CIFS: Improving Adversarial Robustness of CNNs via Channel-wise
Importance-based Feature Selection [186.3] 本稿では,チャネルワイドアクティベーションの観点から,CNNの対角的ロバスト性について検討する。
我々は,敵対的学習(AT)がCNNのチャネルワイドなアクティベーションと自然的データとを一致させることで,CNNの信頼性を高めることを観察した。
我々は、新しいメカニズム、すなわち、アンダーラインChannel-wise Underline Importance-based UnderlineFeature UnderlineSelection (CIFS)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 08:16:43 GMT)
Score-Based Generative Modeling through Stochastic Differential
Equations [114.4] 複素データ分布を雑音を注入することによって既知の事前分布に変換する微分方程式を提案する。
対応する逆時間SDEは、ノイズを緩やかに除去し、先行分布をデータ分布に戻す。
スコアベース生成モデリングの進歩を活用することで、これらのスコアをニューラルネットワークで正確に推定することができる。
スコアベース生成モデルから1024×1024画像の高忠実度生成を初めて示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 18:17:04 GMT)
Speech Command Recognition in Computationally Constrained Environments
with a Quadratic Self-organized Operational Layer [92.4] 軽量ネットワークの音声コマンド認識能力を向上するネットワーク層を提案する。
この手法はテイラー展開と二次形式の概念を借用し、入力層と隠蔽層の両方における特徴のより良い表現を構築する。
このリッチな表現は、Google音声コマンド(GSC)と合成音声コマンド(SSC)データセットに関する広範な実験で示されているように、認識精度の向上をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 18:28:13 GMT)
Multi-Agent Meta-Reinforcement Learning for Self-Powered and Sustainable
Edge Computing Systems [87.5] エッジコンピューティング機能を有するセルフパワー無線ネットワークの効率的なエネルギー分配機構について検討した。
定式化問題を解くために,新しいマルチエージェントメタ強化学習(MAMRL)フレームワークを提案する。
実験の結果、提案されたMAMRLモデルは、再生不可能なエネルギー使用量を最大11%削減し、エネルギーコストを22.4%削減できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 02:47:56 GMT)
Towards More Fine-grained and Reliable NLP Performance Prediction [85.8] NLPタスクのパフォーマンス予測の改善に2つの貢献をしている。
まず,F1やBLEUのような総合的な精度測定のための性能予測器について検討する。
次に,信頼区間とキャリブレーションの2つの角度から性能予測モデルの信頼性を理解する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 15:23:20 GMT)
FLOP: Federated Learning on Medical Datasets using Partial Networks [84.5] 新型コロナウイルスの感染拡大で医療資源が不足している。
新型コロナウイルスの診断を緩和するために、さまざまなデータ駆動型ディープラーニングモデルが開発されている。
患者のプライバシー上の懸念から、データそのものはまだ乏しい。
我々は、textbfPartial Networks (FLOP) を用いた、シンプルで効果的な textbfFederated textbfL textbfon Medical データセットを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 01:56:58 GMT)
Self-Training with Improved Regularization for Sample-Efficient Chest
X-Ray Classification [80.0] 挑戦的なシナリオで堅牢なモデリングを可能にするディープラーニングフレームワークを提案する。
その結果,85%のラベル付きデータを用いて,大規模データ設定で学習した分類器の性能に適合する予測モデルを構築することができた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 18:46:26 GMT)
Automated Video Labelling: Identifying Faces by Corroborative Evidence [79.4] 本稿では,複数のエビデンスソースと複数のモダリティを組み合わせることで,テレビ放送などのビデオアーカイブ内のすべての顔を自動的にラベル付けする手法を提案する。
本研究では,人物が有名であるか否かを画像検索エンジンを用いて判定する,新しい,シンプルな手法を提案する。
あまり有名でない人であっても、画像検索エンジンは、シーンやスピーチで命名された顔の正確なラベル付けに役立てることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 18:57:52 GMT)
Argmax Flows and Multinomial Diffusion: Towards Non-Autoregressive
Language Models [76.2] 本稿では,Argmax FlowsとMultinomial Diffusionの2種類の分類モデルを提案する。
画像分割マップの言語モデリングとモデリングにおいて,我々のモデルが競合的に機能することを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 11:04:17 GMT)
Scale Normalized Image Pyramids with AutoFocus for Object Detection [75.7] スケール正規化画像ピラミッド(SNIP)が生成され、人間の視覚と同様に、異なるスケールで固定されたサイズ範囲内のオブジェクトにのみ参加する。
本研究では,オブジェクトを含む可能性のある固定サイズのサブリージョンのみで動作する,効率的な空間サブサンプリング手法を提案する。
結果のアルゴリズムはAutoFocusと呼ばれ、SNIPを使用する場合の推論では2.5～5倍のスピードアップとなる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 18:57:53 GMT)
How Phonotactics Affect Multilingual and Zero-shot ASR Performance [74.7] Transformer encoder-decoderモデルは、トレーニング中に提示された言語のIPA転写において、多言語データをうまく活用することが示されている。
我々は,エンコーダデコーダをAMとLMを分離したハイブリッドASRシステムに置き換える。
交叉音韻律のモデル化による利得は限定的であり,強すぎるモデルがゼロショット転送を損なう可能性があることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 18:53:38 GMT)
Change Point Detection in Time Series Data using Autoencoders with a
Time-Invariant Representation [69.3] 変化点検出(CPD)は、時系列データにおける急激な特性変化を見つけることを目的としている。
近年のCDD法は、深層学習技術を用いる可能性を示したが、信号の自己相関統計学におけるより微妙な変化を識別する能力に欠けることが多い。
我々は、新しい損失関数を持つオートエンコーダに基づく手法を用い、使用済みオートエンコーダは、CDDに適した部分的な時間不変表現を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 11:25:07 GMT)
AdaFuse: Adaptive Temporal Fusion Network for Efficient Action
Recognition [68.7] テンポラルモデリングは、効率的なビデオアクション認識の鍵である。
我々はAdaFuseと呼ばれる適応時間融合ネットワークを導入し、現在の特徴マップと過去の特徴マップからチャネルを融合する。
我々の手法は、最先端の手法に匹敵する精度で、約40%の計算節約を達成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 23:31:02 GMT)
VINS: Visual Search for Mobile User Interface Design [66.3] 本稿では、UIイメージを入力として、視覚的に類似したデザイン例を検索するビジュアル検索フレームワークVINSを紹介する。
このフレームワークは、平均平均精度76.39%のUI検出を実現し、類似したUI設計をクエリする際の高いパフォーマンスを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 01:46:33 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） (Wed, 10 Feb 2021 09:05:48 GMT)
Fast and Robust Comparison of Probability Measures in Heterogeneous
Spaces [62.4] 本稿では, アンカー・エナジー (AE) とアンカー・ワッサースタイン (AW) 距離を紹介する。
我々の主な貢献は、素案実装が立方体となる対数四重項時間でAEを正確に計算するスイープラインアルゴリズムを提案することである。
AE と AW は,一般的な GW 近似の計算コストのごく一部において,様々な実験環境において良好に動作することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 09:47:53 GMT)
Patterns, predictions, and actions: A story about machine learning [59.3] この機械学習に関する大学院教科書は、データのパターンが予測と連続的なアクションをどのようにサポートするかを物語っている。
因果関係の自己完結した導入、因果推論の実践、逐次的な意思決定、強化学習は、読者に行動とその結果について推論するための概念とツールを与える。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 03:42:03 GMT)
Meta Federated Learning [57.5] フェデレートラーニング(FL)は、時間的敵攻撃の訓練に弱い。
本稿では,メタフェデレーション学習(Meta Federated Learning, Meta-FL)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 16:48:32 GMT)
Agnostic Proper Learning of Halfspaces under Gaussian Marginals [56.0] ガウスの下の半空間を不可知的に学習する問題を考察する。
我々の主な成果は、この問題に対するエム第一固有学習アルゴリズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 18:40:44 GMT)
Open Question Answering over Tables and Text [55.8] オープンな質問応答(QA)では、質問に対する回答は、質問に対する回答を含む可能性のある文書を検索して分析することによって生成される。
ほとんどのオープンQAシステムは、構造化されていないテキストからのみ情報を取得することを検討している。
我々は,このタスクの性能を評価するために,新しい大規模データセット Open Table-and-Text Question Answering (OTT-QA) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 08:21:18 GMT)
Locally Free Weight Sharing for Network Width Search [55.2] ネットワーク幅の検索は、ハードウェア予算でディープニューラルネットワークをスリム化する効果的な方法である。
そこで我々は,各幅をよりよく評価するために,局所自由度共有戦略(CafeNet)を提案する。
提案手法により,NASネットワークの効率を0.41%向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 04:36:09 GMT)
Influence Functions in Deep Learning Are Fragile [52.3] 影響関数は、テスト時間予測におけるサンプルの効果を近似する。
影響評価は浅いネットワークでは かなり正確です
ヘッセン正則化は、高品質な影響推定を得るために重要である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 23:45:14 GMT)
Inductive Granger Causal Modeling for Multivariate Time Series [49.3] Inductive GRanger cAusal Modeling (InGRA) framework for inductive Granger causality learning and common causal structure detection。
特に,Granger causal attentionと呼ばれる新しい注意機構を通じて,異なるGranger causal Structureを持つ個人に対して,グローバルモデル1つを訓練する。
このモデルは、異なる個体の共通因果構造を検出し、新しく到着した個体のグランガー因果構造を推定することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 07:48:00 GMT)
NUVA: A Naming Utterance Verifier for Aphasia Treatment [49.1] 失語症(PWA)患者の治療介入に対する反応の診断とモニタリングの両立のための画像命名タスクを用いた音声性能評価
本稿では,失語症脳卒中患者の「正しい」と「正しくない」を分類する深層学習要素を組み込んだ発話検証システムであるNUVAについて述べる。
イギリス系英語8ヶ国語でのテストでは、システムの性能精度は83.6%から93.6%の範囲であり、10倍のクロスバリデーション平均は89.5%であった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 13:00:29 GMT)
Robust Federated Learning with Attack-Adaptive Aggregation [45.6] フェデレート学習は、モデル中毒やバックドア攻撃など、様々な攻撃に対して脆弱である。
本研究では,ロバスト学習のためのアタック・アダプティブ・アグリゲーション戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 04:23:23 GMT)
Pruning of Convolutional Neural Networks Using Ising Energy Model [45.5] コンボリューションカーネルと隠れユニットのプルーニングのための最適化フレームワーク内でIsingエネルギモデルを提案する。
CIFAR-10およびCIFAR-100データセット上でのResNets,AlexNet,SqueezeNetを用いた実験により,提案手法がトレーニング可能なパラメータの50%以上を得ることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 14:00:39 GMT)
Learning Disentangled Phone and Speaker Representations in a
Semi-Supervised VQ-VAE Paradigm [45.0] 本稿では,音声合成のためのVQ-VAEアーキテクチャに新たなコンポーネントを導入することで,音声と音声をアンタングル化する新しいアプローチを提案する。
オリジナルのVQ-VAEは、目に見えない話者やコンテンツに対してうまく一般化していない。
我々は,既存のサブホンコードブックとは全く異なるグローバルな話者特性を学習する話者エンコーダと話者VQコードブックを組み込んだ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 07:48:44 GMT)
Driver2vec: Driver Identification from Automotive Data [44.8] Driver2vecは、センサーデータの短い10秒間隔からドライバを正確に識別することができる。
Driver2vecは、Nervtechが提供する51人のドライバーのデータセットでトレーニングされている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 03:09:13 GMT)
MPC-enabled Privacy-Preserving Neural Network Training against Malicious
Attack [44.5] セキュアなニューラルネットワークトレーニングのための効率的な$n$-partyプロトコルを構築するためのアプローチを提案する。
