Anchor-Free Person Search [127.9] パーソンサーチ(person search)は、クエリーの人物を同時にローカライズし、特定することを目的としている。
既存の作品の多くはfaster-rcnnのような2段検出器を採用しており、精度は高いが計算オーバーヘッドは高い。
この課題に効率的に取り組む最初のアンカーフリーフレームワークであるFeature-Aligned Person Search Network(AlignPS)を紹介します。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 07:04:29 GMT)
Context-Aware Layout to Image Generation with Enhanced Object Appearance [123.6] レイアウト・トゥ・イメージ(l2i)生成モデルの目的は、自然背景(スタフ)に対して複数のオブジェクト(もの)を含む複雑な画像を生成することである。
既存のL2Iモデルは大きな進歩を遂げているが、オブジェクト間とオブジェクト間の関係はしばしば壊れている。
これらの原因は、ジェネレータにコンテキスト認識オブジェクトや機能エンコーディングがないことと、識別装置に位置依存の外観表現がないことにあります。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 14:43:25 GMT)
Brain Image Synthesis with Unsupervised Multivariate Canonical
CSC$\ell_4$Net [122.9] 我々は,新しいCSC$ell_4$Netを用いて,イントレとイントラモーダルの両方にまたがる専用特徴を学習することを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 05:19:40 GMT)
Self-supervised Learning from a Multi-view Perspective [121.6] 自己教師型表現はタスク関連情報を抽出し,タスク関連情報を破棄することができることを示す。
我々の理論的枠組みは、自己教師型学習目標設計のより広い空間への道を開くものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 20:40:22 GMT)
Gradient Free Minimax Optimization: Variance Reduction and Faster
Convergence [120.9] 本稿では、勾配のないミニマックス最適化問題の大きさを非強設定で表現する。
本稿では,新しいゼロ階分散還元降下アルゴリズムが,クエリの複雑さを最もよく表すことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 17:09:20 GMT)
Measuring and modeling the motor system with machine learning [117.4] モーターシステムの理解における機械学習の有用性は、データの収集、測定、分析の方法に革命をもたらすことを約束している。
本稿では, ポーズ推定, 運動解析, 次元減少, 閉ループフィードバックから, ニューラル相関の理解, 機能停止まで, 機械学習の利用の増大について論じる。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 12:42:16 GMT)
Adversarial Feature Augmentation and Normalization for Visual
Recognition [109.7] 最近のコンピュータビジョンの進歩は、分類モデルの一般化能力を改善するために、逆データ拡張を利用する。
本稿では,中間的特徴埋め込みにおける敵対的拡張を提唱する効率的かつ効率的な代替手法を提案する。
代表的なバックボーンネットワークを用いて,多様な視覚認識タスクにまたがる提案手法を検証する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 20:36:34 GMT)
Self-EMD: Self-Supervised Object Detection without ImageNet [101.9] 本稿では,オブジェクト検出のための自己教師付き表現学習手法であるSelf-EMDを提案する。
提案手法は,イメージネットのようなアイコンオブジェクト画像データセットの代わりに,COCOのようなラベルなしの非標準画像データセットを直接訓練する。
我々のFaster R-CNN(ResNet50-FPN)ベースラインはCOCO上で39.8%のmAPを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 09:41:15 GMT)
DeepViT: Towards Deeper Vision Transformer [92.0] 近年,視覚変換器 (ViT) が画像分類タスクに応用されている。
より畳み込み層を積み重ねることで改善できる畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とは異なり、ViTの性能はより深いスケールで飽和する。
本研究では,アテンションマップの多様性を高めるために,アテンションマップを再生成する手法であるre-attentionを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 14:32:07 GMT)
MonStereo: When Monocular and Stereo Meet at the Tail of 3D Human
Localization [89.7] 本研究では, 単分子的および立体的両方の長所を生かした新しい統合学習フレームワークを提案する。
本手法は, 左右画像中の人間を関連づけ, (ii) 立体的環境下では隠蔽された, 遠方のケースを扱い, (iii) 単眼視射影の内在的曖昧さに対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 16:59:49 GMT)
Enhanced Principal Component Analysis under A Collaborative-Robust
Framework [89.3] 重み学習とロバストな損失を非自明な方法で組み合わせる,一般的な協調ロバスト重み学習フレームワークを提案する。
提案されたフレームワークでは、トレーニング中の重要度を示す適切なサンプルの一部のみがアクティブになり、エラーが大きい他のサンプルは無視されません。
特に、不活性化試料の負の効果はロバスト損失関数によって軽減される。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 15:17:37 GMT)
Re-energizing Domain Discriminator with Sample Relabeling for
Adversarial Domain Adaptation [88.9] Unsupervised Domain Adapt (UDA)メソッドは、ドメインの競合トレーニングを利用して、機能を調整してドメインのギャップを減らす。
本研究では,Re-enforceable Adversarial Domain Adaptation (RADA) と呼ばれる効率的な最適化戦略を提案する。
RADAは、動的ドメインラベルを使用して、トレーニング中にドメイン識別器を再活性化することを目指しています。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 08:32:55 GMT)
InfoBERT: Improving Robustness of Language Models from An Information
Theoretic Perspective [84.8] BERTのような大規模言語モデルは、幅広いNLPタスクで最先端のパフォーマンスを実現している。
近年の研究では、このようなBERTベースのモデルが、テキストの敵対的攻撃の脅威に直面していることが示されている。
本稿では,事前学習した言語モデルの堅牢な微調整のための新しい学習フレームワークであるInfoBERTを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 11:44:30 GMT)
AutoSpace: Neural Architecture Search with Less Human Interference [84.4] 現在のニューラルネットワークアーキテクチャ検索(NAS)アルゴリズムは、ネットワーク構築のための検索空間を設計するための専門知識と努力を必要とします。
探索空間を最適なものに進化させる新しい微分可能な進化フレームワークであるAutoSpaceを提案する。
学習した検索空間では、最近のNASアルゴリズムの性能は、以前手作業で設計した空間に比べて大幅に改善できる。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 13:28:56 GMT)
Hopper: Multi-hop Transformer for Spatiotemporal Reasoning [83.6] オブジェクトの永続性(object permanence)は、他のオブジェクトに含まれたり、運ばれたりしながら、ビデオの中を移動するオブジェクトの位置を判断する能力である。
ビデオのオブジェクト永続性推論にマルチホップホッパーを使用するマルチホップ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, 22 Mar 2021 02:00:23 GMT)
Transformers Solve the Limited Receptive Field for Monocular Depth
Prediction [82.9] 畳み込みニューラルネットワークとトランスの両方の恩恵を受けるアーキテクチャであるTransDepthを提案します。
連続ラベルを含む画素単位での予測問題にトランスフォーマーを適用する最初の論文である。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 18:00:13 GMT)
Improving and Simplifying Pattern Exploiting Training [81.8] Pattern Exploiting Training (PET)は、数発学習にパターンを利用する最近のアプローチである。
本稿では,未ラベルデータのないショットラーニングに焦点をあて,ADAPETを導入する。
ADAPETは、タスク固有のラベルなしデータなしでSuperGLUE上のPETより優れています。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 15:52:45 GMT)
Retrieve Fast, Rerank Smart: Cooperative and Joint Approaches for
Improved Cross-Modal Retrieval [80.4] 画像中のすべての単語やオブジェクトに係わるクロスアテンション機構を備えたTransformerベースのアーキテクチャを頼りに、クロスモーダル検索プロセスのテキストとビジュアルインプットへの最先端のアプローチ。
事前学習したテキスト画像のマルチモーダルモデルを効率的な検索モデルに変換する新しい微調整フレームワークを提案する。
我々は,モノリンガル,マルチリンガル,ゼロショットにおける一連の標準クロスモーダル検索ベンチマーク実験を行い,最先端クロスエンコーダに対する精度向上と大幅な効率向上を実証した。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 15:08:06 GMT)
Joint Hand-object 3D Reconstruction from a Single Image with
Cross-branch Feature Fusion [79.0] 特徴空間において手とオブジェクトを共同で検討し、2つの枝の相互性について検討する。
入力されたRGB画像に推定深度マップを付加するために補助深度推定モジュールを用いる。
提案手法は,オブジェクトの復元精度において既存手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 07:38:29 GMT)
LSDAT: Low-Rank and Sparse Decomposition for Decision-based Adversarial
Attack [74.5] LSDATは、入力サンプルのスパース成分と対向サンプルのスパース成分によって形成される低次元部分空間における摂動を加工する。
LSDは画像ピクセル領域で直接動作し、スパース性などの非$ell$制約が満たされることを保証します。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 16:07:28 GMT)
Intersection Regularization for Extracting Semantic Attributes [72.5] 本稿では,ネットワーク抽出した特徴が意味属性のセットと一致するように,教師付き分類の問題を考える。
例えば、鳥類のイメージを種に分類することを学ぶとき、動物学者が鳥類を分類するために使用する特徴の出現を観察したい。
本稿では,複数層パーセプトロン(MLP)と並列決定木を併用した,離散的なトップレベルアクティベーションを持つニューラルネットワークのトレーニングを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 14:32:44 GMT)
Softmax with Regularization: Better Value Estimation in Multi-Agent
Reinforcement Learning [72.3] q$-learningの過大評価は、シングルエージェント強化学習で広く研究されている重要な問題である。
ベースラインから逸脱する大きな関節動作値をペナライズする,新たな正規化ベースの更新方式を提案する。
本手法は,StarCraft IIマイクロマネジメントの課題に対して,一貫した性能向上を実現する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 14:18:39 GMT)
Model-based 3D Hand Reconstruction via Self-Supervised Learning [72.1] シングルビューのRGB画像から3Dハンドを再構成することは、様々な手構成と深さのあいまいさのために困難である。
ポーズ, 形状, テクスチャ, カメラ視点を共同で推定できる, 自己教師型3Dハンド再構成ネットワークであるS2HANDを提案する。
初めて手動アノテーションを使わずに、正確な3D手の再構築ネットワークを訓練できることを実証しました。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 10:12:43 GMT)
Tangent Space Backpropogation for 3D Transformation Groups [71.4] 3次元変換群を含む計算グラフのバックプロパゲーションを行う問題に対処する。
3D変換の群構造を利用する新しいアプローチを紹介します。
私たちのアプローチは数値的に安定しており、実装が容易で、さまざまなタスクに役立ちます。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 17:33:30 GMT)
End-to-End Trainable Multi-Instance Pose Estimation with Transformers [68.9] 畳み込みニューラルネットワークとトランスを組み合わせることで,マルチインスタンスポーズ推定のための新たなエンドツーエンドトレーニング可能なアプローチを提案する。
変換器を用いたエンドツーエンドのトレーニング可能なオブジェクト検出に関する最近の研究に触発されて、変換器エンコーダデコーダアーキテクチャとバイパーティイトマッチングスキームを併用して、与えられた画像中のすべての個人のポーズを直接回帰する。
提案モデルであるポーズ推定トランスフォーマ(poet)は,キーポイント損失,キーポイント可視性損失,センター損失,クラス損失からなる,新たなセットベースグローバル損失を用いてトレーニングを行う。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 18:19:22 GMT)
Adversarial EXEmples: A Survey and Experimental Evaluation of Practical
Attacks on Machine Learning for Windows Malware Detection [67.5] EXEmplesは、比較的少ない入力バイトを摂動することで、機械学習に基づく検出をバイパスすることができる。
我々は、機械学習モデルに対する過去の攻撃を包含し、一般化するだけでなく、3つの新たな攻撃を含む統一フレームワークを開発する。
これらの攻撃はFull DOS、Extended、Shiftと呼ばれ、DOSヘッダをそれぞれ操作し、拡張し、第1セクションの内容を変更することで、敵のペイロードを注入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 08:15:59 GMT)
Complementary Evidence Identification in Open-Domain Question Answering [66.2] オープンドメイン質問応答(QA)における補完的証拠識別の新しい問題を提案する。
この問題は、複雑な質問に答えるために、複数の側面から完全な証拠をカバーする小さな通路を効率的に見つけることを目指しています。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 08:04:50 GMT)
Provably Correct Optimization and Exploration with Non-linear Policies [65.6] ENIACは、批評家の非線形関数近似を可能にするアクター批判手法である。
特定の仮定の下では、学習者は$o(poly(d))$の探索ラウンドで最適に近い方針を見つける。
我々は,この適応を経験的に評価し,線形手法に触発された前処理よりも優れることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 03:16:33 GMT)
Efficient simulatability of continuous-variable circuits with large
Wigner negativity [63.0] ウィグナー負性性は、いくつかの量子計算アーキテクチャにおいて計算上の優位性に必要な資源であることが知られている。
我々は、大きく、おそらくは有界で、ウィグナー負性を示し、しかし古典的に効率的にシミュレートできる回路の広大な族を同定する。
我々は,高次元離散可変量子回路のシミュラビリティとボソニック符号とのリンクを確立することにより,本結果の導出を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 12:57:39 GMT)
Leveraging Spatial and Photometric Context for Calibrated Non-Lambertian
Photometric Stereo [61.6] 空間と測光の両方を同時に活用できる効率的な完全畳み込みアーキテクチャを提案する。
分離可能な4D畳み込みと2D熱マップを使うことで、サイズが小さくなり、効率が向上する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 18:06:58 GMT)
Context-aware Biaffine Localizing Network for Temporal Sentence
Grounding [61.2] 本論文では時間文接地(TSG)の問題について述べる。
TSGは、文章クエリによって、未トリムのビデオから特定のセグメントの時間境界を特定することを目指しています。
