AutoSampling: Search for Effective Data Sampling Schedules [118.2] モデル学習のためのサンプリングスケジュールを自動的に学習するAutoSampling法を提案する。
提案手法の有効性を示す様々な画像分類タスクに本手法を適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 09:39:41 GMT)
What Is Considered Complete for Visual Recognition? [110.4] 我々は、学習・バイ・圧縮という新しいタイプの事前学習タスクを提唱する。
計算モデルは、コンパクトな特徴を用いて視覚データを表現するように最適化されている。
セマンティックアノテーションは、利用可能であれば、弱い監督の役割を担います。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 16:59:14 GMT)
Simple steps are all you need: Frank-Wolfe and generalized
self-concordant functions [89.3] 一般化自己一致は、多くの学習問題の目的関数に存在する重要な特性である。
検討対象の領域が一様凸あるいは多面体である場合など,様々な症例に対する収束率の改善を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 15:26:36 GMT)
Learning Uncertainty For Safety-Oriented Semantic Segmentation In
Autonomous Driving [77.4] 自律運転における安全クリティカル画像セグメンテーションを実現するために、不確実性推定をどのように活用できるかを示す。
相似性関数によって測定された不一致予測に基づく新しい不確実性尺度を導入する。
本研究では,提案手法が競合手法よりも推論時間において計算集約性が低いことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 09:23:05 GMT)
TransCamP: Graph Transformer for 6-DoF Camera Pose Estimation [77.1] 本稿では、カメラ再配置問題に対処するため、グラフトランスフォーマーバックボーン、すなわちTransCamPを用いたニューラルネットワークアプローチを提案する。
TransCamPは、画像の特徴、カメラポーズ情報、フレーム間の相対的なカメラモーションを、エンコードされたグラフ属性に効果的に融合する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 19:08:43 GMT)
Weighted Training for Cross-Task Learning [71.9] クロスタスク学習のための重み付きトレーニングアルゴリズムであるTarget-Aware Weighted Training (TAWT)を紹介する。
TAWTは実装が容易で、計算効率が高く、ハイパーパラメータチューニングがほとんど必要とせず、漸近的でない学習理論の保証を享受できることを示す。
副産物として、提案された表現に基づくタスク距離は、クロスタスク学習のいくつかの重要な側面について理論的に原則化された方法で推論することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 20:27:02 GMT)
OpenMatch: Open-set Consistency Regularization for Semi-supervised
Learning with Outliers [71.1] 我々はOpenMatchと呼ばれる新しいオープンセットセミスーパーバイザードラーニング(OSSL)アプローチを提案する。
OpenMatchは、1-vs-all(OVA)分類器に基づいた新規検出とFixMatchを統合する。
3つのデータセットで最先端のパフォーマンスを実現し、CIFAR10の未ラベルデータで見えないアウトリーチを検出する上で、完全な教師付きモデルよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 23:57:15 GMT)
Transferable Deep Reinforcement Learning Framework for Autonomous
Vehicles with Joint Radar-Data Communications [69.2] 本稿では,AVの最適決定を支援するために,マルコフ決定プロセス(MDP)に基づくインテリジェントな最適化フレームワークを提案する。
そこで我々は,近年の深層強化学習技術を活用した効果的な学習アルゴリズムを開発し,AVの最適方針を見出す。
提案手法は,従来の深部強化学習手法と比較して,AVによる障害物ミス検出確率を最大67%削減することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 08:45:37 GMT)
Accelerating BERT Inference for Sequence Labeling via Early-Exit [65.7] 我々は最近成功した早期退避機構を拡張し、シークエンスラベリングタスクに対するPTMの推論を高速化する。
また、異なる層で部分トークンを早期に退避させるトークンレベルの早期退避機構も提案する。
当社のアプローチでは,パフォーマンスの低下を最小限に抑えながら,最大66%～75%の推論コストを削減できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 14:39:26 GMT)
Representation matching for delegated quantum computing [64.7] 表現マッチングは、量子ネットワークにおける量子計算のコストを削減するための一般的な確率的プロトコルである。
表現マッチングプロトコルは,様々なタスクにおいて,通信コストやメモリコストを最小限に抑えることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 11:56:13 GMT)
Engineering fast bias-preserving gates on stabilized cat qubits [64.2] バイアス保存ゲートは、フォールトトレラント量子コンピューティングのリソースオーバーヘッドを大幅に削減することができる。
本研究では,非断熱誤差を克服するために,デリバティブに基づく漏洩抑制手法を適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 15:20:21 GMT)
Secure Two-Party Quantum Computation Over Classical Channels [64.0] 古典的アリス(Alice)と量子的ボブ(Quantum Bob)が古典的なチャネルを通してのみ通信できるような設定を考える。
悪質な量子逆数の場合,ブラックボックスシミュレーションを用いた2次元量子関数を実現することは,一般に不可能であることを示す。
我々は、QMA関係Rの古典的量子知識(PoQK)プロトコルを入力として、古典的当事者によって検証可能なRのゼロ知識PoQKを出力するコンパイラを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 12:45:37 GMT)
Early Exiting with Ensemble Internal Classifiers [57.8] 早期退社はNLPコミュニティで注目を集めている。
本稿では,過去の全ての内部分類器の予測から正しいラベルを推測する投票方式を提案する。
様々なNLPタスクに対する実験結果から,提案した目的関数と投票に基づく戦略により,より精度の高いトレードオフが達成できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 12:54:11 GMT)
Knowledge Inheritance for Pre-trained Language Models [57.5] 我々は「知識継承(KI)」という新しい事前学習フレームワークを導入する。
KIは、自己学習と教師指導の両方を組み合わせて、より大きなPLMを効率的に訓練する。
KIは生涯学習と知識伝達を十分に支援できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 14:43:26 GMT)
Controllable Abstractive Dialogue Summarization with Sketch Supervision [56.6] 本モデルは,最大50.79のROUGE-Lスコアを持つ最大対話要約コーパスSAMSumの最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 19:05:36 GMT)
Autonomous Optimization of Fluid Systems at Varying Length Scales [55.4] 本稿では,一様液滴を生成するハードウェア条件を正確に把握するコンピュータビジョン駆動型ベイズ最適化フレームワークを提案する。
この枠組みは、マイクロ流体系とインクジェット系を用いて、マイクロメートルとミリメートルの2つの流体系で検証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 02:08:03 GMT)
SafeAMC: Adversarial training for robust modulation recognition models [53.4] 通信システムには、Deep Neural Networks(DNN)モデルに依存する変調認識など、多くのタスクがある。
これらのモデルは、逆方向の摂動、すなわち、誤分類を引き起こすために作られた知覚不能な付加音に影響を受けやすいことが示されている。
本稿では,自動変調認識モデルのロバスト性を高めるために,逆方向の摂動を伴うモデルを微調整する逆方向トレーニングを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 11:29:04 GMT)
Learning Relation Alignment for Calibrated Cross-modal Retrieval [52.8] 言語的・視覚的関係のセマンティックな距離を計測し,関係の一貫性を定量化するための新しい指標ISD(Intra-modal Self-attention Distance)を提案する。
ISDを最適化し、モダル間アライメントを介してモダル内アライメントを相互に調整するための正規化訓練法である、モダル内アライメント(IAIS)について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 14:25:49 GMT)
DiffSVC: A Diffusion Probabilistic Model for Singing Voice Conversion [51.8] 本稿では拡散確率モデルに基づくSVCシステムであるDiffSVCを提案する。
DiffSVCでは、破壊されたメルスペクトログラムとその対応するステップ情報を入力として、付加されたガウスノイズを予測するデノナイジングモジュールを訓練する。
実験により、DiffSVCは、現在の最先端SVCアプローチと自然性および音声類似性の観点から、優れた変換性能が得られることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 14:26:40 GMT)
Learning to Select Cuts for Efficient Mixed-Integer Programming [46.6] 複数インスタンス学習の設定において,データ駆動型で一般化可能なカット選択手法であるカットランキングを提案する。
カットランキングは、大規模MIPのための産業用解決器に展開されている。
解法の平均スピードアップ比は12.42%に達し、解の精度を損なうことなく製造された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 07:48:34 GMT)
PLATO-2: Towards Building an Open-Domain Chatbot via Curriculum Learning [46.3] 本稿では,カリキュラム学習によるPLATO-2の効果的な学習プロセスについて紹介する。
PLATO-2は中国語と英語のデータの両方で訓練され、その効果と優位性が確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 11:20:24 GMT)
KVT: k-NN Attention for Boosting Vision Transformers [44.2] 我々は、視力変換器の強化を目的とした、k-NNアテンションと呼ばれるスパースアテンション方式を提案する。
提案したk-NNアテンションは、畳み込み操作を導入することなくCNNの局所バイアスを自然に継承する。
理論的にも経験的にも、$k$-NNの注意力は入力トークンからのノイズの蒸留やトレーニングの高速化に有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 06:49:10 GMT)
Domain-Adaptive Pretraining Methods for Dialogue Understanding [42.8] オープンドメインデータで事前訓練されたBERTやSpanBERTのような言語モデルは、様々なNLPタスクにおいて顕著な利益を得ている。
本稿では,下流タスクにおけるドメイン適応型事前学習の効果について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 08:25:27 GMT)
Linguistic Structures as Weak Supervision for Visual Scene Graph
Generation [39.9] キャプション内の言語構造がシーングラフ生成にどのように役立つかを示す。
提案手法は, 個々の三重項間の関係や, 対象物や対象物の文脈について, キャプションに記載した情報をキャプチャする。
Web上の多モーダルデータの大規模かつ多様なソースを考えると、言語的監督はクラウドソーシングされた三つ子よりもスケーラブルである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 17:20:27 GMT)
Semi-supervised Anatomical Landmark Detection via Shape-regulated
Self-training [37.7] よく注釈付けされた医療画像は費用がかかり、時には入手も不可能で、目印検出の精度をある程度損なう。
半教師付きランドマーク検出のためのモデルに依存しない形状制御型自己学習フレームワークを提案する。
当社のフレームワークは柔軟で,ほとんどの教師付きメソッドに統合されたプラグイン・アンド・プレイモジュールとして使用することで,パフォーマンスをさらに向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 05:23:07 GMT)
A General Taylor Framework for Unifying and Revisiting Attribution
Methods [36.3] 本稿では,その帰属問題を連立における個人報酬の決定方法としてモデル化したTaylor Attributionフレームワークを提案する。
我々はTaylor属性フレームワークにおいて、良い属性の3つの原則を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 13:57:16 GMT)
Joint Optimization of Multi-Objective Reinforcement Learning with Policy
Gradient Based Algorithm [34.8] 複数の長期目標の非線形凹関数を最大化する問題を定式化する。
この問題に対してポリシー段階に基づくモデルフリーアルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは,グローバルオプティマの$epsilon$以内に収束することが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 22:20:54 GMT)
Improving Facial Attribute Recognition by Group and Graph Learning [34.4] 属性間の関係を爆発させることは、顔属性認識を改善する上で重要な課題である。
本研究では,空間的関係と非空間的関係の2種類の相関関係について考察する。
マルチスケールグループとグラフネットワークという統合ネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 13:36:28 GMT)
On the Bias Against Inductive Biases [34.1] 視覚タスクのための自己教師付き特徴学習は、これらの非常に深い等方性ネットワークを使用して最先端の成功を収めた。
本研究では、教師なし視覚特徴学習に用いる小型・中等度等方性ネットワークに対する誘導バイアスの効果を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 19:41:48 GMT)
Replay in Deep Learning: Current Approaches and Missing Biological
Elements [33.2] リプレイは1つ以上の神経パターンの再活性化である。
記憶形成、検索、統合において重要な役割を果たしていると考えられている。
哺乳類の脳におけるリプレイと人工神経ネットワークにおけるリプレイの総合比較を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 21:01:25 GMT)
Learning to Extend Program Graphs to Work-in-Progress Code [31.2] プログラムグラフの概念を、トークン間のエッジ関係を予測することを学ぶことによって、プログレッシブ・イン・プログレッシブ・コードに拡張する。
作業中のシナリオにおいて、コード補完のタスクと変数の不正使用のローカライズと修復について検討する。
我々は、細調整されたエッジを持つ関係認識モデルのトレーニングが、両タスクのパフォーマンスを継続的に向上させることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 18:12:22 GMT)
A Probabilistic Forecast-Driven Strategy for a Risk-Aware Participation
in the Capacity Firming Market [30.8] 本稿では,グリッド接続型再生可能発電プラントとキャパシティホルディング市場における蓄電池装置のエネルギー管理について述べる。
