Zeroth-Order Algorithms for Smooth Saddle-Point Problems [117.4] ゼロオーダーのオラクルを用いてサドルポイント問題を解くアルゴリズムをいくつか提案する。
解析により、この項の収束率は、一階法よりも$log n$因子の方が悪いことが示されている。
また、混合構成を考慮し、その部分に対してゼロ階のオラクルを使用する1/2階法を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Feb 2021 19:13:00 GMT)
Exposing Semantic Segmentation Failures via Maximum Discrepancy
Competition [102.8] オープンビジュアルの世界において,既存の意味セグメンテーション手法の失敗を露呈することで,質問に答える。
モデル改ざんに関するこれまでの研究に触発され、任意に大きい画像セットから始まり、2つのセグメンテーション方法間の差分法(MAD)をMAximizingすることによって、小さな画像セットを自動的にサンプリングします。
選択された画像は、2つの方法のいずれか(または両方)を偽造する最大の可能性を持っている。
また,MADコンペティションにおいて,障害の露呈が困難であるセグメンテーション法について検討した。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Feb 2021 16:06:25 GMT)
Efficient Methods for Structured Nonconvex-Nonconcave Min-Max
Optimization [98.1] 定常点に収束する一般化外空間を提案する。
このアルゴリズムは一般の$p$ノルド空間だけでなく、一般の$p$次元ベクトル空間にも適用される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Feb 2021 22:09:24 GMT)
Transformers with Competitive Ensembles of Independent Mechanisms [97.9] 隠れた表現とパラメータを複数のメカニズムに分割し、注意を通して情報を交換する新しいトランスフォーマー層を提案する。
TIM を大規模 BERT モデル、画像変換器、および音声強調について研究し、意味的に意味のある専門化とパフォーマンスの向上の証拠を見つけます。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Feb 2021 21:48:46 GMT)
Pareto-Frontier-aware Neural Architecture Generation for Diverse Budgets [93.8] 既存の手法は、しばしばそれぞれの目標予算を独立したアーキテクチャで検索する。
モデル推論のみで任意の予算で効率的なアーキテクチャを自動生成する汎用アーキテクチャ生成器を提案する。
3つのプラットフォーム(モバイル、CPU、GPUなど)における広範な実験は、提案手法が既存のNAS法よりも優れていることを示している。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Feb 2021 13:59:17 GMT)
Incorporating Causal Graphical Prior Knowledge into Predictive Modeling
via Simple Data Augmentation [93.0] 因果グラフ(CG)は、データ分散の背後にあるデータ生成プロセスの知識のコンパクトな表現である。
本研究では,条件付き独立性(CI)関係の事前知識を活用可能なモデルに依存しないデータ拡張手法を提案する。
本手法は,小データシステムにおける予測精度の向上に有効であることを実験的に示した。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Feb 2021 06:13:59 GMT)
Searching for Robustness: Loss Learning for Noisy Classification Tasks [81.7] テイラーを用いたフレキシブルな損失関数群をパラメタライズし、この空間におけるノイズロスの探索に進化的戦略を適用する。
その結果、ホワイトボックスの損失は、さまざまな下流タスクで効果的なノイズロバスト学習を可能にするシンプルで高速な「プラグアンドプレイ」モジュールを提供します。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Feb 2021 15:27:22 GMT)
Deep Polynomial Neural Networks [77.7] $Pi$Netsは拡張に基づいた関数近似の新しいクラスである。
$Pi$Netsは、画像生成、顔検証、および3Dメッシュ表現学習という3つの困難なタスクで、最先端の結果を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Feb 2021 13:32:18 GMT)
Deep Learning-based Compressive Beam Alignment in mmWave Vehicular
Systems [75.8] 車両用チャネルは、より少ないチャネル測定でビームアライメントに活用できる構造を示す。
構造化圧縮センシング(CS)行列を設計するための深層学習手法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Feb 2021 04:38:12 GMT)
Graph Self-Supervised Learning: A Survey [73.9] SSL(Self-supervised Learning)は、グラフデータの有望でトレンドの学習パラダイムとなっています。
グラフデータにSSL技術を用いた既存のアプローチをタイムリーかつ包括的にレビューします。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Feb 2021 03:04:21 GMT)
Parallel Stochastic Mirror Descent for MDPs [72.8] 無限水平マルコフ決定過程(MDP)における最適政策学習の問題を考える。
リプシッツ連続関数を用いた凸プログラミング問題に対してミラー・ディクセントの変種が提案されている。
このアルゴリズムを一般の場合において解析し,提案手法の動作中に誤差を蓄積しない収束率の推定値を得る。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Feb 2021 19:28:39 GMT)
Revisiting Peng's Q($\lambda$) for Modern Reinforcement Learning [69.4] オフライン多段階強化学習アルゴリズムは、保守的および非保守的アルゴリズムからなる。
最近の研究では、非保守的アルゴリズムが保守的アルゴリズムよりも優れていることが示されている。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Feb 2021 02:29:01 GMT)
Transformer in Transformer [59.1] パッチレベルとピクセルレベルの表現の両方をモデル化するトランスフォーマー・iN変換器(TNT)モデルを提案する。
我々のTNTはImageNetで811.3%の精度を達成しており、同様の計算コストでDeiTよりも1.5%高い。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Feb 2021 03:12:16 GMT)
Near-Optimal Regret Bounds for Contextual Combinatorial Semi-Bandits
with Linear Payoff Functions [53.8] 我々は、C$2$UCBアルゴリズムが分割マトロイド制約に対して最適な後悔結合$tildeO(dsqrtkT + dk)$を有することを示した。
一般的な制約に対して,C$2$UCBアルゴリズムで腕の報酬推定値を変更するアルゴリズムを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Feb 2021 11:22:30 GMT)
