How Important is the Train-Validation Split in Meta-Learning? [155.5] メタラーニングにおける一般的な実践は、前者がデータの1つの分割に対してタスクに適応し、その結果の予測器が別の分割に対して評価される列車バリデーション分割(emphtrain-val method)を実行することである。
有病率にもかかわらず、列車の改札の重要性は理論上も実際上もよく理解されていない。
そこで本研究では,実際のメタ学習タスクとシミュレーションの両方において,トレイン・トレイン法がトレイン・ヴァル法より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 21:07:48 GMT)
Where is my hand? Deep hand segmentation for visual self-recognition in
humanoid robots [129.5] 本稿では、画像からロボットの手を切り離すための畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を提案する。
ヒューマノイドロボットVizzyの手のセグメンテーションのために,Mask-RCNNネットワークを微調整した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 10:34:32 GMT)
Negative Data Augmentation [127.3] 負のデータ拡張サンプルは、データ分散のサポートに関する情報を提供することを示す。
我々は、NDAを識別器の合成データの追加源として利用する新しいGAN訓練目標を提案する。
実験により,本手法で訓練したモデルでは,異常検出能力の向上とともに条件付き・条件付き画像生成の改善を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 20:28:35 GMT)
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） (Tue, 9 Feb 2021 06:12:49 GMT)
Loss Function Discovery for Object Detection via Convergence-Simulation
Driven Search [101.7] 本稿では,効率的な収束シミュレーションによる進化的探索アルゴリズムCSE-Autolossを提案する。
一般的な検出器上での損失関数探索の広範囲な評価を行い、探索された損失の優れた一般化能力を検証した。
実験の結果, 2段検出器と1段検出器のmAPでは, 最適損失関数の組み合わせが1.1%と0.8%を上回っていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 08:34:52 GMT)
Ensembling object detectors for image and video data analysis [98.3] 本稿では,複数の物体検出器の出力をアンサンブルすることで,画像データ上の境界ボックスの検出性能と精度を向上させる手法を提案する。
本研究では,2段階追跡に基づく検出精度向上手法を提案することで,映像データに拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 12:38:16 GMT)
A Trainable Optimal Transport Embedding for Feature Aggregation and its
Relationship to Attention [96.8] 固定サイズのパラメータ化表現を導入し、与えられた入力セットから、そのセットとトレーニング可能な参照の間の最適な輸送計画に従って要素を埋め込み、集約する。
我々のアプローチは大規模なデータセットにスケールし、参照のエンドツーエンドのトレーニングを可能にすると同時に、計算コストの少ない単純な教師なし学習メカニズムも提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 21:24:42 GMT)
A New Framework for Variance-Reduced Hamiltonian Monte Carlo [88.8] 分散還元型ハミルトン・モンテカルロ法 (HMC) の新たなフレームワークを提案し,$L$-smooth および $m$-strongly log-concave 分布からサンプリングする。
本研究では,SAGA法やSVRG法をベースとした非バイアス勾配推定器を用いて,バッチサイズを小さくすることで,高い勾配効率が得られることを示す。
総合的および実世界のベンチマークデータによる実験結果から、我々の新しいフレームワークは、完全な勾配と勾配HMCアプローチを著しく上回っていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 02:44:24 GMT)
Local and Global Uniform Convexity Conditions [88.4] 有限次元空間におけるノルム球上の均一凸性と滑らか性の諸特性について概説する。
学習理論やオンライン学習,オフライン最適化などにおいて,近年の複雑性に関する知見をより深めるために,これらの条件のローカルバージョンを構築した。
これらの条件と局所的な仮定を利用する最適化と機械学習の実践的な例は、新しい複雑さの結果をもたらすと結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 21:09:53 GMT)
Editorial: Introduction to the Issue on Deep Learning for Image/Video
Restoration and Compression [87.6] この特別号では、学習された画像/映像の復元と圧縮における技術の現状を取り上げている。
近年の研究では、学習したモデルが大幅な性能向上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） (Tue, 9 Feb 2021 11:24:20 GMT)
Quasi-Global Momentum: Accelerating Decentralized Deep Learning on
Heterogeneous Data [77.9] ディープラーニングモデルの分散トレーニングは、ネットワーク上でデータプライバシとデバイス上での学習を可能にする重要な要素である。
現実的な学習シナリオでは、異なるクライアントのローカルデータセットに異質性が存在することが最適化の課題となる。
本稿では,この分散学習の難しさを軽減するために,運動量に基づく新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 11:27:14 GMT)
Federated Deep AUC Maximization for Heterogeneous Data with a Constant
Communication Complexity [77.8] 異種胸部データ検出のための改良型FDAMアルゴリズムを提案する。
本研究は,提案アルゴリズムの通信が機械数に強く依存し,精度レベルにも強く依存していることを示す。
FDAMアルゴリズムのベンチマークデータセットと、異なる組織の医療用胸部X線画像に対する効果を実験により実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 04:05:19 GMT)
On the Robustness of Multi-View Rotation Averaging [77.1] 解法に$epsilon$-cycle整合項を導入する。
重み低減による誤測定の負の効果を暗黙的に抑制する。
実験の結果,提案手法は様々なベンチマークで芸術の状況よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 05:47:37 GMT)
Breaking the Deadly Triad with a Target Network [75.7] 致命的な三進法は、非政治学習、関数近似、ブートストラップを同時に使用する場合の強化学習アルゴリズムの不安定性を指します。
バイレベル最適化なしで、非制限および変更行動ポリシー下での最初の収束線形$Q$学習アルゴリズムを提供します。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 16:20:36 GMT)
Dense Residual Network: Enhancing Global Dense Feature Flow for
Character Recognition [75.4] 本稿では,すべての畳み込み層から階層的特徴をフルに活用することにより,局所的・大域的特徴フローを改善する方法について検討する。
技術的には、テキスト認識のための効率的で効果的なCNNフレームワークであるFDRN(Fast Dense Residual Network)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 02:35:30 GMT)
RL for Latent MDPs: Regret Guarantees and a Lower Bound [74.4] 後期マルコフ決定過程(LMDP)における強化学習における後悔問題の検討
LMDPにおいて、M$可能なMDPのセットからMDPをランダムに描画するが、選択したMDPの同一性はエージェントに明らかにしない。
鍵となるリンクは、MDPシステムの力学の分離の概念であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 16:49:58 GMT)
CodeXGLUE: A Machine Learning Benchmark Dataset for Code Understanding
and Generation [72.9] CodeXGLUEは、プログラムの理解と生成のための機械学習研究を促進するためのベンチマークデータセットである。
CodeXGLUEには、14データセットにわたる10タスクのコレクションと、モデル評価と比較のためのプラットフォームが含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 06:16:25 GMT)
Consensus Control for Decentralized Deep Learning [72.5] ディープラーニングモデルの分散トレーニングは、ネットワーク上のデバイス上での学習と、大規模計算クラスタへの効率的なスケーリングを可能にする。
理論上、トレーニングコンセンサス距離が重要な量よりも低い場合、分散化されたトレーニングは集中的なトレーニングよりも早く収束することを示す。
私たちの経験的な洞察は、パフォーマンス低下を軽減するために、より分散化されたトレーニングスキームの原則設計を可能にします。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 13:58:33 GMT)
Generative Models as Distributions of Functions [72.3] 生成モデルは一般的に、画像のようなグリッドのようなデータに基づいて訓練される。
本稿では,離散格子を放棄し,連続関数による個々のデータポイントのパラメータ化を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 11:47:55 GMT)
"What's in the box?!": Deflecting Adversarial Attacks by Randomly
Deploying Adversarially-Disjoint Models [71.9] 敵の例は長い間、機械学習モデルに対する真の脅威と考えられてきた。
我々は、従来のホワイトボックスやブラックボックスの脅威モデルを超えた、配置ベースの防衛パラダイムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 20:07:13 GMT)
Distilling Interpretable Models into Human-Readable Code [71.1] 人間可読性は機械学習モデル解釈可能性にとって重要で望ましい標準である。
従来の方法を用いて解釈可能なモデルを訓練し,それを簡潔で可読なコードに抽出する。
本稿では,幅広いユースケースで効率的に,確実に高品質な結果を生成する分別線形曲線フィッティングアルゴリズムについて述べる。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 02:13:24 GMT)
Facial Expression Recognition on a Quantum Computer [68.8] 量子機械学習手法を用いて表情認識の可能な解を示す。
適切に定義された量子状態の振幅に符号化されたグラフの隣接行列を操作する量子回路を定義する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 13:48:00 GMT)
Provable Defense Against Delusive Poisoning [64.7] 本研究は, 対人訓練が妄想性中毒に対する防御法であることを示す。
これは、敵の訓練が妄想的中毒に対する原則的な防御方法であることを意味している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 09:19:47 GMT)
Moving Object Classification with a Sub-6 GHz Massive MIMO Array using
Real Data [64.5] 無線信号を用いた屋内環境における各種活動の分類は,様々な応用の新たな技術である。
本論文では,屋内環境におけるマルチインプット・マルチアウトプット(MIMO)システムから,機械学習を用いて移動物体の分類を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 15:48:35 GMT)
DetCo: Unsupervised Contrastive Learning for Object Detection [64.2] 教師なしのコントラスト学習は,CNNを用いた画像表現学習において大きな成功を収めている。
我々は,グローバルイメージとローカルイメージパッチのコントラストをフルに検討する,DetCoという新しいコントラスト学習手法を提案する。
DetCoは1倍のスケジュールでMask RCNN-C4/FPN/RetinaNet上で1.6/1.2/1.0 APで教師付き手法を一貫して上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 12:47:20 GMT)
Broader terms curriculum mapping: Using natural language processing and
visual-supported communication to create representative program planning
experiences [63.0] 学部と非学部間のコミュニケーションの困難さは、未発見のコラボレーションの可能性を秘めている。
本稿では,プログラム計画表現の普遍的,自己説明的,権限付与的な提供方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 13:27:04 GMT)
Equilibrium Refinements for Multi-Agent Influence Diagrams: Theory and
Practice [62.6] マルチエージェント・インフルエンス・ダイアグラム(MAID)はグラフィカル・モデルの一般的な形式であり、特定のクラスのゲームに対して、従来の拡張形式ゲーム(EFG)表現よりも重要な複雑さと説明可能性の利点が示されている。
我々は、MAIDサブゲームの概念を導入し、サブゲームパーフェクトとハンドパーフェクトの均衡改善を導入することで、MAIDに関する以前の研究を拡張した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 18:20:50 GMT)
Telling the What while Pointing the Where: Fine-grained Mouse Trace and
Language Supervision for Improved Image Retrieval [60.2] きめ細かい画像検索は、しばしば、探しているコンテンツがどこにあるかを表現する能力を必要とする。
本稿では,ユーザが音声自然言語(“What”)とマウスが空のキャンバス(“where”)にトレースした画像を同時に記述する画像検索装置について述べる。
我々のモデルは、この空間的ガイダンスを考慮に入れ、テキストのみの等価システムと比較して、より正確な検索結果を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 17:54:34 GMT)
The Role of the Input in Natural Language Video Description [60.0] 自然言語ビデオ記述(NLVD)は最近、コンピュータビジョン、自然言語処理、マルチメディア、自律型ロボティクスのコミュニティに強い関心を集めている。
本研究は, 視覚入力の役割に関する広範な研究を行い, 総合的なNLP性能について評価した。
t-SNEをベースとした解析を行い,検討した変換が全体的視覚データ分布に与える影響を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 19:00:35 GMT)
Bayesian Transformer Language Models for Speech Recognition [59.2] トランスフォーマーで表現される最先端のニューラルネットワークモデル(LM)は非常に複雑である。
本稿では,トランスフォーマーLM推定のためのベイズ学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 10:55:27 GMT)
Multi-hop Question Generation with Graph Convolutional Network [58.3] マルチホップ質問生成(Multi-hop Question Generation, QG)は,異なる段落から散在する複数の証拠を集約・推論することで,回答に関連する質問を生成することを目的とする。
複数のホップでコンテキストエンコーディングを行うMulQG(Multi-Hop volution Fusion Network for Question Generation)を提案する。
