Fugu-MT: arxivの論文翻訳(概要)

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） (Mon, 29 Mar 2021 07:04:28 GMT)
Memory Enhanced Embedding Learning for Cross-Modal Video-Text Retrieval [155.3]
クロスモーダルなビデオテキスト検索は、視覚と言語分野において難しい課題である。このタスクの既存のアプローチはすべて、ハードネガティブなランキング損失を通じてエンコーディングモデルを設計する方法に重点を置いている。ビデオテキスト検索のための新しいメモリ強化埋め込み学習(MEEL)法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 15:15:09 GMT)
Flow-based Kernel Prior with Application to Blind Super-Resolution [143.2]
カーネル推定は一般にブラインド画像超解像(SR)の鍵となる問題の一つである本稿では,カーネルモデリングのための正規化フローベースカーネルプリレント(fkp)を提案する。合成および実世界の画像の実験により、提案したFKPがカーネル推定精度を大幅に向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 22:37:06 GMT)
Few-shot 3D Point Cloud Semantic Segmentation [138.8]
本稿では,新しい注意型マルチプロトタイプトランスダクティブ・ショットポイント・クラウドセマンティックセマンティック・セマンティクス法を提案する。提案手法は,雲のセマンティックセマンティックセグメンテーション設定の違いによるベースラインに比べて,顕著で一貫した改善を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 05:55:06 GMT)
On the Adversarial Robustness of Visual Transformers [129.3]
本研究は、視覚変換器(ViT)の対逆的摂動に対する堅牢性に関する最初の包括的な研究を提供する。さまざまなホワイトボックスとトランスファーアタック設定でテストされた ViT は、畳み込みニューラルネットワーク (CNN) と比較して、より優れた敵対的堅牢性を持っています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 14:48:24 GMT)
Omni-GAN: On the Secrets of cGANs and Beyond [128.6]
条件付き生成逆数ネットワーク(cGAN)は高品質な画像を生成する強力なツールである。本稿では,モデルを訓練するための適切な識別器を設計する際のデビルを明らかにする,cGANの変種であるOmni-GANについて述べる。 Omni-GANとOmni-INR-GANの様々な画像生成および復元タスクにおける優れた性能を検証する実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 03:00:44 GMT)
High-fidelity Face Tracking for AR/VR via Deep Lighting Adaptation [117.3]
3Dビデオアバターは、圧縮、プライバシー、エンターテイメント、AR/VRにおける存在感を提供することで、仮想コミュニケーションを強化することができる。既存の人物固有の3dモデルは照明に頑健ではないため、その結果は通常微妙な顔の振る舞いを見逃し、アバターにアーティファクトを引き起こす。本論文では,高品質の3D顔追跡アルゴリズムを組み合わせたディープラーニング照明モデルを用いて,通常の映像から3Dフォトリアリズムアバターへの微妙かつ堅牢な顔の動き伝達手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 18:33:49 GMT)
RepVGG: Making VGG-style ConvNets Great Again [116.0]
本稿では,3x3畳み込みとReLUのスタックのみからなるVGGのような推論時間体を持つ,畳み込みニューラルネットワークの単純かつ強力なアーキテクチャを提案する。 RepVGGは、私たちの知識を最大限に活用するために、プレーンモデルにとって初めてである80%以上のトップ-1の精度に達します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 13:02:36 GMT)
The Lottery Tickets Hypothesis for Supervised and Self-supervised Pre-training in Computer Vision Models [115.5]
事前訓練された重量は、しばしば分類、検出、セグメンテーションを含む幅広い下流タスクを増加させる。最近の研究は、巨大モデル能力による事前学習の利点を示唆している。本稿では,抽選券仮説(LTH)のレンズを用いて,教師付きおよび自己指導型事前学習モデルについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 18:13:06 GMT)
Wasserstein Contrastive Representation Distillation [114.2]
We propose Wasserstein Contrastive Representation Distillation (WCoRD) which leverages both primal and dual form of Wasserstein distance for knowledge distillation。二重形式はグローバルな知識伝達に使用され、教師と学生のネットワーク間の相互情報の低い境界を最大化する対照的な学習目標をもたらします。実験では、提案されたWCoRD法が特権情報蒸留、モデル圧縮およびクロスモーダル転送における最先端のアプローチを上回ることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 00:14:56 GMT)
StyleMeUp: Towards Style-Agnostic Sketch-Based Image Retrieval [111.0]
クロスモーダルマッチング問題は通常、写真とスケッチのモダリティ間で共有されるセマンティックコンテンツを保存する共同埋め込み空間を学習することによって解決される。効果的なモデルには、このスタイルの多様性を明確に説明する必要がある。我々のモデルは、モデム間で共有されるセマンティックコンテンツだけでなく、目に見えないユーザースタイルにも適応できるので、モデルは真に不可知的です。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 15:44:19 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） (Mon, 29 Mar 2021 16:14:00 GMT)
Cloud2Curve: Generation and Vectorization of Parametric Sketches [109.0]
スケーラブルな高分解能ベクトルスケッチ生成モデルであるCloud2Curveを提案する。我々はQuick, Draw!でモデルの生成とベクトル化能力を評価する。そしてKMNISTデータセット。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 12:09:42 GMT)
Direction Matters: On the Implicit Bias of Stochastic Gradient Descent with Moderate Learning Rate [105.6]
本稿では,中等度学習におけるSGDの特定の正規化効果を特徴付けることを試みる。 SGDはデータ行列の大きな固有値方向に沿って収束し、GDは小さな固有値方向に沿って収束することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 17:24:24 GMT)
Adaptive Surface Normal Constraint for Depth Estimation [102.7]
アダプティブサーフェスノーマル(ASN)制約と呼ばれるシンプルで効果的な手法を導入し、深さ推定と幾何学的一貫性を相関させます。本手法は3次元形状を忠実に再構成でき,境界,鋭角,雑音などの局所形状変化に頑健である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 10:36:25 GMT)
Adaptive Aggregation Networks for Class-Incremental Learning [102.2]
CIL(Class-Incremental Learning)は,段階別クラス数の増加にともなう分類モデルを学習することを目的としている。 CILの固有の問題は、古いクラスと新しいクラスの学習の間の安定性-塑性ジレンマである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 22:09:07 GMT)
Learning to Predict Salient Faces: A Novel Visual-Audio Saliency Model [96.2]
本稿では,視覚,音声,顔の3つの分枝からなるマルチモーダルビデオサリエンシーモデルを提案する。実験結果から,提案手法は,11の最先端サリエンシ予測作業より優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 09:09:39 GMT)
Unified Graph Structured Models for Video Understanding [93.7]
リレーショナル・テンポラル関係を明示的にモデル化するメッセージパッシンググラフニューラルネットワークを提案する。本手法は,シーン内の関連エンティティ間の関係をより効果的にモデル化できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 14:37:35 GMT)
How Well Do Self-Supervised Models Transfer? [92.2]
我々は、40の下流タスクにおいて、トップ13の自己教師型モデルの転送性能を評価する。 ImageNet Top-1の精度は、マルチショット認識への転送と非常に相関している。全体としては、単一の自己監督的手法が支配的ではなく、普遍的な事前訓練がまだ未解決であることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 13:20:03 GMT)
Audio-Visual Instance Discrimination with Cross-Modal Agreement [91.0]
本稿では,映像と音声から音声・視覚表現を学習するための自己教師型学習手法を提案する。モーダル内識別よりも、モーダル間識別を最適化することが、ビデオやオーディオから優れた表現を学ぶ上で重要であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 20:14:23 GMT)
Transitive Learning: Exploring the Transitivity of Degradations for Blind Super-Resolution [89.5]
経時劣化に対する盲目超解像法 (TLSR) の新しいTransitive Learning法を提案する。我々は, 広く用いられている添加物および畳み込み劣化を含む劣化の推移性を分析し, 実証する。提案するTLSRは性能が向上し,最先端のブラインドSR手法と比較して時間の浪費が少ないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 02:51:09 GMT)
Look Before you Speak: Visually Contextualized Utterances [88.6]
ビデオ中の発話を視覚的フレームと書き起こされた音声の両方を文脈として予測するタスクを作成する。オンラインで多数の指導ビデオを活用することで、手動のアノテーションを必要とせずに、このタスクを大規模に解決するためのモデルを訓練する。本モデルは,多数のダウンストリームビデオQAベンチマークにおいて,最先端の性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 01:54:02 GMT)
Alpha-Refine: Boosting Tracking Performance by Precise Bounding Box Estimation [85.2]
この研究はAlpha-Refineと呼ばれる新しい、柔軟で正確な改良モジュールを提案する。これにより、ベーストラッカーのボックス推定品質が大幅に向上する。 TrackingNet, LaSOT, GOT-10K, VOT 2020 ベンチマークの実験では,我々のアプローチがベーストラッカのパフォーマンスを大幅に改善し,遅延がほとんどなかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 03:53:00 GMT)
Omniscient Video Super-Resolution [84.5]
本論文では,従来のSR出力を利用するだけでなく,現在と未来からのSR出力を活用するためのフレームワークを提案する。本手法は客観的指標,主観的視覚効果,複雑度において最先端手法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 15:09:53 GMT)
Causal Inference Under Unmeasured Confounding With Negative Controls: A Minimax Learning Approach [84.3]
すべての共同設立者が観察されず、代わりに負の制御が利用可能である場合の因果パラメータの推定について検討する。最近の研究は、2つのいわゆるブリッジ関数による同定と効率的な推定を可能にする方法を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 00:23:44 GMT)
Affect Analysis in-the-wild: Valence-Arousal, Expressions, Action Units and a Unified Framework [83.2]
Aff-Wild と Aff-Wild2 の2つである。これは、これらのデータベースで訓練された深層ニューラルネットワークの2つのクラスの設計を示す。インパクト認識を共同で学び、効果的に一般化し、実行することができる新しいマルチタスクおよび全体主義のフレームワークが提示されます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 17:36:20 GMT)
TFPose: Direct Human Pose Estimation with Transformers [83.0]
ポーズ推定タスクを変換器で効果的に解くことができるシーケンス予測問題に定式化します。我々のフレームワークは単純で直接的であり、ヒートマップに基づくポーズ推定の欠点を回避している。 MS-COCOおよびMPIIデータセットの実験は、この手法が回帰ベースのポーズ推定の最先端を大幅に改善できることを示しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 04:18:54 GMT)
Onfocus Detection: Identifying Individual-Camera Eye Contact from Unconstrained Images [81.6]
Onfocus Detectionは、カメラが捉えた個人の焦点がカメラにあるかどうかを特定することを目的としている。 OnFocus Detection In the Wild (OFDIW) と呼ばれる大規模なオンフォーカス検出データセットを構築しました。本研究では,視線干渉推論ネットワーク (ECIIN) を用いた眼球深度検出モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 03:29:09 GMT)
Multi-Scale Vision Longformer: A New Vision Transformer for High-Resolution Image Encoding [81.1]
本稿では,新しいViTアーキテクチャであるMulti-Scale Vision Longformerを提案する。これは、2つの技術を用いて高解像度画像をエンコードするためのquotionosovitskiy 2020 imageのvitを大幅に強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 06:23:20 GMT)
Adversarial Watermarking Transformer: Towards Tracing Text Provenance with Data Hiding [80.4]
自然言語の透かしを防御として研究し,テキストの出所の発見と追跡に役立てる。本稿では,適応型透かし変換器(AWT)とエンコーダ・デコーダ・デコーダを併用した対向型透かし変換器(AWT)について述べる。 AWTは、テキストにデータを隠蔽する最初のエンドツーエンドモデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 12:21:27 GMT)
Robust Audio-Visual Instance Discrimination [79.7]
音声・映像表現を学習するための自己指導型学習法を提案する。視聴覚インスタンスの識別の問題に対処し、転送学習パフォーマンスを向上させます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 19:52:29 GMT)
Self-Supervised Visibility Learning for Novel View Synthesis [79.5]
従来のレンダリング方法はシーン形状を推定し、2つの別々のステップで新しいビューを合成します。エラー伝搬問題を排除するために,エンドツーエンドのNVSフレームワークを提案する。当社のネットワークはエンドツーエンドのセルフ監視方式でトレーニングされており、ビュー合成におけるエラーの蓄積を大幅に軽減します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 08:11:25 GMT)
Discrimination-aware Network Pruning for Deep Model Compression [79.4]
既存のプルーニング手法は、スクラッチからスパーシティ制約で訓練するか、事前訓練されたモデルと圧縮されたモデルの特徴マップ間の再構成誤差を最小限に抑えるかのいずれかである。本稿では,識別能力に実際に寄与するチャネルを選択するために,識別認識チャネルプルーニング (DCP) と呼ばれる簡便な手法を提案する。画像分類と顔認識の両方の実験により,本手法の有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 15:52:18 GMT)
Stoquasticity in circuit QED [79.0]
スケーラブルな符号-確率自由経路積分モンテカルロシミュレーションは一般にそのようなシステムに対して可能であることを示す。我々は、実効的、非確率的クビットハミルトニアンが容量結合された束量子ビットの系に現れるという最近の発見を裏付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 07:24:26 GMT)
Federated Semi-Supervised Learning with Inter-Client Consistency & Disjoint Learning [78.9]
ラベル付きデータの位置に基づくFSSL(Federated Semi-Supervised Learning)の2つの重要なシナリオについて検討する。フェデレートマッチング(FedMatch)と呼ばれる新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 08:26:03 GMT)
Generic Attention-model Explainability for Interpreting Bi-Modal and Encoder-Decoder Transformers [78.3]
トランスフォーマーアーキテクチャによる予測を説明する最初の方法を提案する。本手法は,一様説明性に適応した既存手法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 15:03:11 GMT)
Transformer Tracking [77.0]
相関は追跡分野において、特に人気のあるシャム系トラッカーにおいて重要な役割を果たす。本研究は,注意のみを用いてテンプレートと検索領域を効果的に結合した,新しい注意型特徴融合ネットワークを提案する。実験により、TransTは6つの挑戦的なデータセットで非常に有望な結果が得られます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 09:06:55 GMT)
ViViT: A Video Vision Transformer [75.7]
ビデオ分類にpure-transformerベースのモデルを提案する。本モデルでは,入力ビデオから時間トークンを抽出し,一連のトランスフォーマー層で符号化する。トレーニング中にモデルを効果的に正規化し、トレーニング済みの画像モデルを利用して比較的小さなデータセットでトレーニングできることを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 15:27:17 GMT)
SLADE: A Self-Training Framework For Distance Metric Learning [75.5]
我々は、追加のラベルのないデータを活用することで、検索性能を向上させるための自己学習フレームワークSLADEを提案する。まず、ラベル付きデータに基づいて教師モデルをトレーニングし、ラベルなしデータに対して擬似ラベルを生成する。次に、最終機能埋め込みを生成するために、ラベルと擬似ラベルの両方で学生モデルをトレーニングします。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 20:15:39 GMT)
An Adversarial Human Pose Estimation Network Injected with Graph Structure [75.1]
本稿では,いくつかの関節が見えない場合に,可視関節の局所化精度を向上させるために,新しいGAN(Generative Adversarial Network)を設計する。ネットワークは、2つのシンプルで効率的なモジュール、カスケード機能ネットワーク(CFN)とグラフ構造ネットワーク(GSN)で構成されています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 12:07:08 GMT)
Spatial-Temporal Transformer Networks for Traffic Flow Forecasting [74.8]
本稿では,長期交通予測の精度を向上させるため,時空間変圧器ネットワーク(STTN)の新たなパラダイムを提案する。具体的には、有向空間依存を動的にモデル化することにより、空間変換器と呼ばれる新しいグラフニューラルネットワークを提案する。提案モデルにより,長期間にわたる空間的依存関係に対する高速かつスケーラブルなトレーニングが可能になる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 09:59:36 GMT)
Learning Set Functions that are Sparse in Non-Orthogonal Fourier Bases [73.5]
フーリエスパース集合関数を学習するための新しいアルゴリズム群を提案する。 Walsh-Hadamard変換に焦点をあてた他の研究とは対照的に、我々の新しいアルゴリズムは最近導入された非直交フーリエ変換で機能する。いくつかの実世界のアプリケーションで有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 12:26:21 GMT)
Hijack-GAN: Unintended-Use of Pretrained, Black-Box GANs [71.8]
現状のGANモデルは、無条件画像生成以外の様々な用途に利用できることを示す。これにより、高いレベルの制御で、最先端で訓練が難しい、事前訓練されたGANを再利用することが可能になることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 13:20:00 GMT)
Learning Domain Invariant Representations for Generalizable Person Re-Identification [71.4]
ReID(Generalizable person Re-Identification)は、最近のコンピュータビジョンコミュニティで注目を集めている。 DIR-ReID(Domain Invariant Representations for Generalizable Person Re-Identification)という新しい一般化フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 18:59:48 GMT)
Best-Buddy GANs for Highly Detailed Image Super-Resolution [71.1]