アクティブにセキュアなニューラルネットワークトレーニングでは、LANおよびWAN設定で約2倍と2.7倍の安価な効率オーバーヘッドが発生します。
さらに、整数環 $mathbbZ_N$ 上で定義された加法的共有を有限体 $mathbbZ_Q$ 上の加法的共有に安全に変換できるスキームを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 05:51:53 GMT)
Comparison of Machine Learning Classifiers to Predict Patient Survival
and Genetics of GBM: Towards a Standardized Model for Clinical Implementation [44.0] 放射線モデルは、グリオ芽腫(GBM)の結果予測のための臨床データを上回ることが示されています。
GBM患者の生存率(OS),IDH変異,O-6-メチルグアニン-DNA-メチルトランスフェラーゼ(MGMT)プロモーターメチル化,EGFR(EGFR)VII増幅,Ki-67発現の9種類の機械学習分類器を比較した。
xgb は os (74.5%), ab for idh 変異 (88%), mgmt メチル化 (71,7%), ki-67 発現 (86,6%), egfr増幅 (81。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 15:10:37 GMT)
Multi-turn Dialogue Reading Comprehension with Pivot Turns and Knowledge [43.4] マルチターン対話読解は、機械に対話コンテキストを読み、応答選択や回答質問といったタスクを解くことを目的としている。
この研究は、ピボット発話として重要なターンを抽出することで、上記の2つの課題に対処する最初の試みである。
本稿では,対話理解のためのトランスフォーマーに基づく言語モデル上に,ピボット指向の深層選択モデル(PoDS)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 15:00:12 GMT)
Non-stationary Reinforcement Learning without Prior Knowledge: An
Optimal Black-box Approach [42.0] 近静止環境における最適な後悔を伴う強化学習アルゴリズムを、非定常環境における最適な動的後悔を伴う別のアルゴリズムに変換するブラックボックス還元を提案する。
提案手法は, 線形包帯, エピソードMDP, 無限水平MDPの技量を有意に改善することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 12:43:31 GMT)
Multi-Agent Multi-Armed Bandits with Limited Communication [41.6] 我々は、$N$エージェントが$K gg N$の$K$アームバンドイット問題のインスタンスと相互作用する問題を検討する。
エージェントは、合計でT$のタイムステップ、通信ラウンドの数、各通信ラウンドにおけるビット数について、すべてのエージェントに対する累積的後悔を同時に最小化することを目指している。
我々は、各エージェントがエポックの終わり後にのみ通信し、知っている最高の腕のインデックスを共有する2倍のエポックベースのアルゴリズムであるLimited Communication Collaboration - Upper Bound(LCC-UCB)を紹介します。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 06:28:37 GMT)
A Generic Object Re-identification System for Short Videos [39.7] オブジェクト検出モジュールにはTIFN(Temporal Information Fusion Network)が提案されている。
The Cross-Layer Pointwise Siamese Network (CPSN) is proposed to enhance the robustness of the appearance model。
実世界のショートビデオを含む2つの課題データセットは、ビデオオブジェクトの軌跡抽出とジェネリックオブジェクトの再同定のために構築されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 05:45:09 GMT)
Searching for Alignment in Face Recognition [37.9] まず、異なるアライメントテンプレートが顔認識に与える影響を探索し、強調する。
そして、初めて最適なテンプレートを自動で検索する。
我々は、テンプレートを分解して、作物の大きさと垂直シフトに分解することで、よく定義された探索空間を構築する。
提案したベンチマーク実験は,顔認識性能向上のための手法の有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 14:09:16 GMT)
Minimax Regret for Stochastic Shortest Path with Adversarial Costs and
Known Transition [37.7] 我々は、敵対コストと既知の移行で最短経路問題を研究します。
ミニマックスの後悔は,全情報設定と盗聴フィードバック設定に対して$widetildeO(sqrtDTstar K)$および$widetildeO(sqrtDTstar SA K)$であることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 06:04:44 GMT)
Online Time-Varying Topology Identification via Prediction-Correction
Algorithms [36.6] 非定常環境で動作する汎用オンラインアルゴリズムを提案する。
反復制限された性質のため、提案手法はグラフトポロジの固有の時間的正則化を明示的に強制することなく示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 15:45:53 GMT)
Adaptive Processor Frequency Adjustment for Mobile Edge Computing with
Intermittent Energy Supply [36.3] 再生可能エネルギー供給のMECサーバの大規模展開は、おそらく、入ってくるエネルギー問題に対する最も有望な解決策である。
本稿では,サーバのエネルギー利用を効果的に計画するための適応型プロセッサ周波数調整ソリューションNAFAを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 14:12:10 GMT)
A Le Cam Type Bound for Adversarial Learning and Applications [35.9] 攻撃と防衛の方法の間の武器競争を考えると、防御機構の基本的限界について興味があるかもしれない。
本稿では,特定の攻撃手法を仮定するか,あるいは学習問題を過度に特定することで,既存の文献が不足しているノイズ注入データから学習する問題に焦点を当てる。
我々は、特定の学習プロセスや攻撃者を仮定することなく、敵対的学習の情報理論的限界に光を当てた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 21:27:30 GMT)
Simple Agent, Complex Environment: Efficient Reinforcement Learning with
Agent State [35.7] 任意の環境で動作可能な簡易強化学習エージェントを設計する。
エージェントは、各エージェント状態-アクションペアの訪問数と値の推定のみを保持する。
環境状態の数や、他の政策や歴史統計に関連付けられた混合時間に、これ以上依存することはない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 04:53:12 GMT)
Dynamic Neural Networks: A Survey [34.3] 動的ニューラルネットワークは、ディープラーニングにおける新たな研究トピックである。
動的ネットワークは、それらの構造やパラメータを異なる入力に適応させることができ、精度、計算効率、適応性などの点で顕著な利点をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 13:45:05 GMT)
Searching for Fast Model Families on Datacenter Accelerators [33.3] 高速かつ高精度なCNNモデルファミリをDC加速器上での効率的な推論のために探索する。
本稿では,待ち時間と待ち時間の両方を最適化するLACS法を提案する。
我々のLACSは、ネットワークの深さが画像サイズやネットワーク幅よりもはるかに速く成長することを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 18:15:40 GMT)
Training Vision Transformers for Image Retrieval [32.1] 我々は、画像記述子を生成するために視覚変換器を採用し、結果のモデルをメートル法学習目標で訓練する。
コンボリューションに基づくアプローチよりも,トランスフォーマーの一貫性と顕著な改善が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 18:56:41 GMT)
Finding the Stochastic Shortest Path with Low Regret: The Adversarial
Cost and Unknown Transition Case [30.0] 敵の費用と未知の遷移を伴う最短経路問題に対して,大きな進展をみせている。
具体的には、全情報設定を後悔する$widetildeO(sqrtS3A2DT_star K)を実現するアルゴリズムを開発する。
私たちはまた、最も難しい組み合わせとして、敵のコストによる盗聴フィードバックと未知の移行を最初に検討しています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 06:33:04 GMT)
Improved Algorithms for Efficient Active Learning Halfspaces with
Massart and Tsybakov noise [29.9] 我々は,Massart noisecitepmassart2006riskとTsybakov noiseciteptsybakov 2004を許容できる$d$次元同質半空間に対するPAC能動学習アルゴリズムを開発した。
より難易度の高いツィバコフ雑音条件の下では、2つの雑音条件のサブファミリを同定し、その下でアルゴリズムは計算効率を達成し、ラベルの複雑さを保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 08:17:17 GMT)
Task-Optimal Exploration in Linear Dynamical Systems [29.6] タスクガイドによる探索を行い、タスクを完了させるためにエージェントが環境について正確に何を学ばなければならないかを決定する。
我々は、関心のあるタスクを完了させることの難しさを明示的に定量化する、インスタンス依存およびタスク依存の下位境界を提供する。
本研究では,タスク完了に必要な情報を正確に収集し,インスタンスとタスクの最適サンプルの複雑さを達成するための有限時間境界を提供することにより,環境を最適に探索することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 01:42:22 GMT)
Node-Level Membership Inference Attacks Against Graph Neural Networks [29.4] 新しい機械学習(ML)モデル、すなわちグラフニューラルネットワーク(GNN)が導入された。
これまでの研究では、機械学習モデルはプライバシー攻撃に弱いことが示されている。
本稿では,GNNに対するノードレベルメンバシップ推論攻撃の包括的解析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 13:51:54 GMT)
Defense Against Reward Poisoning Attacks in Reinforcement Learning [29.4] 我々は、強化学習における報酬中毒に対する防衛戦略について研究する。
最適な防衛方針を導出するための最適化フレームワークを提案する。
提案した最適化問題に対する解決策である防衛方針が,性能保証を証明可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 23:31:53 GMT)
A Causal View on Robustness of Neural Networks [29.2] 本稿では、入力操作に対するニューラルネットワークの堅牢性に関する因果的見解を示す。
深部因果操作強化モデル(深部CAMA)を設計する。
提案手法は、目に見えない操作に対して優れたロバスト性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 16:36:42 GMT)
BRECQ: Pushing the Limit of Post-Training Quantization by Block
Reconstruction [29.0] PTQ(Post-training Quantization)という,エンドツーエンドの再トレーニングを伴わないニューラルネットワーク量子化の課題について検討する。
本稿では,PTQ のビット幅制限を INT2 に初めて押し下げる BRECQ という新しい PTQ フレームワークを提案する。
初めて、ベルとホイッスルなしで、PTQはQATに匹敵する4ビットのResNetとMobileNetV2を達成でき、量子化されたモデルの240倍高速な生産を享受できることを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 13:46:16 GMT)
Deep Reinforcement Learning with Symmetric Prior for Predictive Power
Allocation to Mobile Users [28.1] 我々は、ビデオストリーミングを要求するKモバイルユーザ間での予測電力配分を最適化するために、DDPGアルゴリズムを利用する。
DDPGのサンプリング複雑性とモデルサイズを低減するため,アクターネットワークや批評家ネットワークに先行する対称性を利用した。
シミュレーションの結果,バニラポリシと同等の性能を達成するために,対称な学習モデルが必要とするエピソードが示唆された。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 10:24:59 GMT)
Towards Certifying $\ell_\infty$ Robustness using Neural Networks with
$\ell_\infty$-dist Neurons [27.8] 我々は本質的に$ell_infty$摂動に抵抗する原理的ニューラルネットワークを開発した。
一般的に使用されているデータセット上で、最先端のパフォーマンスを一貫して達成します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 10:03:58 GMT)
Bayesian Inference with Certifiable Adversarial Robustness [25.4] ベイズ学習のレンズによる対向学習ネットワークについて考察する。
本稿では,ベイズニューラルネットワーク(BNN)の認証保証付き対数訓練のための基本的枠組みを提案する。
本手法は,認証済みBNNを直接訓練する最初の方法であり,安全クリティカルなアプリケーションでの使用を容易にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 07:17:49 GMT)
Compositional embedding models for speaker identification and
diarization with simultaneous speech from 2+ speakers [25.3] 2人以上の話者で重なり合う音声を処理できる新しい話者ダイアリゼーション法を提案する。
本手法は, 組成埋め込みに基づく。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 15:47:18 GMT)
An Identifiable Double VAE For Disentangled Representations [25.0] 本稿では, 識別可能性に関する理論的保証を備えた, VAEに基づく新しい生成モデルを提案する。
我々は,最適表現を学習することで,潜伏者に対する条件付き事前情報を得る。
実験結果は,最先端のアプローチに対して優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 13:36:14 GMT)
NAST: Non-Autoregressive Spatial-Temporal Transformer for Time Series
Forecasting [24.5] 本研究は時系列予測のための非自己回帰変換アーキテクチャを提案する最初の試みである。
本稿では,空間的注意と時間的注意のギャップを埋めるために,学習した時間的影響マップを用いて橋を架ける新しい時間的注意機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 18:36:11 GMT)
Generating Synthetic Text Data to Evaluate Causal Inference Methods [23.3] 我々は、既存の世代モデルに適応して、既知の因果効果を持つ合成テキストデータセットを作成するためのフレームワークを開発する。
