Convergence Time Optimization for Federated Learning over Wireless
Networks [160.8] 無線ユーザが(ローカル収集データを用いて訓練した)ローカルFLモデルを基地局(BS)に送信する無線ネットワークを考える。
中央コントローラとして機能するBSは、受信したローカルFLモデルを使用してグローバルFLモデルを生成し、それを全ユーザにブロードキャストする。
無線ネットワークにおけるリソースブロック(RB)の数が限られているため、ローカルFLモデルパラメータをBSに送信するために選択できるのは一部のユーザのみである。
各ユーザが独自のトレーニングデータサンプルを持っているため、BSは、収束したグローバルFLモデルを生成するために、すべてのローカルユーザFLモデルを含むことを好んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 13:28:33 GMT)
Distilling a Powerful Student Model via Online Knowledge Distillation [158.7] 既存のオンライン知識蒸留アプローチは、最高のパフォーマンスを持つ学生を採用するか、より良い全体的なパフォーマンスのためのアンサンブルモデルを構築する。
本稿では,機能融合と自己蒸留という2つの要素からなるFFSDと呼ばれる新しいオンライン知識蒸留法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 13:54:24 GMT)
Boundary-sensitive Pre-training for Temporal Localization in Videos [124.4] 本稿では,時間的局所化のためのモデル事前学習について,新しい境界感性プレテキスト(BSP)タスクを導入して検討する。
合成された境界により、BSPは境界型を分類することで簡単に実行できる。
大規模な実験により、提案したBSPは既存の行動分類に基づく事前学習法よりも優れ、相補的であることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 11:01:35 GMT)
Reinforcement Learning for Robust Parameterized Locomotion Control of
Bipedal Robots [121.4] シミュレーションにおけるロコモーションポリシをトレーニングするためのモデルフリー強化学習フレームワークを提案する。
ドメインランダム化は、システムダイナミクスのバリエーションにまたがる堅牢な振る舞いを学ぶためのポリシーを奨励するために使用されます。
本研究では、目標歩行速度、歩行高さ、旋回ヨーなどの多目的歩行行動について示す。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 07:14:01 GMT)
Combating Adversaries with Anti-Adversaries [118.7] 特に、我々の層は、逆の層とは反対の方向に入力摂動を生成します。
我々は,我々の階層と名目および頑健に訓練されたモデルを組み合わせることで,我々のアプローチの有効性を検証する。
我々の対向層は、クリーンな精度でコストを伴わずにモデルロバスト性を著しく向上させる。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 09:36:59 GMT)
Congestion-aware Multi-agent Trajectory Prediction for Collision
Avoidance [110.6] 渋滞パターンを明示的に学習し、新しい「センス--学習--Reason--予測」フレームワークを考案する。
学習段階を2段階に分解することで、「学生」は「教師」から文脈的手がかりを学習し、衝突のない軌跡を生成する。
実験では,提案モデルが合成データセットにおいて衝突のない軌道予測を生成できることを実証する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 02:42:33 GMT)
Composable Learning with Sparse Kernel Representations [110.2] 再生カーネルヒルベルト空間におけるスパース非パラメトリック制御系を学習するための強化学習アルゴリズムを提案する。
正規化アドバンテージ関数を通じてステートアクション関数の構造を付与することにより、このアプローチのサンプル複雑さを改善します。
2次元環境下を走行しながらレーザースキャナーを搭載したロボットの複数シミュレーションにおける障害物回避政策の学習に関するアルゴリズムの性能を実証する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 13:58:23 GMT)
On Generating Transferable Targeted Perturbations [102.4] 伝達性の高い標的摂動に対する新しい生成的アプローチを提案する。
私たちのアプローチは、ターゲットクラスの「乱れた画像分布」にマッチし、高いターゲット転送率につながります。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 17:55:28 GMT)
ReLMoGen: Leveraging Motion Generation in Reinforcement Learning for
Mobile Manipulation [99.3] ReLMoGenは、サブゴールを予測するための学習されたポリシーと、これらのサブゴールに到達するために必要な動作を計画し実行するためのモーションジェネレータを組み合わせたフレームワークである。
本手法は,フォトリアリスティック・シミュレーション環境における7つのロボットタスクの多種多様なセットをベンチマークする。
ReLMoGenは、テスト時に異なるモーションジェネレータ間で顕著な転送可能性を示し、実際のロボットに転送する大きな可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 04:44:22 GMT)
Abstract Spatial-Temporal Reasoning via Probabilistic Abduction and
Execution [97.5] 時空間推論は人工知能(AI)の課題である
最近の研究は、この種の抽象的推論タスクに焦点を当てている -- Raven's Progressive Matrices (RPM)
ニューロシンボリックな確率的アブダクションと実行学習者(PrAE)を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 02:42:18 GMT)
CoCo: Controllable Counterfactuals for Evaluating Dialogue State
Trackers [92.6] 本稿では,このギャップを橋渡しし,新たなシナリオにおける対話状態追跡(DST)モデルを評価するための制御可能な対策(CoCo)を提案する。
CoCoは、2つのステップで新しい会話シナリオを生成する: (i) スロットをドロップして追加し、スロット値を置き換えて、 (ii) (i) で条件付きで対話フローと整合する対実会話生成。
人間による評価では、COCO生成された会話は95%以上の精度でユーザー目標を完璧に反映し、元の会話と同じくらい人間らしくなっている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 06:35:21 GMT)
FedRec: Federated Learning of Universal Receivers over Fading Channels [92.2] 本稿では,ダウンリンクフェージングチャネルに対するニューラルネットワークを用いたシンボル検出手法を提案する。
複数のユーザが協力して、普遍的なデータ駆動型検出器を学習する。
得られた受信機の性能は、フェーディング統計の知識を必要とせずに、様々なチャネル条件下でMAP性能に近づくことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 19:31:34 GMT)
Co-Attention for Conditioned Image Matching [91.4] 照明, 視点, コンテキスト, 素材に大きな変化がある場合, 野生のイメージペア間の対応性を決定するための新しい手法を提案する。
他のアプローチでは、イメージを個別に扱うことで、画像間の対応を見出すが、その代わりに、画像間の差異を暗黙的に考慮するよう、両画像に条件を付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 17:10:13 GMT)
Fast Uncertainty Quantification for Deep Object Pose Estimation [91.1] 深層学習に基づくオブジェクトポーズ推定は、しばしば信頼できない、自信過剰である。
本研究では,6-DoFオブジェクトのポーズ推定のための,シンプルで効率的かつプラグアンドプレイなUQ手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 05:13:32 GMT)
Learning End-to-End Lossy Image Compression: A Benchmark [90.4] まず,学習した画像の圧縮方法に関する総合的な文献調査を行う。
本稿では,最先端の学習画像圧縮手法のマイルストーンについて述べるとともに,既存の幅広い作品について概観し,その歴史的開発ルートについて考察する。
エントロピー推定と信号再構成のための粗大な超高次モデルを導入することにより、速度歪み性能の向上を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 02:23:55 GMT)
Perceive, Attend, and Drive: Learning Spatial Attention for Safe
Self-Driving [84.6] 本稿では,入力の重要領域への自動参加を学習するスパースアテンションモジュールを備えたエンドツーエンドの自動運転ネットワークを提案する。
注意モジュールは特に運動計画をターゲットにしているが、以前の文献は知覚タスクにのみ注意を向けていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 03:43:18 GMT)
Tuning IR-cut Filter for Illumination-aware Spectral Reconstruction from
RGB [84.2] 再現精度は、使用中のRGBカメラのスペクトル応答に大きく依存していることが証明されている。
本稿では,既存のrgbカメラのフィルタアレイに基づくカラーイメージング機構を調査し,irカットフィルタの設計方法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 19:42:21 GMT)
DAGN: Discourse-Aware Graph Network for Logical Reasoning [83.8] 本論文では,テキストの対話構造に依存した対話型グラフネットワーク (DAGN) を提案する。
本モデルは,基本談話単位(EDU)と談話関係を持つグラフとして談話情報を符号化し,下流QAタスクのためのグラフネットワークを介して談話認識特徴を学習する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 09:41:56 GMT)
ViNG: Learning Open-World Navigation with Visual Goals [82.8] 視覚的目標達成のための学習に基づくナビゲーションシステムを提案する。
提案手法は,我々がvingと呼ぶシステムが,目標条件強化学習のための提案手法を上回っていることを示す。
我々は、ラストマイル配送や倉庫検査など、現実の多くのアプリケーションでViNGを実演する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 11:12:28 GMT)
Self-Attentive 3D Human Pose and Shape Estimation from Videos [82.6] 3D人間のポーズと形状推定のためのビデオベースの学習アルゴリズムを紹介します。
ビデオの時間情報を利用して自己着脱モジュールを提案する。
本手法を3DPW, MPI-INF-3DHP, Human3.6Mデータセット上で評価した。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 00:02:19 GMT)
Exploiting Adam-like Optimization Algorithms to Improve the Performance
of Convolutional Neural Networks [82.6] 勾配降下(SGD)は深いネットワークを訓練するための主要なアプローチです。
本研究では,現在と過去の勾配の違いに基づいて,Adamに基づく変分を比較する。
resnet50を勾配降下訓練したネットワークのアンサンブルと融合実験を行った。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 18:55:08 GMT)
Personalized Federated Learning with First Order Model Optimization [76.8] そこで我々は,各クライアントが他のクライアントと連携して,クライアント固有の目的ごとのより強力なモデルを得る,フェデレーション学習の代替案を提案する。
基礎となるデータ分布やクライアントの類似性に関する知識を前提とせず、各クライアントが関心のある任意のターゲット分布を最適化できるようにします。
この手法は既存の代替品を上回り、ローカルデータ配信以外の転送のようなパーソナライズされたFLの新機能を可能にする。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 23:13:26 GMT)
Unsupervised Robust Domain Adaptation without Source Data [75.9] 我々は、利用できないターゲットラベルとソースデータのコンテキストにおけるロバストなドメイン適応の問題について研究する。
4つのベンチマークデータセットでテストされたベースラインに対して10%以上の精度で一貫したパフォーマンス改善を示す。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 16:42:28 GMT)
City-scale Scene Change Detection using Point Clouds [71.7] 2つの異なる時間にカメラを設置して撮影した画像を用いて都市の構造変化を検出する手法を提案する。
変化検出のための2点雲の直接比較は、不正確な位置情報のため理想的ではない。
この問題を回避するために,ポイントクラウド上での深層学習に基づく非厳密な登録を提案する。
提案手法は,視点や照明の違いがあっても,シーン変化を効果的に検出できることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 08:04:13 GMT)
Stereopagnosia: Fooling Stereo Networks with Adversarial Perturbations [71.0] 知覚不能な加法的摂動は,差分マップを著しく変更できることを示す。
敵データ拡張に使用すると、我々の摂動はより堅牢なトレーニングされたモデルをもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 10:53:55 GMT)
Few-Shot Learning for Video Object Detection in a Transfer-Learning
Scheme [70.5] ビデオ物体検出のための数発学習の新たな課題について検討する。
我々は,多数のベースクラスオブジェクトに対して映像物体検出を効果的に訓練するトランスファー学習フレームワークと,ノベルクラスオブジェクトのいくつかのビデオクリップを用いる。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 20:37:55 GMT)
Distilling Object Detectors via Decoupled Features [69.6] より優れた学生検出器を学習するための,デカップリング機能(DeFeat)を用いた新しい蒸留アルゴリズムを提案する。
バックボーンの異なる様々な検出器を用いた実験により, 提案手法の破れが, 被写体検出の最先端蒸留法を上回ることができることを示した。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 13:58:49 GMT)
Bidirectional Projection Network for Cross Dimension Scene Understanding [69.3] 本稿では,2次元および3次元の連立推論のための縦方向投影網(BPNet)をエンドツーエンドに提示する。
emphBPM、補完的な2D、および3D情報は、複数のアーキテクチャレベルで相互に相互作用することができる。
我々のemphBPNetは2次元および3次元セマンティックセマンティックセグメンテーションのためのScanNetV2ベンチマークで最高性能を達成した。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 08:31:39 GMT)
Ancilla mediated qubit readout and heralded entanglement between
rare-earth dopant ions in crystals [68.8] ベイズ解析は, 陽子イオンの光信号から量子ビットの状態に関する情報を消し去ることを示す。
2つの遠隔キャビティに存在するイオンにアーキテクチャを拡張し、2つのアンシライオンからの蛍光信号の連続的なモニタリングがクビットイオンの絡み合いを引き起こすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 15:25:06 GMT)
Non-Salient Region Object Mining for Weakly Supervised Semantic
