Nonparametric Estimation of Heterogeneous Treatment Effects: From Theory
to Learning Algorithms [91.4] プラグイン推定と擬似出力回帰に依存する4つの幅広いメタ学習戦略を解析する。
この理論的推論を用いて、アルゴリズム設計の原則を導出し、分析を実践に翻訳する方法について強調する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 13:36:14 GMT)
FASA: Feature Augmentation and Sampling Adaptation for Long-Tailed
Instance Segmentation [91.1] ロングテールインスタンスセグメンテーションの最近の手法は、トレーニングデータが少ないレアオブジェクトクラスで未だに苦労している。
本稿では,FASA(Feature Augmentation and Smpling Adaptation)を提案する。
FASAは、標準またはロングテールのセグメンテーションフレームワークに簡単に接続できる、高速で汎用的な方法です。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 14:07:23 GMT)
Self-Attention Attribution: Interpreting Information Interactions Inside
Transformer [89.2] 本稿では,トランスフォーマー内の情報相互作用を解釈する自己帰属属性法を提案する。
本研究は,BERT に対する非目標攻撃の実装において,その属性を敵対パターンとして用いることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 10:53:13 GMT)
An Analysis of the Adaptation Speed of Causal Models [80.8] 最近、Bengioらは、すべての候補モデルの中で、$G$は、あるデータセットから別のデータセットに適応する最速のモデルであると推測した。
最適化からの収束率を用いた原因影響SCMの適応速度について検討する。
驚くべきことに、私たちは反因果モデルが有利である状況を見つけ、初期仮説を偽造する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 11:48:05 GMT)
Active Learning under Label Shift [80.7] 重要度とクラスバランスサンプリングのトレードオフを取り入れた「メディカル分布」を導入する。
ラベルシフト(MALLS)下でのメディア型アクティブラーニングの複雑さと一般化保証を実証する。
我々は、MALLSスケールを高次元データセットに実証的に示し、深層学習タスクにおいて、アクティブラーニングのサンプル複雑性を60%削減することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 20:38:03 GMT)
Localization Distillation for Object Detection [79.8] 物体検出のためのローカライズ蒸留(LD)を提案する。
我々のldは、バウンディングボックスの一般局在表現を採用することで標準kdとして定式化することができる。
教師モデルと学生モデルとのギャップを埋めるための教師アシスタント(TA)戦略を提案します。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 07:23:17 GMT)
Improving predictions of Bayesian neural nets via local linearization [79.2] ガウス・ニュートン近似は基礎となるベイズニューラルネットワーク(BNN)の局所線形化として理解されるべきである。
この線形化モデルを後部推論に使用するので、元のモデルではなく、この修正モデルを使用することも予測すべきである。
この修正された予測を"GLM predictive"と呼び、Laplace近似の共通不適合問題を効果的に解決することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 17:59:47 GMT)
Off-Policy Imitation Learning from Observations [78.3] 観察からの学習(lfo)は、多くのアプリケーションが利用できる実用的な強化学習シナリオである。
オフポリシ最適化を原則的に実現するサンプル効率の高いLfOアプローチを提案する。
我々のアプローチは、サンプル効率と性能の両面で最先端のロコモーションに匹敵する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 21:33:47 GMT)
A System for Efficiently Hunting for Cyber Threats in Computer Systems
Using Threat Intelligence [78.2] ThreatRaptorは、OSCTIを使用してコンピュータシステムにおけるサイバー脅威ハンティングを容易にするシステムです。
ThreatRaptorは、(1)構造化OSCTIテキストから構造化された脅威行動を抽出する非監視で軽量で正確なNLPパイプライン、(2)簡潔で表現力のあるドメイン固有クエリ言語であるTBQLを提供し、悪意のあるシステムアクティビティを探し、(3)抽出された脅威行動からTBQLクエリを自動的に合成するクエリ合成メカニズムを提供する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 06:39:48 GMT)
TELESTO: A Graph Neural Network Model for Anomaly Classification in
Cloud Services [77.5] 機械学習(ML)と人工知能(AI)はITシステムの運用とメンテナンスに適用される。
1つの方向は、修復自動化を可能にするために、繰り返し発生する異常タイプを認識することである。
与えられたデータの次元変化に不変な手法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 14:24:49 GMT)
LazyFormer: Self Attention with Lazy Update [76.2] 自己注意分布を頻繁に計算するemphLazyFormerを提案する。
LazyFormerは複数の遅延ブロックで構成され、それぞれが複数のTransformerレイヤを含む。
各遅延ブロックでは、自己アテンション分布は第1層で1回のみ計算され、その後すべての上層で再利用される。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 06:18:20 GMT)
Self-Tuning for Data-Efficient Deep Learning [75.3] セルフチューニングは、データ効率のよいディープラーニングを可能にする新しいアプローチである。
ラベル付きおよびラベルなしデータの探索と事前訓練されたモデルの転送を統一する。
SSLとTLの5つのタスクをシャープなマージンで上回ります。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 14:56:19 GMT)
Do Not Let Privacy Overbill Utility: Gradient Embedding Perturbation for
Private Learning [74.7] 差分プライベートモデルは、モデルが多数のトレーニング可能なパラメータを含む場合、ユーティリティを劇的に劣化させる。
偏微分プライベート深層モデルの精度向上のためのアルゴリズムemphGradient Embedding Perturbation (GEP)を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 04:29:58 GMT)
Domain Adaptation for Learning Generator from Paired Few-Shot Data [72.0] 十分なソースデータと少数のターゲットデータを持つジェネレータを学習するためのペアドフェーショットGAN(PFS-GAN)モデルを提案する。
提案手法は,複数のベースラインと比較して,より多様性の高い生成対象ドメインデータに対して,定量的,定性的な結果が得られる。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 10:11:44 GMT)
GANs with Conditional Independence Graphs: On Subadditivity of
Probability Divergences [70.3] GAN(Generative Adversarial Networks)は、データセットの基盤となる分布を学習するための現代的な手法である。
GANは、基礎となるディストリビューションに関する追加情報がないモデルフリーで設計されている。
本稿では,ベイズネット/MRFの近傍に単純な識別器群を用いたモデルベースGANの設計を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 23:51:23 GMT)
Time-Series Imputation with Wasserstein Interpolation for Optimal
Look-Ahead-Bias and Variance Tradeoff [65.3] ファイナンスでは、ポートフォリオ最適化モデルをトレーニングする前に、損失の計算を適用することができる。
インキュベーションのために全データセットを使用するルックアヘッドバイアスと、トレーニングデータのみを使用することによるインキュベーションの大きなばらつきとの間には、本質的にトレードオフがある。
提案手法は,提案法における差分とルックアヘッドバイアスのトレードオフを最適に制御するベイズ後部コンセンサス分布である。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 09:05:35 GMT)
Diffusion Earth Mover's Distance and Distribution Embeddings [61.5] 拡散は$tildeo(n)$ timeで計算でき、ツリーベースのような同様の高速アルゴリズムよりも正確である。
拡散は完全微分可能であり、深層ニューラルネットワークのような勾配拡散フレームワークの将来の使用に適している。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 13:18:32 GMT)
AGENT: A Benchmark for Core Psychological Reasoning [60.4] 直観心理学は、観察可能な行動を駆動する隠された精神変数を推論する能力です。
他のエージェントを推論する機械エージェントに対する近年の関心にもかかわらず、そのようなエージェントが人間の推論を駆動するコア心理学の原則を学ぶか保持するかは明らかではない。
本稿では,プロシージャが生成する3dアニメーション,エージェントを4つのシナリオで構成したベンチマークを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 18:11:01 GMT)
Provably Breaking the Quadratic Error Compounding Barrier in Imitation
Learning, Optimally [58.5] 状態空間 $mathcalS$ を用いたエピソードマルコフ決定過程 (MDPs) における模擬学習の統計的限界について検討する。
rajaraman et al (2020) におけるmdアルゴリズムを用いた準最適性に対する上限 $o(|mathcals|h3/2/n)$ を定式化する。
Omega(H3/2/N)$ $mathcalS|geq 3$ であるのに対して、未知の遷移条件はよりシャープレートに悩まされる。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 15:50:19 GMT)
Neuroevolution of a Recurrent Neural Network for Spatial and Working
Memory in a Simulated Robotic Environment [57.9] 我々は,ラットで観察される行動と神経活動を再現する進化的アルゴリズムを用いて,生物学的に有意なリカレントニューラルネットワーク(RNN)でウェイトを進化させた。
提案手法は, 進化したRNNの動的活動が, 興味深く複雑な認知行動をどのように捉えているかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 02:13:52 GMT)
MixSpeech: Data Augmentation for Low-resource Automatic Speech
Recognition [54.8] MixSpeechは、自動音声認識(ASR)のためのミックスアップに基づくシンプルで効果的なデータ拡張方法です。
mixspeechをlas(listen, attend, spell)とtransformerを含む2つのポピュラーなエンドツーエンド音声認識モデルに適用した。
実験の結果,MixSpeechはデータ拡張のないベースラインモデルよりも精度が高いことがわかった。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 03:40:43 GMT)
An Online Learning Approach to Interpolation and Extrapolation in Domain
Generalization [53.6] リスクを最小化するプレイヤーと新しいテストを示す敵の間のオンラインゲームとしてサブグループの一般化を再放送する。
両課題に対してERMは極小最適であることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 19:06:48 GMT)
Algorithmic Ground-state Cooling of Weakly-Coupled Oscillators using
Quantum Logic [52.8] 本稿では,低冷却モードから効率的な冷却モードへフォノンを転送するための新しいアルゴリズム冷却プロトコルを提案する。
我々は、Be$+$-Ar$13+$混合クーロン結晶の2つの運動モードを同時にゼロ点エネルギーに近づけることで、実験的にこれを実証した。
この2つのモードで, 残留温度はTlesssim200mathrmmu K$のみである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 17:31:49 GMT)
Improve Variational Autoencoder for Text Generationwith Discrete Latent
Bottleneck [52.1] 変分オートエンコーダ(VAE)は、エンドツーエンドの表現学習において必須のツールである。
VAEは強い自己回帰デコーダで潜伏変数を無視する傾向がある。
よりコンパクトな潜在空間において暗黙的な潜在特徴マッチングを強制する原理的アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 16:16:28 GMT)
CelebA-Spoof Challenge 2020 on Face Anti-Spoofing: Methods and Results [52.0] CelebA-Spoofは、データと被験者の数の点で最大の顔のアンチスプーフィングデータセットです。
本稿では、CelebA-Spoof Challenge 2020 on Face AntiSpoofingの方法と結果を報告する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 02:31:41 GMT)
Equitable and Optimal Transport with Multiple Agents [48.2] 複数のコストがかかる場合に最適輸送問題を拡張します。
1つのディストリビューションを別のディストリビューションに転送する作業は、エージェント間で均等に共有することを目的としています。
別の視点では、目的がエージェント間で均等な商品を均質な選好に従って分配することである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 13:11:46 GMT)
ShuffleUNet: Super resolution of diffusion-weighted MRIs using deep
learning [47.7] SISR(Single Image Super-Resolution)は、1つの低解像度入力画像から高解像度(HR)の詳細を得る技術である。
ディープラーニングは、大きなデータセットから事前知識を抽出し、低解像度の画像から優れたMRI画像を生成します。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 14:52:23 GMT)