ビデオ内の開始と終了の全てのインデックスをバイアフィン機構で同時にスコア付けする,新しいローカリ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） (Mon, 22 Mar 2021 03:13:05 GMT)
Progressive and Aligned Pose Attention Transfer for Person Image
Generation [59.9] 本稿では,ある人物のポーズを対象のポーズに移す,新たなポーズ移動のための生成的広告ネットワークを提案する。
Pose-Attentional Transfer Block (PATB) と Aligned Pose-Attentional Transfer Bloc (APATB) の2種類のブロックを使用します。
Market-1501およびDeepFashionデータセットにおけるモデルの有効性を定量的および定性測定を用いて検証する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 07:24:57 GMT)
Prototypical Representation Learning for Relation Extraction [56.5] 本論文では, 遠隔ラベルデータから予測可能, 解釈可能, 堅牢な関係表現を学習することを目的とする。
文脈情報から各関係のプロトタイプを学習し,関係の本質的意味を最善に探求する。
いくつかの関係学習タスクの結果,本モデルが従来の関係モデルを大きく上回っていることがわかった。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 08:11:43 GMT)
A Theoretical Analysis of the Repetition Problem in Text Generation [55.8] 我々は、繰り返しの問題が、残念ながら、我々の言語自体の特性によって引き起こされていることを示す。
一つの大きな理由は、その後の単語と同じ単語を高い確率で予測する単語が多すぎるという事実に起因する。
高インフロー問題を軽減するための新しい再バランス符号化手法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 02:55:21 GMT)
Prioritized Architecture Sampling with Monto-Carlo Tree Search [54.7] ワンショットニューラルアーキテクチャサーチ(NAS)法は,検索空間全体を1つのネットワークとして考えることにより,検索コストを大幅に削減する。
本稿では,モンテカルロ木(MCT)をモデルとした探索空間を用いたモンテカルロ木探索(MCTS)に基づくサンプリング戦略について紹介する。
公平な比較のために、CIFAR-10で評価されたマクロ検索空間、すなわちNAS-Bench-MacroのオープンソースNASベンチマークを構築する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 15:09:29 GMT)
How to Design Sample and Computationally Efficient VQA Models [53.7] テキストを確率的プログラムとして表現し,イメージをオブジェクトレベルのシーングラフとして表現することが,これらのデシラタを最も満足していることが判明した。
既存のモデルを拡張して,これらのソフトプログラムとシーングラフを活用して,エンドツーエンドで質問応答ペアをトレーニングします。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 01:48:16 GMT)
Power Modeling for Effective Datacenter Planning and Compute Management [53.4] 我々は,すべてのハードウェア構成とワークロードに適用可能な,正確でシンプルで解釈可能な統計パワーモデルの設計と検証の2つのクラスについて論じる。
提案された統計的モデリング手法は, 単純かつスケーラブルでありながら, 4つの特徴のみを用いて, 95% 以上の多様な配電ユニット (2000 以上) に対して, 5% 未満の絶対パーセンテージエラー (MAPE) で電力を予測できることを実証した。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 21:22:51 GMT)
Degrade is Upgrade: Learning Degradation for Low-light Image Enhancement [52.5] 2段階の工程で細部と色を精錬しながら、内在的な劣化と低照度画像を照らし出す。
カラー画像の定式化に触発されて,まず低照度入力からの劣化を推定し,環境照明色の歪みをシミュレーションし,そのコンテンツを精錬して拡散照明色の損失を回復した。
LOL1000データセットではPSNRで0.95dB、ExDarkデータセットでは3.18%のmAPでSOTAを上回った。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 03:35:49 GMT)
Intra-Inter Camera Similarity for Unsupervised Person Re-Identification [50.9] 擬似ラベル生成のための新しいカメラ内類似性について検討する。
re-idモデルをカメラ内およびカメラ間擬似ラベルを用いて2段階訓練した。
この単純なinter-inter cameraの類似性は、複数のデータセットで驚くほど優れたパフォーマンスを生み出す。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 08:29:04 GMT)
MasakhaNER: Named Entity Recognition for African Languages [48.3] アフリカで10の言語で名前付きエンティティ認識のための、最初の大規模な公開可能な高品質データセットを作成します。
我々は,これらの言語がNERにもたらす課題を理解するために,言語の特徴を詳述する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 13:12:44 GMT)
BlonD: An Automatic Evaluation Metric for Document-level
MachineTranslation [47.7] 文書レベルの機械翻訳評価のための自動メトリクスBlonDを提案する。
BlonDは、チェックポイントフレーズやタグのリコールと距離を計算することで、談話のコヒーレンスを考慮に入れている。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 14:14:58 GMT)
Alleviate Exposure Bias in Sequence Prediction \\ with Recurrent Neural
Networks [47.5] 繰り返しニューラルネットワーク(RNN)を訓練する一般的な戦略は、各ステップで入力として地上の真実を取ることです。
本稿では,RNNの長期的依存関係をよりよく把握するための,完全微分可能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） (Mon, 22 Mar 2021 06:15:22 GMT)
What and Where: Modeling Skeletons from Semantic and Spatial
Perspectives for Action Recognition [46.8] 本研究では,新しい空間的視点から骨格をモデル化することを提案する。
意味論的観点から,共同関係のモデル化に熟練したトランスフォーマー型ネットワークを提案する。
空間的観点から,スケルトンデータをスパース形式に変換し,効率的な特徴抽出を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 12:31:40 GMT)
AdaSGN: Adapting Joint Number and Model Size for Efficient
Skeleton-Based Action Recognition [45.7] 既存の骨格に基づく行動認識法は主に認識精度の向上に重点を置いている。
AdaSGNと呼ばれる新しいアプローチが提案され、推論プロセスの計算コストを削減することができる。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 12:36:39 GMT)
Dynamic Metric Learning: Towards a Scalable Metric Space to Accommodate
Multiple Semantic Scales [45.2] 本稿では,実世界の計測ツールから深部視覚認識まで,新しい基本的特徴,すなわちダイナミックレンジを紹介する。
異なる視覚概念は異なる意味的スケールを持つ。
例えば、Animal' と Plants' は大きな意味尺度を持ち、Elk' はずっと小さい意味尺度である。
我々は、新しいコンピュータビジョンタスク、すなわちDynamic Metric Learningを得る。
拡張可能なメトリクス空間を学習して、複数のセマンティックスケールの視覚概念に対応することを目指している。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 12:46:12 GMT)
Edge Intelligence for Empowering IoT-based Healthcare Systems [42.9] この記事では、スマートヘルスケアシステムにおけるAIとともに、エッジインテリジェント技術のメリットを強調します。
スマートヘルスケアシステムにおけるAIとエッジ技術の利用を促進するために、新しいスマートヘルスケアモデルが提案されている。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 19:35:06 GMT)
Towards Ultra-Resolution Neural Style Transfer via Thumbnail Instance
Normalization [42.8] 任意の高解像度画像を柔軟に処理するために、非常にシンプルなウルトラリゾリューションスタイル転送フレームワーク「URST」を紹介します。
既存の最先端手法のほとんどは、超高解像度画像を処理する際のメモリコストとストロークサイズが小さいため、不足する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 12:54:01 GMT)
Raven's Progressive Matrices Completion with Latent Gaussian Process
Priors [42.3] Raven's Progressive Matrices (RPM) はヒトIQテストで広く用いられている。
本稿では,複数のガウス過程を潜在変数の事前として用いる,深い潜在変数モデルを提案する。
連続的に変化する複数の視覚概念を持つRPM型データセット上で,提案モデルの評価を行った。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 17:48:44 GMT)
Meta-DETR: Few-Shot Object Detection via Unified Image-Level
Meta-Learning [39.5] 少数の注釈付き例だけで、新規な物体の検出を狙っている。
本稿では,新しいメタ検出器フレームワークであるMeta-DETRを提案する。
代わりに、オブジェクトローカリゼーションと画像レベルでの分類を統一的で補完的な方法でメタ学習します。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 11:14:00 GMT)
Cluster Contrast for Unsupervised Person Re-Identification [38.7] 最新の非監視再IDメソッドは、メモリベースの非改善ソフトマックス損失を使用してニューラルネットワークを訓練します。
トレーニング中、インスタンス機能ベクトルが更新される。
クラスタのサイズが異なるため、各クラスタの更新進捗は一貫性がありません。
本稿では,特徴ベクトルを格納し,クラスタレベルでのコントラスト損失を計算するクラスタコントラストを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 03:41:19 GMT)
On Learning Universal Representations Across Languages [37.6] 文レベルの表現を学習するための既存のアプローチを拡張し、言語間理解と生成の有効性を示す。
具体的には,複数の言語に分散した並列文の普遍表現を学習するための階層型コントラスト学習(HiCTL)手法を提案する。
我々は、XTREMEと機械翻訳という2つの難解な言語間タスクについて評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 02:30:57 GMT)
SSD: A Unified Framework for Self-Supervised Outlier Detection [37.3] ラベルなしの分布データのみに基づく異常検出器を提案する。
自己教師付き表現学習を行い,マハラノビス距離に基づく検出を行う。
可能であれば、トレーニングデータラベルを組み込むためのフレームワークを拡張します。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 17:51:35 GMT)
Nutri-bullets: Summarizing Health Studies by Composing Segments [37.0] 複数の科学的研究から、食品と健康に関する2つのデータセットを提示する。
本研究では, 限定並列データの系統における問題を解くために, 新規な抽出合成モデルを提案する。
最先端のメソッドと比較して、このアプローチはより忠実で関連性があり、多種多様な要約をもたらします。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 15:08:46 GMT)
RadarLoc: Learning to Relocalize in FMCW Radar [36.7] 6-DoFのグローバルポーズを直接推定できる,自己アテンションを備えた新しいエンドツーエンドニューラルネットワークであるRadarLocを提案する。
我々は最近リリースされた屋外データセットOxford Radar RobotCarに対するアプローチを検証する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 03:22:37 GMT)
Evaluation of Similarity-based Explanations [36.1] ユーザに対して合理的な説明を提供するための関連指標について検討した。
実験の結果,損失の勾配のコサイン類似性が最も良好であることが判明した。
テストでパフォーマンスが悪く、失敗の原因を分析したメトリクスもあります。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 22:15:53 GMT)
Multimodal Motion Prediction with Stacked Transformers [36.0] 我々はmmTransformerと呼ばれるマルチモーダル動作予測のための新しいトランスフォーマーフレームワークを提案する。
スタックドトランスフォーマーに基づく新しいネットワークアーキテクチャは、固定された独立した提案のセットで機能レベルでマルチモダリティをモデル化するように設計されている。
次に、生成した提案のマルチモーダリティを誘導するために、地域ベースのトレーニング戦略を開発する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 07:25:54 GMT)
How Do We Move: Modeling Human Movement with System Dynamics [34.1] 我々は,ジェネレーティブ・アドバイサル・イミテーション・ラーニングで人間の動きを学習する。
私たちは、移動エージェントの状態遷移をシステムダイナミクスでモデル化することを学びました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 13:24:48 GMT)
Combining Ensembles and Data Augmentation can Harm your Calibration [33.9] アンサンブルとデータ拡張を組み合わせることで、モデルのキャリブレーションを損なう可能性がある。
我々は,アンサンブルやデータ拡張のみを個別に使用することよりも,精度とキャリブレーションの利得を高い精度で達成し,両世界のベストを達成できる簡単な補正を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 19:55:32 GMT)
AET-EFN: A Versatile Design for Static and Dynamic Event-Based Vision [33.4] イベントデータは、非常に高時間分解能の空間時間領域におけるノイズ、スパース、および不均一である。
既存の方法では、イベントをポイントクラウドベースまたはボクセルベースの表現にエンコードするが、ノイズや情報損失に悩まされる。
この研究は、新しいイベントデータ表現としてAligned Event Frame(AET)とEvent Frame Net(EFN)と呼ばれるきちんとしたフレームワークを提案する。
提案されたAETとEFNは様々なデータセットで評価され、既存の最先端のメソッドを大きなマージンで上回ることが証明された。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 08:09:03 GMT)
CANet: Context Aware Network for 3D Brain Glioma Segmentation [33.3] そこで我々は,脳神経グリオーマセグメンテーションのためのコンテキスト・アウェア・ネットワーク(CANet)という新しいアプローチを提案する。
CANetは、畳み込み空間と特徴相互作用グラフの両方からコンテキストを持つ高次元および差別的な特徴をキャプチャする。
BRATS 2017, BRATS 2018 および BRATS 2019 を用いて脳神経グリオーマ分節データセットを用いて本手法の評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 10:03:12 GMT)
RA-BNN: Constructing Robust & Accurate Binary Neural Network to
Simultaneously Defend Adversarial Bit-Flip Attack and Improve Accuracy [32.9] 重量攻撃、a.k.a。
bit-flip attack(BFA)は、Deep Neural Network(DNN)のパフォーマンス向上に大きく成功している。
完全バイナリー(重みと活性化の両方)ニューラルネットワーク(BNN)を採用したRA-BNNを提案する。
RA-BNNは,ベースラインBNNと比較して2～8 %の精度向上を実現し,BFAに対する耐性を125 倍以上向上できることを示した。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 20:50:30 GMT)
Fixes That Fail: Self-Defeating Improvements in Machine-Learning Systems [31.7] 機械学習モデルの改善は,下流モデルの性能を低下させる可能性がある。
異なるタイプの絡み合いを識別し、簡単な実験を通して自己退行的改善をいかに生み出すかを示す。
また,現実的なステレオベース物体検出システムにおいて自己退避改善が出現することを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 12:29:10 GMT)
Image Synthesis for Data Augmentation in Medical CT using Deep
