GRIT: Generative Role-filler Transformers for Document-level Event
Entity Extraction [134.6] 本稿では、文書レベルでコンテキストをモデル化するための生成トランスフォーマーベースのエンコーダデコーダフレームワーク(GRIT)を紹介する。
我々は,MUC-4データセットに対する我々のアプローチを評価し,我々のモデルが先行作業よりもかなり優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 19:51:07 GMT)
VAE^2: Preventing Posterior Collapse of Variational Video Predictions in
the Wild [131.6] 本稿では,VAE-in-VAEまたはVAE$2の新規なVAE構造を提案する。
我々は、観察されたビデオシーケンスの一部を、その過去と未来を橋渡しするランダムな遷移状態として扱い、あらゆる可能な遷移状態の下で、ビデオシーケンス上のマルコフ連鎖の可能性を最大化する。
VAE$2$は、未来と観測の間の直接的な依存を断ち切るため、後方崩壊問題を広範囲に緩和することができ、トレーニングデータによって提供される決定的な未来を直接遅らせることはない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 15:06:08 GMT)
Exploring Cross-Image Pixel Contrast for Semantic Segmentation [130.2] 完全教師付きセッティングにおけるセマンティックセグメンテーションのための画素単位のコントラストフレームワークを提案する。
中心となる考え方は、同じセマンティッククラスに属するピクセルの埋め込みを、異なるクラスの埋め込みよりもよく似ているように強制することである。
テスト中に余分なオーバーヘッドを伴わずに既存のセグメンテーションフレームワークに懸命に組み込むことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 11:35:32 GMT)
Tokens-to-Token ViT: Training Vision Transformers from Scratch on
ImageNet [129.0] 視覚課題を解決するために,新しいTokens-To-Token Vision Transformer (T2T-ViT)を提案する。
T2T-ViTは、バニラViTのパラメータ数とMACを200%削減し、ImageNetでスクラッチからトレーニングすると2.5%以上の改善を実現している。
例えば、ResNet50に匹敵するサイズを持つT2T-ViTは、ImageNet上で80.7%のトップ1の精度を達成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 13:25:28 GMT)
Rethinking Rotated Object Detection with Gaussian Wasserstein Distance
Loss [111.9] 境界不連続性と最終検出基準の不整合性は, 回転検出回帰損失設計のボトルネックとなっている。
本稿では,ガウス・ワッサーシュタイン距離に基づく新しい回帰損失を,この問題に対する基本的なアプローチとして提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 12:04:35 GMT)
Structured Prediction as Translation between Augmented Natural Languages [109.5] 本研究では,構造化予測言語の課題を解決するために,新しいフレームワークであるTANL(Translation between Augmented Natural Languages)を提案する。
タスク固有の差別を訓練することで問題に取り組む代わりに、拡張自然言語間の翻訳タスクとして位置づける。
提案手法は, タスク固有のモデルに適合するか, 性能に優れ, 特に, 共同エンティティと関係抽出に関する新たな最先端結果が得られる。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 22:08:48 GMT)
Vx2Text: End-to-End Learning of Video-Based Text Generation From
Multimodal Inputs [104.0] 本稿では,ビデオ+テキスト,音声,音声によるマルチモーダル入力からテキストを生成するフレームワークを提案する。
実験により、一つのアーキテクチャに基づくアプローチは、3つのビデオベースのテキスト生成タスクにおいて最先端のタスクより優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 15:22:36 GMT)
Universal Trading for Order Execution with Oracle Policy Distillation [99.6] 本稿では,不完全な市場状態と注文実行のための最適な行動シーケンスとのギャップを埋める,新たなユニバーサル取引ポリシー最適化フレームワークを提案する。
本研究の枠組みは,完全情報を持つ託宣教師による実践的最適実行に向けて,共通政策の学習を指導する上で有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 05:52:18 GMT)
Learning $\mathbf{\mathit{Matching}}$ Representations for Individualized
Organ Transplantation Allocation [98.4] 臓器アロケーションと移植結果の観察データを用いて,臓器マッチングのためのデータ駆動型ルールの学習問題を定式化する。
本稿では,表現学習に基づくモデルを提案し,ドナー/ドナー/ドナー/ドナー/ドナー/ドナー/ドナー/ドナー/ドナー/ドナー/ドナー/ドナー/ドナー/ドナー/ドナー/ドナー/ドナー/ドナー/ドナー/ドナー/ドナー/ドナー/ドナー/ドナー/ドナー/ド
本モデルは,ヒトの専門家が実施する最先端のアロケーション手法やポリシーより優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 01:33:21 GMT)
Fractional Schr\"odinger equation in gravitational optics [91.4] 本稿では、不均一な非線形媒質における光の伝播に関する分数量子力学の概念を取り巻く問題に対処する。
また, 平面および曲線空間およびフラクタルフォトニクスにおける非線形および非線形エアリービーム加速についても検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 10:45:21 GMT)
Modeling Context in Answer Sentence Selection Systems on a Latency
Budget [87.5] 本稿では,AS2モデルに文脈情報を効率的に組み込む手法を提案する。
各回答候補について、まず教師なし類似性手法を用いて、その原文から関連文を抽出する。
マルチウェイアテンションアーキテクチャを活用してコンテキストを効率的にエンコードする私たちのベストなアプローチは、AS2の非問合せ状態よりも6%から11%改善し、システムレイテンシに最小限の影響を与えます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 16:24:48 GMT)
Revisiting Batch Normalization for Improving Corruption Robustness [85.2] モデルロバスト性を改善するために, モデルロバスト性を改善するために, バッチ正規化統計の修正を提案する。
モデルを再トレーニングすることなく、BN統計をいくつかの表現サンプル上で単純に推定し、適応させることで、大きなマージンによる腐敗の堅牢性を向上させることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 08:35:52 GMT)
On Reductions of Hintikka Sets for Higher-Order Logic [77.3] Steen's Hintikka set property for Church's type theory is reduce to the Hintikka set properties of Brown 2007
この還元を用いて、Steenの特性のモデル存在定理が導出される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 13:57:07 GMT)
Covert Model Poisoning Against Federated Learning: Algorithm Design and
Optimization [76.5] フェデレーテッド・ラーニング(FL)はパラメータ伝達中にFLモデルに対する外部攻撃に対して脆弱である。
本稿では,最先端の防御アグリゲーション機構に対処する有効なMPアルゴリズムを提案する。
実験の結果,提案したCMPアルゴリズムは,既存の攻撃機構よりも効果的で,かなり優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 03:28:18 GMT)
DOC2PPT: Automatic Presentation Slides Generation from Scientific
Documents [76.2] 文書・スライド生成のための新しい課題とアプローチを提案する。
エンドツーエンドでタスクに取り組むための階層的なシーケンス・ツー・シーケンスアプローチを提案する。
提案手法では,文書やスライド内の固有構造を利用して,パラフレーズとレイアウト予測モジュールを組み込んでスライドを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 03:21:17 GMT)
Enforcing robust control guarantees within neural network policies [76.0] 本稿では、ニューラルネットワークによってパラメータ化され、ロバスト制御と同じ証明可能なロバスト性基準を適用した、一般的な非線形制御ポリシークラスを提案する。
提案手法は,複数の領域において有効であり,既存のロバスト制御法よりも平均ケース性能が向上し,(非ロバスト)深部RL法よりも最悪のケース安定性が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 18:25:56 GMT)
Artificial Intelligence for UAV-enabled Wireless Networks: A Survey [72.1] 無人航空機(UAV)は次世代無線通信ネットワークにおいて有望な技術であると考えられている。
人工知能(AI)は近年急速に成長し、成功している。
UAVベースのネットワークにおけるAIの潜在的な応用について概観する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 12:39:29 GMT)
Increasing the Confidence of Deep Neural Networks by Coverage Analysis [71.6] 本稿では、異なる安全でない入力に対してモデルを強化するために、カバレッジパラダイムに基づく軽量な監視アーキテクチャを提案する。
実験結果から,提案手法は強力な対向例とアウト・オブ・ディストリビューション・インプットの両方を検出するのに有効であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 16:38:26 GMT)
Object Detection Made Simpler by Eliminating Heuristic NMS [70.9] 単純なNMSのないエンドツーエンドのオブジェクト検出フレームワークを示す。
検出精度は元の1段検出器と比べて同等か、さらに向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 02:38:29 GMT)
Applying the Transformer to Character-level Transduction [68.9] この変換器は、様々な単語レベルのNLPタスクにおいて、繰り返しニューラルネットワークに基づくシーケンス・ツー・シーケンスモデルより優れていることが示されている。
十分なバッチサイズで、トランスフォーマーは文字レベルタスクの繰り返しモデルよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 16:59:30 GMT)
An Optimal Control Approach to Learning in SIDARTHE Epidemic model [67.2] 本研究では,疫病データから動的コンパートメンタルモデルの時間変化パラメータを学習するための一般的な手法を提案する。
我々はイタリアとフランスの疫病の進化を予報する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 10:53:02 GMT)
Edge Federated Learning Via Unit-Modulus Over-The-Air Computation
(Extended Version) [64.8] 本稿では,効率の良いエッジフェデレーション学習を実現するために,UM-AirCompフレームワークを提案する。
ローカルモデルパラメータを同時にアップロードし、アナログビームフォーミングを通じてグローバルモデルパラメータを更新する。
車両間自動運転シミュレーションプラットフォームにおけるUM-AirCompの実装を実演する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 15:10:22 GMT)
Advantages and Bottlenecks of Quantum Machine Learning for Remote
Sensing [63.7] 本稿では,量子コンピュータの概要を説明し,量子画像分類手法の既存手法を考察し,これらのアルゴリズムを現在利用可能なオープンソースプラットフォーム上で実行する際のボトルネックについて考察する。
次のステップでは、量子隠蔽層のサイズを拡大し、さまざまな出力イメージオプションを拡大する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 09:31:29 GMT)
Optimism in the Face of Adversity: Understanding and Improving Deep
Learning through Adversarial Robustness [63.6] 深層学習における対角的強靭性の分野を詳細に検討する。