提案モデルでは,高い完全性を有する流動的な質問を生成することができ,マルチホップ評価において,最強のベースラインを20.8%向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 08:59:23 GMT)
Meta-Learning with Neural Tangent Kernels [58.1] メタモデルのニューラルタンジェントカーネル(NTK)によって誘導される再生カーネルヒルベルト空間(RKHS)における最初のメタラーニングパラダイムを提案する。
このパラダイムでは,MAMLフレームワークのように,最適な反復内ループ適応を必要としない2つのメタ学習アルゴリズムを導入する。
本研究の目的は,1) 適応をRKHSの高速適応正則化器に置き換えること,2) NTK理論に基づいて解析的に適応を解くことである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 02:28:15 GMT)
NewsBERT: Distilling Pre-trained Language Model for Intelligent News
Application [56.2] 本稿では,学習済み言語モデルを抽出し,効率的なニュースインテリジェンスを実現するNewsBERTを提案する。
そこで本研究では,教師と学生の共学モデルを協調的に学習するための,教師と学生の共学学習・蒸留の枠組みを設計する。
実験では,NewsBERTはより小さなモデルで,様々なインテリジェントなニュースアプリケーションのモデル性能を効果的に向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 15:41:12 GMT)
Rethinking Ranking-based Loss Functions: Only Penalizing Negative
Instances before Positive Ones is Enough [55.6] 負のインスタンスを正のインスタンスの前にペナルティ化するだけで十分である、と我々は主張する。
APベースの損失に従う代わりに、我々は新たな損失、すなわち、正のインスタンス(PNP)の前に負のインスタンスを罰することを提案する。
PNP-Dは、1つのクラスに複数のローカルクラスタを含む実世界のデータに適している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 04:30:15 GMT)
Train your classifier first: Cascade Neural Networks Training from upper
layers to lower layers [54.5] 我々は,高品質な分類器を探索するアルゴリズムとして見ることのできる,新しいトップダウン学習手法を開発した。
本研究では,自動音声認識(ASR)タスクと言語モデリングタスクについて検討した。
提案手法は,Wall Street Journal 上でのリカレントニューラルネットワーク ASR モデル,Switchboard 上での自己注意型 ASR モデル,WikiText-2 上での AWD-LSTM 言語モデルなど,一貫して改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 08:19:49 GMT)
Open Set Recognition with Conditional Probabilistic Generative Models [51.4] オープンセット認識のための条件付き確率生成モデル(CPGM)を提案する。
CPGMは未知のサンプルを検出できるが、異なる潜在特徴を条件付きガウス分布に近似させることで、既知のクラスを分類できる。
複数のベンチマークデータセットの実験結果から,提案手法がベースラインを著しく上回ることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 10:18:43 GMT)
When does gradient descent with logistic loss interpolate using deep
networks with smoothed ReLU activations? [51.2] 固定幅深層ネットワークに適用された勾配勾配がロジスティック損失をゼロにする条件を確立する。
解析はSwishやHuberized ReLUといったReLUのスムーズな近似に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 18:04:37 GMT)
Is Space-Time Attention All You Need for Video Understanding? [50.8] 空間と時間の自己意識にのみ焦点をあてた畳み込みのないアプローチを提案する。
TimeSformer"は、フレームレベルのパッチのシーケンスから特徴学習を可能にすることで、標準のTransformerアーキテクチャをビデオに適応させる。
TimeSformerは、いくつかの主要なアクション認識ベンチマークで最先端の結果を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 19:49:33 GMT)
Enhancing nonclassical bosonic correlations in a Quantum Walk network
through experimental control of disorder [50.6] 我々は制御可能な不均質量子ウォークダイナミクスを実験的に実現した。
ネットワークの2つのモード間の量子相関の強化を示す2つの光子状態を観察した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 10:57:00 GMT)
Proximal Gradient Descent-Ascent: Variable Convergence under K{\L}
Geometry [49.7] 有限降下指数パラメータ (GDA) はミニマックス最適化問題の解法として広く応用されている。
本稿では、KL-L型幾何学の収束を研究することにより、そのようなギャップを埋める。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 05:35:53 GMT)
Meta-Learning for Koopman Spectral Analysis with Short Time-series [49.4] 既存の手法では、ニューラルネットワークのトレーニングに長い時間を要する。
本稿では,未知の短い時系列から埋め込み関数を推定するメタラーニング手法を提案する。
提案手法は,固有値推定と将来予測の観点から,よりよい性能を実現することを実験的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 07:19:19 GMT)
On Explainability of Graph Neural Networks via Subgraph Explorations [48.6] 本稿では,グラフニューラルネットワーク(GNN)を説明するための新しい手法,SubgraphXを提案する。
我々の研究は,GNNのサブグラフを明示的に識別する最初の試みである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 22:12:26 GMT)
Structured Diversification Emergence via Reinforced Organization Control
and Hierarchical Consensus Learning [48.5] 組織制御の強化と階層的コンセンサス学習に基づく構造的多様化型MARLフレームワーク scRochico を提案する。
scRochicoは、探索効率と協力強度の観点から、現在のSOTAアルゴリズムよりもはるかに優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 11:46:12 GMT)
Bootstrapping Relation Extractors using Syntactic Search by Examples [47.1] 非NLP専門家によって迅速に実行できるトレーニングデータセットのブートストラッププロセスを提案する。
フレンドリーなバイサンプル構文を公開する構文グラフよりも検索エンジンを利用する。
得られたモデルは,手作業による注釈付きデータや遠隔監視から得られたデータに基づいて訓練されたモデルと競合することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 18:17:59 GMT)
Efficient Retrieval Augmented Generation from Unstructured Knowledge for
Task-Oriented Dialog [46.9] 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)の第1トラックについて概説する。
タスクの目標は、構造化されていないドキュメントからの知識を必要とするタスク指向のダイアログにおいて、ユーザのターンに対する応答を生成することである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 04:50:35 GMT)
A Deep Learning Approach for Characterizing Major Galaxy Mergers [45.6] 我々は,CNNに基づく回帰モデルを用いて,400Myrsの期間において,平均383万年(Myrs)の誤差で,最初のペギーパスに対する合併段階を初めて予測できることを示した。
本モデルでは, 詳細な力学モデルにより得られた推定値とほぼ一致する実観測値について, 妥当な推定値を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 23:30:15 GMT)
Train a One-Million-Way Instance Classifier for Unsupervised Visual
Representation Learning [45.5] 本稿では、パラメトリックなインスタンスレベルの計算を用いて、データセット内のすべての画像を識別するプリテキストタスクを備えた、単純な教師なし視覚表現学習法を提案する。
全体的なフレームワークは教師付き分類モデルのレプリカであり、セマンティッククラス(犬、鳥、船など)はインスタンスIDに置き換えられる。
数千のセマンティックラベルから数百万のインスタンスラベルへの分類タスクのスケールアップは、1)大規模ソフトマックス分類器、2)インスタンスサンプルの頻度の低い訪問による緩やかな収束、3)ノイズの多い大量の負のクラスなど、特定の課題をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 14:44:18 GMT)
Making Paper Reviewing Robust to Bid Manipulation Attacks [44.3] 逸話的な証拠は、一部のレビュアーが「友人」あるいは「衝突する著者」による論文の入札を行ったことを示唆している。
我々は、そのような攻撃に対してより堅牢な、紙入札と割当てのための新しいアプローチを開発する。
より堅牢であることに加えて、論文レビューの課題の質は、現在の非ロバストな課題のアプローチに匹敵する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 21:24:16 GMT)
Bootstrapping Statistical Inference for Off-Policy Evaluation [43.8] 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） (Tue, 9 Feb 2021 11:19:15 GMT)
Large-Scale Training System for 100-Million Classification at Alibaba [43.6] 極度の分類は 深層学習に欠かせない話題になっています
最後の出力層におけるメモリと爆発のため、数百万のクラスでディープモデルをトレーニングするのは非常に困難です。
トレーニングプロセスを実現可能にするために、ハイブリッド並列トレーニングフレームワークを構築しています。
第2に,GPUメモリ使用量と計算コストの両方を削減するKNNソフトマックスという新しいソフトマックス変種を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 06:53:31 GMT)
SwiftNet: Real-time Video Object Segmentation [41.9] リアルタイム半教師付きオブジェクトセグメンテーション(ワンショットVOS)のためのSwiftNetを提案する。
DAVIS 2017データセットでは、77.8%のJ&Fと70のFPSが報告されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 02:22:48 GMT)
Large Scale Long-tailed Product Recognition System at Alibaba [41.5] 本稿では,新しい側面情報に基づく大規模視覚認識協調学習システム(SICoT)について述べる。
提案する協調学習システムでは,まず,雑音側情報に埋め込まれたセマンティックな埋め込みを構築することを目的としたバイリニアワードアテンションモジュールを導入する。
視覚的特徴とセマンティックな埋め込み協調学習スキームは、豊富なトレーニングデータを持つクラスから少ないトレーニングデータを持つクラスへ知識を伝達するように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 05:34:30 GMT)
Enhancing Audio Augmentation Methods with Consistency Learning [41.3] 本稿では,一貫性制約を明示的に課す訓練目標の使用について検討する。
ある種の一貫性の尺度は、クロスエントロピー損失によって暗黙的に捉えられていないことを示す。
このような対策を損失関数に組み込むことで,音声タグ付けなどのタスクの性能を向上させることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 22:01:58 GMT)
Virtual ID Discovery from E-commerce Media at Alibaba: Exploiting
Richness of User Click Behavior for Visual Search Relevance [41.0] 我々は,Alibabaにおける視覚的検索関連性を改善するために,ユーザクリック行動から仮想IDを発見することを提案する。
完全にクリックデータ駆動のアプローチとして、人間のアノテーションを使わずにディープネットワークをトレーニングするための様々な種類のクリックデータを収集します。
当社のネットワークは、よりリッチな監視をエンコードし、カテゴリや機能の観点から実写画像を識別する上で、より効果的です。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 06:31:20 GMT)
Representation learning from videos in-the-wild: An object-centric
approach [40.5] 未修正ビデオから画像表現を学習する手法を提案する。
我々は、市販の物体検出器からの監視的損失と、各ビデオに存在するビデオショットフレームオブジェクト階層から自然に生じる自己監督的損失とを組み合わせる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 17:08:17 GMT)
Large-Scale Visual Search with Binary Distributed Graph at Alibaba [40.2] グラフベースの近接検索は、オンライン検索の優位性により、ますます注目を集めている。
数十億のオンライン画像が展開されている視覚検索システムでは、時間内に10億スケールのオフライングラフを構築することが不可欠だ。
本稿では,この問題を解決するために分散バイナリグラフという新しいアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 05:51:34 GMT)
Locally Adaptive Label Smoothing for Predictive Churn [40.2] 現代のニューラルネットワークのトレーニングは、高いエンプレディションチャーンにつながる可能性がある。
チャーンを減らし,各サンプルのラベルを適応的に平滑化することで得られるソフトラベルのトレーニングがチャーンに対するベースラインよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 21:38:37 GMT)
Spherical Message Passing for 3D Graph Networks [40.1] 本稿では,各ノードが空間的位置と関連付けられている3次元グラフからの表現学習について考察する。
本稿では,3次元グラフネットワーク(3DGN)と呼ばれる汎用フレームワークを提案する。
幾何学的情報の物理的表現を導出し、3次元グラフの表現を学習するためのSphereNetを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 18:31:23 GMT)
Benchmarks, Algorithms, and Metrics for Hierarchical Disentanglement [40.0] 表現学習において、データの背後にある真真正な生成因子を解き放つアルゴリズムの開発や、それがどの程度起こるかの定量化のためのメトリクスが近年関心を集めている。
本研究では,このような階層的表現を学習するためのベンチマーク,アルゴリズム,メトリクスを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 23:34:24 GMT)
Visual Search at Alibaba [38.1] Alibabaの大規模な画像収集と最先端のディープラーニング技術を活用して、大規模にビジュアル検索を行います。
モデルと探索に基づく融合手法を導入し,カテゴリを効果的に予測する。
ユーザクリック動作のマイニングによる共同検出と特徴学習のための深層CNNモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 06:46:50 GMT)
SG2Caps: Revisiting Scene Graphs for Image Captioning [37.6] 本稿では,シーングラフラベルのみを競合画像キャプション性能に用いるSG2Capsを提案する。
