A Survey on Concept Factorization: From Shallow to Deep Representation
Learning [104.8] 概念因子化(CF)は、機械学習とデータマイニングの分野で大きな関心を集めています。
まず、ルートCF法を再検討し、CFに基づく表現学習の進歩について検討する。
また、CFベースの手法の潜在的な適用領域についても紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Jan 2021 08:45:58 GMT)
PV-RCNN++: Point-Voxel Feature Set Abstraction With Local Vector
Representation for 3D Object Detection [100.6] 点雲からの正確な3次元検出を行うために,PointVoxel Region based Convolution Neural Networks (PVRCNNs)を提案する。
提案するPV-RCNNは,Openデータセットと高競争性KITTIベンチマークの両方において,従来の最先端3D検出方法よりも大幅に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Jan 2021 14:51:49 GMT)
Learning Interpretable Deep State Space Model for Probabilistic Time
Series Forecasting [98.6] 確率的時系列予測は、その歴史に基づいて将来の分布を推定する。
本稿では,非線形エミッションモデルと遷移モデルとをネットワークによってパラメータ化した,確率的時系列予測のための深部状態空間モデルを提案する。
実験では,我々のモデルが正確かつ鋭い確率予測を生成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Jan 2021 06:49:33 GMT)
High Fidelity Speech Regeneration with Application to Speech Enhancement [96.3] 本稿では,24khz音声をリアルタイムに生成できる音声のwav-to-wav生成モデルを提案する。
音声変換法に着想を得て,音源の同一性を保ちながら音声特性を増強する訓練を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Jan 2021 10:54:27 GMT)
Learning, compression, and leakage: Minimising classification error via
meta-universal compression principles [87.1] 学習シナリオのための圧縮技法の有望なグループは、正規化極大(NML)符号化である。
ここでは,教師付き分類問題に対するNMLに基づく意思決定戦略を検討し,多種多様なモデルに適用した場合にPAC学習を実現することを示す。
本手法の誤分類率は,プライバシに敏感なシナリオにおいて,データ漏洩の可能性を定量化するための指標である最大リークによって上限づけられていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Jan 2021 20:18:19 GMT)
Rethinking the Trigger of Backdoor Attack [84.0] 現在、既存のバックドア攻撃のほとんどは、トレーニングとテスト用の画像は同じ外観で、同じエリアに置かれている。
テスト画像のトリガーがトレーニングで使用されるものと一致していない場合、このような攻撃パラダイムが脆弱であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Jan 2021 17:25:49 GMT)
Fast Rates for the Regret of Offline Reinforcement Learning [82.5] 無限水平割引マルコフ決定過程(MDP)における固定行動ポリシーによって生成されたオフラインデータからの強化学習の後悔について検討する。
最適品質関数 $Q*$ に対する任意の推定が与えられたとき、定義するポリシーの後悔は、$Q*$-estimate の点収束率の指数によって与えられる速度で収束することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Jan 2021 16:17:56 GMT)
An Empirical Study on the Generalization Power of Neural Representations
Learned via Visual Guessing Games [79.2] 本研究は,視覚質問応答(VQA)のような新しいNLP下流タスクにおいて,後から実行を依頼されたとき,人工エージェントが推測ゲームでどの程度の利益を得ることができるかを検討する。
提案手法は,1) エージェントがうまく推理ゲームを模倣することを学習する教師あり学習シナリオ,2) エージェントが単独でプレイする新しい方法,すなわち,反復経験学習(SPIEL)によるセルフプレイ(Self-play)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Jan 2021 10:30:48 GMT)
Sparsity in Deep Learning: Pruning and growth for efficient inference
and training in neural networks [78.5] Sparsityは、モバイル機器に適合する通常のネットワークのメモリフットプリントを減らすことができる。
ニューラルネットワークの要素を除去および追加するためのアプローチ、モデルの疎性を達成するための異なるトレーニング戦略、実際に疎性を利用するメカニズムについて説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Jan 2021 22:48:50 GMT)
Online Markov Decision Processes with Aggregate Bandit Feedback [74.9] 本稿では,オンライン有限水平マルコフ決定過程の新たな変種について検討する。
各エピソードにおいて、学習者は、エピソードの選択した方針によって実現された軌道に沿って蓄積された損失を被り、総括的盗聴フィードバックを観察する。
我々の主な結果は計算効率のよいアルゴリズムで、$O(sqrtK)$ regret for this set, where $K$ is the number of episodes。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Jan 2021 16:49:07 GMT)
The Connection Between Approximation, Depth Separation and Learnability
in Neural Networks [70.6] 学習可能性と近似能力の関係について検討する。
対象関数の深いネットワークでの学習性は、より単純なクラスがターゲットを近似する能力に依存することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Jan 2021 11:32:30 GMT)
PyTorch-Hebbian: facilitating local learning in a deep learning
framework [67.7] ヘビーンの局所学習は、バックプロパゲーションの代替の訓練メカニズムとしての可能性を示している。
本稿では,既存のディープラーニングパイプラインにおける局所学習ルールの網羅的かつ体系的な評価のための枠組みを提案する。
このフレームワークは、Krotov-Hopfield学習規則を精度を犠牲にすることなく標準の畳み込みニューラルネットワークに拡張するために使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Jan 2021 10:53:08 GMT)
Superposition with Lambdas [59.9] 匿名関数を含むがブール関数を除いた拡張多型高階論理のクラスフラグメントに対する重ね合わせ計算を設計する。
推論ルールは$betaeta$-equivalence class of $lambda$-termsで動作し、難解な完全性を達成するために高階統一に依存する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Jan 2021 13:53:17 GMT)
Synergetic Learning of Heterogeneous Temporal Sequences for
Multi-Horizon Probabilistic Forecasting [48.9] 本稿では,新しい条件生成モデルである変分相乗型マルチホライゾンネットワーク(VSMHN)を提案する。
不均一なシーケンス間で複雑な相関関係を学習するために、深部プロセスモデルと変動的リカレントニューラルネットワークの進歩を組み合わせるために、調整されたエンコーダが考案された。
我々のモデルは変動予測を用いて効果的に訓練でき、モンテカルロシミュレーションを用いて予測を生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Jan 2021 11:00:55 GMT)
Admix: Enhancing the Transferability of Adversarial Attacks [46.7] 我々はAdmix Attack Method (AAM) と呼ばれる新しい入力変換に基づく攻撃を提案する。
AAMは元の画像と他のカテゴリからランダムに選択された画像の両方を考慮する。
