Understanding the Interaction of Adversarial Training with Noisy Labels [123.3] 近年の逆行訓練 (AT) では, 投射勾配降下段数の増加が, この点の頑健性の効果的な測定方法であることが示された。
ある点がノイズのあるクラスの境界に近すぎる(例えば、1ステップで攻撃できる)場合、この点が誤ってラベル付けされる可能性が高い。
我々は,AT自体がNL補正であることを示す標準トレーニング(ST)よりも,NLの強い平滑化効果(NL補正なし)が低いことを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Feb 2021 02:45:03 GMT)
D4RL: Datasets for Deep Data-Driven Reinforcement Learning [119.5] オフラインRLのリアルタイムアプリケーションに関連するデータセットのキープロパティによってガイドされるオフライン設定用に特別に設計されたベンチマークを紹介する。
部分的に訓練されたRLエージェントによって収集された単純なベンチマークタスクやデータを超えて、既存のアルゴリズムの重要かつ未承認な欠陥を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Feb 2021 01:57:28 GMT)
What Do Deep Nets Learn? Class-wise Patterns Revealed in the Input Space [88.4] 本研究では,深層ニューラルネットワーク(DNN)が学習するクラスワイズな知識を,異なる環境下で可視化し,理解する手法を提案する。
本手法は,各クラスのモデルが学習した知識を表現するために,画素空間内の1つの予測パターンを探索する。
逆境環境では、逆境に訓練されたモデルはより単純化された形状パターンを学ぶ傾向がある。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Feb 2021 05:09:40 GMT)
Hessian-Aware Pruning and Optimal Neural Implant [74.3] プルーニングは、ニューラルネットワークモデルに関連するメモリフットプリントとフラップを減らす効果的な方法である。
構造的プルーニングの指標として2次感度を用いたニューラルインプラントアプローチと組み合わされた新しいヘッセン認識プルーニング法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Feb 2021 21:11:04 GMT)
Halving the width of Toffoli based constant modular addition to n+3
qubits [69.4] 本稿では,Toffoli ゲートの深さが $mathcalO(n)$ の固定モジュラ加算を行う演算回路を提案する。
これは、最先端のToffoliベースの定数モジュラー加算器の幅と比較して2倍の改善である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Feb 2021 17:07:48 GMT)
BinaryCoP: Binary Neural Network-based COVID-19 Face-Mask Wear and
Positioning Predictor on Edge Devices [63.6] フェイスマスクは、空気性疾患に対する双方向保護のための医療に効果的な解決策を提供する。
CNNは、顔認識と正しいマスク着用と位置決めの分類に優れたソリューションを提供する。
CNNは、企業ビル、空港、ショッピングエリア、その他の屋内場所への入り口で利用でき、ウイルスの拡散を緩和することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Feb 2021 00:14:06 GMT)
Online Learning in Unknown Markov Games [55.1] 未知のマルコフゲームでオンライン学習を学ぶ。
後方視における最良の反応に対するサブ線形後悔の達成は統計的に困難であることを示す。
サブ線形$tildemathcalO(K2/3)$ regretを$K$のエピソード後に達成するアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Feb 2021 05:24:25 GMT)
Out-of-Town Recommendation with Travel Intention Modeling [45.6] アウト・オブ・タウン・レコメンデーションは、ホームタウン・エリアを離れ、これまで行ったことのないエリアを訪れるユーザー向けに設計されています。
都市外チェックインの行動は、ユーザーのホームタウンの好みだけでなく、ユーザーの旅行意図によって決定されるため、都市外ユーザーに対してPOI(Point-of-interests)を推奨することは困難です。
本稿では,TRAINOR という名称の街外勧告フレームワークを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Feb 2021 05:12:13 GMT)
Drug Package Recommendation via Interaction-aware Graph Induction [44.5] 本稿では,DPR on Weighted Graph (DPR-WG) とDPR on Attributed Graph (DPR-AG) の2つのバリエーションを持つ新しいDPRフレームワークを提案する。
詳しくは、マスク層を用いて患者の状態の影響を捉え、最終グラフ誘導タスクにグラフニューラルネットワーク(GNN)を利用してパッケージを埋め込む。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Feb 2021 12:51:00 GMT)
The Implicit Biases of Stochastic Gradient Descent on Deep Neural
Networks with Batch Normalization [44.3] バッチ正規化(BN-DNN)を伴うディープニューラルネットワークは、その正規化操作のために重み付け再スケーリングには不変である。
BN-DNNにおける勾配降下(SGD)の暗黙バイアスについて検討し,重量減衰の有効性に関する理論的説明を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Feb 2021 03:40:20 GMT)
Template-Free Try-on Image Synthesis via Semantic-guided Optimization [43.7] 本稿では,テンプレートフリーな試行画像合成(TF-TIS)ネットワークを提案する。
TF-TISは、まず、ユーザが指定したインショップ服に従ってターゲットポーズを合成する。
着物内衣料品画像,ユーザ画像,合成ポーズが与えられた後,対象の服に最適な着物で人間の試着画像を合成する新しいモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Feb 2021 04:12:14 GMT)
LandmarkGAN: Synthesizing Faces from Landmarks [43.5] 顔のランドマークに基づいた顔合成を入力として行う新しい手法であるLandmarkGANについて述べる。
