On Fast Adversarial Robustness Adaptation in Model-Agnostic
Meta-Learning [100.1] モデルに依存しないメタラーニング(MAML)は、数発の学習において最も成功したメタラーニング手法の1つである。
メタモデルの一般化力にもかかわらず、マルチショット学習においてMDLがいかに敵対的堅牢性を維持することができるかは明らかではない。
本稿では,ラベルなしデータ拡張,高速な攻撃生成,計算量軽微な微調整を可能にする,汎用的かつ最適化が容易なロバストネス正規化メタラーニングフレームワークを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Feb 2021 22:03:04 GMT)
Multilingual Answer Sentence Reranking via Automatically Translated Data [98.0] 本稿では,現代の質問応答システム(QA)のコアコンポーネントである,多言語回答文選択(AS2)モデルの設計について述べる。
主なアイデアは、あるリソースリッチ言語(英語など)から、他の言語へのデータ転送であり、リソースの観点からはよりリッチである。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Feb 2021 03:52:08 GMT)
Machine Translation Customization via Automatic Training Data Selection
from the Web [98.0] 特定のドメインで機械翻訳システムをカスタマイズするためのアプローチについて説明します。
ターゲットとなる顧客データに似たデータを選択し、ニューラル翻訳モデルを訓練する。
最後に、自動選択したデータに基づいてMTモデルをトレーニングし、対象領域に特化したシステムを得る。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Feb 2021 03:29:41 GMT)
CDA: a Cost Efficient Content-based Multilingual Web Document Aligner [98.0] 多言語のWebドキュメントをコンテンツに基づいて整列させる、Content-based Document Alignmentアプローチを紹介します。
我々はtf-idfを用いたベクトル表現構築に語彙翻訳モデルを利用する。
実験によると、cdaは堅牢でコスト効率が高く、(i)大規模でノイズの多いwebデータの処理や(ii)新しくて低リソースな言語へのスケーリングにおいて著しく優れている。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Feb 2021 03:37:23 GMT)
Towards Accurate and Compact Architectures via Neural Architecture
Transformer [95.5] 計算コストを増すことなくパフォーマンスを向上させるために、アーキテクチャ内の操作を最適化する必要がある。
我々は最適化問題をマルコフ決定プロセス(MDP)にキャストするニューラルアーキテクチャ変換器(NAT)法を提案している。
NAT++(Neural Architecture Transformer++)メソッドを提案し、アーキテクチャ最適化のパフォーマンスを改善するために、候補遷移のセットをさらに拡大する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Feb 2021 09:38:10 GMT)
GroupifyVAE: from Group-based Definition to VAE-based Unsupervised
Representation Disentanglement [91.9] 他の誘導バイアスを導入しないと、VAEベースの非監視的非絡み合いは実現できない。
グループ理論に基づく定義から導かれる制約を非確率的帰納的バイアスとして活用し,vaeに基づく教師なし不連続に対処する。
提案手法の有効性を検証するために,5つのデータセット上で,vaeベースモデルが最も目立つ1800モデルをトレーニングした。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Feb 2021 09:49:51 GMT)
Learning Neural Generative Dynamics for Molecular Conformation
Generation [89.0] 分子グラフから分子コンフォメーション(つまり3d構造)を生成する方法を検討した。
分子グラフから有効かつ多様なコンフォーメーションを生成する新しい確率論的枠組みを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Feb 2021 03:17:58 GMT)
GMLight: Lighting Estimation via Geometric Distribution Approximation [87.0] 本稿では,効率的な照明推定のための回帰ネットワークと生成プロジェクタを用いた照明推定フレームワークを提案する。
幾何学的な光の分布、光強度、周囲条件、および補助深さの点から照明シーンをパラメータ化し、純粋な回帰タスクとして推定します。
推定照明パラメータを用いて、生成プロジェクタはパノラマ照明マップを現実的な外観と周波数で合成する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Feb 2021 03:31:52 GMT)
Towards Automatic Evaluation of Dialog Systems: A Model-Free Off-Policy
Evaluation Approach [84.0] 強化学習におけるオフポリシ評価に基づく人間評価スコア推定のための新しいフレームワークであるENIGMAを提案する。
ENIGMAはいくつかの事前収集された経験データしか必要としないため、評価中にターゲットポリシーとのヒューマンインタラクションは不要である。
実験の結果,ENIGMAは人間の評価スコアと相関して既存手法よりも有意に優れていた。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Feb 2021 03:29:20 GMT)
Class-Conditional Defense GAN Against End-to-End Speech Attacks [82.2] 本稿では,DeepSpeech や Lingvo といった先進的な音声テキストシステムを騙すために開発された,エンドツーエンドの敵対攻撃に対する新しいアプローチを提案する。
従来の防御手法とは異なり、提案手法は入力信号のオートエンコードのような低レベル変換を直接利用しない。
我々の防衛GANは、単語誤り率と文レベルの認識精度において、従来の防衛アルゴリズムよりもかなり優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Feb 2021 02:51:55 GMT)
Heterogeneous Demand Effects of Recommendation Strategies in a Mobile
Application: Evidence from Econometric Models and Machine-Learning
Instruments [73.8] 本研究では,モバイルチャネルにおける様々なレコメンデーション戦略の有効性と,個々の製品に対する消費者の実用性と需要レベルに与える影響について検討する。
提案手法では, 有効性に有意な差が認められた。
我々は,ユーザ生成レビューのディープラーニングモデルに基づいて,製品分化(アイソレーション)をキャプチャする新しいエコノメトリ機器を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Feb 2021 22:58:54 GMT)
Inductive Representation Learning in Temporal Networks via Causal
Anonymous Walks [51.8] テンポラルネットワークは多くの現実世界の動的システムの抽象化として機能する。
時間的ネットワークを誘導的に表現するCausal Anonymous Walks(CAW)を提案する。
CAWは時間的ランダムウォークによって抽出され、時間的ネットワークモチーフの自動検索として機能する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Feb 2021 05:29:12 GMT)
Deep Learning for Scene Classification: A Survey [48.6] シーン分類は、コンピュータビジョンにおける長年の、根本的かつ挑戦的な問題である。
大規模データセットの出現と深層学習技術のルネッサンスは、シーン表現と分類の分野において顕著な進歩をもたらした。
本稿では,深層学習によるシーン分類における最近の成果を総合的に調査する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Feb 2021 04:39:10 GMT)
Efficient Inference of Flexible Interaction in Spiking-neuron Networks [41.8] 非線形ホークス法を用いて、ニューロン間の興奮的または抑制的な相互作用をモデル化する。
