Fugu-MT: arxivの論文翻訳(概要)

Prototypical Contrastive Learning of Unsupervised Representations [171.3]
原型コントラスト学習(Prototypeal Contrastive Learning, PCL)は、教師なし表現学習法である。 PCLは暗黙的にデータのセマンティック構造を学習された埋め込み空間にエンコードする。 PCLは、複数のベンチマークで最先端のインスタンスワイド・コントラスト学習法より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 04:07:54 GMT)
Benchmarks for Deep Off-Policy Evaluation [152.3]
我々は,政策外の評価のベンチマークに使用できるポリシーの集合を提案する。私たちのベンチマークの目標は、一連の原則から動機付けられた進歩の標準化された尺度を提供することです。この領域における今後の研究を促進するために、当社のデータとコードに対するオープンソースアクセスを提供しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 18:09:33 GMT)
Weakly Supervised Temporal Action Localization Through Learning Explicit Subspaces for Action and Context [151.2]
ビデオレベルの監視のみの下で、アクションインスタンスの時間的開始と終了をローカライズする方法を学ぶ。アクションとコンテキストそれぞれについて,2つの機能サブスペースを学習するフレームワークを提案する。提案手法は3つのベンチマークで最先端のWS-TAL法より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 08:26:53 GMT)
Rethinking Semantic Segmentation from a Sequence-to-Sequence Perspective with Transformers [149.8]
セマンティックセグメンテーションをシーケンスからシーケンスへの予測タスクとして扱う。具体的には、イメージをパッチのシーケンスとしてエンコードするために純粋なトランスをデプロイします。トランスのすべての層でモデル化されたグローバルコンテキストにより、このエンコーダは、SETR(SEgmentation TRansformer)と呼ばれる強力なセグメンテーションモデルを提供するための単純なデコーダと組み合わせることができる。 SETRはADE20K(50.28% mIoU)、Pascal Context(55.83% mIoU)、およびCityscapesの競争力のある結果に関する最新技術を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 10:07:30 GMT)
DeFMO: Deblurring and Shape Recovery of Fast Moving Objects [139.7]
生成モデルは、ぼやけたオブジェクトのイメージを潜在空間表現に埋め込み、背景を歪め、シャープな外観を描画する。 DeFMOは芸術の状態を上回り、高品質の時間超解像フレームを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 09:14:34 GMT)
3D Human Pose and Shape Regression with Pyramidal Mesh Alignment Feedback Loop [128.1]
回帰に基づく手法は最近、単眼画像からヒトのメッシュを再構成する有望な結果を示した。パラメータの小さな偏差は、推定メッシュと画像のエビデンスの間に顕著な不一致を引き起こす可能性がある。本稿では,特徴ピラミッドを活用し,予測パラメータを補正するために,ピラミッドメッシュアライメントフィードバック(pymaf)ループを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 17:07:49 GMT)
Boundary IoU: Improving Object-Centric Image Segmentation Evaluation [125.2]
境界品質に着目した新たなセグメンテーション評価手法であるBoundary IoUを紹介します。境界IoUは、大きなオブジェクトの境界誤差に対して標準のMask IoU測度よりもはるかに感度が高く、小さなオブジェクトの誤差を過給しない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 17:59:20 GMT)
On the confidence of stereo matching in a deep-learning era: a quantitative evaluation [124.1]
ステレオマッチングにおける信頼度推定の分野における10年以上の発展を概観する。本研究では,異なるステレオアルゴリズムのプールに適用した場合と,最先端のディープステレオネットワークと組み合わせる場合とで,各測定値の異なる挙動について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 19:15:54 GMT)
Face Forensics in the Wild [121.2]
我々は、ffiw-10kと呼ばれる新しい大規模データセットを構築し、高品質の偽造ビデオ1万本を含む。操作手順は完全自動で、ドメイン対逆品質評価ネットワークによって制御されます。さらに,多人数顔偽造検出の課題に取り組むための新しいアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 05:06:19 GMT)
Thinking Fast and Slow: Efficient Text-to-Visual Retrieval with Transformers [115.9]
目的は,大規模画像とビデオデータセットの言語検索である。このタスクでは、独立してテキストとビジョンを共同埋め込み空間 a.k.a にマッピングする。デュアルエンコーダは検索スケールとして魅力的です視覚テキスト変換器をクロスアテンションで使用する別のアプローチは、関節埋め込みよりも精度が大幅に向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 17:57:08 GMT)
Few-Shot Learning via Learning the Representation, Provably [115.7]
本稿では,表現学習による少数ショット学習について検討する。 1つのタスクは、ターゲットタスクのサンプルの複雑さを減らすために、$T$ソースタスクと$n_1$データを使用して表現を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 04:06:04 GMT)
Improving robustness against common corruptions with frequency biased models [112.7]
目に見えない画像の腐敗は驚くほど大きなパフォーマンス低下を引き起こします画像の破損タイプは周波数スペクトルで異なる特性を持ち、ターゲットタイプのデータ拡張の恩恵を受けます。畳み込み特徴マップの総変動(TV)を最小限に抑え、高周波堅牢性を高める新しい正規化方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 10:44:50 GMT)
The Elastic Lottery Ticket Hypothesis [106.8]
Lottery Ticket Hypothesisは、スパーストレーニング可能なワークスや優勝チケットの識別に注意を向けています。そのような勝利チケットを識別する最も効果的な方法は、まだ反復マグニチュードベースのPruningです。我々は,同じモデルファミリーの異なるネットワークから得られる当選チケットを微調整する様々な戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 17:53:45 GMT)
Spatiotemporal Transformer for Video-based Person Re-identification [102.6]
我々は、強い学習能力にもかかわらず、バニラトランスフォーマーは過剰フィットのリスクの増加に苦しむことを示しています。そこで本研究では,合成ビデオデータからモデルを事前学習し,下流領域に伝達する新しいパイプラインを提案する。提案アルゴリズムは,3つの人気ビデオベース人物識別ベンチマークにおいて,精度向上を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 16:19:27 GMT)
Learning Target Candidate Association to Keep Track of What Not to Track [100.8]
目標を追尾し続けるために、逸脱物を追跡することを提案します。視覚的トラッキングにおいて, トラクタオブジェクト間の接地トルース対応を欠く問題に対処するために, 部分アノテーションと自己監督を組み合わせたトレーニング戦略を提案する。我々のトラッカーは6つのベンチマークで新しい最先端のベンチマークを設定し、AUCスコアはLaSOTで67.2%、OxUvA長期データセットで+6.1%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 17:58:02 GMT)
Broaden Your Views for Self-Supervised Video Learning [97.5]
ビデオのための自己教師型学習フレームワークBraVeを紹介する。 BraVeでは、ビューの1つがビデオの狭い一時的なウィンドウにアクセスでき、もう1つのビューはビデオコンテンツに広くアクセスできます。 BraVeが標準ビデオおよびオーディオ分類ベンチマークで自己監督表現学習の最先端の結果を達成することを実証します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 17:58:46 GMT)
Just Ask: Learning to Answer Questions from Millions of Narrated Videos [97.4]
我々は手動のアノテーションを回避し、ビデオ質問応答のための大規模なトレーニングデータセットを生成することを提案する。我々は、テキストデータに基づいて訓練された質問生成変換器を利用して、書き起こされたビデオナレーションから質問応答ペアを生成する。本手法は,MSRVTT-QA,MSVD-QA,ActivityNet-QA,How2QAにおいて高い性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 14:33:37 GMT)
Low-Fidelity End-to-End Video Encoder Pre-training for Temporal Action Localization [96.7]
TALはビデオ理解の基本的な課題だが、難しい課題だ。既存のtalメソッドは、アクション分類の監督を通じてビデオエンコーダを事前トレーニングする。本稿では,ローファイダリティ・エンド・ツー・エンド(LoFi)ビデオエンコーダの事前学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 13:21:37 GMT)
Bilevel Online Adaptation for Out-of-Domain Human Mesh Reconstruction [94.3]
本稿では,事前に訓練されたヒトメッシュ再構築モデルをドメイン外ストリーミングビデオに適応させるという新たな問題を検討する。重みプローブと重み更新の2つのステップに全体多対象の最適化プロセスを分割するBilevel Online Adaptationを提案します。 BOAが2つのヒューマンメッシュ再構築ベンチマークで最先端の結果をもたらすことを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 15:47:58 GMT)
Model-Contrastive Federated Learning [92.9]
フェデレーションラーニングにより、複数のパーティがローカルデータを伝達することなく、機械学習モデルを共同でトレーニングできます。 MOON:モデルコントラスト連合学習を提案します。実験の結果,MOONは様々な画像分類タスクにおいて,他の最先端のフェデレーション学習アルゴリズムよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 11:16:57 GMT)
Learning "What-if" Explanations for Sequential Decision-Making [92.8]
実世界の意思決定の解釈可能なパラメータ化を実証行動に基づいて構築することが不可欠である。そこで我々は,「何」の結果に対する嗜好の観点から,報酬関数をモデル化し,専門家による意思決定の学習的説明を提案する。本研究は,行動の正確かつ解釈可能な記述を回復する上で,実効的逆強化学習手法であるバッチの有効性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 17:32:17 GMT)
Evaluating the Morphosyntactic Well-formedness of Generated Texts [88.2]
L'AMBRE – テキストのモルフォシンタク的整形性を評価する指標を提案する。形態的に豊かな言語に翻訳するシステムのダイアクロニックスタディを通じて,機械翻訳作業におけるメトリックの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 18:02:58 GMT)
Depth-conditioned Dynamic Message Propagation for Monocular 3D Object Detection [86.3]
モノラル3Dオブジェクト検出の問題を解決するために、コンテキストと奥行きを認識する特徴表現を学びます。 KITTIベンチマークデータセットにおける単眼的アプローチにおける最新の結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 16:20:24 GMT)
Delving into Localization Errors for Monocular 3D Object Detection [85.8]
単眼画像から3Dバウンディングボックスを推定することは、自動運転に不可欠な要素です。本研究では, 各サブタスクがもたらす影響を定量化し, 局所化誤差を求めることが, モノクロ3次元検出の抑制に欠かせない要因である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 10:38:01 GMT)
Supervised Learning for Non-Sequential Data: A Canonical Polyadic Decomposition Approach [85.1]
特徴相互作用の効率的なモデリングは、非順序的タスクに対する教師あり学習の基盤となる。この問題を緩和するため、モデルパラメータをテンソルとして暗黙的に表現することが提案されている。表現性を向上するため,任意の高次元特徴ベクトルに特徴写像を適用できるようにフレームワークを一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 09:29:17 GMT)
Grounding Physical Concepts of Objects and Events Through Dynamic Visual Reasoning [84.9]
本稿では、物理オブジェクトやイベントをビデオや言語から基盤とする統合フレームワークであるDynamic Concept Learner(DCL)を紹介する。 dclは、フレーム、グランドビジュアルプロパティ、物理イベントのオブジェクトを検出し、関連付けることができ、イベント間の因果関係を理解し、将来の予測と偽りの予測を行い、これらのプレゼンテーションをクエリに利用することができる。 DCLは、地上トラス属性や衝突ラベルをトレーニング用シミュレーションから使用することなく、困難な因果的ビデオ推論データセットであるCLEVRERで最先端のパフォーマンスを実現します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 17:59:48 GMT)
Read and Attend: Temporal Localisation in Sign Language Videos [84.3]
我々は,連続署名ストリームを取り込み,一連の文書トークンを出力するトランスフォーマーモデルを訓練する。入力シーケンス内の符号インスタンスの大規模な語彙に出席する能力を得て,その局所化を可能にすることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 16:39:53 GMT)
Multi-Source Causal Inference Using Control Variates [81.6]
本稿では,複数のデータソースから因果効果を推定するアルゴリズムを提案する。理論的には、これはATE推定値の分散を減少させる。このフレームワークを結果選択バイアスの下で観測データからの推論に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 21:20:51 GMT)
Reconstructing Interactive 3D Scenes by Panoptic Mapping and CAD Model Alignments [81.4]
エンボディエージェントの観点から,シーン再構築の問題を再考する。 rgb-dデータストリームを用いてインタラクティブシーンを再構築する。この再構成されたシーンは、密集したパノプティカルマップのオブジェクトメッシュを、部分ベースのCADモデルに置き換える。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 05:56:58 GMT)
Recognizing Actions in Videos from Unseen Viewpoints [80.6]
本研究では,現在の畳み込みニューラルネットワークモデルでは,トレーニングデータに存在しないカメラ視点からの動作を認識できないことを示す。視認不能な認識のための新しいデータセットを導入し、視点不変表現を学習するアプローチ能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 17:17:54 GMT)
Augmented Transformer with Adaptive Graph for Temporal Action Proposal Generation [80.0]
TAPGの長期的および局所的時間的コンテキストを利用するための適応グラフネットワーク(ATAG)を備えた拡張トランスを提案する。具体的には、スニペット動作損失と前部ブロックを装着し、拡張トランスと呼ばれるバニラトランスを強化する。位置情報と隣接特徴の差異をマイニングすることで局所時間文脈を構築するための適応型グラフ畳み込みネットワーク(gcn)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 02:01:03 GMT)
PseudoSeg: Designing Pseudo Labels for Semantic Segmentation [78.4]
ラベルなしまたは弱いラベル付きデータを用いたトレーニングのための構造化された擬似ラベルを生成するための擬似ラベルの再設計を提案する。提案手法の有効性を,低データと高データの両方において示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 17:54:47 GMT)
SceneGraphFusion: Incremental 3D Scene Graph Prediction from RGB-D Sequences [76.3]
rgb-dフレームのシーケンスを与えられた3次元環境から意味的シーングラフを漸進的に構築する手法を提案する。我々は、グラフニューラルネットワークを用いて、プリミティブシーンコンポーネントからpointnet機能を集約する。提案手法は,35hzで動作する他の3dセマンティクスおよびパンオプティカルセグメンテーション法と同等の精度で,高いマージンで3dシーングラフ予測手法を上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 08:56:11 GMT)
Unsupervised Learning of 3D Object Categories from Videos in the Wild [75.1]
オブジェクトインスタンスの大規模なコレクションの複数のビューからモデルを学ぶことに重点を置いています。再構成を大幅に改善するワープコンディショニングレイ埋め込み(WCR)と呼ばれる新しいニューラルネットワーク設計を提案する。本評価は,既存のベンチマークを用いた複数の深部単眼再構成ベースラインに対する性能改善を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 17:57:01 GMT)
Locate then Segment: A Strong Pipeline for Referring Image Segmentation [73.2]
参照画像セグメンテーションは、自然言語表現によって参照されるオブジェクトをセグメンテーションすることを目的とする。従来の方法は、視覚言語機能を融合させ、最終的なセグメンテーションマスクを直接生成するための暗黙的および反復的な相互作用メカニズムの設計に焦点を当てています。これらの問題に取り組むための「Then-Then-Segment」スキームを紹介します。私たちのフレームワークはシンプルですが驚くほど効果的です。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 12:25:27 GMT)
Privacy-Preserving Image Features via Adversarial Affine Subspace Embeddings [72.7]
多くのコンピュータビジョンシステムでは、ユーザーは画像処理とストレージのためにイメージ機能をクラウドにアップロードする必要がある。本稿では,新しいプライバシー保護機能表現を提案する。従来の特徴と比較すると,敵が個人情報を回収するのは極めて困難である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 09:46:40 GMT)
Video Self-Stitching Graph Network for Temporal Action Localization [72.7]
ビデオセルフスティッチグラフネットワーク(VSGN)と呼ばれるマルチレベルクロススケールソリューションを提案する。 VSGNにはビデオセルフスティッチ(VSS)とクロススケールグラフピラミッドネットワーク(xGPN)という2つの重要なコンポーネントがあります。我々のVSGNは、特徴表現を強化するだけでなく、短いアクションとより短いトレーニングサンプルのためのよりポジティブなアンカーを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 05:08:55 GMT)
Leveraging Self-Supervision for Cross-Domain Crowd Counting [71.8]
混雑したシーンで人をカウントするための最先端の方法は、群衆密度を推定するために深いネットワークに依存します。われわれのネットワークは、通常の画像から逆さまの実際の画像を認識できるように訓練し、その不確実性を予測する能力を組み込む。このアルゴリズムは、推論時に余分な計算をせずに、最先端のクロスドメイン群をカウントするアルゴリズムを一貫して上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 12:37:55 GMT)
Responsible Disclosure of Generative Models Using Scalable Fingerprinting [70.8]
深層生成モデルは質的に新しいパフォーマンスレベルを達成した。この技術がスプーフセンサーに誤用され、ディープフェイクを発生させ、大規模な誤情報を可能にするという懸念がある。最先端のジェネレーションモデルを責任を持って公開することで、研究者や企業がモデルに指紋を刻むことができます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 23:51:15 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） (Tue, 30 Mar 2021 01:35:36 GMT)
Multilayer Graph Clustering with Optimized Node Embedding [70.1]
多層グラフクラスタリングは、グラフノードをカテゴリまたはコミュニティに分割することを目指しています。与えられた多層グラフの層をクラスタリングに親しみやすい埋め込みを提案する。実験の結果,本手法は著しい改善をもたらすことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 17:36:40 GMT)
MT3: Meta Test-Time Training for Self-Supervised Test-Time Adaption [69.8]
