One Solution is Not All You Need: Few-Shot Extrapolation via Structured
MaxEnt RL [142.4] 課題を達成するために多様な行動を学ぶことは、様々な環境に一般化する行動を引き起こす可能性があることを示す。
トレーニング中の1つの環境でタスクの複数のソリューションを識別することにより、我々のアプローチは新たな状況に一般化できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 22:33:16 GMT)
Deep Policy Networks for NPC Behaviors that Adapt to Changing Design
Parameters in Roguelike Games [137.9] 例えばRoguelikesのようなターンベースの戦略ゲームは、Deep Reinforcement Learning(DRL)にユニークな課題を提示する。
複雑なカテゴリ状態空間をより適切に処理し、設計決定によって強制的に再訓練する必要性を緩和する2つのネットワークアーキテクチャを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 08:47:25 GMT)
CARAFE++: Unified Content-Aware ReAssembly of FEatures [132.5] この目標を達成するために、ユニバーサルで軽量で高効率なオペレータであるContent-Aware ReAssembly of FEatures(CARAFE++)を提案します。
CARAFE++は、インスタンス固有のコンテンツ認識処理を可能にするアダプティブカーネルをオンザフライで生成する。
計算のオーバーヘッドが無視できるすべてのタスクにおいて、一貫性と実質的な利益を示しています。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 07:34:57 GMT)
Selective Pseudo-Labeling with Reinforcement Learning for
Semi-Supervised Domain Adaptation [116.5] 半教師付きドメイン適応のための強化学習に基づく選択擬似ラベル法を提案する。
高精度かつ代表的な擬似ラベルインスタンスを選択するための深層Q-ラーニングモデルを開発する。
提案手法は, SSDAのベンチマークデータセットを用いて評価し, 全ての比較手法よりも優れた性能を示す。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 03:37:38 GMT)
Vehicular Cooperative Perception Through Action Branching and Federated
Reinforcement Learning [101.6] 強化学習に基づく車両関連、リソースブロック(RB)割り当て、協調認識メッセージ(CPM)のコンテンツ選択を可能にする新しいフレームワークが提案されている。
車両全体のトレーニングプロセスをスピードアップするために、フェデレーションRLアプローチが導入されます。
その結果、フェデレーションRLはトレーニングプロセスを改善し、非フェデレーションアプローチと同じ時間内により良いポリシーを達成できることが示された。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 02:09:15 GMT)
No Need to Know Physics: Resilience of Process-based Model-free Anomaly
Detection for Industrial Control Systems [97.8] 本稿では,システムの物理的特性に違反する逆スプーフィング信号を生成するための新しい枠組みを提案する。
トップセキュリティ会議で公開された4つの異常検知器を分析します。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 11:02:44 GMT)
Geo-PIFu: Geometry and Pixel Aligned Implicit Functions for Single-view
Human Reconstruction [97.3] Geo-PIFuは、着物の単色画像から3Dメッシュを復元する方法である。
提案手法は,クエリポイントの符号化と潜在ボクセル特徴を用いたグローバルな形状の制約を両立させることで,人間のメッシュの形状歪みの低減と,競合する手法と比較して表面の細部の改善を図っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 00:20:35 GMT)
Ada-Segment: Automated Multi-loss Adaptation for Panoptic Segmentation [95.3] 我々は,トレーニング期間中に複数のトレーニング損失を柔軟に調整する自動マルチロス適応(ada-segment)を提案する。
エンドツーエンドアーキテクチャにより、ada-segmentはハイパーパラメータを再チューニングすることなく、異なるデータセットに一般化する。
Ada-Segmentは、バニラベースラインからCOCOval分割に2.7%のパノラマ品質(PQ)改善をもたらし、COCOテストデブ分割に最新の48.5%PQ、ADE20Kデータセットに32.9%PQを達成しました。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 11:43:10 GMT)
Devil's in the Details: Aligning Visual Clues for Conditional Embedding
in Person Re-Identification [94.8] 歩行者画像の詳細な情報をよりよく活用するための2つの重要な認識パターンを提案する。
CACE-Netは3つの公開データセット上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） (Mon, 7 Dec 2020 11:07:51 GMT)
Inter-layer Information Similarity Assessment of Deep Neural Networks
Via Topological Similarity and Persistence Analysis of Data Neighbour
Dynamics [93.4] ディープニューラルネットワーク(DNN)による情報構造の定量的解析により、DNNアーキテクチャの理論的性能に関する新たな知見が明らかにされる。
量的情報構造解析のためのLSとIDの戦略に着想を得て, 層間情報類似度評価のための2つの新しい補完手法を提案する。
本研究では,画像データを用いた深層畳み込みニューラルネットワークのアーキテクチャ解析を行い,その効果を実証する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 15:34:58 GMT)
ATOM3D: Tasks On Molecules in Three Dimensions [91.7] 近年、深層ニューラルネットワークが注目されている。
本稿では,生物分子のいくつかの重要なクラスにまたがる新しいデータセットと既存のデータセットのコレクションであるATOM3Dを紹介する。
これらのタスクごとに3次元の分子学習ネットワークを開発し、パフォーマンスを一貫して改善します。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 20:18:23 GMT)
Parallel Training of Deep Networks with Local Updates [84.3] ローカル並列性(Local Parallelism)は、グローバルバックプロパゲーションを切り捨てられたレイヤワイズバックプロパゲーションに置き換えることで、ディープネットワーク内の個々のレイヤのトレーニングを並列化するフレームワークである。
我々は、様々なアーキテクチャセットにわたるビジョンと言語領域の両方で結果を示し、局所的並列性は特に高コンピュートなシステムにおいて有効であることを見出した。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 16:38:45 GMT)
Pose-Guided Human Animation from a Single Image in the Wild [83.9] 身体ポーズのシーケンスによって制御される人の単一の画像から人間のアニメーションを合成するための新しいポーズ転送方法を提案する。
既存のポーズ転送手法は、新しいシーンに適用する際に重要な視覚的アーティファクトを示す。
我々は,シルエット,衣料ラベル,テクスチャを予測する合成ニューラルネットワークを設計した。
我々は、テスト現場でネットワークを微調整することなく、時間的に一貫した方法で人物のアイデンティティと外観を保存できる人間のアニメーションを合成することができる。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 15:38:29 GMT)
Removing Spurious Features can Hurt Accuracy and Affect Groups
Disproportionately [83.7] 自然な修正は、モデルからスプリアスな特徴を取り除くことである。
誘導バイアスによる突発的特徴の除去は精度を低下させる可能性が示唆された。
また,ロバストな自己学習によって,全体的な正確性に影響を与えずにスプリアスな特徴を除去できることを示した。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 23:08:59 GMT)
Perspectives on Sim2Real Transfer for Robotics: A Summary of the R:SS
2020 Workshop [79.2] このレポートでは、2020年版「ロボティクス:科学とシステム」会議と連動して開催されるSim2Realワークショップの議論、ポスター、および議論を紹介します。
フィールドの12のリーダーは、ロボットの問題の文脈でシミュレーションから現実世界にスキルを転送することの定義、実行可能性、および重要性に関する競合する議論のポジションを取りました。
議論者は大きなパネルディスカッションに参加し、聴衆の質問に答え、ロボット工学におけるSim2Realの将来について概説した。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 15:48:26 GMT)
Classification of three-photon states in waveguide quantum
electrodynamics [77.3] 2光子系で見られる秩序やカオス、局所化といった効果の豊かな相互作用が自然に3光子系に広がることを示す。
また、結合三量体、コーナー状態、トリマーエッジ状態などの三光子系に特有の相互作用誘起局在状態が存在する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 23:41:09 GMT)
Privacy and Robustness in Federated Learning: Attacks and Defenses [74.6] このトピックに関する最初の包括的な調査を実施します。
FLの概念の簡潔な紹介と、1脅威モデル、2堅牢性に対する中毒攻撃と防御、3プライバシーに対する推論攻撃と防御、というユニークな分類学を通じて、私たちはこの重要なトピックのアクセス可能なレビューを提供します。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 12:11:45 GMT)
Fine-grained Angular Contrastive Learning with Coarse Labels [72.8] 教師付きおよび自己監督型コントラスト前訓練を効果的に組み合わせることができる新しい「Angularの正規化」モジュールを紹介します。
この研究は、C2FS分類のこの新しい、挑戦的で、非常に実用的なトピックに関する将来の研究の道を開くのに役立ちます。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 08:09:02 GMT)
Rethinking Learnable Tree Filter for Generic Feature Transform [71.8] Learnable Tree Filterはセマンティックセグメンテーションのためのモデル構造保存関係に対する顕著なアプローチを示す。
幾何学的制約を緩和するために,マルコフ確率場として再構成して解析を行い,学習可能な不定項を導入する。
セマンティックセグメンテーションでは、ベルとホイッスルなしでCityscapesベンチマークでトップパフォーマンス(82.1% mIoU)を達成しています。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 07:16:47 GMT)
Defense for Black-box Attacks on Anti-spoofing Models by Self-Supervised
Learning [71.2] 本研究では,自己指導型高水準表現の堅牢性について,敵攻撃に対する防御に利用して検討する。
ASVspoof 2019データセットの実験結果は、Mockingjayによって抽出されたハイレベルな表現が、敵の例の転送可能性を妨げることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 08:13:50 GMT)
Bringing Cognitive Augmentation to Web Browsing Accessibility [69.6] 我々は、より自然でアクセス可能なwebブラウジング体験を提供するための認知的拡張によってもたらされる機会を探求する。
我々は,BVIP対話型Webブラウジングニーズを支援するための概念的フレームワークを開発する。
構造的特徴とコンテンツ機能のみを考慮した初期の作業とプロトタイプについて説明する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 14:40:52 GMT)
Fine-Grained Dynamic Head for Object Detection [68.7] 本稿では,各インスタンスの異なるスケールからfpn特徴の画素レベルの組み合わせを条件付きで選択する,きめ細かい動的ヘッドを提案する。
実験は,いくつかの最先端検出ベンチマークにおける提案手法の有効性と有効性を示す。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 08:16:32 GMT)
Hyperspectral Classification Based on Lightweight 3-D-CNN With Transfer
Learning [67.4] 限定サンプルに基づくHSI分類のためのエンドツーエンドの3次元軽量畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を提案する。
従来の3D-CNNモデルと比較して,提案した3D-LWNetはネットワーク構造が深く,パラメータが小さく,計算コストも低い。
本モデルでは,HSI分類の競合性能を,いくつかの最先端手法と比較した。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 03:44:35 GMT)
CompFeat: Comprehensive Feature Aggregation for Video Instance
Segmentation [67.2] ビデオインスタンスのセグメンテーションは、特定のビデオのそれぞれのオブジェクトを検出し、セグメンテーションし、追跡する必要がある複雑なタスクです。
従来のアプローチは、オブジェクトの検出、セグメンテーション、追跡にのみシングルフレーム機能を使用します。
本稿では,時間的および空間的コンテキスト情報を用いて,フレームレベルとオブジェクトレベルでの機能を洗練する新しい包括的特徴集約アプローチ(compfeat)を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 00:31:42 GMT)
SuperFront: From Low-resolution to High-resolution Frontal Face
Synthesis [65.4] 本稿では,前頭前頭部を保存した高品質なアイデンティティを生成できるGANモデルを提案する。
具体的には,高分解能(HR)面を1対多のLR面から様々なポーズで合成するSuperFront-GANを提案する。
超高解像度のサイドビューモジュールをSF-GANに統合し、人事空間におけるアイデンティティ情報とサイドビューの詳細を保存します。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 23:30:28 GMT)
Estimating Crop Primary Productivity with Sentinel-2 and Landsat 8 using
Machine Learning Methods Trained with Radiative Transfer Simulations [58.2] 我々は,機械モデリングと衛星データ利用の並列化を活用し,作物生産性の高度モニタリングを行う。
本モデルでは, 地域情報を使用しなくても, 各種C3作物の種類, 環境条件の総合的生産性を推定することに成功した。