直感的な対向例と深層ニューラルネットワークの幾何学的関係を強調した。
セキュリティを超えた敵の堅牢性の主な応用について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 17:47:48 GMT)
Adversarial Attacks on Deep Learning Based Power Allocation in a Massive
MIMO Network [62.8] 本稿では,大規模なマルチインプット・マルチアウトプット(MAMIMO)ネットワークのダウンリンクにおいて,逆攻撃がDLベースの電力割り当てを損なう可能性があることを示す。
我々はこれらの攻撃のパフォーマンスをベンチマークし、ニューラルネットワーク(NN)の入力に小さな摂動がある場合、ホワイトボックス攻撃は最大86%まで実現不可能な解決策をもたらすことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 16:18:19 GMT)
Experimental certification of nonclassicality via phase-space
inequalities [58.7] 本稿では,最近導入された非古典性証明のための位相空間不等式の最初の実験的実装について述べる。
光の雑音と損失量子状態の族における非古典性を研究することによって、このアプローチの実用性と感度を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 14:41:26 GMT)
Acting in Delayed Environments with Non-Stationary Markov Policies [53.2] 本稿では,MDPにおける学習と計画のためのフレームワークについて紹介する。
実行が遅れると、元の状態空間におけるマルコフポリシーは最大報酬を得るのに十分であるが、非定常的である必要があることを証明します。
我々は、状態拡張に頼らずに遅延実行タスクを解く非定常Q学習スタイルのモデルベースアルゴリズムを考案した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 13:35:37 GMT)
Playable Video Generation [47.5] 我々は,ユーザが生成した映像を,ビデオゲームのように毎回個別のアクションを選択することで制御できるようにすることを目標とする。
タスクの難しさは、意味的に一貫性のあるアクションを学習することと、ユーザ入力に条件付けされたリアルなビデオを生成することの両方にある。
本稿では,ビデオの大規模なデータセットに基づいて,自己教師型で訓練されたPVGのための新しいフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 18:55:58 GMT)
Interpreting and Unifying Graph Neural Networks with An Optimization
Framework [47.4] 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学習に大きな注目を集めている。
本稿では,異なる伝搬機構と統一最適化問題との驚くほどの関連性を確立する。
提案する統一最適化フレームワークは,いくつかの代表的GNN間の共通性を要約し,柔軟に新しいGNNを設計する新たな機会を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 08:06:02 GMT)
Joint Coreference Resolution and Character Linking for Multiparty
Conversation [44.4] 本稿では,リンクを補助する参照間でのコア参照関係から,よりリッチなコンテキストを取り入れることを提案する。
コージェネレーションとキャラクタリンクの連立学習モデルであるC$2$を提案する。
実験の結果、C$2$は、両方のタスクにおける以前の作業よりも大幅に優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 08:25:29 GMT)
Reinforcement Learning based Per-antenna Discrete Power Control for
Massive MIMO Systems [44.3] 我々は,マルチユーザシステムの長期エネルギー効率を最大化するために,有限個の電力レベルを持つアンテナ単位の電力割り当てを検討する。
シミュレーションの結果は、SINR閾値を達成しつつ、消費電力の最小化に成功したことを示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 18:03:51 GMT)
Activity Graph Transformer for Temporal Action Localization [41.7] 時間的行動のローカリゼーションのためのエンドツーエンド学習可能なモデルであるActivity Graph Transformerを紹介します。
本研究では,この非線形時間構造を,映像を非連続実体としてグラフの形で推論することによって捉える。
その結果,提案したモデルが最新技術より相当なマージンで上回ることが示された。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 12:14:19 GMT)
Fashion Meets Computer Vision: A Survey [41.4] 本稿では,知的なファッションを実現するための4つの主要な側面をカバーする200以上の主要なファッション関連作品について,包括的調査を行う。
各タスクについて、ベンチマークデータセットと評価プロトコルを要約する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 12:13:58 GMT)
LOME: Large Ontology Multilingual Extraction [41.0] LOMEは多言語情報抽出を行うシステムである。
入力としてテキストドキュメントが与えられると、コアシステムはテキストエンティティとイベント参照をFrameNetで識別する。
これにより、システムはイベントとエンティティに焦点を当てた知識グラフを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 18:28:59 GMT)
Robot Learning with Crash Constraints [37.7] 失敗が望ましくないが破滅的でないロボットアプリケーションでは、多くのアルゴリズムは失敗から得られたデータを活用するのに苦労する。
これは通常、(i)失敗した実験が早めに終了すること、または(ii)取得したデータが不足または破損することによって引き起こされる。
我々は、失敗する振る舞いを制約に違反し、クラッシュ制約で学習する問題に対処するものとみなす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 00:34:40 GMT)
Fusion Moves for Graph Matching [35.3] グラフマッチングとしても知られる二次代入問題に対する近似アルゴリズムに寄与する。
マルチラベル離散マルコフ確率場のための融合移動法の成功に触発され,グラフマッチングへの適用性を検討した。
本稿では,ラグランジュ二元法と効率的に組み合わせる方法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 16:09:46 GMT)
Interpolating Classifiers Make Few Mistakes [32.3] 最小ノルム補間分類器(MNIC)の誤りを導出する。
MNIC は補間解のノルムに比例して一般化されることを示す。
また,人口階層の条件分布が全変量で十分に分離可能である限り,MNICは急速に一般化することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 04:51:24 GMT)
Neural Sentence Ordering Based on Constraint Graphs [32.1] 文順序付けは、正しい順序で文のリストを整理することを目的としている。
文間の多粒性順序に基づく新しいアプローチを考案する。
これらの順序は複数の制約グラフを形成し、グラフ同型ネットワークによって符号化され、文表現に融合される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 14:22:46 GMT)
Does Typological Blinding Impede Cross-Lingual Sharing? [31.2] 入力データから、言語間設定で訓練されたモデルが、タイプ的手がかりを拾い上げることを示す。
言語間の共有とパフォーマンスへの影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 09:32:08 GMT)
Calibration-Aided Edge Inference Offloading via Adaptive Model
Partitioning of Deep Neural Networks [30.8] モバイルデバイスは、ディープニューラルネットワーク(DNN)ベースの推論をクラウドにオフロードし、ローカルハードウェアとエネルギー制限を克服することができる。
本研究は,モデル分割によるオフロードにおける誤校正初期DNNの利用が,推論精度を著しく低下させることを示した。
対照的に、デプロイ前にキャリブレーションアルゴリズムを実装することでこの問題を解決し、より信頼性の高いオフロード決定が可能になると論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 14:05:38 GMT)
Learning Spatiotemporal Features via Video and Text Pair Discrimination [30.6] クロスモーダルペア(CPD)フレームワークは、ビデオとその関連テキスト間の相関をキャプチャする。
我々は、標準的なビデオデータセット(Kinetics-210k)と未処理のWebビデオデータセット(-300k)でCDDモデルをトレーニングし、その効果を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 01:43:34 GMT)
Position, Padding and Predictions: A Deeper Look at Position Information
in CNNs [30.6] 一般に使われているCNNでは、絶対位置情報の驚くほどの情報が符号化されていることを示す。
ゼロパディングはCNNに内部表現の位置情報を符号化させるが、パディングの欠如は位置符号化を妨げていることを示す。
これにより、CNNにおける位置情報の役割に関するより深い疑問がもたらされる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 23:40:32 GMT)
Faster Kernel Interpolation for Gaussian Processes [30.0] 大規模データセットへのプロセス(GP)回帰のスケーリングにおける重要な課題は、正確な推論がnxnのカーネル行列を必要とすることである。
構造化カーネル(SKI)は最もスケーラブルな方法の一つである。
1つのO(n)時間前計算ステップの後、SKIをO(m log m)に還元できることが示される。
我々は, m と n の広い範囲で実際に高速化を実演し, 1億点を超える3次元気象レーダデータセット上でGP推定に適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 00:09:22 GMT)
NBDT: Neural-Backed Decision Trees [26.2] ニューラルバック決定木(NBDT)を用いた精度と解釈可能性の向上
NBDTはニューラルネットワークの最終線形層を、決定の異なる順序と代理損失で置き換える。
我々のサロゲート損失は、元のモデルの精度を最大2%向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 03:06:26 GMT)
Reducing ReLU Count for Privacy-Preserving CNN Speedup [25.9] プライバシ保存機械学習アルゴリズムは、分類精度とデータのプライバシのバランスをとる必要がある。
CNNは通常、畳み込み層または線形層と、ReLUのような非線形関数からなる。
最近の研究は、ReLUが通信帯域の大部分を担っていることを示唆している。
具体的には、あるアクティベーションのReLU決定を他の人が利用できるようにし、そのようなアクティベーションのグループに対してReLUを決定する様々な方法を模索する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 06:49:31 GMT)
Reliable COVID-19 Detection Using Chest X-ray Images [25.2] QaTa-COV19には4603のCOVID-19サンプルを含む124,616の画像が含まれています。
提案されたReCovNetは98.57%の感度と99.77%の特異性で検出性能を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 19:57:21 GMT)
Prototypical Pseudo Label Denoising and Target Structure Learning for
Domain Adaptive Semantic Segmentation [24.6] ドメイン適応セグメンテーションにおける競争的アプローチは、ターゲットドメインの擬似ラベルでネットワークを訓練する。
さらに一歩進めて,単なるプロトタイプよりも豊富な情報を提供するプロトタイプからの機能距離を活用する。
学習済みの知識を自己教師付き事前学習モデルに蒸留することで,さらなる性能向上が期待できる。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 15:10:37 GMT)
Generalising via Meta-Examples for Continual Learning in the Wild [24.1] 我々は「野生で学習する」ニューラルネットワークを扱うための新しい戦略を開発する
MEML - Meta-Example Meta-Learning - 破滅的な忘れを同時に緩和する新しいモジュール。
様々な拡張タスクを作成し、最も難しいタスクを最適化する手法を採用して拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 15:51:54 GMT)
On the Origin of Implicit Regularization in Stochastic Gradient Descent [22.8] 勾配降下(SGD)は全バッチ損失関数上の勾配流の経路に従う。