我々は,低分解能(LR)入力に基づいて高分解能(HR)画像を生成する単一画像超解像(SISR)問題を考える。このラインに沿ったほとんどのメソッドは、SISRタスクに十分な柔軟性がない、事前定義されたシングルLRシングルHRマッピングに依存しています。リッチディテールSISRのためのベストバディGAN(Beby-GAN)を提案する。イミュータブルな1対1の制約を緩和することで、推定されたパッチを動的に最高の監視を求めることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 02:58:27 GMT)
HeadGAN: One-shot Neural Head Synthesis and Editing [70.3]
HeadGANは、3D顔表現を合成し、任意の参照画像の顔形状に適応するシステムです。 3D顔表現により、圧縮と再構築の効率的な方法、表現とポーズ編集のツールとしてさらに使用できるようになります。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 15:19:28 GMT)
Binary Graph Neural Networks [69.5]
グラフニューラルネットワーク(gnns)は、不規則データに対する表現学習のための強力で柔軟なフレームワークとして登場した。本稿では,グラフニューラルネットワークのバイナライゼーションのための異なる戦略を提示し,評価する。モデルの慎重な設計とトレーニングプロセスの制御によって、バイナリグラフニューラルネットワークは、挑戦的なベンチマークの精度において、適度なコストでトレーニングできることを示しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 23:48:56 GMT)
Intrinsic Autoencoders for Joint Neural Rendering and Intrinsic Image Decomposition [67.9]
合成3Dモデルからリアルな画像を生成するためのオートエンコーダを提案し,同時に実像を本質的な形状と外観特性に分解する。実験により, レンダリングと分解の併用処理が有益であることが確認され, 画像から画像への翻訳の質的, 定量的なベースラインよりも優れた結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 10:27:41 GMT)
GNeRF: GAN-based Neural Radiance Field without Posed Camera [67.8]
gnerf(generative adversarial networks (gan) とニューラルネットワークのラジアンスフィールド再構成を組み合わせるためのフレームワーク)を,未知のカメラポーズでさえも複雑なシナリオで導入する。提案手法は, 従来は非常に難易度の高い, 繰り返しパターンや低テクスチャの場面において, ベースラインを良好に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 13:36:38 GMT)
Graph Classification by Mixture of Diverse Experts [67.3]
我々は,不均衡なグラフ分類に多様な専門家の混在を利用したフレームワークであるGraphDIVEを提案する。 GraphDIVEは、分割と並列の原則により、不均衡なグラフデータセットを複数のサブセットに分割するゲーティングネットワークを採用しています。実世界の不均衡グラフデータセットに関する実験は、GraphDIVEの有効性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 14:03:03 GMT)
Visual Distant Supervision for Scene Graph Generation [66.1]
シーングラフモデルは通常、大量のラベル付きデータを人間のアノテーションで教師付き学習する必要がある。本研究では,人間ラベルデータを用いずにシーングラフモデルを訓練できる視覚関係学習の新しいパラダイムである視覚遠方監視を提案する。包括的な実験結果から、我々の遠隔監視モデルは、弱い監督と半監督のベースラインよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 06:35:24 GMT)
Data-Uncertainty Guided Multi-Phase Learning for Semi-Supervised Object Detection [66.1]
半監視対象検出のためのデータ不確実性誘導多相学習法を提案する。本手法は,ベースライン手法と比較して異常に動作し,大きなマージンで性能を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 09:27:23 GMT)
Cloth-Changing Person Re-identification from A Single Image with Gait Prediction and Regularization [65.5]
本稿では,画像レイドモデルを用いて布非依存表現を学習するための補助タスクとして,歩行認識を導入する。画像ベースのCloth-Changing ReIDベンチマーク(例えば、LTCC、PRCC、Real28、VC-Clothes)の実験は、GI-ReIDが最先端技術に対して好適に動作することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 12:10:50 GMT)
Conditional preparation of non-Gaussian quantum optical states by mesoscopic measurement [63.0]
光学場の非ガウス状態は、量子情報応用における提案された資源として重要である。メソスコピック検出器を応用可能なレシエーションへのアンシラフィールドの変位を含む新しいアプローチを提案する。実験により,強いウィグナー負性を持つ状態は高い速度で生成可能であると結論付けた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 16:59:18 GMT)
Wasserstein Distances for Stereo Disparity Estimation [62.1]
既定義の離散値の集合上の分布を出力する、奥行き推定や不均一推定への既存のアプローチ。これにより、真の深さや差がこれらの値と一致しない場合に、不正確な結果をもたらす。任意の深さの値を出力できる新しいニューラルネットワークアーキテクチャを用いて、これらの問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 09:42:37 GMT)
Evaluation of Correctness in Unsupervised Many-to-Many Image Translation [61.4]
Unsupervised many-to-many image-to-image (UMMI2I) 翻訳メソッドは、ターゲットドメインから実行可能な例を生成します。 UMMI2I法の意味的正しさを評価するための一連のベンチマークとメトリクスを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 16:13:03 GMT)
HumanGPS: Geodesic PreServing Feature for Dense Human Correspondences [60.9]
先行芸術はフレーム間の小さな動きを仮定するか、または大きな動きや視覚的に曖昧な身体部分を扱うことができないローカル記述子に依存します。本稿では,各画素を特徴空間にマッピングし,特徴距離が画素間の測地距離を反映する深層学習フレームワークを提案する。セマンティックアノテーションがなければ、提案する埋め込みは自動的に学習し、視覚的に類似した部分を区別し、異なる主題を統一された機能空間にまとめる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 12:43:44 GMT)
PixelTransformer: Sample Conditioned Signal Generation [60.8]
本研究では,スパース試料に条件付き信号の分布を推定できる生成モデルを提案する。逐次自己回帰生成モデルとは対照的に,任意のサンプルに対する条件付けが可能であり,任意の場所に対する分散クエリに答えることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 17:59:33 GMT)
Neural Body: Implicit Neural Representations with Structured Latent Codes for Novel View Synthesis of Dynamic Humans [56.6]
本稿では,人間の演奏者に対する新しい視点合成の課題について,カメラビューの少なさから考察する。異なるフレームで学習されたニューラルネットワーク表現が、変形可能なメッシュにアンカーされた同じ遅延コードセットを共有することを前提とした新しい人体表現であるNeural Bodyを提案する。 ZJU-MoCapの実験により、我々の手法は、新規なビュー合成品質において、先行研究よりも優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 14:13:59 GMT)
Competing Adaptive Networks [56.6]
適応エージェントのチーム間での分散競争のためのアルゴリズムを開発する。本稿では,生成的対向ニューラルネットワークの分散学習への応用について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 14:42:15 GMT)
Enhanced Boundary Learning for Glass-like Object Segmentation [55.5]
本稿では,拡張境界学習によるガラス状物体分割問題を解くことを目的とする。特に,より微細な境界キューを生成するための改良された微分モジュールを最初に提案する。境界に沿った大域的な形状表現をモデル化するために,エッジ対応のグラフ畳み込みネットワークモジュールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 16:18:57 GMT)
Data-driven generation of plausible tissue geometries for realistic photoacoustic image synthesis [53.7]
光音響トモグラフィ(pat)は形態的および機能的組織特性を回復する可能性がある。我々は,PATデータシミュレーションの新たなアプローチを提案し,これを「シミュレーションの学習」と呼ぶ。我々は、意味的注釈付き医療画像データに基づいて訓練されたGAN(Generative Adversarial Networks)の概念を活用して、可塑性組織ジオメトリを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 11:30:18 GMT)
TediGAN: Text-Guided Diverse Face Image Generation and Manipulation [52.8]
TediGANはマルチモーダル画像生成とテキスト記述による操作のためのフレームワークである。 StyleGANインバージョンモジュールは、よく訓練されたStyleGANの潜在空間に実際の画像をマッピングする。視覚言語的類似性は、画像とテキストを共通の埋め込み空間にマッピングすることで、テキスト画像マッチングを学ぶ。インスタンスレベルの最適化は、操作におけるID保存のためのものだ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 06:40:59 GMT)
MVSNeRF: Fast Generalizable Radiance Field Reconstruction from Multi-View Stereo [52.3]
MVSNeRFは、ビュー合成のための神経放射場を効率的に再構築できる新しいニューラルレンダリング手法である。高密度にキャプチャされた画像に対して,シーン毎の最適化を考慮に入れたニューラルネットワークの先行研究とは異なり,高速ネットワーク推論により,近傍の3つの入力ビューのみからラミアンスフィールドを再構成できる汎用ディープ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, 29 Mar 2021 13:15:23 GMT)
Sign Language Production: A Review [51.1]
手話 (Sign Language) は、聴覚障害と聴覚障害のコミュニティで使われるコミュニケーション言語である。聴覚障害者と聴覚コミュニティのコミュニケーションを容易かつ相互に行うためには、話し言葉を手話に翻訳できる堅牢なシステムを構築することが不可欠です。そのために、手話認識と生産は、このような双方向システムを作るのに必要な2つの部分です。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 19:38:22 GMT)
DECOR-GAN: 3D Shape Detailization by Conditional Refinement [50.9]
本稿では,3次元形状詳細化のための深層生成ネットワークについて紹介する。提案手法は, 粗い形状を様々な形状の細かな形状に洗練することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 03:04:08 GMT)
PeaceGAN: A GAN-based Multi-Task Learning Method for SAR Target Image Generation with a Pose Estimator and an Auxiliary Classifier [50.2]
SARターゲット画像生成のための新しいGANベースのマルチタスク学習(MTL)手法であるPeaceGANを提案する。 PeaceGANはポーズ角とターゲットクラス情報の両方を使用し、目的のポーズ角で所望のターゲットクラスのSARターゲット画像を作成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 10:03:09 GMT)
Towards High Fidelity Monocular Face Reconstruction with Rich Reflectance using Self-supervised Learning and Ray Tracing [49.8]
ディープニューラルネットワークエンコーダと異なるレンダリングを組み合わせた手法が、幾何学、照明、反射の非常に高速な単分子再構成の道を開いた。古典的な最適化ベースのフレームワーク内での単眼顔再構築のためにレイトレースが導入されました。一般シーンにおける復元品質と堅牢性を大幅に向上させる新しい手法を提案します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 08:58:10 GMT)
Changing the Mind of Transformers for Topically-Controllable Language Generation [48.4]
我々は、ユーザが生成を導くサブセットを選択できる複数の候補となるトピックを表示するフレームワークを設計した。本フレームワークは,(1)継続可能な単語クラスタの中央を予測して候補トピックのセットを生成する方法,(2)選択されたトピックに出力が従うテキスト生成モデル,の2つの構成要素からなる。実験の結果,トピックの選択肢は標準的なクラスタリング手法よりも優れており,フレームワークは選択したトピックに関連する流動的な文を生成することが多いことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 05:02:25 GMT)
IA-GCN: Interpretable Attention based Graph Convolutional Network for Disease prediction [48.0]
タスクに対する入力特徴の臨床的関連性を解釈する,解釈可能なグラフ学習モデルを提案する。臨床シナリオでは、そのようなモデルは、臨床専門家が診断および治療計画のためのより良い意思決定を支援することができる。本研究では,Tadpoleの平均精度が3.2%,UKBBジェンダーが1.6%,UKBB年齢予測タスクが2%と,比較方法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, 29 Mar 2021 13:04:02 GMT)
High-Fidelity and Arbitrary Face Editing [46.4]
サイクル一貫性は顔編集に広く使われている。 HifaFaceというシンプルで効果的な方法を提案します。提案するフレームワークを利用して,高精度かつ任意の顔編集を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 17:59:50 GMT)
Entity Context Graph: Learning Entity Representations fromSemi-Structured Textual Sources on the Web [44.9]
エンティティ中心のテキスト知識ソースを処理してエンティティ埋め込みを学ぶアプローチを提案する。私たちのアプローチから学んだ埋め込みは、(i)高品質で、既知の知識グラフベースの埋め込みに匹敵し、それらをさらに改善するために使用することができます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 20:52:14 GMT)
Cross-MPI: Cross-scale Stereo for Image Super-Resolution using Multiplane Images [44.9]
Cross-MPIは、新しい平面対応MPI機構、マルチスケールガイドアップサンプリングモジュール、超高分解能合成・融合モジュールからなるエンドツーエンドのRefSRネットワークである。デジタル合成および光ズームクロススケールデータによる実験結果から,Cross-MPIフレームワークは既存のRefSR手法よりも優れた性能が得られることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 13:58:19 GMT)
CvT: Introducing Convolutions to Vision Transformers [44.7]
畳み込み視覚変換器(CvT)は、視覚変換器(ViT)の性能と効率を向上する。新しいアーキテクチャはViTに畳み込み、両方の設計で最高のものを生み出す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 17:58:22 GMT)
Multiple-hypothesis CTC-based semi-supervised adaptation of end-to-end speech recognition [44.6]
本稿では,エンドツーエンド音声認識のための適応手法を提案する。接続性時間分類(CTC)損失関数の計算には,複数自動音声認識(ASR) 1-best仮説が組み込まれている。提案手法は,クリーンおよびマルチコンディション学習シナリオにおいて,6.6%,5.8%の単語誤り率 (wer) 削減を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 11:38:35 GMT)
Task Programming: Learning Data Efficient Behavior Representations [44.2]
本稿では,行動分析のためのアノテーションサンプルの効率的な軌道埋め込み法であるTREBAについて述べる。私たちのメソッドのタスクは、"タスクプログラミング"と呼ばれるプロセスを通じて、ドメインの専門家によって効率的に設計できます。本研究は,マウスとショウジョウバエの2つの領域にまたがる3つのデータセットを用いて実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 17:59:47 GMT)
RAN-GNNs: breaking the capacity limits of graph neural networks [43.7]
グラフニューラルネットワークは、グラフ上で定義されたデータの学習と分析に対処する問題の中心となっている。最近の研究では、複数の近隣サイズを同時に考慮し、適応的にそれらを調整する必要があるためです。ランダムに配線されたアーキテクチャを用いることで、ネットワークの容量を増大させ、よりリッチな表現を得ることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 12:34:36 GMT)
The Complexity of Nonconvex-Strongly-Concave Minimax Optimization [43.1]
本稿では,非強凹型(nc-sc)滑らかなミニマックス問題の近似定常点を求めるための複雑さを確立する。提案された$Omega-strong$lyconcaveサブ2問題を一般複雑性と平均複雑性の両方で展開する。提案する有限和設定では,提案するアルゴリズムは条件数にほぼ依存している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 18:53:57 GMT)
Roadmap for Rare-earth Quantum Computing [42.1]
固体中の希土類イオンは、将来の量子技術の最も多用途なプラットフォームの一つである。 1つの利点は、固体マトリックス内の強い自然トラップに閉じ込められたとしても、良好なコヒーレンス特性である。 50-100個のREイオンのクラスタは、小さなプロセッサで高忠実度量子ビットとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 16:28:29 GMT)
Improving the Fairness of Deep Generative Models without Retraining [41.7]
GAN(Generative Adversarial Networks)は、観測データの基盤となる分布を学習し、顔合成を進める。高品質な生成顔にもかかわらず、一部の少数グループはバイアス画像生成プロセスのためにトレーニングされたモデルから生成されることは稀である。アウトプット顔面特性を再訓練することなくバランスをとるための解釈可能なベースライン法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 08:55:12 GMT)
LASER: Learning a Latent Action Space for Efficient Reinforcement Learning [41.5]
本稿では,効率的な強化学習のための潜在行動空間の学習方法であるLASERを提案する。学習したアクション空間マニホールドの可視化で観察したように、アクション空間のより良いアライメントからタスクスペースへの元のアクションスペースと比較して、サンプル効率が向上しました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 17:40:02 GMT)
Adaptive Boosting for Domain Adaptation: Towards Robust Predictions in Scene Segmentation [41.1]
ドメイン適応とは、ソースドメインから学んだ共有知識を新しい環境、すなわちターゲットドメインに転送することである。 1つの一般的なプラクティスは、ラベル付きソースドメインデータとラベルなしターゲットドメインデータの両方でモデルをトレーニングすることです。学習中に補足モデルを明確に学習する1つの効果的なブートストラップ法であるadaboost studentを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 15:12:58 GMT)
RobustNet: Improving Domain Generalization in Urban-Scene Segmentation via Instance Selective Whitening [41.0]
本稿では,未知領域のセグメンテーションネットワークのロバスト性を改善するために,新しいインスタンス選択型ホワイトニング損失を提案する。提案手法は,高次統計量にエンコードされたドメイン固有スタイルとドメイン不変コンテンツとをアンタングル化する。シンプルで効果的なこのアプローチは、計算コストを増すことなく、さまざまなバックボーンネットワークの堅牢性を向上させます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 13:19:37 GMT)
POSEFusion: Pose-guided Selective Fusion for Single-view Human Volumetric Capture [40.5]
単一視点の人間捕獲法としてポーズ誘導型選択的核融合(posefusion)を提案する。本稿では,ポーズ誘導選択と頑健な表面融合を含む新しい再構成フレームワークを提案する。単一のRGBDカメラから可視領域と可視領域の両方で高精細かつダイナミックなキャプチャが可能です。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 04:56:53 GMT)
WLAN-Log-Based Superspreader Detection in the COVID-19 Pandemic [40.4]
病気のスーパースプレッダー(Superspreader)とは、他者よりも社会的な接点を持つ人々のグループのことである。本稿では,スーパースレッダ検出のための汎用フレームワークを提案する。このフレームワークを実装し,大規模大学からの4100万のログエントリをデータセットとして評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 04:52:45 GMT)
