Data Augmentation for Abstractive Query-Focused Multi-Document
Summarization [130.0] 2つのQMDSトレーニングデータセットを提示し,2つのデータ拡張手法を用いて構築する。
これらの2つのデータセットは相補的な性質を持ち、すなわちQMDSCNNは実際のサマリを持つが、クエリはシミュレートされる。
組み合わせたデータセット上にエンドツーエンドのニューラルネットワークモデルを構築し、DUCデータセットに最新の転送結果をもたらします。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 16:57:01 GMT)
Image-to-image Translation via Hierarchical Style Disentanglement [115.8] この問題に対処するために,HiSD(Hierarchical Style Disentanglement)を提案する。
具体的には,ラベルを階層的な木構造に整理し,独立タグ,排他属性,不規則なスタイルを上下に割り当てる。
CelebA-HQデータセットの定性的および定量的結果の両方が提案されたHiSDの能力を検証する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 03:43:18 GMT)
A HINT from Arithmetic: On Systematic Generalization of Perception,
Syntax, and Semantics [112.8] 我々は、知覚、構文、および意味論の3つの異なるレベルで一般化可能な概念を学習する機械の能力を研究します。
本稿では,ニューラルネットワークと文法解析とプログラム合成を統合したニューラルシンボリックシステムを提案する。
実験では、提案されたニューラルシンボリックシステムは強力な一般化能力を示し、RNNやTransformerのようなエンドツーエンドのニューラルメソッドを大幅に上回る。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 01:32:54 GMT)
Distilling Causal Effect of Data in Class-Incremental Learning [109.7] CIL(Class-Incremental Learning)における破滅的な忘れ方を説明するための因果的枠組みを提案する。
我々は,データ再生や特徴・ラベル蒸留といった既存のアンチフォジット手法を緩和する新しい蒸留法を考案した。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 14:14:10 GMT)
A Data-Centric Framework for Composable NLP Workflows [109.5] アプリケーションドメインにおける経験的自然言語処理システム(例えば、ヘルスケア、ファイナンス、教育)は、複数のコンポーネント間の相互運用を伴う。
我々は,このような高度なNLPの高速な開発を支援するために,統一的なオープンソースフレームワークを構築した。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 16:19:44 GMT)
Adversarial Environment Generation for Learning to Navigate the Web [108.0] Webナビゲーションエージェントのトレーニングのボトルネックの1つは、トレーニング環境の学習可能なカリキュラムを提供することです。
AEG(Adversarial Environment Generation)を使用して、強化学習(RL)エージェントを訓練する困難なWeb環境を生成することを提案する。
提案するフレキシブルb-PAIRED技術を用いて訓練したナビゲータエージェントは,競争力のある自動カリキュラム生成ベースラインを著しく上回ることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 19:19:30 GMT)
Right Decisions from Wrong Predictions: A Mechanism Design Alternative
to Individual Calibration [107.2] 意思決定者は、しばしば不完全な確率予測に頼る必要がある。
本稿では,予測ユーティリティが実際に取得したユーティリティと一致することを保証する補償機構を提案する。
本研究では、乗客が飛行遅延確率に基づいて、個々の旅行計画をどのように確実に最適化できるかを示すアプリケーションを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 06:03:57 GMT)
Careful with That! Observation of Human Movements to Estimate Objects
Properties [106.9] 我々は、物体の重さについての洞察を伝える人間の運動行動の特徴に焦点を当てる。
最後の目標は、ロボットがオブジェクトハンドリングに必要なケアの度合いを自律的に推測できるようにすることです。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 08:14:56 GMT)
AttriMeter: An Attribute-guided Metric Interpreter for Person
Re-Identification [100.3] Person ReIDシステムは、2人とのマッチング時にのみ距離や類似性を提供します。
CNN ベースの ReID モデルの結果を意味的に,定量的に説明する Attribute-Guided Metric Interpreter を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 03:37:48 GMT)
Double Coverage with Machine-Learned Advice [100.2] オンラインの基本的な$k$-serverの問題を学習強化環境で研究する。
我々のアルゴリズムは任意の k に対してほぼ最適の一貫性-破壊性トレードオフを達成することを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 11:04:33 GMT)
A Brief Survey on Deep Learning Based Data Hiding, Steganography and
Watermarking [98.2] 既存の文献を簡潔かつ包括的にレビューし,3つのメタアーキテクチャを概説する。
そこで本研究では,ステガノグラフィ,ライトフィールドメッセージング,ウォーターマーキングなど,深層隠れの応用に関する具体的な戦略を概説する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 10:01:03 GMT)
Neural Production Systems [90.8] 視覚環境は、異なるオブジェクトまたはエンティティから構成される。
イメージをエンティティに分割するために、ディープラーニング研究者は構造的誘導バイアスを提案した。
私たちは認知科学からインスピレーションを得て、一連のルールテンプレートからなる古典的なアプローチを復活させます。
このアーキテクチャは柔軟でダイナミックな制御フローを実現し、エンティティ固有およびルールベースの情報を分解するのに役立つ。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 18:53:20 GMT)
Dynamic Graph Representation Learning for Video Dialog via Multi-Modal
Shuffled Transformers [89.0] 音声・視覚シーン認識ダイアログタスクのためのセマンティクス制御型マルチモーダルシャッフルトランスフォーマー推論フレームワークを提案する。
また,フレーム内推論層を用いた動的シーングラフ表現学習パイプラインを提案する。
その結果,全ての評価指標について最先端の性能を示すことができた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 20:04:33 GMT)
Spatial-Phase Shallow Learning: Rethinking Face Forgery Detection in
Frequency Domain [88.7] 本論文では,空間画像と位相スペクトルを組み合わせ,顔の偽造のアップサンプリング成果をキャプチャするSPSL(Spatial-Phase Shallow Learning)法を提案する。
SPSLは、クロスデータセット評価における最先端性能とマルチクラス分類を実現し、単一データセット評価において同等の結果を得ることができる。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 16:45:08 GMT)
ForceNet: A Graph Neural Network for Large-Scale Quantum Calculations [86.4] スケーラブルで表現力のあるグラフニューラルネットワークモデルであるForceNetを開発し、原子力を近似します。
提案したForceNetは、最先端の物理ベースのGNNよりも正確に原子力を予測することができる。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 03:09:06 GMT)
Decomposing lexical and compositional syntax and semantics with deep
language models [82.8] GPT2のような言語変換器の活性化は、音声理解中の脳活動に線形にマップすることが示されている。
本稿では,言語モデルの高次元アクティベーションを,語彙,構成,構文,意味表現の4つのクラスに分類する分類法を提案する。
その結果は2つの結果が浮かび上がった。
まず、構成表現は、語彙よりも広範な皮質ネットワークを募集し、両側の側頭、頭頂、前頭前皮質を包含する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 10:24:05 GMT)
Geometry-Guided Street-View Panorama Synthesis from Satellite Imagery [80.6] オーバヘッド衛星画像から新しいストリートビューパノラマを合成するための新しいアプローチを提案する。
本手法は,googleの全方位ストリートビュー型パノラマを,衛星パッチの中央と同じ地理的位置から取得したかのように生成する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 10:27:05 GMT)
How Neural Networks Extrapolate: From Feedforward to Graph Neural
Networks [80.6] 勾配勾配降下法によりトレーニングされたニューラルネットワークが、トレーニング分布の支持の外で学んだことを外挿する方法について検討する。
グラフニューラルネットワーク(GNN)は、より複雑なタスクでいくつかの成功を収めている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 23:05:49 GMT)
BeCAPTCHA-Mouse: Synthetic Mouse Trajectories and Improved Bot Detection [78.1] 本稿では,マウスの神経運動モデルに基づくボット検出器BeCAPTCHA-Mouseを提案する。
BeCAPTCHA-Mouseは、1つのマウス軌道だけで、平均93%の精度で高実在性のボット軌道を検出することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 18:35:31 GMT)
Contrastive Explanations for Model Interpretability [77.9] 分類モデルの対照的説明を生成する手法を提案する。
本手法は潜在空間へのモデル表現の投影に基づいている。
本研究は,モデル決定のより正確できめ細かな解釈性を提供するためのラベルコントラスト的説明の能力に光を当てた。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 00:36:45 GMT)
MgSvF: Multi-Grained Slow vs. Fast Framework for Few-Shot
Class-Incremental Learning [77.8] FSCIL(Few-shot class-incremental Learning)は、一連のタスクを継続的に学習する。
スロー vs. ファスト" (SvF) ジレンマによって、どの知識コンポーネントを遅い方法で、あるいは速い方法で更新すべきかを決定する。
2つの異なる粒子からSvFジレンマに対処する多粒SvF学習戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 16:47:28 GMT)
Characterizing the loss landscape of variational quantum circuits [77.3] 本稿では,VQCの損失関数のヘシアンを計算する方法を紹介する。
この情報がどのように解釈され、従来のニューラルネットワークと比較されるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 08:16:29 GMT)
BRST-BV Quantum Actions for Constrained Totally-Symmetric Integer HS
Fields [77.3] 非最小制約BRST-BVラグランジアン定式化は、$d$次元ミンコフスキー空間における完全対称な質量を持たないHS場に対して提示される。
フォック空間量子作用は、全BRST-BV作用におけるゲージ固定フェルミオン$Psi$の変分微分により、全一般化場-反場ベクトルのシフトとして構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 01:24:33 GMT)
Network Pruning via Resource Reallocation [75.9] rEsource rEalLocation (PEEL) を経由したネットワーク・プルーニングという,シンプルで効果的なチャネル・プルーニング手法を提案する。
PEELは、最初に事前に定義されたバックボーンを構築し、その上でリソースの移動を行い、少ない情報層からより重要な層へ1ラウンドでパラメータをシフトする。
実験結果から,PEELによって発見された構造は,各種プルーニング条件下での最先端のプルーニングアルゴリズムと競合する性能を示した。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 16:28:10 GMT)
Hessian Eigenspectra of More Realistic Nonlinear Models [73.3] 私たちは、非線形モデルの広いファミリーのためのヘッセン固有スペクトルの言語的特徴付けを行います。
我々の分析は、より複雑な機械学習モデルで観察される多くの顕著な特徴の起源を特定するために一歩前進する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 06:59:52 GMT)
An Interpretable Multiple-Instance Approach for the Detection of
referable Diabetic Retinopathy from Fundus Images [72.9] 基礎画像における参照糖尿病網膜症検出のための機械学習システムを提案する。
画像パッチから局所情報を抽出し,アテンション機構により効率的に組み合わせることで,高い分類精度を実現することができる。
我々は,現在入手可能な網膜画像データセットに対するアプローチを評価し,最先端の性能を示す。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 13:14:15 GMT)
Adversarial Examples for Unsupervised Machine Learning Models [71.8] 回避予測を引き起こすアドリラルな例は、機械学習モデルの堅牢性を評価し改善するために広く利用されている。
教師なしモデルに対する逆例生成の枠組みを提案し,データ拡張への新たな応用を実証する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 17:47:58 GMT)
A Unified Theory of Decentralized SGD with Changing Topology and Local
Updates [71.0] 分散通信方式の統一収束解析を導入する。
いくつかの応用に対して普遍収束率を導出する。
私たちの証明は弱い仮定に依存している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 14:07:36 GMT)
How do Decisions Emerge across Layers in Neural Models? Interpretation
with Differentiable Masking [70.9] DiffMaskは、差分性を維持しながら入力のサブセットをマスクアウトすることを学ぶ。
入力トークンを包含または無視する決定は、中間隠蔽層に基づく単純なモデルで行われる。
これにより、属性のヒートマップをプロットするだけでなく、ネットワーク層間で意思決定がどのように形成されるかを分析することができます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 10:12:19 GMT)
A Survey On Universal Adversarial Attack [68.2] ディープニューラルネットワーク(DNN)は、様々なアプリケーションで顕著な性能を示している。
敵の摂動の攻撃に弱いことが広く知られている。
ユニバーサル敵対的摂動(UAP)は、ほとんどの画像のターゲットDNNをだまします。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 06:35:09 GMT)
Understanding the Usability Challenges of Machine Learning In
High-Stakes Decision Making [67.7] 機械学習(ML)は、多種多様な成長を続ける一連のドメインに適用されている。
多くの場合、MLやデータサイエンスの専門知識を持たないドメインの専門家は、ML予測を使用してハイステークな意思決定を行うように求められます。
児童福祉スクリーニングにおけるMLユーザビリティの課題について,児童福祉スクリーニング者との一連のコラボレーションを通じて検討する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 22:50:45 GMT)
The Surprising Effectiveness of MAPPO in Cooperative, Multi-Agent Games [67.5] マルチエージェントPPO(MAPPO)は、集中型値関数を採用するマルチエージェントPPOバリアントである。
MAPPOは,3つの一般的なマルチエージェントテストベッドにおいて,最先端技術に匹敵する性能を実現していることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 18:59:56 GMT)
M6: A Chinese Multimodal Pretrainer [66.5] 1.9TB以上の画像と292GBのテキストからなる中国語のマルチモーダルプリトレーニングのための最大のデータセットを構築します。
我々はマルチモーダルなマルチモーダルなマルチタスク・メガトランスを参考に,M6と呼ばれるクロスモーダルな事前学習手法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 06:03:16 GMT)
An Analysis of Distributed Systems Syllabi With a Focus on
Performance-Related Topics [65.9] 我々は、トップコンピュータサイエンスプログラムから51の現在(2019-2020)の分散システムシラビのデータセットを分析した。
本研究では,DSコースで言及されているインフラの規模を,小規模なクライアントサーバシステムからクラウドスケール,ピアツーピア,グローバルスケールシステムまで検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 16:49:09 GMT)
Breaking Writer's Block: Low-cost Fine-tuning of Natural Language
Generation Models [63.0] ライターのブロックを解くという問題に対して,自然言語生成モデルを微調整するシステムについて述べる。
提案した微調整は, 少数のエポックとUSD150の総コストを伴っても, 優れた結果が得られる。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 18:03:32 GMT)
Coherent control and distinguishability of quantum channels via
PBS-diagrams [59.9] 我々は、偏光ビームスプリッタ(PBS)を含む実用的な量子光学装置にインスパイアされた一般的な量子チャネルのコヒーレント制御のためのグラフィカル言語を導入する。
我々は、コヒーレント制御下での量子チャネルの忠実な表現に向けて、様々なコヒーレント制御コンテキストにおける浄化チャネルの観測等価性を特徴付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 22:56:25 GMT)
