Group Collaborative Learning for Co-Salient Object Detection [152.7] 協調物体をリアルタイムで検出できる新しいグループ協調学習フレームワーク(GCoNet)を提案する(16ms)。
CoCA、CoSOD3k、Cosal2015の3つの挑戦的なベンチマークに関する大規模な実験は、我々の単純なGCoNetが10の最先端モデルより優れ、新しい最先端モデルを達成することを実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 May 2021 12:05:51 GMT)
A Bit More Bayesian: Domain-Invariant Learning with Uncertainty [111.2] ドメインの一般化は、ドメインシフトと、ターゲットドメインデータのアクセス不能に起因する不確実性のために困難である。
本稿では,変分ベイズ推定に基づく確率的枠組みを用いて,両課題に対処する。
2層ベイズ型ニューラルネットワークで共同で確立されたドメイン不変表現と分類器を導出する。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 May 2021 21:33:27 GMT)
HyperHyperNetworks for the Design of Antenna Arrays [91.4] アレイ設計のための深層学習手法と小型アンテナの単一インスタンスについて述べる。
単一のアンテナの場合、ソリューションはシミュレーションネットワーク、ハイパーネットワーク、および精製ネットワークを組み合わせた複合ニューラルネットワークに基づいています。
学習目的は、得られた放射パターンと所望の放射パターンの類似度を測定することに基づく。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 May 2021 05:21:28 GMT)
FastCorrect: Fast Error Correction with Edit Alignment for Automatic
Speech Recognition [90.3] 編集アライメントに基づく新しいNAR誤り訂正モデルであるFastCorrectを提案する。
fastcorrectは推論を6-9倍高速化し、自己回帰補正モデルと比較して精度を8-14%向上させる。
ニューラルマシン翻訳で採用されている一般的なNARモデルの精度を、大きなマージンで上回っています。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 May 2021 05:35:36 GMT)
Layer-adaptive sparsity for the Magnitude-based Pruning [88.4] 本稿では,LAMP(Layer-Adaptive magnitude-based pruning)スコアを用いたグローバルプルーニングの新たな重要点を提案する。
LAMPは、階層的な空間選択のための一般的なスキームを一貫して上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 May 2021 10:19:51 GMT)
Conformer: Local Features Coupling Global Representations for Visual
Recognition [73.0] 本稿では,畳み込み操作と自己アテンション機構を利用した表現学習のためのハイブリッドネットワーク構造,conformerを提案する。
実験では、コンフォーマーが同等のパラメータ複雑性の下で視覚変換器(DeiT-B)を2.3%上回ることが示されている。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 May 2021 10:00:03 GMT)
MS MARCO: Benchmarking Ranking Models in the Large-Data Regime [57.4] 本稿では,MS MARCO と TREC Deep Learning Track をケーススタディとして用いた。
評価の取り組みの設計が、特定の成果を奨励または阻止する方法を示します。
我々は、ある種の落とし穴の分析と、そのような落とし穴を避けるためのベストプラクティスのステートメントを提供する。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 May 2021 20:57:36 GMT)
Lawformer: A Pre-trained Language Model for Chinese Legal Long Documents [56.4] 我々は,中国法定長文理解のためのLongformerベースの事前学習言語モデル,Lawformerをリリースする。
判決の予測,類似事例の検索,法的読解,法的質問の回答など,さまざまな法務上の課題について法務担当者を評価した。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 May 2021 09:39:25 GMT)
High-performance symbolic-numerics via multiple dispatch [55.4] Symbolics.jlは拡張可能なシンボルシステムで、動的多重ディスパッチを使用してドメインのニーズに応じて振る舞いを変更する。
実装に依存しないアクションでジェネリックapiを形式化することで、システムに最適化されたデータ構造を遡及的に追加できることを示します。
従来の用語書き換えシンプリファイアと電子グラフベースの用語書き換えシンプリファイアをスワップする機能を実証する。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 May 2021 14:22:43 GMT)
Learning High-Level Policies for Model Predictive Control [54.0] Model Predictive Control (MPC)は、ロボット制御タスクに対する堅牢なソリューションを提供する。
ニューラルネットワークの高レベルポリシーを学習するための自己教師付き学習アルゴリズムを提案する。
提案手法は, 標準的なMPCでは困難な状況に対処できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 May 2021 16:47:53 GMT)
Differential Privacy of Hierarchical Census Data: An Optimization
Approach [53.3] 国勢調査局(Census Bureaus)は、個人に関する機密情報を明らかにすることなく、大人口に関する社会経済的データをまとめて公開することに興味を持っている。
最近の出来事では、これらの組織が直面しているプライバシー上の課題がいくつか特定されている。
本稿では,階層的な個人数を解放する新たな差分プライバシ機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 May 2021 20:02:56 GMT)
RBNN: Memory-Efficient Reconfigurable Deep Binary Neural Network with IP
Protection for Internet of Things [46.4] リソース制約のあるIoTデバイスのメモリ効率を増幅する再構成可能なBNN(RBNN)を提案する。
RBNNは要求に応じて再構成でき、同じパラメータセットを持つM(M>1)のタスクのいずれかを達成することができる。
私たちの実験は、最大7つの一般的なタスクが共存できることと相関します。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 May 2021 03:28:14 GMT)
Knowledge-based Review Generation by Coherence Enhanced Text Planning [45.5] 我々は,知識グラフ(KGs)に基づく新しいコヒーレンス拡張テキストプランニングモデル(CETP)を提案し,レビュー生成のためのグローバルおよびローカルのコヒーレンスを改善する。
