Data Dependent Randomized Smoothing [127.3] データ依存フレームワークは、3つのランダムな平滑化アプローチにシームレスに組み込むことができます。
CIFAR10とImageNetで0.5の半径の最強ベースラインの認定精度よりも9%と6%の改善が得られています。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 10:53:11 GMT)
HourNAS: Extremely Fast Neural Architecture Search Through an Hourglass
Lens [125.4] ニューラルアーキテクチャサーチ(英: Neural Architecture Search、NAS)は、アーキテクチャを自動設計する手法である。
本稿では,この問題に対する時間ガラスインスパイアされたアプローチ (HourNAS) を提案する。
ImageNetの実験結果によると、1つのGPUで3時間(0.1日)しか使用できないため、HourNASは77.0%のTop-1精度を実現するアーキテクチャを検索できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 00:43:12 GMT)
Long Term Motion Prediction Using Keyposes [122.2] 長期的な予測を達成するには、瞬時に人間のポーズを予測する必要があると論じている。
このようなポーズを「キーポス」と呼び、後続のキーポスを線形に補間して近似する複素運動と呼ぶ。
このようなキープレースのシーケンスを学習することで,将来的には最大5秒まで,非常に長期にわたる動作を予測できることが示される。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 20:45:51 GMT)
Study on the Assessment of the Quality of Experience of Streaming Video [117.4] 本稿では,ストリーミング映像のQoEの主観的推定に対する様々な客観的要因の影響について検討する。
本論文では標準的および手作り的特徴を示し,その相関とp値を示す。
SQoE-IIIデータベースは、これまでで最大の、そして最も現実的なデータベースだ。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 18:46:09 GMT)
Models, Pixels, and Rewards: Evaluating Design Trade-offs in Visual
Model-Based Reinforcement Learning [109.7] 視覚的MBRLアルゴリズムにおける予測モデルの設計決定について検討する。
潜在空間の使用など、しばしば重要と見なされる設計上の決定は、タスクのパフォーマンスにはほとんど影響しないことが分かりました。
我々は,この現象が探索とどのように関係しているか,および標準ベンチマークにおける下位スコーリングモデルのいくつかが,同じトレーニングデータでトレーニングされた場合のベストパフォーマンスモデルと同等の性能を発揮するかを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 18:03:21 GMT)
Parameter Efficient Multimodal Transformers for Video Representation
Learning [108.9] 本研究は,映像表現学習におけるマルチモーダルトランスフォーマーのパラメータの削減に焦点をあてる。
このアプローチではパラメータを80$%まで削減し、モデルのエンドツーエンドをスクラッチからトレーニングできるようにしています。
本研究では,Kinetics-700から30秒のクリップをプレトレーニングし,それを音声視覚分類タスクに転送する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 00:16:13 GMT)
Optimal Mean Estimation without a Variance [103.3] 本研究では,データ生成分布の分散が存在しない環境での重み付き平均推定問題について検討する。
最小の信頼区間を$n,d,delta$の関数として得る推定器を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 20:31:46 GMT)
Do Adversarially Robust ImageNet Models Transfer Better? [102.1] 逆向きに堅牢なモデルは、トランスファーラーニングに使用する場合、標準訓練されたモデルよりもよく機能する。
私たちの結果は、ロバストさが機能表現の改善につながるという最近の仮説と一致しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 01:56:10 GMT)
Synthetic Data: Opening the data floodgates to enable faster, more
directed development of machine learning methods [96.9] 機械学習における画期的な進歩の多くは、大量のリッチデータを利用できることに起因する。
多くの大規模データセットは、医療データなど高度に敏感であり、機械学習コミュニティでは広く利用できない。
プライバシー保証で合成データを生成することは、そのようなソリューションを提供します。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 17:26:10 GMT)
Odyssey: Creation, Analysis and Detection of Trojan Models [91.1] トロイの木馬攻撃は、一部のトレーニングサンプルにトリガーを挿入してトレーニングパイプラインを妨害し、トリガーを含むサンプルに対してのみ悪意ある動作をするようにモデルを訓練する。
既存のトロイの木馬検出器はトリガーの種類や攻撃について強い仮定をしている。
そこで本研究では,トロヤニング過程の影響を受け,本質的特性の分析に基づく検出器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 08:09:51 GMT)
Continual Learning in Low-rank Orthogonal Subspaces [86.4] 連続学習(CL)では、学習者は一連のタスクに直面して次々に到着し、学習経験が終わるとすべてのタスクを覚えることが目的である。
CLの以前の技術は、タスク間の干渉を減らすためにエピソードメモリ、パラメータ正規化、ネットワーク構造を使用していたが、最終的には、全てのアプローチが共同ベクトル空間で異なるタスクを学習する。
干渉を最小限に抑えるために互いに直交する異なる(低ランクな)ベクトル部分空間でタスクを学習することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 15:23:37 GMT)
Learning Condition Invariant Features for Retrieval-Based Localization
from 1M Images [85.8] 我々は、より正確で、より一般化されたローカライゼーション特徴を学習する新しい方法を開発した。
難易度の高いオックスフォード・ロボットカーの夜間条件では、5m以内の局所化精度でよく知られた三重項損失を24.4%上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 23:43:12 GMT)
Multi-modal Visual Tracking: Review and Experimental Comparison [85.2] マルチモーダルトラッキングアルゴリズム,特に可視深度(RGB-D)と可視温度(RGB-T)を要約する。
5つのデータセット上でトラッカーの有効性を分析する実験を行った。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 02:39:38 GMT)
Identifying and interpreting tuning dimensions in deep networks [83.6] チューニングディメンションは、ニューロン群の活性化分散の大部分を占める刺激特性である。
この研究は、ディープ・ネットワークにおける「チューニング・ディメンション」を特定し解釈するための教師なしのフレームワークに貢献している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 00:01:04 GMT)
Stability and Identification of Random Asynchronous Linear
Time-Invariant Systems [81.0] 線形力学系の安定性に対するランダム化と非同期化の付加的な利点を示す。
未知のランダム化LTIシステムに対して,基礎となる力学を復元するための系統的同定手法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 02:00:04 GMT)
On the Importance of Word Order Information in Cross-lingual Sequence
Labeling [80.7] ソース言語の単語順に適合する言語間モデルでは、ターゲット言語を処理できない可能性がある。
本研究では,ソース言語の単語順序に敏感なモデルを作成することで,対象言語の適応性能が向上するかどうかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 11:04:04 GMT)
Cautious Active Clustering [79.2] ユークリッド空間上の未知の確率測度からサンプリングされた点の分類の問題を考える。
我々のアプローチは、未知の確率測度を、各クラスに対する条件付き確率の凸結合として考えることである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 03:41:49 GMT)
TAP: Text-Aware Pre-training for Text-VQA and Text-Caption [75.4] テキストVQAとテキストキャプションタスクのためのテキスト認識事前学習(TAP)を提案する。
TAPは、事前トレーニングにシーンテキスト(OCRエンジンから生成される)を明示的に組み込む。
我々のアプローチは、複数のタスクで大きな利幅で芸術の状態を上回っている。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 18:55:21 GMT)
Targeted Adversarial Perturbations for Monocular Depth Prediction [74.6] 対向摂動が単眼深度予測の課題に及ぼす影響について検討した。
具体的には、シーンの知覚的幾何学を選択的に変化させる、小さくて知覚できない付加的摂動の能力を探求する。
このような摂動は、カメラから予測される距離を世界規模で再スケールするだけでなく、異なるターゲットシーンにマッチするように予測を変更することが可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 22:28:46 GMT)
When Does Preconditioning Help or Hurt Generalization? [74.3] 本稿では,第1次および第2次手法のテキスト単純バイアスが一般化特性の比較にどのように影響するかを示す。
本稿では、バイアス分散トレードオフを管理するためのいくつかのアプローチと、GDとNGDを補間する可能性について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 19:12:44 GMT)
Diversity inducing Information Bottleneck in Model Ensembles [73.8] 本稿では,予測の多様性を奨励することで,ニューラルネットワークの効果的なアンサンブルを生成する問題をターゲットにする。
そこで本研究では,潜伏変数の学習における逆損失の多様性を明示的に最適化し,マルチモーダルデータのモデリングに必要な出力予測の多様性を得る。
最も競争力のあるベースラインと比較して、データ分布の変化の下で、分類精度が大幅に向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 20:14:08 GMT)
MOTChallenge: A Benchmark for Single-Camera Multiple Target Tracking [72.8] 単カメラ多目的追跡(MOT)のためのベンチマークMOTChallengeを提案する。
このベンチマークは、歩行者がトラッキングコミュニティで最も研究されているオブジェクトであるため、複数の人を追跡することに重点を置いている。
我々は,最先端トラッカーの分類と広い誤差解析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 09:10:53 GMT)
Overcomplete Representations Against Adversarial Videos [72.0] 敵対ビデオ(OUDefend)に対する防御のための新しいオーバー・アンド・アンダー完全修復ネットワークを提案します。
OUDefendは、これらの2つの表現を学習することで、ローカル機能とグローバル機能のバランスをとるように設計されている。
実験の結果,画像に焦点をあてた防御はビデオに効果がない可能性があるが,oudefendは異なるタイプの敵ビデオに対して頑健性を高める。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 08:00:17 GMT)
Learning to Generate Content-Aware Dynamic Detectors [62.7] サンプル適応型モデルアーキテクチャを自動的に生成する効率的な検出器の設計を新たに導入する。
動的ルーティングの学習を導くために、オブジェクト検出に適したコースツーファインの成層図を紹介します。
MS-COCOデータセットの実験により、CADDetはバニラルーティングに比べて10%少ないFLOPで1.8以上のmAPを達成することが示された。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 08:05:20 GMT)
Joint Estimation of Image Representations and their Lie Invariants [57.4] 画像は世界の状態とコンテンツの両方をエンコードする。
この情報の自動抽出は、画像表現に固有の高次元かつ絡み合った符号化のために困難である。
本稿では,これらの課題の解決を目的とした2つの理論的アプローチを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 13:28:42 GMT)
Efficient Estimation of Influence of a Training Instance [56.3] 本稿では,ニューラルネットワークモデルに対するトレーニングインスタンスの影響を効率的に推定する手法を提案する。
このメソッドは、サブネットワークをゼロマスクし、サブネットワークが各トレーニングインスタンスを学習するのを防ぎます。
提案手法は, 学習の影響を捉え, 誤り予測の解釈性を高め, 一般化改善のための訓練データセットをクリーン化できることを実証する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 04:31:38 GMT)
Meta-Learning with Adaptive Hyperparameters [55.2] 我々は、MAMLフレームワークの補完的要素、インナーループ最適化(あるいは高速適応)に焦点を当てる。
高速適応プロセスを大幅に向上させる新しい重み更新ルールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 06:53:01 GMT)
CTRLsum: Towards Generic Controllable Text Summarization [54.7] 現在、制御可能な要約のための新しいフレームワークである。
本手法により,ユーザは要約システムと対話することで,生成された要約の複数の側面を制御できる。