ランダムシャッフルを伴うSGDの場合、学習速度が小さく有限であれば、平均SGDは勾配流の経路に近づいたままである。
損失に暗黙の正則化器を明示的に含めれば、学習率が小さい場合にテスト精度が向上することを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 18:32:14 GMT)
Method and Dataset Entity Mining in Scientific Literature: A CNN +
Bi-LSTM Model with Self-attention [21.9] MDERと呼ばれる新しいエンティティ認識モデルを提案し、科学的論文から効果的にメソッドとデータセットを抽出することができる。
我々は,NLP,CV,データマイニング,AIの4つの研究分野の論文から構築したデータセットのモデルを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 02:33:37 GMT)
ProtoDA: Efficient Transfer Learning for Few-Shot Intent Classification [21.9] 我々は,メタラーニングパラダイムの下で,原型ネットワークを用いた関連するタスクのアンサンブル上での伝達学習による代替的アプローチを採用する。
本研究は,意図分類を事例として,学習課題における多様性の増大が,分類性能を著しく向上させることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 00:19:13 GMT)
Embedding Symbolic Temporal Knowledge into Deep Sequential Models [21.5] 時系列や時系列はロボットのタスク、例えば活動認識や模倣学習で発生することが多い。
深層ニューラルネットワーク(DNN)は、十分なトレーニングデータと計算リソースを与えられたシーケンスを処理する効果的なデータ駆動手法として登場した。
グラフニューラルネットワークを用いて定式から生成された自動機械のセマンティックな埋め込みを構築する。実験により、これらの学習された埋め込みは、シーケンシャルな動作認識や模倣学習などの下流ロボットタスクの改善につながることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 13:17:46 GMT)
Disembodied Machine Learning: On the Illusion of Objectivity in NLP [21.2] バイアスに対処し緩和することはほぼ不可能である、と我々は主張する。
偏見制限の一般的な言説は、社会的限界化に対処する能力にある。
我々は、これに精通し、偏見の方法が一部のバイアスに対してのみ正しいことを受け入れることを推奨する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 12:58:39 GMT)
Large Scale Analysis of Multitasking Behavior During Remote Meetings [21.1] 食事中のマルチタスクは、人々の生産性と幸福と密接に関連している。
遠隔会議におけるマルチタスク行動に関する最も包括的な研究であると考えるものを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 08:33:23 GMT)
Differential Privacy Meets Federated Learning under Communication
Constraints [20.8] 本稿では,資源制約型フェデレーションシステムにおける通信コストとトレーニングのばらつきのトレードオフについて検討する。
その結果,実践的なプライバシを意識したフェデレーション学習システムの設計に関する重要な知見が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 19:20:56 GMT)
Discriminative Appearance Modeling with Multi-track Pooling for
Real-time Multi-object Tracking [20.7] マルチオブジェクトトラッキングでは、トラッカーはそのメモリ内にシーンの各オブジェクトの外観と動き情報を保持する。
多くのアプローチは、それぞれのターゲットを分離してモデル化し、シーン内のすべてのターゲットを使用してメモリを共同で更新する能力がない。
オンライン上でハードトラッキングのエピソードを生成するマルチトラックプーリングに適応したトレーニング戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 18:12:39 GMT)
Machine Learning-aided Design of Thinned Antenna Arrays for Optimized
Network Level Performance [19.2] 本稿では,アンテナ設計のシミュレーションに基づく最適化を実現する機械学習フレームワークを提案する。
学習手法が複雑なシミュレータをモデストデータセットでエミュレートする方法を示す。
以上の結果から,提案手法をアンテナアレイの最適化に有効に適用できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 13:12:47 GMT)
CoordiQ : Coordinated Q-learning for Electric Vehicle Charging
Recommendation [17.9] 電気自動車の利用は急速に増加しているが、充電する駅は必ずしも需要に追いついていない。
我々は,行動の複雑な表現を可能にするモデルを開発し,システム利用者の成果を30%以上改善する。
広く実施されれば、これらのより良いレコメンデーションは、毎年400万時間以上、待ち時間と運転時間を節約できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 21:25:33 GMT)
The Role of Syntactic Planning in Compositional Image Captioning [17.4] 本研究では,キャプションの構文構造を計画し,構成一般化を改善する手法について検討する。
実験の結果,RNNモデルとTransformerモデルの両方でトークンとタグの一般化を共同でモデル化し,標準メトリクスの性能も向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 10:26:08 GMT)
Uniform Object Rearrangement: From Complete Monotone Primitives to
Efficient Non-Monotone Informed Search [16.4] 本研究では,ロボットと物体の衝突は発生しないが,物体と物体の衝突は避けなければならない,一様物体を再構成するアルゴリズム構造について検討する。
構成空間の効率的な計算可能な分解は、等価な衝突可能性の連続経路を全て分類する「領域グラフ」を作成するために用いられる。
実験により、提案手法は、単調でないインスタンスに挑戦しても、高い成功率で最適に近い経路を返すことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 19:22:39 GMT)
Neural Architecture Search with Random Labels [16.2] ランダムラベル(RLNAS)を用いたニューラルアーキテクチャサーチ(NAS)パラダイムの新しい変種について検討する。
RLNASは、PC-DARTSやSingle Path One-Shotのような最先端のNAS手法と比較すると、同等またはそれ以上の結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 06:41:48 GMT)
Reconstructing Perceptive Images from Brain Activity by Shape-Semantic
GAN [16.2] fMRI記録からの画像の再構成は神経科学の吸収研究領域である。
脳内の視覚的エンコーディングは非常に複雑で、完全には明らかになっていない。
視覚的特徴が大脳皮質で階層的に表現されるという理論に着想を得て,複雑な視覚信号を多段階成分に分解することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 16:04:17 GMT)
Augmenting Proposals by the Detector Itself [16.1] 本稿では,検出器自体による提案を増強し,高品質な提案を生成できるAPDIという新しいトレーニング手法を設計する。
COCOデータセットの実験により,本手法は様々なバックボーンを持つ高速R-CNNに対して,少なくとも2.7APの改善をもたらすことが示された。
GA-RPNやカスケードRPNといった先進的なRPNと協力し、余分な利得を得ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 02:48:00 GMT)
The Devils in the Point Clouds: Studying the Robustness of Point Cloud
Convolutions [16.0] 本稿では,点群上の畳み込みネットワークであるPointConvの異なる変種を調査し,入力スケールと回転変化に対する堅牢性を検討する。
3次元幾何学的性質をpointconvへの入力として利用し,新しい視点不変ディスクリプタを導出する。
2D MNIST & CIFAR-10データセットと3D Semantic KITTI & ScanNetデータセットで実験が行われた。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 19:31:58 GMT)
CPTR: Full Transformer Network for Image Captioning [15.9] CaPtion TransformeR(CPTR)は、シーケンシャル化された生画像をTransformerへの入力として取り込む。
cnn+transformer"設計パラダイムと比較すると,本モデルは最初からすべてのエンコーダ層でグローバルコンテキストをモデル化することができる。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 04:38:38 GMT)
LESA: Linguistic Encapsulation and Semantic Amalgamation Based
Generalised Claim Detection from Online Content [15.8] LESAは、ソース非依存の一般化モデルを組み込むことで、先進的な問題を解消することを目的としている。
我々は、大規模な非構造化データセット上でテスト基盤を提供することを目的としたTwitterデータセットに注釈を付けることで、後者の問題を解決する。
実験の結果、LESAは6つのベンチマーククレームデータセットで最先端のパフォーマンスを改善することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 09:51:30 GMT)
Phase sensitive Landau-Zener-St\"uckelberg interference in
superconducting quantum circuit [15.8] 超伝導量子力学(英語版)(QED)アーキテクチャは、量子物理学と量子情報処理を探索するための強力なプラットフォームである。
回路QEDにおけるLandau-Zener-St'uckelberg(LZS)干渉現象について実験的に検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 03:05:47 GMT)
BENDR: using transformers and a contrastive self-supervised learning
task to learn from massive amounts of EEG data [15.7] 言語モデリング(LM)の手法とアーキテクチャを脳波モデリング(EM)に適用する方法を検討する。
1つの事前学習モデルが、異なるハードウェアで記録された全く新しい生の脳波シーケンスをモデル化できることがわかった。
このモデルの内部表現とアーキテクチャ全体は、さまざまな下流のBCIおよびEEG分類タスクに微調整することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 14:54:01 GMT)
AdaSpring: Context-adaptive and Runtime-evolutionary Deep Model
Compression for Mobile Applications [15.1] 本稿では,文脈適応型かつ自己進化型DNN圧縮フレームワークであるAdaSpringを紹介する。
実行時適応圧縮をオンラインでローカルに行うことができる。
実験の結果、AdaSpringは最大で3.1倍の遅延低減、DNNの4.2倍のエネルギー効率向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 03:30:04 GMT)
Private Speech Classification with Secure Multiparty Computation [15.1] 深層学習に基づく音声分類のための最初のプライバシ保護ソリューションを提案する。
我々のアプローチでは、BobがAliceの音声信号を暗号化されていない方法で見ることなく、あるパーティの音声信号を別のパーティのディープニューラルネットワークで分類することができる。
畳み込みニューラルネットワークを用いた音声からのプライバシー保護感情検出のユースケースとして,提案手法の効率・セキュリティ・正確性トレードオフを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 20:18:43 GMT)
Potential Function-based Framework for Making the Gradients Small in
Convex and Min-Max Optimization [14.8] 勾配を小さくすることは、統一的かつ単純な収束論証を導いた基本的な最適化問題である。
本稿では,勾配を小さくするための標準手法の収束を研究するために,新しいポテンシャル関数ベースのフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 16:41:00 GMT)
Beating the Standard Quantum Limit under Ambient Conditions with