提案手法は,トランスファービリティをさらに向上し,入力変換の最先端の組み合わせを3.4%のクリアマージンで上回ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Jan 2021 11:40:50 GMT)
Characterizing Student Engagement Moods for Dropout Prediction in
Question Pool Websites [44.0] 我々は,QP学生のエンゲージメント・ムードを,チャレンジ・シーカー,主題・シーカー,興味・シーカー,喜び・シーカー,非シーカーの5つに分けた。
学生は各エンゲージメント・ムードにおける質問に対する回答を総合的に選好しており,これらの選好からの逸脱は,退学確率を著しく高めている。
本稿では,QPにおける学生のドロップアウトを予測するために,新しいハイブリッド機械学習モデル(Dropout-Plusと呼ぶ)を導入することで貢献する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Jan 2021 10:30:19 GMT)
GraphEBM: Molecular Graph Generation with Energy-Based Models [42.2] エネルギーモデルを用いて分子グラフを生成するグラフEBMを提案する。
エネルギー関数を変分不変にパラメータ化することにより,GraphEBM変分不変化を実現する。
分子を特異的に望ましい性質で生成するために,分子の性質に応じてフレキシブルな度合いでエネルギーを下げる,単純で効果的な戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Jan 2021 21:45:12 GMT)
On the Tractability of SHAP Explanations [40.8] SHAPの説明は、説明可能なAIの一般的な機能帰属メカニズムである。
SHAP説明の計算の複雑さは、モデルが期待する値の計算の複雑さと同じであることを示す。
完全に分解された分布を超えて、SHAP説明の計算は、非常に単純な設定で既に難解であることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Jan 2021 00:41:39 GMT)
CODE-AE: A Coherent De-confounding Autoencoder for Predicting
Patient-Specific Drug Response From Cell Line Transcriptomics [35.7] 我々はコヒーレント・デコンウンディング・オートエンコーダ(CODE-AE)を開発し、コヒーレント・サンプルによって共有される共通生体信号と、各データセットに固有のプライベート表現の両方を抽出する。
CODE-AEは、患者の薬物反応の予測と生物学的シグナルの分解において、最先端の方法に対する精度と堅牢性を大幅に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Jan 2021 21:17:44 GMT)
Adversarial Contrastive Pre-training for Protein Sequences [35.5] 我々は,新しいタンパク質の対角的事前学習法を設計する。
従来の大規模事前指導型プレトレーニングと比較して,有意義な結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Jan 2021 15:06:27 GMT)
Cascade Network with Guided Loss and Hybrid Attention for Finding Good
Correspondences [33.7] 画像対の対応セットが与えられた場合、バイナリクラス分類器によって正しい対応を見つけるニューラルネットワークを提案する。
対象関数を動的に調整するためのガイダンスとして評価基準(Fn測度)を直接利用できる新しいガイド付き損失を提案する。
次に、ベイズ文脈正規化(BACN)とチャネルワイドアテンション(CA)を統合した特徴抽出のためのハイブリッドアテンションブロックを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Jan 2021 08:33:20 GMT)
Hybrid Rotation Averaging: A Fast and Robust Rotation Averaging Approach [28.6] 運動からのインクリメンタル構造(SfM)に対するハイブリッド回転平均化手法を提案する。
グローバルRAは低騒音条件下でのグローバルな最適性を保証するが、非効率であり、外れ値や高騒音の影響を受けやすい。
提案手法は,悪いカメラポーズを効果的に補正し,ドリフトを低減し,高い実用性を示す。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Jan 2021 11:50:58 GMT)
MultiFace: A Generic Training Mechanism for Boosting Face Recognition
Performance [26.2] MultiFaceと呼ばれるシンプルで効率的なトレーニングメカニズムを提案します。
元の高次元特徴を低次元特徴のアンサンブルによって近似する。
これはクラスタリング効果を通じてFRモデルに優れた解釈可能性の利点をもたらす。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Jan 2021 13:05:46 GMT)
Towards advancing the earthquake forecasting by machine learning of
satellite data [22.9] 本研究では,6マグニチュード以上の1,371地震の衛星データに基づく短期予測を行うための新しい機械学習手法であるInverse Boosting Pruning Trees(IBPT)を開発した。
提案手法は,選択された6つのベースラインを上回り,異なる地震データベースの地震予測の可能性を向上する強力な能力を示す。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Jan 2021 02:29:48 GMT)
Exact Recovery of Clusters in Finite Metric Spaces Using Oracle Queries [22.7] オラクルクエリを用いたクラスタ依存の正確な問題について検討する。
任意の任意の任意の任意の任意の任意の任意の任意の任意の任意の任意の任意の任意の任意の任意の任意の任意の任意の任意の任意の任意の任意の任意の任意の任意の任意の任意の任意の任意の任意の任意の任意の任意の任意の任意の任意の任意の任意の任意の任意の任意の任意の任意の任意の任意の任意の任意の任意の任意の任意の任意の任意の任意の任意の任意の任意の任意の任意の任意の任意の任意の任意の任意の任意の任意の任意の任意の任意の任意の任意の任意の任意の任意の任意の任意の任意の任意の任意の任意の任意の任意の任意の任意の任意の任意の任意の任意の任意の任意の任意の任意の任意の任意の任意の任意の任意の任意の任意の任意の任意の任意の任意の任意の任意
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Jan 2021 18:00:29 GMT)
DoubleEnsemble: A New Ensemble Method Based on Sample Reweighting and
Feature Selection for Financial Data Analysis [22.0] 学習軌道に基づくサンプル再重み付けとシャッフルに基づく特徴選択を利用したアンサンブルフレームワークであるDoubleEnsembleを提案する。
我々のモデルは、複雑なパターンを抽出できる幅広い基盤モデルに適用でき、金融市場の予測に過度に適合し、不安定な問題を緩和できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Jan 2021 12:10:40 GMT)
Twin-Field Quantum Key Distribution over 511 km Optical Fiber Linking
two Distant Metropolitans [21.9] 我々は、ツインフィールドQKD(TF-QKD)を完成させ、511kmのハールファイバトランク上で、信頼できるリピータを使わずにセキュアキーを配布する。
我々の安全な鍵レートは、前回のQKDフィールドテストシステムが同じ長さで適用された場合、予想よりも約3桁大きい。
このような長距離展開ファイバ上の効率的な量子状態伝送と安定した単一光子干渉は、大規模ファイバ量子ネットワークへの道を舗装する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Jan 2021 11:25:00 GMT)
Decoupling the Role of Data, Attention, and Losses in Multimodal
Transformers [20.3] 学習表現の質に影響を与える重要な要因として,事前学習データ,注意機構,損失関数の3つについて検討する。
6つのデータセット上でモデルを事前学習することにより、下流タスクとデータセットのノイズと言語類似性が、モデルパフォーマンスの重要な指標であることを観察する。
自己教師型学習文献では,マルチモーダル変圧器でも同様の性能向上が得られない。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Jan 2021 20:36:41 GMT)
Meta ordinal weighting net for improving lung nodule classification [19.6] 本稿では,各トレーニングサンプルをメタ順序集合 (MOS) に整列させるメタ順序重み付けネットワーク (MOW-Net) を提案する。