単一の統一モデルを使用することで、sumは推論時に要約操作の幅広い範囲を達成できる。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 08:54:36 GMT)
iGibson, a Simulation Environment for Interactive Tasks in Large
Realistic Scenes [54.0] iGibsonは、大規模な現実的なシーンにおける対話的なタスクのためのロボットソリューションを開発するための、新しいシミュレーション環境である。
私たちの環境には、厳密で明瞭な物体が密集した15のインタラクティブなホームサイズシーンが含まれています。
iGibsonの機能はナビゲーションエージェントの一般化を可能にし、人間-iGibsonインターフェースと統合されたモーションプランナーは、単純な人間の実演行動の効率的な模倣学習を促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 02:44:59 GMT)
SPU-Net: Self-Supervised Point Cloud Upsampling by Coarse-to-Fine
Reconstruction with Self-Projection Optimization [52.2] 実際のスキャンされたスパースデータからトレーニング用の大規模なペアリングスパーススキャンポイントセットを得るのは高価で面倒です。
本研究では,SPU-Net と呼ばれる自己監視型点群アップサンプリングネットワークを提案する。
本研究では,合成データと実データの両方について様々な実験を行い,最先端の教師付き手法と同等の性能が得られることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 14:14:09 GMT)
Robustness of Accuracy Metric and its Inspirations in Learning with
Noisy Labels [51.7] 十分な数の雑音サンプルに対してトレーニング精度を最大化すると,ほぼ最適な分類器が得られることを示す。
検証のために、ノイズの多い検証セットが信頼できることを証明し、モデル選択のクリティカルな要求に対処する。
理論結果に動機づけられて,ノイズラベルをトレーニングしたモデルの特徴付けを行い,ノイズ検証セットの有用性を検証する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 03:37:47 GMT)
NeRD: Neural Reflectance Decomposition from Image Collections [50.9] NeRDは、神経放射場に物理ベースのレンダリングを導入することで、この分解を実現する方法である。
非ランベルト反射率、複素幾何、未知の照明さえも高品質のモデルに分解できる。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 15:48:18 GMT)
Vid2CAD: CAD Model Alignment using Multi-View Constraints from Videos [48.7] 複数のオブジェクトを含む複雑なシーンの映像シーケンスにCADモデルを整列させる作業に対処する。
提案手法では,任意のビデオの処理が可能で,各オブジェクトに対する9つのDoFポーズを自動的に復元し,共通3次元座標フレームに整列させる。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 18:57:45 GMT)
CAiRE-COVID: A Question Answering and Query-focused Multi-Document
Summarization System for COVID-19 Scholarly Information Management [48.3] 我々は、リアルタイム質問応答(QA)とマルチドキュメント要約システムであるCAiRE-COVIDを紹介し、Kaggle COVID-19 Open Researchデータセットチャレンジで10のタスクのうちの1つを勝ち取った。
本システムの目的は,コミュニティからの優先度の高い質問に答えることによって,新型コロナウイルスに関する数多くの学術論文をマイニングすることにある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 11:30:49 GMT)
GraphFL: A Federated Learning Framework for Semi-Supervised Node
Classification on Graphs [48.1] グラフ上の半教師付きノード分類のための最初のFLフレームワークであるGraphFLを提案する。
本稿では,グラフデータの非IID問題に対処する2つのGraphFL法を提案し,そのタスクを新しいラベルドメインで処理する。
代表グラフニューラルネットワークをGraphSSC法として採用し,複数のグラフデータセット上でGraphFLを評価する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 03:13:29 GMT)
Unsupervised Label Refinement Improves Dataless Text Classification [48.0] データレステキスト分類は、ラベル記述と組み合わせた文書にスコアを割り当てることで、文書を未確認のラベルに分類することができる。
有望ながら、それは重要なダウンストリームタスクごとにラベルセットの正確な説明に依存します。
この依存により、データレス分類器はラベル記述の選択に非常に敏感になり、実際にはデータレス分類の幅広い適用を妨げる。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 03:37:50 GMT)
Provable Defense against Privacy Leakage in Federated Learning from
Representation Perspective [47.2] Federated Learning(FL)は、プライベートデータを明示的に共有しないことでプライバシーリスクを低減できる人気の分散学習フレームワークです。
近年の研究では、モデル更新の共有がflを推論攻撃に対して脆弱にすることを示した。
我々は,勾配からのデータ表現漏洩がflにおけるプライバシー漏洩の本質的原因であることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 20:42:12 GMT)
The Architectural Implications of Distributed Reinforcement Learning on
CPU-GPU Systems [45.5] CPU-GPUシステムにおけるRLトレーニングの性能と電力効率を改善する方法について述べる。
我々は,最先端分散rlトレーニングフレームワーク上でのハードウェア利用全体の定量化を行う。
また、新しいシステム設計メトリック、CPU/GPU比を導入し、CPUリソースとGPUリソースの最適なバランスを見つける方法を紹介します。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 04:50:05 GMT)
Task-Aware Variational Adversarial Active Learning [42.3] 本稿では,タスク非依存のVAALを修飾するタスク対応可変逆数AL(TA-VAAL)を提案する。
提案するTA-VAALは、バランスの取れたラベルとバランスの取れないラベルの分類のための様々なベンチマークデータセットにおいて、最先端の性能を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 05:36:08 GMT)
Document Graph for Neural Machine Translation [42.1] 文書は, 距離に関係なく, 関連コンテキストを関連づけるグラフとして表現できることを示す。
IWSLT English- French, Chinese- English, WMT English-German and Opensubtitle English- Russian などの様々なNMTベンチマークの実験では、文書グラフの使用により翻訳品質が大幅に向上することを示した。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 07:03:52 GMT)
MANGO: A Mask Attention Guided One-Stage Scene Text Spotter [41.7] MANGOという,新しいMask AttentioN Guided One-stage text Spotting frameworkを提案する。
提案手法は,正規テキストスポッティングベンチマークと不規則テキストスポッティングベンチマークの両方において,競争力と新たな最先端性能を実現する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 10:47:49 GMT)
Comparison of Image Quality Models for Optimization of Image Processing
Systems [41.6] 我々は、11のフル参照IQAモデルを使用して、4つの低レベル視覚タスクのためにディープニューラルネットワークをトレーニングします。
最適化された画像に対する主観的テストにより、それらの知覚的性能の観点から、競合するモデルのランク付けが可能となる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 12:59:48 GMT)
Towards Communication-efficient and Attack-Resistant Federated Edge
Learning for Industrial Internet of Things [40.2] federated edge learning(fel)は、産業用iot(internet of things)におけるエッジコンピューティングのためのグローバルなディープラーニングモデルを、エッジノードでトレーニング可能にする。
FELは、通信オーバーヘッドとデータプライバシの2つの重要な課題に直面している。
IIoTにおけるエッジコンピューティングのための通信効率とプライバシー強化型非同期FELフレームワークを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 14:11:32 GMT)
Rethinking Bias-Variance Trade-off for Generalization of Neural Networks [40.0] ニューラルネットワークのバイアスとばらつきを測定することで、これに対する簡単な説明を提供する。
分散一様性は、考慮したすべてのモデルに対して頑健に起こる。
より深いモデルはバイアスを減らし、分布内および分布外データのばらつきを増加させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 03:10:44 GMT)
Revisiting Iterative Back-Translation from the Perspective of
Compositional Generalization [39.8] 反復バックトランスレーションにより,合成一般化ベンチマークの性能が大幅に向上することを示す。
疑似並列データの品質を向上し、さらに性能を向上させるカリキュラム反復バックトランスレーションを提案します。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 08:43:13 GMT)
Edited Media Understanding: Reasoning About Implications of Manipulated
Images [38.7] 画像編集の意図と意味を捉えたオープンエンドの質問に答えるためにモデルを必要とする編集メディア理解のタスクを提示します。
我々は,タスクに対する様々な視覚・言語モデルの評価を行い,事前学習型マルチモーダル表現の最近の進歩を基盤とした新しいモデルPELICANを導入する。
我々のモデルはデータセット上で有望な結果を得ており、その答えを40.35%の正確さで評価している。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 20:30:43 GMT)
Transformer Guided Geometry Model for Flow-Based Unsupervised Visual
Odometry [38.2] 対画像からの情報を扱う2つのカメラポーズ推定器からなる手法を提案する。
画像シーケンスでは、Transformerライクな構造を採用して、局所的な時間ウィンドウ上にジオメトリモデルを構築する。
対向画像間の関係を利用するために,f2fpe(flow-to-flow pose estimator)を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 19:39:26 GMT)
Efficient Automatic CASH via Rising Bandits [37.1] CASH問題に対する交互最適化フレームワークを提案する。
また、CASHのアルゴリズム選択をモデル化するために、CASH指向のマルチアーマドバンド(MAB)バリアントであるRising Banditsも紹介します。
このフレームワークは、HPO問題を解決するBOとアルゴリズムの選択を加速するMABの両方の利点を利用することができる。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 11:29:57 GMT)
Active Visual Localization in Partially Calibrated Environments [35.5] 人間は、目立った視覚的な手がかりやランドマークに追われて地図を使わずに、自分自身をしっかりとローカライズすることができる。
この研究では、自律エージェントを同じ能力でエンドウイングすることを目指している。
このような能力はロボットアプリケーションにおいて重要であるが、エージェントが部分的に調整された環境に晒される場合、非常に困難である。
合成データと実データの両方で構成された屋内シーンデータセットACR-6を提案し、アクティブビジュアルローカリゼーションのための困難なシナリオをシミュレートします。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 08:00:55 GMT)
Variational Interaction Information Maximization for Cross-domain
Disentanglement [34.1] ドメイン間の絡み合いは、ドメイン不変表現とドメイン固有表現に分割された表現の学習の問題である。
複数の情報制約の共用目的として,ドメイン不変表現とドメイン固有表現の同時学習を行った。
ゼロショットスケッチに基づく画像検索タスクにおいて,本モデルが最新性能を達成することを示した。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 07:11:35 GMT)
Accurate 3D Object Detection using Energy-Based Models [33.8] スパースLiDARデータに基づく乱雑な環境における3Dバウンディングボックスの回帰は極めて難しい問題である。
確率回帰のための条件付エネルギーベースモデル(ebms)の最近の進歩を考察する。
提案手法は,SA-SSDのベースラインを全3DODメトリクスで一貫して上回っている。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 18:53:42 GMT)
Human Motion Tracking by Registering an Articulated Surface to 3-D
Points and Normals [32.1] 表面を3次元データに登録することで,人間の運動追跡の問題に対処する。
運動パラメータと自由運動パラメータの推定値の最大値の2つを反復的に計算する手法を提案する。
本手法は,不完全なシルエットから収集したスパースな視覚形状データを用いて人間の動きを追跡する手法である。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 16:02:16 GMT)
