TransGAN: Two Transformers Can Make One Strong GAN [111.1] 我々は、純粋なトランスフォーマーベースのアーキテクチャのみを用いて、完全に畳み込みのないGANテキストを構築できる最初のパイロット研究を行う。
バニラGANアーキテクチャはtextbfTransGANと呼ばれ、メモリフレンドリーなトランスフォーマーベースのジェネレータで構成されています。
当社の最高のアーキテクチャは、コンボリューションバックボーンに基づく最新のGANと比較して非常に競争力のあるパフォーマンスを実現します。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 05:51:12 GMT)
Offline Model-Based Optimization via Normalized Maximum Likelihood
Estimation [101.2] データ駆動最適化の問題を検討し、一定の点セットでクエリのみを与えられた関数を最大化する必要がある。
この問題は、関数評価が複雑で高価なプロセスである多くの領域に現れる。
我々は,提案手法を高容量ニューラルネットワークモデルに拡張可能なトラクタブル近似を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 06:04:27 GMT)
Shape-Tailored Deep Neural Networks [87.6] ST-DNN(Shape-Tailored Deep Neural Networks)の紹介
ST-DNNは、固定形状(正方形)の近傍からデータを集約する畳み込みネットワーク(CNN)を拡張し、任意形状の領域で定義された記述子を計算する。
ST-DNNが3〜4桁小さく、CNNがセグメンテーションに使用されることを示しています。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 23:32:14 GMT)
Voting-based Approaches For Differentially Private Federated Learning [87.2] この研究はPapernotらによる非フェデレーションプライバシ学習の知識伝達にインスパイアされている。
我々は,各局所モデルから返されるデータラベル間で投票を行うことで,勾配を平均化する代わりに2つの新しいDPFLスキームを設計する。
我々のアプローチはDPFLの最先端技術に対するプライバシーとユーティリティのトレードオフを大幅に改善します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 00:34:52 GMT)
ResNet-LDDMM: Advancing the LDDMM Framework Using Deep Residual Networks [86.4] 本研究では,eulerの離散化スキームに基づく非定常ode(フロー方程式)の解法として,深層残留ニューラルネットワークを用いた。
複雑なトポロジー保存変換の下での3次元形状の多種多様な登録問題について述べる。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 04:07:13 GMT)
Adaptive Weighting Scheme for Automatic Time-Series Data Augmentation [79.5] データ拡張のための2つのサンプル適応自動重み付けスキームを提案する。
提案手法を大規模でノイズの多い財務データセットとUCRアーカイブからの時系列データセット上で検証する。
金融データセットでは、取引戦略と組み合わせた手法が50 $%$以上の年間収益の改善につながることを示し、時系列データでは、データセットの半分以上で最新モデルを上回るパフォーマンスを発揮し、他のものと同様の精度を達成しています。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 17:50:51 GMT)
Does deep machine vision have just noticeable difference (JND)? [74.7] Deep Machine Vision (DMV)のように、AIのためのJust Noticeable difference (JND)の存在についてはほとんど調査されていない。
本稿では,DMV が DMVJND と呼ばれる JND を持っていることを実証する。
DMVは、DMVJND-NETで教師なし学習によってJNDを生成することにより、約9.56dBのPSNRの歪み画像を許容できることが判明した。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 14:19:35 GMT)
Fast End-to-End Speech Recognition via a Non-Autoregressive Model 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） (Tue, 16 Feb 2021 01:58:56 GMT)
Revisiting Language Encoding in Learning Multilingual Representations [70.0] 言語埋め込みを置き換えるクロスリンガル言語投影(Cross-lingual Language Projection, XLP)と呼ばれる新しいアプローチを提案する。
XLPは単語埋め込みを言語固有の意味空間に投影し、投影された埋め込みはTransformerモデルに供給される。
実験により、xlpは広範囲の多言語ベンチマークデータセットのモデル性能を自由かつ著しく向上できることが示された。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 18:47:10 GMT)
NoiseQA: Challenge Set Evaluation for User-Centric Question Answering [68.7] 応答エンジンに先立つパイプライン内のコンポーネントが,多種多様なエラーの原因を発生させることができることを示す。
我々は、QAシステムが効果的にデプロイされる前に、進歩の余地がかなりあると結論付けている。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 18:35:29 GMT)
Instance Localization for Self-supervised Detection Pretraining [68.2] インスタンスローカリゼーションと呼ばれる,新たな自己監視型プリテキストタスクを提案する。
境界ボックスを事前学習に組み込むことで、より優れたタスクアライメントとアーキテクチャアライメントが促進されることを示す。
実験結果から, オブジェクト検出のための最先端の転送学習結果が得られた。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 17:58:57 GMT)
Improper Learning with Gradient-based Policy Optimization [62.5] 未知のマルコフ決定過程に対して学習者がmベースコントローラを与えられる不適切な強化学習設定を考える。
制御器の不適切な混合のクラス上で動作する勾配に基づくアプローチを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 14:53:55 GMT)
TeraPipe: Token-Level Pipeline Parallelism for Training Large-Scale
Language Models [60.2] TeraPipeは、Transformerベースの言語モデルの同期モデル並列トレーニングのための高性能トークンレベルのパイプライン並列アルゴリズムです。
TeraPipeは、AWSクラスタ上で1750億のパラメータを持つ最大のGPT-3モデルのトレーニングを5.0倍高速化できることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 07:34:32 GMT)
Semi-Supervised Speech Recognition via Graph-based Temporal
Classification [59.6] 半教師付き学習は自己学習による自動音声認識において有望な結果を示した。
このアプローチの有効性は、主に擬似ラベルの精度に依存する。
N-bestリストの別のASR仮説は、ラベルなしの発話に対してより正確なラベルを提供することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 16:51:50 GMT)
COCO-LM: Correcting and Contrasting Text Sequences for Language Model
Pretraining [59.2] COCO-LMは、チャレンジングなエラーとテキストシーケンスの変換によって言語モデルを事前学習する新しい自己監視学習フレームワークです。
COCO-LMは、オリジナルのテキストシーケンスでマスク&予測トークンに補助言語モデルを採用しています。
分析の結果,coco-lmのアドバンテージは,困難なトレーニング信号,よりコンテキスト化されたトークン表現,正規化されたシーケンス表現であることがわかった。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 22:24:29 GMT)
GradInit: Learning to Initialize Neural Networks for Stable and
Efficient Training [59.2] ニューラルネットワークを初期化するための自動化およびアーキテクチャ手法であるgradinitを提案する。
各ネットワーク層の分散は、SGDまたはAdamの単一ステップが最小の損失値をもたらすように調整される。
また、学習率のウォームアップを伴わずに、オリジナルのPost-LN Transformerを機械翻訳用にトレーニングすることもできる。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 11:45:35 GMT)
Supervised Training of Dense Object Nets using Optimal Descriptors for
Industrial Robotic Applications [57.9] Florence、Manuelli、TedrakeによるDense Object Nets(DON)は、ロボットコミュニティのための新しいビジュアルオブジェクト表現として高密度オブジェクト記述子を導入した。
本稿では, 物体の3次元モデルを考えると, 記述子空間画像を生成することができ, DON の教師付きトレーニングが可能であることを示す。
産業用物体の6次元グリップ生成のためのトレーニング手法を比較し,新しい教師付きトレーニング手法により,産業関連タスクのピック・アンド・プレイス性能が向上することを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 11:40:12 GMT)
DEUP: Direct Epistemic Uncertainty Prediction [56.1] 認識の不確実性は、学習者の知識の欠如によるサンプル外の予測エラーの一部である。
一般化誤差の予測を学習し, aleatoric uncertaintyの推定を減算することで, 認識的不確かさを直接推定する原理的アプローチを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 23:50:35 GMT)
A Cooperative Memory Network for Personalized Task-oriented Dialogue
Systems with Incomplete User Profiles [56.0] ユーザプロファイルの完成を前提とせず,タスク指向対話システムについて検討する。
ユーザプロファイルを徐々に強化する新しいメカニズムを持つ協調記憶ネットワーク(CoMemNN)を提案する。
CoMemNNは、ユーザープロファイルを効果的に強化することができ、応答選択精度の点で3.6%の改善につながります。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 18:05:54 GMT)
Unsupervised Domain Adaptation for Speech Recognition via Uncertainty
Driven Self-Training [55.8] WSJ をソースドメインとし,TED-Lium 3 とSWITCHBOARD を併用したドメイン適応実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 17:00:46 GMT)
Recommender Systems for Configuration Knowledge Engineering [55.4] レコメンダーシステムがナレッジベースの開発とメンテナンスプロセスをどのようにサポートできるかを示します。
ユーザ中心の構成知識組織の重要性を示す実証研究の成果を報告する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 12:29:54 GMT)
D2A: A Dataset Built for AI-Based Vulnerability Detection Methods Using
Differential Analysis [55.2] 静的解析ツールによって報告されたラベル問題に対する差分解析に基づくアプローチであるD2Aを提案する。
D2Aを使用して大きなラベル付きデータセットを生成し、脆弱性識別のためのモデルをトレーニングします。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 07:46:53 GMT)
Investigating Underlying Drivers of Variability in Residential Energy
Usage Patterns with Daily Load Shape Clustering of Smart Meter Data [53.5] スマートメータの大規模展開は、日々の負荷パターンの分散を探求する研究の動機となっている。
本稿では,電力消費パターンが変動性を示すメカニズムを明らかにすることを目的とした。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 16:56:27 GMT)
User-Inspired Posterior Network for Recommendation Reason Generation [53.0] 推奨理由生成は、顧客の関心を惹きつけ、ユーザーエクスペリエンスを向上させる上で重要な役割を果たします。
ユーザインスパイアされたマルチソース後部トランス(MSPT)を提案し,ユーザの興味を反映したモデルを誘導する。
実験の結果,本モデルは従来の生成モデルよりも優れていることがわかった。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 02:08:52 GMT)
Learning to Recognize Actions on Objects in Egocentric Video with
Attention Dictionaries [51.5] ビデオアクション認識のためのディープニューラルアーキテクチャであるEgoACOを紹介する。
フレームレベルの機能からアクションコンテキストオブジェクト記述子をプールする。
Capは学習可能な重みの辞書を使って、最も関連性の高い特徴領域からプールする。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 10:26:04 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） (Tue, 16 Feb 2021 13:09:53 GMT)
Concentration of measure and generalized product ofrandom vectors with
an application to Hanson-Wright-like inequalities [50.1] この記事では、各変数に対する$phi$の変動は他の変数のノルム(または半ノルム)の積に依存する関数 $phi(Z_1,ldots, Z_m)$ の濃度の表現を提供します。
ハンソン=ライト濃度不等式(英語版)の様々な一般化とランダム行列 $xdxt$ とその解決元 $q = の研究を通じて、この結果の重要性を示す。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 08:36:28 GMT)
Data-Efficient Learning for Complex and Real-Time Physical Problem
Solving using Augmented Simulation [49.6] 本稿では,大理石を円形迷路の中心まで航行する作業について述べる。
実システムと対話する数分以内に,複雑な環境で大理石を動かすことを学習するモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 02:30:59 GMT)
Improved Mask-CTC for Non-Autoregressive End-to-End ASR [49.2] マスク予測とコネクショナリズム時間分類(CTC)に基づく最近提案されたエンドツーエンドASRシステム
我々は、最近提案されたConformerアーキテクチャを用いて、ネットワークアーキテクチャを強化することを提案する。
次に、部分的ターゲットシーケンスの長さを予測する補助的目的を導入することによって、新しいトレーニングと復号化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 05:46:18 GMT)
LEAD: LiDAR Extender for Autonomous Driving [48.2] MEMS LiDARは、その低コスト、より堅牢、および大量生産基準を満たすため、耐え難い傾向で出現します。
それは小さい視野(FoV)に苦しめられ、人口のステップを遅らせます。
我々は、MEMS LiDARをFoVと範囲を結合して拡張するLEAD(LiDAR Extender for Automation)を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 07:35:34 GMT)
Few-Shot Graph Learning for Molecular Property Prediction [46.6] 分子特性予測の新しいモデルであるMeta-MGNNを提案する。
ラベルのない分子情報を利用するため、Meta-MGNNはさらに分子構造、属性ベースの自己監視モジュール、および自己注意のタスクウェイトを組み込む。
