Trilevel Neural Architecture Search for Efficient Single Image
Super-Resolution [127.9] 本稿では,高効率単一画像超解像(SR)のための3レベルニューラルネットワーク探索法を提案する。
離散探索空間をモデル化するために、離散探索空間に新たな連続緩和を適用し、ネットワークパス、セル操作、カーネル幅の階層的混合を構築する。
階層型スーパーネット方式による最適化を行うため,効率的な探索アルゴリズムを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 17 Jan 2021 12:19:49 GMT)
Estimating informativeness of samples with Smooth Unique Information [108.3] サンプルが最終的な重みを知らせる量と、重みによって計算される関数を知らせる量を測定します。
線形化ネットワークを用いてこれらの量の効率的な近似を行う。
本稿では,データセットの要約など,いくつかの問題に適用する。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 17 Jan 2021 10:29:29 GMT)
LaneRCNN: Distributed Representations for Graph-Centric Motion
Forecasting [104.8] LaneRCNNはグラフ中心のモーション予測モデルです。
アクターごとのローカルレーングラフ表現を学び、過去の動きとローカルマップのトポロジをエンコードします。
我々はレーングラフに基づいて出力軌跡をパラメータ化し,よりアメニブルな予測パラメータ化を行う。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 17 Jan 2021 11:54:49 GMT)
S3: Neural Shape, Skeleton, and Skinning Fields for 3D Human Modeling [103.7] 歩行者の形状、ポーズ、皮膚の重みを、データから直接学習する神経暗黙関数として表現します。
各種データセットに対するアプローチの有効性を実証し,既存の最先端手法よりも再現性が優れていることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 17 Jan 2021 02:16:56 GMT)
What Makes Good In-Context Examples for GPT-$3$? [102.0] GPT-$3$はNLPタスクの広い範囲でその優れた性能のために多くの注目を集めています。
その成功にもかかわらず、我々はGPT-$3$の実証結果が文脈内例の選択に大きく依存していることを発見した。
本研究では,文脈内事例を適切に選択するためのより効果的な戦略が存在するかを検討する。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 17 Jan 2021 23:38:40 GMT)
Network Automatic Pruning: Start NAP and Take a Nap [94.1] 我々は,粒度および構造化プルーニングのための統一かつ自動プルーニングフレームワークであるNAPを提案する。
ネットワークの重要でないコンポーネントを見つけ出し、異なるレイヤに対する適切な圧縮比を自動的に決定する。
使いやすさにもかかわらず、NAPは以前のプルーニング法よりも大きなマージンで優れている。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 17 Jan 2021 07:09:19 GMT)
Deep Parametric Continuous Convolutional Neural Networks [92.9] Parametric Continuous Convolutionは、非グリッド構造化データ上で動作する、新たな学習可能な演算子である。
室内および屋外シーンの点雲セグメンテーションにおける最先端技術よりも顕著な改善が見られた。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 17 Jan 2021 18:28:23 GMT)
GENIE: A Leaderboard for Human-in-the-Loop Evaluation of Text Generation [83.1] リーダーボードは、評価を標準化し、独立した外部リポジトリに委譲することで、多くのNLPデータセットのモデル開発を容易にしています。
本研究では、テキスト生成タスクにリーダーボードの容易さをもたらす人間評価リーダーボードであるGENIEを紹介します。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 17 Jan 2021 00:40:47 GMT)
Adversarial Attacks On Multi-Agent Communication [80.4] 現代の自律システムはすぐに大規模に展開され、協調型マルチエージェントシステムの可能性を広げる。
このような利点は、セキュリティ侵害に対して脆弱であることが示されている通信チャネルに大きく依存している。
本稿では,エージェントが学習した中間表現を共有してコミュニケーションする新しいマルチエージェント環境において,このような攻撃を探索する。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 17 Jan 2021 00:35:26 GMT)
If beam search is the answer, what was the question? [78.7] ビームサーチは、認知科学に動機づけられた特性であるテキストの均一な情報密度を強制する。
この特性を明示的に強制する復号対象のセットを提案し、これらの目的による正確な復号化は、校正の不十分な言語生成モデルの復号時に発生する問題を緩和する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 17 Jan 2021 09:39:46 GMT)
Tailored Learning-Based Scheduling for Kubernetes-Oriented Edge-Cloud
System [54.6] エッジクラウドシステムのための学習ベースのスケジューリングフレームワークkaisを紹介する。
まず,分散した要求ディスパッチに対応するために,協調型マルチエージェントアクタ-クリティックアルゴリズムを設計する。
次に,多種多様なシステムスケールと構造について,グラフニューラルネットワークを用いてシステム状態情報を埋め込む。
第3に、リクエストディスパッチとサービスオーケストレーションを調和させる2段階のスケジューリングメカニズムを採用します。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 17 Jan 2021 03:45:25 GMT)
Intestinal Parasites Classification Using Deep Belief Networks [53.2] 40億ドルの人々が腸内寄生虫に感染している。
