State Entropy Maximization with Random Encoders for Efficient
Exploration [162.4] 近年,深層補強学習(rl)におけるサンプル効率向上のための手法が提案されている。
本稿では,状態エントロピーを本質的な報酬として利用する探索手法であるRandoms for Efficient Exploration (RE3)を提案する。
特に、ランダムエンコーダを用いて、状態エントロピーを安定かつ計算効率の良い方法で推定できることが判明した。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 15:45:17 GMT)
DeeperForensics Challenge 2020 on Real-World Face Forgery Detection:
Methods and Results [144.5] 本稿では,現実世界の顔偽造検出に関するDeeperForensics Challenge 2020の手法と結果について報告する。
この挑戦はdeepforensics-1.0データセットを採用し、6万のビデオを合計1760万フレームで構成する。
115人の参加者が参加し、25のチームが有効な応募を行った。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 16:48:57 GMT)
Densely Nested Top-Down Flows for Salient Object Detection [137.7] 本稿では,物体検出におけるトップダウンモデリングの役割を再考する。
密度の高いトップダウンフロー(DNTDF)ベースのフレームワークを設計する。
DNTDFのすべての段階において、高いレベルの特徴はプログレッシブ圧縮ショートカットパス(PCSP)を介して読み込まれる。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 03:14:02 GMT)
ADOM: Accelerated Decentralized Optimization Method for Time-Varying
Networks [124.3] 本稿では,時間変動ネットワーク上の滑らかかつ強凸分散最適化のための高速化手法である adom を提案する。
ネットワーク構造のみに依存する一定の要因まで、その通信は加速されたNesterovメソッドのそれと同じです。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 09:37:20 GMT)
DETR for Crowd Pedestrian Detection [114.0] 提案した検出器PED(Pedestrian End-to-end Detector)は、CityPersonsとCrowdHumanの以前のEDとFaster-RCNNの両方より優れている。
また、最先端の歩行者検出手法と同等の性能を達成している。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 09:46:22 GMT)
Logarithmic Regret for Reinforcement Learning with Linear Function
Approximation [99.6] 最近提案された2つの線形MDP仮定で対数的後悔が達成可能であることを示す。
我々の知る限り、これらは線型関数近似を持つRLに対する最初の対数的後悔境界である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 16:35:54 GMT)
BANG: Bridging Autoregressive and Non-autoregressive Generation with
Large Scale Pretraining [92.1] 自己回帰(AR)と非自己回帰(NAR)生成のギャップを埋める新しい事前学習モデルであるBANGを提案する。
AR と NAR の生成は,従来のトークンがどの程度参加可能か,BANG は AR と NAR の生成を,大規模事前学習のための新しいモデル構造を設計することによって一様とみなすことができる。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 11:12:31 GMT)
Bernstein-Greene-Kruskal approach for the quantum Vlasov equation [91.4] 一次元定常量子ブラソフ方程式は、エネルギーを力学変数の1つとして分析する。
量子トンネル効果が小さい半古典的な場合、無限級数解が開発される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 20:55:04 GMT)
Therapeutics Data Commons: Machine Learning Datasets and Tasks for
Therapeutics [84.9] Therapeutics Data Commonsは、治療の全範囲にわたる機械学習を体系的にアクセスし、評価するためのフレームワークです。
TDCは、アルゴリズムの革新をバイオメディカルおよび臨床実装に翻訳できる、キュレートされたデータセットと学習タスクのコレクションです。
tdcはまた、データ機能、体系的モデル評価のための戦略、有意義なデータ分割、データプロセッサ、分子生成オラクルを含む、ツール、ライブラリ、リーダーボード、コミュニティリソースのエコシステムを提供する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 18:50:31 GMT)
Bayesian Inference Forgetting [82.7] 忘れられる権利は多くの国で合法化されているが、機械学習の施行は耐え難いコストを引き起こすだろう。
本稿では,ベイズ推論において忘れられる権利を実現するための it bayesian inference forgetting (bif) フレームワークを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 09:05:14 GMT)
Clinical Risk Prediction with Temporal Probabilistic Asymmetric
Multi-Task Learning [80.7] マルチタスク学習手法は、臨床リスク予測などの安全クリティカルな応用に注意を払って使用すべきである。
既存の非対称なマルチタスク学習手法は、低損失のタスクから高損失のタスクへの知識伝達を行うことにより、この負の伝達問題に対処する。
特徴レベルの不確実性に基づいて,特定のタスク/タイムステップから関連する不確実なタスクへの知識伝達を行う,新しい時間的非対称型マルチタスク学習モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 15:11:26 GMT)
Closing the Closed-Loop Distribution Shift in Safe Imitation Learning [80.1] 模倣学習問題において,安全な最適化に基づく制御戦略を専門家として扱う。
我々は、実行時に安価に評価でき、専門家と同じ安全保証を確実に満足する学習されたポリシーを訓練する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 05:11:41 GMT)
Dynamic Memory based Attention Network for Sequential Recommendation [79.6] DMAN(Dynamic Memory-based Attention Network)と呼ばれる新しい連続的推薦モデルを提案する。
長い動作シーケンス全体を一連のサブシーケンスに分割し、モデルをトレーニングし、ユーザの長期的な利益を維持するためにメモリブロックのセットを維持する。
動的メモリに基づいて、ユーザの短期的および長期的関心を明示的に抽出し、組み合わせて効率的な共同推薦を行うことができる。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 11:08:54 GMT)
OSOUM Framework for Trading Data Research [79.0] 私たちは、私たちの知る限り、最初のオープンソースのシミュレーションプラットフォームであるOpen SOUrce Market Simulator(OSOUM)を提供して、トレーディング市場、特にデータ市場を分析します。
我々は、購入に利用可能なさまざまなデータセットを所有する売り手と、購入に有効な適切なデータセットを検索する買い手という2つのタイプのエージェントからなる、特定のデータ市場モデルを記述し、実装する。
データ市場を扱うための商用フレームワークはすでに存在していますが、購入者および販売者の両方が(データ)市場に参加することの可能な振る舞いをシミュレートするための、自由で広範なエンドツーエンドの研究ツールを提供しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 09:20:26 GMT)
Sparse-Interest Network for Sequential Recommendation [78.8] 本稿では,シーケンシャルレコメンデーションのためのtextbfSparse textbfInterest textbfNEtwork(SINE)を提案する。
我々のスパース関心モジュールは、大きなコンセプトプールから各ユーザに対してスパースの概念セットを適応的に推測することができる。
SINEは最先端の手法よりも大幅に改善できる。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 11:03:48 GMT)
VAE Approximation Error: ELBO and Conditional Independence [78.7] 本稿では,ELBO目標とエンコーダ確率系列の選択の組み合わせによるVAE近似誤差を解析する。
より深いエンコーダネットワークを考慮すれば,ELBOサブセットを拡大することができず,各エラーを低減できないことを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 12:54:42 GMT)
TypeNet: Deep Learning Keystroke Biometrics [77.8] TypeNetは、アイデンティティ毎に適度な数のキーストロークでトレーニングされた、リカレントニューラルネットワークである。
5つのギャラリーシーケンスと長さ50のテストシーケンスにより、TypeNetは最先端のキーストロークバイオメトリック認証性能を実現します。
実験では,最大10,000人の被験者による誤りの程度の増加を実証し,インターネット規模でのTypeNetの運用の可能性を示した。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 17:40:57 GMT)
Less is More: Pre-training a Strong Siamese Encoder Using a Weak Decoder [75.8] 多くの実世界のアプリケーションはSiameseネットワークを使用して、テキストシーケンスを大規模に効率的にマッチングします。
本稿では,シームズアーキテクチャにおけるシーケンスマッチング専用の言語モデルを事前学習する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 08:08:17 GMT)
TapNet: The Design, Training, Implementation, and Applications of a
Multi-Task Learning CNN for Off-Screen Mobile Input [75.1] 本稿では,スマートフォンのタップを検出するマルチタスクネットワークであるTapNetの設計,トレーニング,実装,応用について述べる。
TapNetはデバイス間のデータから共同で学習し、タップ方向やタップ位置を含む複数のタップ特性を同時に認識することができる。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 00:45:41 GMT)
Curriculum CycleGAN for Textual Sentiment Domain Adaptation with
Multiple Sources [68.3] 我々は,C-CycleGAN(C-CycleGAN)という,新しいインスタンスレベルのMDAフレームワークを提案する。
C-CycleGANは、(1)異なるドメインからのテキスト入力を連続的な表現空間にエンコードする事前訓練されたテキストエンコーダ、(2)ソースとターゲットドメイン間のギャップを埋めるカリキュラムインスタンスレベルの適応を伴う中間ドメインジェネレータ、(3)中間ドメインで最終感情分類のために訓練されたタスク分類器の3つのコンポーネントから構成される。
3つのベンチマークデータセットに対して広範な実験を行い、最先端のDAアプローチよりも大幅に向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 01:22:50 GMT)
DINO: A Conditional Energy-Based GAN for Domain Translation [68.0] ドメイン翻訳は、共通のセマンティクスを維持しながら、あるドメインから別のドメインにデータを変換するプロセスです。
最も人気のあるドメイン翻訳システムは条件付き生成逆数ネットワークに基づいている。
本稿では,2つのネットワークを同時に教師付きで訓練し,反対方向のドメイン翻訳を行う新しいフレームワークを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 11:52:45 GMT)
Dynamic Language Binding in Relational Visual Reasoning [67.9] 言語結合型オブジェクトグラフネットワークは,視覚領域とテキスト領域の両方にわたる動的関係構造を持つ最初のニューラル推論手法である。
本手法は,複数の対象関係が関係する高度な質問応答タスクにおいて,他の手法よりも優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 03:35:24 GMT)
L2E: Learning to Exploit Your Opponent [66.7] 本稿では,暗黙的対向モデリングのための新しい学習フレームワークを提案する。
L2Eは、トレーニング中に異なる相手との対話によって、相手を悪用する能力を取得する。
本稿では, 対戦相手を自動的に生成する新しい対戦相手戦略生成アルゴリズムを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 14:27:59 GMT)
Orthros: Non-autoregressive End-to-end Speech Translation with
Dual-decoder [64.6] NARと自己回帰(AR)デコーダの両方を共有音声エンコーダで共同で訓練する新しいNAR E2E-STフレームワークOrthrosを提案する。
後者は、前者から生成される様々な長の候補間のより良い翻訳を選択するために使用され、これは、無視できるオーバーヘッドを持つ大きな長のビームの有効性を劇的に向上させる。
4つのベンチマーク実験により、競合翻訳品質を維持しつつ、推論速度を向上させる手法の有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 15:01:11 GMT)
Boosting for Online Convex Optimization [64.2] 多数の専門家とオンライン凸最適化の意思決定フレームワークを検討します。
弱学習アルゴリズムは、基本クラスの専門家に対するおよその後悔を保証するメカニズムとして定義します。
ベースクラスの凸船体に対するほぼ最適の後悔を保証する効率的なブースティングアルゴリズムを提供します。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 12:30:49 GMT)
Hybrid Federated Learning: Algorithms and Implementation [61.1] Federated Learning(FL)は、分散データセットとプライベートデータセットを扱う分散機械学習パラダイムである。
ハイブリッドFLのためのモデルマッチングに基づく新しい問題定式化を提案する。
次に,グローバルモデルとローカルモデルを協調して学習し,完全かつ部分的な特徴量を扱う効率的なアルゴリズムを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 03:53:03 GMT)
Maximum refractive index of an atomic medium [58.7] 正の屈折率を持つすべての光学材料は、順序ユニティの指数の値を持つ。
孤立した原子の巨大な反応にもかかわらず、最大指数は密度の増大とともに無限に大きくなることはない。
