Graph Neural Networks for Motion Planning [108.5] 低次元問題に対する高密度固定グラフ上のGNNと高次元問題に対するサンプリングベースGNNの2つの手法を提案する。
RRT(Rapidly-Exploring Random Trees)におけるクリティカルノードの特定やサンプリング分布の学習といった計画上の問題にGNNが取り組む能力について検討する。
臨界サンプリング、振り子、6つのDoFロボットアームによる実験では、GNNは従来の分析手法の改善だけでなく、完全に接続されたニューラルネットワークや畳み込みニューラルネットワークを用いた学習アプローチも示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 17:07:58 GMT)
Parameter-Efficient Transfer Learning with Diff Pruning [108.0] diff pruningは、プリトレイン・ファインチューンフレームワーク内でパラメータ効率の高い転送学習を可能にするシンプルなアプローチです。
diff pruningで微調整されたモデルは、GLUEベンチマークで完全に微調整されたベースラインのパフォーマンスと一致します。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 12:34:01 GMT)
Improved Consistency Regularization for GANs [102.2] 本稿では,その性能向上を目的とした整合性正規化手法について,いくつかの改良を加えて検討する。
CIFAR-10とCelebAの無条件画像合成では、様々なGANアーキテクチャ上で最もよく知られたFIDスコアが得られる。
ImageNet-2012では、この手法をオリジナルのBigGANモデルに適用し、FIDを6.66から5.38に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 21:33:59 GMT)
A PAC-Bayesian Approach to Generalization Bounds for Graph Neural
Networks [99.5] グラフニューラルネットワーク(GNN)の2つの一次クラスに対する一般化境界を導出する。
その結果,重みの最大ノード次数とスペクトルノルムが両モデルの一般化境界を規定することが明らかとなった。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 16:41:23 GMT)
Swapping Autoencoder for Deep Image Manipulation [94.3] 画像操作に特化して設計されたディープモデルであるSwapping Autoencoderを提案する。
キーとなるアイデアは、2つの独立したコンポーネントで画像をエンコードし、交換された組み合わせをリアルなイメージにマップするように強制することだ。
複数のデータセットの実験により、我々のモデルはより良い結果が得られ、最近の生成モデルと比較してかなり効率が良いことが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 09:41:33 GMT)
Adversarial Training against Location-Optimized Adversarial Patches [85.0] 反対のパッチ: 明らかに見えますが 反対に作られた長方形のパッチです
まず、画像内の位置を積極的に最適化しながら、相手パッチを得るための実践的なアプローチを考案する。
CIFAR10とGTSRBでは,これらの位置最適化された対向パッチに対して対向トレーニングを適用し,ロバスト性を著しく向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 08:00:26 GMT)
On Focal Loss for Class-Posterior Probability Estimation: A Theoretical
Perspective [83.2] まず、焦点損失が分類校正されたこと、すなわち、最小化器がベイズ最適分類器を確実に得ることを証明する。
すると、焦点損失が厳密には適切でないことを証明し、すなわち、分類器の信頼性スコアが真のクラス後確率と一致しない。
提案手法は,クラス後確率推定の精度を大幅に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 04:15:40 GMT)
Meta-learning framework with applications to zero-shot time-series
forecasting [82.6] この研究は幅広いメタラーニングフレームワークを使って肯定的な証拠を提供する。
残余接続はメタラーニング適応機構として機能する。
我々は、ソースTSデータセット上でニューラルネットワークをトレーニングし、異なるターゲットTSデータセット上で再トレーニングすることなくデプロイできることを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 19:33:05 GMT)
Self-Supervised Tuning for Few-Shot Segmentation [82.3] Few-shotのセグメンテーションは、アノテートされたサンプルがほとんどない各画像ピクセルにカテゴリラベルを割り当てることを目的としている。
既存のメタラーニング手法では, 画像から抽出した視覚的特徴を埋め込み空間に埋め込むと, カテゴリー別識別記述子の生成に失敗する傾向にある。
本稿では,複数のエピソードにまたがる潜在特徴の分布を,自己分割方式に基づいて動的に調整する適応型フレームワークチューニングを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 02:52:44 GMT)
Knowledge-driven Data Construction for Zero-shot Evaluation in
Commonsense Question Answering [80.6] 本稿では,共通認識課題にまたがるゼロショット質問応答のための新しいニューラルシンボリック・フレームワークを提案する。
言語モデル、トレーニング体制、知識ソース、データ生成戦略のセットを変えて、タスク間の影響を測定します。
個別の知識グラフは特定のタスクに適しているが、グローバルな知識グラフはさまざまなタスクに対して一貫した利得をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 22:27:10 GMT)
EventHands: Real-Time Neural 3D Hand Reconstruction from an Event Stream [80.2] 単眼ビデオからの3d手ポーズ推定は、長年の課題である。
我々は1つのイベントカメラ、すなわち明るさ変化に反応する非同期視覚センサを使用して、初めてそれに対処する。
従来,単一のrgbカメラや深度カメラでは表示されなかった特徴がある。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 16:12:52 GMT)
A Framework for Efficient Robotic Manipulation [79.1] 単一のロボットアームがピクセルからスパースリワード操作ポリシーを学習できることを示します。
デモは10回しかなく、単一のロボットアームがピクセルからスパースリワード操作のポリシーを学習できることを示しています。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 22:18:39 GMT)
Extracting Training Data from Large Language Models [78.4] 本論文では,言語モデルに問い合わせることで,学習データ抽出攻撃を実行して個々のトレーニング例を回復できることを実証する。
我々は,公開インターネットのスクレイプ上で訓練された言語モデルgpt-2に対する攻撃を実証し,モデルのトレーニングデータから数百の動詞のテキストシーケンスを抽出することができることを示した。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 18:39:09 GMT)
Bayesian Learning for Deep Neural Network Adaptation [73.7] 音声認識システムにおける重要な課題は、トレーニングと評価データのミスマッチを減らすことである。
モデルに基づく話者適応アプローチは、しばしば十分な量のターゲット話者データを必要とする。
話者レベルのデータが限られていると、話者適応は過剰フィットし、一般化が悪くなります。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 12:30:41 GMT)
Robustness Threats of Differential Privacy [70.8] 我々は、いくつかの設定で差分プライバシーをトレーニングしたネットワークが、非プライベートバージョンに比べてさらに脆弱であることを実験的に実証した。
本研究では,勾配クリッピングや雑音付加などのニューラルネットワークトレーニングの主成分が,モデルの堅牢性に与える影響について検討する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 18:59:24 GMT)
Learning to Stop: Dynamic Simulation Monte-Carlo Tree Search [66.3] モンテカルロ木探索(MCTS)は、囲碁やアタリゲームなど多くの領域で最先端の結果を得た。
我々は,現在の検索状況の不確かさを予測し,その結果を用いて検索をやめるべきかどうかを判断することで,この目標を達成することを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 19:49:25 GMT)
Movie Summarization via Sparse Graph Construction [65.2] マルチモーダル情報を用いて構築された,シーン間の関係を表すスパースなムービーグラフを構築することで,TPシーンを識別するモデルを提案する。
人間の判断によれば、我々のアプローチによって作成された要約は、シーケンスベースモデルや汎用的な要約アルゴリズムの出力よりも、より情報的で完全であり、より高い評価を受けている。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 13:54:34 GMT)
Topic-Oriented Spoken Dialogue Summarization for Customer Service with
Saliency-Aware Topic Modeling [61.7] 顧客サービスシステムでは、長い音声対話のための要約を作成することにより、対話要約はサービス効率を高めることができる。
本研究では,高度に抽象的な要約を生成するトピック指向の対話要約に注目した。
SATM(Saliency-Awareural topic Model)と併用し,顧客サービス対話のトピック指向要約を目的とした,新しいトピック拡張型2段階対話要約器(TDS)を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 07:50:25 GMT)
The Struggles of Feature-Based Explanations: Shapley Values vs. Minimal
Sufficient Subsets [61.7] 機能に基づく説明は、自明なモデルでも問題を引き起こすことを示す。
そこで本研究では,2つの一般的な説明書クラスであるシェープリー説明書と十分最小限の部分集合説明書が,基本的に異なる基底的説明書のタイプをターゲットにしていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 13:46:26 GMT)
The Style-Content Duality of Attractiveness: Learning to Write
Eye-Catching Headlines via Disentanglement [59.6] 目を引く見出しはクリック数を増やす最初のデバイスとして機能し、プロデューサーと視聴者の間の相互効果をもたらす。
そこで本稿では,魅力的なコンテンツを取り込む見出しを生成するdahg(disentanglement-based attractive headline generator)を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 11:11:43 GMT)
Unsupervised Summarization for Chat Logs with Topic-Oriented Ranking and
Context-Aware Auto-Encoders [59.0] 本稿では,手動ラベル付きデータを用いずにチャット要約を行うrankaeという新しいフレームワークを提案する。
RankAEは、中心性と多様性に応じてトピックの発話を同時に選択するトピック指向のランキング戦略で構成されています。
消音自動エンコーダは、選択された発話に基づいて簡潔でコンテキスト情報に基づいた要約を生成するように設計されています。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 07:31:17 GMT)
Unsupervised Opinion Summarization with Content Planning [58.5] 要約モデルにコンテンツプランニングを明示的に組み込むことで、より高い品質のアウトプットが得られることを示す。
また、より自然な合成データセットを作成し、実世界の文書と要約のペアに似ている。
当社のアプローチは,情報的,一貫性,流動的な要約を生成する上で,競争モデルよりも優れています。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 18:41:58 GMT)
Learning Hybrid Representations for Automatic 3D Vessel Centerline
Extraction [57.7] 3次元医用画像からの血管の自動抽出は血管疾患の診断に不可欠である。
既存の方法では、3次元画像からそのような細い管状構造を分割する際に、抽出された容器の不連続に悩まされることがある。
抽出された船舶の連続性を維持するためには、地球的幾何学を考慮に入れる必要があると論じる。
この課題を解決するためのハイブリッド表現学習手法を提案します。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 05:22:49 GMT)
Small Covers for Near-Zero Sets of Polynomials and Learning Latent
Variable Models [57.0] 我々は、s$ of cardinality $m = (k/epsilon)o_d(k1/d)$ に対して $epsilon$-cover が存在することを示す。
構造的結果に基づいて,いくつかの基本的高次元確率モデル隠れ変数の学習アルゴリズムを改良した。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 18:14:08 GMT)
