Accelerating Antimicrobial Discovery with Controllable Deep Generative
Models and Molecular Dynamics [109.7] CLaSS(Controlled Latent attribute Space Smpling)は、分子の属性制御のための効率的な計算手法である。
深層学習分類器と原子論シミュレーションから得られた新しい特徴を併用して, 生成分子を付加的なキー属性としてスクリーニングする。
提案手法は, 強い広帯域能を有する非毒性抗菌性ペプチド(AMP)を設計するためのものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 01:03:38 GMT)
Bottom-Up Temporal Action Localization with Mutual Regularization [107.4] TALの最先端の解決策は、3つの行動指示相のフレームレベルの確率を評価することである。
学習手順を相互に規則化するための2つの規則化用語を導入する。
実験は2つの人気のTALデータセット、THUMOS14とActivityNet1.3で行われている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 02:26:46 GMT)
How Does Data Augmentation Affect Privacy in Machine Learning? [94.5] 拡張データの情報を活用するために,新たなMI攻撃を提案する。
モデルが拡張データで訓練された場合、最適な会員推定値を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 05:21:51 GMT)
Gradient Descent on Neural Networks Typically Occurs at the Edge of
Stability [94.4] ニューラルネットワークトレーニング対象に対するフルバッチ勾配降下は、安定性のエッジと呼ばれるレジームで動作します。
この体制では、トレーニング損失 Hessian の最大固有値は2/text(ステップサイズ)$ の数値よりすぐ上にあり、トレーニング損失は短い時間スケールで非単調に振る舞うが、長い時間スケールでは一貫して減少する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 22:08:19 GMT)
Deep Quantile Aggregation [91.7] 条件付き量子化推定は予測の不確実性を定量化する必要性によって動機づけられる主要な統計学の挑戦です。
条件付き量子モデル数を集約するための汎用フレームワークを提案する。
我々は,個々のモデルによって重み付けが異なる場合,柔軟性を高めるための重み付けセンシング戦略を考える。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 23:21:16 GMT)
Batch Bayesian Optimization on Permutations using Acquisition Weighted
Kernels [86.1] 決定点プロセスに基づく新しい効率的なバッチ取得方法であるLAWを紹介します。
本研究では,理論特性の知見を得るための後悔分析法を提案する。
二次代入などの置換を含むいくつかの標準問題に対する手法を評価する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 10:15:57 GMT)
Many-to-One Distribution Learning and K-Nearest Neighbor Smoothing for
Thoracic Disease Identification [83.6] ディープラーニングは、病気の識別性能を改善するための最も強力なコンピュータ支援診断技術となった。
胸部X線撮影では、大規模データの注釈付けには専門的なドメイン知識が必要で、時間を要する。
本論文では、単一モデルにおける疾患同定性能を改善するために、複数対1の分布学習(MODL)とK-nearest neighbor smoothing(KNNS)手法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 02:29:30 GMT)
Non-Rigid Neural Radiance Fields: Reconstruction and Novel View
Synthesis of a Dynamic Scene From Monocular Video [76.2] Non-Rigid Neural Radiance Fields (NR-NeRF) は、一般的な非剛体動的シーンに対する再構成および新しいビュー合成手法である。
一つのコンシューマ級カメラでさえ、新しい仮想カメラビューからダイナミックシーンの洗練されたレンダリングを合成するのに十分であることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 18:08:43 GMT)
Where to look at the movies : Analyzing visual attention to understand
movie editing [75.2] 映画シーケンスの視線パターン情報を含む新しい視線追跡データベースを提案する。
このデータセット上で、最先端の計算サリエンシー技術がどのように振る舞うかを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 09:54:58 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） (Fri, 26 Feb 2021 03:16:25 GMT)
Beware of the Simulated DAG! Varsortability in Additive Noise Models [70.5] 合成データにおける連続構造学習アルゴリズムの性能は,バラエティが如何に支配されているかを示す。
模擬添加ノイズモデルではバラツキが起こりやすいという認識を高めることを目指しています。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 18:52:27 GMT)
Predicting Livelihood Indicators from Community-Generated Street-Level
Imagery [70.5] 本稿では,クラウドソースによるストリートレベルの画像から重要な生活指標を予測するための,安価でスケーラブルで解釈可能なアプローチを提案する。
全国的に代表される世帯調査で収集した地上データと比較することにより,貧困,人口,健康の指標を正確に予測する上でのアプローチの有効性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 19:45:49 GMT)
Learning Chess Blindfolded: Evaluating Language Models on State Tracking [69.4] 私たちはチェスのゲームのための言語モデリングのタスクを検討します。
自然言語とは異なり、チェス表記法は単純で制約のある決定論的領域を記述する。
トランスフォーマー言語モデルでは,移動シーケンスのみを訓練することで,ピースの追跡や法的動作の予測を高精度に行うことができる。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 01:16:23 GMT)
Type-augmented Relation Prediction in Knowledge Graphs [65.9] 本稿では,タイプ情報とインスタンスレベルの情報の両方を関係予測に適用するタイプ拡張関係予測(TaRP)手法を提案する。
提案手法は,4つのベンチマークデータセット上での最先端手法よりも高い性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 22:57:09 GMT)
Active Online Learning with Hidden Shifting Domains [64.8] 本稿では,その後悔度とラベルクエリ数とを適応的にバランスさせる,驚くほど単純なアルゴリズムを提案する。
我々のアルゴリズムは、異なる領域からの入力のインターリービングスパンを適応的に処理できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 03:40:42 GMT)
A Meta-embedding-based Ensemble Approach for ICD Coding Prediction [64.4] 国際疾病分類 (icd) は、世界中で臨床コーディングに使われているデファクトコードである。
これらのコードにより、医療提供者は償還を請求し、診断情報の効率的な保管と検索を容易にします。
提案手法は,日常的な医学データと科学論文の外部知識を用いて,効果的に単語ベクトルを訓練することにより,神経モデルの性能を高める。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 17:49:58 GMT)
A Regret Minimization Approach to Iterative Learning Control [61.4] 我々は、標準的な不確実性の仮定を最悪の場合の後悔に置き換える新しいパフォーマンスメトリック、計画後悔を提案します。
提案アルゴリズムがいくつかのベンチマークで既存の手法よりも優れているという理論的および実証的な証拠を提供します。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 13:48:49 GMT)
On the Generalization of Stochastic Gradient Descent with Momentum [58.9] まず,アルゴリズムの安定性が一般化保証の確立に失敗する凸損失関数が存在することを示す。
滑らかなリプシッツ損失関数に対して、修正モーメントに基づく更新規則を解析し、一般化誤差の上界を認めることを示す。
強凸損失関数の特別な場合において、標準 SGDM の複数のエポックが SGDEM の特別な形式として一般化されるような運動量の範囲を見出す。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 18:58:29 GMT)
Improving Robustness of Learning-based Autonomous Steering Using
Adversarial Images [58.3] 自動運転用画像入力における学習アルゴリズムw.r.tの堅牢性を解析するためのフレームワークについて紹介する。
感度分析の結果を用いて, 「操縦への学習」 タスクの総合的性能を向上させるアルゴリズムを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 02:08:07 GMT)
What Doesn't Kill You Makes You Robust(er): Adversarial Training against
Poisons and Backdoors [57.0] 敵対的なトレーニングフレームワークを拡張し、(訓練時間)中毒やバックドア攻撃から防御します。
本手法は, トレーニング中に毒を発生させ, トレーニングバッチに注入することにより, ネットワークを中毒の影響に敏感化する。
この防御は、適応攻撃に耐え、多様な脅威モデルに一般化し、以前の防御よりも優れた性能のトレードオフをもたらすことを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 17:54:36 GMT)
Natural Language Video Localization: A Revisit in Span-based Question
Answering Framework [56.6] 自然言語ビデオローカライゼーション(NLVL)は、テキストクエリに意味的に対応する未編集ビデオからターゲットモーメントを見つけることを目的としている。
既存のアプローチは主にコンピュータビジョンの観点からNLVL問題を解く。
入力ビデオをテキストパスとして扱うことにより,NLVLを新たな視点,すなわちスパンベース質問応答(QA)に対処する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 15:57:59 GMT)
A System for Automated Open-Source Threat Intelligence Gathering and
Management [53.7] SecurityKGはOSCTIの収集と管理を自動化するシステムである。
AIとNLP技術を組み合わせて、脅威行動に関する高忠実な知識を抽出する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 20:50:51 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） (Fri, 26 Feb 2021 02:33:52 GMT)
Graph-based Semi-supervised Learning: A Comprehensive Review [51.3] 半教師付き学習(ssl)はラベル付きデータとラベルなしデータの両方を利用する能力があるため、実際非常に価値があります。
重要なSSLメソッドのクラスは、グラフベースの半教師付き学習(GSSL)メソッドに対応するグラフとしてデータを自然に表現することです。
GSSLメソッドは、構造のユニークさ、アプリケーションの普遍性、大規模データへのスケーラビリティのために、さまざまなドメインでその利点を実証しています。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 05:11:09 GMT)
Sequence-to-sequence Singing Voice Synthesis with Perceptual Entropy
Loss [49.6] 本稿では,心理音響聴覚モデルから得られた知覚エントロピー(PE)損失をネットワークの正規化のために提案する。
1時間のオープンソース歌唱音声データベースを用いて,PE損失が各種主流系列列列モデルに与える影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 16:33:22 GMT)
Swift for TensorFlow: A portable, flexible platform for deep learning [43.7] swift forは、モバイルデバイスからデータセンタ内のハードウェアアクセラレータのクラスタまで、スケール可能なディープラーニングプラットフォームである。
言語統合型自動微分システムと、可変値セマンティクスを指向した最新の事前コンパイル言語内での複数の実装を組み合わせる。
その結果得られたプラットフォームは、30以上のディープラーニングモデルで使用することで検証され、データセンタとモバイルアプリケーションで採用されている。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 00:21:15 GMT)
Local Clustering in Contextual Multi-Armed Bandits [41.3] 文脈的マルチアームバンディット(MAB)におけるユーザクラスタの同定に関する研究
本稿では,局所クラスタリング手法を組み込んだ帯域幅アルゴリズム LOCB を提案する。
提案アルゴリズムは,最先端のベースラインを上回る様々な側面から評価する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 21:59:29 GMT)
Task-Agnostic Exploration via Policy Gradient of a Non-Parametric State
Entropy Estimate [41.0] 報酬のない環境では、エージェントが最適なタスクに依存しない探索ポリシーを学習できるように、エージェントが追求すべき本質的な目的は何ですか?