近年開発された「正規化フロー」と呼ばれる深層学習モデルを用いて再生可能生成の定量的予測を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 13:13:07 GMT)
Language Model as an Annotator: Exploring DialoGPT for Dialogue
Summarization [29.9] 本稿では,対話応答生成のための事前学習モデルであるDialoGPTを,教師なし対話アノテータとして開発する方法を示す。
ダイアロGPTを用いて、2つの対話要約データセット(SAMSumとAMI)に3種類の特徴をラベル付けし、事前学習モデルと非訓練モデルを用いて要約する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 01:34:49 GMT)
Implicit Regularization in Matrix Sensing via Mirror Descent [29.2] 本研究では,行列検出における非正規化経験的リスクに対する離散時間ミラー降下法について検討した。
フルランク分解パラメトリゼーションによる勾配降下はミラー降下の1次近似であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 13:46:47 GMT)
DIVE: End-to-end Speech Diarization via Iterative Speaker Embedding [29.1] エンドツーエンドの話者ダイアリゼーションアルゴリズムであるDIVEを紹介する。
抽出された表現に基づいて、各話者の音声活動を予測する前に、各話者に対する表現を繰り返し構築する。
この戦略は、古典的な置換不変の訓練損失を必要とせずに、話者のあいまいさを本質的に解決する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 13:15:52 GMT)
Perturbed Masking: Parameter-free Probing for Analyzing and Interpreting
BERT [29.0] 本稿では,事前学習した言語モデル(例えばBERT)をパラメータフリーで解析する手法を提案する。
本手法では,探索作業の直接の監督や,探索プロセスへの追加パラメータの導入は不要である。
BERTを用いた実験により, BERTから回収した構文木は, 言語的に非インフォームされたベースラインよりも有意に優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 04:17:32 GMT)
STRIDE along Spectrahedral Vertices for Solving Large-Scale Rank-One
Semidefinite Relaxations [27.4] 我々は、制約のない最適化問題(POP)の高次半定値プログラミング緩和を考察する。
POPから独立してSDPを解く既存のアプローチは、そのようなSDPの典型的な非エネルギー性のため、大きな問題にスケールできないか、あるいは緩やかな収束に苦しむことができない。
我々は SpecTrahedral vErtices (STRIDE) と呼ばれる新しいアルゴリズムフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 18:07:16 GMT)
Gotta Go Fast When Generating Data with Score-Based Models [25.7] 現在のスコアベースモデルは、数値SDEソルバが要求するスコアネットワーク評価の数が多いため、データを非常にゆっくりと生成する。
スコアベース生成モデルに適応的なステップサイズを持つSDEソルバを1個ずつ設計する。
我々の解法は2つのスコア関数の評価しか必要とせず、ほとんどサンプルを拒否せず、高品質なサンプルを導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 19:48:51 GMT)
Pose2Drone: A Skeleton-Pose-based Framework for Human-Drone Interaction [25.4] HDI(Human-Drone Interaction)の自然で安全な方法はジェスチャーを使うことである。
骨格に基づくポーズ推定に基づくHDIフレームワークの構築を提案する。
我々のフレームワークは、単純なアームジェスチャーでドローンの動きを制御する機能を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 11:15:20 GMT)
Inside ASCENT: Exploring a Deep Commonsense Knowledge Base and its Usage
in Question Answering [25.4] ASCENTは、Webコンテンツからコモンセンスアサーションを抽出し、統合するための、完全に自動化された方法論である。
このデモでは、ユーザが構築プロセスを理解し、コンテンツを探索し、質問応答のユースケースに与える影響を観察するWebポータルを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 08:17:33 GMT)
Alleviating the Knowledge-Language Inconsistency: A Study for Deep
Commonsense Knowledge [25.3] 深層コモンセンス知識は、コモンセンス知識の重要な部分を占めている。
文に分散した深層コモンセンス知識をマイニングするための新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 06:26:19 GMT)
A BIC based Mixture Model Defense against Data Poisoning Attacks on
Classifiers [24.5] Data Poisoning (DP) は、訓練された分類器が入力を誤って分類する効果的な攻撃である。
本稿では,DP攻撃に対する新しい混合モデル防御法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 01:06:09 GMT)
Deep Fair Discriminative Clustering [24.2] 2値および多状態保護状態変数(PSV)に対するグループレベルの公正性の一般概念について検討する。
本稿では,クラスタリング目標とフェアネス目標とを組み合わせて,フェアクラスタを適応的に学習する改良学習アルゴリズムを提案する。
本フレームワークは, フレキシブルフェアネス制約, マルチステートPSV, 予測クラスタリングなど, 新規なクラスタリングタスクに対して有望な結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 23:50:48 GMT)
One-shot Learning with Absolute Generalization [23.8] 我々は、どのようなデータセットがワンショット学習をサポートするかを説明するために、一連の定義を提案する。
これらの定義に基づき、絶対一般化可能な分類器を構築する方法を提案した。
実験により,提案手法は単発学習データセットと人工データセットのベースラインよりも優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 02:52:52 GMT)
ByT5: Towards a token-free future with pre-trained byte-to-byte models [23.5] 最も広く使われている事前訓練言語モデルは、単語またはサブワード単位に対応するトークンのシーケンスで動作する。
標準的な Transformer アーキテクチャは,バイト列の処理に最小限の修正を加えて使用できることを示す。
また、バイトレベルのモデルはノイズに対して著しく堅牢であり、スペルや発音に敏感なタスクでも性能が向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 07:03:22 GMT)
Noised Consistency Training for Text Summarization [23.2] 整合性トレーニングは半教師付きアプローチによって克服できると主張している。
我々は,大量のラベル付きデータを活用することで,ラベル付きデータセットが不十分な場合の教師あり学習性能が向上することを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 07:21:39 GMT)
Query-Driven Topic Model [23.1] トピックモデルの望ましい特性の1つは、ユーザーがコーパスの特定の側面を記述するトピックを見つけることを可能にすることである。
本稿では,単語やフレーズで簡単なクエリを指定し,クエリ関連トピックを返却する,新しいクエリ駆動トピックモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 22:49:42 GMT)
Towards optimally abstaining from prediction [22.9] 機械学習のあらゆる領域に共通する課題は、トレーニングデータがテストデータのように分散されていないことだ。
一定のコストで予測を控えるモデルを考える。
我々は、Goldwasser、Kalais、Montasser(2020年)の最近の禁断アルゴリズムに基づいて、トランスダクティブバイナリ分類を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 21:44:48 GMT)
An Attention Free Transformer [22.8] 我々は,ドット製品の自己注意を不要にするトランスフォーマーの効率的な変種であるAttention Free Transformer (AFT)を導入する。
AFT層では、キーと値がまず学習された位置バイアスのセットと結合され、その結果がクエリに乗じられる。
AFTは全てのベンチマークで競争性能を示し、同時に優れた効率を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 20:45:30 GMT)
Optimal Model Placement and Online Model Splitting for Device-Edge
Co-Inference [22.8] デバイスのエッジコ推論は、リソース制約のある無線デバイスがディープニューラルネットワーク(DNN)ベースのアプリケーションを実行する新たな可能性を開く。
デバイスエッジ共振器のエネルギー・時間コストを最小限に抑えるため,モデル配置とオンラインモデル分割決定の協調最適化について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 06:55:04 GMT)
On the Universality of Graph Neural Networks on Large Random Graphs [22.7] グラフニューラルネットワーク(GNN)の潜在位置乱数グラフに対する近似能力について検討する。
大きなグラフ極限では、GNNはc-GNNとして知られるある種の連続的なモデルに収束することが知られている。
我々は,c-SGNNが連続限界におけるc-GNNよりも厳格に強力なことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 20:23:31 GMT)
Cross-Lingual Abstractive Summarization with Limited Parallel Resources [22.7] 低リソース環境下でのクロスリンガル抽象要約(MCLAS)のための新しいマルチタスクフレームワークを提案する。
1つの統一デコーダを使用して、モノリンガルとクロスランガルの要約のシーケンシャルな結合を生成することで、MCLASはモノリンガルの要約タスクを前提条件とする。
我々のモデルは、低リソースとフルデータセットの両方のシナリオにおいて、3つのベースラインモデルよりも大幅に優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 07:51:42 GMT)
Robust Regularization with Adversarial Labelling of Perturbed Samples [22.4] 本稿では、正規化手法として、ALPS(Adversarial Labelling of Perturbed Samples)を提案する。
ALPSはニューラルネットワークを、それぞれの真正な入力サンプルを、逆向きに割り当てられたラベルとともに、別のものに向かって摂動することによって形成された合成サンプルで訓練する。
SVHN、CIFAR-10、CIFAR-100、Tiny-ImageNetのデータセットによる実験は、ALPSが最先端の正規化性能を持っていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 11:26:49 GMT)
Revitalizing Optimization for 3D Human Pose and Shape Estimation: A
Sparse Constrained Formulation [21.7] そこで我々は,新しいスパース制約型定式化を提案し,そこから3次元人間のポーズと形状推定のリアルタイム最適化手法を導出した。
この計算は、複雑な3次元人体モデルの関節の数と線形にスケールすることを示し、より密集した非拘束的な定式化のために立方的にスケールする以前の作業とは対照的である。
本研究では,30FPS以上の1枚の画像から3次元の人間のポーズと形状を推定するリアルタイムモーションキャプチャフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 16:44:56 GMT)
NViSII: A Scriptable Tool for Photorealistic Image Generation [21.5] 本稿では,NVIDIA の OptiX 線追跡エンジンと,高品質な合成画像を生成するために設計された OptiX AI denoiser をベースとした Python ベースのシステムを提案する。
我々のツールは複雑な動的3Dシーンの記述と操作を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 16:35:32 GMT)
Improving Generalization in Meta-RL with Imaginary Tasks from Latent
Dynamics Mixture [21.4] 本稿では,学習された潜伏ダイナミクスの混合から生成した想像的タスクで強化学習エージェントを訓練する潜在ダイナミクス混合(LDM)を提案する。
LDMは、グリッドワールドナビゲーションとMuJoCoタスクのテストリターンにおいて、標準的なメタRLメソッドよりも大幅に優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 00:46:35 GMT)
Efficient Online-Bandit Strategies for Minimax Learning Problems [21.3] いくつかの学習問題は、例えば、実験的な分散ロバスト学習や、非標準集約的損失による最小化といった、min-max問題の解決に関係している。
具体的には、これらの問題は、モデルパラメータ$winmathcalW$と、トレーニングセットの実証分布$pinmathcalK$で学習を行う凸線型問題である。
効率的な手法を設計するために、オンライン学習アルゴリズムを(組合せ)帯域幅アルゴリズムと対戦させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 16:01:42 GMT)
Path-based knowledge reasoning with textual semantic information for
medical knowledge graph completion [20.9] 医療知識グラフ(KG)は、しばしば著しく不完全であるため、医療知識グラフの完成(MedKGC)の要求が必要とされる。
MedKGCはKGsの知識から新たな事実を見つけることができる。
本稿では,経路の空間的問題をそれぞれ解決するための2つの新しい経路に基づく推論手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 02:38:35 GMT)
Bridging the Gap Between Practice and PAC-Bayes Theory in Few-Shot
Meta-Learning [20.9] 数ショットの学習環境に適した2つのPAC-Bayesian境界を開発する。
既存の2つのメタ学習アルゴリズム(MAMLとReptile)が我々の限界から導出可能であることを示す。
我々は,計算効率のよいPACMAMLアルゴリズムを考案し,いくつかのベンチマークデータセットにおいて,既存のメタ学習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） (Fri, 28 May 2021 20:40:40 GMT)
Towards Zero-Shot Multilingual Synthetic Question and Answer Generation
for Cross-Lingual Reading Comprehension [20.6] 本稿では,多言語質問と解答ペアを大規模に生成する簡単な方法を提案する。
これらの合成サンプルは、ターゲット言語上の多言語QAモデルのゼロショット性能を改善するために使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 21:07:33 GMT)
Data Augmentation for Text Generation Without Any Augmented Data [20.1] 我々は,特定のマッピング関数によって構築された拡張データを用いることなく,テキスト生成タスクにおけるデータ拡張の問題を定式化する目的を定式化する。
提案手法は, 収束率保証付きテキスト生成タスクにおいて, 一般的な損失関数に対して効率よく最適化し, 適用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 07:56:51 GMT)
Task-Guided Inverse Reinforcement Learning Under Partial Information [19.6] 本研究では,逆強化学習(IRL, inverse reinforcement learning)の課題について考察する。
既存のIRL技術のほとんどは、エージェントがフォワード環境に与えられた完全な情報を持っていると仮定することが多い。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 19:36:54 GMT)
