Fugu-MT: arxivの論文翻訳(概要)

C-Learning: Learning to Achieve Goals via Recursive Classification [163.8]
自律エージェントの将来の状態分布を予測・制御する問題について検討する。我々の研究は、密度推定としてゴール条件付きRLの基礎を定めている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 18:33:47 GMT)
Removing Adversarial Noise in Class Activation Feature Space [160.8]
クラスアクティベーション機能空間において,自己監視型対人訓練機構を実装することにより,対人雑音の除去を提案する。クラスアクティベーション機能空間における敵対例と自然な例の間の距離を最小にするために、デノイジングモデルを訓練する。経験的評価により, 従来の手法と比較して, 敵対的堅牢性が有意に向上できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 10:42:24 GMT)
Proceedings of the AAAI-20 Workshop on Intelligent Process Automation (IPA-20) [132.4]
これは、2020年2月7日にニューヨークで開かれたAAAI-20 Workshop on Intelligent Process Automation (IPA-20)の成果である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 16:31:34 GMT)
A Practical Method for Constructing Equivariant Multilayer Perceptrons for Arbitrary Matrix Groups [115.6]
行列群の同変層を解くための完全一般的なアルゴリズムを提供する。他作品からのソリューションを特殊ケースとして回収するだけでなく、これまで取り組んだことのない複数のグループと等価な多層パーセプトロンを構築します。提案手法は, 粒子物理学および力学系への応用により, 非同変基底線より優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 17:21:54 GMT)
Towards Analysis-friendly Face Representation with Scalable Feature and Texture Compression [113.3]
普遍的で協調的な視覚情報表現は階層的な方法で実現できることを示す。ディープニューラルネットワークの強力な生成能力に基づいて、基本特徴層と強化層の間のギャップは、特徴レベルのテクスチャ再構築によってさらに埋められる。提案するフレームワークの効率を改善するために,ベース層ニューラルネットワークをマルチタスクでトレーニングする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 16:40:09 GMT)
Autoencoders for unsupervised anomaly detection in high energy physics [105.5]
QCDジェット画像の背景にあるトップジェット画像のタグ付けについて検討する。標準オートエンコーダ設定をモデル非依存の異常タガーとはみなせないことを示す。モデル非依存異常検出の課題に対する性能改善策を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 05:06:57 GMT)
GSum: A General Framework for Guided Neural Abstractive Summarization [102.3]
本稿では,様々な外部ガイダンスを入力として効果的に活用できる汎用的かつガイド付き要約フレームワーク(GSum)を提案する。実験により、このモデルが有効であることが示され、ROUGEによれば、4つの一般的な要約データセット上で最先端のパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 09:39:30 GMT)
Provable Robustness of Adversarial Training for Learning Halfspaces with Noise [95.8]
ラベル雑音の存在下での敵対的ロバストなハーフスペースの特性を分析する。我々の知る限りでは、これは敵の訓練がノイズの分類子を与えることを示す最初の研究である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 16:35:38 GMT)
DisCo: Remedy Self-supervised Learning on Lightweight Models with Distilled Contrastive Learning [94.9]
SSL(Self-supervised representation Learning)はコミュニティから広く注目を集めている。最近の研究では、モデルサイズが小さくなれば、その性能は低下すると主張している。単純かつ効果的な蒸留コントラスト学習(DisCo)を提案し、問題を大きなマージンで緩和します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 08:22:52 GMT)
Progressive Encoding for Neural Optimization [92.6]
メッシュ転送におけるppe層の能力と,そのアドバンテージを,現代の表面マッピング技術と比較した。最も重要な点は, パラメタライズフリーな手法であり, 様々な対象形状表現に適用可能であることである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 08:22:55 GMT)
\textit{NewsEdits}: A Dataset of Revision Histories for News Articles (Technical Report: Data Processing) [89.8]
textitNewsEditsは、ニュース記事の改訂履歴の最初の公開データセットです。 1,278,804条と、22以上の英語とフランス語の新聞から4,609,430版がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 21:15:30 GMT)
Temporal Query Networks for Fine-grained Video Understanding [89.0]
我々はこれをクエリ応答機構にキャストし、各クエリが特定の質問に対処し、独自の応答ラベルセットを持つ。本手法は,細粒度動作分類のためのファインガイムおよびダイビング48ベンチマークを広範囲に評価し,rgb機能のみを用いて最先端の動作分類を克服した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 17:58:48 GMT)
Semi-Supervised Domain Adaptation with Prototypical Alignment and Consistency Learning [86.7]
本稿では,いくつかの対象サンプルがラベル付けされていれば,ドメインシフトに対処するのにどの程度役立つか検討する。ランドマークの可能性を最大限に追求するために、ランドマークから各クラスのターゲットプロトタイプを計算するプロトタイプアライメント(PA)モジュールを組み込んでいます。具体的には,ラベル付き画像に深刻な摂動を生じさせ,PAを非自明にし,モデル一般化性を促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 08:46:08 GMT)
Modeling "Newsworthiness" for Lead-Generation Across Corpora [85.9]
自動ラベル付きコーパスでモデルをトレーニングして,各記事がフロントページであるかどうかを予測した。ラベルのないコーポラの文書に「新しさ」をランク付けする微調整されたRoBERTaモデルは、ホールトアウトラベル付き文書で.93AUC、エキスパート検証未ラベルコーパスで.88AUCを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 21:48:15 GMT)
"Don't quote me on that": Finding Mixtures of Sources in News Articles [85.9]
各ソースのtextitaffiliationとtextitroleに基づいてソースのオントロジーラベリングシステムを構築します。これらの属性を名前付きソースに推論し、ニュース記事をこれらのソースの混合物として記述する確率モデルを構築します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 21:57:11 GMT)
Cross-Domain Adaptive Clustering for Semi-Supervised Domain Adaptation [85.7]
半監視されたドメイン適応では、残りのターゲットサンプルのターゲットドメインガイド機能内のクラスごとのいくつかのラベル付きサンプルが、その周辺に集約される。この問題に対処するために,クロスドメイン適応クラスタリングという新しいアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 16:07:32 GMT)
Improving Cross-Modal Alignment in Vision Language Navigation via Syntactic Information [83.6]
ビジョン言語ナビゲーションは、エージェントが自然言語の指示に基づいて3D環境をナビゲートする必要があるタスクです。命令と現在の視覚シーンの整合性を高めるために,依存木から派生した構文情報を利用したナビゲーションエージェントを提案する。このエージェントは3つの言語による命令を含むroom-across-roomデータセットの新たな最先端を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 19:18:41 GMT)
Kernel Agnostic Real-world Image Super-resolution [82.4]
実世界のイメージSR問題に対処するための新しいカーネル非依存SRフレームワークを紹介します。提案手法では,劣化カーネルとノイズは明示的に指定するのではなく適応的にモデル化される。実験は、複数の実世界のデータセットにおける提案フレームワークの有効性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 01:51:21 GMT)
Fully Quantized Image Super-Resolution Networks [81.8]
効率と精度を両立させるためのフル量子化画像超解像フレームワーク(FQSR)を提案する。我々は、SRResNet、SRGAN、EDSRを含む複数の主流超解像アーキテクチャに量子化スキームを適用した。低ビット量子化を用いたFQSRは、5つのベンチマークデータセットの完全精度と比較すると、パー性能で実現できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 03:38:50 GMT)
Removing Diffraction Image Artifacts in Under-Display Camera via Dynamic Skip Connection Network [80.7]
アンダーディスプレイカメラ(UDC)システムは、スマートフォン上で真のベゼルレスおよびノッチフリーの視聴体験を提供します。典型的なUDCシステムでは、ピクセルアレイはカメラ上の入射光を減衰および回折し、画像品質の大幅な低下をもたらす。本研究では,前述の劣化問題の解析と対処を目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 18:41:45 GMT)
Addressing Zero-Resource Domains Using Document-Level Context in Neural Machine Translation [80.4]
ドメイン内の並列データが利用できない場合、文書レベルのコンテキストへのアクセスにより、ドメインの一般性をよりよくキャプチャできることを示す。文書レベルのトランスフォーマーモデルとして,大きなコンテキストサイズを利用できる2つのモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 11:25:20 GMT)
Understanding Chinese Video and Language via Contrastive Multimodal Pre-Training [79.9]
VICTORという新しいビデオ言語理解フレームワークを提案します。VICTORは対比mulTimOdal pRe-trainingによる視覚言語理解の略です。 VICTORは、対応する高品質のテキスト記述を備えた1000万以上の完全なビデオを含む大規模な中国のビデオ言語データセットで訓練されています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 15:58:45 GMT)
Overcoming Catastrophic Forgetting with Gaussian Mixture Replay [79.1]
ガウス混合モデル(GMM)に基づく連続学習(CL)のためのリハーサルベースアプローチを提案する。過去のタスクからサンプルを生成し,現在のトレーニングデータと統合することで,破滅的忘れ(cf)を緩和する。複数の画像データセットでGMRを評価し,クラス別サブタスクに分割する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 11:41:34 GMT)
Image Modeling with Deep Convolutional Gaussian Mixture Models [79.1]
画像の記述と生成に適したGMM(Deep Hierarchical Gaussian Mixture Models)の新しい定式化を紹介します。 DCGMMは、畳み込みとプーリング操作によってリンクされた複数のGMM層の積み重ねたアーキテクチャによってこれを回避している。 dcgmmsでシャープな画像を生成するために,畳み込みやプーリングなどの非可逆操作をサンプリングする新しい勾配に基づく手法を提案する。 MNISTとFashionMNISTのデータセットに基づいて,クラスタリング,サンプリング,外乱検出において,フラットなGMMよりも優れていることを示すことで,DCGMMsモデルを検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 12:08:53 GMT)
Bayesian Algorithm Execution: Estimating Computable Properties of Black-box Functions Using Mutual Information [78.8]
多くの現実世界では、T関数の評価の予算を考えると、高価なブラックボックス関数 f の性質を推測したい。本稿では,アルゴリズムの出力に対して相互情報を最大化するクエリを逐次選択する手法InfoBAXを提案する。これらの問題に対してInfoBAXは、元のアルゴリズムで要求されるより500倍少ないクエリをfに使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 17:22:11 GMT)
A Simple Baseline for Semi-supervised Semantic Segmentation with Strong Data Augmentation [74.9]
セマンティックセグメンテーションのためのシンプルで効果的な半教師付き学習フレームワークを提案する。単純な設計とトレーニングのテクニックのセットは、半教師付きセマンティックセグメンテーションの性能を大幅に向上させることができる。本手法は,Cityscapes と Pascal VOC データセットの半教師付き設定において,最先端の処理結果を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 08:11:16 GMT)
SoccerNet-v2: A Dataset and Benchmarks for Holistic Understanding of Broadcast Soccer Videos [71.7]
SoccerNet-v2 は SoccerNet ビデオデータセット用の手動アノテーションの大規模なコーパスである。 SoccerNetの500の未トリミングサッカービデオの中で、約300万のアノテーションをリリースしています。サッカーの領域における現在のタスクを拡張し、アクションスポッティング、カメラショットセグメンテーション、境界検出を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 15:03:26 GMT)
Unsupervised Object Detection with LiDAR Clues [70.7]
本稿では,LiDARの手がかりを用いた非教師対象検出のための最初の実用的手法を提案する。提案手法では,まず3次元点雲に基づく候補オブジェクトセグメントを生成する。そして、セグメントラベルを割り当て、セグメントラベルネットワークを訓練する反復的なセグメントラベル処理を行う。ラベル付けプロセスは、長い尾とオープンエンドの分布の問題を軽減するために慎重に設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 07:46:00 GMT)
Continual Learning with Fully Probabilistic Models [70.3]
機械学習の完全確率的(または生成的)モデルに基づく継続的学習のアプローチを提案する。生成器と分類器の両方に対してガウス混合モデル(GMM)インスタンスを用いた擬似リハーサル手法を提案する。我々は,GMRが,クラス増分学習問題に対して,非常に競合的な時間とメモリの複雑さで,最先端のパフォーマンスを達成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 12:26:26 GMT)
Restoration of Video Frames from a Single Blurred Image with Motion Understanding [69.9]
単一モーション赤画像からクリーンな映像フレームを生成するための新しいフレームワークを提案する。一つのぼやけた画像からの映像復元を逆問題として、クリーンな画像シーケンスとそれぞれの動きを潜伏要因として設定する。提案手法は,空間トランスフォーマネットワークモジュールを用いたanblur-decoder構造に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 08:32:57 GMT)
Distilling Knowledge via Knowledge Review [69.2]
教師と学生のネットワーク間の接続経路のクロスレベル要因を研究し、その大きな重要性を明らかにします。知識蒸留において初めて, クロスステージ接続経路が提案されている。最終的に設計されたネストでコンパクトなフレームワークは、無視できるオーバーヘッドを必要とし、さまざまなタスクで他のメソッドよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 04:36:24 GMT)
Bidirectional Interaction between Visual and Motor Generative Models using Predictive Coding and Active Inference [68.8]
本稿では,感覚予測のための生成モデルと,運動軌跡の生成モデルからなるニューラルアーキテクチャを提案する。我々は,知覚予測のシーケンスが学習,制御,オンライン適応を導くレールとしてどのように機能するかを強調する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 09:41:31 GMT)
A SAR speckle filter based on Residual Convolutional Neural Networks [68.8]
本研究では,Convolutional Neural Networks(CNN)に基づく深層学習(DL)アルゴリズムを用いて,Sentinel-1データからスペックルノイズをフィルタリングする新しい手法を提案する。得られた結果は、技術の現状と比較すると、ピーク信号対雑音比(PSNR)と構造類似度指数(SSIM)の点で明確な改善を示しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 14:43:07 GMT)
Quantum Algorithms for Data Representation and Analysis [68.8]
機械学習におけるデータ表現のための固有problemsの解を高速化する量子手続きを提供する。これらのサブルーチンのパワーと実用性は、主成分分析、対応解析、潜在意味解析のための入力行列の大きさのサブ線形量子アルゴリズムによって示される。その結果、入力のサイズに依存しない実行時のパラメータは妥当であり、計算モデル上の誤差が小さいことが示され、競合的な分類性能が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 00:41:43 GMT)
Conditional Variational Capsule Network for Open Set Recognition [64.2]