提案アルゴリズムは, 相互作用の時間的ダイナミクスを推定し, ニューラルスパイク列の根底にある機能的接続を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Feb 2021 14:27:53 GMT)
Automatic Data Augmentation for Generalization in Deep Reinforcement
Learning [39.5] 深層強化学習(RL)エージェントは、しばしば目に見えないシナリオへの一般化に失敗する。
近年,RL剤の試料効率と一般化が向上することが示されている。
エージェントはエージェントに影響を与えない環境の変化に対してより堅牢なポリシーや表現を学ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Feb 2021 12:32:59 GMT)
VisualGPT: Data-efficient Image Captioning by Balancing Visual Input and
Linguistic Knowledge from Pretraining [39.2] 大規模事前学習言語モデル(LM)から言語知識を活用するデータ効率のよい画像キャプションモデルであるVisualGPTを提案する。
少量のインドメイントレーニングデータに予め訓練されたLMを言語デコーダとして迅速に適応させる,新しい自己回復型エンコーダデコーダ注意機構を設計した。
VisualGPTは、MS COCOで最大10.8%のCIDEr、コンセプチュアルキャプションで最大5.4%のCIDErで最高のベースラインモデルを上回る。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Feb 2021 18:02:42 GMT)
Breaking (Global) Barriers in Parallel Stochastic Optimization with
Wait-Avoiding Group Averaging [34.6] 本稿では、ウェイトアビジングサブグループであるWAGMA-SGDについて述べる。
ImageNet上でResNet-50をトレーニングし、機械翻訳用のトランスフォーマー、大規模ナビゲーションのための深い強化学習を行う。
最先端の分散SGDと比較すると、WAGMA-SGDはトレーニングのスループットを大幅に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Feb 2021 15:36:09 GMT)
BSQ: Exploring Bit-Level Sparsity for Mixed-Precision Neural Network
Quantization [32.8] 混合精度量子化は、ディープニューラルネットワークの性能と圧縮率の最適なトレードオフを実現できる可能性がある。
従来の方法は、小さな手作業で設計された検索空間のみを調べるか、面倒なニューラルネットワークアーキテクチャ検索を使用して広大な検索空間を探索する。
本研究では、ビットレベルスパーシティを誘導する新たな角度から、混合精度量子化に取り組むためのビットレベルスパーシティ量子化(BSQ)を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Feb 2021 22:37:41 GMT)
Physical Reasoning Using Dynamics-Aware Models [32.4] 本研究は、オブジェクトダイナミクスに関する追加の監視信号で報酬価値を高めることにより、この制限に対処することを目的とする。
具体的には、2つの対象物の軌道間の距離測度を定義し、この距離測度を用いて2つの環境ロールアウトの類似性を特徴づける。
我々は、正しい報酬を予測することに加えて、この尺度に従ってロールアウトを正しくランク付けするようにモデルを訓練する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Feb 2021 12:56:16 GMT)
On Single-User Interactive Beam Alignment in Next Generation Systems: A
Deep Learning Viewpoint [32.0] ミリ波やテラヘルツなどの高周波での通信は、高い経路損失と激しい影に苦しんでいます。
ビームアライメント戦略は、これらのチャネルクラスタの方向を見つけ、データ伝送に使用されるビームの幅を調整するために用いられる。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Feb 2021 02:15:15 GMT)
Evolving Attention with Residual Convolutions [29.3] 本稿では,変圧器の性能向上を目的とした新しいメカニズムを提案する。
提案された注意メカニズムは、複数のタスクに対する様々な最新モデルに対する大幅なパフォーマンス改善を実現する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Feb 2021 15:24:06 GMT)
Defending SVMs against Poisoning Attacks: the Hardness and DBSCAN
Approach [27.5] 近年、敵対的機械学習が注目されている。
本稿では,SVMを毒殺攻撃から守ることを検討する。
我々は、堅牢なSVMアルゴリズムとデータ衛生化の2つの防衛戦略について研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Feb 2021 12:36:59 GMT)
Interventional Sum-Product Networks: Causal Inference with Tractable
Probabilistic Models [26.5] 総生産ネットワークス(SPN)を用いた介入分布学習の問題点を考察する。
任意に介入した因果グラフを入力として、Pearlのdo-operatorを効果的に仮定する。
結果として生じる介入SPNは、個人の健康をテーマとした構造因果モデルによって動機づけられ、図示される。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Feb 2021 20:48:47 GMT)
Trumpets: Injective Flows for Inference and Inverse Problems [25.2] 非可逆正規化フローを一般化するTrumpetsと呼ばれる注射生成モデルを提案する。
我々は,トランペットを標準流よりも桁違いに訓練でき,同等あるいは優れた音質のサンプルが得られることを実証する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Feb 2021 22:37:37 GMT)
The Use of Voice Source Features for Sung Speech Recognition [24.1] まず,歌声特徴と音声特徴の違いを説明するために,並列音声コーパスを用いた。
次に,この分析を用いて,歌唱音声dsingコーパスの音声認識実験を行う。
実験は、DSing1(15.1時間)、DSing3(44.7時間)、DSing30(149.1時間)の3つの標準訓練セットで実施される。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Feb 2021 15:54:26 GMT)
Query-based Targeted Action-Space Adversarial Policies on Deep
Reinforcement Learning Agents [23.6] 本研究は、CPS文学における行動空間領域における標的攻撃(アクティベーション攻撃)を調査する。
対向目標に対する最適な摂動を生成するクエリベースのブラックボックス攻撃モデルが、別の強化学習問題として定式化可能であることを示す。
実験の結果,名目政策のアウトプットのみを観察する敵政策は,名目政策のインプットとアウトプットを観察する敵政策よりも強い攻撃を発生させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Feb 2021 21:28:19 GMT)
CellTrack R-CNN: A Novel End-To-End Deep Neural Network for Cell
Segmentation and Tracking in Microscopy Images [21.7] 細胞セグメンテーションと細胞追跡を一体化したエンドツーエンドのディープラーニングベースのフレームワークに結合する新しいアプローチを提案します。
本手法はセルセグメンテーションとセル追跡アキュラシーの両方の観点から最先端アルゴリズムを上回る。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Feb 2021 15:55:40 GMT)
Learnable MFCCs for Speaker Verification [21.2] 本稿ではディープニューラルネットワーク(DNN)に基づく自動話者検証のための学習可能なメル周波数ケプストラム係数(MFCC)アーキテクチャを提案する。
当社のアーキテクチャは、MFCCベースの機能のシンプルさと解釈性を保ち、モデルが柔軟にデータに適応できるようにします。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Feb 2021 12:16:35 GMT)
On the linearity of large non-linear models: when and why the tangent
kernel is constant [20.4] 我々は、その幅が無限に近づくにつれて、あるニューラルネットワークの線形性への移行という驚くべき現象に光を当てた。
