Offline Policy Selection under Uncertainty [113.6] 我々は、オフラインポリシーの選択を、一定の経験データセットを与えられた政策予測のセットよりも学習の選好とみなす。
政策価値に対する信念に対する完全な分布へのアクセスは、より幅広い下流評価指標の下でより柔軟な選択アルゴリズムを可能にする。
BayesDICEが任意の下流ポリシー選択メトリックに関してポリシーのランク付けにどのように使用されるかを示します。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Dec 2020 23:09:21 GMT)
Automatic Recall Machines: Internal Replay, Continual Learning and the
Brain [104.4] ニューラルネットワークのリプレイには、記憶されたサンプルを使ってシーケンシャルなデータのトレーニングが含まれる。
本研究では,これらの補助サンプルをフライ時に生成する手法を提案する。
代わりに、評価されたモデル自体内の学習したサンプルの暗黙の記憶が利用されます。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Dec 2020 17:58:30 GMT)
Separating Content from Style Using Adversarial Learning for Recognizing
Text in the Wild [103.5] 画像中の複数の文字の生成と認識のための逆学習フレームワークを提案する。
我々のフレームワークは、新しい最先端の認識精度を達成するために、最近の認識手法に統合することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Dec 2020 08:11:22 GMT)
VoxSRC 2020: The Second VoxCeleb Speaker Recognition Challenge [99.8] 第2回「VoxCeleb Speaker Recognition Challenge」をInterspeech 2020と共に開催しました。
この課題の目的は、現在のスピーカー認識技術が、制約のないデータまたは野生のデータでスピーカーをダイアライズして認識できるかどうかを評価することでした。
本稿では,その課題を概説し,ベースライン,使用方法,結果について述べる。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Dec 2020 17:20:57 GMT)
PiRank: Learning To Rank via Differentiable Sorting [85.3] ランク付けのための新しい分類可能なサロゲートであるPiRankを提案する。
ピランクは所望の指標をゼロ温度の限界で正確に回収する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Dec 2020 05:07:36 GMT)
Probing eigenstate thermalization in quantum simulators via
fluctuation-dissipation relations [77.3] 固有状態熱化仮説(ETH)は、閉量子多体系の平衡へのアプローチの普遍的なメカニズムを提供する。
本稿では, ゆらぎ・散逸関係の出現を観測し, 量子シミュレータのフルETHを探索する理論に依存しない経路を提案する。
我々の研究は、量子シミュレータにおける熱化を特徴づける理論に依存しない方法を示し、凝縮物質ポンプ-プローブ実験をシミュレーションする方法を舗装する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Dec 2020 08:25:18 GMT)
Multimodal In-bed Pose and Shape Estimation under the Blankets [77.1] マルチモーダルセンサが捉えた知識を最大限活用するために,様々なモダリティを融合するピラミッド方式を提案する。
我々は注意に基づく再構築モジュールを用いて検出されたモダリティを生成し,現在の推定値を更新するためにさらに融合する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Dec 2020 05:35:23 GMT)
Filling the Gap of Utterance-aware and Speaker-aware Representation for
Multi-turn Dialogue [76.9] マルチターン対話は、2つ以上の異なる話者の役割から複数の発話からなる。
既存の検索に基づくマルチターン対話モデルでは、事前訓練された言語モデル(PrLM)をエンコーダとして、対話を粗く表現する。
本稿では,対話履歴に係わる効果的な発話認識表現と話者認識表現をモデル化することにより,そのようなギャップを埋める新しいモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Dec 2020 19:01:56 GMT)
Adversarial Attacks and Defenses on Graphs: A Review, A Tool and
Empirical Studies [73.4] 敵攻撃は入力に対する小さな摂動によって容易に騙される。
グラフニューラルネットワーク(GNN)がこの脆弱性を継承することを実証している。
本調査では,既存の攻撃と防御を分類し,対応する最先端の手法を概観する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Dec 2020 17:21:00 GMT)
Human-in-the-Loop Imitation Learning using Remote Teleoperation [72.3] 6-DoF操作設定に合わせたデータ収集システムを構築します。
システムによって収集された新しいデータに基づいて,ポリシーを反復的にトレーニングするアルゴリズムを開発した。
介入型システムで収集したデータに基づいて訓練されたエージェントと、非介入型デモ参加者が収集した同等数のサンプルで訓練されたアルゴリズムを上回るエージェントを実証する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Dec 2020 05:30:35 GMT)
Semi-supervised reward learning for offline reinforcement learning [71.7] トレーニングエージェントは通常、報酬機能が必要ですが、報酬は実際にはほとんど利用できず、エンジニアリングは困難で手間がかかります。
限定されたアノテーションから学習し,ラベルなしデータを含む半教師付き学習アルゴリズムを提案する。
シミュレーションロボットアームを用いた実験では,動作のクローン化が大幅に向上し,真理の報奨によって達成される性能に近づいた。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Dec 2020 20:06:15 GMT)
Assessing The Importance Of Colours For CNNs In Object Recognition [70.7] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は相反する性質を示すことが示されている。
CNNが予測をしながら色情報に大きく依存していることを実証します。
congruent, greyscale, incongruent画像の合同画像で学習したモデルを評価する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Dec 2020 22:55:06 GMT)
Learning over no-Preferred and Preferred Sequence of items for Robust
Recommendation [66.9] 暗黙のフィードバックよりも大規模なレコメンダーシステム(RS)を訓練するための理論的に確立されたシーケンシャル戦略を提案する。