筆者らのフレームワークは,既存のシーングラフのみのキャプションモデルにおいて,画像キャプションの有望な表現としてシーングラフを示す大きなマージン(CIDErスコア110 vs 71)よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 18:00:53 GMT)
Early Life Cycle Software Defect Prediction. Why? How? [37.5] 私たちは84ヶ月間、何百もの人気のあるGitHubプロジェクトを分析しました。
これらのプロジェクト全体で、欠陥のほとんどはライフサイクルのごく初期段階に発生します。
これらの結果が、他の研究者たちに、自分たちの仕事に"単純さ優先"アプローチを採用するよう促すことを願っています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 01:13:15 GMT)
Multi-Agent Coordination in Adversarial Environments through Signal
Mediated Strategies [37.0] チームメンバーはゲームの開始前に戦略を調整できるが、ゲームのプレイ段階ではコミュニケーションが取れない。
この設定では、エージェントのポリシーが分散的に実行されるため、モデルフリーのRLメソッドはコーディネーションをキャプチャできないことが多い。
我々は,従来の最先端マルチエージェントRLアルゴリズムが適用しなかった場合に,座標平衡に収束することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 18:44:16 GMT)
Edge Bias in Federated Learning and its Solution by Buffered Knowledge
Distillation [36.7] フェデレートラーニング(FL)は、サーバ(コア)とローカルデバイス(エッジ)間の通信を利用して、より多くのデータから間接的に学習する。
本稿では, 知識蒸留に基づくFL法を用いて, 課題に対処する。
異なるデータセットで訓練された複数の教師モデルを用いて知識を抽出する場合に発生する問題「エッジバイアス」を掘り下げる。
FLの特定のシナリオで発生するこのニュアンスを導入し、それを緩和するため、「膨潤蒸留」と呼ばれる単純で効果的な蒸留法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 07:26:33 GMT)
Dynamic Neural Networks: A Survey [34.3] 動的ニューラルネットワークは、ディープラーニングにおける新たな研究トピックである。
動的ネットワークは、それらの構造やパラメータを異なる入力に適応させることができ、精度、計算効率、適応性などの点で顕著な利点をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 16:02:00 GMT)
CDPAM: Contrastive learning for perceptual audio similarity [33.6] 本稿ではDPAMをベースとしたCDPAMを紹介する。
より広い範囲の音声摂動に対する一般化を改善するために,三重項比較に関する人間の判断を収集する。
CDPAMは、9つの異なるデータセットにわたる人間の反応とよく相関する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 20:15:29 GMT)
Evaluating Agents without Rewards [33.2] エージェントが外部の監督なしに学ぶための競争目標が提案されている。
我々はエージェント行動の事前収集データセットの潜在的な目的をふりかえり計算する。
3つの本質的目標が、タスク報酬よりも人間の行動類似度指標に強く関連していることが分かりました。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 22:06:26 GMT)
RANP: Resource Aware Neuron Pruning at Initialization for 3D CNNs [32.1] 3D CNNを高いスパーシティレベルにプルーンするResource Aware Neuron Pruning (RANP)アルゴリズムを紹介します。
提案アルゴリズムは, FLOPの約50%-95%の削減, メモリの35%-80%の削減を実現している。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 04:35:29 GMT)
Fast Learning in Reproducing Kernel Krein Spaces via Signed Measures [32.0] 我々はこの質問を,強調指標を導入することで,分布視点として捉えた。
一連の非PDカーネルは、特定の有限ボレル測度の線型結合に関連付けられる。
特に、このソリューションは、大規模なサンプルケースで非PDカーネルをスケールするために、実際に計算的に実装可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 14:20:54 GMT)
HVS-Based Perceptual Color Compression of Image Data [31.3] 知覚色圧縮(PCC)と呼ばれる新しい知覚画像符号化手法を提案する。
PCCはヒト視覚系(HVS)スペクトル感度とCIE Just Noticeable Color difference(JNCD)に関する新しいモデルに基づいている
評価では,PCC と Versatile Video Coding (VVC) や High efficient Video Coding (HEVC) などの参照手法を比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 17:02:45 GMT)
Reward Machines for Cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning [30.8] 協調型マルチエージェント強化学習において、エージェントの集合は共通の目標を達成するために共有環境で対話することを学ぶ。
本稿では、報酬関数の構造化表現として使われる単純な機械である報酬機械(RM)を用いて、チームのタスクを符号化する手法を提案する。
マルチエージェント設定におけるRMの新たな解釈は、要求されるチームメイト相互依存性を明示的に符号化し、チームレベルのタスクを個々のエージェントのサブタスクに分解することを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 00:28:11 GMT)
Cisco at AAAI-CAD21 shared task: Predicting Emphasis in Presentation
Slides using Contextualized Embeddings [30.5] 本稿では,AAAI-CAD21共有タスクのプレゼンテーションスライドにおける強調予測システムについて述べる。
本稿では,BiLSTM-ELMoアプローチとRoBERTaとXLNetアーキテクチャに基づくトランスフォーマ方式の2つのアプローチを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 07:34:10 GMT)
RODNet: A Real-Time Radar Object Detection Network Cross-Supervised by
Camera-Radar Fused Object 3D Localization [30.4] 本稿では,カメラレーダ融合アルゴリズムによって相互に監視される深層レーダ物体検出ネットワーク RODNet を提案する。
提案したRDDNetは、レーダフィールド・オブ・ビュー(FoV)におけるオブジェクトの可能性を予測するための入力として、RF画像のシーケンスを用いる。
集中的な実験により,提案手法は平均精度86%,オブジェクト検出性能88%を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 22:01:55 GMT)
CaPC Learning: Confidential and Private Collaborative Learning [30.4] 本研究では,機密性とプライバシの両方を協調的に達成する最初の手法である,機密・私的協調学習(CaPC)を導入する。
参加者がトレーニングセットに明示的に参加したり、中央モデルをトレーニングする必要なしに、CaPCがコラボレーションを可能にする方法を紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 23:50:24 GMT)
Domain Invariant Representation Learning with Domain Density
Transformations [30.3] ドメインの一般化とは、ソースドメインの集合からデータに基づいてモデルをトレーニングし、対象ドメインの見えない領域にモデルを一般化できるようにする問題を指す。
本稿では,このようなドメイン変換を学習し,本手法を実際に実装する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 19:25:32 GMT)
Deep Reinforcement Learning with Dynamic Optimism [29.8] 最適な楽観主義の度合いは、タスクや学習過程によって異なることが示される。
この知見にインスパイアされた我々は、楽観的価値学習と悲観的価値学習を切り替える、新しいディープアクター批判アルゴリズムを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 09:29:55 GMT)
Bounded Memory Active Learning through Enriched Queries [28.1] アクティブ・ラーニング(英: Active Learning)とは、データ・ハングリー学習アルゴリズムが高価なラベリングコストを下げるために情報的サンプルを適応的に選択するパラダイムである。
これに対抗するために、近年の一連の研究は、学習者がラベル以外の豊富なクエリを問うことができるモデルとして検討されている。
このようなモデルはラベルのコストを大幅に下げることに成功したが、大量のメモリを必要とする傾向にある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 19:00:00 GMT)
A Quantitative Perspective on Values of Domain Knowledge for Machine
Learning [27.8] 様々な形式のドメイン知識は、学習性能を向上させる上で重要な役割を担っている。
本研究では,ドメイン知識の価値を学習性能への貢献の観点から定量化する問題について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 09:14:56 GMT)
Referring Segmentation in Images and Videos with Cross-Modal
Self-Attention Network [27.8] クロスモーダル・セルフアテンション(CMSA)モジュールは個々の単語や入力画像やビデオの詳細な情報を利用する。
ゲート型多層核融合(GMLF)モジュールは、自己注意型クロスモーダル機能を選択的に統合する。
クロスフレーム自己アテンション(CFSA)モジュールは、連続フレーム内の時間情報を効果的に統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 11:27:59 GMT)
UVTomo-GAN: An adversarial learning based approach for unknown view
X-ray tomographic reconstruction [27.7] トモグラフィー再構成は、異なる角度から投影された未知の画像を復元する。
ここでは、(1)射影角が未知、(2)未知の確率分布から引き出される、というより難しい設定に取り組む。
このセットアップでは、教師なしの対角学習手法を用いて画像と投影角分布を復元することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 00:51:25 GMT)
When Do Curricula Work? [26.1] 規則学習はI. I. I. D. トレーニングの改善として提案されている。
我々は、カリキュラム、反カリキュラム、ランダムカリキュラムの3種類の学習にまたがる何千もの注文実験を行った。
キュリキュラは限界的な利点しか持たず、ランダムに順序づけられたサンプルはキュリキュラや反キュリキュラと同等以上の性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 17:38:58 GMT)
Adversarially Robust Classifier with Covariate Shift Adaptation [25.4] 既存の敵の訓練されたモデルは通常、テスト例に対して互いに独立して推論を行う。
単純な適応バッチ正規化(BN)技術は、ランダムな摂動に対してこれらのモデルのロバスト性を大幅に向上させることができることを示す。
さらに,適応BN手法は,敵攻撃に対する性能を高めつつも,一般的な汚職に対する堅牢性を著しく向上させることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 19:51:56 GMT)
Upsampling artifacts in neural audio synthesis [24.4] アップサンプリングアーティファクトはコンピュータビジョンで研究されてきたが、オーディオ処理では見過ごされてきた。
アップサンプリングアーティファクトの主なソースは、 (i)問題アップサンプリング演算子によって導入されたトーナルおよびフィルタリングアーティファクト、 (ii)アップサンプリング中に出現するスペクトルレプリカである。
近隣のアップサンプラーは問題のある(しかし最先端の)変換やサブピクセル・コンボリューションの代替となりうることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 17:21:05 GMT)
Learning State Representations from Random Deep Action-conditional
Predictions [22.6] 時間差ネットワーク(TDネットワーク)によって定義される補助予測タスクについて検討する。
これらのネットワークは、汎用値関数(GVF)予測対象の豊富な空間を表現するための言語である。
本稿では,TDネットワークの完全豊かさを活かした状態表現学習のメリットを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 15:53:22 GMT)
Federated Learning with Local Differential Privacy: Trade-offs between
Privacy, Utility, and Communication [22.2] フェデレートラーニング(FL)は、分散された構造のため、大量のデータをプライベートにトレーニングすることができる。
SGDを用いたFLモデルにおいて,ユーザデータのローカル差分プライバシー(LDP)を維持するためのガウス的メカニズムを検討する。
その結果,既存のプライバシ会計法と比較して,実用性が大きく,伝送速度も低いことが保証された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 10:04:18 GMT)
Functional Optimal Transport: Mapping Estimation and Domain Adaptation
for Functional data [21.8] 本稿では,関数空間における最適輸送問題の新たな定式化を導入し,関数領域間の写像を求めるための効率的な学習アルゴリズムを開発した。
実世界におけるロボットアーム軌跡と数字のデータセット実験により,ドメイン適応と生成モデルの適用性について,本手法の有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 17:40:37 GMT)
Backdoor Scanning for Deep Neural Networks through K-Arm Optimization [21.1] バックドア攻撃は、ディープラーニングシステムに深刻な脅威をもたらす。
隠された悪意のある振る舞いをモデルに注入し、特別なパターンでスタンプされた任意の入力がそのような振舞いをトリガーする。
バックドア検出のためのK-Arm最適化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 20:49:06 GMT)
AttDMM: An Attentive Deep Markov Model for Risk Scoring in Intensive
Care Units [21.0] ICUにおけるリアルタイムリスクスコアリングのための新しい生成的深層確率モデルを提案する。
私たちの知る限りでは、AttDMMは、健康軌道における長期疾患のダイナミクス(注意)と異なる疾患状態の両方を共同で学習する最初のICU予測モデルである。
本モデルは,医療従事者が早期に介入し,患者の命を救えるよう,リスクのある患者を特定するための道筋を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 08:44:31 GMT)
On permutation invariant training for speech source separation [20.8] 話者独立音源分離モデルにおける置換あいまいさ問題を対象とした置換不変訓練(PIT)について検討する。
まず,STFT領域に対して提案されたフレームレベルPIT(tPIT)とクラスタリングに基づく2段階話者分離追跡アルゴリズムについて検討する。
第2に、発話レベルPIT(uPIT)による局所的な置換誤差を低減するため、最近提案された「プロブレム非依存音声特徴」に基づく深い特徴損失を伴う補助話者ID損失を拡張した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 16:57:32 GMT)
Pairwise Weights for Temporal Credit Assignment [20.5] 州で取られた行動は、将来の報奨としてどのくらいの信用(または責任)を得るべきか?