これは、現在の地球観測クラウドコンピューティングプラットフォームの助けを借りて、新しい衛星センサーから作物の生産性をグローバルにマップする可能性を強調しています。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 16:23:13 GMT)
Self-training Avoids Using Spurious Features Under Domain Shift [54.8] 教師なし領域適応においては、条件付きエントロピー最小化と擬似ラベル処理は、既存の理論で解析されたものよりもドメインシフトがはるかに大きい場合であっても行われる。
ドメインシフトが大きくなる可能性のある特定の設定を特定・分析するが、特定のスパイラルな特徴はソースドメインのラベルと相関するが、ターゲットの独立なラベルである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 19:27:22 GMT)
Sample-efficient proper PAC learning with approximate differential
privacy [51.1] 近似微分プライバシーを持つリトルストーン次元のクラスを適切に学習するサンプル複雑性が$tilde o(d6)$であることを証明し、プライバシーパラメータと精度パラメータを無視する。
この結果は Bun et al の質問に答えます。
(FOCS 2020) サンプルの複雑さに$2O(d)$の上限で改善することによって。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 18:17:46 GMT)
Learning an Animatable Detailed 3D Face Model from In-The-Wild Images [50.1] 本研究では, 実物的詳細と実物的画像から3次元顔レグレッサーを共同学習する第1の手法を提案する。
DECAモデルは、低次元の潜時表現からUV変位マップを堅牢に生成するように訓練されています。
本稿では,人固有の細部と表情依存のしわを区別する新しい細部一貫性損失を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 19:30:45 GMT)
Learning to Separate Clusters of Adversarial Representations for Robust
Adversarial Detection [50.0] 本稿では,最近導入された非破壊的特徴を動機とした新しい確率的対向検出器を提案する。
本稿では,非ロバスト特徴を逆例の共通性と考え,その性質に対応する表現空間におけるクラスターの探索が可能であることを推定する。
このアイデアは、別のクラスタ内の逆表現の確率推定分布を導出し、その分布を確率に基づく逆検出器として活用する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 07:21:18 GMT)
Online Model Selection: a Rested Bandit Formulation [49.7] 静止したバンディット設定における最善のアーム識別問題を紹介し,解析する。
我々は、この問題の後悔の新しい概念を定義し、ゲームの終わりに最小の期待損失を持つ腕を常に再生するポリシーと比較します。
最近のバンディット文献における既知のモデル選択の試みとは異なり、アルゴリズムは問題の特定の構造を利用して、予想される損失関数の未知のパラメータを学習する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 08:23:08 GMT)
Differentiable Augmentation for Data-Efficient GAN Training [48.9] DiffAugmentは,実検体と偽検体の両方に様々な種類の微分可能拡張を付与することにより,GANのデータ効率を向上させる簡易な手法である。
本手法は,既存の移動学習アルゴリズムと同等でありながら,事前学習することなく,100個の画像のみを用いて高忠実度画像を生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 05:51:53 GMT)
Semantic and Geometric Modeling with Neural Message Passing in 3D Scene
Graphs for Hierarchical Mechanical Search [48.7] この問題の階層的,意味的,幾何学的側面を捉えるために,3次元シーングラフ表現を用いる。
自然言語記述で指定された対象物を見つけるためのエージェントの動作を誘導する手法である階層機械探索(HMS)を紹介する。
HMSは、セマンティック関連オブジェクトを格納場所に密配置した500の3Dシーングラフのデータセットで評価されている。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 21:04:34 GMT)
NeRV: Neural Reflectance and Visibility Fields for Relighting and View
Synthesis [45.7] 本稿では,無拘束の照明により照らされたシーンの画像を入力として入力する手法を提案する。
これにより、任意の照明条件下で新しい視点からレンダリングできる3D表現を生成します。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 18:56:08 GMT)
Robustness Analysis of Neural Networks via Efficient Partitioning with
Applications in Control Systems [45.4] ニューラルネットワーク(NN)は現在、不確実な環境で動作しなければならないシステムに定期的に実装されている。
本稿では、ロバストネス解析アルゴリズムのファミリを提供するために、伝播と分割のアプローチを統合する。
新しいパーティショニング技術は、現在の境界推定値と望ましい境界形状を認識している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 17:41:30 GMT)
KgPLM: Knowledge-guided Language Model Pre-training via Generative and
Discriminative Learning [45.1] 事実の知識の完成と検証によって導かれる言語モデル事前トレーニングフレームワークを提示する。
ゼロショットクローゼ型質問応答タスクのセットであるLAMAの実験結果は、私たちのモデルが従来の訓練済み言語モデルよりも豊富な事実知識を含んでいることを示しています。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 09:39:25 GMT)
PSCNet: Pyramidal Scale and Global Context Guided Network for Crowd
Counting [44.3] 本稿では,ピラミッドスケールモジュール (PSM) とグローバルコンテキストモジュール (GCM) に基づく新しい群集カウント手法を提案する。
PSMは、異なる画像スケールの群衆の境界を識別できる多スケール情報を適応的にキャプチャするために使用される。
GCMは、機能マップのチャネル全体のインタラクティブな情報をより効率的にするために、低複雑さと軽量な方法で考案されています。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 11:35:56 GMT)
Sparse Single Sweep LiDAR Point Cloud Segmentation via Learning
Contextual Shape Priors from Scene Completion [43.9] LiDARポイントクラウド分析は、3Dコンピュータビジョン、特に自動運転のコアタスクである。
本論文では,学習したコンテキスト形状の優先度を補助する新しいLiDAR点群セマンティックセグメンテーションフレームワークを提案する。
JS3C-NetはSemanticKITTIとSemanticPOSSベンチマークの両方で優れたパフォーマンスを実現しています。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 14:58:25 GMT)
PPKE: Knowledge Representation Learning by Path-based Pre-training [43.4] PPKEと呼ばれる知識埋め込み学習のためのパスベース事前学習モデルを提案する。
本モデルはリンク予測と関係予測タスクのためのいくつかのベンチマークデータセットで最新の結果を得る。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 10:29:30 GMT)
Reference Knowledgeable Network for Machine Reading Comprehension [43.4] マルチチョイスマシン読み取り(MRC)は、MRCタスクの重要かつ挑戦的な形式です。
参照知識ネットワーク(RekNet)と呼ばれるスパン抽出に基づく参照型知識強化モデルを提案する。
詳細では、RekNetは詳細なクリティカル情報を洗練し、Reference Spanと定義し、Reference Spanの共起情報と回答オプションによって外部知識の4倍を引用する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 14:11:33 GMT)
Learning Video Instance Segmentation with Recurrent Graph Neural
Networks [39.1] 本稿では,ビデオインスタンスのセグメンテーション問題全体を共同でモデル化する,新しい学習形式を提案する。
私たちは、グラフニューラルネットワークの助けを借りて、利用可能なすべての新しい情報を各フレームで処理する、フレキシブルなモデルに適合します。
われわれのアプローチは25FPS以上で、従来のビデオリアルタイム手法よりも優れている。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 18:41:35 GMT)
Efficient Reservoir Management through Deep Reinforcement Learning [36.9] 我々は,効率的なダム運転ガイドラインの計算に強化学習(RL)手法を利用する。
具体的には,実データを用いたオフラインシミュレータと,上流のインフローのための数学モデルを構築した。
実験の結果,DLM を用いたシミュレータは上流での流入動態を効率的にモデル化し,RL アルゴリズムで訓練されたダム運転ポリシーは人為的な政策よりも優れていた。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 16:13:05 GMT)
Sparse Fooling Images: Fooling Machine Perception through Unrecognizable
Images [36.4] そこで本研究では,少ない画素数を持つ単一カラー画像であるスパルスドローイング画像(SFI)を新たに提案する。
SFIは自然対象として認識され、高い信頼度を持つクラスに分類される。
この研究はCNNの構造と堅牢性に関する質問を引き起こし、人間と機械の知覚の違いについて議論する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 16:47:33 GMT)
A multi-agent evolutionary robotics framework to train spiking neural
networks [35.9] スパイクニューラルネットワーク(snn)を訓練するための新しいマルチエージェント進化ロボティクス(er)ベースのフレームワーク
SNNの集団の重みと制御するボットの形態学的パラメータは表現型として扱われる。
フレームワークのルールは、特定のボットとそのSNNを選択して、競争環境において食物を捕獲する効果に基づいて、その除去を行う。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 07:26:52 GMT)
Generative Adversarial Network based Heuristics for Sampling-based Path
Planning [34.4] 本稿では,サンプリングに基づく経路計画の限界を克服する画像ベース経路計画アルゴリズムを提案する。
具体的には、環境マップを他の前処理作業なしに入力として扱うために、GAN(Generative Adversarial Network)を設計する。
提案手法の有効性を検証するためのシミュレーション実験を多数実施し,本手法が初期解の品質と最適解への収束速度の面ではるかに優れた性能を発揮することを実証した。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 07:29:57 GMT)
Efficient and Scalable Structure Learning for Bayesian Networks:
Algorithms and Applications [33.9] 事業要件を総合的に満たす新しい構造学習アルゴリズム「LEAST」を提案します。
LEASTはデプロイされ、毎日数千の実行で20以上のアプリケーションに対応します。
大規模遺伝子発現データ解析や説明可能なレコメンデーションシステムなど,新しい領域におけるbn構造学習の適用可能性の最小化が期待できることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 09:11:08 GMT)
Black-box Model Inversion Attribute Inference Attacks on Classification
Models [32.8] 我々は、トレーニングデータのインスタンスに関する非感受性属性を敵が知るような、ある種類のモデル反転攻撃に焦点を当てる。
信頼モデルに基づく攻撃と信頼スコアに基づく攻撃の2つの新しいモデル反転属性推論攻撃を考案した。
2つの実際のデータセットでトレーニングされた決定木とディープニューラルネットワークの2種類の機械学習モデルに対する攻撃を評価した。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 01:14:19 GMT)
Backpropagating Linearly Improves Transferability of Adversarial
Examples [31.8] ディープニューラルネットワーク(DNN)の逆例への脆弱性は、コミュニティから大きな注目を集めています。
本稿では,dnnに対する多数のブラックボックス攻撃の基盤となるこのような事例の転送可能性について検討する。
線形バックプロパゲーション(LinBP)は,勾配を利用するオフザシェルフ攻撃を用いて,より線形にバックプロパゲーションを行う手法である。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 08:40:56 GMT)
SpotTune: Leveraging Transient Resources for Cost-efficient
Hyper-parameter Tuning in the Public Cloud [31.3] 我々は,hptを並列かつコスト効率のよい方法で実現するための戦略をいくつか備えた,パブリッククラウドにおける過渡的再利用可能なリソースを活用したアプローチであるspottuneを提案する。
評価の結果,SpotTuneは最大90%のコスト削減と16.61倍の性能向上を実現している。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 10:32:39 GMT)
Efficient Heuristic Generation for Robot Path Planning with Recurrent
Generative Model [30.9] 本稿では,経路計画アルゴリズムの探索労力を削減するために効率よく生成する新しいリカレント生成モデル(RGM)を提案する。
提案するRGMモジュールは, 各種2次元環境において実効性と効率性を示す。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 05:03:03 GMT)
Using previous acoustic context to improve Text-to-Speech synthesis [30.9] 我々は,従来の発話音声の埋め込みを生成する音響コンテキストエンコーダを用いて,データのシーケンシャルな性質を活用する。
2つの二次タスクを比較する:発話ペアの順序の予測と、現在の発話音声の埋め込みの予測。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 15:00:18 GMT)
Independent Elliptical Distributions Minimize Their $\mathcal{W}_2$
Wasserstein Distance from Independent Elliptical Distributions with the Same