グローバルコヒーレンスのために,サブグラフとノードレベルの双方に注意を払って,サブグラフ間の相関性を高める階層的自己意図アーキテクチャを設計する。
3つのデータセットの実験は、生成されたテキストのコンテンツコヒーレンスを改善するためのモデルの有効性を確認します。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 May 2021 02:12:05 GMT)
Flightmare: A Flexible Quadrotor Simulator [45.0] そこで本研究では,新しい四極子シミュレータFlightmareを提案する。
Flightmareは、Unity上に構築されたレンダリングエンジンと、動的シミュレーションのための柔軟な物理エンジンの2つの主要コンポーネントで構成されている。
レンダリングは最大230Hzの速度を実現し、物理シミュレーションはラップトップ上で最大20万Hzの速度を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 May 2021 17:08:58 GMT)
Delay-Tolerant Constrained OCO with Application to Network Resource
Allocation [44.7] マルチスロットフィードバック遅延によるオンライン凸最適化(OCO)を検討します。
エージェントは、時間変動凸損失関数の蓄積を最小限に抑えるために、一連のオンライン決定を行う。
情報フィードバックと意思決定の更新の非同期性に取り組むために,二重正規化による新たな制約ペナルティを用いた遅延耐性制約OCOを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 May 2021 19:32:33 GMT)
Regret Minimization in Stochastic Contextual Dueling Bandits [40.2] 我々は、コンテキスト設定において、$K$武装デュエルバンディットの問題を考察する。
提案手法は, それぞれ, 後悔の保証を施した2つのアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 May 2021 00:21:15 GMT)
Super-Human Performance in Gran Turismo Sport Using Deep Reinforcement
Learning [39.7] 高忠実度物理カーシミュレーションを利用した自律走行車レース学習システムを提案する。
私たちは、異なるレースカーとトラックのリアルな物理シミュレーションで知られている世界主導の自動車シミュレータであるGran Turismo Sportにシステムをデプロイしました。
私たちのトレーニングされたポリシーは、組み込みAIによってこれまで達成された以上の自律的なレースパフォーマンスを実現しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 May 2021 16:03:52 GMT)
Lightweight Image Super-Resolution with Hierarchical and Differentiable
Neural Architecture Search [38.8] 単一画像スーパーリゾリューション(SISR)タスクは、ディープニューラルネットワークで大きなパフォーマンスを達成しました。
本稿では, セルレベルとネットワークレベルの両方に対して, 軽量SISRモデル検索のための新しい微分可能なニューラルアーキテクチャ探索手法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 May 2021 13:30:16 GMT)
Good Practices and A Strong Baseline for Traffic Anomaly Detection [34.6] 本稿では,前処理,動的トラックモジュール,後処理を含む,単純で効率的なフレームワークを提案する。
提案するフレームワークは,トラフィック異常検出のためのAI NVIDIA CITY 2021のリーダボードで1位にランクされた。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 May 2021 03:51:37 GMT)
TrTr: Visual Tracking with Transformer [29.4] トランスフォーマーエンコーダデコーダアーキテクチャと呼ばれる強力な注意メカニズムに基づく新しいトラッカーネットワークを提案する。
形状非依存アンカーに基づくターゲットのローカライズを行うトランスの出力を用いて,分類と回帰ヘッドを設計する。
本手法は最先端のアルゴリズムに好適に作用する。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 May 2021 02:32:28 GMT)
On the Convergence of SGD with Biased Gradients [28.4] 偏り勾配法 (SGD) の導出領域を解析し, 個々の更新を圧縮によって劣化させる。
偏差精度と収束率の影響の程度を定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 May 2021 19:49:46 GMT)
Unit Ball Model for Hierarchical Embeddings in Complex Hyperbolic Space [28.3] 双曲空間における階層構造を持つデータの表現を学習することは近年注目を集めている。
複素双曲空間の単位球モデルにおいてグラフ埋め込みを学ぶことを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 May 2021 16:09:54 GMT)
Advising Agent for Service-Providing Live-Chat Operators [25.0] クライアントに出席中にオペレーターにオンラインアドバイスを提供する補助エージェントを訓練し実装するためのアルゴリズムと手法を提案する。
エージェントはドメインに依存しず、専門分野の構造的知識を設計、訓練、組織化することなしに、新しいドメインに導入することができる。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 May 2021 18:10:54 GMT)
Improving Multi-agent Coordination by Learning to Estimate Contention [24.5] 大規模システムにおける効率的かつ公平なアロケーションを実現するマルチエージェント学習アルゴリズムALMA-Learningを提案する。
ALMA-Learningは分散化され、独自のアクション/リワードペアのみを観察し、エージェント間通信を必要とせず、ほぼ最適(5%の損失)と公正な調整を達成する。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 May 2021 21:30:48 GMT)
Automatic segmentation of vertebral features on ultrasound spine images
using Stacked Hourglass Network [23.8] 脊椎プロセス角度(SPA)は、脊椎の三次元(3-D)変形を示すために不可欠なパラメータの1つです。
超音波(US)脊椎画像のスピンプロセス(SP)を検出するために, Stacked Hourglass Network (SHN)に基づく自動セグメンテーション手法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 May 2021 06:04:15 GMT)
Non-asymptotic Performances of Robust Markov Decision Processes [23.7] 真の遷移ダイナミクスを持つロバスト値関数に対する最適ポリシーの非漸近的性能について検討する。
最適なロバストポリシは、真の遷移ダイナミクスにアクセスせずに生成モデルやオフラインデータセットから解決される。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 May 2021 07:40:45 GMT)