Anomaly Detection on Attributed Networks via Contrastive Self-Supervised
Learning [50.2] 本論文では,アトリビュートネットワーク上の異常検出のためのコントラスト型自己監視学習フレームワークを提案する。
このフレームワークは、新しいタイプのコントラストインスタンスペアをサンプリングすることで、ネットワークデータからのローカル情報を完全に活用します。
高次元特性と局所構造から情報埋め込みを学習するグラフニューラルネットワークに基づくコントラスト学習モデルを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Feb 2021 03:17:20 GMT)
RA-GCN: Graph Convolutional Network for Disease Prediction Problems with
Imbalanced Data [47.0] クラス不均衡は疾患予測の分野でよく知られた問題である。
本稿では,グラフベースの分類器の性能を高めるために,Re-weighted Adversarial Graph Convolutional Network (RA-GCN)を提案する。
本研究では,ra-gcnの合成および3種類の医療用データセットに対する優越性を示す。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Feb 2021 14:06:27 GMT)
Terahertz-Band Joint Ultra-Massive MIMO Radar-Communications:
Model-Based and Model-Free Hybrid Beamforming [45.3] テラヘルツ(THz)バンドにおける無線通信とセンシングを,有望な短距離技術として検討した。
THz通信では、伝搬損失を補償する超大質量マルチ入力マルチ出力(UM-MIMO)アンテナシステムが提案されています。
我々は,新しいgroup-of-subarrays (gosa) um-mimo構造のためのモデルベースおよびモデルフリー技術に基づくthzハイブリッドビームフォーマを開発した。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Feb 2021 21:28:34 GMT)
Silent versus modal multi-speaker speech recognition from ultrasound and
video [43.9] 舌の超音波画像と唇の映像から多話者音声認識について検討した。
モーダル音声からの画像データの訓練を行い,2つの発話モード(無声モードとモーダル音声)のマッチングテストセットの評価を行った。
画像データからの無声音声認識はモーダル音声認識に比べて低調であり,訓練とテストの発話モードミスマッチが原因と考えられる。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Feb 2021 21:34:48 GMT)
FeatureNorm: L2 Feature Normalization for Dynamic Graph Embedding [39.5] グラフ畳み込みネットワーク(GCN)は、非ユークリッドアプリケーションドメインで広く研究され、利用されている。
本稿では,まずノード埋め込み空間における縮小特性を解析し,単純で汎用的な手法を設計する。
実世界の4つの動的グラフデータセットと競合ベースラインモデルの比較実験により,提案手法の有効性が示された。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Feb 2021 09:13:47 GMT)
A Parameter-free Algorithm for Convex-concave Min-max Problems [33.4] 洞窟なし最適化アルゴリズムは、学習速度を調整せずに初期点に対して収束率が最適であるアルゴリズムを指す。
副産物として,パラメータフリーなアルゴリズムを用いて,成長条件付きmin-max問題の高速速度を求める新しいアルゴリズムを設計する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Feb 2021 18:10:06 GMT)
A Survey on Stance Detection for Mis- and Disinformation Identification [32.8] オンライン上の虚偽情報の検出において,姿勢検出が重要な課題となっている。
姿勢検出と誤情報検出の関係について, 総合的な視点からの調査は行われていない。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Feb 2021 15:27:22 GMT)
A Simple But Effective Approach to n-shot Task-Oriented Dialogue
Augmentation [32.4] 本稿では,タスク指向対話を完全自動で生成するフレームワークを提案する。
我々のフレームワークはタスク指向対話における各ターンペアは特定の機能を持つという単純な考え方を用いています。
いくつかのドメインの微調整シナリオの大幅な改善を観察します。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Feb 2021 18:55:12 GMT)
Towards Intelligent RAN Slicing for B5G: Opportunities and Challenges [30.1] 5Gネットワークおよびそれ以上(B5G)は、物理インフラの仮想インスタンス(スライス)を鍛造することでネットワークスライシングの概念を取り入れている。
本稿ではRANスライシング(RAN-S)設計を強調する。
スライスアイソレーションを確保しながらフレキシブルに(re)構成できるオンデマンドRAN-Sの形成は難しい。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Feb 2021 14:24:09 GMT)
Detecting Abusive Language on Online Platforms: A Critical Analysis [28.7] オンラインプラットフォーム上での虐待言語は社会問題である。
ヘイトスピーチ、暴言、サイバーいじめなど、乱用する言語には多くの種類がある。
オンラインプラットフォームは、社会的害を制限し、法律を遵守し、ユーザーのためのより包括的な環境を作成するために、それを緩和しようとします。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Feb 2021 08:01:10 GMT)
Neural Architecture Search From Task Similarity Measure [28.5] フィッシャー情報の観点から定義された様々なタスク間の類似度測定に基づくニューラルネットワークアーキテクチャ検索フレームワークを提案する。
目標と既存のタスクの集合との関係を利用することで、アーキテクチャの探索空間を大幅に削減することができる。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Feb 2021 15:26:14 GMT)
Hogwild! over Distributed Local Data Sets with Linearly Increasing
Mini-Batch Sizes [27.0] Hogwild!は非同期のGradient Descentを実装し、複数のスレッドが並列に、トレーニングデータを含む共通のリポジトリにアクセスする。
通信コストを削減するため,ローカルな計算ノードがより小さなミニバッチサイズを選択し始める方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Feb 2021 03:53:19 GMT)
Successive Subspace Learning: An Overview [25.9] 逐次サブスペース学習(SSL)は,データ単位固有の統計特性に基づいた,軽量で教師なしな特徴学習手法を提供する。