オープンセット認識では、分類器はトレーニング時に未知の未知のクラスを検出する必要がある。最近提案されたカプセルネットワークは、特に画像認識において、多くの分野で代替案を上回ることが示されている。本提案では,訓練中,同じ既知のクラスのカプセルの特徴を,事前に定義されたガウス型に適合させることを推奨する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 09:39:30 GMT)
Everything Has a Cause: Leveraging Causal Inference in Legal Text Analysis [62.4]
因果推論は変数間の因果関係を捉えるプロセスである。本論文では,事実記述から因果グラフを構築するための新たなグラフベース因果推論フレームワークを提案する。 GCIに含まれる因果知識を強力なニューラルネットワークに効果的に注入することで、パフォーマンスと解釈性が向上します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 16:13:10 GMT)
Representing Partial Programs with Blended Abstract Semantics [62.2]
プログラム合成エンジンにおける部分的なプログラム表現手法について紹介する。モジュラーニューラルネットワークとして実装された近似実行モデルを学ぶ。これらのハイブリッドニューロシンボリック表現は、実行誘導型シンセサイザーがより強力な言語構成を使うことができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 18:44:59 GMT)
Camera Calibration and Player Localization in SoccerNet-v2 and Investigation of their Representations for Action Spotting [61.9]
大規模サッカーネットデータセット上で,最近のニューラルネットワークアーキテクチャにおいて,強力な商用キャリブレーションツールを蒸留する。そこで我々は,キャリブレーション結果とプレイヤーのローカライゼーションの3つの方法を提案する。 soccernet-v2のアクションスポッティングタスクに、現在のベストアーキテクチャ内でこれらの表現を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 14:21:05 GMT)
Contrast and Classify: Training Robust VQA Models [60.8]
本稿では,クロスエントロピーとコントラスト損失の両方を最適化する新しいトレーニングパラダイム(ConClaT)を提案する。双方の損失を -- 交互に,あるいは共同で -- 最適化することが,効果的なトレーニングの鍵であることに気付きました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 03:45:27 GMT)
TetraPackNet: Four-Corner-Based Object Detection in Logistics Use-Cases [60.0]
tetrapacknetはcornernetにインスパイアされ、類似のベースアルゴリズムとアイデアを使っている。定形物体の高精度検出が重要であるため、用途に指定されています。このユースケースのために、我々のモデルを実世界のデータセットで評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 08:22:14 GMT)
Multi-Modal Fusion Transformer for End-to-End Autonomous Driving [59.6]
画像表現とLiDAR表現を注目で統合する,新しいマルチモードフュージョントランスフォーマであるTransFuserを提案する。本手法は, 衝突を76%低減しつつ, 最先端駆動性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 11:48:13 GMT)
Bribery as a Measure of Candidate Success: Complexity Results for Approval-Based Multiwinner Rules [58.9]
有権者が承認投票(すなわち、承認した候補者の集合)を投じた場合のマルチウィナー選挙における贈収賄の問題を研究する。我々は、いくつかの承認ベースのマルチウィナールール(AV、SAV、GAV、RAV、承認ベースのチェンバリン--Courant、およびPAV)を検討します。一般に、我々の問題は、勝利した委員会の候補者の承認数を増やすための贈収賄行為を制限した場合、より容易になる傾向がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 08:26:40 GMT)
Infrared Beacons for Robust Localization [58.7]
本稿では、赤外ビーコンと光帯域通過フィルタを備えたカメラを用いたローカライズシステムを提案する。本システムは,照明条件にかかわらず,100m距離の個々のビーコンを確実に検出し識別することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 14:23:20 GMT)
Automatic glissade determination through a mathematical model in electrooculographic records [58.7]
グリサドのオーバーシュートは、グリサドとして知られる望ましくないタイプの運動によって特徴づけられる。本稿では,特定のサッケードにグルーサードが付加されているかどうかを判定する手法を開発する。機械学習アルゴリズムは訓練され、この種の眼球運動の存在の有無の期待される応答が返されます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 17:56:55 GMT)
TransCrowd: Weakly-Supervised Crowd Counting with Transformer [56.8]
今回提案するTransCrowdは、Transformerに基づくシーケンス・ツー・カウントの観点から、監視の弱い群衆カウント問題を再構成する。 5つのベンチマークデータセットの実験は、提案されたTransCrowdが、弱い監視されたCNNベースのカウント方法すべてと比較して優れたパフォーマンスを達成することを示しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 08:12:50 GMT)
Advanced Long-context End-to-end Speech Recognition Using Context-expanded Transformers [56.6]
コンフォーメータアーキテクチャを導入することで、精度をさらに向上させ、以前の作業を拡張します。拡張トランスフォーマーは、最先端のエンドツーエンドのASR性能を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 16:18:00 GMT)
SCNet: Enhancing Few-Shot Semantic Segmentation by Self-Contrastive Background Prototypes [56.4]
Few-shot セマンティックセマンティックセマンティクスは,クエリイメージ内の新規クラスオブジェクトを,アノテーション付きの例で分割することを目的としている。先進的なソリューションのほとんどは、各ピクセルを学習した前景のプロトタイプに合わせることでセグメンテーションを行うメトリクス学習フレームワークを利用している。このフレームワークは、前景プロトタイプのみとのサンプルペアの不完全な構築のために偏った分類に苦しんでいます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 11:21:47 GMT)
Metadata Normalization [54.4]
バッチ正規化(bn)は、バッチ統計の標準化によって特徴分布を正規化する。 BNは外部変数や複数の分布からの影響を補正していない。トレーニングフレームワーク内でエンドツーエンドで使用できる新しいバッチレベルのオペレーションであるMetadata Normalizationレイヤを紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 05:10:26 GMT)
Improving Faithfulness in Abstractive Summarization with Contrast Candidate Generation and Selection [54.4]
モデル非依存後処理技術としてのコントラスト候補生成と選択について検討する。代替候補要約を生成して判別補正モデルを学習する。このモデルを使用して、最終的な出力サマリーとして最適な候補を選択する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 05:39:24 GMT)
Robust Question Answering Through Sub-part Alignment [53.9]
我々はアライメント問題として質問応答をモデル化する。私たちは、SQuAD v1.1でモデルをトレーニングし、いくつかの逆および外ドメインデータセットでそれをテストします。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 20:43:55 GMT)
A Joint Energy and Latency Framework for Transfer Learning over 5G Industrial Edge Networks [53.3]
5G産業エッジネットワークのための転送学習対応エッジCNNフレームワークを提案する。特に、エッジサーバは、既存の画像データセットを使用してcnnを事前トレーニングすることができる。 TLの助けを借りて、トレーニングに参加していないデバイスは、訓練されたエッジCNNモデルをスクラッチからトレーニングせずに微調整するだけです。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 15:13:16 GMT)
Latent-Optimized Adversarial Neural Transfer for Sarcasm Detection [50.3]
サーカズム検出のための共通データセットを活用するために,転送学習を適用する。異なる損失が互いに対応できる汎用的な潜時最適化戦略を提案します。特に、isarcasmデータセットの以前の状態よりも10.02%の絶対性能向上を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 13:07:52 GMT)
Extracting a Knowledge Base of Mechanisms from COVID-19 Papers [50.2]
我々はメカニズムの知識ベース(KB)の構築を追求する。我々は、妥当性と幅のバランスをとる広範で統一されたスキーマを開発する。実験は、新型コロナウイルスの文献に関する学際的な科学的検索を支援するためのKBの有用性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 10:59:49 GMT)
Neural Unsupervised Semantic Role Labeling [48.7]
セマンティックロールラベリングのための最初の神経教師なしモデルを提案する。タスクを2つの引数関連サブタスク、識別とクラスタリングとして分解する。 CoNLL-2009英語データセットの実験では、我々のモデルは過去の最先端のベースラインよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 04:50:16 GMT)
Domain Divergences: a Survey and Empirical Analysis [47.5]
我々は,情報理論,幾何学,高次尺度の3つのクラスからなる分散尺度の分類法を開発する。我々は,130のドメイン適応シナリオ,3つの異なるNLPタスク,12のばらつき尺度にまたがる相関分析を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 06:47:30 GMT)
Mining Latent Structures for Multimedia Recommendation [46.7]
本稿では,マルチモーダル再圧縮のためのLATent sTructureマイニング手法を提案する。各モダリティの項目構造を学び、複数のモダリティを集約して潜在アイテムグラフを得る。学習した潜在グラフに基づいてグラフ畳み込みを行い、アイテム表現に高次項目親和性を明示的に注入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 03:50:24 GMT)
Few-Shot Model Adaptation for Customized Facial Landmark Detection, Segmentation, Stylization and Shadow Removal [46.7]
Few-Shot Model Adaptation (FSMA)フレームワークを提案し、Faces上のいくつかの重要なタスクでその可能性を実証する。 FSMAはまず、大規模なラベルなしデータを使用して対向自動エンコーダを訓練することによって、堅牢な顔画像埋め込みを取得する。特徴適応と融合層を備えており、最小限のアノテート画像を用いて目的のタスクに効率的に適応する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 17:15:56 GMT)
Acoustic Data-Driven Subword Modeling for End-to-End Speech Recognition [46.7]
単語単位は通常、エンドツーエンドの自動音声認識(ASR)に使用される。本稿では,複数のテキストベースおよび音響ベースサブワード手法の利点を1つのパイプラインに適応させる音響データ駆動サブワードモデリング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 07:54:15 GMT)
Calibration and Consistency of Adversarial Surrogate Losses [46.0]
adrialversa robustnessは、アプリケーションにおける分類器のますます重要な特性である。しかし、どの代理損失を使うべきで、いつ理論的保証から利益を得るのか? 本稿では, H-calibration と H-consistency of adversarial surrogate loss の詳細な分析を含む, この問題の広範な研究について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 21:58:52 GMT)
Coarse-to-Fine Searching for Efficient Generative Adversarial Networks [43.2]
GAN(Generative Adversarial Network)は通常、様々な複雑な画像生成を行うように設計されている。まず,経路,演算子,チャネルなど3次元のジェネレータネットワークの無傷検索空間を探索し,ネットワーク性能の完全な探索を行う。探索コストを大幅に削減するため,探索プロセス全体を3つのサブ最適化問題に分割する粗大な探索戦略を探索する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 11:46:20 GMT)
One More Check: Making "Fake Background" Be Tracked Again [41.9]
誤分類された境界ボックスを復元する再チェックネットワークを提案する。再チェックネットワークは、フレーム間の時間的手がかりと現在の候補との関係を探索することにより、前のトラックレットを現在のフレームに伝搬する。私達のモデルはそれぞれMOT16およびMOT17の$ 70.7 rightarrow 76.7$、$ 70.6 rightarrow 76.3$ MOTAによって好ましい利益を達成します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 16:42:47 GMT)
Contrastive Learning for Compact Single Image Dehazing [41.8]
コントラスト学習に基づいて構築された新しいコントラスト正規化(CR)を提案し、ヘイズ画像とクリア画像の情報の両方をネガティブかつポジティブなサンプルとして活用する。 CRは、復元された画像が透明な画像に近づき、表現空間のぼやけた画像から遠くへ押し出されることを保証する。性能とメモリストレージのトレードオフを考慮すると、オートエンコーダのようなフレームワークに基づくコンパクトなデハージングネットワークを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 14:56:21 GMT)
Bayesian Optimization with a Prior for the Optimum [41.4]
BOPrO (Preside for the Optimum) を用いたベイズ最適化について紹介する。 BOPrOは、入力空間のどの部分が最高のパフォーマンスをもたらすかという事前の形式で、最適化プロセスに自分の知識を注入することを可能にする。 BOPrOは、一般的なベンチマークスイートの最先端メソッドよりも約6.67倍高速であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 14:29:46 GMT)
Locate Who You Are: Matching Geo-location to Text for Anchor Link Prediction [40.7]
ネットワーク間のユーザマッチングのための新しいアンカーリンク予測フレームワークを提案する。提案手法は既存の手法より優れ,最先端の結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 08:15:28 GMT)
Unsupervised Shape Completion via Deep Prior in the Neural Tangent Kernel Perspective [40.4]
深層ニューラルネットワークを用いて不完全なスキャンデータから3次元形状の完成と再構成を行う新しい手法を提案する。監視された完了タスクでトレーニングされ、テスト形状に適用される代わりに、ネットワークは単一のテスト形状でスクラッチから最適化される。訓練されていないニューラルネットワークによって欠落したデータを完遂する能力は、通常、deep priorと呼ばれる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 02:41:15 GMT)
Single-view robot pose and joint angle estimation via render & compare [40.1]
本稿では,1枚のRGB画像から関節角度と6Dカメラとロボットのポーズを推定する手法であるRoboPoseを紹介する。これは、モバイルおよび反復型自律システムに他のロボットと対話する能力を与える上で、重要な問題である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 14:48:29 GMT)
Image Inpainting with External-internal Learning and Monochromic Bottleneck [39.9]
そこで本稿では,画像インパインティングモデルによるこれらのアーティファクトの除去を支援する,モノクロのボトルネックを持つ外部インパインティングスキームを提案する。外部学習段階において,モノクロ空間における欠落構造と詳細を再構成し,学習次元を減らす。内部学習段階において,一貫した色復元のためのプログレッシブ学習戦略を用いた新しい内部色伝播法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 06:22:10 GMT)
Few-shot Learning for Topic Modeling [39.6]
本稿では,少数の文書からトピックモデルを学習可能なニューラルネットワークによる数ショット学習手法を提案する。提案手法は3つの実世界のテキスト文書集合を用いて既存の手法よりも高いパープレキシティを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 01:56:48 GMT)
The Lottery Ticket Hypothesis for Object Recognition [39.2]
Lottery Ticket Hypothesisは、大規模なデータセットで訓練されたディープネットワークには、高密度ネットワークと同等のパフォーマンスを実現する小さなニューラルネットワークが含まれていると述べている。性能低下を招くことなく、異なるサブタスクに対して最大80%の間隔で宝くじを探す方法に関するガイダンスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 17:59:57 GMT)
Decentralized Inference with Graph Neural Networks in Wireless Communication Systems [38.0]
グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフデータのための効率的なニューラルネットワークモデルであり、無線通信を含むさまざまな分野で広く利用されている。本稿では,異なる無線通信システムにおける分散GNNのロバスト性を解析し,強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 03:12:24 GMT)
