FastIF: Scalable Influence Functions for Efficient Model Interpretation
and Debugging [112.2] 影響関数は、テスト予測のためのトレーニングデータポイントの「影響」を近似する。
fastifは、実行時間を大幅に改善する関数に影響を与えるための、単純な修正セットです。
本実験はモデル解釈とモデル誤差の修正における影響関数の可能性を示す。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 18:02:34 GMT)
Bridging Textual and Tabular Data for Cross-Domain Text-to-SQL Semantic
Parsing [111.0] BRIDGEは、フィールドのサブセットが質問に言及されたセル値で拡張されるタグ付きシーケンスの質問とDBスキーマを表します。
BRIDGEは、人気のクロスDBテキスト-リレーショナルベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成しました。
本分析は,BRIDGEが望まれる相互依存を効果的に捕捉し,さらにテキストDB関連タスクに一般化する可能性を示唆している。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 01:02:40 GMT)
EarlyBERT: Efficient BERT Training via Early-bird Lottery Tickets [106.8] EarlyBERTは、大規模言語モデルの事前学習と微調整の両方に適用できる一般的な計算効率のトレーニングアルゴリズムである。
BERTトレーニングの初期段階において、構造化された入賞チケットを最初に識別し、効率的なトレーニングに使用します。
EarlyBERTは、トレーニング時間を3545%短縮した標準BERTと同等のパフォーマンスを簡単に達成します。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 20:38:20 GMT)
UNKs Everywhere: Adapting Multilingual Language Models to New Scripts [103.8] マルチリンガルBERT(mBERT)やXLM-Rのような多言語言語モデルは、様々なNLPタスクに対して最先端の言語間転送性能を提供する。
キャパシティの制限と事前トレーニングデータの大きな差のため、リソース豊富な言語とリソースを対象とする言語には大きなパフォーマンスギャップがある。
本稿では,事前学習した多言語モデルの低リソース言語や未知のスクリプトへの高速かつ効果的な適応を可能にする新しいデータ効率手法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 11:37:28 GMT)
Coreference Reasoning in Machine Reading Comprehension [100.8] 機械読解におけるコレファレンス推論は,従来考えられていたよりも大きな課題である。
本稿では,コア参照推論の課題を反映した理解データセットの読解手法を提案する。
これにより、さまざまなMRCデータセットにまたがる最先端のモデルの推論能力が向上します。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 12:18:41 GMT)
How Good is Your Tokenizer? On the Monolingual Performance of
Multilingual Language Models [96.3] 本研究では,5つの単一言語下流タスクのセットに基づいて,事前学習可能な単言語モデルを持つ9種類の言語について検討した。
多言語モデルの語彙で適切に表現された言語は、単言語モデルよりも性能が著しく低下する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 14:11:00 GMT)
Combinatorial Pure Exploration with Full-bandit Feedback and Beyond:
Solving Combinatorial Optimization under Uncertainty with Limited Observation [90.2] 最適化のためのアルゴリズムを開発するとき、エッジウェイトなどのパラメータは入力として正確に知られています。
本稿では,最近提案された純粋探索問題に対するフィードバックの少ない手法について概説する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 12:40:52 GMT)
XLM-T: Scaling up Multilingual Machine Translation with Pretrained
Cross-lingual Transformer Encoders [89.0] そこで本稿では,既製のクロスリンガルトランスフォーマでモデルを初期化し,多言語並列データで微調整するXLM-Tを提案する。
この単純な方法は,10対のWMTデータセットと94対のOPUS-100コーパスにおいて,大幅な改善を実現する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 11:16:51 GMT)
Unsupervised Monocular Depth Reconstruction of Non-Rigid Scenes [87.9] 本稿では,ダイナミックシーンの深度推定のための非監視単眼フレームワークを提案する。
再構成した3次元点間の対数距離を日和見的に保存することを目的とした訓練目標を導出する。
提案手法は,非剛性シーンの挑戦的な映像から3Dを再構成する能力を実証し,有望な結果を提供する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 16:02:03 GMT)
Bayesian Federated Learning over Wireless Networks [87.4] フェデレーションラーニングは、ローカルデバイスに保存された異種データセットを使用したプライバシー保護と分散トレーニング方法です。
本稿では、スケーラブルBFL (SBFL) と呼ばれる効率的な修正BFLアルゴリズムを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 07:32:44 GMT)
Colonoscopy Polyp Detection: Domain Adaptation From Medical Report
Images to Real-time Videos [76.4] 大腸内視鏡画像と実時間映像の領域間ギャップに対処する画像-ビデオ結合型ポリープ検出ネットワーク(Ivy-Net)を提案する。
収集したデータセットの実験は、Ivy-Netが大腸内視鏡ビデオで最先端の結果を達成することを示した。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 10:33:09 GMT)
BinaryBERT: Pushing the Limit of BERT Quantization [74.7] 本稿では、BERT量子化を重み二項化の限界まで押し上げるBinaryBERTを提案する。
複雑で不規則な損失環境のため,バイナリBERTは3次学習よりも直接訓練が難しいことが判明した。
実験結果から、BinaryBERT は完全精度 BERT ベースと比較して無視できる性能低下を示した。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 16:34:54 GMT)
MSNet: A Multilevel Instance Segmentation Network for Natural Disaster
Damage Assessment in Aerial Videos [74.2] 本研究では, ハリケーン, 洪水, 火災などの自然災害後の建物被害を効率的に評価する課題について検討する。
最初のコントリビューションは、ソーシャルメディアからユーザ生成された空中ビデオと、インスタンスレベルのビルディング損傷マスクのアノテーションで構成される、新しいデータセットである。
第二のコントリビューションはMSNetと呼ばれる新しいモデルで、新しい領域の提案ネットワーク設計を含んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 23:06:25 GMT)
Autonomous Maintenance in IoT Networks via AoI-driven Deep Reinforcement
Learning [73.9] IoT(Internet of Things)は、デプロイされるデバイスやアプリケーションの数の増加とともに、ネットワークのメンテナンス手順に大きな課題をもたらしている。
部分観測可能なマルコフ決定プロセスとして,IoTネットワークにおける自律的メンテナンスの問題を定式化する。
深層強化学習アルゴリズム (drl) を用いて, 保守手順が整っているか否かを判断するエージェントを訓練し, 前者の場合, 適切なメンテナンス方法が必要となる。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 11:19:51 GMT)
Promoting Graph Awareness in Linearized Graph-to-Text Generation [72.8] 局所グラフ構造を符号化する線形化モデルの能力を検討する。
本研究は,モデルの暗黙のグラフ符号化の品質を高めるための解法である。
これらの消音足場は、低リソース設定における下流生成の大幅な改善につながることが分かりました。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 18:17:57 GMT)
Better Robustness by More Coverage: Adversarial Training with Mixup
Augmentation for Robust Fine-tuning [69.7] adversarial data augmentation (ada) が広く採用されており、トレーニング中にadversarial例を追加することで、adversarial attackの検索スペースを拡大しようとしている。
我々は,MixADA (Adversarial Data Augmentation with Mixup) と呼ばれる,攻撃検索空間のより広い割合をカバーする,シンプルで効果的な手法を提案する。
BERT と RoBERTa のテキスト分類実験において,MixADA は2つの強敵攻撃による顕著な堅牢性向上を実現し,元のデータに対する ADA の性能を緩和する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 16:28:07 GMT)
Topological obstructions in neural networks learning [67.9] 損失勾配関数フローのグローバル特性について検討する。
損失関数とそのモースコンプレックスの位相データ解析を用いて,損失面の大域的特性と勾配軌道に沿った局所的挙動を関連付ける。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 18:53:25 GMT)
Incremental Embedding Learning via Zero-Shot Translation [65.9] 現在の最先端のインクリメンタル学習手法は、従来の分類ネットワークにおける破滅的な忘れ方問題に取り組む。
ゼロショット変換クラス増分法(ZSTCI)と呼ばれる新しい組込みネットワークのクラス増分法を提案する。
さらに、ZSTCIを既存の正規化ベースのインクリメンタル学習手法と組み合わせることで、組み込みネットワークの性能をより向上させることができる。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 08:21:37 GMT)
Shortformer: Better Language Modeling using Shorter Inputs [62.5] 当初、モデルを短いサブシーケンスでトレーニングした後、長いサブシーケンスに移行する前に、どちらもトレーニング時間を短縮することを示す。
次に, 変圧器における再帰法の効率を改善する方法を示す。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 18:52:59 GMT)
TexSmart: A Text Understanding System for Fine-Grained NER and Enhanced
Semantic Analysis [61.3] 本手法では,詳細な名前付きエンティティ認識(NER)とセマンティック分析機能強化をサポートするテキスト理解システムであるTexSmartを紹介する。
TexSmartにはユニークな機能があります。
まず、TexSmartのNER関数は1000以上のエンティティタイプをサポートし、他のほとんどの公開ツールは、通常、数十のエンティティタイプをサポートする。
第2に、TexSmartはセマンティック拡張やディープセマンティック表現のような新しいセマンティック分析機能を導入し、ほとんどの以前のシステムにはない。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 14:58:01 GMT)
AliExpress Learning-To-Rank: Maximizing Online Model Performance without
Going Online [60.9] 本稿では,学習からランクへ学習するための評価器・ジェネレータフレームワークを提案する。
コンテキストを含むレコメンデーションを一般化して評価する評価器と、強化学習による評価器スコアを最大化するジェネレータとから構成される。
本手法は, オンラインA/Bテストにおける産業レベルの微調整モデルよりも, 変換率(CR)の面で大幅に向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 10:04:48 GMT)
Illumination Estimation Challenge: experience of past two years [57.1] 第2回照明推定チャレンジ(IEC#2)を行った。
チャレンジには、一般的なもの、屋内のもの、照明が2つあり、それぞれ異なるシーンのパラメーターに焦点を当てていた。
他の主な特徴は、同じカメラセンサーモデルで撮影された画像の新しい大規模なデータセット(約5000)、各画像に付随する手動マークアップ、SpyderCubeキャリブレーションオブジェクトを使用して抽出されたさまざまな照明の下で多くの国で撮影されたシーンの多様なコンテンツ、IEC#1で使用されたCube+データセットからの画像のコンテストのようなマークアップです。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 17:59:19 GMT)
The Sample Complexity of Robust Covariance Testing [57.0] i. i. d.
