Ultra-Data-Efficient GAN Training: Drawing A Lottery Ticket First, Then
Training It Toughly [114.8] 限られたデータでGAN(generative adversarial network)を訓練すると、一般的に性能が低下し、モデルが崩壊する。
データハングリーGANトレーニングを2つのシーケンシャルサブプロブレムに分解する。
このような協調フレームワークにより、より低い複雑さとよりデータ効率のよいサブ問題に集中することができます。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Feb 2021 05:20:29 GMT)
Exploiting Attention-based Sequence-to-Sequence Architectures for Sound
Event Localization [113.2] 本稿では,注意に基づくシーケンス・ツー・シーケンスモデルを用いて,音のイベントの局所化に新たなアプローチを提案する。
それは無響および残響の条件の最先端の方法と比較される優秀なローカリゼーションの性能をもたらします。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Feb 2021 07:52:20 GMT)
Exploration and Incentives in Reinforcement Learning [107.4] 各エージェントが同一(ただし未知)のMDPに直面する複雑な探索問題を考察する。
エージェントはポリシーの選択を制御するが、アルゴリズムは推奨事項のみを発行できる。
MDPのすべての到達可能な状態を探索するアルゴリズムを設計します。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Feb 2021 00:15:53 GMT)
Representation Learning for Sequence Data with Deep Autoencoding
Predictive Components [96.4] 本稿では,シーケンスデータの有用な表現が潜在空間における単純な構造を示すべきという直感に基づく,シーケンスデータの自己教師型表現学習法を提案する。
我々は,過去と将来のウィンドウ間の相互情報である潜在特徴系列の予測情報を最大化することにより,この潜時構造を奨励する。
提案手法は,ノイズの多い動的システムの潜時空間を復元し,タスク予測のための予測特徴を抽出し,エンコーダを大量の未ラベルデータで事前訓練する場合に音声認識を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Feb 2021 20:50:46 GMT)
Gradient Estimation with Stochastic Softmax Tricks [84.7] Gumbel-Softmax のトリックを空間に一般化するソフトマックスのトリックを導入する。
ソフトマックスのトリックは、より優れた性能を示す潜在変数モデルを訓練し、より潜時構造を発見するのに利用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Feb 2021 23:43:23 GMT)
Labelling unlabelled videos from scratch with multi-modal
self-supervision [82.6] ビデオデータセットの教師なしラベリングは、強力な機能エンコーダから解放されない。
人間のアノテーションを使わずにビデオデータセットの擬似ラベリングを可能にする新しいクラスタリング手法を提案する。
広範囲な分析により、結果として得られたクラスタは、真理の人間ラベルと高いセマンティックオーバーラップがあることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Feb 2021 14:45:24 GMT)
Usable Information and Evolution of Optimal Representations During
Training [79.4] 特に、意味的に意味があるが究極的には無関係な情報は、訓練の初期の過渡的ダイナミクスに符号化されている。
文献に触発された知覚的意思決定タスクと標準画像分類タスクの両方にこれらの効果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Feb 2021 17:51:26 GMT)
Improving Medical Image Classification with Label Noise Using
Dual-uncertainty Estimation [72.0] 医用画像における2種類のラベルノイズについて論じ,定義する。
医用画像分類作業中にこれら2つのラベルノイズを処理する不確実性推定に基づくフレームワークを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Feb 2021 14:56:45 GMT)
Generalization Through Hand-Eye Coordination: An Action Space for
Learning Spatially-Invariant Visuomotor Control [67.2] 模倣学習(il)は、オフラインデモデータから視覚能力を学ぶための効果的なフレームワークである。
手目行動ネットワーク(HAN)は、人間の遠隔操作による実証から学習することにより、人間の手目協調行動を推定することができる。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Feb 2021 01:49:13 GMT)
Learning for Visual Navigation by Imagining the Success [67.0] 我々は,成功(下位)ゴーナル状態の潜在表現を想像することを提案する。
ForeSITは、成功につながる将来の状態の繰り返しの潜在表現を想像するように訓練されています。
ForeSITをオンポリシーでトレーニングし、RL目標に統合するための効率的な学習アルゴリズムを開発しています。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Feb 2021 10:25:46 GMT)
Training Generative Adversarial Networks in One Stage [59.0] 本稿では,1段階のみに効率よくGANを訓練できる汎用的なトレーニング手法を提案する。
提案手法は,データフリーな知識蒸留など,他の逆学習シナリオにも容易に適用可能であることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Feb 2021 09:03:39 GMT)
Perspectives on individual animal identification from biology and
computer vision [58.8] 計算機科学者と生物学者の両方に利用可能なツールの概要を提供するコンピュータビジョン識別技術の最近の進歩を概観する。
動物識別プロジェクトを始めるための勧告を提示し、現在の限界を説明し、将来どのように対処されるかを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Feb 2021 16:50:09 GMT)
Training with Quantization Noise for Extreme Model Compression [57.5] 与えられたモデルサイズに対する精度を最大化しながら、コンパクトなモデルを作成するという問題に取り組む。
標準的な解決策は、トレーニング中に重みが定量化され、勾配がストレート・スルー推定器に近似される量子化意識訓練(Quantization Aware Training)でネットワークをトレーニングすることである。
本稿では, この手法を, 極端な圧縮法を用いて, int8 の固定点量子化を超えて機能するように拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Feb 2021 21:43:34 GMT)
Logic Embeddings for Complex Query Answering [56.3] skolemisationを用いて効率的なクエリのための存在変数を排除する、複雑なクエリを組み込む新しいアプローチであるlogic embeddedsを提案する。
論理組込みは,大規模で不完全な知識グラフ上でのクエリ応答において競争的に高速かつ正確であり,否定的問合せよりも優れており,特に回答の不確かさのモデリングが向上している。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Feb 2021 07:52:37 GMT)
Scaling up Mean Field Games with Online Mirror Descent [55.4] オンラインミラー Descent (OMD) を用いた平均場ゲーム (MFG) のスケールアップ均衡計算に対処する。
連続時間 OMD は自然かつモチベーションの良い単調性仮定の集合の下でナッシュ平衡に確実に収束することを示す。
様々な単一および多集団MFGに関する徹底的な実験的研究は、OMDがFictitious Play (FP)のような従来のアルゴリズムより優れていることを示している。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Feb 2021 21:28:36 GMT)
CREATe: Clinical Report Extraction and Annotation Technology [53.7] 臨床症例報告は、特定の臨床症例の特異な側面を記述した記述である。
これらのレポートを注釈付け、インデックス付け、あるいはキュレートするエンドツーエンドシステムを開発する試みはない。
