MetaKernel: Learning Variational Random Features with Limited Labels [120.9] 少数の注釈付きサンプルから学習し、新しいタスクでうまく一般化できるという根本的かつ困難な問題に、少数のショットラーニングが対処します。
マルチショット学習のためのランダムなフーリエ機能を備えたメタラーニングカーネルをMeta Kernelと呼びます。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 May 2021 21:24:09 GMT)
Contrastive Conditional Transport for Representation Learning [98.1] 対照的条件伝達(CCT)は、正のサンプルとクエリを整列させ、負のサンプルとクエリの間の相互情報を減少させる表現空間の助けとなる。
CCTは、対照的表現学習におけるベンチマークデータセットの既存のメソッドを一貫して上回る。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 May 2021 17:25:08 GMT)
A Simple yet Universal Strategy for Online Convex Optimization [97.6] ユニバーサルオンライン凸最適化のための簡単な戦略を提案する。
鍵となるアイデアは、元のオンライン機能を処理する専門家のセットを構築し、emphlinearized lossの上にメタアゴリタムを配置することだ。
我々の戦略は、強い凸関数と指数関数のために設計された専門家の理論的保証を継承する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 May 2021 11:43:49 GMT)
Neural Text Generation with Part-of-Speech Guided Softmax [82.6] テキスト生成を導くために,言語アノテーション,すなわち部分音声(POS)を用いることを提案する。
提案手法は,比較品質を維持しつつ,より多様なテキストを生成できることを示した。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 May 2021 08:53:16 GMT)
Point Adversarial Self Mining: A Simple Method for Facial Expression
Recognition [79.8] 本稿では,表情認識における認識精度を向上させるために,PASM(Point Adversarial Self Mining)を提案する。
PASMは、目標タスクに関連する最も情報性の高い位置を見つけるために、ポイント敵攻撃法と訓練された教師ネットワークを使用する。
適応学習教材の生成と教師/学生の更新を複数回行うことができ、ネットワーク能力が反復的に向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 May 2021 10:26:16 GMT)
Distribution Matching for Heterogeneous Multi-Task Learning: a
Large-scale Face Study [75.4] マルチタスク学習は、共有学習アルゴリズムによって複数のタスクを共同で学習する方法論として登場した。
我々は異種mtlに対処し,検出,分類,回帰問題を同時に解決する。
大規模な顔分析のための最初のフレームワークであるFaceBehaviorNetを構築し、すべての顔行動タスクを共同で学習する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 May 2021 22:26:52 GMT)
Stability and Generalization of Stochastic Gradient Methods for Minimax
Problems [71.6] 多くの機械学習問題は、GAN(Generative Adversarial Networks)のようなミニマックス問題として定式化できる。
ミニマックス問題に対するトレーニング勾配法から例を包括的に一般化解析する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 May 2021 22:38:00 GMT)
Semantic Change Detection with Asymmetric Siamese Networks [71.3] 2つの空中画像が与えられた場合、セマンティックチェンジ検出は、土地被覆のバリエーションを特定し、それらの変化タイプをピクセルワイド境界で識別することを目的としている。
この問題は、正確な都市計画や天然資源管理など、多くの地球ビジョンに関連するタスクにおいて不可欠である。
本研究では, 広く異なる構造を持つモジュールから得られた特徴対を用いて意味変化を同定し, 同定するための非対称システマネットワーク(ASN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 May 2021 16:23:46 GMT)
Logic-Driven Context Extension and Data Augmentation for Logical
Reasoning of Text [65.2] 論理的な記号や表現をテキストで理解し、答えにたどり着くよう提案します。
このような論理的情報に基づいて,文脈拡張フレームワークとデータ拡張アルゴリズムを提案する。
本手法は最先端の性能を実現し,論理駆動コンテキスト拡張フレームワークとデータ拡張アルゴリズムの両方が精度向上に寄与する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 May 2021 10:09:36 GMT)
Adaptive Latent Space Tuning for Non-Stationary Distributions [63.0] 本稿では,ディープエンコーダ・デコーダ方式cnnの低次元潜在空間の適応チューニング法を提案する。
粒子加速器における時間変動荷電粒子ビームの特性を予測するためのアプローチを実証する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 May 2021 03:50:45 GMT)
Improving Cross-Lingual Reading Comprehension with Self-Training [62.7] 現在の最新モデルは、いくつかのベンチマークで人間のパフォーマンスを上回っています。
前作では、ゼロショットのクロスリンガル読解のための事前訓練された多言語モデルの能力を明らかにしている。
本稿では,ラベルのないデータを利用して性能を向上する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 May 2021 08:04:30 GMT)
Inverting Generative Adversarial Renderer for Face Reconstruction [58.5] 本稿では,GAR(Generative Adversa Renderer)について紹介する。
GARは、グラフィックルールに頼るのではなく、複雑な現実世界のイメージをモデル化することを学ぶ。
本手法は,複数顔再構成における最先端性能を実現する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 May 2021 04:44:34 GMT)
Multi-agent Policy Optimization with Approximatively Synchronous
