Learning Diverse-Structured Networks for Adversarial Robustness [143.3] 本稿では,検索空間のサイズを大幅に削減する多様構造ネットワーク(DS-Net)を提案する。
低レベルの操作の代わりに、原子ブロックがタイムテストされたビルディングブロックである、事前定義された原子ブロックのみを考慮する。
アトミックブロックは数ブロックしかないので、DS-Netの検索ブロックで最高のブロックを見つけるのではなく、全てのアトミックブロックを重み付けることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 14:48:27 GMT)
Detecting Ongoing Events Using Contextual Word and Sentence Embeddings [110.8] 本稿では,OED(Ongoing Event Detection)タスクを紹介する。
目的は、歴史、未来、仮説、あるいは新しいものでも現在のものでもない他の形式や出来事に対してのみ、進行中のイベントの言及を検出することである。
構造化されていないテキストから進行中のイベントに関する構造化情報を抽出する必要があるアプリケーションは、OEDシステムを利用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 19:51:11 GMT)
Federated Learning on the Road: Autonomous Controller Design for
Connected and Autonomous Vehicles [109.7] CAV(コネクテッド・アンド・自律車両)の自律制御設計のための新しい統合学習(FL)フレームワークの提案
CAVの移動性、無線フェーディングチャネル、および不均衡で非独立で同一に分散されたデータを考慮に入れた新しい動的フェデレーション・プロキシ(DFP)アルゴリズムが提案されている。
最適制御器を用いてCAVがどの程度の速度で収束するかを同定するために,提案アルゴリズムに対して厳密な収束解析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 19:57:47 GMT)
LoRD-Net: Unfolded Deep Detection Network with Low-Resolution Receivers [104.0] 本稿では,1ビット計測から情報シンボルを復元する「LoRD-Net」というディープ検出器を提案する。
LoRD-Netは、関心のシグナルを回復するためのタスクベースのアーキテクチャである。
無線通信における1ビット信号回復のためのレシーバアーキテクチャの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 04:26:05 GMT)
Waveguide Bandgap Engineering with an Array of Superconducting Qubits [101.2] 局所周波数制御による8つの超伝導トランスモン量子ビットからなるメタマテリアルを実験的に検討した。
極性バンドギャップの出現とともに,超・亜ラジカル状態の形成を観察する。
この研究の回路は、1ビットと2ビットの実験を、完全な量子メタマテリアルへと拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 12:54:03 GMT)
Voxel R-CNN: Towards High Performance Voxel-based 3D Object Detection [99.2] Voxel R-CNNというシンプルで効果的なVoxelベースのフレームワークを考案しました。
2段階のアプローチでボクセルの特徴をフル活用することにより,最先端の点ベースモデルと同等の精度で検出できる。
その結果、Voxel R-CNNは、NVIDIA 2080 Ti GPU上での25 FPSの速度で、リアルタイムフレーム処理速度を維持しながら、より高い検出精度を提供する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 16:25:48 GMT)
A Variational Information Bottleneck Approach to Multi-Omics Data
Integration [98.6] 本稿では,不完全な多視点観測のための深い変動情報ボトルネック (IB) 手法を提案する。
本手法は,対象物に関連のある視点内および視点間相互作用に焦点をあてるために,観測された視点の辺縁および結合表現にISBフレームワークを適用した。
実世界のデータセットの実験から、我々の手法はデータ統合から常に利益を得て、最先端のベンチマークより優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 06:05:39 GMT)
Instance and Panoptic Segmentation Using Conditional Convolutions [96.7] 本稿では,CondInst と呼ばれる,シンプルで効果的な光学的セグメンテーションフレームワークを提案する。
我々は、CondInstがインスタンス分割タスクと単眼セグメンテーションタスクの両方において精度と推論速度を向上できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 06:57:02 GMT)
Sampling Based Scene-Space Video Processing [89.5] ビデオ処理のための新しいサンプリングベースのフレームワークを提案する。
奥行きのミスやカメラのポーズ推定がある場合、高品質なシーン空間ビデオ効果を可能にする。
カジュアルにキャプチャーされた、手持ちの、動く、圧縮された、モノラルなビデオの結果を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 05:55:04 GMT)
Finite Sample Analysis of Minimax Offline Reinforcement Learning:
Completeness, Fast Rates and First-Order Efficiency [83.0] 強化学習におけるオフ・ポリティィ・アセスメント(OPE)の理論的特徴について述べる。
ミニマックス法により、重みと品質関数の高速収束を実現することができることを示す。
非タブラル環境における1次効率を持つ最初の有限サンプル結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 03:20:39 GMT)
DeepReduce: A Sparse-tensor Communication Framework for Distributed Deep
Learning [79.9] 本稿では,スパーステンソルの圧縮通信のための汎用的フレームワークであるDeepReduceを紹介する。
DeepReduceはテンソルを2つの集合、値とインデックスに分解し、これらの集合の独立圧縮と結合圧縮を可能にする。
大規模実モデルを用いた実験により,DeepReduceはデータ転送を少なくし,既存の手法よりも計算オーバーヘッドを小さくすることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 11:31:24 GMT)
ParaSCI: A Large Scientific Paraphrase Dataset for Longer Paraphrase
Generation [78.1] parasciは科学分野で最初の大規模パラフレーズデータセットである。
このデータセットは、ACL(ParaSCI-ACL)から33,981対、arXiv(ParaSCI-arXiv)から316,063対を含む。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 14:01:05 GMT)
PatchNets: Patch-Based Generalizable Deep Implicit 3D Shape
Representations [75.4] 物体認識訓練のための中級パッチベースサーフェス表現を提案する。
形状や部分点雲の完全化など,新しい表現の応用例をいくつか紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 13:32:02 GMT)
Integrating end-to-end neural and clustering-based diarization: Getting
the best of both worlds [71.4] クラスタリングに基づくアプローチでは、xベクトルのような話者埋め込みをクラスタリングすることで、話者ラベルを音声領域に割り当てる。
EEND(End-to-end Neural Diarization)は、ニューラルネットワークを使用してダイアリゼーションラベルを直接予測する。
重なり合う音声と、任意の数の話者を含む長い録音のために、単純だが効果的なハイブリッドダイアリゼーションフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 02:34:07 GMT)
Deep Texture-Aware Features for Camouflaged Object Detection [69.8] 本稿では, テクスチャ認識モジュールを定式化し, 深層畳み込みニューラルネットワークにおけるテクスチャ認識の特徴を学習する。
我々は,キャモフラージュされた物体検出のためのベンチマークデータセット上で,定性的かつ定量的にネットワークを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 04:38:32 GMT)
Confidence-Budget Matching for Sequential Budgeted Learning [69.8] 問合せ予算で意思決定問題を定式化する。
我々は,多腕バンディット,線形バンディット,強化学習問題を考察する。
我々は,CBMに基づくアルゴリズムが逆性の存在下で良好に動作することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 19:56:31 GMT)
CharacterGAN: Few-Shot Keypoint Character Animation and Reposing [64.2] 本稿では,与えられた文字の少数のサンプルに対してのみトレーニング可能な生成モデルである characterGAN を紹介する。
我々のモデルはキーポイント位置に基づいて新しいポーズを生成し、インタラクティブなフィードバックを提供しながらリアルタイムで修正することができる。
提案手法は,近年のベースラインよりも優れており,多様なキャラクタに対してリアルなアニメーションを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 12:38:15 GMT)
Globally Optimal Relative Pose Estimation with Gravity Prior [63.7] 例えば、車やUAVで使われるスマートフォン、タブレット、カメラシステムは、通常は重力ベクトルを正確に測定できるIMUを備えている。
我々は,最小二乗の意味での代数的誤差を最小限に抑え,過度に決定されたポーズにおける相対的なポーズを推定する,新しいグローバル最適解法を提案する。
提案した解法は、約50万枚の画像対を持つ4つの実世界のデータセットの最先端の解法と比較される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 02:38:55 GMT)
Camera-aware Proxies for Unsupervised Person Re-Identification [60.3] 本稿では、アノテーションを必要としない純粋に教師なしの人物識別(Re-ID)問題に取り組む。
各クラスタを複数のプロキシに分割し、それぞれのプロキシが同じカメラからのインスタンスを表すことを提案する。
カメラ認識プロキシに基づいて、カメラ内およびカメラ間コントラスト学習コンポーネントをre-idモデル用に設計する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 12:41:42 GMT)
Intermediate Loss Regularization for CTC-based Speech Recognition [58.3] 本稿では,コネクショニスト時間分類(CTC)の目的に基づいて,自動音声認識(ASR)のための簡易かつ効率的な補助的損失関数を提案する。
提案手法は,WSJコーパスの単語誤り率(WER)9.9%,AISHELL-1コーパスの文字誤り率(CER)5.2%である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 15:01:03 GMT)
Evaluating representations by the complexity of learning low-loss
predictors [55.9] 下流タスクの解決に使用されるデータの表現を評価することの問題点を考察する。
本稿では,関心のあるタスクにおける低損失を実現する表現の上に,予測器を学習する複雑性によって表現の質を測定することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 16:50:13 GMT)
Sparse Reward Exploration via Novelty Search and Emitters [55.4] 本稿では,SparsE Reward Exploration via Novelty and Emitters (SERENE)アルゴリズムを提案する。
SERENEは、探索空間の探索と報酬の搾取を2つの交互プロセスに分けている。
メタスケジューラは、2つのプロセス間の交互にグローバルな計算予算を割り当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 12:34:54 GMT)
Learning High DimensionalWasserstein Geodesics [55.1] 高次元の2つの確率分布の間のワッサーシュタイン測地線を計算するための新しい定式化と学習戦略を提案する。
ラグランジュ乗算器の手法を最適輸送(OT)問題の動的定式化に適用することにより、サドル点がワッサーシュタイン測地線であるミニマックス問題を導出する。
次に、深層ニューラルネットワークによる関数のパラメータ化を行い、トレーニングのためのサンプルベースの双方向学習アルゴリズムを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 04:25:28 GMT)
Machine Learning-Based Automated Design Space Exploration for Autonomous
Aerial Robots [55.1] 自律飛行ロボットのためのドメイン固有のアーキテクチャの構築は、オンボードコンピューティングを設計するための体系的な方法論が欠如しているため、難しい。
F-1ルーフラインと呼ばれる新しいパフォーマンスモデルを導入し、アーキテクトがバランスの取れたコンピューティングシステムを構築する方法を理解するのを助ける。
サイバー物理設計空間を自動でナビゲートするために、AutoPilotを導入します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 03:50:54 GMT)
Provably Efficient Algorithms for Multi-Objective Competitive RL [54.2] エージェントの報酬がベクトルとして表現される多目的強化学習(RL)について検討する。
エージェントが相手と競合する設定では、その平均戻りベクトルから目標セットまでの距離によってその性能を測定する。
統計的および計算学的に効率的なアルゴリズムを開発し、関連するターゲットセットにアプローチする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 14:26:00 GMT)