有限水平軌道によって誘導される状態分布のエントロピーは、合理的な対象である。
我々は,非パラメトリックな$k$-nearest隣人の状態分布エントロピー推定を最大化するポリシを学習するために,新しい,実用的なポリシ探索アルゴリズムである最大エントロピー・ポリシー最適化(MEPOL)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 20:48:49 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） (Fri, 26 Feb 2021 15:20:39 GMT)
Dual-MTGAN: Stochastic and Deterministic Motion Transfer for
Image-to-Video Synthesis [38.4] 本稿では,映像データと映像データを入力として取り込むDual Motion Transfer GAN(Dual-MTGAN)を提案する。
我々のDual-MTGANは、決定論的モーショントランスファーとモーションジェネレーションを行うことができる。
提案モデルは、ポーズや顔のランドマークのような事前定義された動作特徴を利用することなく、エンドツーエンドでトレーニングされる。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 06:54:48 GMT)
Projected Latent Markov Chain Monte Carlo: Conditional Sampling of
Normalizing Flows [37.9] 射影型マルコフ連鎖モンテカルロ(PL-MCMC)は正規化流によって学習された高次元条件分布から抽出する手法である。
条件付きサンプリング法として,PL-MCMCは不完全データからのフローを正規化するためのモンテカルロ予測最大化(MC-EM)訓練を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 16:52:28 GMT)
MixSearch: Searching for Domain Generalized Medical Image Segmentation
Architectures [37.2] 本稿では,複数領域の小規模データセットとセグメンテーションタスクを組み合わせて大規模データセットを作成する新しい手法を提案する。
新しいエンコーダデコーダ構造は、セルレベルとネットワークレベルの両方で一般化されたセグメンテーションネットワークを検索するように設計されている。
提案するMixSearchフレームワークによって生成されたネットワークは,先進的なエンコーダデコーダネットワークと比較して最先端の結果が得られる。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 02:55:28 GMT)
Soft-Robust Algorithms for Batch Reinforcement Learning [36.8] 強化学習では、限られたデータによる堅牢な意思決定問題は、通常パーセンタイル基準によって計算される。
平均性能を最適化し無視することが難しいため、パーセンタイル基準は理論的ではないことを示す。
パーセンタイル基準を最適化するアルゴリズムを2つ提案し,解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 17:46:32 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） (Fri, 26 Feb 2021 04:13:39 GMT)
Federated Edge Learning with Misaligned Over-The-Air Computation [36.4] オーバーザエア計算(OAC)は、フェデレーションエッジラーニングのアップリンクで高速なモデル集約を実現する有望な技術です。
残留チャネルゲインミスマッチと非同期の存在下での最大確率(ml)推定器の設計は、オープンな問題である。
本稿では,フェデレートエッジ学習におけるOACの誤りを定式化し,白色マッチングフィルタとサンプリング方式を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 17:19:56 GMT)
Representation Transfer by Optimal Transport [34.8] 2つの表現間の一致を定量化するために最適な輸送を用いる。
この距離は、生徒の表現と教師の表現の類似性を促進する正規化器を定義する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 06:34:09 GMT)
Scalable Multiagent Driving Policies For Reducing Traffic Congestion [32.1] 過去の研究では、AVと人間駆動車両の両方で小規模の混合交通シナリオでは、制御されたマルチエージェント運転ポリシーを実行する少数のAVが混雑を緩和できることを示しています。
本稿では,既存のアプローチをスケールアップし,より複雑なシナリオにおいてavのための新しいマルチエージェント駆動ポリシを開発する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 21:29:55 GMT)
Learning Individually Fair Classifier with Path-Specific Causal-Effect
Constraint [31.9] 本稿では,個々に公平な分類器を学習するための枠組みを提案する。
個人不公平(PIU)の確率を定義し、データから推定できるPIUの上界がゼロに近いように制御される最適化問題を解く。
実験結果から,本手法は精度のわずかなコストで,個別に公平な分類器を学習できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 04:50:41 GMT)
Experiments with Rich Regime Training for Deep Learning [30.5] ほとんどのパラメータは遅延的であるが、トレーニング中にかなり変化する少数のアクティブパラメータが常に存在することに気付きます。
我々は、アクティブなパラメータのほとんどは、特にネットワークが広くなるにつれて、入力に近い下層にあることを示しています。
そこで本研究では,主に上位層を更新し,時には全ネットワークを更新する確率的LWS-SGDについて検討する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 14:49:28 GMT)
Can I Still Trust You?: Understanding the Impact of Distribution Shifts
on Algorithmic Recourses [30.4] 現状のアルゴリズムが分布シフトに頑健であるかどうかを考察する。
その結果,分布シフトによるリコース無効化確率の低い値が得られた。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 17:55:17 GMT)
A Universal Model for Cross Modality Mapping by Relational Reasoning [29.1] クロスモダリティマッピングは、コンピュータビジョンコミュニティで注目を集めています。
本稿では,相互関係を効率的に計算するGCNベースのReasoning Network(RR-Net)を提案する。
画像分類,ソーシャルレコメンデーション,および音声認識の3つの例による実験により,提案モデルの優越性と普遍性を明らかにした。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 08:56:24 GMT)
Knowledge-aware Zero-Shot Learning: Survey and Perspective [28.8] ゼロショット学習(ZSL)は、外部知識を用いてトレーニング中に現れたことのないクラスを予測することを目的としている。
外部知識の観点からZSLに向けた文献レビューを紹介します。
さらに,zslや他の機械学習サンプル不足問題への対処における記号的知識の役割を考察し,展望する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 22:18:09 GMT)
Gradient-guided Loss Masking for Neural Machine Translation [27.6] 本稿では、トレーニングプロセス中にデータ利用を動的に最適化する戦略を検討する。
本アルゴリズムは,トレーニングデータとクリーンデータとの勾配アライメントを計算し,負のアライメントでデータをマスクアウトする。
3つのwmt言語ペアを実験した結果,本手法は強いベースラインよりも大きな改善をもたらすことがわかった。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 15:41:48 GMT)
On the Importance of Hyperparameter Optimization for Model-based
Reinforcement Learning [27.4] モデルベース強化学習(MBRL)はデータ効率のよい制御を学習するための有望なフレームワークである。
MBRLは通常、新しい問題やドメインに適用する前に、重要な人間の専門知識が必要です。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 18:57:47 GMT)
Noisy Truncated SGD: Optimization and Generalization [27.3] 近年のsgdに関する実証研究により、エポックのほとんどの勾配成分は極めて小さいことが示されている。
このような研究に触発され、雑音SGD(NT-SGD)の特性を厳格に研究する。
我々は,NT-SGDがサドルポイントから確実に脱出でき,従来と比べノイズの少ないことを証明した。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 22:39:41 GMT)
Recursive Training for Zero-Shot Semantic Segmentation [26.9] ゼロショット設定のためのセマンティックセグメンテーションモデルの再学習を指導する訓練手法を提案する。
提案モデルがPascal-VOC 2012データセットとPascal-Contextデータセットで最新のパフォーマンスを達成することを示した。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 23:44:16 GMT)
Hindsight Expectation Maximization for Goal-conditioned Reinforcement
Learning [26.6] 本稿では,目標条件付きRLのためのグラフィカルモデルフレームワークを提案する。
Eステップは、HERのような「後見の学習」技法が、極めてスパースなゴール条件の報酬を扱う方法の自然な解釈を提供する。
Mステップは、教師付き学習更新にポリシー最適化を還元し、画像などの高次元入力に対するエンドツーエンドトレーニングを大幅に安定化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 15:37:26 GMT)
3D Vessel Reconstruction in OCT-Angiography via Depth Map Estimation [26.5] 2次元OCTA画像(顔血管造影)における血管のマニュアルまたは自動解析は、一般的に臨床で用いられる。
OCTA画像から船舶深度マップを推定した新しい3次元船舶再構築フレームワークを紹介します。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 16:53:39 GMT)
Learning-to-Rank with Partitioned Preference: Fast Estimation for the
Plackett-Luce Model [24.9] M$パーティションを持つ$N$アイテムが与えられた場合、PLモデルの下でパーティショニングされた好みを持つデータの確率を計算すると、時間複雑性は$O(N+S!)$である。
時間複雑性$O(N+S3)$で確率とその勾配を計算するための効率的な数値積分法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 00:58:44 GMT)
Beyond Convolutions: A Novel Deep Learning Approach for Raw Seismic Data
Ingestion [24.9] 従来の地震処理(SPW)は高価であり、1年以上の人的および計算的努力を必要とします。
深層学習(DL)に基づくデータ駆動地震(DSPW)は、これらのタイムラインを数分に短縮する可能性を秘めている。
我々は、畳み込みから脱却する根本的なシフトを提案し、SE: Set Embedding based SDI approachを紹介します。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 18:12:53 GMT)
Practical and Private (Deep) Learning without Sampling or Shuffling [24.3] ミニバッチ勾配を用いた差分プライバシーのトレーニングモデルを検討する。
DP-SGDを増幅したDP-SGDと比較し,DP-FTRLを解析した。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 20:16:26 GMT)
Variance Reduction via Primal-Dual Accelerated Dual Averaging for
Nonsmooth Convex Finite-Sums [23.6] 機械学習アプリケーションに広く現れる構造化非平滑凸有限和最適化について検討する。
本稿では,emphVariance Reducing by Primal-Dual Accelerated Dual Averaging (vrpda)を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 18:40:58 GMT)
Does Invariant Risk Minimization Capture Invariance? [23.4] 我々は、Arjovskyらの不変リスク最小化(IRM)の定式化を示す。
自然」不変性を捕捉できないことがある。
これは新しい環境の一般化を悪化させる可能性がある。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 23:21:48 GMT)
Graph Contrastive Learning with Adaptive Augmentation [23.4] 本稿では,適応的拡張を用いた新しいグラフコントラスト表現学習法を提案する。
具体的には,ノードの集中度に基づく拡張スキームを設計し,重要な結合構造を明らかにする。
提案手法は,既存の最先端のベースラインを一貫して上回り,教師付きベースラインを超えている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 15:12:23 GMT)
