LBS: Loss-aware Bit Sharing for Automatic Model Compression [141.8] モデル圧縮設定を自動的に検索するロスアウェアビット共有。
CIFAR-100とImageNetの実験は、LCSが有望な性能を維持しながら計算コストを大幅に削減できることを示しています。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 12:07:31 GMT)
A Momentum-Assisted Single-Timescale Stochastic Approximation Algorithm
for Bilevel Optimization [112.6] 問題に対処するための新しいアルゴリズム - Momentum- Single-timescale Approximation (MSTSA) を提案する。
MSTSAでは、低いレベルのサブプロブレムに対する不正確な解決策のため、反復でエラーを制御することができます。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 07:10:33 GMT)
Meta Back-translation [111.9] プリトレーニングされたバック翻訳モデルから擬似並列データを生成する新しい手法を提案する。
本手法は,生成する擬似並列データに対して,検証セット上で良好な処理を行うためのフォワードトランスレーションモデルを訓練するように,事前訓練されたバックトランスレーションモデルを適用するメタラーニングアルゴリズムである。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 20:58:32 GMT)
Nearly Minimax Optimal Regret for Learning Infinite-horizon
Average-reward MDPs with Linear Function Approximation [95.8] 本論文では, 線形関数近似を用いた UCRL2 アルゴリズムの拡張として見ることのできる新しいアルゴリズム UCRL2-VTR を提案する。
Bernstein 型ボーナス付き UCRL2-VTR は $tildeO(dsqrtDT)$ の後悔を達成でき、$d$ は特徴写像の次元である。
また、一致した下界$tildeOmega(dsqrtDT)$を証明し、提案したUCRL2-VTRが対数係数の最小値であることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 02:08:39 GMT)
Almost Optimal Algorithms for Two-player Markov Games with Linear
Function Approximation [93.0] 同時動作による2プレイヤーゼロサムマルコフゲームの強化学習について検討した。
我々は,「不確かさの最適性」に基づくアルゴリズムナッシュ-UCRL-VTRを提案する。
我々は、Nash-UCRL-VTR が $tildeO(dHsqrtT)$ regret を確実に達成できることを示し、$d$ は線型関数次元である。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 09:09:16 GMT)
And/or trade-off in artificial neurons: impact on adversarial robustness [91.4] この問題をより深く理解することで、情報がどのように処理され、ニューラルネットワークでエンコードされるかの理解を深めることができる。
敵対的回復力を高めるという私たちの考えは、人工ニューロンがAND様ニューロンとOR様ニューロンの2つの広いカテゴリーに分けられるという観察から始まります。
我々の仮説は、十分な数のOR様ニューロンのネットワークの存在は、分類「脆さ」につながり、ネットワークが敵対攻撃に対する感受性を高めることができるということです。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 08:19:05 GMT)
Annealed Flow Transport Monte Carlo [91.2] Annealed Flow Transport (AFT) built on Annealed Importance Smpling (AIS) and Sequential Monte Carlo (SMC)
AFTは、連続したターゲットに向かって粒子をプッシュするために順次学習されるNFに依存します。
AFTの人口バージョンの連続時間スケーリング限界は、Feynman--Kac測度によって与えられることを示した。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 12:05:56 GMT)
High-Dimensional Gaussian Process Inference with Derivatives [90.8] 低データ状態の$ND$では、Gram行列は$mathcalO(N2D + (N2)3)$に推論のコストを下げる方法で分解できることを示す。
最適化や予測勾配を持つハミルトニアンモンテカルロなど、機械学習に関連する様々なタスクでこの可能性を実証する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 13:24:41 GMT)
Intermediate Layer Optimization for Inverse Problems using Deep
Generative Models [86.3] ILOは、深層生成モデルを用いて逆問題を解決するための新しい最適化アルゴリズムである。
提案手法は,StyleGAN-2 や PULSE で導入した最先端手法よりも幅広い逆問題に対して優れていることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 06:52:22 GMT)
Provable Generalization of SGD-trained Neural Networks of Any Width in
the Presence of Adversarial Label Noise [85.6] 勾配降下法により学習した任意の幅の1層リークReLUネットワークを考察する。
sgdは,分布上の最良半空間に匹敵する分類精度を持つニューラルネットワークを生成できることを実証する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 18:57:47 GMT)
Bandit Learning in Decentralized Matching Markets [82.4] 私たちは、一方の市場(プレーヤー)が他方の側(腕)の好みについて事前知識を持っていない両面マッチング市場を研究し、経験からその好みを学ぶ必要があります。
このモデルは、標準のマルチアームバンディットフレームワークを競合する分散型マルチプレイヤー設定に拡張します。
アームの選好が共有されるたびにアルゴリズムがインセンティブ互換であることが示されるが、選好が完全に一般的である場合には必ずしもそうではない。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 03:55:05 GMT)
Leveraging Acoustic and Linguistic Embeddings from Pretrained speech and
language Models for Intent Classification [81.8] 本研究では,前訓練された音声認識システムから抽出した音響特性と,前訓練された言語モデルから学習した言語特性を用いた新しい意図分類フレームワークを提案する。
ATIS と Fluent 音声コーパスの精度は 90.86% と 99.07% である。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 07:20:06 GMT)
Radflow: A Recurrent, Aggregated, and Decomposable Model for Networks of
Time Series [77.5] Radflowは、お互いに影響を与える時系列ネットワークの新しいモデルである。
それは3つの重要なアイデアを具現化します:時間に依存するノード埋め込み、マルチヘッドの注意を持つ隣接するノードからの影響の流れの集約、および時系列の多層分解を得るための繰り返しニューラルネットワーク。
radflowは異なる傾向や季節パターンを学習でき、欠落したノードやエッジに対して頑健であり、ネットワークの隣人間の時間パターンの相関は影響強度を反映している。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 00:57:28 GMT)
Guided Interpolation for Adversarial Training [73.9] トレーニングが進むにつれて、トレーニングデータは徐々に攻撃しやすくなり、堅牢性の向上が損なわれる。
本稿では,前時代のメタ情報を用いて,データの逆変換をガイドするguided framework(gif)を提案する。
バニラミキサアップと比較すると、GIFは攻撃可能なデータの比率を高くすることができ、堅牢性向上に有効である。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 03:55:08 GMT)
Deep Co-Attention Network for Multi-View Subspace Learning [73.3] マルチビューサブスペース学習のための深層コアテンションネットワークを提案する。
共通情報と相補情報の両方を敵意で抽出することを目的としている。
特に、新しいクロス再構成損失を使用し、ラベル情報を利用して潜在表現の構築を誘導する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 18:46:44 GMT)
Fast End-to-End Speech Recognition via Non-Autoregressive Models and
Cross-Modal Knowledge Transferring from BERT [72.9] LASO (Listen Attentively, and Spell Once) と呼ばれる非自動回帰音声認識モデルを提案する。
モデルは、エンコーダ、デコーダ、および位置依存集合体(PDS)からなる。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 15:18:59 GMT)
Neural Network Compression for Noisy Storage Devices [71.4] 従来、モデル圧縮と物理ストレージは分離される。
このアプローチでは、ストレージは圧縮されたモデルの各ビットを等しく扱い、各ビットに同じ量のリソースを割り当てるように強制される。
i) 各メモリセルの容量を最大化するためにアナログメモリを使用し, (ii) モデル圧縮と物理ストレージを共同で最適化し, メモリの有用性を最大化する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 18:19:07 GMT)
Top-$k$ eXtreme Contextual Bandits with Arm Hierarchy [71.2] 我々は、腕の総数が膨大であることができるトップ$ k$極端な文脈的包帯問題を研究します。
まず,Inverse Gap Weighting戦略を用いて,非極端に実現可能な設定のアルゴリズムを提案する。
我々のアルゴリズムは、$O(ksqrt(A-k+1)T log (|mathcalF|T))$である。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 19:10:52 GMT)
A General Framework for Survival Analysis and Multi-State Modelling [70.3] ニューラル常微分方程式を多状態生存モデル推定のためのフレキシブルで一般的な方法として用いる。
また,本モデルでは,サバイバルデータセット上での最先端性能を示すとともに,マルチステート環境での有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 17:53:45 GMT)
Surface Warping Incorporating Machine Learning Assisted Domain
Likelihood Estimation: A New Paradigm in Mine Geology Modelling and
Automation [68.8] 新たに取得した破砕孔データによって課される地球化学的および空間的制約に基づいて, モデル表面を再構成するバイーシアンワープ法が提案されている。
本稿では,このワーピングフレームワークに機械学習を組み込むことにより,可能性の一般化を図る。
その基礎は、p(g|c) が p(y(c)|g と似た役割を果たすような地質領域の確率のベイズ計算によって構成される。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 10:37:52 GMT)
DeepGLEAM: a hybrid mechanistic and deep learning model for COVID-19
forecasting [67.8] DeepGLEAMは、COVID-19予測のためのハイブリッドモデルです。
機械シミュレーションモデルGLEAMとディープラーニングを組み合わせたものです。
私たちは、DeepGLEAMを現実世界のCOVID-19死亡予測タスクで実証します。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 05:51:34 GMT)
VA-RED$^2$: Video Adaptive Redundancy Reduction [64.8] 我々は,入力依存の冗長性低減フレームワークva-red$2$を提案する。
ネットワークの重み付けと協調して適応ポリシーを共有重み付け機構を用いて微分可能な方法で学習する。
私たちのフレームワークは、最先端の方法と比較して、計算(FLOP)の20% - 40%$削減を達成します。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 22:57:52 GMT)
Improving Factual Consistency Between a Response and Persona Facts [64.3] 応答生成のためのニューラルネットワークは、意味論的に妥当であるが、必ずしも話者のペルソナを記述する事実と矛盾しない応答を生成する。
我々は,これらのモデルを強化学習により微調整し,応答とペルソナ事実の一貫性と意味的妥当性を明確に把握する効率的な報酬関数を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 04:21:13 GMT)
Consistency-based Merging of Variability Models [63.0] 本稿では,コンテキストモデリングとコンフリクト検出の概念に基づく可変性モデル統合のアプローチを紹介する。
基礎となる概念と対応する性能分析の結果について述べる。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 16:28:42 GMT)
A Targeted Attack on Black-Box Neural Machine Translation with Parallel
Data Poisoning [60.8] ブラックボックスNMTシステムに対する標的攻撃は、並列トレーニングデータのごく一部を毒殺することで実現可能であることを示す。
この攻撃は、システムのトレーニングデータを形成するために、クローリングされたWebドキュメントのターゲットの破損によって現実的に実現可能であることを示す。
大量の並列データで訓練された最先端のシステムでさえ、この攻撃は驚くほど低予算で(50%以上の成功率で)成功している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 05:10:33 GMT)
MATCH: Metadata-Aware Text Classification in A Large Hierarchy [60.6] MATCHはメタデータと階層情報の両方を利用するエンドツーエンドのフレームワークである。
親による各子ラベルのパラメータと出力確率を正規化するさまざまな方法を提案します。
大規模なラベル階層を持つ2つの大規模なテキストデータセットの実験は、MATCHの有効性を示しています。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 05:23:08 GMT)
On the Equivalence of Decoupled Graph Convolution Network and Label
Propagation [60.3] いくつかの研究は、カップリングがデカップリングよりも劣っていることを示している。
有効性にもかかわらず、疎結合GCNの作用機構はよく理解されていない。
本稿では,分離GCNの欠陥を克服する適応的学習法(PTA)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 12:23:39 GMT)
Don't Just Blame Over-parametrization for Over-confidence: Theoretical
