Fugu-MT: arxivの論文翻訳(概要)

GOCor: Bringing Globally Optimized Correspondence Volumes into Your Neural Network [176.4]
特徴相関層は、画像ペア間の密接な対応を含むコンピュータビジョン問題において、重要なニューラルネットワークモジュールとして機能する。我々は,特徴相関層の直接置換として機能する,完全に微分可能な密マッチングモジュール GOCor を提案する。本手法は,幾何マッチング,光学フロー,密接なセマンティックマッチングのタスクにおいて,特徴相関層を著しく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 14:00:51 GMT)
Distributed Learning in Wireless Networks: Recent Progress and Future Challenges [170.4]
次世代のワイヤレスネットワークは、エッジデバイスが収集するさまざまな種類のデータを分析する多くの機械学習ツールやアプリケーションを可能にする。エッジデバイスが生データ交換なしでMLモデルを協調的にトレーニングできるようにする手段として,分散学習と推論技術が提案されている。本稿では,ワイヤレスエッジネットワーク上で分散学習を効率的に効果的に展開する方法を包括的に研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 20:57:56 GMT)
AMP: Adversarial Motion Priors for Stylized Physics-Based Character Control [145.6]
我々は,与えられたシナリオで追跡するキャラクタの動作を選択するための完全自動化手法を提案する。キャラクタが実行するべきハイレベルなタスク目標は、比較的単純な報酬関数によって指定できる。キャラクタの動作の低レベルスタイルは、非構造化モーションクリップのデータセットによって指定できる。本システムでは,最先端のトラッキング技術に匹敵する高品質な動作を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 22:43:14 GMT)
A General Derivative Identity for the Conditional Mean Estimator in Gaussian Noise and Some Applications [128.4]
文献のいくつかのアイデンティティは、$E[bf X|bf Y=bf y]$を条件分散、スコア関数、高階条件モーメントなどの他の量に接続します。本稿の目的は,これらのアイデンティティの統一的視点を提供することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 12:48:28 GMT)
Domain Generalization with MixStyle [120.5]
ドメインの一般化(domain generalization)は、ソースドメインのセットから学習することでこの問題に対処しようとしている。 MixStyleと呼ばれるこの手法は、視覚領域が画像スタイルと密接に関連しているという観察によって動機づけられる。 MixStyleは、ミニバッチトレーニングに完全に適合し、実装が非常に簡単です。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 16:58:09 GMT)
Paired Examples as Indirect Supervision in Latent Decision Models [109.8]
我々は、ペア化された例を活用して、潜在的な決定を学習するためのより強力な手がかりを提供する方法を紹介します。 DROPデータセット上のニューラルネットワークを用いた合成質問応答の改善に本手法を適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 03:58:30 GMT)
Visual Relationship Detection with Visual-Linguistic Knowledge from Multimodal Representations [103.0]
視覚的関係検出は、画像内の有能なオブジェクト間の関係を推論することを目的としている。変換器からの視覚言語表現(RVL-BERT)という新しい手法を提案する。 RVL-BERTは、自己教師付き事前学習を通じて学習した視覚的・言語的常識知識を用いて空間推論を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 07:48:10 GMT)
Revisiting Rashomon: A Comment on "The Two Cultures" [95.8]
Breiman氏は「Rashomon Effect」と呼び、予測精度基準を等しく満たす多くのモデルが存在するが、情報を実質的に異なる方法で処理する状況について説明した。この現象は、データに適合するモデルに基づいて結論を導き出すか、意思決定を自動化することを困難にします。私は、この問題の意義を探求する機械学習文学における最近の研究と関係しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 20:51:58 GMT)
Few-Cost Salient Object Detection with Adversarial-Paced Learning [95.0]
本稿では,少数のトレーニング画像にのみ手動アノテーションを応用して,効果的なサルエント物体検出モデルを学習することを提案する。我々は,このタスクを,少額の有能な物体検出とみなし,少数のコストの学習シナリオを促進するために,APL(Adversarialpaced Learning)ベースのフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 14:15:49 GMT)
Deep neural network approximation of analytic functions [91.4]
ニューラルネットワークの空間にエントロピーバウンド片方向の線形活性化関数を持つ我々は、ペナル化深部ニューラルネットワーク推定器の予測誤差に対するオラクルの不等式を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 18:02:04 GMT)
Three Ways to Improve Semantic Segmentation with Self-Supervised Depth Estimation [90.9]
ラベルなし画像列からの自己教師付き単眼深度推定により強化された半教師付きセマンティックセマンティックセマンティックセマンティクスのフレームワークを提案する。提案されたモデルをCityscapesデータセット上で検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 09:46:36 GMT)
Transformer Interpretability Beyond Attention Visualization [88.0]
自己保持技術、特にトランスフォーマーは、テキスト処理の分野を支配しています。本研究では,トランスフォーマーネットワークの関連性を計算する新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 11:19:28 GMT)
Spatiotemporal Contrastive Video Representation Learning [87.6]
ラベルのないビデオから視覚的表現を学習するための,自己指導型コントラスト映像表現学習(CVRL)法を提案する。我々の表現は、コントラスト時間的損失を用いて学習され、同じ短いビデオから2つの強化されたクリップが埋め込み空間にまとめられる。本研究では,ビデオ自己教師型学習におけるデータ向上の要因について検討し,空間的情報と時間的情報の両方が重要であることを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 19:51:20 GMT)
Alpha-Refine: Boosting Tracking Performance by Precise Bounding Box Estimation [87.5]
そこで我々は,Alpha-Refineと呼ばれる新しい,フレキシブルで高精度な改良モジュールを提案する。正確なピクセルワイド相関層と空間認識の非局所層を利用して特徴を融合させ、バウンディングボックス、コーナー、マスクの3つの相補的な出力を予測する。提案するAlpha-Refineモジュールは,DiMP,ATOM,SiamRPN++,RTMDNet,ECOの5つの有名かつ最先端のベーストラッカーに適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 10:50:13 GMT)
Knowledge Injection into Dialogue Generation via Language Models [85.7]
InjKは対話生成モデルに知識を注入するための2段階のアプローチである。まず、大規模言語モデルをトレーニングし、テキスト知識としてクエリする。次に、対話生成モデルを作成し、テキスト知識と対応する応答を逐次生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 22:50:48 GMT)
Global Guidance Network for Breast Lesion Segmentation in Ultrasound Images [84.0]
我々は,大域的誘導ブロック(GGB)と乳房病変境界検出モジュールを備えた深部畳み込みニューラルネットワークを開発した。当社のネットワークは、乳房超音波病変分割における他の医療画像分割方法および最近のセマンティックセグメンテーション方法よりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 13:15:22 GMT)
Neural Pruning via Growing Regularization [82.9]
プルーニングの2つの中心的な問題:プルーニングのスケジュールと重み付けの重要度だ。具体的には, ペナルティ要因が増大するL2正規化変種を提案し, 精度が著しく向上することを示した。提案アルゴリズムは,構造化プルーニングと非構造化プルーニングの両方において,大規模データセットとネットワークの実装が容易かつスケーラブルである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 19:37:45 GMT)
FocusNetv2: Imbalanced Large and Small Organ Segmentation with Adversarial Shape Constraint for Head and Neck CT Images [82.5]
organ-at-risk (oars) は、健康な臓器の損傷を避けるために放射線治療計画において重要なステップである。本研究では,この課題を解決するために,2段階の深層ニューラルネットワークであるFocusNetv2を提案する。従来のFocusNetに加えて,小臓器に新たな対角的形状制約を導入し,推定小臓器形状と臓器形状との整合性を確保する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 04:45:31 GMT)
Towards Evaluating and Training Verifiably Robust Neural Networks [81.4]
We study the relationship between IBP and CROWN, and prove that CROWN are always tight than IBP when select each bounding lines。線形結合伝播(LBP) CROWNの緩やかなバージョンを提案する。これは、大きなネットワークを検証して、より低い検証エラーを得るのに使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 02:31:33 GMT)
HLA-Face: Joint High-Low Adaptation for Low Light Face Detection [81.3]
低照度シナリオでの顔検出は困難だが、監視ビデオや夜間の自律運転など、多くの実用化には不可欠である。既存の顔検出装置のほとんどは広範なアノテーションに大きく依存しているが、データ収集には時間がかかり、手間がかかる。我々は、既存の通常の光データを完全に活用し、通常の光から低光への顔検出器の適応方法を探る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 16:20:57 GMT)
Discrete Reasoning Templates for Natural Language Understanding [79.1]
我々は,複雑な質問をより単純な質問に分解する手法を提案する。事前定義された推論テンプレートの指示に従って最終回答を導出する。我々のアプローチは、解釈可能でありながら最先端技術と競合し、監督をほとんど必要としないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 18:56:56 GMT)
Streaming Multi-talker Speech Recognition with Joint Speaker Identification [77.5]
SURITは、音声認識と話者識別の両方のバックボーンとして、リカレントニューラルネットワークトランスデューサ(RNN-T)を採用しています。 Librispeechから派生したマルチストーカーデータセットであるLibrispeechデータセットに関するアイデアを検証し、奨励的な結果を提示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 18:37:33 GMT)
A Video Is Worth Three Views: Trigeminal Transformers for Video-based Person Re-identification [77.1]
ビデオベースの人物再識別(Re-ID)は、重複しないカメラで同一人物のビデオシーケンスを検索することを目的としている。本稿では、ビデオベースのRe-IDのためのTrigeminal Transformers(TMT)という新しいフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 02:50:16 GMT)
Task-Independent Knowledge Makes for Transferable Representations for Generalized Zero-Shot Learning [77.1]
一般化されたゼロショット学習(GZSL)は、転送可能な画像表現を学習することによって新しいカテゴリを認識する。タスク固有とタスク非依存の知識を同時に学習する新しいデュアルコントラスト埋め込みネットワーク(DCEN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 10:05:48 GMT)
Quaternion Factorization Machines: A Lightweight Solution to Intricate Feature Interaction Modelling [76.9]
factorization machine(fm)は、機能間の高次インタラクションを自動的に学習し、手動の機能エンジニアリングを必要とせずに予測を行うことができる。本研究では,スパース予測解析のためのQFM(Quaternion factorization Machine)とQNFM(Quaternion neural factorization Machine)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 00:02:36 GMT)