F-FADE: Frequency Factorization for Anomaly Detection in Edge Streams [53.7] エッジストリームにおける異常検出のための新しいアプローチであるF-FADEを提案する。
ノード対間の相互作用の周波数の時間進化分布を効率的にモデル化するために、新しい周波数分解技術を用いる。
F-FADEは、一定メモリしか必要とせず、時間的および構造的な変化を伴う幅広い種類の異常をオンラインストリーミング環境で処理できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 13:11:09 GMT)
On the Reproducibility of Neural Network Predictions [52.5] そこで本研究では, チャーン問題について検討し, 原因因子を同定し, 緩和する2つの簡単な方法を提案する。
最初に、標準的な画像分類タスクであっても、チャーンが問題であることを示す。
我々は,予測信頼度を高めるために,エントロピー正規化器を提案する。
両手法の有効性を実証的に示し, 基礎モデルの精度を向上しながら, チャーン低減効果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 18:51:01 GMT)
Exploring the Limits of Few-Shot Link Prediction in Knowledge Graphs [49.7] 数発のリンク予測を行うため,本手法の現況を一般化したモデルスペクトルについて検討する。
単純なゼロショットベースライン – 関係性固有の情報を無視する – が驚くほど高いパフォーマンスを実現しているのが分かります。
慎重に構築された合成データセットの実験では、関係の例がいくつかあるだけで、モデルがきめ細かな構造情報を使用するのを基本的に制限することが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 21:04:31 GMT)
Unsupervised Novel View Synthesis from a Single Image [47.4] 単一の画像からの新しいビュー合成は、オブジェクトの単一入力画像から新しいビューを生成することを目的としている。
本研究の目的は、新しいビュー合成のための条件付き生成モデルの訓練を、完全に教師なしの方法で行えるようにすることで、この仮定を緩和することである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 16:56:04 GMT)
PipeTransformer: Automated Elastic Pipelining for Distributed Training
of Transformers [47.2] PipeTransformerはTransformerモデルの分散トレーニングアルゴリズムである。
トレーニング中にいくつかのレイヤを特定し凍結することで、パイプラインとデータの並列性を自動的に調整する。
GLUE と SQuAD データセット上で ImageNet と BERT 上での Vision Transformer (ViT) を用いた Pipe Transformer の評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 13:39:31 GMT)
Exact Optimization of Conformal Predictors via Incremental and
Decremental Learning [47.0] Conformal Predictors (CP) はMLメソッドのラッパーであり、データ分散に対する弱い仮定の下でエラー保証を提供する。
分類や回帰から異常検出まで幅広い問題に適している。
本研究では,基礎となるML手法と組み合わせて学習し,漸進的・漸進的学習を活用することにより,CP分類器を著しく高速化できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 15:31:37 GMT)
Bias-Variance Reduced Local SGD for Less Heterogeneous Federated
Learning [46.3] 通信と計算の複雑さの観点から,局所的な学習を効率的に行うことを目的としている。
分散学習における重要な学習シナリオの1つは、フェデレート学習シナリオである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 14:32:28 GMT)
Adversarial Training Makes Weight Loss Landscape Sharper in Logistic
Regression [45.3] 敵の例に対して頑健なモデルを学習するために、敵の訓練が活発に研究されている。
最近の研究では、逆向きに訓練されたモデルが、減量風景が鋭い場合、逆向きの例で性能を劣化させることがわかった。
この現象を理論的に解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 01:31:01 GMT)
Think you have Solved Direct-Answer Question Answering? Try ARC-DA, the
Direct-Answer AI2 Reasoning Challenge [42.3] 我々は、ARC(AI2 Reasoning Challenge)多重選択データセットの直接回答(オープン応答、フリーフォーム)バージョンであるARC-DAデータセットを提案する。
ARC-DAデータセットは、クラウドソーシングとエキスパートレビューを組み合わせることで、質問を直接回答形式に変換することで懸念に対処する。
結果のデータセットには2985の質問と8436の有効な回答が含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 17:41:43 GMT)
Multi-Sample Online Learning for Spiking Neural Networks based on
Generalized Expectation Maximization [42.1] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、バイナリニューラルダイナミックアクティベーションを通じて処理することで、生物学的脳の効率の一部をキャプチャする。
本稿では, シナプス重みを共有しながら, 独立したスパイキング信号をサンプリングする複数のコンパートメントを活用することを提案する。
鍵となる考え方は、これらの信号を使ってログライクなトレーニング基準のより正確な統計的推定と勾配を求めることである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 16:39:42 GMT)
CF-GNNExplainer: Counterfactual Explanations for Graph Neural Networks [40.5] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、現実世界のアプリケーションにおいて、ますます有望であることが示されている。
本稿では, CF-GNNExplainerを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 17:58:14 GMT)
Distributed Learning and Inference with Compressed Images [40.1] 本稿では,自律運転に対する視覚に基づく認識をパラダイムシナリオとして取り上げる。
生成逆ネットワーク(GAN)を用いた画像復元に基づくデータセット復元を提案する。
本手法は,特定の画像圧縮手法と下流タスクの両方に非依存である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 11:45:05 GMT)
Reducing the Amortization Gap in Variational Autoencoders: A Bayesian
Random Function Approach [38.5] GPモデルの推論は、セミアモタイズ法よりもはるかに高速な1つのフィードフォワードパスによって行われる。
提案手法は,複数のベンチマークデータセットの最先端データよりも高い確率でテストデータが得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 13:01:12 GMT)
Hyperparameter Optimization Is Deceiving Us, and How to Stop It [38.1] 探索に対するハイパーパラメータ部分空間の選択に基づく不整合性能は,ML研究において広く行われている問題であることを示す。
我々はこの問題を解析的に特徴付け、ハイパーパラメータ偽装(hyper parameter deception)と呼び、グリッド探索が本質的に偽装であることを示す。
我々は詐欺に対する保証をもって防衛を証明し、実際は防衛を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 07:30:43 GMT)
Improved acoustic word embeddings for zero-resource languages using
multilingual transfer [37.8] 我々は、ラベル付きデータに対する複数の良質な言語からの単一の教師付き埋め込みモデルを訓練し、それを目に見えないゼロ・リソース言語に適用する。
本稿では,3つのマルチリンガルリカレントニューラルネットワーク(RNN)モデルについて考察する。全ての訓練言語の連接語彙に基づいて訓練された分類器,複数言語から同一語と異なる単語を識別する訓練されたシームズRNN,単語ペアを再構成する訓練された対応オートエンコーダ(CAE)RNNである。
これらのモデルは、ゼロリソース言語自体で訓練された最先端の教師なしモデルよりも優れており、平均精度が30%以上向上している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 08:03:25 GMT)
Supervised Speaker Embedding De-Mixing in Two-Speaker Environment [37.3] 音源分離のような信号空間で2つの話者信号を分離する代わりに,話者埋め込み型デミックス方式を提案する。
提案手法は、埋め込み空間における2つの話者信号と異なる話者特性を分離する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 15:46:54 GMT)
Matrix Decomposition on Graphs: A Functional View [36.9] 本稿では,グラフ上の行列分解問題の関数的考察を提案する。
我々のフレームワークは、還元基底を用いて積空間上の関数を表現することは、低階行列近似を回復するのに十分である、というキーアイデアに基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 15:28:11 GMT)
Multi-Task Self-Supervised Pre-Training for Music Classification [36.2] 音楽エンコーダの事前学習に自己教師付きマルチタスク学習法を適用した。
本研究では、これらの設計選択が、下流の音楽分類タスクとどのように相互作用するかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 15:19:58 GMT)
Two-Stage Augmentation and Adaptive CTC Fusion for Improved Robustness
of Multi-Stream End-to-End ASR [35.7] マルチストリームパラダイムでは、さまざまな未知の単一ストリーム条件やストリーム間ダイナミクスを扱うことにより、ロバスト性を改善する。
ミスマッチシナリオに着目した2段階拡張方式を提案する。
従来の訓練戦略と比較して、単語誤り率を29.7～59.3%削減するなど、大幅な改善が報告されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 08:36:58 GMT)
Learning Audio-Visual Correlations from Variational Cross-Modal
Generation [35.1] 我々は,モーダル間生成の観点から,音声と視覚の相関関係を自己監督的に学習する。
学習した相関関係は、オーディオ-視覚的クロスモーダルなローカライゼーションや検索など、複数の下流タスクに容易に適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 21:27:00 GMT)
An Unsupervised Sentence Embedding Method by Mutual Information
Maximization [34.9] SBERT(Sentence BERT)はクラスタリングやセマンティックサーチのような文対タスクでは非効率である。
本稿では,BERT上での軽量な拡張と,新たな自己教師型学習目標を提案する。
我々の方法は、異なるドメイン固有のコーパスに適用できるようなラベル付きデータの可用性に制限されない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 03:15:25 GMT)
In-Loop Meta-Learning with Gradient-Alignment Reward [34.2] 本稿では,GAR(グラデーション・アライメント・アライメント・アワード)という,低コストで計算可能なメモリ節約報酬を提案する。
まず、複数のデータセットを分割した混合データとして、GARを用いてデータ分布を選択する。
第2に,CIFAR-10とCIFAR-100の最先端の強化戦略と競合する学習増強戦略の導出に成功していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 16:27:08 GMT)
A Serverless Cloud-Fog Platform for DNN-Based Video Analytics with
Incremental Learning [31.7] 本稿では、クライアント-フォグクラウドのシナジーをフル活用して、DNNベースのビデオ分析に役立てる最初のサーバーレスシステムを提案する。
この目的のために、V(Video-Platform-as-a-Service)と呼ばれる総合的なクラウドフォッグシステムを実装した。
評価の結果、Vは複数のSOTAシステムよりも優れており、高い精度を維持しながら帯域幅を最大21%削減し、RTTを最大62.5%削減し、クラウドの金融コストを最大50%削減している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 05:59:36 GMT)
GraphPlan: Story Generation by Planning with Event Graph [31.3] イベントグラフを補助する一連のイベントを計画することに集中し、イベントを使用してジェネレータをガイドします。
本稿では,シーケンス・ツー・シーケンス・モデルを用いてストーリーラインを出力する代わりに,イベントグラフ上を歩くことでイベントシーケンスを生成することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 03:18:55 GMT)
Transductive Zero-Shot Learning by Decoupled Feature Generation [30.7] 本稿では,未確認のクラスからの未表示の視覚データを利用できるトランスダクティブ・セッティングに着目する。
本稿では,現実的な視覚的特徴を生成し,意味的属性を視覚的手がかりに変換するタスクを分離することを提案する。
本研究は,提案手法の有効性を解明する上で,関連する最先端技術に対する優位性を実証するための詳細なアブレーション研究である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 16:17:52 GMT)
