Localized Calibration: Metrics and Recalibration [133.1] 完全大域キャリブレーションと完全個別化キャリブレーションのギャップにまたがる細粒度キャリブレーション指標を提案する。
次に,局所再校正法であるLoReを導入し,既存の校正法よりもLCEを改善する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 07:22:12 GMT)
Confidence Scores Make Instance-dependent Label-noise Learning Possible [129.8] ノイズのあるラベルで学習する際、そのラベルはノイズモデルと呼ばれる遷移分布に従ってランダムに他のクラスに移動することができる。
我々は、各インスタンスラベル対に信頼スコアを付与する、信頼スコア付きインスタンス依存ノイズ(CSIDN)を導入する。
信頼性スコアの助けを借りて、各インスタンスの遷移分布を推定できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 23:40:07 GMT)
Return-Based Contrastive Representation Learning for Reinforcement
Learning [126.7] そこで本研究では,学習表現に異なる戻り値を持つ状態-動作ペアを判別させる新しい補助タスクを提案する。
アルゴリズムはatariゲームやdeepmindコントロールスイートの複雑なタスクのベースラインを上回っています。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 13:04:18 GMT)
Reinforcement Learning with Prototypical Representations [114.4] Proto-RLは、プロトタイプ表現を通じて表現学習と探索を結び付ける自己監督型フレームワークである。
これらのプロトタイプは、エージェントの探索経験の要約と同時に、観察を表す基盤としても機能する。
これにより、困難な連続制御タスクのセットで最新の下流ポリシー学習が可能になります。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 18:56:34 GMT)
On conditional versus marginal bias in multi-armed bandits [105.1] 多腕バンディットにおける腕のサンプル平均のバイアスは、適応データ解析において重要な問題である。
サンプル平均を含む報酬の単調関数の条件バイアスの兆候を特徴付ける。
我々の結果は任意の条件付けイベントを保ち、データ収集ポリシーの自然な単調性特性を活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 21:10:15 GMT)
Learning from eXtreme Bandit Feedback [105.0] 非常に大きな行動空間の設定における帯域幅フィードバックからのバッチ学習の問題について検討する。
本稿では,より有利なバイアス分散状態で動作する選択的重要度サンプリング推定器(sIS)を提案する。
我々は,この推定器を,XMCタスクの帯域幅フィードバックから学習するために,新しいアルゴリズム手法であるポリシ・オプティマイズ・フォー・エクストリーム・モデル (POXM) に採用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 22:58:15 GMT)
HALMA: Humanlike Abstraction Learning Meets Affordance in Rapid Problem
Solving [104.8] 人間は自然主義的タスクの構造に応じて構成的および因果的抽象化、つまり知識を学ぶ。
エージェントがその知識をどのように表現するかには、知覚、概念、アルゴリズムの3段階の一般化がある、と我々は主張する。
このベンチマークは、ビジュアルコンセプト開発と迅速な問題解決のための新しいタスクドメイン、HALMAを中心にしています。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 20:37:01 GMT)
Transformers in Vision: A Survey [101.1] トランスフォーマーは、入力シーケンス要素間の長い依存関係をモデリングし、シーケンスの並列処理をサポートします。
変圧器は設計に最小限の誘導バイアスを必要とし、自然にセット関数として適しています。
本調査は,コンピュータビジョン分野におけるトランスフォーマーモデルの概要を概観することを目的としている。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 11:40:11 GMT)
On Infinite-Width Hypernetworks [101.0] 我々は、ハイパーネットワークが、下降中のグローバルなミニマを保証していないことを示す。
我々は,これらのアーキテクチャの機能的先行を,対応するGPカーネルとNTKカーネルを導出することによって同定する。
この研究の一環として、標準完全連結ReLUネットワークの高次テイラー項の厳密な境界を導出した数学的貢献を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 23:10:56 GMT)
Provably Efficient Reinforcement Learning for Discounted MDPs with
Feature Mapping [99.6] 本稿では,割引決定(MDP)のための強化学習について検討する。
本稿では,特徴写像を利用した新しいアルゴリズムを提案し,$tilde O(dsqrtT/ (1-gamma)2)$ regretを求める。
以上の結果から,提案した強化学習アルゴリズムは,最大1-γ-0.5$の係数でほぼ最適であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 23:10:12 GMT)
Towards a Neural Graphics Pipeline for Controllable Image Generation [96.1] ニューラルグラフパイプライン(NGP)は,ニューラルネットワークと従来の画像形成モデルを組み合わせたハイブリッド生成モデルである。
NGPは、画像を解釈可能な外観特徴マップの集合に分解し、制御可能な画像生成のための直接制御ハンドルを明らかにする。
単目的シーンの制御可能な画像生成におけるアプローチの有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 09:18:55 GMT)
Towards Causal Representation Learning [96.1] 機械学習とグラフィカル因果関係の2つの分野が生まれ、別々に発展した。
現在、他分野の進歩の恩恵を受けるために、クロスポリン化と両方の分野への関心が高まっている。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 15:26:57 GMT)
Aligning Time Series on Incomparable Spaces [83.8] 本稿では,Gromov dynamic time warping (GDTW)を提案する。
比較不可能な空間に居住する時系列の調整,合成,比較を行う上での有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 19:33:03 GMT)
Learning Contact Dynamics using Physically Structured Neural Networks [81.7] ディープニューラルネットワークと微分方程式の接続を用いて、オブジェクト間の接触ダイナミクスを表現するディープネットワークアーキテクチャのファミリを設計する。
これらのネットワークは,ノイズ観測から不連続な接触事象をデータ効率良く学習できることを示す。
以上の結果から,タッチフィードバックの理想化形態は,この学習課題を扱いやすくするための重要な要素であることが示唆された。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 17:33:51 GMT)
LogME: Practical Assessment of Pre-trained Models for Transfer Learning [80.2] 最大エビデンス対数(logme)は、転送学習のための事前学習されたモデルを評価するために用いられる。
ブルートフォースの微調整と比較して、LogMEはウォールクロックタイムで3000times$のスピードアップをもたらします。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 13:58:11 GMT)
On Interaction Between Augmentations and Corruptions in Natural
Corruption Robustness [78.7] ImageNet-Cのパフォーマンスを大幅に改善するいくつかの新しいデータ拡張が提案されている。
我々は,類似度と性能の間に強い相関があることを示すために,最小サンプル距離(minimal sample distance)と呼ばれる拡張と腐敗の間の新たな尺度を開発した。
テストタイムの破損がImageNet-Cと知覚的に異なる場合, 破損の顕著な劣化を観察する。
以上の結果から,テストエラーは知覚的に類似した拡張をトレーニングすることで改善できる可能性が示唆された。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 18:58:39 GMT)
Style and Pose Control for Image Synthesis of Humans from a Single
Monocular View [78.6] StylePoseGANは、ポーズと外観のコンディショニングを別々に受け入れる非制御発電機です。
我々のネットワークは、人間のイメージで完全に教師された方法で訓練され、ポーズ、外観、体の部分を切り離すことができる。
StylePoseGANは、一般的な知覚メトリクスで最新の画像生成忠実度を実現します。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 18:50:47 GMT)
Explainers in the Wild: Making Surrogate Explainers Robust to
Distortions through Perception [77.3] 説明における歪みの影響を知覚距離を埋め込むことで評価する手法を提案する。
Imagenet-Cデータセットの画像の説明を生成し、サロゲート説明書の知覚距離を使用して歪んだ画像と参照画像のより一貫性のある説明を作成する方法を示しています。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 12:38:53 GMT)
Dissecting the Diffusion Process in Linear Graph Convolutional Networks [71.3] 近年、グラフ畳み込みネットワーク(GCN)が注目を集めています。
最近の研究は、線形GCNが元の非線形GCNに匹敵する性能が得られることを示している。
DGC(Decoupled Graph Convolution)を提案し,端末時間と機能伝播ステップを分離する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 02:45:59 GMT)
MetaDelta: A Meta-Learning System for Few-shot Image Classification [71.1] 数ショット画像分類のための新しいメタ学習システムであるMetaDeltaを提案する。
MetaDeltaの各メタラーナーは、バッチトレーニングによって微調整された独自の事前訓練エンコーダと、予測に使用されるパラメータフリーデコーダで構成されている。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 02:57:22 GMT)
A Fast and Robust Method for Global Topological Functional Optimization [70.1] 本稿では, より高速で, より安定で, より堅牢なバックプロパゲーション手法を提案する。
このスキームは、永続化ダイアグラム内のドットの安定な可視化を、データ構造におけるクリティカルでほぼクリティカルな簡易な分布として作成するためにも使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 21:25:35 GMT)
DEAAN: Disentangled Embedding and Adversarial Adaptation Network for
Robust Speaker Representation Learning [69.7] 話者関連およびドメイン固有の特徴を解き放つための新しいフレームワークを提案する。
我々のフレームワークは、より話者差別的でドメイン不変な話者表現を効果的に生成できる。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 22:25:01 GMT)
Adaptive Multi-View ICA: Estimation of noise levels for optimal
inference [65.9] Adaptive MultiView ICA (AVICA) はノイズの多いICAモデルであり、各ビューは共有された独立したソースと付加的なノイズの線形混合である。
AVICAは、その明示的なMMSE推定器により、他のICA法よりも優れたソース推定値が得られる。
実脳磁図(MEG)データでは,分解がサンプリングノイズに対する感度が低く,ノイズ分散推定が生物学的に妥当であることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 13:10:12 GMT)
Decoupled and Memory-Reinforced Networks: Towards Effective Feature
Learning for One-Step Person Search [65.5] 歩行者検出と識別サブタスクを1つのネットワークで処理するワンステップ方式を開発しました。
現在のワンステップアプローチには2つの大きな課題があります。
本稿では,これらの問題を解決するために,分離メモリ強化ネットワーク(DMRNet)を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 06:19:45 GMT)
Beyond I.I.D.: Three Levels of Generalization for Question Answering on
Knowledge Bases [63.4] GrailQA.comは64,331の質問で、新しい大規模で高品質なデータセットをリリースしました。
BERTベースのKBQAモデルを提案する。
データセットとモデルの組み合わせにより、KBQAの一般化におけるBERTのような事前学習されたコンテキスト埋め込みの重要な役割を、初めて徹底的に検証し、実証することが可能になります。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 19:04:45 GMT)
A Theory of Label Propagation for Subpopulation Shift [61.4] ラベル伝搬に基づくドメイン適応のための有効なフレームワークを提案する。
アルゴリズム全体でエンドツーエンドの有限サンプル保証を得る。
理論的なフレームワークを、第3のラベルなしデータセットに基づいたソースからターゲットへの転送のより一般的な設定に拡張します。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 17:27:47 GMT)
Softmax Policy Gradient Methods Can Take Exponential Time to Converge [61.0] Softmax Policy gradient(PG)メソッドは、現代の強化学習におけるポリシー最適化の事実上の実装の1つです。
ソフトマックス PG 法は、$mathcalS|$ および $frac11-gamma$ の観点から指数時間で収束できることを実証する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 18:56:26 GMT)
A Scalable, Adaptive and Sound Nonconvex Regularizer for Low-rank Matrix
Completion [60.5] そこで我々は,適応的かつ音質の高い"核フロベニウスノルム"と呼ばれる新しい非スケーラブルな低ランク正規化器を提案する。
特異値の計算をバイパスし、アルゴリズムによる高速な最適化を可能にする。
既存の行列学習手法では最速でありながら、最先端の回復性能が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 07:54:12 GMT)
Semantically Meaningful Class Prototype Learning for One-Shot Image
Semantic Segmentation [59.0] ワンショットセマンティックイメージセグメンテーションは、1つの注釈付きイメージで新しいクラスのオブジェクト領域を分割することを目的としている。
最近の研究では、テスト時に予想される状況を模倣するために、エピソディクストレーニング戦略を採用している。
エピソードトレーニングにおいて,マルチクラスラベル情報を活用することを提案する。
ネットワークが各カテゴリに対してより意味のある機能を生成するように促すだろう。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 12:07:35 GMT)