形式 $Z = (1-epsilon) X + epsilon B$ の分布からのサンプル。ここで $X$ はゼロ平均で未知の共分散である Gaussian $mathcalN(0, Sigma)$ である。
汚染がない場合、事前の研究は、$O(d)$サンプルを使用するこの仮説テストタスクの単純なテスターを与えた。
サンプル複雑性の上限が $omega(d2)$ for $epsilon$ an arbitrarily small constant and $gamma であることを証明します。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 18:24:41 GMT)
Asynchronous Advantage Actor Critic: Non-asymptotic Analysis and Linear
Speedup [56.3] 本稿では、A3CアルゴリズムをTD(0)で修正し、A3C-TD(0)と呼ばれ、証明可能な収束を保証する。
i.i.d.
サンプリング a3c-td(0) は、作業者あたり $mathcalo(epsilon-2.5/n)$ のサンプル複雑性を取得して $epsilon$ 精度を達成する。
2 に対して $mathcalO(epsilon-2.5/N)$ の最もよく知られたサンプル複雑性との比較 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 09:07:09 GMT)
FDMT: A Benchmark Dataset for Fine-grained Domain Adaptation in Machine
Translation [53.9] 機械翻訳(FDMT)における実世界のきめ細かいドメイン適応タスクを提案する。
FDMTデータセットは、自動運転車、AI教育、リアルタイムネットワーク、スマートフォンの4つのサブドメインで構成されている。
この新しい設定で定量的な実験と深い分析を行い、きめ細かいドメイン適応タスクをベンチマークします。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 17:15:09 GMT)
Discovering Dialog Structure Graph for Open-Domain Dialog Generation [51.3] chitchat corporaの対話構造を無監督で発見します。
次に、下流システムでのダイアログ生成を容易にするために利用します。
本稿では,グラフニューラルネットワーク(DVAE-GNN)を用いた離散変分自動エンコーダを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 10:58:37 GMT)
Verb Knowledge Injection for Multilingual Event Processing [50.3] 動詞のセマンティック・シンタクティックな振る舞いに関する明示的な情報を注入することでLMプリトレーニングトランスフォーマーの性能が向上するかどうかを検討する。
まず,動詞知識の注入が英語イベント抽出のパフォーマンス向上につながることを示す。
次に、他の言語でのイベント抽出のための動詞アダプタの有用性を探ります。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 03:24:34 GMT)
Continual Learning in Task-Oriented Dialogue Systems [49.4] タスク指向対話システムにおける継続的な学習は、システム全体のリトレーニングのコストを伴わずに、時間を通じて新しいドメインや機能を追加できる。
37ドメインのタスク指向対話システムを4つの設定で継続的に学習するための継続的学習ベンチマークを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 08:44:25 GMT)
Towards Modelling Coherence in Spoken Discourse [48.8] 話し言葉におけるコヒーレンスは、音声の韻律的および音響的パターンに依存している。
音声に基づくコヒーレンスモデルを用いて音声対話におけるコヒーレンスをモデル化する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 20:18:29 GMT)
CorrNet3D: Unsupervised End-to-end Learning of Dense Correspondence for
3D Point Clouds [48.2] 本稿では,3次元形状間の密接な対応を点雲形式で計算する問題に対処する。
CorrNet3Dは、教師なしでエンドツーエンドのディープラーニングベースのフレームワークです。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 14:55:51 GMT)
Fully Non-autoregressive Neural Machine Translation: Tricks of the Trade [48.0] NAT(Fullly non-autoregressive neural Machine Translation)は、ニューラルネットワークのシングルフォワードでトークンを同時に予測する手法である。
この作業では、レイテンシのアドバンテージを維持しながら、パフォーマンスのギャップを縮めることを目標としています。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 18:52:59 GMT)
Neural Machine Translation: A Review of Methods, Resources, and Tools [48.0] 機械翻訳(MT)は自然言語処理の重要なサブフィールドである。
エンドツーエンドのニューラルネットワーク翻訳(NMT)は大きな成功を収め、実用的なMTシステムにおける新しい主流の方法となっています。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 09:35:27 GMT)
Robustly Learning Mixtures of $k$ Arbitrary Gaussians [47.4] 任意の固定された$k$に対して$k$任意のガウスの混合を$mathbbRd$で頑健に推定する問題に対して、一定数の任意の汚職が存在する場合の時間アルゴリズムを与える。
本研究の主なツールは,2乗法に依拠する効率的な分節クラスタリングアルゴリズムと,Frobeniusノルムおよび低ランク項の誤りを許容する新しいテンソル分解アルゴリズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 17:24:52 GMT)
BURT: BERT-inspired Universal Representation from Learning Meaningful
Segment [46.5] この研究は普遍的な表現学習、すなわち一様ベクトル空間における言語単位の異なるレベルへの埋め込みを導入し、探求する。
我々は、異なるレベルの言語単位を同じベクトル空間に符号化する普遍表現モデルburtを提案する。
具体的には,ポイントワイズ相互情報(pmi)に基づいて有意義なセグメントを抽出・マスキングし,異なる粒度目標を事前学習段階に組み込む。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 09:56:21 GMT)
CoCoLM: COmplex COmmonsense Enhanced Language Model [45.4] 予め訓練された言語モデルが複雑な共通知識をよりよく取り入れるように提案します。
既存の微調整アプローチとは異なり、特定のタスクに集中せず、CoCoLMという汎用言語モデルを提案する。
学習済み言語モデルに複雑な常識の知識を身に付けることに成功しました。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 15:05:36 GMT)
Refine and Imitate: Reducing Repetition and Inconsistency in Persuasion
Dialogues via Reinforcement Learning and Human Demonstration [45.1] ユーザシミュレータを使わずにmleベースの言語モデルの洗練に強化学習を適用することを提案する。
我々は報酬を通じて繰り返し、矛盾、タスク関連に関する文レベル情報を蒸留する。
実験により,我々のモデルは,自動測定結果と人的評価結果の両方において,従来の最先端対話モデルよりも優れていたことがわかった。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 00:02:51 GMT)
Model Free Reinforcement Learning Algorithm for Stationary Mean field
Equilibrium for Multiple Types of Agents [43.2] エージェントが複数の型を持つ無限大地平線上のマルチエージェント戦略相互作用を考える。
各エージェントはプライベートな状態を持ち、状態は異なるタイプのエージェントの状態の分布とエージェントのアクションに応じて進化する。
このような相互作用が、ディフェンダーや敵のサイバー攻撃をどうモデル化するかを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 00:12:46 GMT)
TransTrack: Multiple-Object Tracking with Transformer [42.3] 本研究では,Transformerを用いたMOTのベースラインであるTransTrackを提案する。
クエリキーメカニズムを利用して、学習したオブジェクトクエリのセットをパイプラインに導入する。
クエリキー機構とTransformerアーキテクチャをベースとした,非常にシンプルで効果的な手法を初めて紹介する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 06:03:00 GMT)
Seeing is Knowing! Fact-based Visual Question Answering using Knowledge
Graph Embeddings [42.0] 視覚的質問回答(FVQA)のための不完全なKGを推論できる新しいQAアーキテクチャを開発しています。
我々は、FVQAの下流タスクにKG完了に広く使われているテクニックであるKG Embeddingsを使用する。
また、「Image-as-Knowledge」と呼ばれる新しい画像表現技術を採用し、シンプルなワンステップコアテンションメカニズムとともにこの機能を実現しました。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 07:24:55 GMT)
CLEAR: Contrastive Learning for Sentence Representation [41.9] 複数の文レベルの拡張戦略を採用した文表現用コントラストLEArning(CLEAR)を提案する。
これらの増分には単語とスパンの削除、再順序付け、置換が含まれる。
私たちのアプローチは、SentEvalとGLUEベンチマークの両方で複数の既存のメソッドを上回ることが示されています。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 06:40:13 GMT)
Beyond Offline Mapping: Learning Cross Lingual Word Embeddings through
Context Anchoring [41.8] 英語以外の言語における単語埋め込みのための代替マッピング手法を提案する。