Segmentation [64.3] 弱教師付きセマンティックセグメンテーションのための非塩分領域オブジェクトマイニング手法を提案する。
擬似ラベルの偽陰性率を低減するために、潜在的なオブジェクトマイニングモジュールを提案する。
非サリエント領域マスキングモジュールは、非サリエント領域内のオブジェクトをさらに発見するのに役立ちます。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 16:44:03 GMT)
Imitation Learning from MPC for Quadrupedal Multi-Gait Control [63.6] 本稿では,歩行ロボットの複数の歩行を模倣する単一ポリシーを学習する学習アルゴリズムを提案する。
モデル予測制御によって導かれる模擬学習のアプローチであるMPC-Netを使用し、拡張します。
ハードウェアに対する我々のアプローチを検証し、学習したポリシーが教師に取って代わって複数の歩留まりを制御できることを示します。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 08:48:53 GMT)
Adversarial Imitation Learning with Trajectorial Augmentation and
Correction [61.9] 本稿では,拡張軌道の成功を保った新しい拡張手法を提案する。
我々は, 合成専門家を用いた模倣エージェントの訓練を行うために, 逆データ拡張模倣アーキテクチャを開発した。
実験により,我々のデータ拡張戦略は,敵対的模倣の精度と収束時間を向上できることが示された。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 11:39:16 GMT)
Object Rearrangement Using Learned Implicit Collision Functions [61.9] 本研究では,シーン内の6DOFオブジェクトのポーズに対して,シーンとクエリ対象点の雲を受け付け,衝突を予測できる学習的衝突モデルを提案する。
我々は,テーブルトップ再構成タスクにおけるモデル予測経路積分(MPPI)ポリシーの一部として,学習された衝突モデルを活用する。
学習モデルは従来のパイプラインよりも優れており、シミュレーションされた衝突クエリのデータセット上では9.8%の精度で学習精度が向上している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 07:38:35 GMT)
Learning to Track with Object Permanence [61.4] 共同物体の検出と追跡のためのエンドツーエンドのトレーニング可能なアプローチを紹介します。
私たちのモデルは、合成データと実データで共同トレーニングされ、KITTIおよびMOT17データセットの最先端を上回ります。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 04:43:04 GMT)
Visionary: Vision architecture discovery for robot learning [58.7] 低次元動作入力と高次元視覚入力の相互作用を検出するロボット操作学習のための視覚に基づくアーキテクチャ探索アルゴリズムを提案する。
提案手法は,タスクのトレーニング中にアーキテクチャを自動設計する - イメージ特徴表現をアクションと組み合わせ,参加する新しい方法と,それ以前のレイヤの機能とを組み合わせて発見する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 17:51:43 GMT)
Predicting the Humorousness of Tweets Using Gaussian Process Preference
Learning [56.2] 本稿では,人間の嗜好判断と言語アノテーションの自動生成を利用して,短文のユーモラスさのランク付けと評価を学習する確率論的アプローチを提案する。
本研究は, HAHA@IberLEF 2019データにおける数値スコアの変換と, 提案手法に必要な判定アノテーションの相互変換から生じる問題点について報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 20:30:50 GMT)
Exploiting Playbacks in Unsupervised Domain Adaptation for 3D Object
Detection [55.1] ディープラーニングに基づく最先端の3Dオブジェクト検出器は、有望な精度を示しているが、ドメインの慣用性に過度に適合する傾向がある。
対象領域の擬似ラベルの検出器を微調整することで,このギャップを大幅に削減する新たな学習手法を提案する。
5つの自律運転データセットにおいて、これらの擬似ラベル上の検出器を微調整することで、新しい運転環境への領域ギャップを大幅に減らすことを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 01:18:11 GMT)
Synthesis of Compositional Animations from Textual Descriptions [54.9] 「どんなに非構造的で複雑で、文を作りながら、それからもっともらしい動きを生成できるのか。」
「映画の脚本から3Dキャラクタをアニメーションしたり、ロボットに何をしたいのかを伝えるだけで動かせるのか?」 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 18:23:29 GMT)
Positioning yourself in the maze of Neural Text Generation: A
Task-Agnostic Survey [54.3] 本稿では, ストーリーテリング, 要約, 翻訳など, 世代ごとのタスクインパクトをリレーする手法の構成要素について検討する。
本稿では,学習パラダイム,事前学習,モデリングアプローチ,復号化,各分野における重要な課題について,命令的手法の抽象化を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 00:31:52 GMT)
Deformable Linear Object Prediction Using Locally Linear Latent Dynamics [51.7] 変形可能な物体(例えばロープ)の予測は、その非線形ダイナミクスと無限次元の構成空間のために困難である。
我々は、将来の潜在状態を予測するのに使用できる局所線形なアクション条件付きダイナミクスモデルを学ぶ。
我々は,本手法が将来10段階まで正確にロープ状態を予測できることを実証的に実証した。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 00:29:31 GMT)
Unsupervised Document Embedding via Contrastive Augmentation [48.7] 本稿では,教師なしで文書表現を学習するためのデータ拡張手法と対比学習手法を提案する。
画像と事前学習に使われる最近のコントラスト的自己教師付き学習アルゴリズムに触発されて、高品質な文書埋め込みは様々なパラフレーズに不変であるべきだと仮定した。
本手法は,文書分類作業におけるSOTA手法よりも最大6.4%の分類誤差率を減少させることができる。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 15:48:52 GMT)
FRITL: A Hybrid Method for Causal Discovery in the Presence of Latent
Confounders [46.3] いくつかの穏やかな仮定の下では、モデルがハイブリッドメソッドによって一意に識別されることを示す。
本手法は,制約ベース手法と独立ノイズベース手法の利点を生かして,共起状況と未解決状況の両方を扱う。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 03:12:14 GMT)
MagDR: Mask-guided Detection and Reconstruction for Defending Deepfakes [46.1] MagDRは、逆襲からディープフェイクを守るためのマスクガイドによる検出と再構築パイプラインです。
実験では、MagDRはディープフェイクの主要な3つのタスクを守り、学習された再構築パイプラインは入力データ間で転送され、有望なパフォーマンスを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 01:57:04 GMT)
DivAug: Plug-in Automated Data Augmentation with Explicit Diversity
Maximization [41.8] 拡張データの多様性に関する2つの要因はまだ欠けている:1)多様性の明示的な定義(したがって測定)と2)多様性とその正規化効果の定量化可能な関係。
分散多様性(Variance Diversity)と呼ばれる多様性尺度を提案し、理論的にはデータ拡張の正規化効果がVariance Diversityによって約束されることを示した。
監視されていないサンプリングベースのフレームワークであるDivAugは、Variance Diversityを直接最大化し、正規化効果を強化するように設計されています。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 16:00:01 GMT)
Deep Two-way Matrix Reordering for Relational Data Analysis [41.6] 行列の並べ替えは、与えられた行列の行と列をパーミュレートするタスクである。
本稿ではニューラルネットモデルを用いた新しい行列並べ替え手法Deep Two-way Matrix Reordering (DeepTMR)を提案する。
合成データセットと実用データセットの両方に適用することで,提案されたDeepTMRの有効性を実証する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 01:31:24 GMT)
Baking Neural Radiance Fields for Real-Time View Synthesis [41.1] 我々は、NeRFをトレーニングし、プリコンプリートし、保存する(すなわち)方法を提案する。
「ベイク」はスパースニューラルネットワーク放射格子(snerg)と呼ばれる新しい表現である。
結果として生じるシーン表現は、細かい幾何学的詳細とビュー依存の外観をレンダリングするNeRFの能力を保持し、コンパクトであり、リアルタイムでレンダリングすることができる。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 17:59:52 GMT)
On Minimum Word Error Rate Training of the Hybrid Autoregressive
Transducer [40.6] ハイブリッド自己回帰変換器(HAT)の最小単語誤り率(MWER)訓練について検討する。
約3万時間のトレーニングデータを用いた実験から,MWERトレーニングがHATモデルの精度を向上させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 17:35:00 GMT)
Guided Training: A Simple Method for Single-channel Speaker Separation [40.3] 本稿では,話者分離における置換問題を解決するため,長期記憶モデル(LSTM)を訓練する戦略を提案する。
シーケンスモデリングの強力な能力のため、LSTMはそのメモリセルを使用して、ターゲット音声と干渉音声の追跡と分離を行うことができる。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 08:46:50 GMT)
Autonomous Overtaking in Gran Turismo Sport Using Curriculum
Reinforcement Learning [39.8] 本研究では,自律オーバーテイク問題に対する新たな学習手法を提案する。
カーレースシミュレーターであるGran Turismo Sport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） (Fri, 26 Mar 2021 18:06:50 GMT)
DI-Fusion: Online Implicit 3D Reconstruction with Deep Priors [37.0] DI-Fusionは、新しい3D表現に基づいています。
Probabilistic Local Implicit Voxels (PLIVoxs)
PLIVoxは、ディープニューラルネットワークによってパラメータ化されたローカルジオメトリと不確実性の両方を考慮して、シーンの優先度をエンコードする。
最新鋭のカメラ軌道推定精度とマッピング品質を実現したオンライン暗黙の3D再構築が可能です。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 14:51:43 GMT)
Modeling the Nonsmoothness of Modern Neural Networks [35.9] ピークの大きさの和(SMP)という特徴を用いて不滑らかさを定量化する。
この非平滑性機能は、ニューラルネットワークの回帰ベースのアプリケーションのためのフォレンジックツールとして利用される可能性があると考えます。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 20:55:19 GMT)
Finding Sparse Structures for Domain Specific Neural Machine Translation [35.8] Prune-Tuneは段階的プルーニングによる新しいドメイン適応手法である。
新しいドメインの微調整中に、小さなドメイン固有のサブネットワークを学習する。
prune-tuneはモデル修正なしに過剰フィッティングと劣化問題を緩和する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 16:57:21 GMT)
RCT: Resource Constrained Training for Edge AI [35.1] 既存のコンパクトモデルのトレーニング方法は、メモリとエネルギーの予算が豊富な強力なサーバ上で動くように設計されている。
これらの問題を解決するため、RCT(Resource Constrained Training)を提案します。
RCTは、トレーニング中、量子化されたモデルのみを調整し、トレーニング中のモデルパラメータのメモリ要求を低減します。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 14:33:31 GMT)
Understanding Robustness of Transformers for Image Classification [34.5] Vision Transformer (ViT)は画像分類のためにResNetsを抜いた。
Transformerアーキテクチャの詳細は、これらのネットワークが堅牢かどうかを疑問に思っている。
ViTモデルは、少なくともResNetが広範囲の摂動に匹敵するほど堅牢であることがわかった。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 16:47:55 GMT)
Learning to Rearrange Deformable Cables, Fabrics, and Bags with
Goal-Conditioned Transporter Networks [33.9] ケーブル、布、バッグなどの変形可能な物体を再配置し、操作することは、ロボット操作における長年の課題である。
1D, 2D, 3Dの変形可能な構造を持つシミュレーションベンチマークスイートを開発した。
本稿では,ロボット操作学習のためのモデルアーキテクチャであるTransporter Networksに目標条件を組み込むことを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 14:40:25 GMT)
Few-Shot Human Motion Transfer by Personalized Geometry and Texture
Modeling [33.5] 本稿では,少数の外観入力しか持たないリアルな人体画像生成を実現する,数発の人体モーショントランスファーの新しい手法を提案する。
提案手法は定性的かつ定量的に最先端の手法より優れている。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 09:01:33 GMT)
PAConv: Position Adaptive Convolution with Dynamic Kernel Assembling on
Point Clouds [33.4] PAConvは、3Dポイントクラウド処理のための汎用畳み込み操作です。
カーネルはデータ駆動方式で構築されており、PAConvは2D畳み込みよりも柔軟性がある。
単純なネットワーク上で構築された場合でも、この手法は最先端のモデルにアプローチしたり、超えたりします。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 17:52:38 GMT)
Learning View-Disentangled Human Pose Representation by Contrastive
Cross-View Mutual Information Maximization [33.4] 本研究では2次元人間のポーズから、ポーズ依存とビュー依存因子を分離する新しい表現学習手法を提案する。
異なる視点から実行された同じポーズの相互情報を最大化する相互情報(CV-MIM)を用いてネットワークを訓練する。
CV-MIMは、シングルショットのクロスビュー設定において、競合する他の手法よりも大きなマージンで優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 04:05:44 GMT)
Contrastive Learning based Hybrid Networks for Long-Tailed Image
Classification [31.6] 画像表現の教師付きコントラスト損失と、分類器を学習するためのクロスエントロピー損失からなる新しいハイブリッドネットワーク構造を提案する。