このフレームワークを用いて,テキストデータから因果効果を推定する4つの手法を実証的に比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 18:53:11 GMT)
Self-paced and self-consistent co-training for semi-supervised image
segmentation [23.1] 注釈付きデータが不足している場合のイメージセグメンテーションに有効な手法として、ディープコトレーニングが提案されている。
本稿では, 半教師付きセグメンテーションの既存手法を, 自己完結型・自己整合型協調学習法により改良する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 16:46:23 GMT)
On the Properties of Kullback-Leibler Divergence Between Gaussians [22.3] Kullback-Leibler (KL) の発散は確率分布間の最も重要な発散測度の一つである。
本稿では,ガウシアン間のKL分散特性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 15:21:53 GMT)
Fused Acoustic and Text Encoding for Multimodal Bilingual Pretraining
and Speech Translation [21.6] 本稿では,FAT-MLM(Fused Acoustic and Text Masked Language Model)を提案する。
3つの翻訳方向の実験により,FAT-MLMから微調整した音声翻訳モデルが翻訳品質を大幅に向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 22:53:40 GMT)
Faster State Preparation across Quantum Phase Transition Assisted by
Reinforcement Learning [21.4] エネルギーギャップは、有限多体系(MB)における量子相転移の量子臨界点付近に発達する。
この研究は、励起レベルダイナミクスを利用して、より高速なスイーピングポリシーを報告している。
損失がない場合には、準備されたDicke状態と目標のDicke状態との間に99%の忠実度が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 03:54:14 GMT)
Biomedical Question Answering: A Comprehensive Review [19.4] Question Answering (QA) は自然言語処理(NLP)のベンチマークであり、関連する文書、画像、知識ベース、質問-回答ペアを用いてモデルが与えられた質問に対する回答を予測する。
バイオメディシンのような特定のドメインでは、QAシステムは実際の環境では使われない。
バイオメディカルQA(BQA)は、新しいQAタスクとして、革新的なアプリケーションが複雑なバイオメディカル知識を効果的に知覚し、アクセスし、理解することを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 06:16:35 GMT)
Improving Model-Based Reinforcement Learning with Internal State
Representations through Self-Supervision [19.4] 環境のモデルを使用することで、強化学習エージェントは将来の動きを計画し、チェス、ショギ、ゴーといったボードゲームでパフォーマンスを達成することができる。
環境モデルも動的に学習でき、エージェントを多くのタスクに一般化し、同時に最先端のパフォーマンスを達成することができる。
我々の修正により、MuZeroの自己教師付き事前訓練も可能となり、目標が達成される前に、アルゴリズムは環境力学について学ぶことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 17:55:04 GMT)
Detecting Localized Adversarial Examples: A Generic Approach using
Critical Region Analysis [19.4] 本稿では,TintRadarと呼ばれる汎用防衛システムを提案する。
既存の防御ソリューションと比較すると、TaintRadarは高度に局所化された部分攻撃を効果的に捉えることができる。
デジタルと物理の両方の世界において、防衛の有効性と堅牢性を検証するための総合的な実験が実施されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 03:31:16 GMT)
Utilising Graph Machine Learning within Drug Discovery and Development [19.2] グラフ機械学習(gml)は、生体分子構造をモデル化する能力から、製薬およびバイオテクノロジー業界で注目を集めている。
本稿では,創薬・開発におけるトピックの多分野の学術・産業的考察を行う。
重要な用語とモデリングアプローチを導入した後、薬物開発パイプラインを経時的に経時的に移動し、標的の同定、小さな分子や生物の設計、薬物の再利用などを含む作業の特定と要約を行う。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 17:13:24 GMT)
An Adaptive Stochastic Sequential Quadratic Programming with
Differentiable Exact Augmented Lagrangians [17.9] 本稿では,客観的・決定論的等式を考慮した非線形最適化プログラムの解法について考察する。
本稿では,微分可能な拡張ラグランジアンをメリット関数として用いた逐次二次計画法(SQP)を提案する。
提案アルゴリズムは,行探索手順と1行探索手順を許容する最初のSQPである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 08:40:55 GMT)
Classification of Long Noncoding RNA Elements Using Deep Convolutional
Neural Networks and Siamese Networks [17.8] この論文は、cRNA配列を分類するために、ディープ畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の新たな手法を提案する。
その結果、CNNベースの分類モデルにより効率よく解ける画像分類プロブレムに、クラスサイズRNA配列を変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 17:26:38 GMT)
A Framework of Inertial Alternating Direction Method of Multipliers for
Non-Convex Non-Smooth Optimization [17.6] 非平滑なマルチブロック複合問題のクラスを解くために,iADMM(iADMM)と呼ばれるアルゴリズムフレームワークを提案する。
本フレームワークでは,従来のADMMスキームの収束解析を統一するために,変数の各ブロックを更新するために,ジェネラル・メイジャー・サロゲート化(MM)原理を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 13:55:28 GMT)
Explaining Inference Queries with Bayesian Optimization [16.4] 推論クエリ説明は、予想外の集約クエリ結果を推論データで説明しようとする。
MLパイプラインのソース、トレーニング、推論データから説明を得る必要がある。
ベイズ最適化(BO)を用いた推論クエリ記述のための新しいフレームワークであるBOExplainを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 08:08:32 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） (Wed, 10 Feb 2021 14:42:17 GMT)
An Efficient Pessimistic-Optimistic Algorithm for Constrained Linear
Bandits [16.1] 本稿では,一般制約付き線形帯域について考察する。
目的は、各ラウンドにおける一連の制約の対象となる水平線上の累積報酬を最大化することである。
本稿では,この問題に対する悲観的最適化アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 07:30:37 GMT)
Robustness and Diversity Seeking Data-Free Knowledge Distillation [15.8] 本稿では,データフリーなKD(RDSKD)を求める頑健さと多様性を提案する。
MNIST, CIFAR-10, SVHNデータセットを用いて, RDSKDは異なるハイパーパラメータ設定よりも高い堅牢性で高い精度を達成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 09:47:13 GMT)
On PyTorch Implementation of Density Estimators for von Mises-Fisher and
Its Mixture [15.5] 我々は、vMFモデルとその混合物をレビューし、Python/PyTorchでモデルをトレーニングする方法の詳細なレシピを提供する。
混合学習には,ミニバッチに基づく大規模SGD学習と,全バッチ推定器であるEMアルゴリズムの両方を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 09:26:56 GMT)
Amplifying asymmetry with correlated catalysts [15.5] 相関触媒は有限次元補助触媒であり、還元状態を正確に保存し、量子系と相関することを可能にしている。
また, 触媒の次元が大きくなるにつれて, 触媒の強度が増大し, さらに, 任意の混合量子状態に変換可能であることを示す。
この結果は、量子熱力学におけるコヒーレンス進化の制約や、量子時計間のタイミング情報の分布にも適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 08:36:17 GMT)
Runtime Analysis of RLS and the (1+1) EA for the Chance-constrained
Knapsack Problem with Correlated Uniform Weights [15.4] 本研究では,ランダム化探索アルゴリズム (RSA) と基本進化アルゴリズム (EA) のランタイム解析を行った。
本稿では,重み相関と異なる種類の利益プロファイルが,確率制約条件下での両アルゴリズムの実行動作にどのように影響するかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 23:40:01 GMT)
DNSMOS: A Non-Intrusive Perceptual Objective Speech Quality metric to
evaluate Noise Suppressors [15.2] 本稿では,多段階の自己学習に基づく知覚的客観的尺度を導入し,雑音抑制器の評価を行う。
提案手法は,人間の評価と高い相関性を有する挑戦的な試験条件においてよく一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 22:37:29 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） (Wed, 10 Feb 2021 21:57:45 GMT)
A Similarity-preserving Neural Network Trained on Transformed Images
Recapitulates Salient Features of the Fly Motion Detection Circuit [15.1] データからコンテンツ非依存の変換を検出する学習は、生物学的および人工知能における中心的な問題のひとつである。
類似性保存目的関数を用いた生物学的に妥当な動作検出モデルを提案する。
特に、局所運動検出器が少なくとも3つの隣接画素の情報を組み合わせるという実験的な観察と一致している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 15:45:40 GMT)
A new hashing based nearest neighbors selection technique for big
datasets [15.0] 本稿では, 観測対象の近傍に直接近接する近隣住民の選別を可能にする新しい手法を提案する。
提案手法は,データ空間上に構築された仮想グリッドのサブセルにデータ空間を分割する。
提案アルゴリズムは,元のKNNよりも時間効率が良く,予測品質もKNNと同等である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 03:26:41 GMT)
Self-supervised learning for fast and scalable time series
hyper-parameter tuning [14.9] 時系列モデルのハイパーパラメータは時系列解析において重要な役割を果たす。
我々はHPT(SSL-HPT)のための自己教師型学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 21:16:13 GMT)
Convergence of Graph Laplacian with kNN Self-tuned Kernels [14.6] 自己チューニングされたカーネルは、各点に$sigma_i$ を $k$-nearest neighbor (kNN) 距離で適応的に設定する。
本稿では、グラフラプラシアン作用素$L_N$を、kNN自己チューニングカーネルの新しい族に対する多様体(重み付き)ラプラシアンに収束することを証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 02:17:46 GMT)
Neural Audio Fingerprint for High-specific Audio Retrieval based on
Contrastive Learning [14.6] セグメントレベルの探索目的から導出するコントラスト学習フレームワークを提案する。
従来の音声フィンガープリントシステムが故障したセグメントレベルの検索タスクでは,10倍小さいストレージを用いたシステムが有望な結果を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 08:23:59 GMT)
UAV Localization Using Autoencoded Satellite Images [14.4] 無人航空機(UAV)のローカライズに衛星画像を用いる高速でロバストな手法の提案と実演を行う。
本研究では,所望の飛行経路をオフラインにするためにGoogle Earth(GE)画像を収集し,これらの画像を低次元ベクトル表現に圧縮するオートエンコーダを訓練する。
我々は、1日の照明条件にまたがる6回のランのUAV画像と、衛星画像の同じ地図とをしっかり一致させた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 19:08:10 GMT)
Heuristic Strategies for Solving Complex Interacting Stockpile Blending
Problem with Chance Constraints [14.4] 本稿では,材料グレードの不確実性について考察し,信頼性の高い制約を確実にするために使用される確率制約を導入する。
ストックパイルブレンディング問題と確率制約に対処するため, 2つの補修演算子を組み合わせた微分進化アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 07:56:18 GMT)
Structure-Aware Completion of Photogrammetric Meshes in Urban Road
Environment [13.8] 道路上の不要車両をシームレスに除去することによりメッシュの品質を向上させるための構造対応補完手法を提案する。
提案手法は大規模シーンのタイル付きメッシュモデルも処理可能であることに留意する必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 03:45:29 GMT)
Emojis Predict Dropouts of Remote Workers: An Empirical Study of Emoji
Usage on GitHub [13.6] 本稿では,オンラインコミュニケーションにおける非言語的手段としての絵文字の活用について検討する。
開発者は絵文字の使用パターンが多様であることを示し、作業状況と高い相関性を示す。
絵文字を投稿で使っているデベロッパーは、オンラインワークプラットフォームから脱落する可能性が著しく低い。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 20:59:43 GMT)
Early Performance Prediction using Interpretable Patterns in Programming
Process Data [13.4] リッチできめ細かいログデータを活用して、学生コースの結果を予測するモデルを構築します。