2つの公開マルチプロパティデータセットに関する広範な実験は、Meta-MGNNがさまざまな最先端のメソッドを上回っていることを示しています。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 01:55:34 GMT)
Faster Kernel Matrix Algebra via Density Estimation [46.3] 正半定核行列 $K の基本特性を $n$ 点に対応する n$ で計算するための高速アルゴリズムについて研究する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 18:25:47 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） (Tue, 16 Feb 2021 11:31:07 GMT)
Fair Classification with Noisy Protected Attributes: A Framework with
Provable Guarantees [43.3] 本稿では,保護属性にノイズのある摂動が存在する場合に,公平な分類法を学習するための最適化フレームワークを提案する。
我々のフレームワークは、線形および線形摩擦的公正性制約の非常に一般的なクラスで利用できる。
我々は,雑音が大きい場合でも,精度の低下を最小限に抑えながら,統計的レートか偽陽性率の公平性を保証するために,我々の枠組みを利用できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 17:21:58 GMT)
FEWS: Large-Scale, Low-Shot Word Sense Disambiguation with the
Dictionary [43.3] Word Sense Disambiguation (WSD) の現在のモデルは、稀な感覚の曖昧化に苦慮している。
本稿では、wiktionaryの例文から自動的に抽出される新しい低ショットwsdデータセットである fews を紹介する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 07:13:34 GMT)
Complex Momentum for Learning in Games [42.1] 我々は、微分可能なゲームにおいて学習する運動量を伴う勾配降下を複素数値運動量を持つように一般化する。
我々は、複雑な値の運動量によってゲーム内の収束性が改善できることを実証する。
我々はまた、CIFAR-10のより良いスコアにBigGANを訓練するために使用する複素値アダム変種への実用的な一般化を示す。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 19:55:27 GMT)
A Generic Descent Aggregation Framework for Gradient-based Bi-level
Optimization [41.9] 両レベル学習タスクのための新しいBDA(Bi-level Descent Aggregation)フレームワークを開発した。
BDAは上層と下層の両方の階層的目的を集約する。
従来の勾配に基づくbiレベル法の収束結果を改善するための新しい証明法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 06:58:12 GMT)
Reward Poisoning in Reinforcement Learning: Attacks Against Unknown
Learners in Unknown Environments [41.7] 強化学習に対するブラックボックス報酬中毒攻撃について検討する。
我々は、最先端のホワイトボックス攻撃にほぼ適合する性能を確実に達成できる新しいブラックボックス攻撃U2を設計する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 23:20:15 GMT)
CWY Parametrization: a Solution for Parallelized Optimization of
Orthogonal and Stiefel Matrices [41.6] 本稿では,GPUやTPUなどの並列計算ユニット上での直交群に対する効率的な最適化手法を提案する。
さらに、Stiefel多様体のパラメトリゼーションのための新しいTruncated CWY(またはT-CWY)アプローチを開発する。
我々は,ニューラルマシンビデオ予測のタスクにおいて,リカレントニューラルネットワークアーキテクチャのトレーニングに本手法を適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 13:19:03 GMT)
Convex Regularization in Monte-Carlo Tree Search [41.1] モンテカルロ木探索(MCTS)における一般凸正則化器の利用に関する統一理論を導入する。
我々は,ポリシー更新の相対エントロピーに基づいて,MCTSの新たな正規化バックアップ演算子を導入するための理論的枠組みを利用する。
我々は,AlphaGoとAlphaZeroで提案された演算子を,次元性や分岐係数の増大の問題について実験的に評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 15:14:47 GMT)
Composing Pick-and-Place Tasks By Grounding Language [41.1] 制約のない言語指示に従って任意の物体を選定・配置するロボットシステムを提案する。
提案手法は,入力画像と言語表現からオブジェクトとその関係を推定する。
実世界のpr2ロボットを用いて得られた結果は,本手法の有効性を示す。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 11:29:09 GMT)
RMIX: Learning Risk-Sensitive Policies for Cooperative Reinforcement
Learning Agents [40.5] 本研究では, 個人Q値の学習分布に対して, CVaR (Conditional Value at Risk) を用いた新しいMARL法を提案する。
本手法は、StarCraft IIタスクに挑む最先端の手法を大幅に上回ることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 13:58:25 GMT)
Non-Autoregressive Text Generation with Pre-trained Language Models [40.5] BERTはNAGモデルのバックボーンとして利用でき、性能を大幅に向上できることを示す。
バニラNAGモデルの2つの共通問題を緩和するメカニズムを考案する。
本稿では,出力長を事前に推定できる新しいデコード戦略である ratio-first を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 15:30:33 GMT)
Model-based Meta Reinforcement Learning using Graph Structured Surrogate
Models [40.1] グラフ構造化サーロゲートモデル (GSSM) と呼ばれるモデルが, 環境ダイナミクス予測における最先端の手法を上回っていることを示した。
当社のアプローチでは,テスト時間ポリシの勾配最適化を回避して,デプロイメント中の高速実行を実現しつつ,高いリターンを得ることができる。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 17:21:55 GMT)
Searching for Search Errors in Neural Morphological Inflection [40.0] 単語レベルのタスクでは、ニューラルシークエンス・トゥ・シークエンスモデルの正確な推論は、空文字列がしばしば世界最適であることを明らかにする。
これらの観察は、多くのニューラルモデルのキャリブレーションが低いことは、タスクの特定のサブセットの特性に起因する可能性があることを示唆している。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 19:42:42 GMT)
A Law of Robustness for Weight-bounded Neural Networks [37.5] 最近(bubeck et al., 2020)は、k$ニューロンを持つ2層ネットワークを使ってジェネリックデータセットに適合する場合、最小のリプシッツ定数は$omega(sqrtfracnk)$であると予想した。
本研究では,任意のモデルクラスに対して,有界ラデマチャー複雑性を持つLipschitz定数の下限を導出する。
この結果は(bubeck et al., 2020)2層ネットワークにおける有界重みを仮定した予想と一致する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 11:28:59 GMT)
A Thorough View of Exact Inference in Graphs from the Degree-4
Sum-of-Squares Hierarchy [37.3] 各エッジの1つの破損した観測からノードの未知の接地型バイナリラベリングを正確に回収する問題に取り組む。
この問題に対して、和の平方階層と呼ばれるリラクゼーションの階層を適用します。
我々は、緩和問題の双対の解がジョンソングラフとクネーサーグラフのエッジウェイトを見つけることに関連していることを示した。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 08:36:19 GMT)
Learning Invariant Representations using Inverse Contrastive Loss [34.9] 興味のある変数に不変な学習表現に対して,損失のクラスを導入する。
外部変数がバイナリである場合、iclの最適化は正規化mmd分岐の最適化と同値であることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 18:29:28 GMT)
Active Privacy-utility Trade-off Against a Hypothesis Testing Adversary [34.7] 利用者は、サービス見返りにいくつかの個人情報を含むデータを公開する。
ユーザーの個人情報を、秘密変数と呼ばれる2つの相関したランダム変数としてモデル化します。
本研究では,有用変数を正しく検出する確率と,有用変数と解放されたデータとの間の相互情報(MI)について考察する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 17:49:31 GMT)
Handling new target classes in semantic segmentation with domain
adaptation [34.1] 対象領域における"バウンダリレス"適応を実現するためのフレームワークを提案する。
これは、ソースとターゲットのドメインギャップを埋めるために、新しいアーキテクチャと専用の学習スキームに依存しています。
私たちのフレームワークは、ベースラインをかなりのマージンで上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 13:08:20 GMT)
Inverse Reinforcement Learning in the Continuous Setting with Formal
Guarantees [31.1] 逆強化学習(IRL)は、観察/既知の専門家の行動を記述する報酬関数を見つけることの問題です。
未知の遷移ダイナミクスを持つ連続状態空間設定のための新しいIRLアルゴリズムを提供する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 03:17:23 GMT)
NeRF--: Neural Radiance Fields Without Known Camera Parameters [31.0] 本稿では、カメラのポーズや内在性のない2次元画像からの新しいビュー合成(NVS)問題に取り組む。
RGB画像のみのNeRFモデルをトレーニングするためのエンドツーエンドのフレームワーク「NeRF--」を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 10:45:13 GMT)
Automated Identification of Vulnerable Devices in Networks using Traffic
Data and Deep Learning [30.5] 脆弱性データベースのデータと組み合わせたデバイスタイプの識別は、ネットワーク内の脆弱なiotデバイスを特定できる。
信頼性の高いIoTデバイスタイプ識別のための2つの深層学習手法を提案し,評価する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 14:49:34 GMT)
Hierarchical Transformer-based Large-Context End-to-end ASR with
Large-Context Knowledge Distillation [28.5] 本稿では,知識蒸留に基づく新しい大規模コンテキストエンドツーエンド自動音声認識(E2E-ASR)モデルとその効果的な訓練方法を提案する。
本稿では,階層型エンコーダ・デコーダに基づく大規模コンテキストモデリングと変換器アーキテクチャを組み合わせた階層型変換器に基づく大コンテキストE2E-ASRモデルを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 03:15:15 GMT)
Accelerated Sparse Neural Training: A Provable and Efficient Method to
Find N:M Transposable Masks [28.5] 最近、研究者はN:M$のきめ細かいブロック空間マスクを使用してディープニューラルネットワーク重み(DNN)を刈り取ることを提案した。
前方と後方の両方に同じマスクを使用できる新しいトランスポジブル細粒スパーシティマスクを提案します。
実験では,視覚モデルと言語モデルに対する精度低下を伴わない2倍の速度アップを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 12:44:16 GMT)
Context-Aware Prosody Correction for Text-Based Speech Editing [28.5] 現在のシステムの主な欠点は、編集された地域の周りの韻律のミスマッチのために、編集された録音がしばしば不自然に聞こえることです。
音声のより自然な音声編集のための新しい文脈認識手法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 18:16:30 GMT)
AlphaNet: Improved Training of Supernet with Alpha-Divergence [28.2] より汎用的なアルファダイバージェンスでスーパーネットトレーニングを改善することを提案する。
提案するアルファディバージェンスに基づくスーパーネットトレーニングを,スリムブルニューラルネットワークと重み共有NASの両方に適用する。
特に、発見されたモデルファミリーであるAlphaNetは、幅広いFLOPシステムにおいて、先行技術モデルよりも優れています。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 04:23:55 GMT)
StructSum: Summarization via Structured Representations [27.9] 抽象テキスト要約は、長い資料の情報を要約した要約に圧縮することを目的としている。
モデリング技術の進歩にもかかわらず、抽象的な要約モデルは依然としていくつかの重要な課題に悩まされている。
本稿では,これらの課題に対処するための要約のための文書レベルの構造誘導に基づくフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 18:59:36 GMT)
GraphGallery: A Platform for Fast Benchmarking and Easy Development of
Graph Neural Networks Based Intelligent Software [27.6] GraphGalleryはGNNsベースのソフトウェアのベンチマークと簡単な開発のためのプラットフォームです。
メインストリームのディープラーニングフレームワークに基づいた共通GNNモデルの一連の実装を提供する。
PyGやDGLなどの既存のGNNツールボックスをプラットフォームに簡単に組み込むことができます。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 03:07:24 GMT)
Evaluating Fairness of Machine Learning Models Under Uncertain and
Incomplete Information [25.7] 属性分類器のテスト精度は下流モデルにおけるバイアス推定の有効性と常に相関しているとは限らない。
我々の分析は,属性分類器の誤りを可能な限り不均一に分配したいという状況において,意外かつ直感的な意味を持っている。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 19:02:55 GMT)
Sparse, Dense, and Attentional Representations for Text Retrieval [25.7] デュアルエンコーダは、文書やクエリを高密度な低次元ベクトルに符号化することで検索を行う。
単語の疎結合モデルや注目ニューラルネットワークと比較して,このアーキテクチャのキャパシティについて検討する。
本稿では,2重エンコーダの効率性と,よりコストのかかる注目アーキテクチャの表現性を結合した単純なニューラルモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 23:18:25 GMT)
CAMTA: Causal Attention Model for Multi-touch Attribution [25.3] 本研究では,ユーザ個人化MTAのカジュアルアトリビューション機構である,新しいディープリカレントニューラルネットワークアーキテクチャCAMTAを提案する。
複数のベースラインと比較し,予測精度に関してcamtaの優れた性能を示す。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 13:35:46 GMT)
Capturing the learning curves of generic features maps for realistic
data sets with a teacher-student model [24.7] 教師学生モデルは、高次元教師付き学習タスクの典型的なケースパフォーマンスをクローズドな形で研究できる強力なフレームワークを提供する。