本稿では,新たな計算資源プラットフォームを提案し,臨床事例レポートの内容の抽出,索引付け,照会を行う。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Feb 2021 16:50:14 GMT)
A Survey on Deep Semi-supervised Learning [51.3] まず,既存の手法を分類した深層半指導学習の分類法を提案する。
次に、損失の種類、貢献度、アーキテクチャの違いの観点から、これらのメソッドを詳細に比較します。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Feb 2021 16:22:58 GMT)
Alignment Knowledge Distillation for Online Streaming Attention-based
Speech Recognition [46.7] 本稿では,オンライン・ストリーミング・アテンション・ベースのエンコーダ・デコーダ(AED)自動音声認識(ASR)システムの効率的なトレーニング手法について述べる。
提案手法は認識エラーとエミッション遅延を同時に低減する。
最高のMoChAシステムはRNNトランスデューサ(RNN-T)と同等の性能を示します。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Feb 2021 08:17:38 GMT)
Adaptation Algorithms for Neural Network-Based Speech Recognition: An
Overview [43.1] 本稿では,ニューラルネットワークを用いた音声認識のための適応アルゴリズムについて概説する。
この概要は、埋め込み、モデルパラメータ適応、データ拡張に基づく適応アルゴリズムを特徴付ける。
本稿では,本論文で報告されているような相対誤差率の低減に基づく音声認識適応アルゴリズムの性能のメタ分析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Feb 2021 19:41:45 GMT)
CARE: Commonsense-Aware Emotional Response Generation with Latent
Concepts [42.1] 本研究では,コモンセンスを意識した感情応答生成のための新しいモデルCAREを提案する。
まず,その応答の感情的潜在概念を共通認識で学習し,構築する枠組みを提案する。
次に, 潜在概念を反応生成に協調的に組み込む3つの手法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Feb 2021 05:53:41 GMT)
Keyword-Guided Neural Conversational Model [40.8] キーワード遷移と応答検索の両方に外部共通知識グラフ(CKG)を利用できるキーワード誘導型ニューラルネットワークモデルを提案する。
本モデルでは,スムースなキーワード遷移による応答を生成し,競合ベースラインよりも高速にターゲットキーワードに到達する。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Feb 2021 05:55:23 GMT)
Developing Real-time Streaming Transformer Transducer for Speech
Recognition on Large-scale Dataset [37.6] Transformer Transducer (T-T) モデルは、大規模なデータセット上で、低レイテンシで高速な高速なフィストパスデコーディングのためのモデルである。
我々はTransformer-XLとチャンクワイドストリーミング処理のアイデアを組み合わせて、ストリーム可能なTransformer Transducerモデルを設計する。
ストリーミングシナリオにおいて、T-Tはハイブリッドモデル、RNNトランスデューサ(RNN-T)、ストリーム可能なトランスフォーマーアテンションベースのエンコーダデコーダモデルよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Feb 2021 08:02:29 GMT)
PairRank: Online Pairwise Learning to Rank by Divide-and-Conquer [35.2] オンラインモデルランキングのペアワイズ学習を推定することを提案する。
各ラウンドにおいて、候補文書を分割して、推定された対位順に対するモデルの信頼度に応じてランク付けする。
オンラインソリューションの理論的収束と期待されたランキングパフォーマンスを結びつける、誤った順序付けされたペアの数で直接定義された後悔が証明される。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Feb 2021 01:16:55 GMT)
Model-Agnostic Explainability for Visual Search [34.6] 画像の類似性、検索、検索のためのモデルに依存しない説明を生成する新しいアプローチを提案します。
これらのアプローチは、ブラックおよびグレーボックスモデルのイントロスペクションを可能にし、エラーを診断し、モデルの類似性判断の背後にある根拠を理解するのに役立ちます。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Feb 2021 01:24:15 GMT)
Dictionary Learning with Low-rank Coding Coefficients for Tensor
Completion [33.1] 我々のモデルは、与えられた観測結果からデータ適応辞書を学習することである。
完了過程において、符号化係数を含む各テンソルスライスの低ランク化を最小化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Feb 2021 09:36:33 GMT)
Gaming Helps! Learning from Strategic Interactions in Natural Dynamics [31.7] 個人が回帰モデルに適応するオンライン回帰設定を考える。
このような戦略的操作は、実際に学習者が有意義な変数を回復するのに役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Feb 2021 15:45:05 GMT)
Explore User Neighborhood for Real-time E-commerce Recommendation [30.3] グローバル情報とローカル情報の両方をリアルタイムにレコメンデーションできる,自己補完型協調フィルタリング(SCCF)というフレームワークを提案する。
インダクティブモデルでユーザ表現をリアルタイムで推測することで,ユーザ毎の類似ユーザをリアルタイムで識別することができる。
また、リアルタイム設定にユーザーベースのメソッドを適用する最初の試みです。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Feb 2021 09:56:09 GMT)
Is Simple Uniform Sampling Efficient for Center-Based Clustering With
Outliers: When and Why? [29.8] 本稿では,3つの中心型クラスタリングをアウトレーヤ問題で解くためのフレームワークを提案する。
実際にフレームワークは非常にシンプルで、入力から小さな一様サンプルを取り出して、既存の近似アルゴリズムをサンプル上で実行する必要があります。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Feb 2021 16:43:37 GMT)
Learning Symbolic Operators for Task and Motion Planning [29.6] 統合されたタスクとモーションプランナー(TAMP)は、モーションレベルの決定とタスクレベルの計画実現性の複雑な相互作用を処理します。
TAMPアプローチは、タスクレベルの検索を導くためにドメイン固有のシンボリック演算子に依存し、計画を効率的にします。
演算子学習のためのボトムアップリレーショナル学習法を提案し,TAMPシステムの計画に学習した演算子をどのように使用できるかを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Feb 2021 19:08:56 GMT)
Testing Machine Translation via Referential Transparency [28.9] 本稿では,機械翻訳ソフトウェアの検証方法として,RTI(Referenceentially transparent inputs)を提案する。
私たちの実践的実装であるPurityは、このプロパティが翻訳によって壊れていることを検知します。
RTIを評価するために、Google TranslateとBing Microsoft Translatorを200のラベルのない文でテストするためにPurityを使用します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Feb 2021 12:56:49 GMT)
Towards Efficient Local Causal Structure Learning [28.5] 局所因果構造学習は、データから関心のある変数の直接的な原因(親)と直接的な影響(子供)を発見し、区別することを目的とする。
既存の方法は、ターゲット変数 T の直接効果と直接原因を区別するために、大きな空間を探索する必要がある。
本稿では,ELCS という新しい局所因果構造学習アルゴリズムを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Feb 2021 02:50:48 GMT)