3つの長尾分類データセットに関する実験は、長尾分類における比較学習に基づくハイブリッドネットワークの提案の利点を示している。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 05:22:36 GMT)
Spatial Dual-Modality Graph Reasoning for Key Information Extraction [31.0] 本研究では,非構造化文書画像から鍵情報を抽出するSDMG-R法を提案する。
我々はWildReceiptという新しいデータセットを公開し、野生の目に見えないテンプレートの文書画像からキー情報を抽出し、注釈を付ける。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 13:46:00 GMT)
Planar Surface Reconstruction from Sparse Views [31.0] この論文は、未知のカメラポーズを持つ2つの視点から室内シーンを平面的に再現する。
実験により,本手法は疎明な視点から再構築技術の進歩を可能にすることを実証した。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 17:59:20 GMT)
Shortcut Learning in Deep Neural Networks [29.1] 深層学習の問題のどれ程が、同じ根底にある問題であるショートカット学習の異なる症状と見なすことができるのかを考察する。
ショートカットは標準的なベンチマークでうまく機能するが、現実のシナリオのようなより困難なテスト条件に移行できない決定ルールである。
我々は、モデル解釈とベンチマークのためのレコメンデーションを開発し、実験室から現実のアプリケーションへの堅牢性と伝達性を改善するために、機械学習の最近の進歩を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 13:53:12 GMT)
Adversarial Attacks are Reversible with Natural Supervision [28.6] 画像には、多くの敵攻撃の反転を可能にする固有の構造が含まれている。
自然構造を復元するために攻撃された画像を変更すると、多くの種類の攻撃が逆転することを示した。
この結果から,深層ネットワークは画像の自然な構造を強制しないため,敵対的な例に弱いことが示唆された。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 02:21:40 GMT)
NL-EDIT: Correcting semantic parse errors through natural language
interaction [28.3] インタラクションコンテキストにおける自然言語フィードバックの解釈モデルであるNL-EDITを提案する。
NL-EDITは1回補正するだけで、既存のテキスト対アリーの精度を最大20%向上できることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 15:45:46 GMT)
Super-Resolving Compressed Video in Coding Chain [28.0] レファレンスベースのDCNNと連携する混合解像度符号化フレームワークを提案する。
この新しい符号化チェーンにおいて、基準ベースDCNNは、低解像度(LR)圧縮ビデオからデコーダ側の高解像度(HR)クリーンバージョンへの直接マッピングを学習する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 03:39:54 GMT)
Mutually-Constrained Monotonic Multihead Attention for Online ASR [27.2] モノトニックマルチヘッドアテンション(MMA)は、機械翻訳および自動音声認識タスクにおける最先端のオフライン手法に匹敵するパフォーマンスを示します。
本稿では,ヘッド同期ビームサーチデコーディングなど,推論時間におけるテスト遅延を低減する手法を提案する。
提案手法は,ASRの2つの標準ベンチマークデータセット上で検証し,トレーニング段階から相互に制約された頭部を持つMMAがベースラインよりも優れた性能を提供することを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 07:33:25 GMT)
Lifting Transformer for 3D Human Pose Estimation in Video [27.0] 本稿では,3次元ポーズ推定のための新しいトランスフォーマーアーキテクチャLifting Transformerを提案する。
バニラトランスフォーマーエンコーダ(VTE)は、2次元ポーズシーケンスの長距離依存性をモデル化するために用いられる。
修正されたVTEは、STE(Strided Transformer Encoder)と呼ばれ、VTEの出力に基づいて構築されます。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 07:35:08 GMT)
Weakly-Supervised Domain Adaptation of Deep Regression Trackers via
Reinforced Knowledge Distillation [27.0] このようなトラッカーのクラスをドメイン適応するための最初の方法論を示す。
本研究では,強化学習を弱監督の表現に用いる,弱監督型適応戦略を提案する。
5つの異なるロボットビジョン領域の実験は、我々の方法論の妥当性を実証している。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 14:37:33 GMT)
OptTyper: Probabilistic Type Inference by Optimising Logical and Natural
Constraints [26.8] 本稿では,論理と学習を組み合わせた確率型推論フレームワークを提案する。
TypeScriptファイルの欠落型を予測するために,OpsTyperというツールを構築しています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 19:17:53 GMT)
Turning transformer attention weights into zero-shot sequence labelers [26.5] 文レベルのトランスフォーマーをトークンレベルで効果的なシーケンスラベラーに変更する方法を,直接の監督なしに示す。
トークンレベルのラベルを生成するための多種多様な提案手法と比較し、単純で効果的に修正された注目層を示す。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 13:35:43 GMT)
OTA: Optimal Transport Assignment for Object Detection [25.8] 最適化理論の十分に研究されたトピックである最適輸送問題として割当手続きを策定することを提案する。
定式化後、最小の輸送コストで最適な輸送計画を解決するため、最適な割り当てソリューションを見つける。
COCOでは、単一のFCOS-ResNet-50検出器が1Xスケジューラの下で40.7% mAPに達することができる。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 04:45:12 GMT)
D2C-SR: A Divergence to Convergence Approach for Image Super-Resolution [25.2] 画像超解像(SR)のための新しいフレームワークD2C-SRを提案する。
SRFlowのような最近の作品に触発され、私たちはこの問題を半確率的に対処します。
実験により,PSNRおよびSSIMにおけるD2C-SRの性能は,計算コストが大幅に低減された。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 10:20:28 GMT)
Incorporating Connections Beyond Knowledge Embeddings: A Plug-and-Play
Module to Enhance Commonsense Reasoning in Machine Reading Comprehension [24.2] そこで我々は,CommonsEnse ReasoningのためのIncorporatE Connection情報に対するPlug-and-playモジュールを提案する。
PIECERは、単語間の知識指向接続によって常識推論を明示的に導くために、共同クエリパスグラフを構築する。
大規模公開RCデータセットであるReCoRDの実験結果は、PIECERが安定した性能改善をもたらすことを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 12:55:19 GMT)
SKID RAW: Skill Discovery from Raw Trajectories [23.9] すべてのスキルではなく、完全なタスクの実行を示すことが望ましい。
軌跡を反復パターンに分割することを同時に学習する新しい手法を提案する。
このアプローチは、スキルのシーケンスを理解するのに使用できるスキルコンディショニングを学習する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 17:27:13 GMT)
Unsupervised Domain Adaptation through Iterative Consensus Shift in a
Multi-Task Graph [22.3] 赤ちゃんは周囲の世界を観察することでほとんど監督なしで学ぶ。
提案するマルチタスクグラフのコンセンサスシフト学習は,専門家モデルが提供する擬似ラベルにのみ依存する。
我々は,Replicaデータセットの重要コントリビューションを実験的に検証し,最小限の監督を伴うマルチタスク学習法よりも優れた性能を示す。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 11:57:42 GMT)
Projected Hamming Dissimilarity for Bit-Level Importance Coding in
Collaborative Filtering [21.6] 各次元の2重み付けによるハミング空間における2つの物体間の相似性を測定する新しい方法を示す。
本稿では,このハミング差分法に最適化されたハッシュコードを学習するための変分ハッシュモデルを提案する。
結果として得られるハッシュコードはNDCGで+7%、MRRで+14%の有効性向上につながります。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 13:22:31 GMT)
Probabilistic Planning with Preferences over Temporal Goals [21.4] 本稿では,時間目標に対する質的選好を規定する形式言語と,システムにおける選好に基づく計画手法を提案する。
自動理論モデルを用いて,提案した仕様は,各結果がサブゴールの時間列の集合を記述する場合の,異なる結果集合に対する嗜好を表現することができる。
我々は,可能な結果以上のプロセスが与えられた場合の選好満足度の価値を定義し,ラベル付きマルコフ決定過程における時間制約付き確率計画のためのアルゴリズムを開発する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 14:26:40 GMT)
UMAP does not reproduce high-dimensional similarities due to negative
sampling [21.0] UMAPは、多くの分野において高次元データセットを可視化するための最先端技術としてt-SNEに取って代わった。
UMAPの効果的な損失関数をクローズド形式で導出し、それが公開されたものと異なることを見つけます。
代わりに、共有kの近傍グラフのみをエンコードする類似性を再現しようとします。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 17:22:58 GMT)
Active multi-fidelity Bayesian online changepoint detection [20.5] 変更点を検出するオンラインアルゴリズム、あるいは時系列の振る舞いの急激なシフトは、限られたリソースで展開されることが多い。
この測定の質や「忠実さ」に対して環境計測を収集するコストを取引することは有益かもしれない。
本論文では,どのデータを収集すべきか,コストに敏感な決定を下すマルチファイダリティアプローチを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 02:23:54 GMT)
Equivariant Imaging: Learning Beyond the Range Space [20.2] 様々な画像問題において、基礎となる信号の圧縮測定のみにアクセスできる。
この制限を克服する新しいエンドツーエンドの自己管理フレームワークを提案する。
提案する学習戦略は,完全教師付き手法と同様に機能する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 22:38:36 GMT)
Data Quality as Predictor of Voice Anti-Spoofing Generalization [19.7] データ品質がアンチスプーフィング性能に与える影響を測る新しいフレームワークについて概説する。
長期的なスペクトル情報,話者人口,信号対雑音比,選択音声品質特性の影響について検討した。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 17:09:06 GMT)
Learning from Demonstration with Weakly Supervised Disentanglement [19.3] 本稿では,確率的生成モデルに対する最適化問題として,実証から解釈可能な学習の課題を論じる。
このようなアライメントは、エンドユーザーからのラベルを使用することで、適切に制限された語彙で達成できることを示す。
本手法は,PR2ロボットが行う2つのテーブルトップロボット操作タスクの文脈で評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 12:15:52 GMT)
Translate to Adapt: RGB-D Scene Recognition across Domains [18.4] 本研究では,マルチモーダルシーン認識データセット内に,潜在的に深刻なドメインシフト問題が存在することを注目する。
本稿では,異なるカメラ領域にまたがって適応可能な自己教師付きモダリティ間翻訳法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 18:20:29 GMT)
On the hidden treasure of dialog in video question answering [18.2] 外部ソースなしでストーリー全体を理解するための新しいアプローチを提示します。
従来の作業とは異なり、ダイアログをノイズの多いソースとして扱い、テキスト記述に変換する。
我々のモデルは、KnowIT VQAデータセットにおける技術状況よりも大きなマージンで優れています。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 15:17:01 GMT)
Leaning Compact and Representative Features for Cross-Modality Person
Re-Identification [18.1] 本稿では,クロスモダリティ可視赤外人物再識別(vi re-id)タスクに注目する。
提案手法は他の最も先進的な手法よりも印象的な性能で優れている。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 01:53:16 GMT)
Increasing the Efficiency of Policy Learning for Autonomous Vehicles by
Multi-Task Representation Learning [17.8] 関連する意味的要因の知識を活用し,環境の低次元かつ豊かな潜在表現を学ぶことを提案する。
また,ダウンストリームポリシの入力として,学習した潜在表現に加えて,ハザード信号を提案する。
特に、提案された表現学習とハザード信号は、ベースラインメソッドよりもパフォーマンスの向上とデータの削減により、学習の学習を迅速に強化するのに役立ちます。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 20:16:59 GMT)
Training a Better Loss Function for Image Restoration [17.2] 単一画像のスーパーレゾリューションで最先端の損失関数を上回る軽量な特徴抽出器を訓練するには,単一の自然画像だけで十分であることを示す。
発電機が導入した誤差を罰するように訓練された一連の識別器からなる新しいマルチスケール識別特徴(MDF)損失を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 17:29:57 GMT)
Towards a Unified Approach to Single Image Deraining and Dehazing [16.4] 降雨効果の新しい物理モデルを開発し,その均一な連続限界として,ヘイズ効果のよく知られた大気散乱モデル(ASM)が自然に現れることを示した。
また,デレーシングとデヘイジングの両方に適した,密集したスケール接続型注意ネットワーク (dscan) を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 01:35:43 GMT)
Confluent Vessel Trees with Accurate Bifurcations [16.3] 監視や学習が不可能である何千もの分岐を伴う複雑な血管の教師なし再構成。
一般的な手法は、対称対コストを最小化する測地管グラフ上で MST の変種を用いる。
フロー"指向性"が重要な分岐点において典型的な誤差を生じるような標準的な無向管状グラフの限界を示す。
