How Much Can We Really Trust You? Towards Simple, Interpretable Trust
Quantification Metrics for Deep Neural Networks [94.7] 我々は思考実験を行い、信頼と信頼に関する2つの重要な疑問を探求する。
我々は、一連の質問に答える際の行動に基づいて、ディープニューラルネットワークの全体的な信頼性を評価するための一連のメトリクスを紹介します。
提案されたメトリクスは必ずしも完璧ではありませんが、よりよいメトリクスに向かって会話を推し進めることが望まれています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Apr 2021 15:08:50 GMT)
Random Features for the Neural Tangent Kernel [57.1] 完全接続型ReLUネットワークのニューラルタンジェントカーネル(NTK)の効率的な特徴マップ構築を提案する。
得られた特徴の次元は、理論と実践の両方で比較誤差境界を達成するために、他のベースライン特徴マップ構造よりもはるかに小さいことを示しています。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Apr 2021 09:08:12 GMT)
Lucid Dreaming for Experience Replay: Refreshing Past States with the
Current Policy [48.9] 我々は、エージェントの現在のポリシーを活用することで、リプレイ体験をリフレッシュできるフレームワークであるLucid Dreaming for Experience Replay(LiDER)を紹介した。
LiDERは6つのAtari 2600ゲームにおいて、ベースラインよりも一貫してパフォーマンスを改善している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Apr 2021 23:43:26 GMT)
Light Field View Synthesis via Aperture Disparity and Warping Confidence
Map [47.0] 本稿では,スパース画像の集合から任意のカメラ位置からビューを合成するための学習的アプローチを提案する。
この新たなビュー合成の鍵となる課題は、異なる入力画像からのビューが光路の障害物のために一貫性がない場合の再構成プロセスから生じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Apr 2021 05:00:06 GMT)
Intent Recognition and Unsupervised Slot Identification for Low
Resourced Spoken Dialog Systems [46.7] ユニバーサル電話認識システムを用いて音声を音声転写に変換する音響ベースのSLUシステムを提案する。
これらの音声転写から意図認識とスロット識別を行う単語のない自然言語理解モジュールを構築します。
タミルではインテント分類が10%以上改善され,シンハラではインテント分類が5%以上向上した。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Apr 2021 01:58:27 GMT)
SetConv: A New Approach for Learning from Imbalanced Data [29.4] 集合畳み込み操作とエピソード学習戦略を提案し,各クラスに1つの代表を抽出する。
提案アルゴリズムは入力順序に関わらず置換不変であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Apr 2021 22:33:30 GMT)
"Forget" the Forget Gate: Estimating Anomalies in Videos using
Self-contained Long Short-Term Memory Networks [20.2] 本稿では,LSTMに基づく新たな自己完結型ネットワークを学習し,ビデオ中の異常を検出する手法を提案する。
忘れゲートを破棄し,シグモイドを活性化させることにより,両ゲート型軽量LSTM細胞を導入する。
取り外しゲートを除去するとLSTMセルが簡素化され、性能効率と計算効率が向上する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Apr 2021 20:43:49 GMT)
When Text Simplification Is Not Enough: Could a Graph-Based
Visualization Facilitate Consumers' Comprehension of Dietary Supplement
Information? [20.2] 複雑な医療ジャーゴンは消費者の理解の障壁である。
被験者を募集し,iDISKと4つの異なる表現で栄養補助情報を読み取らせた。
手動のアプローチは精度と応答時間の両方で最高のパフォーマンスを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Apr 2021 16:02:19 GMT)
New Benchmarks for Learning on Non-Homophilous Graphs [20.1] ホモフィリー原理を満たさないノードラベル関係を持つ改良されたグラフデータセットを多数提示する。
我々はまた、異なる体制における既存の措置よりも適しているホモフィリーの存在または不在の新しい尺度を紹介します。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Apr 2021 13:45:06 GMT)
Training Deep Normalizing Flow Models in Highly Incomplete Data
Scenarios with Prior Regularization [14.0] ハイパウシティシナリオにおけるデータ分布の学習を容易にする新しいフレームワークを提案する。
提案手法は,不完全データから学習過程を協調最適化タスクとして行うことに由来する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Apr 2021 20:57:57 GMT)