Variation Control and Evaluation for Generative SlateRecommendations [22.5] アイテムの摂動はスレート変動を強制し,生成スレートの過剰濃度を緩和できることを示した。
また,ピボット選択フェーズを生成プロセスから分離し,モデルが生成前に摂動を適用できるようにする。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 05:04:40 GMT)
Optimize what matters: Training DNN-HMM Keyword Spotting Model Using End
Metric [21.6] ディープニューラルネットワーク-隠れマルコフモデル(DNN-HMM)に基づく手法は、常にオンのキーワードスポッティングアルゴリズムの多くでうまく使われている。
本稿では,検出スコアを最適化することで,DNNパラメータを学習する新たなエンドツーエンドトレーニング戦略を提案する。
私たちのメソッドは、モデルアーキテクチャや推論フレームワークの変更を一切必要としません。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 00:06:41 GMT)
Efficient Client Contribution Evaluation for Horizontal Federated
Learning [20.7] この論文は、クライアントサーバがローカルデータ上のパラメータ勾配を計算し、グラデーションを中央サーバにアップロードする水平FLフレームワークに焦点を当てている。
提案手法は,評価精度および時間的複雑さの観点から,従来手法よりも一貫して優れる。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 06:01:42 GMT)
Boundary-induced and scene-aggregated network for monocular depth
prediction [20.4] 本稿では,1枚のRGB画像の深度を推定するための境界誘導・Scene-aggregated Network (BS-Net)を提案する。
NYUD v2データセットとxffthe iBims-1データセットに関するいくつかの実験結果は、提案手法の最先端性能を示している。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 01:43:17 GMT)
Fast Cyclic Coordinate Dual Averaging with Extrapolation for Generalized
Variational Inequalities [20.0] 一般化された変分不等式問題に対するextRapolation(CODER)法によるemphCyclic cOordinate Dual avEragingを提案する。
CODERは、収束率がブロック数に依存しない最初の周期的ブロック座標法である。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 00:28:58 GMT)
Exploring Early Prediction of Buyer-Seller Negotiation Outcomes [19.4] モデルがアクセス可能な発話の分数を変化させることで,買い手と売り手の交渉結果の早期予測という新たな課題を探求する。
従来の特徴に基づく手法を用いた早期予測の実現可能性を検討するとともに,非言語的タスクコンテキストを事前訓練された言語モデルに組み込むことにより,その実現可能性を検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 03:17:36 GMT)
The NPU System for the 2020 Personalized Voice Trigger Challenge [19.0] 本稿は、NPUチームが2020年のパーソナライズされた音声トリガーチャレンジのために開発したシステムについて述べる。
提案システムは,kws(small footprint keyword spotting)システムとsv(speaker verification)システムという,2つの独立した学習サブシステムで構成されている。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 15:44:38 GMT)
Teaching the Old Dog New Tricks: Supervised Learning with Constraints [18.9] 機械学習に制約サポートを追加することは、データ駆動型AIシステムにおいて際立った問題に対処する可能性がある。
既存のアプローチでは、MLトレーニングに制約付き最適化手法を適用し、モデル設計を調整することによって制約満足度を強制するか、あるいは出力を修正するために制約を使用するのが一般的である。
そこで本研究では,教師付きML手法に対する制約満足度を,最先端制約解決器の直接利用により,それぞれ異なる,補完的な制約満足度に基づく戦略について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 16:39:24 GMT)
Solving Cold Start Problem in Recommendation with Attribute Graph Neural
Networks [18.8] 我々は、一般的に使われている相互作用グラフではなく属性グラフを利用して、新しいフレームワークAttribute Graph Neural Networks (AGNN) を開発した。
AGNNは、拡張された変分自動エンコーダ構造を用いて属性の分布を学習することにより、寒冷なユーザ/イテムに対する好みの埋め込みを生成することができる。
そこで本研究では,周辺地域における様々なモーダルの属性を効果的に集約するために,新しいグラフニューラルネットワーク変種であるgate-GNNを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 06:36:08 GMT)
DOCENT: Learning Self-Supervised Entity Representations from Large
Document Collections [18.6] 本稿では、大量の関連テキストからリッチな自己教師型エンティティ表現を学習する。
事前学習すると、これらのモデルは、ランク付けされた検索、知識ベース補完、質問応答など、複数のエンティティ中心のタスクに適用できる。
我々は,従来のアプローチとは異なり,単語や実体を共同で予測する訓練戦略をいくつか提示する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 01:00:12 GMT)
Underwater Acoustic Communication Receiver Using Deep Belief Network [18.5] 機械学習技術の探求による新しい受信システムの設計--Deep Belief Network (DBN)
提案する受信システムは,ドップラー効果とマルチパス伝搬に影響を及ぼすチャネルの性能が向上し,13.2dbで10～3$bitエラーレート(ber)の性能が向上した。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 11:18:37 GMT)
Class Knowledge Overlay to Visual Feature Learning for Zero-Shot Image
Classification [18.3] クラス知識と視覚的特徴学習に基づく新しいゼロショット学習手法GAN-CSTを提案する。
提案されたモデルは最先端のアプローチよりも優れたパフォーマンスを提供する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 06:34:35 GMT)
Node Proximity Is All You Need: Unified Structural and Positional Node
and Graph Embedding [18.3] 構造ノードと位置ノードの埋め込みを計算するための近接ベースの統合フレームワークであるPhUSIONを提示する。
PhUSIONノードの埋め込みを集約することで、従来のグラフ機能学習やカーネルメソッドで失われた情報をモデル化するグラフレベルの機能を得る。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 16:48:39 GMT)
Methods for the Design and Evaluation of HCI+NLP Systems [18.0] HCIとNLPの交差点で5つの方法論を提案します。
私たちの目標は、それぞれの分野が互いに学べることを強調し、学際的な協力と両分野の進歩を促進することです。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 13:37:10 GMT)
A Spectral Analysis of Dot-product Kernels [16.7] 合成ドット積カーネルに関連する積分作用素の固有値減衰推定について述べる。
これにより、対応する再生核ヒルベルト空間における球の体積を得ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 16:48:31 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） (Fri, 26 Feb 2021 07:06:13 GMT)
Multi-Agent Path Planning based on MPC and DDPG [14.8] モデル予測制御(MPC)とDeep Deterministic Policy Gradient(DDPG)を組み合わせた新しいアルゴリズムを提案する。
ddpg with continuous action spaceは、ロボットに学習と自律的な意思決定機能を提供するように設計されている。
航空母艦デッキや四角形などの不確定な環境でのシミュレーション実験にunity 3dを用いる。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 02:57:13 GMT)
FjORD: Fair and Accurate Federated Learning under heterogeneous targets
with Ordered Dropout [14.4] ニューラルネットワークにおける知識の順序付きネスト表現を実現するメカニズムであるOrdered Dropoutを紹介します。
我々は,この手法と自己蒸留手法を,FjORDと呼ばれるフレームワークでフェデレートラーニングの領域に導入する。
FjORDは、ネストされた構造を維持しながら、最先端のベースラインよりもパフォーマンスが大幅に向上する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 13:07:43 GMT)
Private and Utility Enhanced Recommendations with Local Differential
Privacy and Gaussian Mixture Model [14.2] ローカル差動プライバシー(LDP)ベースの摂動メカニズムは、サービスプロバイダー(SP)に送信する前に、ユーザー側のユーザーデータにノイズを追加します。
LDPはユーザーのプライバシーをSPから保護しますが、予測精度が大幅に低下します。
提案手法は, LDPの原則に違反することなく, 推薦精度を向上する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 13:15:23 GMT)
Quasi-symmetry groups and many-body scar dynamics [14.0] 量子系において、ハミルトニアンの退化固有ベクトルによって広がる部分空間は、ハミルトニアン自身よりも高い対称性を持つ。
群がリー群であるとき、準対称性群の特定の生成元に結合された外部体は縮退性を持ち上げる。
オンデマンド準対称性群を持つ一次元スピンモデルを構築するための2つの関連するスキームを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 07:05:37 GMT)
Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision [13.9] 画像に関する生のテキストから直接学ぶことは、有望な代替手段だ。
本研究では,どのキャプションがどの画像で動くかを予測する単純な事前学習タスクが,効率よく,スケーラブルな学習方法であることを実証する。
SOTA画像表現は、インターネットから収集された4億(画像、テキスト)のデータセットから学習される。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 19:04:58 GMT)
Spectral Top-Down Recovery of Latent Tree Models [13.7] スペクトルトップダウン・リカバリ (STDR) は、大きな潜在木モデルを推定するための分割・コンカレントアプローチである。
STDRの分割ステップは非ランダムです。
代わりに、観測されたノードに関連する適切なラプラシア行列のFiedlerベクトルに基づいている。
私達はSTDRが統計的に一貫性があることを証明し、高い確率で木を正確に回復するために必要なサンプルの数を縛ります。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 02:47:42 GMT)
Streaming computation of optimal weak transport barycenters [13.7] 我々は、弱いバリセンターとその古典的なWassersteinバリセンターとの関係の理論的分析を提供します。
任意の測度の有限あるいは無限の族に対して弱重心を計算するための反復アルゴリズムを提供する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 10:08:02 GMT)
If Only We Had Better Counterfactual Explanations: Five Key Deficits to
Rectify in the Evaluation of Counterfactual XAI Techniques [13.7] 文献に報告された100の異なる非実用説明方法を調査した。
これらの手法のわずか21%がユーザテストである。
これらの手法の評価における5つの重要な欠点について詳述する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 09:57:33 GMT)
Exploiting the Surrogate Gap in Online Multiclass Classification [13.5] Gaptronは、オンラインのマルチクラス分類のためのランダム化された一階述語アルゴリズムである。
その結果,ロジスティックな損失,ヒンジの損失,スムーズなヒンジの損失に対して,常に後悔する結果が得られた。
ゼロワン損失とサロゲート損失のギャップを利用した新しい証明手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 11:51:23 GMT)
Reducing Bias in Modeling Real-world Password Strength via Deep Learning
