Differentiable Multi-Granularity Human Representation Learning for
Instance-Aware Human Semantic Parsing [132.0] カテゴリーレベルの人間のセマンティックセグメンテーションとマルチパーソンポーズ推定を共同およびエンドツーエンドで学習するために,新たなボトムアップ方式を提案する。
さまざまな人間の粒度にわたって構造情報を利用する、コンパクトで効率的で強力なフレームワークです。
3つのインスタンス認識型ヒューマンデータセットの実験は、我々のモデルがより効率的な推論で他のボトムアップの代替案よりも優れていることを示している。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 06:55:00 GMT)
Instabilities of Offline RL with Pre-Trained Neural Representation [127.9] オフライン強化学習(RL)では、オフラインデータを利用して、評価対象のポリシーのそれとは大きく異なる分布からデータが収集されるシナリオでポリシーを評価する(または学習する)ことを目指しています。
最近の理論的進歩は、そのようなサンプル効率の良いオフラインRLが確かにある強い表現条件が保持されることを示した。
本研究は,オフラインrlメソッドの安定性を評価するために,経験的視点からこれらの問題を考察する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 18:06:44 GMT)
GAN Inversion: A Survey [125.6] GANインバージョンは、与えられたイメージを事前に訓練されたGANモデルの潜在空間に戻すことを目的としている。
GANインバージョンは、StyleGANやBigGANなどの事前トレーニングされたGANモデルを実際の画像編集アプリケーションに使用できるようにする上で重要な役割を果たします。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 07:05:20 GMT)
EEG-Inception: An Accurate and Robust End-to-End Neural Network for
EEG-based Motor Imagery Classification [123.9] 本稿では,脳波に基づく運動画像(MI)分類のための新しい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。
提案したCNNモデル、すなわちEEG-Inceptionは、Inception-Timeネットワークのバックボーン上に構築されている。
提案するネットワークは、生のEEG信号を入力とし、複雑なEEG信号前処理を必要としないため、エンドツーエンドの分類である。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 15:51:01 GMT)
Deep Model Intellectual Property Protection via Deep Watermarking [122.9] ディープニューラルネットワークは深刻なip侵害リスクにさらされている。
ターゲットの深層モデルを考えると、攻撃者がその全情報を知っていれば、微調整で簡単に盗むことができる。
低レベルのコンピュータビジョンや画像処理タスクで訓練されたディープネットワークを保護するための新しいモデル透かしフレームワークを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 18:58:21 GMT)
Constrained Learning with Non-Convex Losses [119.9] 学習は現代の情報処理の中核技術になっているが、バイアス、安全でない、偏見のあるソリューションにつながるという証拠はたくさんある。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 23:10:33 GMT)
Faster Game Solving via Predictive Blackwell Approachability: Connecting
Regret Matching and Mirror Descent [119.5] FTRL (Follow-the-regularized-leader) とオンラインミラー降下 (OMD) は、オンライン凸最適化における最も一般的な後悔の最小化手法である。
RMとRM+はFTRLとOMDをそれぞれ実行し、ブラックウェルのアプローチ性ゲームにおいて、ハーフスペースを常に強制的に選択するアルゴリズムであることを示す。
18の共通ゼロサムワイドフォームベンチマークゲームを対象とした実験では,予測的RM+と反ファクト的後悔の最小化が,最速のアルゴリズムよりもはるかに高速に収束することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 04:15:38 GMT)
Model-Free Online Learning in Unknown Sequential Decision Making
Problems and Games [114.9] 大規模な2人プレイのゼロサム情報ゲームでは、反事実後悔最小化(cfr)の現代的な拡張がnash均衡を計算するための実用的な技術である。
私たちは、戦略空間がエージェントに知られていないオンライン学習設定を形式化します。
エージェントが逆の環境に直面しても、その設定に高い確率で$O(T3/4)$後悔を達成する効率的なアルゴリズムを提供します。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 04:03:24 GMT)
Bandit Linear Optimization for Sequential Decision Making and
Extensive-Form Games [102.2] tree-form sequential decision making (tfsdm) は、エージェントと潜在的に敵対的な環境の間のツリー形式の相互作用をモデル化することで、古典的なワンショット意思決定を拡張する。
これは、各プレイヤーが幅広い形式のゲームで直面するオンライン意思決定問題、およびマルコフ決定プロセス、およびエージェントが観測された履歴を条件とする部分観察可能なマルコフ決定プロセスをキャプチャする。
本稿では, (i) 線形時間損失と (ii) $o(sqrtt)$ cumulative regret の両方を提供する拡張dmのバンディット線形最適化問題に対する最初のアルゴリズムを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 05:00:13 GMT)
Learning Connectivity for Data Distribution in Robot Teams [96.4] グラフニューラルネットワーク(GNN)を用いたアドホックネットワークにおけるデータ分散のためのタスク非依存,分散化,低レイテンシ手法を提案する。
当社のアプローチは、グローバル状態情報に基づいたマルチエージェントアルゴリズムを各ロボットで利用可能にすることで機能させます。
我々は,情報の平均年齢を報酬関数として強化学習を通じて分散gnn通信政策を訓練し,タスク固有の報酬関数と比較してトレーニング安定性が向上することを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 21:48:55 GMT)
Beyond Max-Margin: Class Margin Equilibrium for Few-shot Object
Detection [92.6] ベースクラスオブジェクトの集合から学習した特徴再認識を用いて,新しいクラスオブジェクトを表現するために,オブジェクト検出が大幅に進歩した。
本稿では,特徴空間分割と新規クラスの両方を体系的に最適化することを目的としたクラスマージン平衡(CME)手法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 09:04:03 GMT)
Content-Based Detection of Temporal Metadata Manipulation [91.3] 画像の撮像時間とその内容と地理的位置とが一致しているかどうかを検証するためのエンドツーエンドのアプローチを提案する。
中心となる考え方は、画像の内容、キャプチャ時間、地理的位置が一致する確率を予測するための教師付き一貫性検証の利用である。
我々のアプローチは、大規模なベンチマークデータセットの以前の作業により改善され、分類精度が59.03%から81.07%に向上した。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 13:16:19 GMT)
Consistency Regularization for Adversarial Robustness [88.7] adversarial trainingは、ディープニューラルネットワークの敵対的堅牢性を得るために最も成功した方法の1つである。
しかし、ATから得られる堅牢性の大幅な一般化ギャップは問題視されている。
本稿では,この問題に対処するためにデータ拡張手法について検討する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 09:21:41 GMT)
The Hintons in your Neural Network: a Quantum Field Theory View of Deep
Learning [84.3] 線形および非線形の層をユニタリ量子ゲートとして表現する方法を示し、量子モデルの基本的な励起を粒子として解釈する。
ニューラルネットワークの研究のための新しい視点と技術を開くことに加えて、量子定式化は光量子コンピューティングに適している。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 17:24:29 GMT)
Injecting Knowledge in Data-driven Vehicle Trajectory Predictors [82.9] 車両軌道予測タスクは、一般的に知識駆動とデータ駆動の2つの視点から取り組まれている。
本稿では,これら2つの視点を効果的に結合する「現実的残留ブロック」 (RRB) の学習を提案する。
提案手法は,残留範囲を限定し,その不確実性を考慮した現実的な予測を行う。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 16:03:09 GMT)
FastFlowNet: A Lightweight Network for Fast Optical Flow Estimation [81.8] ディセンス光学フロー推定は、多くのロボットビジョンタスクで重要な役割を果たしています。
現在のネットワークはしばしば多くのパラメータを占有し、計算コストがかかる。
提案したFastFlowNetは、周知の粗大なやり方で、以下のイノベーションで機能する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 03:09:37 GMT)
Multi-phase Deformable Registration for Time-dependent Abdominal Organ
Variations [81.4] 腹部臓器運動を考慮した多相CTスキャンのための時間効率良く正確な変形性登録アルゴリズムを提案する。
実験の結果,腹部全領域で1分以内の膵の登録精度は 0.85 +/- 0.45mm (mean +/- std) であった。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 15:43:23 GMT)
Model Complexity of Deep Learning: A Survey [79.2] 深層学習におけるモデル複雑性に関する最新の研究を体系的に概観します。
本稿では,これら2つのカテゴリに関する既存研究について,モデルフレームワーク,モデルサイズ,最適化プロセス,データ複雑性の4つの重要な要因について概説する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 22:39:32 GMT)
Evaluation of Complexity Measures for Deep Learning Generalization in
Medical Image Analysis [77.6] PAC-ベイズ平坦度とパスノルムに基づく測度は、モデルとデータの組み合わせについて最も一貫した説明をもたらす。
また,乳房画像に対するマルチタスク分類とセグメンテーションのアプローチについても検討した。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 02:50:47 GMT)
On Exploiting Hitting Sets for Model Reconciliation [73.8] ヒューマン・アウェア・プランニングでは、プランニングエージェントは、そのプランが最適である理由を人間ユーザーに説明する必要があるかもしれない。
これを行うための一般的なアプローチはモデル和解(model reconciliation)と呼ばれ、エージェントはモデルと人間のモデルの違いを調和させようとする。
我々は,計画の領域を超えたモデル調整のための論理ベースのフレームワークを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 23:19:36 GMT)
Anomaly Detection Based on Selection and Weighting in Latent Space [73.0] SWADと呼ばれる新しい選択および重み付けに基づく異常検出フレームワークを提案する。
ベンチマークと実世界のデータセットによる実験は、SWADの有効性と優位性を示している。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 10:56:38 GMT)
Unsupervised Pretraining for Object Detection by Patch Reidentification [72.8] 教師なし表現学習は、オブジェクトディテクタの事前トレーニング表現で有望なパフォーマンスを実現します。
本研究では,オブジェクト検出のための簡易かつ効果的な表現学習手法であるパッチ再識別(Re-ID)を提案する。
私たちの方法は、トレーニングの反復やデータパーセンテージなど、すべての設定でCOCOの同等を大幅に上回ります。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 15:13:59 GMT)
Unveiling the Potential of Structure-Preserving for Weakly Supervised
Object Localization [71.8] 本稿では,WSOLの畳み込み機能に組み込まれた構造情報を完全に活用するための2段階構造保存アクティベーション(SPA)を提案する。
第1段階では、分類ネットワークによって引き起こされる構造ミス問題を軽減するために制限アクティベーションモジュール(ram)が設計されている。
第2段階では, 自己相関マップ生成(SCG)モジュールと呼ばれるプロセス後アプローチを提案し, 構造保存ローカライゼーションマップを得る。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 03:04:14 GMT)
Joint Network Topology Inference via Structured Fusion Regularization [70.3] 結合ネットワークトポロジ推論は、異種グラフ信号から複数のグラフラプラシア行列を学習する標準的な問題を表す。
新規な構造化融合正規化に基づく一般グラフ推定器を提案する。
提案するグラフ推定器は高い計算効率と厳密な理論保証の両方を享受できることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 06:21:00 GMT)
Efficient Causal Inference from Combined Observational and
Interventional Data through Causal Reductions [68.7] 因果効果を推定する際の主な課題の1つである。
そこで本研究では,任意の数の高次元潜入共創者を置き換える新たな因果還元法を提案する。
パラメータ化縮小モデルを観測データと介入データから共同で推定する学習アルゴリズムを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 14:29:07 GMT)
A Taxonomy of Similarity Metrics for Markov Decision Processes [63.0] 近年、伝達学習は強化学習(RL)アルゴリズムをより効率的にすることに成功した。
本稿では,これらの指標を分類し,これまでに提案されている類似性の定義を分析する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 12:36:42 GMT)
A Parallelizable Lattice Rescoring Strategy with Neural Language Models [62.2] 自動音声認識のためのニューラルネットワークモデル(LM)を用いた効率的な格子相関のための後部格子拡張アルゴリズムを提案する。
スイッチボードデータセットにおける実験により,提案手法が同等の認識性能を得た。
PyTorchで訓練されたニューラル LM をKaldi との格子再構成に簡単に統合することで、並列再描画法により柔軟性が向上する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 21:23:12 GMT)
A Co-Interactive Transformer for Joint Slot Filling and Intent Detection [61.1] 音声言語理解システム(SLU)を構築する上では,インテント検出とスロットフィリングが主要な2つのタスクである。