Reinforced Multi-Teacher Selection for Knowledge Distillation [54.7] 知識蒸留はモデル圧縮の一般的な方法です。
現在の方法は、蒸留全体の教師モデルに固定重量を割り当てます。
既存のメソッドのほとんどは、すべての教師モデルに等しい重みを割り当てます。
本論文では,学習例の複雑性や生徒モデル能力の違いから,教師モデルとの違いを学習することで,生徒モデルの蒸留性能の向上が期待できることを考察する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 02:48:07 GMT)
Exploring Explainable Selection to Control Abstractive Summarization [51.7] 説明可能性を重視した新しいフレームワークを開発する。
新しいペアワイズ行列は、文の相互作用、中心性、属性スコアをキャプチャする。
コンストラクタ内の文分割アテンション機構は、最終要約が所望のコンテンツを強調することを保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 10:17:34 GMT)
Annealed Importance Sampling with q-Paths [51.7] annealed importance sampling (ais) は分割関数や限界確率を推定するためのゴールド標準である。
既存の文献は、主に指数関数族とkl分岐に関連する幾何学的混合あるいはモーメント平均経路に制限されている。
q$-paths(特別な場合として幾何経路を含む)を用いてaiを探索し、均質なパワー平均、変形した指数関数族、および$alpha$-divergenceと関連づける。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 18:57:05 GMT)
Translation Artifacts in Cross-lingual Transfer Learning [51.7] 機械翻訳は、既存の言語間モデルに顕著な影響を与える微妙なアーティファクトを導入することができることを示す。
自然言語の推論では、前提と仮説を独立に翻訳することで、それらの間の語彙的重複を減らすことができる。
また、XNLIでは、それぞれ4.3点と2.8点の翻訳とゼロショットのアプローチを改善している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 22:26:49 GMT)
One Point is All You Need: Directional Attention Point for Feature
Learning [51.4] ポイントクラウド分類やセグメンテーションなどのタスクのポイント機能強化を学習するための新しい注意ベースのメカニズムを提示する。
我々は,最先端のクラウド分類とセグメンテーションネットワークに注目機構を組み込むことができることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 06:47:12 GMT)
Reasoning in Dialog: Improving Response Generation by Context Reading
Comprehension [49.9] マルチターンダイアログでは、発話が文の完全な形を取るとは限らない。
読み解きの質問に答えるモデルの能力を検討し、応答生成性能の向上を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 10:58:01 GMT)
What Makes a Good Summary? Reconsidering the Focus of Automatic
Summarization [49.6] フィールドの現在の焦点は、参加者の希望と完全に一致していないことがわかります。
以上の結果から,自動要約のより広い視点を取り入れることが重要であると論じる。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 15:12:35 GMT)
Federated Learning under Importance Sampling [49.2] 本研究は, サンプリングエージェントと非均一に誘導されるデータに対する重要サンプリングと工夫の効果について検討する。
代替のないサンプリングを含むスキームでは,結果のアーキテクチャの性能は,各エージェントのデータ変動性に関連する2つの要因によって制御される。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 10:08:55 GMT)
Decision-Making Algorithms for Learning and Adaptation with Application
to COVID-19 Data [46.7] 本研究は適応と学習のための新しい意思決定アルゴリズムの開発に焦点を当てている。
重要な観察は、推定と決定の問題は構造的に異なるため、前者で成功したアルゴリズムは決定の問題を調整してもうまく機能しないということである。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 18:24:45 GMT)
TDAF: Top-Down Attention Framework for Vision Tasks [46.1] トップダウンの注目を捉えるためのトップダウンアテンションフレームワーク(TDAF)を提案します。
実験的な証拠は、我々のTDFが効果的な階層化された注意情報を捕捉し、性能を向上できることを示している。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 04:19:13 GMT)
Optimizing Discrete Spaces via Expensive Evaluations: A Learning to
Search Framework [45.1] L2S-DISCOという新しい学習と研究の枠組みを導入し、評価します。
鍵となる洞察は、各ステップで制御知識によって導かれる探索手順を用いて次の構造を選択し、新しい機能評価が観察されるにつれて制御知識を改善することである。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 08:04:44 GMT)
Learning to Rationalize for Nonmonotonic Reasoning with Distant
Supervision [44.3] モデル予測を説明する自然言語の理性について,ニューラルモデルが判断できる範囲について検討する。
トレーニング済みの言語モデル、ニューラルナレッジモデル、関連するタスクからの遠隔監視を使用します。
我々のモデルは、追加情報から推論が多かれ少なかれ起こりそうな理由を説明するポストホック論理を生成することを約束している。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 23:50:20 GMT)
Localization and reduction of superconducting quantum coherent circuit
losses [42.2] 量子センシングと計算は超伝導マイクロ波回路で実現できる。
量子ビットは、非線型ジョセフソン接合を持つキャパシタとインダクタの量子システムである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 14:50:48 GMT)
On Continuous Local BDD-Based Search for Hybrid SAT Solving [40.3] CLSに必要な勾配を効率的に計算するための新しいアルゴリズムを提案する。
多くのベンチマークインスタンスに適用することにより、多用途CLSソルバであるGradSATの機能と限界について検討する。
実験結果から,GradSATは既存のSATおよびMaxSATソルバのポートフォリオに追加され,ブール適合性および最適化問題の解決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, 14 Dec 2020 22:36:20 GMT)
Copy that! Editing Sequences by Copying Spans [40.2] 1ステップで入力のスパン全体を出力にコピーできるSeq2seqモデルの拡張を提案する。
自然言語とソースコードの様々な編集タスクの実験において、我々の新しいモデルはより単純なベースラインを一貫して上回ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 10:03:21 GMT)
Self-supervised pre-training and contrastive representation learning for
multiple-choice video QA [39.8] Video Question Answering (ビデオQA)は、与えられた質問に答えるために、ビデオと言語の両方の微妙な理解を必要とする。
本稿では,自己指導型事前学習段階と主段階における教師付きコントラスト学習を補助学習として,複数選択型ビデオ質問応答のための新しい学習手法を提案する。
提案手法は,TVQA,TVQA+,DramaQAといったマルチチョイスビデオQAに関連する高競争性ベンチマークデータセットを用いて評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 11:32:24 GMT)
FedHome: Cloud-Edge based Personalized Federated Learning for In-Home
Health Monitoring [39.4] 在宅健康モニタリングは、世界中の高齢層に大きな注目を集めている。
既存の家庭内健康モニタリングのアプローチは、ユーザのデータプライバシに十分な注意を払わない。
FedHomeは、家庭内健康モニタリングのための新しいクラウドエッジのフェデレーション学習フレームワークです。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 12:04:44 GMT)
Deep Optimized Priors for 3D Shape Modeling and Reconstruction [38.8] 3Dモデリングと再構築のための新しい学習フレームワークを紹介します。
提案手法は,事前訓練によって制約された障壁を効果的に破壊することを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 03:56:31 GMT)
Temporal Relational Modeling with Self-Supervision for Action
Segmentation [38.6] ビデオの時間関係をモデル化するための拡張時間グラフ推論モジュール(DTGRM)を紹介します。
特に,多レベル拡張時間グラフの構築により時間関係を捉え,モデル化する。
私たちのモデルは3つの挑戦的なデータセットで最先端のアクションセグメンテーションモデルよりも優れています。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 13:41:28 GMT)
Articulated Shape Matching Using Laplacian Eigenfunctions and
Unsupervised Point Registration [38.2] スペクトルグラフ理論は、これらのグラフを低次元空間にマッピングし、それらの埋め込みを整列させることで形状と一致させることができる。
我々は、ラプラシア行列の固有関数の最適部分集合を選択することによって、2つの同値な$K$-次元の点集合の最良の整合を求める新しい定式化を導出する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 08:49:25 GMT)
Trustworthy Preference Completion in Social Choice [36.9] すべての選択肢に対して線形順序を与えるようにエージェントに頼むのは非現実的であり、これらの部分的なランク付けは選好完了を行う必要がある。
信頼ベースのアンカー-kNNアルゴリズムは、信頼指向のケンダル-トー距離を持つエージェントの最も信頼できる隣人を見つけるために提案される。
最初の$k$信頼に値する隣接エージェントに対する特定の共通投票ルールは、確実性と紛争に基づいて、信頼に値する選好完了を行うために適用することができる。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 03:03:13 GMT)
Time to Transfer: Predicting and Evaluating Machine-Human Chatting
Handoff [36.6] 人間とアルゴリズムのコラボレーションを可能にするMHCH(Machine-Human Chatting Handoff)を紹介します。
正規/伝達可能な発話を検出するために,DAMI(Difficulty-Assisted Matching Inference)ネットワークを提案する。
文脈マッチング機能をキャプチャするためにマッチング推論機構が導入される。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 15:02:08 GMT)
Towards unsupervised phone and word segmentation using self-supervised
vector-quantized neural networks [36.2] 音声のセグメンテーションとクラスタリングを、監視せずに低ビット電話ライクなシーケンスに分類する。
我々は、連続した特徴ベクトルのブロックが同一コードに割り当てられるように、予め訓練された自己教師付きベクトル量子化(VQ)ニューラルネットワークを特に制約する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 14:17:33 GMT)
Sign-Agnostic Implicit Learning of Surface Self-Similarities for Shape
Modeling and Reconstruction from Raw Point Clouds [35.8] 物体の表面全体を共有・適応的にモデリングするための局所暗黙的表面ネットワークを学習することを提案する。
また、各表面パッチの最適化潜在符号間の相関性を改善することにより、表面の自己相似性の活用も促進する。
私たちのフレームワークは、表面自己相似性(SAIL-S3)の符号認識暗黙学習(Sign-Agnostic Implicit Learning)と呼びます。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 13:33:22 GMT)
Learning Category-level Shape Saliency via Deep Implicit Surface
Networks [34.8] 我々は、深い暗黙の表面ネットワークから、同じカテゴリの形状の例に対するサリエンシマップを学習する。
これらの特性を,サリエンシー計算の代替法との比較により検証する。
学習した形状の塩分を活用すれば,オブジェクト表面のカテゴリやインスタンス固有の部分のいずれかを再構築できることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 06:54:42 GMT)