これは強化学習(RL)における基本的な信用割当問題である
政策の通常のRLトレーニングにおいて,これらの重み関数を学習するためのメタグラディエントな手順を開発する。
私たちの経験的研究は、競合するアプローチよりも優れたパフォーマンスを達成するためのポリシーの学習中に、これらのペアウェイト関数を学習することがしばしば可能であることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 18:06:29 GMT)
BembaSpeech: A Speech Recognition Corpus for the Bemba Language [20.4] 本稿では,Bemba言語で24時間以上の読み上げ音声からなる自動音声認識コーパスであるBembaSpeechを提案する。
我々は,BembaSpeechコーパスのトレーニング部分に事前学習したDeepSpeech英語モデルを微調整することにより,エンドツーエンドのBemba ASRシステムを訓練する。
その結果,このコーパスはベンバのASRシステム構築に有効であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 15:42:00 GMT)
BARThez: a Skilled Pretrained French Sequence-to-Sequence Model [19.5] 本稿では,フランス初の大規模事前訓練セq2seqモデルであるBARThezを紹介する。
BARTをベースとしているBARThezは、生成タスクに特に適している。
我々は、BARThezが最先端のBERTベースのフランス語モデルと非常に競合することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 09:31:57 GMT)
Fashion Focus: Multi-modal Retrieval System for Video Commodity
Localization in E-commerce [18.7] ファッションフォーカス(Fashion Focus)と呼ばれるマルチモーダル検索システムの革新的実証について述べる。
オンラインビデオのプロダクトイメージを、焦点として正確にローカライズすることができる。
本システムでは,ビデオコンテンツ構造化とマルチモーダル検索という2つの手法を用いて,高精度なビデオ・ツー・ショップマッチングを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 09:45:04 GMT)
Improved Brain Age Estimation with Slice-based Set Networks [18.3] 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） (Tue, 9 Feb 2021 16:15:45 GMT)
Absolute 3D Pose Estimation and Length Measurement of Severely Deformed
Fish from Monocular Videos in Longline Fishing [18.0] 単一視点の2Dセグメンテーションマスクから絶対的な3D魚のポーズと魚の長さを推定するためのフレームベースの新しい手法を提案する。
実験の結果,本手法では, 絶対3次元魚のポーズを正確に推定し, さらに絶対長を計測し, 最先端のマルチビュー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） (Tue, 9 Feb 2021 04:15:51 GMT)
Behavioral Economics Approach to Interpretable Deep Image
Classification. Rationally Inattentive Utility Maximization Explains Deep
Image Classification [16.3] 本稿では,深いCNNが合理的に不注意なユーティリティ最大化器と等価に振る舞うという顕著な結果を示す。
これは、深いCNNが、単純な直感的な人間のような決定パラメータの観点から、同義的な表現を持っていることを意味する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 01:14:24 GMT)
Graph Energy-based Model for Substructure Preserving Molecular Design [15.9] グラフエネルギーベースのモデル(GEM)は、サブ構造を修正し、残りを生成することができます。
実験の結果、化学データセットから訓練されたGEMは、新しい分子を生成することに成功した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 01:46:12 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。
本アルゴリズムは探索的・搾取的行動に対して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） (Tue, 9 Feb 2021 08:31:07 GMT)
Robust Bandit Learning with Imperfect Context [15.7] 本研究では,腕の選択に不完全なコンテキストのみを使用可能なコンテキスト的マルチアームバンディットについて検討する。
我々は、最悪の場合の報酬を最大化するMaxMinUCBと、最悪の場合の後悔を最小限に抑えるMinWDの2つの堅牢なアーム選択アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 18:35:33 GMT)
A Multi-Arm Bandit Approach To Subset Selection Under Constraints [14.5] 中央プランナーがエージェントのサブセットを選択する必要がある問題の種類を,それぞれ異なる品質とコストで検討する。
エージェントの品質が分かると、我々は問題を整数線形プログラム(ILP)として定式化する。
ILPの正確な解を提供する決定論的アルゴリズム(dpss)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 13:48:57 GMT)
SLAPS: Self-Supervision Improves Structure Learning for Graph Neural
Networks [14.3] 本稿では,自己超越によるグラフ構造推定のためのより監督的な手法として,自己超越による適応学習とGNNパラメータの同時学習(SLAPS)を提案する。
包括的な実験的研究により、SLAPSは数十万のノードを持つ大きなグラフにスケールし、確立されたベンチマーク上でタスク固有のグラフ構造を学ぶために提案されたいくつかのモデルより優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 18:56:01 GMT)
Generalization of Agent Behavior through Explicit Representation of
Context [14.3] デジタルインタラクティブ環境で自律エージェントをデプロイするには、目に見えない状況で堅牢に動作できなければならない。
本稿では,ゲームにおいてコンテキストモジュールとスキルモジュールが共存する原理的アプローチを提案する。
このアプローチは、Flappy BirdとLunarLanderのビデオゲーム、およびCARLAの自動運転シミュレーションで評価されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 21:51:41 GMT)
Inapproximability of Minimizing a Pair of DNFs or Binary Decision Trees
Defining a Partial Boolean Function [13.7] 一対のブール関数 $f, g colon 0,1J to 0,1$ で定義される部分ブール関数を考えると、$f cdot g = 0$ であり、$f$ と $g$ は可分正規形式または二分決定木で定義される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 08:46:50 GMT)
Attention-Based Neural Networks for Chroma Intra Prediction in Video
Coding [13.6] この研究は、クロマイントラプレディションのための注意に基づくアーキテクチャの複雑さを低減することに焦点を当てている。
推論過程の複雑さを低減するために,新しいサイズに依存しないマルチモデル手法を提案する。
本稿では,提案した予測アーキテクチャの複雑さのオーバーヘッドを軽減するため,単純化の集合について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 18:01:22 GMT)
Decontextualization: Making Sentences Stand-Alone [13.5] 質問応答、対話エージェント、要約のモデルは、しばしばリッチな文脈で文の意味を解釈する。
キーピースはローカルウィンドウで明示されない可能性があるため、テキストの抜粋を取ることは問題となる可能性がある。
文の非文脈化(decontextualization)の問題は、文を文脈とともに取り、文脈から解釈できるように書き換えることである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 22:52:37 GMT)
Improving Visual Reasoning by Exploiting The Knowledge in Texts [13.2] バックボーン,リレーショナル推論コンポーネント,分類コンポーネントの3つのモジュールからなる分類フレームワークを検討する。
注記画像の1%の教師付きベースラインと比較して8倍精度の高い結果が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 11:21:44 GMT)
Self-supervised driven consistency training for annotation efficient
histopathology image analysis [13.0] 大きなラベル付きデータセットでニューラルネットワークをトレーニングすることは、計算病理学において依然として支配的なパラダイムである。
本研究では,非教師付き表現学習のための強力な監視信号を学ぶために,ヒストロジ全体スライディング画像の背景となる多段階的文脈的手がかりを利用する自己教師付きプレテキストタスクを提案する。
また,タスク固有の未ラベルデータとの予測整合性に基づいて,事前学習した表現を下流タスクに効果的に転送することを学ぶ教師による半教師付き一貫性パラダイムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 23:26:44 GMT)
Statistically Profiling Biases in Natural Language Reasoning Datasets
and Models [12.8] 最近の研究は、多くの自然言語理解と推論データセットが、NLPモデルによって活用される可能性のある統計的手がかりを含んでいることを示している。
提案する軽量で一般的な統計プロファイリングフレームワークであるICQ (I-See-Cue) は,任意のNLUデータセットのバイアスを自動的に識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 03:51:53 GMT)
Distribution Adaptive INT8 Quantization for Training CNNs [12.7] 本稿では,畳み込みニューラルネットワークのための新しいINT8量子化学習フレームワークを提案する。
具体的には, 層幅勾配がチャネル次元に沿って複数の分布を含むという観測に基づいて, 勾配の量子化にグラディエントベクトル化量子化を用いる。
次に、量子化誤差を最小化する際に、勾配の等級を考慮に入れ、マグニチュード対応のクリッピング戦略を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 11:58:10 GMT)
Ground Truth Evaluation of Neural Network Explanations with CLEVR-XAI [12.7] 我々は,CLEVR視覚質問応答タスクに基づくXAI手法の基盤的真理に基づく評価フレームワークを提案する。
本フレームワークは,(1)選択的,(2)制御,(3)リアルなテストベッドをニューラルネットワークの説明評価のために提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 16:18:05 GMT)
Output Perturbation for Differentially Private Convex Optimization with
Improved Population Loss Bounds, Runtimes and Applications to Private
Adversarial Training [12.4] 強力な過剰なリスク境界を提供する効率的で実装が容易な差分プライベート(DP)アルゴリズムを見つけることは、現代の機械学習において重要な問題である。
我々は、滑らかさと強い凸性の存在下で、最もよく知られた$(epsilon, 0)$-DP人口損失境界と最速ランタイムを提供する。
我々はこの理論を2つの学習フレームワーク、傾きERMと逆学習フレームワークに適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 08:47:06 GMT)
A Study on the Manifestation of Trust in Speech [12.1] 音声に基づいて仮想アシスタント(VA)でユーザーが持っている信頼レベルを自動的に検出する可能性を検討します。
VAのスキルに対する信頼度が異なるよう誘導された被験者から発話データを収集するための新しいプロトコルを開発した。
我々は、このプロトコルが効果的にエージェントのスキルを信頼または不信の望ましい精神状態に被験者に影響を与えることに成功したという明確な証拠を示しています。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 13:08:54 GMT)
Benchmarking Deep Graph Generative Models for Optimizing New Drug
Molecules for COVID-19 [11.9] ターゲット特性を持つ新規薬物化合物の設計は、生成モデル研究の鍵となる分野である。
本稿では、グラフ生成モデルに基づく小さな薬物分子設計パイプラインと、新型コロナウイルスの標的薬物候補を設計するための2つの最先端グラフ生成モデルの比較研究について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 17:49:26 GMT)
MALI: A memory efficient and reverse accurate integrator for Neural ODEs [11.8] ニューラル常微分方程式に対するメモリ効率ALF積分器(MALI)
MALIはまず、ImageNet上でNeural ODEの実行可能なトレーニングを可能にし、よく調整されたResNetを上回るパフォーマンスを実現する。
時系列モデリングでは、MALIは随伴法よりも大幅に優れている。
連続生成モデルでは、MALIは新たな最先端の性能を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 06:33:47 GMT)
STUaNet: Understanding uncertainty in spatiotemporal collective human
mobility [11.4] 本研究では,内部データ品質と外部不確実性を同時に推定する不確実性学習機構を提案する。
提案手法は予測と不確かさの両面において優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 01:43:27 GMT)
Security and Privacy for Artificial Intelligence: Opportunities and
Challenges [11.4] 近年、ほとんどのAIモデルは高度なハッキング技術に弱い。
この課題は、敵AIの研究努力を共同で進めるきっかけとなった。
我々は、AIアプリケーションに対する敵攻撃を実証する総合的なサイバーセキュリティレビューを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 06:06:13 GMT)
Learning Modality-Specific Representations with Self-Supervised
Multi-Task Learning for Multimodal Sentiment Analysis [11.4] 我々は,独立した一助的指導を受けるための自己指導型学習戦略を開発する。
我々は3つの公開マルチモーダルベースラインデータセットについて広範な実験を行った。
提案手法は,人間の注釈付きアンモダルラベルと同等の性能を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 14:05:02 GMT)
TextGNN: Improving Text Encoder via Graph Neural Network in Sponsored
Search [11.2] 本稿では,ユーザの履歴行動から補完するグラフ情報を用いて,強いツインタワー構造エンコーダを自然に拡張するtextgnnモデルを提案する。