トレーニングプロセス中、MOW-Netは、MOSのサンプルから対応するクラス固有の重みへのマッピングを学習する。
実験の結果,MOW-Netは最先端の順序回帰法よりも精度が高いことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Jan 2021 14:00:20 GMT)
Learning Safe Multi-Agent Control with Decentralized Neural Barrier
Certificates [19.3] エージェントが静的な障害物や衝突に対する衝突を避けて目標を達成すべきマルチエージェント安全制御問題について検討する。
私達の中心の考えは安全証明書として制御障壁機能を学ぶことと複数のエージェント制御方針を共同で学ぶことです。
本稿では,特定の関数クラスに対して一般化を保証し,分散的に実装可能な新しい共同学習フレームワークを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Jan 2021 11:29:46 GMT)
SkinScan: Low-Cost 3D-Scanning for Dermatologic Diagnosis and
Documentation [19.0] 本研究では, 低コスト(かつ移動可能な)のコモディティ機器を各家庭に設置し, 皮膚の詳細な3D情報を測定するシステムを提案する。
本システムは皮膚疾患の早期診断およびモニタリング,特に人口密度が高い地域や未発達地域において大きな可能性を秘めている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Jan 2021 18:21:21 GMT)
Efficient Certification of Spatial Robustness [18.5] 本研究では,ベクトル場変換に対するロバスト性を示すための新しい凸緩和法を提案する。
我々の緩和はモデルに依存しないものであり、広範囲のニューラルネットワーク検証によって活用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Jan 2021 00:24:32 GMT)
Towards Universal Physical Attacks On Cascaded Camera-Lidar 3D Object
Detection Models [16.7] マルチモーダル深層学習ネットワーク(DNN)に対する普遍的かつ物理的に実現可能な敵対的攻撃を提案する。
提案されたユニバーサルマルチモーダル攻撃は、モデルが車を73%近く検出する能力を低下させることに成功したことを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Jan 2021 18:40:27 GMT)
A Unified Light Framework for Real-time Fault Detection of Freight Train
Images [16.7] 貨物列車のリアルタイム故障検出は、鉄道輸送の安全と最適運転を保証する上で重要な役割を担っている。
深層学習に基づくアプローチの有望な結果にもかかわらず、貨物列車画像におけるこれらの断層検出器の性能は精度と効率の両立には程遠い。
本稿では,リソース要求の少ないリアルタイム動作をサポートしながら,検出精度を向上させるための統一光フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Jan 2021 05:10:20 GMT)
Mixup Regularized Adversarial Networks for Multi-Domain Text
Classification [16.2] マルチドメインテキスト分類(MDTC)モデルの性能は,共有プライベートパラダイムと敵対的トレーニングによって大幅に向上した。
しかし、既存の方法には2つの問題がある。
この2つの問題に対処するために、MRAN(Mixup regularized adversarial network)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Jan 2021 15:24:05 GMT)
AACP: Model Compression by Accurate and Automatic Channel Pruning [15.8] チャネルプルーニングは近年、ニューラルアーキテクチャサーチ(NAS)問題として定式化されている。
既存のNASベースの手法は、膨大な計算コストとアプリケーションの柔軟性に悩まされている。
本稿では,これらの問題に対処する新しい高精度・自動チャネル・プルーニング法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Jan 2021 06:19:29 GMT)
Fine-Grained Visual Classification via Simultaneously Learning of
Multi-regional Multi-grained Features [15.7] きめ細かい視覚分類は、同じメタクラスに属するサブクラスを認識する難しいタスクである。
本稿では,マルチリージョンのマルチグラニュアルな特徴をマイニングすることが,この課題の鍵となることを論じる。
4つの画像分類データセットを用いた実験結果から,提案手法の有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Jan 2021 03:46:10 GMT)
Visualizing High-Dimensional Trajectories on the Loss-Landscape of ANNs [15.7] ニューラルネットワークを訓練するには、高度に非次元的な損失関数の最適化が必要である。
可視化ツールは、ANNの損失ランドスケープの鍵となる幾何学的特徴を明らかにする上で重要な役割を果たしてきた。
局所構造と大域構造の両方でSOTAを表すモダニティ低減手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Jan 2021 16:30:50 GMT)
Classification Models for Partially Ordered Sequences [15.4] 部分順序付きシーケンスに対する新しい変換器ベースモデルを提案する。
既存の順序不変モデルの拡張に対してベンチマークを行う。
変換器をベースとした等時モデルでは,3つのデータセット上で既存のモデルの拡張よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Jan 2021 05:08:21 GMT)
Beyond the Signs: Nonparametric Tensor Completion via Sign Series [14.4] テンソル完備化に対する非パラメトリックなアプローチは、手形表現可能なテンソルとして生成する新しいモデルに基づいて開発される。
このモデルは、一連の構造化符号テンソルを用いて興味のある信号テンソルを表す。
そこで本研究では,記号テンソル級数の理論的特徴と計算的推定性について,注意深い重み付き分類タスクを用いて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Jan 2021 05:27:01 GMT)
TruthBot: An Automated Conversational Tool for Intent Learning, Curated
Information Presenting, and Fake News Alerting [13.0] TruthBotは、特定のトピックに関する真理(信頼できる、検証された情報)を求めるように設計されている。
特定のトピックに特有の情報を取得し、ファクトチェック情報を取得し、最新のニュースを得るのに役立つ。
TruthBotは2020年6月にデプロイされ、現在運用中である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Jan 2021 18:23:05 GMT)
Contextualized Rewriting for Text Summarization [10.7] グループアライメントを伴うSeq2seq問題として書き換える。
その結果,本手法は非テキスト化書き換えシステムよりも大幅に優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Jan 2021 05:35:57 GMT)
Deep Deterministic Information Bottleneck with Matrix-based Entropy
Functional [9.6] 本手法は,変分推論や分布推定を避けるため,本手法をDIB(Deep Deterministic Information Bottleneck)と呼ぶ。
DIBでトレーニングされたディープニューラルネットワークは、変動目標と他の形式の正規化でトレーニングされたニューラルネットワークよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Jan 2021 20:54:49 GMT)
A Multiscale Environment for Learning by Diffusion [9.6] 本稿では,Multiscale Environment for Learning by Diffusion (MELD)データモデルを提案する。
本稿では,MELDデータモデルがデータ中の潜在的マルチスケール構造を正確に把握し,解析を容易にすることを示す。
多くの実データセットで観測されるマルチスケール構造を効率的に学習するために,教師なし拡散(M-LUND)クラスタリングアルゴリズムを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Jan 2021 17:46:19 GMT)
