Intriguing Properties of Vision Transformers [114.3] 視覚変換器(ViT)は、様々なマシンビジョン問題にまたがって印象的な性能を誇示している。
我々は、この問題を広範囲の実験を通して体系的に研究し、高性能畳み込みニューラルネットワーク(CNN)との比較を行った。
ViTsの効果的な特徴は、自己認識機構によって可能なフレキシブルな受容と動的場によるものであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 17:59:18 GMT)
A Precise Performance Analysis of Support Vector Regression [105.9] 我々は,n$の線形測定に応用したハードおよびソフトサポートベクター回帰法について検討した。
得られた結果は、ハードおよびソフトサポートベクトル回帰アルゴリズムの設計に介入するパラメータを最適に調整するために使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 14:26:28 GMT)
ViPNAS: Efficient Video Pose Estimation via Neural Architecture Search [94.9] 高速なオンラインビデオポーズ推定のための空間的・時間的ネットワークに対する新しいニューラルネットワーク探索(NAS)手法(ViPNAS)を提案する。
空間レベルでは,ネットワーク深さ,幅,カーネルサイズ,グループ数,注目度などの5つの異なる次元の探索空間を慎重に設計する。
時間レベルでは、一連の時間的特徴融合から検索し、複数のビデオフレームの合計精度と速度を最適化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 06:36:40 GMT)
Analysis of voxel-based 3D object detection methods efficiency for
real-time embedded systems [93.7] 本稿では, ボクセルをベースとした2つの3次元物体検出手法について述べる。
実験の結果,これらの手法は入力点雲が遠距離にあるため,遠距離の小さな物体を検出できないことが確認できた。
この結果から,既存手法の計算のかなりの部分は,検出に寄与しないシーンの位置に着目していることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 12:40:59 GMT)
BOTD: Bold Outline Text Detector [85.3] 我々はBold Outline Text Detector(BOTD)と呼ばれる新しい1段テキスト検出器を提案する。
BOTDは、モデルの複雑さを低くして任意の形のテキストを処理できる。
3つの実世界のベンチマークによる実験結果から,BOTDの最先端性能が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 10:47:02 GMT)
Parallelizing Contextual Linear Bandits [82.7] 並列な)コンテキスト線形バンディットアルゴリズムの族を提示し、その遺残はそれらの完全シーケンシャルなアルゴリズムとほぼ同一である。
また,これらの並列アルゴリズムについて,材料発見や生物配列設計の問題など,いくつかの領域で実証評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 22:22:02 GMT)
Certification of Iterative Predictions in Bayesian Neural Networks [79.2] 我々は、BNNモデルの軌道が与えられた状態に到達する確率に対して、安全でない状態の集合を避けながら低い境界を計算する。
我々は、制御と強化学習の文脈において、下限を用いて、与えられた制御ポリシーの安全性保証を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 05:23:57 GMT)
WSSOD: A New Pipeline for Weakly- and Semi-Supervised Object Detection [75.8] 弱機能および半教師付きオブジェクト検出フレームワーク(WSSOD)を提案する。
エージェント検出器は、まず関節データセット上でトレーニングされ、弱注釈画像上で擬似境界ボックスを予測するために使用される。
提案フレームワークはPASCAL-VOC と MSCOCO のベンチマークで顕著な性能を示し,完全教師付き環境で得られたものと同等の性能を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 11:58:50 GMT)
LAPAR: Linearly-Assembled Pixel-Adaptive Regression Network for Single
Image Super-Resolution and Beyond [75.4] 単一画像超解像(SISR)は、低解像度(LR)画像を高解像度(HR)バージョンにアップサンプリングする根本的な問題を扱う。
本稿では,線形組立画素適応回帰ネットワーク (LAPAR) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 15:47:18 GMT)
Helsinki Deblur Challenge 2021: description of photographic data [69.3] このデータセットはヘルシンキ・デブロワー・チャレンジ2021(HDC 2021)のために収集された。
同じターゲットの2つの同一のカメラによって撮影された2枚の画像を含むが、条件は異なる。
1台のカメラは常に焦点を合わせており、シャープで低ノイズの画像を生成し、もう1台のカメラはぼやけたノイズの多い画像を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 09:47:12 GMT)
3D Human Pose Regression using Graph Convolutional Network [68.8] 本稿では,2次元のポーズから3次元のポーズ回帰を行うために,PoseGraphNetというグラフ畳み込みネットワークを提案する。
我々のモデルの性能は最先端に近いが、パラメータははるかに少ない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 14:41:31 GMT)
Deep Learning-based Implicit CSI Feedback in Massive MIMO [68.8] ニューラルネットワーク(NN)を用いて,プリコーディング行列インジケータ(PMI)符号化とデコードモジュールを置き換える,低オーバヘッド特性を継承するDLベースの暗黙的フィードバックアーキテクチャを提案する。
1つのリソースブロック(RB)では、2つのアンテナ構成下のタイプIコードブックと比較して25.0%と40.0%のオーバーヘッドを節約できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 02:43:02 GMT)
SmartPatch: Improving Handwritten Word Imitation with Patch
Discriminators [67.5] 本稿では,現在の最先端手法の性能を向上させる新手法であるSmartPatchを提案する。
我々は、よく知られたパッチ損失と、平行訓練された手書きテキスト認識システムから収集された情報を組み合わせる。
これにより、より強化された局所識別器が実現し、より現実的で高品質な手書き文字が生成される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 18:34:21 GMT)
Algorithmic Audit of Italian Car Insurance: Evidence of Unfairness in
Access and Pricing [57.3] イタリア自動車保険業界の企業が採用する価格アルゴリズムの監査を行う。
出生地と性別がドライバーが引用する価格に直接的かつ大きな影響を及ぼすことを示す。
リスクの高いプロファイルを持つドライバーは、アグリゲータの結果ページで引用する回数が少なくなる傾向にある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 07:35:47 GMT)
Training Recommender Systems at Scale: Communication-Efficient Model and
Data Parallelism [56.8] 通信効率のよいハイブリッドトレーニングのためのDCT(Dynamic Communication Thresholding)という圧縮フレームワークを提案する。
DCTは、それぞれDPとMPの間に、少なくとも$100times$と$20times$の通信を削減します。
最先端の産業レコメンデーションモデルのエンドツーエンドのトレーニング時間を、パフォーマンスを損なうことなく、37%改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 08:23:19 GMT)
BCNet: Searching for Network Width with Bilaterally Coupled Network [56.1] この問題に対処するため、BCNet(Bilaterally Coupled Network)と呼ばれる新しいスーパーネットを導入する。
BCNetでは、各チャネルは高度に訓練され、同じ量のネットワーク幅を担っているため、ネットワーク幅をより正確に評価することができる。
提案手法は,他のベースライン手法と比較して,最先端あるいは競合的な性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 18:54:03 GMT)
Partner Matters! An Empirical Study on Fusing Personas for Personalized
Response Selection in Retrieval-Based Chatbots [51.1] 本稿では,自己とパートナーの話者が応答選択の課題に与える影響について検討する。
4つのペルソナ融合戦略が設計されており、異なる方法でペルソナがコンテキストや応答と相互作用することを前提としている。
Persona-Chatデータセットに関する実証研究は、パートナーペルソナが応答選択の精度を向上させることができることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 02:43:50 GMT)
Act Like a Radiologist: Towards Reliable Multi-view Correspondence
Reasoning for Mammogram Mass Detection [49.1] マンモグラム質量検出のための解剖学的グラフ畳み込みネットワーク(AGN)を提案する。
AGNはマンモグラムの質量検出用に調整されており、既存の検出手法を多視点推論能力で実現している。
2つの標準ベンチマークの実験によると、AGNは最先端のパフォーマンスを大幅に上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 06:48:34 GMT)
Aligning Visual Prototypes with BERT Embeddings for Few-Shot Learning [48.6] ほとんどショット学習は、これまで目に見えないイメージのカテゴリを認識するための学習である。
画像クラスの名称を考慮に入れた手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 08:08:28 GMT)
Pretrained Language Models for Text Generation: A Survey [46.0] 本稿では、テキスト生成のための事前学習言語モデル(PLM)のトピックにおいて達成された大きな進歩について概説する。
我々は、既存のPLMを異なる入力データに適応させ、生成したテキストの特別な特性を満たす方法について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 12:27:44 GMT)
KLUE: Korean Language Understanding Evaluation [43.9] 韓国語理解評価(KLUE)ベンチマークを紹介する。
KLUEは、韓国の8つの自然言語理解(NLU)タスクのコレクションである。
著作権を尊重しながら、さまざまなソースコーパスから、すべてのタスクをゼロから構築します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 05:54:22 GMT)
A Non-Linear Structural Probe [43.5] 本研究では,文脈表現における構文構造の符号化を研究対象とする構造プローブの事例について検討する。
構造プローブが計量を学習するのを観察して、それをカーネル化し、新しい非線形変種を開発することができる。
我々は6つの言語でテストを行い、ラジアル基底関数(RBF)カーネルが正規化とともに統計的に有意な改善が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 07:53:10 GMT)
An Efficiency-boosting Client Selection Scheme for Federated Learning
with Fairness Guarantee [43.2] フェデレートラーニング(Federated Learning)は、クライアントがモデルトレーニングをローカルに実行できるようにすることによって、プライバシ問題に対処する新たなパラダイムである。
クライアント選択ポリシーは、トレーニング効率、最終モデルの質、公平性の観点から、FLプロセスにとって重要なものです。
本稿では、Lyapunov最適化問題として保証されたクライアント選択の公平性をモデル化し、C2MABに基づくモデル交換時間推定法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 03:36:54 GMT)
