LightSpeech: Lightweight and Fast Text to Speech with Neural
Architecture Search [127.6] 我々は、FastSpeechに基づくより軽量で効率的なTSモデルを自動的に設計するLightSpeechを提案する。
実験の結果,提案手法により検出されたモデルは,CPU上での15倍のモデル圧縮比と6.5倍の推論高速化を実現していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 07:45:06 GMT)
Estimating Structural Target Functions using Machine Learning and
Influence Functions [103.5] 統計モデルから特定可能な関数として生じる対象関数の統計的機械学習のための新しい枠組みを提案する。
このフレームワークは問題とモデルに依存しないものであり、応用統計学における幅広い対象パラメータを推定するのに使用できる。
我々は、部分的に観測されていない情報を持つランダム/二重ロバストな問題において、いわゆる粗大化に特に焦点をあてた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 13:15:52 GMT)
Evaluation Metrics for Conditional Image Generation [100.7] クラス条件画像生成設定において生成モデルを評価するための2つの新しい指標を提案する。
理論的分析は、提案されたメトリクスの背景にあるモチベーションを示し、新しいメトリクスと条件のないメトリクスを結びつける。
我々は,実験的な評価を行い,その指標を条件のない変種や他の指標と比較し,既存の生成モデルの解析に利用した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 12:36:48 GMT)
Double Momentum SGD for Federated Learning [94.6] 我々は、フェデレート学習におけるモデル性能を改善するために、DOMOと呼ばれる新しいSGD変種を提案する。
1つのモメンタバッファはサーバ更新方向を追跡し、もう1つはローカル更新方向を追跡します。
本稿では,サーバとローカルモーメントSGDを協調する新しいサーバモーメント融合手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 02:47:24 GMT)
Improving filling level classification with adversarial training [90.0] 単一画像からカップや飲料グラスのコンテントのレベルを分類する問題について検討する。
汎用ソースデータセットで逆トレーニングを使用し、タスク固有のデータセットでトレーニングを洗練します。
ソース領域における逆学習による伝達学習は,テストセットの分類精度を常に向上させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 08:32:56 GMT)
SLUA: A Super Lightweight Unsupervised Word Alignment Model via
Cross-Lingual Contrastive Learning [79.9] 超軽量非教師付き単語アライメントモデル(SLUA)を提案する。
いくつかの公開ベンチマークによる実験結果から,我々のモデルは性能が向上しても競争力を発揮することが示された。
特に、我々のモデルはバイリンガル単語の埋め込みと単語のアライメントを統一する先駆的な試みであると認識している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 05:54:11 GMT)
TransUNet: Transformers Make Strong Encoders for Medical Image
Segmentation [78.0] 医用画像のセグメンテーションは医療システムの開発に必須の前提条件である。
様々な医療画像セグメンテーションタスクにおいて、U-Netとして知られるu字型アーキテクチャがデファクトスタンダードとなっている。
医用画像セグメンテーションの強力な代替手段として,トランスフォーマーとU-Netの両方を有効活用するTransUNetを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 16:10:50 GMT)
End-to-end Generative Zero-shot Learning via Few-shot Learning [77.0] ゼロショット学習(ZSL)の最先端アプローチでは、生成ネットをトレーニングし、提供されたメタデータに条件付きサンプルを合成する。
本稿では,このような手法をバックボーンとして使用し,合成した出力をFew-Shot Learningアルゴリズムに供給するエンドツーエンド生成ZSLフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 17:35:37 GMT)
Partial Is Better Than All: Revisiting Fine-tuning Strategy for Few-shot
Learning [77.0] 一般的なプラクティスは、まずベースセット上でモデルをトレーニングし、その後、微調整によって新しいクラスに移行することである。
本稿では,基本モデル内の特定の層を凍結あるいは微調整することにより,部分的知識の伝達を提案する。
提案手法の有効性を実証するために, CUB と mini-ImageNet の広範な実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 03:27:05 GMT)
Learning N:M Fine-grained Structured Sparse Neural Networks From Scratch [75.7] ディープニューラルネットワーク(DNN)におけるスパーシティは、資源制約された環境でモデルを圧縮し、加速するために広く研究されている。
本稿では,N:M細粒構造スパースネットワークのスクラッチからトレーニングを初めて行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 05:55:47 GMT)
Adaptive Quantization of Model Updates for Communication-Efficient
Federated Learning [75.5] クライアントノードと中央集約サーバ間のモデル更新の通信は、連合学習において大きなボトルネックとなる。
グラディエント量子化(Gradient Quantization)は、各モデル更新間の通信に必要なビット数を削減する効果的な方法である。
通信効率と低エラーフロアを実現することを目的としたAdaFLと呼ばれる適応量子化戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 19:14:21 GMT)
A* Search Without Expansions: Learning Heuristic Functions with Deep
Q-Networks [73.1] A*検索(A* search)は、ノードが拡張される順序を導く関数を使用する情報検索アルゴリズムである。
DeepAQはDeepCubeAアルゴリズムとディープQ-networksをベースにしたディープ強化学習と検索アルゴリズムである。
次にDeepAQはA*検索の新たな変種であるAQ*検索を使用し、深層Qネットワークを用いて検索を誘導する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 20:36:41 GMT)
Wake Word Detection with Streaming Transformers [72.7] 提案したトランスフォーマーモデルでは,同じ偽アラームレートで,平均25%の誤り拒否率でベースライン畳み込みネットワークを性能的に上回ることを示す。
Mobvoiのウェイクワードデータセットに関する実験により,提案したTransformerモデルはベースライン畳み込みネットワークを25%上回る性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 19:14:32 GMT)
Partition-based formulations for mixed-integer optimization of trained
ReLU neural networks [66.9] 本稿では,訓練されたReLUニューラルネットワークのための混合整数式について紹介する。
1つの極端な場合、入力毎に1つのパーティションがノードの凸殻、すなわち各ノードの最も厳密な可能な定式化を回復する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 17:27:34 GMT)
Learning with Density Matrices and Random Features [63.0] 密度行列は、量子系の統計状態を記述する。
本稿では,機械学習モデル構築のためのビルディングブロックとして,密度行列をどのように利用できるかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 17:54:59 GMT)
Infusing Finetuning with Semantic Dependencies [62.4] シンタックスとは異なり、セマンティクスは今日の事前訓練モデルによって表面化されないことを示す。
次に、畳み込みグラフエンコーダを使用して、タスク固有の微調整にセマンティック解析を明示的に組み込む。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 07:40:54 GMT)
Unlocking Pixels for Reinforcement Learning via Implicit Attention [61.7] 我々は最近,トランスフォーマーに非常に有効であることが示されている,新しい効率的なアテンションアルゴリズムを利用している。
これにより、注意に基づくコントローラは、より大きな視覚入力にスケールでき、より小さなパッチの使用が容易になります。
さらに,ソフトマックスの注目度をハイブリッドランダム特徴量で近似するアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 17:00:26 GMT)
Provable Model-based Nonlinear Bandit and Reinforcement Learning: Shelve
Optimism, Embrace Virtual Curvature [61.2] 決定論的報酬を有する1層ニューラルネットバンディットにおいても,グローバル収束は統計的に難解であることを示す。
非線形バンディットとRLの両方に対して,オンラインモデル学習者による仮想アセンジ(Virtual Ascent with Online Model Learner)というモデルベースアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 12:41:56 GMT)
Improving memory banks for unsupervised learning with large mini-batch,
consistency and hard negative mining [61.2] バニラメモリバンクをベースとした定式化では,3つの改良が加えられた。
我々は、同一サンプルの異なる拡張によって得られるロジットを、負のサンプルに対する差別を強制することなく、近くまで拡張することで得られるロジットを強制する。
インスタンス識別は、視覚的に類似したサンプルには意味がないため、メモリバンクを改善するための新しい近接アプローチを考案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 18:56:33 GMT)
Meta Discovery: Learning to Discover Novel Classes given Very Limited
Data [59.9] 本稿では,L2DNCをメタラーニングにリンクすることで,L2DNCの分析と改善を行う。
L2DNCは理論的に解けるだけでなく、メタラーニングアルゴリズムによって、提案したフレームワークに適合するようにわずかに修正され、経験的に解決できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 04:53:14 GMT)
Anti-UAV: A Large Multi-Modal Benchmark for UAV Tracking [59.1] Unmanned Aerial Vehicle (UAV)は、商業とレクリエーションの両方に多くの応用を提供している。
我々は、UAVを追跡し、位置や軌道などの豊富な情報を提供するという課題を考察する。
300以上のビデオペアが580k以上の手動で注釈付きバウンディングボックスを含むデータセット、Anti-UAVを提案します。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 02:01:55 GMT)
OV$^{2}$SLAM : A Fully Online and Versatile Visual SLAM for Real-Time
Applications [59.0] OV$2$SLAMは、モノクロカメラとステレオカメラの両方のセットアップ、さまざまなマップスケール、フレームレートを、数ヘルツから数百まで、完全にオンラインのアルゴリズムである。
コミュニティの利益のために、ソースコードを urlhttps://github.com/ov2slam/ov2slam でリリースします。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 08:39:23 GMT)
HINT: Hierarchical Interaction Network for Trial Outcome Prediction
Leveraging Web Data [56.5] 臨床試験は、有効性、安全性、または患者採用の問題により、不確実な結果に直面する。
本稿では,より一般的な臨床試験結果予測のための階層型Interaction Network(HINT)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 15:09:07 GMT)
A Convergence Theory Towards Practical Over-parameterized Deep Neural
Networks [56.1] ネットワーク幅と収束時間の両方で既知の理論境界を大幅に改善することにより、理論と実践のギャップを埋める一歩を踏み出します。
本研究では, サンプルサイズが2次幅で, 両者の時間対数で線形なネットワークに対して, 地球最小値への収束が保証されていることを示す。
私たちの分析と収束境界は、いつでも合理的なサイズの同等のRELUネットワークに変換できる固定アクティベーションパターンを備えたサロゲートネットワークの構築によって導出されます。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 11:38:39 GMT)
Clinical Outcome Prediction from Admission Notes using Self-Supervised
Knowledge Integration [55.9] 臨床テキストからのアウトカム予測は、医師が潜在的なリスクを見落としないようにする。
退院時の診断,手術手順,院内死亡率,長期予測は4つの一般的な結果予測対象である。
複数の公開資料から得られた患者結果に関する知識を統合するために,臨床結果の事前学習を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 10:26:44 GMT)
Learning High Dimensional Wasserstein 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） (Mon, 8 Feb 2021 01:33:56 GMT)
Oops I Took A Gradient: Scalable Sampling for Discrete Distributions [53.3] このアプローチは、多くの困難な設定において、ジェネリックサンプリングよりも優れていることを示す。
また,高次元離散データを用いた深部エネルギーモデルトレーニングのための改良型サンプリング器についても実演した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 20:08:50 GMT)
HumanACGAN: conditional generative adversarial network with human-based
auxiliary classifier and its evaluation in phoneme perception [52.8] 本研究では,人間の知覚的評価を取り入れた条件付き生成逆ネットワーク(GAN)を提案する。
GANのディープニューラルネットワーク(DNN)ベースのジェネレータは、実データ分布を正確に表現できるが、人間の受容可能な分布を表現できない。