Analysis of Calibration in Binary Classification [58.0] 理論上は、過剰パラメトリゼーションは過剰信頼の唯一の理由ではない。
我々は、ロジスティック回帰は本質的に信頼過剰であり、実現可能で、非パラメータな設定であることを示す。
おそらく驚くことに、過剰な信頼が常にそうであるとは限らないことも示します。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 21:38:09 GMT)
Online hyperparameter optimization by real-time recurrent learning [57.0] ニューラルネットワーク(rnn)におけるハイパーパラメータ最適化とパラメータ学習の類似性を活用した。
RNNのための学習済みのオンライン学習アルゴリズムのファミリーを適応させ、ハイパーパラメータとネットワークパラメータを同時に調整します。
この手順は、通常の方法に比べて、ウォールクロック時間のほんの少しで、体系的に一般化性能が向上する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 19:36:18 GMT)
BERT's output layer recognizes all hidden layers? Some Intriguing
Phenomena and a simple way to boost BERT [53.6] 変換器による双方向表現(BERT)は多くの自然言語処理(NLP)タスクで大きな成功を収めている。
その結果,BERTの各層を直接入力として取り込むことで,BERTの出力層が入力文を再構築できることが判明した。
本稿では,BERTの性能向上のための非常に単純な手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 09:54:30 GMT)
Using Data Assimilation to Train a Hybrid Forecast System that Combines
Machine-Learning and Knowledge-Based Components [52.8] 利用可能なデータがノイズの多い部分測定の場合,カオスダイナミクスシステムのデータ支援予測の問題を検討する。
動的システムの状態の部分的測定を用いることで、不完全な知識ベースモデルによる予測を改善するために機械学習モデルを訓練できることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 19:56:48 GMT)
RMS-Net: Regression and Masking for Soccer Event Spotting [52.7] イベントラベルとその時間的オフセットを同時に予測できる,軽量でモジュール化されたアクションスポッティングネットワークを開発した。
SoccerNetデータセットでテストし、標準機能を使用して、完全な提案は3平均mAPポイントで現在の状態を超えます。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 16:04:18 GMT)
KnowledgeCheckR: Intelligent Techniques for Counteracting Forgetting [52.6] KnowledgeCheckRに統合された推奨アプローチの概要を提供します。
その例としては,将来的に繰り返される学習内容の識別を支援するユーティリティベースのレコメンデーション,セッションベースのレコメンデーションを実装するための協調フィルタリングアプローチ,インテリジェントな質問応答を支援するコンテントベースのレコメンデーションなどがある。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 20:06:28 GMT)
Optimal Regret Algorithm for Pseudo-1d Bandit Convex Optimization [51.2] 我々は,バンディットフィードバックを用いてオンライン学習を学習する。
learnerは、コスト/リワード関数が"pseudo-1d"構造を許可するゼロ次オラクルのみにアクセスできる。
我々は、$T$がラウンドの数である任意のアルゴリズムの後悔のために$min(sqrtdT、T3/4)$の下限を示しています。
ランダム化オンライングラデーション下降とカーネル化指数重み法を組み合わせた新しいアルゴリズムsbcalgを提案し,疑似-1d構造を効果的に活用する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 08:16:51 GMT)
Transfer Learning for Future Wireless Networks: A Comprehensive Survey [49.7] 本稿では,無線ネットワークにおける転送学習の応用に関する包括的調査を行う。
まず,形式的定義,分類,様々な種類のtl技術を含むtlの概要について述べる。
次に,無線ネットワークにおける新たな課題に対処するために,多様なTLアプローチを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 14:19:55 GMT)
Diverse Auto-Curriculum is Critical for Successful Real-World Multiagent
Learning Systems [44.4] 私たちは、auto-curriculumテクニックに対する4つのオープンチャレンジを挙げています。
自律運転における現実的なインタラクティブな行動のモデリングを重要なテストベッドとして推奨する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 16:40:02 GMT)
Tractable structured natural gradient descent using local
parameterizations [43.5] 構造化パラメータ空間上の自然勾配降下は、複雑な逆フィッシャー行列計算により計算的に困難である。
我々は, emphlocal-パラメータ座標を用いてこの問題に対処する。
我々は、ディープラーニング、変分推論、進化戦略に関する様々な応用について結果を示す。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 09:09:20 GMT)
Intelligent Electric Vehicle Charging Recommendation Based on
Multi-Agent Reinforcement Learning [42.3] 電気自動車(ev)はその環境とエネルギーの持続可能性のために現代の交通システムで選択されている。
多くの都市では、限られた充電インフラとほとんどバランスの取れない充電需要のために、EVドライバーは充電に適した場所を見つけることができません。
公共充電ステーションをインテリジェントに推奨する,マルチエージェント時空間時空間学習(MasterReinforce)というフレームワークを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 06:23:59 GMT)
Fuzzy c-Means Clustering for Persistence Diagrams [42.2] ユビキタスなFuzzy c-Means(FCM)クラスタリングアルゴリズムを永続化ダイアグラムの空間に拡張する。
提案アルゴリズムは, トポロジ的事前知識を使わずに, データのトポロジ的構造を捉える。
材料科学において、変換格子構造データセットを初めて分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 13:00:53 GMT)
Network of Tensor Time Series [41.5] 共同進化する時系列は、環境監視、財務分析、スマート輸送などの多数のアプリケーションに現れます。
本稿では、時間系列の明示的な関係ネットワークを組み込む方法(C1)、時間ダイナミクスの暗黙的な関係をモデル化する方法(C2)など、以下の課題に取り組む。
本稿では,TGCN(Graph Convolutional Network)とTRNN(Recurrent Neural Network)の2つのモジュールから構成される,Network of Time Seriesと呼ばれる新しいモデルを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 18:34:18 GMT)
HDMI: High-order Deep Multiplex Infomax [41.1] 本稿では,マルチプレックスネットワークへのノード埋め込みを自己管理的に学習するための新しいフレームワークである High-order Deep Multiplex Infomax (HDMI) を提案する。
HDMIは、監視されていないクラスタリングや監視された分類など、さまざまな下流タスクで最先端のパフォーマンスを実現します。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 19:30:04 GMT)
Low Curvature Activations Reduce Overfitting in Adversarial Training [38.5] 敵の訓練は敵の攻撃に対する最も効果的な防御の1つです。
観測された一般化ギャップは活性化関数の選択と密接に関連していることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 21:53:27 GMT)
Secure-UCB: Saving Stochastic Bandits from Poisoning Attacks via Limited
Data Verification [37.1] 我々は,攻撃者が選択した行動と対応する報酬の両方を観察し,付加的な雑音で報酬を汚染できる強力な攻撃モデルを考える。
我々は、後悔$O(log T)$のエンファニーバンディットアルゴリズムは、期待される量の汚染で後悔$Omega(T)$に苦しむことを強制することができることを示しています。
本稿では,未汚染報酬へのアクセスに限定的なアンフェリフィケーションを用いた新しいアルゴリズムSecure-UCBを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 18:02:46 GMT)
Reconstruction-Based Membership Inference Attacks are Easier on
Difficult Problems [36.1] 高次元の入力と出力を持つモデルは、メンバーシップ推論攻撃に対してより脆弱であることを示す。
本稿では,各サンプルに対して計算可能な新しい予測可能性スコアを提案し,その計算はトレーニングセットを必要としない。
再構成誤差から予測可能性スコアを減算して得られた会員誤差は,多数のベンチマークにおいて高いMIA精度が得られることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 18:57:22 GMT)
Graph Neural Network for Large-Scale Network Localization [35.3] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、機械学習のコンテキストにおいて構造化データの分類に使用される。
本研究では,古典的だが難解な非線形回帰問題,すなわちネットワークローカライゼーションにGNNを採用する。
まず、GNNは、精度、堅牢性、計算時間の観点から、大規模ネットワークローカライゼーションの最適解である可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 07:24:39 GMT)
Adaptive Gradient Methods for Constrained Convex Optimization and
Variational Inequalities [32.5] AdaACSAとAdaAGD+は制約付き凸最適化の高速化手法である。
我々はこれらを、同じ特徴を享受し、標準の非加速収束率を達成する、より単純なアルゴリズムAdaGrad+で補完する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 19:47:21 GMT)
PeriodNet: A non-autoregressive waveform generation model with a
structure separating periodic and aperiodic components [32.3] 音声波形の周期成分と非周期成分をモデル化するための新しいモデル構造を有する非自己回帰(非ar)波形生成モデルを提案する。
非ar波形生成モデルは、音声波形を並列に生成することができ、音響特徴を条件付けして音声ボコーダとして使用できる。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 19:00:08 GMT)
Channel Estimation via Successive Denoising in MIMO OFDM Systems: A
Reinforcement Learning Approach [31.8] 本稿では,強化学習フレームワークの適用に基づく周波数領域雑音除去法を提案する。
提案アルゴリズムは,最小二乗 (LS) チャネル推定法を大幅に改善する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 04:11:40 GMT)
Seeing by haptic glance: reinforcement learning-based 3D object
Recognition [31.8] 対象物と指の間の触覚接触数に制限があり、対象物を見ることなく3D認識を行うことができる。
この能力は認知神経科学における「触覚的視線」と定義される。
既存の3D認識モデルのほとんどは、高密度な3Dデータに基づいて開発された。
触覚探索によって3Dデータを収集するためにロボットが使用される多くの実生活のユースケースでは、限られた数の3Dポイントしか収集できない。
アクティブに収集された3Dで客観的な3D認識と同時に触覚探査手順を最適化する新しい強化学習ベースのフレームワークが提案される。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 15:38:22 GMT)
FAT: Learning Low-Bitwidth Parametric Representation via Frequency-Aware
Transformation [31.5] 周波数認識変換(fat)は、量子化前に周波数領域のネットワーク重み変換を学習する。
FATは、簡単な標準量子化器を使用して、低精度で簡単にトレーニングできます。
コードはもうすぐ入手できる。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 10:35:20 GMT)
MOLTR: Multiple Object Localisation, Tracking, and Reconstruction from
Monocular RGB Videos [30.5] MOLTRはモノクロ画像シーケンスとカメラポーズのみを用いたオブジェクト中心マッピングのソリューションである。
rgbカメラが周囲のビデオをキャプチャすると、複数のオブジェクトをオンライン形式でローカライズし、追跡し、再構築することができる。
屋内および屋外シーンのベンチマークデータセットのローカリゼーション、追跡、および再構築を評価します。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 03:12:24 GMT)
Overview of the TREC 2020 deep learning track [30.5] 今年は文書検索タスクとパス検索タスクがあり、それぞれに何十万もの人手によるトレーニングクエリがあります。
我々は,シングルショットTRECスタイルの評価を用いて評価を行い,大規模データを利用できる場合にどのランキング手法が最適かを示す。
今年はさらに、BERTスタイルの事前トレーニングを持つランク付け者が、大規模なデータ体制における他のランク付けよりも優れているという証拠があります。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 16:47:00 GMT)
MAPGN: MAsked Pointer-Generator network for sequence-to-sequence
pre-training [28.5] 本稿では,ポインタ生成ネットワークにおける自己教師付き学習手法を提案する。
MAPGNは2つの音声テキスト正規化タスクにおける従来の自己教師付き学習手法よりもポインタジェネレータネットワークに有効である。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 07:44:25 GMT)
Data Profiling for Adversarial Training: On the Ruin of Problematic Data [27.1] 相手のトレーニングの問題は、堅牢な精度のトレードオフ、堅牢なオーバーフィッティング、グラデーションマスキングです。
これらの問題は、データセットの低品質サンプルという共通の原因を共有していることを示しています。