MosAIc: Finding Artistic Connections across Culture with Conditional
Image Retrieval [27.5] 視覚的類似性検索とユーザ提供フィルタと「条件」を組み合わせた条件付き画像検索(CIR)を導入する。
CIRは、画像コーパスの異なるサブセットにまたがる類似した画像のペアを見つけることができる。
我々は,我々のCIRデータ構造がGAN(Generative Adversarial Networks)において,真のデータ分布を適切にモデル化できない「盲点」を識別可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Feb 2021 01:08:22 GMT)
Topic Modelling Meets Deep Neural Networks: A Survey [26.0] トピックモデリングは、ほぼ20年間、テキスト分析に成功した技術です。
トピックモデリングがディープニューラルネットワークと出会うと、新しく普及する研究領域であるニューラルトピックモデルが出現した。
本稿では,AIコミュニティの研究者を対象とした,ニューラルネットワークモデルの概要について概説する。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Feb 2021 12:59:28 GMT)
The Labeled Multiple Canonical Correlation Analysis for Information
Fusion [25.2] Labeled Multiple Canonical Correlation Analysis (LMCCA) に基づくマルチモーダル情報融合と表現の新しい方法を紹介します。
LMCCAのプロトタイプを実装し,手書き文字認識,顔認識,物体認識において有効性を示す。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Feb 2021 00:13:36 GMT)
Citizen Participation and Machine Learning for a Better Democracy [22.7] 民主的な意思決定プロセスにおける市民参加の障壁に対処することを目的としたプロジェクトの進捗状況を報告します。
主な目的は、自然言語処理(NLP)と機械学習の応用が、デジタル市民参加プラットフォームにおける市民の経験を改善することができるかどうかを探ることである。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Feb 2021 13:30:07 GMT)
Discriminative Multiple Canonical Correlation Analysis for Information
Fusion [22.2] マルチモーダル情報解析と融合のための識別型多重正準相関解析(DMCCA)を提案する。
DMCCAは、クラス内相関を同時に最大化し、クラス間相関を最小化する投影方向を求める。
DMCCAのプロトタイプを実装し、手書きの数字認識と人間の感情認識でその性能を実証します。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Feb 2021 00:42:43 GMT)
Bayesian Nonparametric Space Partitions: A Survey [21.3] ベイズ的非パラメトリック空間分割(BNSP)モデルは、$D$次元空間をブロックの集合に分割するための様々な戦略を提供する。
BNSPモデルは、回帰/分類木、ランダムな特徴構築、リレーショナルモデリングなど、さまざまな領域に適用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Feb 2021 13:09:43 GMT)
Bridging Convex and Nonconvex Optimization in Robust PCA: Noise,
Outliers, and Missing Data [20.3] 本稿では,低ランク行列推定における凸プログラミング手法の理論的保証を改良した。
原理的凸プログラムはユークリッド損失とell_infty$損失の両方の観点から、ほぼ最適統計精度を達成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Feb 2021 20:05:35 GMT)
A Complete Discriminative Tensor Representation Learning for
Two-Dimensional Correlation Analysis [19.2] 2次元信号解析のための線形相関解析に基づく完全判別テンソル表現学習(CDTRL)法を提案する。
画像)
実験の結果,提案したCDTRLは評価されたデータセット上で最先端の手法よりも優れていた。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Feb 2021 01:13:46 GMT)
Correcting Experience Replay for Multi-Agent Communication [18.1] マルチエージェント強化学習(MARL)を用いたコミュニケーション学習の課題について考察する。
一般的なアプローチは、リプレイバッファからサンプリングされたデータを使って、政治外を学ぶことである。
MARLにより誘導される観測通信の非定常性を考慮した「通信補正」を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Feb 2021 22:42:12 GMT)
Towards Conversational Humor Analysis and Design [17.4] 本論文は,Incongruity Theoryに基づく,特定の設定からのパンチラインの分類と生成という2つの概念を基本とする。
ユーモア生成には、ニューラルモデルを使用し、古典的なルールベースのアプローチとニューラルアプローチをマージしてハイブリッドモデルを作成します。
次に、我々のモデルを人間の記述したジョークと人間の評価者の助けを借りて、二重盲検研究で使用し比較する。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Feb 2021 15:22:57 GMT)
A Kinematic Bottleneck Approach For Pose Regression of Flexible Surgical
Instruments directly from Images [17.3] ロボットから提供される運動情報のみをトレーニング時に活用し、自己監督画像に基づく手法を提案する。
時間を要する手動アノテーションの導入を避けるため、問題は自動エンコーダとして定式化される。
本手法の検証は, 柔軟ロボット内視鏡を用いて, 半合成, 幻, および生体内データセットを用いて行った。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Feb 2021 18:41:18 GMT)
Biometric Quality: Review and Application to Face Recognition with
FaceQnet [16.8] 品質は、自動化された生体認証システムの良し悪しに責任を負う第1の要因である。
最もよく使われ、デプロイされた生体認証特性のいくつかは、これらの手法の開発に欠如している。
FaceQnetは、ディープラーニング技術にインスパイアされ、利用されている、オープンソースの顔品質評価ツールである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Feb 2021 07:46:41 GMT)
A Minimax Probability Machine for Non-Decomposable Performance Measures [15.3] 不均衡な分類タスクは多くの現実世界のアプリケーションで広く使われている。
minimax確率機械はバイナリ分類問題の一般的な方法である。
本稿では,不均衡な分類タスクを扱うために使用できる,$f_beta$測度のための新しい minimax 確率マシン mpmf を開発した。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Feb 2021 04:58:46 GMT)
Feedback Coding for Active Learning [15.2] アクティブなサンプル選択タスクに最適なトランスポートベースのフィードバックコーディングスキームを開発しています。
各種データセット上でAPMを評価し,既存のアクティブラーニング手法に匹敵する学習性能を示す。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Feb 2021 23:00:34 GMT)
SparkXD: A Framework for Resilient and Energy-Efficient Spiking Neural
Network Inference using Approximate DRAM [15.1] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、生物学的に疎い計算のために低エネルギー消費を達成する可能性がある。
いくつかの研究により、オフチップメモリ(DRAM)アクセスがSNN処理において最もエネルギー消費が大きいことが示されている。
我々は、回復力とエネルギー効率のよいSNN推論のための包括的コンジョイントソリューションを提供する新しいフレームワークSparkXDを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Feb 2021 08:12:26 GMT)
Ensemble Bootstrapping for Q-Learning [15.1] Ensemble Bootstrapped Q-Learning(EBQL)という新しいバイアス低減アルゴリズムを紹介します。