Advantage Estimation [56.0] マルチエージェントシステムでは、異なるエージェントの警察を共同で評価する必要がある。
現在の方法では、バリュー関数やアドバンテージ関数は非同期に評価される対実関節アクションを使用する。
本研究では,近似的に同期する利点推定を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 May 2021 07:13:37 GMT)
e-ViL: A Dataset and Benchmark for Natural Language Explanations in
Vision-Language Tasks [52.9] 説明可能な視覚言語タスクを評価するベンチマークe-ViLを紹介します。
また、NLEで最大のデータセットであるe-SNLI-VEについても紹介する。
画像とテキストの共同埋め込みを学習するUNITERと、予め訓練された言語モデルであるGPT-2を組み合わせた新しいモデルを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 May 2021 18:46:33 GMT)
AnomalyHop: An SSL-based Image Anomaly Localization Method [47.6] AnomalyHopは、連続したサブスペース学習(SSL)フレームワークに基づく画像異常局在化方法です。
AnomalyHopは数学的に透明で、トレーニングが簡単で、推論速度が速くなります。
MVTec ADデータセットにおけるROC曲線(ROC-AUC)パフォーマンスの領域は95.9%であり、いくつかのベンチマーク方法の中で最も優れている。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 May 2021 23:17:27 GMT)
RAIL: A modular framework for Reinforcement-learning-based Adversarial
Imitation Learning [47.5] Reinforcement-learning-based Adversarial Imitation Learning (RAIL) という,組織的なモジュール型フレームワークを提案する。
SAIfO: SAC-based Adversarial Imitation from ObservationとSILEM(Skeletal Feature Compensation for Imitation Learning with Embodiment Mismatch)の2つの新しいifO(Imitation from Observation)アルゴリズムを作成します。
本稿では,SAIfOに着目し,OpenAI Gymのロコモーションタスクのスイートで評価し,FifOを実行する並列RAILアルゴリズムよりも優れていることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 May 2021 18:16:27 GMT)
CASIA-Face-Africa: A Large-scale African Face Image Database [43.3] 人種バイアスは、最先端の顔認識システム(sota)に固有のものであることが証明されていた。
パブリックドメインにおける大規模アフリカの顔画像データベースの欠如は、顔認識の人種バイアス問題の研究における主要な制限の1つである。
アフリカ1,183人の38,546枚の画像を含む顔画像データベースCASIA-Face-Africaを収集します。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 May 2021 08:15:11 GMT)
Learning to Predict Repeatability of Interest Points [40.5] 本稿では,時間関数としての関心点の繰り返し可能性を予測することを提案する。
反復可能性予測器(RP)は、長期にわたり複数の視点から繰り返し関心点に基づいて訓練された回帰器として定式化される。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 May 2021 03:26:43 GMT)
Improving Named Entity Recognition by External Context Retrieving and
Cooperative Learning [40.4] 文の外部コンテキストは,検索エンジンを通じて意味的関連テキストの集合を検索し,選択することで検索する。
その結果,検索ベースの入力ビューで計算された文脈表現は,性能が著しく向上することがわかった。
実験では、私たちのアプローチが5つのドメインにわたる8つのNERデータセットで最新のパフォーマンスを達成できることを示しています。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 May 2021 09:45:21 GMT)
Sign-Agnostic CONet: Learning Implicit Surface Reconstructions by
Sign-Agnostic Optimization of Convolutional Occupancy Networks [39.7] 畳み込み型ネットワークの符号非依存最適化により暗黙的表面再構成を学習する。
この目標をシンプルで効果的な設計で効果的に達成できることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 May 2021 03:35:32 GMT)
Certified Robustness to Text Adversarial Attacks by Randomized [MASK] [39.1] 入力テキスト中の単語の一定割合をランダムにマスキングすることで,頑健な防御手法を提案する。
提案手法は,単語置換に基づく攻撃だけでなく,文字レベルの摂動も防御できる。
AGNEWSの5ワード、SST2データセットの2ワードの任意の摂動に堅牢であるために、50%以上のテキストの分類を証明できます。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 May 2021 16:59:10 GMT)
Long-Span Dependencies in Transformer-based Summarization Systems [38.7] トランスフォーマティブベースのモデルは、文書要約を含む幅広い自然言語処理(nlp)タスクで最先端の結果を達成している。
これらのトランスベースのモデルの1つの問題は、入力長が増加するにつれてメモリと計算要件の点でうまくスケールしないことである。
本研究では,事前学習された大規模トランスフォーマーモデルを用いて,抽象的要約における長大な依存関係に対処する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 May 2021 23:53:03 GMT)
Learning Global and Local Features of Normal Brain Anatomy for
Unsupervised Abnormality Detection [35.2] 脳磁気共鳴画像における画素ワイド異常検出のための教師なし学習フレームワークを実証した。
画像再構成ネットワークが正常な解剖のグローバルな特徴を忠実に再現できるなら、見えない画像の異常な病変を識別できる。
以上の結果より, 転移性脳腫瘍, 頭蓋外転移腫瘍, 術後の空洞, 構造変化は0.78, 0.61, 0.91, 0.60であった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 May 2021 11:45:24 GMT)