モデルの線形性への遷移と等価に、ネットワークのヘッセン行列のノルムのスケーリング特性から、(神経)接核(NTK)の定数が生じることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Feb 2021 02:48:39 GMT)
Decoupling Value and Policy for Generalization in Reinforcement Learning [20.1] 我々は、最適なポリシーを学ぶよりも、価値関数を正確に見積もるためにより多くの情報が必要であると論じる。
IDAAC(Invariant Decoupled Advantage Actor-Critic)の2つのアプローチを提案します。
IDAACは、目に見えない環境に良い一般化を示し、Procgenベンチマークで新しい最先端を実現し、イントラクタでDeepMind Controlタスクで一般的なメソッドを上回ります。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Feb 2021 12:40:11 GMT)
Towards Understanding the Behaviors of Optimal Deep Active Learning
Algorithms [19.7] アクティブラーニング(AL)アルゴリズムは、モデルがデータ選択プロセスを導くため、より少ないデータでより良いパフォーマンスを達成できます。
alの最適形状についてはほとんど研究されていないため、研究者たちはモデルがどこが不足しているかを理解するのに役立つだろう。
我々は,この最適オラクルを探索し,いくつかのタスクで解析するシミュレーションアニーリングアルゴリズムを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Feb 2021 20:15:18 GMT)
Analyzing Overfitting under Class Imbalance in Neural Networks for Image
Segmentation [19.3] 画像分割では、ニューラルネットワークは小さな構造物の前景サンプルに過剰に適合する可能性がある。
本研究では,ネットワークの動作を検査することにより,クラス不均衡下でのオーバーフィッティング問題に対する新たな知見を提供する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Feb 2021 14:57:58 GMT)
GIST: Distributed Training for Large-Scale Graph Convolutional Networks [19.0] GISTはハイブリッド層とグラフサンプリング手法であり、グローバルモデルをいくつかの小さなサブGCNに分割する。
この分散フレームワークはモデルのパフォーマンスを改善し、ウォールクロックのトレーニング時間を大幅に短縮します。
GISTは、グラフ機械学習とディープラーニングの既存のギャップを埋めることを目的として、大規模なGCN実験を可能にすることを目指している。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Feb 2021 19:25:38 GMT)
Transferable Graph Optimizers for ML Compilers [18.4] 計算グラフ最適化(GO)のためのエンドツーエンドで転送可能な深層強化学習法を提案する。
GOは個々のノードに対して自動回帰ではなく,グラフ全体の決定を生成する。
GOは、人間の専門家よりも21%改善し、先行技術よりも18%改善し、15倍早く収束する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Feb 2021 00:35:53 GMT)
Entity Structure Within and Throughout: Modeling Mention Dependencies
for Document-Level Relation Extraction [17.7] このような構造を言及対間の独特の依存関係として定式化する。
次に,これらの構造的依存関係を標準自己認識機構に組み込んだSSANを提案する。
本実験では,提案された実体構造の有用性およびSSANの有効性を示す。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Feb 2021 03:47:46 GMT)
On Calibration and Out-of-domain Generalization [17.6] 複数の領域にわたるキャリブレーションは、OODの一般化に繋がる不変表現の特別な場合と見なすことができる。
最近提案されたWILDS OODベンチマークの5つのデータセットを使用して、バリデーションセットで複数のドメインにまたがるモデルを再調整するだけで、目に見えないテストドメインのパフォーマンスが大幅に向上することを示した。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Feb 2021 17:24:34 GMT)
TurboTransformers: An Efficient GPU Serving System For Transformer
Models [17.5] TurboTransformersシステムは、コンピューティングランタイムとサービスフレームワークで構成されている。
GPUベースのバッチ削減操作に対して,効率的な並列アルゴリズムを提案する。
メモリ割り当てアルゴリズムは可変長入力状況向けに設計されている。
新しいバッチスケジューラを備えたサービスフレームワークは、可変長要求に対して最適なスループットを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Feb 2021 08:54:32 GMT)
EMDS-5: Environmental Microorganism Image Dataset Fifth Version for
Multiple Image Analysis Tasks [17.3] GTS-5データセットには21種類のEMがあり、それぞれが20個のオリジナルEMイメージ、20個のシングルオブジェクトGTイメージ、20個のマルチオブジェクトGTイメージを含んでいる。
s-5は、画像前処理、画像分割、特徴抽出、画像分類、画像検索機能を評価することができる。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Feb 2021 15:27:05 GMT)
Going Far Boosts Attack Transferability, but Do Not Do It [16.9] 7つの最適化アルゴリズム,4つのサロゲート,9つのブラックボックスモデルに関する包括的実験により,攻撃伝達性に対する最適化の影響を検討した。
最適化アルゴリズムからのAEsの様々な転送性は、元のサンプルから得られたRoot Mean Square Error(RMSE)と強く関係している。
LARAは転送可能性を大幅に20%改善するが、DNNの脆弱性を利用するには不十分である。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Feb 2021 13:19:31 GMT)
Hard-Attention for Scalable Image Classification [16.8] マルチスケールハードアテンションは,この問題に対して有効な解決法であることを示す。
トップダウン方式で画像ピラミッドを横断する新しいアーキテクチャであるTNetを提案する。
本モデルでは,画像レベルのラベルのみを境界ボックスなしで使用しながら,高解像度コンテンツのごく一部にのみ対応できることが示される。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Feb 2021 00:21:28 GMT)
Scene Completeness-Aware Lidar Depth Completion for Driving Scenario [16.7] 本稿では,Scene Completeness-Aware Depth Completion (SCADC)を導入し,詳細なシーン構造と完全なシーン構造を持つ深度マップに生ライダースキャンを組み込む。
近年のライダーのスパース深度補完は下層のみに焦点を当てており,KITTIなどの既存のデータセットでは上層部に対する基盤構造が得られていないため,上層部における不規則な推定が可能である。
我々は,大型トラックやロード車などの走行シナリオにおいて,物体はシーンの上部にまで拡張可能であることを論じる。したがって,RGBDアルゴリズムでは,上部シーン推定を構造化した深度マップが重要である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Feb 2021 23:50:16 GMT)
Unsupervised Medical Image Alignment with Curriculum Learning [16.7] 変形可能な3次元医用画像登録作業において、畳み込みニューラルネットワークを訓練するための異なるカリキュラム学習方法を検討する。
基礎となる最先端のディープラーニングモデルを用いた実験により,カリキュラム学習が従来の学習よりも優れた結果をもたらすことを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Feb 2021 20:26:01 GMT)