提案手法では,顔のランドマークの集合を異なる対象の新たな顔に変換することができるが,顔の表情や向きは同一である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Feb 2021 04:19:53 GMT)
Bootstrapping Statistical Inference for Off-Policy Evaluation [40.5] オフ政治評価(OPE)におけるブートストラップの利用について検討する。
本稿では,政策評価誤差の分布を推定するブートストラップFQE法を提案し,この手法が政治外の統計的推測に有効で一貫性があることを示す。
我々は,古典的RL環境におけるブートラッピング手法の評価を行い,信頼区間推定,オフポリチック評価器のばらつきの推定,複数オフポリチック評価器の相関性の推定を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Feb 2021 16:45:33 GMT)
Distributed Scheduling using Graph Neural Networks [38.7] 無線ネットワークの設計における根本的な問題は、送信を分散的に効率的にスケジュールすることである。
グラフ畳み込みネットワーク(GCN)に基づく分散MWISソルバを提案する。
簡単に言えば、トレーニング可能なGCNモジュールは、greedyソルバを呼び出す前に、ネットワーク重みと結合されたトポロジ対応ノードの埋め込みを学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Feb 2021 18:56:11 GMT)
Wasserstein diffusion on graphs with missing attributes [38.2] 本稿では,ノード表現学習フレームワークであるワッサーシュタイングラフ拡散(WGD)を提案し,問題を緩和する。
提案手法は,特徴量計算の代わりに,欠落した属性グラフからノード表現を直接学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Feb 2021 00:06:51 GMT)
Sill-Net: Feature Augmentation with Separated Illumination
Representation [35.3] 分離イルミネーションネットワーク(Sill-Net)と呼ばれる新しいニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。
Sill-Netは、画像から照明機能を分離することを学び、トレーニング中に、これらの照明機能を特徴空間で分離したトレーニングサンプルを拡張する。
実験により,本手法はいくつかのオブジェクト分類ベンチマークにおいて,最先端の手法よりも優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Feb 2021 09:00:10 GMT)
Making Intelligent Reflecting Surfaces More Intelligent: A Roadmap
Through Reservoir Computing [31.6] 本稿では、インテリジェント反射面(IRS)支援無線通信システムのためのニューラルネットワークベースの信号処理フレームワークについて紹介する。
IRSの「メタ原子」内部の高周波(RF)障害をモデル化することにより、IRS支援システム全体を貯水池計算(RC)システムとして一般化するアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Feb 2021 23:55:46 GMT)
Robust normalizing flows using Bernstein-type polynomials [31.5] 正規化フロー(NFs)は、正確な密度評価とサンプリングを可能にする生成モデルのクラスである。
三角写像とベルンシュタイン型の増大に基づくNFを構築するための枠組みを提案する。
実世界のデータセットと合成データセットの両方を用いた実験により,提案手法の有効性を実証的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Feb 2021 04:32:05 GMT)
Speaker attribution with voice profiles by graph-based semi-supervised
learning [29.0] 本稿では,グラフに基づく半教師付き学習手法を用いて話者帰属問題の解法を提案する。
セッション毎に音声セグメントのグラフを構築し、音声プロファイルからのセグメントをラベル付きノードで表現し、テスト発話からのセグメントをラベルなしノードとする。
話者属性はグラフ上の半教師付き学習問題となり、グラフベースの2つの手法が適用される:ラベル伝搬(LP)とグラフニューラルネットワーク(GNN)。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Feb 2021 18:35:56 GMT)
Gated3D: Monocular 3D Object Detection From Temporal Illumination Cues [28.8] 低コストな単分子ゲート型画像処理装置から時間的照度を利用した新しい3次元物体検出法を提案する。
提案手法は,1万km以上の運転データから得られたゲート画像を含む新しい3次元検出データセットを用いて評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Feb 2021 16:06:51 GMT)
Neural Data-to-Text Generation with LM-based Text Augmentation [27.8] 弱教師付きトレーニングパラダイムは10%未満のアノテーションで完全に教師付きセq2seqモデルより優れていることを示す。
すべての注釈付きデータを利用することで、標準のSeq2seqモデルの性能を5 BLEUポイント以上向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Feb 2021 10:21:48 GMT)
Learning adaptive differential evolution algorithm from optimization
experiences by policy gradient [24.2] 本稿では,一連の問題に対する最適化経験から学習した適応パラメータ制御手法を提案する。
提案した微分進化の制御パラメータを適応的に提供できるエージェントを学習するために、強化学習アルゴリズム、名前付きポリシーを適用した。
提案アルゴリズムは、CEC'13とCEC'17テストスイートでよく知られた9つの進化的アルゴリズムと競合して動作する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Feb 2021 12:01:20 GMT)
Exact Linear Convergence Rate Analysis for Low-Rank Symmetric Matrix
Completion via Gradient Descent [22.9] 因数分解に基づく勾配降下は、因数分解行列の完備化を解くためのスケーラブルで効率的なアルゴリズムである。
勾配勾配降下は, 地球自然問題の解を推定するために, 高速収束を楽しむことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Feb 2021 03:55:14 GMT)