人間の視覚検査はまだ臨床診断の大部分を担当している。
腸内寄生虫自動分類の文脈に深層信念ネットワークを導入する。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 17 Jan 2021 18:47:02 GMT)
Dual-Refinement: Joint Label and Feature Refinement for Unsupervised
Domain Adaptive Person Re-Identification [52.0] Unsupervised Domain Adaptive (UDA) Person Re-identification (再ID) は、ターゲットドメインデータのラベルが欠落しているため、難しい作業です。
オフラインクラスタリングフェーズにおける擬似ラベルとオンライントレーニングフェーズにおける特徴を共同で改良する,デュアルリファインメントと呼ばれる新しいアプローチを提案する。
本手法は最先端手法を大きなマージンで上回っている。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 17 Jan 2021 09:07:35 GMT)
Deep Semi-Supervised Embedded Clustering (DSEC) for Stratification of
Heart Failure Patients [50.5] 本研究では、深層半教師付き組込みクラスタリングを用いて、心不全のデータ駆動型患者サブグループを決定する。
ヘテロジニアスデータから得られた組込み空間から臨床関連クラスタを見出した。
提案アルゴリズムは、異なる結果を持つ患者の新たな未診断サブグループを見つけることができる。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 17 Jan 2021 23:51:44 GMT)
Semantic Implicit Neural Scene Representations With Semi-Supervised
Training [47.6] その結果,暗黙的なシーン表現がポイントごとのセマンティックセマンティックセグメンテーションに活用できることが示唆された。
我々の手法は単純で汎用的で、数個のラベル付き2Dセグメンテーションマスクしか必要としない。
意味的に認識された暗黙的なニューラルシーン表現のための2つの新しい応用を探索する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 17 Jan 2021 01:53:26 GMT)
Adversarial Interaction Attack: Fooling AI to Misinterpret Human
Intentions [46.9] 現在の大きな成功にもかかわらず、ディープラーニングベースのAIシステムは、微妙な敵対的ノイズによって容易に騙されることを示した。
骨格に基づくヒトの相互作用のケーススタディに基づき、相互作用に対する新しい敵対的攻撃を提案する。
本研究では、安全クリティカルなアプリケーションにAIシステムをデプロイする際に慎重に対処する必要があるAIと人間との相互作用ループにおける潜在的なリスクを強調します。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 17 Jan 2021 16:23:20 GMT)
Separable Batch Normalization for Robust Facial Landmark Localization
with Cross-protocol Network Training [41.8] 大規模で多様でバランスの取れたトレーニングデータは、ディープニューラルネットワークトレーニングの成功の鍵です。
多様性とバランスの取れたトレーニングサンプルを持たない小さなデータセットは、ディープネットワークのトレーニングを効果的にサポートできない。
本稿では, 顔のランドマークのロバスト化のためのクロスプロトコールネットワークトレーニング(CNT)戦略を用いた, 分離型バッチ正規化(SepBN)モジュールを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 17 Jan 2021 13:04:06 GMT)
On the Effectiveness of Weight-Encoded Neural Implicit 3D Shapes [38.1] ニューラル暗黙は、空間内の所定のクエリポイントが内部、外部、または表面にあるかどうかを示す番号を出力する。
従来の研究は_latent-encoded_ Neural implicitsに重点を置いており、特定の形状の潜在ベクトル符号化も入力として提供される。
_weight-encoded_ニューラル暗黙は潜伏ベクトルを抑え、単一形状の詳細に再構成精度を集中させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 17 Jan 2021 21:27:01 GMT)
Narration Generation for Cartoon Videos [35.8] そこで本研究では,複数箇所で挿入されるナレーションテキストを補完する新しいタスクナレーション生成手法を提案する。
アニメテレビシリーズPeppa Pigから新しいデータセットを収集します。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 17 Jan 2021 23:23:09 GMT)
Symmetric-Constrained Irregular Structure Inpainting for Brain MRI
Registration with Tumor Pathology [33.9] 腫瘍領域に合成組織強度を発生させるコンテキスト認識型画像インパインティングフレームワークを提案する。
パッチワイズ機能間のセマンティックな関連性をモデル化して詳細を洗練するために,機能レベルのパッチマッチ改善モジュールを適用した。
提案手法は,信号対雑音比,構造類似度指数,ピーク信号対雑音比,L1誤差を低減した結果を得た。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 17 Jan 2021 20:38:50 GMT)
A Smooth Representation of Belief over SO(3) for Deep Rotation Learning
with Uncertainty [33.6] 本稿では、3次元回転群の新しい対称行列表現 SO(3) と、学習モデルに特に適する2つの重要な性質について述べる。
我々は,2つのデータモダリティに基づいて深部神経回転回帰器を訓練することにより,定式化の利点を実証的に検証した。
この機能は、新しい入力を検出することで、学習したモデルの破滅的な失敗を防ぐ安全クリティカルなアプリケーションにとって鍵となる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 17 Jan 2021 19:47:56 GMT)