Witnessing the survival of time-energy entanglement through biological
tissue and scattering media [47.2] 生体媒体と組織による近赤外光子の時間的絡み合いの保存を実証した。
フランソン型干渉計を用いて, スキムミルク, 2%乳, ニワトリ組織において0.9以上のインターフェロメトリコントラストを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 15:00:58 GMT)
Learning Tubule-Sensitive CNNs for Pulmonary Airway and Artery-Vein
Segmentation in CT [45.9] 肺気道,動脈,静脈の分節に対する畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の訓練は困難である。
コントラスト非造影CTにおいて,CNNによる正確な気道および動脈静脈分画法を提案する。
細気管支、動脈、静脈に対して優れた感受性を有する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 08:22:26 GMT)
A Framework For Pruning Deep Neural Networks Using Energy-Based Models [45.5] 典型的なディープニューラルネットワーク(DNN)は、多数のトレーニング可能なパラメータを持つ。
そこで本研究では,人口統計量に基づく大域的最適化手法に基づくDNNの刈り取りフレームワークを提案する。
ResNets、AlexNet、SqueezeNetの実験では、トレーニング可能なパラメータの50ドル以上のプルーニングレートを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 21:44:19 GMT)
Variational Selective Autoencoder: Learning from Partially-Observed
Heterogeneous Data [45.2] 本研究では,部分観測された異種データから表現を学習するための変分選択型オートエンコーダ(VSAE)を提案する。
vsaeは、観測データ、観測されていないデータ、およびインプテーションマスクの合同分布をモデル化することで、異種データの潜在依存関係を学習する。
その結果、データ生成や計算を含むさまざまな下流タスクの統一モデルが実現される。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 04:39:13 GMT)
Provable Compressed Sensing with Generative Priors via Langevin Dynamics [43.6] 本稿では,SGLD(Grag Langevin dynamics)の圧縮センシングへの応用について述べる。
生成モデル上の軽度の仮定の下で、我々は真の信号へのSGLDの収束を証明する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 02:35:14 GMT)
Two-way kernel matrix puncturing: towards resource-efficient PCA and
spectral clustering [43.5] この方法は、データマトリックス$XinmathbbCptimes n$と対応するカーネル(Gram)マトリックス$K$の両方をBernoulliマスクを介してランダムに「切断」する。
我々は、GAN生成した画像データベースを実証的に確認し、データを劇的にパンクし、巨大な計算とストレージのゲインを提供することができることを確認した。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 16:16:06 GMT)
Understanding Robustness in Teacher-Student Setting: A New Perspective [42.7] 適応的な例は機械学習モデルで、有界な対向的摂動はモデルを誤解させ、任意に誤った予測をすることができる。
広範な研究は、逆例の存在を説明し、モデルのロバスト性を改善する方法を提供する。
我々の研究は、敵対的な事例に関する将来の探索を暗示し、原則化されたデータ拡張を通じてモデルロバスト性を高めることができる。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 20:54:24 GMT)
Do Input Gradients Highlight Discriminative Features? [42.5] 解釈可能性メソッドはインスタンス固有のモデル予測を説明する。
ベンチマーク画像分類タスクのためのこの仮説を研究するための評価フレームワークを紹介します。
CIFAR-10とImagenet-10データセットの2つの驚くべき観測を行った。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 11:04:38 GMT)
MaskCycleGAN-VC: Learning Non-parallel Voice Conversion with Filling in
Frames [41.9] 非並列音声変換(VC)は、並列コーパスなしで音声コンバータを訓練するための技術です。
本稿では,cyclegan-vc2 の拡張である maskcyclegan-vc を提案し,fif (fif) と呼ばれる新しい補助タスクを用いて訓練を行う。
MaskCycleGAN-VCはCycleGAN-VC2とCycleGAN-VC3の両方で、モデルサイズはCycleGAN-VC2と同等であった。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 13:26:58 GMT)
Emerging Trends in Federated Learning: From Model Fusion to Federated X
Learning [40.8] フェデレーション学習は、マルチパーティ計算とモデルアグリゲーションを通じてデータ収集とモデルトレーニングを分離する新しいパラダイムである。
他の学習アルゴリズムと連動した連合学習の集中調査を実施します。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 15:18:13 GMT)
Where to go next: Learning a Subgoal Recommendation Policy for
Navigation Among Pedestrians [40.6] モデル予測制御(MPC)のような局所軌道最適化手法は、これらの変化に対処できるが、大域的なガイダンスを必要とする。
本稿では,地域プランナーに長期指導を提供するインタラクション対応政策であるDeep Reinforcement Learning (RL) を通じて学習することを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 18:41:58 GMT)
On Instabilities of Conventional Multi-Coil MRI Reconstruction to Small
Adverserial Perturbations [39.5] マルチコイル獲得に対する小規模の敵意攻撃による不安定性について検討する。
その結果,並列イメージングとマルチコイルCSは,小さな逆乱に対してかなりの不安定性を示すことが示唆された。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 18:27:51 GMT)
Rip van Winkle's Razor: A Simple Estimate of Overfit to Test Data [38.3] 伝統的な統計では、テストデータ(a.k.a.)の使用を禁じている。
トレーニング中にデータを保持します。
我々は、簡単な新しい見積もり、 Em Rip van Winkle の Razor を提示する。
これはモデルのtextquotedblleft情報contenttextquotedblrightという新しい概念に依存している。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 21:47:03 GMT)
Structured Prediction for CRiSP Inverse Kinematics Learning with
Misspecified Robot Models [37.8] 本稿では,データ駆動戦略とフォワードキネマティックス関数を組み合わせた構造化予測アルゴリズムを提案する。
提案手法により、予測された関節構成がロボットの制約内に適切に収まることが保証される。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 15:39:33 GMT)
Maximizing Cosine Similarity Between Spatial Features for Unsupervised
Domain Adaptation in Semantic Segmentation [36.7] セグメンテーションネットワークは、主に特徴抽出器と分類ヘッドの2つの部分から構成される。
本手法は,ソース特徴マップと対象特徴マップとのコサイン類似度行列を計算する。
クラスワイズなソース特徴辞書を用いて、ソースドメインの最新の特徴を記憶し、未整合問題を防止する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 17:05:46 GMT)
Loss Surface Simplexes for Mode Connecting Volumes and Fast Ensembling [36.6] 高速アンサンブルのための単純な複合体を効率的に構築する方法を示し、データセットシフトに対する精度、キャリブレーション、ロバスト性において独立に訓練されたディープアンサンブルより優れていることを示す。
特に、トレーニング済みのソリューションから始めて、低損失の単純さを発見するには、いくつかのトレーニングエポックしか必要としない。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 17:53:24 GMT)
An Easy to Interpret Diagnostic for Approximate Inference: Symmetric
Divergence Over Simulations [35.0] マルコフ連鎖モンテカルロ法の既存の診断法は、推論が誤りに正確であると仮定しており、変分推論やラプラス法のような近似法には適していない。
本稿では,先行したデータセットの繰り返しシミュレーションと各推論の実行に基づく診断について紹介する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 16:51:15 GMT)
Differentiable Divergences Between Time Series [34.6] 可変サイズの時系列間の相違を解消するために,ソフトDTW発散と呼ばれる新しい発散法を提案する。
2つの時系列が等しい場合に限って、非負で最小化されることが示される。
また、エントロピーバイアスをさらに除去することで、新たな「シャープ」変種を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 23:13:18 GMT)
Machine Unlearning via Algorithmic Stability [31.8] 我々はマシンアンラーニングの問題を研究し、総変動(TV)安定性の概念を特定します。
凸リスク最小化問題に対して、ノイズグラディエントDescent(SGD)に基づくTV安定アルゴリズムを設計する。
我々のアルゴリズムを一般化する手法も微分プライベートである。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 21:16:56 GMT)
An Information-Geometric Distance on the Space of Tasks [31.4] 本稿では,データとラベルの共分散としてモデル化された学習課題間の距離を規定する。
そこで,本研究では,対象タスクのデータに対する残差を反復的に伝達する距離を計算するアルゴリズムを開発した。
様々な画像分類データセットに対して徹底的な実証検証と解析を行い、結合転送距離が微調整の難しさと強く相関していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 03:33:30 GMT)
Bayesian Coresets: Revisiting the Nonconvex Optimization Perspective [31.0] コアセット選択のための新しいアルゴリズムを提案し,解析する。
本研究では,様々なベンチマークデータセットに対して,明示的な収束率保証と経験的評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 22:04:24 GMT)
A Probabilistic Interpretation of Self-Paced Learning with Applications
to Reinforcement Learning [30.7] 強化学習における自動カリキュラム生成のアプローチを提案する。
我々は、よく知られた自己評価学習パラダイムを、トレーニングタスクよりも分布を誘導するものとして定式化する。
実験により、この誘導分布のトレーニングは、RLアルゴリズム間の局所最適性の低下を避けるのに役立つことが示された。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 21:06:56 GMT)
Teacher-Student Training and Triplet Loss for Facial Expression
Recognition under Occlusion [29.6] 例えば、被験者がバーチャルリアリティ(VR)ヘッドセットを着用している場合など、顔の50%が隠されている場合に関心があります。
これまでの研究では、完全に視覚的な顔における事前学習された畳み込みニューラルネットワーク(CNN)が精度を向上させることが示されている。
我々は、さらなる改善を達成するために知識蒸留を採用することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 18:54:30 GMT)
LET: Linguistic Knowledge Enhanced Graph Transformer for Chinese Short
Text Matching [29.3] 外部知識基盤としてHowNetを導入し,単語のあいまいさに対処する言語知識拡張グラフ変換器(LET)を提案する。
2つの中国語データセットによる実験結果から、我々のモデルは様々な典型的なテキストマッチング手法より優れていることが示された。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 04:01:51 GMT)
Fast Minimum-norm Adversarial Attacks through Adaptive Norm Constraints [29.2] 異なる$ell_p$-norm摂動モデルで動作する高速最小ノルム(FMN)攻撃を提案する。
実験の結果、FMNは収束速度と時間において既存の攻撃よりも著しく優れていた。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 12:56:26 GMT)
Doubly-Adaptive Thompson Sampling for Multi-Armed and Contextual Bandits [28.5] 本稿では,トンプソンサンプリングに基づくアルゴリズムの変種について,両腕の真の平均報酬に対する2倍頑健な推定器の項を適応的に再検討する。
提案アルゴリズムは, 半合成実験における最適(最小)後悔率とその経験的評価に適合する。
このアプローチは、適応データ収集とは別に、より多くのバイアス源が存在するコンテキスト的包帯に拡張する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 22:29:25 GMT)
Statistical Testing for Efficient Out of Distribution Detection in Deep
Neural Networks [26.0] 本稿では,Deep Neural Networks の Out Of Distribution (OOD) 検出問題を統計的仮説テスト問題として考察する。
このフレームワークに基づいて、低階統計に基づいた新しいOOD手順を提案します。
本手法は,ネットワークパラメータの再トレーニングを行わずに,oodベンチマークの精度が向上した。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 16:14:47 GMT)
Combinatorial Bandits under Strategic Manipulations [25.9] 報奨の戦略的操作下でのマルチアームバンディット(cmab)の問題点について検討し,各アームは自己の利益のために報奨信号を変更することができる。