本稿では,強い不規則再正規化群理論に基づく説明を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 17:39:04 GMT)
Learning Sparse Graph Laplacian with K Eigenvector Prior via Iterative
GLASSO and Projection [58.5] グラフ Laplacian 行列 $L$ 上の構造的仮定を考える。
最初の$K$ eigenvectors of $L$は、例えばドメイン固有の基準に基づいて事前選択される。
本稿では,H_u+$$$$barC$で最も適切なグラフラプラシアン行列$L*を計算するために,効率的なハイブリッドグラフラッソ/投影アルゴリズムを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 15:53:54 GMT)
A Differential Geometry Perspective on Orthogonal Recurrent Models [56.1] 我々は微分幾何学からのツールと洞察を用いて、直交rnnの新しい視点を提供する。
直交RNNは、発散自由ベクトル場の空間における最適化と見なすことができる。
この観測に動機づけられて、ベクトル場全体の空間にまたがる新しいリカレントモデルの研究を行う。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 19:39:22 GMT)
Hierarchical Learning Using Deep Optimum-Path Forest [55.6] バグオブビジュアルワード(bovw)やディープラーニング技術は、コンピュータ支援医療診断を含むいくつかの領域で広く使われている。
本研究では機械学習とBoVWの概念を用いたパーキンソン病の自動同定ツールの開発に興味を持っている。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 13:02:40 GMT)
Single photon randomness originating from the symmetry of dipole
emission and the unpredictability of spontaneous emission [55.4] 量子乱数生成は、量子暗号と基本量子光学の鍵となる要素である。
自然発生過程に基づく量子乱数生成を実験的に実証する。
このスキームはコヒーレントな単一光子によってランダム数生成に拡張することができ、室温での固体ベースの量子通信にも応用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 14:07:20 GMT)
Deep learning-based COVID-19 pneumonia classification using chest CT
images: model generalizability [54.9] 深層学習(DL)分類モデルは、異なる国の3DCTデータセット上で、COVID-19陽性患者を特定するために訓練された。
我々は、データセットと72%の列車、8%の検証、20%のテストデータを組み合わせたDLベースの9つの同一分類モデルを訓練した。
複数のデータセットでトレーニングされ、トレーニングに使用されるデータセットの1つからテストセットで評価されたモデルは、よりよいパフォーマンスを示した。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 21:14:52 GMT)
A Self-Training Approach for Point-Supervised Object Detection and
Counting in Crowds [54.7] 本稿では,ポイントレベルのアノテーションのみを用いて訓練された典型的なオブジェクト検出を可能にする,新たな自己学習手法を提案する。
トレーニング中、利用可能なポイントアノテーションを使用して、オブジェクトの中心点の推定を監督する。
実験の結果,本手法は検出タスクとカウントタスクの両方において,最先端のポイント管理手法よりも有意に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 07:00:06 GMT)
Active Learning for Sequence Tagging with Deep Pre-trained Models and
Bayesian Uncertainty Estimates [52.2] 自然言語処理のためのトランスファーラーニングとアクティブラーニングの最近の進歩は、必要なアノテーション予算を大幅に削減する可能性を開く。
我々は,様々なベイズ不確実性推定手法とモンテカルロドロップアウトオプションの実験的研究を,アクティブ学習フレームワークで実施する。
また, 能動学習中にインスタンスを取得するためには, 完全サイズのトランスフォーマーを蒸留版に置き換えることにより, 計算性能が向上することを示した。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 15:50:11 GMT)
Combining Events and Frames using Recurrent Asynchronous Multimodal
Networks for Monocular Depth Prediction [51.1] 複数のセンサからの非同期および不規則なデータを処理するために、リカレント非同期マルチモーダル(RAM)ネットワークを導入する。
従来のRNNにインスパイアされたRAMネットワークは、非同期に更新され、予測を生成するためにいつでもクエリできる隠れ状態を維持している。
平均深度絶対誤差において,最先端手法を最大30%改善することを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 13:24:35 GMT)
Reinforcement Learning for Datacenter Congestion Control [50.2] 渋滞制御アルゴリズムの成功は、レイテンシとネットワーク全体のスループットを劇的に改善する。
今日まで、このような学習ベースのアルゴリズムはこの領域で実用的な可能性を示さなかった。
実世界のデータセンターネットワークの様々な構成に一般化することを目的としたRLに基づくアルゴリズムを考案する。
本稿では,この手法が他のRL手法よりも優れており,トレーニング中に見られなかったシナリオに一般化可能であることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 13:49:28 GMT)
Unbiased Teacher for Semi-Supervised Object Detection [50.0] SS-OD(Semi-Supervised Object Detection)を再検討し,SS-ODにおける擬似ラベルバイアス問題を特定する。
学生と徐々に進歩する教師を相互に利益ある方法で共同で訓練するシンプルで効果的なアプローチであるUnbiased Teacherを紹介します。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 17:02:57 GMT)
Dual Encoding for Video Retrieval by Text [49.3] 本稿では,ビデオやクエリを独自の高密度表現に符号化する2つのディープエンコーディングネットワークを提案する。
まず、特定のシングルレベルエンコーダを利用する先行技術と異なり、提案するネットワークはマルチレベルエンコーダを実行する。
第2に、概念ベースまたは潜在空間ベースのいずれかである従来の共通空間学習アルゴリズムとは異なり、ハイブリッド空間学習を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 09:26:20 GMT)
Tuning the mode-splitting of a semiconductor microcavity with uniaxial
stress [49.2] この研究では、n-i-pヘテロ構造を組み込んだ「ボットム」半導体分散ブラッグリフレクタ(DBR)からなるオープンマイクロキャビティを用いる。
半導体DBRに一軸応力を印加することでモード分割を調整できる可逆的インサイト手法を実証する。
モード分割とストップバンド間のチューニングに関する徹底的な研究は、結果の背後にあるメカニズムを定量的に理解する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 13:38:32 GMT)
Setting bounds on two-photon absorption cross-sections in common
fluorophores with entangled photon pair excitation [48.8] 6つの蛍光フッ化物に対する断面上の境界を実験的に決定するために蛍光法に基づく登録方式を用いる。
Rhodamine 6G と 9R-S の2つの試料について,従来報告した断面よりも4等級と5等級の上限を測定した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 21:24:27 GMT)
Verifying Probabilistic Specifications with Functional Lagrangians [47.8] 機能的ラグランジュ乗算器を用いてニューラルネットワークの入出力仕様を検証するためのフレームワークを提案する。
機能乗算器の十分に柔軟なクラスが選択されると、フレームワークは確実に厳密な検証につながることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 17:00:40 GMT)
Essentials for Class Incremental Learning [43.3] CIFAR-100とImageNetのクラスインクリメンタルな学習結果は、アプローチをシンプルに保ちながら、最先端の成果を大きなマージンで改善します。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 18:01:06 GMT)
DISCOS: Bridging the Gap between Discourse Knowledge and Commonsense
Knowledge [42.1] 代替コモンセンス知識獲得フレームワーク DISCOS を提案します。
DISCOSは高価なコモンセンス知識をより手頃な言語知識資源に投入する。
我々は,ASERの中核部にATOMICを投入することにより,3.4M ATOMICライクな推論コモンセンス知識を得ることができる。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 12:43:37 GMT)
Delving into Deep Imbalanced Regression [41.9] 我々は,不均衡回帰(dir)を,連続目標を持つ不均衡データからの学習として定義する。
分類空間と連続ラベル空間の差を動機として,ラベルと特徴の分布平滑化を提案する。
我々の研究は、実際の不均衡回帰問題に対するベンチマークとテクニックのギャップを埋める。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 18:56:03 GMT)
A Practical Layer-Parallel Training Algorithm for Residual Networks [41.3] ResNetのトレーニングのための勾配ベースのアルゴリズムは、通常、入力データの前方パスを必要とし、続いてパラメータを更新するために目的の勾配をバックプロパゲートする。
本稿では,データ拡張を実現するための新しいシリアル並列ハイブリッドトレーニング戦略と,通信コスト削減のためのダウンサンプリングフィルタを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 14:25:56 GMT)
Hierarchical Similarity Learning for Language-based Product Image
Retrieval [40.8] 本稿では,クロスモーダル類似度測定に着目し,新しい階層的類似度学習ネットワークを提案する。
大規模製品検索データセットの実験により,提案手法の有効性を実証した。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 14:23:16 GMT)
Robust and Differentially Private Mean Estimation [40.3] 異なるプライバシーは、米国国勢調査から商用デバイスで収集されたデータまで、さまざまなアプリケーションで標準要件として浮上しています。
このようなデータベースの数は、複数のソースからのデータからなり、それらすべてが信頼できるわけではない。
これにより、既存のプライベート分析は、腐敗したデータを注入する敵による攻撃に弱い。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 05:02:49 GMT)
Learning Invariant Representation of Tasks for Robust Surgical State
Estimation [39.5] 外科的タスク不変状態推定ネットワークであるStiseNetを提案する。
StiseNetは、RASデータセット固有の外科的テクニックや手術環境のバリエーションの影響を最小限に抑える。
3つのデータセット上での最先端状態推定法より優れていることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 02:32:50 GMT)
Robust Unsupervised Learning via L-Statistic Minimization [38.5] 教師なし学習に焦点をあて、この問題に対する一般的なアプローチを提示する。
重要な仮定は、摂動分布は、許容モデルの特定のクラスに対するより大きな損失によって特徴付けられることである。
教師なし学習におけるいくつかのポピュラーモデルに対する提案基準に関して,一様収束境界を証明した。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 20:50:27 GMT)
HandTailor: Towards High-Precision Monocular 3D Hand Recovery [38.3] 学習ベースのハンドモジュールと最適化ベースのテーラーモジュールを組み合わせることで、単眼RGB画像から高精度なハンドメッシュリカバリを実現します。
提案するハンドモジュールは,1つのネットワークにおける視点投影と弱い視点投影を,精度指向およびワイルドシナリオに向けて統一する。
我々は、HandTailorがいくつかの公開ベンチマークで最先端のパフォーマンスを得られることを実証した。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 09:55:38 GMT)
On the advantages of stochastic encoders [37.2] エンコーダが決定論的なエンコーダよりも優れているかどうかはよく理解されていない。
おもちゃの例では、エンコーダは「完璧な知覚品質」の体制において特に有用である可能性が示唆されている。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 11:09:51 GMT)
Energy-Based Models for Continual Learning [36.1] 我々は、連続学習問題に対する有望なモデルクラスとして、エネルギーベースモデル(EBM)を動機付けている。
提案した連続学習用EMMは, 単純で, 効率的で, いくつかのベンチマークにおいて, ベースライン法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 05:00:33 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） (Thu, 18 Feb 2021 11:59:00 GMT)
Clockwork Variational Autoencoders for Video Prediction [33.2] 我々は,潜伏列の階層を利用したビデオ予測モデルである clockwork vae (cw-vae) を紹介する。
4つの多様なビデオ予測データセット上で,階層的遅延と時間的抽象化の両方の利点を実証する。
長期映像予測のためのMinecraftベンチマークを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 18:23:04 GMT)
A Simple Unified Framework for High Dimensional Bandit Problems [33.1] 本稿では,アルゴリズムの上界を後悔する一般的な解析フレームワークを提案する。