Understanding the Role of Scene Graphs in Visual Question Answering [26.0] 我々はGQAデータセット上で実験を行い、計数、構成性、高度な推論能力を必要とする質問の挑戦的なセットを示す。
我々は,シーングラフに使用する画像+質問アーキテクチャを採用し,未認識画像の様々なシーングラフ生成手法を評価し,人間の注釈と自動生成シーングラフを活用するためのトレーニングカリキュラムを提案する。
視覚質問応答におけるシーングラフの利用に関する多面的研究を行い,本研究を第一種とした。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 17 Jan 2021 04:17:07 GMT)
Contrastive Explanations for Reinforcement Learning via Embedded Self
Predictions [24.5] 本研究では,学習者が他者よりも行動を好む理由を説明するための,深層強化学習アーキテクチャについて検討する。
鍵となる考え方は、期待される未来の人間の理解可能な特性を通して直接表現されるアクション値を学ぶことである。
複雑な戦略ゲームを含む3つの領域におけるケーススタディは、ESPモデルを効果的に学習し、洞察に富んだ説明を支援することができることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 17 Jan 2021 08:53:22 GMT)
A Safe Hierarchical Planning Framework for Complex Driving Scenarios
based on Reinforcement Learning [23.0] 低レベルコントローラのコーディネーターとして,低レベルセーフコントローラセットと高レベル強化学習アルゴリズム(H-CtRL)を用いた階層的行動計画フレームワークを提案する。
低レベルの最適化/サンプリングベースのコントローラによって安全性が保証され、高レベルの強化学習アルゴリズムはH-CtRLを適応的で効率的な行動プランナにする。
提案したH-CtRLは,安全性と効率の両面で性能を満足して,様々な現実的なシミュレーションシナリオにおいて有効であることが証明された。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 17 Jan 2021 20:45:42 GMT)
Generating Attribution Maps with Disentangled Masked Backpropagation [22.1] モデル関数を異なる線形写像に分解するために、DMBP(Disentangled Masked Backpropagation)を導入する。
DMBPは従来の手法よりも視覚的に解釈可能な属性マップを生成する。
提案手法により生成された地図は,最終的なネットワーク出力に対する各画素の真の寄与とより一致していることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 17 Jan 2021 20:32:14 GMT)
No-go Theorem for Acceleration in the Hyperbolic Plane [18.8] 雑音条件下では、双曲平面上の測地的凸函数に対する加速勾配降下の類似は存在しない。
ノイズが指数関数的に小さい場合でも結果が当てはまる。
負の曲面空間では、ボールの体積が非常に速く成長し、過去の勾配に関する情報は将来的には役に立たない。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 17 Jan 2021 03:01:27 GMT)
Aggregated Network for Massive MIMO CSI Feedback [18.0] ACRNetは、ネットワークアグリゲーションとパラメトリックなRuLUアクティベーションによってフィードバック性能を向上させるように設計されている。
実験では、ACRNetは追加情報なしで、以前の最先端のフィードバックネットワークの負荷を上回ります。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 17 Jan 2021 08:19:40 GMT)
The Depth-to-Width Interplay in Self-Attention [17.4] 自己注意ネットワークは驚くほどの深さ非効率な行動を示す。
理論的には、自己注意における深さ効率と深さ効率との幅依存的な遷移を予測できる。
本ガイドラインは,GPT3までの大きさの自己保持ネットワークにおける奥行きトレードオフを解明するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 17 Jan 2021 18:17:31 GMT)
Reinforcement Learning Control of Robotic Knee with Human in the Loop by
Flexible Policy Iteration [17.4] 本研究は,ポリシーアルゴリズムに革新的な特徴を導入することで,重要な空白を埋める。
本稿では,近似値関数の収束,解の最適性,システムの安定性などのシステムレベルの性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 17 Jan 2021 11:58:50 GMT)
A relic sketch extraction framework based on detail-aware hierarchical
deep network [17.3] 深層学習に基づく絵画文化遺物の階層的スケッチ抽出フレームワークを提案する。
スケッチ抽出過程を粗品抽出と細品抽出の2段階に分けて設計する。
提案手法は他の7つの最先端手法を視覚的および定量的指標で上回っている。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 17 Jan 2021 08:09:28 GMT)
Applying Wav2vec2.0 to Speech Recognition in Various Low-resource
Languages [16.0] 音声領域では、wav2vec2.0は、その強力な表現能力とLibrispeechコーパス上で超低リソース音声認識の実現性を示す。
しかし、wav2vec2.0は英語以外の実際の話シナリオや言語については検討されていない。
様々な言語の低リソース音声認識タスクを解決するために、事前学習モデルを適用します。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 17 Jan 2021 16:29:50 GMT)
Gradient Descent Averaging and Primal-dual Averaging for Strongly Convex
Optimization [15.7] 強凸の場合の勾配降下平均化と主双進平均化アルゴリズムを開発する。
一次二重平均化は出力平均化の観点から最適な収束率を導出し、SC-PDAは最適な個々の収束を導出する。
SVMとディープラーニングモデルに関するいくつかの実験は、理論解析の正確性とアルゴリズムの有効性を検証する。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 17 Jan 2021 08:08:24 GMT)