Mean-Field Approximation to Gaussian-Softmax Integral with Application
to Uncertainty Estimation [23.4] ディープニューラルネットワークにおける不確実性を定量化するための,新しい単一モデルに基づくアプローチを提案する。
平均場近似式を用いて解析的に難解な積分を計算する。
実験的に,提案手法は最先端の手法と比較して競合的に機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 May 2021 05:31:11 GMT)
Unsupervised Sentiment Analysis by Transferring Multi-source Knowledge [22.9] 感情分析のための2段階のドメイン適応フレームワークを提案する。
最初の段階では、マルチタスクの方法論に基づく共有プライベートアーキテクチャを使用して、ドメイン共通機能を明示的にモデル化する。
第2段階では、複数のソースドメインから知識を転送するために、共有プライベートアーキテクチャに2つの精巧なメカニズムが組み込まれています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 May 2021 03:02:19 GMT)
Machine Learning (ML)-Centric Resource Management in Cloud Computing: A
Review and Future Directions [22.8] インフラストラクチャ・アズ・ア・サービス(I)は、最も重要かつ急速に成長する分野の1つです。
私のクラウドコンピューティングの最も重要な側面の1つは、リソース管理です。
機械学習は、さまざまなリソース管理タスクを処理するために使用されます。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 May 2021 08:03:58 GMT)
Directional Convergence Analysis under Spherically Symmetric
Distribution [21.1] 勾配流や勾配降下を伴うニューラルネットワークを用いた線形予測子(すなわち、ゼロマージンの分離可能なデータセット)の学習に関する基礎的な問題を考える。
2つの隠れノードしか持たない2層非線形ネットワークと(ディープ)線形ネットワークに対して、方向収束保証と正確な収束率を示す。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 May 2021 08:59:58 GMT)
Learning Gradient Fields for Molecular Conformation Generation [20.4] 分子コンフォーメーション生成という計算化学の根本的な問題について研究する。
既存の機械学習アプローチは通常、原子間の距離を予測してから、距離を満たす3D構造を生成します。
本稿では,原子座標のログ密度の勾配場を直接推定し,ConfGFという新しい手法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 May 2021 10:30:35 GMT)
Neural Group Testing to Accelerate Deep Learning [20.1] 既存の研究は主に、ニューラルネットワークの各前方通過を加速することに焦点を当てている。
我々は,1つの前列パスでサンプルのグループをテストすることで,加速するニューラルグループテストを提案する。
ニューラルグループテストでは、1回のパスで最大16のイメージをグループ化でき、全体のコストを73%以上削減できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 May 2021 23:03:47 GMT)
Differentiable Sorting Networks for Scalable Sorting and Ranking
Supervision [19.4] ペアワイズ条件付きスワップ操作を緩和することで,微分可能なソートネットワークを提案する。
ビトニックソートネットワークは,最大1024要素の大規模入力セットに対して安定したトレーニングを実現することができる。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 May 2021 20:39:03 GMT)
A Comprehensive Review for MRF and CRF Approaches in Pathology Image
Analysis [16.9] ランダム場モデルは解析性能の向上に不可欠である。
本稿では、マルコフランダムフィールド(MRF)と条件付きランダムフィールド(CRF)に基づく病理画像解析の概要を概観する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 May 2021 02:42:16 GMT)
Analysis and Mitigations of Reverse Engineering Attacks on Local Feature
Descriptors [16.0] 我々は,制御条件下でスパース特徴マップに対するリバースエンジニアリング攻撃を示し,人気のある記述子の脆弱性を分析した。
画像マッチング精度を維持しつつ,プライバシ復元リスクを慎重にバランスをとるために,ディスクリプタのサブセットを選択する潜在的な緩和手法を評価する。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 May 2021 01:41:36 GMT)
Understanding the Role of Affect Dimensions in Detecting Emotions from
Tweets: A Multi-task Approach [14.7] 本稿では,感情表現のカテゴリー的モデルと次元的モデルとの相関を利用して主観的分析を行うVADECを提案する。
マルチラベル感情分類と多次元感情回帰を共同トレーニングし、タスク間の関連性を活用します。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 May 2021 18:07:04 GMT)
Selective Probabilistic Classifier Based on Hypothesis Testing [14.7] 分類器の閉世界仮定の違反に対処するためのシンプルで効果的な方法を提案する。
提案手法は確率的ネットワークを用いた仮説テストに基づく拒絶オプションである。
提案手法は, より広い操作範囲を達成でき, 代替手段よりも低い偽陽性比をカバーできることが示されている。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 May 2021 08:55:56 GMT)
Which transformer architecture fits my data? A vocabulary bottleneck in
self-attention [14.6] トランスフォーマーアーキテクチャは多くのドメインでデファクトスタンダードになっている。
埋め込みランクネックは、トランスフォーマー表現性に対する自己保持幅の寄与を制限する。
我々は,このボトルネックの存在と,トランスフォーマーアーキテクチャの深さと幅の相互作用に与える影響を実証的に示す。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 May 2021 13:08:26 GMT)
Estimation of 3D Human Pose Using Prior Knowledge [14.3] 2次元関節の位置から3次元の人間のポーズを推定することは有望な結果を示した。
骨長とカメラパラメータを2次元の関節座標と組み合わせて入力する。
h36m実験の結果, 従来の3次元姿勢推定法よりも良好な結果が得られた。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 May 2021 01:15:33 GMT)