Pyramid Fusion Dark Channel Prior for Single Image Dehazing [42.5] 単体脱ハージングのためのピラミッド融合ダークチャネル(PF-DCP)を提案する。
PF-DCPは、パッチサイズ選択の問題を軽減するために、DCPアルゴリズムをマルチスケール画像のピラミッドに採用している。
RESIDE SOTSの実験では、PF-DCPは従来の手法よりも大きなマージンを持つだけでなく、最先端のディープラーニングアプローチの同等ないしさらに優れた結果が得られることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 08:01:57 GMT)
Dynaboard: An Evaluation-As-A-Service Platform for Holistic
Next-Generation Benchmarking [42.0] ベンチマークをホスティングし、全体モデル比較を行うための評価・アズ・ア・サービスフレームワークであるDynaboardを紹介した。
我々のプラットフォームは、単一のデータセットで自己報告されたメトリクスや予測に頼るのではなく、NLPモデルを直接評価します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 01:17:52 GMT)
Omni-supervised Point Cloud Segmentation via Gradual Receptive Field
Component Reasoning [41.8] 提案した RFCR (Receptive Field Component Reasoning) を通したクラウドセグメンテーションに,最初のオムニスケール監視手法を導入する。
提案手法は,S3DIS と Semantic3D に対して新たな最先端性能を実現し,ScanNet ベンチマークの1位にランクインする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 08:32:02 GMT)
Endmember-Guided Unmixing Network (EGU-Net): A General Deep Learning
Framework for Self-Supervised Hyperspectral Unmixing [39.4] 終端誘導アンミキシングネットワーク(EGU-Net)と呼ばれるハイパースペクトルアンミキシングのための一般的な深層学習手法を開発する。
EGU-Netは2ストリームのシームズディープネットワークであり、純粋なまたはほぼ純粋なエンドメンバーから追加のネットワークを学び、別の未混合ネットワークの重みを補正する。
結果として得られる一般的なフレームワークは、ピクセル単位のスペクトルアンミックスに限らず、空間スペクトルアンミックスのための畳み込み演算子を用いた空間情報モデリングにも適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 08:07:12 GMT)
Guidance and Teaching Network for Video Salient Object Detection [38.2] 我々はGTNet(Guidance and Teaching Network)と呼ばれるシンプルだが効率的なアーキテクチャを提案する。
GTNetは、暗黙の指導と特徴レベルと意思決定レベルでの明示的な指導によって、効果的な空間的・時間的手がかりを駆除する。
この新しい学習戦略は、複雑な空間的時間的手がかりを分離し、異なるモダリティをまたいだ情報的手がかりをマッピングすることで満足な結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 03:25:38 GMT)
Unsupervised Multilingual Sentence Embeddings for Parallel Corpus Mining [38.1] 単言語データのみに依存する多言語文の埋め込みを導出する新しい教師なし手法を提案する。
まず、教師なし機械翻訳を用いて合成並列コーパスを作成し、事前訓練された言語間マスキング言語モデル(XLM)を微調整する。
また, 2つの並列コーパスマイニング作業において, バニラXLMよりも22F1ポイント向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 15:39:16 GMT)
On Instrumental Variable Regression for Deep Offline Policy Evaluation [37.1] 平均2乗ベルマン誤差を最小化することで状態-作用値(Q-関数)を推定する一般的な強化学習戦略が,共起を伴う回帰問題を引き起こすことを示す。
我々は、Deep Q-NetworksとFitted Q EvaluationのターゲットQ-ネットワークの修正が、この欠点を克服する方法を提供する理由を説明します。
本稿では、オフライン政策評価の文脈において、最近のIV手法を幅広く分析し、比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 06:22:34 GMT)
Multimodal Remote Sensing Benchmark Datasets for Land Cover
Classification with A Shared and Specific Feature Learning Model [37.0] マルチモーダルRSデータをモダリティ共有およびモダリティ固有成分に分解するための共有特徴学習(S2FL)モデルを提案する。
マルチモーダルベースラインと新たに提案されたS2FLモデルを評価するために、3つのマルチモーダルRSベンチマークデータセット、すなわちHouston2013 -- hyperspectral and multispectral data, Berlin -- hyperspectral and synthetic Aperture radar (SAR) data, Augsburg -- hyperspectral, SAR, digital surface model (DSM) dataがリリースされ、土地被覆分類に使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 08:14:21 GMT)
Federated Model Distillation with Noise-Free Differential Privacy [35.7] 我々はFEDMD-NFDPと呼ばれる新しいフレームワークを提案し、このフレームワークはFEDMD-NFDP機構をフェデレートされたモデル蒸留フレームワークに適用する。
FEDMD-NFDPが同等のユーティリティと通信効率を提供できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 11:16:47 GMT)
An Efficient Training Approach for Very Large Scale Face Recognition [34.6] より高速な顔分類(F$2$C)と呼ばれる超大規模顔データセットのための新しい訓練手法を提案する。
F$2$Cで最初にギャラリーネットとプローブネットを定義し、顔認識のための顔の特徴を抽出する。
動的クラスプールはFC層の代用と見なすことができ、そのサイズはFCよりもはるかに小さい。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 14:34:00 GMT)
ReduNet: A White-box Deep Network from the Principle of Maximizing Rate
Reduction [32.5] この研究は、データ圧縮と識別表現の原理から、現代の深層(畳み込み)ネットワークを解釈することを目的とした、妥当な理論フレームワークの提供を試みる。
高次元マルチクラスデータに対して、最適な線形判別表現は、データセット全体と全てのサブセットの平均との符号化速度差を最大化することを示す。
速度減少目標を最適化するための基本的反復的勾配上昇スキームは,現代のディープネットワークの共通特性を共有する多層ディープネットワークであるReduNetに自然に導かれることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 16:29:57 GMT)
Learning from My Friends: Few-Shot Personalized Conversation Systems via
Social Networks [31.1] 本稿では,ソーシャル・ネットワークを補助するパーソナライズされた会話タスクを提案する。
このタスクは、話者とソーシャルネットワークからの会話が数回ある場合、話者に対してパーソナライズされた応答を生成するモデルを必要とする。
資源が少ない新参者のために,新しい話者に適応することを学ぶパーソナライズされた会話モデル(PCM)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 12:54:50 GMT)
The Gaussian equivalence of generative models for learning with shallow
neural networks [30.5] 本研究では,事前学習した生成モデルから得られたデータに基づいて学習したニューラルネットワークの性能について検討する。
この等価性を裏付ける厳密で解析的で数値的な証拠を3本提供します。
これらの結果は、現実的なデータを持つ機械学習モデルの理論研究への有効な道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 13:21:00 GMT)
Language Understanding for Field and Service Robots in a Priori Unknown
Environments [29.2] 本稿では,フィールドロボットとサービスロボットによる自然言語命令の解釈と実行を可能にする,新しい学習フレームワークを提案する。
自然言語の発話において、空間的、位相的、意味的な情報を暗黙的に推測する。
本研究では,この分布を確率論的言語基底モデルに組み込んで,ロボットの行動空間のシンボル表現上の分布を推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 15:13:05 GMT)
A Multi-Branch Hybrid Transformer Networkfor Corneal Endothelial Cell
Segmentation [28.8] 角膜内皮細胞セグメンテーションは、細胞密度、変動係数、ヘキサゴニティなどの臨床指標を定量化する重要な役割を担っている。
局所的な畳み込みと連続的なダウンサンプリングの受容領域が限られているため、既存のディープラーニングセグメンテーション手法はグローバルコンテキストを完全に活用することはできない。
本稿では,トランスフォーマネットワーク(MBT-Net)をトランスフォーマーとボディーエッジブランチをベースとしたマルチブランチハイブリッドトランスフォーマネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 07:31:09 GMT)
Large-Scale Multi-Agent Deep FBSDEs [28.5] 架空のプレイを用いたマルチエージェントゲームにおいてマルコフ的ナッシュ平衡を求めるためのフレームワークを提案する。
我々は,現在最先端のディープラーニングプレイアルゴリズムに対して,我々のフレームワークの優れた性能を示す。
また,ロボット工学における我々のフレームワークの適用性を,信仰空間における自律レース問題に適用可能であることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 04:46:01 GMT)
An SYK-inspired model with density-density interactions: spectral & wave
function statistics, Green's function and phase diagram [27.8] SYKモデル(Sachdev-Ye-Kitaev model)は、分析的に抽出可能な強相互作用系のまれな例である。
我々は、この積分を復元する(複素)SYKモデルの変種を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 11:12:30 GMT)
Evaluation of Federated Learning in Phishing Email Detection [24.9] 本稿では、深層ニューラルネットワークモデル、特に、フィッシングメール検出のためのRNNとBERTに基づいて構築する。
FLの絡み合った学習性能を、バランスの取れたデータや非対称なデータ分布を含む様々な設定で分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 06:17:50 GMT)
Towards a Universal NLG for Dialogue Systems and Simulators with Future
Bridging [24.3] 本稿では,対話システムとシミュレータのための将来的ブリッジングNLG(FBNLG)の概念を提案する。
重要なステップは、FBNLGが将来のユーザまたはシステム発話を受け入れて、現在のコンテキストをブリッジすることです。
大量のデータセットで事前訓練されたFBNLGは、適応の最小限の努力を伴う古典的または新しい対話シナリオに適用される予定である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 10:37:10 GMT)
Privacy Amplification Via Bernoulli Sampling [24.2] ベイズ推論で用いられる新しい操作, 後部からのサンプリングのプライバシー増幅特性を解析する。
この設定で増幅係数を計算し、この係数の上下境界を確立するアルゴリズムを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 22:34:32 GMT)
CoolMomentum: A Method for Stochastic Optimization by Langevin Dynamics