A Large-scale Study on Unsupervised Outlier Model Selection: Evaluating
the Internal Model Evaluation Strategies [12.7] 異常検出のためのモデル選択における内部モデル評価戦略の適用可能性について検討した。
モデルw.r.tを区別する能力に関する7つの異なる戦略を評価します。
ラベルを使わずに 性能を検知する 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Apr 2021 14:56:29 GMT)
Entanglement-assisted capacity regions and protocol designs for quantum
multiple-access channels [11.9] 量子多重アクセスチャネルのエンタングルメントアシスト(EA)古典容量領域は、任意の数の送信者を持つ。
光パラメトリック増幅器をベースとした4つの実用的な受信機の設計と解析を行った。
テレポーテーションと超高密度符号化により、EA古典的通信の結果はEA量子通信に半分の速度で直接拡張できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Apr 2021 15:38:37 GMT)
Adaptive Filters and Aggregator Fusion for Efficient Graph Convolutions [11.8] 本稿では,アクセル実装に適した特性とともに,メモリ消費と遅延を低減した最先端性能を示す。
提案手法は,エッジ数に比例するメモリを必要とする競合手法とは対照的に,グラフ内の頂点数に比例するメモリを用いる。
GNNが表現力を大幅に高める技術であるアグリゲーター融合を提案し、標準のスパース行列乗算よりも19%の遅延がわずかに増加している。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Apr 2021 20:54:36 GMT)
Memory Optimization for Deep Networks [10.5] 我々は、ディープネットワークのメモリフットプリントと計算オーバーヘッドを最小化する自動フレームワークMONeTを提案する。
MoneTは、様々なPyTorchモデルのメモリ要求を3倍に減らし、計算のオーバーヘッドは9-16%である。
同じ計算コストで、MONeTは現在の最先端の自動チェックポイントフレームワークよりも1.2-1.8倍少ないメモリを必要とする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Apr 2021 00:32:47 GMT)
On-the-Fly Aligned Data Augmentation for Sequence-to-Sequence ASR [10.3] 自動音声認識(ASR)のためのオンザフライデータ拡張手法を提案する。
ASRのAligned Data Augmentation(ADA)と呼ばれる私たちのメソッドは、トランスクリプトされたトークンと音声表現を整列した方法で置き換えて、トレーニングペアを生成します。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Apr 2021 13:00:00 GMT)
Medical Entity Disambiguation Using Graph Neural Networks [10.0] 医療機関の曖昧さに対するグラフニューラルネットワーク(GNN)を導入する。
ED-GNNの微調整と改善のための2つの最適化手法を開発。
当社のED-GNNは、5つの実世界のデータセットにおけるF1スコアで平均7.3%の改善を提供します。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Apr 2021 22:04:15 GMT)
COHORTNEY: Deep Clustering for Heterogeneous Event Sequences [9.8] イベントシーケンスのクラスタリングは、ヘルスケア、マーケティング、金融などの分野で広く適用されます。
異種事象列をクラスタリングするための新しい深層学習手法としてCOHORTNEYを提案する。
その結果,cohortneyは,イベントシーケンスをクラスタリングする最先端アルゴリズムの速度とクラスタ品質を大きく上回っていることがわかった。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Apr 2021 16:12:21 GMT)
Mitigating Gradient-based Adversarial Attacks via Denoising and
Compression [7.3] 深層ニューラルネットワークに対する勾配に基づく逆攻撃は深刻な脅威となる。
それらは、任意のネットワークのテストデータに不可避な摂動を追加することでデプロイできる。
デノイジングと寸法減少は、そのような攻撃に対抗するために調査された2つの異なる方法である。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Apr 2021 22:57:01 GMT)
Joint Geometric and Topological Analysis of Hierarchical Datasets [7.1] 本稿では,複数の階層的データセットに整理された高次元データに注目する。
この研究の主な新規性は、トポロジカルデータ分析と幾何多様体学習という、2つの強力なデータ分析アプローチの組み合わせにある。
本手法は, 最新手法と比較して優れた分類結果をもたらすことを示した。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Apr 2021 13:02:00 GMT)
Unsupervised Domain Adaptation with Global and Local Graph Neural
Networks in Limited Labeled Data Scenario: Application to Disaster Management [7.1] 災害時に発生したソーシャルメディア投稿の識別と分類は、被災者の苦しみを減らすために重要です。
ラベル付きデータの欠如は、災害の効果的な分類システムを学ぶ上で重要なボトルネックとなる。