Hierarchical Transformer for Task Oriented Dialog Systems [11.7] HREDやHIBERTのようなモデルを含む任意の階層的エンコーダに、特別なデザインのアテンションマスクや位置エンコーダを用いて標準トランスフォーマーをどのように変形させるかを示す。
タスク指向対話システムのためのトランスフォーマーベースモデルにおいて,階層階層的階層構造がコンテキストの自然言語理解に有効であることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 May 2021 10:25:13 GMT)
Reinforcement Learning with Expert Trajectory For Quantitative Trading [11.5] 価格予測問題をマルコフ決定プロセス(MDP)としてモデル化し、エキスパート軌道による強化学習により最適化します。
我々は、MDPの状態を記述するための既存の手法において、価格、ボリューム、およびいくつかの技術的要因の代わりに、100以上の短期的アルファ因子を用いる。
IF(CSI 300)およびIC(CSI 500)を含む中国の株価指数先物に関する実験的評価 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 May 2021 05:49:21 GMT)
Trajectory Prediction for Autonomous Driving with Topometric Map [10.8] 最先端の自動運転システムは、ローカライゼーションとナビゲーションのための高定義(HD)マップに依存している。
マップレス自動運転のためのエンドツーエンドトランスネットワークベースのアプローチを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 May 2021 08:16:16 GMT)
Coded Computing for Low-Latency Federated Learning over Wireless Edge
Networks [10.4] フェデレートラーニングは、データ共有やクライアントデータを集中型サーバに移行することなく、クライアントノードにあるデータからグローバルモデルをトレーニングすることを可能にする。
我々は,構造化符号化冗長性をフェデレーション学習に注入し,ストラグラーを緩和し,訓練手順を高速化する,新しい符号化コンピューティングフレームワーク,CodedFedLを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 May 2021 19:46:31 GMT)
Analyzing Online Political Advertisements [10.4] 本稿では,広告スポンサーの政治的イデオロギーを推測する目的で,オンライン政治広告に関する最初の計算的研究を行う。
米国からの広告からなる2つのタスクのための2つの新しい大規模データセットを開発する。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 May 2021 23:18:37 GMT)
Super Solutions of the Model RB [9.8] スーパーソリューションは、ある程度の堅牢性と安定性を備えた特別なタイプの一般化ソリューションです。
我々はモデルrbの$ (1,1)$-super 解を考える。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 May 2021 04:17:34 GMT)
Interaction Detection Between Vehicles and Vulnerable Road Users: A Deep
Generative Approach with Attention [9.4] 交差点における相互作用検出のための条件生成モデルを提案する。
道路利用者の行動の連続性に関する膨大な映像データを自動解析することを目的としています。
モデルの有効性は実世界のデータセットでテストすることによって検証された。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 May 2021 10:03:55 GMT)
The Modern Mathematics of Deep Learning [8.9] 深層学習の数学的解析の新しい分野について述べる。
この分野は、古典的な学習理論の中では答えられなかった研究課題の一覧に現れている。
選択されたアプローチについては、主なアイデアをより詳細に説明します。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 May 2021 21:30:42 GMT)
Stronger Privacy for Federated Collaborative Filtering with Implicit
Feedback [8.3] ユーザレベルの局所差分プライバシー (LDP) 下での暗黙のデータに対する実用的なフェデレーションレコメンダーシステムを提案する。
プライバシとユーティリティのトレードオフはパラメータ$epsilon$と$k$で制御され、更新毎のプライバシー予算と、各ユーザが送信する$epsilon$-LDPグラデーションの更新数を規制する。
5k項目の50kユーザに対して,K=10(HR@10)0.68でHit Ratioを達成し,MovieLensデータセット上でフレームワークの有効性を実証的に実証した。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 May 2021 13:41:45 GMT)
Aggregating From Multiple Target-Shifted Sources [7.6] マルチソースドメイン適応は、複数のタスクからの知識を活用して関連するターゲットドメインを予測することを目的としている。
本稿では,近年のソース選択アプローチが失敗している異なるラベル分布のソースドメインを集約する問題を分析した。
提案アルゴリズムは従来の手法とは2つの重要な方法で異なる: モデルは主に境界分布ではなくセマンティック条件分布の類似性を通じて複数のソースを集約する。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 May 2021 23:25:29 GMT)
Graph Attention Networks with Positional Embeddings [7.6] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、ノード分類タスクにおける芸術的パフォーマンスの現在の状態を提供するディープラーニング手法である。
本論文では,GATを位置埋め込みで強化するフレームワークであるG Graph Attentional Networks with Positional Embeddings(GAT-POS)を提案する。
GAT-POSは、強いGNNベースラインや、非ホモフィルグラフ上の最近の構造埋め込み強化GNNと比較して著しく改善されている。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 May 2021 22:13:46 GMT)
Seismic Fault Segmentation via 3D-CNN Training by a Few 2D Slices Labels [7.0] 我々は3次元地震データから2次元スライスをサンプリングし,新しい2次元クロスエントロピーと滑らかなL1損失を3D-CNNの訓練に適用する。
実験により,実データから2次元スライスラベルから3次元地震特性を抽出し,断層容積を分割できることを示した。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 May 2021 07:13:40 GMT)
Faster Smarter Induction in Isabelle/HOL [6.9] sem_indはインダクトメソッドに渡す引数を推奨する。
定義量化器は、帰納的問題の構文構造だけでなく、ドメインに依存しないスタイルにおける関連する定数の定義も調べることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 May 2021 07:58:26 GMT)
