Fugu-MT: arxivの論文翻訳(概要)

Understanding the Effects of Data Parallelism and Sparsity on Neural Network Training [126.5]
ニューラルネットワークトレーニングにおける2つの要因として,データ並列性と疎性について検討する。有望なメリットにもかかわらず、ニューラルネットワークトレーニングに対する彼らの影響を理解することは、依然として明白である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 08:35:13 GMT)
Lips Don't Lie: A Generalisable and Robust Approach to Face Forgery Detection [118.4]
LipForensicsは、操作の一般化と様々な歪みに耐えられる検出アプローチである。視覚的音声認識(リリーディング)を行うために、初めて時間ネットワークを事前訓練する。その後、リアルタイムおよび偽造データの固定された口埋め込みに時間的ネットワークを微調整し、低レベルな操作固有のアーティファクトに過度に適合することなく、口の動きに基づいて偽のビデオを検出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 10:24:56 GMT)
Multi-stage Speaker Extraction with Utterance and Frame-Level Reference Signals [113.8]
本稿では,複数段階の話者抽出手法を提案する。初めて、ターゲット話者の基準としてフレームレベルの逐次音声埋め込みを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 08:38:58 GMT)
Streaming Social Event Detection and Evolution Discovery in Heterogeneous Information Networks [90.3]
イベントは現実世界やリアルタイムで行われており、社会集会、祝祭、影響力のある会議、スポーツ活動などのイベントのために計画や組織化が可能である。ソーシャルメディアプラットフォームは、トピックの異なる公開イベントに関する多くのリアルタイムテキスト情報を生成する。しかし、異質なテクスチャやメタデータがあいまいであることが多いため、社会イベントの採掘は困難である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 02:13:10 GMT)
Half-Real Half-Fake Distillation for Class-Incremental Semantic Segmentation [84.2]
畳み込みニューラルネットワークは漸進的な学習に不適である。新しいクラスは利用できるが、初期トレーニングデータは保持されない。訓練されたセグメンテーションネットワークを「反転」して、ランダムノイズから始まる入力画像の合成を試みる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 03:47:16 GMT)
Deep ensembles based on Stochastic Activation Selection for Polyp Segmentation [82.6]
本研究は,大腸内視鏡検査における画像分割,特に正確なポリープ検出とセグメンテーションを扱う。イメージセグメンテーションの基本アーキテクチャはエンコーダとデコーダで構成されている。我々はデコーダのバックボーンを変更することで得られるDeepLabアーキテクチャのバリエーションを比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 02:07:37 GMT)
Transformation Driven Visual Reasoning [80.3]
本稿では,重要な要因,すなわちトランスフォーメーションを導入することで,新たな視覚的推論パラダイムを定義する。この種のテキスト状態駆動型視覚推論アプローチは、マシンが異なる状態間のダイナミクスを推論する能力を持っているかどうかを反映する限界がある、と我々は主張する。実験結果から,現在最先端の視覚推論モデルは,Basic上では良好に動作するが,イベントやビューにおける人間レベルのインテリジェンスには程遠いことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 06:25:46 GMT)
AU-Expression Knowledge Constrained Representation Learning for Facial Expression Recognition [79.9]
本稿では,auアノテーションを使わずにau表現を学習し,表情認識を容易にするau表現知識制約表現学習(aue-crl)フレームワークを提案する。課題のある非制御データセットの実験を行い,提案されたフレームワークが現状の手法よりも優れていることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 07:00:09 GMT)
AAformer: Auto-Aligned Transformer for Person Re-Identification [77.3]
Transformerは、画像分類やオブジェクト検出などの多くのビジョンタスクにおいて、畳み込みアーキテクチャよりも優位性を示しています。部分表現を学習するために「部分トークン」の学習可能なベクトルを追加することにより、トランスフォーマーのための新しいアライメントフレームワークを開発した。このフレームワークに基づいて、同一のセマンティクスのパッチ埋め込みを同一部分トークンに適応的に割り当てるオンライン自動調整変換器(AAformer)を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 08:00:25 GMT)
Learning Long-term Visual Dynamics with Region Proposal Interaction Networks [75.1]
オブジェクト間およびオブジェクト環境間の相互作用を長距離にわたってキャプチャするオブジェクト表現を構築します。単純だが効果的なオブジェクト表現のおかげで、我々の手法は先行手法よりも大幅に優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 20:12:04 GMT)
Positive Semidefinite Matrix Factorization: A Connection with Phase Retrieval and Affine Rank Minimization [71.6]
位相探索(PR)とアフィンランク最小化(ARM)アルゴリズムに基づいてPSDMFアルゴリズムを設計可能であることを示す。このアイデアに触発され、反復的ハードしきい値(IHT)に基づくPSDMFアルゴリズムの新たなファミリーを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 21:26:06 GMT)
Sketch and Customize: A Counterfactual Story Generator [71.3]
条件と終了に関係のある因果関係を導いたスケッチ・アンド・カスタマイズ生成モデルを提案する。実験結果から,従来のシーケンス・ツー・シーケンスモデルと比較して,提案モデルの方がより優れたエンディングを生成することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 08:14:22 GMT)
The Spatially-Correlative Loss for Various Image Translation Tasks [69.6]
シーン構造の一貫性を保つために、シンプルで効率的かつ効果的な新しい空間相関損失を提案します。以前の方法は、ピクセルレベルのサイクル一貫性または特徴レベルのマッチング損失を使用してこれを試みます。 I2I翻訳の3つのモードすべてにおいて,ベースラインモデルに対して,単一モーダル,マルチモーダル,さらには単一イメージ翻訳において,明確な改善が見られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 02:13:30 GMT)
TFill: Image Completion via a Transformer-Based Architecture [69.6]
画像補完を無方向性シーケンス対シーケンス予測タスクとして扱うことを提案する。トークン表現には,小かつ重複しないRFを持つ制限型CNNを用いる。第2フェーズでは、可視領域と発生領域の外観整合性を向上させるために、新しい注意認識層(aal)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 01:42:01 GMT)
Robust wav2vec 2.0: Analyzing Domain Shift in Self-Supervised Pre-Training [67.7]
事前トレーニング中にターゲットドメインデータを使用することで,さまざまなセットアップで大幅なパフォーマンス向上が期待できる。複数のドメインで事前トレーニングを行うことで、トレーニング中に見られないドメインのパフォーマンスの一般化が向上します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 12:53:15 GMT)
MOST: A Multi-Oriented Scene Text Detector with Localization Refinement [67.4]
シーンテキスト検出のための新しいアルゴリズムを提案し、テキストローカリゼーションの品質を大幅に向上させる一連の戦略を提案する。具体的には,テキスト・フィーチャー・アライメント・モジュール (TFAM) を提案し,特徴の受容領域を動的に調整する。信頼できないものを排除するために、位置認識非最大抑制(PA-NMS)モジュールを考案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 14:34:41 GMT)
Compressing 1D Time-Channel Separable Convolutions using Sparse Random Ternary Matrices [65.4]
1次元時間チャネル分離可能な畳み込みの1x1-畳み込みを、定数でスパースな乱数三元行列で-1,0,+1$の重みで置き換える。 Google Speech Commands v1のコマンド認識のために、最新の精度を同じネットワークサイズで97.21%$から97.41%$に改善します。 librispeech上での音声認識では、トレーニングすべき重みの数は半分になり、浮動小数点ベースラインの単語誤り率の約1%を犠牲にします。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 04:48:06 GMT)
Malignancy Prediction and Lesion Identification from Clinical Dermatological Images [65.2]
臨床皮膚画像から機械学習に基づく悪性度予測と病変の同定を検討する。まず, サブタイプや悪性度に関わらず画像に存在するすべての病変を同定し, その悪性度を推定し, 凝集により, 画像レベルの悪性度も生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 20:52:05 GMT)
Language-based Video Editing via Multi-Modal Multi-Level Transformer [64.9]
本稿では,テキスト指示によりモデルを編集し,ソース映像を対象映像に編集する言語ベースの映像編集タスクを提案する。 LBVEを実現するマルチモードマルチレベルトランス(M$3$L-Transformer)を提案します。 M$3$L-Transformerはビデオ認識と言語意味の対応を異なるレベルで動的に学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 15:59:52 GMT)
Partition-Guided GANs [64.0]
私たちは、スペースを小さな領域に分割し、それぞれがよりシンプルな分布を持ち、各パーティションごとに異なるジェネレータを訓練するパーティションーを設計します。これはラベルを必要とせずに教師なしの方法で実行される。各種標準ベンチマーク実験の結果,提案手法が近年の手法を上回っていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 00:06:53 GMT)
S2R-DepthNet: Learning a Generalizable Depth-specific Structural Representation [63.6]
人間はリアルなイメージではなくスケッチからシーンの3次元幾何学を推測することができ、空間構造がシーンの深さを理解する上で基本的な役割を果たすことを示す。我々は,深度推定に不可欠な特徴を捉え,無関係なスタイル情報を無視する,深度特異的な構造表現の学習を初めて行う。当社のS2R-DepthNetは、合成データでのみ訓練されているにもかかわらず、目に見えない実際のデータに直接一般化できます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 03:55:41 GMT)
We are More than Our Joints: Predicting how 3D Bodies Move [63.3]
我々は、潜時周波数から動きを生成する新しい変分オートエンコーダを訓練する。実験の結果,本手法は最先端の3Dボディアニメーションとリアルな3Dボディアニメーションを生成することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 13:04:34 GMT)
Byzantine-Resilient Non-Convex Stochastic Gradient Descent [61.6]
敵対的レジリエントな分散最適化。機械は独立して勾配を計算し協力することができます私達のアルゴリズムは新しい集中の技術およびサンプル複雑性に基づいています。それは非常に実用的です:それはないときすべての前の方法の性能を改善します。セッティングマシンがあります。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 17:25:48 GMT)
Non-trivial quantum magnetotransport oscillations in pure and robust topological $\alpha$-Sn films [58.7]
