Probabilistic Graph Attention Network with Conditional Kernels for
Pixel-Wise Prediction [158.9] 本稿では,画素レベルの予測を基本的側面,すなわち,技術の現状を推し進める新たなアプローチを提案する。
構造化されたマルチスケール機能学習と融合。
本論文では,マルチスケール表現を原理的に学習・融合するための新しいアテンテンションゲート条件ランダムフィールド(AG-CRFs)モデルに基づく確率的グラフアテンションネットワーク構造を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Jan 2021 04:14:29 GMT)
(De)Randomized Smoothing for Certifiable Defense against Patch Attacks [136.8] 我々は、所定の画像とパッチ攻撃サイズを保証する、パッチ攻撃に対する認証可能な防御を導入する。
本手法はランダム化スムースなロバスト性スキームの幅広いクラスに関係している。
その結果,CIFAR-10およびImageNetに対するパッチ攻撃に対する認証済みの防御技術が確立した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Jan 2021 06:36:56 GMT)
Preparation of excited states for nuclear dynamics on a quantum computer [117.4] 量子コンピュータ上で励起状態を作成するための2つの異なる方法を研究する。
シミュレーションおよび実量子デバイス上でこれらの手法をベンチマークする。
これらの結果から,フォールトトレラントデバイスに優れたスケーリングを実現するために設計された量子技術が,接続性やゲート忠実性に制限されたデバイスに実用的なメリットをもたらす可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Jan 2021 21:59:27 GMT)
NVAE: A Deep Hierarchical Variational Autoencoder [102.3] 本稿では,深度ワイド分離可能な畳み込みとバッチ正規化を用いた画像生成のための階層型VAEを提案する。
NVAEは非自己回帰的確率ベースモデルにおいて最先端の結果が得られることを示す。
我々の知る限りでは、NVAEは256$times $256ピクセルの自然画像に適用された最初のVAEである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Jan 2021 03:08:58 GMT)
Learning compositional functions via multiplicative weight updates [97.9] 乗算重み更新は構成関数に合わせた降下補題を満たすことを示す。
マダムは、学習率のチューニングなしに、最先端のニューラルネットワークアーキテクチャをトレーニングできることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Jan 2021 17:34:41 GMT)
One-Class Classification: A Survey [96.2] One-Class Classification (OCC) は、トレーニング中に観測されたデータが単一の正のクラスからのものであるマルチクラス分類の特別なケースである。
視覚認識のための古典的統計的および最近の深層学習に基づくOCC手法のサーベイを提供する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Jan 2021 15:30:29 GMT)
Continual Deep Learning by Functional Regularisation of Memorable Past [96.0] 知的システムにとって、新しいスキルを継続的に学習することは重要だが、標準的なディープラーニング手法は、過去の破滅的な忘れ物に悩まされている。
本稿では, 過去の記憶に残るいくつかの例を, 忘れることを避けるために活用する機能正規化手法を提案する。
提案手法は,標準ベンチマーク上での最先端性能を実現し,正規化とメモリベースの手法を自然に組み合わせた生涯学習の新たな方向性を開拓する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Jan 2021 09:48:17 GMT)
Consistency Regularization for Certified Robustness of Smoothed
Classifiers [89.7] 最近のランダムな平滑化技術は、最悪の$ell$-robustnessを平均ケースのロバストネスに変換することができることを示している。
その結果,スムーズな分類器の精度と信頼性の高いロバスト性とのトレードオフは,ノイズに対する予測一貫性の規則化によって大きく制御できることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Jan 2021 14:39:29 GMT)
Spatial Information Guided Convolution for Real-Time RGBD Semantic
Segmentation [79.8] 本稿では,効率的なRGB機能と3次元空間情報統合を実現するための空間情報ガイドコンボリューション(S-Conv)を提案する。
S-Convは、3次元空間情報によって導かれる畳み込みカーネルのサンプリングオフセットを推測する能力を有する。
我々はさらにS-Convを空間情報ガイド畳み込みネットワーク(SGNet)と呼ばれるセグメンテーションネットワークに組み込みます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Jan 2021 04:24:35 GMT)
MuSCLE: Multi Sweep Compression of LiDAR using Deep Entropy Models [78.9] 本稿では,LiDARセンサデータのストレージストリームを削減するための新しい圧縮アルゴリズムを提案する。
本手法は,従来のLiDAR圧縮法よりも接合形状と強度を著しく低減する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Jan 2021 21:58:57 GMT)
OctSqueeze: Octree-Structured Entropy Model for LiDAR Compression [77.9] 本稿では,LiDAR点雲のメモリフットプリントを削減するための新しいディープ圧縮アルゴリズムを提案する。
本手法は,メモリフットプリントを低減するために,点間の間隔と構造的冗長性を利用する。
我々のアルゴリズムは、自動運転車などのアプリケーションにおいて、LiDARポイントのオンボードおよびオフボードストレージを減らすために使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Jan 2021 22:27:07 GMT)
Exact representations of many body interactions with RBM neural networks [77.3] 我々は、RBMの表現力を利用して、多体接触相互作用を1体演算子に正確に分解する。
この構成は、ハバードモデルでよく知られたヒルシュの変換を、核物理学におけるピオンレスFTのようなより複雑な理論に一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Jan 2021 17:18:18 GMT)
BN-invariant sharpness regularizes the training model to better
generalization [73.0] BN下等価ネットワークに対して一貫した値を与えるシャープネス測定法BN-Sharpnessを提案する。
我々はBNシャープネスを用いてトレーニングを正規化し、アルゴリズムを設計し、新しい正規化対象を最小化する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Jan 2021 10:23:24 GMT)
Average-Reward Off-Policy Policy Evaluation with Function Approximation [66.7] 平均報酬MDPの関数近似によるオフポリシ政策評価を検討する。
ブートストラップは必要であり、オフポリシ学習とFAと一緒に、致命的なトライアドをもたらす。
そこで本研究では,勾配型tdアルゴリズムの成功を再現する2つの新しいアルゴリズムを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Jan 2021 00:43:04 GMT)
Dynamical Landscape and Multistability of a Climate Model [64.5] 2つの気候モデルのうちの1つで第3の中間安定状態が見つかる。
我々のアプローチを組み合わせることで、海洋熱輸送とエントロピー生産の負のフィードバックが地球の気候の地形をどのように大きく変えるかを特定することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Jan 2021 23:24:13 GMT)
On the distance between two neural networks and the stability of
learning [59.6] 本稿では, パラメータ距離と勾配分解を, 幅広い非線形構成関数のクラスに関連付ける。
この分析により、ニューラルネットワークの深い相対信頼と降下補題と呼ばれる新しい距離関数が導かれる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Jan 2021 13:51:25 GMT)
Unsupervised Learning of Visual Features by Contrasting Cluster
Assignments [57.3] ペア比較の計算を必要とせず,コントラスト的手法を生かしたオンラインアルゴリズムSwaVを提案する。
本手法では,クラスタ割り当て間の一貫性を保ちながら,同時にデータをクラスタ化する。
我々の方法は大規模で小さなバッチで訓練でき、無制限のデータにスケールできる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Jan 2021 17:01:05 GMT)
Multi-path Neural Networks for On-device Multi-domain Visual
Classification [55.3] 本稿では,モバイルデバイス上でのマルチドメイン視覚分類のためのマルチパスネットワークの自動学習手法を提案する。