本アルゴリズムは,異なる高次元バンディット問題に適用できることを示した。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 21:35:32 GMT)
Optimizing Black-box Metrics with Iterative Example Weighting [32.7] 混乱行列のブラックボックス関数によって定義される分類基準を最適化する学習を検討する。
提案手法は,トレーニングデータセットのサンプル重みを適応的に学習し,その結果の重み付け目標が検証サンプルの計量値に最も近いようにすることである。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 17:19:09 GMT)
Noise Entangled GAN For Low-Dose CT Simulation [32.4] 高線量CT画像から低線量CT像をシミュレートするためのノイズエンタングルGAN(NE-GAN)。
高線量CT画像からクリーンCT画像とノイズ画像を生成するための2つの手法を提案する。
NE-GANは低線量CT画像の異なるレベルをシミュレートするために提案される。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 21:04:32 GMT)
Gender Bias, Social Bias and Representation: 70 Years of B$^H$ollywood [32.3] ボリウッド対話における社会的バイアスと性バイアスの進化に関する総合的なNLP研究は存在しない。
我々は、微妙な社会的シグナルを研究するより広い文脈で、女性の描写を理解することを目指している。
人気映画コンテンツは、何らかの形での社会的規範や信念を反映している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 01:27:24 GMT)
Adaptive Gradient Methods Converge Faster with Over-Parameterization
(but you should do a line-search) [32.2] データを補間するのに十分なパラメータ化モデルを用いて、スムーズで凸的な損失を簡易に設定する。
一定のステップサイズと運動量を持つ AMSGrad がより高速な$O(1/T)$レートで最小値に収束することを証明する。
これらの手法により,タスク間の適応勾配法の収束と一般化が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 22:44:26 GMT)
DeepMetaHandles: Learning Deformation Meta-Handles of 3D Meshes with
Biharmonic Coordinates [31.3] DeepMetaHandlesはメッシュ変形に基づく3D条件生成モデルである。
私たちは、与えられたハンドルの組み合わせとして表現される各形状のメタハンドルのセットを学びます。
新しい変形は、特定の範囲のメタハンドルの係数をサンプリングすることによって生成することができる。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 01:31:26 GMT)
Fast Geometric Projections for Local Robustness Certification [29.8] 本稿では,フィードフォワードニューラルネットワークにおける局所ロバスト性をチェックするための高速な手法を提案する。
簡単な幾何学的射影を用いて、ある点周辺の領域をどのように解析することができるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 18:42:52 GMT)
SLAKE: A Semantically-Labeled Knowledge-Enhanced Dataset for Medical
Visual Question Answering [29.5] 経験者によって注釈付けされた包括的セマンティックラベルを用いた大規模なバイリンガルデータセットSLAKEを提示する。
さらに、SLAKEはよりリッチなモダリティを含み、現在利用可能なデータセットよりも多くの人体部分をカバーする。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 18:44:50 GMT)
Domain Adaptation for Medical Image Analysis: A Survey [28.4] 医用画像解析で使用される機械学習技術は通常、ソース/参照データとターゲットデータの間の異なる分布に起因するドメインシフト問題に悩まされる。
有望なソリューションとして、ドメイン適応は近年大きな注目を集めています。
この調査により、研究者は現在の状況や課題をよりよく理解できるようになる。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 17:49:08 GMT)
Truncation-Free Matching System for Display Advertising at Alibaba [28.3] マッチングモジュールはディスプレイ広告システムにおいて重要な役割を果たす。
ユーザーからの問い合わせがなければ、システムがユーザーのトラフィックと広告を適切に一致させることは困難です。
TFMS(Truncation Free Matching System)を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 12:01:09 GMT)
FrugalMCT: Efficient Online ML API Selection for Multi-Label
Classification Tasks [27.4] OCRなどのマルチラベル分類タスクは、サービス産業としての機械学習の成長の主要な焦点です。
ユーザの予算を尊重しつつ、異なるデータに適応的に利用するAPIをオンライン方式で選択する原則化されたフレームワークであるFrugalMCTを提案する。
マルチラベル画像分類、シーンテキスト認識、名前付きエンティティ認識などのタスクに対して、Google、Microsoft、Amazon、IBM、TencentなどのML APIを使用した体系的な実験を行う。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 02:59:58 GMT)
On the Convergence of Step Decay Step-Size for Stochastic Optimization [27.0] 神経系の収束は、特にネットワーク問題などの非数学問題において、ステップサイズ率に大きく依存する。
非スムース状態における崩壊の収束を提供し、勾配ノルムが消えることを保証する。
強い凸の場合、$(T/ST)$レートを確立し、$(T/ST)$レートであることも証明します。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 14:37:25 GMT)
Entity-level Factual Consistency of Abstractive Text Summarization [26.2] 抽象要約の重要な課題は、生成した要約の原文書に対する事実的一貫性を保証することである。
生成した要約の実体レベルの事実整合性を定量化するための新しいメトリクスセットを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 03:07:28 GMT)
Data Poisoning Attacks and Defenses to Crowdsourcing Systems [26.1] クラウドソーシングはデータ中毒攻撃に対して脆弱であることを示す。
悪意のあるクライアントは、集約されたデータを壊すために注意深く作られたデータを提供します。
悪質なクライアントの影響を減らすため、2つの防御策を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 06:03:48 GMT)
Consistent Non-Parametric Methods for Adaptive Robustness [26.0] 標準のロバストな学習フレームワークの大きな欠点は、すべての入力に適用される人工的なロバスト性半径$r$の固定です。
本稿では, 適応ロバスト性のための新しいフレームワークを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 00:44:07 GMT)
A Bit Better? Quantifying Information for Bandit Learning [24.9] 情報比率は、エージェントが探索と搾取のバランスをとる効果を評価するためのアプローチを提供する。
最近の研究は、特により厳しい後悔の境界に到達するためにバンディット学習アルゴリズムの分析に使用するための代替情報対策の考察に触発されました。
このような代替案による情報の定量化が,情報指向サンプリングの実現性能を向上させるかどうかを検討する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 17:16:04 GMT)
Optimizing Short-Time Fourier Transform Parameters via Gradient Descent [24.8] 任意のコスト関数に対してSTFTパラメータの勾配を求める方法を示す。
我々は、入力全体を通して一定であるパラメータ値に対して、また、これらのパラメータが様々な信号特性に対応するために、時間とともに動的に変化しなければならない場合にも、そうする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 22:42:52 GMT)
Learning Logic Programs by Explaining Failures [24.7] 帰納論理プログラミング(ilp)における同様の説明手法を紹介する。
Popper ILPシステムの障害説明を実験的に評価する。
その結果,失敗を説明することで学習時間を劇的に短縮できることがわかった。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 14:32:20 GMT)
Differentially Private Learning Needs Better Features (or Much More
Data) [24.4] 我々は、多くの標準的な視覚タスクにおいて、微分プライベート機械学習がまだ"AlexNet moment"に達していないことを示す。
プライベートな学習は、より多くのプライベートデータを必要とするか、あるいは同様のドメインからパブリックデータで学んだ機能にアクセスする必要があることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 02:56:42 GMT)
VisuoSpatial Foresight for Multi-Step, Multi-Task Fabric Manipulation [24.3] 我々はVisual Foresightフレームワークを拡張して、異なるファブリック操作タスクを達成するために効率的に再利用できるファブリックダイナミクスを学習する。
シミュレーションにおいて,多段階の布地平滑化および折り畳み作業に対して,VSFをシミュレーションで評価し,da Vinci Research Kit (dVRK) の手術用ロボットに対して,列車や試験時間でのデモンストレーションを行なわずに,VSFを実験的に評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 07:10:49 GMT)
Don't Fix What ain't Broke: Near-optimal Local Convergence of
Alternating Gradient Descent-Ascent for Minimax Optimization [24.2] 交互降下度(Alt-GDA)は多くの設定において同時降下度(Sim-GDA)よりも優れている。
強凹問題に対してalt-gdaが最適に近い局所収束率を達成することを示す。
特に,Alt-GDAが強凹問題に対してほぼ最適局所収束率を達成することを証明した。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 16:39:35 GMT)
Privacy-Preserving Teacher-Student Deep Reinforcement Learning [23.9] 教師のトレーニングデータセットのプライバシーを保護するプライベートなメカニズムを開発しています。
このアルゴリズムは学生の集中率と実用性を改善することを実証的に示した。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 20:15:09 GMT)
Spatio-Temporal Graph Dual-Attention Network for Multi-Agent Prediction
and Tracking [23.6] 異種エージェントを含む多エージェント軌道予測のための汎用生成ニューラルシステムを提案する。
提案システムは, 軌道予測のための3つのベンチマークデータセット上で評価される。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 02:25:35 GMT)
Deep Learning-Based Autoencoder for Data-Driven Modeling of an RF
Photoinjector [23.5] 深層畳み込みニューラルネットワーク(decoder)は、別のニューラルネットワーク(encoder)によって学習される小さな特徴空間から2d分布を構築するために使用される。
実験データに基づいて訓練されたオートエンコーダは,縦方向位相空間計測のためのメガピクセル画像の非常に高品質な予測を行うことができる。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 00:21:03 GMT)
Training Microsoft News Recommenders with Pretrained Language Models in
the Loop [23.0] 優れた品質のPLMニュースレコメンダーを効率的にトレーニングする新しいフレームワークであるSpeedyFeedを提案します。
speedyfeedは、繰り返しだが冗長なエンコーディング操作のほとんどを取り除く軽量エンコーディングパイプラインで強調されている。
PLMsベースのモデルは、総合的なオフライン実験において最先端のニュースレコメンデーションよりも大幅に優れている。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 11:08:38 GMT)
On the Stability of Graph Convolutional Neural Networks under Edge
Rewiring [22.6] グラフニューラルネットワークは、機械学習コミュニティ内で人気が高まっている。
しかし、その安定性、すなわち入力中の小さな摂動に対する頑健さは、まだよく理解されていない。
我々は,グラフニューラルネットワークが高次ノード間の切り換えに安定であることを示す,解釈可能な上界モデルを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 15:18:57 GMT)
DeepMuD: Multi-user Detection for Uplink Grant-Free NOMA IoT Networks
via Deep Learning [22.3] アップリンク非直交多重アクセス(NOMA)における深層学習支援マルチユーザ検出(DeepMuD)の提案
提案したDeepMuDは、アップリンクNOMAのエラー性能を大幅に改善する。
この増加は、IoT(Internet of Things)デバイスの数の増加に匹敵するものだ。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 07:43:03 GMT)
On Connectivity of Solutions in Deep Learning: The Role of
Over-parameterization and Feature Quality [21.1] パラメータ空間における2つの任意の点の接続を保証するための新しい条件を提案する。
この条件はドロップアウトの安定性よりも明らかに穏やかであり、低損失経路の発見問題とニューラルネットワークの記憶能力との関係を提供する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 23:44:08 GMT)
Non-approximate Inference for Collective Graphical Models on Path Graphs
via Discrete Difference of Convex Algorithm [20.0] 本稿では,パスグラフ上の集合的グラフィカルモデル(CGM)に対するMAP推論の新しい手法を提案する。