In-Place Scene Labelling and Understanding with Implicit Scene Representation [39.7]
ニューラルラジアンスフィールド(NeRF)を拡張して、外観とジオメトリでセマンティクスを共同エンコードします。ルームスケールのシーンでは、ラベルがスパースまたは非常に騒々しい場合、このアプローチの利点を示します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 18:30:55 GMT)
Joint Resource Management for MC-NOMA: A Deep Reinforcement Learning Approach [39.5]
本稿では, 共同資源管理(JRM)への新規かつ効果的な深層強化学習(DRL)に基づくアプローチを提案する。実用的なマルチキャリア非直交多重アクセス(MC-NOMA)システムでは、ハードウェアの感度と不完全な連続干渉キャンセル(SIC)が考慮されます。 DRL-JRM方式はシステムスループットと干渉耐性の観点から既存の方式よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 06:52:19 GMT)
Learning on heterogeneous graphs using high-order relations [37.6]
メタパスを使わずに異種グラフを学習する手法を提案する。異種グラフを異なる同種関係型グラフに分解し、それを結合して高階関係型表現を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 12:02:47 GMT)
Graph-based Facial Affect Analysis: A Review of Methods, Applications and Challenges [37.6]
視覚信号を用いた顔影響分析(FAA)は、人間とコンピュータの相互作用における重要なステップです。最近のトレンドは、これらの意味関係をモデル化するグラフベースの表現を確立しようとします。本稿では,アルゴリズムの進化とその応用を含む,グラフに基づくFAAの総合的なレビューを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 13:22:14 GMT)
The EM Algorithm is Adaptively-Optimal for Unbalanced Symmetric Gaussian Mixtures [36.9]
EMアルゴリズムは、$tildeOBig(minBigfrac1(1-2delta_*)sqrtfracdn,frac1|theta_*|sqrtfracdn,left(fracdnright)1/4BigBig)$を$OBig(frac1|theta_*|2Big以下で適応的に達成することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 14:28:17 GMT)
Attention-guided Image Compression by Deep Reconstruction of Compressive Sensed Saliency Skeleton [36.8]
注意誘導二重層画像圧縮(AGDL)のための深層学習システムを提案する。 AGDL圧縮システムでは、画像はベース層と注目誘導精製層という2つの層に符号化される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 06:43:59 GMT)
Meta Batch-Instance Normalization for Generalizable Person Re-Identification [36.7]
メタバッチインスタンス正規化(MetaBIN)と呼ばれる新しい一般化可能なRe-IDフレームワークを提案する。我々の主な考えは、前もって失敗した一般化シナリオをシミュレートして正規化層を一般化することである。本モデルは,大規模ドメイン一般化Re-IDベンチマークとクロスドメインRe-ID問題において,最先端の手法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 17:38:27 GMT)
Learning Under Adversarial and Interventional Shifts [36.2]
分散シフトの集合に対してロバストなモデルを設計するための新しい定式化 RISe を提案する。分散的に堅牢な最適化フレームワークを使用して、教師付きおよび強化学習設定の両方で結果の目標を最適化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 20:10:51 GMT)
One Network Fits All? Modular versus Monolithic Task Formulations in Neural Networks [36.1]
単一のニューラルネットワークは,複合データセットから複数のタスクを同時に学習できることを示す。このような組み合わせタスクの学習の複雑さは、タスクコードの複雑さとともにどのように成長するかを研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 01:16:42 GMT)
TransFill: Reference-guided Image Inpainting by Merging Multiple Color and Spatial Transformations [36.0]
本稿では,対象画像とシーン内容を共有する別のソース画像を参照して,穴を埋めるマルチホモグラフィ変換核融合法であるtransfillを提案する。色を調整し、各ホモグラフィー歪んだソースイメージにピクセルレベルのワーピングを適用して、ターゲットとの整合性を高めることを学びます。本手法は,多種多様なベースラインと色差にまたがる画像対の最先端性能を実現し,ユーザ提供画像対に一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 22:45:07 GMT)
Multi-facet Universal Schema [35.9]
本研究では,マルチファセット埋め込みが関係抽出タスクにおける単一ファセット埋め込みを大幅に上回ることを示す。手動ラベルが存在しない場合、複数の埋め込みを用いて2つの文パターン間の関係を検出することもできる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 05:10:10 GMT)
Adaptive Pseudo-Label Refinement by Negative Ensemble Learning for Source-Free Unsupervised Domain Adaptation [35.7]
既存のUnsupervised Domain Adaptation (UDA)メソッドは、トレーニング中にソースとターゲットのドメインデータを同時に利用できると仮定する。訓練済みのソースモデルは、よく知られたドメインシフトの問題により、ターゲットに対して性能が悪くても、常に利用可能であると考えられている。適応型ノイズフィルタリングと擬似ラベル改良に取り組むための統一手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 22:18:34 GMT)
Move to See Better: Self-Improving Embodied Object Detection [35.5]
本研究では,テスト環境における物体検出の改善手法を提案する。エージェントは、多視点データを収集し、2Dおよび3D擬似ラベルを生成し、その検出器を自己監督的に微調整する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 08:09:11 GMT)
Few-Shot Segmentation Without Meta-Learning: A Good Transductive Inference Is All You Need? [35.0]
数ショットのセグメンテーションタスクにおける推論の実行方法が性能に重大な影響を及ぼすことを示す。与えられたクエリー画像に対するトランスダクティブ推論を導入し、ラベルなし画素の統計情報を活用する。提案手法は,5分と10秒のシナリオにおいて,最先端よりも約5%と6%の改善をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 21:03:58 GMT)
Extending Multi-Sense Word Embedding to Phrases and Sentences for Unsupervised Semantic Applications [34.7]
本稿では,テキスト列(句または文)に対して,それぞれのシーケンスをコードブック埋め込みの異なる集合で表現する新しい埋め込み手法を提案する。提案手法は,教師なし文の類似性と抽出要約ベンチマークの性能を大幅に改善することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 04:54:28 GMT)
Domain-robust VQA with diverse datasets and methods but no target labels [34.3]
VQAのドメイン適応は、さらなる複雑さのためにオブジェクト認識の適応とは異なる。これらの課題に取り組むために、まず一般的なVQAデータセット間のドメインシフトを定量化します。また,画像領域と質問領域の合成シフトを別々に構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 22:24:50 GMT)
Remote Sensing Image Translation via Style-Based Recalibration Module and Improved Style Discriminator [34.1]
既存のリモートセンシング変化検出手法は季節変動の影響を強く受けている。スタイルベースのリキャリブレーションモジュールを導入し、季節の機能を効果的にキャプチャします。翻訳性能を向上させるために新しいスタイル判別器が設計された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 11:12:43 GMT)
Vehicle Reconstruction and Texture Estimation Using Deep Implicit Semantic Template Mapping [32.6]
車両の3次元形状と内在的なテクスチャを,非校正単分子入力から回収する有効なソリューションであるVERTEXを導入する。グローバルな特徴とローカルな特徴を融合させることで、我々のアプローチは目に見える領域と見えない領域の両方で一貫した、詳細なテクスチャを生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 05:32:08 GMT)
Adaptive Methods for Real-World Domain Generalization [32.0]
本研究では、未確認の試験サンプルからドメイン情報を活用できるかどうかを検討する。 a) 教師なしのトレーニング例から識別的ドメイン埋め込みを最初に学び、b) このドメイン埋め込みを補足的な情報として使ってドメイン適応モデルを構築する。提案手法は,各種領域一般化ベンチマークにおける最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 17:44:35 GMT)
Preference-Based Learning for User-Guided HZD Gait Generation on Bipedal Walking Robots [32.0]
本稿では,制御理論と機械学習を併用して,安定かつ頑健な二足歩行を実現する枠組みを提案する。その結果、このフレームワークは、シミュレーション環境に依存することなく、50回未満のイテレーションで安定で、堅牢で、効率的で、そして、自然な歩行を実現することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 18:31:09 GMT)
Deformed Implicit Field: Modeling 3D Shapes with Learned Dense Correspondence [30.8]
本稿では,カテゴリの3次元形状をモデル化するための新しいDeformed Implicit Field表現を提案する。我々のニューラルネットワーク、DIF-Netは、カテゴリに属する3Dオブジェクトの形状潜在空間とこれらのフィールドを共同で学習する。実験により、DIF-Netは高忠実度3次元形状を生成するだけでなく、異なる形状の高品位密度対応を生成することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 10:46:14 GMT)
$DA^3$: Deep Additive Attention Adaption for Memory-Efficient On-Device Multi-Domain Learning [30.5]
アクティベーションストレージに使用される大きなメモリは、エッジデバイスのトレーニング時間とコストを大幅に制限するボトルネックである。本稿では,メモリ効率の高いマルチドメイン学習手法であるDeep Additive Attention Adaptionを提案する。我々は、複数のデータセットに対して、最先端の手法に対して$DA3$を検証し、精度とトレーニング時間の両方において良好な改善を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 20:13:15 GMT)
Regular Polytope Networks [29.4]
我々は、変換は精度を損なわず、メモリ使用量を減らすことなく修正できると主張しています。また、固定および最大分離埋め込みを学ぶために使用することができます。埋め込みの定常性とその最大分離表現を理論的に正当化できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 14:11:32 GMT)
DualNorm-UNet: Incorporating Global and Local Statistics for Robust Medical Image Segmentation [29.4]
バッチ正規化(BN)は,ネットワークトレーニングを加速する鍵となる要素の一つであり,医用画像解析分野で広く採用されている。本稿では,意味クラス情報を正規化層に組み込むことにより,異なる領域に対応するアクティベーションを異なる方法で変調できるようにする。本手法は正規化における意味的知識を活用し,頑健なセグメンテーション結果に対してより識別的特徴を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 18:09:56 GMT)
Bringing UMAP Closer to the Speed of Light with GPU Acceleration [28.6]
UMAPの高速で忠実なGPUバージョンを作るために使用できるテクニックをいくつか紹介する。これらの設計選択/無数の多くは汎用的であり、GPUを使用するための他のグラフおよび多様体学習アルゴリズムの変換を知らせる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 09:15:12 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） (Mon, 29 Mar 2021 02:34:39 GMT)
Semantic Flow for Fast and Accurate Scene Parsing [28.4]
フローアライメントモジュール(FAM)は、隣接するレベルの特徴マップ間のセマンティックフローを学習する。 Cityscapes、PASCAL Context、ADE20K、CamVidなど、いくつかの挑戦的なデータセットで実験が行われている。私たちのネットワークは、26FPSのフレームレートで80.4%のmIoUをCityscapesで達成した初めてのネットワークです。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 08:43:13 GMT)
Variational Rejection Particle Filtering [28.0]
変動拒絶粒子フィルタ(VRPF)は、限界可能性に関する新しい変動境界をもたらす。変動境界の理論的性質を提示し、連続データの様々なモデルに関する実験を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 05:29:58 GMT)
Motion Basis Learning for Unsupervised Deep Homography Estimation with Subspace Projection [27.7]
本稿では,教師なし深層ホモグラフィ推定のための新しいフレームワークを提案する。本手法は,ホモグラフィベンチマークデータセットにおける最先端技術よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 05:51:34 GMT)
Robots of the Lost Arc: Self-Supervised Learning to Dynamically Manipulate Fixed-Endpoint Cables [27.6]
高速ロボットアームの動きは、ケーブルを操作して障害物を乗り越えたり、台座から物体をノックしたり、障害物の間を織ったりすることができる。本稿では、UR5ロボットがこれらの3つのタスクを実行できる自己教師型学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 15:17:09 GMT)
Context Modeling in 3D Human Pose Estimation: A Unified Perspective [27.4]
本稿では, PSM と GNN が特殊ケースである文脈モデリングの一般公式を提案する。両手法を比較して, GNN の終末訓練法と PSM の辺縁長制約が相補的要因であることを確認した。深いネットワークでソフトな手足長の制約を強制できる注意メカニズムに基づいたContextPoseを提案します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 11:26:03 GMT)
SetVAE: Learning Hierarchical Composition for Generative Modeling of Set-Structured Data [27.3]
集合の階層的変分オートエンコーダであるSetVAEを提案する。セットエンコーディングの最近の進歩に動機づけられて、我々は最初にセットを分割し、元のカーディナリティにパーティションを投影する注意深いモジュールの上にSetVAEを構築します。我々は,本モデルが集合のサイズを示さずに一般化し,監督なしに興味深い部分集合関係を学習できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 14:01:18 GMT)
Generalizing to the Open World: Deep Visual Odometry with Online Adaptation [27.2]
本稿では,シーン非依存な幾何計算とベイズ推論の助けを借りて,ディープvoのオンライン適応フレームワークを提案する。本手法は,自己監視型VO法における最先端の一般化能力を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 02:13:56 GMT)
Be Careful about Poisoned Word Embeddings: Exploring the Vulnerability of the Embedding Layers in NLP Models [27.1]
最近の研究では、バックドア攻撃と呼ばれる自然言語処理(NLP)モデルに対するセキュリティの脅威が明らかになった。本稿では,1つの単語埋め込みベクトルを変更することで,データフリーな方法でモデルをハックできることを見出した。感情分析および文対分類タスクの実験結果から,本手法はより効率的でステルス性が高いことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 12:19:45 GMT)
MaX-DeepLab: End-to-End Panoptic Segmentation with Mask Transformers [27.0]
MaX-DeepLabは、パン光学セグメンテーションのための最初のエンドツーエンドモデルである。双極子マッチングによって、汎視的品質にインスパイアされた損失を訓練する。 MaX-DeepLabは、ボックスフリーでPQが7.1%上昇している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 21:57:15 GMT)
Forward Prediction for Physical Reasoning [26.9]
PHYREベンチマークの複雑な物理推論タスクにおける最先端の予測モデルの性能について検討する。フォワードプレディションモデルは、特に多くのオブジェクトを含む複雑なタスクにおいて、物理共振性能を向上させることができる。しかし、これらの改善は、テストタスクは列車タスクの小さなバリエーションであり、完全に新しいタスクテンプレートへの一般化は困難である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 19:41:24 GMT)
Neural Mechanics: Symmetry and Broken Conservation Laws in Deep Learning Dynamics [26.5]
トレーニング中のニューラルネットワークパラメータのダイナミクスを理解することは、ディープラーニングの理論基盤を構築する上で重要な課題のひとつだ。このような対称性は勾配やヘッシアンに厳密な幾何学的制約を課し、関連する保存則を導く。 SGDが有限学習速度で行った数値軌道をよりよく近似する差分方程式である修正勾配流の導出に有限差分法からツールを適用します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 16:02:08 GMT)
No frame left behind: Full Video Action Recognition [26.4]
我々は全映像の動作認識を提案し,全映像のフレームを考察する。まず、時間次元に沿って全てのフレームアクティベーションをクラスタ化する。次に、時間的にクラスタ内のフレームをより少ない数の表現に集約する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 07:44:28 GMT)
Learning Generative Models of Textured 3D Meshes from Real-World Images [26.4]
このようなアノテーションを使わずに,テクスチャ付きトライアングルメッシュを生成するganフレームワークを提案する。我々のアプローチのパフォーマンスは、基礎となるキーポイントに依存する以前の作業と同等であることを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 14:07:37 GMT)
Discovering Hidden Physics Behind Transport Dynamics [26.2]
対流拡散方程式はこれらの輸送現象を記述するために広く用いられる。我々の目標は、速度と拡散テンソル場として表される対流拡散方程式の基礎物理学を推定することである。本稿では,2次元と3次元の画像時系列間の自動エンコーダ構造に基づく学習フレームワーク(YETI)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 14:21:08 GMT)
Boosting the Speed of Entity Alignment 10*: Dual Attention Matching Network with Normalized Hard Sample Mining [26.0]
我々は新しいKGエンコーダ-デュアルアテンションマッチングネットワーク(Dual-AMN)を提案する。広く利用されている公開データセットの実験結果から,本手法は高精度かつ高効率であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 09:35:07 GMT)
Deep Analysis of CNN-based Spatio-temporal Representations for Action Recognition [26.0]
近年,映像行動認識のための2次元・3次元畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に基づくアプローチが数多く出現している。 2D-CNNと3D-CNNの両方のアクションモデルのための統合フレームワークを開発する。次に,300以上の行動認識モデルを含む大規模分析への取り組みを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 14:33:42 GMT)
OLALA: Object-Level Active Learning for Efficient Document Layout Annotation [24.5]
本稿では,効率的な文書レイアウトのためのオブジェクトレベルアクティブラーニングフレームワークを提案する。このフレームワークでは、アノテータにラベルを付けるために、画像内で最も曖昧なオブジェクト予測を行う領域のみが選択される。選択されていない予測に対して,レイアウト構造に関する事前の知識に基づいて,半自動補正アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 19:32:25 GMT)