EBQLライクな更新は、独立確率変数の集合の最大平均を推定する際に低いMSEをもたらす。
過大評価と過小評価の両方が準最適性能をもたらす領域が存在することを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Feb 2021 10:19:47 GMT)
SpikeDyn: A Framework for Energy-Efficient Spiking Neural Networks with
Continual and Unsupervised Learning Capabilities in Dynamic Environments [14.7] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、生物学的妥当性のため、効率的な教師なしおよび継続的な学習能力の可能性を秘めている。
動的環境下での継続学習と教師なし学習機能を備えたエネルギー効率の高いSNNのためのフレームワークであるSpikeDynを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Feb 2021 08:26:23 GMT)
Low-light Image Restoration with Short- and Long-exposure Raw Pairs [14.6] 短時間・長時間露光画像の相補的情報を用いた新しい低照度画像復元手法を提案する。
まず,現実的な短時間・長時間露光生画像の合成のための新しいデータ生成手法を提案する。
そこで我々は,低照度画像融合の問題に対処するため,LSFNet(Long-Short-Exposure fusion Network)を新たに設計した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Feb 2021 07:42:04 GMT)
Brain Signals to Rescue Aphasia, Apraxia and Dysarthria Speech
Recognition [14.5] 本稿では,失語症,失語症,構音障害に対する自動音声認識システムの性能を向上させるための深層学習に基づくアルゴリズムを提案する。
分離音声認識タスクにおいて,テスト時間中のデコード性能が50%以上向上することを示す。
その結果, 失語症, 失語症, 構音障害から回復した脳卒中患者の実時間ロバスト音声補綴物の設計に非侵襲的神経信号を利用する可能性を示す第一歩が示された。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Feb 2021 03:27:02 GMT)
Semi-Supervised Active Learning for COVID-19 Lung Ultrasound
Multi-symptom Classification [13.9] 本稿では,複雑な特徴をモデル化し,ラベリングコストを削減するため,TSAL法を提案する。
そこで本研究では,多症状多ラベル(MSML)分類ネットワークを提案し,肺症状の識別的特徴について検討した。
678本の動画から6,836枚の画像が採取された71人の臨床患者を含む、COVID19-LUSMSという新しい肺データセットが構築されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Feb 2021 08:47:52 GMT)
Understanding and Improving Knowledge Distillation [13.9] 知識蒸留(KD)はモデルに依存しない手法であり、固定容量の予算を持ちながらモデル品質を改善する。
本稿では,教師の知識を3つの階層レベルに分類し,その知識蒸留への影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Feb 2021 23:31:44 GMT)
Convergence of Gaussian-smoothed optimal transport distance with
sub-gamma distributions and dependent samples [12.8] 本稿では,より一般的な設定下でのGOT距離を推定するための収束保証を提供する。
我々の分析における重要なステップは、GOT距離がカーネルの最大誤差距離の族に支配されていることを示すことである。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Feb 2021 04:30:23 GMT)
Asymptotic Risk of Overparameterized Likelihood Models: Double Descent
Theory for Deep Neural Networks [12.1] 深層モデルを含む可視性モデルに対する一般クラスのリスクについて検討する。
並列深層ニューラルネットワークやアンサンブル学習など,いくつかの明示的なモデルが我々の理論と一致していることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Feb 2021 13:02:08 GMT)
Fast Symmetric Diffeomorphic Image Registration with Convolutional
Neural Networks [11.4] 本稿では,新しい非教師付き対称画像登録手法を提案する。
大規模脳画像データセットを用いた3次元画像登録法について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Feb 2021 08:43:47 GMT)
Self-Diagnosis and Self-Debiasing: A Proposal for Reducing Corpus-Based
Bias in NLP [10.9] 問題のあるテキストを生成するモデルの確率を減少させる復号アルゴリズムを提案する。
このアプローチは必ずしもバイアス付きテキストを生成する言語モデルの問題を取り除くものではないが、この方向への重要なステップであると考えている。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Feb 2021 11:07:37 GMT)
On the Subbagging Estimation for Massive Data [10.9] 本稿では,コンピュータのメモリ制約を伴うビッグデータ解析のためのサブバッキング(サブサンプル集約)推定手法を紹介する。
サイズ$N$のデータセット全体に対して、$m_N$サブサンプルはランダムに描画され、メモリ制約を満たすためにサブサンプルサイズ$k_Nll N$を持つ各サブサンプルは、交換なしで均一にサンプリングされる。
アメリカン航空のデータセットを分析して、サブバッキング推定が全サンプル推定に数値的に近く、メモリ制約下では計算速度が速いことを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Feb 2021 21:38:22 GMT)
Predicting post-operative right ventricular failure using video-based
deep learning [9.9] 術前心エコー検査から得られた全情報密度を用いて,術前右室障害(RV障害)を予測できる映像AIシステムの開発を行った。
0.729の時空、80%の感度で52%の特異度、80%の特異度で感度を達成する。
さらに,我々のMLシステムは,独立臨床評価におけるRV障害の予測に携わる人間専門家のチームよりも有意に優れていた。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Feb 2021 00:58:53 GMT)
Hierarchical Inducing Point Gaussian Process for Inter-domain
Observations [9.9] hierarchical Induction point GP (HIP-GP) はスケーラブルなドメイン間GP推論手法である。
HIP-GPは低次元問題に適している。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Feb 2021 04:20:58 GMT)
Enantio-conversion of chiral mixtures via optical pumping [9.3] 我々は,高効率なエナンチオ変換が実現可能であることを数値的に示す。
本手法は, 脱コヒーレンスの出現に有効であり, パルスデュレーション (パルスアレー) やパルスサップの正確な制御は行わない。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Feb 2021 01:15:51 GMT)
On the Utility of Gradient Compression in Distributed Training Systems [9.0] 本稿では,勾配圧縮法の有効性を評価し,そのスケーラビリティを同期データ並列sgdの最適化実装と比較する。
意外なことに、勾配圧縮によって引き起こされる計算オーバーヘッドのため、バニラデータ並列トレーニングのネットスピードアップは、負でなくても限界である。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Feb 2021 15:58:45 GMT)
On Introducing Automatic Test Case Generation in Practice: A Success
Story and Lessons Learned [7.7] 本稿では,中規模企業におけるシステムテストスイートの自動生成技術の導入経験について報告する。
自動テストケース生成を導入する際に直面する技術的および組織的障害について説明する。