How To Train Your HERON [15.5] シミュレーションでモデルベースのRLエージェントを訓練し、湖岸や河川岸を追従し、ゼロショット設定で本物の無人サーフェス車両に適用します。
RL エージェントは,状態認識型 Model-Predictive-Controller よりも堅牢で,高速で,正確であることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Feb 2021 14:22:21 GMT)
Persistence Homology for Link Prediction: An Interactive View [15.1] リンク予測は、グラフ構造データにとって重要な学習タスクです。
2つのノード間の相互作用を特徴付ける新しいトポロジカルアプローチを提案する。
また、異なるベンチマークで最新技術を上回るグラフニューラルネットワーク手法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Feb 2021 04:33:59 GMT)
Meta-Learning Dynamics Forecasting Using Task Inference [15.0] ヘテロジニアス領域をまたいで一般化可能なモデルベースメタ学習手法DyAdを提案する。
我々のモデルは、乱流と実世界の海洋データ予測のタスクにおいて、様々な最先端のアプローチより優れています。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Feb 2021 06:41:08 GMT)
Entity-Enriched Neural Models for Clinical Question Answering [14.9] 我々は,解答スパン検出の主課題とともに,補助課題として論理形式を予測することを学ぶ。
予測された論理形式は、答えの根拠としても機能する。
大規模なEmrQAデータセットでモデルをトレーニングし、マルチタスクのエンティティ強化モデルが、ベースラインのBERTモデルよりも5%よいパラフレーズの質問に一般化することを観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Feb 2021 00:50:27 GMT)
Convergence Rates of Stochastic Gradient Descent under Infinite Noise
Variance [14.1] ヘビーテールは様々なシナリオで勾配降下 (sgd) で現れる。
SGDの収束保証は、潜在的に無限のばらつきを持つ状態依存性および重尾ノイズ下で提供します。
その結果,SGDは無限に分散した重尾雑音下であっても,地球最適値に収束できることが示された。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Feb 2021 13:45:11 GMT)
Artificial Intelligence Enhanced Rapid and Efficient Diagnosis of
Mycoplasma Pneumoniae Pneumonia in Children Patients [13.0] 我々は、機械学習モデルとして、ロジスティック回帰、決定木(DT)、勾配向上決定木(GBDT)、サポートベクターマシン(SVM)、多層パーセプトロン(MLP)を用いる。
mppデータセットに前処理手順を適用して分類処理を行った。
最も効率的な結果はGBDTによって得られる。
93.7%の精度で最高の性能を提供します。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Feb 2021 08:14:30 GMT)
When Crowdsensing Meets Federated Learning: Privacy-Preserving Mobile
Crowdsensing System [12.1] モバイルクラウドセンシング(MCS)は、スケーラビリティ、デプロイメントコストの低減、分散特性を備えた、新たなセンシングデータ収集パターンである。
従来のMCSシステムはプライバシーの懸念と公正な報酬分配に苦しんでいます。
本論文では、textscCrowdFLと呼ばれるプライバシー保護MCSシステムを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Feb 2021 15:34:23 GMT)
Deep Learning-based Power Control for Cell-Free Massive MIMO Networks [11.8] セルフリー大規模マルチインプットマルチアウトプット(MIMO)システムにおける最大ユーザフェアネス問題を解決するために,電力制御アルゴリズムを提案する。
数学的最適化理論を用いて問題をモデル化し、反復アルゴリズムで解く代わりに、提案した解法はディープラーニング(DL)を用いる。
オンライン学習の段階も導入され、4～6倍高速な処理でほぼ最適性能が得られる。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Feb 2021 14:59:42 GMT)
Inducing a hierarchy for multi-class classification problems [11.6] 分類的ラベルが自然な階層に従ったアプリケーションでは、ラベル構造を利用する分類方法は、そうでないものをしばしば上回る。
本稿では,フラット分類器に対する分類性能を向上できる階層構造を誘導する手法のクラスについて検討する。
原理シミュレーションと3つの実データアプリケーションにおいて、潜入階層の発見と精度向上のためのメソッドのクラスの有効性を実証する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Feb 2021 05:40:42 GMT)
Deep Reinforcement Learning based Blind mmWave MIMO Beam Alignment [11.2] 基地局が取得したユーザ機器のRF指紋に基づくブラインドビームアライメント手法を提案する。
提案システムでは,複数の移動体ユーザが深層強化学習を用いて,複数の基地局セル環境上でブラインドビームアライメントを行う。
提案手法は,オーバーヘッドを伴わずに従来の手法の最大4倍のデータレートが得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Feb 2021 14:02:45 GMT)
Effective Voice: Beyond Exit and Affect in Online Communities [11.0] オンラインコミュニティは、ユーザの自己表現に十分な機会を提供するが、平均的なユーザがコミュニティポリシーを直接コントロールする手段がない。
本稿では,制度的ガバナンスのメカニズムを定め,参加者の声をよりよく聞き取るための戦略と手法を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Feb 2021 17:33:11 GMT)
Self-Supervised Learning via multi-Transformation Classification for
Action Recognition [10.7] マルチトランスフォーメーション分類に基づく自己監督型映像表現学習手法を導入し,人間の行動を効率的に分類する。
ビデオの表現は、7つの異なる変換を分類することで自己監督的な方法で学習される。
C3Dおよび3D Resnet-18をバックボーンネットワークとして, UCF101およびHMDB51データセットの実験を行った。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Feb 2021 16:11:26 GMT)
TEMImageNet Training Library and AtomSegNet Deep-Learning Models for
High-Precision Atom Segmentation, Localization, Denoising, and
Super-Resolution Processing of Atomic-Resolution Images [9.3] 原子分割・局在化,雑音低減,原子分解能走査透過電子顕微鏡(STEM)画像の劣化は難しい課題である。
本稿では,ロバストかつ高精度な原子セグメンテーション,ローカライゼーション,デノナイズ,超解像処理を実現するための学習ライブラリと深層学習手法の開発について報告する。
私たちは、ディープラーニングモデルをグラフィカルユーザインターフェースを備えたデスクトップアプリにデプロイし、アプリは無償でオープンソースです。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Feb 2021 06:14:18 GMT)
Inverse Design of Quantum Holograms in Three-Dimensional Nonlinear
Photonic Crystals [9.0] 構造フォトンペア間の所望の量子相関を生成するために,3次元非線形フォトニック結晶とポンプビームを設計するための体系的アプローチを提案する。
私たちのモデルは完全に微分可能で、正確で効率的な学習と新しいデザインの発見を可能にします。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Feb 2021 13:27:40 GMT)
Towards Teachable Conversational Agents [9.0] 対話型インタフェースを用いて、人間教師と対話型機械学習者の相互作用を調査するアイデアを探求する。