我々は,ブロックベースの入門プログラミングコースにおける106人の学生のデータセットに対するアプローチを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 22:46:45 GMT)
An Optimal Witness Function for Two-Sample Testing [13.2] 証人2サンプルテスト(WiTS)と呼ばれる1次元証人関数に基づくデータ依存テスト統計法を提案する。
特性カーネルに基づく WiTS テストは,任意の固定された代替品に対して一貫したものであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 17:13:21 GMT)
A Neural Network with Local Learning Rules for Minor Subspace Analysis [12.4] マイナー部分空間, マイナー部分空間類似性マッチング(MSSM)を抽出するための新しい類似性マッチング手法を提案する。
我々は,局所学習ルールを持つニューラルネットワークに自然にマッピングする適応MSSMアルゴリズムを導出し,本手法が競合速度で収束することを示す数値結果を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 15:44:27 GMT)
A First Look at COVID-19 Domain Names: Origin and Implications [12.4] この研究は、大規模に登録されたインターネットドメイン名データベースを使用して、COVID-19(Cov19doms)に関連するドメイン名(略してCov19doms)を初めて見る。
我々は,2019年12月末から2020年9月末にかけて登録されたCov19domsの167Kを抽出した。
2020年4月頃の世界的な新型コロナウイルス(COVID-19)パンデミックと同様、Cov19domsの登録数も大幅に増加した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 07:19:36 GMT)
UniToPatho, a labeled histopathological dataset for colorectal polyps
classification and adenoma dysplasia grading [12.2] 9536ヘマトキシリンとイオシン(H&E)染色パッチを292枚の全滑り画像から抽出した注釈付きデータセットであるUniToPathoを紹介します。
このデータセットは、大腸ポリープ分類と腺腫グレーディングのためのディープニューラルネットワークのトレーニングを目的としています。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 09:23:19 GMT)
On the Regularity of Attention [11.7] 本稿では,測度理論と積分演算子を用いて注意をモデル化する新しい数学的枠組みを提案する。
このフレームワークは通常の定義と一致しており、注意の本質的な特性を捉えていることを示す。
また、NLPモデルに対する正則性の影響や、可逆・無限深度ネットワークへの応用についても論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 18:40:11 GMT)
Sequential change-point detection for mutually exciting point processes
over networks [11.7] 我々は,自己および相互エキサイティングなプロセス,すなわちホークスネットワークにおける変化点を逐次検出する新しいCUSUM手順を提案する。
提案手法は既存手法よりも性能がよいことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 20:20:06 GMT)
Feature Analyses and Modelling of Lithium-ion Batteries Manufacturing
based on Random Forest Classification [11.4] 本稿では、電池製造特性の重要性と相関を定量化するためのランダムフォレスト(RF)に基づく分類フレームワークの提案と、電極特性の分類に対する影響について述べる。
3つの定量指標によるバッテリ生産特性の重要性と相関を同時に定量化するための体系的なRFフレームワークを設計するのは,これが初めてである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 11:56:52 GMT)
Artificial intelligence in communication impacts language and social
relationships [11.2] 我々は、最も普及しているAIアプリケーションのうちの1つ、アルゴリズム的な応答提案(smart response)の社会的結果を研究する。
提案手法は, コミュニケーション効率の向上, 肯定的な感情言語の利用, コミュニケーションパートナーによる肯定的な評価を行う。
しかし、AIの否定的含意に関する一般的な仮定と一致し、アルゴリズム的応答を疑う場合、人々はより否定的に評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 22:05:11 GMT)
Large-scale GHZ states through topologically protected zero-energy mode
in a superconducting qutrit-resonator chain [11.1] 超伝導クエット共振器チェーンモデルを提案し,その位相的エッジ状態の形状を解析的に検討する。
ゼロエネルギーモードの存在は、すべての中間クォートリットの状態フリップを伴う鎖の2つの端の間の状態伝達を生成することができる。
大規模GHZ状態を生成するための3つのスキームが設計され、それぞれがクォートや共振器の損失に対するロバスト性を持っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 09:00:39 GMT)
Advanced Ore Mine Optimisation under Uncertainty Using Evolution [11.1] 本稿では,進化計算技術に基づく抽出シーケンスを最適化するMaptekのソフトウェアシステム進化について考察する。
ニューラルネットワークのアンサンブルによって得られた予測に基づいて, 鉱石鉱床に対する溶液の不確かさを定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 03:10:02 GMT)
Deep Learning Models for Predicting Wildfires from Historical
Remote-Sensing Data [11.1] 私たちは10年近くにわたるリモートセンシングデータと過去の火災記録を集約して、山火事を予測するデータセットを作成します。
4つの異なるディープラーニングモデルを比較し,解析し,山火事の可能性を推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 14:52:42 GMT)
Statistical Inference for Polyak-Ruppert Averaged Zeroth-order
Stochastic Gradient Algorithm [10.9] 過去10年間で、いくつかの機械学習モデルにおける推定またはトレーニングは、勾配アルゴリズムの実行と同義語になっている。
まず、ゼロ階設定において、Polyak-Ruppert平均勾配アルゴリズムの中央極限を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 00:47:20 GMT)
A Topological Approach for Motion Track Discrimination [10.7] 我々は,映像系列から抽出したターゲットトラックの特徴を,位相的特徴を識別するデータとして利用する。
特に,広視野映像ストリームから抽出した動線から計算した動的統計量の時間遅延埋め込みから永続的ホモロジーを計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 19:25:38 GMT)
The Mind Is a Powerful Place: How Showing Code Comprehensibility Metrics
Influences Code Understanding [10.6] ソースコードの理解度を示す指標が,ソースコードの理解度を主観的に評価する上で,開発者を悩ませるかどうかを検討する。
その結果、理解度測定値の表示値は、開発者のコード理解度評価に大きく、かつ大きなアンカー効果があることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 12:52:32 GMT)
Replacing Human Audio with Synthetic Audio for On-device Unspoken
Punctuation Prediction [10.5] 本稿では,音響的特徴とテキスト的特徴を組み合わせた,英語のマルチモーダル・アンスポークな句読解予測システムを提案する。
本研究では,韻律を意識したテキスト音声合成システムを用いて生成した合成データにのみ依存することで,未知の句読点予測問題に対して,高価な人間の音声録音で訓練されたモデルよりも優れた性能が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 21:01:35 GMT)
Learning Interaction-Aware Trajectory Predictions for Decentralized
Multi-Robot Motion Planning in Dynamic Environments [10.3] 本稿では、リカレントニューラルネットワーク(RNN)に基づく新しい軌道予測モデルを提案する。
次に,軌道予測モデルをマルチロボット衝突回避のための分散モデル予測制御(MPC)フレームワークに組み込む。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 11:11:08 GMT)
Addressing the Topological Defects of Disentanglement via Distributed
Operators [10.3] ゆがみに対する一般的なアプローチは、これらの因子をモデルの潜在表現の別個の部分空間にマッピングする学習である。
ここでは、画像に作用する広範な変換系に対して、この手法がトポロジ的欠陥をもたらすことを示す。
群表現論の古典的な結果に動機付けられ、より柔軟な解離へのアプローチについて研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 18:34:55 GMT)
RoBIC: A benchmark suite for assessing classifiers robustness [10.3] 本稿では,RoBICを作成したパラメータフリーな新しいベンチマークを提案する。
ネットワークの堅牢性は、その正確性とは無関係に、白と黒のボックス攻撃に対して測定する。
本稿では,RoBICによる最近の16モデルのロバスト性に有意な差が認められた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 10:13:39 GMT)
Signal Propagation in a Gradient-Based and Evolutionary Learning System [9.9] GANトレーニングのための共進化アルゴリズム(CEA)は、彼らに経験的に堅牢です。
そこで我々は,Lipizzanerのような分散CEAであるLipi-Ringを提案する。
主課題は,信号伝搬の方向性の違いがリピズザナーの性能品質と訓練効率に合致するかどうかである。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 16:46:44 GMT)
D2A U-Net: Automatic Segmentation of COVID-19 Lesions from CT Slices
with Dilated Convolution and Dual Attention Mechanism [9.8] 拡張型コンボリューションと新しいデュアルアテンション機構に基づくCTスライスにおけるCOVID-19病変セグメンテーションのための拡張型デュアルアテンションU-Net(D2A U-Net)を提案する。
以上の結果から,拡張畳み込みと二重注意機構を導入することにより,偽陽性の数が大幅に減少することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 01:21:59 GMT)
Graph Convolutional Value Decomposition in Multi-Agent Reinforcement
Learning [9.8] 深層強化学習における値関数分解のための新しい枠組みを提案する。
特に、エージェントのチームは完全有向グラフのノードの集合であると考えている。
我々は,チーム状態-行動値関数を各エージェント毎の観察-行動値関数に分解する混合GNNモジュールを導入し,グローバルチーム報酬の分数で各エージェントに明示的なクレジット割り当てを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 07:33:31 GMT)
Reinforcement Learning for Optimized Beam Training in Multi-Hop
Terahertz Communications [9.4] マルチホップTHzリンクの性能を最適化するために,動的トレーニングレベルを持つ新しい階層ビームトレーニング手法を提案する。
提案手法は, 従来の階層ビームトレーニングと比較して, スペクトル効率において最大75%の性能向上を達成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 05:24:09 GMT)
Artificial Intelligence based Autonomous Molecular Design for Medical
Therapeutic: A Perspective [9.4] ドメイン認識機械学習(ML)モデルは、小さな分子治療設計の加速にますます採用されている。
我々は、各コンポーネントによって達成された最新のブレークスルーと、このような自律型AIとMLワークフローをどのように実現できるかを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 00:43:46 GMT)
Commuting Network Spillovers and COVID-19 Deaths Across US Counties [9.0] ネットワークの通勤は、新型コロナウイルスの死亡とケース、空間的近接性、社会経済的、人口統計的要因のネットにとって重要な問題である。
地域レベルの緩和と防止の取り組みは、接続された場所のネットワークにおける同様の取り組みによって補完される場合、より効果的である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 19:52:35 GMT)
Diffusion Asymptotics for Sequential Experiments [9.0] 本研究では, 連続実験の手法群の挙動が拡散限界に収束することを示した。
この接続により、鋭い予測を行い、トンプソンサンプリングの挙動に関する新たな知見を得ることができる。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 03:50:40 GMT)
Systematic Generalization for Predictive Control in Multivariate Time
Series [8.9] 本研究では,力学系の将来の状態軌跡の予測における系統的一般化について検討する。
我々は、大きな地平線まで軌道を予測できる有用な帰納的バイアスの厳密な研究を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 18:00:45 GMT)
Doctor Imitator: A Graph-based Bone Age Assessment Framework Using Hand
Radiographs [8.9] 我々は,Dr. Imitator (DI) と呼ばれる手指X線写真を用いた骨年齢評価のための新しいグラフベース深層学習フレームワークを提案する。
DDIは,手形画像における解剖学的関心領域(ROI)の局所的特徴を捉え,提案したグループ・コンボリューションによるROIスコアを予測する。
さらに、患者固有のROI特徴に対する注意度とROIスコアに対する文脈注意度を計算するための、新しいデュアルグラフベースのアテンションモジュールを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 13:45:39 GMT)
An exact solver for the Weston-Watkins SVM subproblem [8.9] We propose a algorithm that solve the subproblem exactly using a novel reparametrization of the Weston-Watkins dual problem。
我々の解法は,クラス数が大きければ最先端の解法よりも大幅に高速化されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 18:54:33 GMT)
Stability of SGD: Tightness Analysis and Improved Bounds [8.8] グラディエント・Descent(SGD)に基づく手法は、実際によく一般化された大規模機械学習モデルの訓練に広く用いられている。
解析[18]は滑らかな関数に対して厳密であり、そうでなければ、どのような損失とデータに対して、分析は改善できるのか?