特に小さなデータセットでは、有望な結果を示している。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Feb 2021 04:03:45 GMT)
Approximating a Target Distribution using Weight Queries [25.4] 本稿では,データセットの例を反復的に選択し,対応する重み付けクエリを実行する対話型アルゴリズムを提案する。
我々は,アルゴリズムが検出した再重み付けと,最も達成可能な再重み付けとの間の全変動距離に依存する近似を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Feb 2021 17:56:58 GMT)
Variational Laplace for Bayesian neural networks [25.1] Variational Laplaceは、ニューラルネットワークの重みをサンプリングすることなく、ELBOを推定する可能性の局所近似を利用する。
分散パラメータの学習率を増加させることで早期停止を回避できることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Feb 2021 14:06:29 GMT)
Lifelong Learning based Disease Diagnosis on Clinical Notes [24.1] 本稿では,医学的実体と文脈の融合,エピソディクス記憶の埋め込み,知識の保持に注意を払うことを提案する。
各種病院から収集した臨床記録を含む新しいベンチマークjarvis-40を樹立した。
提案手法は,提案するベンチマークで最先端の性能が得られることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Feb 2021 09:23:57 GMT)
GRAD-MATCH: A Gradient Matching Based Data Subset Selection for
Efficient Learning [23.8] 我々は、トレーニングや検証セットの勾配と密接に一致する部分集合を見つける汎用フレームワークgrad-matchを提案する。
GRAD-MATCHは、最近のデータ選択アルゴリズムよりも大きく、一貫して優れていることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Feb 2021 04:09:32 GMT)
Walk2Map: Extracting Floor Plans from Indoor Walk Trajectories [23.3] 室内を歩く人の軌跡からフロアプランを生成するデータ駆動型アプローチであるWalk2Mapを紹介します。
データ駆動慣性オドメトリーの進歩により、そのような最小限の入力データは、コンシューマレベルのスマートフォンのIMU読み取りから得ることができる。
スキャンした3d屋内モデルを用いてネットワークをトレーニングし、屋内歩行軌跡にカスケードな方法で適用する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Feb 2021 16:29:09 GMT)
Online Behavioral Analysis with Application to Emotion State
Identification [23.0] 提案モデルは,行動データからより識別的特徴を効果的に抽出することができる。
提案モデルは,オンラインデータ解析の要件を満たすために,最適投影の方向を効率的に求めることができる。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Feb 2021 23:53:52 GMT)
Improving Longer-range Dialogue State Tracking [22.6] 対話状態追跡(DST)はタスク指向対話システムにおいて重要な要素である。
本稿では,より長い対話処理を特に重視したDSTの全体的な性能向上を目指す。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Feb 2021 02:44:28 GMT)
CP-MDP: A CANDECOMP-PARAFAC Decomposition Approach to Solve a Markov
Decision Process Multidimensional Problem [21.8] テンソル分解法を用いて多次元問題に対するMDPソルバを開発する。
われわれのアプローチは、メモリを大幅に減らして、より大きな問題を計算できることを示した。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Feb 2021 21:33:19 GMT)
Super-resolution-based Change Detection Network with Stacked Attention
Module for Images with Different Resolutions [20.9] 環境保護と都市計画において,変化検出は重要な役割を担っている。
従来のサブピクセルに基づく、解像度の異なる画像による変更検出は、重大なエラー蓄積につながる可能性がある。
注目モジュールを積み重ねた超解像型変化検出ネットワーク(SRCDNet)を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Feb 2021 11:17:40 GMT)
Experimental Design for Regret Minimization in Linear Bandits [19.8] オンライン・リニア・バンドレットにおける後悔を最小限に抑える設計に基づく新しいアルゴリズムを提案する。
我々は、現在最先端の有限時間後悔保証を提供し、このアルゴリズムが帯域幅と半帯域幅の両方のフィードバックシステムに適用可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Feb 2021 01:07:39 GMT)
PA-ResSeg: A Phase Attention Residual Network for Liver Tumor
Segmentation from Multi-phase CT Images [19.7] 肝腫瘍分節の多相特徴をモデル化するための位相注意残差ネットワーク(pa-resseg)を提案する。
提案手法は, 異なるデータセットと異なるバックボーンにおけるロバスト性と一般化能力を示す。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Feb 2021 17:30:09 GMT)
Efficient Transformer based Method for Remote Sensing Image Change
Detection [17.6] シーン内のオブジェクトの複雑さのため、高解像度なリモートセンシングcdは依然として困難である。
空間時間領域内のコンテキストを効率的に効果的にモデル化するためのバイテンポラル画像変換器(BiT)を提案する。
BiTベースのモデルは、計算コストとモデルパラメータのわずか3倍のコストで純粋に畳み込みベースラインを著しく上回る。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Feb 2021 13:08:46 GMT)
Countering Malicious DeepFakes: Survey, Battleground, and Horizon [17.2] DeepFakeと呼ばれる深い生成的アプローチによる顔の外観の作成と操作は、大きな進歩を遂げました。
この新しい技術の邪悪な側面は、別の一般的な研究、すなわち本物のものから偽の顔を識別することを目的としたDeepFake検出を提示します。
コミュニティにおけるDeepFake関連の研究の急速な発展に伴い、双方(すなわちDeepFakeの生成と検出)は戦場の関係を形成している。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Feb 2021 13:48:54 GMT)
Transform Network Architectures for Deep Learning based End-to-End