私たちの設定は、敵対的な腐敗や敵対的な攻撃と比較してリラックスした仮定を課す適応アームのより現実的なモデルを洗練します。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 07:57:27 GMT)
Quantization Algorithms for Random Fourier Features [25.4] ランダムフーリエ特徴の方法(rff)も、ガウス核の近似として普及している。
RFFは、ランダムな投影から投影されたデータに特定の非線形変換を適用する。
本稿では,RFFの量子化アルゴリズムの開発に焦点を当てる。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 18:51:39 GMT)
On The Effect of Auxiliary Tasks on Representation Dynamics [24.8] 本研究は,時間差アルゴリズムのダイナミクスを解析することにより,補助的タスク,環境構造,表現の関係の理解を深める。
次に,これらの理論結果から得られた知見を活用し,疎外環境における深層強化学習エージェントの補助タスクの選択を知らせる。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 18:56:11 GMT)
Improving Approximate Optimal Transport Distances using Quantization [23.3] 最適な輸送は、確率測度を幾何学的に比較する機械学習の一般的なツールである。
OTの線形プログラミングアルゴリズムは入力の規模を3倍にスケールし、大局的にOTを非現実的にする。
安価なサンプルアクセスで測定値間のOT距離を推定するために, 量子化ステップを用いた実用的アルゴリズムを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 08:45:06 GMT)
Towards a Unified Framework for Fair and Stable Graph Representation
Learning [23.1] 我々は,任意のグラフニューラルネットワーク(GNN)を用いて,公平で安定した表現を学習できる新しいフレームワークNIFTYを提案する。
我々は,重み正規化が結果表現の反ファクト的公正性と安定性を促進することを理論的に示す。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 21:34:39 GMT)
Abstract Value Iteration for Hierarchical Reinforcement Learning [23.1] 本研究では,連続状態と行動空間による制御のための階層型強化学習フレームワークを提案する。
重要な課題は、ADPがマルコフではなく、ADPで計画するための2つのアルゴリズムを提案することである。
我々の手法は、いくつかの挑戦的なベンチマークにおいて、最先端の階層的強化学習アルゴリズムより優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 07:12:14 GMT)
A Primer on Contrastive Pretraining in Language Processing: Methods,
Lessons Learned and Perspectives [22.9] 最近の自己監督型および監督型対照型NLP前訓練法について述べる。
アプリケーションによる先行研究や構造ワークから学んだことと、主要なコントラスト学習の概念を紹介します。
コントラストNLPの課題と今後の方向性は,画像表現事前学習の成功に近づいたコントラストNLPの事前学習を促進することにある。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 16:35:07 GMT)
Improved Regret Bound and Experience Replay in Regularized Policy
Iteration [22.6] 無限ホライゾンマルコフ決定過程(mdps)における学習アルゴリズムを関数近似を用いて検討する。
まず、ほぼ同一の仮定の下で、Politexアルゴリズムの後悔解析を$O(T3/4)$から$O(sqrtT)$にシャープできることを示す。
その結果、計算効率の良いアルゴリズムに対して、最初の高い確率の$o(sqrtt)$ regretバウンドが得られる。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 00:55:07 GMT)
Scene Retrieval for Contextual Visual Mapping [22.4] ビジュアルナビゲーションは、視覚的マップとしても知られる場所画像の参照データベースに対してクエリプレース画像をローカライズする。
シーンクラスは、環境とタスクのコンテキストによって異なります。
歩行者と駅を含む4つの異なるシーンクラスが、北ランドとセントルシアの各データセットで識別されている。
シーン検索は、シーンクラスの参照画像に単一のクエリイメージを関連付けることで、テスト時に定義されたシーンの分類に画像検索を拡張する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 08:23:19 GMT)
Towards Flexible Device Participation in Federated Learning [21.8] 現在の学習パラダイムを拡張して、非アクティブになり、不完全な更新を計算し、トレーニングの途中で出発または到着するデバイスを含めます。
デバイスが不活性である場合や不完全な更新を返却する場合においても収束する新しいフェデレーションアグリゲーション方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 21:28:24 GMT)
Nonlinear Projection Based Gradient Estimation for Query Efficient
Blackbox Attacks [21.7] 勾配推定とベクトル空間投影とのギャップを橋渡し, 投影された低次元空間に基づいて勾配を効率的に推定する方法を検討する。
理論解析に基づいて,新しいクエリ効率のグラディエントプロジェクションに基づく境界ブラックボックス攻撃を提案する。
予測に基づく境界ブラックボックス攻撃は、効率的なクエリに基づいて100%攻撃成功率で、はるかに小さな摂動を実現できることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 21:32:19 GMT)
Reinforcement Learning of Implicit and Explicit Control Flow in
Instructions [21.4] 動的環境で柔軟にタスク指示に従う学習は、強化学習エージェントにとって興味深い課題です。
ここでは、命令の厳格なステップバイステップ実行から逸脱する学習制御フローの問題に焦点を当てる。
我々は、タスク報酬のみから、命令の内部エンコーディングにおけるフレキシブルな参加と条件行動を学ぶことによって、これらの課題を満たす注意に基づくアーキテクチャを定式化する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 22:18:47 GMT)
Proof of the Contiguity Conjecture and Lognormal Limit for the Symmetric
Perceptron [21.4] 我々は、ニューラルネットワークの単純なモデルである対称バイナリパーセプトロンモデルを検討する。
このモデルのためのいくつかの予想を確立する。
この証明手法は,小さなグラフ条件付け手法の密な反部分に依存する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 18:39:08 GMT)
On the Role of Visual Cues in Audiovisual Speech Enhancement [21.1] ニューラルオーディオ視覚音声強調モデルでは、視覚的手がかりを用いてターゲット音声信号の品質を向上させる方法を示す。
この発見の副産物の1つは、学習された視覚埋め込みが他の視覚音声アプリケーションの機能として利用できることである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 15:56:42 GMT)
DeepCorn: A Semi-Supervised Deep Learning Method for High-Throughput
Image-Based Corn Kernel Counting and Yield Estimation [20.8] 本研究では,実時間データの収集を支援するために,フィールド内における実時間コーンカーネルをカウントする新しい深層学習手法を提案する。
DeepCornはトウモロコシの耳の画像中のトウモロコシの核の密度を推定し、推定された密度マップに基づいて核の数を予測する。
提案手法は, コーンカーネルカウントタスクにおいて, 41.36と60.27のMAEとRMSEをそれぞれ達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 01:37:18 GMT)
Graph Community Detection from Coarse Measurements: Recovery Conditions
for the Coarsened Weighted Stochastic Block Model [20.2] グラフの粗い測定から地域社会の回復の問題を考察する。
粗粒化過程を数学的に定式化することでブロックモデルを構築する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 19:24:33 GMT)
Reliable Label Bootstrapping for Semi-Supervised Learning [19.8] ReLaBは教師なしプレプロセッシングアルゴリズムであり、極めて低い監督条件下での半教師付きアルゴリズムの性能を改善する。
本稿では,ネットワークアーキテクチャと自己教師型アルゴリズムの選択が,ラベルの伝播を成功させる重要な要因であることを示す。
CIFAR-10のクラス毎に1つのランダムなラベル付きサンプルを持つ$boldsymbol22.34$の平均エラー率に達し、各クラスのラベル付きサンプルが非常に代表的である場合に、このエラーを$boldsymbol8.46$に下げる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 11:11:52 GMT)
Learning with invariances in random features and kernel models [19.8] モデルには不変な乱数特徴と不変なカーネルメソッドの2つのクラスを導入する。
サンプルサイズと非表示単位の数が寸法の推定値としてスケールする高次元状態における不変メソッドのテスト誤差を特徴づける。
アーキテクチャにおける不変性を利用すると、サンプルサイズの$dalpha$ factor($d$は次元を表す)と、非構造化アーキテクチャと同じテストエラーを達成するために隠されたユニットの数を節約できることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 23:06:21 GMT)
Differentiable Causal Discovery Under Unmeasured Confounding [19.6] 確立されたシステムは、祖先ADMGを通して表現できないより一般的な平等の制限を示す。
我々はこれらの制約を用いて因果発見を連続最適化問題とする。
シミュレーションにより本手法の有効性を実証し,タンパク質発現データセットに適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 02:20:26 GMT)
Dual MINE-based Neural Secure Communications under Gaussian Wiretap
Channel [19.3] 本研究では,二重相互情報ニューラル推定(MINE)に基づくニューラルセキュア通信モデルを提案する。
我々のモデルのセキュリティ性能は、盗聴者が自分自身でデコーダを学習するか、あるいは法的デコーダを使用するかによって保証される。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 15:09:39 GMT)
Towards Unbiased and Accurate Deferral to Multiple Experts [19.2] 本研究では, 分類器とディフェラルシステムを同時に学習するフレームワークを提案し, ディフェラルシステムは1人以上の人間専門家にディジェラルシステムを選択する。
本フレームワークは,偏りのある合成専門家による合成データセットとコンテンツモデレーションデータセットを用いてテストし,最終予測の精度と公平性を大幅に向上させることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 17:08:39 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） (Thu, 25 Feb 2021 13:58:51 GMT)
Regularized ERM on random subspaces [18.5] 我々は、データのランダムなサブセットにまたがるデータ依存部分空間を、カーネルメソッドに対するNystr"omアプローチの特別なケースとして、リカバリする可能性があると考えている。
ランダムな部分空間を考えると自然に計算上の節約につながるが、問題は対応する学習精度が劣化するかどうかである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 14:48:13 GMT)
Self-supervised Learning for Large-scale Item Recommendations [18.2] 大規模なレコメンデータモデルは、巨大なカタログから最も関連性の高いアイテムを見つけ出す。
コーパスには何百万から数十億ものアイテムがあり、ユーザーはごく少数のユーザーに対してフィードバックを提供する傾向にある。
大規模項目推薦のためのマルチタスク自己教師型学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 02:50:58 GMT)
ANEA: Distant Supervision for Low-Resource Named Entity Recognition [17.9] ANEAは、エンティティリストに基づいて名前付きエンティティを自動的にテキストにアノテートするツールです。
パイプライン全体にわたって、リストを取得し、遠隔監視のエラーを分析する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 19:07:45 GMT)
Blocks World Revisited: The Effect of Self-Occlusion on Classification
by Convolutional Neural Networks [17.6] TEOS(The Effect of Self-Occlusion)は、3Dオブジェクトの幾何学的形状に焦点を当てた3Dブロック世界データセットである。
現実世界では、3Dオブジェクトの自己閉塞は、ディープラーニングアプローチにとって重要な課題である。
対象物,マスク,被写体,カメラの位置,向き,自己閉塞量,および各対象物のCADモデルについて一様にサンプリングした738のビューを提供する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 15:02:47 GMT)
Spectrum Dependent Learning Curves in Kernel Regression and Wide Neural
Networks [17.2] トレーニングサンプル数の関数として,カーネル回帰の一般化性能に関する解析式を導出する。
我々の表現は、トレーニングとニューラルカーネル・タンジェント(NTK)によるカーネル回帰の等価性により、広いニューラルネットワークに適用される。
我々は、合成データとMNISTデータセットのシミュレーションを用いて、我々の理論を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 18:40:10 GMT)
Toward Instance-Optimal State Certification With Incoherent Measurements [17.1] 未知の混合状態 $rhoinmathbbCdtimes d$ が与えられたとき、$sigma = rho$ か $|sigma - rho|_mathsftr ge epsilon$ を判定する。
非適応的不整合測定による状態認証のコピー複雑性は、基本的に、$sigma$と最大混合状態の間の忠実度を混合性試験のコピー複雑性によって与えられる。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 18:59:11 GMT)
Motion Planning for a Pair of Tethered Robots [16.6] 我々は,限られた長さのケーブルで互いに接続する平面ロボットの計画動作の問題に対処する。