Fully Convolutional Neural Networks for Raw Eye Tracking Data
Segmentation, Generation, and Reconstruction [15.3] 眼球追跡データのセマンティックセグメンテーションに完全畳み込みニューラルネットワークを用いる。
また、これらのネットワークを再構成に使用し、変分自動エンコーダと組み合わせて眼球運動データを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 17 Jan 2021 12:22:08 GMT)
Spatial Network Decomposition for Fast and Scalable AC-OPF Learning [14.1] 提案手法は, 電力網の空間分解を利用した2段階の手法で, 一連の領域として捉える。
短いトレーニング時間の中で、このアプローチはAC-OPFソリューションを非常に高い忠実度と小さな制約違反で予測します。
その結果,ac-opf目標の0.03%以内で実現可能な解を返すために,負荷フロー最適化をシードできることがわかった。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 17 Jan 2021 20:09:11 GMT)
RECON: Relation Extraction using Knowledge Graph Context in a Graph
Neural Network [14.0] 本稿では,文中の関係を自動的に識別し,知識グラフ(KG)に整合するRECONという新しい手法を提案する。
RECONはグラフニューラルネットワークを使用して、文とKGに格納された事実の両方の表現を学習し、全体的な抽出品質を向上させる。
2つの標準関係抽出データセットに対する実証的な評価は、RECONがNYT FreebaseとWikidataデータセットのアートメソッドのすべての状態を著しく上回っていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 17 Jan 2021 18:08:45 GMT)
Weight and Gradient Centralization in Deep Neural Networks [13.5] バッチ正規化は現在、ディープニューラルネットワークにおいて最も広く使われている内部正規化の変種である。
本研究では,これらの手法を組み合わせることにより,ネットワークの一般化が促進される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 17 Jan 2021 12:05:14 GMT)
Rotated Ring, Radial and Depth Wise Separable Radial Convolutions [13.5] 本研究では、トレーニング可能な回転不変畳み込みとネットの構築について述べる。
一方、我々のアプローチは異なるモデルと異なる公開データセットに対して回転不変であることを示す。
提示される回転適応畳み込みモデルは、通常の畳み込みモデルよりも計算集約的である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 17 Jan 2021 12:08:07 GMT)
Multi Layer Neural Networks as Replacement for Pooling Operations [13.5] 一方のパーセプトロンは,モデルの複雑さを増大させることなく,プール操作として有効に利用できることを示す。
テンソル畳み込みに対する我々のアプローチとストライドをプール操作として比較し、我々のアプローチが有効であり、複雑さを減少させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 17 Jan 2021 12:02:52 GMT)
PREGAN: Pose Randomization and Estimation for Weakly Paired Image Style
Translation [11.6] 本稿では2つの画像のコンテンツがポーズの誤りと一致しているスタイル翻訳のための弱いペアリング設定を提案する。
PreGANは、シミュレーションデータと実世界の収集データの両方で検証され、有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 17 Jan 2021 07:18:56 GMT)
Explainable Online Validation of Machine Learning Models for Practical
Applications [11.5] 本稿では,機械学習アルゴリズムの結果を検証することを目的とした回帰と分類の再構成を提案する。
提案手法の評価には3つの公開データセットを使用し、3つの分類と2つの回帰問題を評価した。
条件付き確率に基づく提案アルゴリズムもオンラインで動作可能であり、kNNアルゴリズムと比較してほんの少しのメモリしか必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 17 Jan 2021 12:26:28 GMT)
Temporal Spatial-Adaptive Interpolation with Deformable Refinement for
Electron Microscopic Images [10.3] 既存の電子顕微鏡像は不安定な画像品質、低psnr、無秩序な変形に苦しむ。
補間された特徴を粗い方法で徐々に合成するEM画像のための新しいフレームワークを提案する。
実験の結果,従来の手法に比べて優れた性能が得られた。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 17 Jan 2021 20:22:52 GMT)
Understanding in Artificial Intelligence [10.1] 我々は,AI手法の理解能力を測定するため,ベンチマーク開発における進歩を示す。
現在のメソッドが理解能力を開発する方法も検討します。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 17 Jan 2021 02:29:50 GMT)
On the Impossibility of Global Convergence in Multi-Loss Optimization [10.1] 所望の収束特性が任意のアルゴリズムに対して同時に保持できないことを証明する。
我々の結果は、それぞれのアルゴリズムよりも、満足のいく結果のないゲームの存在と関係がある。
ML実践者にとって、高次元ゲームにそのような振る舞いが生じるかどうかは、未解決の問題である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 17 Jan 2021 09:14:59 GMT)
Regional Attention Network (RAN) for Head Pose and Fine-grained Gesture