以前の研究では、2つのタスクを個別にモデル化するか、インテントからスロットへの単一の情報フローのみを考慮していた。
本稿では,2つのタスク間の相互影響を同時に検討するコ・インターアクティブ・トランスフォーマーを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 05:44:54 GMT)
Joint Noise-Tolerant Learning and Meta Camera Shift Adaptation for
Unsupervised Person Re-Identification [60.4] unsupervised person re-identification (re-ID) は、ラベルのないデータで識別モデルを学ぶことを目的としている。
一般的な方法としては、クラスタ化によって擬似ラベルを取得し、モデルを最適化するために使用する方法がある。
本稿では,両問題を解決するための統一フレームワークを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 09:13:06 GMT)
PMP-Net: Point Cloud Completion by Learning Multi-step Point Moving
Paths [54.5] 我々はPMP-Netと呼ばれる新しいニューラルネットワークを設計し、地球移動体の動作を模倣する。
不完全な入力の各点を移動させ、ポイントクラウドを完結させ、ポイント移動パスの合計距離が最も短くなる。
点レベルの厳密でユニークな対応を学習し、不完全な形状と完全なターゲットの間の詳細なトポロジーと構造的関係を捉えることができる。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 02:32:52 GMT)
Peer Learning for Skin Lesion Classification [53.4] 皮膚がんは世界で最も致命的ながんの1つである。
近年の深層学習法は皮膚がんの分類において皮膚科医レベルの性能を示した。
FedPerlは半教師付きフェデレーション学習方法です。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 10:25:30 GMT)
A Novel Perspective for Positive-Unlabeled Learning via Noisy Labels [50.0] 本研究では,初期疑似ラベルを雑音ラベルデータとして用いる非ラベルデータに割り当て,雑音ラベルデータを用いて深層ニューラルネットワークを訓練する手法を提案する。
実験の結果,提案手法は,いくつかのベンチマークデータセットにおいて,最先端の手法よりも有意に優れていた。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 11:46:02 GMT)
How Privacy-Preserving are Line Clouds? Recovering Scene Details from 3D
Lines [49.1] 本稿では,3次元シーン形状に関する情報がライン雲に保存されていることを示す。
我々のアプローチは、直線間の最接近点が元の3d点に良い近似をもたらすという観測に基づいている。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 21:32:43 GMT)
Vision-Based Mobile Robotics Obstacle Avoidance With Deep Reinforcement
Learning [49.0] 障害物回避は、移動ロボットの自律ナビゲーションのための根本的かつ困難な問題です。
本稿では,ロボットが単一眼カメラにのみ依存しなければならない単純な3D環境における障害物回避の問題を検討する。
データ駆動型エンドツーエンドディープラーニングアプローチとして,障害回避問題に取り組む。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 13:05:46 GMT)
Fast and Effective Biomedical Entity Linking Using a Dual Encoder [48.9] 文書中の複数の言及を1ショットで解決するBERTベースのデュアルエンコーダモデルを提案する。
本稿では,提案モデルが既存のBERTモデルよりも複数倍高速であり,バイオメディカルエンティティリンクの精度に競争力があることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 19:32:28 GMT)
Unsupervised Person Re-Identification with Multi-Label Learning Guided
Self-Paced Clustering [48.3] 近年、未監修者再確認(Re-ID)が注目されています。
本論文では,教師なしのRe-IDを,MLC(Multi-label Learning Guide Self-paced Clustering)と呼ばれる概念的に斬新かつ単純なフレームワークで対処する。
MLCは主に3つの重要なモジュール(マルチスケールネットワーク、マルチラベル学習モジュール、セルフペースクラスタリングモジュール)で識別的特徴を学習する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 07:30:13 GMT)
Three-Filters-to-Normal: An Accurate and Ultrafast Surface Normal
Estimator [47.1] 本稿では, 3-filter-to-normal, a accurate and Ultrafast surface normal estimator (SNE)を提案する。
3F2N SNEは、逆深度画像または不均一画像の3つのフィルタリング操作を簡易に行うことにより、表面正規を演算する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 23:06:18 GMT)
Learning Unstable Dynamics with One Minute of Data: A
Differentiation-based Gaussian Process Approach [47.0] ガウス過程の微分可能性を利用して、真の連続力学の状態依存線形化近似を作成する方法を示す。
9次元セグウェイのような不安定なシステムのシステムダイナミクスを反復的に学習することで、アプローチを検証する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 05:08:47 GMT)
Model-based versus Model-free Deep Reinforcement Learning for Autonomous
Racing Cars [46.6] 本稿では,モデルに基づく深層強化学習エージェントが現実世界の自律車両制御タスクに一般化する方法について検討する。
本稿では,想像力で学習可能なモデルベースエージェント,パフォーマンス,サンプル効率,タスク完了,一般化に関して,モデルフリーエージェントを実質的に上回っていることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 17:15:23 GMT)
Parser-Free Virtual Try-on via Distilling Appearance Flows [44.8] Image Virtual try-onは、衣料品画像(ターゲット服)を人物画像に合わせることを目的としている。
以前の手法は人間の解析に基づいている。
不正確な解析ミスリード法により、視覚的に非現実的な結果を生成する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 06:05:38 GMT)
On Implicit Attribute Localization for Generalized Zero-Shot Learning [43.6] 一般的なZSLバックボーンは属性を暗黙的にローカライズできるが、このプロパティは利用されない。
次に、属性のローカリゼーションをさらに促進し、非常に競争力のある一般化ZSL(GZSL)パフォーマンスを実現するシンプルな方法であるSELARを提案します。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 12:31:37 GMT)
Discovering Diverse Multi-Agent Strategic Behavior via Reward
Randomization [42.3] 複雑なマルチエージェントゲームにおいて多様な戦略方針を発見する手法を提案する。
我々は新しいアルゴリズム Reward-Randomized Policy Gradient (RPG) を導出する。
RPGは、時間的信頼のジレンマに挑戦する際、複数の特徴的な人間解釈可能な戦略を発見することができる。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 06:26:55 GMT)
No Discounted-Regret Learning in Adversarial Bandits with Delays [40.7] アルゴリズムが「割引なし」の場合、予想される遊びの割引エルゴジック分布が粗相関平衡(CCE)の集合に収束することを示した。
ゼロサムゲームでは、Nash平衡のセットに収束する割引エルゴディック平均のプレイには、ディスカウントレグレットが十分ではないことを示します。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 05:15:31 GMT)
Predictive Coding Can Do Exact Backpropagation on Any Neural Network [40.5] 計算グラフ上で直接定義することで(ILと)Z-ILを一般化する。
これは、任意のニューラルネットワーク上のパラメータを更新する方法でBPと同等であることが示されている最初の生物学的に実行可能なアルゴリズムです。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 11:52:51 GMT)
The Sample Complexity of Teaching-by-Reinforcement on Q-Learning [40.4] 本研究は,TDim (Teaching dimension) と称される授業の複雑さを,TDim(Teaching dimension,TDim,TDim,TDim,TDim,TDim,TDim,TDim,TDim,TDim,TDim,TDim,TDim,TDim,TDim,TDim,TDim,TDim,TDim, TDim,TDim,TDim,TDim,TDim,TDim,TDim,TDim)
本稿では,TDimを,環境に対する制御能力の異なる教師によって特徴付ける,強化学習アルゴリズム,Q-ラーニング,TDimの特定のファミリーに焦点をあてる。
TDimの結果は、強化学習に必要なサンプルの最小数を提供し、標準的なPACスタイルのRLサンプルの複雑さと、実演によるサンプルの複雑さとを関連づける。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 03:35:37 GMT)
Probabilistic Programs with Stochastic Conditioning [38.6] そこで本研究では,変数の辺分布を条件付けする決定論的条件付けの一般化を提案する。
確率的プログラミングの文脈では条件付けを提示するが、形式化は一般的であり、他の設定にも適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 12:41:46 GMT)
Quantifying Ignorance in Individual-Level Causal-Effect Estimates under
Hidden Confounding [38.1] 共同設立者による高次元観測データから条件付き平均治療効果(CATE)の学習問題について検討した。
高次元データに適した新しいパラメトリック間隔推定器を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 15:58:06 GMT)
Robust Latent Representations via Cross-Modal Translation and Alignment [36.7] ほとんどのマルチモーダル機械学習手法では、トレーニングに使用されるすべてのモダリティをテストに利用する必要がある。
この制限に対処するため、トレーニング中のみに複数のモーダルを用いてユニモーダルシステムのテスト性能を向上させることを目的としている。
提案するマルチモーダルトレーニングフレームワークは、クロスモーダル変換と相関に基づく潜在空間アライメントを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 23:16:30 GMT)
Interpretable Attention Guided Network for Fine-grained Visual
Classification [36.7] 細かい粒度の視覚分類(FGVC)は困難ですが、従来の分類タスクよりも重要です。
FGVCは難しいが、従来の分類タスクよりも重要だ。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 12:27:51 GMT)
RobustPeriod: Time-Frequency Mining for Robust Multiple Periodicity
Detection [36.3] 複数の周期性検出のための頑健で汎用的なフレームワークを提案する。
我々のアルゴリズムは、時系列を複数の時間周波数スケールに変換するために、最大重なり合う離散ウェーブレット変換を適用している。
合成および実世界のデータセットの実験により、我々のアルゴリズムは、単周期検出と複数周期検出の両方において、他の一般的なデータセットよりも優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 00:59:11 GMT)
Dataset Condensation with Gradient Matching [36.1] 本研究では,大規模なデータセットを,深層ニューラルネットワークをスクラッチからトレーニングするための情報的合成サンプルの小さなセットに凝縮させることを学習する,データセット凝縮という,データ効率のよい学習のためのトレーニングセット合成手法を提案する。
いくつかのコンピュータビジョンベンチマークでその性能を厳格に評価し、最先端の手法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 13:31:22 GMT)
InFillmore: Neural Frame Lexicalization for Narrative Text Infilling [36.1] フレームセマンティクス理論に触発された双方向文脈条件付き言語生成の構造化拡張を提案する。
インタラクティブなWebデモはhttps://nlp.jhu.edu/demos.comで公開しています。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 17:59:41 GMT)
Self-Supervised Online Reward Shaping in Sparse-Reward Environments [36.0] 自己監督型オンライン報酬形成を行う新しい強化学習フレームワークを提案する。
提案するフレームワークは、ポリシーの更新と報酬関数の推測を交互に行う。
いくつかのスパースワード環境における実験結果は、提案アルゴリズムが最先端のベースラインよりもはるかにサンプル効率が高いことを示している。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 03:28:04 GMT)
End-to-End Human Object Interaction Detection with HOI Transformer [35.6] 本稿では,Human Object Interaction (HOI) 検出にエンドツーエンドで取り組むHOI Transformerを提案する。
hoi transformerと呼ばれるこの手法は,多数のハンドデザインコンポーネントを不要にすることで,hoiパイプラインを合理化する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 01:31:19 GMT)
Learning Graph Neural Networks with Positive and Unlabeled Nodes [34.9] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフのノード分類など、トランスダクティブな学習タスクのための重要なツールです。
ほとんどのGNNモデルは、各ラウンドで短い距離から情報を集約し、グラフで長距離関係をキャプチャできません。
本論文では,これらの制限を克服するために,新しいグラフニューラルネットワークフレームワーク,LSDAN(Long-Short distance aggregation Network)を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 11:43:37 GMT)
Semi-supervised Domain Adaptation based on Dual-level Domain Mixing for
Semantic Segmentation [34.8] 私たちは、少数のラベル付きターゲットデータと大量のラベル付きソースデータが利用可能である半監視ドメイン適応(SSDA)のより実用的な設定に焦点を当てています。
領域レベルとサンプルレベルのドメインギャップを低減する2種類のデータミキシング手法を提案する。
総合的視点と部分的視点から2段階の混合データに基づいて,2つの相補的ドメイン混合教師を得ることができる。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 12:33:17 GMT)