Exploiting Path Information for Anchor Based Graph Neural Network [6.6] グラフ推論表現(GIR)は、各ノードのアンカーに関連するアンカーベースのGNNエンコーディングパス情報です。
位置認識埋め込みを得る能力は理論的および実験的に調査される。
我々は、GIRが位置認識のシナリオよりも優れており、GIRを埋め込むことで、GNNの結果を改善することができることを示した。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 May 2021 03:25:58 GMT)
Stochastic Multi-Armed Bandits with Control Variates [6.5] 我々は、学習者が腕に関する補助情報にアクセスできるマルチアーム盗聴問題の新しい変種を研究します。
補助情報は腕の報酬と相関しています。
我々は,推定精度を向上させるアルゴリズムucb-cvを開発した。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 May 2021 15:40:09 GMT)
Learn to Predict Vertical Track Irregularity with Extremely Imbalanced
Data [6.4] 中国における複数の鉄道が生み出した実世界の大規模データセットに基づいて,垂直軌道の不規則性を予測するためのアプリケーション・フレームワークについて紹介する。
また,適応型データサンプリングとペナル化損失を用いた時系列予測タスクにおいて,不均衡なデータを扱う新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 May 2021 02:21:57 GMT)
RB-CCR: Radial-Based Combined Cleaning and Resampling algorithm for
imbalanced data classification [5.4] トレーニングデータのサンプル化は、不均衡バイナリデータの分類性能を改善するための標準的なアプローチである。
RB-CCRはクラスポテンシャルを利用して、合成オーバーサンプリングのためのデータ空間のサブリージョンを正確に見つける。
以上の結果から,RB-CCRはCCRよりも精度の高いリコールトレードオフを実現し,AUC や G-mean といった最先端のリサンプリング手法よりも優れていた。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 May 2021 19:47:45 GMT)
Preserving Privacy in Human-Motion Affect Recognition [4.8] 本研究は,3次元の時間的関節信号と手動抽出特徴を用いた感情認識における既存手法の有効性を評価する。
本稿では,マルチエンコーダ自動エンコーダ深層ニューラルネットワークを訓練し,人間の動作特徴の不連続な潜在表現を学習するクロスサブジェクトトランスファー学習手法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 May 2021 15:26:21 GMT)
Binarized Weight Error Networks With a Transition Regularization Term [4.6] 本論文では,資源効率の高いニューラル構造のための新しい重み付き重みネットワーク(BT)を提案する。
提案モデルでは, 近似誤差を考慮した重みの2値表現を, 追加項で推定する。
全てのしきい値に基づく二値精度ネットワークに適した新しい正規化項が導入された。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 May 2021 10:11:26 GMT)
Quantum-enhanced SU(1,1) interferometry via a Fock state [4.3] 任意の状態の特定の形式によらず、同じ量子フィッシャー情報を得ることができることを示す。
フォック状態は、インターフェロメーター内の総平均光子数に対する制約内での位相感度を高めることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 May 2021 03:19:58 GMT)
Acute Lymphoblastic Leukemia Detection from Microscopic Images Using
Weighted Ensemble of Convolutional Neural Networks [4.1] 本稿では,深層畳み込みニューラルネットワーク(cnns)を用いた顕微鏡細胞画像からの全検出タスクを自動化した。
ネットワークのより優れた一般化を達成するために、様々なデータ拡張と前処理が組み込まれている。
提案する重み付きアンサンブルモデルでは, アンサンブル候補のカッパ値を重みとして, 重み付きF1スコア88.6 %, バランス付き精度86.2 %, 予備試験セットのAUC0.941を出力した。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 May 2021 18:58:48 GMT)
Segmenting Hybrid Trajectories using Latent ODEs [3.8] ハイブリッド軌道内における再構成と変更点検出を行うための潜在セグメントODE(LatSegODE)を提案する。
pruned exact linear time (PELT)アルゴリズムを適用して、潜時ダイナミクスが再スタートする点を検出する。
LatSegODEは、正弦波、Lotka Volterraダイナミクス、UCI文字トレイの合成データセットを含む再構築およびセグメント化タスクのベースラインを上回っています。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 May 2021 04:51:13 GMT)
Dataset and Performance Comparison of Deep Learning Architectures for
Plum Detection and Robotic Harvesting [3.8] 実際のロボット梅収穫システムの昼夜動作中に2つの新しいデータセットが収集される。
これらに対して、現在の世代のディープラーニングオブジェクト検出器をベンチマークする。
深度情報と画像情報を融合する2つの手法が検出器性能に与える影響を検証した。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 May 2021 04:18:58 GMT)
English Accent Accuracy Analysis in a State-of-the-Art Automatic Speech
Recognition System [3.5] 様々なラベル付き英語アクセントを持つコーパスからの未認識データを用いて,最先端の自動音声認識モデルを評価する。
本研究は,アクセントの多様性に関して,訓練コーパスで最も普及しているアクセントに有利な正確性バイアスが存在することを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 May 2021 08:24:33 GMT)
A likelihood approach to nonparametric estimation of a singular
distribution using deep generative models [3.5] 深部生成モデルを用いた特異分布の非パラメトリック推定の可能性について検討する。
インスタンスノイズでデータを摂動させることにより,新しい有効な解が存在することを証明した。
また,深層生成モデルを用いて効率的に推定できる分布のクラスを特徴付ける。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 May 2021 23:13:58 GMT)
TextAdaIN: Fine-Grained AdaIN for Robust Text Recognition [3.4] テキスト認識では、ネットワークが過度に依存しているローカルイメージ統計であることを明らかにします。
テキスト認識性能を向上させるために,局所統計の信頼度を規制する手法を提案する。