Bidirectional Multi-scale Attention Networks for Semantic Segmentation
of Oblique UAV Imagery [30.5] 本稿では、より適応的で効果的な特徴抽出のために、複数スケールの特徴を双方向に融合する新しい双方向多スケールアテンションネットワークを提案する。
当モデルでは,平均和合(mIoU)スコア70.80%でSOTA(State-of-the-art)を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 11:02:15 GMT)
Commonsense Knowledge Aware Concept Selection For Diverse and
Informative Visual Storytelling [30.3] 画像から情報的コンテンツを保存しながら、生成したストーリーの多様性を高めることを目的としている。
大規模な事前学習モデルを用いて、概念やイメージをフルストーリーに変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 02:15:28 GMT)
On the Minimax Optimality of the EM Algorithm for Learning Two-Component
Mixed Linear Regression [30.1] 信号-雑音比(SNR)の全ての条件下での2成分混合線形回帰学習のためのEMアルゴリズムの収束率について検討する。
EMアルゴリズムは,すべてのSNR条件下で,最小限のサンプル複雑性を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 17:17:34 GMT)
Structure-aware Person Image Generation with Pose Decomposition and
Semantic Correlation [29.7] 高品質な人物画像生成のための構造認識フローベース手法を提案する。
人体を異なる意味部分に分解し、異なるネットワークを適用してこれらの部分のフロー場を別々に予測する。
提案手法は,ポーズの相違が大きい場合に高品質な結果を生成することができ,定性比較と定量的比較の両方において最先端の手法より優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 03:07:57 GMT)
Fast and Memory Efficient Differentially Private-SGD via JL Projections [29.4] DP-SGDは大規模ニューラルネットワークのプライベートトレーニングで知られている唯一のアルゴリズムである。
本稿では,DP-SGD-JL とDP-Adam-JL と呼ばれる差分プライベートを設計するための新しい枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 06:02:10 GMT)
DetectorGuard: Provably Securing Object Detectors against Localized
Patch Hiding Attacks [28.9] 最先端のオブジェクト検出器は、局所的なパッチ隠蔽攻撃に対して脆弱である。
我々は,デザイナガードと呼ばれる局所的なパッチ隠蔽攻撃に対して,確実に堅牢な検出器を構築するための,最初の汎用フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 02:02:21 GMT)
Integer Programming for Causal Structure Learning in the Presence of
Latent Variables [28.9] 本稿では,整数プログラミング(IP)の定式化を解き,連続変数の集合に対してスコア最大化祖先ADMGを返却する,新しい正確なスコアベース手法を提案する。
特に、DAG学習問題に対する最先端IPモデルを一般化し、有効な不等式の新しいクラスを導出し、IPベースのADMG学習モデルを形式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 12:10:16 GMT)
Compression of descriptor models for mobile applications [26.5] 深層ニューラルネットワークにおける計算コスト,モデルサイズ,マッチング精度のトレードオフを評価する。
我々は、深度的に分離可能な層を用いることで、学習重量の顕著な冗長性を観察する。
本稿では,標準的な畳み込みと奥行き分離可能な畳み込みを補間する手段を提供する,畳み込み-Depthwise-Pointwise(CDP)層を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 10:41:09 GMT)
Model Agnostic Answer Reranking System for Adversarial Question
Answering [26.1] 本稿では,任意のQAモデルに直接適用可能なモデルに依存しない手法を提案する。
提案手法では,質問内容と重複する内容に基づいて,候補回答をスコアリングする明示的な回答候補のランク付け機構を採用している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 06:18:12 GMT)
Real-World Super-Resolution of Face-Images from Surveillance Cameras [25.3] 本稿では,現実的なLR/HRトレーニングペアを生成するための新しいフレームワークを提案する。
本フレームワークは、実写のぼやけたカーネル、ノイズ分布、JPEG圧縮アーチファクトを推定し、ソース領域のものと類似した画像特性を持つLR画像を生成する。
我々はGANベースのSRモデルを用いて、よく使われるVGG-loss[24]とLPIPS-loss[52]を交換した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 11:38:30 GMT)
Revisiting Prioritized Experience Replay: A Value Perspective [22.0] 我々は、経験リプレイにより、過去の経験を利用して累積報酬を最大化することができると論じている。
我々のフレームワークはRLの2つの重要な量: $|textTD|$と経験の価値をリンクしている。
実験により,アタリゲームの最大エントロピーRLが向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 16:09:07 GMT)
Zero Training Overhead Portfolios for Learning to Solve Combinatorial
Problems [21.4] ZTopは、シンプルなが効果的なモデル選択と、問題を解決するための学習のためのアンサンブル機構である。
ZToppingは、ZTopアンサンブル戦略と与えられたディープラーニングアプローチを用いて、現在最先端のディープラーニングアプローチの性能を大幅に向上させる方法を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 05:23:26 GMT)
Deep Sequential Learning for Cervical Spine Fracture Detection on
Computed Tomography Imaging [20.1] CT 軸方向画像における頚椎骨折の自動検出のための双方向長期記憶(BLSTM)層を用いた深部畳み込みニューラルネットワーク(DCNN)を提案する。
我々は,3,666個のCTスキャン(陽性729例,陰性2,937例)の注釈付きデータセットを用いて,モデルをトレーニングし,検証した。
検証結果から, 正の104例と負の104例と負の104例と負の104例と負の419例とで, 70.92%, 79.18%の分類精度を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 17:33:06 GMT)
Action sequencing using visual permutations [19.6] この研究は、単一の参照視覚状態で条件付けられたニューラルアクションシークエンシングのタスクについて考察する。
本稿では、置換の観点から、置換と順序付けの概念の両方について推論できることから、アクションシークエンシングの利点を論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 02:34:31 GMT)
It Takes Two to Tango: Combining Visual and Textual Information for
Detecting Duplicate Video-Based Bug Reports [19.3] 本稿では,ビデオベースのバグレポートに基づく重複検出手法であるtangoを提案する。
4,860件の重複検出タスクを総合的に評価し、タンゴの複数の構成を評価します。
平均して、Tangoは開発者の労力を60%以上削減し、実用性を示している。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 16:55:22 GMT)
Last iterate convergence of SGD for Least-Squares in the Interpolation
regime [19.1] 基本最小二乗構成におけるノイズレスモデルについて検討する。
最適予測器が完全に入力に適合すると仮定し、$langletheta_*, phi(X) rangle = Y$, ここで$phi(X)$は無限次元の非線型特徴写像を表す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 14:02:20 GMT)
GaitSet: Cross-view Gait Recognition through Utilizing Gait as a Deep
Set [19.0] 歩行は、距離で認識できるユニークな生体認証機能である。
既存の歩行認識方法は、不要な順序制約を維持する歩行テンプレートまたは歩行シーケンスを利用する。
本稿では,歩行を深層集合として利用する新しい視点について述べる。つまり,一組の歩行フレームがグローバルな局所融合深層ネットワークによって統合されることを意味する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 15:49:54 GMT)
Causal Inference Using Linear Time-Varying Filters with Additive Noise [18.4] 制約構造因果モデルフレームワークを用いた因果推論は、データ生成機構による原因と効果の非対称性に大きく依存する。
データの非定常性を利用して対称性を破ることを提案する。
主な理論的結果は,原因と効果が時間変化フィルタを介して接続された場合,因果方向が汎用ケースで同定可能であることを示している。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 20:56:03 GMT)
Network Support for High-performance Distributed Machine Learning [17.9] 学習ノード(計算を行う)と情報ノード(データを提供する)の両方をキャプチャするシステムモデルを提案する。
次に,学習課題を完了させるために,学習ノードと情報ノードが協調して行うべき課題と,実行すべきイテレーション数を選択する問題を定式化する。
我々はDoubleClimbというアルゴリズムを考案し、1+1/|I|競合解を見つけることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 19:38:57 GMT)
baller2vec: A Multi-Entity Transformer For Multi-Agent Spatiotemporal
Modeling [17.4] マルチエージェント・テンポラリ・モデリングは,アルゴリズム設計の観点からも,計算の観点からも難しい課題である。
本稿では,標準トランスフォーマーの多元性一般化である Baller2vec について紹介する。
バスケットボールに関連する2つのタスクを訓練し,マルチエージェント・テンポラル・モデリングにおける Baller2vec の有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 17:02:04 GMT)
Almost sure convergence rates for Stochastic Gradient Descent and
Stochastic Heavy Ball [17.3] 一般近似問題に対する勾配降下法(SGD)と重球法(SHB)について検討した。
SGD の場合、凸と滑らかな設定において、イテレートの重み付き平均に対して、最初の最も確実な収束式を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 13:40:31 GMT)
A Deep Learning Approach Based on Graphs to Detect Plantation Lines [16.8] 本稿では,UAVを用いたRGB画像における植林線検出のためのグラフに基づく深層学習手法を提案する。
提案手法は最先端のディープラーニング手法と比較した。
精度、リコール、F1スコアはそれぞれ98.7%、91.9%、95.1%だった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 14:56:42 GMT)
Robust Principal Component Analysis: A Median of Means Approach [16.1] 主成分分析(PCA)は、データ可視化、デノイング、次元縮小のためのツールである。
メディア・オブ・ミーンズ(MoM)哲学に倣って,近年の教師付き学習手法は,外的観察を扱う上で大きな成功を収めている。
本稿では,MoM の原理に基づく PCA 手法を提案する。提案手法は,MoMPCA (Median of Means principal Component Analysis) と呼ばれ,計算的に魅力的であるだけでなく,最小限の仮定下での最適収束率も達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 19:59:05 GMT)
Non-autoregressive electron flow generation for reaction prediction [16.0] このような連続的な生成を回避し、非自動回帰的な反応を予測する新しいデコーダを考案する。
物理化学の洞察に基づいて、分子グラフのエッジ編集を電子フローとして表現し、並列に予測できます。
このモデルは,最先端のtop-1精度とtop-kサンプリングにおける同等の性能で,推定遅延を桁違いに低減する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 12:03:15 GMT)
Active Slices for Sliced Stein Discrepancy [15.6] Sliced Stein discrepancy (SSD)とそのカーネル化された変種は、良好なテストと高次元でのモデル学習において有望な成功を収めた。
この課題に対する事前勾配に基づく最適化手法は準最適結果を返す。
本稿では,アクティブな部分空間構築とスペクトル分解のアイデアに基づいて,そのようなスライシング方向を求める高速アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 13:33:17 GMT)
Custom Object Detection via Multi-Camera Self-Supervised Learning [15.3] MCSSLは、マルチカメラネットワークでカスタムオブジェクト検出モデルを構築するための自己教師付き学習アプローチである。