Solid-State Spins [14.8] 標準量子極限()をハイゼンベルク極限(HL)に打ち勝つ全干渉計列を示す。
我々は、ダイヤモンドの窒素空孔欠陥(NV)というハイブリッドマルチスピンシステムを採用している。
ここで用いられる技術は、量子センシングと計算において基本的な重要性があり、他の固体スピン系にも自然に適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 15:04:49 GMT)
A Survey on Personality-Aware Recommendation Systems [14.6] 本調査は,パーソナライズ・アウェア・レコメンデーション・システムについて研究し,体系的に分類することを目的とする。
パーソナライズ対応レコメンデーションシステムの設計選択について検討する。
一般的なデータセットを提示し、パーソナライズ対応レコメンデーションシステムの課題をいくつか指摘する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 18:03:23 GMT)
Automatic design of novel potential 3CL$^{\text{pro}}$ and
PL$^{\text{pro}}$ inhibitors [14.2] 分子ニューラルアッセイ探索(MONAS)という分子最適化フレームワークを提案する。
MONASは、特定の望ましい性質を持つ分子を識別する特性予測器、与えられた分子と既知の訓練分子との統計的類似性を近似するエネルギーモデル、および分子探索方法の3つの構成要素から構成される。
本研究では、これらのコンポーネントをグラフニューラルネットワーク(GNN)、Deep Energy Estorimat Networks(DEEN)、Monte Carlo Tree Search(MCTS)でインスタンス化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 09:47:23 GMT)
AutoFCL: Automatically Tuning Fully Connected Layers for Handling Small
Dataset [13.9] 提案したAutoFCLモデルは,ベイズ最適化を用いてCNNのFC層の構造を自動学習する。
新しく学習された(ターゲットに依存しない)FC層の微調整は、最先端のパフォーマンスをもたらす。
提案したAutoFCL法は,CalTech-101とOxford-102 Flowersデータセット上で既存の手法より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 17:05:06 GMT)
Statistical and computational thresholds for the planted $k$-densest
sub-hypergraph problem [13.8] 我々は,$d$-uniform ハイパーグラフ上に$k$-densest サブハイパーグラフを植え付けることで回復する問題を考察する。
この根本的な問題は、例えば、コミュニティの検出、平均ケースの複雑さ、神経科学の応用など、様々な文脈に現れる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 13:21:05 GMT)
Digital Twins Are Not Monozygotic -- Cross-Replicating ADAS Testing in
Two Industry-Grade Automotive Simulators [13.4] SBSTは2つのシミュレータで重要なテストシナリオを効率的かつ効率的に生成できることを示した。
2つのシミュレータで同じテストシナリオを実行すると、テスト出力の詳細に顕著な違いが生じることが分かりました。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 08:55:23 GMT)
Selfish Sparse RNN Training [13.2] 本稿では,1回のランでパラメータ数を固定したスパースRNNを,性能を損なうことなく訓練する手法を提案する。
我々はPenn TreeBankとWikitext-2の様々なデータセットを用いて最先端のスパーストレーニング結果を得る。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 16:38:09 GMT)
Deep learning via LSTM models for COVID-19 infection forecasting in
India [13.2] 卓越した計算モデルと数学的モデルは、感染の拡散の複雑さのために信頼性が低い。
リカレントニューラルネットワークのようなディープラーニングモデルは、時間的シーケンスをモデル化するのに適している。
感染率の面では、新型コロナウイルスのホットポットを持つ州を選択し、感染の有無やピークに達した州と比較する。
以上の結果から,他の国や地域での手法の適用を動機づける長期予測が期待されていることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 09:19:10 GMT)
Information contraction in noisy binary neural networks and its
implications [11.7] 我々は、各ニューロンが不正な出力を発生させる確率がゼロでない、ノイズの多いバイナリニューラルネットワークを考察する。
私たちの重要な発見は、ノイズの多いニューラルネットワークで必要なニューロンの数が少ないことです。
本稿では,情報理論のレンズを通して,ノイズの多い情報処理システムに対する新たな理解を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 00:01:45 GMT)
Stereo Correspondence and Reconstruction of Endoscopic Data Challenge [11.6] 中国深センのMICCAI 2019において, 内視鏡的データのステレオ対応と再構築を行った。
作業は、ブタのケーダバーで捉えた7つのトレーニングデータセットと2つの構造化された光データを用いて、密集深度推定を行うことであった。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 20:09:37 GMT)
LSTM-SAKT: LSTM-Encoded SAKT-like Transformer for Knowledge Tracing, 2nd
place solution for Riiid! Answer Correctness Prediction [11.5] 本稿では,KaggleにおけるRiiid! Answer Correctness Predictionの2位解について紹介する。
この大会は2020年10月16日から2021年1月7日まで開催され、3395のチームと4387の競技者が参加した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 11:21:46 GMT)
Identifying COVID-19 Fake News in Social Media [11.2] ソーシャルメディアプラットフォームは、誰でも簡単に情報にアクセスできるようにする。
これは時にフェイクニュースの拡散を促し、望ましくない結果をもたらすことがある。
本研究では、新型コロナウイルスのパンデミックに関連する健康ニュースを、本物または偽物として識別するモデルを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 12:12:50 GMT)
COMPAS: Representation Learning with Compositional Part Sharing for
Few-Shot Classification [10.7] 画像分類は2つの連続的な学習プロセスから構成される。
人間におけるオブジェクトの合成表現にインスパイアされた私たちは、オブジェクトを一組のパーツとして明示的に表現する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します。
我々は,miniImageNet, tieredImageNet, CIFAR-FS, FC100 を用いた数ショット分類のための合成学習フレームワークの価値を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 09:16:21 GMT)
Adjusting for Autocorrelated Errors in Neural Networks for Time Series
Regression and Forecasting [10.7] 我々は,自己相関係数をモデルパラメータと組み合わせて学習し,自己相関誤差の補正を行う。
時系列回帰では,大規模な実験により,本手法がPrais-Winsten法より優れていることが示された。
実世界の幅広いデータセットを対象とした結果から,ほぼすべてのケースにおいて,本手法が性能を向上させることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 04:25:51 GMT)
SwingBot: Learning Physical Features from In-hand Tactile Exploration
for Dynamic Swing-up Manipulation [10.6] 触覚探索によって保持物体の物理的特徴を学習できるロボットSwingBotを紹介する。
学習した物理的特徴により、エンドツーエンドの自己教師付き学習パイプラインは、目に見えない物体を振り上げる精度を大幅に向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 04:35:15 GMT)
Us vs. Them: A Dataset of Populist Attitudes, News Bias and Emotions [10.1] 我々は、ポピュリストの態度に注釈を付けた6861のRedditコメントからなるUs vs. Themデータセットを提示する。
我々は、ポピュリストのマインドセットと社会集団との関係、およびこれらに典型的に関係する感情の範囲について検討する。
本稿では、感情とグループ識別の重要性を補助的タスクとして活用し、実証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, 28 Jan 2021 12:18:19 GMT)
Combining pre-trained language models and structured knowledge [9.5] トランスフォーマーベースの言語モデルは、様々なNLPベンチマークにおいて、最先端の性能を実現している。
これらのモデルに知識グラフのような構造化情報を統合することは困難であることが証明されている。
構造化された知識を現在の言語モデルに統合し、課題を決定するための様々なアプローチについて検討し、構造化された情報ソースと非構造化された情報ソースの両方を活用する機会について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 21:54:03 GMT)
Semi-automatic Generation of Multilingual Datasets for Stance Detection
in Twitter [9.4] 本稿では,Twitterにおける姿勢検出のための多言語データセットを得る手法を提案する。
ユーザベースの情報を利用して、大量のツイートを半自動でラベル付けします。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 13:05:09 GMT)
DRAG: Director-Generator Language Modelling Framework for Non-Parallel
Author Stylized Rewriting [9.3] 書き直しは、入力テキストを特定の著者のスタイルで書き直す作業である。
著者のスタイルでコンテンツの書き直しを行うためのディレクター・ジェネレータフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 06:52:40 GMT)
TrackMPNN: A Message Passing Graph Neural Architecture for Multi-Object
Tracking [8.8] 本研究は,グラフに基づくデータ構造を用いて問題をモデル化する多目的追跡(MOT)への多くの従来のアプローチに従う。
複数のタイムステップにまたがるデータ関連問題を表す動的無方向性グラフに基づくフレームワークを作成する。
また、メモリ効率が高く、リアルタイムなオンラインアルゴリズムを作成するために対処する必要がある計算問題に対するソリューションと提案も提供します。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 19:59:10 GMT)
Quantum Computing for Finance: State of the Art and Future Prospects [8.8] 本稿では、金融問題に対する量子コンピューティングの適用性、現状、および可能性に関する私たちの視点を概説する。
シミュレーションや最適化,マシンラーニング問題など,金融サービスで発生する特定のアプリケーションに対する,詳細な量子アルゴリズムについて説明する。
さらに、IBM Quantumバックエンドにおける量子アルゴリズムのデモンストレーションを含め、金融サービスにおける問題に対する量子アルゴリズムの潜在的なメリットについて議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 10:34:36 GMT)
An Explainable AI System for Automated COVID-19 Assessment and Lesion
Categorization from CT-scans [8.7] SARS-CoV-2病原体による新型コロナウイルス感染症は、世界中で壊滅的なパンデミックである。
深層学習パラダイムに基づくAIを用いたパイプラインを提案し,CTスキャンによるCOVID-19検出と病変分類を自動化した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 11:47:35 GMT)
Syntactic Nuclei in Dependency Parsing -- A Multilingual Exploration [8.3] 本稿では,核の概念を普遍依存の枠組みで定義する方法について述べる。
12言語の実験では、核組成は解析精度が小さいが顕著に向上していることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 12:22:30 GMT)
Gaussian Process Latent Class Choice Models [8.0] 離散選択モデル(DCM)における確率的機械学習の非パラメトリッククラスを提案する。