Multi-person Implicit Reconstruction from a Single Image [37.7]
本稿では,1つの画像から複数の人物の詳細な空間的コヒーレントな再構築を実現するための新しいエンドツーエンド学習フレームワークを提案する。既存のマルチパーソンメソッドは、モデルベースで、ゆるい服と髪の人々の正確な3dモデルをキャプチャできないことが多いという、2つの大きな欠点を抱えている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 13:21:55 GMT)
Sudden Attention Shifts on Wikipedia During the COVID-19 Crisis [36.6]
新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックが、その後の激しい移動制限とともに、ウィキペディアの情報アクセスにどのように影響したかを研究する。ウィキペディアの12の言語版に対するページビュー統計とモビリティレポートを組み合わせた縦断解析では、情報検索パターンの量と性質に大きな変化が見られる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 11:00:53 GMT)
Temporal Consistency Loss for High Resolution Textured and Clothed 3DHuman Reconstruction from Monocular Video [35.4]
本研究では,単眼映像から着衣者の時間的整合性3次元再構成を学習する新しい手法を提案する。提案手法は,モノクロ映像からの3次元再構成とテクスチャ予測の時間的一貫性と精度を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 13:04:29 GMT)
Compact CNN Structure Learning by Knowledge Distillation [34.4]
知識蒸留とカスタマイズ可能なブロックワイズ最適化を活用し、軽量なCNN構造を学習するフレームワークを提案する。提案手法は,予測精度の向上を図りながら,アートネットワーク圧縮の状態を再現する。特に,すでにコンパクトなネットワークであるMobileNet_v2では,モデル圧縮が最大2倍,モデル圧縮が5.2倍向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 10:34:22 GMT)
Few-shot Continual Learning: a Brain-inspired Approach [34.3]
数ショット連続学習(FSCL)に関する最初の体系的研究を行い、ディープニューラルネットワークによる効果的なソリューションを提示します。我々のソリューションは、タスクシーケンスの連続学習が必然的に少数の一般化を妨げるという観察に基づいている。我々はロバストな脳システムからインスピレーションを得て,(1)メタ可塑性と高速/遅いシナプスの生物学的モデルに触発された,連続学習と少数ショット学習のための2つの高速/遅い重みを相互に更新する手法を開発し,(2)タスクシーケンスを忘れることなく学習するために,脳にインスパイアされた2段階統合戦略を適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 03:40:48 GMT)
TREC Deep Learning Track: Reusable Test Collections in the Large Data Regime [33.2]
本稿では,TREC DLテストコレクションの再利用を3つの方法で支援する。まず、データセットを詳細に記述し、明確に文書化し、それ以外はトラックガイドラインに散らばっているいくつかの詳細を記述します。第2に,データセットを再利用する場合,反復や選択バイアスのリスクがあるため,trac dlデータを用いた論文作成のベストプラクティスを過大評価することなく記述する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 15:41:28 GMT)
Probing Causal Common Sense in Dialogue Response Generation [32.8]
対話型コモンセンスの形式化方法と、コモンセンスを用いたRGモデル能力の検討方法という2つの研究課題に取り組みます。このような説明を自動的に生成するプロセスを導入し、人間に検証を依頼する。 RGモデルは、説明の論理的妥当性を決定するのに苦労するが、説明の文法的自然性を容易に特定できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 19:10:05 GMT)
Improving Adversarial Robustness Using Proxy Distributions [32.0]
プロキシの分布は無制限の画像のサンプリングを可能にし敵の堅牢性を向上します 2Kから10Mの画像上でディープニューラルネットワークをトレーニングすることにより、精度対ロバスト性トレードオフと対向トレーニングのサンプル複雑さを初めて大規模に調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 16:17:12 GMT)
BM-NAS: Bilevel Multimodal Neural Architecture Search [30.5]
本稿では,Bilevel Multimodal Neural Architecture Search (BM-NAS)フレームワークを提案する。マルチモーダル融合モデルのアーキテクチャを2レベル探索方式で完全に検索可能にします。 BM-NASは探索時間が少なく、モデルパラメータも少ない競争性能を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 15:09:49 GMT)
Improving Transformer-Kernel Ranking Model Using Conformer and Query Term Independence [29.4]
Transformer-Kernel(TK)モデルは、TREC Deep Learningベンチマークで強力なリランクパフォーマンスを示しています。 TKLと呼ばれるTKモデルの変種が開発され、より長い入力シーケンスを効率的に処理するためにローカルの自己意識が組み込まれている。本稿では,より長い入力列にtkをスケールするための代替手法として,新しい適合層を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 15:32:34 GMT)
Lidar Point Cloud Guided Monocular 3D Object Detection [28.1]
モノクル3D検出は、LiDARベースの方法と比較して非常に低い検出率で苦戦している。精度の低さは、主に単眼画像の異常な性質により、正確な深さの手がかりがないことによって引き起こされる。正確な深度測定を提供するLiLiDAR点雲は、単分子法の訓練に有用な情報を提供することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 03:41:09 GMT)
NeRD: Neural 3D Reflection Symmetry Detector [27.6]
ニューラル3次元反射対称性検出器NeRDについて述べる。まず、粗大な戦略で対称性平面を列挙し、それから3次元のコストボリュームを構築することで最良の平面を見つける。実験の結果,本手法で検出した対称性平面は直接CNN回帰から検出した平面よりもかなり精度が高いことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 17:25:51 GMT)
CPR: Classifier-Projection Regularization for Continual Learning [27.6]
本稿では,既存の正規化に基づく継続学習手法に適用可能な,汎用的でシンプルなパッチを提案する。 CPRは、局所的な最小値と情報理論を持つニューラルネットワークに関する最近の結果の両方から着想を得て、さらなる正規化項を追加した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 09:30:56 GMT)
Learning GMMs with Nearly Optimal Robustness Guarantees [25.3]
ロバスト性保証は多対数因子に最適である。我々のアルゴリズムの核心は、不適切な学習問題の解法に対応する方程式の系を緩和する新しい方法である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 22:14:54 GMT)
Randomized Algorithms for Scientific Computing (RASC) [24.4]
DOE科学局の優先分野は、堅牢性、複雑さ、スケーラビリティの課題を克服するためにランダム化アルゴリズムを必要とする。本稿では,2020年12月から2021年1月にかけて,ほぼ4日間にわたるRASC(Randomized Algorithms for Scientific Computing)ワークショップの結果を要約する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 18:59:26 GMT)
Manipulating SGD with Data Ordering Attacks [23.6]
基礎となるモデルデータセットやアーキテクチャを変更する必要のない,一連のトレーニングタイムアタックを提示する。特に、アタッカーはトレーニングバッチをリオーダーするだけでモデルの完全性と可用性を損なう可能性がある。攻撃は、攻撃後数百エポックというモデル性能を低下させるという長期的な影響をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 22:17:27 GMT)
Variance Reduction on Adaptive Stochastic Mirror Descent [23.5]
分散低減は、ほとんどの適応ミラー降下アルゴリズムのSFO複雑性を減少させ、それらの収束を加速させることを示す。深層学習における実験を用いてクレームの有効性を確認します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 17:19:41 GMT)
RingCNN: Exploiting Algebraically-Sparse Ring Tensors for Energy-Efficient CNN-Based Computational Imaging [22.2]
畳み込みニューラルネットワーク(cnns)は、計算イメージングの強力な技術として登場している。 CNNは、高解像度ビデオを生成するための集中的なコンピューティングパワーを要求し、高密度のディテールをレンダリングする際に従来のスパーシティ技術に反します。本論文では、エネルギー効率の高いCNN加速のための基本的だが十分に研究されたアプローチ - 代数的スパーシティ -- を検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 05:26:11 GMT)
Alexa Conversations: An Extensible Data-driven Approach for Building Task-oriented Dialogue Systems [22.0]
従来の目標指向対話システムは、自然言語理解、対話状態追跡、政策学習、応答生成など、さまざまなコンポーネントに依存している。スケーラブルかつデータ効率の高い,目標指向の対話システム構築のための新たなアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 07:09:27 GMT)
SSPC-Net: Semi-supervised Semantic 3D Point Cloud Segmentation Network [21.8]
SSPC-Net と呼ばれる半監視型セマンティックポイントクラウドセグメンテーションネットワークを提案する。注釈付き3D点からラベルのない点のラベルを推定することにより意味分節ネットワークを訓練する。本手法は,注釈付き3D点の少ない半教師付きセグメンテーション法よりも優れた性能が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 03:18:00 GMT)
Face-GCN: A Graph Convolutional Network for 3D Dynamic Face Identification/Recognition [21.1]
顔のキーポイントに基づく動的3次元顔認識のための新しいフレームワークを提案する。表情の動的列は時間グラフとして表現され、3次元の顔のランドマークを用いて構築される。顔の分類・識別には時空間グラフ畳み込みネットワーク(ST-GCN)を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 09:05:39 GMT)
Self-Enhanced GNN: Improving Graph Neural Networks Using Model Outputs [20.2]
グラフニューラルネットワーク(GNN)は最近、グラフベースのタスクにおける優れたパフォーマンスのために、多くの注目を集めている。本稿では,既存のGNNモデルの出力を用いて,入力データの品質を向上させる自己強化型GNN(SEG)を提案する。 SEGは、GCN、GAT、SGCといったよく知られたGNNモデルのさまざまなデータセットのパフォーマンスを一貫して改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 15:54:55 GMT)
Axial-to-lateral super-resolution for 3D fluorescence microscopy using unsupervised deep learning [19.5]
本論文では、蛍光顕微鏡における異方性画像強化のための深層学習可能な非教師付きスーパーレゾリューション技術を提案する。ネットワークのトレーニングには1枚の3D画像スタックしか必要としないため,本手法は実践の労力を大幅に削減する。訓練されたネットワークは、回折限界を超える軸分解能を高めるだけでなく、イメージングプレーン間の視覚的詳細の抑制とイメージングアーティファクトの除去も行うことを実証します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 16:31:12 GMT)
Can Latent Alignments Improve Autoregressive Machine Translation? [19.1]
潜在的アライメント目標を用いた自己回帰型機械翻訳モデルの学習の可能性を検討し,実際にこのアプローチが縮退モデルをもたらすことを観察する。これらの実験結果に対する理論的説明を提供し,教師の強制と潜在的アライメントの目的が相容れないことを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 18:31:56 GMT)
Epsilon Consistent Mixup: An Adaptive Consistency-Interpolation Tradeoff [19.0]
epsilon$muは、Mixupの線形とMixup方向の整合性正規化を組み合わせたデータベースの構造正規化技術です。 SVHNおよびCIFAR10ベンチマークデータセットの半教師付き分類精度を改善することが示されている。特に$epsilon$muは、Mixupよりも正確な合成ラベルと信頼性の高い予測を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 17:10:31 GMT)
Intrinsic-Extrinsic Convolution and Pooling for Learning on 3D Protein Structures [19.0]
大規模タンパク質データの深部3次元解析を可能にする2つの新しい学習操作を提案する。まず、内在的(タンパク質の折り畳みの下での不変)と外因的(結合下での不変)の両方を考慮する新しい畳み込み演算子を導入する。第2に、階層的なプーリング演算子を導入し、タンパク質がアミノ酸の有限組の再結合であるという事実を活用することにより、マルチスケールのタンパク質分析を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 17:27:56 GMT)
DANICE: Domain adaptation without forgetting in neural image compression [18.7]
コーデックのカスタムドメインへの適応性について検討する。 NICコーデックは転送可能であり,比較的少数のターゲット領域画像で適用可能であることを示す。これらの問題を回避するフレームワークであるCAwF(Codec Adaptation without Forgetting)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 14:58:37 GMT)
Attention in Attention Network for Image Super-Resolution [18.2]
静的な注意メカニズムを定量化し、視覚化し、すべての注意モジュールが等しく有益ではないことを示します。高精度な画像SRのために注目ネットワーク(A$2$N)への注目を提案します。我々のモデルは最先端の軽量ネットワークと比較して優れたトレードオフ性能を実現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 17:59:06 GMT)
Neural Architecture Search for Image Super-Resolution Using Densely Constructed Search Space: DeCoNAS [18.2]
ニューラルアーキテクチャサーチ(NAS)手法を用いて,DeCoNASNetという,軽量で高密度なネットワークを探索する。画像の超解像を解くための複雑性に基づくペナルティを定義し、多目的問題とみなすことができる。実験により、当社のDeCoNASNetは、ハンドクラフト法と既存のNASベースの設計で設計された最先端の軽量スーパーリゾリューションネットワークを上回っています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 04:51:16 GMT)
A New Class of Efficient Adaptive Filters for Online Nonlinear Modeling [18.0]
オンラインアプリケーションのための新しい効率的な非線形モデルを提案する。本稿では、周波数領域適応フィルタに基づくFLAFの新しい効率的かつ効率的なアプローチに焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 21:07:22 GMT)
Inharmonious Region Localization [17.9]
不調和な地域をローカライズすることは魅力的だが難しい課題だ。我々は,新しい双方向特徴統合(BFI)ブロックとグローバルコンテキストガイドデコーダ(GGD)ブロックを設計し,エンコーダとデコーダのマルチスケール機能を融合する。画像調和データセットの実験により,不調和領域の局所化に対する競合性能が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 17:12:58 GMT)
Extracting Temporal Event Relation with Syntactic-Guided Temporal Graph Transformer [17.9]
1文または2文の連続文から構築した構文グラフから2つのイベント間の接続を明示的に見つけるための新しい時相グラフトランスフォーマーネットワークを提案する。 MATRES と TB-Dense データセットを用いた実験により,本手法は時間的関係抽出と時間的関係分類の両方において,従来の最先端手法よりも有意に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 19:00:45 GMT)
X-DC: Explainable Deep Clustering based on Learnable Spectrogram Templates [17.8]
本稿では、学習可能なスペクトログラムテンプレートを入力スペクトログラムに適合させるプロセスとしてネットワークアーキテクチャを解釈できる、説明可能なディープクラスタリング(X-DC)の概念を提案する。提案したX-DCにより,元のDCモデルに匹敵する音声分離性能を達成しつつ,モデルが埋め込みベクトルを決定するための手がかりを可視化し,理解することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 06:53:09 GMT)
Code Structure Guided Transformer for Source Code Summarization [17.5]
トランスフォーマーベースのアプローチは、コードセマンティクスのキャプチャに重要なコード構造情報を明示的に組み込むものではない。コード構造特性をトランスフォーマーに組み込むSG-Transという新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 14:26:56 GMT)
Multi-fold Correlation Attention Network for Predicting Traffic Speeds with Heterogeneous Frequency [17.4]
交通データ間の空間相関をモデル化する新しい測定法を提案する。その結果,交通状況によって相関パターンは大きく異なることがわかった。実世界のデータセットの実験では、提案されたMCANモデルが最先端のベースラインより優れていることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 06:58:51 GMT)