On the Privacy and Integrity Risks of Contact-Tracing Applications [32.0] スマートフォンベースの接触追跡アプリケーションは、新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックに対する世界的戦いの中心にある。
本稿では,広範囲にわたる接触追跡アプリケーションに影響を及ぼす2つの重要な攻撃について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 19:04:31 GMT)
Canonical Capsules: Unsupervised Capsules in Canonical Pose [31.5] 3dポイントクラウドのための教師なしカプセルアーキテクチャを提案する。
物体のカプセル分解を順列同値な注意を通して計算し,ランダムに回転する物体のペアを訓練することで自己監視を行う。
オブジェクト中心の表現を教師なしの方法で学習することにより、最新の3Dポイントクラウド再構築、登録、および監督なしの分類を上回ります。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 20:13:28 GMT)
Adaptive Sampling for Estimating Distributions: A Bayesian Upper
Confidence Bound Approach [30.8] 既存の高信頼境界(UCB)ベースのアプローチのベイズ多様体が提案される。
ロサンゼルス郡のセロプレバレンス調査から得られたデータを用いて,この戦略の有効性を考察した。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 00:53:34 GMT)
GLIB: Efficient Exploration for Relational Model-Based Reinforcement
Learning via Goal-Literal Babbling [28.8] 関係モデルに基づく強化学習環境における遷移モデル学習のための効率的な探索の課題に対処する。
人間の好奇心に触発されて,そのような問題に対するシンプルで一般的な探索法であるGLIBを提案する。
GLIBによる探索が基底真理モデルにほぼ確実に収束することを示す理論的保証を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 19:53:36 GMT)
NavRep: Unsupervised Representations for Reinforcement Learning of Robot
Navigation in Dynamic Human Environments [28.5] 2つのエンドツーエンドと18の教師なし学習ベースのアーキテクチャをトレーニングし、それらと既存のアプローチを未認識のテストケースで比較します。
その結果,教師なし学習手法はエンドツーエンドの手法と競合することがわかった。
このリリースには、他の論文で記述されたトレーニング条件をエミュレートするように設計されたopenai-gym互換環境も含まれている。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 12:51:14 GMT)
Planning with Learned Object Importance in Large Problem Instances using
Graph Neural Networks [28.5] 現実の計画問題は、数百から数千ものオブジェクトを巻き込むことが多い。
単一推論パスにおけるオブジェクトの重要性を予測するためのグラフニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。
提案手法では,プランナと遷移モデルをブラックボックスとして扱い,既製のプランナで使用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 19:58:17 GMT)
Understanding How Dimension Reduction Tools Work: An Empirical Approach
to Deciphering t-SNE, UMAP, TriMAP, and PaCMAP for Data Visualization [28.1] t-SNE、UMAP、TriMAPのような次元減少(DR)技術は、多くの実世界のデータセットで顕著な可視化性能を示している。
これらの方法に常に直面している緊張の1つは、グローバル構造の保存とローカル構造の保存のトレードオフです。
Pairwise Controlled Manifold Approximation Projection (PaCMAP)と呼ばれるDRの新しいアルゴリズムを設計するためにこれらの知見を活用する。
私たちの仕事は、DRアルゴリズムを構築する際の設計の選択と回避の両方について、予期せぬ洞察を提供します。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 14:50:45 GMT)
Learning to Represent Programs with Heterogeneous Graphs [27.7] 本稿では、ノードとエッジの型情報を追加してASTから異種プログラムグラフを構築する新しい方式を紹介します。
プログラミング言語のASDL文法を使用して、プログラムグラフのノードタイプとエッジタイプを定義します。
そして、異種グラフニューラルネットワークを用いてこれらのグラフを学習する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 03:14:28 GMT)
Identifying Learning Rules From Neural Network Observables [27.0] 学習ルールの異なるクラスは、重み、アクティベーション、即時的な階層的活動変化の集計統計に基づいてのみ分離可能であることを示す。
本研究は, シナプス後活動の電気生理学的記録から得られる活性化パターンが, 学習規則の同定に有効であることを示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 18:48:02 GMT)
Social Media Unrest Prediction during the {COVID}-19 Pandemic: Neural
Implicit Motive Pattern Recognition as Psychometric Signs of Severe Crises [26.4] 心理的に検証された社会的不安予測器を提示し,スケーラブルで自動的な予測を再現する。
私たちはこのモデルを使って、新型コロナウイルスのパンデミックによる社会不安に対する言語の変化を調査します。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 17:40:35 GMT)
Harnessing Multi-View Perspective of Light Fields for Low-Light Imaging [26.3] 本稿では,L3F修復のためのディープニューラルネットワークを提案する。
提案したL3Fnetは、各LFビューの必要な視覚的拡張を行うだけでなく、ビュー間のエピポーラ幾何学も保持する。
また,L3Fnetは1フレーム画像の低照度化にも利用できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 11:16:25 GMT)
A Statistical Perspective on Coreset Density Estimation [26.0] コアセットは、元の観測の小さなサブセットを選択してデータを要約する強力なツールとして登場した。
実効的なコアセットカーネル密度推定器は、H"古いスムース密度の大規模なクラスに対して、極小に近い最適値を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 21:05:08 GMT)
RC-SSFL: Towards Robust and Communication-efficient Semi-supervised
Federated Learning System [25.8] Federated Learning(FL)は、新たな分散型人工知能パラダイムである。
現在のシステムは、強い前提に大きく依存している: すべてのクライアントは、豊富な真実をラベル付けしたデータを持っている。
実用的ロバスト・コミュニケーション効率の高い半監視FL(RC-SSFL)システム設計を紹介します。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 14:02:56 GMT)
Data Instance Prior for Transfer Learning in GANs [25.1] 限られたデータ領域におけるGANの新たな転送学習手法を提案する。
提案手法は,対象画像の少ない領域に知識を効果的に伝達することを示す。
また,大規模な無条件画像生成と画像編集タスクに先立って,データインスタンスの有用性を示す。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 07:40:30 GMT)
Low-Bandwidth Communication Emerges Naturally in Multi-Agent Learning
Systems [24.9] 自然界における協調的マルチエージェント行動のレンズによる創発的コミュニケーションについて検討する。
本稿では,低帯域幅(フェロモン・トレイルなど)から高帯域幅(コンポジション言語など)のコミュニケーションまで,社会的エージェントの認知的,知覚的,行動的能力に基づくスペクトルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 20:21:14 GMT)
Raw Image Deblurring [24.5] RAW画像と処理されたsRGB画像の両方を含む新しいデータセットを構築し、RAW画像のユニークな特性を利用する新しいモデルを設計します。
RAW画像のみをトレーニングしたデブロアリングモデルは,最先端のパフォーマンスを実現し,処理されたsRGB画像上でのトレーニングよりも優れる。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 08:03:09 GMT)
Globetrotter: Unsupervised Multilingual Translation from Visual
Alignment [24.4] 視覚的モダリティを用いて複数の言語を整列させるフレームワークを提案する。
言語と画像のクロスモーダルアライメントを推定し,この推定値を用いて言語間表現の学習を指導する。
私たちの言語表現は、1つのステージを持つ1つのモデルで共同で訓練されます。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 18:50:40 GMT)
Distilled Thompson Sampling: Practical and Efficient Thompson Sampling
via Imitation Learning [23.5] 本稿では,トンプソンサンプリングポリシーを明示的なポリシー表現に蒸留する,模倣学習に基づく新しいアルゴリズムを提案する。
本アルゴリズムは,TSポリシーのオフラインバッチ更新を反復的に行い,新しい模倣ポリシーを学習する。
我々の模倣アルゴリズムは、単一ステップの模倣誤りの合計まで、TSに匹敵するベイズ後悔を保証します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 03:08:39 GMT)
Wasserstein Distance guided Adversarial Imitation Learning with Reward
Shape Exploration [21.9] We propose a new algorithm called Wasserstein Distance guided Adrial Imitation Learning (WDAIL) for promote the performance of mimicion learning (IL)。
実験結果から,MuJoCoの複雑な連続制御タスクにおいて,学習手順は極めて安定であり,高い性能が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 13:06:20 GMT)
3D Graph Anatomy Geometry-Integrated Network for Pancreatic Mass
Segmentation, Diagnosis, and Quantitative Patient Management [21.8] 膵管腺癌(PDAC)と他の9つの非PDAC腫とを多相CT画像で区別する。
患者レベルの診断を行うための総合的セグメンテーション・メシュ分類網(SMCN)を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 19:38:01 GMT)
On Irrelevant Literals in Pseudo-Boolean Constraint Learning [21.5] 関連するリテラルが、本来よりも弱い制約を推論する可能性があることを示す。
これは、切断平面に基づくpbソルバの現在の実装は、無関係リテラルの発生を防止するために再検討されるべきであることを示唆している。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 13:52:09 GMT)
Perceptual Robust Hashing for Color Images with Canonical Correlation
Analysis [21.2] リングリブボン四重木とカラーベクター角度に基づくカラー画像に対する新しい知覚的画像ハッシュ方式を提案する。
本手法は, コピー検出やコンテンツ認証に効果的に使用できるロバスト性, 識別性, セキュリティに関して, 良好な性能を有する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 09:35:21 GMT)
SHOT-VAE: Semi-supervised Deep Generative Models With Label-aware ELBO
Approximations [20.8] この問題の2つの原因を調査・提案する。
SHOT-VAEは10kラベルのCIFAR-100では25.30%のエラー率で性能が良く、4kラベルのCIFAR-10では6.11%に低下する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 07:04:44 GMT)
Spectral Response Function Guided Deep Optimization-driven Network for
Spectral Super-resolution [20.0] 本稿では、より深い空間スペクトルを持つ最適化駆動畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を提案する。
自然およびリモートセンシング画像を含む2種類のデータセットに対する実験により,提案手法のスペクトル強調効果が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 13:38:53 GMT)
A Shooting Formulation of Deep Learning [19.5] 本稿では,ネットワーク層ごとのパラメータ化から,最適ネットワーク上でのパラメータ化へと視点を転換するシューティング定式化を提案する。
拡張性のために,連続深度ニューラルネットワークの最適重み軌跡を同定する新しい粒子アンサンブルパラメトリゼーションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 15:43:57 GMT)
CASTing Your Model: Learning to Localize Improves Self-Supervised
Representations [19.0] CAST(Contrastive Attention-supvised Tuning)を提案し,現在のSSLメソッドの限界を克服する。