Bridging the Distribution Gap of Visible-Infrared Person
Re-identification with Modality Batch Normalization [33.3] 最小バッチ全体ではなく、各モードのサブバッチを正規化するMBN(Modality Batch Normalization)と呼ばれる新しいバッチ正規化層を提案する。
MBNは、異なるデータセット、バックボーン、損失でもVI-ReIDモデルのパフォーマンスを向上させることができます。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 14:16:09 GMT)
The RLR-Tree: A Reinforcement Learning Based R-Tree for Spatial Data [33.3] B-Treeのような古典的なインデックス構造を機械学習(ML)モデルに置き換えるための学習インデックスが提案されている。
構造やクエリ処理アルゴリズムを変更することなく、従来のR-Treeのクエリ性能を向上させるために、ML技術を使用する根本的に異なる方法を提案します。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 04:29:58 GMT)
Unified Batch All Triplet Loss for Visible-Infrared Person
Re-identification [33.2] バッチハードトリプルトロスは、個人再識別タスクで広く使われているが、可視赤外線人物再識別タスクではうまく機能しない。
そこで本研究では,最も難しい三重項ではなく,全ての三重項を抽出して最適化する,全三重項選択方式を提案する。
また、画像ベクトル間のコサイン距離を協調的に最適化するために、Unified Batch All Triplet lossとCosine Softmax lossを導入する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 08:58:52 GMT)
Multi-Source Domain Adaptation with Collaborative Learning for Semantic
Segmentation [33.0] マルチソース非監視ドメイン適応(MSDA)は、複数のラベル付きソースドメインで訓練されたモデルをラベル付きターゲットドメインに適応することを目的とする。
セマンティックセグメンテーションのための協調学習に基づく新しいマルチソースドメイン適応フレームワークを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 12:51:42 GMT)
Look, Evolve and Mold: Learning 3D Shape Manifold via Single-view
Synthetic Data [32.5] LEMと呼ばれる単一視点3次元再構成のためのドメイン適応型ネットワークを提案し、自然シナリオに向けて一般化する。
いくつかのベンチマーク実験では,提案手法の有効性とロバスト性を示した。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 14:30:18 GMT)
Efficient Algorithms for Finite Horizon and Streaming Restless
Multi-Armed Bandit Problems [30.8] インデックスベースのソリューションを計算するための新しいスケーラブルなアプローチを提案します。
コストのかかる有限地平線問題を解くことなく,指数減衰をキャプチャするアルゴリズムを提供する。
当社のアルゴリズムは、これらのタスクにおける既存の方法よりも150倍以上のスピードアップを実現し、パフォーマンスを損ないません。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 13:10:31 GMT)
Distributed Reinforcement Learning for Flexible and Efficient UAV Swarm
Control [28.5] 本稿では,大規模群に拡大する分散強化学習(RL)手法を提案する。
本実験では, 本手法がコミュニケーションチャネル障害に強い効果的な戦略を導出できることを示した。
また,本手法は計算集約的なルックアヘッドに比べて優れた性能を実現することを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 11:06:28 GMT)
Predictive Visual Tracking: A New Benchmark and Baseline Approach [27.9] 実世界のシナリオでは、画像ストリームのオンボード処理時間が必然的に追跡結果と実世界の状態との間に不一致をもたらす。
既存のビジュアルトラッキングベンチマークは、一般的にトラッカーをオフラインで実行し、評価においてそのような遅延を無視する。
本研究は,より現実的な遅延認識トラッキング問題に対処することを目的としている。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 01:50:05 GMT)
Landmark Detection and 3D Face Reconstruction for Caricature using a
Nonlinear Parametric Model [27.6] 画像の自動ランドマーク検出と3次元顔再構成のための最初の自動手法を提案する。
構築されたデータセットと非線形パラメトリックモデルに基づいて,入力された2次元似顔画像から3次元顔形状と向きを回帰するニューラルネットワークに基づく手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 12:52:28 GMT)
Asymptotics of Ridge Regression in Convolutional Models [26.9] 特定の高次元状態にある尾根推定器の推定誤差の正確な式を導出する。
畳み込みモデルに対する実験では, 二重降下現象を示し, 理論結果が実験と一致することを示した。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 05:56:43 GMT)
Asymptotics of Ridge (less) Regression under General Source Condition [26.6] 我々は,真の回帰パラメータの構造が果たす役割を考察する。
有界信号-雑音比(SNR)においても(正規化なし)が最適であることを示す。
これは、リッジ回帰を考慮した以前の研究と対照的であり、この場合、無限 SNR の極限においてのみ最適である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 10:01:35 GMT)
Personalized Federated Learning using Hypernetworks [26.3] パーソナライズされたFederated HyperNetworksのためのpFedHNを提案する。
このアプローチでは、中央のハイパーネットワークモデルをトレーニングして、各クライアントの1つのモデルであるモデルのセットを生成する。
pfedhnは,トレーニング中に観察した任意のクライアントと分布が異なる新しいクライアントに対して,より一般化できることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 09:29:08 GMT)
Offboard 3D Object Detection from Point Cloud Sequences [25.1] 既存の3Dオブジェクト検出器は、入力と速度の制限により、オフボードの使用の高品質な要求を満たすことができない。
点群シーケンスデータを用いた新しいオフボード3次元物体検出パイプラインを提案する。
3Dオートラベリングと呼ばれる当社のパイプラインは、最新のオンボード検出器とオフボードベースラインと比較して大きな利益を示しています。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 21:02:37 GMT)
Weather Analogs with a Machine Learning Similarity Metric for Renewable
Resource Forecasting [24.8] アナログアンサンブル(AnEn)技術はいくつかの気象問題に有効であることが示されている。
AnEnテクニックのコアとなるのは、新しいターゲット予測に関して、過去の予測をソートする類似度メトリックである。
本稿では、機械学習(ML)に基づく類似度指標による気象アナログの新しい定義を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 03:35:56 GMT)
Machine Learning for Electronic Design Automation: A Survey [23.8] CMOS技術のダウンスケーリングにより、超大規模集積(VLSI)の設計複雑さが増大している。
機械学習(ML)の最近のブレークスルーとEDAタスクの複雑さの増大により、ESAタスクの解決にMLを組み込むことへの関心が高まっている。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 08:18:35 GMT)
ZYELL-NCTU NetTraffic-1.0: A Large-Scale Dataset for Real-World Network
Anomaly Detection [23.4] 本研究では,ファイアウォールの生出力から実ネットワーク上で収集した,新たな大規模かつ実世界のデータセットであるZYELL-NCTU NetTraffic-1.0を導入する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 15:18:29 GMT)
Formal Verification of Stochastic Systems with ReLU Neural Network
Controllers [22.7] reluニューラルネットワーク(nn)コントローラを備えたサイバーフィジカルシステムの形式的安全性検証の問題に対処する。
私たちの目標は、所定の自信を持って、システムが安全でない構成に達しない初期状態のセットを見つけることです。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 23:53:13 GMT)
DDGC: Generative Deep Dexterous Grasping in Clutter [22.2] DDGCは高速に生成するマルチフィンガーグリップサンプリング法であり、単一のRGB-D画像から散在するシーンの高品質なグリップを生成することができる。
GraspItのシミュレートアニーリングプランナーに対してDDGCを実験的にベンチマークします!
1200のシミュレートされたシーンと7つの現実世界シーン。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 14:25:36 GMT)
Text Simplification by Tagging [22.0] シーケンスタギングに基づくシンプルで効率的なテキスト簡略化システムであるTSTを提案する。
本システムでは,既存のシステム上でのトレーニングや推論において,簡易なデータ拡張と微調整を行う。
現在のテキスト簡略化システムよりも11倍以上高速な推論速度を実現します。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 20:57:55 GMT)
Look at the First Sentence: Position Bias in Question Answering [21.5] 本稿では,BiDAF や BERT などの質問応答モデルにおける位置バイアスについて検討する。
エントロピー正則化やバイアスアンサンブルを含む様々なデバイアス法を用いてモデルを訓練する。
解答位置の事前分布をバイアスモデルとして用いることは、位置バイアスを低減するのに非常に効果的であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 15:09:45 GMT)
Digital Beamforming Robust to Time-Varying Carrier Frequency Offset [21.2] 時変キャリア周波数オフセットから発生する信号の破損に頑健な新しいビームフォーミングアルゴリズムを提案する。
パイロットと干渉器信号に未知の時変周波数ドリフトが存在する場合に干渉をキャンセルできる重みベクトルを設計するための2つの原子ノルム最小化(anm)方式を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 18:08:56 GMT)
Deep Gradient Projection Networks for Pan-sharpening [20.9] 本稿では,モデルに基づくディープパンシャーピング手法を提案する。
2つのブロックを積み重ねることで、グラデーションプロジェクションベースのパンスハーピングニューラルネットワークと呼ばれる新しいネットワークが構築される。
さまざまな種類の衛星データセットの実験結果は、新しいネットワークが視覚的および定量的に最先端の方法よりも優れていることを示しています。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 07:51:58 GMT)
Deep Image Translation with an Affinity-Based Change Prior for
Unsupervised Multimodal Change Detection [20.5] 本稿では,学習目標に対する変化画素の影響を低減するために,事前の重み付けにより損失関数を訓練した2つの新しいネットワークアーキテクチャを提案する。
提案したニューラルネットワークは最先端のアルゴリズムと比較される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 13:57:53 GMT)
Deep Probabilistic Accelerated Evaluation: A Robust Certifiable
Rare-Event Simulation Methodology for Black-Box Safety-Critical Systems [19.8] 統計的に保証されたImportance Smpling(IS)を設計するためのDeep Probabilistic Accelerated Evaluation(Deep-PrAE)というフレームワークを提案する。
Deep-PrAEは、万能だが保証を欠く可能性のあるブラックボックスのサンプルを、安全クリティカルな事象確率の正確な予測を可能にする緩和された効率証明書に変換する。
本稿では、支配点概念と深層ニューラルネットワーク分類器による希少集合学習を組み合わせたDeep-PrAEの理論を提案し、その効果を数値的な例で示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 18:50:37 GMT)
Nearest Neighbor Search Under Uncertainty [19.2] Nearest Neighbor Search (NNS) は知識表現、学習、推論の中心的なタスクである。
NNSを不確実性(NNSU)下で研究する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 20:20:01 GMT)
Discovering Latent Classes for Semi-Supervised Semantic Segmentation [18.6] 本稿では,半教師付きセマンティックセグメンテーションの問題について検討する。
ラベル付き画像のセマンティッククラスと一致した潜在クラスを学習する。
提案手法は,半教師付きセマンティックセグメンテーションのための技術結果の状態を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 21:16:53 GMT)
Minimax Group Fairness: Algorithms and Experiments [18.6] 我々は,極小群フェアネスのための有意収束性オラクル効率学習アルゴリズムを提供する。
我々のアルゴリズムは回帰と分類の両方に当てはまる。
ミニマックスフェアネスが厳密で、平等な結果の概念よりも強く好ましい経験的ケースを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 01:19:11 GMT)
Lipschitz Normalization for Self-Attention Layers with Application to
Graph Neural Networks [18.5] 注意スコアの正規化によるリプシッツ連続性の強化は,深い注意モデルの性能を著しく向上させる。
LipschitzNormを用いた深いGATモデルがノードラベル予測タスクの最先端の結果を達成することを示した。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 16:47:16 GMT)
TempLe: Learning Template of Transitions for Sample Efficient Multi-task
RL [18.2] TempLeはマルチタスク強化学習のための最初のPAC-MDP法である。
オンライン" と "有限モデル" の2つのアルゴリズムをそれぞれ提示する。
提案したTempLeアルゴリズムは,シングルタスク学習者や最先端のマルチタスク手法よりもはるかに低いサンプリング複雑性を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 17:14:57 GMT)
Split Computing and Early Exiting for Deep Learning Applications: Survey