Deep Learning Predicts Cardiovascular Disease Risks from Lung Cancer Screening Low Dose Computed Tomography [23.6]
がん患者は一般人口よりも心血管疾患(CVD)の死亡リスクが高い。肺がんスクリーニングのためのLDCTは、リスクの高い患者のCVDリスクを同時に推定する機会を提供する。深層学習は、肺がんスクリーニングのためのLDCTを、CVDリスク推定のための二重スクリーニング定量的ツールに変換することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 15:15:03 GMT)
Private Non-smooth Empirical Risk Minimization and Stochastic Convex Optimization in Subquadratic Steps [23.4]
非平滑凸関数に対する差分的経験的リスク最小化 (ERM) と凸最適化 (SCO) の問題について検討する。我々は(ほぼ)二次的な勾配の複雑さで過剰な経験的リスクと過剰な人口減少に(ほぼ)最適な境界を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 05:58:56 GMT)
Mining Latent Classes for Few-shot Segmentation [23.2]
少数の注釈付きサンプルしか与えられない、見えないクラスをセグメンテーションすることを目標とするショットセグメンテーション。本手法は,この問題を緩和し,潜在新規クラスに組み込む機能を強化することを目的としている。 PASCAL-5iでは3.7% mIOU,COCO-20iでは7.0% mIOUと,従来の最先端技術よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 07:59:10 GMT)
Rethinking Neural Operations for Diverse Tasks [23.0]
標準マルチチャネル畳み込みの帰納的バイアスを模倣するxd演算と呼ばれるニューラルネットワークの探索空間を導入する。 LeNetやResNetなどのバックボーンネットワークをXD-Operations上のアーキテクチャ検索空間に変換する方法を紹介します。我々のアプローチは、ベースラインネットワークよりもエラーが少なく、時には専門家が設計したドメイン固有のアプローチよりもエラーが少ないモデルを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 17:50:39 GMT)
Bilateral Grid Learning for Stereo Matching Networks [22.9]
本稿では,学習したバイラテラルグリッドにおけるスライシング操作に基づくエッジ保存コストボリュームアップサンプリングモジュールを提案する。スライス層はパラメータフリーで、高品質の高解像度のコストボリュームを得ることができます。このモジュールをベースとしたリアルタイムネットワークを設計し、既存のリアルタイムなディープステレオマッチングネットワークより優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 02:43:10 GMT)
Joint User Association and Power Allocation in Heterogeneous Ultra Dense Network via Semi-Supervised Representation Learning [22.7]
HUDN(Heterogeneous Ultra-Dense Network)は、高接続密度と超高データレートを実現する。本稿では,統合ユーザアソシエーションと電力制御問題を解決するための新しいアイデアを提案する。グラフニューラルネットワーク(GNN)を訓練し、半教師付き学習を用いてこの表現関数にアプローチします。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 06:39:51 GMT)
What they do when in doubt: a study of inductive biases in seq2seq learners [22.7]
本研究では,セク2セクの学習者が学習データにあいまいなタスクを一般化する方法について検討する。我々はソロモノフの帰納理論に結びつき、説明長を帰納バイアスの原理的かつ敏感な尺度として使うことを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 09:43:36 GMT)
Measuring Sample Efficiency and Generalization in Reinforcement Learning Benchmarks: NeurIPS 2020 Procgen Benchmark [22.6]
NeurIPS 2020 Procgen Competitionは、強化学習におけるサンプル効率と一般化を測定するタスクを明確に定義した集中型ベンチマークとして設計されています。本稿では,強化学習におけるサンプル効率と一般化の測定に役立つ強化学習のための集中型ベンチマークの設計について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 05:00:14 GMT)
Unmanned Aerial Vehicle Visual Detection and Tracking using Deep Neural Networks: A Performance Benchmark [22.2]
無人航空機(UAV)は、悪用と悪用の両方により、航空安全に大きなリスクをもたらす可能性がある。 uav検出の一般的な技術は可視帯および熱赤外イメージング、電波、レーダーである。画像に基づく物体検出のためのディープニューラルネットワーク(DNN)の最近の進歩は、この検出と追跡タスクに視覚情報を使用する可能性を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 13:50:11 GMT)
Tasting the cake: evaluating self-supervised generalization on out-of-distribution multimodal MRI data [22.1]
分散一般化におけるコントラスト的自己教師あり手法の範囲について検討する。自然画像ベンチマークの結果から,自己教師付きモデルは期待するほど堅牢ではないことを示す。また, この行動は, 広範囲な増大に対処できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 19:49:26 GMT)
Capsule Network is Not More Robust than Convolutional Network [21.6]
本稿では,イメージ分類によく使用されるConvNetと異なるCapsNetの特殊設計について検討する。研究によると、CapsNetに批判的と思われるいくつかのデザインは、実際にその堅牢性を損なう可能性がある。 CapsNetの成功を支える重要なコンポーネントを導入するだけで、強化されたConvNetsを提案します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 09:47:00 GMT)
Improving Unsupervised Image Clustering With Robust Learning [21.2]
監督されていない画像クラスタリングメソッドは、しばしば間接的にモデルを訓練するための代替目標を導入し、誤った予測と過剰な結果の影響を受けます。本研究は,ロバスト学習に触発された革新的なモデル ruc を提案する。実験結果から,提案モデルではキャリブレーションの精度が向上し,対向雑音に対するさらなる頑健性が得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 15:36:14 GMT)
SIENet: Spatial Information Enhancement Network for 3D Object Detection from Point Cloud [20.8]
LiDARベースの3Dオブジェクト検出は、自動運転車に大きな影響を与える。 LiDARの固有特性の制限により、センサーから遠く離れた物体において、より少ない点が収集される。そこで本研究では,SIENetという2段階の3次元物体検出フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 07:45:09 GMT)
A Multiplexed Network for End-to-End, Multilingual OCR [20.8]
単語レベルでスクリプト識別を行い,異なる認識ヘッドで異なるスクリプトを処理するE2Eアプローチ,Multiplexed Multilingual Mask TextSpotterを提案する。実験の結果,本手法は終端認識タスクにおいて,パラメータ数に類似した単一ヘッドモデルよりも優れていた。私たちは、エンドツーエンドのトレーニング可能でスケーラブルな多言語多目的OCRシステムへの一歩だと信じています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 23:53:49 GMT)
Slimmable Compressive Autoencoders for Practical Neural Image Compression [20.7]
実画像圧縮のためのスリム圧縮オートエンコーダ(SlimCAEs)を提案する。 SlimCAEは、優れたレート歪み性能、可変率、メモリの動的調整、計算コスト、レイテンシを提供する柔軟性の高いモデルです。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 16:12:04 GMT)
Quantum deleting and cloning in a pseudo-unitary system [20.5]
擬一元系における量子削除とクローニングについて検討する。 2つの異なる状態と非直交状態のクラスを削除およびクローンすることが可能であることを示す。従来の量子力学における擬ユニタリ作用素をポストセレクションでシミュレートする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 05:59:27 GMT)
LiDAR R-CNN: An Efficient and Universal 3D Object Detector [20.2]
自動運転の知覚システムには、LiDARベースの3D検出が欠かせません。 lidar r-cnnは,既存の3d検出器を改良できる第2段検出器である。特に、PointPillarsの1つのバリエーションに基づいて、私たちの方法は小さなコストで新しい最先端の結果を達成できます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 03:01:21 GMT)
Transformer visualization via dictionary learning: contextualized embedding as a linear superposition of transformer factors [20.1]
トランスフォーマーネットワークは、導入以来、NLP表現学習に革命をもたらした。重要な理由の1つは、詳細な分析に十分な視覚化ツールがないことです。変圧器要素の線形重ね合わせとして,これらのブラックボックスを辞書学習で開くことを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 20:51:33 GMT)
Self-Supervised Multimodal Domino: in Search of Biomarkers for Alzheimer's Disease [19.9]
自己監督型表現学習アルゴリズムを編成する合理的な方法の分類法を提案する。まず,おもちゃのマルチモーダルMNISTデータセットのモデルを評価し,アルツハイマー病患者を用いたマルチモーダル・ニューロイメージングデータセットに適用した。提案手法は,従来の自己教師付きエンコーダデコーダ法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 19:20:25 GMT)
AlignMix: Improving representation by interpolating aligned features [19.5]
特徴空間に2つの画像を幾何学的にアライメントするAlignMixを紹介した。自動エンコーダは、デコードされた画像を見ることなく、mixup下での表現学習を改善できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 07:03:18 GMT)
Platform for Situated Intelligence [19.2]
マルチモーダルな統合型AIシステムの迅速な開発と研究を支援するために開発されたオープンソースのフレームワークです。このフレームワークは、異なるモダリティにわたるデータの一時的なストリームから推論を検知、融合、作成するためのインフラストラクチャを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 22:30:15 GMT)
A More Fine-Grained Aspect-Sentiment-Opinion Triplet Extraction Task [19.1]
よりきめ細かいAspect-Sentiment-Opinion Triplet Extraction Taskを紹介します。 ASOTEが抽出した三重項の感情は、アスペクト項と意見項ペアの感情である。いくつかの一般的なABSAベンチマークに基づいて、ASOTE用の4つのデータセットを構築します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 00:42:51 GMT)
Online Defense of Trojaned Models using Misattributions [18.2]
本稿では,推論時におけるディープニューラルネットワーク上のニューラルトロイの木馬検出手法を提案する。 MNIST, Fashion MNIST, German Traffic Sign Recognition Benchmark で訓練されたモデルを含む,いくつかのベンチマークに対するアプローチを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 19:53:44 GMT)
Drop the GAN: In Defense of Patches Nearest Neighbors as Single Image Generative Models [17.8]
これらのタスクはすべて、数秒以内に、統合された驚くほど単純なフレームワークで、トレーニングなしで実行可能であることを示す。最初は粗い推測から始まり、その後、パッチアレスト近傍のサーチを使って細かな細かな細部を精査する。これにより、GANよりも高速でランダムな新規画像を生成することができます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 12:20:46 GMT)
Product semantics translation from brain activity via adversarial learning [17.2]
本稿では,脳信号から製品意味を変換する深層生成変換モデルを提案する。私たちはStarGANのアイデアを活用し、モデルは好ましいデザインセマンティクスで製品を合成するように設計されています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 13:27:30 GMT)
LatentKeypointGAN: Controlling GANs via Latent Keypoints [16.9]
LatentKeypointGANは、古典的なGAN目標に基づいてエンドツーエンドでトレーニングされた2段階のGANです。さらに、キーポイントとマッチング画像の明示的な生成により、教師なしキーポイント検出のための新しいGANベースの方法論が実現される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 17:59:10 GMT)
Nonreversible MCMC from conditional invertible transforms: a complete recipe with convergence guarantees [16.9]
MCMCは複素および高次元確率分布をサンプリングするアルゴリズムのクラスである。可逆性はトラクタブルな性質であり、ここではあまりトラクタブルではないが必須の性質、不変性を意味する。本稿では,非可逆マルコフカーネルのクラスが所望の不変性を持つことを保証するため,汎用ツールを開発することでギャップを埋める。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 12:30:47 GMT)
Viewmaker Networks: Learning Views for Unsupervised Representation Learning [16.9]
ビューメーカーネットワークは、与えられた入力から有用なビューを生成するために学習する生成モデルである。音声記録とウェアラブルセンサデータによるベースライン向上は,我々の学習結果より有意に優れていた。これらの結果から,ビューメーカはより汎用的な表現学習アルゴリズムへの道筋を提供する可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 06:49:09 GMT)
Tracking Based Semi-Automatic Annotation for Scene Text Videos [16.3]
既存のシーンテキストビデオデータセットは、手動ラベリングによるコストがかかるため、大規模なものではない。最初のフレームを手動でラベル付けし、その後のフレームを自動的に追跡することで、半自動シーンテキストアノテーションを得る。生のビデオ,ぼやけたビデオ,低解像度のビデオからなるText-RBLという低品質のテキストビデオデータセットを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 10:42:23 GMT)
Video Classification with FineCoarse Networks [15.4]
生ビデオデータ中の粗い情報から細粒度情報を分離するモーションバンドパスモジュールを提案する。粗い情報を低解像度で表現することで、映像データ処理の効率化を実現します。提案手法は,Something V1上で57.0%のTop-1精度で最先端を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 13:03:27 GMT)
LGML: Logic Guided Machine Learning [15.3]
本稿では、機械学習(ML)と論理解法を共生的に組み合わせ、データから数学的関数を学習する新しいアプローチであるLogic Guided Machine Learning (LGML)を紹介する。 LGMLを用いて、ピタゴラスの定理と正弦関数に対応する式を学習し、データ効率を桁違いに改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 19:27:23 GMT)
A Dataset and Benchmark Towards Multi-Modal Face Anti-Spoofing Under Surveillance Scenarios [15.3]
AFA(Feature Augment)を用いた注意ベースの顔アンチスプーフィングネットワークを提案し、低品質の顔画像に対するFASを解決します。我々のモデルは,CASIA-SURFデータセットと提案したGREAT-FASD-Sデータセットの最先端性能を実現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 08:14:14 GMT)
Get away from Style: Category-Guided Domain Adaptation for Semantic Segmentation [15.0]
非教師なしドメイン適応(UDA)は、ターゲットドメインの根本的真理なしに現実世界の問題に取り組むことでますます人気を増している。本稿では,セマンティックセグメンテーションタスクにおけるUDAに着目した。抽出した特徴のスタイル情報を類似空間に保持するスタイル非依存のコンテンツ特徴抽出機構を提案する。次に,各カテゴリの擬似ラベルのバランスを保ちながら,自己教師付き学習のためのカテゴリ別擬似ラベルを選択するためのカテゴリ誘導しきい値機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 10:00:50 GMT)
High Dimensional Model Explanations: an Axiomatic Approach [14.9]
複雑なブラックボックス機械学習モデルは、重要な意思決定領域で頻繁に使用される。特徴部分集合の結合効果をキャプチャする新しい高次元モデル説明法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 07:16:52 GMT)
Industry Scale Semi-Supervised Learning for Natural Language Understanding [14.8]
本論文では,学生教師フレームワークに基づく半教師学習(SSL)パイプラインについて述べる。実運用におけるSSLコンテキストにおけるラベルなしデータの使用に関する2つの質問について検討する。 Pseudo-Label (PL), Knowledge Distillation (KD), Virtual Adversarial Training (VAT), Cross-View Training (CVT)の4つのSSL技術を比較します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 18:24:02 GMT)
Shaping Advice in Deep Multi-Agent Reinforcement Learning [14.4]
マルチエージェント強化学習には、複数のエージェントが相互に相互作用してタスクを完了する。環境が与える報酬が不足している場合、エージェントは、彼らが受けるアクションの質について即座にフィードバックを受け取れない。マルチエージェント強化学習(SAM)におけるシェーピングアドバイス(Shaping Advice)と呼ばれる手法を提案し、シェーピングアドバイスと呼ばれる追加の報酬で環境からの報酬信号を増強する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 20:33:50 GMT)
Structure of Multiple Mirror System from Kaleidoscopic Projections of Single 3D Point [14.3]
本稿では,複数の平面ミラーとカメラから構成されるカレイドスコピックイメージングシステムの構造を発見するための新しいアルゴリズムを提案する。本論文の重要な貢献は、未知のジオメトリの1つの3次元点を用いて、これらの問題に対する新しいアルゴリズムを提案することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 11:12:15 GMT)
Embedding API Dependency Graph for Neural Code Generation [14.2]
本稿では,APIメソッド間の依存関係をAPI依存性グラフ(ADG)としてモデル化し,シーケンス・トゥ・シークエンスモデルに組み込む。このように、デコーダは、グローバル構造依存性とテキストプログラム記述の両方を使用して、ターゲットコードを予測することができます。提案手法は adg-seq2seq と呼ばれ, 既存の最先端手法よりも大幅に改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 06:26:38 GMT)
Complementary Relation Contrastive Distillation [13.9]
CRCD(Complementary Relation Contrastive Distillation)という新しい知識蒸留法を提案する。我々は,アンカー-教師関係の監督の下で,アンカー-教師関係を推定し,アンカー-教師関係を蒸留する。異なるベンチマーク実験により,提案したCRCDの有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 02:43:03 GMT)
TrafficQA: A Question Answering Benchmark and an Efficient Network for Video Reasoning over Traffic Events [13.5]
収集した10,080本のビデオと62,535本のqaペアに基づく,新たなデータセットtrafficqa(traffic question answering)を作成しました。複雑で実用的であるさまざまな交通イベントに対する推論能力を評価するために, さまざまな交通シナリオに対応する6つの難しい推論タスクを提案する。また,計算効率が高く,信頼性の高いビデオ推論を実現するために,動的推論による新しい視覚ネットワークであるEclipseを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 12:12:50 GMT)
Unsupervised Machine Translation On Dravidian Languages [13.4]