2つの固定埋め込み空間を整列させるのではなく、対象言語埋め込みを固定し、それらに整列したソースコード言語に対する新しい埋め込み集合を学習することで機能する。
提案手法は,従来のバイリンガル語彙誘導法よりも優れており,下流XNLIタスクにおける競合結果が得られる。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 17:10:14 GMT)
Particle Dual Averaging: Optimization of Mean Field Neural Networks with
Global Convergence Rate Analysis [40.8] 凸最適化における二重平均法を一般化する粒子二重平均法(PDA)を提案する。
提案手法の重要な応用は, 平均場系における2層ニューラルネットワークの最適化である。
平均場限界におけるニューラルネットワークはpdaによってグローバルに最適化できることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 07:07:32 GMT)
COVID-MTL: Multitask Learning with Shift3D and Random-weighted Loss for
Automated Diagnosis and Severity Assessment of COVID-19 [39.6] 新型コロナウイルスの正確かつ効果的な評価を支援する自動化方法が緊急に必要である。
我々は,放射線学とNATの両方において,自動かつ同時検出と重症度評価が可能なエンドツーエンドマルチタスク学習フレームワーク(COVID-MTL)を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 14:27:16 GMT)
On Data Augmentation for GAN Training [39.1] 本稿では,GANトレーニングにおける拡張データの利用を可能にするために,DAG(Data Augmentation Optimized for GAN)を提案する。
我々は異なるGANモデルにDAGを適用する実験を行う。
いくつかのGANモデルでDAGを使用する場合、システムは最先端のFrechet Inception Distance(FID)スコアを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 08:34:10 GMT)
HopRetriever: Retrieve Hops over Wikipedia to Answer Complex Questions [38.9] We build HopRetriever that retrieves hops over Wikipedia to answer complex questions。
また,本手法は証拠収集過程の定量的解釈ももたらしている。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 10:36:01 GMT)
Moral Stories: Situated Reasoning about Norms, Intents, Actions, and
their Consequences [36.9] 現代のNLGモデルが社会環境にデプロイされたシステムの行動優先度として機能するかどうかを検討する。
本研究では,「モラルストーリー」という,階層的,分枝的なナラティブのクラウドソーシングデータセットを導入し,基礎的,目標指向の社会推論の研究を行う。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 17:28:01 GMT)
A Closer Look at Few-Shot Crosslingual Transfer: Variance, Benchmarks
and Baselines [35.9] 本研究は,数発のクロスリンガル移動の焦点を絞った研究である。
予め訓練された多言語エンコーダは、まず高リソース言語の多くのアノテーションで微調整される。
少数ショット転送はゼロショット転送よりも大幅に改善される。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 16:03:48 GMT)
Rethinking Road Surface 3D Reconstruction and Pothole Detection: From
Perspective Transformation to Disparity Map Segmentation [34.3] ポトホール検出は通常、構造エンジニアまたは認定検査官によって行われます。
本稿では,道路差マップ推定とセグメンテーションに基づく効率的なポットホール検出アルゴリズムを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 02:54:59 GMT)
Towards Playing Full MOBA Games with Deep Reinforcement Learning [34.2] MOBAゲーム(Honor of Kings、League of Legends、Dota 2など)はAIシステムに大きな課題をもたらす。
そこで本研究では,MOBAAI学習パラダイムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 13:25:17 GMT)
Using Natural Language Relations between Answer Choices for Machine
Comprehension [32.5] 本論文では,機械理解の性能向上のために,包含や矛盾といった解答選択間の自然言語関係を活用する手法を提案する。
また,両タスクを共同で学習するマルチタスク学習モデルを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 18:55:30 GMT)
Understanding Politics via Contextualized Discourse Processing [32.5] 政治家は、しばしば出来事に反応する際の基本的な議題を持つ。
我々のモデルは、複数の文書を一度に処理し、複数の問題やイベントに関する複数のエンティティの合成表現を生成することができる。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 18:07:07 GMT)
Bosonic Random Walk Networks for Graph Learning [32.2] グラフにまたがる拡散情報に対する多粒子量子ウォークの適用を検討する。
我々のモデルは、グラフ上の量子ランダムウォーカーのダイナミクスを制御する演算子の学習に基づいている。
分類および回帰作業における本手法の有効性を実証する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 21:40:40 GMT)
iGOS++: Integrated Gradient Optimized Saliency by Bilateral
Perturbations [31.7] サージェンシーマップは、広く使用されているローカル説明ツールです。
ブラックボックスシステムの出力変更に最適化されたサリエンシマップを生成するためのフレームワークであるiGOS++を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 18:04:12 GMT)
CADA: Communication-Adaptive Distributed Adam [31.0] 勾配降下(SGD)は、大規模機械学習の主要な作業場としてステージに立った。
本稿では,Adam方式の通信適応型手法とみなす分散機械学習の適応勾配降下法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 06:52:18 GMT)
Revisiting Robust Neural Machine Translation: A Transformer Case Study [30.7] ノイズがトランスフォーマーを壊す方法や、そのような問題に対処する解決策があるかどうかについて検討する。
トレーニング中にノイズを組み込む新しいデータ駆動手法を提案する。
本稿では,ニューラルアーキテクチャを改良したトランスフォーマーと,ノイズに対処するトレーニングプロセスの2つの拡張を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 16:55:05 GMT)
Psychoacoustic Calibration of Loss Functions for Efficient End-to-End
Neural Audio Coding [30.3] ニューラルオーディオ符号化システムの損失関数を再定義するための心理音響校正方式を提案する。
提案手法では、わずか0.9万パラメータの軽量ニューラルネットワークが、商用mpeg-1オーディオ層iiiに匹敵するほぼ透過的なオーディオ符号化を112kbpsで実行する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 19:46:46 GMT)
Conditional Generation of Temporally-ordered Event Sequences [29.4] 本稿では,イベントシーケンスの時間性だけでなく,イベント共起を捉えることができる条件生成モデルを提案する。
この単一モデルは、時間的順序付け、与えられたイベント列をそれらが発生した順序にソートすること、イベントを埋め込むことの両方に対処でき、既存のイベントの時間的順序付けシーケンスに適合する新しいイベントを予測できる。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 18:10:18 GMT)
NeuralMagicEye: Learning to See and Understand the Scene Behind an
Autostereogram [29.0] autostereogram (複数形 autostereograms)
マジックアイイメージは、2Dテクスチャーから3Dシーンの視覚的な幻想を作成することができるシングルイメージステレオグラムです。
本稿では,深部CNNを学習して,オートステアグラムの奥深さを回復し,その内容を理解することができるかを検討する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 16:17:47 GMT)
UNIMO: Towards Unified-Modal Understanding and Generation via
Cross-Modal Contrastive Learning [28.9] 単一モーダルとマルチモーダルの両方の理解と生成タスクに適応できる統一モーダルプリトレーニングアーキテクチャ、すなわちUNIMOを提案します。
非ペア化シングルモーダルデータは非常に豊富であるため、我々のモデルは、より一般化可能な表現を学ぶために、より大規模なデータを利用することができます。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 02:46:47 GMT)
Controlled Analyses of Social Biases in Wikipedia Bios [27.6] ウィキペディアの伝記ページの分析において,共起変数の効果を低減する手法を提案する。
本研究では,比較コーパスと目的コーパスとの適合度を測定する指標の開発により,提案手法を評価する。
以上の結果から,共起変数に対する制御の失敗は,異なる結論とマスクバイアスをもたらす可能性が示唆された。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 21:27:12 GMT)