Density Generator [30.6] このメモは $mathcalW$ Wasserstein の距離のプロパティにあります。
独立楕円分布は、同じ密度生成子を持つ任意の独立楕円分布から、その $mathcalw$ wasserstein 距離を最小化することを示している。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 15:52:02 GMT)
VideoMix: Rethinking Data Augmentation for Video Classification [29.9] 最新のビデオアクション分類器は、しばしばオーバーフィットに苦しむ。
オーバーフィッティング問題に対処するための最近のデータ拡張戦略が報告されている。
VideoMixは、モデルがオブジェクトやシーンのバイアスを越えて学習し、アクション認識のためのより堅牢な手がかりを抽出する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 05:40:33 GMT)
Concept Whitening for Interpretable Image Recognition [27.2] 機械学習の解釈性は間違いなく重要だが、ニューラルネットワークの計算は非常に理解が難しい。
概念白化(concept Whitening, CW)と呼ばれるメカニズムを導入し、ネットワークの特定のレイヤを変更して、そのレイヤにつながる計算をよりよく理解できるようにします。
CWは、予測性能を損なうことなく、ネットワークの任意の層で使用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 19:09:35 GMT)
Multi-Task Reinforcement Learning with Soft Modularization [25.7] マルチタスク学習は強化学習において非常に難しい問題である。
この最適化問題を緩和するために,ポリシー表現に明示的なモジュール化手法を導入する。
提案手法は,強いベースライン上でのサンプリング効率と性能を,大きなマージンで向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 07:14:11 GMT)
Transdisciplinary AI Observatory -- Retrospective Analyses and
Future-Oriented Contradistinctions [23.0] 本稿では、本質的に学際的なAI観測アプローチの必要性を動機づける。
これらのAI観測ツールに基づいて、我々はAIの安全性に関する短期的な学際的ガイドラインを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 02:23:13 GMT)
LCS Graph Kernel Based on Wasserstein Distance in Longest Common
Subsequence Metric Space [22.2] パスとウォークのより包括的類似性を計算するグラフカーネルを提案する。
また、グラフのより深い特徴を抽出するために、最適輸送理論と組み合わせる。
提案手法は多くの最先端グラフカーネル手法に勝る。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 11:59:14 GMT)
Improving Fairness and Privacy in Selection Problems [21.3] 教師付き学習モデルの公平性とプライバシーの両方を改善するための後処理のステップとして、微分的プライベート指数関数機構を使用することの可能性を検討する。
この指数関数的メカニズムは, プライバシと公平性の両方を向上し, ポストプロセッシングを伴わないモデルと比較して, 精度がわずかに低下することを示した。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 15:55:28 GMT)
Boosting Image Super-Resolution Via Fusion of Complementary Information
Captured by Multi-Modal Sensors [21.3] イメージスーパーレゾリューション(sr)は、低解像度光センサの画質を向上させる有望な技術である。
本稿では,安価なチャネル(可視・深度)からの補完情報を活用して,少ないパラメータを用いて高価なチャネル(熱)の画像品質を向上させる。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 02:15:28 GMT)
DIPPAS: A Deep Image Prior PRNU Anonymization Scheme [21.2] ソースデバイス識別に利用される典型的なトレースは、Photo Response Non-Uniformity (PRNU) です。
画像品質に大きな影響を及ぼすことなく、自然画像からそのような痕跡を抑える手法を考案する。
要するに、Convolutional Neural Network (CNN) はジェネレータとして動作し、ソース PRNU に関して匿名化されたイメージを返します。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 10:56:50 GMT)
Multi-Instrumentalist Net: Unsupervised Generation of Music from Body
Movements [20.6] 本研究では、楽器を演奏するミュージシャンの入力体の動きを取り入れ、教師なしの環境で音楽を生成する新しいシステムを提案する。
ログ・スペクトログラムから様々な楽器音楽の離散的な潜在表現を学習するパイプライン「Multi-instrumentalistNet」を構築した。
Midiは、パイプラインがビデオ内の楽器によって演奏される音楽の正確なコンテンツを生成するように、潜在空間をさらに調整できることを示しています。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 06:54:10 GMT)
Referring Expression Comprehension: A Survey of Methods and Datasets [20.4] Referring Expression comprehension (REC) は、自然言語で表現された参照表現によって記述された画像中の対象物をローカライズすることを目的としている。
まず,問題に対する近代的アプローチを比較検討する。
構造化グラフ表現と相互作用するモジュラーアーキテクチャとグラフベースモデルについて論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 04:56:24 GMT)
Self-Supervised Joint Encoding of Motion and Appearance for First Person
Action Recognition [19.9] これら2つの情報チャネルを相互に介在する学習機能は有用である,と我々は主張する。
本稿では,自己教師付き動作予測ブロックの追加により,単一ストリームアーキテクチャで実現可能であることを提案する。
いくつかの公開データベースの実験は、我々のアプローチの力を示しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 18:50:33 GMT)
PFA-GAN: Progressive Face Aging with Generative Adversarial Network [19.5] 本論文では,PFA-GANを基盤とした新しい顔老化フレームワークを提案する。
このフレームワークは、蓄積されたアーティファクトと曖昧さを取り除くために、エンドツーエンドでトレーニングすることができる。
実験により,既存の (c) GANs 法よりも優れた性能を示した。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 05:45:13 GMT)
Revisiting Street-to-Aerial View Image Geo-localization and Orientation
Estimation [19.2] 単純なシームズネットワークの性能はアライメント設定に大きく依存していることを示す。
本稿では,一対のクロスビュー画像と未知のアライメント情報との配向/配向を推定する新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 02:15:30 GMT)
Design and Analysis of Uplink and Downlink Communications for Federated
Learning [18.6] コミュニケーションは、連合学習(fl)の主要なボトルネックの1つとして知られている。
無線flの物理層量子化および伝送方式の設計と解析に着目する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 21:01:11 GMT)
Meta Ordinal Regression Forest For Learning with Unsure Lung Nodules [18.6] この問題を順序回帰として定式化することにより、これらの不確実な結節を組み込むために、不確実データモデル(UDM)が提案された。
本論文では,最先端の経口回帰法を改善するメタ経口回帰林(MORF)を提案する。
LIDC-IDRIデータセットの実験結果から,既存の手法よりも優れた性能を示した。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 06:59:43 GMT)
Generative Adversarial User Privacy in Lossy Single-Server Information
Retrieval [18.3] 本稿では,ユーザゆがみとユーザのプライバシー制約の両方の下で,単一のサーバに格納されたファイルのデータセットからの情報検索の問題を考える。
具体的には、データセットからファイルを要求するユーザは、所定の歪みで要求されたファイルを再構築することができる。
さらに、要求されたファイルのIDは、所定のプライバシーレベルでサーバからプライベートにしておく必要がある。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 18:31:51 GMT)
Learning to swim in potential flow [17.1] 本研究では,潜在的流れ環境下での3リンク魚泳の簡単なモデルを提案する。
2つの水泳課題に対して最適な形状変化が得られます。
魚は漂流そのものを直接制御していないが、適度な漂流の存在を生かして目標に達する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 23:59:01 GMT)
Multi-temporal and multi-source remote sensing image classification by
nonlinear relative normalization [17.1] emカーネル化により,異なるドメインのデータを非線形に整列する手法を検討する。
我々は,超スペクトルイメージングのためのシャドウイングに不変なモデルを作成する作業に加えて,多時間的および多元的超高分解能分類タスクにおいてkemaのテストに成功した。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 08:46:11 GMT)
Intra-Processing Methods for Debiasing Neural Networks [16.8] コンピュータビジョンや自然言語アプリケーションでは、大きなジェネリックモデルと特定のユースケースへの微調整から始めるのが一般的である。
このユースケースのために既存のプロセス内手法を再利用する方法を示し、さらに3つのベースラインアルゴリズムを提案する。
全ての手法は、等化奇数や統計的パリティ差などの一般的なグループフェアネス尺度に利用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 18:04:19 GMT)
The Role of Regularization in Shaping Weight and Node Pruning Dependency
and Dynamics [16.7] より小さな重みのゼロ化を好む確率関数からのサンプリングにより、ウェイトプルーニングのための新しい枠組みを提案する。
一般的な分類モデルにおいて,重崩壊正規化器と併用した場合に提案手法の有効性を示す。
これらのノードを切断したネットワークに対しては、元の高密度ネットワークよりもわずかに精度の低い競合重み付け結果も提示する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 16:22:20 GMT)
Longitudinal Deep Kernel Gaussian Process Regression [16.6] 縦型ディープカーネルプロセスレグレッション(L-DKGPR)を導入する。
L-DKGPRは、縦方向のデータから複雑な多レベル相関構造の発見を自動化する。
そこで我々は,L-DKGPRを学習するための効率的なアルゴリズムを,遅延空間誘導点と変分推論を用いて導出した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 20:44:53 GMT)
Toward Micro-Dialect Identification in Diaglossic and Code-Switched
Environments [16.0] MARBERTは,細粒度を予測できる印象的な言語モデルである。
MarBERTは9.9%のF1、76倍のマイクロダイアレクトを予測している。
我々の新しい言語モデルはまた、いくつかの外部タスクに新しい最先端技術を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 07:55:03 GMT)
Quantum Advantage with Timestamp Membosonsampling [15.9] マルチモードフォトニクスネットワーク上の多光子の量子進化に関する問題であるボソンサンプリングは、このマイルストーンに到達するための有望な候補と考えられている。
本稿では,単一光子のタイムスタンプ情報をフリーリソースとして活用するタイムスタンプ・メンボソンサンプリング法を提案する。
メムリスタにインスパイアされた自己ループ型フォトニックチップの方式を実験的に検証し,Hilbert空間が最大10254$の75万モードで56倍のマルチ光子登録を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 19:00:03 GMT)
Deep Gaussian Processes for geophysical parameter retrieval [15.4] 本稿では,物理パラメータ探索のための深部ガウス過程(DGP)を紹介する。
標準フルgpモデルとは異なり、dgpは複雑な(モジュラーで階層的な)プロセスに対応しており、標準フルgpモデルよりも予測精度が向上している。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 14:44:04 GMT)
Dynamic Clustering in Federated Learning [15.4] 本稿では,生成型逆ネットワーク型クラスタリング,クラスタキャリブレーション,クラスタ分割という3相データクラスタリングアルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは,セルラーネットワークハンドオーバを含む予測モデルの性能を43%向上させる。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 15:30:07 GMT)
A Singular Value Perspective on Model Robustness [14.6] 我々は、自然に訓練され、逆向きに堅牢なCNNが、同じデータセットに対して非常に異なる特徴を利用することを示す。
画像ランクに対するCNNの依存性を理解するために,最初のランクベース特徴属性法であるランク統合勾配(RIG)を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 08:09:07 GMT)
On Query-to-Communication Lifting for Adversary Bounds [14.6] 古典的対向境界は,一定サイズのガジェットを用いて,ランダム化通信の複雑性を低く抑えることを示す。
また、正重量子対角線が近似次数の2乗よりも大きいことも示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 02:10:37 GMT)
Unsupervised Learning of Dense Visual Representations [14.3] 本研究では,高密度表現の教師なし学習のためのビュー・アグノスティック・Dense Representation (VADeR)を提案する。
VADeRは、異なる視聴条件に対して局所的な特徴を一定に保ち続けるように強制することで、ピクセルワイズ表現を学習する。
提案手法は、複数の密集予測タスクにおいて、ImageNetの教師付き事前学習よりも優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 20:16:40 GMT)