Unsupervised neural Machine Translation (UNMT) は、ドラヴィディア族のような低リソース言語にとって有益である。近年,補助並列データの利用が提案され,最先端の成果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 18:33:53 GMT)
Fooling LiDAR Perception via Adversarial Trajectory Perturbation [13.3]
移動車両から集められたLiDARポイント雲は、歪みを避けるためにセンサーの動きを補償する必要があるため、その軌道の機能です。その結果、深層学習とGPSによる車両軌道推定の両面から、運動補償は広範に開放されたバックドアになるのだろうか? 我々は、初めてこのような可能性を示す: 生のLiDARの読みを改ざんする必要のある点雲座標を直接攻撃するのではなく、小さな摂動で自動運転車の軌道を逆さまに振るだけで十分である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 04:34:31 GMT)
TREC 2020 Podcasts Track Overview [13.3]
ポッドキャストトラックは、2020年のText Retrieval Conference (TREC)で新しくなった。トラックは、セグメント検索と要約の2つの共有タスクで構成された。深層学習は検索実験と要約の両方において主要な実験的アプローチであった。トラックは同じ2つのタスクでTREC 2021に戻り、参加者からのフィードバックに応じて若干の変更を加える。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 20:58:10 GMT)
Bayesian Deep Basis Fitting for Depth Completion with Uncertainty [13.3]
ベイズエビデンスフレームワーク内の深度完成のために、Deep Basis Fitting(DBF)を拡張します。ベイズ処理を採用することにより,1)高品質の不確実性推定の予測が可能となり,2)疎度測定の少ない深度完遂が可能となった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 00:40:02 GMT)
Proxy Synthesis: Learning with Synthetic Classes for Deep Metric Learning [13.3]
深層メトリック学習におけるより強固な一般化のために,合成クラスを活用したプロキシ合成と呼ばれる単純な正規化器を提案する。提案手法は合成クラスとして動作する合成埋め込みとプロキシを生成し,プロキシベースの損失を計算する際に未知のクラスを模倣する。本手法はsoftmaxとその変種を含む任意のプロキシベース損失に適用可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 09:39:07 GMT)
Centrality Meets Centroid: A Graph-based Approach for Unsupervised Document Summarization [13.1]
抽出文書要約のためのグラフベースの非監視手法を提案する。提案手法は,グラフ集中度とセントロイドを利用して,要約レベルで機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 04:35:33 GMT)
Classifying Video based on Automatic Content Detection Overview [12.6]
マルチラベルビデオ分類のための最先端手法をいくつか要約した。まず、現在広く使われているアーキテクチャを実験的に研究し、次にフレームのシーケンシャルデータを扱う方法を開発することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 04:31:45 GMT)
Super-exponential scrambling of Out-of-time-ordered correlators [12.4]
我々は、量子カオス力学に由来する量子OTOCsの成長が超指数的に増加することを示した。また、古典的極限において、リヤプノフ指数によって明らかにされる超カオスは、古典的なOTOCの超EGを実際に引き起こす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 00:44:36 GMT)
von Mises--Fisher Loss: An Exploration of Embedding Geometries for Supervised Learning [12.4]
最近の研究では、softmaxクロスエントロピーを用いた分類損失は、固定セット分類タスクだけでなく、オープンセットタスクにも優れていると主張している。各種固定集合分類および画像検索タスクにおけるソフトマックス損失に対する埋め込み幾何の実証的検討を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 16:07:09 GMT)
PlaneSegNet: Fast and Robust Plane Estimation Using a Single-stage Instance Segmentation CNN [12.3]
本稿では,単一のrgb画像から分割平面領域を推定する,リアルタイム深層ニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。本手法は2段階法に比べてフレームレートが著しく高く,セグメンテーション精度も同等である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 08:53:05 GMT)
Comparison of different convolutional neural network activa-tion functions and methods for building ensembles [12.2]
本研究では、異なるアクティベーション機能を備えたCNNアンサンブルの性能を検討する。最高パフォーマンスのアンサンブルは、標準のReLUをランダムに置き換える異なるアクティベーション層を持つCNNで構築された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 19:12:41 GMT)
Performance Analysis of Out-of-Distribution Detection on Various Trained Neural Networks [12.2]
ディープニューラルネットワーク(DNN)の一般的な課題は、これまで見つからなかった配布外サンプルに晒されたときに発生する。本稿では,2つの著名なDNNについて,2つのスーパーバイザをさまざまなトレーニング設定で分析する。私達は訓練のプロシージャの質とoutlierの検出の性能が改善することを見つけます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 12:52:02 GMT)
Monocular 3D Vehicle Detection Using Uncalibrated Traffic Cameras through Homography [12.1]
本稿では,1台の交通カメラから3次元世界における車両の位置とポーズを抽出する手法を提案する。道路平面と画像平面の相同性が3D車両の検出に不可欠であることを観察する。本稿では,BEV画像の歪み検出精度を高めるためのtextittailedr-box と textitdual-view Network アーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 02:57:37 GMT)
AutoBSS: An Efficient Algorithm for Block Stacking Style Search [11.8]
Block Stacking Style (BSS)は、ネットワークに無視できない影響を与える可能性がある。近年の研究では、BSSがネットワークに無視できない影響を与えている可能性も示されており、自動で検索する効率的なアルゴリズムを設計している。提案手法であるAutoBSSはベイズ最適化に基づく新しいAutoMLアルゴリズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 05:08:52 GMT)
The Sample Complexity of Distribution-Free Parity Learning in the Robust Shuffle Model [11.8]
我々は$d$-bitパリティ関数の学習のサンプル複雑さが$Omega (2d/2)$であることを示した。また、単純なシャッフルモデルプロトコルをスケッチし、その結果が$poly(d)$ factorにきついことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 15:26:02 GMT)
Dynamic Network Embedding Survey [11.7]
本稿では,動的ネットワークの埋め込みに関する調査を行う。動的ネットワークのための2つの基本データモデル、すなわち離散モデルと連続モデルを提案する。典型的な学習モデルによって分類階層を洗練させる分類法を構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 09:27:53 GMT)
Zero-shot Adversarial Quantization [11.7]
ゼロショット逆量子化(ZAQ: Zero-shot adversarial quantization)フレームワークを提案し,効果的な不一致推定と知識伝達を容易にする。これは、情報的で多様なデータ例を合成するためにジェネレータを駆動する、新しい2レベル不一致モデリングによって達成される。強力なゼロショットベースラインに対してZAQの優位性を示す3つの基本的なビジョンタスクについて広範な実験を行います。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 01:33:34 GMT)
CaSiNo: A Corpus of Campsite Negotiation Dialogues for Automatic Negotiation Systems [11.4]
我々はCaSiNo:英語で数千以上の交渉対話の斬新なコーパスを提示します。私たちの設計は、トラクタブルで閉じたドメイン環境を維持しながら、多様で言語的に豊富な交渉をもたらします。これらの戦略を与えられた発話で認識するためのマルチタスクフレームワークの提案と評価を行います。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 16:07:25 GMT)
Reinforcement Learning Beyond Expectation [11.4]
累積予測理論 (cumulative prospect theory, cpt) は、人間が利益と損失を異なる視点で見る傾向をモデル化することが実証的に示されているパラダイムである。本稿では,自律エージェントが未知の環境で行動を学ぶ必要がある環境について考察する。エージェントに人間のユーザーの行動を密接に模倣する能力を与えるために、我々はCPTベースのコストを最適化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 20:35:25 GMT)
Contrastive Explanations of Plans Through Model Restrictions [11.3]
計画交渉の問題の文脈で説明可能なAI計画を組み立てます。本研究は,ユーザが計画について質問すると,その質問とは対照的であることを示す,ユーザ調査の結果を示す。本研究は,計画交渉中に頻繁に発生するユーザ質問の分類を構築するために,本研究のデータを用いている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 12:47:15 GMT)
Distilled Replay: Overcoming Forgetting through Synthetic Samples [11.2]
リプレイ戦略は、過去の経験からパターンのバッファを保持することで破滅的な忘れを緩和する継続的学習技術である。この研究は、非常に小さなバッファを維持して忘れを緩和できる、連続学習のための新しいリプレイ戦略である蒸留リプレイを紹介している。データセットからランダムにパターンを抽出したnaive replayに対する蒸留リプレイの有効性を,4つの一般的な連続学習ベンチマークで示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 18:02:05 GMT)
Reduced-Rank Tensor-on-Tensor Regression and Tensor-variate Analysis of Variance [11.2]
このような構造を利用するために古典的多変量回帰モデルを拡張する。ブロックリラクシエーションアルゴリズムにより最大ラピエーション推定器を得る。別々のアプリケーションがWildイメージデータベースのラベル付き顔に3方向のTANOVAを実行する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 15:57:42 GMT)
Marine Snow Removal Benchmarking Dataset [10.9]
本稿では,水中画像の海洋除雪のための新しいベンチマークデータセットを提案する。実際の水中画像から2種類の海洋性雪を数学的にモデル化する。本研究では,このデータを用いて2つの海中除雪タスクを提案し,海中除雪のベンチマーク結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 22:34:11 GMT)
Elsa: Energy-based learning for semi-supervised anomaly detection [10.7]
異常検出は、通常のデータ分布から不安定なインスタンスを特定することを目的とする。本稿では,新しい半教師付き異常検出手法であるelsaを提案する。 Elsaは、慎重に設計された微調整ステップによって、あらゆるデータ汚染に対する堅牢性を浸透させます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 03:01:09 GMT)
Outlier detection in non-elliptical data by kernel MRCD [10.7]
Kernel Minimum Regularized Covariance Determinant (KMRCD) 推定器を提案する。カーネル誘導特徴空間におけるMRCD推定値を暗黙的に計算する。カーネルベースの初期推定から始まり、カーネルのトリックを利用して、その後の計算を高速化する高速アルゴリズムが構築されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 22:23:14 GMT)
Refractive Light-Field Features for Curved Transparent Objects in Structure from Motion [10.4]
曲面透明物体から屈折する光のパターンを検出し,記述する光場のための新しい画像特徴を提案する。屈折物体を含む難易度の高い場面において, 動作からの構造性能が向上することを示す。本手法は,ロボットが屈折物体を操作できるようにするための重要なステップである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 05:55:32 GMT)
Strong Optimal Classification Trees [10.2]
決定木は最も人気のある機械学習モデルの一つであり、収益管理から医療まで、アプリケーションで日常的に使われている。最適二分分類木を学習するための直感的なフローベースMIO定式化を提案する。当社の提案手法は、最新のMIOベースの技術よりも31倍速く、サンプル性能を最大8%向上させます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 21:40:58 GMT)
eDarkTrends: Harnessing Social Media Trends in Substance use disorders for Opioid Listings on Cryptomarket [10.2]
本研究は,ソーシャルメディア上で,オピオイドが仮想通貨市場で販売されている場合の薬物乱用記事を分析した。我々は、薬物乱用オントロジー、最先端のディープラーニング、およびBERTベースのモデルを使用して、ソーシャルメディア投稿に対する感情と感情を生成する。時間的介入が必要なオピオイド症例の分離を支援するため, 政策形成に有効であると考えられた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 16:58:26 GMT)
Rapid Risk Minimization with Bayesian Models Through Deep Learning Approximation [9.9]
本稿では,ベイズモデル (BM) とニューラルネットワーク (NN) を組み合わせて,予測を最小限のリスクで行う手法を提案する。私たちのアプローチは、BMのデータ効率と解釈可能性とNNの速度を組み合わせます。テストデータセットに無視できる損失がある標準手法よりも、リスク最小限の予測をはるかに高速に達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 15:08:25 GMT)
Deep reinforcement learning of event-triggered communication and control for multi-agent cooperative transport [9.9]
協調輸送のためのコミュニケーション・制御戦略の設計問題に対処する多エージェント強化学習手法を検討する。我々のフレームワークはイベントトリガーアーキテクチャ、すなわち通信入力を演算するフィードバックコントローラと、入力を再更新する必要があるタイミングを決定するトリガー機構を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 01:16:12 GMT)
Transformer-based end-to-end speech recognition with residual Gaussian-based self-attention [9.7]
相対姿勢認識自己注意を導入する。セルフアテンションのグローバルレンジ依存性モデリング能力を維持します。また、局所性モデリング能力も向上する。 RPSA, GSA, resGSAをトランスフォーマーに基づく音声認識に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 16:09:00 GMT)
Multiscale Clustering of Hyperspectral Images Through Spectral-Spatial Diffusion Geometry [9.6]
クラスタリングアルゴリズムはデータセットを類似点のグループに分割する。本論文の主な貢献は,マルチスケール空間規則化拡散学習(M-SRDL)クラスタリングアルゴリズムである。マルチスケールクラスタリングフレームワークに空間正規化を組み込むことは、hsiデータに適用するとより滑らかでより一貫性のあるクラスタに対応できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 17:24:28 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。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 03:00:21 GMT)
ClaRe: Practical Class Incremental Learning By Remembering Previous Class Representations [9.5]
クラスインクリメンタル学習(cil)は、新しい概念を完全に学習する傾向があるが、古いデータのパフォーマンスと正確性を犠牲にしない。 ClaReは、各インクリメントで学んだクラスの表現を覚えておくことで、CILの効率的なソリューションです。 ClaReは、以前に学習したクラスの分布から多様なインスタンスを生成するため、従来の方法よりも優れた一般化がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 10:39:42 GMT)
Translating Numerical Concepts for PDEs into Neural Architectures [9.5]
数値アルゴリズムをニューラルネットワークに翻訳することで何が学べるかを検討する。数値的には、1次元の一般的な高次非線形拡散方程式に対する明示的、加速的、暗黙的スキームを考える。ニューラルネットワーク側では、残存ネットワーク(ResNets)、リカレントネットワーク、Uネットの観点で対応する概念を特定します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 08:31:51 GMT)
The Spectrum of Fisher Information of Deep Networks Achieving Dynamical Isometry [9.3]
Fisher InformationMatrix (FIM) はディープニューラルネット(DNN)のトレーニング可能性を理解するための基礎となる。完全接続ネットワークに着目し, 単一サンプルのFIMである条件付きFIMのスペクトル分布について検討した。パラメータ空間の局所距離は、動的等距離の下でも線形に深さに依存する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 19:08:02 GMT)
Modeling Graph Node Correlations with Neighbor Mixture Models [8.8]
本稿では,グラフ内のノードラベルをモデル化するための新しいモデルであるneighne mixture model (nmm)を提案する。このモデルは,周辺地域のノードのラベル間の相関を捉えることを目的としている。提案したNMMは,実世界のラベル付きグラフのモデリングにおける最先端の進歩を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 21:41:56 GMT)
Scaling sparsemax based channel selection for speech recognition with ad-hoc microphone arrays [8.8]
本稿では,大規模アドホックマイクロホンアレイを用いた音声認識のチャネル選択問題に対するScaling Sparsemaxアルゴリズムを提案する。コンバータ音声認識アーキテクチャの下で30以上のチャネルからなるアドホックマイクロホンアレイの実験結果から,提案したScaling SparsemaxはSoftmaxよりも30%以上低い単語誤り率を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 03:24:05 GMT)
Robust Reinforcement Learning under model misspecification [8.6]
強化学習は近年,幅広いタスクにおいて顕著な成果を上げている。そのうちの1つはモデルミス仕様化であり、エージェントが異なる遷移ダイナミクスを持つ環境でトレーニングされ、デプロイされる状況である。このジレンマに対処するために,歴史軌跡と部分可観測マルコフ決定過程モデルを用いた新しい枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 06:48:26 GMT)
Submodular Bandit Problem Under Multiple Constraints [8.1]
我々は、$l$knapsacksと$k$-system制約の交わりの下で、部分モジュラーバンディット問題を導入する。この問題を解決するために,標準あるいは修正された高信頼境界に適応的に焦点をあてる非グレーディアルゴリズムを提案する。近似比が高速アルゴリズムのそれと一致するような近似後悔の確率の高い上限を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 02:02:19 GMT)
Local Competition and Stochasticity for Adversarial Robustness in Deep Learning [8.0]
本研究は, 深層学習における対角的堅牢性に対処し, 深層ネットワークと局部的勝者のアクティベーションを考慮した。このタイプのネットワークユニットは、各モデル層からスパース表現を生じさせ、ユニットは1つのユニットだけがゼロでない出力を生成するブロックに編成される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 12:35:02 GMT)
A bandit-learning approach to multifidelity approximation [8.0]
マルチファイデリティ近似は、科学計算とシミュレーションにおいて重要な技術である。異なる忠実度のデータを利用して正確な推定を行うためのバンディットラーニング手法を紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 05:29:35 GMT)
FixNorm: Dissecting Weight Decay for Training Deep Neural Networks [7.8]
