Neural Re-rendering for Full-frame Video Stabilization [145.0] まず,高密度ワープ場を推定し,フルフレーム映像安定化のためのアルゴリズムを提案する。
フルフレーム安定化フレームは、隣接するフレームから歪んだコンテンツを融合することで合成することができる。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 20:32:36 GMT)
RL Unplugged: A Suite of Benchmarks for Offline Reinforcement Learning [109.0] オフラインのRL手法を評価・比較するためのRL Unpluggedというベンチマークを提案する。
RL Unpluggedにはゲームやシミュレートされたモーター制御問題を含むさまざまな領域のデータが含まれている。
本論文で提示した全タスクのデータと,全アルゴリズムをオープンソースとして公開する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 18:34:07 GMT)
Decentralizing Feature Extraction with Quantum Convolutional Neural
Network for Automatic Speech Recognition [101.7] 特徴抽出のための量子回路エンコーダからなる量子畳み込みニューラルネットワーク(QCNN)を構築した。
入力音声はまず、Mel-spectrogramを抽出するために量子コンピューティングサーバにアップストリームされる。
対応する畳み込み特徴は、ランダムパラメータを持つ量子回路アルゴリズムを用いて符号化される。
符号化された機能は、最終認識のためにローカルRNNモデルにダウンストリームされる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 05:53:26 GMT)
Unleashing the Power of Contrastive Self-Supervised Visual Models via
Contrast-Regularized Fine-Tuning [94.4] コントラスト学習を微調整に適用することでさらにメリットが得られるか検討する。
本研究では,コントラスト正規化調律(core-tuning)を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 16:31:24 GMT)
Leveraging Global Parameters for Flow-based Neural Posterior Estimation [90.2] 実験観測に基づくモデルのパラメータを推定することは、科学的方法の中心である。
特に困難な設定は、モデルが強く不確定であるとき、すなわち、パラメータの異なるセットが同一の観測をもたらすときである。
本稿では,グローバルパラメータを共有する観測の補助的セットによって伝達される付加情報を利用して,その不確定性を破る手法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 12:23:13 GMT)
Efficient Conditional GAN Transfer with Knowledge Propagation across
Classes [85.4] CGANは、無条件設定と比較して新しい知識移転の機会を提供します。
新しいクラスは、関連する古いクラスから知識を借りたり、トレーニングを改善するために知識を共有したりする。
新しいGAN転送手法は、古いクラスから新しいクラスへの知識を明示的に伝達する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 18:55:34 GMT)
A Unified Lottery Ticket Hypothesis for Graph Neural Networks [82.3] 本稿では,グラフ隣接行列とモデルの重み付けを同時に行う統一GNNスペーシフィケーション(UGS)フレームワークを提案する。
グラフ宝くじ(GLT)をコアサブデータセットとスパースサブネットワークのペアとして定義することにより、人気のある宝くじチケット仮説を初めてGNNsにさらに一般化します。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 21:52:43 GMT)
Panoster: End-to-end Panoptic Segmentation of LiDAR Point Clouds [81.1] 我々は,LiDAR点雲のための提案不要なパノプティックセグメンテーション手法であるパノスターを提案する。
従来のアプローチとは異なり、Panosterでは、インスタンスを識別するための学習ベースのクラスタリングソリューションを組み込んだ、シンプルなフレームワークを提案している。
推論時に、これはクラスに依存しないセグメンテーションとして機能し、パノスターは高速で、精度の点で先行メソッドよりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 17:46:31 GMT)
Neural BRDF Representation and Importance Sampling [79.8] 本稿では,リフレクタンスBRDFデータのコンパクトニューラルネットワークに基づく表現について述べる。
BRDFを軽量ネットワークとしてエンコードし、適応角サンプリングによるトレーニングスキームを提案する。
複数の実世界のデータセットから等方性および異方性BRDFの符号化結果を評価する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 12:38:18 GMT)
Bayesian Quadrature on Riemannian Data Manifolds [79.7] データに固有の非線形幾何学構造をモデル化する原則的な方法が提供される。
しかし、これらの演算は通常計算的に要求される。
特に、正規法則上の積分を数値計算するためにベイズ二次(bq)に焦点を当てる。
先行知識と活発な探索手法を両立させることで,BQは必要な評価回数を大幅に削減できることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 17:38:04 GMT)
Universal Adversarial Perturbations Through the Lens of Deep
Steganography: Towards A Fourier Perspective [78.1] 人間の知覚不能な摂動は、ほとんどの画像のディープニューラルネットワーク(DNN)をだますために生成することができる。
ディープステガノグラフィタスクでは同様の現象が観測されており、デコーダネットワークはわずかに乱れたカバー画像から秘密の画像を取得することができる。
1)攻撃と隠蔽を同時に行うユニバーサル・シークレット・アドバイサル・パーターベーション(USAP)、(2)人間の目では見えないハイパスUAP(HP-UAP)の2つの新しい変種を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 12:26:39 GMT)
A model for traffic incident prediction using emergency braking data [77.3] 道路交通事故予測におけるデータ不足の根本的な課題を、事故の代わりに緊急ブレーキイベントをトレーニングすることで解決します。
メルセデス・ベンツ車両の緊急ブレーキデータに基づくドイツにおける交通事故予測モデルを実装したプロトタイプを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 18:17:12 GMT)
Constraints on Maximal Entanglement Under Groups of Permutations [73.2] 絡み合いの集合は本質的に等しく、群作用の下で同じ軌道上にある。
物理対称性群の正規化子および正規化部分群を利用することにより、これらの絡み合いの最大値に対する新しい一般化された関係を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 17:14:02 GMT)
Visual Navigation Among Humans with Optimal Control as a Supervisor [72.5] そこで本研究では,学習に基づく知覚とモデルに基づく最適制御を組み合わせることで,人間間をナビゲートする手法を提案する。
私たちのアプローチは、新しいデータ生成ツールであるHumANavによって実現されています。
学習したナビゲーションポリシーは、将来の人間の動きを明示的に予測することなく、人間に予測し、反応できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 21:09:24 GMT)
Understanding self-supervised Learning Dynamics without Contrastive
Pairs [72.2] 自己監視学習(SSL)に対する対照的アプローチは、同じデータポイントの2つの拡張ビュー間の距離を最小限にすることで表現を学習する。
BYOLとSimSiamは、負のペアなしで素晴らしいパフォーマンスを示す。
単純線形ネットワークにおける非コントラストSSLの非線形学習ダイナミクスについて検討する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 22:57:28 GMT)
Automated Model Design and Benchmarking of 3D Deep Learning Models for
COVID-19 Detection with Chest CT Scans [72.0] 3D胸部CTスキャン分類のための3D DLモデルを自動的に検索するための差別化可能なニューラルネットワーク探索(DNAS)フレームワークを提案する。
また,我々のモデルのクラスアクティベーションマッピング(cam)技術を利用して,結果の解釈可能性を提供する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 05:02:43 GMT)
Unfolding Neural Networks for Compressive Multichannel Blind
Deconvolution [71.3] 圧縮性多チャネルブラインドデコンボリューション問題に対する学習構造付き展開型ニューラルネットワークを提案する。
この問題では、各チャネルの測定は共通のソース信号とスパースフィルタの畳み込みとして与えられる。
提案手法は,従来の圧縮型マルチチャネルブラインドデコンボリューション法よりも,スパースフィルタの精度と高速化の点で優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 01:12:39 GMT)
DeepGLEAM: an hybrid mechanistic and deep learning model for COVID-19
forecasting [67.8] DeepGLEAMは、COVID-19予測のためのハイブリッドモデルです。
機械シミュレーションモデルGLEAMとディープラーニングを組み合わせたものです。
私たちは、DeepGLEAMを現実世界のCOVID-19死亡予測タスクで実証します。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 18:42:20 GMT)
Physics-informed GANs for Coastal Flood Visualization [65.5] 我々は,現在および将来の沿岸洪水の衛星画像を生成する深層学習パイプラインを構築した。
物理に基づく洪水図と比較して画像を評価することにより,提案手法は物理的一貫性とフォトリアリズムの両方において,ベースラインモデルよりも優れていることがわかった。
この研究は沿岸の洪水の可視化に焦点が当てられているが、気候変動が地球をどう形作るかのグローバルな可視化を作成することを想定している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 06:26:46 GMT)
Bayesian Uncertainty Estimation of Learned Variational MRI
Reconstruction [63.2] 我々は,モデル不連続な不確かさを定量化するベイズ変分フレームワークを提案する。
提案手法はMRIのアンダーサンプを用いた再建術の術後成績を示す。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 18:08:14 GMT)
Disturbing Reinforcement Learning Agents with Corrupted Rewards [63.0] 強化学習アルゴリズムに対する報酬の摂動に基づく異なる攻撃戦略の効果を分析します。
敵対的な報酬をスムーズに作成することは学習者を誤解させることができ、低探査確率値を使用すると、学習した政策は報酬を腐敗させるのがより堅牢であることを示しています。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 15:53:48 GMT)
Technical Challenges for Training Fair Neural Networks [62.5] 最先端のアーキテクチャを用いて顔認識と自動診断データセットの実験を行います。
我々は、大きなモデルは公平さの目標に過度に適合し、意図しない、望ましくない結果を生み出すことを観察する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 20:36:45 GMT)
An Empirical Study of Assumptions in Bayesian Optimisation [61.2] 本研究では,ベイズ最適化に固有の従来的および非慣習的仮定を厳密に分析する。
超パラメータチューニングタスクの大多数は、不均一性と非定常性を示すと結論付けている。
これらの発見が実践者およびこの分野のさらなる研究の指針となることを願っている。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 09:15:59 GMT)
Towards AIOps in Edge Computing Environments [60.3] 本稿では,異種分散環境に適用可能なaiopsプラットフォームのシステム設計について述べる。
高頻度でメトリクスを収集し、エッジデバイス上で特定の異常検出アルゴリズムを直接実行することが可能である。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 09:33:00 GMT)
A Dynamical Systems Approach for Convergence of the Bayesian EM
Algorithm [60.0] 我々は、(離散時間)リアプノフ安定性理論が、必ずしも勾配ベースではない最適化アルゴリズムの分析(および潜在的な設計)において、いかに強力なツールとして役立つかを示す。
本稿では,不完全データベイズフレームワークにおけるパラメータ推定を,MAP-EM (maximum a reari expectation-maximization) と呼ばれる一般的な最適化アルゴリズムを用いて行うことに着目したML問題について述べる。
高速収束(線形あるいは二次的)が達成され,S&Cアプローチを使わずに発表することが困難であった可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 16:23:54 GMT)
