Fugu-MT: arxivの論文翻訳(概要)

Location-Sensitive Visual Recognition with Cross-IOU Loss [177.9]
本稿では,オブジェクト検出,インスタンスセグメンテーション,ポーズ推定のための位置感知ネットワーク (LSNet) という統合ソリューションを提案する。ディープニューラルネットワークをバックボーンとして、LSNetは、ターゲットオブジェクトの形状を一緒に定義するアンカーポイントとランドマークのセットを予測します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Apr 2021 02:17:14 GMT)
UniDrop: A Simple yet Effective Technique to Improve Transformer without Extra Cost [110.7]
トランスフォーマーアーキテクチャは、豊富な自然言語処理タスクで大きな成功を収めます。ドロップアウトなどのシンプルな手法で、慎重な設計でモデル性能を大幅に向上させることができます。具体的には,3種類のドロップアウト手法を統一するUniDropという手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Apr 2021 07:43:19 GMT)
Improving Zero and Few-Shot Abstractive Summarization with Intermediate Fine-tuning and Data Augmentation [101.3]
大規模テキストコーパス上での自己教師対象による事前学習モデルは、英語テキスト要約タスクにおける最先端のパフォーマンスを達成する。モデルは通常、数十万のデータポイントで微調整されるが、これは新しいニッチなドメインに要約を適用する際に、実現不可能な要件である。我々は、教師なし、データセット固有の方法で要約のための訓練済みモデルを微調整するための、WikiTransferと呼ばれる新しい一般化可能な手法を紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Apr 2021 13:04:46 GMT)
One Ring to Rule Them All: a simple solution to multi-view 3D-Reconstruction of shapes with unknown BRDF via a small Recurrent ResNet [96.1]
本論文では, 表面材料が不明な物体に対して, マルチビュー3D-Reviewの解法を提案する。オブジェクトは任意に(例えば)持つことができる。非ランベルティアン)、空間的に変動する(またはどこでも異なる)表面反射率(svBRDF) 提案手法は, 新たな視点合成, リライト, 材料リライト, 形状交換を伴わずに行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Apr 2021 13:39:31 GMT)
Unsupervised Vision-and-Language Pre-training Without Parallel Images and Captions [92.5]
画像キャプションコーパスを使わずに教師なし事前学習により、強力なV&L表現モデルを学習できるかどうかを検討する。特に,テキストのみのコーパスと画像のみのコーパスで,マスク・アンド・予測の事前学習を行うことを提案する。 4つの英語のV&Lベンチマークで、アライメントされたデータで事前訓練されたモデルに近いこのような単純なアプローチの性能が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Apr 2021 23:54:25 GMT)
Adversarial Training as Stackelberg Game: An Unrolled Optimization Approach [91.7]
逆行訓練はディープラーニングモデルの一般化性能を向上させることが示されている。 Stackelbergゲームとして, 対人トレーニングを定式化するStackelberg Adversarial Training (SALT)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Apr 2021 00:44:57 GMT)
Auto-weighted Multi-view Feature Selection with Graph Optimization [90.3]
グラフ学習に基づく新しい教師なしマルチビュー特徴選択モデルを提案する。 1) 特徴選択過程において, 異なる視点で共有されたコンセンサス類似度グラフが学習される。各種データセットを用いた実験により,提案手法が最先端手法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Apr 2021 03:25:25 GMT)
Reducing Representation Drift in Online Continual Learning [87.7]
私たちは、エージェントが制限されたメモリと計算で変化する分布から学ぶ必要があるオンライン連続学習パラダイムを研究します。この作業では、入ってくるデータストリームに未観測のクラスサンプルが導入されることにより、事前に観測されたデータの表現の変化に焦点を合わせます。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Apr 2021 15:19:30 GMT)
DA-Transformer: Distance-aware Transformer [87.2]
DA-Transformerは、実際の距離を利用することができる距離対応トランスである。本稿では,実距離を利用した距離認識変換器であるDA-Transformerを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Apr 2021 09:01:02 GMT)
RayNet: Real-time Scene Arbitrary-shape Text Detection with Multiple Rays [84.2]
RayNetと呼ばれる任意の形状のテキスト検出のための新しい検出フレームワークを提案する。 RayNet はテキストに適合するために Center Point Set (CPS) と Ray Distance (RD) を使用し、テキストの一般的な位置を決定するために CPS を使用し、RD を CPS と組み合わせてRay Points (RP) を計算し、テキストの正確な形状をローカライズする。 RayNetは、既存の曲面テキストデータセット(CTW1500)と四角テキストデータセット(ICDAR2015)で素晴らしいパフォーマンスを達成する
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Apr 2021 03:03:23 GMT)
Scalable Marginal Likelihood Estimation for Model Selection in Deep Learning [78.8]
階層型モデル選択は、推定困難のため、ディープラーニングではほとんど使われない。本研究は,検証データが利用できない場合,限界的可能性によって一般化が向上し,有用であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Apr 2021 09:50:24 GMT)
Rank-R FNN: A Tensor-Based Learning Model for High-Order Data Classification [69.3]
Rank-R Feedforward Neural Network (FNN)は、そのパラメータにCanonical/Polyadic分解を課すテンソルベースの非線形学習モデルである。まず、入力をマルチリニアアレイとして扱い、ベクトル化の必要性を回避し、すべてのデータ次元に沿って構造情報を十分に活用することができる。 Rank-R FNNの普遍的な近似と学習性の特性を確立し、実世界のハイパースペクトルデータセットのパフォーマンスを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Apr 2021 16:37:32 GMT)
USACv20: robust essential, fundamental and homography matrix estimation [68.7]