本稿では,HumanGANの理論的拡張であるHumanACGANを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 08:25:29 GMT)
How True is GPT-2? An Empirical Analysis of Intersectional Occupational
Biases [50.6] 下流のアプリケーションは、自然言語モデルに含まれるバイアスを継承するリスクがある。
一般的な生成言語モデルであるGPT-2の作業バイアスを分析した。
特定の仕事について、GPT-2は米国におけるジェンダーと民族の社会的偏見を反映しており、場合によってはジェンダー・パリティの傾向を反映している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 11:10:27 GMT)
The Optimality of Polynomial Regression for Agnostic Learning under
Gaussian Marginals [47.8] そこで我々は,二元性LPを用いて,多種多様な問題に対するサンプルのハードファミリーを見つける手法を開発した。
L1$-regression は本質的には最適であり、概念クラスを学習する際の計算困難さは、クラスから任意の関数を近似するのに要する次数と密接に関連していることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 18:06:32 GMT)
Dynamic Sparsity Neural Networks for Automatic Speech Recognition [44.4] 動的スパシティニューラルネットワーク(DSNN)は、トレーニングが完了すれば、実行時に任意の定義済みのスパシティ設定に即時に切り替えることができる。
したがって、トレーニングされたDSNNモデルは、トレーニングプロセスを大幅に緩和し、リソース制約のある多様なシナリオでのデプロイを簡素化できます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 08:01:58 GMT)
Graph Attention Networks for Speaker Verification [43.0] 本研究は,グラフアテンションネットワークを用いた話者検証のための新しいバックエンドフレームワークを提案する。
まず、セグメントワイド話者埋め込みを用いてグラフを構築し、それらをグラフアテンションネットワークに入力する。
残りの接続を持つグラフ注意層を数層に分割した後、各ノードはアフィン変換を用いて一次元空間に投影される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 08:12:17 GMT)
Conditional Mutual Information-Based Generalization Bound for Meta
Learning [42.5] 本稿では,任意のメタラーナーの一般化性能に関する情報理論的バウンダリを提案する。
メタラーニングの拡張は、SteinkeとZakynthinouの条件付き相互情報フレームワークに基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 17:27:11 GMT)
Near-optimal Representation Learning for Linear Bandits and Linear RL [41.3] 私たちはまず、次元が$d$の線形バンディットを同時に$M$で演奏する設定を考えます。
これらの包帯は、$k$-次元線型表現を共有するので、$kll d$ と $k ll M$ が成り立つ。
我々は、共有表現を利用して$tildeO(MsqrtdkT + dsqrtkMT )を後悔するサンプル効率のアルゴリズムMTLR-OFULを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 11:11:53 GMT)
Eliminating Sharp Minima from SGD with Truncated Heavy-tailed Noise [39.3] 多くのディープラーニングタスクにおいて,重み付き勾配雑音の証拠が報告された。
切断したSGDは訓練軌道から局所的に鋭いミニマを効果的に除去できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 16:03:49 GMT)
A Survey on Incorporating Domain Knowledge into Deep Learning for
Medical Image Analysis [38.9] 医療データセットの小型化は、ディープラーニングにおいて依然として大きなボトルネックとなっている。
従来のアプローチでは、移動学習を通じて自然画像からの情報を活用していた。
近年の研究では、医師の知識を活用して、医師の訓練方法に似たネットワークを構築している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 06:55:26 GMT)
A Unifying Review of Deep and Shallow Anomaly Detection [38.2] 我々は、様々な方法によって暗黙的に行われることの多い仮定と同様に、共通の根底にある原則を特定することを目的としている。
本稿では,最近の説明可能性技術を用いて,既存の主要な手法を実証的に評価する。
我々は、重要なオープン課題を概説し、異常検出における今後の研究の道筋を特定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 12:43:59 GMT)
Last-iterate Convergence of Decentralized Optimistic Gradient
Descent/Ascent in Infinite-horizon Competitive Markov Games [37.7] 無限水平割引2プレイヤーゼロサムマルコフゲームについて検討する。
我々は,自己再生下でのナッシュ均衡に収束する分散アルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 21:45:56 GMT)
An Efficient Framework for Zero-Shot Sketch-Based Image Retrieval [36.3] ゼロショットのSketchベースのImage Retrieval (ZS-SBIR)は、現実のアプリケーションであるため、コンピュータビジョンコミュニティの注目を集めている。
ZS-SBIRは、コンテンツベースの画像検索(CBIR)、ゼロショット学習、ドメイン適応など、複数のコンピュータビジョン問題の主な課題を継承する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 06:10:37 GMT)
Optimization and Generalization of Regularization-Based Continual
Learning: a Loss Approximation Viewpoint [35.5] 各タスクの損失関数の2階Taylor近似として定式化することにより、正規化に基づく連続学習の新しい視点を提供する。
この観点から、正規化に基づく連続学習の最適化側面(収束)と一般化特性(有限サンプル保証)を考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 23:50:16 GMT)
RODNet: Radar Object Detection Using Cross-Modal Supervision [34.3] レーダーは通常、厳しい運転シナリオではカメラよりも頑丈である。
カメラが撮影したRGB画像とは異なり、レーダー信号からのセマンティック情報は明らかに抽出が困難である。
レーダ周波数データからオブジェクトを純粋に検出するディープレーダオブジェクト検出ネットワーク(RODNet)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 07:00:42 GMT)
Learning Synthetic Environments for Reinforcement Learning with
Evolution Strategies [34.1] 本研究は強化学習のための学習エージェント非依存合成環境(ses)を探索する。
SEはターゲット環境のプロキシとして機能し、ターゲット環境上で直接トレーニングされた場合よりも効率的にエージェントをトレーニングできる。
本手法は,2つの離散的動作空間タスクに対してsesを学習でき,より堅牢に,最大60%のステップでエージェントを訓練できることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 15:03:39 GMT)
Improving Artificial Teachers by Considering How People Learn and Forget [32.7] 本稿では,知的チューリングのための新しいモデルベース手法を提案する。
モデルベースのプランニングは、ユーザメモリモデルのパラメータをインタラクティブに学習することで、最良の介入を選択する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 13:05:58 GMT)
A Hybrid Bandit Model with Visual Priors for Creative Ranking in Display
Advertising [31.2] 本稿では、視覚的外観に応じて創造物を注文するリストワイドランキングの損失を組み込んだ視覚的ランキングモデル(VAM)を提案する。
最初の大規模なクリエイティブデータセットであるCreativeRankingが構築され、500万製品から170万以上のクリエイティブと、実際のインプレッションとクリックデータが含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 07:11:20 GMT)
One-shot Face Reenactment Using Appearance Adaptive Normalization [30.6] 本稿では,一発顔再現のための新しい生成的対向ネットワークを提案する。
1枚の顔画像を別のポーズ・アンド・エクスプレッションにアニメーションし、元の外観を保ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 03:36:30 GMT)
Graph Traversal with Tensor Functionals: A Meta-Algorithm for Scalable
Learning [29.1] Graph Traversal via Functionals (GTTF)はグラフアルゴリズムを埋め込むための統合メタアルゴリズムフレームワークである。
提案手法は多種多様であり,学習方法は偏りのない方法で行われ,期待通り,特定の実装が直接実行されるかのように学習を近似する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 16:52:52 GMT)
First Order Methods take Exponential Time to Converge to Global
Minimizers of Non-Convex Functions [28.8] 本研究では、非凸函数の基本硬度に関する境界を与える。
パラメータ推定問題は家族識別の問題と等価であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 04:04:06 GMT)
In-game Residential Home Planning via Visual Context-aware Global
Relation Learning [28.3] シーンコンポーネント間の暗黙的グローバルな関係を学習する視覚的コンテキスト対応グラフ生成ネットワークを提案する。
自動回帰エッジ分布を学習することで、新たに追加されたビルユニットのロケーションレコメンデーションを提供する。
複合建築の3次元シーンにおいて、建築ユニットを配置することは、教育的かつ実践的である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 07:15:47 GMT)
In-Order Chart-Based Constituent Parsing [27.6] 私たちのモデルは、決定の歴史を符号化することで、構造的知識をよりよく活用します。
Penn Treebankの実験では、私たちのモデルは従来のチャートベースモデルよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 09:03:07 GMT)
Learning to Generate Fair Clusters from Demonstrations [27.4] 本稿では,専門家による限定的な実証に基づいて,問題に対する意図された公平性制約を特定する方法について述べる。
本稿では、実演からフェアネスメトリックを識別し、既存のオフザシェルフクラスタリング技術を用いてクラスタを生成するアルゴリズムを提案する。
本稿では,本手法を用いて解釈可能な解を生成する方法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 03:09:33 GMT)
Functional Space Analysis of Local GAN Convergence [27.0] 一般機能空間における対向訓練の局所的ダイナミクスについて検討する。
偏微分方程式の系としてどのように表現できるかを示す。
我々の視点では、GANの安定化によく使われる実践的なトリックについて、いくつかの洞察が得られている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 18:59:46 GMT)
Protecting Intellectual Property of Generative Adversarial Networks from
Ambiguity Attack [26.9] フォトリアリスティック画像作成に広く用いられているGAN(Generative Adrial Networks)は完全に保護されていない。
本稿では,知的財産権(IPR)保護をGANに強制するために,ブラックボックスとホワイトボックスの両方で完全な保護フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 17:12:20 GMT)
DeEPCA: Decentralized Exact PCA with Linear Convergence Rate [26.8] textttDe EPCAは、ターゲット精度に依存しない各パワーに対する通信ラウンド数を持つ最初の分散PCAアルゴリズムである。
既存のアルゴリズムと比較して,提案手法は実際のチューニングが容易であり,全体の通信コストが向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 03:53:09 GMT)
Learning Robust Models Using The Principle of Independent Causal
Mechanisms [26.8] ICMの原理から目的関数を導出する勾配学習フレームワークを提案する。
理論的、実験的に、このフレームワークで訓練されたニューラルネットワークは、環境間で不変な関係に重点を置いていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 15:39:13 GMT)
Switching Variational Auto-Encoders for Noise-Agnostic Audio-visual
Speech Enhancement [26.6] 本稿では,異なるVAEアーキテクチャを時間的に切り換えるために,マルコフの依存関係を持つ潜在逐次変数を導入する。
モデルのパラメータを推定し、音声信号を強化するために、対応する変動予測-最大化アルゴリズムを導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 11:45:02 GMT)
Analysis of Latent-Space Motion for Collaborative Intelligence [26.2] 特徴テンソルの各チャネルに存在する動きは、入力運動のスケールされたバージョンとほぼ等しいことを示す。
結果はコラボレーティブインテリジェンスアプリケーションに役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 06:22:07 GMT)
SESQA: semi-supervised learning for speech quality assessment [26.1] 半教師付き学習手法の課題に対処し、利用可能なデータと補完基準を5つの補助課題と組み合わせる。
私たちの結果が示します。
アプローチは既存のメソッドのエラーを36%以上削減できる。
再利用可能な特徴または補助的な出力の観点から追加の利益を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 09:01:48 GMT)
Points2Vec: Unsupervised Object-level Feature Learning from Point Clouds [26.0] 同様の表現学習技術は3次元視覚の文脈ではまだ一般的ではない。