Multiple Plans are Better than One: Diverse Stochastic Planning [26.9] 計画上の問題では、望ましい仕様を完全にモデル化することはしばしば困難です。
特に、人間とロボットの相互作用において、そのような困難は、プライベートまたはモデルに複雑である人間の好みによって生じる可能性がある。
我々は、最適に近い代表行動の集合を生成することを目的とした、多種多様な計画と呼ばれる問題を定式化する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 07:29:11 GMT)
Learning from the Worst: Dynamically Generated Datasets to Improve
Online Hate Detection [26.4] オンラインヘイト分類のための世界初の大規模な合成トレーニングデータセットを紹介します。
詳細なラベルに対するアノテーション付きの40,623例のデータセットを提供する。
モデル性能とロバスト性は動的データ収集パラダイムを用いて大幅に改善できることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 17:36:48 GMT)
Three-quarter Sibling Regression for Denoising Observational Data [24.9] 半兄弟回帰」は、複数の独立確率変数の測定における系統的誤りを検出・訂正することができる。
一般的な原因によって制御される種数のモデリングを含む多くの状況には適用されない。
この制限を部分的に克服するために,「3/4兄弟回帰」と呼ばれる手法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 21:18:01 GMT)
Text-Free Image-to-Speech Synthesis Using Learned Segmental Units [24.7] 画像の自然な音声キャプションを直接流用する最初のモデルを提案する。
我々は、画像キャプションモジュールと音声合成モジュールを、独立したサブワード音声ユニットのセットで接続する。
Flickr8k音声キャプションデータセットと、人気のMSCOCOデータセットのために収集された音声キャプションの新しいコーパスについて実験を行います。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 05:28:38 GMT)
ERNIE-DOC: The Retrospective Long-Document Modeling Transformer [24.4] Recurrence Transformersに基づく文書レベルの言語プリトレーニングモデルであるERNIE-DOCを提案する。
ふりかえりフィード機構とリカレンスメカニズムの強化という2つのよく設計されたテクニックにより、ELNIE-DOCははるかに長いコンテキスト長を実現できます。
英語と中国語の文書レベルのタスクについて様々な実験を行った。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 16:12:48 GMT)
Automatic Historical Feature Generation through Tree-based Method in Ads
Prediction [22.3] キー選択を数える木に基づく手法を提案する。
パーソナライズされたカウント機能を選択するために、ユーザ毎に1つの決定木モデルをトレーニングする。
われわれはtwitterのビデオ広告データを大規模に実験している。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 09:54:17 GMT)
VOLT: Improving Vocabularization via Optimal Transport for Machine
Translation [22.1] 我々は情報理論的特徴とbleuスコアとの間にエキサイティングな関係を見出す。
完全かつコストのかかる試行訓練を伴わない,単純かつ効率的な語彙化ソリューションVOLTを提案する。
VOLTは英語とドイツ語の翻訳で70%の語彙サイズ縮小と0.6のBLEUゲインを達成する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 15:49:49 GMT)
Generalized Octave Convolutions for Learned Multi-Frequency Image
Compression [20.5] 本稿では,初めて学習されたマルチ周波数画像圧縮とエントロピー符号化手法を提案する。
これは最近開発されたオクターブの畳み込みに基づいて、潜水剤を高周波(高分解能)成分に分解する。
提案した一般化オクターブ畳み込みは、他のオートエンコーダベースのコンピュータビジョンタスクの性能を向上させることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 06:34:00 GMT)
FGF-GAN: A Lightweight Generative Adversarial Network for Pansharpening
via Fast Guided Filter [20.1] 本稿では,高速誘導フィルタ(FGF)を用いたパンシャーピングによる生成対向ネットワークを提案する。
ジェネレータでは、従来のチャネル結合はFGFに置き換えられ、空間情報をよりよく保持する。
我々のネットワークは、既存の手法を超越し、少ないパラメータで高品質なHRMS画像を生成する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 20:27:17 GMT)
FiD-Ex: Improving Sequence-to-Sequence Models for Extractive Rationale
Generation [19.7] 本研究では,セq2seqモデルの欠点に対処するFiD-Exを開発した。
FiD-Exは、ERASER説明可能性ベンチマークの複数のタスクにおける説明基準とタスク精度の観点から、以前の作業よりも大幅に改善されている。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 07:22:15 GMT)
Factual Error Correction of Claims [18.5] 本稿では,事実誤り訂正の課題を紹介する。
誤情報を含む文章を修正するメカニズムを提供します。
これは、すでに証拠によって部分的に支持されている主張に固有の説明として機能する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 18:11:26 GMT)
Survey of the Detection and Classification of Pulmonary Lesions via CT
and X-Ray [18.4] この記事は、過去10年間の肺CTとX線画像検出と分類をレビューします。
また, 各種病変の画像的特徴に基づいて, 肺結節, 肺炎, その他の一般的な肺病変の検出について概説する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 04:29:50 GMT)
Robotic Grasping of Fully-Occluded Objects using RF Perception [18.3] RF-Graspは、非構造環境において、完全に隠された物体を把握できるロボットシステムである。
RF-Graspは、アイインハンドカメラと、関心のあるオブジェクトに添付されたバッテリーレスRFIDタグに依存します。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 04:01:45 GMT)
Detecting an Odd Restless Markov Arm with a Trembling Hand [18.1] 我々は、各アームが有限状態空間上で進化するマルコフ過程である多腕バンディットを考える。
片方のアーム(奇腕)の遷移確率行列は、他のアームの共通の遷移確率行列とは異なる。
意思決定者は、決定誤差の確率を小さく保ちながら、奇異腕をできるだけ早く特定したい。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 10:43:58 GMT)
TransPose: Towards Explainable Human Pose Estimation by Transformer [17.4] 我々はTransformerアーキテクチャと低レベルの畳み込みブロックに基づくTransPoseというモデルを構築した。
画像が与えられると、transformerに組み込まれた注意層はキーポイント間の長距離空間関係を捉えることができる。
実験によると、TransPoseはキーポイントの位置を正確に予測できる。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 07:15:16 GMT)
Beating Attackers At Their Own Games: Adversarial Example Detection
Using Adversarial Gradient Directions [17.0] 提案手法は, 対向勾配の方向が対向空間を特徴づける上で重要な役割を担っていることを示す。
CIFAR-10とImageNetの2つの異なるデータベースで実施された実験により、提案手法は5つの異なる攻撃に対して97.9%と98.6%のAUC-ROCを達成した。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 01:12:24 GMT)
Multi-Agent Reinforcement Learning for Unmanned Aerial Vehicle
Coordination by Multi-Critic Policy Gradient Optimization [16.6] 農業、災害管理、捜索および救助活動、商業および軍事用途では、ドローンの艦隊を適用する利点は、自律的に協力する能力に由来します。
本稿では,政策ネットワークの安定的な更新と報酬信号開発における類似性を実現するマルチエージェント強化学習手法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 07:00:44 GMT)
SID: Incremental Learning for Anchor-Free Object Detection via Selective
and Inter-Related Distillation [16.3] 増分学習は、ストリーミングデータから新しいタスクを継続的に学習するモデルを必要とする。
新しいタスクでよく訓練されたディープニューラルネットワークの従来の微調整は、古いタスクのパフォーマンスを劇的に低下させる。
SID(Selective and Inter-related Distillation)と呼ばれる新しい漸進的学習パラダイムを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 04:12:06 GMT)
Fairness in Machine Learning [15.9] 因果ベイズネットワークが,公平を理屈し対処するための重要な役割を果たすことを示す。
異なる設定や公平性基準に対処できる手法を含む統一されたフレームワークを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 18:38:58 GMT)
A Simple and Effective Self-Supervised Contrastive Learning Framework