Reinforcement Learning [31.7] 本手法は, 新規かつ解剖学的に高精度な高解像度CT画像の大量かつ多種多様な生成に有効であることを示す。
私たちのアプローチは、多くの研究者が利用可能な画像データの少ない量を考えると望ましい小さな画像データセットでも機能するように特別に設計されています。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 01:00:38 GMT)
Improving Transformation Invariance in Contrastive Representation
Learning [31.2] 本稿では、新しい正規化器を用いて変換下で表現がどのように変化するかを制御するコントラスト学習のための学習目標を提案する。
第二に、元の入力の複数の変換からのエンコーディングを結合した機能平均化アプローチを導入することにより、テスト時間表現の生成方法を変更することを提案する。
第三に、複数の下流タスクを持つ微分可能生成プロセスの文脈において、私たちのアイデアを探求するために、新しいSpirographデータセットを導入します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 14:20:51 GMT)
Stochastic Polyak Step-size for SGD: An Adaptive Learning Rate for Fast
Convergence [30.4] 本稿では,古典的ポリアクステップサイズ (Polyak, 1987) の亜次法でよく用いられる変種を提案する。
The proposed Polyak step-size (SPS) is a attractive choice for set the learning rate for gradient descent。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 14:53:59 GMT)
Mitigating False-Negative Contexts in Multi-document QuestionAnswering
with Retrieval Marginalization [29.8] 応答不能なクエリを適切に処理するset-valued検索の新しいパラメータ化を開発している。
トレーニング中にこの集合を限界化することで、モデルが注釈付き支持証拠の偽陰性を緩和できることを示す。
IIRCでは,代替文脈の余分化による連成モデリングによりモデル性能が5.5F1ポイント向上し,50.6F1の新たな最先端性能が得られることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 23:44:35 GMT)
Online Class-Incremental Continual Learning with Adversarial Shapley
Value [28.9] 本稿では、モデルがオンラインデータストリームから新しいクラスを継続的に学習する必要があるオンラインクラス増分設定に焦点を当てる。
そこで本研究では,遅延決定境界を保存する能力に基づいて,メモリデータサンプルをスコアリングする,新たなアディバーショナルシェープ値スコアリング手法を提案する。
全体として,提案手法は,様々なデータセット上での最先端のリプレイベース連続学習法と比較して,競争力や性能の向上を図っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 20:03:10 GMT)
Machine Knowledge: Creation and Curation of Comprehensive Knowledge
Bases [28.9] 知識グラフとしても知られる大規模な知識基盤は、Webコンテンツやテキストソースから自動的に構築されている。
本稿では,知識基盤の創出と大規模化に関する基礎的概念と実践的手法について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 23:18:35 GMT)
Bridging Offline Reinforcement Learning and Imitation Learning: A Tale
of Pessimism [28.5] オフライン強化学習(rl)アルゴリズムは、アクティブなデータ収集なしで固定データセットから最適なポリシーを学習する。
オフラインデータセットの構成に基づいて、メソッドの2つの主要なカテゴリが使用される:模倣学習とバニラオフラインRL。
データ合成の2つの極端をスムーズに補間する新しいオフラインRLフレームワークを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 17:27:08 GMT)
Combining Reward Information from Multiple Sources [28.2] 異なるソースから学んだ2つの相反する報酬関数で設定の問題を研究します。
マルチタスク逆リワード設計 (MIRD) という新しいアルゴリズムを提案し、それを単純なベースラインの範囲と比較する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 19:23:24 GMT)
The Traveling Observer Model: Multi-task Learning Through Spatial
Variable Embeddings [28.0] 我々は、連続した空間を移動し、ある場所で値を計測し、他の場所でそれらを予測する観察者として、一般的な予測システムを構築した。
この視点は、一見無関係なタスクを単一のモデルで解決できる、機械学習フレームワークにつながります。
実験では,(1)空間と時間における変数の直感的な位置の復元,(2)完全に不整合な入力空間と出力空間を持つ関連するデータセット間の正則性の利用,(3)無関係なタスク間の正則性を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 23:11:12 GMT)
Compositionality of Linearly Solvable Optimal Control in Networked
Multi-Agent Systems [27.5] マルチエージェントシステム(MAS)における学習されたコンポーネントタスクから未学習の複合タスクへの最適制御則の一般化手法について議論する。
提案手法は, 離散時間と連続時間の両方において, 協調MASフレームワーク内で同時に制御動作の構成性と最適性を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 19:33:28 GMT)
Learning to Simulate on Sparse Trajectory Data [26.7] 本稿では,実世界のスパースデータから運転行動をシミュレートする学習問題に対処するための新しいフレームワーク imingail を提案する。
私たちの知る限りでは、行動学習問題に対するデータ疎結合問題に最初に取り組みます。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 13:42:11 GMT)
Recognizing LTLf/PLTLf Goals in Fully Observable Non-Deterministic
Domain Models [26.5] 目標認識(Goal Recognition)は、エージェントが目標とする正しい目的の目標を特定するタスクです。
我々は,時間的拡張目標を認識可能な新しいアプローチを開発した。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 09:46:03 GMT)
Human De-occlusion: Invisible Perception and Recovery for Humans [26.4] 我々は,人間の閉ざされたセグメンテーションマスクと目に見えない外観内容の理由から,人間の閉ざしの問題に取り組む。
特に,見えない部分を推定し,内部を復元するための2段階フレームワークが提案されている。
本手法は,マスク補完作業とコンテンツ回復作業の両方において,最先端技術上で動作する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 05:54:58 GMT)
Non-convex Learning via Replica Exchange Stochastic Gradient MCMC [25.5] 本稿では,適応的複製交換SGMCMC(reSGMCMC)を提案し,バイアスを自動的に補正し,対応する特性について検討する。
実験では,様々な設定の広範囲な実験を通じてアルゴリズムを検証し,その結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 15:55:25 GMT)
Incorporating Convolution Designs into Visual Transformers [24.6] 我々は、低レベル特徴抽出におけるCNNの利点、局所性の向上、長距離依存の確立におけるトランスフォーマーの利点を組み合わせた新しいtextbfConvolution-enhanced image Transformer (CeiT) を提案する。
ImageNetと7つの下流タスクの実験結果は、大量のトレーニングデータや追加のCNN教師を必要とすることなく、従来のトランスフォーマーや最先端CNNと比較してCeiTの有効性と一般化能力を示している。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 13:16:12 GMT)
Learning with Instance-Dependent Label Noise: A Sample Sieve Approach [24.1] 人間のアノテートされたラベルは、しばしばノイズを起こしやすい。
このようなノイズの存在は、結果として生じるディープニューラルネットワーク(DNN)モデルの性能を低下させる。
我々はCORES$2$を提案し、これは腐敗した例を徐々に Sieves する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 22:01:05 GMT)
Learn-to-Race: A Multimodal Control Environment for Autonomous Racing [23.8] 模擬フォーミュラ-Eスタイルのレースにおいて、L2R(Learn-to-Race)が活躍する新しい環境を紹介します。
シミュレーターと対面トレーニングフレームワークを含む我々の環境は、車両のダイナミックスとレース条件を正確にモデル化する。
次に,学習からドライブへの挑戦,フォーミュラeレース,および自動運転のためのマルチモーダル軌道予測に着想を得たl2rタスクを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 04:03:06 GMT)
Introspective Visuomotor Control: Exploiting Uncertainty in Deep
Visuomotor Control for Failure Recovery [22.9] 新たな不確実性に基づく障害事例の検出と復旧手法を提案する。
12%のプッシュ,15%のピック・アンド・リーチ,22%のピック・アンド・プレイスでタスク成功率が向上した。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 14:17:36 GMT)
SSCNav: Confidence-Aware Semantic Scene Completion for Visual Semantic
Navigation [22.1] 本稿では,アクティブエージェントが未知の環境で特定の対象オブジェクトカテゴリにナビゲートするためのアクションを生成するタスクであるビジュアルセマンティックナビゲーションに焦点を当てる。
SSCNavは,自信を意識したセマンティックシーン補完モジュールを用いて,シーン先行を明示的にモデル化するアルゴリズムである。
実験により,提案したシーン補完モジュールは,下流ナビゲーションポリシーの効率を向上することを示した。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 01:15:16 GMT)
Quality at a Glance: An Audit of Web-Crawled Multilingual Datasets [21.4] 5つの主要な公開データセットでリリースした205言語固有のコーパスの品質を手作業で監査する。
以上の結果から,少なくとも15コーパスは完全に誤用され,50%未満の品質の文を含むことが明らかとなった。
これらの問題は,対象言語の非話者でも容易に検出でき,自動解析による人間の判断を補うことができることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 17:30:33 GMT)
Neural Architecture Transfer [20.9] 既存のアプローチでは、ハードウェアまたは目的のデプロイメント仕様の完全な検索が1つ必要である。
この制限を克服するために、ニューラルネットワーク転送(NAT)を提案する。
NATは、複数の競合する目標の下で競合するタスク固有のカスタムモデルを効率的に生成するように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 00:32:53 GMT)
Weighted Neural Tangent Kernel: A Generalized and Improved
Network-Induced Kernel [20.8] Neural Tangent Kernel(NTK)は、勾配降下によって訓練された過剰パラメーターニューラルネットワーク(NN)の進化を記述することで、近年、激しい研究を惹きつけている。
Weighted Neural Tangent Kernel (WNTK) は、一般化された改良されたツールであり、異なる勾配の下でパラメータ化されたNNのトレーニングダイナミクスをキャプチャすることができる。
提案する重み更新アルゴリズムでは,実験値と解析値の両方が,数値実験において対応するntkを上回っている。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 03:16:20 GMT)
Discovering New Intents with Deep Aligned Clustering [19.1] 限定された既知の意図データを用いて新しい意図を発見するための効果的な方法であるDeep Aligned Clusteringを提案する。
未知の新たな意図によって、低信頼な意図的クラスタを排除し、意図的カテゴリの数を予測する。
2つのベンチマークデータセットの実験は、私たちの方法がより堅牢であり、最先端の方法よりも大幅に改善されることを示しています。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 02:35:17 GMT)
Instance-level Image Retrieval using Reranking Transformers [18.3] インスタンスレベルの画像検索は、クエリイメージ内のオブジェクトに一致する画像の大規模なデータベースで検索するタスクです。
RRT(Reranking Transformers)を一般的なモデルとして提案し、ローカル機能とグローバル機能の両方を組み込んでマッチングイメージをランク付けします。
RRTは軽量であり、一組のトップマッチング結果の再ランク付けを単一のフォワードパスで行えるように容易に並列化できる。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 23:58:38 GMT)
Dataset Meta-Learning from Kernel Ridge-Regression [18.3] Kernel Inducing Points (KIP) はデータセットを1桁から2桁に圧縮することができる。
KIP学習データセットは、遅延学習体制を超えても有限幅ニューラルネットワークのトレーニングに転送可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 19:15:46 GMT)
Enhancing the Generalization Performance and Speed Up Training for
DRL-based Mapless Navigation [18.1] DRLエージェントはトレーニングシナリオでうまく動作し、目に見えない現実のシナリオではうまく動作しない。
本稿では,DRLエージェントがこのような未知のシナリオでフェールする理由を論じ,LiDAR読み出しの表現がエージェントの性能劣化の鍵となる要因であることを示す。
そこで本稿では,DRLエージェントの性能向上とトレーニングの高速化を目的とした,簡易かつ効率的な入力前処理(IP)手法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 09:36:51 GMT)
Large Motion Video Super-Resolution with Dual Subnet and Multi-Stage
Communicated Upsampling [18.1] ビデオ超解像(VSR)は、低解像度(LR)でビデオを復元し、高解像度(HR)に改善することを目的としている。
本稿では,2重サブネットと多段通信アップサンプリング(dsmc)を用いた,大規模動画の超高解像度化のための深層ニューラルネットワークを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 11:52:12 GMT)
Smart Scheduling based on Deep Reinforcement Learning for Cellular
Networks [18.0] 深部強化学習(DRL)に基づくスマートスケジューリング手法を提案する。
実装フレンドリーな設計、すなわちエージェントのためのスケーラブルなニューラルネットワーク設計と仮想環境トレーニングフレームワークを提供する。
本研究では, DRLベースのスマートスケジューリングが従来のスケジューリング方式を上回り, 実用システムにも適用できることを示した。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 02:09:16 GMT)
ExAD: An Ensemble Approach for Explanation-based Adversarial Detection [17.5] 説明手法のアンサンブルを用いて逆例を検出するフレームワークであるExADを提案する。
3つの画像データセットに対する6つの最先端の敵攻撃によるアプローチの評価を行った。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 00:53:07 GMT)
Supervised Contrastive Replay: Revisiting the Nearest Class Mean
Classifier in Online Class-Incremental Continual Learning [17.3] クラス増分連続学習(CL)は、オンラインの非定常データストリームから新しいクラスを継続的に学習する問題を研究する。
メモリリプレイは有望な結果を示しているが、一般的に使用されるsoftmax分類器によるオンライン学習の正規バイアスは未解決の課題である。
CLコミュニティにおいてNearest-Class-Mean(NCM)分類器は著しく過小評価されているが、Softmax分類器の単純な代替として有効であることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 20:27:34 GMT)
SGD for Structured Nonconvex Functions: Learning Rates, Minibatching and
Interpolation [17.2] 予想されるSGD(SGD)の仮定は、非アーティザン関数に対して日常的に使われている。
本稿では,スムーズな非線形設定への収束のパラダイムを示す。