ディープラーニングの未解決の問題は、ニューラルネットワークがテスト時間中のドメインシフトに対処する能力である。メタラーニング、自己監督、テストタイムトレーニングを組み合わせて、目に見えないテスト分布に適応する方法を学びます。この手法はcifar-10による画像分類ベンチマークの最先端結果を大幅に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 09:33:38 GMT)
End-to-End Constrained Optimization Learning: A Survey [69.2]
機械学習アーキテクチャとソルバと最適化手法を統合する作業の調査に焦点を当てている。これらのアプローチは、問題に対する迅速、近似、構造的、解決策を予測し、論理的推論を可能にする新しいハイブリッド機械学習と最適化手法を開発することを約束します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 14:19:30 GMT)
Kaleido-BERT: Vision-Language Pre-training on Fashion Domain [68.2]
Kaleido-BERTと呼ばれる新しいビジョン言語(VL)プリトレーニングモデルを紹介します。トランスからファッションクロスモダリティ表現のための新しいkaleido戦略を紹介します。 Kaleido-BERTは概念的にシンプルで、既存のBERTフレームワークに拡張が容易です。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 06:53:00 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） (Tue, 30 Mar 2021 15:32:11 GMT)
How Robust are Randomized Smoothing based Defenses to Data Poisoning? [66.8]
我々は、トレーニングデータの品質の重要性を強調する堅牢な機械学習モデルに対して、これまで認識されていなかった脅威を提示します。本稿では,二段階最適化に基づく新たなデータ中毒攻撃法を提案し,ロバストな分類器のロバスト性を保証する。我々の攻撃は、被害者が最先端のロバストな訓練方法を用いて、ゼロからモデルを訓練しても効果的である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 16:29:47 GMT)
Deep Gaussian Processes for Few-Shot Segmentation [66.1]
少数ショットのセグメンテーションは難しい作業であり、いくつかの注釈付きサンプルから一般化可能な表現を抽出する必要がある。ガウス過程(GP)回帰に基づく数ショット学習者定式化を提案する。 PASCAL-5i と COCO-20i では mIoU スコアが68.1 と 49.8 である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 17:56:32 GMT)
A study of latent monotonic attention variants [65.7]
エンドツーエンドモデルは音声認識の最先端性能に達するが、グローバルソフトな注意は単調ではない。本稿では,新しい潜在変数を導入することで,単調性を導入する数学的にクリーンな解を提案する。モノトニックモデルがグローバルソフトアテンションモデルと同等の性能を発揮することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 22:35:56 GMT)
FBNetV3: Joint Architecture-Recipe Search using Predictor Pretraining [65.4]
サンプル選択とランキングの両方を導くことで、アーキテクチャとトレーニングのレシピを共同でスコアする精度予測器を提案する。高速な進化的検索をCPU分で実行し、さまざまなリソース制約に対するアーキテクチャと準備のペアを生成します。 FBNetV3は最先端のコンパクトニューラルネットワークのファミリーを構成しており、自動と手動で設計された競合より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 14:54:08 GMT)
ROIAL: Region of Interest Active Learning for Characterizing Exoskeleton Gait Preference Landscapes [64.9]
興味あるアクティブラーニング(ROIAL)フレームワークの領域は、関心のある領域を通じて、各ユーザの基盤となるユーティリティ関数を積極的に学習する。 ROIALは、絶対的な数値スコアよりも信頼性の高いフィードバックメカニズムである順序と選好のフィードバックから学習する。以上の結果から,限られた人為的試行から歩行実用景観を回復できる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 22:59:19 GMT)
Head2HeadFS: Video-based Head Reenactment with Few-shot Learning [64.5]
ヘッド再アクティベーションは、ヘッドポーズ全体をソースの人からターゲットに転送することを目的とした挑戦的なタスクです。頭部再生のための新しい適応性パイプラインであるhead2headfsを提案する。当社のビデオベースのレンダリングネットワークは、ほんの数サンプルを使用して、数ショットの学習戦略の下で微調整されます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 10:19:41 GMT)
Seasonal Contrast: Unsupervised Pre-Training from Uncurated Remote Sensing Data [64.4]
季節的コントラスト(SeCo)は、リモートセンシング表現のドメイン内事前トレーニングにラベルのないデータを活用するための効果的なパイプラインである。 SeCoは、転送学習を容易にし、再リモートセンシングアプリケーションの急速な進歩を可能にするために公開されます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 18:26:39 GMT)
Meta-Learning Symmetries by Reparameterization [63.9]
データから対応するパラメータ共有パターンを学習し、等価性をネットワークに学習し、符号化する手法を提案する。本実験は,画像処理タスクで使用される共通変換に等価性をエンコードして自動的に学習できることを示唆する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 06:44:43 GMT)
Convolutional Neural Networks for Sleep Stage Scoring on a Two-Channel EEG Signal [63.2]
睡眠障害は、世界中の主要な病気の1つです。専門家が使用する基本的なツールはPolysomnogramで、睡眠中に記録された様々な信号の集合である。専門家は、標準的なガイドラインの1つに従って異なる信号を採点する必要があります。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 09:59:56 GMT)
Text-to-Image Generation Grounded by Fine-Grained User Attention [62.9]
Localized Narrativesは、マウストレースと組み合わせた画像の詳細な自然言語記述を備えたデータセットである。本稿では、このグラウンド化を利用して画像を生成するシーケンシャルモデルであるTReCSを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 19:52:34 GMT)
Cross-Modal Contrastive Learning for Text-to-Image Generation [62.3]
XMC-GAN(Cross-Modal Contrastive Generative Adversarial Network) XMC-GANは、強いテキスト画像対応を強制する注意深い自己変調生成器と、批評家として機能する対照的識別器を使用します。 XMC-GANの出力の品質は、以前のモデルから大きく向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 19:47:23 GMT)
Dynamic Attention guided Multi-Trajectory Analysis for Single Object Tracking [62.1]
動的注意誘導型マルチ軌道追跡戦略を考案し,さらにダイナミクスを導入することを提案する。特に、複数のターゲットテンプレートを含む動的外観モデルを構築し、それぞれが新しいフレーム内のターゲットを特定するのに独自の注意を払っています。シーケンス全体にまたがった後、マルチ軌道選択ネットワークを導入し、トラッキング性能を向上させた最適な軌道を見つけます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 05:36:31 GMT)
Identity-Aware CycleGAN for Face Photo-Sketch Synthesis and Recognition [61.9]
まず,画像生成ネットワークの監視に新たな知覚損失を適用したIACycleGAN(Identity-Aware CycleGAN)モデルを提案する。眼や鼻などの重要な顔領域の合成により多くの注意を払うことで、フォトエッチング合成におけるサイクガンを改善する。 IACycleGANによる画像の合成を反復的に行う合成モデルと認識モデルとの相互最適化手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 01:30:08 GMT)
Minimax Active Learning [61.7]
アクティブラーニングは、人間のアノテーションによってラベル付けされる最も代表的なサンプルをクエリすることによって、ラベル効率の高いアルゴリズムを開発することを目指している。現在のアクティブラーニング技術は、最も不確実なサンプルを選択するためにモデルの不確実性に頼るか、クラスタリングを使うか、最も多様なラベルのないサンプルを選択するために再構築する。我々は,不確実性と多様性を両立させる半教師付きミニマックスエントロピーに基づく能動学習アルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 15:31:03 GMT)
Diagnosing Vision-and-Language Navigation: What Really Matters [61.7]
視覚言語ナビゲーション(VLN)は、エージェントが自然言語の指示に従って視覚環境をナビゲートするマルチモーダルタスクである。近年の研究では、室内および屋外のVLNタスクのパフォーマンス改善が鈍化している。本研究では,ナビゲーション中のエージェントの焦点を明らかにするための一連の診断実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 17:59:07 GMT)
Noise-resistant Deep Metric Learning with Ranking-based Instance Selection [59.3]
PRISM(Probabilistic Ranking-based Instance Selection with Memory)と呼ばれるDMLの耐騒音トレーニング技術を提案する。 PRISMは、ニューラルネットワークの以前のバージョンから抽出された画像特徴との平均的類似性を用いて、ミニバッチ内のノイズデータを識別する。メモリバンクが生み出す高い計算コストを緩和するために,個々のデータポイントをクラスセンタに置き換える高速化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 03:22:17 GMT)
Repopulating Street Scenes [59.3]
そこで本稿では,歩行者や車両などの物体を配置・非人口化・再人口化することにより,街頭シーンの画像を自動的に再構成する枠組みを提案する。この手法の応用例としては、画像の匿名化によるプライバシー向上、自律運転のような知覚タスクのためのデータ強化などがある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 09:04:46 GMT)
Pre-training strategies and datasets for facial representation learning [58.8]
いくつかの顔分析タスクやデータセットに適用可能な普遍的な顔表現の探索方法を示す。顔に適応する2つの大規模表現学習を体系的に検討する。私たちの主な2つの発見は以下の通りです: 完全にインザワイルドな未処理データに対する教師なし事前トレーニングは一貫性を提供し、場合によっては大幅な精度向上をもたらします。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 17:57:25 GMT)
A Second-Order Approach to Learning with Instance-Dependent Label Noise [58.6]
ラベルノイズの存在は、しばしばディープニューラルネットワークのトレーニングを誤解させる。人間による注釈付きラベルのエラーは、タスクの難易度レベルに依存する可能性が高いことを示しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 16:17:12 GMT)
Learnable Graph Matching: Incorporating Graph Partitioning with Deep Feature Learning for Multiple Object Tracking [58.3]
フレーム間のデータアソシエーションは、Multiple Object Tracking(MOT)タスクの中核にある。既存の手法は、主にトラックレットとフレーム内検出の間のコンテキスト情報を無視する。そこで本研究では,学習可能なグラフマッチング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 08:58:45 GMT)
Conditional Meta-Learning of Linear Representations [57.9]
表現学習のための標準メタラーニングは、複数のタスク間で共有される共通の表現を見つけることを目的とする。本研究では,タスクの側情報を手作業に適した表現にマッピングし,条件付け関数を推定することで,この問題を克服する。この利点を実用的に活用できるメタアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 12:02:14 GMT)
On Creating Benchmark Dataset for Aerial Image Interpretation: Reviews, Guidances and Million-AID [57.7]
本稿では,RS画像解釈に適したベンチマークデータセットを効率的に作成する方法の問題点について論じる。本稿ではまず,文献計測によるRS画像解釈のためのインテリジェントアルゴリズム開発における課題について分析する。提案したガイダンスに続いて、RSイメージデータセットの構築例、すなわち、新しい大規模ベンチマークデータセットであるMario-AIDも提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 10:53:03 GMT)
High-Capacity Expert Binary Networks [56.9]
ネットワークバイナライゼーションは、効率的なディープモデルを作成するための、ハードウェア対応の有望な方向性である。メモリと計算上の優位性にもかかわらず、バイナリモデルとその実数値モデルの間の精度のギャップを縮めることは、未解決の課題である。本稿では,入力特徴に基づく時間に1つのデータ固有のエキスパートバイナリフィルタを選択することを学習することで,初めてバイナリネットワークに条件付きコンピューティングを適合させる専門家バイナリ畳み込みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 18:16:16 GMT)
Sparse Auxiliary Networks for Unified Monocular Depth Prediction and Completion [56.9]
コスト効率のよいセンサで得られたデータからシーン形状を推定することは、ロボットや自動運転車にとって鍵となる。本稿では,1枚のRGB画像から,低コストな能動深度センサによるスパース計測により,深度を推定する問題について検討する。 sparse networks (sans) は,深さ予測と完了という2つのタスクをmonodepthネットワークで実行可能にする,新しいモジュールである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 21:22:26 GMT)
Revisiting Deep Local Descriptor for Improved Few-Shot Classification [56.7]
textbfDense textbfClassification と textbfAttentive textbfPooling を利用して埋め込みの質を向上させる方法を示す。広範に使われているグローバル平均プール (GAP) の代わりに, 注意深いプールを施し, 特徴マップをプールすることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 00:48:28 GMT)
Dynamically corrected gates from geometric space curves [55.4]
本稿では,量子進化と幾何学的空間曲線の密接な関係を利用した演算をしながら,動的に誤差を補正する制御場の設計手法について概説する。このアプローチは、与えられたタスクを達成する制御フィールドのグローバルなソリューション空間へのアクセスを提供し、様々なアプリケーションに対して実験可能なゲート操作の設計を容易にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 01:12:36 GMT)
Generalized Organ Segmentation by Imitating One-shot Reasoning using Anatomical Correlation [55.1]
そこで我々は,アノテーション付きオルガンクラスから一般化されたオルガン概念を学習し,その概念を未知のクラスに転送するOrganNetを提案する。そこで,OrganNetは臓器形態の幅広い変化に効果的に抵抗でき,一発分節タスクで最先端の結果が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 13:41:12 GMT)
On Feature Normalization and Data Augmentation [55.1]
モーメント交換は、認識モデルにもモーメント情報を利用するようモデルに促す。我々は、あるトレーニングイメージの学習した特徴のモーメントを、別のトレーニングイメージのモーメントに置き換え、ターゲットラベルを補間する。我々のアプローチは高速で、機能空間で完全に動作し、以前の方法と異なる信号が混在しているため、既存の拡張アプローチと効果的に組み合わせることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 18:00:00 GMT)
BASE Layers: Simplifying Training of Large, Sparse Models [54.0]
我々は,大規模言語モデルのための新しいバランスド・アサイン・オブ・エキスパート(base)層を導入する。スパース層は、各トークンを専門のエキスパートモジュールにルーティングすることで、トレーニングと推論の効率を劇的に改善することができる。トークン対エキスパート割り当てを線形割り当て問題として定式化し、各専門家が等しいトークン数を受け取る最適な割り当てを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 23:08:32 GMT)
Put Chatbot into Its Interlocutor's Shoes: New Framework to Learn Chatbot Responding with Intention [54.0]
本稿では,チャットボットに人間のような意図を持つための革新的なフレームワークを提案する。我々のフレームワークには、チャットボットの案内と、人間の役割を担うインターロカタモデルが含まれています。 3つの実験的な設定を用いてフレームワークを検証し、柔軟性と性能の利点を示すために、4つの異なるメトリクスでガイドボットを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 15:24:37 GMT)
Time-domain Speech Enhancement with Generative Adversarial Learning [53.7]
本稿では,TSEGAN(Time-domain Speech Enhancement Generative Adversarial Network)という新しいフレームワークを提案する。 TSEGANは、スケーリング問題を軽減するためのメトリクス評価を備えた時間領域におけるジェネレーション・アドバーサリ・ネットワーク(GAN)の拡張である。さらに,計量ganの性能を理論的に解析するために,客観的関数マッピングに基づく新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 08:09:49 GMT)
Temporal Memory Relation Network for Workflow Recognition from Surgical Video [53.2]
本研究では, 長期および多スケールの時間パターンを関連づける, エンドツーエンドの時間メモリ関係ネットワーク (TMNet) を提案する。我々はこのアプローチを2つのベンチマーク手術ビデオデータセットで広範囲に検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 13:20:26 GMT)
Distribution Alignment: A Unified Framework for Long-tail Visual Recognition [52.4]
長尾視覚認識のための分散アライメント戦略を提案する。次に,二段階学習における一般化された再重み付け法を導入して,事前のクラスバランスをとる。提案手法は, 4つの認識タスクすべてにおいて, 単純で統一されたフレームワークを用いて最先端の結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 14:09:53 GMT)
Learning Representational Invariances for Data-Efficient Action Recognition [52.2]
我々は,データ拡張戦略により,Kinetics-100,UCF-101,HMDB-51データセットのパフォーマンスが期待できることを示す。また,完全な教師付き設定でデータ拡張戦略を検証し,性能向上を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 17:59:49 GMT)
Learning Multi-Scale Photo Exposure Correction [51.6]
露出を間違えた写真を撮影することは、カメラベースの画像の誤りの主な原因である。本稿では,各サブプロブレムに個別に対処する粗大な深層ニューラルネットワーク(DNN)モデルを提案する。提案手法は,未露出画像における既存の最先端手法と同等の結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 05:19:09 GMT)
Shape-Texture Debiased Neural Network Training [50.6]
畳み込みニューラルネットワークは、トレーニングデータセットによって、テクスチャまたは形状にバイアスされることが多い。形状・テクスチャ・デバイアスド学習のためのアルゴリズムを開発した。実験により,本手法は複数の画像認識ベンチマークにおけるモデル性能の向上に成功していることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 19:16:30 GMT)
Flatland Competition 2020: MAPF and MARL for Efficient Train Coordination on a Grid World [49.8]
車両再スケジュール問題(vrsp)の解法開発を目的としたフラットランドコンペティション VRSPは、交通ネットワークにおける旅行のスケジュールと、故障が発生した場合の車両の再スケジュールに関するものである。現代の鉄道網の複雑化は、交通の動的リアルタイムスケジューリングを事実上不可能にします。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 17:13:29 GMT)
Complete & Label: A Domain Adaptation Approach to Semantic Segmentation of LiDAR Point Clouds [49.5]