Tightening the Dependence on Horizon in the Sample Complexity of
Q-Learning [59.7] この研究は、同期Q-ラーニングのサンプルの複雑さを、任意の$0varepsilon 1$に対して$frac|mathcalS| (1-gamma)4varepsilon2$の順序に絞る。
計算やストレージを余分に必要とせずに、高速なq-learningにマッチするvanilla q-learningの有効性を明らかにした。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 14:22:05 GMT)
Discovery of Options via Meta-Learned Subgoals [59.2] オプションの形での時間的抽象化は、強化学習(RL)エージェントの学習の高速化に役立つことが示されている。
マルチタスクRL環境で有用なオプションを発見するための新しいメタグラデーションアプローチを紹介します。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 19:50:40 GMT)
Structural Information Preserving for Graph-to-Text Generation [59.0] グラフ・トゥ・テキスト生成の課題は、入力グラフの意味を保存した文を生成することである。
入力情報を保存するためのモデルとして,より豊かなトレーニング信号を活用することで,この問題に取り組むことを提案する。
グラフからテキストへの生成のための2つのベンチマークに関する実験は、最先端のベースラインに対するアプローチの有効性を示しています。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 20:09:01 GMT)
Improving Sample Complexity Bounds for (Natural) Actor-Critic Algorithms [58.6] 本稿では, マルコフサンプリングにおけるACおよびNACの収束速度とサンプリング複雑性を特徴付ける。
本稿では,ACとNACがPGおよびNPGに対して,批判の組み合わさりにより,無限の地平線下での順に性能改善を実現していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 01:00:43 GMT)
They, Them, Theirs: Rewriting with Gender-Neutral English [56.1] 私たちは、英語でジェンダーインクルージョンを促進する一般的な方法である特異点についてケーススタディを行います。
本研究では, 人為的データを持たない1%の単語誤り率で, ジェンダーニュートラルな英語を学習できるモデルについて述べる。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 21:47:48 GMT)
An Overview of Recommender Systems and Machine Learning in Feature
Modeling and Configuration [55.7] レコメンダーシステムおよび機械学習技術の適用に関連する潜在的な新しい研究ラインの概要を説明します。
本論文では,レコメンダーシステムと機械学習の応用例を示し,今後の研究課題について考察する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 17:21:36 GMT)
A Discriminative Technique for Multiple-Source Adaptation [55.6] 本稿では,マルチソース適応のための新しい識別手法,MSA,問題を提案する。
我々のソリューションは、ソースドメインからのラベルなしデータから容易に正確に推定できる条件付き確率のみを必要とする。
実世界の応用実験により、新しい識別的MSAアルゴリズムは、以前の生成解よりも優れていたことがさらに証明された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 15:39:58 GMT)
Generalizing Decision Making for Automated Driving with an Invariant
Environment Representation using Deep Reinforcement Learning [55.4] 現在のアプローチは、トレーニングデータを超えてよく一般化されないか、または可変数のトラフィック参加者を考慮することができない。
本研究では,エゴ車の観点から不変環境表現を提案する。
この抽象化により,エージェントが未確認シナリオに対してうまく一般化できることが示される。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 20:37:29 GMT)
Learning Robust State Abstractions for Hidden-Parameter Block MDPs [55.3] 我々は、ブロックMDPにインスパイアされた堅牢な状態抽象化を実現するために、HiP-MDP設定からの共通構造の概念を活用する。
マルチタスク強化学習 (MTRL) とメタ強化学習 (Meta-RL) の両方のための新しいフレームワークのインスタンス化を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 04:40:14 GMT)
Machine Learning for Mechanical Ventilation Control [52.7] 圧制御換気における侵襲的機械式換気装置の制御の問題点を考察する。
PIDコントローラは、臨床医が指定する気道圧の軌跡に従って、鎮静患者の肺の空気を入出させる必要があります。
制御器は、PID制御器よりも目標圧力波形をかなりよく追跡できることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 21:23:33 GMT)
Learning Student-Friendly Teacher Networks for Knowledge Distillation [50.1] 本研究では,教師から学生への暗黒知識の伝達を容易にする新しい知識蒸留手法を提案する。
事前教育を受けた教師に与えた学習モデルの効果的な学習方法のほとんどとは対照的に,学生に親しみやすい教師モデルを学ぶことを目的とする。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 07:00:17 GMT)
Bootstrapped Representation Learning on Graphs [37.6] グラフニューラルネットワーク(GNN)の最先端の自己教師型学習手法は,コントラスト学習に基づいている。
BYOLにインスパイアされたBootstrapped Graph Latents, BGRLは,自己監視型グラフ表現手法である。
BGRLは、いくつかの確立されたベンチマークデータセットの以前の監視されていない最新の結果を上回るか、一致させます。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 13:36:39 GMT)
Learning Deep Neural Networks under Agnostic Corrupted Supervision [37.4] 我々は,汚職のタイプを前提にせずに,強力な保証を実現する効率的なロバストアルゴリズムを提案する。
本アルゴリズムは,平均勾配に対するデータポイントの集団的影響の制御に重点を置いている。
複数のベンチマークデータセットの実験は、異なる種類の汚職下でのアルゴリズムの堅牢性を実証した。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 19:36:04 GMT)
Infinitely Deep Bayesian Neural Networks with Stochastic Differential
Equations [37.0] 我々は,最近提案された連続深度ニューラルネットワークのファミリーにおいて,スケーラブルな近似推論を行う。
我々は勾配に基づく変分推論を示し、任意フレキシブルな近似後部を生成する。
このアプローチは、さらにメモリ効率の高いトレーニングとニューラルODEのチューナブルな精度を継承する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 14:48:58 GMT)
Outdoor inverse rendering from a single image using multiview
self-supervision [36.1] 一つの無制御画像から形状,反射率,照明を復元するために,シーンレベルの逆レンダリングを行う方法を示す。
ネットワークは、rgb画像を入力として、アルベド、シャドー、正規マップをレグレッシブし、最小2乗の最適球面調和照明を推定する。
これはmvs監督を逆レンダリングの学習に利用する最初の試みであると考えています。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 16:01:18 GMT)
Two Training Strategies for Improving Relation Extraction over Universal
Graph [36.1] 本論文では,Universal Graph (UG) と Knowledge Graph (KG) を用いて,Distantly Supervised Relation Extraction (DS-RE) のメリットについて考察する。
まず,この劣化がUG学習の難しさと関連していることを報告し,その上で2つのトレーニング戦略を提案する。
バイオメディカルおよびNYT10データセットの実験結果は、我々の手法の堅牢性を証明し、NYT10データセットの新たな最先端結果を達成する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 14:09:35 GMT)
Achieving Near Instance-Optimality and Minimax-Optimality in Stochastic
and Adversarial Linear Bandits Simultaneously [35.7] 異なる環境に自動的に適応する線形バンディットアルゴリズムを開発。
我々の第一のアルゴリズムは、インスタンス最適性も汚職量への最適依存も達成しない。
第2のアルゴリズムは, 完全に敵対的な環境下での最小限の後悔を享受する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 05:42:53 GMT)
Two Sides of the Same Coin: Heterophily and Oversmoothing in Graph
Convolutional Neural Networks [33.3] 理論的にはヘテロフィリーと過平滑化の関係を特徴づける。
我々は、署名メッセージと学習度補正を組み込むことで、隣人の特徴と度合いの相違に対処するモデルを設計する。
9つの実ネットワークに関する実験により,本モデルがヘテロフィリー条件下での最先端性能を実現することを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 11:52:34 GMT)
Efficient Algorithms for Federated Saddle Point Optimization [32.1] 我々は,通信制約が主なボトルネックとなるフェデレーション設定において,凸凹型ミニマックス問題を考える。
我々のゴールは、任意の異種性の下でMinibatch Mirror-prox性能を回復しながら、クライアントの類似性の利点を活用できるアルゴリズムを設計することである。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 02:55:36 GMT)
Episodic Linear Quadratic Regulators with Low-rank Transitions [31.8] 本稿では,本システムの低ランク構造を効率よく学習するアルゴリズムを提案する。
我々のアルゴリズムは$K$-episode regret bound of order $widetildeO(m3/2 K1/2)$を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 04:40:14 GMT)
Efficient Continual Learning with Modular Networks and Task-Driven
Priors [31.0] 継続学習(CL)における既存の文献は、破滅的な忘れを克服することに焦点を当てている。
新しいモジュールアーキテクチャを導入し、モジュールは特定のタスクを実行するために構成できる原子スキルを表す。
学習アルゴリズムは,モジュールを結合するあらゆる方法の指数関数探索空間上でタスク駆動前処理を活用し,タスクの長いストリームでの効率的な学習を可能にする。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 18:25:43 GMT)
MetaGrad: Adaptation using Multiple Learning Rates in Online Learning [30.4] 一般的な凸損失に対して堅牢なオンライン凸最適化のための新しい適応法であるMetaGradは、幅広い特殊機能に対してより高速なレートを実現します。
ベンチマークオンライン分類と回帰タスクでMetaGradのすべてのバージョンを評価し、オンライングラデーション下降とAdaGradの両方を一貫して上回ります。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 17:01:35 GMT)
The Distributed Discrete Gaussian Mechanism for Federated Learning with
Secure Aggregation [28.8] 本稿では,データを適切に識別し,セキュアアグリゲーションを行う前に離散ガウス雑音を付加する総合的なエンドツーエンドシステムを提案する。
私達の理論的保証はコミュニケーション、プライバシーおよび正確さ間の複雑な緊張を強調します。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 08:20:18 GMT)
Design and Appropriation of Computer-supported Self-scheduling Practices
in Healthcare Shift Work [28.6] シフトスケジューリングは、医療従事者の健康に影響を及ぼす。
我々は、シフトプランニング中に医療従事者がよりコントロールできる、ソーシャルプラクティスに基づく、労働者中心で、健康志向のセルフスケジューリングシステムを設計した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 17:19:22 GMT)
VARA-TTS: Non-Autoregressive Text-to-Speech Synthesis based on Very Deep
VAE with Residual Attention [28.2] 本稿では,超深度変分オートエンコーダ(VDVAE)を用いた非自己回帰的(非AR)テキスト音声合成モデルを提案する。
実験結果から,VARA-TTSはARのタコトロン2に比べて音声品質がわずかに劣るが,推定精度は高くなることがわかった。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 10:26:57 GMT)