InSb基板上に成長した純およびロバストな$alpha$Sn膜におけるトポロジカル・ディラック・フェルミオン電荷キャリアの実験的証拠を報告する。キャリア密度が低くモビリティが高い表面バンドは、観測されたシュブニコフ・デ・ハース振動の起源として特定されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 09:56:47 GMT)
Beyond Short Clips: End-to-End Video-Level Learning with Collaborative Memories [56.9]
本稿では,ビデオの複数のサンプルクリップにまたがる情報を,トレーニングイテレーション毎にエンコードするコラボレーティブメモリ機構を提案する。これにより、単一のクリップ以上の長距離依存関係の学習が可能になる。提案するフレームワークはエンドツーエンドでトレーニング可能で,計算オーバーヘッドが無視できないビデオ分類精度が大幅に向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 18:59:09 GMT)
PATE-AAE: Incorporating Adversarial Autoencoder into Private Aggregation of Teacher Ensembles for Spoken Command Classification [53.8]
教師アンサンブル(PATE)のプライベートアグリゲーションにおけるGAN(Generative Adversarial Network)の代替として,AAE(Adversarial Autoencoder)を提案する。 AAEアーキテクチャにより、潜伏ベクトルの識別訓練により、優れた合成音声ネイティブが得られる。 PATE-AAEは、代替プライバシー保護ソリューションと比較して、平均分類精度をそれぞれ+$2.11%$と+$6.60%$改善します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 23:10:57 GMT)
Adaptive Class Suppression Loss for Long-Tail Object Detection [49.7]
アダプティブクラス抑圧損失(ACSL:Adaptive Class Suppression Loss)を考案し,尾部カテゴリの検出性能を改善する。当社のACSLはResNet50-FPNで5.18%と5.2%の改善を実現し,新たな最先端技術を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 05:12:31 GMT)
Speech Resynthesis from Discrete Disentangled Self-Supervised Representations [49.5]
音声合成作業に自己教師付き離散表現を用いることを提案する。音声コンテンツ、韻律情報、話者識別のための低ビット表現を抽出する。得られた表現を使用することで、ベースラインメソッドよりも優れた音声品質を提供しながら、毎秒365ビットのレートが得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 09:48:31 GMT)
Visual Semantic Role Labeling for Video Understanding [46.0]
視覚的セマンティック・ロール・ラベリングを用いた映像中の関連イベントの理解と表現のための新しい枠組みを提案する。ビデオは関連するイベントの集合として表現され、各イベントはそのイベントに関連する様々な役割を果たす動詞と複数のエンティティから構成される。 VidSituベンチマークは、大規模ビデオ理解データソースで、29K$10$-secondの動画クリップに動詞とセマンティックロールが2秒ごとにリッチに注釈付けされている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 11:23:22 GMT)
Self-supervised Video Representation Learning by Context and Motion Decoupling [45.5]
自己教師付き映像表現学習における課題は、文脈バイアス以外に効果的な動き情報を捉える方法である。注意深い前文タスクを通じて,文脈バイアスから動きの監督を明示的に分離する手法を開発した。実験により,本手法は従来よりも学習ビデオの表現精度の向上を図っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 02:47:34 GMT)
How Powerful are Performance Predictors in Neural Architecture Search? [43.9]
我々は31の手法を解析し,性能予測器の大規模研究を行った。予測器の特定のファミリーが組み合わさることで、より優れた予測能力が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 17:57:16 GMT)
STMTrack: Template-free Visual Tracking with Space-time Memory Networks [42.1]
テンプレート更新機構を持つ既存のトラッカーは、競争性能を達成するために、時間を要する数値最適化と複雑な手設計戦略に依存している。本稿では,ターゲットに関する歴史的情報を十分に活用することのできる,時空メモリネットワーク上に構築した新しいトラッキングフレームワークを提案する。具体的には、ターゲットの履歴情報を記憶して、トラッカーを現在のフレーム内の最も情報性の高い領域に集中させる新しい記憶機構を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 09:02:30 GMT)
LiftPool: Bidirectional ConvNet Pooling [42.0]
We propose LiftPool for bidirectional pooling layer, including LiftDownPool and LiftUpPool。 LiftDownPoolは、機能マップをさまざまなダウンサイズサブバンドに分解し、それぞれに異なる周波数の情報が含まれています。 LiftUpPoolは、ディテールサブバンドを使用して洗練されたアップサンプル機能マップを生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 11:46:35 GMT)
Video Prediction Recalling Long-term Motion Context via Memory Alignment Learning [41.7]
入力された動作が属する長期的な動作コンテキストをキャプチャする必要がある。ボトルネックとは、動的に制限された入力シーケンスに自然に一致する長期動作コンテキストを予測する方法である。メモリアライメント学習による長期動作コンテキストメモリ(LMC-Memory)の導入。提案手法は他の高度なrnnベースの手法、特に長期的条件よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 08:05:58 GMT)
UAV-Assisted Communication in Remote Disaster Areas using Imitation Learning [41.1]
自然災害や人的災害による携帯電話塔の被害は、携帯電話利用者の通信サービスに支障をきたす可能性がある。問題に対する解決策の1つは、無人航空機を使用して、望ましい通信ネットワークを増強することである。本稿では,UAV-Assisted Learning (UnVAIL) 通信システムの設計について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 00:26:44 GMT)
Attention Forcing for Machine Translation [40.9]
本稿では,ニューラルマシン翻訳(NMT)の注意を喚起する。生成された出力履歴と参照アテンションでモデルをガイドし、スケジュールや分類器なしでトレーニング推論を減らすことができる。実験では、注意を強制することで、全体的な翻訳品質と翻訳の多様性が向上します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 22:33:42 GMT)
Mask Guided Matting via Progressive Refinement Network [40.7]
mask guided (mg) mattingは一般的な粗いマスクを指導する堅牢なマットリングフレームワークである。 PRNはトリマップや低品質のアルファマットのような見えない種類の誘導マスクに一般化可能であることを示す。我々はデータセット問題に対処するために驚くほど簡単な改善を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 00:57:47 GMT)
Robust Neural Routing Through Space Partitions for Camera Relocalization in Dynamic Indoor Environments [40.0]
カメラを既知の屋内環境にローカライズすることは、シーンマッピング、ロボットナビゲーション、arなどの重要なビルディングブロックである。最近の進歩は、2d/3dカメラ空間と3dワールド空間の座標間の2d/3d-3d対応を最適化することでカメラのポーズを推定する。本稿では,2つの世界,深層学習と決定木アプローチを橋渡しする,外来対応ニューラルツリーを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 22:28:33 GMT)
HVPR: Hybrid Voxel-Point Representation for Single-stage 3D Object Detection [39.6]
3Dオブジェクト検出手法は、シーン内の3Dオブジェクトを表現するために、ボクセルベースまたはポイントベースの特徴を利用する。本稿では,voxelベースとポイントベースの両方の特徴を有する,新しい単段3次元検出手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 06:34:49 GMT)
TubeR: Tube-Transformer for Action Detection [38.7]
エンド・ツー・エンド動作検出のための最初のトランスベースネットワークである tuber を提案する。 tubeRは手作業で設計されたチューブ構造に依存しず、予測されたアクションボックスを自動的にリンクし、アクションに関連する一連のチューブクエリを学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 10:21:22 GMT)
One-Shot Free-View Neural Talking-Head Synthesis for Video Conferencing [38.7]
ニューラルトークヘッドビデオ合成モデルを提案し,そのビデオ会議への応用を実証する。本モデルでは,対象者の外見を含む音源画像と,出力中の動きを指示する駆動映像を用いて,対話ヘッド映像の合成を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 23:37:06 GMT)
Uncertainty in Gradient Boosting via Ensembles [37.8]
勾配促進モデルのアンサンブルは、予測された総不確実性を改善する能力に制限があるにもかかわらず、異常な入力を検出することに成功した。本稿では,1つの勾配押し上げモデルのみでアンサンブルの利点を得るための仮想アンサンブルの概念を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 09:00:20 GMT)
On Equivariant and Invariant Learning of Object Landmark Representations [36.2]
実例識別学習と空間識別学習を組み合わせた,シンプルで効果的な手法を開発した。深層ネットワークが幾何学的および測光的変換に不変であるように訓練されると、その中間層から表現が出現し、物体のランドマークを高い精度で予測できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 20:23:49 GMT)
Optical Flow Dataset Synthesis from Unpaired Images [36.2]
本稿では,光の流れを教師付きで訓練するために使用できる擬似実画像の訓練セットを構築する新しい手法を提案する。我々のデータセットは実データから2つの未ペアフレームを使用し、ランダムなワープをシミュレートしてフレームのペアを生成する。そこで我々は,真理を正確に把握しながら,実データを直接訓練する利点を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 22:19:47 GMT)
Hybrid Policy Learning for Energy-Latency Tradeoff in MEC-Assisted VR Video Service [35.3]
モバイルエッジコンピューティングネットワーク上で、ワイヤレスマルチタイルVRビデオサービスの提供を検討する。私たちはまず、時間によって変化するビューの人気をモデルフリーのマルコフチェーンとみなした。次に、動的キャッシュ置換と決定論的オフロードを調整するためにハイブリッドポリシーが実装される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 13:17:11 GMT)
Fully Understanding Generic Objects: Modeling, Segmentation, and Reconstruction [34.0]
2D画像からジェネリックオブジェクトの3D構造を推定することは、コンピュータビジョンの長年の目標です。半教師付き学習による代替アプローチを取る。つまり、ジェネリックオブジェクトの2Dイメージでは、カテゴリ、形状、およびアルベドの潜在的な表現に分解します。完全な形状とアルベドモデリングにより、モデリングとモデルフィッティングの両方で実際の2Dイメージを活用できることを示しています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 02:39:29 GMT)
Unsupervised Acoustic Unit Discovery by Leveraging a Language-Independent Subword Discriminative Feature Representation [31.9]