Image/Video Coding in Subsampled Color Spaces [16.8] 本稿では,YUV 4:2:0フォーマットをサポートする様々なDLEC設計について検討する。
YUV 4:2:0データのコーディング効率を改善するために、新しい変換ネットワークアーキテクチャが提案されている。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Feb 2021 06:47:27 GMT)
DeepBLE: Generalizing RSSI-based Localization Across Different Devices [16.7] 複数のビーコンから計測されたRSSIを用いてスマートフォンをローカライズする,ディープリカレントネットワークであるDeepBLEを用いたデータ駆動型アプローチを提案する。
実験の結果,スマートフォンモデル間でのRSSI測定のばらつきは極めて高いことがわかった。
そこで本研究では,半教師付き学習手法を用いて,新たな統計類似性損失(SSL)を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Feb 2021 15:44:41 GMT)
Generalized Chernoff Sampling for Active Testing, Active Regression and
Structured Bandit Algorithms [16.2] 本稿では,組織的バンディット設定におけるアクティブラーニングとベストアーム識別について検討する。
チャーノフの元々のアクティブテスト手順に対する新しいサンプル境界複雑性を得る。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Feb 2021 09:26:45 GMT)
Learning Constrained Distributions of Robot Configurations with
Generative Adversarial Network [16.0] 高次元ロボットシステムでは、有効な構成空間の多様体はしばしば複素形状を持つ。
このような制約下で有効なロボット構成の分布を学習するための生成的敵ネットワークアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Feb 2021 00:23:57 GMT)
Object affordance as a guide for grasp-type recognition [15.7] 本研究では,各オブジェクトオン畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に基づく把握型認識に対するオブジェクトアレイランスの効果を解析した。
その結果,対象物価はCNNを双方のシナリオでガイドし,その精度を 1) 候補の不可避な把握型を除外し,2) 有意な把握型を増強した。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Feb 2021 17:03:32 GMT)
Learning with Smooth Hinge Losses [15.3] 我々は、$psi_G(alpha;sigma)$と$psi_M(alpha;sigma)$の2つの滑らかなヒンジ損失を紹介します。
テキスト分類タスクの実験では,提案したSSVMが実世界のアプリケーションに有効であることが示されている。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Feb 2021 14:50:02 GMT)
The Age of Correlated Features in Supervised Learning based Forecasting [14.5] 本稿では,情報新鮮度が教師あり学習に基づく予測に与える影響を分析する。
これらの応用において、ニューラルネットワークは、複数の相関した特徴に基づいて時間変化目標(例えば、太陽エネルギー)を予測するように訓練される。
情報理論的なアプローチを用いて,最小の学習損失が特徴の年齢の関数であることを証明した。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Feb 2021 00:10:49 GMT)
High-Dimensional Bayesian Optimization with Sparse Axis-Aligned
Subspaces [14.0] スパース軸整列部分空間上で定義される代理モデルは、柔軟性とパーシモニーの間に魅力的な妥協をもたらすと我々は主張する。
提案手法は,ハミルトニアンモンテカルロを推論に用い,未知の目的関数のモデル化に関連するスパース部分空間を迅速に同定できることを実証する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Feb 2021 23:06:24 GMT)
End-to-end Uncertainty-based Mitigation of Adversarial Attacks to
Automated Lane Centering [12.1] 我々は,認識,計画,制御モジュール全体にわたる敵の攻撃の影響に対処するエンドツーエンドアプローチを提案する。
われわれのアプローチは、敵攻撃の影響を効果的に軽減し、元のOpenPilotよりも55%から90%改善できる。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Feb 2021 22:36:32 GMT)
Lane Detection Model Based on Spatio-Temporal Network With Double
Convolutional Gated Recurrent Units [12.0] レーン検出は今後しばらくは未解決の問題として残るだろう。
二重円錐 Gated Recurrent Units (ConvGRUs) を用いた時空間ネットワークは、困難なシーンにおける車線検出に対処することを提案した。
我々のモデルは最先端の車線検出モデルより優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Feb 2021 11:59:41 GMT)
PRISM: A Unified Framework of Parameterized Submodular Information
Measures for Targeted Data Subset Selection and Summarization [11.3] 我々はprism(modized subular information measure のリッチクラス)を提案する。
PRISMは、ターゲットとするサブセットが望まれるアプリケーションで使用できる。
PRISM-TSSは,対象の要約に関する過去の作業の一般化と統一を図っている。
最先端のPRISM-TSSとPRISM-TSUMの優位性を実証的に検証します。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Feb 2021 04:53:47 GMT)
Efficient Frequency Doubling with Active Stabilization on Chip [11.0] 薄膜ニオブ酸リチウム(TFLN)はナノフォトニクスよりも優れている。
我々は,TFLNの強誘電率,高次非線形性,強電気光学効果を活かしたチップを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Feb 2021 20:07:58 GMT)
Content Masked Loss: Human-Like Brush Stroke Planning in a Reinforcement
Learning Painting Agent [10.8] 本稿では,モデル報酬関数を用いた新たな損失関数を提案する。
以上の結果から,コンテンツマスクモデルによるデジタル絵画は,既存の手法よりも早期に被写体を検出できることがわかった。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Feb 2021 16:28:47 GMT)