Few-shot learning via tensor hallucination [17.4]
限定されたラベルデータのみを与えられた例を分類するという課題に対処する。単純な損失関数を使うことは、少数ショット設定でフィーチャージェネレータをトレーニングするのに十分であることを示す。提案手法は,より洗練されたデータ拡張手法を上回って,新たな技術状態を設定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 17:30:33 GMT)
Improving Attribution Methods by Learning Submodular Functions [17.3]
サブモジュラースコアは、リターンを減少させる原理を正確にモデル化することが知られている。実値アトリビューション写像と整合性のある深部サブモジュラ集合関数を学習するための新しい定式化を提案する。複数のデータセットにおける実験により,提案手法は識別力の低下を伴わずに高い特異性を達成することが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 06:40:34 GMT)
v2e: From Video Frames to Realistic DVS Events [16.6]
本稿では,高強度フレームからリアルな合成DVSイベントを生成するv2eツールボックスを提案する。リアルなDVSイベントは、制御されていない照明条件のトレーニングネットワークで有用である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 08:30:15 GMT)
OmniLayout: Room Layout Reconstruction from Indoor Spherical Panoramas [16.4]
単一のRGBパノラマを考えると、3Dレイアウトの再構築の目的は、コーナー、境界、天井境界を予測して部屋のレイアウトを推定することです。一般的なアプローチは、標準的な畳み込みネットワークを使用してコーナーと境界を予測し、3Dレイアウトを生成するための後処理を行うことでした。我々は球面上で直接畳み込みを行う球面畳み込みを用いて、等角射影に従ってサンプリングすることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 15:44:10 GMT)
Scalable Bayesian Deep Learning with Kernel Seed Networks [16.3]
ディープニューラルネットワークの性能は、これらのアルゴリズムが不確実性のキャリブレーションが不十分であるという事実によって損なわれている。 bdlは分散を学ぶためにモデル重みの平均と標準偏差を保存するために別々のパラメータセットを必要とする。本稿では,パラメータ数を2倍に増やす必要のないBDL,すなわちKSN(Kernel Seed Networks)を実行する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 01:42:34 GMT)
Component-wise Adaptive Trimming For Robust Mixture Regression [15.6]
既存のロバストな混合回帰法は、外層の存在下で外層推定を行うか、汚染レベルに関する事前の知識に依存するため、外層評価に苦しむ。本稿では,適応的適応成分法 (Adaptive-wise Adaptive Component, CAT) と呼ばれる高速で効率的な混合回帰アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 15:54:18 GMT)
Transfer learning suppresses simulation bias in predictive models built from sparse, multi-modal data [15.6]
科学、工学、ビジネスにおける多くの問題は、ごくわずかな観察に基づく予測を必要とする。堅牢な予測モデルを構築するには、特に設計空間が多次元である場合、これらのスパースデータをシミュレーションデータで拡張する必要がある。ディープラーニングの最近の開発を組み合わせて、マルチモーダルデータからより堅牢な予測モデルを構築します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 23:28:32 GMT)
Fitbeat: COVID-19 Estimation based on Wristband Heart Rate [15.6]
本研究では,新型コロナウイルス感染の疑いのある個人を同定する深層学習手法の可能性について検討した。参加者はfitbitのリストバンドを使って心拍データを収集した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 13:08:53 GMT)
A Neural-Network Variational Quantum Algorithm for Many-Body Dynamics [15.4]
量子多体系の時間進化をシミュレートするニューラルネットワーク-ネットワーク変分量子アルゴリズムを提案する。提案アルゴリズムは、測定コストの低い短期量子コンピュータに効率よく実装することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 10:49:26 GMT)
Probing for Bridging Inference in Transformer Language Models [15.2]
私達は最初にBERTの個々の注意の頭部を調査し、より高い層の注意の頭部が橋渡しの関係に顕著な焦点を合わせることを観察します。我々は,anaphora分解能をマスキングトークン予測タスクとして定式化するアプローチにおいて,言語モデル全体を考察する。提案手法は,事前学習された言語モデルがブリッジング推論を実質的に捉えていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 15:42:24 GMT)
LAFEAT: Piercing Through Adversarial Defenses with Latent Features [15.2]
特定の"ロバスト"モデルの潜在機能は、驚くほど敵の攻撃に影響を受けやすいことを示す。勾配降下ステップ、すなわちLAFEATで潜伏機能を利用する統一$ell_infty$-normホワイトボックス攻撃アルゴリズムを紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 13:22:20 GMT)
Objective Mismatch in Model-based Reinforcement Learning [14.9]
モデルベース強化学習(MBRL)は、連続タスクをデータ効率よく学習するための強力なフレームワークであることが示されている。私たちは、標準のMBRLフレームワークの根本的な問題、すなわち、客観的なミスマッチ問題を特定します。本稿では,動的モデルトレーニングの再重み付けによるミスマッチ問題を緩和するための初期手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 03:02:59 GMT)
Comparing Correspondences: Video Prediction with Correspondence-wise Losses [14.7]
既存の画像類似度指標への単純な変更を提案し、位置誤差をより堅牢にします。画像と光フローをマッチングし、対応するピクセルの視覚的類似度を測定します。この変更により、より鮮明で知覚的に正確な予測が可能になり、任意の画像予測ネットワークで使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 17:59:29 GMT)
Automated problem setting selection in multi-target prediction with AutoMTP [14.5]
AutoMTPはマルチターゲット予測のためのアルゴリズム選択を実行する自動フレームワークです。アルゴリズム選択ステップと柔軟なニューラルネットワークアーキテクチャにルールベースのシステムを採用することで実現されます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 12:44:20 GMT)
What can human minimal videos tell us about dynamic recognition models? [14.2]
人間の視覚オブジェクトとその部分は、純粋に空間的または純粋に時間的情報から視覚的に認識することができる。物体と動作の視覚認識は,空間的および運動的手がかりを効率的に組み合わせて実現できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 16:53:25 GMT)
Testing for Outliers with Conformal p-values [14.2]
目標は、新しい独立したサンプルが参照データセットと同じ分布に属するかどうかをテストすることである。そこで本論文では,p-値が有意であるが,異なるテストポイントに対して互いに依存する,広く適用可能なフレームワークである共形推論に基づく解を提案する。我々は、これらのp値が正に依存し、正確な誤発見率制御を可能にすることを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 16:31:16 GMT)
skweak: Weak Supervision Made Easy for NLP [13.4]
我々は、Pythonベースのソフトウェアツールキットskweakを紹介し、NLP開発者は幅広いNLPタスクに弱い監督を適用できる。ドメイン知識から派生したラベル付け関数を使用して、指定されたデータセットのアノテーションを自動的に取得する。得られたラベルは生成モデルで集約され、各ラベル関数の精度(および可能性のある混乱)を推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 23:26:51 GMT)
LaLaLoc: Latent Layout Localisation in Dynamic, Unvisited Environments [13.3]
事前訪問を必要とせず, 環境のローカライズにLaLaLocを提案する。 LaLaLocは、RGBパノラマと既知のフロアプランから推測されるレイアウトの間で共有されるリッチな埋め込み空間を学習する。国内環境において、LaLaLocは、事前にフロアプランのみを与えられたRGBパノラマ画像を8.3cm以内まで正確にローカライズできることを示しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 09:49:13 GMT)
A Competitive Method to VIPriors Object Detection Challenge [13.0]
本稿では,vipriors object detection challengeへの提案の技術的詳細を紹介する。本稿では,bbox-jitter, grid-mask,mix-upを含むデータ問題に対処する効果的なデータ拡張手法を提案する。また、より重要なROI機能を学ぶために、堅牢な関心領域(ROI)抽出方法も提示します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 05:33:39 GMT)
NISQA: A Deep CNN-Self-Attention Model for Multidimensional Speech Quality Prediction with Crowdsourced Datasets [12.9]
本稿では,nisqa音声品質予測モデルについて述べる。モデルはエンドツーエンドでトレーニングされ、時間依存モデリングはセルフアテンションメカニズムを通じて達成される。モデルのトレーニングと検証のために、13,000以上の音声ファイルを持つ新しいデータセットが作成された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 17:56:59 GMT)
Agent-Centric Representations for Multi-Agent Reinforcement Learning [12.6]
完全協調型マルチエージェント強化学習において,対象中心表現が有用であるかどうかを検討する。具体的には、RLアルゴリズムにエージェント中心の誘導バイアスを組み込む2つの方法を検討する。これらのアプローチをGoogle Research Football環境およびDeepMind Lab 2D上で評価します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 15:43:40 GMT)
Entanglement versus Bell nonlocality of quantum nonequilibrium steady states [12.1]
結合した2量子ビット系の絡み合いとベル非局所性について検討する。非平衡環境は、絡み合いとベル非局所性に構成的な効果を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 18:25:26 GMT)
Rapid Task-Solving in Novel Environments [11.5]
最先端の深部RLエージェントは、新しい環境での迅速なタスク解決に失敗する。エピソード計画ネットワーク(EPN)を開発し、EPNを持つディープRLエージェントがRTSで優れていることを示す。 EPNはバリューライクな計画アルゴリズムの実行を学び、トレーニング経験以上の状況に一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 18:00:46 GMT)
ASFM-Net: Asymmetrical Siamese Feature Matching Network for Point Completion [11.2]
ASFM-Netと呼ばれる機能マッチング戦略を用いた新しいポイントクラウド補完ネットワークを提案する。具体的には、非対称なシームズオートエンコーダニューラルネットワークを用いて、部分的および完全な入力点雲を共有潜在空間にマッピングし、より詳細な形状を事前にキャプチャすることができる。 pcn データセットと completion3d ベンチマークで実験を行い、提案する asfm-net の最先端性能を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 19:42:42 GMT)
TalkNet 2: Non-Autoregressive Depth-Wise Separable Convolutional Model for Speech Synthesis with Explicit Pitch and Duration Prediction [11.0]
TalkNetは、明示的なピッチと持続時間予測を備えた音声合成のための非自己回帰畳み込みニューラルモデルである。このモデルは13.2Mのパラメータしか持たず、現在の最先端のテキスト音声モデルより約2倍少ない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 17:56:23 GMT)
Engineering Sketch Generation for Computer-Aided Design [10.7]
エンジニアリングスケッチ生成のための2つの生成モデルであるCurveGenとTurtleGenを提案する。どちらのモデルも、スケッチ制約を解く必要なしに曲線プリミティブを生成する。私たちは、CurveGenとTurtleGenの両方がより現実的なエンジニアリングスケッチを生成する人間の被験者を使用して知覚評価で見つける。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 20:38:36 GMT)
LSPnet: A 2D Localization-oriented Spacecraft Pose Estimation Neural Network [10.7]
本研究は,非協調宇宙船の姿勢を推定するために,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた新しい手法を探索する。他のアプローチとは対照的に、提案されたCNNは3D情報を必要とせずにポーズを直接取り消す。この実験は、非協力的な宇宙船のポーズ推定における最先端技術とどのように競合するかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 12:46:05 GMT)
Variational Inference for Category Recommendation in E-Commerce platforms [10.6]
eコマースプラットフォーム上のユーザのカテゴリレコメンデーションは、Webサイトのトラフィックの流れを規定する上で重要なタスクである。したがって、利用者がプラットフォームを旅するのを助け、新しいカテゴリーの発見を支援するために、正確で多様なカテゴリーの推奨事項を提示することが重要である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 02:35:14 GMT)
End-to-End Jet Classification of Boosted Top Quarks with the CMS Open Data [10.5]
トップクォーク誘発ジェットを識別するためのエンドツーエンド深層学習手法の新規適用について述べる。この技術は、ディープラーニングアルゴリズムと高エネルギー衝突イベントの低レベル検出器表現を組み合わせています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 19:36:43 GMT)
Training Value-Aligned Reinforcement Learning Agents Using a Normative Prior [10.4]
タスクパフォーマンスの指標のみをフィードバックとして使用することで、タスクを最適に実行するように訓練されたエージェントが、許容される行動や危害を引き起こす社会的規範に違反する可能性がある。そこで我々は,標準的なタスクパフォーマンス報酬と規範的な行動報酬という2つの報酬信号を持つエージェントを訓練する,価値整合強化学習のアプローチを紹介する。政策形成手法のバリエーションがこれら2つの報酬源をバランスさせ、効果的かつより規範的であると見なされる政策を生み出す方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 17:33:07 GMT)
Segmentation and Classification of EMG Time-Series During Reach-to-Grasp Motion [10.4]
動的アーム/ハンド姿勢の変動を伴う連続把握動作から発生するEMG信号を分類するためのフレームワークを提案する。提案されたフレームワークはリアルタイムに評価され、時間とともに精度が変化した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 20:41:06 GMT)
Direction-Aggregated Attack for Transferable Adversarial Examples [10.2]
深層ニューラルネットワークは、入力に知覚不可能な変化を課すことによって作られる敵の例に弱い。逆例は、モデルとそのパラメータが利用可能なホワイトボックス設定で最も成功した。我々は,移動可能な攻撃事例を提供する方向集約型攻撃を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 09:54:56 GMT)
TFROM: A Two-sided Fairness-Aware Recommendation Model for Both Customers and Providers [10.1]
私たちは、顧客とプロバイダーの両方のための両面公平性認識推奨モデル(TFROM)を設計します。実験では、TFROMはベースラインアルゴリズムよりも高いレベルのパーソナライゼーションを維持しながら、より良い両面公平性を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 02:46:54 GMT)
Doubly Stochastic Subspace Clustering [9.8]
多くの最先端サブスペースクラスタリング法は、まずデータポイント間の親和性行列を構築し、その親和性にスペクトルクラスタリングを適用することによって、2段階のプロセスに従う。本研究では、データの自己表現表現と、スペクトルクラスタリングによく正規化された親和性行列の両方を学習する。実験により,コンピュータビジョンにおける多くの共通データセットに対して,最先端のサブスペースクラスタリング性能が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 23:50:41 GMT)
Robust Uncertainty Bounds in Reproducing Kernel Hilbert Spaces: A Convex Optimization Approach [9.5]
サンプル外境界は、見当たらない入力位置で確立できることが知られている。有限サンプルの不確実性境界の密接な計算は、パラメトリック制約付き線形プログラムを解くのにどのように役立つかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 19:27:52 GMT)
Non-Linear Fusion for Self-Paced Multi-View Clustering [9.2]