Generalizing to Unseen Domains: A Survey on Domain Generalization [59.2] ドメイン一般化は、1つまたは複数の異なるが関連するドメインが与えられる困難な設定を扱う。
目標は、目に見えないテストドメインに一般化できるモデルを学ぶことです。
本稿では,領域一般化の最近の進歩に対する最初のレビューを紹介する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 06:04:11 GMT)
All at Once Network Quantization via Collaborative Knowledge Transfer [57.0] オールオンス量子化ネットワークを効率的にトレーニングするための新しい共同知識伝達アプローチを開発しています。
具体的には、低精度の学生に知識を伝達するための高精度のエンクォータを選択するための適応的選択戦略を提案する。
知識を効果的に伝達するために,低精度の学生ネットワークのブロックを高精度の教師ネットワークのブロックにランダムに置き換える動的ブロックスワッピング法を開発した。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 03:09:03 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） (Tue, 2 Mar 2021 09:42:19 GMT)
Square Root Bundle Adjustment for Large-Scale Reconstruction [56.4] QR分解によるランドマーク変数のnullspace marginalizationに依存するバンドル調整問題の新たな定式化を提案する。
平方根束調整と呼ばれる私たちのアプローチは、一般的に使用されるSchur補完トリックと代数的に等価です。
BALデータセットを用いた実世界での実験では、提案されたソルバが単一の精度でも平均的等しく正確なソリューションで達成できることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 16:26:20 GMT)
Inter-class Discrepancy Alignment for Face Recognition [55.6] IA(Inter-class DiscrepancyAlignment)という統合フレームワークを提案する。
IDA-DAOは、画像と隣人の相違を考慮した類似度スコアの整合に使用される。
IDA-SSEは、GANで生成された仮想候補画像を導入することで、説得力のあるクラス間隣人を提供できます。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 08:20:08 GMT)
Automatic detection of microsleep episodes with deep learning [55.4] 15秒未満の睡眠の短い断片は、マイクロスリープエピソード(MSEs)として定義される
覚醒検査(MWT)の維持は、警戒を評価するために臨床現場でしばしば用いられる。
MSEは、MSEを定義する確立された評価基準が欠如しているため、ほとんど考慮されていない。
入力として生の脳波とEOGデータに基づいて機械学習を用いてMSEを自動的に検出することを目的とした。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 17:40:15 GMT)
DP-InstaHide: Provably Defusing Poisoning and Backdoor Attacks with
Differentially Private Data Augmentations [55.0] 混合や無作為な付加ノイズなどの強いデータ拡張は、わずかな精度のトレードオフに耐えながら、毒の攻撃を無効にする。
DP-InstaHideの厳密な分析によると、ミキサップは確かにプライバシー上の利点があり、kウェイミキサップによるトレーニングは、単純DPメカニズムよりも少なくともk倍強いDP保証が得られる。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 23:07:31 GMT)
Uncertainty quantification using martingales for misspecified Gaussian
processes [52.2] 本稿では,ガウス過程(GP)の不確定な定量化を,不特定先行条件下で解決する。
マルティンゲール法を用いて未知関数に対する信頼シーケンス(CS)を構築する。
我々のCSは統計的に有効であり、実証的に標準GP法より優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 11:35:13 GMT)
Mini-Batch Consistent Slot Set Encoder for Scalable Set Encoding [50.6] 大規模のミニバッチセットエンコーディングに必要な、Mini-Batch Consistencyと呼ばれる新しいプロパティを紹介します。
本稿では,設定要素に対してミニバッチ処理が可能で,より多くのデータが到着するにつれて,セット表現を更新できる,スケーラブルで効率的なセット符号化機構を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 10:10:41 GMT)
PHASE: PHysically-grounded Abstract Social Events for Machine Social
Perception [50.6] 私たちは、物理的に根拠のある抽象的なソーシャルイベント、フェーズのデータセットを作成します。
フェーズは人間の実験によって検証され、人間は社会出来事において豊かな相互作用を知覚する。
ベースラインモデルとして,最新のフィードフォワードニューラルネットワークよりも優れたベイズ逆計画手法SIMPLEを導入する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 18:44:57 GMT)
A Comprehensive Survey of Neural Architecture Search: Challenges and
Solutions [48.8] ニューラルネットワーク探索(NAS)は革命的アルゴリズムであり、関連する研究は複雑でリッチである。
まず、初期のNASアルゴリズムの特徴の概要から始め、これらの初期のNASアルゴリズムの問題を要約する。
さらに,これらの研究の詳細な分析,比較,要約を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 08:35:02 GMT)
Resource theory of imaginarity: Quantification and state conversion [48.8] 想像力の資源理論が導入され、量子力学と量子情報理論における複素数の体系的な研究が可能となった。
虚数量化について検討し、幾何学的虚数性と虚数性の堅牢性に着目し、これらのツールを虚数理論における状態変換問題に適用する。
本研究は, 量子物理学における複素数の重要性を明らかにし, 虚数が光学実験における資源であることを証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 15:30:27 GMT)
Operational Resource Theory of Imaginarity [48.8] 量子状態は、実際の要素しか持たなければ、生成や操作が容易であることを示す。
応用として、想像力は国家の差別にとって重要な役割を担っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 16:30:13 GMT)
Transportation Density Reduction Caused by City Lockdowns Across the
World during the COVID-19 Epidemic: From the View of High-resolution Remote
Sensing Imagery [48.5] 新型コロナウイルス(COVID-19)の流行は、2020年前半に悪化し始めた。
厳しい封鎖政策が世界中の多くの都市で実行され、人間の感染を制御し、拡散を緩和した。
中心市街地6都市におけるロックダウン前後の交通密度の低減について定量的に検討した。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 13:45:16 GMT)
Depth from Camera Motion and Object Detection [46.2] 本稿では,カメラの動きの測定値から検出対象の深さを推定する学習の問題に対処する。
これを実現するために,1) 境界ボックスの一般化表現と非校正カメラの動きを用いてオブジェクトの深さを推定するリカレントニューラルネットワーク(DBox)を設計する。
odmdベンチマークに加えて、他の単眼アプリケーションドメインにおけるdboxを評価し、既存の運転およびロボティクスベンチマークで最先端の結果を達成し、カメラフォンを用いてオブジェクトの深さを推定する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 04:43:17 GMT)
Investigations on Audiovisual Emotion Recognition in Noisy Conditions [43.4] 本稿では,異なる信号対雑音比で重畳ノイズを持つ2つの感情データセットについて検討する。
その結果、ノイズの多いデータにクリーンオーディオで訓練されたモデルを適用すると、パフォーマンスが大幅に低下します。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 17:45:16 GMT)
Minimax Model Learning [42.7] モデルに基づく強化学習における遷移モデル学習のための新しいオフポリシ損失関数を提案する。
私たちの損失は、分配シフトの修正に重点を置いたオフポリシ政策評価目標に由来します。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 23:16:36 GMT)
Offline Reinforcement Learning with Pseudometric Learning [40.2] ログインした遷移から擬似メトリックを学習するための反復的な手順を提案する。
次に、この擬似メトリックを使用して、アクター-批判アルゴリズムで新しいルックアップベースのボーナスを定義する。
本手法を手動操作および移動作業において評価する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 18:59:02 GMT)
Safe and Efficient Model-free Adaptive Control via Bayesian Optimization [40.0] 適応制御のための純粋データ駆動型モデルフリーアプローチを提案する。
システムデータのみに基づく低レベルコントローラのチューニングは、アルゴリズムの安全性と計算性能に懸念を生じさせる。
我々は,提案手法がサンプル効率であり,安全性の観点から制約ベイズ最適化よりも優れており,グリッド評価によって計算された性能オプティマを達成することを数値的に示す。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 13:26:34 GMT)
Probing Product Description Generation via Posterior Distillation [39.7] 高品質な顧客レビューは、ユーザ主導の側面を掘り下げるのに理想的なソースだと見なすことができます。
既存の作品はアイテム情報のみに基づいて製品記述を生成する傾向がある。
本稿では,顧客レビューからユーザ主導の情報を活用可能なTransformerアーキテクチャに基づく適応型後部ネットワークを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 09:38:38 GMT)
Pseudo-labeling for Scalable 3D Object Detection [39.4] 3Dオブジェクト検出のための擬似ラベル付けは、安価で広く利用可能な未ラベルデータを利用する効果的な方法である。
教師モデルの改善によって生徒モデルが向上し,高価な教師を効率的でシンプルな学生に蒸留できることを示した。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 23:48:29 GMT)
Sample Complexity and Overparameterization Bounds for Projection-Free
Neural TD Learning [38.7] 神経td学習の既存の解析は、無限幅解析または(ランダム)コンパクト集合内のネットワークパラメータの制約に依存している。
poly(overlinenu,1/epsilon)$以上の幅の2層reluネットワークを備えたプロジェクションフリーtd学習は、$poly(overlinenu,1/epsilon)$イテレーションまたはサンプルを与えられたエラー$epsilon$で真の値関数に収束する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 01:05:19 GMT)
Mixture of Volumetric Primitives for Efficient Neural Rendering [38.2] 動的3Dコンテンツをレンダリングするための表現であるVolumetric Primitives(MVP)のMixtureを紹介します。
mvpはボリューム表現の完全性とプリミティブベースのレンダリングの効率を組み合わせる。
MVPは品質と実行時のパフォーマンスの点で優れた結果をもたらします。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 18:59:42 GMT)
Tune-In: Training Under Negative Environments with Interference for
Attention Networks Simulating Cocktail Party Effect [37.7] 本稿では,干渉のある否定的環境下でのトレーニング用に略されたtune-inと呼ばれる新しい注意ネットワークを提案する。
まず、共有特徴空間に基づいて、話者知識と音声刺激の2つの異なる空間を学習する。
2つの空間の間には、新しいクロスアテンション機構とデュアルアテンション機構によって情報同士がキャストされる。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 04:03:37 GMT)
DeepFake-o-meter: An Open Platform for DeepFake Detection [36.6] DeepFake-o-meterと呼ばれるオープンソースのオンラインプラットフォームを開発し、最新のDeepFake検出方法を統合します。
本稿では,DeepFake-o-meterの設計と機能について述べる。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 20:45:33 GMT)
Using Hindsight to Anchor Past Knowledge in Continual Learning [36.3] 連続学習では、学習者は時間とともに分布が変化するデータのストリームに直面します。
現代のニューラルネットワークは、以前に獲得した知識をすぐに忘れてしまうため、この設定で苦しむことが知られている。
ここでは、学習者が2段階最適化を使用して現在のタスクの知識を更新し、過去のタスクの予測をそのまま維持する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 08:05:50 GMT)
Kernel Interpolation for Scalable Online Gaussian Processes [35.7] 我々は、構造化カーネルを用いて、一定時間$O(1)$オンライン更新の計算を効率的にリサイクルする方法を示す。
我々は,オンライン回帰・分類設定,ベイズ最適化,能動的サンプリングによるマラリア予測における誤差の低減というアプローチの可能性を実証する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 03:41:30 GMT)
Fast Adaptation with Linearized Neural Networks [35.4] ニューラルネットワークの線形化の帰納的バイアスについて検討し,全ネットワーク関数の驚くほどよい要約であることを示した。
この発見に触発されて,これらの帰納的バイアスをネットワークのヤコビアンから設計されたカーネルを通してガウス過程に埋め込む手法を提案する。
この設定では、領域適応は不確実性推定を伴う解釈可能な後方推論の形式を取る。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 03:23:03 GMT)
Learning with Hyperspherical Uniformity [35.2] L2正規化はニューラルネットワークの標準正規化として機能する。
これに動機づけられた超球面均一性は、関係正規化の新しい族として提案される。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 11:20:30 GMT)
Variance Reduction in Training Forecasting Models with Subgroup Sampling [34.9] 一般的に用いられる勾配(例)の予測モデルを示す。
sgd) 大きなばらつきがあり、長時間のトレーニングが必要となる。
この問題を軽減するために,サブグループサンプリングというサンプリング戦略を提案する。
SCottは勾配と壁面時計の両方の目標に対してより高速に収束することを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 22:23:27 GMT)
Task-Adaptive Neural Network Retrieval with Meta-Contrastive Learning [34.3] 本稿では,与えられたタスクに対して最適な事前学習ネットワークを検索するニューラルネットワーク検索手法を提案する。
データセットとネットワークとの類似性を最大化するために、コントラスト損失を伴うクロスモーダルな潜在空間をメタラーニングすることによって、このフレームワークを訓練する。
提案手法の有効性を,既存のNASベースラインに対して10個の実世界のデータセット上で検証する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 06:30:51 GMT)
Cross-Gradient Aggregation for Decentralized Learning from Non-IID data [34.2] 分散学習により、コラボレーションエージェントのグループは、中央パラメータサーバーを必要とせずに、分散データセットを使用してモデルを学ぶことができる。
本稿では,新たな分散学習アルゴリズムであるクロスグラディエント・アグリゲーション(CGA)を提案する。
既存の最先端の分散学習アルゴリズムよりも優れたCGA学習性能を示す。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 21:58:12 GMT)
Wasserstein Embedding for Graph Learning [33.9] Wasserstein Embedding for Graph Learning (WEGL)は、グラフ全体をベクトル空間に埋め込むフレームワークである。
グラフ間の類似性をノード埋め込み分布間の類似性の関数として定義する上で,新たな知見を活用する。
各種ベンチマークグラフ固有性予測タスクにおける新しいグラフ埋め込み手法の評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 02:21:28 GMT)
Efficient Robotic Object Search via HIEM: Hierarchical Policy Learning
with Intrinsic-Extrinsic Modeling [33.9] 本稿では,本質的・非本質的な報酬設定を伴う階層的・解釈可能なモデリングに基づく,オブジェクト探索タスクのための新しいポリシー学習パラダイムを提案する。
House3D環境下で行った実験は、我々のモデルで訓練されたロボットが、より最適かつ解釈可能な方法で物体探索タスクを実行できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 19:45:02 GMT)
Self-supervised Pretraining of Visual Features in the Wild [33.6] 本研究では, 自己監督が期待に沿うかどうかを, 監視なく無作為かつ非定型な画像上で大規模モデルを訓練することによって検討する。
最後のSelf-supERvised (SEER)モデルであるRegNetYは、512GPUの1Bランダムイメージでトレーニングされた1.3Bパラメータで、84.2%のトップ1精度を実現している。
興味深いことに、自己教師型モデルは、ImageNetの10%にしかアクセスできない77.9%のトップ1を達成している。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 19:12:29 GMT)
Semantic Relation Reasoning for Shot-Stable Few-Shot Object Detection [33.3] フェーショット物体検出は、実世界のデータの固有の長尾分布のために、必要かつ長続きする問題である。
この研究は、新しい物体検出の学習に明確な関係推論を導入する。
実験では、SRR-FSDは、より高いショットで競争力のある結果を達成することができ、さらに重要なことは、より低い明示的なショットと暗黙的なショットの両方で、大幅にパフォーマンスが向上します。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 18:04:38 GMT)