ProbLP: A framework for low-precision probabilistic inference [10.2] 低精度確率推論ハードウェアの分析と設計を自動化するフレームワークであるProbLPを提案する。
最悪のエラーバウンドとハードウェアエネルギーモデルに基づいて、適切なエネルギー効率の表現を自動的に選択する。
並列性、パイプライン化、低精度演算を利用した推論ネットワークのためのカスタムハードウェアを生成する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Feb 2021 13:41:16 GMT)
NEUROSPF: A tool for the Symbolic Analysis of Neural Networks [10.1] 本稿では,ニューラルネットワークの記号解析ツールであるNEUROSPFを提案する。
トレーニングされたニューラルネットワークモデルによって、このツールはアーキテクチャとモデルパラメータを抽出し、それらをJava表現に変換する。
NEUROSPFは、モデルのパラメータを解析するための特殊なピアクラスをエンコードし、効率的な分析を可能にします。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Feb 2021 04:28:11 GMT)
Underproduction: An Approach for Measuring Risk in Open Source Software [9.7] 「アンダープロダクション」は、ソフトウェアエンジニアリングの労働力の供給が、生産されたソフトウェアに依存している人々の要求と一致しないときに起こる。
本稿では、ソフトウェアにおける相対的アンダープロダクションを特定するための概念的フレームワークと、我々のフレームワークを包括的データセットに適用するための統計的手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Feb 2021 23:18:21 GMT)
Fast-Convergent Dynamics for Distributed Resource Allocation Over Sparse
Time-Varying Networks [8.8] 本稿では,時間変動マルチエージェントネットワーク上のリソース割り当てを解決するために分散ダイナミクスを配置する。
各エージェントの状態は、そのエージェントで使用される/生成されるリソースの量を表し、リソースの総量は固定される。
これは、モバイルエッジコンピューティング、スマートグリッド上の経済的ディスパッチ、マルチエージェントカバレッジコントロールなどの分散アプリケーションによって動機付けられます。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Feb 2021 09:08:54 GMT)
A Brief Introduction to Generative Models [8.0] 我々は、機械学習の中心課題として生成モデリングを導入し、動機づける。
KL-発散の最小化としてどのように解釈できるかを概説する。
本稿では,推定分布と実データ分布の差異を考察する代替逆アプローチを検討する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Feb 2021 16:49:41 GMT)
Expert decision support system for aeroacoustic classification [7.4] このシステムは、スペクトル情報と空間情報に基づく音響特性の計算、2これらの特性に基づくソースのクラスタリングの2つのステップで構成されています。
スペクトルの特性と特性を捉えた様々なエアロ音響特性が提案されている。
与えられたサンプルデータに対して、この方法は、ソースタイプの人間エキスパート分類に対応するソースタイプクラスタを生成する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Feb 2021 15:47:59 GMT)
Disentangling Geometric Deformation Spaces in Generative Latent Shape
Models [6.9] 3dオブジェクトの完全な表現には、変形の空間を解釈可能な方法で特徴づける必要がある。
本研究では,物体形状の空間を剛性方向,非剛性ポーズ,内在的な形状に分解する3次元形状の不整合の事前生成モデルを改善する。
得られたモデルは、対応式、ラベル、さらには剛体的なアライメントなしで、生の3d形状から訓練することができる。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Feb 2021 06:54:31 GMT)
Linking the Dynamics of User Stance to the Structure of Online
Discussions [6.9] 議論対象に対するユーザのスタンスが,オンライン上での議論に影響を及ぼすかどうかを考察する。
機械学習モデルに基づいた一連の予測演習をセットアップしました。
その結果,最も情報に富む特徴は,ユーザが参加することを好む議論のスタンス・コンポジションに関係していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Feb 2021 23:59:34 GMT)
Did Chatbots Miss Their 'Apollo Moment'? A Survey of the Potential, Gaps
and Lessons from Using Collaboration Assistants During COVID-19 [6.4] AI全般、そしてコラボレーションアシスタント(略してCAやチャットボット)が、真の世界的な流行(COVID-19パンデミック)で使われてきたことに注目します。
チャットボットは、状況に応じてパーソナライズされ、信頼性の高い意思決定サポートを大規模に提供できたとき、その"apollo moment"を見逃していた。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Feb 2021 19:08:54 GMT)
Physarum Polycephalum Intelligent Foraging Behaviour and Applications --
Short Review [6.1] このレビューは、最近のphysarum polycephalumの生物学的側面、数学的モデル、およびphysarum bio-inspired algorithmsとその応用を概観する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Feb 2021 10:19:41 GMT)
Meta-Learning with Graph Neural Networks: Methods and Applications [5.8] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフデータ上のディープニューラルネットワークの一般化である。
利用可能なサンプルが少ない場合、GNNは制限される。
近年、研究者はGNNにメタラーニングを適用し始めている。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Feb 2021 06:19:11 GMT)
A New K means Grey Wolf Algorithm for Engineering Problems [5.4] 本論文の主な目的は、局所オプティマに閉じ込められているGWO問題を克服することである。
提案アルゴリズムは K-means clustering Grey Wolf Optimization (KMGWO) と呼ばれる。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Feb 2021 04:29:07 GMT)
Statistical Measures For Defining Curriculum Scoring Function [5.3] 実画像データセット上での畳み込みニューラルネットワークとフルコネクテッドニューラルネットワークの性能向上を示します。
暗黙のカリキュラム順序からの洞察に動機づけられ,簡単なカリキュラム学習戦略を導入する。