StackRec: Efficient Training of Very Deep Sequential Recommender Models
by Layer Stacking [34.5] 層スタッキングによる深層SRモデルのためのシンプルで非常に効率的なトレーニングフレームワークであるStackRecを紹介します。
まず、よく訓練された深層SRモデルにおける残留層/ブロックが同様の分布を有するという重要な洞察を提供する。
そこで本研究では,事前学習した残存層/ブロックを段階的に積み重ね,より深く,より訓練しやすいSRモデルを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 14:41:43 GMT)
The Open Brands Dataset: Unified brand detection and recognition at
scale [33.6] Open Brands」は、リッチなアノテーションによるブランド検出と認識のための最大のデータセットです。
ブランドネット」はブランド認識を扱う「ブランドネット」と呼ばれるネットワークである。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 09:06:42 GMT)
Improving Post Training Neural Quantization: Layer-wise Calibration and
Integer Programming [33.5] トレーニング後の量子化法は簡単に使用でき、小さなラベルなしキャリブレーションセットしか必要としない。
ここでは,各層の量子化誤差を最小化することにより,8ビット障壁を破ることを目的とする。
精度の低下やモデル圧縮を抑えながら、各層に最適なビット幅を割り当てる方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 15:55:05 GMT)
Group Communication with Context Codec for Ultra-Lightweight Source
Separation [33.0] モデル性能を犠牲にすることなく、モデルサイズと複雑さの両方を減らすために、コンテキスト(GC3)設計によるグループコミュニケーションを提案します。
GC3は2.5%のモデルサイズで、幅広いベースラインアーキテクチャよりも同等または優れた性能を達成できる。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 06:57:58 GMT)
Mercer Features for Efficient Combinatorial Bayesian Optimization [32.9] ベイズ最適化(Bayesian optimization、BO)は、高価な関数評価でブラックボックス最適化問題を解決するための効率的なフレームワークである。
本稿では,科学や工学の応用において自然に発生する空間(シーケンスやグラフなど)のbo問題の設定について述べる。
重要な課題は、統計モデルの複雑さと検索のトラクタビリティのバランスをとり、評価のための構造を選択することです。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 17:58:39 GMT)
A comparison of self-supervised speech representations as input features
for unsupervised acoustic word embeddings [32.6] 私たちは、短い時間枠レベルで表現学習を見ます。
最近のアプローチには、自己監視型予測符号化および対応オートエンコーダ(CAE)モデルが含まれる。
コントラスト予測符号化(CPC)、オートレグレッシブ予測符号化、CAEなどのフレームレベルの特徴を従来のMFCCと比較します。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 10:17:25 GMT)
Anytime Inference with Distilled Hierarchical Neural Ensembles [32.0] 深層ニューラルネットワークの推論は計算コストがかかり、計算量や入力データの量が時間とともに変化するマスケリオでは、任意の時間推論が可能なネットワークが重要である。
階層型木構造に複数のネットワークのアンサンブルを埋め込む新しいフレームワークである階層型ニューラルネットワークアンサンブル(HNE)を提案する。
実験の結果,従来の推定モデルと比較して,HNEはCIFAR-10/100データセットとImageNetデータセットに対して,最先端の精度計算トレードオフを提供することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 07:26:50 GMT)
Towards localisation of keywords in speech using weak supervision [30.7] 弱監督モデルおよび自己監督モデルの開発は、完全な転写が利用できない低リソース環境での音声技術を可能にする可能性がある。
位置情報が明示的に提供されない2つの弱い監督形態を用いてキーワードのローカライズが可能かどうかを検討する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 10:30:51 GMT)
Efficient Querying for Cooperative Probabilistic Commitments [29.6] マルチエージェントシステムは、一般的な調整インフラストラクチャの中核としてコミットメントを使用できる。
慎重に選択されたコミットメントの選択について問い合わせることで、協力エージェントが(およそ)最適なコミットメントを効率的に見つける方法を示します。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 00:47:09 GMT)
TreeCaps: Tree-Based Capsule Networks for Source Code Processing [28.6] 本研究では、カプセルネットワークとツリーベースの畳み込みニューラルネットワークを融合させることにより、新しい学習手法であるTreeCapsを提案する。
TreeCapsは、これらのセマンティック保存プログラム変換に耐える上で、最も堅牢であることに気付きました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 15:12:16 GMT)
Audio Captioning using Pre-Trained Large-Scale Language Model Guided by
Audio-based Similar Caption Retrieval [28.6] 音声キャプションの目的は、入力音声を自然言語を用いてその記述に変換することである。
提案手法は音声キャプションに事前学習した言語モデルを用いることに成功している。
事前訓練したモデルベースキャプションジェネレータのオラクル性能は,スクラッチから訓練した従来の方法よりも明らかに良好であった。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 08:27:36 GMT)
img2pose: Face Alignment and Detection via 6DoF, Face Pose Estimation [27.1] 実時間6自由度(6DoF)、3次元顔のポーズ推定を顔検出やランドマークの定位なしで提案する。
AFLW2000-3D と BIWI の試験結果から,本手法は実時間で動作し,SotA (SotA) の顔のポーズ推定に優れることがわかった。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 18:26:20 GMT)
High-Contrast Reflection Tomography with Total-Variation Constraints [26.9] 逆散乱とは、物体の散乱電位の空間分布を、その周りの散乱波動場を測定することによって推定する過程である。
本稿では,オブジェクトの背景モデルからの側情報を必要としない制約付きインクリメンタル周波数インバージョンフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 14:44:29 GMT)
Breaking the Expressive Bottlenecks of Graph Neural Networks [26.0] 近年, weisfeiler-lehman (wl) graph isomorphism test を用いてグラフニューラルネットワーク (gnns) の表現性の測定を行った。
本稿では,強力なアグリゲータを探索することで表現性を向上する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 02:36:46 GMT)
On Convergence of Gradient Expected Sarsa($\lambda$) [26.0] オフライン推定(マルチステップブートストラップ)を$mathttexpectedsarsa(lambda)$に適用することはオフポリシ学習において不安定であることを示す。
収束する$mathttgradientexpectedsarsa(lambda)$ ($mathttges(lambda)$)アルゴリズムを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 01:27:24 GMT)
DeepFakesON-Phys: DeepFakes Detection based on Heart Rate Estimation [25.4] 本研究は生理的測定に基づく新しいDeepFake検出フレームワークを導入する。
特に,ヒト皮膚の微妙な色変化を探り,血液中のヒト組織の存在を明らかにする方法を検討する。
DeepFakesONPhysという偽の検出器は、ビデオフレームから空間情報と時間情報を抽出するCAN(Convolutional Attention Network)を使用している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 14:34:23 GMT)
GANSpace: Discovering Interpretable GAN Controls [24.4] 本稿では,GAN(Generative Adversarial Networks)を解析し,画像合成のための解釈可能な制御を生成する手法について述べる。
我々は,主成分分析(PCA)に基づく重要な潜伏方向を,潜伏空間や特徴空間に適用した上で同定する。
多数の解釈可能な制御が主方向に沿った層方向の摂動によって定義されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 10:13:42 GMT)
Dialog Policy Learning for Joint Clarification and Active Learning
Queries [24.4] 我々は階層的な対話ポリシーを訓練し、明確化と活発な学習の両方を共同で行う。
本研究では,これらの機能の一つあるいは両方に対して静的なダイアログポリシーを使用することよりも,対話ポリシーの明確化と能動的学習が効果的であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 03:31:36 GMT)
Early Detection of Fake News by Utilizing the Credibility of News,
Publishers, and Users Based on Weakly Supervised Learning [24.0] 本稿では,ニュースコンテンツとパブリッシャーとユーザの関係を結合した構造対応型マルチヘッド・アテンション・ネットワーク(SMAN)を提案する。
SMANは、最新のモデルよりもはるかに高速である91%以上の精度で4時間で偽のニュースを検出することができます。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 01:27:46 GMT)
HaS-Nets: A Heal and Select Mechanism to Defend DNNs Against Backdoor
Attacks for Data Collection Scenarios [23.9] ロー信頼バックドア攻撃」は、有毒な訓練サンプルに割り当てられた信頼ラベルを悪用する。
HaS-Nets"はデータセットから独立して、AISを90%以上から15%未満に削減することができる。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 12:47:41 GMT)
Automatic Vertebra Localization and Identification in CT by Spine
Rectification and Anatomically-constrained Optimization [23.8] 本論文では脊椎の解剖学的知識を利用して椎骨の局在と同定を容易にする堅牢かつ正確な方法を提案する。
キーポイント局在モデルは、脊椎中心の活性化マップを作成するために訓練される。
その後、脊椎中心線に沿って再サンプリングされ、脊椎切除された活性化マップを生成し、さらに1-D活性化信号に集約される。
解剖学的に制約された最適化モジュールを導入し、連続する椎骨指数の椎骨と硬い制約の間の距離を調節するソフト制約の下で最適な椎骨中心を共同で探索する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 21:26:48 GMT)
AIDE: Annotation-efficient deep learning for automatic medical image
segmentation [22.4] クロスモデル自己修正機構を精巧に設計し、不完全なデータセットを処理するための effIcient Deep lEarning (AIDE) を紹介します。
AIDEは、完全に教師された担当者によって生成されるものと同等のセグメンテーションマップを一貫して生成する。
このような専門家のラベルを活用する効率の10倍の改善は、幅広い生物医学的応用を促進する可能性があります。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 09:47:02 GMT)
Multi Modal Adaptive Normalization for Audio to Video Generation [18.8] 本稿では,音声信号と人物の単一画像とを入力として,任意の長さの人物映像を合成するマルチモーダル適応正規化(MAN)アーキテクチャを提案する。
このアーキテクチャでは,マルチモーダル適応正規化,キーポイントヒートマップ予測器,光フロー予測器,およびクラスアクティベーションマップ[58]ベースのレイヤを用いて,表情成分の動きを学習する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 07:39:45 GMT)
Self-Supervised Representation Learning for Detection of ACL Tear Injury
in Knee MR Videos [18.5] 本稿では,MRビデオクリップから伝達可能な特徴を学習するための自己教師付き学習手法を提案する。