本稿では、モデルパラメータをモメンタリメソッドまたはグラデーションベースのアプローチで更新するこの戦略の2つのバリエーションを紹介します。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Dec 2020 22:10:15 GMT)
Learning Multi-Arm Manipulation Through Collaborative Teleoperation [63.4] 模倣学習(il)はロボットに操作タスクを実行するための強力なパラダイムである。
多くの現実世界のタスクは、重い物体を持ち上げる、デスクを組み立てるなど、複数のアームを必要とする。
複数のリモートユーザが同時にロボットアームを遠隔操作できるマルチユーザデータ収集プラットフォームであるMulti-Arm RoboTurk(MART)を紹介した。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Dec 2020 05:43:43 GMT)
Bayesian Neural Networks for Fast SUSY Predictions [58.7] 本稿では,機械学習を用いて,BSM理論のパラメータ空間から予測へのマッピングをモデル化する。
3つの量はすべて平均パーセントの誤差3.34%以下でモデル化され、結果が導出される超対称性符号よりもはるかに短い時間でモデル化される。
結果は、機械学習がBSM理論の高次元空間から予測へのマッピングを正確にモデル化する可能性のさらなる実証である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Dec 2020 01:51:38 GMT)
A random shuffle method to expand a narrow dataset and overcome the
associated challenges in a clinical study: a heart failure cohort example [50.6] 本研究の目的は、統計的に合法なHFデータセットのカーディナリティを高めるためにランダムシャッフル法を設計することであった。
提案されたランダムシャッフル法は、HFデータセットのカーディナリティを10回、およびランダムな繰り返し測定アプローチに続いて21回向上させることができた。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Dec 2020 10:59:38 GMT)
Flexible Dataset Distillation: Learn Labels Instead of Images [44.7] 我々の新しいアルゴリズムでラベルを蒸留すると、以前の画像に基づく蒸留よりも良い結果が得られる。
従来のイメージベースによるデータセット蒸留法よりも効果的であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Dec 2020 12:46:47 GMT)
GDPNet: Refining Latent Multi-View Graph for Relation Extraction [44.2] 関係抽出(Relation extract、RE)とは、テキスト中の2つのエンティティ(例えば文や対話など)の関係型を予測することである。
REタスクの最近の進歩は、BERTベースのシーケンスモデリングと、シーケンス内のトークン間の関係のグラフベースのモデリングである。
GDPNetは、対話レベルのREで最高のパフォーマンスを達成し、文レベルのREで最先端のパフォーマンスと匹敵します。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Dec 2020 10:43:41 GMT)
Less Is More: Improved RNN-T Decoding Using Limited Label Context and
Path Merging [43.4] 本稿では,ラベルコンテキストの量がモデルの精度に及ぼす影響と復号処理の効率に与える影響について検討する。
我々は、全文ベースラインと比較して単語誤り率(WER)を低下させることなく、トレーニング中の繰り返しニューラルネットワークトランスデューサ(RNN-T)のコンテキストを従来の4つの単語ピースラベルに制限できることを見出しました。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Dec 2020 07:39:21 GMT)
SenSeNet: Neural Keyphrase Generation with Document Structure [42.6] メタセンテンス誘導バイアスをキーフレーズ生成(KG)に組み込むSentence Selective Network(SenSeNet)という新しい手法を提案する。
SenSeNetは、seq2seqフレームワークに基づいて主要なKGモデルのパフォーマンスを一貫して改善できます。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Dec 2020 08:21:08 GMT)
Fine-grained Classification via Categorical Memory Networks [42.4] きめ細かい機能学習のためのクラス固有のメモリモジュールを提示する。
メモリモジュールは、各カテゴリの原型的特徴表現を移動平均として格納する。
クラス固有のメモリモジュールを標準畳み込みニューラルネットワークに統合し、カテゴリメモリネットワークを生成します。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Dec 2020 11:50:13 GMT)
Generating Adversarial Disturbances for Controller Verification [40.8] ブラックボックスアクセスのみを前提として、所定の制御器に対して最大対向障害を発生させる問題を考える。
コントローラが選択する制御入力に基づいて,適応的に障害を発生させるオンライン学習手法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Dec 2020 01:31:32 GMT)
Mix and Match: A Novel FPGA-Centric Deep Neural Network Quantization
Framework [40.0] 本稿では,ハードウェアフレンドリーなモデル圧縮手法である重量量子化について述べる。
これは、(1)異なる行の重みの分布は同じではなく、(2)FPGAハードウェアリソースのより良い利用を達成する可能性によって動機づけられます。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Dec 2020 00:54:47 GMT)
GAN-based Recommendation with Positive-Unlabeled Sampling [38.1] ポジティブなラベルなしサンプリング戦略を用いて,Generative Adversaunlabeled Networkベースのレコメンデーションフレームワークを提案する。
8つのランキングに基づく評価指標を用いた3つの公開データセット上で,提案フレームワークの有効性と効率を示す。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Dec 2020 20:08:51 GMT)
Query-free Black-box Adversarial Attacks on Graphs [37.9] そこで,攻撃者は対象モデルについて知識がなく,クエリーアクセスも行わないグラフに対して,クエリフリーなブラックボックス攻撃を提案する。
対象モデルに対するフリップリンクの影響をスペクトル変化によって定量化できることを証明し,固有値摂動理論を用いて近似する。
その単純さとスケーラビリティのため、提案モデルは様々なグラフベースモデルで一般的なだけでなく、異なる知識レベルがアクセス可能であれば容易に拡張できる。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Dec 2020 08:52:56 GMT)
Interpreting Deep Neural Networks with Relative Sectional Propagation by