弊社が開発したテストケースジェネレータ ABT2.0 を紹介します。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Feb 2021 11:31:50 GMT)
OpenICS: Open Image Compressive Sensing Toolbox and Benchmark [7.7] OpenICSは、複数の画像圧縮センシングおよび再構築アルゴリズムを含む画像圧縮センシングツールボックスです。
提案アルゴリズムの実装と評価における標準化の欠如のために、現実世界での画像圧縮センシングの適用は限定的である。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Feb 2021 22:53:40 GMT)
GP: Context-free Grammar Pre-training for Text-to-SQL Parsers [7.7] Grammar Pre-training (GP) は質問とデータベースの深い関係を解読するために提案されている。
実験により,本手法は訓練中に収束しやすく,堅牢性に優れることがわかった。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Feb 2021 15:35:56 GMT)
Short Text Classification via Knowledge powered Attention with
Similarity Matrix based CNN [6.7] 本稿では,類似度行列に基づく畳み込みニューラルネットワーク(KASM)モデルを用いた知識駆動型アテンションを提案する。
我々は知識グラフ(KG)を用いて短文の意味表現を強化する。
知識の重要性を測定するために,重要な情報を選択するための注意機構を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Feb 2021 23:40:10 GMT)
Active learning based generative design for the discovery of wide
bandgap materials [6.5] 本論文では, アクティブ学習と, 深変量オートエンコーダニューラルネットワークと, ジェネレーション対向型ディープニューラルネットワークモデルを組み合わせた, アクティブジェネレーション逆設計手法を提案する。
この手法の応用により、高バンドギャップを有する新しい熱力学的に安定な材料と、特定のバンドギャップ範囲の半導体を発見できる。
本実験は, 能動学習自体が化学的に不可能な候補を抽出するのに対して, これらのサンプルは, 生成モデルが生成する仮説材料から望ましい特性を持つ材料をフィルタリングする効果的なスクリーニングモデルを訓練するのに有効であることを示した。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Feb 2021 20:15:23 GMT)
Deep Neural Networks with ReLU-Sine-Exponential Activations Break Curse
of Dimensionality on H\"older Class [6.5] 活性化関数としてReLU,sine,2x$のニューラルネットワークを構築した。
スーパー表現力に加えて、ReLU-sine-$2x$ネットワークで実装された関数は(一般化)微分可能である。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Feb 2021 15:57:42 GMT)
Exploring the social influence of Kaggle virtual community on the M5
competition [6.1] M5は、データサイエンティストと機械学習実践者のオンラインコミュニティであるKaggleで開催された。
まず、トピックモデリングとトレンド分析によって、M5仮想コミュニティの内容を調べます。
仮想コミュニティの潜在的な関係ネットワークを特定するためにソーシャルメディア分析を行います。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Feb 2021 13:15:50 GMT)
A Stein Goodness of fit Test for Exponential Random Graph Models [5.9] 交換可能な指数的ランダムグラフモデルに対する適合試験手法の新たな非パラメトリック良性を提案し,解析する。
このテストは、ターゲットの非正規化ERGM密度から観測が生成される確率を決定する。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Feb 2021 18:16:41 GMT)
FMix: Enhancing Mixed Sample Data Augmentation [5.8] 近年,Mixed Sample Data Augmentation (MSDA) が注目されている。
ここでは、MixUpがCutMixのように学習した関数を歪めていることを示す。
低周波画像にしきい値を適用したランダムなバイナリマスクを用いたMSDAであるFMixを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Feb 2021 14:47:36 GMT)
Accelerated Jarzynski Estimator with Deterministic Virtual Trajectories [5.5] ジャージンスキー推定器は非平衡統計物理学を用いて確率分布の分配関数を数値的に得る強力なツールである。
ハミルトン力学の下で拡張状態空間で生成された決定論的仮想軌道により収束を著しく加速する手法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Feb 2021 14:59:03 GMT)
Optimal Approximation Rate of ReLU Networks in terms of Width and Depth [5.4] 本稿では,深部フィードフォワードニューラルネットワークの幅と深さの近似力に着目した。
幅$mathcalObig(maxdlfloor N1/drfloor,, N+2big)$と深さ$mathcalO(L)$のReLUネットワークは、近似レート$mathcalObig(lambdasqrtd (N2L2ln)で$[0,1]d$のH"古い連続関数を近似できる。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Feb 2021 13:15:55 GMT)
HALO: Learning to Prune Neural Networks with Shrinkage [5.3] ディープニューラルネットワークは、構造化されていないデータから豊富な特徴セットを抽出することにより、さまざまなタスクで最先端のパフォーマンスを実現する。
提案手法は,(1)ネットワークプルーニング,(2)スパシティ誘導ペナルティによるトレーニング,(3)ネットワークの重みと連動してバイナリマスクをトレーニングすることである。
トレーニング可能なパラメータを用いて、与えられたネットワークの重みを適応的に分散化することを学ぶ階層適応ラッソ(Hierarchical Adaptive Lasso)という新しいペナルティを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Feb 2021 04:26:09 GMT)
Criminal Networks Analysis in Missing Data scenarios through Graph
Distances [5.2] 本稿では,異なる性質の9つの実犯罪ネットワークを解析する。
不完全なデータの影響を定量化し、どのネットワークタイプが最も影響を受けているかを決定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Feb 2021 11:12:05 GMT)
Medical Image Segmentation with Limited Supervision: A Review of Deep
Network Models [4.9] ほとんどの最先端モデルは、大規模な注釈付きトレーニングの例に大きく依存しており、臨床や医療のタスクでは利用できないことが多い。
医学画像セグメンテーションにおける深層学習モデルを成功させるためには,限られた注記を含む限られた監督から学習と一般化の強い能力が不可欠である。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Feb 2021 08:52:49 GMT)
Effect of symmetrical frequency chirp on pair production [4.5] 対称周波数チャープを持つ電場における線形,楕円,ほぼ円形,円偏光の対生成について検討した。
偏光場の違いは小さなチャープにとって明らかである。
数密度の増加は、非対称周波数チャープの場合と比較しても顕著である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Feb 2021 03:41:02 GMT)
Non-Sparse PCA in High Dimensions via Cone Projected Power Iteration [4.2] 雑音正の半定値行列から第1主固有ベクトルを復元するコーン投影パワーアルゴリズムを提案する。
シミュレーションおよび実データに関する数値実験により,本手法は通常の電力と疎結合な主成分分析アルゴリズムと比較して,実行時間と誤差が短いことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Feb 2021 17:22:55 GMT)
Gasper: GrAph Signal ProcEssing in R [3.2] 本稿では,proglangR Gasperパッケージの使用に関する簡単なチュートリアルを紹介する。