Label-Imbalanced and Group-Sensitive Classification under
Overparameterization [32.9] ラベルの不均衡でグループに敏感な分類は、関連するメトリクスを最適化するための標準トレーニングアルゴリズムを適切に修正することを目指す。
標準実証的リスク最小化に対するロジット調整による損失修正は,一般的には効果がない可能性がある。
本研究では, 2つの共通する不均衡(ラベル/グループ)を統一的に処理し, 敏感群の二値分類に自然に適用できることを示した。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 08:09:43 GMT)
MultiSubs: A Large-scale Multimodal and Multilingual Dataset [32.5] 本稿では,単語から画像への接地の研究を容易にすることを目的とした,大規模マルチモーダル・多言語データセットを提案する。
データセットは、映画の字幕から文章で表現された概念を曖昧に描写するために選択された画像からなる。
i) 空白を埋める, (ii) 語彙変換という2つの自動タスクにおけるデータセットの有用性を示す。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 18:09:07 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） (Tue, 2 Mar 2021 19:07:10 GMT)
Interpretable Multi-Modal Hate Speech Detection [32.4] 特定の憎悪表現が作られる社会文化的文脈とともに、テキストの意味を効果的に捉えることができるディープニューラルマルチモーダルモデルを提案する。
我々のモデルは、既存のヘイトスピーチ分類アプローチを上回ることができる。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 10:12:26 GMT)
Fairness, Semi-Supervised Learning, and More: A General Framework for
Clustering with Stochastic Pairwise Constraints [32.2] 我々は,いくつかの本質的クラスタリングの目的に組み込んだ,新しいemphstochastic pairwise制約系を導入する。
これらの制約は,半教師付き学習における emphinvidual fairness や emphmust-link 制約など,興味をそそるアプリケーションの集合を簡潔にモデル化できることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 20:27:58 GMT)
OMNet: Learning Overlapping Mask for Partial-to-Partial Point Cloud
Registration [31.1] OMNetは、部分から部分へのポイントクラウド登録のためのグローバル機能ベースの反復ネットワークです。
マスクを粗雑に学習し,重複しない領域を拒絶し,部分から部分への登録を同一形状の登録に変換する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 06:00:29 GMT)
Few-shot Open-set Recognition by Transformation Consistency [30.8] SnaTCHerと呼ばれる、疑似未知のサンプルを必要としない新しい未知クラスのサンプル検出器を提案します。
本手法は,変換整合性に基づいて,変換されたプロトタイプと修正されたプロトタイプセットとの差を測定する。
提案手法は,未知のクラス分布推定問題を疑似未知のクラスサンプルとは独立に,相対的な特徴変換問題に変更する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 07:37:17 GMT)
CloudAAE: Learning 6D Object Pose Regression with On-line Data Synthesis
on Point Clouds [30.5] 点群に代表される深度情報から6Dオブジェクトのポーズを復元するシステムを提案する。
本稿では,linemod,linemodoclocion,ycbビデオデータセットにおけるシステムの有効性を示す。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 19:00:21 GMT)
Class Anchor Clustering: a Loss for Distance-based Open Set Recognition [29.8] クラスアンカークラスタリング(クラスアンカークラスタリング、Class Anchor Clustering、CAC)は、ロジット空間の固定されたクラス依存センタの周りに密集したクラスタを形成するために、既知のクラスを明示的に訓練する損失である。
CACを用いたトレーニングは,6つのベンチマークデータセットを用いた距離ベース開集合分類器の最先端性能を実現する。
また、我々のアンカークラスセンターは、特にオブジェクトベースデータセットや多数のトレーニングクラスにおいて、学習したクラスセンターよりも高いオープンセット性能を実現していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 23:33:24 GMT)
Demystifying Batch Normalization in ReLU Networks: Equivalent Convex
Optimization Models and Implicit Regularization [29.4] BNを用いた重量減少正規化RELUネットワークの正確な凸表現を得るための解析フレームワークに基づく凸双対性を導入する。
解析により,高次元および/またはCIF化系における単純な閉形式式として最適層重みを求めることができることがわかった。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 06:36:31 GMT)
Patch-NetVLAD: Multi-Scale Fusion of Locally-Global Descriptors for
Place Recognition [29.3] 本稿では,Patch-NetVLADを紹介し,ローカルおよびグローバルデクリプタ手法の利点を組み合わせた新しい定式化を提案する。
Patch-NetVLADは,グローバルおよびローカルな特徴記述子ベースの手法と同等の計算量で優れることを示す。
ユーザ要件にも適応可能で、スピード最適化バージョンは最先端のものよりも桁違いに高速に動作する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 05:53:32 GMT)
Audio-Visual Speech Separation Using Cross-Modal Correspondence Loss [28.5] 音声-視覚的音声分離学習法を提案する。
分離された信号と視覚信号との対応を考慮して音声特性を反映する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 04:29:26 GMT)
Evading Curse of Dimensionality in Unconstrained Private GLMs via
Private Gradient Descent [27.7] 我々は、よく研究された微分プライベートな経験的リスク(ERM)問題を再考する。
制約のない一般化線形モデル(GLM)の場合、過剰な経験的リスクが得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 21:04:41 GMT)
On the Memory Mechanism of Tensor-Power Recurrent Models [25.8] TPリカレントモデルの記憶機構について検討する。
長期記憶効果を達成するためには, p が重要条件であることが示される。
新しいモデルは、安定して長いメモリ効果の恩恵を受けることが期待されている。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 07:07:47 GMT)
Stochastic Image Denoising by Sampling from the Posterior Distribution [25.6] 少量のMSEを維持しながら、実行可能で高品質の結果を生み出す新しい消音アプローチを提案します。
本手法は, MMSEデノイザーの繰り返し適用に依存したランゲビンダイナミクスを用い, 後方分布から効果的にサンプリングすることにより, 再構成画像を得る。
その知覚性のため、提案アルゴリズムは与えられたノイズ入力に対して様々な高品質な出力を生成することができる。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 12:46:50 GMT)
Part2Whole: Iteratively Enrich Detail for Cross-Modal Retrieval with
Partial Query [25.4] 本稿では,この問題に対処する対話型検索フレームワークPart2Wholeを提案する。
Interactive Retrieval Agentは、初期クエリを洗練するための最適なポリシーを構築するために訓練される。
テキスト画像データセット以外の人手による注釈データを必要としない弱教師付き強化学習法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 11:27:05 GMT)
Towards Efficiently Diversifying Dialogue Generation via Embedding
Augmentation [24.9] 本稿では,ソフト埋め込みによるニューラル対話モデルの生成の多様性を促進することを提案する。
新しい埋め込みは、元の埋め込みを置き換えるモデルの入力として機能する。
2つのデータセットの実験結果から,提案手法が生モデルよりも多様な応答を生成できることが示された。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 07:28:56 GMT)
Sequential Place Learning: Heuristic-Free High-Performance Long-Term
Place Recognition [24.7] 学習ベースのCNN+LSTMアーキテクチャを開発し、バックプロパゲーションを通じてトレーニングし、視点および外観不変の場所認識を実現します。
我々のモデルは、新しい最先端パフォーマンス標準を設定しながら、15の古典的手法より優れています。
さらに, SPL は 729 km の経路において, 従来の方法よりも 70 倍高速に展開可能であることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 22:57:43 GMT)
Super-resolving Compressed Images via Parallel and Series Integration of
Artifact Reduction and Resolution Enhancement [24.5] 現実世界のアプリケーションでは、画像はサブサンプリングされるが、圧縮も激しい。
このような画像の解像度を高める簡単な方法は、アーティファクトを悪化させ、視覚的に不快にさせる。
本稿では, アーティファクト除去と分解能向上の並列およびシリーズ統合に基づく, 圧縮画像超解像フレームワークを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 13:04:28 GMT)
Measuring and Reducing Gendered Correlations in Pre-trained Models [24.4] 事前学習されたモデルが、複数の性別に関連する職業など、多くのアプリケーションで望まれないアーティファクトをエンコードする方法を示す。
汎用技術によって相関測定がいかに削減されるかを示し、異なる戦略が持つトレードオフを強調する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 21:04:26 GMT)
Efficient Optimal Selection for Composited Advertising Creatives with
Tree Structure [24.1] 視覚的に楽しめる広告クリエイティビティは、製品のクリックスルーレート(CTR)を増加させる可能性がある。
ツリー構造に基づいたアダプティブで効率的な広告クリエイティブセレクションフレームワークを提案します。
ツリー構造に基づいて、トンプソンサンプリングは動的プログラミングに適応され、最大のCTRを持つ潜在的な広告クリエイティブの効率的な探索につながります。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 03:39:41 GMT)
Efficient Deep Image Denoising via Class Specific Convolution [24.1] 画素ワイズ分類に基づく画像復調のための効率的なディープニューラルネットワークを提案する。
提案手法は性能を犠牲にすることなく計算コストを削減できる。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 10:28:15 GMT)
Flight-connection Prediction for Airline Crew Scheduling to Construct
Initial Clusters for OR Optimizer [24.0] 本稿では、機械学習の分類アルゴリズムを用いて大規模商用解法(GENCOL)を初期化するケーススタディを提案する。
1%未満の少額の貯蓄は、大型航空会社の年間収入を数十万ドル増額することを意味している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 22:30:17 GMT)
A Pose-only Solution to Visual Reconstruction and Navigation [23.9] 大規模なシーンやクリティカルなカメラの動きは、この目標を達成するために研究コミュニティが直面する大きな課題です。
私たちは、これらの課題を解決できるポーズオンリーのイメージングジオメトリフレームワークとアルゴリズムを立ち上げました。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 07:21:08 GMT)
Optimal Communication-Computation Trade-Off in Heterogeneous Gradient
Coding [23.8] グラデーションのサイズによって正規化された最適な通信コストは$(r-s-2a)-1$に等しく、mathbbN$の$rはデータパーティションが複製される最小数である。
また、近似計算からいくつかのアイデアを借用し、通信コストに課される制約を満たすためにデータ配置の繰り返しが必要とされるものよりも小さい場合の近似勾配符号化スキームを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 09:25:30 GMT)
Connecting Graph Convolutional Networks and Graph-Regularized PCA [23.6] GCNモデルのグラフ畳み込み演算子は、もともとスペクトルグラフ畳み込みの局所化一階近似から動機付けられたものである。
グラフ畳み込みとグラフ正規化PCA(GPCA)のテキスト数学的接続を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 18:08:13 GMT)
Deep J-Sense: Accelerated MRI Reconstruction via Unrolled Alternating
Optimization [23.3] 我々は,非ロール交代最小化に基づくディープラーニングアプローチとして,Deep J-Senseを紹介した。
我々のアルゴリズムは磁化(画像)カーネルとコイル感度マップの両方を改良する。
膝の高速MRIデータセットのサブセットに対する実験結果から,再建性能が向上することが示された。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 23:22:22 GMT)
Adversarial Reciprocal Points Learning for Open Set Recognition [22.0] オープンセット認識(OSR)は、見たクラスを同時に分類し、見えないクラスを「未知」と識別することを目的としている。
我々は,マルチクラス統合の観点から,オープンスペースリスク問題を定式化する。
未知分布と未知分布の重複を最小限に抑えるために,ARPL(Adrial Reciprocal Point Learning)と呼ばれる新しい学習フレームワークを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 02:04:04 GMT)
Factoring out prior knowledge from low-dimensional embeddings [22.0] 低次元埋め込みから距離行列の形で事前知識を分解する2つの方法を提案する。
合成データと実世界データの両方の実験は、両方の方法がうまく機能することを示しています。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 16:10:36 GMT)
Attribute-Efficient Learning of Halfspaces with Malicious Noise:
Near-Optimal Label Complexity and Noise Tolerance [21.8] 本稿では,雑音下でのmathbbRd$における等質スパース半空間の計算的学習について述べる。
サンプルの複雑さは$tildeObig(frac 1 epsilon s2 log5 d big)$であり、属性効率も楽しめます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 07:19:55 GMT)
Cross-Domain Recommendation: Challenges, Progress, and Prospects [21.6] クロスドメインレコメンデーション(CDR)は、スパーサードメインのレコメンデーションパフォーマンスを改善するために、よりリッチなドメインからの比較的リッチな情報を活用するために提案されている。
本稿では,課題,研究の進展,今後の方向性など,既存のCDRアプローチの総合的なレビューを行う。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 12:58:08 GMT)
A Kernel Framework to Quantify a Model's Local Predictive Uncertainty
under Data Distributional Shifts [21.6] 訓練されたニューラルネットワークの内部層出力は、そのマッピング機能と入力データ分布の両方に関連するすべての情報を含む。
生予測空間のPDFを明示的に推定する訓練ニューラルネットワークの予測不確実性定量化のためのフレームワークを提案する。
カーネルフレームワークは、モデル予測エラーを検出する能力に基づいて、はるかに精度の高いモデル不確実性推定を提供する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 00:31:53 GMT)
Fixing Data Augmentation to Improve Adversarial Robustness [21.5] 相手のトレーニングは、トレーニング中に堅牢なテスト精度が低下し始める現象である、堅牢なオーバーフィッティングに苦しむ。
本稿では,強固な過剰フィッティングを減らす手段として,adversarials-drivenとdata-driven additionationの両方に注目した。
従来の最先端手法に比べて,+7.06%と+5.88%の絶対値が大幅に向上した。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 18:58:33 GMT)
Adversarial Mixture Of Experts with Category Hierarchy Soft Constraint [21.3] 我々はMixture of Expert(MoE)フレームワークを利用して、クエリカテゴリごとに専門的なランキングモデルを学ぶ。
専門家のアウトプットに逆正則化の形式を導入し、互いに意見の相違を強いる。
これは、異なるカテゴリのゲート出力ベクトルのより強いクラスタリング効果によって検証される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 13:32:37 GMT)
MetaSCI: Scalable and Adaptive Reconstruction for Video Compressive
Sensing [21.2] ビデオスナップショット圧縮イメージング(SCI)は、ビデオフレームが異なるマスクによってコーディングされ、スナップショット測定に圧縮される有望なシステムです。
MetaSCIと呼ばれるSCI再構築のためのMeta Modulated Convolutional Networkを開発しています。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 14:53:00 GMT)
When Age-Invariant Face Recognition Meets Face Age Synthesis: A