Understanding Higher-order Structures in Evolving Graphs: A Simplicial
Complex based Kernel Estimation Approach [22.8] 高階構造予測法は主に特徴抽出法に基づいており、実際はうまく機能するが理論的保証がない。
我々は、時間プロセスの観点から、進化するグラフを眺める単純化のための非パラメトリックカーネル推定器を開発する。
提案手法は,いくつかのベースライン高次予測法より大幅に優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Feb 2021 16:49:02 GMT)
Deep Learning Backdoors [21.7] Deep Neural Networks(DNN)に対するバックドア攻撃は、DNNに隠された悪意のある振る舞いを注入することである。
トリガーは、画像に特別なオブジェクトを含む、多数のフォームを取ることができる。
これらのフィルタは、画像画素の集合を置換または摂動することにより、元の画像に適用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Feb 2021 09:02:57 GMT)
Hyperedge Prediction using Tensor Eigenvalue Decomposition [21.7] グラフにおけるリンク予測は、2つのノード間のダイアディック相互作用をモデル化することによって研究される。
このような相互作用はハイパーグラフを用いてモデル化することができ、これはハイパーエッジが2つ以上のノードを接続できるグラフの一般化である。
テンソルに基づくハイパーグラフの表現を利用し、テンソル固有ベクトルの新しい解釈を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Feb 2021 01:55:04 GMT)
Continuous Monitoring of Blood Pressure with Evidential Regression [19.9] 光胸腺X線写真(MIC)信号を用いた血圧推定は,最新のBP測定の候補として期待できる。
提案手法は,不確実性を推定し,医療状態の診断に役立てることにより,予測BPの信頼性を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Feb 2021 09:09:31 GMT)
CMS-LSTM: Context-Embedding and Multi-Scale Spatiotemporal-Expression
LSTM for Video Prediction [19.6] 我々は,CMS-LSTMを用いてコンテキスト相関とマルチスケール時流を抽出する。
新たに導入されたブロックは、他の時間モデル(例えば、PredRNN、SACon-vLSTM)にもビデオ予測のための代表的特徴を提供する。
パラメータを減らして、MotionExpressionとTaxiのメトリクスに関する最先端の結果に到達します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Feb 2021 14:24:40 GMT)
Optimal-transport-based metric for SMLM [19.2] 単分子局在化顕微鏡における再構成手法の性能評価にフラットメトリックを用いることを提案する。
本稿では,Flat Metricの基礎を提供し,制御された合成例やSMLM 2016 Challengeのデータに適用することで,その評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Feb 2021 22:50:55 GMT)
Neural SDEs as Infinite-Dimensional GANs [18.1] 我々は、SDE の適合に対する現在の古典的アプローチが、(ワッサーシュタイン) GAN の特別な場合としてアプローチされることを示した。
我々は(現代の機械学習における)連続時間生成時系列モデルとしてニューラルSDEを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Feb 2021 19:59:15 GMT)
Video-based Hierarchical Species Classification for Longline Fishing
Monitoring [17.0] ビデオに基づく階層的な分類は、安価で効率的な魚種識別を可能にしている。
漁業科学者が提供した非重なりのない階層型データ構造により,本手法は階層型データ構造を強制する。
実験の結果,提案手法は古典的フラット分類システムよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Feb 2021 06:10:52 GMT)
Streaming k-PCA: Efficient guarantees for Oja's algorithm, beyond
rank-one updates [14.7] Ojaの$k$-PCAストリーミングアルゴリズムは、最適なオフラインアルゴリズムとほぼ一致する性能を達成する。
我々はOjaのアルゴリズムが期待値のトップ$k$固有ベクトルの部分空間への正確な近似を得ることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Feb 2021 19:21:24 GMT)
A Generalised Signature Method for Multivariate Time Series Feature
Extraction [12.8] 本稿では「署名方法」に2つの貢献をする。
シグネチャ法のバリエーションは、一般的なアプローチに統合される。
ドメインに依存しない出発点を提供する選択肢の標準的コレクションを導出します。
実用的応用を容易にするため、当社の技術はオープンソースプロジェクトの一部として利用可能にしています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Feb 2021 16:50:52 GMT)
AnchorFace: An Anchor-based Facial Landmark Detector Across Large Poses [12.3] 本研究では,大規模なポーズにおける顔のランドマークの局所化問題に対処するための分割・集約戦略を提案する。
提案手法はAnchorFaceと呼ばれ、4つの挑戦的ベンチマークで非常に効率的な推論速度で最先端の結果を得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Feb 2021 07:11:57 GMT)
A Practical Model-based Segmentation Approach for Accurate Activation
Detection in Single-Subject functional Magnetic Resonance Imaging Studies [11.8] fMRIは刺激に反応して脳の活性化をマッピングするが、この活性化を検出することはしばしば困難である。
RパッケージMixfMRIに実装した,計算可能で方法論的な音響モデルに基づく手法を提案する。
臨床ツールとしてのfMRIの有用性を拡大し、例えば、持続栄養状態の個々の患者の意識を検出し、治療を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Feb 2021 18:46:33 GMT)