with Simulated Annealing [23.9] 深層学習アプリケーションは、複数の局所ミニマを持つ非目的関数を大域的に最適化する必要がある。
物理シミュレーションでも同様の問題を解くために座標学習アルゴリズムが利用できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 15:26:37 GMT)
Self-Supervised Visual Learning by Variable Playback Speeds Prediction
of a Video [23.5] ビデオの再生速度の変動を予測し,自己教師付き視覚学習手法を提案する。
再生速度に応じて映像の外観の変動を利用して映像のメタ時間的視覚変化を学習する。
また,3次元畳み込みネットワークに適用可能な時間群正規化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 02:39:54 GMT)
Hyper-Convolution Networks for Biomedical Image Segmentation [22.9] 畳み込みカーネルのサイズは、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の表現性と学習可能なパラメータの数の両方を決定する。
本稿では,カーネル座標の関数としてコンボリューションカーネルを暗黙的に表現する,強力なビルディングブロックであるハイパーコンボリューションを提案する。
正規の畳み込みを超畳み込みに置き換えることで、より効率的なアーキテクチャが実現され、精度が向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 20:31:08 GMT)
Semantic Representation for Dialogue Modeling [22.8] 対話モデリングを支援するために抽象的意味表現(AMR)を利用する。
テキスト入力と比較すると、AMRはコアセマンティック知識を明示的に提供します。
我々は初めて、形式的な意味表現をニューラルダイアログモデリングに活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 07:55:07 GMT)
A Recursive Markov Boundary-Based Approach to Causal Structure Learning [22.4] 因果構造学習のための新しい再帰型手法を提案する。
条件付き独立テストの必要回数を大幅に削減する。
実験の結果,提案アルゴリズムは,合成構造と実世界構造の両方において,最先端のアルゴリズムよりも優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 02:37:14 GMT)
Backdoor Attacks on Self-Supervised Learning [22.2] 自己教師型学習手法は,バックドア攻撃に対して脆弱であることを示す。
攻撃者は、画像に小さなトリガー(攻撃者として知られる)を追加することで、ラベルのないデータの一部を毒する。
本稿では,攻撃を中和する知識蒸留に基づく防衛アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 04:22:05 GMT)
Anomaly Detection of Test-Time Evasion Attacks using Class-conditional
Generative Adversarial Networks [21.0] 本稿では,GAN(Class Conditional Generative Adversaratives)に基づく攻撃検出手法を提案する。
我々は、Auxiliary GAN (ACGAN) によって予測されたクラスラベルに条件付されたクリーンデータの分布をモデル化する。
異なるTTE攻撃手法による画像分類データセットの実験により,本手法が最先端検出法より優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 02:51:58 GMT)
LDP-FL: Practical Private Aggregation in Federated Learning with Local
Differential Privacy [21.0] フェデレーション学習は、実際のデータではなく、局所的な勾配情報を収集するプライバシー保護のための一般的なアプローチである。
それまでの作業は3つの問題により現実的な解決には至らなかった。
最後に、ディープラーニングモデルにおける重みの高次元性により、プライバシー予算が爆発的に膨らみます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 11:24:54 GMT)
Benchmarking Domain Randomisation for Visual Sim-to-Real Transfer [19.8] ドメイン・ランダム化(Domain randomization)は、ロボット工学における視覚的シミュレートと現実的移動の一般的な方法である。
レンダリング品質について検討し、少数の高品質画像が多数の低品質画像よりも優れていることを確認する。
第二に、ランダム化のタイプについて検討し、新しい環境への一般化において、気晴らしとテクスチャの両方が重要であることを見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 12:22:11 GMT)
Multi-color balance for color constancy [19.7] 提案手法は「n色バランス」と呼ばれ,n色以外の色を補正するだけでなく,n色を補正する。
ホワイトバランシングは白を完璧に調整できるが、ホワイト以外の色は一般にホワイトバランシングの枠組みでは考慮されない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 09:38:56 GMT)
Spatial-Temporal Conv-sequence Learning with Accident Encoding for
Traffic Flow Prediction [17.9] インテリジェント交通システムにおいて、交通予測の重要な問題は、周期的時間的依存関係と複雑な空間的相関を抽出する方法である。
本研究では、集中時間ブロックが一方向の畳み込みを用いて、短時間の時間的依存を効果的に捉えた時空間連続学習(STCL)を提案する。
本研究では,大規模実世界のタスクについて広範な実験を行い,提案手法の有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 17:43:07 GMT)
Online DR-Submodular Maximization with Stochastic Cumulative Constraints [17.7] 線形長期制約を伴うオンライン連続DR-サブモジュラーを考える。
オンラインラグランジアンFrank-Wolfe (OLFW) アルゴリズムは、この種のオンライン問題を解く。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 14:45:10 GMT)
Learning Visible Connectivity Dynamics for Cloth Smoothing [17.2] 本稿では,部分点雲観測から粒子動力学モデルを学ぶことを提案する。
部分観測可能性の課題を克服するため, 基盤となる布網上にどの可視点が接続されているのかを推定する。
提案手法は,従来のモデルベースおよびモデルフリー強化学習法をシミュレーションで大幅に上回っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 15:03:29 GMT)
Revisiting the Negative Data of Distantly Supervised Relation Extraction [17.0] 遠隔監視は、関係抽出のための多くのトレーニングサンプルを自動的に生成する。
また、ノイズラベルと不均衡なトレーニングデータという2つの大きな問題も発生している。
そこで我々はtextscReRe と呼ばれるパイプライン手法を提案し,文レベルの関係検出を行い,対象/対象抽出を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 06:44:19 GMT)
Variational Gaussian Topic Model with Invertible Neural Projections [15.9] 変分ガウス的トピックモデル(VaGTM)と呼ばれる新しいトピックモデリング手法を提案する。
変分自動エンコーダに基づいて、提案したVagTMは、単語関連性を組み込むために、多変量ガウスのデコーダを用いて各トピックをモデル化する。
トピック関連語の事前学習語埋め込みが多変量ガウスに従わないという制限に対処するため、VagTM-IPを拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 02:23:02 GMT)
Automatic calibration of time of flight based non-line-of-sight
reconstruction [15.7] 誤校正に対処するため,NLOS再建に自己校正を構築する必要性を強調した。
そこで我々は,NLOS計測の前方モデルとして,隠れたシーンアルベド,仮想照明と検出器位置の両面を区別できるモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 23:16:32 GMT)
Revisiting Rainbow: Promoting more Insightful and Inclusive Deep
Reinforcement Learning Research [15.7] 我々は、コミュニティが大規模環境に重点を置いているにもかかわらず、伝統的な小規模環境は価値ある科学的洞察を与えることができると論じている。
我々はRainbowアルゴリズムを導入した論文を再検討し、Rainbowが使用するアルゴリズムに関するいくつかの新しい知見を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 19:53:36 GMT)
TestRank: Bringing Order into Unlabeled Test Instances for Deep Learning
Tasks [14.5] ディープラーニングシステムはテストやデバッグが難しいことで有名です。
テストコスト削減のために、テスト選択を行い、選択した“高品質”バグ修正テストインプットのみをラベル付けすることが不可欠である。
本稿では,未ラベルのテストインスタンスに,バグ検出機能,すなわちTestRankに従って順序を付ける新しいテスト優先順位付け手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 03:41:10 GMT)
Trimming Feature Extraction and Inference for MCU-based Edge NILM: a
Systematic Approach [14.5] 非侵入負荷モニタリング(NILM)は、複数の負荷のグローバルな電力消費を、単一のスマート電気メーターから、アプライアンスレベルの詳細に分解することを可能にする。
State-of-the-Artアプローチは機械学習手法に基づいており、電流と電圧センサーからの時間領域と周波数領域の機能の融合を利用する。
低レイテンシNILMを低コストでリソース制約のあるMCUベースのメーターで実行することは、現在オープンな課題である。
本稿では,特徴空間の最適化と,ステート・オブ・ザ・ステートの実行に必要な計算・記憶コストの削減について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 12:08:16 GMT)
M4Depth: A motion-based approach for monocular depth estimation on video
sequences [12.6] 本稿では,RGBストリームとドローンの動き情報を用いて,搭載カメラで見る物体の距離を推定する手法を提案する。
我々のネットワークは最先端の深度推定法より優れており、この改善の主要因は動き情報の利用である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 09:13:23 GMT)
AC-CovidNet: Attention Guided Contrastive CNN for Recognition of
Covid-19 in Chest X-Ray Images [11.8] 新型コロナウイルスの検査は費用がかかり、時間がかかる。
胸部X線検査(CXR)は、最も速く、スケーラブルで、非侵襲的な方法である。
本稿では,CXR画像におけるCovid-19検出のためのコントラストCNNアーキテクチャ (AC-CovidNet) について紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 09:53:07 GMT)
Graph Convolutional Networks in Feature Space for Image Deblurring and
Super-resolution [11.5] グラフ畳み込みを付加した新しいエンコーダデコーダネットワークを提案する。
実験により、画像復元作業のパフォーマンスが著しく向上することが示された。
より多くのアプリケーションにおいて、GCNベースのアプローチの機会が開けると信じています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 17:02:15 GMT)
Anomaly Mining -- Past, Present and Future [11.4] 1)ポイントクラウドと(2)グラフベースの異常マイニングという2つの領域に注目します。
各分野の幅広い展望を提示し、主要な研究課題、最近の動向、今後の方向性について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 00:56:25 GMT)
Properties of the After Kernel [11.4] ニューラル・タンジェント・カーネル(英: Neural Tangent Kernel、NTK)は、ニューラルネットワークを用いて定義されたカーネルの広いネットワーク限界である。