提案するマルチパスネットワークは,各ドメインに1つの強化学習コントローラを適用して,MobileNetV3のような検索空間から生成されたスーパーネットワークの最適経路を選択することにより,ニューラルネットワーク検索から学習する。
決定されたマルチパスモデルは、個々のドメインパス内の非共有ノード内にドメイン固有のパラメータを保持しながら、共有ノード内のドメイン間でパラメータを選択的に共有する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Jan 2021 08:02:15 GMT)
Online Optimization with Memory and Competitive Control [44.0] 本稿では,メモリを用いたオンライン最適化問題に対する競合アルゴリズムを提案する。
本稿では,メモリによるオンライン最適化と,対向的障害を伴うオンライン制御の関連性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Jan 2021 06:24:19 GMT)
TODS: An Automated Time Series Outlier Detection System [43.3] TODSは,パイプライン構築を容易にする,高度にモジュール化されたシステムである。
Todsはデータ処理、時系列処理、特徴分析、検出アルゴリズム、強化モジュールを含む70のプリミティブをサポートしている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Jan 2021 00:00:47 GMT)
Spatial Object Recommendation with Hints: When Spatial Granularity
Matters [42.5] 空間的粒度の異なるレベルで、トップK空間オブジェクト推奨をサポートする方法を検討する。
関心のポイント(POI)間の空間的包摂関係をキャプチャするPOI木の利用を提案する。
我々はMPR(Multi-level POI Recommendation)と呼ばれる新しいマルチタスク学習モデルを設計し、各タスクは特定の空間的粒度レベルでトップk POIを返すことを目的としている。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Jan 2021 11:39:51 GMT)
Fast Unbalanced Optimal Transport on a Tree [40.6] 本研究では、アルゴリズムの観点から、不均衡な最適輸送問題の時間的複雑さを初めて考察する。
ユークリッド計量におけるカントロヴィチ・ルビンシテイン距離と最適部分輸送が強い四進時間では計算できないことを証明した。
そこで本研究では,木メータ上での準線形時間において,より一般的な不均衡な最適輸送問題を正確に解くアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Jan 2021 04:35:00 GMT)
Big Bird: Transformers for Longer Sequences [40.1] BigBird は列関数の普遍近似であり、チューリング完備であることを示す。
提案されたスパースアテンションは、これまで可能であった8倍の長さのシーケンスを処理できる。
BigBirdは、質問応答や要約など、さまざまなNLPタスクのパフォーマンスを大幅に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Jan 2021 07:41:50 GMT)
Confidence sequences for sampling without replacement [40.0] 私たちは$thetastar$に対して信頼性シーケンスを設計するための一連のツールを提示します。
CS は、(C_n)_n=1N$ の信頼集合の列で、サイズが小さく、高い確率で$thetastar$ を同時に含む。
次に、WoRサンプリングのためのHoeffding-およびExperiical-Bernstein-type time-uniform CSと固定時間信頼区間を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Jan 2021 15:45:00 GMT)
How Many Annotators Do We Need? -- A Study on the Influence of
Inter-Observer Variability on the Reliability of Automatic Mitotic Figure
Assessment [39.2] 病理組織学的にみられた有糸分裂像の密度は,多くの腫瘍の予後に重要な特徴である。
ディープラーニングベースのアルゴリズムは、腫瘍の予後を改善するための有望なソリューションである。
アルゴリズム性能に対するマルチエキスパートコンセンサスの利点を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Jan 2021 12:03:01 GMT)
Quantum Tensor Network in Machine Learning: An Application to Tiny
Object Classification [39.0] 私たちの研究では、量子スピンモデルを画像分類に適用し、この理論を小さな物体分類のシナリオに持ち込む。
最後に,実験結果から,テンソルネットワークモデルが微小物体分類問題に有効であり,最新技術に勝る可能性が示唆された。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Jan 2021 18:33:52 GMT)
Contextual Non-Local Alignment over Full-Scale Representation for
Text-Based Person Search [38.7] テキストベースの人物検索は、その人物の記述文を用いて画像ギャラリーで対象者を検索することを目的としている。
モーダルギャップにより、識別的特徴を効果的に抽出することがより困難になるため、非常に困難です。
本論文では,あらゆるスケールで画像とテキストの特徴を適応的に調整できる手法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Jan 2021 14:30:07 GMT)
Hyperparameter Ensembles for Robustness and Uncertainty Quantification [32.6] ディープアンサンブルとして知られる、異なるランダム初期化からトレーニングされたニューラルネットワーク重量に対するアンサンブルは、最先端の精度とキャリブレーションを達成する。
最近導入されたバッチアンサンブルは、よりパラメータ効率の良いドロップイン置換を提供する。
本稿では,重み以上のアンサンブルを設計し,両方の設定におけるアートの状態を改善するために,ハイパーパラメータを超越したアンサンブルを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Jan 2021 12:19:07 GMT)
Improving Inference for Neural Image Compression [32.0] State-of-the-art method build on Hierarchical variational autoencoders to predict a compressible latent representation of each data point。
従来の手法では性能を制限した3つの近似ギャップを同定する。
本稿では,これら3つの制約のそれぞれについて,反復的推論に関する考え方に基づく対策を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Jan 2021 08:50:54 GMT)
The Smoothed Possibility of Social Choice [30.9] 我々は,AIとMLを利用した社会的選択におけるパラドックスと不合理性定理を回避するための枠組みを開発する。
コンドロセトのパラドックスについて、パラドックスの滑らかな確率は、エージェントの数が増加するにつれて指数速度で消えるか、全く消えないことを示す。
匿名性、中立性、解決性を同時に満たす投票規則が存在しないことに対するANRの不合理性について、我々はその不合理性の割合を特徴づける。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Jan 2021 14:50:56 GMT)
Optimizing Multiple Performance Metrics with Deep GSP Auctions for
E-commerce Advertising [28.3] eコマース広告では、広告プラットフォームは通常、ユーザーエクスペリエンス、広告主ユーティリティ、プラットフォーム収益など、さまざまなパフォーマンス指標を最適化するためのオークションメカニズムに依存している。
本稿では,Deep GSPオークション(Deep GSP auction)と呼ばれる新しいメカニズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Jan 2021 08:27:49 GMT)
Data Poisoning Attacks to Deep Learning Based Recommender Systems [26.7] 深層学習に基づくレコメンダシステムに対するデータ中毒攻撃に関する最初の体系的研究を行う。
攻撃者の目標は、攻撃者選択対象項目が多くのユーザーに推奨されるように推奨システムを操作することです。
この目標を達成するために、この攻撃は、注意深い評価を施した偽ユーザーをレコメンダシステムへ注入する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Jan 2021 12:26:17 GMT)
NVAE-GAN Based Approach for Unsupervised Time Series Anomaly Detection [19.7] 時系列異常検出は、多くの業界で一般的だが難しい課題である。
実世界から収集されたノイズデータから,時系列の異常を高精度に検出することは困難である。
我々は異常検出モデルを提案する:時系列から画像VAE (T2IVAE) 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Jan 2021 08:35:15 GMT)
Towards Accelerating Training of Batch Normalization: A Manifold
Perspective [19.6] バッチ正規化(bn)は、さまざまなディープニューラルネットワークにおいて重要なコンポーネントとなっている。
