An Efficient Recurrent Adversarial Framework for Unsupervised Real-Time
Video Enhancement [132.6] 対比ビデオの例から直接学習する効率的な対比ビデオ強化フレームワークを提案する。
特に,空間的情報と時間的情報の暗黙的統合のための局所的モジュールとグローバルモジュールからなる新しい再帰的セルを導入する。
提案する設計では,フレーム間の情報伝達を効率的に行うことができ,複雑なネットワークの必要性を低減できる。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Dec 2020 00:03:29 GMT)
Mixed-Privacy Forgetting in Deep Networks [114.4] 大規模画像分類タスクにおいてトレーニングされたネットワークの重みからトレーニングサンプルのサブセットの影響を除去できることを示す。
そこで本研究では,混合プライバシー設定における「忘れ」という新しい概念を導入する。
提案手法は,モデル精度のトレードオフを伴わずに忘れることができることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Dec 2020 19:34:56 GMT)
On Batch Normalisation for Approximate Bayesian Inference [102.9] バッチ正規化は証拠の下限(ELBO)の最適性に影響しないことを示す。
また,モンテカルロバッチ正規化(MCBN)アルゴリズムについても検討し,MCDropoutと平行な近似推論手法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Dec 2020 12:40:11 GMT)
Generalization in portfolio-based algorithm selection [97.7] ポートフォリオベースのアルゴリズム選択に関する最初の証明可能な保証を提供する。
ポートフォリオが大きければ、非常に単純なアルゴリズムセレクタであっても、過剰適合は避けられないことを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Dec 2020 16:33:17 GMT)
Towards Overcoming False Positives in Visual Relationship Detection [95.2] 視覚的関係検出(VRD)における偽陽性率の高い原因について検討する。
本稿では,偽陽性の影響を軽減する堅牢なVRDフレームワークとして,Spatially-Aware Balanced negative pRoposal sAmpling(SABRA)を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Dec 2020 12:06:11 GMT)
Refined bounds for algorithm configuration: The knife-edge of dual class
approximability [94.8] トレーニングセットが、トレーニングセット上でのパラメータの平均メトリックのパフォーマンスが、予想される将来的なパフォーマンスに最も近いことを保証するために、どの程度の規模が必要かを調査する。
この近似が L-無限ノルムの下で成り立つなら、強いサンプル複雑性境界を与えることができる。
我々は、コンピュータ科学において最も強力なツールの一つである整数プログラミングの文脈において、我々の限界を実証的に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Dec 2020 16:47:46 GMT)
Modeling Shared Responses in Neuroimaging Studies through MultiView ICA [94.3] 被験者の大規模なコホートを含むグループ研究は、脳機能組織に関する一般的な結論を引き出す上で重要である。
グループ研究のための新しい多視点独立成分分析モデルを提案し、各被験者のデータを共有独立音源と雑音の線形結合としてモデル化する。
まず、fMRIデータを用いて、被験者間の共通音源の同定における感度の向上を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Dec 2020 10:18:29 GMT)
To what extent do human explanations of model behavior align with actual
model behavior? [91.7] モデル推論決定の人間による説明が、モデルが実際にこれらの決定を下す方法と一致する程度を調べた。
自然言語の人間の説明が入力語に対するモデル感度とどのように一致するかを定量化する2つのアライメント指標を定義した。
モデルと人間の説明との整合は、NLI上のモデルの精度によって予測されないことが判明した。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Dec 2020 17:40:06 GMT)
Recognizing Emotion Cause in Conversations [82.9] テキストにおける感情の原因を認識することは、NLPにおける基本的な研究領域である。
RECCONというデータセットとの会話で感情の原因を認識するタスクを紹介します。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Dec 2020 08:43:38 GMT)
FracTrain: Fractionally Squeezing Bit Savings Both Temporally and
Spatially for Efficient DNN Training [81.9] アクティベーション、ウェイト、グラデーションの精度を徐々に高めるプログレッシブ分数量子化を統合したFracTrainを提案します。
FracTrainはDNNトレーニングの計算コストとハードウェア量子化エネルギー/レイテンシを削減し、同等以上の精度(-0.12%+1.87%)を達成する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Dec 2020 05:24:10 GMT)
Incorporating Expert Guidance in Epidemic Forecasting [79.9] AIセーフティによるセルドニアン最適化フレームワークを活用した新しいアプローチを提案します。
円滑性と誤りの地域整合性という2種類のガイダンスについて検討する。
その定式化に成功することにより、望ましくない行動が起こる確率を拘束できるだけでなく、テストデータのRMSEを最大17%削減することができることを示しています。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Dec 2020 06:21:53 GMT)
Steering a Historical Disease Forecasting Model Under a Pandemic: Case
of Flu and COVID-19 [76.0] 我々は、インフルエンザとCOVID-19が共存する新しいシナリオに、歴史的疾患予測モデルを「操る」ことができる神経伝達学習アーキテクチャであるCALI-Netを提案する。
我々の実験は、現在のパンデミックに歴史的予測モデルを適用することに成功していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Dec 2020 04:08:35 GMT)
RNN-T Models Fail to Generalize to Out-of-Domain Audio: Causes and
Solutions [73.5] ストリーミングおよび非ストリーミングリカレントニューラルネットワークトランスデューサ(RNN-T)のエンド・ツー・エンドモデルにおける一般化特性を解析した。
トレーニング中に複数の正規化手法を組み合わせる方法と,動的重複推論を用いる方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Dec 2020 00:48:31 GMT)
Timely Tracking of Infection Status of Individuals in a Population [70.2] 住民の感染状況のリアルタイム追跡について検討した。
この研究では、医療提供者が感染症から回復した人だけでなく、感染した人々も検出したいと考えています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Dec 2020 18:49:22 GMT)
Centralized Information Interaction for Salient Object Detection [68.9] U字型構造は、多スケールの機能を効率的に組み合わせるサリエント物体検出に長けている。
本稿では,これらの接続を集中化することにより,相互に相互に情報交換を行うことができることを示す。
本手法は, ボトムアップ経路とトップダウン経路の接続を置換することにより, 既存のU字型サルエント物体検出手法と協調することができる。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Dec 2020 14:47:36 GMT)
EDN: Salient Object Detection via Extremely-Downsampled Network [66.4] 画像全体のグローバルビューを効果的に学ぶために、極端なダウンサンプリング技術を使用するExtremely-Downsampled Network(EDN)を紹介します。
実験は、ednがリアルタイム速度でsart性能を達成することを実証する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Dec 2020 04:23:48 GMT)
Model Rubik's Cube: Twisting Resolution, Depth and Width for TinyNets [65.3] 解像度、深さ、幅を同時に拡大する巨大な公式は、ニューラルネットワークのためのルービックキューブを提供する。
本稿では,最小モデルサイズと計算コストで深層ニューラルネットワークを得るためのツイストルールを検討することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Dec 2020 09:21:04 GMT)
Mapping Network States Using Connectivity Queries [64.9] 供給ノードから到達可能なノードのサンプルがあれば、インフラストラクチャネットワークのすべての障害コンポーネントを推測できますか?