マルチビュークラスタリング(MVC)は、各ビューに重みを割り当て、それらを線形に結合する。本稿では,従来の線形NVCとは全く異なる,NSMVC(Non-linear Fusion for Self-Paced MultiView Clustering)を提案する。実世界の各種データセットにおける実験結果から,提案手法の有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 12:53:23 GMT)
Self-Paced Uncertainty Estimation for One-shot Person Re-Identification [9.2]
本稿では,単発人物の自己ペース不確実性推定ネットワーク(spue-net)を提案する。自己ペースサンプリング戦略を導入することで,ラベルなしサンプルの擬似ラベルを反復的に推定し,ラベル付きサンプルを拡張できる。さらに,局所不確実性推定と決定性推定を併用した協調学習手法を適用し,より優れた隠れ空間特徴抽出を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 09:20:30 GMT)
An $L^2$ Analysis of Reinforcement Learning in High Dimensions with Kernel and Neural Network Approximation [9.1]
本稿では,カーネル法や2層ニューラルネットワークモデルを用いて関数近似を行う状況について考察する。私たちは$tildeO(H3|mathcal A|frac14n-frac14)$を$Hn$サンプルで最適なポリシーにバインドします。この結果はまだ有限次元の作用空間を必要とするが、誤差境界は状態空間の次元とは独立である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 00:59:11 GMT)
Incremental Learning In Online Scenario [8.9]
現在の最先端の漸進的な学習手法では、新しいクラスが追加されるたびにモデルをトレーニングするのに長い時間がかかる。本稿では,挑戦的なオンライン学習シナリオで機能するインクリメンタルラーニングフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 00:50:31 GMT)
Non-linear Functional Modeling using Neural Networks [8.8]
ニューラルネットワークに基づく機能データのための非線形モデルの新しいクラスを紹介します。我々は,連続した隠れレイヤを持つ関数型ニューラルネットワークと,基底拡張と連続的な隠れレイヤを用いた2番目のバージョンを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 14:59:55 GMT)
Cures, Treatments and Vaccines for Covid-19: International differences in interest on Twitter [8.5]
この研究は、2020年1月1日から2021年4月8日まで、治療、治療、ワクチンについて言及した英語のCovid-19のツイートを分析した。その結果,ヒトの発達指標スコアが低い国では治療についてもっとツイートする傾向が見られた。結果は、代替医療の治療法に関する根拠のない主張が、いくつかの国で勢いを増したことも浮き彫りにした。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 08:54:59 GMT)
AFD-Net: Adaptive Fully-Dual Network for Few-Shot Object Detection [8.4]
Few-shot Object Detection (FSOD) は、未確認の物体に迅速に適応できる検出器の学習を目的としている。既存の方法では、共有コンポーネントを用いて分類と局所化のサブタスクを実行することで、この問題を解決している。本稿では,2つのサブタスクの明示的な分解を考慮し,両者の情報を活用して特徴表現の強化を図ることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 07:29:07 GMT)
Scattering-lens based quantum imaging beyond shot noise [8.4]
散乱レンズを用いた光学画像のスキームは、コヒーレント状態入力による古典的な光学回折限界を超える解像度を提供することができる。コヒーレント状態のショットノイズのため、対応する信号対雑音比と分解能はどちらもショットノイズに制限される。本稿では, 圧縮状態を入力とみなし, ショットノイズレベル以下で量子ノイズを抑える方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 06:35:17 GMT)
Learning Interpretable Models for Coupled Networks Under Domain Constraints [8.3]
脳ネットワークの構造的エッジと機能的エッジの相互作用に着目して,結合ネットワークの概念を検討する。相互作用を推定しながらノイズ項にハードネットワークの制約を課す新しい定式化を提案する。ヒトコネクトームプロジェクトから得られたマルチシェル拡散およびタスク誘発fMRIデータセットの手法を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 06:23:31 GMT)
Near Real-Time Social Distancing in London [8.2]
新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックの間、ロンドンの地方行政機関であるグレーター・ロンドン・オーソリティの政策担当者は、迅速かつ正確なデータソースに依存している。プロジェクトの1つのコンポーネントは、一般市民によるソーシャルディスタンシングの遵守を見積もるために、既存のインフラを活用することです。本手法により,ロンドンの街路における活動と身体的距離の即時サンプリングと文脈化が,ライブトラフィックカメラのフィードを通じて可能となる。また,900以上のリアルタイムフィードへのアクティブなデプロイを記述しながら,既存のメソッドを検査し,改善するためのフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 22:12:55 GMT)
Zeus: Efficiently Localizing Actions in Videos using Reinforcement Learning [8.0]
本稿では,アクションクエリに応答するビデオ分析システムZeusを紹介する。 Zeusは、入力されたビデオセグメントをアクション分類ネットワークに適応的に変更することを学ぶエージェントを訓練する。 Zeusは、精度認識報酬関数に基づいてエージェントを訓練するクエリを使用して、ユーザー指定のターゲット精度でクエリに答えることができます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 03:20:48 GMT)
Reinforcement learning for linear-convex models with jumps via stability analysis of feedback controls [8.0]
有限線型時間連続時間地平線学習問題をエピソディックな設定で研究する。この問題では、未知のジャンプディフプロセスは非平滑凸コストに制御される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 13:50:52 GMT)
Interpolating between symmetric and asymmetric hypothesis testing [7.7]
我々は、二項量子仮説テストタスクの一パラメータ群を定義し、これを$s$-hypothesis testと呼ぶ。特に、$s$-hypothesis test は対称仮説と非対称仮説テストの間に補間する。任意の数の同一コピーが利用可能であると仮定すると、$s$-hypothesisテストの最小誤差確率はコピー数で指数関数的に減衰することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 18:29:55 GMT)
SAS: A Simple, Accurate and Scalable Node Classification Algorithm [7.6]
グラフニューラルネットワークはグラフノード分類における最先端の精度を達成した。例えば、中程度のサイズのグラフではメモリ外エラーが頻繁に発生するなど、GNNは大規模なグラフにスケールすることが難しい。最近の研究は2段階のアプローチでこの問題に対処しようとしている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 08:17:35 GMT)
Constraints Satisfiability Driven Reinforcement Learning for Autonomous Cyber Defense [7.3]
強化学習(RL)の防御政策の最適化と検証を目的とした新しいハイブリッド自律エージェントアーキテクチャを紹介します。我々は、安全かつ効果的な行動に向けてRL決定を操るために、制約検証(SMT(Satisfiability modulo theory))を用いる。シミュレーションCPS環境における提案手法の評価は,エージェントが最適方針を迅速に学習し,99%のケースで多種多様な攻撃戦略を破ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 01:08:30 GMT)
Protecting the Intellectual Properties of Deep Neural Networks with an Additional Class and Steganographic Images [7.2]
本稿では,Deep Neural Network(DNN)モデルの知的特性を,追加のクラスとステガノグラフィー画像を用いて保護する手法を提案する。我々は,ウォーターマークキー画像にユーザの指紋を埋め込むために,最下位ビット(lsb)画像ステガノグラフィを採用する。 Fashion-MNISTとCIFAR-10データセットでは,100%透かし精度と100%指紋認証成功率が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 11:03:53 GMT)
Probabilistic Mixture-of-Experts for Efficient Deep Reinforcement Learning [7.0]
学習効率と性能向上のためには,非特異な最適タスクに対する識別可能なスキルの把握が不可欠であることを示す。マルチモーダル政策のための確率的混合専門家(PMOE)と、無差問題に対する新しい勾配推定器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 08:21:56 GMT)
Refining Targeted Syntactic Evaluation of Language Models [7.0]
英語における主語数合意の目標構文評価(TSE) 言語モデルが各文法文を非文法文よりも高い確率で評価するかどうかを評価する。 TSEは、言語モデルの体系性を過大評価しているが、モデルが予測する動詞のスコアが40%向上することは、文脈において起こりそうだ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 20:55:13 GMT)
RANSIC: Fast and Highly Robust Estimation for Rotation Search and Point Cloud Registration using Invariant Compatibility [6.9]
対応に基づく回転探索と点雲登録は、ロボット工学とコンピュータビジョンの基本的な問題である。本稿では、乱数サンプリングと不変性と互換性を組み合わせた新しいパラダイムに基づいて、両問題に適用可能な高速かつ高堅牢なRANSICを提案する。複数の合成および実実験において、RANSICは高速で95%以上のアウトレーヤに対して頑健であり、また、インレーヤの約100%をリコールでき、ローテーション探索とポイントクラウド登録の問題の両方において、他の最先端の解法よりも優れていることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 08:29:34 GMT)
Entropy-based Optimization via A* Algorithm for Parking Space Recommendation [6.8]
本手法はエントロピー法に基づいてa*アルゴリズムによって実現されている。実験により、A*とエントロピー値の組み合わせは最適な駐車ソリューションと最短経路を誘導することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 17:24:51 GMT)
Training Dynamical Binary Neural Networks with Equilibrium Propagation [6.4]
EPは2つのアクティベーションと重みで動的ネットワークをトレーニングできることを示す。まず,MNIST 上の標準 EP で訓練された完全精度モデルと同等の精度で,二値重みと完全精度のアクティベーションを持つシステムを訓練する。次に、本手法をMNIST上でのバイナリアクティベーションと重み付きモデルのトレーニングに拡張し、完全精度基準の1%以内の精度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 12:23:56 GMT)
Gleipnir: Toward Practical Error Analysis for Quantum Programs (Extended Version) [6.3]
Gleipnirは、量子プログラムにおける検証済みエラー境界を実用的に計算するための新しい方法論である。 Gleipnir は $(hatrho,delta)$-diamond ノルムメートル法に基づいて、ノイズの多い量子プログラムにおけるエラー境界を推論するための軽量な論理を特徴とする。実験の結果、Gleipnirは10から100キュービットの実世界の量子プログラムに対して、タイトなエラー境界を効率的に生成できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 18:29:00 GMT)
Deep Reinforcement Learning in a Monetary Model [5.8]
動的一般均衡モデルの解法として深部強化学習を提案する。エージェントは深層ニューラルネットワークによって表現され、動的最適化問題の解法を学ぶ。適応学習(adaptive learning)とは対照的に、人工知能の家庭はすべての政策体制においてこのモデルを解決できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 14:56:44 GMT)
Compressing Images by Encoding Their Latent Representations with Relative Entropy Coding [5.7]
可変オートエンコーダ(VAE)は学習画像圧縮に広く利用されている。本稿では,単一の画像に対して相対エントロピーに近い符号長で遅延表現を直接エンコードできる新しい手法であるRelative Entropy Coding (REC)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 09:38:22 GMT)
Pareto Self-Supervised Training for Few-Shot Learning [5.7]
少数の補助学習は最近少数の分類されたデータを扱うために多くの注意を引き付けました。タスクのバランスとタスクの衝突を減らすために適切な重みを選択することは難しい。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 02:55:31 GMT)
Theoretical Analyses of Multi-Objective Evolutionary Algorithms on Multi-Modal Objectives [5.2]
本稿では,進化的アルゴリズムがマルチモーダル多目的問題をどのように解決するかを理解するための第一歩を踏み出す。古典的なジャンプ関数ベンチマークに従属する単一目的を持つ2つの対象問題であるOneJumpJump問題を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 12:34:00 GMT)
Quaternion Generative Adversarial Networks [5.2]
QGAN(Quaternion-valued adversarial Network)のファミリーを提案する。 QGANは四元環の性質、例えば畳み込みに対するハミルトン積を利用する。その結果,QGANは視覚的に満足な画像を生成することができ,実値のGANに対して優れたFIDスコアを得ることができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 20:46:18 GMT)
Adversarial Diffusion Attacks on Graph-based Traffic Prediction Models [5.1]
最近の研究では、逆攻撃下でのグラフネットワーク(CN)の脆弱性を明らかにしている。本稿では、GCNに基づくトラフィック予測モデルの堅牢性を調べるための新しいタスクである拡散攻撃を提案する。提案アルゴリズムは,様々なシナリオにおける敵の攻撃タスクにおいて高い効率を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 14:57:25 GMT)
Surrogate Gradient Field for Latent Space Manipulation [4.9]
GAN(Generative Adversarial Network)は、サンプルコードから高品質な画像を生成する。最近の作品は、基礎となる潜在コードを操作して画像の編集を試みるが、属性調整の基本的なタスクを超えることは滅多にない。キーポイントやキャプションなどの多次元条件で操作できる最初の手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 06:15:06 GMT)
Unleashing the power of disruptive and emerging technologies amid COVID-19: A detailed review [4.8]
2019年12月上旬に中国の武漢で発生した新型コロナウイルス(COVID-19)は、急速に世界的なパンデミックに発展している。新型コロナウイルス(COVID-19)と戦うあらゆる可能性を探るため、新興、未来、破壊的な技術の力を広げる必要性が高まっている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 06:07:48 GMT)
Classification of head impacts based on the spectral density of measurable kinematics [4.8]
外傷性脳損傷は頭部の損傷によって引き起こされる。脳損傷リスク推定モデルは、患者が実施する可能性のあるさまざまな影響に対して精度が低い。データは,頭部モデルシミュレーションによる3262頭部衝撃,アメリカンフットボールおよび混合格闘技のオンフィールドデータから分析した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 06:58:43 GMT)
Continual Learning in Sensor-based Human Activity Recognition: an Empirical Benchmark Analysis [4.7]
センサーベースのヒューマンアクティビティ認識(HAR)は、スマートホーム、パーソナルヘルスケア、都市計画における多くの現実世界のアプリケーションのための重要なイネーブラーです。 HARシステムは、ゼロから再設計することなく、長期間にわたって新しいアクティビティを自律的に学習できますか? この問題は連続学習と呼ばれ、コンピュータビジョンの分野で特に人気があります。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 15:38:22 GMT)
Occlusion Guided Scene Flow Estimation on 3D Point Clouds [4.5]
3次元シーンフロー推定は、環境に与えられた深度や範囲のセンサーを知覚する上で欠かせないツールである。本稿では,フレーム間のフローとオクルージョンの両方の学習を密に結合する,OGSF-Netと呼ばれる新しいシーンフローアーキテクチャを提案する。これらの共生が組み合わさって宇宙の流れをより正確に予測できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 16:49:36 GMT)
Neural Network Approximation: Three Hidden Layers Are Enough [4.5]
超近似パワーを有する3層ニューラルネットワークを導入する。ネットワークはフロア関数(lfloor xrfloor$)、指数関数(2x$)、ステップ関数(1_xgeq 0$)、または各ニューロンの活性化関数としてのそれらの構成で構築される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 16:53:46 GMT)
Memory Efficient 3D U-Net with Reversible Mobile Inverted Bottlenecks for Brain Tumor Segmentation [4.1]