CASTは、教師なしサリエンシマップを使用して作物をインテリジェントにサンプリングし、グラッド-CAMの注意喪失による接地監視を提供する。
COCOの実験では、CASTはシーンイメージのSSLメソッドで学んだ特徴を大幅に改善し、さらなる実験ではCAST訓練されたモデルが背景の変化に対してより堅牢であることを示しています。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 18:50:18 GMT)
URoboSim -- An Episodic Simulation Framework for Prospective Reasoning
in Robotic Agents [18.9] URoboSimは、実際にこのタスクを実行する前に、ロボットが精神シミュレーションとしてタスクを実行できるロボットシミュレータです。
URoboSimの精神シミュレーションによる能力を示し、機械学習のためのデータを生成し、実際のロボットの信念状態として利用します。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 14:23:24 GMT)
Reflectometry of charge transitions in a silicon quadruple dot [18.9] ゲート制御シリコン量子デバイスは現在、学術的な実証研究から工業的製造へと移行している。
我々は300mmのファクトリープロセスを用いて作製された2x2のシリコン量子ドットのゲートベース高周波反射率測定を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 23:51:19 GMT)
An Empirical Study of Explainable AI Techniques on Deep Learning Models
For Time Series Tasks [18.7] 機械学習のブラックボックスモデルの決定的説明は、しばしば説明可能なAI(XAI)技術を適用して生成される。
評価と検証は通常、人間による個々の画像やテキストの視覚的解釈によって達成される。
時系列画像やテキストデータ用に開発されたニューラルネットワークのアトリビューション手法を適用するための実証的研究とベンチマークフレームワークを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 10:33:57 GMT)
Channel Gain Cartography via Mixture of Experts [18.1] このようなスペクトルマップを構築するためのほとんどのアプローチは位置ベースであり、つまり推定関数への入力変数は空間的位置の対である。
スペクトルパワーマップでは、位置情報の推定ではなく、位置信号から抽出された特徴からマップへの入力変数が構成される。
本研究は,CGマップにおける位置自由な特徴の適応とは別に,両手法を組み合わせられる手法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 09:06:57 GMT)
Knowledge-Driven Distractor Generation for Cloze-style Multiple Choice
Questions [18.1] 本稿では,オープンドメインのクローゼスタイルの複数質問に対して,不注意な選択を自動的に生成する新しいフレームワークを提案する。
私たちのフレームワークは,従来の手法よりも信頼性が高く,信頼性の高いディスラプタを生成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 01:53:44 GMT)
A Deeper Look at the Hessian Eigenspectrum of Deep Neural Networks and
its Applications to Regularization [17.0] 各層におけるヘッシアンの固有スペクトルを研究することにより、層状損失のランドスケープを研究する。
特に, 層状ヘッセン幾何学はヘッセン幾何学の全体とほとんど類似していることが示された。
層状ヘッシアンの痕跡に基づく新しい正則化器を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 03:43:48 GMT)
Distilling Knowledge from Reader to Retriever for Question Answering [16.9] 我々は,知識蒸留に触発された下流タスクのレトリバーモデルを学ぶ手法を提案する。
質問応答の方法を評価し,最新の結果を得た。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 17:36:34 GMT)
A SAT-based Resolution of Lam's Problem [16.7] 1989年、Lam, Thiel と Swiercz によるコンピュータサーチは、10個の独立した証明書が存在する場合、Lam の問題を実験的に解決した。
2011年の最初の検索と発見の両方で、そのようなカスタムな検証コードが見つからなかった。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 20:06:25 GMT)
DE-RRD: A Knowledge Distillation Framework for Recommender System [16.6] DE-RRDと呼ばれるレコメンダーシステムのためのナレッジ蒸留フレームワークを提案する。
これにより,教師モデルにエンコードされた潜在知識や教師の予測から学習モデルを学ぶことができる。
実験の結果,DE-RRDは最先端の競争相手よりも優れており,より高速な推論時間で教師モデルに匹敵する,あるいはさらに優れた性能を発揮することがわかった。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 11:09:22 GMT)
Two-Phase Learning for Overcoming Noisy Labels [16.4] 本稿では,ネットワークが偽ラベルのサンプルを記憶し始めた時点で,学習フェーズを自動移行する2段階学習手法を提案する。
MorPHは、テストエラーとトレーニング時間の点で5つの最先端の方法を大幅に上回ります。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 10:25:29 GMT)
Ranking-based Convolutional Neural Network Models for Peptide-MHC
Binding Prediction [15.9] MHCクラスI分子に結合するペプチドの同定は、ペプチドワクチンの設計において重要な役割を果たす。
我々は,結合予測問題に対処するため,ConvMとSpConvMというアレル固有CNNベースの2つの手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 04:18:20 GMT)
End-to-End Chinese Parsing Exploiting Lexicons [15.8] 本稿では,単語分割,部分音声タグ,依存関係構造を共同で学習する文字入力に基づくエンドツーエンド中国語構文解析モデルを提案する。
解析モデルは,文字入力を外部の単語知識で豊かにすることができるワードチャートグラフアテンションネットワークに依存している。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 12:24:36 GMT)
$\mu$NAS: Constrained Neural Architecture Search for Microcontrollers [15.5] IoTデバイスは、非常にリソースの少ないマイクロコントローラユニット(MCU)によって駆動される。
ニューラルアーキテクチャサーチ(NAS)システム($mu$NAS)を構築し、このような小型のパワーを持つMCUレベルのネットワークの設計を自動化する。
NASは、トップ1の分類精度を最大4.8%向上させるか、(b)メモリフットプリントを4-13x削減するか、(c)乗算累積演算数を少なくとも2倍削減することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 17:02:50 GMT)
2-Step Sparse-View CT Reconstruction with a Domain-Specific Perceptual
Network [14.6] 本稿では,再構成を2段階に分割し,スパースビュートモグラフィのための新しい枠組みを提案する。
中間的な結果は、保存された細部とストリークアーティファクトを高度に縮小したクローズドフォームのトモグラフィー再構成を可能にする。
第2に、復元を訓練したリファインメントネットワークであるprnは、残りのアーティファクトを減らす。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 21:16:43 GMT)
Multi-View Adaptive Fusion Network for 3D Object Detection [14.5] LiDAR-カメラ融合に基づく3Dオブジェクト検出は、自動運転の新たな研究テーマになりつつある。
本稿では,LiDARの鳥眼ビュー,LiDARレンジビュー,カメラビューイメージを3Dオブジェクト検出の入力として利用する,単一ステージ多視点融合フレームワークを提案する。
これら2つのコンポーネントを統合するために,MVAF-Netというエンドツーエンドの学習ネットワークを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 03:54:51 GMT)
DeepWriteSYN: On-Line Handwriting Synthesis via Deep Short-Term
Representations [14.5] DeepWriteSYNは、新しいオンライン手書き方式である。
与えられた人口や被写体内の自然な変動に対応する、与えられた手書き構造の現実的な手書き変化を生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 11:03:11 GMT)
Combining Machine Learning and Human Experts to Predict Match Outcomes
in Football: A Baseline Model [14.1] サッカーの試合における試合結果予測のための新しいアプリケーション指向ベンチマークデータセット(soccer)を提案する。
我々のデータセットは、イングランド・プレミアリーグの6シーズンにわたる代表的時期に焦点を当てており、ガーディアン紙の新聞試合プレビューも含んでいる。
本論文で示したモデルは,従来の統計手法の6.9%向上を示す63.18%の精度を達成した。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 11:52:14 GMT)
On 1/n neural representation and robustness [13.5] 実験で観測された構造をニューラルネットワークに組み込むことで、敵の攻撃に対してより堅牢であることを示す。
本研究は,広いニューラルネットワークとカーネル手法に関する既存の理論を補完するものである。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 20:34:49 GMT)
A Real-Time Whole Page Personalization Framework for E-Commerce [13.3] eコマースプラットフォームは、ホームページに複数のカルーセルを含んでいる。
カルーセル内のアイテムは、シーケンシャルユーザーアクションに基づいて動的に変更されます。
ウォルマートオンライン食料品のホームページで、アイテムカルーセルをリアルタイムで最適にランク付けするためのスケーラブルなエンドツーエンド生産システムを紹介します。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 19:08:41 GMT)
A General Computational Framework to Measure the Expressiveness of
Complex Networks Using a Tighter Upper Bound of Linear Regions [13.0] 整流器ネットワークによって分割される領域番号の上限は、数値自体の代わりに、DNNの表現力のより実用的な測定である。
我々は,任意のネットワーク構造に対して,新しい,より厳密なアップ・パー・バウンド領域番号を提案する。
私たちの実験では、上界が既存のものよりも密接であることを示し、スキップ接続と残余構造がネットワーク性能を改善する理由を説明します。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 14:01:20 GMT)
Optimal Variance Control of the Score Function Gradient Estimator for
Importance Weighted Bounds [12.8] 本稿では,重要重み付き変動境界(IWAE)のスコア関数勾配推定器の新しい結果を紹介する。
我々は、大きな$K$の極限において、推定子のSignal-to-Noise比(SNR)が$sqrtK$として大きくなるように制御変数を選択することができることを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 21:09:28 GMT)
Graph-Based Generative Representation Learning of Semantically and
Behaviorally Augmented Floorplans [12.5] 本稿では,アトリビュートグラフを用いて幾何学的情報を表現するフロアプラン埋め込み手法と,ノード属性やエッジ属性として住民のセマンティクスや行動特徴をデザインする手法を提案する。
長短期記憶(LSTM)変動オートエンコーダ(VAE)アーキテクチャを提案し,連続空間に属性グラフをベクトルとして埋め込むように訓練した。
入力に対する埋め込み空間から得られた類似のフロアプランの結合度を評価するために,ユーザ調査を行った。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 20:51:56 GMT)
A Transformer-based Framework for Multivariate Time Series
Representation Learning [12.1] 事前訓練されたモデルは、回帰や分類、予測、値計算の欠如といった下流タスクに使用することができる。
提案手法は,これまでに提示された多変量時系列の教師なし学習を用いた最も成功した手法であることを示す。
我々は、教師なしのトランスフォーマーモデルの事前学習が、完全に教師付き学習よりも大きなパフォーマンス上のメリットをもたらすことを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 21:57:10 GMT)
Computational Complexity of Three Central Problems in Itemset Mining [11.7] 我々は、ある項目の先頭で確実なルールをマイニングすることがNPハードであることを証明した。
我々は高ユーティリティアイテムセットのマイニングがNPハードであることを証明する。
ユーザが関心のあるアイテムセットの種類に関する制約を指定できれば,最大あるいはクローズドなアイテムセットのマイニングがcoNPハードであることは,最終的に証明できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 11:17:14 GMT)
Locally optimal detection of stochastic targeted universal adversarial
perturbations [11.7] 局所最適一般化確率検定(LOGLRT)に基づく標的的普遍的逆乱(UAP)の検出法を導出する。
また,検出器のパラメータを学習するための教師付きトレーニング手法について述べるとともに,一般的な画像分類データセットの他の検出方法と比較して,検出器の性能が向上したことを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 19:27:39 GMT)