我々の知る限りでは、MRビデオから損傷分類タスクを実行する教師付き学習モデルには、モデルによる決定についての説明がない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 12:27:43 GMT)
Effective and Efficient Data Poisoning in Semi-Supervised Learning [18.5] Semi-Supervised Learningは、限られたラベル付きデータから学習の利点を最大限に引き出すことを目的としています。
未知のラベルを推測するために既知のラベルに依存するため、SSLアルゴリズムはデータ品質に敏感である。
本稿では, 有効かつ効率的な新しいデータ中毒法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 10:05:22 GMT)
Towards Cardiac Intervention Assistance: Hardware-aware Neural
Architecture Exploration for Real-Time 3D Cardiac Cine MRI Segmentation [18.1] リアルタイム心臓MRI(Real-time Heartc MRI)は、様々な心臓の介入を導く上で、ますます重要な役割を担っている。
より優れた視覚補助を提供するには、目立った視覚遅延を避けるために、シネMRIフレームをオンザフライで分割する必要がある。
リアルタイム3次元心血管MRIセグメント化のためのハードウェア対応マルチスケールニューラルアーキテクチャサーチ(NAS)フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 01:11:50 GMT)
Adaptive Verifiable Training Using Pairwise Class Similarity [17.9] 検証可能なトレーニングは、特定のノイズに対して確実に堅牢なニューラルネットワークの作成に成功しています。
しかしながら、単一のロバスト性基準を強制するにも関わらず、そのパフォーマンスはデータセットの複雑さに乏しい。
クラス間の類似性を利用して検証可能なトレーニングのパフォーマンスを向上させる新しいアプローチを提案します。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 19:10:30 GMT)
Iterative label cleaning for transductive and semi-supervised few-shot
learning [17.4] わずかなショット学習は、新しいタスクが監督とデータの両方を制限することで解決されるような、学習表現と知識の獲得にかかっている。
ラベル付きおよびラベルなしデータ分布の多様体構造を利用して擬似ラベルを予測するアルゴリズムを提案する。
提案手法は,EmphminiImageNet,emphImageNet,CUB,CIFAR-FSの4つのベンチマークデータセット上に,新たな技術状況を設定する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 21:54:11 GMT)
Improving model calibration with accuracy versus uncertainty
optimization [17.1] 適切に校正されたモデルは、その予測が確実であるときに正確であり、不正確な場合に高い不確実性を示すべきである。
精度と不確実性の関係を不確実性校正のアンカーとして活用する最適化手法を提案する。
平均場変動推定によるアプローチの実証と最先端手法との比較を行った。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 20:19:21 GMT)
AV Taris: Online Audio-Visual Speech Recognition [16.3] 本稿では,音声・視覚音声をリアルタイムで復号可能なニューラルネットワークモデルであるAV Tarisを開発する。
オーディオビジュアル音声統合とオンライン音声認識の2つの提案モデルを組み合わせることで実現する。
その結果,av tarisは音声のみのtarisよりも優れており,音声認識における視覚モダリティの有用性が示された。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 12:39:02 GMT)
Multi-Domain Multi-Task Rehearsal for Lifelong Learning [16.0] マルチドメインマルチタスク(MDMT)リハーサルを提案し、古いタスクと新しいタスクを並列かつ均等にトレーニングし、タスク間の分離を破る。
具体的には、クラス内/タスク間のコンパクト性とクラス間/タスク間の矛盾を促進するために、2レベルの角度マージン損失が提案される。
さらに,従来のタスクのドメインシフトにさらに対処するために,メモリ上の任意のエピソード蒸留損失を,古いタスク毎の知識を固定するために提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 03:36:25 GMT)
Relaxed Peephole Optimization: A Novel Compiler Optimization for Quantum
Circuits [15.9] 本稿では,量子コンピュータのための新しい量子コンパイラ最適化手法である緩和ピープホール最適化(RPO)を提案する。
我々は、ある時点において、その状態が X-, Y- または Z-基底のいずれかであるときに、基底状態として qubit を定義する。
我々は、いくつかの入力量子ビットが既知の純粋状態にあるとき、量子ゲートを最適化するためのアプローチを拡張した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 17:03:06 GMT)
Towards Accurate Spatiotemporal COVID-19 Risk Scores using High
Resolution Real-World Mobility Data [15.3] 比較的細かい空間的および時間的リスクスコアを割り当てるHawkesプロセスベースの技術を開発する。
位置密度と移動行動に基づくリスクスコアの開発に重点を置いている。
以上の結果から,高分解能モビリティデータに基づく細粒度リスクスコアは,有用な洞察を提供し,安全に再オープンできることが示された。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 06:31:28 GMT)
Sparse Multi-Family Deep Scattering Network [14.9] DSN(Deep Scattering Network)の解釈可能性を活用した新しいアーキテクチャを提案する。
SMF-DSNは散乱係数の多様性を高めてDSNを強化し、(ii)非定常雑音に対するロバスト性を向上させる。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 16:06:14 GMT)
HR-Depth: High Resolution Self-Supervised Monocular Depth Estimation [14.8] 本稿では,2つの効果的な戦略を持つ改良DepthNet,HR-Depthを提案する。
resnet-18をエンコーダとして使用すると、hr-depthは、高解像度と低解像度の両方で最小パラマエターを持つ、以前の最先端(sota)メソッドをすべて上回る。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 09:15:15 GMT)
Rumor Detection on Twitter Using Multiloss Hierarchical BiLSTM with an
Attenuation Factor [14.7] Twitterなどのソーシャルメディアプラットフォームは、未確認情報や噂の発端となっている。
我々のモデルは、最先端の機械学習やバニラディープラーニングモデルよりも優れたパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 11:20:30 GMT)
Lagrangian Reachtubes: The Next Generation [14.5] LRT-NGは、リーチチューブを計算する一連の技術と関連するツールセットである。
最新のラングランジアンリーチビリティを大幅に向上させます。
プロパゲーションボールに対して解析的に計算された計量を初めて使用する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 12:09:50 GMT)
Context-Guided BERT for Targeted Aspect-Based Sentiment Analysis [14.4] 自己注意モデルにコンテキストを追加することで(T)ABSAの性能が向上するかどうかを検討する。
本稿では,異なるコンテキスト下で注意を分散することを学ぶための2種類のコンテキストガイドBERT(CG-BERT)を提案する。
我々の研究は、文脈に基づく自然言語タスクのための事前学習された自己注意に基づく言語モデルに文脈依存性を追加するという有用性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 18:33:19 GMT)
GAN Ensemble for Anomaly Detection [14.0] 異常検出のためのGANアンサンブルの構築を提案する。
提案手法では,生成器群と判別器群を一緒に訓練する。
GAN と GAN アンサンブルの理論的解析は、異常検出における GAN 識別器の役割を説明する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 22:39:20 GMT)
Urban Space Insights Extraction using Acoustic Histogram Information [13.8] 都市部における屋外活動の検知と降雨期間推定のための低コストアナログ音響センサの実装について検討した。
アナログ音響センサはヒストグラム形式で5分ごとにクラウドに送信され、100ms(10Hz)毎にサンプリングされる音データからなる。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 06:02:50 GMT)
Neighbors From Hell: Voltage Attacks Against Deep Learning Accelerators
on Multi-Tenant FPGAs [13.5] FPGAベースのディープラーニングアクセラレータの電圧ベースの整合性攻撃に対するセキュリティを評価します。
効果的な電力節約技術であるアグレッシブクロックゲーティングは、現代のFPGAの潜在的なセキュリティ脅威になることを示しています。
DLアクセラレータをオーバークロックし、予測精度を損なうことなく1.18-1.31倍高い推論性能を実現します。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 03:59:08 GMT)
H-FND: Hierarchical False-Negative Denoising for Distant Supervision
Relation Extraction [13.4] 強固な遠隔監督関係抽出のための階層的偽陰性化フレームワークh-fndを提案する。
H-FNDは、非関係(NA)インスタンスをトレーニングプロセス中に保持、破棄、または修正するかどうかを決定する階層ポリシーを使用します。
SemEval-2010とTACREDの実験は、トレーニングインスタンスと検証インスタンスの関係をランダムに負に変換してFNインスタンスを生成する制御されたFN比で実施された。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 16:40:00 GMT)
COVID-19 Image Data Collection: Prospective Predictions Are the Future [12.8] このデータセットは、新型コロナウイルスの画像と予後データのための最大の公開リソースである。
公開図やさまざまなWebベースのリポジトリから手作業で収集して、機械学習フレンドリなフォーマットにしました。
我々は、ICUの必要性の予測、患者の生存率の予測、治療中の患者の軌跡の理解など、複数の可能なユースケースを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 18:52:43 GMT)
MICK: A Meta-Learning Framework for Few-shot Relation Classification
with Small Training Data [12.3] ほとんどショット関係の分類では、少数のサポートインスタンスに遭遇した後で、入ってくるクエリインスタンスを分類しようとする。
本稿では,関係分類のための数発の学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 15:54:51 GMT)
LRC-BERT: Latent-representation Contrastive Knowledge Distillation for
Natural Language Understanding [12.2] 本稿では,角距離面から中間層の出力に適合するコントラスト学習に基づく知識蒸留法lrc-bertを提案する。
GLUE(General Language Understanding Evaluation)ベンチマークで8つのデータセットを検証することで、提案したRC-BERTの性能は既存の最先端手法を上回る。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 08:39:38 GMT)
Observation of $\mathcal{PT}$-symmetric quantum coherence in a single
ion system [12.1] 常温で40mathrmCa+$イオンの自発的な$mathcalPT$対称性破壊の証拠を報告した。
量子メモリやプロセッサ構築におけるコールドイオンの汎用的役割を考えると、我々の実験は純粋量子EP効果を探索し活用するための新しいプラットフォームを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 03:29:36 GMT)
Generalizing Emergent Communication [12.1] 我々は,確立された深層強化学習技術は,基盤となる個別通信プロトコルの出現を動機付けるのに十分である,という仮説を検証した。
この結果から, 適切な環境インセンティブを提供することにより, 実際に回避できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 23:40:39 GMT)
Binary Black-box Evasion Attacks Against Deep Learning-based Static
Malware Detectors with Adversarial Byte-Level Language Model [11.7] MalRNNは、制限なく回避可能なマルウェアバリアントを自動的に生成する新しいアプローチです。
MalRNNは、3つの最近のディープラーニングベースのマルウェア検出器を効果的に回避し、現在のベンチマークメソッドを上回ります。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 22:54:53 GMT)