この設定では、ラベルはデータに割り当てられ、しばしばガウスのi.i.dとされる。
-教師モデルにより、ラベルを生成するパラメータの復元において、学生モデルの典型的な性能を特徴付けることが目的である。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 12:49:15 GMT)
Making the most of your day: online learning for optimal allocation of
time [24.2] 割り当てるリソースが時間である場合の最適割り当てのためのオンライン学習について検討する。
適用可能な例としては、乗車で一日を埋めるドライバー、不動産を借りる家主などがあります。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 11:19:51 GMT)
Follow-the-Regularizer-Leader Routes to Chaos in Routing Games [23.5] ゲームにおけるフォロー・ザ・レギュラライズ・リーダー(FoReL)ダイナミクスのカオス行動の出現について検討する。
安定なナッシュ平衡の共存や同じゲームにおけるカオスなど、新しい非標準現象の存在を示す。
FoReLダイナミクスは奇妙で非平衡ですが、我々は時間平均が学習率の選択とコストのあらゆるスケールのために正確な平衡にまだ収束していることを証明します。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 06:40:31 GMT)
Improving Visual Place Recognition Performance by Maximising
Complementarity [22.4] 本稿では,最先端VPR手法の相互補完性を初めて体系的に検討する。
それらの組み合わせを識別することで、パフォーマンスが向上する。
結果は、広く使われている10のVPRデータセット上で8つの最先端のVPR手法に対して提示される。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 19:18:33 GMT)
Machine Learning Based Cyber Attacks Targeting on Controlled
Information: A Survey [21.8] 近年、情報漏洩事件の増加とともに、制御された情報に対する盗聴攻撃がサイバーセキュリティの脅威として浮上している。
高度な分析ソリューションの開発と展開が急増しているため、新しい盗用攻撃は機械学習(ML)アルゴリズムを使用して高い成功率を達成し、多くの損傷を引き起こします。
近年の出版物は、包括的な攻撃方法論を一般化し、MLベースの盗難攻撃の限界と今後の方向性を導き出すために要約されている。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 05:46:10 GMT)
A coarse-to-fine framework for unsupervised multi-contrast MR image
deformable registration with dual consistency constraint [20.9] 本稿では, 高精度なマルチコントラストMR画像登録を実現するための, 教師なし学習に基づく新しいフレームワークを提案する。
具体的には、アフィンと変形可能な変換からなるエンドツーエンドの粗いネットワークアーキテクチャを設計する。
提案手法は,CPU上でテストする場合,最も競争力のあるSyN(Affine)よりも約10倍高速である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 06:07:20 GMT)
Knowledge Distillation with Adaptive Asymmetric Label Sharpening for
Semi-supervised Fracture Detection in Chest X-rays [20.9] 高性能コンピュータ支援診断(cad)モデルのトレーニングに利用可能な医療記録を活用する。
これまでの方法では、医療記録における低疾患の頻度を考慮せず、医療記録から示される画像レベルの診断を活用できなかった。
医療記録から抽出した大規模画像レベルラベルを効果的に活用する新しい知識蒸留法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 00:48:04 GMT)
Conditional Distributional Treatment Effect with Kernel Conditional Mean
Embeddings and U-Statistic Regression [20.5] 条件付き分布処理効果(CoDiTE)
CoDiTEは平均を超える治療の分布側面を符号化する。
合成,半合成,実データに関する実験は,このアプローチのメリットを示している。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 15:09:23 GMT)
IntSGD: Floatless Compression of Stochastic Gradients [20.0] 本研究では,1つのフロートを乗算して通信しないグラディエントDescent (SGD) に対する損失整数圧縮のファミリを提案する。
データが著しく異質である場合には、整数を保ち続けることがますます難しくなり、このタイプの問題を解決するための代替アルゴリズムであるIntyAを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 18:58:57 GMT)
Zero-shot Synthesis with Group-Supervised Learning [19.8] 我々は,GSL(Group-Supervised Learning)と呼ばれる新しい学習フレームワークとして,実例群に表現された目的関数群を提案する。
GSLは、入力をスワップ可能なコンポーネントで切り離した表現に分解し、新しいサンプルを合成するために再結合することができる。
本稿では,学習フレームワークで学習したグループ教師付きゼロショット合成ネットワーク(GZS-Net)を,自動エンコーダに基づく実装として提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 21:19:12 GMT)
Tighter Bounds on the Log Marginal Likelihood of Gaussian Process
Regression Using Conjugate Gradients [19.8] 下界の最大化によるモデルパラメータの近似的最大度学習は、スパース変分アプローチの利点の多くを保っていることを示す。
実験では、他の共役グラデーションベースのアプローチと比較して、トレーニング時間の同等の量のためのモデルで予測性能の改善を示します。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 17:54:59 GMT)
Improving Bayesian Inference in Deep Neural Networks with Variational
Structured Dropout [19.2] ベイズネットワークにおける近似推論として,ドロップアウトトレーニングの解釈に触発された新しい変分構造近似を提案する。
そこで,この限界を克服するために,Variational Structured Dropout (VSD) と呼ばれる新しい手法を提案する。
標準ベンチマークの実験を行い、予測精度と不確実性推定の両方において、最新手法に対するVSDの有効性を実証します。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 02:33:43 GMT)
Stochastic Variance Reduction for Variational Inequality Methods [19.1] 凸凹サドル点問題, 単調変位不等式, 単調包含問題に対する分散化アルゴリズムを提案する。
私たちのフレームワークは、ユークリッドとブレグマンの両方で、エクストラグラデーション、フォワードバックワード、フォワードリフレクテッドバックワードメソッドに適用されます。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 18:39:16 GMT)
A Survey of Machine Learning for Computer Architecture and Systems [18.6] コンピュータアーキテクチャとシステムが機械学習(ml)アルゴリズムやモデルの効率的な実行を可能にするように最適化されるのは、長い間のことです。
今こそ、MLとシステムの関係を再考し、MLがコンピュータアーキテクチャとシステムが設計される方法を変える時です。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 04:09:57 GMT)
Boosting Deep Transfer Learning for COVID-19 Classification [18.4] 胸部CTを用いた新型コロナウイルスの分類は現実的に有用である。
限られたCTデータでより正確な新型コロナウイルス分類のためのバニラ転送学習よりも優れた戦略があるかどうかはまだ不明です。
本稿では,タスクの伝達学習において,大幅な性能向上を実現する新しいモデル拡張手法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 11:15:23 GMT)
Local Hyper-flow Diffusion [18.2] 現実の問題の多くはハイパーグラフと拡散アルゴリズムの利用を必要とする。
例えば、レコメンデーションシステム、フードネットワークにおけるノードランキング、ソーシャルネットワークにおけるコミュニティ検出などがあります。
本論文では,サブモジュラリティの仮定だけで高次関係を扱う最初の局所拡散法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 03:52:32 GMT)
Training Larger Networks for Deep Reinforcement Learning [18.2] ネットワーク容量の増加は性能を向上しないことを示す。
本稿では,1)DenseNet接続の広いネットワーク,2)RLのトレーニングから表現学習を分離する,3)オーバーフィッティング問題を軽減するための分散トレーニング手法を提案する。
この3倍の手法を用いることで、非常に大きなネットワークをトレーニングでき、性能が大幅に向上することを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 02:16:54 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） (Tue, 16 Feb 2021 20:42:12 GMT)
Efficient Discretizations of Optimal Transport [17.0] 境界分布に対して与えられた点数で離散化を計算するアルゴリズムを提案する。
我々は近似の限界を証明し、幅広い問題について性能を実証する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 04:31:52 GMT)
Robust Factorization of Real-world Tensor Streams with Patterns, Missing
Values, and Outliers [17.0] SOFIAは、実世界のテンソルストリームの堅牢なファクタリゼーション方法です。
実験的に、SOFIAは(a)堅牢かつ正確であり、インピーダンス誤差が最大76%、予測誤差が71%、(b)高速:2番目に正確な競合相手よりも935倍速く、(c)スケーラブル:時間ステップあたりの新規エントリ数で線形にスケーリングできることを示した。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 22:01:25 GMT)
Orthogonal Features-based EEG Signal Denoising using Fractionally
Compressed AutoEncoder [16.9] eeg(denoising electroencephalogram)信号の解法として分数ベースの圧縮オートエンコーダアーキテクチャが導入された。
提案アーキテクチャでは,既存の手法と比較して,標準データセットのデノゲーション結果が改善されている。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 11:15:00 GMT)
Reciprocal Distance Transform Maps for Crowd Counting and People
Localization in Dense Crowd [16.2] 本稿では,クラウドカウントのためのReciprocal Distance Transform (R-DT) マップを提案する。
密度マップと比較すると、r-dtマップは人口の位置を正確に記述しており、密度の高い地域で近くの頭部が重なり合うことはない。
密度マップをR-DTマップに置き換えることで、クラウドカウントと人々のローカリゼーションを同時にシンプルなネットワークで実現します。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 02:25:55 GMT)
IronMan: GNN-assisted Design Space Exploration in High-Level Synthesis
via Reinforcement Learning [16.2] 本稿では,設計空間のフレキシブルかつ自動探索を実現するためのエンドツーエンドフレームワークであるironmanを提案する。
主な目標は、ユーザー指定の制約、または異なる目的間のさまざまなトレードオフの下で最適なソリューションを可能にすることです。
IronManは、さまざまなDSP制約に完全に適合するソリューションを見つけることができ、DSPは2.54倍、HLSツールの最大6倍のレイテンシを持つ。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 13:22:00 GMT)
Going Beyond Saliency Maps: Training Deep Models to Interpret Deep
Models [16.2] 解釈性は、複雑な深層学習モデルを用いて脳障害の理解を進める上で重要な要素である。
疾患のパターンを注入または除去するために、与えられたイメージを歪めることができるシミュレーターネットワークを訓練することを提案する。
本研究は,アルツハイマー病とアルコール使用障害の影響を可視化するために,合成データセットと2つのニューロイメージングデータセットで訓練された分類器の解釈に応用する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 15:57:37 GMT)
Variational Deep Learning for the Identification and Reconstruction of
Chaotic and Stochastic Dynamical Systems from Noisy and Partial Observations [15.8] 支配方程式の同定は、ノイズや部分的な観測を扱う際には依然として困難である。
提案するフレームワークでは,システムの真の状態を再構築するための推論モデルが学習される。
このフレームワークは、古典的なデータ同化と最先端の機械学習技術をブリッジする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 16:58:18 GMT)
Anchor Distance for 3D Multi-Object Distance Estimation from 2D Single
Shot [15.8] シーン内の複数物体間の距離を,単写画像のみを用いてリアルタイムに推定する手法を提案する。
予測器がアンカー距離を使用する前に距離をキャッチし、距離に基づいてネットワークを訓練します。
提案手法は約30FPSの速度を実現し,既存の手法と比較して最低のRMSEを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 17:57:39 GMT)
Successive Pruning for Model Compression via Rate Distortion Theory [15.6] NN圧縮を情報理論的手法を用いて検討し, NN圧縮の理論的限界を達成するために, 速度歪み理論がプルーニングを示唆していることを示す。
我々の導出は、新しいプルーニング戦略を含むエンドツーエンドの圧縮パイプラインも提供する。
本手法は,既存のプルーニング戦略を一貫して上回り,プルーニングモデルのサイズを2.5倍小さくする。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 18:17:57 GMT)
DAN-Net: Dual-Domain Adaptive-Scaling Non-local Network for CT Metal
Artifact Reduction [15.2] 金属インプラントはCTスキャンでX線を著しく減衰させ、再構成された画像に深刻なアーティファクトをもたらす。
CTにおける金属アーチファクト低減(MAR)のためのネットワークモデルがいくつか提案されている。
MARのための新しいデュアルドメイン適応スケーリング非ローカルネットワーク(DAN-Net)を紹介します。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 08:09:16 GMT)
Deep Equilibrium Architectures for Inverse Problems in Imaging [14.9] ディープニューラルネットワークによるイメージングにおける逆問題に対する最近の取り組みは、最適化手法の一定数の反復に触発されたアーキテクチャを使用している。
本稿では,再構成精度を4dB PSNRに向上させた,無限の繰り返しに対応する代替手法について述べる。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 03:49:58 GMT)
Maximizing Conditional 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） (Tue, 16 Feb 2021 04:11:42 GMT)
Conversations Gone Alright: Quantifying and Predicting Prosocial
Outcomes in Online Conversations [14.8] 2600万のreddit会話のコーパスを使って、これらの結果がオンライン会話の最初のコメントから予測できることを示した。