我々は、教師なしアルゴリズムを用いてスキャンされた3次元空間のデータセットをマイニングすることにより、これらのベクトル表現を学習する。
本稿では,コンテキストを含む手法を用いることで,クラスタリングアルゴリズムが相互に異なるセマンティッククラスを識別する能力を高めることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 11:29:57 GMT)
A Hybrid Task-Oriented Dialog System with Domain and Task Adaptive
Pretraining [25.7] 本稿では,第9回ダイアログ・システム・テクノロジー・チャレンジ(DSTC-9)におけるエンド・ツー・エンドマルチドメインタスク・コンプリート・ダイアログ共有タスクについて述べる。
共有タスクの参加者は、人的評価とユーザシミュレータによる自動評価により評価されるエンドツーエンドのタスク完了ダイアログシステムを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 20:02:30 GMT)
Fast Loop Closure Detection via Binary Content [25.6] 本稿では,既存の高速ループ閉包検出手法をバイナリコンテンツを介して高速化するために,情報をバイナリ画像に活用・圧縮する。
提案手法は最先端のループクロージャ検出法と比較し, 従来手法よりも高速かつ高速に性能を向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 13:54:37 GMT)
Quality Estimation without Human-labeled Data [25.3] 品質評価は、参照翻訳にアクセスすることなく、翻訳されたコンテンツの質を測定することを目的としている。
本稿では,人間アノテーションの例に頼らず,合成学習データを用いた手法を提案する。
合成データの品質評価を教師するオフ・ザ・シェルフアーキテクチャをトレーニングし、結果として得られたモデルが、人間の注釈付きデータに基づいてトレーニングされたモデルに匹敵する性能を発揮することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 06:25:46 GMT)
A Constant Approximation Algorithm for Sequential No-Substitution
k-Median Clustering under a Random Arrival Order [24.3] シーケンシャルな非置換条件下でのk中間クラスタリングについて検討する。
この設定では、データストリームを順次観測し、アルゴリズムによっていくつかのポイントをクラスタセンターとして選択する。
ランダム到着順序下での最適リスクに対する定数近似係数を求めるアルゴリズムを新たに提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 08:25:29 GMT)
Point-set Distances for Learning Representations of 3D Point Clouds [21.9] 本稿では,3次元点雲の表現を学習するために,スライスされたワッサースタイン距離という,ワッサーシュタイン距離の変種を用いることを提案する。
実験により、スライスされたワッサースタイン距離により、ニューラルネットワークはチャンファーの差よりも効率的な表現を学習できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 06:09:13 GMT)
Multi-kernel Passive Stochastic Gradient Algorithms and Transfer
Learning [21.8] 勾配アルゴリズムはコスト関数のノイズ勾配が評価される位置を制御できない。
このアルゴリズムは高次元問題において著しく優れており、分散還元を取り入れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 03:34:03 GMT)
Self-supervised Auxiliary Learning with Meta-paths for Heterogeneous
Graphs [21.6] ヘテロジニアスグラフ上のグラフニューラルネットワークを学習するための,新しい自己教師付き補助学習法を提案する。
本手法は,任意のグラフニューラルネットワークに対して,手動ラベリングや追加データなしでプラグイン方式で適用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 04:19:05 GMT)
Learning Curve Theory [21.6] スケーリング法則(Scaling law)とは、トレーニングやテストエラーの削減、すなわちより多くのデータ、より大きなニューラルネットワーク、あるいはそれ以上の計算をいう。
我々は、任意のパワーに対して$n-beta$の学習曲線を示すことができる最も単純な(toy)モデルを開発し、理論的に分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 09:25:31 GMT)
Dynamic Sasvi: Strong Safe Screening for Norm-Regularized Least Squares [21.4] Fenchel-Rockafellar双対性に基づく安全なスクリーニングのためのフレキシブルなフレームワークを提案する。
我々のスクリーニングルールは、より多くの特徴を排除し、ソルバの速度を向上できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 10:25:40 GMT)
Multi-level Distance Regularization for Deep Metric Learning [20.2] MDR(Multi-level Distance Regularization)と呼ばれる深度学習のための距離に基づく新しい正規化手法を提案する。
MDRは、埋め込みベクトル間のペアワイズ距離を複数のレベルに調整することで、学習手順を明示的に妨害する。
我々のMDRを簡単に採用することで、従来のアプローチは性能と一般化能力を向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 14:16:07 GMT)
Towards Accurate RGB-D Saliency Detection with Complementary Attention
and Adaptive Integration [20.0] 近年,RGB画像と深度マップの相補的情報に基づく残差検出が盛んに行われている。
本稿では,補完的注意に基づく特徴集中と適応的クロスモーダル特徴融合を統合するための補完的注意・適応統合ネットワーク(CAAI-Net)を提案する。
CAAI-Netは効果的な唾液濃度検出モデルであり、4つの広く使用されているメトリクスで9つの最先端モデルを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 08:08:30 GMT)
Synthetic Generation of Three-Dimensional Cancer Cell Models from
Histopathological Images [19.8] 本論文では,発電機識別パターンに基づく合成3次元ヒストロジーモデル生成のための新しい枠組みを提案する。
提案アルゴリズムは、低いフリーチェット・インセプションスコアなどの比較評価指標において、高い定量的および定性的な合成を実現する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 07:22:31 GMT)
Contrasting Centralized and Decentralized Critics in Multi-Agent
Reinforcement Learning [19.7] エージェントが集中的な情報を使ってオフラインでトレーニングされる分散実行のためのトレーニングは、オンラインで分散的に実行されるが、マルチエージェント強化学習コミュニティで人気を集めている。
特に、中央集権的な批評家と非集権的なアクターによるアクター批判的手法は、この考え方の一般的な例である。
我々は、中央集権的・分権的な批評家のアプローチを分析し、批評家の選択が与える影響についてより深く理解する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 18:08:11 GMT)
EigenGame Unloaded: When playing games is better than optimizing [19.5] EigenGameは、Eigen Decompositionを競争ゲームと見なしている。
我々は、最近提案されたEigenGameに基づいて、固有分解を競争ゲームとみなす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 12:04:59 GMT)
Semantic Segmentation with Labeling Uncertainty and Class Imbalance [19.5] 本稿では,ラベル付け過程のクラスや不確実性を考慮し,各画素の重みを算出する手法を提案する。
画素単位の重みは、トレーニング中に、画素の重要性を増減するために使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 22:53:33 GMT)
Counting and Locating High-Density Objects Using Convolutional Neural
Network [19.5] 本稿では,高密度画像中の物体を数えるための畳み込みニューラルネットワーク(CNN)手法を提案する。
提案手法は,木と車という2つの計数データセットで評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 17:17:10 GMT)
Doubly Residual Neural Decoder: Towards Low-Complexity High-Performance
Channel Decoding [19.5] ディープニューラルネットワークは、デコード性能を改善するためにチャネル符号化に成功している。
二重残留ニューラルネットワーク(DRN)デコーダを提案する。
DRNは、複雑さを低く保ちながら、大幅なデコードパフォーマンスの改善を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 01:48:16 GMT)
On Computation Complexity of True Proof Number Search [19.4] 任意の有向非巡回グラフにおける証明数探索のための真エンフェスト数と真エンフェスト数の計算はNPハードであることを示す。
この証明にはSATからの還元が必要であり、任意のDAGに対して真の証明/反証数を見つけることは、任意のSATインスタンスが満足できるかどうかを決定するのと同じくらい難しいことを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 06:06:54 GMT)
Learning from Shader Program Traces [19.3] 画像処理のためのディープネットワークは通常、RGBピクセルから学習する。
本稿では,プログラム実行中に計算される中間値であるプログラムトレースから学習することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 21:08:14 GMT)
Deep Learning for Moving Blockage Prediction using Real Millimeter Wave
Measurements [18.4] ミリ波(mmWave)通信は5G以降の重要なコンポーネントである。
視覚リンクラインの突然の遮断は、ネットワークの信頼性に影響を与える突然の切断につながります。
我々は,ブロック前シグネチャと呼ぶものを観測することで,将来のブロックを予測する機械学習アルゴリズムを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 06:38:33 GMT)
IDOL: Inertial Deep Orientation-Estimation and Localization [18.1] 多くのスマートフォンアプリケーションは、運動を感知するために慣性測定装置(IMU)を使用しているが、歩行者の局所化にこれらのセンサーを使用することは困難である。
近年,慣性航法の可能性が高まっている。
本稿では,まず端末の向きを推定し,次にデバイスの位置を推定するコモディティスマートフォンを用いた2段階のデータ駆動パイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 06:41:47 GMT)
Testing correlation of unlabeled random graphs [18.1] ラベルなしノードを持つ2つのランダムグラフ間のエッジ相関を検出する問題について検討する。
これは仮説テスト問題として定式化され、ヌル仮説の下では、2つのグラフは独立に生成される。
代替として、2つのグラフは、ある潜在ノード対応の下ではエッジ関連であるが、ヌルと同じ辺分布を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 01:57:36 GMT)
Scaling Guarantees for Nearest Counterfactual Explanations [17.6] アルゴリズムの決定を説明するために、カウンターファクトな説明が広く使われている。
我々はMIP(Mixed-Integer Programming)に基づくフレームワークを提供し、最も近い事実的説明を計算する。
我々のアプローチは、距離保証と完全カバレッジの両方で、多様なCFEを効率的に計算できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 07:15:30 GMT)
RECAST: Enabling User Recourse and Interpretability of Toxicity
Detection Models with Interactive Visualization [16.4] 本稿では,有害モデルの予測を可視化するインタラクティブなオープンソースWebツールであるRECASTについて紹介する。
その結果,RECASTはモデルにより検出された毒性の低減に有効であることが判明した。
このことは、毒性検出モデルがどのように機能し、機能するか、そしてそれらがオンライン談話の将来に与える影響について、議論を開いている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 18:37:50 GMT)
Improved Brain Age Estimation with Slice-based Set Networks [16.2] 本稿では,脳波予測のための新しいアーキテクチャを提案する。
提案アーキテクチャは, ディープ2D-CNNモデルを用いて, それぞれの2次元スライスをMRIで符号化することによって機能する。
次に、セットネットワークまたは置換不変層を用いて、これらの2Dスライス符号化の情報を組み合わせる。
英国のBiobankデータセットを用いたBrainAGE予測問題の実験では、置換不変層を持つモデルは、他の最先端のアプローチと比較して、より高速にトレーニングし、より良い予測を提供することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 18:54:15 GMT)
Geometric Approach Towards Complete Logarithmic Sobolev Inequalities [15.9] 本稿では,すべての有限次元対称量子マルコフ半群に対するエントロピー崩壊推定を証明するために,非リーマン幾何学からのカルノ・カラテオドイ距離を用いる。
我々のアプローチは、転移原理、$t$-designsの存在、コンパクトリー群のリーマン下直径に依存し、スペクトルギャップの見積もりを推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 18:48:15 GMT)
Directed particle swarm optimization with Gaussian-process-based
function forecasting [15.7] パーティクルスワム最適化 (PSO) は、探索空間を囲む一組の候補解を、ランダム化されたステップ長を持つ最もよく知られたグローバルおよびローカルな解へ移動させる反復探索法である。
本稿では,目的関数の代理モデルを導入し,探索的および搾取的行動に望ましい特性が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 13:02:57 GMT)
Discovering a set of policies for the worst case reward [15.7] 我々は、SIPs、set-max Policy(SMPs)の最も保守的なインスタンス化に焦点を当てる。
我々の主な貢献は、タスクセットにおける結果のSMPの最悪のパフォーマンスを最大化するためにポリシーセットを構築するポリシー反復アルゴリズムである。