問題のあるデータが削除されると、ロバストなオーバーフィッティングと勾配マスキングがほとんど緩和される。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 10:17:24 GMT)
Adversarial attacks on audio source separation [26.7] 音源分離問題に対する様々な逆攻撃手法を再構成する。
そこで本研究では,非知覚的対向雑音を得るための簡易かつ効果的な正則化法を提案する。
また,ブラックボックス攻撃に対するソース分離モデルの堅牢性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 04:12:10 GMT)
Integrated Grad-CAM: Sensitivity-Aware Visual Explanation of Deep
Convolutional Networks via Integrated Gradient-Based Scoring [26.4] Grad-CAMは、モデルから得られたアクティベーションマップを組み合わせて視覚化する一般的なソリューションである。
Grad-CAMのグラデーションベース項のパス積分を計算することで、この問題に取り組むソリューションを紹介します。
CNNの予測のために抽出された表現の重要性を計測する手法で達成した改善を徹底した分析を行います。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 19:21:46 GMT)
Ada-SISE: Adaptive Semantic Input Sampling for Efficient Explanation of
Convolutional Neural Networks [26.4] 畳み込みニューラルネットワークの効率的な解釈手法を提案する。
実験の結果,提案手法は実行時間を最大30%削減できることがわかった。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 19:10:00 GMT)
ELIXIR: Learning from User Feedback on Explanations to Improve
Recommender Models [26.1] 説明に対するユーザフィードバックをユーザ好みのペアワイズ学習に活用する,ループ内人間フレームワーク ELIXIR を考案した。
elixirは、レコメンデーションと説明のペアに対するフィードバックを活用して、ユーザ固有の潜在選好ベクトルを学習する。
このフレームワークは、ランダムウォークとリスタートによる一般化グラフレコメンデーションを用いてインスタンス化される。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 13:43:49 GMT)
Hybrid Federated and Centralized Learning [25.6] フェデレートラーニング(FL)により、クライアントはデータセット全体ではなく、モデル更新のみをPSに送信できる。
このようにして、FLは学習をエッジレベルに持ち込み、クライアント側で強力な計算リソースを必要とします。
我々は、学習モデルを効果的に訓練するために、新しいハイブリッド・フェデレーション・集中型学習(HFCL)フレームワークによってこの問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 20:28:58 GMT)
Robust Classification using Hidden Markov Models and Mixtures of
Normalizing Flows [25.5] 我々は,隠れマルコフモデル(HMM)の状態遷移と,隠れたHMMの状態に対するニューラルネットワークに基づく確率分布を組み合わせた生成モデルを用いる。
音声認識への応用におけるNMM-HMM分類器の堅牢性の改善を検証する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 00:40:30 GMT)
Causal Markov Decision Processes: Learning Good Interventions
Efficiently [24.6] 連続的な意思決定のための新しい形式主義である因果マルコフ決定プロセス(C-MDPs)を紹介します。
デジタルヘルスケアやデジタルマーケティングなどの現代および新興のアプリケーション分野は、C-MDPによるモデリングの恩恵を受けることができます。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 16:48:54 GMT)
Sequential Likelihood-Free Inference with Implicit Surrogate Proposal [24.2] 本稿では,さらにサンプル効率のよい累積データセットを生成するために,ISP(Inlicit Surrogate Proposal)を提案する。
ISPは、フィードフォワード方式でi.i.dサンプルを描画することで、最も多様な方法で累積データセットを構築する。
ISPは,マルチモーダル後部シミュレーションにおいて,ベースライン推論アルゴリズムよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 16:55:23 GMT)
GP-Tree: A Gaussian Process Classifier for Few-Shot Incremental Learning [23.8] GP-Treeはガウス過程と深層カーネル学習を用いた多クラス分類の新しい手法である。
木に基づく階層モデルを構築し,各内部ノードがデータにGPを適合させる。
我々の手法は、クラス数とデータサイズの両方でうまくスケールする。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 22:16:27 GMT)
Posterior-Aided Regularization for Likelihood-Free Inference [23.7] 後補助正規化(PAR)は,モデル構造に関係なく,密度推定器の学習に適用可能である。
単一のニューラルネットワークを用いて逆KL項と相互情報項の両方を推定するPARの統一推定方法を提供する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 16:59:30 GMT)
FedBN: Federated Learning on Non-IID Features via Local Batch
Normalization [23.5] フェデレーション学習(fl)の新たなパラダイムは、生データを集中的に集約することなく、ネットワークエッジにおける深層モデルの協調的なトレーニングを可能にすることを目指している。
モデルの平均化に先立って,局所的バッチ正規化を用いて特徴シフトを緩和する有効な手法を提案する。
FedBNと呼ばれるこの方式は、古典的なFedAvgと、非IDデータの最先端の両方を上回っている。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 16:04:10 GMT)
Transformer-Transducers for Code-Switched Speech Recognition [23.3] コード切替音声認識のためのトランスフォーマー・トランスデューサモデルアーキテクチャを用いたエンドツーエンドのASRシステムを提案する。
まず、コードスイッチングの低リソースシナリオを扱うために、2つの補助損失関数を導入する。
第二に,言語ID情報を用いた新しいマスクベースのトレーニング戦略を提案し,文内コードスイッチングに向けたラベルエンコーダのトレーニングを改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 02:46:51 GMT)
Scaling Up Exact Neural Network Compression by ReLU Stability [22.8] 安定なニューロンを同定するために,単一最適化問題に基づくアルゴリズムを導入する。
我々の手法は最先端手法の21倍の速度である。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 19:19:02 GMT)
A first look into the carbon footprint of federated learning [22.4] 本論文はFederated Learningの炭素フットプリントに関する初めての体系的研究である。
FLは, 収束が遅い場合もあり, 集中的な等価装置よりも比較的温暖な影響が生じる可能性が示唆された。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 16:08:02 GMT)
Projection-Free Adaptive Gradients for Large-Scale Optimization [22.0] フランク=ウルフアルゴリズムは、目的から近似した一階情報のみをクエリすることで、両方の計算負担を軽減するため、ユニークな位置を占める。
本手法は,制約付き最適化のための適応アルゴリズムの性能を向上させることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 14:38:10 GMT)
On Riemannian Stochastic Approximation Schemes with Fixed Step-Size [21.4] 固定ステップサイズスキームは、ステップサイズによってパラメータ化された時間同質マルコフ連鎖の族を定義する。
任意のステップサイズの場合、対応するマルコフ鎖は一意の定常分布を認め、幾何学的にエルゴディックであることが証明される。
収束の速度はバイアスの拡大と中心極限定理によって確立される。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 14:56:09 GMT)
SapAugment: Learning A Sample Adaptive Policy for Data Augmentation [21.0] 本稿では,SapAugment のサンプル適応政策を学習するための新しい手法を提案する。
また,LbriSpeechデータセットにおける単語誤り率の21%を,最先端の音声強調法よりも大幅に改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 18:02:59 GMT)
Differentiable Particle Filtering via Entropy-Regularized Optimal
Transport [19.6] 原理微分可能な粒子フィルタを導入し、収束結果を提供します。
最適輸送理論を活用し, 原理的微分可能な粒子フィルタを導入し, 収束結果を提供する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 21:05:33 GMT)
A closer look at temporal variability in dynamic online learning [19.5] この作品は、完全な情報でオンライン学習の文脈でダイナミックな後悔の設定に焦点を当てています。
損失関数の列は時間とともに大きく変化しないと仮定することにより、既存の結果と比較して改善された後悔境界を導き出すことが可能であることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 16:50:16 GMT)
Efficient Learning with Arbitrary Covariate Shift [19.2] 境界のあるVC次元のクラスCで2進関数を学習するための効率的なアルゴリズムを提供し、トレーニングデータはPに従って分散し、テストデータはQに従って分散する。
本研究では,信頼できる学習が片面ノイズによる学習のモデルであるCの"信頼できる学習者"に,オーラクルを用いた時間PQ学習アルゴリズムを提供する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 19:14:25 GMT)
Scalable Vector Gaussian Information Bottleneck [19.2] そこで我々は,エンコーダが観測の複数の記述を出力するスケーラブルな情報ボトルネックと呼ばれる問題の変動について検討する。
分布が不明な一般ソースに対する変分推論型アルゴリズムを導出し,ニューラルネットワークを用いてパラメータ化する方法を示す。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 12:51:26 GMT)
Federated Dropout Learning for Hybrid Beamforming With Spatial Path
Index Modulation In Multi-User mmWave-MIMO Systems [19.1] SPIM-MIMOシステムにおけるビームフォーマー設計のためのモデルベースおよびモデルフリーフレームワークを紹介します。
提案手法は,最新のSPIM-MIMO法やmmWave-MIMO法よりも高いスペクトル効率を示す。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 10:49:26 GMT)
Self-Supervised Hyperboloid Representations from Logical Queries over
Knowledge Graphs [18.9] 知識グラフ(kgs)は、web検索、eコマース、ソーシャルネットワーク、生物学といった現実世界のアプリケーションにおいて、情報ストレージのためのユビキタスな構造である。
表現学習を,翻訳,交叉,結合問合せをkgs上で利用する自己教師付き論理問合せ推論問題として定式化する。
我々は,KG上の正の1次存在条件を用いて,その実体と関係をポインカーボール内のハイパーボロイドとして学習する,新しい自己教師型動的推論フレームワークであるHyperboloid Embeddings (HypE)を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 02:17:31 GMT)
Learning Accurate Decision Trees with Bandit Feedback via Quantized
Gradient Descent [18.8] 決定木は非常に非線形で効率的なモデルの豊かな家族を提供します。
しかし、ツリーの学習は、非常に離散的で差別化できない決定境界のために難しい問題です。
より条件のよい勾配を与える木学習問題の定式化を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 14:10:07 GMT)
Multi-class Classification Based Anomaly Detection of Insider Activities [18.7] 生成モデルと教師付き学習を組み合わせて,深層学習を用いたマルチクラス分類を行う手法を提案する。
generative adversarial network (gan) ベースのインサイダー検出モデルでは、条件付きジェネレーショナルadversarial network (cgan) を導入し、マイノリティクラスサンプルを豊かにする。
ベンチマークデータセットで実施した総合的な実験は、GAN派生合成データの導入の有効性を示す。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 00:08:39 GMT)
PAC-Learning for Strategic Classification [18.6] 本稿では、戦略的VC次元(SVC)の概念を導入し、一般戦略設定におけるPAC学習可能性の把握について述べる。
我々は,(1)SVCをピンダウンすることで線形分類器の統計的学習可能性,(2)経験的リスク最小化問題の複雑性をピンダウンすることで計算的トラクタビリティを十分に特徴付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 22:05:13 GMT)
GradPIM: A Practical Processing-in-DRAM Architecture for Gradient
Descent [17.8] 本稿では,ディープニューラルネットワークトレーニングのパラメータ更新を高速化するメモリ内処理アーキテクチャGradPIMを提案する。
DDR4 SDRAMをバンクグループ並列性に拡張することで、ハードウェアコストと性能の観点から、PIMモジュールでの動作設計を効率化できる。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 12:25:26 GMT)
DOBF: A Deobfuscation Pre-Training Objective for Programming Languages [17.2] プログラミング言語の構造的側面を活用した新しい事前学習目標、DOBFを紹介します。
DOBFで事前訓練されたモデルが、複数の下流タスクにおける既存のアプローチを大幅に上回ることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 11:50:47 GMT)
Distributed Online Learning for Joint Regret with Communication
Constraints [17.1] コミュニケーションの制約との共同後悔のための分散オンライン学習環境を検討する。
すべてのエージェントのサブセットは、グラフ内の隣人に$b$-bitメッセージを送信することができる。