Cockpit: A Practical Debugging Tool for Training Deep Neural Networks [28.0] 学習機械の内部動作をより深く観察することのできる機器のコレクションを提示する。
これらの機器は勾配分布と曲率に関する新しい高次情報を利用する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 16:28:49 GMT)
Semi-supervised source localization with deep generative modeling [27.3] 可変オートエンコーダ(VAE)を用いた深部生成モデルに基づく半教師付きローカライゼーション手法を提案する。
VAE-SSLはラベル制限シナリオでSRP-PHATとCNNの両方より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 01:46:34 GMT)
Predicting and Attending to Damaging Collisions for Placing Everyday
Objects in Photo-Realistic Simulations [27.3] 自由領域検出のための平面検出を用いたルールベースアプローチは, 性能不良であることを示す。
本研究では,マルチモーダル・アテンション・ブランチと自己アテンション機構を有するponnetを開発した。
本手法は,衝突の危険を可視化することができるため,利用者が危険を理解できるため便利である。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 13:21:45 GMT)
REDAT: Accent-Invariant Representation for End-to-End ASR by Domain
Adversarial Training with Relabeling [27.0] アクセントミスマッチは、エンドツーエンドASRにとって重要な問題です。
本稿では,アクセントを損なうRNN-Tシステムの構築によってこの問題に対処することを目的とする。
DATの背後にある魔法を明らかにし、DATがアクセント不変表現を学ぶという理論的保証を初めて提供します。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 06:44:12 GMT)
GO-Finder: A Registration-Free Wearable System for Assisting Users in
Finding Lost Objects via Hand-Held Object Discovery [23.3] GO-Finderは、登録不要のウェアラブルカメラベースのシステムで、オブジェクトの発見を支援する。
Go-Finderは手持ちのオブジェクトを自動的に検出してグループ化し、オブジェクトのビジュアルタイムラインを形成する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 11:16:44 GMT)
Stability and Convergence of Stochastic Gradient Clipping: Beyond
Lipschitz Continuity and Smoothness [23.2] グラデーションクリッピングは、爆発グラデーション問題が発生しやすい問題のトレーニングプロセスを安定化させる技術です。
本稿では,非滑らか凸関数に対する勾配クリッピング(サブ)勾配法(SGD)の定性的および定量的な結果を確立する。
また,特殊ケースとしてSGDをクリップした運動量を用いたクリップ方式の収束性についても検討した。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 12:41:42 GMT)
Do as I mean, not as I say: Sequence Loss Training for Spoken Language
Understanding [22.7] 音声言語理解(SLU)システムは、音声から転写だけでなく、意図や名前のエンティティの意味を抽出します。
セマンティックエラーのプロキシとしてSLUメトリックに基づく非微分シーケンス損失を提案し、REINFORCEトリックを使用してASRとSLUモデルをこの損失でトレーニングします。
我々は、カスタムシーケンスロストレーニングがオープンSLUデータセットの最先端であり、ASRとNLUのパフォーマンスメトリックの両方で6%の相対的な改善をもたらすことを示しています。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 20:09:08 GMT)
Contrastive Unsupervised Learning for Speech Emotion Recognition [22.0] 音声感情認識(SER)は、より自然な人間と機械のコミュニケーションを可能にする重要な技術である。
コントラスト予測符号化 (cpc) 法はラベルなしのデータセットから有意な表現を学習できることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 06:06:02 GMT)
Enhancing into the codec: Noise Robust Speech Coding with
Vector-Quantized Autoencoders [21.7] We developed compressor-enhancer encoders and accompanieding decoders based on VQ-VAE autoencoders with WaveRNN decoders。
コンプレッサー・エンハンサーモデルは, クリーン音声のみを訓練したコンプレッサーモデルよりも, クリーン音声入力において優れた性能を示す。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 16:42:19 GMT)
Annotation Cleaning for the MSR-Video to Text Dataset [21.6] これらの問題を除去してMSR-VTTアノテーションをクリーン化し、クリーン化したデータセット上でいくつかの典型的なビデオキャプションモデルをテストした。
人間の行動実験では、クリーン化されたデータセットに基づいてトレーニングされたモデルが、ビデオクリップの内容により一貫性があり、より関連性の高いキャプションを生成した。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 11:14:56 GMT)
Stragglers Are Not Disaster: A Hybrid Federated Learning Algorithm with
Delayed Gradients [21.6] フェデレーション・ラーニング(federated learning, fl)は、多数の分散コンピューティングデバイスで合同モデルをトレーニングする、新しい機械学習フレームワークである。
本稿では,効率と有効性における学習バランスを実現するための新しいflアルゴリズムであるhybrid federated learning(hfl)を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 02:27:44 GMT)
TRU-NET: A Deep Learning Approach to High Resolution Prediction of
Rainfall [21.4] 本稿では,連続的畳み込み再帰層間の新しい2次元クロスアテンション機構を特徴とするエンコーダデコーダモデルであるTRU-NETを提案する。
降雨のゼロ・スクイド・%極端事象パターンを捉えるために,条件付き連続損失関数を用いた。
実験の結果,短期降水予測ではDLモデルよりもRMSEとMAEのスコアが低いことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 18:30:08 GMT)
Bi-APC: Bidirectional Autoregressive Predictive Coding for Unsupervised
Pre-training and Its Application to Children's ASR [20.9] 我々は,双方向教師なしモデル事前学習 (upt) 法を提案し,児童自動音声認識 (asr) に適用する。
その後、適応技術を用いて、成人音声から学んだ知識(Librispeech corpus)を子供音声(OGI Kids corpus)に伝達します。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 23:30:45 GMT)
Unsupervised Word Polysemy Quantification with Multiresolution Grids of
Contextual Embeddings [20.4] 与えられた単語の感覚の数、つまり多意味性は、非常に主観的な概念である。
文脈埋め込み空間における単純な幾何学に基づいて,ポリセミーを推定する新しい手法を提案する。
私たちのアプローチは完全に教師なし、純粋にデータ駆動です。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 12:29:31 GMT)
Guided Variational Autoencoder for Speech Enhancement With a Supervised
Classifier [20.3] 本研究では,雑音音声を別々に訓練した教師付き分類器を用いて,可変オートエンコーダの導出を提案する。
推定ラベルは、音声信号を記述する高レベルなカテゴリー変数である。
本手法は,騒音環境の異なる実記録において,異なる種類のラベルを用いて評価する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 11:32:48 GMT)
BW-EDA-EEND: Streaming End-to-End Neural Speaker Diarization for a
Variable Number of Speakers [20.2] 本稿では,多様な話者に対して段階的にデータを処理する新しいオンラインエンドツーエンド型ニューラルダイアリゼーションシステムBW-EDA-EENDを提案する。
無制限のBW-EDA-EENDでは、オフラインのEDA-EENDに比べて10秒のコンテキストサイズで最大2つの話者に対して中程度の劣化しか示さない。
音声が到着するとダイアリゼーション出力をブロック単位で生成する制限レイテンシBW-EDA-EENDに対して,オフラインクラスタリングシステムに匹敵する精度を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 18:21:17 GMT)
Demystifying Inductive Biases for $\beta$-VAE Based Architectures [19.5] 私たちは、VAEベースのアーキテクチャの成功に責任を持つ帰納バイアスに光を当てました。
古典的なデータセットでは, 生成因子によって誘導される分散構造は, VAEの目的によって促進される潜伏方向と都合よく一致していることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 23:57:20 GMT)
Improving Zero-shot Neural Machine Translation on Language-specific
Encoders-Decoders [19.4] 近年,共有エンコーダデコーダを用いたユニバーサルニューラルネットワーク翻訳(NMT)は,ゼロショット翻訳において良好な性能を示した。
ユニバーサルNMTとは異なり、共同で訓練された言語固有のエンコーダ・デコーダは、非共有モジュール間で普遍的な表現を目指す。
言語固有エンコーダ・デコーダを用いたゼロショット翻訳について検討する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 15:36:33 GMT)
Offline Meta Learning of Exploration [19.2] 我々は、ベイズ RL (BRL) のビューを取得し、オフラインデータからベイズ最適化ポリシーを学習する。
本研究では,適応型ニューラル信念推定に基づく探索戦略の立案を学習するオフポリチックBRL法を開発した。
我々はこの問題を特徴付け、データ収集と修正手順による解決を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 08:17:23 GMT)
Goodness-of-Fit Test for Mismatched Self-Exciting Processes [18.9] 我々は、擬似リフタル推定器(QMLE)の古典的統計理論とこの問題に新たな関連性を持たせることにより、自己励振過程の生成モデルのためのGOFテストを開発する。
本稿では,GOFテストのための非パラメトリック自己正規化統計学:一般スコア統計学(GS)について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 16:33:13 GMT)
NASTransfer: Analyzing Architecture Transferability in Large Scale
Neural Architecture Search [18.8] ニューラルネットワーク検索(NAS)は、機械学習においてオープンで困難な問題である。
大規模なNASを実行する典型的な方法は、小さなデータセット上のアーキテクチャビルディングブロックを検索し、そのブロックをより大きなデータセットに転送することである。
我々は、ImageNet1KやImageNet22Kのような大規模ベンチマークで一連の実験を行うことで、異なるNAS手法のアーキテクチャ転送可能性を分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 02:55:35 GMT)
Comparative Code Structure Analysis using Deep Learning for Performance
Prediction [18.2] 本稿では,アプリケーションの静的情報(抽象構文木やASTなど)を用いてコード構造の変化に基づいて性能変化を予測することの実現可能性を評価することを目的とする。
組込み学習手法の評価により,木系長短メモリ(LSTM)モデルでは,ソースコードの階層構造を利用して遅延表現を発見し,最大84%(個人的問題)と73%(複数の問題を含む組み合わせデータセット)の精度で性能変化を予測できることが示された。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 16:59:12 GMT)
Multiplex Bipartite Network Embedding using Dual Hypergraph
Convolutional Networks [16.6] 非監視のデュアルグラフ畳み込みネットワーク(DualHGCN)モデルを開発し、マルチプレックスバイパートネットワークを2組の均質ハイパーグラフに変換します。
リンク予測とノード分類タスクの4つの実世界のデータセットを用いてDualHGCNをベンチマークする。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 07:20:36 GMT)
Pareto Optimal Model Selection in Linear Bandits [15.9] 本研究では,学習者が最適仮説クラスの次元に適応しなければならない線形帯域設定におけるモデル選択問題について検討する。