Mental Models of Adversarial Machine Learning [30.2] この研究は、機械学習パイプラインの開発者のメンタルモデルと潜在的に脆弱なコンポーネントに焦点を当てている。
第1の範囲は、敵機械学習(AML)と古典的セキュリティの相互関係に関するものである。
第2の範囲は構造および機能部品を記述します。
第3の範囲は、アプリケーションによっても対応する被験者の教育的背景によっても説明されない精神モデルの個々のバリエーションを表します。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 May 2021 16:05:07 GMT)
Zero-Shot Personalized Speech Enhancement through Speaker-Informed Model
Selection [25.1] 特定のテストタイムスピーカーに対する音声の最適化は、パフォーマンスを改善し、ランタイムの複雑さを低減する。
本稿では,各専門モジュールが個別の学習セット話者の分割から雑音発声を識別するアンサンブルモデルを提案する。
トレーニングセットのスピーカーを非オーバーラップ意味的に類似したグループにグルーピングすることは、非自明で不明確です。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 May 2021 00:15:57 GMT)
Data-Informed Global Sparseness in Attention Mechanisms for Deep Neural
Networks [24.0] 本研究では,アテンション・プルーニング(Attention Pruning,AP)を提案する。これは,固定されたデータセットにおける注意パターンの観測を収集し,そのモデルに対するグローバルなスパースネスマスクを誘導するフレームワークである。
APは、言語モデリングの注意計算の90%を節約し、機械翻訳やGLUEタスクの約50%を処理し、結果の品質を維持している。
我々のフレームワークは原則として、アテンションメカニズムを使用するモデルなら何でもスピードアップできるので、既存のNLPアプリケーションや新しいNLPアプリケーションのためにより良いモデルを開発するのに役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 May 2021 23:24:17 GMT)
Tensor Programs IIb: Architectural Universality of Neural Tangent Kernel
Training Dynamics [23.5] 訓練中、同じニューラルネットワーク(いわゆるntkパラメトリゼーション)が、カーネルが無限幅のntkである関数空間におけるカーネル降下ダイナミクスに従うことを示している。
これは NTK の振る舞いの *architectural universality* の証明を完成させる。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 May 2021 14:05:01 GMT)
Optimising Resource Management for Embedded Machine Learning [23.0] 機械学習推論は、モバイルおよび組み込みプラットフォーム上でローカルに実行されつつある。
異種マルチコアシステムにおけるオンラインリソース管理手法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 May 2021 06:10:05 GMT)
Incremental Training and Group Convolution Pruning for Runtime DNN
Performance Scaling on Heterogeneous Embedded Platforms [23.0] Deep Neural Networksの推論は、モバイルおよび組み込みプラットフォームでローカルに実行されるようになっている。
本稿では,インクリメンタルトレーニングとグループ畳み込みプルーニングを用いた動的DNNを提案する。
タスクマッピングとDVFSを組み合わせて10.6倍(エネルギー)と41.6倍(時間)のダイナミックレンジを達成した。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 May 2021 05:38:01 GMT)
HamNet: Conformation-Guided Molecular Representation with Hamiltonian
Neural Networks [22.0] ハミルトンネットワーク(HamNet)を用いた分子の3次元配座を保存する新しい分子表現アルゴリズムを提案する。
ハムネットでは、分子中の原子の位置と運動量がハミルトン方程式に従ってハミルトニアンエンジンで相互作用する。
実験により、ハミルトニアンエンジンは分子構造を十分に保存でき、HamNetが生成した指紋はMoleculeNet上で最先端のパフォーマンスを達成することが示された。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 May 2021 12:48:08 GMT)
Understanding Neural Networks with Logarithm Determinant Entropy
Estimator [20.9] シャノン微分エントロピーを近似する信頼性の高い行列に基づくエントロピー推定器を提案する。
我々は,logdet estimatorに基づく有意な測定値を構築し,それと同等の実験を行い,ニューラルネットワークの動作解析に利用する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 May 2021 14:07:58 GMT)
Domain-Specific Suppression for Adaptive Object Detection [20.9] 本研究では,cnnモデルが伝達性を得るための新しい視点を提案し,モデルの重みを一連の運動パターンとして捉えた。
ドメイン適応の目標は、ドメイン固有のものから乱れを排除しながら、ドメイン不変方向に集中することである。
本論文では、バックプロパゲーションにおける元の畳み込み勾配に対する例示的および一般化可能な制約であるドメイン特異的抑制を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 May 2021 03:11:36 GMT)
Pure Exploration Bandit Problem with General Reward Functions Depending
on Full Distributions [20.4] 一般分布関数に基づく純粋な探索帯域モデルについて検討し,各アームの報酬関数は平均だけでなく分布全体に依存することを示す。
この問題を解決するためにレーシングフレームワークとLUCBフレームワークを適応させ、異なる種類の分布を持つ報酬関数の価値を推定するためのアルゴリズムを設計します。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 May 2021 05:13:13 GMT)
Protecting Individual Interests across Clusters: Spectral Clustering
with Guarantees [20.4] 我々は、各クラスタが各クラスタに接続された適切なメンバー数を含む必要があるグラフ $mathcalg$ をクラスタリングするための個別フェアネス基準を提案する。