我々は、標準的なアーキテクチャを持つニューラルネットワークに対して、トレーニング後を除いて同じ埋め込みを用いて定義される「アフターカーネル」について研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 21:50:18 GMT)
Multi-Agent Deep Reinforcement Learning using Attentive Graph Neural
Architectures for Real-Time Strategy Games [11.4] 提案するMADRLアルゴリズムでは,分散MADRLをQMIXと呼ぶ。
計算複雑性を大幅に低減できる状態分類について検討する。
最もよく知られたStarCraft IIシミュレーション環境を用いたCSGA政策の性能評価において,提案アルゴリズムは様々な環境でうまく機能することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 09:05:25 GMT)
Have you tried Neural Topic Models? Comparative Analysis of Neural and
Non-Neural Topic Models with Application to COVID-19 Twitter Data [11.2] 我々は、最先端のニューラルモデルと非ニューラルトピックモデルの比較研究を行う。
ニューラルトピックモデルは、標準評価基準において従来のトピックよりも優れていることを示す。
また,モード崩壊問題に対処するために,ニューラルトピックモデルの新しい正規化項を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 07:24:09 GMT)
EMface: Detecting Hard Faces by Exploring Receptive Field Pyraminds [10.9] 本稿では,特徴ピラミッドの表現能力を高めるための簡易かつ効果的な手法を提案する。
検出された顔の様々なスケールに基づいて、各特徴マップで異なる受容場を適応的に学習することができる。
提案手法は,最先端性能を達成しつつ,推論速度を著しく向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 03:01:37 GMT)
Boosting Span-based Joint Entity and Relation Extraction via Squence
Tagging Mechanism [10.9] Spanベースの関節抽出は、テキストスパン形式で名前付きエンティティ認識(NER)と関係抽出(RE)を同時に行う。
近年の研究では、トークンラベルは重要なタスク固有の情報を伝達し、トークンのセマンティクスを豊かにすることができることが示されている。
本稿では,Span-based Network(STSN)を提案する。これはSpan-based joint extrac-tion Networkで,トークンBIOラベル情報によって拡張されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 01:10:03 GMT)
An Analysis Of Protected Health Information Leakage In Deep-Learning
Based De-Identification Algorithms [10.6] LSTM(Long Short-Term Memory)に基づく最先端自由テキスト識別アルゴリズムの解析
我々は、LSTMの出力を用いてトレーニングデータのメンバシップを推定できるかどうかを評価するために、モデルをトレーニングし、分析した。
その結果、モデル出力に基づいて、トレーニングデータのメンバーが非メンバーと区別できるかどうかを特定できないことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 13:23:11 GMT)
Halluci-Net: Scene Completion by Exploiting Object Co-occurrence
Relationships [10.3] 本研究では、シーン内のオブジェクト間の共起関係を学習し、それらの関係を利用して、密で完全なラベルマップを生成する2段階のディープ・ネットワーク・ベース手法であるHaluci-Netを提案する。
生成された高密度ラベルマップは、pix2pixHDのような最先端の画像合成技術によって入力され、最終的な画像が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 03:04:53 GMT)
Combining Transformer Generators with Convolutional Discriminators [9.8] 最近提案されたTransGANはトランスフォーマーアーキテクチャのみを使用した最初のGANである。
TransGANは、データ拡張、トレーニング中の補助的な超解像タスク、そして自己保持メカニズムを導く前にマスクを必要とする。
我々は、よく知られたCNN識別器のベンチマークを行い、トランスフォーマーベースジェネレータのサイズを減らし、両方のアーキテクチャ要素をハイブリッドモデルに組み込むことにより、より良い結果をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 07:56:59 GMT)
Visual representation of negation: Real world data analysis on comic
image design [9.8] 漫画(漫画)イラストのリアルな視覚表現を解析する。
いくつかの漫画のイラストは背景の知識を喚起し、純粋に視覚的な要素を持つ否定を描くことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 04:57:43 GMT)
Puck localization and multi-task event recognition in broadcast hockey
videos [9.3] パックのローカライゼーションは、アイスホッケービデオ分析においてゲーム分析に有用な重要な問題である。
ブロードキャストホッケービデオにおけるパックローカライズのためのネットワークを導入し実装する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 20:43:54 GMT)
Automated Detection of Abnormal EEGs in Epilepsy With a Compact and
Efficient CNN Model [9.2] 本稿では,脳波の異常時間間隔と電極を検出するための,コンパクトで効率的な畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の開発について述べる。
EEGNetとは異なり、提案モデルであるmEEGNetは同じ数の電極入力と出力を持ち、異常を検出する。
その結果、mEEGNetは、曲線下における異常脳波、F1値、および既存のCNNと同等以上の感度を検出できた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 16:52:56 GMT)
Hierarchical Consistency Regularized Mean Teacher for Semi-supervised 3D
Left Atrium Segmentation [8.8] 本稿では,3次元左房分割のための新しい階層的整合性正規化平均教師フレームワークを提案する。
各イテレーションにおいて、学生モデルは、マルチスケールの深い監督と階層的な整合性正規化によって同時に最適化される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 14:15:45 GMT)
Error Bounds of the Invariant Statistics in Machine Learning of Ergodic
It\^o Diffusions [8.6] エルゴード的伊藤拡散の機械学習の理論的基盤について検討する。
ドリフト係数と拡散係数の学習における誤差に対する1点および2点不変統計量の誤差の線形依存性を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 02:55:59 GMT)
Joint Triplet Autoencoder for Histopathological Colon Cancer Nuclei
Retrieval [8.1] 深層学習の力は、生体画像解析の分野におけるデータからの自動特徴学習に活用されている。
本稿では、自動エンコーダフレームワークにおける三重項学習を容易にすることで、JTANet(Joint Triplet Autoencoder Network)を提案する。
大腸癌検索のためのオートエンコーダモデルとシームズモデルに対して提案したJTANetモデルを用いて有望な性能を観察した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 10:31:14 GMT)
Escaping Saddle Points with Compressed SGD [8.0] 勾配降下(SGD)は大規模分散機械学習の最適化手法である。
勾配圧縮によるSGD拡張は$varepsilon$1次定常点に収束することを示す。
勾配がリプシッツでないとき、RandomK圧縮機を持つSGDは、SGDと同じ数の反復数を持つ$varepsilon$-SOSPに収束する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 01:56:43 GMT)
HyFed: A Hybrid Federated Framework for Privacy-preserving Machine
Learning [7.9] フェデレートラーニング(FL)は、クライアントが中央サーバの調整の下でグローバルモデルを共同でトレーニングすることを可能にする。
近年の研究では、FLは、サーバや他のクライアントと共有されるモデルパラメータを通して、クライアントのプライベートデータを漏洩する可能性があることが示されている。
我々は,グローバルモデルの実用性を維持しつつ,FLのプライバシを高めるHyFedフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 19:30:43 GMT)
Going Deeper through the Gleason Scoring Scale: An Automatic end-to-end
System for Histology Prostate Grading and Cribriform Pattern Detection [7.9] 本研究の目的は,前立腺生検の日常的分析において病理医を支援できるディープラーニングベースのシステムを開発することである。
この研究の方法論的コアは、がんパターンの存在を決定できる畳み込みニューラルネットワークに基づくパッチワイズ予測モデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 17:51:53 GMT)
Global Context for improving recognition of Online Handwritten
Mathematical Expressions [7.9] オンライン手書き数式(HME)の時間的分類法を提案する。
この方法は、双方向長短期記憶ネットワークのグローバルコンテキストの恩恵を受ける。
オンラインHMEを認識するために、文脈自由文法を用いた記号レベルの構文解析木を構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 06:39:47 GMT)
GSSF: A Generative Sequence Similarity Function based on a Seq2Seq model
for clustering online handwritten mathematical answers [7.9] シーケンス・ツー・シーケンス・オンHME認識器に基づく2つのOnHMEの類似度スコアを計算するための生成シーケンス類似度関数を提案する。
実パターンと合成パターンを混合した200 OnHMEの回答データセット(Dset_Mix)を用いて10質問毎に実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 06:48:02 GMT)
Low-Rank Hankel Tensor Completion for Traffic Speed Estimation [7.3] 交通状態推定問題に対する純粋にデータ駆動型かつモデルフリーなソリューションを提案する。
このテンソル構造に低ランクな仮定を課すことで、大域的パターンと未知の複素局所力学の両方を近似することができる。
本研究では,合成シミュレーションデータと実世界の高分解能データの両方について数値実験を行い,提案モデルの有効性と優位性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 00:08:06 GMT)
Self-learning for weakly supervised Gleason grading of local patterns [7.0] 本稿では,自己学習CNNに基づく弱教師付きディープラーニングモデルを提案し,パッチレベルのパターンと生検レベルのスコアリングの両方を正確に行う。
提案手法はパッチレベルのGleasonグレーディングにおいて,大きなマージン差で教師付き手法よりも優れていることを実証的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 15:39:50 GMT)
Entropy-based Discovery of Summary Causal Graphs in Time Series [6.6] まず、時系列のウィンドウベース表現に定義された新しい時間的相互情報尺度を提案する。
次に、この尺度が確率的レイジング原理の特別な場合として見られるエントロピー還元原理とどのように関係しているかを示す。