Why do classifier accuracies show linear trends under distribution
shift? [58.4] あるデータ分布上のモデルの精度は、別の分布上の精度のほぼ線形関数である。
2つのモデルが予測で一致する確率は、精度レベルだけで推測できるものよりも高いと仮定します。
分布シフトの大きさが大きければ, 2 つの分布のモデルを評価する場合, 線形傾向が生じなければならない。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 22:58:38 GMT)
Improving Uncertainty Calibration via Prior Augmented Data [56.9] ニューラルネットワークは、普遍関数近似器として機能することで、複雑なデータ分布から学習することに成功した。
彼らはしばしば予測に自信過剰であり、不正確で誤った確率的予測に繋がる。
本稿では,モデルが不当に過信である特徴空間の領域を探索し,それらの予測のエントロピーをラベルの以前の分布に対して条件的に高める手法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 07:02:37 GMT)
Ps and Qs: Quantization-aware pruning for efficient low latency neural
network inference [56.2] 超低遅延アプリケーションのためのニューラルネットワークのトレーニング中の分級と量子化の相互作用を研究します。
量子化アウェアプルーニングは,タスクのプルーニングや量子化のみよりも計算効率のよいモデルであることが判明した。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 19:00:05 GMT)
GELATO: Geometrically Enriched Latent Model for Offline Reinforcement
Learning [54.3] オフライン強化学習アプローチは、近近法と不確実性認識法に分けられる。
本研究では,この2つを潜在変動モデルに組み合わせることのメリットを実証する。
提案したメトリクスは、分布サンプルのアウトの品質と、データ内のサンプルの不一致の両方を測定します。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 19:42:40 GMT)
Action Redundancy in Reinforcement Learning [54.3] 遷移エントロピーはモデル依存遷移エントロピーと作用冗長性という2つの用語で記述できることを示す。
その結果,行動冗長性は強化学習の根本的な問題であることが示唆された。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 19:47:26 GMT)
Thinking Deeply with Recurrence: Generalizing from Easy to Hard
Sequential Reasoning Problems [51.1] 我々は、リカレントネットワークは、非リカレントディープモデルの振る舞いを詳細にエミュレートする能力を有することを観察する。
再帰ステップの少ない単純な迷路を解くように訓練された再帰ネットワークは、推論中に追加の繰り返しを実行するだけで、より複雑な問題を解決することができる。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 14:09:20 GMT)
Self-Supervised Learning of Graph Neural Networks: A Unified Review [50.7] ラベルなしサンプルを多用する新たなパラダイムとして,自己教師型学習が登場している。
SSLを用いたグラフニューラルネットワーク(GNNs)のトレーニング方法の統一レビューを提供します。
gnnに対するssl手法の処理は,様々な手法の類似性と相違に光を当て,新しい手法やアルゴリズムの開発段階を定めている。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 03:43:45 GMT)
Variational Data Assimilation with a Learned Inverse Observation
Operator [46.9] システムの最適化性を改善するために観測データをどのように使用できるかを示す。
これをカオスシステム全体でよりよく振る舞うために利用します。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 17:16:01 GMT)
Few-shot Network Anomaly Detection via Cross-network Meta-learning [45.8] GDN(Graph Deviation Networks)という新しいタイプのグラフニューラルネットワークを提案します。
GDNは少数のラベル付き異常を利用して、ネットワーク上の異常ノードと正常ノードの間に統計的に有意なずれを生じさせる。
提案したGDNを新しいクロスネットワークメタラーニングアルゴリズムで実装し,マルチショットネットワーク異常検出を実現した。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 16:42:37 GMT)
Improving Lossless Compression Rates via Monte Carlo Bits-Back Coding [45.7] bits-backは、およその後方と真の後方の間のKLの発散に等しい増加に苦しむ。
より厳密な変動境界からビットバック符号化アルゴリズムを導出することにより、このギャップを取り除く方法を示す。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 14:58:01 GMT)
User Factor Adaptation for User Embedding via Multitask Learning [45.6] ユーザ関心をドメインとして扱い、ユーザ言語がどのように異なるかを経験的に検証する。
マルチタスク学習フレームワークを用いて,ユーザの関心の言語変動を考慮したユーザ埋め込みモデルを提案する。
モデルは人間の監督なしにユーザ言語とそのバリエーションを学習する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 15:21:01 GMT)
Explaining Fast Improvement in Online Imitation Learning [44.0] オンライン模倣学習(英語: Online mimicion Learning, IL)は、専門家のポリシーとのインタラクションを利用して効率的なポリシー最適化を行うフレームワークである。
オンラインILは多くのアプリケーションで実証的な成功を収めた。
オンラインILにおけるポリシークラスの採用には,政策改善のスピードが向上し,性能バイアスが減少する,という2つのメリットがあることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 01:26:47 GMT)
Collaborative Group Learning [42.3] 協調学習は、小規模学生ネットワークのプールをロバストなローカルミニマへと導くために、知識伝達をうまく応用してきた。
従来のアプローチでは、学生の数が増加すると、学生の均質化が大幅に増加するのが普通だった。
特徴表現の多様化と効果的な正規化の実現を目的とした,効率的なフレームワークである協調型グループ学習を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 04:57:36 GMT)
Escaping Poor Local Minima in Large Scale Robust Estimation [41.3] ロバストなパラメータ推定のための2つの新しいアプローチを紹介します。
最初のアルゴリズムは、貧弱なミニマから逃れる強力な能力を持つ適応的なカーネルスケーリング戦略を使用します。
第2のアルゴリズムは、一般化メジャー化最小化フレームワークと半二次昇降式を組み合わせて、シンプルで効率的なソルバーを得る。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 11:58:29 GMT)
Learning to Switch Between Machines and Humans [41.0] 既存の強化学習エージェントを異なる自動化レベルで動作させるアルゴリズムを開発した。
まず、マルコフ決定プロセスを通じて、チーム内のエージェント間の制御を切り替えることを学ぶことの課題を定義する。
我々のアルゴリズムは、複数の独立したエージェントチーム間でのスイッチングポリシーの複数のシーケンスを見つけるのに利用できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 08:43:23 GMT)
Improved Learning of Robot Manipulation Tasks via Tactile Intrinsic
Motivation [40.8] スパースゴール設定では、エージェントはランダムに目標を達成するまで肯定的なフィードバックを受けません。
子どもの触覚による探索から着想を得て,ロボットの力センサと操作対象との力の合計に基づいて本質的な報酬を定式化する。
提案手法は,3つの基本ロボット操作ベンチマークにおける最先端手法の探索と性能向上を促進させる。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 14:21:30 GMT)
"Am I A Good Therapist?" Automated Evaluation Of Psychotherapy Skills
Using Speech And Language Technologies [38.7] 5000以上のレコードのデータセットを使用して、当社のプラットフォームとそのパフォーマンスを説明します。
本システムでは,セッションのダイナミクスに関する情報を含む包括的フィードバックをセラピストに提供する。
我々は、近い将来、自動精神療法評価ツールの広範な利用が専門家の能力を増強すると確信している。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 18:52:52 GMT)
Improving Deterministic Uncertainty Estimation in Deep Learning for
Classification and Regression [30.1] 単一前方通過における不確かさを推定する新しいモデルを提案する。
提案手法では,バイリプシッツ特徴抽出器とガウス過程の誘導点を組み合わせ,ロバストかつ原理的不確実性推定を行う。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 23:29:12 GMT)
Large Scale Global Optimization Algorithms for IoT Networks: A
Comparative Study [29.9] 本研究では,無線センサネットワーク(WNS)の高次元での最適化について,分散検出の電力配分に着目して検討する。
大規模グローバル最適化(LGSO)問題に対処するために設計された4つのアルゴリズムを適用し比較する。
我々は,300次元,600次元,800次元の場合には,アルゴリズムの性能をいくつかの異なるケースで評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 18:59:22 GMT)
Do We Really Need Explicit Position Encodings for Vision Transformers? [29.8] 入力トークンの局所近傍に条件付き位置符号化方式を提案する。
PEGを用いた新しいモデルは、Visual Transformer (CPVT) と呼ばれ、任意の長さの入力シーケンスを自然に処理できる。
我々は, cpvt が視覚的に類似したアテンションマップとなり, 予め定義された位置符号化よりも優れた性能が得られることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 10:29:55 GMT)
Exploring Supervised and Unsupervised Rewards in Machine Translation [29.2] 強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、トレーニングで使用する損失関数と、テスト時に使用する最終的な評価指標の相違に対処する強力なフレームワークである。
a)報酬関数を最大化するだけでなく、ピーク分布を回避するためにアクション空間を探索するエントロピー正規化RL法と、(b)探索と搾取のバランスをとるために動的に監視されていない報酬関数を探索する新しいRL法である。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 23:18:25 GMT)
Meta Learning for Causal Direction [29.0] 小型データ設定における原因と効果の区別を可能にする新しい生成モデルを提案する。
提案手法は, 各種合成データと実世界のデータを用いて実証し, 種々のデータセットサイズにおける方向検出の精度を高い精度で維持可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 01:39:02 GMT)
Out-of-distribution Prediction with Invariant Risk Minimization: The
Limitation and An Effective Fix [27.5] この問題に対処するために、不変リスク最小化(IRM)が提案されている。
IRMはEmphstrong $Lambda$ spuriousnessの下で劇的に劣化する。
IRMの問題を解決するためのシンプルで効果的な手法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 19:42:32 GMT)
No-Reference Quality Assessment for 360-degree Images by Analysis of
Multi-frequency Information and Local-global Naturalness [26.6] 360度・全方位画像(OIs)は、仮想現実(VR)の普及により注目されている。
マルチ周波数情報と局所Global Naturalness(MFILGN)を用いた新しい非参照全方位画像品質評価アルゴリズム(NR OIQA)を提案する。
2つのOIQAデータベースの実験結果は、提案されたMFILGNが最先端のアプローチ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） (Mon, 22 Feb 2021 22:52:35 GMT)
Cognitively Aided Zero-Shot Automatic Essay Grading [25.8] 本稿では,認知情報を用いたゼロショット自動エッセイグラデーション問題に対する解法を視線行動の形態で記述する。
特にスコア付けのための新しいプロンプトに応答して書かれた新しいエッセイをqwkの約5%のポイントで提供した場合,アイズ行動を用いることが aeg システムの性能向上に寄与することが示された。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 18:41:59 GMT)
Post-hoc Overall Survival Time Prediction from Brain MRI [25.6] トレーニングにセグメンテーションマップアノテーションを必要としないOS時間予測のための新しいポストホック手法を提案する。
本モデルでは,OSの時間と腫瘍の局在を推定するために,医用画像と患者の人口動態を入力として用いた。
トレーニングにセグメンテーションラベルを必要としないという利点を生かして、プレホックメソッドに比べて競争力のある結果が得られる。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 04:27:03 GMT)
CSIT-Free Federated Edge Learning via Reconfigurable Intelligent Surface [25.3] reSITインテリジェントエッジ(RIS)技術を活用して、CSITがエッジとするカスケードチャンネルを整列させます。
得られた非構成モデル凝集係数のアルゴリズムを開発する。
提案手法は、最先端のCSITベースのソリューションと同様の学習精度を実現することができる。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 03:24:23 GMT)
A Number Sense as an Emergent Property of the Manipulating Brain [25.0] 本研究では,小さな物体を自在に操作し,シーンの変化を予測するモデルを提案する。
数値と量を持つ施設の重要な側面は教師の明示的な監督なしに学ぶことができると結論づけた。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 09:51:43 GMT)
Parametric Programming Approach for More Powerful and General Lasso
Selective Inference [25.0] 選択推論(Selective Inference, SI)は, 線形モデルの特徴を推論するためにここ数年, 活発に研究されてきた。
Lasso のオリジナルの SI アプローチの主な制限は、推論が選択された特徴だけでなく、その兆候にも条件付きで行われることである。