An Empirical Study of Training Self-Supervised Visual Transformers [70.3]
自己監視型視覚トランスフォーマーの訓練におけるいくつかの基本成分の影響について検討する。これらの結果は確かに部分的な失敗であり、トレーニングをより安定させると改善できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 17:59:40 GMT)
Learning Optical Flow from a Few Matches [67.8]
密な相関体積表現は冗長であり、その中の要素のほんの一部で正確なフロー推定が達成できることを示した。実験により,高い精度を維持しつつ計算コストとメモリ使用量を大幅に削減できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 21:44:00 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） (Mon, 5 Apr 2021 08:52:47 GMT)
SALA: Soft Assignment Local Aggregation for Parameter Efficient 3D Semantic Segmentation [66.0]
3dポイントクラウドセマンティクスセグメンテーションのためのパラメータ効率の良いネットワークを生成するポイントローカルアグリゲーション関数の設計に着目する。グリッド型アグリゲーション関数における学習可能な隣り合わせソフトアロケーションの利用について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 13:40:36 GMT)
Simulating quench dynamics on a digital quantum computer with data-driven error mitigation [63.0]
本稿では、実量子データにおけるノイズの影響を軽減するために用いられる、クリフォードデータ回帰に基づくいくつかの手法の最初の実装の1つを示す。一般に、クリフォードデータ回帰に基づく手法は、ゼロノイズ外挿法と比較して有利である。これはこの種の研究でこれまで調査された中で最大のシステムである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 16:50:07 GMT)
Unified Detection of Digital and Physical Face Attacks [61.7]
顔攻撃に対する最先端の防御メカニズムは、敵対的、デジタル操作、または物理的な偽装の3つの攻撃カテゴリのうちの1つでほぼ完璧な精度を達成します。この3つのカテゴリに属する25のコヒーレントな攻撃タイプを自動的にクラスタリングできる統合攻撃検出フレームワーク(UniFAD)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 21:08:28 GMT)
Cascaded Robust Learning at Imperfect Labels for Chest X-ray Segmentation [61.1]
不完全アノテーションを用いた胸部X線分割のための新しいカスケードロバスト学習フレームワークを提案する。モデルは3つの独立したネットワークから成り,ピアネットワークから有用な情報を効果的に学習できる。提案手法は,従来の手法と比較して,セグメント化タスクの精度を大幅に向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 15:50:16 GMT)
Adaptive Gradient Balancing for UndersampledMRI Reconstruction and Image-to-Image Translation [60.7]
本研究では,新しい適応勾配バランス手法を併用したwasserstein生成逆ネットワークを用いて,画質の向上を図る。 MRIでは、他の技術よりも鮮明な画像を生成する高品質の再構築を維持しながら、アーティファクトを最小限に抑えます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 13:05:22 GMT)
FaceGuard: A Self-Supervised Defense Against Adversarial Face Images [59.7]
我々は,多種多様な対向顔を自動的に検出し,局所化し,浄化する,新たな自己監督型対向防御フレームワークFaceGuardを提案する。トレーニング中、FaceGuardは、困難で多様な敵攻撃を自動的に合成し、分類器が実際の顔と区別することを学ぶことができる。 LFWデータセットの実験結果から、FaceGuardは6つの未知の敵攻撃タイプに対して99.81%の精度で検出できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 20:37:56 GMT)
3D Human Body Reshaping with Anthropometric Modeling [59.5]
人間測定パラメータから正確で現実的な3D人体を再構築することは、個人識別、オンラインショッピング、仮想現実のための基本的な課題です。このような3d形状を作る既存のアプローチは、レンジカメラやハイエンドスキャナーによる複雑な測定に苦しむことが多い。本稿では,各ファセットに対する自動人為的パラメータモデリングを可能にする,特徴選択に基づく局所マッピング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 04:09:39 GMT)
Unsupervised Multi-source Domain Adaptation Without Access to Source Data [58.6]
Unsupervised Domain Adaptation (UDA)は、ラベル付きソースドメインから知識を転送することで、ラベル付きドメインの予測モデルを学ぶことを目的としている。本稿では,ソースモデルと適切な重み付けを自動的に組み合わせ,少なくとも最良のソースモデルと同等の性能を発揮する新しい効率的なアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 10:45:12 GMT)
Cyclic Co-Learning of Sounding Object Visual Grounding and Sound Separation [52.6]
音物体の視覚的接地と音声-視覚的音分離を共同学習できる循環的共学習パラダイムを提案する。本稿では,提案フレームワークが両タスクの最近のアプローチを上回っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 17:30:41 GMT)
Non-Homogeneous Haze Removal via Artificial Scene Prior and Bidimensional Graph Reasoning [52.1]
本研究では,人工シーンの前置と2次元グラフ推論による不均質なヘイズ除去ネットワーク(nhrn)を提案する。本手法は,単一画像デハジングタスクとハイザイ画像理解タスクの両方において,最先端アルゴリズムよりも優れた性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 13:04:44 GMT)
"Listen, Understand and Translate": Triple Supervision Decouples End-to-end Speech-to-text Translation [49.6]
エンドツーエンドの音声テキスト翻訳(ST)は、ソース言語で音声を取り、ターゲット言語でテキストを出力する。既存の方法は並列コーパスの量によって制限される。並列STコーパスで信号を完全に活用するシステムを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 12:36:42 GMT)
Can audio-visual integration strengthen robustness under multimodal attacks? [47.8]
マルチモーダルな敵対攻撃に対する視聴覚イベント認識タスクをプロキシとして使用し、視聴覚学習の堅牢性を調査します。我々は、音声と視覚の統合が認識を強化するかどうかを調べるために、オーディオ、視覚、両方のモダリティを攻撃します。攻撃下のマルチモーダル相互作用を解釈するために,弱教師付き音源定位モデルを学ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 16:46:45 GMT)
Populating 3D Scenes by Learning Human-Scene Interaction [47.4]
私たちは、人間がシーンと対話する方法を学び、これを活用して、仮想文字を同じことを可能にします。相互作用の表現は体中心であり、新しいシーンに一般化することができる。我々は,POSAが学習した身体とシーンの相互作用の表現が,単眼の人間のポーズ推定を支援することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 15:26:07 GMT)
Generating Furry Cars: Disentangling Object Shape & Appearance across Multiple Domains [46.6]
多領域にまたがる物体の形状と外観の非絡み合い表現を学習する新しいタスクを検討する。私たちは、各ドメインからプロパティのサブセットを借りる中間分布を学習する生成モデルを学びます。この課題は、各ドメインのオブジェクト形状、外観、背景の正確な異方性を必要とする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 17:59:15 GMT)
Adaptive Prototype Learning and Allocation for Few-Shot Segmentation [45.7]
SGC(Superpixel-Guided Clustering)とGPA(GPA)という2つの新しいモジュールを提案し、複数のプロトタイプ抽出と割り当てを行います。 sgcはパラメータフリーかつトレーニングフリーなアプローチであり、同様の特徴ベクトルを集約することで、より代表的なプロトタイプを抽出する。 gpaはより正確なガイダンスを提供するためにマッチしたプロトタイプを選択することができる。本稿では,SGCとGPAを統合することで,オブジェクトのスケールや形状の変化に対応する軽量モデルであるAdaptive Superpixel-Guided Network (ASGNet)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 13:10:50 GMT)
SpeechStew: Simply Mix All Available Speech Recognition Data to Train One Large Neural Network [45.6]
本研究では,公開音声認識データセットの組み合わせで学習した音声認識モデルである speechstew を提案する。結果はAMI-IHMの9.0% WER、Switchboardの4.7% WER、CallHomeの8.3% WER、WSJの1.3%である。また, speechstew が強力な転送学習表現を学習することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 20:13:36 GMT)
pi-GAN: Periodic Implicit Generative Adversarial Networks for 3D-Aware Image Synthesis [45.5]
高品質な3D画像合成のための新しい生成モデルである周期的インプリシット生成適応ネットワーク(pi$-GAN または pi-GAN)を提案する。提案手法は,複数の実・合成データセットを用いた3次元認識画像合成のための最先端結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 23:18:10 GMT)
Improved StyleGAN Embedding: Where are the Good Latents? [43.8]
StyleGANは、実際の画像とほとんど区別できない写実的画像を生成することができる。与えられた画像の埋め込みを見つけるというリバース問題は、問題となる。本稿では,画像再構成と画像編集タスクのサポートを兼ね備えた埋め込みを見つけるという課題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 00:01:21 GMT)
Compressing Visual-linguistic Model via Knowledge Distillation [43.7]
変圧器を用いた大規模視覚言語モデルを小型モデルに圧縮するための知識蒸留の研究を行う。提案した蒸留は,画像キャプションおよび視覚的質問応答タスクにおける小型VLモデルの性能を有意に向上させることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 18:02:17 GMT)
WhiteningBERT: An Easy Unsupervised Sentence Embedding Approach [42.4]
4つの事前学習モデルについて検討し,文意味論に関する7つのデータセットについて大規模実験を行った。主な発見があります。まず、[]ベクトルのみを使用するよりも、すべてのトークンを平均化する方がよい。第二に、トップ層とボトム層を組み合わせることは、トップ層だけを使うよりも良い。第3に,10行未満のコードで簡単にホワイトニングベースのベクトル正規化戦略によって,パフォーマンスが継続的に向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 04:30:28 GMT)
End-to-End Speaker-Attributed ASR with Transformer [41.8]
本稿では,エンドツーエンド話者属性自動音声認識システムを提案する。単調なマルチトーカー音声に対する話者カウント、音声認識、話者識別を共同で行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 19:54:15 GMT)
Interspeech 2021 Deep Noise Suppression Challenge [41.7]
DNSチャレンジは、ノイズ抑圧の領域におけるイノベーションを奨励し、知覚音声の品質を向上するように設計されている。広帯域シナリオのためのトレーニングとテストデータセットをオープンソース化した。 InterSPEECH 2021で組織された課題のこのバージョンでは、トレーニングとテストの両方のデータセットを拡張して、完全なバンドシナリオに対応しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 01:19:31 GMT)
Procrustean Training for Imbalanced Deep Learning [40.9]
ニューラルネットワークは,そのデータの大部分を主要なクラスに分類することで,まずはマイナークラスに不適合になりがちであることを示す。授業間の学習の進捗を均等化する新しい学習戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 04:44:01 GMT)
HybrIK: A Hybrid Analytical-Neural Inverse Kinematics Solution for 3D Human Pose and Shape Estimation [39.7]