また,動的カリキュラム学習アルゴリズムの性能について提案・検討する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Feb 2021 07:25:49 GMT)
Supervised Learning in the Presence of Concept Drift: A modelling
framework [5.2] 非定常環境における教師あり学習の研究のためのモデリングフレームワークを提案する。
学習システムの例として、分類のためのプロトタイプベースの学習ベクトル量子化(LVQ)と回帰タスクのための浅層ニューラルネットワークをモデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Feb 2021 20:45:45 GMT)
Hierarchical Variational Auto-Encoding for Unsupervised Domain
Generalization [4.7] 可変オートエンコーダの枠組みの中で生成的アプローチを選択し、監視なしで新しい領域に一般化できる監視されていないアルゴリズムを提案する。
本手法は複雑な設定でもクラスラベル特定情報からドメイン固有情報を分離する表現を学習することができる。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Feb 2021 13:35:03 GMT)
Unsupervised Representations Predict Popularity of Peer-Shared Artifacts
in an Online Learning Environment [4.4] 我々は, (a) 文脈行動ログ (b) テキストの内容, (c) インストラクターが特定した特徴の集合によって, 学生の成果物を表現している。
文脈的行動ログから学習したニューラルネットワークの埋め込み表現が,人気を最も強く予測していることがわかった。
この表現は、人間のラベル付けの努力を伴わずに学習できるため、より包括的な学生の相互作用を形作る可能性が開ける。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Feb 2021 09:13:09 GMT)
Accurate and Interpretable Machine Learning for Transparent Pricing of
Health Insurance Plans [3.8] 医療保険会社は米国人口の半分をカバーし、年間1.2兆米ドルを支払って会員の医療費をカバーしている。
医療保険会社におけるアクチュアリーとアンダーライターの役割は、どのリスクを取るか、そのリスクをどのように価格で評価し、組織の利益性を確保するのに役立つ。
患者レベルと雇用者レベルという2つのモデルを作成し,雇用者グループに対する年会費の予測を行った。
我々のモデルは、保険会社の既存の価格モデルよりも20%良いパフォーマンスを示し、譲歩機会の84%を特定できた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Feb 2021 22:47:22 GMT)
BiconNet: An Edge-preserved Connectivity-based Approach for Salient
Object Detection [3.4] 既存のSaliencyベースのSODフレームワークをバックボーンとして使用できることを示す。
5つのベンチマークデータセットの総合的な実験を通して,提案手法が最先端のSOD手法より優れていることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Feb 2021 21:39:04 GMT)
Pedestrian Motion State Estimation From 2D Pose [3.2] 歩行者の交通違反やフレキシブルで変化しやすい性質は、歩行者の行動や意図を予測するのを難しくする。
歩行者運動状態やその他の影響要因と組み合わせることで、不要な事故を避けるために歩行者の意図を予測することができる。
本稿では,提案アルゴリズムをJAAD公開データセット上で検証し,既存の手法と比較して精度を11.6%向上させる。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Feb 2021 07:00:06 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） (Sat, 27 Feb 2021 12:03:44 GMT)
SUM: A Benchmark Dataset of Semantic Urban Meshes [3.0] 本稿では、意味的都市メッシュの新しいベンチマークデータセット、新しい半自動アノテーションフレームワーク、および3Dメッシュのためのオープンソースアノテーションツールを紹介します。
特に我々のデータセットはヘルシンキ(フィンランド)の約4km2で、6つのクラスでカバーしています。
注釈付きデータセット上のいくつかの代表的な3Dセマンティックセグメンテーション手法のパフォーマンスを比較します。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Feb 2021 23:26:21 GMT)
Color-Coded Symbology and New Computer Vision Tool to Predict the
Historical Color Pallets of the Renaissance Oil Artworks [2.9] 我々は,ルネサンス油彩画においてアーティストが使用した色彩の独自性を予測・分析し,色パレットの可能性について論じる。
このフレームワークの目的は、カラーシンボルと画像強調ツールを使用して、ルネサンス油彩画の歴史的カラーパレットを予測することである。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Feb 2021 15:16:35 GMT)
Incorporating Domain Knowledge into Deep Neural Networks [2.2] ドメイン知識の導入は、科学的アシスタントの構築だけでなく、人間と機械の協調によるデータの理解に関わる多くの分野にも特に関心がある。
本稿では,これらの知識を論理的および数値的制約としてエンコードする2つの幅広い手法について検討し,これらの手法のサブカテゴリで得られた手法と結果について述べる。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Feb 2021 10:39:43 GMT)
FisheyeSuperPoint: Keypoint Detection and Description Network for
Fisheye Images [2.2] キーポイントの検出と記述はコンピュータビジョンシステムで一般的に使用されるビルディングブロックである。
SuperPointは、ホモグラフィー推定における最先端の結果を達成した自己監視型キーポイント検出器およびディスクリプタです。
本稿では,魚眼画像の学習を可能にする魚眼適応パイプラインを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Feb 2021 11:26:34 GMT)
Scalable Causal Transfer Learning [2.0] 本論文では,ソースドメインとターゲットドメインにまたがる不変因果的特徴を特定するアルゴリズムSCTLを提案する。
SCTLは、因果構造、介入の種類、または介入対象に関する事前の知識を必要としない。
SCTLに固有の局所性があり、SCTLを実際にスケーラブルで堅牢にする。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Feb 2021 06:25:06 GMT)
Constrained Differentially Private Federated Learning for Low-bandwidth
Devices [1.1] 本稿では,新しいプライバシー保護型連合学習方式を提案する。
これは、差分プライバシーに基づく理論上のプライバシー保証を提供する。