何千ものアクティブな特徴がある場合でも,サインを条件付けせずにSIを実行できるパラメトリックプログラミングベースの手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 13:18:36 GMT)
Transformer is All You Need: Multimodal Multitask Learning with a
Unified Transformer [24.9] 本稿では,異なる領域にまたがるタスクを同時に学習するUnified Transformerモデルを提案する。
トランスエンコーダデコーダアーキテクチャに基づいて、UniTモデルは各入力モダリティをエンコーダでエンコーダし、各タスクで予測を行います。
モデル全体は、各タスクからの損失を伴うエンドツーエンドのトレーニングを共同で行います。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 04:45:06 GMT)
EEV: A Large-Scale Dataset for Studying Evoked Expressions from Video [24.0] Evoked Expressions from Videos データセットは、ビデオに対する視聴者の反応を研究するための大規模なデータセットである。
各ビデオは6Hzでアノテートされ、ビデオに反応した視聴者の表情に対応する15の連続的な誘発された表現ラベルが付与される。
23,574本のビデオ(1,700時間)に対する3670万の顔反応アノテーションがある
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 18:33:20 GMT)
Multi-View Feature Representation for Dialogue Generation with
Bidirectional Distillation [22.1] 本稿では,一般知識の学習がコンセンサスに到達するアイデアとより一致した,新たなトレーニングフレームワークを提案する。
トレーニング効率を犠牲にすることなく、モデル一般化を効果的に改善します。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 05:23:34 GMT)
Computing Valid p-value for Optimal Changepoint by Selective Inference
using Dynamic Programming [21.4] 変化点(CP)の意義を統計的に推測する新しい手法を提案する。
選択的推論(SI)フレームワークに基づき、CPの意義をテストするための有効なp値を計算するための正確な(漸近的でない)アプローチを提案する。
合成と実世界の両方のデータセットで実験を行い、提案手法が既存の手法よりも強力であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 13:06:56 GMT)
A Probabilistically Motivated Learning Rate Adaptation for Stochastic
Optimization [20.8] 一般的な一階法に対して,ガウス推論の観点からの確率的動機付けを提供する。
この推論により、トレーニング中に自動的に適応できる無次元量に学習率を関連付けることができる。
得られたメタアルゴリズムは、学習率を幅広い初期値にわたって頑健に適応させることが示される。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 10:26:31 GMT)
Generator Surgery for Compressed Sensing [20.6] 信号優先度として生成器を用いて低表現誤差を実現する手法を提案する。
実験により、様々なネットワークアーキテクチャの復元品質が大幅に向上した。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 16:38:57 GMT)
Super-Convergence with an Unstable Learning Rate [20.1] 従来の知恵は、学習率が安定的な体制にあるべきであり、勾配に基づくアルゴリズムが爆発しないようにしている。
ここでは、不安定な学習率スキームが超高速収束をもたらす単純なシナリオを紹介する。
我々は周期的に大きな不安定なステップといくつかの小さな安定ステップを取り、不安定さを補うサイクル学習率を用いている。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 02:05:47 GMT)
Attention Models for Point Clouds in Deep Learning: A Survey [19.7] 本稿では,注意モデルを用いた点雲の特徴表現について概観する。
この調査では、3D客観的検出、3Dセマンティックセグメンテーション、3Dポーズ推定、3Dクラウドの完了など75以上の重要なコントリビューションが要約されている。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 05:50:22 GMT)
Learning Purified Feature Representations from Task-irrelevant Labels [19.0] 本稿では,タスク関連ラベルから抽出したタスク関連機能を利用したPurifiedLearningという新しい学習フレームワークを提案する。
本研究は,PurifiedLearningの有効性を実証する,ソリッド理論解析と広範囲な実験に基づいている。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 12:50:49 GMT)
Joint Intent Detection And Slot Filling Based on Continual Learning
Model [19.0] 連続学習関連モデル (CLIM) を提案し, 特徴の異なる意味情報を考察した。
実験結果はCLIMがATISおよびSnipsのスロット満ちることおよび意図の検出で達成することを示します。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 11:10:35 GMT)
Linear unit-tests for invariance discovery [18.8] このノートは6つの線形低次元問題(単体テスト)を提案し、分布外一般化の異なるタイプを評価する。
この原稿のすべての結果を自動で複製するコードを提供することで、我々の単体テストが配布外一般化の研究者の標準的な足掛かりになることを願っている。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 10:07:51 GMT)
Handling Epistemic and Aleatory Uncertainties in Probabilistic Circuits [18.7] 確率的推論の大規模クラスを扱うアプローチの背後にある独立性の仮定を克服する手法を提案する。
ベイズ学習のアルゴリズムは、完全な観察にもかかわらず、スパースから提供します。
そのような回路の各リーフは、不確実な確率を表すエレガントなフレームワークを提供するベータ分散ランダム変数でラベル付けされています。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 10:03:15 GMT)
Adversarial Shape Learning for Building Extraction in VHR Remote Sensing
Images [18.7] 建物の形状パターンをモデル化する対比形状学習ネットワーク(ASLNet)を提案する。
実験の結果,提案したASLNetは画素ベース精度とオブジェクトベース測定の両方を大きなマージンで改善することがわかった。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 18:49:43 GMT)
Generating Human Readable Transcript for Automatic Speech Recognition
with Pre-trained Language Model [18.3] 多くの下流のタスクと人間の読者は、ASRシステムの出力に依存しています。
本稿では,不正かつノイズの多いASR出力を可読テキストに変換することを目的としたASR後処理モデルを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 15:45:50 GMT)
Subspace-Based Feature Fusion From Hyperspectral And Multispectral Image
For Land Cover Classification [17.7] 画素分類のためのハイパースペクトル(HS)とマルチスペクトル(MS)画像からの特徴融合法を提案する。
提案手法は,まず形状プロファイルを用いてMS画像から空間的特徴を抽出する。
特徴融合問題を効率的に解くために、交互最適化(AO)と乗算器の交互方向法(ADMM)を組み合わせたアルゴリズムを開発した。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 17:59:18 GMT)
Non-Convex Optimization with Spectral Radius Regularization [17.6] 深層ニューラルネットワークやその他の機械学習モデルのトレーニング中に平坦な最小値を求める正規化手法を開発した。
これらのミニマはシャープミニマよりも一般化し、モデルが実際の単語テストデータによりよく一般化できるようにします。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 17:39:05 GMT)
Learning to Stop with Surprisingly Few Samples [17.5] 我々は、無限の地平線最適停止問題を考える。
基礎となる分布が事前分布であるならば、この問題の解は動的プログラミングによって得られる。
この分布に関する情報が欠如している場合、自然な(素朴な)アプローチは "explore-then-exploit" である。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 04:25:24 GMT)
Hide and Seek: Outwitting Community Detection Algorithms [17.1] ネットワーク内のノードのコンテキスト位置を決定する上で,コミュニティ提携は重要な役割を果たす。
本研究は,そのようなセンシティブなコミュニティを隠して,対象ノードのコミュニティ関連を隠蔽することに焦点を当てている。
我々は,ノード中心の目的関数を厳格に最適化し,スイッチング戦略を決定する新手法であるNEURALを紹介する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 03:50:44 GMT)
Believe The HiPe: Hierarchical Perturbation for Fast and Robust
Explanation of Black Box Models [17.0] サリエンシーマッピングは容易に解釈できる視覚的帰属法である。
モデル予測を説明するための非常に高速で完全にモデルに依存しない手法である階層摂動を提案する。
標準のベンチマークとデータセットを使用して、サリエンシーマップが既存のブラックボックスメソッドで生成されたものよりも競争力のある品質または優れた品質であることを示します。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 18:22:56 GMT)
Mitigating Bias in Set Selection with Noisy Protected Attributes [16.9] ノイズを考慮せずに公平性を高めるため,ノイズ保護属性の存在下では,実のところ,結果の公平性を低下させることができることを示す。
我々は,大規模な公正度尺度に対して機能する「認知化」の選択問題を定式化する。
提案手法は, ノイズ保護属性が存在するにもかかわらず, フェアネス指標を著しく改善するサブセットを生成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 17:56:05 GMT)
Markovian Score Climbing: Variational Inference with KL(p||q) [16.7] 我々は「排他的クルバック・リーブラ」(KL)KL(p q)を確実に最小化する簡単なアルゴリズムを開発する。
この方法は包含KLの局所最適化に収束する。
Reweighted Wake-Sleep(英語版)やNeural Adaptive Monte Carlo(英語版)のような既存の手法に固有の体系的な誤りに悩まされない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 19:46:38 GMT)
Differentially Private Supervised Manifold Learning with Applications
like Private Image Retrieval [14.9] 教師付き多様体学習のための微分プライベートな textitPrivateMail を提案する。
我々は,提案手法の計算効率と実用性に加えて,広範なプライバシ利用トレードオフ結果を示す。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 06:58:46 GMT)
Optimism is All You Need: Model-Based Imitation Learning From
Observation Alone [14.9] 本稿では,観察者のみからの模倣学習(ilfo)を,専門家が遭遇した状態のみからなる専門家のデモンストレーションで提示する。
ILFO問題の解決に有効なモデルベースフレームワークであるMobILEを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 04:38:03 GMT)
Interpretative Computer-aided Lung Cancer Diagnosis: from Radiology
Analysis to Malignancy Evaluation [13.6] 肺結節悪性度を評価するために,r2mnet (joint radiology analysis and malignancy evaluation network) を提案する。
提案法は, 放射線学解析では96.27%, 結節悪性度評価では97.52%であった。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 11:40:43 GMT)
Neural Contract Element Extraction Revisited: Letters from Sesame Street [13.4] LSTMベースのエンコーダは、このタスクにおいて拡張CNN、Transformer、BERTよりもパフォーマンスがよい。
ドメイン固有のWORD2VEC埋め込みは、一般的なトレーニング済みのGLOVE埋め込みよりも優れている。
POSタグとトークンシェイプ埋め込みの形式でのモルフォシンタクティックな機能、およびコンテキスト対応のELMO埋め込みはパフォーマンスを改善しません。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 13:55:41 GMT)
RCoNet: Deformable Mutual Information Maximization and High-order
Uncertainty-aware Learning for Robust COVID-19 Detection [12.8] 2019年のコロナウイルス(COVID-19)感染は世界中に広まり、現在、世界中で大きな医療課題となっている。
胸部X線(CXR)画像中のCOVID-19の検出はCTよりも高速で低コストであり, 診断, 評価, 治療に有用である。
Em Deformable Mutual Information Maximization (DeIM), em Mixed High-order Moment Feature (MMMF) と em Multi- を併用した,ロバストな COVID-19 検出のための新しいディープネットワークである em RCoNet$k_s$ を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 15:13:42 GMT)
Residual-Aided End-to-End Learning of Communication System without Known
Channel [12.7] 実チャネルを模倣するために,gan(generative adversarial network)ベースのトレーニングスキームが最近提案されている。
本論文では、残存補助GAN(RA-GAN)ベースのトレーニングスキームを提案する。
提案したRA-GANベースのトレーニングスキームは,近距離最適ブロック誤り率(BLER)を実現することができることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 05:47:49 GMT)
Domain Adaptation in Dialogue Systems using Transfer and Meta-Learning [12.6] 現在の生成ベースの対話システムは、少量のターゲットデータしか利用できない場合、新しい未知のドメインに適応できない。
トランスファーとメタラーニングを組み合わせることにより,未知の領域に適応する手法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 16:16:57 GMT)