この新しい問題を最小記述長(MDL)原理を用いて定式化する。
本アルゴリズムは,地震後の実ネットワークのドメインエキスパートシミュレーションにより評価する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Dec 2020 03:15:06 GMT)
Quantum Zeno effect with partial measurement and noisy dynamics [64.4] 本研究では, ハミルトニアン系における短相関ノイズの存在下での連続的な部分的測定によって誘発される量子ゼノ効果(QZE)について検討する。
ノイズパラメータによっては、量子ゼノ効果はパラメータ空間の異なる領域のノイズによって拡張または抑制される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Dec 2020 18:37:53 GMT)
Nine Best Practices for Research Software Registries and Repositories: A
Concise Guide [63.5] 私たちは、マネージャが個々のレジストリやリポジトリを管理するスコープ、プラクティス、ルールを定義するのに役立つ9つのベストプラクティスのセットを提示します。
これらのベストプラクティスは、2011年と2012年にForce11ソフトウェア実装ワーキンググループのタスクフォースによって招集された、既存のリソースの作成者の経験から抽出された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Dec 2020 05:37:54 GMT)
Model-Free Reinforcement Learning: from Clipped Pseudo-Regret to Sample
Complexity [59.3] S$状態、$A$アクション、割引係数$gamma in (0,1)$、近似しきい値$epsilon > 0$の MDP が与えられた場合、$epsilon$-Optimal Policy を学ぶためのモデルなしアルゴリズムを提供する。
十分小さな$epsilon$の場合、サンプルの複雑さで改良されたアルゴリズムを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Dec 2020 18:46:27 GMT)
Unsupervised neural adaptation model based on optimal transport for
spoken language identification [55.0] トレーニングセットとテストセット間の音響音声の統計的分布のミスマッチにより,音声言語識別(SLID)の性能が大幅に低下する可能性がある。
SLIDの分布ミスマッチ問題に対処するために,教師なしニューラル適応モデルを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Dec 2020 07:37:19 GMT)
Global Context Networks [52.6] 非ローカルネットワーク(NLNet)は、画像内の長距離依存関係をキャプチャするための先駆的なアプローチです。
非ローカルネットワークでモデル化されたグローバルコンテキストは,異なるクエリ位置でほぼ同じであることを示す。
この知見を生かして,クエリに依存しない定式化に基づく簡易ネットワークを構築する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Dec 2020 18:02:57 GMT)
Upper Confidence Bounds for Combining Stochastic Bandits [52.1] バンディットアルゴリズムを結合する簡単な手法を提案する。
私たちのアプローチは、個々のbanditアルゴリズムのそれぞれを、より高いレベルのn$-armed bandit問題のアームとして扱う"meta-ucb"手順に基づいています。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Dec 2020 05:36:29 GMT)
Cooperative Policy Learning with Pre-trained Heterogeneous Observation
Representations [51.9] 事前訓練された異種観察表現を用いた新たな協調学習フレームワークを提案する。
エンコーダ-デコーダに基づくグラフアテンションを用いて、複雑な相互作用と異種表現を学習する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Dec 2020 04:52:29 GMT)
MRDet: A Multi-Head Network for Accurate Oriented Object Detection in
Aerial Images [51.2] 水平アンカーから変換された指向性提案を生成するために、任意指向領域提案ネットワーク(AO-RPN)を提案する。
正確なバウンディングボックスを得るために,検出タスクを複数のサブタスクに分離し,マルチヘッドネットワークを提案する。
各ヘッドは、対応するタスクに最適な特徴を学習するために特別に設計されており、ネットワークがオブジェクトを正確に検出することができる。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Dec 2020 06:36:48 GMT)
Cross-lingual Dependency Parsing as Domain Adaptation [48.7] 言語間転送学習はドメイン内学習と同じくらい不可欠である。
我々は、監視なしで普遍的な特徴を抽出する事前学習タスクの能力を利用する。
従来のセルフトレーニングと2つの事前トレーニングを組み合わせる。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Dec 2020 08:14:36 GMT)
A Hybrid Bandit Framework for Diversified Recommendation [42.5] 本稿では,モジュール関数と分散関数の組み合わせを最適化するLinear Modular Dispersion Bandit (LMDB) フレームワークを提案する。
具体的には、LMDBは、各項目の関連性プロパティをモデル化するモジュラー関数と、アイテムセットの多様性特性を記述する分散関数を用いる。
また, lmdb問題を解くための線形モジュラ分散ハイブリッド(lmdh)と呼ばれる学習アルゴリズムを開発し, そのn段階の後悔にギャップのないバウンドを導出する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Dec 2020 13:24:40 GMT)
Recovery of sparse linear classifiers from mixture of responses [42.2] 双対応答列から超平面の集合を学習する方法を示す。
各応答はベクトルとのクエリの結果であり、クエリベクトルが属するコレクションからランダムに選択された超平面の側面を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Dec 2020 21:06:09 GMT)
THUIR@COLIEE-2020: Leveraging Semantic Understanding and Exact Matching
for Legal Case Retrieval and Entailment [41.5] 本稿では,訴訟の検索と包含に関する課題に取り組むための方法論を提案する。
私たちは2つの訴訟法タスク、すなわち、法的事件の検索タスクと法的事件の関連タスクに参加しました。
いずれのタスクにおいても,セマンティック理解のためのニューラルモデルと,正確なマッチングのための従来の検索モデルを採用しました。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Dec 2020 04:59:45 GMT)
High-Dimensional Bayesian Optimization via Tree-Structured Additive
Models [40.5] 変数の重複部分集合を持つ低次元関数を合成して高次元目標関数をモデル化する一般化加法モデルを検討する。
私たちの目標は、必要な計算リソースを減らし、より高速なモデル学習を促進することです。
我々は,合成関数と実世界のデータセットに関する様々な実験を通して,本手法の有効性を実証し,議論する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Dec 2020 03:56:44 GMT)
Decentralized Federated Learning via Mutual Knowledge Transfer [37.5] 分散型連合学習(DFL)は、モノのインターネット(IoT)システムにおける問題です。
現地のクライアントが学習した知識を相互に転送することでモデルを融合させる相互知識伝達(Def-KT)アルゴリズムを提案します。
MNIST, Fashion-MNIST, CIFAR10データセットに対する実験により,提案アルゴリズムがベースラインDFL法を著しく上回るデータセットを明らかにした。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Dec 2020 01:43:53 GMT)
SubICap: Towards Subword-informed Image Captioning [37.4] 単語をより小さな構成単位「サブワード」に分解し、字幕を単語の代わりにサブワードの列として表現する。
本システムでは,学習語彙サイズをベースラインより約90%小さくすることで,様々な測定値を改善する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Dec 2020 06:10:36 GMT)
WEmbSim: A Simple yet Effective Metric for Image Captioning [37.2] 本研究では,SPICE,CIDEr,WMDなどの複雑な対策を,人間の判断とシステムレベルの相関で打ち負かすWEmbSimを提案する。
また、一般的な教師なしの方法に対して、キャプションペアの人間のコンセンサススコアをマッチングする最高の精度を達成している。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Dec 2020 06:39:43 GMT)
LCEval: Learned Composite Metric for Caption Evaluation [37.2] ニューラルネットワークに基づく学習指標を提案し,キャプションレベルのキャプション評価を改善する。