この問題に対処する新しい2部グラフニューラルネットワークを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Apr 2021 16:01:03 GMT)
BS-Net: learning COVID-19 pneumonia severity on a large Chest X-Ray
dataset [6.6] 我々は、Chest X-rays画像(CXR)に基づいて、新型コロナウイルス患者の肺妥協の度合いを判定するエンド・ツー・エンドのディープラーニングアーキテクチャを設計する。
当院で収集した約5,000個のCXR注釈画像の臨床的データセットを利用して検討した。
私たちのソリューションは、評価精度と一貫性において、一人のアノテータよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Apr 2021 08:44:53 GMT)
Gradient-based Adversarial Deep Modulation Classification with
Data-driven Subsampling [6.4] ディープラーニング技術は、従来のモデルベースの戦略に優れたパフォーマンスをもたらすことが示されている。
ディープラーニング技術は、勾配に基づく敵攻撃に対して脆弱であることも示されている。
我々は、最近導入されたディープラーニングベースのアルゴリズムがいくつか採用されているデータ駆動サブサンプリング設定について検討する。
我々は,他者の戦略の知識を前提として,様々な前提の下で最善の戦略を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Apr 2021 22:28:04 GMT)
Measuring Linguistic Diversity During COVID-19 [1.0] 本稿では、新型コロナウイルスのパンデミックによる国際旅行制限を利用して、言語多様性の尺度を校正する。
これまでの研究は、ジオレファレンスなソーシャルメディアとWebデータを用いて言語分布をマッピングしてきた。
本稿では,Herfindahl-Hirschman Indexに基づく差分差分法により,非地域住民が導入したディジタルコーパスの偏りを同定できることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Apr 2021 02:09:37 GMT)
Few-Shot Keyword Spotting in Any Language [0.5] 任意の言語でキーワードスポッティングを行うための,数発の転送学習手法を提案する。
大規模な多言語キーワードバンクの抽出を自動化し,埋め込みモデルのトレーニングに使用する。
入力率1.2%で85.2%の平均ストリーミングキーワードスポッティング精度を達成し,キーワード検索における有望な初期結果を観察した。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Apr 2021 17:27:37 GMT)
Sexism detection: The first corpus in Algerian dialect with a
code-switching in Arabic/ French and English [0.3] 3種類のアノテーションを用いて新しいヘイトスピーチコーパス(arabic_fr_en)を開発した。
コーパス検証には、深層畳み込みニューラルネットワーク(CNN)、長期記憶(LSTM)ネットワーク、双方向LSTM(Bi-directional LSTM)ネットワークを含む3つの異なる機械学習アルゴリズムが使用される。
シミュレーションの結果,不均衡コーパスのf1-scoreを最大86%達成したcnnモデルの最適性能が示された。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Apr 2021 16:34:51 GMT)
Representations of Language Varieties Are Reliable Given Corpus
Similarity Measures [0.0] 本論文では,9言語の84言語間の類似度を計測する。
本論文は、周波数ベースのコーパス類似度尺度を用いて、これらのソース間に一貫性のある一致があることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Apr 2021 02:19:46 GMT)
Property-driven Training: All You (N)Ever Wanted to Know About [0.0] ニューラルネットワークは、ノイズデータ中の一般的なパターンを検出する能力で知られている。
これにより、複雑なAIシステムにおける知覚コンポーネントの一般的なツールとなる。
敵対的なトレーニング、データ拡張、およびLipschitz堅牢性トレーニングは、堅牢性を改善する手段として提案されています。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Apr 2021 13:06:06 GMT)
Nonlinear Topological Edge States in a non-Hermitian Array of Optical
Waveguides Embedded in an Atomic Gas [0.0] スキームは、冷たい原子の気体に埋め込まれた異方性光導波路の配列からなる。
本システムはセル内およびセル間結合係数の調整により制御可能であることを示す。
導入されたスキームは、非線形非エルミート二次アレイに対してライス・ミール・ハミルトニアンを一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Apr 2021 11:41:07 GMT)
Multimedia Technology Applications and Algorithms: A Survey [0.0] 本調査では,先述の領域で開発されたマルチメディア技術とアルゴリズムについて概説する。
その結果、マルチメディアはヘルスケアおよび医学、人間の顔の特徴の抽出および追跡、ポーズの認識、相違の推定、等のような分野に統合されました。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Apr 2021 03:23:06 GMT)
Multi-Unit Directional Measures of Association: Moving Beyond Pairs of
