Part-dependent Label Noise: Towards Instance-dependent Label Noise [194.7] このような現実的なノイズをモデル化することは困難であるため,テキスト依存性のラベルノイズによる学習は困難である。
本稿では,テキスト単位のラベルノイズを利用して,インスタンス依存のラベルノイズを近似する。
合成および実世界のデータセットに関する実証的な評価は、我々の手法が最先端のアプローチよりも優れていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 02:21:51 GMT)
Towards Defending Multiple Adversarial Perturbations via Gated Batch
Normalization [140.1] 既存の敵防衛は 個々の摂動タイプに対する モデル堅牢性を向上します
本稿では,複数の摂動型に対するロバスト性を改善するディープニューラルネットワークのための新しいビルディングブロックであるEmphGated Batch Normalization (GBN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 02:26:01 GMT)
DeepCrawl: Deep Reinforcement Learning for Turn-based Strategy Games [137.9] Deep CrawlはiOSとAndroid用の完全にプレイ可能なRogueライクなプロトタイプで、すべてのエージェントがDeep Reinforcement Learning (DRL)を使用してトレーニングされたポリシーネットワークによって制御される。
本研究の目的は、近年のDRLの進歩が、ビデオゲームにおける非プレイヤーキャラクターに対する説得力のある行動モデルの開発に有効であるかどうかを理解することである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 13:53:29 GMT)
Attributes Aware Face Generation with Generative Adversarial Networks [133.4] AFGANと呼ばれる生成対向ネットワークを用いた新しい属性認識顔画像生成法を提案する。
3つの積み重ねたジェネレータは、それぞれ64ドル640ドル、128ドル128ドル、256ドル256ドルの解像度の顔画像を生成する。
さらに、生成した画像と入力属性の相関性を高めるために、画像-属性マッチング損失を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 09:25:50 GMT)
Privileged Knowledge Distillation for Online Action Detection [114.5] リアルタイム予測タスクに対処するフレーム単位のラベル付けタスクとして,ビデオ中のオンラインアクション検出(OAD)を提案する。
本稿では,トレーニング段階においてのみ観測可能な未来のフレームを特権情報の一種とみなすオンライン行動検出のための,新たな学習支援型フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 12:52:54 GMT)
D-Unet: A Dual-encoder U-Net for Image Splicing Forgery Detection and
Localization [108.9] 画像スプライシング偽造検出は、画像指紋によって改ざんされた領域と非改ざんされた領域を区別するグローバルバイナリ分類タスクである。
画像スプライシングフォージェリ検出のためのデュアルエンコーダU-Net(D-Unet)という,固定されていないエンコーダと固定エンコーダを用いた新しいネットワークを提案する。
D-Unetと最先端技術の比較実験において、D-Unetは画像レベルおよび画素レベルの検出において他の手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 10:54:02 GMT)
Neural Contextual Bandits with Deep Representation and Shallow
Exploration [105.8] 本稿では,深部ReLUニューラルネットワークの最後の隠蔽層を用いて,原特徴ベクトルを変換する新しい学習アルゴリズムを提案する。
既存のニューラルネットワークと比較して、ディープニューラルネットワークの最後の層でのみ探索する必要があるため、我々のアプローチは計算的にはるかに効率的です。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 09:17:55 GMT)
Efficient Contextual Bandits with Continuous Actions [102.6] 我々は、未知の構造を持つ連続的な動作を持つ文脈的包帯に対する計算的に抽出可能なアルゴリズムを作成する。
我々の還元型アルゴリズムは、ほとんどの教師付き学習表現で構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 23:22:14 GMT)
BoxInst: High-Performance Instance Segmentation with Box Annotations [102.1] 本稿では,トレーニング用バウンディングボックスアノテーションのみを用いて,マスクレベルのインスタンスセグメンテーションを実現する高性能な手法を提案する。
私たちの中核となる考え方は、セグメンテーションネットワーク自体を変更することなく、インスタンスセグメンテーションにおける学習マスクの喪失を活用することです。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 22:27:55 GMT)
Object-Centric Image Generation from Layouts [93.1] 複数のオブジェクトを持つ複雑なシーンを生成するレイアウト・ツー・イメージ生成法を開発した。
本手法は,シーン内のオブジェクト間の空間的関係の表現を学習し,レイアウトの忠実度の向上につながる。
本稿では,Fr'echet Inception Distanceのオブジェクト中心適応であるSceneFIDを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 16:02:11 GMT)
Visualization of Supervised and Self-Supervised Neural Networks via
Attribution Guided Factorization [88.0] クラスごとの説明性を提供するアルゴリズムを開発した。
実験の広範なバッテリーでは、クラス固有の可視化のための手法の能力を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 18:48:39 GMT)
A Study on the Autoregressive and non-Autoregressive Multi-label
Learning [77.1] 本稿では,ラベルとラベルの依存関係を共同で抽出する自己アテンションに基づく変分エンコーダモデルを提案する。
したがって、ラベルラベルとラベル機能の両方の依存関係を保ちながら、すべてのラベルを並列に予測することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 05:41:44 GMT)
Mapping Patterns for Virtual Knowledge Graphs [74.3] 仮想知識グラフ(VKG)は、レガシーデータソースの統合とアクセスのための最も有望なパラダイムの1つである。
データ管理、データ分析、概念モデリングにおいて研究された、確立された方法論とパターンに基づいて構築する。
検討されたVKGシナリオに基づいて,私たちのカタログを検証し,そのパターンの大部分をカバーすることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 13:54:52 GMT)
Question Answering over Knowledge Bases by Leveraging Semantic Parsing
and Neuro-Symbolic Reasoning [73.0] 本稿では,意味解析と推論に基づくニューロシンボリック質問回答システムを提案する。
NSQAはQALD-9とLC-QuAD 1.0で最先端のパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 05:17:55 GMT)
Rel3D: A Minimally Contrastive Benchmark for Grounding Spatial Relations
in 3D [71.1] 既存のデータセットには、大規模で高品質な3D地上真実情報がない。
Rel3Dは、空間関係を3Dでグラウンド化するための、最初の大規模で人間による注釈付きデータセットである。
我々は、データセットバイアスを減らすための新しいクラウドソーシング手法である、最小限のコントラストデータ収集を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 01:51:56 GMT)
CorDEL: A Contrastive Deep Learning Approach for Entity Linkage [70.8] エンティティリンケージ(EL)は、データのクリーニングと統合において重要な問題である。
新たなデータの増加に伴い、ディープラーニング(DL)ベースのアプローチが提案され、従来のモデルに付随するELの高コスト化が図られている。
我々は、ツインネットワークアーキテクチャはELに準最適であり、既存のモデルに固有の欠点をもたらすと主張している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 00:30:33 GMT)
DeepVideoMVS: Multi-View Stereo on Video with Recurrent Spatio-Temporal
Fusion [67.6] 提案手法は,提案するビデオストリームに対するオンライン多視点深度予測手法である。
前のタイムステップで計算されたシーン形状情報を現在のタイムステップに伝搬する。
評価指標のほとんどにおいて、既存の最先端のマルチビューステレオ手法よりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 18:54:03 GMT)
Robust Unsupervised Neural Machine Translation with Adversarial
Denoising Training [66.4] unsupervised neural machine translation (UNMT) は機械翻訳コミュニティに大きな関心を集めている。
UNMTの主な利点は、必要な大規模な訓練用テキストの簡単な収集にある。
本稿では,UNMT ベースのシステムのロバスト性を改善するため,まずノイズを考慮に入れた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 03:19:36 GMT)
ReviewRobot: Explainable Paper Review Generation based on Knowledge
Synthesis [62.8] レビュースコアを自動的に割り当てて,新規性や意味のある比較など,複数のカテゴリのコメントを書くための,新しいReviewRobotを構築した。
実験の結果,レビュースコア予測器の精度は71.4%-100%であった。
ドメインの専門家による人間による評価は、ReviewRobotが生成したコメントの41.7%-70.5%が有効で建設的であり、その20%は人間が書いたものよりも優れていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 22:31:33 GMT)
Exploring Zero-Shot Emergent Communication in Embodied Multi-Agent
Populations [59.6] 本研究では,3次元環境下で関節を作動させることでコミュニケーションを学ぶエージェントについて検討する。
現実的な仮定、意図の非一様分布、共通知識エネルギーコストにおいて、これらのエージェントは新規パートナーに一般化するプロトコルを見つけることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 07:45:05 GMT)
Towards an AI assistant for human grid operators [59.5] 電力システムは、デジタル時代の運用がより複雑になっている。
人間のオペレーターがより多くの情報を扱う必要があるため、リアルタイムの意思決定はますます困難になっている。
より統一的でインタラクティブなフレームワークの下で、ヒューマンマシンインターフェースを再考する必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 16:12:58 GMT)
Adapt-and-Adjust: Overcoming the Long-Tail Problem of Multilingual
Speech Recognition [58.8] エンドツーエンドの多言語音声認識のためのトランスフォーマーベースマルチタスク学習フレームワークであるAdapt-and-Adjust (A2)を提案する。
A2フレームワークは,(1) 訓練済み多言語言語モデル (mBERT) を利用して低リソース言語の性能を向上させる,(2) 言語固有の適応と言語に依存しない2つのアダプタを最小限の追加パラメータで提案する,(3) クラス不均衡を克服する,という3つの手法で解決する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 03:46:16 GMT)
Auto Seg-Loss: Searching Metric Surrogates for Semantic Segmentation [56.3] そこで本研究では,各計量に対する相異なるサロゲート損失を探索することにより,計量固有損失関数の設計を自動化することを提案する。
PASCAL VOCとCityscapesの実験では、探索されたサロゲート損失は手動で設計した損失関数よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 05:05:15 GMT)
A Simple Semi-Supervised Learning Framework for Object Detection [56.0] 半教師付き学習(SSL)は、ラベルなしデータを用いた機械学習モデルの予測性能を改善する可能性がある。
本稿では,データ拡張戦略とともに,視覚オブジェクト検出のための簡易かつ効果的なSSLフレームワークSTACを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 04:12:25 GMT)
Meta-Generating Deep Attentive Metric for Few-shot Classification [53.1] 本稿では,新しい数ショット学習タスクのための特定のメトリックを生成するための,新しい深度メタジェネレーション手法を提案する。
本研究では,各タスクの識別基準を生成するのに十分なフレキシブルな3層深い注意ネットワークを用いて,メトリクスを構造化する。