for Aspect Detection [15.4] UADタスクのための新しいスムーズな自己意識(SSA)モジュールを備えた自己教師付きコントラスト学習フレームワークとアテンションベースモデルを提案する。
提案手法は, 公開されているベンチマークユーザレビューデータセットにおいて, 教師なし, 弱教師付きアプローチよりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 04:57:28 GMT)
Learned Multi-Resolution Variable-Rate Image Compression with
Octave-based Residual Blocks [15.3] 一般化オクターブ畳み込み(GoConv)と一般化オクターブ畳み込み(GoTConv)を用いた新しい可変レート画像圧縮フレームワークを提案する。
単一モデルが異なるビットレートで動作し、複数レートの画像特徴を学習できるようにするため、新しい目的関数が導入される。
実験結果から,H.265/HEVCベースのBPGや最先端の学習に基づく可変レート法などの標準コーデックよりも高い性能を示した。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 06:26:56 GMT)
Making Pre-trained Language Models Better Few-shot Learners [11.9] 最近のGPT-3モデルは、自然言語プロンプトといくつかのタスクデモンストレーションを入力コンテキストとして活用することで、驚くべき数ショットパフォーマンスを実現します。
これらの知見に触発されて,より実用的なシナリオで,微調整が計算効率のよい小型言語モデルを用いて,小数点学習の研究を行った。
LM-BFF - 少数の注釈付き例で、言語モデルの微調整のためのシンプルで補完的な技術のスイート - 言語モデルのより良い少数ショット微調整を提示します。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 17:21:26 GMT)
Exploring Monolingual Data for Neural Machine Translation with Knowledge
Distillation [10.7] ニューラルマシン翻訳(nmt)のための知識蒸留訓練に含まれる2種類の単言語データについて検討する。
ソース側モノリンガルデータは,ソース側から得られたテストセットによって評価すると,モデルの性能が向上することがわかった。
また、ドメインが同じである限り、教師が使用するデータと同じデータを用いて、生徒モデルのトレーニングは不要であることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 05:28:42 GMT)
Exploiting Shared Knowledge from Non-COVID Lesions for
Annotation-Efficient COVID-19 CT Lung Infection Segmentation [10.7] 新型コロナウイルスの肺感染分画における相関駆動型協調学習モデルを提案する。
我々は、抽出された特徴間の関係の整合性を調整するために、COVIDと非COVIDの病変間の共通知識を利用する。
本手法は,高品質なアノテーションが不足している既存手法と比較して,高いセグメンテーション性能を実現する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 11:40:29 GMT)
Adaptive filters for the moving target indicator system [10.2] 適応アルゴリズムの収束性を改善する2つの手法を提案する。
提案手法は, 干渉プラスノイズ比 (SINR) に対する経験的信号に基づく。
シミュレーションデータを用いてその効果を示す。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 04:22:55 GMT)
Investigating Memorability of Dynamic Media [10.1] タスクのコア課題として,ビデオ中の高ダイナミックなコンテンツと限られたサイズのデータセットを識別する。
これらの課題のいくつかを克服し、最初の結果を提示する方向を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 15:01:44 GMT)
Federated Nonconvex Sparse Learning [10.1] We propose two IHT methods: Federated Hard Threshold (FedHT) and Iterative Hard Threshold (IterHT)。
本稿では,FedHT(Federated Hard Threshold)とIterHT(IterHT)の2つの手法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 19:43:45 GMT)
Real-time Webcam Heart-Rate and Variability Estimation with Clean Ground
Truth for Evaluation [9.9] リモートフォトプレチモグラフィ(r)は、カメラを使って人の心拍数(hr)を推定する
HRVは、心臓の鼓動の間の間隔における微細な変動の尺度です。
新しいフィルタリングとモーション抑制を備えた洗練された効率的なリアルタイムrパイプラインを紹介します。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 18:57:05 GMT)
Loss Ensembles for Extremely Imbalanced Segmentation [9.2] 本総説では,脳mriスキャンから脳動脈瘤の自動分割法について概説する。
異なる損失関数から訓練された複数のモデルのアンサンブルを用いる。
我々の方法はADAMチャレンジセグメンテーションタスクで1位にランクインしました。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 12:13:27 GMT)
Towards Zero-Shot Knowledge Distillation for Natural Language Processing [9.2] 知識蒸留(KD)は、さまざまなディープラーニングベースの自然言語処理(NLP)ソリューションのモデル圧縮に使用される一般的なアルゴリズムです。
通常の表現では、kdは生徒ネットワークへの知識伝達のために教師のトレーニングデータにアクセスする必要がある。
私たちは、NLPのためのゼロショット知識蒸留の最初の作品である私たちの知識のベストを提示します。そこでは、学生はタスク固有のデータなしではるかに大きな教師から学びます。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 08:16:29 GMT)
FREA-Unet: Frequency-aware U-net for Modality Transfer [9.1] MRIデータから合成PET画像を生成するための新しい周波数認識型注意Uネットを提案する。
Unetは低周波層や高周波層における特徴写像の注意点を計算し、それをモデルがより重要な領域に集中するのに役立てます。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 01:58:44 GMT)
Deep Graph Generators: A Survey [8.6] 本稿では,深層学習に基づくグラフ生成手法に関する総合的な調査を行う。
それらは、autoregressive、autoencoderベース、rlベース、adversarial、flowベースのグラフジェネレータの5つに分類される。
また、公開ソースコード、一般的に使用されるデータセット、および最も広く使用されている評価指標も提示します。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 11:01:33 GMT)
3D Human motion anticipation and classification [8.1] 人間の動き予測と特徴学習のための新しいシーケンス・トゥ・シークエンスモデルを提案する。
我々のモデルは、同じ入力シーケンスから複数の人間のポーズの将来のシーケンスを予測することを学習する。
識別器から学習した特徴を用いて,行動認識ネットワークを訓練するには,エポック数の半分以下しかかからないことを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 00:19:39 GMT)
A Deep Retinal Image Quality Assessment Network with Salient Structure
Priors [7.4] 眼科医が網膜画像の質を評価する方法を模倣し, salstructuiqa と呼ばれる方法を提案する。
まず、自動網膜品質評価のための2つの重要な構造。
一つは、光学ディスク領域と大型の吐出物を含む大型の塩分構造です。
もう1つは、主に船を含む小型のサルエント構造である。
提案したDual-branch SalStructIQAは、最先端の網膜画像品質評価法よりも優れており、SalStructIQAは最先端の深部網膜画像品質評価と比較して非常に軽量である。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 12:22:11 GMT)
EfficientNet-Absolute Zero for Continuous Speech Keyword Spotting [7.3] football keyword dataset (fkd) はペルシア語の新しいキーワードスポッティングデータセットである。
このデータセットは18のクラスに約31000のサンプルを含んでいる。
efficientnet-a0とresnetモデルは、このデータセット上の他のモデルよりも優れています。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 16:21:27 GMT)
Exploration of Voice User Interfaces for Older Adults - A Pilot Study to
Address Progressive Vision Loss [6.9] 音声ユーザインタフェース(VUI)は、ますます直感的で機能的になってきている。
VUIは情報通信技術(ICT)ソリューションへのアクセスに関わる障壁を取り除くため、特に高齢者には特別なニーズがある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 18:58:32 GMT)
Compressive Shack-Hartmann Wavefront Sensor based on Deep Neural
Networks [6.3] シャック・ハートマン波面センサは、適応光学系における大気乱流による収差を測定するために広く用いられている。
本稿では,圧縮シャック・ハートマン波面検出法を提案する。
本手法は,高信号対雑音比のスポット画像を有するサブアパーチャの傾斜測定を用いて,波面を再構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 09:04:38 GMT)
Quantitative Evaluations on Saliency Methods: An Experimental Study [6.3] 我々は, 忠実性, 局在性, 偽陽性, 感度チェック, 安定性など, 指標の現状を簡単に要約する。
比較したすべての手法の中で、すべての指標において1つの説明法が他を圧倒することはないと結論づける。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 14:13:30 GMT)