Recognition [9.1] 本研究では,CNN(Convolutional Neural Network) である RAN (End-to-end textbfRegional Attention Network) を提案する。
我々の領域は1つ以上の連続した細胞から構成されており、HOG(Histogram of Oriented Gradient)ディスクリプタの計算に使用される戦略に適応している。
提案手法は、異なる指標のかなりの差で最先端の手法より優れている。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 17 Jan 2021 10:14:28 GMT)
The Gaze and Mouse Signal as additional Source for User Fingerprints in
Browser Applications [8.5] ブラウザ統計にどのような欠点と制限があり、どのように回避できるかを示す。
人間の視覚行動は豊富な情報ソースであり、個人固有の情報も含むので、ブラウザの指紋の貴重な情報源である。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 17 Jan 2021 12:10:38 GMT)
Generalized Visual Information Analysis via Tensorial Algebra [7.0] 高次データは、一定の大きさの数値配列を持つ行列を用いてモデル化される。
t-スカラー環の要素を持つ行列は、t-行列と呼ばれる。
t-行列モデルを用いることで、よく知られた行列アルゴリズムを一般化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 17 Jan 2021 10:58:56 GMT)
Energy-based Dropout in Restricted Boltzmann Machines: Why not go random [6.6] ニューロンを落とすべきかどうかを意識的に判断するエネルギーベースのドロップアウトを提案します。
具体的には、ニューロンとモデルのエネルギーを重要レベルで関連付けることで、この正規化法を設計する。
複数のベンチマークデータセットに対する実験結果から,従来のDropoutや標準RBMと比較して,提案手法の適合性が確認された。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 17 Jan 2021 18:21:05 GMT)
Privacy-Preserving Learning of Human Activity Predictors in Smart
Environments [6.0] 我々は、最先端のディープニューラルネットワークに基づく手法を用いて、予測された人間の活動モデルを学ぶ。
我々の研究の新たな側面は、学習者が利用できるデータの時間的進化と、利用者が共有するデータを注意深く追跡することである。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 17 Jan 2021 01:04:53 GMT)
The Impact of a STEM-based Entrepreneurship Program on the
Entrepreneurial Intention of Secondary School Female Students [5.8] この調査は、OzGirlsEntrepreneurshipプログラムに参加した中学生193人、14～16歳の2つの調査から収集された。
このプログラムは、少女は社会的に関係のある問題に対する創造的な計算ソリューションを開発し、実装することを奨励した。
積極的役割モデリングやピアツーピアラーニングを含む有意義な人間関係の重要性は、起業家的意図を育む上でも重要な要素であった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 17 Jan 2021 02:06:13 GMT)
KCP: Kernel Cluster Pruning for Dense Labeling Neural Networks [5.3] 高密度ラベリングネットワークをプルーニングするカーネルクラスタプルーニング(KCP)を提案する。
私たちの方法は、精度低下の1%未満でFLOPの70%以上を減らすことができます。
ILSVRC-2012のResNet-50では、KCPはFLOPの50%以上を削減でき、Top-1の精度は0.13%向上した。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 17 Jan 2021 14:59:00 GMT)
Measure-conditional Discriminator with Stationary Optimum for GANs and
Statistical Distance Surrogates [4.7] 異なるGANのためのプラグ・アンド・プレイモジュールとして,識別器,すなわち測度条件判別器の簡易かつ効果的な修正を提案する。
測度条件判別器の変種は、複数の対象分布を扱うこともでき、kl 発散のような統計距離の代理モデルとして働き、転置学習への応用も可能である。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 17 Jan 2021 23:18:10 GMT)
Heralded generation of vectorially structured photons with high purity [4.1] ベクトル空間モードを適切に定義した共有型単一光子の生成を実演する。
操作された光子の空間的振幅と時間的振幅を慎重に調整し補正することにより、超高速な単一光子を望ましいスピン軌道状態に変換することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 17 Jan 2021 14:48:44 GMT)
Physics-Informed Deep Learning for Traffic State Estimation [3.8] 交通状態推定(TSE)は、部分的に観測されたデータを用いて道路セグメント上の交通変数(例えば密度)を再構築する。
本論文では,少量の観測データを用いて高品質なTSEを効率的に実行するための物理情報深層学習(PIDL)フレームワークについて紹介する。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 17 Jan 2021 03:28:32 GMT)
Context-aware Attentional Pooling (CAP) for Fine-grained Visual
Classification [3.0] 深層畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、画像認識のための識別対象ポーズと部品情報をマイニングする強力な能力を示しています。
サブピクセル勾配による微妙な変化を効果的にとらえる新しいコンテキスト認識型注意プーリング(CAP)を提案する。
我々は6つの最先端(SotA)バックボーンネットワークと8つのベンチマークデータセットを用いてアプローチを評価した。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 17 Jan 2021 10:15:02 GMT)