結果,SMPの最悪の性能は各イテレーションで厳格に向上し,性能改善につながるポリシーが存在しない場合にのみアルゴリズムが停止することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 16:27:09 GMT)
SGD in the Large: Average-case Analysis, Asymptotics, and Stepsize
Criticality [15.6] 本稿では,サンプル数と寸法がともに大きい場合の勾配降下(SGD)のダイナミクスを解析するための新しい枠組みを提案する。
この新たな枠組みを用いて, ランダムデータを用いた最小二乗問題におけるSGDの力学が, 標本および次元限界において決定論的になることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 18:00:13 GMT)
Active Slices for Sliced Stein Discrepancy [15.6] Sliced Stein discrepancy (SSD)とそのカーネル化された変種は、良好なテストと高次元でのモデル学習において有望な成功を収めた。
この課題に対する事前勾配に基づく最適化手法は準最適結果を返す。
本稿では,アクティブな部分空間構築とスペクトル分解のアイデアに基づいて,そのようなスライシング方向を求める高速アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 12:34:41 GMT)
Enabling Binary Neural Network Training on the Edge [15.1] メモリフットプリントの大幅な削減と省エネによる低コストなバイナリニューラルネットワークトレーニング戦略を導入する。
ResNetE-18のImageNetトレーニングも紹介し、前述の標準よりも3.12$times$のメモリ削減を実現しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 15:06:41 GMT)
Efficient Certified Defenses Against Patch Attacks on Image Classifiers [13.9] BagCertは、効率的な認証を可能にする、新しいモデルアーキテクチャと認定手順の組み合わせである。
CIFAR10では、BagCertは1つのGPU上で43秒でサンプルを認証し、5x5パッチに対して86%のクリーンと60%の認証精度を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 12:11:41 GMT)
Mispronunciation Detection in Non-native (L2) English with Uncertainty
Modeling [13.5] 言語学習における誤用の自動検出への一般的なアプローチは、生徒が発する音素を認識し、母語話者の期待される発音と比較することである。
この問題を克服するための新しいアプローチを2つの原則に基づいて提案する。
本研究では,ドイツ語,イタリア語,ポーランド語話者の非母語(L2)話者の発話モデルの評価を行い,誤認識の検出精度を最大18%向上することを示した。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 20:16:47 GMT)
Ising Model Selection Using $\ell_{1}$-Regularized Linear Regression [13.1] モデルの不特定にもかかわらず、$ell_1$-regularized linear regression(ell_1$-LinR)推定器は、$N$変数でIsingモデルのグラフ構造を復元することに成功した。
また,$ell_1$-LinR推定器の非漸近性能を適度な$M$と$N$で正確に予測する計算効率のよい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 03:45:10 GMT)
Hybrid quantum convolutional neural networks model for COVID-19
prediction using chest X-Ray images [13.1] 早期診断を支援するには、正確なパフォーマンスを備えた胸部X線(CXR)画像を介してCOVID-19を予測するモデルが必要です。
本稿では、ハイブリッド量子古典畳み込みニューラルネットワーク(HQCNN)モデルを用いて、ランダム量子回路(RQC)を用いてCOVID-19患者を検出する。
提案するhqcnnモデルは, 98.4%の精度と99.3%の感度で, 高い性能を達成した。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 18:22:53 GMT)
Learned Camera Gain and Exposure Control for Improved Visual Feature
Detection and Matching [12.9] 我々は、環境照明の変化を考慮に入れたデータ駆動型アプローチを探求し、ビジュアル・オドメトリー(VO)や視覚同時像定位マッピング(SLAM)で使用する画像の品質を改善した。
我々は、カメラゲインと露出時間パラメータを予測的に調整するために、深層畳み込みニューラルネットワークモデルを訓練する。
我々は、我々のネットワークが劇的な照明変化を予想し、補うことができるような、広範囲な実世界の実験を通して実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 16:46:09 GMT)
Learning Optimal Strategies for Temporal Tasks in Stochastic Games [11.9] ゲームにおける所望タスクの仕様の満足度を最大化する最適コントローラ戦略を学習する手法を提案する。
提案手法は,与えられたタスクから導出される決定論的オートマトンと,オートマトンの受け入れ条件に基づいて報奨機を用いて製品ゲームを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 16:10:50 GMT)
A Ranking Approach to Fair Classification [11.4] アルゴリズムによる意思決定システムは、雇用、学校入学、ローン承認などの分野でますます使われている。
多くのシナリオでは、ゼロ・トゥルース・ラベルは利用できなくなり、代わりに人間による決定の結果、不完全なラベルにしかアクセスできません。
本稿では,従来の分類アルゴリズムの代替として,公平なランク付けに基づく意思決定システムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 22:51:12 GMT)
Arbitrary Conditional Distributions with Energy [11.1] より一般的で有用な問題は任意の条件密度推定である。
本稿では, 分布$p(mathbfx_umid mathbfx_o)$を同時に推定できる新しい手法であるArbitrary Conditioning with Energy (ACE)を提案する。
また,1次元条件のみを学習することで学習問題を単純化し,推論中により複雑な分布を復元する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 18:36:26 GMT)
Synthesizing Skeletal Motion and Physiological Signals as a Function of
a Virtual Human's Actions and Emotions [10.6] 本研究では, 同期運動, 心電図, 血圧, 呼吸, 皮膚伝導信号の計算モデルからなるシステムを開発した。
提案されたフレームワークはモジュール化されており、柔軟性によってさまざまなモデルを試すことができる。
ラウンド・ザ・タイム・モニタリングのためのML研究を低コストで行うことに加えて、提案されたフレームワークはコードとデータの再利用を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 21:56:15 GMT)
Non-linear frequency warping using constant-Q transformation for speech
emotion recognition [10.6] 音声感情認識のための定数Q変換(CQT)について検討する。
CQTに基づく時間周波数解析は、低周波数での高周波数分解能を持つ可変分光時間分解能を提供する。
バックエンド分類器としてディープニューラルネットワーク(DNN)を用いたSERのSTFTとCQTを用いた短期音響特性の比較分析を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 06:57:16 GMT)
Negative Thermal Hall Conductance in Two-Dimer Shastry-Sutherland Model
with {\pi}-flux Dirac Triplon [10.5] 幾何学的に調整可能な三重項励起を持つシャストリー・サザーランド模型の族に対する効果的な2次元強結合モデルを導入する。
傾斜磁場は、最低三重項帯域の帯域幅を減らすのにも有用である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 03:13:46 GMT)
Reliable Categorical Variational Inference with Mixture of Discrete
Normalizing Flows [10.4] 変分近似は、サンプリングによって推定される予測の勾配に基づく最適化に基づいている。
カテゴリー分布のGumbel-Softmaxのような連続緩和は勾配に基づく最適化を可能にするが、離散的な観測のために有効な確率質量を定義しない。
実際には、緩和の量を選択することは困難であり、望ましいものと一致しない目的を最適化する必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 17:56:38 GMT)
From Data to Actions in Intelligent Transportation Systems: a
Prescription of Functional Requirements for Model Actionability [10.3] この研究は、多種多様なソースから得られたデータが、その資産やシステム、プロセスの効率的な運用のために、データ駆動モデルを学び、適応するためにどのように使用できるかを説明することを目的としている。
ITSのデータモデリングパイプラインでは、データ融合、適応学習、モデル評価という3つの複合ステージに対して、特性、エンジニアリング要件、本質的な課題を定義します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 15:17:27 GMT)
Hierarchical Pre-training for Sequence Labelling in Spoken Dialog [10.2] 音声対話に適応した汎用表現を学習するための新しい手法を提案する。
変換器アーキテクチャに基づく階層エンコーダを用いて表現を得る。
プレトレーニングはOpenSubtitles(英語版)で行われ、2.3億ドル以上のトークンを含む対話ダイアログの大規模なコーパスである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 13:49:19 GMT)
End-to-End Multi-Channel Transformer for Speech Recognition [9.9] ニューラルトランスフォーマーアーキテクチャを多チャンネル音声認識システムに活用する。
我々のネットワークは、チャネルワイド・セルフアテンション層(CSA)、クロスチャンネルアテンション層(CCA)、マルチチャネルエンコーダ・デコーダアテンション層(EDA)の3つの部分から構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 00:12:44 GMT)
On the Power of Deep but Naive Partial Label Learning [9.9] 本稿では,ニューラルネットワークを応用した最古かつ最も単純な手法の隠れたパワーを明らかにする。
ディープニューラルネットワークでは、ナイーブモデルが他の最先端手法と競合する性能を達成できることが示される。
また、このようなナイーブなモデルがディープニューラルネットワークとどのようにうまく機能するかという問題にも対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 07:32:23 GMT)
Soccer Event Detection Using Deep Learning [9.0] 我々は,赤と黄色のカードのイメージの区別を重視した,サッカーの試合におけるイベント検出のための深層学習手法を提案する。
最終章では、UEFAチャンピオンズリーグの10試合が、イベントの検出におけるネットワークのパフォーマンスと精度を評価するために使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 16:37:47 GMT)
Escaping Stochastic Traps with Aleatoric Mapping Agents [8.7] 少ない報奨のある環境を探索するためのアレータリックマッピングエージェント(AMA)を提案する。
AMAは、これらのダイナミクスがエージェントの作用によって引き起こされるかどうかにかかわらず、環境のどのダイナミクスが予測不可能であるかを明確に確認する。
AMAは、従来の好奇心誘導剤を固定する行動依存トラップを効果的に回避できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 18:05:08 GMT)
Grid-to-Graph: Flexible Spatial Relational Inductive Biases for
Reinforcement Learning [8.2] 我々は、関係グラフの形式でエンコードされた関係帰納バイアスをエージェントに組み込むことができることを示す。
本稿ではグリッド構造から有意な帰納バイアスを持つ関係グラフへのマッピングであるグリッド・トゥ・グラフ(GTG)を提案する。
我々は,GTGが知識ベースにおける観察と環境エンコードされたダイナミックスに対して共同で推論可能なエージェントを生成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 14:15:13 GMT)
STAN: Spatio-Temporal Attention Network for Next Location Recommendation [8.1] 位置推薦のためのS-Temporal Attention Network (STAN)を提案する。
STANは、全てのチェックインの相対時間情報と、軌道に沿った自己注意層を利用する。
実験結果から,既存の最先端手法を9-17%上回る結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 10:04:54 GMT)
Model Rectification via Unknown Unknowns Extraction from Deployment
Samples [8.0] 本稿では, 訓練後のモデル修正を, 教師付き方式で実施することを目的とした, 汎用的なアルゴリズムフレームワークを提案する。
RTSCVは未知の未知(u.u.s)を抽出する
RTSCVは最先端のアプローチよりも一貫して優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 11:46:19 GMT)
A Systematic Comparison Study on Hyperparameter Optimisation of Graph
Neural Networks for Molecular Property Prediction [8.0] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、幅広いグラフ関連学習タスクに対して提案されている。
近年,分子特性の予測に応用されたGNNシステムが増えてきている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 15:40:50 GMT)
VS-Quant: Per-vector Scaled Quantization for Accurate Low-Precision
Neural Network Inference [7.9] 量子化は、訓練されたモデルの浮動小数点重みとアクティベーションをスケールファクターを用いて低ビット幅整数値にマッピングする。
過剰な量子化、過度に精度を低下させると、精度が低下する。
ベクトル単位のスケールファクタは、2レベル量子化スキームを使用する場合、低ビット幅の整数で実装できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 19:56:04 GMT)
Migration in the Stencil Pluralist Cloud Architecture [7.8] 大規模なインターネットサービスは、中央集権的あるいは分散化されるべきなのか?