本論文では,非ラベル音声データから電話型音響ユニット(AUD)を自動的に発見する。第1段階は単語識別的特徴表現を学習し,第2段階は学習表現にクラスタリングを適用し,検出された音響単位として電話型クラスタを得る,という2段階のアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 11:43:07 GMT)
DiffAqua: A Differentiable Computational Design Pipeline for Soft Underwater Swimmers with Shape Interpolation [31.9]
ソフトスイマーの幾何とコントローラを協調設計するための,異なるパイプラインを提案する。私たちのパイプラインは、新しいスイマーデザインを発見するためのグラデーションベースのアルゴリズムを解き放ちます。本研究では, 高速, 安定, エネルギー効率などの各種設計問題に対する提案手法の有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 01:18:15 GMT)
Learning to Filter: Siamese Relation Network for Robust Tracking [31.0]
2つの効率的なモジュール、すなわち、Siamese関係ネットワークを提案する。 Relation Detector (RD) と Refinement Module (RM) RDはメタラーニング方式で実行し、背景からイントラクタをフィルタリングする学習能力を得る。 RMは提案されたRDをSiameseフレームワークに効果的に統合し、正確な追跡結果を生成することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 00:53:33 GMT)
Semi-supervised Viewpoint Estimation with Geometry-aware Conditional Generation [30.8]
本稿では,ラベルなし画像ペアから視点情報を推測できる半教師あり視点推定法を提案する。本手法は、第1画像からの出現と第2画像からの視点を組み合わせて第2画像の合成を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 15:55:27 GMT)
Network Quantization with Element-wise Gradient Scaling [30.1]
ネットワーク量子化は、ウェイトおよび/またはアクティベーションのビット幅を減らすことを目的とする。ほとんどの方法はストレートスルー推定器(ste)を使用して量子化されたネットワークを訓練する。本稿では、STEよりも優れた量子化ネットワークをトレーニングするための要素単位勾配スケーリング(EWGS)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 06:34:53 GMT)
Background-Aware Pooling and Noise-Aware Loss for Weakly-Supervised Semantic Segmentation [27.5]
バウンディングボックスアノテーションを用いた弱い教師付きセマンティックセグメンテーションの問題に対処する。背景領域は画像内の一部で知覚的に一貫性があり、オブジェクト境界ボックス内の前景と背景領域を識別するために利用することができる。ノイズ認識損失(nal)により,誤りラベルに対するネットワークの感受性が低下する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 06:38:41 GMT)
Decomposing 3D Scenes into Objects via Unsupervised Volume Segmentation [26.9]
ニューラルラジアンスフィールド(NeRF)の集合として表現された3Dモデルにシーンの単一のイメージを変換する手法であるObSuRFを紹介します。 RGB-D入力でのNeRFのトレーニングを可能にする新しい損失を導き出し、より計算的に学習を効率化します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 16:59:29 GMT)
Variational Deep Image Denoising [26.8]
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、大規模なデータセットの助けを借りて画像のノイズ除去に優れたパフォーマンスを示しています。目的関数の変動近似に基づく新しいベイズ的枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 10:10:11 GMT)
Multi-Class Data Description for Out-of-distribution Detection [25.9]
Deep-MCDDは、分布外(OOD)サンプルを検出するだけでなく、分布内(ID)サンプルを分類するのに効果的です。ガウス微分分析の概念をディープニューラルネットワークに統合することにより,クラス条件分布を学習する深層学習目標を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 08:41:51 GMT)
LeViT: a Vision Transformer in ConvNet's Clothing for Faster Inference [25.6]
高速システムにおける精度と効率のトレードオフを最適化する画像分類アーキテクチャのファミリーを設計します。視覚変換器に位置情報を統合する新しい手法である注意バイアスを導入する。全体として、LeViTは、スピード/精度のトレードオフに関して、既存のコンベットとビジョントランスを大幅に上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 16:29:57 GMT)
Learning Online from Corrective Feedback: A Meta-Algorithm for Robotics [24.9]
模倣学習(il)における鍵となる課題は、最適な状態行動のデモンストレーションは教師が提供するのが難しいことである。状態行動のデモンストレーションの代替として、教師は好みや報酬などの修正的なフィードバックを提供することができる。このアプローチは、さまざまなノイズフィードバックから素早く学習できることを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 12:42:12 GMT)
Skillful Precipitation Nowcasting using Deep Generative Models of Radar [24.2]
本稿では,レーダーからの降水確率予測のためのディープジェネラティブモデルを提案する。我々のモデルは1536km×1280kmまでの領域で現実的かつ時間的に一貫した予測を行い、リードタイムは5～90分先である。 Met Officeの50名以上のエキスパート予測者による体系的評価では,2つの競合手法に対して88%のケースにおいて,その精度と有用性で第1位であった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 09:29:03 GMT)
Analyzing and Quantifying Generalization in Convolutional Neural Networks [24.0]
一般化は畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の鍵となる能力である本稿では,CNNにおける個々のユニットの一般化状況を明らかにする。また,複数クラスデータを用いた画像分類タスクを用いてネットワークの一般化能力を定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 02:10:32 GMT)
Supervised Contrastive Learning for Pre-trained Language Model Fine-tuning [23.0]
最先端の自然言語理解分類モデルは2段階に従う。微調整段階に対する教師付きコントラスト学習(SCL)の目的を提案する。提案した微調整目的は、微調整訓練データにおいて、異なるレベルのノイズに対してより堅牢なモデルに導かれる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 20:27:44 GMT)
Learnable Dynamic Temporal Pooling for Time Series Classification [22.9]
本稿では,セグメントレベルの特徴を集約することにより,隠れ表現の時間的サイズを低減する動的時間的プーリング(DTP)手法を提案する。時系列全体の分割を複数のセグメントに分割するために,動的時間ゆがみ(dtw)を用いて各時間点を時間順に整列し,セグメントの原型的特徴を示す。完全連結層と組み合わせたDTP層は、入力時系列内の時間的位置を考慮したさらなる識別的特徴を抽出するのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 08:58:44 GMT)
Detecting Anomalies Through Contrast in Heterogeneous Data [21.6]
先行モデルの欠点に対処するために,コントラスト学習に基づく異種異常検出器を提案する。我々のモデルは非対称オートエンコーダを使い、大きなarity カテゴリ変数を効果的に処理できる。木材取引における異常検出におけるモデルの有効性を示す質的研究を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 17:21:12 GMT)
Modeling Censored Mobility Demand through Quantile Regression Neural Networks [21.5]
CQRNNは検閲無意識モデルとパラメトリック検閲モデルの両方よりも,意図した分布を推定できることを示す。結果は、CQRNNは検閲なしモデルとパラメトリック検閲モデルの両方よりも意図された分布を推定できることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 19:24:15 GMT)
Towards High Fidelity Face Relighting with Realistic Shadows [21.1]
提案手法では,光源画像と対象画像との比(商)を所望の照明で予測する。トレーニング中、我々のモデルは推定影マスクを用いてシャドウを正確に修正することを学ぶ。提案手法は,被験者の表情を忠実に維持し,硬い影を正確に処理できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 00:28:40 GMT)
Defending Against Image Corruptions Through Adversarial Augmentations [20.3]
現代のニューラルネットワークは画像分類に優れているが、一般的な画像破損に対して脆弱である。 AugMixやDeepAugmentなど、この問題に焦点を当てた最近の方法は、イメージ破損の分布に対して期待して動作する防御を導入している。画像と画像のパラメータを最適化し、対比的に破損した画像を生成する技術であるAdrialAugmentを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 15:16:39 GMT)
A Detector-oblivious Multi-arm Network for Keypoint Matching [20.1]
地域重なりと深度を学習するマルチアームネットワーク(MAN)を提案する。屋外および屋内のデータセットを総合的に実験した結果,提案手法が最先端手法よりも優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 08:55:04 GMT)
Multitask Recalibrated Aggregation Network for Medical Code Prediction [19.3]
長期かつノイズの多い臨床文書の符号化の課題を解決するために,マルチタスク再校正アグリゲーションネットワークを提案する。特に、マルチタスク学習は、異なるコーディングスキーム間で情報を共有し、異なる医療コード間の依存関係をキャプチャする。実世界のMIMIC-IIIデータセットによる実験では、予測性能が大幅に向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 09:22:10 GMT)
Multiple Heads are Better than One: Few-shot Font Generation with Multiple Localized Experts [18.0]
マルチローカライズドエキスパートFew-shot Font Generation Network (MX-Font) という新しいFFG手法を提案する。 mx-fontは、コンポーネントラベルではなく、複数の専門家によって自動的に異なるローカル概念を表現する複数のスタイル特徴を抽出する。私たちの実験では、MX-Fontは、中国世代およびクロスリンガル、例えば中国語から韓国語、世代における以前の最先端のFFG法を上回っています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 05:20:51 GMT)
PWCLO-Net: Deep LiDAR Odometry in 3D Point Clouds Using Hierarchical Embedding Mask Optimization [17.9]
本稿では,PWCLO-Netと呼ばれる深部LiDAR計測のための3Dポイントクラウド学習モデルを提案する。このモデルでは,LiDARオドメトリータスクのためのピラミッド,ウォーピング,コストボリューム構造を構築し,粗大なアプローチで推定されたポーズを階層的に洗練する。提案手法は,KITTI odometry データセットのほとんどのシーケンスにおいて,最近の学習手法より優れ,マッピング最適化による幾何学的アプローチ LOAM よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 05:20:05 GMT)
How Are Learned Perception-Based Controllers Impacted by the Limits of Robust Control? [17.8]
制御性/可観測性グラムの最小固有値のようなシステム特性の観点から、最適制御問題の難しさを再考する。データ駆動コントローラのパフォーマンスとサンプルの複雑さを予測するタスクの定量化可能な制御と知覚的難易度メトリクスはどの程度ですか? その結果,頑健な制御の基本的限界は,学習した知覚に基づく制御器のサンプル効率と性能に影響を及ぼすことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 00:31:31 GMT)