その結果,対話型エージェントの概念を検証し,対話型インタラクションから学習しようとする機械学習システムの開発に関連する要因を明らかにする。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Feb 2021 16:56:24 GMT)
Unavailable Transit Feed Specification: Making it Available with
Recurrent Neural Networks [9.0] 一般論として、公共交通機関の需要は、使用を拒む声が高まり、その品質が要求される。
本稿では,データマイニングと機械学習技術を活用した革新的な手法を用いて,公共交通機関に関する利用できないデータの利用を目標とする。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Feb 2021 12:17:20 GMT)
Necessary and sufficient conditions for optimal adjustment sets in
causal graphical models with hidden variables [8.9] 本稿では,他の調整集合と比較して最小の分散を達成するための最適性を定義する。
それは原因、効果、調整セットおよび条件付き変数間の相互情報に基づく情報理論のアプローチによって特徴付けられます。
結果は、分散が特定の情報理論分解を認めている推定値のクラスに対して有効である。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Feb 2021 12:25:06 GMT)
Exploring Knowledge Distillation of a Deep Neural Network for
Multi-Script identification [8.7] 多言語スクリプト識別は、シーンテキスト画像に複雑な背景を持つ異なる言語からなる難しいタスクである。
深層ニューラルネットワークは教師モデルとして採用され、教師モデルの予測を利用して小さな学生ネットワークを訓練する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Feb 2021 12:54:07 GMT)
MHDeep: Mental Health Disorder Detection System based on Body-Area and
Deep Neural Networks [7.9] メンタルヘルス問題は世界中の何百万人もの人々の生活の質に影響を与える。
最近の身体領域ネットワークの導入は、可能なソリューションに向かっています。
市販WMSと効率的なDNNモデルを用いて3つの重要なメンタルヘルス障害を診断するMHDeep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） (Sat, 20 Feb 2021 20:17:07 GMT)
Not All Features Are Equal: Discovering Essential Features for
Preserving Prediction Privacy [7.5] クラウドから機械学習サービスを受信する場合、プロバイダはすべての機能を受信する必要はない。
我々はこの問題を摂動に基づく勾配法として定式化し、入力特徴空間のこの部分集合を発見する。
サブセットを特定した後、Cloakはユーティリティ保存定数値を使用して機能の残りの部分を抑圧する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Feb 2021 05:02:25 GMT)
SSFG: Stochastically Scaling Features and Gradients for Regularizing
Graph Convolution Networks [7.1] 繰り返しグラフ畳み込みを適用すると、余計な問題を引き起こす可能性がある。
この問題に対処するための正規化手法を提案する。
本手法は,ベースライングラフネットワーク全体の性能を効果的に改善する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Feb 2021 12:59:48 GMT)
Versatile and Robust Transient Stability Assessment via Instance
Transfer Learning [6.8] 本稿では,電力系統力学の知識を取り入れたデータ駆動型アルゴリズムに新たなデータ収集手法を提案する。
不安定領域に関する重要な情報を提供する断層影響領域という新しい概念を導入する。
IEEE 39バスシステムのテスト結果は、このモデルがこれまで見つからなかった運用シナリオの安定性を正確に予測できることを検証します。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Feb 2021 09:10:29 GMT)
Neural Sampling Machine with Stochastic Synapse allows Brain-like
Learning and Inference [6.1] NNの新しいクラスであるNeural-Sampling-Machineを紹介し、シナプス接続におけるシナプス性を利用してベイズ推定を近似する。
クロスバーと金属状態の間のセレクタ要素の固有のスイッチングは、NSMのシナプス内の乗算ノイズをもたらすことを実験的に示した。
回転試料における標準画像分類タスクとデータ不確実性推定について報告する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Feb 2021 23:45:24 GMT)
Bayesian adversarial multi-node bandit for optimal smart grid protection
against cyber attacks [5.9] 本稿では,スマートグリッドの変動制約を考慮した非定常対向コストを提案する。
本稿では,サイバー攻撃に対する最適なスマートグリッド保護の問題について,比較的現実的なシナリオで検討する。
この問題を解決するために、トンプソン・ヘッジアルゴリズムと呼ばれるアルゴリズムが提示される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Feb 2021 10:45:21 GMT)
On the Limits to Multi-Modal Popularity Prediction on Instagram -- A New
Robust, Efficient and Explainable Baseline [5.9] 人口ベースの人気予測のための,頑健で効率的で説明可能なベースラインを提示する。
我々は,コンピュータビジョンにおける最新の手法を用いて,視覚的モダリティから抽出した情報を最大化する。
われわれの最強のモデルは、Instagramの人口ベースの人気予測可能性に限界があることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Feb 2021 13:39:45 GMT)
Game Mechanic Alignment Theory and Discovery [5.6] 我々は,ゲームメカニックアライメント理論という新しい概念を提案する。
プレイヤーと環境の影響を消し去ることで、自動チュートリアル生成システムで使用するメカニクスをよりよく特定することができる。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Feb 2021 03:41:03 GMT)
Knowledge-Base Enriched Word Embeddings for Biomedical Domain [5.1] 利用可能なコーポラとドメイン知識の情報を共同利用したバイオメディカルドメインのための新しい単語埋め込みモデルを提案する。
既存のアプローチとは異なり、提案手法は単純だが、ドメインリソースで利用可能な正確な知識を正しく捉えることに長けている。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Feb 2021 18:18:51 GMT)
Balance is key: Private median splits yield high-utility random trees [4.9] 本研究では,ディプリメ林(DiPriMe forests)を提案する。
理論的かつ実証的に、結果のアルゴリズムは、差分プライバシーを確保しつつ、高い実用性を示すことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Feb 2021 01:18:15 GMT)
Elastic Similarity Measures for Multivariate Time Series Classification [4.6] 弾性類似度測定は、時系列データで動作するように特別に設計された類似度測定のクラスです。
弾性類似度測定は、分類、クラスタリング、外れ値検出などの機械学習タスクで広く使用されている。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Feb 2021 02:24:33 GMT)
Automatic Segmentation and Location Learning of Neonatal Cerebral
Ventricles in 3D Ultrasound Data Combining CNN and CPPN [3.6] 臨床ルーティングでは,2次元超音波画像上で手動2D計測を行い,脳室系の容積を推定する。
この問題に対処する1つの方法は、3DUSデータのための自動CVSセグメンテーションアルゴリズムを開発することである。