特に挑戦的なケースでは、最先端の競合他社よりも驚くほどパフォーマンスが向上しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 02:07:43 GMT)
AutoInt: Automatic Integration for Fast Neural Volume Rendering [51.5] 暗黙的ニューラル表現ネットワークを用いて、積分に対する効率的でクローズドな解を学習するための新しいフレームワークを提案する。
我々は,高速なニューラルボリュームレンダリングを実現するために,フォトリアリスティックな要件を10倍以上に改善したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 05:46:10 GMT)
Designing a Prospective COVID-19 Therapeutic with Reinforcement Learning [50.6] SARS-CoV-2パンデミックは、治療のための世界的なレースを生み出した。
1つのアプローチは、ヒトアンジオテンシン変換酵素2(ACE2)の新規な変異体の設計に焦点を当てる
我々は、強化学習問題として、新しいタンパク質設計の枠組みを定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 07:35:38 GMT)
A Correspondence Variational Autoencoder for Unsupervised Acoustic Word
Embeddings [50.5] そこで本稿では,変数分割音声セグメントを固定次元表現にマッピングするための教師なしモデルを提案する。
結果として得られる音響単語の埋め込みは、低リソース言語とゼロリソース言語のための検索、発見、インデックスシステムの基礎を形成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 19:24:42 GMT)
Intervention Design for Effective Sim2Real Transfer [49.0] この研究は、sim2real設定に対する領域ランダム化とデータ拡張の最近の成功に対処する。
この成功は、因果推論のレンズ、領域ランダム化の位置決め、および環境への介入としてのデータ拡張によって説明される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 16:38:54 GMT)
Space-Time Correspondence as a Contrastive Random Walk [47.4] 我々は,ビデオから構築した時空間グラフにおけるリンクの予測として対応をキャストした。
ペアの類似性がランダムウォークの遷移確率を定義する表現を学習する。
我々は、エッジドロップアウトと呼ばれる手法と、テスト時の自己教師付き適応が、オブジェクト中心の対応の転送をさらに改善することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 18:59:03 GMT)
Measuring Information Transfer in Neural Networks [46.4] ニューラルネットワークモデルにおける情報内容の定量化は、基本的にモデルのKolmogorov複雑性を推定するものだ。
本稿では,事前符号化に基づくニューラルネットワークモデルにおける一般化可能な情報の尺度を提案する。
L_IT$は、一般化可能な情報と一貫して相関し、モデルやデータセットのパターンや"知識"の尺度として使用できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 07:16:10 GMT)
Counterfactual Data Augmentation using Locally Factored Dynamics [44.4] 局所因果構造を利用して、シーケンス予測と非政治強化学習のサンプル効率を向上させることができる。
本稿では,これらの構造をオブジェクト指向の状態表現として推定する手法と,対実データ拡張のための新しいアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 23:50:13 GMT)
Phonetic Posteriorgrams based Many-to-Many Singing Voice Conversion via
Adversarial Training [43.7] 本稿では,エンド・ツー・エンドの歌唱音声変換(EA-SVC)手法について述べる。
与えられた音素内容、ピッチを表すF0、音色を表す話者埋め込みにより、任意の歌唱波形を直接生成することができる。
提案システムは、歌声品質と歌手の類似性の両方の観点から、従来のカスケードアプローチとWaveNetに基づくエンドツーエンドアプローチより優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 11:13:27 GMT)
Towards Part-Based Understanding of RGB-D Scans [43.4] 本研究では,実世界の3D環境をパートベースで理解する作業を提案する。
シーンのRGB-Dスキャンからオブジェクトを検出し,各オブジェクトに対して幾何学的な部分マスクへの分解を予測する。
中間部分グラフ表現を利用して、ロバストな補完と部分の事前構築を可能にします。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 17:30:02 GMT)
Federated Learning with Diversified Preference for Humor Recognition [40.9] We propose the FedHumor approach to recognize humorous text contents in a Personal manner through federated learning (FL)。
様々なユーモア嗜好を持つ人々に対して、FedHumorのユーモア内容の正確な認識において、9つの最先端ユーモア認識アプローチと比較して、実験は大きな利点を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 03:24:24 GMT)
Dynamic RAN Slicing for Service-Oriented Vehicular Networks via
Constrained Learning [40.6] 品質の異なる車両用インターネット(IoV)サービスにおける無線アクセスネットワーク(RAN)スライシング問題について検討する。
無線スペクトルと演算資源を動的に割り当てる動的RANスライシングフレームワークを提案する。
RAWSは,ベンチマークと比較すると,要求を高い確率で満たしながら,システムコストを効果的に削減できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 15:08:38 GMT)
VaB-AL: Incorporating Class Imbalance and Difficulty with Variational
Bayes for Active Learning [38.3] 本研究では,クラス不均衡をアクティブラーニングフレームワークに自然に組み込む手法を提案する。
提案手法は,複数の異なるデータセットのタスク分類に適用可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 12:18:11 GMT)
KEML: A Knowledge-Enriched Meta-Learning Framework for Lexical Relation
Classification [37.2] 語彙関係は三重関係の形で、概念がどのように意味論的に関連しているかを記述する。
語彙関係分類の課題に対処する知識強化メタラーニングフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 02:34:19 GMT)
Image inpainting using frequency domain priors [35.5] 本稿では,周波数領域情報を用いた新しい画像塗装手法を提案する。
提案手法について,CelebA,Paris Streetview,DTDテクスチャデータセットを用いて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 11:08:13 GMT)
DisARM: An Antithetic Gradient Estimator for Binary Latent Variables [35.5] 本稿では、バイナリ潜伏変数を持つモデルのトレーニングのためのAugment-REINFORCE-Merge (ARM) 推定器を紹介する。
拡張プロセスによって生じるランダム性を解析的に統合することにより、ARMを改善することができることを示す。
我々の推定器であるDisARMは実装が簡単で、ARMと同じ計算コストを持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 20:44:56 GMT)
Quda: Natural Language Queries for Visual Data Analytics [34.0] 我々は、V-NLIが自由形式の自然言語から解析タスクを認識するのを支援するために、Qudaと呼ばれる新しいデータセットを提案する。
私たちのデータセットには14,035ドルの多様なユーザクエリが含まれており、それぞれに1つまたは複数の分析タスクがアノテートされている。
この研究は、解析的タスクを認識するための大規模コーパスを構築する最初の試みである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 06:58:56 GMT)
Learning with Knowledge of Structure: A Neural Network-Based Approach
for MIMO-OFDM Detection [33.5] シンボル検出に対する貯水池計算(RC)に基づくアプローチに基づいて、対称かつ分解された二項決定ニューラルネットワークを導入する。
導入した対称ニューラルネットワークは、元の$M$-ary検出問題を一連のバイナリ分類タスクに分解できることを示す。
数値評価により,導入したハイブリッドRCバイナリ決定フレームワークは,最大値モデルに基づくシンボル検出を行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 00:37:58 GMT)
Text Recognition in the Wild: A Survey [33.2] 本論文は,シーンテキスト認識の分野の全体像を提示する試みである。
この分野に参入する人々に対する包括的なリファレンスを提供しており、将来の研究を刺激するのに役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 07:06:27 GMT)
Accurate Word Alignment Induction from Neural Machine Translation [33.2] 本稿では2つの単語アライメント誘導手法 Shift-Att と Shift-AET を提案する。
主なアイデアは、to-be-alignedターゲットトークンがデコーダ入力であるときに、ステップでアライメントを誘導することである。
3つの公開データセットの実験では、両方のメソッドが対応する神経ベースラインよりも優れたパフォーマンスを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 01:57:01 GMT)
FracBits: Mixed Precision Quantization via Fractional Bit-Widths [29.7] 混合精度量子化は、複数のビット幅での算術演算をサポートするカスタマイズハードウェアで好適である。
本稿では,目標計算制約下での混合精度モデルに基づく学習に基づく新しいアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 03:22:55 GMT)
Co-mining: Self-Supervised Learning for Sparsely Annotated Object
Detection [29.7] 我々は,簡潔な注釈付き物体検出のためのシンプルだが効果的な機構であるCo-miningを提案する。
共同マイニングでは、シームズネットワークの2つのブランチが互いに擬似ラベルセットを予測します。
実験は3つの異なるアノテートされた設定でMSデータセット上で行われる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 14:23:43 GMT)
TURL: Table Understanding through Representation Learning [29.6] TURLは、リレーショナルWebテーブルに事前トレーニング/ファインタニングパラダイムを導入する新しいフレームワークである。
事前学習中、我々のフレームワークは教師なしの方法で関係表上の深い文脈化された表現を学習する。
我々は,TURLがすべてのタスクを一般化し,既存のメソッドをほぼすべてのインスタンスで大幅に上回っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 02:47:41 GMT)
FairBatch: Batch Selection for Model Fairness [28.9] モデルフェアネスを改善するための既存の技術は、データ前処理やモデルトレーニングに広範な変更を必要とする。
両レベル最適化のレンズを用いてこの問題に対処する。
バッチ選択アルゴリズムはFairBatchと呼ばれ、この最適化を実装し、顕著な公正度対策をサポートしている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 04:36:04 GMT)
Boosting One-Point Derivative-Free Online Optimization via Residual
Feedback [28.7] オンライン最適化のための新しい一点フィードバック手法を提案する。
残差フィードバックを用いることで,従来の一点フィードバック法に比べてはるかに小さな分散が得られることを示す。
私たちの後悔の限界は、従来の一点フィードバックのZOに対する既存の後悔の限界よりも厳格です。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 02:35:11 GMT)
Towards Data-Efficient Learning: A Benchmark for COVID-19 CT Lung and
Infection Segmentation [28.4] 肺と感染症のセグメンテーションのための3つのベンチマークを構築した。
異なるセグメンテーション手法の公正な比較のために、標準的なトレーニング、検証とテストの分割、評価メトリクス、対応するコードも提供します。
平均Dice similarity Coefficient (DSC) スコアは97.3%, 97.7%, 67.3%, 平均正規化表面Dice (NSD) スコアは90.6%, 91.4%, 左肺, 右肺, 感染では70.0%であった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 11:21:07 GMT)