What if This Modified That? Syntactic Interventions via Counterfactual
Embeddings [19.4] 先行技術は、プローブを通してモデル表現内の有意義な特性を明らかにすることを目的としているが、そのようなプローブがモデルが実際に使っている情報をどのように忠実に表現しているかは明らかではない。
本稿では,因果解析にインスパイアされた手法を提案する。
本手法の実験では,下流予測タスクにおいて,BERTをベースとしたモデルでは木間距離のような構文表現が用いられていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 17:27:04 GMT)
Fair Representations by Compression [19.3] そこで本研究では,デコーダに直接提供された場合,擬似表現はセンシティブな属性に関する情報をフィルタリングすべきであることを示す。
表現ビットストリームのエントロピーの明示的な制御により、ユーザはレート歪みとレートフェアネス曲線の両方に沿って、スムーズかつ同時に動くことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 18:22:07 GMT)
Lens-free Optical Detection of Thermal Motion of a Sub-millimeter Sphere
Diamagnetically Levitated in High Vacuum [18.5] 本稿では,ミリ波またはサブミリ波浮揚発振器の動作を検出するために,レンズレス光検出方式を提案する。
このシステムに基づいて、推定加速感度9.7倍10-10rm g/sqrtHz$が達成され、レビテーションされた機械システムによって報告される最高の値よりも1桁以上改善される。
この結果は、ミリメートルまたはサブミリメートルの範囲におけるエキゾチック相互作用の研究や、コンパクト重力計と加速度計の実現に潜在的な応用が期待できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 02:22:56 GMT)
FReTAL: Generalizing Deepfake Detection using Knowledge Distillation and
Representation Learning [18.0] 本稿では,FreTAL(Feature Representation Transfer Adaptation Learning)法を提案する。
我々の学生モデルは、事前学習した教師モデルから知識を抽出することで、新しいタイプのディープフェイクに迅速に適応することができる。
FRETALは、ドメイン適応タスクのすべてのベースラインを86.97%の精度で低品質のディープフェイクで上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 06:54:10 GMT)
Risk-Aware Transfer in Reinforcement Learning using Successor Features [16.3] リスク対応後継機能(RaSF)が,実践的な強化学習フレームワークにシームレスに統合されていることを示す。
RaSFは、学習したポリシーのリスクを考慮すると、SFなどの代替手法よりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 22:22:03 GMT)
Towards More Equitable Question Answering Systems: How Much More Data Do
You Need? [15.4] ステップバックして、既存のリソースを最大限に活用して、多くの言語でQAシステムを開発するためのアプローチを研究します。
具体的には、自動翻訳とコンテキスト-問合せ-問合せ-問合せ-問合せ-問合せ-問合せ-問合せ-問合せ-問合せ-問合せ-問合せ-問合せ-問合せの順に拡張された数ショットアプローチの有効性を評価するために、広範囲に分析を行った。
我々は、QAデータセットやシステムの言語カバレッジを高めることを目的として、固定アノテーション予算をより活用するための将来のデータセット開発活動を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 21:32:04 GMT)
How to Split: the Effect of Word Segmentation on Gender Bias in Speech
Translation [15.0] 我々は、自動翻訳におけるジェンダーバイアスの分析を、一見中立的だが重要な要素である単語セグメンテーションに導入する。
2つの言語対(英語/イタリア語/フランス語)で得られた結果は、最先端のサブワード分割(BPE)が、ジェンダーバイアスの増大を犠牲にしていることを示している。
そこで本研究では,BPEの全体的な翻訳品質を向上すると同時に,文字ベースセグメンテーションの能力を活用し,ジェンダーを適切に翻訳する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 12:38:21 GMT)
Augmenting Anchors by the Detector Itself [14.7] 本研究では, AADI と呼ばれるアンカーアンカーアンカーアンカーアンカーアンカーアンカーアンカーアンカーアンカーアンカーアンカーアンカーアンカーアンカーアンカーアンカーアンカーアンカーアンカーアンカーアンカーアンカーアンカーアンカーアンカーアンカーアンカーアンカーアンカーアンカーアンカーアンカーアンカーアンカーアンカーアンカーアンカー拡張法を提案する。
AADIはアンカー自由法ではないが、アンカーのスケールとアスペクト比を連続空間から離散空間に変換する。
COCOデータセットの大規模な実験により、AADIは2段法と1段法の両方に明らかな利点があることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 20:11:08 GMT)
Boosting Monocular Depth Estimation Models to High-Resolution via
Content-Adaptive Multi-Resolution Merging [14.3] 本研究では,一貫したシーン構造と高周波の詳細が深度推定性能に与える影響を示す。
本稿では,画像全体の深さ推定を改善する二重推定法と,局所的な詳細を付加するパッチ選択法を提案する。
異なる解像度での推定とコンテキストの変化を組み合わせることで、高精細度でマルチメガピクセルの深度マップを作成できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 17:55:15 GMT)
Towards Deterministic Diverse Subset Sampling [14.2] 本稿では,k-DPPのグリーディ決定論的適応について論じる。
画像検索作業におけるモデルの有用性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 16:05:58 GMT)
Latent Space Exploration Using Generative Kernel PCA [14.2] Kernel PCAは強力な特徴抽出器であり、Restricted Kernel Machines (RKMs) の文脈で最近再編成されている。
RKMは、Restricted Boltzmann Machinesと同様の隠蔽と可視の単位でカーネルPCAの表現を可能にする。
この接続は、ジェネレーティブカーネルPCAと呼ばれる生成手順でカーネルPCAを使用する方法の洞察につながった。
新しい点は、成分の解釈を可能にする潜在空間を徐々に移動させることで生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 16:17:37 GMT)
Integer-Only Neural Network Quantization Scheme Based on
Shift-Batch-Normalization [13.8] 本稿では整数のみの量子化方式を提案する。
このスキームはシフトベースのバッチ正規化と均一量子化を使用して4ビット整数のみの推論を実装している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 09:28:12 GMT)
A Decentralized Policy Gradient Approach to Multi-task Reinforcement
Learning [13.7] マルチタスク強化学習問題を解決するためのフレームワークを開発する。
目標は、異なる環境で効果的に機能する共通ポリシーを学ぶことである。
MTRLの2つの基本的な課題に注目する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 01:32:18 GMT)
Trade the Event: Corporate Events Detection for News-Based Event-Driven
Trading [13.1] ニュース記事から企業イベントを検出することで株価の動きを予測するイベント駆動型トレーディング戦略を導入する。
提案した戦略は、企業イベントが発生した場合に起こりうる一時的株価の過ちから利益を得ることを目的としている。
企業イベント検出とニュースベースの株価予測ベンチマークのための詳細な注釈付きデータセットを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 01:40:55 GMT)
Discretization Drift in Two-Player Games [12.9] 2人でプレイするゲームのグラディエントベースの手法は、難題を解決するためのリッチなダイナミクスを生み出す。
この複雑さの一部は、同時または交互な勾配降下によって与えられる離散的な更新ステップに由来する。
離散力学を忠実に追従する修正された連続力学系を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 15:38:34 GMT)
Multi-layer Residual Sparsifying Transform (MARS) Model for Low-dose CT
Image Reconstruction [12.4] 教師なしの方法で学習した新しい多層モデルに基づく画像再構成手法を開発した。
提案フレームワークは、画像の古典的スカラー化変換モデルを、Multi-lAyer Residual Sparsifying transform (MARS)モデルに拡張する。
限られた正規線量画像から教師なしの方法で層間変換を学習する効率的なブロック座標降下アルゴリズムを導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 10:12:44 GMT)
Implementation and enhancement of nonreciprocal quantum synchronization
with strong isolation in antiferromagnet-cavity systems [12.3] 強い孤立性を持つ2置換反強磁性体において、2つのマグノンモードの非相互量子同期を実現する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 00:55:08 GMT)
An Explanatory Query-Based Framework for Exploring Academic Expertise [12.2] 機関内の潜在的な協力者を見つけることは、偏見を伴う手動検索作業に時間を要する。
本研究では,研究専門知識の検索,評価,探索を行う新しいクエリベースのフレームワークを提案する。
提案手法は, 望ましい特性を満足し, 効率的であると同時に, 一致の同定に有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 10:48:08 GMT)
Iris Liveness Detection using a Cascade of Dedicated Deep Learning
Networks [11.6] プレゼンテーション攻撃は、印刷画像、人工眼、テクスチャ化されたコンタクトレンズなどを用いて生体認証システムを回避することができる。
本稿では, ボナファイドアイリス画像とプレゼンテーションアタック画像とを分類するために, ゼロから訓練したMobileNetV2修正に基づくシリアルアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 17:37:11 GMT)
Short-term Maintenance Planning of Autonomous Trucks for Minimizing
Economic Risk [11.5] 輸送ミッションにおける自律走行トラックのメンテナンス計画問題に対処し,車両の健康管理システムを実装した。
本稿では、トラック会社の経済リスクを最小限に抑えつつ、メンテナンス決定を識別するリスクベースの意思決定手法を用いたメンテナンス計画モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 10:31:51 GMT)
OTTers: One-turn Topic Transitions for Open-Domain Dialogue [11.3] オープンドメイン対話における混合イニシアティブは、新しいトピックを積極的に導入するシステムを必要とする。
1ターンのトピック遷移タスクは、システムが協調的で一貫性のある方法で2つのトピックを接続する方法を探索する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 10:16:59 GMT)
Asymptotically Optimal Bandits under Weighted Information [10.9] エージェントが各ラウンドで複数のアームを演奏できるマルチアームバンディット装置における後悔の問題について検討する。
本稿では,Thompson-Sampling ベースの戦略を提案する。この戦略は,各腕が最高の腕であるという後続の信念として,パワープロファイルを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 21:28:44 GMT)
THINK: A Novel Conversation Model for Generating Grammatically Correct
and Coherent Responses [10.9] 我々は「THINK」という会話モデルを提案する。
このモデルは文脈ベクトルを単純化し、生成した応答のコヒーレンスを合理的に増大させる。
他のベースラインと比較すると, 自動評価と人的評価の両方で, モデルの利点が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 07:11:32 GMT)
Focus on Local: Detecting Lane Marker from Bottom Up via Key Point [10.6] 本研究では,局所パターンのモデル化とグローバルな構造予測に焦点をあてた新しいレーンマーカー検出ソリューションFOLOLaneを提案する。
具体的には、CNNは2つの異なる頭部を持つ低複雑局所パターンをモデル化し、第1は鍵点の存在を予測し、第2は局所範囲における鍵点の位置を洗練し、同じレーン線の鍵点を相関させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 08:59:14 GMT)
Blending Advertising with Organic Content in E-Commerce: A Virtual Bids
Optimization Approach [10.3] eコマースプラットフォーム設計における燃えるような問題は、これらの相互作用を尊重し、これらの複数のビジネス目標のバランスをとる方法で、広告をコンテンツとブレンドする方法である。
本稿では、JD.COMの製品詳細ページ上で、パーソナライズされたスポンサー付きコンテンツとスポンサーなしコンテンツとをブレンドするコンテキストにおいて、この目的のために開発されたシステムについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 02:27:31 GMT)
AdvParams: An Active DNN Intellectual Property Protection Technique via
Adversarial Perturbation Based Parameter Encryption [10.2] 本稿では,DNNIPを侵害から積極的に保護するための効果的な枠組みを提案する。
具体的には、DNNモデルのパラメータを、よく構築された対向的摂動で摂動することで暗号化する。
暗号化後、暗号化されたパラメータの位置と追加された敵の摂動の値が秘密鍵となる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 09:42:35 GMT)
TENSILE: A Tensor granularity dynamic GPU memory scheduler method
towards multiple dynamic workloads system [9.9] TENSILEは、GPUメモリピークを減らすために、テンソル粒度でGPUメモリを管理する方法である。
我々は、自身のディープラーニングフレームワークにTENSILEを実装し、その性能を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 03:31:38 GMT)
Towards mental time travel: a hierarchical memory for reinforcement
learning agents [9.8] 強化学習エージェントは、特に遅延や邪魔なタスクの後、過去の詳細を忘れることが多い。
エージェントが過去を詳細に記憶するのに役立つ階層型トランスフォーマーメモリ(HTM)を提案する。
HTMのエージェントは、トレーニング対象よりも桁違い長いタスクシーケンスに外挿することができ、メタラーニング環境からゼロショットを一般化してエピソード間の知識を維持することもできる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 18:12:28 GMT)
A Systematic Literature Review on Federated Machine Learning: From A
Software Engineering Perspective [9.3] フェデレートラーニング(Federated Learning)は、クライアントがローカルモデルをトレーニングし、ローカルモデル更新に基づいてグローバルモデルを定式化する、新たな機械学習パラダイムである。
ソフトウェア工学の観点から,231の初等研究に基づいて,系統的な文献レビューを行う。