ケーブルを介して固定されたベースに繋がる単一のロボットの以前の問題と同様に、直線視認性は重要な役割を担っている。
可視グラフの低減は, 自然な離散化をもたらし, 重要なトポロジ的考察を捉える。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 22:45:46 GMT)
ROAD: The ROad event Awareness Dataset for Autonomous Driving [16.2] ROADは、自動運転車が道路イベントを検出する能力をテストするように設計されている。
22のビデオで構成され、各道路イベントのイメージプレーンの位置を示すバウンディングボックスがアノテートされています。
また、RetinaNetに基づいて、オンライン道路イベント認識のための新しいインクリメンタルアルゴリズムをベースラインとして提供します。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 10:07:31 GMT)
AutoPreview: A Framework for Autopilot Behavior Understanding [16.2] 消費者がターゲットのオートパイロットの潜在的なアクションをプレビューできるように、シンプルで効果的なフレームワークであるAutoPreviewを提案します。
対象のautopilotに対して、対象のautopilot動作を説明可能なアクション表現で再現するデリゲートポリシを設計します。
AutoPreviewが新しいオートパイロットポリシーを体験する際にオートパイロットの行動をより深く理解するかどうかを調べるパイロットスタディを実施します。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 17:40:59 GMT)
ZJUKLAB at SemEval-2021 Task 4: Negative Augmentation with Language
Model for Reading Comprehension of Abstract Meaning [16.2] モデル学習に使用されるアルゴリズムとアルゴリズムをチューニングし、最良のモデルを選択するプロセスについて説明する。
ReCAMタスクと言語事前学習の類似性から着想を得て,言語モデルによる否定的拡張という,シンプルで効果的な技術を提案する。
我々のモデルは、それぞれ87.9%の精度と92.8%の精度で、Subtask 1とSubtask 2の2つの公式テストセットで4位に達した。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 13:03:05 GMT)
A Theoretical Analysis of Catastrophic Forgetting through the NTK
Overlap Matrix [16.1] その結果,2つのタスクが整合するにつれて,カタストロフィック・フォージッティングの影響が増大していることが示唆された。
本稿では,データ構造を利用した直交勾配Descent (OGD) の変種を提案する。
実験は、我々の理論的な結果をサポートし、我々の手法が古典的なCLデータセットにおけるCFの削減にどのように役立つかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 15:31:16 GMT)
Transforming Gaussian Processes With Normalizing Flows [15.9] パラメトリックな非可逆変換を入力依存にし、解釈可能な事前知識を符号化できることを示す。
結果の推測問題に対する変分近似を導出するが、これは変分GP回帰と同じくらい高速である。
得られたアルゴリズムの計算性能と推論性能は優れており,これを様々なデータセットで示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 17:19:34 GMT)
Group-Skeleton-Based Human Action Recognition in Complex Events [15.6] 本稿では,複合イベントにおけるグループ骨格に基づく人間行動認識手法を提案する。
本手法はまず,マルチスケール空間時間グラフ畳み込みネットワーク(MS-G3D)を用いて,複数の人物から骨格の特徴を抽出する。
HiEveデータセットの結果から,本手法は他の最先端手法と比較して優れた性能が得られることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 03:42:32 GMT)
Learning for Unconstrained Space-Time Video Super-Resolution [15.2] 本稿では,時空間相関を有効活用して性能を向上させる,制約のない時空間ビデオ超解像ネットワークを提案する。
実験の結果,提案手法は最先端技術よりもはるかに少ないパラメータと実行時間を必要とすることがわかった。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 17:15:05 GMT)
Distributed Online Learning with Multiple Kernels [15.1] 我々は、学習者のネットワーク上の非線形関数を完全に分散的に学習する問題を検討する。
オンライン学習は、すべての学習者がローカルで連続的なストリーミングデータを受け取ると仮定されます。
本稿では,複数のカーネルを持つ新しい学習フレームワーク DOMKL を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 08:58:49 GMT)
Local Stochastic Gradient Descent Ascent: Convergence Analysis and
Communication Efficiency [15.0] Local SGDは分散学習における通信オーバーヘッドを克服するための有望なアプローチである。
局所sgdaは均質データと異質データの両方において分散ミニマックス問題を確実に最適化できることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 20:15:18 GMT)
Out-of-Distribution Generalization via Risk Extrapolation (REx) [13.4] トレーニング領域間でのリスクの差異を低減させることで,広範囲の極端分布シフトに対するモデルの感度を低下させることができることを示す。
我々は、このアプローチであるリスク外挿(REx)を、外挿ドメインの摂動集合に対する堅牢な最適化の一形態として動機付けている。
我々は,RExの変種がターゲットの因果的機構を回復し,入力分布の変化に頑健性をもたらすことを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 17:53:07 GMT)
Can I Pour into It? Robot Imagining Open Containability Affordance of
Previously Unseen Objects via Physical Simulations [12.7] 我々はUR5マニピュレータにイマジネーション手法を実装した。
ロボットはRGB-Dカメラでオブジェクトを自律的にスキャンする。
粒状物質のオープンコンテナ分類と自律注水について,本手法の評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 03:04:37 GMT)
Spanning Tree Constrained Determinantal Point Processes are Hard to
(Approximately) Evaluate [12.6] 我々は,木にまたがる決定的点過程を考える。
我々は$sharptextP$-hardness of computing the normalizing constant for spanning-tree DPPsを証明した。
森林に制約されたDPPについても同様の結果を示した。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 02:45:10 GMT)
Emotion-Aware, Emotion-Agnostic, or Automatic: Corpus Creation
Strategies to Obtain Cognitive Event Appraisal Annotations [12.5] 評価理論は、イベントの認知評価が特定の感情をどのように導くかを説明します。
イベント中心のenISEARコーパスに基づく評価次元に対する異なるアノテーション戦略について検討する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 13:55:44 GMT)
Explaining Deep Neural Networks and Beyond: A Review of Methods and
Applications [12.2] 非線形機械学習の問題解決能力と戦略をよりよく理解するための解釈可能性と説明法が注目されている。
我々は、この活発な新興分野のタイムリーな概要を「ポストホック」の説明に焦点をあて、その理論的基礎を説明する。
機械学習のこのエキサイティングな基礎分野の課題と今後の方向性について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 12:39:41 GMT)
Hard negative examples are hard, but useful [12.1] 三重項の空間を特徴付け、なぜ硬い負が三重項損失トレーニングを失敗させるのかを導出する。
損失関数に簡単な修正を提供し、この修正によって、ハードネガティブな例で最適化が実現可能であることを示す。
これにより、より一般化可能な特徴が得られ、画像検索の結果は、クラス内でのばらつきの高いデータセットに対して、技術の状態よりも優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 22:40:51 GMT)
How to 0wn NAS in Your Spare Time [12.0] 本研究では,キャッシュ側チャネル攻撃による情報漏洩を利用して,新しいディープラーニングシステムの主要コンポーネントを再構築するアルゴリズムを設計する。
我々は、マルウェア検出のための新しいデータ前処理パイプラインであるMalConvと、画像ネット分類のための新しいネットワークアーキテクチャであるProxylessNAS CPU-NASを再構築できることを実験的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 23:04:04 GMT)
No-Regret Reinforcement Learning with Heavy-Tailed Rewards [11.7] 重み付き報酬の学習の難しさが遷移確率の学習の難しさを左右することを示した。
我々のアルゴリズムは自然に深層強化学習アプリケーションに一般化する。
全てのアルゴリズムは、合成MDPと標準RLベンチマークの両方でベースラインを上回ります。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 10:25:57 GMT)
A Contraction Approach to Model-based Reinforcement Learning [11.7] 本研究では, 累積報酬の誤差を縮尺法を用いて解析する。
分岐ロールアウトは、このエラーを減らすことができることを証明します。
本稿では,GAN型学習は,識別器が十分に訓練されている場合に,行動クローンよりも有利であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 11:35:48 GMT)
Online Learning for Unknown Partially Observable MDPs [11.5] 遷移モデルが未知の無限水平平均コストPMDPを観測モデルとして検討する。
自然後サンプリングに基づく強化学習アルゴリズム(POMDP-PSRL)を提案し、$T$が時空である場合に$O(T2/3)$後悔を達成することを示した。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 03:36:13 GMT)
Consistent Sparse Deep Learning: Theory and Computation [11.2] スパース深層学習ネットワーク(DNN)を学習するための頻繁な方法を提案する。
提案手法は大規模ネットワーク圧縮や高次元非線形変数選択に非常に有効である。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 23:31:24 GMT)
A deep perceptual metric for 3D point clouds [11.2] ポイントクラウド圧縮ネットワークのトレーニングに使用されるvoxelベースの典型的な損失関数の知覚品質を予測する能力を評価する。
ICIP2020の主観データセットにおける既存の損失関数を上回った3次元点群の知覚損失関数を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 13:24:59 GMT)
Simultaneously Reconciled Quantile Forecasting of Hierarchically Related
Time Series [11.0] 本稿では,階層間の予測の整合性を維持するために,量子レグレッション損失を最適化するフレキシブル非線形モデルを提案する。
ここで導入された理論的枠組みは、下層の微分可微分損失関数を持つ任意の予測モデルに適用できる。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 00:59:01 GMT)
An ensemble of Density based Geometric One-Class Classifier and Genetic
Algorithm [10.7] 1つのクラス分類は、1つのクラスと外れ値のみからなるデータセットを考える。
より精巧な間隔生成法を用いた密度(1-HRD_d)に基づく1クラスハイパー矩形記述子
1-HRD_dを系統的に生成するための染色体構造と遺伝的演算子からなる遺伝的アルゴリズム(GA)。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 07:29:19 GMT)
K-Deep Simplex: Deep Manifold Learning via Local Dictionaries [10.3] K-Deep Simplexは非線形次元減少のための統一的な最適化フレームワークである。
提案手法は,データ点を表す局所辞書を,確率単純度で支持される再構成係数を用いて学習する。
実験により,アルゴリズムは効率が高く,合成データセットや実データに対して競争力があることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 04:20:48 GMT)
Investigating the Limitations of the Transformers with Simple Arithmetic
Tasks [10.2] その結果,表層形状における数値の表現方法がモデルの精度に強い影響を与えていることがわかった。
現代の事前学習型言語モデルは,ごく少数の例から容易に算術を学習できると結論付けている。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 17:22:53 GMT)
Benchmarking and Survey of Explanation Methods for Black Box Models [9.7] 返された説明の種類に基づいて、説明方法の分類を提供します。
本稿では,最も最近広く使われている説明器を紹介し,説明の視覚的比較と定量的ベンチマークを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 18:50:29 GMT)
ConCrete MAP: Learning a Probabilistic Relaxation of Discrete Variables
for Soft Estimation with Low Complexity [9.6] ConCrete MAP Detection (CMD)は、大きな逆線形問題に対する反復検出アルゴリズムである。
我々は、SotAと比較して、CMDが有望なパフォーマンス複雑性のトレードオフを特徴付けることを示す。
特に,CMDのソフト出力がデコーダに信頼性を持つことを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 09:54:25 GMT)
Stochastic Aggregation in Graph Neural Networks [9.6] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、過スムージングおよび限られた電力識別を含む病理を発現する。