我々は、bn を持つネットワークのすべての等価重みが同一の要素と見なされる商多様体 emphpsi 多様体を提案する。
我々のアルゴリズムは, 様々な実験環境において, 一貫して優れた性能を達成できることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Jan 2021 08:53:07 GMT)
Jensen-Shannon Information Based Characterization of the Generalization
Error of Learning Algorithms [17.7] 一般化エラー境界は、機械学習モデルの性能を理解するために重要である。
教師付き学習シナリオに適用可能な情報理論に基づく一般化誤差上限を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Jan 2021 15:27:01 GMT)
Woodbury Transformations for Deep Generative Flows [17.1] ウッドベリー行列の恒等式を用いて効率的な可逆性を実現するウッドベリー変換を導入する。
ウッドベリー変換は、(1)高次元相互作用、(2)効率的なサンプリング、(3)効率的な確率評価を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Jan 2021 15:22:26 GMT)
On the Role of Sparsity and DAG Constraints for Learning Linear DAGs [17.0] ガウス系および非ガウス系におけるDAGモデルの学習におけるスパーシリティとDAG制約の役割について検討した。
確率に基づくスコア関数を提案し, 基本真理DAGと同等のDAGを学習するためには, ソフト・スパシティとDAG制約を適用するだけでよいことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Jan 2021 20:05:34 GMT)
Graph Meta Learning via Local Subgraphs [16.5] 本稿では,グラフの新しいメタ学習アルゴリズムであるG-Metaを紹介する。
G-Metaはローカルサブグラフを使用してサブグラフ固有の情報を転送する。
少数のノードやエッジだけを使って、新しいタスクに迅速に適応する方法を学ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Jan 2021 19:57:20 GMT)
A general framework for ensemble distribution distillation [15.0] ニューラルネットワークのアンサンブルは、予測や不確実性推定の観点から、シングルネットワークよりも優れたパフォーマンスを示すことが示されている。
本稿では,分解の保存方法として,回帰アンサンブルと分類アンサンブルの両方を蒸留する枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Jan 2021 11:20:35 GMT)
Transformer for Image Quality Assessment [15.0] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)により抽出された特徴マップの上部に浅層トランスフォーマーエンコーダを用いるアーキテクチャを提案する。
適応位置埋め込みは、任意の解像度で画像を処理するためにトランスフォーマーエンコーダで使用されます。
提案したTRIQアーキテクチャは優れた性能を実現する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Jan 2021 12:12:32 GMT)
A Measure-Theoretic Approach to Kernel Conditional Mean Embeddings [14.7] 条件付き平均埋め込みに対する演算子なし測度理論的アプローチを提案する。
我々は、経験的推定を得るために自然な回帰解釈を導出する。
自然副産物として、平均不一致とヒルベルト=シュミット独立基準の条件付き類似点を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Jan 2021 14:55:23 GMT)
Bayesian Consensus: Consensus Estimates from Miscalibrated Instruments
under Heteroscedastic Noise [14.4] 我々は,ヒトインフルエンザモデル,センサ,その他の機器の集合体からの予測や測定を集約する問題を考察する。
本稿では,誤校正と雑音の調整を行うベイズコンセンサス推定器を提案する。
提案手法はバイアスや誤差を軽減し,既存のコンセンサスモデルよりも精度の高い予測を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Jan 2021 23:49:43 GMT)
Multiscale Attention Guided Network for COVID-19 Diagnosis Using Chest
X-ray Images [13.5] コロナウイルス感染症2019(COVID-19)は、千年紀以降で最も深刻なパンデミックの一つであり、世界は健康危機に対処せざるを得なくなった。
胸部X線(CXR)画像を用いた自動肺感染症分類は、新型コロナウイルスの治療における診断能力を高める可能性がある。
CXR画像を用いた肺炎患者からのCOVID-19の分類は、空間的特徴の共有、特徴の変化、ケース間のコントラストの多様性のために難しい課題である。
大量データ収集は、データ渇きの深層学習モデルの性能を制限した、新たに出現した病気にとって現実的ではない。
ソフト距離正則化によるマルチスケール注意誘導深層ネットワークは、COVID-19を自動的に分類するために提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Jan 2021 07:10:15 GMT)
From Black-box to White-box: Examining Confidence Calibration under
different Conditions [13.0] 信頼性校正は、安全クリティカルな応用にニューラルネットワークを適用する際の大きな関心事である。
画像位置とボックススケールに対する物体検出モデルの誤校正について検討する。
非最大抑制は、当初よく調整された予測を低下させる可能性があることを示し、過信としたがって誤調整モデルにつながる。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Jan 2021 11:45:30 GMT)
Modeling Spatial Nonstationarity via Deformable Convolutions for Deep
Traffic Flow Prediction [12.7] DeFlow-Netは、ディープニューラルネットワーク用の変形可能な畳み込み残留ネットワークです。
DeFlow-Netは, 交通流の空間的依存, 局所的空間的非定常性, 時間的周期性を効果的にモデル化できることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Jan 2021 10:16:03 GMT)
Evently: Modeling and Analyzing Reshare Cascades with Hawkes Processes [12.6] Eventlyは、オンラインのリシェアカスケード、特にリツイートカスケードをモデリングするためのツールである。
Twitterの公開APIから生データを処理するための、包括的な機能セットを提供する。
コンテンツがオンラインにどのように広がるかに基づいてユーザーを特徴づけることによって、影響力のあるユーザーやオンラインボットを混乱させることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Jan 2021 12:14:23 GMT)
Curriculum-Meta Learning for Order-Robust Continual Relation Extraction [12.5] 連続的な関係抽出の課題に取り組むための新しいカリキュラムメタ学習方法を提案する。
メタ学習とカリキュラム学習を組み合わせて、モデルパラメータを新しいタスクに迅速に適応させる。
与えられたモデルの順序感度の程度を定量的に測定する難易度に基づく新しい指標を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Jan 2021 10:06:40 GMT)
Manifold Interpolation for Large-Scale Multi-Objective Optimization via
Generative Adversarial Networks [12.2] 大規模多目的最適化問題(LSMOP)は、数百から数千の決定変数と複数の矛盾する目的を含むことを特徴とする。
これまでの研究では、これらの最適解は低次元空間の多様体構造に一様に分布していることが示されている。
本研究では, 生成逆数ネットワーク(GAN)に基づく多様体フレームワークを提案し, 多様体を学習し, 高品質な解を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Jan 2021 09:38:38 GMT)
Quantum Earth Mover's Distance: A New Approach to Learning Quantum Data [12.1] 我々は、量子地球(EM)またはワッサーシュタイン-1距離が、他のよく使われる量子距離測定では見つからない独自の性質を持つことを示した。
本論文では,量子EM距離を利用し,量子データ上で学習を行う効率的な手段を提供する量子Wasserstein生成逆対流ネットワーク(qWGAN)を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Jan 2021 14:33:19 GMT)
A Density-Aware PointRCNN for 3D Object Detection in Point Clouds [12.1] 我々は3次元物体検出のためのPointRCNNの改良版を提案する。
点雲の均一でない密度を扱うために、マルチブランチバックボーンネットワークが採用されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Jan 2021 04:33:52 GMT)
Variational Determinant Estimation with Spherical Normalizing Flows [11.9] 私達の推定器は低いサンプル サイズのための分散をかなり減らします。