今や一般的な集中型クラウドとWebサービスには、ユーザロックインとプライバシとデータコントロールの喪失という欠点がある。
我々は,ソーシャルメディアなどのユーザ向けサービスの狭い腰として機能する,複数のクラウドアーキテクチャであるStencilの設計について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 02:15:14 GMT)
The Multi-Temporal Urban Development SpaceNet Dataset [7.6] 本稿では,Multi-Temporal Urban Development SpaceNet(MUDS)データセットを提案する。
このオープンソースのデータセットは、中程度の解像度 (4.0m) の衛星画像モザイクで構成されている。
各建物にはユニークな識別子(アドレス)が割り当てられており、時間とともに個々のオブジェクトを追跡することができる。
都市化を直接評価し, 建物フットプリント構築(あるいは解体)を経時的に追跡する方法を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 18:28:52 GMT)
CHOLAN: A Modular Approach for Neural Entity Linking on Wikipedia and
Wikidata [7.5] CHOLANは、知識ベース上のエンドツーエンドエンティティリンク(EL)をターゲットとするモジュラーアプローチです。
我々の実証研究は2つのよく知られた知識ベース(ウィキデータとウィキペディア)で実施された。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 12:50:09 GMT)
Enhance Information Propagation for Graph Neural Network by
Heterogeneous Aggregations [7.3] グラフニューラルネットワークは、ディープラーニングの成功の継続として出現している。
ヘテロジニアスアグリゲーションを組み合わせることで,GNN層間の情報伝達を促進することを提案する。
我々は,多くのグラフ分類ベンチマークにおいて,HAG-Netの有効性を実証的に検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 08:57:56 GMT)
Constrained Ensemble Langevin Monte Carlo [7.0] 我々は、「アンサンブル」という概念を使い、多数の粒子が一緒に進化し、隣の粒子が互いに勾配情報を提供するようにしている。
適切なチューニングを行うことで、サロゲーションは合理的な数値的な節約をもたらすのに十分な頻度で行われることを示す。
適切なチューニングを行うことで、サロゲーションは合理的な数値的な節約をもたらすのに十分な頻度で行われることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 15:30:37 GMT)
Identifying the Origin of Finger Vein Samples Using Texture Descriptors [7.0] テクスチャ分類手法を用いて指静脈サンプル画像の起源を検出する。
公開されている8つの指静脈データセットに基づいて,優れたセンサモデル同定結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 03:59:14 GMT)
A Histogram Thresholding Improvement to Mask R-CNN for Scalable
Segmentation of New and Old Rural Buildings [6.8] 本研究では,HTMask R-CNNと命名されたMask R-CNNに基づく新しいフレームワークを提案する。
このフレームワークは, 従来のMask R-CNNモデルよりもはるかに高い平均精度(mAP)を実現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） (Mon, 8 Feb 2021 02:09:11 GMT)
Feature Clustering for Support Identification in Extreme Regions [5.7] 極値の依存構造の一般的な特徴は角測度である。
本稿では,エクストリームの依存構造を評価するための新しい最適化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 15:54:38 GMT)
Reliable Probabilistic Face Embeddings in the Wild [5.1] PFE(probabilistic Face Embeddings)は、制約のないシナリオにおける顔認識性能を改善する。
PFE法は不確実性を推定するのに過信であり、大規模な顔マッチングに適用するには遅すぎる。
本稿では,PFEのロバスト性および速度を改善するために,正規化確率的顔埋め込み法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 09:27:57 GMT)
Quantifying and Mitigating Privacy Risks of Contrastive Learning [4.9] 我々は、会員推定と属性推論のレンズを通して、コントラスト学習の最初のプライバシ分析を行う。
その結果,コントラストモデルではメンバシップ推論攻撃に弱いが,教師付きモデルに比べて属性推論攻撃に弱いことが示唆された。
この状況を改善するため,プライバシ保護型コントラスト学習機構であるTalosを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 11:38:11 GMT)
Common Spatial Generative Adversarial Networks based EEG Data
Augmentation for Cross-Subject Brain-Computer Interface [4.8] 脳波に基づく脳-コンピュータインタフェース(BCI)のクロスオブジェクト応用は、知覚が難しい大きな個人差と複雑な特徴によって常に制限されてきた。
CS-GAN(Common Space GAN)と呼ばれるGAN(Generative Adversarial Network)に基づくクロスオブジェクトEEG分類フレームワークを提案する。
我々のフレームワークは、オブジェクト間の問題に対処し、BCIの実践的応用を促進するための有望な方法を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 10:37:03 GMT)
Identifying Necessary Elements for BERT's Multilinguality [4.8] マルチリンガルBERT (mBERT) は高品質なマルチリンガル表現を出力し、効率的なゼロショット転送を可能にする。
本研究の目的は,BERTのアーキテクチャ特性と多言語化に必要な言語の言語特性を同定することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 14:51:56 GMT)
Experimental demonstration of quantum advantage for NP verification with
limited information [4.6] 本稿では,量子計算の優位性を示す実験的な実験結果を示す。
我々は,この検証作業を効率的に行うことができる簡単な線形光学実装を提供する。
また、証明のサイズを直せば、古典的なコンピュータはずっと時間がかかるという強い証拠も提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 10:38:40 GMT)
RL-Scope: Cross-Stack Profiling for Deep Reinforcement Learning
Workloads [4.6] RL-Scopeは、低レベルのCPU/GPUリソース使用量を高レベルのアルゴリズム操作にスコープするクロススタックプロファイラである。
本稿では,RL-Scopeの実用性について,詳細なケーススタディを通して紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 15:42:48 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） (Mon, 8 Feb 2021 09:17:06 GMT)
NELA-GT-2020: A Large Multi-Labelled News Dataset for The Study of
Misinformation in News Articles [4.2] NELA-GT-2020には、2020年1月1日から12月31日までに収集された519の情報源から、約1.8万件のニュース記事が掲載されている。
データセットに含まれるのは、Media Bias/Fact Check (MBFC) のソースレベル基底真理ラベルで、複数の精度の次元をカバーしている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 22:55:37 GMT)
Analyzing Epistemic and Aleatoric Uncertainty for Drusen Segmentation in
Optical Coherence Tomography Images [4.1] 加齢関連黄斑変性症(AMD)は60歳以上の高齢者の永久視喪失の原因の1つである。
我々は,u-netに基づくドルーゼンセグメンテーションモデルを開発し,セグメンテーションの不確かさを定量化する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 03:45:31 GMT)
Annealed Stein Variational Gradient Descent [4.0] スタイン変動勾配降下は、その柔軟性と精度の近似文献推論において注目されている。
本手法は,マルチモーダル分布から試料を採取する能力を実験的に検討し, (i) 粒子が局所モードから脱出できないこと, (ii) 異なる領域の密度を再現できないこと, という2つの重要な問題に注目する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 10:19:25 GMT)
Learning Task-Oriented Communication for Edge Inference: An Information
Bottleneck Approach [4.0] ローエンドエッジ装置は、ローカルデータサンプルの抽出された特徴ベクトルを強力なエッジサーバに送信して処理する。
帯域幅が限られているため、データを低遅延推論のための情報的かつコンパクトな表現に符号化することが重要である。
特徴抽出,ソース符号化,チャネル符号化を協調的に最適化する学習型通信方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 12:53:32 GMT)
Multisource AI Scorecard Table for System Evaluation [3.7] 本稿では、AI/機械学習(ML)システムの開発者およびユーザに対して標準チェックリストを提供するマルチソースAIスコアカードテーブル(MAST)について述べる。
本稿では,インテリジェンス・コミュニティ・ディレクティブ(ICD)203で概説されている分析的トレードクラフト標準が,AIシステムの性能を評価するためのフレームワークを提供する方法について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 03:37:40 GMT)
Subjective and Objective Visual Quality Assessment of Textured 3D Meshes [3.7] 本稿では,2つの比較プロトコルを用いて,テクスチャメッシュの知覚的品質を評価するための新しい主観的研究を提案する。
テクスチャメッシュの視覚的品質評価のための2つの新しい指標を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 03:26:41 GMT)
(AF)2-S3Net: Attentive Feature Fusion with Adaptive Feature Selection
for Sparse Semantic Segmentation Network [3.7] 3次元LiDARセマンティックセマンティックセグメンテーションのためのエンコーダ-デコーダCNNネットワークであるAF2-S3Netを提案する。
本稿では、エンコーダに新しいマルチブランチ注意機能融合モジュール、デコーダに特徴マップを再重み付けしたユニークな適応機能選択モジュールを提案する。
実験の結果,提案手法は大規模セマンティックKITTIベンチマークにおける最先端手法よりも優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 21:04:21 GMT)
Self-Supervised Deep Graph Embedding with High-Order Information Fusion
for Community Discovery [3.6] 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） (Mon, 8 Feb 2021 06:38:49 GMT)
Temporal Spinwave Fabry-Perot Interferometry via Coherent Population
Trapping [3.6] レーザー冷却8,7$Rb原子の2-$Lambda$CPTによる時間スピン波Fabry-P'erot干渉法を実験的に実証した。
透過スペクトルは、時間スピン波のファブリー・ペロト干渉計によって解析的に説明される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 03:15:30 GMT)
Robot Design With Neural Networks, MILP Solvers and Active Learning [3.5] 本稿では,制約付きブラックボックス最適化問題の解法であるCNMAを提案する。
CNMAは、潜在的に高価なブラックボックス機能の評価において保守的である。
CNMAは,関数評価の基準値に対して,Nelder-Mead,Gaussian,Random Searchの最適化手法を超越していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 16:15:55 GMT)
Approximating Lipschitz continuous functions with GroupSort neural
networks [3.4] 近年の敵攻撃とワッサーシュタインGANはリプシッツ定数が制限されたニューラルネットワークの使用を提唱している。
特に、これらのネットワークが任意のリプシッツ連続部分線型関数をどのように表現できるかを示す。
また、それらがリプシッツ連続函数の近似に適しており、深さと大きさの両方の上限を示すことを証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 18:17:50 GMT)
Measurement of two-photon position-momentum EPR correlations through
single-photon intensity measurements [3.3] 本研究では, 位置モメンタムEPR相関を測定するために, 偶然検出を必要としない実験手法を提案し, 実証する。
我々の手法は、状態が分離可能か絡み合っているかに関わらず、純粋な2光子状態に作用する。
I型自然パラメトリックダウンコンバージョンにより生成された純二光子状態に対して,本手法を実験的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 17:02:26 GMT)
The Singleton Fallacy: Why Current Critiques of Language Models Miss the
Point [3.1] 本稿では,ニューラルネットワークに基づく自然言語理解(Nugual Language Understanding, NLU)ソリューションに対する現在の批判について論じる。
言語の使用、意味、理解にはさまざまな種類があり、(現在の)言語モデルは言語の構造的理解の1つのタイプの獲得と表現という明確な目的を持って構築されていると論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 16:12:36 GMT)
Rihanna versus Bollywood: Twitter Influencers and the Indian Farmers'
Protest [3.1] われわれはTwitterのデータと誤報記事のアーカイブを使って、政治的問題に対するインフルエンサーの関与に関するいくつかのパターンを理解している。
フォローするインフルエンサーの数は、ツイートを支持する傾向が低いことがわかりました。
また、政府側における後続の影響力者の関与は、共謀の可能性を示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 07:08:36 GMT)
Generating Fake Cyber Threat Intelligence Using Transformer-Based Models [2.9] GPT-2のような公開言語モデルでは、サイバー防御システムを破損させる機能を備えた、もっともらしいCTIテキストを生成することができる。
我々は、生成された偽のCTIテキストを使用して、サイバーセキュリティ知識グラフ(CKG)とサイバーセキュリティコーパスにデータ中毒攻撃を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 16:54:35 GMT)
Learning-augmented count-min sketches via Bayesian nonparametrics [2.9] カウントミンスケッチ(カウントミンスケッチ、英: count-min sketch、CMS)は、データストリーム内のトークンの周波数を推定する時間とメモリ効率のよいランダム化データ構造である。
我々はCMS-DPの代替として、より柔軟に導出する。