提案手法はTextAdaINと呼ばれ,特徴マップに局所歪みを生じさせ,ネットワークが局所統計に過度に適合しないようにする。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 May 2021 10:47:48 GMT)
Coded Computing for Federated Learning at the Edge [3.4] フェデレートラーニング(FL)は、クライアントデータを集中サーバに移行することなく、クライアントノードでローカルに生成されたデータからグローバルモデルをトレーニングすることを可能にする。
最近の研究は、MECサーバに冗長な計算を割り当てることで、トラグラーを緩和し、線形回帰タスクのトレーニングを高速化することを提案する。
我々は、CFLを分散非線形回帰および多出力ラベルによる分類問題に拡張する難題に対処するCodedFedLを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 May 2021 20:09:36 GMT)
Evaluating Deep Neural Network Ensembles by Majority Voting cum
Meta-Learning scheme [3.4] 新しいデータインスタンスのために,7つの独立したディープニューラルネットワーク(DNN)のアンサンブルを提案する。
残りのサンプルからブートストラップサンプリングによってデータの7分の1を削除して補充する。
この論文のすべてのアルゴリズムは5つのベンチマークデータセットでテストされている。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 May 2021 03:10:56 GMT)
Flight Time Prediction for Fuel Loading Decisions with a Deep Learning
Approach [3.3] 航空は常に新しい技術を模索し、燃料消費を減らすために飛行を最適化している。
過剰な燃料は、燃料消費の不確実性を扱うために、派遣者や(または)パイロットによってロードされる。
我々は,より優れた飛行時間予測を実現するために,空間重み付きリカレントニューラルネットワークモデルを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 May 2021 07:29:15 GMT)
DiagSet: a dataset for prostate cancer histopathological image
classification [3.1] がん組織領域の検出とスキャンレベルの診断の予測のための機械学習フレームワークを提案する。
このアプローチはパッチレベルの認識において94.6%の精度を達成し、9人のヒト病理組織学者とスキャンレベルの診断で比較される。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 May 2021 20:06:25 GMT)
A Hybrid Model for Combining Neural Image Caption and k-Nearest Neighbor
Approach for Image Captioning [3.0] テキストベース要約を生成するために2つの一般的な画像キャプション手法を統合するハイブリッドモデルを提案する。
2つの画像キャプションモデルは、Neural Image Caption (NIC) と k-nearest neighbor アプローチである。
提案したハイブリッドモデルでは, BLEU-4スコアの18.20を達成でき, 提案手法の有効性を証明できる。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 May 2021 03:49:14 GMT)
Handwritten Mathematical Expression Recognition with Bidirectionally
Trained Transformer [3.0] トランスデコーダデコーダを使用してRNNベースのデコーダを置き換える。
実験により, CROHME 2014における現在の最先端手法のExpRateを2.23%改善した。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 May 2021 17:00:55 GMT)
The effects of regularisation on RNN models for time series forecasting:
Covid-19 as an example [2.5] 本稿では,他のニューラルネットワークよりもフレキシブルなモデルを提案する。
小型データのパフォーマンスを改善するため,6つの正規化方法がテストされた。
わずか28日間のデータで訓練されたGRUモデルにDropoutを適用することでRMSEは23%減少した。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 May 2021 10:50:57 GMT)
A Deep Learning-Accelerated Data Assimilation and Forecasting Workflow
for Commercial-Scale Geologic Carbon Storage [2.5] 本稿では,多孔質中流挙動の物理的理解を深層学習技術で活用し,高速な履歴マッチング・貯留層応答予測ワークフローを開発することを提案する。
マルチウェルインジェクション下での動的圧力とCO2配管幅を予測するための代理モデルを開発した。
このワークフローは、メインストリームの個人ワークステーションで1時間以内で、履歴マッチングと不確実な定量化による貯蓄予測を完了させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 May 2021 16:38:29 GMT)
Swarm Differential Privacy for Purpose Driven
Data-Information-Knowledge-Wisdom Architecture [2.4] データ情報知識(DIKW)の広い視野のプライバシー保護について検討する。
差分プライバシーは効果的なデータプライバシーアプローチであることが判明したため、DIKWドメインの観点から見ていきます。
Swarm Intelligenceは、差分プライバシーで使用されるDIKW内のアイテムの数を効果的に最適化し、削減できます。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 May 2021 23:09:07 GMT)
DocSCAN: Unsupervised Text Classification via Learning from Neighbors [2.2] Semantic Clustering by Adopting Nearest-Neighbors (SCAN)を用いた、完全に教師なしのテキスト分類アプローチであるDocSCANを紹介します。
各文書に対して,大規模事前学習言語モデルから意味情報ベクトルを得る。
類似の文書には近接ベクトルがあるので、表現空間の隣人はトピックラベルを共有する傾向がある。
学習可能なクラスタリングアプローチでは、隣接するデータポイントのペアを弱い学習信号として使用します。
提案されたアプローチは、グラウンドトラスラベルなしでデータセット全体にクラスを割り当てることを学ぶ。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 May 2021 21:20:31 GMT)
A Multidisciplinary Definition of Privacy Labels: The Story of Princess
Privacy and the Seven Helpers [1.8] 読者に優しくし、議論を合理化するために、私たちは妖精たちのストーリーテリングとメタファーを採用しています。
プライバシラベリング(PL)を正確に定義し、7つの異なる視点から一眼レフ像を描く。
PLの重要な「性格の軌跡」と「未発達の可能性」の同定を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 May 2021 16:54:58 GMT)