タイトな変動有界の理想的な場合、VDEはゼロ分散推定子となる。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Jan 2021 16:52:30 GMT)
Leveraging Multilingual Transformers for Hate Speech Detection [11.3] 我々は,アートトランスフォーマー言語モデルを用いて,多言語環境でヘイトスピーチを識別する。
学習済みの多言語トランスフォーマーベースのテキストエンコーダをベースとして,複数の言語からヘイトスピーチを識別し,分類することができる。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Jan 2021 20:23:50 GMT)
InMoDeGAN: Interpretable Motion Decomposition Generative Adversarial
Network for Video Generation [11.2] 非条件のビデオ生成モデルであるInMoDeGANは(a)高品質なビデオを生成する。
生成したサンプルの制御を可能にするセマンティックなサブスペースにモーションを分解します。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Jan 2021 15:02:28 GMT)
A Bayesian Approach to Block-Term Tensor Decomposition Model Selection
and Computation [10.9] いわゆるブロック項分解(BTD)テンソルモデル(特にランク=(L_r,L_r,1)$バージョン)は近年注目を集めている。
BTDモデル構造、すなわちブロック項の数とその個々のランクを推定するという課題は、最近になって注目され始めたばかりです。
ランク-$(L_r,L_r,1)$ BTDモデルの選択と計算の問題を、列の間隔を直交するアイデアに基づいて解くためのベイズ的アプローチが採られる。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Jan 2021 09:37:21 GMT)
Symmetry-adapted graph neural networks for constructing molecular
dynamics force fields [10.8] 分子動力学シミュレーションのための力場を自動構築する対称性適応グラフニューラルネットワークフレームワークを開発した。
MDGNNは古典的分子動力学と第一原理分子動力学の両方の結果を正確に再現する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Jan 2021 09:32:24 GMT)
Extracting Pasture Phenotype and Biomass Percentages using Weakly
Supervised Multi-target Deep Learning on a Small Dataset [10.0] 乳製品産業は牛の飼料としてクローバーと草を使う。
草とクローバーのバイオマス収量の推定は賢い決定を可能にする。
データ拡張と転送学習を適用することは、異なる植物種のマルチターゲットバイオマスパーセンテージの予測に効果的です。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Jan 2021 19:41:46 GMT)
Photon-assisted Landau-Zener transitions in a periodically driven Rabi
dimer coupled to a dissipative mode [10.0] ハイブリッド回路量子力学デバイスにおける複数の光子アシストランダウ-ツェナー遷移について検討する。
合成系全体の量子状態は、Multi-$rm D$ Ansatzの原理を用いてモデル化される。
量子状態の操作を正確に行うことができ、正方波パターンで量子力学をうまく生成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Jan 2021 10:41:58 GMT)
Benchmarking Machine Learning: How Fast Can Your Algorithms Go? [8.9] 本稿では,機械学習の高速化におけるいくつかの異なる手法の効果を評価することを目的とした。
以下の内容は、以前のアプローチと我々の実験結果に関するいくつかのレビューを含む。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Jan 2021 20:50:33 GMT)
Observation of the Anomalous Hall Effect in a Collinear Antiferromagnet [8.8] 時間反転破壊は、多くの磁気トポロジカル現象を支える基本的な物理概念である。
潜在的なブレークスルーは、コリニア反強磁性から生じるAHEの最近の理論的予測である。
本研究は,コリニア反強磁性物質の豊富なクラスにおいて,時間反転対称性破壊現象の未解明の章を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Jan 2021 03:49:52 GMT)
Deep Convolutional Neural Network based Classification of Alzheimer's
Disease using MRI data [8.6] アルツハイマー病(Alzheimer's disease、AD)は、脳細胞を破壊し、患者の記憶に損失を引き起こす進行性および不治性の神経変性疾患である。
本稿では,不均衡な3次元MRIデータセットを用いた2次元深部畳み込みニューラルネットワーク(2D-DCNN)によるADの診断手法を提案する。
このモデルはMRIをAD、軽度認知障害、正常制御の3つのカテゴリに分類し、99.89%の分類精度を不均衡クラスで達成した。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Jan 2021 06:51:08 GMT)
Bayesian U-Net for Segmenting Glaciers in SAR Imagery [8.0] 不確実性を計算し,新しい二段階プロセスとして不確実性最適化手法として用いることを提案する。
ネットワークへの不確実性マップの供給は95.24%のdice類似性をもたらす。
これは、最先端の決定論的U-Netベースの氷河セグメンテーションパイプラインと比較して、全体的なセグメンテーション性能の改善である。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Jan 2021 23:17:49 GMT)
Glacier Calving Front Segmentation Using Attention U-Net [7.6] Intention U-Net を用いて,SAR 画像から氷河養生前線をエンドツーエンドに分割する手法を提案する。
最先端のU-Netネットワークに注意モジュールを追加することで、注意マップを抽出して学習プロセスを分析できます。
提案する注意点u-netは標準のu-netと同等に動作し,ネットワークがより集中するように学習した領域に対するさらなる洞察を提供する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Jan 2021 23:06:21 GMT)
Explainable CNN-attention Networks (C-Attention Network) for Automated
Detection of Alzheimer's Disease [6.9] 本稿では,アルツハイマー病患者を言語能力に基づいて自動的に検出する,説明可能な3つのディープラーニングアーキテクチャを提案する。
我々は,自己認識機構と1次元畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いて,モデル動作の2種類の説明を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Jan 2021 04:43:27 GMT)
Anatomically-Informed Deep Learning on Contrast-Enhanced Cardiac MRI for
Scar Segmentation and Clinical Feature Extraction [6.4] コントラスト・エンハンスメント(LGE)を用いた心臓磁気共鳴画像(CMR)による心臓の傷跡と線維化の可視化は、疾患の進行と不整脈の病態生理学的基質の定量化において最重要である。
本稿では,左室(LV)と難治/線維化分節の完全自動深層学習ソリューションと,LGE-CMRによる臨床像抽出について述べる。
この技術は、3つのカスケード畳み込みニューラルネットワークによって、生のLGE-CMR画像から心筋と線維化を分離し、解剖学的ガイドラインの中でこれらのセグメンテーションを拘束する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Jan 2021 21:04:30 GMT)
Learning non-Gaussian graphical models via Hessian scores and triangular
transport [6.3] 連続分布と非ガウス分布のマルコフ構造を学習するアルゴリズムを提案する。
このアルゴリズムは三角トランスポートマップによって誘導される決定論的結合を用いて密度を推定し、グラフのスパース性を明らかにするために地図内のスパース構造を反復的に活用する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Jan 2021 16:42:42 GMT)
DiPSeN: Differentially Private Self-normalizing Neural Networks For
Adversarial Robustness in Federated Learning [6.1] フェデレーション学習は、プライバシー侵害や情報の漏洩から保護するのに役立ちます。
機械学習モデルを敵のサンプルから防御することがより困難にする新しいリスクベクターを導入している。
DiPSeNは、差分プライバシーノイズの要素と自己正規化技術を組み合わせた差分プライベート自己正規化ニューラルネットワークです。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Jan 2021 20:49:56 GMT)
Optimizing Hospital Room Layout to Reduce the Risk of Patient Falls [4.7] 本研究は,病室内装レイアウトを生成・再構成するための勾配自由制約付き最適化問題を定式化する。