Analyzing Comparative Gradients and Hostile Activations [37.1] DNN(Deep Neural Networks)の出力予測を分解するための新しいアトリビューション手法であるRelative Sectional Propagation(RSP)を提案する。
我々は、敵対的因子をターゲットの属性を見つけるのを妨げる要素として定義し、活性化ニューロンの非抑制的な性質を克服するために区別可能な方法でそれを伝播させる。
本手法により,従来の帰属法と比較して,DNNのクラス識別性や活性化ニューロンの詳細な解明により,DNNの予測を分解することができる。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Dec 2020 10:49:00 GMT)
Multi-Scale Cascading Network with Compact Feature Learning for
RGB-Infrared Person Re-Identification [35.6] マルチスケールパートアウェアカスケードフレームワーク(MSPAC)は、マルチスケールの細かい機能を部分からグローバルに集約することによって策定されます。
したがって、クロスモダリティ相関は、特徴的モダリティ不変な特徴学習のための顕著な特徴を効率的に探索することができる。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Dec 2020 15:39:11 GMT)
Interactive Radiotherapy Target Delineation with 3D-Fused Context
Propagation [29.0] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、自動3D医療セグメンテーションタスクで支配されています。
編集したスライスを3Dボリューム全体に伝搬する3D融合コンテキスト伝搬を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Dec 2020 17:46:20 GMT)
Reasoning about Goals, Steps, and Temporal Ordering with WikiHow [28.3] 本稿では,手続き的イベント間の2種類の関係を推論する一連のタスクを提案する。
wikiHowに基づいて,これらの2つの関係をターゲットとしたデータセットを提案する。
人間の検証テストセットは、コモンセンス推論の信頼性の高いベンチマークとして役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Dec 2020 15:38:45 GMT)
Intent Detection with WikiHow [28.3] 私たちのモデルは、wikiHowでトレーニングされているため、多くのアクションから幅広い目的を予測できます。
我々のモデルは、Snipsデータセット、Guided Dialogueデータセット、およびFacebookの多言語ダイアログデータセットの3つの言語で最先端の結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Dec 2020 15:46:03 GMT)
Improving EEG Decoding via Clustering-based Multi-task Feature Learning [27.3] 機械学習は、EEGパターンをより良い復号精度に最適化する有望な技術を提供します。
既存のアルゴリズムは、真のEEGサンプル分布を捕捉する基礎となるデータ構造を効果的に探索しない。
クラスタリングに基づく脳波パターン復号のためのマルチタスク機能学習アルゴリズムを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Dec 2020 13:31:53 GMT)
Sampling Training Data for Continual Learning Between Robots and the
Cloud [26.1] ロボットに搭載され、システムのボトルネックを低減するインテリジェントなサンプリングアルゴリズムであるHarvestNetを紹介します。
これは、道路建設現場の新しいデータセット、自動運転車のフィールドテスト、およびストリーミング顔認識上の機械学習モデルの精度を大幅に改善します。
ベースラインアルゴリズムよりも1.05-2.58倍正確であり、sscalablyは組み込みディープラーニングハードウェア上で動作する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Dec 2020 05:52:33 GMT)
A Unified Model for the Two-stage Offline-then-Online Resource
Allocation [23.9] オフラインとオンラインの両方のリソース割り当てをひとつのフレームワークに組み込む統一モデルを提案する。
パラメータ化線形プログラミング(LP)に基づくアルゴリズムを提案し,最適値から最大1/4$の定数係数を示す。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Dec 2020 15:55:13 GMT)
Trading the System Efficiency for the Income Equality of Drivers in
Rideshare [23.5] ライダーの差別的キャンセルによる配車ドライバー間の所得格差を調査します。
事前に知られた流通に続いて、ライダーが順次到着すると想定されるオンライン二元マッチングモデルを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Dec 2020 16:04:06 GMT)
PoP-Net: Pose over Parts Network for Multi-Person 3D Pose Estimation
from a Depth Image [23.4] PoP-Netは、ボトムアップ部分検出マップとトップダウングローバルポーズを単発フレームワークで予測することを学ぶ。
Truncated Part Displacement Field (TPDF)と呼ばれる新しい部分レベルの表現が導入される。
グローバルポーズと局所検出の競合を自動的に解消するモード選択スキームを開発した。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Dec 2020 05:32:25 GMT)
Communication-Efficient Federated Learning with Compensated
Overlap-FedAvg [22.6] フェデレーションラーニングは、クラスタ内でデータセットを共有することなく、複数のクライアントの複合データによるモデルトレーニングを実行するために提案される。
Overlap-FedAvgはモデルアップロードおよびダウンロードフェーズとモデルトレーニングフェーズを並列化するフレームワークである。
オーバーラップfedavgはさらに階層的計算戦略、データ補償機構、ネステロフ加速勾配(nag)アルゴリズムを用いて開発されている。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Dec 2020 02:50:09 GMT)
Fusion of Range and Stereo Data for High-Resolution Scene-Modeling [20.8] 本稿では,高分解能深度マップの構築において,レンジステレオ融合の問題に対処する。
低分解能深度データと高分解能ステレオデータとを最大後部(MAP)定式化で組み合わせる。
エネルギー関数におけるデータ期間の3つの特性のために、方法の精度は損なわれません。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Dec 2020 09:37:42 GMT)
Small but Mighty: New Benchmarks for Split and Rephrase [19.0] Split and Rephraseは、複雑な文をシンプルに書き換えるテキスト単純化タスクである。
広く使われているベンチマークデータセットは、簡単に利用できる構文的手がかりを普遍的に含んでいることがわかった。