An Online Algorithm for Maximum-Likelihood Quantum State Tomography [6.3] 最大類似量子状態トモグラフィのための最初のオンラインアルゴリズムを提案する。
アルゴリズムの期待される数値誤差は$o(sqrt ( 1 / t ) d log d )$であり、ここで$t$は反復数を表す。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 08:21:50 GMT)
Overview of MediaEval 2020 Predicting Media Memorability Task: What
Makes a Video Memorable? [6.2] 本稿では,MediaEval 2020 textitPredicting Media Memorabilityタスクについて述べる。
短期的および長期的ビデオ記憶可能性(VM)の予測は依然として難しい課題である。
今年のビデオは、アクションリッチなビデオコンテンツを含む、TRECVid 2019 Video-to-Textデータセットのサブセットだ。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 15:12:52 GMT)
Sim-to-real for high-resolution optical tactile sensing: From images to
3D contact force distributions [5.9] 本稿では、内部カメラに基づく視覚ベースの触覚センサのシミュレーションにおいて触覚画像を生成する戦略を提案する。
材料の変形は、様々な接触条件の下で有限要素環境下でシミュレートされ、シミュレートされた画像に球状粒子が投影される。
画像から抽出した特徴は、3次元接触力分布にマップされ、有限要素シミュレーションによっても得られる。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 11:45:11 GMT)
Algorithms for Learning Graphs in Financial Markets [5.7] ラプラシアン構造制約下での無向グラフィカルモデル学習の基本問題について検討する。
我々は,ラプラシアン行列を金融資産の精密行列のモデルとして用いるための実証的証拠によって裏付けられた自然な正当化を提案する。
我々は,非方向重み付きグラフを学習するための乗算器の交互方向法に基づく数値アルゴリズムを設計する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 02:48:35 GMT)
Modified Gaussian Process Regression Models for Cyclic Capacity
Prediction of Lithium-ion Batteries [5.7] 本稿では,リチウムイオン電池の容量予測のための機械学習によるデータ駆動モデルの開発について述べる。
開発モデルは, 種々のサイクリングパターンを有する酸化ニッケル (MCN) リチウムイオン電池と比較した。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 19:05:27 GMT)
Precision test of statistical dynamics with state-to-state ultracold
chemistry [5.4] 超低温で起こる反応は、量子化学と散乱理論にとって理想的な試験場となる。
反応2KRbの総生成物分布を報告する。
結果は、統計理論に基づく状態カウントモデルとの全体的な一致を示すが、いくつかの逸脱状態ペアも示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 18:56:35 GMT)
Unified Mandarin TTS Front-end Based on Distilled BERT Model [5.1] TTSフロントエンドにおける2つの重要なタスクに対処するために,プレトレーニング言語モデル(PLM)に基づくモデルを提案する。
トレーニング済みの中国語BERTをテキストエンコーダとして使用し、マルチタスク学習技術を用いて2つのTSフロントエンドタスクに適応する。
TTSフロントエンドモジュール全体を軽量で統一された方法で実行することができ、モバイルデバイスへの展開により友好的です。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 02:34:57 GMT)
Garfield: System Support for Byzantine Machine Learning [5.0] 私たちは、機械学習(ML)アプリケーションを透過的に作成するライブラリであるGarfieldを紹介します。
Garfield氏は新しいオブジェクト指向設計に依存しており、コーディングの労力を削減している。
ビザンツのレジリエンスのコストに関する興味深い事実をいくつか取り上げる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 13:45:15 GMT)
Generalized Operating Procedure for Deep Learning: an Unconstrained
Optimal Design Perspective [4.6] 本稿では,ディープラーニング(DL)の一般化運用手順について述べる。
マルチストリームのエンドツーエンド話者検証システムを構築し、複数の並列ストリームで入力音声の発話を処理する。
VoxCelebデータセットを用いて学習し,提案手法の有効性を検証した。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 01:37:56 GMT)
Continuity of Generalized Entropy and Statistical Learning [4.6] 確率分布の関数としての一般化エントロピーの連続性について検討した。
統計的学習理論の基本的な問題, 様々な学習方法の過剰リスク分析に, この特性を用いて答える。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 18:51:45 GMT)
Principal Neighbourhood Aggregation for Graph Nets [4.3] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフ構造化データ上の様々な予測タスクに有効なモデルであることが示されている。
表現力に関する最近の研究は同型タスクと可算特徴空間に焦点を当てている。
我々はこの理論フレームワークを拡張し、現実世界の入力領域で定期的に発生する連続的な特徴を含める。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 08:23:06 GMT)
Differentiable Programming \`a la Moreau [4.3] 我々はMoreauエンベロープに適応した構成計算を定義し、それを微分可能なプログラミングに統合する方法を示す。
提案するフレームワークは,数理最適化フレームワークにおいて,仮想対象の伝播の考え方に関連する勾配バックプロパゲーションのいくつかの変種をキャストする。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 05:56:51 GMT)
HateCheck: Functional Tests for Hate Speech Detection Models [3.5] HateCheckはヘイトスピーチ検出モデルのための最初の機能テストスイートである。
我々は、過去の研究を見直して動機づける29のモデル機能を指定する。
我々は,最先端の変圧器検出モデルと商用モデルの試験を行い,致命的なモデルの弱点を明らかにする。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 13:44:56 GMT)
Constrained and Composite Optimization via Adaptive Sampling Methods [3.4] 本論文の動機は,制約付き最適化問題を解くための適応サンプリング手法を開発することにある。
本論文で提案する手法は、f が凸(必ずしも微分可能ではない)である合成最適化問題 min f(x) + h(x) にも適用できる近位勾配法である。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 02:50:39 GMT)
Fast Global Convergence for Low-rank Matrix Recovery via Riemannian
Gradient Descent with Random Initialization [3.0] リーマン多様体上の低ランク行列回復問題のクラスに対するグローバルな挙動を分析する。
より単純な最小二乗函数に対して急激な臨界点が存在するという、低ランク行列多様体の既知の幾何学的性質を明らかにする。
我々の収束保証は、ほぼ最適でほぼ次元のないものであり、数値的な観察を完全に説明できる。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 06:40:43 GMT)
Relational Deep Reinforcement Learning for Routing in Wireless Networks [3.0] 我々は,トラフィックパターン,混雑レベル,ネットワーク接続性,リンクダイナミクスを一般化した,深層強化学習に基づく分散ルーティング戦略を開発した。
提案アルゴリズムは,パケットの配送やパケット毎の遅延に対して,最短経路とバックプレッシャルーティングに優れる。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 16:28:21 GMT)
Explicit regularization and implicit bias in deep network classifiers
trained with the square loss [2.9] 平方損失で訓練された深いReLUネットワークは分類の仕事でよく機能するために観察されました。
正規化法を重み決定法とともに用いる場合,絶対最小ノルムの解への収束が期待できることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 21:07:56 GMT)
SharpGAN: Receptive Field Block Net for Dynamic Scene Deblurring [2.9] 生成敵ネットワークに基づく新しい画像デブレーション手法であるSharpGANを提案する。
rfbnetは、ぼやけた画像の特徴を抽出するネットワークの能力を強化するためにデブラリングネットワークに導入された。
提案手法は,視知覚と定量的基準においてより優れた脱毛性能を有するだけでなく,高い脱毛効率を有する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 03:57:12 GMT)
Chiral Induced Spin Selectivity as a Spontaneous Intertwined Order [2.8] キラル誘起スピン選択性(CISS)は、キラル分子による効率的なスピンフィルタリングを記述する。
本稿では、スピン軌道相互作用(SOI)が電子-ホールペアリングの自然形成から生じるCISSの多軌道理論について報告する。
我々の理論は、他の分子をCISS効果で探索するための重要なガイダンスを提供するかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 06:32:31 GMT)