Niching Diversity Estimation for Multi-modal Multi-objective
Optimization [9.6] ニッチは進化的多目的最適化において重要かつ広く用いられている手法である。
MMOPでは、対象空間の解は決定空間に複数の逆像を持つことができ、これは等価解と呼ばれる。
MMOPの処理において、標準多様性推定器をより効率的にするために、一般的なニチング機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Jan 2021 05:23:31 GMT)
The distance between the weights of the neural network is meaningful [9.3] ニューラルネットワークの適用においては、問題複雑性とデータセットスケールに基づいて適切なモデルを選択する必要がある。
本稿では,異なるトレーニング段階におけるニューラルネットワーク重み間の距離を用いて,トレーニング過程において,ネットワークが蓄積した情報を直接推定できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Jan 2021 06:44:49 GMT)
Lexical Normalization for Code-switched Data and its Effect on
POS-tagging [8.9] コード切替データを扱うために特別に設計された3つの正規化モデルを提案する。
本稿では,新しい正規化レイヤとそれに対応する言語IDとPOSタグをデータセットに導入する。
その結果,CS-tailored normalization modelはId-En状態とTr-Deモノリンガルモデルより優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Jan 2021 20:57:52 GMT)
Learning a Generative Motion Model from Image Sequences based on a
Latent Motion Matrix [8.8] 画像列の時間的登録をシミュレートして確率的動きモデルを学ぶ。
3つの最先端登録アルゴリズムと比較して,登録精度と時間的にスムーズな整合性が改善された。
また, フレームの欠落のあるシーケンスからの動作再構成を改良し, 動作解析, シミュレーション, 超解像に対するモデルの適用性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Jan 2021 13:26:54 GMT)
Structure-Aware Audio-to-Score Alignment using Progressively Dilated
Convolutional Neural Networks [8.7] 音楽演奏と楽譜の間の構造的差異の同定は、音声とスコアのアライメントにおいて難しいが不可欠なステップである。
本稿では、進化的に拡張された畳み込みニューラルネットワークを用いて、そのような違いを検出する新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Jan 2021 05:14:58 GMT)
Co-Seg: An Image Segmentation Framework Against Label Corruption [8.2] 改良されたディープラーニングのパフォーマンスは、トレーニングのための高品質なラベルの可用性に強く結びついている。
我々は,低品質なノイズラベルを含むデータセット上でセグメンテーションネットワークを協調的に学習する新しいフレームワーク,Co-Segを提案する。
我々のフレームワークはどんなセグメンテーションアルゴリズムでも容易に実装でき、ノイズの多いラベルへのロバスト性を高めることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Jan 2021 20:01:40 GMT)
A novel policy for pre-trained Deep Reinforcement Learning for Speech
Emotion Recognition [8.2] Reinforcement Learning(RL)は、エージェントが環境と相互作用することによって学習する半教師付き学習パラダイムです。
ディープRLはAlphaGoのようなゲームで大成功を収めてきたが、音声感情認識(SER)のような挑戦的なタスクのためにその可能性を探ることはめったにない。
本稿では、SERに適した新しいポリシー「ゼタポリシー」を導入し、より高速な学習率を達成するために深部RLでの事前学習を適用する。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Jan 2021 10:06:52 GMT)
Analysing the impact of global demographic characteristics over the
COVID-19 spread using class rule mining and pattern matching [8.0] 本研究は、人口統計学的属性と世界的変動の多次元的関連を調査するためのインテリジェントなアプローチを提案する。
信頼性のあるソースから複数の人口統計属性とCOVID-19感染データを収集し、インテリジェントアルゴリズムで処理し、データ内の重要な関連やパターンを識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Jan 2021 11:07:45 GMT)
MalNet: A Large-Scale Cybersecurity Image Database of Malicious Software [7.5] MalNetは、公開されている最大のサイバーセキュリティ画像データベースである。
47のタイプと696のファミリーの階層に120万以上の画像が含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Jan 2021 02:59:03 GMT)
Tone Mapping Based on Multi-scale Histogram Synthesis [6.6] 本稿では,低ダイナミックレンジ(LDR)デバイスにワイドダイナミックレンジ(WDR)画像を表示できる新しいトーンマッピングアルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは,視覚系の対数応答と局所適応特性を主目的とする。
実験結果から,提案アルゴリズムは高輝度,良コントラスト,魅力的な画像を生成することができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Jan 2021 08:11:48 GMT)
Graph Neural Networks to Predict Customer Satisfaction Following
Interactions with a Corporate Call Center [6.4] 本研究は、着信後の顧客満足度を予測するための完全運用システムについて述べる。
このシステムは、電話の音声からテキストへの書き起こしを入力とし、電話後の調査で顧客から報告された着信満足度を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Jan 2021 10:13:57 GMT)
Deep Reformulated Laplacian Tone Mapping [6.1] 広ダイナミックレンジ(WDR)画像は、一般的な画像と比較して、シーンの詳細とコントラストがより多く含まれている。
WDR画像の詳細は、トーンマッピングプロセス中に減少する可能性がある。
本研究では,新しいラプラシアンピラミッドと深層学習を組み合わせることで,この問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Jan 2021 01:18:20 GMT)
Information fusion between knowledge and data in Bayesian network
structure learning [6.0] 本稿では,オープンソースのベイジィス構造学習システムで実装された情報融合手法について述べる。
結果は、限定データとビッグデータの両方で示され、ベイジスで利用可能なBN構造学習アルゴリズムが3つ適用されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Jan 2021 15:45:29 GMT)
MultiRocket: Effective summary statistics for convolutional outputs in
time series classification [5.9] 我々は,MiniRocket(およびRocket)の精度を大幅に向上させることが可能であることを示す。
変換によって生成された機能のセットを拡張することで、UCRアーカイブ内のデータセット上で、MultiRocket(MultiRocket with Multiple Features)を最も正確な方法にしました。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Jan 2021 14:04:10 GMT)
A general kernel boosting framework integrating pathways for predictive
modeling based on genomic data [5.8] 本稿では,パスウェイを基盤としたカーネルブースティング(Kernel Boosting, PKB)を提案する。
予測アルゴリズムは, 経路からカーネル関数空間を構築し, ブースティング手順のベースラーナとして用いることにより, 経路知識を組み込む。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Jan 2021 22:56:33 GMT)