単純なルールベースモデルであっても,最先端モデルと同等に動作可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Dec 2020 15:35:32 GMT)
An Overview of Depth Cameras and Range Scanners Based on Time-of-Flight
Technologies [18.6] タイム・オブ・フライ(TOF)カメラは、制御されたレーザーまたはLEDソースでシーンを照らすことで、シーンポイントの深さを測定することができる。
まず、飛行中のカメラの基本的な測定原理について述べる。(i)光パルスがデバイスから物体へまた戻るのに要する時間を直接測定するパルス光カメラ(ii)放出された信号と受信された信号の位相差を測定する連続波光カメラであり、そのため間接的に走行時間を取得する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Dec 2020 09:48:52 GMT)
HI-Net: Hyperdense Inception 3D UNet for Brain Tumor Segmentation [17.8] 本稿では,3次元重み付き畳み込み層を積み重ねることで,マルチスケール情報を取得するハイパーデンスインセプション3D UNet(HI-Net)を提案する。
BRATS 2020テストセットの予備結果は、提案されたアプローチにより、ET、WT、TCのダイス(DSC)スコアがそれぞれ0.79457、0.87494、0.83712であることを示しています。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Dec 2020 09:09:04 GMT)
Periocular in the Wild Embedding Learning with Cross-Modal Consistent
Knowledge Distillation [16.7] 眼内生体計測、または眼の周辺領域は、顔への協力的な代替手段です。
そこで我々は, クロスモーダル一貫した知識蒸留 (CM-CKD) として, 深層対近眼蒸留ネットワークを構築した。
6つの制約付きおよび制約なしの眼球周囲データセットの実験では、CM-CKDを学習した眼球周囲埋め込みが識別および検証性能を50%延長することが明らかとなった。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Dec 2020 07:12:21 GMT)
Learning Consistent Deep Generative Models from Sparse Data via
Prediction Constraints [16.5] 我々は変分オートエンコーダやその他の深層生成モデルを学ぶための新しいフレームワークを開発する。
これら2つのコントリビューション -- 予測制約と一貫性制約 -- が,画像分類性能の有望な向上につながることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Dec 2020 04:18:50 GMT)
Learning Physical Constraints with Neural Projections [16.1] そこで我々は,ニューラルネットワークの新たなファミリーを提案し,その基盤となる制約を学習することによって,物理系の振る舞いを予測する。
ニューラルネットワークのプロジェクション演算子は,組込み再帰アーキテクチャを備えた軽量ネットワークで構成されたアプローチの中心に位置する。
我々は,一貫した簡単な方法で,一組の物理的システムを学習することで,我々のアプローチの有効性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Dec 2020 23:08:33 GMT)
Teacher-Student Asynchronous Learning with Multi-Source Consistency for
Facial Landmark Detection [15.8] マルチソース監視信号整合性基準に基づくTSAL(Teacher-student asynchronous learning)フレームワークを提案する。
300W、AFLW、300VWのベンチマークでの実験では、TSALフレームワークが最先端のパフォーマンスを実現している。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Dec 2020 03:23:30 GMT)
Quantum Bell Nonlocality is Entanglement [10.6] ベル非局所性は、任意の局所的な隠れ変数モデルでは説明できない量子力学の表現を記述する。
量子ベル非局所性が特別な絡み合いとして現れる動的枠組みを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Dec 2020 23:02:06 GMT)
AffectON: Incorporating Affect Into Dialog Generation [10.0] AffectONは、推論中に感情的な反応を引き起こすアプローチである。
感情的なダイアログと感情的な言語生成の両方に使用できる。
その結果、私たちのアプローチは、生成された言語を対象とする影響に向かって引き出すことに成功しています。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Dec 2020 16:02:08 GMT)
Towards Measuring Place Function Similarity at Fine Spatial Granularity
with Trajectory Embedding [8.6] 軌道埋め込みにより、類似の社会的機能を持つ場所を近接した場所に配置することができる。
埋め込み類似性は、以前、場所関数の類似性を測定するための新しい計量として提案された。
本研究は,地理的距離が埋め込み類似性に影響を及ぼすかどうかを考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Dec 2020 16:13:29 GMT)
An improved mixture of probabilistic PCA for nonlinear data-driven
process monitoring [8.1] 確率的主成分分析器の混合技術を用いて、基礎となる非線形過程のモデルを確立する。
修正PPCAに基づく故障検出手法における2つのモニタリング統計の統合に基づく,新しい複合監視統計法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Dec 2020 14:29:07 GMT)
PAIRS AutoGeo: an Automated Machine Learning Framework for Massive
Geospatial Data [7.7] IBM PAIRS Geoscopeビッグデータおよび分析プラットフォームで、PAIRS AutoGeoと呼ばれる地理空間データのための自動機械学習フレームワークが導入された。
このフレームワークは、必要なデータをロケーション座標に収集し、トレーニングデータを組み立て、品質チェックを行い、その後のデプロイメントのために複数の機械学習モデルをトレーニングする。
このユースケースは、PAIRS AutoGeoが広範な地理空間の専門知識なしに機械学習を活用できるようにする方法の例です。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Dec 2020 21:12:41 GMT)
Filtering DDoS Attacks from Unlabeled Network Traffic Data Using Online
Deep Learning [7.7] DDoS攻撃は単純で効果的であり、20年以上経っても大きな脅威となる。
絶え間なく変化するプロファイル、ラベル付きデータの欠如、オンライン設定における制約のために、ディープラーニングソリューションの採用には課題があります。
本稿では,歴史的な$mathcal N$と,攻撃時に得られた$mathcal M$トラフィックを混合した2つのフレームワークを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Dec 2020 12:39:05 GMT)