最新のRANSACのような仮説と検証の堅牢な推定器をレビューします。最高のパフォーマンスは、Universal Sample Consensus (USAC)アルゴリズムの最先端バージョンを作成するために組み合わせられる。提案手法であるUSACv20は、公開された8つの実世界のデータセットでテストされる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Apr 2021 16:27:02 GMT)
Learning representations with end-to-end models for improved remaining useful life prognostics [64.8]
残りの設備の実用寿命(RUL)は、現在の時刻と故障までの期間として定義される。マルチ層パーセプトロンと長期メモリ層(LSTM)に基づくエンドツーエンドのディープラーニングモデルを提案し、RULを予測する。提案するエンド・ツー・エンドのモデルがこのような優れた結果を達成し、他のディープラーニングや最先端の手法と比較する方法について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Apr 2021 16:45:18 GMT)
Cross-Modal Contrastive Learning for Abnormality Classification and Localization in Chest X-rays with Radiomics using a Feedback Loop [63.8]
医療画像のためのエンドツーエンドのセミスーパーバイスドクロスモーダルコントラスト学習フレームワークを提案する。まず、胸部X線を分類し、画像特徴を生成するために画像エンコーダを適用する。放射能の特徴は別の専用エンコーダを通過し、同じ胸部x線から生成された画像の特徴の正のサンプルとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Apr 2021 09:16:29 GMT)
ALT-MAS: A Data-Efficient Framework for Active Testing of Machine Learning Algorithms [58.7]
少量のラベル付きテストデータのみを用いて機械学習モデルを効率的にテストする新しいフレームワークを提案する。ベイズニューラルネットワーク(bnn)を用いたモデルアンダーテストの関心指標の推定が目的である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Apr 2021 12:14:04 GMT)
SQN: Weakly-Supervised Semantic Segmentation of Large-Scale 3D Point Clouds with 1000x Fewer Labels [58.4]
既存の作業は通常、ネットワークトレーニングの監督を提供するために、密接な注釈付きポイントレベルのセマンティックラベルに依存します。数十億のポイントを含む現実世界のシナリオでは、すべてのポイントを手動でアノテートすることは実用的で非常にコストがかかります。利用可能な監視信号の合計量を暗黙的に増強する新しい弱い監視方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Apr 2021 01:29:50 GMT)
AutoGL: A Library for Automated Graph Learning [58.2]
グラフ上の自動機械学習のための最初のライブラリであるAutoGL(Automated Graph Learning)を紹介します。 AutoGLはオープンソースで、使いやすく、拡張できる柔軟性があります。 4つのモジュールを含むグラフデータの自動機械学習パイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Apr 2021 10:49:23 GMT)
Conversational Semantic Role Labeling [55.7]
本稿では,対話参加者,対話履歴中のフレーズ,あるいは現在の文を議論できる対話型srlタスクを提案する。既存のSRLデータセットは文レベルにあるため、3,000のChit-chatダイアログのセマンティックロールを手動でアノテートします。対話応答生成と対話コンテキスト書き換えという2つの主要な会話課題にCSRLを適用した最初の研究は、CSRLの有用性を裏付けるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Apr 2021 07:45:04 GMT)
SelfDeco: Self-Supervised Monocular Depth Completion in Challenging Indoor Environments [50.8]
自己教師付き単分子深度補完のための新しいアルゴリズムを提案する。提案手法は,深度ラベルを含まない疎深度測定とそれに対応する単眼ビデオシーケンスのみを必要とするニューラルネットワークのトレーニングに基づく。我々の自己監督アルゴリズムは、テクスチャのない領域、光沢のない透明な表面、非ランバートの表面、動く人々、より長く多様な深度範囲、複雑なエゴモーションによって捉えられたシーンを含む屋内環境に挑戦するために設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Apr 2021 04:54:17 GMT)
CoPE: Conditional image generation using Polynomial Expansions [50.7]
入力変数を2つ拡張し,それらの自己相関と相互相関をキャプチャする,copeと呼ばれる汎用フレームワークを導入する。 CoPEは8つのデータセットを含む5つのタスク(クラスジェネレーション、逆問題、エッジ・ツー・イメージ翻訳、イメージ・ツー・イメージ翻訳、属性誘導生成)で評価される。徹底的な評価は、CoPEが多様な条件生成タスクに取り組むのに役立つことを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Apr 2021 19:02:37 GMT)
Constructing Contrastive samples via Summarization for Text Classification with limited annotations [46.5]
テキスト要約を用いた言語タスクのコントラストサンプル構築のための新しい手法を提案する。我々はこれらのサンプルを教師付きコントラスト学習に使用し、アノテーションを限定したより良いテキスト表現を得る。実世界のテキスト分類データセット(Amazon-5、Yelp-5、AG News)の実験では、提案したコントラスト学習フレームワークの有効性が示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Apr 2021 20:13:24 GMT)
SmBoP: Semi-autoregressive Bottom-up Semantic Parsing [44.8]
半自己回帰的ボトムアップ (SmBoP) を提案する。これはデコードステップ$t$で構築され、高さ$leq t$の上位$K$サブツリーである。効率の観点からすると、ボトムアップパーシングは、ある高さのすべてのサブツリーを並列にデコードすることができ、線形ではなく対数複雑性ランタイムに繋がる。我々は、難易度ゼロショットセマンティック解析のベンチマークであるSpiderにSmBoPを適用し、SmBoPが復号時の2.2倍のスピードアップ、トレーニング時の5倍のスピードアップにつながることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Apr 2021 11:37:59 GMT)
Does syntax matter? A strong baseline for Aspect-based Sentiment Analysis with RoBERTa [40.4]
純粋なRoBERTaベースモデルは,4言語にわたる6つのデータセットにおいて,以前のSOTA性能よりも優れ,あるいは近似可能であることを示す。実験はFT-RoBERTaも明らかにした。 Treeは感情語指向であり、ABSAタスクの恩恵を受ける可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Apr 2021 10:45:17 GMT)
Towards a Collective Agenda on AI for Earth Science Data Analysis [39.8]