従来のU-Netアーキテクチャとメモリ保存技術を組み合わせることで、Brain Tumor(BraTS)チャレンジにおけるモデルの複雑さを高めることを提案する。当社の3D U-Netは、モバイル反転ボトルネックブロックのリバーシブルバージョンを使用して、トレーニング中にアクティベーションメモリを節約します。最大3倍の画像ボリューム、25%の深さを持つモデル、または対応する非可逆ネットワークよりも最大2倍のチャンネル数を持つモデルをトレーニングできます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 21:23:55 GMT)
Benchmarking the Benchmark -- Analysis of Synthetic NIDS Datasets [4.1]
我々は,より最近で関連する3つのNIDSデータセットにおいて,良性トラフィックの統計的性質を解析した。以上の結果から,合成データセットと実世界の2つのデータセットの統計的特徴の相違が明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 03:17:37 GMT)
Multi-context Attention Fusion Neural Network for Software Vulnerability Identification [4.1]
ソースコードのセキュリティ脆弱性の共通カテゴリのいくつかを効率的に検出することを学ぶディープラーニングモデルを提案する。モデルは、学習可能なパラメータの少ないコードセマンティクスの正確な理解を構築します。提案したAIは、ベンチマークされたNIST SARDデータセットから特定のCWEに対して98.40%のF1スコアを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 11:50:36 GMT)
A Negation Quantum Decision Model to Predict the Interference Effect in Categorization [4.0]
干渉効果は、場合によっては総確率原理を破る分類によって引き起こされる。本稿では、干渉を予測するために、否定量子モデル(NQモデル)を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 05:30:00 GMT)
Vision-Based Guidance for Tracking Dynamic Objects [3.8]
本稿では,レンデブース・コーン・アプローチに基づく誘導法則を用いて動的物体の追跡を行う視覚ベースのフレームワークを提案する。これらの誘導法により、単眼カメラを備えた無人航空機システムは、センサーの視野内の移動物体を継続的に追従することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 13:45:56 GMT)
Do We Really Need Gold Samples for Sample Weighting Under Label Noise? [3.8]
ラベルノイズにロバストなロス関数を用いることで,クリーンサンプルにアクセスせずにmw-netのトレーニングが容易になることを示す。本手法は,クリーンなサンプルを使用しない既存のメソッドと,ゴールドサンプルを使用しないメソッドとをほぼ同等に有することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 04:36:51 GMT)
Contrastive Learning Improves Model Robustness Under Label Noise [3.8]
コントラスト学習で学習した表現を用いて教師付きロバスト手法を初期化することで,ラベル雑音下での性能が著しく向上することを示す。最も単純な方法でさえ、コントラスト学習の場合、高いラベルノイズの下で最先端のSSLメソッドを50%以上上回ることができます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 00:27:58 GMT)
Deep reinforcement learning for portfolio management based on the empirical study of chinese stock market [3.6]
本論文では,最新の技術である深層強化学習をポートフォリオ管理に適用できることを検証する。実験では、市場のリターン率を表すCSI300や、ランダムに選択されたCSI500の構成成分など、ランダムに選択されたポートフォリオにモデルを使用。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 16:25:09 GMT)
Self-Supervised WiFi-Based Activity Recognition [3.4]
屋内環境における受動的活動認識のためのWi-Fiデバイスから微細な物理層情報を抽出する。自己監督型コントラスト学習による活動認識性能の向上を提案する。 WiFiによる活動認識のタスクにおいて,マクロ平均F1スコアの17.7%の増加が観察された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 06:40:21 GMT)
Writing in The Air: Unconstrained Text Recognition from Finger Movement Using Spatio-Temporal Convolution [3.4]
本論文では,WiTA(Entering writing in the Air)タスクに対する新たなベンチマークデータセットについて紹介する。 WiTAは、人間とコンピュータの相互作用のための指の動きと直感的で自然な書き込み方法を実装します。私たちのデータセットは、2つの言語(韓国語と英語)の5つのサブデータセットで構成され、122の参加者から209,926インスタンスに相当します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 02:37:46 GMT)
Option Tracing: Beyond Correctness Analysis in Knowledge Tracing [3.2]
既存の知識追跡手法を拡張して,学生が選択した質問の正確な選択肢を予測する。 2つの大規模学生応答データセットにおけるオプション追跡手法の性能を定量的に評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 04:28:34 GMT)
Cyclist Intention Detection: A Probabilistic Approach [3.0]
本稿では,確率的サイクリスト意図検出のための包括的アプローチを提案する。運動履歴画像(MHI)と残差畳み込みニューラルネットワーク(ResNet)に基づく基本的な動き検出を用いて、現在のサイクリスト運動状態の確率を推定する。これらの確率は確率的アンサンブル軌道予測の重みとして用いられる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 09:59:04 GMT)
The XZZX Surface Code [2.9]
XZZX符号という曲面符号の変種がフォールトトレラント量子計算に顕著な性能をもたらすことを示す。この符号の誤差閾値は、1キュービットのパウリノイズチャネルごとにランダムな符号(ハッシュ)で達成できるものと一致する。我々は、フォールトトレラントな量子計算を行う際に、これらの利点をすべて維持可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 05:45:01 GMT)
Semantic Knowledge Discovery and Discussion Mining of Incel Online Community: Topic modeling [2.9]
本研究は,Incelフォーラムにおける意味的側面の発見を目的とする。トピックモデリングに基づく自然言語処理技術を潜在トピック発見に適用する。実験により,NLPモデルに基づく人工知能(AI)が意味的および感情的知識の発見に有効であることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 19:39:07 GMT)
A Mathematical Analysis of Learning Loss for Active Learning in Regression [2.8]
本論文では、LearningLoss++と呼ばれる新しい修正を提案するためのLearning Lossの基礎を開発する。本稿では,学習損失の解釈において,学習損失と学習ロス++との勾配を厳密に分析し比較することで,勾配が重要であることを示す。また,異なるスケールで機能を組み合わせて損失を予測する畳み込みアーキテクチャを提案する。 learningloss++は、モデルがパフォーマンスの悪いシナリオを特定するのに優れており、モデルリファインメントがオープン世界での信頼性の高いパフォーマンスに繋がることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 13:54:20 GMT)
Train Like a (Var)Pro: Efficient Training of Neural Networks with Variable Projection [2.8]
ディープニューラルネットワーク(DNN)は、さまざまな従来の機械学習タスクで最先端のパフォーマンスを達成した。本稿では,多くの最先端アプリケーションで発生するDNNのトレーニングについて考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 22:09:21 GMT)
Federated Word2Vec: Leveraging Federated Learning to Encourage Collaborative Representation Learning [2.6]
フェデレートラーニングプロトコルを用いて,NLPモデルのトレーニング,特にWord2Vecの実現可能性を示す。その結果, フェデレートされたWord2Vecは, 集中型Word2Vecに比べて, 結果の質や収束時間が劣化しないことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 15:39:02 GMT)
Unconventional quantum sound-matter interactions in spin-optomechanical-crystal hybrid systems [2.5]
両方向から準一方向までの調整可能な範囲で、準キラルな音-機械相互作用が生じることを示す。この研究は量子フォノンの現在の探索を拡張し、量子シミュレーションや量子情報処理に広く応用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 07:47:02 GMT)
BigGreen at SemEval-2021 Task 1: Lexical Complexity Prediction with Assembly Models [2.5]
本稿では,与えられた文脈における英単語の語彙的複雑性を予測するために,BigGreen チームが 2021 に提出したシステムについて述べる。 BERTを基盤としたディープニューラルネットワークモデルにより、機能工学に基づくモデルを組み立てます。我々の手工芸品の特徴は、語彙、意味、構文、および新しい音韻学的尺度からなる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 04:05:50 GMT)
Relationship between brain injury criteria and brain strain across different types of head impacts can be different [2.2]
複数の脳損傷基準(BIC)が開発され、頭部衝撃後の脳損傷リスクを迅速に定量化します。異なる種類の頭部衝撃に対する脳損傷リスク推定におけるBICの使用精度は評価されていない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 06:51:37 GMT)
Neural Language Models with Distant Supervision to Identify Major Depressive Disorder from Clinical Notes [2.1]
大うつ病 (Major depressive disorder, MDD) は、世界中で深刻な医療負担を伴う精神疾患である。近年、Bidirectional Representations for Transformers (BERT) モデルなどのニューラルネットワークモデルが進歩し、最先端のニューラルネットワークモデルが生まれた。臨床ノートからMDD表現型を同定するために,遠隔監視パラダイムでニューラルネットワークモデルを活用することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 21:11:41 GMT)
EGL++: Extending Expected Gradient Length to Active Learning for Human Pose Estimation [2.0]
最先端の人間のポーズ推定モデルは、堅牢なパフォーマンスのために大量のラベル付きデータに依存する。 EGL++は、予測勾配長を離散ラベルが利用できないタスクに拡張する新しいアルゴリズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 17:56:59 GMT)
Steering Interchange of Polariton Branches via Coherent and Incoherent Dynamics [2.0]
非平衡シナリオにおける単体および二体Jaynes-Cummings系の制御を提案する。本研究は, ポラリトン交換を制御し, モット絶縁体とスーパーライクな状態の遷移に関する新たな知見を明らかにするための体系的なアプローチを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 21:49:59 GMT)
Personalized Semi-Supervised Federated Learning for Human Activity Recognition [1.9]
人間活動認識のための新しいハイブリッド手法であるFedHARを提案する。 FedHARは半教師付きとフェデレーション学習を組み合わせたものです。我々は、FedHARが最新のFL監督アプローチに類似した認識率とパーソナライゼーション能力に達することを示しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 12:56:03 GMT)
Modeling Classroom Occupancy using Data of WiFi Infrastructure in a University Campus [1.8]
本稿では,WiFiセンサのインフラから教室の占有度を推定する機械学習モデルを開発する。何千ものアクセスポイント(AP)からなる高密度でダイナミックな無線ネットワークからメタデータを解析する。教室におけるAPのマッピング精度は84.6%であり, 部屋占有率の推定精度は, 対称平均絶対パーセンテージ誤差(sMAPE)が13.10%であるビームカウンタセンサに匹敵する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 06:15:45 GMT)
Scattered Factor Universality -- The Power of the Remainder [1.8]
Scattered Factor (circular) はBarkerらによって最初に導入された。 2020年。 2つの問題、すなわち、主定理の1つを任意のアルファベットに一般化し、他の定理をわずかに修正したことを証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 05:45:44 GMT)
Arithmetic-Intensity-Guided Fault Tolerance for Neural Network Inference on GPUs [1.7]
ニューラルネットワーク(NN)は、科学計算や安全クリティカルシステムなどの高い信頼性を必要とする領域でますます採用されています。最近の研究が示すように、NN推論の欠陥は誤予測や安全性の危険をもたらす可能性があるため、NN推論にフォールトトレランスを付与することが重要である。アルゴリズムに基づく耐障害性 (ABFT) は, NNにおける効率的な耐障害性に対する魅力的なアプローチとして浮上している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 17:13:04 GMT)
StoqMA vs. MA: the power of error reduction [1.6]
StoqMAは、確率的局所ハミルトニアンの計算硬度を特徴づける。 2006年にBravyi、Bessen、TerhalがStoqMAを定義して以来、StoqMAは引き続きオープンである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 19:56:50 GMT)
Characterizing quantum ensemble using geometric measure of quantum coherence [1.6]
量子アンサンブルのための量子性量子化器を提案する。量子性のボナフィド測度に必要な公理を満たす。いくつかのよく知られたアンサンブルの量子性を計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 07:37:27 GMT)
Estimating Traffic Speeds using Probe Data: A Deep Neural Network Approach [1.5]
本稿では,sparseデータに基づく高速道路の時空トラヒック速度を再現する,専用ディープニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。 2ヶ月の間にドイツ高速道路A9で収集された大規模な浮動小数点データ(FCD)を利用する。以上の結果から,DNNは学習パターンを適用でき,静止渋滞だけでなく移動パターンを高精度に再構築できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 23:32:12 GMT)
A National Discovery Cloud: Preparing the US for Global Competitiveness in the New Era of 21st Century Digital Transformation [1.5]
計算の性質と生活におけるその役割は、3つの顕著な発展によって変化してきた。それぞれの発展は、社会がどのように機能し、競争するかに大きな影響を及ぼす。こうした変化を受け入れる社会は21世紀につながります研究や教育ほど明確な選択肢はない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 17:17:09 GMT)
Learning to Communicate with Strangers via Channel Randomisation Methods [1.5]
コミュニケーションタスクを初めて達成するためのエージェントミーティングのパフォーマンスを向上させる2つの方法を紹介します。これらの提案は、コミュニケーションプロトコルを生成しメッセージを送信する教師と、メッセージを解釈する生徒の2人による単純なゲームを用いてテストされる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 18:42:48 GMT)
A Framework using Contrastive Learning for Classification with Noisy Labels [1.3]
雑音ラベルの存在下で画像分類を行うために,コントラスト学習を事前学習タスクとして利用するフレームワークを提案する。擬似ラベル, ガウス混合モデルを用いたサンプル選択, 重み付き教師付きコントラスト学習などの近年の戦略は, 事前学習後の微調整相に組み合わされている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 18:51:22 GMT)
Scalable and Adaptive Graph Neural Networks with Self-Label-Enhanced training [1.2]
大規模グラフにグラフニューラルネットワーク(gnn)を直接実装することは困難である。スケーラブルで適応的なグラフニューラルネットワーク(SAGN)を提案する。自己学習アプローチとラベル伝播を深く結合したsle(self-label-enhance)フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 15:08:06 GMT)
SALAD: Self-Adaptive Lightweight Anomaly Detection for Real-time Recurrent Time Series [1.0]
本稿では,Long Short-Term Memory(LSTM)と呼ばれる特殊タイプのリカレントニューラルネットワークに基づく自己適応型軽量異常検出手法であるSALADを紹介する。 2つの実世界のオープンソース時系列データセットに基づく実験により、SALADは他の5つの最先端の異常検出アプローチよりも精度が高いことが示された。さらに、結果はSALADが軽量であり、コモディティマシンにデプロイできることも示しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 10:36:23 GMT)
Mean field analysis of reverse annealing for code-division multiple-access multiuser detection [1.0]