アルゴリズムのコンパレータ適応特性を利用して、最適なパーティションの集合から最適なパーティションを学習する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 12:48:33 GMT)
Creative AI Through Evolutionary Computation: Principles and Examples [16.9] 人口ベースの検索技術により、現実世界の実践的な問題に対する創造的な解決策を見つけることができる。
進化的計算は、おそらく「次の深層学習」である
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 02:10:27 GMT)
Neuro-algorithmic Policies enable Fast Combinatorial Generalization [16.7] 近年, 標準アーキテクチャの一般化は, 排他的データ取得後にのみ改善されることが示唆されている。
MDPフレームワークの特定のサブクラスに対して、これは神経アルゴリズムアーキテクチャーによって緩和できることを示す。
本稿では,ニューラルネットワークと組込み時間に依存した最短経路ソルバからなる自律神経系ポリシアーキテクチャを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 11:07:59 GMT)
A Gated Fusion Network for Dynamic Saliency Prediction [16.7] Gated Fusion Network for dynamic saliency (GFSalNet)
GFSalNetはゲート融合機構を介して動的に予測を行うことができる最初のディープサリエンシーモデルです。
さらに,その適応的融合手法により,時間情報をより効果的に活用できることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 17:18:37 GMT)
How COVID-19 Is Changing Our Language : Detecting Semantic Shift in
Twitter Word Embeddings [16.5] 研究は、健康危機によって引き起こされるソーシャルメディア言語の意味的変化を検出することを目指しています。
新型コロナウイルス関連ビッグデータをTwitterから抽出し、流行後、異なる期間に別々の単語埋め込みモデルをトレーニングします。
前後回転アライメントに基づく安定性測定により、グローバルセマンティックシフトの大きさを定量化します。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 20:29:00 GMT)
KNH: Multi-View Modeling with K-Nearest Hyperplanes Graph for
Misinformation Detection [16.3] K-Nearest Hyperplanes graph (KNH) と呼ばれる新しいグラフの一般化を紹介します。
KNHでは、ノードはデータポイントの代わりに超平面またはより正確にmフラットである。
誤情報検出のための2つのマルチアスペクトデータセット上でKNHグラフを実験的に評価した。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 21:41:12 GMT)
Modeling of Spatio-Temporal Hawkes Processes with Randomized Kernels [15.6] 犯罪予測や交通予測など,イベントプロセスのダイナミクスを推測する実践的応用が盛んである。
イベント発生間の励起を捕捉する能力によって一般的に使用される,社会的時間的ホークスプロセスについて紹介する。
空間カーネルの計算をランダム化変換と勾配降下で置き換え,その過程を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 19:04:45 GMT)
Distributionally-Constrained Policy Optimization via Unbalanced Optimal
Transport [15.3] 入居対策の空間における不均衡な最適輸送として政策最適化を策定します。
Bregman発散に基づく汎用RL目標を提案し,Dykstraのアルゴリズムを用いて最適化する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 23:04:37 GMT)
A Hidden Challenge of Link Prediction: Which Pairs to Check? [15.2] リンク予測法は、しばしば近接埋め込みやノード類似性の概念に依存する。
LinkWaldoは、ノードペアのこの二次的で巨大なスキュー検索空間から選択するためのフレームワークです。
LinkWaldoは任意のノード表現を使用でき、任意のリンク予測方法の候補ペアを生成することができる。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 22:37:38 GMT)
Maximizing Joint Entropy for Batch-Mode Active Learning of Perceptual
Metrics [14.8] 最大エントロピー原理を用いたバッチモードアクティブメトリック学習の新たなアプローチを提案する。
単調に増大する部分モジュラーエントロピー関数を利用して効率的なグリードアルゴリズムを構築する。
私たちのアプローチは、トリプルレット全体の情報性と多様性のバランスをとる統一されたスコアを定義する最初のバッチモードアクティブメトリック学習方法です。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 06:55:17 GMT)
Certified Robustness to Programmable Transformations in LSTMs [14.6] 自然言語処理のためのディープニューラルネットワークは、逆の例に直面して脆弱である。
本稿では,LSTMを効率よく検証可能な拡張LSTMの認証手法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 19:54:59 GMT)
Discrete Graph Structure Learning for Forecasting Multiple Time Series [14.5] 時系列予測は統計学、経済学、コンピュータ科学において広く研究されている。
本研究では,グラフが未知である場合,グラフニューラルネットワーク(GNN)を同時に学習することを提案する。
経験的評価は、グラフ構造学習のための最近提案されたバイレベル学習アプローチよりも、よりシンプルで効率的で優れたパフォーマンスを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 20:21:28 GMT)
Attribution Mask: Filtering Out Irrelevant Features By Recursively
Focusing Attention on Inputs of DNNs [14.0] 属性法は、入力特徴の重要な部分を強調することで、ディープニューラルネットワーク(DNN)の予測を視覚的に説明する属性を計算する。
本研究では,入力特徴の無関係部分をフィルタリングする属性を用いて,事前学習したDNNの分類精度を測定し,本手法の有効性を検証する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 04:12:04 GMT)
Self-Supervised Features Improve Open-World Learning [13.9] 本稿では,インクリメンタル学習,アウトオブディストリビューション検出,オープンワールド学習を組み合わせた統一オープンワールドフレームワークを提案する。
教師なしの特徴表現の下では、未知をラベル外空間または分布外検出のいずれかに分類する。
私たちのパイプラインのインクリメンタルな学習コンポーネントは、imagenet-100プロトコルの最先端と比較して実行するゼロ例のオンラインモデルです。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 21:03:05 GMT)
On the Value of Wikipedia as a Gateway to the Web [13.7] 1ヶ月で、ウィキペディアは外部ウェブサイトに4300万のクリックを発生させ、インフォボックス、引用参照、記事本体などのリンクを通じてほぼ一部を発生させた。
インフォボックスに掲載されている公式リンクはクリックスルー率(CTR)が最も高く、平均2.47%である。
Wikipediaは、検索エンジンとサードパーティのWebサイトの間の足場としてよく使われる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 08:08:36 GMT)
MARINA: Faster Non-Convex Distributed Learning with Compression [13.0] 異種データセット上での非分散学習のための新しいコミュニケーション効率向上手法であるMARINAを開発し解析する。
polyak-lojasiewicz条件を満たす問題に対する全ての方法の解析を行う。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 20:50:26 GMT)
Personalization Strategies for End-to-End Speech Recognition Systems [13.0] 第1と第2パスのリコーリング戦略を併用して,パーソナライズされた単語の認識を改善する方法を示す。
このようなアプローチは,一般のユースケースにおいて最小限の分解で,最大16%のパーソナライズされたコンテンツ認識を改善できることを示す。
また, オラクルWERを最適化した第1パス浅部融合と併用して, 新規な第2パス脱バイアス法についても述べる。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 18:36:13 GMT)
Phase-Modulated Radar Waveform Classification Using Deep Networks [13.0] 本稿では,SIDLEデータセットからの非同期波形の分類誤差を18%から0.14%に低減できることを示した。
また,過去の研究とは異なり,多重重なり波形の正確な分類も可能であることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 20:07:17 GMT)
The Role of Momentum Parameters in the Optimal Convergence of Adaptive
Polyak's Heavy-ball Methods [12.9] 適応型Polyak's Heavy-ball (HB) 法は最適な個人収束率を$O(frac1sqrtt)$とする。
新しい解析では,hb運動量とその時間的変動が凸最適化の高速化にどのように役立つかを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 02:57:14 GMT)
On the Inherent Regularization Effects of Noise Injection During
Training [12.6] 本稿では,学習データに人工雑音を注入することに対応する無作為摂動の一方法に関する理論的研究について述べる。
このようなランダム摂動学習問題の訓練と一般化誤差をランダム特徴モデル上で高精度に評価する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 07:43:18 GMT)
Capturing Detailed Deformations of Moving Human Bodies [12.2] 身体に1000点以上の特異点をサンプリングし,人間の詳細な動きをとらえる新しい方法を提案する。
システムの背後にある重要なアイデアは、チェッカーボードのようなコーナーと2文字のコードを持つ特別なパターンを含む新しいタイプのモーションキャプチャースーツである。
実験では、ヨガや体操、地面転がりなどの挑戦的な動きを含む、さまざまな人間のポーズを高精度にとらえることを示しました。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 04:58:13 GMT)
A Deep Adversarial Model for Suffix and Remaining Time Prediction of
Event Sequences [12.2] イベント接尾辞と残時間予測はシーケンス学習タスクにシーケンスされる。
このような予測のための最近のディープラーニングベースの作業は、大きな予測エラーになりやすい。
本稿では、イベントシーケンスの接尾辞と残りの時間予測を促進するために、オープンループトレーニング用のエンコーダデコーダアーキテクチャを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 02:01:24 GMT)
UserReg: A Simple but Strong Model for Rating Prediction [12.1] 協調フィルタリング(CF)は、レコメンダーシステムの分野で大きな成功を収めています。
本稿では, マトリックスファクタリゼーション(MF)に基づく簡易線形モデルであるUserRegを提案し, 評価予測のための明示的なフィードバックを用いてユーザの潜在表現を正規化する。
実験の結果,userregは,検討した基準値よりも全体的な性能が向上し,最近提案された他のモデルと比較した場合の競争力も高いことがわかった。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 15:44:29 GMT)
Identifying Misinformation from Website Screenshots [12.1] ドメインWebページの全体像である誤表現を検出する上で,有望だが無視された側面を用いることを提案する。
偽りあるいは信頼できるwebドメインによって提供されるニュース記事のスクリーンショットを取り、テンソル分解に基づく半教師付き分類技術を活用する。
提案したアプローチ、すなわち、VizFakeは、画像をグレースケールに変換するなど、多くの画像変換に敏感である。
500以上のドメインにまたがる50万件のニュース記事のデータセット上のVizFakeのF1スコアは、地上の真実ラベルの5%しか使用していない約85%である。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 21:05:11 GMT)
Spatio-temporal Graph-RNN for Point Cloud Prediction [10.9] 本稿では,ポイントベースrnnネットワークに基づく将来のpcフレーム予測のためのエンド・ツー・エンド学習手法を提案する。
我々は,移動桁のMINSTデータセット,合成人体運動,JPEG動体データセットを用いてネットワーク性能を検証した。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 11:39:40 GMT)
DeFINE: Delayed Feedback based Immersive Navigation Environment for
Studying Goal-Directed Human Navigation [10.7] DeFINE(Delayed Feedback Based Immersive Navigation Environment)は、ナビゲーションタスクの作成と管理を容易にするフレームワークである。
DeFINEは、実験中に参加者にパフォーマンスフィードバックを提供するビルトイン機能を備えている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 09:03:41 GMT)
Generation for adaption: a Gan-based approach for 3D Domain Adaption
inPoint Cloud [10.6] Unsupervised Domain Adapt (UDA)は、ターゲットドメインラベルなしでそのような問題を解決することを目指しています。
本稿では,生成逆ネットワークを用いてソースドメインから合成データを生成する手法を提案する。
実験により,本手法は3つの一般的な3次元オブジェクト/シーンデータセットにおいて,最先端のUDA手法よりも優れた性能を示した。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 07:24:10 GMT)
How to Learn when Data Reacts to Your Model: Performative Gradient
Descent [10.1] 性能的に最適な点に収束する最初のアルゴリズムであるPerfGD(Performative gradient descend)を紹介します。
PerfGDは、モデルの変更がデータ分布にどのように影響するかを明示的にキャプチャし、使いやすいです。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 17:49:36 GMT)