3次元点雲のセマンティックラベリングにおける教師なし領域適応問題について検討する。セグメンテーションネットワークに渡す前に、基盤となる表面を復元するためにComplete と Label のアプローチを採用する。回収された3D表面は標準領域として機能し、そこからセマンティックラベルが異なるLiDARセンサー間で転送される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 23:12:59 GMT)
Rectification-based Knowledge Retention for Continual Learning [49.1]
ディープラーニングモデルは、インクリメンタルな学習環境で訓練されたときに壊滅的な忘れに苦しむ。タスクインクリメンタル学習問題に対処するための新しいアプローチを提案する。これは、インクリメンタルに到着する新しいタスクに関するモデルをトレーニングすることを含む。私たちのアプローチは、ゼロショットと非ゼロショットタスクインクリメンタルラーニング設定の両方で使用できます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 18:11:30 GMT)
Denoise and Contrast for Category Agnostic Shape Completion [48.7]
本稿では,自己スーパービジョンのパワーを利用して3dポイントのクラウド補完を行うディープラーニングモデルを提案する。 Denoising Pretextタスクは、高レベルのセマンティクスから切り離された、必要なローカルキューをネットワークに提供する。コントラスト学習は、異なる欠落部分を持つ同じ形状の変種間の一致を最大化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 20:33:24 GMT)
Uncovering the Limits of Adversarial Training against Norm-Bounded Adversarial Examples [47.3]
本研究では, 異なるトレーニング損失, モデルサイズ, アクティベーション機能, ラベルなしデータの付加(擬似ラベル付け)などの要因が, 相手の強靭性に及ぼす影響について検討した。我々は、より大きなモデル、Swish/SiLUアクティベーションとモデルウェイト平均化を組み合わせることで、最先端の成果をはるかに超えるロバストモデルをトレーニングできることを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 08:08:12 GMT)
XVFI: eXtreme Video Frame Interpolation [46.6]
我々は,1000fpsの4k動画のデータセット(x4k1000fps)をビデオフレーム研究コミュニティ(vfi)に紹介する。まず4K動画のVFIを大きな動きで処理する、XVFI-Netと呼ばれる極端なVFIネットワークを提案します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 09:38:30 GMT)
Mask-ToF: Learning Microlens Masks for Flying Pixel Correction in Time-of-Flight Imaging [46.1]
飛行時間(ToF)深度キャプチャにおける飛行画素(FP)を低減する手法であるMask-ToFを紹介します。 FPは、オブジェクトとその背景からの光路が開口の上に統合されている深部エッジの周りに発生する広範な人工物です。 Mask-ToFはマイクロレンズレベルの閉塞マスクを学習し、各センサピクセルのカスタム形状のサブアパーチャを効果的に作成します。我々は,畳み込みニューラルネットワークを共同で訓練し,この情報を復号化し,高忠実度かつ低fp深度の再構成を行う,微分可能なtofシミュレータを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 21:30:26 GMT)
Optimal Stochastic Nonconvex Optimization with Bandit Feedback [45.7]
一定の平滑さと部分レベル集合仮定の下で非コスト関数に対する連続武装バンディット問題を解析する。次に、性能を大幅に向上させる適応分割法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 05:21:12 GMT)
What Causes Optical Flow Networks to be Vulnerable to Physical Adversarial Attacks [45.6]
最近の研究は、物理的、パッチベースの敵攻撃に対する光学フローネットワークの堅牢性の欠如を実証した。我々は,光学的流れ推定の古典的開口問題に,ロバストさの欠如が根付いていることを示す。我々は,光フローネットワークを物理的パッチベース攻撃に対して堅牢にするために,これらの誤りを正す方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 11:12:46 GMT)
Learning Parallel Dense Correspondence from Spatio-Temporal Descriptors for Efficient and Robust 4D Reconstruction [43.6]
本稿では,点雲列からの4次元形状再構成の課題に焦点をあてる。本稿では,クロスフレーム占有領域間の連続的変換関数を捉えることにより,人間の3次元形状の時間変化を学ぶための新しいパイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 13:36:03 GMT)
GRAF: Generative Radiance Fields for 3D-Aware Image Synthesis [43.5]
近年,単一シーンの新規なビュー合成に成功している放射場生成モデルを提案する。マルチスケールのパッチベース判別器を導入し,非姿勢の2次元画像からモデルを訓練しながら高解像度画像の合成を実演する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 11:33:35 GMT)
Large Scale Visual Food Recognition [43.4]
これは2000のカテゴリと100万以上のイメージを持つ、最大規模の食品認識データセットです。 food2kはそれらをカテゴリとイメージの両方で1桁ずつバイパスする。食品認識のためのディーププログレッシブ領域強化ネットワークを提案します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 06:41:42 GMT)
CoCosNet v2: Full-Resolution Correspondence Learning for Image Translation [43.2]
粗いレベルからの対応を利用して、細かなレベルを導く階層戦略を提案する。提案したCoCosNet v2は、GRU支援のPatchMatchアプローチであり、完全に微分可能で、非常に効率的である。多様な翻訳タスクの実験により、CoCosNet v2は高解像度画像の生成において最先端の文献よりもかなり優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 07:50:44 GMT)
Vid-ODE: Continuous-Time Video Generation with Neural Ordinary Differential Equation [42.9]
本稿では,ニューラルODE(Vid-ODE)と画素レベルの画像処理技術を組み合わせた連続時間ビデオ生成を提案する。 Vid-ODEは、現実世界のビデオを使った連続的なビデオ生成を成功させた最初の作品である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 13:17:23 GMT)
A Closer Look at the Robustness of Vision-and-Language Pre-trained Models [42.1]
ViLBERTやUNITERのような大規模事前学習型マルチモーダルトランスフォーマーは、視覚言語(V+L)研究の最先端を新たなレベルへと押し上げた。標準的なタスクで優れたパフォーマンスを達成することはできるが、これらの事前訓練されたモデルがどれほど堅牢かはいまだに不明である。我々は,組込み空間におけるマルチモーダル適応雑音生成器を学習し,事前学習したV+Lモデルを騙す汎用的で効率的な手法であるMangoを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 23:51:50 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） (Tue, 30 Mar 2021 12:19:29 GMT)
Progressively Complementary Network for Fisheye Image Rectification Using Appearance Flow [41.5]
歪み補正ネットワークにおける特徴レベルの補正方式を提案する。我々は、補正層をスキップ接続に埋め込み、異なるレイヤの外観フローを利用して画像の特徴を事前に補正する。コンテンツ再構成と構造補正を分離することにより、デコーダの負担を効果的に軽減する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 02:11:38 GMT)
PiCIE: Unsupervised Semantic Segmentation using Invariance and Equivariance in Clustering [41.4]
クラスタリングによるアノテーションのないセマンティックセグメンテーションのための新しいフレームワークを提案する。画像からピクセルへのクラスタリングを拡張し、各画像内の異なるインスタンスに別々のクラスタメンバシップを割り当てる。新たな学習目標によって,フレームワークは高度な意味概念を学習することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 00:12:10 GMT)
CoLA: Weakly-Supervised Temporal Action Localization with Snippet Contrastive Learning [40.7]
弱いトリミングの時間的アクションローカライゼーションは、ビデオレベルのラベルのみを持つ教師なしビデオ内のアクションをローカライズすることを目的としている。ここでは、単一のスニペットの不正な問題が発生する: "ハード"スニペットは分類するには曖昧すぎる。比較による学習は,これらの難解なスニペットの識別に役立ち,コントラスト学習を行動の局所化に活用することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 14:37:15 GMT)
Unsupervised Disentanglement of Linear-Encoded Facial Semantics [39.8]
本論文では,STYPEGANから線形エンコードされた顔認識を外部の監督なく切り離す手法を提案する。この手法は線形回帰とスパース表現学習の概念から導かれ、非絡み合った潜在表現も容易に解釈できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 18:23:48 GMT)
Learning monocular 3D reconstruction of articulated categories from motion [39.8]
ビデオの自己スーパービジョンは、動きに基づくサイクルロスによる連続した3次元再構成の一貫性を強要する。少数の局所的学習可能なハンドルの変位を介して3D表面を制御する3Dテンプレート変形の解釈可能なモデルを紹介します。多様な形状, 視点, テクスチャを具体化して, 複数の対象カテゴリーのテクスチャを再現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 13:50:27 GMT)
Free-form Description Guided 3D Visual Graph Network for Object Grounding in Point Cloud [39.1]
3dオブジェクトのグラウンド化は、フリーフォーム言語記述に基づいて、生のポイントクラウドシーンで最も関連するターゲットオブジェクトを見つけることを目的としている。豊かな構造と長距離句相関を捉えるための言語シーングラフモジュールを提案する。次に,オブジェクト-オブジェクト間およびオブジェクト-シーン間共起関係を抽出するために,多レベル3次元提案関係グラフモジュールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 14:22:36 GMT)
AugSplicing: Synchronized Behavior Detection in Streaming Tensors [38.9]
本稿では,より高速なストリーミングアルゴリズムであるAugSplicingを提案する。現状の手法と比較して,本手法は,(1)実世界のアプリケーションのデータをインストールする際の不正行為を検知し,キャンパスWi-Fiデータに興味深い特徴を持つ学生群を見つけるのに有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 14:42:58 GMT)
Federated Generalized Bayesian Learning via Distributed Stein Variational Gradient Descent [38.4]
本稿では,非パラメトリック一般化ベイズ推論フレームワークDSVGDを提案する。粒子数を変化させることで、DSVGDは粒子間通信負荷と通信ラウンド数との柔軟なトレードオフを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 13:14:24 GMT)
SIMstack: A Generative Shape and Instance Model for Unordered Object Stacks [38.0]
物理シミュレーションにより積み上げられた物体のデータセットに訓練された深度条件付き可変オートエンコーダ(VAE)を提案する。インスタンスセグメンテーションは、クラスに依存しない検出を可能にし、シーン内のオブジェクトの最大数を設定する必要がないセンター投票タスクとして定式化します。本手法は,ロボットに部分的に観察されたシーンを素早く直感的に推論する能力を与えるための実用的応用である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 15:42:43 GMT)
DynOcc: Learning Single-View Depth from Dynamic Occlusion Cues [37.8]
In-the-wild シーンからなる第1の深度データセット DynOcc を導入する。提案手法は,これらのダイナミックシーンの手がかりを利用して,選択したビデオフレームのポイント間の深さ関係を推定する。 DynOccデータセットには、91Kフレームのさまざまなビデオセットから22Mの深さペアが含まれています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 22:17:36 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） (Tue, 30 Mar 2021 13:52:14 GMT)
PointNetLK Revisited [37.6]
我々は,PointNetLKが学習フレームワーク固有の忠実さの利点を享受しながら,顕著な一般化特性を示すことを示す。提案手法は, ミスマッチした条件下での最先端だけでなく, 現行の学習手法と競合する結果も生み出す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 02:11:50 GMT)
DAP: Detection-Aware Pre-training with Weak Supervision [37.3]
本稿では,オブジェクト検出タスクに対する検出認識事前学習(DAP)アプローチを提案する。分類データセットをクラスアクティベーションマップに基づく弱教師付きオブジェクトローカライズ手法により検出データセットに変換する。 VOCやCOCOなどの下流検出タスクにおいて,サンプル効率と収束速度の両面で,DAPが従来の事前学習よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 19:48:30 GMT)
I-ODA, Real-World Multi-modal Longitudinal Data for OphthalmicApplications [37.1]
我々は,イリノイ眼科データベース・アトラス(I-ODA)という新しい縦型眼科画像データセットを提示する。 I-ODAには12の画像モダリティが含まれており、合計で3,668,649個の眼科像が12年間で33,876個の個人で構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 00:59:25 GMT)
Geometric Unsupervised Domain Adaptation for Semantic Segmentation [35.5]
シミュレータは、セマンティックセグメンテーションのようなラベルが難しいタスクを完全に監督して、大量のラベル付き合成データを効率的に生成できます。このギャップを橋渡しし、sim-to-real unsupervised domain adaptを改善するために、自己監視単眼深度推定をプロキシタスクとして使用する。本手法は, 合成データの質や量によく対応し, 深度予測も改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 21:33:00 GMT)
DiffWave: A Versatile Diffusion Model for Audio Synthesis [35.4]
DiffWaveは条件および非条件波形生成のための多目的拡散確率モデルである。メルスペクトログラムに条件付けされたニューラル・ヴォイコーディングを含む、様々な波形生成タスクで高忠実なオーディオを生成する。これは、非条件生成課題において、自己回帰およびGANベースの波形モデルよりも大幅に優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 19:48:38 GMT)
A Variational Infinite Mixture for Probabilistic Inverse Dynamics Learning [34.9]
確率的局所モデルの無限混合に対する効率的な変分ベイズ推論手法を開発した。我々は、データ駆動適応、高速予測、不連続関数とヘテロセダスティックノイズに対処する能力の組み合わせにおけるモデルのパワーを強調した。学習したモデルを用いてBarrett-WAMマニピュレータのオンライン動的制御を行い、軌道追跡性能を大幅に改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 08:51:07 GMT)
SD-6DoF-ICLK: Sparse and Deep Inverse Compositional Lucas-Kanade Algorithm on SE(3) [34.7]
本稿では,SD-6DoF-ICLK(Inverse Compositional Lucas-Kanade)パイプラインを提案する。スパース深度情報を使用して、SE(3)上の2つの画像を最良に整列する相対的なポーズを最適化する。レンダリング画像による実験では、前方のSD-6DoF-ICLKは画像ペアあたり145msで、解像度は752 x 480ピクセルである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 17:31:41 GMT)
Neural Approximate Sufficient Statistics for Implicit Models [34.4]
我々は、深層ニューラルネットワークの助けを借りて、データの表現を最大化する相互情報の学習として、十分な統計情報を構築するタスクの枠組みを定めている。従来のベイズ近似計算と最近のニューラル・サイエンス法の両方にアプローチを適用し,様々なタスクにおける性能を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 13:35:14 GMT)
Diagonal Attention and Style-based GAN for Content-Style Disentanglement in Image Generation and Translation [34.2]
階層的適応型対角的空間アテンション層を新規に提示し,スタイルから空間内容を階層的に操作する。空間内容やスタイルを粗小から微妙に切り離す手法です。我々のジェネレータはganインバージョンフレームワークに容易に統合でき、翻訳画像の内容やスタイルを柔軟に制御できます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 08:00:13 GMT)
Rethinking Spatial Dimensions of Vision Transformers [34.1]
Vision Transformer (ViT) は、言語処理からコンピュータビジョンタスクまで、トランスフォーマーの応用範囲を広げる。トランスアーキテクチャにおける空間次元変換の役割とその有効性について検討する。オリジナルViTモデルに基づく新しいPooling-based Vision Transformer (PiT)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 12:51:28 GMT)
3D AffordanceNet: A Benchmark for Visual Object Affordance Understanding [33.7]
本稿では,23のセマンティックオブジェクトカテゴリから23kの形状のベンチマークである3D AffordanceNetデータセットについて述べる。 3つの最先端のポイントクラウドディープラーニングネットワークがすべてのタスクで評価されます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 14:46:27 GMT)
AGQA: A Benchmark for Compositional Spatio-Temporal Reasoning [33.3]
合成時間的推論のピンポイント化のための新しいベンチマークを提案する。 AGQAには、9.6Kビデオのアンバランスな解答ペアが1億2200万ドルある。人間の評価は、我々の質問と回答のペアの86.02%$を正し、最良のモデルは47.74%$の精度しか達成していない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 00:24:01 GMT)
MSTREAM: Fast Anomaly Detection in Multi-Aspect Streams [33.2]
MSTREAMは異常な集団異常を動的に検出することができる。 KDDCUP99、CICIDS-DoS、UNSW-NB 15、CICIDS-DDoSデータセットで評価されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 14:49:02 GMT)
1-Bit Compressive Sensing for Efficient Federated Learning Over the Air [32.1]
本稿では,1ビットセンシング(CS)をアナログアグリゲーション送信に組み込んだ,空気上の通信効率の高い学習手法を開発し,解析する。スケーラブルコンピューティングでは,大規模ネットワークに適した効率的な実装を開発する。シミュレーションの結果,提案した1ビットCSベースのFLは理想的な場合と同等の性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 03:50:31 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） (Tue, 30 Mar 2021 01:36:47 GMT)
Auto Correcting in the Process of Translation -- Multi-task Learning Improves Dialogue Machine Translation [31.2]
対話コーパスを深く分析し,対話翻訳における3つの主要な課題を要約する。本稿では,欠落と型を識別し,文脈を利用して対話発話を翻訳する共同学習手法を提案する。提案手法は,ベースライン上での3.2BLEUの翻訳品質を向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 09:12:47 GMT)
PointBA: Towards Backdoor Attacks in 3D Point Cloud [31.2]
3dのバックドア攻撃を,3dデータとネットワークのユニークな特性を利用する統一フレームワークで提示する。 3D深層モデルの堅牢性向上のベースラインとして、3Dポイントクラウドにおけるバックドアアタックの提案が期待されます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 04:49:25 GMT)
Fully Convolutional Scene Graph Generation [30.2]