Multi-Task Learning Framework [20.6] 本稿では,顔認識における年齢不変なアイデンティティ関連表現を扱うための統合マルチタスクフレームワークを提案する。
まず,混合顔特徴を2つの非相関成分(アイデンティティと年齢に関連する特徴)にアテンション機構で分解する。
グループレベルのfasを実現する従来のone-hotエンコーディングとは対照的に,アイデンティティレベルfasを実現するための新しいid条件モジュールを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 07:03:27 GMT)
Have We Learned to Explain?: How Interpretability Methods Can Learn to
Encode Predictions in their Interpretations [20.4] 解釈を定量的に評価する手法としてEVAL-X、償却説明法としてREAL-Xを紹介します。
EVAL-Xは、予測が解釈にエンコードされたときに検出でき、定量的および放射線学者評価を通じてREAL-Xの利点を示す。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 17:42:33 GMT)
A Theorem of the Alternative for Personalized Federated Learning [19.5] 個人化された連合学習の過剰なリスクが、ミニマックスの観点からデータの不均一性に依存することを示す。
その結果,クライアントサイドの不均質性に適応する難易度(無限次元)問題は,単純な二分決定問題に還元できることがわかった。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 17:58:20 GMT)
WIT: Wikipedia-based Image Text Dataset for Multimodal Multilingual
Machine Learning [19.2] ウィキペディアベースの画像テキスト(WIT)データセットを紹介する。
witは3760万のエンティティリッチな画像テキスト例のキュレーションセットで構成されており、108のwikipedia言語で1150万のユニークな画像がある。
WITは3倍の画像-テキストサンプル数で最大のマルチモーダルデータセットです。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 18:13:54 GMT)
SME: ReRAM-based Sparse-Multiplication-Engine to Squeeze-Out Bit
Sparsity of Neural Network [18.8] 我々はSparse-Multiplication-Engine(SME)という新しいReRAMベースのディープニューラルネットワーク(DNN)アクセラレータを開発した。
まず、ビットスパースパターンを編成し、既存の量子化法に基づいてビットスパース密度を増加させる。
第2に,重みのビットをクロスバーにスライスし,周辺回路の活性化結果をスプライシングする新しい重み付けマッピング機構を提案する。
第三に、上質な押出し方式は、以前の2つのステップから高度にスパースなノンゼロでマッピングされたクロスバーを空にする。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 13:27:15 GMT)
Smoothness Analysis of Loss Functions of Adversarial Training [18.7] 二元線形分類のための逆訓練の損失関数の滑らかさを解析した。
L2制約の下では、反対損失はゼロを除いて滑らかである。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 01:27:16 GMT)
Am I a Real or Fake Celebrity? Measuring Commercial Face Recognition Web
APIs under Deepfake Impersonation Attack [18.0] 人気企業の顔認識技術がDeepfake Impersonation(DI)攻撃にいかに脆弱であるかを実証します。
我々は、ターゲット(正確に一致)と非ターゲット(有名人と一致)の攻撃に対して、78.0%と99.9%の最大成功率を達成する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 07:56:46 GMT)
The KL-Divergence between a Graph Model and its Fair I-Projection as a
Fairness Regularizer [17.7] 本稿では,ほとんどの確率グラフモデリング手法に適用可能な汎用的なアプローチを提案する。
具体的には、選択された公正度基準に対応するフェアグラフモデルのクラスを最初に定義する。
このフェアネス正規化器を既存のグラフモデリング手法と組み合わせることで、効率よくフェアネスと精度を交換できることを実証する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 16:26:37 GMT)
Privacy Amplification for Federated Learning via User Sampling and
Wireless Aggregation [17.6] ユーザサンプリングを用いた無線チャネル上でのフェデレーション学習の問題点について検討する。
本稿では,各ユーザによる個別のランダム参加決定に依拠する個人無線勾配集約方式を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 18:59:37 GMT)
Sequence-Based Filtering for Visual Route-Based Navigation: Analysing
the Benefits, Trade-offs and Design Choices [17.5] ビジュアルプレース認識(VPR)の新たなトレンドは、単一フレームベースのプレースマッチング技術の上にシーケンスベースのフィルタリング方法を使用することである。
本稿では,単一フレームに基づく位置マッチング手法の性能と,それらの手法上でのシーケンスベースフィルタリングの利用との関係について詳細に検討する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 19:24:58 GMT)
IdentityDP: Differential Private Identification Protection for Face
Images [17.3] 顔の非識別、別名顔の匿名化は、実際のアイデンティティが隠されている間、同様の外観と同じ背景を持つ別の画像を生成することを指します。
我々は,データ駆動型ディープニューラルネットワークと差分プライバシー機構を組み合わせた顔匿名化フレームワークであるIdentityDPを提案する。
我々のモデルは、顔の識別関連情報を効果的に難読化し、視覚的類似性を保ち、高品質な画像を生成することができる。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 14:26:00 GMT)
ZeroSARAH: Efficient Nonconvex Finite-Sum Optimization with Zero Full
Gradient Computation [17.3] 本稿では,SARnIDER法の新しい勾配計算法を提案する。
この新しい方法は最もよく知られた$n1/2勾配計算を必要としない。
また、新しい最新結果を得ることもできる。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 03:31:06 GMT)
Missing Value Imputation on Multidimensional Time Series [17.0] 本稿では,多次元時系列データセットにおける深層学習手法DeepMVIを提案する。
DeepMVIは、時系列に沿った細粒度と粗粒度パターンと、カテゴリ次元にわたる関連するシリーズのトレンドを組み合わせる。
実験の結果、DeepMVIの精度は著しく向上し、半数以上のケースで50%以上のエラーが削減された。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 09:55:05 GMT)
Issues with Propagation Based Models for Graph-Level Outlier Detection [17.0] Graph-Level Outlier Detection (GLOD)は、グラフデータベース内の異常なグラフを識別するタスクである。
本稿では, GLODに伝搬モデルを適用し, 基本的かつ興味深い問題に対処する。
モデルのROC-AUC性能は、どのクラスがダウンサンプリングされるかによって大きく変化します。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 18:34:03 GMT)
DeepCert: Verification of Contextually Relevant Robustness for Neural
Network Image Classifiers [16.9] 我々はディープニューラルネットワーク(DNN)画像分類器の頑健さを文脈的に関連する摂動に検証するためのツール支援のDeepCertを紹介する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 10:41:16 GMT)
Securing practical quantum communication systems with optical power
limiters [16.9] 熱光学除染効果に基づく受動型光パワーリミッタ装置を提案する。
このデバイスは、さまざまな信号のバリエーションに対して堅牢である。
これは光子の強度、位相、偏光度に最小限の影響しか与えない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 11:28:18 GMT)
Self-Regularity of Non-Negative Output Weights for Overparameterized
Two-Layer Neural Networks [16.6] 我々は、Sigmoid, rectified linear unit (ReLU) を用いた2層ニューラルネットワークの探索問題を考える。
そして、その境界を利用して、Emphfat-shattering dimensionを通じてそのようなネットワークの保証を確立する。
特に、我々の境界はサンプルの複雑さも良い(低次数$$d$のポリノミアル)。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 17:36:03 GMT)
Medical Imaging and Machine Learning [16.2] 2018年に国立衛生研究所は、医療画像における人工知能の未来における重要な焦点領域を特定した。
データ可用性、新しいコンピューティングアーキテクチャと説明可能なAIアルゴリズムの必要性は、いまだに関係している。
本稿では,高次元臨床画像データに特有の課題について考察するとともに,技術的・倫理的考察を紹介する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 18:53:39 GMT)
Deep Domain Adaptation for Ordinal Regression of Pain Intensity
Estimation Using Weakly-Labelled Videos [15.6] ビデオで捉えた表情から痛みの強さを推定することは、医療応用にとって大きな可能性を秘めている。
本稿では,対象とするドメインビデオを用いて適応可能な順序回帰型弱教師付きDAのための新しいDLモデルを提案する。
WSDA-ORモデルは、ターゲットシーケンスに割り当てられた強度レベル間の順序関係を強制し、複数の関連するフレームをシーケンスレベルラベルに関連付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 02:24:36 GMT)
Road Network and Travel Time Extraction from Multiple Look Angles with
SpaceNet Data [14.8] 本研究では、SpaceNet MVOIデータセットから、走行時間推定で道路網を抽出する。
APLS_length と APLS_time の最小差 0.03 は,本手法の速度限界と走行時間とを極めて高い忠実度で有することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 16:48:50 GMT)
Fine-grained Visual Textual Alignment for Cross-Modal Retrieval using
Transformer Encoders [14.6] 本稿ではTransformer Reasoning and Alignment Network(TERAN)という新しいアプローチを提案する。
TERANは、画像と文の基礎となるコンポーネント間のきめ細かい一致を強制する。
MS-COCO 1Kテストセットでは,画像と文検索タスクでそれぞれ5.7%と3.5%の改善が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 16:12:52 GMT)
Learning Robust Beamforming for MISO Downlink Systems [14.4] 基地局は、不完全なチャネル状態情報(CSI)とその特徴だけで効率的なマルチアンテナ伝送戦略を特定する。
深層ニューラルネットワーク(DNN)を実世界の伝播環境に合わせて最適化した堅牢なトレーニングアルゴリズムを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 09:56:35 GMT)
HED-UNet: Combined Segmentation and Edge Detection for Monitoring the
Antarctic Coastline [14.2] 深層学習モデルにおける海岸線検出のための2つのアプローチを結合する新しいモデルを考案した。
複数の解像度でサイド予測を深く監視し、トレーニングを効率化します。
このアプローチの実装はurlhttps://github.com/kr/HED-UNetで公開されている。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 16:35:05 GMT)
Image/Video Deep Anomaly Detection: A Survey [14.2] 異常検出(AD)問題は最近多くの研究者の注目を集めている。
この研究分野での提案方法の数は着実に増加しています。
Deep Neural Networks (DNN) は高性能なソリューションを提供するが、計算コストを犠牲にしている。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 14:15:00 GMT)
Progressive Voice Trigger Detection: Accuracy vs Latency [14.1] 仮想アシスタントのための音声トリガー検出アーキテクチャを提案する。
まず、検出されたトリガーフレーズの後に、より多くのオーディオコンテキストを含めることで、より正確な判断が得られます。
検出された真のトリガのわずか3%で決定を遅らせることで、偽拒絶率の66%の相対的な改善が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 15:16:22 GMT)
On the Generalisation Capabilities of Fisher Vector based Face
Presentation Attack Detection [13.9] 顔提示攻撃検出技術は、既知の提示攻撃機器で評価されたときに良好な検出性能を報告しています。
本研究では,フィッシャーベクトルに基づく特徴空間を,コンパクトな2値化統計画像から計算し,ヒストグラムを用いた。
フリーで利用可能な顔データベースから取られた未知の攻撃に挑戦するために評価されたこの新しい表現は、有望な結果を示している。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 13:49:06 GMT)
A Case for 3D Integrated System Design for Neuromorphic Computing & AI
Applications [13.9] 3d統合は、コスト効率が良く柔軟なニューロモルフィックチップの設計に戦略的な利点をもたらすだけでなく、将来の設計にさらなる利益をもたらすために高度な機能を取り入れた設計の柔軟性をもたらすかもしれないと論じている。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 21:50:12 GMT)
Computing Sum of Sources over a Classical-Quantum MAC [13.6] 我々は,コセット符号に基づく符号化方式を提案し,解析する。
提案手法により,デコーダはソース自体を復元することなく,所望の関数を復元することができる。
この研究は、古典量子ポイント・ツー・ポイント・チャネルの能力を達成することが証明されたコセット符号の新たなアンサンブルに基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 23:14:05 GMT)
Adaptive Transmission Scheduling in Wireless Networks for Asynchronous
Federated Learning [13.5] 無線学習ネットワーク(WDLN)における非同期フェデレーションラーニング(FL)の研究
Asynchronous Learning-Aware transmission Scheduling (ALS) 問題を定式化し、効果スコアを最大化します。
ALSアルゴリズムによって訓練されたモデルが理想的なベンチマークによってそれに近い性能を達成することをシミュレーションによって示します。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 02:28:20 GMT)
Meta-Learning-Based Robust Adaptive Flight Control Under Uncertain Wind
Conditions [13.0] リアルタイムモデル学習は、さまざまな風条件で飛行するドローンなどの複雑なダイナミクスシステムにとって困難です。
本稿では,ディープニューラルネットワークからの出力を基本関数の集合として扱うオンライン複合適応手法を提案する。
我々は,風条件の異なる空洞でドローンを飛ばし,挑戦的な軌道を飛行させることにより,我々のアプローチを検証する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 18:43:59 GMT)
A Reinforcement Learning based approach for Multi-target Detection in
Massive MIMO radar [13.0] 本稿では,MMIMO(Multiple input Multiple output)認知レーダ(CR)におけるマルチターゲット検出の問題点について考察する。
本稿では,未知の外乱統計の存在下での認知的マルチターゲット検出のための強化学習(RL)に基づくアルゴリズムを提案する。
定常環境と動的環境の両方において提案したRLアルゴリズムの性能を評価するため, 数値シミュレーションを行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 11:35:32 GMT)
Diffusion Probabilistic Models for 3D Point Cloud Generation [12.3] 我々は,様々な3次元視覚タスクにおいて重要なポイントクラウド生成の確率モデルを提案する。
非平衡熱力学における拡散過程にインスパイアされ、熱浴に接触した熱力学系における点雲の点を粒子とみなす。
我々は、トレーニングのための閉形式における変分境界を導出し、モデルの実装を提供する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 03:56:02 GMT)
A Comprehensive Study on Face Recognition Biases Beyond Demographics [12.2] 顔認識(FR)システムは重要な意思決定プロセスに影響を及ぼす。
近年の研究では、FRソリューションはユーザの人口統計に基づく大きなパフォーマンス差を示すことが示されている。
信頼できるFR技術を可能にするには、FRに対する顔の属性の拡張範囲の影響を知ることが不可欠です。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 09:29:09 GMT)
Emotion Ratings: How Intensity, Annotation Confidence and Agreements are
Entangled [12.2] 我々は,中性的な文と感情を持つ文を区別し,回答の信頼度を評価する。
信頼は、アノテーション間の不一致を近似する。
自信は感情の強さと相関している。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 12:04:43 GMT)
TopicTracker: A Platform for Topic Trajectory Identification and
Visualisation [11.5] トピックの軌跡識別と可視化のためのプラットフォームであるTopicTrackerについて述べる。
Topic Trackerの鍵は、情報の3つの側面を一緒に表現できることです。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 02:58:48 GMT)