Joint Entity and Relation Canonicalization in Open Knowledge Graphs
using Variational Autoencoders [11.3] オープンナレッジグラフの名詞句と関係句は正規化されず、冗長で曖昧な主語関係対象のトリプルが爆発する。
まず、名詞句と関係句の両方の埋め込み表現を生成し、次にクラスタリングアルゴリズムを使用して、埋め込みを機能としてグループ化します。
本研究では,組込みとクラスタ割り当ての両方をエンドツーエンドアプローチで学習する共同モデルであるCUVA(Canonicalizing Using Variational AutoEncoders)を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 22:58:30 GMT)
DeepNVM++: Cross-Layer Modeling and Optimization Framework of
Non-Volatile Memories for Deep Learning [11.2] スピントランスファートルク磁気ランダムアクセスメモリ(STT-MRAM)やスピン軌道トルク磁気ランダムアクセスメモリ(SOT-MRAM)のような非揮発性メモリ(NVM)技術は、従来の技術に比べて大きな利点がある。
本研究では、ディープラーニング(DL)アプリケーションにおけるNVMベースのキャッシュを特徴づけ、モデル化し、分析するフレームワークであるDeepNVM++を紹介します。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 16:53:25 GMT)
CRAFT: A Benchmark for Causal Reasoning About Forces and inTeractions [11.1] CRAFTは、物理的力とオブジェクト相互作用に関する因果推論を必要とする新しい視覚的質問応答データセットです。
10種類の仮想環境から3kビデオから生成される、38kビデオと質問ペアを含んでいる。
人間の認知心理学の分野における力のダイナミクスの理論に着想を得て,対象の意図を理解するための新しい質問カテゴリーを導入する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 09:11:32 GMT)
Why Adversarial Interaction Creates Non-Homogeneous Patterns: A
Pseudo-Reaction-Diffusion Model for Turing Instability [10.9] 交叉相互作用を持つニューロン系のチューリング様パターンを観察する。
本稿では,これらの現象を過小評価するメカニズムを説明するための擬似反応拡散モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 10:29:39 GMT)
Mitigating the Impact of Adversarial Attacks in Very Deep Networks [10.6] Deep Neural Network (DNN)モデルにはセキュリティに関する脆弱性がある。
データ中毒による摂動攻撃は、モデルに偽データを注入する複雑な敵対攻撃である。
そこで本研究では,攻撃に依存しない防御手法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 21:25:44 GMT)
Rotation-Invariant Autoencoders for Signals on Spheres [10.4] 球面画像に対する回転不変表現の教師なし学習の問題について検討する。
特に、$S2$と$SO(3)$の畳み込み層からなるオートエンコーダアーキテクチャを設計する。
複数のデータセットの実験は、クラスタリング、検索、分類アプリケーションにおける学習された表現の有用性を示す。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 15:15:03 GMT)
Non-portability of Algorithmic Fairness in India [9.8] 我々は、単なる技術的公正性のインドのサブグループへの翻訳は、ウィンドウドレッシングとしてのみ機能すると主張している。
データとモデルをコンテクスト化し、抑圧されたコミュニティを力づけることによって、Fair-MLの集合的な再イメージが、エコシステムを可能にする、と我々は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 20:10:12 GMT)
River: machine learning for streaming data in Python [9.7] Riverは動的データストリームと継続的学習のための機械学習ライブラリである。
複数の最先端の学習方法、データジェネレータ/変換器、パフォーマンスメトリクスと評価器を提供する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 21:04:44 GMT)
An Expectation-Based Network Scan Statistic for a COVID-19 Early Warning
System [8.6] 新型コロナウイルス(COVID-19)パンデミックに対するグレーター・ロンドン・オーソリティ(GLA)の対応のひとつとして、複数の大規模および異種データセットが集められている。
本稿では,早期警戒システムについて述べるとともに,GLAとTransport for Londonを支援するネットワークの予測に基づくスキャン統計を導入する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 19:35:17 GMT)
Randomized RX for target detection [8.5] この研究は、よく知られたグローバルRX法によるターゲット検出問題に対処する。
本稿では,カーネル rx のガウス核を近似するランダムフーリエ特徴を提案する。
合成および実世界の画像ターゲット検出問題に対する結果から,提案手法の空間と時間効率を示す。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 19:18:49 GMT)
Nonlinear Cook distance for Anomalous Change Detection [8.5] 本研究では,クロノクロームアプローチに基づくリモートセンシング画像の異常な変化を検出する手法を提案する。
画像間の回帰器を用いて、観測されたデータの中で最も影響力のある点を検出する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 11:11:31 GMT)
Blockchain-Federated-Learning and Deep Learning Models for COVID-19
detection using CT Imaging [8.3] 新型コロナウイルスの患者を診断する主な問題は、検査キットの不足と信頼性である。
第2の現実の問題は、世界中の病院間でデータを共有することだ。
第3に,ブロックチェーン技術を用いてグローバルモデルを協調的にトレーニングする手法を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 07:52:02 GMT)
EvoCraft: A New Challenge for Open-Endedness [7.9] EvoCraftは、オープンなアルゴリズムを研究するために設計されたMinecraftのフレームワークである。
EvoCraftは、複雑なアーティファクトを見つけるための自動検索方法(進化など)に挑戦的な新しい環境を提供する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 21:36:18 GMT)
Emergence of Different Modes of Tool Use in a Reaching and Dragging Task [7.4] 本稿では,手を伸ばしたり引きずったりする作業で現れるツールの異なるモードについて検討する。
我々は,この課題に対処するための報奨情報を最小限に抑えた深層強化学習ベースコントローラを訓練した。
我々は、モータープリミティブや報酬関数に直接エンコードされない、幅広い予期せぬ行動の出現を観察した。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 19:37:58 GMT)
Out-Of-Distribution Detection With Subspace Techniques And Probabilistic
Modeling Of Features [7.2] 本論文では,DNN(Deep Neural Network)におけるOOD(Out-of- Distributionion)サンプル検出の原理的手法を提案する。
深部特徴量に基づく確率分布のモデル化は,近年,DNNにおけるOODサンプルの検出方法として,効率的かつ安価に実現されている。
線形統計的次元還元法と非線形多様体学習法を高次元的特徴に適用し、その特徴にまたがる真の部分空間を捕捉する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 07:07:11 GMT)
Retrieval of Case 2 Water Quality Parameters with Machine Learning [7.0] この用途は、高濃度の着色溶存有機物(cdom)を吸収する目的でのみ行われる。
検証は独立したシミュレーションデータセットで行われます。
OLCI Neural Network Swarm (ONSS) との比較も行われている。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 15:34:15 GMT)
Crystal Structure Search with Random Relaxations Using Graph Networks [6.9] 物質の化学式に対する原子結晶構造の予測は、長年にわたる大きな挑戦である。
我々はLi-Si電池陽極材料のランダムな構造緩和のデータセットを構築した。
我々はランダム構造の緩和をシミュレートするためにグラフニューラルネットワークを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 02:01:39 GMT)
Constructing quantum codes from any classical code and their embedding
in ground space of local Hamiltonians [6.9] 線形距離と定速度の量子符号を明示的に構成するアルゴリズムを提案する。
量子LDPC符号と物理を用いて量子情報を保護することにより、新しい2局所的なフラストレーションフリー量子スピンチェーンハミルトニアンを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 18:51:55 GMT)
Cost Sensitive Optimization of Deepfake Detector [6.4] 我々は、ディープフェイク検出タスクは、ユーザーが毎日大量のビデオを視聴するスクリーニングタスクとみなすべきであると論じている。
アップロードされたビデオのほんの一部だけがディープフェイクであることは明らかなので、検出性能をコストに敏感な方法で測定する必要がある。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 04:06:02 GMT)
Pattern Recognition Scheme for Large-Scale Cloud Detection over
Landmarks [6.3] 本稿では,Meteosat Second Generation (MSG)データを用いて,ランドマーク上の雲の存在を検出できる完全なパターン認識手法を提案する。
結果はクラウド検出精度と計算コストの観点から分析される。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 09:53:08 GMT)
Empirical Study on the Software Engineering Practices in Open Source ML
Package Repositories [6.3] 現代の機械学習技術は、そのようなモデルを開発し、訓練し、デプロイするために、かなりの技術的専門知識とリソースを必要とする。
実践者や研究者によるこのような発見と再利用は、パブリックMLパッケージリポジトリによって対処されている。
本稿では,2つの人気MLパッケージリポジトリの構造と内容を分析する探索的研究を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 16:02:00 GMT)
Estimation of the Mean Function of Functional Data via Deep Neural
Networks [6.2] 関数データに対して非パラメトリック回帰を行うディープニューラルネットワーク手法を提案する。
本手法は,アルツハイマー病患者における陽電子放出トモグラフィ画像の解析に用いる。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 17:18:16 GMT)
Robust All-Optical Single-Shot Readout of NV Centers in Diamond [5.9] 光子コレクションが貧弱である場合でも、単ショットの忠実度を実現する全光スピン読み出し方式を示す。
このスキームは、スピン・ツー・チャージ変換と組み合わせた低温におけるスピン依存励起に基づいている。
我々は,この技術が,NVベースの量子レジスタを検知し,拡張するために必要となる浅層埋込み型NVセンターで機能することを証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 08:33:16 GMT)
A Data-Driven Analytical Framework of Estimating Multimodal Travel
Demand Patterns using Mobile Device Location Data [5.9] 本稿では,スマートフォンの位置データからマルチモーダル旅行需要パターンを抽出するデータ駆動分析フレームワークを提案する。
トラベルモードインプテーションのための訓練された単層モデルとディープニューラルネットワークを開発した。
この枠組みは、近隣の鉄道、地下鉄、高速道路、バス路線への交通ルートの近接性を評価するためにマルチモーダル交通網も組み込んでいる。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 22:49:44 GMT)
Conditional Generation of Medical Images via Disentangled Adversarial
Inference [5.9] 画像自体から学習し、スタイルや内容の異なる表現を学習し、この情報を使用して生成プロセスを制御する方法論を提案します。
一般に、2つの潜在変数モデルがより良い性能を実現し、生成した画像をより制御できることが示される。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 22:10:04 GMT)
SonicPACT: An Ultrasonic Ranging Method for the Private Automated
Contact Tracing (PACT) Protocol [5.6] 本稿では,SonicPACTプロトコルの設計と実装について述べる。
最初の実験結果は有望であり、SonicPACTはAppleとGoogleによる実装として検討されるべきであることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 22:33:39 GMT)
Recent Advances in Computer Audition for Diagnosing COVID-19: An
Overview [5.4] コンピュータオーディション(CA)は、発話障害のヘルスケア分野で効率的であることが実証されています。
新型コロナウイルスのパンデミックと戦うためのデータ駆動技術では、CAは過小評価されている。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 21:39:01 GMT)