Fair Attribute Classification through Latent Space De-biasing [17.6]
相関関係から生じるバイアスを緩和しながら、正確な目標分類器を訓練する手法を提案する。我々は、GANを使って現実的な画像を生成し、これらの画像を下層の潜伏空間に摂動させ、保護された属性ごとにバランスのとれたトレーニングデータを生成する。我々は、CelebAデータセットの複数のターゲットラベルと保護属性を網羅的に評価し、その空間における既存の文献と比較し、詳細な分析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 17:57:47 GMT)
Security Properties as Nested Causal Statements [17.1]
因果関係のhalpern-pearlフレームワークを拡張して,ネスト因果ステートメントをキャプチャする。我々は、意図しない因果文を念頭に置いたhpフレームワークの設計決定について再検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 03:29:00 GMT)
Structured Context Enhancement Network for Mouse Pose Estimation [17.0]
我々は、新しいHourglass Networkベースモデル、すなわち、グラフィカルモデルに基づく構造化コンテキスト拡張ネットワーク(GM-SCENet)を提案する。 SCMは、新しいグラフィカルモデルにより、提案した各マウス部分の構造的コンテキスト情報を適応的に学習し、強化することができる。 CMLSモジュールは、マルチレベル情報を生成することにより、提案するSCMとHourglassネットワークを共同でトレーニングするように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 15:10:01 GMT)
Dual-stream Multiple Instance Learning Network for Whole Slide Image Classification with Self-supervised Contrastive Learning [16.8]
スライド画像全体分類(WSI)の課題に対処する。 WSI分類は、スライドレベルラベルのみが利用可能である場合、多重インスタンス学習(MIL)問題としてキャストすることができる。局所アノテーションを必要としないWSI分類と腫瘍検出のためのMILベースの手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 16:48:03 GMT)
Permutation-Invariant Subgraph Discovery [16.4]
PPI(Permutation and Structured Perturbation Inference)について紹介します。 PSPIは、システム生物学で発生する多くのグラフマッチングタスクを抽象化する新しい問題定式化です。本稿では,PSPI問題の緩和版を解決するためのADMMアルゴリズム(STEPD)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 14:28:21 GMT)
Augmented Skeleton Based Contrastive Action Learning with Momentum LSTM for Unsupervised Action Recognition [16.2]
近年では3Dスケルトンデータによる行動認識が重要視されている。本稿では,AS-CALという対照的な行動学習パラダイムを初めて提案する。提案手法は,従来の手作り手法を10～50%の精度で改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 08:14:45 GMT)
Learning Transferable Kinematic Dictionary for 3D Human Pose and Shape Reconstruction [15.6]
ヒト関節の3次元回転の解空間を明示的に正規化するキネマティック辞書を提案する。ニューラルネットワークのトレーニング中にシェイプアノテーションを使わずに,エンドツーエンドの3D再構築を実現する。提案手法は、Human3.6M, MPI-INF-3DHP, LSPなどの大規模データセットの競合結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 09:24:29 GMT)
Hybrid and Generalized Bayesian Cram\'{e}r-Rao Inequalities via Information Geometry [15.3]
この章では、このフレームワークをより一般的なCram'er-Rao不等式にまで拡張する最近の結果を要約する。 eguchi の理論を czsisz'ar $f$-divergence の一般化形式に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 14:21:49 GMT)
Cursed yet Satisfied Agents [15.1]
勝者の高い入札は、勝者が売り物の価値を過大評価し、結果として負の効用が生じることを意味する。呪われても真の信号を入札するようにエージェントにインセンティブを与えるメカニズムを提案します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 01:15:53 GMT)
Exponential Reduction in Sample Complexity with Learning of Ising Model Dynamics [14.7]
動的プロセスによって生成された相関サンプルからバイナリグラフィカルモデルを再構成する問題について検討する。相互作用スクリーニングの目的と条件付き可能性損失に基づく2つの推定器のサンプル複雑性を解析した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 11:44:13 GMT)
Learning Description Logic Ontologies. Five Approaches. Where Do They Stand? [14.7]
我々は、記述論理(DL)の作成のために提案された機械学習とデータマイニングのアプローチを強調した。これらは関連ルールマイニング、形式的概念分析、帰納的論理プログラミング、計算学習理論、ニューラルネットワークに基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 18:36:45 GMT)
Robotic needle steering in deformable tissues with extreme learning machines [14.2]
本研究は,ロボット針ステアリングのための高速コマンドを提供するために,エクストリームラーニングマシン(Extreme Learning Machines)を提案する。その結果、モデルでは逆シミュレーションよりも66%早くコマンドを推測でき、これまで見られなかった軌道上でも許容できる精度に達することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 07:04:29 GMT)
Plot2API: Recommending Graphic API from Plot via Semantic Parsing Guided Neural Network [13.9]
PlotベースのGraphic APIレコメンデーション(Plot2API)は、研究されていないが意味のある問題です。 Semantic Parsing Guided Neural Network (SPGNN) という新しい深層マルチタスク学習手法を提案する。 SPGNNでは、最近開発されたConvolutional Neural Network(CNN)であるEfficientNetがAPI推奨のバックボーンネットワークとして採用されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 13:08:56 GMT)
Glioma Prognosis: Segmentation of the Tumor and Survival Prediction using Shape, Geometric and Clinical Information [13.8]
我々は,ハイパーコラムを用いた畳み込みニューラルネットワーク(cnn)を用いて,健常脳組織から腫瘍を分離する。私たちのモデルは、腫瘍全体、腫瘍コアおよび増強腫瘍の平均ダイス精度87.315%、77.04%および70.22%を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 10:49:05 GMT)
Physics Informed Convex Artificial Neural Networks (PICANNs) for Optimal Transport based Density Estimation [13.8]
連続的な最適質量輸送問題を解決するための深層学習手法を提案する。統計学と機械学習におけるユビキタス密度推定と生成モデリングタスクに注目した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 18:44:11 GMT)
Linear Systems can be Hard to Learn [12.8]
線形システムクラスを統計的に習得するのは、システム次元のサンプル複雑性を持つ。統計的に線形システムクラスを学習するのは、少なくともシステム次元に比例する最悪のサンプル複雑性を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 15:58:30 GMT)
Federated Double Deep Q-learning for Joint Delay and Energy Minimization in IoT networks [12.6]
本稿では,多目的最適化問題の解法として,連合型深層強化学習フレームワークを提案する。各エピソードの最後に,IoTデバイス(エージェント)の学習速度を高めるために,フェデレーション学習(FDL)を取り入れた。提案するDDQNフレームワークの有効性を,学習速度の観点から検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 18:41:59 GMT)
A Deep Attentive Convolutional Neural Network for Automatic Cortical Plate Segmentation in Fetal MRI [12.6]
我々は胎児脳MRIスキャンのための新しい強力なディープラーニングセグメンテーション法を開発した。本手法は,完全な畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャにおいて,カーネルの畳み込みが混在する新しい深層抑止モジュールを利用する。本手法は, 正常および変化した胎児大脳皮質の成熟と折り畳みについて, 大規模研究を促進・促進することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 13:28:34 GMT)
UAV-Human: A Large Benchmark for Human Behavior Understanding with Unmanned Aerial Vehicles [12.2]
UAVを用いた人間の行動理解のための新しいベンチマークUAVHumanを提案する。本データセットは,67,428件のマルチモーダルビデオシーケンスと119件のアクション認識対象を含む。フラットRGB映像による学習変換により,魚眼映像の歪みを緩和する魚眼行動認識手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 08:54:04 GMT)
Brain Tumor Segmentation and Survival Prediction using 3D Attention UNet [12.0]
MRI(Magic Resonance Images)から脳腫瘍を分節するための注目畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を開発する。各種機械学習手法を用いて生存率を予測する。生存予測のために, 腫瘍の形状, 形状, 形状に基づく新しい放射線学的特徴を抽出し, 臨床情報と組み合わせて各患者の生存期間を推定した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 11:04:40 GMT)
Efficacy of Bayesian Neural Networks in Active Learning [11.6]
ベイズニューラルネットワークは、アンサンブルに基づく不確実性を捕捉する技術よりも効率的であることを示す。また,近年,モンテカルロのドロップアウトよりも効果的であることが判明したアンサンブル技法の重要な欠点も明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 06:02:11 GMT)
Type Prediction Systems [11.2]
本稿では,次の2つのタスク,すなわちTypeSuggestモジュールとAnswer Type予測モジュールの型情報予測を目的とした2つのシステムについて述べる。我々のシステムは任意の大きさの任意の型システムに一般化し、任意の粒度で型情報を抽出する非常に魅力的なソリューションとなる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 19:16:42 GMT)
Metapath- and Entity-aware Graph Neural Network for Recommendation [10.6]
グラフニューラルネットワーク(GNN)では、メッセージが反復的に隣人のノードの情報を集約する。このようなシーケンシャルなノード接続、例えばメタパスは、下流のタスクに対する重要な洞察を捉えます。我々は,共同サブグラフ(CSG)とメタパスを用いてメタパス認識サブグラフを作成する。 PEAGNNは多層GNNを訓練し、そのようなサブグラフ上でメタパス認識情報アグリゲーションを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 02:14:56 GMT)
VisQA: X-raying Vision and Language Reasoning in Transformers [10.4]