Self-Taught Semi-Supervised Anomaly Detection on Upper Limb X-rays [11.9] 監視されたディープネットワークは、放射線学者による多数の注釈を取る。
私たちのアプローチの合理性は、ラベルのないデータを活用するためにタスクのプリテキストタスクを使用することです。
本手法は、非監視および自己監視の異常検出設定におけるベースラインを上回っていることを示した。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 09:21:09 GMT)
Primal Dual Interpretation of the Proximal Stochastic Gradient Langevin
Algorithm [11.8] ログ凹型確率分布に対するサンプリングの課題を考察する。
対象の分布は、ワッサーシュタイン空間上で定義されるクルバック・リーバーの発散の最小値と見なすことができる。
ポテンシャルが強い凸であれば、PSGLA の複雑さは 2-ワッサーシュタイン距離の点で$O (1/varepsilon2)$である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 15:12:16 GMT)
On the robustness of randomized classifiers to adversarial examples [11.4] 確率指標を用いて局所リプシッツ性を強制するランダム化分類器の堅牢性の新しい概念を紹介する。
本研究の結果は,温和な仮説下での幅広い機械学習モデルに適用可能であることを示す。
トレーニングしたすべての堅牢なモデルは、最新の精度を同時に達成できます。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 10:16:58 GMT)
SALT: A Semi-automatic Labeling Tool for RGB-D Video Sequences [11.2] SALTは、RGB-Dビデオシーケンスに注釈を付け、完全な6自由度(DoF)オブジェクトポーズのための3Dバウンディングボックスを生成するツールである。
当社のパイプラインは、データセット作成プロセスを容易にするために、組み込みのプリプロセッシング機能も提供します。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 08:11:39 GMT)
Jointly Optimizing Dataset Size and Local Updates in Heterogeneous
Mobile Edge Learning [11.2] 本稿では、リソース制約のある無線エッジを介して接続された学習者を対象に訓練された分散機械学習(ML)モデルの精度を最大化する。
我々は,各学習者の不均一なコミュニケーションと計算能力を考慮して,ローカル/グローバルな更新数とタスクサイズ割り当てを共同で最適化し,損失を最小限に抑える。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 05:17:27 GMT)
Understanding Catastrophic Forgetting and Remembering in Continual
Learning with Optimal Relevance Mapping [11.0] ニューラルネットワークにおける破滅的な忘れは、継続的な学習にとって重要な問題です。
最適オーバーラップ仮説にインスパイアされたRelevance Mapping Networks(RMN)を紹介します。
我々は、RMNが破滅的な忘れと記憶の双対の問題を乗り越える最適化された表現重複を学ぶことを示しています。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 20:34:00 GMT)
Linear Transformers Are Secretly Fast Weight Memory Systems [10.4] 線形化自己保持機構とファストウェイト記憶の90年代前半の形式的等価性を示す。
高速重みに関する以前の研究に触発されて、このような振る舞いをもたらす代替ルールに更新ルールを置き換えることを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 16:51:38 GMT)
Free-rider Attacks on Model Aggregation in Federated Learning [10.3] 本稿では,反復パラメータアグリゲーションに基づくフェデレーション学習スキームに対するフリーライダー攻撃の理論的および実験的解析について紹介する。
我々は、これらの攻撃が公正な参加者の集約されたモデルに収束することを正式に保証する。
我々は,フェデレートラーニングの現実的応用において,フリーライダー攻撃を避けるための勧告を提供することで結論付けた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 14:33:08 GMT)
Deep Reinforcement Learning for Dynamic Spectrum Sharing of LTE and NR [10.2] 4Gと5Gシステム間の積極的な動的スペクトル共有スキームを提案する。
モンテカルロ木探索に基づく深層強化学習アルゴリズムを提案する。
提案手法は,各サブフレームにおいて欲張りではなく,将来の状態を考慮しながら行動を起こすことができることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 16:56:51 GMT)
Hierarchical Cell-to-Tissue Graph Representations for Breast Cancer
Subtyping in Digital Pathology [10.1] 組織標本を表現できる新しい階層的エンティティグラフ表現を提案する。
組織構造を組織機能にマッピングするために,実体-グラフ表現上で動作する階層グラフニューラルネットワークを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 14:30:57 GMT)
Smoothed functional-based gradient algorithms for off-policy
reinforcement learning: A non-asymptotic viewpoint [9.7] オフポリシ強化学習コンテキストにおける制御の問題を解決するための2つのポリシーグラデーションアルゴリズムを提案する。
どちらのアルゴリズムも、スムース機能(SF)ベースの勾配推定スキームを組み込む。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 02:54:39 GMT)
Creating a Universal Dependencies Treebank of Spoken Frisian-Dutch
Code-switched Data [9.5] FAMEのデータを活用しています!
コーパスは、書き起こしと音声データで構成される。
出発点として、2人の注釈者が50発話の3段階で150個の無作為発話を注釈した。
第1ラウンドと第3ラウンドの間に7.8 UASと10.5 LASポイントの増加を達成した。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 16:22:28 GMT)
Phase Space Reconstruction Network for Lane Intrusion Action Recognition [9.4] 本稿では,動作時系列分類のための新しいオブジェクトレベル位相空間再構成ネットワーク(PSRNet)を提案する。
私たちのpsrnetは最高精度98.0%に達し、既存のアクション認識アプローチを30%以上上回っています。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 16:18:35 GMT)
BayesPerf: Minimizing Performance Monitoring Errors Using Bayesian
Statistics [8.5] BayesPerfは、HPC測定の不確実性を定量化するシステムです。
HPC測定における平均誤差を40.1%から7.6%に減少させる。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 09:00:14 GMT)
On the Effects of Quantisation on Model Uncertainty in Bayesian Neural
Networks [8.2] 決定をしながら不確実性を定量化できることは、モデルが過度に信頼されているかを理解する上で不可欠です。
BNNは、主にメモリと計算コストの増大のために、工業的にはあまり使われていない。
我々は,3種類の量子化BNNについて検討し,幅広い設定で評価し,BNNに適用される一様量子化方式が不確実性評価の質を著しく低下させないことを実証した。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 14:36:29 GMT)
Learning atrial fiber orientations and conductivity tensors from
intracardiac maps using physics-informed neural networks [7.7] 私たちは、最近開発された物理情報ニューラルネットワークと呼ばれるアプローチを使用して、電気解剖学マップから繊維の向きを学びます。
特に、異方性固有方程式を弱く満たし、測定された活性化時間を予測するためにニューラルネットワークを訓練する。
この方法論は、合成例と患者データの両方でテストされる。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 09:55:17 GMT)
Universal Approximation Properties of Neural Networks for Energy-Based
Physical Systems [7.2] ハミルトン力学やランダウ理論では、多くの物理現象はエネルギーを用いてモデル化される。
このような物理現象に対するニューラルネットワークモデルの普遍近似性を証明する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 14:26:34 GMT)
Feedback-Based Dynamic Feature Selection for Constrained Continuous Data
Acquisition [6.9] 本稿では,動的システムからデータ収集のための特徴セットをステップワイズで効率的に決定する,フィードバックに基づく動的特徴選択アルゴリズムを提案する。
評価の結果,提案手法は制約付きベースライン法よりも優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 16:19:24 GMT)
Home and destination attachment: study of cultural integration on
Twitter [6.9] 私たちはtwitterのデータに基づいてホームおよびデスティネーションアタッチメントインデックスを構築します。
家庭と目的地間の共通言語は、ホームアタッチメントの増加に対応します。
共通の地理的境界は、家と目的地のアタッチメントを増加させるようにも見える。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 23:03:36 GMT)
Training Data Leakage Analysis in Language Models [6.8] 本稿では,強大かつ現実的な脅威モデルの下で漏洩する可能性のあるトレーニングデータ中のユーザコンテンツを識別する手法を提案する。
本研究では,トレーニングデータに固有の文断片を生成するモデルの能力を測定することにより,ユーザレベルのデータ漏洩を定量化する2つの指標を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 23:53:08 GMT)
Individualized Context-Aware Tensor Factorization for Online Games
Predictions [6.6] ユーザパフォーマンスとゲーム結果を予測するために,Neural Individualized Context-aware Embeddings(NICE)モデルを提案する。
提案手法は,ユーザとコンテキストの潜在表現を学習することで,異なるコンテキストにおける個人行動の違いを識別する。
我々は,MOBAゲームLeague of Legendsのデータセットを用いて,勝利の予測,個々のユーザパフォーマンス,ユーザエンゲージメントを大幅に改善することを示した。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 20:46:02 GMT)
SENTINEL: Taming Uncertainty with Ensemble-based Distributional
Reinforcement Learning [6.6] モデルベース強化学習(RL)におけるリスク依存型シーケンシャル意思決定の検討
リスクの新たな定量化、すなわちEmphcomposite riskを導入する。
我々は、SENTINEL-Kが戻り分布をよりよく推定し、複合リスク推定と併用しながら、競合するRLアルゴリズムよりもリスクに敏感な性能を示すことを実験的に検証した。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 14:45:39 GMT)
A Relational Tsetlin Machine with Applications to Natural Language
Understanding [6.4] Herbrandセマンティクスを用いた一階論理ベースのフレームワークの提案により、TMの計算能力を高めます。
結果のTMはリレーショナルであり、自然言語に現れる論理構造を利用することができる。
クローズドドメインの質問応答では、1次表現は10倍のコンパクトkbを生成し、回答精度は94.83%から99.48%に向上した。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 12:40:37 GMT)
Position Information in Transformers: An Overview [6.3] 本稿では,トランスフォーマーモデルに位置情報を組み込む共通手法の概要について述べる。
本調査の目的は,Transformerにおける位置情報が活発で広範な研究領域であることを示すことである。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 15:03:23 GMT)
Quantum sensing of photonic spin density [6.2] 近接場におけるフォトニックスピン密度(PSD)は、フォトニックスカイミオン、光スピンモメンタムロック、一方向トポロジカルエッジ波などのエキゾチックな現象を引き起こす。
本稿では,ダイヤモンド中の窒素空孔(NV)中心が,光子のスピン特性を検出する量子センサとして利用できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 21:41:22 GMT)
One-photon Solutions to Multiqubit Multimode quantum Rabi model [5.6] 任意の数の量子ビットと光子モードに対して、少なくとも1つの光子を持つ解を求める。
これはスペクトルの水平線に対応するが、いまだにクビット光子絡み状態である。
可能な応用として、任意の単一光子多モードW状態の高速生成のための断熱的スキームを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 15:57:54 GMT)
Interpret-able feedback for AutoML systems [5.6] 自動機械学習(AutoML)システムは、非ML専門家のための機械学習(ML)モデルのトレーニングを可能にすることを目的としている。
これらのシステムの欠点は、高い精度でモデルの生成に失敗した場合、モデルを改善するためのパスがないことである。
AutoML用の解釈可能なデータフィードバックソリューションを紹介します。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 18:54:26 GMT)
Approximation of dilation-based spatial relations to add structural
constraints in neural networks [5.4] 画像中の物体間の空間的関係は、構造的物体認識に有用であることが証明された。
構造要素に等しいカーネルに基づく畳み込みを用いた近似的拡張を提案する。
提案手法は,従来の近似よりもわずかに精度が低いとしても,計算速度が速く,計算集約型ニューラルネットワークアプリケーションに適していることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 11:44:02 GMT)
User-friendly automatic transcription of low-resource languages:
Plugging ESPnet into Elpis [5.4] 本稿では,音声認識ツールキット ESPnet の Elpis への統合の進展について報告する。
この作業の目的は,ユーザフレンドリーなグラフィカルインターフェースを通じて,エンドツーエンドの音声認識モデルを言語作業者に提供することだ。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 07:23:37 GMT)
Adversarial Machine Learning for Flooding Attacks on 5G Radio Access