Spectral Roll-off Points: Estimating Useful Information Under the Basis
of Low-frequency Data Representations [4.9] 本研究では,有用な情報を推定する際に,スペクトルロールオフ点(SROP)を用いて低周波状態を統合することを提案する。
SROPの計算は、画像分類タスクにおいて必要となる回転不変性により、1次元信号から2次元画像に拡張される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Jan 2021 03:49:51 GMT)
OAS-Net: Occlusion Aware Sampling Network for Accurate Optical Flow [4.4] 既存のディープネットワークは、ピラミッドの粗大なパラダイムを主に利用することで満足な結果を得た。
我々は,OAS-Netという軽量で効率的な光フローネットワークを提案し,正確な光フローを実現する。
SintelとKITTIデータセットの実験は、提案手法の有効性を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Jan 2021 03:30:31 GMT)
Transition Slow-Down by Rydberg Interaction of Neutral Atoms and a Fast
Controlled-NOT Quantum Gate [4.4] 我々は、リドベルク封鎖、すなわち遷移減速(TSD)の影響について研究する。
TSDでは、一方の原子におけるライドバーグ環化は、近傍の原子のリドバーグ環化状態遷移を遅くするが、これは推定状態遷移を消滅させるEAとは対照的である。
高速で正確なTSDベースのフットノートサイズCNOTは、超伝導(イオントラップ)システムに匹敵する中性原子(上)を作る。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Jan 2021 00:13:54 GMT)
Single-site Rydberg addressing in 3D atomic arrays for quantum computing
with neutral atoms [4.4] 我々は、Rydberg状態に3次元原子配列の深い1量子ビットを選択的に励起する方法を示す。
これにより、Rydbergブロックに基づいた大規模中性原子情報プロセッサを設計できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Jan 2021 00:09:47 GMT)
A Simple yet Brisk and Efficient Active Learning Platform for Text
Classification [4.2] 能動的学習を利用して非構造化データからモデルを直接構築する,フルマネージドな機械学習サービスを提案する。
弊社のアプローチでは,OpenAIのGPT2のような最先端のテキスト表現と,アクティブラーニングワークフローの迅速な実装を活用している。
公開および実生活の保険データセットに関する実験は、我々の単純かつ高速な分類アルゴリズムの選択が、現在進行中のタスクに理想的な理由を実証的に示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Jan 2021 10:44:04 GMT)
Non-Markovian Sensing of a Quantum Reservoir [4.1] 量子貯水池のスペクトル密度を測定するための非単位符号化光センシング手法を提案する。
以上の結果から,センサ・貯留層境界状態の形成が原因であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Jan 2021 03:30:50 GMT)
An Unsupervised Language-Independent Entity Disambiguation Method and
its Evaluation on the English and Persian Languages [3.8] Unsupervised Language-Independent Entity Disambiguation (ULIED)は、名前付きエンティティを曖昧にリンクするための新しいアプローチである。
異なる英語エンティティリンクデータセット上でのULIEDの評価と、利用可能な唯一のペルシアのデータセットは、ほとんどのケースにおいて、ULIEDが最先端の教師なし多言語アプローチよりも優れていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Jan 2021 06:41:55 GMT)
Exponential Savings in Agnostic Active Learning through Abstention [3.4] 本稿では,ラベル要求数の指数的削減が,対応する実現可能問題において可能であればいつでも可能であることを示す。
本研究は, モデルミス種別に基づくプール型アクティブな分類において, 指数的貯蓄のための必要かつ十分な条件を提供するために, この結果を拡張した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Jan 2021 13:43:14 GMT)
Towards Imperceptible Query-limited Adversarial Attacks with Perceptual
Feature Fidelity Loss [3.4] そこで本研究では,低レベル画像特徴の忠実度と人間の視覚感度の関連性を利用した新しい知覚計測手法を提案する。
提案手法は, 種々の条件下で検証された, 生成した逆画像の不受容性を, 頑健に反映し, 記述できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Jan 2021 13:32:55 GMT)
Learning elliptic partial differential equations with randomized linear
algebra [2.5] ほぼ確実に収束する$G$への近似を構築することができることを示す。
0Gamma_epsilonleq 1$はトレーニングデータセットの品質を特徴付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Jan 2021 16:57:59 GMT)
Data Augmentation using Pre-trained Transformer Models [2.1] 本研究では, 自動回帰モデル (GPT-2) や自動エンコーダモデル (BERT) , セック2seqモデル (BART) といった, 条件付きデータ拡張のためのトランスフォーマーベース事前学習モデルについて検討する。
クラスラベルをテキストシーケンスにプリコンパイルすることは、データ拡張のために事前訓練されたモデルを条件付けするための、シンプルで効果的な方法であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Jan 2021 15:52:08 GMT)
Conditional independences and causal relations implied by sets of
equations [1.8] 我々はシモンの因果順序付けアルゴリズムを用いて因果順序付けグラフを構築する。
ある種の特異な可解性仮定の下で方程式に対する完全介入の効果を表現する。
このアプローチが既存の因果モデリングフレームワークの制約を明らかにし,対処する方法について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Jan 2021 17:37:16 GMT)
Scalable Spectral Clustering with Nystrom Approximation: Practical and
Theoretical Aspects [1.7] 本研究は、サンプリングされた点に関連付けられた類似度行列のスペクトル特性を利用して、精度と効率のトレードオフを制御したスペクトルクラスタリングアルゴリズムを提案する。
この研究の包括的な目標は、スペクトルクラスタリングを加速する将来の研究方向のための改善されたベースラインを提供することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Jan 2021 02:10:30 GMT)
Computational Performance Predictions for Deep Neural Network Training:
A Runtime-Based Approach [1.6] 本稿では,ユーザが情報と費用効率のよいGPU選択を行うための,新しい実践手法を提案する。
我々は、(i)ウェーブスケーリング、または(ii)GPUの実行モデルに基づく技術、または(ii)事前訓練されたマルチレイヤーパーセプトロンを用いて、トレーニングイテレーション中の各操作の実行時間を1つのGPUから別のGPUにスケーリングすることで予測を行う。
この手法をSurferというPythonライブラリに実装し、ResNet-50、Inception v3、Transformer、GNMT、DCGANで正確なイテレーション実行時間予測を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Jan 2021 20:17:46 GMT)
CyclingNet: Detecting cycling near misses from video streams in complex
urban scenes with deep learning [1.5] CyclingNetは、自己注意型双方向長短メモリ(LSTM)ブロックに埋め込まれた畳み込み構造に基づく深層コンピュータビジョンモデルである。