提案モデルでは,GPを用いた行動同質クラスタ(ラテントクラス)に確率的に個人を割り当てる。
モデルは2つの異なるモード選択アプリケーションでテストされ、異なるLCCMベンチマークと比較される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 19:56:42 GMT)
Untargeted Poisoning Attack Detection in Federated Learning via Behavior
Attestation [8.0] Federated Learning(FL)は、機械学習(ML)におけるパラダイムであり、データプライバシ、セキュリティ、アクセス権、異種情報問題へのアクセスを扱う。
その利点にもかかわらず、flベースのml技術によるサイバー攻撃は利益を損なう可能性がある。
悪意のあるワーカを検出するために,状態永続化を通じて個々のノードのトレーニングを監視する防御機構であるattestedflを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 14:50:24 GMT)
Low Complexity Approximate Bayesian Logistic Regression for Sparse
Online Learning [7.7] 本稿では,粗いオンラインロジスティックおよびプロビット回帰に対する解析近似を提案する。
変分推論や他の手法とは異なり、本手法は解析的閉形式を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 16:59:31 GMT)
Moving fast and slow: Analysis of representations and post-processing in
speech-driven automatic gesture generation [7.7] 我々は,表現学習を取り入れた音声によるジェスチャー生成のための,近年のディープラーニングに基づくデータ駆動手法を拡張した。
我々のモデルは音声を入力とし、3次元座標列の形式でジェスチャーを出力として生成する。
自動ジェスチャー生成法の設計において,動作表現と後処理の両方を考慮に入れることが重要であると結論付けた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 12:49:17 GMT)
Hierarchical Reinforcement Learning for Relay Selection and Power
Optimization in Two-Hop Cooperative Relay Network [7.5] 本研究では,2ホップ協調型中継ネットワークにおいて,送信電力の制約を考慮に入れた停止確率最小化問題について検討する。
我々は、リレー選択と配電のための戦略を学ぶために強化学習(RL)手法を用いる。
階層型強化学習(HRL)フレームワークとトレーニングアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 13:10:47 GMT)
El Volumen Louder Por Favor: Code-switching in Task-oriented Semantic
Parsing [7.2] 我々はSpanglish(スペイン語+英語)に注目し、セマンティックパースと合わせて5800のCS発話を含むデータセットCSTOPをリリースする。
各種言語間(XL)モデルのCS一般化性について検討し,1つの言語のみのデータが存在する場合,事前学習したXL言語モデルの利点を示す。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 08:09:08 GMT)
Local error quantification for Neural Network Differential Equation
solvers [6.1] NN DEソルバをより正確かつ効率的にする手法を開発した。
本手法は,NNDEの精度の高い予測誤差をポイントワイズで推定する手法によって実現される。
非線形システムとカオスシステムでテストすることで,本手法の有用性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 09:44:13 GMT)
Strategic Argumentation Dialogues for Persuasion: Framework and
Experiments Based on Modelling the Beliefs and Concerns of the Persuadee [6.1] 特定の対話において議論が良いかどうかを決定するための2つの重要な次元は、意図する観衆が議論と反論を信じる程度であり、議論が意図する観衆の関心に与える影響である。
本稿では,これらのモデルを用いて,説得的対話における移動の選択を最適化する枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 08:49:24 GMT)
Inference of stochastic time series with missing data [5.8] 時系列からダイナミクスを推定することは、データ分析において重要な目的である。
E-stepは欠落したデータポイントを復元し、M-stepは基盤となるネットワークモデルを推測する。
観測されたデータポイントと欠落したデータポイントの整合性を求めることは、効果的な停止基準となる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 04:56:59 GMT)
Attention Guided Dialogue State Tracking with Sparse Supervision [5.8] コールセンタでは、予約やサブスクリプションの管理といったタスクに対して、ユーザ目標をカスタマーサービスエージェントが発行するアクションに関連付けることができる。
これらのアクションログは大容量で利用可能であり、対話状態の学習に利用することができる。
本稿では,現在最先端のエンコーダデコーダモデルを拡張して,スパースラベルを用いた対話状態追跡(DST)を効率的に学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 12:18:39 GMT)
Revisiting visual-inertial structure from motion for odometry and SLAM
initialization [5.3] 私たちは、未知の3D$ポイントをそれぞれの観測値と組み合わせた直接三角測量を構築します。
すべてのシーンポイントの観測は共同で行われており、バイアスが小さく、より堅牢な解が導かれる。
提案した定式化法は, 標準閉形式解法と比較して, 速度および点再構成誤差を最大50ドルまで低減できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 17:58:46 GMT)
A Hybrid PAC Reinforcement Learning Algorithm [5.3] 本稿では,マルコフ決定過程(MDPs)に対するほぼ正のPAC強化学習(RL)アルゴリズムを提案する。
設計アルゴリズムはDyna-Delayed Q-learning(DDQ)アルゴリズムと呼ばれ、モデルフリーとモデルベースラーニングのアプローチを組み合わせており、どちらの場合も性能が優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 05:24:39 GMT)
FADACS: A Few-shot Adversarial Domain Adaptation Architecture for
Context-Aware Parking Availability Sensing [5.2] 本研究では,駐車場データの不十分な地域での駐車状況を予測するために,駐車状況検知のためのエンドツーエンドの移動学習フレームワークを設計する。
このフレームワークは2つの課題を克服する。1) 既存のデータ駆動モデルに十分なデータを提供できない実世界のケースが多く、2) センサデータと異種コンテキスト情報をマージすることは困難である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 01:05:04 GMT)
Explaining Natural Language Processing Classifiers with Occlusion and
Language Modeling [4.9] 自然言語処理分類のための新しい説明手法 OLM を提案する。
OLMは理論的に健全で理解しやすい説明を与える。
我々は,説明法の理論にいくつかの貢献をしている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 09:44:04 GMT)
Analysis of The Ratio of $\ell_1$ and $\ell_2$ Norms in Compressed
Sensing [4.8] まず、$ssparser信号が$ell_1/ell$アルゴリズムのローカル$sparserであることを保証する新しい基準を提案する。
次に、幾何学的零空間を用いて、最初の一様回復条件を与える。
実験により、ノイズがデータに汚染されると、この条件は容易に満たされることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 00:09:48 GMT)
A Neural Few-Shot Text Classification Reality Check [4.7] いくつかのニューラルな数発の分類モデルが出現し、時間とともに大きな進歩をもたらした。
本稿では,これらのモデルを全て比較し,まず画像処理分野のモデルをNLPに適応させ,次にトランスにアクセスできるようにした。
次に,多数のクラスを持つことで知られるインテント検出タスクにおいて,同じトランスフォーマーベースのエンコーダを備えたモデルをテストする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 15:46:14 GMT)
Uncertainty-Wizard: Fast and User-Friendly Neural Network Uncertainty
Quantification [4.6] 不確実性ウィザードは、そのような不確実性とニューラルネットワークの信頼性を定量化するツールである。
業界をリードするtf.kerasディープラーニングAPI上に構築されており、ほぼ透明で分かりやすいインターフェースを提供する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 14:32:24 GMT)
Detecting Malicious Accounts showing Adversarial Behavior in
Permissionless Blockchains [4.5] 悪意ある行為は、bitcoinのような複数の無許可ブロックチェーンにフラグ付けされている。
私たちは、他の参加者のアカウントを悪質に悪用したブロックチェーンアカウントを自動的にフラグ付けすることを目指しています。
我々は、特定の悪意あるアクティビティの過剰表現によって引き起こされるバイアスに抵抗する頑健な教師付き機械学習(ML)アルゴリズムを同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 10:33:50 GMT)
Detecting Malicious Accounts in Permissionless Blockchains using
Temporal Graph Properties [4.5] ノードとしてアカウントをモデル化し、トランザクションを指向するグラフのエッジとして -- ブロックチェーンのための時間的特性。
これに触発されて、すでに使用されているいくつかのグラフ特性の上にバーストや魅力のような時間的特徴を導入する。
我々はさまざまな機械学習(ML)アルゴリズムを訓練し、どのアカウントが悪意があるかを検出するのに最適なアルゴリズムを識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 10:58:41 GMT)
A Survey of Complex-Valued Neural Networks [4.2] 人工知能ニューラルネットワーク(ANN)ベースの機械学習モデルは、コンピュータビジョン、信号処理、無線通信など多くの分野に広く応用されている。
ANNや機械学習フレームワークの現在の実装のほとんどは、複素数ではなく実数を使っている。
複雑な数値を使用してANNを構築することへの関心が高まっており、実際の価値を持つニューラルネットワークよりも、いわゆるCVNN(complex-valued Neural Network)の潜在的なアドバンテージを探っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 19:40:50 GMT)
Autoregressive Denoising Diffusion Models for Multivariate Probabilistic
Time Series Forecasting [4.2] 拡散確率モデル(拡散確率モデル)は、スコアマッチングやエネルギーベースの手法と密接に結びついている潜在変数モデルのクラスである。
我々のモデルは、データ可能性の変動境界を最適化して勾配を学習し、推論時にホワイトノイズを関心の分布のサンプルに変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 15:46:10 GMT)
Causality and independence in perfectly adapted dynamical systems [3.8] 完全適応は、1つ以上の変数が外部刺激の持続的な変化に対して初期過渡応答を持つが、システムが平衡に収束するにつれて元の値に戻る現象である。
我々は,タンパク質シグナル伝達経路の簡単なモデルに適用し,その予測をシミュレーションと実世界のタンパク質発現データの両方で検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 09:28:58 GMT)
Data-to-Text Generation with Iterative Text Editing [3.4] 本稿では,反復的テキスト編集に基づく新しいデータ・テキスト生成手法を提案する。
まず、自明なテンプレートを用いてデータ項目をテキストに変換し、その後、文融合タスクのために訓練されたニューラルモデルにより結果のテキストを反復的に改善する。
モデルの出力は単純で、既製の事前訓練言語モデルで再帰的にフィルタリングされる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 14:30:14 GMT)