Dispatcher: A Message-Passing Approach To Language Modelling [1.5] 自己注意の代替を目的とした新しいレイヤタイプが導入されている。
最終的に、Dispatcher層は以前の結果に匹敵する難易度を達成する。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 May 2021 18:57:34 GMT)
CASA-B: A Unified Framework of Model-Free Reinforcement Learning [1.5] CASA-Bは、状態値、状態アクション値、ポリシーを見積もるアクター批判的なフレームワークです。
我々は,CASA-Bが政策評価と政策改善のための一貫した経路を統合することを証明した。
行動方針の任意の範囲へのエントロピーを明示的に制御するプログレッシブクローズドフォームエントロピー制御機構を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 May 2021 12:45:13 GMT)
Bayesian Kernelised Test of (In)dependence with Mixed-type Variables [1.3] AIの基本課題は、混合型変数(テキスト、画像、音声)間の(独立性)を評価することである。
Dirichletプロセスモデルを用いた(in)依存性のベイジアンカーネル化相関テストを提案する。
このアプローチの特性と、高速な計算のためのアルゴリズムを示します。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 May 2021 19:21:43 GMT)
Fish Disease Detection Using Image Based Machine Learning Technique in
Aquaculture [1.0] 養殖における魚の病気は栄養の安全にとって重大な危険である。
画像の前処理とセグメンテーションはノイズを低減し、画像を誇張するために適用されている。
第二部では、機械学習のサポートベクトルマシン(SVM)アルゴリズムの助けを借りて疾患を分類するための関連する特徴を抽出します。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 May 2021 13:22:44 GMT)
On the Explanation of Similarity for Developing and Deploying CBR
Systems [0.8] この研究は、E-Healthアプリケーションを開発するAIと公衆衛生研究者の学際的な共同研究の結果である。
この作業の間、ドメインの専門家による詳細な品質保証を可能にするために、開発プロセスの説明可能性と透明性が不可欠です。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 May 2021 08:43:27 GMT)
Improving Patent Mining and Relevance Classification using Transformers [0.7] 本稿では,事前学習した深層自然言語処理モデルの特許分類における微調整と再訓練の成功について報告する。
提案するソリューションは、リコールと精度の指標を維持しながら、作業負荷を削減しながら、いくつかの最先端の処理を組み合わせて目標を達成します。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 May 2021 17:57:55 GMT)
FNet: Mixing Tokens with Fourier Transforms [0.6] Transformerエンコーダアーキテクチャは、限られた精度コストで大幅に高速化できることを示しています。
入力トークンを「混合」する単純な線形変換に自己着脱部分層を置き換える。
FNetと呼ばれる結果のモデルは、長い入力に対して非常に効率的にスケールします。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 May 2021 03:32:48 GMT)
A similarity-based Bayesian mixture-of-experts model [0.5] 多変量回帰問題に対する新しい非パラメトリック混合実験モデルを提案する。
条件付きモデルを用いて、サンプル外入力の予測は、観測された各データポイントと類似性に基づいて行われる。
混合物のパラメータと距離測定値に基づいて後部推論を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 May 2021 10:14:23 GMT)
gComm: An environment for investigating generalization in Grounded
Language Acquisition [0.0] gCommは、基盤言語獲得の研究を促進する堅牢なプラットフォームを開発するためのステップである。
2次元グリッド環境と一連のエージェントが連続したタスクの配列に部分的に観察可能な設定で露出する。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 May 2021 13:44:55 GMT)
Transparency and granularity in the SP Theory of Intelligence and its
realisation in the SP Computer Model [0.0] SPシステムは、SPの知性理論(SP Theory of Intelligence)を意味し、SPコンピュータモデル(SP Computer Model)として実現することで、AIの透明性と粒度を促進することができる。
この章では、SPコンピュータモデルの動作と出力の透明性が3つの経路を通じて達成される可能性について説明している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 May 2021 13:32:31 GMT)
Towards Dynamic Feature Selection with Attention to Assist Banking
Customers in Establishing a New Business [0.0] 本稿では,銀行や非銀行のデータソースから重要な特徴を抽出し,識別するための新しい枠組みを提案する。
我々は,新しいビジネスの確立に関する顧客の問い合わせに最も寄与する重要かつ関連する機能を選択するために,注意に基づく教師付き特徴選択手法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 May 2021 06:48:12 GMT)
Time-dependent quantum harmonic oscillator: a continuous route from
adiabatic to sudden changes [0.0] 量子高調波発振器(HO)の周波数変化が突然あるいは断熱的にどのように変化するかを検討する。
系の結果として生じる状態は、ボゴリューボフ変換に関連する2つの基底における真空圧縮状態であることが示されている。
このシステムに対する断熱定理の解釈に関する文献の微妙さと一般的な不正確さに光を当てた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 May 2021 01:10:28 GMT)
The Temporal Dictionary Ensemble (TDE) Classifier for Time Series
Classification [0.0] 時間辞書アンサンブル(TDE)は他の辞書ベースアプローチよりも正確である。
HIVE-COTEは、現在の最高のディープラーニングアプローチよりもはるかに正確です。
この進歩は時系列の分類のための芸術の新しい状態を表します。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 May 2021 05:27:42 GMT)
The Local Approach to Causal Inference under Network Interference [0.0] 因果推論のための新しい統一フレームワークを提案する。結果がエージェントが社会や経済ネットワークでどのようにリンクされているかに依存する場合である。