Network Slicing [5.1] 5Gネットワークスライシングは 5G Radio Access Network (RAN) の仮想リソースブロック (RB) としてネットワークリソースを管理する
本稿では,敵が偽のネットワークスライシング要求を生成する5gネットワークスライシングに対する新たなフラッディング攻撃を提案する。
実際の要求によって達成される報酬の一部は、攻撃がなければ達成される報酬よりもはるかに少ない可能性があることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 14:39:34 GMT)
Parallelizing Legendre Memory Unit Training [5.1] 新しいリカレントニューラルネットワーク(RNN)であるLegendre Memory Unit(LMU)が提案され、いくつかのベンチマークデータセットで最先端のパフォーマンスを実現することが示されている。
ここでは、LMUの線形時間不変(LTI)メモリコンポーネントを活用して、トレーニング中に並列化可能な簡易な変種を構築する。
並列化を支援するこの変換は、リカレントコンポーネントが線形であるディープネットワークに一般的に適用できるため、最大200倍の高速なトレーニングを実現する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 23:43:47 GMT)
Dither computing: a hybrid deterministic-stochastic computing framework [5.1] 我々はdither computingと呼ばれる代替フレームワークを提案する。
コンピューティングの側面と、同様の効率でコンピューティングを実行できる決定論的変種を組み合わせる。
丸みを帯びたアプリケーションでも有益であることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 01:51:09 GMT)
Escaping from Zero Gradient: Revisiting Action-Constrained Reinforcement
Learning via Frank-Wolfe Policy Optimization [5.1] アクション制約強化学習(RL)は、さまざまな現実世界のアプリケーションで広く使用されているアプローチです。
本稿では,政策パラメータ更新から行動制約を分離する学習アルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは,様々な制御タスクにおけるベンチマーク手法を有意に上回っていることを示した。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 14:28:03 GMT)
Contour Loss for Instance Segmentation via k-step Distance
Transformation Image [5.0] インスタンスセグメンテーションは、画像内のターゲットを特定し、各ターゲット領域をピクセルレベルでセグメンテーションすることを目指しています。
Mask R-CNNは、インスタンスセグメンテーションの古典的な方法ですが、その予測マスクは不明確で輪郭の近くで不正確です。
より正確なインスタンスセグメンテーションを保証できるcontour lossと呼ばれる新しい損失関数を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 09:35:35 GMT)
ValueNet: A Natural Language-to-SQL System that Learns from Database
Information [4.8] データベースの自然言語インターフェースの構築は、長年にわたる課題だった。
最近の研究は、スパイダーのような複雑なデータセットにこの課題に取り組むニューラルネットワークに焦点を当てている。
そこで本研究では,この課題を生かした2つのNL-to-endシステムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 09:31:01 GMT)
Gaussian Process Regression in Logarithmic Time [3.8] 本稿では,時間ガウス過程(GP)回帰問題に対する新しい並列化手法を提案する。
この方法では、対数的な$O(log N)$ TimeでGP回帰問題を解くことができ、$N$は時間ステップの数である。
我々は、オープンソース実装を通じてシミュレーションされた実データセットの計算的利点を実験的に実証した。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 07:30:40 GMT)
LightCAKE: A Lightweight Framework for Context-Aware Knowledge Graph
Embedding [3.7] コンテキスト対応KGE用にLightCAKEという軽量フレームワークを提案する。
LightCAKEは、繰り返し集約戦略を使用して、マルチホップのコンテキスト情報をエンティティ/リレーション埋め込みに統合します。
公開ベンチマーク実験では,フレームワークの効率性と有効性が実証された。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 08:23:22 GMT)
Multilayer Dense Connections for Hierarchical Concept Classification [3.6] 同じCNNで階層的な順序でカテゴリとその概念上のスーパークラスを同時予測するための多層密接続を提案する。
提案するネットワークは,複数のデータセットにおいて既存のアルゴリズムよりも粗いスーパークラスと細かなカテゴリの両方を同時に予測できることを実験的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 19:20:39 GMT)
SpinQ Gemini: a desktop quantum computer for education and research [3.6] SpinQ Gemini (SpinQ Gemini) は、SpinQ Technologyによって設計された商用のデスクトップ量子コンピュータである。
ハードウェアはNMR分光計に基づいており、永久磁石は$sim 1$Tの磁場を提供する。
SpinQ Geminiは、K-12の量子コンピューティング教育と大学のレベルでの実際のデバイス体験を提供することを目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 13:27:24 GMT)
MagNet: A Magnetic Neural Network for Directed Graphs [3.6] MagNet は、磁気ラプラシアンと呼ばれる複素エルミト行列に基づく有向グラフのスペクトル GNN である。
我々は,MagNetの性能が有向グラフノード分類およびリンク予測タスクにおける他のスペクトルGNNを上回ることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 22:40:57 GMT)
Towards an efficient approach for the nonconvex $\ell_p$ ball
projection: algorithm and analysis [3.5] 本稿では, ベクトルのユークリッド射影を $pin(0,1)$ の $ell_p$ 球上に計算することに着目した。
我々は、再重み付けされた $ell_1$-ball 上の射影列を解いて定常点を計算する新しい数値的手法を開発した。
提案手法は穏やかな条件下で一意に収束し,最悪の場合$o(1/sqrtk)$収束率を持つ。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 12:33:46 GMT)
Learning Low-dimensional Manifolds for Scoring of Tissue Microarray
Images [3.4] DeepTacomaは、グループ性質の適切な深い表現を取り入れたアルゴリズムです。
我々は、TMA画像スコアリングの文脈において、代替の深度表現を学習するためにmfTacomaを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 22:55:04 GMT)
CSTR: A Classification Perspective on Scene Text Recognition [3.3] 本研究では,シーンテキスト認識を画像分類問題としてモデル化するシーンテキスト認識の新たな視点を提案する。
画像分類の観点から,CSTRと命名されたシーンテキスト認識モデルを提案する。
CSTRは、通常のテキスト、不規則なテキストを含む6つの公開ベンチマークで最先端のパフォーマンスを実現します。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 10:32:07 GMT)
Resilience of Bayesian Layer-Wise Explanations under Adversarial Attacks [3.2] 決定論的ニューラルネットワークでは,攻撃が失敗した場合でも,サリエンシ解釈が著しく脆弱であることを示す。
ベイジアンニューラルネットワークによるサリエンシの説明は, 対向的摂動下ではかなり安定していることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 14:07:24 GMT)
Provably Correct Training of Neural Network Controllers Using
Reachability Analysis [3.0] 我々は、安全と生活性を満たすことが保証されるサイバー物理システムのためのニューラルネットワーク(NN)コントローラのトレーニングの問題を考える。
我々のアプローチは、動的システムのためのモデルベース設計手法とデータ駆動アプローチを組み合わせることで、この目標を達成することである。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 07:08:11 GMT)
Gaussian Process Nowcasting: Application to COVID-19 Mortality Reporting [2.9] 計測過程の遅延による信号の観測の更新は、信号処理において一般的な問題である。
本稿では,報告時間遅延面に存在する自己相関構造の変化を記述可能な潜在ガウス過程を用いた柔軟なアプローチを提案する。
このアプローチは、現在予測されている死者数に対する不確実性の堅牢な推定も生み出す。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 18:32:44 GMT)
Deep Kalman Filter: A Refinement Module for the Rollout Trajectory
Prediction Methods [2.8] 軌道予測は、インテリジェント車両の分野で重要な役割を果たします。
本稿では,軌道予測のための深層ニューラルネットワークに基づくパラメトリック学習カルマンフィルタを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 09:47:31 GMT)
Slowly Varying Regression under Sparsity [2.8] 分散制約のあるゆるやかに変化する回帰モデルにおける推定問題を考える。
我々は,実現可能な解を生成できるアルゴリズムを開発した。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 04:51:44 GMT)
A Novel Framework for Neural Architecture Search in the Hill Climbing
Domain [2.7] ヒルクライミング手法に基づくニューラルアーキテクチャ探索のための新しいフレームワークを提案する。
単一のGPUトレーニングの19.4時間でCIFAR-10データセットの4.96%のエラー率を達成した。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 04:34:29 GMT)
Explore the Context: Optimal Data Collection for Context-Conditional
Dynamics Models [2.7] 特性の異なる動的系のパラメータ化ファミリのダイナミクスモデルを学ぶ。
我々は、限られた数の環境相互作用に対して、与えられたシステムを最適に探索するアクションシーケンスを計算する。
非線形トイプロブレムと2つの有名な強化学習環境における探索手法の有効性を実証する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 22:52:39 GMT)
Entities of Interest [2.6] この論文はデジタルトレースの発見を中心に展開され、Information Retrieval、自然言語処理、応用機械学習の交差点に位置する。
本研究では,デジタルトレースの大規模コレクションの探索と感覚形成を支援する計算手法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 13:07:48 GMT)
The Fundamental Principles of Reproducibility [2.5] 私は科学的手法に根ざした基礎的な見解を採っている。
科学的手法は、定義に必要な用語を開発するために分析され、特徴付けられる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 14:01:58 GMT)
Associations between finger tapping, gait and fall risk with application
to fall risk assessment [2.4] 我々は,指タッピングテストとTUG(Timed Up and Go)テストから収集したデータをもとに,機械学習手法を用いて,スマート認知と転倒リスクの評価を行った。
我々は,指タッピングデータによる認知と指の動きの関連と,TUGデータによる転倒リスクと歩行特性との関連を見出した。
TUGスコアの予測モデルの入力として指タッピングと歩行の特性を用いることで,MAEの予測性能を大幅に向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 10:50:59 GMT)
Uncertainty Maximization in Partially Observable Domains: A Cognitive
Perspective [2.2] この研究は、部分的に可観測領域で定義された学習システムの特性を利用する。
観測空間の適応マスキングにより、時間差アルゴリズムの収束が大幅に改善された。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 18:05:41 GMT)
Model updating after interventions paradoxically introduces bias [2.1] 最近の議論は、二進的な結果に対する予測スコアの更新における潜在的な問題を浮き彫りにした。
この設定では、既存のスコアは、元のスコアが置き換えられたときに誤校正につながる追加の因果経路を誘導する。
本稿では,この問題を記述・解決するための一般的な因果的枠組みを提案し,部分的に観察されたマルコフ決定過程として等価な定式化を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 08:55:14 GMT)
Quantitative photoacoustic oximetry imaging by multiple illumination
learned spectral decoloring [2.0] 光音響(pa)イメージングによる血液酸素飽和度(so$$)の定量的測定は、定量的paイメージング研究の目的の1つである。
PAイメージングによる局所スペクトルsO$$の高精度かつ適用可能なリアルタイムセンシング方法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 17:26:55 GMT)
A Subsystem Ginzburg-Landau and SPT Orders Co-existing on a Graph [2.0] 本稿では,サブシステム対称性破壊(SSB)と対称性保護トポロジカル秩序(SPT)の共存性を示すモデルの解析を行った。
基底状態縮退の指数的成長の理由は、各独立ループに対するランダウ次数パラメータとSPT様次数の両方を定義できるサブシステム対称性の存在に起因する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 07:39:19 GMT)
Manifold learning with approximate nearest neighbors [1.8] 多様体学習アルゴリズムでは近距離近傍の近似アルゴリズムを多用し,その埋め込み精度への影響を評価した。
ベンチマークmnistデータセットに基づく徹底的な実証調査により,近似近辺の計算時間が大幅に改善されることが示されている。
本アプリケーションは,提案手法を用いて異常を可視化し,同定し,高次元データ中の基盤構造を明らかにする方法を示す。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 12:04:23 GMT)
Kindergarden quantum mechanics graduates (...or how I learned to stop
gluing LEGO together and love the ZX-calculus) [1.8] この論文の目的は、ここで牛肉を言うことです!