本稿では,まず,固定アクション集合であっても,未知の内在次元$d_star$ への適応がコスト的に現れることを示す下限を定式化する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 16:02:06 GMT)
Universal Adversarial Perturbations for Malware [15.7] universal adversarial perturbation (uaps) は入力空間全体に一般化するノイズパターンを特定する。
マルウェア分類におけるUAPの課題と強みについて検討する。
本稿では,問題空間変換に基づく知識を用いた逆トレーニングに基づく緩和を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 20:06:10 GMT)
Constructing and Evaluating an Explainable Model for COVID-19 Diagnosis
from Chest X-rays [15.7] 我々は,X線画像の取得がCTスキャンなどの高品質画像の取得よりも容易で安価である状況において,臨床医の診断を支援するモデルの構築に重点を置いている。
深層ニューラルネットワークは、画像データから直接疾患検出のための高い予測モデルを構築することができることが繰り返し示されている。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 12:30:32 GMT)
The Symmetry between Bandits and Knapsacks: A Primal-Dual LP-based
Approach [15.6] そこで我々は,問題依存型対数的後悔境界を実現する原始双対アルゴリズムを開発した。
サブオプティマティリティ尺度は、後悔を決定する上でのナップサックの重要な役割を強調します。
これは一般のBwK問題を解くための最初の問題依存対数的後悔である。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 08:14:30 GMT)
Input-to-State Representation in linear reservoirs dynamics [15.5] 貯留層コンピューティングは、リカレントニューラルネットワークを設計するための一般的なアプローチである。
これらのネットワークの動作原理は、完全には理解されていない。
このようなネットワークの力学の新たな解析法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 14:29:49 GMT)
A hybrid variance-reduced method for decentralized stochastic non-convex
optimization [15.4] textttGTHSGDアルゴリズムは、グローバルな勾配を追跡するためにネットワークを実装している。
textttGTHSGDは、必要なエラートレランス$epsilon$が十分小さいときに、ネットワークの複雑さを$O(n-1)$にします。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 20:13:05 GMT)
MIMIC-IF: Interpretability and Fairness Evaluation of Deep Learning
Models on MIMIC-IV Dataset [15.4] MIMIC-IV (Medical Information Mart for Intensive Care, Version IV) は,医療データセットとして最大規模である。
本研究では,データセット表現バイアスの包括的解析と,深層学習モデルの解釈可能性と予測フェアネスを用いて,病院内死亡率予測を行う。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 20:28:06 GMT)
Emoji-Based Transfer Learning for Sentiment Tasks [15.2] 絵文字にエンコードされた感情情報を活用し、様々な感情タスクのパフォーマンスを向上させる。
これは、絵文字ベースのソースタスクで学習されたパラメータを感情目標タスクに転送する転送学習アプローチを使って行われる。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 10:05:02 GMT)
A Little Pretraining Goes a Long Way: A Case Study on Dependency Parsing
Task for Low-resource Morphologically Rich Languages [14.7] 低リソース環境における形態素リッチ言語(MRL)の依存性解析に着目する。
これらの課題に対処するために,プリトレーニングのための簡単な補助タスクを提案する。
提案手法の有効性を評価するため,低リソース環境下で10個のMRL実験を行った。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 14:26:58 GMT)
Uncertainty-Aware Semi-supervised Method using Large Unlabelled and
Limited Labeled COVID-19 Data [14.5] 新型コロナウイルス自動検出のための限定ラベルデータ(SCLLD)を用いた半監視分類を提案する。
提案システムは,近江病院から収集した1万個のCTスキャンを用いて訓練する。
本手法は,ラベル付きトレーニングデータが少ない場合に,Convolutional Neural Network (CNN) の教師付きトレーニングを大幅に上回っている。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 08:20:20 GMT)
Dancing along Battery: Enabling Transformer with Run-time
Reconfigurability on Mobile Devices [14.5] この研究では、ランタイム再構成性のためのpruningベースのAutoMLフレームワーク、すなわちRT3が提案されている。
これにより、Transformerベースの大規模自然言語処理(NLP)モデルは、リソース制約のあるモバイルデバイス上で効率的に実行される。
その結果、RT3はトランスの1%以下の精度損失とDistilBERTの1.5%のスコアの低下で4倍以上のバッテリー寿命を延ばすことができます。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 03:07:06 GMT)
Continuous Learning in Neural Machine Translation using Bilingual
Dictionaries [14.1] ニューラルマシン翻訳の新たなフレーズを継続的に学習する能力を評価するための評価フレームワークを提案する。
両方の課題に対処することで、新しいまれな単語やフレーズを30%から70%に翻訳する能力を改善することができます。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 14:46:13 GMT)
Multimodal data visualization, denoising and clustering with integrated
diffusion [13.9] マルチモーダルデータセット,あるいは複数の異なる測定値から収集したデータを同一システム上で組み合わせて,共同データ拡散演算子を作成する手法を提案する。
マルチモーダルデータを統合および分析する他の方法よりも優れた性能を発揮し、データ解読、可視化、クラスタリングにおけるこのジョイントオペレータの有用性を示します。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 20:22:06 GMT)
Q-Value Weighted Regression: Reinforcement Learning with Limited Data [13.1] Q-Value Weighted Regression (QWR) は、オフライン設定に優れた単純なRLアルゴリズムである。
本稿では,QWRがタスクにおける最先端のアルゴリズムと連続的および離散的な動作を一致させることを実験的に示した。
また、QWRがオフラインのRL設定で良好に動作することを検証する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 21:38:36 GMT)
Certified Defenses: Why Tighter Relaxations May Hurt Training? [12.5] より厳しいリラクゼーションでトレーニングすると、認定された堅牢性が悪化します。
トレーニングダイナミクスに影響を与えるリラクゼーションの2つの重要な特徴を特定します。
初めて、よりタイトなリラクゼーションでトレーニングを成功させることが可能です。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 18:57:24 GMT)
Optimal quantisation of probability measures using maximum mean
discrepancy [10.3] 何人かの研究者は、確率測度を定量化する方法として、最大平均誤差 (MMD) の最小化を提案している。
離散的候補集合よりもMDDを優しく最小化する逐次アルゴリズムを考える。
本手法を各反復時の候補集合のミニバッチに適用する変種について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 11:40:18 GMT)
Federated Learning of a Mixture of Global and Local Models [10.3] 本稿では,フェデレート学習モデルのトレーニングのための新しい最適化形式を提案する。
局所的なステップは異種データの問題に対するコミュニケーションを改善することができることを示す。
特に,i) 局所的なステップが異種データの問題に対するコミュニケーションを改善することを示し,i) パーソナライゼーションが通信複雑性の低減をもたらすことを指摘した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 06:30:47 GMT)
Kronecker-factored Quasi-Newton Methods for Convolutional Neural
Networks [10.2] KF-QN-CNNは、新しい準因子学習畳み込みニューラルネットワーク(CNN)である
KF-QN-CNNは一貫してすべてのテストで優れた性能を発揮しました。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 19:40:34 GMT)
A Differentiable Contact Model to Extend Lagrangian and Hamiltonian
Neural Networks for Modeling Hybrid Dynamics [10.0] 本研究では,非摩擦・摩擦・非弾性の接触力学を捉えるための微分可能な接触モデルを提案する。
この枠組みは, 再構成係数と摩擦係数の異なる, 一連の挑戦的な2次元および3次元物理系上で実証する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 22:02:41 GMT)
Characterizing English Variation across Social Media Communities with
BERT [10.0] 474のRedditコミュニティで2ヶ月の英語コメントを分析した。
コミュニティに異なる感覚のクラスタの特異性は、コミュニティのユニークな単語タイプの特異性と組み合わさって、社会グループの言語が規範から逸脱するケースを特定するために使用されます。
高度に識別された言語を持つコミュニティは中規模であり、忠実で熱心なユーザは密集したネットワークで交流する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 23:50:57 GMT)
StyleMelGAN: An Efficient High-Fidelity Adversarial Vocoder with
Temporal Adaptive Normalization [9.9] StyleMelGANは、計算複雑性の低い高忠実度音声の合成を可能にする軽量なニューラルボコーダである。
StyleMelGANは、時間適応正規化を用いて、ターゲット音声の音響的特徴を持つ低次元ノイズベクトルをスタイルする。
高度に並列化可能な音声生成は、CPUやGPUのリアルタイムよりも数倍高速である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 18:21:06 GMT)
Best Arm Identification in Graphical Bilinear Bandits [9.1] 本稿では,学習者がグラフのノードにアームを割り当てる,新しいグラフィカル双線形帯域問題を提案する。
学習者が双線形報酬の合計を最大化するグラフ割り当てを見つけたいと思う最良の腕識別問題について研究する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 11:37:06 GMT)
Projected Wasserstein gradient descent for high-dimensional Bayesian
inference [8.8] 本稿では,高次元ベイズ推論問題に対するWasserstein勾配降下法 (pWGD) を提案する。
後方分布と先行分布の差における本質的な低ランク構造を生かして,この課題を克服する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 05:12:05 GMT)
Adaptive Sampling for Fast Constrained Maximization of Submodular
Function [8.6] 非モノトーンサブモジュラに対する多対数適応性を有するアルゴリズムを一般側制約下で開発する。
本アルゴリズムは,$p$-system 側制約下での非単調部分モジュラ関数の最大化に適している。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 12:38:03 GMT)
A Large Batch Optimizer Reality Check: Traditional, Generic Optimizers
Suffice Across Batch Sizes [8.5] 大規模なバッチサイズを使用してニューラルネットワークを高速にトレーニングするためのLARSとLAMBが提案されている。
そこで,nesterov momentum や adam などの標準最適化アルゴリズムは,lars と lamb の結果と大きなバッチサイズで一致あるいは超過できることを示した。
今回の結果は,これらのバッチサイズにおける新たな,より強固な将来比較を確立し,ニューラルネットワークトレーニングにおけるベースライン比較の難しさを浮き彫りにした。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 05:57:01 GMT)
Reviving Iterative Training with Mask Guidance for Interactive
Segmentation [8.3] クリックに基づくインタラクティブセグメンテーションに関する最近の研究は、様々な推論時間最適化スキームを用いて最先端の結果を示している。
従来のステップのセグメンテーションマスクを用いた,クリックベースのインタラクティブセグメンテーションのための簡単なフィードフォワードモデルを提案する。