合流は高次特性であるが,本論文では,合流を強制する有向グラフ上で最小アルブレッセンスを用いて合流器木を再構成する効率的な実用的手法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 05:22:56 GMT)
An Embedding-based Joint Sentiment-Topic Model for Short Texts [15.2] 我々は,embedd enhanced generative joint sentiment-topic モデルである eljst を開発した。
短いテキストからよりコヒーレントで多様なトピックを見つけることができる。
その結果,トピックコヒーレンスの平均は10%,トピックの多様化は5%改善した。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 11:41:21 GMT)
MetaNODE: Prototype Optimization as a Neural ODE for Few-Shot Learning [15.0] Few-Shot Learningは、例が少なくて新しいクラスを認識する方法など、難しいタスクです。
本稿では,プロトタイプ最適化問題として,バイアスの低減を図る。
MetaNODEと呼ばれる新しいプロトタイプ最適化ベースのメタラーニングフレームワークを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 09:16:46 GMT)
OmniHang: Learning to Hang Arbitrary Objects using Contact Point
Correspondences and Neural Collision Estimation [15.0] 本稿では,対象物と支援対象物の部分点雲を入力として入力し,対象物を安定して吊るす場所と方法を決定するシステムを提案する。
本システムは,対象物と支援物との接触点対応を推定し,安定なポーズを推定する。
そしてロボットは、物体を最初のポーズから安定したハングポーズに移動する、衝突のない経路を見つける必要がある。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 06:11:05 GMT)
Geometric Affinity Propagation for Clustering with Network Knowledge [14.8] Affinity propagation (AP) は、反復的なペアワイズメッセージ更新によって最適な例の集合を洗練する強力な例ベースのアプローチであることが証明されている。
ネットワークトポロジを活用するためにAPを効果的に拡張する新しいクラスタリングアルゴリズムであるGeopic-APを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 10:23:53 GMT)
Bellman: A Toolbox for Model-Based Reinforcement Learning in TensorFlow [14.4] Bellmanはこのギャップを埋めることを目指しており、モデルベースのRLツールボックスを初めて完全に設計し、テストした。
我々のモジュラーアプローチは、幅広い環境モデルと、最先端アルゴリズムを復元する汎用モデルベースのエージェントクラスを組み合わせることができる。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 11:32:27 GMT)
Agent with Warm Start and Adaptive Dynamic Termination for Plane
Localization in 3D Ultrasound [14.3] 本研究は, エージェント探索の早期停止を可能にするために, 適応動的終端を新たに設計し, 従来のRLフレームワークを強化した。
2.52mm/10.26度,2.48mm/10.39度,2.02mm/10.48度,2.00mm/14.57度,2.61mm/9.71度,3.9mm/9.58度,1.49mm/7.54度,胎児脳内,腹腔内,子宮中,横,冠状面の局在誤差を実現する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 14:57:26 GMT)
Pervasive Label Errors in Test Sets Destabilize Machine Learning
Benchmarks [13.0] 我々は、最もよく使われるコンピュータビジョン、自然言語、音声データセットの10のテストセットでラベルエラーを識別する。
例えば、2916のラベルエラーは、ImageNet検証セットの6%を占めています。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 21:54:36 GMT)
A biologically plausible neural network for multi-channel Canonical
Correlation Analysis [12.9] 皮質錐体ニューロンは、複数の神経集団から入力を受け取り、これらの入力を別々の樹状体区画に統合する。
我々は,生物学的に妥当なニューラルネットワークで実装可能なマルチチャネルCAAアルゴリズムを提案する。
生物学的信頼性のためには、ネットワークはオンライン環境で動作し、シナプス更新ルールはローカルである必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 16:18:09 GMT)
Learning from Pixel-Level Label Noise: A New Perspective for
Semi-Supervised Semantic Segmentation [12.9] ピクセルレベルのノイズラベルに対処するためのグラフベースのラベルノイズ検出および補正フレームワークを提案する。
特に,クラスアクティベーションマップ(cam)による弱い監督から生成した画素レベルのノイズラベルに対して,強い監督を施したクリーンセグメンテーションモデルを訓練する。
最後に,超画素ベースのグラフを用いて,画像中の画素間の空間的隣接性と意味的類似性の関係を表現する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 03:23:21 GMT)
Dynamic Domain Adaptation for Efficient Inference [12.7] ドメイン適応(DA)は、ラベル付きソースドメインからラベルなしターゲットドメインへの知識転送を可能にする。
以前のdaアプローチのほとんどは、適応能力を改善するために複雑で強力なディープニューラルネットワークを活用する。
低リソースシナリオにおいて効率的なターゲット推論を同時に実現できる動的ドメイン適応(DDA)フレームワークを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 08:53:16 GMT)
Learning Layout and Style Reconfigurable GANs for Controllable Image
Synthesis [12.4] 本稿では,空間的レイアウトからフォトリアリスティックなイメージを合成できる生成モデルを学習するための,最近の課題であるレイアウト・トゥ・イメージ(レイアウト・トゥ・イメージ)に焦点を当てる。
画像レベルでのスタイル制御は、バニラGANと同じであり、オブジェクトマスクレベルでのスタイル制御は、新しい特徴正規化方式によって実現される。
実験では,COCO-StuffデータセットとVisual Genomeデータセットを用いて,最先端の性能の検証を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 19:57:02 GMT)
Time series forecasting based on complex network in weighted node
similarity [12.2] 時系列解析において、可視性グラフ理論は時系列データをネットワークモデルに変換する。
予測アルゴリズムを最適化するための重み係数としてノード類似度指数を用いる。
この方法はより正確な予測能力を有し、時系列や実際のシーンの分野でより正確な予測を提供することができる。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 01:11:32 GMT)
Generalized Planning as Heuristic Search [12.2] 本稿では,計画を探索パラダイムとして一般化計画(gp)の特質に適用する。
本稿では,GP問題における計画インスタンスの数と,これらのインスタンスのサイズに依存しない,新しいGPソリューション空間を定義する。
最後に,BFGP(Best-First Generalized Planning)と呼ばれるGPアルゴリズムを定義し,評価・ヒューリスティック関数によって導かれる解空間において,ベストファーストな探索を行う。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 12:35:10 GMT)
Model-Free Learning of Safe yet Effective Controllers [11.9] 私達はまた有効な安全な制御方針を学ぶ問題を研究します。
まず,安全を確保する確率を最大化する方針を学習するモデルフリー強化学習アルゴリズムを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 17:05:12 GMT)
Hands-on Guidance for Distilling Object Detectors [11.9] 本手法は, より包括的な監視を行うため, 全ステージ特徴の潜伏した知識を抽出する。
VOCおよびCOCOデータセット上の異なる蒸留構成で広範な評価を行い、精度と速度のトレードオフのパフォーマンスを向上させます。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 09:00:23 GMT)
Deep Unsupervised Learning for Generalized Assignment Problems: A
Case-Study of User-Association in Wireless Networks [11.4] 本研究では,一般化代入問題(GAP)を時間効率良く解くために,DUL(Deep Unsupervised Learning)手法を提案する。
特に、カスタマイズされた損失関数を用いてディープニューラルネットワーク(DNN)のトレーニングを容易にする新しいアプローチを提案する。
数値実験の結果,提案手法は最適に近い結果をもたらし,時間・複雑さが著しく低下することが示された。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 16:07:02 GMT)
Robot Program Parameter Inference via Differentiable Shadow Program
Inversion [11.4] 本稿では,データから直接最適なスキルパラメータを推測する新しい手法であるShadow Program Inversion(SPI)を提案する。
産業シナリオと家庭シナリオにおける3つの異なるロボットとスキルフレームワークの手法を評価した。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 13:16:01 GMT)
Gated Transformer Networks for Multivariate Time Series Classification [11.4] Gated Transformer Networks (GTN) は時系列分類問題に対する Transformer Networks の単純な拡張である。
完全アブレーション研究を行い,13のデータセットについて包括的実験を行った。
その結果、GTNは最新のディープラーニングモデルで競合する結果を得ることができます。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 12:43:32 GMT)
Leveraging neural representations for facilitating access to
untranscribed speech from endangered languages [10.6] オーストラリア・アボリジニの7言語とオランダの地方種から選択したデータを用いている。
wav2vec 2.0 Transformerの中間層からの表現は、タスクパフォーマンスに大きな利益をもたらす。
予め訓練された英語モデルを用いて抽出された特徴は、すべての評価言語の検出を改善したが、より良い検出性能は、評価言語の英語との音韻学的類似性と関連していた。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 16:44:08 GMT)
Siamese Anchor Proposal Network for High-Speed Aerial Tracking [10.6] 本研究では,2段階のシームズネットワークを用いた空中追跡手法を提案する。
当社のフレームワークは,ステージ2の洗練により,パフォーマンスが向上しています。
3つのベンチマーク実験により,200フレーム/秒程度の速度で,我々のアプローチの優れた性能が証明された。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 02:10:09 GMT)
Dodrio: Exploring Transformer Models with Interactive Visualization [10.6] Dodrioは、NLP研究者や実践者が言語知識を持つトランスベースのモデルにおける注意メカニズムを分析するのに役立つオープンソースのインタラクティブビジュアライゼーションツールです。
注意重みと言語知識の視覚的比較を容易にするために、dodrioはより長い入力テキストで注意重みを表すために異なるグラフ視覚化技術を適用する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 17:39:37 GMT)
Quantum computation and simulation with vibrational modes of trapped
ions [10.3] 閉じ込められたイオン系における振動自由度は、近年量子資源として注目されている。
振動モードのコヒーレントな操作に関する最近の理論的および実験的研究をレビューする。
本研究では,非古典状態の生成,分子ビブロニックサンプリング,量子熱力学への応用など,振動モードを用いた実験について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 07:28:19 GMT)
Supervised Chorus Detection for Popular Music Using Convolutional Neural
Network and Multi-task Learning [10.2] 本稿では,ポピュラー音楽のコーラスセグメントを検出するための新しい教師付きアプローチを提案する。
本稿では,2つの時間的アクティベーション曲線に同時に適合するマルチタスク学習目的の畳み込みニューラルネットワークを提案する。
また,合唱と境界予測を共同で考慮し,バイナリ出力を生成するポストプロセッシング手法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 04:32:08 GMT)
Character Controllers Using Motion VAEs [9.8] 動きのvaesを用いて,人間の運動のデータ駆動生成モデルを学ぶ。
計画や制御アルゴリズムは、このアクション空間を使って望ましい動きを生成することができる。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 05:51:41 GMT)
Improve GAN-based Neural Vocoder using Pointwise Relativistic
LeastSquare GAN [9.6] 位相相対論的LSGAN (Pointwise Relativistic LSGAN) という波形合成の文脈下で, LSGANフレームワークの新しい変種を紹介する。
PRLSGANは汎用フレームワークであり、GANベースのニューラルボコーダと組み合わせて生成品質を向上させることができる。
実験ではParallel WaveGANとMelGANに基づく一貫した性能向上を示し、提案したPRLSGANニューラルボコーダの有効性と強力な一般化能力を示した。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 03:35:22 GMT)
Time-to-event regression using partially monotonic neural networks [9.2] 時系列分布を学習するために,部分的モノトニックニューラルネットワークを用いたSuMo-netを提案する。
本手法は,真の生存分布を仮定せず,ハザード関数の計算コストのかかる統合を回避する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 22:34:57 GMT)
Provably Correct Controller Synthesis of Switched Stochastic Systems
with Metric Temporal Logic Specifications: A Case Study on Power Systems [9.2] 本稿では,MTL仕様のスイッチング制御系に対して,確率的保証を証明可能なコントローラ合成手法を提案する。
まず,スイッチング制御系とその名目決定論的制御系との分岐を境界とするスイッチト制御系の制御バイシミュレーション関数を提案する。
そこで我々は,決定論的制御システムの名目的軌跡の最適化問題を解き,最適制御入力を計算する手法を開発した。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 04:50:29 GMT)
APAN: Asynchronous Propagation Attention Network for Real-time Temporal
Graph Embedding [9.1] リアルタイム時間グラフ埋め込みのための連続時間動的グラフアルゴリズムを提案する。