本稿では,オブジェクトと関係を同時に検出する全畳み込みシーングラフ生成(FCSGG)モデルを提案する。 FCSGGはオブジェクトをバウンディングボックス中心点としてエンコードし、リレーショナル親和性場(RAF)と呼ばれる2次元ベクトル場として関連付ける fcsggはリコールとゼロショットリコールにおいて高い競合性を達成し、推論時間を大幅に削減した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 05:25:38 GMT)
Unsupervised Hyperbolic Representation Learning via Message Passing Auto-Encoders [29.1]
本稿では,教師なしタスクが双曲空間における学習表現からどのように恩恵を受けるかを分析する。ラベルなしデータの階層構造を双曲空間でいかにうまく表現できるかを探索するために、我々は新しい双曲メッセージパッシングオートエンコーダを設計する。提案モデルでは,メッセージパッシングにおける双曲幾何をフルに活用し,ネットワークの自動符号化を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 03:09:53 GMT)
Visual Room Rearrangement [28.6]
再配置タスクのための新しいデータセットとベースラインモデルを提案する。 RoomRという名前のデータセットには、120のシーンで72の異なるオブジェクトタイプを含む6000の異なる並べ替え設定が含まれています。我々の実験は、この挑戦的な対話的タスクの解決は、現時点の技術が具現化しているタスクの能力を超越していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 17:51:14 GMT)
Using Low-rank Representation of Abundance Maps and Nonnegative Tensor Factorization for Hyperspectral Nonlinear Unmixing [28.1]
一般化双線形モデル(GBM)を解く非線形低ランクテンソルアンミックスアルゴリズムを提案する。具体的には、GBMの線形部分と非線形部分の両方をテンソルとして表すことができる。原子量マップと非線形相互作用マップの低ランク構造は、原子核ノルムを最小化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 09:37:25 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） (Tue, 30 Mar 2021 08:56:32 GMT)
Active Learning for Deep Object Detection via Probabilistic Modeling [27.2]
オブジェクト検出のための新しい深層アクティブラーニング手法を提案する。提案手法は,各局所化および分類ヘッドの出力に対する確率分布を推定する混合密度ネットワークに依存する。本手法では,両頭部の2種類の不確実性を集約したスコアリング関数を用いて,各画像のインフォラティブネススコアを求める。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 07:37:11 GMT)
Greedy-GQ with Variance Reduction: Finite-time Analysis and Improved Complexity [26.3]
オフポリシー最適制御のための分散還元Greedy-GQ(VRGreedy-GQ)アルゴリズムを提案する。我々はVR-Greedy-GQがオリジナルのGreedy-GQよりもはるかに小さなバイアス誤差を達成していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 14:17:50 GMT)
Pre-training for low resource speech-to-intent applications [26.1]
本稿では,s2i(user-taught speech-to-intent)システムについて述べる。ユーザ学習システムは、アクションデモによりユーザの音声入力からスクラッチから学習する。本稿では、エンドツーエンドASRシステムのエンコーダと、以前のNMF/カプセルネットワークベースのユーザ検出デコーダを組み合わせる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 20:44:29 GMT)
Continual Model-Based Reinforcement Learning with Hypernetworks [24.9]
本稿では,タスク条件付きハイパーネットを用いたタスクのシーケンスにおいて,遭遇するダイナミクスを継続的に学習する手法を提案する。まず、従来のタスクからトレーニングデータを再考しない動的学習セッションを含むので、状態遷移経験の最新の固定サイズの部分を格納するだけです。ロボットの移動と操作のシナリオにおいて,HyperCRLは連続モデルに基づく強化学習に有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 02:46:27 GMT)
Statistical inference for individual fairness [24.6]
機械学習モデルにおける個々人の公平性の違反を検出する問題に注目する。我々は,対向コスト関数のための一連の推論ツールを開発した。実世界のケーススタディでツールの有用性を実証します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 22:49:25 GMT)
Neural Transformation Learning for Deep Anomaly Detection Beyond Images [24.5]
学習可能な変換を伴う異常検出のための単純なエンドツーエンドの手順を提示する。重要なアイデアは、変換されたデータを意味空間に埋め込むことで、変換されたデータは、まだ変換されていない形式に似ています。この手法はドメイン固有の変換を学習し、以前の作業よりも正確に異常を検出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 15:38:18 GMT)
SimPLE: Similar Pseudo Label Exploitation for Semi-Supervised Classification [24.4]
一般的な分類タスクの状況は、トレーニングに利用可能な大量のデータを持っているが、クラスラベルを持つのはごく一部である。この文脈で、半監督トレーニングの目標は、大量のラベルのないデータからの情報を利用して分類精度を向上させることです。本研究では,相互に類似した高信頼度ラベル付きデータ間の研究の少ない関係に焦点をあてた,教師なしの新たな目的を提案する。提案したSimPLEアルゴリズムは,CIFAR-100およびMini-ImageNetにおける従来のアルゴリズムと比較して有意な性能向上を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 23:48:06 GMT)
Learning Better Representation for Tables by Self-Supervised Tasks [23.7]
本稿では,表表現の学習を支援するために,数値順序付けと有意順序付けという2つの自己教師型タスクを提案する。本手法はNBAゲーム統計と関連ニュースからなるROTOWIREを用いて検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 06:36:30 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） (Tue, 30 Mar 2021 02:45:26 GMT)
Towards a New Participatory Approach for Designing Artificial Intelligence and Data-Driven Technologies [23.4]
参加型デザイン (PD) は、社会開発、政策、IT、その他の問題や解決策の設計において、余分なコミュニティでしばしば使用される。本稿では,AI 技術設計における PD の利用を論じ,アジャイル参加型設計と呼ぶ新しい PD を紹介し,提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 23:36:25 GMT)
3D-MAN: 3D Multi-frame Attention Network for Object Detection [22.3]
3D-MANは、複数の視点から効果的に機能を集約する3Dマルチフレームアテンションネットワークです。 3D-MANは, 単フレームおよび複数フレームの手法と比較して, 最先端の結果が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 03:44:22 GMT)
Contrastive Embedding for Generalized Zero-Shot Learning [22.1]
汎用ゼロショット学習(GZSL)は、目に見えないクラスと見えないクラスの両方からオブジェクトを認識することを目的としている。最近の特徴生成手法は、見当たらないクラスの視覚的特徴を合成できる生成モデルを学ぶ。本稿では,生成モデルを組込みモデルに統合し,ハイブリッドgzslフレームワークを実現することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 08:54:03 GMT)
iVPF: Numerical Invertible Volume Preserving Flow for Efficient Lossless Compression [22.0]
近年急速に成長しているビッグデータを保存することは、高性能な圧縮技術を必要とする。本論文では,一般体積保存フローから導出した数値逆体積保存フロー(iVPF)計算を提案する。様々なデータセットの実験により、iVPFに基づくアルゴリズムは、軽量圧縮アルゴリズムよりも最先端圧縮比を達成することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 09:50:58 GMT)
Discovery data topology with the closure structure. Theoretical and practical aspects [21.7]
クローズドアイテムセットとその最小生成元に基づく簡潔な表現(クロージャ構造)を導入する。本稿では,形式的概念分析の観点からクロージャ構造の形式化を提案する。本稿では,GDPMアルゴリズムを用いて理論的結果と実用的な結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 08:30:16 GMT)
Differentiable Network Adaption with Elastic Search Space [21.1]
微分ネットワーク適応(DNA)という新しいネットワーク適応法を提案する。 DNAは、幅と深さを異なる方法で調整することで、既存のネットワークを特定の計算予算に適応させることができる。 dna は efficientnet や mobilenet-v3 のような最先端のニューラルネットワーク探索法によって得られた高精度ネットワークの性能をさらに向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 13:49:10 GMT)
Causal Hidden Markov Model for Time Series Disease Forecasting [21.1]
早期に非可逆性疾患のロバストな予測を実現するために,因果的隠れマルコフモデルを提案する。本モデルは,乳頭萎縮の早期予測に応用し,アウトオブディストリビューションテストデータで有望な結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 14:34:15 GMT)
Robustifying Conditional Portfolio Decisions via Optimal Transport [20.2]
副次情報,条件推定,ロバスト性を統合したデータ駆動型ポートフォリオ選択モデルを提案する。側面情報問題を伴う分布的ロバストなポートフォリオ配置を有限次元最適化問題として再構成できることを示す。米国および中国の株式市場での実証研究は、他のベンチマークに対する統合フレームワークの利点を示しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 15:56:03 GMT)
Locally-Contextual Nonlinear CRFs for Sequence Labeling [20.1]
シーケンスラベリングのための局所コンテキスト非線形CRFを提案する。提案手法は,単語のラベルを予測する際に,隣接する埋め込み情報を直接組み込む。私達の結果は最もよい出版された方法のそれらと競争です。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 09:43:25 GMT)
On AO*, Proof Number Search and Minimax Search [19.4]
AO*、敵対的ゲーム探索アルゴリズム、例えば証明数探索とミニマックス探索の相互接続について議論する。一般化された証明数探索は任意のAND/ORグラフを解くためのAO*のより情報的な代替と見なすことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 21:27:40 GMT)
CDT: Cascading Decision Trees for Explainable Reinforcement Learning [19.4]
カスケーディング決定木(CDT)は、より豊かな表現性を実現するために、決定経路に表現学習を適用する。第2のコントリビューションとして、本研究では、木に基づく説明可能なモデルによる模倣学習によるブラックボックスポリシーの説明の限界を明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 10:40:38 GMT)
Exploring Content Selection in Summarization of Novel Chapters [19.1]
オンライン学習ガイドから要約/チャプタペアを用いて新しい章の要約を生成する新しい要約タスクを提案する。これはニュース要約作業よりも難しい作業であり、章の長さだけでなく、要約に見られる極端なパラフレーズや一般化も考慮されている。我々は抽出要約に焦点をあて、抽出要約のゴールド標準セットを作成する必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 01:05:09 GMT)
Dense Relation Distillation with Context-aware Aggregation for Few-Shot Object Detection [18.0]
新規なオブジェクトのきめ細かい特徴を、ほんのわずかなデータで簡単に見落としてしまうため、オブジェクト検出は困難である。本稿では,少数の検出問題に対処するために,DCNet (Context-aware Aggregation) を用いたDense Relation Distillationを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 05:34:49 GMT)
Metrological characterisation of non-Gaussian entangled states of superconducting qubits [17.1]
非ガウス交絡状態はガウス状態よりも精度測定の感度が高いと予測されている。本稿では、19量子ビットプログラマブル超伝導プロセッサを用いて、その非線形力学中に発生する多粒子絡み合った状態の特性について報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 14:30:33 GMT)
Minimum complexity interpolation in random features models [16.8]
カーネルメソッドは次元の呪いの影響を強く受けています我々は,$mathcalF_p$ノルムを用いた学習が無限次元凸問題において抽出可能であることを示す。双対における一様濃度に基づく証明手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 00:00:02 GMT)
Certifiably-Robust Federated Adversarial Learning via Randomized Smoothing [16.5]
本稿では,データプライベートな分散学習を実現するために,スムーズな手法を連携型対人訓練に取り入れる。実験の結果,このような先進的な対人学習フレームワークは,集中的な訓練によって訓練されたモデルと同じくらい頑健なモデルを提供できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 02:19:45 GMT)
Bridging the Visual Gap: Wide-Range Image Blending [16.5]
広域画像ブレンドを実現するための効果的なディープラーニングモデルを提案する。提案手法が視覚的に魅力的な結果をもたらすことを実験的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 08:37:31 GMT)
AlphaEvolve: A Learning Framework to Discover Novel Alphas in Quantitative Investment [16.3]
スカラー、ベクター、マトリックスの特徴をモデル化する新しいアルファクラスを紹介します。新しいアルファは高い精度で戻りを予測し、弱い相関集合にマイニングすることができる。我々は,新しいアルファを生成するために,AutoMLに基づく新しいアルファマイニングフレームワークであるAlphaEvolveを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 09:28:41 GMT)
Session-aware Linear Item-Item Models for Session-based Recommendation [16.1]
セッションベースのレコメンデーションは、セッションで消費された以前の項目のシーケンスから次の項目を予測することを目的とする。セッションの全体的側面を考慮した簡便かつ効果的な線形モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 06:28:40 GMT)
Thresholded Adaptive Validation: Tuning the Graphical Lasso for Graph Recovery [15.7]
本稿では,正規化最適化問題に対する一般的なキャリブレーション手法を提案し,それをグラフィカルラッソに適用する。シミュレーションでは、他の手法のグラフ回復において、我々の手法が大幅に改善できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 09:35:43 GMT)
Data-Driven Optimization for Police Zone Design [15.6]
都市環境における警察パトロールゾーンの再設計のためのデータ駆動型フレームワークを提案する。目的は、警察の作業負荷を地理的にバランスさせ、緊急呼び出しに対する応答時間を短縮することである。ゾーンの再設計前後のデータを解析することにより,新しい設計により,優先度の高い911コールに対する応答時間が5.8%削減されたことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 20:16:01 GMT)
Joint Generative and Contrastive Learning for Unsupervised Person Re-identification [15.5]
最近の自己指導型コントラスト学習は、教師なしの人物再識別(ReID)に効果的なアプローチを提供する本稿では,GAN(Generative Adversarial Network)とコントラスト学習モジュールを1つのジョイントトレーニングフレームワークに統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 10:52:24 GMT)
Extending Neural P-frame Codecs for B-frame Coding [15.1]
当社のB-frameソリューションは、既存のP-frameメソッドに基づいています。提案手法を既存のPフレームで使用することにより,UVGデータセットのビットレートを28.5%削減できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 21:25:35 GMT)
Generative ODE Modeling with Known Unknowns [14.8]
我々は、既知のODE関数を組み込んだ変分オートエンコーダ(GOKU-net for Generative ODE Modeling with Known Unknowns)を開発した。既知の未知のパラメータをモデル化することで,臨床的に意味のないシステムパラメータの発見に成功していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 11:31:46 GMT)
Benchmarking Representation Learning for Natural World Image Collections [13.9]
iNat2021とNeWTの2つの新しい自然界視覚分類データセットを紹介します。前者は市民科学アプリケーションinaturalistのユーザによってアップロードされた10k種の2.7m画像である。標準種別を超越した難解な自然世界バイナリ分類タスク群において,表現学習アルゴリズムの性能ベンチマークを行った。我々は,imagenet と inat2021 を監督することなく訓練された特徴抽出器の総合的な解析を行い,様々なタスクを通して異なる学習特徴の長所と短所について考察した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 16:41:49 GMT)
Fast and Feature-Complete Differentiable Physics for Articulated Rigid Bodies with Contact [13.5]
ラグランジアン力学と剛体シミュレーションのためのハードコンタクト制約をサポートする微分可能な物理エンジンを提案する。我々の微分可能な物理エンジンは、通常は微分不可能な物理シミュレータでしか利用できない機能の完全なセットを提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 01:48:29 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） (Tue, 30 Mar 2021 15:00:27 GMT)
Data augmentation for dealing with low sampling rates in NILM [13.0]
NILMアルゴリズムの最高の性能は、高品質な評価データによって達成される。既存の実世界のデータセットの多くは、サンプリング品質が低く、しばしばギャップがあり、一部の記録期間のデータが不足している。これらのエネルギー分解法の性能向上に向けた重要なステップは、データセットの品質向上である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 22:43:34 GMT)
Progressive Domain Expansion Network for Single Domain Generalization [13.0]
単一領域一般化のためのプログレッシブ・ドメイン拡張ネットワーク(PDEN)と呼ばれる新しい学習フレームワークを提案する。 PDENは最先端の単一ドメイン一般化法と比較して最大15.28%改善できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 03:31:55 GMT)
Self-Guided and Cross-Guided Learning for Few-Shot Segmentation [12.9]
単発セグメンテーションのための自己誘導学習手法を提案する。注釈付き支持画像の初期予測を行うことにより、被覆および検出された前景領域を一次および補助支持ベクトルに符号化する。プライマリサポートベクターと補助サポートベクターの両方を集約することで、クエリイメージ上でより良いセグメンテーション性能が得られます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 07:36:41 GMT)
Multi-modal Trajectory Prediction for Autonomous Driving with Semantic Map and Dynamic Graph Attention Network [12.8]
現実の交通シナリオにおける軌道予測にはいくつかの課題がある。目的や周囲に注意を払って交通をナビゲートする人々の自然な習慣に触発された本論文は,ユニークなグラフ注意ネットワークを示す。ネットワークはエージェント間の動的社会的相互作用をモデル化し、セマンティックマップでトラフィックルールに適合するように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 11:53:12 GMT)
Class-Aware Robust Adversarial Training for Object Detection [12.6]