A Global to Local Double Embedding Method for Multi-person Pose
Estimation [10.1] 本稿では,人検出と関節検出を同時に行うことにより,パイプラインを簡素化する新しい手法を提案する。
マルチパーソンポーズ推定タスクをグローバルからローカルに完了するダブルエンベディング(DE)手法を提案する。
MSCOCO, MPII および CrowdPose のベンチマークを用いて,本手法の有効性と一般化能力を示す。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 03:13:38 GMT)
Player-Centered AI for Automatic Game Personalization: Open Problems [9.6] ゲームパーソナライズ研究の現況を図解し、さらなる調査を必要とする8つのオープンな問題を特定する。
これらの問題は、技術進歩とプレイヤー体験設計の深い協力を必要とする。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 13:34:38 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） (Mon, 15 Feb 2021 02:16:10 GMT)
Scalable nonparametric Bayesian learning for heterogeneous and dynamic
velocity fields [8.7] 速度場データの不均一および動的パターンを学習するモデルを開発した。
複雑な多車間相互作用のNGSIMデータセットに対して,本手法の有効性を示す。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 17:45:46 GMT)
OmniDet: Surround View Cameras based Multi-task Visual Perception
Network for Autonomous Driving [8.1] 本研究では,魚眼画像に対するマルチタスク視覚知覚ネットワークを提案する。
自動運転システムに必要な6つの主要なタスクで構成されている。
共同で訓練されたモデルは、それぞれのタスクバージョンよりも優れた性能を示す。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 10:46:24 GMT)
Machine Learning on Camera Images for Fast mmWave Beamforming [7.9] 現在の802.11ad WiFiと新しい5Gセルラー規格は、最も高いSNRとビームペアを特定するために、数ミリ秒間異なるセクターの組み合わせを探索している。
帯域外情報を用いた2つの逐次畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた機械学習(ML)アプローチを提案する。
NI 60GHz mm波トランシーバを用いた屋内設定のこの興味深いコンセプトを実験的に検証します。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 04:38:00 GMT)
Fast and accurate optimization on the orthogonal manifold without
retraction [7.9] 本稿では,リトラクションを伴わないランディングアルゴリズムを提案する。
このアルゴリズムは多様体上に留まることを制約されないが、その進化はポテンシャルエネルギーによって駆動される。
着陸アルゴリズムの1つは行列乗算のみを伴っているため、リトラクションアルゴリズムに比べて安価である。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 10:12:05 GMT)
Generating Structured Adversarial Attacks Using Frank-Wolfe Method [7.8] 異なるノルムによる逆探索の制約は、異なる構成の逆の例をもたらす。
構造化逆数例は、モデルをより堅牢にしたり、構造的に異なるデータセット上での性能を向上させるために、モデルの逆正則化に使用することができる。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 06:36:50 GMT)
Does Standard Backpropagation Forget Less Catastrophically Than Adam? [7.8] ニューラルネットワーク(anns)の広範にわたる応用において、壊滅的な忘れは深刻な障害である
我々は、この現象がいかに正確に定量化されるべきかはまだ明らかでないと論じている。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 17:32:39 GMT)
Controlling False Discovery Rates Using Null Bootstrapping [7.4] 未知の相関構造を有する多くの試験における誤検出率の制御を検討する。
nullブートストラップを用いた偽検出制御の新しい手法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 20:07:17 GMT)
A Data Quality-Driven View of MLOps [7.2] 機械学習開発において、データ品質の異なる側面がいかに様々な段階に伝播するかを示す。
よく知られたデータ品質寸法と下流の機械学習プロセスの影響を共同分析することにより、典型的なMLOpsパイプラインの異なるコンポーネントを効率的に設計できることを示します。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 18:46:08 GMT)
A Simple Deep Equilibrium Model Converges to Global Optima with Weight
Tying [6.5] 深い平衡線形モデルは、バイアスの平衡点を通じて暗黙的に定義される。
これは、ルートフィンディングとニュートン微分によって直接バイアス点を見つけることによって、トピックの明示的な計算を避ける。
我々は,単純深層平衡モデルのダイナミクスと浅層勾配モデルのダイナミクスとの関係を証明した。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 05:08:11 GMT)
Cooperation and Reputation Dynamics with Reinforcement Learning [6.2] 私達は信頼および協同を確立する方法として評判がいかに使用されるか示します。
好ましくない平衡への収束を緩和する2つのメカニズムを提案する。
この結果が進化ゲーム理論の文献とどのように関係しているかを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 12:48:56 GMT)
Action Priors for Large Action Spaces in Robotics [6.2] ロボット工学では、純粋なモデルレス強化学習を用いて有用なポリシーを学ぶことはしばしば不可能である。
本論文では,解決した課題の解決方法を用いてアクションを事前に作成する手法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 23:45:25 GMT)
PSA-Net: Deep Learning based Physician Style-Aware Segmentation Network
for Post-Operative Prostate Cancer Clinical Target Volume [5.9] 本研究は,医師スタイルが治療結果と毒性に与える影響について,医師スタイルの一貫性と学習性について検討する。
パーセプチュアルロスで訓練されたエンコーダマルチデコーダネットワークであるドクタースタイルアウェア(PSA)セグメンテーションという概念が提案されている。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 22:42:52 GMT)
Enhancing the Spatio-temporal Observability of Grid-Edge Resources in
Distribution Grids [5.8] 分散エネルギー資源(DER)の凸時間観測可能性を高めることは,配電網の安全かつ効率的な運用を実現する上で重要である。
本稿では, 異種の測定値の補足強度を活用し, 集合的な住宅負荷回復枠組みについて述べる。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 19:12:54 GMT)
Domain Adaptation with Joint Learning for Generic, Optical Car Part
Recognition and Detection Systems (Go-CaRD) [5.5] 本稿では,29の内外車領域の分類と局所化のためのディープラーニングアーキテクチャの有効性を定量的に,質的に検討する。
我々の最高のネットワークアーキテクチャは、認識のためのF1スコア93.67 %を達成する一方、最先端のバックボーンネットワークを利用したベストローカライゼーションアプローチは、検出のためのmAPを63.01 %達成する。
MuSe-CAR-Partデータセットは、ビデオにおけるさまざまな人間と車のインタラクション、最高のモデルの重み、そしてコードは、ベンチマークと将来の研究のために学術関係者に公開されています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 21:23:49 GMT)
Colored Kimia Path24 Dataset: Configurations and Benchmarks with Deep
Embeddings [5.5] 我々は,キヤパス24cを提案するために,全24スキャンからサンプルパッチを再現することで,キヤパス24のカラーバージョンを紹介する。
選択したパッチの最適な設定を決定するために、広範な実験を行います。
DenseNetを用いた画像検索の精度は95.92%であり、InceptionV3とVGG16を用いた最高精度は92.45%、92%であった。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 15:53:41 GMT)
Short- and long-term prediction of a chaotic flow: A physics-constrained
reservoir computing approach [5.4] 乱流せん断流モデルにおける極端な事象や長期速度統計を時間精度で予測する,貯留層計算に基づく物理制約型機械学習手法を提案する。
両手法の組み合わせは, 乱流の自己持続過程モデルにおいて, 速度統計を正確に再現し, 極端な事象の発生と振幅を予測することができることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 12:29:09 GMT)
DiffCo: Auto-Differentiable Proxy Collision Detection with Multi-class
Labels for Safety-Aware Trajectory Optimization [5.4] DiffCoは、衝突検出のための最初の完全自動微分可能非パラメトリックモデルである。
バックプロパゲーションによる軌道最適化のための頑健な勾配を提供し、幾何学的手法よりも計算が10-100倍高速であることが多い。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 09:31:26 GMT)
Linearly Constrained Gaussian Processes with Boundary Conditions [5.3] 線形偏微分方程式系からの事前知識とその境界条件について考察する。
我々はそのようなシステムの解集合において実現された多出力ガウス過程の先行性を構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 11:34:34 GMT)
On the Impact of Device and Behavioral Heterogeneity in Federated
Learning [5.0] フェデレーション学習(fl)は、非信頼エンティティが所有する分散プライベートデータセット上での協調学習のための一般的なパラダイムになりつつある。
本稿では,多くの異種データセット,デバイス,ネットワーク上でのトレーニングを行う課題について述べる。
5つのFLベンチマークで1.5Kのユニークな構成にまたがる経験的研究を行った。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 12:04:38 GMT)
CQNet: Complex Input Quantized Neural Network designed for Massive MIMO
CSI Feedback [5.0] 大規模複数入力多重出力(MIMO)システムは、次世代通信の中核技術です。
従来のセンシングに基づくCSIフィードバックは、海賊行為に限られるボトルネック問題となっている。
最近のディープラーニングベースのCSIフィードバックアプローチは、効率性と可能性を実証する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 12:16:11 GMT)
Scaling Multi-Agent Reinforcement Learning with Selective Parameter
Sharing [4.9] 深層強化学習におけるパラメータの共有は、アルゴリズムを多数のエージェントに拡張する上で重要な役割を担っている。
しかし、全てのエージェントが同じパラメータを共有することは、学習に有害な影響を及ぼす可能性がある。
それらの能力と目標に基づいて,パラメータを分割することで,パラメータ共有の恩恵を受けるエージェントを自動的に特定する手法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 11:33:52 GMT)
Corneal Pachymetry by AS-OCT after Descemet's Membrane Endothelial
Keratoplasty [4.3] 角膜厚 (pachymetry) マップは角膜内皮機能の回復をモニターするために用いられる。
深層学習は角膜界面を自動的にデライン化し、角膜厚を測定するために用いられる。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 20:56:54 GMT)
Jira: a Kurdish Speech Recognition System Designing and Building Speech
Corpus and Pronunciation Lexicon [4.2] 中央クルド語のための最初の大規模な語彙音声認識システム(LVSR)、Jiraを紹介します。
クルド語(クルド語)は、複数の国で3000万人以上が話しているインド・ヨーロッパ語である。
音声コーパスについて、我々は、コレクション内のダイフォンの比率が中央クルド語の実際のデータに似ている文集を設計しました。
11の異なる文書トピックを含むテストセットは、2つの対応する音声条件で設計および記録される。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 09:27:54 GMT)
Deep Learning Models for Early Detection and Prediction of the spread of
Novel Coronavirus (COVID-19) [4.2] SARS-CoV2は世界的な普及を続けており、パンデミックとなっている。
新型コロナウイルスの感染拡大を予測するために、機械学習技術を開発する必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 09:45:37 GMT)
Developing parsimonious ensembles using predictor diversity within a
reinforcement learning framework [4.2] 強化学習(RL)ベースのアンサンブル選択フレームワークにアンサンブル多様性を組み込んだアルゴリズムをいくつか紹介します。
これらのアルゴリズムは、最終的に効果的なアンサンブルに同化予測モデルの解釈またはリバースエンジニアリングを支援することができる。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 05:00:19 GMT)
WGAN with an Infinitely Wide Generator Has No Spurious Stationary Points [3.9] 2層無限幅生成器と2層有限幅判別器を有するganは、スプリアス定常点を持たないことを示す。
次に, 発生器の幅が有限だが幅が広い場合, 半径が任意に大きくなる球内には, 突発的な静止点が存在しないことを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 13:24:19 GMT)
Detection and severity classification of COVID-19 in CT images using