本稿では,この複雑な課題を解決するための2次元および3次元畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の可能性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Feb 2021 14:48:22 GMT)
Point Transformer for Shape Classification and Retrieval of 3D and ALS
Roof PointClouds [3.4] 本稿では,リッチポイントクラウド表現の導出を目的とした,完全注意モデルであるem Point Transformerを提案する。
モデルの形状分類と検索性能は,大規模都市データセット - RoofN3D と標準ベンチマークデータセット ModelNet40 で評価される。
提案手法は、RoofN3Dデータセットの他の最先端モデルよりも優れており、ModelNet40ベンチマークで競合する結果を与え、目に見えない点の破損に対して高い堅牢性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Feb 2021 08:54:37 GMT)
Squeeze-and-Excitation Normalization for Automated Delineation of Head
and Neck Primary Tumors in Combined PET and CT Images [3.3] ポジトロン発光トモグラフィ/CT(PET/CT)画像を組み合わせることで、ヘッドアンドネック(H&N)一次腫瘍分割の自動化に貢献します。
残層を持つU-Netアーキテクチャを設計し,Squeeze-and-Excitation Normalizationを補足した。
本手法は,クロスバリデーション (DSC 0.745, 精度 0.760, リコール 0.789) と試験セット (DSC 0.759, 精度 0.833, リコール 0.740) で達成し, HECKTORチャレンジで優勝した。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Feb 2021 21:06:59 GMT)
Multi-Slice Fusion for Sparse-View and Limited-Angle 4D CT
Reconstruction [3.0] 複数の低次元デノイザの融合に基づく新しい4次元再構成アルゴリズムであるマルチスライス融合を提案する。
分散異種クラスタ上でのマルチスライス融合を実装し,大規模な4次元ボリュームを適切な時間で再構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Feb 2021 01:06:06 GMT)
PySensors: A Python Package for Sparse Sensor Placement [2.9] PySensorsは、分類および再構築タスクのためのスパースなセンサーセットを選択および配置するためのPythonパッケージである。
具体的には、PySensorsはデータ駆動のスパースセンサ配置最適化のためのアルゴリズムを実装している。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Feb 2021 19:35:41 GMT)
An Evaluation of Edge TPU Accelerators for Convolutional Neural Networks [2.8] Edge TPUは低消費電力のエッジデバイス用のアクセラレータで、CoralやPixelなどのさまざまなGoogle製品で広く使用されている。
私たちは、エッジtpusの3つのクラスを広範囲に評価し、さまざまなコンピューティングエコシステムをカバーしました。
我々は、アクセラレーターの主要なパフォーマンス指標を推定するために、高精度な学習機械学習モデルの開発に取り組みます。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Feb 2021 19:25:09 GMT)
Large-width functional asymptotics for deep Gaussian neural networks [2.8] 重みとバイアスが独立であり、ガウス分布に従って同一に分布する完全連結フィードフォワード深層ニューラルネットワークを考える。
この結果は、無限に広い深層ニューラルネットワークとプロセス間の相互作用に関する最近の理論的研究に寄与する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Feb 2021 10:14:37 GMT)
On a notion of independence proposed by Teddy Seidenfeld [2.6] Teddy Seidenfeldは長い間、バイナリモデルは不正確な不確定性の重要な側面に対処するのに十分強力ではないと主張してきました。
私たちはこのアプローチを使用して、無関係(と独立)の興味深い概念を探求します。
このような無関係あるいは独立性の評価を行うことの結果は、非常に強いものであることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Feb 2021 13:15:28 GMT)
Knowledge engineering mixed-integer linear programming: constraint
typology [2.4] 混合整数線形プログラムMILPの制約型について検討する。
milpは、実生活のスケジューリング、ルーティング、計画、リソース割り当て、時間的最適化問題のモデリングと解決によく使われる数学的プログラミング手法である。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Feb 2021 20:07:24 GMT)
Understanding and Enhancing the Use of Context for Machine Translation [2.4] この論文は、ニューラルモデルにおけるコンテキストの特定の可能性を理解し、それらから恩恵を受ける拡張モデルを設計することに焦点を当てている。
ソース言語からターゲット言語に翻訳するには、神経モデルは与えられたコンテキストにおける構成語の意味を理解する必要があります。
NLP分野を進めるためには、コンテキストの役割と学習モデルに対するデータの影響をより深く検討することが不可欠です。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Feb 2021 20:19:27 GMT)
Turbo-Aggregate: Breaking the Quadratic Aggregation Barrier in Secure
Federated Learning [2.3] 多くのユーザにフェデレーション学習を拡大する上で大きなボトルネックは、多くのユーザを対象としたセキュアなモデルアグリゲーションのオーバーヘッドである。
本稿では,Turbo-Aggregateという,O(NlogN)$の安全なアグリゲーションオーバヘッドを実現するための,最初のセキュアアグリゲーションフレームワークを提案する。
我々は,Turbo-Aggregateがユーザ数でほぼ直線的に成長する総実行時間を実現し,最大40ドル以上のユーザを持つ最先端プロトコルの高速化を実現することを実験的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Feb 2021 20:20:49 GMT)
Automated identification of transiting exoplanet candidates in NASA
Transiting Exoplanets Survey Satellite (TESS) data with machine learning
methods [1.9] AI/ML ThetaRayシステムは当初ケプラー太陽系外惑星のデータで訓練され、確認された太陽系外惑星で検証される。
TESSミッションで発生したしきい値交差イベント(TCE)の10,803光曲線へのThetaRayの適用により、39の新たな惑星候補が発見された。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Feb 2021 12:28:39 GMT)
$\mathcal{PT}$-Symmetric Quantum State Discrimination for Attack on BB84
Quantum Key Distribution [1.8] 我々は,$mathcalPT$-symmetric 量子力学によって提供される余分な自由度を利用して,BB84 QKDプロトコルを攻撃するためのアプローチを設計・解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Feb 2021 02:07:44 GMT)
Multi-task Learning Approach for Automatic Modulation and Wireless
Signal Classification [1.8] 深層ニューラルネットワークの可能性をマルチタスク学習(MTL)フレームワークと組み合わせて活用し、変調と信号分類のタスクを同時に学習します。
我々は、レーダーと複数のラベルとの通信信号からなる唯一の既知のオープン異種無線信号データセットをリリースします。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Feb 2021 21:14:59 GMT)