オフライン実験では、ロングテール低周波広告の精度が1%向上し、ROC-AUC全体の0.14%の増加を達成する。
オンラインa/bテストでは、1ミルあたりの収益が2.03%増加し、広告欠陥率は2.32%減少した。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 17:29:32 GMT)
Learning How to Search: Generating Effective Test Cases Through Adaptive
Fitness Function Selection [11.0] 本稿では,適合度関数の識別を二次最適化ステップとして扱うことを提案する。
適合度関数の選択を変更できる適応アルゴリズムは、生成プロセス全体を通して選択を調整し、目標達成を最大化することができる。
私たちはEvoSuiteFITというフレームワークを、実際のJavaケースのセットで評価しました。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 13:44:37 GMT)
Conditional Gaussian Distribution Learning for Open Set Recognition [10.9] オープンセット認識のための条件付きガウス分布学習(CGDL)を提案する。
未知のサンプルを検出することに加えて、異なる潜伏特徴を異なるガウスモデルに近似させることにより、既知のサンプルを分類することもできる。
いくつかの標準画像に対する実験により,提案手法はベースライン法を著しく上回り,新たな最先端結果が得られることが明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 11:52:11 GMT)
Enabling Viewpoint Learning through Dynamic Label Generation [10.2] 提案手法は,異なる対象カテゴリのモデルに対する視点予測を学習するのにどう役立つかを示す。
本研究では,SOTA(State-of-the-art)の視点品質評価と比較して,予測時間が数分から1秒に短縮されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 14:35:11 GMT)
Interrogating the Black Box: Transparency through Information-Seeking
Dialogues [9.3] 本稿では,倫理政策の遵守を調査するために,学習エージェントに質問する調査エージェントを構築することを提案する。
この形式的対話フレームワークが本論文の主な貢献である。
形式的な対話フレームワークは、コンプライアンスチェックの分野と不透明なシステムの特性の分析の両方において、多くの道を開きます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 09:14:04 GMT)
More Is More -- Narrowing the Generalization Gap by Adding
Classification Heads [8.9] 我々は「TransNet」と呼ばれる入力変換に基づく既存のニューラルネットワークモデルのためのアーキテクチャ拡張を導入する。
私たちのモデルは、トレーニング時間のみに使用でき、予測のために刈り取られ、結果としてベースモデルと同等のアーキテクチャになります。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 16:30:33 GMT)
How Unique Is a Face: An Investigative Study [8.8] 本研究では,画像の解像度,特徴表現,データベースサイズ,年齢,性別などの要因が,実際の分布とインポスタ分布のKullback-Leibler分散によって示される特異性に与える影響について検討した。
特徴抽出アルゴリズムとしてVGGFace, VGG16, ResNet50, InceptionV3, MobileNet, DenseNet121 を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 17:35:39 GMT)
Flow-Mixup: Classifying Multi-labeled Medical Images with Corrupted
Labels [8.7] 本稿では,複数ラベルの医用画像分類のための新しい正規化手法であるFlow-Mixupを提案する。
flow-mixupは、各異常に対して堅牢な機能をキャプチャするモデルをガイドする。
2つの心電図データセットと破損ラベルを含む胸部x線データセットの実験は、フローミックスアップが効果的で破損ラベルに非感受性であることを検証している。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 16:04:26 GMT)
A Provably Convergent Information Bottleneck Solution via ADMM [8.6] 情報ボトルネック(IB)法は、データの圧縮と学習した表現の予測精度とのトレードオフを最適化する。
IBの最近の研究は、IBラグランジアンに対する変分置換体境界を採用するが、これらの置換体がIBラグランジアンにどの程度近いかは明らかではない。
拡張変数を用いて、交代方向法乗算器を用いてIB目的を解くことができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 09:47:18 GMT)
Mobile Apps Prioritizing Privacy, Efficiency and Equity: A Decentralized
Approach to COVID-19 Vaccination Coordination [8.4] 我々は、新型コロナウイルスワクチンの配布に対する、分散化されたアプリベースのアプローチについて説明する。
エクイティを確保するため、当社のソリューションは、限られたインターネットアクセスでも動作するように開発されています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 05:37:36 GMT)
Regularization Strategies for Quantile Regression [8.2] 連続的な量子の分布に対するピンボール損失を最小化することは、特定の量子の予測のみを行う場合でも良い正則化器であることを示す。
格子モデルにより予測された分布を位置スケールの族に正規化できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 21:10:35 GMT)
Deep learning architectural designs for super-resolution of noisy images [7.7] 本研究では,デノジングと超解像を共同で行うことを提案する。
In-network"は両方のタスクを機能レベルで組み合わせ、"pre-network"はまずデノベーションを行い、次に超解像を行う。
ネットワーク前設計は、既存の超解像モデルにおける病理的故障である、目に見えないタイプの画像劣化に対して優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 20:09:42 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） (Tue, 9 Feb 2021 16:19:01 GMT)
Fairness for Unobserved Characteristics: Insights from Technological
Impacts on Queer Communities [7.5] 性的指向と性同一性は、観察されない特性の原型例である。
アルゴリズム的公平性に対する新しいアプローチは、観測される特性の一般的な仮定から切り離される。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 21:04:58 GMT)
Joint Intent Detection and Slot Filling with Wheel-Graph Attention
Networks [6.9] 本稿では,車輪グラフ注意ネットワーク(Wheel-GAT)を用いた新しいジョイントモデルを提案する。
発話のためのグラフ構造を構築するために、意図ノード、スロットノード、有向エッジを作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 02:37:56 GMT)
Sub-seasonal forecasting with a large ensemble of deep-learning weather
prediction models [6.9] 深層学習天気予報(DLWP)モデルを用いたアンサンブル予測システムを提案する。
このモデルは、立方体球格子上の畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いて、グローバルな予測を生成する。
エンサンブルスプレッドは、主に32のDLWPモデルを作成するためにCNNトレーニングプロセスのランダム化によって生成される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 20:14:43 GMT)
Deep Reinforcement Learning Optimizes Graphene Nanopores for Efficient
Desalination [6.6] 本稿では,深層強化学習(drl)と畳み込みニューラルネットワーク(cnn)を組み合わせたグラフェンナノ細孔最適化フレームワークを提案する。
DRL剤は各工程で除去する原子を決定し、CNNは水淡水化のためのナノポーラスグラフェンの性能を予測することにより、ナノ孔の成長を制御します。
CNN加速脱塩性能予測からの同期フィードバックにより、当社のDRLエージェントはオンラインでナノポーラスグラフェンを効率的に最適化できます。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 05:03:18 GMT)
Synthesizing Context-free Grammars from Recurrent Neural Networks
(Extended Version) [6.3] 訓練されたリカレントニューラルネットワーク(RNN)から文脈自由文法(CFG)を抽出するアルゴリズムを提案する。
非正規言語を近似した決定論的有限オートマトン(DFAs)のシーケンスを記述する新しいフレームワークであるパターンルールセット(PRS)を開発した。
PRSがCFGにどのように変換されるかを示し、学習言語に親しみやすく有用なプレゼンテーションを可能にする。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 21:28:28 GMT)
Robust Optimization and Validation of Echo State Networks for learning
chaotic dynamics [6.3] カオス解の時間精度予測へのアプローチは、データから時間パターンを学ぶことである。
既存の研究では、ハイパーパラメータの小さな変更がネットワークの性能に顕著に影響を及ぼすことが示されている。
本稿では,カオス解の時間的精度を予測するために,エコー状態ネットワークのロバスト性を評価し,改善することを目的とする。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 22:24:00 GMT)
Automatic variational inference with cascading flows [6.3] フォワードパスを埋め込んだ変分プログラムのファミリーを新たに提示する。
カスケードフロープログラムは、前プログラムの条件分布の間に新しく設計されたハイウェイフローアーキテクチャを介する。
我々は,一連の構造的推論問題において,新しい変分プログラムの性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 12:44:39 GMT)
Deep Neural Network based Cough Detection using Bed-mounted
Accelerometer Measurements [6.0] 我々は,患者のベッドに装着した加速度計から測定値に基づいて,うっ血検出を行った。
この形態の監視は、体に装着した加速度センサよりも侵入性が低く、音波を音波検出に使用する際に生じるプライバシー上の懸念の側面である。
スマートフォンの加速度計による測定のみに基づく高精度のコークスモニタリングが可能であると結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 18:04:35 GMT)
On the Hardness of PAC-learning stabilizer States with Noise [5.6] 我々は、量子状態の学習のためのAaronson (2007) の確率的近似(PAC)フレームワークにおいて、雑音を伴う安定化器状態の学習問題を考察する。
PAC学習量子状態に対する統計的クエリ(SQ)モデルを導入する。
このモデルにおけるアルゴリズムは、分類や偏極ノイズを含む一般的なノイズに耐性があることを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 23:06:54 GMT)
A Real-World Demonstration of Machine Learning Generalizability:
Intracranial Hemorrhage Detection on Head CT [5.5] 本研究の目的は,医療画像においてMLモデルの一般化性が達成可能であることを示すことである。
MLモデルは、RSNA頭蓋内出血CTデータセットから21,784個のスキャンを用いて訓練された。
外的検証では、AUCは95.4%、感度は91.3%、特異度は94.1%であった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 15:05:48 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） (Tue, 9 Feb 2021 08:35:32 GMT)
Residue Density Segmentation for Monitoring and Optimizing Tillage
Practices [4.5] 「ノティル」や「カバー・クリーピング」は、農業における炭素隔離の指導的管理手法としてしばしば見なされる。
本研究では,確率論的深層学習セグメンテーション手法を用いて,フィールド全体の残余被覆度を推定する。
このアプローチは、現在実施されているプラクティスに関するより正確な洞察を提供するだけでなく、新しいプラクティスを採用する最大の可能性を持つフィールドのより正確な識別プロセスを可能にし、農業における二酸化炭素の隔離に大きな影響を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 15:00:45 GMT)
Adversarial Perturbations Are Not So Weird: Entanglement of Robust and
Non-Robust Features in Neural Network Classifiers [4.5] 標準的な方法でトレーニングされたニューラルネットワークでは、ロバストでない機能は、小さな"非セマンティック"パターンに反応する。
逆の例は、これらの小さな絡み合ったパターンに対する、最小限の摂動によって形成できます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 20:21:31 GMT)
DARE-SLAM: Degeneracy-Aware and Resilient Loop Closing in
Perceptually-Degraded Environments [4.3] 自律探査における重要な要件は、未知の環境の正確で一貫したマップを構築することである。
位置認識を改善し,3次元位置の曖昧さを解消するために,デジェネリアシー・アウェアとドリフト・レジリエント・ループ・クロージング法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 20:37:17 GMT)
Interactive Constrained MAP-Elites: Analysis and Evaluation of the
Expressiveness of the Feature Dimensions [4.0] ゲームコンテンツ生成のための品質多様性ソリューションであるInteractive Constrained MAP-Elitesを提案する。
この機能はMAP-Elitesアルゴリズムを使っており、これは点数に応じて複数の細胞間で集団を分離する照明アルゴリズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 10:43:34 GMT)
The Factory Must Grow: Automation in Factorio [3.9] 本稿では,ロジスティックトランスポートベルト問題を定義し,その整数プログラミングモデルを定義する。
我々は,この問題を最適化するための3つのメタヒューリスティック手法であるシミュレート・アニーリング,クイック・ジェネティック・プログラミング,進化的強化学習の結果を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 15:14:27 GMT)
Physics-informed neural networks with hard constraints for inverse