deep learning [3.8] 肺を分割し、ct画像からcovid-19感染を検出、局所化し、定量化するカスケードシステムを提案する。
提案するシステムは,様々な形状や大きさ,特に小感染領域の感染を確実に局在化することができる。
このシステムは、1,110人の被験者のデータセットを通じて、新型コロナウイルス感染の異なる重症度レベルを区別することができました。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 18:23:34 GMT)
HSR: Hyperbolic Social Recommender [3.8] 本稿では,ハイパボリック・ソーシャル・レコメンデーション・フレームワークであるHyperbolic Social Recommender(HSR)を紹介した。
HSRは高品質なユーザとアイテムの表現を学習し、ユーザ-イテムインタラクションとユーザ-ユーザ関係をモデル化する。
提案したHSRは,クリックスルー率予測とトップKレコメンデーションにおいて,ユークリッドと最先端のソーシャルレコメンデーションよりも優れていることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 12:09:46 GMT)
Learning Intra-Batch Connections for Deep Metric Learning [3.6] メートル法学習は、類似のサンプルが異種よりも近い低次元空間にサンプルをマッピングする関数を学習することを目的としている。
ほとんどのアプローチは、サンプルのペアまたはトリプレット間の関係のみを考慮した損失に依存する。
ミニバッチにおけるすべての関係を考慮に入れたメッセージパッシングネットワークに基づくアプローチを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 18:50:00 GMT)
Exponential Lower Bounds for Planning in MDPs With Linearly-Realizable
Optimal Action-Value Functions [3.3] 固定水平および割引マルコフ決定過程における地域計画の問題点を考察する。
我々は、任意のサウンドプランナーが少なくとも$min(exp(Omega(d)), Omega(2H))$サンプルをfized-horizon設定で、$exp(Omega(d))$サンプルを割引設定でクエリする必要があることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 22:44:00 GMT)
Translational Equivariance in Kernelizable Attention [3.2] 本稿では,カーネル可能な注意に基づく効率的なトランスフォーマにおいて,翻訳等価性を実現する方法を示す。
実験では,提案手法が入力画像のシフトに対する演奏者のロバスト性を大幅に改善することを強調する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 17:14:15 GMT)
I-vector Based Within Speaker Voice Quality Identification on connected
speech [3.2] 声の障害は人口の大部分、特に教師やコールセンターワーカーのような重い音声ユーザーに影響を与える。
ほとんどの音声障害は行動的音声療法によって治療され、患者に問題のある習慣のある音声生成メカニズムを置き換えるように教える。
同一人物が生成する様々な声質を自動的に区別する2つのシステムを構築した。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 02:26:32 GMT)
QuickBrowser: A Unified Model to Detect and Read Simple Object in
Real-time [3.1] 本研究では,多桁認識を1段階物体検出モデルに組み込むことにより,この検出と読み取りの問題を軽量に解決することを目的とする。
アーキテクチャ、損失関数、データ拡張、トレーニングにおけるバックボーンと修正の選択は、このメソッドを堅牢で効率的かつ高速にします。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 05:47:40 GMT)
Online learning of Riemannian hidden Markov models in homogeneous
Hadamard spaces [3.1] ユークリッド空間における観測を伴う隠れマルコフモデルは、信号と画像処理において重要な役割を果たす。
我々は、オンラインで、より正確で、スピードと効率の劇的な改善を提供するアルゴリズムを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 17:30:11 GMT)
The gap between theory and practice in function approximation with deep
neural networks [3.0] ディープラーニング(DL)は、意思決定プロセスが現実世界のデータに基づいてトレーニングされたディープニューラルネットワーク(DNN)によって自動化されているため、業界を変革している。
そこで我々は,実際にDNNを検証するための計算フレームワークを導入し,これらの問題に関して経験的性能の研究に利用した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 23:42:03 GMT)
A Koopman Approach to Understanding Sequence Neural Models [2.9] 訓練されたシーケンスニューラルネットワークモデルを理解するための新しいアプローチ、koopman analysis of neural networks (kann) を提案する。
時系列モデルと自己マップの関係を動機に、潜在ダイナミクスをうまくエンコードするおよそのKoopman演算子を計算します。
この結果は,コピー問題,ecg分類,感情分析タスクに対して,タスクやアーキテクチャにまたがって拡張される。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 20:05:11 GMT)
Weak Adaptation Learning -- Addressing Cross-domain Data Insufficiency
with Weak Annotator [2.9] 一部のターゲット問題ドメインでは、学習プロセスを妨げる可能性のあるデータサンプルがあまりありません。
類似のソースドメインからのラベルなしデータを活用した弱い適応学習(wal)手法を提案する。
本実験は,対象領域に限定されたラベル付きデータを含む正確な分類器を学習する手法の有効性を示す。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 06:19:25 GMT)
ScrofaZero: Mastering Trick-taking Poker Game Gongzhu by Deep
Reinforcement Learning [2.7] gongzhuというトリックテイクゲームは、contract bridgeに似ているが、ややシンプルだ。
深層強化学習により,textittabula rasaから強いgongzhu ai scrofazeroを訓練する。
本稿では,階層化サンプリング,重み付け,等価クラスに対する積分,ベイズ推論などを含む不完全な情報ゲームのための新しい手法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 12:01:44 GMT)
MATE: A Model-based Algorithm Tuning Engine [2.5] モデルに基づくアルゴリズム変換エンジン、すなわちMATEを導入し、アルゴリズムのパラメータを目標最適化問題の特徴の表現として表現する。
パラメータと問題の特徴の関係を象徴的回帰問題として求める問題を定式化し,遺伝子プログラミングを用いてこれらの表現を抽出する。
本評価では,OneMax,LeadingOnes,BinValue,Jumpの最適化問題に対して,(1+1) EAおよびRSSアルゴリズムの構成に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 09:38:05 GMT)
3D Fully Convolutional Neural Networks with Intersection Over Union Loss
for Crop Mapping from Multi-Temporal Satellite Images [2.4] 多時間画像から作物のタイプをマッピングする3次元完全畳み込みニューラルネットワーク(FCN)の能力について検討する。
本稿では,予測クラスと基底真理データとの重なりを増大させるために,IOU(Intersection Over Union)損失関数を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 00:15:53 GMT)
Emission of Spin-correlated Matter-wave Jets from Spinor Bose-Einstein
Condensates [1.8] 強強強強磁性スピノルBose-Einstein凝縮体における物質波ジェット放出の観測を報告した。
異なるスピン状態(|F=1,m_F=pm1rangle$)の物質-波ジェットは、空間的な分離を持つアインシュタイン-ポドルスキー-ローゼン状態である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 15:55:28 GMT)
Learning from Demonstrations using Signal Temporal Logic [1.2] 効果的なロボット制御ポリシーを得るための新しいパラダイムである。
我々はSignal Temporal Logicを使ってデモの質を評価しランク付けする。
提案手法は,最先端の最大因果エントロピー逆強化学習よりも優れていることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 18:28:36 GMT)
Data-driven Analysis for Understanding Team Sports Behaviors [1.2] チームスポーツなどの実世界の生物的マルチエージェント行動に関する規則は、しばしばほとんど不明である。
データからのルールの推定、すなわち機械学習のようなデータ駆動アプローチは、そのような行動の分析に効果的な方法を提供する。
本調査は,バスケットボールやサッカーなどのチーム内スポーツ行動の定量的理解のためのデータ駆動分析に焦点を当てた。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 13:31:45 GMT)
Overlapping community detection in networks via sparse spectral
decomposition [1.1] 各ノードが複数のコミュニティに属することができるネットワークにおいて,重複するコミュニティメンバシップを推定する問題を考える。
本アルゴリズムは,反復しきい値を用いたスパース主部分空間推定に基づく。
アルゴリズムの固定点がブロックモデルの下での正しいノードメンバシップに対応することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 06:43:18 GMT)
Within-Document Event Coreference with BERT-Based Contextualized
Representations [1.0] イベントコアファレンスは情報抽出の難しい問題であり続けている。
近年の文脈化言語表現の進歩は多くのタスクで成功している。
本稿では、予め訓練されたBERTモデルから派生した表現を用いて神経分類器を訓練し、コアファレンスチェーンを作成する3つの部分のアプローチを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 21:12:43 GMT)
What Do We Want From Explainable Artificial Intelligence (XAI)? -- A
Stakeholder Perspective on XAI and a Conceptual Model Guiding
Interdisciplinary XAI Research [0.9] 説明可能性アプローチの主な目的は、人工システムに関する特定の関心、目標、期待、ニーズ、および要求を満たすことです。
ステークホルダーのデシデラタを満たすという目標を達成するための説明可能性アプローチがどうあるべきかは、しばしば不明である。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 19:54:33 GMT)
"From What I see, this makes sense": Seeing meaning in algorithmic
results [0.9] 進行中のフィールドワークの実証的な例を使用して、アルゴリズム結果を理解するプロセスを紹介します。
フィールドワークにおける複数のモーメントは、データ分析において意味は、データ、コード、仮定、事前知識、アルゴリズムの結果の間の反復的で反射的な対話によって構築されることを示唆している。
データ分析の結果は、社会技術的な成果に留まらず、データ分析作業の「人間」と「技術」の形式を明確に区別することは、時には不可能であっても非常に困難です。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 20:50:11 GMT)
AI Ethics Needs Good Data [0.9] AIに関する言論は「倫理」の言語を超越し、権力と政治経済と関わり合わなければならないと我々は主張する。
私たちは、グッドデータAIを構築することができる4つの「経済」を提供します:コミュニティ、権利、ユーザビリティ、政治。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 04:16:27 GMT)
CHARET: Character-centered Approach to Emotion Tracking in Stories [0.8] イベントが展開するにつれて、現在の最先端のツールを活用して、ストーリーのキャラクターの感情状態に関する推測を行う方法を示す。
本稿では,感情のセマンティクスに対する感情追跡のためのキャラクターロールラベリング手法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 13:17:21 GMT)
Analyzing Twitter Users' Behavior Before and After Contact by the
Internet Research Agency [0.8] ロシアが支援するインターネット・リサーチ・エージェンシーは、2016年アメリカ合衆国大統領選挙前にTwitter上で拡散した誤報の主要な情報源として特定されている。
我々は、接触したユーザーの前後の行動を比較し、平均ツイート数、ツイートの感情、および@realDonaldTrumpや@HillaryClintonに言及したツイートの頻度と感情に違いがあるかどうかを判断した。
その結果,これらの指標のほとんどが統計学的に有意な行動変化を示しており,IRAに携わる利用者は概して行動変化が大きいことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 22:03:49 GMT)
Beyond the English Web: Zero-Shot Cross-Lingual and Lightweight
Monolingual Classification of Registers [0.7] Web文書のレジスタ分類のクロスリンガル転送について検討する。
フランス語とスウェーデン語の2つの新しいレジスタアノテートコーポラ、FreCOREとSweCOREを紹介します。
深い学習済み言語モデルは、これらの言語で強く機能し、英語とフィンランド語の以前の最新技術を上回る性能を発揮します。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 08:40:08 GMT)
Goal-oriented adaptive sampling under random field modelling of response
probability distributions [0.6] 応答分布の空間的変動がそれらの平均および/または分散だけでなく、例えば、形状や一様性、多様性などを含む他の特徴も考慮する。
我々の貢献は、それによって引き起こされる確率分布の場をモデル化する非パラメトリックベイズアプローチに基づいている。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 15:55:23 GMT)
A Knowledge-based Approach for the Automatic Construction of Skill
Graphs for Online Monitoring [0.5] 本稿では,スキルグラフ構築に関する専門知識を知識ベースに形式化し,構築プロセスを自動化することを提案する。