COCOとLVISの組み合わせで訓練されたモデルと、多様で高品質のアノテーションは、既存のすべてのモデルよりも優れたパフォーマンスを示しています。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 15:44:31 GMT)
Sequential Neural Posterior and Likelihood Approximation [8.1] SNPLAは暗黙モデルにおける推論のための正規化フローベースのアルゴリズムである。
類似の方法と比較すると,本手法は後側と後側の両方を共同学習する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 13:46:47 GMT)
Holographic image reconstruction with phase recovery and autofocusing
using recurrent neural networks [8.0] デジタルホログラフィーは、バイオメディカルイメージングで最も広く使用されている顕微鏡技術の1つです。
ホログラムの欠落相情報の回復はホログラム画像再構成の重要なステップである。
ここでは、畳み込みリカレントニューラルネットワークに基づく位相回復手法を示す。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 01:51:43 GMT)
Text Analytics for Resilience-Enabled Extreme Events Reconnaissance [7.5] 本研究は,(1)太平洋地震工学研究センター(PEER)サーバがホストする自動データ(ニュース・ソーシャルメディア)収集,(2)偵察報告の自動生成,(3)復旧時間などの災害後の情報を抽出するためのソーシャルメディアの利用に焦点を当てた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 18:07:20 GMT)
Jacobian Determinant of Normalizing Flows [7.1] 正規化フローは、ターゲットとベース分布の間の微分同相写像を学習する。
その写像のジャコビアン行列は別の実値関数を形成する。
正規化フロートレーニングを安定させるためには,体積の膨張性と収縮とのバランスを維持する必要がある。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 14:09:28 GMT)
Neural Architecture Search as Program Transformation Exploration [7.1] コンパイラはハードウェア並列性とメモリ階層を利用するためにプログラム変換を適用する。
neural architecture search (nas)技術は、畳み込みのグルーピングやボトルネックのような操作によってネットワークを変異させる。
本研究では,表現能力の概念に依存するプログラム変換として,そのようなニューラルアーキテクチャの操作を表現する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 16:11:05 GMT)
Stochastic Gradient Langevin Dynamics with Variance Reduction [6.2] 勾配ランゲヴィンダイナミクス(SGLD)は、グローバル最適化研究者の注目を集めている。
本稿では,加速度特性の低減による非目的関数の改善を実証する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 20:22:56 GMT)
Robust White Matter Hyperintensity Segmentation on Unseen Domain [5.5] テスト分布に関する知識のないモデルをトレーニングするドメイン一般化(DG)の難問について考察する。
ホワイトマターハイパーインテンシティ(WMH)予測のタスクには,マルチサイトWMHチャレンジデータセットと当社のローカル社内データセットを用いて焦点を当てる。
機械的に異なる2つのDGアプローチ、すなわちドメイン対比学習とミックスアップが理論的相乗効果を持つかを特定する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 17:44:11 GMT)
Object Detection Under Rainy Conditions for Autonomous Vehicles: A
Review of State-of-the-Art and Emerging Techniques [5.3] 本稿では,自律走行車における物体検出能力に対する降雨条件の影響を緩和するための最先端技術に関するチュートリアルを提案する。
我々のゴールは、澄んだ雨条件下で収集した視覚データを用いて訓練・試験された物体検出手法の性能を調査し、分析することである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 02:16:15 GMT)
Improving Object Detection in Art Images Using Only Style Transfer [5.2] アートイメージにおけるオブジェクト(特に人)のローカライズのためのニューラルネットワークのトレーニングプロセスを提案し,評価する。
AdaInスタイルの転送を使用してCOCOデータセットの画像を変更し、トレーニングと検証のための大規模なデータセットを生成します。
その結果、最先端の技術が大幅に改善され、ニューラルネットワークをトレーニングしてアート画像を処理するデータセットを作成するための新しい方法が前進しました。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 13:48:46 GMT)
Fair and Representative Subset Selection from Data Streams [4.5] ストリーム内のデータ項目が複数の不随意群に属する設定について検討する。
ストリーミングサブモジュラー問題の公平性を考慮した変種に対する効率的なアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 09:04:12 GMT)
Physics-Informed Graphical Neural Network for Parameter & State
Estimations in Power Systems [4.4] 本稿では,GNN(Graphical Neural Networks)にパワーシステムの物理モデリングを組み込むハイブリッド方式を提案する。
我々は,実効電力フロー(EPF)モデル内の物理,すなわち解釈可能なパラメータを再構成する物理インフォームド手法であるPower-GNNを構築した。
実験では、数千の負荷と数百の発電機を含む、さまざまな現実的な電力ネットワーク上でPower-GNNをテストする。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 04:32:50 GMT)
Neural Network Libraries: A Deep Learning Framework Designed from
Engineers' Perspectives [4.4] エンジニアの視点から設計されたディープラーニングフレームワークであるNeural Network Librariesを紹介する。
私たちはそれぞれの設計原則とそのメリットを詳しく説明し、実験を通じて試みを検証する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 19:12:16 GMT)
Making transport more robust and interpretable by moving data through a
small number of anchor points [4.3] 本稿では,この構造を利用してアライメントタスクを解きながら,データの低次元構造を同時に学習する新しい形式の構造化otを提案する。
OTと比較して、得られた輸送計画は、個々のデータポイントとローカルジオメトリ間の接続を強調する、構造的な解釈性が向上します。
提案手法はノイズの多い設定でのアライメントを容易にし,ドメインシフトの正解と解釈の両方に利用できることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 00:44:15 GMT)
Transformer Language Models with LSTM-based Cross-utterance Information
Representation [4.0] 本論文では,長期記憶(LSTM)LMに隠れた状態を用いるR-TLMを提案する。
クロス発話情報をエンコードするために、R-TLMは、トランスフォーマーブロックの一部にセグメントワイズ再発と共にLSTMモジュールを組み込む。
提案システムは,AMI会議コーパス,Eval2000,RT03電話会話評価セットで評価された。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 12:12:29 GMT)
Broad-UNet: Multi-scale feature learning for nowcasting tasks [3.9] 衛星画像を用いた画像から画像への変換問題として,nowcasting問題を扱う。
我々は,この問題を解決するために,コアUNetモデルに基づく新しいアーキテクチャであるBroad-UNetを紹介した。
提案モデルは2つの異なるnowcastingタスクに適用される。
降水マップおよび雲カバー今のキャスト。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 11:06:44 GMT)
Rethinking Eye-blink: Assessing Task Difficulty through Physiological
Representation of Spontaneous Blinking [3.7] 本稿では,タスク難易度の自動推定のための視線応答分析手法を提案する。
コアモジュールは、点滅に反映された情報の豊かさをキャプチャすることを目的としたアイリンクの時間周波数表現です。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 18:47:13 GMT)
Content-Aware Speaker Embeddings for Speaker Diarisation [3.6] コンテンツ認識型話者埋め込み(CASE)アプローチを提案する。
ケースファクターは話者認識から自動音声認識(asr)を導き、話者特性のモデル化に焦点をあてる。
caseは従来の方法に比べて17.8%の相対的な話者誤り率削減を達成した。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 12:02:03 GMT)
PAC-BUS: Meta-Learning Bounds via PAC-Bayes and Uniform Stability [3.4] 我々は2つの異なる一般化レベルを用いた安定なメタラーニングのためのおそらく正解(PAC)を導出する。
境界がベースラインレベルにある設定で境界によって動機づけられる実用的な正規化スキームを提示する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 15:57:45 GMT)
Quantum information dynamics in a high-dimensional parity-time-symmetric
system [3.2] パリティ時間(mathcalPT$)対称性を持つ非エルミート系は例外的な性質を持つ例外点(EP)を生じさせる。
4階の例外点にまたがる4次元$mathcalPT$対称系の量子力学をシミュレートする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 19:00:44 GMT)
Multimodal Punctuation Prediction with Contextual Dropout [3.0] まず,iwslt 2012 tedタスクの8%改善を実現する,句読点予測のためのトランスフォーマティブベースの手法を提案する。
次に、テキストとオーディオの両方から学習するマルチモーダルモデルを記述し、内部データセット上のテキストのみのアルゴリズムよりも8%改善する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 22:15:30 GMT)
Noise and Fluctuation of Finite Learning Rate Stochastic Gradient
Descent [3.0] 勾配降下(SGD)は、消滅する学習率体制において比較的よく理解されている。
SGDとその変異体の基本特性を非退化学習率体系で研究することを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 08:43:27 GMT)
Supervised training of spiking neural networks for robust deployment on
mixed-signal neuromorphic processors [2.7] 混合信号アナログ/デジタル電子回路はスパイキングニューロンやシナプスを非常に高いエネルギー効率でエミュレートすることができる。
ミスマッチは、同一構成ニューロンとシナプスの効果的なパラメータの違いとして表現される。
ミスマッチに対する堅牢性や,その他の一般的なノイズ源を最大化することで,この課題に対処する,教師付き学習アプローチを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 09:20:49 GMT)
Explaining predictive models using Shapley values and non-parametric
vine copulas [2.7] 特徴間の依存をモデル化するための2つの新しいアプローチを提案する。
提案手法の性能はシミュレーションされたデータセットと実データセットで評価される。
実験により、ブドウのコプラアプローチは、ライバルよりも真のシャプリー値により正確な近似を与えることが示された。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 09:43:28 GMT)
Sparse-Push: Communication- & Energy-Efficient Decentralized Distributed
Learning over Directed & Time-Varying Graphs with non-IID Datasets [2.5] Sparse-Pushはコミュニケーション効率の高い分散型トレーニングアルゴリズムである。
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） (Fri, 12 Feb 2021 02:05:24 GMT)
A Critical Look At The Identifiability of Causal Effects with Deep
Latent Variable Models [2.3] ケーススタディとして因果効果変動オートエンコーダ(CEVAE)を用いる。
CEVAEはいくつかの単純なシナリオで確実に機能するように見えるが、不特定な潜在変数や複雑なデータ分布による正しい因果効果は特定できない。
その結果,識別可能性の問題は無視できないことが明らかとなり,今後の作業でさらに注意を払わなければならないと論じた。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 17:43:18 GMT)