Hate Towards the Political Opponent: A Twitter Corpus Study of the 2020
US Elections on the Basis of Offensive Speech and Stance Detection [11.3] 我々は、バイデン候補とトランプ候補の支持者のオンラインコミュニケーションを、憎しみと攻撃的なコミュニケーションを発言することで調査する。
我々は、ヘイトフル/オフの音声検出とスタンス検出のタスクに参画するアノテーションタスクを定式化する。
我々は、ジョー・バイデンと民主党の支持者がドナルド・トランプや共和党の支持者と異なるコミュニケーションをとるかどうかを分析する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 11:59:54 GMT)
Deep Reinforcement Learning for URLLC data management on top of
scheduled eMBB traffic [11.3] 超信頼性低遅延通信(URLLC)と拡張モバイルブロードバンド(eMBB)トラフィック間で利用可能な物理層リソースをスライスするための深層強化学習アルゴリズムを提案します。
DRLエージェントは、最新のDRLアルゴリズムであるポリシー最適化(PPO)を使用して、eMBBコードワードを句読し、着信URLLCトラフィックを動的に割り当てるように訓練します。
DRLエージェントによって考案されたポリシーは、URLLCトラフィックの遅延要求に決して違反せず、同時に、eMBBコードワードの数が停止状態に維持されていることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 15:22:42 GMT)
Unsupervised Word Segmentation with Bi-directional Neural Language Model [11.3] 学習目的が文の生成確率を最大化することを目的とした教師なしワードセグメンテーションモデルを提案する。
長期および短期の依存関係をよりよく捉えるために,双方向ニューラルネットワークモデルの利用を提案する。
2つの復号アルゴリズムは、両方の方向からのコンテキスト特徴を組み合わせて最終セグメンテーションを生成する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 02:21:22 GMT)
Safe Learning of Uncertain Environments for Nonlinear Control-Affine
Systems [10.9] 未知の添加不確実性を受ける非線形制御アフィン系における安全な学習の問題を検討する。
我々はガウス信号として不確実性をモデル化し、状態測定を用いて平均と共分散境界を学習する。
学習と制御が同時に行われる間、我々は任意に大きな確率で状態が安全なセットにとどまることを保証する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） (Tue, 2 Mar 2021 01:58:02 GMT)
Learning disentangled representations via product manifold projection [10.7] そこで本研究では,ある観測セットの根底にある変化の生成因子を解き放つ新しい手法を提案する。
我々の手法は、データ空間の下の(未知の)低次元多様体を、部分多様体の積として明示的にモデル化できるという考えに基づいている。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 10:59:59 GMT)
Audio scene monitoring using redundant un-localized microphone arrays [10.3] 複数のマイクロホンアレイを備えた部屋で音源をローカライズするシステムを提案する。
既存の多くのアプローチとは異なり、空間内の配列の位置は未知であると仮定される。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 16:10:43 GMT)
Long-Running Speech Recognizer:An End-to-End Multi-Task Learning
Framework for Online ASR and VAD [10.2] 本稿では、ASRとVODを1つのモデルに統合する新しいエンドツーエンド(E2E)マルチタスク学習(MTL)フレームワークを提案する。
提案システムはLong-Running Speech Recognizer (LR-SR) と呼ばれ, 訓練段階における2つのタスク固有のデータセットから, ASR と VAD を併用して学習する。
推論段階では、LR-SRシステムは低計算コストで非音声部品を除去し、高い堅牢性を有する音声部品を認識する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 11:49:03 GMT)
ActiveGuard: An Active DNN IP Protection Technique via Adversarial
Examples [10.1] ActiveGuard は、認証済みユーザーと不正ユーザーを区別するために、ユーザーの指紋として敵の例を利用します。
オーナシップ検証では,DNNモデルの通常の性能には影響しないが,組込み透かしをうまく抽出することができる。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 07:16:20 GMT)
Generalization and Memorization: The Bias Potential Model [10.0] 生成モデルと密度推定器は、関数の学習モデルとは全く異なる振る舞いをする。
バイアスポテンシャルモデルでは、早期停止が採用された場合、次元非依存の一般化精度が達成可能であることを示す。
長期的には、モデルはサンプルを記憶するか、分岐させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 03:57:31 GMT)
Hindi-Urdu Adposition and Case Supersenses v1.0 [9.9] この文書は英語ガイドラインのバージョン2.5と一致している。
英語のガイドラインはこの文書のモデルとして使われた。
ケース・システムに加えて、ヒンディー語は斜めのジェネティヴに構築された非常に豊かな代用体系を持ち、現在のヒングリッシュでも生産的な借用語が組み込まれている。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 01:25:02 GMT)
The LOB Recreation Model: Predicting the Limit Order Book from TAQ
History Using an Ordinary Differential Equation Recurrent Neural Network [9.7] LOBレクリエーションモデルは,小額株の公開制限注文書(LOB)のトップ5価格レベルを再現するための,ディープラーニングの観点からの最初の試みである。
トランスファーラーニングのパラダイムにより、同じクラスの他の金融資産に適用できるように、ある株式で訓練されたソースモデルを微調整することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 12:07:43 GMT)
Multi-label Classification via Adaptive Resonance Theory-based
Clustering [9.6] 本稿では,適応共振理論(art)に基づくクラスタリングアルゴリズムとラベル確率計算のためのベイズ法を適用し,連続学習が可能なマルチラベル分類アルゴリズムを提案する。
合成および実世界のマルチラベルデータセットを用いた実験結果は,提案アルゴリズムが他のよく知られたアルゴリズムと競合する分類性能を持つことを示した。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 06:51:41 GMT)
Self-Supervised Learning of Part Mobility from Point Cloud Sequence [9.5] 動的対象を表す点列から,部品のセグメント化と動作特性の予測を行う自己教師型手法を提案する。
シーケンスの連続するフレーム間の相関を利用してトラジェクトリを生成する。
動作部分分割, 動き軸予測, 動き範囲推定など, 様々なタスクにおける提案手法の評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 09:34:11 GMT)
Usage of Network Simulators in Machine-Learning-Assisted 5G/6G Networks [9.4] 機械学習と通信システムのギャップを埋めるためのネットワークシミュレータの役割を考案する。
本稿では,MLネットワークに適用される前に,MLモデルのトレーニング,テスト,検証を行うためのシミュレータのアーキテクチャ統合について述べる。
本稿では,ネットワークシミュレータのML支援通信への統合について,住宅Wi-Fiネットワークの概念実証テストベッド実装を通して述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 10:34:33 GMT)
Kernel-Based Models for Influence Maximization on Graphs based on
Gaussian Process Variance Minimization [9.4] グラフ上の新しい影響モデル(IM)の導入と検討を行う。
データ駆動アプローチは、このIMモデルの適切なカーネルを決定するために適用することができる。
この分野でコストのかかるモンテカルロシミュレーションに依存するモデルと比較して、我々のモデルはシンプルでコスト効率のよい更新戦略を可能にする。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 08:55:34 GMT)
Evaluating the Robustness of Geometry-Aware Instance-Reweighted
Adversarial Training [9.4] Geometry-aware Instance-reweighted Adversarial Training」と呼ばれる手法の堅牢性を評価する。
この方法でトレーニングされたネットワークは、損失の再スケーリングによってモデルが特定のサンプルに偏っていることが分かりました。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 18:15:42 GMT)
Deep Neural Network Feature Designs for RF Data-Driven Wireless Device
Classification [9.1] 本稿では、RF通信信号の異なる構造と、送信機ハードウェア障害に起因するスペクトル放射を利用する新しい特徴設計手法を提案する。
提案するDNNの特徴は,拡張性,精度,シグネチャ・アンチ・クローニング,環境摂動に対する非感受性の観点から,分類の堅牢性を大幅に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 20:19:05 GMT)
AdeNet: Deep learning architecture that identifies damaged electrical
insulators in power lines [8.8] AdeNetは、損傷した絶縁体を識別するために設計されたディープニューラルネットワークです。
損傷した絶縁体のラインを監視するのに要する労力を削減できる。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 02:40:40 GMT)
BERT-based Acronym Disambiguation with Multiple Training Strategies [8.8] Acronym disambiguation (AD) タスクは、与えられた文中の曖昧な頭字語を正しく拡張することを目的としている。
BERTと動的負のサンプル選択を含むいくつかのトレーニング戦略を組み込んだバイナリ分類モデルを提案する。
SciAD実験は,提案手法の有効性を示し,SDU@AAAI-21共有課題2:Acronym Disambiguationのスコアが1位となった。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 10:36:11 GMT)
Strategic Classification Made Practical [8.8] 本稿では,戦略分類のための学習フレームワークを提案する。
当社のアプローチは,ユーザの戦略的対応を通じて差別化することで達成される,"戦略的"経験的リスクを直接的に最小化する。
様々な学習環境におけるアプローチの有効性について実験を行った。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 16:03:26 GMT)
Predicting Video with VQVAE [8.7] 我々は、Vector Quantized Variational AutoEncoders (VQ-VAE) を用いて、高解像度のビデオを階層的な離散潜在変数集合に圧縮する。
画素と比較すると、圧縮された潜在空間は次元を劇的に減らし、スケーラブルな自己回帰生成モデルを適用して映像を予測できる。
私達は私達の知識に他のどの方法よりも制約のないビデオ、256x256のより高い分解能で映像を、予測します。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 18:59:10 GMT)
The Rediscovery Hypothesis: Language Models Need to Meet Linguistics [8.3] 現代言語モデルの性能向上に言語知識が必須条件であるかどうかを検討する。
その結果, 言語構造を探索した場合, かなり圧縮されるが, 事前学習目的によく適合する言語モデルは, 良好なスコアを保っていることがわかった。
この結果は再発見仮説を支持し,本論文の第2の貢献である言語モデル目標と言語情報との関連性に関する情報論的枠組みを導出する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 15:57:39 GMT)
Community Detection in Weighted Multilayer Networks with Ambient Noise [8.2] 本稿では,グローバル環境雑音の存在を考慮した多層重み付きネットワークのブロックモデルについて紹介する。
フィラデルフィア神経発達コホートに着目し,精神病症状と精神病との関連性について検討した。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 05:05:35 GMT)
Learning-based Bias Correction for Time Difference of Arrival
Ultra-wideband Localization of Resource-constrained Mobile Robots [8.0] 超広帯域(UWB)到着時間差(TDOA)ベースのローカライゼーションは,多数のデバイスにスケール可能な,軽量で低コストなソリューションとして有望である。
しかし、標準の商用UWB無線のローカライゼーション精度は、しばしば測定バイアスと外れ値のために不十分である。
我々は,(i)学習に基づくバイアス補正と(ii)M推定に基づくロバストフィルタリングを併用して,アウトレーヤを扱う頑健なUWB TDOAローカライゼーションフレームワークを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 17:31:32 GMT)
Learning Incompressible Fluid Dynamics from Scratch -- Towards Fast,
Differentiable Fluid Models that Generalize [7.7] 最近のディープラーニングベースのアプローチは、膨大なスピードアップを約束するが、新しい流体ドメインには一般化しない。
本稿では,新しい流体領域に一般化する物理制約付きトレーニング手法を提案する。
トレーニングされたモデルの速度と一般化能力を示すインタラクティブなリアルタイムデモを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 12:59:03 GMT)
Mind Mappings: Enabling Efficient Algorithm-Accelerator Mapping Space
Search [7.6] 本稿では,新しいマインドベースの検索空間を提案する。
微分可能な近似を非滑らかな$optimal 写像空間に導出する。
微分可能な近似により、高バウンド効率なアルゴリズムを比較してマインドベースの検索スキームを見つけることができます。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 06:11:58 GMT)
DM algorithms in healthindustry [7.4] 本調査は, 保健産業におけるデータマイニング(dm)のアプローチを, 様々な研究グループからレビューするものである。
焦点は、今日のコモディティコンピュータに組み込まれた現代のマルチコアプロセッサである。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 17:37:55 GMT)
On Estimating Recommendation Evaluation Metrics under Sampling [7.4] サンプリングをレコメンデーション評価に使用する方法についての理解とコンセンサスが未だに欠けている。
本稿では,経験的ランク分布の学習に関する新しい研究問題と,推定ランク分布に基づく新しいアプローチを導入し,トップkの指標を推定する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 05:08:21 GMT)
Real Masks and Fake Faces: On the Masked Face Presentation Attack
Detection [7.3] 顔認識(FR)は、いくつかの識別機能が隠されているため、難しい作業です。
顔提示攻撃検出(PAD)はFRシステムのセキュリティを確保するために重要です。
本研究では,現実世界の状況を反映して,マスクを装着した被験者による実在のマスクによる斬新な攻撃を提示する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 08:05:50 GMT)
Median Optimal Treatment Regimes [7.2] コンディショナーが治療中よりも高い個人を治療する新しいメディアン最適治療体制を提案します。
これにより、同じグループの個人に対する最適な決定が、グループのごく一部に過度に影響されないことが保証される。
本稿では,政策の全体的中央値処理結果を要約した新しい評価尺度ACME(Average Conditional Median Effect)を紹介する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 15:26:20 GMT)
EnD: Entangling and Disentangling deep representations for bias
correction [7.2] 本稿では,深層モデルが望ましくないバイアスを学習することを防止するための正規化戦略であるEnDを提案する。
特に、深層ニューラルネットワークの特定のポイントに「情報のボトルネック」を挿入し、バイアスに関する情報を分離する。
実験によると、EnDは偏りのないテストセットの一般化を効果的に改善する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 20:55:42 GMT)
Two-dimensional quantum walk with non-Hermitian skin effects [7.2] 位相的エッジ状態の出現は、非ブロッホバンド理論を用いて計算されたフロッケ巻数と一致していることを示す。
我々の研究は、皮膚効果が重要な役割を果たす非エルミートフロケット位相のさらなる研究を刺激するであろう。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 12:36:36 GMT)
Using CNNs to Identify the Origin of Finger Vein Image [7.0] 深層学習手法を用いて指静脈(FV)センサモデル同定タスクについて検討する。
幅広いCNNファミリーモデルをカバーするCNNアーキテクチャを5つ採用している。
センサ識別に優れたAUC-ROCスコア1.0、ROIサンプル0.9997が達成されている。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 10:43:52 GMT)
Differentiable Inductive Logic Programming for Structured Examples [6.9] 雑音や構造化例から論理プログラムを学ぶための新しいフレームワークを提案する。
我々の新しいフレームワークは、シーケンスやツリーなど、ノイズや構造化された例から論理プログラムを学習できることを示します。
我々のフレームワークは、関数記号を持つ複数の節からなる複雑なプログラムを扱うためにスケールできる。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 13:47:33 GMT)
Unmasking Face Embeddings by Self-restrained Triplet Loss for Accurate
Masked Face Recognition [6.9] マスク付き顔認識性能を改善するためのソリューションを提案する。