本稿では,オブジェクト検出タスクのための新しいクラス認識ロバストな敵対的トレーニングパラダイムを提案する。与えられた画像に対して、提案手法は、画像内のすべての生成されたオブジェクトを同時に攻撃する普遍的対向摂動を生成する。提案手法では,全損失をクラス別損失に分解し,各クラス損失をクラス用のオブジェクト数で正規化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 08:02:28 GMT)
Fast and Accurate Normal Estimation for Point Cloud via Patch Stitching [12.6]
非構造点雲に対するマルチパッチ縫合を用いた効果的な正規推定法を提案する。本手法は,従来の手法に比べて計算コストの低減とノイズに対する堅牢性の向上により,SOTA結果を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 04:30:35 GMT)
Improving Accuracy of Binary Neural Networks using Unbalanced Activation Distribution [12.5]
非平衡な活性化分布はBNNの精度を実際に向上させることができることを示す。また、二項活性化関数のしきい値を調整することにより、二項活性化関数の不均衡分布が生じることを示す。実験結果から,バイナリアクティベーション関数のしきい値を簡単にシフトすることで,従来のBNNモデルの精度を向上させることができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 04:52:40 GMT)
Endo-Depth-and-Motion: Localization and Reconstruction in Endoscopic Videos using Depth Networks and Photometric Constraints [12.1]
シーンの再構築と、身体内の動画からのカメラの動きの推定は、いくつかの要因により困難です。このパイプラインは、単眼内視鏡映像から6度の自由度カメラポーズと高密度3Dシーンモデルを推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 17:29:31 GMT)
Foveated Neural Radiance Fields for Real-Time and Egocentric Virtual Reality [12.0]
高品質な3dグラフィックスは、レンダリングのために大量の詳細なシーンデータを必要とする。この問題に対処する最近のアプローチには、リモートレンダリング/ストリーミングと3Dアセットのニューラル表現がある。本稿では,最初の視線提示型3Dニューラル表現とビュー合成法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 14:05:47 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） (Tue, 30 Mar 2021 14:17:16 GMT)
Source-Free Domain Adaptation for Semantic Segmentation [11.7]
Unsupervised Domain Adaptation(UDA)は、セマンティックセグメンテーションのための畳み込みニューラルネットワークベースのアプローチがピクセルレベルの注釈付きデータに大きく依存するという課題に取り組むことができる。そこで本稿では,十分に訓練されたソースモデルとラベルなしのターゲットドメインデータセットのみを適用可能な,意味セグメンテーションのためのソースフリーなドメイン適応フレームワークsfdaを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 14:14:29 GMT)
Model-based clustering of partial records [11.2]
観測値の限界密度を用いたモデルベースの手法でクラスタリング手法を開発しています。提案アルゴリズムは,不完全データセットの欠落値を考慮した,対応する全期待最大化(EM)手法と比較する。シミュレーション研究により,本手法は実クラスタ分割の回復に有利であることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 13:30:59 GMT)
Robustness Certification for Point Cloud Models [10.8]
ポイントクラウドモデルのロバスト性を証明できる最初の検証器である3DCertifyを導入する。 3DCertifyは、2つの重要な洞察に基づいています:(i)第一次テイラー近似に基づくジェネリックリラクゼーション、および(ii)グローバル機能プーリングのための正確なリラクゼーション。幅広い3D変換で広範囲な評価を行うことで、3DCertifyの有効性を実証します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 19:52:07 GMT)
AdjointBackMap: Reconstructing Effective Decision Hypersurfaces from CNN Layers Using Adjoint Operators [10.8]
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の内部動作を説明する手法を提案する。 CNNユニットの判定面が入力にほとんど条件付けられていることが分かり、このことが、CNNを効果的に騙すことができる理由を説明できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 02:13:37 GMT)
Expanding Cybersecurity Knowledge Through an Indigenous Lens: A First Look [10.6]
我々は、西マニトバ地域のファースト・ネイションズ・コミュニティと、現在進行中のコミュニティ・エンゲージメント・イニシアチブについて論じる。このイニシアチブには、サイバーセキュリティのトピックに焦点を当てた知識共有活動が含まれる。本研究の最初の研究は,概念分析と計画段階に焦点をあてたものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 19:25:01 GMT)
On Supervised Classification of Feature Vectors with Independent and Non-Identically Distributed Elements [10.5]
特徴ベクトルを互いに独立だが非独立に分散した要素で分類する問題について検討する。ラベル毎に1つのトレーニング特徴ベクトルしか持たない場合でも,特徴ベクトルの長さが大きくなるにつれて誤差確率がゼロになることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 00:58:05 GMT)
Self-supervised Image-text Pre-training With Mixed Data In Chest X-rays [10.4]
混合データ入力から学習できる画像テキスト事前学習フレームワークを紹介します。混合データ入力における事前学習の可能性を示す。また、3つの胸部x線アプリケーションに事前訓練されたモデルを適用する利点についても述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 01:48:46 GMT)
Explaining the Road Not Taken [10.3]
ディープニューラルネットワークモデルの既存の解釈がユーザのニーズに効果的に反応するかどうかは不明だ。本稿では、自然言語処理(NLP)に関する200以上の最近の論文で使われている一般的な説明形式をまとめる。利用者は道路の説明に興味を持っていないが,モデル解釈はこれらの疑問に答えられない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 04:51:50 GMT)
Task-agnostic Out-of-Distribution Detection Using Kernel Density Estimation [10.2]
本稿では,ディープニューラルネットワーク(DNN)におけるアウト・オブ・ディストリビューション(OOD)検出のためのタスク非依存手法を提案する。我々は、トレーニングデータセット上でカーネル密度推定(KDE)を行うことにより、事前学習したDNNの中間特徴の確率密度関数(pdfs)を推定する。テスト時には,試験試料のpdfを評価し,その試料がOODであることを示す信頼スコアを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 21:55:47 GMT)
Nonlinear Weighted Directed Acyclic Graph and A Priori Estimates for Neural Networks [9.4]
まず、完全連結、残留ネットワーク(ResNet)、密結合ネットワーク(DenseNet)を含むニューラルネットワークモデルの新しいグラフ理論的定式化について述べる。本研究では,2層ネットワークであるprioritwoとresnetcitee 2019prioriresの集団リスクの誤差解析をdrknetに拡張し,一定の軽度条件を満たすニューラルネットワークでは同様の推定が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 13:54:33 GMT)
Enabling Data Diversity: Efficient Automatic Augmentation via Regularized Adversarial Training [9.4]
2つのmin-max目標と3つの微分可能な拡張モデルを用いて,正規化逆学習フレームワークを提案する。 2次元皮膚がん分類と3次元臓器分画の両方において,最先端の自己指示法よりも優れた性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 16:49:20 GMT)
Learning Robust Feedback Policies from Demonstrations [9.3]
閉ループ性能と境界(逆)摂動に対する堅牢性に関する実証可能な保証を示すフィードバック制御ポリシーを学ぶための新しいフレームワークを提案し、分析する。これらのポリシーは、タスクやコスト関数、システムダイナミクスに関する事前知識のない専門家によるデモンストレーションから学習される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 19:11:05 GMT)
Is segmentation uncertainty useful? [9.2]
確率的画像セグメンテーションは、セグメンテーション問題の予測信頼度と固有の曖昧さを変化させる。セグメンテーションの不確実性には,セグメンテーション品質の評価とアクティブラーニングという2つの一般的なユースケースがある。すべてのモデルと両方のタスクにおいて、戻り不確実性はセグメンテーションエラーと正の相関を示すが、アクティブラーニングには役に立たない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 11:34:28 GMT)
Product Inspection Methodology via Deep Learning: An Overview [9.1]
製品検査システムに適用可能な深層学習モデルをいくつか分類する。第二に、深層学習モデルと製品検査システムを効率的に連携させる接続方式です。第3に,製品検査システムのディープラーニングモデルを維持し,強化する効果的な手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 09:30:03 GMT)
Forming Human-Robot Cooperation for Tasks with General Goal using Evolutionary Value Learning [9.1]
人間ロボット協力(HRC)では、ロボットは人間と協力してタスクを一緒に達成します。既存のアプローチでは、人間が協力中に特定の目標を持っていると仮定し、ロボットはそれを推論し行動する。 HRCにおける目標仕様プロセスのダイナミクスをモデル化するEvolutionary Value Learning(EVL)アプローチを紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 16:47:28 GMT)
EnergyVis: Interactively Tracking and Exploring Energy Consumption for ML Models [8.9]
EnergyVisは機械学習(ML)モデルのためのインタラクティブなエネルギー消費トラッカーです。研究者は、重要なエネルギー消費と炭素フットプリントのメトリクス間で、モデルエネルギー消費をインタラクティブに追跡、可視化、比較することができる。 EnergyVisは、モデルトレーニング中に過剰なエネルギー使用量をインタラクティブに強調することで、計算持続可能性に関する意識向上を目指しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 15:33:43 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） (Tue, 30 Mar 2021 15:51:39 GMT)
Trees, Forests, Chickens, and Eggs: When and Why to Prune Trees in a Random Forest [8.5]
木深度はプロセス全体にわたって自然な正規化の形式と見なされるべきである。特に,データの信号対雑音比が低ければ,樹木が浅いランダムな森林が有利であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 21:57:55 GMT)
Quantifying the Scanner-Induced Domain Gap in Mitosis Detection [8.1]
異なるスライドスキャナを用いて導入したドメインシフトに対する標準トポトーシス検出手法の感受性を評価する。本研究は, 生物化学的変動ではなく, 純粋に取得装置の選択によるドメインシフトが過小評価されていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 17:17:25 GMT)
Graph Intention Network for Click-through Rate Prediction in Sponsored Search [7.9]
クリックスルー率(CTR)の推定は、スポンサード検索におけるユーザーエクスペリエンスと収益の向上に不可欠です。現在の作業の大部分は、ユーザのリアルタイム行動に基づいて意図を掘り下げることです。本稿では,ユーザ意図をマイニングするために,共起商品グラフに基づく新しいアプローチグラフインテンションネットワーク(gin)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 08:44:16 GMT)
ICE: Inter-instance Contrastive Encoding for Unsupervised Person Re-identification [7.8]
Unsupervised Person Re-identification (ReID) は、アノテーションなしで識別識別機能を学ぶことを目的としている。従来のクラスレベルの対照的ReIDメソッドを後押しするために、インスタンス間のペアワイズ類似度スコアを利用するInter-instance Contrastive ICEを提案する。複数の大規模人物ReIDデータセットに対する実験により,提案手法であるICEの有効性が検証された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 14:05:09 GMT)
Group Equivariant Generative Adversarial Networks [7.7]
本研究では,グループ同変畳み込みネットワークを通じて,帰納的対称性をネットワークアーキテクチャに明示的に組み込む。群変換はより表現力が高く、サンプルが少ないため、ジェネレータと判別器の間の勾配フィードバックが向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 18:00:21 GMT)
Topological Persistence Machine of Phase Transitions [7.6]
トポロジカルデータ分析は、データの形状を特徴付ける新しいフレームワークである。本研究では、状態の相関関係からデータ形状を構築するための一般的なフレームワーク「トポロジカル永続マシン」を提案する。古典的XYモデルにおけるベレジンスキー-コステリッツ-Thouless相転移の検出におけるアプローチの有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 07:41:12 GMT)
A resource-efficient method for repeated HPO and NAS problems [7.4]
従来のHNAS問題で得られた情報を、計算資源の節約を目的として活用できるSuccessive Halvingの拡張を提案する。私たちのソリューションは、精度を維持しつつコストを大幅に削減でき、負の転送に堅牢です。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 06:58:18 GMT)
Leveraging a Joint of Phenotypic and Genetic Features on Cancer Patient Subgrouping [7.4]
がん患者サブグループのための表現型および遺伝的特徴の関節を利用したシステムを開発した。機能前処理では、最も関連する機能を保ちながらフィルタリングを行いました。がん患者分類では、Random Forests (RF)、Decision Tree (DT)、Support Vector Machine (SVM)、Naive Bayes (NB)、Logistic Regression (LR)、Multilayer Perceptron (MLP)、Gradient Boosting (GB)、Convolutional Neural Network (CNN)、Feedforward Neural Network (FNN)の9つの機械学習モデルを活用しました。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 13:07:05 GMT)
Large Scale Autonomous Driving Scenarios Clustering with Self-supervised Feature Extraction [6.8]
本稿では,自動車運転データの大規模集合に対する包括的データクラスタリングフレームワークを提案する。提案手法では,トラヒック内エージェントオブジェクトとマップ情報の両方を含むトラフィック要素を網羅的に検討する。新たに設計されたデータクラスタリング評価メトリクスは、データ拡張に基づくものであるため、精度評価には人間のラベル付きデータセットは必要ない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 06:22:40 GMT)
Historical Inertia: An Ignored but Powerful Baseline for Long Sequence Time-series Forecasting [6.8]
4つの公開実語データセットの履歴慣性パワーを実験的に評価する。その結果, HIを直接出力として採用しても, 最先端の作業よりも73%の相対的な改善が達成できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 13:47:30 GMT)
NaijaNER : Comprehensive Named Entity Recognition for 5 Nigerian Languages [6.7]
ナイジェリア語5言語を対象とした名前付きエンティティ認識について述べる。これらの言語は低リソースと見なされており、オープンソースで利用可能な自然言語処理作業はほとんど行われていない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 22:10:54 GMT)
TREND: Transferability based Robust ENsemble Design [6.7]
本稿では, ネットワークアーキテクチャ, 入力, 重量, アクティベーションの量子化が, 対向サンプルの転送性に及ぼす影響について検討する。本研究では,ソースとターゲット間の入力量子化によってトランスファービリティが著しく阻害されていることを示す。我々は、これに対抗するために、新しい最先端のアンサンブル攻撃を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 17:00:39 GMT)
XRJL-HKUST at SemEval-2021 Task 4: WordNet-Enhanced Dual Multi-head Co-Attention for Reading Comprehension of Abstract Meaning [6.6]
本稿では,SemEval 2021 Task 4: Reading of Abstract Meaningに提出したシステムについて述べる。本システムでは,エンコーダとして大規模な事前学習型言語モデルと,パスと質問応答ペアの関係性を高めるために,二重多頭部協調層を用いる。本システムは,WordNet-enhanced DUal Multi-head Co-Attention (WN-DUMA) と呼ばれ,それぞれ86.67%,89.99%の精度を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 06:22:58 GMT)
Contrastive Learning of Single-Cell Phenotypic Representations for Treatment Classification [6.4]
薬物開発の取り組みは、一般的に数千の細胞画像を分析して治療の可能性を見極める。コントラスト学習フレームワークを利用して,単一セル蛍光顕微鏡画像から適切な表現を学習する。 NCSBの精度は10%向上し,NSC-NSCBは11%低下した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 20:29:04 GMT)
HapTable: An Interactive Tabletop Providing Online Haptic Feedback for Touch Gestures [6.0]
HapTableは、ユーザーが自然なタッチジェスチャーを介してデジタル画像やオブジェクトと対話できるマルチモーダルインタラクティブテーブルトップです。本稿では,静的と動的ジェスチャの2つの例と,詳細なユーザ研究について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 17:12:10 GMT)
Local Collaborative Autoencoders [5.9]
Local Collaborative Autoencoders (LOCA)は、一般化されたローカル潜時因子フレームワークである。ベースモデルとしてオートエンコーダを採用することで、LOCAは意味のあるユーザとイテムの相互作用を表す潜在非線形パターンをキャプチャする。実験の結果,locaはスケーラブルであり,いくつかのベンチマークにおいて最先端モデルよりも優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 06:26:39 GMT)
Deep Learning and Machine Vision for Food Processing: A Survey [5.5]
食品の品質と安全性は、人間の健康、社会の発展、安定性の基礎であるため、社会全体にとって重要な問題です。機械ビジョンの開発は、研究者や産業が食品加工の効率を向上させるのに大いに役立つ。本稿では,従来の機械学習と深層学習の手法の概要と,食品加工分野に適用可能な機械ビジョン技術について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 06:40:19 GMT)
Production Machine Learning Pipelines: Empirical Analysis and Optimization Opportunities [5.5]
Google の 3000 の生産 ML パイプラインの実績グラフを分析し、トレーニングされた 450,000 モデルで構成され、4 ヶ月以上の期間にわたって。分析の結果,様々な粒度の産業用MLパイプラインの特徴,構成要素,およびトポロジが明らかになった。従来のデータ管理のアイデアを活用して、最適化のための豊富な機会を特定します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 00:46:29 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） (Tue, 30 Mar 2021 15:07:01 GMT)
WHU-Hi: UAV-borne hyperspectral with high spatial resolution (H2) benchmark datasets for hyperspectral image classification [5.3]