本研究では,2つのメカニズムを直接制御するFixNormという新しいトレーニング手法を提案する。 ImageNet分類タスクでは、FixNormによるEfficientNet-B0のトレーニングは77.7%を達成し、元のベースラインを明確なマージンで上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 05:41:56 GMT)
Retrieving Event-related Human Brain Dynamics from Natural Sentence Reading [7.7]
本稿では,イベント関連脳電位 (ERP) とイベント関連スペクトル摂動 (ERSP) をベンチマークデータセット上で解析する。その結果,後頭部領域の刺激(各文を読み始める)後,約162 msでピークが誘発された。また、脳波ダイナミクスによる認知的自然言語処理モデル評価の促進にも影響する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 11:11:34 GMT)
Linking average- and worst-case perturbation robustness via class selectivity and dimensionality [7.4]
クラス選択性は入力データの摂動に頑健性(または脆弱性)を与えるかを検討する。階層選択度が低いように正規化されたネットワークは、平均ケース摂動よりも頑健であることがわかった。対照的に、クラス選択性は、複数のタイプの最悪の摂動に対して堅牢性を高める。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 22:49:58 GMT)
DiNTS: Differentiable Neural Network Topology Search for 3D Medical Image Segmentation [7.0]
ディグライザブルネットワークトポロジ検索スキーム(DiNTS)は,MSD(Medicical Decathlon)の課題に対して評価される。本手法は,MSDチャレンジリーダーボードの最先端性能と上位ランキングを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 21:02:42 GMT)
pH-RL: A personalization architecture to bringreinforcement learning to health practice [6.6]
本論文では、RLを健康に導くためのパーソナライゼーションのための一般的なRLアーキテクチャであるpH-RLを提案する。オープンソースのRLアーキテクチャを実装し、メンタルヘルスのためのMoodBusterモバイルアプリケーションに統合します。実験結果から, 開発方針は, わずか数日のデータを連続的に利用して適切な行動を選択できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 19:38:04 GMT)
Search for exotic spin-dependent interactions with a spin-based amplifier [6.6]
スピンベース増幅器によるエキゾチックスピンおよび速度依存相互作用を探索する。我々の限界は、以前の実験と比べて少なくとも2桁の精度向上を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 02:32:35 GMT)
Enhancing the Transferability of Adversarial Attacks through Variance Tuning [6.5]
反復勾配に基づく攻撃手法のクラスを強化するための分散チューニングと呼ばれる新しい方法を提案する。標準のImageNetデータセットを用いた実験結果から,勾配に基づく敵攻撃の転送性を大幅に向上できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 12:41:55 GMT)
Checkerboard Context Model for Efficient Learned Image Compression [6.4]
学習された画像圧縮のために、オートレグレッシブコンテキストモデルは、レート歪み(RD)のパフォーマンスを改善するのに効果的である。本稿では,並列化可能なチェッカーボードコンテキストモデル(CCM)を提案する。実験では,復号処理を40回以上高速化し,ほぼ同じ速度歪み性能で計算効率を大幅に向上させた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 03:25:41 GMT)
Iterative Gradient Encoding Network with Feature Co-Occurrence Loss for Single Image Reflection Removal [6.4]
単一画像反射除去のための反復グラデーション符号化ネットワークを提案する。提案手法は,既存の画像設定に対する反射を良好に除去することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 19:29:29 GMT)
RealCause: Realistic Causal Inference Benchmarking [6.2]
因果推定器の理想的なベンチマークは、(a)因果効果の基底真理値と(b)実データを表すものである。フレキシブル・ジェネレーティブ・モデルを用いて、地平線と現実性の両方が得られるベンチマークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 14:14:37 GMT)
A Simple Approach for Zero-Shot Learning based on Triplet Distribution Embeddings [6.2]
ZSLは、セマンティック情報を利用して、ラベル付きトレーニングデータを使わずに、目に見えないクラスを認識することを目指している。既存のZSL法は主にベクトルを用いて意味空間への埋め込みを表現する。分散埋め込みの利用を利用してこの問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 20:26:20 GMT)
FocusedDropout for Convolutional Neural Network [6.1]
FocusedDropoutは、ネットワークをよりターゲットに集中させる非ランダムなドロップアウト手法である。わずかなコストでも、FocusedDropoutを採用したバッチの10%は、ベースライン上で素晴らしいパフォーマンス向上をもたらすことができます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 08:47:55 GMT)
Selective Output Smoothing Regularization: Regularize Neural Networks by Softening Output Distributions [5.7]
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を学習するための新しい正規化手法であるSelective Output Smoothing Regularizationを提案する。異なるサンプルからのトレーニングに対する多様な影響にインスパイアされたSelective Output Smoothing Regularizationは、モデルに不正なクラスで同等のロジットを生成するように促すことによって、パフォーマンスを改善する。このプラグアンドプレイ正規化方法は、余分な手間をかけずに、ほぼすべてのCNNベースのプロジェクトに便利に組み込むことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 07:21:06 GMT)
Towards open and expandable cognitive AI architectures for large-scale multi-agent human-robot collaborative learning [5.5]
多エージェントLfDロボット学習のための新しい認知アーキテクチャを導入し、オープンでスケーラブルで拡張可能なロボットシステムの信頼性の高い展開を可能にする。この概念化は、ロボットプラットフォームのネットワークの端ノードで動作する複数のAI駆動の認知プロセスを採用することに依存している。提案フレームワークの適用性は,実世界の産業ケーススタディの例を用いて説明できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 17:15:00 GMT)
Privacy and Trust Redefined in Federated Machine Learning [5.4]
参加者間の信頼できるフェデレーション学習を容易にするプライバシー保護型分散型ワークフローを紹介します。適切な当局から発行された認証クレデンシャルを保有する団体のみが、安全で認証された通信チャネルを確立することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 16:47:01 GMT)
Structure Learning of Contextual Markov Networks using Marginal Pseudo-likelihood [5.4]
一般文脈マルコフネットワークに対する解析的抽出可能な基準として、境界擬似類似性を導入する。我々の基準は、一貫した構造推定器をもたらすことが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 12:13:15 GMT)
Robust Quantum Optimal Control with Trajectory Optimization [5.0]
本稿では,システムパラメータの不確実性に起因するゲートエラーを抑制するためのデリバティブベースアプローチを提案する。計算効率の良いモデルを用いて時間最適制御を行い, 脱分極の存在下で高忠実度ゲートを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 15:58:16 GMT)
Monitoring Object Detection Abnormalities via Data-Label and Post-Algorithm Abstractions [4.7]
本稿では,誤検出結果をフィルタリングする論理的フレームワークとして,抽象化に基づくモニタリングを開発する。データラベル抽象化とポストアルゴリズム抽象化という,2つの抽象化を考察する。フレームワーク全体を研究プロトタイプに実装し、一般公開されたオブジェクト検出データセットを使用して検証しました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 09:40:37 GMT)
Shrinking Bigfoot: Reducing wav2vec 2.0 footprint [4.7]
Wav2vec 2.0は自動音声認識(ASR)のための最先端エンド・ツー・エンド(E2E)システムである
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 16:50:28 GMT)
PLAN-B: Predicting Likely Alternative Next Best Sequences for Action Prediction [4.7]
我々は、上位の予測だけでなく、精度@kメトリックの上位の代替品を予測する能力の観点から、アクション予測を再検討する。提案手法は,行動予測のための新しい手法であるPLAN-Bで,最も可能性の高い代替候補の集合を自動的に見つけ出す。我々のシステムはベンチマークデータセットで最先端の結果より優れていることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 23:16:14 GMT)
Islands and Page curves of Reissner-Nordstr\"om black holes [4.5]
我々は、バックリアクションとグレーボディ係数を無視した4次元の永遠のReissner-Nordstrのブラックホールのページ曲線を計算する。この島がなければ、ホーキング放射のエントロピーは時間とともに直線的に成長し、永遠のブラックホールの情報パラドックスをもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 15:12:09 GMT)
"Weak AI" is Likely to Never Become "Strong AI", So What is its Greatest Value for us? [4.5]
多くの研究者は、ここ数十年でAIがほとんど進歩していないと主張している。著者は、AIに関する議論が存在する理由を説明します。(2)「弱いAI」と「強いAI」と呼ばれる2つのAI研究パラダイムを区別します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 02:57:48 GMT)
An Overview of Human Activity Recognition Using Wearable Sensors: Healthcare and Artificial Intelligence [4.0]
ヒューマンアクティビティ認識(HAR)は、セキュリティや監視、人間とロボットのインタラクション、エンターテイメントなど、さまざまな分野に適用されている。私たちは、集中治療ユニット(ICU)患者とデュシェンヌ筋ジストロフィー(DMD)患者のための人間の活動の識別:ヘルスケアのための新しいHARプロジェクトを紹介します。当社のHARシステムには、ICU患者およびDMD患者からセンサーデータを収集するハードウェア設計と、患者の活動を認識するための正確なAIモデルが含まれます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 23:48:51 GMT)
Detecting and Mapping Trees in Unstructured Environments with a Stereo Camera and Pseudo-Lidar [3.9]
ノイズの多いステレオカメラ点群における樹木の検出とマッピング方法を提案する。近年の3次元物体検出の進歩に触発されて,pointrcnn検出器を訓練し,森林環境の樹木を認識する。その結果,Stereolabs ZED 2カメラの720p解像度画像上で,ノイズの多いステレオデータにおいて,木認識の堅牢性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 21:46:57 GMT)
A Facial Feature Discovery Framework for Race Classification Using Deep Learning [3.6]
本稿では,事前の顔分割フレームワークを用いたレース分類アルゴリズムを提案する。ディープ畳み込みニューラルネットワーク(DCNN)を用いて顔分割モデルを構築した。人種分類に有効な7つの顔の特徴について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 06:33:04 GMT)
Retraining DistilBERT for a Voice Shopping Assistant by Using Universal Dependencies [3.6]
我々は、walmartの音声ショッピングアシスタントの蒸留bert言語モデルを小売ドメイン固有のデータに基づいて再訓練した。モデルの性能をさらに向上させるために、普遍的な構文依存を注入した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 16:24:00 GMT)
Accelerating ODE-Based Neural Networks on Low-Cost FPGAs [3.5]
ODENetは、ResNetの積み重ね構造を通常の微分方程式解決器で実装したディープニューラルネットワークアーキテクチャである。適切な解法を選択することで、パラメータの数を減らし、精度と性能のバランスを取ることができる。リソース制限エッジデバイスで同じパラメータ数を維持しながら、精度を向上させることも可能です。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 16:42:41 GMT)
LayoutParser: A Unified Toolkit for Deep Learning Based Document Image Analysis [3.4]
本稿では,文書画像解析(DIA)研究における深層学習(DL)モデルの利用を合理化するためのオープンソースのライブラリであるレイアウトパーサを紹介する。 layoutparserには、レイアウト検出、文字認識、および他の多くのドキュメント処理タスクのためのDLモデルを適用およびカスタマイズするためのシンプルで直感的なインターフェースのセットが付属しています。 layoutparserは、リアルタイムのユースケースにおける軽量パイプラインと大規模パイプラインの両方に有用であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 05:55:08 GMT)
Whitening Sentence Representations for Better Semantics and Faster Retrieval [3.1]
従来の機械学習におけるホワイトニング操作も同様に文表現の等方性を高めることができる。実験の結果, 有望な性能を実現するだけでなく, ストレージコストを大幅に削減し, モデル検索速度を高速化できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 03:51:53 GMT)
Deep Reinforcement Learning for Resource Allocation in Business Processes [3.1]
プロセスに基づく報酬の異なるマルチプロセス環境のモデリングを可能にする新しい表現を提案する。次に、二重強化学習を使用して、最適なリソース割り当てポリシーを探します。深層強化学習に基づくリソース割り当ては、一般的な2つのテクニックよりも大幅に優れた結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 11:20:25 GMT)
On Development and Evaluation of Retargeting Human Motion and Appearance in Monocular Videos [2.9]
人間の俳優のビデオ間の人間の動きと外観の転送は、コンピュータビジョンの重要な課題の1つです。本稿では,競争性のある視覚品質を示すハイブリッドイメージベースレンダリング技術に基づく,新規かつ高性能なアプローチを提案する。また,人間の動画を合成するタスクを評価するために,アノテートされた人間の動きと異なる映像からなる新しいビデオベンチマークデータセットを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 13:17:41 GMT)
Tuning of extended state observer with neural network-based control performance assessment [2.9]
推定量の良好な品質を確保するために、拡張状態オブザーバ(ESO)パラメータのチューニングが必要です。本稿では,選択した品質基準を優先するニューラルネットワークに基づくチューニング手順を提案する。提案手法は, 1つの閉ループ実験から推定した状態を用いて, ほぼ最適のESOゲインを数秒以内に生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 11:41:13 GMT)
Deep learning reconstruction of digital breast tomosynthesis images for accurate breast density and patient-specific radiation dose estimation [2.9]
擬似3D技術であるデジタル乳房トモシンセシスは、現在では乳がん検診や診断に一般的に用いられている。本研究では,これらのタスクに特化して最適化されたディープラーニングに基づく再構成アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 15:29:32 GMT)
(Quasi-)Quantization of the electrical, thermal, and thermoelectrical conductivities in two and three dimensions [2.6]
ホール, サーマルホール, ナーンスト効果を2次元, 3次元で解析・数値的に検討した。 2次元のホールとサーマルホールのコンダクタンスに対する準量子化値を求める。ネルンストの導電性は一般に定量化されておらず、代わりにエネルギーの積分が普遍的に(準)量子化された熱電量を得るために必要である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 10:31:27 GMT)
Multiple Document Datasets Pre-training Improves Text Line Detection With Deep Neural Networks [2.5]
本稿では,文書レイアウト解析タスクのための完全畳み込みネットワークを提案する。 Doc-UFCNは、歴史的文書から物体を検出するためにゼロから訓練されたU字型モデルを用いています。 Doc-UFCNが様々なデータセットの最先端のメソッドより優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 11:36:02 GMT)
Pairing Character Classes in a Deathmatch Shooter Game via a Deep-Learning Surrogate Model [2.3]
本稿では,ゲームレベル構造とゲームのキャラクタークラスパラメータを入力として,ゲームプレイ結果を出力として組み合わせたモデルを構築する上で,ディープラーニングがいかに役立つかを考察する。その後、モデルは特定のレベルと所望のゲーム結果(例えば短い期間のバランスの取れたマッチ)のクラスを生成するために使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 09:34:24 GMT)
Compositional Abstraction Error and a Category of Causal Models [2.3]
我々は、合成性はモデル変換と関連するエラーのデシデラタムであると主張する。モデル変換と抽象化のためのフレームワークを,構成的なエラーの概念で開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 16:48:12 GMT)
Representation range needs for 16-bit neural network training [2.3]
浮動小数点演算では指数ビット数の変化に伴い精度と表現範囲のトレードオフが存在する。我々は6ビットの指数と9ビットの明示的なマンティッサという1/6/9フォーマットを提案する。 1/6/9混合精度トレーニングは,非正規動作の性能低下を引き起こすハードウェア上でのトレーニングを高速化できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 20:30:02 GMT)
A Low-cost Fault Corrector for Deep Neural Networks through Range Restriction [1.9]
安全クリティカルドメインのディープニューラルネットワーク(DNN)は、深刻な信頼性を懸念している。本研究は,過渡的故障による故障を再計算せずに直接修正する低コストな故障修正器であるRangeを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 01:47:53 GMT)
Robust and Scalable Routing with Multi-Agent Deep Reinforcement Learning for MANETs [1.8]
DeepCQ+ルーティングは、新しいマルチエージェントディープラーニング技術を既存のQラーニングベースのルーティングプロトコルに統合します。これは、限られた範囲のネットワークパラメータと条件でのみトレーニングしながら、幅広いMANET構成で持続的に高いパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 02:53:58 GMT)
[Reproducibility Report] Rigging the Lottery: Making All Tickets Winners [1.7]
スパーストレーニングアルゴリズムである textitRigL は、既存の密度とスパーストレーニング技術のパフォーマンスに適合または超えるスパースネットワークを直接トレーニングすると主張している。我々は Pytorch でスクラッチから textitRigL を実装し,報告値の 0.1% 以内で CIFAR-10 上での性能を再現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 17:01:11 GMT)
Dynamic Autonomous Surface Vehicle Control and Applications in Environmental Monitoring [1.7]
本稿では,敵対力の存在下でのロボット操作の問題に対処する。風や電流の存在は、車両に作用する外部の力を生み出し、意図した経路から逸脱することが多い。これらの現象、風と電流を測定し、船への影響をモデル化することで、その効果を緩和することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 20:55:52 GMT)