まず、MAP推論問題を(非線形)最小コストフロー問題として定式化できることを示す。
提案手法では,dcaの重要なサブルーチンを最小凸コストフローアルゴリズムにより効率的に計算できる。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 07:28:18 GMT)
Biometrics in the Era of COVID-19: Challenges and Opportunities [18.5] 2020年の初めから、新型コロナウイルスのパンデミックは日常生活の多くの側面に大きな影響を与えてきた。
主な戦略は、リモートワークと教育の優先順位付けを通じて、集まりと伝達の可能性を減らすことである。
これらの特定の尺度は、例えば、信頼できる生体認証の課題を提示する。
顔、音声、手のバイオメトリックス。
本稿では、これらの課題と新たな機会に取り組むために行われた研究の概要について述べる。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 10:32:59 GMT)
CoRe: An Efficient Coarse-refined Training Framework for BERT [18.0] 本稿では,BERT のトレーニングを高速化するために,CoRe という新たな粗調整トレーニングフレームワークを提案する。
第1フェーズでは、元のBERTよりもはるかに少ないパラメータとモデル複雑さを持つ緩和されたBERTモデルを構築した。
第2段階では、訓練された緩和されたBERTモデルを元のBERTに変換し、さらにモデルを再訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 03:39:00 GMT)
Optimising Long-Term Outcomes using Real-World Fluent Objectives: An
Application to Football [16.5] シーズンのチームの目標をモデル化し、ゲームが展開するにつれてこれらがどのように進化するかを追跡し、意思決定ゲームに役立つ流動的な目標を提供します。
我々は,マルコフ連鎖モンテカルロと,従来のゲームや環境の他のゲームから学習するために,流動的な目的を生かしたディープラーニングベースのアルゴリズムを開発した。
760試合の実際のデータセットを用いたアプローチのシミュレーションでは、流動性のある目標と事前のゲームで最適化された戦術を用いることで、平均的な増加チームではリーグ内の分布を最大35.6%まで増やすことができる。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 16:42:04 GMT)
UnibucKernel: Geolocating Swiss-German Jodels Using Ensemble Learning [15.9] 我々は、スイスの約3万のドイツのジョデルからなるデータセットに基づいて、第2のサブタスクに焦点を当てる。
方言識別タスクは、試験サンプルの緯度と経度を正確に予測することです。
我々は、xgboostメタリーナーとさまざまな機械学習アプローチの結合パワーを用いて、タスクを二重回帰問題として構成する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 14:26:00 GMT)
Distributed Algorithms for Linearly-Solvable Optimal Control in
Networked Multi-Agent Systems [15.8] ネットワーク化されたMASの最適制御問題を複数の局所最適制御問題に分割する分散フレームワークを提案する。
離散時間系では、各サブシステムの合同ベルマン方程式は線形方程式系に変換される。
連続時間系では、各サブシステムの合同最適方程式は線形偏微分方程式に変換される。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 01:31:17 GMT)
CReST: A Class-Rebalancing Self-Training Framework for Imbalanced
Semi-Supervised Learning [15.7] クラスアンバランスデータの既存のSSLメソッドを改善するために、クラスリバランスセルフトレーニング(CReST)を提案します。
CRESTはラベル付きセットを拡張したベースラインSSLモデルを反復的に再トレーニングする。
CReSTとCReST+は、様々なクラスアンバランスデータセットにおける最先端のSSLアルゴリズムを改善する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 18:59:57 GMT)
Deep Gait Recognition: A Survey [15.5] 歩行認識は、歩き方に基づいて個人を識別することを目的とした魅力的な生体測定モダリティです。
ディープラーニングは、差別的な表現を自動的に学習する能力によって、2015年からこの分野の研究環境を再構築した。
深層学習による歩行認識のブレークスルーと最近の展開を総合的に紹介します。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 18:49:28 GMT)
Learning to Select Context in a Hierarchical and Global Perspective for
Open-domain Dialogue Generation [15.0] 階層的自己保持機構と遠隔監視を備えた新しいモデルを提案し、関連する単語と発話を短距離および長距離で検出する。
私たちのモデルは、流速、コヒーレンス、および情報性の観点から他のベースラインを大幅に上回ります。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 11:56:42 GMT)
Incentivizing Routing Choices for Safe and Efficient Transportation in
the Face of the COVID-19 Pandemic [14.9] 安全かつ効率的な交通ネットワークを実現するために,感染リスクと混雑のトレードオフを設定するために,金融インセンティブを利用することを提案する。
デザイナの手間をかけずに、様々な都市や時代に役立てるために、輸送オプションに関する人間の好みを学ぶためのデータ駆動のアプローチも提案しています。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 02:16:35 GMT)
Learning Memory-Dependent Continuous Control from Demonstrations [13.1] 本論文では,メモリ依存型連続制御のデモンストレーションを再生するアイデアに基づいて構築する。
いくつかのメモリ・クリティカルな連続制御タスクを含む実験は、環境との相互作用を著しく減少させる。
このアルゴリズムは、デモからメモリベースの制御を行うためのベースライン強化学習アルゴリズムよりも、サンプル効率と学習能力も向上する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 08:13:42 GMT)
Dynamic curriculum learning via data parameters for noise robust keyword
spotting [12.9] ノイズロバストキーワードスポッティングのためのデータパラメータを用いた動的カリキュラム学習を提案する。
提案手法は,勾配降下最適化において,クラスやインスタンスの難易度を自動的に学習する。
キーワードスポッティングタスクにおける提案手法の有効性を評価した。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 23:26:07 GMT)
Meta-Transfer Learning for Low-Resource Abstractive Summarization [12.8] Low-Resource Abstractive Summarizationは、過去の経験を活用して、ターゲットコーパスの限られたラベル付き例でパフォーマンスを向上させることを目的としています。
書体や書体が異なる様々な要約コーパスについて広範な実験を行った。
その結果,学習可能なパラメータの0.7%に留まらず,低リソースシナリオで6コーパスの最先端を実現することができた。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 14:42:09 GMT)
Understanding and Creating Art with AI: Review and Outlook [12.6] 人工知能(AI)に関連する技術は、視覚芸術における研究と創造的実践の変化に強い影響を与える。
本稿では,AIとアートの2つの側面を総合的にレビューする:1)AIはアート分析に使用され,デジタル化されたアートコレクションに使用される;2)AIは創造的な目的に使用され,新しいアート作品を生成する。
アートの創造におけるAIの役割に関して、AIアートの様々な実践的・理論的側面に対処し、それらのトピックを詳細に扱った関連作品を統合します。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 01:38:11 GMT)
Interpretable Stability Bounds for Spectral Graph Filters [12.6] フィルタの安定性について検討し,フィルタ出力の変化に関する新しい解釈可能な上界を提供する。
この上界は、スペクトルグラフフィルタが安定であるときに、グラフの構造的性質の観点から推論することができる。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 19:25:52 GMT)
Experimental implementation of universal holonomic quantum computation
on solid-state spins with optimal control [12.2] 室温でのダイヤモンド中の固体スピンを用いた非断熱ホロノミック量子計算を実験的に実装した。
従来の幾何学的手法と比較して、ホロノミックな単一量子ビットと2量子ビットの量子論理ゲートの普遍的な集合の忠実度が向上する。
この研究は、現実的なシステムにおけるフォールトトレラントでスケーラブルな量子計算に向けて重要な一歩を踏み出す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 09:02:02 GMT)
Pipeline PSRO: A Scalable Approach for Finding Approximate Nash
Equilibria in Large Games [11.9] ポリシー空間応答オラクル(英: Policy Space Response Oracles、PSRO)は、近似的なナッシュ均衡に収束することが保証される深い強化学習アルゴリズムである。
大規模ゲームにおける近似的なナッシュ平衡を求めるための,最初のスケーラブルな一般化手法であるPipeline PSROを紹介する。
また,ストラテゴの変種であるBarrage Strategoのオープンソース環境についても紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 19:26:01 GMT)
Edge Sparse Basis Network: An Deep Learning Framework for EEG Source
Localization [11.1] 脳波源定位のための空間基底関数分解を用いた深層学習フレームワークを提案する。
このフレームワークはedge sparse basis network (esbn)と呼ばれるedge sparsity priorとgaussian source basisを組み合わせたものである。
結果は、監視されたESBNが合成データにおける従来の数値法よりも優れていることを示唆している。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 07:07:59 GMT)
Inferring Graph Signal Translations as Invariant Transformations for
Classification Tasks [10.9] グラフ信号処理(GSP)は、グラフで表される複雑な領域に調和解析を一般化するためのツールである。
これらのツールには翻訳があり、他の多くのツールを定義する必要がある。
ほとんどの作品は、グラフ構造のみを使用して翻訳を定義することを提案している。
エッジ)
本稿では,ディープラーニングフレームワークを用いて教師付き分類問題を不変にするエッジ制約操作として,翻訳を推測する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 17:21:00 GMT)
An Early Look at the Parler Online Social Network [10.7] Parlerは、自らを「自由に話し、自らをオープンに表現する」サービスとして宣伝する「代替的な」ソーシャルネットワークである。
本稿では,2018年8月から2021年1月にかけて,4Mユーザによる183M Parlerポストのデータセットと,13.25Mユーザプロファイルのメタデータを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 21:51:55 GMT)
Entangling the vibrational modes of two massive ferromagnetic spheres
using cavity magnomechanics [10.1] 2つの巨大強磁性球の振動フォノンモードを二重キャビティ磁気力学系に絡める方式を提案する。
我々の研究は、キャビティ・マグノメカニカル・システムによって、他のスキームよりも大きなスケールで量子絡み合った状態が作成できることを実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 02:24:24 GMT)
Echo State Speech Recognition [10.1] エコー状態ネットワーク(ESN)を用いた自動音声認識モデルの提案
モデル品質はデコーダが完全にランダム化されても低下しないことを示す。
このようなモデルは、デコーダを更新する必要がないため、より効率的にトレーニングできます。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 02:04:14 GMT)
Image Compositing for Segmentation of Surgical Tools without Manual
Annotations [10.1] 特殊効果による手法を活用し、現実的なトレーニングデータセットの作成を自動化することを提案する。
クロマキーの上にサンプル手術器具を置くことにより、前景データをキャプチャする。
背景データは、楽器を含まないビデオの収集によって取得される。
半合成データのみを用いてバニラU-Netをトレーニングし、簡単な後処理を適用することで、公開可能な実データセットでトレーニングされた同じネットワークの結果と一致できることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 18:14:43 GMT)
Alternating the Population and Control Neural Networks to Solve
High-Dimensional Stochastic Mean-Field Games [9.9] 我々は平均フィールドゲーム(MFG)を解くための交互人口とエージェント制御ニューラルネットワークを提案する。
提案アルゴリズムは,既存の解法に到達できないMFGの高次元例を対象としている。
最大100次元MFG問題に対する本手法の可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 23:36:31 GMT)
Adversarial Learning for Debiasing Knowledge Graph Embeddings [9.5] 社会的・文化的偏見は、異なる集団や少数民族に有害な結果をもたらす可能性がある。
本稿では,知識グラフ(KG)の埋め込みにおいて,そのようなバイアスを識別し緩和することを目的とする。
我々は、FAN(Filtering Adversarial Network)と呼ばれる、KG埋め込みから機密属性情報をフィルタリングする新しいフレームワークを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 02:16:59 GMT)
Explainable Agents Through Social Cues: A Review [9.1] 過去3年間、どのように体化剤を説明できるかという問題は、関心の高まりを経験してきた。