本稿では,体メッシュ推定と3次元キーポイント推定のギャップを埋めるために,新しいハイブリッド逆キネマティクスソリューション(HybrIK)を提案する。 HybrIKは、正確な3D関節を相対的なボディ部分回転に変換し、3Dボディーメッシュを再構築する。その結果,HybrIKは3次元ポーズの精度とパラメトリックな人間の身体構造の両方を保っていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 13:57:49 GMT)
Robust Classification Under $\ell_0$ Attack for the Gaussian Mixture Model [39.4]
フィルタとトランケーションの2つの主要モジュールを持つFilTrunと呼ばれる新しい分類アルゴリズムを開発した。敵対的摂動の効果が完全に中和できるかどうかを判断する敵対的予算の段階遷移など、興味深い行動を示すいくつかの例を議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 23:31:25 GMT)
SPGISpeech: 5,000 hours of transcribed financial audio for fully formatted end-to-end speech recognition [39.0]
ターゲットラベルに完全フォーマットされたテキストを用いたエンドツーエンドの神経転写を提案する。 5,000時間のコーパスで訓練されたベースラインのコンフォーマーベースのモデルを提示します。 STT研究コミュニティへの貢献として、非商用利用のコーパスを無償で公開しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 17:05:28 GMT)
ASER: Towards Large-scale Commonsense Knowledge Acquisition via Higher-order Selectional Preference over Eventualities [38.3]
我々は選択的選好に基づく常識知識収集の原則を策定する。 ASERには4億3800万の事象と6億4800万のエッジがある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 20:23:46 GMT)
Anchor-Constrained Viterbi for Set-Supervised Action Segmentation [38.3]
本論文では,トレーニングにおける弱い監督下でのアクションセグメンテーションについて述べる。ビデオフレームのラベル付けには多層パーセプトロン(MLP)をベースとしたHMM(Hidden Markov Model)を用いる。テストでは、トレーニングで見られるアクションセットのモンテカルロサンプリングを使用して、アクションの候補時間シーケンスを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 18:50:21 GMT)
Action Shuffle Alternating Learning for Unsupervised Action Segmentation [38.3]
我々は、正および負のアクションシーケンスを認識するためにRNNを訓練し、RNNの隠蔽層を新しいアクションレベルの特徴埋め込みとして捉えた。動作の監視ができないため、アクション長を明示的にモデル化したHMMを指定し、ViterbiアルゴリズムによるMAPアクションセグメンテーションを推論する。結果として生じるアクションセグメンテーションは、アクションレベルの機能埋め込みとHMMの更新を推定するための疑似根拠の真実として使用されます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 18:58:57 GMT)
Convolutional Neural Opacity Radiance Fields [36.9]
複雑な不透明度を持つファジィオブジェクトのモデリングとレンダリングは多くの没入型vr/arアプリケーションにとって重要である。ファジィ物体に対する畳み込みニューラルネットワークを用いた不透明度放射場生成手法を提案する。本手法は,様々なファジィオブジェクトの詳細な外観と不透明な自由視点レンダリングを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 04:46:46 GMT)
MetaHTR: Towards Writer-Adaptive Handwritten Text Recognition [36.1]
我々は手書き文字認識の新しい手法を提案する。新しいメタラーニングフレームワークを使い、新たなライターデータを利用する。当社のフレームワークは、最先端のHTRモデルの上に簡単に実装できます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 12:35:39 GMT)
Integrating 2D and 3D Digital Plant Information Towards Automatic Generation of Digital Twins [35.4]
業界4.0の標準化は、パイプとインスツルメンテーションダイアグラムのツールベンダー中立表現と3Dパイプルーティングをサポートする。配管・インスツルメンテーション図や3次元CADモデルからタンクやポンプなどの対応する要素を識別するアルゴリズムを開発する必要がある。本稿では,グラフマッチングの前提条件として,グラフの自動生成に焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 11:07:05 GMT)
Branch-and-Pruning Optimization Towards Global Optimality in Deep Learning [34.6]
本稿では,ブランチとプルーニングによる深部モデルの最適化に向けて,新しい近似アルゴリズムであるem BPGradを提案する。このような分枝と分枝の手順を繰り返すことで、有限反復の範囲内でグローバルな最適性を見つけることができることを証明します。 BPGrad for DLにもとづく効率的な適応解法が提案され,Adagrad,Adadelta,RMSProp,Adamなどの従来のDL解法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 00:43:03 GMT)
Monocular 3D Multi-Person Pose Estimation by Integrating Top-Down and Bottom-Up Networks [34.0]
マルチパーソンポーズ推定は、人間の検出が間違っている可能性があり、人間の結合群は信頼できない。既存のトップダウン手法は人間の検出に依存しているため、これらの問題に悩まされる。我々は,その強みを生かすために,トップダウンアプローチとボトムアップアプローチの統合を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 07:05:21 GMT)
Rejoinder: Gaussian Differential Privacy [33.8]
研究の理論的側面を議論し、プライバシー保護データ分析の理論的基礎にどのように影響するかについてコメントします。次に,f-differential privacy (f-DP) と Gaussian differential privacy (GDP) が,様々なアプリケーションにおいてどのように違いをもたらすかについて論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 16:27:56 GMT)
Contextualized Streaming End-to-End Speech Recognition with Trie-Based Deep Biasing and Shallow Fusion [31.1]
本稿では, 浅層融合, トリエベースディープバイアス, ニューラルネットワーク言語モデルの文脈化を組み合わせた新しい解を提案する。最終的なシステムは軽量でモジュール化されており、モデルの再トレーニングなしに素早く修正できます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 23:59:43 GMT)
What Will it Take to Fix Benchmarking in Natural Language Understanding? [30.9]
我々は、NLUベンチマークが満たすべきと議論する4つの基準を定めている。健全な評価エコシステムの復元には、ベンチマークデータセットの設計に大きな進歩が必要だ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 20:36:11 GMT)
Acted vs. Improvised: Domain Adaptation for Elicitation Approaches in Audio-Visual Emotion Recognition [29.9]
一般化された感情認識システムの開発における主な課題は、ラベル付きデータの不足とゴールドスタンダード参照の欠如である。本研究では,感情誘発アプローチをドメイン知識とみなし,感情発話におけるドメイン伝達学習技術を探求する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 15:59:31 GMT)
Dynamic Encoder Transducer: A Flexible Solution For Trading Off Accuracy For Latency [29.6]
1つのDETモデルは、再トレーニングや微調整なしに、異なる容量の複数のデバイスにスケールします。協調学習は、1つのモデルで異なる深さを持つ複数のエンコーダを共同で訓練する。 Librispeechの実験結果によると、DETのフルサイズのエンコーダは、同じサイズのベースラインの単語誤り率を比較的8%以上減少させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 22:32:20 GMT)
Positive Sample Propagation along the Audio-Visual Event Line [29.3]
視覚信号と音声信号はしばしば自然環境に共存し、オーディオ視覚イベント(AVE)を形成する我々は,近縁な音声と視覚のペアを発見し,活用するための新しい正のサンプル伝搬(PSP)モジュールを提案する。我々は,公開avデータセットを広範囲に実験し,完全かつ弱い教師付き設定で新たな最先端精度を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 07:28:13 GMT)
Optimal Sampling Gaps for Adaptive Submodular Maximization [28.2]
アダプティブサブモジュラの文脈における確率サンプリングによる性能損失について検討する。ポリシワイズ・サブモジュラの性質は、現実世界の幅広いアプリケーションで見つけることができることを示しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 03:21:32 GMT)
Potential Convolution: Embedding Point Clouds into Potential Fields [27.8]
この研究では、連続的あるいは離散的なカーネルを定義するのではなく、畳み込み型カーネルを学習可能なポテンシャルフィールドに直接埋め込む。点畳み込み演算により, 2 つの単純かつ有効なポテンシャル関数を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 03:46:09 GMT)
Semantic Distance: A New Metric for ASR Performance Analysis Towards Spoken Language Understanding [27.0]
本稿では,asrシステムの代替評価指標として,新しい意味距離尺度(semdist)を提案する。提案したメトリクスが,インテント認識,セマンティック解析,名前付きエンティティ認識など,さまざまな下流タスクに有効であることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 20:25:07 GMT)
Efficient Attentions for Long Document Summarization [25.2]
Heposは、頭の位置方向のストライドを持つ、新しい効率的なエンコーダデコーダアテンションである。十分な注意を払っている既存のモデルよりも10倍のトークンを処理できます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 18:45:13 GMT)
Students are the Best Teacher: Exit-Ensemble Distillation with Multi-Exits [25.1]
本論文では,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の分類性能を改善するための知識蒸留に基づく新しい学習法を提案する。教師が生徒にのみ教える従来の蒸留の概念とは異なり、生徒は他の生徒や教師がもっとよく学ぶのを助けることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 01:13:20 GMT)
Self-Supervised Learning for Personalized Speech Enhancement [25.1]
音声強調システムは、モデルを単一のテストタイムスピーカーに適応させることで、パフォーマンスを向上させることができる。テスト時間ユーザーは少量のノイズのない音声データしか提供せず、従来の完全教師付き学習には不十分である。本研究では,個人的音声記録から個人的・差別的な特徴を学習するための自己指導手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 17:12:51 GMT)
Personalized Speech Enhancement through Self-Supervised Data Augmentation and Purification [24.6]
疑似ソースのフレームバイフレームSNRを推定するために、SNR予測モデルを訓練する。提案手法は,話者固有の雑音データの有用性を向上させることを実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 17:17:55 GMT)
Learning Curves for Analysis of Deep Networks [24.0]
学習曲線はモデルパラメータを選択し、性能を外挿するのに使うことができる。本研究では,学習曲線を頑健に推定し,パラメータを誤りとデータ信頼性に抽象化し,パラメータ化の有効性を評価する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 17:01:02 GMT)
Inter-Series Attention Model for COVID-19 Forecasting [23.6]
我々は、複数の領域から得られた時系列のパターンを比較して予測を行う、Attention Crossing Time Series (textbfACTS)と呼ばれる新しいニューラル予測モデルを開発した。新たに確認された症例、入院、死亡の予測を含む18件中13件の検査のうち、textbfACTSはCDCが強調した主要な新型コロナウイルス(COVID-19)の予測を上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 20:53:55 GMT)