Phase sensitivity approaching quantum Cramer-Rao bound in a modified
SU(1,1) interferometer [5.2] 改良型SU(1,1)干渉計に基づく新しいプロトコルを提案し,第2の非線形要素をビームスプリッタに置き換える。
分析の結果,このプロトコルはサブショットノイズに制限された位相感度を達成でき,光子損失や背景雑音に対して頑健であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 06:09:38 GMT)
Scale Aware Adaptation for Land-Cover Classification in Remote Sensing
Imagery [4.8] リモートセンシング画像を用いた土地被覆分類は重要な地球観測課題である。
リモートセンシングイメージでディープセグメンテーションモデルをトレーニングするためのベンチマークデータセットは小さい傾向がある。
クロスロケーションおよびクロススケールの土地被覆分類を行うためのスケール認識型対人学習フレームワークを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 05:15:43 GMT)
KNN-enhanced Deep Learning Against Noisy Labels [4.8] Deep Neural Networks(DNN)の監視学習は、データ空腹である。
本研究では,ラベルクリーンアップに深いKNNを適用することを提案する。
ニューラルネットワークを反復的にトレーニングし、ラベルを更新し、ラベル回復率の向上と分類性能の向上を同時に進める。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 05:21:29 GMT)
Quantum frequency conversion based on resonant four-wave mixing [4.7] 非線形光学において、共振条件から遠く離れた波動混合効果は量子周波数変換(QFC)を実現するためにしばしば用いられる。
ここでは、共振4波混合系に基づく別の効率的なQFC方式について理論的に検討する。
我々の研究は、EITベースのQFCの変換効率が100%に近い場合、変換された光子の波動関数と2次分散は入力プローブ光子のほぼ同じであることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 10:27:25 GMT)
A Vector-based Representation to Enhance Head Pose Estimation [4.3] 本稿では,回転行列における3つのベクトルを頭部ポーズ推定の表現として用いることを提案する。
我々はそのような表現の特徴に基づく新しいニューラルネットワークを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 21:44:34 GMT)
Single-mode fiber coupling with a M-SPGD algorithm for long-range
quantum communications [4.3] 日光量子鍵分布(QKD)の信号-雑音比向上には単一モードファイバ結合が重要である
並列降下アルゴリズムのモーダルバージョンに基づく適応光学(AO)システムを用いた単一モード受信機を開発した。
強い大気乱流下では、M-SPGD AO系は単モード繊維結合効率が約3.7dB、変動が著しく抑制される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 12:16:55 GMT)
Incorporating Domain Knowledge To Improve Topic Segmentation Of Long
MOOC Lecture Videos [4.2] 本稿では,長い講義ビデオ内に存在するさまざまなコヒーレントなトピックを自動的に検出するアルゴリズムを提案する。
音声からテキストへの書き起こしにおける言語モデルを用いて,ビデオ全体の暗黙的な意味を捉える。
また、インストラクターが結合し、教育中に異なる概念を結びつける方法を捉えることができるドメイン知識も活用します。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 13:37:40 GMT)
A Deep Marginal-Contrastive Defense against Adversarial Attacks on 1D
Models [4.0] ディープラーニングアルゴリズムは最近、脆弱性のために攻撃者がターゲットとしている。
非連続的深層モデルは、いまだに敵対的な攻撃に対して頑健ではない。
本稿では,特徴を特定のマージン下に置くことによって予測を容易にする新しい目的/損失関数を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 20:51:43 GMT)
Physics-Guided Recurrent Graph Networks for Predicting Flow and
Temperature in River Networks [3.8] 河川ネットワーク内の複数のセグメント間の相互作用を捉えるために,繰り返しグラフネットワークモデルを構築した。
次に、物理モデルから知識を移し、機械学習モデルを初期化し、ストリームフローと熱力学の物理を学習する。
提案手法は,最先端物理モデルよりも33%/14%向上したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 18:00:55 GMT)
Robustness of Model Predictions under Extension [3.8] 分析にモデルを使うのに注意すべき点は、予測因果効果と条件独立性はモデル拡張の下では堅牢でないことである。
定性モデル予測のロバスト性を効率的に評価するために,因果順序付け手法の使い方を示す。
平衡の力学系では、新しい洞察が適切なモデル拡張を選択するのにどのように役立つかを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 20:21:03 GMT)
Improving Human-Labeled Data through Dynamic Automatic Conflict
Resolution [3.7] 本稿では,典型的なクラウドソーシング意味的アノテーションタスクによって生成されるラベルのノイズを,スケーラブルに推定する手法を提案する。
これは、他の一般的なラベリング戦略と比較して、ラベリングプロセスのエラーを最大20-30%削減する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 02:22:09 GMT)
Minimax Regret Optimisation for Robust Planning in Uncertain Markov
Decision Processes [3.5] Minimaxの後悔は、堅牢なポリシーを見つけるためにUncertain MDPの計画の目的として提案されています。
政策の後悔を計算するためにベルマン方程式を導入する。
独立した不確実性を有するUMDPに対して,minimaxの後悔を正確に最適化できることが示される。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 18:48:14 GMT)
Dissipation-induced antiferromagnetic-like frustration in coupled
photonic resonators [3.3] 貯水池工学に基づく反強磁性スピン系のためのフォトニック量子シミュレータを提案する。
空洞内空洞は, 有効散逸性およびハミルトン反強磁性的な空洞間カップリングを生じさせることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 15:39:15 GMT)
Classical symmetries and QAOA [3.3] 本稿では,量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)と最適化対象関数の基本的な対称性との関係について検討する。
本稿では,QAOA力学の量子対称性特性と目的関数の古典対称性群との関係を定式化する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 20:02:09 GMT)
Data-driven learning of nonlocal models: from high-fidelity simulations
to constitutive laws [3.1] 機械学習により, 1次元複合材料の応力波シミュレーションの精度が向上することを示す。
応力波伝播モデルの非局所法則を学習するためのデータ駆動技術を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 01:46:26 GMT)
Deep Energy-Based NARX Models [3.1] 本論文では,システム入力-出力データに基づく非線形ARXモデルの学習問題について述べる。
我々は、データに基づいて未知の分布を学習するために連合分野で開発されたいわゆるエネルギーベースモデルの使用を検討する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 00:45:17 GMT)
Deep Learning based Multi-Modal Sensing for Tracking and State
Extraction of Small Quadcopters [3.0] 本稿では, クワッドコプター無人航空機(UAV)の検出, 追跡, ローカライズのためのマルチセンサ方式を提案する。
具体的には、FoV内のUAVを検出し、追跡するために、単眼のRGBとサーマルビデオ(固定されたプラットフォームからキャプチャする)を処理するパイプラインが開発されている。
2次元平面ライダーは、画素データの実際の距離測定への変換を可能にし、グローバル座標におけるUAVの局所化を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 23:59:48 GMT)
Graph-based Reinforcement Learning for Active Learning in Real Time: An
Application in Modeling River Networks [2.9] 本研究では,空間的・時間的文脈情報を用いたリアルタイム能動学習手法を開発し,強化学習フレームワークにおける代表的クエリサンプルの選択を行う。
ラベル付きデータ収集の予算が限られているデラウェア川流域において, 流水量と水温を予測し, 提案手法の有効性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 18:04:58 GMT)
Optimal Survival Trees [2.8] 混合整数最適化(MIO)と局所探索技術を利用して,グローバルに最適化された生存木モデルを生成する,新しい生存木アルゴリズムを提案する。
本研究では,既存のサバイバルツリー法,特に大規模データセットの精度の向上を実証する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 09:00:57 GMT)
Two-stage multi-scale breast mass segmentation for full mammogram
analysis without user intervention [2.7] マンモグラフィーは乳がんの早期発見と診断に使用される主要な画像モダリティである。
各種の乳腺異常のうち,乳腺癌では腫瘤が最も重要な臨床所見である。
高分解能フルマンモグラムから正確な質量輪郭を提供する2段階のマルチスケールパイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 09:50:41 GMT)
ClipUp: A Simple and Powerful Optimizer for Distribution-based Policy
Evolution [2.3] ClipUpは、その動作原理がシンプルで理解しやすいため、分散ベースのポリシー進化にとってより良い選択である、と私たちは主張する。
実験によると、ClipUpは単純さにもかかわらずAdamと競合しており、継続的な制御ベンチマークに挑戦する上で有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 05:32:08 GMT)
Evaluating Explainable Methods for Predictive Process Analytics: A
Functionally-Grounded Approach [2.2] 予測プロセス分析は、ビジネスプロセスの実行インスタンスの将来の状態を予測することに焦点を当てる。
現在のLIMEやSHAPのような説明可能な機械学習手法は、ブラックボックスモデルの解釈に利用できる。
XGBoost上に構築されたプロセス予測モデルの解釈におけるLIMEとSHAPの性能評価に,提案手法を適用した。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 05:05:19 GMT)
Hierarchical Residual Attention Network for Single Image
Super-Resolution [2.1] 本稿では,残差特徴と注意集約の効率的な手法に基づく新しい軽量超解像モデルを提案する。
提案アーキテクチャは,比較的少ない計算量とメモリフットプリントを維持しながら,いくつかのデータセットにおける最先端性能を上回る。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 17:24:28 GMT)
Wildfire Smoke and Air Quality: How Machine Learning Can Guide Forest
Management [2.0] 焼き討ちは、現在、広範囲にわたる山火事のリスクを減らす最も効果的な方法である。
ここでは, スペクトルクラスタリングや多様体学習といった機械学習が, 解釈可能な表現や, 煙の種類を識別するための強力なツールを提供する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 02:23:52 GMT)
Proceedings of NeurIPS 2020 Workshop on Artificial Intelligence for
Humanitarian Assistance and Disaster Response [1.9] これは、2020年12月12日にNeural Information Processing Systemsカンファレンスで事実上開催された第2回AI + HADRワークショップの"成果"である。
それらは非アーキバルであり、単にワークショップで受け入れられたすべての論文をまとめる手段として機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 04:23:15 GMT)
Fairness Preferences, Actual and Hypothetical: A Study of Crowdworker
Incentives [1.9] 本稿では,これらの質問に対する研究プログラムと実験設計について概説する。
投票は、グループの半分と残りの半分の実際の(実際の支払い結果と結びついていない)の仮定であり、グループの実際の好みと仮定された(統計的な)好みの関係を理解することができます。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 05:00:57 GMT)
Quantum Sampling for Optimistic Finite Key Rates in High Dimensional
Quantum Cryptography [1.5] 我々は、サンプリングベースのエントロピー不確実性関係を再検討し、より新しく、より強力な関係を導き、それらをソース非依存の量子乱数生成器や高次元量子鍵分布プロトコルに適用する。