レプリカ法を用いて,CDMAマルチユーザ検出の典型的なARA性能を統計力学を用いて評価した。本研究では, 1次位相遷移を回避するために, 実用アルゴリズムがしきい値を超えうることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 12:51:35 GMT)
Transcriptome-wide prediction of prostate cancer gene expression from histopathology images using co-expression based convolutional neural networks [0.9]
形態と遺伝子発現の関係を特異的にモデル化する新しい計算効率の高い手法を提案する。前立腺癌におけるRNA塩基配列推定のためのCNNを用いた第1回トランスクリプトーム解析を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 13:50:25 GMT)
Beyond Joint Demosaicking and Denoising: An Image Processing Pipeline for a Pixel-bin Image Sensor [0.9]
Pixel binningは、スマートフォンカメラのハードウェア制限に対処する最も顕著なソリューションの1つだと考えられている。本稿では,新しい学習手法を導入することで,このような画像センサ上でのJDD(Joint Desaicing and Denoising)の課題に対処する。提案手法は,視覚可能な画像を生成するための2つの新しい知覚損失を含む多項目的関数によって導かれる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 15:41:28 GMT)
A Two-stage Deep Network for High Dynamic Range Image Reconstruction [0.9]
本研究では,新しい2段階深層ネットワークを提案することにより,シングルショットLDRからHDRマッピングへの課題に取り組む。提案手法は,カメラ応答機能(CRF)や露光設定など,ハードウェア情報を知ることなくHDR画像の再構築を図ることを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 15:19:17 GMT)
Random Reshuffling with Variance Reduction: New Analysis and Better Rates [0.9]
一般問題に対するRRSVRG(Random Reshuffling)の最初の解析を提供します。 rrsvrgは、ほぼ広く使われている$mathcalo(kappa3/2)レートで$calo(kappa3/2)に改善できる。これは以前の最高の$mathcalO(kappa3/2) RRSVRGメソッドを改善します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 14:30:10 GMT)
The Impact of Hyper-Parameter Tuning for Landscape-Aware Performance Regression and Algorithm Selection [0.8]
ELAに基づくアルゴリズム選択において、3つの古典回帰法が有意義な結果が得られることを示す。それぞれに2つの相補的回帰戦略が組み合わされた合計30種類のモデルを比較することで、回帰モデルのチューニングに関するガイドラインを導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 13:16:29 GMT)
Plants Don't Walk on the Street: Common-Sense Reasoning for Reliable Semantic Segmentation [0.8]
我々は,交通シーンのオブジェクト間の関係を高レベルの抽象化で記述するために,部分的に設計され,部分的に学習されたルールセットを使用することを提案する。これにより、低レベルのセンサー情報を消費する既存のディープニューラルネットワークを改善し、強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 12:51:06 GMT)
A Hierarchical Coding Scheme for Glasses-free 3D Displays Based on Scalable Hybrid Layered Representation of Real-World Light Fields [0.6]
Schemeは、異なる走査順序から決定される光界ビューのサブセットから、積み重ねた乗法レイヤを学習する。層状パターンの空間的相関は、クリロフ部分空間上の特異値分解から導かれる係数化の低い階数で悪用される。 HEVCによるエンコーディングは、低ランク近似層におけるイントラビューおよびインタービュー相関を効率的に除去する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 15:09:21 GMT)
Learning to Sparsify Travelling Salesman Problem Instances [0.6]
プルーニングマシンラーニングを前処理のステップとして使用し、旅行セールスマンの問題をスパーシャライズするために正確なプログラミングアプローチを行います。私たちの学習アプローチは、非常に少ないトレーニングデータを必要とし、数学的分析に適応可能です。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 14:35:14 GMT)
When FastText Pays Attention: Efficient Estimation of Word Representations using Constrained Positional Weighting [0.4]
位置ログビリナー言語モデルは、注意に基づく言語モデルの特徴を持ち、本質的な単語類似タスクで最先端のパフォーマンスを達成しました。位置と制約のある位置モデルは、単語の順序に関する解釈可能な情報を含み、言語モデルにおけるサブワードモデルよりも優れていることを示す。また,制約のある位置モデルは,言語モデルにおいて位置モデルよりも優れており,その2倍の速度を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 23:52:19 GMT)
An Oracle for Guiding Large-Scale Model/Hybrid Parallel Training of Convolutional Neural Networks [0.4]
我々は畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の計算・通信・メモリ要件を分析する。私たちのモデル駆動分析は、異なる並列性アプローチの制限やボトルネックを大規模に検出するのに役立つ、オラクルユーティリティの基礎となります。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 06:45:51 GMT)
PyPlutchik: visualising and comparing emotion-annotated corpora [0.3]
PyPlutchikはPlutchikの感情をテキストやコーパスで視覚化するために設計されたPythonライブラリである。 PyPlutchikを使えば、ユーザーはコンパクトで直感的に、プライマリ、セカンダリ、セカンダリ、第三、反対のダイアドを表示できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 19:34:44 GMT)
LaTeX-Numeric: Language-agnostic Text attribute eXtraction for E-commerce Numeric Attributes [0.3]
製品テキストから電子商取引の数値属性を抽出するための高精度な全自動スケーラブルフレームワークを提案する。属性データの欠落ラベルを扱うマルチタスクアーキテクチャを提案し,単一タスクアーキテクチャ上の数値属性に対して9.2%のF1改善を実現した。属性値を用いたエイリアス自動生成アルゴリズムを提案し,20.2%のF1改善を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 19:14:32 GMT)
Time-inhomogeneous Quantum Walks with Decoherence on Discrete Infinite Spaces [0.3]
近年,ベルヌーイ,一様法則,アルクトシン法則,半円法則をパラメータとして,時間的不均一なランダムウォークが実現されている。離散無限状態空間上の時間不均一な量子ウォークの表現定理を得た。デコヒーレントな量子ウォークの分布の収束を数値的に推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 07:50:52 GMT)
A novel Time-frequency Transformer and its Application in Fault Diagnosis of Rolling Bearings [0.2]
シーケンス処理における標準変換器の膨大な成功に触発された新しい時間周波数変換器(TFT)モデルを提案する。本稿では,TFTに基づく新しいエンドツーエンドの故障診断フレームワークについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 06:53:31 GMT)
UVCE-IIITT@DravidianLangTech-EACL2021: Tamil Troll Meme Classification: You need to Pay more Attention [0.2]
我々は,タミルミームの真の意味をトロールとノントロールに分類することで分析しようとする。データセットは、キャプションをテキストとしてトロールおよび非トロール画像で構成されています。モデルの目的は抽出した特徴により多くの注意を払って、画像とテキストの両方のノイズを無視することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 06:57:43 GMT)
IIITT@LT-EDI-EACL2021-Hope Speech Detection: There is always Hope in Transformers [0.2]
我々は,ソーシャルメディアのコメントを英語,マラヤラム語,タミル語でホープ音声,非ホープ音声に分類するためのトランスフォーマモデルをいくつか開発している。本論文では,LT-EDI 2021-EACL 2021におけるEquality, Diversity, and Inclusionのための希望の音声検出に関する共有タスクについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 06:19:13 GMT)
Approximate Multi-Agent Fitted Q Iteration [0.1]
バッチ強化学習のための効率的な近似, 近似多エージェント適合Qイテレーション(AMAFQI)を策定する。各イテレーションおよびポリシー評価において、AMAFQIはエージェント数と線形にスケールする多数の計算を必要とし、一方、類似の計算数は適合Qイテレーション(FQI)において指数関数的に増加する。 AMAFQIの性能を評価し,数値シミュレーションでFQIと比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 14:30:22 GMT)
Sentiment Classification in Swahili Language Using Multilingual BERT [0.0]
本研究は、現在の最新モデルである多言語BERTを用いて、スワヒリデータセットの感情分類を行う。このデータは、異なるソーシャルメディアプラットフォームとisear emotionデータセットで8.2kのレビューとコメントを抽出、注釈付けすることで作成された。モデルは微調整され、最高の精度は87.59%に達した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 01:47:00 GMT)
Witnesses of coherence and dimension from multiphoton indistinguishability tests [0.0]
我々は、ペアの状態比較を用いて、基底非依存の方法で重ね合わせを識別する新しいタイプのコヒーレンス目撃者を実験的に測定する。コヒーレンスな目撃者以外にも、この測定はヒルベルト空間次元の証人としても機能することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 12:13:51 GMT)
Toward simulating quantum field theories with controlled phonon-ion dynamics: A hybrid analog-digital approach [0.0]
選択された量子場理論のハイブリッドアナログ-デジタル量子シミュレーションを提案する。一方、この提案の半デジタル的性質は、工学的なジェネリックモデル相互作用の柔軟性を提供する。一方、ボゾン場を閉じ込められたイオン系の自由度に符号化することで、シミュレーターリソースをより効率的に利用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 14:35:24 GMT)
The Hilbert-Schmidt norm as a measure of entanglement in spin-1/2 Heisenberg chain: generalized Bell inequality and distance between states [0.0]
一般化ベルの不等式と状態間の距離を用いた絡み合いの測定はヒルベルト・シュミットノルムを使用するときに一致することを示す。我々の結論は、スピン-1/2ハイゼンベルク鎖と最初の隣人との相互作用に当てはまる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 22:07:55 GMT)
Strategies for Democratization of Supercomputing: Availability, Accessibility and Usability of High Performance Computing for Education and Practice of Big Data Analytics [0.0]
ハイパフォーマンスコンピューティングへの関心とニーズが高まっている。ユビキタスなビッグデータでは、HPCを技術的かつ経済的に利用できるものにする必要がある。本研究は、HPC民主化戦略のエキスパートインプットを合成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 07:32:18 GMT)
Spectral compression and entanglement reduction in the cascaded biphoton state with cavities [0.0]
両光子源のスペクトル圧縮を外部キャビティを用いて検討し,周波数エンタングルメントエントロピーの減少を示す。その結果、原子ベースの量子メモリの性能を向上できる外部キャビティを持つ双光子源の能力とポテンシャルが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 07:40:42 GMT)
Quantum hub and authority centrality measures for directed networks based on continuous-time quantum walks [0.0]
我々は、有向ネットワークにおいて、ハブと権威のスコアを計算するための3つの量子方法を紹介し、検証し、議論する。 CQAuとCQAwと呼ばれる2つの方法は、古典的HITSアルゴリズムにインスパイアされた同じ進化演算子を用いるが、初期状態が異なる。 3つ目の方法はCQGと呼ばれ、古典的なPageRankにインスパイアされたもので、異なる進化演算子を持つ2つの別々の実行を必要とする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 20:58:14 GMT)
Quantum detector tomography of a high dynamic-range superconducting nanowire single-photon detector [0.0]
超伝導ナノワイヤ単光子検出器(SNSPD)の多重化方式による量子検出器トモグラフィーの実証と検証を行った。我々は,この装置の正の演算子値尺度(POVM)を低光子数系で再構成し,抽出したパラメータを用いてPOVMを示す。本研究は,大規模SNSPDデバイスの信頼性の高い量子記述が可能であり,他の多重化構成に適用可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 15:32:21 GMT)
Quantum Learnability is Arbitrarily Distillable [0.0]
量子学習は、量子状態の測定から未知のパラメータを推定する。いくつかのシナリオでは、情報をできるだけ少ない状態に集中させることが有利である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 18:00:02 GMT)
Production vs Perception: The Role of Individuality in Usage-Based Grammar Induction [0.0]
生産ベースと知覚ベースの文法誘導の区別は、文法と語彙の成長曲線に影響を与える。 3つの計算実験のセットは、生産ベース文法が全ての条件における知覚ベース文法と大きく異なることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 03:38:47 GMT)
Performance of a black-box-type rovibrational method in comparison with a tailor-made approach: case study for the methane-water dimer [0.0]
本研究は, GENIUSHブラックボックス型弁証法が, テーラーメード計算の性能にアプローチ可能であることを示す。遷移エネルギーと強度は、2～3倍の基底セットサイズしか持たないブラックボックス型計算で得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 14:39:36 GMT)
Out-of-Distribution Detection for Dermoscopic Image Classification [0.0]
本研究では, 神経ネットワークを訓練する新しい簡易な手法を開発し, 皮膚疾患画像の分布を分類する。本研究では,BinaryHeadsモデルが,データのアンバランス時の分類バランス精度を損なわないだけでなく,バランス精度を一貫して改善していることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 05:47:57 GMT)
Operationalizing a National Digital Library: The Case for a Norwegian Transformer Model [0.0]
国立図書館でデジタルコレクションとデジタルコレクションから大規模なトレーニングセットを構築するプロセスを紹介します。ノルウェー語のための変換器(BERT)に基づく双方向表現は、複数のトークンおよびシーケンス分類タスクにおいて多言語BERT(mBERT)モデルより優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 20:36:24 GMT)
On the connection between microscopic description and memory effects in open quantum system dynamics [0.0]
情報の流れにおけるシステム環境相関と環境進化の役割について検討する。システム環境の相関関係と環境-状態の区別性との相互作用が,オープンシステムと同一の情報フローにどのように結びつくかを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 14:29:41 GMT)
No comments: Addressing commentary sections in websites' analyses [0.0]
これらのコメントセクションは、ウェブサイトのコンテンツの分析に重大なバイアスを引き起こす可能性があることを示しています。これらのセクションを削除または抽出するためのガイドラインを提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 08:10:36 GMT)
Natural Language Generation Using Link Grammar for General Conversational Intelligence [0.0]
Link Grammarデータベースを用いて,文法的に有効な文を自動的に生成する手法を提案する。この自然言語生成方法は、最先端のベースラインをはるかに上回り、プロトAGI質問応答パイプラインの最終コンポーネントとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 06:16:07 GMT)
Multidimensional Scaling for Gene Sequence Data with Autoencoders [0.0]