GNNsにおける集約のための統合フレームワーク(STAG)を提案する。そこでは、近隣からの集約プロセスにノイズが(適応的に)注入され、ノード埋め込みを形成する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 02:52:03 GMT)
Imitation Learning for Robust and Safe Real-time Motion Planning: A
Contraction Theory Approach [9.4] LAG-ROSは、境界外乱によって乱される安全臨界非線形システムのリアルタイムロバストな動作計画アルゴリズムである。
LAG-ROSはリアルタイム計算のためのより速い実行の速度のより高い制御性能そしてタスクの成功率を達成します。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 03:47:15 GMT)
Mixed-Initiative Level Design with RL Brush [9.0] 本稿では,混合開始型コクリエーション用に設計されたタイルベースのゲームのためのレベル編集ツールであるRL Brushを紹介する。
このツールは、強化学習に基づくモデルを使用して、AI生成の提案を追加することで、手動の人間レベルの設計を強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 20:18:28 GMT)
IIE-NLP-Eyas at SemEval-2021 Task 4: Enhancing PLM for ReCAM with
Special Tokens, Re-Ranking, Siamese Encoders and Back Translation [9.0] 本稿では,SemEval-2021 Task 4: Reading of Abstract Meaningの3つのサブタスクについて紹介する。
バックボーンモデル(RoBERTa)に適応した多くの単純かつ効果的なアプローチをうまく設計する。
実験結果から,本手法はベースラインシステムと比較して高い性能を示した。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 10:51:48 GMT)
Learning Discriminative Features using Multi-label Dual Space [8.5] 特徴空間から意味ラベル空間への投影行列を学習するための,多ラベル学習における新しい手法を提案する。
学習したプロジェクション行列は、複数のセマンティックラベルにまたがる識別的特徴のサブセットを特定する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 23:53:21 GMT)
A Local Method for Identifying Causal Relations under Markov Equivalence [7.9] 因果関係は、人工知能研究における解釈可能で堅牢な手法を設計する上で重要である。
有向非周期グラフ(DAG)の因果的グラフィカルモデルに基づく変数が与えられたターゲットの原因であるか否かを局所的に特定する手法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 05:01:44 GMT)
Efficient and Interpretable Robot Manipulation with Graph Neural
Networks [7.8] グラフニューラルネットワーク(GNN)を用いて、グラフ上の操作として操作タスクを表現する。
我々の定式化はまず環境をグラフ表現に変換し、次に訓練されたgnnポリシーを適用してどのオブジェクトを操作するかを予測する。
私たちのgnnポリシーは、単純なタスクの専門的なデモンストレーションを使用してトレーニングされ、環境内のオブジェクトの数と構成を一般化しています。
本稿では,学習したGNNポリシがシミュレーションと実ハードウェアの両方で様々なブロックタッキングタスクを解くことができることを示す実験を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 21:09:12 GMT)
Temperature dependent coherence properties of NV ensemble in diamond up
to 600K [7.4] ダイヤモンド中の窒素空孔中心は量子センサーの理想的な候補である。
NV中心アンサンブルのコヒーレンス特性は300Kから600Kの温度で研究されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 11:21:50 GMT)
Towards Robust Graph Contrastive Learning [7.2] 学習した表現の対比堅牢性を高める新しい方法を紹介します。
予備実験で得られた表現を評価し,有望な結果を得た。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 18:55:15 GMT)
Memory-based Deep Reinforcement Learning for POMDP [7.1] 長期記憶に基づく双発遅延深度決定政策グラデーション(LSTM-TD3)
その結果, 部分観測可能なMDPに対処する上で, メモリコンポーネントの顕著な利点が示された。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 03:15:10 GMT)
Achieving Linear Speedup with Partial Worker Participation in Non-IID
Federated Learning [7.0] Federated Learning (FL) は分散機械学習アーキテクチャであり、多数の作業者が分散データを使ってモデルを共同学習する。
収束の線形高速化が非i.i.dで実現可能であることを示す。
FLに部分的なワーカー参加のデータセット。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 23:15:23 GMT)
Hopeful_Men@LT-EDI-EACL2021: Hope Speech Detection Using Indic
Transliteration and Transformers [7.0] 本稿では,HopeEDIデータセットにおける希望の発話検出に用いたアプローチについて述べる。
最初のアプローチでは、ロジスティック回帰、ランダムフォレスト、SVM、LSTMベースのモデルを用いて、文脈埋め込みを用いて分類器を訓練した。
第2のアプローチは、事前訓練済みトランスモデルの微調整によって得られた11モデルの過半数投票アンサンブルを使用することであった。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 04:50:47 GMT)
Inductive biases, pretraining and fine-tuning jointly account for brain
responses to speech [6.9] 5種類のディープニューラルネットワークと音声文による人間の脳反応を比較した。
ネットワーク間の脳相似性の違いは3つの主要な結果を示した。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 19:11:55 GMT)
Deep reinforcement learning for quantum Hamiltonian engineering [6.6] 深部強化学習技術を用いてハミルトン工学的シーケンスを数値的に探索する。
本研究では, 固体核磁気共鳴量子シミュレータにおいて, 卓越した配列より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 20:44:31 GMT)
Coarse-to-fine Airway Segmentation Using Multi information Fusion
Network and CNN-based Region Growing [6.4] 周囲の枝や複雑な木のような構造の低コントラストは、気道セグメンテーションの2つの主要な課題として残っている。
近年の研究では、深層学習手法がセグメンテーションタスクにおいてうまく機能していることが示されている。
完全な気道木を得るために, 粗粒分断フレームワークを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 09:51:30 GMT)
A Panda? No, It's a Sloth: Slowdown Attacks on Adaptive Multi-Exit
Neural Network Inference [6.3] スローダウン攻撃は、マルチエクイットDNNの有効性を90-100%削減し、典型的なIoTデプロイメントにおいて1.5～5$times$のレイテンシを増幅する。
汎用的で再利用可能な摂動を構築でき、攻撃は現実的なブラックボックスのシナリオで有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 22:38:35 GMT)
Are pre-trained text representations useful for multilingual and
multi-dimensional language proficiency modeling? [6.3] 本稿では,多次元多言語習熟度分類における事前学習および微調整多言語組込みの役割に関する実験と観察について述べる。
提案手法は,多言語習熟度モデリングに有用であるが,どの特徴も言語習熟度の全次元において一貫した最高の性能を得られていないことを示唆する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 16:23:52 GMT)
On the Number of Linear Functions Composing Deep Neural Network: Towards
a Refined Definition of Neural Networks Complexity [6.3] 分割線型関数を構成する線形関数間の同値関係を導入し、その同値関係に対してそれらの線形関数を数える。
我々の新しい複雑性測度は、2つのモデルを明確に区別することができ、古典的測度と整合し、指数関数的に深さに比例して増加する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 06:22:35 GMT)
Non-invasive Cognitive-level Human Interfacing for the Robotic
Restoration of Reaching & Grasping [6.0] 本稿では,人間の腕と指を動作させるロボットシステムを提案する。
ウェアラブルアイトラッキング、環境の視覚的コンテキスト、人間の行動の構造文法を組み合わせて、認知レベルの支援ロボットセットアップを作成します。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 16:32:04 GMT)
Gaze-Informed Multi-Objective Imitation Learning from Human
Demonstrations [5.8] 本研究では,人間の行動実証と視線追跡データから同時に学習する新しい模倣学習アーキテクチャを提案する。
その結果、提案された視線拡張模擬学習モデルにより、タスク完了率が大幅に向上するポリシーを学習できることが示された。
本研究では,人間の入力モダリティを付加した視覚注意情報のマルチモーダル学習の重要性を強調する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 17:13:13 GMT)
Hyperparameter Transfer Learning with Adaptive Complexity [5.7] ネストされたドロップアウトと自動関連性判定によって複雑性を高める順序付き非線形基底関数の集合を学習する新しいマルチタスクBO法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 12:26:52 GMT)
Distribution-Free Robust Linear Regression [5.5] 共変体の分布を仮定せずにランダムな設計線形回帰を研究する。
最適部分指数尾を持つオーダー$d/n$の過大なリスクを達成する非線形推定器を構築する。
我々は、Gy"orfi, Kohler, Krzyzak, Walk が原因で、truncated least squares 推定器の古典的境界の最適版を証明した。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 15:10:41 GMT)
Hearing What You Cannot See: Acoustic Vehicle Detection Around Corners [5.5] このような車両が視界に入る前に、音で接近する車両を検知できることが示される。
我々は,屋根付マイクロホンアレイを備えた研究車両を装着し,このセンサで収集したデータを示す。
車両が視認前に接近している方向を分類するための新しい方法が提示される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 10:47:23 GMT)
Multi-Domain Learning by Meta-Learning: Taking Optimal Steps in
Multi-Domain Loss Landscapes by Inner-Loop Learning [5.5] マルチモーダルアプリケーションのためのマルチドメイン学習問題に対するモデル非依存の解法を考える。
我々の手法はモデルに依存しないため、追加のモデルパラメータやネットワークアーキテクチャの変更は不要である。
特に、ホワイトマター高輝度の自動セグメンテーションにおける医療画像のフィッティング問題に対するソリューションを実証します。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 19:54:44 GMT)
Real-Time Ellipse Detection for Robotics Applications [5.4] 実世界のロボット工学応用に適した楕円パターンのリアルタイム検出と追跡のための新しいアルゴリズムを提案する。
この方法は、画像フレームの各輪郭に楕円を適合させ、適合しない楕円を拒絶する。
極端な天候や照明条件で完全で部分的で不完全な楕円体を検出することができ、ロボットのリソース制限付きオンボードコンピュータで使用できるほど軽量である。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 03:53:59 GMT)
Continuous-variable error correction for general Gaussian noises [5.4] 誤り訂正後のノイズ標準偏差の効率的な計算を可能にするための理論フレームワークを開発する。
我々のコードは、モード数に応じて残差ノイズ標準偏差を最適にスケーリングする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 21:13:16 GMT)
DeepSZ: Identification of Sunyaev-Zel'dovich Galaxy Clusters using Deep
Learning [5.3] Sunyaev Zel'dovich(SZ)効果から同定された銀河クラスターは、マルチ波長クラスターベースの宇宙論において重要な要素である。
本稿では、SZクラスタ探索における標準マッチングフィルタ(MF)法と畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた手法の2つのクラスタ同定法の比較について述べる。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 19:01:00 GMT)
Beneficial and Harmful Explanatory Machine Learning [5.2] 本稿では,単純な2人ゲームにおける学習理論の解説効果について検討する。
認知科学文献に基づく機械説明の有害性を特定するための枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 16:19:20 GMT)
Learning Skill Equivalencies Across Platform Taxonomies [5.0] クロスプラットフォームアセスメントは、デジタル学習プラットフォームの新たな課題である。
プラットフォーム間で等価なスキルを見つけ、結び付ける方法論を導入し、評価します。
我々は,スキルを連続実数値ベクトルとして表現する6つのモデルを提案し,スキル空間間のマッピングに機械翻訳を利用する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 01:55:32 GMT)
A New Neuromorphic Computing Approach for Epileptic Seizure Prediction [4.8] CNNは計算的に高価で電力が空腹です。