最近の研究では、最先端のモデルがトレーニングデータのバイアスやショートカットを利用した回答を生み出す傾向があることが示されている。 VisQAは、この推論とバイアス搾取の問題を探求するビジュアル分析ツールです。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 08:08:25 GMT)
The Coronavirus is a Bioweapon: Analysing Coronavirus Fact-Checked Stories [10.4]
私たちは、2020年1月から6月までの事実チェックグループPolitiFact、Poynter、Snopesによって報告されたストーリーを探索します。時系列とストーリー妥当性の傾向を分析する前に、6つのストーリークラスタに特徴付ける。多様なストーリーソースの分類に使用できるBERT分類器を用いた独自の自動メソッドを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 19:27:53 GMT)
N-BEATS neural network for mid-term electricity load forecasting [8.4]
提案手法は,中期電力負荷予測問題の解決に有効であることを示す。実装と訓練は簡単で、信号前処理は不要であり、予測バイアス低減機構を備えている。実験的な研究によると、提案されたニューラルネットワークは、正確性と予測バイアスの両方の観点から、すべての競合より明らかに優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 18:02:22 GMT)
Data Augmentation with Manifold Barycenters [8.2]
データバリーセンタの多様体における利用可能な知識を表現する新しい方法を提案する。このアプローチをランドマーク検出の問題に適用し、データセット内の利用可能なランドマークデータを強化します。提案手法は,従来の拡張手法で得られた結果よりも,元のデータ結果に留まらず,品質指標のオーバーフィッティングを低減し,改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 08:07:21 GMT)
Machine Learning based COVID-19 Detection from Smartphone Recordings: Cough, Breath and Speech [7.9]
本研究は, スマートフォンから発声, 呼吸, 発声を自動検出する実験である。 coswara と compare の2つのデータセットで実験を行い,その内容は,うなずき,呼吸,発話の記録を含む。発声音声では、covid-19の最も強力な署名は、息とスピーチに続くものだと結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 23:21:24 GMT)
Overcoming the rate-distance limit of device-independent quantum key distribution [7.9]
デバイス非依存の量子鍵分布(DIQKD)は、ベルの不等式に違反してセキュアな鍵を抽出する。我々は、絡み合い率を改善するために、絡み合ったコヒーレント状態に基づくHeralded DIQKDスキームを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 15:56:46 GMT)
Decentralized and Model-Free Federated Learning: Consensus-Based Distillation in Function Space [7.6]
本稿では,マルチホップネットワークを介して接続されたIoEデバイスのための分散FL方式を提案する。 CMFDはパラメータアグリゲーション法よりも安定性が高いことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 09:32:12 GMT)
Free-Running Long-Distance Reference-Frame-Independent Quantum Key Distribution [7.5]
本稿では,RFI(Reference-frame-independent (RFI) QKDスキームを提案する。キーレートの平均は734bpsで、総損失は31.5dBであり、長距離RFI QKD実装の最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 17:21:09 GMT)
Tusom2021: A Phonetically Transcribed Speech Dataset from an Endangered Language for Universal Phone Recognition Experiments [7.3]
本稿では,絶滅危惧国タングク語東トゥーソム語で2255発の発声を公に書き起こしたコーパスを提示する。データセットは音素ではなく電話の点で転写されるため、多くの大きなデータセットよりも普遍的な電話認識システムに適しています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 00:26:10 GMT)
Explainable Artificial Intelligence (XAI) on TimeSeries Data: A Survey [7.2]
時系列に適用される既存の説明可能なAI(XAI)手法の概要を紹介します。また、これらの説明方法の影響を反映し、AIシステムに信頼と信頼を提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 09:14:00 GMT)
Blind Exploration and Exploitation of Stochastic Experts [7.1]
我々は,後方サンプリング,高信頼境界,経験的Kulback-Leibler分散,およびマルチアームバンディット問題に対するminmax法を用いて,最も信頼性の高い専門家を特定するためのブラインド探索・エクスプロイト(BEE)アルゴリズムを提案する。本稿では,他の専門家の意見のみを瞬時に活用できる,経験的に実現可能な専門家能力尺度を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 15:02:02 GMT)
Generative Max-Mahalanobis Classifiers for Image Classification, Generation and More [6.9]
Max-Mahalanobis (MMC) は、画像分類と生成のために、識別、生成、共同で訓練することができる。ジェネラティブMCC(Generative MMC)は、画像分類と生成のために、識別的、生成的、または共同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） (Fri, 2 Apr 2021 22:30:49 GMT)
Information-theoretic bounds on quantum advantage in machine learning [6.5]
物理実験結果の予測における古典的および量子機械学習(ML)モデルの性能について検討する。任意の入力分布 $mathcalD(x)$ に対して、古典的な ML モデルは、最適量子 ML モデルに匹敵する回数 $mathcalE$ にアクセスすることで、平均で正確な予測を提供することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 00:26:59 GMT)
Fast Parallel Algorithms for Euclidean Minimum Spanning Tree and Hierarchical Spatial Clustering [6.5]
HDBSCAN$*$のための私達のアルゴリズムの仕事そしてスペースを減らすために十分分離の新しい概念を導入します。我々のアルゴリズムは理論的に効率的であることを示す: 彼らは逐次対応の作業(操作数)と多対数深さ(並列時間)を持っている。 48コアマシンを用いた大規模実世界および合成データセットの実験により、我々の最速のアルゴリズムは11.13-55.89x、既存の並列アルゴリズムを少なくとも桁違いに上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 16:05:00 GMT)
Efficient Alternating Least Squares Algorithms for Low Multilinear Rank Approximation of Tensors [6.3]
テンソルの低次階数近似を効率的に計算するための最小二乗(ALS)に基づく新しいクラスHOSVDアルゴリズムを提案する。 ALSに基づくアプローチは、中間行列の特異ベクトルの冗長な計算を排除し、したがってデータの爆発をなくすことができる。合成および実世界の双方の大規模テンソルを用いた数値実験により、ALSベースの手法が原材料全体のコストを大幅に削減し、並列計算に非常にスケーラブルであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 02:45:12 GMT)
Using Simulation to Aid the Design and Optimization of Intelligent User Interfaces for Quality Assurance Processes in Machine Learning [5.3]
本稿では,QA4MLプロセスのためのインテリジェントユーザインタフェースの設計と最適化を支援するシミュレーションを提案する。我々は、適切なコマンドとアルゴリズムの選択における人間の知能の複合効果と、品質保証のためのデータオブジェクトを並べ替えるための汎用アルゴリズムの集合を提供する機械知能のシミュレーションに重点を置いている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 16:10:24 GMT)
SDAN: Squared Deformable Alignment Network for Learning Misaligned Optical Zoom [5.2]
ディープニューラルネットワーク(DNN)に基づく超解像アルゴリズムは、生成した画像の品質を大幅に改善した。これらのアルゴリズムはしばしば、現実世界の超解像問題を扱う際に重要な成果物をもたらす。この問題に対処するために、Squared Deformable Alignment Network (SDAN) を紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 01:58:00 GMT)
PolyDNN: Polynomial Representation of NN for Communication-less SMPC Inference [5.2]
ネットワークを1つにまとめる手法と,効率的な情報セキュアなmpcアルゴリズムによる計算方法を提案する。計算は、いくつかのケースで有益である参加当事者間の中間通信なしで行われます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 02:59:37 GMT)
grASP: A Graph Based ASP-Solver and Justification System [5.1]
本稿では,目標の結合をノードとして明示的に表現する,新たな依存グラフに基づく解集合探索手法を提案する。私たちの表現は因果関係を保ち、答えセットの各リテラルをエレガントに見つけるために正当化します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 18:16:20 GMT)
A Survey on Semi-parametric Machine Learning Technique for Time Series Forecasting [4.9]
Grey Machine Learning(GML)は、大きなデータセットと、可能性のある結果を予測する時系列用の小さなデータセットを扱うことができる。本稿では,時系列予測のための半パラメトリック機械学習技術の概要を概観する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 03:26:20 GMT)
Sub-GMN: The Subgraph Matching Network Model [4.9]
本研究ではサブグラフマッチングネットワーク(Sub-GMN)と呼ばれるサブグラフマッチングタスクのエンドツーエンド学習に基づく近似手法を提案する。提案したSub-GMNはまずグラフ表現学習を用いてノードをノードレベルの埋め込みにマッピングする。次に、メトリクス学習と注意メカニズムを組み合わせて、データグラフとクエリグラフの一致するノード間の関係をモデル化します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 11:52:02 GMT)
An Empirical Evaluation of Cost-based Federated SPARQL Query Processing Engines [4.8]
コストベースのフェデレーションSPARQLクエリエンジンのきめ細かいベンチマークを目的とした新しい評価指標を提示する。我々は,既存のSPARQLクエリエンジンとLargeRDFBenchクエリを用いた新しい評価指標を用いて,コストベースのフェデレーションSPARQLクエリエンジンを5つ評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 11:01:25 GMT)
Transfer Learning for Input Estimation of Vehicle Systems [4.6]
本研究では,車載サスペンションシステムの入力推定にドメイン適応性を用いた学習手法を提案する。橋梁の健康モニタリングのための群衆センシング環境では、車両がセンサーを持って橋の動的反応のサンプルを収集する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 13:30:06 GMT)
Perspective, Survey and Trends: Public Driving Datasets and Toolsets for Autonomous Driving Virtual Test [4.3]
本論文では,最初に自律走行テストのためのSLR(Systematic Literature Review)アプローチを提案し,2000年から2020年までの既存の公開データセットとツールセットの概要を示す。 SLAベースの調査アプローチを使用して、データセットとツールセットの両方に関する最近の経験的な調査を初めて実施しました。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 02:50:15 GMT)