具体的には,既存の顔認識モデル上で動作させるEmbedding Unmasking Model (EUM)を提案する。
また、EUMが同一アイデンティティのマスクされていない顔のこれらに類似した埋め込みを作成することを可能にする新しい損失関数、自己拘束トリプルト(SRT)を提案します。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 13:43:11 GMT)
Deep Learning Based Decision Support for Medicine -- A Case Study on
Skin Cancer Diagnosis [6.8] 皮膚がん検診におけるDeep Learning-based Decision Support Systemの臨床応用は、患者のケアの質を向上させる可能性がある。
本稿では,臨床像,皮膚内視鏡像,病理像から皮膚癌の診断例を例に,医療応用における説明可能なDLベースの意思決定支援に向けた取り組みの概要について述べる。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 11:07:49 GMT)
Significance tests of feature relevance for a blackbox learner [6.7] ブラックボックス学習者の特徴関連性に関する2つの一貫した試験を導出する。
第1は、推論サンプルの摂動による損失差を評価する。
2つ目は推論サンプルを2つに分割するが、データの摂動は必要ない。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 00:59:19 GMT)
PFA: Privacy-preserving Federated Adaptation for Effective Model
Personalization [6.7] フェデレートラーニング(FL)は、プライバシを改善した分散機械学習パラダイムとして普及している。
本稿では,より優れたパーソナライズ結果を得るために,訓練されたモデルをフェデレーション方式で適応させることを目的とした,フェデレーション適応と呼ばれる新しい概念を提案する。
PFA(Privacy-preserving Federated Adaptation)を実現するフレームワークを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 08:07:34 GMT)
Model-based Safe Reinforcement Learning using Generalized Control
Barrier Function [6.6] 本稿では,制約付きRLのモデルに基づく実現性向上手法を提案する。
モデル情報を使用することで、実際の安全制約に違反することなく、ポリシーを安全に最適化することができる。
提案手法は最大4倍の制約違反を達成し、ベースライン制約RLアプローチよりも3.36倍の速度で収束する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 08:17:38 GMT)
DeepReDuce: ReLU Reduction for Fast Private Inference [6.5] 近年のプライバシに関する懸念が高まり、研究者はプライベートニューラルネットワークの手法を考案した。
暗号化データのコンピューティングは、急激なレイテンシペナルティを伴います。
本稿では,プライベートな推論遅延を低減するために,ReLUを不正に除去するための最適化セットであるDeepReDuceを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 01:16:53 GMT)
Learning to run a Power Network Challenge: a Retrospective Analysis [6.4] L2RPNの課題は、次世代の電力ネットワークにおける重要な問題に対する強化学習ソリューションの開発を促進することです。
この課題の主な貢献は、提案された包括的なGrid2Opフレームワークと関連するベンチマークです。
ベンチマークスイートを提示し、ベストエージェントによる超人的なパフォーマンス実証を観察し、挑戦の勝利解を解析する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 09:52:24 GMT)
Heat transport through a superconducting artificial atom [6.4] 汎用超伝導セットアップによる量子熱伝達について検討した。
シーケンシャルとビームスプリッターの2種類のアーキテクチャが検討されている。
発見は、超伝導デバイスにおける熱制御の将来の設計を改善する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 21:01:56 GMT)
Test Automation with Grad-CAM Heatmaps -- A Future Pipe Segment in MLOps
for Vision AI? [6.4] Grad-CAMのヒートマップを使用して、歩行者のアンダーパス用に訓練された画像認識モデルの説明性を高める方法を示す。
我々は、このヒートマップがEUの7つの重要な要件であるTrustworthy AIへのコンプライアンスをどのようにサポートしているかを議論する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 16:23:49 GMT)
Convergence and Inequality in Research Globalization [6.3] キャッチアップ効果とマシュー効果は、グローバリゼーションの特性に反するものである。
我々は過去40年間に218か国・地域からSTEM研究をカバーした学術・特許出版の詳細な研究を行っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 22:04:24 GMT)
Masked Face Recognition: Human vs. Machine [6.2] 最近のCOVID-19パンデミックは、衛生的で無接触のアイデンティティ検証方法に焦点を当てています。
協調環境における顔認識に対するマスク着用の影響は,現在,未検討の課題である。
本研究は,最先端の顔認識ソリューションと比較して,人間専門家の顔認証性能を共同評価し,詳細な分析を行う。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 18:36:01 GMT)
TransTailor: Pruning the Pre-trained Model for Improved Transfer
Learning [5.9] そこで本研究では,事前学習モデルの構築を目標としたtranstailorを提案する。
目標と認識する重みの重要度に応じて、事前訓練されたモデルのプーンと微調整を行う。
ファイナルパフォーマンスのために微調整時に適用可能な,より適切なサブ構造を転送する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 07:58:35 GMT)
Sparse Training Theory for Scalable and Efficient Agents [5.7] ディープニューラルネットワークは、すべての学習パラダイム、すなわち、完璧に対処できることが証明されている。
教師なし、監督なし、強化学習。
従来のディープラーニングアプローチは、クラウドコンピューティング施設を利用しており、計算リソースの少ない自律エージェントにうまくスケールしない。
本稿では,新しい理論研究の方向性を紹介するとともに,その課題と限界について概説する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 10:48:29 GMT)
A continuous-state cellular automata algorithm for global optimization [5.4] 連続状態セルオートマトンアルゴリズム(CCAA)を提案する。
CCAAは、異なる進化規則を利用して、各イテレーションにおける探索とエクスプロイト特性を最大化するバランスを維持する。
CCAAの効率性は、文献で広く使われている33の試験問題、最近の文献で使われた4つの工学的応用、適応無限インパルス応答(IIR)フィルタの設計で証明されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 23:01:58 GMT)
Listen, Read, and Identify: Multimodal Singing Language Identification [5.3] 音声コンテンツとテキストメタデータの両方を用いたマルチモーダル歌唱言語分類モデルを提案する。
提案モデルであるLRID-Netは,メタデータから推定した音声信号と言語確率ベクトルを取り,目標言語10言語の確率を出力する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 17:45:04 GMT)
Robust stimulated Raman shortcut-to-adiabatic passage by invariant-based
optimal control [5.3] 逆不変なショートカットでSTIRAPを高速化する頑健な手法を提案する。
この手法は物理学、化学、その他多くの分野において広く理論的、実験的に応用されている。
結果は将来の量子情報処理における3レベル量子システムの進化を操作するための最適経路を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 00:56:15 GMT)
Graph Information Vanishing Phenomenon inImplicit Graph Neural Networks [5.1] 学習可能変換構造(LTS)は学習過程中にグラフ情報の特殊特性を消失させると主張している。
LTSは、異なるグラフ情報を非常に類似した結果にマップします。
グラフ情報とltsの関係を再考して、グラフ情報がノード表現で使われるようにすべきである。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 14:43:55 GMT)
Brain-inspired algorithms for processing of visual data [5.0] 視覚野のニューロンの機能に関する神経科学的知見に基づく画像処理とコンピュータビジョンのアプローチを概観する。
入力刺激の変化に対する安定性が向上した視覚系を提供するため,一部のニューロンの応答抑制機構に特に注目する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 10:45:38 GMT)
Feature-Align Network and Knowledge Distillation for Efficient Denoising [5.0] 深層学習に基づくRAW画像復調は画像復元において重要な問題である。
モバイルデバイス上での効率的なRAWデノベーションのための新しいネットワークを提案する。
MACが263倍、パラメータが最新ネットワークよりも17.6倍少ない48.28dBのPSNRを実現します。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 07:09:32 GMT)
A Survey of Deep Learning Techniques for Weed Detection from Images [5.0] 既存の深層学習に基づく雑草検出・分類手法を検討する。
その結果,ほとんどの研究が教師あり学習手法を適用し,高い分類精度を達成した。
過去の実験は、大量のラベル付きデータが利用できる場合に既に高い精度を達成している。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 02:02:24 GMT)
Towards Continual, Online, Unsupervised Depth [4.9] ニューラルネットワークがデプロイ中にトレーニングするオンライン適応は、教師なし学習によって便利なソリューションを提供する。
この作業は、入力がオンラインで時間的に関連付けられており、トレーニングは完全に教師なしである、実用的なオンライン適応を扱う。
タスク境界のない正規化とリプレイに基づく手法は、オンラインデータに適応しながら破滅的な忘れ込みを避けるために提案される。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 02:36:44 GMT)
An Exploratory Study of Log Placement Recommendation in an Enterprise
System [4.8] 大規模決済企業であるAdyenのコードベースにおけるログ配置問題について検討する。
2M SLOCを合計する34,526のJavaファイルと309,527のメソッドを分析します。
当社の最高の性能モデルは、バランスの取れた精度の79%、精度の81%、リコールの60%を実現します。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 14:31:39 GMT)
Variational Autoencoder with Learned Latent Structure [4.4] 学習潜在構造を持つ変分オートエンコーダ(VAELLS)について紹介する。
VAELLS は、学習可能な多様体モデルを VAE の潜在空間に組み込む。
我々は、既知の潜在構造を持つ実例でモデルを検証し、実世界のデータセット上でその能力を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 16:53:18 GMT)
Fairness in Credit Scoring: Assessment, Implementation and Profit
Implications [4.2] アルゴリズムによる識別は,比較的低コストで合理的なレベルまで低減できることを示す。
複数のフェアネス基準をほぼ同時に満たすことができ、スコアカードのフェアネスを測定するための適切な基準として分離を識別できる。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 18:06:44 GMT)
Multi-Level Attention Pooling for Graph Neural Networks: Unifying Graph
Representations with Multiple Localities [4.1] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフ構造データのベクトル表現を学ぶために広く使用されている。
潜在的な原因は、深いGNNモデルは、多くのメッセージ通過ステップを通じてノードのローカル情報を失う傾向にある。
このいわゆる過度な問題を解くために,マルチレベルアテンションプールアーキテクチャを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 05:58:12 GMT)
Exact solution to the random sequential dynamics of a message passing
algorithm [4.1] ランダムな相互作用を持つIsingモデルに対するメッセージパッシングアルゴリズムのランダムな連続ダイナミクスを大規模システムリミットで解析する。
Em de Almedia-Thouless stability criterion of the static problem is found to be necessary and enough for the global convergence of the random sequence dynamics。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 20:09:56 GMT)
Uncertainty guided semi-supervised segmentation of retinal layers in OCT
images [4.0] セグメンテーションネットワークを訓練する学生・教師のアプローチに基づく,新しい不確実性誘導半教師学習を提案する。
提案するフレームワークは,様々な画像モダリティにまたがるバイオメディカルイメージセグメンテーションに有効である。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 23:14:25 GMT)
Benchmarking Deep Learning Classifiers: Beyond Accuracy [3.8] 本論文では,深層学習(DL)分類器の堅牢性を測定するために,平均精度と変動係数からなる2次元メトリックを提案する。
mCVと呼ばれる統計的プロットは、テスト画像中の様々な量の不完全性にまたがるDL分類器の性能のロバスト性を可視化することを目的としている。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 02:10:54 GMT)
Online Orthogonal Dictionary Learning Based on Frank-Wolfe Method [3.2] 辞書学習は信号処理や機械学習で広く使われている教師なし学習手法である。
提案手法は,新しい問題定式化と収束解析を用いた効率的なオンラインアルゴリズム設計を含む。
合成データと実世界のセンサ読み取り実験により,提案手法の有効性と有効性を示す。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 05:49:23 GMT)
An End-to-End Network for Emotion-Cause Pair Extraction [3.0] Emotion-Cause Pair Extraction (ECPE)タスクのエンドツーエンドモデルを提案する。
英語ECPEコーパスが利用できないため、NCCIR-13 ECEコーパスを適応させ、このデータセット上にECPEタスクのベースラインを確立します。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 08:03:03 GMT)
Heterodyne detection enhanced by quantum correlation [3.0] 画像帯域真空が入力信号と量子相関している場合,信号対雑音比(SNR)の劣化を克服できることを示す。
この研究は、現在進行中の宇宙搭載重力波(GW)信号探索実験に大いに関心を寄せるべきである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 14:39:53 GMT)
Towards Trustworthy Predictions from Deep Neural Networks with Fast
Adversarial Calibration [2.9] 本稿では,ドメインシフト後に得られたサンプルに対して,信頼度の高い信頼度を得るための効率的かつ汎用的なモデリング手法を提案する。
本稿では,エントロピー増大損失項と逆キャリブレーション損失項を組み合わせた新しいトレーニング戦略を導入し,この結果が適切に調整され,技術的に信頼できる予測となることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 19:27:46 GMT)
High-Performance Training by Exploiting Hot-Embeddings in Recommendation
Systems [2.7] 推奨モデルは、電子商取引およびオンライン広告ベースのアプリケーションのためにユーザーに関連アイテムを提案する一般的な学習モデルです。
これらのモデルは大量の埋め込みテーブルを使用して、アイテムとユーザのカテゴリ変数の数値表現を格納する。
これらの競合する計算とメモリの要件のために、推奨モデルのトレーニングプロセスはCPUとGPUに分割されます。
本稿では、スキューテーブルアクセスを活用して、トレーニング中にGPUリソースを効率的に活用する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 19:16:36 GMT)
Submodular Combinatorial Information Measures with Applications in
Machine Learning [2.5] エントロピーや相互情報のような情報理論の量は、機械学習で多くの用途を見出した。
本研究では,独立性,(条件)エントロピー,(条件)相互情報,および変数の集合上で定義された総相関を一般化する情報尺度について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 19:58:48 GMT)
Diagrammatic security proof for 8-state encoding [2.4] ディラック表記は、量子状態や状態の操作を記述する最も一般的な方法である。
量子過程については、コーケとキッシンジャーにより図形形式論の形でより優れた視覚化が提案されている。
それらの記法は、ファインマン図法と幾らか類似したダイアグラムの形で公式を表現しており、量子コンピューティングの回路記法よりも一般的である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 18:51:20 GMT)
Botcha: Detecting Malicious Non-Human Traffic in the Wild [2.3] 悪質なボットはウェブ上のトラフィックの約4分の1を占め、パーソナライゼーションとレコメンデーションアルゴリズムのパフォーマンスを低下させます。
我々は、選択された完全非ランダムな仮定の違反に対して、より堅牢なポジティブ・アンラベル学習の2つの修正を提案する。
1つのパブリックデータセットと1つのプロプライエタリデータセットにおいて、提案手法は標準的なPU学習法よりも、Webデータ中の人間を特定するのに優れていることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 02:49:49 GMT)