A Meta-Learning Approach for Graph Representation Learning in Multi-Task
Settings [7.0] 本稿では,マルチタスクノード組込みが可能な新しいメタ学習戦略を提案する。
また,本手法で生成した組込みは,従来のモデルと同等あるいは高い性能で複数のタスクを実行することができることを示した。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Dec 2020 08:36:47 GMT)
Achieving Security and Privacy in Federated Learning Systems: Survey,
Research Challenges and Future Directions [6.5] Federated Learning (FL) により、サーバは複数の分散クライアント間で機械学習(ML)モデルを学ぶことができる。
本稿では,まずflに対するセキュリティとプライバシのアタックを調査し,各アタックを緩和するために文献で提案するソリューションを批判的に調査する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Dec 2020 13:23:56 GMT)
Faster Policy Learning with Continuous-Time Gradients [6.5] 既知のダイナミクスを有する連続時間システムにおけるポリシー勾配の推定について検討する。
ポリシー学習を連続的に行うことで、より効率的で正確な勾配推定器を構築できることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Dec 2020 00:22:56 GMT)
Sparsifying networks by traversing Geodesics [6.1] 本稿では、幾何学のレンズを通してMLで解き放たれた疑問を視ることによって解決しようとする。
関数空間内の測地線を評価するための数学的枠組みを提案し、高密度ネットワークからスパーサーへの高性能経路を探索する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Dec 2020 21:39:19 GMT)
Exploiting the Sensitivity of $L_2$ Adversarial Examples to
Erase-and-Restore [5.5] カルリーニとワグナーの敵対的摂動は最も効果的だが検出しにくい攻撃である。
本稿では,新たなAE検出手法であるErase-and-Restore(E&R)を提案する。
CIFAR-10とImageNetの2つの画像データセットで実施された実験では、E&Rは$L$ AEsの98%以上を検出でき、良質な画像に対する偽陽性率は極めて低い。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Dec 2020 23:48:02 GMT)
Source Code Classification for Energy Efficiency in Parallel Ultra
Low-Power Microcontrollers [5.4] 本稿では,ソフトウェアツールチェーンの知性を向上し,最新のアーキテクチャを最大限に活用することを目的とする。
低電力の並列組込みアーキテクチャの場合、これは、例えばコア数の観点から構成を見つけることを意味し、最小限のエネルギー消費につながる。
実験によれば、ソースコード上で機械学習モデルを使用して最適なエネルギースケーリング構成を自動的に選択することは可能であり、エネルギー最小化のための自動システム構成のコンテキストで使用できる可能性がある。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Dec 2020 15:12:03 GMT)
Learning Symbolic Expressions via Gumbel-Max Equation Learner Network [5.2] 本稿では,シンボル回帰問題に着目し,Gumbel-Max Equation Learner(GMEQL)ネットワークと呼ばれる新しいNNアーキテクチャを開発する。
8つのベンチマークシンボリック回帰問題において、GMEQLは、シンボリック回帰のためのいくつかの最先端の技術を上回ることを実験的に示されています。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Dec 2020 23:36:20 GMT)
Interpretation and Simplification of Deep Forest [4.6] 完全訓練深部RFの特徴量と周波数を決定規則の形で定量化することを検討する。
モデルの単純化は、機能のコントリビューションを測定することによって不要なルールを排除することで達成される。
実験結果から,ブラックボックスモデルでは,ルールセットを定量的に解釈するために,機能コントリビューション分析を分解できることが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Dec 2020 04:35:05 GMT)
Spectral Unmixing With Multinomial Mixture Kernel and Wasserstein
Generative Adversarial Loss [4.6] 本研究では1次元畳み込みカーネルとスペクトル不確実性を用いたスペクトルアンミックスのための新しいフレームワークを提案する。
高レベルの表現はデータから計算され、さらに多項混合モデルでモデル化される。
実データと合成データの両方で実験を行う。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Dec 2020 16:49:01 GMT)
Decimated Framelet System on Graphs and Fast G-Framelet Transforms [3.7] グラフ構造データに対する統計的あるいは機械学習モデルの学習性能には,グラフデータの適切な表現が不可欠である。
本稿では,グラフ上に局所化されたタイトフレームを形成するデシメーテッドフレームレットと呼ばれる,グラフデータのための新しい多スケール表現システムを提案する。
この効果は、トラフィックネットワークのマルチレゾリューション分析やグラフ分類タスクのグラフニューラルネットワークなど、現実世界のアプリケーションで実証されている。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Dec 2020 23:57:17 GMT)
Using Reinforcement Learning to Herd a Robotic Swarm to a Target
Distribution [3.7] 本稿では「リーダー」エージェントの制御ポリシーを設計するための強化学習手法を提案する。
SARSAとQ-Learningの2つの時間差学習アルゴリズムは、リーダー制御ポリシーを生成するために使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Dec 2020 20:52:26 GMT)
Tutoring Reinforcement Learning via Feedback Control [3.1] 制御教師付き強化学習(CTRL)アルゴリズムを導入する。
学習プロセスを指導することで、学習率を大幅に削減できます。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Dec 2020 17:13:22 GMT)
NP-ODE: Neural Process Aided Ordinary Differential Equations for
Uncertainty Quantification of Finite Element Analysis [2.9] FEAシミュレーションをモデル化するために、NP-ODE(Neural Process Aided Ordinary Differential Equation)と呼ばれる物理インフォームドデータ駆動サロゲートモデルを提案する。
その結果,提案したNP-ODEはベンチマーク手法よりも優れていた。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Dec 2020 22:38:16 GMT)