Discussion Tracker: Supporting Teacher Learning about Students'
Collaborative Argumentation in High School Classrooms [1.8] ディスカッショントラッカーは、議論の移動、特異性、コラボレーションを分類するための新しいアルゴリズムに基づく教室での議論分析システムである。
教室の配置の結果、教師は分析が役に立ち、下位の分類器は中程度から実質的な人間との合意で機能することがわかった。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Feb 2021 09:06:57 GMT)
Provably Strict Generalisation Benefit for Equivariant Models [1.3] 不変/等価であるモデルのエンジニアリングは一般化を改善すると広く信じられている。
本稿では,不変/等価モデルに対する一般化における最初の非ゼロ改善について述べる。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Feb 2021 12:47:32 GMT)
Possible implications for particle physics by quantum measurement [1.3] 量子測度における魅力的な現象は、量子ゼノ効果と呼ばれ、ハミルトニアン測定によって選択された特定の部分空間で観察することができる。
我々は、基本粒子の性質に関する別の知見を開発するが、標準モデル(SM)に挑戦する意図はない。
統一的かつ単純な方法で、我々の有効モデルはニュートリノの小さな質量と振動の起源、荷電フェルミオンの質量の階層パターン、色閉じ込め、量子数の離散化をマージすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Feb 2021 08:15:55 GMT)
Everything is Relative: Understanding Fairness with Optimal Transport [1.2] バイアスとその構造を解釈可能かつ定量に探索できる公平性への最適輸送ベースアプローチを提案する。
我々のフレームワークは、アルゴリズムによる差別のよく知られた例を復元し、他の指標が失敗したときの不公平さを検知し、レコメンデーションの機会を探ることができる。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Feb 2021 13:57:53 GMT)
Optomechanically induced optical responses with non-rotating wave
approximation [1.0] 簡単な光学系におけるスロー光の特性について検討する。
NRWA効果により、光学的に誘起される透明性の窓において、超低光を容易に得ることができる。
この結果は、現代の光ネットワークにおける光伝送の制御に利用できると我々は信じている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Feb 2021 08:40:49 GMT)
Contextual Argument Component Classification for Class Discussions [1.0] 議論要素を分類するための計算モデルに,局所的談話文脈と話者文脈という2種類の異なる文脈情報をどのように組み込むかを示す。
いずれのコンテキストタイプもパフォーマンスを改善することができるが、改善はコンテキストサイズと位置に依存している。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Feb 2021 08:48:07 GMT)
Deep Structured Feature Networks for Table Detection and Tabular Data
Extraction from Scanned Financial Document Images [0.6] 本研究では、財務PDF文書から自動テーブル検出と表データ抽出を提案する。
我々は,より高速なR-CNN(Region-based Convolutional Neural Network)モデルを用いて,テーブル領域を検出する3つの主要なプロセスからなる手法を提案する。
提案したデータセットから,検出モデルの卓越したテーブル検出性能を得た。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Feb 2021 08:21:17 GMT)
Nonclassical Light from Exciton Interactions in a Two-Dimensional
Quantum Mirror [0.4] 半導体単分子膜の励起子は、超高効率で共鳴光を反射できる集合共鳴を形成する。
励起子間の有限範囲相互作用は、非常に非古典的な光の発生につながることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Feb 2021 14:05:30 GMT)
Generalization bounds for graph convolutional neural networks via
Rademacher complexity [0.4] 単一の隠れ層を有するグラフ畳み込みネットワーク(GCN)のサンプル複雑性について検討する。
これらの複雑性の導出はグラフ畳み込みフィルタの最大の固有値とグラフの次数分布に明示的に依存する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Feb 2021 02:51:13 GMT)
Retrain or not retrain: Conformal test martingales for change-point
detection [0.3] 我々は,データの分布が変化するタイミングを検出するためのスキームを設定し,予測アルゴリズムを訓練する過程を補うことを主張する。
私たちの提案するスキームは、交換可能なマーチンゲール、すなわちデータの交換可能な分配の下でマーチンゲールであるプロセスに基づいています。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Feb 2021 20:39:05 GMT)
nTreeClus: a Tree-based Sequence Encoder for Clustering Categorical
Series [0.0] 本稿では,nTreeClusというクラスタリングシーケンスデータに対するモデルに基づく新しいアプローチを提案する。
この新しい表現を採用することで、分類的時系列に固有のパターンを考慮し、シーケンスをクラスタ化する。
合成および実際のデータセット、タンパク質配列、カテゴリー時系列を用いた経験的評価は、nTreeClusが最先端のアルゴリズムよりも競合的あるいは優れていることを示した。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Feb 2021 03:58:17 GMT)
Using a resource theoretic perspective to witness and engineer quantum
generalized contextuality for prepare-and-measure scenarios [0.0] 本稿では,一般的な文脈性に関する資源理論の枠組みを,準備・測定シナリオの構造を解析するためのツールとして利用する。
状態依存的クローン化シナリオは、より単純なシナリオからコンテキスト性を引き継いでいることを示し、非コンテキスト性不等式に対する量子コンテキスト違反を伴う複雑な準備・測定シナリオを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Feb 2021 23:06:03 GMT)
The Umbrella software suite for automated asteroid detection [0.0] 小惑星検出, 検証, 識別, 報告のためのUmbrellaソフトウェアスイートを提案する。
Umbrellaの現在のコアは、Umbrella2と呼ばれるオープンソースのモジュールライブラリで、処理パイプラインの全ステップのアルゴリズムとインターフェースを含んでいる。
このライブラリ上に構築され、デスクトッププログラム(ViaNearby)とWebサーバ(Webrella)の両方でアクセス可能な検出パイプラインを実装しました。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Feb 2021 10:48:56 GMT)
Predicting times of waiting on red signals using BERT [0.0] BERTモデルを用いた道路交通シミュレーション結果の近似手法を提案する。
実験は、Traffic Simulation Frameworkソフトウェアを用いて、現実的な道路ネットワーク上で実行されるデータセット上で実施された。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Feb 2021 10:28:37 GMT)
NUBOT: Embedded Knowledge Graph With RASA Framework for Generating
Semantic Intents Responses in Roman Urdu [0.0] 本稿では、対応するローマウルドゥ非構造化データに対する正確な意図の生成について述べる。