Generating Math Word Problems from Equations with Topic Controlling and
Commonsense Enforcement [11.5] 本稿では,新しいテキスト生成モデルを提案する。
本モデルでは, 方程式を効果的に符号化するフレキシブルなスキームを提案し, 可変オートエンコーダ(VAE)による方程式エンコーダを強化する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 10:02:11 GMT)
Learned Video Codec with Enriched Reconstruction for CLIC P-frame Coding [11.0] 本稿では,学習画像圧縮(clic, cvprworkshop)2020 p-frame符号化のための学習ベースのビデオを提案する。
より具体的には、残差符号信号と運動ベクトルのためのRefine-Netを用いた圧縮機ネットワークを設計した。
ビデオでは,CLIC P-frame Challengeで指定されたデコーダ側の完全参照フレームを用いて,その性能を示す。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 12:32:46 GMT)
Robust One Shot Audio to Video Generation [11.0] OneShotA2Vは、音声信号と人の単一の見えないイメージを入力として使用し、任意の長さの会話者のビデオを合成する新しいアプローチです。
OneShotA2Vはカリキュラム学習を利用して表情成分の動きを学習し、それによって与えられた人物の高品質なトーキングヘッドビデオを生成する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 10:50:05 GMT)
SAT-MARL: Specification Aware Training in Multi-Agent Reinforcement
Learning [10.8] 産業シナリオでは、システムの振る舞いは予測可能で、定義された範囲内にある必要がある。
本稿では,機能的および非機能的要求を形式的報酬に明示的に移行することを提案する。
工業用ロットサイズワン生産施設をモデル化するマルチエージェント環境であるスマートファクトリーで実験を行う。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 21:33:16 GMT)
PePScenes: A Novel Dataset and Baseline for Pedestrian Action Prediction
in 3D [10.6] nuScenesにフレーム毎の2D/3Dバウンディングボックスと動作アノテーションを追加して作成された新しい歩行者行動予測データセットを提案する。
また,歩行者横断行動予測のための様々なデータモダリティを組み込んだハイブリッドニューラル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, 14 Dec 2020 18:13:44 GMT)
#TulsaFlop: A Case Study of Algorithmically-Influenced Collective Action
on TikTok [10.5] この研究は、TikTokの人気の高まりと社会政治的な意味合いの高まりに触発され、TikTokの推奨アルゴリズムがコール・ツー・アクション・ビデオの増幅に果たす役割を探求している。
我々は600人以上のTikTokユーザーからのコール・ツー・アクション・ビデオを分析し、これらのビデオの可視性(再生回数)を、同じユーザーが公開している他のビデオと比較する。
エビデンスによると、タルサに関連するビデオは一般的により多くのプレイを受けており、場合によっては増幅は劇的である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 17:09:25 GMT)
IPN-V2 and OCTA-500: Methodology and Dataset for Retinal Image
Segmentation [10.1] 水平方向の知覚能力を高めるために平面パーセプトロンを追加してIPNを拡張する画像投影ネットワークV2(IPN-V2)を提案する。
また,IPN-V2+の補助として,「チェッカーボード効果」を克服するグローバルリトレーニングプロセスを導入することで,IPN-V2+を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 05:20:29 GMT)
Bandit-based Communication-Efficient Client Selection Strategies for
Federated Learning [8.6] コミュニケーションのオーバーヘッドを低減し、より迅速な収束を実現するバンディットベースのコミュニケーション効率の高いクライアント選択戦略UBB-CSを提案する。
また、クライアントの選択を公平性の向上に活用する方法も実証します。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 23:35:03 GMT)
Proceedings of the AI-HRI Symposium at AAAI-FSS 2020 [8.6] The Artificial Intelligence (AI) for Human-Robot Interaction (HRI) Symposiumは2014年以来、議論とコラボレーションの場として成功している。
AI-HRIの過去の参加者の多くは、現在、HRIの信頼の研究に従事している。
AI-HRI領域で遭遇する特定の状況に対して、信頼はどのように適用されますか?
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 19:15:24 GMT)
Achieving Adversarial Robustness Requires An Active Teacher [8.2] 学習データから教師の十分な情報を得ることができないため,敵対的な事例が存在すると主張する。
頑健性を実現するためには,生徒に積極的に情報を提供する教師が必要となる。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 03:27:50 GMT)
DUDE: Deep Unsigned Distance Embeddings for Hi-Fidelity Representation
of Complex 3D Surfaces [8.1] DUDE は、非符号距離場 (uDF) を用いて表面との近接を表現し、正規ベクトル場 (nVF) は表面の向きを表現している。
この2つの組み合わせ (uDF+nVF) を用いて任意の開/閉形状の高忠実度表現を学習できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 03:40:00 GMT)
Evolutionary Multi-Objective Optimization Algorithm Framework with Three
Solution Sets [7.7] EMOアルゴリズムにより得られた非支配的解集合から最終解が決定者によって選択されると仮定する。
本稿では,様々な状況に対処するための3つのソリューションセットを備えた汎用EMOフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 08:04:07 GMT)
On the Sample Complexity and Optimization Landscape for Quadratic
Feasibility Problems [7.7] 複素ベクトル $mathbfxin mathbbCn$ を $mangle A-imathbfx, mathbfxr_i=1m から復元する問題を考える。
一般に、NP-ハードが解ける二次問題であるだけでなく、実際には特定できないかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 19:10:15 GMT)
Feature Selection for Learning to Predict Outcomes of Compute Cluster
Jobs with Application to Decision Support [7.6] 高性能コンピューティングクラスタのためのSlurm Workload Managerから、機械学習フレームワークとデータマイニングのための新しいテストベッドを提示する。
ユーザがCPUとメモリの割り当てを強化して失敗したジョブを再提出するか、あるいはそれらをコンピューティングクラウドに移行するかを決めるのを支援する。
本稿では,hpcジョブの資源管理(slurm)データ集合に対して,機能選択のための3つの異なる手法を用いて学習した教師付き学習モデルを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 22:35:02 GMT)
Deep-Learning-Based Kinematic Reconstruction for DUNE [7.1] Deep Underground Neutrino Experiment (DUNE)は、次世代の長周期ニュートリノ振動実験である。
最終状態粒子方向とエネルギーの再構成とニュートリノエネルギーのための2次元と3次元のCNNに基づく2つの手法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 03:44:20 GMT)
Better scalability under potentially heavy-tailed feedback [6.9] 損失や勾配の重み付けが可能である場合に使用できる,ロバスト勾配勾配降下法(RGD)のスケーラブルな代替手法について検討する。
我々は、並列に実行できる安価なサブプロセスの集合に基づいて、強力な候補を堅牢に選択することに集中する。
正確な選択プロセスは、基礎となる目的の凸性に依存するが、すべての場合において、我々の選択手法は弱い学習者の信頼を高める頑健な方法である。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 08:56:04 GMT)
Outlier-Robust Clustering of Non-Spherical Mixtures [5.9] 統計的に分離されたd-次元ガウスアン(k-GMM)の混合をクラスタリングするための最初のアウトリー・ローバストアルゴリズムを与える。
この結果は、$d$次元単位球面上の均一分布の任意のアフィン変換のクラスタリング混合に拡張される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 18:00:59 GMT)
Developing Future Human-Centered Smart Cities: Critical Analysis of
Smart City Security, Interpretability, and Ethical Challenges [5.7] 主な課題は、セキュリティ、堅牢性、解釈可能性、人間中心のアプリケーションにおけるAIやMLのデプロイの成功に対する倫理的課題である。
グローバルには、より人間的で人間と互換性のある技術が求められている。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 18:54:05 GMT)
Perceptron Theory for Predicting the Accuracy of Neural Networks [5.6] 分類タスクのパフォーマンスを予測できる1層パーセプトロンの理論を開発しています。
この研究は、ディープニューラルネットワークを理解するための単純で二部的なアプローチを提供する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 19:02:26 GMT)
NVIDIA SimNet^{TM}: an AI-accelerated multi-physics simulation framework [5.5] 我々は,ai駆動のマルチフィジカルシミュレーションフレームワークであるsimnetを用いて,幅広い分野にわたるシミュレーションを高速化する。
SimNetは幅広いユースケースに対処する - トレーニングデータ、逆データ、データ同化問題のない、結合された前方シミュレーション。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 20:55:48 GMT)
Learning how to approve updates to machine learning algorithms in
non-stationary settings [4.9] FDAは機械学習アルゴリズムの修正を自律的に承認できるポリシーをデザインしようとしている。
モニタリングデータを蓄積して修正を承認する方法を学習する学習から評価へのアプローチについて検討する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 05:54:55 GMT)
Privacy Preserving Demand Forecasting to Encourage Consumer Acceptance
of Smart Energy Meters [4.8] スマートメーターの設置に関する消費者の大きな懸念を和らげるために、エネルギー需要予測のプライバシー保護の必要性を強調します。
高解像度のスマートメーターデータは、占有、習慣、個々の家電の使用など、消費者の家庭の多くのプライベートな側面を露呈することができる。
本研究では,負荷予測を可能にするために,様々な規模でのエネルギー需要予測にフェデレーション学習と呼ばれる分散機械学習の応用を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 12:04:34 GMT)
Biomechanical modelling of brain atrophy through deep learning [4.7] このツールは、アルツハイマー病ニューロイメージングイニシアティブデータセットの縦方向の脳肥大データを使用して検証されます。
訓練されたモデルでは,新しい脳の変形を最小限の残差で高速にシミュレートできることを実証する。
この方法は、データ増強や、脳の成長と萎縮を反映する様々な因果仮説の探索に使用される可能性がある。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 14:40:47 GMT)
Deep Portfolio Optimization via Distributional Prediction of Residual
Factors [3.9] そこで本稿では,残余要因と呼ばれる金融量分布の予測に基づくポートフォリオ構築手法を提案する。
本手法が米国および日本の株式市場データに有効であることを実証する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 04:09:52 GMT)
Defect extremal surface as the holographic counterpart of Island formula [3.9] 欠陥面は、欠陥理論によって補正された龍高柳面を最小化することによって定義される。