我々は、研究者、特に若い世代に、リモートセンシングと地球科学の真の進歩のためにこれらの課題に取り組むように促すことを目指している。地球科学に関するAIの宣言では、研究者、特に若い世代がリモートセンシングと地球科学の真の進歩のためにこれらの課題に取り組むよう促すことを目指しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Apr 2021 20:54:44 GMT)
MeshMVS: Multi-View Stereo Guided Mesh Reconstruction [35.8]
深層学習に基づく3次元形状生成法は、一般的に、カラー画像から抽出した潜時特徴を利用して、オブジェクトの意味を符号化する。本稿では,多視点ステレオの中間深度表現の特徴を利用して,幾何情報を明確に取り入れたマルチビューメッシュ生成手法を提案する。その結果,シェーファー距離が34%減少し,F1スコアが14%増加し,最先端のマルチビュー形状生成法よりも優れた結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Apr 2021 16:14:31 GMT)
Self-Supervised Contrastive Learning for Efficient User Satisfaction Prediction in Conversational Agents [35.2]
ユーザとエージェントのインタラクションを学習するための,自己指導型コントラスト学習手法を提案する。自己教師対象を用いた事前学習モデルは,ユーザ満足度予測に転送可能であることを示す。また、非常に小さなサンプルサイズに対して、より優れた転送性を確保するために、新しい数発の転送学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Apr 2021 16:44:39 GMT)
Edge: Enriching Knowledge Graph Embeddings with External Text [32.0]
We propose a knowledge graph enrichment and embedded framework named Edge。元の知識グラフが与えられたら、まず、セマンティックおよび構造レベルで外部テキストを使用してリッチだがノイズの多い拡張グラフを生成する。関連する知識を抽出し,導入した雑音を抑制するため,元のグラフと拡張グラフとの共有埋め込み空間におけるグラフアライメント項を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Apr 2021 03:47:06 GMT)
Disentangling Semantics and Syntax in Sentence Embeddings with Pre-trained Language Models [32.0]
ParaBARTは、予め訓練された言語モデルによって得られる文埋め込みにおける意味論と構文を解き放つことを学ぶ意味論文埋め込みモデルである。 ParaBARTは、ターゲットのパラフレーズとセマンティクスを共有するソース文と、ターゲットの構文を指定するパースツリーに基づいて、構文誘導のパラフレーズを実行するように訓練されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Apr 2021 21:34:46 GMT)
Achieving Model Robustness through Discrete Adversarial Training [30.8]
私たちは、各ステップで敵の例が生成されるオンライン増強に離散的な敵対攻撃を利用します。ランダムサンプリングによってロバスト性は著しく向上し、一般的に使用されるオフライン拡張よりも優れることがわかった。検索ベースの攻撃によるオンライン強化は、より高いトレーニングコストを正当化し、3つのデータセットの堅牢性を大幅に改善します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Apr 2021 17:49:21 GMT)
On Transferability of Bias Mitigation Effects in Language Model Fine-Tuning [30.8]
微調整された言語モデルは、一連のモデリングタスクにおいて保護されたグループに対するバイアスを示すことが示されている。これまでの研究は、これらのバイアスの検出、データの表現におけるバイアスの低減、微調整時のバイアスを軽減するための補助的なトレーニング目的の使用に重点を置いていた。下流タスクにおけるバイアスを軽減するために、上流バイアス軽減(UBM)の実現可能性とメリットについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Apr 2021 23:34:33 GMT)
Temporal Consistency Two-Stream CNN for Human Motion Prediction [26.7]
本研究では,二流関節情報を融合して人間の運動を予測する新しい時間的融合(tf)モジュールを提案する。 TFモジュールは、最初の予測ポーズと与えられたポーズの間の時間的連続性を高めることができる。私たちのアプローチは、3つのベンチマークデータセットで印象的な結果をもたらします。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Apr 2021 13:50:18 GMT)
3D Shape Generation and Completion through Point-Voxel Diffusion [24.8]
3次元形状の確率的生成モデリングのための新しいアプローチを提案する。 Point-Voxel Diffusion (PVD) は、無条件形状生成と条件付き多モード形状完成のための統一的確率的定式化である。 PVDは、観測点雲データからガウスノイズへの拡散過程を逆転させ、(条件付き)確率関数に束縛された変動下限を最適化することにより、一連のデノナイズステップと見なすことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Apr 2021 22:11:25 GMT)
ST-BERT: Cross-modal Language Model Pre-training For End-to-end Spoken Language Understanding [23.4]
エンドツーエンドの音声言語理解タスクに対処するために,Speech-Text BERT (ST-BERT) と呼ばれる,モーダルな事前学習言語モデルを導入する。 ST-BERTは、音素の後方テキストとサブワードレベルのテキストを入力として、文脈化されたクロスモーダルアライメントを学習する。提案手法は,ドメイン固有音声テキストペアデータを用いたドメイン適応型事前学習により,さらなるSLU性能向上を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Apr 2021 13:52:26 GMT)
Non-Autoregressive Semantic Parsing for Compositional Task-Oriented Dialog [22.4]
効率的なseq2seqモデルアーキテクチャを用いて意味解析木を予測する非回帰的手法を提案する。非自己回帰予測と畳み込みニューラルネットワークを組み合わせることで、大きな遅延ゲインとパラメータサイズ削減を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Apr 2021 05:44:35 GMT)
Zero-Shot Learning on 3D Point Cloud Objects and Beyond [21.6]
課題のいくつかを特定し,既存のモデルの性能を解析するために3次元領域に2次元ゼロショット学習(ZSL)手法を適用した。観測された意味論とポイントクラウド機能を同時に調整する新しい損失関数を開発した。幅広い実験が行われ、合成データセットと実データセットにZSLとGZSLの最先端を確立します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Apr 2021 10:04:06 GMT)
iELAS: An ELAS-Based Energy-Efficient Accelerator for Real-Time Stereo Matching on FPGA Platform [21.4]
FPGAプラットフォーム上でのリアルタイムELASステレオマッチングのためのエネルギー効率の高いアーキテクチャを提案する。当社のFPGA実現は、38.4xと3.32xのフレームレート改善、27.1xと1.13xのエネルギー効率改善を実現します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Apr 2021 21:22:54 GMT)