MERANet: Facial Micro-Expression Recognition using 3D Residual Attention
Network [14.3] 本研究では,MERANet を用いた顔認識モデルを提案する。
提案モデルは空間情報と時間情報の両方を包含する。
顔のマイクロ表現認識のための最先端技術と比較して優れた性能が観察される。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 16:41:42 GMT)
Understanding Approximate Fisher Information for Fast Convergence of
Natural Gradient Descent in Wide Neural Networks [13.6] 自然グラディエント蛍光(NGD)は降下勾配ダイナミクスの収束を加速する。
計算コストが高いため、大規模ディープニューラルネットワークでは近似が必要である。
実験的な研究により、近似的なフィッシャー情報を持つNGD法が実際に十分に高速に収束していることが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 06:36:00 GMT)
Semi-supervised Soil Moisture Prediction through Graph Neural Networks [12.9] 本研究では,土壌水分予測の問題を時間グラフによる半教師あり学習に転換する。
本研究では,地域間の関連位置の依存性を利用して土壌水分を予測できる動的グラフニューラルネットワークを提案する。
dglrと呼ばれるこのアルゴリズムは、地域内の複数の場所にわたって土壌水分を予測し、その間のグラフ構造を更新できるエンドツーエンド学習を提供する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 07:56:11 GMT)
Bait and Switch: Online Training Data Poisoning of Autonomous Driving
Systems [12.9] トレーニング済みのディープニューラルネットワーク(DNN)がオンラインで微調整されている物理的環境の一部を制御することで、敵が微妙なデータ中毒攻撃を発生させることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 16:29:50 GMT)
AI-enabled Prediction of eSports Player Performance Using the Data from
Heterogeneous Sensors [12.1] 我々は,センサのデータのみを用いて,eSportsプレーヤーのゲーム内パフォーマンスを予測する人工知能(AI)対応ソリューションについて報告する。
リカレントニューラルネットワークを用いて、マルチプレイヤーゲームにおけるゲームログから、各モーメント毎のプレイヤー性能を評価する。
提案するソリューションはプロのeスポーツチームやアマチュア選手のための学習ツールに多くの有望な応用がある。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 07:31:53 GMT)
Towards a Mathematical Understanding of Neural Network-Based Machine
Learning: what we know and what we don't [11.4] この記事では、ニューラルネットワークベースの機械学習の成功と微妙さの背景にある理由を理解するために、ここ数年で達成された成果についてレビューする。
古き良き応用数学の伝統において、厳密な数学的結果だけでなく、注意深い数値実験から得られた洞察にも注目する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 23:36:20 GMT)
Deep Learning Based Signal Enhancement of Low-Resolution Accelerometer
for Fall Detection Systems [10.6] 落下検出(FD)システムは、重要な落下イベントを自動的に検出し、すぐに医療専門家や介護者に警告します。
fdシステムの性能は低分解能(lr)加速度計信号により低下する。
LR-FDシステムの検出性能を改善するために,深層学習に基づく加速度計信号強調モデルを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 02:47:36 GMT)
Sparse Semi-Supervised Action Recognition with Active Learning [10.6] 骨格に基づく行動認識の最先端の手法は、ラベルに依存して管理されている。
本稿では,骨格に基づく行動認識のための新しい手法であるSESARを提案する。
本研究の結果は, 単独骨格を用いた教師付きクラスタ識別と, スパースラベル標本に適用した場合のアクティブラーニング手法に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 20:28:54 GMT)
Adaptive Local Bayesian Optimization Over Multiple Discrete Variables [9.9] 本稿では,チームKAIST OSIのアプローチをステップワイズで記述し,ベースラインアルゴリズムを最大20.39%向上させる。
同様の方法では,ベイジアンとマルチアームドバンディット(mab)の手法を組み合わせ,変数型を考慮した値選択を行う。
経験的評価により,提案手法は既存の手法を異なるタスクにまたがる性能を示す。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 07:51:23 GMT)
Causal Inference in Geosciences with Kernel Sensitivity Maps [9.8] 回帰と依存推定を通じて変数対から因果関係を導出する枠組みを提案する。
28の地球科学因果推論問題の大規模なコレクションの結果は、この方法の良い能力を示しています。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 21:13:21 GMT)
Causal Inference in Geoscience and Remote Sensing from Observational
Data [9.8] 経験的データの有限集合を用いて、因果関係の正しい方向を推定する。
我々は28の地球科学因果推論問題の集合でパフォーマンスを示す。
この基準はあらゆるケースで最先端の検出率を達成するが、一般的にノイズ源や歪みに対して堅牢である。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 22:56:55 GMT)
Multitask machine learning of collective variables for enhanced sampling
of rare events [9.6] データ駆動の機械学習アルゴリズムは、ニューラルネットワークで集合変数を学習するために考案される。
その結果生じる潜在空間は、効果的な低次元表現であることが示される。
このアプローチは5d m"uller brownモデル、5d 3-wellモデル、および真空中のアラニンジペプチドを含むモデルシステムにうまく適用できる。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 18:40:18 GMT)
Learning from Experience for Rapid Generation of Local Car Maneuvers [9.6] 本研究では,DNN(Deep Neural Network)を訓練し,運動的制約のある車両に実現可能で最適に近い経路を計画することを提案する。
本モデルは,新しい弱い教師付きアプローチと勾配に基づくポリシー探索を用いて学習する。
経路生成時間はおよそ40ミリ秒であるが、生成された経路はスムーズで、従来の経路プランナーと同等である。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 14:05:45 GMT)
IHashNet: Iris Hashing Network based on efficient multi-index hashing [9.5] インデックス構造と互換性のあるアイリスバーコード(IBC)にバイナライズされた実数値ディープアイリス特徴を用いたアイリスインデックス方式を提案する。
irisデータセットをインデックス化するために、我々はバイナリ機能をマルチインデックスハッシュスキームと互換性のある改良された機能に変換するロスを提案しました。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 17:50:57 GMT)
Generating unseen complex scenes: are we there yet? [9.4] 複雑なシーン条件生成モデルを比較する手法を提案する。
我々は,近年の手法が条件付きで認識可能なシーンを生成可能であることを観察した。
しかし,全ての手法は,未知の物体の組み合わせからなる条件付けから画像を生成するよう依頼された際に,画像の品質劣化に悩まされる。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 20:04:39 GMT)
Sparsity-driven Digital Terrain Model Extraction [9.0] 提案する空間駆動型DTM抽出器 (SD-DTM) は,高分解能DSMを入力として,高分解能DTMを構築する。
提案手法の有効性と有効性は,図形地形の残差プロットを通して視覚的かつ定量的に示す。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 12:29:01 GMT)
ByGARS: Byzantine SGD with Arbitrary Number of Attackers [9.0] ビザンツの敵対者の存在下で分散機械学習のための2つの新しい計算アルゴリズムを提案する。
これらのアルゴリズムでは、評価スコアワーカはサーバの補助データセットを使用して計算される。
提案アルゴリズムは,複数種類の攻撃に対して同時に堅牢であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 20:59:12 GMT)
Randomized kernels for large scale Earth observation applications [8.8] 本稿では,生物物理パラメータと画像分類問題の高速統計検索のための効率的なカーネル手法を提案する。
数百万の例と高次元を持つデータセットでは,カーネル回帰と分類が可能になった。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 12:23:56 GMT)
An Empirical Survey of Unsupervised Text Representation Methods on
Twitter Data [8.6] ノイズの多いTwitterデータ上でテキストクラスタリングを行うタスクに対して,幅広いテキスト表現手法の実験的検討を行った。
以上の結果から,より高度なモデルは必ずしもツイート上ではうまく機能せず,この分野のさらなる調査が必要であることが示唆された。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 06:14:13 GMT)
Robustness Investigation on Deep Learning CT Reconstruction for
Real-Time Dose Optimization [8.0] 線量最適化のための臓器形状を推定するには、予備CT再建が必要です。
本研究では,このようなアプリケーションにおける多様体近似(AUTOMAP)による自動変換の性能を検討する。
2つのプロジェクションまたは4つのプロジェクションから直接画像再構築のためのAUTOMAPモデルをトレーニングします。
テスト画像は平均根平均二乗誤差290huに達する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 10:55:54 GMT)
Consensus-Based Optimization on Hypersurfaces: Well-Posedness and
Mean-Field Limit [8.0] コンパクト超曲面上の非場関数の大域的最適化のための新しい微分モデルを提案する。
特に、合意に達したらすぐに、合意は消える。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 19:37:11 GMT)
Improvements and Extensions on Metaphor Detection [7.9] メタファ検出タスク(md)は、文字言語からのメタファの検出と解釈を目的としている。
私達のモデルは私達の評価の大きいマージンによって前の最先端のモデルより優秀です。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 08:17:42 GMT)
Emulation as an Accurate Alternative to Interpolation in Sampling
Radiative Transfer Codes [7.8] この研究はエミュレーション、すなわち統計解析を用いてRTM出力を近似することを提案する。
エミュレーションは、RTMスペクトルデータを再構築する一般的な方法に代わる高速かつ正確な代替手段として機能することができると結論付けられている。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 10:04:12 GMT)
Model Compression Using Optimal Transport [7.4] 学生ネットワークのトレーニングにおいて,輸送に基づく損失関数がいかに最適かを示す。
CIFAR-100,SVHN,ImageNetの画像分類結果について述べる。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 18:35:33 GMT)
Frame-level SpecAugment for Deep Convolutional Neural Networks in Hybrid
ASR Systems [6.7] 深部畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の性能向上のためのフレームレベルSpecAugment法を提案する。
発話レベルSpecAugmentと同様に、f-SpecAugmentはタイムワーピング、周波数マスキング、タイムマスキングの3つの変換を行います。
最大25000時間のトレーニングデータで訓練された50層自己Normalizing Deep CNN(SNDCNN)音響モデルに対するf-SpecAugmentの評価を行った。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 22:27:13 GMT)
Nonlinear Distribution Regression for Remote Sensing Applications [6.7] 多くのリモートセンシングアプリケーションでは、観察から関心のある変数やパラメータを推定したい。
ニューラルネットワーク、ランダムフォレスト、ガウス過程などの標準アルゴリズムは、これら2つに関連して容易に利用可能である。
本稿では, グループ化されたデータの統計を仮定することなく, 従来の問題を解く非線形(カーネルベース)な分散回帰法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 22:04:43 GMT)
Benchmarking Intent Detection for Task-Oriented Dialog Systems [6.5] Intent Detectionは、ユーザのテキスト入力の意図を予測してユーザタスクを達成する、現代の目標指向のダイアログシステムの鍵となるコンポーネントである。
堅牢で正確な意図検出モデルの設計には3つの大きな課題がある。
その結果,watson assistantの意図検出モデルは,他の商用ソリューションよりも優れていることがわかった。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 18:58:57 GMT)
Robust Multi-class Feature Selection via $l_{2,0}$-Norm Regularization
Minimization [6.4] 特徴選択は、データマイニングと機械学習において重要な計算処理である。
本稿では,複数クラスの特徴選択における最小二乗問題の解法として,ホモシーハードしきい値(HIHT)に基づく新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 02:03:58 GMT)
Age and Gender Prediction From Face Images Using Attentional
Convolutional Network [6.3] 注意的・残差畳み込みネットワークのアンサンブルに基づく深層学習の枠組みを提案し,高い精度で顔画像の性別と年齢を推定する。