車両のODDのすべての変更はスキルグラフに反映され、構築されたスキルグラフの不整合とエラーが自動的に減少する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 15:15:53 GMT)
User Embedding based Neighborhood Aggregation Method for Inductive
Recommendation [0.5] 我々は,ユーザとアイテムの潜在機能(組込み)を推薦設定で学習する問題を考える。
グラフ畳み込みネットワーク(例:LightGCN)を用いた最近の手法は最先端の性能を達成する。
協調フィルタCF-GCNのためのグラフ畳み込みネットワークモデリング手法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 14:30:01 GMT)
Wasserstein Random Forests and Applications in Heterogeneous Treatment
Effects [0.4] 我々は、ブレイマンの元々の分裂基準を、経験的測度の間のワッサーシュタイン距離の観点から再考する。
この改革は、ランダムフォレストが条件分布を推定するのに適していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 09:10:38 GMT)
Learning image quality assessment by reinforcing task amenable data
selection [0.4] 画像選択のための2つのニューラルネットワークと強化学習を用いた目標タスクを同時にトレーニングすることを提案する。
コントローラネットワークは、目標タスク性能に基づいて累積報酬を最大化し、画像選択ポリシーを学習する。
トレーニングされたコントローラは、ターゲットタスクの精度低下につながるこれらのイメージを拒否することができる。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 15:57:20 GMT)
Approximation to Object Conditional Validity with Conformal Predictors [0.3] コンフォーマル予測器は、有限サンプルの限界的妥当性を保証する予測間隔を出力する機械学習アルゴリズムです。
このような条件付き妥当性は有限サンプルの非自明な予測問題を保証することは不可能であることが示されている。
本稿では,条件付き妥当性の強い結果を得るのではなく,条件付き妥当性の近似を達成するという,より弱い目標を考える。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 10:14:44 GMT)
A Reference Model for IoT Embodied Agents Controlled by Neural Networks [0.2] 具体化されたエージェントは、IoT(Internet of Things)ドメインに属するデバイスのコンポーネントです。
IoTアプリケーションの開発に合わせた抽象化を提供するステートチャートに基づく参照モデルを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 15:02:44 GMT)
Automating Inference of Binary Microlensing Events with Neural Density
Estimation [0.1] ニューラル密度推定(NDE)に基づく自動推論手法を提案する。
シミュレーションされたローマのデータをトレーニングしたNDEは、高速で正確で正確な後部を生成できるだけでなく、予測された後部退化を捉えることも示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 14:09:50 GMT)
Video Analytics on IoT devices [0.0] 本稿では,最新のDeep Learning (DL) ベースのビデオ分析手法と,標準的なComputer Vision (CV) ベースの手法を比較した。
iotデバイス上でのビデオ分析を行うための最善のアプローチについても論じる。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 11:06:46 GMT)
Vehicle to Vehicle (V2V) Communication Protocol: Components, Benefits,
Challenges, Safety and Machine Learning Applications [0.0] 車両と車両の通信は、道路上の車両が交通、事故を減らし、人々の安全を確保するために互いに通信できるようにする新しい技術です。
本研究は,車両間通信のプロセス,メリット,および車両間通信を実現する上での課題について解説する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 02:24:24 GMT)
Variational Autoencoders for Anomalous Jet Tagging [0.0] 本研究では,大型ハドロン衝突型加速器における異常ジェットタグ付けのための変分オートエンコーダ(VAE)について詳細に検討する。
VAEは、潜在空間における表現力のある後部分布を学習しながら、ジェットを再構成するための重要な情報を符号化することができる。
本稿では,学習過程にサンプルを導入し,学習情報をガイドするOutlier Exposed VAEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 18:54:08 GMT)
Vacancy-like dressed states in topological waveguide QED [0.0] 我々は、任意の結合強度で原子の同じエネルギーを形成する原子-光子状態のクラスを同定する。
目印として、それらのフォトニック成分は原子の代わりに空孔を有する素のフォトニック浴の固有状態である。
この写真は、原子が完璧な鏡として振る舞う導波路-QED現象に対応している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 19:00:48 GMT)
Universal Adversarial Examples and Perturbations for Quantum Classifiers [0.0] 量子分類器の逆例と摂動の普遍性について研究する。
我々は、$ n$ qubitsの各受信入力データを持つ$ k$分類器のセットのために、$ O(frac k 2n)$摂動強度の増加は、適度な普遍的な敵対的リスクを確保するために十分であることを証明します。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 19:00:09 GMT)
Undoing Causal Effects of a Causal Broadcast Channel with Cooperating
Receivers using Entanglement Resources [0.0] 我々は、変調和に依存する因果的放送チャンネル上での通信シナリオを解析する。
受信機が絡み合いを共有し、古典的な通信を行うことができれば、メッセージはゼロではない速度で、検証可能な安全なコラボレーションで受信できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 10:05:04 GMT)
Topological Field Theory of Non-Hermitian Systems [0.0] 固有非エルミート位相の場論的記述を開発する。
非休眠性の散逸性と非平衡性のため、我々の理論は空間的自由度でのみ定式化されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 06:22:14 GMT)
Third-order ladder operators, generalized Okamoto and exceptional
orthogonal polynomials [0.0] 我々は、三階整形条件を満たすために制約されたハミルトンの族に対するストゥルム・リウヴィル問題の構築を拡張し、一般化する。
我々は、ハミルトニアン作用素の固有函数と例外的エルミートの特別な族との間の関係を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 09:16:31 GMT)
The corruptive force of AI-generated advice [0.0] AIによるアドバイスが人を傷つけるかどうかをテストします。
また、AIの存在に関する透明性が潜在的な害を軽減するかどうかをテストします。
結果、AIの腐敗力は人間と同じくらい強いことが判明」 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 13:15:12 GMT)
The Privatization of AI Research(-ers): Causes and Potential
Consequences -- From university-industry interaction to public research
brain-drain? [0.0] 民間部門は、基本人工知能(AI)研究開発においてますます重要な役割を担っている。
この現象は、学術から産業への研究者の脳ドレインの認識に反映されている。
学界から業界、特にエリート機関からGoogle、Microsoft、Facebookといったテクノロジー企業への研究者の流入が増加しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 21:30:23 GMT)
TI-Capsule: Capsule Network for Stock Exchange Prediction [0.0] この研究は、金融テキストとキャンドルスティック画像上のカプセルネットワークを使用してEUR / USD株式の行動を予測することです。
提案モデルであるTI-Capsule (Text and Image information based Capsule Neural Network)は,テキスト情報と画像情報の両方を同時にトレーニングする。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 18:13:20 GMT)
Spin-Dependent Transport Through a Colloidal Quantum Dot: The Role of
Exchange Interactions [0.0] 我々は、原子論的電子構造計算と量子マスター方程式法を組み合わせて、強い閉じ込められた量子ドットを通して電子と穴の輸送を研究する。
2つの最低準粒子エネルギーレベル間のエネルギー間隔の競合が、最低2つの準粒子エネルギーレベルのスピン状態を決定する。
電子状態の密度が低いと、スピン一重項は最低エネルギーの2電子状態となるが、対照的に、高密度の状態と大きな交換相互作用は、スピン三重項が最低エネルギーの2電子状態となる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 19:00:00 GMT)
Spatio-temporal Data Augmentation for Visual Surveillance [0.0] 視覚的監視に適したデータ拡張手法を提案し,さらなる性能向上を図る。
背景モデル画像と過去の画像を調整する2つのデータ拡張手法を提案する。
静的オブジェクトやゴーストオブジェクトなどの難しい領域において,従来の研究と比較して性能が向上することが示された。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 02:58:00 GMT)
Sensing electrochemical signals using a nitrogen-vacancy center in
diamond [0.0] ダイヤモンド中の窒素空孔(NV)中心は、その電子スピンの長いコヒーレンス時間とその光学的アクセシビリティのためにナノセンサーとして理想的な候補である。
また, NV中心の位置で発生する電場は, イオン濃度を推定するためにも有効であることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 11:51:22 GMT)
Scan-Specific MRI Reconstruction using Zero-Shot Physics-Guided Deep
Learning [0.0] 物理誘導型ディープラーニング(PG-DL)はMRIの高速化のための強力なツールである。
最近の自己監督と教師なしの学習アプローチは、完全なサンプルデータなしでトレーニングを可能にします。
本研究では,スキャン特異的なPG-DL再構築を行うためのゼロショット自己監視学習手法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 18:34:38 GMT)
Role of mixed permutation symmetry sectors in the thermodynamic limit of
critical three-level Lipkin-Meshkov-Glick atom models [0.0] 混合対称性量子相転移(MSQPT)
ラムダ$-$mu$平面の4つの異なる量子位相は、四重点において共存する。
この離散対称性の復元は、4成分のシュリンガー猫状態の形成につながる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 20:15:55 GMT)
Relaxation of optimal transport problem via strictly convex functions [0.0] 有限空間上の最適輸送問題は線形プログラムである。
近年,厳密な凸関数による最適輸送問題の緩和,特にKulback-Leiblerの発散により,データ科学に新たな光を当てている。
本稿では,ブレグマン発散による緩和された最適輸送問題に対する勾配勾配に基づく数学的基礎と反復過程について述べる。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 04:32:13 GMT)
Prompt Programming for Large Language Models: Beyond the Few-Shot
Paradigm [0.0] 自然言語のレンズを通してプロンプトを考えることの有用性を強調しながら,プロンプトプログラミングの手法について論じる。
モデルに種を付けて、さまざまなタスクのための独自の自然言語プロンプトを生成するメタプロンプトのアイデアを紹介します。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 05:27:55 GMT)
Plug-and-Play external and internal priors for image restoration [0.0] 画像に作用するディープデノイザに基づく画像復元のための新しいアルゴリズムを提案する。
提案手法の有効性を実地医療環境のシミュレートにより検証し,ノイズ画像の復元に有効であることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 12:19:28 GMT)
One-shot learning for the long term: consolidation with an artificial
hippocampal algorithm [0.0] 従来の概念を忘れることなく、将来的な知識を同化して、少人数の学習は長期的なものであるべきだと我々は主張する。
人工海馬アルゴリズムであるAHAが,新皮質に類似した従来のMLモデルで使用できるかどうかを検討した。
結果は、ahaの追加により、システムはワンショットで学習し、破滅的な忘れることなく長期的な知識を統合できることを示した。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 12:07:26 GMT)
One Line To Rule Them All: Generating LO-Shot Soft-Label Prototypes [0.0] プロトタイプ生成メソッドは、トレーニングデータセットを正確に表現する小さな合成観測セットを作成することを目指している。
ソフトラベルをプロトタイプに割り当てることで、小さなプロトタイプセットが元のトレーニングデータセットを正確に表現できるようになります。
データ内のクラス数よりもプロトタイプが少ない場合でも、表現精度を維持したソフトラベルラインを生成するための新しいモジュラー方式を提案します。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 20:21:29 GMT)
Nonintrusive Uncertainty Quantification for automotive crash problems
with VPS/Pamcrash [0.0] サロゲートモデル(メタモデル)はモンテカルロプロセスの計算コストを劇的に削減できる。
カーネル主成分分析(kPCA)はモデル結果記述の簡略化に有効である。
ベンチマーククラッシュテストは、メタモデルとkPCAを組み合わせる効率を示すために使用される。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 16:59:39 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） (Mon, 15 Feb 2021 05:25:35 GMT)