and Dynamic Dictionaries [13.4] 我々は、不適切な設定に対して一貫して回復力のある、新しい世代の辞書攻撃を導入する。
監視やドメイン知識を必要としないこのテクニックは、現実世界の攻撃者が採用する高度な推測戦略を、自動的に近似する。
我々の手法は、辞書攻撃におけるより堅牢で健全なパスワード強度推定を可能にし、最終的にはパスワードセキュリティにおける現実世界の脅威をモデル化する過大評価を減らす。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 08:41:28 GMT)
Panoramic annular SLAM with loop closure and global optimization [12.6] ループ閉鎖と大域最適化を備えたパノラマ環状視覚SLAMシステムであるPA-SLAMを提案する。
トラッキングフロントにはハイブリッドポイント選択戦略が展開され、キーポイントの再現性が保証される。
実世界のデータセットに関する実験は、ハイブリッドポイント選択戦略が信頼できるループクロージャ検出を可能にすることを証明している。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 11:22:40 GMT)
Shapley Flow: A Graph-based Approach to Interpreting Model Predictions [12.6] Shapley Flowは、機械学習モデルを解釈するための新しいアプローチである。
因果グラフ全体を考慮し、ノードをクレジット割り当ての基本単位として扱う代わりに、クレジットをテキストメッセージに割り当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 15:49:29 GMT)
Learning Prediction Intervals for Regression: Generalization and
Calibration [12.6] 不確実性定量のための回帰における予測間隔の生成について検討する。
我々は一般学習理論を用いて、リプシッツ連続性とVC-サブグラフクラスを含む最適性と実現可能性のトレードオフを特徴づける。
我々は既存のベンチマークと比べてテスト性能の点で、区間生成とキャリブレーションアルゴリズムの強みを実証的に示している。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 17:55:30 GMT)
Robust Rational Polynomial Camera Modelling for SAR and Pushbroom
Imaging [12.5] Rational Polynomial Cameraモデルは、リモートセンシングにおける様々な画像取得システムを記述するために使用できる。
本稿では3D-2D点対応の集合からRPCモデルを正確に導出する地形に依存しないアルゴリズムについて述べる。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 12:16:35 GMT)
Learning Partially Known Stochastic Dynamics with Empirical PAC Bayes [12.4] 本稿では,これらのモデルの予測精度を3段階で向上させる手法を提案する。
実験では、このレシピは、部分的およびノイズの多い事前知識を改良されたモデル適合に効果的に翻訳することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 12:10:50 GMT)
Beyond Perturbation Stability: LP Recovery Guarantees for MAP Inference
on Noisy Stable Instances [12.4] いくつかの研究により、ポッツモデルにおけるMAP推論問題の摂動安定例は、自然な線形プログラミング緩和を用いて正確に解けることが示されている。
これらの安定度は, LPがノイズにより劣化した後でも, 安定インスタンスのMAP解をほぼ回復することを示すことによって達成される。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 20:01:44 GMT)
Query Training: Learning a Worse Model to Infer Better Marginals in
Undirected Graphical Models with Hidden Variables [12.0] 確率的グラフィカルモデル(PGM)は、柔軟な方法でクエリできる知識のコンパクトな表現を提供する。
我々は,PGMを学習するメカニズムであるクエリトレーニング(QT)を導入し,それと組み合わせる近似推論アルゴリズムに最適化する。
実験により,QTを用いて隠れ変数を持つ8連結グリッドマルコフランダム場を学習できることが実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 00:44:54 GMT)
Towards Robust and Reliable Algorithmic Recourse [11.9] モデルシフトに堅牢なリコースを見つけるための敵対的トレーニングを活用する新しいフレームワークであるRObust Algorithmic Recourse(ROAR)を提案します。
また,モデルシフトにロバストなリコースの構築の重要性を強調する詳細な理論解析を行う。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 17:38:52 GMT)
MLPerf Mobile Inference Benchmark [11.9] erferf Mobileは、業界メンバーと学術研究者によって開発された、業界標準のオープンソースモバイルベンチマークである。
まず,コンピュータビジョンと自然言語処理のための"out-of-the-box"推論性能ベンチマークをモバイルデバイス上で提供するアプリを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 14:34:51 GMT)
NOMU: Neural Optimization-based Model Uncertainty [11.8] ニューラル最適化に基づくモデル不確実性(NOMU)と呼ばれる回帰におけるニューラルネットワーク(NN)のモデル不確実性を捉える新しいアプローチを紹介します。
NOMUの主な考え方は、モデル予測とモデル不確実性のための2つの接続サブネットワークからなるネットワークアーキテクチャを設計し、慎重に設計された損失関数を用いてそれを訓練することである。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 18:34:43 GMT)
Continuous Face Aging Generative Adversarial Networks [11.8] 顔の老化は、入力画像の顔を指定された年齢に翻訳することを目的としたタスクです。
それまでの方法は、それぞれが10年からなる離散年齢群を生成できるだけに限られていた。
CFA-GAN (Continuous face aging generative adversarial Network) を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 06:22:25 GMT)
CURE: Code-Aware Neural Machine Translation for Automatic Program Repair [11.6] 提案するCUREは,3つの新奇性を持つ新しいNMTベースのAPR手法である。
CUREは、APRタスクの前に開発者ライクなソースコードを学ぶために、大きなソフトウェア上でプログラミング言語(PL)モデルを事前にトレーニングします。
第2に、curyは、バギーコードに近いコンパイル可能なパッチとパッチに注目して、より正確な修正を見つける新しいコードアウェア検索戦略をデザインする。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 22:30:28 GMT)
Why did the distribution change? [10.9] 本稿では、変数の確率分布の変化の「根本原因」を特定するための形式的なアプローチを示す。
次に、男女の所得分布の違いの要因を特定する実世界のケーススタディを提示します。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 10:22:59 GMT)
Genetic Algorithm based hyper-parameters optimization for transfer
Convolutional Neural Network [10.1] 畳み込みニューラルネットワークの設計において,トランスファー層とトレーニング可能な層の決定が重要な課題である。
本稿では,トランスファーモデルのトレーニング可能な層選択に遺伝的アルゴリズムを適用した。
このシステムは、猫と犬のデータセットの分類で97%の精度で収束します。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 07:38:01 GMT)
Surgical Visual Domain Adaptation: Results from the MICCAI 2020
SurgVisDom Challenge [10.0] この研究は、データプライバシの懸念を克服するために、手術における視覚領域適応の可能性を探究する。
特に,外科手術のバーチャルリアリティ(VR)シミュレーションのビデオを用いて,臨床ライクな環境下でのタスク認識アルゴリズムの開発を提案する。
課題参加者によって開発された視覚的ドメイン適応を解決するためのさまざまなアプローチのパフォーマンスを紹介します。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 18:45:28 GMT)
Neural Empirical Bayes: Source Distribution Estimation and its
Applications to Simulation-Based Inference [9.9] ニューラルネットワークによる経験的ベイズ手法は,地中真理源分布を復元する。
また,コライダー物理の逆問題に対するニューラル経験ベイズの適用性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 22:26:52 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） (Fri, 26 Feb 2021 04:46:00 GMT)
Large-scale Quantum Approximate Optimization via Divide-and-Conquer [8.7] グラフ最大カット問題(MaxCut)の課題に対処するため,Divide-and-Conquer QAOA(DC-QAOA)を提案する。
DC-QAOAは97.14%の近似比(20.32%)を達成する
また、従来のQAOAの時間的複雑さを指数関数から二次的に減少させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 03:10:30 GMT)
Variational inference formulation for a model-free simulation of a
dynamical system with unknown parameters by a recurrent neural network [8.6] 本研究では,事前知識のない未知パラメータを持つ力学系の「モデルフリー」シミュレーションを提案する。
ディープラーニングモデルは,非線形時間行進演算子と未知パラメータの影響を時系列データセットから共同学習することを目的としている。
提案したディープラーニングモデルは,乱数パラメータの次元を正確に同定し,複雑な時系列データの表現を学習することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 17:20:51 GMT)
Potential Impacts of Smart Homes on Human Behavior: A Reinforcement
Learning Approach [8.4] 強化学習型スマートホーム内で様々な活動を行うことができる一連のヒューマンモデルをシミュレートします。
我々は、汎用的なヒトモデルで訓練されたスマートホームが、ヒトモデルの熱的嗜好を予測および学習できることを示した。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 05:33:46 GMT)
Robot Navigation in a Crowd by Integrating Deep Reinforcement Learning
and Online Planning [8.2] これは、群衆の中で時間効率と衝突のない道を移動するモバイルロボットにとって、まだオープンで挑戦的な問題です。
深層強化学習はこの問題に対する有望な解決策である。
グラフに基づく深部強化学習手法SG-DQNを提案する。
私たちのモデルは、ロボットが群衆をよりよく理解し、群衆ナビゲーションタスクで0.99以上の高い成功率を達成するのに役立ちます。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 02:17:13 GMT)
Convolution-Free Medical Image Segmentation using Transformers [8.1] 近接する画像パッチ間の自己注意に基づく別の手法が,競争的あるいはよりよい結果が得られることを示す。
提案モデルにより,3つのデータセット上でのCNNの状態よりも優れたセグメンテーション精度が得られることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 18:49:13 GMT)
Towards Explaining Expressive Qualities in Piano Recordings: Transfer of
Explanatory Features via Acoustic Domain Adaptation [8.1] 本研究では,教師なし領域適応とレセプティブフィールド正規化ディープニューラルネットワークを併用することで,この領域への一般化を大幅に改善できることを示した。
ヒトリスナーが知覚し、描写したクラシックピアノ演奏の表現力をより良く予測し、説明できることを実証します。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 13:49:44 GMT)
ACDnet: An action detection network for real-time edge computing based
on flow-guided feature approximation and memory aggregation [8.0] ACDnetは、リアルタイムエッジコンピューティングをターゲットとしたコンパクトなアクション検出ネットワークです。
連続するビデオフレーム間の時間的コヒーレンスを利用してCNNの特徴を近似する。
リアルタイム(75FPS)よりはるかに高い精度で検出できる。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 14:06:31 GMT)
