23:05 GMT)
Asymptotic convergence rate of Dropout on shallow linear neural networks [0.0] 本研究では, 微小線形ニューラルネットワークに適用する場合に, ドロップアウトとドロップコネクションによって誘導される目的関数の収束度を解析する。
我々は、勾配流の局所収束証明と、そのデータ、レート確率、NNの幅に依存する速度のバウンダリを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 19:02:37 GMT)
Anomalous Floquet Chiral Topological Superconductivity in a Topological
Insulator Sandwich Structure [0.0] 磁気的トポロジカル絶縁体-超伝導サンドイッチ構造からなるジョセフソン接合部において, フラケットキラルなトポロジカル超伝導が自然に発生することを示す。
バイアス電圧は、新しい動的トポロジカル量子相転移を可能にするチューニングパラメータとして機能する。
我々の理論は、固体系におけるフロケキラルなトポロジカル超伝導を実現するための新しいパラダイムを確立している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 19:00:01 GMT)
An improved helmet detection method for YOLOv3 on an unbalanced dataset [0.0] YOLOv3の信頼性レベルは、YOLOv3の認識速度を変えることなく0.01-0.02向上する。
処理された画像は、効果的な特徴融合により、画像のローカライゼーションも向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 02:39:21 GMT)
An Artificial Consciousness Model and its relations with Philosophy of
Mind [0.0] この研究は、自律的なエージェントが、意識のある人のものと似た認知的アーキテクチャを実装することによって得られる有益な性質について研究することを目的としている。
筆者らは、自律エージェントが、例えば、認知的アーキテクチャーを持つことのメリットを、大規模な実験で示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 17:27:10 GMT)
Accounting for Human Learning when Inferring Human Preferences [0.0] 本研究では,人間を学習としてモデル化することにより,定常性の仮定を緩和する結果について検討する。
驚くべきことに、いくつかの小さな例では、これが人間が静止している場合よりも優れた推論につながることがわかっています。
さらに, 誤識別が推論に悪影響を及ぼす証拠が発見され, 人間の学習のモデル化が重要であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 07:22:07 GMT)
A many-body heat engine at criticality [0.0] 相互作用する超低温気体である媒体が超流動と絶縁相の間で駆動される量子オットーサイクルは、同様の単一粒子サイクルより優れていることを示す。
2つの相間のエネルギーギャップの存在は、性能向上に有効である。
格子力と粒子分布との相互作用は、多体協調効果をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 01:54:40 GMT)
A general approach to model counterpropagating continuous variable
entangled states in a lossy CROW [0.0] 本稿では,結合共振器型光導波路に基づく逆伝搬型連続可変絡み合い状態の積分源をモデル化する一般手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 1 Dec 2020 01:35:33 GMT)