データ合成は, 背景理解, 要件分析, アーキテクチャ設計, 実装, 評価を含む, 統合学習システムのライフサイクルをカバーする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 04:54:59 GMT)
2nd Place Solution for IJCAI-PRICAI 2020 3D AI Challenge: 3D Object
Reconstruction from A Single Image [9.3] 我々はAtlasNetの亜種を開発し、単一の2次元画像を消費し、2次元から3次元のマッピングを通して3次元の点雲を生成する。
最終ラウンドでは,スコアが70.88ドル,シャムファー距離が36.87ドル,平均Fスコアが59.18ドルで2位となる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 03:54:39 GMT)
PTNet: A High-Resolution Infant MRI Synthesizer Based on Transformer [9.0] 新しいMRI合成フレームワーク - ピラミッドトランスフォーマーネット (PTNet) について紹介する。
PTNetはトランス層、スキップ接続、マルチスケールピラミッド表現で構成されている。
最も広く使われているCNNベースの条件付きGANモデルと比較して、PTNetは合成精度とモデルサイズにおいて優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 17:20:19 GMT)
18.8 Gbps real-time quantum random number generator with a photonic
integrated chip [9.0] 量子乱数生成器(QRNG)は真の乱数を生成することができる。
ここでは,最大18.8Gbpsのリアルタイム出力速度を持つQRNGの高速かつ小型化について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 00:30:43 GMT)
Language Models Use Monotonicity to Assess NPI Licensing [8.9] 言語モデル(LM)の意味的知識について検討する。
本研究は、これらのLMが意味的単調性特性に基づいて言語環境のカテゴリを作成するかどうか、およびこれらのカテゴリが人間の言語理解と同様の役割を担っているかどうかに焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 13:32:00 GMT)
Cloud Collectives: Towards Cloud-aware Collectives forML Workloads with
Rank Reordering [8.8] Cloud Collectivesは、参加するフレームワークの並べ替えによって集合を加速するプロトタイプである。
Collectivesは非侵襲的であり、コードの変更も既存のアプリケーションの再構築も必要とせず、クラウドプロバイダのサポートなしで動作します。
パブリッククラウドでのアレーダ操作に対するCloud Collectivesの予備的な応用は、複数のマイクロベンチマークで最大3.7倍、実際のワークロードで1.3倍のスピードアップをもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 20:14:38 GMT)
A Gradient Method for Multilevel Optimization [8.8] 我々は、Franceschiらのアイデアに基づいて、多レベル$n$レベルの勾配に基づくアルゴリズムを開発した。
私たちの知る限り、これはマルチレベル最適化の理論的保証を持つ最初のアルゴリズムの1つである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 16:22:10 GMT)
Quantifying Information Leakage from Gradients [8.2] トレーニングデータの代わりにディープニューラルネットワークの勾配を共有することで、コラボレーティブラーニングにおけるデータのプライバシが向上する可能性がある。
しかし実際には、勾配はプライベート潜在属性とオリジナルデータの両方を明らかにすることができる。
トレーニングデータ上で計算された勾配から、元の情報漏洩と潜時情報漏洩の両方を定量化するために、数学的メトリクスが必要である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 15:47:44 GMT)
Weighted Model Counting in the two variable fragment with Cardinality
Constraints: A Closed Form Formula [7.8] 重み付き一階モデルカウント(WFOMC)は、与えられた有限領域上の一階理論のモデルの重み付き和を計算する。
WFOMCの推論を定式化するためのツールとして,リフト解釈の概念を導入する。
次に、この閉形式を拡張して、存在量化器と濃度制約をドメインリフト性を失うことなく組み込む。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 13:26:02 GMT)
Not Far Away, Not So Close: Sample Efficient Nearest Neighbour Data
Augmentation via MiniMax [7.7] MiniMax-kNNは、効率的なデータ拡張戦略のサンプルである。
我々は、知識蒸留に基づく半教師付きアプローチを利用して、拡張データに基づいてモデルを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 06:32:32 GMT)
Unsupervised Activity Segmentation by Joint Representation Learning and
Online Clustering [7.7] 本稿では、表現学習とオンラインクラスタリングを同時に行う、教師なしアクティビティセグメンテーションのための新しいアプローチを提案する。
我々は、時間的最適輸送と時間的コヒーレンス損失を利用して、ビデオの時間的情報を活用する。
本手法は,メモリの制約が大幅に少ないにもかかわらず,従来手法と同等かそれ以上に動作している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 21:06:22 GMT)
New Image Captioning Encoder via Semantic Visual Feature Matching for
Heavy Rain Images [7.5] 本研究では,豪雨画像のキャプションのための新しいエンコーダを提案する。
中心となる考え方は、大雨の入力画像から抽出した出力特徴を、単語に関連する意味的な視覚特徴に変換することである。
提案するエンコーダは, 豪雨画像からでも, 単語に関連する意味的視覚的特徴を生成できることを実験的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 11:40:40 GMT)
Learning Approximate and Exact Numeral Systems via Reinforcement
Learning [7.2] 近年の研究では、異なる言語における数体系は、情報理論的な意味で効率的なコミュニケーションを必要とする機能的要求によって形成されていることが示唆されている。
ここでは、学習理論のアプローチを採用し、強化学習によるコミュニケーションの効率性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 14:12:10 GMT)
Stochastic Intervention for Causal Inference via Reinforcement Learning [7.0] 因果推論の中心は介入戦略の処理効果推定である。
既存の方法はほとんどが決定論的治療に限られており、異なる治療下での結果を比較する。
介入に対する治療効果を推定するための新しい効果的な枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 00:11:22 GMT)
Inferring community characteristics in labelled networks [6.9] 我々は新しい生成モデルである特徴第一ブロックモデル(FFBM)を導入する。
FFBMパラメータの後方分布から効率的にサンプリングする方法を提案する。
提案手法の主な利点は、機能空間全体が自動的に使用され、影響に応じて暗黙的に機能をランク付けできる点である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 12:07:10 GMT)
Relation Matters in Sampling: A Scalable Multi-Relational Graph Neural
Network for Drug-Drug Interaction Prediction [6.7] 本稿では,グラフニューラルネットワークにおける近傍サンプリングにおける関係型の重要性をモデル化する手法を提案する。
薬物と薬物の相互作用予測実験により、最先端のグラフニューラルネットワークは関係性に依存したサンプリングによって利益を得ることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 16:55:09 GMT)
Neutrino Oscillations at JUNO, the Born Rule, and Sorkin's Triple Path
Interference [6.6] JUNOでのニュートリノ振動は、ソーキンのトリプルパス干渉を研究するユニークな機会を提供する。
特に、JUNOにおける三重経路干渉の予測境界を計算し、電磁探査で既に利用できるものと同等であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 19:00:00 GMT)
CRT-Net: A Generalized and Scalable Framework for the Computer-Aided
Diagnosis of Electrocardiogram Signals [6.4] 我々はECGの臨床認識のための堅牢でスケーラブルなフレームワークを開発した。
CRT-Netと呼ばれる新しいディープニューラルネットワークは、1次元ECG信号の微細で包括的な表現と認識のために設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 06:56:06 GMT)
Perturbation Theory for the Information Bottleneck [6.1] 情報ボトルネック (IB) は、データから関連情報を抽出する手法である。
IB問題の非線形性は、一般に計算コストが高く解析的に難解である。
IB法に対する摂動理論を導出し,学習開始の完全な特徴を報告した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 16:59:01 GMT)
Investigating Code-Mixed Modern Standard Arabic-Egyptian to English
Machine Translation [6.0] コード混在の現代標準アラビア語とエジプト・アラビア語(MSAEA)を英語に調査する。
我々は、(i)標準のエンドツーエンドシーケンス・ツー・シーケンス(S2S)変換器と(ii)事前訓練されたS2S言語モデル(LM)を用いて、異なる条件下でモデルを開発する。
我々は、スクラッチから訓練されたS2Sモデルと様々なアラビア方言のデータに基づいて微調整されたLMを用いて、MSA-EN並列データのみを用いて、合理的な性能を得ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 03:38:35 GMT)
Open-Ended Fine-Grained 3D Object Categorization by Combining Shape and
Texture Features in Multiple Colorspaces [5.9] 本研究では, 形状情報はすべてのカテゴリの共通パターンを符号化し, テクスチャ情報を用いて各インスタンスの外観を詳細に記述する。
提案したネットワークアーキテクチャは、オブジェクト分類の精度とスケーラビリティの観点から、選択した最先端のアプローチよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 19:54:03 GMT)
Support vector machines and linear regression coincide with very
high-dimensional features [5.9] SVMに適合するトレーニング例がすべてサポートベクタとなる現象を示す。
まず、独立特徴モデルにおけるベクトル拡散を支援するために必要となる次元(サンプルサイズの観点から)の超線形下界を証明した。
また、ガウス的特徴モデルにおける鋭い位相遷移を同定し、この遷移の幅を制限し、その普遍性に対する実験的支持を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 20:06:21 GMT)
ResT: An Efficient Transformer for Visual Recognition [5.8] 本稿では、画像認識のための汎用バックボーンとして機能する、ResTと呼ばれる効率的なマルチスケール視覚変換器を提案する。
提案したResTは、最近の最先端のバックボーンよりも大きなマージンで、ResTの強力なバックボーンとしての可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 08:53:54 GMT)
Noncyclic nonadiabatic holonomic quantum gates via shortcuts to
adiabaticity [5.7] 本稿では,短絡から断熱までを通した普遍量子システムのための高速でロバストなホロノミック量子ゲートの構築手法を提案する。
この方式は、現在量子計算の実装のために追求されている物理系において容易に実現可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 15:23:24 GMT)
SLGCN: Structure Learning Graph Convolutional Networks for Graphs under
Heterophily [5.6] 本稿では2つの側面から問題を緩和する構造学習グラフ畳み込みネットワーク(SLGCN)を提案する。
具体的には、全ての類似ノードから特徴表現を効率的に集約するために、アンカーを用いた効率的なスペクトルクラスタリング(ESC-ANCH)を設計する。
幅広いベンチマークデータセットの実験結果は、提案されたSLGCNが、最先端のGNNよりも優れていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 13:00:38 GMT)
Spatial-Temporal Dual Graph Neural Networks for Travel Time Estimation [5.6] 時空間デュアルグラフニューラルネットワーク(STDGNN)を用いた旅行時間推定のためのグラフベースディープラーニングフレームワークを提案する。
まず,交差点と道路セグメントの複雑な相関関係を捉えるために,時空間二重グラフアーキテクチャを構築した。
交差点と道路セグメントの連立時空間ダイナミクスを捉えるために,空間時空間学習層を採用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 05:15:45 GMT)
Oort: Efficient Federated Learning via Guided Participant Selection [5.0] フェデレートラーニング(FL)は、エッジデータを用いたモデルトレーニングとテストを可能にする。
既存の取り組みでは、FL参加者をランダムに選び、モデルやシステムの効率が悪くなります。
Oortは1.2x-14.1x、最終モデルの精度を1.3%-9.8%改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 00:31:41 GMT)
Changing the World by Changing the Data [5.0] このポジションペーパーは、データキュレーションの議論と反対の議論をマッピングする。
それは基本的にはムートである、と論じている。キュレーションは、すでに存在し、起こり、世界を変えつつある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 16:17:22 GMT)
A nearly Blackwell-optimal policy gradient method [4.9] 利得を最適化し,バイアスを緩和する政策勾配法を開発した。
対数障壁を用いて対応する二段階最適化を解くアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 06:37:02 GMT)
Weak-value technique for detecting weak magnetic field based on Faraday
magneto-optic effect [4.7] ファラデー磁気光学効果に基づく弱磁場の弱値増幅法について検討した。
数値解析の結果,弱磁場を10～10ドル以下で検出し,弱磁場検出に有効であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 07:31:23 GMT)
Deception Detection in Videos using the Facial Action Coding System [4.6] 本研究では,深層学習モデルの学習パラメータとして使用する顔行動符号化システムを用いて,顔行動単位を抽出する。
実生活実験データセットを用いてトレーニングした長寿命記憶(LSTM)を特に用いた。
また、Real-lifeトライアルデータセット、Silesian Deceptionデータセット、Bag-of-lies Deceptionデータセットを使用して、クロスデータセット検証も行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 08:10:21 GMT)
The Evaluation of Rating Systems in Team-based Battle Royale Games [4.2] 本稿では,25,000人以上のチームバトルロイヤルマッチのリアルタイムデータセット上で,3つの人気評価システムを評価するためのいくつかの指標の有用性について検討する。
正規化割引累積ゲイン (NDCG) は信頼性が高く, 柔軟性が高かった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 19:22:07 GMT)