モデル推論とグラフ計算のステップを分離し、重いグラフクエリ操作がモデル推論の速度を損なわないようにします。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 05:42:05 GMT)
Synthesize-It-Classifier: Learning a Generative Classifier through
RecurrentSelf-analysis [9.0] 本研究では,高分解能,フォトリアリスティック,多彩な画像を大規模に合成することにより,画像分類ネットワークの生成能力を示す。
Synthesize-It-Classifier(STIC)と呼ばれる全体的な方法論は、データ分布の密度を推定するために明示的なジェネレータネットワークを必要としません。
ImageNetデータセット上で合成された画像の反復描画を示すAttentive-STICネットワークを実証する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 02:00:29 GMT)
Knowing What VQA Does Not: Pointing to Error-Inducing Regions to Improve
Explanation Helpfulness [8.9] モデルがerrになりやすい画像領域をハイライトしてエラーを明確にするエラーマップを提案します。
エラーマップは、正しく参加した地域が正しく処理され、間違った回答につながる可能性があることを示します。
我々は,新しい説明がベースラインよりもモデルの正確性を理解するのに役立つことを確認するために,ユーザ調査を実施している。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 19:52:32 GMT)
Model-based Reconstruction with Learning: From Unsupervised to
Supervised and Beyond [8.8] 古典的モデルに基づく再構成手法を簡潔に議論し、モデルベースと学習ベースのパラダイムの交差点で再構成手法を詳細に検討する。
このレビューには、教師なし学習、監督なし学習に基づく多くの最近の方法、および複数のタイプの学習モデルを組み合わせるためのフレームワークが含まれています。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 15:33:59 GMT)
IMU Data Processing For Inertial Aided Navigation: A Recurrent Neural
Network Based Approach [8.6] ディープニューラルネットワーク(DNN)を用いた慣性補助ナビゲーションのための新しい手法を提案する。
IMUキネマティック方程式の動作条件の詳細な解析を行い、IMUデータ処理のための専用ネットワーク設計、損失関数、トレーニング戦略を提案します。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 06:21:37 GMT)
Data Augmentation in Natural Language Processing: A Novel Text
Generation Approach for Long and Short Text Classifiers [8.2] 本稿では,長文と短文の分類器の性能向上に適したテキスト生成手法を提案し,評価する。
シミュレーションされた低データレギュレーションでは、最大15.53%の加算精度ゲインが達成される。
さまざまな種類のデータセットに対するアプローチを成功に導くための意味とパターンについて議論します。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 13:16:07 GMT)
FastSpec: Scalable Generation and Detection of Spectre Gadgets Using
Neural Embeddings [8.2] 我々は、Spectreガジェットの生成と検出を自動化するためにファジィとディープラーニングの両方技術を採用している。
まず、これまでに構築された最大のSpectreガジェットデータセットである100万台以上のSpectre-V1ガジェットからなるデータセットを作成します。
本稿では,GANのマスキング実装を活用したSpectreGANを紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 15:56:58 GMT)
Learning Reactive and Predictive Differentiable Controllers for
Switching Linear Dynamical Models [7.7] 専門家による実証から複合ダイナミクス行動を学習するためのフレームワークを提示する。
システムダイナミクスの近接近似としてスイッチング条件にエンコードされた接点を持つスイッチング線形ダイナミクスモデルを学ぶ。
次に、データ効率のよい制御学習のための微分可能なポリシークラスとして離散時間LQRを使用し、制御戦略を開発する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 04:40:24 GMT)
Hierarchical Quantized Federated Learning: Convergence Analysis and
System Design [7.5] フェデレーション学習は、クライアントのプライベートデータなしでディープニューラルネットワークをトレーニングするコラボレーティブマシンである。
以前の作業は、クラウドまたはエッジで1つの中央パラメータを仮定します。
本稿では,両クラウドサーバの利点を活用し,階層型量子化フェデレート学習システムについて考察する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 05:48:36 GMT)
Interleaving Fast and Slow Decision Making [7.4] Kahneman氏は、あるタスクに対して高速で直感的なシステム1と、遅くてより分析的なシステム2という、2つの異なる思考スタイルを使うことを提案している。
システム1とシステム2を監督する新しいシステム0を含む,新規で汎用的なフレームワークを提案する。
従来のパックマンゲームの改良版において,システム1のRLアルゴリズム,システム2のモンテカルロ木探索,システム0のいくつかの異なる戦略を用いて,そのようなフレームワークの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 16:49:24 GMT)
Fully Automated 2D and 3D Convolutional Neural Networks Pipeline for
Video Segmentation and Myocardial Infarction Detection in Echocardiography [7.4] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に基づく,革新的なリアルタイムエンドツーエンドフルオートマチックモデルを提案する。
A4C(Apical 4-chamber)ビューからLVチャンバーをセグメント化してデータ前処理を行う2次元CNNと、セグメント化された心エコー図がMIの兆候を示すかどうかを検出するバイナリ分類を行う3次元CNNからなるパイプラインとして実装しています。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 21:03:33 GMT)
Visual Explanations from Spiking Neural Networks using Interspike
Intervals [7.1] Spiking Neural Networks (SNN) は非同期バイナリ時系列イベントを計算および通信する。
近年のSNNの訓練におけるアルゴリズム的な取り組みは、様々な分類タスクにおける競争性能を示している。
Spike Map Activation (SAM) という,SNNs のバイオ・プラシブル・ビジュアライゼーションの新しい概念を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 12:49:46 GMT)
Mixing-AdaSIN: Constructing a de-biased dataset using Adaptive
Structural Instance Normalization and texture Mixing [7.0] 本論文では,生成モデルを用いたバイアス低減手法であるMixing-AdaSINを提案する。
本手法の有効性を示すため,細菌性肺炎データセットに対するバイアス付きCOVID-19を構築した。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 04:40:14 GMT)
Modeling the Compatibility of Stem Tracks to Generate Music Mashups [6.9] 音楽マッシュアップは、2つ以上の曲のオーディオ要素を組み合わせて新しい作品を作成する。
研究は、オーディオ要素の互換性を予測するアルゴリズムを開発した。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 01:51:11 GMT)
Randomization-based Machine Learning in Renewable Energy Prediction
Problems: Critical Literature Review, New Results and Perspectives [6.8] ランダム化に基づく機械学習手法の最も重要な特徴と再生可能エネルギー予測問題への応用について概説する。
太陽、風力、水力エネルギーに関する現実世界の問題を含む広範な実験研究により、当社のクリティカル分析をサポートします。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 17:38:46 GMT)
Spectrally-Encoded Single-Pixel Machine Vision Using Diffractive
Networks [6.6] 物質3次元工学は、光-物質相互作用によって様々な計算タスクを実行できるシステムを設計するための新たな道を開いた。
本稿では,物体の空間情報を回折光のパワースペクトルに変換・符号化するために,深層学習を用いて学習した多層回折層による光ネットワークの設計を実証する。
我々は,10波長の回折光のスペクトルパワーを検出し,手書き桁の画像を光学的に分類するために,テラヘルツスペクトルでこのマシンビジョンフレームワークを実験的に検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 04:48:42 GMT)
YouTubing at Home: Media Sharing Behavior Change as Proxy for
MobilityAround COVID-19 Lockdowns [6.4] この研究は、インターネットユーザーが自宅で過ごす時間を代理する手段として、ソーシャルメディア上でのビデオ共有の有用性に焦点を当てている。
特に、新型コロナウイルス(COVID-19)によるロックダウン措置が109カ国で実施される前や期間中に、TwitterでYouTubeビデオをシェアする人々の数に焦点を当てています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 17:08:31 GMT)
MedSelect: Selective Labeling for Medical Image Classification Combining
Meta-Learning with Deep Reinforcement Learning [6.3] 医用画像解釈のためのメタラーニングと深部強化学習を用いた選択的学習法を提案する。
提案手法であるmedselectは,学習可能なディープラーニングセレクタからなり,コントラストプリトレーニングから得られた画像埋め込みを用いてラベル付けを行う。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 09:09:34 GMT)
Adversarial Multiscale Feature Learning for Overlapping Chromosome
Segmentation [6.2] 染色体核型解析は疾患の診断と治療において非常に臨床的に重要である。
染色体のストリップ形状のため、画像化すると簡単に互いに重複します。
重なり合う染色体セグメンテーションの精度と適応性を向上させるために, 対角的マルチスケール特徴学習フレームワークを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 05:44:18 GMT)
Beyond Low-Pass Filters: Adaptive Feature Propagation on Graphs [6.0] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフ上の予測タスクのために広く研究されている。
ほとんどのGNNは、局所的ホモフィリー、すなわち地域住民の強い類似性を仮定している。
基本となるホモフィリーによって制限されることなく、任意のグラフを扱うことができる柔軟なGNNモデルを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 00:35:36 GMT)
FeatureEnVi: Visual Analytics for Feature Engineering Using Stepwise
Selection and Semi-Automatic Extraction Approaches [5.9] 我々は,機能工学的プロセスを支援するビジュアル分析システムであるfeatureenviを提案する。
提案システムは,ユーザが最も重要な機能を選択し,元の機能を強力な代替品に転換し,異なる機能生成の組み合わせを試すのに役立つ。
FeatureEnViの有用性と適用性は、人気のある赤ワインの品質データセットと、シルエットからの車両認識に関する公開データを用いて、2つのユースケースで実証される。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 15:45:19 GMT)
Robust Pandemic Control Synthesis with Formal Specifications: A Case
Study on COVID-19 Pandemic [5.7] 様々な公衆衛生管理戦略が提案され、パンデミックの病気に対する検査が行われている。
本研究は,予防接種制御による感染性,感染性,感染性,回復性(SEIR)モデルと,シールド免疫制御によるSEIRモデルである。
新型コロナウイルスのパンデミックを強くコントロールするための2つの異なるシナリオでシミュレーション結果を提供する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 04:46:04 GMT)
Online probabilistic label trees [5.7] OPLTは、時間と空間の複雑さの低さと強力な理論的保証によって特徴づけられる。
オンラインのマルチラベルとマルチクラスの分類に使用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 14:50:58 GMT)
3D Point Cloud Registration with Multi-Scale Architecture and
Self-supervised Fine-tuning [5.6] MS-SVConvは、2つのシーン間の3D登録のためにポイントクラウドから機能を出力する高速マルチスケールディープニューラルネットワークです。
競合的かつよく知られた3DMatchベンチマークでは,最先端の手法と比較して,大幅な改善が見られた。
我々は,未知のデータセットを自己管理的に微調整し,ETHおよびTUMデータセットの最先端結果をもたらす戦略を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 15:38:33 GMT)
Heterogeneous Graph Neural Networks for Multi-label Text Classification [5.3] マルチラベルテキスト分類(MLTC)は自然言語処理における魅力的な課題である。
異種グラフのノードとしてトークンやラベルをモデル化することでMLTC問題を解決するための異種グラフ畳み込みネットワークモデルを提案する。
本手法を3つの実世界データセットで評価し, 実験結果から, 大幅な改善を達成し, 最新の比較手法を上回った。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 17:33:31 GMT)
Interpretable and Transferable Models to Understand the Impact of
Lockdown Measures on Local Air Quality [5.3] 新型コロナウイルス(COVID-19)関連のロックダウン対策は、経済活動や交通の変化が環境空気の質に与える影響を理解するユニークな機会を提供する。
地上の大気汚染モニタリングステーションからの測定値を用いて,ロックダウン期間における汚染の低減を推定する。
我々は,スイスと中国における大気汚染測定所のデータについて,現状の成果が得られたことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 08:59:34 GMT)
LightSAL: Lightweight Sign Agnostic Learning for Implicit Surface
Representation [5.1] 本研究では3次元形状を学習するための新しい深層畳み込みアーキテクチャであるLightSALを提案する。
実験は、人間の形状を41kの3DスキャンしたD-Faustデータセットに基づいている。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 05:50:14 GMT)
Alignment of Language Agents [5.0] システム設計者による偶発的誤特定から生じる言語エージェントの行動問題について議論する。