上流と下流の帯域幅を標準のフェデレート学習と比較して最大99.9%削減する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Feb 2021 22:25:06 GMT)
Inferring Unobserved Events in Systems With Shared Resources and Queues [0.9] 実生活システムは、しばしば起こる全ての出来事のサブセットのみを記録する。
共有リソースを持つプロセスの動作を理解し,分析するために,発生したに違いないが記録されていないイベントのタイムスタンプの境界を再構築することを目的としている。
我々は、非観測イベントのタイムスタンプを効率的に導き出すために、エンティティトレース上の線形プログラミングを使用する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Feb 2021 09:34:01 GMT)
Natural Language Processing Advancements By Deep Learning: A Survey [0.8] この調査は、ディープラーニングの恩恵を受けたNLPのさまざまな側面と応用を分類し、対処する。
コアNLPタスクとアプリケーションをカバーするもので、深層学習手法とモデルがどのようにこれらの領域を前進させるかを記述している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Feb 2021 14:02:09 GMT)
Scalable federated machine learning with FEDn [0.3] FEDnは地理的に分散した機械学習環境をシミュレートするフレームワークである。
FEDnの主な機能は、クロスデバイスとクロスサイロのトレーニング設定の両方をサポートすることである。
これによりFEDnは、幅広い機械学習アプリケーションを現実的な環境で研究するための強力なツールとなる。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Feb 2021 07:30:31 GMT)
Deep Active Shape Model for Face Alignment and Pose Estimation [0.2] アクティブシェイプモデル(Active Shape Model、ASM)は、ターゲット構造を表すオブジェクトシェイプの統計モデルです。
本稿では,顔のアライメントと頭部のポーズ推定のためにASMによって正規化された損失関数を備えた,軽量な畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アーキテクチャを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Feb 2021 03:46:54 GMT)
Generative chemical transformer: attention makes neural machine learn
molecular geometric structures via text [0.2] 本稿では,化学用語の深い理解に基づいて,所望の条件を満たす分子を生成するニューラルマシンを提案する。
gctの注意機構は分子構造のより深い理解を可能にする。
GCTは、ある言語の化学規則と文法の両方を満たす非常に現実的な化学文字列を生成する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Feb 2021 13:34:36 GMT)
Student-Initiated Action Advising via Advice Novelty [0.1] 状態の新規性や不確実性評価を生かした学生主導の手法が,有望な結果を得た。
本稿では、ランダムネットワーク蒸留(RND)を用いて、アドバイスの新規性を測定することによって、学生主導のアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Feb 2021 08:49:43 GMT)
Tree of Knowledge: an Online Platform for Learning the Behaviour of
Complex Systems [0.0] treeofknowledgeは複雑なシステムから複雑な振る舞いを学ぶために特別に設計された新しい方法論を実装している。
多くの異種データセットからエージェントの振る舞いを学び、興味の現象が直接観察されていなくても、これらのデータセットから学習することができる。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Feb 2021 19:39:14 GMT)
Spline parameterization of neural network controls for deep learning [0.0] 我々は、ニューラルネットワークの訓練可能なパラメータである係数の固定数のBスプライン基底関数を選択する。
スプラインベースのニューラルネットワークがハイパーパラメータに対する学習問題の堅牢性を高めることを数値的に示す。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Feb 2021 19:35:45 GMT)
Reinforcement Learning-Based Joint Self-Optimisation Method for the
Fuzzy Logic Handover Algorithm in 5G HetNets [0.0] 5Gのヘテロジニアスネットワーク(HetNets)は、4Gマクロシステム内に大規模な小さな基地局(BSs)を配置することで、ユーザに対してより高いネットワークカバレッジとシステム容量を提供できる。
現在のハンドオーバ(HO)トリガー機構A3イベントは、マクロシステムのモビリティ管理のためにのみ設計された。
本研究は,自己組織化ネットワーク(SON)の概念に触発され,自動ネットワーク保守を実現する自己最適化トリガ機構を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Feb 2021 07:26:07 GMT)
Reasons behind growing adoption of Cloud after Covid-19 Pandemic and
Challenges ahead [0.0] Covid-19は、クラウドの採用を、徐々に近づきつつある将来的な変革ではなく、組織にとって直接的な優先事項にしている。
Cloudの利点は、企業の従業員ではなくエンジニアが、ハードウェアベースのクローズドなITインフラストラクチャに依存しないという事実にある。
これにより、世界中のさまざまなリージョンでクラウド上で動作するシステムの管理とサポートが可能な、熟練したクラウドスペシャリストに対する大きな需要が生まれました。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Feb 2021 10:32:10 GMT)
Optimal control of point-to-point navigation in turbulent time-dependent
flows using Reinforcement Learning [0.0] 複素流体中の2点間の移動時間を最小化する経路を求める問題に関する理論的および数値的な結果を示す。
我々は、ActorCriticアルゴリズムが時間非依存またはカオス的に進化するフロー構成の存在下で準最適解を見つけることができることを示した。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Feb 2021 21:31:18 GMT)
Observing quantum coherence from photons scattered in free-space [0.0] 我々は、散乱した非線形光子から量子コヒーレンスを転送し、回収するための新しいアプローチを示す。
散乱光子の観測時間ビン可視性は、-45度から+45度の範囲で95%ドル高い値のままであった。
提案手法は,散乱信号からの光子コヒーレンスを自由空間環境における量子センシング,イメージング,通信に応用するための研究・開発のための新しい線を開拓すると考えられる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Feb 2021 19:26:11 GMT)