Cybersecurity Threats in Connected and Automated Vehicles based
Federated Learning Systems [8.0] Federated Learning(FL)は、ローカルデータをプライベートに保持する分散型エンティティにまたがるアルゴリズムのトレーニングを目的とする。
ほとんどのサイバー防御技術は、信頼性の高い接続ネットワークに依存します。
本稿では、RSUで進行中のFLプロセスをターゲットにした偽情報攻撃について検討する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 01:39:16 GMT)
Generation and storage of spin squeezing via learning-assisted optimal
control [7.5] ボゾン場に結合した集合スピン系を考察し、このモデルにおける適切な定数制御がこれらの2つのモデルの動的挙動をシミュレートできることを示す。
強化学習アルゴリズムにより、制御が時間変化した場合に、より優れたスクイーズ性能が得られる。
定値制御と時間変化制御の両方を含む新しい種類の複合制御を構築するための4段階戦略を提案するが、異なる時間間隔で実行される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 14:36:52 GMT)
Adapting to misspecification in contextual bandits with offline
regression oracles [7.3] 本稿では,適切な安全ポリシーに回帰することで,誤特定誤りに適応する文脈的帯域幅アルゴリズムのファミリーを提案する。
我々のアルゴリズムは、平均的な不特定化レベルの測定で優雅に劣化する後悔の保証を保証するために、オフラインの回帰オラクルのみを必要とします。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 00:15:04 GMT)
Robust Deep Reinforcement Learning via Multi-View Information Bottleneck [7.2] マルチビュー情報ボトルネック(MIB)の原理に基づく補助目標を提案する。
これにより、未来を予測的かつタスク非関連な気遣いに敏感な学習表現が促進される。
背景が自然な映像に置き換えられた場合でも、視覚制御の課題に対してSOTAの性能を発揮できることを実証します。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 02:24:36 GMT)
Permutation invariant networks to learn Wasserstein metrics [7.0] 置換不変ネットワークを用いて、確率測度からのサンプルを低次元空間にマッピングする。
我々のネットワークは、目に見えない密度間の距離を正確に計算できるように一般化できることが示される。
また、これらのネットワークは確率分布の第1と第2の瞬間を学習できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 21:18:54 GMT)
IoTMalware: Android IoT Malware Detection based on Deep Neural Network
and Blockchain Technology [6.3] 本稿では,Android IoTデバイスのセキュリティを高めるために,ブロックチェーンとディープラーニングモデルに基づく新たなフレームワークを提案する。
提案するディープラーニングモデルは,マルウェアや良性アプリの何千もの機能から抽出した静的および動的特徴を解析する。
カスタマイズされたスマートコントラクトは、ブロックチェーンフレームワークを通じて偽りのアプリケーションを検出するように設計されている。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 09:51:23 GMT)
Distribution-Aware Testing of Neural Networks Using Generative Models [5.6] ディープニューラルネットワーク(DNN)をコンポーネントとして持つソフトウェアの信頼性は、緊急に重要である。
最近の3つのテスト手法が, かなりの数の不正なテスト入力を生成することを示す。
テスト生成プロセスにおいて,テスト中のDNNモデルの有効な入力空間を組み込む手法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 17:18:21 GMT)
Knowledge Distillation Circumvents Nonlinearity for Optical
Convolutional Neural Networks [4.7] 本稿では、スペクトルCNN線形カウンタ部(SCLC)ネットワークアーキテクチャを提案し、非線形性の必要性を回避するための知識蒸留(KD)アプローチを開発する。
KDアプローチは、CNNの標準線形バージョンを簡単に上回るパフォーマンスを達成し、非線形ネットワークのパフォーマンスに近づくことができることを示しています。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 06:35:34 GMT)
Accurate Visual-Inertial SLAM by Feature Re-identification [4.3] 空間時空間感度サブグローバルマップから既存の特徴を再同定し,効率的なドリフトレスSLAM法を提案する。
本手法は67.3%,87.5%の絶対翻訳誤差を最小の計算コストで削減する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 12:54:33 GMT)
Cost-effective Variational Active Entity Resolution [4.2] 我々は,人間の関与コストを削減するために,ディープオートエンコーダが付与するロバスト性に基づくエンティティ解決手法を考案した。
具体的には、教師なし表現学習を行うことにより、ディープ・エンティティ・リゾリューション・モデルのトレーニングコストを削減する。
最後に,ディープ・オートエンコーダの利用によって与えられる特性に基づくアクティブ・ラーニング・アプローチにより,トレーニングデータのラベル付けコストを削減した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 11:13:27 GMT)
A Reconfigurable Winograd CNN Accelerator with Nesting Decomposition
Algorithm for Computing Convolution with Large Filters [4.0] ウィノグラード変換は畳み込みの乗算数を減らすのに役立つが、畳み込みフィルタのサイズが大きくなると数値不安定になる。
本研究では,大きなフィルタを3x3タイルの列に繰り返し分解するネストしたWinogradアルゴリズムを提案する。
最新のOLA-Winogradアルゴリズムと比較して、提案アルゴリズムは5x5から9x9の畳み込みを計算するための乗算を1.41から3.29倍に削減する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 02:42:42 GMT)
Tuning as a Means of Assessing the Benefits of New Ideas in Interplay
with Existing Algorithmic Modules [4.0] 新しいアルゴリズムのアイデアの導入は、既存の最適化アルゴリズムの継続的な改善の鍵となる部分である。
我々は、新しいアルゴリズムコンポーネントの利点を評価する手段として、ハイパーパラメータチューニングを用いる、より広範な手順を導入する。
これにより、パフォーマンスへの影響だけでなく、このパフォーマンスがどのように達成されるかを調査することで、より堅牢な分析が可能になる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 11:56:43 GMT)
Temporal signals to images: Monitoring the condition of industrial
assets with deep learning image processing algorithms [3.9] 本稿では,文献に見られる画像符号化手法の信号について概説する。
我々は、大規模なデータセットの変動性に対してより堅牢になるように、元の定式化のいくつかを変更することを提案する。
選択された符号化方法は、Gramian Angular Field、Markov Transition Field、Recurrentence plot、グレイスケールエンコーディング、Spectrogram、 scalogramである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 07:47:14 GMT)
Layer-Wise Interpretation of Deep Neural Networks Using Identity
Initialization [3.7] 本稿では, 深い多層パーセプトロンの解釈法を提案する。
提案手法では,各隠れ層における分類と分類可能性に対する各ニューロンの寄与度を解析できる。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 07:15:41 GMT)
Unifying Remote Sensing Image Retrieval and Classification with Robust
Fine-tuning [3.7] 新しい大規模トレーニングおよびテストデータセットであるSF300で、リモートセンシングイメージの検索と分類を統一することを目指しています。
本研究では,ImageNetの事前学習ベースラインと比較して,9つのデータセットの検索性能と分類性能を体系的に向上させることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 11:01:30 GMT)
Explaining Neural Networks by Decoding Layer Activations [3.6] ニューラルネットワーク(NN)における任意の層の出力の理解を容易にするCLAssifier-DECoder'アーキテクチャ(emphClaDec)を提案する。
これはデコーダを使用して、与えられたレイヤの非解釈可能な表現を、人間が慣れ親しんだドメインに近い表現に変換する。
画像認識問題において、emphClaDecの再構成画像と参照として機能する従来のオートエンコーダ(AE)の画像を対比することにより、どの情報が層で表現されているかを認識することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 17:11:43 GMT)
Evaluate On-the-job Learning Dialogue Systems and a Case Study for
Natural Language Understanding [3.6] 本研究は,実地学習対話システムを評価するための最初の一般的な手法を提案する。
タスク指向対話システムについて説明し,ユーザインタラクションを通じてジョブの自然言語コンポーネントを改善する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 16:54:16 GMT)
A Guide to Global Quantum Key Distribution Networks [3.5] 本稿では,超海洋,長距離,メトロ,アクセスセグメントをカバーするグローバル量子鍵分布(QKD)ネットワークの展開システムと方法について述べる。
地上QKDを光ファイバーと自由空間光学で比較検討する。
我々は、チャネル損失、潜在的な干渉、距離、接続トポロジ、デプロイメントコスト、要求など、既存のQKD技術の長所と短所を比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 04:01:15 GMT)
Multi-task transfer learning for finding actionable information from
crisis-related messages on social media [3.4] インシデントストリーム(IS)トラックは、緊急対応のために危機時にソーシャルメディアから重要な情報を見つけることを目的とした研究課題です。
危機関連ツイートのストリームが与えられると、isチャレンジは参加システムに対して、各ツイートにおけるユーザの関心やニーズのタイプを分類するように要求する。
本稿では,この課題に対するマルチタスク転送学習手法について述べる。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 11:11:33 GMT)
Predicting gender and age categories in English conversations using
lexical, non-lexical, and turn-taking features [3.3] SpokenBNCの性別と年齢のカテゴリにラベル付けされた話者間の行動の違いを調べます。
男性スピーカーのターンはタイプ・トークン比が高いが、女性スピーカーのターンは徐々に長くなる傾向にある。
例えば、年齢層全体では、言葉を誓い、笑うことは若い話者の話しを特徴づけるが、古い話者はより散らかった言葉を生成する傾向がある。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 08:23:08 GMT)
Nested-block self-attention for robust radiotherapy planning
segmentation [3.3] 深層畳み込みネットワークは、頭頸部(HN)臓器のリスクセグメンテーション(OAR)において広く研究されている。
定期的な臨床治療計画のためのそれらの使用は、イメージングアーティファクトへの堅牢性の欠如、CT上の低い軟組織コントラスト、および異常な解剖の存在によって制限される。
我々は,任意の畳み込みネットワークと組み合わせることができる計算効率の良いネストブロック自己アテンション法(NBSA)を開発した。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 15:28:47 GMT)
Occupation Kernel Hilbert Spaces and the Spectral Analysis of Nonlocal
Operators [3.1] この写本は、職業カーネルヒルベルト空間(OKHS)と呼ばれる関数の空間を紹介します。
この空間は分数次リウヴィル作用素のような非局所作用素の定義を可能にする。
OKHSの定式化による理論内容の追加にもかかわらず、結果の計算は占有カーネルDMD法とわずかに異なるだけである。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 02:17:29 GMT)
Survey on 3D face reconstruction from uncalibrated images [3.0] 顔の正確な表現を提供するにもかかわらず、3Dの顔画像は2D画像よりも複雑である。
3次元から2次元の顔の復元問題は誤りであり、解空間を制限するためには事前の知識が必要である。