また,異なるステップサイズ条件の理論的保証も提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 14:31:30 GMT)
Adversarially Optimized Mixup for Robust Classification [17.0] Mixupは、データポイント間の補間予測を円滑に行うためにネットワークを訓練するデータ拡張のための手順です。
本稿では,データポイント間の空間を逆に探索することで,これらのアイデアをまとめる。
CIFAR-10とCIFAR-100の実験では、強い敵に対する精度が一貫した改善を示した。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 05:37:59 GMT)
d3p -- A Python Package for Differentially-Private Probabilistic
Programming [16.9] 我々は,差分プライバシー保証の下で,実行時の効率の良いベイズ推論のフィールド化を支援するソフトウェアパッケージd3pを提案する。
d3pは微分プライベート変分推論アルゴリズムを実装して、広範囲の確率的モデリング問題に適用可能である。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 08:15:58 GMT)
Real-time End-to-End Federated Learning: An Automotive Case Study [16.8] 本稿では,新しい非同期モデルアグリゲーションプロトコルと組み合わさったリアルタイムエンドツーエンドフェデレーション学習のアプローチを提案する。
その結果,非同期フェデレーション学習は,局所エッジモデルの予測性能を大幅に向上させ,集中型機械学習法と同じ精度に到達できることがわかった。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 14:16:16 GMT)
Graph Attention Recurrent Neural Networks for Correlated Time Series
Forecasting -- Full version [16.2] 時間とともに複数のエンティティが相互に相互作用し、そのエンティティの時間変化状態が相関時間系列として表されるような設定を検討する。
相関時系列の正確な予測を可能にするために,グラフ注意再帰ニューラルネットワークを提案する。
大規模実世界の時系列データを用いた実験により,提案手法の有効性が示唆された。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 11:49:38 GMT)
Higher-Order Orthogonal Causal Learning for Treatment Effect [15.7] 本稿では,スコア関数から回収したデバイアス推定値を得るアルゴリズムを提案する。
また、シミュレーションデータセットと実データセットの両方を用いてスコア関数から構築した推定器のパワーをテストするための総合実験も実施する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 14:04:13 GMT)
Deep RGB-D Saliency Detection with Depth-Sensitive Attention and
Automatic Multi-Modal Fusion [15.0] RGB-Dサラエントオブジェクト検出(SOD)は通常、2つのモダリティ、すなわちRGBと深さの分類または回帰の問題として定式化される。
本稿では,salient objectsの奥行き方向幾何学的前置を用いた深さ感応型rgb特徴モデリング手法を提案する。
7つの標準ベンチマークに関する実験は、最先端技術に対する提案手法の有効性を示している。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 13:28:45 GMT)
Server Averaging for Federated Learning [14.8] フェデレーションラーニングにより、分散デバイスは、ローカルデータセットを中央サーバーで共有または開示することなく、モデルをまとめてトレーニングできます。
フェデレーション学習のプライバシの改善は、より高い計算と通信コストを含む課題も導入する。
収束を加速するサーバ平均化アルゴリズムを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 07:07:00 GMT)
Bracketing Encodings for 2-Planar Dependency Parsing [14.7] 長さ n の文上の任意の 2-平面依存木を n 個のラベルの列として表現できるブラケットベースの符号化法を提案する。
木バンクの依存構文構造の大部分に存在する2-プランナリティのよく知られた性質を考慮に入れた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 20:53:30 GMT)
Observation of Bloch Oscillations and Wannier-Stark Localization on a
Superconducting Processor [14.4] ブロッホ発振(BO)とワニエ・スターク局在(WSL)は凝縮物質物理学における金属絶縁体転移の基本概念である。
5ビットプログラマブル超伝導プロセッサを模擬したBOとWSLの実験的検討を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 12:54:27 GMT)
Parallel Extraction of Long-term Trends and Short-term Fluctuation
Framework for Multivariate Time Series Forecasting [14.4] 時系列には、長期傾向と短期変動という2つの特徴がある。
既存の予測手法は両者を区別しないことが多いため、予測モデルの精度は低下する。
3つの予測サブネットワークを構築し、予測すべき長期的な傾向、短期的な変動、最終的な値を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 16:02:57 GMT)
Knowledge Graph Embeddings in Geometric Algebras [14.3] 幾何学代数に基づく新しいKG埋め込みフレームワークGeomEを紹介する。
我々のフレームワークは、最先端のKG埋め込みアプローチを仮定し、様々なキー関係パターンをモデル化する能力に有利である。
複数のベンチマーク知識グラフの実験結果から,提案手法はリンク予測のための既存の最先端モデル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, 22 Mar 2021 18:59:42 GMT)
Comprehensive process-molten pool relations modeling using CNN for
wire-feed laser additive manufacturing [14.1] ワイヤーフィードレーザー添加剤製造(WLAM)は、高い自動化レベル、高い蒸着率、および印刷部品の高品質のために幅広い関心を集めています。
材料の品質の不確実性を減少させるプロセス内監視とフィードバックコントロールは、開発の初期段階にある。
本稿では,wlamシステム内の一連の制御過程パラメータの下,溶融プールから収集したin situセンシングデータを解析する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 05:27:20 GMT)
The dynamical regime and its importance for evolvability, task
performance and generalization [14.1] 初期体制によらず、全ての人口は単純な作業において亜臨界状態に進化する。
我々は、サブクリティカルな体制は単純なタスクでは望ましいが、臨界性からの最適な逸脱はタスクの難易度に依存すると結論付けた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 21:22:52 GMT)
Glaucoma detection beyond the optic disc: The importance of the
peripapillary region using explainable deep learning [13.5] 緑内障検出と垂直カップディスク比(VCDR)の分野における説明可能な深層学習を推し進める手法を提案する。
一定のクロップポリシを経た基礎画像を用いて,合計64のディープラーニングモデルをトレーニングし,評価した。
深達度学習が視神経頭外側の底部画像領域から緑内障を検出できることを示す最初の証拠となる。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 14:42:02 GMT)
Schr\"{o}dinger-cat states in Landau-Zener-St\"{u}ckelberg-Majorana
interferometry: a multiple Davydov Ansatz approach [12.9] 我々は、LZ遷移の過程で起こる正確なフォトニックダイナミクスについて研究する。
また、Landau-Zener-St"uckelberg-Majorana 干渉計の光子支援力学についても検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 09:34:12 GMT)
Catastrophic Forgetting in Deep Graph Networks: an Introductory
Benchmark for Graph Classification [12.4] グラフ表現学習シナリオにおける破滅的忘れ現象について検討する。
リプレイはこれまでのところ最も効果的な戦略であり、正規化の使用も最もメリットがあります。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 12:07:21 GMT)
Evaluating Post-Training Compression in GANs using Locality-Sensitive
Hashing [12.2] 既存の圧縮法がGANs後訓練の圧縮に直接適用できることを示した。
局所性に敏感なハッシュ(LSH)に基づく2つの新しい精度とリコール指標を提案する。
複数のデータセット上のプリトレーニングされたGANの低ビット圧縮は、精度とリコールのトレードオフを引き起こす。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 14:55:24 GMT)
A Priori Generalization Analysis of the Deep Ritz Method for Solving
High Dimensional Elliptic Equations [12.0] Deep Ritz Method (DRM) の枠組みにおける2層ニューラルネットワークの一般化誤差境界を導出する。
一般化誤差の収束率は次元 $d$ から独立であることが証明される。
我々はスペクトルバロン空間上のPDEに対する新しい解理論を開発する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 14:58:28 GMT)
Energy Disaggregation using Variational Autoencoders [11.9] 非侵入負荷モニタリング(NILM)は、単一のセンサーを使用して建物の総電力消費量を測定する技術です。
最近の分散アルゴリズムは、NILMシステムの性能を大幅に改善した。
本稿では,変分オートエンコーダ(VAE)フレームワークに基づくエネルギー分散手法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 20:53:36 GMT)
Control Distance IoU and Control Distance IoU Loss Function for Better
Bounding Box Regression [11.9] まず,評価システムとフィードバック機構から構成される評価フィードバックモジュールを提案する。
最後に、評価システムとフィードバック機構の両方に焦点を当て、制御距離IoUと制御距離IoU損失関数を提案します。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 09:57:25 GMT)
Improved Detection of Face Presentation Attacks Using Image
Decomposition [11.9] プレゼンテーション攻撃検出(PAD)は、安全な顔認証の重要なコンポーネントです。
本研究では,被写体の写真から発生する顔のスプーフを実写画像と区別するPADアルゴリズムを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 22:15:17 GMT)
Preliminary Analysis of Potential Harms in the Luca Tracing System [11.8] Luca Systemは、SARS-CoV-2陽性の人物と同時に訪れた個人に警告するデジタルプレゼンス追跡システムである。
ドイツの複数の地域保健部門は、プレゼンストレースを目的としたルカシステムを配備する計画を発表した。
システムの潜在的な害に関する分析は,Luca Security Conceptをベースとしている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 16:00:55 GMT)
Challenges in Statistical Analysis of Data Collected by a Bandit
Algorithm: An Empirical Exploration in Applications to Adaptively Randomized
Experiments [11.5] 多腕バンディットアルゴリズムは、適応的ランダム化実験に有用であると何十年も議論されてきた。
バンディットアルゴリズムThompson Sampling (TS) を用いて, 3つの大学で適応実験を行った。
TSを用いたデータ収集はFalse Positive Rate(FPR)とFalse Negative Rate(FNR)を2倍にすることができることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 22:05:18 GMT)
Improving Actor-Critic Reinforcement Learning via Hamiltonian Policy [11.3] 強化学習(RL)における最適なポリシーの近似は、多くの現実のシナリオでしばしば必要です。
本研究は,ハミルトニアン・モンテカルロ (HMC) を VI で使用したことに触発されて,政策最適化を HMC と統合することを提案する。
提案手法は,従来のポリシー最適化手法よりもデータ効率が良く,実装が容易であることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 17:26:43 GMT)
On the Difficulty of Membership Inference Attacks [11.2] 近年の研究では,深層モデルに対するMI攻撃が提案されている。
明らかな成功にもかかわらず、これらの研究は正のクラス(メンバークラス)の正確さ、正確さ、リコールのみを報告している。
報告されていない偽陽性率や誤警報率(FAR)に悩まされているため,MI攻撃の報告方法が誤解を招くことが多い。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 20:17:22 GMT)
The Strategic Perceptron [11.1] 正であると分類されたい戦略エージェントが存在する場合、パーセプトロンアルゴリズムはエージェントの真の位置を観察できないかもしれない。
2つの解の間に永久に振動する予測器の例を示す。
私たちの主な貢献は、戦略エージェントの存在下で多くの誤りを犯すPerceptronスタイルのアルゴリズムの修正です。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 21:50:17 GMT)
Update Frequently, Update Fast: Retraining Semantic Parsing Systems in a
Fraction of Time [11.0] 微調整により,スクラッチからトレーニングしたモデルの性能を10%未満の時間で一致させることができることを示す。
提案手法がFacebook TOPとSNIPSデータセットの複数分割に対して有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 16:33:55 GMT)
TICaM: A Time-of-flight In-car Cabin Monitoring Dataset [10.8] TICaMは、単一の広角深度カメラを使用して車両内部の監視のための飛行中キャビンモニタリングデータセットです。
運転中の動作の総括的リストを記録し,マルチモーダルなラベル付き画像を提供する。
実際の記録に加えて,同種の画像とアノテーションを用いた車内キャビン画像の合成データセットを提供する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 10:48:45 GMT)
Spatially Dependent U-Nets: Highly Accurate Architectures for Medical
Imaging Segmentation [10.8] 解剖学的構造に固有の空間的コヒーレンスを利用する新しいディープニューラルネットワークアーキテクチャを紹介します。
提案手法は,分割画素/ボクセル空間における長距離空間依存性を捉えるのに有効である。
本手法は一般的に使用されるU-NetおよびU-Net++アーキテクチャに好適に作用する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 10:37:20 GMT)
Handling Missing Observations with an RNN-based Prediction-Update Cycle [10.5] 追跡などのタスクでは、時系列データは必然的に観察を欠いている。
本稿では,動作状態推定のための全時間フィルタリングサイクルを提供するRNNベースのアプローチを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 11:55:10 GMT)
Delving into Variance Transmission and Normalization: Shift of Average
Gradient Makes the Network Collapse [9.8] 分散伝送の視点からバッチ正規化(BN)の効果を説明します。
平均勾配のシフトを解決するために,PWS(Parametric Weights Standardization)を提案する。
pwsは出力を正規化せずにネットワークを高速に収束させることができる。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 05:40:46 GMT)
LaneAF: Robust Multi-Lane Detection with Affinity Fields [9.6] 本研究では,2値セグメンテーションマスクと画素間親和性フィールドの予測を含むレーン検出手法を提案する。
親和性フィールドは、バイナリマスクとともに、後処理ステップで対応するレーンインスタンスに水平および垂直にレーンピクセルをクラスタリングするために使用することができる。
提案手法は,tusimpleベンチマークの最先端の手法と同等に動作し,挑戦するculaneデータセットに新たな最先端の手法を設定する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 17:43:19 GMT)