エネルギー効率のよいスパイクニューラルネットワーク(SNN)によって動機づけられた、発作予測のためのニューロモルフィックコンピューティングアプローチが本研究で提案されている。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 10:39:18 GMT)
Spurious Local Minima Are Common for Deep Neural Networks with Piecewise
Linear Activations [4.8] スプリアスローカルミニマは、分割線形活性化機能を備えたディープフルコネクテッドネットワークおよびCNNに一般的です。
散発的な局所ミニマの存在理由を説明するために動機づける例が与えられる。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 23:51:14 GMT)
Confidence Calibration with Bounded Error Using Transformations [4.3] キャリブレーション誤差(CE)に理論的拘束力を持つ新しいキャリブレーションアルゴリズムであるHokiを紹介する。
hokiは、複数のデータセットやモデルで最先端のキャリブレーションアルゴリズムよりも優れています。
加えて、Hokiは学習時間の点で温度スケーリングに匹敵する高速アルゴリズムである。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 04:40:27 GMT)
Detection of Alzheimer's Disease Using Graph-Regularized Convolutional
Neural Network Based on Structural Similarity Learning of Brain Magnetic
Resonance Images [3.5] 磁気共鳴画像(MRI)間の構造的類似性を学習したアルツハイマー病(AD)検出法を提案する。
入力画像の埋め込み特徴(Non-Demented (ND), Very Mild Demented (VMD), Mild Demented (MD), Moderated Demented (MDTD))を用いて類似度グラフを構築する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 14:49:50 GMT)
Deep Stochastic Volatility Model [3.4] 本論文では, 深部潜在変数モデルの枠組みに基づく深部ボラティリティモデル(DSVM)を提案する。
フレキシブルなディープラーニングモデルを使用して、過去のリターンに対する将来のボラティリティの依存性を自動的に検出する。
実データ分析では、DSVMはいくつかの一般的な代替ボラティリティモデルよりも優れています。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 03:25:33 GMT)
FAITH: Fast iterative half-plane focus of expansion estimation using
event-based optic flow [3.3] 本研究では, 小型航空機(MAV)の走行経路を決定するためのFAst ITerative Half-plane (FAITH)法を提案する。
その結果,提案手法の計算効率は高い精度を維持しながら最先端の手法よりも優れていた。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 12:49:02 GMT)
A Comparative Study of Gamma Markov Chains for Temporal Non-Negative
Matrix Factorization [3.2] 非負行列分解(NMF)は、非負のデータを解析するための方法の確立されたクラスとなっている。
我々はNMF文献のガンマ・マルコフ連鎖を4つレビューし、それらがすべて同じ欠点を共有していることを示す。
次に、この制限を克服するBGAR(1)という時系列文献の見過ごされたモデルである第5のプロセスを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 15:16:46 GMT)
CausalX: Causal Explanations and Block Multilinear Factor Analysis [3.1] 全体と部分の統一多線形モデルを提案する。
ボトムアップ計算の代替品であるインクリメンタルmモードブロックsvdを導入する。
結果のオブジェクト表現は、オブジェクトの全体と部分の階層に関連する固有の因果係数表現の解釈可能な選択である。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 13:49:01 GMT)
LPMNet: Latent Part Modification and Generation for 3D Point Clouds [3.0] 本稿では,意味的部分と大域的形状の両方の生成と修正を処理できる単一エンドツーエンドオートエンコーダモデルを提案する。
提案手法は,3次元点雲モデル間の部分交換と異なる部分による合成をサポートし,遅延表現を直接編集して新しいモデルを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 15:44:08 GMT)
Design and Analysis of a Multi-Agent E-Learning System Using Prometheus
Design Tool [3.0] 本稿では,5つの対話エージェントの事前評価システムのモデル化にPrometheus AUMLアプローチを用いる。
プレアセスメントシステム(Pre-Acessment System)は,学生の事前学習スキルの評価を支援するために開発された,マルチエージェントベースのeラーニングシステムである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 01:02:35 GMT)
Retrieval Augmentation to Improve Robustness and Interpretability of
Deep Neural Networks [3.0] 本研究では,深層ニューラルネットワークの堅牢性と解釈性を改善するために,トレーニングデータを積極的に活用する。
具体的には、LSTMモデルのメモリ状態を初期化したり、注意機構を誘導するために、最も近い入力例のターゲットを用いる。
その結果,Flickr8 と IMDB の2つのタスクに対して提案したモデルの有効性が示された。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 17:38:31 GMT)
On Interpretability and Similarity in Concept-Based Machine Learning [2.4] 本稿では,協調ゲーム理論の概念を用いて,概念ベース機械学習における分類・クラスタリングプロセスにおける個々の属性の寄与を評価する方法について論じる。
第3の質問に対処するために、大きなコンテキストにおける類似性を用いて属性数を減らす方法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 07:57:28 GMT)
Quantum Embedding Theory for Strongly-correlated States in Materials [2.3] 実効ハミルトニアンの定義に基づく量子埋め込み理論の導出を示す。
環境が選択された活性空間に与える影響は、密度汎関数理論を用いて評価されたクーロン相互作用によって説明される。
我々は、量子埋め込み理論をコーン・シャム・ハミルトニアンの固有状態ではない軌道からなる活性空間に一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 21:13:56 GMT)
Deepfakes Generation and Detection: State-of-the-art, open challenges,
countermeasures, and way forward [2.2] 不正情報、リベンジポルノ、金融詐欺、詐欺、政府機能を妨害するディープフェイクを発生させることが可能である。
オーディオとビデオの両方のディープフェイクの検出と生成のアプローチをレビューする試みは行われていない。
本稿では、deepfake生成のための既存のツールと機械学習(ml)ベースのアプローチの包括的なレビューと詳細な分析を提供する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 18:26:50 GMT)
COVID-19 Digital Contact Tracing Applications and Techniques: A Review
Post Initial Deployments [2.1] 新型コロナウイルス感染症(COVID-19)は深刻な世界的なパンデミックで、数百万人の命と公衆衛生システムを圧倒し続けている。
接触追跡の有効性を高めるため、世界中の国はモバイル技術とモノのインターネットの進歩を活用している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 10:18:40 GMT)
Binary segmentation of medical images using implicit spline
representations and deep learning [1.5] 本稿では,暗黙のスプライン表現と深層畳み込みニューラルネットワークを組み合わせた画像分割手法を提案する。
当社のベストネットワークでは、Diceの平均ボリュームテストスコアが92%近くに達し、この先天性心疾患データセットの最先端に達しています。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 10:04:25 GMT)
Web Table Classification based on Visual Features [1.5] テーブルの視覚的な外観を最大限に活用し,web テーブル分類のアプローチを提案する。
ResNet50の微調整によるCNN画像分類の評価は、このアプローチが以前のソリューションに匹敵する結果を達成することを示しています。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 07:39:19 GMT)
SCD: A Stacked Carton Dataset for Detection and Segmentation [1.3] 研究コミュニティがこれまでカートン検出モデルをトレーニングして評価するための公開大規模なカートンデータセットはありません。
カートン検出における最先端の進歩を目標とする,大規模カートンデータセットであるStacked Cartonを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 12:22:12 GMT)
QNLP in Practice: Running Compositional Models of Meaning on a Quantum
Computer [1.2] 本論文では,NISQ(Noisy Intermediate-Scale Quantum)コンピュータを用いた最初のNLP実験について述べる。
量子回路への自然なマッピングを持つ文の表現を作成します。
量子ハードウェア上で単純な文分類タスクを解く2つのNLPモデルのトレーニングに成功した。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 13:37:33 GMT)
Modular Object-Oriented Games: A Task Framework for Reinforcement
Learning, Psychology, and Neuroscience [0.9] 近年、シミュレーションゲームの研究のトレンドは、人工知能、認知科学、心理学、神経科学の分野において勢いを増している。
ここでは,モジュール型オブジェクト指向ゲームを紹介する。軽量でフレキシブル,カスタマイズ可能で,機械学習,心理学,神経生理学の研究者が使用するように設計されたpythonタスクフレームワークである。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 01:17:03 GMT)
Demonstration of quantum advantage by a joint detection receiver for
optical communications using quantum belief propagation on a trapped-ion
device [0.8] 本稿では,3ビット線形ツリー符号の2相シフトキーコードワードに対する量子ジョイント検出器の実験的検討を行う。
量子回路に変換された受信機は、トラップイオンデバイスに実験的に実装された。
最小平均復号誤差確率の量子限界を超える実験的なフレームワークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 18:05:31 GMT)
Persistent Homology and Graphs Representation Learning [0.8] 永続ホモロジーで利用可能なツールを用いて,ノードグラフ表現埋め込みに符号化される位相不変性について検討する。
私たちの構造は、グラフレベルとノードレベルの両方で、ユニークな永続化ベースのグラフディスクリプタを効果的に定義します。
提案手法の有効性を実証するため,DeepWalk,Node2Vec,Diff2Vecのトポロジカル記述子について検討した。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 15:26:21 GMT)
Metrological Detection of Multipartite Entanglement from Young Diagrams [0.8] 若図形で分割を表現することにより, メソジカルに有用な多部交絡を特徴付ける。
我々は、ヤング図形の形状に敏感な絡み合いの証人を導き、ダイソンのランクが量子力学の情報源となることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 18:38:59 GMT)
Inductive Mutual Information Estimation: A Convex Maximum-Entropy Copula
Approach [0.5] 我々は2つの順序ベクトルの相互情報をx$とy$で推定する新しい推定器を提案する。
我々は、制約が実現可能である限り、この問題は一意な解を認め、指数関数族であり、凸最適化問題を解くことによって学習できることを証明する。
提案手法は,偽試料のコプラのエントロピーを最大化することにより,ganのモード崩壊の軽減に有用であることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 21:21:40 GMT)
Automated essay scoring using efficient transformer-based language
models [0.5] Automated Essay Scoring(AES)は、教育、言語学、自然言語処理(NLP)を含む学際的な取り組みです。
大規模なプリトレーニングトランスフォーマーベースの言語モデルは、多くのNLPタスクで現在の最先端を支配しています。
この論文は、AESに関しては、より大きなNLPのパラダイムに挑むことを目的としています。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 19:28:39 GMT)
Demonstrating the Evolution of GANs through t-SNE [0.5] COEGANのような進化的アルゴリズムは、最近、GANトレーニングを改善するソリューションとして提案されている。
本研究では, t-distributed Neighbour Embedding (t-SNE) を用いたGANの進展評価手法を提案する。
結果の t-SNE マップと Jaccard インデックスに基づく計量をモデル品質を表すために提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 10:49:30 GMT)
Broadband Fiber-based Entangled Photon Pair Source at Telecom O-band [0.3] タイプII SPDCから生成されるバイフォトンは、発光帯域全体に偏光絡みがある。
バイフォトン源は、Oバンドにおいて最も広帯域に絡み合ったバイフォトンを私たちの知識に提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 02:01:14 GMT)
Tequila: A platform for rapid development of quantum algorithms [0.3] Tequila(テキーラ)は、ピソンにおける量子アルゴリズムの開発パッケージである。
高速で柔軟な実装、プロトタイピング、電子構造やその他の分野における新しい量子アルゴリズムの展開のために設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 15:29:58 GMT)