AdS/BCFTの簡単な構成では、欠陥極端曲面公式は境界量子極端曲面と正確に同じ結果を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 15:04:15 GMT)
A Canine Census to Influence Public Policy [3.7] カシルダ(アルゼンチンの都市)で起きたデータ収集の過程について,イヌの国勢調査の文脈で述べる。
本研究は,多くの視点からデータから得られた予備的な知見と,これらの知見が公共政策に影響を及ぼす可能性について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 12:48:21 GMT)
A Visual Mining Approach to Improved Multiple-Instance Learning [3.6] MIL(Multiple-Instance Learning)は、オブジェクト(インスタンス)の集合(バッグ)を分類し、ラベルをバッグのみに割り当てることを目的とした機械学習のパラダイムである。
MILをサポートするため,マルチスケールのツリーベースビジュアライゼーションを提案する。
木の最初のレベルはバッグを表し、2番目のレベルは各バッグに属するインスタンスを表します。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 05:12:43 GMT)
mlr3proba: An R Package for Machine Learning in Survival Analysis [3.6] mlr3probaは、生存分析のための包括的な機械学習インターフェイスを提供する。
mlr3の一般的なモデルチューニングとベンチマーク機能と接続し、サバイバルモデリングと評価のための体系的なインフラを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 11:41:25 GMT)
Discovering Airline-Specific Business Intelligence from Online Passenger
Reviews: An Unsupervised Text Analytics Approach [3.3] 航空は豊富なオンライン顧客レビュー(OCR)に乗じることができる
本稿では,教師なしテキスト分析手法を用いてocrから企業および競合企業固有の知性を検出する。
提案手法の検証には,米国拠点のターゲットキャリアの99,147件の航空会社レビューと,その競合企業4社のケーススタディが使用されている。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 23:09:10 GMT)
Vartani Spellcheck -- Automatic Context-Sensitive Spelling Correction of
OCR-generated Hindi Text Using BERT and Levenshtein Distance [3.0] Vartani Spellcheck はヒンディー語テキストのスペル補正のための文脈依存型アプローチである。
81%の精度で, 従来確立されていたヒンディー語における文脈依存的誤り訂正機構よりも有意な改善が認められた。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 15:49:54 GMT)
Vision-Aided Radio: User Identity Match in Radio and Video Domains Using
Machine Learning [3.0] 5Gは、通信技術産業において不可欠なイネーブラーであり、主要なインフラプロバイダーであるように設計されている。
ディープラーニングとコンピュータビジョンツールの使用は、ネットワークの環境意識を高める手段となる。
視覚領域と無線領域の両方からの情報を一致させる枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 20:47:52 GMT)
Molecular graph generation with Graph Neural Networks [2.7] MG2N2と呼ばれる一連のグラフニューラルネットワークモジュールに基づくシーケンシャルな分子グラフジェネレーターを紹介します。
我々のモデルは、過度に適合することなく、トレーニング段階で見られる分子パターンを一般化することができる。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 10:32:57 GMT)
Combining Visual and Textual Features for Semantic Segmentation of
Historical Newspapers [2.6] 本稿では,歴史新聞のセマンティックセマンティックセグメンテーションのためのマルチモーダルアプローチを提案する。
ダイアクロニックなスイスとルクセンブルクの新聞の実験に基づいて、視覚的特徴とテキスト的特徴の予測力について検討する。
その結果、強力な視覚ベースラインと比較して、マルチモーダルモデルの一貫した改善が見られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 16:56:29 GMT)
Clustering high dimensional meteorological scenarios: results and
performance index [2.4] 本稿では,RTEによる気候シミュレーションにおいて,可能な気候シナリオをグループ化し,選択する問題について議論する。
使用されるデータは、フランスの地理的な場所のグリッド上に200の異なるシナリオの温度時系列からなる。
まず,クラスタ化に使用される距離の選択が,結果の意味に強い影響を与えていることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 13:06:41 GMT)
At the Intersection of Deep Sequential Model Framework and State-space
Model Framework: Study on Option Pricing [2.3] 非線形力学系の推論と予測問題は様々な文脈で発生してきた。
深層シーケンシャルモデルと状態空間モデルの両方を統一し、両方のフレームワークの優位性を実現するモデルを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 18:21:41 GMT)
Asymptotic study of stochastic adaptive algorithm in non-convex
landscape [2.1] 本稿では、最適化や機械学習に広く用いられる適応アルゴリズムの仮定特性について検討する。
このうちAdagradとRmspropは、ブラックボックスのディープラーニングアルゴリズムの大部分に関与している。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 10:42:40 GMT)
A Preliminary Comparison Between Compressive Sampling and Anisotropic
Mesh-based Image Representation [2.0] 圧縮センシング(CS)は、信号自体よりもはるかに少ないサンプルでスパース信号を表現し再構成するために、過去20年で一般的な分野となっている。
MbIRは画像ピクセルを直接処理し、三角形のメッシュを使用してより少ないポイントで画像を表現する。
その結果, 同じ試料密度のAMA表現により, CSよりも良好な再現性が得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 03:14:04 GMT)
Optimal quantum simulation of open quantum systems [2.0] 量子システム上のデジタル量子シミュレーションは、有限量子資源を用いて実装できるアルゴリズムを必要とする。
最近の研究は、NISQデバイス上でのオープン量子システムのディジタル量子シミュレーションを実証している。
我々はマルコフおよび非マルコフ開量子系の最適シミュレーションのための量子回路を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 14:00:36 GMT)
System identification of biophysical neuronal models [1.7] 入力出力データからの神経力学の同定は依然として難しい問題である。
GOBFは識別問題に取り組むのに特に適している。
本手法は, カニ胃ガングリオンの破裂モデルの同定に有用である。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 16:41:27 GMT)
Using multiple ASR hypotheses to boost i18n NLU performance [1.6] 現在の音声アシスタントは、自然言語理解(NLU)モジュールへの入力として、ASR(Automatic Speech Recognition)モジュールから得られる最良の仮説を使用する。
ドイツ語とポルトガル語の2つの言語データセットのステータスクオと比較し,NLU関連タスクの性能の変化について検討した。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 18:44:37 GMT)
Application of the Neural Network Dependability Kit in Real-World
Environments [1.6] NNモデルの開発過程において,NNDK(Neural Network Dependability Kit)を使用するためのガイドラインを提供する。
ケーススタディでは、NNモデルに関する洞察を得るための信頼性キットの使用と、ニューラルネットワークモデルの開発プロセスの通知方法が示されている。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 06:53:13 GMT)
Black hole microstates vs. the additivity conjectures [1.5] 可能性 (a) は量子通信理論において重要な結果であり、絡み合いが、現在確立されているよりもはるかに多くの情報を伝達する能力を高めることを証明している。
特に、歪んだマイクロステートは、AdS/CFTのエンタングルメントエントロピーを計算するための量子極端表面処方の妥当性を仮定して、ブラックホールの地平線または外側に非自明な構造を持つ必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 19:00:01 GMT)
Bayesian Optimization -- Multi-Armed Bandit Problem [1.5] ベイズ最適化を論じた論文において,取得機能とポートフォリオ戦略の種類に関する小文献調査を行った。
また、実験を複製し、調査結果を報告し、論文の結果と比較します。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 19:08:37 GMT)
Morphology on categorical distributions [1.1] 分類分布は、マルチクラスセグメンテーションにおける不確実性の自然な表現である。
分類分布のイメージが完全な格子ではないため、不確定なマルチクラスセグメンテーションに形態学的操作を適用することは簡単ではない。
本研究では,古典的形態学と確率論的視点を組み合わせることにより,カテゴリー分布に関する形態学の要件を定式化する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 07:54:00 GMT)
Graphs for deep learning representations [1.0] グラフ信号処理(GSP)の最近の進歩に基づくグラフ形式化について紹介します。
すなわち、ディープニューラルネットワークの潜在空間を表すためにグラフを使用します。
このグラフ形式化によって,頑健性の確保,学習プロセスの設計における任意の選択量の削減,入力に付加された小さな一般化の改善,計算複雑性の低減など,さまざまな質問に答えることができることが示されています。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 11:51:23 GMT)
Recovery of Linear Components: Reduced Complexity Autoencoder Designs [1.0] 本論文では,線形・非線形次元低減技術の中間点となる線形成分の回収(Recovery of Linear Components, RLC)という手法を提案する。
合成および実世界のケーススタディの助けを借りて,類似した複雑性を持つオートエンコーダと比較すると,rlcは高い精度を示し,頑健性と過剰適合性,より高速なトレーニング時間を示すことを示した。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 14:08:20 GMT)
An Adaptive Memory Multi-Batch L-BFGS Algorithm for Neural Network
Training [1.0] 近年,大規模なニューラルネットワークトレーニング問題に対して,BFGSアルゴリズムの限られたメモリバージョンが注目されている。
MB-AMと呼ばれるマルチバッチL-BFGSアルゴリズムを提案し,曲率情報に対する信頼度を徐々に高める。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 11:40:41 GMT)
Practical application improvement to Quantum SVM: theory to practice [0.9] 量子特徴写像を用いて、データを量子状態に変換し、これらの量子状態からSVMカーネルを構築する。
実験では,データセットの複雑さに関わらず,QSVMがSVMに対して等しく動作することを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 17:19:17 GMT)
Hyper-parameter estimation method with particle swarm optimization [0.9] PSO法はハイパーパラメータ推定の問題では直接利用できない。
提案手法は,Swarm法を用いて取得関数の性能を最適化する。
いくつかの問題の結果が改善された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 04:16:34 GMT)
Quadratic Clifford expansion for efficient benchmarking and
initialization of variational quantum algorithms [0.9] 変分量子アルゴリズムは、短期量子コンピュータの魅力的な応用であると考えられている。
本稿では,変分量子アルゴリズムの効率的なベンチマークのための摂動的アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 08:14:29 GMT)
DeepGamble: Towards unlocking real-time player intelligence using