MelGlow: Efficient Waveform Generative Network Based on
Location-Variable Convolution [28.1] 位置可変畳み込みと呼ばれる効率的なネットワークは、波形の依存関係をモデル化するために提案される。
LJSpeechデータセットの実験によると、MelGlowは小さなモデルサイズでWaveGlowよりも優れたパフォーマンスを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 03:43:22 GMT)
A Multi-task Contextual Atrous Residual Network for Brain Tumor
Detection & Segmentation [27.2] ディープニューラルネットワークは、さまざまな認識とセグメンテーションタスクにおいて最先端のパフォーマンスを達成した。
脳腫瘍のセグメンテーションは、背景クラスに属する画素数が前景クラスに属する画素数よりもはるかに大きい不均衡データ問題に直面している。
本稿では,カスケード構造として形成されたマルチタスクネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 17:04:16 GMT)
COVID-19 CT Image Synthesis with a Conditional Generative Adversarial
Network [26.1] コロナウイルス感染症2019(COVID-19)は、2019年12月以降急速に拡大している世界的なパンデミックである。
リアルタイム逆転写ポリメラーゼ鎖反応 (rRT-PCR) と胸部CT画像撮影 (CT) はどちらも新型コロナウイルスの診断において重要な役割を担っている。
深層学習に基づくコンピュータビジョン手法は、医用画像の応用において非常に有望であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 01:53:57 GMT)
Online learning with dynamics: A minimax perspective [25.4] 本研究では,学習者が複数のラウンドでステートフルな環境と対話する,ダイナミックスを用いたオンライン学習の課題について検討する。
本研究の主な成果は,オンライン学習に十分な条件を提供することである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 05:06:08 GMT)
Quantum computational advantage using photons [23.9] 我々は,50個の入力単モード圧縮状態と高い識別性およびスクイーズパラメータを用いた実験を行った。
我々は76個の光子クリックを観測し、出力状態空間は1030ドル、サンプリングレートは1014ドルと、最先端のシミュレーション戦略やスーパーコンピュータよりも高速である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 01:16:30 GMT)
FenceBox: A Platform for Defeating Adversarial Examples with Data
Augmentation Techniques [23.9] FenceBoxは、様々な種類の敵攻撃を倒すためのフレームワークである。
3つのカテゴリから15のデータ拡張方法を備えている。
FenceBoxはまた、ユーザーが異なるモードでモデルに対する防御を簡単に展開するためのAPIも提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 04:56:06 GMT)
GraphPB: Graphical Representations of Prosody Boundary in Speech
Synthesis [23.8] 本稿では,中国語音声合成作業における韻律境界(GraphPB)のグラフィカルな表現手法を提案する。
グラフ埋め込みのノードは韻律語で形成され、エッジは他の韻律境界によって形成される。
逐次情報をグラフ・ツー・シーケンス・テキスト・音声モデルに組み込む2つの手法が提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 03:34:05 GMT)
Semi-Supervised Learning for Multi-Task Scene Understanding by Neural
Graph Consensus [23.5] 世界の複数の視覚的解釈の文脈における半教師あり学習の問題に対処する。
グラフの自己教師型コンセンサスによって、異なる表現の予測がどのように効果的に学習できるかを示す。
また,マルチタスクと半教師付き学習の最先端手法を比較し,優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 15:31:41 GMT)
Independent Gaussian Distributions Minimize the Kullback-Leibler (KL)
Divergence from Independent Gaussian Distributions [23.2] このノートは、KL(Kullback-Leibler)の発散の性質に関するものである。
このメモの主な目的は、この財産を完全にまたは部分的に利用する必要がある書類の参照である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 15:54:17 GMT)
3D-NVS: A 3D Supervision Approach for Next View Selection [22.7] 次のベストビュー選択のための分類に基づくアプローチを提案する。
我々は、このタスクの監督信号をどのように確実に取得できるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 07:50:16 GMT)
The LoCA Regret: A Consistent Metric to Evaluate Model-Based Behavior in
Reinforcement Learning [22.0] 本稿では,RL手法のモデルベース動作を評価するための実験装置を提案する。
我々のメトリクスは、たとえ手法が表現に乏しいとしても、モデルに基づく振る舞いを識別できる。
我々は、従来のマウンテンカータスクのバリエーションに基づいて、MuZeroのモデルに基づく振る舞いを評価するためにセットアップを使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 12:18:07 GMT)
Robust Federated Learning with Noisy Labels [21.1] フェデレートラーニング(Federated Learning)は、ローカルデバイスがデータの分散とプライベートを維持しながら、サーバモデルを共同でトレーニングすることを可能にするパラダイムである。
フェデレートラーニングでは、ローカルデータがクライアントによって収集されるため、データが正しくアノテートされることはほとんど保証されない。
本稿では,サーバが局所モデルと協調して一貫した決定境界を維持する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 04:46:07 GMT)
Verifiable Planning in Expected Reward Multichain MDPs [20.5] エージェントの意思決定方針を導出する定常計画問題について検討する。
提案プログラムに対する最適解が、厳密な行動保証を伴う定常的な政策をもたらすことを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 18:54:24 GMT)
The Counterfactual $\chi$-GAN [20.4] 因果推論は、しばしば、治療の割り当てが結果から独立していることを要求する反ファクト的枠組みに依存する。
本研究は,CGAN(Counterfactual $chi$-GAN)と呼ばれるGAN(Generative Adversarial Network)に基づくモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 14:14:20 GMT)
Automatic Routability Predictor Development Using Neural Architecture
Search [20.3] ニューラルアーキテクチャサーチ(NAS)を利用して、ルタビリティ予測のための高品質なニューラルアーキテクチャを自動開発する。
手動設計のモデルの平均ケースと比較すると、NAS生成モデルは、DRC違反のネット数を予測するために、Kendallの$tau$より高い$5.6%を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 07:39:06 GMT)
Compressive Privatization: Sparse Distribution Estimation under Locally
Differentially Privacy [18.4] 対象の分布がスパースかほぼスパースである限り、必要なサンプルの数は大幅に削減できることを示した。
我々のメカニズムは民営化と次元化を同時に行い、サンプルの複雑さは次元化の減少にのみ依存する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 17:14:23 GMT)
Online Forgetting Process for Linear Regression Models [18.3] EUの「禁止すべき権利」規制に動機付けられて、統計データ削除問題の研究を開始した。
本稿では,低次元ケースに対する削除認識アルゴリズムのtextttFIFD-OLS を提案し,破滅的なランク揺らぎ現象を目撃する。
本稿では,新しいオンライン正規化手法を用いたtextttFIFD-Adaptive Ridge アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 02:57:53 GMT)
Style-transfer and Paraphrase: Looking for a Sensible Semantic
Similarity Metric [18.3] 文献で広く使われている指標のどれも、これらの課題における人間の判断に十分近いものではないことを示す。
最近提案されたいくつかのメトリクスは同等の結果を提供するが、Word Mover Distanceが最も合理的なソリューションであることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 21:58:57 GMT)
DialogBERT: Discourse-Aware Response Generation via Learning to Recover
and Rank Utterances [18.2] 本稿では,従来の PLM に基づく対話モデルを強化した対話応答生成モデルである DialogBERT を提案する。
発話間の談話レベルのコヒーレンスを効果的に把握するために,マスク付き発話回帰を含む2つの訓練目標を提案する。
3つのマルチターン会話データセットの実験により、我々のアプローチがベースラインを著しく上回ることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 09:06:23 GMT)
Efficient preparation of 2D defect-free atom arrays with near-fewest
sorting-atom moves [17.6] 提案手法は, 提案する原子アセンブラ方式において, ほぼ北西に移動可能な新しいソートアルゴリズム (ヒューリスティッククラスタアルゴリズム, HCA) を提案する。
本手法は, ボトムアップ量子計算, 量子シミュレーション, 精度測定のために, 数百個の原子をスケールするために必要である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 08:25:47 GMT)
Recovering Trajectories of Unmarked Joints in 3D Human Actions Using
Latent Space Optimization [16.9] モーションキャプチャ(モキャップ)と飛行時間に基づく人間の行動の検知は、ロバストな活動分析を行うために、ますます人気が高まっている。
しかし、可視性、エラーの追跡、マーカーの設定を便利に保つ必要性など、両方のモダリティにはいくつかの実践的な課題がある。
本稿では,非マーク付き関節データの再構成を不備な線形逆問題として扱う。
モカプデータセットとKinectデータセットの両方の実験により、提案手法が行方不明な関節の動作や運動のセマンティクスを回復するのに非常に有効であることを明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 16:25:07 GMT)
Accumulated Decoupled Learning: Mitigating Gradient Staleness in
Inter-Layer Model Parallelization [16.0] 本稿では, 定常勾配効果を緩和するために, 勾配累積法を取り入れた累積非結合学習(ADL)を提案する。
提案手法は, 非同期性にもかかわらず, 臨界点, すなわち勾配が0に収束することを示す。
ADLは分類タスクにおいていくつかの最先端技術よりも優れており、比較手法の中では最速である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 11:52:55 GMT)
Detecting Trojaned DNNs Using Counterfactual Attributions [16.0] このようなモデルは通常、典型的な入力で振る舞うが、トロイの木馬のトリガーで入力の特定の誤った予測を生成する。
我々のアプローチは、トリガーの動作がトリガーパターンで活性化される少数のゴーストニューロンに依存するという新しい観察に基づいている。
我々はこの情報をディープセットエンコーダを用いてトロイの木馬検出に利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 21:21:33 GMT)
A Duet Recommendation Algorithm Based on Jointly Local and Global
Representation Learning [15.9] 異種情報から局所的およびグローバルな表現学習を捉えるための知識認識に基づく推薦アルゴリズムを提案する。
局所的および大域的表現は、注意機構を持つグラフ畳み込みネットワークによって共同で学習されるので、最終的な推奨確率は、完全に接続されたニューラルネットワークによって計算される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 01:52:14 GMT)
Parallel Residual Bi-Fusion Feature Pyramid Network for Accurate
Single-Shot Object Detection [15.8] そこで本稿では,双方向(トップダウンおよびボトムアップ)融合を用いた新しい並列FP構造を提案する。