Query2Prod2Vec Grounded Word Embeddings for eCommerce [4.1]
製品埋め込みにおける製品探索のための語彙表現を基礎とするモデルを提案する。ショッピングセッションを活用して、基礎となるスペースを学び、商品化アノテーションを使用して評価のための語彙的類似物を構築します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 21:32:43 GMT)
STARdom: an architecture for trusted and secure human-centered manufacturing systems [4.1]
予測と説明可能な人工知能を統合し,ユーザのフィードバック収集をサポートし,アクティブラーニングとシミュレート現実を用いて予測を強化するアーキテクチャを提案する。需要予測の領域向けに調整し、実世界のケーススタディで検証します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 11:00:20 GMT)
Unsupervised Discovery of the Long-Tail in Instance Segmentation Using Hierarchical Self-Supervision [3.8]
本稿では,インスタンスセグメンテーションにおける長尾カテゴリの非監視的発見を行う手法を提案する。我々のモデルは、一般的なカテゴリよりも新しくよりきめ細かなオブジェクトを発見できる。本モデルでは,LVISにおいて,教師付きおよび部分教師付き手法と比較して,競争力のある定量的結果が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 22:05:03 GMT)
Solving Large Scale Quadratic Constrained Basis Pursuit [3.8]
大規模二次制約基底探索の解法のための効率的なアルゴリズムを提案する。実験の結果,提案アルゴリズムは50100倍の高速化を達成できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 18:26:18 GMT)
Deep Semantic Dictionary Learning for Multi-label Image Classification [3.4]
本稿では,辞書学習課題であるマルチラベル画像分類の解法に向けて,革新的な方法を提案する。 Deep Semantic Dictionary Learning(DSDL)という新しいエンドツーエンドモデルが設計されている。コードとモデルを公開しました。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 12:22:09 GMT)
Assem-VC: Realistic Voice Conversion by Assembling Modern Speech Synthesis Techniques [3.4]
本稿では,非並列音声変換システムAssem-VCを提案する。本稿では、VCにおけるGTA微調整についても紹介し、出力の品質と話者類似性を大幅に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 08:18:05 GMT)
Phase polynomials synthesis algorithms for NISQ architectures and beyond [3.4]
ほとんどの場合、我々のアルゴリズムは、CNOTカウントとCNOT深さの少ない回路を生成する。また,CNOT数の増加と実行時間の短縮を両立させ,アルゴリズムと高速なアルゴリズムとのギャップを埋める手法も提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 08:26:36 GMT)
Robotic Waste Sorter with Agile Manipulation and Quickly Trainable Detector [3.3]
廃棄物処理を自動化する目的は、ロボットによる廃棄物の堅牢な検出とアジャイル操作の人間的役割を置き換えることである。まず,ハンドレスなプッシュ・アンド・ドロップ操作とピック・アンド・リリース操作を組み合わせた操作手法を提案する。次に,物体画像を自動的に収集し,深層ニューラルネットワークモデルを迅速に訓練するロボットシステムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 22:19:34 GMT)
Uncertainty-Aware Annotation Protocol to Evaluate Deformable Registration Algorithms [3.3]
変形性登録における金規格構築のための原則的な戦略を紹介します。 i) 従来のアノテーションとの冗長性を考慮して、次に注釈をつけるための最も有益な場所を反復的に提案する; (ii) それぞれのアノテーションの空間的不確実性を考慮して、従来のポイントワイズアノテーションを拡張する; (iii) 自然に変形可能な登録アルゴリズムを評価するための新しい戦略を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 19:31:19 GMT)
Mixed-Projection Conic Optimization: A New Paradigm for Modeling Rank Constraints [3.2]
低ランク最適化問題を証明可能な最適性に解決するためのフレームワークを提供する。我々のフレームワークは、ラウンドリングや局所探索技術を通じて、ほぼ最適のソリューションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 20:45:08 GMT)
Catalogs of C and Python Antipatterns by CS1 Students [3.1]
CとPythonの2つのプログラミング言語に対するアンチパターンのカタログ。 41のCS1アンチパターンがCとPythonの95の誤認識をカタログ化した。各アンチパターンに対して、コード例、学生のソリューション(もし存在するなら)を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 02:12:41 GMT)
TAPAS at SemEval-2021 Task 9: Reasoning over tables with intermediate pre-training [3.0]
文が中性か非中性かを予測する第1のモデルと、それに関連するか反感があるかを予測する第2のモデルである。人工ニュートラルな例は、最初のモデルのトレーニングにやや効果的であり、過半数のベースラインの60.47に対して68.03テストF1を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 15:47:08 GMT)
Designing for human-AI complementarity in K-12 education [2.7]
教師がAI支援教室で生徒を助けるのに役立つスマートグラス「ルミロ」の反復設計と評価を紹介します。 K-12教室で実施したフィールドスタディの結果,教師とAI教師が協力して働くと,学生がより多くを学ぶことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 22:38:50 GMT)
An NCAP-like Safety Indicator for Self-Driving Cars [2.7]
本稿では,自動運転車の安全性を評価するメカニズムを提案する。車両が敵と衝突することを避けるシナリオにおいて、車両の安全性を評価する。セーフカミカゼ距離(Safe-Kamikaze Distance)と呼ばれる安全対策は、安全な敵の軌道と安全な軌道に近いカミカゼ軌道との平均的な類似性を計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 02:39:53 GMT)
Room-temperature on-chip orbital angular momentum single-photon sources [2.7]
軌道角運動量(OAM)を持つオンチップ光源は、高容量光情報処理を必要とする。室温オンチップ集積OAM光源を試作し, 集光された単一光子を出力する。 OAMの単一光源は、従来のOAM操作と非古典的な光源のギャップを埋める。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 15:57:34 GMT)
Limiting Tags Fosters Efficiency [2.6]
情報理論を用いてStack Overflow上のタグの記述と検索の効率を追跡する。タグ付け効率は時間とともに安定するが,タグの内容と記述性は共に増大する。我々の研究は、オンラインコミュニティにおける情報組織と検索を改善するための政策に関する洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 12:58:45 GMT)
Misclassification-Aware Gaussian Smoothing improves Robustness against Domain Shifts [2.4]
深層ニューラルネットワークは、列車とテスト分布が一致すると高い予測精度を達成する。さまざまなタイプの汚職がこの設定から逸脱し、パフォーマンスが大幅に低下する可能性がある。本稿では,画像分類器の様々な汚損に対する堅牢性を改善するために,誤分類対応ガウススムースメント手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 20:25:53 GMT)
SceneFormer: Indoor Scene Generation with Transformers [2.3]
大規模屋内シーンデータセットにより,ユーザが設計した屋内シーンからパターンを抽出できる。外観情報は使用せず、変圧器の自己保持機構を用いて暗黙的にオブジェクト関係を学習します。また,本手法は,部屋レイアウトだけでなく,部屋のテキスト記述にも適用できるため,フレキシブルである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 08:34:36 GMT)
Enhancing Underwater Image via Adaptive Color and Contrast Enhancement, and Denoising [2.3]
水中画像強調のためのアダプティブカラーとコントラスト強調、およびACCE-D(Denoising)フレームワークを提案する。我々は,acceの数値解法を導出し,解法を高速化するためにピラミッド型戦略を採用する。実験の結果,提案手法は色補正,視認性向上,詳細表示に有効であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 14:37:20 GMT)
Humor@IITK at SemEval-2021 Task 7: Large Language Models for Quantifying Humor and Offensiveness [2.3]
本稿では,大きなニューラルモデルとそのアンサンブルがユーモア/オフィス検出と評価に関連する複雑さを捕捉できるかどうかを検討する。 SemEval-2021 Task 7: HaHackathonによる実験により,このようなモデルを用いて合理的なユーモアと犯罪検知システムを開発できることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 08:22:02 GMT)
Prediction of Tuberculosis using U-Net and segmentation techniques [2.1]
本研究の目的は、MODS法およびレンズレス顕微鏡を用いて結核の診断を容易かつ自動化することである。収集したデータセットにu-netネットワークを用い,コード形状細菌集積の自動セグメント化を行い,結核の予測を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 14:35:00 GMT)
Hall conductance of a non-Hermitian two-band system with k-dependent decay rates [2.1]
我々は、この系を記述し、k-依存的崩壊率の特定の形式を与える有効な非エルミート・ハミルトニアンを導出する。定数電場に対する非エルミート系の応答を計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 12:39:58 GMT)
A Semantic Segmentation Network for Urban-Scale Building Footprint Extraction Using RGB Satellite Imagery [1.9]
都市部は世界のエネルギーの3分の2以上を消費し、世界のCO2排出量の70%以上を占めています。 3チャンネルのRGB衛星画像から建物の足跡のマスクを生成するために、拡張ResNetバックボーンを備えた変更されたDeeplabV3+モジュールを提案します。 3つの標準ベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成し,衛星画像の規模,解像度,都市密度に依存しないことを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 22:32:04 GMT)
Fast and Accurate Randomized Algorithms for Low-rank Tensor Decompositions [1.8]
低ランクタッカーとcpテンソル分解は、データ分析の強力なツールである。タッカー分解のための高速かつ正確なスケッチALSアルゴリズムを提案する。さらに、ランダム化されたタッカー圧縮と、タッカーコアテンソルのCP分解を用いて、CP分解を加速するためにも用いられる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 15:55:02 GMT)
End-to-end learning of keypoint detection and matching for relative pose estimation [1.8]
2つの画像間の相対的なポーズを推定する新しい手法を提案する。キーポイント検出,説明抽出,マッチング,ロバストなポーズ推定を共同で学習する。本研究では,既知のポーズを持つ画像データベース内でのクエリ画像の視覚的局在化の手法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 15:16:17 GMT)
Effect of depth order on iterative nested named entity recognition models [1.6]