Gasperはグラフ上の信号処理専用のパッケージである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Feb 2021 00:42:23 GMT)
Controlling for sparsity in sparse factor analysis models: adaptive
latent feature sharing for piecewise linear dimensionality reduction [2.9] 本稿では,現在潜伏している特徴分解技術の鍵となる限界に対処できる,シンプルでトラクタブルな特徴割り当てモデルを提案する。
適応型因子分析(aFA)と適応型確率的原理成分分析(aPPCA)を応用し,柔軟な構造発見と次元減少を実現する。
APPCAとaFAは、生のMNISTに適用した場合と、オートエンコーダの特徴を解釈する場合の両方において、高いレベルの特徴を推測できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Feb 2021 19:38:00 GMT)
Communication-efficient Byzantine-robust distributed learning with
statistical guarantee [2.8] コミュニケーション効率と堅牢性は、現代の分散学習フレームワークにおける2つの大きな問題である。
本論文では,凸問題に対するコミュニケーション効率とロバストな分散学習アルゴリズムを2つ開発する。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Feb 2021 01:38:37 GMT)
Identification of Significant Permissions for Efficient Android Malware
Detection [2.2] 5つのビジネス/産業モバイルアプリケーションの1つが機密個人データを漏洩します。
従来のシグネチャ/ヒューリスティックベースのマルウェア検出システムは、現在のマルウェア問題に対処できない。
機械学習とディープニューラルネットワークを用いた効率的なAndroidマルウェア検出システムを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Feb 2021 22:07:08 GMT)
Detection of Malicious Android Applications: Classical Machine Learning
vs. Deep Neural Network Integrated with Clustering [2.2] 従来のマルウェア検出メカニズムは、次世代のマルウェア攻撃に対応できない。
クラスタリングと統合した機械学習とディープラーニングに基づく,効率的かつ効率的なAndroidマルウェア検出モデルを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Feb 2021 21:50:57 GMT)
A Knowledge Representation Approach to Automated Mathematical Modelling [1.9] 我々はMILPモデルオントロジーとMILP定式化の新しい制約型について提案する。
MILPは、リアルタイムスケジューリング、ルーティング、計画、リソース割り当て、タイムタブル最適化の問題をモデル化し、解くために一般的に用いられる数学的プログラミング手法である。
本研究の目的は,業務最適化問題の自然言語記述をMILP形式仕様にマッピングする,MILPの機械可読な知識表現を開発することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Feb 2021 07:48:22 GMT)
An Introduction to Johnson-Lindenstrauss Transforms [1.5] Johnson--Lindenstrauss Transformsは、データの主要な特性を保持しながら、データの次元を小さくする強力なツールである。
このメモは、彼らが何であるかを説明し、1980年代に導入されて以来の彼らの使用と開発の概要を示しています。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Feb 2021 16:57:41 GMT)
Elementary Effects Analysis of factors controlling COVID-19 infections
in computational simulation reveals the importance of Social Distancing and
Mask Usage [1.5] マスク,ソーシャルディスタンシング,ロックダウン,自己アイソレーションのSARS-CoV-2感染拡大抑制効果について検討した。
以上の結果から, ロックダウンの要求は感染数を減らす最も効率的な方法であると考えられるが, ソーシャルディスタンシングの実践や手術マスクの使用は, ロックダウンの要求よりも効果的である可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Feb 2021 04:31:49 GMT)
Forecasting Using Reservoir Computing: The Role of Generalized
Synchronization [1.4] 貯留層コンピュータ(RC)は、時系列データを予測するために用いられるリカレントニューラルネットワーク(RNN)の一種である。
本稿では,一般化同期(GS)に基づくアーキテクチャとRCのハイパーパラメータの設計と評価の方向性を示す手法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Feb 2021 00:50:01 GMT)
Dynamic Sample Complexity for Exact Sparse Recovery using Sequential
Iterative Hard Thresholding [0.9] 測定行列が対応する測定値とともに連続的に到着する固定スパースベクトルの正確な回復問題を考察する。
連続IHTと呼ばれる反復的ハードしきい値化アルゴリズムの拡張を提案し、総時間の地平線を数段階に分割する。
各段階における測定行列の大きさと、その期間と位相の数に依存する特定の動的サンプルの複雑さが、一定の下限を満たす場合、固定時間線上のSIHTの推定誤差は急速に崩壊することを証明します。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Feb 2021 10:37:51 GMT)
LRG at TREC 2020: Document Ranking with XLNet-Based Models [0.9] すべてのポッドキャストを持つ与えられたデータセットから最も関連性の高い短いセグメントを見つけるための説明付きのユーザーのクエリが与えられます。
古典的情報検索(IR)技術のみを含む従来の手法では、記述的なクエリが提示された場合、性能が低下する。
従来のIR技術でユーザからの問い合わせに基づいて最適なポッドキャストをフィルタリングし、詳細な説明に基づいてショートリストのドキュメントを再ランク付けする2つのハイブリッドモデルを試みます。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Feb 2021 03:04:29 GMT)
ECGT2T: Electrocardiogram synthesis from Two asynchronous leads to Ten
leads [0.8] 2つの非同期リードから10リード(ECGT2T)へのECG合成のための深い生成モデルを提案する。
ECGT2Tが生成したリードのリズムと振幅は、元のリードと似ているが、この手法はノイズを除去し、ベースラインが元のリードに現れる。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Feb 2021 09:23:17 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） (Sun, 28 Feb 2021 15:07:37 GMT)
Quantum Phases of Self-Bound Droplets of Bose-Bose Mixtures [0.7] 量子滴は2つのマクロ的な圧縮相と1つのマクロ的なコヒーレント相から構成されている。
特に、量子相の3つの容易なシグネチャと自己結合液滴の安定化機構を見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Feb 2021 06:41:14 GMT)
Distilling Knowledge via Intermediate Classifier Heads [0.6] 知識蒸留は、事前訓練されたより大きな教師モデルのガイドを用いて、リソース限定の学生モデルを訓練するためのトランスファーラーニングアプローチである。
キャパシティギャップの影響を軽減するため,中間頭部による知識蒸留を導入する。
種々の教師と学生のペアとデータセットに関する実験により,提案手法が標準知識蒸留法よりも優れていることを示した。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Feb 2021 12:52:52 GMT)
Distributed optimization for nonrigid nano-tomography [0.4] 本研究では,ナノスケールの試料の投影アライメント,アンワーピング,正規化を併用した共同解析器を提案する。
投影データの一貫性は、ファーンバックのアルゴリズムによって推定される密度の高い光流によって制御され、より少ないアーティファクトで鋭いサンプル再構成をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Feb 2021 17:14:31 GMT)