A Structurally Regularized Convolutional Neural Network for Image
Classification using Wavelet-based SubBand Decomposition [2.1] ウェーブレットを用いた画像のサブバンド分解に基づく画像分類のための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。
提案アーキテクチャは、入力画像スペクトルを複数の臨界サンプリングサブバンドに分解し、サブバンド毎に1つのCNNを用いて特徴を抽出し、最後に、抽出した特徴を完全連結層を用いて分類する。
重みとバイアスの量子化と入力の量子化によって引き起こされるノイズに対する提案されたアーキテクチャは、通常のフルバンドCNNよりも堅牢であることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 16:01:22 GMT)
A Practical Framework for ROI Detection in Medical Images -- a case
study for hip detection in anteroposterior pelvic radiographs [2.0] 医療用画像におけるROI検出の実践的枠組みを提案し,骨盤X線写真における股関節検出のケーススタディを行った。
7,399個のAP骨盤X線写真に見られる股関節を3つのソースから分析したレトロスペクティブ研究を実施した。
IoU=0.8115,平均信頼=0.9812,しきい値IoU=0.5(AP50)=0.9901の平均精度を達成した。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 09:21:08 GMT)
Virufy: A Multi-Branch Deep Learning Network for Automated Detection of
COVID-19 [2.0] 研究者は、臨床設定で記録された音声サンプルを使用して新型コロナウイルス感染状態を検出するモデルを提示しました。
そこで本研究では,クラウドソースデータを用いて,手作業によるデータ処理やクリーン化を行わないマルチブランチ深層学習ネットワークを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 15:31:09 GMT)
RuSentEval: Linguistic Source, Encoder Force! [1.8] ロシア向けの14のプロービングタスクの拡張セットであるRuSentEvalを紹介します。
5つの多言語トランスフォーマーにおける様々な言語特性の分布を探索するために補足的プローブ法の組み合わせを適用した。
その結果,言語知識の表現方法の共通理解に矛盾する興味深い知見が得られた。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 11:40:25 GMT)
Comparison of Methods Generalizing Max- and Average-Pooling [1.7] 最大および平均プールは畳み込みニューラルネットワークにおけるダウンサンプリングの最も一般的な方法である。
本稿では,最大値と平均値の両方を一般化する異なるプール法の比較を行う。
結果は、より洗練された方法のどれでも、標準的な最大または平均プールよりもこの分類タスクで有意に優れています。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 14:26:51 GMT)
Avoiding Degeneracy for Monocular Visual SLAM with Point and Line
Features [1.6] 本稿では,点と線に基づく視覚SLAMアルゴリズムの退化回避法を提案する。
縮退問題を回避するために,新しい構造制約を提案する。
より正確な位置決めとマッピング結果が得られることが証明されています。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 06:41:44 GMT)
FinMatcher at FinSim-2: Hypernym Detection in the Financial Services
Domain using Knowledge Graphs [1.3] 本稿では、FinMatcherシステムとそのFinSim 2021共有タスクの結果について述べる。
FinSim-2共有タスクは、金融サービスドメインの一連の概念ラベルで構成されています。
ゴールは、与えられた概念セットから最も関連するトップレベル概念を見つけることである。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 08:56:28 GMT)
A Novel CNN-LSTM-based Approach to Predict Urban Expansion [1.2] 時系列リモートセンシングデータは、幅広いアプリケーションで使用できる豊富な情報ソースを提供します。
本稿では,時系列衛星画像を用いた都市拡大予測の課題について論じる。
都市の拡大を予測するためのセマンティックイメージ分割に基づく新しい2ステップアプローチを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 12:58:05 GMT)
Contextually Guided Convolutional Neural Networks for Learning Most
Transferable Representations [1.2] 新たなタスクに転送可能な汎用表現を開発するための効率的なアルゴリズムをトレーニングなしで提案する。
コンテキストガイド付きCNN(CG-CNN)は、データセット内のランダムな画像位置で選択された近隣画像パッチのグループに基づいて訓練される。
自然画像への適用では、CG-CNNの機能は、最初のCNNレイヤーの同等の転送可能な機能と同じ、高い場合でも、転送ユーティリティと分類精度を示しています。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 08:41:12 GMT)
Wasserstein GANs Work Because They Fail (to Approximate the Wasserstein
Distance) [1.1] wasserstein gans は実分布と生成分布の間の wasserstein 距離を最小化するアイデアに基づいている。
理論的なセットアップとWasserstein GANのトレーニングの現実の違いの詳細な数学的分析を提供します。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 12:30:25 GMT)
Simulation-to-Real domain adaptation with teacher-student learning for
endoscopic instrument segmentation [1.1] 注釈付きシミュレーションデータとラベルのない実データから共同学習する教師学習手法を紹介します。
3つのデータセットの実証結果は、提案したフレームワークの有効性を浮き彫りにする。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 09:30:28 GMT)
Follow Your Nose -- Which Code Smells are Worth Chasing? [1.0] コード臭いが品質,生産性,バグ検出効率の4つの指標に与える影響を評価した。
潜在的な原因臭のないファイルは、高品質である可能性が高い50%です。
残念なことに、ほとんどの臭いは取り除かれず、開発者は簡単に取り除く傾向があり、効果的ではない。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 16:55:46 GMT)
Optimizing Revenue while showing Relevant Assortments at Scale [1.0] リアルタイムアソシエーション最適化は、電子商取引業務において欠かせないものとなっている。
我々は、困難な状況下で最適なアソートを見つける高速で柔軟なアルゴリズムを設計する。
実世界のデータセットを用いた実証検証によると、我々のアルゴリズムは、アイテムの数が以前研究されたよりも105$$大きいインスタンスであっても競争力がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 01:06:15 GMT)
Material Measurement Units: Foundations Through a Survey [1.0] 鉱物や工業材料の長期利用は、製造製品の成分であるため、持続可能な開発に必要な条件である。
本稿では,第1に,材料計測ユニット (mmu) と呼ばれる新しいコンピュータビジョン対応材料監視技術について文献に記載し,第2に,mmusの開発に関連する研究成果のサーベイを行い,第3に,複数のmmusを展開する材料ストックモニタリングセンサネットワークについて述べる。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 19:36:12 GMT)
A Survey of End-to-End Driving: Architectures and Training Methods [0.9] 私たちは、運転パイプライン全体を1つのニューラルネットワークに置き換える、いわゆるエンドツーエンドの自動運転アプローチについて、より深く検討しています。
本稿では,エンド・ツー・エンド駆動文学における学習方法,入力・出力モダリティ,ネットワークアーキテクチャ,評価スキームについてレビューする。
我々は、エンドツーエンドの自動運転システムの最も有望な要素を組み合わせたアーキテクチャでレビューを締めくくります。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 13:55:45 GMT)
Construction Payment Automation Using Blockchain-Enabled Smart Contracts
and Reality Capture Technologies [0.8] 本稿では,建設進捗支払いの自律的管理のためのスマートコントラクトベースのソリューションを提案する。
支払い(キャッシュフロー)と仕事場における進捗評価のギャップを埋める。
この方法は、2つの商業建設計画において7つの下請け業者への支払い処理に成功している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 17:19:56 GMT)
SoundCLR: Contrastive Learning of Representations For Improved
Environmental Sound Classification [0.7] SoundCLRは、最先端の性能を持つ効果的な環境音分類のための教師付きコントラスト学習手法である。
利用可能な環境音のデータセットのサイズが比較的小さいため、転送学習と強力なデータ拡張パイプラインを提案し、活用する。
実験の結果,log-melスペクトルを用いたマスキングによる拡張技術により,認識性能が大幅に向上することが示された。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 18:42:45 GMT)
Smaller World Models for Reinforcement Learning [0.5] ベクトル量子化変分オートエンコーダ(VQ-VAE)に基づく世界モデルのための新しいニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。
モデルフリーPPOエージェントは、世界モデルからのシミュレーション体験に基づいて純粋に訓練される。
我々はSimPLeアルゴリズムに匹敵する性能を示したが、我々のモデルははるかに小さい。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 12:02:16 GMT)
Conversational Norms for Human-Robot Dialogues [0.3] 本稿では,会話規範違反に対処するコンピュータ対話システムの開発を支援するために,最近開始された研究プロジェクトについて述べる。
我々のアプローチは,分散文法システム(CDGS)と連携した対話と規範をモデル化することである。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 13:28:18 GMT)
Categorical Foundations of Gradient-Based Learning [0.3] 本稿では,レンズ,パラメータマップ,逆微分カテゴリの観点から,勾配に基づく機械学習アルゴリズムの分類的基礎を提案する。
このフレームワークは強力な説明と統一のフレームワークを提供し、その類似性と相違点に新しい光を当てている。
我々はまた,Pythonにおける勾配に基づく学習の新たな実装を開発し,フレームワークが導入した原則から情報を得た。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 18:43:10 GMT)
TweetCOVID: A System for Analyzing Public Sentiments and Discussions
about COVID-19 via Twitter Activities [0.3] TweetCOVIDは、新型コロナウイルス(COVID-19)パンデミックに対する大衆の反応を、その感情、感情、関心のトピック、議論の的となっている議論の観点から理解する機能を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 05:00:41 GMT)
The quantum kinetic equation and dynamical mass generation in 2+1
Dimensions [0.2] ウィグナー関数の定式化から、2+1次元の相対論的量子力学方程式を研究する。
この枠組み内では、外部電磁場によって誘導されるパリティ陰極輸送電流が自己整合的に導出される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 15:22:35 GMT)
Amortized Bayesian model comparison with evidential deep learning [0.1] 本稿では,専門的なディープラーニングアーキテクチャを用いたベイズモデルの比較手法を提案する。
提案手法は純粋にシミュレーションベースであり,観測された各データセットに対して,すべての代替モデルを明示的に適合させるステップを回避している。
提案手法は,本研究で検討した事例に対して,精度,キャリブレーション,効率の点で優れた結果が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 09:20:49 GMT)
Exploiting latent representation of sparse semantic layers for improved
short-term motion prediction with Capsule Networks [0.1] 本稿では,HD(High-Definition)マップの小さな領域に対応するスパースなセマンティクス層の階層的表現を学習する文脈において,Capsule Networks(CapsNets)の利用を検討する。
CapsNetsに基づくアーキテクチャを使用することで、検出された画像内の特徴間の階層的関係を維持すると同時に、プール操作によってしばしば発生する空間データの損失を防ぐことができる。
本モデルでは,ネットワーク全体の規模を大幅に削減しつつ,予測に関する最近の研究よりも大幅な改善を実現していることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 11:13:43 GMT)
Thermal entanglement in $2\otimes3$ Heisenberg chains via distance
between states [0.0] 状態間の距離を通じて, 2otimes3$ Heisenberg 鎖の温度エンタングルメントを解析的に計算する方法を初めて提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 20:48:25 GMT)
The Everett Interpretation: Structure [0.0] これはエヴァレット解釈の2つの解釈のうち最初のものである。
量子ヒストリー形式論の観点から書かれたデコヒーレンス理論は、エヴェレットの意味で分岐構造の理論である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 00:03:06 GMT)
Statistical Post-processing for Gridded Temperature Forecasts Using
Encoder-Decoder Based Deep Convolutional Neural Networks [0.0] 日本気象庁(JMA)は積雪量と降水量を予測するための格子状温度誘導を運用している。
NWPモデルが前線の位置を正確に予測しなかったり、観測温度が極端に寒かったり暑かったりした場合、温度の補正は困難であった。
本稿では,関東地方の表面温度を予測するために,エンコーダデコーダ型畳み込みニューラルネットワーク(cnns)を用いた。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 05:28:31 GMT)
Solving Inverse Problems by Joint Posterior Maximization with
Autoencoding Prior [0.0] JPal Autoencoder (VAE) が先行する画像における不適切な逆問題解決の問題に対処する。
本手法は,提案した目的関数を満たすのに十分であることを示す。
結果は、より堅牢な見積もりを提供するアプローチの堅牢性も示しています。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 11:18:34 GMT)
Slow-Growing Trees [0.0] ランダムフォレストの性能は、単一の低成長木(sgt)と一致させることができる。
SGTは、CARTは反復重み付き最小二乗手順の極端な場合である、という見解を利用する。
ブーストツリー(BT)とランダムフォレスト(RF)の統一ビューが紹介されている。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 18:37:13 GMT)
Single and Parallel Machine Scheduling with Variable Release Dates [0.0] 単一並列マシンと同一並列マシンの総重み付きフロータイム問題の単純拡張について検討する。
私たちの主な貢献は、単一マシンケースであっても問題のnp完全性を示すことです。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 14:52:28 GMT)
SU(2) hadrons on a quantum computer [0.0] 我々は、量子コンピュータ上のゲージ場と物質場の両方を持つ非アベリアゲージ理論を実現する。
これにより、ハドロンの観測と関連する質量の計算が可能になる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 18:42:51 GMT)
Quantum entanglement in the anisotropic Heisenberg model with
multicomponent DM and KSEA interactions [0.0] 外部磁場における2スピン1/2ハイゼンベルク系に対する4つの量子状態の族を見つける。
DMとKSEAの相互作用が絡み合いの挙動および絡み合い領域の形状に及ぼす影響について検討した。
2量子ビット量子状態と多粒子系の還元密度行列との接続について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 08:05:38 GMT)
Probabilistic Inference for Structural Health Monitoring: New Modes of
Learning from Data [0.0] データ駆動型SHMでは、運用中のシステムから記録された信号はノイズが多く不完全である。
確率アルゴリズムは、実際にSHMデータのモデリングに自然なソリューションを提供します。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 12:18:48 GMT)
Practical Privacy Filters and Odometers with R\'enyi Differential
Privacy and Applications to Differentially Private Deep Learning [0.0] 我々はR'enyi Differential Privacyのレンズを通して、適応的なプライバシー予算の下でDP組成を研究します。
より単純な合成定理をより小さい定数で証明し、アルゴリズム設計に十分な実用性を与える。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 00:37:11 GMT)
Polaritonic states of matter in rotating cavity [0.0] キャビティの回転が偏光子に与える影響について論じる。
元の分極子の構造は変更され、新しい分極子は回転によって誘導される。
分子では、回転は光誘起円錐交叉の数とその次元を変化させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 19:09:04 GMT)
Physical Activity Recognition Based on a Parallel Approach for an