Do-calculus enables causal reasoning with latent variable models [2.3] 潜在変数モデル(LVM)は、トレーニング中に変数の一部が隠蔽される確率モデルである。
因果推論は,確率的モデリングコミュニティで長年確立されてきた幅広いlvmのクラスを拡張できることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 17:12:53 GMT)
Artificial Intelligence based Anomaly Detection of Energy Consumption in
Buildings: A Review, Current Trends and New Perspectives [2.2] 本稿では,人工知能を用いたエネルギー消費構築のための,既存の異常検出フレームワークの詳細なレビューを行う。
著者の知識を最大限に活用するために、エネルギー消費の構築における異常検出について論じる最初のレビュー記事である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 15:14:52 GMT)
A Parameterised Quantum Circuit Approach to Point Set Matching [2.0] 点集合マッチング問題に対するパラメータ化量子回路学習手法を提案する。
提案手法はカーネルベースの量子生成モデルから得られる。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 18:55:49 GMT)
End-to-End Intelligent Framework for Rockfall Detection [1.9] 岩石の検出は地質学の分野で重要な手順であり、関連するリスクを減らすのに役立ちます。
現在、地質学者は、地球レーザースキャナーやデジタルカメラなどのさまざまなキャプションデバイスから得られたポイントクラウドと画像データを使用して、ほぼ手動で岩石のイベントを特定します。
本稿では,この課題に対処し,ドメイン地質と意思決定支援システムの交点で働く個人に対して,ロックフォールイベント検出のためのインテリジェントなフレームワークを提供する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 12:48:17 GMT)
Robust and Efficient Planning using Adaptive Entropy Tree Search [1.7] Adaptive EntropyTree Search (ANTS)アルゴリズムを紹介します。
ANTSは、温度設定に対する感度 - その間違いなく大きな欠点を緩和しながら、最大エントロピー計画の最近の成功に基づいています。
ANTSには、計画ツリーのノードで指定された範囲のアクション選択エントロピーに一致するように温度を適応させるメカニズムがあります。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 22:54:24 GMT)
Blind stain separation using model-aware generative learning and its
applications on fluorescence microscopy images [1.7] 先行モデルに基づく染色分離法は,画像上の汚れの空間分布に依存する。
この目的のために深い生成モデルが使用される。
本研究では,新しい学習に基づくブラインドソース分離フレームワークを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 22:39:39 GMT)
On the human evaluation of audio adversarial examples [1.7] 逆の例は、意図的に摂動して、気づかれずに間違った予測を生成する入力である。
提案した対向的摂動戦略のばかばかしさは、摂動が検出できない場合にのみ有用である。
コンベンションで使用されるメトリクスは、音声領域における敵対的事例の知覚的類似性の信頼できる尺度ではないことを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 14:27:20 GMT)
A bi-level encoding scheme for the clustered shortest-path tree problem
in multifactorial optimization [1.5] CluSPT(Clustered Shortest-Path Tree Problem)は、実生活における様々な最適化問題において重要な役割を果たしている。
近年、CluSPTを扱うためにMFEA(Multifactorial Evolutionary Algorithm)が導入されている。
本稿では,MFEAに基づくCluSPTの解法について述べる。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 13:36:07 GMT)
Stable Bloch oscillations and Landau-Zener tunneling in a non-Hermitian
$\cal{PT}$-symmetric flat band lattice [1.4] 我々は,非エルミート$calPT$-symmetric diamond chain networkとその輸送力学を2つの異なる状況下で検討した。
非平らなバンドの場合を考えると、すべてのバンドは複雑な分散性を持ち、また孤立している。
複素バンドが分離された場合、合成電場によって誘導されるランダウ・ツェナートンネルがブロッホ振動を可能にすることを指摘した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 16:36:59 GMT)
Population trapping in a pair of periodically driven Rydberg atoms [1.3] 我々は,周期的に駆動されるRydbergペアにおいて,個体群トラップを広範囲に研究した。
人口トラップ地域を決定するための簡易かつ汎用的なスキームを同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 23:06:04 GMT)
Depthwise Separable Convolutions Allow for Fast and Memory-Efficient
Spectral Normalization [1.1] 奥行き分離可能な畳み込みのスペクトル正規化の非常に単純な方法を提案する。
MobileNetV2 のような標準アーキテクチャを用いた画像分類タスクに対する手法の有効性を実証する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 12:55:42 GMT)
Conditional independence testing via weighted partial copulas and
nearest neighbors [1.1] 条件付き独立下では、テキストウェイト部分コーパス過程の弱い収束が確立される。
提案したテストは、カーネルベースのテストのような最近の最先端の手法と比較して、競争力がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 15:43:04 GMT)
How Far Should We Look Back to Achieve Effective Real-Time Time-Series
Anomaly Detection? [1.0] 異常検出は、予期せぬ事象やデータの異常を識別するプロセスである。
RePAD (Real-time Proactive Anomaly Detection algorithm) は上記の全ての特徴を持つ一般的な手法である。
歴史的データポイントの差がRePADの性能に与える影響は明らかでない。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 14:51:05 GMT)
Supporting search engines with knowledge and context [1.0] 本論文の第1部では,構造化知識をユーザによりアクセスしやすいものにする方法について検討する。
本論文の第2部では,インタラクティブな知識収集を改善する方法について考察する。
本論文の最後のパートでは,ニュース分野のプロフェッショナルライターを対象とした検索エンジンサポートに注目した。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 20:28:25 GMT)
Applicability of Random Matrix Theory in Deep Learning [1.0] 本研究では,ニューラルネットワークの損失面ヘッシアンの局所スペクトル統計について検討する。
ニューラルネットワークのモデリングにおけるランダム行列理論の適用性に新たな光を当てた。
本稿では,ニューラルネットワークの真の損失面に対する新しいモデルを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 19:49:19 GMT)
A Systematic Review of Online Exams Solutions in E-learning: Techniques,
Tools and Global Adoption [0.9] Eラーニングにおけるオンライン試験の信頼性、公正、シームレスな実行は極めて重要である。
オンライン試験は、E-ラーニングプラットフォーム上で、学生とインストラクターが同じ場所で物理的に存在せずに実施される。
これは、オンライン試験中の完全性やセキュリティなど、いくつかの問題を引き起こす。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 23:18:46 GMT)
Leveraging Benchmarking Data for Informed One-Shot Dynamic Algorithm
Selection [0.9] 進化的アルゴリズムの適用における重要な課題は、目の前の問題に最も適したアルゴリズムインスタンスの選択である。
本研究では, 疑似ブール最適化問題の解法として, このような先行性能データを用いて, 動的アルゴリズム選択スキームを推論する方法について分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 12:27:02 GMT)
Dynamic Precision Analog Computing for Neural Networks [0.8] 本稿では,演算を繰り返して平均化することにより,様々な精度レベルをサポートするアナログコンピューティングアーキテクチャの拡張を提案する。
動的精度を使用することで、Resnet50などのコンピュータビジョンモデルでは最大89%、BERTなどの自然言語処理モデルでは24%のエネルギー消費が削減されます。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 06:56:56 GMT)
Confounding Tradeoffs for Neural Network Quantization [0.8] ニューラルネットワーク量子化技術は、ディープラーニングの計算量とメモリフットプリントを減らすために開発された。
しかし、これらの手法は、高い精度と引き換えに推論の加速やリソースの複雑さに影響を与える可能性のあるトレードオフの確立によって評価される。
この研究は、しばしば見過ごされ、均一で混合予測後の量子化に与える影響を実証的に分析する様々なトレードオフを特徴付ける。
これらのトレードオフは、異なるユースケースで実現可能なハードウェアアクセラレーションを制限するため、研究者は「量子化カード」の構造を通じて、これらの設計選択を明示的に報告することを推奨する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 06:58:08 GMT)
Algebraically-Informed Deep Networks (AIDN): A Deep Learning Approach to
Represent Algebraic Structures [0.7] textbfAIDN, textitAlgebraically-Informed Deep Networksを紹介する。
textbfAIDNは、深層ニューラルネットワークで有限表現された任意の代数的オブジェクトを表現するディープラーニングアルゴリズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 07:06:52 GMT)
Multi-source Pseudo-label Learning of Semantic Segmentation for the
Scene Recognition of Agricultural Mobile Robots [0.6] 本稿では,非監視領域適応による農業用移動ロボットの環境認識のためのセマンティックセグメンテーションモデルの訓練手法について述べる。
屋外画像の複数の公開データセットをソースデータセットとして利用することを提案する。
提案した擬似ラベル生成法と既存のトレーニング法を組み合わせることで、mIoUの14.3%の性能が向上したことを実証した。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 08:17:10 GMT)
Exploring the Interchangeability of CNN Embedding Spaces [0.6] 画像分類CNN10点と顔認識CNN4点をマップする。
同じクラスにトレーニングされ、共通のバックエンド-ログアーキテクチャを共有するCNNの場合、リニアマッピングは常にバックエンド層重みから直接計算される。
この意味は遠く離れており、共通のタスクのために設計、訓練されたネットワークによって学習された表現間の基礎的な共通性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 01:59:35 GMT)
Interpretable Predictive Maintenance for Hard Drives [0.5] 最近の機械学習の解釈アルゴリズムを用いて,データセンタのハードドライブ障害を予測するタスクを検討する。
これらの手法が短期および長期のドライブの健康に関する有意義な洞察を提供しつつ、高い予測性能を維持できることを実証する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 13:25:58 GMT)
A Computability Perspective on (Verified) Machine Learning [0.5] 検証済み機械学習が正確に何を意味するべきかは、あまり明確ではない。
検証されたMLの根底にある計算タスクをモデルに依存しない方法で定義し、それらが原理計算可能であることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 15:47:41 GMT)
Analysis of Interpolation based Image In-painting Approaches [0.5] 本研究は,画像インペインティングにおけるアルゴリズムを比較するために考案された。
一般的に使用される標準画像の色やフォーマットに発生する誤差とノイズを補正した。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 15:03:41 GMT)