A Compositional Model of Consciousness based on Consciousness-Only [0.3] 意識の主要な特徴の1つを自然に仮定する枠組みを構築した。
本提案は,意識の難しさを回避し,意識経験の組み合わせ問題に対処するためのステップとなる可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 00:00:14 GMT)
Automatic Classification of OSA related Snoring Signals from Nocturnal
Audio Recordings [0.3] 閉塞性睡眠時無呼吸(OSA)患者の夜間音声記録をOSA関連スノア、単純なスノア、その他の音に分類する自動アルゴリズムを提案する。
音声信号の時間および周波数特性を抽出し、音声信号をOSA関連スヌーア、簡易スヌーアおよび他の音に分類した。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 13:04:30 GMT)
On continual single index learning [0.3] 私たちは、連続学習の文脈にシングルインデックスモデルの問題を一般化します。
学習者は、一連のタスクを1つずつ挑戦し、各タスクのデータセットをオンライン形式で明らかにする。
我々は,すべてのタスクに対して共通する単一インデックスと,タスク毎に特定のリンク関数を学習できる戦略を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 16:05:51 GMT)
Spanish Biomedical and Clinical Language Embeddings [0.1] FastText を使用して Word と Sub-word Embedding の両方を計算しました。
サブワード埋め込みでは、サブワードを表すByte Pair (BPE)アルゴリズムを選びました。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 13:30:04 GMT)
t-SNE, Forceful Colorings and Mean Field Limits [0.0] t-SNEは、最も一般的に使用される力ベースの寸法還元方法の1つです。
我々は古典的変分法における興味深い疑問を導く平均場モデルを導出する。
モデルは、限界において、単一の完全均質クラスターのt-SNE埋め込みは点ではなく、直径$sim k-1/4 n-1/4$の薄い環状であると予測する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 17:14:07 GMT)
Urban Building Energy Modeling (UBEM) Tools: A State-of-the-Art Review
of bottom-up physics-based approaches [0.0] UBEM(Urban Building Energy Modeling)は、大規模な建物のエネルギーシミュレーションを可能にするツールである。
このレビューは、物理をベースとしたUBEMツールのボトムアップに焦点を当て、ユーザ指向の観点から比較する。
その結果、アプリケーションの適切なものを選択する必要があるUBEMツールの大きな違いが浮かび上がった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 14:59:55 GMT)
Unfounded Sets for Disjunctive Hybrid MKNF Knowledge Bases [0.0] 分散ハイブリッドMKNF知識ベースとASPは、推論タスクの複雑さを増大させることなく拡張する場合もある。
解離的ハイブリッドMKNF知識ベースを解く唯一の方法は、推測と検証に基づいている。
これらの知識ベースに対する根拠のない集合の概念を形式化し、下限を特定し、これらを解法にどのように統合するかを実証する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 20:44:42 GMT)
Ultrabroadband beam splitting in a dissipative system of three
waveguides [0.0] 3つの平行導波路の系は、全体の50%の電力損失に伴う超広帯域の電力分割につながることを示す。
この概念は導波路パラメータの遅い断熱的進化を必要としないため、非常に短い装置長で実現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 08:22:23 GMT)
Truncated Log-concave Sampling with Reflective Hamiltonian Monte Carlo [0.0] HMCベースのアルゴリズムであるReflective Hamiltonian Monte Carlo(ReHMC)を,凸ポリトープに制限されたログ凹分布からサンプリングする。
暖かいスタートから始まり、よく周されたポリトープのステップを$widetilde O(kappa d2 ell2 log (1 / varepsilon))$で混ぜることを証明する。
実験により、ReHMCは独立したサンプルを作成する必要がある時間に関して、Hit-and-RunとCoordinate-and-Runより優れていることが示唆された。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 18:34:45 GMT)
The Control of the Elementary Quantum Systems Radiation Using
Metamaterials and Nanometaparticles [0.0] レビューでは、基本量子系放射制御の分野での実際の理論的および実験的研究について分析する。
ナノ環境において、これらの基本量子系の特性 - 励起率、放射率および非放射減衰率、状態の局所密度、寿命、レベルシフト - は、望ましい特性を持つナノスケール光源を作成するために意図的に使用できる変化を経験する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 05:29:10 GMT)
Tax Evasion Risk Management Using a Hybrid Unsupervised Outlier
Detection Method [0.0] HUNODは脱税リスク管理のための新規なハイブリッド非教師付きアウトリア検出手法である。
HUNOD法の実験評価は,セルビア税務省が収集した個人所得税宣言データベースから得られた2つのデータセットを用いて行った。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 20:22:20 GMT)
Spectral Analysis of Product Formulas for Quantum Simulation [0.0] 本研究では,大規模なシステムに対して,$epsilon$から$epsilon1/2$へのスケーリングにおいて,精度の高いエネルギー固有値を推定するために必要なトロッターステップサイズを改善することができることを示す。
結果は部分的にダイアバティックなプロセスに一般化され、このプロセスはスペクトルの残りの部分からギャップによって分離された狭いエネルギーバンドに留まる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 03:17:25 GMT)
Sentiment Analysis of Persian-English Code-mixed Texts [0.0] ソーシャルメディアデータの構造化されていない性質から,多言語テキストやコード混合テキストの例が増えている。
本研究では,ペルシャ語と英語の混成ツイートのデータセットを収集,ラベル付けし,作成する。
本稿では,BERTプレトレーニング済み埋め込みと翻訳モデルを用いて,これらのツイートの極性スコアを自動的に学習するモデルを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 06:05:59 GMT)
SPINN: Sparse, Physics-based, and Interpretable Neural Networks for PDEs [0.0] Sparse, Physics-based, and Interpretable Neural Networks (SPINN) のクラスを導入し,一般微分方程式と部分微分方程式を解く。
従来のPDEのソリューションのメッシュレス表現を特別なスパースディープニューラルネットワークとして再解釈することにより、解釈可能なスパースニューラルネットワークアーキテクチャのクラスを開発する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 17:45:50 GMT)
Robust Pollen Imagery Classification with Generative Modeling and Mixup
Training [0.0] 本論文では,花粉の航空画像分類を一般化できる,堅牢な深層学習フレームワークを提案する。
我々は,畳み込みニューラルネットワークを用いた花粉の粒度分類手法を開発し,ディープラーニングのベストプラクティスを組み合わせることで,より一般化する。
提案されたアプローチは、ICPR-2020 Pollen Grain Classification Challengeの最終ランキングで4位となった。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 19:39:24 GMT)
Reducing Labelled Data Requirement for Pneumonia Segmentation using
Image Augmentations [0.0] 画像拡張が肺炎検出のための胸部x線意味セグメンテーションにおけるラベル付きデータの必要性を減らす効果について検討した。
我々は、トレーニングデータから異なるサイズのサブセットで完全な畳み込みネットワークモデルを訓練する。
回転と混合は、回転、混合、翻訳、ガンマ、水平フリップの中で最高の増強であり、ラベル付きデータの要件を70%削減します。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 10:11:30 GMT)
Randomized Benchmarking with Stabilizer Verification and Gate Synthesis [0.0] 我々はClifford randomized benchmarking (RB) を修正し、ハードウェアの制約をターゲットとしたRBスキームをインターリーブする。
また,ゲート合成ツールとインターリーブRBを組み合わせた,様々な非クリフォードゲートの特徴付け手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 17:54:47 GMT)
Qubit-environment entanglement generation and the spin echo [0.0] 我々は、クビットの純粋強調中に生成できるクビット環境の絡み合いとスピンエコープロトコルの有効性の関係を解析する。
エコープロトコルは明らかに古典的な環境騒音に対処できるが、量子環境の絡み合わせに伴うデフォーカスを解消できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 10:58:26 GMT)
Quantum tunneling of a singular potential [0.0] ポテンシャル関数の特異性は 量子トンネル問題を 数学的に過小評価する
ここでは、量子トンネルがシュロディンガー方程式の本来の特異性が未修正のままである場合、どのように振る舞うかについて議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 11:21:13 GMT)
Quantum states of the Kapitza pendulum [0.0] カピツァ振り子の量子状態は、速い振動を平均化することによって得られる有効ポテンシャルの中で記述される。
状態の安定化されたエネルギースペクトルの見積もりは近似モデルポテンシャルを用いて与えられる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 07:22:13 GMT)
Pre-training technique to localize medical BERT and enhance biomedical
BERT [0.0] 高品質で大容量のデータベースが公開されていないドメインでうまく機能する特定のBERTモデルを訓練することは困難である。
本稿では,アップサンプリングと増幅語彙の同時事前学習という,一つの選択肢による1つの介入を提案する。
我が国の医療用BERTは,医学文書分類タスクにおいて,従来のベースラインおよび他のBERTモデルよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 07:00:58 GMT)
PharmKE: Knowledge Extraction Platform for Pharmaceutical Texts using
Transfer Learning [0.0] PharmKEは、医薬品のセマンティック分析を徹底するために、いくつかの段階を通じてディープラーニングを適用するテキスト分析プラットフォームです。
この方法論は、正確なラベル付きトレーニングとテストデータセットの作成に使用され、カスタムエンティティラベリングタスクのモデルトレーニングに使用されます。
得られた結果は、同じデータセットで訓練された微調整BERTおよびBioBERTモデルと比較されます。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 19:36:35 GMT)
Parameter estimation in dynamical systems via Statistical Learning: a
reinterpretation of Approximate Bayesian Computation applied to COVID-19
spread [0.0] 本稿では,統計的学習手法に基づく動的システムのロバストパラメータ推定手法を提案する。
我々は、米国内で広がる新型コロナウイルスのシミュレーションと実際のデータに適用し、時間とともにその進化を質的に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 18:38:05 GMT)
Pair production in asymmetric Sauter potential well [0.0] 非対称ポテンシャル井戸の場合、運動量スペクトル、位置分布および全対数について検討する。
得られた電子エネルギー, 境界状態の準位エネルギー, 対称ポテンシャル井戸の光子エネルギーの関係について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 01:35:09 GMT)
Orbital dynamics of binary black hole systems can be learned from
gravitational wave measurements [0.0] 2次ブラックホール(BBH)系の力学モデルを発見する重力波形反転戦略を紹介します。
BBHシステムの動作方程式を構築するためには,1つの時系列(おそらくノイズの多い)波形データのみが必要であることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 05:46:14 GMT)
Online Policy Gradient for Model Free Learning of Linear Quadratic
Regulators with $\sqrt{T}$ Regret [0.0] 同様の後悔の保証を実現する最初のモデルフリーアルゴリズムを提案する。
本手法は,効率的な政策勾配スキームと,政策空間における探索コストの新しい,より厳密な分析に依拠する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 00:25:41 GMT)
Multifidelity Ensemble Kalman Filtering using surrogate models defined
by Physics-Informed Autoencoders [0.0] 我々は、モデル間の非線形結合を扱うためにマルチフィデリティアンサンブルカルマンフィルタを拡張する。
このようなサロゲートがマルチ忠実フィルタリングの文脈で実際に優れていることを示す標準Lorenz '96モデルについて述べる。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 17:32:35 GMT)
Metal-Oxide Sensor Array for Selective Gas Detection in Mixtures [0.0] 我々は機械学習アルゴリズムとともに,モノリシックでマイクロファブリケートな金属酸化物半導体(MOS)センサアレイを提案する。
異なる温度でピクセルを走らせることで得られる高次元データは、機械学習アルゴリズムのトレーニングに使用される。