and Research Challenges [18.1] 我々はスプリットコンピューティング(SC)とアーリーエグジット(EE)戦略における技術の現状を包括的に調査する。
近年,ディープニューラルネットワークを,モバイルデバイスとエッジデバイスでそれぞれ実行されるヘッドモデルとテールモデルに分割する手法が提案されている。
EEは、アーキテクチャの初期に複数の"出口"を示すようにモデルを訓練し、それぞれが目標の精度をますます高めている。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 01:47:20 GMT)
Few-Shot Learning of an Interleaved Text Summarization Model by
Pretraining with Synthetic Data [16.4] 既存のシステムは、投稿をスレッドで切り離し、それらのスレッドから要約を抽出する。
合成インターリーブテキストを用いたエンドツーエンドのトレーニング可能な階層型エンコーダデコーダシステムを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 22:58:13 GMT)
Quick Streaming Algorithms for Maximization of Monotone Submodular
Functions in Linear Time [16.3] 単調な部分モジュラー(submodular)の問題を、濃度制約に従えば$n$の基底集合上で考える。
線形時間複雑性を持つ最初の決定論的アルゴリズムを導入し,これらのアルゴリズムはストリーミングアルゴリズムである。
我々のシングルパスアルゴリズムは任意の$c ge 1$に対して$lceil n / c rceil + c$ oracle クエリの定数比を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 17:49:18 GMT)
Nearly Linear-Time, Parallelizable Algorithms for Non-Monotone
Submodular Maximization [16.3] 単調ではない部分モジュラ函数の並列化複雑性を、濃度制約$k$に関して研究する。
我々は最適な適応性とクエリの複雑さを持つアルゴリズムによって達成される最適な近似係数を改善する。
我々のアルゴリズムのヒューリスティックバージョンは、適応ラウンドの少ないラウンドと総クエリを使用するように検証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 18:27:28 GMT)
F-CAD: A Framework to Explore Hardware Accelerators for Codec Avatar
Decoding [16.3] アバターデコード用に最適化されたハードウェアアクセラレータを探索し、提供するF-CAD(Facebook Codec Accelerator Design)を提案します。
F-CADは、アバターデコーダのハードウェアアクセラレーションの設計フロー全体をサポートする最初の自動化ツールです。
F-CADによって生成された加速器は、毎秒122.1フレーム(FPS)と91.6%のハードウェア効率を実現することができる。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 18:28:53 GMT)
CRLF: Automatic Calibration and Refinement based on Line Feature for
LiDAR and Camera in Road Scenes [16.2] 道路シーンにおけるライダーとカメラの遠距離パラメータを校正する新しい手法を提案する。
道路の車線やポールなどの静的な直線形状の物体を画像と点群の両方で線状化します。
KITTIと社内データセットに関する広範な実験を行い、定量的および定性的な結果は、当社の方法の堅牢性と正確性を示しています。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 06:02:44 GMT)
SoftGym: Benchmarking Deep Reinforcement Learning for Deformable Object
Manipulation [15.5] 我々は、変形可能なオブジェクトを操作するためのオープンソースのシミュレーションベンチマークであるSoftGymを紹介する。
我々はこれらの課題に対して様々なアルゴリズムを評価し、強化学習アルゴリズムの課題を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 04:20:49 GMT)
Depth Evaluation for Metal Surface Defects by Eddy Current Testing using
Deep Residual Convolutional Neural Networks [15.4] 渦電流試験(ECT)は金属表面欠陥の深さ評価に有効な手法である。
本稿では,最先端深層学習(DL)技術を用いた金属表面欠陥の自動深さ評価の課題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 17:38:36 GMT)
Provably Efficient Cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning with
Function Approximation [15.4] 定常的な通信予算を一定に保っても,ほぼ最適に学習できることを示す。
私たちの仕事は、マルチエージェントコンテキストとマルチアームバンディット文学からMDP、強化学習まで、いくつかのアイデアを一般化します。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 18:51:00 GMT)
MCR-Net: A Multi-Step Co-Interactive Relation Network for Unanswerable
Questions on Machine Reading Comprehension [14.9] 質問と文の相互相互作用を明示的にモデル化するマルチステップ協調関係ネットワーク(mcr-net)を提案する。
我々は,本モデルが文学におけるBERTスタイルのベースラインを上回り,顕著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） (Mon, 8 Mar 2021 06:38:14 GMT)
Construction and Monte Carlo estimation of wavelet frames generated by a
reproducing kernel [14.2] 汎用ドメイン上でのマルチスケールなタイトフレームの構築を提案する。
我々は古典ウェーブレットを拡張し、非ユークリッド構造上の一般化ウェーブレットも拡張する。
サンプルフレームはその集団に匹敵する傾向を示し、ソボレフとベソフの正則性の空間上の明示的な有限サンプル率を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 14:49:49 GMT)
Language Models have a Moral Dimension [14.0] 近年のlms改善は社会の倫理的・道徳的価値を蓄積している。
これは、LMの有害な変性を抑制または予防するための経路を提供する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 16:59:52 GMT)
Confusing and Detecting ML Adversarial Attacks with Injected Attractors [13.9] 機械学習の敵対攻撃は、攻撃対象関数の勾配に従えば、被害者モデル$mathcal M$の敵サンプルを見つける。
攻撃をいくつかの局所的な最小限に誤誘導することを目的として,これらの機能を積極的に修正するアプローチを採っている。
我々は,透かし方式のデコーダがアトラクタの特性を示すことを観察し,アトラクタを被害者モデルに注入する汎用的な方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 07:56:30 GMT)
A Survey Of Embodied AI: From Simulator To Research Tasks [13.9] ネットワークAI」の時代から「身体AI」への新たなパラダイムシフト
本稿では,最先端のAIシミュレータと研究を包括的に調査する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 17:31:19 GMT)
Unsupervised Object-Based Transition Models for 3D Partially Observable
Environments [13.6] このモデルは、ピクセルではなくオブジェクト構造表現のレベルでの損失を使用して、監視なしでエンドツーエンドでトレーニングされる。
時間とともにオブジェクトレベルの損失と正しいオブジェクトアライメントの組み合わせは、モデルが最先端のベースラインを上回ることを可能にします。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 12:10:02 GMT)
Towards Human-Like Automated Test Generation: Perspectives from
Cognition and Problem Solving [13.5] テスターの認知過程を特定するための認知科学に基づくフレームワークを提案する。
私たちの目標は、人間がテストケースを作成する方法を模倣し、人間のような自動テスト生成システムを設計することです。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 13:43:55 GMT)
Bayesian imaging using Plug & Play priors: when Langevin meets Tweedie [13.5] 本稿では,ベイズ推定を事前に行うための理論,方法,および証明可能な収束アルゴリズムを開発する。
モンテカルロサンプリングとMMSEに対する-ULA(Unadjusted Langevin)アルゴリズム推論と、推論のための定量的SGD(Stochastic Gradient Descent)の2つのアルゴリズムを紹介します。
このアルゴリズムは、点推定や不確実性の可視化や規則性に使用される画像のノイズ除去、インペインティング、ノイズ除去などのいくつかの問題で実証されています。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 12:46:53 GMT)
T-SCI: A Two-Stage Conformal Inference Algorithm with Guaranteed
Coverage for Cox-MLP [13.4] 検閲データのカバレッジ保証を回復するための2つのアルゴリズムを提案する。
まず,重み付き共形推論を再検討し,部分的確率に基づく新しい非共形性スコアを導入する。
そこで第1段階でWCCIを実行し、第2段階で結果を校正するために量子的コンフォーマル推論を適用する2段階アルゴリズム emphT-SCI を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 05:42:05 GMT)
Deep reinforcement learning models the emergent dynamics of human
cooperation [13.4] 実験では、社会的認知メカニズムが集団行動の場所と時期にどのように貢献するかを明かすことができなかった。
我々は,多エージェントの深層強化学習を活用し,社会認知メカニズム,特に,評価の高い集団行動を達成するための本質的な動機をモデル化する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 18:58:40 GMT)
Dual-Task Mutual Learning for Semi-Supervised Medical Image Segmentation [12.9] 半監督医療画像分割のための新しいデュアルタスク相互学習フレームワークを提案する。
我々のフレームワークは、2つのタスクに基づく2つの個別セグメンテーションネットワークの統合として定式化できる。
対象のセグメンテーション確率マップと符号付き距離マップを共同で学習することで,幾何学的形状制約を強制し,より信頼性の高い情報を得ることができる。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 12:38:23 GMT)
Exploring a Makeup Support System for Transgender Passing based on
Automatic Gender Recognition [12.9] 日本のような非西洋の文脈におけるトランスジェンダーの実践やニーズをサポートするために、機械学習がいかに適当かを検討する。
私たちは、トランスジェンダーの個人が通過するのを助けるために、仮想メイクプローブを設計しました。
私たちは東京の15の個人にインタビューし、適切な状況と厳しい条件下で、AGRベースのシステムがトランスジェンダーの通過を助けることを発見した。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 04:43:10 GMT)
Fully Convolutional Geometric Features for Category-level Object
Alignment [12.7] 本稿では,同じカテゴリの異なるオブジェクトインスタンスのポーズ登録に焦点を当てる。
提案手法は,同じカテゴリのインスタンスを正規化された標準座標フレームに変換し,計量学習を用いて完全な畳み込み幾何学的特徴を訓練する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 00:31:56 GMT)
Research Progress of News Recommendation Methods [12.6] ニュースレコメンデーションシステムは、レコメンデーションシステムに関する最初期の研究分野であった。
2018年から2020年にかけて、開発されたニュースレコメンデーション方法は、主にディープラーニングベースの、注意ベースの、知識グラフベースのものだった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 01:53:42 GMT)
Exact Gap between Generalization Error and Uniform Convergence in Random
Feature Models [12.6] 古典的統一収束境界とゼロトレーニングエラー予測器(インターポレータ)の実際のテスト誤差との間に大きなギャップがあることを示した。
本モデルでは,3量の解析式を導出し,証明する。
古典的一様収束境界が空である設定($infty$に分割)において、補間器上の一様収束は依然として解を補間するテスト誤差の非自明な境界を与える。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 05:20:36 GMT)
Attention is All You Need in Speech Separation [12.6] 音声分離のための新しいRNNフリートランスフォーマーベースニューラルネットワークを提案する。
提案モデルは標準的なWSJ0-2/3mixデータセット上での最先端(SOTA)性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 21:24:43 GMT)
Localization and Mapping using Instance-specific Mesh Models [12.2] 本論文では,モノラルカメラを用いて,物体のポーズや形状を含むセマンティックマップの構築に焦点を当てる。
私たちの貢献は,カメラ画像から抽出した意味情報に基づいてオンラインに最適化可能な,オブジェクト形状のインスタンス固有メッシュモデルである。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 00:24:23 GMT)
U-DuDoNet: Unpaired dual-domain network for CT metal artifact reduction [12.2] 非ペア化データを用いた非ペア化デュアルドメインネットワーク(u-dudonet)を提案する。
アーティファクト・ディエンタングルメント・ネットワーク (ADN) とは異なり、U-DuDoNet は正弦波と画像領域の両方に付加することでアーティファクト生成プロセスをモデル化します。
私たちのデザインには、シングラムドメイン内の情報を復元するためのガイダンスを提供する自己学習シングラム事前ネットが含まれています。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 05:19:15 GMT)
One-Shot Medical Landmark Detection [11.2] 本研究では,Cased Comparing to Detect (CC2D) という,ランドマーク検出のための新しいフレームワークを提案する。
CC2Dは,1)自己指導学習(CC2D-SSL)と2)擬似ラベル(CC2D-TPL)の2段階からなる。
CC2Dの有効性は4.0mm以内の81.01%の競争の検出の正確さを達成する頭蓋骨のランドマークの検出の広く利用された公開データセットで評価されます。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 03:16:53 GMT)
Unsupervised Object Keypoint Learning using Local Spatial Predictability [10.9] オブジェクトキーポイントに基づく表現学習のための新しいアプローチであるPermaKeyを提案する。