与えられた表現グラフの下で公正なクラスタを見つけるためのスペクトルクラスタリングアルゴリズムを考案する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 May 2021 15:03:25 GMT)
Learning stochastic decision trees [19.3] 対向雑音に対して最適に耐性のある決定木を学習するための準ポリノミカル時間アルゴリズムを提案する。
私たちのアルゴリズムはさらに適切で、それ自体が決定木である仮説を返します。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 May 2021 04:54:12 GMT)
Improving Robustness for Pose Estimation via Stable Heatmap Regression [19.1] ネットワーク脆弱性を小さな摂動に緩和するヒートマップ回帰法を提案する。
最適化の難易度を簡略化するために、最大安定性トレーニング損失を使用する。
提案手法は,2つのベンチマークデータセットに対する最先端アプローチに対するロバスト性を大幅に向上させる。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 May 2021 03:07:05 GMT)
De-Pois: An Attack-Agnostic Defense against Data Poisoning Attacks [17.6] De-Poisは、中毒攻撃に対する攻撃に依存しない防御です。
我々は,4種類の毒殺攻撃を実施,5種類の典型的な防御方法を用いてデポアを評価する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 May 2021 04:47:37 GMT)
Comprehensive Study: How the Context Information of Different
Granularity Affects Dialogue State Tracking? [17.5] 対話状態追跡(DST)は、ユーザの目標を監視するためにタスク指向の対話システムにおいて重要な役割を果たす。
一般的に、対話状態の追跡には2つの戦略がある: スクラッチから予測し、それ以前の状態から更新する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 May 2021 03:18:13 GMT)
Self-Supervised Adversarial Example Detection by Disentangled
Representation [17.0] 判別器ネットワークが支援するオートエンコーダを,正しくペア化されたクラス/セマンティクス特徴と誤ったペアのクラス/セマンティクス特徴の両方から訓練し,良性と反例を再構築する。
これは逆例の振る舞いを模倣し、オートエンコーダの不要な一般化能力を減らすことができる。
本手法は,最先端の自己監視検出手法と比較して,様々な測定結果において優れた性能を示す。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 May 2021 12:48:18 GMT)
Multimodal Image-to-Image Translation via Mutual Information Estimation
and Maximization [16.5] マルチモーダル画像画像変換 (Multimodal image-to-image translation, I2IT) は、ソース領域の入力画像が与えられた対象領域内の複数の可能な画像を探索する条件分布を学習することを目的としている。
このような条件分布をモデル化するために、条件生成逆ネットワーク(cGAN)がよく用いられる。
本稿では,cGANにおける潜在コードと出力画像間の相互情報を明示的に推定し,最大化する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 May 2021 14:15:56 GMT)
Class-Incremental Learning for Wireless Device Identification in IoT [16.4] ディープラーニング(DL)はIoT(Internet of Things)で広く利用されています。
IoTにおけるDLの典型的な応用の1つは、無線信号、すなわち非暗号デバイス識別(NDI)からのデバイス識別である。
さまざまなILアルゴリズムが提案されており、その多くは履歴データの量を増やすために専用のスペースを必要とするため、IoTやモバイルアプリケーションには適していません。
本研究では,デバイス指紋を異なる学習段階に自動的に分離し,潜在的な競合を回避するための,履歴データを使わずに新たなチャネル分離可能インクリメンタルラーニング(CSIL)方式を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 May 2021 09:11:07 GMT)
On Guaranteed Optimal Robust Explanations for NLP Models [16.4] 我々は,マシーン学習のための推論に基づく説明を構築し,ニューラルネットワークモデルのための局所的説明を計算する方法を開発した。
我々は,それぞれ暗黙の打撃集合と最大普遍部分集合に基づく2つの解アルゴリズムを提案する。
SST、Twitter、IMDBデータセットから、広く使用されている3つの感情分析タスクと最大100ワードのテキストに基づいてフレームワークを評価します。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 May 2021 08:44:48 GMT)
System Design and Analysis for Energy-Efficient Passive UAV Radar
Imaging System using Illuminators of Opportunity [16.3] 無人航空機(UAV)は、現代のレーダーイメージングシステムに優れた柔軟性とコスト効率を提供することができる。
本稿では、まず、機会のイルミネータを用いたエネルギー効率の高い受動型UAVレーダイメージングシステムを提案し、検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 May 2021 04:13:43 GMT)
Active Terahertz Imaging Dataset for Concealed Object Detection [16.3] 本稿では,Terahertzイメージング解像度5mm×5mmにおける多物体検出アルゴリズムの評価のための公開データセットを提供する。
代表的な検出器は, YOLOv3, YOLOv4, FRCN-OHEM, RetinaNetである。
実験の結果、RetinaNetは最も高いmAPを達成することが示された。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 May 2021 11:21:38 GMT)
Unsupervised Remote Sensing Super-Resolution via Migration Image Prior [12.7] 低解像度・高分解能の画像ペアを使わずに超解像タスクを実現する新しい非監視学習フレームワーク「MIP」を提案する。
本論文では,MIPが定量的および定性的に最先端の手法よりも有意な改善を達成できることを示した。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 May 2021 03:29:35 GMT)