本稿では,異なる言語特徴と学習指標のキャプションレベルの相関関係について検討する。
提案手法は,キャプションレベルの相関で既存の指標を上回るだけでなく,人間評価に対するシステムレベルの相関性も示している。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Dec 2020 06:38:24 GMT)
Predicting Events in MOBA Games: Dataset, Attribution, and Evaluation [37.2] 本研究では,MOBAゲーム『Honor of Kings』のゲーム内機能を含む大規模データセットを収集,リリースする。
次に,2つのグラデーションに基づくアトリビューション手法を用いて,入力特徴に対する予測をアトリビュートすることにより,4種類の重要事象を解釈可能な方法で予測することを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Dec 2020 07:47:19 GMT)
On Statistical Efficiency in Learning [37.1] モデルフィッティングとモデル複雑性のバランスをとるためのモデル選択の課題に対処する。
モデルの複雑さを順次拡大し、選択安定性を高め、コストを削減するオンラインアルゴリズムを提案します。
実験の結果, 提案手法は予測能力が高く, 計算コストが比較的低いことがわかった。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Dec 2020 16:08:29 GMT)
Task-Adaptive Negative Class Envision for Few-Shot Open-Set Recognition [36.5] 新しいソースからのクエリに堅牢な認識システムを学ぶための、数発のオープンセット認識(FSOR)の問題について研究する。
オープン世界をモデル化する新しいタスク適応型負クラスビジュアライゼーション手法(tane)を提案する。
本手法は, オープンセット認識における最先端の性能を大幅に向上させる。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Dec 2020 02:30:18 GMT)
Co-GAT: A Co-Interactive Graph Attention Network for Joint Dialog Act
Recognition and Sentiment Classification [34.7] ダイアログシステムでは、ダイアログアクト認識と感情分類は2つの相関タスクである。
2つのタスクを共同で実行するためのCo-GAT(Co-Interactive Graph Attention Network)を提案する。
2つの公開データセットの実験結果から,我々のモデルは2つの情報源をうまく捉えていることがわかった。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Dec 2020 14:10:24 GMT)
Regret Bound Balancing and Elimination for Model Selection in Bandits
and RL [34.2] バンディットおよび強化学習問題におけるアルゴリズムの簡易モデル選択手法を提案する。
我々は、このアプローチの総後悔は、最も有効な候補者の後悔の回数が乗算的要因であることを証明します。
線形バンディットのモデル選択における最近の取り組みとは違って,我々のアプローチは,敵の環境によってコンテキスト情報が生成されるケースをカバーできるほど多用途である。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Dec 2020 00:53:42 GMT)
Learning from Crowds by Modeling Common Confusions [33.9] クラウドソーシングは、大量のラベル付きデータを低コストで取得する実用的な方法を提供する。
しかしアノテータのアノテーションの品質は様々である。
アノテーションノイズを共通のノイズと個々のノイズに分解する新しい視点を提供する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Dec 2020 01:13:23 GMT)
Learning with Retrospection [30.4] ディープニューラルネットワークのトレーニングの現在の標準手順は、現在の学習重みを除いて、過去の時代のすべての学習情報を破棄する。
本研究では,過去における学習情報を活用した振り返り学習(LWR)を提案し,その後のトレーニングを指導する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Dec 2020 04:43:02 GMT)
Vector-output ReLU Neural Network Problems are Copositive Programs:
Convex Analysis of Two Layer Networks and Polynomial-time Algorithms [30.0] 2層ベクトル無限ReLUニューラルネットワークトレーニング問題の半出力グローバル双対について述べる。
特定の問題のクラスに対して正確であることが保証されるソリューションを提供する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Dec 2020 17:03:30 GMT)
Imaging trapped ion structures via fluorescence cross-correlation
detection [27.0] 交差相関信号は、トラップされたイオン構造から自由空間に散乱した蛍光光子から記録される。
信号の分析により、空間周波数とイオンの空間アライメントを明確に明らかにすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Dec 2020 11:54:41 GMT)
Rotation Equivariant Siamese Networks for Tracking [26.9] オブジェクトトラッキングのための回転等価なSiameseネットワーク(RE-SiamNets)を提案する。
SiamNetは、監視されていない方法でオブジェクトのオリエンテーションの変化を推定します。
RE-SiamNetは、回転の問題を非常にうまく処理し、通常のものよりパフォーマンスが高いことを示しています。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Dec 2020 03:06:47 GMT)
P4Contrast: Contrastive Learning with Pairs of Point-Pixel Pairs for
RGB-D Scene Understanding [24.9] 本論文では, RGB-D 点の対を正に含み, 負が2つのモダリティのいずれかが乱れた対を含む, 対照的な「点-ピクセル対の対」を提案する。
これにより、ハードネガティブのさらなる柔軟性が提供され、ネットワークは両方のモダリティから機能を学ぶことができます。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Dec 2020 04:00:52 GMT)
SPOTTER: Extending Symbolic Planning Operators through Targeted
Reinforcement Learning [24.7] シンボリックプランニングモデルにより、意思決定エージェントは任意の方法でアクションをシーケンスし、ダイナミックドメインでさまざまな目標を達成できます。
強化学習アプローチはそのようなモデルを必要とせず、環境を探索して報酬を集めることでドメインダイナミクスを学ぶ。
我々は,当初エージェントが到達できない目標を達成するために必要な新たなオペレータを見つけることで,計画エージェント("spot")の強化とサポートにrlを使用するspotterという統合フレームワークを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Dec 2020 00:31:02 GMT)
Adversary Agnostic Robust Deep Reinforcement Learning [23.9] 深層強化学習政策は、訓練中の摂動によって着想される。
以前のアプローチでは、訓練プロセスに敵の知識を追加することができると仮定していた。
本稿では,敵からの学習を必要としない頑健なDRLパラダイムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Dec 2020 06:38:19 GMT)
Explaining Convolutional Neural Networks through Attribution-Based Input
Sampling and Block-Wise Feature Aggregation [22.7] クラスアクティベーションマッピングとランダムな入力サンプリングに基づく手法が広く普及している。
しかし、帰属法は、その説明力を制限した解像度とぼやけた説明地図を提供する。
本研究では、帰属型入力サンプリング技術に基づいて、モデルの複数の層から可視化マップを収集する。
また,CNNモデル全体に適用可能な層選択戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Dec 2020 21:33:05 GMT)
Dynamic Facial Expression Recognition under Partial Occlusion with
Optical Flow Reconstruction [20.3] 本研究では,光フロー領域における顔面の閉塞部分を再構成するためのスキップ接続を備えた自動エンコーダに基づく新しいソリューションを提案する。
提案手法は,オクルード状態と非オクルード状態の間における認識精度の差を著しく低減することを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Dec 2020 12:28:47 GMT)
ProofWriter: Generating Implications, Proofs, and Abductive Statements
over Natural Language [19.9] トランスフォーマーは自然言語理論上の論理推論をエミュレートすることが示されている。
ProofWriterと呼ばれる生成モデルは、理論の意味とそれらをサポートする自然言語の証明の両方を確実に生成できることを示しています。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Dec 2020 00:55:46 GMT)