Multimodal Word Sense Disambiguation in Creative Practice [2.9] アート画像のあいまいな記述のデータセット(ADARI)を提案する。
総計240万枚の画像に記述文をラベル付けして整理されている。
建築、芸術、デザイン、ファッション、家具、製品デザイン、テクノロジーのサブドメインも併設されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 17 Jan 2021 17:54:10 GMT)
Detecting Anomalous Invoice Line Items in the Legal Case Lifecycle [1.5] 米国は世界最大の法律サービスの流通業者であり、437億ドルの市場を代表している。
このうち、法人法務部門は法律事務所に800億ドルを支払っている。
毎月、法務部門はこれらの法律事務所や法務サービスプロバイダーから請求書を受け取り、処理します。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 17 Jan 2021 04:56:53 GMT)
An SMT-Based Approach for Verifying Binarized Neural Networks [1.4] 本稿では,SMTを用いた二元化ニューラルネットワークの検証手法を提案する。
我々の手法の1つの新しい点は、二項化コンポーネントと非二項化コンポーネントの両方を含むニューラルネットワークの検証を可能にすることである。
我々は、この手法をマラブーフレームワークの拡張として実装し、一般的な二項化ニューラルネットワークアーキテクチャのアプローチを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 17 Jan 2021 08:41:37 GMT)
TSEC: a framework for online experimentation under experimental
constraints [1.1] トンプソンサンプリングは、複数の武装したバンディット問題を解決する一般的なアルゴリズムである。
今回提案するThompson Sampling under Experimental Constraints (TSEC)法は、このいわゆる「武器予算制約」に対処するものである。
我々は,arm予算制約を伴う2つの問題に対するtsecの有効性を実証する。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 17 Jan 2021 05:04:12 GMT)
Concept of orbital entanglement and correlation in quantum chemistry [0.6] 近年の量子化学の発展は、電子構造の主要な記述子として軌道間の量子相互情報を確立している。
我々の研究は、電子構造の特異な量化器として、物理相関とその古典的および量子的部分への分離を導入している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 17 Jan 2021 13:33:22 GMT)
On Interfacing the Brain with Quantum Computers: An Approach to Listen
to the Logic of the Mind [0.5] 本章では、BCI(Brain-Computer Interface)システムの開発において、神経活動の神経的相関を研究・活用するための量子コンピューティングベースのアプローチについて述べる。
これは心の論理の概念を導入し、神経生理学的データは精神活動を表す論理的表現として符号化される。
量子コンピュータは、論理式を含むいくつかの問題に対する処理速度に関して、多くの約束を持っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 17 Jan 2021 17:41:47 GMT)
A Layer-Wise Information Reinforcement Approach to Improve Learning in
Deep Belief Networks [0.5] 本稿では,情報強化層を層単位で検討し,特徴抽出と知識保持を改善するResidual Deep Belief Networkを提案する。
3つの公開データセットで実施した実験は、バイナリイメージ分類のタスクに関する堅牢性を示している。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 17 Jan 2021 18:53:18 GMT)
Multi-view Data Visualisation via Manifold Learning [0.0] 本論文は, 学生のT分散SNE, LLE, ISOMAPの拡張を提案し, 多視点データの次元的縮小と可視化を可能にする。
マルチビューマニホールド学習手法で得られた低次元埋め込みをK平均アルゴリズムに組み込むことにより、サンプルのクラスタを正確に特定できることを示した。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 17 Jan 2021 19:54:36 GMT)
Unified Citizen Identity System Using Blockchain [0.0] 国民の市民権のアイデンティティは、国家が不審にそれらを識別し、認証することを可能にする。
これらのアイデンティティに反する従来の発行方法には問題があり、人々が利益を得るのを妨げたり、権利を行使するのを妨げる多くのハードルがある。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 17 Jan 2021 15:14:18 GMT)
The BIVEE Project: an overview of methodology and tools [0.0] BIVEEプロジェクトは、仮想エンタープライズ環境(特にエンタープライズネットワーク)における生産改善とビジネス革新を支援し促進するためのフレームワークを開発した。
BIVEEプロジェクトは、ビジネス原則、モデル、ベストプラクティスに加えて、多くの高度なソフトウェアサービスを含むリッチなフレームワーク、方法論、クラウドベースのソフトウェア環境の開発を約4年間進め、仮想エンタープライズ環境(特にエンタープライズネットワーク)における生産改善とビジネス革新を支援し、促進した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 17 Jan 2021 18:10:33 GMT)
Solving QSAT problems with neural MCTS [0.0] AlphaZeroの自己再生による最近の成果は、いくつかのボードゲームで顕著なパフォーマンスを示しています。
本稿では,alphazeroのコアアルゴリズムであるneural monte carlo tree search(neural mcts)の計算能力を活用しようとする。