提案するネットワークは,UAVDT17およびMS COCOデータセット上での最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 06:51:20 GMT)
CL-IMS @ DIACR-Ita: Volente o Nolente: BERT does not outperform SGNS on
Semantic Change Detection [15.7] 我々は、トークンベースのBERT埋め込みの平均ペアワイズ距離をタイムポイントとランク5(8)の間の公式ランキングで利用し、精度は.72ドルである。
以上の結果から,語彙的意味変化検出においてBERTの埋め込みを効果的に活用する方法は見つからなかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 10:11:03 GMT)
Relational Learning for Skill Preconditions [15.4] 制約のない環境での操作スキルの事前条件モデルを学習することに注力する。
我々の研究は、複数のオブジェクトを持つ複雑な操作タスクが、より複雑なペアワイドなオブジェクト関係に焦点を合わせることで、単純化できるという直感に動機付けられている。
提案手法は, 形状や大きさの異なる対象に対して, 3つのタスクの事前条件を予測する上で, 大幅な改善をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 04:13:49 GMT)
Fast-reactive probabilistic motion planning for high-dimensional robots [15.1] p-Chekovは、プロセスノイズや観察ノイズに苦しむ高次元ロボットに安全保証を提供する高速反応型モーションプランニングシステムである。
包括的理論的および経験的分析により、p-チェコフは、実用的なロボット操作タスクにおける衝突リスクに対するユーザ特定確率制約を効果的に満たせることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 17:51:07 GMT)
Circles are like Ellipses, or Ellipses are like Circles? Measuring the
Degree of Asymmetry of Static and Contextual Embeddings and the Implications
to Representation Learning [14.6] 3つのよく知られたデータセットを用いて、埋め込みの非対称性符号化に関する洞察を得る。
我々は,論理的に正当化可能なベイズ非対称性スコアを導出するために,多数のウィキペディアコンテキストを用いて,BERTの条件確率(言語モデルとして)を探索する。
非対称性の判断とベイズ的アプローチは、内在的評価に文脈的埋め込みを評価する新しい視点を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 01:48:37 GMT)
Reliable Model Compression via Label-Preservation-Aware Loss Functions [14.4] 本稿では,教師の学習パラダイムを用いてラベルの保存を改善するフレームワークを提案する。
圧縮モデルと参照モデルとのミスマッチ数を最大4.1倍に削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 00:00:41 GMT)
Dr-COVID: Graph Neural Networks for SARS-CoV-2 Drug Repurposing [14.1] 我々は、Dr-COVIDと呼ばれる、GNNに基づく薬物再資源化モデルを提案する。
Dr-COVIDは、その予測性能と、既知の疾患の治療薬をできるだけ高いレベルにランク付けする能力で評価されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 18:34:10 GMT)
AutoTune: Automatically Tuning Convolutional Neural Networks for
Improved Transfer Learning [13.9] 変換学習を改善するために,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を自動チューニングする機構を導入する。
トレーニング済みのCNNレイヤは、ベイズ最適化を用いて、ターゲットデータからの知識に調整される。
実験は、CalTech-101、CalTech-256、Stanford Dogsの3つのベンチマークデータセットで実施されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 05:35:23 GMT)
Learning Disentangled Intent Representations for Zero-shot Intent
Detection [13.2] DIR(Disentangled Representations)を学習するために、見知らぬクラスラベルを利用するクラス変換フレームワークを提案する。
本枠組みでは,意図の区別をモデルが学習することを奨励するマルチタスク学習の目標を提案する。
2つの実世界のデータセットの実験は、提案されたフレームワークがベースラインシステムに一貫した改善をもたらすことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 06:41:09 GMT)
Explainable AI for Software Engineering [12.6] まず、ソフトウェアエンジニアリングにおける説明可能なAIの必要性を強調します。
次に、上記の課題に対処するために、説明可能なAI技術をどのように利用できるか、という3つのケーススタディを要約する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 00:42:29 GMT)
Conditional Adversarial Camera Model Anonymization [12.0] 特定の写真画像(モデル属性)をキャプチャするために使用されたカメラのモデルは、通常、高周波モデル固有のアーティファクトから推測される。
このような変換を学習するための条件付き対位法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 13:42:36 GMT)
Deep Spectral CNN for Laser Induced Breakdown Spectroscopy [12.0] 本研究では,レーザー誘起分解分光法(LIBS)信号を用いたスペクトル畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を提案する。
提案手法は,火星探査機「キュリオシティ」からのリモートセンシング観測のための前処理と校正のために,火星科学研究所が行った既存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） (Thu, 3 Dec 2020 02:23:48 GMT)
Is Each Layer Non-trivial in CNN? [11.9] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)モデルは、多くの分野で大きな成功を収めている。
ResNetの出現により、実際に使われているネットワークはより深くなりつつある。
トレーニングセット上でネットワークをトレーニングした後、ネットワーク畳み込みカーネルをゼロに置き換え、テストセット上で結果モデルをテストする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 02:23:09 GMT)
Auto-Ensemble: An Adaptive Learning Rate Scheduling based Deep Learning
Model Ensembling [11.3] 本稿では,ディープラーニングモデルのチェックポイントを収集し,それらを自動的にアンサンブルする自動アンサンブル(AE)を提案する。
この手法の利点は、一度のトレーニングで学習率をスケジューリングすることで、モデルを様々な局所最適化に収束させることである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 02:14:42 GMT)
SemMT: A Semantic-based Testing Approach for Machine Translation Systems [11.2] 本稿ではセマンティック類似性チェックに基づく機械翻訳システムの自動テスト手法であるSemMTを提案する。
SemMTはラウンドトリップ翻訳を適用し、原文と翻訳文のセマンティックな類似度を測定する。
我々は,SemMTが最先端の作業よりも高い効率を達成できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 10:42:56 GMT)
Scan2Cap: Context-aware Dense Captioning in RGB-D Scans [10.7] 本稿では,コモディティRGB-Dセンサを用いた3Dスキャンにおける高密度キャプションの課題について紹介する。
入力シーン内のオブジェクトを検出し,それらを自然言語で記述する,エンドツーエンドのトレーニング手法であるScan2Capを提案する。
ScanReferデータセットから3Dオブジェクトを効果的にローカライズし,記述することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 19:00:05 GMT)
SMDS-Net: Model Guided Spectral-Spatial Network for Hyperspectral Image
Denoising [10.6] ディープ・ラーニング (DL) に基づくハイパースペクトル画像 (HSI) 法は、観測されたノイズ画像と基礎となるクリーン画像との間の非線形マッピングを直接学習する。
本稿では,HSIデノベーションのための新しいモデルガイド付き解釈可能なネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 11:05:01 GMT)
On the Impossibility of Convergence of Mixed Strategies with No Regret
Learning [10.5] 最適無後悔学習戦略の一般クラスから得られる混合戦略の収束特性について検討する。
各ステップに設定された情報を相手の実演の実証平均とする戦略のクラスを考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 18:02:40 GMT)
What Makes a Star Teacher? A Hierarchical BERT Model for Evaluating
Teacher's Performance in Online Education [9.8] 我々は,1,085のオンラインコースのサブタイトルを用いて,教師のパフォーマンスを理解し,効果的に予測する体系的な研究を行う。
これらの知見に基づいて,オンライン教育における教師のパフォーマンスを予測するための階層的なBERTモデルを提案する。
提案モデルでは,各コース内の階層構造と,コース内容から抽出した深い意味的特徴を抽出することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 01:51:20 GMT)
Stochastic Gradient Descent with Nonlinear Conjugate Gradient-Style
Adaptive Momentum [9.8] ディープラーニングの実践では、運動量はよく校正された定数によって重み付けされる。
本稿では,DNNのトレーニング改善のための新しい強調モーメントを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 18:59:43 GMT)
A Sheaf and Topology Approach to Generating Local Branch Numbers in
Digital Images [9.6] 本稿では、トポロジカルデータ解析(TDA)とせん断理論を組み合わせた理論的アプローチについて述べる。
シーフ理論は幾何学的対象の局所的な一貫性を記述するための枠組みを提供する。
提案手法は,デジタル画像中の局所物体の分岐数を同定するために適用可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 02:43:38 GMT)
FLeet: Online Federated Learning via Staleness Awareness and Performance
Prediction [9.4] 本稿では,最初のオンラインフェデレーション学習システムであるFLeetについて述べる。
オンラインFLは、標準FLのプライバシーとオンライン学習の精度を組み合わせる。
I-Profは新しい軽量プロファイラで、モバイルデバイスにおける学習タスクの影響を予測し、制御する。
AdaSGDは新しい適応学習アルゴリズムで、更新の遅れに耐性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 11:19:50 GMT)
Digital Landscape of COVID-19 Testing: Challenges and Opportunities [8.4] 現在新型コロナウイルス(COVID-19)検査に使われているデジタル技術には、特定のモバイルアプリ、Webダッシュボード、オンライン自己評価ツールなどがある。
これらのツールを使用して経験した課題を、情報の品質、プライバシ、ユーザ中心の問題の観点から要約する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 09:01:51 GMT)
An Empirical Study of Derivative-Free-Optimization Algorithms for
Targeted Black-Box Attacks in Deep Neural Networks [8.4] 本稿では,BOBYQAに基づく新しいアルゴリズムの導入とともに,既存のDFOベースの4つのアルゴリズムについて考察する。
我々は、これらのアルゴリズムを様々な設定で比較し、それらを誤分類した画像の数に応じて比較する。
実験では、敵の例を見つける確率が、使用されるアルゴリズムと攻撃の設定の両方に依存するかを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 13:32:20 GMT)
Information-Theoretic Limits for the Matrix Tensor Product [8.2] 本稿では,ランダム行列の行列テンソル積を含む高次元推論問題について検討する。
本稿では,高次元行列保存信号の解析のための新しい手法を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 22:24:19 GMT)
Flow-based Deformation Guidance for Unpaired Multi-Contrast MRI
Image-to-Image Translation [7.8] 本稿では,非可逆的アーキテクチャに基づく画像と画像の非対角変換に対する新しいアプローチを提案する。