TedNet: A Pytorch Toolkit for Tensor Decomposition Networks [20.1]
TedNetはPytorchフレームワークに基づいており、より多くの研究者がTDNを活用できる柔軟な方法を提供します。従来の深層神経層に5種類のテンソル分解(CANDECOMP/PARAFAC(CP), Block-Term Tucker(BT), Tucker-2, Train(TT), Ring(TR))を実装している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Apr 2021 14:04:06 GMT)
Towards Resolving the Implicit Bias of Gradient Descent for Matrix Factorization: Greedy Low-Rank Learning [19.8]
マトリックスファクタリゼーションは、降下勾配の暗黙の正規化を調べるためのシンプルで自然なテストベッドです。深さ2行列分解では、無限小初期化を伴う流れは単純な階数最小化アルゴリズムと数学的に等価であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Apr 2021 12:40:57 GMT)
Integrating Information Theory and Adversarial Learning for Cross-modal Retrieval [19.6]
マルチメディアコミュニティでは,クロスモーダル検索における視覚データとテキストデータのマッチングが広く研究されている。シャノン情報理論と対比学習の統合を提案する。ギャップの観点からは,モダリティ分類と情報エントロピーを相反的に統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Apr 2021 11:04:55 GMT)
Online Service Migration in Edge Computing with Incomplete Information: A Deep Recurrent Actor-Critic Method [18.9]
マルチアクセスエッジコンピューティング(MEC)は、クラウドコンピューティングをネットワークエッジに拡張する新興コンピューティングパラダイムである。サービス移行には,qos(quality-of-service)を維持するためのユーザサービスの移行場所を決定する必要がある本稿では,ユーザ中心で効果的なオンライン移行決定が可能な,新たな学習駆動型手法である深層反復型アクタクリティックベースサービスマイグレーション(dracm)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Apr 2021 10:53:50 GMT)
Representation Learning for Networks in Biology and Medicine: Advancements, Challenges, and Opportunities [18.4]
我々は,ネットワークを用いたモデリング,分析,学習への表現学習技術の急速な拡大を目の当たりにした。本論では,ネットワーク生物学と医学の長年の原則が,表現学習の概念的基盤を提供できるという見解を述べる。位相的特徴を利用してネットワークをコンパクトなベクトル空間に埋め込むアルゴリズムアプローチのスペクトルを合成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Apr 2021 00:20:00 GMT)
Fine-tuning Encoders for Improved Monolingual and Zero-shot Polylingual Neural Topic Modeling [17.3]
ニューラル・トピック・モデルは、事前学習されたトランスフォーマーに基づく単語予測モデルの学習表現で単語の入力を増強または置換することができる。多言語モデルからの表現を使用する際の利点の1つは、ゼロショットの多言語トピックモデリングを促進することである。単言語とゼロショットの多言語ニューラル・トピック・モデリングの両方を改善するための微調整エンコーダを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Apr 2021 18:03:57 GMT)
The Atari Data Scraper [16.8]
本稿では,深層強化学習エージェントに"データスクレイパ"を付加するライブラリを提案する。 Atari Data Scraperが収集するデータは、強化学習エージェントの理解と解釈にどのように使用できるかを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Apr 2021 01:39:33 GMT)
NeMo Inverse Text Normalization: From Development To Production [16.8]
逆テキスト正規化(ITN)は、音声ドメイン自動音声認識(ASR)出力を書き込みドメインテキストに変換する。開発から運用までのシームレスなパスを可能にするオープンソースのPython WFSTベースのITNライブラリを紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Apr 2021 17:09:49 GMT)
DeepSweep: An Evaluation Framework for Mitigating DNN Backdoor Attacks using Data Augmentation [16.5]
サードパーティプロバイダは、有毒なサンプルをデータセットに注入したり、Deep Learningモデルにバックドアを埋め込むことができる。異なるバックドア攻撃に対する防御の最適方針を見いだすための体系的アプローチを提案する。特定政策は,8種類のバックドア攻撃を効果的に軽減し,既存の5つの防御方法より優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Apr 2021 17:09:10 GMT)
Innovative Bert-based Reranking Language Models for Speech Recognition [15.8]
自動音声認識(ASR)によるN-best仮説のランク付けに用いるBERTに基づく文脈化言語モデル(LM)の新たなインスタンス化を提案する。そこで我々は,BERTを予測問題とするN-best仮説を,N-best仮説(PBERTにより代入された)を前提として,最も低い単語誤り率(WER)を持つオラクル仮説を予測することを目的とする。特に,N-best仮説の再評価においてPBERTを支援するために,タスク固有のグローバルトピック情報を教師なしの方法で活用することを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Apr 2021 07:55:41 GMT)
Unsupervised Learning of Explainable Parse Trees for Improved Generalisation [15.6]
より有意義で説明しやすい解析木構造を学ぶために、Tree-LSTMよりも注意メカニズムを提案します。また,提案モデルの自然言語推論,意味的関連性,感情分析タスクにおける優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Apr 2021 12:10:03 GMT)
Real-time Semantic Segmentation with Context Aggregation Network [14.6]
本稿では,2分岐畳み込みニューラルネットワークを提案する。本研究では,2つのセマンティックセグメンテーションデータセット,すなわちCityscapesデータセットとUAVidデータセットについて評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Apr 2021 20:51:58 GMT)
WEC: Deriving a Large-scale Cross-document Event Coreference dataset from Wikipedia [14.3]
本稿では,ウィキペディアからのクロスドキュメントイベントコアスのための大規模データセット収集のための効率的な手法であるウィキペディアイベントコアス(WEC)を提案する。この手法を英語ウィキペディアに適用し,大規模wec-engデータセットを抽出する。我々は,ドキュメント内コリファレンス解決のために最先端モデルのコンポーネントをクロスドキュメント設定に適応させるアルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Apr 2021 14:54:35 GMT)