すべての QSAT 問題が QSAT ゲームと等価であることを知ると、ゲームの結果は元の QSAT 問題の解を導出するために用いられる。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 17 Jan 2021 08:20:07 GMT)
Pseudo-Goldstone Excitations in a Striped Bose-Einstein Condensate [0.0] 2つの対称性の破れ機構は、その集合励起スペクトルによって区別できることを示す。
我々の研究は、異なる物理系における自然および強制/近似対称性の破壊メカニズムを探求する道を開くかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 17 Jan 2021 19:07:05 GMT)
Performance Analysis and Improvement of Parallel Differential Evolution [0.0] 本稿では,微分進化(DE)の並列計算の設計を解析する。
MKL/CUDAと並列に実行可能な新しい指数クロスオーバー演算子(NEC)を提案する。
最後に、新しい並列DE構造をテストし、前者がはるかに高速であることを示しています。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 17 Jan 2021 05:57:12 GMT)
Orbital effects in solids: basics, recent progress and opportunities [0.0] 遷移金属化合物の特性は、様々な自由度の相互作用によって決定される。
このような系の物理学における主要な現象について論じる。
それらの量子効果には特に注意が払われる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 17 Jan 2021 05:46:29 GMT)
On wave equations for the Majorana particle in (3+1) and (1+1)
dimensions [0.0] マヨラナ方程式やマヨラナ方程式系は、マヨラナ粒子を記述するために用いられる。
マヨラナ粒子を(3+1)次元または(1+1)次元で表す波動関数は4つか2つの実量で決定される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 17 Jan 2021 19:39:22 GMT)
On Dirac Quantisation rules and the trace anomaly [0.0] 私は1930citeDiracのDirac量子化規則の様々な側面を明らかにする。
1925年、ディラックは既にこれらの規則を予備的に定式化していた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 17 Jan 2021 19:19:58 GMT)
Multiplayer Support for the Arcade Learning Environment [0.0] マルチプレイヤーゲームやゲームモードへのサポートを拡張した,ALEの公開拡張について紹介する。
このインターフェースは PettingZoo と統合されており、Python の Gym ライクなインターフェースでこれらのゲームと対話することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 17 Jan 2021 22:21:57 GMT)
Learning from pandemics: using extraordinary events can improve disease
now-casting models [0.0] 恐怖や好奇心、その他多くの理由は、個人が健康関連情報を検索し、疾患による検索を隠蔽する可能性がある。
本稿では,21世紀の2つのパンデミック(2009-H1N1fluとCovid-19)に注目し,一般情報検索に関連する検索パターンを識別する手法を提案する。
このようなパンデミック期から学習することで,不安感やメディアの誇大広告によって,オンライン検索を選択し,モデル性能を向上させることが可能であることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 17 Jan 2021 20:36:19 GMT)
Latent Space Analysis of VAE and Intro-VAE applied to 3-dimensional MR
Brain Volumes of Multiple Sclerosis, Leukoencephalopathy, and Healthy
Patients [0.0] 多発性硬化症(MS)と微小血管性白質脳症は2つの異なる神経疾患である。
我々は,両疾患の特定の特徴を教師なしで学習するために,3次元深層ニューラルネットワークを訓練する。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 17 Jan 2021 20:31:22 GMT)
Human Activity Recognition Using Multichannel Convolutional Neural
Network [0.0] 人間の活動認識(HAR)は、単に人間の行動を知覚する機械の能力を指します。
本論文では,実用的行動から収集したデータに基づいて,人間の行動を区別できる教師付き学習法について述べる。
このモデルはUCI HARデータセットでテストされ、95.25%の分類精度が得られた。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 17 Jan 2021 16:48:17 GMT)
Heterogeneous Hand Guise Classification Based on Surface
Electromyographic Signals Using Multichannel Convolutional Neural Network [0.0] 機械学習の分野での最近の進歩は、EMG信号を使って機械に人間の動作の複雑な特性を教えることができる。
現代の機械は、多数の人間の活動を検出し、それらの活動によって生成されたEMG信号のみに基づいて区別することができる。
本研究では,電力領域に現れる特性によって表面EMG信号を解釈する多チャンネル畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた新しい分類法について述べる。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 17 Jan 2021 17:02:04 GMT)
Guided parallelized stochastic gradient descent for delay compensation [0.0] 勾配降下(sgd)アルゴリズムとそのバリエーションは、ニューラルネットワークモデルの最適化に効果的に使われている。
ビッグデータとディープラーニングの急速な成長により、SGDはエラー関数の逐次最適化の自然な振る舞いのために、もはや最も適した選択ではありません。