Words [0.0] 本稿では,方向関連性に関する一連の多単位測度を定式化し,評価する。
測度は、長さの異なる列と表現のタイプで関連を定量化することができる。
これらの測度を8つの言語で調べると、それらは言語間で安定であり、それぞれが関連するシーケンスのユニークなランクを提供することを示している。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Apr 2021 02:43:24 GMT)
Monte Carlo Simulation of SDEs using GANs [0.0] GAN が 1 次元幾何学的 Ito 微分方程式 (SDE) の近似にも使用できるかどうかを検討する。
標準GANは分布の過程を近似できるだけであり、SDEに弱い近似をもたらす。
強い近似を可能にする条件付きGANアーキテクチャを提案する。
標準GANおよび監督GANと得られた入力出力マップを比較し、標準GANがパスワイズ近似を提供できない可能性があることを実験的に示した。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Apr 2021 16:06:30 GMT)
Low-Resource Neural Machine Translation for Southern African Languages [0.0] 低リソースのアフリカの言語は、データ不足のため、ニューラルマシン翻訳の進歩から完全には恩恵を受けていない。
この課題に動機づけられて、3つのバントゥー語(shona、isixhosa、isizulu)と英語でゼロショット学習、転送学習、多言語学習を比較した。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Apr 2021 18:49:49 GMT)
Global Syntactic Variation in Seven Languages: Towards a Computational
Dialectology [0.0] 我々はComputational Construction Grammarを使って、複製可能で偽造可能な構文的特徴セットを提供する。
我々は,Webcrawledおよびソーシャルメディアデータセットに基づくグローバル言語マッピングを用いて,国産品種の選択を決定する。
その結果,構築文法を用いて各言語のモデルが保持したサンプルの領域を頑健に予測できることが判明した。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Apr 2021 03:40:21 GMT)
From n-grams to trees in Lindenmayer systems [0.0] Lindenmayerシステムへの2つのアプローチを紹介します。
我々は、少なくともLシステムとその生成する言語のサブセットが、文字列許容条件をローカルツリー許容条件にマップすることが可能であると主張します。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Apr 2021 09:42:44 GMT)
Finding Variants for Construction-Based Dialectometry: A Corpus-Based
Approach to Regional CxGs [0.0] 本論文では,未知の構造を同定できる構造的方言測定法を開発した。
変動を受ける構造の集合を事前に制限することなく、地域CxG間の集合的類似度を測定する方法を提供する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Apr 2021 02:52:14 GMT)
Evaluating Explainable Artificial Intelligence Methods for Multi-label
Deep Learning Classification Tasks in Remote Sensing [0.0] ベンチマークデータセットで最先端のパフォーマンスを持つディープラーニングモデルを開発した。
モデル予測の理解と解釈に10のXAI手法が用いられた。
Occlusion、Grad-CAM、Limeは、最も解釈可能で信頼性の高いXAIメソッドでした。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Apr 2021 11:13:14 GMT)
End-to-end Deep Learning Pipeline for Microwave Kinetic Inductance
Detector (MKID) Resonator Identification and Tuning [0.0] 本稿では,単一畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いて共振器同定とチューニングを同時に行うパイプラインを提案する。
我々のパイプラインは手動のチューニングプロセスと同等の性能を持ち、フィードラインあたりの計算時間はわずか12分であることがわかった。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Apr 2021 00:04:39 GMT)
Casimir Puzzle and Casimir Conundrum: Discovery and Search for
Resolution [0.0] リフシッツ理論の枠組みで計算されたカシミールエントロピーは、ネルンストの熱定理に反する。
本論では, 理論的・実験的両面において, 本論の主な事実を概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Apr 2021 18:40:46 GMT)
A surrogate loss function for optimization of $F_\beta$ score in binary
classification with imbalanced data [0.0] 提案されたサーロゲート$F_beta$損失関数の勾配パスは、$F_beta$スコアの大きなサンプル限界の勾配パスを近似する。
F_beta$損失関数はクラス不均衡下でのF_beta$スコアの最適化に有効であることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Apr 2021 18:36:23 GMT)