従来の自己学習手法と比較して,MCSSLはWildTrackおよびCityFlowデータセット上で平均mAPを5.44%,6.76%改善している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 23:11:14 GMT)
DEAL: Decremental Energy-Aware Learning in a Federated System [14.9] フェデレーション学習は、バッテリ駆動デバイス上での重いエネルギーフットプリントに苦慮している。
Dealはエネルギー効率のよい学習システムで、省エネとプライバシーの保護を、廃れた学習設計で行う。
すべての学習プロセスは、モデル収束の2～4倍までの実践的なFLフレームワークよりも高速である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 08:31:42 GMT)
Show, Attend and Distill:Knowledge Distillation via Attention-based
Feature Matching [14.7] ほとんどの研究は、教師と学生の中間的な特徴を手動で結び付け、事前に定義されたリンクを通じて知識を伝達する。
リンクを手動で選択することなく,教師のすべての特徴量を利用した効果的かつ効率的な特徴蒸留手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 03:07:57 GMT)
A Collaborative Visual SLAM Framework for Service Robots [14.4] サービスロボットのための協調的な視覚的同時ローカライゼーションとマッピング(SLAM)フレームワークを提案する。
各ロボットは、既存の地図に登録したり、地図を更新したり、新しい地図を作ったりできる。
各ロボットが他のロボットが観察したランドマークを取得できるようにするためにランドマーク検索手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 15:19:07 GMT)
NRTSI: Non-Recurrent Time Series Imputation for Irregularly-sampled Data [14.3] 時系列計算は、欠落したデータで時系列を理解するための基本的なタスクである。
再帰モジュールを持たない新しい計算モデル NRTSI を提案する。
NRTSIは不規則にサンプリングされたデータを容易に処理でき、多重モードの計算を行い、次元が部分的に観察されるシナリオを処理できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 18:41:25 GMT)
Signatory: differentiable computations of the signature and logsignature
transforms, on both CPU and GPU [13.5] Signatoryは、シグネチャおよびログシグネチャ変換に関連する機能を計算し、実行するライブラリである。
これは、効率的な事前計算戦略など、以前のライブラリでは利用できない新機能を実装している。
ライブラリはC++のPythonラッパーとして動作し、PyTorchエコシステムと互換性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 19:28:30 GMT)
Sparse Normal Means Estimation with Sublinear Communication [13.3] 通信制約のある分散環境における正規平均推定の問題点を考察する。
信号対雑音比(SNR)がわずかに高くなると、$mu$のサポートはより少ない通信で正確に回復できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 08:52:25 GMT)
Single Run Action Detector over Video Stream -- A Privacy Preserving
Approach [13.2] 本稿では,リアルタイムなプライバシ保護行動検出装置であるSingle Run Action Detector(S-RAD)を提案する。
UCF-SportsとUR Fallデータセットの結果は、State-of-the-Artアプローチに匹敵する精度を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 19:27:38 GMT)
Faster Convergence in Deep-Predictive-Coding Networks to Learn Deeper
Representations [12.7] DPCN(Deep-Predictive-Coding Network)は、フィードフォワードとフィードバック接続に依存する階層的な生成モデルである。
DPCNの重要な要素は、動的モデルのスパース状態を明らかにする前向きの推論手順である。
我々は,加速近位勾配に基づく実験的および理論的収束性の向上した最適化戦略を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 07:03:20 GMT)
Real-time Denoising and Dereverberation with Tiny Recurrent U-Net [12.5] 我々は,現在の最先端モデルの性能と一致する軽量オンライン推論モデルであるTiny Recurrent U-Net(TRU-Net)を提案する。
TRU-Netの量子化バージョンのサイズは362キロバイトであり、エッジデバイスにデプロイできるほど小さい。
客観評価と主観評価の両方の結果から,我々のモデルが現在の最先端モデルと競合する性能を達成できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 14:46:41 GMT)
Boost AI Power: Data Augmentation Strategies with unlabelled Data and
Conformal Prediction, a Case in Alternative Herbal Medicine Discrimination
with Electronic Nose [12.3] 電子鼻は代替医療の分類において有効であることが証明されているが、教師付き学習コストの性質のため、従来の研究はラベル付きトレーニングデータに依存していた。
本研究は,データ拡張戦略を用いて分類精度を向上させることを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 10:25:36 GMT)
Robust Single-step Adversarial Training with Regularizer [11.4] 本稿では,PGD正規化を用いた高速勾配符号法(FGSMPR)を提案する。
実験により,提案手法はFGSM対向学習を用いたL$_infty$-perturbationsのための頑健な深層ネットワークを訓練可能であることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 19:07:10 GMT)
Online Statistical Inference for Gradient-free Stochastic Optimization [11.0] 勾配自由最適化法に基づくモデルパラメータの統計的推測問題について検討する。
本稿では,ポリアークラッパート吸収型勾配自由度推定器の集中限界値について述べる。
また、共分散推定のための一般的な勾配のないフレームワークを提供し、共分散推定器の収束速度における関数クエリの複雑さの役割を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 19:22:41 GMT)
ViLT: Vision-and-Language Transformer Without Convolution or Region
Supervision [10.6] 視覚・言語下流タスクのための最小限の視覚・言語変換器(ViLT)モデルを提案する。
ViLTは、視覚入力の処理が、テキスト入力を処理するのと同じ畳み込みのない方法で大幅に単純化されるという意味で、モノリシックである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 18:36:11 GMT)
A Simple Cooperative Diversity Method Based on Deep-Learning-Aided Relay
Selection [10.2] 本稿では,予測リレー選択(PRS)を用いたディープラーニング支援協調手法の開発と解析を行う。
ORSの単純さを維持しつつ、チャネル予測をフェードすることで、CSIの品質を著しく向上させることができる。
PRSは、低速な無線環境において完全な多様性向上を実現し、高速なフェーディングチャネルにおける既存のスキームを大幅に上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 20:20:27 GMT)
On a Guided Nonnegative Matrix Factorization [9.8] 本研究では,非負行列分解(NMF)モデルに基づく手法を提案する。
実験により,本モデルの可能性を実証し,極めて少ない監督情報しか持たない他の手法と競合することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 16:56:22 GMT)
Reinforcement Learning for Decision-Making and Control in Power Systems:
Tutorial, Review, and Vision [9.4] 近年、強化学習(RL)が注目されています。
我々はRLに焦点をあて、様々なRL技術についてチュートリアルを提供し、電力系統における意思決定と制御にどのように適用できるかを論じる。
特に、周波数制御、電圧制御、エネルギー管理を含む3つの重要な応用を図示として選択する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 16:44:41 GMT)
Learning While Dissipating Information: Understanding the Generalization
Capability of SGLD [9.3] 勾配ランゲヴィンダイナミクス(SGLD)を解析してアルゴリズム依存の一般化を導出する。
分析の結果,学習と情報伝達の複雑なトレードオフが明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 03:18:52 GMT)
Deceptive Reinforcement Learning for Privacy-Preserving Planning [9.0] 強化学習は、探索行動から得られる報酬に基づいて行動ポリシーを見つける問題である。
強化学習の鍵となる要素は報酬関数であり、報酬(負または正の)が与えられるか、いつ与えられるかを決定する。
プライバシー保護強化学習の課題を解決するための2つのモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 06:50:04 GMT)
Symbolic Behaviour in Artificial Intelligence [8.8] 象徴的なAIへの道は、シンボルが何であるかを再解釈することから始まります。
そして、この解釈が、人間が記号を使うときに示す行動特性をどのように統合するかを概説する。
シンボリック行動の出現に必要な認知機械を開発するためのツールとして,AI研究が社会的・文化的エンゲージメントを探求することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 20:07:14 GMT)
Zero-shot Learning with Deep Neural Networks for Object Recognition [8.6] ゼロショット学習は、視覚的なトレーニングサンプルなしでオブジェクトを認識する能力を扱う。
本章では、ZSL問題に取り組むためのディープニューラルネットワークに基づくアプローチについてレビューする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 12:27:42 GMT)
Handling Non-ignorably Missing Features in Electronic Health Records
Data Using Importance-Weighted Autoencoders [8.5] 本稿では,生体データのランダムなパターンではなく,欠落を柔軟に扱うために,重要度重み付きオートエンコーダ(iwaes)と呼ばれるvaesの新たな拡張を提案する。
提案手法は,組み込みニューラルネットワークを用いて欠落機構をモデル化し,欠落機構の正確な形式を事前に指定する必要をなくした。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 20:05:41 GMT)
Effect of forename string on author name disambiguation [8.2] 著者のフォアネームは、どの名前のインスタンスがあいまいか、どれが同じ著者を指す可能性が高いかを決定するために使用される。
本研究は,複数のラベル付きデータセットを用いた著者名不明瞭化における名前の貢献度を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 15:54:11 GMT)
Analyzing Dominance Move (MIP-DoM) Indicator for Multi- and
Many-objective Optimization [7.8] 支配移動(Dominance move, DoM)は、多目的および多目的最適化に使用できるバイナリ品質指標である。
本研究は,MIP(Mixed integer Programming)アプローチを用いた新しいDoM計算手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 15:21:58 GMT)
PointCutMix: Regularization Strategy for Point Cloud Classification [7.7] 本稿では,pointcutmixという,ポイントクラウドデータの簡易かつ効果的な拡張手法を提案する。
2つの点雲間の最適な割り当てを見つけ、1つのサンプルの点を最適に割り当てられたペアに置き換えることで、新しいトレーニングデータを生成する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 08:03:01 GMT)
Tunable Chiral Bound States with Giant Atoms [7.6] 超伝導巨大原子とジョセフソンフォトニック結晶導波路(PCW)からなる系における可変キラル境界状態を提案する。
キラリティは、原子-導波路結合やPCWの外部バイアスを変化させて調整することができる。
提案手法は超伝導回路を用いた実験で実装可能であり, トポロジカル位相遷移と量子シミュレーションを実現するためのチューナブルツールボックスとして利用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 03:33:48 GMT)
Multispectral Object Detection with Deep Learning [7.6] 本研究では,物体検出タスクにおいて,熱スペクトルとNIRスペクトルの両方を用いて撮像を行った。
我々は、マルチスペクトル画像から物体を検出するために、YOLO v3ネットワークをスクラッチからトレーニングする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 11:39:14 GMT)
Pedestrian Simulation: A Review [7.5] このレビューには、歩行者行動のモデル化に関わる粒度、テクニック、要因など、さまざまなモデリング基準が含まれている。