Effective Deployment of CNNs for 3DoF Pose Estimation and Grasping in
Industrial Settings [18.7] オートメーションが主な目標である産業分野では、ギャップを埋めないことが、ディープラーニングが学術的な世界ほど普及していない主な理由の1つである。
本研究では,Convolutional Neural Networks(CNNs)に基づく3-DoF Pose Estimatorと,人間の介入を最小限に抑えて現場の大量のトレーニング画像を集めるための有効な手順からなるシステムを開発した。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Dec 2020 11:59:44 GMT)
Quantifying the Privacy-Utility Trade-offs in COVID-19 Contact Tracing
Apps [18.4] 新型コロナウイルス(COVID-19)を封じ込めるために採用されているいくつかのアプローチについてレビューする。
具体的には、技術、アーキテクチャ、トレードオフ(プライバシ対ユーティリティ)といったいくつかの特性に基づいて、利用可能なテクニックを分類する。
本稿では,接触追跡アプリケーションのプライバシー利用度評価の質的評価と定量的評価の両方を用いて,プライバシ評価のための新しいアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Dec 2020 01:37:07 GMT)
Global Convergence of Model Function Based Bregman Proximal Minimization
Algorithms [17.7] 連続微分可能関数のリプシッツ写像は様々な最適化アルゴリズムにおいて重要な役割を果たす。
モデル$L$madプロパティと呼ばれるグローバル収束アルゴリズムを提案します。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Dec 2020 08:09:22 GMT)
Succinct and Robust Multi-Agent Communication With Temporal Message
Control [17.6] 既存の通信方式では、エージェントは実行時に過剰な数のメッセージを交換する必要がある。
簡潔でロバストなコミュニケーションを実現するためのシンプルなアプローチであるtextitTemporal Message Control (TMC) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Dec 2020 23:04:40 GMT)
A Multimodal Framework for the Detection of Hateful Memes [16.8] 我々は憎しみのあるミームを検出するフレームワークの開発を目指している。
マルチモーダルとアンサンブル学習を促進するために,比較例のアップサンプリングの有効性を示す。
私たちの最良のアプローチは、UNITERベースのモデルのアンサンブルで構成され、80.53のAUROCスコアを達成し、Facebookが主催する2020 Hateful Memes Challengeのフェーズ2で4位になります。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Dec 2020 14:28:17 GMT)
SCC: an efficient deep reinforcement learning agent mastering the game
of StarCraft II [15.6] AlphaStarは、StarCraft IIのGrandMasterレベルに達するAIであり、深い強化学習が達成できることを示す驚くべきマイルストーンです。
我々は、深層強化学習エージェント、StarCraft Commander (SCC)を提案する。
SCCは、テストマッチでグランドマスタープレーヤーを倒し、ライブイベントでトッププロフェッショナルプレーヤーを倒す人間のパフォーマンスを実証します。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Dec 2020 08:43:44 GMT)
Union-net: A deep neural network model adapted to small data sets [15.1] union convolutionは、浅いネットワーク構造を持つ軽量深層ネットワークモデルunion-netである。
union-netモデルは、大きなデータセットと小さなデータセットの分類でうまく機能する。
日々のアプリケーションシナリオにおいて高い実用的価値があります。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Dec 2020 00:44:06 GMT)
Evolutionary Gait Transfer of Multi-Legged Robots in Complex Terrains [14.8] 本稿では、Tr-GOと呼ばれる歩行最適化のための移動学習に基づく進化的フレームワークを提案する。
この考え方は、トランスファーラーニング技術を用いて高品質な人口を初期化することを目的としており、どんな集団ベースの最適化アルゴリズムでもこのフレームワークにシームレスに統合できる。
実験の結果,3つの多目的進化アルゴリズムに基づく歩行最適化問題に対する提案手法の有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Dec 2020 16:41:36 GMT)
A Generalized A* Algorithm for Finding Globally Optimal Paths in
Weighted Colored Graphs [14.2] ここで定義される最適性の概念に関して、クラス順序A*(COA*)アルゴリズムの完全性と最適性を証明する。
coa* は不確かでない経路を見つけるという点で a* の解を支配する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Dec 2020 01:27:31 GMT)
Hausdorff Point Convolution with Geometric Priors [13.7] 形状認識距離尺度としてハウスドルフ距離を用いた点畳み込み応答の計算を議論する。
hpcは4種類の幾何学的前駆を核として持つ比較的コンパクトな集合を持つ強力な点特徴学習を構成する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Dec 2020 05:41:52 GMT)
Reinforcement Learning for Combinatorial Optimization: A Survey [12.3] 最適化問題を解決する多くの伝統的なアルゴリズムは、解決を逐次構築する手工芸品を使用する。
強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、エージェントを監督的または自己監督的な方法で訓練することにより、これらの検索を自動化する優れた代替手段を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Dec 2020 12:57:36 GMT)
Proximity Sensing: Modeling and Understanding Noisy RSSI-BLE Signals and
Other Mobile Sensor Data for Digital Contact Tracing [12.1] 新型コロナウイルスの感染拡大を抑える主要な健康戦略として、効果的な接触追跡によるソーシャルディスタンシングが浮上している。
本稿では、Bluetooth Low Energy(BLE)信号と他のデバイス上のセンサとの結合モデルを用いて、ペアワイズ個人近接を推定する新しいシステムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Dec 2020 20:07:30 GMT)
Towards Optimal Problem Dependent Generalization Error Bounds in
Statistical Learning Theory [11.8] 我々は,「ベスト勾配仮説」で評価された分散,有効損失誤差,ノルムとほぼ最適にスケールする問題依存率について検討する。
一様局所収束(uniform localized convergence)と呼ばれる原理的枠組みを導入する。
我々は,既存の一様収束と局所化解析のアプローチの基本的制約を,我々のフレームワークが解決していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Dec 2020 03:10:54 GMT)
Kernel-convoluted Deep Neural Networks with Data Augmentation [11.0] 本研究では,スムーズな制約を明示的に課す方法を提案し,それを暗黙的なモデル制約に組み込むように拡張する。
そこでは,カーネル関数を局所的に平均化することにより,スムーズ性制約を直接課すカーネル共分散モデル (KCM) からなる新しい関数クラスを導出する。
ここでは、(n) がサンプルサイズである (O(n-1/2)) よりも早く混合の摂動が消える場合、混合による KCM の上界は KCM が支配することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Dec 2020 00:38:29 GMT)
Sample Efficient Reinforcement Learning with REINFORCE [10.9] 本稿では,古典的政策勾配法と広く用いられているREINFORCE推定手法について考察する。
悪い」エピソードの数を制御することによって、常にサブリニアな高い後悔の束縛を確立し、平均的後悔のグローバル収束を、アナルなサブリニアレートでほぼ確実に確立する。
これらのアルゴリズムは、よく知られたREINFORCEアルゴリズムに対して、グローバル収束とサンプル効率の最初のセットを提供し、実際にの性能をよりよく理解するのに貢献する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Dec 2020 18:22:03 GMT)
Exploring Adversarial Examples via Invertible Neural Networks [10.3] 逆の例(AEs)は、原画像にわずかな摂動を導入することによって、ディープニューラルネットワーク(DNN)分類器を誤解させることのできるイメージである。
このセキュリティ脆弱性は、ニューラルネットワークに依存するシステムに現実世界の脅威をもたらす可能性があるため、近年、大きな研究につながった。