我々のモデルは、一般的な顔年齢と性別のデータセットに基づいて訓練され、有望な結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 20:06:33 GMT)
A multi-objective optimization framework for on-line ridesharing systems [6.2] 本稿では,生物地理学に基づく最適化を利用して,オンラインライドシェアリングにおける多目的最適化問題を解くアルゴリズムを提案する。
北京のライドシェアリングデータセットで性能を評価することで,本アルゴリズムを検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 16:25:39 GMT)
An Enriched Automated PV Registry: Combining Image Recognition and 3D
Building Data [6.1] 本稿では,航空画像と3次元建築データを組み合わせてアドレスレベルのPVレジストリを作成する方法を示す。
以上の結果から,当社の豊富な自動レジストリは,公式レジストリの検証,更新,補完に有用であることが示唆された。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 13:45:08 GMT)
Spectral band selection for vegetation properties retrieval using
Gaussian processes regression [6.1] 本稿ではガウス過程回帰(GPR)に基づく自動スペクトルバンド解析ツール(BAT)を提案する。
GPR-BAT手順は、1つのバンドのみが保持されるまで、与えられた変数の回帰モデルの最小のコントリビューションバンドを順次削除する。
本研究は,植生特性の最適マッピングには,超スペクトルデータのワイズバンド選択が厳密に求められていることを結論づける。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 09:28:33 GMT)
Active Learning Methods for Efficient Hybrid Biophysical Variable
Retrieval [6.1] カーネルベース機械学習回帰アルゴリズム (MLRA) は, 生体物理変数検索方式において潜在的に強力な手法である。
彼らは大規模なトレーニングデータセットを扱うのに苦労している。
アクティブラーニング(AL)メソッドは、データセットで最も有益なサンプルを選択することができます。
このレターは、管理可能なトレーニングデータセットで最適化された生体物理変数推定を達成するための6つのal法を導入する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 08:56:40 GMT)
Train-by-Reconnect: Decoupling Locations of Weights from their Values [6.1] トレーニングされていないディープニューラルネットワーク(DNN)は、トレーニングされたニューラルネットワークとは異なることを示す。
重みをリコネクションすることでDNNをトレーニングするためのLookahead Permutation(LaPerm)という新しい手法を提案する。
初期重みが1つの値を共有すると、我々の手法はより精度のよい重み付きニューラルネットワークを見つける。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 06:26:35 GMT)
Spectral clustering via adaptive layer aggregation for multi-layer
networks [6.0] 有効凸層アグリゲーションに基づく積分スペクトルクラスタリング手法を提案する。
提案手法は, 広く用いられている手法と比較して, 極めて競争力が高いことを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 21:58:18 GMT)
Predict and Use Latent Patterns for Short-Text Conversation [5.8] そこで本研究では,より詳細なセマンティックフォーム(潜時応答や部分音声シーケンスなど)を制御可能なセマンティックスとして使用し,生成を導くことを提案する。
以上の結果から,よりリッチなセマンティクスは情報的かつ多様な応答を提供するだけでなく,応答品質の全体的な性能を向上させることができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 03:14:27 GMT)
Operator Inference and Physics-Informed Learning of Low-Dimensional
Models for Incompressible Flows [5.8] 本稿では,データからの非圧縮性流れに対する構造的低次モデル学習への新たなアプローチを提案する。
本研究では,速度と圧力の学習ダイナミクスを分離し,効率的な演算子推論手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 21:32:48 GMT)
Retrieval of aboveground crop nitrogen content with a hybrid machine
learning method [5.7] ハイパースペクトル取得は、窒素(N)含有量を推定するための最も有益な地球観測データソースであることが証明されています。
過去には、この生化学植物成分に関する情報をキャノピー反射から得るために、経験的アルゴリズムが広く用いられてきた。
本研究では,物理ベースアプローチと機械学習回帰を組み合わせ,作物N含有量を推定するハイブリッド検索手法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 13:06:59 GMT)
Online neural connectivity estimation with ensemble stimulation [5.2] スパースネットワークにおけるこのプロセスの効率を大幅に向上させる,ノイズの多いグループテストに基づく手法を提案する。
人口規模に比例して対数的にしか成長しない多数のテストにより、二項化ネットワーク接続を回復可能であることを示す。
また、ネット上の数万のニューロンのネットワークに対して、接続性を推測する可能性も示しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 16:26:54 GMT)
Battery Model Calibration with Deep Reinforcement Learning [5.0] バッテリーモデルのキャリブレーションパラメータを確実かつ効率的に推測するための強化学習ベースのフレームワークを実装します。
このフレームワークは、観測から現実ギャップを補うために、計算モデルパラメータのリアルタイム推論を可能にする。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 19:26:08 GMT)
Diverse Melody Generation from Chinese Lyrics via Mutual Information
Maximization [4.9] 歌詞とメロディのアライメントを改善するために,スケジュールド・フォース・デコード技術を用いる。
Diverse Melody Generation(DMG)と呼ばれるこの手法では、シーケンスからシーケンスまでのモデルが多様なメロディーを生成することを学びます。
実験の結果、DMGはベースライン法よりも楽しくコヒーレントな曲を生成できることが示された。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 15:48:01 GMT)
High resolution functional imaging through Lorentz transmission electron
microscopy and differentiable programming [4.7] Lorentz伝送電子顕微鏡は、材料の微細構造と機能特性の同時イメージングを可能にするユニークな特性評価技術です。
電子の位相シフトの解決を必要とする電子波の完全な波動関数を取得する必要があります。
本稿では,位相探索の逆問題を解くために微分可能プログラミングに基づく手法を開発した。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 20:26:53 GMT)
Statistical Mechanics of Deep Linear Neural Networks: The
Back-Propagating Renormalization Group [4.6] 個々の単位の入力出力関数が線形である深線型ニューラルネットワーク(DLNN)における学習の統計力学について検討する。
重み空間における平衡ギブス分布を用いて教師あり学習後のネットワーク特性を正確に解く。
数値シミュレーションにより, 非線形性にもかかわらず, 理論の予測は大部分, 深さの小さいreluネットワークによって共有されていることが明らかとなった。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 20:08:31 GMT)
Human Leg Motion Tracking by Fusing IMUs and RGB Camera Data Using
Extended Kalman Filter [4.2] IMUベースのシステムとMarkerベースのモーショントラッキングシステムは、実装コストが低く軽量であるため、ムーブメントを追跡する最も一般的な方法である。
本稿では、カメラマーカーシステムデータと融合したIMUセンサデータを用いて、四元数に基づく拡張カルマンフィルタを用いて、人間の足のセグメントの動きを復元する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 22:20:27 GMT)
Topical Change Detection in Documents via Embeddings of Long Sequences [4.1] テキストセグメンテーションのタスクを独立した教師付き予測タスクとして定式化する。
類似セクションの段落を微調整することで、学習した特徴がトピック情報をエンコードすることを示すことができます。
文レベルで操作する従来のアプローチとは異なり、我々は常により広いコンテキストを使用します。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 12:09:37 GMT)
An autoencoder wavelet based deep neural network with attention
mechanism for multistep prediction of plant growth [4.1] 本稿では,植物茎径変動予測(sdv)に着目した農業における植物成長予測手法を提案する。
ウェーブレット分解を元のデータに適用し、モデルフィッティングを容易にし、ノイズを低減する。
エンコーダ・デコーダフレームワークはLong Short Term Memory (LSTM)を用いて開発され、データから適切な特徴抽出に使用される。
時系列データの長期依存性をモデル化するために,LSTMと注意メカニズムを含む繰り返しニューラルネットワークを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 20:30:39 GMT)
A bounded-noise mechanism for differential privacy [4.0] ベクトル $vecx(i) の平均 $frac1nsum_i=1n vecx(i)$ を [0,1]k$ で出力し、任意の $vecx(i)$ に対してプライバシーを保持します。
我々は、ほとんどの値$delta$に対して最適な$ell_infty$エラーを持つ$(epsilon,delta)$-privateメカニズムを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 16:03:21 GMT)
Noise2Kernel: Adaptive Self-Supervised Blind Denoising using a Dilated
Convolutional Kernel Architecture [3.8] 本研究では,不変性を満たす拡張畳み込みネットワークを提案し,ランダムマスキングを使わずに効率的なカーネルベーストレーニングを実現する。
また,ゼロ平均制約を回避し,塩とペッパーまたはハイブリッドノイズの除去に有効である適応型自己超過損失を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 12:13:17 GMT)
Short-term Load Forecasting Based on Hybrid Strategy Using Warm-start
Gradient Tree Boosting [3.6] Warm-start Gradient Tree Boosting (WGTB) を用いた新しいアンサンブル手法の提案
バイアス分散トレードオフにインスパイアされたWGTBは、精度、ボラティリティ、線形性に関する異なる推論モデル間での大きな相違に適応して提案され、調整される。
この戦略は、中国のState Grid Corporationの2つの実際のデータセットで検証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 17:59:31 GMT)
Multi-Resolution 3D Convolutional Neural Networks for Automatic Coronary
Centerline Extraction in Cardiac CT Angiography Scans [3.4] 本稿では,Wolterink による血管トラッカーを拡張した深層学習型自動冠状動脈幹トラッカー (AuCoTrack) を提案する。
マルチスケール3次元入力で動作する2経路畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、冠動脈の向きを予測する。
類似のマルチスケール2重経路3D CNNは、追跡プロセスの終了のための冠動脈終端を特定するために訓練されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 06:09:17 GMT)
CEL-Net: Continuous Exposure for Extreme Low-Light Imaging [3.2] 屋外と屋内の両方のシーンで撮影した1500の生画像のデータセットを紹介します。
我々は、画像の入力や出力の露出レベルを目に見えないものに連続的に調整できる極低照度画像のモデルを開発する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 23:31:59 GMT)
Deep Learning Methods for Credit Card Fraud Detection [3.1] 本稿では,クレジットカード詐欺検出問題の深層学習手法について検討する。
パフォーマンスを3つの金融データセット上のさまざまな機械学習アルゴリズムと比較する。
実験の結果,従来の機械学習モデルに対する深層学習手法の性能が向上した。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 14:48:58 GMT)
Resolving Spurious Correlations in Causal Models of Environments via
Interventions [2.8] 本稿では,強化学習環境の因果モデル推定の問題について考察する。
提案手法は,因果モデルにおける誤り発見のための介入を行うエージェントにインセンティブを与える報酬関数を設計する。
グリッドワールド環境における実験結果から,本手法はベースラインよりも因果モデルが優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 19:40:05 GMT)
Depth Uncertainty in Neural Networks [2.7] ディープラーニングにおける不確実性を推定する既存の方法は、複数の前方パスを必要とする傾向がある。
フィードフォワードネットワークのシーケンシャルな構造を利用することで、トレーニング目標を評価し、単一のフォワードパスで予測を行うことができる。
実世界の回帰と画像分類タスクに対する我々のアプローチを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 16:53:58 GMT)
Tubular Shape Aware Data Generation for Semantic Segmentation in Medical
Imaging [2.7] 本稿では, 管状物体の合成データ生成手法を提案する。
提案手法は,ペア画像マスクデータの必要性を排除し,弱いラベル付きデータセットのみを必要とする。
X線画像における管およびカテーテルの分割作業に対するアプローチの適用性について報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 15:11:33 GMT)
Text Segmentation by Cross Segment Attention [2.5] 文書と談話のセグメンテーションは、テキストを構成要素に分割する2つの基本的なNLPタスクである。