Emergent $\mathcal{PT}$-symmetry breaking of Anderson-Bogoliubov modes
in Fermi superfluids [0.2] Anderson-Bogoliubov (AB) モードにおける創発的な$mathcalPT$対称性の破れについて検討する。
遷移の臨界点は、音速の非分析的なクリンクによって特徴づけられる。
これらの臨界現象は、複素準粒子分散におけるスペクトル点ギャップの存在に由来する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Feb 2021 10:48:39 GMT)
Where the Action is: Let's make Reinforcement Learning for Stochastic
Dynamic Vehicle Routing Problems work! [0.0] リアルタイム、インスタントモビリティ、デリバリーサービスの需要が増加している。
動的車両ルーティング問題(SDVRP)には、予測リアルタイムルーティングアクションが必要です。
sdvrpsの解決には,両コミュニティの共同作業が必要である。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Feb 2021 13:26:35 GMT)
Virus-MNIST: A Benchmark Malware Dataset [0.0] このノートは、10の実行可能なコード品種と約50,000のウイルス例からなる画像分類データセットを示す。
悪意のあるクラスには、9種類のコンピュータウイルスと1つの良性セットが含まれる。
マルウェアに対する9つのウイルスファミリーの指定は、クラスラベルの教師なし学習に由来する。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Feb 2021 19:55:19 GMT)
Stable Facts, Relative Facts [0.0] 我々は、相対的な事実の世界において安定な事実がどのように出現するかを説明し、量子理論と世界を結ぶ上でのそれぞれの役割について論じる。
相対的事実と安定な事実の区別は、Frauchiger と Renner, Brukner, Bong et al のno-go定理によって指摘される困難を解消する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Feb 2021 11:07:32 GMT)
Spinors of Spin-one-half Fields [0.0] 本稿では,2状態のスピン・ワン・ハーフ系が回転下でどのように変形するかを概説する。
そしてその知識を使って、運動量ゼロ、スピン1半消滅、生成演算子がどのように回転の下で変換するかを説明する。
この論文は、スピン・ワン・ハーフ場が回転の下でどのように変形するかを説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Feb 2021 09:31:37 GMT)
Snowy Night-to-Day Translator and Semantic Segmentation Label Similarity
for Snow Hazard Indicator [0.0] 2021年、日本は通常の3倍以上の降雪を記録したため、道路利用者は危険な状況に遭遇する可能性がある。
本論文では,夜間の雪像から路面領域が生成されることを,雪害指標を自動化する手法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Feb 2021 16:08:07 GMT)
Problems in AI research and how the SP System may help to solve them [0.0] 本稿では,AI研究における問題点と,SPシステムがそれらをどのように解決するかについて述べる。
問題のほとんどは、科学作家のMartin Ford氏へのインタビューで、AIの先導的な研究者によって説明されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Feb 2021 16:30:22 GMT)
Optimal Conversion of Conventional Artificial Neural Networks to Spiking
Neural Networks [0.0] spiking neural networks (snns) は生物学に触発されたニューラルネットワーク (anns) である。
しきい値バランスとソフトリセット機構を組み合わせることで、重みをターゲットSNNに転送する新しい戦略パイプラインを提案する。
提案手法は,SNNのエネルギーとメモリの制限によるサポートを向上し,組込みプラットフォームに組み込むことが期待できる。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Feb 2021 12:04:22 GMT)
Nonlocal Variable-Strength Measurements of N Qubits Using GHZ-like
Entanglement [0.0] 本稿では, GHZ-like tangled qubitmeter を用いて, N-qubit 系の実非局所測定を可変強度で実施する手法を提案する。
この手法は可換積観測器の連成測定に適用でき、ベル状態のような非局所状態を最小の乱れと任意の分解能で区別することができる。
n$-tangleによって定量化される測定強度とメーターの絡み合いとの明確な関係が導出され、非局所測定のためのリソースとして$n$-tangleの新たな解釈への扉が開かれた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Feb 2021 10:04:09 GMT)
Non-invertible Anonymous Communication for the Quantum Era [0.0] リザマの非可逆キー交換プロトコル(ni-KEP)に基づく回路匿名通信のための新しい手法を提案する。
Lizamaのプロトコルは、主要な量子後スキームと比較して最小の鍵サイズを持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Feb 2021 19:35:32 GMT)
Neural Network Approach to Construction of Classical Integrable Systems [0.0] 古典統合システムの体系的構築のための機械学習手法を提案する。
この手法により, 正準変換やラックス対のアンサッツを事前に知ることなく, 新たな可積分系を探索できる。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Feb 2021 01:32:35 GMT)
Native multiqubit Toffoli gates on ion trap quantum computers [0.0] イオントラップ量子コンピュータにおいて,n-制御量子ビットトフォリゲートと選択ゲートを実装するための詳細なシナリオについて検討する。
イオントラップ量子コンピュータの現実的なパラメータを用いて,これらのゲートの期待性能を決定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Feb 2021 19:18:44 GMT)
NLP-CUET@LT-EDI-EACL2021: Multilingual Code-Mixed Hope Speech Detection
using Cross-lingual Representation Learner [0.0] 希望語を英語、タミル語、マラヤラム語で識別する3つのモデルを提案する。
私たちのチームは、それぞれ3つのタスクで1st$、2nd$、および1st$ランクを達成しました。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Feb 2021 11:30:52 GMT)
NLP-CUET@DravidianLangTech-EACL2021: Offensive Language Detection from
Multilingual Code-Mixed Text using Transformers [0.0] 本稿では,多言語コード混合データから不快テキストを識別する自動システムを提案する。
タミル語、マラヤラム語、カンナダ語を含む3つの言語で提供されるデータセット。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Feb 2021 11:10:32 GMT)
NLP-CUET@DravidianLangTech-EACL2021: Investigating Visual and Textual
Features to Identify Trolls from Multimodal Social Media Memes [0.0] 共有タスクは、マルチモーダルソーシャルメディアミームからトロールを識別することができるモデルを開発するために組織されます。
この研究は、私たちがタスクへの参加の一部として開発した計算モデルを提示します。
CNN, VGG16, Inception, Multilingual-BERT, XLM-Roberta, XLNetモデルを用いて視覚的およびテキスト的特徴を検討した。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Feb 2021 11:36:50 GMT)
Moroccan Dialect -Darija- Open Dataset [0.0] Darija Openデータセット(DODa)は、モロッコ方言のためのオープンソースプロジェクトです。
DODaは、おそらく自然言語処理のために作られたDarija-English翻訳のための最大のオープンソース共同プロジェクトです。