Concept Drift Monitoring and Diagnostics of Supervised Learning Models
via Score Vectors [2.8] 我々は,概念ドリフトの検出,監視,診断のための包括的かつ計算効率の高いフレームワークを開発した。
具体的には,適合モデルの対数類似度勾配として定義されるフィッシャースコアベクトルをモニターする。
一般的なエラーベース手法よりもパフォーマンス上のメリットは大きいが,従来は概念ドリフトモニタリングではスコアベースのアプローチが考慮されていなかった。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Dec 2020 22:52:45 GMT)
On Duality Gap as a Measure for Monitoring GAN Training [2.7] GAN(Generative adversarial Network)は、複雑なデータ分散を学習するための最もポピュラーなディープラーニングモデルのひとつです。
本稿では,この制限を理論的に理解し,双対性ギャップに対するより信頼性の高い推定法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Dec 2020 04:32:52 GMT)
Noise-Robust End-to-End Quantum Control using Deep Autoregressive Policy
Networks [2.6] 変分量子固有解法は、量子コンピューティングデバイスの使用を可能にするため、近年注目を集めている。
不確実性のある方法で連続的および離散的な自由度を同時に最適化できるハイブリッドポリシグラデーショングラデーションアルゴリズムを提案する。
我々の研究は、強化学習と量子制御の相乗効果を示す。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Dec 2020 02:13:28 GMT)
Relations between different quantum R\'enyi divergences [2.4] ペッツ量子 R'enyi divergence $barD_alpha$ と最大量子 R'enyi divergence $widehatD_alpha$ の関係について検討する。
我々は、アラキ-リーブ-サーリングに基づく不等式$widetildeD_1(rho | sigma) leqslant widehatD_1(rho | sigma)の新しい証明を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Dec 2020 09:30:07 GMT)
AMINN: Autoencoder-based Multiple Instance Neural Network for Outcome
Prediction of Multifocal Liver Metastases [1.7] 多発性は大腸癌肝転移で頻繁に起こる。
既存のバイオマーカーのほとんどは、すべての多焦点病変の像の特徴を考慮に入れていない。
本稿では、生存確率を予測するために、エンドツーエンドのオートエンコーダベースマルチインスタンスニューラルネットワーク(AMINN)を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Dec 2020 17:52:14 GMT)
A tutorial introduction to quantum circuit programming in dependently
typed Proto-Quipper [1.5] 本稿では,線形依存型を持つ実験量子回路言語Proto-Quipper-Dを提案する。
本稿では,依存型が回路のプログラミングファミリを実現する方法と,依存型がガベージキュービットのタイプセーフ非計算の問題を解決する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Dec 2020 18:31:19 GMT)
Analysis of Filter Size Effect In Deep Learning [1.5] 本研究では,一定の背景を持つ葉画像からなるmendeleyデータセットを用いて葉の分類を行った。
プール層の異なる使用、層数の増加または減少による変化、使用されるデータのサイズの違い、および異なるパラメータで使用される多くの関数の結果が評価される。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Dec 2020 11:05:47 GMT)
Physics-Informed Neural Network Super Resolution for Advection-Diffusion
Models [1.4] 大気汚染プラムの対流拡散モデルにおいて,低分解能画像から高分解能画像を再構成するために超解像(SR)技術を検討した。
アドベクション拡散方程式が従来のピクセルベースの制約に加えてNNを制約すると、一般にSR性能が向上する。
11%$のS/Nの改善は、物理方程式が40%$ピクセル損失を持つSRに含まれるときに示される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Dec 2020 05:27:41 GMT)
GPU Accelerated Exhaustive Search for Optimal Ensemble of Black-Box
Optimization Algorithms [1.2] ブラックボックス最適化アルゴリズムの単純なアンサンブルは,どのアルゴリズムよりも優れていることを示す。
本稿では,最適アンサンブルのブラト力探索を高速化するマルチGPU最適化フレームワークを提案する。
我々は、270万のモデルをトレーニングし、541,440の最適化を実行することで15を評価した。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Dec 2020 08:58:46 GMT)
Quantum Kinetic Theory of Nonlinear Nernst Effect [1.1] 非線形ナーンスト効果の量子論的理論を示し、新しいタイプのベリー曲率双極子:熱電性ベリー曲率双極子を導入する。
この新たなベリー曲率双極子はまた、時間反転不変結晶でも非線形状態における熱電輸送を誘導する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Dec 2020 01:17:26 GMT)
Influence of kinetic energy on the metrology of Rabi frequency [1.1] 運動エネルギーという用語は、しばしば解析の利便性のために無視される。
放射場の運動量とデチューニングの絶対値が減少すると、近似が有効になる。
また,運動エネルギーを伴わない場合のRabi周波数の実測値についても検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Dec 2020 02:54:08 GMT)
Anomaly detection through latent space restoration using
vector-quantized variational autoencoders [0.8] 本稿では,密度と復元に基づく手法を用いた分散検出手法を提案する。
VQ-VAEモデルは、分類的潜在空間で画像をエンコードすることを学ぶ。
潜在コードの事前分布は、オートリグレッシブ(ar)モデルを使用してモデル化される。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Dec 2020 09:19:59 GMT)
Interpretable Visualization and Higher-Order Dimension Reduction for
ECoG Data [0.7] 我々は、正規化高次主成分分析と呼ばれる解釈可能な次元削減手法を開発する。
人間の音声の音声処理と視覚処理に関するECoGケーススタディにより,本手法の性能と解釈可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Dec 2020 19:11:05 GMT)