我々は新しい最先端技術を確立し、特にすべてのケースにおいてエラー率を大きなマージンで削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 16:00:42 GMT)
A Note on John Simplex with Positive Dilation [2.5] 正の拡散係数 $d+2$ を持つ$Rd$ の単純化に対するジョンズ定理を証明する。
これにより、既知の$d2$上界が改善される。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 02:52:39 GMT)
Explainable Artificial Intelligence: How Subsets of the Training Data
Affect a Prediction [2.3] データサブセットの重要性をトレーニングするためにShapley値と呼ぶ新しい方法論を提案します。
提案手法を用いて,モデルの偏りや誤ったトレーニングデータを明らかにする方法を示す。
この説明は、アルゴリズムの内部動作をより認識し、同様の予測を生成するモデルがトレーニングデータの非常に異なる部分に基づいている方法を説明することを可能にすると主張しています。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 12:15:47 GMT)
End-to-end Handwritten Paragraph Text Recognition Using a Vertical
Attention Network [2.3] 本研究では,ハイブリッドアテンションを用いた統一型エンドツーエンドモデルを提案する。
3つの一般的なデータセット上で,文字誤り率を行と段落レベルで達成する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 17:31:20 GMT)
A Novel Hybrid Framework for Hourly PM2.5 Concentration Forecasting
Using CEEMDAN and Deep Temporal Convolutional Neural Network [2.2] 本研究では,適応雑音を伴う完全アンサンブル経験モード分解に基づくハイブリッド予測モデルを開発した。
提案したceemdan-deeptcnモデルの予測精度は,時系列モデル,ニューラルネットワーク,一般的なディープラーニングモデルと比較して高い値であることが確認された。
新しいモデルではPM2.5関連因子データパターンをモデル化し,PM2.5濃度を予測するための有望なツールとして利用できる。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 15:22:01 GMT)
Neural Temporal Point Processes For Modelling Electronic Health Records [2.2] EHRを時間的ポイントプロセスによって生成されるサンプルとして扱う。
本稿では、TPPのニューラルネットワークパラメータ化を提案し、これを総合的にNeural TPPと呼ぶ。
以上の結果から,TPP は EHR において非TPP よりも有意に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 14:47:03 GMT)
Hayden-Preskill decoding from noisy Hawking radiation [2.2] ヘイデン・プレスキルの思考実験では、量子状態がブラックホールに投げ込まれる前に放出されるホーキング放射と、後に収集された放射を用いて量子状態の復号を行う。
自然の疑問は、保存された早期放射線が損傷されたり、デコヒーレンスを受けたり、復号プロトコルが不完全に実行された場合、回復性がどのように影響を受けるかである。
早期放射線の貯蔵におけるデコヒーレンスやノイズの存在下での思考実験における回復可能性について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 23:11:46 GMT)
Dartmouth CS at WNUT-2020 Task 2: Informative COVID-19 Tweet
Classification Using BERT [2.2] 我々は、WNUT-2020共有タスク2のために開発されたシステムについて説明します。
BERTは自然言語処理タスクのための高性能なモデルです。
我々は、BERTを微調整し、その埋め込みとつぶやき固有の特徴を結合することにより、この分類タスクにおけるBERTのパフォーマンスを向上した。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 07:55:31 GMT)
Big Green at WNUT 2020 Shared Task-1: Relation Extraction as
Contextualized Sequence Classification [2.2] ノイズの多いテキスト環境における既知のエンティティ間の関係とイベントを分類するために,コンテキスト化されたナレッジグラフ補完を用いたシステムを提案する。
濡れた実験室プロトコルのデータセットから関係とイベントを効果的に抽出できることを示す結果を報告します。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 06:38:53 GMT)
Reconstructing Natural Scenes from fMRI Patterns using BigBiGAN [2.1] 我々は最近提案された大規模双方向対向ネットワークであるBigBiGANを用いて、fMRIパターンから自然シーンをデコードし、再構成する。
我々は、イメージネットの150のカテゴリから取得したfMRIデータと、対応するBigBiGAN潜在ベクトルの線形マッピングを計算した。
このマッピングを50の未確認カテゴリから得られた50の新しいテスト画像から得られたfMRI活動パターンに適用し,その潜在ベクトルを検索し,対応する画像の再構成を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 20:15:46 GMT)
Exploitation of Channel-Learning for Enhancing 5G Blind Beam Index
Detection [2.0] 本研究は,5Gセルとビームインデックス検索の性能を機械学習技術により向上させる方法について検討する。
5Gビームインデックス検出の性能を高めるために,新しいチャネル学習手法を提案し,実装する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 12:24:32 GMT)
Classification of Chinese Handwritten Numbers with Labeled Projective
Dictionary Pair Learning [1.9] 我々は,識別可能性,空間性,分類誤差の3つの要因を取り入れたクラス固有辞書を設計する。
我々は、辞書原子を生成するために、新しい特徴空間、すなわち、向き付け勾配(HOG)のヒストグラムを採用する。
その結果,最先端のディープラーニング技術と比較して,分類性能が向上した(sim98%)。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 12:21:02 GMT)
Structural Forecasting for Tropical Cyclone Intensity Prediction:
Providing Insight with Deep Learning [1.8] 熱帯サイクロン(TC)強度予測は、最終的にヒトの予測者によって発行される。
提案するフレームワークはディープラーニングを活用して,エンドツーエンドの予測モデルや従来の強度ガイダンスにはないような予測を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 14:38:24 GMT)
Revenue Maximization and Learning in Products Ranking [1.7] 私たちは、価格と品質が異なる一連の製品を表示し、順番にランク付けすることを計画しているオンライン小売業者の収益問題を検討します。
消費者は無作為な注意スパンを持ち、サティフィシング製品を購入するか、注意スパンが切れたときにプラットフォームを空にしておく。
我々のフレームワークはカスケードモデルを2つの方向に拡張している: 消費者は固定されたものの代わりにランダムな注意範囲を持ち、会社は確率をクリックせずに収益を最大化する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 15:41:57 GMT)
What Meaning-Form Correlation Has to Compose With [1.7] 3つの言語で意味-形式相関を解析する。
MFC測定では,同義語や非接地語などの言語現象が重なることがわかった。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 16:33:23 GMT)
Adaptive Sequential SAA for Solving Two-stage Stochastic Linear Programs [1.6] 大規模2段階線形プログラムを解くための適応的逐次SAA(sample average approximation)アルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは,品質の確率論的保証が与えられた解を返すために,有限時間で停止することができる。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 14:58:16 GMT)
TrollHunter2020: Real-Time Detection of Trolling Narratives on Twitter
During the 2020 US Elections [1.5] TrollHunter2020は、2020年のアメリカ合衆国大統領選挙でTwitter上でトロリングの物語をリアルタイムに検出するメカニズムである。
われわれはTrollHunter 2020が、展開する偏光イベントのごく初期段階で、出現するトロリングの物語を実際に捉えていることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 02:59:24 GMT)
TrollHunter [Evader]: Automated Detection [Evasion] of Twitter Trolls
During the COVID-19 Pandemic [1.5] TrollHunterは、2020年の新型コロナウイルス(COVID-19)パンデミックでTwitter上でトロルを探すために使われる自動推論メカニズムだ。
新型コロナウイルス(COVID-19)のインフォデミックに対抗するために、TrollHunterは、Twitterの多次元コンテンツ機能のユニークな言語分析を利用している。
TrollHunterは98.5%の精度、75.4%の精度、69.8%のリコールを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 03:00:54 GMT)
Evaluating Cross-Lingual Transfer Learning Approaches in Multilingual
Conversational Agent Models [1.5] 自然言語理解(NLU)モデルのための汎用多言語モデルフレームワークを提案する。
これらの多言語モデルが,言語固有のテストデータにまたがる単言語モデルと比較して,同等あるいは優れた性能に到達できることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 17:14:52 GMT)
A Taxonomy of Empathetic Response Intents in Human Social Conversations [1.5] 自然言語処理コミュニティでは、オープンドメインの会話エージェントがますます人気を高めている。
課題のひとつは、共感的な方法で会話できるようにすることです。
現在のニューラルレスポンス生成手法は、大規模な会話データからエンドツーエンドの学習のみに頼って対話を生成する。
近年,対話act/intentモデリングとニューラルレスポンス生成を組み合わせることが期待されている。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 21:56:45 GMT)
A predictive model for kidney transplant graft survival using machine
learning [1.5] 機械学習手法は、移植結果の予測を改善し、意思決定を助ける。
一般的な木ベースの機械学習手法であるランダムフォレストをトレーニングし,評価した。
ランダムフォレストはリスク指数よりも成功し、長期生存できる移植を予測した。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 15:29:51 GMT)
Predicting the Transition from Short-term to Long-term Memory based on
Deep Neural Network [1.5] 我々はディープニューラルネットワークを用いて長期記憶を予測することを目指している。
短期記憶における記憶項目の脳波信号のスペクトルパワーを算出した。
本研究では,短期記憶中における脳波信号を用いて長期記憶を予測可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 08:00:35 GMT)
Efficient Kernel based Matched Filter Approach for Segmentation of
Retinal Blood Vessels [1.4] 網膜血管構造は肥満、糖尿病、高血圧、緑内障などの疾患に関する情報を含んでいる。
この情報を得るためには、これらの網膜血管を分節する必要がある。
新しいカーネルベースのマッチングフィルタ手法が提案されている。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 11:41:00 GMT)
Mixed-SCORE+ for mixed membership community detection [1.4] Mixed-SCOREはJin et alによって提案された混合メンバーシップコミュニティ検出の最近のアプローチである。
本論文では,Mixed-SCORE と SCORE+ を用いたMixed-SCORE+ 法を提案する。
数値計算の結果,Mixed-SCORE+はPolblogsネットワークと2つの弱い信号ネットワークとCaltechに大きな改善をもたらすことがわかった。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 14:21:19 GMT)
A Tight Composition Theorem for the Randomized Query Complexity of
Partial Functions [1.2] 合成関数のランダム化クエリ複雑性に関する2つの新しい結果を示す。
すべての$f$と$g$に対して、$(Rcirc g)=Omega(mathopnoisyR(f)cdot R(g))$, ここで$mathopnoisyR(f)$は、ノイズ入力に対する$f$の計算コストを表す尺度である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 09:52:03 GMT)
The Tribes of Machine Learning and the Realm of Computer Architecture [1.2] 本稿では,コンピュータアーキテクチャ問題に基本的機械学習技術を適用する方法について検討する。
また,異なる機械学習手法を用いたコンピュータアーキテクチャ研究の詳細な調査を行った。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 23:10:51 GMT)
Semantics Altering Modifications for Evaluating Comprehension in Machine
Reading [1.1] 機械読解モデルがセマンティック・アターリング・モディフィケーションを正しく処理できるかどうかを検討する。
本稿では,原例と変更例を特徴とするチャレンジセットを自動生成・調整する手法を提案する。
本手法を用いて,SAMデータを正しく処理する能力について,MRCモデルを評価する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 21:00:42 GMT)
SuperCoder: Program Learning Under Noisy Conditions From Superposition
of States [1.1] ドメイン固有言語における新しいプログラム学習法を提案する。
私たちのメソッドの最初のコンポーネントは、DSL変数の確率的表現です。
第2の要素は注意に基づくリカレントニューラルネットワークである。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 18:54:08 GMT)