AtariにおけるPermaKeyの有効性を実証し、最も顕著なオブジェクト部分に対応するキーポイントを学習し、特定の視覚的障害に対して堅牢であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 15:10:29 GMT)
Autonomous object harvesting using synchronized optoelectronic
microrobots [10.9] optoelectronic tweezer-driven microrobots (oetdms)は多用途のマイクロマニピュレーション技術である。
複数のマイクロロボットのオープンループ制御を実現するために,自動的ターゲティングと経路計画手法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 17:24:15 GMT)
Dirichlet Pruning for Neural Network Compression [10.8] 本稿では,大きなニューラルネットワークモデルを圧縮モデルに変換する新しい手法であるDirichlet pruningを紹介する。
VGGやResNetのような大規模アーキテクチャに関する広範な実験を行う。
提案手法は,最先端の圧縮性能を実現し,副産物として解釈可能な特徴を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 23:37:45 GMT)
Data-driven Cloud Clustering via a Rotationally Invariant Autoencoder [10.7] 自動回転不変クラウドクラスタリング(RICC)法について述べる。
大規模なデータセット内のクラウドイメージを教師なしの方法で整理する。
その結果、クラウドクラスタはクラウド物理の有意義な側面を捉えていることが示唆された。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 16:45:14 GMT)
Loosely Synchronized Search for Multi-agent Path Finding with
Asynchronous Actions [10.4] マルチエージェントパス検索(MAPF)は、各開始位置と目標位置の間の複数のエージェントの衝突のないパスのアンサンブルを決定する。
この記事では、エージェントが必ずしも同時に起動および停止しない非同期アクションによるMAPFの自然な一般化を紹介します。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 02:34:17 GMT)
Decision-Making under On-Ramp merge Scenarios by Distributional Soft
Actor-Critic Algorithm [10.3] SDSAC(Shield Distributional Soft Actor-critic)と呼ばれるオフライントレーニングとオンライン修正の枠組みに基づくRLベースのエンドツーエンド意思決定方法を提案する。
その結果,SDSACはベースラインアルゴリズムよりも安全性が高く,運転効率も高いことがわかった。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 03:57:32 GMT)
Domain Adaptive Egocentric Person Re-identification [10.2] ファーストパーソン(エゴセントリック)ビジョンにおける人物の再識別(再ID)は、かなり新しく未知の問題です。
ウェアラブルビデオ録画デバイスの増加に伴い、エゴセントリックなデータがすぐに利用可能になります。
大規模な構造化エゴセントリックデータセットは、人の再識別に大きく欠けている。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 16:19:32 GMT)
Boosting Semi-supervised Image Segmentation with Global and Local Mutual
Information Regularization [10.0] カテゴリー分布の相互情報(MI)を利用する半教師付きセグメンテーション手法を提案する。
医用画像セグメンテーションのための3つの挑戦的公開データセットについて評価を行った。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 15:13:25 GMT)
Benchmarking Off-The-Shelf Solutions to Robotic Assembly Tasks [9.1] 最新のパフォーマンスのベースラインとボトルネックの問題が何であるかは、しばしば不明です。
最近導入されたベンチマークであるNational Institute of Standards and Technology (NIST) Assembly Task Boardsで、オフ・ザ・シェルフ(OTS)産業ソリューションを評価します。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 23:46:48 GMT)
Multi-Class Uncertainty Calibration via Mutual Information
Maximization-based Binning [8.8] ポストホック多クラスキャリブレーションは、ディープニューラルネットワーク予測の信頼度推定を提供する一般的なアプローチである。
近年の研究では、広く使われているスケーリング手法がキャリブレーション誤差を過小評価していることが示されている。
類似クラス間で1つのキャリブレータを共有する共有クラスワイド(sCW)キャリブレーション戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 08:39:50 GMT)
Advances in Inference and Representation for Simultaneous Localization
and Mapping [8.7] 同時ローカライゼーションとマッピング(SLAM)は,移動ロボットの基本機能であり,計画,ナビゲーション,制御といったコア機能をサポートする。
本稿では、SLAMにおける最近の進歩について、SLAMシステムで使用される環境モデルの表現能力の向上(表現)と、これらのモデルをデータ(参照)から推定するアルゴリズムの性能に焦点をあてる。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 19:53:29 GMT)
Incremental Learning for Multi-organ Segmentation with Partially Labeled
Datasets [8.4] インクリメンタル学習(il)を通じて,マルチオーガンセグメンテーションモデルを学ぶ
各IL段階では、以前のアノテーションにアクセスできなくなり、その知識は現在のモデルによって推定される。
新しい臓器を含む臓器分割モデルを更新することを学びました。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 03:15:59 GMT)
LCDNet: Deep Loop Closure Detection for LiDAR SLAM based on Unbalanced
Optimal Transport [8.2] LiDAR ポイント クラウドのループ クロージャを効果的に検出する新しい LCDNet を紹介します。
LCDNetは、共有エンコーダ、グローバルディスクリプタを抽出する場所認識ヘッド、および2つの点雲間の変換を推定する相対ポーズヘッドで構成されています。
私たちのアプローチは、逆ループを扱う場合でも、最先端の技術を大きなマージンで上回る。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 20:19:37 GMT)
Behavior-Driven Synthesis of Human Dynamics [8.2] 本稿では,姿勢に依存しない人間の行動の表現を学習する行動合成モデルを提案する。
任意の姿勢で描かれた人物の行動を変更したり、所定の映像列で観察された行動を直接転送することも可能である。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 11:36:32 GMT)
Stochasticity helps to navigate rough landscapes: comparing
gradient-descent-based algorithms in the phase retrieval problem [8.2] 本研究では,動的降下,永続勾配,ランジュバン景観降下などの解析ベースアルゴリズムについて検討する。
統計的軌道からの統計場理論をアルゴリズムにフルタイムで適用し、開始時と大規模なシステムサイズで適用します。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 17:06:18 GMT)
You Only Learn Once: Universal Anatomical Landmark Detection [8.1] 複数のランドマーク検出タスクを実現するための普遍的解剖学的ランドマーク検出モデルを開発した。
モデルは、ローカルネットワークとグローバルネットワークで構成されています。
我々は,頭部,手,胸部に1,588枚の画像のX線データセットを用いたYOLOモデルの評価を行い,62件のランドマークを収集した。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 10:38:52 GMT)
Multimodal Representation Learning via Maximization of Local Mutual
Information [7.8] 画像とテキストの局所的特徴の相互情報を最大化することにより,表現学習手法を提案する。
提案手法は画像とテキストのエンコーダを学習し、結果の表現に高い局所的な相互情報を表示するよう促す。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 03:59:59 GMT)
Sparsification for Fast Optimal Multi-Robot Path Planning in Lazy
Compilation Schemes [7.8] 複数のロボット(MRPP)の経路計画は、ロボットが最初の位置から指定された目標位置までナビゲートできる非衝突経路を見つけるタスクを表します。
本稿では,既存の SAT ベースの MRPP アルゴリズムを,対象の Boolean 符号化を導出する各ロボットの候補経路の集合を分割することで拡張する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 00:57:42 GMT)
Nondeterminism and Instability in Neural Network Optimization [7.6] ニューラルネットワーク最適化における非決定論はパフォーマンスの不確実性を生み出す。
すべての非決定論の源がモデルの多様性の尺度に類似した影響を持つことを示す。
不安定性が実行から実行までの可変性に与える影響を低減するための2つのアプローチを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 02:28:18 GMT)
Deep Generative Modelling: A Comparative Review of VAEs, GANs,
Normalizing Flows, Energy-Based and Autoregressive Models [7.5] ディープジェネレーションモデリングは、ディープニューラルネットワークをトレーニングしてトレーニングサンプルの分布をモデル化するテクニックのクラスです。
このコンペンディウムはエネルギーベースのモデル、変分オートエンコーダ、生成的逆ネットワーク、自己回帰モデル、正規化フローをカバーする。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 17:34:03 GMT)
Direct approach to realising quantum filters for high-precision
measurements [7.5] 周波数領域転送関数から直接量子フィルタを実現するための新しい手法を見出した。
最適量子測定装置の体系設計への道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 10:39:36 GMT)
Enhancing Transformation-based Defenses against Adversarial Examples
with First-Order Perturbations [7.1] 研究によると、ニューラルネットワークは敵の攻撃を受けやすい。
これはニューラルネットワークベースの人工知能システムに潜在的な脅威をもたらす。
敵の摂動を逆行して敵の例に抵抗する方法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 06:27:24 GMT)
A Framework for Enabling Safe and Resilient Food Factories for the
Public Feeding Programs [6.8] 本稿では、インテリジェントな技術を組み合わせて、レジリエンスな公共給餌プログラムを構築するための実装フレームワークを提案する。
このフレームワークは、インドの大規模な中間日給食プログラムの一環として稼働する施設で、技術ソリューションを試験した結果である。
CCTVカメラのような既存のリソースとAIやIOTのような新しい技術を使って、衛生や安全コンプライアンスの異常を検知し、リソース効率のよい方法で報告することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 15:12:44 GMT)
Optimal Program Synthesis Over Noisy Data [6.8] 我々は,ノイズデータ上でプログラムを合成するタスクを探索し,定式化する。
ノイズ源,入力源,プログラム上の事前分布の概念を定式化することにより,ノイズの多いデータセットを構成する確率過程を定式化する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 19:39:13 GMT)
Time and Frequency Network for Human Action Detection in Videos [6.8] TFNetという,時刻と周波数を同時に考慮したエンドツーエンドネットワークを提案する。
動作パターンを得るには、これら2つの特徴を注目機構の下で深く融合させる。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 11:42:05 GMT)
From Hand-Perspective Visual Information to Grasp Type Probabilities:
Deep Learning via Ranking Labels [6.8] Plackett-Luceモデルに基づいた新しい確率分類器を構築し、把握上の確率分布を予測する。
提案モデルは,最もポピュラーで生産性の高い畳み込みニューラルネットワークフレームワークに適用可能であることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 16:12:38 GMT)
TARA: Training and Representation Alteration for AI Fairness and Domain
Generalization [6.6] この方法は、AIバイアスの顕著な原因の軽減のためにトレーニングおよび表現変換(TARA)を実行するデュアル戦略を使用します。
画像解析の手法をテストすると、実験により、TARAがベースラインモデルを著しく、あるいは完全に破壊することを示した。
偏り評価に使用される現在の測定基準の一定の限界を認識し, 新たな整合性偏り測定基準を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 14:40:51 GMT)
The $\alpha \to 1$ Limit of the Sharp Quantum R\'enyi Divergence [6.6] Fawzi と Fawzi は最近、鋭い R'enyi の発散を $D_alpha#$, for $alpha in (1, infty)$ と定義した。
幾何学的 R'enyi の発散の最小化という観点からのシャープな発散の新たな表現を見つけることで、この極限はベラブキン・シュタゼフスキ相対エントロピーと等しいことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 17:11:33 GMT)
CheXseen: Unseen Disease Detection for Deep Learning Interpretation of
Chest X-rays [6.4] 学習中にラベルが付かない疾患の存在下でのディープラーニングモデルの性能を体系的に評価する。
まず,あるサブセット(特定の疾患)で訓練されたディープラーニングモデルが,より大きな疾患群のいずれかの存在を検知できるかどうかを評価する。
第2に,病原体外疾患(未発見疾患)と共存する場合に見いだされた病原体に訓練されたモデルが見いだされた病原体を検出することができるかを評価する。
第3に, モデルで学習した特徴表現が, 未発見の疾患の小さな分類群から未発見の疾患の存在を検出するのに有用かどうかを評価する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 08:13:21 GMT)
Universal Effectiveness of High-Depth Circuits in Variational
Eigenproblems [6.3] そこで本研究では,同じ形状の層ユニタリのシーケンスを実行する汎用的な高深度回路が,所望の状態を正確に近似できることを示す。
我々は、非常に異なる性質を持つ2つのハミルトン系を用いることで、それらの普遍的な成功を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 15:25:55 GMT)