Weakly-supervised Object Localization for Few-shot Learning and
Fine-grained Few-shot Learning [0.5] 少数のサンプルから新しい視覚カテゴリーを学習することを目的としている。
本稿では,自己認識型補完モジュール(SACモジュール)を提案する。
また,数発の分類のために,識別的深層記述子を選択するためのアクティブマスクも生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Dec 2020 02:50:57 GMT)
Low-Order Model of Biological Neural Networks [0.4] 生物学的にプラウジブルな生物学的ニューラルネットワークの低次モデル(LOM)は、樹枝状ノード/ツリー、スパイキング/非スパイキングニューロン、教師なし/教師なし共分散/累積学習機構、フィードバック接続、最大一般化のためのスキームの繰り返し階層的ネットワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Dec 2020 04:22:09 GMT)
IntelligentPooling: Practical Thompson Sampling for mHealth [0.4] 強化学習は、シーケンシャルな処理決定を最適に行う方法を学ぶのに最適である。
我々はThompson-Sampling banditアルゴリズムを一般化してIntelligentPoolingを開発した。
我々は、IntelligentPoolingが、最先端技術よりも平均26%低い後悔を達成していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Dec 2020 21:30:05 GMT)
TALI: Protein Structure Alignment Using Backbone Torsion Angles [0.3] 本稿では,従来の距離行列ではなく,タンパク質背骨ねじれ角度に基づく新しいタンパク質構造アライメント法(tali)を提案する。
TALIは挑戦的な蛋白質への適用の他のすべての方法上の大きい成功を示しました。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Dec 2020 01:45:30 GMT)
Yelp Review Rating Prediction: Machine Learning and Deep Learning Models [0.0] Yelp Openデータセットに基づいてYelpのレビューからレストランの格付けを予測する。
Naive Bayes、Logistic Regression、Random Forest、Linear Support Vector Machineを含む4つの機械学習モデルが実装されている。
XLNetは5つ星分類の精度を64%のロジスティック回帰と比較すると70%の精度で達成している。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Dec 2020 01:07:48 GMT)
Working Memory for Online Memory Binding Tasks: A Hybrid Model [0.0] ワーキングメモリ(Working Memory)は、情報をオンラインで保持し操作する脳モジュールである。
本研究では、単純なフィードフォワードネットワークをバランスの取れたランダムネットワークに結合するハイブリッドモデルを設計する。
我々の知る限り、フレキシブルメモリとしてのランダムネットワークがオンラインバインディングタスクにおいて重要な役割を果たすのは、これが初めてである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Dec 2020 08:33:38 GMT)
Verification of joint measurability using phase-space quasiprobability
distributions [0.0] 本稿では,位相空間準確率分布に基づく測定の関節測定性を検証する手法を提案する。
本結果は,非古典性の概念,すなわち準確率分布の負性と測定不整合性の2つの関係を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Dec 2020 16:21:36 GMT)
Stochastic analysis of heterogeneous porous material with modified
neural architecture search (NAS) based physics-informed neural networks using
transfer learning [0.0] 修正ニューラルアーキテクチャ探索法(NAS)に基づく物理インフォームド深層学習モデルを提案する。
高度不均質帯水層における地下水流動シミュレーションのベンチマークを行うため, 三次元流れモデルを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Dec 2020 20:59:43 GMT)
Physics-Informed Machine Learning Simulator for Wildfire Propagation [0.0] この研究は、広く使用されている気象研究と予測WRF-SFIREシミュレーターのいくつかの重要な部分を再実装する可能性を評価することである。
主なプログラミング言語はJuliaである。Juliaはインタプリタ言語よりも優れたパーファマンスを提供するコンパイル言語である。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Dec 2020 14:13:26 GMT)
Normalized Label Distribution: Towards Learning Calibrated, Adaptable
and Efficient Activation Maps [0.0] データ収差や敵対的攻撃に対するモデルの脆弱性は、異なるクラス境界を効率的に定義する能力に影響する。
各種ネットワークの性能と汎用性に対する実地分布変化の重要性について検討する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Dec 2020 17:54:01 GMT)
Nonclassical rules in quantum games [0.0] J. Eisert、M. Wilkens、M. Lewensteinによって導入された2x2の量子プレイングモデル。
このスキームはプレイヤーの戦略がユニタリ操作であると仮定し、プレイヤーは最大絡み合った2ビット状態に作用する。
本論文の目的は、量子スキームの古典的でない特徴のいくつかを特定することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Dec 2020 22:41:19 GMT)
Minimal and maximal lengths from position-dependent noncommutativity [0.0] ハイゼンベルクの不確実性関係の一般化版から生じる位置依存的非可換性と最小運動量から最大長が存在することを示す。
この最大長は、よく知られた宇宙時間の問題を分解する。
我々は、この非可換空間の異なる表現を確立し、最後にこれらの新しい変数の基本的な、興味深い量子力学系について研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Dec 2020 20:43:44 GMT)
Machine Learning Time Series Regressions with an Application to
Nowcasting [0.0] 本稿では、異なる周波数でサンプリング可能な高次元時系列データに対して、構造化された機械学習レグレッションを提案する。
スパース群LASSO推定器は、このような時系列データ構造を活用でき、非構造LASSOより優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Dec 2020 18:30:09 GMT)