これらのサンプリングに基づくエントロピー不確実性へのアプローチとその量子暗号への応用は、量子暗号システムのセキュリティの証明を導出する大きな可能性を秘めている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 01:32:59 GMT)
Depth estimation from 4D light field videos [1.3] 本稿では,4次元LFビデオからの深度推定のためのエンドツーエンドニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。
その結果, 時間情報が雑音域における深度推定精度の向上に寄与することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 08:25:32 GMT)
Mutual Information Decay Curves and Hyper-Parameter Grid Search Design
for Recurrent Neural Architectures [1.3] 相互情報を用いてデータセット内の長距離依存関係(ldd)を分析する。
さまざまなベンチマークデータセットでDilatedRNNの最新の結果を取得します。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 18:52:01 GMT)
Recursive Two-Step Lookahead Expected Payoff for Time-Dependent Bayesian
Optimization [1.2] 2段階のルックアヘッド(texttr2LEY$)取得関数は、すべての段階で非明視的な決定を行う。
$texttr2LEY$は、時間的地平線から遠く離れた自然探査特性を示す。
textttr2LEY$の有用性を実証するために、合成データセットと実世界のデータセットの両方を通して、人気のある取得関数の時間依存拡張と比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 18:09:22 GMT)
Discovering key topics from short, real-world medical inquiries via
natural language processing and unsupervised learning [1.0] 毎年製薬会社から無許可の医療調査が受けられる。
これらの問い合わせは情報の宝庫であり、医薬品や関連する医療に関する問題に関する洞察を与える可能性があると仮定されている。
ここでは、自然言語処理と教師なし学習に基づく機械学習アプローチを提案し、顧客からの現実世界の医療相談における重要なトピックを発見します。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 16:37:34 GMT)
Privacy-Preserving Spam Filtering using Functional Encryption [1.0] 我々は,暗号化メールの分類を可能にするスパム分類フレームワークを構築した。
本モデルは,2層ネットワーク部と多層知覚ネットワーク部を有するニューラルネットワークに基づく。
実世界のスパムデータセットの評価結果は,提案したスパム分類モデルが96%以上の精度を達成していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 02:14:28 GMT)
FLIC: Fast Lidar Image Clustering [1.0] 本稿では,Lidarセンサデータのリアルタイム・インスタンス・セグメンテーションのためのアルゴリズム的アプローチを提案する。
本研究では, ユークリッド距離の特性を利用して3次元計測情報を保持する方法を示す。
これらの側面によって、単一のCPUコア上での最先端のパフォーマンスと実行が可能になります。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 14:11:20 GMT)
Variational Nonlinear System Identification [0.9] 本稿では,非線形状態空間モデルに対するパラメータ推定について検討する。
我々は,最大確率推定に深いつながりを持つ原理的手法である変分推論(vi)アプローチを採用する。
このviアプローチは最終的に、決定論的で扱いやすく、標準最適化ツールを使って解決できる最適化問題の解としてモデルの推定を提供する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 05:43:50 GMT)
NightVision: Generating Nighttime Satellite Imagery from Infra-Red
Observations [0.6] この研究は、U-Netベースのアーキテクチャを用いて、深層学習をうまく適用して可視画像を作成する方法を示す。
提案手法は, 構造類似度指標(SSIM)を独立テストセットで最大86%達成し, 有望な結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 15:43:52 GMT)
Active machine learning for spatio-temporal predictions using feature
embedding [0.5] アクティブラーニングは、危機時予測の改善を通じて環境問題の解決に寄与する可能性がある。
本稿では,このギャップを埋める新しいバッチAL法を提案する。
候補データポイントの機能をエンコードおよびクラスタ化し、組み込み機能からクラスタセンターまでの距離に基づいて最適なデータをクエリします。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 12:55:29 GMT)
Beyond 4D Tracking: Using Cluster Shapes for Track Seeding [0.3] 追跡は、LHC(Large Hadron Collider)およびHL-LHC(High-luminosity upgrade)におけるイベント再構築の最も時間のかかる側面の1つです。
革新的な検出器技術は、パターン認識とパラメータ推定のタイミングを含め、4次元に追跡を拡張する。
クラスタの形は、トラックシードのための追加次元を提供し、トラック発見の課題を大幅に削減する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 16:20:17 GMT)
Inexact Derivative-Free Optimization for Bilevel Learning [0.3] 変分正則化技術は数理イメージングの分野で支配的である。
この問題を解決するための一般的な戦略は、これらのパラメータをデータから学習することだ。
上層問題の解法では、下層問題の正確な解にアクセスできると仮定することが一般的であり、実際は不可能である。
本稿では, 厳密な低レベル問題解を必要としない不正確な微分自由最適化アルゴリズムを用いて, これらの問題を解くことを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 23:10:15 GMT)
Discourse Parsing of Contentious, Non-Convergent Online Discussions [0.2] 対話論のバフティニア理論に着想を得て,新しい理論と計算の枠組みを提案する。
我々は,分散戦略の階層を反映する新しい談話アノテーションスキーマを開発した。
議論のないオンライン議論の最初のラベル付きデータセットを共有します。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 17:36:39 GMT)
VAE-Info-cGAN: Generating Synthetic Images by Combining Pixel-level and
Feature-level Geospatial Conditional Inputs [0.0] 画素レベル(PLC)と特徴レベル(FLC)を同時に条件付けした意味的リッチな画像を合成するための条件生成モデルを提案する。
GPSデータセットを用いた実験では,提案モデルが地理的に異なる場所にまたがる様々な形態のマクロアグリゲーションを正確に生成できることが示されている。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 03:46:19 GMT)
Two dimensional non-Hermitian harmonic oscillator: coherent states [0.0] 対応する時間独立なシュル・オーディンガー方程式は複素固有関数を持つ実固有値を生成する。
12個の固有関数の重ね合わせを用いて系のコヒーレント状態を構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 16:16:04 GMT)
The Role of Interpretable Patterns in Deep Learning for Morphology [0.0] 形態素解析,補間,コピーの3つの課題における文字パターンの役割について検討した。
我々は、エンコーダがパターンマッチングネットワークである標準シーケンス-シーケンスモデルの修正版を使用する。
同じソースで異なるターゲットでモデルをトレーニングすることで、異なるタスクでどのサブワードが重要か、どのように相互に関連しているかを比較することができる。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 17:20:20 GMT)
Submodular Function Minimization and Polarity [0.0] 対応する極緩和が部分モジュラ函数に対して完全であることを証明する。
極性アプローチは、部分モジュラ函数のエピグラフの凸包記述の代替的証明を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 06:41:30 GMT)
Statistical modeling: the three cultures [0.0] 20年前、Leo Breiman氏は統計モデルのための2つの文化を特定した。
データ・モデリング・カルチャー(DMC、Data Modeling culture)は、1つか数量の興味を統計的に推測することを目的とした実践である。
アルゴリズムモデリングカルチャー(アルゴリズムモデリングカルチャー、AMC)とは、関心事に関する正確な予測を生成する機械学習(ML)手順を定義するプラクティスを指す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 17:15:02 GMT)
Split: Inferring Unobserved Event Probabilities for Disentangling
Brand-Customer Interactions [0.0] 多くの場合、データは複数のイベントで構成された複合イベントのみを含んでいます。
ひとつのアプローチは、関心のないイベントのプロキシとして複合イベントを使用することだ。
本稿では,複合イベントに関する情報と複合イベントの集約データに基づいて,興味のあるイベントを識別する直接的アプローチを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 14:31:48 GMT)
Spin emitters beyond the point dipole approximation in nanomagnonic
cavities [0.0] 放出体のスピン状態間の遷移速度の制御は、量子情報科学から自由ラジカルのナノ化学まで様々な分野において重要である。
スピンエミッタの電気的および磁気的双極子禁止遷移をナノ磁気キャビティに配置することで駆動する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 19:00:02 GMT)
Simulating the Time Projection Chamber responses at the MPD detector
using Generative Adversarial Networks [0.0] 本研究では、NICA加速器複合体におけるMPD実験のTime Projection Chamberトラッカーのシミュレーションを高速化するための新しいアプローチを実証する。
本手法は,任意の対象の集団分布を暗黙的に非パラメトリックに推定する深層学習手法である,生成型アドレアルネットワークに基づいている。
提案モデルの品質を評価するために,mpdソフトウェアスタックに統合し,詳細なシミュレータと同様の高品質なイベントを生成することを実証する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 17:57:37 GMT)
Scaling of non-adiabaticity in disordered quench of quantum Rabi model
close to phase transition [0.0] 量子ラビモデルに対する非断熱量化器上でのクエンチの障害応答を解析する。
非断熱的効果は、クエンチの総時間における障害の有無の影響を受けないことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 17:13:58 GMT)
Resolving Implicit Coordination in Multi-Agent Deep Reinforcement
Learning with Deep Q-Networks & Game Theory [0.0] 深層強化学習における暗黙的協調の2つの大きな課題:非定常性と状態アクション空間の指数関数的成長。
ゲームタイプの知識は, Nash-Q よりも高速に収束し, 最適応答のミラー化を仮定する。
デュエリングネットワークアーキテクチャに触発されて,シングルエージェントとジョイントエージェントの両方の表現を学び,要素単位でそれらをマージする。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 17:30:47 GMT)
Reinforcement Based Learning on Classification Task Could Yield Better
Generalization and Adversarial Accuracy [0.0] 画像分類タスクを用いて深層学習モデルを訓練する新しい手法を提案する。
強化学習におけるバニラポリシー勾配法に類似した報酬に基づく最適化関数を用いる。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 11:03:17 GMT)
Reachability in Controlled Markovian Quantum Systems: An
Operator-Theoretic Approach [0.0] 温度ゼロの浴槽へのグローバルかつ局所的な交換可能な結合では、任意の精度で全ての初期状態から全ての量子状態を生成することができることを示す。
また, D-majorizationの結果として, 非ゼロ温度の包摂性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 09:23:58 GMT)
Promoting Semantics in Multi-objective Genetic Programming based on
Decomposition [0.0] 進化的アルゴリズム(MOEA/D)における意味的類似性に基づくクロスオーバー(SSC)は,それが標準MOEA/Dに存在しない場合と比較して,意味的多様性がより良い結果をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 20:07:47 GMT)
Performance Analysis of Keypoint Detectors and Binary Descriptors Under
Varying Degrees of Photometric and Geometric Transformations [0.0] 8つのバイナリ記述子(AKAZE, BoostDesc, BRIEF, BRISK, FREAK, LATCH, LUCID, ORB)と8つの関心点検出器(AGAST, AKAZE, BRISK, FAST, HarrisLapalce, KAZE, ORB, StarDetector)を調査します。