以上の結果から,プラットフォームは早期会話のアルゴリズム的ランク付けにおいて,より優れた結果の優先順位付けにこれらの早期手がかりを活用できることが示唆された。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 18:53:41 GMT)
Proofs and additional experiments on Second order techniques for
learning time-series with structural breaks [14.5] 構造破壊を伴う時系列学習のための第2次手法で使用される正規化損失関数の特性に関する補題の完全な証明を提供します。
本手法の有効性を実証する実験結果を示す。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 10:57:20 GMT)
Constructing Multiclass Classifiers using Binary Classifiers Under
Log-Loss [14.3] ベイズ最適ログロスに関して定義された後悔によって性能が定量化されることを示す。
条件付きOVA(Conditional OVA)と呼ばれる新しい手法を提案し、その後悔は構成二項分類器に対応する後悔の重み付け和によって与えられることを証明した。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 14:34:59 GMT)
Unsupervised Energy-based Out-of-distribution Detection using
Stiefel-Restricted Kernel Machine [13.3] Stiefel-Restricted Kernel Machine(St-RKM)を活用した非監視型エネルギーベースOOD検出器の提案
標準データセットの実験では、提案手法は既存のエネルギーベースのOOD検出器とディープジェネレーションモデルよりも改善される。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 20:46:50 GMT)
Lexicographically Fair Learning: Algorithms and Generalization [13.0] lexifairnessは、全てのminimaxフェアソリューションの中で、2番目に高いエラーを持つグループのエラーを最小化すべきだと要求する。
私たちは、非常に一般的な設定で約lexifairソリューションを見つけるためのオラクル効率の高いアルゴリズムを導き出します。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 21:15:42 GMT)
A Multiscale Graph Convolutional Network for Change Detection in
Homogeneous and Heterogeneous Remote Sensing Images [12.8] リモートセンシング画像における変化検出(CD)は、常に研究の領域を広げています。
本稿では,グラフ畳み込みネットワーク(gcn)に基づく新しいcd法と,均質画像と異種画像の両方に対して多スケールオブジェクトベース手法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 09:26:31 GMT)
Unifying Lower Bounds on Prediction Dimension of Consistent Convex
Surrogates [12.8] 予測タスクを考えると、一貫した凸サーロゲート損失を設計できるかどうかを理解することは、機械学習研究の重要な領域です。
我々はこれらの設定をプロパティ・エリシテーションのツールを用いて統一し、予測次元の一般的な下限を与える。
我々の下限は、離散的な予測の場合の既存の結果を厳しくし、以前のキャリブレーションに基づく境界は、主にプロパティ・エリケーションによって回復可能であることを示す。
連続推定では, リスクと不確実性の指標を推定し, 未解決の問題に対処する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 15:29:05 GMT)
Submodular Maximization subject to a Knapsack Constraint: Combinatorial
Algorithms with Near-optimal Adaptive Complexity [12.5] knap制約を満たした非単調部分モジュラー対象に対する最初の emphconstant factor approximation algorithm を得る。
我々のアルゴリズムは$tildeO(n2)$の値クエリを要求するが、代わりに$tildeO(n)$で修正できる。
これはまた、問題に対する非線形適応的複雑さを持つ最初の組換えアプローチである。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 18:15:51 GMT)
Accurate and Clear Precipitation Nowcasting with Consecutive Attention
and Rain-map Discrimination [11.7] 本稿では,降水流の識別と注意の両方を含む新しい深層学習モデルを提案する。
このモデルは、レーダーデータと実際の雨データの両方を含む、新しく構築されたベンチマークデータセットで検討される。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 14:22:54 GMT)
Steadily Learn to Drive with Virtual Memory [11.7] 本稿では,この問題を解決するために,Learning to drive with Virtual Memory (LVM) というアルゴリズムを提案する。
LVMは、高次元情報をコンパクトな潜時状態に圧縮し、潜時ダイナミクスモデルを学び、エージェントの経験をまとめます。
LVMの有効性は、画像入力自律運転タスクによって実証される。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 10:46:52 GMT)
On the use of generative deep neural networks to synthesize artificial
multichannel EEG signals [11.6] 本稿では,スペクトル時間型脳波パターンを示す時系列マルチチャネル信号を合成的に生成する手法を提案する。
脳波パターンは運動画像の異なる条件下で観察されることが期待される。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 10:18:08 GMT)
Social Bots and Social Media Manipulation in 2020: The Year in Review [11.6] 2020年は、新型コロナウイルス(COVID-19)パンデミックと2020年アメリカ合衆国大統領選挙の2つの重要な出来事で記憶される。
計算研究と社会科学研究を組み合わせる際には,主に3つの目的がある。
新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックと2020年アメリカ合衆国大統領選挙をめぐるソーシャルメディア操作におけるソーシャルボットの役割を特徴づける。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 20:18:59 GMT)
Selfie Periocular Verification using an Efficient Super-Resolution
Approach [11.4] 超解像度は、キャプチャされた画像の品質を高めるために使われる必要がある。
最先端のスーパーリゾリューションメソッドのほとんどは、大規模なフィルタを備えたディープネットワークを使用します。
本研究では,深層ニューラルネットワークの効率とフィルタのサイズとのトレードオフを考慮した,効率的なesisr(single image super- resolution)アルゴリズムを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 21:01:12 GMT)
The Randomized Elliptical Potential Lemma with an Application to Linear
Thompson Sampling [10.9] 逐次学習におけるアルゴリズム解析や線形バンドイットなどの意思決定問題において広く用いられている、よく知られた楕円ポテンシャル補題のランダム化版を提案する。
我々のランダム化された楕円ポテンシャル補題は、観測ノイズと問題パラメータの事前分布に関するガウスの仮定を緩和する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 07:30:04 GMT)
Efficient Competitions and Online Learning with Strategic Forecasters [10.8] Witkowskiet al。
この問題を特定し、勝者を選ぶための真正なメカニズムであるELFを提案した。
ELFは、確率の高い準最適予測器を選択するために、$Theta(nlog n)$イベントやテストデータポイントを必要とする。
標準オンライン学習アルゴリズムは、$O(log(n) / epsilon2)$イベントのみを使用して$epsilon$-optimal予測子を選択します。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 18:48:37 GMT)
A Federated Data-Driven Evolutionary Algorithm [10.6] 既存のデータ駆動進化最適化アルゴリズムでは、すべてのデータが中央に格納される必要がある。
本論文では,複数のデバイスに分散してデータ駆動型最適化を行うフェデレーションデータ駆動型進化型最適化フレームワークを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 17:18:54 GMT)
TableLab: An Interactive Table Extraction System with Adaptive Deep
Learning [10.3] TableLabは、ユーザとモデルがシームレスに連携して高品質の抽出モデルを迅速にカスタマイズするシステムを提供する。
TableLabは最初に、抽出モデルから埋め込みをクラスタリングすることで、同様の構造(テンプレート)を持つテーブルを検出する。
そして、事前訓練されたベースディープラーニングモデルで抽出されたいくつかの代表テーブルの例を選択する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 20:52:44 GMT)
Private Mean Estimation of Heavy-Tailed Distributions [10.2] 差分的にプライベートな分布の平均推定におけるミニマックスサンプルの複雑さについて, 新たな上限値と下限値を与える。
$n = Thetaleft(frac1alpha2 + frac1alphafrack-1varepsilonright)$サンプルは必要で、$varepsilon$-differential privacyの下で$alpha$-accuracyと見積もるのに十分である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 17:06:17 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） (Tue, 16 Feb 2021 16:07:05 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） (Tue, 16 Feb 2021 03:55:59 GMT)
Restore from Restored: Single-image Inpainting [9.7] 本論文では,絵画ネットワークにおける自己監督型微調整アルゴリズムについて述べる。
入力画像内の既存の自己相似パッチを利用して,事前学習したネットワークのパラメータをアップグレードする。
公開ベンチマークデータセットで最先端のインペインティング結果を達成します。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 10:59:28 GMT)
Improving speech recognition models with small samples for air traffic
control systems [9.3] 本研究では, 小さなトレーニングサンプルの課題に対処すべく, 事前学習とトランスファー学習に基づく新しいトレーニング手法を提案する。
3つの実際のATCデータセットを使用して、提案されたASRモデルとトレーニング戦略を検証する。
実験の結果,ASRの性能は3つのデータセットで大幅に向上した。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 08:28:52 GMT)
TransFuse: Fusing Transformers and CNNs for Medical Image Segmentation [9.3] 低レベルディテールのローカリゼーション能力を失うことなく、グローバルコンテキストのモデリングにおける効率性を改善する問題を検討する。
TransFuse、並列スタイルでトランスフォーマーとCNNを組み合わせた新しい2ブランチアーキテクチャが提案されています。
TransFuseでは、グローバル依存性と低レベルの空間詳細の両方を、はるかに浅い方法で効率的にキャプチャできます。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 08:09:45 GMT)
FastPitch: Parallel Text-to-speech with Pitch Prediction [9.2] 我々はFastSpeechに基づく完全並列テキスト音声合成モデルであるFastPitchを提案する。
モデルは推論中のピッチの輪郭を予測し、これらの予測を変更することにより、生成された音声をより表現的にすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 14:23:15 GMT)
Vision-based Drone Flocking in Outdoor Environments [9.2] このレターでは、ドローン群に対する視覚に基づく検出と追跡アルゴリズムを提案する。
我々は畳み込みニューラルネットワークを用いてクワッドコプターの近傍のエージェントをリアルタイムで検出・ローカライズする。
背景が乱雑で照明が難しいにもかかわらず、ドローンは屋外環境で安全に航行できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 10:13:38 GMT)
String Tightening as a Self-Organizing Phenomenon: Computation of
Shortest Homotopic Path, Smooth Path, and Convex Hull [9.1] 弦を形成する粒子の自己組織化現象をモデル化するSOM(Self-Organizing Map)の変種について検討する。
提案された変種は、文字列引き締め自己組織型ニューラルネットワーク(ston)と呼ばれ、特定の実用的な問題を解決するのに使うことができる。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 01:56:47 GMT)
A Benchmark of Ocular Disease Intelligent Recognition: One Shot for
Multi-disease Detection [9.1] 眼科領域では、早期眼底スクリーニングは眼疾患による盲目を防ぐ経済的かつ効果的な方法である。
実際の医療現場に合わせて8つの疾患のデータセットを公開し、5,000人の患者の両眼からの1万の眼底画像を含む。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 07:00:49 GMT)
Just Noticeable Difference for Machine Perception and Generation of
Regularized Adversarial Images with Minimal Perturbation [8.9] 人間の知覚のジャスト通知差(JND)の概念に触発された機械知覚の尺度を紹介します。
本稿では,機械学習モデルが偽ラベルを出力することで画像の変化を検出するまで,画像を付加雑音で反復的に歪曲する逆画像生成アルゴリズムを提案する。
CIFAR10、ImageNet、MS COCOデータセット上で、アルゴリズムが生成する対向画像の定性的および定量的評価を行います。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 11:01:55 GMT)
A Qualitative Theory of Cognitive Attitudes and their Change [8.4] 定性的決定理論の様々な関連概念を表現できることを示した。
また、選択の概念による論理の拡張と、信念変化と欲望変化のための動的作用素による拡張の2つを提示する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 10:28:49 GMT)
A Broadband Signal Recycling Scheme for Approaching the Quantum Limit
from Optical Losses [8.4] 量子ノイズはレーザー干渉計測重力波検出器の感度を制限する。
我々は、この下界に近づく潜在的な解決策を提供するブロードバンド信号のリサイクル方式を考案した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 11:50:03 GMT)
Approximation Bounds for Random Neural Networks and Reservoir Systems [8.1] 本研究は、ランダムに生成された内部重みを持つ単層フィードフォワードおよび繰り返しニューラルネットワークに基づく近似について研究する。
特に、ランダムに生成された重みを持つエコー状態ネットワークは、広い種類の力学系を任意に近似することができることを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 09:14:59 GMT)
DFAC Framework: Factorizing the Value Function via Quantile Mixture for
Multi-Agent Distributional Q-Learning [7.9] 期待値関数ファクタリゼーション手法を一般化する分散値関数ファクタリゼーション(DFAC)フレームワークを提案する。