本稿では,リプシッツ連続写像関数を用いたインバータブルニューラルモデル(invertible neural model)の入力から出力への新たな理解方法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Dec 2020 05:17:21 GMT)
Learning Multi-Modal Nonlinear Embeddings: Performance Bounds and an
Algorithm [8.5] 本稿では,マルチモーダルな非線形埋め込みを教師付き環境で学習する理論的解析を行う。
次に,これらの理論的な発見を動機とした多モード非線形表現学習アルゴリズムを提案する。
近年のマルチモーダル・シングルモーダル学習アルゴリズムとの比較により,提案手法は多モーダル画像分類およびクロスモーダル画像テキスト検索において有望な性能を示すことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Dec 2020 22:01:04 GMT)
Person Re-Identification using Deep Learning Networks: A Systematic
Review [8.5] 近年,人物の身元確認は研究コミュニティから多くの注目を集めている。
人物の身元確認は、強盗の追跡、テロ攻撃の防止、その他のセキュリティー上の重要な出来事に関する研究の核心にある。
このレビューでは、人を再識別するための最新のディープラーニングアプローチを取り上げている。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Dec 2020 16:36:59 GMT)
GraNet: Global Relation-aware Attentional Network for ALS Point Cloud
Classification [7.7] ALS点群のセマンティックラベリングに着目した新しいニューラルネットワークを提案する。
GraNetは局所幾何学的記述と局所依存性を学習する。
2つのALSポイントクラウドデータセット上で実験を行った。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Dec 2020 23:54:45 GMT)
A Regret bound for Non-stationary Multi-Armed Bandits with Fairness
Constraints [7.7] 我々は,緩やかに変化する$k$-armed bandit問題を解くために,fair upper confidenceと呼ばれる新しいアルゴリズムとexploring fair-ucbeを提案する。
非定常ケースにおけるアルゴリズムの性能は,その定常ケースに近づくとゼロになりがちであることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Dec 2020 18:12:01 GMT)
A Single Iterative Step for Anytime Causal Discovery [7.6] 観測された非介入データから因果グラフを回復するための健全で完全なアルゴリズムを提示する。
我々は因果マルコフと忠実性仮定に依存し、基礎となる因果グラフの同値クラスを回復する。
提案アルゴリズムでは,FCIアルゴリズムと比較して,CIテストと条件セットの大幅な削減が要求される。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Dec 2020 11:29:06 GMT)
Unveiling Real-Life Effects of Online Photo Sharing [7.4] インパクトのある実生活状況におけるデータ共有の潜在的な効果を明らかにする新しいアプローチを提案します。
このアプローチは,(1)クラウドソーシングによって得られた状況影響評価のセット,(2)ユーザの写真を分析するために使用されるオブジェクト検出器のセット,(3)500人の視覚的ユーザプロファイルからなる真実のデータセットの3つの要素に依存している。
その結果、LERVUPは2つのランキングの相関が強いため有効であることが示唆された。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Dec 2020 09:52:27 GMT)
Fuzzy Commitments Offer Insufficient Protection to Biometric Templates
Produced by Deep Learning [5.6] 本稿では,保護テンプレートを用いて顔画像の再構成を行う再構築攻撃を提案する。
最も単純な攻撃シナリオでは、再構築されたテンプレートの78%以上がアカウントのアンロックに成功した。
最も厳しい」設定でも、再構築された画像はシステムのFARよりも50倍から120倍の成功率を提供します。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Dec 2020 15:28:33 GMT)
A non-alternating graph hashing algorithm for large scale image search [5.2] 本稿では,問題に追加変数を付加しないスペクトルハッシュのための新しい緩和定式化を提案する。
変数の数がデータポイントと等しい元のスペースの問題を解決する代わりに、我々ははるかに小さなスペースで問題を解決します。
このトリックは、メモリと計算の複雑さを同時に軽減します。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Dec 2020 06:41:54 GMT)
Joint super-resolution and synthesis of 1 mm isotropic MP-RAGE volumes
from clinical MRI exams with scans of different orientation, resolution and
contrast [5.0] コントラスト,解像度,方向の異なる1つ以上の厚いスライススキャンを受信するCNNの訓練方法であるSynthSRを提案する。
提案手法では,ストリッピングやバイアスフィールド補正などの前処理は不要である。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Dec 2020 17:29:53 GMT)
LEUGAN:Low-Light Image Enhancement by Unsupervised Generative
Attentional Networks [4.6] 低照度画像強調タスクを処理するために,注意誘導型教師なし生成ネットワークを提案する。
具体的には,よりシャープなエッジを復元するエッジ補助モジュールと,よりリアルなカラーを復元するアテンション誘導モジュールの2つを含む。
実験では,提案アルゴリズムが最新手法に対して好適に動作することを検証した。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Dec 2020 16:49:19 GMT)
A Survey on Spatial and Spatiotemporal Prediction Methods [4.4] 本稿では,空間時間予測の原理と手法を体系的に検討する。
我々は、それらが対処する主要な課題によって分類された方法の分類を提供する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Dec 2020 18:17:35 GMT)
Automated Scoring of Nuclear Pleomorphism Spectrum with
Pathologist-level Performance in Breast Cancer [4.2] 核多型は3段階の乳がんグレーディングの構成要素の1つである。
複数の病理学者の集合的知識から,広範囲の腫瘍領域で深部神経ネットワークを訓練した。
我々の完全自動化アプローチは、興味のある地域やスライド画像全体において、それぞれ10人と4人の病理医に比較して、最上位の病理医レベルのパフォーマンスを達成できる。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Dec 2020 09:48:54 GMT)
RAP-Net: Coarse-to-Fine Multi-Organ Segmentation with Single Random
Anatomical Prior [4.2] 粗密な腹部マルチオルガンセグメンテーションは、高解像度セグメンテーションの抽出を容易にします。
複数の臓器に対応するモデルに代えて,全腹部臓器を分節する単一改良モデルを提案する。
提案手法は,平均diceスコアが84.58%と,81.69% (p0.0001) の13モデルにおいて,最先端を上回っている。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Dec 2020 01:43:14 GMT)
Learning Vehicle Routing Problems using Policy Optimisation [4.1] 最先端のアプローチは強化学習を使ってポリシーを学習し、学習ポリシーは擬似解法として機能する。
これらのアプローチは、あるケースでは優れた性能を示しているが、ルーティング問題に典型的な大きな検索空間を考えると、ポリシーの貧弱さに早すぎる可能性がある。
より多くのポリシーを提供することで探索を支援するエントロピー正規化強化学習(ERRL)を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Dec 2020 14:18:56 GMT)
Explanation of Reinforcement Learning Model in Dynamic Multi-Agent
System [3.8] 本稿では,DRL行動薬の口頭説明作成における新たな取り組みについて報告する。
一般的な状況に言語説明を生成する暗黙の論理を拡張するための学習モデルを提案する。
その結果,両モデルが生成した言語説明は,DRLシステムの解釈可能性に対するユーザの主観的満足度を向上させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Dec 2020 13:24:37 GMT)
A Context Aware Approach for Generating Natural Language Attacks [3.5] 本研究では,意味的に類似した敵対例をテキスト分類と関連タスクに組み込む攻撃戦略を提案する。
提案攻撃は,元の単語とその周囲の文脈の両方の情報を考慮し,候補語を見つける。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Dec 2020 17:24:54 GMT)