1つのGPUで42時間トレーニングした後、モデルはトレーニング、テスト、バリデーションセットに対して高い精度を示す。
このモデルは、都市のサイクリング行動に関する重要な結論を導く情報を生成するために使用されることを意図している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Jan 2021 23:59:28 GMT)
Emotion and color in paintings: a novel temporal and spatial
quantitative perspective [0.8] 幸福の感情は、絵画史において古代から近代にかけて増加傾向にあり、男性と女性の表情パターンは時代とともに異なる。
色好みに関しては、異なる文化背景を持つアーティストは、色と感情の間に類似した関係性を持っていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Jan 2021 08:05:33 GMT)
Urban Change Detection by Fully Convolutional Siamese Concatenate
Network with Attention [0.7] 変更検出(CD)はリモートセンシング、特に都市管理における災害時において重要な問題である。
オブジェクトベースのモデルは、非常に高解像度のリモートセンシング(VHR RS)画像を扱うピクセルベースの手法に好まれる。
本稿では,VHR RS画像の完全自動変化検出アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Jan 2021 17:47:16 GMT)
Improving Human Decision-Making by Discovering Efficient Strategies for
Hierarchical Planning [0.7] 計算資源が限られているため、効率的な計画戦略が必要です。
これらの戦略を計算する能力は、以前は非常に小さく、非常に単純な計画タスクに限られていました。
本稿では,この制限を克服できる認知型強化学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Jan 2021 19:46:00 GMT)
Floquet second-order topological insulators in non-Hermitian systems [0.5] 2階トポロジカル絶縁体(SOTI)は、$d$次元系において$(d-2)$次元境界状態の存在を特徴とする。
本研究では,2次元および3次元システムにおいて,エキゾチックな非エルミートSOTIを制御的に生成する上での周期駆動の役割について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Jan 2021 07:10:06 GMT)
Using Skill Rating as Fitness on the Evolution of GANs [0.5] Generative Adversarial Networks (GAN) は、生成タスクにおいて印象的な結果を得た敵モデルである。
GANは安定性に関するいくつかの課題を提示し、トレーニングを通常、ヒット・アンド・ミスのプロセスにする。
近年の研究では、これらの課題を解決し、優れたモデルを見つけるための自動方法を提供することを目的として、GANトレーニングにおける進化的アルゴリズムの使用が提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Jan 2021 19:54:42 GMT)
Lyapunov-Based Stabilization and Control of Closed Quantum Systems [0.4] 提案手法は,システム状態軌跡追跡誤差の量子リアプノフ関数に基づいて構成される。
リアプノフ函数の正定値作用素は、デザイナにさらなる自由度を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Jan 2021 00:20:58 GMT)
Automatic Monitoring Social Dynamics During Big Incidences: A Case Study
of COVID-19 in Bangladesh [0.3] 本研究は、co-19パンデミックに関連するバングラデシュの新聞データを分析した。
この分析は、政府や他の組織がこのパンデミックによって社会で発生した課題を理解するのに役立ちます。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Jan 2021 16:47:37 GMT)
Short Text Clustering with Transformers [0.2] 本稿では,この課題に対処するために,トランスフォーマーからの文ベクトル表現をうまく適用できることを示す。
反復分類によるクラスタリング向上アルゴリズムにより,初期クラスタリング性能が向上することが実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Jan 2021 21:31:11 GMT)
Unity of Kohn-Sham Density Functional Theory and Reduced Density Matrix
Functional Theory [0.0] この研究は、コーン・シャム(KS)密度汎関数理論(DFT)と還元密度行列汎関数理論(RDMFT)の2つの独立した理論的枠組みを統一する理論を提示している。
KS軌道を超複素数系へ一般化すると、超複素KS(HCKS)理論はKS-DFTの密度の探索空間を RDMFT の分数的占有を持つ自然スピン軌道と等価な空間に拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Jan 2021 06:39:14 GMT)
Ultrasound Image Classification using ACGAN with Small Training Dataset [0.0] ディープラーニングモデルのトレーニングには大きなラベル付きデータセットが必要であるが、超音波画像では利用できないことが多い。
我々は、大規模データ拡張と転送学習の利点を組み合わせた、ジェネレーティブ・アドバイサル・ネットワーク(ACGAN)を利用する。
乳房超音波画像のデータセットを用いて,提案手法の有効性を示す実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Jan 2021 11:11:24 GMT)
Toward Blockchain-Enabled Supply Chain Anti-Counterfeiting and
Traceability [0.0] サプライチェーンのアンチカウンセリングとトレーサビリティのための自律分散型ソリューションの開発
集中型製品アンチカウンタフィーリングソリューションの脆弱性は、システム障害につながる可能性がある。
分散化および分散プロダクトのアンチカウンタファイティングとトレーサビリティエコシステムを開発するための、分散化と実現可能なメカニズムの鍵となる領域。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Jan 2021 14:18:37 GMT)
The phase symmetry of classical electrodynamics [0.0] 電荷のない古典的電磁力学の動的$U (1)$対称性は、量子力学の既知の位相対称性と同様に解析される。
この対称性を用いて、古典的電磁力学の代替ラグランジアン(英語版)が量子力学と類似するものを発見し、その対称性特性を調査した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Jan 2021 10:59:33 GMT)
TDQMF: Two-dimensional quantum mass function [0.0] 2次元量子質量関数(TDQMF)と呼ばれる不確実な量子情報を分解する新しい方法が提案されている。
TDQMF は TQ = (Qoriginal, Qindicative) の2つの要素で構成され、Qs のどちらも量子質量関数であり、Qindicative は Qoriginal の信頼性の指標である。
いくつかの数値例が提供され、その正確性と妥当性を検証するためにいくつかの実用的応用が与えられる。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Jan 2021 14:15:41 GMT)
Studying the UK Job Market During the COVID-19 Crisis with Online Job
Ads [0.0] オンラインジョブボードReed.co.ukのデータを分析して、英国労働市場を調査する。
トピックモデリングとジオ推論を使って、セクターと地理によってデータを分解することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Jan 2021 14:02:19 GMT)
Single-molecule orientation localization microscopy I: fundamental
limits [0.0] 古典的および量子的推定理論に適応し、可能な限りの精度を導出するための数学的枠組みを提案する。
可能なすべての回転運動を測定するための最大感度限界を達成できる機器を設計することは不可能である。
総じて、可能な2次元および3次元の局所化および配向測定タスクの最大精度のために、単一の計器を最適化することはできないと結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Jan 2021 05:09:00 GMT)