Opportunistic Screening of Osteoporosis Using Plain Film Chest X-ray [23.4]
骨粗しょう症は、骨密度検査へのアクセスが限られているため、しばしば診断され、治療されていない慢性代謝骨疾患です。本論文では、最も一般的で、アクセス可能で、低コストの医療画像検査の1つである胸部X線(CXR)からBMDを予測する方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 01:25:23 GMT)
What's the best place for an AI conference, Vancouver or ______: Why completing comparative questions is difficult [22.0]
ニューラルLMが妥当な質問をする(答えない)能力について研究する。この課題の正確性は,質問が妥当かどうかの判断とよく関連している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 14:56:09 GMT)
StarGAN-based Emotional Voice Conversion for Japanese Phrases [21.7]
本稿では,基本周波数と周期処理を最小限とするECVタスクへのStarGAN-VCの直接適用について述べる。日本語句のECVを実現する能力の観点から,StarGAN-EVCシステムの性能評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 08:08:42 GMT)
AST: Audio Spectrogram Transformer [21.5]
オーディオ分類のための最初の畳み込みのない、純粋に注意に基づくモデルであるAudio Spectrogram Transformer(AST)を紹介します。 ASTはAudioSetの0.485 mAP、ESC-50の95.6%、音声コマンドV2の98.1%の精度で新しい最先端の結果を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 05:26:29 GMT)
Lipstick ain't enough: Beyond Color Matching for In-the-Wild Makeup Transfer [20.8]
上記のすべてのメークコンポーネントを扱える総合的なメークトランスファーフレームワークを提案します。改良されたカラー転送ブランチと新しいパターン転送ブランチで構成され、すべてのメイクアップ特性を学習する。私達のフレームワークはライトおよび極度の構造の様式の芸術の性能の状態を達成します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 12:12:56 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） (Mon, 5 Apr 2021 05:08:48 GMT)
Rethinking Perturbations in Encoder-Decoders for Fast Training [19.9]
摂動を用いてニューラルモデルを調整する。逐次列列問題におけるいくつかの摂動を計算時間で比較する。実験の結果,単語のドロップアウトのような単純な手法は,最近提案された摂動に匹敵する(あるいはより良い)スコアが得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 11:06:54 GMT)
Adversarial Attack in the Context of Self-driving [19.6]
自律運転の文脈において,意味的および動的目標を持つセグメンテーションモデルを攻撃できるモデルを提案する。我々のモデルは入力画像と対応するラベルを摂動にマッピングするように設計されている。摂動を追加すると、反対の例は動的ターゲットに対して意味論的に意味のある方法でピクセルのラベルを操作できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 00:56:45 GMT)
Annotating Columns with Pre-trained Language Models [19.2]
テーブル自体の情報のみを用いてテーブル列をアノテートする問題を研究する。マルチタスク学習アプローチ(doduo)が個々の学習アプローチよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 06:05:01 GMT)
Robust Trust Region for Weakly Supervised Segmentation [18.7]
最新の結果を改善する定期的な損失のための新しい堅牢な信頼地域アプローチを提案します。我々のアプローチは古典的連鎖則の高次一般化と見なすことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 15:11:29 GMT)
Intrinsic and induced quantum quenches for enhancing qubit-based quantum noise spectroscopy [17.9]
我々は、標準的な$T$ベースの量子センシングおよびノイズスペクトロスコピープロトコルが、しばしばシステムや環境の不注意なクエンチを引き起こす方法について論じる。環境応答特性に直接アクセスするためにこれらの新機能をどのように利用できるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 17:52:31 GMT)
Optimal Query Complexity of Secure Stochastic Convex Optimization [17.4]
安全凸最適化問題について検討する。学習者は(確率的な)勾配を逐次クエリすることで凸関数の最適点を学習することを目指している。その間,学習者の学習結果を学習者のクエリを観察することから解放し,推論することを目的とした敵が存在する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 14:10:26 GMT)
MOCCA: Multi-Layer One-Class ClassificAtion for Anomaly Detection [16.9]
我々は,Multi-Layer One-Class Classification (MOCCA) と呼ばれる異常検出問題に対するディープラーニングアプローチを提案する。異なる深さで抽出された情報を利用して異常なデータインスタンスを検出することで、ディープニューラルネットワークのピースワイズ的性質を明示的に活用します。本稿では,本手法が文献で利用可能な最先端手法と比較して優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 09:40:17 GMT)
BTS-Net: Bi-directional Transfer-and-Selection Network For RGB-D Salient Object Detection [16.9]
RGB-Dの高次物体検出から得られた深度マップは、しばしば品質と不正確さに悩まされる。ほとんどの既存のRGB-D SODモデルは、クロスモーダル相互作用を持たないか、エンコーダの段階で深さからRGBまでの一方向相互作用しか持たない。 BTS-Netと呼ばれる新しい双方向転送および選択ネットワークを提案します。BTS-Netは、符号化中に機能を浄化するために双方向転送および選択モジュールのセットを採用しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 05:58:43 GMT)
Continual General Chunking Problem and SyncMap [16.4]
チャンキング問題の連続的一般化(教師なし問題)を提案する。動的マップを作成することにより,問題の変化を学習し,適応できるSyncMapというアルゴリズムを提案する。 SyncMapの結果は,多くのタイプの構造が存在するにもかかわらず,提案アルゴリズムが最適解の近くを学ぶことを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 09:40:22 GMT)
Perceptual Indistinguishability-Net (PI-Net): Facial Image Obfuscation with Manipulable Semantics [15.9]
特に画像に対する正式なプライバシー概念として、知覚的無区別性(PI)を提案します。また,PI保証による画像難読化を実現するプライバシー保護機構であるPI-Netを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 03:40:07 GMT)
Uncertainty-Aware COVID-19 Detection from Imbalanced Sound Data [15.8]
音声ベースのCOVID-19検出のための複数のディープラーニングモデルを開発するアンサンブルフレームワークを提案する。誤った予測はしばしば高い不確実性をもたらすことが示されている。この研究は、より堅牢なサウンドベースのcovid-19自動スクリーニングシステムへの道を開くものだ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 16:54:03 GMT)
Exploring Polarization of Users Behavior on Twitter During the 2019 South American Protests [15.1]
われわれは、2019年に南アメリカのいくつかの国を麻痺させた抗議活動について、異なる文脈でTwitter上で偏極を探っている。政治家のツイートやハッシュタグキャンペーンに対するユーザの支持を(反対かにかかわらず)抗議に対する明確なスタンスで活用することにより、何百万人ものユーザーによる弱いラベル付きスタンスデータセットを構築します。イベント中の「フィルターバブル」現象の実証的証拠は、ユーザベースがスタンスの観点から均質であるだけでなく、異なるクラスタのメディアからユーザが移行する確率も低いことを示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 07:13:18 GMT)
A Dual-Critic Reinforcement Learning Framework for Frame-level Bit Allocation in HEVC/H.265 [14.7]
本論文では、HEVC/H.265におけるフレームレベルビット割り当ての問題に対処するためのデュアルクリティカル強化学習フレームワークを提案する。目的は、レート制約の下で画像群の歪みを最小化することである。一般的なデータセットにおける実験結果から, x265 のビット割当方式よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 01:26:52 GMT)
Talk, Don't Write: A Study of Direct Speech-Based Image Retrieval [13.4]
共同表現学習のプロキシとして,音声に基づく画像検索が研究されている。音声に基づく検索が実際にどれだけうまく機能するかは不明だ。音声の自発的,アクセント的,あるいは自動書き起こしが難しい場合には,asr-to-textエンコーディングのカスケードを克服できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 13:11:40 GMT)
Deep Learning-Based Autonomous Driving Systems: A Survey of Attacks and Defenses [13.2]
この調査は、自動運転システムを危うくする可能性のあるさまざまな攻撃の詳細な分析を提供する。さまざまなディープラーニングモデルに対する敵意攻撃と、物理的およびサイバー的コンテキストにおける攻撃をカバーする。深層学習に基づく自動運転の安全性を向上させるために、いくつかの有望な研究方向が提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 06:31:47 GMT)
RADIATE: A Radar Dataset for Automotive Perception in Bad Weather [13.1]
RADIATEには3時間のアノテートされたレーダー画像があり、合計で200万以上の俳優がいる。様々な天候条件下で8種類の俳優をカバーしている。 RADIATEにはステレオ画像、32チャンネルのLiDAR、GPSデータもあり、他のアプリケーションに向けられている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 14:00:22 GMT)
When Can Liquid Democracy Unveil the Truth? [12.2]
Caragiannis と Micha によって策定されたいわゆる ODP-problem を調査します。有権者の確率やネットワークの接続性に関するいくつかの仮説の下で、我々は1時間1/2$近似アルゴリズムを得る。この観察は、ソーシャルネットワークの接続が液体民主主義パラダイムの効率にとって重要な特徴であることを正式に証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 09:45:14 GMT)
Depth as Attention for Face Representation Learning [11.9]
低コストRGB-Dセンサを用いた深度マルチモーダル顔認識のための新しい深度誘導型注意メカニズムを提案する。この解は, 4つのデータセットに対して平均87.3% (+5.0%), 99.1% (+0.9%), 99.7% (+0.6%) および95.3% (+0.5%) の精度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 08:56:35 GMT)
Neural Clinical Event Sequence Prediction through Personalized Online Adaptive Learning [11.6]
臨床イベントシーケンスは、時間内の患者のケアの記録を表す数千の臨床イベントで構成される。臨床症状の予測モデルを学ぶ上で重要な課題は、患者固有の変動性である。オンラインモデルの更新を通じて、個々の患者の予測を調整することを学ぶ新しい適応イベントシーケンス予測フレームワークを開発します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 06:22:56 GMT)
Using spatial-temporal ensembles of convolutional neural networks for lumen segmentation in ureteroscopy [11.5]
本稿では,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に基づく自動手法を提案する。提案手法は4つの並列CNNのアンサンブルに基づいて,単一および複数フレーム情報を同時に処理する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 16:24:32 GMT)
An Analysis of State-of-the-art Activation Functions For Supervised Deep Neural Network [11.4]
本稿では,ディープニューラルネットワークの教師付き分類に関して,最先端のアクティベーション機能の解析を行う。これらアクティベーション機能を統合した2つのディープラーニングネットワークアーキテクチャの実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 16:50:31 GMT)