その結果, 混合ガス中の個々のガス濃度の予測には, MOS元素の多量性と, 様々な温度で測定する能力が不可欠であることが示唆された。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 16:43:54 GMT)
Machine Learning-Based Optimal Mesh Generation in Computational Fluid
Dynamics [0.0] 最適メッシュ密度を特定するための機械学習手法を提案する。
古典的手法を用いて最適化メッシュを生成し,最適メッシュ密度を予測する畳み込みネットワークのトレーニングを提案する。
2万のシミュレーションのトレーニングセットを使用して、98.7%以上の精度を達成する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 15:25:17 GMT)
Machine Biometrics -- Towards Identifying Machines in a Smart City
Environment [0.0] 機械バイオメトリックスの概念は、初めてこの研究で提案されています。
エンジン挙動バイオメトリックスによる自動車識別について検討した。
実験の結果,提案するバイオメトリックスは,最大98%の精度で車両を識別できることがわかった。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 21:49:20 GMT)
Low rank compression in the numerical solution of the nonequilibrium
Dyson equation [0.0] ケルディシュ形式論における非平衡ダイソン方程式に対する数値解法の計算効率とメモリ効率を改善する方法を提案する。
これは、非平衡グリーンの関数と自己エネルギーが多くの物理的関心の問題を生じさせ、行列として識別され、低いランクの対角ブロックを持つという経験的観察に基づいている。
本稿では,この圧縮表現を時間ステップ中に高速に構築し,計算履歴積分のコスト削減に使用するアルゴリズムについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 18:38:00 GMT)
Loss-tolerant concatenated Bell-state measurement with encoded
coherent-state qubits for long-range quantum communication [0.0] コヒーレント状態量子ビットは光量子情報処理の有望な候補である。
パリティ符号化を改良したハードウェア効率のBSM方式を提案する。
我々は,CBSM方式が任意にユニティに近い成功確率を達成できることを数値的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 01:55:13 GMT)
Logical-qubit operations in an error-detecting surface code [0.0] 我々は、繰り返しエラー検出サイクルを用いて安定化された距離2の論理量子ビット上の論理演算セットを実現する。
各種類の動作に対して、フォールトトレラント変種に対する非フォールトトレラント変種よりも高い性能を観測する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 18:40:02 GMT)
Initial-State Dependence of Thermodynamic Dissipation for any Quantum
Process [0.0] 任意の時間スケールでの開量子系の非平衡熱力学に関する新しい正確な結果を示す。
固定された初期環境を持つ任意の有限時間過程に対して、系の区別の収縮がその熱力学的散逸を正確に定量化することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 09:56:36 GMT)
ISALT: Inference-based schemes adaptive to large time-stepping for
locally Lipschitz ergodic systems [0.0] データからの大きな時間ステップに適応する推論ベースのスキームを構築するためのフレームワークを提案する。
ISALTは平易な数値スキームよりも時間段階の等級を許容できることを示す。
時間ステップが中程度である場合、不変測度の最適精度に達する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 03:51:58 GMT)
How to represent part-whole hierarchies in a neural network [0.0] 本論文では作業システムについて述べる。
代わりに、複数の異なるグループによる進歩を、GLOMと呼ばれる想像システムに統合することのできる表現に関する単一のアイデアを提示している。
GLOMを動作させることができれば、視覚や言語に適用した場合、トランスフォーマーのようなシステムが生成する表現の解釈可能性を大幅に向上させる必要がある。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 01:51:22 GMT)
Gigahertz-Bandwidth Optical Memory in Pr$^{3+}$:Y$_2$SiO$_5$ [0.0] 低温冷却されたPr$3+$:Y$$$SiO$_5$結晶を用いた原子周波数コム(AFC)のブロードバンド実装を実験的に検討した。
ブロードバンドパルスの保存を可能にするため、入力フォトニック帯域幅が材料の不均一な広帯域化と密接に一致するような新しい方式を探索する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 19:00:01 GMT)
Even your Teacher Needs Guidance: Ground-Truth Targets Dampen
Regularization Imposed by Self-Distillation [0.0] ネットワークアーキテクチャが同一である自己蒸留は、一般化精度を向上させるために観測されている。
我々は, 逐次ステップがモデル出力と接地目標の両方を組み込む, カーネル回帰設定における自己蒸留の反復的変種を考える。
自己蒸留により得られるそのような関数は、初期フィットの関数として直接計算でき、無限蒸留ステップは増幅正規化により元のものと同じ最適化問題をもたらす。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 18:56:09 GMT)
Entanglement entropy scaling transition under competing monitoring
protocols [0.0] 非互換な2つの連続監視プロトコルから生じる2つの異なる散逸チャネル間の競合を分析する。
連続的な監視プロトコルに関連する量子軌道の軌跡を研究することにより、平均エンタングルメントエントロピーのスケーリングの遷移を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 17:17:24 GMT)
Elastic scattering of twisted neutrons by nuclei [0.0] ツイスト中性子は、伝播方向に沿った角運動量投影の定値を持つ。
その結果, 散乱断面積, スピン非対称性, 散乱中性子の偏光に対する新しい可観測効果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 22:38:18 GMT)
Discrete time-crystalline order enabled by quantum many-body scars:
entanglement steering via periodic driving [0.0] 量子多体傷に付随するコヒーレントリバイバルは周期駆動により安定化可能であることを示す。
この結果から,周期駆動と多体傷の併用により,量子系の絡み合いを制御できる経路が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 20:41:47 GMT)
Design and Control of a Highly Redundant Rigid-Flexible Coupling Robot
to Assist the COVID-19 Oropharyngeal-Swab Sampling [0.0] ロボットは、視覚システム、UR5ロボットアーム、マイクロ空気アクチュエータ、力覚システムで構成されている。
開発したロボットシステムは,口腔ファントムとボランティアの両方でOP-スワブサンプリングによって検証される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 08:08:48 GMT)
Coulomb scattering in the Born approximation and the use of generalized
functions [0.0] クーロン散乱に対するボルン近似を得るための3つの方法について議論する。
最後の1つは一般化函数の理論の背景を必要とするが、しかしながら、物理学者へのより多くの露出を保った非常に教育的かつ重要な技法である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 05:43:44 GMT)
Coherent control techniques for two-state quantum systems: A comparative
study [0.0] 我々は、2状態量子系の特定のコヒーレントな変化を発生させようとする際の様々な誤差源を評価する。
本研究では,空間強度分布,通過時間変動,不均一拡大,ドップラー拡大,不要チャープ,形状誤差について考察する。
普遍的な複合パルスは、他のすべての手順と比較して、最も一貫して動作し、エラーに対して最も耐性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 10:11:24 GMT)
Cognitive network science for understanding online social cognitions: A
brief review [0.0] ソーシャルメディアは、タイムラインや感情的コンテンツの観点から、大量のユーザーの認知をデジタル化している。
この研究は、認知ネットワーク科学がオンラインメディアを通じて認知を理解するための新しい定量的な方法を開く方法について概説する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 11:53:28 GMT)
Characterizing cryogenic amplifiers with a matched temperature-variable
noise source [0.0] 低温マイクロ波ノイズ源は50Omega$という特性インピーダンスを持ち, クリオスタットの同軸線に設置できる。
ノイズ源の浴温度は0.1Kから5Kの間で連続的に変動し、試料空間でのバックアクション加熱を著しく起こさない。
我々は、1.5+0.1_-0.7$過剰光子に対応する5.7GHzの680+20_-200$mKのシステムノイズ温度を観測した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 15:53:45 GMT)
Case Level Counterfactual Reasoning in Process Mining [0.0] 我々は, emphcounterfactual equation model と emphcounterfactual reasoning の使用を提唱する。
ProMプラグインは、パフォーマンスやコンプライアンスの問題を避けるために、特定のケースがどのように異なる方法で処理されたかを示す推奨事項を生成します。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 09:52:18 GMT)
Blockchained Federated Learning for Threat Defense [0.0] 本研究ではフェデレーテッドラーニングを用いたインテリジェント脅威防御システムの開発について紹介する。
提案するフレームワークは,分散型かつ継続的なトレースアルゴリズムの学習にフェデレート学習を併用する。
提案するフレームワークの目的は,Deep Content Inspection(DCI)メソッドによって産業用IoT(IIoT)から派生したスマートシティネットワークトラフィックをインテリジェントに分類することである。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 09:16:48 GMT)
Avoiding gauge ambiguities in cavity QED [0.0] 異なるゲージを用いて導かれたハミルトン派は、自由度がいくつかの低いエネルギー固有状態に切り替わるときに異なる物理結果が得られる。
得られた正準モータとハミルトニアンが明示的に変化しないポテンシャルの観点から、電磁場を再定義する。
このアプローチは典型的な空洞量子電磁力学の状況において魅力的な選択である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 11:14:12 GMT)
Automatic Story Generation: Challenges and Attempts [0.0] 本研究のスコープは,自動ストーリー生成における課題を検討することである。
以下の方法で貢献できることを願っています。
今後の研究の方向性と、さらなる進歩に役立つ新しい技術について論じる。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 02:03:35 GMT)
Application of Transfer Learning to Sign Language Recognition using an
Inflated 3D Deep Convolutional Neural Network [0.0] 転送学習は、十分なデータを持たない対象タスクを解決するのに役立つ大量のデータを持つ関連タスクを活用する技術である。
本稿では,手話認識における伝達学習の有効性について検討する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 13:37:39 GMT)
An introduction to distributed training of deep neural networks for
segmentation tasks with large seismic datasets [0.0] 本稿では,大規模ニューラルネットワークのトレーニングにおける2つの主な課題,メモリ制限と非現実的なトレーニング時間について述べる。
750GB以上のデータを、トレーニングバッチに必要なデータのみをメモリに格納するデータジェネレータアプローチを用いて、モデルトレーニングにどのように使用できるかを示す。
さらに、入力データ次元4096,4096の7層unetのトレーニングにより、大規模モデルに対する効率的なトレーニングを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 17:06:00 GMT)
An algorithm to factorize quantum walks into shift and coin operations [0.0] 1次元量子ウォークを2つの基本演算のプロトコルに分解するアルゴリズムを提供する。
これにより、量子ウォークプロトコルを実験的な設定に合わせることができ、実験的な制限によって決定された細胞構造に書き換えることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 16:01:07 GMT)
All states are universal catalysts in quantum thermodynamics [0.0] 資源理論において、すべての資源状態触媒はすべての許容変換に対して存在することを示す。
量子熱力学では、いわゆる「第2の熱力学の法則」は微調整された触媒を必要としないが、十分な数のコピーが与えられた状態は有用な触媒として機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 11:41:03 GMT)
A tale of three diagonalizations [0.0] ユニタリ類似性変換による正規行列の対角化は、対角化法の一種である。
特異値分解とオートン・タカギ分解は、量子論の応用で時々起こる対角化の他のタイプの方法である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 08:54:34 GMT)
A survey on modern trainable activation functions [0.0] 本稿では,訓練可能なアクティベーション関数の分類法を提案し,近年のモデルと過去のモデルの共通性と特異性を強調した。
提案手法の多くは、固定的な(訓練不能な)アクティベーション関数を使用するニューロン層の追加と等価であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Feb 2021 21:34:34 GMT)