Reinforcement Learning For Data Poisoning on Graph Neural Networks [0.5] コンピュータサイエンスの相当なサブフィールドとして、敵対的機械学習が登場した。
強化学習エージェントを用いたグラフ分類のためのニューラルネットワークに対するデータポゾニング(訓練時間)攻撃の新たな問題について検討する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 22:34:53 GMT)
A novel method for object detection using deep learning and CAD models [0.5] 目的の検出(OD)は生産ラインの品質管理に使用することができる企業のための重要なコンピュータ視野問題です。
近年,Deep Learning (DL) 手法により,複雑な実世界の画像上でのODモデルの訓練が可能になった。
本稿では,オブジェクトのCADモデルを用いた完全自動化手法を導入し,このオブジェクトを検出するための完全に訓練されたODモデルを返す。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 19:19:45 GMT)
A Generative Model for Hallucinating Diverse Versions of Super
Resolution Images [0.3] 我々は、生成逆数モデルを用いて、同じ低解像度画像から異なる高解像度バージョンを得るという問題に取り組んでいる。
学習アプローチでは,高分解能画像の学習において,教師なしの保存と探索に高周波数を活用できる。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 17:11:42 GMT)
ReLU Neural Networks for Exact Maximum Flow Computation [0.3] n$のノードと$m$のarcを持つ有向グラフが与えられたとき、任意の実アーク容量から最大フローを入力として計算する表現的大きさのnnが存在することを示す。
次に、最大フロー問題を正確に解くためにMAAPを設計し、$mathcalO(m2 n2)$のNNに変換する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 17:23:34 GMT)
Bootstrapping Large-Scale Fine-Grained Contextual Advertising Classifier
from Wikipedia [0.2] ウィキペディアのカテゴリグラフをタップして,大規模細粒テキスト分類の課題を解決する手法を提案する。
この方法は、手書きの文書や手書きのルールやキーワードを必要としないため、大規模な分類問題に最適です。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 10:18:25 GMT)
A Too-Good-to-be-True Prior to Reduce Shortcut Reliance [0.2] ディープ畳み込みニューラルネットワーク(DCNN)は、しばしば分布外(o.o.d.)への一般化に失敗する。
サンプル
この欠点の原因の1つは、現代建築が「ショートカット」に頼る傾向があることである。
この誘導バイアスは、低容量ネットワークからの予測を用いて高容量ネットワークのトレーニングを通知する2段階のアプローチで実装する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 09:17:24 GMT)
Exploring Classic and Neural Lexical Translation Models for Information
Retrieval: Interpretability, Effectiveness, and Efficiency Benefits [0.1] ニューラルネットワークモデル1をアグリゲータ層として,コンテキストフリーあるいはコンテキスト化されたクエリ/ドキュメント埋め込みに適用する。
BERTをベースとしたコンテキスト型埋め込み上に,解釈可能なニューラルモデル1層を追加すると,精度や効率が低下しないことを示す。
私たちは、2020年末にMS MARCOドキュメントランキングリーダーボードで最高のニューラルおよび非ニューラルランを生産しました。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 23:21:55 GMT)
A Non-Intrusive Machine Learning Solution for Malware Detection and Data
Theft Classification in Smartphones [0.1] モバイルマルウェア攻撃に成功すれば、ユーザーの位置情報、写真、銀行情報さえ盗むことができる。
スマートフォンのマルウェア侵入を検出するだけでなく、盗まれたデータを識別して評価し、回復を助け、将来の攻撃を防ぐ必要があります。
マルウェアの侵入を検出するだけでなく、監視対象のアプリで盗まれたデータの種類を特定するために、アクセス可能な非侵入型機械学習ソリューションを提案します。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 13:31:27 GMT)
Graph Neural Networks for Improved El Ni\~no Forecasting [0.0] 我々は,エルニーニョ南部振動(ENSO)を長時間予測するためのグラフニューラルネットワーク(GNN)の応用を提案する。
予備的な結果は1ヶ月と3ヶ月前に予測される最先端システムよりも有望で優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 11:38:16 GMT)
When no news is bad news -- Detection of negative events from news media
content [0.0] コビッド19号の最初の波の間、ニュースメディアのコンテンツの流れの中で情報の切り離しが観測された。
具体的には、メディアの新たな情報分離行動が、ネガティブな出来事に起因するニュースメディアコンテンツの変化を確実に検出できるという主張を具体的に検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 13:14:44 GMT)
VitrAI -- Applying Explainable AI in the Real World [0.0] VitrAIは、3つの実生活シナリオの文脈で4つの異なるXAIアルゴリズムを均一に実証することを目的としているWebベースのサービスです。
この研究は、XAIメソッドを採用する際の現実的な障害を明らかにし、上記のシナリオでどのように異なるアプローチがうまく機能するかを定性的に見積もる。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 13:44:39 GMT)
Towards automatic extraction and validation of on-street parking spaces
using park-out events data [0.0] 路上駐車スペースに有効なマップを自動作成する2つの手法を提案する。
1つ目は空間アグリゲーション、もう1つは機械学習アルゴリズムを使用する。
我々は,ベルリン市内の地区での結果を示し,元の不均衡データから92%の分類精度を報告した。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 20:22:38 GMT)
Towards a theory of machine learning [0.0] ニューラルネットワークを,(1)状態ベクトル,(2)入力投影,(3)出力投影,(4)重み行列,(5)バイアスベクトル,(6)活性化マップ,(7)損失関数からなるセグタプルとして定義する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 17:41:30 GMT)
Theoretical and Experimental Perspectives of Quantum Verification [0.0] 提案実験として定式化された具体例の文脈における量子デバイスの検証について論じる。
本稿では,特にランダム化計測を用いたプロトコルに着目し,中央データリポジトリの構築を提案する。
最後の例では、コンピュータ科学の観点からの量子デバイスの出力の検証に対処し、量子プロセッサのユーザがその出力の正確性をどのように確信できるかという問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 09:32:11 GMT)
Supervised Learning with Quantum Measurements [0.0] 本稿では,量子力学をサポートする数学的形式に基づく教師あり機械学習の新しい手法について報告する。
この方法は予測関数を構築する方法として射影量子計測を用いる。
この手法の顕著な特徴は、最適化によってパラメータを学習する必要がなくなることである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 15:09:28 GMT)
Strong-field triple ionization of atoms with $p^3$ valence shell [0.0] 強パルスフェムト秒レーザー場と外殻に3つの等価電子を持つ原子との相互作用について検討した。
直接三重イオン化チャネルは、単重イオン化と直接二重イオン化に連結されたチャネルよりも大きな収率を生じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 12:00:05 GMT)
Sparse Bayesian Causal Forests for Heterogeneous Treatment Effects
Estimation [0.0] 本稿では,ベイジアン因果樹林のスパース性誘導型を考案する。
観察データを用いて不均一な治療効果を推定する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 15:24:50 GMT)
Simulation of three-dimensional quantum systems with projected
entangled-pair states [0.0] 無限射影対合対状態(iPEPS)の2つの縮約手法を3次元で開発・ベンチマークする。
最初のアプローチは、完全な3Dネットワークを近似する効果的な環境を含むテンソルの有限クラスタの収縮に基づいている。
第2のアプローチは、まずネットワークの層を境界iPEPSで反復的に収縮させ、続いて得られた準2Dネットワークを収縮させることにより、ネットワークの完全な収縮を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 19:00:03 GMT)
Signatures of a critical point in the many-body localization transition [0.0] 典型的な有限サイズスケーリングを示す臨界点の有限サイズ前駆体を示す。
この特異点は、Thouless と Heisenberg のエネルギーが一致するのと同じ障害強度で見られる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 12:29:27 GMT)
SCOUT: Socially-COnsistent and UndersTandable Graph Attention Network
for Trajectory Prediction of Vehicles and VRUs [0.0] SCOUTは、グラフとしてシーンの柔軟で汎用的な表現を使用する新しい注意ベースのグラフニューラルネットワークです。
我々は3つの異なる注意メカニズムを探索し,鳥眼視と車載都市データを用いてそのスキームをテストする。
RounDデータセットの全く新しいシナリオでテストすることにより、モデルの柔軟性と転送性を評価します。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 06:29:28 GMT)
Robust and integrative Bayesian neural networks for likelihood-free
parameter inference [0.0] 要約統計を学習するための最先端のニューラルネットワークベースの手法は、シミュレーションベースの確率自由パラメータ推論に有望な結果をもたらした。
本研究では,ベイズニューラルネットワークを用いて要約統計学を学習し,カテゴリー分布を用いて後部密度を直接推定する頑健な統合手法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 13:45:23 GMT)
Quantum Control for Nanoscale Spectroscopy With Diamond Nitrogen-Vacancy
Centers: A Short Review [0.0] 近年,色中心に基づくダイヤモンド量子技術が急速に出現している。
窒素空孔(NV)色中心は、スピン特性と光アドレス性により特に注目されている。
NVセンターは、室温での高感度と空間分解能を前例のない組み合わせで提供する革新的なマルチモード量子強化センサーの実現に使用されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 07:41:26 GMT)
Privacy Amplification by Decentralization [0.0] 我々は,完全分散プロトコルに自然発生する,新たなldp(local differential privacy)緩和を提案する。
本研究では,トークンがネットワークグラフ上でウォークを実行し,受信者によって順次更新される分散計算モデルについて検討する。
アルゴリズムのプライバシとユーティリティのトレードオフがLDPを大幅に改善し、信頼/安全アグリゲーションとシャッフルに基づく方法で達成できるものと一致していることを証明しています。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 14:33:33 GMT)
Optimizing Inference Performance of Transformers on CPUs [0.0] トランスフォーマーベースのモデル(BERTなど)は、検索、翻訳、質問応答など、多くの重要なWebサービスを支えている。
本稿では,cpu上でのトランスフォーマモデル参照のスケーラビリティと性能に関する実証分析を行う。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 17:01:35 GMT)
On Automatic Parsing of Log Records [0.0] 繰り返しニューラルネットワークベースのMTモデルをトレーニングするために使用した合成Apacheログレコードを生成するツールを作成します。
実世界のログに対するモデルの評価は、モデルがApacheログフォーマットを学び、個々のログレコードを解析できることを示しています。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 00:27:41 GMT)
Multiversal views on language models [0.0] 生成言語モデルが多言語生成として概念化されるフレームワークを提案する。
このフレームワークは、人間の想像力にも適用され、フィクションの読み書き方法の中心となります。
私たちは、人間の想像力をAIに組み合わせて書くことのできる、新しい形のインターフェースを通じて、この共通性を探ることを求めている。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 08:28:28 GMT)