Financial Markets Prediction with Deep Learning [11.3]
金融市場の動きを予測する新しい1次元畳み込みニューラルネットワーク(CNN)モデルを提案する。カスタマイズされた1次元畳み込み層は、時間を通じて金融取引データをスキャンし、価格やボリュームなどの異なる種類のデータ、共有パラメータ(カーネル)を互いに共有する。我々のモデルは従来の技術指標の代わりに自動的に特徴を抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 19:36:48 GMT)
Frequency Estimation Under Multiparty Differential Privacy: One-shot and Streaming [11.0]
プライバシと通信の制約下での周波数推定の基本的問題について検討し,そのデータを$k$のパーティ間で分散する。私たちは、ローカルディファレンシャルプライバシ(LDP)と(分散)ディファレンシャルプライバシよりも一般的なマルチパーティディファレンシャルプライバシ(MDP)のモデルを採用しています。我々のプロトコルは、より厳密な2つの制約によって許容可能な最適性(対数因子まで)を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 08:15:20 GMT)
Quantized Gromov-Wasserstein [10.6]
Quantized Gromov Wasserstein(qGW)は、部品を基本的なオブジェクトとして扱い、問題の理論上の上限の階層に収まるメトリクスです。最適なgwマッチングを近似するアルゴリズムを開発し,アルゴリズムによる高速化とメモリ複雑性の低減を実現する。我々は、最先端の状況を超えて、既存の文献よりも桁違いに大きいスケールでGWマッチングを適用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 17:03:20 GMT)
Dr-Vectors: Decision Residual Networks and an Improved Loss for Speaker Recognition [10.5]
不確実性、登録/テスト非対称性、追加非線形情報を取得できるスコアリング表現を提案します。これは、エンドツーエンドのトレーニングレジメンの一部として2段目のニューラルネットワークを組み込むことによって実現される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 16:31:04 GMT)
Scaling to Many Languages with a Triaged Multilingual Text-Dependent and Text-Independent Speaker Verification System [9.4]
これは46言語の規模でのスピーカー検証システムの最初の研究です。多言語テキスト依存およびテキスト非依存コンポーネントからなるハイブリッドセットアップの使用を検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 19:48:16 GMT)
Model Compression for Dynamic Forecast Combination [9.3]
動的予測アンサンブルを個々のモデルに圧縮すると、同様の予測性能が得られることを示す。また,平均ランクが最も高い圧縮個々モデルは規則に基づく回帰モデルであることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 09:55:35 GMT)
Random Reshuffling: Simple Analysis with Vast Improvements [9.2]
ランダムリシャッフル(Random Reshuffling, RR)は、データリシャッフルと共に反復降下ステップを利用する有限サム関数を最小化するアルゴリズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 11:40:26 GMT)
Real-Time Video Inference on Edge Devices via Adaptive Model Streaming [9.1]
携帯電話やドローンなどのエッジデバイス上でのリアルタイムビデオ推論は、Deep Neural Networksのコストが高いため、難しい。本稿では、エッジデバイス上での映像推論のための効率的な軽量モデルの性能向上のための新しいアプローチであるAdaptive Model Streaming (AMS)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 23:29:53 GMT)
A New Approach to Overgenerating and Scoring Abstractive Summaries [9.1]
ステージ1ではソーステキストから多様な候補要約を生成し,ステージ2では許容候補をスコア付けして選択する2段階戦略を提案する。私達の発電機はスペースが限られているとき特に適している要約の長さの精密な制御を与えます。我々のセレクタは、最適な要約長を予測し、元のテキストに忠実さを特に強調するように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 00:29:45 GMT)
Jekyll: Attacking Medical Image Diagnostics using Deep Generative Models [8.9]
Jekyllは、患者のバイオメディカルイメージを入力として取得し、攻撃者選択病状態を示す新しい画像に変換する神経型転送フレームワークです。これらの攻撃は、医療専門家とアルゴリズム検出スキームの両方を誤解させる結果となった。また,jekyllが生成する画像を検出するための機械学習に基づく防御対策についても検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 18:23:36 GMT)
DexDeepFM: Ensemble Diversity Enhanced Extreme Deep Factorization Machine Model [8.7]
アンサンブルの多様性を高めた極深部分解機モデル(DexDeepFM)を提案する。 2つの公開現実世界のデータセットに関する実験は、提案されたモデルの優位性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 14:06:32 GMT)
Nonlinear model reduction for slow-fast stochastic systems near manifolds [8.5]
スローダイナミクスと大規模高速モードを有する高次元力学系に対する非線形モデル低減手法を提案する。実効(確率的)ダイナミクスの過程である不変多様体を推定し、その効率的なシミュレータを構築する。この構造により、有効なダイナミクスの経路を迅速かつ効率的にシミュレーションし、重要な特徴と可観測性の推定が可能になります。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 19:29:46 GMT)
Identity and Posture Recognition in Smart Beds with Deep Multitask Learning [8.4]
被験者とその睡眠姿勢を正確に検出できる堅牢な深層学習モデルを提案する。喪失機能の組み合わせは、被験者と睡眠姿勢を同時に区別するために使用される。提案するアルゴリズムは、最終的に臨床およびスマートホーム環境で使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 21:21:54 GMT)
Older Adults and Brain-Computer Interface: An Exploratory Study [8.3]
高齢者を対象としたスマートホーム技術(SHT)における非侵襲的脳-コンピュータインタフェース(BCI)の可能性を検討する。 SHT設定におけるBCIの可能性に関するエンドユーザーの洞察を調査した。われわれは、その利点と欠点、そして、高齢者が生み出す特徴、そして彼らが恩恵を受けるものについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 17:49:46 GMT)
Physics Informed Neural Networks for Simulating Radiative Transfer [7.6]
放射能伝達をシミュレーションする新しい機械学習アルゴリズムを提案する。提案アルゴリズムは物理情報ニューラルネットワーク(PINN)に基づいて,基礎となる放射性トランスファー方程式の残差を最小化して学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 12:42:59 GMT)
GSECnet: Ground Segmentation of Point Clouds for Edge Computing [7.5]
GSECnetは、低電力エッジコンピューティングユニットにデプロイできるように設計された効率的な地上セグメンテーションフレームワークです。本フレームワークは,デスクトッププラットフォーム上での135.2Hzのランタイム推定を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 04:29:28 GMT)
Fast Design Space Exploration of Nonlinear Systems: Part II [7.4]
Fast Design Space Exploration of Systems (ASSENT) というフレームワークにカプセル化された2段階のアプローチにより、非線形システム設計空間探索に取り組みます。最初のステップでは、コンポーネントの値を個別に選択できるシステムアーキテクチャを探すために、遺伝的アルゴリズムを使用します。第2のステップでは、逆設計を用いて連続空間を探索し、目的関数の値を改善することを目的としてコンポーネント値を微調整する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 16:11:50 GMT)
VR Hackathon with Goethe Institute: Lessons Learned from Organizing a Transdisciplinary VR Hackathon [6.8]
Goethe InstituteによるLanguage Learning Bauhaus VRハッカソンを報告する。特定の要件で挑戦された学際的なチームのダイナミクスを活用するための、教育と研究のプロジェクトとして組織された。この実験は、異なる分野の代表が時間的圧力の下で、非常に特定の目的に向かってどのように連携するかをシミュレートするために構築された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 18:09:24 GMT)
From Classical to Quantum: Uniform Continuity Bounds on Entropies in Infinite Dimensions [6.6]
無限状態空間上の古典的確率変数のエントロピーと無限次元系の量子状態に対する一様連続性境界を証明する。この証明は、新しい平均制約されたファノ型不等式と確率変数の最大結合の概念に依存している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 17:18:42 GMT)
Auxiliary Sequence Labeling Tasks for Disfluency Detection [6.5]
本稿では,NERとPOSを補助的シーケンスラベリング(SL)タスクとして用い,不規則検出のための手法を提案する。本稿では, 副SLタスクを用いた拡散検出モデルのトレーニングにより, 拡散検出におけるFスコアの向上が期待できることを示す。広範に使われている英語スイッチボードデータセットによる実験結果から,本手法は拡散検出における従来の手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 13:09:23 GMT)
Intent detection and slot filling for Vietnamese [6.2]
ベトナムにおける最初の公的な意図検出とスロット充足データセットを提案する。また,意図検出とスロット充填のための統合モデルを提案する。ベトナムのデータセットによる実験結果から,提案手法はJointBERT+CRFよりも有意に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 17:19:42 GMT)
Inference Time Style Control for Summarization [6.0]
本稿では,事前学習されたトランスフォーマライズモデル上で,サマリデコード中にデプロイ可能な2つの新しい手法を提案する。単純さ制御による要約実験では、自動評価と人間の判断が共に、よりシンプルな言語で出力を生成するモデルを見つけました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 00:27:18 GMT)
A Heuristic-driven Uncertainty based Ensemble Framework for Fake News Detection in Tweets and News Articles [6.0]
ニュース項目が「本物」か「偽」かを自動的に識別する新しい偽ニュース検出システムについて述べる。我々は,事前学習したモデルと統計的特徴融合ネットワークからなるアンサンブルモデルを用いた。提案手法は,分類タスクの適切なクラス出力信頼度レベルとともに,信頼性の高い予測不確実性を定量化した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 06:35:30 GMT)
Automating Transfer Credit Assessment in Student Mobility -- A Natural Language Processing-based Approach [5.9]
本稿では、自然言語処理(NLP)分野の進歩を利用してこのプロセスを効果的に自動化するモデルを特定することに焦点を当てる。学習結果の分類学的類似度(los)を評価するために,知識に基づく意味的類似度尺度に基づくクラスタリングを応用したモデルを提案する。 los間の類似性はさらに集約され、コースの類似性を形成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 15:14:59 GMT)
All Factors Should Matter! Reference Checklist for Describing Research Conditions in Pursuit of Comparable IVR Experiments [5.9]
没入型仮想現実(IVR)実験における重要な問題は、研究条件を比較する能力である。 VRキットと触覚環境は複雑で多様であるが、ICT、心理学、マーケティングといった様々な分野の研究者は、ランドスケープの研究に十分な詳細さでそれらを記述することを無視することが多い。本稿では,実験の条件を記述するための基準チェックリストについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 18:32:45 GMT)
DataOps for Societal Intelligence: a Data Pipeline for Labor Market Skills Extraction and Matching [5.8]