More Is Better: An Analysis of Instance Quantity/Quality Trade-off in
Rehearsal-based Continual Learning [4.0] 連続学習はコネクショナリストシステムの安定性・塑性ジレンマに対処する手段となっている。
本稿では、メモリに格納可能なインスタンス数を増やすために、様々なデータ削減アプローチを採用したメモリ量/品質トレードオフの分析を行う。
その結果, 最適トレードオフは, 非常に圧縮された複数のインスタンスによるリハーサルアプローチが, 最先端のアプローチよりも容易に向上することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 21:05:51 GMT)
Sample-Efficient Reinforcement Learning for Linearly-Parameterized MDPs
with a Generative Model [3.7] 本稿では,一連の状態対応機能を有するマルコフ決定プロセス(MDP)について考察する。
モデルに基づくアプローチ(resp.$Q-learning)が、高い確率で$varepsilon$-Optimalポリシーを確実に学習することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 17:49:39 GMT)
Simulated Data Generation Through Algorithmic Force Coefficient
Estimation for AI-Based Robotic Projectile Launch Modeling [3.6] 非剛体物体発射における力係数のアルゴリズム的推定のための新しい枠組みを提案する。
我々は、非剛体物体の発射軌道を正確にモデル化するための新しいトレーニングアルゴリズムと目的を実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 02:03:32 GMT)
Learning to Schedule [3.5] 本稿では,ジョブが生み出す累積保持コストを最小限に抑えるための学習・スケジューリングアルゴリズムを提案する。
各タイムスロットにおいて、サーバはシステムに残されているジョブのランダム保持コストを受信しながらジョブを処理できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 08:04:06 GMT)
Efficient sorting of orbital-angular-momentum states with large
topological charges and their unknown superpositions via machine learning [3.4] 軌道角運動量(OAM)を運ぶ光は、その非有界な状態空間のために光学的操作と通信において重要な役割を果たす。
ここでは、ニューラルネットワークが、大きなトポロジカル電荷と未知の重ね合わせを持つOAMモードをソートするように訓練できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 06:56:46 GMT)
Mapping urban socioeconomic inequalities in developing countries through
Facebook advertising data [3.4] Facebookのマーケティングプラットフォームから推定される行動特性は、都市内の住宅地の社会経済的地位を正確にマッピングできることがわかった。
また、25歳以上の成人Facebookユーザーの属性に基づいてモデルをトレーニングすることで、すべての都市においてより正確な社会経済状況のマッピングが可能になることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 12:28:35 GMT)
ILDC for CJPE: Indian Legal Documents Corpus for Court
JudgmentPrediction and Explanation [3.3] CJPE(Court Judgment Prediction and Explanation)の課題を提案する。
CJPEは、ケースの説明可能な結果を予測するために、自動化システムを必要とします。
我々の最良の予測モデルは、人間の法律専門家の精度が78%であるのに対して、94%である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 03:07:32 GMT)
Using Convolutional Neural Networks for Relative Pose Estimation of a
Non-Cooperative Spacecraft with Thermal Infrared Imagery [3.2] 本稿では、受動熱赤外線カメラフィードからターゲットの粗いポーズを推定できる畳み込みニューラルネットワークについて述べる。
モデルの堅牢性は、まず合成データに基づいて、2つの異なるターゲット上で実証され、次にADRミッション中に直面する現実的なシナリオのために実験室環境で実証される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 12:51:38 GMT)
Slow Momentum with Fast Reversion: A Trading Strategy Using Deep
Learning and Changepoint Detection [2.9] 我々は、Deep Momentum Network (DMN) パイプラインにオンライン変更点検出(CPD)モジュールを導入する。
我々のCPDモジュールは、変化点の位置と重大度スコアを出力し、モデルが不均衡の度合いに反応することを学べる。
1990-2020年の間、50, Liquid, Continuous Futures のポートフォリオを使用して CPD モジュールを追加することで、Sharpe 比が 33%$ になる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 10:46:53 GMT)
Environmental Radiation Impact on Lifetimes and Quasiparticle Tunneling
Rates of Fixed-Frequency Transmon Qubits [2.7] 量子コンピューティングは、可能な限りノイズのない環境での量子ビットの演算に依存している。
本研究は, 各種キャパシタパッドを用いた固定周波数トランスモン量子ビットの寿命に及ぼす環境放射線の影響を計測するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 17:27:11 GMT)
Efficient and robust multi-task learning in the brain with modular task
primitives [2.6] タスクプリミティブを具備したモジュールネットワークは,パラメータ数と更新率を低く保ちながら,複数のタスクを適切に学習することができることを示す。
また,本手法により得られたスキルは,他のマルチタスク学習戦略に比べて幅広い摂動に対してより堅牢であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 21:07:54 GMT)
LAMBERT: Layout-Aware (Language) Modeling for information extraction [2.6] 本稿では,非自明なレイアウトが局所的意味論に影響を及ぼす文書理解問題に対する新しいアプローチを提案する。
我々は、OCRシステムから得られたレイアウト機能を使用できるように、Transformerエンコーダアーキテクチャを変更した。
視覚的にリッチな文書からなるデータセットにおいて,本モデルが優れた性能を発揮することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 12:29:14 GMT)
Curse of Dimensionality in Unconstrained Private Convex ERM [2.5] 一般凸関数に対する微分プライベートな経験的リスク最小化の低い境界を考える。
凸一般化線型モデル (GLMs) に対して、制約された場合におけるDP-ERMのよく知られたタイトバウンドは $tildeTheta(fracsqrtpepsilon n)$ であるが、近年では citesstt21 は非制約の場合において DP-ERM のタイトバウンドは $tildeTheta(fracsqrttextrankepsilon n)$ である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 07:28:24 GMT)
About Explicit Variance Minimization: Training Neural Networks for
Medical Imaging With Limited Data Annotations [2.3] VAT(Variance Aware Training)法は、モデル損失関数に分散誤差を導入することにより、この特性を利用する。
多様な領域から得られた3つの医用画像データセットと様々な学習目標に対するVATの有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 21:34:04 GMT)
Reinforcement Learning reveals fundamental limits on the mixing of
active particles [2.3] 活性物質では、粒子間の非線形力学と長距離相互作用は系の力学の閉形式記述を禁止している。
RLは, 粒子相互作用と反発性粒子相互作用を組み合わせたシステムにおいて, 正準能動性物質を混合するタスクにおいて, 優れた戦略しか見つからないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 21:04:55 GMT)
Do not explain without context: addressing the blind spot of model
explanations [2.3] 本稿では,機械学習モデルの監視と監査においてしばしば見落とされがちな盲点について述べる。
モデル説明の多くは参照データ分布の選択に直接的または間接的に依存する。
分布の小さな変化が、傾向の変化や、注意深い結論などの説明に劇的な変化をもたらす例を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 12:48:40 GMT)
Stochastic Gradient MCMC with Multi-Armed Bandit Tuning [2.3] 本稿では,SGMCMCハイパーパラメータを調整し,後部近似の精度を最大化するバンディットに基づく新しいアルゴリズムを提案する。
シミュレーションと実データの両方で実験を行い,本手法が広範囲の応用分野に適用可能であることを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 13:49:38 GMT)
Rethinking Noisy Label Models: Labeler-Dependent Noise with Adversarial
Awareness [2.2] 本稿では,複数のラベルに対してインスタンス依存ノイズを一般化するラベルノイズの原理モデルを提案する。
ラベラーに依存したモデルでは、ラベルノイズは善良なラベルの自然な誤りと悪質なアクターによって提供される敵対的なラベルの2つのモードの下に現れます。
実世界の環境で発生する可能性のあるラベルノイズをより正確に反映する2つの逆攻撃ベクトルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 19:58:18 GMT)
Feature extraction and evaluation for BioMedical Question Answering [2.0] 本稿では,BioASQパイプラインについて紹介する。
目標は、要約、イエス/ノー、ファクトイド、リストの4つのタイプに答えることである。
パイプラインを使用して、あらゆる種類の質問に対して各モジュールの有効性をテストし、エラー解析を実行しました。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 17:41:56 GMT)
Bh\=a$\unicode{x1E63}$\=acitra: Visualising the dialect geography of
South Asia [1.9] Bh=a$x1E63$=acitraは、言語研究データベースと注釈付きデータセット上に構築された南アジアの方言システムマッピングである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 19:52:42 GMT)
Short-Term Stock Price-Trend Prediction Using Meta-Learning [1.9] 畳み込みニューラルネットワークを用いたメタラーニングフレームワークを用いた短期株価予測について検討する。
株価の予測値動向に応じて、銘柄をラベル付けするためのスライディングタイムの地平線を提案する。
メタラーニングフレームワークの有効性をS&P500に適用して評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 06:03:05 GMT)
Neonatal seizure detection from raw multi-channel EEG using a fully
convolutional architecture [1.8] このアーキテクチャは、従来の機械学習ベースのソリューションで使われている最先端の手作業による特徴に基づく表現とは対照的に、生脳波(EEG)信号からの発作イベントを検出するように設計されている。
提案したアーキテクチャは、新生児脳波にディープラーニングを適用するための新たな道を開き、正確な臨床ラベルの入手に頼らずに、トレーニングデータの量の関数としての性能が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 14:08:36 GMT)
Driver Safety Development Real Time Driver Drowsiness Detection System
Based on Convolutional Neural Network [1.7] 本稿では,道路上での運転者の安全に関する課題に焦点をあて,眠気検知のための新しいシステムを提案する。
眠気の兆候としてドライバの睡眠状態を検出するために、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 04:30:09 GMT)
Network Activities Recognition and Analysis Based on Supervised Machine
Learning Classification Methods Using J48 and Na\"ive Bayes Algorithm [1.6] 教師付き分類技術に基づく機械学習手法の適用は、重大で退屈な作業からネットワークセキュリティスタッフを解放するのに役立ちます。
微調整されたモデルは、ユーザの振る舞いを正確に認識し、比較的高い精度と適応性を備えた永続的な監視を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 09:44:14 GMT)
Highlight Timestamp Detection Model for Comedy Videos via Multimodal
Sentiment Analysis [1.6] 本研究では,この分野での最先端性能を得るためのマルチモーダル構造を提案する。
マルチモーダルビデオ理解のためのベンチマークをいくつか選択し、最適な性能を求めるのに最適なモデルを適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 08:39:19 GMT)
Group Convolutional Neural Networks Improve Quantum State Accuracy [1.5] 特定の対称性を持つ量子状態に対して、最大表現モデルを作成する方法を示す。
我々は,グループ同変畳み込みネットワーク(G-CNN) citecohen2016groupを実装し,メモリ使用量を増やすことなく,性能改善を実現することを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 21:09:37 GMT)
Cisco at SemEval-2021 Task 5: What's Toxic?: Leveraging Transformers for
Multiple Toxic Span Extraction from Online Comments [1.3] 本稿では,SemEval-2021 Task 5: Toxic Spans DetectionのためのチームCiscoによって提案されたシステムについて述べる。
我々は主に、シーケンスタグ付けアプローチと依存性解析アプローチの2つの方法でこの問題に取り組みます。
このアプローチにおける最高のパフォーマンスアーキテクチャもまた、F1スコア0.6922で、全体として最高のパフォーマンスアーキテクチャであることを証明しました。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 16:27:49 GMT)
Deep Learning for EEG Seizure Detection in Preterm Infants [1.3] 本稿では,乳幼児の新生児発作検出のための新しい深層学習(DL)アーキテクチャについて検討する。
本研究は, 早期乳児を対象とした脳波発作検出アルゴリズムの精度が, 完全長期乳児に対して達成される性能にかなり劣っていることを示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 14:03:56 GMT)
Volatility Modeling of Stocks from Selected Sectors of the Indian
Economy Using GARCH [1.3] インド証券取引所(NSE)に上場している10銘柄のボラティリティをモデル化するための,一般化自己回帰的条件付き不均質(GARCH)フレームワークに基づくいくつかのボラティリティモデルを提案する。
2010年1月1日から2021年4月30日までの歴史的株価記録は、Pythonプログラミング言語のPandasモジュールのDataReader APIを使用してYahoo Financeのウェブサイトから取り除かれた。
結果から、非対称GARCHモデルにより、将来の株価のボラティリティに関するより正確な予測が得られることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 14:59:40 GMT)