design [3.8] 本稿では、トポロジ最適化のための新しいディープラーニング手法、物理インフォームドニューラルネットワーク(hPINN)を提案する。
光学系におけるホログラフィー問題とストークス流の流体問題に対するhPINNの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 03:18:15 GMT)
Learning the Step-size Policy for the Limited-Memory
Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno Algorithm [3.7] 本稿では,L-BFGSアルゴリズムのステップサイズポリシの学習方法について考察する。
入力として電流勾配の局所的な情報を用いたニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。
ステップ長ポリシは、同様の最適化問題のデータから学習され、目的関数のさらなる評価を回避し、出力ステップが予め定義された間隔内に留まることを保証します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 23:22:20 GMT)
Baseline Pruning-Based Approach to Trojan Detection in Neural Networks [3.6] 本論文では、ニューラルネットワーク(NN)におけるトロイの木馬の検出を、体系的に推定したNNモデルを解析することで解決する。
プルーニングベースのアプローチは3つの主要なステップで構成されています。
まず、モデルファイルサイズとモデルグラフの参照ルックアップテーブルからの偏差を検出します。
次に、複数のpruningスキーマに従って体系的にpruned NNモデルのセットの精度を測定します。
最後に、精度測定とNNモデルラベルのマッピングを適用することにより、NNモデルを清潔または有毒と分類する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 14:58:21 GMT)
Reverb: A Framework For Experience Replay [3.6] 強化学習(Reinforcement Learning, RL)における経験リプレイに特化したシステムReverbを紹介する。
フレキシブルなAPIは、リプレイバッファを簡単かつ正確に設定するためのツールを提供する。
本稿では,Reverbのコア設計について述べるとともに,その適用例を示し,Reverbの性能特性の実証結果を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 10:03:17 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） (Tue, 9 Feb 2021 11:34:40 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） (Tue, 9 Feb 2021 06:35:47 GMT)
A comparative study of two-dimensional vocal tract acoustic modeling
based on Finite-Difference Time-Domain methods [2.9] 声道(VT)に対する2次元数値計算法は,低計算コストと正確な音波伝搬のバランスが良くなる。
我々は最近、2.5D VTDと呼ばれる新しい手法を提案し、2.5D VTDは既存の2D VTDアプローチを拡張した。
本稿では,まず,VTモデルの模擬音響出力を低解像度で2次元VTDと現実的な3次元FEMモデルと比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 00:40:52 GMT)
Learning Multi-Modal Volumetric Prostate Registration with Weak
Inter-Subject Spatial Correspondence [2.7] MRシークエンスにおける前立腺の位置に関する事前情報のための補助入力をニューラルネットワークに導入する。
MR-TRUS前立腺データのラベルが弱いことから,最先端のディープラーニング手法に匹敵する登録品質を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 16:48:59 GMT)
Predictive Factors of Kinematics in Traumatic Brain Injury from Head
Impacts Based on Statistical Interpretation [2.6] 頭部の衝撃による脳組織の変形は、主に回転によって引き起こされる。
これらのキネマティクスの様々な要因に基づく様々な脳損傷基準が開発されている。
脳の損傷基準をより良く設計するために、回転運動学因子の予測力を解析した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 18:37:20 GMT)
Emotion Transfer Using Vector-Valued Infinite Task Learning [2.6] 本稿では,無限タスク学習とベクトル値再生カーネルHilbert空間に基づく新しいスタイル転送フレームワークを提案する。
我々は、顔のイメージを異なるターゲットの感情に変換することを目標とする感情伝達のアイデアをインスタンス化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 19:05:56 GMT)
Tr\"aumerAI: Dreaming Music with StyleGAN [2.6] 本稿では, ディープ・ミュージックの埋め込みをスタイルGANの埋め込みに直接マッピングするニューラル・ミュージック・ビジュアライザーを提案する。
アノテータは10秒の100曲のクリップを聴き、StyleGANが生成した例の中で音楽に合ったイメージを選択した。
生成した例は、音声と映像のマッピングが、あるレベルのセグメント内類似性とセグメント間異同を生じさせることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 07:04:22 GMT)
Classifier Calibration: with implications to threat scores in
cybersecurity [2.6] 本稿では,二項分類問題における分類器出力スコアの校正について検討する。
マルチスコア校正を導入し、より高次元に分類器のスコアを拡張することを提案する。
結果は、異なるキャリブレータと異なる構成で、全体的な勝者は存在しないことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 21:45:23 GMT)
$k$-Anonymity in Practice: How Generalisation and Suppression Affect
Machine Learning Classifiers [2.4] 機械学習モデルの結果に異なる$k$匿名化アルゴリズムが与える影響について検討する。
我々の体系的評価は、より強い$k$匿名性制約により、分類性能は一般的に低下することを示している。
モンドリアンは、その後の分類において最も魅力的な性質を持つ方法とみなすことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 11:28:20 GMT)
Smart non-intrusive appliance identification using a novel local power
histogramming descriptor with an improved k-nearest neighbors classifier [2.4] 本稿では,新しいローカルパワーヒストグラム(LPH)記述子に基づく,スマートNILMシステムを提案する。
具体的には、個々の家電消費シグネチャを表すために、局所的に短いヒストグラムを描画する。
学習時間を短縮し,分類性能を向上させるため,改良k-nearest neighbors (IKNN)アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 13:12:20 GMT)
The Use and Misuse of Counterfactuals in Ethical Machine Learning [2.3] 検討すべき事実が人種や性別などの社会的カテゴリーである場合に、反事実の使用にもっと注意を払っている。
機械学習の公正性と社会的説明可能性に対する反事実的アプローチは、社会的カテゴリとは何かという不合理な理論を必要とする可能性があると結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 19:28:41 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） (Tue, 9 Feb 2021 15:15:38 GMT)
Learning Unsupervised Cross-domain Image-to-Image Translation Using a
Shared Discriminator [2.1] 教師なし画像画像変換は、ソースドメインから画像を変換して、ソースターゲット画像ペアを使用することなく、ターゲットドメインで画像を生成するために使用される。
本稿では,2つのGAN間の1つの共有判別器を用いた新しい手法を提案する。
提案手法は,注意機構を付加せずにも,注意に基づく手法と同等に動作し,同等の画質の画像を生成できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 08:26:23 GMT)
CorrDetector: A Framework for Structural Corrosion Detection from Drone
Images using Ensemble Deep Learning [2.1] 構造腐食モニタリングの領域において, 自動画像解析を応用した新しい手法を提案する。
本研究は,モデルのアンサンブルアプローチが,分類精度において最先端の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） (Tue, 9 Feb 2021 07:27:16 GMT)
Towards General Purpose Geometry-Preserving Single-View Depth Estimation [2.0] 単視点深度推定(SVDE)は、ARアプリケーション、3Dモデリング、ロボット工学におけるシーン理解において重要な役割を果たす。
近年の研究では、成功するソリューションはトレーニングデータの多様性とボリュームに強く依存していることが示されている。
我々の研究は、従来のデータセットとともに、このデータに基づいてトレーニングされたモデルが、正確なシーン形状を予測しながら精度を向上できることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 20:30:35 GMT)
Simulating collider physics on quantum computers using effective field
theories [1.8] 場の理論(EFT)は、高エネルギーのダイナミクスと低エネルギーのダイナミクスを分離する効率的なメカニズムを提供する。
量子アルゴリズムを用いて、第一原理から低エネルギー EFT の力学をシミュレートする方法を示す。
計算は量子コンピュータのシミュレーションとIBMQマンハッタンマシンを用いて行われる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 19:00:00 GMT)
Time Synchronized State Estimation for Incompletely Observed
Distribution Systems Using Deep Learning Considering Realistic Measurement
Noise [1.8] 時間同期状態推定は、リアルタイム観測性に制限があるため、分散システムの課題である。
本稿では,不均衡な3相分布系の状態推定を行うために,ディープラーニング(DL)に基づくアプローチを定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 19:15:26 GMT)
Nonstochastic Bandits with Infinitely Many Experts [1.7] 無限に多くの専門家と非確率的盗賊の問題を考察する。
有限個の専門家に対して、正しい専門家ランキングの推測を可能にするExp4.Pの変種を提案する。
そして、この変種を無限に多くの専門家に作用するメタアルゴリズムに組み込む。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 22:42:36 GMT)
COLOGNE: Coordinated Local Graph Neighborhood Sampling [1.6] グラフノードのような個別の未順序オブジェクトを実数値ベクトルで置き換えることは、グラフデータから学ぶための多くのアプローチの中心である。
ノードベクトル表現の座標がグラフノードであるような離散ノード埋め込みを学習する問題に対処する。
これにより、ノードにもともと存在するすべての属性が保存されているため、グラフの解釈可能な機械学習アルゴリズムを設計する扉が開く。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 11:39:06 GMT)
Closest separable state when measured by a quasi-relative entropy [1.5] 分離状態の集合への最小距離として定義される絡み合い測度である絡み合いの準相対エントロピーについて、同じ質問をする。
まず、最大エンタングル状態を考え、最も近い分離状態が、エンタングルメントの相対エントロピーと同じ準相対エントロピーであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 14:11:14 GMT)
Modeling the Hallucinating Brain: A Generative Adversarial Framework [1.4] 本稿では,人間の脳における幻覚のモデル化について述べる。
我々は、視覚知覚の過程に関与する脳の異なる部分間の逆転機構を特定します。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 14:30:14 GMT)
Morse Potential on a Quantum Computer for Molecules and Supersymmetric
Quantum Mechanics [1.3] モースポテンシャルは二原子分子を記述するのに有用であり、分光によって測定できる有限個の有界状態を持つ。
これは超対称量子力学を用いた完全に可溶なポテンシャルの例でもある。
我々は,IBM QISKitソフトウェアと変分量子アイゲンソルバ(VQE)アルゴリズムを用いて,モースポテンシャルの基底状態と第1励起状態エネルギーを算出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 20:00:06 GMT)
Diverse Single Image Generation with Controllable Global Structure
though Self-Attention [1.3] 我々は、生成的敵ネットワークを用いて、グローバルなコンテキストを必要とする画像を生成する方法を示す。
我々の結果は、特にグローバルなコンテキストを必要とする画像の生成において、最先端技術よりも視覚的に優れている。
ピクセルの平均標準偏差を用いて測定した画像生成の多様性も良好である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 11:52:48 GMT)
Prior Preference Learning from Experts:Designing a Reward with Active
Inference [1.2] 能動推論は強化学習(RL)アルゴリズムを用いて解釈できると主張している。
先行選好の概念と理論的連関に動機づけられ,専門家から先行選好を学ぶための単純だが新しい手法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 05:02:02 GMT)
Roughsets-based Approach for Predicting Battery Life in IoT [1.1] 本研究は, 海洋環境におけるIoTフレームワークにおけるバッテリ寿命の持続可能性に関する予測に焦点を当てた。
使用されるデータは、シカゴ地区のビーチの水から収集された公開データセットである。
提案したモデルと機械学習モデルの現状を比較し,その優位性を正当化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 01:42:04 GMT)
Deep Multilabel CNN for Forensic Footwear Impression Descriptor
Identification [1.0] 我々は、法医学的ユースケースにおいて、Emphdescriptorsとして知られる履物印象の特徴を分類するために、深層学習アプローチを採用する。
我々は、異なるドメインのデータに基づいて事前訓練されたニューラルネットワークに、サンプル化されたグレースケールインプレッションを供給するための技術を開発し、評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 19:39:28 GMT)