本研究では,過去10年間に提案されてきた3次元顔の再構成手法について,制御不能な条件下で撮影された2次元画像のみを使用するものに着目した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 08:32:32 GMT)
GaNDLF: A Generally Nuanced Deep Learning Framework for Scalable
End-to-End Clinical Workflows in Medical Imaging [2.9] この原稿は textbfGenertextbfally textbfNuanced textbfDeep textbfLearning textbfFramework (GaNDLF) を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 02:24:52 GMT)
Point Cloud Upsampling and Normal Estimation using Deep Learning for
Robust Surface Reconstruction [2.8] ポイントクラウドアップサンプリングのための新しいディープラーニングアーキテクチャを紹介します。
対応する点正規度を持つ低密度の雑音点雲を用いて、高密度および随伴点正規度を持つ点雲を推定する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 10:58:26 GMT)
Zoetrope Genetic Programming for Regression [2.6] Zoetrope Genetic Programming (ZGP)アルゴリズムは、数学的表現のオリジナルの表現に基づいている。
ZGPは多数のパブリックドメイン回帰データセットを使用して検証される。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 10:47:10 GMT)
Visual diagnosis of the Varroa destructor parasitic mite in honeybees
using object detector techniques [2.6] varroa destructor miteは世界で最も危険なミツバチ寄生虫の1つである。
ここでは、ミツバチコロニーの健康状態モニタリングのためのオブジェクト検出器に基づく手法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 11:01:31 GMT)
Dynamic Embeddings for Interaction Prediction [2.6] 推薦システム(RS)では、ユーザが対話する次の項目を予測することが、ユーザの保持に不可欠である。
近年,ユーザとアイテム間の相互相互作用を個別のユーザとアイテムの埋め込みを用いてモデル化する手法の有効性が示されている。
本稿では,DeePRedと呼ばれる新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 20:35:36 GMT)
Exploring the relationship between the faithfulness and entanglement of
two qubits [2.4] 概念的には単純で実験的に普及している絡み合い証人(フィデリティ証人として知られる)は、純粋な参照状態で州のフィデリティを介して絡み合いを検出する。
近年の研究では、不誠実な状態として知られる忠実な証人によって検出できない絡み合った状態が、二部会国家の間で非常に一般的であることが判明している。
2量子状態であっても、すべての絡み合った状態の中で最も単純な状態は、デコヒーレンスやフィルタリングをベル状態に適用することで、不誠実な状態を生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 11:24:59 GMT)
Searching for Dark Matter with a Superconducting Qubit [2.1] 軸イオン隠蔽光子のような低質量ボソニック暗黒物質候補の検出機構は、電磁場との潜在的な相互作用を利用する。
本稿では,新しいマイクロ波光子計数法と隠蔽光子暗黒物質に対する新しい排除限界について報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 17:42:02 GMT)
Language-agnostic Topic Classification for Wikipedia [2.0] 本稿では,論文をトピックの分類に分類するための記事のリンクに基づく言語に依存しないアプローチを提案する。
言語に依存したアプローチのパフォーマンスにマッチするが、よりシンプルで、カバー範囲がずっと大きいことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 22:17:50 GMT)
Nonlinear Functional Output Regression: a Dictionary Approach [1.8] 本稿では,辞書上に拡張された関数の予測を学習する新しい辞書ベースの手法であるプロジェクション・ラーニング(PL)を紹介する。
PLは機能的損失に基づいて経験的リスクを最小限にする。
PLは特に計算コストとパフォーマンスのトレードオフを享受しています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 15:13:47 GMT)
Information algebras of coherent sets of gambles [1.7] 情報代数学の代数構造にギャンブルのコヒーレントな集合を組み込むことができることを示す。
これは、望ましくない代数的および論理的構造の新しい視点につながる。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 09:36:39 GMT)
Real-time dynamics of Chern-Simons fluctuations near a critical point [1.6] 我々は、トポロジカルチャーン・ポントリアギン数密度を表す電場の実時間相関関数を評価する。
パリティ破壊臨界点付近のトポロジカル・サセプティビリティの急激な最大値を観察した。
我々は,大質量シュウィンガーモデル,臨界点近傍のQCD,キュリー点近傍の強誘電体間の類似性を描く。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 17:05:48 GMT)
Detuning Axis Pulsed Spectroscopy of Valley-Orbital States in Si/SiGe
Quantum Dots [1.6] 標準ベースバンドパルス法によるSi/SiGe二重量子ドットの励起状態の探索法について述べる。
この方法を用いて、複数のウェハ、量子ドット、軌道状態にまたがる数十の谷励起状態エネルギーを測定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 22:26:06 GMT)
Neural Generalization of Multiple Kernel Learning [1.4] マルチカーネル学習は、カーネルベースの手法でカーネル関数を学習する従来の方法である。
ディープラーニングモデルは、複数の層を通してデータに非線形変換を適用することで、複雑な関数を学習することができる。
典型的なMKLアルゴリズムは線形活性化関数を持つ一層ニューラルネットワークとして解釈可能であることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 07:28:37 GMT)
Estimating the gradient and higher-order derivatives on quantum hardware [1.3] 簡単なパラメータシフト規則を用いて任意の階微分を解析的に評価する方法を示す。
また, 微分推定器の平均二乗誤差を調べた結果, 統計的雑音の影響についても検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 14:16:21 GMT)
A Reconfigurable Quantum Local Area Network Over Deployed Fiber [1.2] デプロイネットワークにおいて,初めてフレキシブルグリッドの絡み合い分布を実装した。
対数ネガティビティによる分散分極絡み合いの定量化を行う。
分散絡み合いネットワークで実現可能な1つの量子プロトコルを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 17:08:03 GMT)
Indistinguishable photons on demand from an organic dye molecule [1.1] 固体マトリックス中の単一分子は20年前に単光子フォック状態の源泉として提案されている。
今日、光量子技術への応用の主な課題は、光抽出の最適化と、識別不能な光子のオンデマンド放出である。
そこで本研究では, アントラセンナノ結晶中のジベンゾテレレンの1分子が連続波下, パルス励起下で発する光子を用いた香港・ウー・マンデル実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 08:36:20 GMT)
PURSUhInT: In Search of Informative Hint Points Based on Layer
Clustering for Knowledge Distillation [1.0] 知識蒸留の最も効率的な方法の1つは、教師モデルのいくつかの異なる層から情報(ヒント)で学生モデルが注入されるヒント蒸留です。
本稿では,教師モデルの階層を複数の指標に対してクラスタリングし,クラスタセンターをヒントポイントとして利用するクラスタリングに基づくヒント選択手法を提案する。
その結果,提案アルゴリズムが選択したヒントポイントは,同じ学生モデルやデータセット上での最先端知識蒸留アルゴリズムに対して,圧縮性能が向上することがわかった。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 21:18:34 GMT)
ECO: Enabling Energy-Neutral IoT Devices through Runtime Allocation of
Harvested Energy [0.9] 本稿では,エネルギー制約下での目標デバイスの有用性を最適化するランタイムベースのエネルギー配分フレームワークを提案する。
提案フレームワークは, 効率的な反復アルゴリズムを用いて, 初期エネルギー割り当てを1日の初めに計算する。
このフレームワークは、太陽と運動エネルギーの収穫モードと、4772の異なるユーザーからのアメリカンタイムユースサーベイデータを使用して評価します。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 17:21:25 GMT)
Independent Innovation Analysis for Nonlinear Vector Autoregressive
Process [0.8] 付加性は非線形ベクトル自己回帰モデルの一般性を制限する。
独立イノベーション分析(IIA)と呼ばれる新しい一般的枠組みを提案する。
IIAは任意の非線形性を持つ革新の識別可能性を保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 02:25:22 GMT)
TEC: Tensor Ensemble Classifier for Big Data [0.5] 画像認識や高次元データ解析などの現代アプリケーションでは,STM(Support Machine)分類問題が非常に人気がある。
本研究では,大きなテンソルに対して複数のラベルを集約するEnsemble (TEC)を提案する。
理論および数値の結果は、高次元テンソル問題におけるTECモデルのまともな性能を示しています。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 19:15:01 GMT)
CXR-Net: An Artificial Intelligence Pipeline for Quick Covid-19
Screening of Chest X-Rays [0.5] CXR-Netは、胸部X線(CXR)からSARS-CoV-2を素早く検出するための2モジュール人工知能パイプラインである。
モジュール1は6395 cxrの公開データセットで訓練され、放射線科医は肺輪郭に注意を付けて、心臓と大血管を重複する肺のマスクを生成した。
モジュール2は、患者CXRとそれに対応する肺マスクをモジュール1で計算し、クラス割り当て(Covid vs. non-Covid)とSARS関連肺領域を識別する高分解能熱マップを出力する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 23:45:15 GMT)
Tails: Chasing Comets with the Zwicky Transient Facility and Deep
Learning [0.4] Tails は Zwicky Transient Facility (ZTF) の画像データにおける彗星の同定とローカライズのためのフレームワークである
TailsはカスタムEfficientDetベースのアーキテクチャを採用し、ほぼリアルタイムで単一の画像で彗星を見つけることができます。
本研究では,ZTF Twilight調査データに基づいて,生産環境におけるTails効率評価の初期結果を報告する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 08:01:27 GMT)
$PredDiff$: Explanations and Interactions from Conditional Expectations [0.4] preddiff$ は確率論に根ざしたモデルに依存しない局所帰属法である。
本研究では,$preddiff$の特性を明確にし,元の形式的拡張をいくつか提示する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 14:46:47 GMT)
Secure Evaluation of Knowledge Graph Merging Gain [0.3] 本稿では,プロトコル中に非開示契約や第三者を必要とせず,両者の知識を比較する問題に対処する。
このプロトコルでは、2つの知識グラフの交わりはプライバシ保護方式で決定される。
このプロトコルは、ブラインドシグネチャと(カウント)ブルームフィルタを使用して、漏れた情報の量を減らします。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 23:19:53 GMT)
Multi-fidelity regression using artificial neural networks: efficient
approximation of parameter-dependent output quantities [0.2] 本稿では,多元性回帰問題に対するニューラルネットワークの利用について述べる。
導入されたモデルは、従来のマルチファイアリティスキームと比較されます。
また、工学的問題に対するマルチファイダリグレッションの適用も示します。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 11:29:00 GMT)