Size-Invariant Graph Representations for Graph Classification
Extrapolations [6.1] 一般に、グラフ表現学習法は、テストデータとトレーニングデータが同じ分布から来ると仮定する。
本研究は, 因果モデルを用いて, トレインデータとテストデータの間をより外挿する近似不変表現を学習できることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 20:01:59 GMT)
Emergent Einstein Equation in p-adic CFT Tensor Networks [6.1] 変形したブルーハト・ティッツ木が独自の方法で創発的グラフアインシュタイン方程式を満たすことを示す。
これにより、より一般的なテンソルネットワークで符号化される可能性のある重力力学の理解に関する新たな洞察が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 13:25:29 GMT)
Bending the Bruhat-Tits Tree II: the p-adic BTZ Black hole and Local
Diffeomorphism on the Bruhat-Tits Tree [6.1] ブリュハト・ティッツ木における微分同相写像に対応する CFT には非自明な局所ワイル変換が存在することを示す。
これは、p-進 CFT に子孫が存在しないことが報告されているにもかかわらず、Bruhat-Tits ツリーの微分同相に対応する CFT に非自明な局所ワイル変換が存在するという興味深い証明である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 15:06:17 GMT)
CovidGAN: Data Augmentation Using Auxiliary Classifier GAN for Improved
Covid-19 Detection [6.1] ウイルス(covid-19)は重症急性呼吸器症候群(sarscov-2)によるウイルス性疾患である。
初期の結果は、covid-19を示唆する患者の胸部x線に異常が存在することを示唆している。
convolutional neural networks(cnns)のようなディープラーニングシステムは、かなりの量のトレーニングデータを必要とする。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 21:53:29 GMT)
Differentially Private Imaging via Latent Space Manipulation [5.4] 本稿では,無条件に訓練された生成モデルの潜在空間を操作することにより,画像の難読化に新たなアプローチを提案する。
これは、イメージプライバシに対する最初のアプローチで、$varepsilon$-differential privacy emphを満たす。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 17:32:08 GMT)
Object-Driven Active Mapping for More Accurate Object Pose Estimation
and Robotic Grasping [5.4] このフレームワークは、オブジェクトSLAMシステム上に構築され、同時多目的ポーズ推定プロセスと統合される。
マッピングモジュールと探索戦略を組み合わせることにより、ロボットの把握と互換性のある正確なオブジェクトマップを生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 14:56:49 GMT)
Detecting quantum entanglement with unsupervised learning [5.1] 本研究では,量子特徴のない正規サンプルの凸性を利用し,教師なし機械学習法を設計,量子特徴を異常として検出する。
本研究では,疑似シメセネットワークとジェネレーション対向ネットからなる複雑値ニューラルネットワークを提案し,それを分離可能な状態のみで訓練し,絡み合う非線形の証人を構築する。
この結果はベル非局所性やステアビリティといった他の量子リソースの検出に容易に適用でき、高次元量子データに隠された量子特徴を抽出する強力なツールを提供できることを示唆する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 14:56:24 GMT)
Emergent eigenstate solution for generalized thermalization [5.1] 一次元(1次元)におけるハードコアボソンの量子力学を記述する創発的固有状態について検討する。
具体的には、1次元(1次元)におけるハードコアボソンの量子力学を記述する創発的固有状態について研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 19:00:04 GMT)
Learning to Represent and Predict Sets with Deep Neural Networks [4.3] 機械学習における集合を扱うための様々な技術を開発した。
この論文の最初の焦点は、より良いセット表現(入力としてセット)の学習です。
この論文の第2の焦点は、セット(出力としてセット)の予測です。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 18:27:08 GMT)
Deep Transfer Learning for WiFi Localization [4.3] 本稿では,深層学習モデルを用いたWiFi屋内ローカライズ手法とその転送戦略について検討する。
障害物のない理想的なオフィス(6.5m×2.5m)で46.55cm、障害物のあるオフィスで58.30cm、スポーツホールで102.8cmのローカライズ精度を達成する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 22:21:40 GMT)
HANDS: A Multimodal Dataset for Modeling Towards Human Grasp Intent
Inference in Prosthetic Hands [3.8] 未来の高度な義手は、ロボットハンドと人間のユーザーとの共有制御の改善の恩恵を受けると予想されている。
マルチモーダルセンサーデータには、視覚を含む様々な環境センサーと、人間の生理と行動センサーが含まれる。
環境状態と人間の意図推定のための融合手法は、これらの証拠の源を組み合わせることで、義手の動き計画と制御を支援する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 15:51:03 GMT)
Increasing Energy Efficiency of Massive-MIMO Network via Base Stations
Switching using Reinforcement Learning and Radio Environment Maps [3.8] M-MIMO伝送はアンテナ数で高エネルギー消費が増加します。
本稿では,未利用BSのオン/オフによるEE改善について検討する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 21:57:13 GMT)
"Sharks are not the threat humans are": Argument Component Segmentation
in School Student Essays [3.6] 中学生が執筆した議論的エッセイのコーパスから,クレームと前提トークンを識別するためにトークンレベルの分類を適用する。
BERTに基づくマルチタスク学習アーキテクチャ(トークンと文レベルの分類)が、関連する未ラベルデータセット上で適応的に事前訓練され、最良の結果が得られることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 02:40:07 GMT)
Under the Spotlight: Web Tracking in Indian Partisan News Websites [3.5] 本論文は,インドのオンラインニュースメディアにおいて,トラッキングとパルチザンに関する総合的な分析を行った最初の事例である。
オンライン、主にメインストリームのニュースサイト103のデータセットを構築しています。
我々はこれらのサイトにおけるユーザー追跡を異なる指標で調査し比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 07:36:07 GMT)
Protect Against Unintentional Insider Threats: The risk of an employee's
cyber misconduct on a Social Media Site [3.3] この研究プロジェクトは、LinkedInからオープンソースデータを収集、分析することを目的としている。
この研究の最終目的は、機密データを開示する態度を予測できる行動要因が存在するかどうかを理解することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 13:30:01 GMT)
ASL to PET Translation by a Semi-supervised Residual-based
Attention-guided Convolutional Neural Network [3.2] 動脈スピンラベリング(ASL)MRIは、脳の血液力学的測定のための非侵襲的、非放射能的、および比較的安価なイメージング技術です。
本稿では,ASLをPET画像に変換する畳み込みニューラルネットワーク(CNN)モデルを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 22:06:02 GMT)
Reliability-Aware Quantization for Anti-Aging NPUs [3.2] ニューラルプロセッシングユニット(NPU)の経年変化を解消する信頼性認識量子化を提案する。
本手法は,老化によるnpuの遅延増加を補償しながら,時間とともに優雅な推論精度の低下をもたらす。
ImageNetデータセットでトレーニングされた10以上の最先端ニューラルネットワークアーキテクチャによる評価は、10年間の生涯平均精度損失がわずか3%であることを示している。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 15:13:02 GMT)
Autonomous quantum error correction and quantum computation [3.2] 本稿では、自律的に修正された量子デバイスの研究のための一般的な理論的枠組みを提案する。
我々は、技術者のリンドブラディアンの存在を前提として、Knill-Laflamme条件の必要な修正版を同定する。
工学的散逸は、誤差透過性ハミルトン多様体の一般化実現と組み合わせることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 19:00:03 GMT)
The Weakly-Labeled Rand Index [3.0] SASサーベイは海底型間の大きな遷移領域を持つ画像を生成する。
画像のラベル付けと分割は困難であり、さらに画像のセグメンテーションを適切にスコア付けすることが困難である。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 16:21:15 GMT)
Synplex: A synthetic simulator of highly multiplexed histological images [2.8] 本稿では,免疫染色組織画像の多重化が可能なシミュレーションシステムであるsynplexを提案する。
Synplex は 3 つのシーケンシャルモジュールで構成され、それぞれが別々のタスクを担当します。
マルチプレックス画像解析アルゴリズムのトレーニングおよび/または検証に有用なツールになると考えています。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 09:12:02 GMT)
Meta-Learning with MAML on Trees [2.7] 本研究は,階層的タスク関係を利用して,モデルメタ学習モデルであるMAMLを拡張した。
提案アルゴリズムであるTreeMAMLは,各タスクにいくつかのステップでモデルを適応させるが,適応は階層木構造に従う。
ここでは,タスク構造が階層的である場合,TreeMAMLはMAMLよりも優れた性能を示す。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 11:58:48 GMT)
Compiler Toolchains for Deep Learning Workloads on Embedded Platforms [2.6] フレームワーク固有のネットワーク表現を組み込みプラットフォームの実行可能なコードに変換する必要がある。
最初のセクションは、利用可能なオープンソースのディープラーニングコンパイラツールチェーンの調査とベンチマークで構成されています。
第2部では、異種デバイスに対するコンパイルフローの実装と評価について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 13:54:25 GMT)
Bias-Corrected Peaks-Over-Threshold Estimation of the CVaR [2.6] cvar(conditional value-at-risk)は、機械学習、金融、保険、エネルギーなどの分野で有用なリスク尺度である。
極めて極端なリスクを測定する場合,試料平均値のCVaR推定法はうまく動作しない。
この問題を緩和するために、CVaRはVaRよりも低い閾値で外挿することで推定することができる。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 20:29:06 GMT)
Domain Controlled Title Generation with Human Evaluation [2.6] 良いタイトルは、あなたの研究に値する注目を集めることができます。
ドメイン制御のタイトルでは、事前学習されたテキストからテキストへのトランスフォーマーモデルと追加のトークン技術を使用しました。
タイトルトークンは、グローバル語彙ではなく、ドメイン固有の語彙のローカル分布(グローバル語彙のサブセット)からサンプリングされます。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 20:55:55 GMT)
Deeply supervised UNet for semantic segmentation to assist
dermatopathological assessment of Basal Cell Carcinoma (BCC) [2.0] unetアーキテクチャに基づく複数のモデルを用いた意味セグメンテーションによる基底細胞癌(bcc)の検出に焦点を当てた。
unetネットワークの最初の2つの異なるエンコーダと2つの追加のトレーニング戦略を分析した。
最高のモデルは、テストセット上の96%、精度、感度、および特異性を達成します。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 21:56:14 GMT)
MP Twitter Engagement and Abuse Post-first COVID-19 Lockdown in the UK:
White Paper [2.0] この研究は、2020年6月から12月までの期間をカバーし、英国の議員に対するTwitterの乱用を分析します。
英国では2020年12月の議員への悪用件数が過去最高(全ツイートの5.4%)に達している。
新型コロナウイルスのパンデミックの最初の4カ月で見られた傾向から離れて、トーリー党の議員は2020年7月以降で最も虐待的な回答が多かった。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 10:45:29 GMT)
Empirical comparison between autoencoders and traditional dimensionality
reduction methods [1.9] Isomap, ディープオートエンコーダ, 可変オートエンコーダと比較し, PCAの性能を評価した。
実験の結果、k-NNはPCAで同等の精度を達成し、両方のオートエンコーダの投影で十分な寸法が得られた。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 16:26:43 GMT)
Arbitrary controlled-phase gate on fluxonium qubits using differential
ac-Stark shifts [1.9] 強アンハーモニックフラキソニウム量子ビットの相互作用に対する資源効率制御を示す。
本結果は,次世代量子プロセッサの設計において,トランスモンよりも強アンハーモニック回路の利点を示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 00:02:56 GMT)
Automatic Cause Detection of Performance Problems in Web Applications [1.7] 本稿では,Webリクエストの内部動作を抽出する手法を提案し,Webリクエストにおけるパフォーマンス問題を検出するパイプラインを提案する。
実験の結果、このパイプラインは、遅いWebリクエストを検出し、真の根本原因に関する洞察を提供することができることがわかった。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 18:17:40 GMT)
On the Oracle Complexity of Higher-Order Smooth Non-Convex Finite-Sum