DFACは、個々のユーティリティ関数を決定論的変数からランダム変数に拡張し、全戻り値の量子関数を量子混合としてモデル化する。
DFACは,単純な2ステップマトリクスゲームを報酬付きで分解し,StarCraft Multi-Agent Challengeのすべてのスーパーハードタスクで実験を行う能力を示した。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 03:16:49 GMT)
Multi-Attribute Enhancement Network for Person Search [7.9] 人物探索は、人物検出と人物再識別(Re-ID)の問題を共同で解くように設計されている
視覚的な文字属性は、Re-IDで検索されたが、Person Searchで無視されたクエリ人物を取得する上で重要な役割を果たします。
本稿では,属性学習をモデルに導入し,属性機能を検索タスクに活用する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 05:43:47 GMT)
On Mathews Correlation Coefficient and Improved Distance Map Loss for
Automatic Glacier Calving Front Segmentation in SAR Imagery [7.6] アウトレット氷河や極地氷床の氷流の大部分は海に終止符を打っている。
過去数十年間、氷河の海への転覆による氷の質量損失は増加している。
ディープニューラルネットワークベースのセマンティックセグメンテーションパイプラインを使用して、取得したSARイメージを記述することができる。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 17:53:34 GMT)
Quantifying environment and population diversity in multi-agent
reinforcement learning [7.5] 一般化は多エージェント強化学習の大きな課題である。
本稿では,マルチエージェント領域における一般化と多様性の関係を定量的に検討する。
共同演奏者の変動が与える影響をよりよく理解するために,実験では,行動の多様性の環境によらない新しい尺度を導入する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 18:54:39 GMT)
CTAB-GAN: Effective Table Data Synthesizing [7.3] 多様なデータ型をモデル化できる条件付きテーブルGANアーキテクチャCTAB-GANを開発。
CTAB-GANは3種類の変数の実際のデータに非常に似ており、5つの機械学習アルゴリズムの精度が17%向上したことを示しています。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 18:53:57 GMT)
Twitch Gamers: a Dataset for Evaluating Proximity Preserving and
Structural Role-based Node Embeddings [7.2] 複数のターゲット属性を持つtwitch gamersという,新たな多様なソーシャルネットワークデータセットを提案する。
ソーシャルネットワークとノード分類実験の分析により,twitch gamersは新規近接保存および構造的役割に基づくノード埋め込みアルゴリズムの予測性能を評価するのに適していることが示された。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 22:17:58 GMT)
Domain-aware Neural Language Models for Speech Recognition [7.0] 本論文では,セカンドパスにおけるドメインアダプテーションに適したドメインアウェアレスコリングフレームワークを提案する。
このフレームワークは、単語誤り率を最大2.4%向上させ、単語エラー率を3つのドメインで最大4.1%向上させる。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 19:42:37 GMT)
Cross-Domain Few-Shot Learning by Representation Fusion [6.9] クロスドメインの少数ショット学習は、いくつかの例から学ぶことを目的としている。
本稿では,ヘビアン学習者のアンサンブルによる表現融合を実現する,クロスドメイン・ヘビアン・アンサンブル・ファウショット・ラーニング(CHEF)を提案する。
生物活性分子から環境化学物質,薬物へのドメインシフトを12種類の毒性予測タスクで検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 18:41:50 GMT)
Hierarchical VAEs Know What They Don't Know [6.6] 我々はOOD検出のための高速でスケーラブルで完全に教師なしの確率比スコアを開発する。
分散検出において最先端の結果を得る。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 16:08:04 GMT)
Federated Evaluation and Tuning for On-Device Personalization: System
Design & Applications [6.6] 近年では、深層ニューラルネットワークのフェデレーション学習(FL)という、新たなフェデレーションタスクのサポートが追加されている。
デバイス内パーソナライゼーションへのフェデレーションチューニングの適用性を示すために,2つの特定の大規模パーソナライゼーションユースケースを詳細に説明する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 23:57:20 GMT)
Zero-Shot Adaptation for mmWave Beam-Tracking on Overhead Messenger
Wires through Robust Adversarial Reinforcement Learning [6.6] ゼロショット適応は、学習エージェントが適応的な微調整なしでトレーニング中に見えないシナリオに適応することを意味します。
オーバヘッドメッセンジャーワイヤ上に配置したmmWaveノードの学習に基づくビーム追跡を考慮し、まずゼロショット適応の重要性を論じる。
この議論に動機づけられて,ゼロショット方式で幅広いテストシナリオに適応するためのロバストなビーム追跡手法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 10:07:02 GMT)
Differential Privacy and Byzantine Resilience in SGD: Do They Add Up? [6.6] 本研究では,差分プライバシ(DP)と$(alpha,f)$-ビザンチンレジリエンスを併用して,SGD(Gradient Descent)学習アルゴリズムの分散実装が実現可能であるかを検討する。
これらの手法の直接的な構成は、結果のSGDアルゴリズムがMLモデルのパラメータ数に依存することを保証していることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 14:10:38 GMT)
Dynamic Virtual Graph Significance Networks for Predicting Influenza [6.1] 本研究では,歴史的時刻における同様の「感染状況」から動的に学習できる動的仮想グラフ意義ネットワーク(DVGSN)を開発した。
現実世界のインフルエンザデータに関する実験は、DVGSNが現在の最先端の方法を大幅に上回っていることを示しています。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 12:38:23 GMT)
Twin Augmented Architectures for Robust Classification of COVID-19 Chest
X-Ray Images [6.1] COVID-19のゴールドスタンダードはRT-PCRであり、テスト施設は限られており、常に最適に配布されるわけではありません。
データセット選択の一般的な選択は、データの均一性に悩まされ、誤った結果をもたらすことを示す。
我々は、一般的な事前学習深層学習モデルを修正するために、ツイン拡張と呼ばれる最先端技術を導入する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 06:50:17 GMT)
Tight lower bounds for Dynamic Time Warping [6.1] Dynamic Time Warping (DTW) は時系列の整列と比較のための一般的な類似度尺度である。
多くの代替低い境界が提案され、タイトさと計算効率の間のさまざまなトレードオフが提供されている。
同じ複雑性クラスに4つの新しいDTW下位境界を示す。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 22:00:49 GMT)
Chickenpox Cases in Hungary: a Benchmark Dataset for Spatiotemporal
Signal Processing with Graph Neural Networks [6.0] グラフニューラルネットワークアーキテクチャを比較するための新しいデータセットとして,Chickenpox Casesデータセットを提案する。
時系列解析と予測実験により,新たなグラフニューラルネットワークアーキテクチャの予測性能予測能力を比較する上で,チキンポックスケースデータセットが極めて適していることが示された。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 11:48:57 GMT)
Generative Design by Reinforcement Learning: Enhancing the Diversity of
Topology Optimization Designs [5.8] 本研究では、トポロジ設計の多様性を最大化する報酬関数を備えた強化学習に基づく生成設計プロセスを提案する。
RLをベースとした生成設計は,GPUを完全自動で活用することにより,短時間で多数の多様な設計を生成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 07:04:49 GMT)
Information Ranking Using Optimum-Path Forest [5.7] The performance of Optimum-Path Forest (OPF) based approach was compared to the well-known SVM-Rank pairwise technique and a baseline based on distance calculation。
実験の結果、計算負荷の点で従来の技術よりも精度と性能が優れていた。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 02:01:29 GMT)
Optimal Algorithms for Private Online Learning in a Stochastic
Environment [5.5] プライベートオンライン学習の2つのバリエーションを検討します。
第1の変種は差分プライベート・バンディットである。
最適な後悔境界を達成できる任意の UCB ベースのアルゴリズムを提案する。
第2の変種は、プライベートオンライン学習の完全な情報バージョンである。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 02:48:16 GMT)
Orchestrated Trios: Compiling for Efficient Communication in Quantum
Programs with 3-Qubit Gates [5.5] 現在の量子コンピュータはエラーを起こしやすく、演算回数を減らし、コンパイルされたプログラムが成功する確率を最大化するために高いレベルの最適化を必要とする。
提案するコンパイラ構造であるOrchestted Triosは,まず3量子ビットのToffoliに分解し,上位のToffoli演算の入力を近くのキュービットのグループにルーティングし,ハードウェアサポートされたゲートへの分解を終了する。
2つめの利点は、ルーティングパス後に現在知られている特定のハードウェアキュービットに対して、8-CNOT Toffoliのようなアーキテクチャで調整されたToffoli分解を選択することができることである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 21:06:58 GMT)
Stereotype and Skew: Quantifying Gender Bias in Pre-trained and
Fine-tuned Language Models [5.4] 本稿では,文脈言語モデルにおける性別バイアスの定量化と分析を行う,スキューとステレオタイプという2つの直感的な指標を提案する。
性別のステレオタイプは、アウト・オブ・ボックスモデルにおける性別の歪とほぼ負の相関関係にあり、これらの2種類のバイアスの間にトレードオフが存在することを示唆している。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 14:17:41 GMT)
Meta-Path-Free Representation Learning on Heterogeneous Networks [5.1] 異種ネットワーク,すなわち異種グラフ畳み込みネットワーク(HCN)におけるメタパス自由表現学習を提案する。
提案手法は異種を融合させ、$k$-strataアルゴリズム($k$は整数)を開発し、$k$-hopの構造的および意味的情報をキャプチャする。
実験の結果,提案手法は様々な解析課題において,現在の最先端手法よりも有意に優れていた。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 12:37:38 GMT)
A Regret Analysis of Bilateral Trade [5.0] 我々は、売り手/買い手の相互作用のラウンド上の後悔最小化フレームワークに二国間貿易問題で初めてキャストしました。
私達の主な貢献は異なったモデルのフィードバックおよび私用評価の固定価格のメカニズムのための後悔の体制の完全な特徴付けです。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 08:53:17 GMT)
Pattern Sampling for Shapelet-based Time Series Classification [4.9] 時系列分類アルゴリズムは、正確かつ解釈可能なモデルを提供する。
これらのアルゴリズムは、高度に識別されたサブシーケンスの徹底的な探索に基づいている。
パターン爆発現象を緩和するための効果的な代替手段としてパターンサンプリングが提案されている。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 23:35:10 GMT)
Feature Pyramid Network with Multi-Head Attention for Se-mantic
Segmentation of Fine-Resolution Remotely Sensed Im-ages [4.9] 我々は,低レベル機能と高レベル機能のギャップを埋めるために,機能ピラミッドネットワーク(fpn)を導入する。
本研究では,ファインレゾリューションリモートセンシング画像のセマンティックセグメンテーションのためのマルチヘッドアテンション(FPN-MHA)を備えた特徴ピラミッドネットワークを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 07:54:19 GMT)
Spatio-Temporal Multi-step Prediction of Influenza Outbreaks [4.6] 世界的な感染は毎年人々の健康に大きな負担を負っている。
インフルエンザ流行の多段階予測を考える手法は、インフルエンザ流行の予測をより正確にするのに役立つ。
インフルエンザの流行を正確に予測することは、病院、診療所、製薬会社が毎年のインフルエンザ流行に備えるのに役立つ。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 13:17:11 GMT)
EDITH :ECG biometrics aided by Deep learning for reliable Individual
auTHentication [4.6] 私たちは、ECGバイオメトリックス認証システムのためのディープラーニングベースのフレームワークであるEDITHを紹介します。
4つの一般的なデータセットを用いてEDITHを評価し、少ないビートで前作を上回りました。
Siameseアーキテクチャは、アイデンティティ検証のEqual Error Rate(EER)を1.29%に削減する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 08:45:17 GMT)
From Stock Prediction to Financial Relevance: Repurposing Attention
Weights to Assess News Relevance Without Manual Annotations [4.5] 本稿では、株価の動きとニュース見出しを入力として、金融関連ニュースを自動的に識別する手法を提案する。
米国の4つの最も関連性の高い株価指標と150万件のニュース見出しに関する実験は、この手法が関連するニュースを高くランク付けし、最初の株価予測タスクの精度と正に相関していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 16:26:18 GMT)
Learning deep multiresolution representations for pansharpening [4.5] 本稿では,異なるスケールでスペクトル特性と空間特性を保持するピラミッド型深層融合フレームワークを提案する。
実験により,提案手法はアートパンシャープニングモデルよりも優れていることが示唆された。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 19:41:57 GMT)
Multi-Stage Transmission Line Flow Control Using Centralized and
Decentralized Reinforcement Learning Agents [4.4] 電力グリッドフロー制御問題はマルコフ決定過程(MDP)として定式化される