A random-walk benchmark for single-electron circuits [0.9] 我々は、オンデマンド電子移動のためのユニバーサルランダムウォークモデルの観点から、レアエラー蓄積の回路レベルの統計的記述を提供する。
GaAs/AlGaAsヘテロ構造における量子ドットの連鎖として実験で実現された高忠実単一電子回路では、電荷計数により転送動作の誤差が調査される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 13:11:08 GMT)
Hallmarks of Human-Machine Collaboration: A framework for assessment in
the DARPA Communicating with Computers Program [0.9] オープンエンドの複雑なシナリオに係わるシステムを評価するためのフレームワークについて述べる。
成功しているシステムで示さなければならない重要な特性を特定します。
ホールマークは研究の方向性を導くための目標として機能することを意図している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 17:13:53 GMT)
Principles of Explanation in Human-AI Systems [0.8] 説明可能な人工知能(XAI)は、現代のAIとMLシステムの開発に応えて再導入されている。
XAIシステムは、しばしばアルゴリズムに焦点を当てており、説明可能性に関する基本的な未テストのアイデアを実装したアルゴリズムの開始と終了である。
我々は,まず,XAIシステムの設計,テスト,実装に関する人間中心の原則から始めることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 17:43:45 GMT)
Photometric Data-driven Classification of Type Ia Supernovae in the Open
Supernova Catalog [0.5] 光メトリック情報を用いた機械学習によるIa型超新星の検出手法を提案する。
他のアプローチとは異なり、実際の観測データはトレーニング中にのみ使用される。
比較的小さなサンプルで訓練されているにもかかわらず、この手法はOpen Supernovae Catalogの実際のデータに対して良い結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 17:30:56 GMT)
Mars Image Content Classification: Three Years of NASA Deployment and
Recent Advances [0.4] 火星画像のコンテンツに基づく分類と検索機能を開発し,展開する。
火星ミッションで収集された画像に対する2つのCNN分類器の訓練、評価、校正、展開のプロセスについて述べる。
利用統計、学習した教訓、今後の計画を含む3年間の展開について報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 18:26:25 GMT)
Scheduling the NASA Deep Space Network with Deep Reinforcement Learning [0.4] NASAのディープ・スペース・ネットワーク(Deep Space Network、DSN)は、世界中の数十の活発なミッションのための通信と科学機器の主要な手段である。
宇宙船の数が急速に増加し、帯域幅が要求される複雑な科学機器が増加し、12個のアンテナでネットワークの容量を超える需要が生じた。
本稿では,ミッション要求と宇宙船のエフェメリスデータから,実世界の運用制約に対処する能力を示すDSNスケジュールを生成するための深層強化学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 22:48:05 GMT)
Genuinely entangling uncorrelated atoms via Jaynes-Cummings interactions [0.4] 2つの原子が互いに相関するが、3番目の原子は残りの原子と相関しないような3つの独立したJaynes-Cummings系について研究した。
少なくとも、非相関性原子の空洞が他の空洞と高度に絡み合っている場合、原子状態は真のマルチパーティイトの絡み合いになる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 08:06:39 GMT)
Fair Multi-Stakeholder News Recommender System with Hypergraph ranking [0.3] 一部のドメインでは、システム内の利害関係者はユーザだけではない。
本稿では,ハイパーグラフ学習がマルチステークホルダ推薦タスクの自然な処理能力を持つことを示す。
タイムワイドなラウンドでレコメンデーションを作成し、利害関係者の重みに適応して、低カバレッジの利害関係者のカバー範囲を時間とともに増やすことを学びます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 08:59:50 GMT)
Fast discovery of multidimensional subsequences for robust trajectory
classification [0.3] 軌道分類タスクは、毎日大量のモビリティデータが生成されるにつれて、より複雑になった。
高速分類アルゴリズムは、実アプリケーションのための軌道データにおける知識を発見するのに不可欠である。
本稿では,探索空間の削減とMASTERMovelets法の最適化により,サブトラジェクトリの高速発見法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 11:54:33 GMT)
Target Training Does Adversarial Training Without Adversarial Samples [0.1] 敵のサンプルは 敵の攻撃のコアの最小化に基づいて ステアリング・アタック・コンバージェンスに最適ではありません
標的訓練は、摂動を最小限に抑える全ての攻撃に対して、訓練のための敵のサンプルを生成する必要をなくす。
CIFAR10では、摂動を最小化しない攻撃に対する敵のサンプルを使用して、現在の最良の防御(69.1$%)を超え、CW-L$($kappa=40$)に対して76.4$%となる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 14:17:57 GMT)
rl_reach: Reproducible Reinforcement Learning Experiments for Robotic
Reaching Tasks [0.0] 自己完結型のオープンソースで使いやすいソフトウェアパッケージであるrl_reachを紹介します。
カスタマイズ可能なロボット到達タスクのための再現可能な強化学習実験を実行するように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 16:14:10 GMT)
Using Deep LSD to build operators in GANs latent space with meaning in
real space [0.0] 相関の欠如は、潜在空間多様体が理解し操作し易いことを示唆するからである。
生成モデルは、例えば、可変オートエンコーダ(VAE)やGAN(Generative Adversarial Network)といったディープラーニングで広く使われている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 21:05:20 GMT)
Uncomputably Complex Renormalisation Group Flows [0.0] 量子多体系の重要な物理特性、例えばスペクトルギャップや位相図は計算不可能であることを示す。
このような計算不能なRGフローの構造は非常に複雑であるため、原理上も計算や近似はできない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 21:46:55 GMT)
Uncertainty Quantification and Propagation for Airline Disruption
Management [0.0] 航空会社のスケジューリングプロセスにおける破壊管理は、プロアクティブなプロセスとリアクティブなプロセスに分割することができる。
本稿では,航空事故対策における不確実性を特徴付ける不確実性伝達関数モデル(UTFM)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 21:57:04 GMT)
Transfer learning based few-shot classification using optimal transport
mapping from preprocessed latent space of backbone neural network [0.0] 本論文は,大会における2番目に優れた応募について述べる。
メタラーニング手法は,各クラスに対して,バックボーンネットワークによって生成される潜在空間におけるクラス分布を変化させる。
そこで本研究では,シンクホーンアルゴリズムを用いた最適トランスポートマッピングを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 23:10:58 GMT)
Transfer Learning Approach for Arabic Offensive Language Detection
System -- BERT-Based Model [0.0] サイバーヘイト、オンラインハラスメント、その他のテクノロジーの誤用が増えている。
ナチュラル・ランゲージ・プロセッシング(NLP)分野の高度な技術を活用して、オンラインヘイトフリーコミュニティの開発を支援することは、社会正義にとって重要な課題である。
本研究は,複数のアラビア語攻撃言語データセットに対する双方向変換モデル(BERT)の微調整と訓練の効果を個別に検討することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 04:58:18 GMT)
Sparsification via Compressed Sensing for Automatic Speech Recognition [0.0] 大規模機械学習アプリケーションはモデル量子化と圧縮を必要とする。
本稿では,これらの問題に効果的に対応するために,圧縮センシングベースプルーニング(CSP)手法を提案する。
CSPは文学における既存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） (Tue, 9 Feb 2021 16:41:31 GMT)
Sequence-based Machine Learning Models in Jet Physics [0.0] シーケンス・ベース・モデリング(Sequence-based modeling)とは、入力要素の順序づけられた集合として表されるデータに作用するアルゴリズムを指す。
特に、シーケンスを入力とする機械学習アルゴリズムは、自然言語処理(NLP)や音声信号モデリングといった重要な問題に成功している。
我々は、ジェットの分類、ジェット関連量の回帰、物理に着想を得たジェット表現を構築するために、リカレントニューラルネットワーク(RNN)や他のシーケンスベースのニューラルネットワークアーキテクチャの適用について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 16:04:33 GMT)
Securing the Network for a Smart Bracelet System [0.0] スマートブレスレットは妊婦だけでなく、血圧をコントロールしたい他のユーザーも監視する。
医師、医療スタッフ、ユーザ及びユーザ家族、介護者は、監視対象ユーザに属する健康記録にアクセスすることができる。
セキュリティは、スマートブレスレットに基づく電子医療システムの主な特徴である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 11:50:02 GMT)
Scalable $W$-type entanglement resource in neutral-atom arrays with
Rydberg-dressed resonant dipole-dipole interaction [0.0] このタイプのスケーラブルな絡み合い資源は、全く異なる物理的状況下でも得ることができる。
ツイストされた$W$状態の特別な例、すなわち$pi$-twisted状態は、冷中性原子の1次元配列で設計することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 18:21:41 GMT)
Representations of molecules and materials for interpolation of
quantum-mechanical simulations via machine learning [0.0] 第一原理から分子や物質の計算的研究は、物理学、化学、材料科学の基盤となっている。
多くのシミュレーションを含む設定では、機械学習は参照シミュレーション間の補間によってこれらのコストを、しばしば桁違いに削減することができる。
我々は、統一された数学的枠組みを用いて、現在の表現とそれらの関係を包括的にレビューし、議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 18:16:16 GMT)
Reinforcement Learning For Constraint Satisfaction Game Agents
(15-Puzzle, Minesweeper, 2048, and Sudoku) [0.0] Deep Q-LearningはAtariやAlphaGoといったゲームで有望な結果を示している。
我々は,4つの制約満足度ゲームの制御ポリシーを学習するために,Qラーニングと深層Qラーニングを使用する。
これらのゲームは強化学習の可能性と限界に関するユニークな洞察を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 22:29:29 GMT)
RMOPP: Robust Multi-Objective Post-Processing for Effective Object
Detection [0.0] RMOPPは統計的に駆動された後処理アルゴリズムであり、精度とリコールの同時最適化を可能にする。
MS-COCOデータセットを用いて、YOLOv2上で魅力的なテストケースを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 00:02:38 GMT)
Quantum symmetry vs nonlocal symmetry [0.0] 古典的に生成できない$G$自己同型ゲームに対して、入賞量子相関として定義されるグラフ $G$ の非局所対称性の概念を導入する。
量子群理論と量子情報の間の最近の関係は、このゲームにおける量子相関が$C(textQut(G))$のトラシアル状態に対応することを示している。
量子対称性は必要だが非局所対称性には十分でないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 23:22:59 GMT)
Point Cloud Transformers applied to Collider Physics [0.0] 本研究では, 衝突イベントに起因する粒子の無秩序集合にトランスフォーマーアーキテクチャの利点を組み込む手法として, Point Cloud Transformer と呼ばれる改良されたトランスフォーマーネットワークを適用した。
提案手法を他の手法と比較するため,高沸点粒子に対するジェットタグの適用について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 19:02:24 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） (Tue, 9 Feb 2021 18:50:32 GMT)
On the Universal Transformation of Data-Driven Models to Control Systems [0.0] 任意の予測モデルを制御系に変換する普遍的なフレームワークを提案する。
提案手法の利点は,制御次元に対するデータ要求の線形増加である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 09:33:03 GMT)
On Theory-training Neural Networks to Infer the Solution of Highly
Coupled Differential Equations [0.0] 高度に結合した微分方程式の解を学習するための理論学習ネットワークに関する知見を提示する。
本稿では,正規化を活用することにより,これらの振動を除去し,最終的なトレーニング損失を低減し,推定解の精度を向上させる理論学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 15:45:08 GMT)
Non-Boolean Quantum Amplitude Amplification and Quantum Mean Estimation [0.0] 本稿では, 量子振幅増幅と振幅推定アルゴリズムを非ブールオラクルで動作するように一般化する。
非ブールオラクルの固有値 $exp(ivarphi(x)$ は$pm 1$ に制限されない。