Text Normalization for Low-Resource Languages of Africa [1.6]
本研究では,アフリカの低リソース言語群におけるテキスト正規化とデータセット品質の影響について検討する。我々は、有限状態トランスデューサのためのPythonライブラリであるPyniniフレームワークで構築したテキスト正規化器と、アフリカ言語のための言語モデルのトレーニング実験について説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 18:00:26 GMT)
Explaining a Neural Attention Model for Aspect-Based Sentiment Classification Using Diagnostic Classification [1.5]
最新の神経注意モデルであるLCR-Rot-hopの内部ダイナミクスを検査する説明モデルを提案する。当社の診断分類器は、内部層が分類に有用な単語情報をエンコードするかどうかを評価するシンプルなニューラルネットワークです。 LCR-Rot-hopモデルの下部層は、音声の一部と感情値を符号化し、上位層は、単語のアスペクトとアスペクト関連感情値との関係の存在を表していると結論付けました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 19:59:34 GMT)
Data Augmentation in a Hybrid Approach for Aspect-Based Sentiment Analysis [1.5]
アスペクトベース感情分析(HAABSA)のための最先端ハイブリッドアプローチにおけるデータ拡張の効果について検討する。簡単なデータ拡張(EDA)、逆翻訳、単語混合の修正版を適用します。最良の結果は、調整されたedaのバージョンで得られ、semeval 2016データセットでは0.5ポイント改善され、semeval 2015データセットでは1ポイント向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 19:43:15 GMT)
Score-oriented loss (SOL) functions [1.4]
本稿では確率的混乱行列に基づいて定義される損失関数のクラスを紹介する。これらの損失関数の性能は、2つの実験予測問題の訓練段階で検証される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 11:45:53 GMT)
LiteMuL: A Lightweight On-Device Sequence Tagger using Multi-task Learning [1.3]
LiteMuLは、マルチタスク学習アプローチを使用してユーザーの会話を効率的に処理できる軽量のオンデバイスシーケンスタグガーです。我々のモデルは、NERやPOSタスクの他のMTLアプローチと競合する一方で、メモリフットプリントも低い。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 14:31:19 GMT)
ZeroGrad : Mitigating and Explaining Catastrophic Overfitting in FGSM Adversarial Training [1.3]
我々は、FGSM攻撃を行うための小さな入力勾配要素をゼロにすることを提案する。提案手法は, 単純かつ効率的ながら, 各種データセット上での競合対角精度を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 10:19:35 GMT)
Does it work outside this benchmark? Introducing the Rigid Depth Constructor tool, depth validation dataset construction in rigid scenes for the masses [1.3]
ナビゲーションのための独自の深度検証データセットを構築するためのプロトコルを紹介します。 Rigid Depth ConstructorのRCCは、既存の技術よりもアクセスしやすく、安価になることを目指している。また,評価アルゴリズムから洞察力のある情報を得るためのテストスイートも開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 22:01:24 GMT)
Dual-Parameterized Quantum Circuit GAN Model in High Energy Physics [1.2]
我々は、qGAN、デュアル汎用量子回路(PQC)GANの新しい設計を提示します。第1のPQCはN画素画像上の確率分布を学習し、第2のPQCは個々の画像の正規化画素強度を生成する。両PQCアーキテクチャは,画素画像に変換されたカロリーメータ出力を模倣する作業で評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 10:06:54 GMT)
Physical model simulator-trained neural network for computational 3D phase imaging of multiple-scattering samples [1.1]
サンプルコントラストを均質化する新しいモデルベースデータ正規化前処理法を開発した。上皮扁平上皮細胞およびCaenorhabditis elegans wormsの実験的測定におけるこのフレームワークの能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 17:43:56 GMT)
Risk Bounds for Learning via Hilbert Coresets [1.0]
複素仮説クラスに対する密接かつ有意義な境界を明示的に計算する。我々は、教師付き分類タスクの完全なサンプルリスクに対する上限を構築するためのフォーマリズムを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 12:39:48 GMT)
Model-Based Safe Policy Search from Signal Temporal Logic Specifications Using Recurrent Neural Networks [1.0]
本稿では,STL (Signal Temporal Logic) の仕様からコントローラを学習するためのポリシー探索手法を提案する。システムモデルは未知であり、制御ポリシとともに学習される。その結果,本手法は非常に少ないシステム実行で所定の仕様を満たせることが明らかとなり,オンライン制御に活用できる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 20:21:55 GMT)
Efficient Explanations from Empirical Explainers [1.0]
経験的説明者はデータから学び、高価な説明者の帰属マップを予測する。私たちは、言語ドメインにおける経験的説明者のトレーニングとテストを行い、コストのほんの一部で、彼らの高価な説明者をうまくモデル化することを見つけます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 08:54:55 GMT)
A Hierarchical Approach to Remote Sensing Scene Classification [0.9]
本稿では,このような配置に適した階層型cnnフレームワークの効率性について検討する。 DenseNet-121アーキテクチャを使い始めた2つのディープCNNモデルがあります。本実験の結果, 階層構造における異なるサブカテゴリの個々の分類器は良好に機能するが, カスケード構造における分類誤差の蓄積は, 非階層的深層モデルの分類性能を超えることを妨げている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 09:56:57 GMT)
Automated freezing of gait assessment with marker-based motion capture and deep learning approaches expert-level detection [0.9]
本稿では,深層ニューラルネットワークを用いたモーションキャプチャを用いたFOG評価手法を提案する。提案ネットワークはマルチステージグラフ畳み込みネットワーク (MS-GCN) と呼ばれ、空間時間グラフ畳み込みネットワーク (ST-GCN) とマルチステージ時間畳み込みネットワーク (MS-TCN) を組み合わせたものである。実験により,提案モデルが最先端のベースラインを上回ることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 09:32:45 GMT)
Natural Evolutionary Strategies for Variational Quantum Computation [0.8]
自然進化戦略 (NES) は勾配のないブラックボックス最適化アルゴリズムの一群である。本研究では、無作為化パラメトリゼーション量子回路(PQC)の減衰勾配領域における最適化への応用について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 17:15:50 GMT)
Towards An Ethics-Audit Bot [0.6]
本稿では,特定の社会技術的条件を考慮し,対象システムの倫理的監査を行うシステムを提案する。より具体的には、ソフトウェア開発ライフサイクルに一定の倫理的基準を満たしたプロセスが含まれていることを保証するために、組織を支援できるボットの作成を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 16:33:22 GMT)
Automation: An Essential Component Of Ethical AI? [0.6]
倫理は、人工知能(AI)で有意義に実装されるには抽象的すぎると考えられることがある本稿では,これまで非常に抽象的と考えられていたコンピューティングの他の側面を考察する。倫理的AIも同様に達成され、AIが倫理的決定を下すための重要なステップとして自動化のプロセスが提唱されるのだろうか。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 16:25:58 GMT)
Cognitive networks identify the content of English and Italian popular posts about COVID-19 vaccines: Anticipation, logistics, conspiracy and loss of trust [0.6]
英語やイタリア語の4765のユニークな人気ツイートに新型コロナウイルスワクチンについて焦点を当てている。英語の人気ツイートは最大49万5000回も好まれた。英語の"vaccine"のセマンティクスフレームは、信頼/予測と怒り/sadnessの間に高い相関関係があった。イタリアのツイートは、初期の信頼レベルを深い悲しみに置き換えることで「空白」と表現した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 19:38:13 GMT)
The Lieb-Robinson light cone for power-law interactions [0.6]
情報には少なくとも$rmin1, alpha-2d$ の時間が必要です。最近の状態伝達プロトコルがこの境界を飽和させるにつれて、我々の研究は、電力-法則相互作用を持つ量子情報力学の最適リーブ-ロビンソン境界に対する数十年にわたる探索を閉じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 18:00:00 GMT)
Protective Measurement -- a new quantum measurement paradigm: detailed description of the first realisation [0.5]
保護測定を初めて実現した実験について詳述する。これは、測定状態コヒーレンスを保持する保護機構'’と弱い相互作用を結合した、新しい測定プロトコルである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 15:50:19 GMT)
Noise robustness and experimental demonstration of a quantum generative adversarial network for continuous distributions [0.5]
連続確率分布を学習するために、ノイズの多いハイブリッド量子生成逆数ネットワーク(HQGAN)を数値シミュレーションする。また,アルゴリズムの計算スケーリングを削減するために,異なるパラメータがトレーニング時間に与える影響についても検討する。我々の研究結果は、ノイズの多い中間量子デバイス上で異なる量子機械学習アルゴリズムを実験的に探索するための道を開いた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 18:45:35 GMT)
Augmenting Automated Game Testing with Deep Reinforcement Learning [0.4]
一般的なゲームテストは、人間プレイテスターの使用、テストスクリプティングのプレイ、関連するテストデータを生成するための関心領域の事前知識に依存している。深層強化学習(DRL)を用いたゲームテストフレームワークに自己学習メカニズムを導入する。 DRLは、テストカバレッジの向上、エクスプロイトの発見、マップの難しさ、ファーストパーソンシューティングゲーム(FPS)のテストで発生する一般的な問題の検出に使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 11:55:15 GMT)
A Comparative Evaluation of Predominant Deep Learning Quantified Stock Trading Strategies [0.4]
本研究では,3つの深層学習型株式取引モデルとその関連戦略を,この問題に対する明確なアプローチの代表としてまず再構築する。そして、これらの戦略のパフォーマンスを異なる視点で比較するために、3つのシナリオで実行された取引シミュレーションによって、ベンチマークを長期にわたって歴史的な低点に保持する。その結果、極めて悪質な市場では、ディープラーニングアルゴリズムによって管理される投資ポートフォリオは、常に負のcsi 300ベンチマークを上向きにシフトさせる戻りシーケンスを生成することによって、累積損失を回避できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 03:21:40 GMT)
Unconventional magnon excitation by off-resonant microwaves [0.4]
物理系と非共振波の強い結合を実現するのが困難であるため、非共振現象はほとんど考慮されない。ここでは磁気系の光に対する応答を調べたところ、マグノンが最大励起していることがわかった。我々の発見は、非共鳴現象を研究するための従来と異なる経路を提供し、連続的な変動量子情報におけるハイブリッド物質光システムの利用にさらに利益をもたらす可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 19:08:27 GMT)
Protein Structured Reservoir computing for Spike-based Pattern Recognition [0.4]
単一タンパク質分子上での貯水池計算を実装し, 小世界のネットワーク特性とニューロモルフィック接続を導入する。分子構造型貯留層計算システムが機械学習ベンチマークに対処できるかどうかを調査するために, 教師付き方式で, 単層読み出し層に様々なトレーニング手法を適用した。 RCネットワークは、MNISTデータセットから手書きの桁画像に対する概念実証として評価され、他の類似したアプローチと比較して許容される分類精度を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 08:09:06 GMT)
Deep Hedging of Derivatives Using Reinforcement Learning [0.3]
取引コストのあるデリバティブに対して、強化学習が最適なヘッジ戦略の導出にどのように役立つかを示す。我々は、比較的単純な評価モデルを取り入れた会計P&Lアプローチの使用を含むハイブリッドアプローチがうまく機能することがわかります。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 07:43:30 GMT)
Ultra-coherent nanomechanical resonators based on inverse design [0.3]
計算機支援逆設計手法を用いて,機械共振器の構造設計を行う。我々は、超コヒーレントナノメカニカル共振器と記録的なQf生成物を特徴付け、量子コヒーレント状態に入る。提案手法は、最先端技術のための超コヒーレントなマイクロ・ナノメカニカル共振器を設計するための新しいパラダイムを開放する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 13:26:00 GMT)
Deep Compression for PyTorch Model Deployment on Microcontrollers [0.3]
本稿では、モデル圧縮、特にDeep CompressionをUnluのarXivに関する初期の研究に追加する。 LeNet-5モデルの場合、メモリフットプリントは12.45倍に削減され、推論速度は2.57倍に向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 22:08:44 GMT)
NLP for Ghanaian Languages [0.0]
NLP Ghanaは、最先端のNLP技術とデジタル言語ツールの開発と採用を促進することを目的とした、オープンソースの非営利組織である。まず、ガーナ語の人気言語を紹介することで、組織の努力に対するモチベーションと必要性を提示する。その後、NLPガーナ組織を提示し、その目的、作業範囲、これまでガーナのNLPコミュニティで実施されたいくつかの方法および貢献について概説します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 10:16:52 GMT)
English-Twi Parallel Corpus for Machine Translation [0.0]
25,421文ペアの英語とAkuapem Twiのための並列機械翻訳トレーニングコーパスを紹介します。 Akuapem Twiの初期翻訳をトランスレータで生成し,その後,母語話者が必要に応じて検証・修正した。さらに、下流の自然言語処理(NLP)タスクの評価セットとして、697の高品質のクラウドソース文が用意されています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 14:04:57 GMT)
Contextual Text Embeddings for Twi [0.0]
本稿では,最も広く話されているガーナ語であるTwiやAkanのトランスフォーマーベース言語モデルを紹介する。この研究の具体的な貢献は、TwiのAkuapemおよびAsante方言のためのいくつかの事前訓練されたトランスフォーマー言語モデルの開発である。具体的には、Akan corporaのセットを微調整したAkanのBERTモデルと、AkanナレッジのみをスクラッチからトレーニングしたBAKOのBERTの4つの異なるフレーバーを紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 21:36:44 GMT)
edATLAS: An Efficient Disambiguation Algorithm for Texting in Languages with Abugida Scripts [0.0]
アブティダ(abugida)は、各音節を単一の子音またはタイポグラフィーのリガチュアで表現する音素表記システムである。本稿では, あいまいな表現アルゴリズムを提案し, バグダ記述システムを用いた2つの新しい入力方式でその有用性を示す。ヒンディー語、ベンガル語、タイ語での入力速度は19.49%、25.13%、14.89%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 19:07:01 GMT)
Work statistics and symmetry breaking in an excited state quantum phase transition [0.0]
本研究では, 励起状態の量子相転移の存在が, 急激なクエンチを受ける多体系の力学にどのように現れるかを検討する。作業確率分布は励起状態臨界点近傍のクエンチの非ガウス的挙動を示す。我々は、対称性の破れが続く力学に果たす役割を評価し、その効果が臨界点を超えているだけであることを強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 10:26:12 GMT)
Understanding Radiative Transitions and Relaxation Pathways in Plexcitons [0.0]
プラズモンナノ粒子上の分子集合体は、空洞量子電磁力学の研究の魅力的なシステムとして登場した。金属は励起のコヒーレンスを破壊する役割を担っているが、分子集合体はエネルギーの散逸に大きく関与している。数フェムト秒を超えるダイナミクスは、熱電子分布と励起子の言語にキャストする必要があることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 23:31:33 GMT)
Tracking 6-DoF Object Motion from Events and Frames [0.0]
本研究では,6自由度(6-DoF)物体の動き追跡のための新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 12:39:38 GMT)
The quest for the proton charge radius [0.0]
水素原子の光学スペクトルのわずかな異常により、ウィリス・E・ラムは陽子の大きさを探索した。現代のQED試験では、陽子の電荷半径の新しい値が得られた。ミューオニック水素分光法が実用化された。このパズルは実験と理論の両方において10年にわたる活動を生み出した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 20:11:57 GMT)
The JuliaConnectoR: a functionally oriented interface for integrating Julia in R [0.0]
我々は、CRANリポジトリとGitHubから入手可能なRパッケージJuliaConnectoRを開発した。保守性と安定性のために、TCP上でRとJulia間の通信をベースとします。これにより、JuliaでR拡張を開発するのや、RでJuliaパッケージから機能を単に呼び出すのが簡単になる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 19:14:29 GMT)
Surface NMR using quantum sensors in diamond [0.0]
核磁気共鳴分光法(NMR)は広く用いられている技術であり、非侵襲的に提供される分子情報のために界面を探索するのに理想的である。ここでは、ダイヤモンド中の窒素空孔(NV)中心を量子センサーとして、化学修飾された酸化アルミニウム表面から核磁気共鳴信号を光学的に検出する。このことは、量子センサーが非単層感度を持つ新しい表面感応性ツールとして、強力な技術的複雑さのさらなる利点を生かして、その場でNMR分析を行う能力を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 21:12:38 GMT)
Supporting verification of news articles with automated search for semantically similar articles [0.0]
偽ニュースを扱うための証拠検索手法を提案する。学習課題は教師なし機械学習問題として定式化される。われわれのアプローチは、コンセプトドリフトとは無関係である。機械学習タスクはテキスト内の仮説とは独立している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 12:56:59 GMT)
Stiff Neural Ordinary Differential Equations [0.0]
我々はまず、ロバートソン問題における古典的な硬質ODEシステムにおける神経ODEの学習の課題を示す。次に,ロバートソン問題と大気汚染問題の厳密なシステムにおける実証実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 05:24:56 GMT)
Shape-constrained Symbolic Regression -- Improving Extrapolation with Prior Knowledge [0.0]
目的は、期待される振る舞いに適合し、能力を改善したモデルを見つけることである。アルゴリズムは19の合成問題と4つの現実世界の回帰問題でテストされる。形状制約レグレッションは、テストセットに最適な結果をもたらすが、さらに大きなモデルも生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 14:04:18 GMT)