Super interference fringes of two-photon photoluminescence in individual
Au nanoparticles: the critical role of the intermediate state [3.2] 個々のAuナノビピラミド(AuNP)の2光子発光測定
パワー依存測定により、インパルス遅延が数十フェムト秒から数十ピコ秒に変化したとき、非線形性の1から2への変換が明らかになった。
その結果、貴金属ナノ粒子の超高速ダイナミクスにおける中間状態の役割についての知見が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Dec 2020 03:13:12 GMT)
Improved Biomedical Word Embeddings in the Transformer Era [3.0] まずスキップグラム法を用いて単語と概念の埋め込みを学び、相関情報でさらに微調整します。
先行研究により開発された単語関連性について,複数のデータセットを用いた調律された静的組込みの評価を行う。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Dec 2020 16:19:09 GMT)
Molecular CT: Unifying Geometry and Representation Learning for
Molecules at Different Scales [2.8] この目的のために新しいディープニューラルネットワークアーキテクチャである分子構成トランスフォーマー(分子ct)が導入された。
計算効率と普遍性は、様々な分子学習シナリオに分子CTを多用する。
例として、分子CTは分子系の異なるスケールでの表現学習を可能にし、共通ベンチマークで同等または改善された結果が得られることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Dec 2020 05:09:40 GMT)
Exploring Motion Boundaries in an End-to-End Network for Vision-based
Parkinson's Severity Assessment [2.4] パーキンソン病の重症度を2つの重要な構成要素である手の動きと歩行で測定するためのエンドツーエンドのディープラーニングフレームワークを提示する。
本手法は,テンポラルセグメンテーションフレームワークで訓練された膨らんだ3次元cnnを用いて,映像データの時間構造と時間構造を学習する。
本研究では,25名のPD患者を対象に,手作業および歩行作業における72.3%,77.1%の上位1位精度のデータセットを用いて,提案手法を評価した。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Dec 2020 17:07:52 GMT)
Study of quantum Otto heat engine using driven-dissipative
Schr\"{o}dinger equation [2.3] 我々は, 量子オットー熱エンジンの動力学を, 駆動散逸型シュル・オーディンガー方程式を用いて研究した。
本稿では, ポンプエネルギーを機械的作業に変換するために, 単一の貯水池で動く新しい量子エンジンを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Dec 2020 02:23:11 GMT)
Enriching the Transformer with Linguistic Factors for Low-Resource
Machine Translation [2.2] 本研究では,現在最先端のニューラルマシン翻訳アーキテクチャであるTransformerを提案する。
特に,提案するFactered Transformerは,機械翻訳システムに付加的な知識を挿入する言語的要因を用いている。
IWSLTドイツ語-英語タスクにおけるベースライン変換器の0.8BLEUの改善を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Dec 2020 09:06:18 GMT)
Multi-modal Identification of State-Sponsored Propaganda on Social Media [2.2] 本論文は、国が主催するインターネットプロパガンダを識別するためのバランスの取れたデータセットを構築するための最初の試みである。
データセットは2つの期間にわたる3つの異なる組織によるプロパガンダで構成されています。
視覚コンテンツとテキストコンテンツのみに基づいてプロパガンダメッセージを検出するマルチモデルフレームワークを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Dec 2020 00:43:09 GMT)
Nature-Inspired Algorithms for Wireless Sensor Networks: A Comprehensive
Survey [2.1] 本稿では、無線センサネットワーク(WSN)の最適カバレッジに関する自然に着想を得た最適化アルゴリズムに焦点を当てる。
我々は、WSNにおいて最適なカバレッジを得るために、2つの自然に着想を得たアルゴリズムの性能を比較した。
シミュレーションの結果,LOはネットワークカバレッジが向上し,LOの収束速度はIGA-BACAよりも高速であることが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Dec 2020 05:30:04 GMT)
Leveraging GPT-2 for Classifying Spam Reviews with Limited Labeled Data
via Adversarial Training [1.9] 本稿では,限定されたラベル付きデータと大量のラベル付きデータで意見スパムを分類する,敵対的トレーニング機構を提案する。
TripAdvisorとYelpZipデータセットの実験では、ラベル付きデータが制限された場合の精度で、提案されたモデルは最先端技術よりも少なくとも7%優れていた。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Dec 2020 18:59:51 GMT)
Gender Bias in Multilingual Neural Machine Translation: The Architecture
Matters [1.8] 本稿では,選択したアーキテクチャが,同じデータを用いてトレーニングされた場合,性別バイアスの精度に影響を及ぼすかどうかを検討する。
4つの言語対の実験により、言語固有のエンコーダ-デコーダは共有エンコーダ-デコーダアーキテクチャよりもバイアスが少ないことが示されている。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Dec 2020 09:27:52 GMT)
Differentiable Molecular Simulations for Control and Learning [0.9] そこで我々は,ハミルトニアンをパラメータ化してマクロモデルを推論し,制御プロトコルを開発する新しい手法を開発した。
我々は、バルクターゲットオブザーバブルとシミュレーション結果がハミルトニアンに対して解析的に微分できるような、微分可能なシミュレーションを用いて、これをどのように達成できるかを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Dec 2020 00:14:43 GMT)
AttentionDDI: Siamese Attention-based Deep Learning method for drug-drug
interaction predictions [0.9] 薬物と薬物の相互作用(DDIs)は、2つ以上の薬物の投与によって引き起こされるプロセスを指し、薬物が自分自身によって投与されるときに観察されるものを超える副作用をもたらす。
大量の薬物対が存在するため、すべての組み合わせを実験的にテストし、以前は観測されていなかった副作用を発見することはほとんど不可能である。
本稿では,複数の薬物類似度尺度を統合するddi予測のためのsiamese self-attention multi-modal neural networkを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Dec 2020 13:33:07 GMT)
Unbiased Subdata Selection for Fair Classification: A Unified Framework
and Scalable Algorithms [0.8] このフレームワーク内の多くの分類モデルが混合整数凸プログラムとして再キャストできることを示した。
そして,提案問題において,分類結果の「解決不能な部分データ選択」が強く解決可能であることを示す。
これにより、分類インスタンスを解決するための反復精錬戦略(IRS)の開発を動機付けます。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Dec 2020 05:20:18 GMT)
Detecting and estimating coherence based on coherence witnesses [0.8] 有限次元状態に対するコヒーレンスビクターを構築することにより,コヒーレンスの検出と推定が可能な手法を提案する。
我々のコヒーレンス証人は、証人の期待値が負かどうかをテストすることによって、コヒーレントな状態を検出する。
2つの典型的なコヒーレンス証人が提案され,我々の証人構築法に基づいて議論された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Dec 2020 00:35:43 GMT)
Detecting Hateful Memes Using a Multimodal Deep Ensemble [0.6] 本稿では,最新の視覚言語変換アーキテクチャについて検討し,その性能向上のための改良を提案する。
提案したモデルは,3100人以上の参加者のうち,リーダボード上で5ドルという大きなマージンで,ベースラインを上回ります。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Dec 2020 13:01:44 GMT)
Towards a Formal Framework for Partial Compliance of Business Processes [0.5] 本稿では、さまざまな抽象化レベルにわたるビジネスプロセスのコンプライアンスレベルを定量化するための評価フレームワークを定式化する。