Reinforcement Learning Based Temporal Logic Control with Soft
Constraints Using Limit-deterministic Generalized Buchi Automata [0.0] 不確実性を考慮した運動計画の制御合成について検討する。
ロボットの動作や環境特性に不確実性が考慮され、確率的マルコフ決定プロセス(MDP)が生まれます。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Jan 2021 18:16:45 GMT)
Quantum receiver for phase-shift keying at the single photon level [0.0] 本研究では、第2次位相シフト符号化信号の新しい復号方式を提案し、実験的に実証する。
我々の受信機は標準量子限界を超越し、これまで知られていた全ての非適応検出器を低入力出力で上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Jan 2021 23:26:59 GMT)
Quantifying the Global Support Network for Non-State Armed Groups (NAGs) [0.0] 我々は,NAG-HS支援のグローバルな二部ネットワークとその進化を1945-2010年の間に分析した。
相互主義的・寄生的支援形態やネスト型・モジュール型ネットワークアーキテクチャなど,生態学的なネットワークに顕著な類似点を見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Jan 2021 23:59:24 GMT)
Priority-based Post-Processing Bias Mitigation for Individual and Group
Fairness [0.0] 本稿では,グループと個別の公正度に優先順位に基づく後処理バイアスを緩和する手法を提案する。
我々の新しいフレームワークは、消費戦略をよりよく捉えるために、ユーザーセグメント化アルゴリズムを用いてそれを確立する。
関税計算の実施プロセスを変更することなく、住民全体に対する公正な関税配分という概念を支持している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Jan 2021 09:25:28 GMT)
Nonlinear Evolutionary PDE-Based Refinement of Optical Flow [0.0] 剛性および流動性の両方の運動推定にモデルをどのように適合させるかを示す。
アルゴリズムの結果を異なるデータセットで示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Jan 2021 16:35:26 GMT)
Neural Networks with Complex-Valued Weights Have No Spurious Local
Minima [0.0] 二次活性化を持つ浅層複雑なニューラルネットワークは局所的ミニマムを持たないことが証明される。
対照的に、二次活性化を持つ浅い実ニューラルネットワークは、同じ条件下で無限に多くのスプリアス局所ミニマを有する。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Jan 2021 10:44:38 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） (Sun, 31 Jan 2021 08:23:05 GMT)
MLMA-Net: multi-level multi-attentional learning for multi-label object
detection in textile defect images [0.0] 本稿では,マルチレベル・マルチアテンショナル・ディープ・ラーニング・ネットワーク(MLMA-Net)を提案する。
その結果,実世界の産業データセットに対する最先端のアプローチよりも,ネットワークが特徴的特徴を抽出し,性能が向上していることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Jan 2021 04:50:40 GMT)
M2FN: Multi-step Modality Fusion for Advertisement Image Assessment [0.0] 本稿では,ユーザの嗜好に訴える可能性のある広告画像を決定するマルチステップ・モダリティ・フュージョン・ネットワーク(M2FN)を提案する。
M2FNは、豊富な補助属性を持つ実世界の広告データセットを用いて、好みの予測において最先端のパフォーマンスを達成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Jan 2021 12:44:37 GMT)
LABNet: Local Graph Aggregation Network with Class Balanced Loss for
Vehicle Re-Identification [0.0] 車両再識別は、特定の車両を特定することを目的としている重要なコンピュータビジョンタスクである。
深層学習に基づく最近の手法は,背骨特徴抽出器のグローバル平均プール層を利用する。
バックボーン特徴マップ上で局所グラフの集約を行い,局所情報の関連性を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Jan 2021 04:47:03 GMT)
Introduction of a novel word embedding approach based on technology
labels extracted from patent data [0.0] 本稿では,人間のラベル付きデータの統計的解析を用いた単語埋め込み手法を提案する。
このアルゴリズムは以前のEQMania UG(eqmania.com)の開発であり、2021年4月までeqalice.comでテストできる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Jan 2021 10:37:38 GMT)
Global symmetry, Euclidean gravity, and the black hole information
problem [0.0] 量子重力における大域対称性の非存在とブラックホール情報問題のユニタリ解との密接な関係を論じる。
この議論に動機付けられて、ある意味でユークリッド量子重力はホログラフィと同値であると推測する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Jan 2021 03:54:14 GMT)
Generative and Discriminative Deep Belief Network Classifiers:
Comparisons Under an Approximate Computing Framework [0.0] 我々は、組み込みデバイス分類タスクにおいて、DDBN(Dis discriminative Deep Belief Networks)と呼ばれるディープラーニングアルゴリズムのクラスに対して、効率的なビット幅削減とプルーニングを検討する。
DDBNを近似計算フレームワークで生成的および識別的目的の両方で訓練し、教師付きおよび半教師付きアプリケーションのパワー・アット・パフォーマンスを解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Jan 2021 20:57:33 GMT)
Fine-tuning Handwriting Recognition systems with Temporal Dropout [0.0] 本稿では、リカレントニューラルネットワーク(RNN)に基づく手書き文字認識システムのための新しい手法を提案する。
シーケンスをモデル化するシステムの能力を改善するために,シーケンス内のランダムな位置にある情報をドロップする手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Jan 2021 18:27:08 GMT)
Expectation propagation on the diluted Bayesian classifier [0.0] 本稿では,二項分類の文脈におけるスパース特徴選択の問題に対処する統計力学にインスパイアされた戦略を導入する。
予測伝搬(EP)として知られる計算スキームは、分類規則を学習する連続重みの知覚を訓練するために用いられる。
EPは、変数選択特性、推定精度、計算複雑性の点で頑健で競争力のあるアルゴリズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Jan 2021 00:46:21 GMT)
Effects of nonstandard interaction on temporal and spatial correlations
in neutrino oscillations [0.0] 我々は,新しい物理解がLeggett-Garg-type (LGtI) の不等式に及ぼす影響について検討した。
DUNE実験装置における3GeVの周囲エネルギー$nu_mu$に対するLGtIの違反は、新しい物理の存在を示すだけでなく、新しい物理の存在を示すことが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Jan 2021 17:42:43 GMT)
Differentiate Everything with a Reversible Embeded Domain-Specific
Language [0.0] 逆モード自動微分(Reverse-mode Automatic differentiation, AD)は、バックプロパゲーションのための中間計算状態をトレースするには空間オーバーヘッドが多すぎるという問題に悩まされる。