と、幼稚園量子力学で提唱されたアプローチの主な成果のいくつかを強調します。
まず、zx計算の背後にあるいくつかのアイデアを見て、通常の量子回路形式と比較し、対比する。
次に,(1)ZX計算の規則の完全性,(2)ZXに依存した商用およびオープンソース量子コンパイラにおける最新の量子回路結果,(3)現実世界の翻訳におけるZXの利用,の3つのカテゴリに分類される過去2年間の調査結果を調査した。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 13:42:33 GMT)
Characterizing and Optimizing EDA Flows for the Cloud [1.8] EDAのジョブをクラウドにデプロイするには、EDAチームがクラウド環境におけるジョブの特徴を深く理解する必要がある。
異なるEDAジョブは異なるマシン構成を必要とすることを示す。
グラフ畳み込みネットワークに基づく新しいモデルを提案し、異なるマシン構成上の特定のアプリケーションの総実行時間を予測する。
マルチチョイスナップサックマッピングを用いた擬多項式最適解を提案し,コストを35.29%削減する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 06:51:09 GMT)
Better Call the Plumber: Orchestrating Dynamic Information Extraction
Pipelines [1.8] plumberは、研究コミュニティの無関係なieの取り組みをまとめる最初のフレームワークである。
入力文に基づく最適パイプライン選択の最適化問題について検討する。
本研究は,KG情報抽出パイプラインの動的生成におけるPlumberの有効性を示す。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 13:14:02 GMT)
Neural Pharmacodynamic State Space Modeling [1.6] 本研究では,治療が疾患状態に与える影響を物理にインスパイアした,新たな注意に基づくニューラルアーキテクチャを活用した深層生成モデルを提案する。
提案モデルでは, 一般化が大幅に改善され, 実世界の臨床データから, 癌進展のダイナミクスに関する解釈可能な知見が得られる。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 17:51:11 GMT)
Reinforcement Learning of the Prediction Horizon in Model Predictive
Control [1.5] 強化学習(RL)を用いた状態関数としての最適予測地平線学習を提案する。
本稿では,RL学習問題を定式化して2つの制御タスクでテストする方法を示し,固定地平線MPC方式に対する改善点を示す。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 15:52:32 GMT)
Quantum-Assisted Graph Clustering and Quadratic Unconstrained D-ary
Optimisation [1.5] 本稿では、量子アルゴリズムやより正確には量子支援アルゴリズムによる教師なしグラフクラスタリングについて検討する。
量子近似最適化アルゴリズムによる最大カットを解くためのキュート回路を構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 18:50:42 GMT)
Improved Context-Based Offline Meta-RL with Attention and Contrastive
Learning [1.3] SOTA OMRLアルゴリズムの1つであるFOCALを、タスク内注意メカニズムとタスク間コントラスト学習目標を組み込むことで改善します。
理論解析と実験を行い、エンドツーエンドおよびモデルフリーの優れた性能、効率、堅牢性を実証します。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 05:05:16 GMT)
You Only Compress Once: Optimal Data Compression for Estimating Linear
Models [1.3] 線形モデルを用いる多くの工学システムは分散システムおよび専門家構成によって計算効率を達成します。
条件付き十分な統計は、統一されたデータ圧縮と推定戦略である。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 19:00:18 GMT)
Image Captioning using Deep Stacked LSTMs, Contextual Word Embeddings
and Data Augmentation [1.2] Inception-ResNet Convolutional Neural Network をエンコーダとして,画像から特徴を抽出する。
また、単語表現には階層型コンテキストベースのWord Embeddings、デコーダにはDeep Stacked Long Term Memory Networkを使用します。
提案手法をデコーダとソフトアテンションの2つの画像キャプションフレームワークを用いて評価する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 18:15:39 GMT)
Coping with Mistreatment in Fair Algorithms [1.2] 教師付き学習環境におけるアルゴリズムの公平性を検討し,等価機会指標の分類器最適化の効果を検討する。
このバイアスを軽減するための概念的にシンプルな方法を提案する。
提案手法を厳密に解析し,その効果を示す実世界データセット上で評価する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 03:26:06 GMT)
Probabilistic Gradients for Fast Calibration of Differential Equation
Models [1.1] 最先端のアートキャリブレーション手法における重要なボトルネックは、局所的な感度の計算である。
局所的な感性を計算するための新しい確率論的アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 08:08:35 GMT)
Distributed Application of Guideline-Based Decision Support through
Mobile Devices: Implementation and Evaluation [0.9] 本研究では,分散dssのための新しいアーキテクチャの実現可能性の設計,実装,実証を目的としている。
本研究では,中央DSSサーバから患者モバイルデバイス上のローカルDSSに,GL手続き知識に基づく証拠のごく一部を投影する,新規なプロジェクションおよびコールバック(PCB)モデルを設計し,実装した。
スペインにおけるGestational Diabetes Mellitus患者とイタリアにおけるAtrial Fibrillation患者を管理することにより,MobiGuide EUプロジェクトにおけるPCBモデルの評価に成功した。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 19:20:03 GMT)
Nigraha: Machine-learning based pipeline to identify and evaluate planet
candidates from TESS [0.9] トランジット太陽系外惑星探査衛星(TESS)は現在2年あまり運用されており、北半球と南半球をカバーしている。
2千以上の惑星候補が発見されており、そのうち数十は惑星として確認されている。
これらのアプローチを補完するパイプラインであるNigrahaを紹介します。
オープンデータ探索の精神で、パイプラインの詳細を提供し、教師付き機械学習モデルとコードをオープンソースとしてリリースし、7つのセクターで見つけた38の候補者を公開します。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 14:04:53 GMT)
Nonparametric adaptive active learning under local smoothness condition [0.8] 本稿では,最小仮定の非パラメトリック環境における適応型アクティブラーニングの問題に対処する。
従来知られていたアルゴリズムよりも,より一般的な仮定の下で有効な新しいアルゴリズムを提案する。
我々のアルゴリズムは最小収束率を達成し、最もよく知られた非適応アルゴリズムと同等に機能する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 14:47:21 GMT)
Modeling Multi-Destination Trips with Sketch-Based Model [0.7] 本研究では,Booking.com Data Challengeコンペティションへの適用を検討する。
この課題の目的は、数百万の匿名の宿泊予約を持つデータセットに基づいて、ユーザー旅行の次の目的地に最適なレコメンデーションを行うことである。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 18:36:11 GMT)
Clustering Algorithm to Detect Adversaries in Federated Learning [0.6] 本稿では,クラスタリングアルゴリズムの助けを借りて敵を検出する手法を提案する。
提案手法では,クライアント側からの処理能力は必要とせず,帯域幅の超過は不要である。
我々のアプローチは、40%の敵が存在する場合でも、グローバルモデルの精度を99%まで向上させることに成功した。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 06:49:59 GMT)
A Temporal Neural Network Architecture for Online Learning [0.6] 時間的ニューラルネットワーク(TNN)は、相対スパイク時間として符号化された情報を通信し、処理する。
TNNアーキテクチャを提案し、概念実証として、オンライン教師付き分類のより大きな文脈でTNNの動作を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 22:29:32 GMT)
Improving Concept Learning Through Specialized Digital Fanzines [0.6] 専門化されたデジタルファンジンは、学部プログラミングコースで問題のある概念の学習を容易にするためにうまく利用された。
これらのファンジンの設計は、共通のグラフィカルなレイアウト、ルールを確立し、概念の最も問題のある部分に集中することによって、それらを素早く作成し、読むことを好んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 16:18:28 GMT)
Probing Multimodal Embeddings for Linguistic Properties: the
Visual-Semantic Case [0.6] 画像キャプションペアの埋め込みのためのプロービングタスクの形式化について議論する。
実験により,視聴覚埋め込みの精度は,対応するユニモーダル埋め込みと比較して最大12%向上することが判明した。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 15:47:04 GMT)
Analyzing Koopman approaches to physics-informed machine learning for
long-term sea-surface temperature forecasting [0.6] 本研究では,海面温度を数週間から数ヶ月にわたって正確に予測するための機械学習手法を提案する。
我々のアプローチは、動的システムのモデリングに有用なツールであるクープマン作用素理論に基づいている。
クープマンアプローチがベースラインを一貫して上回ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 18:23:37 GMT)
Wider Vision: Enriching Convolutional Neural Networks via Alignment to
External Knowledge Bases [0.4] CNNのミラーリングまたはアライメントを通じて、CNNのモデルを外部の知識ベースに説明し、拡張することを目指しています。
これにより、視覚機能ごとにセマンティックなコンテキストやラベルを与えることができます。
その結果,アライメント埋め込み空間では,ナレッジグラフのノードは類似した意味を持つcnn特徴ノードに近いことがわかった。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 16:00:03 GMT)
Procam Calibration from a Single Pose of a Planar Target [0.3] 平面チェス盤ターゲットの単一ポーズからプロカムシステムを校正するための新しいユーザフレンドリーな手法を提案する。
チェスボード上にグレイコードパターンのシーケンスが投影され、カメラとプロジェクタとチェスボードの対応が自動的に抽出される。
提案手法は,既存の多目的手法に匹敵する精度を示すプロカムシステム上で実験的に検証されている。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 22:53:29 GMT)
Approximate Knowledge Graph Query Answering: From Ranking to Binary
Classification [0.2] 不完全グラフ上の構造化クエリは、不完全解の集合をもたらす。
近似構造化クエリ応答のためのいくつかのアルゴリズムが提案されている。
ランキングに基づく評価を行うことは、複雑な問合せ応答の方法を評価するのに十分ではないと我々は主張する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 22:28:08 GMT)
REMOD: Relation Extraction for Modeling Online Discourse [0.1] グラフ埋め込み手法と意味依存グラフのパスを組み合わせた関係抽出のための新しい教師付き学習法を開発した。
オンライン談話のモデル化におけるこの手法の潜在的な応用例として,本手法をパイプラインに統合して誤情報クレームを推定できることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 15:26:36 GMT)
Writer Identification and Writer Retrieval Based on NetVLAD with
Re-ranking [0.0] 文書解析と認識の分野では,著者同定と著者検索が課題となっている。
特徴抽出器としてResNet-20からなる統一ニューラルネットワークアーキテクチャを採用することにより,新たなパイプラインを提案する。
k$-reciprocal neighbors に基づく識別と検索のタスクに対して,新たな階層戦略が導入された。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 18:27:50 GMT)
Weighted Graph Nodes Clustering via Gumbel Softmax [0.0] 重み付きグラフデータセットのクラスタリングのためのグラフクラスタリングアルゴリズムの研究成果について述べる。
アルゴリズムをGumbel Softmax(WGCGS)を介して重み付きグラフノードクラスタリングと呼びます。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 05:05:35 GMT)
Variable Weights Neural Network For Diabetes Classification [0.0] 深層学習を用いて糖尿病を低コストで検出するリキッドマシンラーニングのアプローチを設計しました。
提案手法は, これまでの成果に有意な改善が認められた。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 11:08:25 GMT)
Unsupervised Meta Learning for One Shot Title Compression in Voice
Commerce [0.0] 音声およびモバイルコマース向けの製品タイトル圧縮は、これまで提案されたいくつかの監督モデルでよく研究された問題です。
タイトル圧縮をメタラーニング問題としてモデル化し、1つの例圧縮だけを与えられたタイトル圧縮モデルを学べますか?