我々は、連続スライス間の時間的情報を利用して、不適切な医療画像において、あるドメインを別のドメインに変換する最適化により多くの制約を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 09:10:22 GMT)
Make One-Shot Video Object Segmentation Efficient Again [7.7] ビデオオブジェクトセグメンテーション(VOS)は、ビデオの各フレームにオブジェクトの集合をセグメンテーションするタスクを記述する。
e-OSVOSはオブジェクト検出タスクを分離し、Mask R-CNNの修正版を適用してローカルセグメンテーションマスクのみを予測する。
e-OSVOSは、DAVIS 2016、DAVIS 2017、YouTube-VOSの1ショットの微調整方法に関する最先端の結果を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 12:21:23 GMT)
ReMix: Calibrated Resampling for Class Imbalance in Deep learning [7.5] 本研究では,バッチ再サンプリング,インスタンス混合,ソフトラベルを活用するトレーニング手法であるReMixを提案する。
以上の結果から,ReMixでトレーニングした高密度ネットとCNNは,g平均値より優れ,バランスの取れたBrierスコアにより校正精度がよいことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 22:39:26 GMT)
Do We Really Need That Many Parameters In Transformer For Extractive
Summarization? Discourse Can Help ! [7.4] 談話先行情報を用いた新しいパラメータリーン自己認識機構を提案する。
我々の新しい木自己注意は文書レベルの談話情報に基づいている。
本研究は,本手法が抽出的要約の課題において,競合的なROUGEスコアを達成できることを実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 18:23:21 GMT)
Dual Attention Model for Citation Recommendation [7.2] 我々は「引用レコメンデーションのためのデュアルアテンションモデル」と呼ばれる新しい埋め込み型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、3つの入力(ローカルコンテキストワード、セクション、構造コンテキスト)の埋め込みと、コンテキストに現れる対象の引用との類似性を最大化するように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 05:16:08 GMT)
Essential Features: Reducing the Attack Surface of Adversarial
Perturbations with Robust Content-Aware Image Preprocessing [5.8] 画像に摂動を加えることで、機械学習モデルを騙して誤った予測をすることができる。
このような摂動に対する防御の1つのアプローチは、摂動の影響を取り除くために画像前処理関数を適用することである。
本稿では,イメージをロバストな特徴空間に変換する,Essential Featuresと呼ばれる新しい画像前処理手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 04:40:51 GMT)
TRACE: Early Detection of Chronic Kidney Disease Onset with
Transformer-Enhanced Feature Embedding [5.6] TRACE(Transformer-RNN Autoencoder-enhanced CKD Detector)は、患者の医療履歴データを用いたエンドツーエンド予測モデルである。
TRACEは、病院訪問ごとにTransformer経由で埋め込まれた医療概念と、患者の医療史を要約した潜伏表現を学習する。
本モデルでは, 最適性能よりも相対的に2.31%向上した0.5708 AUPRCを達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 01:23:39 GMT)
Localization of Malaria Parasites and White Blood Cells in Thick Blood
Smears [5.4] 本研究はマラリア原虫および白血球(WBCs)の局在と数に対するエンドツーエンドアプローチを提案する。
血液スミア画像のスライスデータセットを用いて,得られたデジタル画像を解析するモデルを構築した。
予備的な結果は、我々のディープラーニングアプローチがマラリア原虫とWBCの数を確実に検出し、返却していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 15:14:38 GMT)
FAT: Federated Adversarial Training [5.3] フェデレートラーニング(FL)は、機械学習(ML)におけるプライバシとデータガバナンスの問題に対処する最も重要なパラダイムの1つである。
我々は、トレーニング中のデータのプライバシを保ちながら、推論中の回避の脅威を軽減するために、両方の手法を組み合わせて、連合敵訓練(FAT)への第一歩を踏み出した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 09:47:47 GMT)
Generalized Object Detection on Fisheye Cameras for Autonomous Driving:
Dataset, Representations and Baseline [5.1] 魚眼画像における物体検出のための配向境界ボックス,楕円,ジェネリックポリゴンなどのより良い表現について検討する。
魚眼歪みモデルに最適な特性を持つ曲面境界箱モデルを設計する。
これは、自律走行シナリオのための魚眼カメラにおける物体検出に関する最初の詳細な研究である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 18:00:16 GMT)
Interpretability and Explainability: A Machine Learning Zoo Mini-tour [4.6] 解釈可能性と説明可能性は、医学、経済学、法学、自然科学における多くの機械学習および統計応用の中核にある。
本稿では,解釈可能性と説明可能性の相違を強調し,これら2つの研究方向について,その具体例を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 10:11:52 GMT)
IMAGO: A family photo album dataset for a socio-historical analysis of
the twentieth century [4.5] 2004年以降,ボローニャ大学のリミニキャンパスで収集された家族アルバムの写真を含むIMAGOデータセットを分析した。
ディープラーニングベースのアプローチに続いて、IMAGOデータセットは、1845年から2009年の間に撮影された写真を実験する機会を提供している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 14:28:58 GMT)
Stochastic Adversarial Gradient Embedding for Active Domain Adaptation [4.5] Unlabelled Domain Adaptation (UDA)は、ラベル付きデータが利用可能なソースドメインと、教師なしデータでのみ表現されるターゲットドメインの間のギャップを埋めることを目的としている。
本稿では、アクティブラーニングを用いて目標データの小さな予算をアノテートすることでこの問題に対処する。
ADAに3つの貢献をするフレームワークであるtextitStochastic Adversarial Gradient Embedding (SAGE)を紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 11:28:32 GMT)
Context in Informational Bias Detection [4.4] 英語ニュース記事における情報バイアスに関する4種類の文脈について検討する。
イベントコンテキストの統合は、非常に強力なベースライン上での分類性能を改善する。
最良性能の文脈包含モデルが長文のベースラインより優れていることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 15:50:20 GMT)
Thermodynamic uncertainty relation for general open quantum systems [4.1] 一般開放量子力学に対する熱力学的不確実性関係を導出する。
連続測定と量子ウォークとの関係を応用して、システムの量子的性質が精度を高めることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 15:43:50 GMT)
Traffic4cast 2020 -- Graph Ensemble Net and the Importance of Feature
And Loss Function Design for Traffic Prediction [4.1] Traffic4cast 2019と同様に、Traffic4cast 2020は、大都市の将来の交通状態を予測できるアルゴリズムを開発するために、競合相手に挑戦した。
機能と損失関数の設計の重要性について検討し、昨年から最高のパフォーマンスを持つU-Netソリューションに大幅な改善を施した。
最後のソリューションであるU-NetとGNNのアンサンブルは、Traffic4cast 2020で4位になった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 17:49:04 GMT)
Neural Network Approximations of Compositional Functions With
Applications to Dynamical Systems [3.7] 我々は,合成関数とそのニューラルネットワーク近似の近似理論を開発した。
構成関数の重要な特徴の集合と,ニューラルネットワークの特徴と複雑性の関係を同定する。
関数近似に加えて、ニューラルネットワークの誤差上限の式もいくつか証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 04:40:25 GMT)
SB-MTL: Score-based Meta Transfer-Learning for Cross-Domain Few-Shot
Learning [3.6] 本稿では,クロスドメインなFew-Shot学習問題に対処する,フレキシブルで効果的な手法を提案する。
本手法は,MAML最適化機能エンコーダとスコアベースグラフニューラルネットワークを用いて,トランスファーラーニングとメタラーニングを組み合わせる。
5,20,50ショット,および4つの対象領域において,精度の大幅な向上が観察された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 09:29:35 GMT)
Multimodal Spatio-Temporal Deep Learning Approach for Neonatal
Postoperative Pain Assessment [3.5] 新生児術後の痛みを評価するための現在の実践は、主観的、一貫性がなく、遅く、不連続である。
視覚信号と声信号を統合し,新生児術後の痛みを評価するための新しい多モーダル時間的アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 18:52:35 GMT)
The Limits of Pan Privacy and Shuffle Privacy for Learning and
Estimation [3.3] 種々の高次元学習および推定問題に対して,シャッフルモデルとパンプライベートモデルでは,中央モデルと比較してサンプルの複雑さが指数関数的に高くなることを示す。
我々の研究は、パンプライベートモデルと一般的なマルチメッセージシャッフルモデルの両方に対して、これらの問題に対する最初の非自明な下界を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 19:05:20 GMT)
Pedestrian Trajectory Prediction using Context-Augmented Transformer
Networks [3.1] 近年,多くのシーケンシャルなタスクにおいて,より効率的かつ優れたRNNを実現することが示されているトランスフォーマーネットワークに基づくフレームワークを提案する。
我々は,共有都市交通環境における歩行者のリアルタイムデータセットの枠組みについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 08:43:12 GMT)
Evolving Character-level Convolutional Neural Networks for Text
Classification [3.0] 文字レベルの畳み込みニューラルネットワーク(char-CNN)は、それらが分類する言語のセマンティック構造や構文構造に関する知識を必要としない。
テキスト分類作業に最適なChar-CNNアーキテクチャは確立されていない。
本稿では、遺伝的プログラミングに基づく新しいEDLアルゴリズムを用いて、シャル・CNNアーキテクチャの進化における最初の成果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 19:27:29 GMT)
A model independent study of nonlocality with polarization entangled
photons [3.0] 局所理論を仮定する必要のない非局所性に関するモデル独立研究を提案する。
提案手法では,光子1つが直ちに円偏光(CP)状態に還元される二部分極絡みシステムを提案する。
CP光子が角運動量を持ち、半波板にトルクを作用するため、光子の状態低下を機械的に監視することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 07:43:25 GMT)
Every Corporation Owns Its Image: Corporate Credit Ratings via
Convolutional Neural Networks [2.9] 企業の信用格付けを予測するため,従来の機械学習モデルの性能を分析した。
本稿では,畳み込みニューラルネットワーク(CCR-CNN)を用いた新しいエンド・ツー・エンド手法,コーポレート・クレジット・レーティングを提案する。
CCR-CNNは最先端のメソッドを一貫して上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 01:01:34 GMT)
Radar Artifact Labeling Framework (RALF): Method for Plausible Radar