最後に,様々なシミュレーション手法の利点と欠点について考察し,今後の研究への提言を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 17:00:10 GMT)
Image Restoration by Solving IVP [7.3] 任意のスケール画像超解法を解くために,画像超解法の新しい定式化を導入する。
提案された新しいSR製剤に基づいて、複数のスケールの超解像だけでなく、超解像プロセスのパフォーマンスを分析する新しい方法を見つけることができます。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 03:33:12 GMT)
An Integrated Attribute Guided Dense Attention Model for Fine-Grained
Generalized Zero-Shot Learning [7.2] 組み込み学習(EL)と機能合成(FS)は、細かい粒度のGZSLメソッドの一般的なカテゴリの2つです。
ELとFSの両カテゴリのグローバルおよび直接属性管理された局所視覚機能について検討する。
提案手法がベンチマークデータセットの現代手法よりも優れていることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 03:24:02 GMT)
Mega-COV: A Billion-Scale Dataset of 100+ Languages for COVID-19 [7.0] Mega-COVは、Twitterが新型コロナウイルスを研究するための10億ドル規模のデータセットだ。
データセットは多種多様(268か国をカバー)、縦(2007年に遡る)、多言語(100言語以上)、そしてかなりの数の位置情報にタグ付けされたつぶやき(169万ツイート)がある。
1つは、ツイートがパンデミックと関連しているかどうか(ベストF1=97%)、もう1つは、新型コロナウイルス(ベストF1=92%)の誤情報を検出するための強力なモデルを開発し、リリースする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 22:19:06 GMT)
Neighborhood Structure Assisted Non-negative Matrix Factorization and
its Application in Unsupervised Point-wise Anomaly Detection [6.9] そこで本研究では,NMFフレームワークに近傍構造情報を組み込むため,最小分散木を用いてデータをモデル化する。
得られた手法をNMFの近傍構造としてラベル付けする。
20のベンチマークデータセットと水力発電所から抽出された工業用データセットを用いた実証的な比較は、近隣構造がNMFを補助していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 03:04:25 GMT)
Drug Repurposing for COVID-19 via Knowledge Graph Completion [6.7] 薬物候補を同定するための新しい,統合的で,ニューラルネットワークに基づく文献ベースの発見(LBD)手法を提案する。
提案手法は,SemRepを用いて抽出したセマンティックトリプルに依存する。
5つのSOTA, 神経知識グラフ補完アルゴリズムを用いて, 薬物再服用候補の予測を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 17:23:14 GMT)
Non-Bloch PT symmetry breaking: Universal threshold and dimensional
surprise [6.5] 2次元と高次元の非ブロックPT対称性は、その1次元とは大きく異なる挙動を示す。
2次元および高次元の非ブロックPTの破れのしきい値は、システムサイズが大きくなるにつれて、一般にゼロに近づく。
普遍的な行動は2次元以上の次元でのみ現れ、PT対称性、非エルミティアス皮膚効果、空間次元の予期せぬ相互作用を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 15:25:12 GMT)
Implicit Regularization of Sub-Gradient Method in Robust Matrix
Recovery: Don't be Afraid of Outliers [6.3] 簡単な部分勾配法が真の低ランク解に効率的に収束することを示す。
また,本手法のロバスト性を証明するために,シグナ-RIPと呼ばれる制限等尺性の概念を新たに構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 02:52:00 GMT)
Machine Learning Applications on Neuroimaging for Diagnosis and
Prognosis of Epilepsy: A Review [6.2] てんかんの診断と予後の文脈におけるニューロイメージングと機械学習の相互作用を強調した。
本稿では,2段階構成法とエンドツーエンド法という2つの手法を用いて,ニューロイメージングデータに機械学習手法を適用する。
セグメンテーション、ローカライゼーション、横方向化タスクなど、てんかん性画像における機械学習タスクの詳細なレビューを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 18:39:12 GMT)
AI Can Stop Mass Shootings, and More [5.6] 倫理的な推論に耐え、マスシューティングを阻止できるAIの青空のアイデアを現実に作り出すことを提案します。
2つのシミュレーションを提案し、1つはAIが悪意ある人間の銃をロックアウトすることで無実の人の命を救い、もう1つはAIによって悪質なエージェントが法執行機関によって中立化されることを許す。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 06:55:59 GMT)
Generating automatically labeled data for author name disambiguation: An
iterative clustering method [5.1] 本稿では、電子メールアドレス、共著者名、引用参照を用いてラベル付きトレーニングデータを自動生成できることを示す。
各機能で名前インスタンスをマッチングするための高精度ルールは、外部の権威データベースを用いて決定される。
228Kの著者名インスタンスのうち26,566のインスタンスでテストされたこの反復クラスタリングは、ペアのF1 = 0.99で正確にラベル付けされたデータを生成した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 16:24:25 GMT)
An end-to-end data-driven optimisation framework for constrained
trajectories [4.7] データ駆動アプローチを活用して、最適化問題のための新しいエンドツーエンドフレームワークを設計します。
我々は、航空と航路の2つの設定にアプローチを適用し、指令結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 09:24:54 GMT)
Optimal Transport as a Defense Against Adversarial Attacks [4.6] 敵対的攻撃は、訓練されたモデルを誤解させる画像に対して、人間の知覚できない摂動を見つけることができる。
従来の研究は、原画像と敵対画像の整合性をドメイン適応と同等に調整し、堅牢性を向上させることを目的としていた。
地上距離を忠実に反映した分布間の損失を用いることを提案する。
これによりSAT (Sinkhorn Adversarial Training) は敵の攻撃に対してより堅牢な防衛を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 13:24:36 GMT)
Smart Proofs via Smart Contracts: Succinct and Informative Mathematical
Derivations via Decentralized Markets [4.6] SPRIGは、エージェントが分散的な方法で簡潔で情報的な証明を提案し、検証することを可能にする。
様々な種類の情報を持つエージェントがどのように相互作用し、適切なレベルの詳細を持つ証明木につながるかを示す。
次に、単純化されたモデルを分析し、その均衡を特徴づけ、エージェントの信頼度を計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 08:00:19 GMT)
RpBERT: A Text-image Relation Propagation-based BERT Model for
Multimodal NER [4.5] マルチモーダルなエンティティ認識(MNER)は、ツイート中のNERの精度を向上させるために画像を利用している。
マルチモーダルBERTモデルにテキスト-画像関係の伝搬法を導入する。
MNERデータセットをトレーニングするためのマルチタスクアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 02:45:30 GMT)
SkillBot: Identifying Risky Content for Children in Alexa Skills [4.5] 子どもたちはVPAの豊富な機能から恩恵を受けるが、VPAエコシステムの新たなリスクにさらされる。
VPAアプリと自動的に対話する自然言語処理ベースのシステムを構築している。
危険コンテンツを持つ28の子供指向アプリを特定し、重複しないアプリの振る舞いのデータセットを31,966個増加させています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 19:07:39 GMT)
Estimating 2-Sinkhorn Divergence between Gaussian Processes from
Finite-Dimensional Marginals [4.4] エルフガウス過程 (GP) 間の2-シンクホーンの偏差を有限次元の辺分布を用いて推定する収束性について検討する。
境界値が基底値に従ってサンプリングされた場合, ほぼ確実に発散の収束を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 16:17:55 GMT)
Federated Reconstruction: Partially Local Federated Learning [4.4] フェデレート・レコンストラクション(Federated Reコンストラクション)は,大規模なトレーニングや推論に適した部分局所的なフェデレーション・ラーニングのための,最初のモデルに依存しないフレームワークである。
我々は、協調フィルタリングと次の単語予測のための既存のアプローチに対して、その性能を実証的に実証した。
モバイルキーボードアプリケーションにおけるフェデレートされた協調フィルタリングのために,このアプローチを大規模に展開する成功例について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 23:33:43 GMT)
Regret Analysis of Distributed Gaussian Process Estimation and Coverage [4.4] 未知の非均一な感覚場上の分散マルチロボットカバレッジの問題を研究する。
学習とカバレッジをスケジュールする適応的なカバレッジアルゴリズムを提案し、その重点が探索から搾取へと徐々に移行するようにします。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 05:08:18 GMT)
Effects of quantum resources on the statistical complexity of quantum
circuits [4.3] 量子資源の追加が量子回路の統計的複雑さをどのように変化させるかを検討する。
加算された量子チャネルが加算されたときの量子回路の統計的複雑さの増加は、加算されたチャネルの自由ロバスト性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） (Fri, 5 Feb 2021 16:42:35 GMT)
Permutation-Invariant Quantum Codes for Deletion Errors [3.8] 本稿では,削除誤りに対する置換不変量子符号の構成条件について述べる。
私たちのコードは、2つ以上の削除エラーを修正できる量子コードの最初の例を示します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 06:17:43 GMT)
Decomposition of Clifford Gates [3.8] 我々はクリフォード・ゲートをクリフォード・トランスベクションの積として$textitminimal$として分解する高速アルゴリズムを提供する。
このアルゴリズムは、任意のクリフォードゲートと通勤する全てのパウリ行列を見つけるために直接使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 10:32:09 GMT)
Deep reinforcement learning for smart calibration of radio telescopes [3.7] 本稿では,データ校正パイプラインの微調整を行う自律エージェントの訓練に強化学習を導入する。
我々は、パイプラインを、エージェントがパイプラインの解釈状態のみを使用するブラックボックスシステムとみなす。
この方法で訓練された自律エージェントは、多様な観察のための最適な設定を決定でき、従って、人間の介入の必要性を最小限に抑える「マート」キャリブレーションを実行することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 14:35:28 GMT)
Measuring Utility and Privacy of Synthetic Genomic Data [3.6] 人工ゲノムデータを生成するための5つの最先端モデルの実用性とプライバシ保護を最初に評価する。
全体として、ボード全体でうまく機能する合成ゲノムデータを生成するための単一のアプローチは存在しない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 17:41:01 GMT)
Scalable Robust Graph and Feature Extraction for Arbitrary Vessel
Networks in Large Volumetric Datasets [3.4] 本稿では,コンテナネットワークの前景セグメンテーションから注釈付きグラフ表現を抽出するスケーラブルなパイプラインを提案する。
私たちは、コモディティハードウェア上で約1TBのボリュームのトポロジを初めて分析することができます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 23:13:09 GMT)
Fusion of neural networks, for LIDAR-based evidential road mapping [3.1] LIDARスキャンにおける道路検出に最適化された新しい畳み込みアーキテクチャであるRoadSegを紹介する。
RoadSegは、個々のLIDARポイントを道路に属するか、そうでないかを分類するために使用される。
そこで本研究では,連続した道路検出結果を融合する明らかな道路マッピングアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 18:14:36 GMT)
Metaknowledge Extraction Based on Multi-Modal Documents [3.0] 構造的知識構築を目的とした知識工学研究にメタ知識の概念を導入する。