UniFuse: Unidirectional Fusion for 360$^{\circ}$ Panorama Depth
Estimation [11.7] 本稿では,2つのプロジェクションから特徴を融合する新しいフレームワークを提案する。
提案した融合戦略とモジュールの有効性を実験により検証し、4つの一般的なデータセット上で最先端の性能を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Feb 2021 10:01:09 GMT)
SM+: Refined Scale Match for Tiny Person Detection [11.5] 小型人物検出のための改良されたスケールマッチング法(SM+)を提案する。
SM+は画像レベルからインスタンスレベルへのスケールマッチを改善し、事前トレーニングとターゲットデータセットの類似性を効果的に促進する。
様々な検出器を用いた実験により、SM+はTinyPersonの性能を著しく改善することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Feb 2021 10:34:16 GMT)
Sequential Density Ratio Estimation for Simultaneous Optimization of
Speed and Accuracy [11.5] 本稿では,この2つの障害を克服する深層ニューラルネットワークに基づくSPRTアルゴリズムであるSPRT-TANDEMを提案する。
1つのオリジナルと2つの公開ビデオデータベースでのテストでは、SPRT-TANDEMは他のベースラインよりも統計的にかなり優れた分類精度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Feb 2021 06:30:42 GMT)
Robust Fairness under Covariate Shift [11.2] 保護グループメンバーシップに関して公正な予測を行うことは、分類アルゴリズムの重要な要件となっている。
本稿では,ターゲット性能の面で最悪のケースに対して頑健な予測値を求める手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Feb 2021 06:46:14 GMT)
Scalable Inference of Sparsely-changing Markov Random Fields with Strong
Statistical Guarantees [10.1] スパース変換型MRFの推論に制約付き最適化問題を新たに導入する。
1時間未満で5億以上の変数を持つ疎交換グラフィカルモデルを正確に推定することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Feb 2021 13:53:00 GMT)
Emergency Department Optimization and Load Prediction in Hospitals [9.9] 我々は、ED到着とED患者の容積を予測するための機械学習モデルを用いたツールを開発した。
本稿では,本ツールを用いたアクティブな臨床展開におけるユーザ体験から得られた予測モデル,課題,および学習結果について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Feb 2021 21:52:51 GMT)
FFConv: Fast Factorized Neural Network Inference on Encrypted Data [9.9] 本稿では、畳み込みと暗号文のパッキングを統一するFFConvと呼ばれる低ランク分解法を提案する。
先行技術であるLoLaとFalconと比較して,提案手法は,それぞれ最大87%,12%の遅延を減少させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Feb 2021 03:10:13 GMT)
Privacy-Preserving Feature Selection with Secure Multiparty Computation [9.5] フィルタ法に基づくプライベートな特徴選択のための最初のMPCベースのプロトコルを提案する。
本稿では,提案プロトコルによるセキュアな特徴選択により,様々な実世界のデータセットの分類器の精度が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Feb 2021 05:33:04 GMT)
COVIDHunter: An Accurate, Flexible, and Environment-Aware Open-Source
COVID-19 Outbreak Simulation Model [9.4] 新型コロナウイルス感染者の早期発見と隔離は、緩和戦略の実施に不可欠である。
我々は、柔軟で正確な新型コロナウイルス感染シミュレーションモデルであるCOVIDHunterを紹介した。
新型コロナウイルス(COVIDHunter)は、スイスをケーススタディとして、政策立案者は現在の緩和措置を少なくとも30日間維持する必要があると見積もっている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Feb 2021 21:01:56 GMT)
Two-Step Image Dehazing with Intra-domain and Inter-domain Adaption [9.1] 本稿では,ドメイン内ギャップとドメイン間ギャップを最小限に抑えるために,新しい2段階デハージングネットワーク(TSDN)を提案する。
我々のフレームワークは、合成データセットと実際のデータセットの両方で最先端のアルゴリズムに対して好意的に機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Feb 2021 04:02:14 GMT)
Improving Model and Search for Computer Go [9.1] Alpha Zeroに続くゲームにおけるDeep Reinforcement Learningの標準は、残余ネットワークを使用し、より良い結果を得るためにネットワークの深さを増やすことである。
本稿では,残余ネットワークの代替として移動ネットワークを改良し,その幅と深さに応じてネットワークの演奏強度を実験的に示すことを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Feb 2021 01:20:17 GMT)
Jointly Improving Language Understanding and Generation with
Quality-Weighted Weak Supervision of Automatic Labeling [8.5] 本稿では,GPT-2フレームワークを用いて,大規模弱ラベルデータを自動的に構築するフレームワークを提案する。
この弱教師付きトレーニングパラダイムは、低リソースシナリオ下での効果的なアプローチであり、両方のデータセット上でベンチマークシステムより優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Feb 2021 10:06:15 GMT)
Privacy-Preserving Video Classification with Convolutional Neural
Networks [8.5] 本稿では,畳み込みニューラルネットワークを用いた単一フレーム方式のビデオ分類のプライバシ保護実装を提案する。