wuhan uav-borne hyperspectral image (whu-hi)データセットと呼ばれる新しいベンチマークデータセットがハイパースペクトル画像分類のために構築された。 WHU-Hiデータセットは高いスペクトル分解能(nmレベル)と非常に高い空間分解能(cmレベル)を持つ。 WHU-Hiデータセットをベンチマークし、実験結果から、WHU-Hiは挑戦的なデータセットであることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 10:42:58 GMT)
User profile-driven large-scale multi-agent learning from demonstration in federated human-robot collaborative environments [5.2]
本稿では,提示された人間の行動のきめ細かい表現を提供する,新しいユーザプロファイルの定式化について紹介する。全体的な設計は、人間の行動の短期的および長期的分析/解釈を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 15:33:21 GMT)
Representing ELMo embeddings as two-dimensional text online [5.2]
本稿では,Web上の単語埋め込みモデルを提供するWeb Embeddingsツールキットの新たな追加について述べる。新しいELMoVizモジュールは、コンテキスト化された組み込みアーキテクチャ、特にELMoモデルのサポートを追加する。提供された可視化は2次元テキストのメタファーに従い、語彙的な代名詞を示す:入力文の単語と文脈的に最もよく似た単語である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 15:12:29 GMT)
Physics-based Differentiable Depth Sensor Simulation [5.1]
リアルな2.5Dスキャンを生成するための新しいエンドツーエンドの微分可能なシミュレーションパイプラインを紹介します。各モジュールはw.r.tセンサーとシーンパラメータを区別できる。シミュレーションにより,実スキャンで得られたモデルの性能が大幅に向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 17:59:43 GMT)
Grounding Open-Domain Instructions to Automate Web Support Tasks [5.0]
オープンドメインのステップバイステップ命令からaiエージェントをトレーニングするためのタスクとデータセットを導入する。この問題に対処するために、RUSS(Rapid Universal Support Service)を構築します。 RUSSは2つのモデルから構成されています。1つは、Web上で自然言語を基盤とするドメイン固有言語であるThingTalkへの命令をポインタで解析するBERT-LSTMです。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 04:02:34 GMT)
Implementing conventional and unconventional nonadiabatic geometric quantum gates via SU(2) transformations [5.0]
本稿では,幾何学的量子計算のために時間依存ハミルトニアンを逆向きに設計するプロトコルを提案する。逆設計のハミルトニアンは、より経済的に進化した時間で幾何学的ゲートを満たすことができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 10:37:42 GMT)
Geometry of Program Synthesis [4.8]
チューリング機械の合成に基づく普遍計算の再評価を行う。これはプログラムを解析多様体の特異点として、あるいは同値に合成問題のベイズ後方の位相として見ることに繋がる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 05:14:15 GMT)
Symbolic Music Generation with Diffusion Models [4.8]
本論文では,前訓練された可変オートエンコーダの連続潜空間における離散領域をパラメータ化することにより,連続データに対する拡散モデルを訓練する手法を提案する。同じ連続埋め込み上で動作する自己回帰型言語モデルと比較して,強い無条件生成とポストホック条件付インフィル結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 05:48:05 GMT)
Automatic Graph Partitioning for Very Large-scale Deep Learning [4.5]
本研究では,自動ハイブリッド並列処理のためのRaNNC(Rapid Neural Network Connector)を提案する。 RaNNCは自動的にモデルをサブコンポーネントのセットに分割し、各サブコンポーネントがデバイスメモリに適合するようにします。 RaNNCはMegatron-LMよりも5倍大きなモデルのトレーニングに成功し、RaNNCのトレーニングスループットは、同じモデルを事前トレーニングする際にMegatron-LMに匹敵するものでした。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 04:26:04 GMT)
SPatchGAN: A Statistical Feature Based Discriminator for Unsupervised Image-to-Image Translation [4.5]
教師なし画像画像変換では,個々のパッチではなく,統計的特徴に着目した識別器アーキテクチャを提案する。提案手法は, セルフィー対アニム, 男性対女性, メガネの除去など, 様々な課題において, 既存の最先端モデルに勝ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 10:03:07 GMT)
Threshold-Based Data Exclusion Approach for Energy-Efficient Federated Edge Learning [4.3]
Federated Edge Learning (FEEL) は次世代無線ネットワークにおいて有望な分散学習技術である。 FEELは、モデルトレーニングラウンド中に消費される電力により、エネルギー制約された参加機器の寿命を大幅に短縮する可能性がある。本稿では,FEELラウンドにおける計算および通信エネルギー消費を最小化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） (Tue, 30 Mar 2021 13:34:40 GMT)
A probabilistic deep learning approach to automate the interpretation of multi-phase diffraction spectra [4.2]
シミュレーション回折スペクトルで訓練されたアンサンブル畳み込みニューラルネットワークを開発し、複素多相混合を同定する。シミュレーションおよび実験的に測定された回折スペクトルをベンチマークし, これまでに報告した手法よりも精度が優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 20:13:01 GMT)
Early Detection of In-Memory Malicious Activity based on Run-time Environmental Features [4.2]
攻撃前に行われたメモリ内の悪意ある活動を検出するための新しいエンドツーエンドソリューションを提案する。このソリューションは、オーバーヘッドと偽陽性の低減とデプロイの簡略化を実現します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 02:19:00 GMT)
Two-Stage Monte Carlo Denoising with Adaptive Sampling and Kernel Pool [4.2]
適応的サンプリング戦略に基づく2段階のデノイザーを提案することでモンテカルロレンダリングの問題点に取り組む。第1段階では,1ピクセル (spp) あたりのサンプルをオンザフライで調整すると同時に,計算を再利用し,適応的に描画された画像に適用した余分なデノナイズカーネルを生成する。第2段階では,空間-時間安定性を改善するために位置認識プーリングと意味アライメント演算子を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 07:05:55 GMT)
Exploiting Invariance in Training Deep Neural Networks [4.2]
動物視覚システムの2つの基本的なメカニズムに触発され、ディープニューラルネットワークのトレーニングに不変性を与える特徴変換技術を紹介します。結果として得られるアルゴリズムはパラメータチューニングを少なくし、初期学習率1.0でうまくトレーニングし、異なるタスクに簡単に一般化する。 ImageNet、MS COCO、Cityscapesデータセットでテストされた当社の提案手法は、トレーニングにより少ないイテレーションを必要とし、すべてのベースラインを大きなマージンで上回り、小規模および大規模のバッチサイズのトレーニングをシームレスに行い、画像分類、オブジェクト検出、セマンティックセグメンテーションの異なるコンピュータビジョンタスクに適用します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 19:18:31 GMT)
Graph kernels encoding features of all subgraphs by quantum superposition [4.0]
本稿では,全ての部分グラフを考慮に入れたグラフ類似度を測定するために,量子コンピュータを適用した新しいグラフカーネルを提案する。量子カーネルの構築のために、量子状態に符号化されたサブグラフのインデックス情報を除去する効率的なプロトコルを開発する。バイオインフォマティクス問題の詳細な数値シミュレーションを行い,提案した量子カーネルが既存のグラフカーネルよりも優れた分類精度を実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 05:50:23 GMT)
Is Image-to-Image Translation the Panacea for Multimodal Image Registration? A Comparative Study [4.0]
マルチモーダルバイオメディカル画像登録作業における現代i2i翻訳法の適用性に関する実証研究を行った。 4つのGAN(Generative Adrial Network)ベースの方法と1つのコントラスト表現学習方法のパフォーマンスを比較します。その結果,I2I翻訳は,登録対象のモダリティが明確に相関している場合には有用であるが,I2I翻訳手法では明らかに異なる特性を示すモダリティの登録が不十分であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 11:28:21 GMT)
A Taxonomy of Cyber Defence Strategies Against False Data Attacks in Smart Grid [3.9]
スマートグリッドとして知られる現代の電力網は、孤立して中央制御された電力システムを高速で大規模に接続されたサイバー物理システムに急速に転換した。膨大な数のサイバー物理的エンティティの相乗効果により、スマートグリッドは世界的なエネルギー問題に対処する上で、より効果的で持続可能なものとなりました。しかし、データ完全性、機密性、可用性の侵害につながる多数の脆弱性も伴っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 05:36:09 GMT)
HAD-Net: A Hierarchical Adversarial Knowledge Distillation Network for Improved Enhanced Tumour Segmentation Without Post-Contrast Images [3.8]
本稿では,新しいオフライン逆知識蒸留(KD)技術であるHAD-Netを紹介する。学生ネットワークにおいて、階層的な敵対訓練を通じて、重要な画像が欠如しているときに提示される大きなドメインシフトを克服するように教える。提案されたネットワークは、BraTS 2019脳腫瘍セグメンテーションチャレンジデータセットでトレーニングおよびテストされます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 18:41:29 GMT)
Variational models for signal processing with Graph Neural Networks [3.6]
本稿では,ニューラルネットワークを用いた点雲の信号処理について述べる。本研究では,このようなグラフニューラルネットワークの変分モデルを用いて,教師なし学習のためのグラフ上の信号を処理する方法を検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 13:31:11 GMT)
Grounding Dialogue Systems via Knowledge Graph Aware Decoding with Pre-trained Transformers [3.5]
知識グラフは、知識に基づく応答を生成するための対話システムを促進する可能性がある。本稿では,BERTモデルをトレーニングすることで,KGを応答生成プロセスに統合する新しいアーキテクチャを提案する。 KGのkホップ部分グラフは、グラフラプラシアンのトレーニングと推論の間にモデルに組み込まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 12:36:00 GMT)
E-GraphSAGE: A Graph Neural Network based Intrusion Detection System [3.4]
本稿では,グラフニューラルネットワーク(GNN)に基づく新しいネットワーク侵入検知システム(NIDS)を提案する。 GNNはディープニューラルネットワークの比較的新しいサブフィールドであり、グラフベースのデータ固有の構造を活用するユニークな能力を持っている。最近の6つのNIDSベンチマークデータセットに基づく実験的評価は、E-GraphSAGEベースのNIDSの優れた性能を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 13:21:31 GMT)
Multiclass Spinal Cord Tumor Segmentation on MRI with Deep Learning [3.3]
我々は,腫瘍を2段階のプロセスで分割する u-net モデルを用いたカスケードアーキテクチャを提案する。腫瘍、空洞および浮腫のセグメント化(単一のクラスとして)は76.7 $pm$ 1.5%のダイススコアに達し、腫瘍のセグメント化は単独で61.8 $pm$ 4.0%のダイススコアに達した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 13:32:45 GMT)
Multi-View Radar Semantic Segmentation [3.2]
自動車用レーダーは、周囲の物体の特性を測定する安価なアクティブセンサーである。レーダー生データのサイズと複雑さのため、シーン理解にはほとんど使われない。我々は,複数の新しいアーキテクチャとそれに伴う損失を提案し,レンジアングル・ドップラーレーダテンソルの複数の"ビュー"を分析し,意味的にセグメンテーションする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 09:56:41 GMT)
DeepWORD: A GCN-based Approach for Owner-Member Relationship Detection in Autonomous Driving [2.9]
グラフ畳み込みネットワーク(GCN)の設計により, 革新的な関係予測手法であるDeepWORDを提案する。具体的には,局所相関を持つ特徴マップをノードの入力として活用し,情報豊かさを向上させる。大規模ベンチマークとしてWORDと呼ばれるアノテートされたオーナーとメンバーの関係データセットを確立します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 06:12:29 GMT)
Exploring Edge TPU for Network Intrusion Detection in IoT [2.9]
本稿では、ディープラーニングアプローチに基づいて、IoTのエッジに実用的なネットワーク侵入検知システム(NIDS)を実装するためのGoogleのEdge TPUについて検討する。これら3つのメトリクスを調べるために、2つの主要なディープニューラルネットワークアーキテクチャの様々なスケールドモデルサイズが使用される。 Edge TPUベースの実装の性能は、エネルギー効率の良い組み込みCPU(ARM Cortex A53)と比較される
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 12:43:57 GMT)
Single Test Image-Based Automated Machine Learning System for Distinguishing between Trait and Diseased Blood Samples [2.9]
そこで我々は, 携帯型顕微鏡の画質不良画像の病原細胞疾患の完全自動診断のための機械学習手法を提案する。本手法は, 異常検体と異常検体のみを区別することに限定された従来の方法と異なり, 病型, 形質(キャリア), 正常検体とを区別することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 12:29:50 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） (Tue, 30 Mar 2021 06:17:22 GMT)
Reinforcement learning for optimization of variational quantum circuit architectures [2.6]
本稿では,アンスの空間を自律的に探索する強化学習アルゴリズムを提案する。水素化リチウム(LiH)の基底状態エネルギーを推定する問題に対するアルゴリズムの性能について紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 05:46:21 GMT)
Adversarially learned iterative reconstruction for imaging inverse problems [2.5]
教師付き学習のための接地真実/測定ペアの大規模なアンサンブルを得ることは、しばしば不可能である。最大相似原理に動機づけられ,不適切な逆問題を解くための教師なし学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 08:18:25 GMT)
Structured Inverted-File k-Means Clustering for High-Dimensional Sparse Data [2.5]
本稿では,大規模かつ高次元スパースデータセットのためのアーキテクチャフレンドリーなk-meansクラスタリングアルゴリズムsivfを提案する。性能解析の結果,sivfはキャッシュミス数と分岐予測の精度低下係数を低減し,高い速度を実現していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 07:54:02 GMT)
Training Sparse Neural Network by Constraining Synaptic Weight on Unit Lp Sphere [2.4]
単位 Lp-球面上のシナプス重みを制約することにより、p で空間を柔軟に制御することができる。このアプローチは、幅広いドメインをカバーするベンチマークデータセットの実験によって検証されます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 01:02:31 GMT)
Unsupervised Image Restoration Using Partially Linear Denoisers [2.3]
本稿では, 非線形画像依存写像, 線形雑音依存項, 残差項の和として分解可能な構造付きデノイザのクラスを提案する。雑音が平均値と既知分散度をゼロとする条件下では,ノイズのみを学習できることを示す。本手法は, 学習にクリーンな画像を必要としない, 教師なし, 自己監督型ディープ・デノゲーション・モデルよりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 13:56:06 GMT)
BRUL\`E: Barycenter-Regularized Unsupervised Landmark Extraction [2.3]
画像特徴の教師なし検索は、アノテーションが欠けている、あるいは不足している多くのコンピュータビジョンタスクにとって不可欠である。画像中のランドマークを検出するための教師なしの新たなアプローチを提案し,人間の顔のキーポイント抽出の一般的なタスク上で検証する。提案手法は,非重要情報を捨てつつ,潜在空間における所望のランドマークを自動エンコードする手法に基づく。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 09:18:05 GMT)
AfriKI: Machine-in-the-Loop Afrikaans Poetry Generation [2.1]
本稿では,Afrikiという生成言語モデルを提案する。我々のアプローチは、現代フィクションの小さなコーパスに基づいて訓練されたLSTMアーキテクチャに基づいている。このモデルをオーサリングツールとして、マシンインザループのAfrikaans詩生成を探索します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 09:17:56 GMT)
Probabilistic Analogical Mapping with Semantic Relation Networks [2.1]
本稿では,意味関係ネットワークに基づくアナログマッピングの新しい計算モデルを提案する。モデルが大人と子供の両方の類似写像を含む現象の広い範囲を占めていることを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 22:14:13 GMT)
Binarized Neural Networks for Resource-Constrained On-Device Gait Identification [1.9]
バイナライズニューラルネットワークは堅牢な判別器として機能し、許容されるレベルの精度を維持しつつ、メモリ要件を劇的に減少させることが示されています。 Padovaの歩行データセットの最先端のデータとほぼ一致するコンパクトなCNNであるBiPedalNetを提案し、メモリのオーバーヘッドはわずか1/32です。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 18:29:23 GMT)
Tracking Knowledge Propagation Across Wikipedia Languages [1.8]
本稿では,ウィキペディアにおける言語間知識伝達のデータセットについて述べる。データセットは309の言語版と3300万の記事をカバーしている。言語版のサイズは伝播速度と関連していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 18:36:13 GMT)
Machine learning method for light field refocusing [1.8]
16枚のリフォーカス画像をリアルタイムで抽出できる機械学習ベースのリフォーカス技術を紹介します。 RefNet法は従来のアプローチよりも少なくとも134倍高速であるだけでなく、RefNetの色予測はフーリエスライス法とシフトアンドサム法の両方よりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 01:46:02 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、既存の密集型トレーニング技術のパフォーマンスに適合または超過した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。 Pytorchのスクラッチから$textitRigL$を実装し、報告された値の0.1%以内でCIFAR-10のパフォーマンスを再現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 03:15:56 GMT)
Prediction of Landfall Intensity, Location, and Time of a Tropical Cyclone [1.6]