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 05:43:27 GMT)
On the Existence of Optimal Transport Gradient for Learning Generative
Models [8.6] Wasserstein Generative Adversarial Networks (WGAN) のトレーニングは、最適な輸送コストの勾配の計算に依存する。
まず、そのような勾配は定義されない可能性を示し、勾配に基づく最適化の際の数値的不安定性をもたらす。
実験データの離散性を利用して、半離散的な設定で勾配を定式化し、生成モデルパラメータの最適化のためのアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 16:28:20 GMT)
Polarimetric Monocular Dense Mapping Using Relative Deep Depth Prior [8.6] 偏光カメラから利用できる全偏光キューを用いたオンライン再構成手法を提案する。
提案手法は, 深度マップの精度を向上し, 特に質感の悪い地域では, 密度を向上することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 01:34:37 GMT)
Learning to Enhance Visual Quality via Hyperspectral Domain Mapping [8.4] SpecNetはスペクトルプロファイルを計算し、所定の画像の画素単位のダイナミックレンジ調整を推定する。
我々は、RGB画像から可視HSIを推測するために、自己スーパービジョンとスペクトルプロファイル正規化ネットワークを組み込んだ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 13:27:34 GMT)
Regression Oracles and Exploration Strategies for Short-Horizon
Multi-Armed Bandits [8.2] これはMAB文学における未研究の設定であり、プレイヤーモデリングのようなゲームの文脈で多くの応用がある。
エプシロングレーディのような戦略で用いられる単純な平均を線形回帰モデルに置き換える回帰オラクルの利用について検討する。
第2に,強制探査フェーズなどの異なる探索パターンについて検討する。
最後に,UCBT と呼ばれる UCB1 戦略の新たな変種を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 04:58:44 GMT)
Prediction of Object Geometry from Acoustic Scattering Using
Convolutional Neural Networks [8.1] 本研究は,畳み込みニューラルネットワークを訓練することにより,散乱特徴から物体形状を推定することを提案する。
データ劣化に対する我々のアプローチの堅牢性は、データセットを用いてトレーニングされたネットワークの性能を比較して評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 23:24:58 GMT)
Clusterability as an Alternative to Anchor Points When Learning with
Noisy Labels [7.9] 本稿では,クラスタ可能性条件に基づく効率的な推定手法を提案する。
アンカーポイントを使った手法と比較して、我々のアプローチはより多くのインスタンスを使用し、より優れたサンプル複雑さの恩恵を受ける。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 07:22:56 GMT)
Automatic Registration and Clustering of Time Series [7.8] 本稿では,クラスタリング問題における時系列自動アライメント手法を提案する。
我々の手法であるTROUT(Optimal Unitary Transformations)を用いた時間的登録は,時系列間の新たな相同性尺度に基づいている。
最適化の定式化に新しい尺度を組み込むことで、計算と統計のパフォーマンスの既知の利点を保ちます。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 18:30:11 GMT)
Input Similarity from the Neural Network Perspective [7.8] ノイズの多いラベルを持つデータセットでトレーニングされたニューラルネットワークは、ほぼ完璧な精度に達する。
サンプル密度を推定するために類似度の測定方法を示す。
また、類似した例をネットワークによっても類似とみなすよう提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 04:57:30 GMT)
An Empirical Study on Deployment Faults of Deep Learning Based Mobile
Applications [7.6] モバイルディープラーニング(DL)アプリは、大規模データを使用してトレーニングされたDLモデルとDLプログラムを統合する。
本稿では,モバイルdlアプリのデプロイ障害に関する最初の総合的研究を行う。
我々は,断層症状に関する23のカテゴリからなる微粒度分類を構築し,異なる断層タイプに対する共通修正戦略を蒸留する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 15:12:25 GMT)
Regional Attention with Architecture-Rebuilt 3D Network for RGB-D
Gesture Recognition [7.5] ジェスチャー認識のためのアーキテクチャ再構築型3Dネットワーク(RAAR3DNet)を提案する。
我々は、ニューラルネットワークサーチ(NAS)を介して、ネットワークを介して自動的に再構築された構造に固定されたインセプションモジュールを置き換える。
これにより、ネットワークは異なるレイヤにおけるさまざまなレベルの特徴表現をより適応的にキャプチャできる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 09:36:00 GMT)
On the Suboptimality of Thompson Sampling in High Dimensions [7.2] 我々は、トンプソンサンプリングが半帯域の準最適であることを実証する。
トンプソンサンプリングは、高次元において非常に低性能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 15:44:43 GMT)
Fast differentiable evolution of quantum states under Gaussian
transformations [6.7] 完全変換行列を生成せずに最終状態を高速に計算するアルゴリズムを提案する。
我々は、回路を最適化して、単一光子、Gottesman-Kitaev-Preskill状態、NOON状態を生成することで、アルゴリズムをベンチマークする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 21:22:19 GMT)
Player Modeling via Multi-Armed Bandits [6.6] マルチアームバンディット(MAB)に基づく新しいプレイヤーモデリング手法を提案する。
本研究では,ユーザ研究におけるデータ生成に先立って,これらのアルゴリズムの評価と微調整を行うアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 05:04:45 GMT)
Improving Aerial Instance Segmentation in the Dark with Self-Supervised
Low Light Enhancement [6.5] 空中画像の低照度条件は、視覚ベースのアプリケーションの性能に悪影響を及ぼす。
自己監督型で低照度画像を高めることができる新しい手法を提案する。
GANを用いた新しい低照度航空データセットも提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 12:24:40 GMT)
Slicing the hypercube is not easy [6.4] 我々は、少なくとも$Omega(n0.51)$超平面は、$n$次元ハイパーキューブのすべての辺をスライスする必要があることを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 16:24:37 GMT)
Query complexity of heavy hitter estimation [6.4] 我々は、サブセット $mathcalSgamma_mathcalP$ を、基礎となる分布 $mathcalP$ をサポートする要素の特定の問題を考える。
それぞれのクエリはインデックス$i$であり、オラクルは値を$X_i$と$(b)$はペア$(i,j)$である。
それぞれの問合せモデルに対して、各ラウンドでどの問合せを全体に依存するかを決定するシーケンシャルな推定アルゴリズムを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 12:18:38 GMT)
Early Abandoning and Pruning for Elastic Distances [6.1] 我々は,プランニングと早期放棄を緊密に統合する新しい総合戦略 "EAPruned" を開発した。
提案手法をDTW, CDTW, WDTW, ERP, MSM, TWEに適用し, NN1のようなシナリオの大幅な高速化を示す。
我々は、時系列分類のための新しいC++ライブラリの一部として実装をリリースし、Python/Numpyバインディングを簡単に使用しました。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 02:13:27 GMT)
The importance of understanding instance-level noisy labels [6.0] まず、サンプル分布の異なるスペクトルからノイズのあるインスタンスを記憶することによる害を定量化する。
次に、ノイズの多いラベルで学習するための人気のあるソリューションが、この害をインスタンスレベルで緩和する方法について分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 09:19:11 GMT)
Sequential vessel segmentation via deep channel attention network [5.9] 本稿では,新しいエンコーダ・デコーダ・ディープネットワークアーキテクチャを提案する。
これは、現在のフレーム中心のスライディングウィンドウ内の2D+tシーケンシャル画像のコンテキストフレームを利用して、現在のフレームから2D容器マスクを分割する。
このアーキテクチャは、エンコーダ段階での時間空間的特徴抽出、スキップ接続層における特徴融合、デコーダ段階でのチャネルアテンション機構を備える。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 02:45:08 GMT)
Dysplasia grading of colorectal polyps through CNN analysis of WSI [5.9] 提案されたディープラーニングベースの分類パイプラインは、最先端の畳み込みニューラルネットワークに基づいている。
実験の結果,腺腫の異形成度を70%の精度で分類することができた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 15:40:27 GMT)
A Person Re-identification Data Augmentation Method with Adversarial
Defense Effect [5.8] 対角防御効果を有するReIDマルチモーダルデータ拡張法を提案する。
提案手法は,複数のデータセット上で良好に動作し,CVPR 2020 が提案する ReID に対する MS-SSIM 攻撃の防御に成功している。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 07:41:10 GMT)
Information Prediction using Knowledge Graphs for Contextual Malware
Threat Intelligence [5.8] 本稿では、MalKGと呼ばれるマルウェア知識グラフを生成するためのエンドツーエンドアプローチを提案する。
MalKGは、マルウェア脅威インテリジェンスのための最初のオープンソースの自動知識グラフである。
MT3Kと呼ばれる知識グラフは、5,741個のユニークな実体と22個の関係から3,027個のトリプルを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 17:08:09 GMT)
Autonomous Planning Based on Spatial Concepts to Tidy Up Home
Environments with Service Robots [5.7] 本研究では,確率的生成モデルのパラメータを学習することにより,対象物の順序や位置を効率的に推定できる新しい計画法を提案する。
このモデルにより、ロボットは、Tidied環境で収集されたマルチモーダルセンサ情報を用いて、オブジェクトと場所の共起確率の分布を学習することができる。
我々は,世界ロボットサミット2018国際ロボティクスコンペティションのTidy Up Hereタスクの条件を再現する実験シミュレーションにより,提案手法の有効性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 08:16:09 GMT)
Tunable Flux through a Synthetic Hall Tube of Neutral Fermions [5.1] 我々は,原子超微粒子状態によって定義される合成リング次元の1次元光学格子において,調整可能なフラックスを有する合成ホール管を実現することを提案する。
回転スピンベースで興味深い電荷流と輸送が観測されるトポロジカル電荷ポンプの実現方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 21:35:11 GMT)
Hybrid In-memory Computing Architecture for the Training of Deep Neural
Networks [5.1] ハードウェアアクセラレータ上でのディープニューラルネットワーク(DNN)のトレーニングのためのハイブリッドインメモリコンピューティングアーキテクチャを提案する。
HICをベースとしたトレーニングでは,ベースラインに匹敵する精度を達成するために,推論モデルのサイズが約50%小さくなることを示す。
シミュレーションの結果,HICをベースとしたトレーニングにより,PCMの耐久限界のごく一部に,デバイスによる書き込みサイクルの回数を自然に確保できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 05:26:27 GMT)
AEGCN: An Autoencoder-Constrained Graph Convolutional Network [5.0] 本稿では,オートエンコーダ制約付きグラフ畳み込みネットワークと呼ばれる新しいニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。
このモデルのコアはグラフ上で直接動作する畳み込みネットワークであり、隠れた層はオートエンコーダによって制約される。
オートエンコーダの制約を追加することで,グラフ畳み込みネットワークの性能が大幅に向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 09:40:28 GMT)
Enhancing Reading Strategies by Exploring A Theme-based Approach to
Literature Surveys [5.0] 我々は,コーパスを視覚的に,テーマ的に探索できる方法論を考案し,個人化された全体的読解戦略を開発した。
その結果, (i) 未読の論文を選別し, (ii) より一貫性のある読解戦略を開発し, (iii) 論文間のテーマ構造と関係をより効果的に理解した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 10:36:45 GMT)
Attentive Gaussian processes for probabilistic time-series generation [4.9] 本稿では,ガウス過程の回帰と組み合わせて実数値列を生成する,計算効率のよいアテンションベースネットワークを提案する。
我々は,GPがフルバッチを用いて訓練されている間,ネットワークのミニバッチトレーニングを可能にするブロックワイズトレーニングアルゴリズムを開発した。
アルゴリズムは収束することが証明され、より良くなくても、見いだされた解の品質に匹敵することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 01:19:15 GMT)
Query complexity of adversarial attacks [4.9] 敵対的文献では、ブラックボックスとホワイトボックスの2つの主要な攻撃モデルが検討されている。
これらの脅威モデルは、敵が問うことのできるクエリの数によってインデックスされた、きめ細かいスペクトルの2つの端であると考えている。
我々は、ホワイトボックスモデルで可能な攻撃に匹敵する攻撃を設計するために、敵が要求するクエリ数を調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 14:38:56 GMT)
Deep Multi-path Network Integrating Incomplete Biomarker and Chest CT
Data for Evaluating Lung Cancer Risk [4.8] マルチパスマルチモーダル欠落ネットワーク(M3Net)と呼ばれる新しいネットワーク設計を提案する。
マルチモーダルデータ(CDE、バイオマーカー、CT画像など)を統合することで、マルチパスニューラルネットワークによるモダリティの欠如を考慮できる。
ネットワークは、医療画像の特徴とCDE/バイオマーカーの両方でエンドツーエンドにトレーニングしたり、単一のモダリティで予測することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 03:17:15 GMT)
Unification-based Reconstruction of Multi-hop Explanations for Science
Questions [4.7] 科学的な説明のコーパスに現れる説明的パターンを活用する手法を提案する。
この枠組みは、語彙的関連性と統一力の概念を統合することで、一連の原子的事実をランク付けする。
k-NNクラスタリングとIR(Information Retrieval)技術を統合することで、Worldtree corpus上で広範囲な評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 09:32:05 GMT)
Language Models for Lexical Inference in Context [4.6] 文脈における語彙推論(英: Lexical inference in context, LIiC)とは、2つの非常に類似した文間のテキストの含意を認識するタスクである。
本稿では,この課題に対する事前学習言語モデル(LM)に基づいて,最初のアプローチを定式化し,評価する。
LIiC に対する事前訓練による LM の可能性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 09:08:22 GMT)
H3D: Benchmark on Semantic Segmentation of High-Resolution 3D Point
Clouds and textured Meshes from UAV LiDAR and Multi-View-Stereo [4.3] 本稿では,3つの方法でユニークな3次元データセットを提案する。
ヘシグハイム(ドイツ語: Hessigheim, H3D)は、ドイツの都市。
片手で3次元データ分析の分野での研究を促進するとともに、新しいアプローチの評価とランク付けを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 09:33:48 GMT)
Quantum capacity analysis of multi-level amplitude damping channels [4.2] マルチレベル振幅減衰(MAD)量子チャネルの集合は、標準量子ビット振幅減衰チャネルの有限次元$d$の量子系への一般化として導入された。