我々は、誤特定が発生するいくつかの方法を強調し、誤特定から生じる可能性のある行動的問題について議論する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 18:01:48 GMT)
SaccadeCam: Adaptive Visual Attention for Monocular Depth Sensing [5.0] 本稿では,シーンの関心領域に解像度を適応的に分散するSaccadeCamフレームワークを提案する。
適応解像アルゴリズムは自己教師付きネットワークであり,単眼深度推定のためのエンドツーエンド学習の結果を示す。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 03:44:54 GMT)
Group-CAM: Group Score-Weighted Visual Explanations for Deep
Convolutional Networks [4.9] グループスコア強調クラスアクティベーションマッピング(Group-CAM)と呼ばれる効率的なサリエンシーマップ生成法を提案する。
Group-CAMは効率的だが有効であり、ターゲット関連サリエンシマップを生成する間は、ネットワークに数十のクエリしか必要としない。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 08:56:42 GMT)
Landscape of R packages for eXplainable Artificial Intelligence [4.9] この記事は主にRで利用可能なツールに特化していますが、Pythonコードの統合が容易であるため、Pythonから最も人気のあるライブラリの例も紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 20:59:32 GMT)
BART based semantic correction for Mandarin automatic speech recognition
system [4.5] 本稿では,事前学習したBARTを用いたトランスフォーマーに基づく意味補正手法を提案する。
10000時間のマンダリン音声データセットの実験では、文字誤り率(CER)が21.7%に効果的に減少できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 06:41:16 GMT)
Embedding Power Flow into Machine Learning for Parameter and State
Estimation [4.4] 現代の機械学習(ML)が反復ループをより効率的に解決できることを示す。
提案手法は不完全観測の場合まで拡張し, ファザー計測ユニットは発電機でのみ利用可能である。
実装の観点から考えると、パラメータと状態推定問題を解くという私たちの方法論は、MLフレームワークのトレーニングループにPower Flow(PF)ソルバを埋め込むことと見なすことができる。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 04:16:20 GMT)
Almost Surely Stable Deep Dynamics [4.2] 本稿では,観測データから安定なディープニューラルネットワークに基づく動的モデルを学ぶ手法を提案する。
本手法は,lyapunovニューラルネットワークを動的モデルに組み込むことにより,本質的に安定性基準を満たす。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 20:37:08 GMT)
One-Vote Veto: Semi-Supervised Learning for Low-Shot Glaucoma Diagnosis [4.1] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は,眼底画像から緑内障を自動診断するための有望な手法である。
CNNは通常、多くのバイオメディカル画像分類アプリケーションでは利用できないトレーニングに大量のラベル付きデータを必要とします。
本論文では,(1)従来の双子ニューラルネットワークを拡張し,ラベル付きデータに制限や不均衡がある場合に,低ショット学習のためのトレーニング手法を導入すること,(2)ラベルなしのトレーニングデータを追加して精度を高める,新たな半教師付き学習戦略を導入すること,の2つの課題に貢献した。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 20:32:41 GMT)
Sparse Object-level Supervision for Instance Segmentation with Pixel
Embeddings [4.0] ほとんどの最先端のインスタンスセグメンテーションメソッドは、密接な注釈付き画像でトレーニングする必要があります。
非空間埋め込みに基づく提案フリーセグメンテーション手法を提案する。
本研究では, 異なる顕微鏡モードにおける2次元および3次元分割問題の解法について検討した。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 16:36:56 GMT)
Leaky Nets: Recovering Embedded Neural Network Models and Inputs through
Simple Power and Timing Side-Channels -- Attacks and Defenses [4.0] ニューラルネットワーク実装のサイドチャネル脆弱性について,パラメータを復元して検討する。
我々は、異なる精度のネットワーク上で人気のあるマイクロコントローラプラットフォームに対する攻撃を実証する。
タイミングに基づく攻撃に対する対策を実施し、そのオーバーヘッドを分析する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 21:28:13 GMT)
Self-Imitation Learning by Planning [4.0] 模擬学習(IL)により、熟練の知識を伝達することで、ロボットがスキルを素早く習得できます。
長期移動計画タスクでは、ILおよびRLメソッドのデプロイにおける課題は、大規模で広範囲に分散したデータの生成と収集方法である。
本研究では,現在の方針から訪問状態の計画により,実演データを自動収集する自己模倣学習(silp)を提案する。
SILPは、早期強化学習の段階で正常に訪問された状態がグラフ検索ベースのモーションプランナーの衝突のないノードであることに触発されます。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 21:41:14 GMT)
Predicting Demand for Air Taxi Urban Aviation Services using Machine
Learning Algorithms [3.3] この研究は、ニューヨーク市のさまざまな地理的地域における1日の異なる時間帯のエアタクシー都市航空モビリティ(UAM)サービスの需要を予測することに焦点を当てています。
いくつかのライド関連要因(年月、曜日、曜日、曜日など)と天気関連変数は、4つの一般的な機械学習アルゴリズムの予測器として使用されます。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 17:12:43 GMT)
Focused LRP: Explainable AI for Face Morphing Attack Detection [3.1] 本稿では,Deep Neural Networkによって画像領域を用いて,実際の顔画像と形態的顔画像とを識別する,正確なピクセルレベルの人間の検査者に説明する枠組みを提案する。
また,本手法の品質を客観的に分析し,FLRPを他の解釈可能性手法と比較する枠組みを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 19:05:01 GMT)
Correcting Automated and Manual Speech Transcription Errors using Warped
Language Models [2.9] そこで本稿では,音声の書き起こしを訂正するために,ワープ言語モデルの頑健性を活かした新しい手法を提案する。
提案手法は,音声言語の自動書き起こしと手話書き起こしの両方の単語誤り率を最大10%削減できることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 16:43:23 GMT)
Explore the Knowledge contained in Network Weights to Obtain Sparse
Neural Networks [2.6] 本稿では,ニューラルネットワーク(NN)における疎結合層の自動獲得のための新しい学習手法を提案する。
タスクニューラルネットワーク(TNN)の構造を最適化するためにスイッチングニューラルネットワーク(SNN)を設計する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 11:29:40 GMT)
DBATES: DataBase of Audio features, Text, and visual Expressions in
competitive debate Speeches [2.5] 我々は,2019年北米大学討論会(NAUDC)の討論会から抽出したマルチモーダルコミュニケーション機能データベースを提案する。
特徴セットは、視覚(表情、視線、頭のポーズ)、音声(PRAAT)、テキスト(単語感情と言語カテゴリ)のモダリティから抽出されました。
完全マルチモーダルモデルは、モダリティの様々な構成で訓練されたモデルと比較して最もよく機能する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 00:43:49 GMT)
SAFRON: Stitching Across the Frontier for Generating Colorectal Cancer
Histology Images [2.5] 合成画像は、データの限られた可用性という文脈でディープラーニングアルゴリズムの開発と評価に使用することができる。
本研究では,現実的で高解像度な組織画像タイルを構築するための新しいSAFRONフレームワークを提案する。
提案手法は,比較的小さな画像パッチでトレーニングした後,任意の大きさのリアルな画像タイルを生成することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 16:08:45 GMT)
Quantum limits of superresolution in a noisy environment [2.3] 雑音環境下での2つの同一源の解法における究極の量子限界を解析する。
雑音のケースは、小さな距離でゼロでないことが示されているノイズのないケースとは対照的である。
暗数のような任意の測度に対する誤った励起は、測度アプローチの古典的なフィッシャー情報をゼロにすることも示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 18:08:22 GMT)
Continual Speaker Adaptation for Text-to-Speech Synthesis [2.3] 本稿では,連続学習の観点からのTSモデリングについて考察する。
目標は、以前のスピーカーを忘れずに新しいスピーカーを追加することです。
経験リプレイと重みの規則化という2つのよく知られた手法を連続学習に活用する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 15:14:20 GMT)
Quantum corrections to the entropy in a driven quantum Brownian motion
model [2.3] 量子ブラウン運動中の粒子のフォン・ノイマンエントロピーを研究する。
我々の結果は、オープン量子系におけるエントロピーの理解に重要な洞察をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 12:26:28 GMT)
Construction of a Large-scale Japanese ASR Corpus on TV Recordings [2.3] 本稿では,音声認識システム(ASR)を学習するための大規模日本語コーパスを提案する。
このコーパスには2000時間以上のスピーチと、日本のテレビの録音とその字幕に書かれた書き起こしが含まれている。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 21:14:12 GMT)
SPEED: Secure, PrivatE, and Efficient Deep learning [2.3] 私たちは、強力なプライバシー制約に対処できるディープラーニングフレームワークを導入します。
協調学習、差分プライバシー、同型暗号化に基づいて、提案手法は最先端技術に進化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 17:57:30 GMT)
QECOOL: On-Line Quantum Error Correction with a Superconducting Decoder
for Surface Code [2.3] 復号アルゴリズムに関連する表面符号(SC)は、最も有望な量子誤り訂正(QEC)法の一つである。
本稿では,超伝導デジタル回路を用いたオンラインQECアルゴリズムとそのハードウェア実装を提案する。
このデコーダは、符号5〜13の量子エラーシミュレータ上でシミュレートされ、精度1.0%の閾値が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 01:51:15 GMT)
YOLinO: Generic Single Shot Polyline Detection in Real Time [2.1] 単発物体検出の考え方を伝達する手法を提案する。
小線セグメントのボトムアップ組成としてポリライン検出の問題を改質することで、単一のヘッドで境界付き、破断され、連続的なポリラインを検出することができる。
道路標識,車線境界,中心線検出の3つの異なる応用について検討した。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 12:00:26 GMT)
Lower Bounds on the Generalization Error of Nonlinear Learning Models [2.1] 本稿では,多層ニューラルネットワークから導出したモデルの一般化誤差に対する下限について,学習データ中のサンプル数と層の大きさが一致した状況下で検討する。
偏りのない推定器は,このような非線形ネットワークでは受け入れられない性能を示す。
線形回帰や2層ネットワークの場合、一般偏差推定器の明示的な一般化の下界を導出する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 20:37:54 GMT)
DDR-Net: Learning Multi-Stage Multi-View Stereo With Dynamic Depth Range [2.1] 深度範囲の仮説を動的に決定するための動的深さ範囲ネットワーク(DDR-Net)を提案する。
DDR-Netでは、まず、深度範囲全体にわたる画像の最も粗い解像度で初期深度マップを構築します。
学習した動的深度範囲を利用して、洗練された深度マップを生成する新しい損失戦略を開発します。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 05:52:38 GMT)
Mobile Data Service Adoption and Use from a Service Supply Perspective:
An Empirical Investigation [2.1] 本稿では,モバイルデータサービス(MDS)サプライチェーンの参加者の選択について,実証的研究を行った。
帰納的セマンティック分析アプローチを適用して、研究データはまず、テーママップとして表現される。
テーママップは、MDSサプライヤーの視点をMDSの顧客採用と利用を調査するモデルに貢献する提案を定式化するために使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 01:52:42 GMT)
Multi-source Transfer Learning with Ensemble for Financial Time Series
Forecasting [1.9] 本稿では,金融時系列のマルチソース深層移動学習について検討する。
重み付き転送学習のための平均アンサンブル(WAETL)と木構造パーゼン推定アンサンブル選択(TPEES)という2つのマルチソース転送学習手法を提案する。
実験の結果、TPEESはマルチソース転送タスクの大部分で他のベースラインメソッドより優れていることが明らかになった。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 02:32:16 GMT)
A Dataset and Application for Facial Recognition of Individual Gorillas
in Zoo Environments [1.9] 我々はブリストル動物園の7つの低地ゴリラの部隊に5k以上の顔境界ボックスアノテーションを用いたビデオデータセットを提出した。
動物園環境における個々のゴリラを顔で認識する作業において,標準的なディープラーニングパイプラインを実装し,評価する。
YOLOv3ベースのアプリケーションは,1フレームのみを利用する場合,92% mAPで識別を行うことができることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 17:38:09 GMT)
A Practical Survey on Faster and Lighter Transformers [1.5] トランスは、入力シーケンスの任意の2つの位置を関連付けることができる注意機構のみに基づいたモデルである。
多数のシーケンスモデリングタスクにまたがる最新技術を改善しました。
しかし、その有効性は、シーケンス長に関して二次計算とメモリの複雑さを犠牲にします。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 17:54:47 GMT)