Fabry-Perot Lasers as Enablers for Parallel Reservoir Computing [3.4] 本稿では,Fabry-Perot(FP)レーザーを並列処理機能を有するニューロモルフィックコンピューティングマシンとして活用する。
本稿では,25Gbaud強度変調直接検出光通信システムにおいて,縦モードの粒度で処理パワーをスケールアップする可能性を示し,信号等化のリアルタイム処理を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 14:00:13 GMT)
High bandwidth laser-frequency-locking for wideband noise suppression [3.2] ほとんどの狭帯域レーザーは、周波数ノイズサーボループ(FNSL)を介して周波数ノイズを積極的に抑制することで実装される。
FNSLのループ帯域幅(LBW)は現在メガヘルツ以下である。
本稿では、ループ遅延制限3.5MHz LBWのFNSLを実験的に実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 07:38:46 GMT)
Copula-based conformal prediction for Multi-Target Regression [3.2] 本稿では,ディープニューラルネットワークに適用したコプラ関数を用いて帰納的共形予測を提案する。
提案手法により,多目的回帰問題の効率性と妥当性が保証されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 14:06:25 GMT)
PSpan:Mining Frequent Subnets of Petri Nets [3.1] PSpanはペトリネットをネットグラフに変換し、サブネットグラフマイニングを行い、その結果を頻繁に変換する。
C/Eネット以外にも、他のペトリネットサブクラスにも適用される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 12:56:48 GMT)
Graph-based Interpolation of Feature Vectors for Accurate Few-Shot
Classification [2.9] 少数の分類では、少数のラベル付き例だけでクラスを識別できるモデルを学ぶことが目的である。
代わりに特徴ベクトルを補間するためにのみグラフに依存する新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 07:56:12 GMT)
Quadratic Residual Networks: A New Class of Neural Networks for Solving
Forward and Inverse Problems in Physics Involving PDEs [2.9] quadratic residual networks (qres) は新しいタイプのパラメータ効率の良いニューラルネットワークアーキテクチャである。
QRは偏微分方程式(PDE)を含む前方および逆物理問題を解くのに特に強力であることを示す。
実験により,特に複雑なパターンの学習において,qreは学習回数の点で収束速度が速いことを示した。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 01:51:50 GMT)
RBM-Flow and D-Flow: Invertible Flows with Discrete Energy Base Spaces [2.7] 訓練された逆流を用いて複雑なデータ分布の効率的なサンプリングを実現する(if)
連続スムージングを適用したRBM(Restricted Boltzmann Machine)をベースとするIFモデルであるRBM-Flowを実装します。
D-Flow はガウス基底変数を持つ典型的な IF と同様の確率と FID/IS スコアを得るが、グローバルな特徴が潜在空間における離散ラベルとして有意に符号化されているという利点がある。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 16:03:39 GMT)
Adaptive Decision Forest: An Incremental Machine Learning Framework [2.6] iSATと呼ばれる新しい分割戦略を導入し、これまで見つからなかったクラスに関連付けられても、AFFが新しいレコードを分類できるようにする。
ADFを利用可能な5つの自然データセットと1つの合成データセットで評価し、AFFの性能と8つの最先端技術の性能を比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 06:24:08 GMT)
Scalable authentication and optimal flooding in a quantum network [2.6] 2つの関連するプロトコル、それらが8ユーザ量子ネットワークテストベッド上での実験的なデモを行う。
まず、量子通信の基本的な制限を管理する認証転送プロトコル。
第二に、エンドユーザが中間ノードに対する信頼度を定量化する場合、我々のフラッディングプロトコルは、エンドツーエンドの通信速度を改善し、悪意のあるノードに対するセキュリティを高めるために使用できます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 19:00:07 GMT)
Random Graph Matching with Improved Noise Robustness [2.3] 本稿では確率モデルに基づくグラフマッチングの新しいアルゴリズムを提案する。
我々のアルゴリズムは、$alpha le 1 / (log log n)C$ のとき、その基礎となるマッチングを高い確率で復元する。
これにより、以前の作業で達成された条件 $alpha le 1 / (log n)C$ が改善される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 02:39:27 GMT)
The Hidden Tasks of Generative Adversarial Networks: An Alternative
Perspective on GAN Training [2.0] 我々は、GAN(Generative Adversarial Network)のトレーニングに関する代替的視点を示す。
GANジェネレータのトレーニングステップが2つの暗黙のサブプロブレムに分解されることを示す。
本研究は,本研究の主な理論的成果を実験的に検証し,代替トレーニング手法の意義について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 08:17:29 GMT)
Adaptive Estimation of Quadratic Functionals in Nonparametric
Instrumental Variable Models [1.7] 本稿では,非パラメトリックインスツルメンタル変数(NPIV)モデルにおける二次関数の適応的推定について考察する。
まず、NPIV推定器が下界と一致する収束速度に達することを示す。
適応推定器は、重度、軽度、軽度において極小値の最適値を得るが、不規則で軽度、軽度に劣る場合には乗算$sqrtlog n$に達する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 21:14:02 GMT)
SparseDNN: Fast Sparse Deep Learning Inference on CPUs [1.6] CPUをターゲットとしたスパースディープラーニング推論エンジンであるSparseDNNを紹介します。
我々のスパースコードジェネレータは,最先端のスパースライブラリや高密度ライブラリよりも大幅に高速化できることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 03:45:54 GMT)
On Calibration of Mixup Training for Deep Neural Networks [1.6] 我々は、Mixupが必ずしも校正を改善していないという実証的な証拠を論じ、提示する。
我々の損失はベイズ決定理論にインスパイアされ、確率的モデリングの損失を設計するための新しいトレーニングフレームワークが導入された。
キャリブレーション性能を一貫した改善を施した最先端の精度を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 11:39:19 GMT)
The NEOLIX Open Dataset for Autonomous Driving [1.4] 自律走行領域におけるNEOLIXデータセットとその応用について述べる。
私たちのデータセットには、ポイントクラウドラベル付き約30,000フレームと、アノテーション付き600k以上の3Dバウンディングボックスが含まれています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 06:41:15 GMT)
Jane Jacobs in the Sky: Predicting Urban Vitality with Open Satellite
Data [1.4] 都市部の人々が一日中暮らしていることは、世界レベルの質の高い都市が最も目指すものの一つだ。
都市での生活促進には、土地利用の多様性、小さなブロックサイズ、経済活動の混合、人口集中の4つの条件がある。
ここでは,1つのデータソースを使用することを提案し,このデータソースが一般に公開されている:Sentinel-2衛星画像。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 21:46:29 GMT)
Eye: Program Visualizer for CS2 [1.3] Eyeはプログラムの実行を視覚化するインタラクティブツールである。
一般的な環境でのデータ構造の特性と利用を実証する。
EyeはCS2の学生がオンラインプログラミングのWebサイトで利用できる無数のプログラムをより容易に理解するためのゲートウェイを開く。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 16:16:59 GMT)
Trajectory Prediction in Autonomous Driving with a Lane Heading
Auxiliary Loss [1.1] 本稿では,全ての予測モードにおいて予測駆動ルールを強制することにより,軌道予測モデルを強化する損失関数を提案する。
軌道予測への我々の貢献は2倍であり、オフロードレート計量の故障事例に対処する新しい指標を提案する。
次に、この補助損失を用いて、MTP(Multiple trajectory Prediction)モデルとMultiPathモデルを拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 18:47:34 GMT)
D3DLO: Deep 3D LiDAR Odometry [1.1] LiDAR odometry (LO) は、その後のLiDAR点雲のアライメントを見つけるタスクを記述している。
このアライメントは、LiDARセンサーが装着されているプラットフォームの動きを推定するために使用することができる。
本稿では,3次元点雲を直接処理することでLOを学習するネットワークアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 19:23:06 GMT)
Control-Data Separation and Logical Condition Propagation for Efficient
Inference on Probabilistic Programs [1.1] 命令的確率的プログラムに対するベイズ推論のための新しいサンプリングアルゴリズムを提案する。
データから制御フローを分離する階層アーキテクチャを備えている。
観測結果の論理的後方伝播をサンプリング効率に用いた。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 14:43:18 GMT)
Causal BERT : Language models for causality detection between events
expressed in text [1.1] イベント間の因果関係の理解は、ヘルスケア、ビジネスリスク管理、財務など、多くの分野で役立ちます。
自然言語イベント間の「因果関係」は、暗黙的に表現されることが多いため、単に挑戦を続ける。
提案手法は3つの異なるデータ分布において最先端の性能を達成し,因果図の抽出に利用できる。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 21:15:26 GMT)
PIG-Net: Inception based Deep Learning Architecture for 3D Point Cloud
Segmentation [0.9] そこで我々はPIG-Netと呼ばれるインセプションに基づくディープネットワークアーキテクチャを提案し,点雲の局所的および大域的幾何学的詳細を効果的に特徴付ける。
我々は2つの最先端データセット上でPIG-Netアーキテクチャの徹底的な実験的解析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 13:27:55 GMT)
A transformer based approach for fighting COVID-19 fake news [0.9] 新型コロナウイルスは人類が最も技術的に進歩した歴史上初のパンデミックだ。
このウイルスに関する偽ニュースや誤報も人々に提供されており、いくつかの大きな問題を引き起こしている。
本研究の課題は「Constraint@AAAI2021 - COVID19 Fake News Detection in English」である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 14:43:42 GMT)
An Overview of Machine Learning Techniques for Radiowave Propagation
Modeling [0.7] 我々は、機械学習駆動の伝搬モデルに関連する主な課題として、入力と出力の仕様とモデルのアーキテクチャを識別する。
これらの課題に対するそれぞれのアプローチに基づいて、論文を論じ、分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 00:55:11 GMT)
Enhancing Sequence-to-Sequence Neural Lemmatization with External
Resources [0.7] 本稿では,外部レキシコンやルールベースシステムから抽出した補題を付加することで,セック2セックニューラルモデルを強化した新しい補題化手法を提案する。