データOpsモデルを用いて,この問題を定式化し,解決する。そして、履歴書からスキルを抽出する重要なタスクに焦点を合わせます。実データに応用機械学習を適用した予備結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 15:37:25 GMT)
Fast Design Space Exploration of Nonlinear Systems: Part I [4.2]
本稿では,ブラックボックスの新しい最適化手法であるCNMAを提案する。 CNMAはブラックボックス評価の数で保守的である。出力を計算するためにブラックボックスの故障に耐性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 02:59:45 GMT)
Deep Neural Networks for Relation Extraction [3.8]
まず2つのエンティティ間の関係を見つけるためのシンタックス中心のマルチファクタアテンションネットワークモデルを提案する。次に,エンコーダ・デコーダアーキテクチャに基づく2つの関係抽出フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 07:18:54 GMT)
Semi-Supervised Clustering with Inaccurate Pairwise Annotations [3.7]
本論文では,マストリンクと非リンク関係という形で,ペアワイズアノテーションを組み込んだクラスタリングモデルを提案する。また,そのモデルを拡張して,専門家の正確性に関する事前知識を統合し,この知識の利用が有益である状況について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 20:37:00 GMT)
Multi-Atlas Based Pathological Stratification of d-TGA Congenital Heart Disease [3.7]
我々は,atlas選択不良に伴うセグメンテーションエラーを利用して,大血管のデキストロトランスポジション(d-tga)における病的分類のためのcadシステムを構築した。提案されたアプローチは、セグメンテーションの品質を記述する一連の特徴を抽出し、それらを最終的な診断を提供する論理的な決定木に導入する。健常症例と術後D-TGAの2つの異なる形態を含む60全体の心臓MR画像のセットでこの方法を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 15:28:39 GMT)
CBench: Towards Better Evaluation of Question Answering Over Knowledge Graphs [3.6]
CBenchは,ベンチマークを分析し,質問応答システムを評価するための情報ベンチマークスイートである。 CBenchは、いくつかのきめ細かい言語的、構文的、および質問やクエリの構造的特性に関して、既存のベンチマークを分析するのに使うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 15:41:14 GMT)
Tokenising behaviour change: optimising blockchain technology for sustainable transport interventions [3.5]
本稿では,輸送行動変化の介入におけるブロックチェーン技術の現在の応用を分析するために,研究プロジェクトの調査を利用する。目標とする変化を大規模に達成するための障壁と制限を特定する。行動変化ツールでトークン設計を標準化するプロセスを定義する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 11:06:15 GMT)
Observation of the Modification of Quantum Statistics of Plasmonic Systems [3.5]
ボソンの量子統計的性質はプラズモン系で保存されていると考えられている。閉じ込められた光近接場によって誘起される多粒子散乱効果は、プラズモン系の励起モードの修正につながることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 20:11:43 GMT)
A data-driven personalized smart lighting recommender system [3.5]
これらのシステムは、関連項目、ユーザ、およびアイテムとユーザ間のインタラクションに基づいて、アイテムに対するユーザの関心を予測する。我々は,歴史データや機械学習手法を多用した自動ルーチンとカラースキーム推薦システムの構築を目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 21:32:43 GMT)
Learning Latent and Hierarchical Structures in Cognitive Diagnosis Models [3.5]
認知診断モデル(cdms)の重要な構成要素は、アイテムと潜在属性の間の依存構造を特徴づけるバイナリ$q$-matrixである。本稿では,観測データからCDMの潜在構造と階層構造を共同学習する問題を検討する。効率的な期待最大化アルゴリズムと潜在構造回復アルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 20:33:02 GMT)
Semi-supervised Variational Temporal Convolutional Network for IoT Communication Multi-anomaly Detection [3.4]
モノのインターネット(IoT)デバイスは、巨大な通信ネットワークを構築するために構築されます。これらのデバイスは実際には安全ではないため、通信ネットワークが攻撃者によって露出されることを意味する。本稿では,IoT 複数異常検出のための半監視ネットワーク SS-VTCN を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 08:51:24 GMT)
Segmentation of EM showers for neutrino experiments with deep graph neural networks [3.3]
電磁(EM)サンプリング熱量計で収集したデータからシャワーを復元する新しい手法を提案する。本研究では、多数の粒子が雲室(ECC)のレンガを通過し、電磁シャワーが発生する場合について考察する。本手法では, 入射粒子に関する情報は使用せず, エマルション検出器内の電磁シャワーの最大82%を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 17:45:21 GMT)
Stopping Criterion for Active Learning Based on Error Stability [3.3]
新しいサンプルを追加する際の一般化誤差の変化がアノテーションコストに縛られることを保証し、エラー安定性に基づく停止基準を提案する。提案手法は,様々な学習モデルと実際のデータセットの適切なタイミングでアクティブラーニングを停止する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 10:15:50 GMT)
Automatic Micro-Expression Apex Frame Spotting using Local Binary Pattern from Six Intersection Planes [3.2]
6分割平面(LBP-SIPl)から局所バイナリパターンと呼ばれる特徴抽出器を提案する。この方法は、6つの交叉面上のLPPコードを抽出し、それらを結合する。その結果,提案手法は頂点フレームスポッティングにおいて優れた性能を発揮した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 20:42:57 GMT)
Improving the Expressive Power of Graph Neural Network with Tinhofer Algorithm [3.2]
グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフベースのデータ処理のパワーのために急速に進歩している。ほとんどのGNNはメッセージパッシング方式に従い、その表現力はワイスファイラー・リーマン(WL)テストの識別能力によって数学的に制限される。本稿では、WLテストの限界を理論的に破るWeisfeiler-Lehman-Tinhofer GNN(WLT-GNN)と呼ばれるメッセージパッシング方式のバリエーションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 10:54:22 GMT)
A review of artificial intelligence methods combined with Raman spectroscopy to identify the composition of substances [2.8]
ラマン分光法、機械学習、ディープラーニング技術は、混合成分を識別できる効率的な分析ツールを実現するための道を開いた。このレビューでは、物質組成の同定におけるラマン分光の研究を要約し、ラマン分光の前処理過程をレビューする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 02:24:05 GMT)
Extensive entropy from unitary evolution [2.7]
量子多体系において、ハミルトニアンは拡張エントロピー生成器と呼ばれる。 i) スペクトルが非退化ギャップを持つハミルトニアンが広範なエントロピー生成元であることを証明する; (ii) 局所ハミルトニアン空間において、非退化ギャップ条件はほとんどどこでも満たされる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 17:59:16 GMT)
Measuring Law Over Time: A Network Analytical Framework with an Application to Statutes and Regulations in the United States and Germany [2.4]
法律文書を多次元動的文書ネットワークとして解析するための包括的枠組みを提案する。我々は,この枠組みを2つの異なる国の法令・規制の独自のデータセットに適用することによって,その実用性を実証する。連邦レベルでは、米国法体系は規制によってますます支配されているのに対し、ドイツの法体系は法令によって支配されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 12:05:07 GMT)
Analyzing the Performance of Graph Neural Networks with Pipe Parallelism [2.3]
ノードやエッジの分類やリンクの予測といったタスクで大きな成功を収めたグラフニューラルネットワーク(GNN)に注目した。グラフ技術の進歩には,大規模ネットワーク処理のための新たなアプローチが必要である。私たちは、ディープラーニングコミュニティで成功したと知られている既存のツールとフレームワークを使用して、GNNを並列化する方法を研究します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 16:59:33 GMT)
Automated Performance Testing Based on Active Deep Learning [2.2]
ブラックボックス性能試験のためのACTAと呼ばれる自動テスト生成手法を提案する。 ACTAはアクティブな学習に基づいており、テスト中のシステムのパフォーマンス特性を知るために、大量の履歴テストデータを必要としないことを意味します。我々は,ベンチマークWebアプリケーション上でACTAを評価し,本手法がランダムテストに匹敵することを示す実験結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 18:19:12 GMT)
Revealing the Phase Diagram of Kitaev Materials by Machine Learning: Cooperation and Competition between Spin Liquids [2.1]
キタエフ材料は、量子スピン液体をホストし、トポロジカルおよび対称性破壊相の相互作用を研究するための有望な材料である。本研究では, 教師なし・解釈可能な機械学習手法を用いて, 磁場下でのハネムシKitaev-$Gamma$モデルについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 15:34:00 GMT)
Label-GCN: An Effective Method for Adding Label Propagation to Graph Convolutional Networks [1.8]
グラフ畳み込みネットワーク(GCN)の第1層の変更は、近隣ノード間でラベル情報を効果的に伝播するために利用できることを示す。これは、GCNのトレーニングフェーズ中にラベル機能のためのセルフループを選択的に除去する。推論フェーズ中に利用可能なラベルの数に応じて、この戦略がモデルパフォーマンスの大幅な改善につながる可能性があるいくつかの実験を通して示します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 21:02:48 GMT)
A Concise Review of Transfer Learning [1.6]
転送学習は、他の関連するソースデータを適用することで、ターゲット学習者のパフォーマンスを高めることを目的としている。従来の機械学習とデータマイニングのテクニックは、トレーニングとテストのデータは同じ特徴空間と分布から来ていると仮定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 20:34:55 GMT)
ECRM: Efficient Fault Tolerance for Recommendation Model Training via Erasure Coding [1.4]
ディープラーニングレコメンデーションモデル(DLRM)は、パーソナライズされたコンテンツをユーザに提供するために広くデプロイされている。 DLRMは、大きな埋め込みテーブルを使用するため、サイズが大きく、数十から数百のサーバのメモリにモデルを分散させることによって訓練される。チェックポイントは、これらのシステムでフォールトトレランスに使用される主要なアプローチであるが、かなりのトレーニング時間のオーバーヘッドを負う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 16:16:19 GMT)
BBAEG: Towards BERT-based Biomedical Adversarial Example Generation for Text Classification [1.1]
バイオメディカルテキスト分類のためのブラックボックス攻撃アルゴリズムであるBBAEG(Biomedical BERT-based Adversarial Example Generation)を提案する。我々は,BBAEGがより優れた言語流布,セマンティック・コヒーレンス(セマンティック・コヒーレンス)でより強力な攻撃を行うことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 05:32:56 GMT)
Adaptive Clustering of Robust Semantic Representations for Adversarial Image Purification [0.9]