Detections in Datasets [2.6] 粗いレーダ点雲のラベル付けのためのクロスセンサレーダアーチファクトラベルフレームワーク(RALF)を提案する。
RALFは、レーダーの生検出のための可視性ラベルを提供し、アーティファクトとターゲットを区別する。
半手動ラベル付き地上真理データセットの3.28cdot106$ポイントの誤差測定値を評価することにより,結果を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 15:11:31 GMT)
Short-Term Flow-Based Bandwidth Forecasting using Machine Learning [2.4] 本稿では,交通流の帯域幅を事前に予測するための新しい枠組みを提案する。
パケットを実生活のトラフィックから関連する機能を含むフローに変換する。
決定木、ランダムフォレスト、XGBoost、Deep Neural Networkを含む機械学習モデルは、このデータに基づいてトレーニングされている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 12:51:24 GMT)
The Application of Blockchain-Based Crypto Assets for Integrating the
Physical and Financial Supply Chains in the Construction & Engineering
Industry [2.4] 本稿では、ブロックチェーンベースの暗号資産が、商品の流れに基づいて資金の流れを条件付ける際に、その限界にどう対処できるかを示す。
論文は建設進行費の文脈で検証される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 18:27:16 GMT)
Cognitive Capabilities for the CAAI in Cyber-Physical Production Systems [2.3] 本稿では,サイバー物理生産システム(CPPS)における人工知能(CAAI)の認知モジュールについて述べる。
宣言的なユーザ目標と提供されたアルゴリズム知識ベースによって、動的パイプラインのオーケストレーションとコンフィギュレーションが可能になる。
ビッグデータプラットフォーム(BDP)はパイプラインをインスタンス化し、CPPSパフォーマンスを監視してさらなる評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 10:55:56 GMT)
Hotspot identification for Mapper graphs [2.3] Mapperアルゴリズムは、ループやフレア、クラスタといった構造的に興味深い特徴をキャプチャする高次元データのグラフベースの表現を構築するために使用することができる。
精度医学などの多くの応用において、Mapper グラフは未知のコンパクトな局所化部分領域を識別するために使われてきた。
本稿では,Mapperグラフにおけるホットスポット検出のための新しいアルゴリズムを提案し,ホットスポット検出プロセスの自動化を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 12:22:25 GMT)
Enabling Collaborative Video Sensing at the Edge through Convolutional
Sharing [2.2] ネットワーク内のピアノードが協調して人検出の精度を向上させる新しいパラダイムを提案する。
初期の結果は、単一のコラボレータで最大10%のリコールの改善を約束している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 06:29:09 GMT)
Baryon acoustic oscillations reconstruction using convolutional neural
networks [1.9] 深部畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に基づく重要な宇宙情報を含むバリオン音響発振(BAO)信号の再構成手法を提案する。
一方の宇宙論で訓練されたネットワークは、他の宇宙論とは無関係に非線型性に失われる情報を復元し、BAOピークを再構築することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 08:41:49 GMT)
A Novel index-based multidimensional data organization model that
enhances the predictability of the machine learning algorithms [1.8] 多次元データから学ぶことは、機械学習の分野で興味深い概念である。
我々は、順序付きデータセットが簡単かつ効率的なアクセスを提供するため、順序付きインデックスベースのデータ組織モデルを導入しました。
このような多次元データストレージは、教師なしと教師なしの両方の機械学習アルゴリズムの予測可能性を高めることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 15:41:13 GMT)
Using Cross-Loss Influence Functions to Explain Deep Network
Representations [1.8] トレーニングやテスト設定のミスマッチに対処するために,影響関数を拡張できることが示される。
その結果, 教師なし, 自己監督型トレーニングの実施例の影響を, 教師付きテストの目的に対して計算できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 03:43:26 GMT)
Creativity of Deep Learning: Conceptualization and Assessment [1.7] 我々は,創造的領域における生成的深層学習の現在の応用を概念化し,評価するために,計算的創造性からの洞察を利用する。
私たちは、現在のシステムと、人間の創造性の異なるモデルと、その欠点の類似点を強調します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 21:44:07 GMT)
Beyond Cats and Dogs: Semi-supervised Classification of fuzzy labels
with overclustering [1.6] ファジィラベルの半教師付き分類を扱うための新しいフレームワークを提案する。
本フレームワークは,これらのファジィラベルのサブ構造を検出するために,オーバークラスタリング(overclustering)という考え方に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 08:54:25 GMT)
Quantum Metrology with Coherent Superposition of Two Different Coded
Channels [1.4] We show that Heisenberg limit $1/N$ can be beaten by the coherent superposition without without without the help of indefinite causal order。
我々は、量子フィッシャー情報の観点から、推定精度の一般的な形式を解析的に取得する。
我々の結果は高精度な測定装置の構築に役立てることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 13:25:16 GMT)
Parameter estimation and quantum entanglement in PT symmetrical cavity
magnonics system [1.4] 共振磁場モードの断熱除去により、利得磁性材料にPT対称2つのマグノン系を形成することができる。
量子揺らぎが例外点において最強であることから、最適推定が例外点に現れないことが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 13:13:01 GMT)
Approximate kNN Classification for Biomedical Data [1.2] Single-cell RNA-seq (scRNA-seq) は、将来性はあるが重要な計算課題を持つDNAシークエンシング技術である。
scRNA-seqデータにおけるkNN分類のタスクに近似した近接探索アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 18:30:43 GMT)
Classification and reconstruction of optical quantum states with deep
neural networks [1.1] 我々は、量子状態の分類と再構成にディープ・ニューラル・ネットワーク技術を適用した。
ノイズの有無やデータが少ない場合でも,高い分類精度と再現率を示す。
我々は,条件付き生成対向ネットワーク(QST-CGAN)を用いた[arXiv:2008.03240]QST手法のさらなる実演を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 18:58:16 GMT)
Proceedings of NeurIPS 2019 Workshop on Artificial Intelligence for
Humanitarian Assistance and Disaster Response [1.1] 第1回AI + HADRワークショップは2019年12月13日にカナダのバンクーバーで開催された。
これらは非アーキバルであり、ワークショップで受理されたすべての論文のコレーションとしてのみ機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 17:43:43 GMT)
Deep Learning Framework for Measuring the Digital Strategy of Companies
from Earnings Calls [1.0] この研究は、企業が採用しているデジタル戦略パターンの異なるクラスタを理解するために、非構造化データにNLPモデルを適用した初めてのものである。
テキスト分類にはTransformerベースのアーキテクチャを使用し、会話コンテキストの理解を深める。
私たちの調査結果は、Fortune 500企業がプロダクトリード、顧客エクスペリエンスリード、サービスリード、効率リードの4つの戦略を使用していることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 04:36:18 GMT)
Sentiment analysis in Bengali via transfer learning using multi-lingual
BERT [1.0] 本稿では,ベンガルで手動でタグ付けされた2クラスと3クラスのSAデータセットを提示する。
また、関連する拡張を伴う多言語BERTモデルが、転送学習のアプローチによって訓練可能であることも実証した。
この深層学習モデルは,現在最先端の68%と比較して,2階級の感情分類において71%の精度を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 10:21:11 GMT)
Fully quantum scalable description of driven dissipative lattice models [0.9] 大規模駆動散逸量子系をモデル化する手法はますます急進的になりつつある。
この目的のために,幅広いパラメータにまたがる正のP法を実証する。
次に、非自明な量子相関を持つ多くの例でその使用を実演し、大規模で非一様でないシステムの緊急開問題を解くことのデモンストレーションを含む。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 15:48:32 GMT)
LULC classification by semantic segmentation of satellite images using
FastFCN [0.9] Fast Fully Convolutional Network (FastFCN)は、衛星画像を意味的にセグメント化し、土地利用/土地被覆(LULC)クラスを分類する。
FastFCNはGaofen-2イメージデータセット(GID-2)で、BuildingUp、Meadow、Farmland、Water、Forestの5つのクラスに分類するために使用された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 19:50:31 GMT)
German's Next Language Model [0.9] GBERT と GELECTRA をベースとした言語モデル GBERT と GELECTRA の作成に繋がる実験について述べる。
入力トレーニングデータやモデルサイズ,WWMの存在によって,文書分類やエンティティ認識タスクの集合を通じて,SoTAのパフォーマンスを達成できたのです。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 11:02:43 GMT)
Explainable AI for Interpretable Credit Scoring [0.8] クレジットスコアリングは、金融の専門家がローン申請を受諾するかどうかについてより良い判断を下すのに役立つ。
アルゴリズムによる決定が一貫性のあるものであることを保証するため、規則はモデル解釈可能性の必要性を追加している。
正確かつ解釈可能な信用スコアモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 18:44:03 GMT)
NICER: Aesthetic Image Enhancement with Humans in the Loop [0.8] 本研究は,完全,半自動,完全手動のプロセスにおいて,非参照画像強調に対するニューラルネットワークに基づくアプローチを提案する。
NICERは,ユーザインタラクションを伴わずに画像美学を向上し,ユーザインタラクションを可能とすることで,多様な改善結果が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 09:14:10 GMT)
A Hybrid Pricing and Cutting Approach for the Multi-Shift Full Truckload
Vehicle Routing Problem [0.8] 貨物コンテナの形でのフルトラック積載輸送(FTL)は、国際貿易において最も重要な輸送手段の1つである。
本稿では、メタヒューリスティックス(可変近傍探索と遺伝的アルゴリズム)を用いた価格とカット戦略のハイブリッド化による、より効率的なアプローチを提案する。
実時間および人工ベンチマークFTL問題に対する計算実験は,計算時間と解品質の両方において優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 02:55:49 GMT)
Ethical Testing in the Real World: Evaluating Physical Testing of
Adversarial Machine Learning [0.7] 機械学習(ML、Adversarial Machine Learning)は、倫理的、科学的、健康・安全に関する問題である。