コミュニティによるさらなる調査を必要とする領域を強調するオープンな質問と課題のリストを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 17:53:30 GMT)
On the Problem of Underranking in Group-Fair Ranking [9.0] ランク付けシステムのバイアスは、社会的・経済的不平等を悪化させ、意見を分極し、ステレオタイプを強化する。
本稿では,グループフェアランキングにおける下位ランクの問題について定式化する。
任意のランク付けを行い、同時にランク付けとグループフェアネスを保証した別のランク付けを出力する公平なランク付けアルゴリズムを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 17:20:54 GMT)
Teaching Temporal Logics to Neural Networks [8.9] 我々は、ニューラルネットワークが論理のセマンティクスを学習できる、深層学習が論理の課題に挑戦できる、という2つの基本的な問題について研究する。
本研究では,線形時間時間論理(LTL)に着目し,検証に広く用いられている。
問題に対してトランスフォーマーを訓練し、与えられた公式への解、すなわちトレースを直接予測する。
計算式に対する特定の解の学習には十分であり,古典的解法がタイムアウトした文献のベンチマークからでも解を予測できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 12:41:20 GMT)
Encoding Frequency Constraints in Preventive Unit Commitment Using Deep
Learning with Region-of-Interest Active Sampling [8.8] 本稿では,周波数制約単位コミットメント(FCUC)のための汎用データ駆動型フレームワークを提案する。
深層ニューラルネットワーク(dnn)を訓練し、実データや高忠実度シミュレーションデータを用いて周波数応答を予測する。
データ生成フェーズでは、すべての可能な電力注入を考慮し、uflcしきい値に近い周波数nadirの電力注入サンプルを含む領域間アクティブサンプリングを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 19:04:21 GMT)
PLAM: a Posit Logarithm-Approximate Multiplier for Power Efficient
Posit-based DNNs [8.6] ポジット番号システムは2017年に浮動小数点数の代替として導入された。
本稿では,ポジット乗算器の複雑性を著しく低減するPosit Logarithm-Approximate乗算法を提案する。
提案手法は,ハードウェア乗算器の面積,電力,遅延をそれぞれ72.86%,81.79%,17.01%まで低減し,精度を低下させることがないことを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 10:43:07 GMT)
Parametric Optimization of Violin Top Plates using Machine Learning [8.6] バイオリンのトッププレートを定義する幾何学的パラメータと機械的パラメータを入力として受信するニューラルネットワークを開発した。
このネットワークを用いて,バイオリントッププレートの固有スペクトル問題と形状の関係を解析することを目的として,複数の誤差関数を最適化する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 15:07:04 GMT)
Acoustic Structure Inverse Design and Optimization Using Deep Learning [8.6] 本研究では,深層学習に基づく音響構造設計手法を提案する。
提案手法の有効性を実験的に実証する。
当社の方法は、より効率的で普遍的で自動であり、幅広い潜在的な用途があります。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 14:32:09 GMT)
StatEcoNet: Statistical Ecology Neural Networks for Species Distribution
Modeling [8.5] 本稿では、計算持続可能性と統計生態学におけるコアタスクである種分布モデリング(SDM)に焦点を当てる。
SDMでは、景観上の種の発生パターンは、一連の場所における観察に基づいて環境特性によって予測される。
本稿では,SDMのユニークな課題を解決するため,StatEcoNet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） (Thu, 18 Feb 2021 04:37:35 GMT)
DSRN: an Efficient Deep Network for Image Relighting [8.3] 深い画像リライトにより、照明固有のリタッチによる自動写真強化が可能。
本稿では,画像リライトのための効率的なリアルタイムフレームワークであるDeep Stacked Relighting Network (DSRN)を提案する。
我々のモデルは非常に軽量で、総サイズは約42MBで、解像度1024×1024$のイメージに対して平均推定時間は約0.0116sである。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 09:54:15 GMT)
Information Carrier and Resource Optimization of Counterfactual Quantum
Communication [7.9] 偽の量子通信により、リモートパーティはチャネル内のメッセージキャリアを送信せずに情報を転送できる。
情報伝送が成功した時点では、メッセージキャリアはチャネル内を移動しないが、光速よりも早く情報を伝送することは不可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 06:47:33 GMT)
Combinatorial optimization and reasoning with graph neural networks [7.8] コンビナート最適化は、オペレーション研究とコンピュータサイエンスにおいて確立された領域です。
近年、機械学習、特にグラフニューラルネットワーク(GNN)をタスクの重要なビルディングブロックとして使用することへの関心が高まっています。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 18:47:20 GMT)
Hierarchical Attention Fusion for Geo-Localization [7.5] 地理的ローカライゼーションのためのマルチスケール特徴を用いた階層型アテンション融合ネットワークを提案する。
畳み込みニューラルネットワーク(cnn)から階層的特徴マップを抽出し,抽出した特徴を画像表現に有機的に融合する。
学習は適応重みを用いて自己監督され,各階層レベルから特徴強調の注意を制御できる。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 07:07:03 GMT)
From Eye-blinks to State Construction: Diagnostic Benchmarks for Online
Representation Learning [7.2] 古典的条件付け実験から着想を得た3つの新しい診断予測問題を提案する。
提案した課題は、動物が容易に提示できる学習能力を検証し、現在の反復学習方法の限界を強調することである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 01:52:57 GMT)
Deep Miner: A Deep and Multi-branch Network which Mines Rich and Diverse
Features for Person Re-identification [7.1] Deep Minerは、CNNが人々に関するより豊かで多様な機能を「マイニング」することを可能にする方法です。
これは、最先端(SOTA)再識別法を著しく上回るモデルを生成する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 13:30:23 GMT)
LineaRE: Simple but Powerful Knowledge Graph Embedding for Link
Prediction [7.0] 本研究では,4つの接続パターンと4つのマッピング特性をモデル化可能な新しい埋め込みモデルLineaREを提案する。
複数の実世界のデータセットに対する実験結果から、提案したLineaREモデルは、リンク予測タスクのための既存の最先端モデルよりも大幅に優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 05:55:39 GMT)
Towards Neural Programming Interfaces [6.9] 自然言語生成制御の問題を,事前学習した言語モデルとインタフェースする学習の課題として再演した。
特殊ニューラルネットワークは、事前学習されたモデルの隠れたアクティベーションを操作することにより、事前学習された言語モデルとのインタフェースを学習する。
元のモデルの重みに恒久的な変更は行われず、新しいタスクのためにトレーニング済みのモデルを再利用することができます。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 04:38:51 GMT)
Causal Campbell-Goodhart's law and Reinforcement Learning [6.9] 既成の深層強化学習(RL)アルゴリズムがキャンベル・グーダートの法則に必ずしも従わないことを示す。
実用上の意味は、複雑な実生活問題へのRLの素早い適用は、人間が犯すのと同じタイプのポリシーエラーをもたらす可能性があるということである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 10:19:00 GMT)
On the Theory of Implicit Deep Learning: Global Convergence with
Implicit Layers [6.5] 深い平衡モデルは、計算の平衡点列を通じて暗黙的に定義される暗黙的な数値列を用いる。
本研究では,深い暗黙のダイナミックスと浅い信頼層のダイナミックス法のダイナミックスの関係を実証する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 18:39:14 GMT)
Efficient Reinforcement Learning in Resource Allocation Problems Through
Permutation Invariant Multi-task Learning [6.2] 特定の環境では、利用可能なデータはマルチタスク学習の形式で劇的に向上できることを示す。
我々は,この条件下でのサンプル効率の利得に結びついた理論的性能を提供する。
これは、適切なニューラルネットワークアーキテクチャの設計と優先順位付けされたタスクサンプリング戦略を含む、マルチタスク学習への新しいアプローチを動機付ける。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 14:13:02 GMT)
WebRED: Effective Pretraining And Finetuning For Relation Extraction On
The Web [4.7] WebREDは、World Wide Webで見つかったテキストから関係を抽出するための強く監視された人間の注釈付きデータセットです。
弱教師付きデータセットの事前学習と、教師付きデータセットの微調整を組み合わせることで、関係抽出性能が向上することを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 23:56:12 GMT)
GradFreeBits: Gradient Free Bit Allocation for Dynamic Low Precision
Neural Networks [4.5] 量子ニューラルネットワーク(QNN)は、低リソースエッジデバイスにディープニューラルネットワークをデプロイするための主要なアプローチのひとつだ。
動的QNNを訓練するための新しい共同最適化スキームであるGradFreeBitsを提案する。
本手法はCIFAR10/100上での最先端の低精度ニューラルネットワークと画像ネットの分類を同等あるいは同等の性能で実現している。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 12:18:09 GMT)
From Extreme Multi-label to Multi-class: A Hierarchical Approach for
Automated ICD-10 Coding Using Phrase-level Attention [4.4] 臨床コーディングは、ICD(International Classification of Diseases)と呼ばれる一組のアルファ数値符号を、臨床物語で捉えた文脈に基づいて医療イベントに割り当てるタスクである。
本論文では, 階層的解を用いて, 極限多ラベル問題から単純多クラス問題へ再構成し, 自動ICD符号化のための新しいアプローチを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 03:19:14 GMT)
A Comprehensive Review of Deep Learning-based Single Image
Super-resolution [4.2] この調査は、ディープラーニングの観点からの超解像の分野での最近の進歩を詳細に調査する試みである。
本調査は,画像sr法を,古典法,教師付き学習法,教師なし学習法,ドメイン固有sr法という4つのカテゴリに分類した。
SRの深層学習に基づくアプローチは参照データセットを用いて評価される。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 14:04:25 GMT)
AudioVisual Speech Synthesis: A brief literature review [4.1] 本稿では,音声音声合成の課題について考察する。これは,テキストを入力とするアニメーション音声ヘッドの生成の問題である。
ttsでは、テキストを中間音響表現にマッピングするために使用されるモデルを示す。
対話型アニメーション問題に対しては,人間の顔や擬人化図形を創り出すかに基づいてアプローチを分類する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 19:13:48 GMT)
Improved Point Transformation Methods For Self-Supervised Depth
Prediction [4.1] ステレオ画像対やエゴモーション画像対が与えられた場合、単眼深度推定の教師なし学習の一般的な成功方法は、学習した深度予測による画像再構成の品質を測定することである。
本稿では,変換後の点を新しい視点に正しく効率的に処理するzブッフィングアルゴリズムを提案する。
このアルゴリズムは、機械学習ライブラリの典型的なオペレーターによって実装されているため、差別化を自動サポートした既存の教師なし深度学習フレームワークに組み込むことができる。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 03:42:40 GMT)
Random Walks with Erasure: Diversifying Personalized Recommendations on
Social and Information Networks [4.0] ユーザ・項目グラフのランダムウォーク探索を改良することにより,情報多様性の向上を目標とした新しい推薦フレームワークを開発した。
ソーシャルネットワーク上での政治コンテンツを推薦するために,まず,利用者と共有するコンテンツのイデオロギー的立場を推定する新しいモデルを提案する。
これらの推定位置に基づいて,新しいランダムウォークに基づくレコメンデーションアルゴリズムを用いて,多様なパーソナライズドレコメンデーションを生成する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 21:53:32 GMT)
Tree boosting for learning probability measures [4.0] 本研究では,高次元確率分布学習のための木強化手法を提案する。
確率分布における「付加」と「残留」の概念を定式化する。