我々は、モデルに依存しず、目に見えない敵に対して汎用可能な、敵対攻撃に対する堅牢な防御を提案します。本稿では,各クラスの潜在表現を抽出し,意味的類似性を持つ潜在表現を適応的にクラスタ化する。我々は、逆空間表現と真のクラスタ分布の間の距離を最小化するために、潜空間表現を制限する新しいモデルを逆向きに訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 21:07:04 GMT)
Multilevel Stein variational gradient descent with applications to Bayesian inverse problems [0.9]
この研究は、ターゲット分布からより効率的にサンプリングするために、スタイン変分勾配勾配の多値変分を示す。ベイズ逆問題を用いた数値実験では, 最大レベルのみを使用する単レベル変種と比較して, 提案した多レベルスタイン法の1桁以上の高速化を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 15:07:16 GMT)
Machine Learning Applications in the Routing in Computer Networks [0.9]
インターネットトラフィックの量が増え続ける中、ルーティングアルゴリズムの開発は明らかに重要です。集中型と分散型の両方のMLルーティングアーキテクチャを調査した。 14のルーティングアルゴリズムに2つのルーティングプロトコルを実装し,その効果を確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 15:08:35 GMT)
End-to-End Whisper to Natural Speech Conversion using Modified Transformer Network [0.8]
シーケンス・ツー・シーケンス・アプローチを用いて、whisper-to-natural-speech変換を導入する。本稿では,メル周波数ケプストラム係数やスムーズなスペクトル特徴などの異なる特徴について検討する。提案するネットワークは、機能間変換のための教師ありアプローチを用いて、エンドツーエンドで訓練される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 09:27:12 GMT)
GPU Domain Specialization via Composable On-Package Architecture [0.8]
Composable On-Package GPU (COPAGPU)アーキテクチャは、ドメイン特化GPU製品を提供する。我々は,COPA-GPUが,最大4倍のオフディー帯域幅,32倍のオンパッケージキャッシュ,2.3倍のDRAM帯域幅とキャパシティを備えたベースラインGPUアーキテクチャをモジュール化することにより,DL特化製品を実現する方法を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 23:06:50 GMT)
Tunable-spin-model generation with spin-orbit-coupled fermions in optical lattices [0.5]
有効磁束の存在下で, 光学格子に担持した超低温フェルミオン原子の動的挙動について検討した。ハーフフィリングでは、イジングモデル、XYモデル、任意の異方性を持つ一般XXZモデル、集合的な1軸ねじれモデルなど、様々な象徴的なスピン-1/2モデルをエミュレートすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 15:58:50 GMT)
COVID-19 sentiment analysis via deep learning during the rise of novel cases [0.5]
我々はtwitter上で感情分析を行うために,long short-term memory(lstm)リカレントニューラルネットワークを用いたディープラーニング言語モデルを用いた。我々は、ほとんどのツイートは、インドのCOVID-19事件の台頭中に高いレベルの楽観主義で肯定的であることが判明しました。楽観的で冗談を言うツイートは、主に月間ツイートを支配しており、ネガティブな感情が表される回数はずっと少なかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 04:31:19 GMT)
Solutions of the 2D Schrodinger equation and its thermal properties for Improved Ultra Generalized Exponential Hyperbolic potential (IUGE-HP) [0.5]
非相対論的量子力学系における外部磁場とアハラノフ・ボーム場(AB)の影響について研究した。数値エネルギースペクトルを解析し、外部磁場の存在がスペクトルの縮退を除去することを示した。この外部磁場の存在下でのIUGE-HPの熱的および磁気的性質について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 19:02:15 GMT)
A flexible and fast PyTorch toolkit for simulating training and inference on analog crossbar arrays [0.4]
我々はIBM Analog Hardware Acceleration Kitを紹介した。これはPyTorch内から便利な方法でアナログクロスバーアレイをシミュレートするオープンソースツールキットの、新しくて最初のものである。ツールキットは、クロスバーアレイで実行される計算をキャプチャする「アナログタイル」の概念を中心にしています。我々の新しいツールキットは完全にGPUを加速しており、任意のANNの精度に対する材料特性と将来のアナログ技術の非理想性の影響を便利に推定することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 22:59:35 GMT)
Comparing Weak- and Unsupervised Methods for Resonant Anomaly Detection [0.4]
オートエンコーダ(AE)と,CWoLa(Classification Without Labels)技術に基づく弱監督アプローチを比較した。 CWoLaは多様かつ適度に稀なシグナルを見つけるのに有効であり、AEは極めて稀な信号に対して感受性を与えるが、特定のトポロジでのみ得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 18:00:46 GMT)
An Artificial Intelligence Framework for Bidding Optimization with Uncertainty inMultiple Frequency Reserve Markets [0.3]
周波数プリザーブは、電力グリッドの周波数偏差に反応するために、電力生産または消費をリアルタイムで調整するリソースです。多段階市場における価格ピークを生かした入札戦略を3つ提案する。また、これらの3つの戦略を実装するAIベースの入札最適化フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 12:04:29 GMT)
Conformal testing in a binary model situation [0.3]
コンフォーマルテストは、コンフォーマル予測に基づくIDD仮定をテストする方法です。この論文のトピックは、モデル状況における共形テストの性能の計算的評価である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 12:51:39 GMT)
Four-Photon GHZ Entanglement via Collective Two-Photon Coherence in Doppler-Broadened Atoms [0.3]
我々は、87Rb原子のドップラー膨張原子アンサンブルから得られる4光子偏光結合型GHZ状態を実験的に実証した。我々は、原子媒体からこのような明るく安定した多光子GHZ状態を生成することは、光量子計算と原子光子相互作用に基づく実用的な量子ネットワークの実現に向けた重要なステップであると考えている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 08:20:42 GMT)
Towards Automated Psychotherapy via Language Modeling [0.0]
このモデルは、言語理解のためのコーネル映画対話コーパスと、オープンソース、匿名化、パブリックライセンスの精神療法データセットを組み合わせてトレーニングされた。このモデルは、人間による検証データに対する標準化された定性ベンチマークで統計的に有意なパフォーマンスを達成した。モデルは完全に精神療法士の仕事を置き換えることはできませんが、テストセットの大部分で人間の出現する発話を合成する能力は、精神療法のポイント・オブ・ケアでのスティグマのコミュニケーションと緩和への有望なステップとして機能します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 01:53:39 GMT)
Single photon frequency conversion for frequency multiplexed quantum networks in the telecom band [0.0]
高速な長距離量子通信には、周波数多重フォトニックチャネルと量子メモリを組み合わせる必要がある。本稿では,通信網における波長分割多重化チャネル間を効率555pm 8%,ノイズ減算HOMディップ可視性84.5%で変換できる統合量子周波数変換プロトコルを実験的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 12:41:06 GMT)
Reducing Racial Bias in Facial Age Prediction using Unsupervised Domain Adaptation in Regression [0.0]
対象の顔画像から年齢を推定する作業に対して,教師なし領域適応手法を提案する。公に入手可能な顔画像データセットにおける人種バイアスの伝播を避けるため、予測者に対して民族に不変な特徴を学ぶモチベーションを与えるために、ドメイン適応を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 05:31:12 GMT)
Quantum tasks require islands on the brane [0.0]
近年の研究では、時空や量子タスクに分散された入力と出力を持つ量子計算がホログラフィック理論の絡み合いに制約を課すことが議論された。本稿では、この研究をAdS/BCFTの文脈に拡張する。この定理をブラックホールのブレーンモデルに適用し, リュウ・タカヤヤギ式における島の形成と周囲時空の因果的特徴を関連づける。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 02:47:57 GMT)
Quantum algorithms for transport coefficients in gauge theories [0.0]
将来的には、大規模なフォールトトレラント量子コンピュータで重イオン衝突の初期量子シミュレーションが可能となるかもしれない。本稿では,これらの衝突を研究するための量子アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 17:23:54 GMT)
Probabilistic Programming Bots in Intuitive Physics Game Play [0.0]
直感的な物理環境と対話するための確率的プログラミングツールをボットが展開するためのフレームワークを提案する。この枠組みは、確率論的方法で物理シミュレーションを用い、ニュートン運動の法則によって支配される環境でエージェントが行う動きを推測する。モデルフリーアプローチ(我々のモデルにおける畳み込みニューラルネットワーク)とモデルベースアプローチ(確率物理学シミュレーション)を組み合わせることで、どちらも実現できないものを実現できるアプローチを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 16:14:41 GMT)
Predicting Mergers and Acquisitions using Graph-based Deep Learning [0.0]
このプロジェクトの目的は、人気のあるグラフ機械学習フレームワークであるGraphSAGEを利用して、企業のM&A(M&A)を予測することでした。モデルは検証データセットで81.79%の精度で予測されたため、結果は有望であった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 03:49:45 GMT)
Performance Evaluation of Machine Learning Techniques for DoS Detection in Wireless Sensor Network [0.0]
本稿では,Wikato Environment for Knowledge Analysis (WEKA) を用いて,WSNにおけるDoS攻撃による浸水,グレイホール,ブラックホール,スケジューリングの5つの機械学習アルゴリズムの有効性を評価する実験を行った。その結果、ランダムな森林分類器は99.72%の精度で他の分類器よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 15:31:27 GMT)
Observation of a non-Hermitian phase transition in an optical quantum gas [0.0]
光子やポラリトンが光マイクロキャビティに凝縮する光の量子気体は、集合量子系である。我々は光子ボース-アインシュタイン凝縮体の非エルミタン相転移を新しい散逸相に実験的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 06:24:59 GMT)
Non-monotonic Value Function Factorization for Deep Multi-Agent Reinforcement Learning [0.0]
単調性制約を取り除き、共同動作値に対する非単調価値関数因子化を実装できるqmixのアクタポリシーを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 14:56:09 GMT)
Modeling Gate-Level Abstraction Hierarchy Using Graph Convolutional Neural Networks to Predict Functional De-Rating Factors [0.0]
グラフ畳み込みネットワーク(GCN)を用いたゲートレベルのネットリストのモデル化手法を提案する。モデルは、与えられた回路のシーケンシャル要素の全体的な機能劣化因子を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 08:38:16 GMT)
Mining Customers' Opinions for Online Reputation Generation and Visualization in e-Commerce Platforms [0.0]
顧客レビューは、さまざまなオンラインショッピング体験に関する非常に貴重な情報を抽出できる、非常に豊富なデータソースです。この論文の私の研究目標は、自然言語で表現されたオンラインレビューをマイニングすることによって、オンライン意思決定プロセス中に電子商取引の顧客に価値ある情報を自動的に提供できる評判システムを開発することです。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 14:46:57 GMT)