Machine Learning Model Development from a Software Engineering
Perspective: A Systematic Literature Review [0.0] データサイエンティストは、しばしば、業界やアカデミーの様々な問題を解決するために機械学習モデルを開発した。
本稿では,ソフトウェア工学の観点からMLモデルの開発において生じる課題と実践について考察する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 14:25:13 GMT)
Klein tunneling through the trapezoidal potential barrier in graphene:
conductance and shot noise [0.0] トンネル障壁は、接触領域の金属によるグラフェンのドーピングの結果形成される。
クライントンネルは、コンダクタンスとノイズの特定の特徴をもたらす。
伝送確率は障壁高さの半分のエネルギーに対して対称である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 13:23:25 GMT)
Improving the Accuracy Of MEPDG Climate Modeling Using Radial Basis
Function [0.0] GravityモデルとRadar Basisの2つのメッシュフリー近似手法の精度を比較した。
ケーススタディでは,米国テンネシーの異なる場所における温度関数を比較した。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 23:05:18 GMT)
Improved Customer Transaction Classification using Semi-Supervised
Knowledge Distillation [0.0] 本稿では,セミスーパービジョンおよび知識蒸留フレームワークに基づくコスト効率の高いトランザクション分類手法を提案する。
このアプローチは、顧客が入力した自由テキストを用いてトランザクションのカテゴリを特定する。
弱いラベルを使い、人間の注釈付きサンプルを使うのと性能が似ていることに気付きます。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 16:16:42 GMT)
How RL Agents Behave When Their Actions Are Modified [0.0] 複雑な環境での強化学習は、エージェントが危険なアクションを試みるのを防ぐために監督を必要とする。
本稿では,MDPモデルの拡張であるModified-Action Markov Decision Processについて述べる。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 18:10:03 GMT)
How Convolutional Neural Networks Deal with Aliasing [0.0] 画像分類器cnnは、原則としてアンチエイリアスフィルタを実装できるが、中間層でエイリアスが発生するのを防げないことを示す。
まず,入力時の発振を識別するCNNの能力を評価し,中間チャネルの冗長性がタスクの成功に重要な役割を担っていることを示す。
第2に、画像分類器CNNは、原則として、アンチエイリアスフィルタを実装することができるが、中間層でエイリアスを行うのを妨げないことを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 18:52:47 GMT)
Geometric feature performance under downsampling for EEG classification
tasks [0.0] 本稿では,幾何学的特徴による時系列分類と,劣化した解像度のデータに対する時系列のcnnの対応について明らかにすることを目的とした。
我々は,Bonデータセットから脳波(EEG)時系列から眼開眼または眼閉眼を分類するためのCNNを用いた機能工学パイプラインのコレクションを実験的に検討した。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 16:56:44 GMT)
Generalized Chern numbers based on open system Green's functions [0.0] 逆グリーン関数行列の固有状態に基づいてエネルギー依存的なチャーン数を定義する。
このような量子化は通常失われ、チャーン数は消滅し、特別な場合には整数量子化に変化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 11:20:06 GMT)
GRAPPA-GANs for Parallel MRI Reconstruction [0.0] GeneRalized Autocalibrating partial Parallel Acquisition(GRAPPA)と条件付き生成逆ネットワーク(GAN)を組み合わせた再構成モデルを開発した。
各種加速速度について,GANとGRAPPAをピーク信号対雑音比(PSNR)と構造類似度(SSIM)で比較した。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 19:48:12 GMT)
Fighting deepfakes by detecting GAN DCT anomalies [0.0] 最先端アルゴリズムはディープニューラルネットワークを使って偽のコンテンツを検出する。
ディープフェイク画像の高精度判別が可能な新しい高速検出法を提案する。
この手法は革新的であり、最先端技術を超え、説明可能性の観点から多くの洞察を与えている。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 10:07:55 GMT)
Fair and Optimal Cohort Selection for Linear Utilities [0.0] フェアコホート選択問題を導入し、単一のフェア分類器がそれ自身で構成された特定のアプリケーションを取り込んで、正確に$k$の候補群を選択する。
我々は,公平な分類器全体を一度に与えるオフライン設定と,候補者が到着した時点で分類されるオンライン設定の両方において,この問題に対する最適な時間アルゴリズムを与える。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 17:26:46 GMT)
Experimental Tests of Invariant Set Theory [0.0] 不変集合論と標準量子論の差点を同定する。
これらが2つの理論の予測に顕著な違いをもたらすかどうかを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 19:03:06 GMT)
Early Detection of Fish Diseases by Analyzing Water Quality Using
Machine Learning Algorithm [0.0] 本稿では,最先端の機械学習アルゴリズムを適用し,水質劣化を時間的かつ正確に検出・予測する。
実験の結果, 実際のデータセットを用いたアルゴリズムにより, 特定の水質に特有な魚病の検出精度が向上した。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 18:52:58 GMT)
Dynamically assisted tunneling in the impulse regime [0.0] パルス形ベクトルポテンシャルに着目した時間依存電界による電位障壁$V(x)$によるトンネルの強化について検討する。
これらの結果は核融合に関係があり, パルス$A_x(t)$と$omega=1rm keV$, ピーク磁場強度1016rm V/m$はトンネル速度を著しく向上させる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 11:32:41 GMT)
Dynamical quantum phase transition in a bosonic system with long-range
interactions [0.0] 動的量子相転移の出現は、クエンチに続く有限質量ギャップの生成に依存することを示す。
一般に、ポストクエンチ質量ギャップの有限性によって特徴づけられる2つの異なる動的位相を定義することができる。
Loschmidtエコーは、初期状態が消滅する質量ギャップを持ち、最終状態が有限質量ギャップを持つとき、周期的な非解析的尖点を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 13:38:27 GMT)
Discriminatory Expressions to Produce Interpretable Models in Short
Documents [0.0] State-of-the-artモデルは、社会的影響のある問題の解決に使用すべきではないブラックボックスである。
本稿では,少ないが有意義な特徴を用いることで,理解度を向上させる機能選択機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 14:25:09 GMT)
Diagonal Catalysts in Quantum Adiabatic Optimization [0.0] 対角的なハミルトニアンが、与えられたスピン配置に対してエネルギーの風景を偏り付けることができることを示す。
本研究では,ハミング距離が基底状態から非常に遠い低エネルギー状態への偏りがアルゴリズムの効率を著しく悪化させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 15:26:25 GMT)
Deep Learning from Small Amount of Medical Data with Noisy Labels: A
Meta-Learning Approach [0.0] コンピュータビジョンシステムは、適切にトレーニングするために、正しくラベル付けされた大きなデータセットを必要とする。
医療画像データセットは通常小さく、各データは学習において非常に重要である。
本稿ではメタラーニングパラダイムを利用したラベルノイズ・ロバスト学習アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 08:42:57 GMT)
DAC: Deep Autoencoder-based Clustering, a General Deep Learning
Framework of Representation Learning [0.0] dac,deep autoencoder-based clustering,深層ニューロンネットワークを用いてクラスタリング表現を学ぶためのデータ駆動フレームワークを提案する。
実験結果から,KMeansクラスタリングアルゴリズムの性能をさまざまなデータセット上で効果的に向上させることができた。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 11:31:00 GMT)
Crowdsourcing Parallel Corpus for English-Oromo Neural Machine
Translation using Community Engagement Platform [0.0] 本稿では,Afaan Oromo への英語の翻訳と,その逆を Neural Machine Translation を用いて行う。
40k以上の文対からなるバイリンガルコーパスを用いて,本研究は有望な結果を示した。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 13:22:30 GMT)
Critical review of prevailing explanations for the emergence of
classicality in cosmology [0.0] 我々は、標準枠組みにおける宇宙論における古典的行動の出現を説明するための努力の批評を提供する。
我々は、標準的アプローチにおいて、宇宙論における古典的行動の出現は説明できない現象である、と結論づける。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 16:25:48 GMT)
Convergence and finite sample approximations of entropic regularized
Wasserstein distances in Gaussian and RKHS settings [0.0] ヒルベルト空間設定におけるエントロピー正則化ワッサーシュタイン距離の収束と有限サンプル近似について検討する。
無限次元ヒルベルト空間上のガウス測度の場合、2-シンクホーン発散の収束は、正確な2-ワッセルシュタイン距離の収束よりも弱い。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 09:44:14 GMT)
Compression phase is not necessary for generalization in representation
learning [0.0] 訓練データから抽出した入出力関係を一般化するために圧縮位相が必要かどうかは議論の余地がある。
各種オートエンコーダを用いて実験を行い,情報処理フェーズの評価を行った。
表現学習における一般化には圧縮相は不要であると結論づける。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 09:02:45 GMT)
Channel-noise tracking for sub-shot-noise-limited receivers with neural
networks [0.0] 本稿では,位相および振幅チャネルノイズの計算効率の高い推定器として,ディープニューラルネットワークを用いた場合について検討する。
このノイズトラッキング手法により、非ガウス受信機は量子ノイズ限界よりもその利点を維持することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 16:50:01 GMT)
Anomalous Sound Detection with Machine Learning: A Systematic Review [0.0] 本稿では,機械学習(ML)技術を用いたアナモルス音検出に関する研究に関するシステムレビュー(SR)について述べる。
技術の現状は、データセットの収集、音声の特徴抽出方法、mlモデル、およびasdに使用される評価方法によって解決された。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 19:57:03 GMT)
A perturbative approach to the polaron shift of excitons in transition
metal dichalcogeniedes [0.0] 2次元遷移金属ジアルコゲナイドにおける基本吸収遷移線の1s励起共鳴位置に対するフォノンの影響について検討した。
その結果, 吸収ピークの温度変化は, 実験によって測定された温度変化と良好な一致を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 07:11:26 GMT)
A generalized quadratic loss for SVM and Deep Neural Networks [0.0] 我々は、いくつかの監督されたバイナリ分類タスクと回帰タスクを検討するが、SVMとDeep Learningは現在、最高の一般化パフォーマンスを示す。
パターン相関を検討する学習問題に対する一般化二次損失に関する研究[3]を拡張し、パターンがより高密度に分布する入力空間領域に学習問題を集中させる。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 15:49:08 GMT)
A Tale of Three Datasets: Towards Characterizing Mobile Broadband Access
in the United States [0.0] 2019年、連邦通信委員会(FCC)は、米国におけるモバイルブロードバンド展開の進展に関する報告書を発表した。
この報告は、一部の地域では細胞被覆が過剰に報告されているという主張でかなりの批判を受けた。
FCCの報告書に基づくデータセットと、クラウドソーシングされたLTEカバレッジデータセットの両方を定量的に分析し、この批判の有効性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 00:54:29 GMT)
A Graph Theory approach to assess nature's contribution to people at a
global scale [0.0] グラフ理論を用いたソーシャルメディアデータ分析は, 異なる海洋生態系に対するユーザの認識をグローバルに提供する, 有望なアプローチである。
海洋生態系の重要なレクリエーション的・教育的・遺産的特性を保護し, 利用者の嗜好の多様性を明らかにするために選択された地域について検討した。
ハッシュタグは、従来の写真コンテンツ分析では得られない、単語のクラスタを識別するためのネットワーク集中度尺度を用いて分析された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Feb 2021 09:22:47 GMT)