本稿では,DODaの特徴,その収集方法,およびDarijaに翻訳されたImageNetラベルを用いた画像分類における第1の応用について述べる。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Feb 2021 13:37:59 GMT)
Machine learning for detection of stenoses and aneurysms: application in
a physiologically realistic virtual patient database [0.0] 動脈硬化症(CAS)、鎖骨下動脈硬化症(SAC)、末梢動脈疾患(PAD)、腹部大動脈瘤(AAA)の4つの主要な形態が検討されている。
Naive Bayes, Logistic Regression, Support Vector Machine, Multi-layer Perceptron, Random Forests, Gradient Boostingの6つの機械学習手法を分類精度と比較した。
ML手法の性能は、F1スコアと感性および特異性の計算によって定量化される。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Feb 2021 19:38:22 GMT)
KANDINSKYPatterns -- An experimental exploration environment for Pattern
Analysis and Machine Intelligence [0.0] 我々は、ロシア人画家ワシリー・カンジンクシーに因んで命名されたカンディNSKYパタンスについて紹介する。
すべての知覚が 幾何学的に原始的な個々の要素から成り立っています
KandiNSKYPatternsは計算的に制御可能な特性を持つため、人間の観察者、すなわち制御されたパターンは人間とアルゴリズムの両方で容易に区別できる。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Feb 2021 14:09:59 GMT)
Hydrodynamics of nonintegrable systems from a relaxation-time
approximation [0.0] 我々は、強く相互作用する非平衡量子系の力学を記述するための一般的な動力学理論フレームワークを開発する。
強い相互作用を持つシステムであっても、非平衡輸送を計算するための単純な、しかし驚くほど正確に処方する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Feb 2021 19:53:31 GMT)
Human Activity Recognition using Deep Learning Models on Smartphones and
Smartwatches Sensor Data [0.0] We use the popular WISDM dataset for activity recognition。
スマートフォンやスマートウォッチは、着ている場所によって、同じ方法でデータをキャプチャしません。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Feb 2021 06:49:52 GMT)
Exchange-Mediated Mutual Correlation and Dephasing in Free-Electron and
Light Interactions [0.0] 絡み合いなどの量子粒子間の相関は、計算アルゴリズムの高速化やセキュアな暗号の実現に利用することができる。
交換項は2つのスピン関連電子間の情報伝達において重要な役割を果たすことを示す。
本研究は,フェミオン性物質-波干渉測定実験を促進する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Feb 2021 17:20:42 GMT)
Emotion recognition techniques with rule based and machine learning
approaches [0.0] まぶた、口を開け、口の角、額のしわという4つの表情特徴を用いて、正常、オクルード、部分的にオクルードされた画像から感情を識別した。
そこで我々は,眼球位置,眼窩収縮,口角を検出する新しい方法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Feb 2021 23:21:27 GMT)
Dynamics of quantum Fisher information in a squeezed thermal bath [0.0] 圧縮熱環境と相互作用する量子ビットの量子フィッシャー情報のダイナミクスについて検討する。
量子フィッシャー情報を最大化する量子ビットの最適初期状態、環境温度、相互作用時間を求める。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Feb 2021 17:21:58 GMT)
Digital History and History Teaching in the Digital Age [0.0] アルゴリズムの時代は、一般大衆と歴史との関係を根本的に変えた。
デジタル文化は、私たちの思考、研究、研究、過去の教えの仕方にどのように影響しますか?
ギリシャのデジタルトランスフォーメーションにおける歴史学の規律は、どのようにして急速に進歩していますか?
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Feb 2021 11:51:45 GMT)
Dados Abertos Governamentais no contexto de Pol\'iticas P\'ublicas de
Sa\'ude e Sistemas Prisionais: Realidade ou Utopia? [0.0] 文献では、特定のデータリポジトリをオープンに分類するための最小限の基準が報告されている。
分析されたリポジトリは公衆衛生と刑務所システムに重点を置いている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Feb 2021 15:48:01 GMT)
Current eHealth Challenges and recent trends in eHealth applications [0.0] この研究は、より広いカテゴリで異なるeHealth課題を分類することを目的としている。
特定のeヘルスチャレンジに貢献する責任を持つステークホルダを特定します。
我々は、情報技術分野に関連するeヘルスの課題について推奨する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Feb 2021 15:00:31 GMT)
Confronting Machine Learning With Financial Research [0.0] 本研究の目的は,金融研究における機械学習の課題と応用を検討することである。
金融における機械学習の主な課題について論じ、それらがどのように説明できるのかを検討する。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Feb 2021 01:10:09 GMT)
Chaos in Qubit Coupled Optomechanical Systems [0.0] 2レベルシステムやキュービットと結合したオプトメカニカルシステムに対して,安定なカオス解が発見された。
これには、デチューニング、結合パラメータ、駆動レーザのパワーを変更することでカオスを実現することが含まれる。
また, クビットとキャビティの両方でカオス運動が観察され, 両者の駆動場間の相対位相が変化した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Feb 2021 14:21:31 GMT)
Achieving Competitive Play Through Bottom-Up Approach in Semantic
Segmentation [0.0] 視覚に基づく物体認識タスクのボトムアップ手法を用いて,高い性能が得られることを示す。
本論文では,全畳み込みニューラルネットワークを用いて4つの極端点と1つの中心点を検出するPuckNetを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Feb 2021 23:14:13 GMT)
A causal and continuous interpretation of the quantum theory: About an
original manuscript by David Bohm sent to Louis de Broglie in 1951 [0.0] この論文は、ルートヴィヒ・ド・ブロイのパイロット波解釈に基づくよく知られた隠れ変数理論に関する、デイヴィッド・ボームの古い文書である。
私たちはこの魅力的な文書の年代と歴史を分析します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Feb 2021 17:55:07 GMT)
A Proof of Concept Neural Network Watchdog using a Hybrid Generative
Classifier For Optimized Outlier Detection [0.0] 果物を分類するために訓練されたニューラルネットワークは、バナナの写真をバナナとして分類することができる。
ニューラルネットワークウォッチドッグは、そのような分散入力を識別するために実装される。
ハイブリッドジェネレータ/分類ネットワークを構築することで,トレーニングや評価効率の向上を図りながら,監視犬の実装が容易になる。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Feb 2021 18:20:48 GMT)