関連する量子的およびプライベートな古典的容量を、かなり広い種類の写像に対して計算し、これまで知られていた可解モデルの集合を拡張した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 17:17:04 GMT)
Deep multi-stations weather forecasting: explainable recurrent
convolutional neural networks [4.2] モデルに自己注意を加えることで、全体の予測性能が向上することを示す。
本稿では,ヨーロッパ18都市の日次収集データから天気予報を行うため,異なる2つのディープラーニングアーキテクチャを比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 00:05:10 GMT)
The human-AI relationship in decision-making: AI explanation to support
people on justifying their decisions [4.2] 人々は、AIがどのように機能するか、そしてそのシステムとの関係を構築するために、その成果をもっと意識する必要があります。
意思決定のシナリオでは、人々はAIがどのように機能するか、そしてそのシステムとの関係を構築する結果についてもっと意識する必要があります。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 14:28:34 GMT)
SCA-Net: A Self-Correcting Two-Layer Autoencoder for Hyper-spectral
Unmixing [3.9] 本研究では,2層オートエンコーダ(SCA-Net)が,従来報告されていた値から10～5ドル程度のスケールの誤差測定値を実現することを示す。
また、両直交表現に基づくSCA-Netは、エンドメンバー数が過剰に指定された場合に自己補正を行うことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 19:37:52 GMT)
Privacy-Preserving Graph Convolutional Networks for Text Classification [3.6] グラフ畳み込みネットワーク(GCN)は、グラフとして自然に発生する文書の表現学習と予測のための強力なアーキテクチャです。
人々のプロフィールや関係をエッジとして文書などの機密情報を含むデータは、GCNからのプライバシーリークを起こしやすいです。
プライバシーを守ったGCNは、非プライベートバリアントの90%まで性能を発揮し、強力なプライバシー対策を正式に保証しています。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 15:27:38 GMT)
Evaluating the phase dynamics of coupled oscillators via time-variant
topological features [3.5] 我々は、振動子の位相進化を記述する定量的特徴を構築するためにトポロジカルアプローチを用いる。
時変的な特徴は、フェーズダイナミクスの進化に関する重要な洞察を提供する。
本手法はキメラ状態を定性的に説明できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 03:19:58 GMT)
On Disentanglement in Gaussian Process Variational Autoencoders [3.4] 時系列データ上で異なるタスクに成功しているモデルを最近導入した。
本モデルでは,各潜伏チャネルをGP前にモデル化し,構造的変動分布を用いることで,データの時間的構造を利用する。
実世界の医療時系列データから有意義な不整合表現を学習できる証拠を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 15:49:27 GMT)
Simple and Near-Optimal MAP Inference for Nonsymmetric DPPs [3.4] 非対称なカーネル行列によって定義される決定点過程に対する最大後続推定(MAP)問題について検討する。
局所探索を用いてこの問題に対する最初の乗法近似保証を得る。
近似係数が$kO(k)$ に近いので、理論上、実験的に、この問題に対する最先端の手法と好適に比較できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 09:34:44 GMT)
Robustness in Compressed Neural Networks for Object Detection [3.0] 圧縮されたモデルの異なる歪みタイプに対する感度はニュアンス化されている。
いくつかの汚職は圧縮法に大きく影響している。
データ拡張はモデルの堅牢性に肯定的な影響を与えることが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 15:52:11 GMT)
Modeling the Interaction between Agents in Cooperative Multi-Agent
Reinforcement Learning [2.9] 対話型アクター・クリティック(IAC)と呼ばれる新しい協調型MARLアルゴリズムを提案する。
IACは政策と価値関数の観点からエージェントの相互作用をモデル化する。
連続制御タスクに値分解手法を拡張し、古典的な制御やマルチエージェント粒子環境を含むベンチマークタスク上でIACを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 01:58:28 GMT)
On Minibatch Noise: Discrete-Time SGD, Overparametrization, and Bayes [2.7] ミニバッチサンプリングによる勾配降下(SGD)の騒音は未だよく分かっていない。
ミニバッチサンプリングが必ずしも変動を引き起こすとは限らないという観測に感銘を受けて,ミニバッチノイズを発生させる条件を見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 10:38:55 GMT)
Self-Supervised VQ-VAE For One-Shot Music Style Transfer [2.6] 本稿ではベクトル量子化変分オートエンコーダ(VQ-VAE)の拡張に基づくワンショット音色変換法を提案する。
提案手法は,客観的な指標を用いて評価し,選択した基準線を上回り得ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 21:42:49 GMT)
PyTorchRL: Modular and Distributed Reinforcement Learning in PyTorch [2.5] 深層強化学習(RL)は、難しい環境の解決に成功しているが、大規模なサンプリングやコンピューティングリソースへのスケーリングを必要とすることが多い。
PyTorchRLはモジュール設計のPyTorchベースのライブラリで,再利用可能な拡張可能なモジュールの集合からエージェントを構成することができる。
PyTorchRLの興味深いユースケースをいくつか紹介し、Obstacle Tower Unity3Dチャレンジ環境上での最新のテスト性能を最大化して、ライブラリを展示する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 16:39:37 GMT)
Sparse-Push: Communication- & Energy-Efficient Decentralized Distributed
Learning over Directed & Time-Varying Graphs with non-IID Datasets [2.5] 通信効率のよい分散学習アルゴリズムであるSparse-Pushを提案する。
提案アルゴリズムは,通信性能がわずか1%の466倍の低減を実現する。
非IIDデータセットのケースにおいて,通信圧縮が性能を著しく低下させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 19:41:11 GMT)
Accelerating COVID-19 research with graph mining and transformer-based
learning [2.5] 新型コロナウイルス研究のための汎用仮説自動生成システムAGATHA-CとAGATHA-GPを紹介します。
どちらのシステムも、高速な計算時間でドメイン(一部のドメインでは0.97%のROC AUC)間で高品質の予測を実現します。
これらのシステムは、新型コロナウイルスとオキシトシンホルモンの関係など、現在進行中の研究成果を発見できることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 15:11:36 GMT)
Boosting Template-based SSVEP Decoding by Cross-domain Transfer Learning [2.5] 我々は、最小二乗変換(LST)に基づく転送学習を取り入れて、最先端のテンプレートベースのSSVEPデコーディングを強化する。
研究結果は,既存データをドメイン間で転送する場合のSSVEPの変動を抑える上でのLSTの有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 00:14:06 GMT)
Verification of phased Dicke states [2.4] ディック状態は、真の多部絡みを持つ量子状態の例である。
フェーズド・ディック状態はディック状態の一般化であり、反対称基底状態を含む。
フェーズドDicke状態を検証するための実用的で効率的なプロトコルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 08:56:31 GMT)
An Ensemble Deep Convolutional Neural Network Model for Electricity
Theft Detection in Smart Grids [2.3] 電力盗難検知(EDT)アルゴリズムは、この非技術的損失(NTL)が電力システムにおいて重大な課題を引き起こす可能性があるため、一般的にそのような目的のために使用される。
本稿では,スマートグリッドにおけるETDのためのEnsemble Deep Convolutional Neural Network (EDCNN)アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 18:27:13 GMT)
Conditional Versus Adversarial Euler-based Generators For Time Series [2.2] オイラー離散化に基づく時系列の新しい生成モデルを提案する。
テストでは、オイラーの離散化とワッサーシュタイン距離の使用により、提案されたGANと(よりかなり)CEGENが、最先端のTime Series GAN生成より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 08:18:35 GMT)
Personalization for Web-based Services using Offline Reinforcement
Learning [2.2] モデルなしのオフライン強化学習(RL)を通じて政策を学習する上での課題に対処する。
メジャーなソーシャルネットワークにおけるユーザ認証のためのプロダクションシステムにデプロイされ、長期的な目的を著しく改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 18:17:00 GMT)
Power of data in quantum machine learning [2.1] データから学習する古典機械によって、古典的に計算が難しい問題を簡単に予測できることが示される。
本稿では,フォールトトレラントシステムにおける学習問題に対して,単純かつ厳密な量子スピードアップを実現する量子モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 21:10:03 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） (Wed, 10 Feb 2021 12:21:46 GMT)
Single-shot number-resolved detection of microwave photons with error
mitigation [2.1] 我々は、共振器量子ビット回路QEDプラットフォームに最大15個のマイクロ波光子の単発高忠実光子数分解検出器を実装した。
この検出器は、光子数の二進分解のビットを構成する一連の一般化パリティ作用素を測定することで機能する。
誤差が独立して十分に小さい場合、M$-modeシステムに効率よく拡張可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 22:58:13 GMT)
Exploring the gap between thermal operations and enhanced thermal
operations [2.0] 我々は、EnTOによって誘導される状態遷移は、TOによってほぼ実現できないことを解析的に証明した。
この結果は、量子熱力学におけるコヒーレンス力学の制約の研究にも貢献できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 08:05:36 GMT)
Reference-based Texture transfer for Single Image Super-resolution of
Magnetic Resonance images [2.0] 平面内および平面間MRI超解像を用いた深層学習のための参照型マルチコントラスト・マルチコントラスト・テクスチャ・トランスファー戦略を提案する。
提案手法を異なる超解像アーキテクチャに適用し,PSNRとSSIMの4倍超解像に対する改善を観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 14:12:48 GMT)
Application of Yolo on Mask Detection Task [1.9] 厳密なマスク着用政策は、公的な感覚だけでなく、実際的な困難にも適合している。
マスクチェックを自動化する既存の技術は、リアルタイム監視カメラの映像にディープラーニングモデルを使用している。
本研究は,Mask-R-CNNをより効率的なモデル「YOLO」に置き換えたマスク検出手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 12:34:47 GMT)
Epidemiological and public health requirements for COVID-19 contact
tracing apps and their evaluation [1.9] デジタル接触追跡は公衆衛生の介入である。
ローカルな健康ポリシーと統合され、露出した個人に対して迅速かつ正確な通知を提供し、アプリの取り込みと隔離の遵守を促進する必要がある。
アプリベースのコンタクトトレースの有効性のリアルタイムモニタリングと評価は、改善と公衆信頼の鍵となる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 14:08:34 GMT)
GuiltyWalker: Distance to illicit nodes in the Bitcoin network [1.8] 本稿では,マネーロンダリングを検出する機械学習手法の性能を高めるために,グラフと過去のラベルの構造に基づく新機能を提案する。
我々の手法であるGuiltyWalkerは、bitcoinトランザクショングラフのランダムウォークを実行し、不正なトランザクションまでの距離に基づいて特徴を計算します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 10:29:13 GMT)
Reviewable Automated Decision-Making: A Framework for Accountable
Algorithmic Systems [1.7] 本稿では,adm(automated and algorithmic decision-making)のアカウンタビリティ向上のためのフレームワークとして,reviewabilityを提案する。
我々は、ADMを人間と技術の両方の要素を含む社会技術的プロセスであると理解し、決定が下される前に開始し、決定そのものを超えて拡張する。
我々は、人間の意思決定をレビューする行政法のアプローチに基づいたレビュー可能性枠組みは、admに対してより包括的かつ法的に関連のある説明責任の形式を進めるための実用的な方法であると主張する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 11:48:42 GMT)
Domain Adaptation In Reinforcement Learning Via Latent Unified State
Representation [1.4] 第1段階では複数のドメイン間で整合性を持つ潜在統一状態表現(LUSR)を学習し,第2段階ではLUSRに基づいて1つのソースドメインでRLトレーニングを行う2段階RLエージェントを提案する。
LUSRのクロスドメイン一貫性により、ソースドメインから取得したポリシーは、余分なトレーニングなしで他のターゲットドメインに一般化することができる。
提案手法は,RLタスクにおける最先端のドメイン適応性能を実現し,潜在表現に基づくRLとイメージ・ツー・イメージの変換に基づく先行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） (Wed, 10 Feb 2021 19:38:14 GMT)
Enhancing efficiency of object recognition in different categorization
levels by reinforcement learning in modular spiking neural networks [1.4] 本稿では,異なる分類レベルにおける物体認識のための計算モデルを提案する。
強化学習規則を備えたスパイクニューラルネットワークは、各分類レベルでモジュールとして使用される。
各分類レベルで必要な情報に基づいて、関連する帯域通過フィルタ画像を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 12:33:20 GMT)
SensPick: Sense Picking for Word Sense Disambiguation [1.1] 我々は,対象単語の文脈情報と関連する光沢情報の両方を用いて,単語とグルースの集合間の意味的関係をモデル化する。
We propose SensPick, a type of stacked bidirectional Long Short Term Memory (LSTM) network to perform the WSD task。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 04:52:42 GMT)
Adversarial Robustness: What fools you makes you stronger [1.1] 本研究では,PAC-ラーニングモデルと等価クエリ-ラーニングモデルのバージョンとの間で,サンプルの複雑さを指数関数的に分離することを証明する。
この分離は、敵対的堅牢性に興味深い意味を持つことを示す。
攻撃者の存在下では、確実に堅牢なモデルを計算する適応防御を設計するビジョンを探求する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 15:00:24 GMT)
Improving the Classification of Rare Chords with Unlabeled Data [1.0] ACR(Automatic Chord Recognition)タスクにおけるレアクラスのパフォーマンス向上手法について検討する。
まず, 硬質試料の分類を改善するために提案されたACRの文脈における焦点損失の利用について検討した。
並行して,音楽領域に画像認識のための自己学習手法を適用した。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 11:57:24 GMT)
Towards Feature-Based Performance Regression Using Trajectory Data [0.9] ブラックボックス最適化は非常に活発な研究領域であり、毎年多くの新しいアルゴリズムが開発されている。
アルゴリズムの多様性はメタプロブレム(メタプロブレム):どのアルゴリズムが与えられた問題を選択するか?