本稿では、人体を含むコンピュータビジョンシステムに対する様々な対向機械学習(ML)攻撃に対する物理領域検定の妥当性と代表性について批判的に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 16:28:45 GMT)
Optimal Policy Trees [0.6] そこで本研究では,データから直接,木に基づく最適な処方則を学習するためのアプローチを提案する。
我々は、因果推論文献からの反実的推定法と、世界最適決定木訓練の最近の進歩を組み合わせる。
結果のメソッドであるOptimal Policy Treesは、解釈可能な処方則を出力する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 21:41:22 GMT)
Extremal quantum states [0.4] 我々は、位相空間の定式化に集中して、様々な観点から量子性を利用する。
フシミ$Q$函数の対称性変換特性は、これを基本ツールにする。
我々はこれらの量を用いて超越原理を定式化し、どの状態が最も最小の「量子」であるかをこの方法で決定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 20:28:23 GMT)
Using dynamical quantization to perform split attempts in online tree
regressors [0.4] 本稿では,オンラインツリー回帰器の数値的特徴における分割点候補の監視と評価を行うハッシュベースのアルゴリズムである量子化オブザーバ(QO)を紹介する。
QOはHoeffding Treesのようなインクリメンタルな決定木に簡単に統合でき、インスタンス毎に$O(1)$の監視コストと、分割候補を評価するためのサブ線形コストがある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 13:13:59 GMT)
Determining QMC simulability with geometric phases [0.4] 我々は、確率的でないが符号プロブレムのないQMCシミュレート可能な量子多体モデルの構成を提供する。
また、確率化ハミルトニアンのQMC重みを用いた真手代数学モデルのシミュレーションが一般に準最適であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 16:07:07 GMT)
Drugs4Covid: Drug-driven Knowledge Exploitation based on Scientific
Publications [0.2] Drugs4Covidは、単語の埋め込み技術とセマンティックウェブ技術を組み合わせて、大規模な医学文献のドラッグ指向の探索を可能にする。
新型コロナウイルス(COVID-19)やSARS(SARS)などの関連コロナウイルスに関する情報とともに、CORD-19コーパスから6万件以上の記事や2万段以上の段落が処理されている。
薬のオープンカタログが作成され、その結果はドラッグブラウザ、キーワード誘導テキストエクスプローラー、知識グラフを通じて公開されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 14:26:54 GMT)
ResPerfNet: Deep Residual Learning for Regressional Performance Modeling
of Deep Neural Networks [0.2] 本稿では,ディープラーニングに基づくResPerfNetを提案する。この手法は,ニューラルネットワークの性能を予測するために,対象プラットフォーム上で得られた代表データセットを用いて残差ニューラルネットワークをトレーニングする。
実験の結果,ResPerfNetは個々のニューラルネットワーク層と,さまざまなプラットフォーム上でのフルネットワークモデルの実行時間を正確に予測できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 03:02:42 GMT)
Explaining Predictions of Deep Neural Classifier via Activation Analysis [0.1] 本稿では,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に基づく深層学習システムを実行する人間専門家に対して,意思決定プロセスの説明と支援を行う新しいアプローチを提案する。
以上の結果から,本手法は既存のアトラスから最も類似した予測を識別できる別個の予測戦略を検出することができることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 20:36:19 GMT)
Triplet Entropy Loss: Improving The Generalisation of Short Speech
Language Identification Systems [0.0] 本稿では,新しい話者と新しいドメインに対する言語識別システムの一般化を改善するために,いくつかの手法を提案する。
これらの手法には、トレーニング中の周波数帯や時間帯にスペクトルを隠蔽するスペクトル拡張と、Imagenetデータセットで事前トレーニングされたCNNアーキテクチャが含まれる。
また,クロス・エントロピーとトリプルト・ロスを併用したネットワークのトレーニングを含む,トリプルト・エントロピー・ロス・トレーニング手法についても紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 08:20:03 GMT)
Transfer Learning as an Enabler of the Intelligent Digital Twin [0.0] デジタルツインは、仮想コミッショニング、障害予測、再構成計画など、多くの分野で有益であると説明されてきた。
本稿では,知的デジタルツインを用いた多段階産業移行学習のユースケースについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 13:51:05 GMT)
Traffic Surveillance using Vehicle License Plate Detection and
Recognition in Bangladesh [0.0] 本稿では,バングラデシュの車両のナンバープレートを検出するために,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を訓練し,調整したYOLOv4オブジェクト検出モデルを提案する。
ここでは、ピソンパッケージであるTkinterをベースとしたグラフィカルユーザインタフェース(GUI)についても紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 19:16:49 GMT)
Toward Quantum Simulations of $\mathbb{Z}_2$ Gauge Theory Without State
Preparation [0.0] 我々は、古典的なサンプリングと射影演算子を組み合わせることで、量子コンピュータ上でこれらの状態を明示的に準備することなく、ミンコフスキー行列要素を計算する方法を示す。
量子シミュレータを持つ小さな格子上の2+1d$bbZ$格子ゲージ理論に対してこれを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 19:26:46 GMT)
Thermoelectric effects in selfsimilar multibarrier structure based on
monolayer graphene [0.0] 単層グラフェン系構造物の熱電効果における自己相似パターンについて検討する。
輸送特性と熱電特性の世代間における自己相似挙動とスケール要因を見出した。
本稿では,Seebeck係数における自己相似性の新たな解析的実証について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 03:31:43 GMT)
The first detection time of a quantum state under random probing [0.0] 検出確率の式を$n$thの試行で提示する。
また,初回検出回数と初回検出までの時間の両方を平均および平均平方度で計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 08:51:21 GMT)
The Prime state and its quantum relatives [0.0] n$ qubits, $|mathbbP_nrangle$ の素状態は、素数 2n$ 以下のすべての計算基底状態の均一な重ね合わせとして定義される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 02:16:55 GMT)
Testing of flag-based fault-tolerance on IBM quantum devices [0.0] NISQ デバイス上のフラグによるフォールトトレラントな量子誤差補正をテストするためのベンチマーク手法を提案する。
このフラグ付きスキームは、ノイズの存在下で、中間状態のサブ空間が期待状態とどの程度重なるかを確認することにより、NISQデバイス上でテスト可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 17:46:39 GMT)
Synthesis of CNOT-Dihedral circuits with optimal number of two qubit
gates [0.0] 制御S (CS) と制御X (CX) ゲートの最小数を持つ2量子CNOT-双面群のすべての要素に対して、明示的な正準形式を示す。
我々は、最適数の制御X(CX)ゲートを主張するn-qubit CNOT-Dihedral群を逐次構築するアルゴリズムを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 15:51:00 GMT)
Statistics of the Spectral Form Factor in the Self-Dual Kicked Ising
Model [0.0] 確率分布はランダム行列理論の予測と正確に一致していることを示す。
この挙動は、最近同定された自己双対蹴りイジングモデルの反単位対称性によるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 09:48:47 GMT)
Spin-orbit implementation of Solovay-Kitaev decomposition of
single-qubit channels [0.0] Solovay-Kitaev の定理は任意の精度で任意の単一キュービットゲートを近似することができる。
完全正のトレース保存マップを実装可能な量子チャネルシミュレータを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 16:24:22 GMT)
Source location on multilayer networks [0.0] 合成ネットワーク上でのソース位置推定手法を開発した。
非自明で、おそらく驚くべき現象を観察し、システム内の人が観察すればするほど結果が悪化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 16:08:38 GMT)
Single-particle entanglement gives rise to truly nonlocal effects like
single-particle steering [0.0] 単一粒子の絡み合いの非局所性を利用して、ステアリングの非局所的効果を創出する。
単一粒子の絡み合いは、2つの遠く離れた場所で真の非局所的な効果をもたらすことを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 20:13:40 GMT)
Scheme for sub-shot-noise transmission measurement using a time
multiplexed single-photon source [0.0] 連続的なパラメトリックダウン変換によるペア生成に基づく多重化単一光子源を用いた実験をシミュレートする。
このような音源では、出力信号のサブポアソン統計がサブショットノイズ性能を達成するための鍵となる。
その結果, 数分解検出器を用いなくても, サブショットノイズ性能が達成できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 21:09:01 GMT)
Robust control of quantum systems by quantum systems [0.0] コヒーレント量子制御は決定論的であり、測定に基づくフィードバック制御よりもノイズが少ない。
制御量子システムと同一の相互作用の系列からなるコヒーレントフィードバックプロトコルを導入する。
本稿では、制御系に符号化されたターゲット状態の知識を必要としない制御方式の例を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 15:22:37 GMT)
Reversibility and Composition of Rewriting in Hierarchies [0.0] 本研究では,Sesqui-pushoutリライトに基づくグラフ変換の逆変換と書き直しの構成について検討する。
本稿では,このような可逆性と構成を用いて,個々のグラフやグラフ階層に対する監査証跡システムの設計を行う方法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 02:29:28 GMT)
Relative entropy in scattering and the S-matrix bootstrap [0.0] 相対エントロピーは、場の量子論においていくつかのケースで研究されている。
大規模QFTにおける弾性微分断面上の既知の境界を用いて、相対エントロピー上の高エネルギーを導出する。
特定の場合において、相対エントロピーの通常の肯定値以上の相対エントロピーに対して明確な符号特性が見つかる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 06:27:00 GMT)
Quantum block lookahead adders and the wait for magic states [0.0] ブロックルックアヘッド加算器は、すべてのビットに代えて、サイズが$b$のブロックを並列化する。
本研究では, これらの加算器の時空体積と, 各種レジスタサイズ, 工場数について, 表面コードおよび超伝導量子ビットに基づく大規模量子コンピュータの仮定として推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 01:15:43 GMT)
Optimizing sensors placement in complex networks for localization of
hidden signal source: A review [0.0] 我々は、他の4つの指標と比較した、集合的相互性と呼ばれる新しいグラフ測度を提案する。