このアプローチは、地方、州、連邦政府が提供する社会サービスをより柔軟にし、市民の生活を改善することで、社会的価値を高めることもできる。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Dec 2020 12:38:40 GMT)
White matter hyperintensities volume and cognition: Assessment of a deep
learning based lesion detection and quantification algorithm on the
Alzheimers Disease Neuroimaging Initiative [0.5] 深層学習に基づくWMHセグメンテーションアルゴリズムStackGen-Netを用いて,ADNIから3次元FLAIRボリューム上でWMHを検出し定量化する。
被験者のより大きなコホートでは、より大きなWMHがエグゼクティブ機能、メモリ、および言語のパフォーマンスの悪化と相関があることを観察しました。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Dec 2020 01:32:33 GMT)
Parallel-beam X-ray CT datasets of apples with internal defects and
label balancing for machine learning [0.3] 内部欠陥のある94個のリンゴの3つの並列ビームトモグラフィーデータセットと欠陥ラベルファイルを示す。
データセットは、データ駆動、学習に基づく画像再構成、セグメンテーション、後処理法の開発とテストのために準備されている。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Dec 2020 17:35:33 GMT)
Robust Image Reconstruction with Misaligned Structural Information [0.3] 再建と登録を共同で行う変分フレームワークを提案する。
我々のアプローチは、異なるモダリティに対してこれを最初に達成し、再構築と登録の両方の精度で確立されたアプローチを上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Dec 2020 12:11:40 GMT)
Control of computer pointer using hand gesture recognition in motion
pictures [0.2] ユーザインタフェースは、手動検出とジェスチャーの分類によってコンピュータカーソルを制御するように設計されている。
6720の画像サンプルを持つハンドデータセットは、拳、手のひら、左を指し、右を指す4つのクラスを含む収集されます。
CNNネットワークはこのデータセットで訓練され、キャプチャされた各画像のラベルを予測し、それらの類似度を測定します。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Dec 2020 10:24:51 GMT)
Quantum optimal control of multi-level dissipative quantum systems with
Reinforcement Learning [0.1] 本稿では,多段階散逸型量子制御フレームワークを提案し,深部強化学習が最適戦略の同定に有効な方法であることを示す。
このフレームワークは、他の量子制御モデルに適用するために一般化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Dec 2020 00:58:17 GMT)
ThamizhiUDp: A Dependency Parser for Tamil [0.0] 本稿では,tamizhiudpという,タミル語テキストの係り受け解析のための完全なパイプラインを提供するニューラルベース依存言語を開発した方法について述べる。
thamizhiudp は stanza をトークン化と補題化に、thamizhipost と thamizhimorph を音声の一部と形態的アノテーションに、uuparser を依存性解析のために多言語訓練に使っている。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Dec 2020 20:20:50 GMT)
Steady-state superfluidity of light in a tunable cavity at room
temperature [0.0] 部分光部分物質(ポーラリトン)超流動体は、定常状態の液体ヘリウム温度、または、サブピコ秒の時間スケールの室温で観測されている。
ここでは,超流動性空洞光子のサインを初めて報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Dec 2020 23:18:13 GMT)
State-of-the-art Techniques in Deep Edge Intelligence [0.0] エッジインテリジェンス(EI)は、エッジコンピューティングの概念を用いた学習を可能にする強力な代替手段として急速に登場した。
本稿では,DeIの運用における主な制約について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Dec 2020 07:42:01 GMT)
Simulating non-Hermitian dynamics of a multi-spin quantum system and an
emergent central spin model [0.0] 単一のスピン=1/2$$$(mathsfPT$ symmetric)システムの力学を、ユニタリ力学を持つより大きなヒルベルト空間の部分空間に埋め込むことでシミュレートすることができる。
強く相関した中心スピンモデルとして可視化し, 中心スピンの役割を担う追加スピンを1/2$とする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Dec 2020 19:00:11 GMT)
Sensitivity -- Local Index to Control Chaoticity or Gradient Globally [0.0] ニューラルネットワーク(NN)のカオス性や勾配を世界規模で制御するために、各ニューロンに「感度」という完全な局所指標を提案する。
また、「感度調整学習(SAL)」と呼ばれる学習方法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Dec 2020 06:35:29 GMT)
Seed Phenotyping on Neural Networks using Domain Randomization and
Transfer Learning [0.0] 種子表現型は、種子の形態的特性を分析して、その挙動を発達、耐性、収量の観点から予測する考え方である。
研究の焦点は、最先端のオブジェクト検出およびローカリゼーションネットワークの適用および実現可能性分析である。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Dec 2020 14:04:28 GMT)
Reply on `Comment on The relativistic Aharonov-Bohm-Coulomb system with
position-dependent mass' [0.0] 本論文では, キラリティ演算子$gamma_5=sigma_1$の使用は, 著者らが述べているように正確ではないものの, 論文の結果は正しいことが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Dec 2020 14:16:19 GMT)
Real-Time Facial Expression Emoji Masking with Convolutional Neural
Networks and Homography [0.0] 画像処理では、Convolutional Neural Networks(CNN)は人間の顔の画像の表情を分類するために訓練することができます。
本研究では,学生の顔に感情の絵文字を付けてマスクするシステムを構築する。
結果から,このパイプラインはリアルタイムでデプロイ可能であり,教育現場で使用することができることがわかった。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Dec 2020 21:25:48 GMT)
Quantification and observation of genuine three-party coherence: A
solution based on classical optics [0.0] 本稿では、波動場、古典的、量子的3次元純状態コヒーレンスの量子化を導入する。
3つの原理的な自由度からなる古典的半軸光線のテンソル構造は、3量子ビット量子状態のテンソル構造と等価であることが示されている。
本報告では,光学的文脈における3次元コヒーレンスの測定だけでなく,実験および制約の確認が完了したことを報告している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Dec 2020 16:22:47 GMT)
Predicting Seminal Quality with the Dominance-Based Rough Sets Approach [0.0] 支配に基づくラフセットアプローチのような適切な順序付け手法を用いることで,エキスパートシステムの予測精度を著しく向上させることができることを示す。
UCI機械学習リポジトリからのオープンデータへのリンクを提供し、本論文で行ったクレームの検証/再利用を容易にする。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Dec 2020 11:45:32 GMT)
On quantum Hall effect, Kosterlitz-Thouless phase transition, Dirac
magnetic monopole, and Bohr-Sommerfeld quantization [0.0] 低次元系の輸送・渦・沈降運動における量子化現象に対処する。
自己整合Bohr-Sommerfeld量子化条件が整数ホール効果の量子化の間の関係を透過する方法について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Dec 2020 18:38:47 GMT)
Off-Policy Exploitability-Evaluation in Two-Player Zero-Sum Markov Games [0.0] オフ・ポリティィ・アセスメント(OPE)は、異なる政策から得られた歴史的データを用いて新しい政策を評価する問題である。