ZS-IL: Looking Back on Learned ExperiencesFor Zero-Shot Incremental
Learning [9.5] データストリームで新しいクラスが発生するたびに過去の体験を提供するオンコール転送セットを提案します。
ZS-ILは、よく知られたデータセット(CIFAR-10、Tiny-ImageNet)において、Task-ILとClass-ILの両方で大幅にパフォーマンスが向上している。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 22:43:20 GMT)
Learning to Robustly Negotiate Bi-Directional Lane Usage in
High-Conflict Driving Scenarios [9.5] 我々は、平等な権利と優先順位のエージェント間の交渉を必要とする、以前考慮されていない、しかし日常的で、高紛争の運転シナリオを紹介します。
マルチエージェント強化学習(MARL)を用いて、監視できないほど協力性のある対向車両と強固に交渉する方針を訓練します。
DASACを使用することで、99%以上と想定されるシナリオの交渉とトラバースに成功できることが示されています。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 14:46:43 GMT)
On the Robustness of Monte Carlo Dropout Trained with Noisy Labels [9.1] 認識の不確実性技術は、ノイズラベルでトレーニングされた場合、不確実性推定のないニューラルネットワークと比較して堅牢である。
我々はモンテカルロ・ドロップアウト(MCDropout)に注目し,ノイズラベルでトレーニングした場合になぜ堅牢かを検討する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 16:52:42 GMT)
Open Domain Question Answering over Tables via Dense Retrieval [9.0] 回収者の効果的な事前訓練手順を提示し、採掘されたハードネガティブで検索品質を向上させます。
その結果,検索器は検索結果を72.0から81.1@10に改善し,エンドツーエンドのQAは33.8から37.7まで,BERTベースの検索器よりも向上した。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 17:01:04 GMT)
Nanoscale vector AC magnetometry with a single nitrogen-vacancy center
in diamond [8.6] ナノスケールでの交流磁場の検出は、基礎物理学から材料科学まで幅広い応用において重要である。
ダイヤモンド中の窒素空孔中心のような孤立量子スピン欠陥は、高い感度で所望の空間分解能を達成することができる。
本稿では,交流磁場のベクトル成分を再構成するために単一のNVを利用するプロトコルを提案し,実験的に実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 17:48:40 GMT)
Extracting the Unknown from Long Math Problems [8.2] 長い数学問題の仕様における未知の認識タスクを通じて問題理解を容易にする計算手法を提案する。
実験の結果,学習モデルがタスクに対して強い結果をもたらすことが示され,長い数学問題を理解するための人間の解釈可能でモジュール的なアプローチへの第一歩として期待できる。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 17:51:10 GMT)
Retinal-inspired Filtering for Dynamic Image Coding [7.8] このフィルターの構造は、選択的に脳に情報を送信することができる網膜のモデルに触発されます。
非SPAMフィルタは網膜経路を模倣し、ダイナミックエンコーディング/復号システムに必要な情報を抽出する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 10:39:47 GMT)
Explaining Black-Box Algorithms Using Probabilistic Contrastive
Counterfactuals [7.7] ブラックボックス決定システムを説明するための因果性に基づく原則的アプローチを提案する。
本稿では,変数の直接的および間接的影響が,アルゴリズムによる決定に与える影響を定量的に示す。
このような反事実は,アルゴリズムの決定に負の影響を受ける個人に対して,どのように行動可能なリコースを提供できるかを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 16:20:21 GMT)
The Representation Theory of Neural Networks [7.7] ニューラルネットワークは、量子表現の数学的理論によって表現できることを示す。
ネットワーククイバーが共通のニューラルネットワークの概念に優しく適応していることを示します。
また、ニューラルネットワークがデータから表現を生成する方法を理解するためのクイバー表現モデルも提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 19:20:35 GMT)
SparseGAN: Sparse Generative Adversarial Network for Text Generation [7.6] 本稿では,識別器への入力として意味解釈可能ながスパース文表現を生成するスパースGANを提案する。
このような意味豊かな表現により、効率の良い対人訓練のための不要なノイズを低減できるだけでなく、学習過程全体を完全に差別化できる。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 04:44:43 GMT)
Gamified and Self-Adaptive Applications for the Common Good: Research
Challenges Ahead [7.5] 動機付けデジタルシステムは、エンドユーザーが共通の目標に向かって行動的変化を促進できる能力を提供します。
本稿では,自律・マルチエージェントシステムの基盤となる原理をどのように活用して,マルチカオスモチベーションシステムを構築するか,というビジョンを提案する。
MAPE-Kループに基づく一般的なフレームワークの初期バージョンと、私たちのビジョンの実装のための研究ロードマップを特徴づける一連の研究課題を紹介します。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 18:56:44 GMT)
Transforming Exploratory Creativity with DeLeNoX [7.4] DeLeNoXは、独自の進化する面白さ基準に従って制約空間にアーティファクトを作成するシステムです。
本論文では、DeLeNoXを2次元アーケード型コンピュータゲームでの使用に適した宇宙船の作成に適用する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 10:39:29 GMT)
Online Baum-Welch algorithm for Hierarchical Imitation Learning [7.3] オプションフレームワークで階層的な模倣学習を行うためのオンラインアルゴリズムを提案する。
このアプローチは離散環境と連続環境の両方でうまく機能することを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 22:03:25 GMT)
A Federated Learning Framework in Smart Grid: Securing Power Traces in
Collaborative Learning [7.2] 本稿では,個別の電力トレースを漏らすことなく,消費電力パターンの協調機械学習を実現するスマートグリッドの連合学習フレームワークを提案する。
ケーススタディによると、Paillierのような適切な暗号化方式では、提案されたフレームワークから構築された機械学習モデルは、損失がなく、プライバシーを保ち、効果的である。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 14:06:21 GMT)
Project-Level Encoding for Neural Source Code Summarization of
Subroutines [6.9] コード要約のモデルを改善するプロジェクトレベルのエンコーダを提案する。
我々はこの表現を用いて、最先端のニューラルネットワーク要約技術のエンコーダを強化する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 06:01:07 GMT)
Automatic Pulmonary Artery and Vein Separation Algorithm Based on
Multitask Classification Network and Topology Reconstruction in Chest CT
Images [6.7] 胸部CT像から肺動脈と静脈を自動的に分離する新しい方法を提案する。
提案手法は非コントラスト胸部CTの平均精度96.2%を達成した。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 11:25:45 GMT)
Partitioned hybrid learning of Bayesian network structures [6.7] 分割ハイブリッドグリーディ探索(pHGS)を用いたベイズネットワーク構造学習のための新しいハイブリッド手法の開発
実験結果は,多くの最先端構造学習アルゴリズムに対して,phgの優れた経験的性能を示す。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 21:34:52 GMT)
ISTA-Net++: Flexible Deep Unfolding Network for Compressive Sensing [6.6] 本稿では,ISTA-Net++と呼ばれる,エンドツーエンドのフレキシブルなISTAアンフォールディングディープネットワークを提案する。
本モデルでは,1つのモデルを用いて,異なる比のCS問題,すなわちマルチ比のタスクを扱うことの適応性を享受する。
4つのデータセットに関する実験では、ISTA-Net++は定量的指標と視覚的品質の両方の観点から最先端の結果を達成することが示されています。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 03:09:05 GMT)
Data Cleansing for Deep Neural Networks with Storage-efficient
Approximation of Influence Functions [6.5] 推論スコアを計算するためのトレーニングフェーズにパラメータを格納するキャッシュファイルを削減する方法を提案する。
分類に関する実験では、MNISTデータセットを用いたトレーニングのキャッシュサイズが1.236MBである。
ニューラルネットワークコンソールを使わずに自動MLツール上で,インフルエンススコアを計算するための単純で汎用的な手法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 13:08:46 GMT)
Sympathetic cooling of a radio-frequency LC circuit to its ground state
in an optoelectromechanical system [6.1] 光電気力学システムを用いて、マクロ波LC回路のレーザー冷却に関する完全な理論を提案する。
LC共振器をその量子基底状態まで冷却できる最適パラメータ状態を決定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 16:18:04 GMT)
Deep Neural Networks Learn Meta-Structures to Segment Fluorescence
Microscopy Images [5.9] 本研究では,ラベル画像で学習したディープニューラルネットワーク(dnn)が,ほぼ同じセグメンテーション性能をもたらすことを見出した。
ランダムラベルによって訓練されたDNNの学習行動とメタ構造の特性を動機として,教師なしセグメンテーションモデルを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 05:43:34 GMT)
Statistically-Robust Clustering Techniques for Mapping Spatial Hotspots:
A Survey [5.2] これらの領域が必要とするクラスタリング技術は、経済と社会のコストが高いため、従来のクラスタリング手法とは異なる。
この分野で開発されたモデルとアルゴリズムの最新情報と詳細なレビューを紹介します。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 17:22:30 GMT)
Adaptive Degradation Process with Deep Learning-Driven Trajectory [5.1] RUL(Remaining useful Life)推定は、インテリジェントな予測保守と健康管理の実装において重要な要素である。
本論文では, ハイブリットDNNベースの予後予測モデルを開発し, 適応ドリフトを用いてシステム劣化を特徴づける。
LSTM-CNNエンコーダデコーダを開発し、ノイズ係数とドリフト係数を併用して将来の劣化軌道を予測し、ベイズ推論により適応ドリフトを更新する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 06:00:42 GMT)
Forest Fire Clustering: Cluster-oriented Label Propagation Clustering
and Monte Carlo Verification Inspired by Forest Fire Dynamics [4.6] 本稿では,ロバストクラスタを見つけるだけでなく,各データポイントのラベルに対する信頼性スコアを提供する新しい手法を提案する。
具体的には,森林火災後のモデルにラベル伝播クラスタリングを再構成した。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 13:02:37 GMT)
Carton dataset synthesis based on foreground texture replacement [4.6] 本稿では,ソースデータセットの前景テクスチャを,ターゲットデータセットの前景インスタンステクスチャに置き換える画像合成手法を提案する。
この方法は、ターゲットデータセットを大幅に強化し、モデルの性能を向上させることができる。
実験では、新しい画像合成法により、少なくともRetinaNetで4.3%sim6.5%、高速R-CNNで3.4%sim6.8%のAPが大幅に向上する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 08:59:02 GMT)
A Link between Coding Theory and Cross-Validation with Applications [4.5] 離散ペアアウトクロスバリデーション(LPOCV)に基づく推定器がnullの下でどのように振る舞うかを検討する。
学習アルゴリズムがLPOCV誤差をゼロにすることのできるデータのサンプルに対して、異なる固定比例ラベルの割り当ての最大数を示す。
これらの結果は、2つのクラスを区別する学習アルゴリズム能力のための新しいLPOCVベースの統計テストの設計への道を開く。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 13:57:45 GMT)
Stability and Deviation Optimal Risk Bounds with Convergence Rate
$O(1/n)$ [4.1] 経験的リスク最小化法で有効な強く凸およびLipschitz損失に対する$O(log n/n)$の確率に拘束される高い確率過剰リスクを示す。
O(log n/n)$ 高確率過剰リスク境界が、通常の滑らかさの仮定なしで強い凸やリプシッツ損失の場合の射影勾配降下に対してどのように可能かについて論じる。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 17:28:40 GMT)
Temporal Feature Networks for CNN based Object Detection [4.1] 我々は,建築調査から得られた知見に基づく時間的特徴ネットワークを提案する。
このネットワークは、これらのイメージに時間情報がないため、ImageNet情報に基づく事前トレーニングなしで、ゼロからトレーニングされる。
このネットワークに基づくオブジェクト検出器は、KITTIオブジェクト検出データセットの評価におけるベースラインおよび競合結果として、非時間対応に対して評価される。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 22:39:42 GMT)
Hardware Acceleration of Explainable Machine Learning using Tensor
Processing Units [3.5] 処理ユニット(TPU)を用いた説明可能な機械学習(ML)を加速するための新しいフレームワークを提案する。
このフレームワークは、行列畳み込みとフーリエ変換の相乗効果を利用し、行列計算を加速するTPUの自然能力を最大限に活用する。
提案手法は幅広いMLアルゴリズムに適用可能であり、TPUベースのアクセラレーションの有効活用は、リアルタイム結果の解釈につながる可能性があります。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 15:11:45 GMT)
Fast Approximate Spectral Normalization for Robust Deep Neural Networks [3.5] 本稿ではフーリエ変換と層分離に基づくスペクトル正規化の近似アルゴリズムを提案する。
我々のフレームワークは、最先端のスペクトル正規化と比較して、時間効率(60%)とモデル頑健(平均61%)の両方を著しく改善することができる。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 15:35:45 GMT)
Quantum Zeno Effect in Heisenberg Picture and Critical Measurement Time [3.4] それぞれの測定期間の$tau_m$は、動的アプローチによって量子ゼノ効果に現れると予測する。
モデルのない臨界測定時間が存在し、$tau_m$が特別な値を取ると量子ゼノ効果は起こらない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 13:58:33 GMT)
ast2vec: Utilizing Recursive Neural Encodings of Python Programs [3.1] 我々はPythonの構文木をベクトルとバックにマッピングするニューラルネットワークであるast2vecを紹介した。
Ast2vecは50万近い初心者プログラマーのプログラムで訓練されている。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 06:53:52 GMT)
Hidden Technical Debts for Fair Machine Learning in Financial Services [3.0] asfintechのような高度に規制された業界では、保護されたグループや個人を差別する機械学習システムのリスクが懸念されている。