提案手法の有効性は、SGCC Zhejiang Electric Power Companyの電力グリッドの運用に使用される一連の実際の計画ケースで検証される。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 19:54:30 GMT)
Topological Obstructions to Autoencoding [4.2] データセットの内在的および外在的トポロジがオートエンコーダの挙動にどのように影響するかを示す。
この分析は、オートエンコーダが異常な「信号」を識別するのに失敗したモック「バンプハント」の議論で基礎となる。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 19:00:00 GMT)
Meta Learning Backpropagation And Improving It [4.1] NNにおける単純なウェイトシェアリングとスパーシリティは、再利用可能な方法で強力な学習アルゴリズム(LA)を表現するのに十分であることを示す。
VS-ML RNNと呼ばれるVS-MLの単純な実装は、フォワードモードでRNNを実行するだけでバックプロパゲーションLAを実装することができる。
バックプロパゲーションを改善する新しいLAをメタ学習し、メタトレーニングディストリビューション以外のデータセットに一般化することもできます。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 17:28:31 GMT)
MITNet: GAN Enhanced Magnetic Induction Tomography Based on Complex CNN [4.1] 本論文では, 複合畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を基盤として, MITNet と名付けた, ジェネレーション・アドバーサリ・ネットワーク (GAN) 強化 MIT 手法を提案する。
実世界のデータセットによる実験結果から,最先端の手法を25.27%上回る性能が得られた。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 01:42:31 GMT)
Analogue cosmological particle creation in an ultracold quantum fluid of
light [3.9] 量子流体中でのアナログ宇宙粒子の自発的生成について報告する。
我々は密度パワースペクトルの音響ピークを量子場理論予測と密に一致して観測する。
この研究は、原子のボース=アインシュタイン凝縮のように、新しい量子流体を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 17:01:36 GMT)
Towards the Right Kind of Fairness in AI [3.7] フェアネスコンパス(Fairness Compass)は、特定のシステムに対して最も適切なフェアネスメトリックを簡単かつ簡単な手順で特定するツールである。
私たちは、このプロセスの過程で各決定の背後にある推論を文書化することは、ユーザーからの信頼を構築するのに役立ちます。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 21:12:30 GMT)
Enhancing Hierarchical Information by Using Metric Cones for Graph
Embedding [3.7] Poincar'e埋め込みはグラフの階層構造を捉えるために提案されている。
既存の手法の多くは埋め込み空間に等尺写像を持つ。
このような問題を解決するために,計量円錐にグラフ埋め込みを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 08:23:59 GMT)
How do students test software units? [3.7] 私たちは学生に、小さな調査に記入し、4回の演習を行い、2回目の調査に記入するように頼みました。
半構造化インタビューで11人の学生にインタビューを行い、より深い洞察を得た。
私たちが見いだした誤解の1つは、ほとんどの学生は、プログラミングコードに基づいてテストケースしか考えられないということです。
たとえコードが提供されていなくても(ブラックボックステスト)、学生はテストケースをベースとするコードを考え出そうとします。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 07:02:59 GMT)
Analysis of feature learning in weight-tied autoencoders via the mean
field lens [3.6] 平均場フレームワークにおける2層重み付き非線形オートエンコーダのクラスを解析する。
勾配降下で訓練されたモデルでは平均場制限ダイナミクスが認められる。
実生活データに関する実験は、この理論と興味深い一致を示した。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 18:58:37 GMT)
Biases in Generative Art -- A Causal Look from the Lens of Art History [3.2] 本稿では,アルゴリズム設計に関連する問題に対する不適切な問題定式化によって生じるAIパイプラインのバイアスについて検討する。
アート作成の過程をモデル化する上で,現在の手法が不足している点を強調し,様々なバイアスに寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 19:01:11 GMT)
Quantized classical response from spectral winding topology [2.9] トポロジカルに量子化された反応は、現代凝縮物質物理学の焦点の1つである。
複素スペクトル平面のスペクトル巻数に基づく量子化された古典応答の新しいパラダイムを発見する。
増幅信号と1つの虚構フラックス様パラメータの変化量の変化の比率は、魅力的な台地を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 14:07:44 GMT)
Adversarial Targeted Forgetting in Regularization and Generative Based
Continual Learning Models [2.8] 継続的(あるいはインクリメンタル)な学習アプローチは、その後のバッチやストリーミングデータから追加の知識やタスクを学ぶ必要がある場合に使用される。
知的敵は、既存の知識を時間とともに保持する連続学習アルゴリズムの能力を活用できることを示す。
敵は、そのタスクのテストインスタンスに慎重に設計されたバックドアサンプルを挿入することで、任意のタスクについて「偽のメモリ」を作成できることを示します。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 18:45:01 GMT)
Improving Deep-learning-based Semi-supervised Audio Tagging with Mixup [2.7] SSL(Semi-supervised Learning)メソッドは、ラベルのないデータを利用して画像データセットに最先端の結果を提供する。
本稿では,音声タグ付けのタスクに,最近のSSLメソッドを4つ適用した。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 14:33:05 GMT)
A complete hierarchy for the pure state marginal problem in quantum
mechanics [2.4] 与えられた次元に対して、絶対的に極大に絡み合った多粒子の存在は、明示的に与えられた2次元量子状態の分離可能性と同値であることを示す。
また、与えられたパラメータを持つ量子符号の存在も限界問題として解釈できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 22:24:57 GMT)
Nominal Unification and Matching of Higher Order Expressions with
Recursive Let [2.0] 再帰的なletで高階表現を名目で統一する音響完全アルゴリズムを記述し、非決定論的時間で実行可能であることを示す。
また、公称 letrec-matching forvariable 式、DAG 用、ガベージフリー式などの特殊化も検討し、その複雑さを決定します。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 13:36:59 GMT)
TradeR: Practical Deep Hierarchical Reinforcement Learning for Trade
Execution [2.0] 本稿では,災害とサプライズ最小化の2つの実践的課題を解決するために,強化学習(trader)を用いた貿易実行を提案する。
トレーダーは階層的rlを利用して、2019年度のcovid-19株式市場の暴落で急落した価格変動からなる、高頻度のリアル市場体験の取引入札を実行している。
S&P500指数の35銘柄の大規模な調査で、TradeRは利益率を維持しつつ、急激な価格変動と破滅的な損失に対するロバスト性を示した。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 19:52:52 GMT)
Simple statistical models and sequential deep learning for Lithium-ion
batteries degradation under dynamic conditions: Fractional Polynomials vs
Neural Networks [1.9] リチウム イオン電池の長寿そして安全は電池の作動条件の有効な監視そして調節によって促進されます。
バッテリー管理システム上の状態の健康(SoH)監視のための迅速かつ正確なアルゴリズムを実装することが重要です。
本稿では,長期記憶ニューラルネットワークと多変量多項回帰の2つのデータ駆動手法を提案し,比較する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 12:26:23 GMT)
Exploring Transformers in Natural Language Generation: GPT, BERT, and
XLNet [1.8] 近年,自然言語生成(nlg)における注意機構の増大とトランスフォーマーの台頭がみられている。
本稿では,GPT,BERT,XLNetの3つのトランスフォーマーモデルについて検討する。
詩の生成から要約まで、テキスト生成はトランスフォーマーベースの言語モデルが画期的な結果をもたらすため、利益をもたらす。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 09:18:16 GMT)
A Deep-Learning Approach For Direct Whole-Heart Mesh Reconstruction [1.8] 本研究では,ボリュームCTとMR画像データから心表面メッシュ全体を直接予測する深層学習に基づく新しい手法を提案する。
本手法は,高分解能,高品質の全心臓再建を実現できる有望な性能を示した。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 00:39:43 GMT)
Double-descent curves in neural networks: a new perspective using
Gaussian processes [1.7] ニューラルネットワークの2次元曲線は、一般化誤差がパラメータの増加とともに下降する現象を記述する。
我々は、無限の幅の限界で完全に接続されたネットワーク(FCN)に正確にマップニューラルネットワークガウスプロセス(NNGP)を使用します。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 11:37:05 GMT)
Learning the Noise of Failure: Intelligent System Tests for Robots [1.7] ロボットの自動システムテストにおける故障検出のためのシミュレーションノイズ推定を提案する。
この技術は、人間が成功や失敗を評価することなく、実世界の自動テストを強化することができる。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 11:06:45 GMT)
Graph-based State Representation for Deep Reinforcement Learning [1.6] 基礎となるマルコフ決定プロセス(MDP)がグラフを表現しているという事実を利用して、このトポロジ情報を有効状態表現学習に組み込むことができる。
近年のグラフ解析タスクにおけるノード表現の成功により,ノード表現学習手法が深部RLにおける基礎となるMDPのトポロジを効果的にエンコードする能力について検討した。
その結果,すべての埋め込み手法が,グリッドワールド環境の一般的な行列表現よりも優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 17:49:34 GMT)
From Majorization to Interpolation: Distributionally Robust Learning
using Kernel Smoothing [1.3] 確率指標に基づく分布的ロバスト最適化(DRO)の関数近似の側面を検討する。
本稿では,滑らかな関数近似と畳み込みに基づく堅牢な学習アルゴリズムを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 22:25:18 GMT)
Could you become more credible by being White? Assessing Impact of Race
on Credibility with Deepfakes [1.3] 本稿では、DeepfakesとGANアーキテクチャを用いて、視覚的特徴を分離し、人種的知覚を変化させるアプローチを提案する。
そして、800以上の調査回答をクラウドソーシングして、認識された人種を変えることによって、信頼性がどのように影響されたかを測定しました。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 10:05:11 GMT)
Prioritizing Original News on Facebook [1.3] オリジナル性スコアの構築とデプロイの課題を特定します。
ほぼリアルタイムでシステムアーキテクチャを説明し、方法論を評価し、本番環境にデプロイする。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 22:00:08 GMT)
Engineering Education in the Age of Autonomous Machines [1.2] 我々は,コンピュータ科学,計算機工学,電気工学,機械工学の専門知識を持つ学生に公開するための学際的プログラムの作成を提唱する。
実際の自動運転車で作業する体験を学生に提供するcapstoneプロジェクトは、技術基盤を統合するために必要である。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 00:44:14 GMT)
Scaling Neuroscience Research using Federated Learning [1.2] 単一の場所にデータをコピーする必要がある機械学習アプローチは、データ共有の課題によって妨げられる。
Federated Learningは、データサイロ上で共同モデルを学ぶための有望なアプローチです。
このアーキテクチャは対象データをサイト間で共有せず、集約されたパラメータのみであり、しばしば暗号化された環境で共有する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 20:30:04 GMT)
Learning Symbolic Expressions: Mixed-Integer Formulations, Cuts, and
Heuristics [1.2] 機能形式を仮定せずに回帰関数を学習する問題を考察する。
制限されたMIを解くことで表現木を構築する手法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 18:39:14 GMT)
EPE-NAS: Efficient Performance Estimation Without Training for Neural
Architecture Search [1.1] ネットワーク評価の問題を緩和する効率的な性能評価戦略であるEPE-NASを提案する。
EPE-NASは堅牢な相関を生成することができ、単純なランダムサンプリング戦略に組み込むことで、単一のGPUを使用して数秒でトレーニングを必要とせず、競争力のあるネットワークを検索できることを示しています。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 11:47:05 GMT)
Comprehensive Comparative Study of Multi-Label Classification Methods [1.1] マルチラベル分類(MLC)は最近、機械学習コミュニティから関心が高まっています。
この研究は、さまざまなドメインのデータセットの多さに関する幅広いMLCメソッドの包括的な実証的研究を提供する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 05:29:43 GMT)
An AutoML-based Approach to Multimodal Image Sentiment Analysis [1.0] 本稿では,テキストと画像の感情分析を,automlに基づく最終的な融合分類に組み合わせる手法を提案する。
提案手法は95.19%の精度でB-T4SAデータセットの最先端性能を達成した。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 11:28:50 GMT)
Topological Deep Learning: Classification Neural Networks [0.9] トポロジカルディープラーニング(topological deep learning)は、トポロジカル言語をディープラーニングに導入することを目的とした形式主義である。
ニューラルネットワークの文脈において,分類問題は可能か不可能かを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 18:41:09 GMT)
Moir\'e heterostructures as a condensed matter quantum simulator [0.8] ツイスト・ファン・デル・ワールスのヘテロ構造は顕著な実験的性質を持つ。