Disentangled Contrastive Learning for Learning Robust Textual Representations [13.9]
運動量表現一貫性の概念を導入し,特徴を整合させ,一様性に適合しながらパワー正規化を活用する。 NLPベンチマークの実験結果から,本手法はベースラインよりも優れた結果が得られることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Apr 2021 03:32:49 GMT)
Weak Form Generalized Hamiltonian Learning [12.0]
一般微分方程式の一般化ハミルトン分解を学習する手法を提案する。本手法は,一般力学系の連続時間モデルとスカラーエネルギー関数を同時に学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Apr 2021 20:25:55 GMT)
Research on Optimization Method of Multi-scale Fish Target Fast Detection Network [12.0]
2000枚の魚画像でネットワークをテストする精度は94.37%に達し、BFLOPSの計算複雑性はわずか5.47である。その結果, BTP-Yolov3はモデルパラメータが小さく, 計算速度が速く, 運転時のエネルギー消費量も小さいことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Apr 2021 16:53:34 GMT)
Quantum Power Flow [11.8]
この手紙は量子パワーフロー(QPF)アルゴリズムの概念実証である。これは、量子コンピューティングを利用する様々な前例のない効率的な電力システム分析の基盤となっている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Apr 2021 01:03:18 GMT)
NeMo Toolbox for Speech Dataset Construction [11.5]
音声データセット構築パイプラインの各ステップに、データ前処理、音声テキストアライメント、データ後処理、フィルタリングを含むツールを開発する。 LibriVoxオーディオブックからロシアのLibriSpeechコーパス(RuLS)を構築し、ツールボックスの効率を実証しました。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Apr 2021 01:57:55 GMT)
Edge-Aware Image Compression using Deep Learning-based Super-resolution Network [11.4]
前処理と後処理の深いCNN間の標準を包含する学習ベースの圧縮スキームを提案します。圧縮減圧ネットワークを活用した先行アプローチでは、(a)先行作業でよく発生するブレ防止のためのエッジ認識損失関数、(b)後処理のための超解像畳み込みニューラルネットワーク(CNN)、対応するプリプロセッシングネットワークの導入により、低レート体制におけるレート歪み性能の向上を図ります。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Apr 2021 05:50:31 GMT)
Pose Invariant Person Re-Identification using Robust Pose-transformation GAN [11.3]
人物再識別(re-ID)は、興味ある人物の単一の事例から、画像ギャラリーから人物の画像を検索することを目的としている。いくつかの進歩にもかかわらず、ロバストな人物再同定のための識別的アイデンティティ感と視点不変特徴の学習は、人間のポーズの変化が大きいため、大きな課題である。本稿では,ポーズ回帰と特徴融合を組み合わせた生成逆数ネットワークの画像生成機能を利用して,ポーズ不変な特徴学習を実現するre-IDパイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Apr 2021 15:47:03 GMT)
Cross-Lingual Word Embedding Refinement by $\ell_{1}$ Norm Optimisation [10.8]
言語間の単語埋め込みは、2つ以上の言語からの単語を共有高次元空間にエンコードする。本稿ではCLWEを改善するための簡単な後処理ステップを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Apr 2021 04:37:54 GMT)
Supervised Feature Selection Techniques in Network Intrusion Detection: a Critical Review [9.2]
機械学習技術は、ネットワーク侵入検出の貴重なサポートになりつつある。データトラフィックを特徴付ける膨大な多様性と多数の機能に対処することは難しい問題です。機能領域を縮小し、最も重要な機能のみを保持することで、FS(Feature Selection)はネットワーク管理において重要な前処理ステップとなる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Apr 2021 08:42:01 GMT)
Learn Goal-Conditioned Policy with Intrinsic Motivation for Deep Reinforcement Learning [9.0]
目的条件付き政策(GPIM)という新しい教師なし学習手法を提案する。 GPIMは抽象レベルポリシーと目標条件ポリシーの両方を共同で学習する。提案したGPIM法の有効性と効率性を示す様々なロボットタスクの実験。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Apr 2021 16:26:10 GMT)
GR-RNN: Global-Context Residual Recurrent Neural Networks for Writer Identification [8.1]
本稿では,手書きの単語画像から著者を識別するエンドツーエンドニューラルネットワークシステムを提案する。グローバルコンテキスト情報は、グローバル平均プーリングステップによってニューラルネットワークの尾部から抽出される。ローカルおよびフラグメントベースの機能のシーケンスは、低レベルのディープフィーチャーマップから抽出される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Apr 2021 15:46:31 GMT)
The structure of online social networks modulates the rate of lexical change [7.4]
我々は10年間で4420のオンラインコミュニティで80万以上のネオロジズムを大規模に分析している。本研究は,Poisson回帰分析と生存分析を用いて,コミュニティのネットワーク構造が語彙変化に重要な役割を果たすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Apr 2021 13:06:28 GMT)
Description of Structural Biases and Associated Data in Sensor-Rich Environments [6.5]
センサが豊富な環境下での活動認識を研究する。帰納バイアスの問題とそのデータ収集プロセスへの影響に対処します。本稿では,センサデータをレイヤに構成するメタモデリングプロセスを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Apr 2021 00:26:59 GMT)
Affinity-Based Hierarchical Learning of Dependent Concepts for Human Activity Recognition [6.2]
重なり合うクラスを階層化することで、分類性能が大幅に向上することを示す。これは、SHLデータセットに特徴付けられるアクティビティ認識タスクの場合、特に当てはまります。学習プロセスの最適階層を決定するために,クラス間の移動親和性に基づくアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Apr 2021 01:08:48 GMT)