提案手法では, エージェントがネットワーク内でどのようにリンクされているかを, 経路距離で測定した他のエージェントと近傍の接続の設定を用いて特徴付ける。
ポリシーや治療課題の影響は、同様に構成されたエージェントにまたがって結果データをプールすることで学習される。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 May 2021 01:27:05 GMT)
Surrogate Modeling of Fluid Dynamics with a Multigrid Inspired Neural
Network Architecture [0.0] マルチグリッド手法の原理にインスパイアされた,一般的なU-Netニューラルネットワークアーキテクチャの修正を提案する。
提案したU-Net-MGアーキテクチャは,テスト予測誤差の低減に有効であることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 May 2021 07:04:30 GMT)
Social Determinants of Recidivism: A Machine Learning Solution [0.0] 刑事司法分析では、再犯の予測(釈放または仮釈放後の再犯を予知する)は倫理的な誤りによって引き起こされる。
本稿では,リシディズムを防ぐために,レバーとして機能する社会的要因を機械学習で識別する。
この手法が実世界のデータを用いたMLの倫理的応用を導出できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 May 2021 18:43:01 GMT)
Slash or burn: Power line and vegetation classification for wildfire
prevention [0.0] 電力事業者は、暑く乾燥した気候で山火事のリスクを増大させるのに苦労している。
ユーティリティ資産からの分離を維持するために植生をトリミングすることは、それが困難であるほど安全に重要です。
本論文は,1,320ドルの画像をストリートビューから抽出し,人気のあるCNN上での移動学習と特徴工学を用いて,(1)ユーティリティシステムなし,(2)過剰植生のないユーティリティシステム,(3)過剰植生を有するユーティリティシステムのうちの1つにイメージを配置する。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 May 2021 00:34:37 GMT)
Security Concerns on Machine Learning Solutions for 6G Networks in
mmWave Beam Prediction [0.0] 人工知能(AI)モデルのセキュリティ上の懸念は通常、科学コミュニティによって無視されます。
本稿では,提案する6G機械学習モデルに対する敵攻撃の軽減手法を提案する。
また,mmWaveビーム予測アプリケーションにおける6Gセキュリティのための逆学習緩和手法の性能について述べる。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 May 2021 10:38:53 GMT)
Opening the Blackbox: Accelerating Neural Differential Equations by
Regularizing Internal Solver Heuristics [0.0] 本論文では,適応微分方程式ソルバの内部コストと離散感性を組み合わせてトレーニング過程を導く新しい正規化手法について述べる。
このアプローチは微分方程式解法アルゴリズムの背後にあるブラックボックスの数値解析を開放し、その局所誤差推定と剛性を安価で正確なコスト推定として利用する。
当社のアプローチが予測時間を半減させる方法を示し、これがトレーニング時間を桁違いに向上させる方法を示します。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 May 2021 12:03:03 GMT)
Mutually Unbiased Balanced Functions & Generalized Random Access Codes [0.0] ランダムアクセスコード(RAC)は、暗号的に重要な双方向通信タスクのファミリーである。
本稿では,受信者がランダムに選択した入力文字列の関数を検索することを目的とした,このタスクの一般化を提案する。
我々は、古典的(II)量子準備と測度、および(iii)エンタングルメント支援古典的通信(EACC)プロトコルの性能を、結果の一般化RAC(GRAC)に対して検討し、バウンドする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 May 2021 13:17:24 GMT)
GMOTE: Gaussian based minority oversampling technique for imbalanced
classification adapting tail probability of outliers [0.0] データレベルのアプローチは、主にオーバーサンプリングメソッドを使用して問題を解決します。例えば、合成マイノリティオーバーサンプリング技術(SMOTE)です。
本稿では,不均衡データセットに対する統計的観点からガウス型マイノリティオーバーサンプリング手法(gmote)を提案する。
GMOTEが分類および回帰木(CART)またはサポートベクター機械(SVM)と結合されるとき、それはよりよい正確さおよびF1スコアを示します。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 May 2021 07:04:37 GMT)
End-to-End Optical Character Recognition for Bengali Handwritten Words [0.0] 本稿では,Bengali言語のエンドツーエンドOCRシステムについて紹介する。
提案アーキテクチャは,手書きのベンガル語を手書きの単語画像から認識するエンド・ツー・エンド戦略を実装している。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 May 2021 20:48:56 GMT)
Designing a Web Application for Simple and Collaborative Video
Annotation That Meets Teaching Routines and Educational Requirements [0.0] 我々は、シンプルで協調的なビデオアノテーションのためのWebアプリケーションTRAVIS GOを開発した。
TRAVIS GOは、確立した授業設定内で素早く簡単に利用できる。
主要な戦術的機能としては、投稿のタグ付けとコメント、プロジェクトの共有とエクスポート、ライブコラボレーションの作業などがある。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 May 2021 21:02:19 GMT)
Conformal generation of an exotic rotationally invariant harmonic
oscillator [0.0] 非単位等方性共形橋梁変換(CBT)を自由平面粒子に適用することにより、異方性回転不変高調波発振器(ERIHO)を構築する。
ERIHO系は特異なユニタリ変換により、異方性CBTによって生成される異方性高調波発振器に変換されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 May 2021 18:50:42 GMT)
Click-Through Rate Prediction Using Graph Neural Networks and Online
Learning [0.0] CTR予測精度のわずかな改善は、広告業界に数百万ドルの収益を追加すると言及されています。
このプロジェクトは、グラフニューラルネットワークとオンライン学習アルゴリズムを使用したCTR予測器の構築に関心がある。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 9 May 2021 01:35:49 GMT)