Machine Learning Techniques to Construct Patched Analog Ensembles for
Data Assimilation [0.0] 本稿では,cAnEnOIの機械学習コンポーネントに対する一般および変分オートエンコーダについて検討する。
グローバル空間領域を消化可能なチャンクに分割するパッチ法を提案する。
この新しいアルゴリズムを1Dトイモデルでテストすると、より大きなパッチサイズにより、正確な生成モデルのトレーニングが困難になることがわかります。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Feb 2021 20:47:27 GMT)
Effective Universal Unrestricted Adversarial Attacks using a MOE
Approach [0.0] ブラックボックスのシナリオで普遍的な逆転例を生成するために,多対象ネスト進化アルゴリズムを提案する。
制限のない攻撃は、よく知られた画像フィルタの適用によって行われる。
実験の結果、このアプローチは、非常に効果的で検出不能な攻撃を発生できる一連のフィルタを作成できることが判明した。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Feb 2021 15:43:06 GMT)
EDS-MEMBED: Multi-sense embeddings based on enhanced distributional
semantic structures via a graph walk over word senses [0.0] WordNetの豊富なセマンティック構造を活用して、マルチセンス埋め込みの品質を高めます。
M-SEの新たな分布意味類似度測定法を先行して導出する。
WSDとWordの類似度タスクを含む11のベンチマークデータセットの評価結果を報告します。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Feb 2021 14:36:55 GMT)
Deep Importance Sampling based on Regression for Model Inversion and
Emulation [0.0] 適応的重要度サンプリング(AIS)フレームワークを回帰型適応的深度サンプリング(RADIS)と呼ぶ。
RADISは、構築されたエミュレータからサンプルを引き出すために、2つ(またはそれ以上)のネストされたISスキームの深いアーキテクチャに基づいている。
リモートセンシングモデルインバージョンとエミュレーションにおける実世界の応用は、アプローチの有効性を確認する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Feb 2021 18:46:18 GMT)
Chimera Time-Crystalline order in quantum spin networks [0.0] 我々は、異なる運転操作がネットワークの異なる領域に作用する長距離相互作用を持つ量子スピンネットワークを考える。
固有対称性から得られるものは、1つの領域がDMC、もう1つの領域が強磁性であるシステムである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Feb 2021 02:14:55 GMT)
Characterization of Neural Networks Automatically Mapped on
Automotive-grade Microcontrollers [0.0] 自動車用マイクロコントローラのファミリ上でニューラルネットワークモデルを実装するためのフレームワークを提案する。
本論文では,コントローラエリアネットワークバスの侵入検知とリチウムイオン電池の残存容量推定の2つのケーススタディにおいて,その効率について述べる。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Feb 2021 12:16:50 GMT)
COVID-19 Tweets Analysis through Transformer Language Models [0.0] 本研究では、COVID-19におけるツイートの詳細な感情分析を行う。
訓練されたトランスフォーマーモデルは、ツイートのトーンを高精度で正確に予測することができる。
次にこのモデルを利用して、covid-19の20万ツイートのトーンを予測する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Feb 2021 12:06:33 GMT)
Brachistochrone Non-Adiabatic Holonomic Quantum Control [0.0] 非断熱的ホロノミック量子計算(NHQC)は、全ての演算が全く同じ量の進化時間を必要とするという事実によって制限される。
我々はこれらの制限を回避すべく,NHQC の非従来的アプローチである Brachistochronic NHQC を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Feb 2021 08:53:39 GMT)
Basic principles and concept design of a real-time clinical decision
support system for managing medical emergencies on missions to Mars [0.0] 重力と放射線の欠如は、距離、孤立、敵対的な環境とともに、医療イベントの増加を期待されている。
遠隔医療に基づく現在の医療戦略と、負傷した乗組員を地上の特定医療施設に移動させる可能性は、調査クラスのミッションには適用されない。
ソフトウェアスイートの基本原則と概念設計を10つ提示し、クルーが医療の緊急事態に対処するのを助けるための意思決定支援を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Feb 2021 19:06:48 GMT)
Automatic evaluation of human oocyte developmental potential from
microscopy images [0.0] 本稿では,このプロセスの速度,再現性,精度を向上させる自動システムを提案する。
まず、個々の卵細胞を局在させ、その主成分をCNN(U-Net)セグメンテーションを用いて同定する。
提案手法は,分類精度を70%に向上させる。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Feb 2021 19:36:04 GMT)
A Novel Adaptive Deep Network for Building Footprint Segmentation [0.0] 衛星画像から地図へ変換することで得られる不正確な境界の問題を解くために,Pix2Pixを用いた新しいネットワーク手法を提案する。
本フレームワークは,第1発生器が局所化特徴を抽出し,第2発生器から抽出した境界特徴とマージし,すべての詳細構造エッジを分割する2つの生成器を含む。
提案したネットワークの結果の質を高めるために異なる戦略が実装され、提案ネットワークはセグメント化精度において最先端ネットワークよりも高い性能を示し、全ての評価指標に対する大きなマージンを達成している。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Feb 2021 18:13:48 GMT)
A Brief Survey of Current Software Engineering Practices in Continuous
Integration and Automated Accessibility Testing [0.0] 本稿では,継続的統合によるアクセシビリティ向上に費やされたソフトウェアエンジニアリングの現在の状況について考察する。
また、アクセシビリティテストの実装方法について、アジャイルチームがメンバを訓練するために必要なステップについても検討しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Feb 2021 01:13:43 GMT)