CMS-PYP(CMS-PYP)は、PYPプリエントを介してストリームのBNPモデリングに依存する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 16:02:30 GMT)
Correlated Bandits for Dynamic Pricing via the ARC algorithm [2.8] 漸近ランダム化制御(Asymptotic Randomized Control)は、ベイズバンドの幅広いクラスに対する最適な戦略に厳密な近似を与える。
これにより、意思決定者は報酬に加えて信号を観察し、異なる選択の結果の相関を組み込むことができ、見積もりに非自明なダイナミクスを持つことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 14:54:26 GMT)
OntoEnricher: A Deep Learning Approach for Ontology Enrichment from
Unstructured Text [2.7] Web上で利用可能な脆弱性、コントロール、アドバイザリに関する既存の情報は、知識を表現し、関心事の一部を緩和するために分析を行う機会を提供する。
これは情報セキュリティの動的かつ自動化された強化を必要とする。
自然言語処理とMLモデルに基づく既存のオントロジーエンリッチメントアルゴリズムは、単語、フレーズ、文における概念の文脈的抽出に問題がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 09:43:05 GMT)
Online Clustering-based Multi-Camera Vehicle Tracking in Scenarios with
overlapping FOVs [2.6] マルチターゲットマルチカメラ(MTMC)車両追跡は,視覚的交通監視において重要な課題である。
本稿では,MTMC追跡のための新しい低遅延オンライン手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 09:55:55 GMT)
ParaVS: A Simple, Fast, Efficient and Flexible Graph Neural Network
Framework for Structure-Based Virtual Screening [2.5] ドッキング処理の計算コストを回避できるドッキングベースSBVS法とディープラーニング非ドッキングベース手法を導入する。
ParaVS-NDの推論速度は約3.6e5分子/コア時間であり、従来のドッキングベースの手法は約20であり、約16000倍高速である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 08:24:05 GMT)
Adversarial Attacks on Convolutional Neural Networks in Facial
Recognition Domain [2.5] Deep Neural Network(DNN)分類器を実生活で脆弱にする敵攻撃は、自動運転車、マルウェアフィルター、生体認証システムにおいて深刻な脅威となる。
我々はFast Gradient Sign Methodを適用し、顔画像データセットに摂動を導入し、異なる分類器で出力をテストする。
我々は、最小の敵対的知識を前提に、さまざまなブラックボックス攻撃アルゴリズムを顔画像データセット上に構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 07:43:45 GMT)
Effects of Layer Freezing when Transferring DeepSpeech to New Languages [2.3] まず、両方の言語でモデルをスクラッチからトレーニングし、その後、英語で事前訓練されたDeepSpeechを使って結果を改善する。
1つの層だけを凍結しても、結果は劇的に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 10:05:22 GMT)
Tracking e-cigarette warning label compliance on Instagram with deep
learning [2.3] アメリカ食品医薬品局(FDA)は、電子タバコの広告には顕著な警告ラベルが含まれていることを要求している。
ソーシャルメディア上での電子たばこ関連の投稿の量が多いため、コンプライアンス監査は高価で時間を要する。
われわれは,Instagram投稿が電子タバコの普及を促進するかどうかを自動的に判断する深層学習システムの開発と評価を試みた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 22:56:21 GMT)
The Autonomous Siemens Tram [2.2] 本稿では,InnoTrans 2018の展示中にドイツのポツダムで公開された自律シーメンス軌道について述べる。
このシステムはSiemens Combinoの路面電車上に構築され、車両をローカライズし、交通信号や障害物を検知し、応答するためにマルチモーダルセンサースイートを使用していた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 07:13:58 GMT)
Decoder Modulation for Indoor Depth Completion [2.1] 深さの完了は、センサ測定から密度の深い深度マップを復元する。
現在の手法は主に、屋外環境でのLiDARからの非常にスパースな深度測定のために調整されている。
本稿では,これらの地域間の統計的差異を考慮した新しいモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 08:20:51 GMT)
Machine Learning-based Classification of Active Walking Tasks in Older
Adults using fNIRS [2.1] 機能的近赤外分光法(fNIRS)により測定された前頭前皮質における歩行の皮質制御は、年齢、性別、認知状態、および様々な年齢関連疾患によって抑制されている。
我々は、fNIRS信号に基づいて、高齢者のアクティブウォーキングタスクを分類するための機械学習手法を用いた分類モデルを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 03:44:24 GMT)
Concepts, Properties and an Approach for Compositional Generalization [2.1] 本報告は, 構成一般化に関する一連の研究を結びつけ, アプローチを要約する。
このアプローチでは、アーキテクチャ設計と正規化を使用して表現の情報を規制する。
この研究が、作曲の一般化の基礎を明確にし、人工知能の進歩に繋がることを願っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 14:22:30 GMT)
Reconstruction of Sparse Signals under Gaussian Noise and Saturation [2.0] ほとんどの圧縮センシングアルゴリズムは、ノイズのある圧縮測定における飽和の影響を考慮していない。
本稿では,信号と飽和度の測定値との整合性を確保するためのデータ忠実度関数を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 03:01:46 GMT)
Contrastive Embeddings for Neural Architectures [1.9] 従来のブラックボックス最適化アルゴリズムは,修正することなく,ニューラルアーキテクチャサーチの最先端性能に到達可能であることを示す。
また,学習中の埋め込みの進化を示すとともに,異なる学習段階における埋め込みの活用に向けた将来の研究を動機付け,検索空間におけるネットワークの理解を深める。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 14:06:35 GMT)
Long-time simulations with high fidelity on quantum hardware [1.9] 本研究では,現在のハードウェア上で長時間,高忠実度シミュレーションを行うことが可能であることを示す。
具体的には、リゲッティおよびIBM量子コンピュータ上でのXYモデルスピンチェーンをシミュレートする。
これは反復トロッター法で可能なよりも150倍長い因子である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 16:18:50 GMT)
Quantum Algorithm for DOA Estimation in Hybrid Massive MIMO [1.7] アレイ信号処理における到着方向推定(DOA)は重要な研究領域である。
本稿では,MUSICに基づくDOA推定のための量子アルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは, パラメータの指数的な高速化と, 穏やかな条件下での高速化を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 02:15:07 GMT)
Counterfactual Contextual Multi-Armed Bandit: a Real-World Application
to Diagnose Apple Diseases [1.7] リンゴの収穫後の病気は、リンゴ生産の経済セクターにおける主要な問題の一つである。
我々は,リンゴ病の診断を支援する画像ベースの意思決定支援システムであるDSSAppleを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 14:11:10 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） (Mon, 8 Feb 2021 09:27:45 GMT)
Density Compensated Unrolled Networks for Non-Cartesian MRI
Reconstruction [1.6] k-空間の不均一な重み付けを補正するために密度補償に依存する密度補償未展開ニューラルネットワークを紹介します。
公開するFastMRIデータセットでそれらの効率を評価し、小さなアブレーション調査を行います。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 10:52:24 GMT)
Room-temperature Mechanical Resonator with a Single Added or Subtracted
Phonon [1.6] 室温機械発振器は、励起の単一フォノンに付随する振幅よりもはるかに大きい振幅で熱ブラウン運動を行う。
この動きは、キャビティ-オプトメカニカルアプローチを用いてレーザー光を用いて読み出し、操作することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 06:14:00 GMT)
The FairCeptron: A Framework for Measuring Human Perceptions of
Algorithmic Fairness [1.4] FairCeptronフレームワークは、ランク付けや分類のようなアルゴリズムによる意思決定における公平さの知覚を研究するためのアプローチである。
このフレームワークは、公正シナリオ生成、公正知覚誘発、公正知覚分析を含む。
FairCeptronフレームワークの実装は公開されており、他のアプリケーションコンテキストにおけるアルゴリズム的公正性の認識に容易に適応することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 10:47:24 GMT)
Towards Designing Computer Vision-based Explainable-AI Solution: A Use
Case of Livestock Mart Industry [1.3] オンラインマートの目的は、買い手と売り手をマッチングし、動物を計量し、販売を監督することです。
過去の販売データから読み取ることのできるMLモデルにより,信頼性の高い価格設定手法を開発することができる。
説明可能なAI技術を活用して、スマートビデオ分析プラットフォームの構築に向けた作業中の研究を報告します。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 17:11:19 GMT)
Understanding Frank-Wolfe Adversarial Training [1.2] Adversarial Training(AT)は、最悪のケースの損失を最小限に抑えるために、堅牢な最適化問題を解決する技術です。
frank-wolfe adversarial trainingアプローチが提示され、pgd-atのような競争力レベルの堅牢性を提供する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 17:38:24 GMT)
Evolving Neuronal Plasticity Rules using Cartesian Genetic Programming [1.2] 我々は遺伝的プログラミングを用いて、生物学的に妥当な人間解釈可能な可塑性規則を進化させる。
進化したルールは、既知の手設計のソリューションと競合することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 16:17:15 GMT)
Plotting time: On the usage of CNNs for time series classification [1.0] 時系列データをプロット画像として表現し,それを単純なCNNに供給する,時系列分類のための新しい手法を提案する。
われわれのアプローチは非常に有望であり、6つのUCRデータセットにおいて、実世界のデータセットで最高の結果を得るとともに、最高の最先端のメソッドをマッチング/ビーティングします。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 13:23:01 GMT)
Exploiting epistemic uncertainty of the deep learning models to generate
adversarial samples [0.8] 敵機械学習」は、新たな敵攻撃を考案し、より堅牢なアーキテクチャでこれらの攻撃を防御することを目的としている。
本研究では,モンテカルロ・ドロップアウトサンプリングから得られた定量的な疫学的不確実性について,敵対的攻撃目的に利用することを検討した。
提案手法により,攻撃成功率は82.59%から85.40%,82.86%から89.92%,88.06%から90.03%に向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 11:59:27 GMT)
A Mixed Focal Loss Function for Handling Class Imbalanced Medical Image
Segmentation [0.8] 声帯損失とDice損失関数の修正版から導出した新しい化合物損失関数を提案する。
提案した損失関数は、より優れたリコール精度バランスに関連付けられ、二値画像と多値画像のセグメンテーションにおいて、他の損失関数よりも大幅に優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 20:47:38 GMT)
Adversarial representation learning for synthetic replacement of private
attributes [0.8] 第1ステップでは機密情報を除去し,第2ステップではこの情報を独立したランダムサンプルに置き換える,という2つのステップを含む,データ民営化のための新しいアプローチを提案する。
本手法は, より強い敵を騙すようにモデルを訓練することで, 強いプライバシを確保するために, 敵対表現学習を基盤としている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 13:53:41 GMT)
HydroDeep -- A Knowledge Guided Deep Neural Network for
Geo-Spatiotemporal Data Analysis [0.7] 本稿では,ハイブリッドニューラルネットワークアーキテクチャであるHydroDeepを紹介する。
これは、Deep Convolutional Neural Network(CNN)とLong Short-Term Memory(LSTM)ネットワークを組み合わせたプロセスベースの水文生態モデルである。
これは独立系CNNとLSTMのパフォーマンスをそれぞれ1.6%、ナッシュ・サトクリフの効率で10.5%上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 20:47:24 GMT)
Specialized federated learning using a mixture of experts [0.7] 連合学習では、クライアントは分散化されたローカルクライアントデータに基づいてトレーニングされたグローバルモデルを共有する。
フェデレートされた設定で各クライアントのパーソナライズされたモデルを学習するための代替手法を提案する。
以上の結果から,これらの設定におけるデバイスに対するパーソナライズされたモデルとして,エキスパートモデルの混合が適していることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 14:29:45 GMT)
Deep Iteration Assisted by Multi-level Obey-pixel Network Discriminator
(DIAMOND) for Medical Image Recovery [0.7] 従来の反復型ネットワークと最新のディープネットワークの両方が注目されており、満足度の高い画像の再構成において大幅な改善がなされている。
本研究は,それらの利点を1つの統一数学的モデルに統合し,そのような問題に対処するための一般的な画像復元戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 16:57:33 GMT)