過去の研究では、探索ランドスケープ分析に基づくインスタンスごとのアルゴリズム選択が、このメタプロブレムに取り組むための効率的な手段であることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 10:19:13 GMT)
Voice Cloning: a Multi-Speaker Text-to-Speech Synthesis Approach based
on Transfer Learning [0.8] 提案手法は,マルチスピーカ音響空間をモデル化可能なシステムを実現するために,これらの制約を克服することを目的としている。
これにより、訓練期間中に観測されていなくても、異なる話者の声に似た音声を生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 18:43:56 GMT)
Representativeness in Statistics, Politics, and Machine Learning [0.7] 代表性は基本的なが滑りやすい概念である。
代表性とは何か、どのように社会的に動員されるのか、どのような価値や理想がコミュニケーションや対面するのかを問う。
FAccTの議論において,代表性がどのように使われているのかを考察するために,これらの分析を引用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 14:20:15 GMT)
Development of Crop Yield Estimation Model using Soil and Environmental
Parameters [0.7] 本研究はパキスタン国立茶研究所で実施されている茶形態について行ったものである。
採取したパラメータは, 土壌の温度, 湿度, 降雨量, PHレベルである。
設計モデルはニューラルネットワークのアンサンブルに基づいており、R-squaredは0.9461、RMSEは0.1204である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 22:02:13 GMT)
Average fidelity and fidelity deviation in noisy quantum teleportation [0.7] 我々は、ノイズチャネル量子テレポーテーションにおける平均忠実度(例えば、F)と忠実度偏差(例えば、D)を分析する。
以上の結果から、達成可能な最大平均フィデリティは、普遍性であるゼロフィデリティ偏差を保証することが証明された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 12:00:56 GMT)
Dynamic $\beta$-VAEs for quantifying biodiversity by clustering
optically recorded insect signals [0.6] 本稿では,系統群によるデータのクラスタリングが可能な変分オートエンコーダ(VAE)の適応的変種を提案する。
南スカンジナビアの光記録昆虫信号に対する動的$beta$-VAEの有用性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 16:14:13 GMT)
Detecting corruption in single-bidder auctions via positive-unlabelled
learning [0.4] 単一入札率(英: single-bidder rate)は、公共調達における汚職のプロキシとして一般的に用いられるが、これは腐敗したオークションの証拠ではなく、競争力のないオークションである。
本稿では,ロシア連邦における公募の競売を,おそらく公正な競売と疑わしい競売に分けるために,肯定的でない分類を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 16:08:12 GMT)
Real-Time Likelihood-free Inference of Roman Binary Microlensing Events
with Amortized Neural Posterior Estimation [0.3] ローマ宇宙望遠鏡による次世代の宇宙マイクロレンズ調査では、数千の連星が観測されると予想されている。
そこで我々は,アモルト化神経後部推定法(Amortized Neural Later Estimation)という,可能性のない推論手法を提案する。
291,012シミュレートされたローマ風の2L1Sシミュレーションで訓練され、NDEは以前の支援下での観測のために数秒以内に正確で正確な後部を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 19:00:01 GMT)
Faster Maximum Feasible Subsystem Solutions for Dense Constraint
Matrices [0.3] Max Feasible Subsystem 問題は、機械学習や圧縮センシングといった幅広い応用において重要である。
厳密な制約行列の場合,既存のFSを拡張して,解の品質を維持したり改善したりしながら,その速度を大幅に向上させる。
圧縮センシングにおける二項分類とスパースリカバリ(sparse recovery)という,密度制約行列を持つ2つのアプリケーション上で,拡張アルゴリズムを検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 21:26:27 GMT)
Customizing Contextualized Language Models forLegal Document Reviews [0.2] 一般ドメインコーパスに歪んだ異なる言語モデルがどのように、法的文書レビュータスクに最適にカスタマイズできるかを示す。
本研究は,タスクのパフォーマンスと実践的考察の効率を比較検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 22:14:15 GMT)
Surrogate-free machine learning-based organ dose reconstruction for
pediatric abdominal radiotherapy [0.2] 最先端の手法は3Dサロゲート解剖学を用いてこれを達成している。
機械学習(ML)に基づくサロゲートフリー線量再構成手法の提案と検証
新たなMLベースの臓器ドレナージ法は,サロゲートのセットアップがもはや不要であるため,精度だけでなく効率も向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 17:30:15 GMT)
Hippocampus Segmentation on Epilepsy and Alzheimer's Disease Studies
with Multiple Convolutional Neural Networks [0.1] 本稿では,最先端,オープンソース,深層学習に基づく海馬セグメンテーション手法を提案する。
拡張された2次元マルチオリエンテーションアプローチを使用し、自動前処理と配向アライメントを備える。
我々は,HarPテストセットとDiceのHCUnicampの両方の文献から,HarPでのみトレーニングされた手法が,他の方法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 21:23:29 GMT)
Using hardware performance counters to speed up autotuning convergence
on GPUs [0.0] チューニング空間を探索する新しい手法を提案する。
この方法は、経験的チューニング中にハードウェアパフォーマンスカウンタを収集する。
提案手法は,アプリケーションが異なるハードウェアに移植される必要がある場合や,異なる特性を持つデータを処理する必要がある場合,自動チューニングを高速化できることを実験的に実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 07:42:39 GMT)
Ultra-low-power second-order nonlinear optics on a chip [0.0] 2階非線形光学プロセスは、ある波長から別の波長への光を変換し、量子絡み合いを生成するために用いられる。
ここでは、薄膜ニオブ酸リチウムフォトニック回路において、周波数倍率とパラメトリック振動を効率よく示す。
これらの共鳴二階非線形回路は、新興の非線形および量子フォトニクスプラットフォームの重要な部分を形成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 18:22:06 GMT)
Two Novel Performance Improvements for Evolving CNN Topologies [0.0] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、画像処理のための最先端のアルゴリズムである。
この研究では、これらのアルゴリズムの利用に2つの新しいアプローチが提示され、複雑さとトレーニング時間を20%近く短縮するのに効果的である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 14:17:51 GMT)
Temporal Parallelization of Inference in Hidden Markov Models [0.0] 本稿では隠れマルコフモデル(hmms)における推論の並列化アルゴリズムを提案する。
パラレル・バックワード型フィルタ・スムージングアルゴリズムとパラレル・ビタビ型max-a-posteriori(MAP)を提案する。
高並列処理ユニット(GPU)における提案手法の性能と古典的手法とを実証的に比較する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 21:26:09 GMT)
Star-topology Registers: NMR and Quantum Information Perspectives [0.0] 大規模なスピンレジスタの量子制御は、分光から量子情報まで多くの応用において重要である。
ここでは、特に核磁気共鳴法を用いて、恒星トポロジーレジスタの最近の進歩について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 00:58:16 GMT)
Stabilization via feedback switching for quantum stochastic dynamics [0.0] 本稿では,連続的な測定プロセスの出力と散逸制御を切り替えて速度を向上する,量子系における純粋状態と部分空間の準備法を提案する。
提案した閉ループ戦略は,平均的かつほぼ確実に目標をグローバルに安定させ,時間的および状態的切換制御法と好適に比較できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 14:14:52 GMT)
Spin-twisted Optical Lattices: Tunable Flat Bands and Larkin-Ovchinnikov
Superfluids [0.0] ねじれた二層グラフェンと遷移金属ジアルコゲナイドのモワール超格子は、新しいバンド構造を作るための強力なツールとして登場した。
我々の研究は、低温原子系における新しい量子相とツイストロン論の探求の道を開くかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 21:52:14 GMT)
Searching CUDA code autotuning spaces with hardware performance
counters: data from benchmarks running on various GPU architectures [0.0] 我々は,パフォーマンス関連ソースコードパラメータを考慮に入れたベンチマークを開発し,GPUアーキテクチャのピークに近い性能に到達した。
当社のフレームワークであるKernel Tuning Toolkitでは、複数のGPU上での時間とハードウェアパフォーマンスカウンタを測定し、5つのベンチマークの完全なチューニングスペースを測定しました。
本稿では,検索者に対するロバストな評価や,他者との比較に用いたスクリプトについて詳述する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 07:51:09 GMT)
Robust estimation of tree structured models [0.0] ノイズの多い二分データから、可能な木の小さな等価クラスまで、木を復元できることが示される。
また、Chow-Liuアルゴリズムがノイズデータから根本木を継続的に学習する際の特徴付けも提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 14:58:40 GMT)
Refinement of polygonal grids using Convolutional Neural Networks with
applications to polygonal Discontinous Galerkin and Virtual Element methods [0.0] CNNは多角形要素の「形状」を正確に識別するのに有効であることを示す。
我々は,CNNを用いて要素の形状を低計算コストで分類する2つの改良戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 21:01:16 GMT)
Quantum Information Scrambling in a Superconducting Qutrit Processor [0.0] 強い相互作用を持つ多体系における量子情報の非局在化は、最近、ブラックホールのダイナミクス、エキゾチックな非フェルミ液体の輸送、および量子カオスの多体アナログの理解を統一し始めている。
我々は,2量子スクランブル演算を実装し,それらを5量子テレポーテーションアルゴリズムに組み込んで,関連する外部順序相関関数を測定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 18:26:03 GMT)
Pseudo-bosons and bi-coherent states out of $\Lc^2(\mathbb{R})$ [0.0] 我々は、変形した正準交換関係と関連する擬似ボソン状態および双コヒーレント状態の解析を継続する。
ヒルベルト空間 $Lc2(mathbbR)$ 以外の元のアプローチをどのように拡張するかを示し、ある数のような作用素の固有状態を定義する可能性については触れられていない。
この可能性も双コヒーレントな状態にまで拡張し、citebag 2010jmpで最初に導入された超ポテンシャルの例を、多くの詳細で論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 18:19:36 GMT)
Predicting Customer Lifetime Values -- ecommerce use case [0.0] この研究は、まず'buy-till-you-die'統計モデルを使用して顧客の振る舞いを予測し、その後、同じデータセット上でニューラルネットワークを使用して結果を比較する、顧客の将来の購入を予測する2つのアプローチを比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 23:17:16 GMT)
Policy Augmentation: An Exploration Strategy for Faster Convergence of
Deep Reinforcement Learning Algorithms [0.0] 本稿では,政策拡張(Policy Augmentation)と呼ばれる革命的アルゴリズムを紹介する。
ポリシー強化は、新しく開発された帰納的行列補完法に基づいている。
提案アルゴリズムは、探索されていない状態-作用ペアの値を増大させ、エージェントが初期エピソードにいる間、エージェントが高値のリターンをもたらすアクションを行うのを助ける。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 03:51:45 GMT)
Partial transfusion: on the expressive influence of trainable batch norm
parameters for transfer learning [0.0] ImageNetからのトランスファーラーニングは、深層学習を医療画像に適用する際のゴートアプローチである。
ほとんどのモダンアーキテクチャにはバッチの正規化レイヤが含まれており、そのようなレイヤでモデルを微調整するには、いくつかの注意が必要である。
バッチ正規化レイヤのトレーニング可能な重みを微調整するだけで、すべての重みを微調整するのと同じようなパフォーマンスが得られることが分かりました。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 16:29:03 GMT)
Open Quantum Dynamics Theory for Non-Equilibrium Work: Hierarchical
Equations of Motion Approach [0.0] システムバスモデル(SB)は、完全量子状態におけるジャージンスキーの等式を調べるものであると考えられている。
分割関数(PF)と経路に基づいて,その定義を数値的に評価する。
我々は、PF に基づく WCF の定義を用いることで、ジャージンスキーの等式とは全く矛盾しない結果が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 02:58:38 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） (Wed, 10 Feb 2021 09:52:18 GMT)
Observation of a quantum phase transition in the quantum Rabi model with
a single trapped ion [0.0] 量子相転移(QPT)は通常、熱力学の限界に近づく大きな自由度を持つ多体系に関連付けられる。
QPTは2段階の原子と1モードのボゾン場のみからなる単純な系で発生することが判明した。