これらの懸念に対処するため、研究者は様々な数学的公正度とバイアス軽減アルゴリズムを導入した。
本稿では,生産環境における技術的負債の隠蔽と適正なMLシステム構築の課題について論じる。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 01:11:01 GMT)
Recovery of Joint Probability Distribution from one-way marginals: Low
rank Tensors and Random Projections [3.0] 統合確率質量関数(PMF)推定は、基本的な機械学習問題である。
本研究では、トモグラフィーのアイデアを用いたPMF推定問題に、データのランダムな投影をリンクする。
一方向マージンからテンソルの因子を回復するための新しいアルゴリズムを提供し、様々な合成データセットと実世界のデータセットを横断してテストし、推定された分類モデル上でMAP推論を行う。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 14:00:57 GMT)
A Survey of Hand Crafted and Deep Learning Methods for Image Aesthetic
Assessment [2.9] 本稿では,最近の自動画像美学評価技術について文献的考察を行う。
伝統的なハンドクラフトとディープラーニングベースのアプローチが多数レビューされています。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 07:00:56 GMT)
Phantom Bethe roots in the integrable open spin $1/2$ $XXZ$ chain [2.7] 開可積分$XXZ$ハイゼンベルクスピン鎖に対するベーテ・アンザッツ方程式の解について検討する。
ファントム Be 根はベーテ状態のエネルギーに寄与しないので、エネルギーは残りの正規励起によってのみ決定される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 20:29:50 GMT)
Channel Scaling: A Scale-and-Select Approach for Transfer Learning [2.6] 予め訓練されたニューラルネットワークを用いた転送学習は、医学画像解析における分類器の訓練のための一般的な戦略である。
本稿では,チャネルスケーリング層を導入して,ネットワークを効率的に構築する手法を提案する。
このフレームワークは、L1正規化とスケーリングウェイトに対するしきい値の閾値を付与することにより、事前訓練されたモデルから不要な特徴チャネルを反復的に除去する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 23:26:57 GMT)
Global Models for Time Series Forecasting: A Simulation Study [2.6] 自動回帰(AR)や季節ARのような単純なデータ生成プロセス(DGP)からカオスロジスティックマップ、自己興奮型閾値自動回帰、マッキーグラス方程式といった複雑なDGPまで、時系列をシミュレートする。
データセットの長さと系列数は、さまざまなシナリオで変化します。
我々はこれらのデータセットに対して,Recurrent Neural Networks (RNN), Feed-Forward Neural Networks, Pooled Regression (PR) Model, Light Gradient Boosting Models (LGBM)などの大域的予測モデルを用いて実験を行った。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 03:39:03 GMT)
Optimization for Oriented Object Detection via Representation Invariance
Loss [2.5] 主流の回転検出器は、回転物体を表すために指向境界ボックス(OBB)または四方境界ボックス(QBB)を使用する。
回転物体に対する境界ボックス回帰を最適化するために,Representation Invariance Loss (RIL)を提案する。
本手法は,リモートセンシングデータセットとシーンテキストデータセットの実験において,一貫性と大幅な改善を実現する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 07:55:33 GMT)
Performance Bounds for Neural Network Estimators: Applications in Fault
Detection [2.4] ニューラルネットワークの堅牢性を定量化し,モデルに基づく異常検知器の構築とチューニングを行った。
チューニングでは,通常動作で想定される誤報発生率の上限を具体的に提示する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 19:23:08 GMT)
Tackling Racial Bias in Automated Online Hate Detection: Towards Fair
and Accurate Classification of Hateful Online Users Using Geometric Deep
Learning [2.4] 本論文では, ソーシャルネットワーク情報を取り入れることで, より公平で正確なヘイトフルなユーザ検出システムの開発方法を検討する。
ジオメトリックディープラーニングは、情報豊富なネットワーク表現を動的に学習し、見えないノードに一般化することができる。
最も正確で公平な分類器を生成し、AUCのスコアはデータセット全体の90.8%である。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 13:08:11 GMT)
SuSketch: Surrogate Models of Gameplay as a Design Assistant [1.9] 本稿では,一対一のシューティングレベルの設計ツールであるsusketchを紹介する。
SuSketchは、特定のキャラクタークラスの2人の競合プレイヤーのゲームプレイ予測をデザイナーに提供します。
インターフェイスにより、デザイナーは人工的にインテリジェントなクリエイターと並んで作業できます。
16人のゲーム開発者によるユーザー調査では、このツールは使いやすく、SuSketchをよりアクセスしやすく説明しやすくする必要性を強調しました。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 11:05:27 GMT)
Evaluating glioma growth predictions as a forward ranking problem [1.8] 本稿では,空間浸透パターンに着目した成長予測評価の枠組みを提案する。
モデルパラメータの適合度が向上しても予測能力が向上しないことを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 08:21:21 GMT)
3D Reconstruction and Alignment by Consumer RGB-D Sensors and Fiducial
Planar Markers for Patient Positioning in Radiation Therapy [1.8] 本稿では,安価な消費者レベルのRGB-Dセンサを用いた迅速かつ安価な患者位置決め法を提案する。
提案手法は,手持ちのRGB-Dセンサから記録された実時間,人工的,自然な視覚的ランドマークを融合する3次元再構成手法に依存する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 20:20:59 GMT)
A Deep Learning Approach for Active Anomaly Detection of Extragalactic
Transients [1.7] 本稿では,シミュレーションしたルビン天文台の銀河外過渡現象をエンコードする変分リカレントオートエンコーダニューラルネットワークを提案する。
1,129,184のイベントを,孤立林を用いて推定した異常スコアに基づいてランク付けした。
我々のアルゴリズムは、ピーク前にこれらの過渡現象を異常と識別することができ、リアルタイムの追従研究を可能にしている。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 18:02:19 GMT)
Requirement Engineering Challenges for AI-intense Systems Development [1.7] 重要な課題は、複雑なAIインテリジェンスシステムやアプリケーションの振る舞いと品質特性の定義と保証に関係している、と私たちは主張する。
産業、輸送、ホームオートメーションに関連する複雑なAIインテンシングシステムおよびアプリケーションに関連するユースケースから4つの課題領域を導き出します。
これらの課題を解決することは、複雑なAIインテンシングシステムやアプリケーションの開発アプローチに新しい要件エンジニアリング手法を統合するプロセスサポートを暗示します。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 07:29:58 GMT)
Membership Inference Attack on Graph Neural Networks [1.6] 我々は、トレーニングされたGNNモデルが、トレーニングされたEmphmemberノードに関する情報を漏洩させる方法について焦点を当てる。
訓練されたモデルの後部を利用した最も単純な攻撃モデルを選択する。
意外で心配な事実は、ターゲットモデルがうまく一般化しても攻撃が成功することである。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 21:12:16 GMT)
The compatibility dimension of quantum measurements [1.5] Schr"odinger の図では、この概念は部分空間上でサポートされている量子状態のアンサンブルとの整合性をテストするものである。
我々は2つの正規直交基底、特に相互に偏りのない基底の場合を詳細に分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 19:32:09 GMT)
The Implications of the No-Free-Lunch Theorems for Meta-induction [1.4] no-free-lunch theorems (NFL) は (meta) 誘導の問題に大きく影響する。
代わりに誘導アルゴリズムの一般化誤差間の統計的相関を懸念する無料のランチの豊富なセットがあります。
シュルツが提唱する先行は、ビットパターンよりもビット周波数に一様であり、統計物理学における何千もの実験によって矛盾している。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 15:53:00 GMT)
Lindblad equation approach to the optimal working point in
nonequilibrium stationary states of an interacting electronic one-dimensional
system: Application to the spinless Hubbard chain in the clean and in the
weakly disordered limit [1.1] 最適作業点が, チェーンと貯水池の結合に対する定常電流の依存性に現れることを示す。
最適作業点は、鎖の局所的な欠陥や限られたクエンチド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, 22 Mar 2021 16:08:11 GMT)
The Quantum Union Bound made easy [1.1] ガオの量子ユニオン境界とジェントルシーケンス測定の定理の短い証明を与える。
Gao's Quantum Union Bound and Gentle Sequential Measurement theorems (英語)
Gao's Quantum Union Bound and Gentle Sequential Measurement theorems (英語)
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 19:21:47 GMT)
Spatio-Temporal Neural Network for Fitting and Forecasting COVID-19 [1.1] 我々は、2020年の世界的な新型コロナウイルス感染拡大を予測するため、時空間ニューラルネットワーク(STNN)を構築した。
拡張空間状態STNN(STNN-A)と入力ゲートSTNN(STNN-I)の2つの改良されたSTNNアーキテクチャを提案する。
数値シミュレーションにより、STNNモデルはより正確なフィッティングと予測を提供し、空間データと時間データの両方を扱うことにより、他の多くのモデル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, 22 Mar 2021 13:59:14 GMT)
Distance-Geometric Graph Convolutional Network (DG-GCN) for
Three-Dimensional (3D) Graphs [0.9] 距離幾何学グラフ表現に基づくメッセージパッシンググラフ畳み込みネットワークを提案する。
距離からフィルタ重みの学習を可能にし、3次元グラフの幾何学をグラフ畳み込みに組み込む。
本研究は3次元グラフ,特に分子グラフ上でのエンドツーエンドディープラーニングにおけるDG-GCNの有用性と価値を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 17:53:03 GMT)
Semi-device-independent certification of entanglement in superdense
coding [0.8] 準備と測定のシナリオとしての超デンス符号化の定式化により、半デバイスに依存しない絡み合いの目撃者を提供することができる。
また、共有量子状態に対して、スーパーデンス符号化プロトコルの成功確率を効率的に最適化する半定値プログラムの定式化も提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 19:25:13 GMT)
Learning Accurate Business Process Simulation Models from Event Logs via
Automated Process Discovery and Deep Learning [0.8] データ駆動シミュレーション(DDS)メソッドは、イベントログからプロセスシミュレーションモデルを学ぶ。
ディープラーニング(DL)モデルは、このような時間的ダイナミクスを正確に捉えることができる。
本稿では,イベントログからプロセスシミュレーションモデルを学ぶためのハイブリッド手法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 15:34:57 GMT)
Triage and diagnosis of COVID-19 from medical social media [0.7] 本研究は、患者が発行したソーシャルメディア投稿から新型コロナウイルスのトリアージと診断のためのエンドツーエンドの自然言語処理パイプラインを開発することを目的とする。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 13:46:16 GMT)
Detecting Racial Bias in Jury Selection [0.7] APMリポートは歴史的裁判所の記録を照合し、州が潜在的な陪審員に人種的偏見を見せているかどうかを判断した。
この分析では、レースが重要な要因であるという結論を下向きのロジスティック回帰を用いた。
最適特徴選択(Optimal Feature Selection)を用いて、世界の特徴の最適サブセットを特定し、ストライク決定に人種的偏見があることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 13:47:33 GMT)
Transfer Learning with Ensembles of Deep Neural Networks for Skin Cancer
Classification in Imbalanced Data Sets [0.7] 本稿では,複数のcnnモデルが事前学習され,一部は手元のデータでのみトレーニングされる,新しいアンサンブルベースのcnnアーキテクチャを提案する。
提案手法の性能は, F1測定法, ROC曲線下の領域 (AUC-ROC) およびPR曲線下の領域 (AUC-PR) で評価する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 06:04:45 GMT)
Tiny Transformers for Environmental Sound Classification at the Edge [0.6] 本研究は,エッジにおける環境音の分類分野における音響モデルの訓練手法を提案する。
具体的には、トランスフォーマーの設計とトレーニングを行い、オフィスのサウンドをオーディオクリップに分類します。
その結果、BERTベースのトランスフォーマーはメルスペクトログラムで訓練され、99.85%のパラメータでCNNより優れていた。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 20:12:15 GMT)
Demographic Aware Probabilistic Medical Knowledge Graph Embeddings of
Electronic Medical Records [0.6] 電子医療記録(EMR)から構築された医療知識グラフ(KG)には、患者や医療機関に関する豊富な情報が含まれている。
DarLINGは、患者の人口統計を対応するハイパープレーンと関連付けることによって、医療現場に人口統計を明示的に組み込む人口統計認識医療KG埋め込みフレームワークです。
EMRデータから構築した医用KGを用いた治療薬のリンク予測によるDARlingの評価を行い,既存のKG埋め込みモデルと比較して優れた性能を示した。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 15:45:05 GMT)
Feature Selection for Imbalanced Data with Deep Sparse Autoencoders
Ensemble [0.5] クラスの不均衡は、学習アルゴリズムの多くのドメインアプリケーションで一般的な問題です。
本稿では,Deep Sparse AutoEncoders Ensembleの再構成誤差に基づいて,フィルタFSアルゴリズムのランク付け機能を提案する。
サンプルサイズの異なる高次元データセットに対する実験において,本アルゴリズムの有効性を実証的に実証した。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 09:17:08 GMT)
Bridging the gap between supervised classification and unsupervised
topic modelling for social-media assisted crisis management [0.5] Twitterなどのソーシャルメディアは、自然災害時に危機管理者や被災者に貴重な情報を提供します。
機械学習は、危機時に共有される大量のメッセージから情報を構造化および抽出するのに役立ちます。
bertembedsが危機関連ツイートの分類を微調整することで,新たな危機に効果的に対応できることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 13:30:39 GMT)