Modeling Dynamic User Interests: A Neural Matrix Factorization Approach [0.0] 本稿では,行列分解の単純さとニューラルネットワークの柔軟性を組み合わせたモデルを提案する。
本モデルでは,ユーザのコンテンツ消費経路を非線形ユーザとコンテンツ要素に分解する。
当社のモデルを使って、ボストン・グローブ読者の5年間での動的ニュース消費利益を理解する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 16:24:21 GMT)
Minimax Quasi-Bayesian estimation in sparse canonical correlation
analysis via a Rayleigh quotient function [0.0] 疎標準相関ベクトルに対する現在利用可能な速度-最適推定器は計算に費用がかかる。
我々は,最小推定率を達成する準ベイズ推定法を提案し,マルコフ・チェイン・モンテカルロによる計算は容易である。
応用として,この手法を用いて臨床変数とプロテオミクスデータを最大に相関させ,コビッドウイルス病の理解を深める。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 16:52:56 GMT)
Measurement-induced quantum criticality under continuous monitoring [0.0] 本研究では,量子多体状態における体積法則から面積法則的絡み合いへの絡み合い相転移を連続的な位置測定により検討する。
測定強度の関数として相互情報のピーク構造として遷移のシグネチャを見いだす。
本稿では,サブシステム粒子数変動に基づいて,予測される絡み合い遷移をテストするための実験装置を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 03:43:47 GMT)
Learning a functional control for high-frequency finance [0.0] 我々は、高周波データ上で最適なトレーディングのためのコントローラを生成するために、ディープニューラルネットワークを使用する。
ニューラルネットワークは、トレーダーの好み、すなわちリスク回避パラメータと最適制御の間のマッピングを初めて学習する。
閉形式解を持たないより現実的な損失関数に対しては、生成した制御と説明可能なバージョンの間の平均距離が小さいことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 02:14:23 GMT)
Intelligent Software Web Agents: A Gap Analysis [0.0] 私たちは、要件とアーキテクチャコンポーネントに関する研究によって導かれたインテリジェントなソフトウェアWebエージェントの観点で現状を調べます。
提案するハイブリッドセマンティックWebエージェントアーキテクチャは,既存のセマンティックWeb標準が果たす役割を議論し,セマンティックWebエージェントのビジョンを現実化するのに有効な,より広範なセマンティックWebコミュニティにおける既存の作業を指し示すものである。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 16:32:02 GMT)
Hybrid phonetic-neural model for correction in speech recognition
systems [0.0] テレセールス音声データベースに応用した音声補正アルゴリズムの結果を,深層ニューラルネットワークを用いて精査した。
結果は、特定の言語領域における閉ASRによるエラーを減らすために、ディープラーニングモデルと後処理修正戦略の実行可能性を示しています。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 19:57:16 GMT)
How do climate change skeptics engage with opposing views? Understanding
mechanisms of social identity and cognitive dissonance in an online forum [0.0] 気候変動に懐疑的なオンラインコミュニティにおける反対意見がRedditに与える影響について検討する。
我々は,イデオロギー的に不協和性のある提案が,コミュニティにおける活動の刺激となることを発見した。
また、不協和音の投稿に関わったユーザーはフォーラムに戻る可能性が高かった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 13:39:00 GMT)
Gradeer: An Open-Source Modular Hybrid Grader [0.0] Gradeerはハイブリッドアセスメントツールで、教師は自動アセスメントと手動アセスメントの両方の利点を活用できる。
このツールはモジュラーデザインを特徴とし、新たなグレーディング機能を追加することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 21:36:43 GMT)
Exploiting Spline Models for the Training of Fully Connected Layers in
Neural Network [0.0] 人工ニューラルネットワーク(ANN)の最も基本的なモジュールの1つである完全連結(FC)層は、しばしば訓練が困難で非効率であると考えられている。
fc層を訓練することの難しさを緩和するスプラインベースアプローチを提案する。
提案手法は計算コストを低減し,fc層の収束を加速し,モデルの解釈可能性を大幅に向上させる。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 14:36:55 GMT)
EvoSplit: An evolutionary approach to split a multi-label data set into
disjoint subsets [0.0] 本稿では、教師付き機械学習のための非結合サブセットにマルチラベルデータセットを分散するための新しい進化的アプローチであるEvoSplitを提案する。
どちらのアプローチも、よく知られたマルチラベルデータセットと、現在コンピュータビジョンや機械学習アプリケーションで使われている大規模な画像データセットを使用して検証される。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 08:07:23 GMT)
Energetic cost of Hamiltonian quantum gates [0.0] 我々は、ハミルトンゲート演算のエネルギーコストを定量化することにより、論理量子状態に符号化されたシャノン情報の変化を束縛する不等式を証明した。
この境界の実用性は、理論と実験においてエネルギー論的に最適な量子ゲートを特定するためにどのように応用できるかを概説することによって示される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 07:01:47 GMT)
Edge Minimizing the Student Conflict Graph [0.0] 学生衝突グラフ(SCG)のエッジ数を最小限に抑えるハイブリッド近似分割アルゴリズムを提供します。
この分割アルゴリズムを,高度に制約された時間分割モデルに適用する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 19:54:44 GMT)
Dynamical Casimir effect in nonlinear vibrating cavities [0.0] ケルディシュプロパゲータへの2ループ補正は、時間とともに二次的に増加する。
この成長は半古典的近似の崩壊を示している。
動的カシミール効果のバルク非線形性は、大きな進化時間では無視できない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 18:06:12 GMT)
Destination similarity based on implicit user interest [0.0] 暗黙的ユーザ関心度の観点から目的地類似度を測定するために,新しい類似度法を提案する。
提案手法をレコメンダシステムにおける他の広く利用されている類似性対策と比較することにより,旅行データに有意な改善が得られた。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 18:45:23 GMT)
Dense for the Price of Sparse: Improved Performance of Sparsely
Initialized Networks via a Subspace Offset [0.0] 我々は,0.01%のトレーニング可能なカーネルパラメータが残っている場合でも,情報伝達とトレーニング性を維持する新しいDCT+Sparse層アーキテクチャを導入する。
標準のスパース層からDCTとスパース層への切り替えは、ネットワークのストレージフットプリントを増大させず、小さな計算オーバーヘッドしか発生しません。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 00:05:02 GMT)
Deep learning for clustering of continuous gravitational wave candidates
II: identification of low-SNR candidates [0.0] 最初の論文では,大規模信号によるクラスタの正確な識別が可能なディープラーニングクラスタリングネットワークを実装した。
本稿では,多くの暗示信号によるクラスタ検出が可能なネットワークを実装した。
これら2つのネットワークは相補的であり、2つのネットワークのカスケードが幅広い信号強度にわたって優れた検出効率を達成することを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 15:39:38 GMT)
Deep Sound Field Reconstruction in Real Rooms: Introducing the ISOBEL
Sound Field Dataset [0.0] 本稿では,4つの実室から測定したデータセットを導入し,低周波音場復元の評価を拡張した。
本稿では,低音域マイクロホンを用いた近年の深層学習に基づく音場再構成法について述べる。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 11:34:18 GMT)
Deep Reinforcement Learning for Backup Strategies against Adversaries [0.0] 脅威モデルと意思決定問題を数学的にモデル化することを目的としている。
プロセスの言語でバックアップ戦略を策定することで、最適な防御を見つけるという課題を強化学習問題に変換できます。
提案アルゴリズムは,既存の手法に適合する,あるいは超過するストレージデバイス更新スキームを見つけることができることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 17:19:44 GMT)
Data Analytics and Machine Learning Methods, Techniques and Tool for
Model-Driven Engineering of Smart IoT Services [0.0] この論文は、IoT(Internet of Things)とCPS(Smart Cyber-Physical Systems)のためのスマートサービス開発を促進する新しいアプローチを提案する。
提案されたアプローチは、ソフトウェアエンジニアリングプロセスの抽象化と自動化、データ分析(DA)と機械学習(ML)のプラクティスを提供する。
我々はThingMLと呼ばれるオープンソースモデリングツールを拡張して提案手法の実装と検証を行う。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 11:09:54 GMT)
Comparison of Atom Representations in Graph Neural Networks for
Molecular Property Prediction [0.0] 本研究では,グラフニューラルネットワークの予測性能に対する原子表現の関連性に着目した。
我々の知る限りでは、これはグラフニューラルネットワークの予測性能に対する原子表現の関連性に焦点を当てた最初の方法論研究である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 09:08:20 GMT)
Can single photon excitation of two spatially separated modes lead to a
violation of Bell inequality via homodyne measurements? [0.0] 単一光子のベル非古典性を明らかにすることを目的とした、全光学的ホモダイン測定に基づく実験的スキームを再考する。
我々はTan, Walls and Collett (TWC, 1991) と Hardy (1994) によって提案されたスキームに焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 18:47:07 GMT)
Blockchain in agriculture [0.0] この章では、農業と食品サプライチェーンにおけるブロックチェーン技術の影響について考察する。
既存のプロジェクトやイニシアティブを示し、全体的な意味、課題、可能性について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 15:28:37 GMT)
AI Uncertainty Based on Rademacher Complexity and Shannon Entropy [0.0] 古典的ラデマッハ複雑性とシャノンエントロピーに基づくパターン分類におけるAIの不確実性、キャパシティ、進化について論じる。
本稿では、Shannonエントロピーの1/2基準を導出し、エラー率がゼロに近づいたり、AIパターン分類問題でゼロになったりする。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 04:09:35 GMT)
A Decentralized Approach Towards Responsible AI in Social Ecosystems [0.0] 社会生態系の当事者が望ましいAI行動を生み出すための計算施設を提供する枠組みを提示する。
アーキテクチャレベルでAIシステムを分析し、AIシステムアーキテクチャのための2つの暗号メカニズムを提案する。
我々は、分散アプローチがコンピュータ科学と社会科学の両方の観点から、責任あるaiへの最も有望な道であると主張する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 06:33:42 GMT)
$\mathbb{Z}_N$ lattice gauge theory in a ladder geometry [0.0] ハミルトン格子ゲージ理論は2脚のはしごで定義される。
局所的な$mathbbZ_N$ゲージ対称性を持つゲージボソンとヒッグスをともに含むモデルを考える。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Feb 2021 15:31:27 GMT)