このモデルは、特定の時間、その位置、圧力、海面温度、強度からなるサイクロンの最良のトラックデータとして入力される。このモデルは、降水強度、時間、緯度、経度を平均絶対誤差4.24ノット、4.5時間、0.24度、0.37度で予測し、最先端の結果を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 09:01:35 GMT)
Predicting Landfall's Location and Time of a Tropical Cyclone Using Reanalysis Data [1.6]
熱帯サイクロンの降水は、海の海岸を横断した後、陸の上を移動するときのイベントです。畳み込みニューラルネットワークとLong Short-Term Memory Networkを組み合わせたディープラーニングモデルを開発した。我々は,66.18～158.92kmの範囲における上陸位置推定の絶対誤差,および6つの海盆全体での上陸時間予測の4.71～8.20時間の平均誤差を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 06:42:31 GMT)
Q-NET: A Network for Low-Dimensional Integrals of Neural Proxies [1.6]
我々は、積分を推定する必要がある関数のプロキシとして、汎用的でシンプルな人工知能のクラス、シグモダル普遍近似器を提案する。我々は、トレーニングされたプロキシのパラメータを使って正確な積分を計算する、Q-NETと呼ばれる固定ネットワークのファミリーを設計する。本稿では,逆レンダリング,プロシージャノイズの生成,可視化,シミュレーションなど,いくつかの応用において,この方式の利点を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 10:53:40 GMT)
Topological aspects of periodically driven non-Hermitian Su-Schrieffer-Heeger model [1.6]
周期的外部ポテンシャルによって駆動されるSu-Schrieffer-Heegerモデルの非エルミート一般化について検討した。双正則幾何位相は位相指標として機能し、ゼロモードの存在/存在をうまく捉えている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 16:06:00 GMT)
FONTNET: On-Device Font Understanding and Prediction Pipeline [1.6]
フォント検出エンジンとフォント予測エンジンの2つのエンジンを提案する。画像中のテキストのフォントスタイルを識別する新しいcnnアーキテクチャを開発した。第2に、与えられたクエリフォントの類似フォントを予測するための新しいアルゴリズムを設計した。第3に,インスタントメッセージングなどのリアルタイムアプリケーションにおいて,プライバシを確保し,レイテンシを改善するエンジンのオンデバイス全体を最適化し,デプロイしました。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 08:11:24 GMT)
Beltrami Signature: A Novel Invariant 2D Shape Representation for Object Classification [1.5]
2次元有界単純連結領域に対するBeltramiシグネチャという新しい輪郭ベースの形状表現を提案する。溶接の独特性は回転によって保証される。すると調和函数に拡張でき、最終的に準共形理論は唯一の不確かさを取り除くことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 15:09:55 GMT)
Revisiting Bayesian Optimization in the light of the COCO benchmark [1.4]
本稿では,共通かつあまり一般的ではない設計選択のbo(gaussian process based)の性能への影響について,大規模な調査を行う。この研究のために開発されたコードは、RパッケージDiceOptimの新バージョン(v2.1.1)をCRANで利用可能にしている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 19:45:18 GMT)
Z2 topological order and first-order quantum phase transitions in systems with combinatorial gauge symmetry [1.2]
正確な大域的および局所的なZ2ゲージ対称性をホストする2次元横場イジングモデルの一般化について検討する。 Z2トポロジカル相は安定であり、常磁性相は強磁性相に置換される。トポロジカル-強磁性量子相転移も1次である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 19:04:41 GMT)
A note about claw function with a small range [1.2]
この問題の量子クエリの複雑さは、$Omegaleft(n1/2k1/6right)$と$Oleft(n1/2+varepsilonk1/4right)$の間である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 14:30:35 GMT)
Fairness in Biometrics: a figure of merit to assess biometric verification systems [1.2]
本稿では,複数の生体認証システム間の公平性を評価・比較できるメリットの最初の図式を紹介する。 2つの合成バイオメトリックシステムを用いたユースケースを導入し、この図形の可能性を実証する。第二に、顔バイオメトリックスを用いたユースケースでは、この新たなメリットの数字と比較して、複数のシステムが評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 07:23:41 GMT)
Parameterized Hypercomplex Graph Neural Networks for Graph Classification [1.2]
我々は超複雑特徴変換の特性を利用するグラフニューラルネットワークを開発した。特に、提案したモデルのクラスでは、代数自身を特定する乗法則は、トレーニング中にデータから推測される。提案するハイパーコンプレックスgnnをいくつかのオープングラフベンチマークデータセット上でテストし,そのモデルが最先端の性能に達することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 18:01:06 GMT)
A Dynamic Battery State-of-Health Forecasting Model for Electric Trucks: Li-Ion Batteries Case-Study [1.1]
本稿では, 電動トラックにおけるLiイオン電池の機械学習による健康状態(SoH)の予後について検討する。バッテリーSoHを予測するための自動回帰型統合モデリング平均(ARIMA)と教師付き学習(決定木をベース見積もりとして袋詰め)を提案します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 12:19:21 GMT)
Enabling Homomorphically Encrypted Inference for Large DNN Models [1.1]
ホモモルフィック暗号化(HE)は暗号化データを使用した推論を可能にするが、100x--10,000xメモリと実行時のオーバーヘッドが発生する。 HEを用いたセキュアディープニューラルネットワーク(DNN)推論は現在、コンピューティングとメモリリソースによって制限されている。 DRAMと永続メモリからなるハイブリッドメモリシステムの利用可能性を検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 07:53:34 GMT)
Graph Stacked Hourglass Networks for 3D Human Pose Estimation [1.1]
2次元から3次元のポーズ推定タスクのための新しいグラフ畳み込みネットワークアーキテクチャであるgraph stacked hourglass networkを提案する。提案アーキテクチャは,人間の骨格表現の3つの異なるスケールでグラフ構造化特徴を処理した繰り返しエンコーダデコーダで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 14:25:43 GMT)
Optimization of Broadband $\Lambda$-type Quantum Memory Using Gaussian Pulses [0.8]
重なり合う信号と制御フィールドには、メモリ効率を最適化する独自のブロードバンドパルス持続時間が存在することを示す。さらに、制御フィールドの時間遅延とパルス持続時間を最適化し、この効率の飽和を幅広いパルス持続時間にわたって示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 15:43:36 GMT)
Assessing the Role of Random Forests in Medical Image Segmentation [0.7]
2つのランダムな森林アプローチと最先端の深層畳み込みニューラルネットワークを比較した。評価の結果, 深部畳み込みニュートラルネットワークは最良の結果を得た。ランダムな森林アプローチの1つは、同様の高性能を達成しました。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 16:47:19 GMT)
Towards Active Learning Based Smart Assistant for Manufacturing [0.6]
このようなシステムを構築するための方法論を開発します。本システムは、製造における需要予測ユースケースで実証される。アクティブラーニングを使用して、ラベル付きデータが乏しいデータラベルを取得することを想定しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 08:58:40 GMT)
Assessing YOLACT++ for real time and robust instance segmentation of medical instruments in endoscopic procedures [0.6]
腹腔鏡下器具の画像ベースの追跡は、コンピュータおよびロボット支援手術において基本的な役割を果たす。これまで、医療機器のセグメンテーションなどの既存のモデルは、ほとんどが2段階の検出器に基づいている。楽器のリアルタイムインスタンスセグメンテーションを可能にするYOLACTアーキテクチャへの注意メカニズムの追加を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 00:09:55 GMT)
Quantum computing approach to railway dispatching and conflict management optimization on single-track railway lines [0.5]
単線鉄道における遅延と競合管理という,実用的な鉄道派遣問題について考察する。本稿では,量子アニール技術と互換性のある2次非拘束二元最適化(QUBO)モデルを提案する。概念実証として、D-Wave量子アニールを用いてポーランドの鉄道網から選択した実生活問題を解く。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 13:01:37 GMT)
Scalable Statistical Inference of Photometric Redshift via Data Subsampling [0.4]
ビッグデータの処理は、従来の統計モデルでは大きなボトルネックとなっている。統計モデルのアンサンブルからの不確実性を結合したデータ駆動統計モデリングフレームワークを開発する。この手法を宇宙論における光度赤方位推定問題で実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 02:49:50 GMT)
Self-supervised Graph Neural Networks without explicit negative sampling [0.4]
本論文では,明示的な対比項に頼らずに,新しい対比自己監視グラフニューラルネットワーク(GNN)であるSelfGNNを提案する。性能を犠牲にすることなく、暗黙の対照的な項を導入するバッチ正規化を利用する。公開されている7つの実世界のデータに対する実証的な評価は、SelfGNNは強力であり、SOTAが管理するGNNに匹敵する性能をもたらすことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 12:04:33 GMT)
Quantum liquids and droplets with low-energy interactions in one dimension [0.2]
弱い対の相互作用を持つシステムにおける有効3体反発の役割について検討する。零温度では、両理論の状態方程式は、全体の反発に対して低い密度で定量的に一致する。本研究では,理論の性質を解明するための解析ツールを開発し,精度の高い数値計算を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 16:56:01 GMT)
Deep Learning in current Neuroimaging: a multivariate approach with power and type I error control but arguable generalization ability [0.2]
ディープラーニングアーキテクチャを用いた分類の統計的意義を推定する非パラメトリックフレームワークを提案する。ラベル置換試験は, クロスバリデーション (CV) と上界補正 (RUB) を併用した再置換を検証法として提案した。我々は, CV法とRUB法が有意レベルに近い偽陽性率と許容可能な統計的力を提供することを置換試験で発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 21:15:39 GMT)
Experimental statistical signature of many-body quantum interference [0.1]
我々は,近年の効率的なプロトコルを用いて,真の多体量子干渉を実験的に同定する。このようなツールが,これらのシグネチャを目撃する上で,事前に不明な,最適な機能を特定する上で,どのように役立つのかを示す。本研究は,本手法の有効性と妥当性を実証し,大規模実装への導入の道を開くものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 15:17:05 GMT)
Environmental sound analysis with mixup based multitask learning and cross-task fusion [0.1]
音響シーン分類と音響イベント分類は密接に関連している2つの課題です本書では,上記の課題に対して二段階法を提案する。提案手法は,音響シーンと音響イベント分類の相補的特徴を確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 05:11:53 GMT)
Wave based damage detection in solid structures using artificial neural networks [0.0]
本稿では,ニューラルネットワークが構造特性の初期あるいは変化を認識する能力について考察する。 CNNモデルは、構造物内の亀裂発生後の伝播波場の変化を特定するために使用される。モデルのトレーニングにはまだ時間がかかるが,提案手法は新たなひび割れ検出や構造的健康モニタリング手法として大きな可能性を秘めている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 13:31:50 GMT)
cuConv: A CUDA Implementation of Convolution for CNN Inference [0.0]
Convolutionsは、Convolutional Neural Networks(CNN)に基づくディープラーニングアプリケーションのコアオペレーションである。本論文では,事前データ変換を必要とせずに,結合アクセスを好むCNN推論のための畳み込み操作のGPUベースの実装を提案する。実験により,提案手法はCNN前方伝播畳み込み構成において顕著な性能向上をもたらすことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 10:33:53 GMT)
Using Artificial Intelligence to Shed Light on the Star of Biscuits: The Jaffa Cake [0.0]
伝統的なケーキやビスケットのレシピ100点に2つの分類器を訓練する。 2つのJaffa Cakeレシピをアルゴリズムに提供し、Jaffa Cakesが間違いなくケーキであることを確認します。 Jaffa Cakesがビスケットだと信じる理由について、新たな理論を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 18:00:02 GMT)
Truly shift-invariant convolutional neural networks [0.0]
近年の研究では、CNNの出力は入力の小さなシフトで大きく変化することが示されている。本稿では,適応型多相サンプリング(APS)を提案する。これは,畳み込みニューラルネットワークが,シフト下での分類性能において100%整合性を実現するための,単純なサブサンプリング手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 19:47:57 GMT)
Trade-off between Squashed Entanglement and Concurrence in Bipartite Quantum States [0.0]
ワーナー状態と最大絡み合った混合状態(MEMS)の2つの異なるハミルトニアンの下での密閉と共起のユニタリダイナミクスについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 12:03:22 GMT)
Towards Automatic Digital Documentation and Progress Reporting of Mechanical Construction Pipes using Smartphones [0.0]
本書は,建築工事における機械管の自動デジタル文書化と進捗報告のための新しい枠組みを提案する。所望の画像重なりを達成するためにビデオフレームレートを最適化し、3次元再構成のためのメートル法スケールを定義し、点雲からパイプを抽出し、計画された量枠radiiに従ってパイプを分類する新しい手法を提案した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 17:29:06 GMT)
Thermal Neural Networks: Lumped-Parameter Thermal Modeling With State-Space Machine Learning [0.0]
電力システムの熱モデルには、リアルタイム能力と高い推定精度の両方が必要である。本研究では,熱伝達に基づくラムド型パラメータモデルとして,熱ニューラルネットワーク(TNN)を導入し,両者を統一した。 TNNは状態空間表現を通じて物理的に解釈可能な状態を持ち、エンドツーエンドのトレーニング可能であり、その設計に材料、幾何学、専門知識を必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 13:15:48 GMT)
Theory-Guided Machine Learning for Process Simulation of Advanced Composites [0.0]
Theory-Guided Machine Learning (TGML)は、物理法則をMLアルゴリズムに統合することを目指している。本稿では, 複合材料の加工過程における熱管理に関する3つのケーススタディについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 00:49:40 GMT)
The Why, What and How of Artificial General Intelligence Chip Development [0.0]
インテリジェントなセンシング、自動化、エッジコンピューティングアプリケーションは、AIチップの市場ドライバとなっている。 AIチップソリューションの一般化、パフォーマンス、堅牢性、スケーラビリティは、人間のような知能能力と比較される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 14:39:25 GMT)
Text Classification Using Hybrid Machine Learning Algorithms on Big Data [0.0]
本研究では,2つの教師付き機械学習アルゴリズムとテキストマイニング技術を組み合わせてハイブリッドモデルを生成する。その結果、ハイブリッドモデルはそれぞれ61.45%と69.21%のNa"ive BayesとSVMモデルに対して96.76%の精度を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 19:02:48 GMT)
Superreaction: the collective enhancement of a reaction rate by molecular polaritons in the presence of energy fluctuations [0.0]
分子分極は、分子電子または振動励起と光学キャビティとの間の強い結合によって形成される光と物質のハイブリッド状態である。分子分極の集合的特性を利用してスーパー反応を実現できることを示す。基礎となるメカニズムは、光-物質相互作用がより強くなるにつれて、異なるドナー間の量子コヒーレンスの強化であることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 08:46:37 GMT)
Squeezed hole spin qubits in Ge quantum dots with ultrafast gates at low power [0.0]
平面Geヘテロ構造におけるホールスピン量子ビットは、スケーラブルな量子コンピュータのための最前線のプラットフォームの一つである。我々はこれらの相互作用を桁違いに拡張する最小限の設計修正を提案する。我々のアプローチは、量子ドットを一方向に強く絞る非対称ポテンシャルに基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 23:46:07 GMT)
Room-temperature optically detected magnetic resonance of single defects in hexagonal boron nitride [0.0]
2dヘキサゴナル窒化ホウ素(hBN)の炭素関連欠陥から光学的検出された磁気共鳴(ODMR)を報告した。この結果は,hBNにおける室温スピン光子量子インタフェースの実現に向けた有望な経路を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 16:50:59 GMT)
Robust Detection of Non-overlapping Ellipses from Points with Applications to Circular Target Extraction in Images and Cylinder Detection in Point Clouds [0.0]
この原稿は、エッジポイントから重複しない楕円を自動的に検出する新しい方法のコレクションを提供する。その結果, (i) モンテカルロ系楕円体を2次元(2D) 点に外接点に適合させる, (ii) 負極点から非重なり合う楕円体を検出する, (iii) 円柱を3次元点群から抽出する,といった新しい手法が導入された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 17:56:30 GMT)
Quantum Physics without the Physics [0.0]
論文を読んでいる間に、応用数学者のグループによって書かれた。対象とする観客は、応用数学者、計算機科学者、あるいは量子物理学の理解を深めたいと思っている他の誰からでも成っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 18:27:06 GMT)
Quantum Phase Transition of Many Interacting Spins Coupled to a Bosonic Bath: static and dynamical properties [0.0]
オオミック系では、ベレンツィンスキー-Thouless-Kosterlitz量子相転移が起こる。観測された量子相転移に対しては、固体中の金属絶縁体転移と類似した基準を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 10:07:11 GMT)
Probabilistic Theories and Reconstructions of Quantum Theory (Les Houches 2019 lecture notes) [0.0]