個人の感情認識への応用として提案手法の評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Feb 2021 05:05:31 GMT)
IC Networks: Remodeling the Basic Unit for Convolutional Neural Networks [8.2] 既存のCNNにIC構造を組み込んで性能を向上することができる。
ICネットワークのトレーニングを高速化するために,新しいトレーニング手法,すなわち弱いロジット蒸留(WLD)を提案する。
ImageNetの実験では、IC構造をResNet-50に統合し、トップ1エラーを22.38%から21.75%に削減した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Feb 2021 03:15:43 GMT)
A Modularized and Scalable Multi-Agent Reinforcement Learning-based
System for Financial Portfolio Management [7.6] 金融ポートフォリオマネジメントは強化学習(RL)において最も適用可能な問題の1つである
MSPMは、ポートフォリオ管理のためのモジュール化されたスケーラブルなアーキテクチャを備えた、新しいマルチエージェント強化学習ベースシステムである。
8年にわたる米株式市場のデータの実験は、MSPMが既存のベンチマークを上回るパフォーマンスで蓄積した利益がMSPMの有効性を証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Feb 2021 04:04:57 GMT)
SOCRATES: Towards a Unified Platform for Neural Network Analysis [7.3] ニューラルネットワークを解析する技術を開発するための統一的なフレームワークの構築を目指している。
我々は、様々なニューラルネットワークモデルの標準化フォーマットをサポートするSOCRATESと呼ばれるプラットフォームを開発する。
実験の結果,我々のプラットフォームは幅広いネットワークモデルや特性を扱えることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Feb 2021 03:37:56 GMT)
Study on the simulation control of neural network algorithm in thermally
coupled distillation [7.3] ニューラルネットワークアルゴリズムは高速学習の利点があり、非線形関数に任意にアプローチすることができる。
本稿では, 人工ニューラルネットワークの研究の進展と, 熱結合蒸留におけるニューラルネットワークの適用について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Feb 2021 04:18:04 GMT)
A bandit approach to curriculum generation for automatic speech
recognition [7.0] 本稿では,自動カリキュラム学習を用いて,学習データの欠如を緩和する手法を提案する。
このアプローチの目的は、難易度でランク付けされたミニバッチのトレーニングシーケンスを最適化することである。
我々は,本手法を真に低リソースな言語で検証し,ベースライン移行学習モデルに対して,帯域幅フレームワークが優れた改善を実現していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Feb 2021 20:32:10 GMT)
Multi-Agent Deep Reinforcement Learning for Request Dispatching in
Distributed-Controller Software-Defined Networking [6.8] 適応性と性能の高いRDポリシーを自動設計するマルチエージェント深層強化学習(MA-DRL)手法を提案する。
MA-DRLの手法は、人造ポリシー、モデルベースのポリシー、およびシングルエージェントDRLアルゴリズムで学んだRDポリシーを大幅に上回るようにRDポリシーを効果的にトレーニングできることを示しています。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Feb 2021 09:49:27 GMT)
From Toxicity in Online Comments to Incivility in American News: Proceed
with Caution [6.8] Jigsaw Perspective APIは、開発したコーパス上でのインシヴィティの度合いを検出するためにテストします。
我々は、パースペクティブが示すように、毒性モデルはニュースにおける悪質の分析に不十分であることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Feb 2021 21:49:17 GMT)
A Greedy Graph Search Algorithm Based on Changepoint Analysis for
Automatic QRS Complex Detection [6.5] 心電図(ECG)信号は、心血管疾患の研究において最も広く用いられる非侵襲的ツールである。
本研究では,最適点検出モデルに基づく新しいグラフィカルモデルを導入することにより,ECG信号解析の新しい手法を提案する。
提案モデルでは,ECG信号の急激な変化を検出するために,変化点の空間性を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Feb 2021 08:59:18 GMT)
On Success and Simplicity: A Second Look at Transferable Targeted
Attacks [6.3] 転送可能なターゲットアタックは、最適な転送可能性にゆっくりと収束し、より多くのイテレーションが与えられると大幅に改善されることを示す。
単にターゲットのロギットを最大化する攻撃は驚くほどうまく機能し、より複雑な損失を克服し、芸術の状態に匹敵するパフォーマンスを達成さえします。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Feb 2021 15:18:35 GMT)
Does the Order of Training Samples Matter? Improving Neural Data-to-Text
Generation with Curriculum Learning [6.1] トレーニングサンプルの順序を変更することでテキスト生成システムを改善する努力が続けられている。
ベンチマークでは,トレーニング時間を38.7%削減し,性能を4.84BLEUで向上する,より高速な収束速度を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Feb 2021 10:14:18 GMT)
Revisiting Explicit Regularization in Neural Networks for
Well-Calibrated Predictive Uncertainty [6.1] 本研究では, 予測の不確かさを明確化するために, 明示的な正則化の重要性を再考する。
本稿では,ログ類似度が低いキャリブレーション性能の尺度を提案する。