FSアルゴリズムの出力は、適合した分布の確率密度関数の解析計算を可能にする。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 19:41:48 GMT)
Gifsplanation via Latent Shift: A Simple Autoencoder Approach to
Progressive Exaggeration on Chest X-rays [4.0] 本稿では,入力画像の潜在表現を変換して,予測に使用する特徴を誇張あるいは縮小する,シンプルなオートエンコーダと更新(潜時シフト)を提案する。
本研究では, 従来のアトリビューションマップや提案手法を用いて, 240個の胸部X線予測を行い, どれが偽陽性か(半数)を判定する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 16:55:03 GMT)
HVAQ: A High-Resolution Vision-Based Air Quality Dataset [4.0] PM2.5, PM10, 温度, 湿度データからなる高時間・空間分解能空気質データセットを提案する。
我々は,センサの密度と画像によって予測精度が向上することを示すために,いくつかの視覚に基づくPM濃度予測アルゴリズムをデータセット上で評価した。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 13:42:34 GMT)
Bayesian Force Fields from Active Learning for Simulation of
Inter-Dimensional Transformation of Stanene [3.7] 本稿では,多体カーネルに基づく原子間力場に対するガウス過程モデルを劇的に高速化する方法を提案する。
これにより、ほぼ量子精度、組込みの不確実性、一定の評価コストを組み合わせたモデルの自動アクティブラーニングが可能になる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 19:16:04 GMT)
Safe Learning and Optimization Techniques: Towards a Survey of the State
of the Art [3.7] 安全な学習と最適化は、できるだけ安全でない入力ポイントの評価を避ける学習と最適化の問題に対処します。
安全強化学習アルゴリズムに関する包括的な調査は2015年に発表されたが、アクティブラーニングと最適化に関する関連研究は考慮されなかった。
本稿では,強化学習,ガウス過程の回帰と分類,進化的アルゴリズム,アクティブラーニングなど,様々な分野のアルゴリズムについて概説する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 13:38:59 GMT)
A Systematic Review of Natural Language Processing Applied to Radiology
Reports [3.6] 本研究は, 放射線学報告に応用されたNLPの最近の文献を体系的に評価する。
本研究は, 放射線学的特徴, nlp法, 性能, 研究, 臨床応用特性を含む21の変数に基づく。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 18:54:41 GMT)
Robust non-parametric mortality and fertility modelling and forecasting:
Gaussian process regression approaches [3.5] 社会福祉政策における意思決定には,人口動態の正確な予測モデルが重要である。
本稿では,自然立方体スプライン平均関数を用いたガウス過程回帰を用いた新しい非パラメトリック手法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 23:49:25 GMT)
Multipopulation mortality modelling and forecasting: The multivariate
functional principal component with time weightings approaches [3.5] 共同死亡モデルと複数個体群予測のための2つの新しいモデルを提案する。
最初の提案モデルは、独立した関数型データモデルをマルチ人口モデル設定に拡張する。
2番目の提案モデルは、予測精度の観点から、最初のモデルと現在のモデルよりも優れています。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 21:01:58 GMT)
Multi-Agent Reinforcement Learning of 3D Furniture Layout Simulation in
Indoor Graphics Scenes [3.4] 我々は3次元シミュレーションにおいてマルコフ決定過程(MDP)としてインテリアグラフィックシーン設計タスクを探索する。
目標は、室内グラフィックシーンの3Dシミュレーションで家具のレイアウトを作成することである。
大規模な実世界のレイアウトデータセットで実験を行う。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 03:20:35 GMT)
MUDES: Multilingual Detection of Offensive Spans [3.3] MUDESはテキスト中の攻撃的スパンを検出するシステムである。
事前トレーニングされたモデル、開発者向けのPython API、ユーザフレンドリーなWebベースインターフェースを備えている。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 23:19:00 GMT)
Random Projections for Improved Adversarial Robustness [3.2] 敵対攻撃に対するニューラルネットワークの堅牢性向上のための2つのトレーニング手法を提案する。
最初のテクニックはRP-Ensembleと呼ばれ、元の入力の複数の投影バージョンで訓練されたネットワークのアンサンブルで構成されています。
第2のテクニックはRP-Regularizerと呼ばれ、代わりにトレーニング目的に正規化用語を追加する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 09:13:14 GMT)
Control Variate Approximation for DNN Accelerators [3.2] 低誤差近似Deep Neural Network (DNN)アクセラレータの制御変位近似技術について紹介する。
提案手法は,時間的再学習を必要とせず,推論における近似的乗算による帰納誤差を著しく低減する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 22:11:58 GMT)
A matrix approach to detect temporal behavioral patterns at electric
vehicle charging stations [2.9] 類似の帯電パターンを持つ帯電ステーション群と帯電パターン群を2つのアプローチで同定した。
最初のルールベースのアプローチは、事前定義されたパターンの導出でうまく動作し、後者の階層的クラスタリングは、予期しないチャージパターンを提供する能力を示した。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 10:37:32 GMT)
An Experimental Study of Deep Neural Network Models for Vietnamese
Multiple-Choice Reading Comprehension [2.8] 我々は、単語表現が機械読解に与える影響を理解するために、ニューラルネットワークに基づくモデルの実験を行う。
ベトナム語の単語埋め込みにおけるコマッチモデルと,複数字読解のためのBERTモデルについて検討した。
ViMMRCコーパスでは、BERTモデルの精度はテストセットで61.28%である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 08:55:59 GMT)
Online Optimization and Learning in Uncertain Dynamical Environments
with Performance Guarantees [2.7] 未知かつ不確実な動的環境におけるオンライン最適化と学習問題を解決するための新しいフレームワークを提案する。
このフレームワークは、オンラインの決定を定量的に堅牢にしながら、不確実な動的環境を同時に学ぶことができます。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 01:49:06 GMT)
A Mathematical Principle of Deep Learning: Learn the Geodesic Curve in
the Wasserstein Space [2.7] 我々は,ディープニューラルネットワーク(dnn)と動的システムの接続を構築する。
最適輸送理論を潜ることにより、ウェイセルシュタイン空間の測地線曲線を学習しようとする重み減衰を持つDNNが見つかる。
深層学習の数学的原理は、ワッサーシュタイン空間の測地線曲線を学ぶことである。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 09:37:49 GMT)
The Variational Bayesian Inference for Network Autoregression Models [2.6] 大規模動的ネットワークモデルを推定するための変分ベイズ(VB)手法を開発した。
VB手法は推定精度を犠牲にすることなく計算効率を向上する。
実際のデータ分析シナリオでは、vbアプローチは、明確に検出された構造とともに予測精度を提供する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 09:26:39 GMT)
Benefits of Linear Conditioning for Segmentation using Metadata [2.5] 画像セグメンテーションタスクにFiLMと呼ばれるリニアコンディショニング手法を適用します。
We observed a average Dice score increase of 5.1% on spinal tumor segmentation when the tumor type with FiLM。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 19:03:58 GMT)
Deep learning Framework for Mobile Microscopy [2.4] 専門的な臨床顕微鏡に開発された既存のソリューションの限界について論じる。
我々は、それに対応する改善を提案し、他の最先端のモバイル分析ソリューションと比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 14:51:48 GMT)
JST-RR Model: Joint Modeling of Ratings and Reviews in Sentiment-Topic
Prediction [2.4] テキストレビューと総合評価の両方に対応する確率モデルを提案します。
提案手法は,レビューデータの予測精度を高め,解釈可能な話題や感情を効果的に検出する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 15:47:34 GMT)
Refinement Type Directed Search for Meta-Interpretive-Learning of
Higher-Order Logic Programs [2.3] 我々は、型チェックがプログラムの仮説空間の大部分を掃引することができることを示した。
我々は合成節とプログラム全体の多形型を推測することができる。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 13:40:16 GMT)
Transfer Learning for Linear Regression: a Statistical Test of Gain [2.2] Transfer Learningは、ソースデータセットから同様のターゲットデータセットへの知識の再利用を目指している。
新しい入力ベクトル$x$に対する転送の質は固有基底における表現に依存することが示されている。
微調整モデルがベースターゲットモデルよりも予測2次リスクが低いかどうかを予測するために統計的テストが構築される。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 17:46:26 GMT)
Domain Adaptive Learning Based on Sample-Dependent and Learnable Kernels [2.1] 本稿では,SDLK-DAL(Sample-Dependent and Learnable Kernels)に基づくドメイン適応学習手法を提案する。
我々の研究の最初の貢献は、サンプルに依存して学習可能な正定定値カーネル関数(PDQK)フレームワークを提案することである。
PDQKによって決定されたRKHSがいくつかの最先端のDALアルゴリズムに取って代わる一連の実験を行い、我々のアプローチはより良いパフォーマンスを実現します。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 13:55:06 GMT)
Contrastive Pre-training for Imbalanced Corporate Credit Ratings [1.9] 本稿では、自己監視を利用して、学級不均衡を克服するCP4 CCR(Contrastive Pre-training for Corporate Credit Rating)を提案する。
中国の上場企業評価データセットで実施された実験は、CP4 CCRが標準的な企業信用評価モデルのパフォーマンスを向上させることができることを証明しています。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 08:14:46 GMT)
Convex regularization in statistical inverse learning problems [1.8] 一般凸と$p$-均一なペナルティ関数によるチコノフ正則化を考える。
我々は,Besov法則の厳格な罰則を導出し,X線トモグラフィーの文脈における観測値との対応性を数値的に示す。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 18:12:08 GMT)
Computing Nash Equilibria in Multiplayer DAG-Structured Stochastic Games
with Persistent Imperfect Information [1.7] 永続的不完全情報を持つマルチプレイヤー汎用ゲームにおいて,ナッシュ均衡を近似するアルゴリズムを提案する。
新たな手法を用いることで,本ゲームにおけるナッシュ均衡を近似した戦略をアルゴリズムで計算できることが証明できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 02:38:24 GMT)
Sliced $\mathcal{L}_2$ Distance for Colour Grading [1.6] そこで我々は,$N$次元分布を別の分布にマップする,$mathcalL$距離の新しい手法を提案する。
反復射影法を用いて1次元空間の高次元問題を解く。
実験では, アートカラー転送法と比較し, 定量的, 質的な競争結果を示した。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 12:17:18 GMT)
An Enhanced Adversarial Network with Combined Latent Features for
Spatio-Temporal Facial Affect Estimation in the Wild [1.3] 本稿では,遅延特徴に基づく時間的モデリングにより,空間的特徴と時間的特徴の両方を効率的に抽出する新しいモデルを提案する。
提案モデルは3つの主要ネットワークから成り,造語生成器,判別器,コンビネータを用いて,適応型アテンションモジュールを実現するために,敵対的な学習環境において訓練を行う。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 04:10:12 GMT)
Unsupervised Clustering of Time Series Signals using Neuromorphic