これら2つの成分をPCライクなアルゴリズムで組み合わせて要約因果グラフを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 14:47:18 GMT)
Online Statistical Inference for Parameters Estimation with
Linear-Equality Constraints [6.6] 勾配降下 (SGD) と射影勾配降下 (PSGD) はモデルパラメータを計算するスケーラブルなアルゴリズムである。
勾配降下(SGD)と比較すると、PSGDはその反復値を射影を通して制約パラメータ空間に強制する。
本稿では,ある線形e制約を満たす真のパラメータが満たされる場合のPSGDに基づく推定値の制限分布について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 12:39:53 GMT)
Covid-19 Detection from Chest X-ray and Patient Metadata using Graph
Convolutional Neural Networks [6.4] 本稿では,Covid-19肺炎のバイオマーカーを同定可能な新しいグラフ畳み込みニューラルネットワーク(GCN)を提案する。
提案手法は,データインスタンスとその特徴間の重要な関係知識をグラフ表現を用いて利用し,グラフデータ学習に畳み込みを適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 12:38:45 GMT)
Floquet Engineering Ultracold Polar Molecules to Simulate Topological
Insulators [5.7] 格子トラップ型超低温極性分子を用いたトポロジカル絶縁体の量子シミュレーションのための短期的実験的青写真を提供する。
従来の方法で存在する物質の3次元トポロジカルな状態を表すホップ絶縁体(Hopf insulator)に注目した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 18:00:00 GMT)
High Throughput Soybean Pod-Counting with In-Field Robotic Data
Collection and Machine-Vision Based Data Analysis [5.3] 以上の結果から, 機械ビジョンに基づく大豆ポッド数と大豆収量との相関が強く示唆された。
ポッドカウントはダイズ収量と強く相関するが,ポッドカウントは非常に労働集約的であり,自動化が困難である。
視覚センサを備えた自律型ロボットは,大豆を成熟時に自律的に収集できることが確認できた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 20:52:18 GMT)
Yes We Care! -- Certification for Machine Learning Methods through the
Care Label Framework [5.2] 本稿では,ケアラベルによる学習方法の認定を行う統一フレームワークを提案する。
ケアラベルは簡単に理解でき、繊維ラベルや電子機器の不動産カードといった有名な証明書からインスピレーションを得ている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 08:15:21 GMT)
Efficient Temporal Piecewise-Linear Numeric Planning with Lazy
Consistency Checking [4.8] 本稿では,プランナがLP整合性チェックを可能な限り遅延的に計算できる手法を提案する。
また,時間依存ゴールチェックをより選択的に行うアルゴリズムを提案する。
結果として得られるプランナーは、より効率的であるだけでなく、最先端の時間数値とハイブリッドプランナーよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 07:36:54 GMT)
Generalisable and distinctive 3D local deep descriptors for point cloud
registration [4.6] 一般化可能かつ独特な3次元局所記述子を学習するための,単純だが効果的な方法を提案する。
点雲パッチは抽出され、その局所参照フレームに対して正準化され、スケールおよび回転不変のコンパクトディスクリプタに符号化される。
我々の記述子は、局所的およびランダムにサンプリングされた点からセンサモードを効果的に一般化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 14:47:55 GMT)
Training Bi-Encoders for Word Sense Disambiguation [4.1] Word Sense Disambiguationの最先端のアプローチは、これらのモデルからの事前訓練された埋め込みとともに語彙情報を活用し、標準評価ベンチマークにおける人間間のアノテータ合意に匹敵する結果を得る。
我々はさらに,多段階事前学習および微調整パイプラインを通じて,Word Sense Disambiguationにおける技術の現状について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 06:06:03 GMT)
Maximum and Leaky Maximum Propagation [4.0] 余分な接続を追加する代わりに、我々のアプローチは最大値のみを伝播するか、または漏れやすい定式化において、両者の比率を伝搬する。
本評価では,提案手法が残差接続に匹敵し,他の興味深い特性を有することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 11:04:49 GMT)
An Interpretable Approach to Automated Severity Scoring in Pelvic Trauma [3.8] 骨盤輪の破壊は鈍的外傷機構によって引き起こされ、多系統外傷患者にしばしば見られる。
全身CTによる骨盤骨折の重症度評価にはTile AO/OTA分類が多用されている。
本稿では, 骨盤外傷の自動診断支援システムについて紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 09:52:33 GMT)
End-to-End Framework for Efficient Deep Learning Using Metasurfaces
Optics [3.6] 本稿では,CNNを自由空間で光学的に計算するエンドツーエンドフレームワークを提案する。
我々のシステムは、最大で1桁の省エネを実現し、センサの設計を単純化し、ネットワークの精度を犠牲にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 13:22:00 GMT)
On Explaining Random Forests with SAT [3.5] ランダムフォレスト(RF)は機械学習(ML)分類器として最も広く使われている。
RFは解釈できないが、RFの説明を計算するための専門的な非ヒューリスティックなアプローチは存在しない。
本稿では,RFの計算説明のコントラスト化のための命題符号化を提案し,SATソルバによるPI説明の発見を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 11:05:14 GMT)
Exploring Robust Misclassifications of Neural Networks to Enhance
Adversarial Attacks [3.3] 我々は、敵の攻撃に対して堅牢であるように訓練された19種類の最先端ニューラルネットワークの分類決定を分析する。
敵攻撃に対する新たな損失関数を提案し,攻撃成功率を継続的に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 12:10:38 GMT)
Behind the leaves -- Estimation of occluded grapevine berries with
conditional generative adversarial networks [3.3] 本手法を適用した後のベリー数の推定値は,手動で数えた基準値に近い。
ベリー数に因子を適用するのとは対照的に,本手法は目に見えるベリーの出現に直接関与することにより,局所的な条件に適応する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 12:57:48 GMT)
Random Hash Code Generation for Cancelable Fingerprint Templates using
Vector Permutation and Shift-order Process [3.2] 本稿では,ベクトル置換とシフト順序過程に基づく非可逆距離保存方式を提案する。
次に、非可逆性と類似性に基づく攻撃と戦うために、生成された特徴にシフト順序プロセスを適用する。
生成されたハッシュコードは、主要な無効性と非リンク性要件を満たす一方で、異なるセキュリティおよびプライバシ攻撃に対して耐性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 09:37:54 GMT)
Multi-Horizon Forecasting for Limit Order Books: Novel Deep Learning
Approaches and Hardware Acceleration using Intelligent Processing Units [3.0] 我々は、深層学習技術を用いて、リミットオーダーブック(LOB)データのためのマルチ水平予測モデルを設計する。
提案手法は,短時間の予測地平線における最先端のアルゴリズムに匹敵する性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 16:06:41 GMT)
Training Generative Adversarial Networks via stochastic Nash games [3.0] GAN(Generative Adversarial Network)は、ジェネレータと識別器という2つの対角ニューラルネットワークを持つ生成モデルのクラスである。
データの数が増加すると、正確な解に収束することを示す。
また, サンプル数が少ない場合, SRFBアルゴリズムの平均変種を解の近傍に収束させることも示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 10:20:32 GMT)
Time-dependent unbounded Hamiltonian simulation with vector norm scaling [3.0] 量子力学シミュレーションの精度は通常、作用素ノルムのユニタリ進化作用素の誤差によって測定される。
有界作用素の場合、適切な離散化の後、ハミルトニアンのノルムは非常に大きくなり、シミュレーションコストが大幅に増加する。
我々は、ハミルトニアンと初期ベクトルの適切な仮定の下で、誤差がベクトルノルムで測定された場合、計算コストは全く増加しないことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 07:39:24 GMT)
DAVOS: Semi-Supervised Video Object Segmentation via Adversarial Domain
Adaptation [2.9] ドメインシフトは常にビデオオブジェクトセグメンテーション(VOS)の主要な問題のひとつです。
本稿では, VOSタスクに対向領域適応を導入することで, ドメインシフトに対処する新しい手法を提案する。
DAVIS2016では,教師付きトレーニング後のIoUスコアが82.6%であった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 08:23:51 GMT)
Sheaves as a Framework for Understanding and Interpreting Model Fit [2.9] 統計的モデルが局所的なレベルにどの程度収まるかを分析するための自然なフレームワークを提供することができると我々は論じる。
シーフベースのアプローチは、様々なアプリケーションで有用であるのに十分な一般性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 15:34:09 GMT)
Deep-Learned Event Variables for Collider Phenomenology [2.7] 未知のモデルパラメータの幅広い値に敏感な,優れたイベント変数を設計するためのディープラーニング手法を提案する。
単純なイベントトポロジでトレーニングしたニューラルネットワークが,標準的なイベント変数を再現可能であることを実証する。
この方法は自動化可能で、完全に汎用的であり、より複雑なイベントトポロジに対してセンシティブで以前は知られていなかったイベント変数を導出するのに使うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 04:39:28 GMT)
GNNIE: GNN Inference Engine with Load-balancing and Graph-Specific
Caching [2.7] GNNIEは、幅広いグラフニューラルネットワーク(GNN)を実行するために設計されたアクセラレータである。
i)ノード特徴オペランドをブロックに分割し、 (ii) 再注文と再配布を行い、 (iii) 処理要素間の通信オーバーヘッドの少ない柔軟なMACアーキテクチャを使用する。
GNNIEは、CPU上の8890倍、グラフアテンションネットワーク(GAT)、グラフ畳み込みネットワーク(GCN)、GraphSAGE、GINConv、DiffPool上の複数のデータセット上のGPU上の295倍の平均スピードアップを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 20:07:14 GMT)
Compressing Deep CNNs using Basis Representation and Spectral