Ensemble of Machine Learning and Deep Learning Classifiers [0.0] モノのインターネット(IOT)に組み込まれたウェアラブルセンサーデバイスによる人間の活動認識(HAR)は、リモートヘルス監視と緊急通知に重要な役割を果たします。
本研究では、医療に適用可能な意思決定精度と実行速度の人間活動認識手法について検討する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 16:50:52 GMT)
Photonic band structure design using persistent homology [0.0] 本稿では,周期的フォトニックメディアのバンド構造を特徴付け,最適化するためのツールとして,永続的ホモロジーを提案する。
永続ホモロジーが、トポロジカルバンド理論の通常のパラダイムの外にある様々なバンド構造を確実に分類できることを示す。
この手法はフォトニック結晶やモアレ超格子のようなより複雑なシステムの自動設計に有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 05:24:27 GMT)
Phase and group velocities for correlation spreading in the Mott phase
of the Bose-Hubbard model in dimensions greater than one [0.0] リーブ・ロビンソンと関連する境界は、非相対論的量子系における情報の拡散率に上限を設定した。
我々はBose-Hubbardモデルにおける平衡外力学に対して,最近開発された2つの粒子既約(2PI)強結合法を用いる。
以上の結果から,Bose-Hubbardモデルにおける2PI強結合法は,1次元以上での平衡外力学を研究するための強力なツールとして確立した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 21:55:34 GMT)
PathGAN: Local Path Planning with Attentive Generative Adversarial
Networks [0.0] 本稿では,自動運転車の自我中心画像から可塑性経路を生成できるモデルを提案する。
我々の生成モデルは、特徴抽出ネットワーク(FEN)と経路生成ネットワーク(PGN)の2つのニューラルネットワークからなる。
また、記録されたセンサデータを個別のハイレベルな運転動作でラベル付けした自律運転用データセットであるETRIDrivingを紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 22:54:23 GMT)
PECNet: A Deep Multi-Label Segmentation Network for Eosinophilic
Esophagitis Biopsy Diagnostics [0.0] 好酸球性食道炎 (EoE) は好酸球増加を伴う食道のアレルギー性炎症性疾患である。
ここでは,機械学習を用いてeoeを識別,定量化し,診断することを目的とした。
PECNet は無傷好酸球を平均絶対誤差 0.611 で定量し、EoE 病活性を98.5% の精度で分類することができた。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 20:37:57 GMT)
On Information (pseudo) Metric [0.0] ピタゴラスの定理が与えられ、特別な場合、潜在的に興味深い自然整数三重項を与える。
このメトリクスはinfotopoパッケージを使用して糖尿病データセットのイラストとして計算される。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 20:07:24 GMT)
Oil and Gas Reservoirs Parameters Analysis Using Mixed Learning of
Bayesian Networks [0.0] この手法はベイズネットワークの構造学習のための拡張アルゴリズムMixLearn@BNに基づいている。
この手法は、世界中の1000以上の石油貯水池のデータベースに適用された。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 15:27:49 GMT)
Observing light-induced Floquet band gaps in the longitudinal
conductivity of graphene [0.0] グラフェン中の光誘起フロックバンドギャップを検出するために,光学的長手導電率を現実的な観測可能性として提案する。
これらのギャップは, 導電率の共振特性として現れる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 18:59:06 GMT)
Multi-agent Reinforcement Learning in OpenSpiel: A Reproduction Report [0.0] ゲーム学習のためのOpenSpielフレームワークで実装されたコアアルゴリズムの再現結果を提案する。
この研究の主な貢献は、OpenSpielが再実装した検索と強化学習アルゴリズムの検証である。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 03:41:22 GMT)
Measurement of Gravitational Coupling between Millimeter-Sized Masses [0.0] 約1mmの半径と90mgの質量を持つ2つの金球間の重力結合を実証した。
我々は試験質量の位置で時間依存性の重力加速度を生成する。
信号強度と時間変化した1/r重力ポテンシャルに整合した線形結合と二次結合を観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 08:23:00 GMT)
Local Navigation and Docking of an Autonomous Robot Mower using
Reinforcement Learning and Computer Vision [0.0] 我々はjohn deere tango自動芝刈り機のための視覚のみのナビゲーションとドッキング制御システムを示す。
システムは任意の初期位置と向きからセンチメートルレベルの精度でドッキングすることができる。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 15:45:15 GMT)
Improving Neural Networks for Time Series Forecasting using Data
Augmentation and AutoML [0.0] 本稿では,ニューラルネットワークの性能を大幅に向上させるデータ拡張手法を提案する。
これは、Neural Architecture Searchのような自動機械学習技術を組み合わせることで、与えられた時系列に最適なニューラルネットワークを見つけるのに役立つことを示している。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 19:20:49 GMT)
High-fidelity multi-photon-entangled cluster state with solid-state
quantum emitters in photonic nanostructures [0.0] 絡み合った多光子状態の決定論的生成のための完全なアーキテクチャを提案する。
実システムから生成したフォトニック状態の質を、本質的な実験不完全性を含むことによって評価する。
提案するハードウェアは,計測に基づく量子通信と計算の実装に向けて,スケーラブルで資源効率のよいアプローチを構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 23:05:09 GMT)
Graph Computing for Financial Crime and Fraud Detection: Trends,
Challenges and Outlook [0.0] デジタル決済の台頭は、金融犯罪の状況に一連の変化をもたらした。
ルールベースのシステムのような従来の不正検出手法は、ほとんど効果がない。
グラフベースの技術は、金融犯罪検出にユニークな解決策を提供する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 21:14:44 GMT)
Generative Synthetic Augmentation using Label-to-Image Translation for
Nuclei Image Segmentation [0.0] 本稿では,エッジ構造を持つセマンティックラベルから実画像へマッピングする,ラベルから画像への変換を用いた合成拡張を提案する。
提案手法により,提案手法の精度が向上したことを計算および報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 22:48:46 GMT)
Financial Crime & Fraud Detection Using Graph Computing: Application
Considerations & Outlook [0.0] グラフニューラルネットワークと新たな適応ソリューションは、詐欺や金融犯罪検出の将来に魅力的な機会を提供する。
金融取引処理システムにおけるグラフベースのソリューションの実装は、多くの障害とアプリケーションの考慮を明らかにした。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 16:40:11 GMT)
Fidelity of time-bin entangled multi-photon states from a quantum
emitter [0.0] 我々は,実システムに存在する不完全性が,グリーンベルガー・ホルン・ザイリンガーと1次元クラスター状態の生成に果たす役割について検討した。
本稿では,フォトニック結晶導波路に埋め込まれた量子ドットエミッタに基づく物理実装について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 22:58:56 GMT)
Estimating the degree of non-Markovianity using machine learning [0.0] 高精度な2つのパラダイム的オープンシステムモデルにおいて,非マルコビアン性の度合いを推定できることを示す。
我々の手法は1ラウンドか2ラウンド以上の状態トモグラフィを必要とするため、非マルコビアン性の度合いを推定できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 12:49:08 GMT)
Electrical tuning of tin-vacancy centers in diamond [0.0] ダイヤモンド中のグループIV色中心は、固体スピン量子ビットとして大きな注目を集めている。
直流スターク効果によるダイヤモンド中のSnV$,textrm-$センターの電気的チューニングについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 18:20:01 GMT)
Effective action for delta potentials: spacetime-dependent
inhomogeneities and Casimir self-energy [0.0] デルタポテンシャルをモデルとした細い均一平面ミラーの存在下での量子スカラー場の真空変動について検討した。
発散は局所的な反項に吸収され、残りの有限部分は一般に不均一な非局所函数であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 14:11:36 GMT)
Double degeneracy associated with hidden symmetries in the asymmetric
two-photon Rabi model [0.0] 非対称2光子量子ラビモデル(tpQRM)の部分空間における解離準位交差を求める。
非対称のtpQRMにおける二重縮退点の数は、非対称の1光子QRMと同等である。
非対称tpQRMにおけるレベル交差の発生に必要なバイアスパラメータは、非対称1光子QRMにおけるキャビティ周波数の倍である場合との特徴的に異なる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 06:29:11 GMT)
Device-independent quantum authorization based on the
Clauser-Horne-Shimony-Holt game [0.0] 燃料資源として非局所性を持つ量子認可プリミティブを提案する。
ユーザは、プライベートデータベースへのアクセスを許可する権限レベルに分類される。
Qiskitオープンソースフレームワークを用いた概念実証実装を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 11:57:08 GMT)
DeepMerge II: Building Robust Deep Learning Algorithms for Merging
Galaxy Identification Across Domains [0.0] 天文学では、ニューラルネットワークはしばしばシミュレーションデータで訓練され、望遠鏡の観測に使用されます。
従来の深層学習アルゴリズムと比較して,各領域適応手法の追加により分類器の性能が向上することを示した。
この2つの例は、遠方の銀河の2つのIllustris-1シミュレーションデータセットと、近くの銀河のシミュレーションデータとSloan Digital Sky Surveyの観測データである。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 00:24:10 GMT)
Deep Learning strategies for ProtoDUNE raw data denoising [0.0] ProtoDUNE検出器はCERNがホストしており、物理学におけるニュートリノ実験であるDUNEの技術のテストと校正を目的としている。
私たちのモデルは、ディープラーニングアルゴリズムを活用して、再構築作業チェーンの最初のステップを作ります。
DUNEコラボレーションによって実装された従来のアルゴリズムに対して、このアプローチをベンチマークします。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 09:42:33 GMT)
Data-driven MIMO control of room temperature and bidirectional EV
charging using deep reinforcement learning: simulation and experiments [0.0] 建物におけるマルチインプットマルチアウトプット(MIMO)問題の制御方針を得るための,完全ブラックボックスデータ駆動方式を提案する。
目的は、次の旅行に十分なエネルギーをEVバッテリーに残しながら、乗員の快適さと省エネを最大化することである。
リカレントニューラルネットワークとピースワイズ線形関数を用いて室温とEV充電をモデル化しました。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 17:31:57 GMT)
DPlis: Boosting Utility of Differentially Private Deep Learning via
Randomized Smoothing [0.0] DPlis--Differentially Private Learning wIth Smoothingを提案します。
DPlisは,プライバシ予算の下でモデル品質とトレーニングの安定性を効果的に向上させることができることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 06:33:14 GMT)
Cryogenic single-port calibration for superconducting microwave
resonator measurements [0.0] 本稿では,商用マイクロ波規格とベクトルネットワークアナライザ(VNA)を用いたデータベース単一ポート校正について述べる。
提案手法の有効性を裏付ける2次元共振器と3次元共振器を併用したデータに基づく単一ポート校正・反射計測を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 06:24:51 GMT)
Constant-sized robust self-tests for states and measurements of
unbounded dimension [0.0] 相関は$p_n,x$で、基礎となる状態と測定をしっかりと自己検定する。
我々は、非有界次元の測定のための定数サイズの自己検定を初めて行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 14:02:17 GMT)
Canonical quantization on the half-line and in an interval based upon a
new concept for the momentum in a space with boundaries [0.0] 半直線上や区間内を移動する粒子に対して、演算子 $hat p = - i partial_x$ は自己共役ではなく、したがって物理運動量として資格がない。
自己随伴運動量作用素 $hat p_R$ に対する新しい概念に基づいて、正準量子化は半直線と区間で実際に実装可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 13:41:31 GMT)
BERT based patent novelty search by training claims to their own
description [0.0] 我々は,BERTの出力を有意義に処理するために,新たなスコアリング方式,関連スコア,あるいは新規スコアを導入する。
特許に関する最初の主張とそれに対応する記述に基づいてBERTを訓練することにより,特許出願の手法を検証した。
BERTの出力は、検索レポートの引用X文書と比較して、関連スコアと結果に基づいて処理されている。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 07:56:25 GMT)
AraBERT and Farasa Segmentation Based Approach For Sarcasm and Sentiment
Detection in Arabic Tweets [0.0] サブタスクの1つは、あるアラビア語のツイートが本質的にサッカスティックであるかどうかを識別するシステムを開発することです。
もう1つは、アラビア語のツイートの感情を特定することを目的としている。
最終アプローチはSarcasmとSentiment Detectionのサブタスクでそれぞれ7位と4位にランクされた。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 12:33:50 GMT)
Approximations based on density-matrix embedding theory for
density-functional theories [0.0] 本稿では, 密度行列埋め込み理論(DMET)の基礎を詳述し, 他のDFTを補う方法を示す。
DFTのマッピングが、一意に定義された補助系と補助射影を特定するためにどのように使用できるかを強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 21:10:51 GMT)
A taxonomy of small Markovian errors [0.0] ゲートのプロセス行列を、同じ情報をより便利に表現するエラー生成器に変換する方法を示す。
単純で直感的な初等誤り発生器の基礎を構築し、それらを分類し、各ゲートの誤り発生器を様々なレートの初等エラー発生器の混合として表現する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 18:41:18 GMT)
A new approach to the construction of Schur-Weyl states [0.0] シュル=ワイル状態は、2つのヤング・アンド・ワイル・タドーによって記述される対称性を持つ特別な状態のクラスに属する。
スピン鎖系表現におけるシュル=ワイル状態構築の新しい方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 16:12:35 GMT)
A Spectral Enabled GAN for Time Series Data Generation [0.0] Time Series Geneversarative Adrial Network (TSGAN) は、時間依存データを生成する上で有望な性能を示した。
本稿では,tsganにおける独立ネットワークの学習を統一し,学習と学習の両方に依存させることにより,tsganの結果を改善することを目的とする。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 18:05:43 GMT)
A Physical Quantum Agent [0.0] 我々は光を使って環境の成分を探索し学習する簡単な光学エージェントを提案する。
我々のシナリオでは、量子エージェントは単一光子パルスを用いて世界を探索し、古典的相手は平均光子数1の弱コヒーレントな状態を使用する。
両エージェントの熱力学的挙動を解析し, エージェントの世界の推定値を改善することは, アクチュエータパルスによるセンサ上で行う平均作業量の増加に対応することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Mar 2021 05:32:30 GMT)