Chook -- A comprehensive suite for generating binary optimization
problems with planted solutions [0.5] Chook(チョーク)は、チューナブルな複雑性の個別の最適化問題を、事前の既知のソリューションで生成するツールである。
Chookは、ソリューションの植え付けのためのクロスプラットフォームの統合環境を提供する。
様々なプランティングスキームと調整可能な硬度のサポートにより、ユーザは様々なグラフトポロジで幅広い複雑さの問題を発生させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 00:09:15 GMT)
Evolving Continuous Optimisers from Scratch [0.5] この研究は遺伝的プログラミングを用いて連続的なオプティマイザの空間を探索する。
検索スペースを広くするために、Pushを使ってオプティマイザをスクラッチから進化させる。
結果のオプティマイザは多様であることが判明し、最適化された風景を探索する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 11:54:17 GMT)
Predicting brain-age from raw T 1 -weighted Magnetic Resonance Imaging
data using 3D Convolutional Neural Networks [0.5] 脳の磁気共鳴イメージング(MRI)データに基づく年齢予測は、脳疾患や老化の進行を定量化するバイオマーカーである。
現在のアプローチでは、voxelを標準化された脳アトラスに登録するなど、複数の前処理ステップでデータを準備する。
ここでは、ResNetアーキテクチャに基づく3D Convolutional Neural Network(CNN)について、未登録のT1重み付きMRIデータに基づいてトレーニングします。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 09:48:34 GMT)
Variational quantum compiling with double Q-learning [0.4] 強化学習(RL)に基づく変分量子コンパイル(VQC)アルゴリズムを提案する。
エージェントは、ネイティブゲートアルファベットとそれらが行う量子ビットから、二重Q学習によって順次量子ゲートを選択するように訓練される。
NISQデバイスのデコヒーレンスプロセスとゲートノイズによる量子アルゴリズムのエラーを減らすことができます。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 06:46:35 GMT)
Valuing Exotic Options and Estimating Model Risk [0.3] 本稿では,ボラティリティ面上の点をニューラルネットワークに入力する特徴点とする代替手法を検討する。
これをボラティリティ・フィーチャー・アプローチ(VFA)と呼ぶ。
ニューラルネットワークの開発に事前の計算時間が投資されると、VFAを使用したエキゾチックなオプションの評価は非常に速くなります。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 05:03:28 GMT)
A Large-scale Dataset for Hate Speech Detection on Vietnamese Social
Media Texts [0.3] ViHSDは、ソーシャルネットワーク上でヘイトスピーチを自動的に検出する人間アノテーション付きデータセットである。
このデータセットには30,000以上のコメントが含まれており、データセットの各コメントにはCLEAN、OFENSIVE、HATEの3つのラベルの1つが含まれている。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 00:55:47 GMT)
Numerical comparisons between Bayesian and frequentist low-rank matrix
completion: estimation accuracy and uncertainty quantification [0.3] Bayesainのアプローチと最近導入された脱バイアス推定器を比較します。
入力に対する非バイアス推定器によって明らかにされる信頼区間の長さは、考えられる信頼区間の長さよりも絶対的に短い。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 12:02:00 GMT)
A New Efficient Numbering System : Application to Numbers Generation and
Visual Markers Design [0.3] 提案されたOILUシンボリックは、多面数分割プロセスに基づく新しい種類の数列を生成することができる。
新しいビジュアルマーカーは、拡張現実とUAVのナビゲーションアプリケーションに非常に必要です。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 11:06:54 GMT)
On the Role of System Software in Energy Management of Neuromorphic
Computing [0.2] 我々は、ニューロンとシナプスが消費するエネルギーと、相互接続上の通信スパイクで消費されるエネルギーを考慮し、ニューロモルフィックハードウェアのエネルギー消費を定式化する。
次に、ニューロンとシナプスを計算資源に配置し、エネルギー消費量を減らすための単純なマッピング手法を定式化する。
10個の機械学習アプリケーションを用いて本手法を評価し,提案手法がニューロモルフィックコンピューティングシステムのエネルギー消費を著しく減少させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 23:31:43 GMT)
An Efficient Shared-memory Parallel Sinkhorn-Knopp Algorithm to Compute
the Word Mover's Distance [0.2] Word Mover's Distance (WMD) は、2つの文書間の意味的相違を測定するメトリクスである。
我々は、他の多くの文書に対して、ある文書のWMDを計算するための共有メモリ並列アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 20:35:08 GMT)
Online and Real-time Object Tracking Algorithm with Extremely Small
Matrices [0.2] オンラインおよびリアルタイムオブジェクト追跡は、一連のビデオシーケンス内のオブジェクトをリアルタイムで追跡するために使用できる興味深いワークロードである。
本稿では,共有メモリマルチコア上でのSORT(Simple Online and Real-time Tracking)アプリケーションの並列化について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 18:03:09 GMT)
#LaCulturaNonsiFerma: Report on Use and Diffusion of #Hashtags from the
Italian Cultural Institutions during the COVID-19 outbreak [0.0] 本報告では, イタリア文化遺産機関が, イタリアにおける新型コロナウイルスロックダウン期間中に, 文化コンテンツの普及・伝達に使用する#ハッシュタグの分析を行った。
ソーシャルメディアを用いて,ユーザのサポートとエンゲージメントを行う活動が提案されている。
その結果,一方のイタリア機関はパンデミックのシナリオに適応する上で非常に積極的であり,他方のユーザの反応は,提案した活動への参加を非常に肯定的に増加させた。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 14:02:57 GMT)
n-hot: Efficient bit-level sparsity for powers-of-two neural network
quantization [0.0] パワーオブツー(PoT)量子化は、リソース制約ハードウェア上でのディープニューラルネットワークのビット演算数を減少させる。
PoT量子化は、表現能力が限られているため、深刻な精度低下を引き起こす。
メモリ効率の高い方法で精度とコストを両立した効率的なPoT量子化方式を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 10:13:12 GMT)
Unsupervised collaborative learning based on Optimal Transport theory [0.0] 協調学習は近年,非常に大きな成果を上げている。
交換が必要な情報の種類、停止の基準、適切な協力者を選択する方法など、まだいくつかの問題に苦しんでいます。
本論文では, 最適輸送理論に触発された新たなアプローチにより, コラボレーションの質の向上と課題の解決を目指す。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 17:28:50 GMT)
Universal tripartite entanglement in one-dimensional many-body systems [0.0] トリパルタイト絡みの2つの非負測度を g$ と $h$ で導入する。
非零$g$または$h$の状態が非自明な三部構造絡みを持つことを示す構造定理を証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 18:47:23 GMT)
Two-orbital quantum discord in fermion systems [0.0] 自然軌道対間の量子相関は対のテンソルがゼロであるときに消失することを示す。
非自然軌道ベースで量子不協和を求める。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 09:48:09 GMT)
There is Plenty of Room for THz Tunneling Electron Devices Beyond the
Transit Time Limit [0.0] トンネル電子デバイスは、小さな信号条件下であっても、そのような高周波数で本質的に非線形であることを示す。
これらの固有非線形性は、多くのTHzアプリケーションにおいて、トンネル装置の経路を開くことで、欠点よりも有利であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 13:09:11 GMT)
Text-to-speech for the hearing impaired [0.0] テキスト音声(TTS)システムは、受信端で補正するのではなく、音源の聴覚損失を補うことができる。
本研究では,高分解能時間,周波数,レベルにおいて,音質を正常な知覚に復元するアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 12:33:59 GMT)
Single-photon source with ultranarrow linewidth manipulated by coherent
fields [0.0] 蛍光光子の線幅は、発光器の固有の線幅によって必ずしも制限されないことを示す。
フィルタの応答や検出装置の応答を帯域幅接近でシミュレートすることにより、超狭SPSの実現を確認することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 13:01:49 GMT)
Robust and fast post-processing of single-shot spin qubit detection
events with a neural network [0.0] 我々は、単発スピン検出イベントの集合を分類するためにニューラルネットワークを訓練する。
その結果,Rabi-oscillationの可視性は7%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 12:21:57 GMT)
Relativistic time-dependent quantum dynamics across supercritical
barriers for Klein-Gordon and Dirac particles [0.0] Klein-Gordon方程式とDirac方程式の超臨界障壁におけるウェーブパレットダイナミクスについて検討する。
スピン0粒子の場合、MSEは分岐し、散乱基底関数に対する通常の接続公式の使用を無効にする。
この時間依存的な電荷挙動は、第1の量子化環境でクラインパラドックスを適切に説明できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 14:21:33 GMT)
Probabilistic Grammars for Equation Discovery [0.0] 本稿では,確率論的文脈自由文法を方程式発見に用いることを提案する。
確率文法は、パーシモニー原理をエレガントかつ柔軟に定式化するために用いられる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 10:53:27 GMT)
PriorityCut: Occlusion-guided Regularization for Warp-based Image
Animation [0.0] 自己監視画像アニメーションアプローチは、駆動ビデオの動作に応じてソースイメージを警告し、塗り込みによりワーピングアーティファクトを復元する。
本稿では,ワープ画像のアニメーションに対するCutMixの効果について予備的検討を行う。
ワープ画像アニメーションを正規化するために、前景の上位Kパーセントの画素を使用する新しい拡張手法であるPriorityCutを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 06:05:20 GMT)
Prediction of lung and colon cancer through analysis of
histopathological images by utilizing Pre-trained CNN models with
visualization of class activation and saliency maps [0.0] 大腸癌と肺癌は、個人が世界中で持続している最も危険で危険な病気の1つです。
本稿では,現在トレーニング中のCNNモデルを用いて肺癌と大腸癌の鑑別を行う。
モデル性能は、精度、リコール、f1score、精度、aurocスコアで評価される。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 20:06:27 GMT)
Part of speech and gramset tagging algorithms for unknown words based on
morphological dictionaries of the Veps and Karelian languages [0.0] 単語に音声タグの一部を割り当てるアルゴリズムと、単語に文法的特性を提示する。
これらのアルゴリズムの精度を評価し,比較した。
95.3%のヴェプシアン語と90.7%のカレリア語がアルゴリズムによって正しい文法を割り当てられた。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 13:58:46 GMT)
Parameter Concentration in Quantum Approximate Optimization [0.0] 最適QAOA回路パラメータは問題の大きさの逆として集中していることがわかった。
p=1,2$(それぞれ2パラメータと4パラメータに対応)の変動状態の準備について解析的に検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 16:24:00 GMT)
Order, Disorder, and Transitions in Decorated AKLT States on Bethe
Lattices [0.0] 我々は、ベーテ格子(またはケイリー木)の事前解析を、各エッジに一連の$n$ spin-1の装飾を配置した変種に拡張する。
この系に導かれる反復関係は、そのような系が座標数$z=3n+1$に対して臨界であることを示し、座標数より小さい順序と障害を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 17:35:18 GMT)
Online search of unknown terrains using a dynamical system-based path
planning approach [0.0] この研究では、ロボットが障害物から離れて操縦し、短期間で空間全体を覆うのに役立つ新しいスケーラブルな技術を紹介します。
この手法を用いた場合、ロボットの性能は最先端のプランナーと比較して平均49%向上した。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 14:00:04 GMT)
One head is better than two: a polynomial restriction for propositional
definite Horn forgetting [0.0] 忘れる方法は、それぞれの変数を、頭が等価な変数である各節の本体に置き換えることである。
シングルヘッドのケースでは時間がかかります。各変数は節のほとんどのヘッダです。
いくつかの公式はシングルヘッドではなく、忘れるのを簡単にするために作成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 08:59:42 GMT)
Monolingual and Parallel Corpora for Kangri Low Resource Language [0.0] 本稿では,国連教育科学文化機関(unesco)に登録されているヒマカリ低資源絶滅危惧言語kangri(iso 639-3xnr)のデータセットを提案する。
コーパスは1,81,552のモノリンガルと27,362のヒンディー・カングリ・パラレルコーパスを含む。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 05:52:51 GMT)
Monocular Depth Estimation through Virtual-world Supervision and
Real-world SfM Self-Supervision [0.0] 仮想世界監視(MonoDEVS)と実世界SfM自己監督による単眼深度推定を行う。
われわれのMonoDEVSNetは、モノクレオシークエンスやステレオシークエンスで訓練された以前のMDE CNNよりも優れています。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 22:33:49 GMT)
Measuring Diversity of Artificial Intelligence Conferences [0.0] 我々は,AI科学イベントの多様性指標(インデックス)の小さなセットを提案する。
これらの指標は、AIフィールドの多様性を定量化し、その進化を監視するように設計されている。
提案したインデックスを,最近の主要なAIカンファレンスのセットとして評価し,その価値と限界について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 17:08:41 GMT)
Machine Learning Emulation of 3D Cloud Radiative Effects [0.0] 3Dクラウドエフェクトは、ecRadの高速なTriplecloudsソルバと、CloUd Sides (SPARTACUS)ソルバによる放射型TrAnsferのためのSPeedy Algorithmの違いとして学習される。