ネストされた名前付きエンティティ認識(NER)モデルに対する言及の深さの順序の影響について検討する。注文に依存しない反復モデルと、トレーニングや予測中にカスタム注文を選択する手順を設計します。最小から最大の順序が最良の結果をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 13:18:52 GMT)
Multimodal price prediction [1.6]
本研究の目的は、携帯電話の価格を仕様に基づいて予測する仕組みを実現することである。 5つのディープラーニングモデルが提案され、携帯電話の価格範囲を予測し、1つのユニモーダル、4つのマルチモーダルアプローチが提案される。実験の結果、88.3%のF1スコアが示され、マルチモーダル学習が最先端技術よりも正確な予測につながることが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 05:19:39 GMT)
IITK@LCP at SemEval 2021 Task 1: Classification for Lexical Complexity Regression Task [1.6]
我々はELECTRAモデルを活用し、データアノテーションスキームのミラー化を試みる。このやや反直感的なアプローチは、サブタスク1では0.0654、サブタスク2では0.0811のMAEを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 13:40:12 GMT)
Toward Generating Synthetic CT Volumes using a 3D-Conditional Generative Adversarial Network [1.6]
雑音および/または画素近似からボクセル内の3次元CTスキャンを生成することができる条件付き生成逆ネットワーク(cGAN)アーキテクチャ。条件付きcGANは3次元CTボリュームを生成するための抽出可能なアプローチであると考えている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 12:25:37 GMT)
Contrastively Learning Visual Attention as Affordance Cues from Demonstrations for Robotic Grasping [1.6]
我々は、深層ニューラルネットワークに基づくエンドツーエンドの模倣学習フレームワークに、アプライアンス発見とアプライアンスに基づくポリシー学習を統合する。本稿では,Siameseエンコーダとtrajectory decoderからなるコントラスト学習フレームワークを提案する。実験結果から,3重項損失と組み合わせたモデルにより,シミュレーションロボット環境での把握成功率が最も高いことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 04:18:53 GMT)
Developing a New Autism Diagnosis Process Based on a Hybrid Deep Learning Architecture Through Analyzing Home Videos [1.3]
現在、54人中1人が自閉症スペクトラム障害(ASD)と診断されており、2000年より178%高い。本稿では,分類データと画像データの両方を用いて,従来のASD事前スクリーニングを自動化するハイブリッドアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 17:30:35 GMT)
Improved Max-value Entropy Search for Multi-objective Bayesian Optimization with Constraints [1.2]
制約付き多目的ベイズ最適化のための最大値エントロピー探索の改良版であるMESMOC+を提案する。 MESMOC+は、目的と制約が評価に高価である場合に制約付き多目的問題の解決に使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 15:37:38 GMT)
Artificial intelligence, human rights, democracy, and the rule of law: a primer [1.2]
人工知能に関するアドホック委員会(CAHAI)は、AIシステムの法的枠組みの実現可能性と潜在的な要素について調査する責任を負っている。この研究は、すでに国際人権法で規定されている基本的人権と自由を、そのような法的枠組みの基盤として利用できるかを検討する。このプライマーは、CAHAIのフィージビリティスタディ(Fasibility Study)で提示される主要な概念と原則を、一般の非技術的オーディエンスに導入することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 05:58:42 GMT)
A Comparison of Similarity Based Instance Selection Methods for Cross Project Defect Prediction [1.1]
LSH(Locality Sensitive Hashing)とベンチマークインスタンス選択方法NN-FilterとGISを比較します。 LSHとGISは精度以上のリコールを好む。精度向上のため、3つの異なるグループしか検出されない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 12:50:44 GMT)
Surfacing Estimation Uncertainty in the Decay Parameters of Hawkes Processes with Exponential Kernels [0.9]
指数減衰を伴うホークスプロセスは、多くのアプリケーションドメインで広く採用されています。しかしながら、ホークス過程の実践的応用は注目すべき課題に直面している。この不確実性をベイズフレームワーク内で明示的に捉えることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 12:58:56 GMT)
Mining Trends of COVID-19 Vaccine Beliefs on Twitter with Lexical Embeddings [0.9]
新型コロナウイルスワクチン接種に関するTwitter投稿のコーパスを抽出しました。語彙カテゴリーの2つのクラス — 感情と影響要因 — を作成しました。ワクチンに対するためらいのようなネガティブな感情は、健康関連の効果や誤った情報と高い相関がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 16:13:16 GMT)
Bayesian Structural Learning for an Improved Diagnosis of Cyber-Physical Systems [0.8]
本稿では,構造化診断モデルの自動学習のためのスケーラブルアルゴリズムを提案する。比較アルゴリズムと同等のパフォーマンスを提供し、解釈性を向上させます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 11:14:05 GMT)
Multi-class motion-based semantic segmentation for ureteroscopy and laser lithotripsy [0.8]
石とレーザー繊維の分断のためのエンドツーエンドCNNベースのフレームワークを提案する。本研究では,UNet,HybResUNet,DeepLabv3+と比較して,25.4%,20%,11%の平均改善率を示す新たな臨床データセットの一般化を検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 22:47:21 GMT)
Demonstration of Shor encoding on a trapped-ion quantum computer [0.7]
フォールトトレラント量子エラー補正(QEC)は、量子コンピュータの真のパワーを解き放つために重要である。 QEC符号は複数の物理量子ビットを用いて論理量子ビットを符号化し、物理量子ビットレベルのエラーに対して保護される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 19:14:30 GMT)
Time Series Imaging for Link Layer Anomaly Classification in Wireless Networks [0.6]
本稿では,無線異常検出のための画像ベース表現手法の初回解析を行う。本稿では,正確な異常検出を可能にする新しいディープラーニングアーキテクチャを提案する。本研究では,時系列信号から画像への変換による分類性能の向上の可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 10:23:06 GMT)
Quantum State Discrimination for Supervised Classification [0.6]
本稿では,量子状態の識別が,機械学習における標準的な分類問題に対処するための有用なツールであることを示す。従来の研究は、最適量子測定理論が新しい二項分類アルゴリズムを刺激できることを示した。量子状態の識別に着想を得た任意の多クラス分類モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 10:22:59 GMT)
On the Pitfalls of Learning with Limited Data: A Facial Expression Recognition Case Study [0.5]
私達はビデオからの顔表現の認識の問題に焦点を合わせます。 4つのデータベースを異なる複雑さで,9つのディープラーニングアーキテクチャで動画分類を行った。複雑なトレーニングセットは、トランスファーラーニングと合成生成データでトレーニングすると、より安定したテストセットによく変換されます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 18:53:41 GMT)
What Taggers Fail to Learn, Parsers Need the Most [0.4]
本報告では,ゴールド標準タグの使用が解析性能に大きく寄与する理由を評価するために,ニューラルUPOSタグの誤り解析を行う。我々は、単語の種類について暗黙的に学習する神経依存度と、タグが予測されたタグを用いて最小の影響を説明するためのエラーとの関連性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 15:04:56 GMT)
Generalization of Rayleigh's Criterion on Parameter Estimation with Incoherent Sources [0.3]
我々は、非コヒーレントソースを用いた量子パラメータ推定の抽象的な問題に対するレイリーの呪いの概念を一般化する。 1次元の位置パラメータを共通の初期状態で推定するために、量子フィッシャー情報に対する呪いに対する大域的な免疫が2つ以上の情報源では不可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 12:18:37 GMT)
Machine Learning Clustering Techniques for Selective Mitigation of Critical Design Features [0.2]
本稿では,機械学習のクラスタリング手法を用いてフリップフロップをグループ化する手法を提案する。故障シミュレーションのキャンペーンはグループ単位で実行でき、評価の時間とコストを大幅に削減できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 15:48:17 GMT)
Realizing topologically ordered states on a quantum processor [0.1]
トポロジカル秩序状態は、凝縮物質と合成量子系の両方において非常に難しいことが証明されている。超伝導量子プロセッサ上での効率的な量子回路を用いて,トリック符号ハミルトニアンの基底状態を作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 18:00:01 GMT)
LatentCLR: A Contrastive Learning Approach for Unsupervised Discovery of Interpretable Directions [0.0]
本稿では,事前学習したGANの潜在空間における意味的方向を検出するための,コントラッシブ・ラーニングに基づくアプローチを提案する。私たちのアプローチは、最先端のメソッドと互換性のある意味のある寸法を見つけます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 00:11:22 GMT)
White paper: The Helix Pathogenicity Prediction Platform [0.0]
ミスセンス病原性予測のためのAIベースのソリューションであるHelixを紹介する。 Helixは、ヒトのミスセンス変異体における病原性の予測のための技術プラットフォームの現状を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 13:09:11 GMT)
Using GPT-2 to Create Synthetic Data to Improve the Prediction Performance of NLP Machine Learning Classification Models [0.0]
機械学習モデルの性能を高めるために合成データを利用するのが一般的になっている。 Yelpのピザレストランレビューデータセットを使って、トレーニング済みのGPT-2 Transformer Modelを微調整して、合成ピザレビューデータを生成しました。そして、この合成データを元の本物のデータと組み合わせて、新しい共同データセットを作成しました。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 20:20:42 GMT)
Use of 'off-the-shelf' information extraction algorithms in clinical informatics: a feasibility study of MetaMap annotation of Italian medical notes [0.0]