Self-Constructing Neural Networks Through Random Mutation [0.0]
本稿では,ランダム変異によるニューラルネットワークの学習方法を提案する。 1) 神経アーキテクチャはエージェントの生存中に学習可能であり, 2) 神経アーキテクチャは,初期接続やニューロンを必要とせず,単一のライフタイムで構築可能であり,3) 動的かつ新しいタスクシナリオへの迅速な適応を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 15:27:38 GMT)
SSLayout360: Semi-Supervised Indoor Layout Estimation from 360-Degree Panorama [0.0]
ラベル付きデータとラベルなしデータを組み合わせて,ルームコーナーと境界の表現を学習する最初のアプローチを提案する。提案手法は,20のラベル付き例を用いて,複雑な屋内シーンのレイアウト推定を推し進めることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 06:22:43 GMT)
Restricted Boltzmann Machines as Models of Interacting Variables [0.0]
我々は、異なる活性化関数を持つ制限ボルツマンマシン(RBM)が表現できる分布の種類を研究します。弱パラメータ近似は、MNISTデータセットで訓練された異なるRBMのよい近似であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 19:52:44 GMT)
Real-Time Feedback Control of Charge Sensing for Quantum Dot Qubits [0.0]
我々は、Si/SiGe二重量子ドットにおける高速電荷センサの感度を維持するために、フィードバックループにおける電荷センサのリアルタイム動作を実演する。電荷センサの高速自動チューニングにより、非破壊の電荷安定性図計測がリアルタイム量子ドットチューニングとサブマイクロ秒単発スピンリードアウトを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 01:03:41 GMT)
Prediction of Wind Speed Using Artificial Neural Networks and ANFIS Methods (Observation Buoy Example) [0.0]
風速推定は人工ニューラルネットワーク(ANN)と適応型人工ファジィニューラルネットワーク(ANFIS)を用いて計算される。提案したANNは,3層,50ニューロン,6入力,1出力の人工ニューラルネットワークのAuto Regressive with external Input (NARX)型である。 ANFISシステムは、入力ごとに6つの入力、1つの出力、3つのメンバーシップ機能(MF)を備えたファジィ推論システムです。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 19:01:43 GMT)
Overview of the phase space formulation of quantum mechanics with application to quantum technologies [0.0]
位相空間における量子力学の概要を述べる。量子力学の位相空間の定式化は、最近量子技術の試験での使用が増加している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 13:47:37 GMT)
Modelling Heterogeneity Using Bayesian Structured Sparsity [0.0]
観察間で異なる変数の効果を推定する方法は、政治科学において重要な問題です。本稿では,複雑な現象(同様の現象を離散群に展開する観測)を回帰分析に組み込む共通の方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 19:54:25 GMT)
Measuring Asset Composability as a Proxy for DeFi Integration [0.0]
我々は、DAI、USDC、USDT、ETHの「複合」デリバティブにおけるトランザクションを調査し、2020年に計算された344.8万トランザクションの完全なセットについて、トークン化されたBTCについて検討する。複数世代にわたるデリバティブを「合成」するための健全な傾向を同定し,ネットワークに対する潜在的なシステム的意味についてコメントする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 16:47:15 GMT)
Machine learning based digital twin for stochastic nonlinear multi-degree of freedom dynamical system [0.0]
非線形多自由度(DOFM)動的システムのための新しいデジタルツインフレームワークを提案する。提案フレームワークはベイズフィルタと機械学習アルゴリズムの任意の選択で使用することができる。その結果,提案するデジタルツインフレームワークの適用可能性と性能が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 14:14:06 GMT)
Learning Temporal Quantum Tomography [0.0]
量子状態の準備における制御レベルの定量化と検証は、量子デバイス構築における中心的な課題である。本稿では,機械学習フレームワークを用いた実用的近似トモグラフィ法を開発した。量子学習タスクのためのアルゴリズムを実証し、その後、量子短期記憶容量を提案して、短期量子デバイスの時間的処理能力を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 16:36:48 GMT)
Large-time asymptotics in deep learning [0.0]
トレーニングにおける最終時間の$T$(対応するResNetの深さを示す可能性がある)の影響について検討する。古典的な$L2$-正規化経験的リスク最小化問題に対して、トレーニングエラーが$mathcalOleft(frac1Tright)$のほとんどであることを示す。 $ellp$-距離損失の設定において、トレーニングエラーと最適パラメータの両方が$mathcalOleft(e-mu)の順序のほとんどであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 20:37:39 GMT)
Lagrangian Objective Function Leads to Improved Unforeseen Attack Generalization in Adversarial Training [0.0]
対人訓練(AT)は、訓練中に使用される攻撃に対して堅牢なモデルに到達するのに有効であることが示されている。我々は、上記の問題を緩和する簡易なAT修正を提案する。我々は,攻撃の一般化を意図した他の攻撃手法よりも,攻撃速度が速いことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 07:23:46 GMT)
Hybrid Evolutionary Optimization Approach for Oilfield Well Control Optimization [0.0]
油田生産の最適化は、地下モデルの複雑さと関連する非線形性のために困難である。本稿では,2つのハイブリッドな進化的最適化手法の有効性について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 13:36:51 GMT)
Gutzwiller wave function on a digital quantum computer [0.0]
本稿では,Fermi-Hubbardモデルのディジタル量子シミュレーションにおいて,GWF(Gutzwiller Wave Function)を導入する。第一に、モデルの$U = 0$制限に付随する非相互作用状態が準備される。第二に、波動関数から2つの占有部位を持つ状態を選択的に除去する非単体グッツウィラー投影を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 09:20:51 GMT)
Gaussian Process for Tomography [0.0]
トモグラフィーの再構成は、限られた騒音測定のため、ユニークな解が存在しないという不適切な性質に悩まされている。伝統的な再構築は、ソリューションの品質をこれ以上示さずに、再構築のためのポイント推定を出力します。本研究ではガウス過程(GP)を探索することでこれらの課題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 18:16:57 GMT)
GGA-Level Subsystem DFT Achieves Sub-kcal/mol Accuracy Intermolecular Interactions by Mimicking Nonlocal Functionals [0.0]
本稿では,非局所関数のよい振る舞いを模倣したGGA非付加的運動エネルギー関数を提案する。この新しい関数は、S22-5とS66のテストセットにおける弱い相互作用のダイマーのKohn-Sham DFTとベンチマークCCSD(T)相互作用エネルギーを再現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 19:56:52 GMT)
Federated Learning with Taskonomy for Non-IID Data [0.0]
タスクノミーによる連合学習を導入する。ワンオフプロセスでは、サーバーはクライアントに事前に訓練された(そして微調整可能な)エンコーダを提供し、データを遅延表現に圧縮し、データの署名をサーバーに送信します。サーバは、マニホールド学習を通じてクライアント間のタスク関連性を学び、フェデレーション平均化の一般化を実行する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 20:47:45 GMT)
Fast and robust magnon transport in a spin chain [0.0]
一次元スピンチェーンにおける高速かつ堅牢なマグノン輸送のためのプロトコルを開発する。プロトコルが有効である領域と、それが故障した場合の間に急激な遷移が存在することが示され、プロセスの速度制限が生じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 10:26:23 GMT)
Entanglement quantification in atomic ensembles [0.0]
絡み合い測度は、量子系に存在する非古典的相関を定量化する。任意の作用素の分散に基づいて、幅広い絡み合い基準の族を考える。スピンスクイーズされたボース=アインシュタイン凝縮体における二分位および多分位エンタングルメントを$sim 500$で定量する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 16:17:12 GMT)
Entanglement of Free Fermions on Hamming Graphs [0.0]
交絡ハミルトニアンと通勤するブロック三角形作用素の作り方を示す。磁場中ではBC-ガウディン磁石ハミルトニアンと同定され、修正代数的ベーテアンザッツによって対角化される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 16:28:00 GMT)
Enhanced on-chip frequency measurement using weak value amplification [0.0]
多モード干渉計を用いた弱値増幅による光周波数の精密測定を行う統合設計を提案する。この技術は、弱い摂動をシステムに導入し、その後、技術的ノイズを増幅することなく信号が増幅されるように、データを後から選択する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 16:45:15 GMT)
Electronic wavefunction with maximally entangled MPS representation [0.0]
本稿では,最大絡み合ったMPS表現を持つ電子波動関数の例を示す。我々の構造は、あらゆる数の電子と軌道に対して機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 14:33:33 GMT)
Electrically switchable entanglement channel in van der Waals magnets [0.0]
二次元層状ファンデルワールス(vdW)磁石は、基礎物理学と応用物理学の両方を研究する可能性を実証している。ここでは、層状vdWマグネット中のマグノンの量子相関を考察し、磁性層をまたいだマグノンの絡み合うチャネルを同定する。このような調整可能な絡み合いチャネルは、2つの遠方量子ビットの電気的に制御可能な絡み合いを媒介できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 19:14:22 GMT)
Digital-analog quantum simulation of fermionic models [0.0]
フェミオンハミルトニアンの幅広いクラスをシミュレートするデジタルアナログ量子アルゴリズムを導入する。これらの手法により、量子アルゴリズムはコヒーレンス時間(英語版)の効率的な利用を通じてデジタルバージョンを超えて動作することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 15:25:23 GMT)
Difference-Based Deep Learning Framework for Stress Predictions in Heterogeneous Media [0.0]
我々は、Deep Learningを利用して、異種メディアにおけるストレス分布を決定するために、新しい差分ベースニューラルネットワーク(DiNN)フレームワークを開発する。我々は,異種メディアの予測精度を向上させるために,異なる入力サンプル間の応力分布の違いを強調することに重点を置いている。その結果、DNN構造は既存の構造に比べてストレス予測の精度を著しく向上させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 12:01:43 GMT)
Demonstrating Analog Inference on the BrainScaleS-2 Mobile System [0.0]
BrainScaleS-2 ASICに基づくコンパクトなアナログ推論エンジンとして,BrainScaleS-2モバイルシステムを提案する。医療用心電図データセットを分類する能力を示す。このシステムは、小型、パワーエンベロープ、柔軟なI/O機能により、エッジ推論アプリケーションに直接適用できます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 21:22:15 GMT)
Deep Image Compositing [0.0]
画像編集では、最も一般的なタスクは、一方の画像から他方の画像にオブジェクトを貼り付け、背景オブジェクトで前景オブジェクトの表示を調整することです。そのためには、GANS(Generative Adversarial Networks)を使用しています。 GANSは、画像の前景と背景部分の色ヒストグラムをデコードすることができ、また、前景オブジェクトと背景をブレンドすることを学ぶことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 09:23:37 GMT)
Controlled multi-photon subtraction with cascaded Rydberg superatoms as single-photon absorbers [0.0]
入射光パルスからの精密かつ制御された多光子サブトラクションを実証する。我々は、タイトに閉じ込められた冷水原子アンサンブルのカスケード系と、光子のRydberg状態への結合が強く、集合的に強化されたものである。我々は、ラマン崩壊をさらに抑制できるならば、我々のスキームは高い吸収子数にうまくスケールすべきであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 16:24:02 GMT)
Contextual Scene Augmentation and Synthesis via GSACNet [0.0]
限定的なシーン優先度でトレーニングできる文脈的シーン増強システムGSACNetを紹介します。本研究では, シーン合成の先行技術よりも, 限られた場面合成の優先度が高まることを示唆した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 06:47:01 GMT)
Context-aware short-term interest first model for session-based recommendation [0.0]
文脈対応短期関心第一モデル(CASIF)を提案する。本研究の目的は,文脈と短期的関心を組み合わせることで,推薦の正確性を向上させることである。最後に、短期的および長期的利息を最終利息として結合し、候補ベクトルによって乗算して推奨確率を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 11:36:00 GMT)
Classification of Seeds using Domain Randomization on Self-Supervised Learning Frameworks [0.0]
鍵となるボトルネックは、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)をトレーニングする大量のラベル付きデータの必要性である。この研究は、これを達成するために、コントラスト学習とドメインランダム化の概念を活用している。実世界の画像の表象的サンプル作物から生成された合成画像の使用は、大量のテスト対象の必要性を軽減する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 12:50:06 GMT)
Chiral oscillations in the non-relativistic regime [0.0]
ディラック双極子として記述された粒子状態の非相対論的進化に対するキラル振動の効果を定量化する。我々は,非相対論的ニュートリノのキラル振動とフレーバー振動の相互作用を記述するために,実験結果の専門化を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 11:37:44 GMT)
Can entanglement hide behind triangle-free graphs? [0.0]
適切な行列表現における対角零パターンは、三角形自由グラフの点でよい記述を持つことを示す。また、任意の次元で正部分転置した三角形自由状態の特異なクラスを構成するためのレシピも開発している。一般状態における絡み付き検出のタスクは、与えられたグラフに三角形を含まない部分グラフを見つけるというよく知られたグラフ理論上の問題とリンクする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 15:03:07 GMT)
CNN-based search model underestimates attention guidance by simple visual features [0.0]
先行した特徴量および結合探索実験のシミュレーションにより,cnnを用いた検索モデルは,単純な視覚特徴による注意誘導をかなり過小評価していることが判明した。もう1つの見解は、標準的なCNNは人間のような注意ガイダンスに必要な機能を学ばないということです。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 09:10:48 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） (Mon, 29 Mar 2021 01:59:56 GMT)
Bayesian Attention Networks for Data Compression [0.0]
Bayesian Attention Networksは、トレーニングサンプル損失毎に注意因子を導入することで定義される。注意因子は2つのサンプルの相関関数によって完全に定義されることを示す。予測毎の特定のソリューションを見つけるサンプルはトレーニングと予測を結合する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 04:11:34 GMT)
Automating Defense Against Adversarial Attacks: Discovery of Vulnerabilities and Application of Multi-INT Imagery to Protect Deployed Models [0.0]
マルチスペクトル画像アレイとアンサンブル学習者が敵対的攻撃と戦うことを評価します。サイバーネットワークを守るために、攻撃的(赤チーム)と防御的(青チーム)の両方のアプローチのテクニックを大まかに組み合わせます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 19:07:55 GMT)
Artificial Neural Network classification of asteroids in the M1:2 mean-motion resonance with Mars [0.0]
人工ニューラルネットワークを用いて、火星とM1:2の平均運動共鳴によって影響を受ける小惑星の軌道を同定する。提案モデルでは, 小惑星共鳴画像の同定において, 85%以上の精度を達成できた。遺伝的アルゴリズムを用いて最適化された教師付き機械学習手法を用いて、この地域の全ての多目的小惑星の軌道状態も予測した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 13:03:47 GMT)
Artefact-removal algorithms for Fourier domain Quantum Optical Coherence Tomography [0.0]
Fd-Q-OCTの関節スペクトルをアーチファクトフリーなAスキャンに処理する2つのアルゴリズムを提案する。本稿では,これらのアルゴリズムの理論的背景を示し,その性能をコンピュータ生成データに示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 04:55:17 GMT)
Acceleration-induced effects in stimulated light-matter interactions [0.0]
加速すると、従来の共鳴効果よりも非共鳴効果が支配されることが示される。私たちが研究する効果のクラスでは、ウンルー効果は、消滅する刺激の特別な場合である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 18:00:03 GMT)
A tutorial on $\mathbf{SE}(3)$ transformation parameterizations and on-manifold optimization [0.0]
$mathbfSE(3)$の任意の剛変換は、変換と剛回転という2つの部分に分けられる。このレポートは、統一的な視点で、回転部分を表す3つの一般的な選択肢をレビューします。 i) これらの表現と互いに変換するための公式との等価性。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 22:43:49 GMT)
A positive operator-valued measure for two-photon detection via sum-frequency generation [0.0]
2光子SFGプロセスの出力光子の時間モードに基づく単光子射影測定は、入力された2光子状態に対する一般化された測定に影響を及ぼすことを示す。 2光子状態と測定値を利用する量子プロトコルに関連する2光子POVMの特性を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 18:43:14 GMT)
A learning algorithm with emergent scaling behavior for classifying phase transitions [0.0]
本研究では,測定データから重要な現象を研究するための教師付き学習アルゴリズムを提案する。 We test it on the transverse field Ising chain and q=6 Potts model。本アルゴリズムは, 系の熱力学的位相を正確に同定し, 射影測定からスケーリング挙動を抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 18:05:27 GMT)
A Model-Based Approach to Synthetic Data Set Generation for Patient-Ventilator Waveforms for Machine Learning and Educational Use [0.0]
機械学習と教育利用のための合成データセットを生成するモデルベースのアプローチを提案する。文献中の測定結果から得られた9種類の患者原型を用いて合成データセットを生成した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Mar 2021 15:10:17 GMT)