Measurement, information, and disturbance in Hamiltonian mechanics [0.0]
古典物理学における測定は、対象系と測定装置の合同進化を含む過程として検討される。ハミルトン力学とベイズ確率を用いた理論解析に寄与する測定モデルが提案されている。その後、連続測定の過程を調べ、新しいリウヴィル様のマスター方程式を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 06:09:28 GMT)
Insight about Detection, Prediction and Weather Impact of Coronavirus (Covid-19) using Neural Network [0.0]
新型コロナウイルスによる壊滅的なパンデミック(covid-19)で、世界は厳しい状況に直面しているこのウイルスの感染者数は日増しに増加しており、すでに6400万人を超えています。深層ニューラルネットワークを用いて胸部x線から感染者を検出することは、時間と労力の節約のソリューションとして応用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 22:18:57 GMT)
Hierarchical Pyramid Representations for Semantic Segmentation [0.0]
コンテキストはこれらの固有の特性に基づいているため、オブジェクトの構造とオブジェクト間の階層構造を学ぶ。本研究では,新しい階層的,文脈的,マルチスケールのピラミッド表現を設計し,入力画像から特徴を捉える。提案手法はPASCALコンテキストにおける最先端のパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 06:39:12 GMT)
Graph Generative Models for Fast Detector Simulations in High Energy Physics [0.0]
検出器との粒子相互作用のシミュレーションは時間がかかり、計算に費用がかかる。 HL-LHCのアップグレードは、コンピューティングインフラストラクチャに大きな負担をかけます。 LHCイベントを効果的に再現するグラフ生成モデルについて論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 00:27:43 GMT)
Generation of High-Order Vortex States from Two-Mode Squeezed States [0.0]
2モード光子数圧縮状態を用いた高次渦状態の生成法標準量子限界を超えて測定感度を向上させる可能性。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 15:39:12 GMT)
Generalized Joint Probability Density Function Formulation inTurbulent Combustion using DeepONet [0.0]
我々はDeep Operator Network(DeepONet)を用いた一般化された共同PDFモデルの概念を提案する。 deeponetは、与えられた空間的位置と離散的pc座標でpcの無条件手段でパラメータ化される機械学習モデルである。本研究では,サンディア火炎D,E,FにおけるDeepONetの精度と一般化性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 16:40:56 GMT)
Game-theoretic Models of Moral and Other-Regarding Agents [0.0]
我々は、計算の難易度、高い調整コスト、一般的な正規形式ゲームへの高価でプロブレマ的な拡張など、そのような平衡性に関する多くの問題を強調する。そこで本研究では,カンチアン平衡に関連する一般的,直感的,計算的,他的に考慮可能な平衡と,純粋に自己完結的行動とカンチアン行動とを補間する行動コースのクラスを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 20:40:50 GMT)
Fractional-quantum-Hall-effect (FQHE) in 1D Hubbard models [0.0]
本研究では, 密度波およびクラスタリング秩序を持つ1次元状態のランダムな分母充填における出現について述べる。分数量子・ハル効果に現れる多くの効果を再現する簡単なメカニズムを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 12:43:46 GMT)
Fisher information universally identifies quantum resources [0.0]
我々は、古典的だけでなく、フィッシャー情報の量子定義も、一般的な量子資源理論において、リソースの多い量子状態を忠実に特定していることを示す。このことは、全ての量子資源が気象学の優位性を示し、量子状態の資源性を調べる普遍的なツールとしてフィッシャー情報を確立していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 04:12:31 GMT)
FedPandemic: A Cross-Device Federated Learning Approach Towards Elementary Prognosis of Diseases During a Pandemic [0.0]
FedPandemicは、パンデミック中の初等症状予後のためのクロスデバイスフェデレーション学習と統合された新しいノイズ実装アルゴリズムです。以上の結果から, 本疾患の症状の回復において, 一貫性を示し, 頑健性を高めた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 12:01:18 GMT)
Fast simulation of Grover's quantum search on classical computer [0.0]
グロバーの探索アルゴリズムは最も計算集約的なアルゴリズムとして知られている。提案手法は,汎用のパーソナルコンピュータ上で実装可能なGroverの探索を高速にシミュレーションするための設計原理を強調した。既存のシミュレータと比較して、得られたパフォーマンスは励まされる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 15:51:26 GMT)
Extracting Bayesian networks from multiple copies of a quantum system [0.0]
局所的な測定値に基づいてベイズネットワークのマルチタイムパス確率を決定するための一般的なスキームについて述べる。我々は,このプロトコルが非射影計測に対応することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 14:20:48 GMT)
Exploring Transformers in Emotion Recognition: a comparison of BERT, DistillBERT, RoBERTa, XLNet and ELECTRA [0.0]
本稿では,自然言語理解(NLU)の感情認識への応用について検討する。微粒な感情データセットを用いて異なる言語モデルを微調整し,その性能評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 17:46:10 GMT)
Explainability-aided Domain Generalization for Image Classification [0.0]
説明可能性文献から手法やアーキテクチャを適用することで、ドメインの一般化という困難な課題に対して最先端のパフォーマンスを達成できることを示す。そこで我々は,勾配に基づくクラスアクティベーションマップを用いて学習中にネットワークが指導を受ける手法であるDivCAMを含む新しいアルゴリズムを開発し,多様な識別機能に焦点をあてる。これらの手法は、説明可能性に加えて競合性能を提供するため、深層ニューラルネットワークアーキテクチャのロバスト性を改善するツールとして使用できると論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 02:27:01 GMT)
Estimation of COVID-19 under-reporting in Brazilian States through SARI [0.0]
本報告ではブラジルの州で発生した新型コロナウイルスの感染状況と死亡状況について概説する。その結果,ブラジルの同地域では,低報告率が州によって大きく異なること,また州全体の一般的なパターンが存在しないことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 15:06:08 GMT)
Drug Recommendation System based on Sentiment Analysis of Drug Reviews using Machine Learning [0.0]
我々は,Bow,TFIDF,Word2Vec,Manual Feature Analysisなどの様々なベクトル化プロセスを用いて,患者レビューを用いて感情を予測する医薬推薦システムを構築した。その結果, TFIDFベクトル化を用いたLinearSVCは, 93%の精度で他のモデルよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 03:19:32 GMT)
Deep Active Learning via Open Set Recognition [0.0]
多くのアプリケーションでは、データは簡単に取得できるが、顕著な例を示すのに高価で時間がかかる。オープンセット認識問題として能動的学習を定式化する。現在のアクティブな学習方法とは異なり、我々のアルゴリズムはタスクラベルを必要とせずにタスクを学習することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 18:47:17 GMT)
Comparative analysis of the government plans of the Peruvian presidential candidates, SDO(UN) and State Policies of the National Agreement based on NLP [0.0]
政党による選挙中の政府提案の分析は、どの都市や国でも次の当局を選択することが不可欠である。本稿では,テキストマイニング手法を用いて文書を解析し,簡単な解析を支援するための可視化を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 04:23:32 GMT)
CCSNet: a deep learning modeling suite for CO$_2$ storage [0.0]
CCSNetは、数値シミュレータが通常提供するすべての出力を生成する一連のディープラーニングモデルで構成されている。結果は従来の数値シミュレータよりも10$3$から10$4$の速度です。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 06:56:25 GMT)
Automatic Identification of MHD Modes in Magnetic Fluctuations Spectrograms using Deep Learning Techniques [0.0]
MHD発振モードは外部の粒子/エネルギーフラックスに寄与し、点火状態からデバイスを遠ざけることができる。本論文では,ミルノフコイル分光図を入力データとする振動モードを同定するソフトウェアツールを提案する。 TJ-IIステラレータデータベースから手動で注釈付きスペクトログラムをトレーニングした畳み込みニューラルネットワークを使用している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 11:10:12 GMT)
Automated lung segmentation from CT images of normal and COVID-19 pneumonia patients [0.0]
本研究は, 正常およびCOVID-19患者のCT画像から肺分画の深層学習モデルの性能について検討した。残存ニューラルネットワークの訓練には、胸部CT画像と対応する肺マスク1200例が使用された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 17:46:12 GMT)
Artificial Neural Network Modeling for Airline Disruption Management [0.0]
本研究では,飛行スケジュール実行時の破壊解像度の回復効果を推定する人工ニューラルネットワーク(anns)システムを開発した。当社のモジュラーアプローチにより、ADM中のフライトスケジュールの実行における疲労の現在の業界標準が満たされることを保証します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 17:37:24 GMT)
Application of Neural Network Algorithm in Propylene Distillation [0.0]
本稿では,ニューラルネットワークモデルとそのプロピレン蒸留塔への応用について紹介する。塔の上部と下部における生成物の濃度と過程のパラメータの間の機能的関係は極めて複雑である。エチレン製造企業におけるプロピレン収量の増加には, 正確な測定が重要な役割を果たしている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 05:06:29 GMT)
Analyzing Flight Delay Prediction Under Concept Drift [0.0]
本稿では,航空における異なるドリフトハンドリング戦略の予測性能について検討する。我々の分析ではドリフトハンドリング戦略が重要であり、その影響はスケールや機械学習モデルによって異なる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 00:16:08 GMT)
A Note on Enumeration by Fair Sampling [0.0]
このノートは、集合からの一様ランダムサンプリングに基づいて有限集合内のすべての要素を列挙するアルゴリズムを記述する。我々のアルゴリズムはクーポンコレクタの問題の補題に基づいており、arXiv:2007.08487 (2020) に記載されたアルゴリズムの改良版である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 14:56:58 GMT)
A Bayesian multiscale CNN framework to predict local stress fields in structures with microscale features [0.0]
我々は,未解決のマイクロスケール機能周辺の粗い応力予測に局所的きめの細かい応力補正を自動的に加えるようにcnnを訓練した。予測の不確実性を評価するため, ベイズ的手法を用いて, 点推定ではなく, 高精度な応力場の信頼区間を配置する。不確実性は、ネットワークのデータ要求を減らすために選択的学習フレームワークで使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Apr 2021 15:59:43 GMT)