sJIVE: Supervised Joint and Individual Variation Explained [0.0] 同一対象データに対する複数ビューであるマルチソースデータの解析は, 生物医学研究においてますます一般的になっている。
本研究では,共有構造(共同)とソース固有構造(個別構造)を同時に識別する手法であるsjive(supervised joint and individual variation explained)を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 02:54:45 GMT)
Zero-Shot Learning Based on Knowledge Sharing [0.0] Zero-Shot Learning(ZSL)は、ごくわずかなトレーニングデータで分類問題を解決することを目的とした新しい研究です。
本稿では,意味的特徴の表現を充実させるために,知識共有(KS)を導入する。
KSをベースとして,実際の視覚特徴に非常に近い意味的特徴から擬似視覚特徴を生成するために,生成的対向ネットワークを適用した。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 06:43:29 GMT)
Using Deep Learning to Automate the Detection of Flaws in Nuclear Fuel
Channel UT Scans [0.0] 本稿では、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた核燃料流路UTスキャンにおける欠陥検出を自動化する概念実証(PoC)を提案する。
cnnモデルは、履歴utスキャンと対応する検査結果を用いてデータセットを構築して訓練された。
小型のチャットでUTスキャンの100%の精度を達成し、最小のFPで100%の感度を実現しました。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 18:19:07 GMT)
Topological Uhlmann phase transitions for a spin-j particle in a
magnetic field [0.0] ゆっくり回転する磁場の存在下でのスピン-$j粒子のような系のウルマン相は、これまで報告されていない。
ウルマン位相は、位数 2j$ の複素第二種チェビシェフの議論によって与えられる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 23:01:00 GMT)
The view from a Wigner bubble [0.0] 量子力学におけるQB主義とリアリズムの解釈の主な違いは、それらが真理の異なる理論に固執しているという点で最もよく理解されていると私は論じる。
QBismによって与えられる現実の概念は、すべての有理エージェントに実用的価値を持つあらゆる理論の不変要素に対応する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 01:24:13 GMT)
Texture-aware Video Frame Interpolation [0.0] 映像テクスチャーが映像フレーム合成に与える影響について検討し、アルゴリズムを付与し、異なるテクスチャーで別々のモデルを訓練する新しいフレームワークを提案する。
本研究は,映像テクスチャがフレームモデルの性能に有意な影響を与えていることを示し,汎用的な動作を学習する単一モデルをトレーニングする代わりに,これらのテクスチャクラスに特化して個別のモデルを持つことが有益である。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 14:46:56 GMT)
Strong semiclassical limit from Hartree and Hartree-Fock to
Vlasov-Poisson equation [0.0] 一般特異相互作用ポテンシャルを持つハートリー方程式からヴラソフ方程式への半古典的極限を考える。
フェルミオンの場合、ハーツリー・フォック方程式の交換項のサイズを推定する。
シューテンノルムのハーツリー・フォックからヴラソフ方程式への半古典的極限の収束率を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 14:06:19 GMT)
Spin relaxation in radical pairs from the stochastic Schr\"odinger
equation [0.0] シュル・オーディンガー方程式(SSE)はラジカル対の量子力学的スピン力学をシミュレートする理想的な方法であることを示す。
スピン島ハミルトニアンのゆらぎから生じる電子スピン緩和効果もこの手法に含まれる。
結果は、スピン緩和に関するナカ・ズワンツィヒ理論とスピン力学に関するシュルテン・ウォリュネス理論の最近提案された組合せの精度を評価するために用いられる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 12:34:34 GMT)
Sparse approximation in learning via neural ODEs [0.0] 私たちはトレーニングで最終的な時間地平線$ T$の影響を研究します。
現実的には、トレーニング問題における短い時間水平は、より浅い残留ニューラルネットワークを考えると解釈できる。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 16:23:02 GMT)
Shannon entropy in confined He-like ions within a density functional
formalism [0.0] 位置におけるシャノンエントロピー(S_rvec$)および運動量(S_pvec$)空間とその和(S_t$)を示す。
一般化擬似スペクトル(GPS)法を用いて最適空間離散化スキームを用いて放射状コーン・シャム方程式を解く。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 16:29:07 GMT)
Robust in Practice: Adversarial Attacks on Quantum Machine Learning [0.0] 最先端の古典的ニューラルネットワークは、小さな対向性摂動に弱いことが観察されている。
量子機械学習(QML)モデルでは、より深刻な脆弱性が指摘されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 06:24:05 GMT)
Randomness Amplification under Simulated PT-symmetric Evolution [0.0] PT対称量子論は可観測物のエルミティシティの性質を必要としない。
標準的な量子力学よりも高速な進化のような様々な反直感的な現象がゲダンケンの実験を呼び起こすと報告されている。
本研究では、擬似ランダム数を生成するソースにアクセス可能な場合、量子ランダムビットストリングを2つのパーティ間で共有する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 18:10:01 GMT)
Quantum measurement incompatibility in subspaces [0.0] 我々は,高次元量子測度の集合の不整合性を特徴づける問題を考える。
部分空間における可逆性の3つの可能な形式を同定する。
結合可測性と共存性は、最も単純な量子ビット系の場合において相容れない2つの概念であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 10:28:52 GMT)
Quantum Algorithm for Approximating Maximum Independent Sets [0.0] 量子非アベリア断熱混合に基づくグラフの最大独立集合を近似する量子アルゴリズムを提案する。
スパースグラフや密度グラフの場合、平均的な量子アルゴリズムは$alpha(G)$と非常に近い大きさの独立した集合を見つけることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 05:52:15 GMT)
Phase operator on $L^2(\mathbb{Q}_p)$ and the zeroes of Fisher and
Riemann [0.0] 位相作用素のそれへの共役は、部分空間 $L(mathbbQ_p)$ of $L(mathbbQ_p)$ で構築可能であることを示す。
リーマンゼータ函数の零点に関係のあるすべての素数に対してこれを結合する方法について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 13:02:37 GMT)
Partitioned Graph Convolution Using Adversarial and Regression Networks
for Road Travel Speed Prediction [0.0] データレスエッジの道路セグメント走行速度ヒストグラムを予測するためのフレームワークを提案する。
このフレームワークは、71.5%の交差と78.5%の移動速度ヒストグラムの予測における相関の精度を実現する。
実験によると、データセットをクラスタに分割すると、フレームワークのパフォーマンスが向上する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 22:16:48 GMT)
Parity-Swap State Comparison Amplifier for Schr\"odinger Cat States [0.0] そこで本稿では,Shr"odinger cat state に対するポストセレクトパリティスワップ増幅器を提案する。
このデバイスは、コヒーレントな状態に対する以前に実装された状態比較増幅器に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 15:05:52 GMT)
Optimal implementation of two-qubit linear optical quantum filters [0.0] 2ビット線形光量子フィルタを対角に実装するための最適干渉計測方式を設計する。
我々は、対称実フィルタの場合を詳細に議論し、解析を非対称かつ複素フィルタにも拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 14:13:52 GMT)
New Techniques that Improve ENIGMA-style Clause Selection Guidance [0.0] 飽和定理証明者における機械学習項選択指導の話題を再検討する。
再帰ニューラルネットワークを使用して、その導出履歴と、自動的に供給される理論公理の有無に基づいて節を分類します。
ネットワークによって導かれる自動定理の証明器のヴァンパイアはリアルタイム評価のSMT-LIBの関連したサブセットの41%の改善を達成します。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 16:13:45 GMT)
Moreau-Yosida $f$-divergences [0.0] $f$-divergencesの変分表現は多くの機械学習アルゴリズムの中心である。
コンパクト計量空間上の確率測度の場合、$f$-divergencesのいわゆるタイトな変動表現を一般化する。
我々は、Kullback-Leibler, reverse Kullback-Leibler, $chi2$, reverse $chi2$, squared Hellinger, Jensen-Shannon, Jeffreys, triangular discrimination and total variation divergencesの変分式の実装を提供する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 11:46:10 GMT)
Mitigating Domain Mismatch in Face Recognition Using Style Matching [0.0] 我々は,2つの手法を提案するスタイルミスマッチ問題として,顔認識におけるドメインミスマッチを定式化する。
まず,人間レベル判断を伴う領域判別器の設計を行い,訓練データに目標様画像をマイニングすることで,領域間隙を緩和する。
次に、バックボーンモデルの低レベル特徴マップからスタイル表現を抽出し、2つのドメインのスタイル分布をマッチングして共通のスタイル表現を求める。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 06:43:50 GMT)
MDA for random forests: inconsistency, and a practical solution via the
Sobol-MDA [0.0] MDA(Mean Decrease Accuracy)は、ランダム林において最も効率的な変数重要度尺度として広く受け入れられている。
我々は,様々な実装されたMDAアルゴリズムを数学的に定式化し,サンプルサイズが大きくなるとその限界を確定する。
Sobol-MDAの一貫性を証明し、シミュレーションデータと実データの両方の実験を通じて、その優れた実証性能を示します。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 07:53:39 GMT)
LazyTensor: combining eager execution with domain-specific compilers [0.0] LazyTensorは、定義による人間工学を犠牲にすることなく、ドメインコンパイラをターゲットとする技術である。
当初、クラウドTPUでPyTorchをサポートするために開発され、実質的に共有された実装テクニックとともに、Swiftは特定のアクセラレータに使用されている。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 02:22:16 GMT)
Know Your Limits: Uncertainty Estimation with ReLU Classifiers Fails at
Reliable OOD Detection [0.0] 本稿では, 実験結果について理論的に説明し, 合成データから考察する。
このような技術は、分類設定でOODサンプルを確実に識別できないことを証明します。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 09:56:51 GMT)
Invariance, encodings, and generalization: learning identity effects
with neural networks [0.0] 単純な基準を満たすアルゴリズムが正しい推論を行うことができないことを厳密に証明できるフレームワークを提供する。
次に,勾配に基づくアルゴリズムで学習した深層フィードフォワードニューラルネットワークを含む幅広い学習アルゴリズムが,我々の基準を満たしていることを示す。
より広い状況では、ネットワークが必ずしも誤って分類する逆の例を提供することができます。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 19:55:16 GMT)