次に、未確認サンプルのログ類似性を改善するための明示的な正規化手法を探索し、よく校正された予測の不確実性を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Feb 2021 08:27:27 GMT)
Sound Event Detection in Urban Audio With Single and Multi-Rate PCEN [6.0] チャネルごとのエネルギー正規化(PCEN)は、重なり合うイベントを伴うマルチクラス設定において、ログスケールメル周波数スペクトログラムよりも大幅に性能が向上する。
本稿では,クラスごとに改善を示すが,クラス間の性能は劣る。
新たな手法であるMulti-Rate PCEN (MRPCEN) を用いたPCENを用いたクラス間性能について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Feb 2021 01:23:43 GMT)
Hyperparameter Tricks in Multi-Agent Reinforcement Learning: An
Empirical Study [5.8] 我々は,最先端の協調型多エージェント深層強化学習アルゴリズムについて検討・比較を行った。
QMIXは、StarCraft Multi-Agent Challenge (SMAC)のすべてのハードおよび超ハードシナリオにおいて、異常に高い勝利率を達成することができ、最先端(SOTA)を達成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Feb 2021 02:28:09 GMT)
High-fidelity geometric quantum gates with short paths on
superconducting circuits [5.7] 本稿では, 簡単なパルス制御手法を用いて, 短経路の非断熱的幾何学的量子ゲートを実現する手法を提案する。
具体的には、実用的な量子コンピュータを実現する上で最も有望なプラットフォームの一つである超伝導量子回路について説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Feb 2021 10:13:05 GMT)
Synthesizing Safe Policies under Probabilistic Constraints with
Reinforcement Learning and Bayesian Model Checking [4.8] 制約条件下での強化学習者の要求仕様作成のためのフレームワークを提案する。
本研究では,制約満足度に対するエージェントの信頼度が,学習過程における最適化と安全性のバランスをとる上で有用な信号であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Feb 2021 10:13:36 GMT)
Concentrated Document Topic Model [3.9] 教師なしテキスト分類のための集中文書トピックモデル(CDTM)を提案する。
多様なトピック分布を持つ紙はより罰せられるが、集中的なトピックを持つ紙は罰罰を減らされる。
NIPSデータセットにモデルを適用し、より一貫性のあるトピックと、より集中的で疎結合なドキュメントトピック分布を観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Feb 2021 07:12:05 GMT)
Adversarial Attacks against Face Recognition: A Comprehensive Study [3.8] 顔認識(FR)システムは優れた検証性能を示した。
近年の研究では、(深い)FRシステムは、知覚できない、または知覚できないが自然に見える対向的な入力画像に興味深い脆弱性を示すことが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Feb 2021 14:46:56 GMT)
Corner Case Generation and Analysis for Safety Assessment of Autonomous
Vehicles [3.7] 意思決定システムのための一貫した枠組みが提案されている。
背景車両の挙動を学習するために, 深部強化学習技術を適用した。
学習されたポリシーでは、BVはより積極的にCAVと対話し、より多くのコーナーケースをもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Feb 2021 02:48:23 GMT)
ConsciousControlFlow(CCF): A Demonstration for conscious Artificial
Intelligence [3.6] CCFは、意識的なAIの行動と精神活動を示す典型的なシナリオをサポートする。
CCFは、効果的なマシン意識実証と人間の行動研究支援のための有用なツールを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Feb 2021 02:43:24 GMT)
Quantum Finite Volume Method for Computational Fluid Dynamics with
Classical Input and Output [3.6] 本稿では,古典的計算量に対する指数的高速化を伴う量子CFD解法を提案する。
アルゴリズムは各ステップでサブ線形反復時間を実現する。
QCFDソルバは、より微細なメッシュとより高速な計算を可能にして、CFD領域の新しいフロンティアを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Feb 2021 10:29:21 GMT)
An Autonomous Negotiating Agent Framework with Reinforcement Learning
Based Strategies and Adaptive Strategy Switching Mechanism [3.4] 本研究は,専門家選択の問題の解決と,我々の自律交渉エージェントフレームワークで相手の行動に適応することに焦点を当てる。
我々のフレームワークは、新しい戦略を含めるか、古い戦略を定期的により良い戦略で置き換えることを決定することで、自己改善機能を可能にするレビュアーコンポーネントを持っています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Feb 2021 14:38:03 GMT)
Unsupervised Audio-Visual Subspace Alignment for High-Stakes Deception
Detection [3.0] 高い状況下で詐欺を検知する自動システムは、医療、社会労働、法的領域における社会的幸福を高めることができる。
ビデオにおける高い盗難を検出する既存のモデルが監視されているが、ラベル付きデータセットを使用してモデルをトレーニングすることは、ほとんどの現実世界のアプリケーションで収集されることは滅多にない。
本稿では,ハイテイクラベルを使わずに,実世界のハイテイクな虚偽を検知する,最初のマルチモーダルな非教師ありトランスファー学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Feb 2021 21:53:12 GMT)
Child-directed Listening: How Caregiver Inference Enables Children's
Early Verbal Communication [2.9] 我々は、大人が子どもの言葉のうるささを克服する方法を理解するために、ベイズ語モデルを用いています。