本稿では,これらのシステムをロバストな量子シミュレーションプラットフォームとして利用することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 07:23:36 GMT)
Evaluating Multi-label Classifiers with Noisy Labels [0.8] 実世界では、クリーンなデータセットよりもノイズの多いデータセットを扱う方が一般的です。
雑音ラベルを効果的に処理するコンテキストベースマルチラベル分類器(CbMLC)を提案する。
CbMLCは、ほとんどの場合、以前の方法よりも大幅に改善されています。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 19:50:52 GMT)
Non-Pauli topological stabilizer codes from twisted quantum doubles [0.8] 本稿では,アベリアのツイスト量子二重モデルを用いて量子誤差の補正を行うことを示す。
結果の符号は非パウリ可換安定器によって定義され、局所系は量子ビットか高次元量子系のいずれかである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 11:38:29 GMT)
SpaceML: Distributed Open-source Research with Citizen Scientists for
the Advancement of Space Technology for NASA [0.8] 研究はしばしばクローズドドアの裏で行われ、公開または製品リリースまで秘密にされることがある。
このような長期的な研究を行うことができるのは、少数の企業や資金豊富な研究機関だけだ。
本稿では、NASAのAIアクセラレータであるFrontier Development Labの拡張であるSpaceMLの短いケーススタディを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 17:31:15 GMT)
A Unified Framework for Quantum Supervised Learning [0.7] トレーニング可能な量子回路を用いた教師あり学習のための埋め込み型フレームワークを提案する。
これらのアプローチの目的は、異なるクラスからヒルベルト空間の分離された位置へ、量子的特徴写像を通してデータをマッピングすることである。
我々は、明示的なアプローチと他の量子教師あり学習モデルとの本質的な接続を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 16:43:36 GMT)
The MELODIC family for simultaneous binary logistic regression in a
reduced space [0.5] 同時バイナリロジスティック回帰モデリングのためのMELODICファミリーを提案する。
モデルは、ロジスティック回帰係数または双極子の観点から解釈することができる。
薬物摂取プロファイルに関連する性格特性と、うつ病や不安障害に関連する性格特性の2つの応用が詳細に示されている。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 15:47:20 GMT)
Predicting Material Properties Using a 3D Graph Neural Network with
Invariant Local Descriptors [0.5] 材料特性を正確に予測することは新しい材料の発見と設計に不可欠である。
機械学習の手法の中で、グラフ畳み込みニューラルネットワーク(GCNN)が最も成功したものの一つである。
隣接原子間の相互作用を3次元空間で同時にモデル化する,新規な畳み込みを持つ適応型GCNNを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 19:56:54 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） (Tue, 16 Feb 2021 12:43:13 GMT)
Ortus: an Emotion-Driven Approach to (artificial) Biological
Intelligence [0.4] Ortusは単純な仮想生物であり、生物学的にベースとした人工知能を研究・開発するための最初の枠組みとしても機能する。
複雑なバーチャルインテリジェンスを作り出すという目標から生まれたOrtusは、有機神経系で観測される多くのメカニズムを実装している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 22:39:06 GMT)
A comparative study on movement feature in different directions for
micro-expression recognition [0.3] マイクロ表現は人々の本当の感情を反映します。
マイクロ表現の認識は、小さな動きであり、短時間であるため困難です。
本論文は, 水平, 垂直, 斜めの3種類の運動を含む18方向を選択する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 10:38:16 GMT)
Benchmarking Quantum Chemistry Computations with Variational, Imaginary
Time Evolution, and Krylov Space Solver Algorithms [0.2] IBM量子コンピュータ上でのアルカリ水素化物分子のハイブリッド量子古典電子構造計算における化学精度に到達する技術の現状
その結果、電子構造計算は、数年前に量子コンピュータ上で開始された単純な分子の化学的正確性によって急速に進歩していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 20:48:11 GMT)
Finding the Gap: Neuromorphic Motion Vision in Cluttered Environments [0.2] ハエの脳では、運動感受性ニューロンは近くの物体の存在を示す。
変化が動物によって感知されるときに起こる。
飛行昆虫の行動を模倣する神経型クローズドループシステムをモデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 19:19:23 GMT)
Witnessing entanglement in quantum magnets using neutron scattering [0.0] 量子エンタングルメントが準-1Dハイゼンベルク反強磁性体 KCuF$_3$ でどのように直接観測できるかを実証する。
我々は、高スピンSハイゼンベルク鎖に量子フィッシャー情報を適用し、量子数が増加するにつれて、観測可能な絡み合いが低い温度に抑制されることを理論的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 18:59:59 GMT)
Value of Information for Argumentation based Intelligence Analysis [0.0] 海洋領域におけるインテリジェンス分析を表す引数フレームワーク内の情報の価値を示す。
我々は、フレームワーク内の有限個の引数の中で最も重要な引数と、評価の出力を変更するために追加できる引数と攻撃を特定する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 14:28:33 GMT)
Unitary Block Optimization for Variational Quantum Algorithms [0.0] ユニタリブロック最適化スキーム(UBOS)を記述し、2つの変分量子アルゴリズムに適用する。
VQEの目標は、古典的に抽出可能なパラメータ化量子波動関数を最適化し、ハミルトニアンの物理的状態をターゲットにすることである。
さらに、UBOSが現実および想像上の時間進化にどのように適用されるかについても述べます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 19:00:05 GMT)
Uncertainty-based method for improving poorly labeled segmentation
datasets [0.0] ディープ畳み込みニューラルネットワーク(DCNN)は、完全にランダムなラベルを記憶することも知られている。
信頼できないピクセルレベルのアノテーションの集合を用いて,バイナリセグメンテーションDCNNを訓練するフレームワークを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 08:37:19 GMT)
Transferring Domain Knowledge with an Adviser in Continuous Tasks [0.0] 強化学習技術は、学習プロセスにドメイン固有の知識を明示的に組み込むことができない。
我々は、Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG)アルゴリズムを適用し、アドバイザーを組み込む。
OpenAi Gymベンチマークタスクの私たちの実験は、アドバイザーによるドメイン知識の統合が学習を迅速化し、より良い最適化に向けたポリシーを改善することを示しています。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 09:03:33 GMT)
Training Stacked Denoising Autoencoders for Representation Learning [0.0] 高次元データの強力な表現を学習できるニューラルネットワークのクラスであるstacked autoencoderを実装した。
本稿では,自動エンコーダの教師なし学習のための勾配降下と,勾配情報を利用した新しい遺伝的アルゴリズムに基づくアプローチについて述べる。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 08:18:22 GMT)
Time-delayed quantum feedback and incomplete decoherence suppression
with no-knowledge measurement [0.0] オープン量子システムに対するデコヒーレンス抑制のための測定ベースのフィードバックプロトコルとして、ノ・ノウレッジ量子フィードバックが提案された。
非マルコフ平均力学を解析することで、原著を一般化する。
量子ビットのユニタリダイナミクスが測定とフィードバック制御に換算されない場合、遅延時間に応じてデコヒーレンス率を抑制または増幅することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 06:43:56 GMT)
The spin-one DKP Equation with a nonminimal vector interaction in the
presence of minimal uncertainty in momentum [0.0] 我々は、運動量における最小不確実性の存在下で、非極小ベクトル相互作用を持つスピン-ワン粒子に対する相対論的ダフィン-ケマー-ペティオー方程式を考える。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 23:14:11 GMT)
The first large scale collection of diverse Hausa language datasets [0.0] ハウサ語はサハラ以南のアフリカ諸言語の中でよく研究され文書化された言語と考えられている。
1億人以上がこの言語を話すと推定されている。
言語の公式な形式と非公式な形式の両方からなる、拡張されたデータセットのコレクションを提供する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 20:13:34 GMT)
The Yin-Yang dataset [0.0] Yin-Yangデータセットは、スパイキングニューラルネットワークにおける生物学的に妥当なエラーバックプロパゲーションとディープラーニングの研究のために開発された。
これは、いくつかの利点を提供することで、古典的なディープラーニングデータセットに代わる役割を果たします。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 15:18:05 GMT)
Symmetrized persistency of Bell correlations for Dicke states and
GHZ-based mixtures: studying the limits of monogamy [0.0] GHZ系混合物とDicke状態のベル相関の持続性について検討した。
前者に対しては、量子通信の複雑性低減方式を検討し、新しいベルの不等式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 13:26:36 GMT)
Shortcuts to Dynamic Polarization [0.0] 動的分極プロトコルは、量子ドットや色欠陥などのよく制御された量子ビットからスピン分極を移すことによってスピン浴を過分極することを目的としている。
双極子相互作用系に適用可能な中心スピンモデルにおける高速かつ効率的な動的偏光プロトコルを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 16:44:11 GMT)
Resource allocation in dynamic multiagent systems [0.0] MG-RAOアルゴリズムは,マルチエージェントシステムにおける資源配分問題を解決するために開発された。
シミュレーション環境における固定リソース割り当てに対する23～28%の改善を示す。
また、揮発性システムでは、mg-raoアルゴリズムを用いて、子エージェントがすべてのエージェントのリソース割り当てをモデル化するように構成されているため、複数のエージェント群をモデル化するときのパフォーマンスは46.5%である。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 17:56:23 GMT)
Recommending Training Set Sizes for Classification [0.0] 20個のデータセットの包括的研究に基づいて、任意の分類データセットのトレーニングセットサイズを推奨する。
各トレーニングセットサイズに対する精度信頼区間を構築し,その下限を逆パワー低学習曲線に適合させる。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 20:00:37 GMT)
Quantum simulations of a qubit of space [0.0] 量子重力系の量子シミュレーションの観点から期待できるスピンネットワークのクラスが研究されている。
本稿では、一般のインターツツイナー量子ビットに対する量子回路の構成について述べる。
得られた回路は、5量子ビット(ヨークタウン)と15量子ビット(メルボルン)のIBM超伝導量子コンピュータ上でシミュレーションされる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 15:36:13 GMT)
Quantum physics in secondary school -- milq [0.0] 目的は、最小の式で量子物理学の概念的に明確な定式化を実現することである。
議論や議論に使える言語ツールを学生に提供するために,我々は4つの「推論ツール」を定式化した。
量子物理学の定性的な議論を促進し、学生が量子力学的効果を予測できるようにし、学習の困難を避けるのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 14:40:12 GMT)
Quantum State Tomography of Four-Level Systems with Noisy Measurements [0.0] 4レベル量子系の状態再構成問題について検討する。
ランダムなユニタリ演算子によって歪んだ測定結果を用いて現実的なシナリオを考える。
任意の回転を導入することで、実験ノイズ量に対してフレームワークの性能をテストすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 11:32:42 GMT)
Phase-dependent fluctuations of resonance fluorescence near the coherent
population trapping condition [0.0] 本研究では,コヒーレント集団トラップ近傍の政権におけるLambda$型3レベル原子の共鳴蛍光の位相依存性の変動について検討した。
弱い運転状態下でのスクイーズを考慮した条件付きホモダイン検出法(CHD)を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 01:26:11 GMT)
Optimal frequency estimation and its application to quantum dots [0.0] 2レベルシステムにおける周波数推定のための相互作用時間最適化に対処する。
フィードバックを伴わずに新しい推定プロトコルを考案する。
これは現在の実験技術を改善し、量子コンピューティングにおけるコヒーレンス時間を短縮することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 14:00:26 GMT)
New Methods for Detecting Concentric Objects With High Accuracy [0.0] デジタルデータに幾何学的オブジェクトを適合させることは、虹彩検出、自律ナビゲーション、産業ロボット操作など、多くの分野において重要な問題である。
データに幾何学的形状を合わせるには、幾何学的(定形)アプローチと代数的(非定形)アプローチの2つの一般的なアプローチがある。
他の反復的手法の信頼性の高い初期推定として使用できる新しい推定器を開発した。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 08:19:18 GMT)
Neuroevolution in Deep Learning: The Role of Neutrality [0.0] 人工深層ニューラルネットワーク(DNN)のアーキテクチャ構成と学習・訓練に手法が適用された。
進化的アルゴリズム(EA)はDNNの自動最適化のための計算可能手法として勢いを増している。
この研究は、ある条件を条件として、ニュートラルネットのトレーニング/設計を高速化する上で、中立性がどのように役立つかについて論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 22:29:59 GMT)