量子ラビモデルにおけるQPTの1つのトラップイオンを用いた実験実験を報告した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 13:03:37 GMT)
Novel Techniques to Assess Predictive Systems and Reduce Their Alarm
Burden [0.0] そこで本研究では,実用関数を用いた性能評価手法(「u-metrics」)を導入し,各予測値を評価する。
従来のパフォーマンス指標と比較して、u-metricsはワークフローコンテキストで動作する予測器の現実の利点とコストをより正確に反映する。
また,予測を一定期間抑制し,一般に予測性能を向上する手法である「スヌーズ」の使用についても述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 19:05:06 GMT)
Multi-Scale Neural Networks for to Fluid Flow in 3D Porous Media [0.0] 我々は多孔質メディアシミュレーションデータから学習できる汎用的なマルチスケールディープラーニングモデルを開発した。
単一のグラフィックス処理ユニットで約1秒で大きな画像の評価が可能です。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 23:38:36 GMT)
Long time dynamics of a single particle extended quantum walk on a one
dimensional lattice with complex hoppings: a generalized hydrodynamic
description [0.0] 単一粒子の連続時間量子ウォーク(最初は単一部位に局在)を1次元空間格子上で研究する。
複雑なカップリングはキラルな伝播と原点に非対称な因果錐構造をもたらす。
流体力学式を満足する局所準粒子密度の言葉で説明できる大域的な準定常状態(quasi-stationary state)が見つかる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 18:25:17 GMT)
Leveraging Reinforcement Learning for evaluating Robustness of KNN
Search Algorithms [0.0] 与えられたクエリポイントのデータセットでk-nearestの隣人を見つける問題は、数年前から解決されてきた。
本稿では,K-Nearest Neighbor Search(K-Nearest Neighbor Search)の手法について,計算の視点から検討する。
本論文では,KNNSアプローチの対敵点に対する堅牢性を評価するために,汎用的な強化学習ベースのフレームワークを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 16:10:58 GMT)
Last Query Transformer RNN for knowledge tracing [0.0] 本稿では,過去の学習活動から,学生の回答の正しさを予測するための効率的なモデルを提案する。
私は,カグルで開催されている'Riiid!Answer Correctness Prediction'コンペで1位を獲得しました。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 17:10:31 GMT)
LIFT-CAM: Towards Better Explanations for Class Activation Mapping [0.0] クラスアクティベーションマッピング(CAM)に基づく手法は,CNNからのアクティベーションマップの線形結合による視覚的説明マップを生成する。
LIFT-CAMと呼ばれる効率的な近似法を提案する。
定性的かつ定量的な面において、他のCAMベースの方法よりも優れたパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 02:43:50 GMT)
K\"ahler Geometry of Quiver Varieties and Machine Learning [0.0] 我々は、フレーム表現のモジュラー空間を用いた機械学習におけるニューラルネットワークの代数幾何学的定式化を開発する。
複素射影空間から構築された多変数活性化関数に対する普遍近似定理を証明する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 16:09:49 GMT)
Interpretable Random Forests via Rule Extraction [0.0] 本稿では,ルールの短時間かつ単純なリストの形式を取り入れた,安定なルール学習アルゴリズムであるSIRUSを紹介する。
当社のR/C++ソフトウェア実装サイラスは、CRANから入手可能です。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 09:09:31 GMT)
Improving the accuracy of the energy estimation by combining quantum
annealing with classical computation [0.0] ハミルトンの基底状態エネルギーを化学的精度で推定することが不可欠である。
本稿では,量子アニールと古典計算を組み合わせることにより,基底状態エネルギーの推定精度を向上させる方法を提案する。
予測値とQA後の状態エネルギーの分散がしきい値よりも小さい場合、QAは前提状態エネルギーの予測値よりも良い推定値を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 08:52:39 GMT)
Gouy-phase effects in the frequency combs of an optical parametric
oscillator [0.0] 自己イメージ設計ではなく、通常のOアーキテクチャを考慮して、効果を十分に考慮しています。
光で励起されたOPOが同時に複数の周波数コムを生成することを示す。
これは、単一のOPOPOにおけるハイブリッドマルチパーティライトの絡み合いの生成に適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 18:11:25 GMT)
Generating 3D structures from a 2D slice with GAN-based dimensionality
expansion [0.0] GAN(Generative adversarial Network)は、3D画像データを生成するためのトレーニングが可能で、設計の最適化に役立ちます。
本稿では,1つの代表2次元画像を用いて高忠実度3次元データセットを合成できる生成逆ネットワークアーキテクチャであるSliceGANを紹介する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 18:46:17 GMT)
Forecasting Nonnegative Time Series via Sliding Mask Method (SMM) and
Latent Clustered Forecast (LCF) [0.0] SMM(Sliding Mask Method)とLCF(Latent Clustered Forecast)という2つの手法を導入する。
SMMは、非負行列の補完を用いた時間ウィンドウ予測に基づく単純で強力な手法である。
LCFは2段階であり、時系列の次元減少とクラスタリングにアルテタイパル解析を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 08:29:55 GMT)
Feature Selection for Huge Data via Minipatch Learning [0.0] 安定ミニパッチ選択(STAMPS)と適応STAMPSを提案する。
STAMPSは、データの観測と特徴の両方の小さな(適応性の高い)ランダムなサブセットに基づいて訓練された基本特徴セレクタの選択イベントのアンサンブルを構築するメタアルゴリズムである。
われわれのアプローチは一般的であり、様々な機能選択戦略や機械学習技術に応用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 23:40:25 GMT)
Fast Classification Learning with Neural Networks and Conceptors for
Speech Recognition and Car Driving Maneuvers [0.0] リカレントニューラルネットワークは、多様なアプリケーションにおいて強力な手段である。
我々は,いわゆる概念家とともに,他の深層学習法とは対照的に,学習の高速化を図っている。
音声認識と自動車運転操作の検出という2つの応用でこれを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 17:36:54 GMT)
Fano meets nuclei: Configuration interaction theory explicitely
including nuclear degrees of freedom [0.0] 電子崩壊過程は全裸であり、金属冶金、表面の解析、半導体、水、溶媒、希ガスクラスター、さらにはタンパク質の活性中心でも起こる。
ボルン・オッペンハイマー近似のファノ理論への核波動関数の明示的に包含する解析的アンザッツを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 16:51:48 GMT)
Extracting Hawking Radiation Near the Horizon of AdS Black Holes [0.0] 本研究では, 球対称ブラックホールの蒸発速度が地平線近傍の放射の抽出によってどのように影響を受けるかを検討した。
我々は、水平線の近くに配置された完全な吸収スクリーンを含む抽出モデルを採用する。
その結果, スクリーンの水平付近の温度によって蒸発速度が変化できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 17:21:24 GMT)
Exploiting Depth Information for Wildlife Monitoring [0.0] 深度推定を用いて動物を検知・識別するカメラトラップを用いた自動手法を提案する。
個々の動物を検出・識別するために,いわゆるインスタンスセグメンテーションのための新しい手法D-Mask R-CNNを提案する。
実験により,動物検出における平均精度スコアの改善による追加深度推定の利点が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 18:10:34 GMT)
Error mitigation via stabilizer measurement emulation [0.0] 量子計測エミュレーション(QQME)を導入し、実証する。
QQMEはゲート応用による安定化作用素の測定を効果的にエミュレートし、コヒーレントエラーに対する1次不感度をもたらす。
特にDDに対処することが難しい離散コヒーレントエラーには適しています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 22:58:09 GMT)
Entanglement dynamics of a dc SQUID interacting with a single-mode
radiation field [0.0] 本研究では,2自由度を有する人工原子を模擬したdc SQUIDと,情報伝達プロセスのための単一モード放射場との結合について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 19:04:25 GMT)
Distributing bipartite quantum systems under timing constraints [0.0] 時間制約によって制限された量子ネットワークのコンテキストにおいて、どのように二部分状態が分散されるかを検討する。
これは、シングルおよびバイパーティイトシステムの呼び出しに関する以前の作業の上に構築されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 17:56:29 GMT)
Deep learning approaches to surrogates for solving the diffusion
equation for mechanistic real-world simulations [0.0] 医学的、生物学的、物理的、工学的なモデルでは、偏微分方程式(PDE)の数値解は、過激にシミュレーションを遅くすることができる。
このような複雑な数値問題に対する近似解を提供するために訓練されたニューラルネットワークである機械学習のサロゲートは、直接計算に比べて数桁のスピードアップを提供することが多い。
畳み込みニューラルネットワークを用いて拡散方程式の定常解を近似する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 16:15:17 GMT)
Deep Variational Autoencoder with Shallow Parallel Path for Top-N
Recommendation (VASP) [0.0] 本稿では,このアルゴリズムの性能向上のためにNeural EASEを提案する。
我々は、Neural EASEと並行してAEを学習する方法を示し、MovieLens 20Mデータセット上で、アートパフォーマンスの状態を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 23:27:07 GMT)
DANTE: Predicting Insider Threat using LSTM on system logs [0.0] 本稿では、システムログを用いて、特殊なリカレントニューラルネットワーク(RNN)モデルを用いてインサイダー動作を検出する手法を提案する。
我々は、自然言語のシーケンスに従う一連のアクションを作成し、これらのシーケンスからパターンを抽出する。
提案モデルでは,99%の予測精度が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 17:56:09 GMT)
Culture-inspired Multi-modal Color Palette Generation and Colorization:
A Chinese Youth Subculture Case [0.0] 私たちは中国青年サブカルチャー(CYS)にインスパイアされたユニークなカラーデータセットを構築します。
我々は、CYSスタイルのカラーパレットを作成するためのインタラクティブなマルチモーダル生成フレームワークを開発した。
我々のフレームワークは、人間とループの原理で設計されたデモシステムを通して説明されます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 02:56:37 GMT)
Continuous Variable Quantum Advantages and Applications in Quantum
Optics [0.0] この論文は連続変数と光学的設定における3つの主要な問題に焦点を当てている。
量子マシンが古典的マシンを上回る能力はどこから来るのか?
量子情報の使用によって実際に得られる利点は何か?
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 02:43:27 GMT)
Comment on "Fluctuations in Extractable Work Bound the Charging Power of
Quantum Batteries" [0.0] 電池の$rho_mathcalW$は「自由エネルギー演算子」の固有状態にはならない
電池が非単体動力学の対象となる場合, 上記の結論は成立しない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 18:39:11 GMT)
Certified Randomness from Remote State Preparation Dimension Witness [0.0] 遠隔状態準備次元証人および半デバイス非依存ランダム性認証モデルを導入する。
これは、ランダムネス生成におけるベルテストの実用化に向けた重要なステップの1つである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 09:29:17 GMT)
Casimir-Lifshitz forces and plasmons in a structure of two dielectric
rods: Green's function method of electrodynamics [0.0] 2つの誘電体ロッドの単位長さ当たりのカシミール・リフシッツ力を計算するための新しいモデルを提案する。
これは古典的電磁力学のグリーン関数法と誘電率のローレンツモデルに基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 08:23:51 GMT)
Autoencoder Watchdog Outlier Detection for Classifiers [0.0] 子猫と子犬を区別するために訓練された一般的なニューラルネットワークは、クムク人の絵を子猫または子犬として分類する。
MNIST画像を用いた畳み込みニューラルネットワークと畳み込みオートエンコーダウォッチドッグを用いて予備的な結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 16:51:00 GMT)
Adding machine learning within Hamiltonians: Renormalization group
transformations, symmetry breaking and restoration [0.0] 我々は、位相分類のために設計されたニューラルネットワークの予測関数を、系のハミルトニアン内の外部磁場に結合した共役変数として含む。
結果は, 対称性を破り, 復元することで, 秩序相転移を誘導できることを示す。
機械学習と物理をブリッジする上で,この手法がいかに重要なステップを提供するかを論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Feb 2021 16:52:48 GMT)