我々は、エミュレータが3D信号の20と30%の順序でバルク平均絶対誤差で、Triplecloudsの長波と短波の両方の精度を高めるために使用することができることを発見した計算コストの1パーセント未満の増加。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 15:01:26 GMT)
Learning physical properties of anomalous random walks using graph
neural networks [0.0] 単一粒子追跡により、生体分子が自然環境と物理的に相互作用する方法を探ります。
信頼できる推論は、単一粒子運動の固有の性質、実験ノイズ、およびほとんどの実験軌道の短い持続時間によって困難にされる。
ここでは、グラフニューラルネットワーク(GNN)に基づくランダムウォーク特性を推定するための新しい高速アプローチを紹介します。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 11:32:10 GMT)
Interpreting Deep Learning Models with Marginal Attribution by
Conditioning on Quantiles [0.0] 本稿では, 分位器のコンディショニングによる限界帰属と呼ぶ, グローバル勾配に基づくモデル非依存手法を提案する。
我々のアプローチは、個々の特徴(入力)に対する予測(出力)の限界属性の分析に基づく。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 10:20:19 GMT)
Integrating Electrochemical Modeling with Machine Learning for
Lithium-Ion Batteries [0.0] 本稿では,リチウムイオン電池(LiB)の高精度モデリングを実現するために,物理モデルと機械学習を統合する新しい手法を提案する。
本稿では,1粒子モデルと熱力学(SPMT)をフィードフォワードニューラルネットワーク(FNN)とを混合して,LiBの動的挙動の物理インフォームド学習を行うアプローチに基づく2つのハイブリッド物理機械学習モデルを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 04:53:38 GMT)
Insight into Delay Based Reservoir Computing via Eigenvalue Analysis [0.0] この方法で貯水池として用いられる力学系を解析できることを示す。
固有値が0に近い実部と非共振虚部を持つ系に対して最適性能を求める。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 20:25:02 GMT)
Incremental Semi-Supervised Learning Through Optimal Transport [0.0] 本研究では, 半指導的学習のための2成分エッジ重み付きグラフを用いた新しいアプローチを提案する。
提案手法は,ラベル付きデータポイントと非ラベル付きデータポイントで定義された経験的測度間の規則化された最適輸送を用いて,最適輸送計画から親和性行列を得る。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 15:31:53 GMT)
In defense of real quantum theory [0.0] 最近の2つの論文では、複素数は量子論に必要であることが示されている。
この短いメモは、彼らの結果に対するコメントである。
メール・オンライン・ホームに戻る。
そこから来たページに戻ってください。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 20:13:15 GMT)
Hybrid Model for Patent Classification using Augmented SBERT and KNN [0.0] 本研究は、Sentence-BERT (SBERT) と K Nearest Neighbours (KNN) による特許クレーム分類のハイブリッドアプローチを提供することを目的とする。
提案フレームワークは,トップkのセマンティック類似性特許の検索に基づいて,個々の入力特許クラスとサブクラスを予測する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 15:23:19 GMT)
Hierarchical Inference With Bayesian Neural Networks: An Application to
Strong Gravitational Lensing [0.0] 我々は、非表現的トレーニングセットの中間で導入されたバイアスを緩和する階層的推論フレームワークを開発する。
何千ものレンズのトレーニングから階層的推論まで、私たちの完全なパイプラインは1日で実行できます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 19:23:39 GMT)
Generation and Simulation of Yeast Microscopy Imagery with Deep Learning [0.0] 時間経過蛍光顕微鏡(tlfm)は合成生物研究において重要なツールである。
本論文は,画像レベルでのtlfm実験の深層学習に基づくモデリングに向けた研究である。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 13:30:24 GMT)
Fairness Perceptions of Algorithmic Decision-Making: A Systematic Review
of the Empirical Literature [0.0] アルゴリズムによる意思決定(ADM)は、人々の日常生活をますます形作る。
学者や政策立案者が要求する人間中心のアプローチは、人々の公正な認識を考慮する必要があります。
アルゴリズム公平性の認識に関する既存の経験的洞察の包括的で体系的な文献レビューを提供します。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 17:12:45 GMT)
Explainability: Relevance based Dynamic Deep Learning Algorithm for
Fault Detection and Diagnosis in Chemical Processes [0.0] 産業環境における統計的プロセス制御(SPC)の2つの重要な応用は、故障検出と診断(FDD)である。
本研究では,FDDに対して深層学習(DL)に基づく方法論を提案する。
本研究では,比較的少ないサンプル数のデータセットを用いた深層ニューラルネットワークモデルのfdd精度向上のための説明可能性概念の適用について検討する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 23:10:05 GMT)
Exemplars can Reciprocate Principal Components [0.0] Category Treesは、カテゴリタイプに分岐して機能しないツリー構造を生成するクラスタリングメソッドである。
この理論はポルトガル森林火災データセットをケーススタディとして用いたものである。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 12:46:29 GMT)
Efficient sign language recognition system and dataset creation method
based on deep learning and image processing [0.0] 本研究では,手話データセットを効果的に作成できるデジタル画像処理と機械学習の技術について検討する。
仮説をテストするために異なるデータセットが作成され、毎日14の単語が使われ、rgbカラーシステムで異なるスマートフォンによって記録された。
テストセットでは96.38%,検証セットでは81.36%の精度で,より困難な条件が得られた。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 23:36:49 GMT)
Dynamically Induced Exceptional Phases in Quenched Interacting
Semimetals [0.0] 臨界点近傍の非可積分系の基本相関関数における例外的退化の動的生成について報告する。
我々は、単純なスペクトル関数および運動量分布関数の時間進化におけるこれらの新しいNHノダル位相の観測可能なシグネチャを予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 18:00:04 GMT)
Domain Specific Concept Drift Detectors for Predicting Financial Time
Series [0.0] 概念ドリフト検出器は、学習システムが静止しないデータストリームの精度を維持することができる。
本稿では,金融時系列に適用した場合のドリフト検出器の挙動について考察する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 07:48:31 GMT)
Digital Quantum Simulation of Non-Equilibrium Quantum Many-Body Systems [0.0] デジタル量子シミュレーションは、量子コンピュータの能力を使って量子システムの力学を決定する。
ここでは、IBM量子コンピュータを用いて、少数のスピンおよびフェルミオン系の非平衡ダイナミクスをシミュレートする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 16:43:49 GMT)
Detection of fake news on CoViD-19 on Web Search Engines [0.0] 中国が新型ウイルスの最初の症例(SARS-CoV-2)を報告した後、信頼性が低く、正確な情報がウイルス自体よりも早く拡散し始めた。
本研究は,検索エンジンを経由するテキスト情報を取り込んで解析することにより,誤用や偽コンテンツの検出を目標としている。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 13:07:26 GMT)
Deep Hedging: Learning Risk-Neutral Implied Volatility Dynamics [0.0] シミュレーションスポットとオプション価格の経路に対するリスクニュートラル測度学習のための数値的効率的アプローチ
市場ダイナミクスは、リスク中立的措置に従う場合に限り、取引コストがなければ「統計的な仲裁」ができないことを示している。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 15:38:25 GMT)
Danish Fungi 2020 -- Not Just Another Image Recognition Dataset [0.0] デンマークのFungi 2020(DF20)という新しいきめ細かいデータセットとベンチマークを紹介します。
データセットはデンマークの菌類アトラスに提出された観測結果から構築されている。
df20はimagenetと重複しないため、imagenetの公開チェックポイントから微調整されたモデルの偏りのない比較が可能になる。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 08:43:04 GMT)
Convergence of Finite Memory Q-Learning for POMDPs and Near Optimality
of Learned Policies under Filter Stability [0.0] POMDPに対して、過去の観測と制御行動の有限履歴を用いて、制御ポリシーに対するQ学習アルゴリズムの収束を提供する。
有限履歴ウィンドウの長さに対する近似誤差に関する明示的な誤差境界を示す。
我々は、極限不動点方程式が近似的信念-MDPの最適解を与えることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 20:14:26 GMT)
Color and Edge-Aware Adversarial Image Perturbations [0.0] 対向摂動を構成するための2つの新しい手法を開発した。
Edge-Aware法は、画像の滑らかな領域で許容される摂動の大きさを減らす。
Color-Aware と Edge-Aware のメソッドも同時に実装できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 19:25:48 GMT)
Calibration of Spin-Light Coupling by Coherently Induced Faraday
Rotation [0.0] 光-物質相互作用の強さを校正することは、量子情報と量子状態工学プロトコルにおいて重要な実験課題である。
ここでは結合速度を決定するためにコヒーレント誘導ファラデー回転(CIFAR)信号を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 11:10:47 GMT)
CFPNet: Channel-wise Feature Pyramid for Real-Time Semantic Segmentation [0.0] リアルタイムセマンティックセグメンテーションはコンピュータビジョンにおいてより重要な役割を果たす。
性能、モデルのサイズおよび推論の速度間のよいトレードオフを達成することは非常に重要です。
これらの要因のバランスをとるためのチャンネルワイズ機能ピラミッドモジュールを提案します。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 22:39:30 GMT)
Bell nonlocality between sequential pairs of observers [0.0] 任意の (Alice, Bob) 対がベルの不等式に違反しているように、任意の長さの Alices と Bobs の列を持つことが示される。
2つのアリスと2つのボブでこの効果を観察する実験を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 13:39:21 GMT)
BERT: A Review of Applications in Natural Language Processing and
Understanding [0.0] 本稿では,最も人気のあるディープラーニングベースの言語モデルであるBERTの応用について述べる。
このレビューの準備では、科学界で最も注目を集めた過去数年間に発表された数十のオリジナルの科学論文のデータが体系化されました。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 15:34:39 GMT)
Automated and Autonomous Experiment in Electron and Scanning Probe
Microscopy [0.0] 連続画像形成機構を有するイメージング手法における自動実験(AE)への主要な経路の解析を目指しています。
自動実験は一般分野の知識のより広い文脈で議論されるべきであり、実験の結果、双方が実験を通知し、増大させる。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 20:24:41 GMT)
Attention-based model for predicting question relatedness on Stack
Overflow [0.0] Stack Overflowにおける質問間の関連性を自動的に予測するアテンションベースの文対相互作用モデル(ASIM)を提案する。
ASIMは、Precision、Recall、Micro-F1評価メトリクスのベースラインアプローチを大幅に改善しました。
私たちのモデルは、Ask Ubuntuの重複質問検出タスクでもうまく機能します。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 09:12:02 GMT)
Approximation of multipartite quantum states and the relative entropy of
entanglement [0.0] エンタングルメントの多粒子相対エントロピーの解析的性質と正規化に関するいくつかの結果を示す。
エンタングルメントの相対エントロピーとその正規化に対する有限次元近似特性を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 18:12:24 GMT)
An Experimental Review on Deep Learning Architectures for Time Series
Forecasting [0.0] 時系列予測のための最も広範な深層学習研究を提供する。
すべての研究モデルの中で、結果は、長期短期記憶(LSTM)と畳み込みネットワーク(CNN)が最良の代替手段であることを示しています。
CNNは、異なるパラメータ設定の下で結果の変動が少なく、比較性能を達成し、効率も向上します。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 17:58:36 GMT)
Am I fit for this physical activity? Neural embedding of physical
conditioning from inertial sensors [0.0] Inertial Measurement Unit(IMU)センサーは、スマートフォンやフィットネスウォッチなど、日常のデバイスではますます普及している。
本稿では,畳み込み層とLSTM層からなるニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。
公共データセット(PAMAP2, PPG-DaLiA)で利用可能なIMUセンサデータから,23名の被験者の心拍数を予測した際に,PCE-LSTMと呼ばれるモデルを評価した。
PCE-LSTMは平均絶対誤差を10%以上下げる。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 18:00:27 GMT)
A dark state of Chern bands: Designing flat bands with higher Chern
number [0.0] チャーン数$vert Cvert>1$の平面バンドを超低温ガスで設計する手法を提案する。
量子光学法にインスパイアされた我々のアプローチは、ソースバンドの集合を結合して「ダークブロッホバンド」を作成することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 13:21:53 GMT)
A Novel Methodology For Crowdsourcing AI Models in an Enterprise [0.0] 本稿では,AIモデルのクラウドソーシングを通じて,このコラボレーションを促進する新しい手法を提案する。
私たちは、どんな組織でも簡単にAIコンペティションを主催できるシステムとプロセスを実装しました。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 18:27:51 GMT)
A Batch Normalization Classifier for Domain Adaptation [0.0] トレーニングセット外の予期せぬデータにモデルを適応させることは、新しいアプローチを動機づけ続ける一般的な問題である。
本研究では,ソフトマックスアクティベーション前の出力層におけるバッチ正規化の適用により,改良されたResNetモデルにおける視覚データ領域間の一般化が向上することを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Mar 2021 08:03:44 GMT)