本報告では, 2つの実世界の病室タイプについて, 従来の病室レイアウトと比較して, 患者転倒リスクの平均18%の有意な改善を示す。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Jan 2021 20:31:10 GMT)
Shallow Bayesian Meta Learning for Real-World Few-Shot Recognition [4.6] 古典的二次判別分析の一般化であるmetaqdaを紹介する。
機能を微調整することなく、高速でメモリ効率がよい。
クロスドメインの少数ショット学習において堅牢なパフォーマンスをもたらし、現実世界のアプリケーションでは、予測における不確実性キャリブレーションが向上する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Jan 2021 03:29:15 GMT)
Object Detection for Understanding Assembly Instruction Using
Context-aware Data Augmentation and Cascade Mask R-CNN [4.3] 音声バブルセグメンテーションのための文脈認識型データ拡張手法を開発した。
また,深層学習は,命令中の重要なオブジェクトを検出することで,アセンブリ命令の理解に有用であることが示された。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Jan 2021 02:38:51 GMT)
Deep Diffusion Processes for Active Learning of Hyperspectral Images [4.0] グラフ上の拡散過程と深層学習を組み合わせたハイパースペクトル画像(HSI)の能動的学習法を提案する。
深部変分オートエンコーダは高次元HSIからスムースに識別された特徴を抽出し、グラフ拡散プロセスに基づいてラベル付けクエリを作成する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Jan 2021 19:38:54 GMT)
Approximate Query Processing for Group-By Queries based on Conditional
Generative Models [4.0] グループバイクエリには複数の値が含まれるため、すべてのグループに対して十分な正確な推定を行うのは難しい。
階層化サンプリングは、一様サンプリングに比べて精度が向上するが、特定のクエリで選択されたサンプルは他のクエリでは動作しない。
オンラインサンプリングは、クエリ時に与えられたクエリのサンプルを選択するが、長いレイテンシを必要とする。
提案フレームワークは階層化サンプリングとオンラインアグリゲーションを組み合わせることで,グループバイクエリの推定精度を向上させることができる。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Jan 2021 08:49:21 GMT)
Unobtrusive Pain Monitoring in Older Adults with Dementia using Pairwise
and Contrastive Training [3.8] 高齢者では痛みが頻発するが、高齢者はしばしば痛みに対して過度に治療される。
これは、認知症を伴う認知障害のために痛みを報告できない中等度から重度の認知症を有する長期ケア居住者にとって特に当てはまります。
認知症コホートで検証された最初の完全自動化ビジョンベースの技術を紹介します。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Jan 2021 23:28:30 GMT)
The Diabetic Buddy: A Diet Regulator andTracking System for Diabetics [3.7] 中東における糖尿病の流行は17-20%であり、世界平均の8-9%を大きく上回っている。
本稿では,市販センサと機械学習を用いて,糖尿病患者の血糖値と食物摂取量の自動追跡方法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Jan 2021 20:03:58 GMT)
Internet of Everything enabled solution for COVID-19, its new variants
and future pandemics: Framework, Challenges, and Research Directions [3.7] 我々は,ウェアラブル/モバイルセンサをあらゆるインターネットと統合して,優れたプラクティスのスペクトルを自動でカバーする手法を提案する。
グッドプラクティスの各モジュールの仮説フレームワークを提示し、Internet of Everythingを用いたCOvid-19抵抗フレームワークを提案します。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Jan 2021 09:11:56 GMT)
A review for Tone-mapping Operators on Wide Dynamic Range Image [3.6] トーンマッピング(TM)は,通常のスクリーンにワイドダイナミックレンジ(WDR)画像を表示するための重要なステップとなる。
本稿では,tmosを従来型および機械学習に基づくカテゴリに分類した,最もよく知られているtmosの包括的研究を行う。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Jan 2021 13:32:26 GMT)
TxSim:Modeling Training of Deep Neural Networks on Resistive Crossbar
Systems [3.2] クロスバーベースの計算は、様々なデバイスと回路レベルの非理想性のために大きな課題に直面している。
我々は、クロスバーベースハードウェア上でDNNトレーニングを機能的に評価する高速でカスタマイズ可能なモデリングフレームワークであるTxSimを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Jan 2021 03:54:43 GMT)
Extrapolating the thermodynamic length with finite-time measurements [3.2] 有限演算時間タウを与えられた熱エンジンプロセスで行う余剰作業は熱力学的長さで束縛される。
本研究では, 有限時間計測による熱力学的長の算術Lを, 余剰電力P_mathrmex(t) によるint_0tau[P_mathrmex(t)]1/2dtの外挿により測定することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Jan 2021 10:41:29 GMT)
HIVE-Net: Centerline-Aware HIerarchical View-Ensemble Convolutional
Network for Mitochondria Segmentation in EM Images [3.1] より効率的な2次元畳み込みを用いた3次元空間コンテキスト学習のための新しい階層型ビューアンサンブル畳み込み(HVEC)を提案する。
提案手法は, 精度と画質は良好だが, モデルサイズは大幅に小さく, 最先端の手法に対して好適に機能する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Jan 2021 06:56:40 GMT)
Sketching Merge Trees [3.1] 我々はマージツリーのセットをスケッチするフレームワークを開発した。
我々は,科学的シミュレーションにおけるデータアンサンブルから生じるマージツリーのスケッチに,我々のフレームワークの応用を実証する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Jan 2021 19:38:46 GMT)
Exploring Fault-Energy Trade-offs in Approximate DNN Hardware
Accelerators [3.0] 異なるAxDNNの層幅およびビット幅の耐障害性およびエネルギー解析について述べる。
その結果、AxDNNsの耐障害性がエネルギー効率にかかっていることが示された。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Jan 2021 05:52:12 GMT)
Learning Low-Correlation GPS Spreading Codes with a Policy Gradient
Algorithm [2.7] コード系列を拡散する高品質なファミリを構成する強化学習アルゴリズムを開発した。
著者の知識を最大限に活用するため、これは機械学習/強化学習アプローチを使用してナビゲーション拡散コードを設計する最初の仕事である。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Jan 2021 04:53:11 GMT)
DeepPoison: Feature Transfer Based Stealthy Poisoning Attack [2.1] DeepPoisonは、1つの発電機と2つの識別器の斬新な敵対ネットワークです。
DeepPoisonは最先端の攻撃成功率を91.74%まで達成できる。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Jan 2021 04:07:19 GMT)
Decision Support System for an Intelligent Operator of Utility Tunnel
Boring Machines [2.1] トンネル掘削機(TBM)オペレーターは、安全上の妥協なしに高速な前進率を目指している。
tbmセンサの測定に基づく最適制御パラメータの探索は、未解決の研究課題である。
本稿では,3段階の知的意思決定支援システムを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Jan 2021 08:27:04 GMT)
Deep Learning Models May Spuriously Classify Covid-19 from X-ray Images
Based on Confounders [1.8] 最近の研究では、深層学習を用いて高精度なモデルを構築し、胸部X線画像からCovid-19を検出することができると主張している。