トレーニング中、強化されたレムマタイザは、シーケンシャルデコーダを介してレムマを生成することと、実行中に供給された外部候補からのレムマ文字をコピーすることの両方を学ぶ。
Apertium morphological analysisrから抽出した候補で強化された補間器は,追加の補間情報を利用していないベースラインモデルと比較して統計的に有意な改善が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 15:14:20 GMT)
Puzzle-CAM: Improved localization via matching partial and full features [0.5] 弱教師付きセマンティックセマンティックセマンティクス(WSSS)を導入し、セマンティクス性能のギャップを画素レベルの監視から画像レベルの監視へと狭める。
ほとんどの高度なアプローチは、セグメンテーションネットワークをトレーニングするために擬似ラベルを生成するクラスアクティベーションマップ(CAM)に基づいている。
本稿では,個々のパッチと画像全体の違いを最小限に抑えるプロセスであるPuzzle-CAMを提案する。
実験では、Puzzle-CAMはPASCAL VOC 2012データセットの監視のために同じラベルを使用した従来の最先端手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 03:34:21 GMT)
S++: A Fast and Deployable Secure-Computation Framework for
Privacy-Preserving Neural Network Training [0.5] 複数のソースからのプライベートデータを使用して、ニューラルネットワーク(NN)をトレーニングするための、シンプルで堅牢でデプロイ可能なフレームワークであるS++を紹介します。
はじめに、すべての共通アクティベーション関数に対して高速かつ検証可能なプロトコルを提供し、それらを秘密の方法で実行するために最適化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 15:48:54 GMT)
Contrastive Representation Learning for Whole Brain Cytoarchitectonic
Mapping in Histological Human Brain Sections [0.5] 本稿では,顕微鏡画像パッチを頑健な微細構造特徴に符号化するための対照的な学習手法を提案する。
この学習課題を用いて事前学習したモデルは、最近提案された補助課題に基づいて事前学習したモデルと同様に、スクラッチから訓練したモデルよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 10:17:01 GMT)
New Bag of Deep Visual Words based features to classify chest x-ray
images for COVID-19 diagnosis [0.2] Bag of Visual Words(BoVW)ベースの機能は、X線タイプの画像に適しています。
特徴マップの正規化ステップを削除し,Bag of Deep Visual Words (BoDVW) と呼ばれる深部機能に対する新たなBoVW法を提案する。
SVM(Support Vector Machine)を用いた胸部X線分類におけるBoDVW機能の有効性を評価し、COVID-19の診断を行った。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 05:03:12 GMT)
VRoC: Variational Autoencoder-aided Multi-task Rumor Classifier Based on
Text [0.1] ツイートレベルの変分自動エンコーダに基づく噂分類システムであるVRoCを提案する。
VRoCは、未確認の噂を高い精度で分類することができる。
PHEMEデータセットでは、VRoCは一貫していくつかの最先端技術を上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 03:26:57 GMT)
A Machine Learning Challenge for Prognostic Modelling in Head and Neck
Cancer Using Multi-modal Data [0.1] 我々は,頭頸部癌における生存予測の精度向上を目的として,機関的機械学習挑戦を行った。
画像と臨床データを用いて,12種類の提出物を別々に,あるいは組み合わせて比較した。
勝利アプローチは臨床データと腫瘍容積の非線形マルチタスク学習を用い、2年間の生存予測において高い予後精度を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 11:20:34 GMT)
Variance Based Samples Weighting for Supervised Deep Learning [0.0] ニューラルネットワーク(NN)による関数の教師付き学習は、データセットの分布が学習する関数がより急な領域に焦点を合わせると、より良い結果が得られると論じる。
Variance Based Samples Weighting (VBSW) と呼ばれる方法論を構築します。
VBSWは汎用的で拡張性があり、コスト効率が良く、大規模なNNの性能を大幅に向上させる。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 12:50:28 GMT)
Vacuum fluctuations and balanced homodyne detection through ideal
multi-mode photon number or power counting detectors [0.0] 重力波検出器の読み出し方式としての平衡ホモダイン検出を慎重に検討した。
この仕様は重力波検出に量子計測理論を適用するために必要である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 07:09:17 GMT)
Tools for quantum network design [0.0] 本稿では,量子ネットワークの性能評価ツールの現状を概観する。
我々は、情報理論ベンチマーク、分析ツール、シミュレーションの3つの異なる角度からそれらを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 17:34:27 GMT)
Tests of Quantum Gravity near Measurement Events [0.0] メソスコピックシステムに対して半古典重力を仮定することによって定義される古典的時空の理論に対して量子重力をテストするというより難しい実験を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 17:21:46 GMT)
Tackling the muon identification in water Cherenkov detectors problem
for the future Southern Wide-field Gamma-ray Observatory by means of Machine
Learning [0.0] 本稿では,水量と4PMTを低減した水量チェレンコフ検出器におけるミューオンの同定問題に対処するいくつかの手法を提案する。
情報表現の異なる視点を使用し、特定のドメイン知識を使って新しい機能を設計する。
その結果、最先端の機械学習分析技術と水深の低いチェレンコフ検出器を組み合わせることで、ミューオンを効率的に同定できることが証明された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 10:54:25 GMT)
Quantum speed limit and divisibility of the dynamical map [0.0] 量子速度限界 (QSL) は、量子系が与えられた状態から別の状態へ進化する時間の理論的な下限である。
P-およびCP-divisible dynamicsの下でもスピードアップは観察でき、P-divisible から non-P-divisible dynamics への遷移と必ずしも結びついていないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 10:01:17 GMT)
Pseudoinverse Graph Convolutional Networks: Fast Filters Tailored for
Large Eigengaps of Dense Graphs and Hypergraphs [0.0] Graph Convolutional Networks (GCNs) は、グラフベースのデータセットで半教師付き分類を行うツールとして成功している。
本稿では,三部フィルタ空間が高密度グラフを対象とする新しいGCN変種を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 10:36:37 GMT)
Perturbation impact of spectators on a cross-resonance gate in a tunable
coupling superconducting circuit [0.0] クロス共振(CR)ゲートは、固定周波数量子ビットを用いたフォールトトレラント量子計算の有望なスキームとして登場した。
可変結合超伝導回路におけるマイクロ波のみの制御を用いてCRゲートを実験的に実装する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 11:54:53 GMT)
Peptipedia: a comprehensive database for peptide research supported by
Assembled predictive models and Data Mining approaches [0.0] Peptipediaは、ペプチド配列を検索、解析、分析するためのユーザフレンドリーなデータベースおよびWebアプリケーションである。
本ツールでは,これまでに報告された30のデータベースから情報を統合し,これまでに記録された活動を持つペプチドのリポジトリとして最大である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 10:59:51 GMT)
POD-DL-ROM: enhancing deep learning-based reduced order models for
nonlinear parametrized PDEs by proper orthogonal decomposition [0.0] 深層学習に基づく還元順序モデル(DL-ROM)は,従来の還元順序モデル(ROM)で共有される共通制限を克服するために最近提案されている。
本稿では, DL-ROMの高価なトレーニング段階を回避するために, (i) PODによる事前次元化を行い, (ii) 多要素事前学習段階に依存する方法を提案する。
提案したPOD-DL-ROMは、複数の(スカラーおよびベクトル、線形および非線形の両方)時間依存パラメタライズPDEで試験される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 07:34:15 GMT)
Outperforming classical estimation of Post-Newtonian parameters of
Earth's gravitational field using quantum metrology [0.0] Hong-Ou-Mandel(HOM)効果は、修正されたマッハ・ツェンダー装置で光子に対して解析される。
時間的拡張は、パラメータ化されたニュートン後の形式主義のパラメータを推定するために用いられる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 17:16:26 GMT)
On the Non-Monotonicity of a Non-Differentially Mismeasured Binary
Confounder [0.0] 我々は、プロキシの調整がまったく調整しないよりも、計算不能な真の平均因果効果に近づく条件を見つけます。
他の作品とは異なり、我々は治療と未治療の間で結果に対する共同設立者の平均因果効果が同じ方向にあると仮定しません。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 09:02:05 GMT)
Non-intrusive reduced order modeling of poroelasticity of heterogeneous
media based on a discontinuous Galerkin approximation [0.0] 異種多孔質媒体における線形多弾性問題に対する非侵入的モデル還元フレームワークを提案する。
内部ペナルティ不連続ガレルキン法(DG法)を全順序解法として利用し,不連続性を扱う。
我々のフレームワークは、DGソリューションの妥当な近似を提供するが、かなり高速である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 04:21:06 GMT)
Moral and Social Ramifications of Autonomous Vehicles [0.0] 我々は、AV技術がプロやセミプロのドライバーの生活や生活にどのような影響を及ぼすかという、特定の懸念に焦点を当てる。
ドライバーが専門家とどう違うかを示すことで、私たちの研究はAIや他の先進的な技術にAVを超えて影響を受けています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 01:46:52 GMT)
Making Responsible AI the Norm rather than the Exception [0.0] この報告書は、国家安全保障委員会(National Security Commission on Artificial Intelligence, NSCAI)に対する勧告である。
報告書は、責任あるAIは例外ではなくノルムを作るべきだという考えを中心にしている。
フレームワークは,(1)学習,知識,情報交換(LKIE),(2)責任AIの3つの方法,(3)経験的に駆動されるリスク優先化行列,(4)適切な複雑性レベルを達成することから構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 06:39:01 GMT)
Magic Conditions for Multiple Rotational States of Bialkali Molecules in
Optical Lattices [0.0] 弱光遷移近傍の超低温双アルカリ分子のマジック波長トラップについて検討した。