Impact of $\mathcal{T}$-symmetry on spin decoherence and control in a
synthetic spin-orbit field [0.0] 本研究では,SOCとマイクロマグネットによって導入された合成SOCとの主な相違点として,時間反転下でのSOCの対称性について述べる。
$vecOmega$に基づく電気双極子スピン共鳴の忠実さは、スピンベースの量子コンピューティングに潜在的な応用が期待できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 15:02:06 GMT)
Hunting for gravitational quantum spikes [0.0] 重力系で知られている古典的なスパイクは、不均一な時空の進化で起こる。
奇妙なスパイクと呼ばれる異なる種類のスパイクは、ベリンスキー・カラトニコフ・リフシッツのシナリオの同質セクターの力学で見ることができる。
探索すべき問題は、奇妙なスパイクが量子化に耐えられるかどうかである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 06:36:50 GMT)
History-Augmented Collaborative Filtering for Financial Recommendations [0.0] 本稿では,ユーザ間インタラクションの時間的文脈をキャプチャする新しい協調フィルタリングアルゴリズムを提案する。
このアルゴリズムは、ユーザとアイテムの動作の非定常性に対処するカスタムニューラルネットワークアーキテクチャを使用する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 14:24:04 GMT)
Hierarchical Multitask Learning with Dependency Parsing for Japanese
Semantic Role Labeling Improves Performance of Argument Identification [0.0] 本稿では,依存関係解析(DP)を用いた階層型マルチタスク学習手法を提案する。
また、引数識別と引数分類を同時に行う共同モデルによる実験も実施しています。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 11:58:31 GMT)
Heterogeneous Objectives: State-of-the-Art and Future Research [0.0] 不均一な目的を持つ多目的最適化問題は、異なる目的関数成分を持つものとして定義される。
本章では,異質な目的のトピックに関するさらなる研究の必要性を動機付け,異質なタイプの基本的な分類法を拡張し,これらの問題に取り組む技術の現状について検討する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 23:30:13 GMT)
Heat transfer and entanglement -- non-equilibrium correlation spectra of
two quantum oscillators [0.0] 変動散逸定理の妥当性は定常状態における大域平衡に対して確立される。
回転波近似は適用されず、以前の研究で報告されたように、冷湯から熱湯への異常な熱輸送は発生しない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 16:00:43 GMT)
Harmonic chains and the thermal diode effect [0.0] 我々は,貯水池を温度勾配下に置くと,完全に調和な接合部が熱を補正できることを証明した。
本研究は, 室温炭化水素分子の側基の異なる非対称調和系や, 閉じ込められたイオンの線形格子は, 単純な境界条件を超えた熱を補正できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 20:39:58 GMT)
GraphSense: A General-Purpose Cryptoasset Analytics Platform [0.0] 本稿では,GraphSense Cryptoasset Analytics Platformの設計と実装について述べる。
GraphSenseは、成長を続けるオープンソースのコンポーネントを提供することで、最終的には学術分野の科学的調査のための道具になるかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 17:31:12 GMT)
Generalized Continuity Equations for Schr\"odinger and Dirac Equations [0.0] 一般化連続性方程式(GCE)の概念は最近 (J. Phys. A: Math. and Theor. bf 52, 1552034] に導入され、$N$独立シュル・オーディンガー系(英語版)の文脈で導かれた。
GCEは、N$系ラグランジアンが持たないにもかかわらず、これらの系の状態を混合する対称性変換によって誘導される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 21:15:37 GMT)
Feasibility Study for CubeSat Based Trusted Node Configuration Global
QKD Network [0.0] 量子鍵分散(QKD)は、量子暗号の文脈において最も使用されるプロトコルである。
本稿では,CubeSatsを用いたグローバルQKDネットワークを実現するための技術的課題と可能なソリューションについて要約する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 15:13:31 GMT)
Error-correction properties of an interacting topological insulator [0.0] 反強磁性相互作用を含むトポロジカル絶縁体モデルの位相図を拡張Su-Schrieffer Heegerモデルで解析する。
基底状態波動関数の行列積状態表現のモンテカルロサンプリングを用いて, 必要な誤差補正統計値が効率的に得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 19:00:01 GMT)
Efficient Algorithms for Stochastic Repeated Second-price Auctions [0.0] 我々は,繰り返し競売を行うための効率的な逐次入札戦略を開発する。
この問題に対する最初のパラメトリック下界を提供する。
本稿では,探索時コミット帯域幅アルゴリズムを思い起こさせる,より説明可能な戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 08:04:20 GMT)
Domain Adapting Ability of Self-Supervised Learning for Face Recognition [0.0] 深層畳み込みネットワークは顔認識タスクにおいて大きなパフォーマンスを実現している。
ドメインの相違の課題は、現実世界のアプリケーションにまだ存在する。
本論文では,より優れた埋め込み空間を学習するために,自己監督型学習を採用する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 06:23:14 GMT)
Dirac systems with magnetic field and position dependent mass: Darboux
transformations and equivalence with generalized Dirac oscillators [0.0] 我々は、ゼロエネルギーで2次元ディラック系のクラスに対するダルブー変換を構築する。
我々の開始方程式は、位置依存質量、行列ポテンシャル、さらに自由度が特徴である。
我々は、零エネルギー解が正確に知られている多くのダルブックス変換ディラック方程式を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 16:04:42 GMT)
Control Flow Obfuscation for FJ using Continuation Passing [0.0] 制御フロー難読化ディッターソフトウェアは、プログラムの制御フロー転送を変更してリバースエンジニアリングを試みます。
例外処理によるFJの制御フロー難読化手法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 04:34:52 GMT)
Comment on: "Nonlinear quantum effects in electromagnetic radiation of a
vortex electron" [0.0] カルロヴェッツとプパソフ・マクシモフがレメスらによって報告された実験体制に対する批判は誤りであることを示す。
本稿では、カルロヴェッツとプパソフ・マクシモフが提示した理論的導出の必要な説明について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 07:49:11 GMT)
ColorShapeLinks: A board game AI competition for educators and students [0.0] ColorShapeLinksは、ゲーム開発における学生や教育者向けに特別に設計されたAIボードゲームコンペティションフレームワークである。
これは、AIクラスの内部コンペティションの実行や、IEEE Conference on Gamesでの国際AIコンペティションの開催に成功した。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 18:05:20 GMT)
Bragg condition for scattering into a guided optical mode [0.0] 平面波のレーザ場から導波路モードへの散乱は、幾何学的ブラッグ角から逸脱する角度に対して劇的に増強されることを示す。
修正ブラッグ条件を導出し、誘導光と原子間の分散相互作用から生じることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 15:38:30 GMT)
Between Post-Flaneur and Smartphone Zombie Smartphone Users Altering
Visual Attention and Walking Behavior in Public Space [0.0] 本研究の目的は,公共空間におけるスマートフォン利用者の視覚的注意と歩行行動の変化を観察することである。
スマートフォン利用者の視線と歩行行動は、地理的位置と時間的データとしてエンコードされ、分析およびマッピングされた。
その結果、発火後やスマートフォンのゾンビなどの発生人物のさまざまな行動パターンをよりよく理解し、理解することができました。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 14:53:45 GMT)
Are We On The Same Page? Hierarchical Explanation Generation for
Planning Tasks in Human-Robot Teaming using Reinforcement Learning [0.0] 我々は、エージェント生成の説明は、人間のチームメイトが受信者の認知負荷を維持するために望む詳細のレベルに合わせて抽象化されるべきであると主張します。
階層的な説明は, 認知負荷を低減しつつ, 作業性能と行動解釈性を向上することを示した。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 03:42:47 GMT)
Analysis of Compton profile through information theory in H-like atoms
inside impenetrable sphere [0.0] H原子のコンプトンプロファイル(CP)は、エンファード球状囲いの内部に放射的に閉じ込められている。
これらの構成されたCPの精度は、様々なモーメントモーメントの計算によって確認されている。
CPは閉じ込められたH原子(および等電子系列)に対して報告され、情報理論の枠組みを採用することを検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 16:38:15 GMT)
An exploration of the influence of path choice in game-theoretic
attribution algorithms [0.0] 統合パスのモデルと選択が、結果として生じる特徴属性にどのように影響するかを検討する。
介入型Shapleyのマルチパスアプローチは,Aumann-Shapleyの単一直線パスよりも一貫した帰属性が低いことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 19:33:47 GMT)
An Operational Definition of Topological Order [0.0] トポロジカルな誤り訂正を行うシステムの機能としてトポロジカルな順序を解釈できることを示す。
開系における位相秩序の存在と位相遷移を位相的に自明な状態に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 19:00:19 GMT)
Adaptive Sampling of Pareto Frontiers with Binary Constraints Using
Regression and Classification [0.0] 本稿では,二項制約を持つブラックボックス多目的最適化問題に対する適応最適化アルゴリズムを提案する。
本手法は確率的回帰モデルと分類モデルに基づいており,最適化目標のサロゲートとして機能する。
また,予想される超体積計算を高速化するために,新しい楕円形トランケーション法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 10:10:49 GMT)
Active Selection of Classification Features [0.0] 人口統計などの補助的データは、最も有益なMRIスキャンを持つ個人を含む小さなサンプルを選択するのに役立ちます。
本研究では,2つの実用的手法を提案し,その性能を3つの実世界のベンチマークデータセットで評価する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 18:19:08 GMT)
A Straightforward Framework For Video Retrieval Using CLIP [0.0] ビデオ検索は、テキストクエリがビデオとマッチする、あるいはその逆を行う、難しいタスクである。
このような問題に対処する既存のアプローチのほとんどは、ユーザによるアノテーションに依存しています。
本稿では,このアノテーションを必要とせず,映像表現を得るための言語画像モデルである clip の応用について検討する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Feb 2021 17:55:07 GMT)