16000人の群衆が生成したメタテスト実験の結果、教師なしのメタトレーニングシステムでは、各タスクに1つの例しか見つからず、異なるタスクの学習アルゴリズムを習得できることがわかった。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 03:53:33 GMT)
Trace- and improved data processing inequalities for von Neumann
algebras [0.0] 我々は、測定された相対エントロピーを含む明示的な下界を持つ一般フォン・ノイマン代数の相対エントロピーに対するデータ処理の不等式のバージョンを証明した。
我々の結果の自然な応用は、フォン・ノイマン代数がIII型であることが知られている場の量子論においてである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 13:33:42 GMT)
Three dimensional unique identifier based automated georeferencing and
coregistration of point clouds in underground environment [0.0] 本研究は, 地下・室内レーザースキャンにおける実用的課題を克服することを目的とする。
レーザースキャンにおける3次元一意識別子(3duids)と3次元登録(3dreg)ワークフローを自動かつ一意的に識別する手法を開発した。
開発された3DUIDは、道路プロファイル抽出、ガイド付き自動化、センサーキャリブレーション、定期的な調査および変形監視の基準目標に使用できます。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 01:47:50 GMT)
Thermodynamics of Statistical Anyons [0.0] 低次元系では、区別不可能な粒子は、ボソンとフェルミオンの間を補間する統計を表示することができる。
これらの「アノン」の符号は、分数量子ホール効果の2次元準粒子励起で検出されている。
粒子とボゾン対称性とフェルミオン対称性の統計的混合により実現された統計異性体を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 14:57:06 GMT)
Thermodynamic properties of a charged particle in non-uniform magnetic
field [0.0] 我々は、エネルギースペクトルと波動関数を発見し、分割関数の明示的な関係を示す。
比熱と磁気感受性は外部磁場強度とともに増加すると結論づけた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 11:17:25 GMT)
The Moral Foundations of Left-Wing Authoritarianism: On the Character,
Cohesion, and Clout of Tribal Equalitarian Discourse [0.0] 19世紀と20世紀の社会哲学の起源を持つ政治イデオロギーの概要の探索的なスケッチを提供します。
このイデオロギーが一般大衆の間で結束している範囲を明らかにするために、Twitterのユニークなツイートをスクラップにしている。
結果は、この世界観は人気が高まり、凝集性が高まり、権威主義の署名を示しています。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 14:06:25 GMT)
The FaCells. An Exploratory Study about LSTM Layers on Face Sketches
Classifiers [0.0] 本稿では,セレブの肖像の性別を,幅広い,より芸術的な意味での探索の言い訳として分類する無意味な動機を提案する。
実験では、ネットワークで入力されるドローを表現する異なる方法を比較し、座標 (x, y) の絶対形式が相対的な役柄よりも優れていることを示した。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 21:05:57 GMT)
Superradiance and anomalous hyperfine splitting in inhomogeneous
ensembles [0.0] 一次元導波路におけるそのような不均一なアンサンブルの線形応答をモデル化するためのグリーン関数法に基づくフォーマリズムを開発する。
非均一な超微細パラメータに対する薄膜導波路からのX線散乱における集合効果を記述するためにこの定式化を適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 17:01:24 GMT)
Subword Pooling Makes a Difference [0.0] サブワードプーリングの選択が3つのタスクの下流性能に与える影響について検討する。
形態的タスクでは、「最初のサブワードを選ぶ」が最悪の戦略である。
POSタグ付けでは、どちらの戦略も性能が悪く、サブワードに小さなLSTMを使用するのが最適である。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 09:59:30 GMT)
Sub-nanoscale Temperature, Magnetic Field and Pressure sensing with Spin
Centers in 2D hexagonal Boron Nitride [0.0] 六方晶窒化ホウ素(hBN)の負帯電ホウ素空孔(V_B-$)を原子スケールセンサとして使用できることを示す。
これらの応用は、高スピン三重項基底状態と明るいスピン依存フォトルミネッセンスにより可能である。
本研究は, 機能化2次元材料のヘテロ構造のセンサとして, スピン富化hBN層を将来利用するために重要である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 10:52:15 GMT)
Software Architecture for Next-Generation AI Planning Systems [0.0] 我々は、次世代AI計画システムを設計、開発、使用する能力の中核となるサービス指向の計画アーキテクチャを提案する。
ソフトウェア設計の原則とパターンをアーキテクチャに組み込んで、計画機能のユーザビリティ、相互運用性、再利用性を可能にします。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 13:43:45 GMT)
Sim-Env: Decoupling OpenAI Gym Environments from Simulation Models [0.0] 強化学習(RL)は、AI研究の最も活発な分野の1つです。
開発方法論はまだ遅れており、RLアプリケーションの開発を促進するための標準APIが不足している。
多目的エージェントベースのモデルと派生した単一目的強化学習環境の分離開発と保守のためのワークフローとツールを提示する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 14:02:40 GMT)
Shapley values for feature selection: The good, the bad, and the axioms [0.0] Shapleyの価値を紹介し、機能選択ツールとしての最近の使用に注意を向けます。
そこで我々は,具体的シミュレーション環境において検討される洞察を数多く生み出す。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 12:09:08 GMT)
Relating compatibility and divisibility of quantum channels [0.0] 量子情報における2つの重要な概念を結合する: 量子チャネルの互換性と可視性。
自己分解可能なチャネルでは、互換性は可視性を意味し、非分解性チャネルでは可視性は可視性を意味する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 16:46:07 GMT)
Reassessing the computational advantage of quantum-controlled ordering
of gates [0.0] 量子計算において、不確定因果構造は、2つのユニタリゲートが各ゲートへの1つの呼び出しで通勤するか反通勤するかを決定する。
本研究では,この利点が期待よりも小さいことを示す。
我々は、$O(nlog(n))$クエリで唯一知られている特定のFPPを解決する因果アルゴリズムと、$O(nsqrtn)$クエリですべてのFPPを解決する因果アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 19:00:08 GMT)
ReINTEL Challenge 2020: Exploiting Transfer Learning Modelsfor Reliable
Intelligence Identification on Vietnamese Social Network Sites [0.0] 本稿では,ベトナムのソーシャルネットワークサイト(ReINTEL)における信頼性情報識別システムを提案する。
このタスクでは、VLSP 2020は、信頼性または信頼性の低いラベルで注釈付けされた約6,000のトレーニングニュース/ポストのデータセットを提供し、テストセットはラベルなしで2,000のサンプルで構成されている。
実験では,ReINTELのオーガナイザによるプライベートテストセットのAUCスコアが94.52%に達した。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 06:17:33 GMT)
RUBERT: A Bilingual Roman Urdu BERT Using Cross Lingual Transfer
Learning [0.0] 54Mトークンと3M文を含むスクレイピングツイートの新しいデータセットを提案する。
実験を通じて、英語のBERTの予備トレーニングが最も顕著なパフォーマンス向上をもたらすことを示しています。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 12:56:49 GMT)
Quantum thermodynamically consistent local master equations [0.0] 局所マスター方程式は、顕微鏡モデルに頼らずに熱力学とその法則と整合性を示す。
複数の浴槽に接する量子系を考察し, 総エネルギー, 熱電流, エントロピー生成速度に対する関連する寄与を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 17:15:28 GMT)
Primal-dual path-following methods and the trust-region updating
strategy for linear programming with noisy data [0.0] 本稿では,線形プログラミング問題に対する最優先経路追従法と信頼領域更新戦略について考察する。
小型ノイズデータを用いたランク不足問題に対しては、列のピボットによるQR分解に基づくプリサブルーチン法も提案する。
数値計算の結果,新しい手法は他の2つの手法よりも頑健であることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 12:23:44 GMT)
Person Re-identification based on Robust Features in Open-world [0.0] 既存の再ID研究の欠点を解決するために、低コストで高効率な手法を提案します。
グループ畳み込みによるポーズ推定モデルに基づく歩行者の連続キーポイント獲得手法を提案する。
本手法は, ランク-1: 60.9%, ランク-5: 78.1%, mAP: 49.2%を達成した。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 06:49:28 GMT)
Patterns of Routes of Administration and Drug Tampering for Nonmedical
Opioid Consumption: Data Mining and Content Analysis of Reddit Discussions [0.0] 我々は、半自動情報検索アルゴリズムを用いて、非医療オピオイド消費について議論するサブレディットを同定した。
我々は,物質や投与経路の選好をモデル化し,その頻度と時間的展開を推定した。
フェンタニルパッチを噛んだり、ブプレノルフィンを舌下から溶かすなどの乱用行動の証拠が発見された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 18:14:48 GMT)
PCB-Fire: Automated Classification and Fault Detection in PCB [0.0] 著者らは、欠落したコンポーネントを検出し、それらを資源的に分類する新しいソリューションを提案する。
提案アルゴリズムは、与えられたデータセットの結果の最適化に使用される画素理論とオブジェクト検出に重点を置いている。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 05:19:22 GMT)
Observation of quasiparticle pair-production and quantum entanglement in
atomic quantum gases quenched to an attractive interaction [0.0] 準粒子対生成の観察と原子超流動における変調不安定性による量子エンタングルメントの特性について報告する。
原子間相互作用を誘引し、弱い反発に戻すことで、相関した準粒子を生成する。
分解能限界内の広い空間周波数帯域におけるパワースペクトルの振幅成長とそれに続くコヒーレント振動を観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 17:45:04 GMT)
Non-linear, Sparse Dimensionality Reduction via Path Lasso Penalized
Autoencoders [0.0] 我々は,複雑なデータ構造に対するパスラッソペナルテッドオートエンコーダを提案する。
アルゴリズムは,群ラスソペナルティと非負行列分解を用いて,スパースで非線形な潜在表現を構築する。
このアルゴリズムは,低次元表現のためのスパースPCAやパラメータワイドラッソ正規化オートエンコーダよりもはるかに低い再構成誤差を示す。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 10:14:46 GMT)
Non-Markovian steady states of a driven two-level system [0.0] 非マルコフ環境における開量子系は、マルコフ環境において到達できない定常状態に到達することができることを示す。
これらの定常状態は非マルコフ政権に特有のものであるので、非マルコフ性を検出する簡単な方法を提供することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 16:10:08 GMT)
Multipath wave-particle duality with a path detector in a quantum
superposition [0.0] 最近の2経路干渉実験では、2つの選択の量子重ね合わせを実現できる方法が考案されている。
これらすべての状況において、タイトなマルチパス波動-粒子双対関係が尊重されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 17:31:01 GMT)
Monitoring behavioural responses during pandemic via reconstructed
contact matrices from online and representative surveys [0.0] ハンガリー人人口の2.3%以上を巻き込んだデータ収集活動について報告する。
本研究は,オンラインオフラインデータ収集と組み合わせた行動応答の理解の可能性を示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 20:06:28 GMT)