動的偏光性において、近接する2つの振動極の間に周波数窓が存在することを示す。
我々は、このような魔法の周波数窓の存在を保証するために満たさなければならない一連の分析基準を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 21:46:19 GMT)
Machine learning for cloud resources management -- An overview [0.0] 本研究では,機械学習と組み合わされたクラウドリソース管理の最も重要な課題について考察する。
さまざまな種類のクラウドリソース管理分野で使用されるML技術と,その比較を合理的に行うために,大規模な研究コレクションが使用されている。
本稿では,各分野に最適なMLモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 13:23:00 GMT)
Impurity dephasing in a Bose-Hubbard model [0.0] 2次元ボース・ハバードモデルに0温度で埋没した2層不純物の力学について検討した。
相図全体のデコヒーレンスの結果は、超流動とモット絶縁体の遷移に近い臨界領域に焦点をあてたものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 08:11:50 GMT)
Hard Problem and Free Will: an information-theoretical approach [0.0] 量子状態の進化は短期的な経験のバッファーであり、それ自体が量子-古典的、古典-量子的情報伝達を含んでいる。
一方、長期記憶は古典的であり、それぞれ量子-古典的、古典-量子的、古典-量子的な記憶過程を必要とする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 09:59:13 GMT)
From Geometry to Topology: Inverse Theorems for Distributed Persistence [0.0] 正しい不変量は、X の永続化図形ではなく、多くの小さな部分集合の永続化図形の集まりであることを示す。
この不変性は、私たちが"分散永続化"と呼んでいるもので、簡単に並列化可能で、外れ値に対してより安定です。
結果は、実際に分散持続性の使用を実証する2つの合成実験によって補完される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 21:36:45 GMT)
Exploring the Impact of Tunable Agents in Sequential Social Dilemmas [0.0] 我々は多目的強化学習を活用して調整可能なエージェントを作成する。
この手法を逐次社会的ジレンマに適用する。
調整可能なエージェント・フレームワークは協調行動と競争行動の容易な適応を可能にすることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 12:44:31 GMT)
Equilibrium Learning in Combinatorial Auctions: Computing Approximate
Bayesian Nash Equilibria via Pseudogradient Dynamics [0.0] 汎用的でスケーラブルなマルチエージェント平衡学習法を提案する。
様々なオークションでBNEを近似する高速で頑健な収束を観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 11:53:32 GMT)
EPIC-Survival: End-to-end Part Inferred Clustering for Survival
Analysis, Featuring Prognostic Stratification Boosting [0.0] epic-survival bridgeは、エンドツーエンドサバイバルモデリングアプローチにエンコードし、集約する。
肝内胆管癌のモデルとしてEPIC-Survivalが有用であった。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 21:30:38 GMT)
Domain Adaptation by Topology Regularization [0.0] ドメイン適応(DA)または転送学習(TL)は、ラベル付き(ソース)データセットから関心のある(ターゲット)データセットに知識を転送するアルゴリズムを可能にする。
本稿では,TLに永続ホモロジーと呼ばれる位相データ解析手法を適用し,グローバルなデータ構造を活用することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 16:45:41 GMT)
Determining the proton content with a quantum computer [0.0] 本稿では、パルトン分布関数の推定により、陽子のパルトン量を決定するための量子回路を設計する試みについて述べる(PDFs)。
実量子デバイスへのqPDFの展開に関する実験を行い、現状の実験的制約を考慮した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 21:48:31 GMT)
Correlational quantum theory and correlation constraints [0.0] 相関弁証法は、有限次元情報/演算量子論を統一的に扱うために量子論言語内で導入される。
類似の相関図をグループ化することで一般化されたファインマン図形が導かれ、特に量子場理論から見慣れたファインマン図形に還元される。
相関形式は相関制約の研究に応用され、一般的な量子過程の以前の特徴を回避した新しい量子過程のクラスを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 15:39:02 GMT)
Collapse and Measures of Consciousness [0.0] カルマース=マックイーンの1つの測度と崩壊を関連づける議論は、異なる経験に関連した脳の状態の正確な対称性を必要とすると私は論じる。
ネットワーク状態からマインド状態への写像を仮定する理論は、同じマインド状態を同型ネットワーク状態に割り当てるべきである、と私は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 18:23:38 GMT)
Coefficients' Settings in Particle Swarm Optimization: Insight and
Guidelines [0.0] Particle Swam Optimizationは、人口ベースで勾配のない最適化手法である。
3つの要因が粒子の軌道を制御している: 1) 以前の変位からの慣性、2) 最良の経験へのアトラクション、3) 与えられた隣人の最高の経験へのアトラクション。
粒子の引力への収束の速度と形式は、係数の異なる設定のために行われる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 11:49:45 GMT)
Chronological age estimation of lateral cephalometric radiographs with
deep learning [0.0] 提案手法は, 側頭頂部X線像の経時的年代推定法により, 時間的年代推定に有効である。
4歳から40歳までのLC画像3014枚について検討した。
実験結果のMEAは1.250であり、最先端のベンチマークの結果より小さい。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 03:43:24 GMT)
Changing the Local-Dimension of an Entanglement-Assisted Stabilizer Code
Removes Entanglement Need [0.0] 我々は、qudit量子コンピュータの符号が既に知られている符号から導出可能であることを示す。
これはフォールトトレラントなquditや量子コンピュータにも役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 18:52:21 GMT)
CML-COVID: A Large-Scale COVID-19 Twitter Dataset with Latent Topics,
Sentiment and Location Information [0.0] CML-COVID(CML-COVID)は、新型コロナウイルス(COVID-19)による5,977,653人のツイート19,298,967万件のTwitterデータセットである。
これらのツイートは、2020年3月から7月にかけて、新型コロナウイルスに関連する質問文、コビッド、マスクを使って収集された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 18:59:10 GMT)
BERTa\'u: Ita\'u BERT for digital customer service [0.0] 我々はBERTa'uと呼ばれるポルトガルの金融ドメイン言語表現モデルを導入する。
我々の新しい貢献は、BERTa'u事前訓練された言語モデルでは、より少ないデータが必要であり、3つのNLPタスクで最先端のパフォーマンスに達し、より小さく、より軽量なモデルが実現可能であることである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 14:29:03 GMT)
Analytical Solution for the Steady States of the Driven Hubbard model [0.0] 運転の対称性の異なるクラスに対して相関定常状態を解析的に構築する。
粒子ホールとスピン波秩序を同時にホストするユニークな凝縮体を形成するために、駆動がどのように使用できるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 16:40:42 GMT)
An Empirical Study of Using Pre-trained BERT Models for Vietnamese
Relation Extraction Task at VLSP 2020 [0.0] R-BERT モデルと BERT モデルという,最先端の BERT モデルを適用する。
各モデルについて、FPTAI/vibertとNlpHUST/vibert4newsの2つの事前学習BERTモデルを比較した。
NlpHUST/vibert4news モデルはベトナム関係抽出作業において FPTAI/vibert よりも優れていた。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 09:39:14 GMT)
Aharonov-Bohm effect with an effective complex-valued vector potential [0.0] 量子電荷と磁場の量子化源との相互作用は、アハロノフ・ボームのシナリオで考慮される。
古典システムの研究に関係のある複素ベクトルポテンシャルを論じる対応原理に関する新たな知見について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 10:32:44 GMT)
Adversarial Machine Learning Attacks on Condition-Based Maintenance
Capabilities [0.0] 条件ベースのメンテナンス(CBM)戦略は、システムの健康状態を評価するために機械学習モデルを活用する。
悪意のある敵は収集したデータを操作して機械学習モデルを騙し、CBMシステムのパフォーマンスに影響を与える。
コンピュータビジョン領域で導入された逆機械学習技術は、CBMシステムに対するステルス攻撃に使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 16:34:04 GMT)
Absence of fast scrambling in thermodynamically stable long-range
interacting systems [0.0] R-alpha$、R-alpha$は距離である。
OTOCは,$alpha>D$と,$tgtrsim Rfrac2alpha-2D2alpha-D+1$よりも長い時間で成長することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 04:57:10 GMT)
A general approach to compute the relevance of middle-level input
features [0.0] ミドルレベルの説明は、いくつかの低レベルの説明の欠陥を軽減するために導入された。
MLモデル応答を尊重する中レベル説明の要素を正しく評価するための一般的なアプローチは、文献では提案されていない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 00:05:16 GMT)
A finite sample analysis of the benign overfitting phenomenon for ridge
function estimation [0.0] パラメータ数$p$がサンプルサイズ$n$に近づくと、一般化エラーが増加するが、多くの場合、閾値$p=n$を超えると再び減少し始める。
以上の結果から,最適推定器の真のパラメータからの距離を正確に解析するとともに,最近のcitebartlett 2020benign とcitechinot 2020benign を補完する一般化境界が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 19:41:10 GMT)
A Taylor Based Sampling Scheme for Machine Learning in Computational
Physics [0.0] 数値シミュレーションプログラムを用いてデータを生成する能力を利用して機械学習モデルをより良く訓練する。
通常の微分方程式(ODE)システムの解を学習する際のディープニューラルネットワーク(DNN)の誤差を低減するために、テイラー近似に基づく新しいデータサンプリングスキームを考案した。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 12:48:18 GMT)
A Taxonomy of Explainable Bayesian Networks [0.0] ベイズネットワークにおける説明可能性の分類について紹介する。
我々は、モデルにおける説明可能性の既存の分類、推論または証拠を拡張して、決定の説明を含める。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jan 2021 07:29:57 GMT)