メタ知識抽出フレームワークとドキュメント構造木モデルを示し、メタ知識要素を抽出し整理する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 03:04:36 GMT)
3D Medical Multi-modal Segmentation Network Guided by Multi-source
Correlation Constraint [2.9] 相関制約付き多モードセグメンテーションネットワークを提案する。
実験の結果,BraTS-2018データセットを用いて脳腫瘍のセグメンテーション実験を行い,本手法の有効性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 11:23:12 GMT)
Self-Supervised Deep Graph Embedding with High-Order Information Fusion
for Community Discovery [2.8] 提案アルゴリズムは,複数の深部グラフ畳み込みニューラルネットワークを学習するために,自己教師機構とグラフの高次情報を用いている。
複数のグラフ畳み込みニューラルネットワークの出力を融合して、グラフの属性と構造情報を含むノードの表現を抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 17:22:28 GMT)
"I Don't Think So": Disagreement-Based Policy Summaries for Comparing
Agents [2.6] 本稿では,エージェントのポリシーの違いを強調するコントラスト的な要約を生成する手法を提案する。
本結果から, 新規な不一致に基づく要約は, HighLIGHTS を用いた要約に比べてユーザパフォーマンスの向上につながることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 09:09:00 GMT)
Modeling Text with Decision Forests using Categorical-Set Splits [2.4] 軸方向決定林では、入力例をルートする「決定」は特徴空間の1次元における条件の評価の結果である。
分類的特徴に特有な条件を定義し,それを学習するためのアルゴリズムを提案する。
我々のアルゴリズムは訓練中は効率的であり、結果の条件はQuickScorer推論アルゴリズムの拡張により高速に評価できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 11:44:02 GMT)
Online Bin Packing with Predictions [2.3] 様々なサイズの項目の列を、一様容量のビンの最小限の個数に配置しなければならない問題について、オンライン版について検討する。
オンラインアルゴリズムは、シーケンス内のアイテムサイズの頻度に関する(潜在的に誤った)予測で拡張される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 17:32:52 GMT)
Understanding Emails and Drafting Responses -- An Approach Using GPT-3 [2.1] GPT-3を用いた電子メールコミュニケーションの合理化の可能性を検討する。
受信メールの理解と応答生成の技術的実現可能性を示す。
我々は、コストと市場需要を分析して、そのようなソリューションの経済性について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 08:56:42 GMT)
Machine Learning in Precision Medicine to Preserve Privacy via
Encryption [2.1] 我々は,がんを予測するMLモデルの構築に使用した,暗号化(MLE)フレームワークを用いた汎用機械学習を提案する。
我々のフレームワークの予測精度は、同じデータセット上で実施された最新の研究よりもわずかに高い。
私たちは、フレームワークの設計と実装、すべてのML実験とコード、そして、無料のクラウドサービスにデプロイされた最終的な予測モデルを含む、オープンソースのリポジトリを提供しています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 20:22:15 GMT)
Analyzing Host-Viral Interactome of SARS-CoV-2 for Identifying
Vulnerable Host Proteins during COVID-19 Pathogenesis [2.1] 感染機構に関与する遺伝子やタンパク質の同定は、複雑な分子機構に光を流す鍵となる。
我々は、キータンパク質を同定し、中心タンパク質の機能強化を行うネットワーク中央度を計算した。
我々は、COVID19は複雑な疾患であり、RBX1、HSPA5、ITCH、RAB7A、RAB5A、RAB8A、PSMC5、CAPZB、CANX、IGF2R、HSPA1Aなど、中枢性および多発性疾患に関連する多くの治療標的を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 15:57:48 GMT)
Categorical data as a stone guest in a data science project for
predicting defective water meters [1.7] 機械式水量計が時間の経過とともに故障するかどうかを予測できる機械学習型分類器を開発した。
リカレントディープニューラルネットワーク(RNN)は、100万メートルから収集された1500万個の水消費データから外挿されたデータをトレーニングした。
連続データを用いてRNNの予測精度は平均80%を超えているが,分類情報の導入により性能は向上しなかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 16:55:31 GMT)
Equivariant message passing for the prediction of tensorial properties
and molecular spectra [1.7] 偏光性原子間相互作用ニューラルネットワーク(PaiNN)を提案する。
これを分子スペクトルのシミュレーションに適用し,電子構造基準と比較して4-5桁の高速化を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 13:00:12 GMT)
Parametric Rectified Power Sigmoid Units: Learning Nonlinear Neural
Transfer Analytical Forms [1.7] 本稿では,線形畳み込み重みと非線形活性化関数のパラメトリック形式を共用する双対パラダイムの表現関数を提案する。
関数表現を実行するために提案された非線形形式は、整形パワーシグモイド単位と呼ばれる新しいパラメトリック神経伝達関数のクラスに関連付けられる。
浅層学習と深層学習の両フレームワークにおいて,畳み込み型および整流型シグモイド学習パラメータの連成学習により達成された性能を示す。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 11:42:08 GMT)
Hyperspherical embedding for novel class classification [1.6] 本稿では,正規化ソフトマックス損失下での潜在空間の表現に制約に基づくアプローチを提案する。
本研究では,メトリクス学習と正規化ソフトマックス損失の両方を用いて,異なるデータセット上の未知のクラスを分類するための提案手法を実験的に検証した。
この結果から,提案した戦略は,ペアワイズ学習を必要とせず,メトリック学習戦略よりも優れた分類結果を提供するため,より大規模なクラスで効率的に学習可能であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 15:42:13 GMT)
Multi-Label Annotation of Chest Abdomen Pelvis Computed Tomography Text
Reports Using Deep Learning [1.6] 各種疾患, 臓器, 症例に応用可能なCT (Body Computed Tomography) 用マルチラベルアノテータを開発した。
我々は,放射線学テキストレポートから病名ラベルを抽出するルールベースのアルゴリズムを開発するために辞書手法を用いた。
RBA抽出ラベルを用いて注意誘導リカレントニューラルネットワーク(RNN)を訓練し、各臓器系に1つ以上の疾患や正常な疾患に陽性であるとして報告を分類した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 02:07:39 GMT)
A simpler spectral approach for clustering in directed networks [1.5] 隣接行列の固有値/固有ベクトル分解は、すべての一般的な方法よりも単純であることを示す。
広く使われているk平均アルゴリズムよりもガウス混合クラスタリングの方が優れていることを示す数値的な証拠を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 14:16:45 GMT)
GNN-RL Compression: Topology-Aware Network Pruning using Multi-stage
Graph Embedding and Reinforcement Learning [1.4] DNNのトポロジを識別するために,グラフニューラルネットワーク(GNN)に基づく新しい多段階グラフ埋め込み手法を提案する。
我々は,資源制約付き(FLOP)チャネルプルーニングを行い,その手法を最先端圧縮法と比較した。
以上の結果から,ShuffleNet-v1の精度は最大1.84%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 14:59:32 GMT)
Removing biased data to improve fairness and accuracy [1.4] 偏りのあるトレーニングデータを識別・削除するためのブラックボックス手法を提案する。
このような偏りのないデータに基づいてトレーニングされた機械学習モデルは、個々の差別が低く、多くの場合0%である。
個人差と精度の点で,従来の7つのアプローチよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 08:34:45 GMT)
Social Network Analysis: From Graph Theory to Applications with Python [1.0] ソーシャルネットワーク分析は、ネットワークとグラフ理論を使用して社会構造を調査するプロセスです。
これは、構造的ソーシャルネットワークを分析するための様々な技術と、これらの構造で観察される基盤となる力学やパターンを説明することを目的とした理論を組み合わせる。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 18:46:02 GMT)
A Survey on Mathematical Aspects of Machine Learning in GeoPhysics: The
Cases of Weather Forecast, Wind Energy, Wave Energy, Oil and Gas Exploration [1.0] 本稿では,地球物理学とそれに対応するサブブランチの文脈において,機械学習技術(ML)を適用した最も注目すべき研究についてレビューする。
我々は、これまで達成された進歩と、今後の研究の重要な方向性について紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 14:44:34 GMT)
An advantage actor-critic algorithm for robotic motion planning in dense
and dynamic scenarios [0.9] 本稿では,既存のアクター批判アルゴリズムを改良し,複雑な動作計画に適合する。
ロボットが目標を達成するまでの処理時間を短縮し、動き計画においてより高い成功率を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 12:30:23 GMT)
A review of motion planning algorithms for intelligent robotics [0.9] 本研究では,典型的な動き計画アルゴリズムの原理を調査し,分析する。
従来の計画アルゴリズムには、グラフ検索アルゴリズム、サンプリングベースアルゴリズム、補間曲線アルゴリズムなどがある。
教師付き学習アルゴリズムには、MSVM、LSTM、MCTS、CNNなどがある。
ポリシー勾配アルゴリズムには、ポリシー勾配法、アクタークリティカルアルゴリズム、A3C、A2C、DPG、DDPG、TRPO、PPOが含まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 12:37:20 GMT)
Dual-embedding based Neural Collaborative Filtering for Recommender
Systems [0.8] 本稿では,DNCF をベースとしたニューラル・コラボレーティブ・フィルタリングのために,DNCF という汎用的な協調フィルタリングフレームワークを提案する。
ユーザ(アイテム)に対するプリミティブな埋め込みの学習に加えて,インタラクションされたアイテム(ユーザ)の観点から追加的な埋め込みを導入し,ユーザ(item)表現を拡大する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 11:12:04 GMT)
How Pandemic Spread in News: Text Analysis Using Topic Model [0.6] われわれはまず1月20日から5月19日まで、1127の記事と5563のコメントをSCMPで削除した。
最適モデルにより、各話題の代表的文書と記事とコメントの矛盾を分析した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 08:33:45 GMT)
Surviving Entanglement in Optic-Microwave Conversion by
Electro-Optomechanical System [0.5] 光2モード圧縮真空状態において、電気光学的周波数変換方式を1モードに応用して発生する光-マイクロ波絡みについて検討する。
本研究は,実用的な量子照明システムの理論的基盤を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 07:51:31 GMT)
Improving CSI-based Massive MIMO Indoor Positioning using Convolutional
Neural Network [0.5] マルチ・インプット・マルチ・アウトプット(MIMO)は、多数の端末を持つ無線ネットワークにおいて、より高速で信頼性の高い通信を実現する技術である。
室内位置推定を改善するためにMIMOを利用する新しい畳み込みニューラルネットワーク(CNN)構造について検討する。
提案したCNN構造は、基準として使用される既知のNN構造よりも2cmから10cmの精度で得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 12:11:12 GMT)
Frequency correlated photon generation at telecom band using silicon
nitride ring cavities [0.5] チップスケールの光子源はシリコンプラットフォームを用いて開発されている。
150GHz窒化ケイ素環空洞を用いた周波数相関光子対の生成について報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 05:27:31 GMT)