音声でアノテートしたコーパス上での競合モデルの評価により, 子どもの言語環境に特化して適合する事前の期待により, 成人の回復した意味を最もよく予測できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Feb 2021 00:54:34 GMT)
MOTS R-CNN: Cosine-margin-triplet loss for multi-object tracking [2.9] マルチオブジェクトトラッキングの中心的なタスクの1つは、オブジェクトの意味的類似性と一致した距離メートル法を学習することである。
本稿では,コサイン・マージン・トラストティブ (CMC) とコサイン・マージン・トリップレット (CMT) の損失について,コントラスト型とトリプルト型の両方の損失関数を再構成することによって提案する。
次に,マルチオブジェクト追跡とセグメンテーションのためのMOTS R-CNNフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Feb 2021 05:03:29 GMT)
Multi-Tier Federated Learning for Vertically Partitioned Data [2.8] 階層型データセットネットワークにおける分散モデルトレーニングについて検討する。
我々のネットワークモデルはサイロの集合で構成され、それぞれがデータの垂直分割を保持する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Feb 2021 17:34:14 GMT)
Convolutional Neural Network-based Intrusion Detection System for AVTP
Streams in Automotive Ethernet-based Networks [2.1] コネクテッド・アンド・オートマチック・ビークル(CAV)は、伝統的な自動車の革新的な形態である。
以前の研究では、自動車イーサネットベースのネットワークにおける侵入検知に焦点が当てられていない。
本稿では,AVTPストリームインジェクション攻撃の侵入検出手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Feb 2021 09:37:09 GMT)
Linear Matrix Inequality Approaches to Koopman Operator Approximation [2.1] 回帰問題は線形行列の不等式制約を受ける凸最適化問題として定式化される。
追加のLMI制約は回帰問題に容易に組み込むことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Feb 2021 17:03:11 GMT)
Predicting Eye Fixations Under Distortion Using Bayesian Observers [2.1] 本稿では,ベイズ視覚探索モデルを用いて,画像の歪みが人間の視覚的注意を損なう可能性について検討する。
JPEG圧縮画像上でのMAPおよびEMMモデルの改良実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Feb 2021 21:57:08 GMT)
Deep Semi-Supervised Learning for Time Series Classification [1.1] 画像と時系列の分類から,最先端の深層半教師付きモデルの転送可能性について検討する。
これらの変換された半教師付きモデルは、強い教師付き、半教師付き、自己監督型の選択肢よりも大きな性能向上を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Feb 2021 17:40:56 GMT)
Noise Optimization for Artificial Neural Networks [1.0] 本稿では,ANNの各ニューロンに付加されるガウス雑音の標準偏差に対する経路勾配推定法を提案する。
数値実験により, 提案手法は, 一般的なANN構造のロバスト性において, 大幅な性能向上を実現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Feb 2021 08:30:20 GMT)
Does He Wink or Does He Nod? A Challenging Benchmark for Evaluating Word
Understanding of Language Models [0.6] 大規模コーパスにおける事前学習言語モデルの最近の進歩は、多くのNLPタスクにおいて大きなパフォーマンス向上をもたらした。
どのような知識が獲得されたかを評価するため、言語モデルは通常、空白スタイルのクローゼ質問を埋めてクエリすることで探索される。
単語の辞書定義を用いて単語理解を直接評価するためにWDLMProを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Feb 2021 15:15:57 GMT)
Vampire With a Brain Is a Good ITP Hammer [0.0] 我々は,効率のよい神経誘導による飽和手順の強化により,完全なMizarライブラリ上でのハンティングにおけるヴァンパイアの性能を向上させる。
節の論理的内容を考慮した従来のニューラルメソッドと比較して、これはニューラルガイダンスの大きなリアルタイム高速化につながる。
得られたシステムは、優れた学習能力を示し、Mizarライブラリ上で最先端のパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Feb 2021 07:24:53 GMT)
Topological Quantum Computing and 3-Manifolds [0.0] 量子コンピューティングに3Dトポロジを使うためのアイデアをいくつか提示する。
3次元球面の結び目の補集合上に量子系を構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Feb 2021 19:26:38 GMT)
The Arc of the Data Scientific Universe [0.0] 私は、マートンの規範とこれらと民主秩序の根底にあるメカニズムとの結びつきは、科学のコミットメントと価値観を探求し、明確にするための特に良い出発点を提供することを示しています。
私は、位置付けられた普遍主義、方法論的多元主義、強い客観性、そしてコミュニカリズムの組み合わせは、未来の責任と持続可能なデータワークを導く必要があると論じています。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Feb 2021 13:29:58 GMT)
Scheduling Plans of Tasks [0.0] タスクのスケジューリング計画の問題を解決するアルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは,計画計画数を最大化する実行可能なスケジュールを探索する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Feb 2021 10:14:54 GMT)
Quasinormal modes of charged fermions in linear dilaton black hole