Fine-tuning [2.6] 深層畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を効率よく簡単に圧縮する方法を提案する。
具体的には、CNNの空間畳み込み層を2つの連続した畳み込み層に置き換えることができる。
我々は、基底とフィルタ表現の両方を微調整し、トランケーションによるパフォーマンス損失を直接軽減する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 16:14:26 GMT)
Semi-Supervised Audio Representation Learning for Modeling Beehive
Strengths [2.3] ミツバチは私たちの生態系や食品の安全に重要な要因であり、世界の収量の35%に寄与しています。
ミツバチの重要性にもかかわらず、養蜂は人間の労働力と経験に由来するミツバチにのみ依存する。
我々は,音声および環境計測による蜂のモニタリングのための統合ハードウェアセンシングシステムを開発した。
ラベルが限られているにもかかわらず,本モデルは良好に動作し,ビービーブの異なるサウンドプロファイルを特徴付けるのに有用なオーディオ埋め込みを学習できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 18:59:29 GMT)
A GAN-Like Approach for Physics-Based Imitation Learning and Interactive
Character Control [2.2] 物理的にシミュレートされた文字の対話的制御のためのシンプルで直感的なアプローチを提案する。
本研究は,GAN(Generative Adversarial Network)と強化学習に基づく。
我々は,本手法の適用性を,模倣と対話的な制御タスクの範囲で強調する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 00:03:29 GMT)
Stance Detection with BERT Embeddings for Credibility Analysis of
Information on Social Media [1.8] 本稿では,記事の内容とともに,その特徴の1つとして姿勢を用いた偽ニュースを検出するモデルを提案する。
本研究は,自動的特徴抽出とテキストの関連性でコンテンツを解釈する。
実世界のデータセットで行った実験は、我々のモデルが以前の研究より優れており、95.32%の精度で偽ニュースの検出を可能にすることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 10:46:43 GMT)
Sharing Pain: Using Domain Transfer Between Pain Types for Recognition
of Sparse Pain Expressions in Horses [1.7] orthopedic disorderは馬の間での自閉症の一般的な原因である。
このような痛みを表す映像データを用いて、視覚的痛み認識法を訓練することは困難である。
急性侵害受容性痛みを持つ馬のデータセットから特徴を伝達することは、学習者がより複雑な整形外科的痛みを認識するのに役立つことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 12:35:00 GMT)
CEREC: A Corpus for Entity Resolution in Email Conversations [1.7] メール会話におけるエンティティ解決のための最初の大規模コーパス(CEREC)を提案する。
コーパスは、Eron Email Corpusの6001のメールスレッドで構成され、36,448のメールメッセージと60,383のエンティティコア参照チェーンを含んでいる。
生成したコーパス上の4つのベースラインの異なる特徴と性能を評価する実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 23:40:12 GMT)
Ensemble Quantile Networks: Uncertainty-Aware Reinforcement Learning
with Applications in Autonomous Driving [1.7] 強化学習は、自律運転のための意思決定エージェントを作成するために使用できる。
これまでのアプローチではブラックボックスソリューションのみを提供しており、エージェントがその決定に対する自信について情報を提供していない。
本稿では,分布RLとアンサンブルアプローチを組み合わせて完全不確実性推定を行うEnsemble Quantile Networks (EQN)法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 10:36:16 GMT)
WeGleNet: A Weakly-Supervised Convolutional Neural Network for the
Semantic Segmentation of Gleason Grades in Prostate Histology Images [1.5] 本研究では,前立腺組織における局所的ながんパターンを,訓練中のグローバルレベルGleasonスコアのみを用いて検出する深層学習システムを提案する。
検証コホートにおける癌パターンの画素レベルの予測のために,コーエンの2次カッパ(k)を0.67で取得した。
我々は、Gleasonグレードのセマンティックセグメンテーションのためのモデル性能を、テストコホートにおける教師付き最先端アーキテクチャと比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 16:27:16 GMT)
High Fidelity Fingerprint Generation: Quality, Uniqueness, and Privacy [1.4] 我々は、進歩的成長に基づくジェネレーティブ・ディバイザリー・ネットワーク(GAN)を利用して、クラークソン・フィンガープリント・ジェネレータ(CFG)を開発した。
CFGは512times512$ピクセル、フル、プレインプレッション指紋を生成できる。
その結果,CFGが生成する指紋はユニークで多様性があり,微妙な構成や品質の訓練データセットに類似していることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 15:18:28 GMT)
Towards Automatic Comparison of Data Privacy Documents: A Preliminary
Experiment on GDPR-like Laws [1.4] 一般データ保護規則(NLP)は多くの国で保護のための標準法となっている。
12カ国で類似性のような規制が採用されているが、違いを評価するのに時間がかかり、法律の専門家による手作業が必要になる。
本稿では,この問題に対処するための自然言語処理(NLP)アプローチについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 03:59:29 GMT)
Prostate Gland Segmentation in Histology Images via Residual and
Multi-Resolution U-Net [1.2] この研究は、U-Net畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャに基づく前立腺のセグメンテーションであり、残留ブロックと多解像度ブロックで修正され、データ拡張技術を用いて訓練されている。
残差構成は、画像レベルの比較において、テストサブセットで以前の最先端アプローチよりも優れており、平均Dice Index は 0.77 に達する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 20:11:36 GMT)
Explainable Machine Learning with Prior Knowledge: An Overview [1.1] 機械学習モデルの複雑さは、より説明しやすいように研究を誘致している。
機械学習モデルの説明能力を改善するために,事前知識を活用することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 07:33:22 GMT)
Meta-Learning for One-Class Classification with Few Examples using
Order-Equivariant Network [1.1] 本稿では,テスト時に数発のワンクラス分類(OCC)を行うフレームワークを提案する。
我々は,各タスクに対して,少数の肯定的な例しか持たない,一級分類の客観的タスクの集合があるとみなす。
そこで我々は'meta'二項分類器を学習するために,オーダー等価ネットワークを用いたアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 20:05:24 GMT)
Deterministic preparation of W states via spin-photon interactions [1.0] スピン系を用いた任意のサイズ$W$状態の決定論的準備について検討した。
2つは論理キュービットであり、もう1つは補助キュービットである。
分離可能なキュービットから大規模な$W$状態を作る方法や、$W$状態の2倍のサイズを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 08:00:54 GMT)
Anomaly Detection By Autoencoder Based On Weighted Frequency Domain Loss [1.0] 画像異常検出において、オートエンコーダは、異常を含む可能性のある入力イメージを再構築し、異常のないクリーンイメージを出力する一般的な方法である。
本稿では,従来のオートエンコーダ法と比較して,MVTec ADデータセット上でのAUROCとの比較により,提案手法の優位性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 09:10:36 GMT)
On the use of feature-maps and parameter control for improved
quality-diversity meta-evolution [1.0] QD(Quality-Diversity)アルゴリズムは、挙動的に多様なハイパフォーマンスソリューションのアーカイブを進化させる。
QDアルゴリズムの個体群を進化させ、アーカイブレベルの目的、メタ適合性に基づいて行動空間を最適化する。
非線形および特徴選択のフィーチャーマップは、メタフィット性において15倍、3倍の改善をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 12:43:27 GMT)
Quantum metrology with one auxiliary particle in a correlated bath and
its quantum simulation [1.0] 絡み合ったプローブを用いたパラメータ推定の精度は、相関した環境下での非絡み合ったプローブのパラメータ推定の精度よりもさらに低い。
本研究では,環境騒音の影響を選択的に相殺できる補助量子ビットを1つだけ有する計測手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 10:24:36 GMT)
Modelling the development of counting with memory-augmented neural
networks [0.7] 我々は強化学習エージェントを訓練し、指示されたときに二進ベクトルからN項目を選択する。
メモリを拡張したモジュラーネットワークアーキテクチャは、人間の開発に類似した学習中にインフレクションを示していた。
子どもの発達と外挿能力の類似は、我々のモデルが人間の体系性の出現に光を当てる可能性を示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 21:17:06 GMT)
Multi-Task, Multi-Domain Deep Segmentation with Shared Representations
and Contrastive Regularization for Sparse Pediatric Datasets [0.5] マルチタスクおよびマルチドメイン学習フレームワークを用いて,解剖学の異なる部分から生じるセグメンテーションモデルをトレーニングすることを提案する。
提案するセグメンテーションネットワークは、共有畳み込みフィルタ、各データセット統計を計算するドメイン固有のバッチ正規化パラメータを含む。
骨分節に対する足関節および肩関節の2つの小児画像データセットについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 12:26:05 GMT)
AngularGrad: A New Optimization Technique for Angular Convergence of
Convolutional Neural Networks [0.5] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、降下勾配(SGD)に基づくタンジェントを用いて訓練される。
本稿では,連続勾配の方向/角度の挙動を考慮した新しいAngularGradを提案する。
提案したAngularGradは、前のイテレーションの勾配角情報に基づいてステップサイズを制御するスコアを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 08:00:53 GMT)
A Novel 3D-UNet Deep Learning Framework Based on High-Dimensional
Bilateral Grid for Edge Consistent Single Image Depth Estimation [0.5] 3DBG-UNetと呼ばれるバイラテラルグリッドベースの3D畳み込みニューラルネットワークは、UNetsでコンパクトな3D二元格子を符号化することで、高次元の特徴空間をパラメータ化する。