Energy-Efficient Temporal Neural Networks [1.3] 監視されていない時系列クラスタリングは、多様な産業用途で困難な問題です。
時間的ニューラルネットワークに基づく非監視時系列クラスタリングに対するニューロモーフィックアプローチを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 07:47:43 GMT)
Quiz-Style Question Generation for News Stories [1.2] 本稿では,最近のニュースの知識をユーザに提供するクイズ型複数選択質問生成の課題について検討する。
クイズ形式の質問応答生成を目的とした最初のデータセットであるNewsQuizQAを紹介します。
私たちのモデルは、自動メトリックとヒューマンレーティングの両方を使用して強力なベースラインを上回ります。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 01:06:58 GMT)
Regular Expressions for Fast-response COVID-19 Text Classification [1.1] 本稿では、Facebookが特定のテキストがCOVID-19のような狭いトピックに属するかどうかを判断する方法を説明します。
我々は、キーワード発見の人間誘導型イテレーションを採用しているが、ラベル付きデータを必要としない。
正規表現は複数のプラットフォームからの低レイテンシクエリを可能にする。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 17:48:49 GMT)
Towards a mathematical theory of trajectory inference [0.9] 時間的限界のスナップショットからプロセスの軌跡を推定するための理論的枠組みと数値的手法を考案する。
我々は、一連のプロセスにおいて、各時間点における時間境界の限られたサンプルから基底真理軌道を回復できることを証明できる。
本研究では,この問題を効果的に解き,良好な再構築が達成できることを実証する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 07:58:47 GMT)
Improving DeepFake Detection Using Dynamic Face Augmentation [0.9] ほとんどの公開可能なDeepFake検出データセットには、限られたバリエーションがある。
ディープニューラルネットワークは、DeepFakeコンテンツの操作機能を検出するための学習ではなく、顔の特徴にオーバーフィットする傾向があります。
DeepFake検出を改善するために、CNN(Convolutional Neural Networks)をトレーニングするためのデータ拡張方法であるFace-Cutoutを紹介します。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 20:25:45 GMT)
Improving axial resolution in SIM using deep learning [0.7] 従来のSIM再構成による2倍の軸分解能で3次元SIM画像スタックを再構成する方法を実証する。
さらに, 各種検体に対するノイズに対するロバスト性, 一般性について検討し, さらなる高分解能化に向けた手法の適用可能性について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 09:56:10 GMT)
On Typical Hesitant Fuzzy Languages and Automata [0.7] この論文では、クリアなトランジションを持つ典型的なHesitant Fuzzy Automataの新しいクラスを紹介します。
この新しいクラスは、Costa と Bedregal によって導入された元のクラスと等価であることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 13:59:54 GMT)
Going Full-TILT Boogie on Document Understanding with Text-Image-Layout
Transformer [0.7] 本稿では,レイアウト情報,視覚特徴,テキスト意味論を同時に学習するtiltニューラルネットワークアーキテクチャを紹介する。
私たちは、テーブル、数字、フォームなど、さまざまなレイアウトの実際の文書のネットワークを訓練しました。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 18:51:47 GMT)
Minimizing false negative rate in melanoma detection and providing
insight into the causes of classification [0.6] 私たちの目標は、メラノーマ検出で人間とマシンインテリジェンスを橋渡しすることです。
我々は,視覚前処理,深層学習,アンサンブルを組み合わせた分類システムを開発し,専門家に説明を提供する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 07:46:34 GMT)
BF++: a language for general-purpose program synthesis [0.5] 強化学習(RL)に基づく技術決定システムのほとんどの状態は、データ駆動型ブラックボックスニューラルモデルである。
我々は,部分可観測マルコフ決定過程におけるエージェントの自動プログラミング用に設計された新しいプログラミング言語bf++を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 20:24:02 GMT)
A Latent Space Model for Multilayer Network Data [0.3] アクターの共通集合上で定義された2つ以上のソーシャルネットワークを同時に特徴付けるベイズ統計モデルを提案する。
モデルの主な特徴は階層的な事前分布であり、システム全体を共同で表現することができる。
我々のモデルの性能は、アクターの種類、サイズ、関係性を考慮し、いくつかの実世界のデータセットを用いて説明される。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 00:53:44 GMT)
Weed Density and Distribution Estimation for Precision Agriculture using
Semi-Supervised Learning [0.0] 雑草密度と分布のロバストな推定のための深層学習に基づく半教師付き手法を提案する。
本研究では、作物や雑草を含む前景の植生画素を、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に基づく教師なしセグメンテーションを用いて最初に同定する。
雑草感染地域は、細調整されたCNNを用いて識別され、手作りの特徴を設計する必要がなくなる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 14:05:01 GMT)
Understanding algorithmic collusion with experience replay [0.0] 無限に繰り返される価格ゲームでは、人工知能(q-learning)に基づく価格アルゴリズムは、一貫して超競合価格を課金することを学ぶかもしれない。
アルゴリズムの共謀に関する懸念は生じたが、根本的な要因についてはほとんど知られていない。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 03:28:41 GMT)
The time distribution of quantum events [0.0] 待機中のイベントが検出されるまで、ストップウォッチはダニを鳴らし、ストップウォッチは停止する。
時間分布 $cal P(t)$ に対してかなり単純な一般公式が見つかる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 12:38:45 GMT)
The Small World Phenomenon and Network Analysis of ICT Startup
Investment in Indonesia and Singapore [0.0] インターネットの急速な成長は、インドネシアとシンガポールにおける情報技術と通信(ICT)に基づくスタートアップ企業の出現を刺激している。
スタートアップの数と投資家の成長に伴い、その関係のネットワークはますます複雑になる。
ICTスタートアップ投資ネットワークの全員が短期間で到達でき、小さな世界現象と呼ばれる現象につながった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 01:20:54 GMT)
The GRIFFIN Perception Dataset: Bridging the Gap Between Flapping-Wing
Flight and Robotic Perception [0.0] 羽ばたき翼ロボットの知覚は高い振動レベルと飛行中の急な動きに苦しむ。
本稿では,鳥型羽ばたきロボットの知覚データセットを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 18:31:48 GMT)
Strategic bidding in freight transport using deep reinforcement learning [0.0] 本稿では,貨物輸送市場における戦略的入札行動を表すマルチエージェント強化学習アルゴリズムを提案する。
本アルゴリズムを用いて,エージェント間の中央制御や通信を行わずに市場均衡が実現可能かどうかを検討する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 10:17:10 GMT)
Smart Feasibility Pump: Reinforcement Learning for (Mixed) Integer
Programming [0.0] 本稿では,(混合)整数プログラミング(MIP)問題に対する実現可能な解を見つけるための深層強化学習(DRL)モデルを提案する。
多くの成功者は既知の初期の実現可能なソリューションに依存しているため、MIP問題に対する実現可能なソリューションを見つけることは重要です。
マルチレイヤ認識(MLP)に加えて,制約行列の隠れ情報を取得するために,ポリシーネットワークのための新しい畳み込みネットワーク(CNN)構造を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 23:18:17 GMT)
Semantic Parsing to Manipulate Relational Database For a Management
System [0.0] 本研究は,それぞれの作業範囲で異なる分野に実装可能なモデルとして,単純なアルゴリズムを提案する。
提案モデルは、人間の言語テキストを-understandablesqlクエリに変換する。
本稿では,2つのデータセットの時間を比較し,両者の精度を比較する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 15:08:23 GMT)
SeaPearl: A Constraint Programming Solver guided by Reinforcement
Learning [0.0] 本稿では,Juliaで実装された新しい制約プログラミング問題であるSeaPearlの概念実証について述べる。
seapearlは強化学習を使用して分岐決定を学ぶために機械学習ルーチンをサポートする。
産業用ソリューションとはまだ競合していないが、seapearlは柔軟でオープンソースなフレームワークを提供することを目指している。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 07:34:38 GMT)
Robust PDF Document Conversion Using Recurrent Neural Networks [0.0] 本稿では,リカレントニューラルネットワークを用いたpdfの文書構造復元手法を提案する。
ニューラルネットワークへの入力としてPDF印刷コマンドのシーケンスをどのように使用できるかを示す。
17の異なる構造ラベルで97%の重み付き平均F1スコアを得るモデルを実装します。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 14:39:54 GMT)
Reduced-Order Neural Network Synthesis with Robustness Guarantees [0.0] 機械学習アルゴリズムは、デバイスがユーザのプライバシを改善し、レイテンシを低減し、エネルギー効率を高めるために、ローカルで実行するように適応されている。
この問題に対処するために、より大きなニューロンの入出力マッピングを近似する低次ニューラルネットワーク(ニューロンが少ない)を自動的に合成する手法を導入する。
この近似誤差に対する最悪の境界が得られ、このアプローチは幅広いニューラルネットワークアーキテクチャに適用することができる。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 12:03:57 GMT)
Quantum transport in non-Markovian dynamically-disordered photonic
lattices [0.0] 本研究では,実験的に実現可能な動的非秩序フォトニックネットワークにおいて,ノイズ支援エネルギー輸送が生じることを示す。
我々は,2種類の非マルコフノイズを考察し,デファスレートの大きい値に対して効率的なエネルギー輸送を行うことが可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 01:44:16 GMT)
Quantum reading: the experimental set-up [0.0] 2モード圧縮真空(TMSV)状態に基づく送信機と光子計数受信機を組み合わせ,実験により確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 15:42:28 GMT)
Phase transitions in a non-Hermitian Aubry-Andr\'e-Harper model [0.0] 我々は Aubry-Andr'e-Harper モデルの非エルミート拡大を考える。
V$が0を超えると弾道速度が増加すること、すなわち格子の驚くほどの乱れが輸送の増大をもたらすことが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 08:27:10 GMT)
Online Learning via Offline Greedy Algorithms: Applications in Market
Design and Optimization [0.0] 我々は局所的エラーに頑健な欲望アルゴリズムを用いて,定数係数近似に適応可能なオフライン問題に焦点を当てた。
このような問題に対して,オフラインロバストなアルゴリズムをオンラインに効率的に変換する汎用フレームワークを提供する。
得られたオンラインアルゴリズムは、完全な情報設定の下で、$O(sqrtT)$ (approximate) の後悔を持つことを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 19:05:26 GMT)
NuCLS: A scalable crowdsourcing, deep learning approach and dataset for
nucleus classification, localization and segmentation [0.0] ディープラーニングアルゴリズムは、トレーニングと検証のために多数のラベル付きインスタンスを与えられた正確なマッピングを提供することができる。
十分な量の品質ラベルを生成することは 計算病理学において 重要な障壁として現れています
弱いアルゴリズムが生成するアノテーションは、非専門家が生成するアノテーションの精度をいかに向上させるかを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 01:17:17 GMT)
NATOs Mission-Critical Space Capabilities under Threat: Cybersecurity
Gaps in the Military Space Asset Supply Chain [0.0] 北大西洋条約機構(NATO)の民間宇宙資産サプライチェーン(SASC)は現在、重大なサイバーセキュリティのギャップを呈している。
a) NATOのグローバルSASCに沿った現在のサイバーセキュリティのギャップとは何か、b) NATOとその同盟国は、NATOのミッションクリティカルな情報の供給を保護するために、どのようにしてそのようなギャップをもっとコントロールできるのか?