Music Harmony Generation, through Deep Learning and Using a
Multi-Objective Evolutionary Algorithm [0.0] 本稿では,ポリフォニック音楽生成のための遺伝的多目的進化最適化アルゴリズムを提案する。
ゴールの1つは音楽の規則と規則であり、他の2つのゴール、例えば音楽の専門家や普通のリスナーのスコアとともに、最も最適な反応を得るために進化のサイクルに適合する。
その結果,提案手法は,聞き手を引き寄せながら文法に従う調和音とともに,所望のスタイルや長さの難易度と快適さを生み出すことができることがわかった。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 05:05:54 GMT)
Moral Decision-Making in Medical Hybrid Intelligent Systems: A Team
Design Patterns Approach to the Bias Mitigation and Data Sharing Design
Problems [0.0] チームデザインパターン(TDP)は、決定が道徳的な要素を持つ設計問題の成功と再利用可能な構成を記述する。
本稿では,医療用hiシステムにおける2つの設計問題の解のセットについて述べる。
パターンの理解性、有効性、一般化性に関するユーザビリティを評価するために、調査が作成されました。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 17:09:43 GMT)
Matrix product operator symmetries and intertwiners in string-nets with
domain walls [0.0] 文字列-ネットモデルの射影絡み合ったペア状態(PEPS)表現における仮想非局所行列積演算子(MPO)対称性について述べる。
そのMPO対称性の整合条件は、双加群圏の五角形方程式と同一視できる6つの結合方程式の集合に等しいことを示す。
これらの文字列ネットPEPS表現は、物理的境界を持つ3次元多様体上の位相場理論のトゥラエフ・ヴェロ状態和モデルの特定の例として理解できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 16:01:25 GMT)
Joint self-supervised blind denoising and noise estimation [0.0] 2つのニューラルネットワークが共同でクリーンシグナルを予測し、ノイズ分布を推定する。
本モデルがノイズ分布を効率的に捉える合成ノイズデータを用いた実証実験を行います。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 08:37:47 GMT)
Integrating Floor Plans into Hedonic Models for Rent Price Appraisal [0.0] 本研究では,オンライン不動産プラットフォームにおけるマンションフロア計画の視覚的自動分析が,ヘドニック賃貸価格評価をいかに高めるかを検討する。
歴史的価格データからフロアプランの価格関連設計を学ぶために,2段階の深層学習手法を提案する。
9174の不動産リストのユニークなデータセットに基づく経験的分析は、現在のヘドニックモデルが利用可能なデータを過小に活用していることを示唆している。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 14:05:33 GMT)
Inception Neural Network for Complete Intersection Calabi-Yau 3-folds [0.0] 我々は、GoogleのInceptionモデルにインスパイアされたニューラルネットワークを導入し、Hodgeの$h1,1$の完全な交点Calabi-Yau(CICY)3倍を計算する。
このアーキテクチャは、既存の結果に対する予測の精度を大幅に改善し、トレーニング用のデータのわずか30%で、すでに97%の精度を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 08:03:43 GMT)
High Fidelity Entangling Gates in a 3D Ion Crystal under Micromotion [0.0] 一般の3次元イオン結晶における高忠実密閉ゲートを設計するための効率的な数値計算法を開発した。
100イオン結晶中の2つのイオン間の高忠実なエンタングリングゲート設計を示し、理論的忠実度は99.9%である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 09:13:14 GMT)
Have Attention Heads in BERT Learned Constituency Grammar? [0.0] シンタクティック距離法を用いて,各頭部の注意重みから暗黙的構成文法を抽出する。
その結果、ベースラインよりもはるかに優れた文法タイプを誘導できるヘッドが存在することを示しています。
また、2種類のタスクで微調整した後のCGI(Constituency grammar Induction)能力の変化についても分析します。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 02:31:05 GMT)
Gravitational interaction through a feedback mechanism [0.0] 我々はKafri, Taylor and Milburn (KTM) とTilloy and Di'osi (TD) のモデルについて検討する。
どちらも連続的な測定とフィードバック機構を通じて量子システム間の重力を実装している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 20:58:49 GMT)
Galaxy Zoo DECaLS: Detailed Visual Morphology Measurements from
Volunteers and Deep Learning for 314,000 Galaxies [0.0] 我々は,Dark Energy Camera Legacy Survey 画像に対する詳細な視覚形態分類である Galaxy Zoo DECaLS を提示する。
より深いDECaLS画像は、SDSS画像ではこれまで見えなかった渦巻き腕、弱い棒、潮流の特徴を呈している。
ギャラクシー動物園のボランティアは314,000の銀河に7,500万の個人分類を提供している。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 19:09:36 GMT)
Finding the Ground-Truth from Multiple Labellers: Why Parameters of the
Task Matter [0.0] 雇用労働者の合意を集め、地道なラベルを確立する方法が推奨された。
パラメータには、労働者の数、労働者の専門知識、分類におけるラベルの数、およびサンプルサイズが含まれます。
期待の最大化とCrowdTruthは、特定のパラメータ条件下での多数決よりも有利になる可能性が高い。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 22:51:11 GMT)
Fair and Optimal Cohort Selection for Linear Utilities [0.0] フェアコホート選択問題を導入し、単一のフェア分類器がそれ自身で構成された特定のアプリケーションを取り込んで、正確に$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） (Tue, 16 Feb 2021 13:52:54 GMT)
Excitation transport with collective radiative decay [0.0] 近接した近傍で励起と相関の輸送が行われる1次元量子エミッタチェーンについて検討する。
位相インプリンティング・ウェーブパレット法によりサブラジアント輸送が起こり,量子相関を保てることを示す。
共振器媒介輸送の文脈では、エミッタが共通の非局在光モードに結合される場合、周波数障害と非同一光子-エミッタ結合が励起輸送に及ぼす影響を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 13:23:02 GMT)
Evaluating Node Embeddings of Complex Networks [0.0] agood embeddedはグラフトポロジー、ノード間関係、およびグラフに関する他の関連情報をキャプチャする。
主な課題は、埋め込みがグラフの特性をうまく記述することを保証する必要があることである。
実世界のネットワーク上でも人工的に生成されたものでも、選択したグラフ埋め込みアルゴリズムを用いて一連の実験を行う。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 16:55:29 GMT)
Dynamic neighbourhood optimisation for task allocation using multi-agent [0.0] 大規模システムでは、タスク割り当てに集中型技術を使用する場合、課題がある。
本稿では,これらの問題を解決する4つのアルゴリズムを提案する。
システム接続に影響を及ぼす場合、非知識保持アプローチよりも5倍のパフォーマンス回復を提供する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 17:49:14 GMT)
Disorder-free localization in quantum walks [0.0] 本研究では、障害のない局所性を示す離散時間量子ウォーカについて検討する。
その結果,非局在化状態においても,局所化遷移を示す他のモデルのマージョリティと異なり,絡み合った成長と緩和がゆっくりと起こることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 12:53:17 GMT)
Design a Technology Based on the Fusion of Genetic Algorithm, Neural
network and Fuzzy logic [0.0] 遺伝的アルゴリズム、ニューラルネットワーク、ファジィ論理の融合に基づく人工知能のプロトタイプ技術。
この技術はGNF(Genetic Neuro-Fuzzy)と呼ばれる。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 09:17:58 GMT)
DeepSurf: A surface-based deep learning approach for the prediction of
ligand binding sites on proteins [0.0] 本稿では,DeepSurfと呼ばれる,潜在的な結合部位の予測のための新しい計算手法を提案する。
DeepSurfは、多くの3Dボキセル化グリッドをタンパク質表面に配置する表面ベースの表現と、最先端のディープラーニングアーキテクチャを組み合わせたものだ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 16:23:19 GMT)
Deep Neural Network Based Differential Equation Solver for HIV Enzyme
Kinetics [0.0] 我々は,1次常微分方程式系の近似解に3入力並列NNを用いる。
NNによって得られた数値結果は、文献からの数値近似のホストに非常に似ています。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 22:16:57 GMT)
Darknet Traffic Big-Data Analysis and Network Management to Real-Time
Automating the Malicious Intent Detection Process by a Weight Agnostic Neural
Networks Framework [0.0] 悪意の検出プロセスをリアルタイムに自動化する新しいダークネットトラフィック解析とネットワーク管理フレームワークを提案する。
ネットワークトラフィック分析、マルウェアトラフィックの復号化、リアルタイムの暗号化トラフィック識別のための、効果的で正確な計算知能ツールである。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 19:03:25 GMT)
Convergence of stochastic gradient descent schemes for
Lojasiewicz-landscapes [0.0] 下層景観の弱い仮定下での勾配降下スキーム(SGD)の収束を検討する。
特に,softplus,sgmoid,hyperbolic tangentなどの解析的アクティベーション関数を持つニューラルネットワークでは,sgdが局所的な状態にある場合に収束することを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 12:42:25 GMT)
Comparing and Combining Approximate Computing Frameworks [0.0] VIPERとBOAは、より大きくよりリッチなトレードオフ空間を作るために、近似フレームワークをどのように比較して組み合わせるかを示している。
VIPERとBOAを使用して、システムスタック全体から3つの異なる近似フレームワークを比較し、組み合わせます。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 04:52:43 GMT)
Classification of multivariate weakly-labelled time-series with
attention [0.0] 弱いラベル付き時系列は、ノイズと重大な冗長性を含む時系列である。
本稿では,サブシーケンスの文脈関連を活用し,分類精度を向上させる手法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 16:05:38 GMT)
Axial Residual Networks for CycleGAN-based Voice Conversion [0.0] 非並列音声変換のための新しいアーキテクチャと訓練目標の改善を提案する。
提案するCycleGANモデルでは,高周波数分解能大スペクトルから直接形状保存変換を行う。
実験により,提案モデルがサイクロンよりも優れており,ニューラルボコーダを使わずにcyclegan-vc2と同等の性能を示すことを示した。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 10:55:35 GMT)
Anti-Drude Metal of Bosons [0.0] 基底状態における相互作用ボソンは、超流動相または絶縁相のいずれかに存在する。
超流動性は物質場の摩擦のない流れに対応し、光学伝導度は差分$$-機能ピークによって明らかにされる。
絶縁相では、静止光伝導率ゼロで定義されるが、この特徴的な低周波特性は欠落している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 15:02:50 GMT)
Anneal-path correction in flux qubits [0.0] 量子アニールは、ノイズレベルを低減するために正確な制御と最適化された操作スキームを必要とする。
高コヒーレンス4接合容量磁束量子ビット(CSFQ)について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 18:57:11 GMT)
An Implementation of Vector Quantization using the Genetic Algorithm
Approach [0.0] 本稿では,ニューラルネットワーク,残留学習,ファジィニューラルネットワーク,畳み込みニューラルネットワーク,ディープラーニング,遺伝的アルゴリズムなどの手法を用いた画像圧縮アルゴリズムの実装について述べる。
また,Lossy画像圧縮に用いるコードブックを生成するために,GAを用いたベクトル量子化の実装についても述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 03:57:13 GMT)
An Effort to Measure Customer Relationship Performance in Indonesia's
Fintech Industry [0.0] ソーシャルネットワーク分析は、ネットワークの特徴とソーシャルメディア上の会話ネットワークのアクティブ性を理解するのに役立ちます。
ネットワーク特性の計算は、顧客関係のパフォーマンスを測定する上で有益です。
金融テクノロジーは、ソーシャルメディアを利用して顧客と対話するデジタルベースの金融サービスを提供する新しい新興産業です。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 16:33:46 GMT)
A Sub-band Approach to Deep Denoising Wavelet Networks and a
Frequency-adaptive Loss for Perceptual Quality [0.0] ニューラルネットワークでDWTを使用するアプローチは、精度を顕著に向上することを示す。
第2の貢献は、周波数領域のエラーの上位kパーセントに基づくノイズ損失です。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 06:35:42 GMT)
A Review of Testing Object-Based Environment Perception for Safe
Automated Driving [0.0] 自動運転システムの安全確保は、環境認識の不確実性を考慮しなければならない。
本論文では,安全確保の一環として認識テストがいかに実現されるかに関する文献をレビューする。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 21:40:39 GMT)
A Mental Trespass? Unveiling Truth, Exposing Thoughts and Threatening
Civil Liberties with Non-Invasive AI Lie Detection [0.0] 我々は、人工知能ベースの非侵襲的な嘘検出技術が今後数年で急速に進歩する可能性が高い理由を議論する。
法的および一般的な視点を見直し、これらの技術が社会的害を引き起こす可能性を評価します。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Feb 2021 08:09:38 GMT)