別の新しい3DBGES-UNetモデルは、3DBG-UNetを統合して1つのカラービューの正確な深度マップを推測するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 04:53:14 GMT)
GapPredict: A Language Model for Resolving Gaps in Draft Genome
Assemblies [0.1] キャラクタレベルの言語モデルを用いて,足場間隙における未解決ヌクレオチドを予測するツールであるGapPredictを紹介する。
我々はGapPredictを最先端のギャップ埋めツールと比較し、前者は65.6%のギャップを埋めることができることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 19:54:41 GMT)
Word-level Text Highlighting of Medical Texts forTelehealth Services [0.0] 本研究の目的は,異なるテキストハイライト技術が関連する医療状況をどのように捉えることができるかを示すことである。
3つの異なる単語レベルのテキストハイライト手法を実装し評価する。
実験の結果、ニューラルネットワークアプローチは医療関連用語の強調に成功していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 15:13:54 GMT)
Variational Quantum Classifiers Through the Lens of the Hessian [0.0] 量子コンピューティングでは、変分量子アルゴリズム(VQA)は最適な組み合わせを見つけるのに適している。
勾配勾配勾配最適化アルゴリズムによるVQAの訓練は、よい収束性を示した。
古典的なディープラーニングと同様に、変分量子回路は勾配問題に悩まされる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 06:57:34 GMT)
Unsupervised learning of text line segmentation by differentiating
coarse patterns [0.0] 距離が粗いテキスト行パターンに類似するコンパクトユークリッド空間に文書イメージパッチを埋め込む教師なしのディープラーニング手法を提案する。
テキスト行のセグメンテーションは、埋め込み特徴ベクトルを使って標準技術を使って容易に実装できる。
本手法は,テキスト行分割データセットのいくつかの変種に対して定性的かつ定量的に評価し,その効果を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 00:39:27 GMT)
Understanding Uncertainty in Bayesian Deep Learning [0.0] 我々は,NLMの従来のトレーニング手順が,データスカース領域における不確実性を大幅に過小評価できることを示した。
本稿では,有用な予測の不確実性を捉えるとともに,ドメイン知識の組み入れを可能にする新しいトレーニング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 19:22:17 GMT)
Towards Realization of Augmented Intelligence in Dermatology: Advances
and Future Directions [0.0] ディープラーニングを用いた人工知能(AI)アルゴリズムは皮膚疾患の画像の分類を進歩させた。
これらのアルゴリズムは、主に「シリコ」で適用され、臨床的に検証されていない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 17:39:16 GMT)
Towards Automatic Sizing for PPE with a Point Cloud Based Variational
Autoencoder [0.0] 本稿では,非教師付き機械学習アルゴリズムを用いて,模範者の代表的集合を同定する。
このアルゴリズムは、人間のポイントクラウドデータに基づいてトレーニングされた、ポイントネットにインスパイアされたエンコーダとデコーダアーキテクチャを備えた変分オートエンコーダ(VAE)に基づいている。
この手法を人間の顔のスキャンで実演し、マスクや顔のカバーのデザイナーに、既存のマスクスタイルをテストするための参照セットを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 00:07:59 GMT)
The use of e-portfolios in teaching and assessment [0.0] 学生のポートフォリオに関する国際アセスメントプログラム PISA, TIMSS (2003) に基づき, 数学における評価結果を概観する。
我々は,その形態と評価方法を示し,eportfoliosの使用を参照して,その評価に焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 05:53:11 GMT)
Techniques Toward Optimizing Viewability in RTB Ad Campaigns Using
Reinforcement Learning [0.0] 強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、環境との相互作用を通じて意思決定エージェントを訓練する効果的な手法である。
デジタル広告において、リアルタイム入札(Real-time bidding、RTB)は、リアルタイムオークションを通じて広告インベントリを割り当てる一般的な方法である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 21:56:12 GMT)
Statistical Mechanics of Floquet Quantum Matter: Exact and Emergent
Conservation Laws [0.0] 最近では、自然保護法則の存在により、統計力学がよりリッチな構造を持つことが示されている。
本総説は, これらの展開を理論的に概観するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 16:50:49 GMT)
Squeezed light at 2128 nm for future gravitational-wave observatories [0.0] 2019年以降、GEO 600だけでなくLIGOやVirgoも、光の不確かさを鎮めるために別の装置を使ってきた。
本研究の目的は、既存の高性能レーザーを1064nmで再利用することである。
我々は、第1ステップとして、MHzのサイドバンド周波数で7.2dBのスクイージングを直接観測する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 08:53:43 GMT)
Safety Metrics for Semantic Segmentation in Autonomous Driving [0.0] 本稿では,セマンティックセグメンテーションに特化した安全意識の正確性とロバスト性指標について考察する。
我々の提案の斬新さは、ピクセルレベルのメトリクスを超えていくことである。 Nピクセルがクラスフルプされた2つのイメージが与えられた場合、設計されたメトリクスは、異なるレベルの安全性臨界を反映すべきである。
自律運転データセットを用いて評価した結果,提案手法の有効性と実用性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 05:59:49 GMT)
Rotation invariant CNN using scattering transform for image
classification [0.0] 入力中の回転に不変な畳み込み予測器を提案する。
このアーキテクチャは、角度アノテートされたデータなしで角度方向を予測することができる。
直立およびランダムに回転したサンプルを用いて,実験結果の検証を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 07:36:34 GMT)
Removing the mini-batching error in Bayesian inference using Adaptive
Langevin dynamics [0.0] 我々は、動的摩擦を伴う標準慣性ランゲヴィン力学の修正である、Adaptive Langevin dynamics(アダプティブランゲヴィン力学)を提唱する。
本稿では,Adaptive Langevinの前提となる仮定の実践的妥当性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 13:39:39 GMT)
Optimal parent Hamiltonians for time-dependent states [0.0] 時間依存多体量子状態が与えられた場合、関連する親ハミルトニアンを決定する。
現実的な基本的な相互作用の集合が定義されると、最適ハミルトニアンが見つかる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 07:54:55 GMT)
OpenMP solver for rotating spin-one spin-orbit- and Rabi-coupled
Bose-Einstein condensates [0.0] 調和に閉じ込められた3成分回転スピン1スピノルBose-Einstein Condensate (BEC) に対するGross-Pitaevskii方程式の解法としてOpenMPを提案する。
我々は,静止状態とBECダイナミクスをそれぞれ計算するために,分割ステップのCrank-Nicolson離散化スキームを用いて想像的およびリアルタイムな伝搬を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 18:02:53 GMT)
Observing non-ergodicity due to kinetic constraints in tilted
Fermi-Hubbard chains [0.0] 我々は、初期電荷密度波の緩和を実験的に研究し、著しく長寿命な初期状態メモリを見つける。
さらに、この挙動の詳細な微視的理解を提供し、これは突発的な運動的制約に起因すると考えられる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 09:59:57 GMT)
Molecular Excited State Calculations with Adaptive Wavefunctions on a
Quantum Eigensolver Emulation: Reducing Circuit Depth and Separating Spin
States [0.0] 変分量子デフレレーション(VQD)は、電子励起状態エネルギーを計算するための変分量子固有解器(VQE)の拡張である。
本稿では, アダプティブ量子回路成長(ADAPT-VQE)の励起状態VQD計算への応用について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 10:59:29 GMT)
Measuring the impact of spammers on e-mail and Twitter networks [0.0] 本稿では,大量の無関係情報や非孤立情報(一般に「スパマー」と呼ばれる)の送信者が,ソーシャルネットワークのネットワーク構造を歪めているかどうかを検討する。
大手通信企業に関するTwitterの談話から最初に抽出された2つの大きなソーシャルネットワークと、大規模多国籍企業で働く200人のマネージャによる3年間の電子メールコミュニケーションから得られた2つが分析されている。
その結果,スパマーは社会指標の大部分において,情報搬送ネットワークの構造を著しく変えていないことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 10:13:11 GMT)
Measuring entanglement of a rank-2 mixed state prepared on a quantum
computer [0.0] 本研究では,量子コンピュータ上に用意された2段階混合状態において,ある量子ビットと残りの系との絡み合いについて検討する。
特別な場合として、2量子ランク2混合状態を考え、幾何的絡み合いの測度と共起関係を求める。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 11:23:36 GMT)
Measuring Lay Reactions to Personal Data Markets [0.0] 本研究は,一般的なオンラインシナリオにおける市場取引が,素人による評価で受け入れられるかどうかを考察する。
その結果,調査参加者の大多数がデータ価格設定演習への参加を拒否していることがわかった。
また、個人データの使用に関する文化的・法的期待の相違も指摘されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 20:56:19 GMT)
Many-Worlds Quantum Mechanics is Neither Mathematically Nor
Experimentally Equivalent to Standard Quantum Mechanics [0.0] 多世界量子力学は、波動関数が確率振幅ではなく多値振幅における宇宙の相対密度であるという点で標準的な量子力学とは異なる。
私はMulti-Worldsを使って二重スリット実験のアプローチの速度を導き、それが観察に一致することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 16:06:44 GMT)
Low-Memory Implementations of Ridge Solutions for Broad Learning System
with Incremental Learning [0.0] 既存の低メモリのBLS実装は、メモリの効率的な使用のための価格としてテストの精度を犠牲にしている。