これにより、非同期SGD(ASGD)や同期SGD(SSGD)といった並列SGDアルゴリズムが開発され、ディープニューラルネットワークのトレーニングが行われている。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 17 Jan 2021 23:12:40 GMT)
Ghost Imaging of Dark Particles [0.0] 我々は、量子イメージングや量子通信といった光学ツールを標準モデルを超えた物理探索に利用する新しい方法を提案する。
我々は,新しいダークセクター粒子がアイドラーを置き換える「ダークSPDC」イベントを探索することを提案する。
暗黒粒子の存在は信号光子の特性によって推測できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 17 Jan 2021 22:19:38 GMT)
Gauge Invariant Target Space Entanglement in D-Brane Holography [0.0] Dp-ブレーンホログラフィでは、D-ブレーン・ヤン=ミルズ理論のターゲット空間における絡み合いは、重力双対におけるバルク絡みの正確な概念を与える。
そのような絡み合いに対応する作用素部分代数のゲージ不変性を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 17 Jan 2021 02:23:49 GMT)
Free congruence: an exploration of expanded similarity measures for time
series data [0.0] 時系列の類似度測定は、機械学習モデルのトレーニング、分類、予測モデリングなど、さまざまな新興アプリケーションで非常に関係がある。
時系列の標準類似度尺度は、しばしばユークリッド距離や動的時間ゆがみを含む点対点距離尺度を含む。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 17 Jan 2021 23:34:55 GMT)
Dynamics of self-accelerating electron beams in a homogeneous magnetic
field [0.0] 磁場によるビーム自己加速と円運動の相互作用について検討した。
レイ光学の記述はビーム力学の解釈にかなり有用である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 17 Jan 2021 19:12:02 GMT)
Dealing with Nuisance Parameters using Machine Learning in High Energy
Physics: a Review [0.0] 高エネルギー物理問題におけるニュアンスパラメータが機械学習の有効性に与える影響を考察する。
最適選択基準と変分変換の探索において,その効果を取り入れ,その影響を低減できる手法のレビューを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 17 Jan 2021 16:34:28 GMT)
Data-assisted combustion simulations with dynamic submodel assignment
using random forests [0.0] 局所および動的燃焼サブモデル割当のためのランダム森林分類器を用いたデータアシスト手法について概説する。
この方法は、単一元素のGOX/GCH4ロケット燃焼器のシミュレーションに応用される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 17 Jan 2021 20:24:28 GMT)
Coherent manipulation of an Andreev spin qubit [0.0] 単ショット回路QEDリードアウトとスピンフリッピングラマン遷移を組み合わせたコヒーレントスピン操作を示す。
結果から、超電流型回路QED統合による新しいスピン量子ビットが導かれる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 17 Jan 2021 16:17:28 GMT)
Classifying the Equation of State from Rotating Core Collapse
Gravitational Waves with Deep Learning [0.0] 我々は、核状態方程式(EOS)を予測するために、深部畳み込みニューラルネットワークを用いて、回転中核崩壊重力波(GW)信号に埋め込まれた視覚的および時間的パターンを学習する。
テストセットで最大72%の正確な分類を達成し、「最も高い確率のラベル」を考えると、これは97%まで増加し、核のEOSに回転するコア崩壊信号が適度かつ測定可能な依存性があることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 17 Jan 2021 06:28:03 GMT)
Bohm potential is real and its effects are measurable [0.0] 我々は、量子力学と光学の両方の領域において、ボームの潜在的な影響を分析する。
ボームのポテンシャルが生み出す効果はどちらも理論上は量子力学の初期の成功に寄与している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 17 Jan 2021 18:13:56 GMT)
Bayesian geoacoustic inversion using mixture density network [0.0] 本稿では,重要な測地統計を導出することにより,古典的ベイズ測地学の逆転フレームワークを拡張した。
パラメータ空間全体にネットワークを直接トレーニングし、モデルのパラメータの多次元PDDを取得する。
その結果,ネットワークは信頼性の高い予測を行い,未知のデータに対して高い一般化性能を示すことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 17 Jan 2021 02:52:35 GMT)
Analysis of hidden feedback loops in continuous machine learning systems [0.0] 暗黙的なフィードバックループの問題を示し,例えば住宅価格予測システムにおいて,ユーザの行動にどのように介入するかを示す。
予備モデルに基づいて,このようなフィードバックループが発生する条件を強調し,可能な解法について論じる。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 17 Jan 2021 18:38:51 GMT)
AdaVol: An Adaptive Recursive Volatility Prediction Method [0.0] 一般条件付きヘテロセダスティック時系列モデルにおけるQML手順の収束特性について検討する。
ストリーミングのフレームワークに拡張された古典的なバッチ最適化ルーチンと大規模問題について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 17 Jan 2021 09:38:02 GMT)