本研究は, イタリアの臨床ノートから医療概念を識別する「オフ・ザ・シェルフ」情報抽出アルゴリズムの有用性を検証した。メタマップを用いて医療概念を統一医療言語システム(umls)にマッピングした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 10:28:50 GMT)
Unconstrained Face Recognition using ASURF and Cloud-Forest Classifier optimized with VLAD [0.0]
本稿では, 画像の翻訳, 回転, スケール, 色, 照明, アフィン歪みに制約される多クラス顔画像分類のための計算効率の高いアルゴリズムを提案する。提案手法は,顔認識システムにおける精度と時間を改善することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 01:26:26 GMT)
Trends in eBusiness and eGovernment [0.0]
第1章はeBusinessにおける批判的なレビューとケーススタディであり、特にデジタル通貨資源に注目している。第2章では、UTAUTモデルをリスク理論に取り入れて、m- Governmentサービスの使用意図への影響を探究する。第3章は、ヨハネスブルグ市における自治体のE調達プロセスにおけるジェンダーインクリシティのレベルを評価することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 17:53:17 GMT)
The CSO Classifier: Ontology-Driven Detection of Research Topics in Scholarly Articles [0.0]
コンピュータサイエンスオントロジー(CSO)に基づく研究論文の自動分類のための新しい教師なしアプローチを紹介します。 CSOは、研究論文(タイトル、抽象、キーワード)に関連するメタデータを入力として取り、オントロジーから引き出された研究概念の選択を返します。このアプローチは、手作業による注釈付き記事のゴールドスタンダードで評価され、代替方法よりも大幅に改善されました。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 09:02:32 GMT)
Spotlighting quantum phase transition in spin-1/2 Ising-Heisenberg diamond chain employing Measurement-Induced Nonlocality [0.0]
本研究では, 無限スピン-1/2イジング・ハイゼンベルクスピン鎖における測定誘起非局所性(MIN)を特徴とする熱量子相関とジアルシンスキー・モリヤ相互作用について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 04:57:02 GMT)
Site-dependent selection of atoms for homogeneous atom-cavity coupling [0.0]
我々は、空洞に光を注入して、基底状態の超微細マイクロ波遷移周波数に交流スタークシフトを印加することで、原子を選択する。我々は、興味の空洞モードにほぼ最大結合している原子に対して共鳴するマイクロ波を持つスピンフリップを誘導し、その後、放射圧を用いて初期スピン状態にある全ての原子の空洞から除去する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 19:05:19 GMT)
Scan Specific Artifact Reduction in K-space (SPARK) Neural Networks Synergize with Physics-based Reconstruction to Accelerate MRI [0.0]
k空間におけるScan-Specific Artifact Reductionは、k空間誤差を推定するために畳み込みニューラルネットワークを訓練する。 SPARKは、加速MRIを改善するために物理ベースの再構成技術と相乗効果を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 18:11:06 GMT)
Quantum computing critical exponents [0.0]
逆場イジング連鎖の臨界点を対象とする場合,変分量子古典シミュレーションアルゴリズムは有限回路深度スケーリングの崩壊を許容することを示す。秩序パラメータは、相転移を渡るときに量子アルゴリズムが遅くなるため、遷移の片側にしか崩壊しない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 17:38:20 GMT)
Quantum Entangled Fractional Topology and Curvatures [0.0]
スピン1/2ごとにチャーン数 1 の位相エネルギーバンドを新たに提案する。この分数的トポロジーの背後にあるメカニズムは、北極の2スピン積状態と南極に近い最大の絡み合った状態である。ハニカム格子上の2スピン系とトポロジカル2層モデルとの対応性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 21:49:28 GMT)
Neurons learn slower than they think [0.0]
本研究は最適化プロセスにtextitdifferential機能を導入する。分類問題において、モデルが決定境界に近づくほどテスト精度が向上するかどうかを測定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 09:09:52 GMT)
Low Dose Helical CBCT denoising by using domain filtering with deep reinforcement learning [0.0]
コーンビームCT(CBCT)は、現在知られているCTイメージングの方法である。低線量CT画像は、標準線量CT画像と比較して、結果のノイズに根本的な問題がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 05:28:04 GMT)
Inference of Recyclable Objects with Convolutional Neural Networks [0.0]
本研究では, 畳み込みニューラルネットワークとコンピュータビジョンを用いて固形廃棄物選別の自動化ツールを開発した。 Fotini10kデータセットには、"プラスチックボトル"、"アルミ缶"、"紙と段ボール"のカテゴリに1万以上の画像があります。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 03:13:46 GMT)
Generalized figure of merit for qubit readout [0.0]
フォールトトレラント量子計算への多くの有望なアプローチは、量子ビット(量子ビット)のようなバイナリ可観測物の繰り返し量子非復号(QND)の読み出しを必要とする。これらの結果は、qubitreadoutのための統一されたフレームワークを提供し、すべてのプラットフォームにわたる短期量子デバイスの最適化とエンジニアリングを容易にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 13:05:03 GMT)
Functional integral method for potential scattering amplitude in quantum mechanics [0.0]
シュロディンガー方程式を解くことにより、対応する外部場における完全グリーン関数のポテンシャル散乱振幅を得る。湯川ポテンシャルやガウスポテンシャルのような特定の外部ポテンシャルを考えると、対応する微分散乱断面積が見つかる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 01:16:51 GMT)
Exact Delta Kick Cooling, Time-Optimal Control of Scale-Invariant Dynamics, and Shortcuts to Adiabaticity Assisted by Kicks [0.0]
デルタキック冷却(DKC)は、超低温量子物質の運動量分布を圧縮するために用いられる。量子気体の任意のスケール不変ダイナミクスに対するDKCへの正確なアプローチを導入する。 DKCは従来の手法より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 11:57:08 GMT)
Engineering long-lived vibrational states for an organic molecule [0.0]
我々は、その周囲の音波工学により、分子の光学的品質を数桁の規模で改善する。長寿命の高周波フォノンモードの分子をナノスコープ環境に着せることで、ミリ秒の時間スケールで光子の貯蔵と回収が可能となる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 21:47:09 GMT)
ESTemd: A Distributed Processing Framework for Environmental Monitoring based on Apache Kafka Streaming Engine [0.0]
分散ネットワークとリアルタイムシステムは、新しいコンピュータ時代、モノのインターネットにとって最も重要なコンポーネントになりつつある。生成されたデータは、微妙な生態から自然資源、都市環境まで、環境指標を計測、推測、理解する能力を提供する。不均質な環境データにストリーム処理を適用するための分散フレームワークであるEvent STream Processing Engine for Environmental Monitoring Domain (ESTemd)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 15:04:15 GMT)
Distributional Offline Continuous-Time Reinforcement Learning with Neural Physics-Informed PDEs (SciPhy RL for DOCTR-L) [0.0]
本稿では,分散オフライン連続時間強化学習(DOCTR-L)を高次元最適制御のためのポリシーで扱う。ソフトHJB方程式のデータ駆動解は、SciML(Scientific Machine Learning)の分野で開発されたニューラルPDEと物理情報ニューラルネットワークの手法を用いている Deep DOCTR-Lと呼ばれるアルゴリズムは、オフラインの高次元データを教師あり学習に還元することで、一つのステップで最適なポリシーに変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 13:22:14 GMT)
Datacentric analysis to reduce pedestrians accidents: A case study in Colombia [0.0]
2012年以降、ブカラマンガ・コロンビアのケーススタディでは179人の歩行者が自動車事故で死亡し、さらに2873人が負傷した。この研究は、都市の事故率を減らし、新しい安全政策を導入することを提案することで、生活を救うためのシミュレーションを実装している。シミュレーションによって検証された最初の最も効率的な安全方針は、交差点が事故率を80%削減する前に特定の場所でスピードバンプを構築することです。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 06:59:50 GMT)
Constrained non-negative matrix factorization enabling real-time insights of $\textit{in situ}$ and high-throughput experiments [0.0]
非負行列因子化(NMF)法は、ストリーミングスペクトルデータのリアルタイム解析に魅力的な教師なし学習法を提供する。我々は,NMFの重みや成分の制約が,真に根底にある現象を明らかにする上で,いかに顕著な改善をもたらすかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 03:04:24 GMT)
Autonomous Driving Data Chain & Interfaces [0.0]
この文書は、自己修復マップデータチェーンの各ステップで最もよく使われるインターフェースとフォーマットをレビューします。最近の自動運転技術の発展により、マップデータは一般的なルーティング目的だけでなく、一般的なセンサーデータの強化と補完にも使われることが証明されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 21:39:12 GMT)
Assessment of machine learning methods for state-to-state approaches [0.0]
状態間アプローチにおける機械学習手法の適用の可能性について検討する。ディープニューラルネットワークは、これらのタスクでも実行可能な技術であるようだ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 13:27:23 GMT)
An active inference model of collective intelligence [0.0]
本稿では,局所的な個人レベルの相互作用と集団的知性の関係をシミュレートする最小エージェントモデルを提案する。その結果, エージェントの局所的最適とグローバル的最適の整合性の相補的なメカニズムを提供することにより, 段階的認知遷移がシステム性能を向上させることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 14:32:01 GMT)
A binarized-domains arc-consistency algorithm for TCSPs: its computational analysis and its use as a filtering procedure in solution search algorithms [0.0]
TCSP(Temporal Constraint Satisfaction Problems)は、制約を二項化することで一意的な制約を取り除く。我々は,TSPの弧整合性の概念を定義し,これを二項化領域Arc整合性と呼ぶ。我々は、一般のTCSPソルバと、TCSPベースのジョブショップスケジューラの両方で結果の使い方を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Apr 2021 16:40:30 GMT)