Neurogenetic Programming Framework for Explainable Reinforcement
Learning [0.5] 本稿では,仮想ニューロジェネティック・プログラマの概念を用いて,両方のアプローチを組み合わせる新しい手法を提案する。
我々は、さまざまなOpenAI Gymタスクに対して、パフォーマンスと説明可能なソリューションを提供する能力を示し、そうでなければ、データ駆動によるソリューション探索に専門家の知識を注入する能力を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 14:26:02 GMT)
Dissipative Encoding of Quantum Information [0.5] 所望の論理空間における量子コードを作成するためにマルコフ進化を利用する利点について検討する。
量子ビット上の安定化器量子符号に対して、有限時間散逸エンコーダが常に構築されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 21:07:08 GMT)
Realization of a multi-node quantum network of remote solid-state qubits [0.5] 我々は3ノードの絡み合いに基づく量子ネットワークの実験的実現について報告する。
ネットワーク間のリアルタイム通信とフィードフォワードゲート操作を実現する。
我々は,このネットワークの新たな機能を活用して,ポストセレクションなしで2つの標準プロトコルを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 19:00:03 GMT)
Feature Engineering for Scalable Application-Level Post-Silicon
Debugging [0.5] シリコン後のシステム・オン・チップ(SoCs)検証における可観測性向上と根本原因診断の両方法を提案する。
メッセージ選択のための典型的なアプリケーションにおける対話フローの仕様をモデル化する。
我々は、診断問題を、バグのトレースを外れ値として、バグのないトレースを異常値/正常値として識別するものとして定義する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 22:11:59 GMT)
The Atlas for the Aspiring Network Scientist [0.3] ネットワーク科学 (Network science) は、ネットワークとしての表現を通して複雑なシステムの調査と分析を行う分野である。
複雑なネットワークを理解したいなら、大規模な分析ツールボックスをマスターする必要があります。
この本は、これらのツールに初めてアクセスすることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 08:53:07 GMT)
An Update of a Progressively Expanded Database for Automated Lung Sound
Analysis [0.2] 我々は,吸入,吸入,持続的不定音(CAS),不連続不定音(DAS)を検出することができるオープンアクセス肺音データベースHF_Lung_V1と自動肺音解析アルゴリズムを構築した。
本研究では,HF-Lung-V1をHF-Lung-V2に拡張した。
セグメント検出性能は、精度、予測正値(PPV)、感度特異性、F1スコア、受信動作特性(ROC)曲線および曲線下面積(AUC)を用いて測定した。
結果から,モデルが訓練されたことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 08:52:17 GMT)
Leaf Image-based Plant Disease Identification using Color and Texture
Features [0.2] 自己収集されたデータセットの精度は、病気の識別に82.47%、健康と疾患の分類に91.40%である。
このプロトタイプシステムは、より多くの病種を追加したり、特定の作物や病種をターゲットにすることで拡張することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 20:32:56 GMT)
Extracting the Locus of Attention at a Cocktail Party from Single-Trial
EEG using a Joint CNN-LSTM Model [0.2] 人間の脳は、複数の話者シナリオにおいて、特定の話者を干渉する話者から分離する際、非常によく機能する。
本稿では,聴覚の注意を喚起するために,結合畳み込みニューラルネットワーク(CNN)-長短期記憶(LSTM)モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 01:06:48 GMT)
Viewing quantum mechanics through the prism of electromagnetism [0.0] 量子力学と電磁波方程式の新たな関係を実証する。
このアプローチでは、「量子静止質量」と呼ばれる不変の干渉依存電磁量(英語版)が慣性静止質量の従来の役割に取って代わる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 16:15:08 GMT)
Unsupervised Key-phrase Extraction and Clustering for Classification
Scheme in Scientific Publications [0.0] 本稿では,システムマッピング (SM) とシステムレビュー (SR) プロセスの自動化の可能性について検討する。
キーフレーズは教師なしの方法で科学文書から抽出され、対応する分類体系を構築するために使用される。
また、クラスタリングを使って関連するキーフレーズをグループ化する方法についても検討する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 20:31:42 GMT)
Undecidability of Underfitting in Learning Algorithms [0.0] 符号化可能な学習アルゴリズムが、たとえ無制限のトレーニング時間が与えられたとしても、データセットに相応しいかどうかを決定することは、決定不可能であることを示す。
本稿では,この結果の重要性と,学習アルゴリズムが適合する情報理論および確率論的戦略を含む今後の研究への可能性について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 17:48:49 GMT)
Ubiquitous quantum scarring does not prevent ergodicity [0.0] エルゴード的な古典的なカオス系では、任意の軌道は長い時間後に可利用位相空間の任意の点に任意に近づく。
この単純化された写真は、量子スカーリングの発見によって揺れた。
我々の結果は、カオスディックモデルのすべての固有状態が実際に傷ついていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 16:44:21 GMT)
Towards Evaluating Driver Fatigue with Robust Deep Learning Models [0.0] ドローシー運転の結果、米国では毎年約7万2000件の事故と4万4000件のケガが発生している。
撮影カメラフレームの眼球閉鎖性を検出するための枠組みを,眠気検出のためのゲートウェイとして提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 06:35:21 GMT)
The controlled SWAP test for determining quantum entanglement [0.0] 制御されたSWAPテストは、純粋な状態の絡み合うための効率的で有用なテストに適応することができる。
本実験は, 絡み合いの存在を証明し, 絡み合いのクラスを識別し, 2量子状態の共起がテストの出力確率と関連していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 16:09:49 GMT)
The Limits of Computation in Solving Equity Trade-Offs in Machine
Learning and Justice System Risk Assessment [0.0] 本稿では、機械学習における人種的平等の考え方の違い、特に司法設定において、計算的に解くのが難しいトレードオフをいかに提示するかを考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 16:46:29 GMT)
Synthetic dimension-induced conical intersections in Rydberg molecules [0.0] 我々は、ライドバーグ原子と基底状態原子との衝突を管理するポテンシャルエネルギー曲線における一連の円錐交差を観察する。
ライドベルク原子の電子エネルギーを合成次元として利用することにより、フォン・ノイマン=ウィグナーの定理を回避できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 11:07:23 GMT)
Stagnation Detection with Randomized Local Search [0.0] 局所オプティマに遭遇すると、進化アルゴリズムの突然変異率を自動的に調整する停滞検出法が提案された。
本稿では,ランダムな局所探索における$k$-bitのフリップ演算子の文脈における停滞検出について検討する。
我々は、$SD-(1+1)EA$と$e=2.71dots$のスピードアップに比較して、改善されたランタイム結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 12:29:08 GMT)
Segmentasi Citra Menggunakan Metode Watershed Transform Berdasarkan
Image Enhancement Dalam Mendeteksi Embrio Telur [0.0] 卵胚検出は、セグメンテーションプロセスを用いて処理される。
セグメンテーションは、分割された領域に応じてイメージを分割する。
セグメンテーションの結果は、胚を持つ卵の面積を98%の精度で分割することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 14:03:51 GMT)
Relationship between costs for quantum error mitigation and
non-Markovian measures [0.0] QEMのコストと非マルコフ測度の間には明確な関係があることが示されている。
この発見は、非マルコフ環境を持つ現実的な量子デバイスのためのより良いQEM戦略を設計するのに役立つかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 12:43:55 GMT)
Rapid Classification of Glaucomatous Fundus Images [0.0] 本稿では,強化学習と教師付き学習を統合した畳み込みニューラルネットワークの学習手法を提案する。
トレーニング方法は2つの異なるタイプである「ランダム移動」と「ランダム検出」を経由した登山技術を用いる。
このモデルは、グラコマトースと正常な眼底画像を持つDrishti GSとRIM-ONE-r2データセットを用いて訓練され、試験された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 18:06:25 GMT)
Quantum metrology and coherence [0.0] 量子メートル法分解能とコヒーレンスの関係を論じる。
我々は、量子定規の適切なモデルのための量子Wiener-Kintchine定理を開発し、フィッシャー情報を計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 07:13:29 GMT)
Quantum machine learning with adaptive linear optics [0.0] 本稿では,量子デバイスを用いて計算サブルーチンを実行する教師付き学習アルゴリズムについて検討する。
我々は、線形光学系におけるボソンサンプリングアーキテクチャを用いて、これらの量子サブルーチンの実装を設計し、適応的な測定によって補足する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 23:56:49 GMT)
Quantum Information Theory and Free Semialgebraic Geometry: One
Wonderland Through Two Looking Glasses [0.0] 量子情報理論と自由(すなわち非可換な)半代数幾何学は、しばしば異なる視点から類似した対象を研究する。
正則性と分離性、量子魔法平方、非局所ゲームにおける量子相関、テンソルネットワークにおける正則性といった文脈で例を挙げる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 14:36:40 GMT)
Quantum Computers: Engines for Next Industrial Revolution [0.0] 量子技術に基づく第2の量子革命は、この新たな産業革命を、量子コンピュータをエンジンとして駆動する。
量子コンピューティングの発展は量子理論を量子技術に変え、量子現象のパワーを解放する。
大規模量子コンピューティングの構築は、科学と工学の最先端にある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 14:18:48 GMT)
Playing the Blame Game with Robots [0.0] 私たちは、人々が無謀な文脈でAIシステムに道徳的責任を負うことを喜んでいることに気付きました。
AIシステムの計算技術が高度になればなるほど、非難は人間のユーザからAIシステムへとシフトする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 20:53:42 GMT)
Physics-aware, deep probabilistic modeling of multiscale dynamics in the
Small Data regime [0.0] 本稿では,予測的,低次元粗粒度(CG)変数を同時に同定する確率論的視点を提供する。
我々は、CG進化法則の右辺を表すために、ディープニューラルネットワークの表現能力を活用している。
移動粒子の高次元システムにおいて,提案手法の有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 15:04:05 GMT)
Overhead MNIST: A Benchmark Satellite Dataset [0.0] このデータセットは、100万人以上の人間が参加し、キュレートされたサンプルから抽出された公開ベンチマークを提供する。
移動学習と畳み込みニューラルネットワーク(MobileNetV2)を用いたプロトタイプのディープラーニングアプローチは、平均96.7%の精度で10のオーバヘッドクラスを正しく識別する。
衛星画像と物体認識のアップグレードのために、この新しいデータセットは災害救助、土地利用管理、その他の伝統的なリモートセンシングタスクなどの多様な取り組みに役立っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 14:57:49 GMT)
Origin and Limit of the Recovery of Damaged Information by Time Reversal [0.0] イントルーダによる損傷後であっても,スクランブルド情報は時間反転進化によって部分的に復元可能であることを示す。
古典的カオスの存在はそれを妨げるものではなく、回復率を定量的に低下させるだけであると主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 19:33:47 GMT)
Optimal Transport in the Face of Noisy Data [0.0] ここでは,ノイズデータに直面する決定問題に対して,最適な統計的保証を享受するために,最適輸送法を示す。
このことは、もし最適輸送距離が同様の統計的な保証を受けることがあったとしても、疑問を呈する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 17:12:30 GMT)
On the stability of the infinite Projected Entangled Pair Operator
ansatz for driven-dissipative 2D lattices [0.0] 無限射影ペア演算子 (iPEPO) 法を用いて, 駆動散逸XYZモデルの時間進化の計算を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 23:33:21 GMT)
On entropy production of repeated quantum measurements II. Examples [0.0] 様々な興味深い現象や特異点を示す量子機器の例について研究する。
熱力学形式論の役割を強調し、結果の無限列の空間上の確率測度が(弱)ギブスの性質を持たない量子機器の多くの例を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 12:32:01 GMT)
Novel Deep neural networks for solving Bayesian statistical inverse [0.0] MCMCルーチン内での前方解に対する分数的なディープニューラルネットワークに基づくアプローチを提案する。
近似誤差の推定について考察し、いくつかの数値例を通してアプローチの効率について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 02:54:46 GMT)
NeuralSens: Sensitivity Analysis of Neural Networks [0.0] 本稿ではニューラルネットワークの感度解析に使用できるNeuralSensパッケージについて述べる。