本稿では,Covid-19病の診断における畳み込みニューラルネットワークモデルの有効性と一般化能力について検討する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Jan 2021 21:33:06 GMT)
Knowledge AI: New Medical AI Solution for Medical image Diagnosis [1.7] 本稿では,認知型AIと臨床知識と経験を組み合わせた知識AIを提案する。
医用画像の幾何学的情報マイニングは,その経験と情報を表現し,医用画像の品質を評価することができる。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Jan 2021 15:30:09 GMT)
Controllable reset behavior in domain wall-magnetic tunnel junction
artificial neurons for task-adaptable computation [1.5] ドメイン壁-磁気トンネル接合(DW-MTJ)デバイスは、生物学的ニューロンの挙動を本質的に捉えることができることが示されている。
そこで本研究では,DW-MTJ人工ニューロンにおいて,3つの代替メカニズムを用いてエジラックス動作を実装可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Jan 2021 16:50:29 GMT)
Machine learning approach for quantum non-Markovian noise classification [1.3] 機械学習と人工ニューラルネットワークモデルを用いてノイズの多い量子力学を分類できることを示した。
提案手法は, 多数の実験手法の直接的応用と, 既に利用可能な雑音型中間規模量子デバイスのノイズベンチマークへの応用が期待できる。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Jan 2021 20:56:56 GMT)
Optical properties of a waveguide-mediated chain of randomly positioned
atoms [1.3] 1次元導波路に結合した2レベル原子のアンサンブルの光学特性について検討した。
その結果、原子アンサンブルの光輸送特性は、格子定数と格子部位の充填係数の影響を受けていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Jan 2021 01:34:23 GMT)
Experiment-friendly formulation of quantum backflow [1.0] 任意の運動量分布に対する量子バックフローの量を定量化する。
初期レベル以上で自由落下粒子が見つかる確率は、ほとんどの運動量が下向きの適切な準備された量子状態に比例する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Jan 2021 11:05:22 GMT)
A general framework for modeling and dynamic simulation of multibody
systems using factor graphs [0.9] 本稿では,多体系の運動学的および動的問題を解くために,因子グラフ理論に基づく新しい汎用フレームワークを提案する。
独立座標と依存座標の両方を用いて多体系をモデル化・シミュレートするための因子グラフの構築方法について述べる。
提案されたフレームワークは広範なシミュレーションでテストされ、商用のマルチボディソフトウェアに対して検証されている。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Jan 2021 06:45:45 GMT)
Observation of interaction induced blockade and local spin freezing in a
NMR quantum simulator [0.9] 2および3量子核磁気共鳴アーキテクチャにおける相互作用誘起遮断と局所スピン凍結を実験的にエミュレートした。
これらの現象はリドベルク封鎖と同一であり、リドベルクは凍結した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Jan 2021 11:11:37 GMT)
A Reinforcement Learning Based Encoder-Decoder Framework for Learning
Stock Trading Rules [0.9] 楽器の長期の原価から単一楽器取引戦略を学習するための新しいエンド・ツー・エンドモデルを提案する。
エンコーダのパラメータとデコーダ構造が一緒に学習され、エンコーダはデコーダDRLのタスクに適合した機能を抽出することができる。
実験の結果, 提案モデルは, 動的環境において他の最先端モデルよりも優れていることがわかった。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Jan 2021 13:19:01 GMT)
Evaluating Multilingual BERT for Estonian [0.8] 複数のNLPタスクにおいて,多言語BERT,多言語蒸留BERT,XLM,XLM-RoBERTaの4つのモデルを評価する。
この結果から,多言語BERTモデルはエストニアの異なるNLPタスクでうまく一般化できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Jan 2021 10:00:42 GMT)
Adversarial Attack Attribution: Discovering Attributable Signals in
Adversarial ML Attacks [0.8] 自動運転車やML-as-a-serviceのような生産システムでさえ、逆の入力の影響を受けやすい。
摂動入力は、攻撃を生成するために使われるメソッドに起因できるだろうか?
敵対攻撃属性の概念を導入し、敵対攻撃における攻撃可能信号の発見可能性を調べるための単純な教師付き学習実験フレームワークを作成する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Jan 2021 08:16:41 GMT)
Statistical post-processing of wind speed forecasts using convolutional
neural networks [0.8] 我々は、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いて空間風速情報を使用し、48時間前にオランダで確率的風速予測を行う。
CNNは、完全に連結されたニューラルネットワークや量子回帰林の予測よりも、中から高い風速のブライアスキルスコアと、より優れた連続的なランク付け確率スコア(CRPS)と対数スコアを持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Jan 2021 11:49:59 GMT)
Fast calculation of Gaussian Process multiple-fold cross-validation
residuals and their covariances [0.8] 高速ガウス過程の残余公式を複数倍のクロスバリデーションに一般化する。
結果の共分散がモデル診断にどのように影響し、残差を適切に変換するかを示す。
GPモデル診断では, 高速なクロスバリデーションが可能であり, 直接的に結果が得られた。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Jan 2021 17:02:37 GMT)
5G Network Slicing with QKD and Quantum-Safe Security [0.2] データセキュリティ要件に対処するために, 5G ネットワークスライシングモデルをどのように拡張できるかを実証する。
要求に応じてネットワークスライスを計算・プロビジョニングする,ソフトウェア定義型ネットワークオーケストレータを改良した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Jan 2021 09:11:33 GMT)
SE(3)-Equivariant Graph Neural Networks for Data-Efficient and Accurate
Interatomic Potentials [0.2] NequIPは分子動力学シミュレーションのためのab-initio計算から原子間電位を学習するためのSE(3)等価ニューラルネットワークアプローチである。
この方法は、顕著なデータ効率を示しながら、様々な分子や材料の挑戦的な集合に対して最先端の精度を達成する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Jan 2021 18:49:10 GMT)
Towards a Robust and Trustworthy Machine Learning System Development [0.1] 最新のML信頼性と技術に関する最近の調査をセキュリティエンジニアリングの視点から紹介します。
次に、ML実践者のための標準的かつ視覚化された方法で知識の体を表すメタモデルを記述することによって、調査の前後に研究を進めます。
本稿では,堅牢で信頼性の高いMLシステムの開発を進めるための今後の研究方向性を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Jan 2021 14:43:58 GMT)
Grasp and Motion Planning for Dexterous Manipulation for the Real Robot
Challenge [0.1] リアルロボットチャレンジ(Real Robot Challenge)は、三相の巧妙な操作競争である。
我々のアプローチは、物体を操作するための動き計画といくつかの動きプリミティブを組み合わせる。
私たちは匿名で競争リーダーボードの「ardentstork」として知られていました。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Jan 2021 04:13:39 GMT)
When does the Physarum Solver Distinguish the Shortest Path from other
Paths: the Transition Point and its Applications [0.0] PPA(Physarum Polycephalum inspired algorithm)は、与えられたグラフの中で最も短い経路を見つける能力を持つバイオインスパイアされたアルゴリズムである。