これらの講義ノートは、一般化確率論(GPT)の枠組みの基礎的な紹介を提供する。私は超強非局所性と高次干渉という、量子を超えた2つの知覚可能な現象を提示する。私は、トモグラフィー局所性、連続可逆性、および部分空間公理の原理から量子論の再構築を要約する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 12:30:03 GMT)
Privacidade digital como direito do cidadao: o caso dos grupos indigenas do Brasil [0.0]
この論文は、先住民族の情報のデジタル化は植民地のパラダイムに従っていると主張している。オ・アルティゴは、デジタル・イザッカ・ダス・インダニダデス・ダス・コミュニダデス・ダス・コミュニダデス・インダニゲナス・セグ・ウ・パラメタ・コロニアル(Digitalizaccao das informaccoes das comunidades ind'igenas segue um paradigma Colona)であると主張している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 16:00:39 GMT)
Prediction of Ultrasonic Guided Wave Propagation in Solid-fluid and their Interface under Uncertainty using Machine Learning [0.0]
我々は,構造物の材料および幾何学的特性の不確かさを考慮し,既存研究を推し進める。本研究では,不確実性の下での多物理問題の解法に固有の複雑性に対処する効率的なアルゴリズムを開発する。提案手法は不確実性が存在する場合にWpFSI問題を正確に予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 01:05:14 GMT)
Photon-photon polaritons in chi(2) microresonators [0.0]
ポンプ周囲の側バンド間の結合速度が減衰率を超える場合、$chi(2)$非線形性を持つ高Qマイクロ共振器を考える。擬似共振器のアプローチを用いることで、この状態が、サイドバンド力学を駆動する作用素のエルミート部分の優位性をもたらすことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 01:03:05 GMT)
Photon-instanton collider implemented by a superconducting circuit [0.0]
本研究では,トランスモン量子ビットと高インピーダンス伝送線路とのガルバニック結合が,単一マイクロ波光子とインスタントンの非弾性衝突の観測を可能にすることを示す。我々は、他の量子場理論の文脈で有用であるはずの光子-インスタントン断面積を計算するフォーマリズムを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 09:03:09 GMT)
Periodic discretized continuous observables are neither continuous nor discrete [0.0]
連続量子変数はそれらの異なる値を結合することで離散化することができ、結果として有限数の「$d$」の観測値が得られることを示す。我々は、互いに不偏性と呼ばれる量子物理学の健全な特徴を用いて、そのような粗い粒状観測物が連続的でも離散的でもない意味で存在することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 22:00:22 GMT)
Optimization schemes for unitary tensor-network circuit [0.0]
本稿では,異なるネットワーク構造を持つユニタリテンソルネットワーク回路の変分最適化について論じる。アンザッツは、よく開発されたマルチスケールエンタングルメント再正規化アルゴリズムの一般化に基づいて実行される。本稿では,異なるネットワーク構造に対するベンチマーク計算について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 22:03:44 GMT)
On the early-time behavior of quantum subharmonic generation [0.0]
数年前に Avetissian it et al. cite Avetissian 2014, Avetissian 2015 は、単体ポジトロニウムボース-アインシュタイン凝縮体からの励起光子の指数的な成長速度が、数密度そのものではなくポジトロニウム数密度の平方根に比例することを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 18:45:41 GMT)
Olympus: a benchmarking framework for noisy optimization and experiment planning [0.0]
オフザシェルフ最適化アルゴリズムに基づく実験計画戦略は、完全に自律的な研究プラットフォームに採用することができる。それらの性能が、ノイズの多い高次元の実験タスクにどのように変換されるかは、不明である。我々は,最適化アルゴリズムをベンチマークするための一貫した,使いやすいフレームワークを提供するソフトウェアパッケージであるOlympusを紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 14:37:20 GMT)
Neuromorphic quantum computing [0.0]
我々はニューロモルフィックコンピューティングが量子演算を実行できることを提案する。ニューラルネットワーク力学のパラメータの変化として量子ゲートを学習できる2量子ビットシステムについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 11:30:06 GMT)
LemgoRL: An open-source Benchmark Tool to Train Reinforcement Learning Agents for Traffic Signal Control in a real-world simulation scenario [0.0]
交差点交通信号制御装置(tsc)のサブ最適制御方針は混雑に寄与し、人間の健康や環境に悪影響を及ぼす。ドイツの中規模都市Lemgoの現実的なシミュレーション環境において,RTLエージェントをTSCとして訓練するためのベンチマークツールであるLemgoRLを提案する。 LemgoRLは、既知のOpenAIジムツールキットと同じインターフェースを提供し、既存の研究作業を簡単に展開できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 10:11:09 GMT)
Interferometric Approach to Open Quantum Systems and Non-Markovian Dynamics [0.0]
我々は、オープン量子系の力学と、オープン系干渉計の概念を導入する干渉とを結合する。マッハ・ツェンダー干渉計の1つの光子を考えることで、干渉計の経路ワイド偏光の力学がいかにマルコフ的であるかを理論的に示す。インターフェロメーターの外では、オープンシステムは異なる代替品でリッチな動的特徴を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 10:24:56 GMT)
Intensity nonlinearity of the error-signal frequency shift in the modulation spectroscopy of dark resonances and approaches to its reduction [0.0]
非対称多色光学場と相互作用するレベルが$Lambda$-systemであると考え、この効果が誤差信号周波数シフトの強度非線形性に起因することを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 12:16:41 GMT)
Indirect detection of gravitons through quantum entanglement [0.0]
等武装干渉計の端に吊るされた2つのマクロミラー間の絡み合いが重力波の雑音によって破壊される実験を提案する。インフレーションに起因した圧縮状態におけるグラビトンのノイズによるデコヒーレンス時間は, 長さ40kmのアームと40kgのミラーで約20秒と推定された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 14:14:47 GMT)
Improving Hamiltonian encodings with the Gray code [0.0]
基本状態の集合全体を用いた効率的な符号化について検討する。このエンコーディングは、重陽子の基底状態エネルギーを見つけるという一般に研究されている問題に適用される。標準的な"ワンホット"エンコーディングと比較され、発生するさまざまなトレードオフが分析される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 12:05:40 GMT)
Improved Handling of Motion Blur in Online Object Detection [0.0]
我々は、感情誘発ぼかしの詳細に焦点を当てた。鮮明な画像とぼやけた画像のパフォーマンスのギャップを、それぞれ異なる潜在的な原因をターゲットとする5つの治療法のクラスを探索する。他の4つの治療法は、マルチスケールなテクスチャ、アウト・オブ・ディストリビューション・テスト、ラベル生成、曖昧な型による条件付けに対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 14:34:38 GMT)
Hybrid light-matter networks of Majorana zero modes [0.0]
マヨラナゼロモードのようなトポロジカルな励起は、量子情報を符号化するための有望な経路である。マイクロ波共振器QEDセットアップにおいて,マヨナ物質を光で絡み合わせることで,そのようなネットワークを構築することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 21:00:51 GMT)
Human Activity Analysis and Recognition from Smartphones using Machine Learning Techniques [0.0]
人間の活動認識(HAR)は、過去数十年で貴重な研究トピックと考えられています。本稿では、機械学習モデルを用いてデータを分析し、人間の活動を認識する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 16:46:40 GMT)
How well can we guess the outcome of measurements of non-commuting observables? [0.0]
ハイゼンベルクの不確実性関係は、量子系における位置と運動量の測定結果がどれだけ正確に予測できるかに、究極の限界があると言う。この限界は、過去の測定値の未知の値を推定することを目的としている場合、任意に大きな因子によって破られる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 13:31:36 GMT)
High-Dimensional Bayesian Optimization with Multi-Task Learning for RocksDB [0.0]
RocksDBは、複数の異なる設定で使用される汎用組み込みキーバリューストアです。本論文では,RocksDB IO運用のスループットを自動チューニングすることで最大化することを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 11:38:52 GMT)
Gravitational decoherence of photons [0.0]
我々はAnastopoulosとHuの重力デコヒーレンスモデルを光子に一般化する。近未来の実験で利用できる長いベースラインを持つ干渉実験は、原則として$Theta$の強い制約につながる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 16:37:58 GMT)
Global convergence of Negative Correlation Extreme Learning Machine [0.0]
本稿では,NCELMのグローバル収束を保証するために十分な条件を数学的に提示する。各反復におけるアンサンブルの更新は縮約写像関数として定義され、バナッハの定理により、アンサンブルの大域収束が証明される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 09:18:57 GMT)
Generation of a single ion large oscillator [0.0]
閉じ込められた1つのイオンは、大きな振動振幅が16.9rm mu m$である。イオントラップ電極へのオフセット電圧の適用は、5nsの時間スケールでトラップ中心の変位を実現するのに役立った。この結果はジャイロスコープの実現に向けた重要なステップである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 12:56:39 GMT)
Generalized Linear Tree Space Nearest Neighbor [0.0]
本稿では, 近傍(1NN) 空間の順序時間分割(OOF)空間に投影することにより, 決定木を積み重ねる新しい手法を提案する。これら1つの近傍の予測は線形モデルによって結合される。 Generalized Linear Tree Space Nearest Neighbor(GLTSNN)は、いくつかの公開データセットのランダムフォレスト(RF)と比較して、平均平方誤差(MSE)に関して競争力があります。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 15:02:07 GMT)
Gap-tunable of Tunneling Time in Graphene Magnetic Barrier [0.0]
静電電位と質量項によるグラフェン磁気バリアにおけるディラックフェルミオンのトンネル時間について検討した。この後者はスペクトルのエネルギーギャップを生じさせ、そのためシステムのトンネル化に影響を及ぼす。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 18:16:39 GMT)
FaiR-IoT: Fairness-aware Human-in-the-Loop Reinforcement Learning for Harnessing Human Variability in Personalized IoT [0.0]
FaiR-IoTは、適応性と公平性を意識したヒューマンインザループIoTアプリケーションのための強化学習ベースのフレームワークです。提案手法は, (i) 人型運転支援システム, (ii) 人型運転支援システムの2つの応用について検証した。これらの2つのアプリケーションで得られた結果は、FaiR-IoTの一般性とパーソナライズされたエクスペリエンスを提供する能力を評価します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 02:30:25 GMT)
Energy use in quantum data centers: Scaling the impact of computer architecture, qubit performance, size, and thermal parameters [0.0]
量子コンピュータのサイズが大きくなるにつれて、量子データセンターが使用する全エネルギーがより懸念されるようになる。絶対零に近い温度で動作しなければならない量子コンピュータの冷却要件は、計算システムパラメータによって決定される。本稿では,コンピュータアーキテクチャと熱パラメータが全体のエネルギー要求に与える影響を報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 23:50:02 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） (Tue, 30 Mar 2021 12:46:44 GMT)
Dynamical Quantization of Contact Structures [0.0]
接触量子化は、R+-作用に対して同変的に周囲の厳密な接触多様体のリーブ力学を量子化することによって得られることを示す。接触量子化は、リーブ力学とそれらの量子化の区別された選択を並列区間が決定する特定の接触トラクタ接続をさらに決定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 19:37:30 GMT)
Differentiable Drawing and Sketching [0.0]
我々は、点、線、曲線をピクセルに描画する過程の微分可能な緩和を示す。このリラクゼーションにより、エンドツーエンドの差別化可能なプログラムとディープネットワークを学習および最適化できます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 09:25:55 GMT)
Density-matrix model for photon-driven transport in quantum cascade lasers [0.0]
我々は、量子カスケードレーザーにおける光子アシスト(PA)電子輸送を研究するための時間依存密度行列モデルを開発した。対角線を設計した量子カスケードレーザーでは、光子共鳴は電子力学に顕著な影響を与えている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 22:37:55 GMT)
Deep regression on manifolds: a 3D rotation case study [0.0]
ユークリッド空間の任意の入力をこの多様体に写す微分可能函数は、適切な訓練を可能にするために満足すべきであることを示す。 3次元回転空間上の様々な微分可能写像と、写像の局所線型性の重要性に関する予想を比較する。 3x3行列のプロクルストーソノーマリゼーションに基づく写像は、一般的に考慮されたものの中で最良であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 13:07:36 GMT)
Contracting and Involutive Negations of Probability Distributions [0.0]
pd非依存線形ネゲータの定義において,yager negatorが重要な役割を担っていることを示す。 pd依存性ネガタのクラスに不揮発性ネガタを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 08:58:08 GMT)
Continuous Weight Balancing [0.0]
高度に不均衡あるいは歪んだ特徴を有する問題に対して,試料重みを簡易に選択する手法を提案する。推定ソースと指定されたターゲット分布間の転送関数からサンプルウェイトを導出します。本手法は回帰処理と分類処理の両方において非重み付きモデルと離散重み付きモデルの両方に優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 18:03:12 GMT)
Collaborative construction of lexicographic and parallel datasets for African languages: first assessment [0.0]
NTeALan協会の研究チームは、アフリカ言語におけるレキソグラフィーデータの協調構築のためのオープンソースのプラットフォームを構築することを目的としている。本稿では,アフリカNLPツールに有用なレキシコグラフィー資源を2年間共同で構築した最初の報告を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 22:43:13 GMT)
Classifying the Unstructured IT Service Desk Tickets Using Ensemble of Classifiers [0.0]
ITサービスデスクのチケットを手動で分類することで、チケットを間違った解決グループにルーティングすることができる。従来の機械学習アルゴリズムは、itサービスデスクチケットの自動分類に使用できる。従来の分類器システムの性能は、様々な分類技法を用いてさらに向上することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 04:35:51 GMT)
Charged particle tracking via edge-classifying interaction networks [0.0]
本研究では, HL-LHCで期待される高ピーク条件下での荷電粒子追跡問題に対して, 物理学的動機付き相互作用ネットワーク(IN) GNNを適用した。我々は、GNNに基づくトラッキングの各段階での一連の測定を通して、INの優れたエッジ分類精度と追跡効率を実証する。提案したINアーキテクチャは,従来研究されていたGNNトラッキングアーキテクチャよりも大幅に小さく,制約のある計算環境においてGNNベースのトラッキングを実現する上で重要なサイズ削減である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 21:58:52 GMT)
Categorical Representation Learning: Morphism is All You Need [0.0]
分類表現学習のための構築と「$textitcategorifier$」の基礎について紹介する。データセット内のすべてのオブジェクト$mathcals$は$textitencoding map$ $e: mathcalobj(mathcals)tomathbbrn$によって$mathbbrn$のベクトルとして表現できる。概念実証として,我々の技術を搭載したテキスト翻訳者の例を示し,分類的学習モデルがそれを上回ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 17:34:05 GMT)
CNN-based Cardiac Motion Extraction to Generate Deformable Geometric Left Ventricle Myocardial Models from Cine MRI [0.0]
Cine心MR画像からLV心筋の患者特異的幾何モデルの開発のための枠組みを提案する。我々はvoxelmorph-based convolutional neural network (cnn) を用いて、心周期の次のフレームにエンドダイアゾールフレームの等表面メッシュとボリュームメッシュを伝搬する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 21:34:29 GMT)
Automatic airway segmentation from Computed Tomography using robust and efficient 3-D convolutional neural networks [0.0]
胸部CTにおける全自動およびエンドツーエンド最適化気道分割法を提案する。シンプルで低メモリの3D U-Netをバックボーンとして使用し、大規模な3Dイメージパッチを処理できます。本手法は誤検出の少ない高度に完全な気道木を抽出できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 13:21:02 GMT)
Automated Cleanup of the ImageNet Dataset by Model Consensus, Explainability and Confident Learning [0.0]
ImageNetは、ILSVRC12Netでトレーニングされた様々な畳み込みニューラルネットワーク(CNN)のバックボーンである。本稿では,モデルのコンセンサス,説明可能性,自信のある学習に基づく自動アプリケーションについて述べる。 ImageNet-CleanはSqueezeNetおよびEfficientNet-B0モデルのモデルパフォーマンスを2-2.4%向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 13:16:35 GMT)
A genuinely natural information measure [0.0]
対数基底の選択には自然ではない、という主張は任意である。ナットには情報理論に多くの利点があることを示し、科学、芸術、日常生活を通じて基礎となる方法論を採用することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 20:09:15 GMT)
A New Algorithm for Discrete-Time Parameter Estimation [0.0]
未知パラメータの時間的変動が存在する場合、推定誤差は持続的な励起条件下でコンパクト集合に一様収束することを示す。有限励起の条件下では、収束は未知のパラメータの時間変動に比例する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Mar 2021 19:56:02 GMT)