2プレイヤーゼロサムゲームにおける2倍頑健・2倍強化学習推定器によって構成されたOPE推定器を提案する。
そこで我々は,ある政策プロファイルクラスから推定される攻撃可能性を最小限に抑える政策プロファイルを選択することで,最適な政策プロファイルを見つける方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Dec 2020 08:24:37 GMT)
Modeling Disease Progression in Mild Cognitive Impairment and
Alzheimer's Disease with Digital Twins [0.0] デジタル双生児は、実際の被験者とベースラインデータを共有する臨床記録のシミュレーションである。
我々はDigital Twinsが、さまざまな病気の重症度で臨床試験において、いくつかの重要なエンドポイントの進行を同時に捉える方法を示す。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Dec 2020 22:29:47 GMT)
Levitation of superconducting micro-rings for quantum magnetomechanics [0.0] 超伝導体の浮上は量子技術の重要な構成要素になりつつある。
ここでは超伝導リングによる置換が2つの重要な利点をもたらすことを示す。
第一に、リングに作用する力は固体の物体に期待される力に匹敵するが、超伝導体の質量は大幅に減少する。
第二に、フィールド内冷却によってリングに閉じ込められたフラックスは、システムに対するさらなる制御をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Dec 2020 11:28:05 GMT)
Interpolating Points on a Non-Uniform Grid using a Mixture of Gaussians [0.0] ガウス混合モデルに基づく一様でない画像を生成する手法を提案する。
従来の画像方法は、補間したい座標が一様格子上に配置されていると仮定します。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Dec 2020 13:59:39 GMT)
Instance Segmentation of Industrial Point Cloud Data [0.0] 本稿では,産業施設のオブジェクト指向幾何デジタル双生児(gdts)を効率的に生成する方法について述べる。
我々のこれまでの研究は、最先端のクラスセグメンテーション性能(CLOIデータセットクラスの平均精度75%、平均AUC 90%)を達成した。
我々は,インスタンスセグメンテーションアルゴリズムの使用は,gDTの生成に必要な出力を提供する理論的可能性を持っていると論じる。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Dec 2020 02:34:59 GMT)
Identifying Training Stop Point with Noisy Labeled Data [0.0] テスト精度(MOTA)に近いトレーニング停止点(TSP)を見つけるためのアルゴリズムを開発しています。
我々は,CIFAR-10,CIFAR-100,実世界の雑音データを用いて,アルゴリズム(AutoTSP)のロバスト性を検証した。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Dec 2020 20:07:30 GMT)
Heat flow and noncommutative quantum mechanics in phase-space [0.0] 量子論で導入された新しい定数を制御することによって、変形したハイゼンベルク・ワイル代数により、高温から寒冷系への熱流が増大する可能性があることを示す。
また、非可換量子力学の文脈における熱力学の第2法則の堅牢性についても簡単な議論を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Dec 2020 13:57:15 GMT)
Fragile topology in line-graph lattices with two, three, or four gapped
flat bands [0.0] 我々は、それらの幾何学的性質と、その平坦なバンドにおける脆弱なトポロジーの存在または欠如とを結びつけるフォーマリズムを開発する。
この理論的研究は、いくつかの種類の線グラフ格子における脆弱なトポロジーの実験的な研究を可能にし、最も自然に超伝導回路に適している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Dec 2020 18:42:34 GMT)
Excavating "Excavating AI": The Elephant in the Gallery [0.0] 批判的な精査は、顔画像の使用に対するインフォームドコンセントに関する自己コントラクタリースタンスを明らかにする。
我々の分析は、芸術的、その他の文脈で人的データを使用する場合、インフォームド・コンセントの非交渉性を裏付けるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Dec 2020 01:27:53 GMT)
Enhanced back-translation for low resource neural machine translation
using self-training [0.0] 本研究は,後進モデルの出力を用いて前方翻訳手法を用いてモデル自体を改善する自己学習戦略を提案する。
この技術は、ベースラインの低リソースであるIWSLT'14とIWSLT'15をそれぞれ11.06と1.5BLEUに改良することを示した。
改良された英語-ドイツ語の後方モデルによって生成された合成データを用いて前方モデルを訓練し、2.7BLEUで標準の後方翻訳を用いて訓練された別の前方モデルより優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Dec 2020 10:35:31 GMT)
Effects of Quantum Diffraction on the Propagation of E-A-W Solitary
Structure in Fermi Plasma [0.0] 量子プラズマ中の電子の運動における相対論的効果は、2温度の電子を持つ波の孤立構造の特徴に大きく影響する。
NLSEを用いて安定なローグ波の構造を解析し、それらの孤立プロファイルとローグ波のシミュレーションを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Dec 2020 13:24:00 GMT)
Code Switching Language Model Using Monolingual Training Data [0.0] 単言語データのみを使用したコードスイッチング(cs)言語モデルのトレーニングはまだ研究中である。
この研究では、RNN言語モデルは、単言語英語とスペイン語のデータのみから代替バッチを使用して訓練される。
結果はRNNベースの言語モデルの出力埋め込みにおいて平均二乗誤差(MSE)を用いて一貫して改善された。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Dec 2020 02:13:43 GMT)
Assured RL: Reinforcement Learning with Almost Sure Constraints [0.0] 我々は、状態遷移とアクション三重項に対するほぼ確実に制約のあるマルコフ決定過程の最適方針を求める問題を考える。
バリアベースの分解を満たす値とアクション値関数を定義する。
我々は,Q-Learningに基づくバリア学習アルゴリズムを開発し,そのような安全でない状態-動作ペアを同定する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Dec 2020 00:29:28 GMT)
Applying Deutsch's concept of good explanations to artificial
intelligence and neuroscience -- an initial exploration [0.0] 深層学習におけるドイツの難しい原則と、より形式化された原則とどのように関連しているかを調査します。
私たちは、人間の脳を見ることで、知能でどのように難しい説明が果たす役割を見ます。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Dec 2020 23:06:46 GMT)
An Aggregate Method for Thorax Diseases Classification [0.0] 胸部疾患分類問題に対する深部ネットワークトレーニングのための重み計算アルゴリズムと,最先端の深部ネットワークアーキテクチャを用いたトレーニング最適化を組み合わせたアプローチを提案する。
ケストX線画像データセットの実験結果から,この新しい重み付け方式により分類性能が向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Dec 2020 12:35:14 GMT)
Am I Rare? An Intelligent Summarization Approach for Identifying Hidden
Anomalies [0.0] 本稿では,INSIDENTと呼ばれる隠れ異常を識別するインテリジェント・サマリゼーション手法を提案する。
提案手法は,各クラスタの特徴を局所重み付けすることにより,特徴空間を特徴空間に動的にマッピングするクラスタリングに基づくアルゴリズムである。
また、クラスタサイズに基づく代表者の選択は、集計データ内の元のデータと同じ分布を保持する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Dec 2020 23:22:57 GMT)
Adaptive Summaries: A Personalized Concept-based Summarization Approach
by Learning from Users' Feedback [0.0] 本稿では,アダプティブ・サマリー(Adaptive Summaries)と呼ばれるインタラクティブな概念に基づく要約モデルを提案する。
本システムは,反復ループでフィードバックを与えることで,システムと対話しながら,ユーザの提供した情報から徐々に学習する。
生成したサマリーでユーザ好みのコンテンツを最大化することで、ユーザの好みに基づいた高品質なサマリー作成を支援する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 24 Dec 2020 18:27:50 GMT)