A proxemics game between festival visitors and an industrial robot [1.3] 人間ロボットチームのコラボレーションパートナーの非言語的行動は、ヒューマンインタラクションパートナーの体験に影響を及ぼす。
Ars Electronica 2020 Festival for Art, Technology and Society(オーストリア、リンツ)では,産業用ロボットとの対話を招待した。
本研究では,ロボットと対話する人間の一般的な非言語行動と,聴衆の非言語行動について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 13:26:00 GMT)
DeepTag: A General Framework for Fiducial Marker Design and Detection [1.2] フィデューシャルマーカーの設計と検出のための一般的なディープラーニングベースのフレームワークであるDeepTagを提案する。
DeepTagは、さまざまなマーカーファミリの検出をサポートし、カスタマイズされたローカルパターンで新しいマーカーファミリを設計できるようにする。
実験によると、DeepTagはさまざまなマーカーファミリをうまくサポートしており、検出の堅牢性と精度の両方の観点から既存の手法よりも大幅に優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 10:54:59 GMT)
The Herbarium 2021 Half-Earth Challenge Dataset [1.1] ハーバリウムシートは、世界の植物の歴史、進化、多様性のユニークな見方を示している。
世界規模で草原のデジタル化が進み、細粒度分類領域の進歩に伴い、この分野の研究を支援する機会が数多くある。
既存のデータセットは小さすぎるか、多様でないかのどちらかで、分類学、地理的分布、ホスト機関を表す。
自動分類のためのハーバリウム標本の最大かつ最も多種多様なデータセットであるハーバリウムハーフアースデータセットを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 13:24:12 GMT)
Unsupervised detection of mouse behavioural anomalies using two-stream
convolutional autoencoders [1.1] 本稿では,マウスビデオデータの異常検出における教師なし学習の適用について検討する。
提示される2つのモデルは、デュアルストリームの3D畳み込みオートエンコーダとデュアルストリームの2D畳み込みオートエンコーダである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 16:30:09 GMT)
Hierarchical Transformer Encoders for Vietnamese Spelling Correction [1.1] ベトナム語スペル訂正問題に対する階層変換器モデルを提案する。
このモデルは、複数のトランスフォーマーエンコーダで構成され、文字レベルと単語レベルの両方を使用してエラーを検出し、修正する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 04:09:15 GMT)
Using Machine Learning to Select High-Quality Measurements [1.0] 機械学習アルゴリズムを用いて,Mu2e実験の高品質な測定方法を選択する。
この手法は測定誤差に起因する背景実験において重要である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 21:23:23 GMT)
SciFive: a text-to-text transformer model for biomedical literature [0.9] 本稿では,大規模なバイオメディカルコーパスで事前学習したドメイン固有T5モデルであるSciFiveを紹介する。
本研究は,より困難なテキスト生成タスクの探索と,本領域における新しい手法の開発を支援する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 06:09:23 GMT)
Geometric Deep Learning and Equivariant Neural Networks [0.9] 幾何学的深層学習の数学的基礎を調査し,群同変とゲージ同変ニューラルネットワークに着目した。
任意の多様体 $mathcalM$ 上のゲージ同変畳み込みニューラルネットワークを、構造群 $K$ の主バンドルと、関連するベクトルバンドルの切断間の同変写像を用いて開発する。
セマンティックセグメンテーションやオブジェクト検出ネットワークなど,このフォーマリズムのいくつかの応用を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 15:41:52 GMT)
Equilibrium and non-Equilibrium regimes in the learning of Restricted
Boltzmann Machines [0.9] Boltzmann Machines (RBMs) のトレーニングは、ログのような勾配を正確に計算することの難しさから、長い間困難であった。
この混合時間は、訓練されたモデルの力学と安定性において重要な役割を果たすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 14:52:11 GMT)
Restricted Boltzmann Machine, recent advances and mean-field theory [0.9] Restricted Boltzmann Machine (RBM) を統計物理学の光の下で扱う。
RBMは機械学習(ML)モデルの古典的なファミリーであり、ディープラーニングの発展において中心的な役割を果たした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 08:32:54 GMT)
MAGI-X: Manifold-Constrained Gaussian Process Inference for Unknown
System Dynamics [0.9] 観測データから未知のダイナミクスを学習するための,高速かつ高精度なデータ駆動手法MAGI-Xを提案する。
主にコストのかかる数値積分に依存する既存の方法とは異なり、MAGI-Xはニューラルネットワークの強力な機能近似器を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 03:28:33 GMT)
Empirical Study of Multi-Task Hourglass Model for Semantic Segmentation
Task [0.8] エッジ検出, 意味輪郭, 距離変換タスクを用いて, セマンティックセグメンテーションタスクを補完するマルチタスク手法を提案する。
本研究では,Cityscapes,CamVid,Freiburg Forestの各データセットにおける時間ガラスモデルのマルチタスク環境における学習の有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 01:08:10 GMT)
Promoting the Acquisition of Hardware Reverse Engineering Skills [0.7] 本研究は,ハードウェアリバースエンジニアリング(HRE)におけるスキル獲得に焦点をあてる。
科学コミュニティや産業はHREの専門家に高い需要を抱いているが、教育コースの欠如がある。
本コースでは,初級生がHREスキルを習得するかを検討するために,事前知識のレベルが異なる学生を対象に2つの研究を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 10:45:17 GMT)
Directly profiling the dark-state transition density via scanning
tunneling microscope [0.7] 本研究では, 走査型トンネル顕微鏡を用いて, 単一分子の暗黒状態遷移密度を解析する。
補助光ポンピングにより、高輝度状態から基底状態までの蛍光を測定することにより、暗黒状態の検出を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 07:02:49 GMT)
Bridge Data Center AI Systems with Edge Computing for Actionable
Information Retrieval [0.6] 現代のシンクロトロンおよびX線自由電子レーザーにおける高いデータレートは、データ還元、特徴検出、その他の目的のために機械学習手法の使用を動機付けている。
ここでは、この目的のために、特別なデータセンターAIシステムがどのように使用できるかを説明します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 16:47:01 GMT)
Fair and Adventurous Enumeration of Quantifier Instantiations [0.5] 量子化器のインスタンス化に対する最近の数え上げ的アプローチは、いくつかの式で用語を考える。
まず、各変数について考慮すべき項列の順序、次に、インスタンス自体の順序である。
本稿では,これらの戦略を実践する上で重要な,無関係なインスタンス化を排除するための新しい手法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 09:51:47 GMT)
Larger Sparse Quadratic Assignment Problem Optimization Using Quantum
Annealing and a Bit-Flip Heuristic Algorithm [0.4] 線形制約は、量子アニールで表現できる問題のサイズを減らす。
オーゼキ法により得られた解に対して,後処理ビットフリップアルゴリズムを適用し,スパースQAPの解法を提案する。
D-Wave Advantage を用いて,D-Wave Advantage を用いた QAP の高精度化に成功した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 06:33:18 GMT)
Sampling of Shape Expressions [0.4] 形状表現を体系的にサンプリングする手法を提案する。
提案手法は,オートマトンを均一にサンプリングする手法と,ヒットアンドランのモンテカルロサンプリング手法を組み合わせたものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 07:29:37 GMT)
Video-rate multispectral imaging in laparoscopic surgery: First-in-human
application [0.4] 臨床ワークフローにおけるビデオレートスペクトルイメージングのための新しいイメージングシステムを提案する。
このシステムは、小型のスナップショットマルチスペクトルカメラと標準的な腹腔鏡と臨床で一般的に使用される光源を統合している。
本システムからのマルチスペクトル記録は腎部分切除手術における灌流変化の検出に有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 15:03:54 GMT)
Targeted Deep Learning: Framework, Methods, and Applications [0.4] ディープラーニングシステムは通常、幅広いテスト入力を実行するように設計されています。
医療は、現在、個々の患者に対する治療のターゲティングに興味があります。
深層学習を対象とするアプリケーションにおいて,ディープラーニングと呼ぶことを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 18:37:12 GMT)
DeepMoM: Robust Deep Learning With Median-of-Means [0.4] 我々は,中道値とル・カムの原理に関する最近の知見に動機づけられたアプローチを導入する。
このアプローチが容易に実装できることを示し、実際に非常にうまく機能していることを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 18:07:32 GMT)
The Wits Intelligent Teaching System: Detecting Student Engagement
During Lectures Using Convolutional Neural Networks [0.3] Wits Intelligent Teaching System (WITS) は、学生の感情に関するリアルタイムフィードバックを講師に支援することを目的としている。
AlexNetベースのCNNはトレーニングが成功し、Support Vector Machineアプローチを大きく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 12:59:37 GMT)
Confident in the Crowd: Bayesian Inference to Improve Data Labelling in
Crowdsourcing [0.3] 我々は,コスト削減を図りながら,ラベルの品質を向上させる新しい手法を提案する。
本稿では,ベイズ推定などのより洗練された手法を用いてラベルラの性能を計測する。
提案手法は,群集内で不一致が発生した場合に高い信頼性を維持しつつ,コストと精度の両方で標準的な投票方法より優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 17:09:45 GMT)
Pruning and Slicing Neural Networks using Formal Verification [0.3] ディープニューラルネットワーク(DNN)は、様々なコンピュータシステムにおいてますます重要な役割を担っている。
これらのネットワークを作成するために、エンジニアは通常、望ましいトポロジを指定し、自動トレーニングアルゴリズムを使用してネットワークの重みを選択する。
本稿では,近年のDNN検証の進歩を活用して,この問題に対処することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 07:53:50 GMT)
Generating Function for Tensor Network Diagrammatic Summation [0.2] ダイアグラム和を先行級数展開係数としてエンコードする生成関数の集合を導入する。
量子スピンチェーンの変動励起状態と動的構造因子を計算して、このスキームを説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 15:41:01 GMT)
EDEN: Deep Feature Distribution Pooling for Saimaa Ringed Seals Pattern
Matching [0.2] ペレージパターンマッチングは,サイマーリングアザラシの個体識別を個別に解決すると考えられる。
局所的なパターンの特徴を集約して固定サイズの埋め込みベクトルを得ることのできる,新しい機能プーリング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 16:59:39 GMT)
pRSL: Interpretable Multi-label Stacking by Learning Probabilistic Rules [0.0] 本稿では,確率論的命題論理則と信念伝播を用いた確率論的ルールスタックリング(pRSL)を提案し,その基礎となる分類器の予測と組み合わせる。
精度と近似推論と学習のためのアルゴリズムを導出し、様々なベンチマークデータセット上でpRSLが最先端の性能に達することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 14:06:21 GMT)
Visualizing Representations of Adversarially Perturbed Inputs [0.0] 本研究では,N次元への投影データの有効性を評価する評価指標POP-Nを提案する。
我々は、CIFAR-10を用いて、様々な敵攻撃に対して複数の次元削減アルゴリズムのPOP-2スコアを比較する実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 21:34:02 GMT)
Unitary representation of the Poincar\'e group for classical
relativistic dynamics [0.0] 我々は、巨大なスピンレス粒子の古典的相対論的ダイナミクスの操作バージョンにつながるポアンカー群のユニタリ既約表現を与える。
量子力学とは異なり、この演算理論では位置と運動量の間に不確実な原理は存在しない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 14:44:55 GMT)
Training of SSD(Single Shot Detector) for Facial Detection using Nvidia
Jetson Nano [0.0] 我々はコンピュータビジョンアルゴリズムSSD(Single Shot detector)コンピュータビジョンアルゴリズムを用いた。
画像はIntel CVAT (Computer Vision Tool) でラベル付けされた。
私たちはこのモデルを顔検出のために訓練した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 15:16:24 GMT)
Towards a NISQ Algorithm to Simulate Hermitian Matrix Exponentiation [0.0] フォールトトレラントな量子コンピュータは、既知の古典的コンピュータよりも優れたアプリケーションを提供するので、楽しみにしている。
既に存在する、ノイズの多い中間スケール量子(NISQ)デバイスのパワーを活用して実現には何十年もかかるだろう。
本稿では、パラメタライズド量子回路を用いて、エルミタン行列指数をシミュレートする手法を報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 06:37:12 GMT)
The Power of Log-Sum-Exp: Sequential Density Ratio Matrix Estimation for
Speed-Accuracy Optimization [0.0] 本稿では,時系列のマルチクラス分類モデルを提案する。