標準データセットの実験を行い, 画像変換における各手法の比較性能を解析した。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 00:44:36 GMT)
Optimal Manipulation Of Correlations And Temperature In Quantum
Thermodynamics [0.0] この論文は、冷蔵と相関性の生成という2つの課題の研究に費やされている。
冷凍部では、コヒーレントと非コヒーレントという2つの異なる冷却パラダイムが定義される。
相関部の生成は、与えられたエネルギー量に対してどれだけの相関が生成できるかの定量的研究に費やされる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 09:50:41 GMT)
Open quantum systems integrable by partial commutativity [0.0] この記事では、部分可換性に基づいて線形微分方程式を解くための枠組みを提供する。
このフレームワークは3レベルおよび4レベルの量子システムの特定のタイプに適用される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 20:37:29 GMT)
On the dynamics of gravity induced wave function reduction [0.0] 我々は、アンサンブルの軌跡の挙動に基づいて、粒子の動きの可能な全てのレギュレーションを分類する。
ボームの決定論的量子論に基づいて、還元過程における粒子の運動を調べることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 18:06:57 GMT)
ODFNet: Using orientation distribution functions to characterize 3D
point clouds [0.0] 点まわりの点配向分布を利用して、点群の表現力のある局所近傍表現を得ます。
新しい ODFNet モデルは ModelNet40 と ScanObjectNN データセットのオブジェクト分類における最先端の精度を実現する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 19:54:20 GMT)
Modeling human visual search: A combined Bayesian searcher and saliency
map approach for eye movement guidance in natural scenes [0.0] そこで本稿では,従量性マップによる視覚検索を事前情報として統合したベイズモデルを提案する。
視覚検索タスクにおける最初の2つの修正の予測において,最先端のサリエンシモデルが良好に機能することを示すが,その後,その性能は低下する。
これは、サリエンシマップだけでボトムアップファーストインプレッションをモデル化できるが、トップダウンタスク情報が重要な場合、スキャンパスを説明するのに十分ではないことを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 04:02:44 GMT)
Measurements of a quantum bulk acoustic resonator using a
superconducting qubit [0.0] フォノンは、センシング、情報処理、通信など、様々な分野の量子中心のアプリケーションに約束する。
本稿では4.88GHzの共振周波数を持つ圧電量子バルク音響共振器(QBAR)について述べる。
このQBAR共振器を別のダイの超伝導量子ビットに結合し、結合系における力学の量子制御を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 17:36:33 GMT)
Machine learning recognition of light orbital-angular-momentum
superpositions [0.0] 我々は,光軌道角運動量(OAM)の任意の重ね合わせを高忠実度で特徴づける手法を開発した。
それぞれの重ね合わせを不必要に定義するために、2つの強度測定を組み合わせる。
我々は畳み込みニューラルネットワークを訓練し、任意のOAM重ね合わせを最大5次元で高い忠実度で認識する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 21:18:44 GMT)
Learning Structured Declarative Rule Sets -- A Challenge for Deep
Discrete Learning [0.0] 帰納的ルール学習では、入力を組み合わせて新しい補助概念を学び、その後のルールによって入力として使用できる。
しかし、そのような能力を持つルール学習アルゴリズムの研究はまだ初期段階にあり、この分野における大きな進歩の鍵となる障害の1つである。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 11:43:16 GMT)
Interpretable deep learning regression for breast density estimation on
MRI [0.0] 乳癌506例の乳癌密度を回帰畳み込みニューラルネットワーク(cnn)を用いて評価した。
テストセット上のCNNによって予測された密度は、地上の真理と有意に相関していた(N = 81患者、スピアマンの rho = 0.86, P rho)。
これは、密度の予測は、私たちが期待するfgtと脂肪組織に基づく構造に基づいていることを意味する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 10:23:49 GMT)
Integrability of $1D$ Lindbladians from operator-space fragmentation [0.0] 開多粒子量子系を記述する一次元リンドブラッド方程式の族を紹介する。
可積分作用素空間の断片化を特徴とするリンドブラディアンは任意の局所的物理的次元を持つスピン鎖に見いだせることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 16:47:57 GMT)
Hamiltonian Transformability, Fast Adiabatic Dynamics and Hidden
Adiabaticity [0.0] 我々は、同じヒルベルト空間における2つの任意の与えられたハミルトニアンを互いに変換できるユニタリ変換の存在を証明した。
有望な応用として、この存在定理は断熱的量子計算の急速な発展を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 09:16:46 GMT)
Graph Coloring with Quantum Annealing [0.0] そこで我々は,D-Wave 2X を独立セットサンプリングとして用いたグラフカラー化近似アルゴリズムを開発した。
ランダムに生成された小さなグラフインスタンスのセットは、テストセットとして役立ちます。
我々の性能分析は、ハイブリッド量子古典アルゴリズムにおける量子優位性に限界があることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 15:08:22 GMT)
Formatting the Landscape: Spatial conditional GAN for varying population
in satellite imagery [0.0] 人口の地理的分布の変化は、土地利用と土地被覆に劇的な影響を及ぼす。
格子状人口分布に基づく衛星画像生成のための生成モデルフレームワークについて検討する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 13:31:49 GMT)
Forecasting the Olympic medal distribution during a pandemic: a
socio-economic machine learning model [0.0] 米国は2020年の東京オリンピックで120個のメダルを獲得し、続いて中国(87個)とイギリス(74個)が優勝する。
現在の新型コロナウイルス(COVID-19)パンデミックは、すべての国がある程度(データ固有の)パンデミックに苦しむため、メダル数を大きく変えることはない。
現在の新型コロナウイルス(COVID-19)パンデミックは、すべての国がある程度(データ固有の)パンデミックに苦しむため、メダル数を大きく変えることはないと予測している。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 11:50:14 GMT)
Facts2Story: Controlling Text Generation by Key Facts [0.0] 自然言語で表現された一連の事実を、より長い物語に展開し、制御された生成タスクを提案する。
我々は、GPT2のような自動回帰型一方向言語モデルは、より良い流動性を生み出すが、彼らは要求された事実に従うのに苦労することを示した。
本稿では,要求されるコンテンツに固執しながら,競争的フラッテンシーを生み出すプラン・アンド・クローズモデル(微調整xlnet)を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 10:14:29 GMT)
Detection power of separability criteria based on a correlation tensor:
a case study [0.0] $d_1 neq d$の場合、これらの基準はすべて正部分転位(PPT)基準よりも弱い。
興味深いことに、我々の分析は、対称的に情報量的に完備な正の作用素値測度(SIC-POVMs)に基づく基準が基準よりも強いという最近の予想を支持している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 11:12:54 GMT)
Deep-learning based down-scaling of summer monsoon rainfall data over
Indian region [0.0] 動的および統計的ダウンスケーリングモデルは、大域にわたって高解像度のグリッドデータを取得するためにしばしば使用される。
深層学習(DL)に基づく手法は,地域気候予報およびリアルタイム降雨観測データにおいて,降雨データを空間分解能の高い方法でダウンスケールする上で,効率的なソリューションを提供する。
本研究では,超高分解能畳み込みニューラルネットワーク(SRCNN)法から得られた3つの深層学習アルゴリズムを用いて,夏季モンスーンシーズンの4倍の高分解能降雨量データを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 09:24:20 GMT)
Cyber Autonomy: Automating the Hacker- Self-healing, self-adaptive,
automatic cyber defense systems and their impact to the industry, society and
national security [0.0] 本稿では,サイバー自律の緊急状況と,サイバーセキュリティ業界における現状のギャップについて述べる。
完全サイバー自律のための4段階の成熟を提唱する新しい枠組みについて論じる。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 12:50:09 GMT)
Cross-lingual Approach to Abstractive Summarization [0.0] 言語間モデル転送は低リソース言語でうまく適用できる。
深層ニューラルネットワークとシークエンス・トゥ・シークエンスアーキテクチャに基づく事前学習型英語要約モデルを用いた。
対象言語データに異なる比率のモデルを開発し,微調整を行った。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 09:30:38 GMT)
Continual Learning: Tackling Catastrophic Forgetting in Deep Neural
Networks with Replay Processes [0.0] 連続的なアルゴリズムは、忘れずに学習経験のカリキュラムで知識を蓄積し、改善するように設計されている。
生成的再生は、過去の学習経験を記憶するための生成モデルで再現する。
連続学習には非常に有望な手法であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 17:08:29 GMT)
Combining data assimilation and machine learning to infer unresolved
scale parametrisation [0.0] 近年、動的数値モデルにおいて、未解決プロセスのデータ駆動パラメトリクスを考案する機械学習が提案されている。
我々のゴールは、高分解能シミュレーションの使用を超えて、直接データを用いてMLベースのパラメーターを訓練することである。
いずれの場合も、ハイブリッドモデルは、切り落とされたモデルよりも優れたスキルで予測を得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 11:13:51 GMT)
Coherent population trapping combined with cycling transitions for
quantum dot hole spins using triplet trion states [0.0] ホールスピンでは、強いスピン軌道相互作用がスピンを傾ける励起軌道に1つのホールを持つトライアンを用いてこの問題に対処できることが示される。
最も低いトリオンの遷移は依然としてスピンを強く保ち、高速な光スピン制御とスピンの読み取りのためのサイクリング遷移を組み合わせる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 19:56:12 GMT)
An explainable deep vision system for animal classification and
detection in trail-camera images with automatic post-deployment retraining [0.0] 本稿では,テキサス・パークス野生生物局の管理下にあるフィールドから撮影したトレイルカメラ画像における動物検出のための自動視覚システムについて紹介する。
2段階の深層畳み込みニューラルネットワークパイプラインを実装し,動物を含む画像を第1段階で発見し,その画像を処理して第2段階の鳥を検出する。
動物分類システムは、動物画像の感度を93%、特異度を96%と分類する。鳥類検出システムは、感度を93%以上、特異度を92%、インターセクション・オーバー・ユニオン率を68%以上達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 02:17:00 GMT)
A Unifying Framework for Formal Theories of Novelty:Framework, Examples
and Discussion [0.0] エージェントがラボからオープンワールドに移動するとき、新規、未知、または分散しない入力を管理することは重要です。
ノベルティの形式的理論のための最初の統一フレームワークを提示し、このフレームワークを使用してノベルティタイプのファミリーを公式に定義する。
当社のフレームワークは、象徴的なAIから強化学習、さらにはオープンワールドイメージ認識まで、幅広い領域に適用できます。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 05:24:51 GMT)
A Topological Method for Comparing Document Semantics [0.0] 2つの文書間の意味的類似性を比較するための新しいアルゴリズムを提案する。
私たちの実験は、人間の判定結果を含む文書データセット上で行われます。
提案アルゴリズムは,NLTKとの結びつきはあるものの,人間の一貫性の高い結果が得られるとともに,ほとんどの最先端の手法に勝る。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Dec 2020 04:21:40 GMT)