Predicting survival outcomes using topological features of tumor
pathology images [1.1] 本稿では,デジタル病理画像から腫瘍進展を特徴付けるトポロジカルな特徴を提案する。
病理像に対する距離変換を開発し, 腫瘍形状, 大きさ, 分布, 結合度をトポロジカルサマリー統計学的に定量化する。
その結果, 年齢, 性別, 喫煙状況, ステージ, 腫瘍の大きさを調節し, 生存予後を予測した。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 18:16:59 GMT)
Rotation-Invariant Point Convolution With Multiple Equivariant
Alignments [1.0] 回転同変アライメントを用いることで、任意の畳み込み層を回転不変にすることができることを示す。
このコア層では、オブジェクト分類とセマンティックセグメンテーションの両方における最先端の結果を改善する回転不変アーキテクチャを設計します。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 20:47:46 GMT)
Low-Latency Asynchronous Logic Design for Inference at the Edge [1.0] 本稿では,自己時間型早期伝播型非同期推論回路の面積と電力オーバーヘッドの低減手法を提案する。
タイミングに対する自然なレジリエンスと論理的な基盤のため、回路は環境や供給電圧の変動に耐性がある。
提案回路の平均レイテンシは同期実装と比較して10倍低減される。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 00:40:52 GMT)
GenScan: A Generative Method for Populating Parametric 3D Scan Datasets [0.9] GenScanは、合成3Dスキャンデータセットをパラメトリックに入力する生成システムです。
我々は,3次元コンピュータビジョン,生成設計,一般的な3次元深層学習タスクで一般的に使用されている,現在限られた3次元幾何データセットを拡張するために,データ拡張を促進できると考えている。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 19:09:38 GMT)
Computing flood probabilities using Twitter: application to the Houston
urban area during Harvey [0.9] 本研究では,Twitterコーパスの地理的参照細胞への変換について検討し,関連する地理的領域が浸水する可能性を検討する。
本稿では,密度比関数,確率-時間的カーネル関数を用いたアグリゲーション,TFIDF時間特性を組み合わせたベースラインアプローチについて述べる。
これらの初期結果を改善するための研究の方向性を強調する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 14:22:06 GMT)
VC Dimension and Distribution-Free Sample-Based Testing [0.9] 関数のどのクラスが学習できるよりも効率的にテストできるかを決定するという問題を検討する。
PAC学習に必要なサンプル数よりもはるかに少ない多くのサンプルを用いて、2つの自然な関数クラス、ジャンタ関数とモノトン関数をテストできることが示される。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 18:50:46 GMT)
Super-Selfish: Self-Supervised Learning on Images with PyTorch [0.5] Super-Selfishは、イメージベースの自己教師型学習にPyTorchフレームワークを使用するのが簡単である。
機能は、単純な分類から、より複雑なテクトコントラストプリテキストタスクまで、13のアルゴリズムで学習することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 07:22:08 GMT)
From syntactic structure to semantic relationship: hypernym extraction
from definitions by recurrent neural networks using the part of speech
information [0.5] hyponym-hypernym関係は意味ネットワークにおいて不可欠な要素である。
既存のハイパニム抽出ツールは、特定の意味パターンに依存するか、単語表現にフォーカスする。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 02:18:49 GMT)
Hierarchical Deep Recurrent Neural Network based Method for Fault
Detection and Diagnosis [0.4] The algorithm is based on a Supervised Deep Recurrent Autoencoder Neural Network (Supervised DRAE-NN)
外部擬似ランダムバイナリ信号(prbs)がシステムに設計・注入され、初期故障を識別する。
階層構造に基づく戦略は初期故障と非初期故障の両方において検出と分類の精度を大幅に向上させる。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 17:11:56 GMT)
Generating Word and Document Embeddings for Sentiment Analysis [0.4] 本稿では、文脈情報と教師付き情報と、辞書に現れる単語の一般的な意味表現を組み合わせる。
トルコの映画ドメインとTwitterデータセットである2つのコーパスに対して、ドメイン固有の感情ベクトルを誘導する。
これは我々のアプローチがクロスドメインであり、他の言語に移植可能であることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 18:33:45 GMT)
Cost-effective Machine Learning Inference Offload for Edge Computing [0.3] 本稿では,インストール・ベース・オンプレミス(edge)計算資源を活用した新しいオフロード機構を提案する。
提案するメカニズムにより、エッジデバイスは、リモートクラウドを使用する代わりに、重い計算集約的なワークロードをエッジノードにオフロードすることができる。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 21:11:02 GMT)
MFST: A Python OpenFST Wrapper With Support for Custom Semirings and
Jupyter Notebooks [0.3] mFSTは、OpenFSTをベースとしたFinite-State Machinesで動作するPythonライブラリである。
mFSTは、FSTの重みを学習したり、ニューラルネットワークFSTを作成するモデルを開発するのに最適である。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 03:36:54 GMT)
Grammar-Aware Question-Answering on Quantum Computers [0.2] ノイズの多い中間スケール量子(NISQ)ハードウェア上でNLPタスクの最初の実装を行う。
我々は量子状態においてワード平均を符号化し、文法構造を明示的に考慮する。
我々の新しいQNLPモデルは、量子ハードウェアの品質が向上するにつれて、スケーラビリティの具体的な約束を示す。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 14:49:34 GMT)
Foundations for Near-Term Quantum Natural Language Processing [0.2] 量子自然言語処理(QNLP)の概念と数学的基礎を提供する。
自然言語の量子モデルがどのように言語的意味と豊かな言語構造を正準的に組み合わせているかを思い出す。
実証的エビデンスと数学一般性に関する正式な記述を支援するための参照を提供します。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 14:49:33 GMT)
Leveraging Automated Machine Learning for Text Classification:
Evaluation of AutoML Tools and Comparison with Human Performance [0.1] この研究では、13の異なるポピュラーデータセット上の4つのAutoMLツールを比較します。
その結果、AutoMLツールは13のタスクのうち4つで機械学習コミュニティよりも優れています。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 10:31:13 GMT)
An Approach to Intelligent Pneumonia Detection and Integration [0.0] 肺炎は、適時かつ正しく診断された時に治療が成功し、aiベースの方法が高い確率に達する。
しかしながら、肺炎の検出におけるAIの使用は、特に局所的に達成された結果の一般化の課題のために制限されている。
本報告では,この課題を解決するシステムの構築と統合のためのロードマップを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 07:27:45 GMT)
Why Unsupervised Deep Networks Generalize [0.0] 深層ネットワークにおけるパラメータの数は,単純な推定値よりもはるかに少ないことを示す。
我々の中心的な仮説は、再正規化グループの背後にあるメカニズムが深層学習にも取り組んでいるということである。
本稿では,主にオートエンコーダに注目し,学習データセットから直接ネットワークのパラメータを決定するアルゴリズムを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 08:45:20 GMT)
Vulnerability Forecasting: In theory and practice [0.0] NVDで放出されるCVEの体積を1年前まで予測することが可能である。
また、特定のベンダー、ソフトウェア、CVSSスコア、または脆弱性タイプに属する総ボリュームの割合を推定することもできます。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 15:57:12 GMT)
Variational preparation of finite-temperature states on a quantum
computer [0.0] 凝縮物質と宇宙論のシミュレーションには熱平衡状態の調製が重要である。
本稿では, ゲート型量子プロセッサを用いて, このような混合状態をユニタリ演算子と合成する方法を実験的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 18:19:58 GMT)
Using Differentiable Programming for Flexible Statistical Modeling [0.0] 微分可能プログラミングは近年、コンピュータプログラムの勾配を取るためのパラダイムとして多くの関心を集めている。
微分可能プログラミングがモデルの自動微分による単純な勾配に基づく最適化をいかに実現できるかを示す。
これにより、より単純なベンチマークモデルを上回る時間的プレッシャー下でモデルをすばやくプロトタイプすることができます。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 12:33:49 GMT)
Topological Echoes of Primordial Physics in the Universe at Large Scales [0.0] 暗黒物質のハロゲンのシミュレーションのために持続性図と導出統計を計算する。
私たちのパイプラインは完全なシミュレーションのサブボックスで永続性を計算し、シミュレーションは一様ハロ数にサブサンプルされます。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 12:08:55 GMT)
Time-dependent atomic magnetometry with a recurrent neural network [0.0] エンコーダ・デコーダアーキテクチャのニューラルネットワークは,計測データを処理し,記録信号と時間依存磁界の間の正確なマップを学習できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 14:59:48 GMT)
The operational significance of the quantum resource theory of Buscemi
nonlocality [0.0] F. Buscemiは論文の中で、アリスとボブが古典的な問題ではなく量子を問うことを許して、標準的なベルの実験を拡張した。
これはより広い非局所性の概念を生み出し、すべての絡み合った状態に対して観察することができる。
ブッセミ非局所相関を示す分散測定は, 分散測定よりも厳密に優れた性能を示すことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 14:02:31 GMT)
The linear conditional expectation in Hilbert space [0.0] 線形条件期待(LCE)は、条件予測の最良の線形(またはむしろアフィン)推定を提供する。
本稿では、無限次元ヒルベルト空間文脈におけるLCEの解析的性質を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 14:35:32 GMT)
The Two Kinds of Free Energy and the Bayesian Revolution [0.0] 我々は、知的エージェンシーの現在のモデルには、基本的に2つの異なる自由エネルギーの概念があると主張している。
一般的な最大エントロピー原理に基づいて精度と不確実性をトレードオフする場合に現れる。
他の公式は、与えられた参照モデルからの信念とポリシーの逸脱を定量化する誤り尺度を最小化する観点から行動選択を定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 00:03:21 GMT)
The Quantum Origin of Quasi de Sitter: a Model Independent Quantum
Cosmological Tilt [0.0] 我々は、傾きの純粋に量子力学的およびモデル独立な導出を示す。
しかし、傾きに伴うスケール不変性の欠如の起源は、本質的には古典的であり、インフラトンポテンシャルの緩やかな転がりによってパラメトリゼーションされる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 19:16:25 GMT)
The Lab vs The Crowd: An Investigation into Data Quality for Neural
Dialogue Models [0.0] 同じインタラクションタスクにおける対話モデルの性能を比較するが、実験室とクラウドソースの2つの設定で収集する。
同様の精度に達するためにラボの対話は少なく、クラウドソースデータとしてのラボデータの半分以下であることが分かりました。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 17:02:00 GMT)
Teaching reproducible research for medical students and postgraduate
pharmaceutical scientists [0.0] 多くの学術分野では、医学生はすでに研究中に科学的な仕事を始めています。
彼ら全員が、良い研究実践を教育の不可欠な部分として教えるべきです。
これは近代研究の中心的な側面である。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 09:44:23 GMT)
Susceptibility of quasiclassical Brownian motion in harmonic nonlinear
potentials [0.0] バナッハ空間の関数方程式に基づく解を求める再帰法が提供される。
応答関数のODEは、非常に非線形に減衰した非自律ダッフィング方程式である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 20:16:27 GMT)
Stylometry for Noisy Medieval Data: Evaluating Paul Meyer's Hagiographic
Hypothesis [0.0] MS BnF, frに含まれるハギグラフィ作品の場合に適用される手書きテキスト認識とスタイロメトリック解析を組み合わせたワークフローを使用します。
412.