LiveChess2FEN: a Framework for Classifying Chess Pieces based on CNNs [0.0] 我々は,1秒未満で画像からチェス位置を自動的にデジタル化する機能的フレームワークを実装した。
チェスの駒の分類と組込みプラットフォーム上で効率的にマップする方法について、さまざまな畳み込みニューラルネットワークを分析した。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Dec 2020 16:48:40 GMT)
Learning Representations from Temporally Smooth Data [0.0] 学習効率に及ぼす時間的円滑なトレーニングデータの影響について検討する。
脳にインスパイアされたメカニズム、アクティベーションユニットのリークメモリ、およびメモリゲーティングにより、スムーズなデータから有用な表現を素早く抽出できることがわかった。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Dec 2020 01:24:36 GMT)
High Order Local Directional Pattern Based Pyramidal Multi-structure for
Robust Face Recognition [0.0] 我々は,高次局所方向パターン(HOLDP)という,n次方向の変動パターンを計算する新しい特徴抽出手法を提案する。
提案する holdp は従来の ldp よりも詳細な異種情報を取り込むことができる。
提案したHOLDPアルゴリズムの性能評価は, 利用可能な複数の顔データベース上で行われ, 極端照明条件下でのHOLDPの優位性を観察した。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Dec 2020 15:13:07 GMT)
Guiding Graph Embeddings using Path-Ranking Methods for Error Detection
innoisy Knowledge Graphs [0.0] この研究は、様々な主要なアプローチを示し、タスクのためのハイブリッドでモジュラーな方法論を提案する。
2つのベンチマークと1つの実世界のバイオメディカル・パブリッシング・データセットで異なる手法を比較し、アプローチの可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Dec 2020 20:43:10 GMT)
Generative Adversarial Networks for Automatic Polyp Segmentation [0.0] 条件生成対向ネットワークを用いて、画像によって条件付けられたマスクを入力として生成する。
このモデルはJaccardインデックスで0.4382、F2スコアで0.611を達成した。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Dec 2020 09:48:08 GMT)
Experimental feasibility of molecular two-photon absorption with
isolated time-frequency-entangled photon pairs [0.0] 絡み合った光子対は、2光子吸収分光の量子的優位性をもたらすと約束されている。
最近の研究は、2光子吸収における前に報告された量子エンハンスメントの規模に挑戦している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Dec 2020 05:36:50 GMT)
Evolution and invariants of free-particle moments [0.0] 量子の場合の進化は、古典的な粒子の集合の進化と密接に関連している。
明示的な表現は、初期値の観点から任意の順序の瞬間に見つかる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Dec 2020 02:02:26 GMT)
Entanglement Structure Detection via Machine Learning [0.0] 本研究では,絡み合いと深さを同時に予測するための機械学習に基づく効率的な手法を提案する。
特に、学習した分類器は、ノイズGHZ状態に対する絡み合いや深さ境界を検出することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Dec 2020 12:58:50 GMT)
Efficient Incorporation of Multiple Latency Targets in the Once-For-All
Network [0.0] ofaネットワークにおける複数のレイテンシターゲットを効率的に組み込むために,ウォームスタートとランダムネットワークプルーニングを用いた2つの戦略を導入する。
これらの戦略を現在の OFA 実装に対して評価し、当社の戦略が実行時間の大幅な向上をもたらすことを実証します。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Dec 2020 07:34:09 GMT)
Draw your Neural Networks [0.0] このGUIベースのアプローチを用いて,ニューラルネットワークの設計と修正を行うSketchフレームワークを提案する。
このシステムは一般的なレイヤと操作を最初から提供し、サポート対象のトレーニング済みモデルをインポートできる。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Dec 2020 09:44:03 GMT)
Current distribution in magnetically confined 2DEG: semiclassical and
quantum mechanical treatment [0.0] 垂直面に印加された不均質磁場の存在下での2次元電子ガス(2DEG)の電子動力学について検討した。
Bohr-Sommerfeld と Einstein--Brillouin-Keller の半古典的量子化法の適用により、異なる磁場強度のエネルギーレベルを得る。
半古典的な結果は、量子計算の結果とよく一致していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Dec 2020 19:18:55 GMT)
Computer Vision and Normalizing Flow Based Defect Detection [0.0] 本稿では,オブジェクト検出モデルYOLOとフローベース欠陥検出モデルDifferNetに基づく2段階欠陥検出ネットワークを提案する。
本モデルは,生産ライン監視システムから撮影した実世界のビデオクリップを用いた欠陥検出において,高い堅牢性と性能を有する。
提案モデルでは,単一製品や複数製品の欠陥のない少数のサンプルを学習できる。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Dec 2020 05:38:21 GMT)
Automatic Target Recognition on Synthetic Aperture Radar Imagery: A
Survey [0.0] 本稿では,SAR ATRアーキテクチャの分類法と,標準および拡張された運用条件下でのそれぞれの手法の長所と短所の比較を行う。
MSTARは標準的なSAR ATRベンチマークデータセットであるにもかかわらず、弱点を強調し、今後の研究方向性を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Dec 2020 21:11:18 GMT)
A Comparative Evaluation of Population-based Optimization Algorithms for
Workflow Scheduling in Cloud-Fog Environments [0.0] 本研究は,クラウドファグ環境におけるワークフロースケジューリングのための4つの集団最適化アルゴリズムの比較評価を行った。
GAPSOアルゴリズムのハイブリッド組み合わせは、標準アルゴリズムよりもわずかに優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Dec 2020 17:39:21 GMT)