我々はこのコーパスをRASA NLUモジュールに統合して意図分類を行う。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Feb 2021 18:17:21 GMT)
Modelling mobility and visualizing people's flow patterns in rural areas
for future infrastructure development as a good transnational land-governance
practice [0.0] 本稿では,クロスボーダーモビリティ研究,原点決定モビリティモデリング,可視化について要約する。
セネガルとギニアビッソーの国境にあるカヤンガ-ゲバ川流域の地方自治体やNGOのインフラ開発を支援するために行われた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Feb 2021 09:52:29 GMT)
Logarithmic Regret in Feature-based Dynamic Pricing [0.0] 機能ベースの動的価格設定は、差別化された製品の価格設定の人気が高まっているモデルです。
我々は、インフラクティゲンと敵対的な特徴設定のための2つのアルゴリズムを提供し、両方の最適$O(dlogT)$後悔境界を証明します。
さらに、より一般的な設定で$(sqrtt)$情報理論下限を証明し、"需要曲線の知識"が機能ベースの動的価格の指数関数的な改善につながることを実証します。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Feb 2021 00:45:33 GMT)
Info-Evo: Using Information Geometry to Guide Evolutionary Program
Learning [0.0] Info-Evoは、非パラメトリックフィッシャー情報を用いた自然勾配探索を用いて、進化的学習アルゴリズムの継続的なガイダンスを提供する。
自動プログラム学習へのこのアプローチの適用に関するいくつかの詳細をレビューした。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Feb 2021 09:36:00 GMT)
Importance of Environment Design in Reinforcement Learning: A Study of a
Robotic Environment [0.0] 本稿では,マルコフ決定プロセス(MDP)フレームワークをモデルとした移動ロボットアシスタントの意思決定過程について検討する。
MDPの最適状態-作用結合は非線形ベルマン最適方程式で計算される。
私たちは、同じスキーマで様々な小さな変更を行い、異なる最適なポリシーを生み出します。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Feb 2021 21:14:09 GMT)
GLAM: Graph Learning by Modeling Affinity to Labeled Nodes for Graph
Neural Networks [0.0] グラフが存在しない場合の半教師付きグラフ学習法を提案する。
教師なしkNNグラフと教師付きラベル親和性グラフの凸結合としてグラフを学習する。
私たちの実験では、このアプローチは最先端のグラフ学習手法よりもシンプルで(最大1.5%)、トレーニングが(最大70倍)簡単で、パフォーマンスが向上することを示唆している。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Feb 2021 17:56:52 GMT)
End-to-end neural network approach to 3D reservoir simulation and
adaptation [0.0] 貯留層シミュレーションと適応問題に対する統一的なアプローチを提示する。
単一のニューラルネットワークモデルは、3D貯留層モデルの初期地質パラメータから前方通過を可能にする。
提案手法は,数桁のシミュレーション速度アップの利点を生かして,正確な貯留層シミュレーションと履歴マッチングを提供する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Feb 2021 10:03:45 GMT)
Deep Learning and the Global Workspace Theory [0.0] 近年のディープラーニングの進歩により、人工知能は多くの感覚、知覚、言語的、認知的なタスクにおいて、人間レベルのパフォーマンスに近いものになった。
しかし、新しい脳にインスパイアされた認知アーキテクチャーの必要性はますます高まっている。
グローバルワークスペース理論(Global Workspace theory)は、特定のモジュールのネットワーク間で情報を統合し、分散し、より高いレベルの認知と認識を作り出す大規模システムを指す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Feb 2021 00:33:38 GMT)
Decaying Clipping Range in Proximal Policy Optimization [0.0] PPO(Proximal Policy Optimization)は、強化学習で最も広く使用されているアルゴリズムの1つです。
その成功の鍵は、クリッピングメカニズムによる信頼できるポリシー更新と、ミニバッチ更新の複数のエポックである。
トレーニング全体を通して線形および指数関数的に減衰するクリッピング範囲のアプローチを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Feb 2021 22:08:05 GMT)
DTI-SNNFRA: Drug-Target interaction prediction by shared nearest
neighbors and fuzzy-rough approximation [0.0] DTI-SNNFRA(DTI-SNNFRA)を提案する。
ROC-AUCの予測スコアは0.95と非常に良好である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Feb 2021 09:10:53 GMT)
Classical Instability Effects on Photon Excitations and Entanglement [0.0] 光子励起と絡み合いは互いに結びついている。
これらの結果は、量子システムとその古典的な相互関係の光を放つのに使うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Feb 2021 23:10:26 GMT)
Augmenting High-dimensional Nonlinear Optimization with Conditional GANs [0.0] 本稿では,逆最適化アルゴリズムを補完する生成モデルを提案する。
生成モデルは、オリジナルのソリューションよりも100%優れた多様性を持つソリューションを生成します。
単純なトレーニングアプローチや単純なトレーニングさえも、高次元問題に対する逆アルゴリズムによって見つかる解の多様性と最適性を大幅に改善できることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Feb 2021 18:07:33 GMT)
An ecologically valid examination of event-based and time-based
prospective memory using immersive virtual reality: the effects of delay and
task type on everyday prospective memory [0.0] 本研究の目的は,日常PM(焦点・非焦点イベントベース,時間ベース)を包括的に評価することであった。
PMの意図の符号化と開始までの遅延長とPMタスクの種類が日常のPMパフォーマンスに及ぼす影響について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Feb 2021 21:24:12 GMT)
An Attention Ensemble Approach for Efficient Text Classification of
Indian Languages [0.0] 本稿では,インド・デヴァナガリ文字を母語とするマラーティー語における短文文書の細かな技術領域識別について述べる。
畳み込みニューラルネットワークが生成する中間文表現と双方向の長期記憶とを合体させ,効率的なテキスト分類を実現するcnn-bilstm注意アンサンブルモデルを提案する。
実験結果から,提案モデルが与えられたタスクにおける各種ベースライン機械学習および深層学習モデルより優れ,89.57%,f1スコア0.8875の検証精度が得られた。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Feb 2021 07:31:38 GMT)
A Comprehensive Review on the NILM Algorithms for Energy Disaggregation [0.0] 非侵入負荷モニタリング(NILM)またはエネルギー分散は、集合レベルで測定された家庭用エネルギーを構成機器に分離することを目的としている。
本稿では、効果的なNILMシステムフレームワークの調査を行い、ベンチマークアルゴリズムのパフォーマンスをレビューする。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Feb 2021 23:53:57 GMT)