我々は、パウル・マイヤー(Paul Meyer)の著作群の構成に関する仮説を評価し、非常に匿名なコーパスにおける潜在的権威的グループ化を検討することを目的とする。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 16:48:34 GMT)
State distinguishability under weak measurement and post-selection: A
unified system and device perspective [0.0] 我々は、一連の観測を行う量子状態の乱れを定量化する。
システム状態乱れとデバイスポインター状態の変化の正確なトレードオフを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 15:37:37 GMT)
Space-Filling Subset Selection for an Electric Battery Model [0.0] バッテリーの動作に関する実際の運転データは、システムの強く非均一な励起を表します。
アルゴリズムは、非線形モデルの入力空間をより均質に満たす動的データポイントを選択する。
このトレーニングデータの削減は、ランダムなサブセットと比較してモデル品質の向上と、すべてのデータポイントを用いたモデリングよりも高速なトレーニングにつながることが示されている。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 09:12:56 GMT)
Self-Supervision Closes the Gap Between Weak and Strong Supervision in
Histology [0.0] 近年の自己教師付き学習アルゴリズムであるmoco v2を用いて,組織像の領域内特徴抽出器を訓練する。
Camelyon16 と TCGA の実験結果から,提案した抽出器は ImageNet よりも大幅に優れていた。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 10:59:38 GMT)
Randomized Block-Diagonal Preconditioning for Parallel Learning [0.0] 本研究では,プレコンディショニング行列がブロック対角形を持つ事前条件付き勾配に基づく最適化手法について検討する。
本研究の主な貢献は,これらの手法の収束性がランダム化手法によって著しく向上できることを実証することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 09:33:02 GMT)
Quantum-Enhanced Machine Learning for Covid-19 and Anderson Insulator
Predictions [0.0] 機械学習の「量子エンハンスメント」のためのプロトコルの有効性を評価する。
計算には16量子ビットのIBM量子コンピュータを使用しました。
量子エンハンスメント(quantum enhancement)"は汎用的ではなく、より複雑な機械学習タスクでは失敗する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 06:33:20 GMT)
Quantum Keyless Privacy vs. Quantum Key Distribution for Space Links [0.0] 衛星と地上局の空間リンクに関する情報理論的セキュリティについて検討する。
理論的に安全な通信速度(有意なキーレスプライベートキャパシティ)を古典量子通信路上で実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 01:33:40 GMT)
Quantized dynamics in closed quantum systems [0.0] 本稿では,閉量子系における干渉計測によるデータをランダムに処理する手法を提案する。
量子ゆらぎから分離される古典的な極限が存在する。
いくつかの一般的な性質は、量子化されたベリー相と結びついている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 14:15:46 GMT)
Quadratic Models for Engineered Control of Open Quantum Systems [0.0] 環境が瞬間的に非単体進化段階を経るオープン量子系の進化をモデル化する枠組みを導入する。
本稿では, 繰り返し相互作用の形式性を一般化し, システム環境相関の保存を可能にする方法を示す。
その連続ゼロ周期極限は、無視できるほど安定な状態で大きな環境に結合された小さなシステムの進化の自然な記述を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 22:03:31 GMT)
Public risk perception and emotion on Twitter during the Covid-19
pandemic [0.0] このテキストの自然言語解析により、公共リスク知覚の指標をほぼリアルタイムで監視することができる。
我々は、パンデミックの進行の疫学的指標と、2000万のユニークなCovid-19関連ツイートから構築されたパンデミックに対する大衆の認識の指標を比較した。
Twitterユーザーはますます死亡率を固定するが、感情的にも分析的にも減少している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 16:06:24 GMT)
Propagation of optically tunable coherent radiation in a gas of polar
molecules [0.0] 逆対称性を持たない2レベル分子系は、マイクロ波領域におけるコヒーレント放射の全て光学的に調整可能な源であると考えられている。
理論モデルと数値ツールボックスが開発され、主な発見が確認された。
自発放出などのデコヒーレンス機構は出力場を減衰させる可能性があるが,パルス照明に基づくシナリオは時間幅のコヒーレントなパルス出力をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 12:40:20 GMT)
Photon-photon Correlations from a Pair of Strongly Coupled Two-Level
Emitters [0.0] 強結合型2レベル発光器により発光される光の2色光子相関について検討した。
双極子-双極子相互作用によって引き起こされる共鳴は、相関の時間対称性が損なわれる特定の相関をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 14:35:37 GMT)
Passive Approach for the K-means Problem on Streaming Data [0.0] ストリーミングデータシナリオでは、データは、概念ドリフト現象が起こる可能性のあるバッチのシーケンスによって構成される。
本稿では,概念ドリフト検出に依存しない代理誤差関数を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 12:23:33 GMT)
Open-Ended Multi-Modal Relational Reason for Video Question Answering [0.0] 本研究の目的は,ロボットエージェントと視覚障害者のインタラクションに関する研究である。
VQA技術を適用したロボットエージェントは、環境を分析し、処理し、発音する質問を理解することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 03:31:34 GMT)
On the calculation of bound-state energies supported by hyperbolic
double well potentials [0.0] 双曲双曲ポテンシャルを持つシュル・オーディンガー方程式の固有値と固有関数を得る。
我々は、ポテンシャル強度パラメータの特定の値に対する正確な解と、このモデルの任意の値に対する数値エネルギーを考える。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 21:52:13 GMT)
Observement as Universal Measurement [0.0] 現在生成される膨大な数の非数値データを裏付ける等価な理論はありません。
文字列やグラフなどの代替数学的モデルに代えて、従来の測度を一般化することを示す。
これは測定の一般化された概念に新しい洞察を明らかにする潜在性があることを意味します。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 08:05:31 GMT)
Nonnegative Matrix Factorization with Zellner Penalty [0.0] 非負行列ファクタリゼーション(NMF)は、非負データ行列を部分ベース、低次元、線形表現に分解する比較的新しい教師なし学習アルゴリズムである。
本稿では,データ依存的制約を用いたZellner non negative matrix factorization (ZNMF)を提案する。
ケンブリッジ ORL データベースを用いて,ZNMF アルゴリズムと他のよく知られた制約付きNMF アルゴリズムの顔認識性能を評価する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 18:11:02 GMT)
Nonnegative Matrix Factorization with Toeplitz Penalty [0.0] NMF(Nonnegative Matrix Factorization)は、データマトリックスの線形、部分ベースの近似を生成する教師なし学習アルゴリズムである。
非データ依存の補助制約を利用した新しいNMFアルゴリズムを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 13:49:23 GMT)
Noise representations of open system dynamics [0.0] 量子系の力学が外部ノイズ場でシミュレートできる条件を解析する。
そのような分野が主観的あるいは客観的な代理であることを示す。
本稿では,システム環境の絡み合いの形成と,システムによって環境に作用するバックアクションとの関連について説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 12:12:35 GMT)
Microscopic electron dynamics in nonlinear optical response of solids [0.0] 結晶のマクロ光学応答を禁止しても、顕微鏡光学応答は実際にはゼロではないことを示す。
また、この枠組みでは、瞬時に光学的に誘起される電子電流の流れの方向が明らかになることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 10:50:55 GMT)
Machine Learning Information Fusion in Earth Observation: A
Comprehensive Review of Methods, Applications and Data Sources [0.0] 本稿では,地球観測における問題に対する機械学習(ML)技術に基づく最も重要な情報融合アルゴリズムについて概説する。
データ駆動アプローチ、特にML技術は、このデータルージュから重要な情報を抽出する自然な選択である。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 13:35:08 GMT)
Limitations of weak labels for embedding and tagging [0.0] 環境音響分析における多くのデータセットやアプローチは、弱いラベル付きデータを用いており、強いラベルで全てのデータサンプルに注釈をつけるのは高すぎるため、弱いラベルが用いられる。
本稿では,弱いラベルを含む教師付き学習問題を定式化し,他の課題とは対照的に,強いラベルと弱いラベルの違いに着目したデータセットを作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 13:13:51 GMT)
Improving Clinical Document Understanding on COVID-19 Research with
Spark NLP [0.0] 世界的な新型コロナウイルスのパンデミックの後、ウイルスを研究する科学論文の数は大幅に増加しました。
これまでの取り組みを3つの方法で改善する臨床テキストマイニングシステムを紹介します。
まず、健康、解剖学、リスクファクター、有害事象の社会的決定要因を含む100以上の異なるエンティティタイプを認識することができます。
第2に、テキスト処理パイプラインは、アサーション状態検出を含み、患者以外の誰かの存在、欠如、条件付き、または、患者に関する臨床事実を区別する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 19:17:05 GMT)
FinTech E-Commerce Payment Application User Experience Analysis during
COVID-19 Pandemic [0.0] インドネシアで最も人気のあるFinTechアプリケーションのひとつは、GojekスタートアップアプリケーションのGo-Payである。
この研究は、Gojek上の取引とGojekと連携する商人の両方で、FinTech Go-Payのユーザー体験がどのように分析される。
全体として、Go-Payサービスは効率的で目立たしいが、Go-Payサービスは斬新さを改善する必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 03:03:16 GMT)
Evaluation of QAOA based on the approximation ratio of individual
samples [0.0] 我々は、Max-Cut問題に適用されたQAOAの性能をシミュレートし、いくつかの古典的代替品と比較する。
QAOA計算複雑性理論のガイダンスが進化しているため、量子的優位性を求めるためのフレームワークを利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 20:03:38 GMT)
Estimation of Gas Turbine Shaft Torque and Fuel Flow of a CODLAG
Propulsion System Using Genetic Programming Algorithm [0.0] データセットは11934のサンプルで構成され、80:20の比率でデータセットのトレーニングとテストに分割されました。
gpアルゴリズムのトレーニングデータセットは、ガスタービン軸トルクと燃料流量推定の象徴表現を得るために、9548のサンプルからなる。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 08:39:58 GMT)
Eigenstate thermalization for observables that break Hamiltonian
symmetries and its counterpart in interacting integrable systems [0.0] スピン鎖ハミルトニアンの翻訳対称性を破る可観測体の非対角行列要素について検討する。
我々は、ハミルトニアンの量子カオスと相互作用する可積分点を考え、スペクトルの中心における平均エネルギーに焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 18:34:55 GMT)
Efficient qubit measurement with a nonreciprocal microwave amplifier [0.0] 非相反パラメトリック増幅器を用いた超伝導量子ビットの効率的な測定を実証する。
この研究は、強射影測定の忠実度をさらに向上するためのツールを提供するだけでなく、理想的な弱測定の実験的な研究のためのテストベッドを作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 17:04:42 GMT)
ECG Signal Super-resolution by Considering Reconstruction and Cardiac
Arrhythmias Classification Loss [0.0] 圧縮ECG信号を復元するための深層学習型ECG信号スーパーレゾリューションフレームワーク(ESRNet)を提案する。
実験の結果,提案するESRNetフレームワークは10回圧縮されたECG信号を十分に再構成できることがわかった。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 15:43:50 GMT)
Dynamical C*-algebras and kinetic perturbations [0.0] ミンコフスキー空間のスカラー場に対する動的C*-代数の枠組みは局所的運動論的項を持つ理論に拡張される。
この運動を誘導する抽象散乱作用素の具体的な表現は、フォック空間上に存在することが知られている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 12:36:34 GMT)
Disentangling a Deep Learned Volume Formula [0.0] 本稿では,ジョーンズ結び目の単一評価のみを用いて,結び目の双曲体積を統一の根元で近似する簡単な式を提案する。
最初の170万ノットの平均誤差は2.86%であり、これはこの種の以前の公式よりも大きな改善である。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 19:00:01 GMT)
Detecting Insincere Questions from Text: A Transfer Learning Approach [0.0] 今日インターネットは、quora、reddit、stackoverflow、twitterなどのコンテンツベースのウェブサイトで人々が会話する、未解決の情報ソースになっている。
そのようなウェブサイトで発生する大きな問題は、有毒なコメントの拡散や、ユーザーが真剣な動機を維持する代わりに、有毒で分裂的なコンテンツを拡散させることです。
本稿では,viz BERT, RoBERTa, DistilBERT, ALBERTの4つの切削年代モデルを微調整し,Insincere Questions Classification問題を解く。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 15:03:48 GMT)
Deep Neural Network Training without Multiplications [0.0] ResNetはこの操作を競合する分類精度で訓練できることを示す。
この方法は、ディープニューラルネットワークトレーニングと推論における乗算の排除を可能にする。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 05:40:50 GMT)
Clustering-based Automatic Construction of Legal Entity Knowledge Base
from Contracts [0.0] 本稿では,契約書から法的エンティティの信頼性の高い知識ベースを自動的に生成するクラスタリングに基づく手法を提案する。
提案手法は,OCR や NER などの前処理によって生じる様々な種類のエラーに対して頑健である。
収集した地中構造データと比較して,本手法は84%の知識を記憶することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 09:49:26 GMT)
CX DB8: A queryable extractive summarizer and semantic search engine [0.0] 検索可能な単語レベルの抽出要約とエビデンス作成フレームワークであるCX_DB8を紹介します。
cx_db8はセマンティック検索エンジンとしても機能し、プログラムやウェブページの従来の「検索」機能の補足としてアプリケーションを備えている。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 05:37:32 GMT)
COVIDScholar: An automated COVID-19 research aggregation and analysis
platform [0.0] 2020年10月現在、81,000以上のCOVID-19関連科学論文が1日250以上の速度で公開されています。
これは、研究文献との関わりの伝統的な方法への挑戦を生み出しました。
我々は2020年における新型コロナウイルス研究の動向について分析する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 18:17:11 GMT)
An atomic Faraday beam splitter for light generated from pump degenerate
four-wave mixing in a hollow-core photonic crystal fiber [0.0] 偏光ビームスプリッターは、わずか13.6GHzで異なる2つの周波数を分離し、2つの出力で$(-26.3pm0.1)$と$(-21.2pm0.1)$dBの抑制を実現する。
我々は、中空コアフォトニック結晶ファイバに装填された87ドルRbの4波長混合により光を生成し、原子ファラデー二光子ビームスプリッターと接続する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 18:13:31 GMT)
Addressing machine learning concept drift reveals declining vaccine
sentiment during the COVID-19 pandemic [0.0] 過去のアノテートデータに基づいてトレーニングされた機械学習アルゴリズムは,現代のデータに適用した場合,性能が低下する可能性があることを示す。
2020年の新型コロナウイルス(COVID-19)パンデミック(COVID-19)パンデミック(パンデミック)のパンデミック(パンデミック)前のデータで訓練されたアルゴリズムは、コンセプトの漂流のためにこの減少をほとんど見逃していただろう。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 11:28:31 GMT)
A Rigorous Theory of Prethermalization without Temperature [0.0] 予備熱化(英: Prethermalization)とは、システムが最終的に熱化する前に長期の非平衡定常状態に向かって進化する物理現象である。
このことは、有効ハミルトニアンと関係のない予熱状態を持つことが可能であるかどうかを疑問視する。
このような条件下では, 従来議論されてきたものと異なり, 新規な予熱相が出現する可能性も説明できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 20:36:38 GMT)
A Generally Covariant Theory of Quantized Real Klein-Gordon Field in de
Sitter Spacetime [0.0] まずハミルトニアン構造を示し、次に標準アプローチに従って場の量子化を行う。
自由体に対しては、時間依存的な量子化ハミルトンはボリボフ変換によって対角化される。
特に真空状態のような粒子状態は時間依存であり、真空状態は後に非真空状態へと発展する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Dec 2020 13:41:07 GMT)