Learning from Censored and Dependent Data: The case of Linear Dynamics [6.1]
センサーの飽和化、検出効果の制限、画像フレーム効果により、センサは実用的です。線形力学系を学習する最近の進歩を踏まえ,LDSを検閲された観察から学習する数十年前の問題を再考する。我々は,oracle がセット $s_t$ へのアクセスのみを仮定して,システム学習のための計算量および統計効率のよい最初のアルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Apr 2021 19:55:24 GMT)
Deformable Capsules for Object Detection [5.8]
変形可能なカプセル(DeformCaps)、新しいカプセル構造(SplitCaps)、および計算効率と多数のオブジェクトやクラスのモデリングの必要性のバランスをとるための新しい動的ルーティングアルゴリズム(SE-Routing)を紹介します。提案アーキテクチャは1段階検出フレームワークであり,最先端の1段階CNN手法と同等のMS COCOについて結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Apr 2021 15:36:30 GMT)
SIGAN: A Novel Image Generation Method for Solar Cell Defect Segmentation and Augmentation [5.4]
本稿では,GAN(Generative Adversarial Network)を欠陥セグメント化に利用する新しいアイデアを提案する。 ganベースの方法は、入力欠陥画像の欠陥領域を除去して欠陥のない画像を得る。画像生成前後の背景を変化させないように、新しい強いアイデンティティGAN(SIGAN)を提案します。提案手法は90.34%のFスコアを達成し、太陽電池の欠陥分断結果において多くの最先端手法を上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Apr 2021 08:20:28 GMT)
Compressive Neural Representations of Volumetric Scalar Fields [5.4]
本稿では,暗黙的ニューラル表現を用いた体積スカラー場圧縮手法を提案する。ニューラルネットワークの重み数を入力サイズより小さく設定することにより、スカラーフィールドの圧縮表現を実現する。このアプローチは,最先端のボリューム圧縮アプローチに勝る,非常にコンパクトな表現をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Apr 2021 15:24:14 GMT)
CovNet: Covariance Networks for Functional Data on Multidimensional Domains [4.6]
モデリングおよび推定ツールとしてCovariance Networks (CovNet) を導入する。モデルはデータに効率的に適合することができ、そのニューラルネットワークアーキテクチャにより、実装に現代的な計算ツールを利用できる。提案手法の有用性は広範なシミュレーション研究によって実証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Apr 2021 14:40:41 GMT)
Multiple Run Ensemble Learning withLow-Dimensional Knowledge Graph Embeddings [4.3]
知識グラフ埋め込み(KGE)モデルのためのシンプルで効果的なパフォーマンス向上戦略を提案する。モデルのトレーニングを200の埋め込みサイズと並行して6回繰り返し、テストのために6つの別々のモデルを組み合わせています。このアプローチにより,様々なグラフパターンをモデル化する上で,様々なモデルがよりうまく対処できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Apr 2021 12:26:50 GMT)
NorDial: A Preliminary Corpus of Written Norwegian Dialect Use [4.2]
ツイートの小さなコーパスを収集し、手動でBokmaal、Nynorsk、方言、またはミックスとしてアノテートします。本研究は,最先端モデルを用いた予備実験と,このコーパスを将来拡張するためのデータの分析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Apr 2021 10:56:53 GMT)
Feature Extraction Functions for Neural Logic Rule Learning [4.2]
ニューラルネットワークの予測行動に論理規則として抽象化された人間の知識を統合する機能を提案する。他の既存のニューラルネットワークのアプローチとは異なり、これらの関数のプログラム的性質は、特別な数学的エンコーディングを一切必要としないことを意味する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Apr 2021 06:15:17 GMT)
Siam-ReID: Confuser Aware Siamese Tracker with Re-identification Feature [3.2]
SiamReIDはSiameseトラッカーのための新しい再識別フレームワークです。私たちのアプローチは、UAVDTシングルオブジェクトトラッキングベンチマークで最先端のパフォーマンスを実現します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Apr 2021 00:05:07 GMT)
Detecting COVID-19 and Community Acquired Pneumonia using Chest CT scan images with Deep Learning [2.6]
本研究では、COVID-19 と CAP を検出するための 2 段階の畳み込みニューラルネットワーク (CNN) ベースの分類フレームワークを提案する。提案フレームワークは、COVID-19とCAPの識別において、スライスレベルの分類精度を94%以上達成した。提案フレームワークは、COVID-19とCAPの鑑別診断のための初期スクリーニングツールになる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Apr 2021 22:05:19 GMT)
Saddlepoints in Unsupervised Least Squares [2.6]
特に、すべての非自明なクリティカルポイントはサドルポイントである。サドルポイントを見つけることはそれ自体が困難であり、オーバーコンプリートな自動エンコーディングはサドルポイントが縮退する追加の課題をもたらす。契約正規化の特定の形態としてフレーム化できる新たな最適化戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Apr 2021 12:15:36 GMT)
Instagram Filter Removal on Fashionable Images [2.1]
ソーシャルメディア分析アプリケーションにおける画像フィルタの効果を軽減するため,Instagramフィルタ除去ネットワーク(IFRNet)を導入する。 IFRNetは、定量的および定性的な比較においてすべての比較方法を上回ることを実証する。本研究では,提案モデルのフィルタ分類性能を提示し,比較手法によってフィルタされていない画像の優性色推定を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Apr 2021 18:44:43 GMT)
The Many Faces of 1-Lipschitz Neural Networks [1.9]
1-Lipschitzニューラルネットワークは、古典的なものと同じくらい表現力のある任意の困難なフロンティアに適合できることを示しています。また,関東ロビッチ・ルビンシュタイン双対性理論の正規化による1-Lipschitzネットワークの分類と最適輸送の関係についても検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Apr 2021 20:31:32 GMT)
Parallel integrative learning for large-scale multi-response regression with incomplete outcomes [1.7]