spacetime: Exact frequencies [0.0] アインシュタイン-マクスウェル-ディラトン理論における4-次元リニアディラトンブラックホールの背景における荷電質量を持たないフェルミオンの摂動について検討した。
本稿では,ダイラック方程式を超幾何関数で解く解析的フェルミオン準正規モードを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Feb 2021 15:10:10 GMT)
Quantum speed limit for thermal states [0.0] 量子速度制限(Quantum speed limit)は、量子系の状態が量子進化の過程で初期状態からどれだけ早く逸脱するかという厳密な推定である。
有名なマンデルスタム・タム(英語版)やマルゴラス・レヴィチン(英語版)を含む最も知られている量子速度制限は、任意の初期状態に適用できる一般境界である。
ここでは、最初に熱状態で準備され、時間依存ハミルトニアンの下で進化する閉系に対する量子速度制限を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Feb 2021 06:36:13 GMT)
Policy options for digital infrastructure strategies: A simulation model
for broadband universal service in Africa [0.0] 10億人以上がインターネットを使わずに暮らしている。
本稿では,ブロードバンドユニバーサルサービス戦略をテストするためのオープンソースソフトウェアを開発する。
異なるインフラ決定の民間と政府のコストは、東アフリカと西アフリカの6か国で定量化されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Feb 2021 11:09:14 GMT)
Overcoming Bias in Community Detection Evaluation [0.0] このタスクを評価するために広く使われている2つの戦略は、一般に構造的、機能的として知られている。
本研究では,実世界のネットワークにおけるコミュニティの検出において,ロバストな品質評価を支援する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Feb 2021 01:53:51 GMT)
Markovian approximation for Pauli Fierz operators [0.0] 我々は、パウリ・フィエルツ・ハミルトニアンに対する可観測物の時間ダイナミクスのマルコフ近似を導出する。
特定の場合、これは遷移確率行列を研究することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Feb 2021 17:36:36 GMT)
Heralding multiple photonic pulsed Bell-pairs via frequency-resolved
entanglement swapping [0.0] 絡み合いは量子システムのユニークな性質であり、多くの量子技術にとって不可欠な資源である。
システム間の絡み合いを転送または交換する能力は、量子情報科学において重要なプロトコルである。
ここでは、2つの独立したマルチモード時間-周波数の絡み合い源からの絡み合いスワップを実証する実験を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Feb 2021 02:55:55 GMT)
Generating Artificial Core Users for Interpretable Condensed Data [0.0] 本稿では,実際のコアユーザデータから,ACU(Artificial Core Users)の小さなセットを生成する手法を提案する。
当社のACUは、高い評価情報を持ち、実際のCore Usersの推奨性能を改善しつつ、解釈可能なままです。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Feb 2021 21:53:37 GMT)
Extremal learning: extremizing the output of a neural network in
regression problems [0.0] 我々は、回帰問題において、トレーニングされたニューラルネットワークのエクストリームを効率的に見つける方法を示す。
近似モデルの極限入力を見つけることは、追加のニューラルネットワークのトレーニングとして定式化される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Feb 2021 18:01:17 GMT)
Coherence of Working Memory Study Between Deep Neural Network and
Neurophysiology [0.0] 本研究では,深層ニューラルネットワークの関心領域間のコヒーレントな対応について検討する。
グローバル平均プーリング(GAP)によって誘導される注意メカニズムは、ワーキングメモリの公開EEGデータセットに適用される。
結果は異なる研究分野のroisのアライメントを示している。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Feb 2021 09:09:57 GMT)
Audio Adversarial Examples: Attacks Using Vocal Masks [0.0] 自動音声テキストシステム上での音声対向例を構築した。
我々は、オリジナル音声から生成された音声のボーカルマスクをオーバーレイすることで、別の音声を生成する。
We apply our audio adversarial attack to five SOTA STT system: DeepSpeech, Julius, Kaldi, wav2letter@anywhere and CMUSphinx。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Feb 2021 03:31:23 GMT)
A Systematic Approach for MRI Brain Tumor Localization, and Segmentation
using Deep Learning and Active Contouring [0.0] 腫瘍境界のアノテーションとセグメンテーションのための3倍のディープラーニングアーキテクチャを提案する。
Chan-Vesesegmentationアルゴリズムを用いて, セグメンテーションプロセスの腫瘍境界を検出する。
グリオーマと髄膜腫のセグメンテーションにおける提案アーキテクチャの全体的な性能は平均的なサイススコア0.92である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Feb 2021 07:53:02 GMT)
A Hybrid Approach for Reinforcement Learning Using Virtual Policy
Gradient for Balancing an Inverted Pendulum [0.0] 倒立振子の物理的に正確なシミュレーションのバランスをとるために,単層ニューラルネットワークを訓練する。
トレーニングされた重みとバイアスは物理的エージェントに転送され、実際の倒立振子とバランスをとるのに十分な堅牢性を持つ。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Feb 2021 23:05:02 GMT)