Learning to Detect an Odd Restless Markov Arm with a Trembling Hand [12.5] 異常とは、片方の腕の遷移確率行列が、片方の非オードアームの共通TPMと異なることを意味する。
我々は,確実性同値原理に基づく政策を考案し,連続選択仮定とtpms上の一定の規則性仮定の下で,その政策が任意に下限を満たしていることを示す。
我々の実現可能性分析は、可算状態制御マルコフ過程の文脈における識別可能性問題の解法に基づいている。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 May 2021 05:53:12 GMT)
Improving Document Representations by Generating Pseudo Query Embeddings
for Dense Retrieval [11.5] 反復的なクラスタリングプロセスにより,各文書のクエリを模倣する手法を設計する。
また、2段階のスコア計算手順でマッチング関数を最適化する。
いくつかの人気ランキングとQAデータセットに関する実験結果から、私たちのモデルが最先端の結果を達成できることが示された。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 May 2021 05:28:24 GMT)
The Tags Are Alright: Robust Large-Scale RFID Clone Detection Through
Federated Data-Augmented Radio Fingerprinting [11.0] 本稿では、RFIDクローン検出の精度を高めるために、フェデレーション機械学習(FML)とデータ拡張(DAG)に基づく新しいトレーニングフレームワークを提案する。
我々の知る限り、大規模なデバイス群に対するFMLとDAの有効性を実験的に実証した最初の論文である。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 May 2021 10:48:02 GMT)
Enhancing ensemble learning and transfer learning in multimodal data
analysis by adaptive dimensionality reduction [10.6] マルチモーダルデータ分析では、すべての観測が同じレベルの信頼性や情報品質を示すわけではない。
この問題を克服するために,次元削減のための適応的アプローチを提案する。
多様な研究分野で得られたマルチモーダルデータセットのアプローチをテストします。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 May 2021 11:53:12 GMT)
Dynamic Game Theoretic Neural Optimizer [10.6] DNN自体を特徴とするダイナミックゲームにおいて、各層をプレイヤーとして捉え、新しいダイナミックゲーム視点を提案する。
我々の研究は、OCTとゲーム理論の両方の長所をマージし、ロバストな最適制御とバンディットに基づく最適化から新しいアルゴリズムの機会を創り出す。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 May 2021 21:56:14 GMT)
Continuous representations of intents for dialogue systems [10.0] 最近まで、焦点は固定された、離散的な多くの意図を検出することであった。
近年,ゼロショット学習の文脈において,無意識の意図検出に関するいくつかの研究が行われている。
本稿では,専門家のIntent Spaceに意図を連続的に配置する新しいモデルを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 May 2021 15:08:20 GMT)
Cascade Image Matting with Deformable Graph Refinement [9.9] 低分解能から高分解能までの交配を行うネットワークカスケードアーキテクチャを提案する。
また、グラフニューラルネットワーク(GNN)に基づくデフォーマブルグラフリファインメント(DGR)モジュールも導入しています。
実験結果は、CasDGRが合成データセットで最先端のパフォーマンスを達成できることを示しています。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 May 2021 03:54:29 GMT)
On the Ethical Limits of Natural Language Processing on Legal Text [9.1] 自然言語処理システムの使用に対する倫理的限界を特定する上で、研究者は苦戦していると論じている。
我々は、現在の議論によって過小評価された3つの重要な規範的パラメータに重点を置く。
これら3つのパラメータのそれぞれについて、法的NLPコミュニティに具体的な推奨事項を提供します。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 May 2021 10:05:17 GMT)
NLP-IIS@UT at SemEval-2021 Task 4: Machine Reading Comprehension using
the Long Document Transformer [8.6] 本稿では,SemEval-2021の4番目の課題である"Reading of Abstract Meaning"に関する技術的報告を紹介する。
このタスクでは、コンテキストが与えられた質問に基づいて正しい答えを予測します。
この問題に対処するために、Longformerモデルを使い、シーケンスをよりよく処理しました。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 May 2021 20:48:32 GMT)
EZCrop: Energy-Zoned Channels for Robust Output Pruning [8.4] 最近の結果は、訓練された畳み込みニューラルネットワーク(CNN)で興味深い観察を明らかにしました。
特徴マップチャネルマトリックスのランクは、入力画像にもかかわらず驚くほど一定です。
この結果、効果的なランクベースのチャネルプルーニングアルゴリズムが導かれたが、定位現象は謎と説明がつかないままである。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 May 2021 11:31:11 GMT)
Affordance as general value function: A computational model [8.3] 一般値関数(英: General value function, GVFs)は、環境における特定のポリシーに従うエージェントの結果の長期的な予測的要約である。
本研究は,GVFが直接知覚の形式としてアベイランス予測を実現していることを示す。
我々は,GVFが実世界のアプリケーションにおいて,学費を学べる適切なフレームワークを提供することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 May 2021 00:15:11 GMT)
Enhancing Transformers with Gradient Boosted Decision Trees for NLI
Fine-Tuning [7.9] ニューラルネットワークによる余分な計算を行なわずに性能を向上させるために、微調整中に計算された機能にGBDTヘッドを装着するFreeGBDTを導入する。