multi-layer instance segmentation and attribute detection [0.9] カジノでは、熟練していないプレイヤーは熟練したプレイヤーの4倍の収益を得ることができた。
本稿では,Mask R-CNNモデルの拡張に基づくビデオ認識システムについて述べる。
当社のシステムは、カードやプレイヤーのベットをリアルタイムで検出してブラックジャックのゲームをデジタル化します。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 23:46:26 GMT)
Variational State and Parameter Estimation [0.8] 本稿では,非線形状態空間モデルにおけるベイズ状態とモデルパラメータの計算問題について考察する。
変化的アプローチは、望ましい、難解な分布を近似する仮定密度を提供するために使用される。
提案手法は2つの数値例で,最先端のハミルトニアンモンテカルロと比較した。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 05:35:29 GMT)
Pyramid-Focus-Augmentation: Medical Image Segmentation with Step-Wise
Focus [0.6] 本論文では,グリッドをピラミッド状に分割した増分法を用いた簡便かつ効率的なアイデアを提案する。
その結果,提案手法はインデントとして動作し,他の手法と競合する場合と同等の結果が得られることがわかった。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 11:34:29 GMT)
How isotropic kernels perform on simple invariants [0.6] 等方性カーネル手法のトレーニング曲線は、学習すべきタスクの対称性に依存するかを検討する。
大規模な帯域幅では、$beta = fracd-1+xi3d-3+xi$, where $xiin (0,2)$ がカーネルのストライプを原点とする指数であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 20:20:51 GMT)
When Physical Unclonable Function Meets Biometrics [0.5] 心電図(ECG)に基づく生体計測は、患者を認証し、患者のバイタルサインを監視することで普及している。
揮発性メモリベース(NVM)PUFは、偽造を避けるためにデバイスに簡単に配置できる。
当社の目標は、ハードウェアセキュリティを可能にする生体認証に基づく最先端の開発論文の包括的な研究を提供することです。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 20:00:40 GMT)
Towards broader generalization of deep learning methods for multiple
sclerosis lesion segmentation [0.4] DeepLesionBrain(DLB)は、ドメインシフトに堅牢で、目に見えないデータセットでうまく機能する新しいメソッドです。
DLBは、コンパクトな3D CNNの大きなアンサンブルに基づいています。
グローバル画像レベルで抽出されたジェネリックな特徴と、ローカル画像レベルで抽出された特定の特徴の両方を学びます。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 21:33:53 GMT)
Data-driven model reduction of agent-based systems using the Koopman
generator [0.4] Koopman 演算子理論がエージェントベースのシステムの縮小モデルを引き出すのにどのように使用できるかを示す。
我々の目標は粗い粒度のモデルを学び、通常の方程式や微分方程式による減少ダイナミクスを表現することである。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 17:12:54 GMT)
E2E-FS: An End-to-End Feature Selection Method for Neural Networks [0.3] EndtoEnd Feature Selection (E2FS) と呼ばれる新しい選択アルゴリズムを提案する。
アルゴリズムは,ラッソ法と同様,勾配降下法を用いて解く。
厳しい制約はあるものの、実験結果は、このアルゴリズムがどんな学習モデルでも利用できることを示している。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 16:19:25 GMT)
Hospital Capacity Planning Using Discrete Event Simulation Under Special
Consideration of the COVID-19 Pandemic [0.3] 新型コロナウイルス(covid-19)パンデミックに配慮した病院の資源計画ツール
babsim.hospitalはシミュレーション、最適化、統計、人工知能のプロセスを非常に効率的に組み合わせます。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 00:17:26 GMT)
Deep Learning for Material recognition: most recent advances and open
challenges [0.3] 最近の研究は、深層学習による物質認識に非常に良い結果をもたらします。
本稿では, 材料画像データセット, コンテキストの影響, 材料外観に対するアドホック記述器の3つの側面に焦点を当てる。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 13:27:25 GMT)
Fixed Priority Global Scheduling from a Deep Learning Perspective [0.3] 本稿ではまず,FPGS問題に対する事前作業を通じて,リアルタイムタスクスケジューリングにDeep Learningを適用する方法について述べる。
次に、いくつかの現実的で複雑なFPGSシナリオに対して、Deep Learning導入の可能な一般化について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 05:09:12 GMT)
Feasibility of Quantum Key Distribution from High Altitude Platforms [0.1] 本稿では,高高度プラットフォーム(HAP)から量子鍵分布(QKD)をデプロイする実現可能性について述べる。
その結果,ほとんどの運転条件下でのリンク予算は多種多様であり,分散ビームの利用の可能性も示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 12:53:12 GMT)
Violation of Heisenberg's error-disturbance relation by Stern-Gerlach
measurements [0.0] ハイゼンベルクの不確実性原理は、量子状態における内在的不確定性に関する厳密に証明された関係によって表される。
量子測定理論の最近の発展により、ハイゼンベルクはその違反を観測することが証明された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 10:52:50 GMT)
Vilio: State-of-the-art Visio-Linguistic Models applied to Hateful Memes [0.0] Vilioは最先端のビジュアル言語モデルの実装です。
Vilioの目標は、視覚言語問題にユーザーフレンドリーな出発点を提供することです。
Vilioで実装された5つの異なるV+Lモデルのアンサンブルは、3,300人の参加者のうちのHateful Memes Challengeで2位を獲得します。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 18:25:03 GMT)
Tomography of zero-energy end modes in topological superconducting wires [0.0] 我々は、スピン軌道結合と磁場を持つトポロジカルハイブリッド超伝導体-半導体ワイヤにおけるマヨラナゼロモードを特徴付ける。
スピン軌道結合と磁場が垂直であるとき、$varphi$と$delta$は適切な座標系において普遍的であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 17:52:07 GMT)
The Montevideo Interpretation: How the inclusion of a Quantum
Gravitational Notion of Time Solves the Measurement Problem [0.0] 本稿では,物理を記述するために実時計を用いた量子力学のモンテビデオ解釈について概説する。
量子複雑性に関する最近の結果は、通常の(ユニタリな)量子力学において、明確な事象は発生しないことを示すのに使用されるグローバルプロトコルのタイプへのさらなるサポートを提供する。
一般相対性理論や量子力学による長さと時間間隔の基本的な不確実性を考慮すると、上記の大域的プロトコルでは、状態が重畳されているかどうかを区別することができない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 15:09:09 GMT)
The Emerging Threats of Deepfake Attacks and Countermeasures [0.0] Deepfake Technology(DT)は、新しいレベルの洗練を遂げました。
ディープフェイクによって世界中の企業、政治、司法システムに提示される脅威を強調する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 22:40:49 GMT)
Some Remarks on the Entanglement Number [0.0] 絡み合い数は分離可能な状態でのみ消えることを示す。
また, 絡み合い数はLOCC単調であることも証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 16:53:27 GMT)
Sim-to-real reinforcement learning applied to end-to-end vehicle control [0.0] 本研究では車線追従や衝突回避といった車両制御問題のエンドツーエンド強化学習について検討する。
我々の制御ポリシーでは、実際の2車線の道路の右車線を追従するために小型ロボットを制御できますが、その訓練はシミュレーションでのみ行われました。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 12:30:47 GMT)
Self gravity affects quantum states [0.0] 量子系の自己重力が、その状態に存在する量子コヒーレンスにどのように影響するかを研究する。
システムの特性サイズとそのコンプトン長さの比率は、効果の開始を決定する。
この結果から, 個々の粒子や光子を遠方位置に置くことが可能であること, 大規模物体間の量子コヒーレンスを維持することが困難であること, の2つの重要な側面が説明できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 10:17:21 GMT)
Sampling and the complexity of nature [0.0] 量子サンプリングアルゴリズムの複雑性理論と物理基礎について検討する。
量子サンプリングデバイスをテストしたり、検証したりできる状況と状況について、光を当てています。
テーゼの包括的なテーマは、経路間の破壊的な干渉によって生じる量子サイン問題である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 19:35:27 GMT)
Safe Reinforcement Learning with Stability & Safety Guarantees Using
Robust MPC [0.0] 強化学習は、ポリシーの対象となる実システムから得られたデータに基づいてポリシーを最適化するツールを提供する。
近年の出版物では、モデル予測制御技術と強化学習を併用して、これらの問題に対処するための実用的かつ理論的に正当化されたアプローチが提案されている。
本稿では,Reinforcement Learningツールの更新を通じて,安全性と安定性をどのように適用できるかを詳述する公式な理論を開発する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 09:41:30 GMT)
Quantum teleportation and entanglement swapping with long baseline in
outer space [0.0] 非常に長いベースラインを持つ宇宙空間で量子光学を応用した量子情報実験は、現在の地球結合実験よりも有利である可能性がある。
量子テレポーテーションとエンタングルメントスワップを含む未来の実験は、重力量子物理学や相対論的量子情報における多くの基本的な理論的問題に光を当てることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 14:37:43 GMT)
Quantum Phase Transitions in Long-Range Interacting Hyperuniform Spin
Chains in a Transverse Field [0.0] 物質の超均一状態は、長波長密度変動の異常抑制によって特徴づけられる。
逆場イジングモデルは、0温度で量子相転移(QPT)を示すことはよく知られている。
横磁場の量子効果の下では、古典的な超一様スピン鎖はその超一様性を失うことが期待されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 17:45:58 GMT)
Parallel decoding of multiple logical qubits in tensor-network codes [0.0] テンソル・ネットワーク安定化符号を考察し,そのテンソル・ネットワーク復号器が独立論理量子ビットを並列に復号化可能であることを示す。
応用として、最大レートのホログラフィックステイン(ヘプタゴン)符号に対してこれを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 07:58:16 GMT)
Open system dynamics from thermodynamic compatibility [0.0] 特に、システムと環境の間の厳密なエネルギー保存は、散逸的力学写像がユニタリ系プロパゲータと通勤することを示唆している。
スペクトル解析を用いて、続くマスター方程式の一般形を証明する。
得られた形式構造は熱力学との近似微分の整合性をテストするために用いられる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 16:08:53 GMT)