DeepGreen: Deep Learning of Green's Functions for Nonlinear Boundary
Value Problems [2.6] 境界値問題(BVP)は、外部力の制約された物理的システムの数学的解析において中心的な役割を果たす。
デュアルオートエンコーダアーキテクチャを用いて非線形BVPを解くための柔軟な深層学習手法を提案する。
この手法は非線形ヘルムホルツ問題やストゥルム・リオウヴィル問題、非線形弾性、および2次元非線形ポアソン方程式を含む様々な非線形系において有効である。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 21:31:56 GMT)
I/O Lower Bounds for Auto-tuning of Convolutions in CNNs [2.6] 本研究では,複数のサブ計算からなる合成アルゴリズムの一般i/o下界理論を考案する。
我々は,データ再利用を十分に活用することにより,2つの主畳み込みアルゴリズムの近似i/o最適データフロー戦略を設計する。
実験結果から,自動チューニング方式によるデータフロー戦略は,cuDNNよりも平均約3.32倍の性能向上を達成できることがわかった。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 15:46:01 GMT)
CNN-based Single Image Crowd Counting: Network Design, Loss Function and
Supervisory Signal [2.4] 単一のイメージの群集カウントは公共の安全、都市計画、交通管理、等の広い適用の挑戦的なコンピュータ視野問題です。
本調査は,CNN(Convolutional Neural Network)に基づく近年の観客数計測技術について,密度マップ推定を通じて概説する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 16:10:40 GMT)
The Pile: An 800GB Dataset of Diverse Text for Language Modeling [2.3] 大規模言語モデルの訓練を目的とした,825 GiB の英語テキストコーパス Pile' を提示する。
パイルは22の多様な高品質のサブセットから作られており、その多くは学術的または専門的な情報源に由来する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 19:00:10 GMT)
Inference post Selection of Group-sparse Regression Models [2.1] 条件推論は、自動モデル選択からのデータが推論のために再利用されるとき、バイアスに対処するための厳密なアプローチを提供する。
本稿では,線形モデル内の不確実性を評価するための統計的に一貫したベイズ的枠組みを開発する。
遺伝子、タンパク質、遺伝的変異体、神経画像計測がそれぞれ生物学的経路、分子機能、調節領域、認知的役割によってグループ化された場合、これらのモデルはグループスパース学習アルゴリズムの有用なクラスによって選択される。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 15:43:26 GMT)
PFL-MoE: Personalized Federated Learning Based on Mixture of Experts [1.9] フェデレーションラーニング(FL)は、データプライバシーを保護するために、トレーニングノード間のデータ共有を避けます。
PFL-MoEは一般的なアプローチであり、既存のPFLアルゴリズムを統合することでインスタンス化することができる。
本稿では,Fashion-MNISTデータセット上でLeNet-5およびVGG-16モデルをトレーニングし,PFL-MoEの有効性を示す。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 12:51:14 GMT)
Leveraging Audio Gestalt to Predict Media Memorability [1.9] 記憶力は、空白に何をもたらすか、そして心の奥深くに何をもたらすかを決定する。
MediaEval 2020のPredicting Media Memorabilityタスクは、ビデオの記憶可能性を自動的に予測するタスクを設定することによって、メディアの記憶可能性の問題に対処することを目指しています。
我々のアプローチは、視覚的、意味的、聴覚的特徴を組み合わせたマルチモーダル深層学習に基づくレイトフュージョンである。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 14:50:42 GMT)
Effects of white noise on Bell theorem for qudits [1.7] 三角不等式を逐次適用することにより,ベルの不等式を導出できることを示す。
ベル型不等式と臨界可視性の無限小値の量子違反を示すのに十分な条件が提示される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 07:03:41 GMT)
Open Korean Corpora: A Practical Report [1.7] 韓国語は、しばしば研究コミュニティで低リソース言語と呼ばれます。
この主張は部分的に真実ですが、リソースの可用性が不十分に宣伝され、キュレーションされているためです。
この研究は韓国のコーパスのリストをキュレートしレビューし、まずは機関レベルのリソース開発について記述し、その後、さまざまなタスクに対する現在のオープンデータセットのリストを反復する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 14:23:55 GMT)
Estimating Uncertainty in Neural Networks for Cardiac MRI Segmentation:
A Benchmark Study [1.6] 畳み込みニューラルネットワーク(cnns)は、心臓磁気共鳴画像の自動セグメンテーションにおいて有望である。
セグメンテーションの不確実性を定量化し、どのセグメンテーションが問題となるかを知ることが重要である。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 17:46:52 GMT)
Target space entanglement in Matrix Models [1.2] 平面交絡面によって分離されたD-ブレーン群間の絡み合いのモデルとして,ゲージ付きマルチ行列モデルのターゲット空間絡みについて検討した。
行列モデル問題を、全格子あるいは全格子上の$U(1)$ゲージ理論の絡み合いにマッピングする。
対象空間の絡み合う表面を横切る開弦に対応する行列要素は、絡み合いエントロピーに興味深い寄与をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 16:09:55 GMT)
Flexible model composition in machine learning and its implementation in
MLJ [1.1] 機械学習モデルをメタモデルに組み合わせた「学習ネットワーク」と呼ばれるグラフベースのプロトコルについて述べる。
学習ネットワークはwolpertのモデル積み重ねを含むのに十分柔軟であり,ベース学習者に対してサンプル外の予測を行うことが示されている。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 08:49:43 GMT)
Graph Networks with Spectral Message Passing [1.1] 本稿では,空間領域とスペクトル領域の両方にメッセージパッシングを適用するSpectral Graph Networkを紹介する。
その結果,spectrum gnは効率のよいトレーニングを促進し,より多くのパラメータを持つにもかかわらず,少ないトレーニングイテレーションで高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） (Thu, 31 Dec 2020 21:33:17 GMT)
An Experimental Evaluation of Transformer-based Language Models in the
Biomedical Domain [1.0] 本稿では,BioBERTの複製実験と,バイオメディカル領域における事前学習と微調整について概説する。
また、下流の生物医学的NLPタスクにおけるドメイン固有およびドメイン非依存の事前訓練モデルの有効性についても検討する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 03:09:38 GMT)
The jsRealB Text Realizer: Organization and Use Cases [0.6] jsRealBは、英語またはフランス語の文のためにJavaScriptで書かれた表面実現剤です。
これは、Webページ内またはnode.jsモジュールとして使用できます。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 03:32:58 GMT)
Observation of Time-Reversal Invariant Helical Edge-Modes in Bilayer
Graphene/WSe$_2$ Heterostructure [0.5] トポロジカル絶縁体はチャーン絶縁体と量子ホール絶縁体相と共に、物質の対称性に保護されたトポロジカル位相のパラダイムと見なされている。
本稿では,二層グラフェン/単層WSe$$のヘテロ構造における時間反転不変ヘリカルエッジの実験的実現について報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 07:04:07 GMT)
Random-Receiver Quantum Communication [0.5] 本稿では,n個の空間的に分離されたパーティのリストから選択した受信機に,送信者が量子メッセージを送信するランダム受信型量子通信のタスクを紹介する。
レシーバーの選択は送信者には知られていないが、古典的なメッセージを交換することで行動を調整する n パーティによって知られている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 05:57:15 GMT)
Zeroth Law in Quantum Thermodynamics at Strong Coupling: `in
Equilibrium', not `Equal Temperature' [0.0] 強い結合における熱力学については同値であることを示す。
2つの系は平衡状態にあり得るが、有効温度は異なる。
これは「平衡」が、強いカップリングにおける量子熱力学のゼロ法則が基礎となるべき妥当かつより基本的な概念であることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 13:54:43 GMT)
Thouless Energy Across Many-Body Localization Transition in Floquet
Systems [0.0] ツーレスエネルギーはアンダーソン局在の理論において中心的な役割を果たす。
Floquetモデルにおける多体局在化遷移におけるThoulessエネルギーのスケーリングについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 15:52:42 GMT)