強力なベースラインモデルを用いて,複数のNLIデータセットに対して提案手法の有効性を示す。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 May 2021 22:31:51 GMT)
In-Hardware Learning of Multilayer Spiking Neural Networks on a
Neuromorphic Processor [6.8] この研究は、生物学的に妥当な局所更新規則を持つスパイクベースのバックプロパゲーションアルゴリズムを示し、ニューロモルフィックハードウェアの制約に適合するように適応する。
このアルゴリズムはIntel Loihiチップ上に実装されており、モバイルアプリケーション用の多層SNNの低消費電力ハードウェアによるオンライン学習を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 May 2021 09:22:21 GMT)
Provable Guarantees against Data Poisoning Using Self-Expansion and
Compatibility [6.8] 最近の研究で、ディープネットワークはバックドアデータ中毒の攻撃を受けやすいことが示されている。
トレーニングセットから中毒データを削除するための反復トレーニング手順を提案します。
実証的な方法では,最先端のバックドア攻撃に対する防御に成功している。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 May 2021 13:01:42 GMT)
Very Fast Streaming Submodular Function Maximization [6.7] サブモジュール関数アルゴリズムは、より高い計算とメモリ要求を犠牲にして最悪のケース近似を提供する。
我々は,最悪のケースを無視するが,高い確率で優れた解を提供する3-Sievesと呼ばれる新しい部分モジュラ関数アルゴリズムを提案する。
我々のアルゴリズムは現在の最先端のアルゴリズムよりも優れており、同時にリソースが少ないことも示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 May 2021 21:11:53 GMT)
Pouring Dynamics Estimation Using Gated Recurrent Units [6.1] 本稿では,注水カップの水量の変化を推定し,ロボットマニピュレータの再現性と精度を高めるためのアプローチを提案する。
提案したGRUモデルは,重み f(t) の予測値に対して,1e-4 (lbf) 以下の2乗誤差を検証平均とした。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 May 2021 00:30:31 GMT)
MCTG:Multi-frequency continuous-share trading algorithm with GARCH based
on deep reinforcement learning [5.2] そこで本研究では,garch (mctg) を用いたマルチ周波数連続共有トレーディングアルゴリズムを提案する。
強化学習アルゴリズムの連続的な動作空間を持つ後者は、株式取引の問題を解決するために使用される。
中国株式市場の異なる業界での実験では、基本的なDRL法やベンチモデルと比較して余分な利益が得られている。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 May 2021 08:00:56 GMT)
Entropy transfer from a quantum particle to a classical coherent light
field [4.1] 我々は,光空洞内の量子粒子とコヒーレント状態の相互作用を含む簡単なゲダンケン実験を開発し,理論的に解析する。
我々は、その初期状態と平衡状態の忠実度を測定することにより、光場の変化を定量化する。
自然放出は粒子に蓄積されたエントロピーを除去するのに十分なメカニズムであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 May 2021 21:20:11 GMT)
Multimodal and Contrastive Learning for Click Fraud Detection [4.0] Click Fraud Detection (MCCF) のためのマルチモーダル・コントラスト学習ネットワークを提案する。
MCCFはワイド・ディープの特徴, 行動シーケンス, 異種ネットワークを共同で利用し, クリック表現を蒸留する。
Alibabaプラットフォーム上の2.54百万クリックを含む実世界のデータセットを用いて、MCCFの有効性を調査する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 May 2021 03:03:11 GMT)
All Together Now: Teachers as Research Partners in the Design of Search
Technology for the Classroom [3.7] 本稿では,教室における検索ツールの設計に関わるあらゆる側面において,教師を巻き込むことの価値について紹介する。
我々は,サーチツールと学生のつながりを提供する教師として,ループのエキスパートの役割についての知見を共有している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 May 2021 14:25:44 GMT)
Robustness of end-to-end Automatic Speech Recognition Models -- A Case
Study using Mozilla DeepSpeech [2.7] 多くの性能数値が予想されるエラー率を過小評価していると我々は主張する。
我々は、選択バイアス、性別、およびコンテンツ、音声、記録条件の重複(トレーニングとテストデータ間の重複)を制御する実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 May 2021 16:46:44 GMT)
PIM-DRAM:Accelerating Machine Learning Workloads using Processing in
Memory based on DRAM Technology [2.6] MLワークロードにおける行列ベクトル演算を高速化する処理インメモリ(PIM)プリミティブを提案する。
提案したアーキテクチャ,マッピング,データフローは,GPUよりも最大で23倍,6.5倍のメリットが得られることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 May 2021 16:39:24 GMT)
Deep learning of nanopore sensing signals using a bi-path network [2.4] 双方向ネットワーク(B-Net)に基づく特徴抽出にディープラーニングを用いる
b−netは、信号対雑音比1のデータを処理することができる。
開発したB-Netはパルスナノ極電流を超えるパルス様信号のジェネリックです。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 May 2021 10:11:22 GMT)
Multi-Source Data Fusion Outage Location in Distribution Systems via