近年の研究では、PPAのパスフィニングプロセスの高速化により、このアルゴリズムをさらに発展させる手法が提案されている。
PPAが最短経路を見つけるとき、遷移点 (T-Point) と呼ばれる正確なモーメントである支配経路 (D-Path) の概念を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Jan 2021 08:48:56 GMT)
Strong geometry dependence of the Casimir force between interpenetrated
rectangular gratings [0.0] 量子ゆらぎは2つの平行導電板の間のカシミール力を引き起こす。
近年の進歩は、複雑な幾何学におけるカシミール力の制御の機会を開きつつある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Jan 2021 09:03:20 GMT)
Slow manifolds in recurrent networks encode working memory efficiently
and robustly [0.0] ワーキングメモリ(working memory)は、潜在情報の保存と操作を短時間で行う認知機能である。
作業メモリのネットワークレベルメカニズムを調べるために,トップダウンモデリング手法を用いる。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Jan 2021 18:47:02 GMT)
Single Image Super-Resolution [0.0] 本研究は, 単一画像超解像問題の時系列的概要を示す。
最初に問題を徹底的に定義し、深刻な課題をいくつか挙げる。
そして、問題定式化とパフォーマンス指標を定義します。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Jan 2021 00:10:03 GMT)
Residual networks classify inputs based on their neural transient
dynamics [0.0] 我々は各入力次元に対応する残差間の協調と競合のダイナミクスがあることを解析的に示す。
残差がアトラクタ状態に収束しない場合、その内部ダイナミクスは各入力クラスで分離可能であり、ネットワークは確実に出力を近似することができる。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Jan 2021 13:54:37 GMT)
Quantum mechanics of bipartite ribbon graphs: Integrality, Lattices and
Kronecker coefficients [0.0] ヒルベルト空間上の可解量子力学系を、固定数のエッジを持つ二部格子リボングラフで定義する。
ヤング図形の3重のクロネッカー係数の平方は、リボングラフの格子内の部分格子の次元と等しいことが示されている。
量子超越性とその計算複雑性理論への応用を探求する手段として、これらの量子系の仮想量子実現・シミュレーションのための非消滅的クロネッカー係数を検出する実験を概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Jan 2021 21:59:59 GMT)
Ontology and Cognitive Outcomes [0.0] アメリカ合衆国の知能コミュニティ(英語: Intelligence community、略称:IC)は、アメリカ合衆国の知能の収集と処理に協力する組織のコミュニティである。
ICは,1)異種情報源からの膨大な情報にアクセス・統合する,2)この情報を継続的に処理する,3)世界俳優とその行動に関する最大限の総合的な理解を開発・更新する,人間機械に基づく分析戦略に依存している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Jan 2021 14:49:58 GMT)
On the Turnpike to Design of Deep Neural Nets: Explicit Depth Bounds [0.0] 本稿では,Deep Neural Networks (DNN) において,どの層を考慮すべきかという質問に対する定量的回答を試みる。
基礎となる仮定は、層ごとのニューロンの数、すなわちDNNの幅が一定であることである。
我々は、仮定の到達可能性と訓練問題における正規化項の散逸誘導選択に基づいて、DNNの必要な深さの明示的な境界を証明する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Jan 2021 13:23:37 GMT)
Octave Mix: Data augmentation using frequency decomposition for activity
recognition [0.0] Octave Mixは、低周波波形と高周波波形を周波数分解により交差させて2種類の波形を結合する簡単なDA方式です。
センサベース行動認識の4つのベンチマークデータセットを用いて,提案手法の有効性を評価する実験を行った。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Jan 2021 07:09:08 GMT)
News Information Decoupling: An Information Signature of Catastrophes in
Legacy News Media [0.0] 2020年前半、レガシメディアは、全国的流行と危機管理のパターンが原因で「コロナニュース」になった。
我々は、文化的に重要な破滅的な出来事の情報シグネチャとして機能する、News Information Decoupling(NID)の原則を実証的に導出するために、レガシー印刷メディアを使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Jan 2021 10:56:30 GMT)
Negative-curvature spacetime solutions for graphene [0.0] 本稿では, グラフェン様材料の電子的特性を, 負曲率時空に特に焦点をあてて, 電荷担体を湾曲した基板上に居住させることで詳細に解析する。
明らかなパラメトリゼーションはベルトラミ幾何の顕著な場合においても行われ、曲面の2次元曲面上に存在する擬粒子モードの解析解である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Jan 2021 13:55:22 GMT)
Modular quantum computing and quantum-like devices [0.0] 量子計算のパワーは、古典的なコンピュータにいくつかの特別な量子モジュールを追加することで得られる。
そのような加群は、空間座標が進化パラメータである量子的方程式に従う古典的なシステムから構成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Jan 2021 13:57:47 GMT)
Misspelling Correction with Pre-trained Contextual Language Model [0.0] BERTと編集距離アルゴリズムに基づく2つの実験を行い、候補補正のランキングと選択を行います。
実験の結果,BERTの文脈単語埋め込みと編集距離を適切に組み合わせることで,スペルエラーを効果的に修正できることが判明した。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Jan 2021 20:11:01 GMT)
Infinite-dimensional Folded-in-time Deep Neural Networks [0.0] 本研究では,より厳密な数学的解析を可能にする無限次元一般化を提案する。
また,重みの降下訓練を可能にする機能的バックプロパゲーションアルゴリズムを提供する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Jan 2021 11:30:50 GMT)
Improving non-deterministic uncertainty modelling in Industry 4.0
scheduling [0.0] 本稿では,確率的不確実性モデリングによる非決定的不確実性を定量化する包括的手法を提案する。
結果はベルギーのフランダースにある産業データによって数値的に検証される。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Jan 2021 23:17:55 GMT)
Group Fairness: Independence Revisited [0.0] 本稿では、統計パリティ(statistical parity)や人口統計パリティ(statistical parity)としても知られるグループフェアネス(group fairness)の尺度である独立に反対する議論を批判的に検討する。
独立に対する訴訟は、かなり弱い。
我々はまた、独立を支持する議論をし、公正を考慮に入れた際、それが独特な役割を担っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Jan 2021 11:37:41 GMT)
Graph-of-Tweets: A Graph Merging Approach to Sub-event Identification [0.0] Graph-of-Words(GoW)は、ドキュメント間の接続が不可欠である場合に、ドキュメントレベルの関係をほとんど提供しない。
ツイートをモデル化するための単語と文書レベルの構造を組み合わせたハイブリッドなグラフ・オブ・ツイート(GoT)モデルを提案する。
私たちのモデルは、語彙レベルの情報を凝縮し、サブイベントのキーワードをキャプチャする有望な結果を示した。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Jan 2021 20:24:25 GMT)
Gate-tunable direct and inverse electrocaloric effect in trilayer
graphene [0.0] 電気カロリック(EC)効果は、断熱電界変化を受ける際に材料の温度変化及び/又はエントロピーを可逆的に行う。
熱源に接続された三層グラフェン構造の重ね合わせにEC効果が敏感であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Jan 2021 15:28:19 GMT)
Experimental Quantum Enhanced Optical Interferometry [0.0] 元の圧縮状態スキームは、現在、重力波検出器の最後のバージョンの重要な要素となっている。