Evaluating Deep Learning in SystemML using Layer-wise Adaptive Rate
Scaling(LARS) Optimizer [0.4] LARSをSystemMLを用いて実装したディープラーニングモデルに適用する。
各種バッチサイズで実験を行い、LARSの性能を分散機械学習フレームワークと比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 06:23:56 GMT)
Benchmarking of eight recurrent neural network variants for breath phase
and adventitious sound detection on a self-developed open-access lung sound
database-HF_Lung_V1 [0.4] 頑健なコンピュータ化された呼吸音解析アルゴリズムは、まだ実用化には至っていない。
我々は,9,765個の肺音の音声ファイルからなる肺音データベース(HF_Lung_V1)を開発した。
その結果,これらのモデルは肺の音像解析において十分な性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 08:21:28 GMT)
Invertible Neural Networks versus MCMC for Posterior Reconstruction in
Grazing Incidence X-Ray Fluorescence [0.3] 本稿では,フォワードモデルが生成した雑音の測定値に基づいて,適切に学習された非可逆ニューラルネットワークを用いて後部パラメータ分布を再構成する。
提案手法はマルコフ・チェイン・モンテカルロ法と競合するが, より効率的かつ柔軟であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 14:17:59 GMT)
Quantum engineering with hybrid magnonics systems and materials [0.0] このレビューでは、磁気交換子やマグノンを新しい量子機能に利用することに関して、現在のフロンティアに焦点を当てている。
マイクロ波光子と音響フォノンを結合した回路ベースハイブリッドマグノンシステムについて検討する。
次に,マグノンと窒素空孔中心間の相互作用を量子センシングと量子相互接続の実装のために理解する新たな機会について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 15:12:56 GMT)
Vine copula mixture models and clustering for non-Gaussian data [0.0] 連続データのための新しいブドウパウラ混合モデルを提案する。
本研究では, モデルベースクラスタリングアルゴリズムにおいて, ベインコプラ混合モデルが他のモデルベースクラスタリング手法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 16:04:26 GMT)
Video Action Recognition Using spatio-temporal optical flow video frames [0.0] ビデオにおける人間の行動の認識には多くの問題がある。
本稿では,Deep Neural Networksを用いたビデオ分類のための空間的および時間的パターン認識に注目する。
最終認識精度は約94%であった。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 19:46:49 GMT)
Unruh Effect of Detectors with Quantized Center-of-Mass [0.0] ウンルー効果(英: Unruh effect)は、真空中を加速する粒子検出器が、放射量子の存在によって励起されるという予測である。
ここでは、質量の中心が量子化された自由度であり、外部古典場によって加速されるより現実的な検出器について検討する。
ウンルー量子の放出によるリコイルは、ウンルー効果の関連する実験的兆候である可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 19:00:02 GMT)
Uncertainty quantification and exploration-exploitation trade-off in
humans [0.0] 本稿では,不確実性下における人間の意思決定戦略が情報収集(探索)と報酬獲得(探索)のトレードオフをどのように管理するかを分析する理論的枠組みを概説する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 16:03:04 GMT)
Tunnelling times, Larmor clock,and the elephant in the room [0.0] 非摂動ラーモアクロックを「時間」に応用することの難しさは、量子不確実性原理から生じることを示す。
また、この理由から、ラーモア時間(実際、ラーモア時間)が物理的時間間隔として解釈できないことも示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 18:35:33 GMT)
Towards Practical 2D Grapevine Bud Detection with Fully Convolutional
Networks [0.0] 本稿では,FCN-MN(Fully Convolutional Networks MobileNet Architecture)に基づくブドウ芽検出のためのコンピュータ手法を提案する。
FCN-MNの最良のバージョンでは、検出F1値は8.6%であった。
FCN-MNのこれらの結果は、芽数、芽面積、節間長さなどの芽の変数を十分に正確に測定する方法を論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 03:26:16 GMT)
Towards Cosmological Simulations of Dark Matter on Quantum Computers [0.0] 量子コンピュータは、古典的コンピュータよりも指数関数的に高速に計算を行うことができる。
量子回路は量子状態に線形に作用するため、非線形性(例えば宇宙シミュレーションにおける自己重力)は重要な課題となる。
ここでは、この課題を克服し、自己重力ダークマターの進化のための(非線形)シュロディンガー・ポアソン方程式を解くための潜在的なアプローチを概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 18:23:00 GMT)
The orthogonality speed of two-qubit state interacts locally with spin
chain in the presence of Dzyaloshinsky-Moriya interaction [0.0] 初期状態設定は、様々な種類のスピン相互作用と局所的に相互作用する:$XX$、Ising、異方性モデル。
最も短い直交時間が$XX$チェーンモデルに表示され、最大の時間はIsingモデルに表示される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 14:31:34 GMT)
The Fourier Loss Function [0.0] 本稿では,Fourier-based Metricによって誘導される新たな損失関数を提案する。
フーリエ損失関数が2倍微分可能であることを証明し、その勾配とヘッセン行列の両方に対して明示的な公式を与える。
MNIST, Fashion-MNIST, CIFAR10データセットを用いて, 損失関数を多クラス分類タスクに適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 03:19:44 GMT)
Survey2Survey: A deep learning generative model approach for
cross-survey image mapping [0.0] 本稿では,クロスサーベイ特徴翻訳による調査データの拡大と改善のための新しい手法を提案する。
我々は,Sloan Digital Sky Survey (SDSS) の画像をダークエネルギーサーベイ (DES) の対応する画像にマッピングするために,2種類のニューラルネットワークを訓練した。
この地図はSDSS画像の偽DES表現を生成するために用いられ、重要な形態情報を保持しながら明るさとS/Nを増加させた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 18:06:35 GMT)
Spell Correction for Azerbaijani Language using Deep Neural Networks [0.0] 本論文は,アゼルバイジャン語のスペル補正を開発するために,アテンション機構付きシーケンスモデルを用いている。
合計12000の誤りと正しい文対が訓練に使われ、このモデルは実世界の誤文1000語で試験される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 15:02:35 GMT)
Secure quantum key distribution with a subset of malicious devices [0.0] 量子鍵分布(QKD)ハードウェアの不正な操作は、そのセキュリティにとって深刻な脅威である。
QKDのセキュリティを再確立する1つの可能なアプローチは、冗長な数のデバイスを使用することである。
我々は、効率的な分散QKDポストプロセッシングプロトコルを導入し、悪意のあるデバイスにおける様々な汚職モデルにおけるセキュリティを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 12:01:21 GMT)
Robust Adaptive Filtering Based on Exponential Functional Link Network [0.0] 近年,指数関数リンクネットワーク (EFLN) が非線形フィルタリングに適用されている。
本稿では,新しい逆二乗根(ISR)コスト関数に基づく適応的EFLNフィルタリングアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 01:49:51 GMT)
Risk-Constrained Interactive Safety under Behavior Uncertainty for
Autonomous Driving [0.0] 許可された計画領域を制限する安全封筒は、行動の不確実性の存在下で解釈可能な安全性をもたらす。
人間は、安全封筒に違反する確率的リスクを受け入れることによって、密集した交通における安全と効率のバランスをとる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 08:33:39 GMT)
Reproducibility in Evolutionary Computation [0.0] 我々は、ECの文脈において、異なるタイプのアーティファクトと測定の概念について論じる。
我々は、EC分野における文化的、技術的障害を特定します。
これらの障害を克服するのに役立つツールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 19:06:35 GMT)
Regularization for convolutional kernel tensors to avoid unstable
gradient problem in convolutional neural networks [0.0] 本稿では、各変換行列の特異値を制限するために、畳み込み核テンソルに対する3つの新しい正規化項を提案する。
本稿では、畳み込みニューラルネットワークのトレーニングに関する新たな洞察を提供する勾配型手法の実施方法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 03:46:31 GMT)
Real-Time Optimal Trajectory Planning for Autonomous Vehicles and Lap
Time Simulation Using Machine Learning [0.0] 本稿では,デスクトップ処理ハードウェア上でリアルタイムにレースラインの正確な予測を生成するための機械学習アプローチについて述べる。
ネットワークは、平均絶対誤差 +/-0.27m でレースラインを予測することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 10:55:43 GMT)
Quantum illumination receiver using double homodyne detection [0.0] 量子受信機は量子照明(QI)の本質的要素である
ガウスQIのための線形光学素子を持つ量子受信機を設計する。
我々の受信機は、既存の単純な受信機よりも信号対雑音比が良く、ノイズに対して頑健であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 07:54:33 GMT)
Quantum State Readout, Collapses, Probes and Signals [0.0] 量子論を拡張して、ある時点で局所的な量子状態に関する情報を読み取る仮説的な装置を含めることで、これをモデル化することができる。
ポープスク・ローリッヒの箱と同様に、これらの仮説的な装置は実現可能ならば実践的および科学的意味を持つであろう。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 13:26:24 GMT)
On the Sample Complexity of Causal Discovery and the Value of Domain
Expertise [0.0] 因果発見法は、純粋観測データからランダム変数間の因果関係を同定する。
本稿では,CIオラクルを使わずに因果探索アルゴリズムのサンプル複雑性を解析する。
我々の方法では、データサンプルの観点からドメインの専門知識の価値を定量化できます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 16:26:17 GMT)
On The Connection of Benford's Law and Neural Networks [0.0] ベンフォードの法則(ベンフォードの法則、英: Significant Digit Law)は、自然に発生する多くのデータ集合で観察される。
本稿では,ニューラルネットワークの重みがベンフォードの法則にどの程度近いかを示すスコアである$MLH$を定義する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 17:39:36 GMT)
Nonrelativistic one-particle problem on $q$-deformed Euclidean space [0.0] 三次元$q$変形ユークリッド空間上の自由非相対論的粒子に対する時間依存シュル・オーディンガー方程式を考える。
これらのシュリンガー方程式に対する平面波解を決定し、それらが完全な正則系を形成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 19:32:00 GMT)
No-go for device independent protocols with Tan-Walls-Collett
`nonlocality of a single photon' [0.0] 単光子のベル非古典性を明らかにすることを目的とした、Tan, Walls and Collett [Phys. Rev. Lett. bf 66, 256 (1991)] による干渉計量スキームについて検討する。
それらの結果を再現するローカルな隠れ変数モデルを提供することで、我々はこの主張を決定的に否定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 15:59:16 GMT)