Optimization [1.7] 平滑な非有限和最適化における高階法の下限を証明する。
pth-order regularized method は有限和の目的から利益を得ることができないことを示す。
新たな二階平滑性仮定は一階平均二乗平滑性に類似していると考えられる。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 23:33:58 GMT)
Concept-based model explanations for Electronic Health Records [1.7] 概念活性化ベクトル(TCAV)を用いたテストは、人間に理解可能な説明を提供する手段として最近導入された。
本手法を時系列データに拡張し,TCAVの適用をEHRの逐次予測に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 10:30:50 GMT)
Scale invariant robot behavior with fractals [1.6] 自然界における自己相似構造は、しばしば異なるスケールで自己相似行動を示す。
小型で望ましい動作を示すロボット設計があり、同じ設計をより高いスケールで実現するために、そのロボットのコピーが一緒に取り付けられている場合、それらの大きなロボットは同様の行動を示す。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 16:27:07 GMT)
A Survey and Analysis on Automated Glioma Brain Tumor Segmentation and
Overall Patient Survival Prediction [1.4] 本論文は、グリオーマ脳腫瘍分節の自動化手法の進歩を調査することを目的としている。
また、ベンチマークに基づいて様々なモデルの客観的評価を行うことも不可欠である。
タスク1のディープニューラルネットワークモデルに対する手作り特徴を用いた脳腫瘍の領域分割の完全域について述べる。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 15:34:56 GMT)
Testing Autonomous Systems with Believed Equivalence Refinement [1.4] 本論では,当初,同値クラスの確立は専門家の信条に基づくものであると考える同値性を提案する。
ディープニューラルネットワークを使用して実装されたモジュールにフォーカスし、各カテゴリが実際のドメインに入力を分割します。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 07:25:20 GMT)
Analysis of Convolutional Decoder for Image Caption Generation [1.2] 画像キャプション生成などのシーケンスモデリングタスクのために畳み込みニューラルネットワークが提案されている。
リカレントニューラルネットワークベースのデコーダとは異なり、画像キャプション用の畳み込みデコーダは一般的にネットワーク深度の増加の恩恵を受けない。
コンボリューショナルデコーダは,最大15語までの文を含む小長の文を用いて訓練した場合のみ,リカレントデコーダに匹敵する性能を示す。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 17:25:31 GMT)
Optimal Policies for a Pandemic: A Stochastic Game Approach and a Deep
Learning Algorithm [1.1] ゲーム理論は、病気の広がりを制御し、個人レベルと地域レベルで最適な政策を提案するための効果的なツールです。
拡散ゲーム理論に基づくマルチリージョンSEIRモデルを提案し,感染症の最適地域政策の策定を目指す。
提案するモデルとアルゴリズムを,ニューヨーク州,ニュージャージー州,ペンシルベニア州の3州で実施するcovid-19パンデミックの調査に適用した。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 20:15:55 GMT)
Supervised learning from noisy observations: Combining machine-learning
techniques with data assimilation [0.6] 本稿では,予測モデルと固有不確かさを,入射雑音観測と最適に組み合わせる方法について述べる。
得られた予測モデルは、訓練後、計算的に安価であると同時に、極めて優れた予測能力を有することを示す。
本手法は,予測タスクを超えて,確率的予測のための信頼性の高いアンサンブルを生成するとともに,マルチスケールシステムにおける効果的なモデルクロージャを学習するためにも有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 11:45:38 GMT)
Machine-learning based methodologies for 3d x-ray measurement,
characterization and optimization for buried structures in advanced ic
packages [0.6] シリコンのスケーリングが遅くなるにつれて、業界はICパッケージ技術に依存して、回路統合と性能改善に貢献している。
従来のパッケージ特性評価とプロセス最適化は、物理的な断面や遅延などの破壊的な技術に依存します。
本稿では、3次元X線顕微鏡で非破壊的に取得したデータを機械学習を用いて強化・最適化する方法を示す。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 15:44:18 GMT)
Skeleton-DML: Deep Metric Learning for Skeleton-Based One-Shot Action
Recognition [0.5] ワンショットアクション認識は、単一のトレーニング例だけで、人間のパフォーマンスアクションの認識を可能にする。
これは、ロボットが以前に見つからなかった行動に反応できるようにすることで、人間とロボットの相互作用に正の影響を与える。
本稿では,メートル法学習環境において良好に機能する新しい画像に基づく骨格表現を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 14:33:17 GMT)
Classification and Feature Transformation with Fuzzy Cognitive Maps [0.3] Fuzzy Cognitive Maps(FCM)は、ファジィ論理と繰り返しニューラルネットワークの要素を組み合わせたソフトコンピューティング技術と考えられている。
本研究では,フルコネクテッドマップ構造を有するFCMに基づく分類器を提案する。
重みを勾配アルゴリズムで学習し,コスト関数としてloglossやcross-entropyを用いた。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 22:26:24 GMT)
Hypervector Design for Efficient Hyperdimensional Computing on Edge
Devices [0.2] 本稿では,超ベクトル次元を最小化し,精度を保ち,分類器の堅牢性を向上する手法を提案する。
提案手法は,従来のhdcで達成した精度を維持しつつ,32倍以上の超ベクトル次元を減少させる。
商用ハードウェアプラットフォーム上での実験により,提案手法はモデルサイズ,推測時間,エネルギー消費を1桁以上削減できることがわかった。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 05:25:45 GMT)
Monte Carlo Tree Search: A Review on Recent Modifications and
Applications [0.2] モンテカルロツリー検索(MCTS)は、ゲームプレイボットを設計したり、連続的な決定問題を解決するための強力なアプローチです。
この方法は、探索と搾取のバランスをとるインテリジェントな木探索に依存している。
しかし、この方法はより複雑なゲームでは最先端の技術となっている。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 17:44:15 GMT)
Optimal allocation of quantum resources [0.1] 本稿では,多部量子システムにおける資源の最適配分について検討する。
量子資源の適用における比例フェアネスと最適信頼性基準の関連性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 15:47:29 GMT)
AfriVEC: Word Embedding Models for African Languages. Case Study of Fon
and Nobiin [0.0] FonとNobiin用のWord2VecとPoincarのワード埋め込みモデルを構築します。
私たちの主な貢献は、アフリカの言語に適した単語埋め込みモデルを作成することへの関心を高めることです。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 22:58:20 GMT)
Union-Find Decoders For Homological Product Codes [0.0] ホモロジー製品コード(homological product codes)は、比較的低い安定性を維持しながら距離を向上できるコード群である。
これらのコードに対してユニオンフィンデコーダを構築する方法を示し、製品内のコードのひとつにユニオンフィンデコーダ、他のコードにブルートフォースデコーダを使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 18:23:04 GMT)
Sub-pixel face landmarks using heatmaps and a bag of tricks [0.0] 顔のランドマークを正確にローカライズするための熱マップ回帰手法を提案する。
顔検出装置から顔の位置と整列に5つのナイーブな顔ランドマークを使用する。
また, デコンボリューション層とピクセルシャッフル層を混合することで, アップスケーリングの複雑さを低減できることを示した。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 02:55:39 GMT)
Semiotically-grounded distant viewing of diagrams: insights from two
multimodal corpora [0.0] 本稿では,表現的資源と談話構造を対象とするマルチモダリティ研究により,計算手法の出力構造を記述できるアノテーションについて述べる。
その結果,マルチモーダルなインフォームドアノテーションは,異なるトピックを扱うダイアグラムにまたがる構造的パターンを図中に持ち出すことができることがわかった。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 12:04:06 GMT)
Self-learning Machines based on Hamiltonian Echo Backpropagation [0.0] 任意の時間可逆ハミルトンシステムにおける自己学習のための一般的なスキームを紹介します。
結合非線形波動場の場合,このような自己学習マシンの訓練を数値的に示す。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 18:35:06 GMT)
Risk Aware Optimization of Water Sensor Placement [0.0] センサ毎のデータ構造(時間的ヒートマップの集合)収集シミュレーションを提案する。
我々は問題固有の収束問題を検出する指標を特定する。
ベンチマークと実世界ネットワークの結果を提示します。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 16:12:02 GMT)
Review: Deep Learning in Electron Microscopy [0.0] 深層学習は、電子顕微鏡を含む科学と技術のほとんどの領域を変えつつある。
このレビュー論文は、限られた知識を持つ開発者を対象とした実践的な視点を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 10:12:04 GMT)
Reducing quantum annealing biases for solving the graph partitioning
problem [0.0] この研究を重要なNPハード問題であるグラフ分割に適用する。
量子アニーラー上の制約の実装のバイアスを定量化する。
次に,そのようなバイアスを補正するための反復的手法を提案する。
目的を加味した後、量子アニール上のバイアス補正イジング問題を解くことにより、解の精度が向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 18:37:59 GMT)
Random Matrix Theory of the Isospectral twirling [0.0] 我々は、量子多体系の解析において、いくつかの重要な量の等スペクトルツイリングを計算する。
これらの量がどのようにしてカオス量子力学と非カオス量子力学を分離しているかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 18:57:51 GMT)
Random Matrix Based Extended Target Tracking with Orientation: A New
Model and Inference [0.0] 本稿では,動的物体の範囲を時間方向の楕円体として表現できる新しい対象追跡アルゴリズムを提案する。
対角正半定行列は、ランダム行列フレームワーク内のオブジェクトの範囲をモデル化するために定義される。
共役性がないため、真の後部の閉形式解析式を見つけることは不可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 09:36:36 GMT)
Quantum information theory and Fourier multipliers on quantum groups [0.0] 最小出力エントロピーの正確な値と、行列代数に作用する量子チャネルの完全有界最小エントロピーを計算する。
我々の結果は、$mathrmL1(mathbbG)$から$mathrmLp(mathbbG)$への有界フーリエ乗算の新たな正確な記述を用いている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 15:41:41 GMT)
Quantum control with a multi-dimensional Gaussian quantum invariant [0.0] 量子不変量(quantum invariants)の枠組みは、ゆっくり変化する必要のない場を制御するための断熱的量子制御のエレガントな一般化である。
我々は、初期ポテンシャルの基底状態を最終ポテンシャルの基底状態へと発展させる時間依存ポテンシャルの設計を可能にする多次元ガウス量子不変量を構築する。
このフレームワークのスコープは、捕捉されたイオン量子情報技術のスケーラビリティを達成するためのパラダイム制御問題であるコーナー周辺でイオンを閉鎖するタスクで実証される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 21:21:22 GMT)
PyRCN: Exploration and Application of ESNs [0.0] エコー状態ネットワーク(ESN)は時間的タスクを解くことができるが、線形回帰に基づくトレーニングパラダイムは極めて容易である。
本稿では,理論と実践におけるESNの理解を促進することを目的とする。
本稿では,任意の大規模データセット上でのESNの開発,トレーニング,解析を行うためのPythonツールボックスであるPyRCNを紹介する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 15:00:48 GMT)
Penalty methods for variational quantum eigensolver [0.0] 変分量子固有解法(VQE)は、与えられた量子系の固有状態と固有エネルギーを計算するための有望なアルゴリズムである。
ペナルティ項は、VQEによって得られる固有状態が所望の対称性セクターに存在するという2つのタイプのペナルティ項のうちの1つで適切に機能することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 23:45:51 GMT)
Multiple Instance Captioning: Learning Representations from
Histopathology Textbooks and Articles [0.0] 本稿では、計算病理学 (CP) の複数のインスタンスキャプションデータセット ARCH について述べる。
ARCHには、さまざまな染色、組織型、病理の詳細な診断と形態学的記述が含まれている。
密度の高い画像キャプションで事前学習したエンコーダは、ほとんどのcpタスクで転送可能表現を学習する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 22:18:36 GMT)
Let's be friends! A rapport-building 3D embodied conversational agent
for the Human Support Robot [0.0] 会話中の非言語行動の微妙なミラーリング(模倣または平行共感とも呼ばれる)はラプポート構築に不可欠である。
本研究の課題は,対話者の表情と頭部の動きを反映できるECAとヒューマンサービスロボットを組み合わせることで,ユーザエクスペリエンスが向上するかどうかである。