SU (1,1) 干渉計からツインビーム相関干渉計まで、さらなる量子強化スキームも原理実験の段階に達した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Jan 2021 07:50:36 GMT)
Eth2Vec: Learning Contract-Wide Code Representations for Vulnerability
Detection on Ethereum Smart Contracts [0.0] 本稿では,脆弱性検出のための機械学習ベースの静的解析ツールであるEth2Vecを提案する。
Eth2Vecは、言語処理のためのニューラルネットワークを介して知識を持つ脆弱なバイトコードの特徴を自動的に学習します。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Jan 2021 09:57:47 GMT)
Efficient exploration of Hamiltonian parameter space for optimal control
of non-Markovian open quantum systems [0.0] 非マルコフ問題の量子制御手順を効率的に設計する一般的な方法を提案する。
レーザーパルスの形状を最適化し、特定の状態の量子ドットを作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Jan 2021 16:02:31 GMT)
Efficient decomposition of unitary matrices in quantum circuit compilers [0.0] ユニタリ分解は、量子アルゴリズムを任意の量子ゲートの集合にマッピングするのに広く用いられる方法である。
本実装では,CNOTゲート数の半分,回路長の3分の1の回路を生成する。
それに加えて、最大10倍高速である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Jan 2021 12:54:27 GMT)
Effect of Word Embedding Variable Parameters on Arabic Sentiment
Analysis Performance [0.0] Twitter、Facebookなどのソーシャルメディア。
ユーザーの意見を含むコメントの数が増加しています。
本研究は,アラビア語感情分析のための3つのパラメータ(ウィンドウサイズ,ベクトル次元,負サンプル)について考察する。
4つのバイナリ分類器(ロジスティック回帰、決定木、サポートベクターマシン、ネイブベイ)を使用して感情を検出する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Jan 2021 08:31:00 GMT)
Deep combinatorial optimisation for optimal stopping time problems :
application to swing options pricing [0.0] ニューラルネットワークと離散確率変数のランダム化を用いた新しい計算制御法を提案し, 最適停止時間問題に適用した。
提案アルゴリズムは、古典的アルゴリズムでは不可能なような、高次元のアメリカンとスイングのオプションを妥当な時間で価格設定することに成功している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Jan 2021 14:55:16 GMT)
Convergence of Online Adaptive and Recurrent Optimization Algorithms [0.0] 我々は、機械学習で使用されるいくつかの顕著な降下アルゴリズムの局所収束を証明した。
我々は確率的視点ではなく「エルゴディック」を採用し、確率分布の代わりに経験的な時間平均で作業する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Jan 2021 09:11:45 GMT)
Broadening quantum cosmology with a fractional whirl [0.0] 空間的に平坦な同次宇宙と等方宇宙における固い物質モデルについて議論する。
分数計算の含意が明示的な新しい量子宇宙論解が提示される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Jan 2021 15:36:42 GMT)
Blackbody Radiation Noise Broadening of Quantum Systems [0.0] 平衡黒体の光子数分散が量子系のエネルギー準位をパラメトリックに拡張することを示す。
この拡張に非常に敏感な2つのケース、すなわちRydberg原子と原子時計の効果を考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Jan 2021 17:02:04 GMT)
Bayesian optimization with improved scalability and derivative
information for efficient design of nanophotonic structures [0.0] 我々は, ナノフォトニックデバイスの最適設計を求めるために, 前方形状微分とベイズ最適化のための反復反転スキームの組み合わせを提案する。
このアプローチは、ベイズ最適化の適用範囲を、より多くのイテレーションが必要であり、デリバティブ情報が利用可能である状況にまで広げる。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Jan 2021 11:46:11 GMT)
Autonomous Discovery of Unknown Reaction Pathways from Data by Chemical
Reaction Neural Network [0.0] 化学反応は、エネルギー、環境、生物、その他多くの自然システムで起こる。
本稿では、時間分解種濃度データから反応経路を自律的に発見するニューラルネットワークアプローチを提案する。
提案された化学反応ニューラルネットワーク(CRNN)は設計上、質量反応法やアレニウス法を含む基本的な物理法則を満たす。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Jan 2021 22:18:36 GMT)
Analysis of Evolutionary Program Synthesis for Card Games [0.0] まず、数世代にわたって一連のルールを取得するための進化的手法を適用し、それを人間のプレイヤーが書いたスクリプトと比較する。
ルールの集合が合成されるdeter-minesをハイレベルなドメイン固有言語が使用される。
我々は,ルールセットとその意味を包括的に分析して結果を報告する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Jan 2021 03:28:01 GMT)
An Information-theoretic Progressive Framework for Interpretation [0.0] 本稿では,解釈を合成する情報理論の進歩的枠組みを提案する。
我々は、情報マップ分割のアイデアでフレームワークを構築し、変分情報ボトルネック技術を用いて実装する。
このフレームワークは情報マップを分割し、メタ情報形式で解釈を合成できることが示されている。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Jan 2021 06:59:48 GMT)
Accurate and Rapid Diagnosis of COVID-19 Pneumonia with Batch Effect
Removal of Chest CT-Scans and Interpretable Artificial Intelligence [0.0] 我々は、健康な人、新型コロナウイルス患者、他の肺炎疾患患者をCTスキャン画像から識別する、解釈可能な新しいディープニューラルネットワークを設計した。
このモデルは97.75%と98.15%の感度に達し、87%と81.03%の特異性は、病気から健康な人々と他の病気から分離している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Jan 2021 07:08:00 GMT)
ADiag: Graph Neural Network Based Diagnosis of Alzheimer's Disease [0.0] アルツハイマー病(ad、英: alzheimer's disease)は、世界中で5000万人以上の脳変性疾患である。
現在、認知テストのバッテリーのスコアリング性能の形でのみ定性的なテスト手段が採用されています。
GraphSAGE NetworkとDDP(Dense Differentiable Pooling)解析によりADを診断する新しい定量的手法であるADiagを開発した。
ADiagの予備テストは、83%の堅牢な精度を明らかにし、他の定性的および定量的診断技術を大幅に上回っています。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Jan 2021 06:23:30 GMT)
A Tale of Fairness Revisited: Beyond Adversarial Learning for Deep
Neural Network Fairness [0.0] 自動化と人工知能技術の時代における公正なアルゴリズム決定の必要性から、この技術レポートは、ディープラーニングにおける公正さに対する敵の訓練に関する理論的洞察を提供する。
我々は、敵の公正さに関する以前の研究の上に構築し、公正な予測とモデルパフォーマンスの間の永続的なトレードオフを示し、このトレードオフを相殺するためのさらなるメカニズムを探求する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Jan 2021 03:13:44 GMT)
A Novel Word Sense Disambiguation Approach Using WordNet Knowledge Graph [0.0] 本稿では,SCSMM (Sequential Contextual Likeity Matrix multiplication) という知識に基づく単語感覚解読アルゴリズムを提案する。
SCSMMアルゴリズムは、セマンティックな類似性、知識、文書コンテキストを組み合わせて、それぞれローカルコンテキストのメリットを利用する。
提案されたアルゴリズムは、金の標準データセットの名詞を曖昧にするときに他のアルゴリズムよりも優れていた。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Jan 2021 06:47:32 GMT)