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 23:45:09 GMT)
Molecular machine learning with conformer ensembles [0.0] ChemPropやSchnetなどの主要なアーキテクチャに拡張された複数のディープラーニングモデルを紹介します。
次に、これらのモデルの性能トレードオフを2D、3D、4D表現で評価し、薬物活動の予測を行う。
新しいアーキテクチャは2Dモデルよりも大幅にパフォーマンスが向上するが、その性能は多くの場合、多くのモデルと同様、単一のコンフォーマを持つ。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 20:23:16 GMT)
Modeling epigenetic evolutionary algorithms: An approach based on the
epigenetic regulation process [0.0] この論文は、エピジェネティック・レギュレーション・プロセスにインスパイアされた進化的アルゴリズムのエピジェネティック・テクニックを提示している。
エピジェネティック・レギュレーションは、特定の遺伝子に小さな分子(エピジェネティック・タグとしても知られる)を付加または除去する生物学的機構を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 21:51:50 GMT)
Meta-Learning Guarantees for Online Receding Horizon Learning Control [0.0] 本稿では,オンラインメタ学習遅延水平方向制御アルゴリズムを反復制御設定で証明可能な後悔の保証を提供する。
イテレーション内で学ぶことの最悪の後悔は、より多くのイテレーションの経験によって改善されることを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 18:55:11 GMT)
Measure of quantum Fisher information flow in multi-parameter scenario [0.0] 我々はLu textitet alによって提案される量子フィッシャー情報の流れを一般化する。
テクスト内在密度フロー (IDF) という尺度は、量子状態の内在密度 (IDQS) の時間変化によって定義される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 19:20:40 GMT)
Maryland model in optical waveguide lattices [0.0] メリーランドモデルは30年以上前に、周期順序による局所化の可積分モデルとして導入された。
ここでは、多角形光導波路格子における光伝搬がメリーランドモデルのフォトニック実現をもたらすことを示唆する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 08:44:44 GMT)
Joint Characterization of Multiscale Information in High Dimensional
Data [0.0] グローバルアプローチとローカルアプローチの相乗効果を生かした多スケール共同評価手法を提案します。
関節の特徴は, PCA や t-sne のいずれからも明らかでない信号の検出と分離が可能であることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 23:33:00 GMT)
Holographic networks for (1+1)-dimensional de Sitter spacetime [0.0] 1+1)次元ド・ジッター時空のタイリングに関連するホールテンソルネットワークを導入する。
ネットワークの量子情報容量と宇宙定数との対応性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 08:48:46 GMT)
Fuzzy clustering algorithms with distance metric learning and entropy
regularization [0.0] 本稿では,ユークリッド,シティブロック,マハラノビス距離とエントロピー正規化に基づくファジィクラスタリングアルゴリズムを提案する。
合成および実データセットに関するいくつかの実験は、ノイズの多い画像テクスチャセグメンテーションへの応用を含む、これらの適応クラスタリング手法の有用性を実証している。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 18:19:04 GMT)
Fundamental Nomic Vagueness [0.0] 私は、基本的自律的曖昧さを境界的な法的な世界の存在として特徴づける。
私はそのような曖昧さを「世界の迷信」とみなすことができると提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 04:12:28 GMT)
From R\'{e}nyi Entropy Power to Information Scan of Quantum States [0.0] 我々はシャノンのエントロピーパワーの概念をR'enyi-エントロピー設定に一般化する。
量子状態と関連する情報確率分布を量子状態トモグラフィーに類似したプロセスで再構成する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 15:09:57 GMT)
Formalization of Bohr's contextuality within theory of open quantum
systems [0.0] ボーアは初めて量子測定の文脈性を指摘した。
元のボーアの文脈性(それぞれの量子測定の文脈性)は事実上忘れられた。
このメモは、間接測定のスキームにおけるボーアの文脈性の形式化に適用される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 06:59:56 GMT)
Fixing Errors of the Google Voice Recognizer through Phonetic Distance
Metrics [0.0] 本稿では,音素のLevenshtein距離を用いて音声認識者の誤りを低減するアルゴリズムを提案する。
特定のドメイン向けに設計されているにもかかわらず、ここで提案されるアルゴリズムは一般的な応用である。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 23:54:59 GMT)
Finite temperature spectrum at the symmetry-breaking linear-zigzag
transition [0.0] 対称破断線形のジグザグ転移および有限温度における捕捉イオン鎖の正規モードスペクトルについて検討した。
2階遷移の符号である臨界点における期待モードの軟化は観測されない。
本研究は, 地中レーザー冷却を臨界点付近で実施する上で重要であると考えられた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 11:09:14 GMT)
Fake News Detection: a comparison between available Deep Learning
techniques in vector space [0.0] 本稿では,あるベクトル空間におけるニュースインスタンスの表現による,現在のディープラーニング手法の比較を行う。
結論として,結果の音響分析を行い,その結果の理由について検討した。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 16:42:28 GMT)
Estimation theory and gravity [0.0] 古典的距離背景上の極小結合自由量子スカラー場のユークリッドパス積分測度が、背景距離が与えられたフィールド構成を観測する確率であると解釈された場合、最大推定値は「観測された」フィールドの応力-エネルギーテンソルを源としてアインシュタイン場方程式を満足する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 19:24:20 GMT)
Efficient choice of coloured noises in stochastic dynamics of open
quantum systems [0.0] リウヴィル・フォン・ノイマン方程式は、非マルコフ調和環境と結合した密度行列の力学を記述する。
本稿では, 雑音振幅低減法に基づいて, この種の色付きノイズを生成できるスキームを多数提示する。
使用するパラメータに最適であるスキームを同定し、等級の収束を改善し、シミュレーションにより利用できる時間を増大させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 12:59:34 GMT)
Echo State Networks trained by Tikhonov least squares are L2({\mu})
approximators of ergodic dynamical systems [0.0] Echo State Networks (ESNs) は、ランダムに生成される内部重みと調整可能な外重みの単一重みを持つ単層リカレントニューラルネットワークのクラスである。
注目すべきは、トレーニング手順が完全に線形であるにもかかわらず、ESNは依然として普遍近似特性を享受していることである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 16:23:05 GMT)
Dynamics, behaviours, and anomaly persistence in cryptocurrencies and
equities surrounding COVID-19 [0.0] 我々は、仮想通貨と株式市場のダイナミクスの進化を研究し、特に新型コロナウイルスのパンデミックにおける変化に焦点を当てている。
危機時におけるより類似したダイナミクスを実証する。
意外なことに、暗号通貨は全ての市場の状況においてより強い集団的ダイナミクスと相関を示すが、その軌道や極端において株式はより同じように振る舞い、時間とともに異常の持続性を示す。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 07:42:56 GMT)
Dynamics for the Haldane phase in the Bilinear-Biquadratic Model [0.0] 線形クエンチのキブル・ズールク物理をハルデン相に研究する。
最終状態の欠陥を最小限に抑えるための理想的なクエンチプロトコルを概説する。
位相的に非自明な位相から自明な位相へ焼成するときの弦順の運命を考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 10:04:41 GMT)
Deep Neural Networks based Invisible Steganography for Audio-into-Image
Algorithm [0.0] 画像と音声の整合性は良好に保たれ、隠れた音声の最大長は大幅に改善されている。
第1のネットワークは秘密の音声を画像に隠蔽し、第2のネットワークは画像を復号して元の音声を得る責務を負う。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 06:13:05 GMT)
Deep Learning for Suicide and Depression Identification with
Unsupervised Label Correction [0.0] うつ病患者の自殺思考の早期発見は、適切な医療的注意と支援を可能にする。
最近のNLP研究は、個人が自殺的または臨床的に健康である場合、あるテキストから分類することに焦点を当てている。
本研究では,深層学習による自殺対分類手法であるSDCNLを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 15:40:07 GMT)
Data-driven formulation of natural laws by recursive-LASSO-based
symbolic regression [0.0] 本稿では,人間の偏見やバイアスを伴わずにビッグデータを解析し,新たな自然法則を求める機械学習技術を提案する。
提案した機械学習, 再帰LASSOに基づく記号回帰(RLS)により, 雑音データから自然法則を定式化できることを示す。
このデータ駆動定式化法は極めて一般的であり、様々な科学分野で新しい法則を発見することができる。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 08:20:35 GMT)
Coherently controlled quantum features in a coupled interferometric
scheme [0.0] 干渉計方式では、光子対がビームスプリッタに衝突するときのランダム性に基づく光子束の反相関が生じる。
本稿では、純コヒーレンス光学を用いて、結合干渉計方式における量子特性の起源について検討する。
量子処理のオンデマンドコヒーレンス制御のために, 絡み合った光子ペア生成の決定論的手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 07:10:32 GMT)
Clustering by quantum annealing on three-level quantum elements qutrits [0.0] クラスタリングは、いくつかのプロパティの近接によって、データのグループ化である。
人工量子ニューラルネットワークを用いた平面における点のクラスタリングの効率向上の可能性について報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 08:06:44 GMT)
AI virtues -- The missing link in putting AI ethics into practice [0.0] この論文は、正義、誠実さ、責任、注意の4つの基本的なAIの美徳を定義している。
それは2階AIの2つの美徳、寛大さと寛大さを定義し、基本的な美徳を後押しする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 10:23:35 GMT)
A quantum algorithm for the direct estimation of the steady state of
open quantum systems [0.0] 非平衡定常状態上で観測可能な観測値の平均予測値を直接推定するための効率的な量子アルゴリズムを開発した。
このアルゴリズムは密度行列のベクトル化表現を量子レジスタ上に符号化する。
このアルゴリズムの出力状態は, 定常状態における観測値の期待値を推定することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 18:31:19 GMT)
A maximum entropy model of bounded rational decision-making with prior
beliefs and market feedback [0.0] スミソニアン競争におけるエージェント決定の推論に対する情報理論的アプローチを提案する。
このモデルは、事前の信念を拡大するための情報獲得のコストとしてエージェントの限定性を明確に捉えている。
オーストラリアの住宅市場データを用いて提案モデルを確認し,先行知識の組み入れがエージェントの決定をどう変えるかを示した。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 06:41:59 GMT)
A Novel Non-Invasive Estimation of Respiration Rate from
Photoplethysmograph Signal Using Machine Learning Model [0.0] 呼吸速度 (RR) は患者の健康を示す重要な指標である。
リアルタイムの連続RRモニタリング施設は集中ケアユニット(ICU)でのみ利用可能です。
最近の研究では、RR推定のためのPhotoplethysmogram(ECG)および/心電図(ECG)信号が提案されている。
本稿では,PPG信号特性を有する機械学習(ML)モデルを用いたRR推定手法について述べる。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 17:08:50 GMT)
A Machine Learning model of the combination of normalized SD1 and SD2
indexes from 24h-Heart Rate Variability as a predictor of myocardial
infarction [0.0] 最も一般的なMLアルゴリズムを10倍のクロスバリデーションの設定と比較した。
本研究の主な知見は, SD1nu + SD2nuの組み合わせは, 他のHRV指標と比較してMIの予測能力が高いことである。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 14:57:49 GMT)
A Deep Embedded Refined Clustering Approach for Breast Cancer
Distinction based on DNA Methylation [0.0] 本研究では、DNAメチル化に基づく乳癌分化のための深層組込み精製クラスタリング法を提案する。
提案手法は主に2つの段階からなる。
第1段階は、オートエンコーダに基づくメチル化データの次元的縮小である。
第2段階は、オートエンコーダによって提供される潜在空間のソフトアサインに基づくクラスタリングアルゴリズムである。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 16:46:25 GMT)
A Core of E-Commerce Customer Experience based on Conversational Data
using Network Text Methodology [0.0] 本論文はインドネシアのeコマースや顧客に適用する。
オープンなソーシャルネットワークサービスを通じて顧客の行動を理解することで、インドネシアのeコマースサービスレベルについて説明できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Feb 2021 01:33:14 GMT)