ビッグデータの時代には、不完全な結果、多数の応答、および予測者の高次元の共存は、推定、予測、および計算において前例のない課題を引き起こします。不完全な結果を伴う大規模マルチレスポンス回帰のためのスケーラブルかつ計算効率の高い手順であるPEERを提案する。いくつかの穏やかな規則条件下では、PEERは推定、予測、変数選択の一貫性を含む素晴らしいサンプリング特性を楽しんでいます。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Apr 2021 19:01:24 GMT)
Fine-Grained Attention for Weakly Supervised Object Localization [1.5]
物体の活性領域の少ない領域を自律的に励起する新しい残留微粒注意(RFGA)モジュールを提案する。我々は,三視点注意表現,注意拡大,特徴校正の一連のメカニズムを考案する。提案するRFGAモジュールの優位性を,3つのデータセットに対する最近の文献的手法との比較により検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Apr 2021 08:14:05 GMT)
Hyperspectral Pigment Analysis of Cultural Heritage Artifacts Using the Opaque Form of Kubelka-Munk Theory [1.1]
本研究では,中国のセルデンマップにおけるグリーン存在量の分類に,単一定数k-m理論を応用した。地図のハイパースペクトルデータは、オックスフォード大学のボドリアン図書館で収集され、地図内の顔料および空間分布を推定するために使用することができます。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Apr 2021 00:22:37 GMT)
Memory Capacity of Neural Turing Machines with Matrix Representation [1.0]
RNNとNTMの行列表現によるメモリ容量の増大に関する研究(MatNTM) 本研究では,フィッシャー情報を用いたメモリ容量の確率モデルを用いて,行列表現ネットワークにおけるメモリ容量の制限について検討する。実験の結果、MatNTMはそれと比較して学習能力が向上しました。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Apr 2021 23:43:28 GMT)
Understanding the Complexity of Detecting Political Ads [0.9]
われわれは、一般大衆がどんな広告を政治とみなすのか、どんな広告が意見の相違につながるのかを実証的に分析する。以上の結果から,社会問題広告を政治的に考えることは重要であるが,政治的広告規制を複雑にすることも示唆される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Apr 2021 19:23:09 GMT)
Algorithmic Fairness in Education [0.5]
データ駆動予測モデルは、学生、インストラクター、管理者を支援するために、教育でますます使われている。これらのアルゴリズムシステムの予測と利用の公平性には懸念がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Apr 2021 15:22:14 GMT)
A Deep Learning Based Cost Model for Automatic Code Optimization [0.2]
自動コード最適化のための新しいディープラーニングベースのコストモデルを提案する。 Tiramisuコンパイラに統合され、最適なコード変換を選択した。提案手法は,プログラム全体の高速化予測において平均絶対誤差の16%しか持たない。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Apr 2021 08:32:42 GMT)
A Graph Convolutional Neural Network based Framework for Estimating Future Citations Count of Research Articles [0.0]
グラフ畳み込みネットワーク (gcn) を用いて, 短期(1年), 長期(5年, 10年)のいずれにおいても, 今後の研究論文の引用を推定する枠組みを提案する。我々は、コンピュータサイエンス領域の研究記事、特に0.8百万以上の記事からなるAMinerデータセット上の私たちの提案されたアプローチをテストしました。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Apr 2021 07:20:53 GMT)
The World as a Graph: Improving El Ni\~no Forecasts with Graph Neural Networks [0.0]
季節予測へのグラフニューラルネットワークの最初の応用を提案する。当社のモデルであるGraphinoは、最先端のディープラーニングベースのモデルで最大6ヶ月の予測を上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Apr 2021 19:55:55 GMT)
The Second Law of Quantum Complexity and the Entanglement Wormhole [0.0]
量子複雑性は、2つの量子状態の間のフビニ計量の代替尺度として生じる。これは、1つの状態からもう1つの状態へ変換できる最小の単項演算子として定義される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Apr 2021 15:23:47 GMT)
The Cardan grille approach to the Voynich MS taken to the next level [0.0]
ヴォイニヒMS(Voynich MS)は、未知のアルファベットで書かれた15世紀の写本である。 2004年、ゴードン・ラグ(Gordon Rugg)は論文を発表し、この文章は無意味である可能性が示唆された。本稿では,本手法の力学を概観する。この方法は意味のないテキストを作成するだけでなく、意味のあるテキストをエンコードするためにも使用できると論じられている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Apr 2021 06:32:15 GMT)
Systemic formalisation of Cyber-Physical-Social System (CPSS): A systematic literature review [0.0]
CPSSのコンセプトは10年以上前からあり、ここ数年で注目を集めています。 CPSSの概念を概念化する研究は、いくつかの科学文献で部分的に議論されている。本研究の目的は,まず科学文献を探索し,分析し,cpsのスペクトルを理解することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Apr 2021 22:31:57 GMT)
Spontaneous decay of artificial atoms in a multi-qubit system [0.0]
鎖内の唯一の量子ビットが最初に励起されたとき、量子ビット振幅の進化について研究する。量子ビット振幅の時間ダイナミクスは kd の値に決定的に依存することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Apr 2021 05:50:50 GMT)
Shuffler: A Large Scale Data Management Tool for ML in Computer Vision [0.0]
我々は,大規模なコンピュータビジョンデータセットの管理を容易にするオープンソースツールであるshufflerを提案する。 Shuffler氏は、コンピュータビジョンに適用された教師あり学習に一般的に役立つアノテーションによる40以上のデータ処理操作を定義している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Apr 2021 22:27:28 GMT)
Raindrops on Windshield: Dataset and Lightweight Gradient-Based Detection Algorithm [0.0]