Evaluation of deep learning models for multi-step ahead time series
prediction [1.4] 本研究では,マルチステップ先行時系列予測のための深層学習モデルの性能を比較検討する。
当社のディープラーニングメソッドは、単純なリカレントニューラルネットワーク、長期メモリ(LSTM)ネットワーク、双方向LSTM、エンコーダデコーダLSTMネットワーク、および畳み込みニューラルネットワークを妥協します。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 04:07:11 GMT)
SegVisRL: Visuomotor Development for a Lunar Rover for Hazard Avoidance
using Camera Images [0.9] 動物では生体運動系が生存に不可欠であり、ヒト内で複雑な動物が発達することは、地球上の種としての成功の大きな要因である。
本論文では,複雑な岩形の物体が危険を表わすように,ナビゲーションと障害物回避のためのロボット内のバイスモメータシステムの開発を実証する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 12:01:42 GMT)
An Automated Multiple-Choice Question Generation Using Natural Language
Processing Techniques [0.9] コンピュータベーステスト試験 (CBTE) のための自動複数選択質問生成 (MCQG) のための NLP ベースのシステムを提案する。
我々は,nlp手法を用いて,学習教材中の重要な単語を抽出した。
システムが逆でないことを検証するために、5つの教材を用いてシステムの有効性と効率を確認した。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 22:39:59 GMT)
Prior-Free Auctions for the Demand Side of Federated Learning [0.8] 連合学習は、分散クライアントがセンシティブなトレーニングデータを共有することなく、共有機械学習モデルを学ぶことを可能にする。
自己関心のある顧客から金銭的貢献を集めるためのメカニズムfipfaを提案する。
MNISTデータセット上で実験を行い、FIPFAおよびFIPFAのインセンティブ特性に基づいて顧客のモデル品質をテストします。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 10:22:18 GMT)
On the Theory of Stochastic Automata [0.7] 離散マルコフ系の理論はシャノンとフォン・ノイマンによって始められた。
決定論的有限状態オートマトンに関するラビンとスコットの研究は、2つの一般化をもたらした。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 12:05:42 GMT)
Modulation leakage vulnerability in continuous-variable quantum key
distribution [0.6] 量子鍵分布系における変調リーク脆弱性を報告する。
この漏れは、変調中の量子情報伝達側バンドの限定的な抑制から生じる。
以上の結果から,漏洩によって正の秘密鍵が得られる範囲が減少し,セキュリティ侵害につながる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 16:28:08 GMT)
Principles and Algorithms for Forecasting Groups of Time Series:
Locality and Globality [0.5] 時系列の集合を局所的および大域的手法で予測する設定を定式化する。
グローバルモデルは以前考えられていたよりも幅広い問題に成功する可能性がある。
故意にこれらの原理から導かれるアルゴリズムは、精度が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 23:34:48 GMT)
Spatial Reasoning from Natural Language Instructions for Robot
Manipulation [0.5] テキスト入力に対して空間的推論を行うための2段階のパイプラインアーキテクチャを提案する。
シーン内の全てのオブジェクトはまずローカライズされ、次に自然言語によるロボットの指示とローカライズされたコーディネートは、開始と終了のコーディネートにマップされる。
提案手法は,ロボットアームを用いてカードをピックアップ・アンド・プレースする。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 15:24:57 GMT)
GeoSP: A parallel method for a cortical surface parcellation based on
geodesic distance [0.3] GeoSPは、測地線距離に基づいて皮質メッシュのパーセレーションを生成する並列手法である。
提案手法は、データ駆動型皮質パーセレーションの評価を行うために、コミュニティで利用可能になる。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 16:43:04 GMT)
Sparse-View Spectral CT Reconstruction Using Deep Learning [0.3] マルチチャネル入力と出力を持つU-Net畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャを用いて、スパースビュースペクトルCTデータを高速に再構成する手法を提案する。
我々の手法は実行時に高速であり、内部の畳み込みはチャネル間で共有されるため、計算負荷は第一層と最後の層でのみ増加する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 23:49:03 GMT)
Functorial Language Models [0.2] 文法から意味へのモノイド関手が与えられた単語列上の確率分布を原理的に計算する手法である。
これにより、生テキストデータに基づいてカテゴリ構成分布(DisCoCat)モデルを訓練する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 11:41:52 GMT)
Online structural health monitoring by model order reduction and deep
learning algorithms [0.2] オンラインダメージローカリゼーションに向けたシミュレーションに基づく分類戦略を提案する。
提案手法は2次元ポータルフレームと3次元ポータルフレーム鉄道橋に関する2つのケーススタディによって検証されている。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 08:40:41 GMT)
Which Parts determine the Impression of the Font? [0.0] 様々なフォントは、レグレッシブル、ラフ、コミックテキストなど様々な印象を与える。
文字全体の形状ではなく、局所的な形状に焦点を合わせることで、文字型の独立でより一般的な分析を実現できます。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 02:13:24 GMT)
Vulnerability Due to Training Order in Split Learning [0.0] 分割学習では、no-peekアルゴリズムと呼ばれる追加のプライバシー保護アルゴリズムを組み込むことができ、敵対攻撃に対して堅牢である。
すべてのクライアントのデータを使ってトレーニングされたモデルは、モデルをトレーニングするためのラウンドの初期に考慮されたクライアントのデータではうまく動作しないことを示している。
また、SplitFedv3アルゴリズムは、分割学習によって得られるプライバシーの利点を引き続き活用しながら、この問題を軽減することを実証する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 06:30:54 GMT)
Unsupervised Anomaly Detection From Semantic Similarity Scores [0.0] 本稿では,意味的類似度スコアを用いて異常検出を行う,シンプルで汎用的なフレームワークSemSADを提案する。
視覚領域における異常、新規性、アウト・オブ・ディストリビューション検出に対する従来のアプローチを大きなマージンで上回ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 08:40:34 GMT)
Trapped bosons, thermodynamic limit and condensation: a study in the
framework of resolvent algebras [0.0] 固定されたC*-環上では、捕捉されたボソンと非切断されたボソンの平衡状態が定義される。
このフレームワークは相互作用もカバーし、ボゾン系の解析の普遍的な基盤を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 12:30:18 GMT)
Thermodynamics of ideal gas at Planck scale with strong quantum gravity
measurement [0.0] この空間の一次元における無限平方井戸ポテンシャルに閉じ込められた自由粒子の動力学を研究する。
この系のエネルギースペクトルは重力理論のない通常の量子力学のスペクトルに弱比例することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 22:40:35 GMT)
The damped harmonic oscillator at the classical limit of the Snyder-de
Sitter space [0.0] 運動の方程式は、変形パラメータと減衰パラメータに依存する周波数と周期の三角関数によって記述できることを示す。
最終的に、これらのパラメータがシステムの運動に与える影響について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 22:59:28 GMT)
The convergence of the Stochastic Gradient Descent (SGD) : a
self-contained proof [0.0] グラデーション・ディサント(SGD)の自己完結的収束の証明。
ここでは、自己完結した方法でグラディエント輝き(SGD)の収束の証明を与える。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 09:42:58 GMT)
The Argument against Quantum Computers, the Quantum Laws of Nature, and
Google's Supremacy Claims [0.0] シンガポールのICAワークショップでの私の講義は、計算と量子力学の法則の整合点として量子計算を扱っました。
2019年10月、「Nature」は、Googleで実施された実験的な研究を解説した論文を発表した。
この論文は、53量子ビットの量子コンピュータ上で量子(計算)の優位性を実証していると主張している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 12:27:13 GMT)
Systematic Mapping Protocol: Reasoning Algorithms on Feature Model [0.0] 本研究は,機能モデリングのための推論アルゴリズムの証拠をまとめ,合成することを目的とする。
最初の発見は、機能モデリングのための異なる推論アルゴリズムのより詳細なレビューが必要であることを示している。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 23:34:55 GMT)
Secure Platform for Processing Sensitive Data on Shared HPC Systems [0.0] 高性能コンピューティングクラスタは、機密データを処理するための課題を提起する。
本研究では,従来のマルチテナント高速コンピューティングクラスタ上でセキュアな計算環境を構築するための新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 18:30:33 GMT)
Rotational Resonances and Regge Trajectories in Lightly Doped
Antiferromagnets [0.0] 低ドーピング時の長寿命回転共鳴を数値的に同定し、スピノン-カルゴン結合状態の顕微鏡構造を直接明らかにする。
以上の結果から,多光子分光実験は強相関電子系の創発的普遍的特徴に対する新たな洞察をもたらすことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 10:43:17 GMT)
Realizing an Unruh-DeWitt detector through electro-optic sampling of the
electromagnetic vacuum [0.0] 本稿では、ブロードバンド量子状態の電気光学検出における実験的進歩を説明するための新しい理論枠組みを提案する。
本稿では、そのようなプロセスの特定の動作状態と、検出に関わる量子光のキャラクタリゼーションによる結果について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 10:04:07 GMT)
Rabi oscillations of bound states in the continuum [0.0] 連続体(BIC)におけるフォトニックバウンド状態(英: Photonic bound state)は、散乱状態のスペクトルに周波数が埋め込まれたフォトニック系の特別な局在化状態および非分解状態である。
ここでは、このような単純なフォトニック構造を考察し、ミラー対称性を破り、非アネレスト近傍結合を可能にし、準BIC状態の二重状態が持続可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 06:49:46 GMT)
Quantum version of Prisoners' Dilemma under Interacting Environment [0.0] 量子ゲーム理論のスキーマ図は、有名なゲームPrisoners' Dilemmaの助けを借りて提供されている。
囚人の共有量子ビットは環境と相互作用する可能性があると考えられている。
デコヒーレンス因子は、デコヒーレンスが囚人の給与を減少させることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 16:49:48 GMT)
Quantum sensing to suppress systematic errors with measurements in the
Zeno regime [0.0] そこで本研究では,Zeno体制における計測手法を用いて,系統的エラーを低減するプロトコルを提案する。
我々のスキームでは、推定の不確実性 $delta 2 omega$ を $L1/4$ としてスケールすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 11:14:16 GMT)
Quantum retrodiction: foundations and controversies [0.0] 振り返り(Retrodiction)とは、過去の出来事を現在の情報に基づいて記述することである。
量子レトロディクションの基礎を示し、確率のベイズ解釈との密接な関係を強調する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 14:03:19 GMT)
Quantitative Assessment of Solution Innovation in Engineering Education [0.0] アプローチの有効性は、大学の電子情報教育環境の専門家による評価に基づいている。
オブジェクトイノベーションアセスメントのバッチ処理の実装を正当化し、解説する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 08:19:13 GMT)
Optical and electrical feedback cooling of a silica nanoparticle
levitated in a Paul trap [0.0] ポールトラップ内の荷電誘電体ナノ粒子の3つの運動モードは全て、数mKの温度への直接フィードバックによって冷却される。
我々は、電気力と光力に基づく2つの方法を試し、どちらの方法においても、同様の冷却効率を求める。
冷却は、フィードバックパラメータ、背景圧力、粒子の位置の関数として両方のフィードバック力によって特徴づけられる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 07:45:49 GMT)
Online learning with exponential weights in metric spaces [0.0] 本稿では,指数重みを用いた計量空間におけるオンライン学習の問題に対処する。
指数重み付き平均予測器の分析をより抽象的な枠組みに拡張する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 10:46:10 GMT)
Nondestructive detection of photonic qubits [0.0] 我々は、符号化された量子ビットを破壊せずに光子を隠蔽する非破壊光量子ビット検出器を開発した。
量子ビット生存率$(79pm3)%$、光子生存確率$(31pm1)%$、および量子ビット情報の忠実度$(96.2pm0.3)%$の非破壊検出効率を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 18:25:06 GMT)
Non-Episodic Learning for Online LQR of Unknown Linear Gaussian System [0.0] 単一の軌道からシステムに関する知識を得るオンライン非分離アルゴリズムを提案する。