Probabilistic Graph Models [1.7] 本稿では,部分的に観測可能な分散システムにおける障害事象を特定するためのマルチソースデータ融合手法を提案する。
提案手法の新たな側面として,マルチソースエビデンスと分散システムの複雑な構造を考慮に入れている点が挙げられる。
提案手法は,高次元空間における停止位置推定の計算量を大幅に削減することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 May 2021 20:08:40 GMT)
Improving Deep Learning Performance for Predicting Large-Scale
Porous-Media Flow through Feature Coarsening [1.4] このレターは、大規模な3次元多孔質媒質中の流体の流れとして圧力変化を予測するための深層学習(dl)ワークフローを記述する。
物理シミュレーションデータからトレーニングしたDL手法を用いて,フィールドスケールの3次元地質CO貯留層における圧力場を予測する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 May 2021 17:58:46 GMT)
A Novel Triplet Sampling Method for Multi-Label Remote Sensing Image
Search and Retrieval [1.1] 計量空間を学ぶための一般的なアプローチは、類似した(正の)画像と異種(負の)画像の選択に依存する。
マルチラベルRS CBIR問題に対して定義されたディープニューラルネットワーク(DNNs)の枠組みにおける新しいトリプレットサンプリング法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 May 2021 09:16:09 GMT)
Business Entity Matching with Siamese Graph Convolutional Networks [1.0] 最近の機械学習や特にディープラーニングの発展は、データ統合タスクに対するより汎用的で効率的なソリューションへの道を開いた。
関係性やコンテキスト情報を活用することで、エンティティをモデリングして統合できるアプローチを実証します。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 May 2021 13:47:52 GMT)
Human Gait State Prediction Using Cellular Automata and Classification
Using ELM [0.5] 本研究は,二足歩行の複雑さを理解するためにセルオートマトンを用いた最初の試みである。
我々は,前2つの隣接する状態に基づいて,二足歩行の次の歩行状態を予測できるセル・オートマトン・ルールを設計した。
モデルを検証するために,EMMを用いて歩行データを分類し,60%の精度を達成した。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 May 2021 23:47:32 GMT)
Noise Free On-Demand Atomic Frequency Comb Quantum Memory [0.4] 本稿では、雑音のないオンデマンド制御を行うための原子周波数コムプロトコルの拡張について述べる。
明るいパルスと弱いコヒーレントな状態の両方で実験を行った。
スピンウェーブストレージを使わずとも、100ドル(約1万2000円)のストレージは実用的かもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 May 2021 23:21:55 GMT)
A Crossover That Matches Diverse Parents Together in Evolutionary
Algorithms [0.2] 選択の問題は進化的決定木の構築である。
クロスオーバーフェーズを実行するための新しい手法を提案する。
1つの変種は最良のアプローチとして明らかに現れ、残りの変種はベースライン以下である。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 May 2021 11:43:26 GMT)
How To Train Your Program [0.1] 確率的プログラムを用いた機械学習に対するベイズ的アプローチを提案する。
「ここで言う確率的プログラミングの設計パターンとしてのアプローチを「切り株と菌類」と呼ぶ。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 May 2021 09:26:34 GMT)
Topology of anti-parity-time-symmetric non-Hermitian
Su-Schrieffer-Heeger model [0.0] 大規模な非ハーミティック性は、構成的に非自明な位相を生成し、位相位相を大きく拡大することを示す。
本研究は, 自明な段階であっても, 標準SSHモデルの他の2つの部位に散逸を導入することで検証できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 May 2021 11:17:08 GMT)
Study of List-Based OMP and an Enhanced Model for Direction Finding with
Non-Uniform Arrays [0.0] 本稿では,LBML-OMP(List-based Likelihood Orthogonal Matching Pursuit)と呼ばれる拡張コアレー変換モデル(EDCTM)と混合グリーディ最大可能性を提案する。
提案手法は,Khatri-Rao 製品に基づくモデルを用いて非相関なソースを仮定して差分コアレイを生成する場合,改良された推定値を得る。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 May 2021 20:43:13 GMT)
Scalable, Decentralized Multi-Agent Reinforcement Learning Methods
Inspired by Stigmergy and Ant Colonies [0.0] 分散型マルチエージェント学習と計画に対する新しいアプローチを検討する。
特に、この方法はアリコロニーの凝集、協調、行動に触発されている。
このアプローチは、単一エージェントRLと、マルチエージェントパス計画と環境修正のためのアリコロニーに触発された分散型のスティグメロジカルアルゴリズムを組み合わせたものである。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 May 2021 01:04:51 GMT)
Quantum Machine Learning For Classical Data [0.0] 量子コンピューティングと教師付き機械学習アルゴリズムの交差について研究する。
特に,教師付き機械学習アルゴリズムの高速化に量子コンピュータがどの程度使えるかを検討する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 May 2021 12:11:44 GMT)
Pretty good state transfer in discrete-time quantum walks [0.0] 離散時間量子ウォークにおける状態伝達の理論を確立する。
歩行のクラスについて、かなりよい状態移動は、グラフの特定のエルミート隣接行列のスペクトルによって特徴づけられることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 May 2021 18:55:57 GMT)