このような非ブールオラクルに基づく2つの新しい分子アルゴリズムが導入された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 17:48:38 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） (Tue, 9 Feb 2021 06:25:41 GMT)
Measuring Progress in Deep Reinforcement Learning Sample Efficiency [0.0] 現在のベンチマークでは、安価で簡単に大量のサンプルを生成できる。
実世界のプロセスのシミュレーションは、しばしば違法に困難であり、実世界の体験の収集にはコストがかかるため、サンプル効率はDRLの経済的応用にとって重要な指標である。
各種アルゴリズムが与えられた性能レベルに達するために必要なサンプル数を比較することで,Atariゲームにおけるサンプル効率と連続制御タスクの進捗状況について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 15:27:47 GMT)
Macroscopically entangled light fields: A quantum laser [0.0] 量子レーザーに対して, マクロ的に絡み合った新しい光対生成法を提案する。
光子の波動特性はコヒーレント場の集合位相制御に応用される。
原理実証のために,MZIからの出力光場間の絡み合いについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 06:02:11 GMT)
MISO-wiLDCosts: Multi Information Source Optimization with Location
Dependent Costs [0.0] 本稿では,複数の情報ソースに対するブラックボックス最適化について述べる。
i) Augmented Gaussian Process、(i) Augmented Gaussian Process、(i) Augmented Gaussian Process、(i) Augmented Gaussian Process、(i) Augmented Gaussian Process、(ii) Augmented Gaussian Processは、各ソースの位置依存コストをモデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 17:04:17 GMT)
Leveraging cross-platform data to improve automated hate speech
detection [0.0] ヘイトスピーチ検出のための既存のアプローチは、単一のソーシャルメディアプラットフォームを独立して重視している。
本稿では,異なるプラットフォームからの複数のデータセットと分類モデルを活用するヘイトスピーチを検出するための,クロスプラットフォームアプローチを提案する。
このアプローチが既存のモデルより優れていることを実証し、新しいソーシャルメディアプラットフォームからのメッセージでテストすると、優れたパフォーマンスが得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 15:52:34 GMT)
Learning a powerful SVM using piece-wise linear loss functions [0.0] k-PL-SVMモデル(k-PL-SVM)は、適応SVMモデルである。
k = 2 および 3 に対する k-PL-SVM モデルによる広範な数値実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 14:45:08 GMT)
Information bound for entropy production from the detailed fluctuation
theorem [0.0] 弱結合時のボソニックモードを用いた熱伝達により生じるエントロピーは,制限の場合の最大分布を再現することを示す。
クビットスワップエンジンの構成は、そのサイズに関係なく、最大分布の特定のケースを満たす。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 13:45:55 GMT)
Exciton transport in amorphous polymers and the role of morphology and
thermalisation [0.0] 共役高分子における電子励起の輸送機構を理解することは、有機光電子応用を前進させる鍵となる。
我々はメリフィールド・エクシトン形式に基づく還元状態量子マスター方程式アプローチを用いる。
アモルファスポリマー中のエキシトンの熱平衡状態の局在化、電荷分離、非平衡ダイナミクスおよび実験的アクセシビリティに対する温度と障害の影響について考察した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 00:57:49 GMT)
Exchanging Best Practices and Tools for Supporting Computational and
Data-Intensive Research, The Xpert Network [0.0] 我々は,CDI(Computer and Data Intensive Research Project)研究プロジェクトを支援する専門家に対して,ベストプラクティスとツールを提示する。
このプラクティスは、国家プロジェクトと、そのような専門家の個人またはグループを含む大学チームを統合するイニシアチブから生まれた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 05:00:57 GMT)
Estimation and Applications of Quantiles in Deep Binary Classification [0.0] チェック損失に基づく量子回帰は統計学において広く使われている推論パラダイムである。
二項分類設定におけるチェック損失の類似について考察する。
我々は、予測が信頼できるかどうかを判断するために使用できる個別信頼度スコアを開発する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 07:07:42 GMT)
End-to-End Deep Learning of Lane Detection and Path Prediction for
Real-Time Autonomous Driving [0.0] 本稿では,車線検出と道路認識のためのエンドツーエンド3タスク畳み込みニューラルネットワーク(TCNN)を提案する。
3TCNNをベースとして,3TCNN-PPの統合モデルを構築するために,側方オフセットと経路予測(PP)アルゴリズムを提案する。
また,実または人工的な交通画像によるCNN訓練,人工画像によるテスト,動的エラーの定量化,定性的な性能の可視化に使用可能なCNN-PPシミュレータを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 10:04:39 GMT)
Emergence of Monogamy under Static and Dynamic Scenarios [0.0] 我々は、モノガミースコア(MS)、ローカライズ可能な量子相関(LQC)、および状態の真のマルチパートエンタングルメント(GME)間の接続について検討する。
我々は、全ての状態が一夫一婦制になるようなGMEには批判的な価値があることを示します。
非常に低いGME(低いモノガミースコア、正と負の両方)を持つ状態は、2つのパーティで高いQCをローカライズすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 16:50:37 GMT)
Effect of Social Media Use on Mental Health during Lockdown in India [0.0] 本研究では,ロックダウン時のソーシャルメディア利用の役割とメンタルヘルスのリスク要因について検討した。
急速に流行するパンデミックとして、バイオメディカルな病気は深刻な身体的・精神的な健康に影響を及ぼす。
メンタルヘルスの専門家にとって、パンデミックは多くの倫理的課題をもたらした。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 14:52:33 GMT)
Dynamic Mode Decomposition of inertial particle caustics in Taylor-Green
flow [0.0] 背景流れによって検出される慣性粒子は複雑な構造を示す。
2DTaylor-Green (TG) 流れにおける慣性粒子は粒子のストークス数(英語版)の関数として粒子力学を特徴づける。
粒子のストークス数を決定するためにDMDを用いて因果構造の形成を観察し解析し, (b) 粒子ストークス数組成を推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 20:42:35 GMT)
Consensus Based Multi-Layer Perceptrons for Edge Computing [0.0] リッチな分散データから学ぶためには、新しいアルゴリズムが必要である。
資源制約デバイスに対するコンセンサスに基づく多層パーセプトロンを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 18:39:46 GMT)
Computational advantage from quantum superposition of multiple temporal
orders of photonic gates [0.0] 制御量子システムは、ターゲット量子システムが$N$ゲート操作を行う順序をコヒーレントに決定することができる。
我々は、フォトニック偏光量子ビットに作用する$N=4$ゲートを持つ量子$N$スイッチを実験的に実証した。
これは、N=2$時間オーダー以上の量子重ね合わせの初めての観測である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 11:30:38 GMT)
Compact gate-based read-out of multiplexed quantum devices with a
cryogenic CMOS active inductor [0.0] CMOSを用いたアクティブインダクタを用いた低温回路について報告する。
この種の回路は、半導体スピン量子ビットの読み出しのために特に考えられている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 16:05:16 GMT)
Clustered Hierarchical Anomaly and Outlier Detection Algorithms [0.0] 距離計量によって定義されるバナッハ空間の多様体を学習する高速階層的クラスタリング手法であるCLAMを提案する。
24の公開データセットで、CHAODAのパフォーマンスを最先端の監視されていない異常検出アルゴリズムと比較します。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 15:27:52 GMT)
Cloud Computing Concept and Roots [0.0] クラウドコンピューティングは分散コンピューティングの特別な実装である。
スケーラビリティ、信頼性、分散透明性など、分散コンピューティングの多くの特性を継承した。
新しい処理とストレージリソースをCloudリソースプールにシームレスに追加することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 19:03:48 GMT)
Classification of Imbalanced Credit scoring data sets Based on Ensemble
Method with the Weighted-Hybrid-Sampling [0.0] ビッグデータの時代になると、受験者の信用リスクを正確に判断する信用スコアモデルの利用が、将来的にはトレンドとなる。
クレジットスコアリングデータセットにおける従来の機械学習は、マイノリティクラスの分類が乏しい傾向にある。
Weighted-Hybrid-Sampling-Boost (WHSBoost) という新しいアンサンブルアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 09:32:50 GMT)
Classification of Handwritten Names of Cities and Handwritten Text
Recognition using Various Deep Learning Models [0.0] 我々は,手書き認識モデルの開発における近年の様々なアプローチと成果について述べる。
最初のモデルは、特徴抽出にディープ畳み込みニューラルネットワーク(CNN)、単語分類に完全に接続された多層パーセプトロンニューラルネットワーク(MLP)を使用する。
2つ目のモデルはSimpleHTRと呼ばれ、CNNとリカレントニューラルネットワーク(RNN)レイヤを使用して画像から情報を取り出す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 13:34:16 GMT)
Benford's law: what does it say on adversarial images? [0.0] 自然画像と逆画像の統計的差異について検討する。
本稿では, 適切な画像変換と, 対角攻撃のクラスを用いて, 対角画像中の画素の先頭桁の分布がベンフォードの法則から逸脱していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 02:50:29 GMT)
Bell Inequality Violation and Relativity of Pre- and Postselection [0.0] ベル状態の測定結果をポストセレクトすることでベルの不等式を違反することができる。
このような代替的な説明を規定する既存実験の変種を提案する。
われわれはこれを「予備選挙とポスト選挙の相対性理論」と呼ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 11:24:26 GMT)
AuGPT: Dialogue with Pre-trained Language Models and Data Augmentation [0.0] 言語モデルファインタニングのための改良された学習目標を提案する。
我々は、トレーニングデータの多様性を高めるために、バックトランスレーションによる大規模なデータ拡張を採用している。
提案モデルは,MultiWOZデータ上での最先端性能を実現し,人間の評価における競合性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 20:53:34 GMT)
An underwater binocular stereo matching algorithm based on the best
search domain [0.0] 本稿では,双眼鏡を用いた水中距離測定の精度を向上させるため,最適な探索領域に基づく新しい水中リアルタイム校正法とマッチング法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 14:53:07 GMT)
An application of a pseudo-parabolic modeling to texture image
recognition [0.0] 偏微分方程式モデルを用いたテクスチャ画像認識のための新しい手法を提案する。
擬似パラボリックなBuckley-Leverett方程式を用いて、デジタル画像表現のダイナミクスを提供し、時間とともに進化するそれらの画像から局所的な記述子を収集する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 18:08:42 GMT)
An Efficient Algorithm for Cooperative Semi-Bandits [0.0] 本稿では,有名なFollow The Perturbed Leaderアルゴリズムの協調バージョンであるCoop-FTPLを紹介する。
T 時間ステップ後のアルゴリズムの期待された後悔は QT log(k)(k$alpha$ 1 /Q + m) であり、Q は総アクティベーション確率質量である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 08:55:30 GMT)
Achieving ultimate noise tolerance in quantum communication [0.0] 超高速光技術に基づく量子通信のためのプラットフォームを,実験により提案する。
1-ps光誘起時間ゲートを実験的に実現することにより、超高速な時間フィルタリングにより、1200倍のノイズ耐性が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 19:55:14 GMT)
AI-based Blackbox Code Deobfuscation: Understand, Improve and Mitigate [0.0] AIベースのブラックボックスの難読化の新たな分野は、まだ初期段階にある。
新たな最適化されたAIベースのブラックボックスデオブファスケータXyntiaは、成功率という点で、以前の作業を大幅に上回っている。
我々は、Xyntiaの強力な攻撃に対抗するために、AIベースのブラックボックスの難読化に対する2つの新しい保護を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Feb 2021 12:52:24 GMT)