On the Treatment of Optimization Problems with L1 Penalty Terms via
Multiobjective Continuation [0.0] 本稿では,線形・非線形最適化におけるスパース性の影響を詳細に把握するアルゴリズムを提案する。
本手法は非線形の場合に対する線形回帰問題に対するよく知られたホモトピー法の一般化と見なすことができる。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 13:00:50 GMT)
Occupation time for classical and quantum walks [0.0] これは、ランス・リトルジョンの70歳の誕生日のときの個人的な敬意である。
長年の友情に満ちたプレゼントである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 18:23:08 GMT)
Nuclear spin squeezing in Helium-3 by continuous quantum nondemolition
measurement [0.0] 量子状態におけるヘリウム3蒸気の巨視的集合核スピンを光で制御する手法を提案する。
このスキームは、光学的にアクセス可能な準安定状態と基底状態の核スピンの間の相互作用を仲介するために、準安定交換衝突に依存する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 02:23:09 GMT)
NeurIPS 2020 Competition: Predicting Generalization in Deep Learning [0.0] 深層学習における一般化を理解することは、深層学習における最も重要な質問の1つである。
我々は,モデルの一般化を正確に予測できる複雑性尺度の提案をコミュニティに依頼する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 22:21:37 GMT)
Modular Structures on Trace Class Operators and Applications to
Themodynamical Equilibrium States of Infinitely Degenerate Systems [0.0] 無限に退化したハミルトン系の熱平衡状態(KMS状態)を研究する。
無限退化系を記述するのに適した代数学の例で、すべてのKMS状態を分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 15:26:35 GMT)
Model Choices Influence Attributive Word Associations: A Semi-supervised
Analysis of Static Word Embeddings [0.0] 本研究は、5つの異なる静的単語埋め込みアーキテクチャの属性的単語関連を評価することを目的とする。
その結果, 組込み学習における文脈学習のフレーバーの選択は, 学習コーパスにおける単語の関連性や単語の組込み感に影響を及ぼすことが明らかとなった。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 22:27:18 GMT)
Majorana braiding gates for topological superconductors in a one
dimensional geometry [0.0] 1DTSにおける量子ゲートを実現する主要な方法の1つは、T-ジャンクションを使用することである。
純粋に1次元の幾何学であり、T-接合を必要としないスキームを提案する。
これにより 1 と 2 の論理量子ビット $ Z $ 回転が実行可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 02:47:14 GMT)
How Does Adiabatic Quantum Computation Fit into Quantum Automata Theory? [0.0] 量子システムの断熱進化は、量子計算を物理的に実現するための潜在的な手段として研究されている。
本稿では,量子オートマトン理論の急速に進展する枠組みに,断熱的量子計算をどのように適合させるか,という大胆な疑問を提起する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 09:54:12 GMT)
Holonomic implementation of CNOT gate on topological Majorana qubits [0.0] マヨアナ間のペアワイズ結合の断熱的チューニングが2つの量子ビットの完全絡み合いを強く導くことを示す。
本稿では,一握りのシステムパラメータのホロノミック制御により保護されたCNOTゲートを動作させる方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 09:48:40 GMT)
High-Power Near-Concentric Fabry-Perot Cavity for Phase Contrast
Electron Microscopy [0.0] 我々は以前,TEMの位相板として高出力ファブリペロキャビティを用いたことを実証した。
450GW/cm$2$以上の連続波強度を達成できるレーザーキャビティの改善について報告する。
我々は,レーザ位相板を用いた第1回低温EM再構成を行い,このレーザ位相板の安定性が標準低温EMデータ収集に十分であることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 08:21:21 GMT)
Glucose values prediction five years ahead with a new framework of
missing responses in reproducing kernel Hilbert spaces, and the use of
continuous glucose monitoring technology [0.0] aegis研究は連続グルコースモニタリング技術(cgm)による循環性グルコースの経時的変化に関するユニークな情報を持っている
通常、縦断的な医学研究では、結果変数に欠落するデータがかなりの量存在する。
本稿では、カーネルヒルベルト空間(RKHS)を欠落した応答で再生する学習に基づく新しいデータ分析フレームワークを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 18:47:42 GMT)
From classical to quantum walks with stochastic resetting on networks [0.0] 我々は、任意のネットワーク上でのリセットの影響下で古典的および量子ランダムウォークを研究する。
量子ウォークの数学的形式性に基づいて、古典的および量子ウォークの枠組みを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 05:55:02 GMT)
Free Will and Quantum Mechanics: Much Ado about Nothing [0.0] 最近の一連の論文と講義で、ジョン・コンウェイとサイモン・コッチェンは『自由意志論』を発表した。
彼らの論文の主な動機は、量子力学的隠れ変数理論に厳密な制約を課すことであった。
私は彼らの証明の数学や論理学に挑戦するのではなく、彼らの前提に挑戦するのです。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 18:36:50 GMT)
FasteNet: A Fast Railway Fastener Detector [0.0] 新しい高速鉄道ファスナー検出器が導入された。
この完全な畳み込みネットワークはFasteNetと呼ばれ、バウンディングボックスの概念を先導し、予測されたサリエンシマップ上で直接検出を行う。
FastenetはNvidia GTX 1080上で110 FPSで動作でき、1600$times$512の入力を1枚あたり平均14ファスナーで受信できる。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 22:04:47 GMT)
Entangled particle-states localized on curved space-time [0.0] 曲面時空上では局所的絡み合った状態しか得られず、分離可能な状態は平坦な時空上にあることを示す。
この結果は、重力と量子絡み合いの間の関係を明らかにするAdS/CFT対応の文脈における最近の理論的発展と平行している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 14:53:43 GMT)
Detection and extraction of biological particles in a three-dimensional
imaging of biological structures by TEM (Transmission Electron Microscopy) [0.0] 我々はリボソームセグメンテーションの新しい方法を提案する。
前処理フェーズはセグメンテーションプロセスに先行し、その後、後処理が進行する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 14:01:14 GMT)
DSM Refinement with Deep Encoder-Decoder Networks [0.0] この研究は、そのようなDSMを自動的に洗練するアプローチを提示する。
重要なアイデアは、参照データからニューラルネットワークに都市部の特性を教えることである。
高さマップの更新を学ぶために、深い残差学習とエンコーダ・デコーダ構造の概念に基づいてネットワークアーキテクチャを設定する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 11:27:42 GMT)
Constraints on Hebbian and STDP learned weights of a spiking neuron [0.0] 体重正規化を伴うスパイキングニューロンに適用されるヒュービアンおよびstdp学習規則による重みの制約を解析した。
純粋なヘブリアン学習の場合、正規化された重みは補正項までの重みの促進確率に等しいことがわかります。
同様の関係はSTDPアルゴリズムでも得られ、正規化された重み値は重みの促進と移動確率の差を反映している。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 16:09:12 GMT)
Connes distance of $2D$ harmonic oscillators in quantum phase space [0.0] 位相空間における2D$調和振動子の量子状態のコンネス距離について検討する。
これらの2次元距離がピタゴラスの定理を満たすことを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 17:45:02 GMT)
Competition of quantum effects in H$_2$ /D$_2$ sieving in carbon
nanotubes [0.0] 量子力学法により得られた (8,0) 単層カーボンナノチューブの水素と重水素の拡散速度を比較した。
これらの共鳴は両アイソトポローグの低温拡散率を増加させるが、同様のナノ構造系に対して報告される逆運動効果を防ぐ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 22:26:05 GMT)
Combining Similarity and Adversarial Learning to Generate Visual
Explanation: Application to Medical Image Classification [0.0] 学習フレームワークを活用して視覚的説明法を作成する。
文献のメトリクスを用いることで,この手法は最先端のアプローチよりも優れています。
大規模な胸部X線データベース上でのアプローチを検証する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 08:34:12 GMT)
Clustering multivariate functional data using unsupervised binary trees [0.0] 本研究では,汎用関数データに対するモデルに基づくクラスタリングアルゴリズムを提案する。
ランダム関数データ実現は、定義領域内の離散的、おそらくランダムな点において誤差で測定することができる。
新しいアルゴリズムは、簡単に解釈可能な結果とオンラインデータセットの迅速な予測を提供します。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 09:10:03 GMT)
Clickbait in Hindi News Media : A Preliminary Study [0.0] ヒンディー語ニュースの見出しをtwitterで共有するコーパスは、ヒンディー語ニュースソースの5つのツイートを4ヶ月にわたって収集することで作成された。
7人の独立系アノテーターが採用され、クリックベイトに関する5つのニュースソースのそれぞれから最もリツイートされた20のニュース投稿をマークしました。
ヒンディー語ニュースメディアにおけるクリックベイトの普及は、英語ニュースメディアにおけるクリックベイトの普及に類似していることが判明した。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 14:59:08 GMT)
Active Hierarchical Imitation and Reinforcement Learning [0.0] 本研究では,我々が開発した階層的模倣強化学習フレームワークを用いて,様々な模倣学習アルゴリズムを探索し,アクティブ学習アルゴリズムを設計した。
実験の結果,daggerと報酬ベースのアクティブラーニング手法は,トレーニング過程において身体的および精神的により多くの努力を省きながら,よりよいパフォーマンスを達成できることがわかった。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 08:27:27 GMT)
Absence of superdiffusion in the quasiperiodic spin chain at weak
integrability breaking [0.0] 我々は、モデルが拡散的であることを示す古い未発表かつ新しい結果を示し、従って、主張された超拡散 [1,2] は有限サイズ効果である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 13:11:25 GMT)
A gauge redundancy-free formulation of compact QED with dynamical matter
for quantum and classical computations [0.0] 本稿では,2次元および3次元空間格子上での動的物質を用いたコンパクト量子電磁力学の表現法を紹介する。
物体がゲージ制約から切り離された回転フレームに変換することで、双対作用素の観点でゲージ場作用素を表現できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Dec 2020 13:30:14 GMT)