MudrockNet: Semantic Segmentation of Mudrock SEM Images through Deep
Learning [0.0] 本稿では,GoogleのDeepLab-v3+アーキテクチャに基づく深層学習SEMセグメンテーションモデルMudrockNetを提案する。
訓練された深層学習モデルは、約90%の画素精度を取得し、試験データの予測値は、銀粒の0.6591と毛穴の0.6642の平均交点(IoU)を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 19:38:44 GMT)
Metric Embedding Sub-discrimination Study [0.0] 本研究は, 埋込空間に含まれる特徴情報が, 特徴空間におけるサブ識別にどの程度用いられるかを調べることに焦点を当てる。
本研究は, 識別埋め込みにおいて, サブ識別問題の解決に必要な有能な属性に関する情報を, 埋め込み内に保存することを示した。
このシステムは、特に99.3%、99.3%、94.1%の性別、肌の色、年齢で、高い精度で追加のサブ識別を行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 13:53:10 GMT)
Interpretable Neural Networks based classifiers for categorical inputs [0.0] 本稿では,入力カテゴリ変数として扱うニューラルネットワーク分類器の出力関数を簡易に解釈する手法を提案する。
これらの場合、ネットワークの各層、特にロジット層は、各入力パターンの分類に寄与する用語の総和として拡張可能であることを示す。
適切なゲージ変換後の各パターンのコントリビューションの分析を,本手法の有効性が評価できる2つの事例に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 14:38:50 GMT)
Improving state estimation through projection post-processing for
activity recognition in football [0.0] 分類結果における状態遷移の時間的不確実性の問題に対処する新しい性能尺度である局所時間シフト尺度を提案する。
我々の主な貢献は、バイナリアクティビティ認識のための新しい後処理手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 17:32:39 GMT)
Genetic Programming is Naturally Suited to Evolve Bagging Ensembles [0.0] 適合度評価と選択の微妙な変化は、単純で従来のGPアルゴリズムを効率的に進化させるのに十分であることを示す。
我々のアルゴリズムは、最先端のアンサンブルと非アンサンブルGPアルゴリズムと非常によく比較できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 13:15:42 GMT)
Generalized scaling of spin qubit coherence in over 12,000 host
materials [0.0] クラスター相関展開(CCE)技術は、固体系の欠陥電子スピンの$T$をシミュレートする強力なツールとして登場した。
SiCは量子応用のための顕著なワイドギャップ半導体であり、ワイドギャップ非カルコゲナイドの中では最長のコヒーレンス時間を有する。
さらに700以上のカルコゲナイドがSiCよりも長いT$を持つことが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 03:44:05 GMT)
Feynman Integral in Quantum Walk, Barrier-top Scattering and Hadamard
Walk [0.0] 本稿では、$mathbbZ$上の離散量子ウォークと、$mathbbR$上の連続シュリンガー作用素を散乱問題で関連付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 04:15:11 GMT)
Experience-Based Heuristic Search: Robust Motion Planning with Deep
Q-Learning [0.0] 本稿では,Deep Q-Networkの形式でのエクスペリエンスを,探索アルゴリズムの最適ポリシとして統合する方法について述べる。
本手法は、自動運転車分野における強化学習に基づく計画の適用性について、さらなる研究を奨励する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 12:08:11 GMT)
Exact and approximate continuous-variable gate decompositions [0.0] 正確な分解法と近似分解法の両方を研究し、いくつかの共通演算に対してゲート数を比較する。
正確な分解はゲート数が少ないのに対して、近似的手法は全ての連続変数演算の分解をカバーできるが、適度な精度では回路深さがかなり必要である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 18:52:13 GMT)
Corpus and Models for Lemmatisation and POS-tagging of Classical French
Theatre [0.0] 本稿では,古典フランス文学のための注釈付きコーパスとトレーニングモデルの構築過程について述べる。
もともとは、カフィエロとキャンプで提示された幾何学的分析の予備的な段階として開発された。
ニューラルネットワークとCRFタグをベースとした最近のレムマティザの使用により、ドメイン内テストにおける現在の最先端技術を超えた精度を達成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 15:32:28 GMT)
Convolutional Neural Network Interpretability with General Pattern
Theory [0.0] ディープニューラルネットワーク(DNN)の解釈性の向上には、説明可能な使用量の増加、アルゴリズムのメンテナンスの改善、改善など、実用的なメリットがある。
我々は、Ulf Grenanderによって定式化されたパターン理論を用いることを提案する。
U-Netのような構造はResNetに拡張ブロック(EB)をアタッチすることで形成され、セマンティックセグメンテーションのようなタスクを実行できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 07:11:48 GMT)
Collective emission of photons from dense, dipole-dipole interacting
atomic ensembles [0.0] 冷たく閉じ込められた原子のアンサンブルの集合放射線特性について検討した。
励起原子アンサンブルからの光子の放出速度は、伸長した雲に対して強く増強されていることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 08:31:47 GMT)
Classical-quantum correspondence for two-level pseudo-Hermitian systems [0.0] 複素外部体の存在は擬エルミート的ハミルトニアンによって記述できることを示す。
我々は、正準関連な擬古典理論をユニタリ等価量子化にマッピングする共変量子化スキームを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 19:00:06 GMT)
Classical Casimir free energy for two Drude spheres of arbitrary radii:
A plane-wave approach [0.0] 任意の半径の2つのドリュー球間のカシミール相互作用の高温限界の正確な解析式を導出する。
2つの球面間の小さな距離の展開が決定され、係数の解析式が与えられる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 15:47:10 GMT)
Cache Blocking Technique to Large Scale Quantum Computing Simulation on
Supercomputers [0.0] 我々は,スワップゲートを量子回路に挿入することで,データ移動を減らすキャッシュブロッキング手法を適用した。
我々はオープンソースのシミュレーションフレームワークであるQiskit Aerにこのテクニックを実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 02:03:44 GMT)
Atomtronic protocol designs for NOON states [0.0] シュレーディンガー・キャット状態に属するNOON状態は、いくつかの応用において主要な候補として現れている。
4つの部位の閉回路に閉じ込められた双極子ボソンのモデルからNOON状態を生成する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 00:51:55 GMT)
Approximation with Tensor Networks. Part II: Approximation Rates for
Smoothness Classes [0.0] 滑らか度クラスから関数のテンソルネットワーク(TN)による近似について検討する。
結果として得られるツールは、フィードフォワードニューラルネットワークとして解釈できる。
任意のベソフ関数は最適あるいはほぼ最適な速度で近似できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 14:41:03 GMT)
Approximation with Tensor Networks. Part I: Approximation Spaces [0.0] テンソルネットワーク(TN)による関数の近似について検討する。
一次元のルベーグ$Lp$-空間はテンソル化によって任意の順序のテンソル積空間と同一視できることを示す。
これらの近似クラスの函数はベソフの滑らかさを持たないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 14:38:21 GMT)
Applications of Machine Learning in Document Digitisation [0.0] 我々は、デジタル化プロセスを自動化するため、現代の機械学習技術の使用を提唱する。
本稿では,2つの図解アプリケーションによるデータ収集に機械デジタル化を適用する可能性について概説する。
第1に、看護師ジャーナルの生スキャンに適用された教師なしレイアウト分類を用いて、治療指標を構築することができることを示した。
第2のアプリケーションは、注意に基づくニューラルネットワークを使用して手書きのテキスト認識を使用して、デンマークの多数の死亡証明書から年齢と出生と死亡を転写する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 15:35:28 GMT)
Advanced Stationary and Non-Stationary Kernel Designs for Domain-Aware
Gaussian Processes [0.0] 再生カーネルヒルベルト空間(RKHS)の要素である所望の特性を持つ関数のみを許容する先進カーネル設計を提案する。
いくつかの合成および2つの科学的データセットを用いて、先進的なカーネル設計がガウス過程に与える影響を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 22:07:56 GMT)
Addressing Inherent Uncertainty: Risk-Sensitive Behavior Generation for
Automated Driving using Distributional Reinforcement Learning [0.0] 自動運転車におけるリスク感応行動生成のための2段階のアプローチを提案する。
まず, 深層分布強化学習を用いて, 不確実な環境下で最適政策を学習する。
実行中は、確立されたリスク基準を適用して最適なリスク感受性行動を選択する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 11:45:12 GMT)
Achieving Explainability for Plant Disease Classification with
Disentangled Variational Autoencoders [0.0] 分類タスクなどの意思決定で使用されるロジックや機能を知ることは、検証、アルゴリズムの改善、データ改善のトレーニング、知識抽出などにおいて非常に重要です。
我々は,最も重要な特徴の位置だけでなく,その特徴のどのバリエーションが使われているかを示す,変分オートエンコーダアーキテクチャに基づく分類手法を開発した。
提案手法は,いくつかの作物の病原性診断に有用であるが,他の作物にも適用可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 10:04:00 GMT)
A quantum optics approach to photoinduced electron transfer in cavities [0.0] 多くのドナー-受容体対に対する光誘起電子移動反応の簡単なモデルについて検討した。
適切な共振条件下では、非コヒーレント駆動の存在下では、キャビティにより反応速度が向上することが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 10:45:11 GMT)
A new approach to solving the Schr\"odinger equation [0.0] 1次元量子力学系の正確な解を求める新しい手法が考案された。
このスキームは波動関数のポテンシャル関数の導入とそれを満たす方程式に基づいている。
既知の解を回収し、自由粒子と相互作用粒子の両方に対する新しい解を得るとともに、ボムポテンシャルが消滅し、消滅しない波動関数を持つ粒子を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 12:20:24 GMT)
A modular framework for extreme weather generation [0.0] 機械学習技術はレジリエンス計画において重要な役割を果たす可能性がある。
本稿では、極端気象イベントシナリオを生成するために、交換可能なコンポーネントに依存するモジュラーフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 15:12:10 GMT)
A Universal Framework for Featurization of Atomistic Systems [0.0] 物理や機械学習に基づく反応力場は、時間と長さのスケールのギャップを埋めるために使うことができる。
本稿では,原子周囲の電子密度の物理的に関連する多極展開を利用するガウス多極(GMP)デデュール化スキームを紹介する。
我々は,GMPに基づくモデルがQM9データセットの化学的精度を達成できることを示し,新しい要素を外挿してもその精度は妥当であることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 01:38:16 GMT)
A Nonlinear Master Equation for Open Quantum Systems [0.0] 非線形マスター方程式が導出され、開量子系のエントロピーを適切に反映する。
ウィグナー函数に対する対応する非線形方程式は熱量子エントロピーに対して厳格に説明される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Feb 2021 06:41:28 GMT)