早期分類のためのアーキテクチャ MSPRT-TANDEM は、4つのデータセットのベースラインモデルよりも統計的に有意に優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 07:21:58 GMT)
The Meta-Variational Quantum Eigensolver (Meta-VQE): Learning energy
profiles of parameterized Hamiltonians for quantum simulation [0.0] 本稿では,パラメータ化ハミルトンの基底状態エネルギープロファイルを学習可能なメタVQEを提案する。
我々はこのアルゴリズムを、XXZスピンチェーン、電子的H$_4$ Hamiltonian、シングルトランモン量子シミュレーションを用いてテストする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 21:31:29 GMT)
The Dark Machines Anomaly Score Challenge: Benchmark Data and Model
Independent Event Classification for the Large Hadron Collider [0.0] 我々は、Dark Machines InitiativeとLes Houches 2019 Workshop on Physics at TeV Colllidersで実施されたデータチャレンジの結果について説明する。
この課題は、教師なし機械学習アルゴリズムを使用して、LHCで新しい物理学の信号を検出することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 18:00:02 GMT)
Teleportation of squeezed states in the absence and presence of
dissipation [0.0] 我々は、ビームスプリッタを用いて、圧縮真空状態と1光子状態の重ね合わせである未知の量子状態をテレポートする。
継続では,同じ通信プロトコルを実装しようと試みるが,散逸効果の存在下では実現しない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 11:50:16 GMT)
Sequential design of multi-fidelity computer experiments: maximizing the
rate of stepwise uncertainty reduction [0.0] 我々は,多要素数値シミュレータにおける実験の逐次的設計について検討する。
我々は、段階的不確実性低減(MR-SUR)の最大率と呼ばれる新しいベイズ的シーケンシャル戦略を提案する。
MR-SURは、期待される不確実性の低減とシミュレーションコストとの比を最大化することにより、追加のシミュレーションを選択する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 13:37:24 GMT)
SemEval-2021 Task 9: Fact Verification and Evidence Finding for Tabular
Data in Scientific Documents (SEM-TAB-FACTS) [0.0] SEM-TAB-FACTSは2つのサブタスクを備えていた。
サブタスクAでは、テーブルに関して文がサポートされているか、否定されているか、不明かを決定することが目標である。
サブタスクBでは、声明の証拠を提供するテーブルの特定の細胞を特定することに重点が置かれた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 17:21:11 GMT)
Self-supervised Detransformation Autoencoder for Representation Learning
in Open Set Recognition [0.0] オープンセット認識問題に対する自己超越手法であるDetransformation Autoencoder (DTAE)を提案する。
提案手法は,未知のクラスを検出し,未知のクラスを分類する上で,大きな利益をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 02:45:57 GMT)
Reinforcement Learning for on-line Sequence Transformation [0.0] トークンを読むか、別のトークンを書くべきかを判断するために、強化によって学習するアーキテクチャを導入します。
実験では、ニューラルネットワーク翻訳の最先端手法と比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 20:31:25 GMT)
Recursive Contour Saliency Blending Network for Accurate Salient Object
Detection [0.0] 本研究では,有能な物体検出におけるエッジ品質向上のためのネットワークを設計した。
輪郭と塩分を交換するための輪郭・塩分混合モジュールを提案した。
我々のモデルは軽量で高速で、パラメータはわずか279万、リアルタイム推論は31FPSである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 14:19:54 GMT)
Quantum thermal transistors: Operation characteristics in steady state
versus transient regimes [0.0] 我々は、過渡量子熱トランジスタの3つの幅広いクラスを見いだす。
必然的に過渡トランジスタが発生するような初期状態について論じる。
効率的に動作するための望ましい時間と期間を見積もる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 16:02:53 GMT)
Quantum repeater protocol using an arrangement of QED-optomechanical
hybrid systems [0.0] 遠方の2つの3レベル原子にエンタングルメントを分配する量子リピータプロトコルについて検討する。
その結果, 機械的周波数を増大させることにより, 生成する絡み合いの期間を短縮できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 12:01:28 GMT)
Quantum repeater protocol in mixed single- and two-mode Tavis-Cummings
models [0.0] 互いに遠く離れた2つの原子間の絡み合いの生成について検討する。
我々の目的は原子対(1,8)間の絡み合いを生み出すことである。
変形, 初期相互作用時間, 結合が生成する絡み合いに及ぼす影響について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 12:33:33 GMT)
Quantum Optimisation of Complex Systems with a Quantum Annealer [0.0] より硬く2次元のポテンシャルを最小化する量子アニールの有効性を実証する。
Nelder-Mead法と勾配降下法は偽のミニマに閉じ込められやすいという一般的な挙動を見出した。
現在の大きさに制限があるにもかかわらず、量子アニールはこれらの古典的手法よりも著しく優れた最小化を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 16:08:48 GMT)
Quantum Chemical Calculation of Molecules in Magnetic Field [0.0] 弱い場のケースはNMRの文脈で以前に研究されてきた。
中性子星による磁場は非常に高く、摂動的に扱うことができない。
電子-電子相関の平均場近似は、ハートリー・フォック理論のように不正確な結果をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 01:29:38 GMT)
Predicting the Solar Potential of Rooftops using Image Segmentation and
Structured Data [0.0] 屋上太陽光発電システムで発電できる電力量を推定することは、時間を要するプロセスである。
屋上における太陽のポテンシャルを,その位置と建築的特性に基づいて推定する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 15:49:13 GMT)
Polygonal Unadjusted Langevin Algorithms: Creating stable and efficient
adaptive algorithms for neural networks [0.0] 本稿では,ニューラルネットワークの適応最適化アルゴリズムの新たなクラスとしてTH$varepsilon$O POULA(あるいは単にTheoPouLa)を提案する。
特に、この新しいクラスのアルゴリズムの収束特性について、漸近解析と完全な理論的保証を提供する。
いくつかの実験で異なる種類のANNが示され、多くの一般的な適応最適化アルゴリズムよりもTheoPouLaの優れた性能を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 15:58:48 GMT)
Pauli crystals in harmonic trap and on a sphere [0.0] パウリ結晶はフェルミ統計に従う超低温非相互作用粒子によって形成される構造である。
粒子の相対的な位置は、トラップ電位とパウリ排除原理によって決定される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 15:26:43 GMT)
Optimal three-state field-free molecular orientation with terahertz
pulses [0.0] 最適制御場は、3つの密集した回転状態に対する分子の最大磁場自由配向を生成するように設計されている。
2つのテラヘルツパルスを用いた量子コヒーレント制御法を考案し、超低温で線形極性分子HCNに適用することに成功した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 09:25:37 GMT)
Online Hate: Behavioural Dynamics and Relationship with Misinformation [0.0] YouTubeビデオに100万以上のコメントが寄せられたコーパスでヘイトスピーチ検出を行います。
我々の結果は、ゴドウィンの法則に則って、オンラインの議論は、ますます有害な意見交換へと縮退する傾向にあることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 17:30:51 GMT)
On Hamilton-Jacobi PDEs and image denoising models with certain
non-additive noise [0.0] 本稿では,変分問題として定式化された画像認知問題について考察する。
ハミルトン・ヤコビ PDE は、雑音モデルが加法的であるときにそのような問題の解を管理することが知られている。
また, ハミルトン・ヤコビPDEにも非付加性雑音モデルが関係していることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 17:21:25 GMT)
Objective Robustness in Deep Reinforcement Learning [0.0] 強化学習(RL)における客観的頑健性障害(配当外頑健性障害の一種)について検討する。
私たちは、客観的ロバスト性障害に関する最初の明示的な実証デモを提供し、この種の障害に対処することが不可欠である、と論じます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 21:13:34 GMT)
Near-Optimal Multi-Perturbation Experimental Design for Causal Structure
Learning [0.0] 因果構造は、興味あるシステムで実験を行うことで学習することができる。
我々は、複数の変数に同時に介入する実験を設計する、ほとんど探索されていない問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 18:00:00 GMT)
Natural Language Processing 4 All (NLP4All): A New Online Platform for
Teaching and Learning NLP Concepts [0.0] 自然言語処理は、ほぼすべての分野とドメインにわたる言語データに対する新たな洞察を提供する。
これらの新しい研究ツールへの参加と利用を拡大するための大きなハードルは、K-16の学生や人口全体におけるコーディングスキルの欠如である。
NLPへの参加を拡大し、NLPリテラシーを向上させるため、Natural Language Processing 4 All (NLP4All)と呼ばれるウェブベースのツールを導入した。
NLP4Allの目的は、教師がNLPメソッド、データ、分析に簡単に使えるインターフェイスを提供することで、NLPについて学習しやすくすることである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 09:57:22 GMT)
Motional heating of spatially extended ion crystals [0.0] 本研究では,1つのイオンの運動モードの加熱と,リニア無線周波数(rf)ポールトラップに閉じ込められた拡張イオン結晶の加熱について検討した。
単イオン軸および放射加熱速度は一貫しており、電界ノイズは4年間にわたって安定している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 15:25:26 GMT)
MixerGAN: An MLP-Based Architecture for Unpaired Image-to-Image
Translation [0.0] そこで本研究では,MixerGANという画像間翻訳モデルを提案する。
そこで,MixerGANは,従来の畳み込み法と比較して,競合的な結果が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 21:12:52 GMT)
Measuring global properties of neural generative model outputs via
generating mathematical objects [0.0] 我々は反射性ポリトープのデータセットで深層生成モデルを訓練する。
これにより、モデルが生成したサンプルの様々なグローバルな特性をいかにうまく捉えたかを比較することができる。
また、モデルが単にデータを記憶している程度をチェックするテストも行います。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 08:38:18 GMT)
MODISSA: a multipurpose platform for the prototypical realization of
vehicle-related applications using optical sensors [0.0] センサ付自動車MODISSAの開発状況について述べる。
3つの異なるアプリケーションの範囲内で、その特定の構成による実験についてより深い洞察を与えます。
他の研究グループは、独自のモバイルセンサーシステムを構築する際に、これらの経験から恩恵を受けることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 04:21:39 GMT)
Is quantum teleportation beyond horizon possible? [0.0] 真空から抽出した絡み合いを用いて、地平線外から地平線内への量子テレポーテーションが可能かどうかを問う。
まず、摂動理論の中で、ミンコフスキー真空から抽出された絡み合いを慣性検出器と加速されたウンルー・デウィット検出器の対に計算する。
絡み合いは抽出できるが、「脆弱」であり、検出器を無限の過去と未来に切り替える断熱性に依存する。
次に、抽出された絡み合いを利用した量子テレポーテーションの標準スキームを検討し、その標準テレポーテーションが絡み合いのないチャネルよりも優れていることを確かめる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 00:39:36 GMT)
Ion-laser-like interaction in optomechanical systems with Kerr
nonlinearities [0.0] 共振ミラーに結合したキャビティ内にKerr媒体を導入する。
これは、ハミルトニアンを単純化するためにケーラー媒質を調整できるユニタリ変換によって達成される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 17:24:39 GMT)
Inertial Sensor Data To Image Encoding For Human Action Recognition [0.0] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、コンピュータビジョンの分野で成功したディープラーニングモデルである。
本稿では,慣性センサデータから活動画像への変換に4種類の空間領域法を用いる。
マルチモーダル・フュージョン・フレームワークを構築するために,2つの空間領域フィルタを結合して各種類のアクティビティ・イメージをマルチモーダル化した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 01:22:52 GMT)
Improving Generalization in Mountain Car Through the Partitioned
Parameterized Policy Approach via Quasi-Stochastic Gradient Descent [0.0] マウンテンカー環境の最小時間目標を最小限に抑える制御ポリシーを見つけることによる強化学習の課題を考察する。
パラメータ化された非線形フィードバックポリシのクラスを最適化し、最小時間で最高峰の頂上に到達する。
状態空間の異なる領域に対して最適なポリシーパラメータを学習しようとする新しいパラメータ化ポリシーアプローチが検討されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 17:11:10 GMT)
Implementation of Quantum Machine Learning for Electronic Structure