PCA Event-Based Otical Flow for Visual Odometry [0.0] 本稿では,イベントベース光流量推定問題に対する主成分分析手法を提案する。
提案手法の最良の変種は,ビジュアルオドメトリーのリアルタイムコンテキストを対象とし,最先端実装と比較して約2倍高速であることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 May 2021 18:30:44 GMT)
Overcoming the repeaterless bound in continuous-variable quantum
communication without quantum memories [0.0] 量子通信の大きな問題の1つは、長距離で高いレートを達成する方法である。
我々は,連続変数プロトコルを導入し,連続的なリピータ・バウンダリや単一リピータ・バウンダリのように拡張する。
提案手法は,量子メモリを用いて,より長いリピータチェーンに拡張可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 May 2021 04:02:17 GMT)
On Linear Interpolation in the Latent Space of Deep Generative Models [0.0] 潜在空間における線形の滑らかさと可視性は、基礎となる生成モデルの品質と関連している。
測地線が与える最短曲線から任意に逸脱できるので、そのような曲線がすべて同値であるとは限らない。
この偏差は、生成モデルのプルバックメトリックによる曲線長の計算によって明らかにされる。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 May 2021 10:27:07 GMT)
Interpretable Mixture Density Estimation by use of Differentiable
Tree-module [0.0] 解釈可能な木構造を利用した混合密度推定法を提案する。
時間不変情報キャッシュに基づく高速な推論手順は、高速かつ解釈性の両方を達成する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 May 2021 07:29:58 GMT)
Generative Actor-Critic: An Off-policy Algorithm Using the Push-forward
Model [0.0] 連続制御タスクでは、ガウス分布を持つ広く使用されるポリシーは、環境の非効率的な探索をもたらす。
本研究では,政策の表現力を高めるためにプッシュフォワードモデルを用いて,密度のないオフポリシアルゴリズムGenerative Actor-Criticを提案する。
プッシュフォワードポリシーはマルチモダリティなどの望ましい機能を持ち,探索の効率とアルゴリズムの性能を明らかに向上できることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 May 2021 16:29:20 GMT)
Full-Dimensional Schr\"odinger Wavefunction Calculations using Tensors
and Quantum Computers: the Cartesian component-separated approach [0.0] 我々は、粒子ではなく、カルト成分による分離性に基づいて、根本的に異なるアプローチを探求する。
このアプローチは、量子化学における3Dグリッドベースの手法に非常に適しているようである。
本稿では,量子ビット数と量子ゲート数の両方を削減できる量子コンピュータの実装について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 May 2021 21:54:45 GMT)
Falling Through the Gaps: Neural Architectures as Models of
Morphological Rule Learning [0.0] 形態素規則学習のモデルとしてトランスフォーマーを評価した。
英語、ドイツ語、ロシア語のRecurrent Neural Networks(RNN)と比較します。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 May 2021 14:48:29 GMT)
Facial Emotion Recognition: State of the Art Performance on FER2013 [0.0] FER2013データセットで最高の単一ネットワーク分類精度を達成しました。
我々のモデルは、追加のトレーニングデータを用いることなく、FER2013上で73.28 %の最先端のシングルネットワーク精度を実現する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 May 2021 04:20:53 GMT)
ELMOPP: An Application of Graph Theory and Machine Learning to Traffic
Light Coordination [0.0] 本稿では, Pseudoflow Prediction (ELMOPP) アルゴリズムによるエッジ負荷管理と最適化について述べる。
ELMOPPは、過去のデータとトラフィックパターンを使用して近い将来に予測して、そのリアルタイムな決定を通知しようと試みている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 May 2021 20:57:29 GMT)
Climbing the Fock ladder: Advancing multiphoton state generation [0.0] 光時間多重設定を用いて、高光子数状態の高次生成のためのスキームを実現する。
我々は、既に生成された光子に対して量子フィードバック機構を用いて、連続する非線形過程の自己探索を誘導する。
我々は、プロトコルの忠実性と成功確率を、光子数状態の一般的な直接的階層化と比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 May 2021 15:38:56 GMT)
Chameleon: A Semi-AutoML framework targeting quick and scalable
development and deployment of production-ready ML systems for SMEs [0.0] 半AutoMLフレームワークChameleonの実装と概念について議論する。
Chameleonの目標は、プロダクション対応機械学習システムの高速でスケーラブルな開発とデプロイを中小企業のワークフローに組み込むことだ。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 May 2021 10:43:26 GMT)
ChaRRNets: Channel Robust Representation Networks for RF Fingerprinting [0.0] RFフィンガープリントのための複雑値畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を提案する。
我々は,深層学習(dl)技術を用いた無線iotデバイスの指紋認証の問題に注目する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 May 2021 03:03:21 GMT)