MixUp Training Leads to Reduced Overfitting and Improved Calibration for
the Transformer Architecture [0.0] mixupは、入力データとそのラベルの凸一般化を用いてトレーニング中のモデルを強化するコンピュータビジョンデータ拡張技術である。
本研究では,トランスの入力,マニホールド,文埋め込みレベルでのMixUp法を提案し,さまざまなNLUタスクに対してBERTモデルを微調整する。
mixupはモデルのパフォーマンスを向上し、テスト損失とモデルのキャリブレーションエラーを最大50%削減できることが分かりました。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 23:12:35 GMT)
Many-body density and coherence of trapped cold bosons [0.0] 多体密度と相関関数は、量子多体物理学を理解する上で最も重要である。
Tonks-Girardeau限界までの接触相互作用強度が弱い準1次元高調波ボソンを解析した。
より高次相関関数と密度は、単体密度だけから予想されるよりもはるかに小さな相互作用に対してトンクス・ジラルドー極限に類似していることが分かる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 09:56:37 GMT)
Image-based Plant Disease Diagnosis with Unsupervised Anomaly Detection
Based on Reconstructability of Colors [0.0] 画像に基づく植物病診断のための教師なし異常検出手法を提案する。
提案手法は,pix2pixと呼ばれる条件付き対向ネットワークを利用した植物病検出のための新しい画像ベースフレームワークを含む。
PlantVillageデータセットを用いた実験では,既存の異常検出装置と比較して提案手法の優位性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 16:44:55 GMT)
How are journals cited? characterizing journal citations by type of
citation [0.0] 本稿では,引用関数に基づく引用の統計的特徴付けに関する最初の結果を示す。
また,雑誌が受ける支持率と論争の比率を,品質の潜在的指標として特徴づける最初の結果も提示する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 14:15:50 GMT)
Few Shot Learning for Information Verification [0.0] ウィキペディアから取った記事のリストから選択された証拠に基づいて事実を検証することを目指しています。
本研究では,ウィキペディアの記事リストから選択された証拠に基づいて事実を検証することを目的とする。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 12:56:12 GMT)
Expanding boundaries of Gap Safe screening [0.0] アルゴリズムの性能を高める強力な戦略は、safe screeningとして知られている。
双対コスト関数に対するグローバルな強結合性仮定を緩和することにより,既存のギャップセーフスクリーニングフレームワークを拡張する。
提案された一般的なフレームワークは、ロジスティック関数、beta = 1.5、kullback-leibler divergencesといった特別なケースで例示されている。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 09:23:31 GMT)
Evaluating Contextualized Language Models for Hungarian [0.0] ハンガリーのモデルhubertと多言語bertモデルを含む4つの多言語モデルを比較した。
huBERTは、他のモデルよりも、特にグローバルな最適化に近い大きなマージンで、うまく機能していることが分かりました。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 09:29:01 GMT)
Divide-and-conquer methods for big data analysis [0.0] Divide-and-conquer 方法論は多段階のプロセスを指す。
本稿では,近年の分割・分割法の開発について概説する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 04:40:55 GMT)
Direct-Search for a Class of Stochastic Min-Max Problems [0.0] オラクルを通してのみ対象物にアクセスする導関数探索法について検討する。
この手法の収束性は軽微な仮定で証明する。
私達の分析は設定のminmax目的のための直接調査方法の収束に取り組む最初のものです。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 22:23:58 GMT)
Direct Estimation of Appearance Models for Segmentation [0.0] 画像から外観モデルを直接推定するための新しいアプローチについて述べる。
本手法は局所的な画像統計と空間的コヒーレントな領域の出現モデルとを関連づけた代数的表現に基づく。
本研究では,提案手法が実用的に有効であることを示す実験結果を示し,効果的な画像分割アルゴリズムを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 15:50:39 GMT)
Dimensional analysis and the correspondence between classical and
quantum uncertainty [0.0] ハイゼンベルクの不確実性原理は、$hbar から 0$ の古典的極限に類似点を持たない「純粋量子」関係の例としてしばしば引用される。
この論文は、$hbar$ が次元定数であることから、$hbar = 1$ の自然単位において常に機能することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 09:46:10 GMT)
Dialect Identification in Nuanced Arabic Tweets Using Farasa
Segmentation and AraBERT [0.0] 本稿では,EACL WANLP-2021共有タスク1:Nuanced Arabic Dialect Identification (NADI)について述べる。
この課題は、現代の標準アラビア語や方言の形でアラビア語のつぶやきが発せられる場所(国・地域)を識別するシステムを開発することを目的としている。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 06:51:48 GMT)
Determination of Fault Location in Transmission Lines with Image
Processing and Artificial Neural Networks [0.0] ANN(Artificial Neural Network)は、伝送路内の異なる接地系における短い回路欠陥を正確に検出するために用いられる。
伝送線路モデルはPSCAD-EMTDCシミュレーションプログラムで作成される。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 14:43:13 GMT)
Deepfake Video Detection Using Convolutional Vision Transformer [0.0] ディープラーニング技術は、Deepfakesとして知られる超現実的なビデオを生成し合成することができる。
Deepfakesは、アイデンティティの盗難、フィッシング、詐欺などの有害な目的のために使用された場合、すべての人に光る脅威をもたらします。
本稿では,Deepfakes検出のためのConvolutional Vision Transformerを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 15:56:05 GMT)
Deep Structure Learning using Feature Extraction in Trained Projection
Space [0.0] 我々は、低次元空間における畳み込みによる特徴抽出を可能にするために、Randon-transform(線形データ投影)の自己調整およびデータ依存バージョンを用いてネットワークアーキテクチャを導入する。
PiNetという名前のフレームワークは、エンドツーエンドでトレーニングでき、ボリュームセグメンテーションタスクで有望なパフォーマンスを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 15:58:00 GMT)
Deep Learning for Robust Motion Segmentation with Non-Static Cameras [0.0] 本論文では,MOSNET と呼ばれる非静的なカメラで撮影するモーションセグメンテーションのための新たな DCNN ベースのアプローチを提案する。
他のアプローチは空間的または時間的文脈に焦点を当てているが、提案手法は3d畳み込みをビデオフレームの時間的特徴を分解する重要な技術として用いる。
このネットワークは、シーン中に画像コンテンツが大幅に変化する静電カメラで撮影されたシーンでうまく機能します。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 11:58:41 GMT)
Comparative Fault Location Estimation by Using Image Processing in Mixed
Transmission Lines [0.0] 154kVの送電線と地下ケーブル線を混合送電線として検討した。
架空送電線および地下ケーブル送電線障害のための距離保護リレーで断層画像が生成されます。
断層位置の予測には、人工ニューラルネットワーク(ANN)と回帰法が用いられる。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 14:57:36 GMT)
Comment on "Quantum transport with electronic relaxation in electrodes:
Landauer-type formulas derived from the driven Liouville-von Neumann
approach" [The Journal of Chemical Physics 153, 044103 (2020)] [0.0] ChiangとHsuは、有限貯水池と同一に接続された1つの部位と2つの部位の電子ジャンクションを調べる。
解析解を導出し、駆動されたリウヴィル・ヴォン・ノイマン方程式(DLvN)から定常電流を解析する。
非相互作用系および相互作用系に対するLandauerおよびMeir-Wingreen結果への電流の収束について簡単に議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 13:31:43 GMT)
Co-occurrences using Fasttext embeddings for word similarity tasks in
Urdu [0.0] 本稿では,Urduのコーパスを構築し,複数のソースからデータを抽出・統合する。
fasttext埋め込みとN-Gramsモデルを変更して、構築されたコーパスでトレーニングできるようにします。
これらのトレーニング済み埋め込みを単語の類似性タスクに使用し、その結果を既存の技術と比較しました。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 12:56:26 GMT)
Bilingual Language Modeling, A transfer learning technique for Roman
Urdu [0.0] 言語のコードスイッチングプロパティが、対応する高リソース言語からのクロス言語転送学習にどのように使用されるかを示す。
また、このトランスファー学習技術であるバイリンガル言語モデリングを用いて、ロマン・ウルドゥのより良いパフォーマンスモデルを作成する方法を示す。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 12:56:37 GMT)
Anyone GAN Sing [0.0] 本論文では,Convolutional Long-Term Memory (ConvLSTM) ベースのGANを用いて,人の歌声を合成する方法を提案する。
私たちの仕事は、ChandnaらによるWGANSingにインスパイアされています。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 14:30:58 GMT)
Analytic expressions for the steady-state current with finite extended
reservoirs [0.0] 有限貯水池で駆動される定常電流の解析解と関連する解析を導出する。
任意のジャンクションを通した非相互作用および多体定常電流の簡易かつ統一的な導出について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 13:23:08 GMT)
Aircraft Loading Optimization -- QUBO models under multiple constraints [0.0] 我々は量子アニーラーと互換性のあるQUBO方程式に基づくモデルを開発する。
次に、現在の技術の性能と能力を評価するために、異なるソルバ上でモデルをベンチマークした。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 11:15:40 GMT)
Abstraction and Analogy-Making in Artificial Intelligence [0.0] 現在のAIシステムは、人間のような抽象化やアナロジーを形成する能力に近づきません。
本稿では,記号的手法,深層学習,確率的プログラム誘導など,この目標に対するいくつかのアプローチの利点と限界についてレビューする。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 00:12:48 GMT)
A survey of joint intent detection and slot-filling models in natural
language understanding [0.0] この記事は、自然言語理解、特に統合意図分類とスロットフィリングにおける過去の研究のまとめである。
本稿では,傾向,アプローチ,課題,データセット,意図分類における評価指標,スロット充填について述べる。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 03:25:17 GMT)
A novel mechanism for probing the Planck scale [0.0] 我々は、進行するウェーブパケットの有意な平均速度のために、自然に検討中のシステムに現れる、先行的な相対論的補正を考慮に入れている。
相対論的補正は[1, 2]の結果に非自明な修正を加えるが、初期の主張はそのままであり、実際には強化されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 20:49:05 GMT)
A Fast Heuristic for Gateway Location in Wireless Backhaul of 5G
Ultra-Dense Networks [0.0] 5G Ultra-Dense Networksでは、分散ワイヤレスバックホールは、トラフィックをコアに転送するための魅力的なソリューションです。
ゲートウェイ位置問題を調査し,最適に近いゲートウェイ位置を見つけることでバックホールネットワーク容量が向上することを示す。
遺伝的アルゴリズムとK平均クラスタリングを組み合わせた新しいK-GAとの比較のために、正確なp-median整数線形プログラムが策定されています。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Feb 2021 17:34:49 GMT)