私たちの貢献は、対話者の顔を追跡し、人間の支援ロボットと統合されたリアルタイムで顔の表情や頭の動きを反映することができる表現的ECAの複雑な統合です。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 01:02:41 GMT)
Improving Global Adversarial Robustness Generalization With
Adversarially Trained GAN [0.0] 畳み込みニューラルネットワーク(cnns)は、画像分類タスクにおいて人間のレベルの精度を超えている。
cnnは、分類モデルを誤解することを目的としたよく設計されたノイズである敵対的摂動に対する脆弱性を示す。
対人訓練により訓練された最先端CNNの対人ロバスト性一般化を改善するために、対人訓練GAN(ATGAN)を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 02:18:24 GMT)
High-dimensional two-photon interference effects in spatial modes [0.0] 複数の横-空間モードにおける2光子干渉を1本のビームパスに沿って検討した。
我々は,3次元および4次元の空間モードマルチポートにおける合体と反合体を観察する手法を拡張した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 13:55:59 GMT)
General theory of non-reversible local dynamics [0.0] ダイナミクスの一般的な理論は、創発的量子力学への応用を目的として定式化されている。
創発的量子力学の基本力学は可逆的でなければならないと論じられている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 10:13:20 GMT)
Exterior Complex Scaling Approach for Atoms and Molecules in Strong DC
Fields [0.0] 共鳴の理論の本質が提示される。
外部直流(DC)電界における1次元水素モデルの共振パラメータについて述べる。
単イオン化ヘリウムの共鳴パラメータも提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 20:25:31 GMT)
Exponentially accelerated approach to stationarity in Markovian open
quantum systems through the Mpemba effect [0.0] マルコフ開量子系の緩和ダイナミクスは、最適なユニタリ変換を考案することによって指数関数的に加速できることを示す。
この初期の「回転」は、量子系の状態が最も遅く崩壊する動的モードになるように設計される。
我々は、ディックモデルにおける定常性への収束において指数的なスピードアップを達成する方法を示すことによって、我々の考えを説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 19:02:31 GMT)
Exact Distribution-Free Hypothesis Tests for the Regression Function of
Binary Classification via Conditional Kernel Mean Embeddings [0.0] 条件付きカーネル平均埋め込みに基づく二項分類の回帰関数に対する2つの仮説試験を提案する。
テストは柔軟な方法で導入され、タイプiのエラーの正確な確率を制御できます。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 22:31:23 GMT)
Epistemological remarks about the Ghirardi-Rimini-Weber quantum theory [0.0] 我々は、客観化問題を克服するため、量子力学を修正するためのGhirardi, Rimini, Weberの提案の特徴について論じる。
GRWは現実的な理論であるが、過去に提案されたアインシュタイン現実主義や他の種類の現実主義とは全く異なるものであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 14:56:53 GMT)
Domain-Robust Visual Imitation Learning with Mutual Information
Constraints [0.0] Disentangling Generative Adversarial Imitation Learning (DisentanGAIL)と呼ばれる新しいアルゴリズムを導入する。
本アルゴリズムは,タスクを実行する専門家の高次元観察から自律エージェントを直接学習することを可能にする。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 21:18:58 GMT)
Detection of Gravitational Waves using Parametric Resonance in
Bose-Einstein Condensates [0.0] 我々は、入ってくる連続重力波の周波数が一致するBECトラップの強制変調を考える。
トラップ変調はBECのパラメトリック共鳴を誘導し、BECの重力波に対する感度を高める。
このようなBEC検出器は、音速、凝縮体の大きさ、フォノンの周波数に依存する感度で、数桁の周波数で重力波を検出できる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 17:03:10 GMT)
Delocalization of topological edge states [0.0] 非エルミート格子系における非エルミート皮膚効果(NHSE)は、系の境界における固有状態の指数的局在を描いている。
本研究の目的は, NHSEの局在化と, ギャップ内エッジ状態のトポロジカルな局在化が, どのように競合するかを検討することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 09:13:48 GMT)
Deep Transfer Learning for Infectious Disease Case Detection Using
Electronic Medical Records [0.0] 感染症のパンデミックでは、電子カルテやモデル(これらの記録から得られた)を地域間で共有することが重要である。
あるリージョンのデータ/モデルを別のリージョンに適用する場合、従来の機械学習技術の仮定に反する分散シフトの問題がしばしば発生します。
ディープトランスファー学習アルゴリズムの可能性を探るため、2つのデータベースアルゴリズムとモデルベーストランスファー学習アルゴリズムを感染症検出タスクに応用した。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 01:53:29 GMT)
Correlation-Enhanced Neural Networks as Interpretable Variational
Quantum States [0.0] 変分法は複素多体ハミルトニアンの基底状態を近似するための優れたツールであることが証明されている。
本稿では,これらの汎用手法の柔軟性を保ちつつ,システムの物理を規定する関連する相関関係を調整可能にするニューラルネットワークベースの変分アンサッツを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 19:01:12 GMT)
Convergence and Accuracy Trade-Offs in Federated Learning and
Meta-Learning [0.0] 私たちは、ローカル更新方法と呼ばれるアルゴリズムのファミリーを研究します。
二次モデルの場合、局所的な更新手法は代理損失の1次最適化と等価であることを示す。
これらのトレードオフを示す新しい収束率を導き出し、通信制限設定におけるその重要性を強調します。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 19:40:32 GMT)
Computational approaches to efficient generation of the stationary state
for incoherent light excitation [0.0] 自然過程は、定常状態を引き起こす不整合光の存在下で起こる。
定常状態を得るための3つの効率的な計算手法を提案する。
非コヒーレントな摂動、非コヒーレンス、およびクラウス作用素の接続が確立される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 00:00:32 GMT)
Comparing Popular Simulation Environments in the Scope of Robotics and
Reinforcement Learning [0.0] 選択したシミュレーション環境がシングルコア性能の恩恵を最も受けることを示す。
マルチコアシステムを使用すると、複数のシミュレーションを並列に実行して性能を向上させることができる。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 09:08:53 GMT)
Comment on Wave-particle duality revisited: Neither wave nor particle [0.0] Jan Sperling、Syamsundar De、Thomas Nitsche、Johannes Tiedau、Sonja Barkhofen、Benjamin Brecht、Christine Silberhornは波動粒子の双対性について議論している。
私は、光子が粒子として、あるいは波として振る舞わないような、実現可能な実験を議論する以前の2つの論文に注意を向けたい。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 20:16:58 GMT)
Cluster-based Input Weight Initialization for Echo State Networks [0.0] Echo State Networks (ESN) は、リカレントニューラルネットワーク(RNN)の特殊なタイプである。
ESNでは、入力およびリカレント接続は伝統的にランダムに生成され、出力重みのみをトレーニングする。
トレーニングデータ上でK-Meansアルゴリズムを用いて,入力接続の教師なし初期化を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 12:39:57 GMT)
Biogeography-Based Optimization of RC structures including static
soil-structure interaction [0.0] 本稿では, バイオジオグラフィーを用いたコンクリート構造物の構造設計のコストを最小化する手法を提案する。
SAP2000は静的土壌構造相互作用(SSSI)のようなモデリング面を考慮した計算エンジンとして使用される
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 22:48:04 GMT)
Behavior From the Void: Unsupervised Active Pre-Training [0.0] APT(Active Pre-Training)と呼ばれる強化学習のための新しい教師なしプリトレーニング方法を紹介します。
我々は、長期の教師なし事前訓練フェーズの後、タスク固有の報酬を露出させることで、aptを評価する。
Atariゲームでは、12ゲームでのAPT人間レベルのパフォーマンスは、正規の完全監視アルゴリズムと比較して非常に競争力のあるパフォーマンスを実現します。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 05:16:49 GMT)
Approximate Bayesian inference and forecasting in huge-dimensional
multi-country VARs [0.0] パネルベクトル自動回帰モデルは、マクロ経済予測と構造分析のための一般的なツールです。
非常に柔軟な方法で国間の流出を可能にします。
推定されるパラメータの数は、過度なパラメータ化の懸念につながる可能性がある。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 18:02:59 GMT)
An Energy-Saving Snake Locomotion Gait Policy Using Deep Reinforcement
Learning [0.0] この研究では、エネルギー効率の高い制御のための深層強化学習(DRL)を介してヘビの移動歩行政策を開発する。
角速度でパラメータ化された各関節モータに近位政策最適化(ppo)を適用し,drlエージェントは各時間ステップで標準サーペノイド曲線を学習する。
従来の制御戦略と比較して、訓練されたppoエージェントによって制御されたスネークロボットは、より速く動き、よりエネルギー効率の良い歩行を実現できる。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 02:06:44 GMT)
All-order relativistic computations for atoms and molecules using an
explicitly correlated Gaussian basis [0.0] 原子エネルギーと分子エネルギーの粒子当たりppb収束を目的とした多粒子非対ディラック・クーロン・ブライト・ハミルトンに対する変分解法を報告した。
この手順は、核電荷番号が$Z=1$(水素)から$28$(鉄)まで試される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 17:35:21 GMT)
A Topological Approach to Compare Document Semantics Based on a New
Variant of Syntactic N-grams [0.0] 本論文では,シンタクティックn-gram(sn-grams)の思考と利用に関する新たな視点を提案する。
一般化語句(GP)という,sn-gramの新しい変種を提案する。
そして、GPに基づいて、文書の意味的類似性を計算するためにDSCoHというトポロジ的アプローチを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 23:16:59 GMT)
A Study on Fairness and Trust Perceptions in Automated Decision Making [0.0] 我々は, 公平性と信頼性に対する人々の認識に対する影響について, 自動意思決定システムを説明する様々な試みを評価した。
パイロット研究では、驚くべき定性的な洞察だけでなく、大きな主な研究で検証、拡張、そして徹底的に議論されなければならない予備的な重要な効果も明らかにしました。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 13:57:31 GMT)
A Crash Course on Reinforcement Learning [0.0] 強化学習の新興分野は、戦略ゲーム、ロボティクスなど、さまざまな分野で印象的な結果をもたらしています。
このハンドアウトは、制御の観点からRLの簡単な紹介を与え、RL問題を解決するための3つの可能なアプローチについて議論することを目的とする。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 17:15:34 GMT)
A Comparative Approach to Explainable Artificial Intelligence Methods in
Application to High-Dimensional Electronic Health Records: Examining the
Usability of XAI [0.0] XAIは、コミュニケーション手段によって人間に達成される信頼の実証的要因を生み出すことを目的としている。
機械を信頼して人間の生き方に向くというイデオロギーは倫理的な混乱を引き起こします。
XAIメソッドは、ローカルレベルとグローバルレベルの両方で出力される特定のモデルに対する機能貢献を視覚化します。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 18:15:52 GMT)
A Classical Search Game in Discrete Locations [0.0] 隠れ家と捜索者の間の2人のゼロサムサーチゲームを考える。
ロケーション $i$ での検索は、$t_i$ の時間単位を取得し、隠れている場合は -- 確率 $q_i$ を$i=1,ldots,n$ と独立に検出する。
各プレイヤーに最適な戦略が存在することを証明します。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 15:16:24 GMT)
A Bayesian Multiscale Deep Learning Framework for Flows in Random Media [0.0] マルチスケール偏微分方程式(PDE)によって制御される複雑なシステムの微細スケールシミュレーションは計算コストが高く,そのような問題に対処する様々なマルチスケール手法が開発されている。
本研究では,学習データに制限のあるマルチスケールPDEのためのハイブリッドディープラーニングとマルチスケールアプローチを提案する。
実演目的では,多孔質メディアフローの問題に焦点をあてる。
画像から画像への教師あり深層学習モデルを用いて,入力透過性場とマルチスケール基底関数のマッピングを学習する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Mar 2021 23:11:46 GMT)