Calculations of Periodic Systems on Quantum Computing Devices [0.0] 我々は,IBM-Q量子コンピュータ上でのハイブリッド量子機械学習のベンチマークテストを実装した。
このベンチマーク結果は、量子コンピュータによって強化されたハイブリッド量子機械学習が、量子多体システムの電子構造を計算する新しい方法を提供することを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 22:20:00 GMT)
How to optimize the absorption of two entangled photons [0.0] 絡み合いは3レベル系の2光子吸収を高めることができる。
吸収効率を高めるために最適なパルス整形関数を導出する。
エンタングルメントにより達成可能な最大エンハンスメントを、最適形状の分離可能なパルスの収率と比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 14:38:15 GMT)
Gryffin: An algorithm for Bayesian optimization of categorical variables
informed by expert knowledge [0.0] Gryffinは、専門家の知識によって駆動される分類変数の自律的な選択のためのフレームワークである。
物理化学記述子の形でドメイン知識を活用することで、グリフィンは有望な分子や物質の探索を著しく加速させることができる。
我々の結果は、Gryffinが最も単純な形式で、最先端のカテゴリー最適化アルゴリズムと競合していることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 22:47:31 GMT)
Gravity Cannot Cure Quantum Mechanics of its Malady of the Collapse of
the Wavefunction [0.0] 重力が量子測定問題の解決の鍵であるという仮説は、何十年にもわたって存在してきた。
重力と波動関数の仮定的自然崩壊を結びつける憶測は矛盾し、持続できないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 09:38:01 GMT)
Galerkin Neural Networks: A Framework for Approximating Variational
Equations with Error Control [0.0] 本稿では,ニューラルネットワークを用いて変分方程式の解を近似する手法を提案する。
基本関数がニューラルネットワークの列の実現である有限次元部分空間の列を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 20:25:40 GMT)
GAN for time series prediction, data assimilation and uncertainty
quantification [0.0] 本稿では,GAN(Generative Adversarial Network)を用いて,観測データの存在下での前方シミュレーションの不確かさを定量化する手法を提案する。
提案手法は,高忠実度数値モデルの非条件シミュレーションのみを用いて,測定の有無を効率的に定量化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 14:12:45 GMT)
From the problem of Future Contingents to Peres-Mermin square
experiments: An introductory review to Contextuality [0.0] 哲学的・論理的な問題から概念の歴史的出現を研究する。
我々は、導出された主要な理論的枠組みを提示し、比較する。
我々は、文脈性の実験的なテストを確立するための複雑なタスクに焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 13:33:39 GMT)
Fragmentation; a Tool for Finding Information, Encryption and Data Flow
in Systems [0.0] 我々は、新しい情報理論尺度、断片化(F)を導入する。
Fは、システムの断片化された予測情報がどのように存在するかを決定するのに使うことができる。
ニューラルネットワークで複雑な処理が発生するかを調べるために、どのように使用できるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 04:49:14 GMT)
Flying-qubit gates distributive over photonic waveshapes [0.0] 本研究では,光子の波動や時間・スペクトルの相関に敏感なフライングキュービットゲートを構築することができることを示す。
これにより、拡張性のある計算のために非常に広い範囲で相関と純度を持つ光子を使用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 13:27:50 GMT)
Error sources in heralded quantum Zeno gates [0.0] フォトニック量子ビットの量子論理ゲートは、強い2光子吸収に基づく量子ゼノ効果を用いて実装することができる。
我々は3レベル原子に結合した光子の系に対するシュロディンガー方程式を解くことにより、シェルド量子Zenoゲートの性能を解析した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 14:08:32 GMT)
Distributing entangled state using quantum repeater protocol: Trapped
atomic ions in optomechanical cavities [0.0] 量子リピータプロトコルを用いて、閉じ込められた原子イオンの遠方への絡み合った状態の分布を考察した。
我々は、捕捉された原子イオン間の相互作用を光学キャビティで行い、捕捉されたイオンの適切な測定を行ない、また、ベル状態の測定を絡み合いを交換する方法としてよく知られている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 11:37:21 GMT)
Distributed entangled state production by using quantum repeater
protocol [0.0] 量子リピータプロトコルを用いて、2つの極3レベルV型原子間の絡み合いを生成する。
エントロピーの時間帯は, 機械的周波数を増大させ, フィールドモードに対する最適結合強度を低下させることにより増大することが観察された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 12:41:53 GMT)
Deterministic generation of high-dimensional entanglement between
distant atomic memories via multi-photon exchange [0.0] 遠方原子間の高次元の絡み合いを決定論的に生成するための実験的に実現可能なプロトコルを提案する。
リモートノード間の原子状態の効率的な転送は、3次元量子リピータの構築を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 04:54:09 GMT)
Detecting the hosts of bacteriophages using GCN-based semi-supervised
learning [0.0] 細菌ファージは自然および宿主関連生態系において重要な制御的役割を担っている。
宿主を知ることは、抗生物質としての使用に関する重要な知識を提供する。
本稿では,新規なファージのホスト予測を行うための半教師付き学習モデルであるHostGを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 03:29:31 GMT)
Demotivate adversarial defense in remote sensing [0.0] 本研究は,この目的に対する対人防御として,対人訓練と対人正規化について検討する。
対角的堅牢性は地理的および過度に適合するロバスト性とは無関係と思われる公共のリモートセンシングデータセットについていくつかの実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 15:04:37 GMT)
Deep-learning based Tools for Automated Protocol Definition of Advanced
Diagnostic Imaging Exams [0.0] 自然言語処理(NLP)と深層学習(DL)を用いたMRI検査における自動順序ベースのプロトコル割り当ての有効性と効果について検討した。
APモードで予測される最上位のプロトコルは、それぞれ82.8%、73.8%、69.3%の"General"、"ACR"、"Local"のプロトコルクラスであった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 18:50:04 GMT)
Data-Driven Combinatorial Optimization with Incomplete Information: a
Distributionally Robust Optimization Approach [0.0] 我々は,コストベクトルが先行性を持たないが,有限データセットでしか観測できない線形最適化問題を解析する。
目標は、データセットを対象関数の期待値の推定値に変換する手順を見つけることである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 23:17:35 GMT)
Copycat process in the early stages of einselection [0.0] はじめに重ね合わせで量子系の特異な初期挙動を同定し記述する。
この挙動は、システムがデコヒールし始めると起こるが、完全な選別の前に起こる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 18:02:37 GMT)
Comparing Two Different Approaches in Big Data and Business Analysis for
Churn Prediction with the Focus on How Apache Spark Employed [0.0] ビッグデータにおけるビジネス分析のトピックに採用された2つの異なるアプローチを比較し、議論する。
企業にとって、チャーン予測は、顧客がサービスの使用をやめるか、または停止するつもりであることを認識するための、ビジネス分析において不可欠なトピックである。
ここでは、ここ数年で大量のデータを効率的に処理するためのソリューションがいくつか提供されて以来、Apache Sparkに重点を置いています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 12:19:30 GMT)
Comments on "Minimal Model for Fast Scrambling" [0.0] 私は、最も近い隣り合う相互作用と次の隣の相互作用を持つスピン鎖を考えます。
対称性ブロックの所望の組み合わせを指定して得られるハミルトニアンが高速スクランブラであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 05:13:35 GMT)
Classification of Brain Tumours in MR Images using Deep Spatiospatial
Models [0.0] 本稿では、ResNet (2+1)DとResNet Mixed Convolutionの2つの時間モデルを用いて、異なるタイプの脳腫瘍を分類する。
両モデルとも純粋な3次元畳み込みモデルであるResNet18よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 19:27:51 GMT)
Chromatic and spatial analysis of one-pixel attacks against an image
classifier [0.0] 本研究では,1ピクセル攻撃の色分布と空間分布を解析する方法を提案する。
より効果的な攻撃ではピクセルの色が変化し,画像の中心に攻撃が配置されることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 12:21:58 GMT)
Can artificial intelligence (AI) be used to accurately detect
tuberculosis (TB) from chest X-rays? An evaluation of five AI products for TB
screening and triaging in a high TB burden setting [0.0] 人工知能(AI)製品は、胸部X線写真で結核(TB)関連異常を認識するために訓練することができる。
我々は、商用AI製品のトレーニングに使用されていない大規模なデータセットを使用して、TBのスクリーニングとトリアージのための5つのAIソフトウェア製品を評価した。
5つのAI製品がバングラデシュの放射線学者を大きく上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 15:28:07 GMT)
Are Privacy Dashboards Good for End Users? Evaluating User Perceptions
and Reactions to Google's My Activity (Extended Version) [0.0] 2016年以来、Googleはこのようなツール、My Activityを提供しており、ユーザーはアクティビティデータをレビューして削除することができる。
My Activityへの露出後、参加者はデータ収集への関心を減らし、データ収集をより有益に見る傾向にあった。
わずか25,%の価格だけで、My Activityサービスの設定を変更したり、動作を変更したりする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 19:08:43 GMT)
Adapted Caldeira-Leggett Model [0.0] ACL(Adapted Caldeira-Leggett)モデルは有限ヒルベルト空間上に構築され、数値研究に適している。
我々は、ACLモデルを用いて、デコヒーレンス(decoherence)とeinselection(einselection)の分野における新しいトピックを研究してきた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 18:13:20 GMT)
Accelerating Neural ODEs Using Model Order Reduction [0.0] 本稿では,ニューラルネットワークの圧縮と高速化に数学的モデルオーダー削減法が利用できることを示す。
我々は,ニューラルネットワークの層として必要な部分空間投影と操作を統合するニューラルODEを開発することで,新しい圧縮手法を実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 19:27:09 GMT)
A systematic review of transfer learning based approaches for diabetic
retinopathy detection [0.0] 糖尿病と関連する糖尿病網膜症 (DR) の症例は, 近年, 急激な増加傾向にある。
深層ニューラルネットワーク(DNN)は、DR検出において最も好まれるアプローチとなっている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 12:58:31 GMT)
A mechanism of Individualistic Indirect Reciprocity with internal and
external dynamics [0.0] 本研究は,エージェントの態度に着目した Nowak モデルと Sigmund モデルの新しい変種を提案する。
エージェントベースモデルとデータサイエンス手法を用いて,エージェントの識別的スタンスがほとんどの場合優位であることを示す。
また, 他者の評判が不明な場合には, 不均一性が高く, 協力需要が高い場合には, 異種社会が得られることも示唆した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 23:28:50 GMT)
A Survey on Anomaly Detection for Technical Systems using LSTM Networks [0.0] 異常は、意図されたシステムの動作から逸脱し、部分的または完全なシステム障害と同様に効率が低下する可能性がある。
本稿では,ディープニューラルネットワーク,特に長期記憶ネットワークを用いた最先端異常検出に関する調査を行う。
調査したアプローチは、アプリケーションシナリオ、データ、異常タイプ、およびさらなるメトリクスに基づいて評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 13:24:40 GMT)
A Simple Framework to Quantify Different Types of Uncertainty in Deep
Neural Networks for Image Classification [0.0] モデルの予測の不確実性を定量化することは、AIシステムの安全性を高めるために重要である。
これは、自動運転車の制御、医療画像分析、財務推定、法的分野など、エラーのコストが高いアプリケーションにとって極めて重要である。
本稿では,画像分類の課題に対して,Deep Neural Networksにおいて既知の3種類の不確実性を捕捉し,定量化するための完全なフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 15:33:37 GMT)
3D U-NetR: Low Dose Computed Tomography Reconstruction via Deep Learning
and 3 Dimensional Convolutions [0.0] 3D U-NetRは、2Dネットワークでは可視化できない、医療的に重要な視覚的詳細をキャプチャする。
さらに重要なのは、3D U-NetRは、2Dネットワークで可視化できない、医療的に重要な視覚的詳細をキャプチャする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 May 2021 22:37:50 GMT)