Symmetry-resolved entanglement in symmetry-protected topological phases [0.0] 対称性保護位相(SPT)は1次元(1D)の絡み合いスペクトルにおいて普遍的な退化を持つ
我々はこの現象をコホモロジー理論を用いて対称性分解絡み合い(SRE)の枠組みで定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 12:47:08 GMT)
Switchable Damping for a One-Particle Oscillator [0.0] 電子はペニングトラップ内の磁場軸に沿って振動する。
強い軸方向の減衰をオンにすることで、この振動をサイクロトロンの量子非劣化検出に用いることができる。
新しく開発されたスイッチは、一電子のサイクロトロン遷移の直線幅を2桁減らす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 14:55:31 GMT)
Selective Forgetting of Deep Networks at a Finer Level than Samples [0.0] サンプルレベルよりも細かいレベルで分類タスクの選択的な忘れを定式化します。
2つの条件で区別される4つのデータセットに基づいて、より細かいレベルを指定します。
実験の結果,提案手法は分類に特定の情報を用いるのを忘れさせることができた。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 12:26:34 GMT)
Searching a Raw Video Database using Natural Language Queries [0.0] この作業は、エンドユーザからの音声クエリでビデオデータベースを検索するためのエンドツーエンドパイプラインを提供することを目的とする。
このパイプラインは、Convolutional Neural Networksと組み合わせてRecurrent Neural Networksを利用して、データベースに存在するビデオクリップのキャプションを生成する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 11:43:04 GMT)
Robust Data-Driven Error Compensation for a Battery Model [0.0] 今日の大量のバッテリデータは、より正確で信頼性の高いシミュレーションにはまだ使われていません。
データ駆動型エラーモデルを導入し、既存の物理的動機付けモデルを強化します。
ニューラルネットワークは、既存の動的エラーを補償し、基礎となるデータの記述に基づいてさらに制限される。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 16:11:36 GMT)
Reducing qubit requirements while maintaining numerical precision for
the Variational Quantum Eigensolver: A Basis-Set-Free Approach [0.0] 変動量子固有解法に対する基底セットフリーなアプローチを提案する。
我々のアプローチは、グローバルに定義された基底集合を完全に省略しながら、量子ハミルトニアンの系固有の表現を直接決定する。
この結果、数値精度の高いコンパクトキュービットハミルトニアンが得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 23:34:52 GMT)
Random Embeddings with Optimal Accuracy [0.0] この研究では、Jonson-Lindenstrauss埋め込みを、分散、平均二乗誤差および指数長歪みによって測定されるように、最高の精度で構築する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 19:00:31 GMT)
Particle Swarm Based Hyper-Parameter Optimization for Machine Learned
Interatomic Potentials [0.0] 機械学習(ML)アプローチを用いた非経験的原子間電位エネルギー表面(PES)のトレーニングは、分子および材料研究で人気が高まっています。
本稿では,まず特徴抽出段階に関連するhpsを最適化し,次いで訓練段階におけるhpsの最適化を行う2段階最適化戦略を提案する。
この戦略は、訓練が必要なモデルの数を著しく削減することで、全てのHPを同時に最適化するよりも計算効率が良い。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 19:27:17 GMT)
KART: Privacy Leakage Framework of Language Models Pre-trained with
Clinical Records [0.0] 我々は,MIMIC-IIIコーパスで事前学習したBERTモデルを用いて,言語モデルのプライバシリスクを実証的に評価した。
BERTモデルは、各攻撃のTop-100精度が偶然に予想よりはるかに低いため、おそらく低リスクであった。
我々は、KART(Knowledge, Anonymization, Resource, and Target)フレームワークという、普遍的な新しいフレームワークで、さまざまなプライバシー漏洩シナリオを定式化した。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 19:06:18 GMT)
Improving the estimation of environment parameters via initial
probe-environment correlations [0.0] 量子プローブとして知られる小型で制御可能な量子系は、複雑な系を特徴づける様々なパラメータを推定するために提案されている。
また, プローブ状態作成前に存在する環境相関情報を用いて, 環境情報もプローブに印字されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 11:15:22 GMT)
How to Identify Investor's types in real financial markets by means of
agent based simulation [0.0] 本論文では,主成分分析の基礎となる原理をエージェントベースシミュレーションで計算する手法を提案する。
提案手法は、ターゲット金融時系列を近似または説明することができる投資家のモデルの減少セットを見つけることである。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 16:22:30 GMT)
How periodic driving stabilises and destabilises Anderson localisation
on random trees [0.0] アンダーソンの高次元グラフへの局所化と多体局所化の関係から,アンダーソンのランダム木への周期運転の影響について検討した。
本稿では,この拡張グラフに適応する前方散乱近似(FSA)内の局所化問題について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 19:00:01 GMT)
Exploiting Transitivity for Top-k Selection with Score-Based Dueling
Bandits [0.0] スコア情報を用いたデュエル・バンディット問題における上位kサブセット選択の問題を検討する。
本稿では,thurstonianスタイルモデルを提案し,部分集合選択(pocbam)サンプリング法にペアワイズ最適計算予算割り当てを適用する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 14:54:25 GMT)
Device-Independent Certification of Genuinely Entangled Subspaces [0.0] より一般的な絡み合い構造を自己検証する概念を導入する。
好適に選択されたベルの不等式を極大に違反する全ての量子状態が対応する符号部分空間に属さなければならないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 12:43:45 GMT)
Crossover from a delocalized to localized atomic excitation in an
atom-waveguide interface [0.0] 原子導波路システムは、密集した導光モードをサポートすることができる。
長距離双極子-双極子相互作用における非局在化原子励起から局所化原子励起へのクロスオーバーについて検討する。
本研究は,原子-導波路界面における非エルゴード現象を研究するための知見を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 07:03:32 GMT)
Comments on the holographic description of Narain theories [0.0] ナライン$U(1)ctimes U(1)c$共形場理論のホログラフィック記述について議論する。
大きな中心電荷の制限では、任意のナライン理論の状態の密度は、$U(1)$重みの状態の密度によって下界される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 18:51:51 GMT)
Boarding House Renting Price Prediction Using Deep Neural Network
Regression on Mobile Apps [0.0] 寄宿家賃を求める学生は、希望する様々な側面を比較するのにより多くの努力を必要とする。
都市,地域,寄宿舎の種類,施設など,複数の変数を比較して学生のニーズに応じて価格を予測できるモバイルアプリケーションを開発した。
本研究の結果から, 入居住宅の賃貸価格の予測には, 決定した変数と, ディープニューラルネットワーク回帰を用いた変数のモデル化が有効であることが示唆された。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 15:12:10 GMT)
An Early Warning Sign of Critical Transition in The Antarctic Ice Sheet
-- A Data Driven Tool for Spatiotemporal Tipping Point [0.0] 本研究では,ラーセンC棚氷の氷速度データとリモートセンシング衛星画像の再処理にスペクトルクラスタリング法を適用した。
我々のツールは,ラーセンC棚氷の破砕に繋がる臨界遷移の原因となる断層線である,歴史データから過去の出来事をシミュレートした予測を可能にした。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 11:09:31 GMT)
A Multi-modal Deep Learning Model for Video Thumbnail Selection [0.0] 良いサムネイルは、視聴者の注意を引くと同時に、ビデオの内容を最大限に表現するフレームであるべきです。
本稿では,映像のタイトル,説明,音声を含むコンテンツの定義を拡張し,これらのモダリティによって提供される情報を選択モデルで活用する。
我々の知る限りでは、我々はビデオサムネイルを選択するためのマルチモーダル深層学習モデルを提案しており、これは以前のState-of-The-Artモデルに勝っている。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 31 Dec 2020 21:10:09 GMT)