最適な方法を選択することは、非常にネットワーク的であり、分散に依存しているのに対して、一貫して顕著な方法が2つあることに気付きました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 12:45:29 GMT)
NASirt: AutoML based learning with instance-level complexity information [0.0] 我々は、スペクトルデータセットの高精度CNNアーキテクチャを見つけるAutoML手法であるNASirtを提案する。
我々の手法は、ほとんどの場合、ベンチマークよりも優れた性能を示し、平均精度は97.40%に達する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 18:17:52 GMT)
Multicenter Assessment of Augmented Reality Registration Methods for
Image-guided Interventions [0.0] 臨床研修の18人の参加者がHoloLens 2拡張現実ヘッドセットを使用してCTグリッドに3D CTファントムモデルを登録した。
手動の登録時間はHoloLens 2とHoloLens 1で更新された手動操作により大幅に減少した。
受講生,住民,同級生,医学生の登録時間に有意差は認められなかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 23:05:48 GMT)
Multi-Label Contrastive Learning for Abstract Visual Reasoning [0.0] Ravenのプログレッシブマトリクスを解く最先端のシステムは、大量のパターンベースのトレーニングとデータセットのバイアスを利用する。
人間は、解決すべきRPM(または一般的には視覚的推論タスク)の根底にあるルールや概念の識別に集中する。
本稿では,新しいトレーニングアルゴリズムに加えて,最先端性能に寄与する重要な要因であるRPMのスパースルール符号化方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 14:18:15 GMT)
Momentum exchange in the electron double-slit experiment [0.0] 電子二重スリット実験における個々の事象に対して運動量が保存されるという主張を支持する。
基本的なメカニズムが電子結晶回折とカピツァ・ディラック効果で知られているとしても、ナノファブリケートされた二重スリットからの電子回折は知られていない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 18:22:00 GMT)
Methods of ranking for aggregated fuzzy numbers from interval-valued
data [0.0] 本論文は, 時間間隔から集約ファジィ数をランク付けする2つの手法を, Interval Agreement Approach (IAA) を用いて提案する。
提案手法の改良とともに, 従来手法の欠点を, 合成・実世界の両面から示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 02:56:15 GMT)
MakeupBag: Disentangling Makeup Extraction and Application [0.0] MakeupBagは自動メイクスタイル転送のための新しい方法である。
抽出した化粧スタイルのカスタマイズと画素特異的な修正が可能である。
比較分析では、MakeupBagは現在の最先端のアプローチより優れていることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 18:44:24 GMT)
Lookahead optimizer improves the performance of Convolutional
Autoencoders for reconstruction of natural images [0.0] オートエンコーダ(Autoencoder)は、近年注目を集めている人工知能のクラスである。
Lookahead(とAdam)は、自然画像の再構成のためのCAEの性能を改善している。
本研究では,自然画像の再構成におけるCAEの性能向上を(アダムと共に)示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 03:18:28 GMT)
Locating the source of interacting signal in complex networks [0.0] 私たちは、自己相互作用を伴うプロセスの例として、よく知られた噂モデルを使用します。
我々はPinto-Thiran-Vettarli(LPTV)とGradient Likelihood(GMLA)の3つのソースローカライゼーションアルゴリズムを比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 16:23:46 GMT)
Impact of Thermal Throttling on Long-Term Visual Inference in a
CPU-based Edge Device [0.0] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の重大計算負荷は、熱収縮を招き、数秒で性能が低下する可能性がある。
4つのソフトウェアフレームワークと2つのオペレーティングシステム上で5つのCNNモデルを実行し、アクティブな冷却を行わない80のケースの長期的パフォーマンスを報告し、分析した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 10:37:01 GMT)
Graph Convolutional Neural Networks for Body Force Prediction [0.0] グラフベースのデータ駆動モデルを示し、非構造化メッシュ上で定義されたフィールドの推論を行う。
ネットワークは、異なる解像度のフィールドサンプルから推論することができ、各サンプルの測定結果が提示される順序に不変である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 19:53:47 GMT)
GottBERT: a pure German Language Model [0.0] ドイツ語の単一言語RoBERTaモデルはまだ公開されておらず、本書で紹介する(GottBERT)。
評価では、名前付きエンティティ認識(NER)タスクのConll 2003 と GermEval 2014 と、GermEval 2018 (微細で粗い) と GNAD のテキスト分類タスクと、既存のドイツの単一言語 BERT モデルと2つの多言語タスクのパフォーマンスを比較した。
GottBERTはRoBERTa BASEアーキテクチャを使って256コアのTPUポッドで事前訓練に成功した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 17:45:03 GMT)
Galilean covariance of quantum-classical hybrid systems of the Sudarshan
type [0.0] この種のハイブリッドはガリレイ群のユニタリ表現として与えられず、同時に全線型運動量を保存することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 23:13:36 GMT)
Evolutionary NAS with Gene Expression Programming of Cellular Encoding [0.0] 線形固定長文字列の染色体に局所グラフ変換を埋め込んだ新しい生成符号化方式を提案する。
実験では、CNNアーキテクチャの性能を向上させるアーキテクチャを発見する上で、SLGEの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 15:41:20 GMT)
Essay Review of Tanya and Jeffrey Bub's Totally Random: Why Nobody
Understands Quantum Mechanics: A Serious Comic on Entanglement [0.0] これは、Totally Random: Why Nobody Understands Quantum Mechanicsの延長したエッセイである。
本書の哲学的側面を概観し,本書をクラス設定でどのように使うかのインストラクターに提案し,漫画理論の文脈における著者の芸術的選択を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 12:04:31 GMT)
End to End ASR System with Automatic Punctuation Insertion [0.0] 本稿では,TED.com から入手可能な transcript を用いて TEDLium データセットの句読点書き起こしを生成する手法を提案する。
また,音声信号から単語と句を同時に出力するエンドツーエンドのASRシステムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 15:46:43 GMT)
Efficient implementations of echo state network cross-validation [0.0] CV(Cross-Validation)は、時系列モデリングではまだ一般的ではない。
本稿では,具体的な時間間隔を予測するための時系列のCVについて論じる。
本稿では,効率的な実装アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 19:12:48 GMT)
Constructing Segmented Differentiable Quadratics to Determine
Algorithmic Run Times and Model Non-Polynomial Functions [0.0] アルゴリズム効率の連続的な進行を決定する手法を提案する。
提案手法は,任意のインデックスに対して,実行時の動作を$F$で効果的に決定できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 00:22:49 GMT)
Completing the quantum formalism in a contextually objective framework [0.0] 標準的な量子力学では、状態ベクトル $| psi ラングル$ は無限に多くの異なる直交基底に属する。
理想化された場合、$A$を何度も測定すると、同じ固有値で同じ結果が繰り返される。
なぜなら、$| psi rangle$は、$mu$を取得できる完全なオブザーバブルな$A$を指定していないからである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 17:29:34 GMT)
Competition analysis on the over-the-counter credit default swap market [0.0] 両立関係の競合は, 相互の要求により検討する。
初期マージン要件をうまく見積もるモデルを提案する。
第2に、新しい半教師付き予測タスクを用いて、インターディーラー市場での選択肢をモデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 13:02:53 GMT)
CUT: Controllable Unsupervised Text Simplification [0.0] 生成したテキストの出力複雑性を制御するための2つの教師なしメカニズムを提案する。
本研究は,テキストのノイズ翻訳と比較して,テキストの相対的単純さを理解するためにバックトランスレーションアルゴリズムをヌードすることにより,その複雑さを自己監督することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 14:14:30 GMT)
COVID-CLNet: COVID-19 Detection with Compressive Deep Learning
Approaches [0.0] 本稿ではCTスキャン画像を用いたコンピュータ支援検出システムを提案する。
この強化されたディープラーニングネットワーク(CLNet)は、ディープラーニング(DL)ネットワークの実装に基づいている。
異なる圧縮方法で行われた実験は、新型コロナウイルス検出の有望な結果を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 19:56:48 GMT)
Adaptivity and Personalization Application Scenarios in eParticipation [0.0] 適応性とパーソナライズ技術は、現在まで参加型プロジェクトにはあまり使われていないようである。
本稿では,eParticipation分野に適用された適応性とパーソナライゼーションの原則と技術の可能性について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 16:46:07 GMT)
A small note on variation in segmentation annotations [0.0] デンマークのバイオイメージングネットワーク会議(Danish Bio Imaging Network meeting 2020)で開催されているセグメンテーションのための機械学習ワークショップにおいて,小規模なクラウドソーシング実験を行った結果について報告する。
この実験の目的は、手動のアノテーションは基礎的な真実ではなく、相当な変動の対象となる参照標準と見なすべきである、と説明することであった。
最低性能のアノテータを除去し、残りの分散は意味論的に意味があり、細胞境界と細胞内部のセグメンテーションを得るために利用することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 14:55:23 GMT)
A feedforward neural network for modelling of average pressure frequency
response [0.0] 本稿では,周波数範囲の平均音圧を計算するための機械学習手法,すなわちフィードフォワード高密度ニューラルネットワークを提案する。
我々は近似の精度を分析し、平均的な圧力応答の予測において一定の精度に達するために、どれだけのトレーニングデータが必要かを決定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 21:24:09 GMT)
A combined full-reference image quality assessment approach based on
convolutional activation maps [0.0] フルリファレンス画像品質評価(FR-IQA)の目標は、人間の観察者が認識する画像の品質を、そのプリスタントな基準値を用いて予測することである。
本研究では,畳み込みアクティベーションマップから特徴ベクトルをコンパイルすることにより,歪み画像の知覚的品質を予測する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Dec 2020 05:01:40 GMT)