インクリメンタル学習中に出力重みに対する一般化された逆解やリッジ解を得ることはできない。
非常に小さなリッジパラメータの下で動作可能な低メモリのBLS実装を開発する必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 15:48:47 GMT)
Latent Gaussian Model Boosting [0.0] ツリーブースティングは多くのデータセットに対して優れた予測精度を示す。
シミュレーションおよび実世界のデータ実験において,既存の手法と比較して予測精度が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 13:42:12 GMT)
Improving force sensitivity by amplitude measurement of light reflected
from a detuned optomechanical cavity [0.0] 硬い光ばねが生じる内部の変形した光学キャビティから反射される光の振幅を計測する。
この方法は、圧縮光や安定なホモダインリードアウトを注入することなく、量子バックアクションによって制限された実験における感度を向上させる簡単な方法を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 18:00:02 GMT)
Improving Fairness in Criminal Justice Algorithmic Risk Assessments
Using Conformal Prediction Sets [0.0] 我々は、リスクアルゴリズムから不公平を取り除くために、共形予測セットからフレームワークを採用する。
30,000人の犯罪者のアライメントのサンプルから、混乱テーブルと、その導出した公正度尺度を構築した。
我々は、我々の研究を、幅広い刑事司法判断に応用するための概念の実証と見なしている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 17:35:18 GMT)
Gym-$\mu$RTS: Toward Affordable Full Game Real-time Strategy Games
Research with Deep Reinforcement Learning [0.0] Gym-$mu$RTS をフルゲーム RTS 研究のための高速実行 RL 環境として紹介する。
DRLをスケールしてフルゲームの$mu$RTSをプレイするためのテクニックのコレクションを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 20:13:35 GMT)
GAN pretraining for deep convolutional autoencoders applied to
Software-based Fingerprint Presentation Attack Detection [0.0] 本研究は,ソフトウェアを用いた指紋提示アタッチメント検出のための単一クラス分類に対する新しいアプローチを提案する。
この手法は、ワッサーシュタインGANを用いて、深い畳み込みオートエンコーダに転写学習を適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 09:08:34 GMT)
Functionals in the Clouds: An abstract architecture of serverless
Cloud-Native Apps [0.0] クラウドネイティブアプリケーション CNApp(分散システム)は、通信プロトコルを介して対話する独立したコンポーネント(マイクロサービス)の集合体である。
これにより、動的に再構成可能な非巡回有向グラフとしてCNAppの抽象アーキテクチャが提示される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 15:28:49 GMT)
From parcel to continental scale -- A first European crop type map based
on Sentinel-1 and LUCAS Copernicus in-situ observations [0.0] 我々は、2018年のS1AとS1Bレーダー観測に基づいて、EUの空間分解能10mで最初の大陸型作物マップを提示する。
本稿では,このEUの作物地図の精度を3つのアプローチで評価する。
第2に、EU加盟国6か国または合計3Mパーセル8.21Mhaの地域からの農作物の主作物種別について、精度評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 13:43:03 GMT)
Extremely Lightweight Quantization Robust Real-Time Single-Image Super
Resolution for Mobile Devices [0.0] シングルイメージ・スーパーレゾリューション(SISR)は古典的なコンピュータビジョンの問題であり、数十年にわたって研究されてきた。
SISRに関する最近の研究は、ディープラーニングの方法論に焦点を合わせ、最先端の結果を得る。
ハードウェア(Synaptics Dolphin NPU)を意識した超軽量量子化ロバストリアルタイム超解像ネットワーク(XLSR)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 11:29:48 GMT)
Embracing New Techniques in Deep Learning for Estimating Image
Memorability [0.0] 画像の記憶可能性を予測するための5つの代替ディープラーニングモデルを提案し,評価する。
以上の結果から,キーとなる記憶能力ネットワークは,その一般化性を過大評価し,トレーニングセットに過度に適合していたことが示唆された。
我々は、新しい最先端モデルを簡単に研究コミュニティに提供し、メモリ研究者がより広い範囲の画像で記憶可能性について予測できるようにしました。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 23:05:23 GMT)
Elliptical Ordinal Embedding [0.0] 通常の埋め込みは、「item $j$ is close to item $i$ than item $k$」という形式の制約の集合からオブジェクトの低次元表現を見つけることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 16:54:53 GMT)
Dynamic Filters in Graph Convolutional Neural Networks [0.0] グラフニューラルネットワーク(GNN)は,グラフ構造化データ処理の可能性から注目されている。
本稿では,グラフ上で空間畳み込みを行う2つの方法を提案する入力に対して,GCNNの動作を適応させる新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 14:36:39 GMT)
Distinguishing artefacts: evaluating the saturation point of
convolutional neural networks [0.0] 本稿では,オンラインCADモデルリポジトリから合成画像データセットを生成する手法を提案する。
1000のCADモデルをキュレートして処理し、大規模なサロゲートデータセットを生成し、10$circ$、30$circ$、60$circ$、120$circ$のステップでモデルカバレッジを特徴付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 16:33:20 GMT)
Detection of Emotions in Hindi-English Code Mixed Text Data [0.0] 近年,ソーシャルネットワークやスマートフォン上でのコミュニケーションにテキストチャットの利用が増加している。
これは特に、英語の語彙で認識されていない単語を含むヒンディー語と英語のコードミキシングされたテキストを使用する。
我々は、これらの混合データから感情を検知し、怒り、恐怖、幸せ、悲しむ人間の感情で文章を分類することに取り組んできた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 08:17:59 GMT)
Correlation functions and quantum measures of descendant states [0.0] 2次元CFTにおける子孫状態の相関関数を計算するための公式の計算機による実装について論じる。
次に、R'enyiエントロピー、トレース二乗距離、R'enyiのサンドイッチ付き分岐といった、後続状態間の絡み合いと識別可能性について研究する。
この結果は、予想されるR'enyi QNECの検証と、子孫状態のホログラフィック記述を大まかに$c$で解析するための新しいツールを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 12:24:31 GMT)
Contextual extensions of quantum gravity models [0.0] 我々は、文脈拡張の構造を量子重力モデルに組み込む簡単な方法を提案する。
いくつかの量子重力モデルにおいて、文脈拡張をこれらの関手のカテゴリー的極限として研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 12:10:18 GMT)
Computational Efficient Approximations of the Concordance Probability in
a Big Data Setting [0.0] 本研究では,一致確率を高速かつ高精度に算出する2つの推定手法を提案する。
2つの実生活データセットの実験により、人工シミュレーションの結論が確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 15:09:53 GMT)
Assessment and Decision-Making in Universities: Analytics of the
Administration-Staff Compromises [0.0] 本稿では,いわゆるディープエビデンスに基づく分析手法を提案する。
我々は、学術的評価と選定プロセスの推進に使用できる形式化された手続きを提供する。
この分析によって、学術機関の抽象的性質の計算的証拠が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 20:32:36 GMT)
An interpretable object detection based model for the diagnosis of
neonatal lung diseases using Ultrasound images [0.0] 肺超音波(LUS)は新生児のさまざまな肺疾患の診断とモニタリングにますます利用されている。
異なる呼吸器疾患で見られる混合アーティファクトパターンは、オペレーターによるLUS可読性を制限する可能性がある。
そこで本研究では,特定の肺疾患と容易に関連付けることのできる7つの意義あるLUS特徴を抽出するためのユニークなアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 01:12:35 GMT)
An Optical physics inspired CNN approach for intrinsic image
decomposition [0.0] 内在画像分解は、画像の構成成分を生成する開放的な問題である。
画像から導出した物理パラメータを用いてこの分解が可能なニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 00:54:01 GMT)
An Explainable Classification Model for Chronic Kidney Disease Patients [0.0] 慢性腎臓病(CKD)は、世界的に増加し、医療システムに高いコストがかかる。
データマイニングによるCKD指標の微妙なパターンの発見は、早期診断に寄与する。
本研究は、CKD患者の早期診断において、医療専門家を支援する分類器モデルを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 14:09:43 GMT)
Addressing the Multiplicity of Solutions in Optical Lens Design as a
Niching Evolutionary Algorithms Computational Challenge [0.0] 本研究は,Niching-CMA-ESを用いて,シミュレーションに基づく設計問題に対処する。
1回のランで21個のミニマのうち19個が検出された。
ニッチ機構はこの問題領域に対処するのに適しており、達成された新しい解によって形成される見かけの多次元構造を仮定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 19:10:54 GMT)
A pedagogical note on the computation of relative entropy of two
$n$-mode gaussian states [0.0] ボソンフォック空間において、2つの n モードガウス状態 rho の相対エントロピー S(rho||sigma) の式を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 15:09:44 GMT)
A cavity-based optical antenna for color centers in diamond [0.0] ダイヤモンド中の色中心のような固体発光体を量子技術に応用するには、効率的な原子-光子界面が必要である。
薄膜単結晶ダイヤモンド膜上に被覆された2つの銀鏡を用いた平面光学アンテナを提案する。
収集可能な光子速度を6倍に向上させ、1つのSnV中心から毎秒50万光子を得ることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 May 2021 10:06:45 GMT)