識別と制御のほぼ確実に収束する割合を特徴付け、探索と搾取の間の最適なトレードオフを明らかにする。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 06:39:26 GMT)
Node metadata can produce predictability transitions in network
inference problems [0.0] ネットワークメタデータがネットワーク推論に及ぼす影響について検討する。
推論に徐々に影響を及ぼすのではなく、メタデータを追加することで推論プロセスに突然の遷移が生じることが分かっています。
メタデータはデータ支配型とメタデータ支配型の間での遷移における推論プロセスに最適に寄与すると結論付けている。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 12:08:07 GMT)
Multiple GAN Inversion for Exemplar-based Image-to-Image Translation [0.0] 実例に基づく画像-画像変換のための複数GANインバージョンを提案する。
提案するMultiple GAN Inversionは,階層数選択における自己決定アルゴリズムによる人間の介入を回避する。
実験結果から,提案手法の利点を既存の最先端の画像画像変換法と比較した。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 13:46:14 GMT)
Multi-Disease Detection in Retinal Imaging based on Ensembling
Heterogeneous Deep Learning Models [0.0] 網膜イメージングのための革新的なマルチディセーゼ検出パイプラインを提案する。
当社のパイプラインには、転送学習、クラス重み付け、リアルタイム画像増強、焦点損失利用などの最先端の戦略が含まれます。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 18:02:17 GMT)
Leveraging Historical Data for High-Dimensional Regression Adjustment, a
Composite Covariate Approach [0.0] 臨床試験に携わる患者から収集されたデータ量は増え続けている。
すべての患者特性は臨床試験の分析および力を改善するのに使用することができる潜在的な共変物です。
i期およびii期の研究における患者数は、分析に含まれる共変量の可能性を制限する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 12:01:17 GMT)
LS-CAT: A Large-Scale CUDA AutoTuning Dataset [0.0] GitHubからLS-CAT(Large-Scale AutoTuning)データセットの構築方法を紹介します。
私たちのデータセットは、線形代数に焦点を当てた19 683カーネルを含む。
ランタイムはNvidia GTX 980とNvidia T4システムのGPUベンチマークである。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 11:33:48 GMT)
Improved Initialization of State-Space Artificial Neural Networks [0.0] ブラックボックスの非線形状態空間モデルの同定は、状態方程式と出力方程式の柔軟な表現を必要とする。
本稿では,リカレントニューラルネットワークとして表現される非線形状態空間モデルに対する改良手法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 15:16:08 GMT)
Implementing an expert system to evaluate technical solutions
innovativeness [0.0] 本稿では, 技術製品, 発明, 技術の無毒度指標を定量化するためのアルゴリズム化問題の解法を提案する。
製品革新基準の構成要素としての技術的イノベーティブ、関連性、実装性の概念が紹介される。
著者らは、不完全性と不正確性の条件下でこれらの革新性の指標を全て計算するモデルとアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 10:11:44 GMT)
Hybrid analysis and modeling, eclecticism, and multifidelity computing
toward digital twin revolution [0.0] i)データ駆動モデルの開発における信頼性と一般化の課題、および(ii)インターフェイス学習と多元結合アプローチのシームレスな統合について検討する。
これらの課題に対処することで、科学と工学のアプリケーションのためのデジタルツイン技術の革命が可能になります。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 17:43:44 GMT)
Generalization capabilities of translationally equivariant neural
networks [0.0] 本研究では,2次元格子上の複素スカラー場理論に着目し,群同変畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャの利点について検討する。
有意義な比較のために、同値および非同値ニューラルネットワークアーキテクチャを体系的に探索し、様々な回帰および分類タスクに適用する。
我々の最善の同変アーキテクチャは、それらの非同変アーキテクチャよりも相当よく機能し、一般化できることを実証する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 18:53:36 GMT)
Fuzzy OWL-BOOST: Learning Fuzzy Concept Inclusions via Real-Valued
Boosting [0.0] ファジィ学習の概念公理の問題に対処し、Tの個々のインスタンスとなるための十分な条件を記述する。
本稿では(ファジィ)ケースに適応したRealBoostブースティングアルゴリズムに依存するFuzzy OWL-BOOSTを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 07:10:04 GMT)
Evolutionary Strategies with Analogy Partitions in p-guessing Games [0.0] 不安定なpゲーム環境における学習のダイナミクスを研究するために,学習の進化過程を導入する。
我々の遺伝的アルゴリズムは、ナッシュ平衡に収束して、持続的な環境における過去の結果と一貫して振る舞うことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 10:28:23 GMT)
Evaluation of Preprocessing Techniques for U-Net Based Automated Liver
Segmentation [0.0] 本研究は,Hounsfield Unit (HU) ウィンドウリング,コントラスト限定適応ヒストグラム等化,zスコア正規化,中央フィルタリング,Block-Matching and 3D (BM3D) フィルタリングに焦点を当てた。
その結果,hu-windowing,centralral filter,z-score正規化の3つの手法を組み合わせると,ディス係数96.93%,90.77%,90.84%の最適性能が得られることがわかった。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 07:31:25 GMT)
Equivalence of quantum harmonic oscillators and classical oscillators
subject to random forces [0.0] 量子調和振動子のシュル「オーディンガー方程式」はニュートン力学の近似として導出可能であることを示す。
我々は、Schr"odinger方程式を非相互作用量子調和振動子に一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 04:49:55 GMT)
Epitaxial Superconductor-Semiconductor Two-Dimensional Systems for
Superconducting Quantum Circuits [0.0] 材料革新とデザインのブレークスルーは、過去20年間に大幅に量子ビットの機能とコヒーレンスを高めてきた。
半導体としてのInAsと超伝導体としてのAlとの界面を改良することにより、電圧制御されたジョセフソン接合電界効果トランジスタ(JJ-FET)を確実に製造できることを示す。
JJ-FETで作製した量子2レベル系における1および2光子吸収の非調和性と結合強度について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 19:09:59 GMT)
Elvet -- a neural network-based differential equation and variational
problem solver [0.0] Elvetは微分方程式と変動問題を解くためのPythonパッケージである。
任意の初期条件と境界条件を持つ任意の結合常微分方程式や偏微分方程式を扱うことができる。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 16:40:49 GMT)
Edge-state influence on high-order harmonic generation in topological
nanoribbons [0.0] 有限トポロジカルナノリボンの高次高調波発生について, 強結合記述を用いて検討した。
強結合パラメータの関数としてのこれらのエッジ状態のエネルギーは交差を示し、高調波スペクトルに影響を与える交差を避ける。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 18:20:02 GMT)
Detection, growth quantification and malignancy prediction of pulmonary
nodules using deep convolutional networks in follow-up CT scans [0.0] パイプラインは、結節の検出から癌の分類まで完全に自動化された4つの段階で構成されています。
このパイプラインは、近年の階層的確率的U-Netを用いて不確実性推定を報告した、結節成長検出のための新しいアプローチを統合した。
肺がん結節分類のための第2の新しい手法が提案され,前訓練した結節悪性度ネットワークから推定される悪性度確率を2つのストリーム3D-CNNネットワークに統合した。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 15:41:37 GMT)
Current Trends and Applications of Dempster-Shafer Theory (Review) [0.0] この記事は、Dempster-Shafer理論の現在の動向と展開に関する出版物のレビューを提供する。
本稿では, 製造システム, 技術プロセスの診断, 材料・製品, 建築・建設, 製品品質管理, 経済・社会システムなど, 人的活動の重要な分野における理論の適用例を示す。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 09:37:28 GMT)
Control of spectroscopic features of multiphoton transitions in two
coupled qubits by driving fields [0.0] 本研究では,2つの連成フラックス量子ビットの量子レベル集団の挙動を,外部の駆動磁場特性に応じて検討する。
本報告では, 制御可能な構造を記述し, 絡み目の発生・破壊について述べる。
我々は、多光子共鳴の位置が散逸過程に対して安定であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 06:18:38 GMT)
Categorical Representation Learning: Morphism is All You Need [0.0] 分類的表現学習のための構成を提供し、''$textitcategorifier$'の基礎を紹介する。
データセット内のすべてのオブジェクトは、$mathcalS$のベクターとして、$textitencoding map$$$E: MathcalObj(mathcalS)tomathbbRn$で表現できる。
概念実証として,我々の技術を用いたテキストトランスレータの例を示し,我々の分類学習モデルが現在のディープラーニングモデルよりも17倍優れていることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 23:47:15 GMT)
Building Reliable Explanations of Unreliable Neural Networks: Locally
Smoothing Perspective of Model Interpretation [0.0] 本稿では,ニューラルネットワークの予測を確実に説明するための新しい手法を提案する。
本手法は,モデル予測の損失関数における平滑な景観の仮定に基づいて構築される。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 08:52:11 GMT)
Backpropagation Through Time For Networks With Long-Term Dependencies [0.0] backpropagation through time(bptt)は、recurrent neural networks(rnn)内でチューニングされたパラメータを更新する技術である。
本稿では,個別ループと複数ループの相互作用に対して,それぞれ「離散フォワード感度方程式」とその変種を用いることを提案する。
このソリューションは正確であり、ネットワークのパラメータを次のステップごとに変更することができますが、Jacobianの計算が必要です。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 15:55:54 GMT)
Autonomous implementation of thermodynamic cycles at the nanoscale [0.0] パラメータ構造に熱力学サイクルを実装する自律モデルを構築する。
単一電子作動流体のサイクル解析は正当化されないが、数電子作動流体はそれを正当化するのに十分である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 08:47:21 GMT)
An evaluation of machine learning techniques to predict the outcome of
children treated for Hodgkin-Lymphoma on the AHOD0031 trial: A report from
the Children's Oncology Group [0.0] 生存分析における機械学習アルゴリズムの可能性について検討する。
我々は改善したいCoxPHモデルの弱点について論じる。
我々は、人工知能の最近の進歩の恩恵を享受したい実践者のためにレコメンデーションを作成します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 17:43:56 GMT)
A computationally efficient neural network for predicting weather
forecast probabilities [0.0] ニューラルネットワークを用いて1つの出力値ではなく確率密度関数を予測するという,新しいアプローチを採用する。
これにより、ニューラルネットワーク予測における不確実性とスキルメトリクスの両方の計算が可能になる。
このアプローチは純粋にデータ駆動であり、ニューラルネットワークはWeatherBenchデータセット上で訓練される。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 12:28:15 GMT)
A Survey of Multimedia Technologies and Robust Algorithms [0.0] 本調査は,マルチメディアデータ処理,医療マルチメディア処理,顔表情追跡とポーズ認識,教育と教育におけるマルチメディアにおけるマルチメディア技術と頑健なアルゴリズムの概要を提供する。
私たちは、今後の研究のインスピレーションと出発点であるアルバータ大学マルチメディア研究センター(MRC)に感謝したいと思います。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 02:49:43 GMT)
A PSO Strategy of Finding Relevant Web Documents using a New Similarity
Measure [0.0] バイオインスパイアされたPSO法は、システムの応答時間を短縮する目的で用いられる。
本稿では,提案手法と既存手法との比較検討を行い,精度,感度,F測定,特異性について述べる。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 10:19:38 GMT)
A Genetic Algorithm approach to Asymmetrical Blotto Games with
Heterogeneous Valuations [0.0] Blotto Gamesは多次元戦略資源割り当ての一般的なモデルである。
この問題を解決するために,生物進化から着想を得た遺伝的アルゴリズムを社会学習と解釈した。
遺伝的アルゴリズムは, 対称ブロットゲームの解析的ナッシュ均衡に収束することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Mar 2021 10:20:19 GMT)