本稿では、数百万の遺伝子配列を含むデータセットに容易にスケールできるオートエンコーダに基づく次元還元モデルを提案する。提案モデルは現実世界の菌類遺伝子配列データセットを用いてDAMDSに対して評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 02:14:17 GMT)
Mixtures of Gaussian Processes for regression under multiple prior distributions [0.0]
ガウス過程回帰のための混合モデルの概念を拡張し、複数の先行する信念を同時に扱う。本手法は,関数回帰問題における先行的誤特定の問題を考慮に入れたものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 10:19:14 GMT)
Masked Face Recognition using ResNet-50 [0.0]
新型コロナウイルス(COVID-19)の感染拡大に伴い、健康危機に直面しています。公衆衛生当局は、病気の感染を65%削減できるフェイスマスクの使用を義務付けています。本稿では,顔を正確に識別できる深層学習モデルを開発することにより,同じ問題を解明する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 01:09:47 GMT)
Mapping the Internet: Modelling Entity Interactions in Complex Heterogeneous Networks [0.0]
サンプル表現、モデル定義、トレーニングのための汎用性のある統一フレームワークHMill'を提案します。フレームワークに実装されたモデルによって実現されたすべての関数の集合に対する普遍近似定理の拡張を示す。このフレームワークを使ってサイバーセキュリティドメインから3つの異なる問題を解決する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 21:32:44 GMT)
Machine learning approach to dynamic risk modeling of mortality in COVID-19: a UK Biobank study [0.0]
新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックは、高リスク患者の階層化を支援する堅牢でスケーラブルなモニタリングツールを緊急に必要としてきた。本研究は、英国バイオバンクを用いた予測モデルを開発し、検証し、新型コロナウイルスの死亡リスクを推定することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 11:51:20 GMT)
Learning on Hardware: A Tutorial on Neural Network Accelerators and Co-Processors [0.0]
ディープニューラルネットワーク(dnn)は、複雑なタスクを解決可能にするために、多くのパラメータを考慮に入れることができるという利点がある。コンピュータビジョンや音声認識では、一般的なアルゴリズムよりも精度が高く、タスクによっては人間の専門家よりも精度が高いものもあります。近年のDNNの進展に伴い、疾患の診断や自動運転など、多くの応用分野が活用されています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 12:50:27 GMT)
Labels, Information, and Computation: Efficient, Privacy-Preserving Learning Using Sufficient Labels [0.0]
すべてのトレーニング例について,完全なラベル情報が必要な訳ではありません。この統計を「十分なラベル付きデータ」と呼び、その完全性と効率性を証明する。十分にラベル付けされたデータは、絶対的な情報ではなく、親戚を格納することで、ユーザのプライバシを自然に保存する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 02:15:25 GMT)
Investigation of the dependence of noise characteristics of SPAD on the gate parameters in sine-wave gated single-photon detectors [0.0]
我々は,量子鍵分布(QKD)を主成分とする波長1550nmのSine Wave gated (SWG) 単光子検出器 (SPD) について検討した。 SPDの制御パラメータと操作パラメータを結合する普遍的経験的依存コンパイルは、非自明な作業である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 09:18:23 GMT)
Interpreting intermediate convolutional layers of CNNs trained on raw speech [0.0]
各畳み込み層におけるReLUアクティベーション後の特徴マップを平均すると、解釈可能な時系列データが得られることを示す。提案手法は中間畳み込み層の音響解析を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 17:52:06 GMT)
Interpretability in deep learning for finance: a case study for the Heston model [0.0]
本稿では,最近深層学習アルゴリズムが取り組んだボラティリティモデルのキャリブレーションプロセスに注目する。協調ゲーム理論から生じるローカル戦略とグローバル戦略の能力を調べ、訓練されたニューラルネットワークを説明します。完全連結ニューラルネットワークは、ヘストンモデルの価格を関係パラメータに予測し解釈する上で、畳み込みニューラルネットワークよりも優れた性能を持つことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 17:37:17 GMT)
Inequivalent quantizations from gradings and ${\mathbb Z}_2\times {\mathbb Z}_2$ parabosons [0.0]
通常のボソンと3種類のパラボソンの4種類の粒子を収容し、異なるタイプに属すると相互に反共する。量子モデルの多粒子セクターにおいて、$mathbb Ztimes mathbb Z$-graded parabosonsを検出する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 23:56:33 GMT)
Hybrid Quantum Annealing via Molecular Dynamics [0.0]
横場イジングモデルの量子スピンに付随する古典的フラックス変数のハミルトン力学を導入する。古典的フラックスの分子動力学は、量子アニールの凍結スピンとアンビバシックスピンをソートする強力なプレコンディショナーとして用いられる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 09:24:37 GMT)
Full monitoring of phase-space trajectories with 10dB-sub-Heisenberg imprecision [0.0]
熱環境に結合された測定装置は、ハイゼンベルクの不確実性関係によって設定された最小の不確実性積を有する一対の値を提供する。位相空間における量子状態の変位の時間依存性の変化を観測できる光学的測定装置について報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 06:57:01 GMT)
Energy corrections due to the Non-commutative Phase-Space of the Charged Harmonic Oscillator in a constant magnetic field in 3D [0.0]
電荷等方性振動子のエネルギーレベルに及ぼす3次元非可換量子力学の影響について検討する。注意すべき最も重要な結果は、非可換性によるすべてのエネルギー補正が負であり、量子数や磁場の増加とともにその大きさが増加することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 18:29:06 GMT)
Embedding Sustainability in Complex Projects: A Pedagogic Practice Simulation Approach [0.0]
英国の温室効果ガス排出量は2050年までにほぼゼロに削減された。複雑なプロジェクトを駆動する新しいテーマが継続的に開発されている。プロジェクトマネジメント教育は、持続可能性要因の強制のための総合的な基盤を提供することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 10:11:51 GMT)
ELECTRAMed: a new pre-trained language representation model for biomedical NLP [0.0]
バイオメディカル分野に適したELECTRAMed(ELECTRAMed)と呼ばれる事前訓練されたドメイン固有言語モデルを提案する。この新しいアプローチは、一般ドメインエレクトラアーキテクチャの学習フレームワークとその計算上の利点を継承している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 19:38:34 GMT)
Dynamics of equilibration and collisions in ultradilute quantum droplets [0.0]
我々は,39ドルK-39ドルKボース混合系からなる量子滴の平衡と二元衝突について検討した。本研究は, 初期人口比の重要効果(前研究では考慮されなかった)について, 徹底的に検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 07:48:50 GMT)
Dynamical Topological Quantum Phase Transitions at Criticality [0.0]
平衡量子相転移と動的量子相転移(DQPT)の相互関係の体系的理解の拡大に寄与する。具体的には、動的量子相転移は、ロシミト重なりに対する影響によって示されるように、準粒子を伝播する質量のない粒子の存在に依存する。基礎となる2次元モデルでは、空隙のないモードが示され、これは動的量子相転移とは一致しないが、関連する質量のない準粒子はロスクミド振幅に周期的非解析的シグネチャを呈する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 14:00:36 GMT)
Driven-dissipative control of cold atoms in tilted optical lattices [0.0]
傾斜光学格子における冷間原子の制御のための駆動散逸プロトコルの系列を示す。我々は、傾斜した光学格子に閉じ込められたボゾン原子を超流動浴に浸漬し、コヒーレントラマンレーザーで励起すると考えている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 21:45:02 GMT)
Deep Learning Based Classification of Unsegmented Phonocardiogram Spectrograms Leveraging Transfer Learning [0.0]
心臓腫瘍は、聴診プロセス中に検出される最も一般的な異常です。 PCGデータセットは、PhystoNet/CinCとPASCAL(2011)の2種類があります。本研究では,PhystoNetとPASCALデータセットの分類のための,新規で,より複雑で,比較的軽量なカスタムCNNモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 07:16:47 GMT)
Decoherence-free quantum register of nuclear spins in diamond [0.0]
ダイヤモンドのカラーセンターで実装するデコヒーレンスフリーなサブスペースにある量子レジスタを提案する。量子情報は、近くの2つの核スピンからなる2つの論理状態に符号化される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 22:16:01 GMT)
DA-DGCEx: Ensuring Validity of Deep Guided Counterfactual Explanations With Distribution-Aware Autoencoder Loss [0.0]
近年,dgcex(deep guided counterfactual explanations)と呼ばれる分類モデルを付加したオートエンコーダを訓練し,簡単な反事実説明を生成する手法が提案されている。本論文では,DGCExのコスト関数に分散対物インスタンスからペナルティを課す用語を追加したDistribution Aware Deep Guided Counterfactual Explanations(DA-DGCEx)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 05:44:18 GMT)
Construction of genuinely multipartite entangled subspaces and the associated bounds on entanglement measures for mixed states [0.0]
ジヌエンタングルメント(Genuine entanglement)は、マルチパーティントエンタングルメントの最も強力な形式である。本稿では,真に絡み合った部分空間の構成法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 22:13:08 GMT)
Canonical Quantization of Superconducting Circuits [0.0]
理想的な超伝導ネットワークを記述するために,数学的に一貫した高精度なハミルトンモデルを構築した。一般周波数依存型ジャイレータとサーキュレータを伝送線路と他のラム要素ネットワークに結合して定量化する方法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 15:58:16 GMT)
Calculation of the ground-state Stark effect in small molecules using the variational quantum eigensolver [0.0]
市販量子コンピュータであるIBM Qにおいて水素(H2)と水素化リチウム(LiH)分子の量子シミュレーションについて検討した。変動量子固有解法 (VQE) を用いて、定常電界の作用下で分子の基底状態エネルギーと原子間距離について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 21:58:34 GMT)
Bright multiplexed source of indistinguishable single photons with tunable GHz-bandwidth at room temperature [0.0]
我々は、一般的に使用されているルビジウムのD2線と本質的に互換性のある、空間的に多重化された単一光子のヘラルド源を実現する。光源は, 高温のルビジウム蒸気中での4波長混合に基づいており, レーザー冷却や光学キャビティを必要とせず, 高速・低雑音の単一光子を発生させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 14:23:33 GMT)
BERTi\'c -- The Transformer Language Model for Bosnian, Croatian, Montenegrin and Serbian [0.0]
本研究では, 部分発話タグ付け, 名前付きエンティティ認識, ジオロケーション予測, 共通意味因果関係推論のタスクに対するトランスフォーマーモデルの評価を行った。コモンセンス推論の評価には、COPA-HR(Choice of Plausible Alternatives (COPA))データセットをクロアチア語に翻訳する。 BERTi'cモデルは、HuggingFaceを通じて、無償使用とタスク固有の微調整が可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 12:30:36 GMT)
Applying Convolutional Neural Networks for Stock Market Trends Identification [0.0]
私たちは、数日ではなく数ヶ月続く長期的なトレンドを探求することを目指している。株価データのみに基づくさまざまなモデルにもかかわらず、一部の市場専門家は、トレーダーは隠れた機会を見ることができると主張している。この論文は、第20回人工知能とソフトコンピューティングWebシステムに関する国際会議(ICAISC 2021)で発表された研究の全文です。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 14:43:29 GMT)
Anchor Nodes Positioning for Self-localization in Wireless Sensor Networks using Belief Propagation and Evolutionary Algorithms [0.0]
無線センサネットワークにおけるノードの配置は、監視作業を開始し、その領域に関する情報を送信するために不可欠である。各ノードでGPSを使用するコストを削減するために、いくつかのノードはGPS(アンカー)を備えるべきである。アンカーノードの数は高価であるため減らさなければならない。本稿では,推定位置誤差とアンカーノード数を最小限に抑えるアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 10:05:33 GMT)
Analytic Filter Function Derivatives for Quantum Optimal Control [0.0]
自動相関ノイズの存在下でゲート忠実度を計算できるフィルタ関数形式に着目する。本稿では, パルス振幅の制御に関して解析的に導出したフィルタ関数勾配を解析し, 結果の計算複雑性を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 06:58:51 GMT)
Algoritmos de miner\'ia de datos en la industria sanitaria [0.0]
健康アプリケーションのためのデータマイニングアプローチをレビューします。現代のコンピュータは複数のプロセッサで構成され、それぞれが複数のコアを備え、それぞれが算術/論理単位のセットを備えている。これは、ECG、脳波、CT、SPECT、fMRI、DTI、超音波、顕微鏡、皮膚内視鏡など、健康の多くのアプリケーションにとって重要です。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 15:36:13 GMT)
Adaptive learning for financial markets mixing model-based and model-free RL for volatility targetting [0.0]
モデルフリー強化学習は安定した環境において有意義な成果を上げてきたが、今日でも金融市場のような環境の変化に問題がある。モデルフリーな深層強化学習により,様々なモデルベースアプローチを選択することで,この2つの手法のベストを組み合わせることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 19:20:22 GMT)
A quest for a fair schedule: The Young Physicists' Tournament [0.0]
ヤング・フィジスト・トーナメント(Young Physicists Tournament)は、37か国から5大陸の高校生の間で開催される、チーム指向の科学コンペティションである。主催者の任務は、各チームが選択した問題のそれぞれを正確に1回だけ提示し、1回の戦闘で何の問題も提示しないように、戦闘の構成を選択することである。両部グラフに適切なエッジカラー化を構築することにより,その一部は確実に実現可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 07:39:26 GMT)
A Novel Interaction-based Methodology Towards Explainable AI with Better Understanding of Pneumonia Chest X-ray Images [0.0]
本稿では,画像中の雑音および非情報的変数をスクリーニングするための相互作用に基づく手法であるI-Score(I-Score)を提案する。提案手法をPneumonia Chest X-ray Imageデータセットに実世界の応用に適用し,その成果を報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 23:02:43 GMT)
A Multi-Task Deep Learning Framework for Building Footprint Segmentation [0.0]
足跡線構築タスクのための共同最適化方式を提案する。また,画像再構成と建物足跡境界分割という2つの補助タスクも導入する。特に、深層マルチタスク学習(MTL)ベースの統合完全畳み込みフレームワークを提案します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Apr 2021 15:07:27 GMT)