本稿では,視覚アルゴリズムの性能をトレーニングし,カメラレンズやフロントガラスのイメージアーティファクト検出の異なるタスクに対して評価するための新しいデータセットを提案する。また,画像上に合成雨滴を生成可能なデータ拡張アルゴリズムを提案する。提案アルゴリズムは降雨量検出の精度と画像処理速度を向上し,実際の自律システムの自己検査手法に適用できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Apr 2021 19:04:59 GMT)
Print Error Detection using Convolutional Neural Networks [0.0]
印刷誤りサンプルを人工的に生成する方法を提案する。最終訓練されたネットワークは99.83%の精度でテストが完了しました。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Apr 2021 16:30:17 GMT)
Prediction of Apophis Asteroid Flyby Optimal Trajectories and Data Fusion of Earth-Apophis Mission Launch Windows using Deep Neural Networks [0.0]
地球とアポフィスのミッションは、自然実験のユニークな機会を超えた追加の要因と科学的目標によって推進される。小惑星の強さと内部の完全性を理解することは科学的な好奇心の問題ではありません本稿では, 入場からポストランディングまでの各段階において, 効率性に必要な概念ロボットシステムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Apr 2021 21:42:53 GMT)
Perfect discrimination of quantum measurements using entangled systems [0.0]
2つの戦略を用いて量子計測の単発判別の問題について検討する。 1つは単一量子系、もう1つは絡み合った量子系に基づく。単一系に対する判別タスクの測定の利点は、アインシュタイン=ポドルスキー=ローゼン '量子ステアリング' の実証であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Apr 2021 07:40:41 GMT)
Multiple ground-state instabilities in the anisotropic quantum Rabi model [0.0]
回転波と反回転波の結合強度の異なる量子ラビモデルの異方的変種について検討する。異方性は元のモデルのパリティ対称性を保存する。解析学的に、基底状態と最初の励起状態が数回交差できることが分かる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Apr 2021 10:50:14 GMT)
Local-HDP: Interactive Open-Ended 3D Object Categorization in Real-Time Robotic Scenarios [0.0]
局所階層ディリクレ過程 (Local-HDP) と呼ばれるオープンな3次元オブジェクト分類のための非パラメトリック階層的ベイズ的アプローチを導入する。この方法により、エージェントは各カテゴリの独立したトピックを段階的に学習し、時間内に環境に適応することができる。実験により, 提案手法は, 精度, スケーラビリティ, メモリ効率の面で他の最先端手法よりも高い性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Apr 2021 17:58:49 GMT)
Improving cold-atom sensors with quantum entanglement: Prospects and challenges [0.0]
このパースペクティブは、絡み合いは低温原子センサーを改善できるか? 我々は、時計と慣性センサーに焦点をあて、精密な冷原子センシングの最先端を概観した。これらのデバイスに絡み合う可能性のある潜在的なメリットと、これらのメリットを実現する上で克服すべき課題を特定します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Apr 2021 02:06:29 GMT)
Ground States of Quantum Many Body Lattice Models via Reinforcement Learning [0.0]
格子上に定義された量子力学モデルの基底状態を求める問題に対する強化学習(RL)の定式化を導入する。確率的ハミルトニアンは力学への自然な分解と報酬関数を表すポテンシャルを持つことを示す。本稿では, 量子状態のニューラル表現へのこのマッピングの適用について論じ, 系の波動関数の直接表現に基づくアプローチに対する優位性について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Apr 2021 11:31:19 GMT)
Enhancing Deep Neural Network Saliency Visualizations with Gradual Extrapolation [0.0]
Grad-CAMやExcit Backpropagationのようなクラスアクティベーションマッピング手法の拡張手法を提案する。我々のアイデアはGradual Extrapolationと呼ばれ、出力をシャープすることでヒートマップ画像を生成するメソッドを補うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Apr 2021 07:39:35 GMT)
Dynamic Modeling of User Preferences for Stable Recommendations [0.0]
ユーザーがあまり頻繁に変化しない長期的な好みを開発する傾向があるドメインでは、推奨の安定性は推奨システムの認識品質の重要な要因です。動的モデリング手法を用いて,このような問題を緩和するインクリメンタル学習方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Apr 2021 16:32:11 GMT)
Detection of AI-Synthesized Speech Using Cepstral & Bispectral Statistics [0.0]
本稿では,AI合成音声と人間の音声を区別する手法を提案する。高次統計は、合成音声と比較して人間の音声の相関が低い。また, ケプストラム分析により, 合成音声に欠落する人間の音声の耐久性成分が明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Apr 2021 11:41:43 GMT)
Artificial coherent states of light by multi-photon interference in a single-photon stream [0.0]
コヒーレント光学状態は、異なる光子数(フォック)状態の量子重ね合わせからなる。我々は、近似弱コヒーレント状態を含む、調整可能な光子統計による光の量子状態を作成する。しかし、生成された人工的な光状態は、光子の量子絡み合いを含むコヒーレント状態よりもはるかに複雑である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Apr 2021 07:28:10 GMT)
A Non-Negative Matrix Factorization Game [0.0]
我々は,多くの科学的・工学的応用を持つ一般的なデータ分析手法であるNon-Negative Matrix Factorization (NNMF) のゲーム理論による新しい定式化について述べる。ゲーム理論の定式化は、従来の乗算更新アルゴリズムに匹敵する再構成と収束性能を維持しつつ、スケーリングと並列化特性が好ましいことが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Apr 2021 18:25:34 GMT)
A Bop and Beyond: A Second Order Optimizer for Binarized Neural Networks [0.0]
Binary Neural Networks (BNNs) の最適化は、実数値の重みをバイナライズ表現で近似することに依存している。本稿では,第2の生モーメント推定を用いて第1の生モーメントを正規化し,しきい値との比較を行うアダム法と並行する手法を提案する。提案した2つのバージョン – バイアス付きバージョンとバイアス修正バージョン – をそれぞれ独自のアプリケーションで提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Apr 2021 22:20:09 GMT)