本稿では、逆計算を用いて、可逆プログラミングeを設計、実装することで、状態のトレースを行うことを提案する。
暗黙のスタック操作がないため、プログラムは既存のコンパイラ機能と互換性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Jan 2021 23:03:03 GMT)
Correlated Disorder in the SYK$_{2}$ model [0.0] N$MajoranaフェルミオンのSYK$_2$モデルについて、詳細なスペクトル分析と2点と4点の情報源との結合によるランダムな二次相互作用について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Jan 2021 10:04:33 GMT)
Continuous Learning and Inference of Individual Probability of
SARS-CoV-2 Infection Based on Interaction Data [0.0] 本研究は,SARS-CoV-2ウイルスの非感染性キャリアーの確率を,対話型連続学習と,感染性ランキングのための個別確率推定(CLIIP)を用いて決定する新しい手法を提案する。
従来の接触追跡法と比較して,非血縁性ウイルスキャリアーの探索に必要なスクリーニングと検疫を最大94%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Jan 2021 07:43:10 GMT)
Comparison of Cloud-Based Ion Trap and Superconducting Quantum Computer
Architectures [0.0] 最近、いくつかの量子コンピューティングシステムが商用クラウドサービスとして利用できるようになった。
いくつかの単純な量子回路とアルゴリズムでこれらのシステムの性能を比較し,各システムアーキテクチャのコンテキストにおけるコンポーネント性能について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Jan 2021 04:00:48 GMT)
Classification of Fracture and Normal Shoulder Bone X-Ray Images Using
Ensemble and Transfer Learning With Deep Learning Models Based on
Convolutional Neural Networks [0.0] 様々な理由で肩骨折が起こり、身体の他の関節よりも広く、より多様な動きの領域が生じる。
画像はX線(X線)、磁気共鳴画像(MRI)、CT(CT)デバイスを介して肩用のデジタルイメージング・通信(DICOM)フォーマットで生成される。
移動学習とアンサンブル学習を用いた畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に基づく深層学習モデルを用いて,肩骨X線画像の分類と比較を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Jan 2021 19:20:04 GMT)
Boosting the Predictive Accurary of Singer Identification Using Discrete
Wavelet Transform For Feature Extraction [0.0] 我々はMel Frequency Cepstral Coefficient (MFCC)と比較して離散ウェーブレット変換(DWT)の性能について検討した。
本研究で導入された DWT (db4) 特徴抽出と, 平均精度83.96% となる線形支持ベクトルマシンの組み合わせにより, 最適識別システムを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Jan 2021 21:58:55 GMT)
Beyond the Command: Feminist STS Research and Critical Issues for the
Design of Social Machines [0.0] マシンデザイナが、ジェンダーやパワーダイナミクスといった人間の社会問題に絡み合ったマシンと人間の関係をいかに構築しているかを示す。
本稿では,ソーシャルの重要性,多様性,複雑性を認識しようとする技術デザイナーのモデルとして,社会機械を貢献する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Jan 2021 15:00:35 GMT)
Bandgap optimization in combinatorial graphs with tailored ground
states: Application in Quantum annealing [0.0] Pottsモデルのパラメータ推定にはMILP(mixed-integer linear programming)の定式化を提案する。
2つのアルゴリズムが開発され、第1の手法は、基底状態の集合がユーザの指定したデータセットを複製するパラメータを推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Jan 2021 22:11:12 GMT)
BNLP: Natural language processing toolkit for Bengali language [0.0] BNLPはベンガル語のためのオープンソースの言語処理ツールキットである。
トークン化、ワード埋め込み、POSタグ付け、NERタグ付け機能で構成される。
BNLPはベンガルの研究コミュニティで広く利用されており、16Kダウンロード、119の星と31のフォークがある。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Jan 2021 07:56:08 GMT)
Analysis of Basic Emotions in Texts Based on BERT Vector Representation [0.0] 著者らは、テキストにおける感情認識の課題において、GAN型モデルとその開発の最も重要な段階を提示する。
本研究では,手動でラベル付けした不完全なデータに基づいて,すべての感情の組み合わせを合成したデータセットを生成する手法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Jan 2021 12:47:33 GMT)
An automatic procedure to determine groups of nonparametric regression
curves [0.0] 提案するテスト手順は、その数の自動選択によってグループを決定することができる。
提案手法の有限サンプル特性を調べるために, シミュレーション実験を行った。
断面の集合を解析することによってトンネルの形状を研究する手順の適用性を示す。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Jan 2021 16:45:04 GMT)
A note on the price of bandit feedback for mistake-bounded online
learning [0.0] 標準モデルとバンディットモデルは、ミスバウンドモデルからオンラインマルチクラス分類への一般化である。
両方のモデルでは、学習者は各ラウンドで分類を推測しますが、標準モデルでは、学習者は各推測後に正しい分類を受け取ります。
この補題は、$s$ と $t$ が互いに複数の mod $p$ である場合に正確に偽であることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Jan 2021 21:08:43 GMT)
A new distance measure of Pythagorean fuzzy sets based on matrix and and
its application in medical diagnosis [0.0] ピタゴラスファジィ集合 (pythagorean fuzzy set, PFS) は、不確定な状況において不確実性を解明し、分解するのにより効率的である。
2つのピタゴラスファジィ集合の間の距離を測る方法はまだ未解決の問題である。
距離測定の公理の要件を満たす新しい距離測定法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Jan 2021 15:59:09 GMT)
A hidden variable model for universal quantum computation with magic
states on qubits [0.0] 有限状態空間上の確率分布のベイズ更新により、全ての量子計算が記述可能であることを示す。
マジック状態を持つ量子計算のモデルに適用した場合、この状態空間のサイズは、ゲートと測定シーケンスの長さではなく、量子計算で使用されるマジック状態の数にのみ依存する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Jan 2021 01:26:31 GMT)
A Novel Use of Discrete Wavelet Transform Features in the Prediction of
Epileptic Seizures from EEG Data [0.0] 本稿では,脳波データからのてんかん発作の診断における特徴抽出法に比べて,離散ウェーブレット変換(DWT)の予測上の優位性を示す。
てんかん発作の診断における2つの組み合わせ(SVMとDWT-db2とRFを組み合わせたDWT-db4)の有意な可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Jan 2021 17:21:10 GMT)