本稿では,ニューラルネットワークモデルから情報を得る手法の概要を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 07:01:36 GMT)
Nature-Inspired Optimization Algorithms: Research Direction and Survey [0.0] 自然に着想を得たアルゴリズムは、様々な最適化問題を解くのによく用いられる。
我々は自然に触発されたアルゴリズムを自然進化ベース、群知性ベース、生物ベース、科学ベースなどと分類する。
本研究の目的は, インスピレーション源, 基本演算子, 制御パラメータ, 特徴, 変種, 適用範囲に基づいて, 様々な自然に着想を得たアルゴリズムを網羅的に解析することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 06:03:36 GMT)
Multi-Objective Learning to Predict Pareto Fronts Using Hypervolume
Maximization [0.0] 現実の問題は、しばしば多目的であり、意思決定者は、対立する目的の間のトレードオフが好ましい優先順位を特定できない。
本研究では,学習者の集合に対応する平均損失ベクトルの高体積(HV)を最大化することにより,パレートフロントを推定する新しい学習手法を提案する。
提案手法では,学習者の集合を動的損失関数で多目的に訓練し,各学習者の損失をHV最大化勾配によって重み付けする。
3つの異なる多目的タスクに対する実験は、学習者の集合の出力が実際に十分に拡散していることを示している
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 20:41:21 GMT)
Monte Carlo Rollout Policy for Recommendation Systems with Dynamic User
Behavior [0.0] モンテカルロのロールアウトポリシは、特定の構造を持たない任意の遷移ダイナミクスに対して、ミオピックポリシーよりも優れていることを示す。
しかし、遷移力学に何らかの構造が課されると、ミオピック・ポリシーはモンテカルロのロールアウト・ポリシーより優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 16:26:43 GMT)
MetaTune: Meta-Learning Based Cost Model for Fast and Efficient
Auto-tuning Frameworks [0.0] 本稿では,メタ学習に基づくコストモデルであるMetaTuneを提案する。
このフレームワークは、4つのCNNモデルに対して平均8～13%の予測時間を提供し、同等または低い最適化時間を持ち、クロスプラットフォームのケースでは転送学習を10%上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 13:59:08 GMT)
Meshless physics-informed deep learning method for three-dimensional
solid mechanics [0.0] 深層学習とコロケーション法は統合され、構造の変形を記述する偏微分方程式を解くために用いられる。
我々は, 線形弾性, 変形が大きい過弾性(ネオ・フーカン), 等方的およびキネマティック硬化を有するフォン・ミーゼス塑性の2種類の材料について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 18:11:31 GMT)
Many-body localization and enhanced non-ergodic sub-diffusive regime in
the presence of random long-range interactions [0.0] 決定論的非周期ポテンシャルを持つスピンレスフェルミオンの一次元系における多体局在(MBL)について検討した。
MBLは$alpha 1$でも存続し、幅広い非エルゴード部分拡散相が先行することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 16:28:00 GMT)
Lockdown effects in US states: an artificial counterfactual approach [0.0] いくつかの米国の州では、ロックダウンがケース数と死亡数の短期的進化に与える影響を評価する。
各処理状態に対して,人工カウンターファクトを構築する。
ロックダウンポリシーが実装されていない場合、平均して、そして非常に短期間で、偽の累積ケース数は2倍になる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 18:27:55 GMT)
Learning the exchange-correlation functional from nature with fully
differentiable density functional theory [0.0] 我々は、完全に微分可能な3次元コーン・シャム密度汎関数論フレームワーク内での交換相関関数を置き換えるためにニューラルネットワークを訓練する。
我々の訓練された交換相関ネットワークは110分子の集合体における原子化とイオン化エネルギーの予測を改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 14:25:10 GMT)
Introduction to Machine Learning for the Sciences [0.0] ノートは、原則コンポーネント分析、t-SNE、線形回帰など、ニューラルネットワークのない機械学習メソッドの展開から始まる。
我々は、従来のニューラルネットワーク、(変分)オートエンコーダ、生成的敵ネットワーク、制限されたボルツマンマシン、繰り返しニューラルネットワークなどの、基礎的および高度なニューラルネットワーク構造の導入を継続する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 16:25:46 GMT)
Grab the Reins of Crowds: Estimating the Effects of Crowd Movement
Guidance Using Causal Inference [0.0] 過去のデータから観衆運動指導の効果を推定する問題を考察する。
深層表現学習における最近の2つの手法を空間データ分析と因果推論に活用する。
提案手法は,最先端手法から推定誤差を最大56%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 03:17:08 GMT)
Floquet engineering of continuous-time quantum walks: towards the
simulation of complex and next-to-nearest neighbor couplings [0.0] グラフ上の連続時間量子ウォークの文脈において、Floquetエンジニアリングの考え方を適用する。
我々は、特定の目標量子ウォークの力学をシミュレートするために使用できる周期駆動ハミルトニアンを定義する。
我々の研究は、量子輸送の指示、一次元量子ウォークの分散関係の工学、高連結構造における量子力学の研究に使用される明示的なシミュレーションプロトコルを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 17:54:08 GMT)
Extensions of Hardy-type true-implies-false gadgets to classically
obtain indistinguishability [0.0] ハーディ型引数は、相互に絡み合ったコンテキストとその可観測物の集合として一様に表現および拡張することができる。
グラフ理論の「ガジェット」として機能し、選択された各観測可能な終点と選択された各観測可能な終点の相関を強制する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 15:27:11 GMT)
Enhancing Human-Machine Teaming for Medical Prognosis Through Neural
Ordinary Differential Equations (NODEs) [0.0] 医学的診断における機械学習の可能性を完全に実現するための重要な障壁は、テクノロジーの受容である。
説明可能なAI(XAI)を作成するための最近の取り組みは、いくつかのMLモデルの解釈可能性を改善するために進歩している。
本稿では,人間の理解を高め,受容性を促進する新しいMLアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 10:52:23 GMT)
E-Health Management Services in Supporting Empowerment [0.0] この研究は、エンパワーメントとソーシャルメディアと共有を提供する医療サービスに対するインドネシアの顧客の期待を定量的に表現する手法を採用した。
調査では、オンライン相談、ソーシャルネットワークでの共有、個人の健康記録の詳細な説明の権限など、eヘルスサービスにおけるWeb 2.0の特徴が、顧客から高く評価されていることが明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 22:21:35 GMT)
Dynamic Emotion Modeling with Learnable Graphs and Graph Inception
Network [0.0] 本稿では,感情認識と動的データの基盤となるグラフ構造を共同で学習するLearable Graph Inception Network(L-GrIN)を提案する。
提案アーキテクチャを3つの異なるモードにまたがる5つのベンチマーク感情認識データベース上で評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 12:21:00 GMT)
Dissipative stabilization of squeezing beyond 3 dB in a microwave mode [0.0] 三波混合素子の2トーンポンピングは、共振器内部の収縮状態を安定化する硬化した浴への効果的な結合を実現する。
我々は、ウィグナートモグラフィー中の共振器の進化の補正方法を示し、最大8.2 pm 0.8$ dBのスキューズを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 10:23:11 GMT)
Discrimination and estimation of incoherent sources under misalignment [0.0] 本研究は,不完全な不整合により不完全に分解された後,関連する支配的横モードを線形に変換して部分的に補正できるような測定レベルにおいて,どの程度の効果を緩和できるかを考察する。
誤認識の値が完全に知られている場合でも、超解能の完全回復はできないが、最終的な感度に対する負の影響を著しく低減できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 14:52:55 GMT)
Discovering conservation laws from trajectories via machine learning [0.0] 不変量と保存法則は、システムの基盤となる力学に関する重要な情報を伝達する。
本研究では,この目的を達成するためにConservNetを提案する。
実世界の二重振り子軌道だけでなく不変量を持つシミュレートシステムを用いたモデルの有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 05:51:21 GMT)
Detecting Fake News Using Machine Learning : A Systematic Literature
Review [0.0] これらのユーザーにはさまざまなソーシャルメディアプラットフォームが利用できる。
どんなユーザーでも投稿を投稿したり、オンラインプラットフォームを通じてニュースを広めることができる。
フェイクニュースをこれらのプラットフォームに広めようとするユーザーもいる。
人間はこれらの偽ニュースをすべて検出できない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 21:36:00 GMT)
Derivation of the Backpropagation Algorithm Based on Derivative
Amplification Coefficients [0.0] 本稿では,ニューラルネットワークのバックプロパゲーションアルゴリズムの新しい導出法を提案する。
この概念は、完全に接続されたカスケードネットワークのためにこの著者によって最初に提案され、従来のフィードフォワードニューラルネットワークにうまく適用されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 16:25:44 GMT)
BlockNet Report: Exploring the Blockchain Skills Concept and Best
Practice Use Cases [0.0] このプロジェクトは、コースを提供する既存の教育イニシアチブの学術的、産業的展望を探求するものである。
企業から今日の能力要件を特定するために、求人説明や広告が分析される。
様々なユースケースの分析は、技術アプリケーションの主要なドライバと能力要件を特定するために標準化されたフォーマットで行われ、定義されます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 16:40:09 GMT)
Analysis of the Effectiveness of Face-Coverings on the Death Rate of
COVID-19 Using Machine Learning [0.0] マスク委任状(MM)は、新型コロナウイルスの感染拡大を防ぐために、州知事が発令した。
本研究では,ニューヨーク・タイムズが提供した調査データを用いて,MM順序に対する人々の依存度を定量化する。
異なる機械学習分類アルゴリズムを用いて、米国西海岸の各郡における死亡率の減少または増加が、入力パラメータとどのように相関するかを検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 18:26:30 GMT)
An Unbiased Estimator of the Full-sky CMB Angular Power Spectrum using
Neural Networks [0.0] 我々はニューラルネットワークを用いて、全スキー角パワースペクトルと基礎となる理論パワースペクトルの偏りのない予測を生成する。
私たちの予測も、かなり関連性がない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 16:30:31 GMT)
An Enhanced Corpus for Arabic Newspapers Comments [0.0] アルジェリアのアラビア語新聞のコメント専用のコーパスを作成するための拡張アプローチを提案する。
コーパスは、よく知られた3つのアルジェリアの新聞のウェブサイトからコメントを集めることで作成される。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 10:15:44 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） (Mon, 8 Feb 2021 01:26:55 GMT)
APS: A Large-Scale Multi-Modal Indoor Camera Positioning System [0.0] APS(Alpha Positioning System)と呼ばれる大規模屋内位置決めのための新しいエンドツーエンドシステムの提案がされている。
Pix2Pix GANネットワークを統合して、入力されたクエリ画像のポイントクラウド対を、カメラの位置と回転情報をしっかりと推定するために、ディープCNNネットワークと再構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 11:37:09 GMT)
A study of text representations in Hate Speech Detection [0.0] ヘイトフル言語に対するEUと米国の現行の法律は、ヘイトスピーチ検出タスクとパイプラインに必要な自動ツールを導いている。
本研究では,Hate音声の自動検出タスクにおいて,複数の分類アルゴリズムと組み合わせた多種多様なテキスト表現手法の性能について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 20:39:17 GMT)
A new quantum algorithm for the hidden shift problem in
$\mathbb{Z}_{2^t}^n$ [0.0] k$が2のパワーであり、$nlog (k) で実行されている場合の解決策を提供します。
一般的には、隠れたシフトや隠れた問題にも役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 13:01:33 GMT)
A Knowledge Compilation Map for Conditional Preference Statements-based
Languages [0.0] 我々は、同値性など、これまで解決されていない他のクエリについて研究する。
我々は,いくつかのクエリの複雑さに対して表現性のバランスをとるために,新しいパラメータ付き言語群を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 10:19:40 GMT)
A Discussion on Practical Considerations with Sparse Regression
Methodologies [0.0] 統計科学に掲載された2つの論文は、いくつかのスパース回帰法の比較性能について研究している。
この2つの研究を要約して比較し,ユーザへの明快さと価値の提供を目指す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Feb 2021 19:43:24 GMT)